Thermal modelling and experimental validation of a lithium-ion battery energy storage system for optimal management of temperature-related aging

The battery energy storage system (BESS) is the main solution to solve the problems relating to the electric energy produced with renewable sources, such as the dependency on climatic effects and the instability of the electricity grid. The most commonly used batteries for this application are the Lithium-ions ones (LIBs). These batteries during operation produce heat increasing the internal temperature of the plant, generally placed inside an industrial container, representing a risk of safety. The thermal management of the plant is necessary to increase the performance of the batteries, reducing the aging effect and extending their lifetime. This work aims to develop a thermal method that allows predicting the thermal behavior of a specific plant under different operating and environmental conditions across time, considering the aging effect and their influence on battery thermal dissipation to define an optimal temperature that maximizes its lifetime minimizing the consumption of the thermal energy management systems. The first activity is to compute the head losses in the equivalent aeraulic circuit to verify the correct movement of the air to maximize the cooling effect on the batteries. The second activity is the implementation of a methodology that allows estimating the heat exchange phenomena defining the conservations equations that regulate the system and introducing them inside a script to create a thermal model able to simulate the operation of the system. The model is validated by comparing the temperature results with the measured ones during two tests carried out in the workshop of the company at different operating and environmental conditions. The third activity is to simulate an ordering scenario across time, adding correlations found in the literature to estimate the behavior of capacity and internal resistance of the batteries at different internal set-point temperatures and comparing with the information provided by the manufacturer. The results show an optimal temperature to maintain inside the container to maximize the lifetime of batteries, increasing the efficiency of the system.

Il sistema di accumulo dell'energia a batteria (BESS) è la principale soluzione per risolvere i problemi relativi all'energia elettrica prodotta con fonti rinnovabili, come la dipendenza dagli agenti climatici e l’instabilità della rete elettrica. Le batterie più comunemente utilizzate per questa applicazione sono quelle agli ioni di litio (LIB). Queste batterie durante il funzionamento producono calore aumentando la temperatura interna dell'impianto, generalmente posto all'interno di un container industriale, rappresentando un rischio per la sicurezza. La gestione termica dell'impianto è necessaria per aumentare le prestazioni delle batterie, riducendo l'effetto dell'invecchiamento e allungandone la vita. Questo lavoro mira a sviluppare un metodo termico che permetta di prevedere il comportamento termico di uno specifico impianto in diverse condizioni operative e ambientali nel tempo, considerando l'effetto dell'invecchiamento e la loro influenza sulla dissipazione termica della batteria per definire una temperatura ottimale che ne massimizzi la durata riducendo al minimo il consumo dei sistemi di gestione termica. La prima attività consiste nel calcolare le perdite di carico nel circuito aeraulico equivalente per verificare il corretto movimento dell'aria per massimizzare l'effetto di raffreddamento sulle batterie. La seconda attività è l'implementazione di una metodologia che permetta di stimare i fenomeni di scambio termico definendo le equazioni di conservazione che regolano il sistema e introducendole all'interno di uno script per creare un modello termico in grado di simulare il funzionamento del sistema. Il modello viene validato confrontando i risultati di temperatura con quelli misurati nel corso di due prove effettuate nell'officina dell'azienda in diverse condizioni operative e ambientali. La terza attività consiste nel simulare uno scenario di una commessa nel corso del tempo, aggiungendo correlazioni trovate in letteratura per stimare il comportamento di capacità e resistenza interna delle batterie a diverse temperature di set-point interne e confrontandole con le informazioni fornite dal produttore. I risultati mostrano una temperatura ottimale da mantenere all'interno del contenitore per massimizzare la durata delle batterie, aumentando l'efficienza del sistema.