배터리 용량을 평가하는 분석 모델

배터리 최적화는 일반적으로 에너지(저장할 수 있는 양)와 전력 밀도(방출 속도) 사이의 절충을 포함하며, 모두 재료, 구성 및 다공성과 같은 내부 구조에 따라 다릅니다. 최적화해야 하는 구조와 관련된 조정 가능한 매개변수가 있습니다. 일반적으로 매개변수 공간을 검색하고 최상의 조합을 찾기 위해 수만 번의 계산을 수행해야 합니다. 이것은 시간이 많이 걸리는 과정입니다.

연구원들은 배터리 구성 요소의 선택 및 설계 및 상호 작용 방식을 안내하기 위해 복잡한 수치 시뮬레이션이 필요하지 않은 더 빠르고 간단한 방법을 개발했습니다. 단순화된 모델은 계산 집약적인 알고리즘의 10% 이내의 정확도를 가지며 연구원이 배터리의 속도 기능을 신속하게 평가할 수 있도록 합니다.

거의 모든 배터리 셀 설계자와 최적화 프로그램은 실행 비용이 많이 드는 P2D 시뮬레이션을 사용합니다. 성능을 최대화하기 위해 주의 깊게 조정해야 하는 변수와 매개변수가 많기 때문에 배터리 셀을 최적화할 때 특히 문제가 됩니다.

새로운 도구는 설계 프로세스를 가속화하는 더 빠르고 투명한 방법을 제공하고 수치 시뮬레이션에서 항상 쉽게 얻을 수 없는 간단하고 명확한 통찰력을 제공합니다. 이 모델은 MATLAB 및 Excel과 같은 일반적인 소프트웨어는 물론 계산기에서도 쉽게 구현할 수 있습니다.

이 모델을 테스트하기 위해 연구원들은 일반적인 전체 전지 및 반쪽 전지 배터리에서 최적의 다공성과 전극 두께를 찾도록 했습니다. 이 과정에서 그들은 니켈-망간-코발트 및 니켈-코발트-알루미늄 산화물과 같은 "균일한 반응" 거동을 갖는 전극이 에너지 밀도를 증가시키기 위해 두꺼운 전극이 필요한 응용 분야에 가장 적합하다는 것을 발견했습니다. 그들은 또한 배터리 반쪽 전지(단 하나의 전극만 있는)가 본질적으로 더 나은 속도 기능을 가지고 있다는 것을 발견했습니다. 즉, 그 성능은 상업용 배터리에 사용되는 전체 전지에서 전극이 어떻게 작동할지에 대한 신뢰할 수 있는 지표가 아님을 의미합니다.