Li-iyon batarya modelinin en uygunlaştırılması ve batarya bozunumunun incelenmesine katkılar
Contributions to optimization of Li-ion battery models and analysis of battery degradation
Yazar: HAKAN İNCESU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Bilgisayar destekli benzetim = Computer aided simulation ; Devre benzetimi = Circuit simulation ; Elektrikli araçlar = Electric vehicles ; Elektrokimyasal depolama = Electrochemical deposition ; Enerji depolama = Energy storage ; Güç yönetimi = Power management ; Parametre optimizasyonu = Parameter optimization ; Parametre tahmini = Parameter estimation

Özet:
Batarya uygulamalarında işletme güvenliğini sağlamak, örneğin elektrikli araçlarda menzil kaygısını azaltmak için, kalan kapasitenin (sürüş mesafesinin) tahminini doğru olarak yapmak büyük önem arz etmektedir. Ayrıca, batarya yönetim sistemleri bataryanın ne kadar şarj ve deşarj edilmesi gerektiğini ve ne zaman değiştirilmesi gerektiğini de tahmin etmelidir. Bu tez çalışması kapsamında ilk olarak batarya şarj durumunu yeterli doğrulukta hesaplayacak eşdeğer devre modeli karşılaştırma yoluyla belirlenmiş, ardından bu eşdeğer devre üzerinden batarya yaşlanmasına ve kapasite kayıplarına etki eden faktörler araştırılmıştır.
Batarya şarj durumunun hesaplaması, bataryanın tam kapasitesinden yararlanmak için yüksek doğruluğa sahip olmalıdır. Tüm bunlar için BMS sistemleri, iç ve dış etkenlere göre değişen batarya hücre değişkenlerini hesaplayarak şarj durumunun tahmininde düzeltme görevi görecek ek algortimalara ihtiyaç duyar. Bu tez çalışmasında batarya modellerini ve parametre tahminini değerlendirmek için, daha önce literatürde yayınlanmış olan teknikleri kullanarak, genel bir bakış açısının elde edilmesi amaçlanmıştır. İlk olarak, bir lityum-iyon batarya için matematiksel modeller inşa edilmiş ve daha sonra bu modeller deneysel olarak doğrulamak için kullanılmıştır. Modellerin yapısı, prensip olarak tüm lityum batarya tipleri için kullanılabilir. 
Eşdeğer devre modelleri, batarya uygulamalarında (örneğin elektrikli araçlar için) lityum-iyon bataryalar alanında önemli bir araştırma konusudur ve bilim adamları, basitten karmaşığa çeşitli eşdeğer devre modelleri önermişlerdir. Bir yandan, basit bir model, bataryanın dinamik özelliklerinin benzetimini yapamazken; öte yandan, karmaşık modeller ise gerçek zamanlı bir sisteme uygulamak için elverişli değildir. Şu anda, lityum-iyon bataryaların eşdeğer devre modelleri üzerinde birçok sistematik karşılaştırmalı çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmada literatürde yaygın olarak kullanılan dört farklı eşdeğer devre modeli olan Rint, Thevenin, PNGV ve DP modelleri karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. İlk olarak, batarya ile deneysel ölçümler yapılmıştır; daha sonra, benzetim modeli Matlab / Simulink ortamında hazırlanmıştır. İncelenen Lityum-İyon hücre kimyası, bir gerilim kaynağına ve seri dirence sahip Rint modeli, bu modele ek olarak ayrıca RC koluna sahip olan Thevenin modeli, iki RC koluna sahip DP modeli ve Thevenin modeline ek olarak bir seri kapasitansa sahip PNGV modeli ile benzetimi yapılıp her bir model için darbe deşarj deneyi verileri kullanılarak en uygunlaştırma yapılmıştır. Yapılan en uygunlaştırma ile SoC'ye karşılık gelen R, C, E değerlerine ait veri tabloları oluşturulmuştur. Bu veri tabloları, bir şarj-deşarj çevriminde SoC tahmini için kullanılmıştır. Tahmin edilen değerler gerçek verilerle karşılaştırılarak, eşdeğer devre modellerinin başarımı ve hassasiyeti doğrulanmıştır.
