Systèmes de gestion de batterie basés sur des modèles pour les batteries actuelles et de prochaine génération – Physics World

La charge rapide fait l’objet de nombreuses recherches pour la mise en œuvre généralisée de batteries lithium-ion pour les véhicules électriques. Cependant, charger à des courants élevés accélère plusieurs réactions parasites qui conduisent à la dégradation de la cellule, affectant sa durée de vie. Ces réactions entraînent une perte de stock de lithium, une perte de matière active et une augmentation de l'impédance dans la cellule. Des exemples de ces réactions secondaires comprennent la croissance de la couche d'interphase solide-électrolyte (SEI), la dissolution et le dépôt des métaux de transition, le placage au lithium et l'oxydation par solvant. Ces mécanismes dégradent la cellule et réduisent sa durée de vie.

Les modèles de batteries multi-échelles basés sur la physique résolvent les équations qui régissent les bilans de charge et de masse au sein de la cellule. Grâce à ces modèles mathématiques détaillés, il est possible d’étudier les mécanismes de dégradation des matériaux et de prédire leur impact sur la perte de capacité dans plusieurs conditions d’exploitation. Ces modèles peuvent être utilisés pour concevoir de nouvelles batteries avec des matériaux et des paramètres de conception appropriés adaptés à un usage donné.

Plus important encore, ces modèles peuvent être intégrés à des systèmes de gestion de batterie (BMS) pour contrôler les performances de la cellule. Ces modèles peuvent en outre être utilisés pour concevoir de nouveaux protocoles de charge permettant des performances cellulaires sûres et optimales et supprimant la dégradation du matériau cellulaire. Le BMS surveille et maintient la tension, le courant et la température, et estime les états internes de la cellule. Les algorithmes BMS basés sur des modèles nécessitent des codes rapides capables de prédire et d'estimer les paramètres de la batterie en temps réel et de contrôler les performances de la batterie sous différentes charges.

Actuellement, le BMS implémente des modèles de circuits équivalents qui prédisent de manière inadéquate les performances de la cellule pour diverses conditions et paramètres de conception. Ce webinaire présente les efforts actuels visant à faire évoluer les modèles de BMS pour les batteries actuelles et de nouvelle génération.

Une session interactive de questions-réponses suit la présentation.

Venkat Subramanien est professeur d'ingénierie Ernest Dashiell Cockrell II au Département de génie mécanique et d'ingénierie des sciences des matériaux de l'Université du Texas à Austin (UT). Le professeur Subramanian est membre élu de l'Electrochemical Society, où il a été président élu de la division ECS d'électrochimie industrielle et d'ingénierie électrochimique (IE&EE) et rédacteur technique élu. Il est également un ancien président élu du domaine 1e : (génie électrochimique) de l'AIChE. Son groupe vise à devenir le leader mondial des systèmes de gestion de batterie (BMS) basés sur des modèles.

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• La source: https://physicsworld.com/a/model-based-battery-management-systems-for-current-and-next-generation-batteries/