現行および次世代バッテリー用のモデルベースのバッテリー管理システム – Physics World

急速充電は、電気自動車用のリチウムイオン電池の普及に向けて重点的に研究されています。ただし、高電流での充電は、セルの劣化につながるいくつかの寄生反応を加速し、その寿命に影響を与えます。これらの反応は、リチウム在庫の損失、活物質の損失、およびセル内のインピーダンスの増加につながります。これらの副反応の例には、固体電解質界面 (SEI) 層の成長、遷移金属の溶解と堆積、リチウムメッキ、溶媒の酸化などがあります。これらのメカニズムによりセルが劣化し、サイクル寿命が短くなります。

物理ベースのマルチスケール バッテリー モデルは、セル内の電荷と質量のバランスを制御する方程式を解きます。これらの詳細な数学モデルを使用すると、材料の劣化メカニズムを研究し、いくつかの動作条件下での容量損失への影響を予測することができます。これらのモデルを使用して、適切な材料と任意の目的に適した設計パラメータを備えた新しいバッテリーを設計できます。

さらに重要なのは、これらのモデルをバッテリー管理システム (BMS) と統合して、セルのパフォーマンスを制御できることです。これらのモデルはさらに、安全で最適な電池性能を可能にし、電池材料の劣化を抑制する新しい充電プロトコルを設計するために使用できます。 BMS は、電圧、電流、温度を監視および維持し、セルの内部状態を推定します。モデルベースの BMS アルゴリズムには、バッテリー パラメーターをリアルタイムで予測および推定し、さまざまな負荷の下でバッテリーのパフォーマンスを制御できる高速コードが必要です。

現在、BMS が実装している等価回路モデルは、さまざまな条件や設計パラメータに対するセルの性能を不適切に予測しています。このウェビナーでは、現行および次世代バッテリーの BMS モデルを移行するための現在の取り組みについて説明します。

インタラクティブな Q&A セッションは、プレゼンテーションに続きます。

ベンカット・スブラマニアン アーネスト ダシール コックレル II 世は、テキサス大学オースティン校 (ユタ州) の機械工学および材料科学工学科の工学教授です。 Subramanian 教授は、電気化学協会の選出フェローであり、ECS 工業用電気化学および電気化学工学 (IE&EE) 部門の選出委員長および選出された技術編集者を務めています。彼は、AIChE のエリア 1e: (電気化学工学) の議長にも選出されました。彼のグループは、モデルベースのバッテリー管理システム (BMS) で世界をリードするグループになることを目指しています。

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• 情報源： https://physicsworld.com/a/model-based-battery-management-systems-for-current-and-next-generation-batteries/