Technology, economic, and environmental analysis of second-life batteries as stationary energy storage: A review
Notice bibliographique
Résumé
With global warming on the rise, the push for zero-emission transportation continues to grow. The transportation sector’s solution to increasing climate concerns has been to promote electric vehicles (EVs) as a replacement for traditional internal combustion engine (ICE) vehicles. Although the objective of EVs seems obvious, EVs come with an undeniable problem: battery decommission and disposal. EV batteries are required to deliver power so that the vehicle can accelerate quickly and drive extended distances; the battery has to be at a sufficient state of health (SOH) to deliver satisfactory results. Once a battery reduces to a SOH that is no longer adequate, it must be retired from the EV. The significant increase in the number of EVs and their forecasted exponential growth also comes with an accumulation of retired batteries, the handling of which raises serious concerns. However, research reveals promising repurposing that can give retired EV batteries another life as second-life batteries (SLBs). Research to address concerns about performance and cost compared to new batteries in various applications, under a variety of conditions, is ongoing. In addition, environmental assessments are being conducted to justify this innovative technology. This review paper outlines the current literature and most recent findings related to these topics and provides a brief comparison of SLBs to new batteries. • The technological, economic and environmental considerations for SLB analysis are presented. • The applicability of various batteries as SLBs is discussed. • Recent findings from various SLB application studies, including models and case studies, are interpreted. • Various optimization techniques to improve SLB performance are presented.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».