统计分布

识别基于统计分布的加速老化测试期间LFP/C电池的机理一致性

这项研究建立了一种新的方法，可以研究加速的衰老测试是否可以在短时间内准确地对现实的细胞衰老进行建模，同时还可以维持所涉及的衰老机制的一致性。作为效率和一致机制之间的权衡，加速衰老的应用需要仔细选择应力因素，以确定操作范围和与衰老相关的应激因素的重要性。基于为43个月的日历老化测试和10个月循环老化测试设计的三个级别的主要应力因素，这项工作旨在应力排名，并指示用于商业LFP/C电池的合适的操作间隔，并采用了两种最受欢迎​​的电池寿命分布，即电池，即logormormal and weibull。锂离子电池的统计分布是通过非线性混合效应（NLME）模型的排放能力损失来实现的。结果证明，对数正态是首选模型，并且随着更深的衰老，尤其是在日历老化中，右链的Weibull变得更加明显。得出了由一致加速因子引导的分布参数的进化定律。基于寿命样本的NLME模型的似然比参数bootstrap方法始终产生，以高于47.5℃的温度来测试条件，而循环衰老的平均收费（SOC）高于72.5％的平均电荷（SOC）会导致不同的生活行为。相比之下，SOC水平和较高温度的组合不会导致日历老化机制的变化。温度是最显着的应力，其次是温度耦合的循环深度和SOC水平。此方法可以提供参考，以制定合理的测试计划，以检测电池的性能以更准确地预测其生活。