Data-driven nonparametric Li-ion battery ageing model aiming at learning from real operation data – Part A : storage operation

Conventional Li-ion battery ageing models, such as electrochemical, semi-empirical and empirical models, require a significant amount of time and experimental resources to provide accurate predictions under realistic operating conditions. At the same time, there is significant interest from industry in the introduction of new data collection telemetry technology. This implies the forthcoming availability of a significant amount of real-world battery operation data. In this context, the development of ageing models able to learn from in-field battery operation data is an interesting solution to mitigate the need for exhaustive laboratory testing

Data-driven nonparametric Li-ion battery ageing model aiming at learning from real operation data - Part B : cycling operation

Conventional Li-ion battery ageing models, such as electrochemical, semi-empirical and empirical models, require a significant amount of time and experimental resources to provide accurate predictions under realistic operating conditions. At the same time, there is significant interest from industry in the introduction of new data collection telemetry technology. This implies the forthcoming availability of a significant amount of real-world battery operation data. In this context, the development of ageing models able to learn from in-field battery operation data is an interesting solution to mitigate the need for exhaustive laboratory testing. In a series of two papers, a data-driven ageing model is developed for Li-ion batteries under the Gaussian Process framework. A special emphasis is placed on illustrating the ability of the Gaussian Process model to learn from new data observations, providing more accurate and confident predictions, and extending the operating window of the model. The first paper of the series focussed on the systematic modelling and experimental verification of cell degradation through calendar ageing. Conversantly, this second paper addresses the same research challenge when the cell is electrically cycled. A specific covariance function is composed, tailored for use in a battery ageing application. Over an extensive dataset involving 124 cells tested during more than three years, different training possibilities are contemplated in order to quantify the minimal number of laboratory tests required for the design of an accurate ageing model. A model trained with only 26 tested cells achieves an overall mean-absolute-error of 1.04% in the capacity curve prediction, after being validated under a broad window of both dynamic and static cycling temperatures, Depth-of-Discharge, middle-SOC, charging and discharging C-rates

DREMUS:A Data-Restricted Multi-Physics Simulation Model for Lithium-Ion Battery Storage

This paper presents a modelling approach to support the techno-economic analysis of Li-Ion battery energy storage systems (BESS) for third party organisations considering the purchase or use of BESS but lacking the detailed knowledge of battery operation and degradation. It takes into account the severe data-limitations and provides the best possible approximation for its long-term electrical, thermal and ageing performance. This is achieved by constructing flexible and scalable ageing models from experimental data based on manufacturer's datasheets, warranties and manuals as key inputs. The precision of the individual models has been determined using experimental data and has been found with <8 % normalised root-mean-square deviation (NRMSD) in all cases to be sufficiently accurate. Through linearization methods, this model is able to compare the long-term performance of BESS and quantify the degradative impact of specific charge/discharge mission profiles, which improves the tangibility of BESS as value generating asset

A novel approach for Lithium-Ion battery selection and lifetime prediction

Las aplicaciones objetivo y sus condiciones de operación determinan la utilidad de las diferentes tecnologías de almacenamiento ion-litio disponibles en el mercado. Incluso para una misma tecnología, hay factores adicionales que dependen de su diseño y del fabricante. La selección de la tecnología y la batería comercial específica requiere de un proceso multidisciplinar que abarca diversos factores. Las normas y procedimientos vigentes están dirigidas a aplicaciones específicas, como el coche eléctrico o la electrónica de consumo, y la mayoría se focalizan únicamente en los protocolos de ensayo. La necesidad de implementar una metodología de selección de celdas, fue identificada como crítica para la integración en el mercado de productos basados en baterías de ion-litio, por el grupo de investigación de sistemas de almacenamiento de energía de IK4-Ikerlan. Esta tesis doctoral propone una metodología robusta para la selección de celdas ion-litio y predicción de la vida útil de las mismas, como paso decisivo en el desarrollo de soluciones fiables. Los objetivos finales de la metodología desarrollada son la reducción de los costes de inversión y mantenimiento, y la definición de las estrategias de operación, para optimizar el rendimiento en operación y su vida útil. La estrategia de selección consiste en definir diferencias clave entre las distintas celdas. La metodología se basa en el modelo de cascada; las celdas menos adecuadas se rechazan gradualmente y el análisis experimental se profundiza cuanto menor es el número de celdas. El proceso se ha implementado en dos aplicaciones: ascensor y tranvía sin catenaria. Puesto que la mayoría de las investigaciones centran sus actividades en el EV, mediante este estudio se han abarcado aplicaciones en respuesta a la demanda industrial existente de otros sectores clave. El proceso de selección se divide en varias etapas: (i) definición de las especificaciones de la celda y perfiles de operación, (ii) análisis del mercado de baterías ion-litio, (iii) caracterización y diagnóstico de celdas, y (iv) análisis de la vida útil, seguridad, costes y aspectos relacionados con la construcción del battery pack. Analizar la degradación es esencial, ya que se ha de garantizar una larga vida útil en respuesta a las aplicaciones de mercado. Por ello, se propone un enfoque novedoso que estudia la relación compleja entre los procesos de degradación de las celdas y las condiciones de operación reales. El análisis comprende la degradación por ciclado y almacenamiento, así como su interacción. Primeramente se centra en el análisis individual y validación de la degradación por ambos modos, sin ensayar perfiles específicos, ya que uno de los objetivos es su amplia aplicabilidad. Los resultados se complementan mediante ensayos de validación dinámica y la combinación de ambos mediante perfiles similares a la operación real. La última etapa de validación incluye la evaluación de la versatilidad de la herramienta de predicción desarrollada para diferentes escenarios de aplicación reales. El procedimiento desarrollado en esta tesis para el pronóstico de vida útil proporciona varias ventajas. La minimización del trabajo experimental para el desarrollo de algoritmos cuantitativos de predicción de vida. Por otro lado, los modelos son realistas y escalables a diferentes aplicaciones para analizar exhaustivamente la vida útil de los sistemas de almacenamiento. La metodología general propuesta permite la selección de una solución de almacenamiento ion-litio de manera rentable y eficiente, y predice su comportamiento en una aplicación específica con 1-2% de precisión. Se estiman tres meses de trabajo experimental para la preselección de la celda y un año para la predicción de la vida mediante este método. El procedimiento para el pronóstico de vida se ha implementado exhaustivamente en una plataforma para evaluar su aplicabilidad a otras aplicaciones y tecnologías de almacenamiento