Doğrulama aşamasında yapılan ikinci deneyde model, 20 dakikalık bir yükleme-şarj çevrimi kullanılmıştır. Her bir modelin benzetim verileri ile deneysel veriler karşılaştırılarak maksimum yüzdesel hataları saptanmıştır. Elde edilen verilere göre modellerin yüzdesel maksimum hatası; Rint modelinde %3.817, Thevenin modelinde %1.51, PNGV modelinde %2.102 ve DP modelinde %1.379 olarak hesaplanmıştır. Bu sonuçlar, elektrikli araçlar için lityum iyon bataryaların eşdeğer devre modelinin pratik batarya yönetim sistemlerinde uygulanması konusunda büyük önem taşımaktadır. Tüketici elektroniği gibi sıradan uygulamalar için, birinci dereceden Rint modeli tercih edilen seçenek olabilir. Bununla birlikte, otomotiv ve havacılık gibi kritik uygulamalar için ikinci dereceden DP modeli tercih edilebilir.
Bu çalışma, daha önce literatürde sunulan eşdeğer devre hücre modelinin genel yapısı üzerinde bir karşılaştırma sunar. Darbe deşarjı deneyi verileri kullanarak SoC'ye karşılık gelen veri tabloları oluşturup, eşdeğer devre parametrelerini değerlendirildiği pratik bir yöntem gösterilmiştir. Bu prosedür, MATLAB®, Simulink®, Simscape™ ve Simulink Tasarım En Uygunlaştırma paketinin parametre tahmin araçları kullanılarak, eşdeğer devre modelleri ile elektrokimyasal sistemlerin modellenmesi için bir yöntem göstermektedir. Bu yöntem ile elde edilecek olan parametre tahmin verileri, BMS sistemlerinin SoC hesabında yardımcı algoritma olarak kullanılabilecektir.      
Bu tez aynı zamanda, uygulama örneği temelinde, enerji depolama bazında bozunma mekanizmalarını içeren elektrikli taşıtların batarya modellemesi hakkında bir fikir vermektedir. Lityum iyon bataryaya sahip elektrikli araçlar popülaritesini artırdıkça, bu tipteki bataryaların kapasite kayıplarını inceleme ve modelleme ihtiyacı da artmaktadır. Bataryadaki kapasite kayıplarının iyi bir şekilde analiz edilmesi ve tahmin edilebilmesi, bu kayıpları en aza indirecek önlemlerin alınması için bir temel oluşturmuş olur.
Bu tezde, lityum iyon piller için ısı yayılımını da içeren DP batarya modeli temel olarak kullanılmıştır. Bu model, kapasitede meydana gelen kayıplar eklenerek genişletilmiştir. Bu model basit bir araç modeli ile birleştirilerek, bir bataryanın veya batarya paketinin belirli bir sürüş senaryosunda nasıl davranacağına dair bir öngörü elde etmek için kullanılmıştır. Tezdeki diğer bir odak noktası, bozunuma yol açan ana etkenlerin neler olduğunu vurgulamak için farklı bozunma faktörlerinin karşılaştırılmasına yöneliktir.
Bozunma ile ilgili elde edilebilecek ana sonuç, sıcaklığın, takvim yaşlanmasının yanı sıra çevrim yaşlanmasında da en etkili etken faktör olduğudur. Hücrelerin sıcaklığı, ortam sıcaklığına ve şarj/deşarj akımına bağlı olacaktır. Ortalama şarj seviyesi de (SoC) bozunmayı etkileyen diğer bir faktördür, ancak genel olarak bozunmaya olan katkısı sıcaklıktan daha az bir ölçüdedir.
Bir lityum-iyon pili, yüksek seviyeden ziyade düşük şarj durumuna yakın tutmak daha sağlıklıdır. Mümkünse, şarj yüzdesindeki sapmaları (DoD) düşük tutmak da batarya ömrünü uzatabilir. Fakat bu durum, tüm uygulamalar için, özellikle menzili engelleyeceğinden ötürü BEV'ler için mümkün olmayabilir.
Bu tezde üzerinde durulan bozunma modellemesi ile ilgili genişletilebilecek konular mevcuttur. İdeal olarak, batarya hücresinin modeli ile batarya yaşlanma modeli verilerinin aynı kimyaya ve özelliklere sahip olması tercih edilmelidir. Bu tezde ise hücre modeli lityum nikel manganez kobalt oksit hücrelerine dayanmaktadır fakat yaşlanma modelleri lityum demir fosfat tipindedir.
Modellerin hesap süresini azaltacak biçimde geliştirilip, böylece daha uzun simulasyonlar yapılıp yapılamayacağını görmek mümkün olabilir. Dikkate alınması gereken bir başka husus, farklı akım seviyeleri için ohmik ısınmadan kaynaklanan bozunma etkilerini göz önünde bulundurmanın yeterli olup olmadığı veya kapasite kayıplarını daha iyi modellemek için akımın hesaba katılmasının gerekip gerekmediğidir. Böylelikle, şarj ve deşarj sürecinde oluşan bozunmaların ayrı ayrı değerlendirilmesine imkân verilebilir.
