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Análisis de regresión basado en puntos máximos de la curva de capacidad incremental para la predicción del estado de salud de un paquete de baterías LiNiCoAlO configurado en serie/paralelo retirado

Autores: Lee, Hyunjun; Park, Jounghu; Kim, Jonghoon

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2019

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Acceso abierto

Artículo científico
2019

Análisis de regresión basado en puntos máximos de la curva de capacidad incremental para la predicción del estado de salud de un paquete de baterías LiNiCoAlO configurado en serie/paralelo retirado


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Reciclar
Paquetes de baterías
Estado de salud
Desequilibrios de voltaje
Descarga
Carga

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 26

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Para reciclar paquetes de baterías retirados en serie/paralelo, es necesario conocer correctamente su estado de salud (SOH). Desafortunadamente, los desequilibrios de voltaje entre las celdas ocurren repetidamente durante la descarga/carga. Los rangos de voltaje para la descarga/carga de un paquete de baterías retirado en serie/paralelo se reducen debido a los desequilibrios de voltaje entre las celdas. Para determinar el SOH preciso de un paquete de baterías retirado en serie/paralelo, es necesario calcular la capacidad total de descarga utilizando pruebas de descarga/carga completa. Sin embargo, una prueba de descarga/carga completa es imposible debido al rango de voltaje reducido. El SOH de un paquete de baterías retirado en serie/paralelo con un desequilibrio de voltaje debe estimarse dentro del rango de voltaje reducido de descarga/carga. Este documento presenta un análisis de regresión del punto máximo en la curva de capacidad incremental (IC) desde el estado fresco hasta un estado de envejecimiento de 100 ciclos. Además, el SOH del paquete de baterías retirado en serie/paralelo considerado se estimó utilizando un modelo de análisis de regresión. El error en los SOH de los paquetes de baterías retirados en serie/paralelo y el modelo de análisis de regresión lineal estuvo dentro del 1%, logrando así una buena precisión.

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