Development and validation of an equivalent circuit model for electrochemical batteries for applications in directly coupled photovoltaic-storage systems

This thesis presents a novel approach to modeling and predicting the behavior of various battery types, for applications in photovoltaic-storage systems. The research centers around the development of an equivalent circuit model for electrochemical batteries in the context of directly coupled photovoltaic (PV) storage systems, employing a sigmoidal function to describe the nonlinear relationship between Open Circuit Voltage (OCV) and State of Charge (SOC) in batteries. This model's adaptability is showcased across different battery types, including Lithium Nickel Manganese Cobalt (Li-NMC), Silicon Nickel Manganese Cobalt (SiNMC), Nickel Cobalt Aluminum Lithium ion (Li-NCA), Lead-Acid and Sodium-ion batteries. Key findings of this research include the effective application of a gradient descent algorithm to determine the model parameters, resulting in the lowest Root Mean Square (RMS) value. Regardless of the initial conditions, the algorithm consistently converges to the same optimal values, underscoring its reliability and versatility. Comparisons between the developed model and experimental charging curves reveal an impressive degree of alignment, validated through the calculation of RMS values. Lower RMS values indicate higher model accuracy and precision. Furthermore, this research demonstrates the model's remarkable ability to fit charge/discharge curves across various C rates and battery types. This thesis contributes to the field of electrochemical battery modeling offering insights that can aid in the design and optimization of energy storage solutions. With its robust algorithm and ability to adapt to different battery types, and with applications spanning electric vehicles, renewable energy, and beyond, this research holds immense promise for shaping the future of battery technology.

Questa tesi presenta un approccio innovativo alla modellazione e alla previsione del comportamento di vari tipi di batterie, per applicazioni in sistemi di accumulo fotovoltaico. La ricerca è incentrata sullo sviluppo di un modello di circuito equivalente per le batterie elettrochimiche nel contesto di sistemi di accumulo fotovoltaico (PV) direttamente accoppiati, utilizzando una funzione sigmoidale per descrivere la relazione non lineare tra la tensione a circuito aperto (OCV) e lo stato di carica (SOC) nelle batterie. L'adattabilità del modello è dimostrata da diversi tipi di batterie, tra cui quelle al litio-nichel-manganese-cobalto (Li-NMC), al silicio-nichel-manganese-cobalto (SiNMC), al nichel-cobalto-alluminio-ioni di litio (Li-NCA), al piombo-acido e al sodio-ione. I risultati principali di questa ricerca includono l'applicazione efficace di un algoritmo di discesa del gradiente per determinare i parametri del modello, ottenendo il più basso valore quadratico medio (RMS). Indipendentemente dalle condizioni iniziali, l'algoritmo converge costantemente agli stessi valori ottimali, sottolineando la sua affidabilità e versatilità. Il confronto tra il modello sviluppato e le curve di carica sperimentali rivela un notevole grado di allineamento, convalidato dal calcolo dei valori RMS. Valori RMS più bassi indicano una maggiore accuratezza e precisione del modello. Inoltre, questa ricerca dimostra la notevole capacità del modello di adattarsi alle curve di carica/scarica di vari tassi di C e tipi di batterie. Questa tesi contribuisce al campo della modellazione delle batterie elettrochimiche, offrendo spunti che possono aiutare nella progettazione e nell'ottimizzazione delle soluzioni di accumulo dell'energia. Con il suo algoritmo robusto e la capacità di adattarsi a diversi tipi di batterie, e con applicazioni che spaziano dai veicoli elettrici, alle energie rinnovabili e oltre, questa ricerca è molto promettente per plasmare il futuro della tecnologia delle batterie.