Modelling lithium-ion battery degradation for second life stationary application

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Lucas Saraiva Teixeira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais; Brasil; ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; UFMG
• Palavras-chave em Português: Second-life batteries; Lithium-ion batteries; Degradation modelling; Electric vehicles; PyBaMM; Engenharia elétrica; Baterias de lítio; Veículos elétricos; Modelagem; Reaproveitamento
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/76624; https://orcid.org/0009-0005-8102-8834

Rápidos avanços na tecnologia de baterias de íons de lítio têm acelerado a transição para a eletrificação no setor de transporte. À medida que os veículos elétricos crescem como uma parcela do mercado, devem ser tomadas precauções em relação ao manuseio e descarte adequados das células da bateria à medida que envelhecem. Após cerca de 8 a 10 anos -- ou cerca de 100.000 km -- de uso, é tipicamente recomendado que o sistema de armazenamento da bateria do veículo elétrico seja substituído. Embora essas baterias descartadas não sejam mais adequadas para continuar em uso veícular (que têm altas demandas de potência e armazenamento de energia), há potencial para uso em outras aplicações menos intensivas; particularmente em aplicações estacionárias de suporte à rede. Esta dissertação discute essas baterias reaproveitadas, conhecidas como "Baterias de Segunda Vida"; em particular, este trabalho foca na modelagem da degradação da bateria. Ser capaz de modelar, simular e estimar a perda de capacidade interna e o ganho de impedância de uma bateria é importante para fins de controle e previsão; ainda mais em aplicações de segunda vida devido às considerações adicionais de segurança necessárias ao manusear uma célula envelhecida e a eventual transição de uma taxa linear para exponencial de perda de capacidade (ponto knee-point de envelhecimento). Dadas essas exigências, modelos baseados em física são o tipo mais preciso e robusto de modelo de bateria. Quando devidamente ajustados, eles têm o potencial de simular a degradação a longo prazo -- incluindo a previsão do ponto de knee-point de envelhecimento -- com muita precisão. Esta dissertação serve como uma introdução aos modelos baseados em física para fins de simulação de Veículos Elétricos e simulação de Segunda Vida. Inclui uma explicação acessível e uma revisão da literatura sobre a lógica por trás dos modelos matemáticos baseados em física. Além disso, este trabalho apresenta um exemplo ilustrativo de uma simulação de Veículo Elétrico (implementada em Simulink) utilizando um modelo de bateria baseado em física por meio do PyBaMM -- uma biblioteca de simulação de baterias de código aberto para Python.