Reliability Analysis of Electrotechnical Devices

This is a book on the practical approaches of reliability to electrotechnical devices and systems. It includes the electromagnetic effect, radiation effect, environmental effect, and the impact of the manufacturing process on electronic materials, devices, and boards

Reducing the computational cost for artificial intelligence-based battery state-of-health estimation in charging events

Powertrain electrification is bound to pave the way for the decarbonization process and pollutant emission reduction of the automotive sector, and strong attention should hence be devoted to the electrical energy storage system. Within such a framework, the lithium-ion battery plays a key role in the energy scenario, and the reduction of lifetime due to the cell degradation during its usage is bound to be a topical challenge. The aim of this work is to estimate the state of health (SOH) of lithium-ion battery cells with satisfactory accuracy and low computational cost. This would allow the battery management system (BMS) to guarantee optimal operation and extended cell lifetime. Artificial intelligence (AI) algorithms proved to be a promising data-driven modelling technique for the cell SOH prediction due to their great suitability and low computational demand. An accurate on-board SOH estimation is achieved through the identification of an optimal SOC window within the cell charging process. Several Bi-LSTM networks have been trained through a random-search algorithm exploiting constant current constant voltage (CCCV) test protocol data. Different analyses have been performed and evaluated as a trade-off between prediction performance (in terms of RMSE and customized accuracy) and computational burden (in terms of memory usage and elapsing time). Results reveal that the battery state of health can be predicted by a single-layer Bi-LSTM network with an error of 0.4% while just monitoring 40% of the entire charging process related to 60–100% SOC window, corresponding to the constant-voltage (CV) phase. Finally, results show that the amount of memory used for data logging and processing time has been cut by a factor of approximately 2.3

State-of-Health Estimation of Lithium-Ion Battery Based on Constant Voltage Charging Duration

Data Availability Statement The data presented in this study are openly available in reference number [42] Zhu, J.; Wang, Y.; Huang, Y.; Bhushan Gopaluni, R.; Cao, Y.; Heere, M.; Mühlbauer, M.J.; Mereacre, L.; Dai, H.; Liu, X.; et al. Data-Driven Capacity Estimation of Commercial Lithium-Ion Batteries from Voltage Relaxation. Nat. Commun. 2022, 13, 2261..It is imperative to determine the State of Health (SOH) of lithium-ion batteries precisely to guarantee the secure functioning of energy storage systems including those in electric vehicles. Nevertheless, predicting the SOH of lithium-ion batteries by analyzing full charge–discharge patterns in everyday situations can be a daunting task. Moreover, to conduct this by analyzing relaxation phase traits necessitates a more extended idle waiting period. In order to confront these challenges, this study offers a SOH prediction method based on the features observed during the constant voltage charging stage, delving into the rich information about battery health contained in the duration of constant voltage charging. Innovatively, this study suggests using statistics of the time of constant voltage (CV) charging as health features for the SOH estimation model. Specifically, new features, including the duration of constant voltage charging, the Shannon entropy of the time of the CV charging sequence, and the Shannon entropy of the duration increment sequence, are extracted from the CV charging phase data. A battery’s State-of-Health estimation is then performed via an elastic net regression model. The experimentally derived results validate the efficacy of the approach as it attains an average mean absolute error (MAE) of only 0.64%, a maximum root mean square error (RMSE) of 0.81%, and an average coefficient of determination (R2) of 0.98. The above statement serves as proof that the suggested technique presents a substantial level of precision and feasibility for the estimation of SOH.Guided (Key) Projects for Industry in Fujian Province under grant 2022H0046

