Firm technological responses to regulatory changes: A longitudinal study in the Le Mans Prototype racing

Despite the critical role of regulations on competition and innovation, little is known about firm responses and related effects on performance under regulatory contingencies that are permissive or restrictive. By longitudinally investigating hybrid cars competing in the Le Mans Prototype racing (LMP1), we counter-intuitively suggest that permissive regulations increase technological uncertainty and thus decrease the firms’ likelihood of shifting their technological trajectory, while restrictive regulations lead to the opposite outcome. Further, we suggest that permissive regulations favour firms that innovate their products by sequentially upgrading core and peripheral subsystems, while restrictive regulations—in the long term— favour firms upgrading them simultaneously. Implications for theory and practice are discussed

A hybrid data driven framework considering feature extraction for battery state of health estimation and remaining useful life prediction.

Battery life prediction is of great significance to the safe operation, and the maintenance costs are reduced. This paper proposed a hybrid framework considering feature extraction to solve the problem of data backward, large sample data and uneven distribution of high-dimensional feature space, then to achieve a more accurate and stable prediction performance. By feature extraction, the measured data can be directly fed into the life prediction model. The hybrid framework combines variational mode decomposition, the multi-kernel support vector regression model and the improved sparrow search algorithm. Better parameters of the estimation model are obtained by introducing elite chaotic opposition-learning strategy and adaptive weights to optimize the sparrow search algorithm. The comparison is conducted by dataset from National Aeronautics and Space Administration, which shows that the proposed framework has a more accurate and stable prediction performance

Parameter estimation and modeling of lithium and lithium-ion batteries

Specific characteristics of Li-ion batteries (LIBs) make them promising candidates for energy storage systems when compared with the others. High working voltage and energy density as well as green technology of LIBs are the reasons for increasing interest to use these electrochemical systems as the substitute of conventional combustion engine of automobiles. Consequently, the interest to study these technologies has increased recently and several models have been introduced to simulate their behavior. However, it is difficult to model all multiphysics phenomena happening inside such rechargeable batteries. Some important choices need to be made when one wants to select an appropriate model for considering the main physics elements and yet be simple enough for large time scale studies. Combining chemical/electrochemical kinetics and transport phenomena, electrochemical models have been introduced to tackle most important principles inside the cell. These models, however, require known electrochemical parameters which most of the time are hard to get experimentally. Parameter estimation (PE) techniques simplify extracting these representative parameters of the cell behaviour. In this study, a PE methodology has been introduced to estimate the most influential electrochemical parameters of LIBs considering different positive electrode materials. The methodology starts with simplifying the well-known pseudo-two-dimensional (P2D) model, the most complex and the most popular electrochemical engineering models for simulating porous electrodes and introducing an enhanced single particle model (SPM). Neglecting the micro-structure of LIB, major electrochemical parameters are detected at the cell level. Next, the best time domains and discharge current rates to estimate each parameter are estimated by virtue of sensitivity analyses. Owing to the fact that the behavior of LIBs depends on the active materials employed in the electrode, the proposed methodology is verified for three different positive electrode active materials including LiCoO2, LiMn2O4 and LiFePO4. Furthermore, focusing on LiFePO4 (LFP), as the most promising positive electrode active material, a new modification is proposed to the model to address special features of this material. In this regard, a simplified electrochemical model is equipped with a variable resistance equation whose coefficients are estimated by means of PE.Résumé : Les batteries au Li-ion (BLI) figurent parmi les technologies les plus prometteuses pour le design de systèmes de stockage d’énergie à cause de leurs caractéristiques intrinsèques. Leur grand voltage de travail, leur grande densité énergétique et leur impact écologique positif expliquent l’intérêt soutenu de l’utilisation des BLI pour remplacer par exemple les moteurs à explosion dans les applications de transport terrestre. Il n’est donc pas surprenant de constater que ces technologies ont eu une attention scientifique importante et que plusieurs auteurs ont développé des modèles numériques simulant leur comportement. Il reste cependant difficile de représenter tous les phénomènes multiphysiques qui se déroulent à l’intérieur des batteries rechargeables par des modèles mathématiques. Des compromis importants doivent être faits lorsqu’on doit choisir un modèle représentant les principaux phénomènes physico-chimiques tout en restant assez simple pour pouvoir l’utiliser dans des études s’échelonnant sur de larges périodes temps. Représentant à la fois la cinétique électrochimique et le transport de masse, les modèles électrochimiques ont été introduits pour prendre en compte les phénomènes les plus importants. Ces modèles demandent cependant de connaître tous les paramètres électrochimiques, des données qui sont difficiles à obtenir expérimentalement. Les techniques d’estimation de paramètres simplifient l’obtention de ces données critiques pour représenter le comportement de la pile. Dans cette étude, une méthode d’estimation de paramètres a été introduite pour estimer les paramètres électrochimiques des BLI les plus influents, en prenant en compte différents matériaux d’électrode positive. La méthode proposée repose sur une amélioration du modèle à particule unique, qui représente lui-même une simplification du modèle pseudo-2D, le modèle électrochimique le plus connu et le plus complexe dans le domaine de la simulation de piles à électrodes poreuses. Les paramètres électrochimiques les plus importants ont été identifiés en négligeant la micro-structure de la batterie au Li-ion. Une étude de sensibilité a ensuite permis d’identifier les domaines temporels et les courants de décharge les plus favorables pour l’identification de chaque paramètre. Étant donné que le comportement des BLI dépend fortement des matériaux actifs utilisés pour la fabrication des électrodes, la méthodologie proposée a été testée sur 3 matériaux actifs différents (LiCoO2, LiMn2O4 and LiFePO4) employés dans la fabrication industrielle d’électrodes positives. Finalement, une autre amélioration du modèle à particule unique a été proposée et testée afin de mieux représenter le comportement spécifique du LiFePO4 (LFP), un matériau actif parmi les plus prometteurs pour l’électrode positive. Plus précisément, un modèle électrochimique simplifié incluant une équation représentant la variation de résistance en fonction du degré de décharge a été développé et les coefficients de cette équation ont été déterminés au moyen de la méthode d’estimation de paramètres proposée

