Modellazione di batterie

La modellazione di batterie è il processo di creazione di rappresentazioni matematiche o computazionali del comportamento di una batteria in diverse condizioni. La modellazione di batterie è fondamentale per progettare, controllare e ottimizzare le batterie in diverse applicazioni, come i veicoli elettrici, i sistemi di energia rinnovabile e l’elettronica di consumo.

Modellazione di batterie con Simulink e Simscape Battery

Esistono tre diversi tipi di modelli di batterie: modelli di circuiti equivalenti (ECM), modelli elettrochimici e modelli basati sui dati. È possibile creare questi modelli ed eseguire simulazioni utilizzando i prodotti Simscape Battery™ e Simulink^®.

Modelli di circuiti equivalenti

I modelli di circuiti equivalenti delle batterie (ECM) utilizzano elementi di circuiti elettrici come resistori, condensatori e sorgenti di tensione per replicare il comportamento dinamico di una cella di batteria. Grazie alla loro semplicità ed efficienza computazionale, i modelli ECM vengono utilizzati per la progettazione dei sistemi di gestione delle batterie (BMS) e per le simulazioni a livello di sistema. Simscape Battery dispone di un blocco ECM predefinito, il Battery Equivalent Circuit, che modella la dinamica elettro-termica di una batteria. Gli elementi di circuito nel blocco Battery Equivalent Circuit sono tabelle di lookup che dipendono dalla temperatura, dallo stato di carica (SOC) e dalla corrente.

Inoltre, il blocco Battery Equivalent Circuit supporta l’isteresi della batteria sulla tensione a circuito aperto (OCV), il degrado della batteria (invecchiamento da cicli ripetuti e invecchiamento da calendario) e la simulazione dei guasti. Supporta tre tipi di guasti: guasto per aumento di resistenza, cortocircuito interno e reazioni esotermiche. È possibile introdurre guasti da reazioni esotermiche per simulare la fuga termica e valutarne le caratteristiche mediante il test di calorimetria a velocità accelerata (ARC).

Modelli elettrochimici di batteria

I modelli elettrochimici di batteria sono modelli matematici che descrivono i processi fisici e chimici interni che avvengono all’interno di una batteria durante la carica e la scarica. Rispetto ai modelli di circuiti equivalenti (ECM), i modelli elettrochimici di batteria forniscono informazioni dettagliate sui processi interni della batteria, risultando preziosi per la progettazione delle celle, lo studio del degrado, l’ottimizzazione della corrente di ricarica rapida e una previsione più accurata delle prestazioni in condizioni operative estreme.

Simscape Battery fornisce il blocco Battery Single Particle per rappresentare una batteria utilizzando un modello a singola particella con le dinamiche dell’elettrolita (SPMe).

Modelli di batteria basati sui dati

I modelli di batteria basati sui dati utilizzano dati empirici e metodi come l’identificazione di sistema, il Machine Learning e il Deep Learning per simulare e prevedere il comportamento delle batterie. Sono ideali quando le dinamiche interne sono difficili da descrivere in modo analitico, ad esempio i meccanismi di degrado nelle modellazioni dell’invecchiamento delle batterie. I modelli basati sui dati sono adatti per la gestione delle flotte di veicoli elettrici, la manutenzione predittiva, la diagnostica avanzata e altre applicazioni in cui la disponibilità di grandi quantità di dati consente di migliorare l’accuratezza delle previsioni sulla durata della batteria.

È possibile utilizzare il Deep Learning per creare modelli non lineari di ordine ridotto di spazio degli stati; i dati di addestramento per questo tipo di modelli possono provenire da dati sperimentali oppure da simulazioni basate su modelli ad altissima fedeltà (ad esempio modelli di batteria FEA).

Caratterizzazione della cella

La caratterizzazione della cella è il processo di fitting di un modello di batteria ai dati sperimentali. Garantisce che i parametri del modello riflettano il comportamento reale della batteria in diverse condizioni operative. Tali parametri possono variare in base alla generazione del prodotto, al fornitore della cella e all’età della batteria.

È importante caratterizzare le celle poiché l’algoritmo del BMS utilizza il modello della batteria per impostare parametri di controllo, come quelli di un filtro di Kalman per la stima dello stato di carica (SOC) o i limiti di potenza basati su SOC e temperatura, al fine di evitare condizioni di sottotensione o sovratensione. Nelle fasi successive dello sviluppo del BMS, gli ingegneri possono utilizzare lo stesso modello di batteria per simulazioni di sistema in tempo reale e desktop a circuito chiuso a livello di sistema.

Il processo di caratterizzazione della cella prevede la scelta dei test da eseguire nel laboratorio di prova delle batterie e l’ottimizzazione dei parametri del modello in modo che la tensione prevista dal modello corrisponda quanto più possibile a quella misurata sperimentalmente. Per i test, i profili di corrente, come quelli utilizzati nella Hybrid Pulsed Power Characterization (HPPC), devono stimolare adeguatamente il sistema della batteria, fornendo informazioni sufficienti per identificare i parametri del modello.

Per quanto riguarda il processo di ottimizzazione, il problema può essere impostato in diversi modi, a seconda che il Jacobian utilizzato per l’ottimizzazione sia calcolato numericamente o analiticamente. Per verificare l’accuratezza dei modelli di batteria con i parametri così identificati, si consiglia di eseguire un passaggio di validazione, confrontando la tensione prevista dal modello con quella misurata sperimentalmente utilizzando un profilo di corrente rappresentativo di un ciclo di guida.

È possibile caratterizzare i modelli ECM utilizzando i prodotti MATLAB^® e Simulink®.

• Simscape Battery include oggetti e funzioni per la stima dei parametri a partire dai dati HPPC. Simscape Battery contiene metodi di ottimizzazione di base per stimare i parametri dei modelli ECM. È inoltre possibile scegliere metodi provenienti da altri toolbox, come la funzione tfest di System Identification Toolbox™. Questi metodi di ottimizzazione alternativi offrono spesso procedure di stima dei parametri più robuste rispetto al metodo di ottimizzazione predefinito. Per utilizzare tali metodi è necessaria la licenza del toolbox richiesto. 
• L’app MBC Optimization (CAGE) di Model-Based Calibration Toolbox™ consente di eseguire una stima dei parametri più efficiente e realizzare un modello ECM 3RC in pochi minuti.

Per caratterizzare un modello di batteria SPMe, è possibile utilizzare Simulink Design Optimization per stimare i parametri in gruppi, seguendo una sequenza di influenza decrescente.