• Korean Chemical Engineering Research
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• 제59권3호
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• pp.393-398
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• 2021

리튬이온전지의 성능을 최적화하기 위해서는 여러 열화 요소들을 고려한 성능 예측 모델링 기술이 필요하다. 본 연구에서는 리튬이온전지의 사이클 노화로 인한 방전 거동 및 사이클 수명 변화를 수학적으로 모델링하였다. 모델링의 신뢰성을 검증하기 위해 0.25C로 사이클 시험을 진행했으며, 30 사이클 간격으로 진행한 RPT (Reference performance test)를 통해 전기적 거동을 파악하였다. 기존의 리튬이온전지의 사이클 수명 예측 모델에 BOL (Beginning of life)에서 일어나는 현상 중 하나인 Break-in 메커니즘을 반영하여 수명예측 정확도를 개선시켰다. 모델에 근거하여 예측된 사이클 수명 변화는 실제 시험 결과와 잘 일치하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제35권6호
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• pp.649-656
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• 2011

자동차용 리튬이온전지(lithium-ion batteries)의 성능향상 및 효과적인 셀 설계를 위한 준 2 차원 (pseudo-2-dimension) 해석 모델을 개발하였다. 전지 내부에 리튬, 리튬이온, 전자의 거동 및 계면에서 전해질과 활물질의 리튬이온 농도와 전기적 포텐셜 차이에 의한 전기화학 반응량 등을 계산할 수 있는 $Newman^{(1,2)}$ 모델을 기반에 변수 추정을 위한 최적화 기능을 추가하였다. 이 전기화학모델을 이용해 설계 변수, 재료의 물성 값 등의 의한 충/방전 특성을 계산할 수 있으며, 위치와 시간에 따른 전위, 농도, 생성전류량 등을 알 수 있다. 역으로 최적화 기능을 이용하여 실험에서 얻은 충/방전 곡선과 계산 값의 오차를 최소화하는 방법으로 측정이 어려운 물성값 추정이 가능하며 이를 이용하여 셀 성능 열화에 영향을 주는 변수 및 열화도를 예측할 수 있다. SB 리모티브에서 측정된 열화 과정의 방전 곡선들을 이용하여 최적화 해석을 수행하여 전지의 반복수명열화가 음극 및 양극활물질의 반응면적 및 전해질에 확산계수의 열화에 의한 것임을 알 수 있었다.