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近些年來，鋰電池在現代電子產品中的舉足輕重，正被廣泛應用于電動汽車上。正因于此，鋰電池的用處不斷擴大，對于能穩定、快速測試其“健,狀態(SOH)”的需求也在隨之上升。
通過了解鋰電池的性能衰減機制， 能夠有效維護電池性能并預防事故。
鋰電池性能衰減主要有三種不同的原因，包括：活性材料損耗(LAM)、電導率損耗(CL)和鋰離子損耗(LLI)。之前，研究者們已經研發了幾種能無損分析這些模型的技術。
其中應用最廣泛的是增量容量-微分電壓分析(IC-DV)，因為它與鋰電池的性能衰減擁有相當程度的關聯性。然而，IC-DV分析所需時間較長，且不能推斷出與電池性能衰減相關的復雜機制。
近日, GIST一項研究表明，有一種可以替代IC-DV技術的方法，該方法通過循環石墨/LiNi0.5Mn0.3Co0.2O2(NMC532)軟包電池來呈現性能衰減模型的特點。
研究小組認為，使用高放電倍率的快速降解診斷技術可以實時檢測電池性能衰減的模型，并將其用于有效監測單個電池的健康狀態。
研究小組首先從每100次高放電倍率分析循環中采集低放電倍率數據，然后利用微分方程將數據轉換成IC-DV曲線，評估因LAM和LLI導致的電池性能衰減模型。
前者由于其與放電倍率的非線性關系，采用IC峰強度之和計算，而后者由于其與放電倍率的良好線性關系，采用外推法估算。這反過來又能對LLI導致的性能下降進行快速檢測。
該研究有助于對SOH進行快速、詳細的分析，對車載電池系統的評估具有一定的優勢。研究小組的目的是幫助建立一個簡便的鋰離子電池維修診斷方案。
機制不僅低投入高回報，而且促進鋰離子電池延長全生命周期價值。
原標題：GIST研究者發現了一種快速評估鋰電池性能衰減情況的方法
