基于阻抗数据的物理建模电池参数组织
系统与控制
2025-06-11 v4 材料科学
系统与控制
摘要
物理建模电池的非侵入式参数组织可通过拟合包含与不同物理过程相关特征的电化学阻抗光谱(EIS)数据来实现。然而，这需要推导阻抗模型，可能较难获得解析解。我们 developed了名为 PyBaMM-EIS 的开源软件，提供了一种快速计算任意 PyBaMM 模型在任意运行条件下阻抗的方法，利用自动微分。使用 PyBaMM-EIS，我们研究了单颗粒模型、单颗粒模型加电解液(SPMe)和 Doyle-Fuller-Newman 模型的阻抗，确定 SPMe 作为一种富含锂离子电池阻抗数据典型特征的单純选项。我们提供了分组参数的 SPMe 并分析了与每个参数相关的阻抗特征。通过开源软件 PyBOP，我们从仿真阻抗数据和来自 LG M50LT 锂离子电池的测量阻抗数据中估计了 18 个分组参数。直接影响 SPMe 响应的参数可准确确定并分配到正确的电极。关键的是，参数拟合必须在广泛状态-of-charge 的数据上同时进行。总体而言，本工作提出了一种实用的方法，用于寻找物理建模的参数。
引用
@article{arxiv.2412.10896,
title = {Physics-based battery model parametrisation from impedance data},
author = {Noël Hallemans and Nicola E. Courtier and Colin P. Please and Brady Planden and Rishit Dhoot and Robert Timms and S. Jon chapman and David Howey and Stephen R. Duncan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.10896},
year = {2025}
}