Sviluppo di un algoritmo per il controllo predittivo dello stato di carica di una cella in batterie LFP

Lithium batteries constitute a cornerstone in the unfolding global energy transition. Much focus is being placed on the research of innovative construction materials in order to achieve ever more ambitious goals in terms of environmental sustainability and performance. In respect of energy density, life cycle and operational safety, what most characterises this type of accumulators are the cathode compounds that make them up. Based on the cathode material, the most common lithium batteries are called: LCO (LiCoO_2), NMC (LiNiMnCoO_2), LMO (LiMn_2O_4) e LFP (LiFePO_4). Among them all, LFP batteries are characterised by low production costs, ease of material sourcing, environmental sustainability, enhanced service life and operational safety in various working scenarios. The building part of a battery is the electrolytic cell: cells are electrically connected together to form the overall battery. A key parameter for a battery and its constituent cells is the State of Charge, known as “SOC'”. In the cell-specific case, SOC is typically defined as an estimate of the ratio between the amount of charge that can be extracted and the nominal capacity of the cell itself. A great deal of research is being conducted in the area of real-time monitoring techniques for batteries during operational conditions. An accurate estimation of the SOC and a wise deployment of this information are the basis of the most modern battery management systems, or “BMS” for short, as they enable maximum performance under safe operating conditions and at the same time prolong battery life. In this thesis project, a LFP battery cell is examined and an optimised algorithm for the predictive control of its SOC is developed and subsequently simulated in SIMULINK. The objective is to drive the SOC level towards a certain reference value in an optimised and robust manner, by applying the techniques of “Model Predictive Control”, through controlled current charging processes. This project lays its foundations on the development of a state observer that, through the structure of a Kalman filter, estimates the SOC as accurately as possible in order to control its level for the lithium-cell.

Le batterie al litio rappresentano un elemento chiave nella transizione energetica in divenire. Molta attenzione viene riposta nello studio di materiali costruttivi innovativi, al fine di raggiungere traguardi sempre più ambiziosi in termini di sostenibilità ambientale e prestazioni. Ciò che caratterizza maggiormente questa tipologia di accumulatori, in termini di densità energetica, ciclo vitale e sicurezza, sono i composti catodici che li compongono. Sulla base del materiale catodico, le batterie al litio più comuni vengono denominate: LCO (LiCoO_2), NMC (LiNiMnCoO_2), LMO (LiMn_2O_4) e LFP (LiFePO_4). Tra tutte, le batterie di tipo LFP si contraddistinguono in quanto a ridotti costi di produzione, facilità di approvvigionamento dei materiali, ecocompatibilità, durata della vita utile e sicurezza di utilizzo in svariate applicazioni e condizioni di lavoro. L'elemento costitutivo di una batteria è la cella elettrolitica: le celle vengono collegate elettricamente insieme per formare la batteria complessiva. Un parametro fondamentale per una batteria e le celle che la compongono è lo stato di carica, noto come “SOC”. Nel caso specifico della cella, il SOC viene tipicamente definito come una stima del rapporto tra la quantità di carica estraibile e la capacità nominale della cella stessa. Un'intensa attività di ricerca viene svolta nell'ambito delle tecniche di monitoraggio in tempo reale delle batterie durante il loro funzionamento. L'accurata stima del SOC e l'utilizzo accorto di tale informazione sono elementi alla base delle tecniche più moderne di gestione delle batterie, nel campo del “Battery Management System”, o in breve “BMS'”, dato che permettono di ottenere le massime prestazioni in condizioni di sicurezza e allo stesso tempo di prolungare la vita utile delle batterie. In questo progetto di tesi viene presa in esame una cella di una batteria LFP e viene sviluppato, e successivamente simulato in SIMULINK, un algoritmo ottimizzato per il controllo predittivo del suo SOC. L'obiettivo è quello di portare il livello di SOC verso un certo valore di riferimento in modo ottimizzato e robusto, applicando le tecniche del “Model Predictive Control”, attraverso processi di carica a corrente elettrica controllata. Questo progetto si fonda sullo sviluppo di un osservatore di stato} che, con la struttura di un filtro di Kalman, valuti in modo quanto più accurato possibile il SOC per poterne controllare il livello nella cella al litio.