Analisi comparativa di metodi di valutazione offline dello SOH di batterie al litio e studio di una procedura software per applicazione con modelli ECM

Negli ultimi anni, si sta assistendo alla progressiva introduzione di auto ibride ed elettriche sul mercato automobilistico. Queste due tipologie di automobili sfruttano l’energia immagazzinata all’interno di batterie agli ioni di litio (Li-ion), per fornire trazione alle ruote, abbattendo le emissioni inquinanti. Uno dei temi determinanti all’utilizzo di questa tecnologia `e la valutazione dello stato di salute delle celle. Le prestazioni di una batteria Li-ion, con il passare del tempo tendono a calare (”Calendar Ageing”) e/o con l’aumento del grado di utilizzo (”Cycle Ageing”) , rendendo la batteria non adatta all’applicazione per la quale `e stata inizialmente progettata o addirittura pericolosa per la sicurezza di persone utenti e non dell’automobile, a causa di potenziali esplosioni (”thermal runaway”). Per evitare danni critici, e per sostituire la batteria in maniera preventiva, negli ultimi anni si sta discutendo sulla possibilità di effettuare una valutazione dello stato di salute delle batteria attraverso l’utilizzo del Battery Management System (BMS) dell’automobile. Il parametro utilizzato per definire lo stato di salute `e il cosiddetto State Of Health (SOH), il quale fornisce un’indicazione percentuale delle prestazioni della batteria rispetto alle prestazioni di una all’inizio della propria vita utile. Generalmente i parametri valutati sono la capacità della cella e la resistenza interna. Per quanto riguarda le celle impiegate nella trazione di veicoli elettrici, si conviene che una batteria sia da sostituire quando SOH = 80%. Attualmente non `e presente una linea guida universalmente accettata per la stima dello SOH anche se gli effetti dell’invecchiamento sulle celle sono ampiamente studiati. L’obiettivo di questo lavoro `e quello di analizzare i metodi di stima proposti in letteratura con l’obiettivo di valutarli per un’eventuale applicazione all’interno del BMS o di strumentazione da officina sottolineandone pregi e difetti. In secondo luogo, si ha l’obiettivo di fornire una metodologia robusta per la stima dei parametri di una cella attraverso l’utilizzo di un modello Simulink. Il modello sviluppato presenta alcune limitazioni. In primo luogo il dataset utilizzato risulta essere poco preciso e non abbastanza esteso per valutare l’abilità del modello a stimare i parametri per diverse tipologie di chimica delle celle. In secondo luogo non `e stato possibile conoscere la storia precedente delle celle e non si `e quindi potuto fornire una valutazione dell’effetto dello stato di salute delle celle sulla stima dei parametri. Infine, un altra limitazione deriva dalla semplicità del modello, un modello ECM con un solo gruppo RC , che `e stata dettata dall’obiettivo di applicare tale metodo primariamente all’interno del BMS, normalmente non dotato di una grande potenza di calcolo. Ulteriori studi su modelli più complessi e con dataset più estesi potranno fornire una panoramica più dettagliata sulla possibilità di applicazione del metodo sviluppato, fornendo cosi la possibilità di effettuare la valutazione dello stato di salute della batteria direttamente a bordo del veicolo.