Model, kesme gerilimlerinin üstünde ve altında şarj etme veya sıfırın altındaki sıcaklıklarda kullanımın etkileri gibi bozunmaya etki eden daha fazla faktör içerecek şekilde genişletilebilir. Genişletilebilecek diğer alanlar, hücre dengelemesini ve batarya yönetim sisteminin modelini içerecek şekilde yapılan çalışmalar olabilir. Daha ayrıntılı ısı değişimi ve daha gerçekçi test senaryoları gibi alanlar da geliştirilebilir. Farklı paket yapılandırmalarını ve çalışma koşullarını daha kolay test edebilmek için, kullanıcının istenen bilgileri belirleyebileceği ve programın seçilen senaryoyu oluşturup simüle etmesine izin verecek bir grafik arayüz de tasarlanabilir.
Sonuç olarak, elektrikli araçlarda batarya SoC tahmini için yeterli olan eşdeğer devre modeli önerilmiş, bataryalardaki bozunmanın asıl nedeninin sıcaklık olduğu sonucuna varılmıştır. Bu, sürüş sırasında olduğu gibi depolama sırasında da geçerlidir. Bir bataryanın kullanımı esnasındaki akım seviyesi ve bataryanın hangi şarj-deşarj aralığında kullanıldığı da diğer önemli faktörlerdir.

Abstract:
It is very important to accurately estimate the remaining driving distance of electric vehicles (EV) to avoid range anxiety. Drivers need to know how far they can go without recharging the batteries in the vehicle. In addition, the battery management system must predict when the batteries should be replaced. The remaining charge calculation must be of high accuracy to take full advantage of the battery's capacity. The state of charge (SoC) of a battery or battery pack is similar to the fuel gauge of a conventional vehicle. SoC estimation techniques are also needed by the battery management system (BMS) for balancing battery cells in electric vehicles. The SoC estimate should be accurate in all operating conditions and should take into account changes in temperature, different flow rates, and cell aging. High temperatures, wide SoC operating ranges and compelling load profiles accelerate cell aging. Coulomb counting is a simple technique used to estimate SoC by integrating the measured current over time. However, Coulomb counting has several disadvantages. The Coulomb counting depends on the current flowing from the cell to the external circuits and does not take into account leakage currents and other parasitic reactions in the cell. In this technique, existing measurement errors should be periodically calibrated as they are accumulated over time and corrected. The maximum charge capacity of the cell depends on a number of factors such as average discharge current, discharge time, internal cell temperature, storage time and number of cycles.
Equivalent circuit modeling (ECM) is the most common approach to battery numerical analysis. One or two RC block models for lithium cells are commonly used circuit topologies. It has the advantage of being simple to calculate and can easily be combined with methods such as Coulomb counting for periodic calibration during rest. The model is also available for use with adaptive methods such as the extended Kalman filter (EKF). This thesis compares the performance of methods used to develop an isothermal lithium cell model. The reduction of the general ECM with n RC blocks to an ECM with only one RC block is sufficient to take into account all the dynamic characteristics of the cell, including non-linear open circuit voltage, average discharge current, and internal cell temperature. A numerical parameter estimation scheme using the impact discharge test in high-power lithium cells was performed using MATLAB®, Simulink® and Simscape ™. The parameter estimation procedure provides data tables showing the exchange of equivalent circuit elements due to SoC. The model was then used to verify the deterioration mechanism of the battery using validated experimental data. This process can be used to estimate SoC under the actual operating conditions of the battery.
The aim of this study is to compare and optimize different equivalent circuit models especially for Lithium-Ion batteries, which are used extensively in electric vehicles, and to investigate the deterioration of the model as a cell and package on the main operating variables. Battery performance was compared using battery modeling methods to accurately predict battery performance. Commercially used battery testers cause a lot of energy loss and are not ideal for use in high-power automotive-grade battery cells. The proposed models are intended to be applied to real-time BMS systems to further enhance vehicle performance.
The most optimized model was used to investigate which factors affect the degradation of lithium ion battery. To demonstrate this, the model developed should be able to determine the health status of a battery cell or package using data specified in terms of cell configuration, temperature, and charge / discharge usage.
