Commercial software-based numerical simulation to reproduce the 3D electrochemical-thermal behaviour of lithium-ion batteries

Abstract

Nowadays the increasing awareness for environmental preservation makes finding environmentally sustainable solutions more and more important. An option to reduce the environmental impact of fossil fuels is switching to renewable energy sources, and batteries play a key role in that transition process. It is increasingly fundamental to this energy sources continue to meet the market’s demands regarding performance, sustainability, and efficiency. This increase in battery dependence requires more rigorous monitoring of its functional status. The monitoring process using physical sensors can be very chemical aggressive and its installation and maintenance is expensive. A reasonable option is using virtual sensors instead. This thesis contributes to the development of a thermal virtual sensor by developing a 3D battery model. The model is developed using the softwares Siemens Battery Design Studio and StarCCM+. Their potential to model the batteries available at the laboratory is also evaluated. Electrochemical, equivalent-circuit, and thermal models are explored. The NTGP (Newman, Tiedemann, Gu, Peukert) and RCR (Resistance, Capacitive, Resistive) models are used to model the prismatic battery of choice. When compared to the given experimental results, the NTGP model proved to be the most adequate to use. For lower C-rates both models got close results to the experimental value. However, for higher C-rate the NTGP proved to be more suitable. For 2C the model got relative errors of 17.33% and 21.31% against 144.61% and 67.35% for the RCR. It was also seen the influence of the boundary condition and the importance of considering heat transfer mechanisms, as the lack of them provides unrealistic results. The tests made on the prismatic cell allowed to see the influence of the C-rate and initial temperature on the cell behaviour. When modelling the cylindrical cell, deep discharging issues occurred. Despite of that, the behaviour of the cell was the expected: the voltage does not exceed the defined range and the temperature increases during the charge and discharge procedures at higher pace when it’s further from the defined ambient temperature. The simulated data was used as input data as input data to the estimation prediction algorithm based on EKF which presented good convergence to the real values.

Atualmente a maior preocupação com a preservação ambiental torna encontrar soluções sustentáveis cada vez mais importante. Uma opção para reduzir o impacto ambiental dos combustíveis fosseis é mudar para fontes de energia renováveis, e as baterias têm um papel importante neste processo de transição. É cada vez mais fundamental que estas fontes de energia continuem a atender às exigências do mercado em relação a performance, sustentabilidade e eficiência. Este aumento na dependência requere uma monitorização mais rigorosa do seu estado. Este processo de monitorização através de sensores físicos pode ser muito agressivo e a sua instalação e manutenção dispendiosa. Uma opção mais viável é utilizar sensores virtuais. Esta dissertação contribui para o desenvolvimento do sensor térmico virtual através do desenvolvimento de um modelo 3D para simulação de baterias, que é desenvolvido através dos softwares Siemens Battery Design Studio e StarCCM+. O seu potencial para a modelação das baterias disponíveis no laboratório também é avaliado. Modelos eletroquímicos, de circuito equivalente e térmicos também são explorados. Os modelos NTGP (Newman, Tiedemann, Gu, Peukert) e RCR (Resistance, Capacitive, Resistive) são utilizados para modelar a bateria prismática escolhida. Quando comparados com os resultados experimentais dados, os resultados da simulação com o modelo NTGP provaram que este é o modelo mais adequado a utilizar. Para C-rates mais baixos ambos os modelos obtiveram resultados próximos do experimental. No entanto, para C-rates mais elevados o modelo NTGP mostrou ser o mais adequado. Para um C-rate de 2C o modelo obteve erros relativos de 17.33% e 21.31% em comparação com 144.61% e 67.35% do RCR. Também foi vista a influência da condição fronteira e a importância da consideração de mecanismos de transferência de calor, pois a sua falta causa resultados surrealísticos. Os testes feitos para a bateria prismática permitiram notar a influencia do C-rate e temperatura inicial no seu comportamento. Quanto à modelação da bateria cilíndrica, apesar dos problemas de deep discharching o seu comportamento foi o esperado: a voltagem não excedeu o intervalo definido e a temperatura aumenta durante os processos de carga e descarga a um ritmo mais elevado quando está mais longe da temperatura ambiente definida. Os dados obtidos para a bateria prismática são depois utilizados como input do algoritmo de estimação baseado em EKF que apresentou boa convergência para os valores reais.