Lithium-ion Battery Open-Circuit Voltage Analysis for Extreme Temperature Applications<sup> †</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Accurate estimation of the open-circuit voltage (OCV) as a function of state of charge (SOC) is fundamental for reliable battery management system (BMS) design in lithium-ion battery applications. However, at low temperatures, traditional low-rate OCV testing methods suffer from polarization-induced voltage drops that truncate the measured voltage range. This results in capacity underestimation and distorted OCV–SOC profiles, directly impacting SOC estimation accuracy. In this paper, we demonstrate how low-temperature conditions can severely distort the OCV-SOC models due to elevated polarization leading to premature voltage cutoffs. This paper presents a novel offsetting based correction method that extrapolates the charge/discharge curves beyond polarization-induced cutoff points to recover the full OCV span that otherwise would be lost at low temperatures. The approach is demonstrated using experimental low-rate OCV characterization data collected from Samsung EB575152 Li-ion cells from negative −25°C to 50°C. Results show that the proposed method significantly restores the usable OCV-SOC profile without requiring any modifications to the standard low-rate test protocol. By preserving complete voltage curves across a wide temperature range, this technique significantly improves the SOC estimation accuracy for battery management system.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».