Розробка прогностичної моделі деградації ємності літій-іонних акумуляторних батарей електромобілів

Автор(и)

  • Олег Смирнов Харківський національний автомобільно-дорожній університет, 61002, Україна, м. Харків, вул. Ярослава Мудрого, 25. , Україна https://orcid.org/0000-0003-4881-9042
  • Анна Борисенко Харківський національний автомобільно-дорожній університет, 61002, Україна, м. Харків, вул. Ярослава Мудрого, 25, Україна https://orcid.org/0000-0001-5992-8274

DOI:

https://doi.org/10.30977/VEIT.2025.27.0.1

Ключові слова:

акумуляторна батарея, деградація, електромобіль, прогнозування, прогностична модель, стан працездатності, цикл заряд/розряд, термін служби

Анотація

Анотація. Стаття присвячена проблемі підвищення безпеки, екологічності та економічності транспортних засобів за рахунок використання літій-іонних акумуляторних батарей, прогнозування їх остаточного терміну служби за допомогою нової прогностичної моделі деградації ємності. Проведений аналіз працездатності та деградації літій-іонних акумуляторів та досліджені фактори їх деградації. Розроблена прогностична модель деградації ємності літій-іонних акумуляторних батарей електромобілів, яка визначає залишковий корисний ресурс акумуляторної батареї та передбачає його життєвий цикл, використовуючи дані лише з ранніх циклів заряд/розряд, на яких відбувається значно менша деградація. Наведені методи підвищення терміну служби батарей електромобілів

Біографії авторів

Олег Смирнов, Харківський національний автомобільно-дорожній університет, 61002, Україна, м. Харків, вул. Ярослава Мудрого, 25.

д.т.н., професор кафедри автомобільної електроніки

Анна Борисенко, Харківський національний автомобільно-дорожній університет, 61002, Україна, м. Харків, вул. Ярослава Мудрого, 25

к.т.н., доцент, доцент кафедри автомобільної електроніки

Посилання

Masias, A., Marcicki, J., & Paxton, W. A. (2021). Opportunities and Challenges of Lithium Ion Batteries in Automotive Applications. ACS Ener-gy Letters, 6(2), 621–630. https://doi.org/10.1021/acsenergylett.0c02584

Zeng, X., Li, M., Abd El‐Hady, D., Alshitari, W., Al‐Bogami, A. S., Lu, J., & Amine, K. (2019). Commercialization of Lithium Battery Technol-ogies for Electric Vehicles. Advanced Energy Ma-terials, 9(27), 1900161. https://doi.org/10.1002/aenm.201900161

Wang, G., Lu, Z., Li, Y., Li, L., Ji, H., Feteira, A., Zhou, D., Wang, D., Zhang, S., & Reaney, I. M. (2021). Electroceramics for High-Energy Density Capacitors: Current Status and Future Perspec-tives. Chemical Reviews, 121(10), 6124–6172. https://doi.org/10.1021/acs.chemrev.0c01264

Lai, T., Zhao, H., Song, Y., Wang, L., Wang, Y., & He, X. (2024). Mechanism and Control Strategies of Lithium‐Ion Battery Safety: A Review. Small Methods. https://doi.org/10.1002/smtd.202400029

Chombo, P. V., & Laoonual, Y. (2020). A review of safety strategies of a Li-ion battery. Journal of Power Sources, 478, 228649. https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2020.228649

Sun, P., Bisschop, R., Niu, H., & Huang, X. (2020). A Review of Battery Fires in Electric Ve-hicles. Fire Technology, 56(4), 1361–1410. https://doi.org/10.1007/s10694-019-00944-3

Chen, K., Li, Y., & Zhan, H. (2022). Advanced separators for lithium-ion batteries. IOP Confer-ence Series: Earth and Environmental Science, 1011(1), 012009. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1011/1/012009

Sadar, A., Mohammad, N., Amir, M., & Haque, A. (2024). An Experimental Study on Lithium-ion Electric Vehicles Battery Packs Behavior Under Extreme Conditions for Prevention of Thermal Runaway. Process Safety and Environmental Protection. https://doi.org/10.1016/j.psep.2024.09.019

Chavan, S., Venkateswarlu, B., Salman, M., Liu, J., Pawar, P., Joo, S. W., Choi, G. S., & Kim, S. C. (2024). Thermal management strategies for lithi-um-ion batteries in electric vehicles: Fundamen-tals, recent advances, thermal models, and cool-ing techniques. International Journal of Heat and Mass Transfer, 232, 125918. https://doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2024.125918

von Bülow, F., & Meisen, T. (2023). A review on methods for state of health forecasting of lithi-um-ion batteries applicable in real-world opera-tional conditions. Journal of Energy Storage, 57, 105978. https://doi.org/10.1016/j.est.2022.105978

Liu, Z.-F., Huang, Y.-H., Zhang, S.-R., Luo, X.-F., Chen, X.-R., Lin, J.-J., Tang, Y., Guo, L., & Li, J.-X. (2025). A collaborative interaction gate-based deep learning model with optimal bandwidth ad-justment strategies for lithium-ion battery capaci-ty point-interval forecasting. Applied Energy, 377, 124741. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.124741

