К.В. ДОБРЕГО, д-р физ.-мат. наук, руководитель проекта развития СНЭ, ООО «Актив ОМЗ» Холдинга 1AK-GROUP, г. Минск, Республика Беларусь, Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

А.В. БЕЛЕВИЧ, заместитель генерального директора по высокоавтоматизированному электротранспорту, Объединенный институт машиностроения НАН Беларуси, г. Минск, Республика Беларусь, Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

И.В. ИГНАТЧИК, заведующий сектором проектирования аккумуляторных батарей НИЦ «Электромеханические и гибридные силовые установки мобильных машин», Объединенный институт машиностроения НАН Беларуси, г. Минск, Республика Беларусь, Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

А.А. АНАНЧИКОВ, канд. техн. наук, доц., заведующий лабораторией электрогидравлических систем управления НИЦ «Электромеханические и гибридные силовые установки мобильных машин», Объединенный институт машиностроения НАН Беларуси, г. Минск, Республика Беларусь, Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

В работе рассматривается «ускоренный» подход к экспериментальному исследованию, заключающийся в получении одного базового трека деградации и последующей экстраполяции результатов на другие температурные и токовые режимы работы ячейки. Представлены результаты долговременного циклирования литий-ионной NMC-ячейки производства компании Soundon New Energy Technology в токовом режиме 0,5С при комнатной температуре. Обсуждены различные методы определения внутреннего сопротивления по вольт-амперным измерениям. Показано, что внутреннее сопротивление не демонстрирует выраженного монотонного тренда изменения при циклировании и не может служить индикатором состояния пригодности (SOH) ячеек данного вида. Экспериментальные данные по деградации емкости с высокой точностью аппроксимируются функцией, содержащей линейный и экспоненциальный члены. Используя данные производителя по циклированию при комнатной и повышенной (45 °С) температурах, получен корректирующий множитель (функция аррениуса с энергией активации 55 кДж/моль), позволяющий экстраполиро- вать результаты экспериментального исследования в область высоких температур. На основании экспериментальных данных предложена модель непрерывной деградации ячейки, способная учитывать изменяющиеся во времени токовые режимы и переменные графики нагрузки. Соответствующая модель может быть интегрирована в модуль управления батареей (BMS) для отслеживания базового тренда снижения емкости.

1. 1H 2023 Energy Storage Market Outlook // BloombergNEF. — URL: https://about.bnef.com/blog/1h-2023-energy-storage-market-outlook (date of access: 07.04.2023).
2. Litium-ion battery operation, degradation, and aging mechanism in electric vehicles: an overview / J. Guo, Y. Li, K. Pedersen, D.-I. Stroe // Energies. — 2021. — Vol. 14, iss. 17. — DOI: https://doi.org/10.3390/en14175220.
3. Кулова, Т.Л. Необратимые процессы на электродах литий-ионного аккумулятора: дис. ... д-ра хим. наук: 02.00.05 / Татьяна Львовна Кулова; Ин-т физич. химии и электрохимии РАН. — М., 2011. — 399 л.
4. Towards a better understanding of the degradation mechanisms of Li-ion full cells using Si / C composites as anode / M. Gutierrez, M. Morcrette, L. Monconduit [et al.] // Journal of Power Sources. — 2022. — Vol. 533. — DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2022.231408.
5. Semi-empirical cyclic aging model for stationary storages based on graphite anode aging mechanisms / A. Krupp, R. Beckmann, T. Diekmann [et al.] // Journal of Power Sources. — 2023. — Vol. 561. — DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2023.232721.
6. Data-driven prediction of battery cycle life before capacity degradation / K.A. Severson, P.M. Attia, N. Jin [et al.] // Nature Energy. — 2019. — Vol. 4, iss. 5. — P. 383–391. — DOI: https://doi.org/10.1038/s41560-019-0356-8.
7. Oxford battery degradation dataset 1 // Oxford University Research Archive. — URL: https://ora.ox.ac.uk/objects/ uuid:03ba4b01-cfed-46d3-9b1a-7d4a7bdf6fac (date of access: 15.03.2024).
8. Battery Research Group // University of Maryland. — URL: https://calce.umd.edu/battery-research-group (date of access: 15.03.2022).
9. Saha, B. Battery Data Set / B. Saha, K. Goebel // NASA. — URL: https://www.nasa.gov/content/prognostics-center-of-excellence-data-set-repository (date of access: 10.06.2024).
10. Battery Archive // BatteryArchive.org. — URL: https://www.batteryarchive.org/study_summaries.html (date of access: 11.05.2024).
11. Lithium-ion battery data and where to find it / G. dos Reis, C. Strange, M. Yadav, S. Li // Energy and AI. — 2021. — Vol. 5. — DOI: https://doi.org/10.1016/j.egyai.2021.100081.
12. A machine learning-based framework for online prediction of battery ageing trajectory and lifetime using histogram data / Y. Zhang, T. Wik, J. Bergström [et al.] // Journal of Power Sources. — 2022. — Vol. 526. — DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2022.231110.
13. Diagnosis and prognosis of degradation in lithium-ion batteries / C.R. Birkl, M.R. Roberts, E. McTurk [et al.] // Journal of Power Sources. — 2017. — Vol. 341. — P. 373–386. — DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2016.12.011.
14. A critical overview of definitions and determination techniques of the internal resistance using lithium-ion, lead-acid, nickel metal-hydride batteries and electrochemical double-layer capacitors as examples / G. Piłatowicz, A. Marongiu, J. Drillkens [et al.] // Journal of Power Sources. — 2015. — Vol. 96. — P. 365–376. — DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2015.07.073.
15. Гринчик, Н.Н. Об измерении электрического сопротивления жидких электролитов аккумуляторных батарей / Н.Н. Гринчик, К.В. Добрего, М.А. Чумаченко // Энергетика. Изв. высш. уч. завед. и энер. объед. СНГ. — 2018. — Т. 61,№ 6. — С. 494–507. — DOI: https://doi.org/10.21122/1029-7448-2018-61-6-494-507.
16. Algorithm to determine the knee point on capacity fade curves of lithium-ion cells / W. Diao, S. Saxena, B. Han, M. Pecht // Energies. — 2019. — Vol. 12, iss. 15. — DOI: https://doi.org/10.3390/en12152910.
17. Temperature-driven path dependence in Li-ion battery cyclic aging / M. Feinauer, M. Wohlfahrt-Mehrens, M. Hölzle, T. Waldmann // Journal of Power Sources. — 2023. — Vol. 594. — DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2023.233948.
18. Добрего, К.В. Универсальная имитационная модель деградации аккумуляторных батарей с оптимизацией параметров по генетическому алгоритму / К.В. Добрего, И.А. Козначеев // Энергетика. Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ. — 2022. — Т. 65, № 6. — С. 481–500. — DOI: https://doi.org/10.21122/1029-7448-2022-65-6-481-498.