Identificación y cuantificación de modos de degradación en baterías de litio-ion

En los últimos años, el aumento en la conciencia ambiental y la necesidad de descarbonizar la economía han impulsado el desarrollo de una amplia gama de dispositivos de almacenamiento de energía. Entre estos dispositivos, las baterías de litio-ion han emergido como una tecnología prominente y versátil, utilizada en dispositivos electrónicos portátiles, vehículos eléctricos y sistemas de almacenamiento de energía renovable procedente de fuentes intermitentes como la energía eólica y solar. Esto ha generado un aumento significativo en la demanda de dichas baterías, siendo estas consideradas como una alternativa viable para impulsar la transición hacia una economía más sostenible. Sin embargo, este incremento en su ritmo de adopción plantea desafíos importantes en términos de seguridad, regulación y gestión de los materiales utilizados en su fabricación, aspectos que deben abordarse con cuidado y responsabilidad para garantizar un uso eficiente y seguro de estas baterías en el futuro. Además de los desafíos de seguridad y regulación, el mercado de baterías de litio-ion se enfrenta a un nuevo reto: el manejo de las baterías al final de su vida útil. En este contexto, surge la posibilidad de utilizar baterías de segunda vida como una solución para extender su utilidad y reducir la demanda de baterías nuevas, lo que puede contribuir significativamente a lograr una sostenibilidad ambiental y económica del mercado de baterías. Este trabajo aborda de manera integral, a lo largo de cuatro secciones, una serie de temáticas fundamentales en el contexto de las baterías de litio-ion. En la primera sección, se introduce a las baterías como dispositivos de almacenamiento de energía electroquímica, así como los problemas que estas desarrollan a medida que envejecen. En la segunda sección de este trabajo, se presenta un análisis cuyo objetivo es identificar y cuantificar los modos de degradación que experimentaron un conjunto de baterías comerciales de litio-ion durante su envejecimiento. Para cumplir con dichos objetivos, se llevaron a cabo experimentos de ciclado aplicando la técnica de cronopotenciometría de corriente constante, considerando diferentes condiciones de temperatura e intensidades de corriente de descarga. De esta forma, se obtuvieron curvas de descarga que, a su vez, se utilizaron para construir curvas de capacidad incremental. Dichas curvas de capacidad incremental se analizaron en busca de patrones y tendencias que permitieran extraer conclusiones sobre los procesos de envejecimiento y sus modos de degradación correspondientes. De esta manera, se identificaron las características principales y los cambios que estas curvas experimentaron bajo las diferentes condiciones experimentales consideradas. Sin embargo, no resultó posible identificar ni cuantificar los modos de degradación debido a las elevadas intensidades de corriente de carga y descarga consideradas, las cuales resultaron ser demasiado elevadas como para permitir llevar a cabo una correcta identificación. No obstante, se identificaron potenciales indicadores de salud que podrían ser implementación en modelos de predicción del envejecimiento. Dada la necesidad crucial que existe para prever y describir la degradación de las baterías de litio-ion, en la tercera sección se plantea el objetivo de construir un modelo de predicción del estado de salud de las baterías estudiadas. Para cumplir con dicho objetivo, se planteó llevar a cabo un modelado empírico. Sin embargo, al intentar aplicar esta metodología de trabajo se concluyó que la misma no permitiría obtener resultados adecuados, motivo por el cual se planteó seguir una metodología apoyada en el análisis dimensional para estudiar el sistema en mayor detalle. De esta manera, mediante el análisis dimensional, se concluyó que será necesario estudiar en profundidad los mecanismos asociados con el envejecimiento para plantear las posibles ecuaciones que describan el comportamiento del sistema. Estas ecuaciones podrán utilizarse luego para encontrar aquellos parámetros que permitirán construir las variables adimensionales necesarias para implementar dicho enfoque metodológico y poder desarrollar un modelo. En la cuarta sección de este trabajo, se aplican los conocimientos adquiridos en las secciones anteriores para llevar a cabo la simulación de un sistema fotovoltaico con almacenamiento de energía y desconectado de la red eléctrica, con el objetivo de analizar la viabilidad económica de estos sistemas y el impacto económico asociado al uso de baterías de segunda vida en los mismos. Para lograr dicho objetivo, se empleó un software de diseño y simulación con el cual se exploraron diferentes configuraciones que pudieran satisfacer las necesidades energéticas de un perfil de consumo eléctrico preseleccionado. De esta manera, se encontró un sistema óptimo cuyo análisis económico reveló el potencial económico de las baterías de segunda vida para viabilizar la implementación de este tipo de sistemas fotovoltaicos. Asimismo, el proceso de optimización del sistema reveló la importancia de poder contar con modelos de predicción del estado de salud para viabilizar el uso de este tipo de baterías. Finalmente, en vista de los resultados obtenidos, a pesar de no haberse alcanzado los objetivos de identificar y cuantificar los modos de degradación y construir un modelo de predicción del estado de salud, se pudo concluir que se lograron establecer las bases metodológicas que posibilitarán concretarlos. Además, se concluyó que estos modelos de predicción jugarán un papel crucial en el desarrollo de un mercado de baterías de segunda vida, el cual no solo contribuirá con la disminución de los costos de los sistemas de almacenamiento de energía, sino que también fomentará el avance hacia una economía más circular, sostenible y con una menor intensidad de consumo de materias primas

Semi-Empirical Capacity Fading Model for SoH Estimation of Li-Ion Batteries

A fast and accurate capacity estimation method for lithium-ion batteries is developed. This method applies our developed semi-empirical model to a discharge curve of a lithium-ion battery for the determination of its maximum stored charge capacity after each discharge cycle. This model provides an accurate state-of-health (SoH) estimation with a difference of less than 2.22% when compared with the electrochemistry-based electrical (ECBE) SoH calculation. The model parameters derived from a lithium-ion battery can also be applied to other cells in the same pack with less than 2.5% difference from the complex ECBE model, showing the extendibility of the model. The parameters (k1, k2, and k3) calculated in the work can also be used to study the changes in battery internal structure, such as capacity losses at normal conditions, as well as cycling at high temperatures. The time for estimation after each discharge cycle is only 5 s, making it is suitable for on-line in-situ estimation