Увеличение диапазона удельных энергетических параметров литий ионных аккумуляторов

Аннотация. В данной работе представлены результаты оптимизации максимальной удельной энергии литий-ионного аккумулятора с использованием метода поверхности с прогрессивным квадратичным откликом и планирования экспериментов на основе прикладной программы Matlab.

Ключевые слова: Литий-ионные аккумуляторы, удельная энергия, пористость, корреляционный анализ, дисперсионный анализ

Введение

Литий-ионные (Li-ion) аккумуляторы (ЛИА) стали преобладающим средством хранения энергии из-за их высокой эффективности, низкой стоимости, большой емкости, отсутствия эффекта памяти и длительного срока службы. Благодаря высокой теоретической плотности энергии и длительного срока службы литий-ионные аккумуляторы (LIB) широко используются в качестве аккумуляторных батарей. Спрос на ЛИА связан, из-за большой мощности и большой емкости и резко растущего применения в электромобилях и устройствах хранения энергии. Чтобы удовлетворить эту тенденцию, плотность энергии ЛИА должна быть улучшена. Для этого исследуются и разрабатываются новые электродные материалы. Однако разработка новых электродных материалов требует значительного времени и усилий [1].

Таким образом, одним из способов снижения затрат на исследования и разработки является оптимизация конструктивных параметров существующих электродных материалов, таких как пористость и толщина, для увеличения мощности и емкости ЛИА. Крайне важно оптимизировать переменные конструкции для достижения целевой производительности, потому что мощность и емкость имеют компромиссное соотношение. Однако взаимосвязь между конструктивными параметрами и характеристиками ЛИА очень нелинейна; поэтому их сложно сконструировать экспериментально. Для преодоления этих трудностей используется оптимизация с использованием численных моделей, учитывающих электрохимические реакции, что является эффективным методом. Недавние исследования были проведены для оптимизации переменных конструкции элементов с использованием численных моделей для проектирования аккумуляторов большой мощности / большой емкости [2, 3].

Целью работы является оптимизация максимальной удельной энергии ЛИА с использованием метода поверхности с прогрессивным квадратичным откликом.

2 Методика эксперимента.

Оптимизация удельной плотности энергии литий-ионного аккумуляторного элемента

Алгоритм PQRSM — это один из методов SAO, который использует квадратичную модель поверхности отклика [4]. В отличие от алгоритмов на основе градиента, градиент не требуется, поэтому не требуется сложных вычислений. Это также может быть применено к задачам с числовым шумом и эффективно для нелинейных задач. Кроме того, применяется алгоритм доверительной области, гарантирующий слабую глобальную сходимость. Следовательно, вероятность сходимости к локальному оптимуму мала. Алгоритм PQRSM генерирует полную квадратичную модель поверхности отклика, которая удовлетворяет вращаемой с каждой итерацией с 2n + 1 точками выборки, и проводит приблизительную оптимизацию с использованием этой модели поверхности отклика. На рисунке 1 показана процедура оптимизации PQRSM

Рисунок 1. Блок-схема процесса оптимизации PQRSM

Исследование показывает потенциал оптимизации на основе PQRSM для проектирования ячеек с максимальной плотностью энергии при сохранении определенных требований к мощности. В результате оптимизации удельная плотность энергии увеличилась на 56,8%, а удельная мощность снизилась на 1,02% при соблюдении ограничений. Рисунок 2 представляет собой график зависимости удельной плотности энергии от удельной плотности мощности исходной и оптимизированной ячеек. При удельной плотности мощности 600 Вт / кг и ниже оптимизированная ячейка показала более высокие характеристики удельной плотности энергии, чем исходная ячейка. Для подтверждения явления поляризации ячейки был проведен анализ HPLC [5]. Этот результат демонстрирует, что теоретическая энергия эффективно увеличилась без увеличения явления поляризации, несмотря на уменьшение пористости

Рисунок 2. Удельная плотность энергии в зависимости от удельной плотности мощности исходной ячейки и оптимизированной ячейки

3. Экспериментальные результаты

Моделирование в среде Matlab

Мы увидим, как состояние заряда аккумулятора можно использовать для управления зарядкой и разрядкой литий-ионного аккумулятора. Здесь мы собираемся использовать Matlab для настройки литий-ионного аккумулятора, подвергающемуся разряду постоянным током. На рисунках 3 и 4 показаны принципиальная схема и результаты кривых осциллограмм

Рисунок 3. Принципиальная схема моделирования

Рисунок 4. Кривые SOC, Current и Votage

В этом исследовании была проведена оптимизация для максимизации удельной плотности энергии LIB с использованием DOE и PQRSM, что гарантирует слабую глобальную сходимость и не требует вычисления градиентов. Сначала был выполнен DOE для выбора проектных переменных, точки выборки были получены с помощью 4-уровневого ортогонального массива, а чувствительность была проанализирована с помощью корреляционного анализа и ANOVA [6, 7]. Корреляционный анализ подтвердил, что никакие факторы не имеют явной линейной зависимости и что толщина электрода имеет умеренную отрицательную линейную зависимость от удельной плотности мощности. Посредством ANOVA толщина катода, толщина анода, толщина сепаратора, пористость катода и пористость анода были выбраны в качестве переменных конструкции, которые являются факторами, влияющими на удельную плотность энергии и удельную плотность мощности. Затем ЛИА был оптимизирован для максимизации удельной плотности энергии при сохранении удельной плотности мощности с использованием PQRSM. Результат оптимизации показал, что удельная плотность энергии была улучшена на 56,8% при соблюдении ограничений. Это исследование подтвердило, что оптимизация на основе PQRSM эффективна для разработки аккумуляторов большой емкости.

В качестве демонстрационных доказательств исследования была использована методология моделирования в среде Matlab. Построенные схемы и осциллограммы графически подтверждают нами выбранную методологию.

Заключение

На основе выполненных работ можно сделать следующие выводы:

1. Достижение теоретической максимальной удельной энергии ЛИА можно достичь результате применения метода поверхности с прогрессивным квадратичным откликом. Посредством ANOVA можно выбрать оптимальные толщины катода, анода, сепаратора, а также на пористости катода и анода для достижения максимальной удельной плотности энергии и удельную плотности мощности.
2. Реализация данного метода применительно к ЛИА эффективна путем моделирования в среде Matlab,
3. Показано, что путем применения данной методики можно достичь улучшения удельной плотности аккумулятора энергии на 56,8%., относительно существующих ЛИА.