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Battery/Battery Paper review

[Energy Strage-2023] A state of health estimation method based on incremental capacity analysis for Li-ion battery considering charging/discharging rate

by 노마드공학자 2024. 12. 12.

[논문 전문] : https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2352152X23024088

[출처]  Guangfeng Wang, Naxin Cui, Changlong Li, Zhongrui Cui, Haitao Yuan, A state-of-health estimation method based on incremental capacity analysis for Li-ion battery considering charging/discharging rate, Journal of Energy Storage, Volume 73, Part B, 2023, 109010, ISSN 2352-152X, https://doi.org/10.1016/j.est.2023.109010.

 

※ The picture and content of this article are from the original paper.

All picture and figures used in this article are sourced from publicily available on the internet.


 

[논문 요약]
A state of health estimation method based on incremental capacity analysis for Li-ion battery considering charging/discharging rate

 

 

본 논문은 ICA를 분석함에 있어 Initial SOC와 C-rate가 어떤 영향을 주는지에 대한 연구입니다.

산둥대학교에서 나온 논문으로, 저도 출장차 몇번가봤는데 산둥,청두쪽에 BYD를 포함한 많은 업체들, 그리고 그밑으로 상해/심천으로 이어지는 공업라인들이 즐비해있는 관계로 업체와의 협력이 활발한 학교가 많이 있습니다.

산둥대학교도 그 중 하나로, 중국에서도 굉장히 좋은 학교중 하나입니다.

 

본 논문의 내용도 이를 여실히 보여줍니다. 보통 연구적으로만 보면 굳이 Initial SOC나 C-rate를 고려할 필요가 없습니다. 제가 이제까지 리뷰했던 많은 논문들도 그냥 당연히 SOC 0%부터 0.1C-rate이하의 낮은전류로 충전하면서 ICA 개형 자체를 보는데 집중했습니다. 그런면에서 본논문의 내용은 상당히 재미있습니다.

 

Contents

 

 

본 논문은 실제 양산 상황을 고려하여, ICA를 어떻게 해석할수있을까에 대해 심도있게 다룹니다. 연구실에서는 SOC 0%부터 낮은 C-rate로 쭉 충전하는게 가능하지만, EV나 ESS 같은 실제 제품에서는 절대 불가능한 시나리오입니다. 따라서 굉장히 재미있는데 상기 그림은 C-rate별 ICA그림입니다.

 

보시면 0.2C까지는 어찌어찌 개형이 유지가되는듯 싶다가도, 1C에서는 Peak가 완전히 사라져버리고 다른 개형이 나오게 됩니다. 이는 아무래도 C-rate가 쎌수록 ICA의 분모인 dV변화량이 심해져서 전체적인 개형이 뭉게지듯이 나오기 때문으로 파악됩니다. 저도 실제 Product에서 검증해보면 이런식으로 많이 뭉게집니다.

 

그리고 C-rate가 증가한다는것은 단순하게보면 저항이 증가하는것, 즉 열화가 된것과 비슷하다고 볼 수 있습니다. (개념적으로) 그런관점에서 봤을때는 C-rate가 높아질수록 PeakB의 Height가 지속적으로 낮아지는 현상이 지극히 상식적인 결과라고 할 수 있습니다. 

본 논문에서 열화시키면서도 검증을 했는데, 아래 그림과 같이 나오는것을 확인할 수 있습니다.

 

 

여기선 신기하게도 Peak A에서는 큰차이가 없고 Peak B와 Valley B에서 많은 변화를 보이는데요 이부분은 제가 실험중인것에서도 나온 현상이라 상당히 흥미롭게 보고있습니다.

 

 

Initial SOC 별로 ICA를 그린 결과는 상기와 같습니다. 

어떤 SOC에서 시작하든 초반부에 급격한 상승을 보이는데, 이는 Relaxation상태에서 초반 과전압에 의해 분극이 크게 잡히기때문입니다. 저도 필드에서 이 현상을 발견해서 상당히 골치아팠던 기억이 있습니다.

또한, 사실상 시작 SOC가 40%가 넘어가면 개형이 완전히 달라진다고 봐도 될 정도입니다만, 이 Initial SOC별 ICA 커브의 변화정도가 대용량 셀일수록 조금 약해지는 경향은 있습니다.

 

 

 

저자는 이러한 정보를 토대로 상기와 같은 SOH 추정기를 만든다고 합니다.

이거는 기존의 논문들과 별 다를바 없습니다. 다만, Initial SOC와 C-rate에 따라 조금 더 상세하게 분류했다는것 뿐, 결국은 Peak 위치, 높이를 기준으로 SOH를 찾아내는것이기에 크게 관심있게보지는 않았습니다.

 

Results

 

ICA를 실제 Product에 적용시키고자 한다면 반드시 고려해야하는 아젠다들이 잘 설명되어있습니다.

그런 분들은 꼭 한번 읽어보시면 좋을것 같습니다.

 

참조

[1] Guangfeng Wang, Naxin Cui, Changlong Li, Zhongrui Cui, Haitao Yuan, A state-of-health estimation method based on incremental capacity analysis for Li-ion battery considering charging/discharging rate, Journal of Energy Storage, Volume 73, Part B, 2023, 109010, ISSN 2352-152X, https://doi.org/10.1016/j.est.2023.109010.

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