Characterization and prediction of compression force evolution of a LiFePo4 battery

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Lithium iron phosphate (LiFePO4) batteries are well-suited for use in both energy storage systems and stationary power supply units because of many advantages including economical (low-cost, abundant starting materials), nontoxic, environmentally compatible, and high thermal stability advantages. However, the safety and reliability concerns on LiFePO4 batteries should be resolved to expand its applications.
This thesis investigates the mechanical responses of a 10-Ah LiFePO4 battery under different operating conditions, which is crucial for their design and control enabling solutions. Differential analyses of the swelling and force evolution with change in the state of charge (SOC) validate the direct correlation between the mechanical characteristics and cell chemistry. Consequently, the analysis in this study allows the identification of the electrode phase and transition stages at different C-rates, temperatures, and preloads. As a result, the coexistence of two coherent LiFePO4 phases and a phase/staging diagram for graphite have been established. Moreover, for the first time, the evolution of the equivalent stiffness and that of the equivalent modulus of elasticity were estimated by synchronizing the swelling and force measurements with respect to the SOC. This analysis revealed that the mechanical characteristics can be separated into three regions over the SOC and are strongly influenced by the co-existence of Li-poor Liε LiFePO4 and Li-rich Li1−δFePO4 phases in the cathode.
Based on the profound understanding of characteristics of mechanical responses of LiFePO4 battery, this study proposes a method to predict the evolution of compression force during the degradation of a lithium-ion battery under packed conditions. The total compression force comprises irreversible and reversible forces. The former is estimated using a multivariate machine learning method, whereas the latter is estimated by combining machine learning and phenomenological modeling. For predicting the irreversible force, impedance-related features are extracted and their correlations with the evolution of the irreversible force are quantitatively analyzed using Grey relational analysis. Subsequently, features with high Grey relational grades are employed as representative health indicators for multivariate inputs of Gaussian process regression. For predicting the reversible force, the force evolution during the charge/discharge period is predicted using a phenomenological force model. The equivalent stiffness used in this model is separately estimated depending on the SOC to account for the inherent characteristics of phase transition and different degradation behaviors. The evolution of equivalent stiffness under high SOC shows nonlinearity but weak evolution characteristics, whereas those under low and medium SOCs show linearity but strong evolution characteristics. Finally, the proposed method is used to enable control and design for two potential applications: estimations of the state of health-dependent SOC and separator compression.

국문 초록 (Abstract)

리튬인산철 배터리는 경제성, 무독성, 및 열 안정성의 다양한 장점을 가지고 있어 에너지 저장 시스템 등에 새로운 에너지원으로 주목받고 있다. 그러나 리튬 이온 배터리의 영역을 대규모 적용하기 위해 안전성과 신뢰성 문제가 해결되어야 한다. 이를 위해 배터리의 수명을 예측하여 교체 시기를 추정하는 기술 개발을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다.
본 연구에서는 복잡하고 비선형 다중 물리적 특성을 갖는 배터리의 정확한 상태 추정 및 제어를 위해 반드시 필요한 배터리의 기계적 응답 특성 규명을 다양한 운용 조건에 따라 진행하였다. 특히, 미분분석법을 사용하여 충전율에 따른 부피변화 및 힘변화를 분석하였고, 이를 통해 배터리의 기계적 응답과 전기화학적 응답 간 상관관계를 규명하였다. 다양한 충전율, 온도, 예하중 조건에 따라 전극의 상변이를 식별하였고, 리튬인산철과 흑연이 공존하는 상태도를 성립하였다. 더 나아가, 충전율에 대해 부피변화와 힘변화를 융합하여 등가 강성 및 등가 탄성 계수의 변이를 추정하였다. 그 결과, 기계적 응답 특성은 충전율에 따라 3개 영역으로 구별되며, 양극의 다상에 의한 영향이 크다는 사실을 확인할 수 있었다.
배터리의 기계적 응답 특성 규명을 통한 이해를 바탕으로, 본 연구에서는 배터리 팩 조건에서 열화에 따른 압력 변이 예측 방법을 제안했다. 최종 압축력은 비가역적 힘과 가역적 힘으로 구성된다. 비가역적 힘 예측을 위해서 GRA (Grey relational analysis) 기법을 사용해 배터리 열화에 따른 압력 변이와 관련된 특징 인자를 정량적으로 분석 및 추출하였다. 선정된 다중 특징인자를 이용해 머신러닝 방법 중 높은 정확도를 보이는 추계학적 회기분석기법을 적용하여 비가역적 힘을 추정하였다. 가역적 힘은 현상학적 모델링을 통해 추정하였고, 이를 위해 강성을 부피 변이와 힘 변이의 열화 실험 데이터를 충전율에 따라 융합하여 추정하였다. 특히, 충전율에 따른 음극의 다상의 상태가 강성 및 기계적 거동을 지배한다는 특징을 반영하여 충전율에 따라 강성을 별도로 추정했다. 그 결과, 상위 충전율 영역에서 등가 강성은 비선형성을 보이지만 열화에 따른 변이 차이가 매우 작은 특성을 보이는 반면, 중간 및 하위 충전율 구간에서는 선형성을 보이나 열화에 따른 변이 차이가 크다는 점을 확인하였다. 마지막으로, 제안된 압축력 추정 모델은 배터리 열화에 따른 충전율 예측 및 분리막의 압축력 추정에도 사용될 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구를 통해 개발된 모델은 배터리 시스템의 제어와 설계에서 안전성 및 신뢰성을 확보하기 위한 다양한 잠재적 용도에 유용하게 가능하다고 사료된다.

목차 (Table of Contents)

• 1. Introduction 1
• 2. Characterization of the mechanical responses of a LiFePO4 battery 6
• 2.1 Materials and methods 6
• 2.1.1 Cell disassembly 6
• 2.1.2 Experimental setup 7
• 2.2 Results and discussion 13
• 2.2.1 Disassembled cell analysis 13
• 2.2.2 Effect of different operating conditions on the mechanical behavior 17
• 2.2.3 Phase diagram 28
• 2.2.4 Equivalent stiffness and modulus of elasticity 36
• 3. Prediction of compression force evolution of a LiFePO4 battery 42
• 3.1 Experimental 42
• 3.2 Method 45
• 3.2.1 Evolution of irreversible force 47
• 3.2.2 Evolution of reversible force 53
• 3.3 Results and discussion 58
• 3.3.1 Feature selection and prediction of evolution of irreversible force 58
• 3.3.2 Prediction of evolution of reversible force 67
• 3.3.3 Applications 73
• 3.3.3.1 SOH-dependent SOC 74
• 3.3.3.2 Separator compression 78
• 4. Conclusion 84
• 4.1 Dissertation contribution 84
• 4.2 Future research 86
• Appendix A 87
• Appendix B 88
• References 90
• 국문초록 95