Techno-economic optimization and environmental evaluation of electric vehicles in commercial fleets

Die Einführung von batterieelektrischen Fahrzeugen (E-Pkw) gilt als eine wichtige Maßnahme zur Emissionsverringerung im Straßenverkehr. Gewerbliche Flotten in Deutschland bilden hierfür einen vielversprechenden Markt. Um dieses Potential zu realisieren, ist sowohl eine techno-ökonomische Optimierung als auch eine ökologische Bewertung über den Lebenszyklus erforderlich. Das Ziel der Dissertation ist es, hierfür ein methodisches Rahmenwerk zu liefern. Die kumulative Dissertation besteht aus fünf Artikeln, die sich den einzelnen Bestandteilen des Rahmenwerks widmen und großteils auf Technologie- und Nutzungsdaten aus eigenen Messungen aufbauen. Der erste Artikel, Schücking et al. (2016) [Paper I], ist eine technische Analyse. Sie untersucht den realen Energieverbrauch von E-Pkws im Vergleich zu konventionellen Fahrzeugen und identifiziert optimale Betriebspunkte. Die Ergebnisse heben den Einfluss verschiedener Faktoren auf den Energieverbrauch als wichtige Komponente detaillierter techno-ökonomischer und ökologischer Betrachtungen hervor. Der zweite und der dritte Artikel haben einen techno-ökonomischen Fokus. Sie beschäftigen sich mit der Frage, wie E-Pkws einen schnelleren wirtschaftlichen Break-even im Vergleich zu konventionellen Fahrzeugen erreichen können. Der zweite Artikel, Schücking et al. (2017) [Paper II], stellt Ladestrategien vor, welche eine höhere Auslastung der E-Pkw ermöglichen und damit zu geringen Gesamtkosten im Vergleich zu konventionellen Pkw führen können. Unsicherheiten in Fahrprofilen und Energieverbrauch begrenzen die Anwendbarkeit dieser Strategien. Der dritte Artikel, Schücking & Jochem (2020) [Paper III], knüpft hieran an. Er schlägt ein zweistufiges stochastisches Optimierungsmodell zur Minimierung der Investition und Betriebskosten eines E-Pkw unter Berücksichtigung dieser Unsicherheiten vor. Neben der stochastischen Betrachtung ist auch die Abwägung zwischen Batteriekapazität und Ladeleistung in der Investitionsentscheidung ein neuer Beitrag zur Forschung. Im Kontext der stochastischen Optimierung werden ein Hidden Markov Modell zur Generierung komplexer Fahrprofile und eine neue Szenario-Reduktionsheuristik als methodische Weiterentwicklungen angewandt. Artikel vier und fünf liefern eine ökologische Bewertung. Die empirischen Daten sowie der Fokus auf den deutsch-französischen Grenzverkehr zeichnen beide Artikel aus. Der vierte Artikel, Ensslen et al. (2017) [Paper IV], konzentriert sich auf die E-Pkw Nutzungsphase. Er verdeutlicht den Einfluss unterschiedlicher Strommixe und Ladezeitpunkte auf die CO2- Emissionen und Reduktionspotentiale. Der fünfte Artikel, Held & Schücking (2019) [Paper V], betrachtet verschiedene ökologische Wirkungskategorien (wie z.B. Klimawandel, Versauerung Eutrophierung) über den gesamten Lebenszyklus mittels eines modularen Screening-Modells. Die Ergebnisse unterstreichen den Einfluss der Batterie und der Nutzungsphase auf die ökologische Gesamtbilanz. Dem übergreifenden Forschungsziel folgend, zeigen die Ergebnisse der einzelnen Artikel in ihrer Kombination, dass die Optimierung des wirtschaftlichen Nutzens auch die ökologischen Vorteile erhöhen kann. Die ex-ante Ermittlung der optimalen Batteriekapazität sowie ein hoher Betriebsgrad erhöhen nicht nur die Wettbewerbsfähigkeit von E-Pkw, sondern beschleunigen unter bestimmten Voraussetzungen auch den ökologischen Break-even in einem Großteil der betrachteten Wirkungskategorien. Die Eigenschaften, die gewerbliche Anwendungen aus wirtschaftlicher Sicht zu einem vielversprechenden Einführungsmarkt für E-Pkws machen, können damit auch die angestrebten ökologischen Vorteile unterstützen

