Lithium-ion batteries (LIBs) have attracted much interest for their high energy density (>150 mAh/g), high capacity, low self-discharge rate, and high coulombic efficiency. However, with the successful commercialization of LIBs, fire and explosion incidents are likely to increase. The thermal runaway is known as the major factor in battery-related accidents that can lead to a series of critical conditions. Considering this, recent studies have shown an increased interest in countering the safety issues associated with LIBs. Although safety standards for LIB use have recently been formulated, little attention has been paid to the safety around the manufacturing process for battery products. The present study introduces a risk assessment method suitable for assessing the safety of the LIB-manufacturing process. In the assessment method, a compensation parameter (Z-factor) is employed to correctly evaluate the process's safety on the basis of the type of material (e.g., metal anode, liquid electrolyte, solid-state electrolytes) utilized in a cell. The proposed method has been applied to an 18650 cell-manufacturing process, and three sub-processes have been identified as possibly vulnerable parts (risk index: >4). This study offers some crucial insights into the establishment of safety standards for battery-manufacturing processes.
In order to efficeintly manage a battery, it is important to accurately estimate and manage the SOH(State of Health) and RUL(Remaining Useful Life) of the batteries. Even if the batteries are of the same type, the characteristics such as facility capacity and voltage are different, and when the battery for the training model and the battery for prediction through the model are different, there is a limit to measuring the accuracy. In this paper, We proposed the entropy index using voltage distribution and discharge time is generalized, and four batteries are defined as a training set and a test set alternately one by one to predict the health status of batteries through linear regression analysis of machine learning. The proposed method showed a high accuracy of more than 95% using the MAPE(Mean Absolute Percentage Error).
Jung Do Yang;Kim Myung Gyu;Park Seong Yong;Kim Sun Wook
Journal of the Korean Electrochemical Society
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v.4
no.2
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pp.53-57
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2001
When an EV is parked for a long period time, the battery capacity naturally decreases due to selfdischarge. Therefore, this effect must be considered for the accurate measurement of the state of charge of EV battery. Battery selfdischarge simulations using the design of experiments among computer simulation methods are compared with experimental data for Ni/MH batteries for electric vehicles. The motivation is to predict the selfdischarge rate of the battery for electric vehicle at all temperature conditions and standing time when electric vehicle could be operated. We developed a general equation representing the seudischarge rate of the electric vehicle battery using design of experiments, and the equation is determined by temperature and standing time of the battery. We selected Ni/MH battery, 12 V-95 Ah, for pure electric vehicle for this study. ID develop the equation using design of experiments we selected temperature range of $-20^{\circ}~30^{\circ}C$ and standing time of 1 day$\~15$ days. We conducted several selfdischarge tests of Ni/MH battery to verify the integrity of the equation. The results showed that the computation values were in good agreement with experimental data.
Initial electrochemical characteristics of $LiCoO_2$ electrode for lithium ion battery with various content of super s black as conductive material were evaluated through the charge/discharge with the potential range of 4.3V to 2.0V versus $Li^+/Li^+$. The rate of C/4 and C/2 by the 3 electrode test cell composed with an electrolytic solution of 1 mol/l $LiPF_6/EC+DEC(1:3\;by\; weight)$. Lithium was used as reference electrode. High impedance charge behavior was observed at early stage of charge. In the case of $3\%w/w$ of super s black as conductive material, the specific resistance of the high impedance releasing was $3.82\;{\Omega}\;{\cdot}\;g-LiCoCo_2$ at the current density of $0.5 mA/cm^2$, which corresponds 7 times of the specific resistance of electrode $(0.728 g-LiCoO_2)$. At second charge, the specific resistance of the high impedance releasing was 63 mn · g-Lico02, which corresponds 12eio of the specific resistance of electrode and only $1.7\%$ of that of the first charge. The first charge and discharge specific capacities at C/4 rate were 160-161 and $153\~155mAh/g-LiCoO_2$, respectively, to lead $95.4\~96.4\%$ of coulombic efficiencies and ca. $6 mAh/g-LiCoO_2$ of initial irreversible specific capacity. Specific resistance at the end of charge and rest showed low value at content of super s black between 2 and $7\%w/w$, which agreed with characteristics of irreversible specific capacity. Capacity densities were reduced by the increasing the content of conductive material. They were 447 and 431mAh/ml when 2 and $2.9\%w/w$ of super s black were used, respectively, at the rate of C/4.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.4
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pp.99-107
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2017
This paper proposes a battery model coefficient correction method for improving the accuracy of existing lithium battery equivalent models. BMS(battery management system) has been researched and developed to minimize shortening of battery life by keeping SOC(state of charge) and state of charge of lithium battery used in various industrial fields such as EV. However, the cell balancing operation based on the battery cell voltage can not follow the SOC change due to the internal resistance and the capacitor. Various battery equivalent models have been studied for estimation of battery SOC according to the internal resistance of the battery and capacitors. However, it is difficult to apply the same to all the batteries, and it tis difficult to estimate the battery state in the transient state. The existing battery electrical equivalent model study simulates charging and discharging dynamic characteristics of one kind of battery with error rate of 5~10% and it is not suitable to apply to actual battery having different electric characteristics. Therefore, this paper proposes a battery model coefficient correction algorithm that is suitable for real battery operating environments with different models and capacities, and can simulate dynamic characteristics with an error rate of less than 5%. To verify proposed battery model coefficient calibration method, a lithium battery of 3.7V rated voltage, 280 mAh, 1600 mAh capacity used, and a two stage RC tank model was used as an electrical equivalent model of a lithium battery. The battery charge/discharge test and model verification were performed using four C-rate of 0.25C, 0.5C, 0.75C, and 1C. The proposed battery model coefficient correction algorithm was applied to two battery models, The error rate of the discharge characteristics and the transient state characteristics is 2.13% at the maximum.
