본 논문에서는 리튬이온 배터리의 노화 메커니즘을 이해하기 위한 강력한 도구로서 분포형 이완시간(Distribution of Relaxation Time, DRT) 분석을 제시하며, 이를 상태건전성(State of Health, SOH) 추정에 적용하는 데 초점을 둔다. DRT 분석으로부터 도출되는 새로운 파라미터인 특성 이완시간(characteristic relaxation time)을 도입하여 SOH 추정을 향상시켰다. 충전 이동(charge transfer) 피크와 확산(diffusion) 피크 사이의 중심 이완시간(τ) 비율을 분석함으로써, 과거 데이터의 필요 없이 배터리 상태를 판단할 수 있다. 18650 원통형 셀과 LR2032 코인 셀을 포함한 리튬이온 배터리의 실험 데이터를 수명 종료(end of their life) 시점까지 검토하였다. 다양한 주파수 범위에서의 Nyquist 및 DRT 플롯은 특히 충전 이동과 확산 과정에서 일관된 노화 경향을 보여주었다. 이러한 과정들은 DRT 플롯에서 피크의 이동과 병합으로 나타났으며, 이는 점진적 열화를 의미한다. τ 비율 그래프에 적합한 다항식 방정식은 높은 정확도(Adj. R2 = 0.9994)를 달성하여, 신뢰할 수 있는 배터리 수명 예측을 가능하게 했다. Samsung Galaxy S9+ 배터리로 검증한 결과, 해당 방법은 남은 수명을 추정할 수 있었고 총 수명은 약 2100 사이클로 예측되었는데(이미 완료된 1000 사이클과 비교), 이는 추가적인 신뢰성을 보여준다. 이러한 결과는 사전 데이터 없이도 SOH 추정이 가능함을 확인하며, 배터리 장기성(longevity)을 정확하고 정량적으로 예측하기 위한 DRT 분석의 잠재력을 부각한다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.