Battery States Monitoring and its Application in Energy Optimization of Hybrid Electric Vehicles

L'abstract è presente nell'allegato / the abstract is in the attachmen

Integrating Hybrid Off-grid Systems with Battery Storage: Key Performance Indicators

A clear opportunity exists for the integration of Battery Energy Storage Systems (BESS) in hybrid off-grid applications, i.e., isolated grids with renewable sources (e.g. PV, wind) and small-scale diesel generators. In these applications, renewable sources have the potential to reduce petroleum derivatives consumption (diesel, lubricants, etc.) and reduce Greenhouse Gases emissions. Therefore, in recent years the changes in the economics of renewables and, particularly, PV sources, have led to their integration with diesel generators in order to reduce the Operational Expenditure (OPEX) of off-grid systems. BESS present the capability of maximizing the integration of renewable energy and, consequently, further offset the use of diesel-fired generating units. The purpose of this work is twofold: First, the objective is to identify the Key Performance Indicators (KPI) for assessing the integration of Hybrid Off-grid Systems with BESS. Second, these KPI, reflecting the potential impacts of battery Storage within an Hybrid Off-grid system, will enable the assessment of the business case of the BESS integration

Driving behavior-guided battery health monitoring for electric vehicles using machine learning

An accurate estimation of the state of health (SOH) of batteries is critical to ensuring the safe and reliable operation of electric vehicles (EVs). Feature-based machine learning methods have exhibited enormous potential for rapidly and precisely monitoring battery health status. However, simultaneously using various health indicators (HIs) may weaken estimation performance due to feature redundancy. Furthermore, ignoring real-world driving behaviors can lead to inaccurate estimation results as some features are rarely accessible in practical scenarios. To address these issues, we proposed a feature-based machine learning pipeline for reliable battery health monitoring, enabled by evaluating the acquisition probability of features under real-world driving conditions. We first summarized and analyzed various individual HIs with mechanism-related interpretations, which provide insightful guidance on how these features relate to battery degradation modes. Moreover, all features were carefully evaluated and screened based on estimation accuracy and correlation analysis on three public battery degradation datasets. Finally, the scenario-based feature fusion and acquisition probability-based practicality evaluation method construct a useful tool for feature extraction with consideration of driving behaviors. This work highlights the importance of balancing the performance and practicality of HIs during the development of feature-based battery health monitoring algorithms

A Roadmap for Transforming Research to Invent the Batteries of the Future Designed within the European Large Scale Research Initiative BATTERY 2030+

This roadmap presents the transformational research ideas proposed by “BATTERY 2030+,” the European large-scale research initiative for future battery chemistries. A “chemistry-neutral” roadmap to advance battery research, particularly at low technology readiness levels, is outlined, with a time horizon of more than ten years. The roadmap is centered around six themes: 1) accelerated materials discovery platform, 2) battery interface genome, with the integration of smart functionalities such as 3) sensing and 4) self-healing processes. Beyond chemistry related aspects also include crosscutting research regarding 5) manufacturability and 6) recyclability. This roadmap should be seen as an enabling complement to the global battery roadmaps which focus on expected ultrahigh battery performance, especially for the future of transport. Batteries are used in many applications and are considered to be one technology necessary to reach the climate goals. Currently the market is dominated by lithium-ion batteries, which perform well, but despite new generations coming in the near future, they will soon approach their performance limits. Without major breakthroughs, battery performance and production requirements will not be sufficient to enable the building of a climate-neutral society. Through this “chemistry neutral” approach a generic toolbox transforming the way batteries are developed, designed and manufactured, will be created