To make the all-solid-state lithium thin film battery having less than 1 fm in thickness, LiCoO$_2$ thin films were deposited on Pt/TiO$_2$/SiO$_2$/Si substrate as a function of Li/Co mole ratio and the deposition temperature by Pulsed Laser Deposition (PLD). Especially, LiCoO$_2$ thin films deposited at 50$0^{\circ}C$ with target of Li/Co=1.2 mole ratio show an initial discharge capacity of 53 $\mu$Ah/cm$^2$-$\mu$m and capacity retention of 67.6%. The microstructural and electrochemical properies of (Li, La)TiO3 thin films grown on LiCoO$_2$Pt/TiO$_2$/SiO$_2$/Si structures by Pulsed Laser Deposition (PLD) were investigated at various deposition temperatures. The thin films grown at 10$0^{\circ}C$ show an initial discharge capacity of approximately 51 $\mu$Ah/cm$^2$-$\mu$m and moreover show excellent discharge capacity retention of 90% after 100 cycles. An amorphous (Li, La)TiO$_3$ solid electrolyte is possible for application to solid electrolyte for all-solid-state lithium thin film battery below 1 $\mu$m.
With the increasing size and universalization of lithium-ion batteries, the development of cathode materials has emerged as a critical issue. The energy density of 18650 cylindrical batteries had more than doubled from 230 Wh/l in 1991 to 500 Wh/l in 2005. The energy capacity of most products ranges from 450 to 500Wh/l or from 150 to 190 Wh/kg. Product developments are focusing on high capacity, safety, saved production cost, and long life. As Co is expensive among the cathode active materials $LiCoO_2$, to increase energy capacity while decreasing the use of Co, composites such as $LiMn_2O_4$, $LiCo_{1/3}N_{i1/3}Mn_{1/3}O_2$, $LiNi_{0.8}Co_{0.15}Al_{0.05}O_2$, and $LiFePO_4$-C (167 mA/g) are being developed. Furthermore, many studies are being conducted to improve the performance of battery materials to meet the requirement of large capacity output density such as 500Wh/kg for electric bicycles, 1,500Wh/kg for electric tools, and 4,000~5,000Wh/kg for EV and PHEV. As new cathodes active materials with high energy capacity such as graphene-sulfur composite cathode materials with 600 Ah/kg and the molecular cluster for secondary battery with 320 Ah/kg are being developed these days, their commercializations are highly anticipated.
Tin oxide was coated on graphite particle by sol-gel method and an electrode with this material having microcrystalline structure for lithium ion battery was obtained by heat treatment in the range $400-600^{\circ}C$. The content of tin oxide was controlled within the range of $2.25wt\%\~11.1wt\%$. The discharge capacity increased with the content of tin oxide and also initial irreversible capacity increased. The discharge capacity of tin oxide electrode showed more than 350 mAh/g at the initial cycle and 300 mAh/g after the 30th cycle in propylene carbonate(PC) based electrolyte whereas graphite electrode without surface modification showed 140 mAh/g. When the charge and discharge rate was changed from C/5 to C/2, The discharge capacity of tin oxide and graphite electrode showed $92\%\;and\;77\%$ of initial capacity, respectively. It has been considered that such an enhancement of electrode characteristics was caused because lithium $oxide(Li_2O)$ passive film formed from the reaction between tin oxide and lithium ion prevented the exfoliation of graphite electrode and also reduced tin enhanced the electrical conduction between graphite particles to improve the current distribution of electrode.
In ad hoc networks, the limited battery capacity of nodes affects a lifetime of network Recently, a large variety of power-aware routing protocols have been proposed to improve an energy efficiency of ad hoc networks. Existing power-aware routing protocols basically consider the residual battery capacity and transmission power of nodes in route discovery process. This paper proposes a new power-aware routing protocol, TDPR(Traffic load & lifetime Deviation based Power-aware Routing protocol), that does not only consider residual battery capacity and transmission power, but also the traffic load of nodes and deviation among the lifetimes of nodes. It helps to extend the entire lifetime of network and to achieve load balancing. Simulations using ns-2[14] show the performance of the proposed routing protocol in terms of the load balancing of the entire network, the consumed energy capacity of nodes, and an path's reliability TDPR has maximum 72% dead nodes less than AODV[4], and maximum 58% dead nodes less than PSR[9]. And TDPR consumes residual energy capacity maximum 29% less than AODV, maximum 15% less than PSR. Error messages are sent maximum 38% less than PSR, and maximum 41% less than AODV.
In order to increase the capacity of the lithium ion battery, the capacity of the anode should be increased. SnO2 and Li4Ti5O12 were studied to replace the graphite as the anode materials. In this study, SnO2/Li4Ti5O12 composite materials were synthesized by solid-state method. The study reported here attempts to enhance the electrochemical capacity of Li4Ti5O12 through the incorporation of SnO2. Sn-based Li ion storage materials are loaded on Li4Ti5O12 surface. The SnO2/Li4Ti5O12 composite material has higher capacity than Li4Ti5O12, but the cycling capacity was decreased due to SnO2.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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