전기차의 배터리는 실제 운전자의 정상적인 사용에 해당합니다. 밀도가 높은 교통, 긴 고속도로 여행, 짧은 도시 여행,그리고 대부분 주차된 상태에서 연구자들이 예상했던 것보다 약 1/3 더 오래 지속될 수 있습니다.SLAC-스탠포드 배터리 센터에서 일하는 과학자들의 새로운 연구에 따르면스탠퍼드대학교의 프리코트 에너지 연구소와 SLAC 국립 가속기 연구소 간의 공동 센터이것은 일반적인 EV의 소유자가 비싼 배터리 팩을 교체하거나 몇 년 더 새 차를 구입할 필요가 없을 수 있음을 시사합니다.
거의 항상 배터리 과학자와 엔지니어들은 새로운 배터리 디자인의 주기를 실험실에서 일정 속도로 방출하고 다시 충전하는 방식으로 테스트했습니다.이 순환은 새로운 설계가 기대 수명을 높이는지 떨어뜨리는지를 빠르게 알기 위해 빠르게 반복됩니다.다른 특성들 중 하나죠
이것은 EV 배터리의 기대 수명을 예측하는 좋은 방법이 아닙니다. 특히 매일 출퇴근을 위해 EV를 소유하는 사람들에게는 그렇지 않습니다.지난 15년 동안 배터리 가격이 90%나 떨어졌지만그래서 현재와 미래의 전기차 통근객들은 많은 추가 마일들이 그들을 기다리고 있다는 것을 알게 되어 기뻐할 수 있습니다.
"우리는 EV 배터리를 올바른 방법으로 테스트하지 않았습니다. "라고 시모나 오노리 (Simona Onori) 고위 저자이자 스탠퍼드 도어 지속가능성 학교의 에너지 과학 및 공학 부교수는 말했습니다.우리 의 놀라움실제 운전을 하면서 자주 가속하고, 배터리를 조금 충전하는 브레이킹을 하고, 가게에 들어가서 배터리를 몇 시간 동안 쉬게 하고,산업 표준 실험실 테스트를 바탕으로 생각했던 것보다 배터리가 오래 지속되도록 도와줍니다..
즐거운 놀라움
연구자들은 실제 운전 데이터에 기반한 표준 일정한 배열에서 동적 배열에 이르기까지 네 가지 유형의 EV 배열 프로파일을 설계했습니다.연구팀은 2년 이상 92개의 상업용 리?? 이온 배터리를결국, 실제 운전 행동을 더 현실적으로 반영할수록, 전기차의 기대 수명은 높아졌습니다.
이 연구 결과, 예상치 못한 수명 증가 에 여러 가지 요인이 기여 하고 있다고 합니다.팀에서 수집한 모든 데이터에 훈련된 기계 학습 알고리즘은 동적 배열 프로파일의 배터리 붕괴에 미치는 영향을 조롱하는 데 도움이되었습니다..
예를 들어, 이 연구는 급하고 짧은 EV 가속과 느린 분해 사이의 상관관계를 보여주었습니다. 이것은 배터리 연구자들의 오랫동안 유지된 가정과 반대했습니다.이 연구팀을 포함하여, 가속 픽은 EV 배터리에 해롭다. 발로 페달을 강하게 누르면 노화를 가속화하지 않습니다.이 연구의 3명의 주요 저자 중 한 명이며 스탠퍼드 공과대학 재료과학과 공학 및 컴퓨터 과학 박사 과정 학생입니다..
나이 들기 위한 두 가지 방법
연구팀은 또한 많은 충전-폐하 주기에 의한 배터리 노화에 대한 차이점과 시간이 지남에 따라 발생하는 배터리 노화에 대한 차이점을 찾았습니다.집 에서 몇 년 동안 사용 되지 않은 채로 드로거 에 보관 되어 있는 배터리 는 구입 한 것 처럼 잘 작동 하지 않을 것 이다만약 효과가 있다면
우리는 배터리 엔지니어들이 시간적 노화보다 훨씬 더 중요한 주기적 노화라고 가정했습니다.이것은 대부분 버스나 배달차와 같은 상업용 전기차에 해당합니다. 거의 항상 사용 중이거나 충전 중입니다."전기차를 이용해 직장에 갈 수 있고, 아이들을 데려갈 수 있고, 식료품 가게에 갈 수 있지만, 대부분 사용하지 않거나 충전조차 하지 않는 소비자들에게,자전거를 타는 것보다 시간이 노화의 주요 원인이 됩니다..
이 연구는 평균적인 방출율을 확인하고 있습니다. 적어도 그들이 테스트한 상업용 배터리에서는그 창은 현실적인 소비자 EV 운전 범위 안에 있습니다.자동차 제조업체는 EV 배터리 관리 소프트웨어를 업데이트하여 새로운 발견을 활용하고 실제 조건에서 배터리 수명을 극대화 할 수 있습니다.
앞을 바라보는 것
"앞으로 현실적인 수요 프로파일을 가진 새로운 배터리 화학과 디자인을 평가하는 것이 정말 중요할 것"이라고 에너지 과학과 공학 박사후 연구원인 르 쑤 (Le Xu) 는 말했다.연구자들은 이제 화학에서 추정되는 노화 메커니즘을 다시 살펴볼 수 있습니다.이는 기존 상용 배터리 아키텍처의 사용을 최적화하는 고급 제어 알고리즘의 개발을 용이하게 할 것입니다.
연구 결과, 그 영향은 배터리 이상으로 확장됩니다. 과학자와 엔지니어들은 그 원칙을 다른 에너지 저장 응용 분야에도 적용할 수 있습니다.노화 현상이 결정적인 물리 과학의 다른 재료와 장치플라스틱, 안경, 태양전지, 그리고 임플란트에 사용되는 일부 바이오소재와 같이요.
이 연구는 혁신을 촉진하기 위해 재료 과학, 제어 및 모델링에서 기계 학습에 이르기까지 여러 분야의 전문 지식을 통합하는 힘을 강조합니다.
