EIS-based Multiphysics Computational Model for Predicting Battery Performance

Jungeun Byun; Juae Oh; Seongmin Chang

doi:10.7734/COSEIK.2025.38.3.155

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2025 Vol.38, Issue 3 Preview Page Next Page

Research Paper

EIS-based Multiphysics Computational Model for Predicting Battery Performance 배터리 성능 예측을 위한 EIS 기반 멀티피직스 전산해석 모델 개발

30 June 2025. pp. 155-161

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Abstract

As environmental problems continue, the demand for electric vehicles is increasing. Thus, waste battery processing technology has attracted interest. The importance of battery-performance verification technology is also increasing to achieve the reuse of batteries rather than recycling them. For this technology, we focus on reducing the time and increasing the accuracy simultaneously. We aim to obtain a battery discharge voltage graph and predict the performance of the battery by utilizing battery electrochemical spectroscopy through multiphysics analysis. In this paper, we propose a technique to control the battery discharge characteristics by utilizing impedance matching and obtain a discharge graph. In the proposed technique, voltage curve datum are extracted by measuring only the impedance for a short time without actually fully charging and discharging the battery. To verify this, we matched of actual and analysis data and performed additional verification. This approach can be applied to predicting and optimizing battery performance, and we expect it to contribute to the design and operation optimization of energy storage systems in the future.

Keywords

multiphysics

electrochemical impedance spectroscopy

nyquist plot

prediction

환경 문제가 대두되면서 전기자동차에 대한 수요가 증가하게 되고, 이에 따라 폐배터리 처리 기술이 각광받고 있다. 폐배터리를 재활용하는 대신 재사용하기 위해서는 배터리 성능 검증 기술의 중요성도 커지고 있다. 배터리 성능 검증 기술은 시간을 단축하는 동시에 정확도를 높이는 데 집중해야 한다. 본 논문에서는 배터리 전기화학 분광법을 활용해 배터리 방전 전압 그래프를 얻고 배터리 성능을 예측하는 다중물리 분석을 활용하고자 한다. 본 논문에서는 임피던스 매칭 기법을 활용해 배터리 방전 특성을 제어하고 이를 통해 방전 그래프를 얻는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 배터리를 실제로 완전 충전 및 방전하지 않고 단시간 동안 임피던스만 측정해 전압 곡선 데이터를 추출한다. 이를 검증하기 위해 실제 데이터와 분석 데이터의 매칭을 수행했다. 이러한 접근 방식은 배터리 성능을 예측하고 최적화하는 데 적용될 수 있으며, 향후 에너지 저장 시스템의 설계 및 운영 최적화에 기여할 것으로 기대된다.

키워드

다중 물리학

전기화학 임피던스 분광법

나이퀴스트 플롯

예측

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Information

Publisher :Computational Structural Engineering Institute of Korea
Publisher(Ko) :한국전산구조공학회
Journal Title :Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
Journal Title(Ko) :한국전산구조공학회 논문집
Volume : 38
No :3
Pages :155-161
Received Date : 2024-12-30
Revised Date : 2025-01-15
Accepted Date : 2025-01-15
DOI :https://doi.org/10.7734/COSEIK.2025.38.3.155

Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea ISSN:1229-3059(Print) 2287-2302(Online) 한국전산구조공학회 논문집

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