对电池特性的深刻认识是电池应用研究的重要基础,而弛豫时间分布(distribution of relaxation times,DRT)法是解析电池阻抗谱(electrochemical impedance spectroscopy,EIS)、提取电极过程动力学信息和电池建模的有效手段。然而,DRT函...对电池特性的深刻认识是电池应用研究的重要基础,而弛豫时间分布(distribution of relaxation times,DRT)法是解析电池阻抗谱(electrochemical impedance spectroscopy,EIS)、提取电极过程动力学信息和电池建模的有效手段。然而,DRT函数的求解是一个典型的不适定问题,经典的数值积分方法无法保证解的存在性或唯一性。首先采用分段线性插值近似连续的DRT函数;再通过正则化方法改善问题的不适定性,将DRT函数的求解归结为严格的凸二次规划(quadratic programming,QP)问题;进而运用有效集法(active set method,ASM)得到DRT函数的最优近似解。基于该方法解析液态金属电池的阻抗谱,并简要分析其内阻特性。研究结果表明:该方法为全局收敛,收敛速度快,计算精度高;得到的DRT函数近似解既精确、稳定,又具有明确的物理意义。在电池机理分析和建模中,该方法具有显著的潜在应用价值。展开更多
文摘对电池特性的深刻认识是电池应用研究的重要基础,而弛豫时间分布(distribution of relaxation times,DRT)法是解析电池阻抗谱(electrochemical impedance spectroscopy,EIS)、提取电极过程动力学信息和电池建模的有效手段。然而,DRT函数的求解是一个典型的不适定问题,经典的数值积分方法无法保证解的存在性或唯一性。首先采用分段线性插值近似连续的DRT函数;再通过正则化方法改善问题的不适定性,将DRT函数的求解归结为严格的凸二次规划(quadratic programming,QP)问题;进而运用有效集法(active set method,ASM)得到DRT函数的最优近似解。基于该方法解析液态金属电池的阻抗谱,并简要分析其内阻特性。研究结果表明:该方法为全局收敛,收敛速度快,计算精度高;得到的DRT函数近似解既精确、稳定,又具有明确的物理意义。在电池机理分析和建模中,该方法具有显著的潜在应用价值。
