5분 급속 충전을 위한 최적의 셀과 배터리 충전 프로파일

배터리 충전 프로파일은 시간에 따른 충전 전류를 정의하며, 일반적으로 특정 온도에서 충전 상태 범위에 걸쳐 나타납니다. 정전류 후 정전압 방식, 단계적 방식, 또는 물리적 한계에 의해 제어되는 방식이 있습니다. 프로파일은 셀이 얼마나 빠르게 충전되는지, 그리고 충전 과정에서 얼마나 열화되는지를 결정합니다. 최적의 프로파일은 셀이 열화됨에 따라 변하며, 온도, 냉각 방식, 초기 충전 상태에 따라 비선형적으로 달라집니다. 이것이 바로 이 문제가 어려운 이유이며, 체계적으로 접근하기 위해 시뮬레이션 기반 방법이 활용되는 이유입니다.

다섯 가지 경계: 계통 전력, 충전기 전류, 셀 온도, 셀 전압, 그리고 음극. 처음 두 가지는 시스템에서, 다음 두 가지는 온도 및 전압으로 인한 셀 노화에서 비롯됩니다. 다섯 번째는 음극에서의 리튬 도금입니다. 셀 한계를 초과하면 노화가 가속되거나 안전 리스크가 발생합니다.

음극 표면 전위가 리튬 기준으로 0 이하로 떨어지면, 금속 리튬이 음극에 도금됩니다. 이 과정은 부분적으로 가역적이지만, 용량은 영구적으로 손실되며 안전 문제로 이어질 수 있습니다. 따라서 음극 표면 전위는 급속 충전에서 중요한 한계값입니다. 완성된 셀에서는 어떤 센서도 음극 표면에 도달할 수 없으므로, 이 한계값은 반드시 계산을 통해 구해야 합니다.

파라미터화 및 검증된 물리 기반 셀 모델을 사용하고, 이를 모듈 모델에 통합하여 5가지 제한 조건 내에서 충전 전류를 유지하는 배치 시뮬레이션을 실행하십시오. 이후 의도적으로 소규모로 설계된 검증 실험을 통해 결과를 확인합니다. 한 프로젝트 사례에서는 검증된 프로파일이 7개월 대신 약 3개월 만에 완성되었습니다.

현재 4680 원통형 셀에 대한 문서화된 사례에서, 최적화된 계단형 프로파일은 물리적 최적값보다 약 20 % 뒤처집니다. 시행착오 방식으로 전류를 단계적으로 높이는 방법으로는 최적값에 도달할 수 없습니다. 다섯 가지 한계를 모두 파악하고 동시에 최적화할 수 없기 때문입니다.

검증된 198개 셀에 대해 Batemo Cell Model의 중앙값 편차는 검증 실험 대비 0.8 %입니다. Batemo는 모델에 대한 보증을 제공합니다. 더 정확한 배터리 셀 모델을 제시할 수 있다면 환불해 드립니다. 모든 모델의 정확도는 본 웹사이트의 각 셀 페이지에 공개되어 있으며, 모든 모델에 대해 검증 조건에서의 정확도를 상세히 보여주는 Excel 보고서를 제공합니다. 또한 Batemo는 음극 전위 시뮬레이션의 정확도를 검증할 수 있는 추가적인 방법도 제공합니다.