Prevention of Accelerated Battery Capacity Degradation using Voltage-sag Analysis under Sub-zero Fast Discharging Conditions
Notice bibliographique
Résumé
The health and performance of lithium-ion batteries (LIBs) degrade significantly during applications at sub-zero temperatures. Due to low temperatures, various chemical changes, such as the freezing of the electrolyte, make it difficult for the battery to provide high discharge rates. With the increasing application of high-power LIBs, especially in automotive applications, a detailed understanding of the impact of fast discharging of LIBs under sub-zero temperature is very crucial. Therefore, this study investigates the battery degradation under high discharge rates and sub-zero temperatures on 21700 Lithium Nickel Cobalt Aluminum oxide (NCA) battery. The battery was found to lose 34% capacity during 2C discharge, compared to 20.25% and 15% capacity loss during 1C and 0.5C discharge, respectively, at -20°C. The results indicate that with lower ambient temperatures and high discharge rates, a voltage sag appears in the initial stage of the discharge cycle due to rapid increase in internal impedances and decreased ionic conductivity in the battery, leading to accelerated battery aging and capacity fade. This voltage dip serves as a comparative metric for assessing the total usable capacity of the battery. The outcome of the research study reveals the actual performance of LIBs in automotive applications compared to its nominal performance claimed by manufacturers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».