Taking into account the heat exchange between the cells, simulations were performed for the battery packs in the electric vehicles and also the degradation levels during the particular operating conditions were evaluated. Accurate estimation of the remaining capacity (e.g. range in electric vehicles) is essential to reduce operational concerns such as range, capacity, and safety in sensitive applications where batteries are used. In addition, battery management systems must estimate how much the battery needs to be charged and discharged and when it should be replaced. The calculation of the battery state of charge status must be of high accuracy to take full advantage of the battery. For all of these, BMS systems need additional algorithms that serve to correct SoC's prediction by capturing battery cell parameters that vary according to internal and external factors. In this thesis, in order to help BMS systems and increase reliability in sensitive applications, a study has been made to obtain the most optimized battery model, the performance of equivalent circuit models has been compared based on experimental data and aging mechanisms have been examined over the preferred model.
In order to evaluate battery models and estimation of model parameters, it was aimed to obtain an overview using the techniques previously published in the literature. The techniques used were used to obtain a mathematical model for a lithium-ion battery and then to experimentally validate the proposed model. The structure of the models is in principle sufficient for other types of lithium batteries.
The results of cycle aging as well as cycle aging during use are shown in realistic scenarios. The cell discharges 0.5 C for one hour, followed by a rest of 11 hours, followed by a charge of 0.5 C for one hour and a rest of 11 hours. It is seen that the cell is almost linearly disrupted in the inclined resting cell which increases in charge and discharge times. The whole process can be seen linearly as the scheme repeats itself. If the sequence is simulated for a sufficiently long period of time, a nonlinear calendar loss graph may appear.
There is also a distortion effect whose effect is not sufficiently defined in the given figures. Due to the reduced cell capacity, the charging rate required to charge the same amount will be higher. This leads to a higher temperature and produces a self-feeding cycle for deterioration. If it is desired to summarize the long-term effects of cycle losses and calendar losses, it can be said that cycle losses will increase over time and calendar losses will decrease over time.
The health level of a battery pack will be optimal, the health level of a single cell with the worst data and reliability. Since the cells in the package exchange heat with each other, the cell packs will generally degrade faster than in a single cell. Conversely, the heat exchange between the cells will contribute to heating when the battery cells are exposed to dangerously low temperatures. The conclusion is that a thermal management system will greatly affect battery life.
The battery cells are connected in series to provide the required voltage and in parallel to reach high capacity. Depending on the configuration in the cell packs, the state of health may vary as the cells deteriorate.
Shorter simulations have not been presented due to long simulation times in cell packs. It is intended to demonstrate the basic properties of degradation in cell packs, in comparison with the given, single cell batteries. There are also areas where battery packs can contribute to the degradation model.
By combining degradation patterns with a vehicle model and driving cycle, it is possible to assess how much degradation will occur for a given scenario. The results related to the effect of temperature and SoH on degradation for a single cell and cell package were also found in the vehicle model. During both use and storage, high temperature is the most important factor affecting degradation.
In electrical vehicle simulation, cycle losses seem to be a greater factor than calendar losses. This relationship will increase if the vehicle is driven for a longer period of time for one day or if it is driven in more difficult terrain. However, the opposite relationship can be seen in PHEV vehicles; calendar aging is likely to play a greater role in the deterioration of the battery.
The electrical vehicle simulation is intended to provide data on what needs to be considered in relation to the longevity of cell packs for a given scenario. This method can also help in deciding which strategies to use when designing battery management systems. In addition to battery management systems, it can be helpful to make application-specific interpretations for cooling systems and where the battery will be used, for example, to decide when to use electrical power transmission in a hybrid vehicle.
The first part of this study provides a comparison on the overall structure of equivalent circuit cell models previously presented in the literature without including cell thermal dynamics. First of all, a practical method is shown to generate data tables corresponding to SoC using pulse discharge experimental data and to evaluate equivalent circuit parameters. The studied Lithium-Ion cell chemistry is simulated with the Rint model with a voltage source and series resistance, the Thevenin model with additional RC arm, the DP model with two RC arms and the PNGV model with a series capacitance in addition to the Thevenin model. For a model, the most appropriate optimization was made using the pulse discharge test data. Data tables of R, C, E values varying with SoC were created and these tables were used in the second experiment.
With the practical work performed, it was verified using a 20 minute charge-charge cycle and optimized for simulations. Simulation data of each model were compared with experimental data and maximum percentage errors were determined. According to the data obtained, the biggest percentage error of the models was calculated as 3.817% in the Rint model, 1.51% in the Thevenin model, 2.102% in the PNGV model and 1.379% in the DP model. Based on these results, it can be said that second-order equivalent circuit models such as PNGV and DP do not provide enough improvement. However, it may be the preferred choice for applications requiring precision. For this reason, the DP model was used as reference and used in the decomposition calculations and simulations within the scope of the thesis. The models compared in the parameter estimation stage were developed with a simple single cell battery model in mind. However, since the cells are generally formed from cell packs whose thermal parameters are different from each other, the idea of preferring non-isothermal models to calculate individual temperature of the cells in more sensitive SoC estimation applications has been confirmed.
