6 avril 2023
Afin de pouvoir déterminer l’état des cellules de batterie de manière plus précise et sans devoir recourir à un laboratoire, le Fraunhofer IFAM de Brême a perfectionné la détermination de la résistance du courant alternatif au sein de la batterie au moyen de la spectroscopie d’impédance dynamique. Il est ainsi possible d’effectuer des mesures pendant le fonctionnement, ce qui permet d’obtenir des informations sur les performances en temps réel.
De nombreux facteurs sont déterminants pour le vieillissement des cellules de batterie. Outre le vieillissement calendaire, qui est principalement déterminé par les températures de stockage et l’état de charge pendant le stockage, c’est surtout l’historique de tous les processus de charge et de décharge avec les charges de courant et les températures qui se sont produites à chaque fois qui est déterminant. Il s’agit donc de nombreux facteurs d’influence variables sur de grandes périodes, raison pour laquelle la détermination précise de l’état de vieillissement est complexe et jusqu’à présent liée à des dépenses considérables. Dans ce contexte, les approches existantes se basent soit sur des simulations, qui représentent une description simplifiée du système de batterie et du processus de décomposition, soit sur une extrapolation expérimentale de la durée de vie cyclique des cellules de la batterie. Dans ce cas, on détermine la relation empirique entre l’impédance mesurée d’une cellule et la capacité de la batterie.
Pour la modélisation simulée, il faut connaître les processus détaillés pour chaque type de cellule. De plus, pour le transférer à une nouvelle chimie de cellule, il faut refaire tout le processus de description, ce qui est coûteux. C’est également le cas pour l’extrapolation à partir de mesures, car l’ensemble des mesures doit être effectué pour chaque type de cellule à décrire et pour toutes les conditions environnementales existantes (température, profil de charge, etc.).
Avec la nouvelle approche de développement pour la détermination de la durée de vie, le système de batterie reçoit une mémoire de tous les processus. Dans la nouvelle approche, la durée de vie des cellules de la batterie est décrite à l’aide d’un modèle basé sur une connaissance limitée de la chimie des cellules. Pour ce faire, des modèles mathématiques de comportement non linéaire avec des “effets de mémoire” (appelés séries de Volterra) sont utilisés pour décrire les propriétés des cellules. Cette approche présente l’avantage de faire dépendre la sortie du système de l’entrée dans le système à tout moment, ce qui donne au système une mémoire de tous les processus précédents, ce qui est indispensable pour décrire le processus de vieillissement.
L’étape décisive est alors la mesure de l’impédance dynamique des cellules de la batterie pendant l’utilisation, c’est-à-dire pendant la charge ou la décharge de la cellule. Il est alors possible de mesurer directement les paramètres mathématiques décrivant le comportement des cellules. Cette représentation mathématique permet ensuite de prendre en compte des états non mesurés, ce qui rend possible la transposition à d’autres conditions environnementales et à d’autres chimies de cellules, c’est-à-dire la prise en compte de nouveaux types de batteries.
La nouvelle méthode offre non seulement la possibilité d’appliquer les résultats à des types de cellules très différents (par ex. les batteries à l’état solide) avec un minimum d’efforts, mais surtout l’avantage de pouvoir effectuer les mesures directement pendant l’utilisation d’une batterie, par ex. dans une voiture électrique. Il n’est pas nécessaire de faire appel à un laboratoire supplémentaire ou de limiter l’utilisation pour déterminer l’âge.
L’implémentation dans le système de gestion de la batterie permet donc d’obtenir toutes les données nécessaires au pronostic de la durée de vie pendant l’utilisation du système. De plus, il est possible de développer des stratégies de charge optimisées sur la base de ces données afin d’augmenter la durée de vie totale du système de batterie. Cela permet de réduire les coûts de la durée de vie et d’augmenter la durabilité lors de l’utilisation d’un système de batterie dans l’application.