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저자정보
Kwangrae Kim (Pohang University of Science and Technology,) Minho Kim (Pohang University of Science and Technology) Huiyong Chun (Pohang University of Science and Technology) Gyeonghwan Lee (Samsung SDI) Soohee Han (Pohang University of Science and Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2021
발행연도
2021.10
수록면
1,190 - 1,193 (4page)

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Lithium-ion batteries (LIBs) are very promising energy storage devices because of their eco-friendly characteristics and economic efficiency. Because the capacity of LIBs decreases with use, predicting the pattern of capacity fade is very important for both manufacturers and users. In particular, with the recent surge in interest in battery reuse, a method that can predict the ’knee point’ phenomenon, which is a rapid decrease in capacity occurring in the later stage of battery life, is becoming more critical. This paper proposes a Gradient 1-Knee point (G-K) curve that can predict the knee point simply using long-term experimental data of Samsung SDI commercial cell (2170 NMC). This method can easily predict the knee point without using a battery model consisting of complex differential equations. Therefore, the proposed G-K curve allows us to estimate the approximate knee point even on practical devices with limited computational power.
#Capacity fade model #Li-ion battery #Knee point #G-K curve #Lithium nickel manganese cobalt oxide (NMC) #Slope-changing ratio

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. EXPERIMENTS
3. KNEE POINT IDENTIFICATION USING LONG TERM CAPACITY FADE DATA
4. GRADIENT 1 - KNEE POINT CURVE (G-K CURVE)
5. CONCLUSION
REFERENCES

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