The method in this study demonstrates that electrochemical systems can be modeled using equivalent circuit models. Parameter estimation data to be used with this method can be used as an auxiliary algorithm in SoC calculation of BMS systems. In further studies, the data tables created can be made for a wide temperature range, not for a single temperature value, and parameter matrices can be created. These matrices will enable the estimation of SoC at different operating temperatures. Another study subject that will contribute to the literature is to observe the aging of the battery against the long-term charge-discharge profile and to calculate the remaining useful life.
In this thesis, a model considering cell degradation for Li-ion battery cells and cell packs has been developed. Degradation is a function of use-dependent cycle aging and time-dependent calendar aging.
The model used is based on an equivalent circuit model representing a Li-ion battery. This model has also been extended to include degradation of the battery. It is possible to use the model to calculate time-dependent health by determining driving conditions, ambient temperature, and characteristics of the battery cell or package. It is also possible to configure this model to match the specifications of a particular battery group in electric vehicles and to estimate how health changes in a given driving scenario.
The main result of degradation is that temperature is the most effective factor in cycle aging as well as calendar aging. The temperature of the cells will depend on the ambient temperature and the charge / discharge current. The average state of charge is another factor affecting degradation, but in general its contribution to degradation is less than the temperature.
It is healthier to keep a lithium-ion battery close to a low charge state rather than a high level. If possible, keeping the charge percentage deviations (DoD) low may also extend battery life. However, this may not be possible for all applications, especially for BEVs, as this will impede range.
In this thesis, there are some topics that can be expanded about decomposition modeling. Ideally, it should be preferred that the battery cell model and the battery aging model data have the same chemistry and properties. In this thesis, cell model is based on lithium nickel manganese cobalt oxide cells, but aging models are lithium iron phosphate type.
It may be possible to see if models can be developed to reduce computational time, so that longer simulations can be made. Another consideration is whether it is sufficient to consider the degradation effects due to ohmic warming for different current levels, or whether the current needs to be taken into account to better model capacity losses. Thus, it is possible to evaluate separately the disruptions that occur during the charging and discharging process.
The model can be expanded to include more factors that affect degradation, such as charging above and below shear voltages or the effects of use at temperatures below zero. Other areas that can be expanded include studies on cell balancing and the model of the battery management system. Areas such as more detailed heat exchange and more realistic test scenarios can also be improved. In order to more easily test different package configurations and operating conditions, a graphical interface can also be designed in which the user can specify the desired information and allow the program to create and simulate the selected scenario.
Electro-chemical analysis methods are often used by battery manufacturers and battery chemistry researchers and are not very useful for electrical engineers and system designers who need simple and simple models expressed as electrical quantities. As a result, equivalent circuit models aimed to simplify the modeling of the batteries of hybrid and electric vehicles.
Numerous models have been developed in the past to characterize and simulate lithium cells. Detailed electrochemical models simulating the internal dynamics of lithium cells are complex, time-consuming, and inflexible in their calculations. It is also not suitable for system-level modeling or run-time applications. An alternative approach is to use equivalent circuit models. In this case, the aim is to establish a direct relationship between the electrochemical events and circuit elements within the cell. The level of complexity and calculation time are taken into account when selecting the model topology. These models capture the effects of nonlinear electrochemical events and help avoid long electrochemical process calculations. They are particularly suitable for system-level modeling, such as the whole of electric vehicles.
The number of equivalent circuit elements leads to a balance between fidelity and complexity. The parasitic branch can be omitted for cells with high coulombic activity.
The choice of the model structure is determined by the balance between the ability to overlap the experimental data, the complexity of the equivalent circuit, and the calculation time. An extremely complex equivalent circuit fits well into experimental data sets, but is not suitable for embedded system applications in terms of computation time. In general, the level of complexity should be determined by associating each circuit component with an electrochemical phenomenon within the cell. Depending on the characteristics of the problem to be analyzed, the number of RC blocks is typically from one to two, because a greater number of blocks increases the computational time, although it does not significantly improve the accuracy of the model.
In this thesis, equivalent circuit models with different number of RC branches are used. Then the appropriate circuit topology was selected for the battery breakdown calculations. It is assumed that the equivalent circuit topologies used are sufficient to capture the general dynamics required for health status calculations.