Battery equivalent circuit models (ECMs) are widely employed in online battery management applications. The model parameters are known to vary according to the operating conditions, such as the battery state of charge (SOC). Therefore, online recursive ECM parameter estimation is one means that may help to improve the modelling accuracy. Because a battery system consists of both fast and slow dynamics, the classical least squares (LS) method, that estimates together all the model parameters, is known to suffer from numerical problems and poor accuracy. The aim of this paper is to overcome this problem by proposing a new decoupled weighted recursive least squares (DWRLS) method, which estimates separately the parameters of the battery fast and slow dynamics. Battery SOC estimation is also achieved based on the parameter estimation results. This circumvents an additional full-order observer for SOC estimation, leading to a reduced complexity. An extensive simulation study is conducted to compare the proposed method against the LS technique. Experimental data are collected using a Li ion cell. Finally, both the simulation and experimental results have demonstrated that the proposed DWRLS approach can improve not only the modelling accuracy but also the SOC estimation performance compared with the LS algorithm.

Solid-state batteries have been considered as one of the most promising next-generation energy storage systems because of their high safety and energy density. Solid-state electrolytes are the key component of the solid-state battery, which exhibit high ionic conductivity, good chemical stability, and wide electrochemical windows. LATP [Li1.3Al0.3Ti1.7 (PO4)3] solid electrolyte has been widely investigated for its high ionic conductivity. Nevertheless, the chemical instability of LATP against Li metal has hindered its application in solid-state batteries. Here, we propose that atomic layer deposition (ALD) coating on LATP surfaces is able to stabilize the LATP/Li interface by reducing the side reactions. In comparison with bare LATP, the Al2O3-coated LATP by ALD exhibits a stable cycling behavior with smaller voltage hysteresis for 600 h, as well as small resistance. More importantly, on the basis of advanced characterizations such as high-resolution transmission electron spectroscope-electron energy loss spectroscopy, the lithium penetration into the LATP bulk and Ti4+ reduction are significantly limited. The results suggest that ALD is very effective in improving solid-state electrolyte/electrode interface stability.

Lithium-ion cells experience significant internal thermal gradients during operation, with a direct impact on their safety, performance, cost and lifetime. The estimation of the internal temperature of cells is therefore particularly important. In this work, a 3D distributed electro-thermal model for internal temperature estimation is developed for a cylindrical cell (LG M50T, NMC811). The model is parameterized and comprehensively validated against experimental data for 21700 cells, including direct core temperature measurements. Multiple types of electrical load are considered, including constant current discharge, pulse discharge, drive cycle and instant discharge/charge switching. The developed model is used to estimate core temperature based on surface temperature measurement. The predictions are shown to have good accuracy at relatively low computational cost. We show that the widely adopted two-node lumped thermal estimation model is increasingly inaccurate for more aggressive discharges, when thermal gradients become higher. Compared to the standard two-node model, the distributed equivalent circuit network model predicts the effects of detailed internal cell structure (electrode, current collector, metal can and tab) and distributed internal heat generation. The results are of immediate interest to cell manufacturers and battery pack designers, while the modelling and parameterization framework is a useful tool for energy storage systems design.

With the depletion of fossil fuels and increasing pollution problems, green and sustainable energy supply attracts worldwide attention. Hydrogen is a green and high-density energy substance, and photocatalytic hydrogen generation is an effective and sustainable method. Therefore, developing high-performance photocatalysts plays a crucial role in practical application. Porous frameworks with large surface areas and diversified structures are considered promising candidates for photocatalysts. This review summarizes the recent progress on porous frameworks and their derivatives through fine-tuning structural components in terms of building monomers, functional groups, and metal hybridization for photocatalytic production of hydrogen. A detailed correlation is conducted between the structural features of porous frameworks and photocatalysis capability. In addition, we summarized the advantages of porous materials for photocatalytic hydrogen production and future development.