The battery pack in this research consists of dozens of a small battery for energy storage. And this battery pack charges and discharges repeatedly at high capacity (25 ~ 50 V, 25 ~ 100 A). The high temperature which can be generated in this process has a bad effect to the lifetime and efficiency of batteries. Moreover these factors are related with maintenance cost. Therefore, we need to assess the thermal performance of the battery pack in advance using the experimental or numerical analysis. In this research, we analyzed voltage and surface temperature of one cell battery to calculate heat transfer using the numerical analysis. And the temperature of the battery surfaces and inside of the pack was also analyzed. As a result, we found out the appropriate pack structure which stacked five modules.
Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.13
no.4
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pp.259-269
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2002
A battery based on the lithium/elemental sulfur redox couple has the advantage of high theoretical specific capacity of 1,675 mAh/g-sulfur. However, Li/S battery has bad cyclic durability at room temperature due to sulfur active material loss resulting from lithium polysulfide dissolution. To improve the cycle life of Li/S battery, PEGDME (Poly(ethylene glycol) dimethyl ether) 500 containing 1M LiTFSI salt which has high viscosity was used as electrolyte to retard the polysulfide dissolution and nano-sized $Mg_{0.6}Ni_{0.4}O$ was added to sulfur cathode as additive to adsorb soluble polysulfide within sulfur cathode. From experimental results, the improvement of the capacity and cycle life of Li/S battery was observed( maximum discharge capacity : 1,185 mAh/g-sulfur, C50/C1 = 85 % ). Through the charge-discharge test, we knew that PEGDME 500 played a role of preventing incomplete charge-discharge $behavior^{1,2)$. And then, in sulfur dissolution analysis and rate capability test, we first confirmed that nano-sized $Mg_{0.6}Ni_{0.4}O$ had polysulfide adsorbing effect and catalytic effect of promoting the Li/S redox reaction. In addition, from BET surface area analysis, we also verified that it played the part of increasing the porosity of sulfur cathode.
New wet chemical method so called precipitation-evaporation method was suggested for preparing spinel structure lithium manganese oxide ($LiMn_2$$O_4$) for Li ion secondary battery. Using precipitation-evaporation method, $LiMn_2$$O_4$ cathode materials suitable for Li ion secondary batteries can be synthesized. Single spinel phase $LiMn_2$$O_4$ powder was synthesized at lower temperature compared to that of prepared by solid-state method. $LiMn_2$$O_4$ powder prepared by precipitation-evaporation method showed uniform, small size and well defined crystallinity particles. Li ion secondary battery using $LiMn_2$$O_4$ as cathode materials prepared by precipitation-evaporation method and calcined at $800^{\circ}C$ showed discharge capacity of 106.03mAh/g and discharge capacity of 95.60mAh/g at 10th cycle. Although Li ion secondary battery showed somewhat smaller initial capacity but good cyclic ability. It is suggested that electro-chemical properties can be improved by controlling particle characteristics by particle morphology modification during calcination and optimizing Li ion secondary battery assembly conditions.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.33
no.3
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pp.568-574
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2016
In this study, the mixing method of positive paste and mixing temperature to improve the capacity of the lead-acid batteries has been investigated. The results show that the initial current capacity of lead acid battery depend on the mixing temperature and mixing method of positive paste. In the results of the capacity cycle repetition tests for estimating the life cycle, the 3BS showed the PCL. but the fine 4BS represented certain improved cycles compared to that of the coarse 4BS. It was considered that the fine 4BS showed higher bond strength between active materials than the coarse 4BS and represented large contact areas and that lead to prevent possible sulfation due to the suppression of insulating layers.
To develop high performance nickel-iron secondary battery, the characteristics of charge-discharge reaction of iron electrode were examined by cyclic voltammetry technique, SEM and XRD analysis. The capacity of the test electrodes was determined by the constant current charge-discharge method. It was found that the temperature and concentration of electrolyte were the major determinant factors of electrode capacity, and especially the 1st discharge capacity was increased with the increase of temperature. The effect of fore forming agent on the electrode capacity was negligible. The electrode capacity was above 350 ㎃h/g(36% utility) at 0.25C discharge rate. The stability of electrode was very good, but the activation occurred slowly.
Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.10
no.3
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pp.159-170
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1999
Recently Ni/MH secondary battery have been studied very extensively because of containing no pollutants as well as superior performance. However comparing to widely studying high capacity of hydrogen storage alloys electrode, the capacity of Ni electrode is inferior. Using for high capacity Ni/MH battery as a anodic materials, the study about high capacity Ni electrode is necessary. To making high capacity Ni electrode, active materials were impregnated in various polarization impregnation conditions. Plaque, milling for 6hr and sintered at $800^{\circ}C$, indicated porosity over 80%, and porosity were increased with proper condition electrochemical etching treatment. Proper impregnation condition was 40~80mA/cm, polarizing time was 5~10min.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.30
no.5
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pp.318-324
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2017
Powder compaction technology is widely used to prepare thermal battery components. This method, however, is limited by the size, thickness, and geometry of the battery components. This limitation leads to excessive cell capacity, overweight, and higher cost of the pellets, which decreases the specific capacities and delays the activation time of thermal batteries. $FeS_2$ thin-film cathodes were fabricated by tape-casting technology and analyzed by SEM and EDS in this paper. The residual organic binder of the $FeS_2$ thin-film cathodes decreased with the temperature of the heat treatment, which improved the specific capacity because of the lower resistance. Specific capacities of the $FeS_2$ thin-film cathodes decreased because of the higher residual binder and the restrictive reaction of active materials with molten salts as the thickness increased. $FeS_2$ thin-film cathodes showed much higher specific capacity (1,212.2 As/g) than pellet cathodes (860.7 As/g) at the optimal heat-treatment temperature ($230^{\circ}C$).
Here we report our preliminary results about nickel phosphide (Ni-P) electroless coating on the surface of cellulose paper (CP) and its feasibility as the anode for lithium (Li) batteries. In particular, CP can act as a flexible skeleton to maintain the mechanical structure, and the Ni-P film can play the roles of both the anode substrate and the active material in Li batteries. Ni-P films with different P contents were plated uniformly and compactly on the microfiber strands of CP. When they were tested as the anode for Li battery, their theoretical capacity per physical area was comparable to or higher than hypothetical pure graphite and P film electrodes having the same thickness. After the large irreversible capacity loss in the first charge/discharge process, the samples showed relatively reversible charge/discharge characteristics. All samples showed no separation of the plating layer and no detectable micro-cracks after cycling. When the charge cut-off voltage was adjusted, their capacity retention could be improved significantly. The electrochemical result was just about the same before and after mechanical bending with respect to the overall shape of voltage curve and capacity.
Kim, Jong-Won;Cho, Hyun-Chan;Kim, Kwang-Sun;Jo, Jang-Gun;Lee, Jung-Su;Hu, Bin
Journal of the Semiconductor & Display Technology
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v.6
no.1
s.18
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pp.53-57
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2007
In this paper, the intelligent estimation algorithm is developed for residual quantity estimate of lithium secondary cell and we suggest the control algorithm to get battery SOC through thermal modeling of electric cell. Lithium secondary cell gives cycle life, charge characteristic, discharge characteristic, temperature characteristic, self-discharge characteristic and the capacity recovery rate etc. Therefore, we make an accurate estimate of the capacity of battery according to thermal modeling to know the capacity of electric cell that is decreased by various special quality of lithium secondary cell. And we show effectiveness through comparison of value as result that use simulation and fuzzy logic.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.11
no.3
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pp.310-314
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2023
The purpose of this study is to predict the remaining capacity of lithium-ion batteries and evaluate their performance using five artificial intelligence models, including linear regression analysis, decision tree, random forest, neural network, and ensemble model. We is in the study, measured Excel data from the CS2 lithium-ion battery was used, and the prediction accuracy of the model was measured using evaluation indicators such as mean square error, mean absolute error, coefficient of determination, and root mean square error. As a result of this study, the Root Mean Square Error(RMSE) of the linear regression model was 0.045, the decision tree model was 0.038, the random forest model was 0.034, the neural network model was 0.032, and the ensemble model was 0.030. The ensemble model had the best prediction performance, with the neural network model taking second place. The decision tree model and random forest model also performed quite well, and the linear regression model showed poor prediction performance compared to other models. Therefore, through this study, ensemble models and neural network models are most suitable for predicting the remaining capacity of lithium-ion batteries, and decision tree and random forest models also showed good performance. Linear regression models showed relatively poor predictive performance. Therefore, it was concluded that it is appropriate to prioritize ensemble models and neural network models in order to improve the efficiency of battery management and energy systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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