Sistemas de gerenciamento de bateria baseados em modelo para baterias atuais e de próxima geração – Physics World

O carregamento rápido é bastante pesquisado para a implementação generalizada de baterias de íons de lítio para veículos elétricos. No entanto, o carregamento em altas correntes acelera diversas reações parasitárias que levam à degradação da célula, afetando sua vida útil. Essas reações levam à perda do estoque de lítio, perda de material ativo e aumento da impedância na célula. Exemplos dessas reações secundárias incluem o crescimento da camada de interfase de eletrólito sólido (SEI), dissolução e deposição de metais de transição, revestimento de lítio e oxidação de solvente. Esses mecanismos degradam a célula e reduzem seu ciclo de vida.

Modelos de bateria multiescala baseados na física resolvem equações que governam o equilíbrio de carga e massa dentro da célula. Utilizando esses modelos matemáticos detalhados, é possível estudar mecanismos de degradação de materiais e prever seu impacto na perda de capacidade sob diversas condições operacionais. Esses modelos podem ser usados ​​para projetar novas baterias com materiais apropriados e parâmetros de projeto adequados para qualquer finalidade.

Mais criticamente, estes modelos podem ser integrados com sistemas de gestão de bateria (BMS) para controlar o desempenho da célula. Esses modelos podem ainda ser usados ​​para projetar novos protocolos de carregamento que permitem um desempenho celular seguro e ideal e suprimem a degradação do material celular. O BMS monitora e mantém a tensão, corrente e temperatura, e estima os estados internos da célula. Algoritmos BMS baseados em modelos requerem códigos rápidos que possam prever e estimar os parâmetros da bateria em tempo real e controlar o desempenho da bateria sob diferentes cargas.

Atualmente, o BMS implementa modelos de circuitos equivalentes que prevêem inadequadamente o desempenho da célula para diversas condições e parâmetros de projeto. Este webinar apresenta os esforços atuais para migrar os modelos de BMS para baterias atuais e de próxima geração.

Uma sessão interativa de perguntas e respostas segue a apresentação.

Venkat Subramanian é Ernest Dashiell Cockrell II Professor de Engenharia no Departamento de Engenharia Mecânica e Engenharia de Ciência de Materiais da Universidade do Texas em Austin (UT). O professor Subramanian é membro eleito da The Electrochemical Society, onde atuou como presidente eleito da Divisão de Eletroquímica Industrial e Engenharia Eletroquímica (IE&EE) da ECS e editor técnico eleito. Ele também foi presidente eleito da Área 1e: (Engenharia Eletroquímica) da AIChE. Seu grupo pretende ser o grupo líder mundial em sistemas de gerenciamento de baterias (BMS) baseados em modelos.

• Conteúdo com tecnologia de SEO e distribuição de relações públicas. Seja amplificado hoje.
• PlatoData.Network Gerativa Vertical Ai. Capacite-se. Acesse aqui.
• PlatoAiStream. Inteligência Web3. Conhecimento Amplificado. Acesse aqui.
• PlatãoESG. Automotivo / EVs, Carbono Tecnologia Limpa, Energia, Ambiente, Solar, Gestão de resíduos. Acesse aqui.
• BlockOffsets. Modernizando a Propriedade de Compensação Ambiental. Acesse aqui.
• Fonte: https://physicsworld.com/a/model-based-battery-management-systems-for-current-and-next-generation-batteries/