Predicting cell-to-cell thermal runaway propagation in modular battery energy storage systems
Notice bibliographique
Résumé
Battery energy storage systems (BESS) are playing a critical role in transportation electrification and the energy transition at large, powering electric vehicles (EVs) and enabling electrical grids to integrate a reliable supply of renewable energy. However, lithium-ion batteries (LIBs) used in BESS still pose an inherent risk for thermal runaway (TR) cell events and subsequent cell-to-cell fire propagation. Recent battery fire accidents worldwide call for the development of safer BESS, which requires a better understanding of TR trigger and propagation mechanisms. This work investigates temporal and spatial TR propagation behavior across multiple large-format pouch cells, leveraging a computational transient heat transfer model as well as single-cell and cell-to-cell TR experiments. This work predicts the TR propagation speed in a battery module with a large series of lithium-nickel-manganese-cobalt oxide (NMC) pouch cells, based on a case study representative of a commercially available modular BESS used in battery-assisted EV fast charging and stand-alone grid storage applications. Finally, the effect of the cell TR trigger temperature is investigated. Overall, this study furthers the system-level understating of TR dynamics, helping BESS developers implement safer BESS designs and pursue certifications that impart confidence that their designs adhere to industry standards.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».