研究領域與成果

由於電池的內阻會隨電池健康程度(SOH)的變化而改變，因此我們藉由計算內阻的變化，分析電池的老化狀態。

我們進行實驗和理論研究，以此探討不同環境溫度下長期儲存的電池，其對於電池循環壽命的影響分析。

我們透過電化學控制方程對短路鋰離子電池 (LIB) 進行建模，並使用熱方程式模擬熱失控電池的溫度分佈，準確預測穿刺過程中和穿刺後電池的溫度變化。

人造固體電解質界面（SEI）層能夠提供機械力來約束或抑制鋰離子電池中枝晶的不良生長。我們進行軸對稱力學分析，研究枝晶生長導致的陽極表面人工 SEI 層的分層行為。

我們使用電池在休息段的局部電壓資訊，提出了一種動態計算方法估測電池的開路電壓(OCV)，實現即時估計電池狀態。

我們使用自適應擴展卡爾曼濾波器(AEKF)及深度學習(DNN)，估計動態電流下，電池的健康程度(SOH)、荷電狀態(SOC)以及電池溫度。

我們透過 DL 模型估計電池的SOH，從定電壓充電(CV)充電過程開始獲取電池的一部分電流數據進行即時估算。

我們透過放電曲線的一階導數(dQ/dV)及放電電壓，作為電化學參數估計的目標函數，並結合深度神經網絡，實現準確高效的參數識別方法。