The lifetime of a lithium-ion battery is one of the most important issues of the energy storage system (ESS) because of its stable and reliable operation. In this paper, the lifetime management method of the lithium-ion battery for energy storage system is proposed. The lifetime of the lithium-ion battery varies, depending on the power usage, operation condition, and, especially the selected depth of discharge (DOD). The proposed method estimates the total lifetime of the lithium-ion battery by calculating the total transferable energy corresponding to the selected DOD and achievable cycle (ACC) data. It is also demonstrated that the battery model can obtain state of charge (SOC) corresponding to the ESS operation simultaneously. The simulation results are presented performing the proposed lifetime management method. Also, the total revenue and entire lifetime prediction of a lithium-ion battery of ESS are presented considering the DOD, operation and various condition for the nations of USA and Korea using the proposed method.
The adsorption of lithium ion onto zeolite was investigated depending on contact time, initial concentration, cation forms, pH, and adsorption isotherms by employing batch adsorption experiment. The zeolite was converted into different forms such $K^+$, $Na^+$, $Mg^{2+}$, $Ca^{2+}$, and $Al^{3+}$. The zeolite had the higher adsorption capacity of lithium ion in $K^+$ form followed by $Na^+$, $Ca^{2+}$, $Mg^{2+}$, and $Al^{3+}$ forms, which was in accordance with their elctronegativities. The lithium ion adsorption was explained using the Langmuir, Freundlich, and Dubinin-Radushkevich adsorption isotherms and kinetic models. Adsorption rate of lithium ion by zeolite modified in $K^+$ form was controlled by pseudo-second-order and particle diffusion kinetic models. The maximum adsorption capacity obtained from Langmuir isotherm was 17.0 mg/g for zeolite modified in $K^+$ form. The solution pH influenced significantly the lithium ions adsorption capacity and best results were obtained at pH 5-10.
Lithium salt have been used mainly as electrolyte of thermal battery for electricity storage. Recently, The 3phase lithium salt(LiCl-LiF-LiBr) is tried to use as electrolyte of thermal battery for high electric power. It is reported that LiCl-LiF-LiBr salt have high ion mobility due to its high lithium ion concentration. Solid lithium salt is melt to liquid state at above $500{^{\circ}C}$. The lithium ion is easily reacted with support materials. Because the melted lithium ion has small ion size and high ion mobility. For the increasing mechanical strength of electrolyte pellet, the research was started to apply ceramic filter to support of electrolyte. In this study, authors used SiOC web and glass fiber filter as ceramic mat for support of electrolyte and impregnated LiCl-LiF-LiBr salt into ceramic mat at above $500{^{\circ}C}$. The fabricated electrolyte using ceramic mat was washed with distilled water for removing lithium salt on ceramic mat. The washed ceramic mat was observed for lithium ion reaction behavior with XRD, SEM-EDS and so on.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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제25권6호
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pp.122-128
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2011
This paper proposes a new control scheme of lithium ion battery units based on single phase multi-level converter. In the DC/AC converter applications using battery storage system, it is necessary to control the balancing voltage of individual battery units for high efficiency utilization. Using the proposed control scheme, the DC/AC single phase converter system is applied. To verify the effectiveness of the proposed control scheme, computer simulation is accomplished. In the computer simulation, lithium-ion battery units and single phase multi-level converter system are modeled and carried out using Psim simulation program. It will be helpful for design and applications of energy storage system with lithium-ion battery.
Park, Kyung-Hwa;Kim, Chol-Ho;Cho, Hee-Keun;Seo, Joung-Ki
Journal of Power Electronics
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제10권2호
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pp.210-217
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2010
This paper introduces a lithium ion battery management system (BMS) for the STSAT-3 satellite. The specifications of a lithium ion battery unit are proposed to supply power to the satellite and the overall electrical and mechanical designs for a lithium ion battery management system are presented. The structural simulation results will be shown to confirm the behavior of both the BMS and the cells.
