Model-Assissted Nonlinear Frequency Response Analysis for Lithium-Ion Battery Ageing

Lithium-Ionen-Batterien gewinnen zunehmend an Interesse wegen des aktuellen Booms bei der Elektrifizierung in der Transportbranche. Folglich wurden Probleme wie die Steigerung der Effizienz und Leistung von Lithium-Ionen-Batterien angegangen. Dennoch ist die Alterung von Lithium-Ionen-Batterien immer noch unvermeidlich, und Batteriewissenschaftler müssen weiterhin Gegenmaßnahmen gegen die Batteriealterung finden.

Ein regelmäßiger Batterie-Check-up ist unerlässlich, um den Gesundheitszustand zu verfolgen und frühe Anzeichen eines vorzeitigen Ausfalls von Lithium-Ionen-Batterien zu erkennen. ... mehrUnter allen Diagnosemethoden in der Batterieforschung erweist sich die elektrochemische Impedanzspektroskopie als vielversprechender Ansatz, der die kinetischen und Transportverluste bei unterschiedlichen Zeitkonstanten unterscheiden kann. Diese Methode untersucht jedoch nur das lineare Systemverhalten. Sie charakterisiert nicht das inhärente nichtlineare Verhalten von Lithium-Ionen-Batterien. Daher wurde in den letzten Jahren die nichtlineare Frequenzganganalyse (NFRA) als Erweiterung der klassischen elektrochemischen Impedanzspektroskopie eingeführt.

Die Anwendung von NFRA hat in früheren Studien schon zu einigen tollen Erfolgen geführt. In dieser Arbeit wird NFRA nun noch weiterentwickelt, um das Alterungsverhalten von Lithium-Ionen-Batterien genauer zu untersuchen und zu quantifizieren. Insbesondere stehen dabei folgende Fragen im Fokus: Wie reagieren die nichtlinearen Signale oder Harmonischen auf die Batteriealterung? Können Harmonische genutzt werden, um die Batteriealterung zu messen oder die verbleibende Lebensdauer der Batterie vorherzusagen? Und welche zusätzlichen Informationen können wir im Vergleich zu anderen herkömmlichen Methoden gewinnen? Es hat sich gezeigt, dass Harmonische sehr empfindlich auf die Batteriealterung reagieren und positiv mit ihr zusammenhängen. Ein empirisches Modell zur Zustandsschätzung (State-of-Health), das auf NFRA basiert, erzielt eine vielversprechende Genauigkeit mit einem Root Mean Square Fehler von nur etwa 1 %. Außerdem verbessert die Parameteridentifikation, die auch die NFRA-Charakterisierung einschließt, die Genauigkeit, mit der kinetische Parameter im Batteriemodell bestimmt werden können. Besonders interessant: Der Ladungstransferkoeffizient lässt sich über die zweite Ordnung von Harmonische identifizieren, und es hat sich gezeigt, dass dieser eben nicht 0,50 beträgt, wie in den meisten Simulationsarbeiten oft angenommen wird.

Lithium-ion batteries are gaining increasing interest, advocated by the recent blooming in the electrification of transportation industries. Consequently, issues such as boosting the efficiency and performance of lithium-ion batteries have been addressed. Nevertheless, the ageing of lithium-ion batteries is still inevitable, and battery scientists still need to discover countermeasures against battery ageing.

A regular battery check-up is essential to keep track of its health status and to identify early signs of premature death of lithium-ion batteries. Among all diagnosis methods in battery research, electrochemical impedance spectroscopy emerges as a promising approach that can distinguish the kinetic and transport losses at different time constants. ... mehrNevertheless, this method only probes the linear system behaviour. It does not characterise the inherent nonlinear behaviour of lithium-ion batteries. Thus, nonlinear frequency response analysis (NFRA) was introduced in recent years as an extension to the classical electrochemical impedance spectroscopy.

The application of NFRA has led to some successful use cases in prior studies. In this work, NFRA is further extended to study and quantify the ageing behaviour of lithium-ion batteries. In particular, the following research questions are highlighted in this work: How do the nonlinear signals or harmonics respond to battery ageing? Can harmonics be used to quantify battery ageing or predict the remaining useful life of the battery? What kind of additional information can be gained as compared to other conventional methods? It is found that harmonics are sensitive and positively correlated to battery ageing. An empirical model that is developed for the state-of-health estimation based on NFRA can achieve a promising accuracy with a root mean square error of about 1 %. Furthermore, parameter identification that includes NFRA characterisation improves the identifiability of kinetic parameters in the battery model. Specifically, the charge transfer coefficient can be identified via the second harmonic, which is shown to be not equal to 0.50 as assumed in most of the simulation works.