Hybrid parameter identification and P2D modeling of NMC532/Graphite Lithium-ion Cell using FEM in COMSOL

With the fast-growing need for electric vehicles and energy storage systems, an accurate electrochemical model of lithium-ion batteries is crucial for optimizing their design and management. This thesis presents the development and validation of a Pseudo-two-dimensional (P2D) model for a NMC532/graphite pouch cell. This study focuses on a precise, hybrid, parameter identification approach to capture the battery behavior under different conditions. The model was implemented in the COMSOL Multiphysics using the finite-element-method (FEM). A combination of literature review, experimental measurement (for geometrical values), and optimization (to measure the most critical parameters) was adopted to minimize destructive methods in parameter identification. Key parameters identified for optimization included the negative and positive active material volume fraction, negative and positive electrode reaction rate constant, maximum lithium concentration in cathode, and maximum and minimum potential for each electrode. The optimizer used for this purpose was Interior Point Optimizer (IPOPT) with a least square objective function implemented in COMSOL. To determine the open circuit voltage (OCV) for NMC532, the measured full cell OCV was combined with the known graphite OCV. With this in place, the model initially showed excellent validation at a low C rate (0.1C) at 20°C, achieving an RMSE of just 10.4 mV. A higher error was observed at 0.5 (RMSE about 24 mV)which was the result of high initial negative electrode diffusion coefficient. This problem was mitigated by manually tuning the diffusion coefficient. A significant improvement in 0.5C simulation was observed after the tuning (RMSE around 13.03 mV) and with a minor adjustment to 0.1C result (RMSE around 13.88 mV). The model was further validated under dynamic pulse tests and extended variable current operation. The RMSE was 7.71 mV and 16.85 mV for the pulse and variable current, respectively. The study successfully highlights the feasibility of developing a reliable, electrochemical battery model with reduced reliance on costly and time-consuming destructive parameterization, demonstrating the importance of careful parameter identification.

Con la crescente necessità di veicoli elettrici e sistemi di accumulo di energia, un accurato modello elettrochimico delle batterie agli ioni di litio è fondamentale per ottimizzarne la progettazione e la gestione. Questa tesi presenta lo sviluppo e la validazione di un modello pseudo-bidimensionale (P2D) per una cella a sacchetto (pouch cell) con catodo in NMC532 e anodo in grafite, concentrandosi su un approccio ibrido e preciso per l'identificazione dei parametri al fine di descrivere il comportamento della batteria in diverse condizioni. Il modello è stato implementato in COMSOL Multiphysics utilizzando il metodo degli elementi finiti (FEM). Per ridurre l'uso di metodi distruttivi, è stata adottata una combinazione di analisi della letteratura, misurazioni sperimentali e ottimizzazione. I parametri chiave identificati per l'ottimizzazione, tra cui frazioni di volume, costanti di reazione e potenziali degli elettrodi, sono stati stimati tramite l'ottimizzatore IPOPT con una funzione obiettivo ai minimi quadrati. Inoltre, la tensione a circuito aperto (OCV) per l'NMC532 è stata determinata combinando l'OCV misurata per la cella completa con quella nota della grafite. Il modello ha mostrato inizialmente un'eccellente validazione a 0.1C e 20°C, con un RMSE di 10.4 mV, ma un errore maggiore a 0.5C (RMSE di circa 24 mV), attribuito al valore iniziale del coefficiente di diffusione dell'elettrodo negativo. Regolando manualmente tale coefficiente, si è ottenuto un miglioramento significativo a 0.5C (RMSE di circa 13.03 mV) con una minima variazione a 0.1C (RMSE di circa 13.88 mV). Il modello è stato poi validato con successo anche in condizioni dinamiche, ottenendo un RMSE di 7.71 mV per test a impulsi e di 16.85 mV per test a corrente variabile. Complessivamente, lo studio dimostra la fattibilità di sviluppare un modello elettrochimico affidabile riducendo la dipendenza da procedure di parametrizzazione distruttive, costose e lunghe, evidenziando l'importanza di un'attenta identificazione dei parametri.