バッテリー劣化をマスターする方法

バッテリー劣化モデルは、セルが時間と使用によって容量と出力をどのように失うかを予測します。相関モデルは測定データにフィッティングし、データが存在する条件下で機能します。物理ベースの劣化モデルは劣化の背後にあるメカニズムを特定するため、未テストの条件下でも劣化したセルをシミュレーションできます。ただし、目標は単に劣化をモデル化することではありません。目標は、劣化の問題を生じさせることなく、完成したバッテリーシステムをできるだけ早く量産リリースすることです。保証期間と同じ長さのテストは不可能なため、テストとモデルの組み合わせが不可欠です。そのため、Batemo のアプローチはテストとモデリングを組み合わせています。

サイクル劣化は充放電によって生じます。カレンダー劣化はセルが静止している間に進行し、温度・充電状態・時間に依存します。1日のほとんどを静止状態で過ごす製品では、カレンダー劣化が支配的になる場合があります。一方に有効な運用戦略が他方に有効とは限らないため、試験計画は両方をカバーする必要があります。

劣化テストは数か月、場合によっては数年かかります。予測したい摩耗をセルが実際に経験する必要があるためです。加速試験はこれを短縮しますが、条件が変わります。一般的なテストマトリクスは6か月以内に完了させようとしますが、それ自体に問題があります。迅速な見積もりのために、Batemo の劣化データベースからの初期推定値をすぐに利用でき、Batemo はお客様の結果を文脈の中で評価できます。その上で、テストを提案し、テストとモデルの最適な連携を構築することで、量産リリースをより早く達成できます。

慎重に行う必要があります。相関に基づく手法は、データが適合された範囲では精度が高くなります。しかし、必要な範囲はたいていデータの外側にあります。物理プロセスに基づいて構築されたモデルは、テスト済みのポイント外でも有効性を保ちます。重要なシナリオは必ずテストで確認する必要があります。それ以外の方法では信頼性が保証できないためです。

劣化に影響する要因は6つあります。温度範囲、高充電状態での滞在時間、放電深度、充電レート、放電レート、サイクル数です。このページのカリキュレーターは、これらの要因をお客様の運用戦略に対する劣化リスクとして「非常に低い」から「非常に高い」までで評価します。これはスクリーニングであり、寿命予測ではありません。どの要因を最初に確認すべきかを示すものです。

198個の検証済みセルにわたり、モデルの中央値偏差は検証実験に対して0.8 %です。Batemoはモデルに保証を提供しています。より精度の高いバッテリーセルモデルをご提示いただければ、代金を返金いたします。すべてのモデルの精度は本ウェブサイトの各セルページで公開しており、すべてのモデルについて検証条件下での精度を詳細に示すExcelレポートを提供しています。