Modelling and Experiment-Based Methods for Lithium-Ion Batteries SoH estimation

Questa tesi affronta molteplici questioni riguardanti l'implementazione a bordo della stima dello stato di salute (SoH) delle batterie agli ioni di litio (Li-ion). Anche se in letteratura molteplici metodi di stima dello SoH basati su modelli ed esperimenti sono molto ben esplorati in condizioni di laboratorio, la loro idoneità all'implementazione nell'ambito dei sistemi di gestione delle batterie (BMS) o dei caricabatteria è ancora un soggetto di ricerca aperto. Inizialmente, la tesi esplora i temi dell'implementazione e identificazione a bordo dei modelli di impedenza della batteria. In primo luogo viene affrontata la questione del fitting dei modelli di impedenza ai dati della spettroscopia di impedenza elettrochimica (EIS), proponendo un metodo di identificazione con una procedura adeguata per impostare i valori iniziali dei parametri del modello di impedenza. Quando testato utilizzando dati di EIS sperimentali, il metodo garantisce la convergenza del processo di identificazione, cosa che non sempre avviene quando si considerano condizioni iniziali fisse, come è tipico in letteratura. Quindi, le rappresentazioni del tempo discreto per tre approcci per l'approssimazione della risposta nel dominio del tempo di modelli di batterie di ordine frazionario vengono proposte e valutate in termini di prestazioni e idoneità per l'implementazione a bordo. I confronti tra i metodi sono effettuati in termini di accuratezza, onere computazionale e idoneità per l'identificazione di parametri di impedenza da misurazioni nel dominio del tempo. Lo studio è stato condotto in un quadro di simulazione e si è concentrato su un insieme di elementi ZARC, che rappresentano la gamma di frequenze medie dell'impedenza delle batterie agli ioni di litio. È stato riscontrato che l'approccio RC multiplo offre il miglior compromesso tra precisione e complessità, rendendolo l'approccio più interessante per le applicazioni di simulazione della batteria in tempo reale. Per quanto riguarda le applicazioni che richiedono l'identificazione di parametri di impedenza, l'approccio di Oustaloup offre il miglior compromesso tra la bontà della risposta in frequenza ottenuta ei requisiti di accuratezza-complessità. Quindi, viene proposta l'analisi della capacità incrementale (IC) per caratterizzare la capacità e il SoH delle batterie invecchiate utilizzando schemi di ciclo costruiti da impulsi di corrente con livelli e durate selezionati casualmente. Le batterie vengono periodicamente caratterizzate utilizzando una carica a 1C, che è un valore elevato rispetto ai tipici test IC in condizioni di pseudo-equilibrio. La generazione di curve IC ad alta corrente dai dati di tensione/corrente include due stadi di filtraggio, uno per la tensione e uno per il livellamento della curva IC, che sono ottimizzati per l'applicazione sulla base delle caratteristiche dei dati. Per 28 batterie all'ossido di litio-cobalto con confezione 18650, sono state valutate le correlazioni tra le caratteristiche del picco principale della curva IC e la capacità della batteria. È stato riscontrato che l'area di picco principale è una caratteristica generale per la valutazione del SoH in test di corrente elevata e modelli di utilizzo casuali e, pertanto, può essere utilizzata come indicatore della salute della batteria in applicazioni pratiche. Vengono inoltre studiati gli effetti dei parametri computazionali sulla relazione tra l'area di picco e la capacità della batteria. I risultati sono confermati da un'ulteriore analisi eseguita su altre due set di celle con tecnologie diverse, invecchiate con un profilo di guida fisso e utilizzando regimi di ricarica rapida. Inoltre, le prestazioni dell'area di picco come indicatore di salute sono state confrontate con un approccio di stima basato sulla resistenza ohmica. Infine, vengono proposti diversi modelli lineari multifeature per la stima dello SoH della batteria e ne vengono valutate le prestazioni. I modelli combinano caratteristiche de IC ad alta corrente e de resistenza dinamica, ottenibili rispettivamente durante cariche e scariche parziali a corrente costante. I modelli sono costruiti includendo insiemi fissi di caratteristiche o applicando procedure di selezione delle caratteristiche basate su criteri statistici. I modelli proposti sono parametrizzati e valutati con i dati di due datasets di batterie pubblicamente disponibili, che includono batterie ciclate utilizzando profili di guida e randomizzati. Durante il processo di test, il miglioramento di stima introdotto da ciascun modello multifeature viene valutato calcolando la riduzione dell'errore quadratico medio per la stima dello SoH rispetto a due modelli di riferimento single-feature già utilizzati nella letteratura recente. La collinearità per ciascun modello viene quantificata attraverso il fattore di inflazione della varianza per indicare l'affidabilità di previsione di ciascun modello. Come risultato principale di questa analisi, un semplice modello a due caratteristiche viene proposto come miglior compromesso tra il miglioramento della stima, rispetto ai modelli di riferimento, e la riduzione della collinearità. [a cura dell'Autore]