Application of Li-ion cell ageing models on automotive electrical propulsion cells

Nowadays power is a very important characteristic for the car and large-capacity batteries can produce higher power for the electrical vehicle in which the speed or the maximum load of the electrical vehicle will be increased absolutely. But most lithium-ion batteries are produced in small format with a capacity range from 100mA to 10A. They are applied in daily use such as cellphone and very few large format lithium-ion batteries have been researched. With the increasing demand of the electrical vehicles, large-capacity batteries are becoming more and more accepted by car-marking factories. The extensive use of batteries in hybrid electric vehicles (HEVs) today requires establishing an accurate model of battery aging and life. During a battery’s lifetime, its performance slowly deteriorates because of the degradation of its electrochemical constituents, they experience power and energy fade associated with impedance rise and capacity loss, respectively. Capacity decrease and power fading do not originate from one single cause, but from a number of various processes and their interactions. Moreover, most of these processes cannot be studied independently and occur at similar timescales, complicating the investigation of ageing mechanisms. Identification of key aging parameters in lithium ion battery models can validate degradation hypotheses and provide a foundation for State of Health (SOH) estimation. Battery manufacturers usually provide aging data that will show this degradation. However the data they provide result from steady state tests, in which the battery is discharged and charged thousands of times with constant current profiles (or cycles). The current and the Depth of Discharge (DOD) in the vehicles will depend completely on the real application. Using these data many aging models have been developed that relate the maximum number of battery cycles to the DOD of the current profile used. The identification of aging and degradation mechanisms in a battery in real-life operation has been a long-desired yet challenging goal in battery and practical applications. Most of Li-ion ageing mechanisms have been experimentally identified and described in literature. Nevertheless, Li-ion ageing mechanisms are complex and can interact with each other resulting in different evolution shapes for capacity loss and power fade. Battery aging and degradation often encounter multiple complex and coupled physical–chemical processes in complicated operating conditions, including dynamic duty cycles, temperature/thermal effects, time between operations, and other environmental factors. To quantify aging and degradation effect accurately is not a simple task either. Even if a vigorous test plan can reveal how much capacity is lost in a life cycle test, the result is insufficient to either provide detailed information on degradation mechanism or predict how much loss will occur under a different regime. This thesis has performed a Life Cycle Assessment (LCA) of a 60Ah lithium-ion (TS-LFP60AHA (A)) battery which is expected as the power source for hybrid electrical vehicles (HEVs) or full electrical vehicles (FEVs). The simulation tool MATLAB is employed to examine the behaviors of batteries and control the running of other electrical devices. To complete the test, a discharge-charge system will be designed to perform the cycling. The test bench will include battery charger, discharge system, data acquisition system, battery and computer. All the cycles will be in the constant-current (CC) situation. The stations assembled can charge and discharge the battery automatically. At the end of each cycle, test parameters (time, temperature, Voltage, current) will be saved in the computer with the name of the cycle number. The effects of test parameters were investigated and described in the following steps. Several battery models are built to simulate the behavior of the battery and predict battery performance of cycles. The increasing resistance is widely accepted as a judgment for the aging of battery. From the trend of the discharge curve, the dynamic equivalent circuit model can be built, and the increasing resistance of the battery can be monitored as important parameter for aging. Secondly, the EIS (Electrochemical Impedance Spectroscopy) is also a method for detecting the aging of the battery any of the mechanisms responsible for battery decay and ageing can be monitored and investigated non-destructively by the use of impedance spectroscopy. Data collected in the EIS test can show the movement of the impedance during aging. In my work, capacity and capacitance analysis are used to detect and predict the phenomenon of aging. During aging, capacity fade can be measured easily and the capacitance is inverse proportional to the slope of the discharge curve. So the model can be built easily and reflect directly the trend of the aging. The models are validated through comparison with real datasheet performance and with experimental data. After finishing building the models, these models will be used to predict the life of the battery by assuming a suitable end of life (80% of the initial capacity). Unfortunately, most numerical models are built based on the small size lithium-ion batteries and my work is applying these models on the automotive electrical propulsion cells. In this scenario, various studies have attempted at investigating the effects of current/power demand and cycle life, as well as estimating the residual life of the batter. A set of computing processes are running concurrently to address real-time power capability, efficiency of the battery, and capacity retention, which are represented by cumulative Ah-throughput. The objective of this project is to utilize data originally collected with the intent of analyzing aging of the high capacity battery to create an algorithm for predicting capacity retention for the purpose of predicting high-capacity battery life. The battery life predictions made by this algorithm should be reasonably accurate. Moreover, large amount of data collected in this the experiment can be regarded as the reference of the following experiments. Following tests will base on the influence of the temperature, evaluation of mechanical stress and vibration on battery behaviour and life internal stress. This work will bring a good start for the research of lithium-ion for electrical vehicles in Polytechnic of Milan.

