ドイル–フラー–ニューマンモデルの時間依存的グローバル感度分析

ドイル–フラー–ニューマンモデルは、リチウムイオン電池研究において最も広く使われている電気化学モデルと言える。これは高度に非線形なモデルであるため、その入力出力関係は未だに十分に理解されていない。したがって、研究者は特定の使用ケースに対する相対的なパラメトリック重要性を明らかにするために感度分析を頻繁に用いる。しかし、一部の方法はモデルの複雑さに適しておらず、適切な方法は関心のあるスカラー量にのみ適用可能であるという欠点に直面することが多い。私たちは、時間依存的なモデル出力に対するグローバル感度分析の新しいフレームワークを実装し、ドライブサイクルシミュレーションに適用する。完全な感度分析とサブグループ感度分析を通じて、感度の低いパラメーターを解決し、重要でないパラメーターを任意の値に設定した際のモデル誤差を探る。私たちの発見は、この方法がモデルの電圧応答に対してわずかな偏差しか引き起こさない鈍感なパラメーターを特定することを示唆している。手法を提供することで、電圧応答などの時間依存的な関心ある数量に対するパラメトリック感度に関連する研究課題が、シミュレーションベースの電池研究やそれ以外の領域でより容易かつ適切に扱われることを期待している。• ドライブサイクルシミュレーションのための24パラメーターのドイル–フラー–ニューマンモデルに対する時間依存的グローバル感度分析。• 時間経過に伴うパラメーターの効果を集約して正確な結果を得る革新的な履歴認識アプローチの使用。• 任意の値の鈍感なパラメーターによって導入されるモデル誤差の調査と、電池モデルのパラメータ化における影響についての考察。• 時間依存的モデル出力の分散ベースの感度分析のための新しいアルゴリズムのオープンソース実装。