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

Elektrische voertuigen zijn een bekend gezicht geworden op de wegen wereldwijd, gedreven door een wereldwijde inspanning om de luchtvervuiling die wordt veroorzaakt door traditionele benzinemotoren te verminderen. In het hart van elke elektrische auto ligt een batterij, een complex chemisch systeem dat energie opslaat en deze vrijgeeft om het voertuig aan te drijven. Onder de verschillende beschikbare typen zijn lithium-ionbatterijen de standaardkeuze omdat ze efficiënt, duurzaam en gemakkelijk op te laden zijn. Deze batterijen zijn echter geen perfecte energiecontainers; ze bezitten een subtiel maar aanzienlijk gebrek dat bekend staat als hysteresis. Dit fenomeen treedt op wanneer de spanning van de batterij — de elektrische druk die stroom door een circuit duwt — niet hetzelfde pad volgt wanneer de batterij wordt opgeladen als wanneer deze wordt ontladen. Voor een specifieke hoeveelheid opgeslagen energie is de spanning tijdens het opladen iets hoger dan tijdens het ontladen. Deze discrepantie creëert een lus in de gegevens, waardoor het moeilijk is om precies te weten hoeveel energie er op elk gewenst moment nog in de batterij zit.

Het nauwkeurig volgen van deze resterende energie, ook wel de staat van lading (state of charge) genoemd, is cruciaal voor de veiligheid en de levensduur van een elektrisch voertuig. Als de computer van een auto niet precies kan bepalen hoe vol de batterij is, kan deze plotseling de stroom onderbreken of, erger nog, de batterij overladen, wat leidt tot schade of brand. Om dit op te lossen, vertrouwen ingenieurs op batterijbeheersystemen die wiskundige modellen gebruiken om het gedrag van de batterij te voorspellen. Toch worstelen bestaande modellen vaak met de specifieke vorm van de hysteresislus in lithium-ionbatterijen. Deze lussen zijn niet symmetrisch; ze zijn asymmetrisch en complex, en weerstaan de eenvoudige, evenwichtige vormen die veel traditionele vergelijkingen bedoeld zijn om te beschrijven. Deze complexiteit heeft het moeilijk gemaakt om een model te creëren dat zowel nauwkeurig genoeg is om nuttig te zijn als eenvoudig genoeg om snel te draaien op de computer van een auto.

In een recente studie stelden onderzoekers Khogesh K. Rathore en Saurabh Biswas een nieuwe manier voor om dit probleem aan te pakken door twee verschillende wiskundige benaderingen te combineren in één enkel, hybride model. In plaats van te proberen het gedrag van de batterij in één rigide vorm te dwingen, voegden zij een bekend model dat wordt gebruikt voor mechanische systemen samen met een nieuwer model dat is ontworend om asymmetrie aan te pakken. Het eerste deel van hun combinatie, het Bouc-Wen-model, is een hulpmiddel dat oorspronkelijk is ontwikkeld om te beschrijven hoe materialen vervormen en herstellen onder spanning, zoals buigend metaal. Het tweede deel is een gespecialiseerd model dat rekening houdt met de ongelijkmatige aard van de hysteresislus, specif kindelijk de manier waarop de curve knijpt en verschuift afhankelijk van of de batterij aan het opladen of aan het ontladen is. Door de outputs van deze twee modellen bij elkaar op te tellen, creëerden de onderzoekers een nieuw kader dat de unieke, asymmetrische lussen die men bij echte batterijen ziet, kon nabootsen.

Om te testen of deze nieuwe aanpak werkte, paste het team het toe op vier verschillende sets experimentele gegevens verzameld uit eerdere studies naar lithium-ionbatterijen. Deze datasets vertegenwoordigden echte laad- en ontlaadcycli. Met behulp van een standaard computermethode om de instellingen van het model aan te passen, verfijnden de onderzoekers het hybride systeem totdat de voorspellingen zo nauw mogelijk overeenkwamen met de experimentele gegevens. De resultaten waren opmerkelijk. Het nieuwe model was in staat om de complexe, asymmetrische lussen van alle vier de testgevallen met hoge precisie te volgen. De maximale foutpercentages in de passing werden gerapporteerd als respectievelijk 2,7%, 1,2%, 3,9% en 0,9% over de verschillende gevallen. Cruciaal was dat de onderzoekers deze nauwkeurigheid bereikten met exact dezelfde set van negen interne parameters voor elke test, wat bewees dat het model robuust was en niet slechts een toevallige aanpassing voor één specifieke batterij.

De studie toont aan dat deze hybride aanpak een praktische oplossing biedt voor een hardnekkige technische uitdaging. In tegen tegenstelling tot veel bestaande modellen die ofwel te ingewikkeld zijn om in realtime te draaien, of te eenvoudig om het ware gedrag van de batterij te vatten, biedt deze nieuwe methode een balans. Het is computationeel eenvoudig, wat betekent dat het zeer weinig rekenkracht vereist, maar het legt wel de belangrijkste kenmerken van de hysteresislus vast, inclusief de asymmetrie. De onderzoekers merken op dat hoewel hun model succesvol de belangrijkste laad- en ontlaadcycli beschrijft, toekomstig werk nodig zal zijn om het te verfijnen voor complexere scenario's, zoals gedeeltelijke ladingen waarbij de batterij wordt bijgevuld voordat deze volledig leeg is. Voor nu biedt dit werk echter een duidelijk, betrouwbaar hulpmiddel dat ingenieurs kan helpen bij het bouwen van betere batterijbeheersystemen, waardoor elektrische voertuigen veilig, efficiënt en klaar voor vertrek blijven.