Oggigiorno sui veicoli ibridi ed elettrici vengono utilizzati sistemi di accumulo energetico di elevata potenza: per evitare di utilizzare sistemi a tensioni elevate si utilizzano quindi batterie di elevata capacità. La maggior parte degli studi effettuati sulle batterie agli ioni sono stati effettuati su batterie di limitata capacità, solitamente compresa fra 100mAh e 10Ah. Tali genere di celle sono solitamente utilizzate nell’ambito quotidiano come il cellulare. Pochi sono gli studi condotti su batterie agli ioni di litio di grande formato. Con la crescente domanda di veicoli elettrici, lo studio della vita delle batterie a bordo veicolo assume un ruolo cruciale per consentirne la diffusione. L'ampio uso di batterie in veicoli elettrici ibridi (HEV) oggi necessita di stabilire un modello accurato di invecchiamento per la stima della durata della batteria. Durante la vita di una batteria, le sue prestazioni si deteriorano lentamente a causa del degrado dei suoi costituenti elettrochimici. Dai test di letteratura si osserva un decadimento delle capacità di accumulo associata rispettivamente ad un aumento dell'impedenza. Diminuzione della capacità non provengono da una sola causa, ma da un certo numero di diversi processi e dalle loro interazioni. Inoltre, la maggior parte di questi processi non può essere studiato in modo indipendente poiché si verificano su scale temporali simili, complicando l'indagine dei meccanismi di invecchiamento. Lo messa a punto di modelli di invecchiamento per batterie agli ioni di litio consente quindi di fornire una stima dello per stato di salute ( SOH ) dell’elemento stesso. I produttori di batterie di solito forniscono dati relativi all'invecchiamento scaricando la batteria con i profili di corrente costante. Tuttavia il profilo di corrente durante la scarica e la profondità di scarica (DOD) nell’utilizzo a bordo di veicoli risultano totalmente differenti da quelli utilizzati dai produttori nei loro test. Utilizzando questi dati molti modelli invecchiamento sono stati sviluppati. L'identificazione dei meccanismi di invecchiamento e degrado in una batteria in funzione della vita reale è stato un obiettivo a lungo desiderato ma impegnativo in applicazioni a batteria. Molti meccanismi di invecchiamento per batterie Li-ion sono stati sperimentalmente individuati e descritti in letteratura. Tuttavia tali meccanismi di invecchiamento sono complessi e possono interagire tra loro con conseguente diverse forme di evoluzione per la perdita di capacità e calo di potenza. L'invecchiamento della batteria e il degrado incontrano spesso complesse multiple e processi chimico-fisici accoppiati in condizioni operative complesse, compresi i cicli dinamici di dovere, di temperatura / effetti termici, il tempo tra le operazioni e di altri fattori ambientali. Quantificare l'invecchiamento e il degrado non è esattamente un compito semplice. Anche se un piano di test vigoroso può rivelare quanta capacità si perde in un ciclo di vita, il risultato non è sufficiente per entrambi fornire informazioni dettagliate sui meccanismi di degradazione o di predire quanto la perdita si verifica in un regime diverso . Questa tesi ha eseguito una valutazione del ciclo di vita (LCA) di una batteria agli ioni di litio ( TS - LFP60AHA (A) ) da 60Ah che è previsto come fonte di alimentazione per veicoli elettrici ibridi (HEV) o veicoli elettrici completi (FEVS) . Per la gestione e per esaminare i comportamenti di batterie dei test è stato impiegato MATLAB. Per completare il test , un sistema di scarica - carica sarà progettata per eseguire il ciclo. Il banco di prova comprende il caricabatteria, sistema di scarico, sistema di acquisizione dati, batteria e computer. Tutti i cicli saranno nella situazione corrente costante (CC). Le stazioni assemblate possono caricare e scaricare automaticamente la batteria . Al termine di ogni ciclo, parametri di prova (tempo, temperatura , tensione , corrente) vengono salvate nel computer. Gli effetti dei parametri di prova sono state indagate e descritte nei seguenti paragrafi. Diversi modelli di batteria sono stati sviluppati per simulare il decadimento prestazionale della batteria durante i cicli di prova. Uno di essi è lo studio del impedenza interna che è ampiamente accettata come una sentenza per l'invecchiamento della batteria. Dalla tendenza della curva di scarico, il modello dinamico circuito equivalente può essere costruito, e la crescente resistenza della batteria può essere monitorato come parametro importante per l'invecchiamento. In secondo luogo, l'EIS (spettroscopia di impedenza elettrochimica ) è un metodo non distruttivo: è quindi possibile stimare l’invecchiamento della batteria durante il suo utilizzo. Nel presente lavoro, capacità e analisi capacitanza sono utilizzati per rilevare e prevedere il fenomeno dell'invecchiamento. Durante l'invecchiamento, la diminuzione di capacità può essere misurata facilmente. Quindi il modello può essere costruito facilmente riflettendo direttamente l'andamento dell’invecchiamento. I modelli sono validati attraverso il confronto con i dati sperimentali. Dopo aver terminato la costruzione dei modelli, questi modelli saranno utilizzati per prevedere la vita della batteria assumendo una estremità opportunamente la vita (80 % della capacità iniziale ) . La maggior parte dei modelli numerici sono costruiti sulla base di batterie agli ioni di litio dalle ridotte capacità; il presente lavoro vuole applicare tali modelli sulle cellule automotive per la propulsione elettrica che hanno una capacità decisamente superiore. In questo scenario, diversi studi hanno cercato di indagare gli effetti della corrente richiesta / potenza e ciclo di vita, nonché stimare la vita residua della cella. Una serie di processi di calcolo sono in esecuzione contemporaneamente per affrontare calo di potenza, efficienza della batteria, e capacità di ritenzione, che sono rappresentati dal valore cumulato di Ah erogati dalla batteria. L'obiettivo di questo progetto è quello di utilizzare i dati originariamente raccolti con l'intento di analizzare l'invecchiamento della batteria ad alta capacità per creare un algoritmo per predire la capacità di ritenzione per lo scopo di predire la durata della batteria ad alta capacità . Le previsioni di durata della batteria fatte da questo algoritmo dovrebbe essere ragionevolmente accurata. Inoltre la grande quantità di dati raccolti in questo esperimento può essere considerato come il riferimento per i seguenti esperimenti. Seguenti prove saranno condotte valutando inoltre l’influenza della temperatura, lo stress indotto da vibrazioni meccaniche sul comportamento della batteria. Questo lavoro porterà un buon punto di partenza per la ricerca sulle batteire agli di ioni di litio per i veicoli elettrici nel Politecnico di Milano .