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Data-Driven Entropy Coefficient Estimation for Large Format Lithium-Ion Batteries
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AI
DOI：10.1002/batt.202500533.png)
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摘要
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大尺寸锂离子电池的操作是非等温的，需要在基于物理的电化学模型的开路电位表达式中加入一个额外的熵项，以准确预测和优化针对特定应用的电池设计。然而，通过电位法和比色法实验估算熵系数既耗时又昂贵。本文提出了一种基于经验表达式参数优化和数据驱动方法的高效方法，用于加速熵系数项的估算。该方法涉及使用100 Ah棱柱形电池的充放电及混合脉冲功率特性（HPPC）数据，通过最小二乘法确定熵系数。将估算的熵系数应用于Doyle-Fuller-Newman模型，以预测不同温度下的电压曲线，并与实验结果进行验证。复杂的经验函数以及从HPPC数据中数据驱动的熵估算给出了最佳模型预测，尤其是在低温下。
Keyword:
data-driven approach
Doyle-Fuller-Newman model
entropy-coefficient
lithium-ion batteries
least-squares method
期刊
B
IF:
4.7
论文数:
293
被引数:
0
机构
引用论文
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