Comparison and evaluation of model-based state-of-charge estimation algorithms for a verified lithium-ion battery cell technology

Modern developments in electric mobility and continuously merging microgrids with high ‎penetration of renewable energy sources have surged the demand for battery energy storage ‎systems as a viable solution for storing the energy.‎ The growing trend of the battery energy storage application in the last decade has given rise to ‎recent investigations into battery energy storage management which aims to improve battery ‎energy storage performance and extend the battery lifetime by reducing operational stresses, such ‎as overcharging, deep discharging and overheating.‎ Battery energy storage safe operation and management rely on precise observation of the battery ‎states, such as State-of-Charge and State-of-Health. The mentioned states have to be estimated as ‎it is not possible to measure them directly.‎ In the literature, different battery State-of-Charge estimation methods are implemented ‎considering a specific battery cell technology and application. Consequently, the identification of ‎an appropriate State-of-Charge estimation method able to work properly in different applications ‎and operational constraints is a challenge. Moreover, the choice of the suitable State-of-Charge ‎estimation method is further hindered by the existing trade-off between complexity and accuracy ‎offered by each method.‎ To address the aforementioned challenges, the present thesis is mainly focusing on developing the ‎most frequently used Model-based State-of-Charge estimation methods by modeling a lithium ‎nickel manganese cobalt oxide (NMC) battery cell, which is one of the most successful lithium-ion ‎battery cell technologies within the industry sector.‎ The Model-based estimation structures developed with three different equivalent circuit models ‎and verified State-of-Charge estimators, are tested by applying dynamic and constant current ‎profiles at different C-rates and operating temperatures. The results achieved through the tests are ‎used for comparison and evaluation of Model-based structures to identify the accuracy of each ‎algorithm, as well as their advantages and constraints concerning the possible applications.‎

I moderni sviluppi nella mobilità elettrica e la continua evoluzione delle microreti con ‎alte penetrazioni di fonti rinnovabili, stanno aumentando la domanda di sistemi di accumulo ‎di energia elettrica. La crescita di queste applicazioni, nell’ultimo decennio ha portato a un ‎grande sviluppo di soluzioni di accumulo a batterie elettrochimiche gestite da sistemi ‎elettronici di conversione. Ciò ha dato origine a diversi studi associati alla gestione della carica ‎delle batterie al fine di migliorarne le prestazioni e prolungarne la vita utile riducendone gli ‎stress operativi (come sovraccarico carica/scarica e temperature operative eccessive). ‎ Un funzionamento e una gestione sicura della batteria si basa quindi sull’osservazione ‎dello stato della stessa, come lo stato di carica o lo stato di salute, che deve essere osservato ‎con precisione. Va notato che qualunque sia lo stato della batteria di interesse, questo ‎deve essere stimato in quanto non è possibile misurarlo direttamente.‎ Considerando lo stato di carica della batteria, nella letteratura sono disponibili diversi metodi ‎sviluppati ed utilizzati in considerazione di una specifica tecnologia di batteria e applicazione. ‎Di conseguenza, identificare un metodo appropriato di stima dello stato di carica di una ‎particolare tecnologia di accumulo considerando applicazioni diverse è di per se una sfida. A ‎complicare il problema è anche importante sottolineare che il compromesso esistente tra ‎complessità e precisione è un ulteriore ostacolato alla scelta di un metodo di stima dello stato ‎adeguato a più applicazioni.‎ Per affrontare le sfide di cui sopra, la presente tesi si concentra principalmente sullo sviluppo ‎dei metodi di stima dello stato di carica basati sui modelli più frequentemente utilizzati, ‎sviluppando una batteria al Litio Nichel-Manganese-Ossido di Cobalto (NMC), che è una delle ‎batterie al litio di maggior successo tra le tecnologie delle celle a batteria agli ioni di Litio.‎ Le strutture di stima dello stato di carica basate sul modello sono sviluppate considerando tre ‎diversi modelli equivalenti di batteria e tre stimatori dello stato di carica. Ciascuna delle ‎strutture di stima dello stato di carica è stata testata considerando profili di corrente dinamici ‎e costanti (con tassi di C diversi) e temperature di esercizio differenti. I risultati ottenuti ‎attraverso i test vengono utilizzati per confrontare e valutare le strutture di stima dello stato ‎di carica basate su modello per identificare l’accuratezza di ciascun algoritmo di stima dello ‎stato di carica della stessa batteria in diversi casi operativi.‎