The last decade has been characterized by a growing interest in electric vehicles (EV). The good performance, the absence of emissions and the low monetary cost of electricity make EVs good candidates for the development of new mobility solutions. However, the cost of the battery pack has still a big impact on the financial cost of an electric vehicle. Therefore, matching the duration of the vehicle with that of the battery is fundamental for the spread of electric mobility. In this perspective, it is necessary to apply innovative solutions to model and control the aging of the battery. For this purpose, in this work, a closed-loop battery aging management strategy for electric vehicles is proposed. The aging management strategy, acting on the maximum battery current and the depth of discharge, optimizes a cost function that takes into account both aging and vehicle performance in terms of range, charging and driveability. The proposed formulation is based on a closed-loop term that aims at tracking a user-defined aging profile. Through an in-depth study of the solutions obtained, the intervention approach is validated, also verifying their robustness with respect to model uncertainties. After that, a real-time estimation algorithm for the state of charge (SOC) and the state of health (SOH) of the cell is provided.
L'ultimo decennio è stato caratterizzato da un crescente interesse per i veicoli elettrici (EV). Le buone prestazioni, l'assenza di emissioni e il basso costo monetario dell'energia elettrica rendono l'EV un buon candidato per lo sviluppo di nuove soluzioni di mobilità. Tuttavia, il costo del pacco batteria ha ancora un grande impatto sul costo finanziario di un veicolo elettrico. Pertanto, abbinare la durata del veicolo a quella della batteria è fondamentale per la diffusione della mobilità elettrica. In questa prospettiva, è necessario introdurre soluzioni innovative per modellare e controllare l'invecchiamento della batteria. A tale scopo, In questo lavoro, viene proposta una strategia di gestione dell'invecchiamento della batteria in anello chiuso per veicoli elettrici. La strategia di gestione dell’invecchiamento, agendo sulla massima corrente della batteria e sulla profondità di scarica, ottimizza una funzione di costo che tiene conto sia dell'invecchiamento e sia delle prestazioni del veicolo in termini di autonomia, tempo di ricarica e guidabilità. La formulazione proposta si basa su un termine in closed loop che mira a tracciare un profilo di invecchiamento definito dall'utente. Attraverso un approfondito studio delle soluzioni ottenute, viene convalidato l’intero approccio verificandone inoltre la robustezza rispetto a incertezze di modello. Successivamente viene proposto un algoritmo di stima realtime per lo stato di carica (SOC) e lo stato di salute (SOH) della cella.
Analisi e sviluppo di un metodo per il controllo attivo dell'invecchiamento delle batterie in veicoli elettrici
MENNOIA, GIANMARCO
2018/2019
Abstract
The last decade has been characterized by a growing interest in electric vehicles (EV). The good performance, the absence of emissions and the low monetary cost of electricity make EVs good candidates for the development of new mobility solutions. However, the cost of the battery pack has still a big impact on the financial cost of an electric vehicle. Therefore, matching the duration of the vehicle with that of the battery is fundamental for the spread of electric mobility. In this perspective, it is necessary to apply innovative solutions to model and control the aging of the battery. For this purpose, in this work, a closed-loop battery aging management strategy for electric vehicles is proposed. The aging management strategy, acting on the maximum battery current and the depth of discharge, optimizes a cost function that takes into account both aging and vehicle performance in terms of range, charging and driveability. The proposed formulation is based on a closed-loop term that aims at tracking a user-defined aging profile. Through an in-depth study of the solutions obtained, the intervention approach is validated, also verifying their robustness with respect to model uncertainties. After that, a real-time estimation algorithm for the state of charge (SOC) and the state of health (SOH) of the cell is provided.File | Dimensione | Formato | |
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