This paper proposes a new method to improve the available battery capacity in electric vehicles by connecting lead-acid batteries with lithium-ion battery in parallel to supply power. In addition, this method combines the discharge characteristics of batteries to improve their efficiency and lower their cost for electric vehicles. A lithium-ion battery set is used to connect with N sets of lead-acid batteries in parallel. The lead-acid battery supplies the initial power. When the lead-acid battery is discharged by the load current until its output voltage drops to the cut-off voltage, the power management unit controls the lead-acid battery and changes it to discharge continuously with a small current. This discharge can be achieved by connecting the lead-acid battery to a lithium-ion battery in parallel to supply the load power or to discharge its current to another lead-acid or lithium-ion battery. Experimental results demonstrates that the available capacity can be improved by up to 30% of the rated capacity of the lead-acid batteries.
Lithium ion batteries have been broadly used in various applications to our daily life such as portable electronics, electric vehicles and grid-scale energy storage devices. Significant efforts have recently been made on developing electrode materials for lithium ion batteries that meet commercial needs of the high energy density, light weight and low cost. In this review, we summarize the principles and recent research advances in cathode and anode materials for lithium ion batteries, and particularly emphasize electrode material designs and advanced characterization techniques.
Kim, Jaeyoung;Park, Sangbin;Hwang, Sunhyun;Yoon, Won-Sub
Journal of Electrochemical Science and Technology
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제13권1호
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pp.19-31
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2022
Lithium-ion battery development is one of the most active contemporary research areas, gaining more attention in recent times, following the increasing importance of energy storage technology. The galvanostatic intermittent titration technique (GITT) has become a crucial method among various electrochemical analyses for battery research. During one titration step in GITT, which consists of a constant current pulse followed by a relaxation period, transient and steady-state voltage changes were measured. It draws both thermodynamic and kinetic parameters. The diffusion coefficients of the lithium ion, open-circuit voltages, and overpotentials at various states of charge can be deduced by a series of titration steps. This mini-review details the theoretical and practical aspects of GITT analysis, from the measurement method to the derivation of the diffusivity equation for research cases according to the specific experimental purpose. This will shed light on a better understanding of electrochemical reactions and provide insight into the methods for improving lithium-ion battery performance.
Nowadays, lithium-ion battery has become more popular around the world. Knowing when batteries reach their end of life (EOL) is crucial. Accurately predicting the remaining useful life (RUL) of lithium-ion batteries is needed for battery health management systems and to avoid unexpected accidents. It gives information about the battery status and when we should replace the battery. With the rapid growth of machine learning and deep learning, data-driven approaches are proposed to address this problem. Extracting aging information from battery charge/discharge records, including voltage, current, and temperature, can determine the battery state and predict battery RUL. In this work, we first outlined the charging and discharging processes of lithium-ion batteries. We then summarize the proposed techniques and achievements in all published data-driven RUL prediction studies. From that, we give a discussion about the accomplishments and remaining works with the corresponding challenges in order to provide a direction for further research in this area.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권3호
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pp.466-470
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2024
This study proposes a deep learning-based LSTM model to predict the state of charge (SOC) of lithium-ion batteries. The model was trained using data collected under various temperature and load conditions, including measurement data from the CS2 lithium-ion battery provided by the University of Maryland College of Engineering. The LSTM model effectively models temporal patterns in the data by learning long-term dependencies. Performance evaluation by epoch showed that the predicted SOC improved from 14.8400 at epoch 10 to 12.4968 at epoch 60, approaching the actual SOC value of 13.5441. The mean absolute error (MAE) and root mean squared error (RMSE) also decreased from 0.9185 and 1.3009 at epoch 10 to 0.2333 and 0.5682 at epoch 60, respectively, indicating continuous improvement in predictive performance. This study demonstrates the validity of the LSTM model for predicting the SOC of lithium-ion batteries and its potential to enhance battery management systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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