[en] Energy storage systems (EES) play a key role in facing the actual energy transition. To supply the current energy demands with renewable sources and ensure the autonomy of the mobility sector, EES integration will be essential. Lithium-ion batteries (LIBs), in particular, are the leading technology due to its higher energy density and longer lifespan. The characterisation and modelling of LIBs is a key field of study to develop efficient control strategies that will enhance the battery performance. For the next-generation of battery management systems (BMS), physics-based models (PBM) give relevant information about the physico-chemical processes occurring inside the cell. Model predictions heavily depends on a proper parameterisation, and then, many efforts are focus on find the best approach to estimate the parameters unequivocally. However, the high number of model parameters, the interdependencies between them, and the observability issues that the model itself may present, make the parameterisation a challenging task. This thesis focuses on path the way towards accurate parameter estimation of an electrochemical-thermal model. Considering the wide variety of methods proposed to date, the objective is to design an efficient and fast technique that minimise the cost of the parameterisation without sacrificing accuracy. To this end, a mixed methodology is designed, combining invasive and non-invasive techniques. The methodology is first applied in a virtual environment where parameters are known. An exhaustive analysis of the methodology itself is then carried out to asses the suitability of the final parameter set. In the real environment, a commercial cell is parameterised with the optimal experimental design and minimal invasive techniques. Additionally, extra variables no contemplated up to date, such as the generated heat is included to optimise the model's thermal parameters. The assessment of the final model against experimental tests demonstrate that parameters can be accurately estimated by a mixed methodology. This research opens the way towards high-fidelity modelling for control and management of lithium-ion batteries in real-time applications.

[es] Los sistemas de almacenamiento juegan un papel clave para hacer frente a la transición energética actual. El abastacimiento de energia con fuentes renovables y los requisitos para la electrificación del sector automibilistico solo podrán llevarse a cabo gracias a la flexibilidad y autonomia que ofrecen estos sistemas. En particular, las baterías de ión litio son la tecnología líder debido a su mayor densidad de energía y vida útil más larga. La caracterización y el modelado de las baterías de ión litio es un campo de estudio clave para desarrollar estrategias de control eficientes y mejorar su funtionamiento. En la nueva generación de los sistemas de gestión de la batería (BMS), los modelos basados en la física (PBM) ofrecen información relevante acerca de los procesos electro-químicos que ocurren en el interior de la celda. Las predicciones del modelo dependen fuertemente de la correcta parametrización, y por tanto, los esfuerzos se focalizan en encontrar el mejor método para estimar los parámetros de forma inequívoca. Sin embargo, el gran número de parámetros, las interdependencias entre ellos, y la observabilidad del modelo, hacen de la parametrización un proceso díficil. Esta tesis se centra en estimar de forma precisa los parámetros de un modelo electroquímicotérmico. Considerando la amplia variedad de métodos propuestos hasta la fecha, el objetivo es diseñar una técnica eficiente y rápida que minimice el coste de la parametrización sin sacrificar la precisión. La metodología se evalúa primero en un entorno virtual donde se conocen los parámetros. Se lleva a cabo un análisis exhaustivo de la propia metodología para evaluar la idoneidad del conjunto final de parámetros. En el entorno real, se parametriza una celda comercial con el diseño óptimo de experimentos y con técnicas invasivas. Además, se medirán variables adicionales no contempladas hasta la fecha, como el calor generado, para optimizar los parámetros térmicos del modelo. Como conclusión, la evaluación del modelo final frente a los experimentos demuestra que los parámetros pueden estimarse con precisión mediante una metodología mixta. Esta investigación abre el camino hacia modelos de alta precisión para el control y la gestión de baterías de iones de litio en aplicaciones en tiempo real.