Alexander Patrick Schmidt A Novel Electrochemical Battery Model For State Of Charge And State Of Health Estimation ISBN: 978-3-8322-9588-2 Preis: 49,80 € / 99,60 SFR |
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Buchbesprechung |
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This inherently discrete-time state estimation approach provides a decoupling of model and filter correction update and is therefore well suited for stiff differential equations. Besides, no Jacobians of the highly nonlinear state space battery model have to be computed. The UKF shows an extraordinary tolerance against parameter errors. This property makes it a promising candidate for the monitaring of cell aging effects. In a last step, the estimated states of the UKF are used to track cell degradation effects. By means of the cell model parameters that account for the capacity of the cathode and the overall conductivity of the electrolyte, the currently available maximum charge and power can be predicted. For this reason, the estimated states are compared for congeneric load profiles but different stages of age. Deviations are then addressed to shifts in the respective model parameters. This approach provides the distinction of capacity fade due to active material losses and due to rate capability fade as well. In dieser Arbeit wird ein neues elektrochemisches Modell einer Lithium-Ionen-Zelle, welches sich für die Verwendung in Batterie-Steuergeräten eignet, vorgestellt. Basierend auf dem bekannten Ein-Partikel-Ansatz wird ein nichtlineares Modell mit konzentrierten Parametern entwickelt. Es erlaubt die genaue Vorhersage der Klemmenspannung und der Zelltemperatur für beliebige Lastströme und sogar für den potentiostatischen Betrieb. Dabei sind folgende Kernfunktionalitäten identifiziert worden: (1) Die Miteinbeziehung des Elektrolyt-Potentials, (2) die modale Zerlegung der partiellen Differenzialgleichung der Lithium-Ionen-Konzentration im Elektrolyten, (3) der korrekte Umgang mit der ladezustandsabhängigen Diffusivität im Interkalationsmaterial beider Elektroden und (4) die Berücksichtigung temperaturabhängiger, kinetischer Prozesse. Eine kombinierte Parameteranalyse und -identifikation ist erfolgreich zur Parametrierung des Modells umgesetzt worden. Mittels eines Fisher-Informations-Matrix-Ansatzes wird zusammen mit einer Sensitivitätsanalyse die Identifizierbarkeit jedes einzelnen Parameters auf Basis der Messinformation geschätzt. Unter Verwendung dieser Information ist es möglich, eine kleine Anzahl relevanter Experimente, die hinreichend für die vollständige Parametrierung sind, auszuwählen. Um die internen Modellzustände, welche beispielsweise für die gespeicherte Ladung stehen, zu bestimmen, wird ein Unscented Kalman Filter (UKF) verwendet. Der UKF ermöglicht die Unterscheidung elektrodenspezifischer Ladezustände. Dieser grundsätzlich zeitdiskrete Zustandsschätzer erlaubt die Entkoppelung des Modell- und des Filterkorrekturterm- Updates und ist daher für steife Differentialgleichungssysteme sehr gut geeignet. Darüber hinaus entfällt die Berechnung der Jacobi-Matrizen des hochgradig nichtlinearen Zustandsraum-Batteriemodells. Der UKF zeichnet sich im vorliegenden Fall durch eine ausserordentlich hohe Toleranz gegenüber Parameterfehlern aus. Diese Eigenschaft macht ihn zu einem vielversprechenden Kandidaten für das Monitaring von Alterungseffekten in der Zelle. In einem letzen Schritt werden die mit dem UKF geschätzten Zustände verwandt, um die Degradation der Batterie im Betrieb zu verfolgen. Mit Hilfe der Modell-Parameter, welche die Kathoden- Kapazität und die Leitfähigkeit des Elektrolyten repräsentieren, können die verfügbare Ladung und Leistung vorher gesagt werden. Hierzu werden die geschätzten Zustände für verschiedene Alterungsgrade aber bei identischen Lastprofilen verglichen. Abweichungen können somit Änderungen der zugehörigen (Alterungs-) Parameter zugeordnet werden. Dieser Ansatz ermöglicht die Unterscheidung des Kapazitätsverlusts in den Anteil verursacht durch Verlust an aktivem Material und in jenen, der auf den Rückgang der Stromtragfähigkeit (Leistungsverlust) zurückzuführen ist. |
This thesis presents a novel electrochemical lithium-ion cell model, which can be used in battery control units. Based on classical single-particle approaches, a lumped-parameter nonlinear model is developed. It is able to predict accurately the terminal voltages for arbitrary loads, and even for potentiostatic operation. The key points are: (1) an incorporation of the electrolyte potential, (2) a modal decomposition of the partial differential equation of the liquid phase lithium-ion concentration, (3) a correct handling of the SOC-dependent diffusivity in the insertion materials of both electrodes, and (4) a consideration of temperature-dependent kinetic processes. A combined parameter analysis and identification is successfully applied for the parameterization of the model. Using a Fisher-information matrix approach in combination with a sensitivity analysis, the identifiability of each parameter is estimated in dependence on the measurement information. Using this information, it is possible to choose a small number of relevant experiments, which are sufficient to fully parameterize the model. In order to determine the internal model states that account for the actual stored amount of charge an unscented Kalman Filter is employed. It allows for the distinction of electrode individual state of charges.
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Quelle: FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur. ETDE – Energy Database-production no.: DE13G5252 | |
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