Vásquez, F. A., Sara Gaitán, P., & Calderón, J. A. (2025). Comparative study of methodologies for SOH diagnosis and forecast of LFP and NMC lithium batteries used in electric vehicles. Journal of Energy Storage, 105, 114725. https://doi.org/10.1016/j.est.2024.114725

Maleki, S., Ray, B., & Hagh, M. T. (2022). Hybrid framework for predicting and forecasting State of Health of Lithium-ion batteries in Electric Vehi-cles. Sustainable Energy, Grids and Networks, 30, 100603. https://doi.org/10.1016/j.segan.2022.100603

von Bülow, F., Wassermann, M., & Meisen, T. (2023). State of health forecasting of Lithium-ion batteries operated in a battery electric vehicle fleet. Journal of Energy Storage, 72, 108271. https://doi.org/10.1016/j.est.2023.108271

Fermín-Cueto, P., McTurk, E., Allerhand, M., Medina-Lopez, E., Anjos, M. F., Sylvester, J., & dos Reis, G. (2020). Identification and machine learning prediction of knee-point and knee-onset in capacity degradation curves of lithium-ion cells. Energy and AI, 1, 100006. https://doi.org/10.1016/j.egyai.2020.100006

Diao, W., Saxena, S., Han, B., & Pecht, M. (2019). Algorithm to Determine the Knee Point on Capacity Fade Curves of Lithium-Ion Cells. En-ergies, 12(15), 2910. https://doi.org/10.3390/en12152910

Fuhrmann, M., Torcheux, L., & Kobayashi, Y. (2024). Knee point prediction for lithium-ion bat-teries using differential voltage analysis and de-gree of inhomogeneity. Journal of Power Sources, 621, 235210. https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2024.235210

IEEE Recommended practice for sizing lead-Acid batteries for stationary applications. IEEE Std 485–2010 (Revision of IEEE Std 485–1997)2011:1–90. Official edition.

Satopaa, V., Albrecht, J., Irwin, D., & Raghavan, B. (2011). Finding a "Kneedle" in a Haystack: Detecting Knee Points in System Behavior. У 2011 31st International Conference on Distribut-ed Computing Systems Workshops (ICDCS Workshops). IEEE. https://doi.org/10.1109/icdcsw.2011.20

Zhang, C., Wang, Y., Gao, Y., Wang, F., Mu, B., & Zhang, W. (2019). Accelerated fading recogni-tion for lithium-ion batteries with Nickel-Cobalt-Manganese cathode using quantile regression method. Applied Energy, 256, 113841. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.113841

How does EV battery aging affect range and per-formance? (2023). EV Engineering & Infrastruc-ture. https://www.evengineeringonline.com/how-does-ev-battery-aging-affect-range-and-performance

Смирнов, O., & Борисенко, A. (2023). Порівняльний аналіз електричних моделей літій-іонних акумуляторних батарей електромобілів. Автомобіль і електроніка. Сучасні технології, (24), 50–61. https://doi.org/10.30977/veit.2023.24.0.5

Smyrnov, O., & Borysenko, A. (2023). Porivnial-nyi analiz elektrychnykh modelei litii-ionnykh akumuliatornykh batarei elektromobiliv [Com-parative analysis of electric models of lithium-ion batteries for electric vehicles]. Avtomobil i el-ektronika. Suchasni tekhnolohii, (24), 50–61. https://doi.org/10.30977/veit.2023.24.0.5 [in Ukrainian]

Severson, K. A., Attia, P. M., Jin, N., Perkins, N., Jiang, B., Yang, Z., Chen, M. H., Aykol, M., Her-ring, P. K., Fraggedakis, D., Bazant, M. Z., Harris, S. J., Chueh, W. C., & Braatz, R. D. (2019). Data-driven prediction of battery cycle life before ca-pacity degradation. Nature Energy, 4(5), 383–391. https://doi.org/10.1038/s41560-019-0356-8

Experimental Data Platform. data.matr.io. URL: https://data.matr.io/1/

Wang, Y., Zhou, Z., Botterud, A., Zhang, K., & Ding, Q. (2016). Stochastic coordinated operation of wind and battery energy storage system con-sidering battery degradation. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 4(4), 581–592. https://doi.org/10.1007/s40565-016-0238-z

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-05-28

Як цитувати

Смирнов, О., & Борисенко, А. (2025). Розробка прогностичної моделі деградації ємності літій-іонних акумуляторних батарей електромобілів. Автомобіль і електроніка. Сучасні технології, (27), 110–122. https://doi.org/10.30977/VEIT.2025.27.0.1

Номер

Розділ

ШЛЯХИ ПОКРАЩЕННЯ ЕКОНОМІЧНИХ І ЕКОЛОГІЧНИХ ПОКАЗНИКІВ АВТОТРАНСПОРТНИХ ЗАСОБІВ. ЕНЕРГОЗБЕРІГАЮЧІ ТЕХНОЛОГІЇ