A novel hybrid model to describe hysteresis in Li-Ion batteries of electric vehicles

I veicoli elettrici sono diventati un elemento familiare sulle strade di tutto il mondo, spinti da una spinta globale a ridurre l'inquinamento atmosferico causato dai tradizionali motori a benzina. Al cuore di ogni auto elettrica risiede una batteria, un complesso sistema chimico che immagazzina energia e la rilascia per alimentare il veicolo. Tra i vari tipi disponibili, le batterie agli ioni di litio sono la scelta standard perché sono efficienti, durevoli e facili da ricaricare. Tuttavia, queste batterie non sono contenitori di energia perfetti; possiedono un difetto sottile ma significativo noto come isteresi. Questo fenomeno si verifica quando la tensione della batteria — la pressione elettrica che spinge la corrente attraverso un circuito — non segue lo stesso percorso durante la ricarica rispetto a quando viene scaricata. Per una specifica quantità di energia immagazzinata, la tensione è leggermente più alta durante la ricarica rispetto allo scaricamento. Questa discrepanza crea un ciclo nei dati, rendendo difficile sapere esattamente quanta energia rimanga nella batteria in qualsiasi momento.

Monitorare con precisione l'energia rimanente, nota come stato di carica, è fondamentale per la sicurezza e la longevità di un veicolo elettrico. Se il computer di un'auto non riesce a determinare con precisione quanto sia carica la batteria, potrebbe interrompere la potenza inaspettatamente o, peggio, permettere alla batteria di essere sovraccaricata, portando a danni o incendi. Per risolvere questo problema, gli ingegneri si affidano ai sistemi di gestione della batteria che utilizzano modelli matematici per prevedere il comportamento della batteria. Eppure, i modelli esistenti spesso faticano a gestire la forma specifica del ciclo di isteresi nelle batterie agli ioni di litio. Questi cicli non sono simmetrici; sono sbilanciati e complessi, sfidando le forme semplici e bilanciate che molte equazioni tradizionali sono progettate per descrivere. Questa complessità ha reso difficile creare un modello che fosse abbastanza accurato da essere utile e abbastanza semplice da poter essere eseguito rapidamente sul computer di un'auto.

In uno studio recente, i ricercatori Khogesh K. Rathore e Saurabh Biswas hanno proposto un nuovo modo per affrontare questo problema combinando due diversi approcci matematici in un unico modello ibrido. Invece di cercare di forzare il comportamento della batteria in un'unica forma rigida, hanno fuso un modello ben noto utilizzato per i sistemi meccanici con un modello più recente progettato per gestire l'asimmetria. La prima parte della loro combinazione, il modello Bouc-Wen, è uno strumento sviluppato originariamente per descrivere come i materiali si deformano e si riprendono sotto stress, come un metallo che si piega. La seconda parte è un modello specializzato che tiene conto della natura irregolare del ciclo di isteresi, specificamente il modo in cui la curva si restringe e si sposta diversamente a seconda che la batteria stia guadagnando o perdendo energia. Aggiungendo gli output di questi due modelli, i ricercatori hanno creato un nuovo framework che poteva imitare i cicli unici e sbilanciati osservati nelle batterie reali.

Per testare se questo nuovo approccio funzionasse, il team lo ha applicato a quattro diversi set di dati sperimentali raccolti da studi precedenti sulle batterie agli ioni di litio. Questi set di dati rappresentavano cicli reali di carica e scarica. Utilizzando un metodo informatico standard per regolare le impostazioni del modello, i ricercatori hanno perfezionato il sistema ibrido finché le sue previsioni non hanno corrisponduto il più possibile ai dati sperimentali. I risultati sono stati sorprendenti. Il nuovo modello è stato in grado di tracciare i complessi cicli asimmetrici di tutti e quattro i casi di test con alta precisione. Gli errori percentuali massimi nel fitting sono stati riportati come 2,7%, 1,2%, 3,9% e 0,9% attraverso i diversi casi. Fondamentalmente, i ricercatori hanno raggiunto questa precisione utilizzando esattamente lo stesso set di nove parametri interni per ogni singolo test, dimostrando che il modello era robusto e non solo un adattamento fortuito per una batteria specifica.

Lo studio dimostra che questo approccio ibrido offre una soluzione pratica a una sfida ingegneristica persistente. A differenza di molti modelli esistenti che sono o troppo complicati per essere eseguiti in tempo reale o troppo semplici per catturare il vero comportamento della batteria, questo nuovo metodo trova un equilibrio. È computazionalmente semplice, il che significa che richiede pochissima potenza di elaborazione, eppure cattura le caratteristiche chiave del ciclo di isteresi, inclusa la sua asimmetria. I ricercatori osservano che, sebbene il loro modello descriva con successo i principali cicli di carica e scarica, sarà necessario un lavoro futuro per perfezionarlo per scenari più complessi, come le cariche parziali in cui la batteria viene completata prima di essere completamente vuota. Per ora, tuttavia, questo lavoro fornisce uno strumento chiaro e affidabile che potrebbe aiutare gli ingegneri a costruire migliori sistemi di gestione della batteria, garantendo che i veicoli elettrici rimangano sicuri, efficienti e pronti a partire.