Caracterización y modelado de celda de ion-litio para aplicaciones en vehiculos eléctricos"/ " characterization and modeling of lithium-ion cells for electric vehicle applications

Resumen

En primer lugar, considero necesario contextualizar tres aspectos relativos a esta tesis doctoral: financiación, campo de investigación y técnicas utilizadas. En relación a la financiación, esta tesis se desarrolla en el grupo de investigación Sistemas de Medida y Almacenamiento Energético y Aplicaciones Industriales (SIME) vinculada al proyecto “Aumento de la eficiencia energética en vehículos eléctricos determinando estados de carga y salud de la batería con un BMS basado en modelo adaptativo”, financiado por el Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica al que se dotó de un contrato de investigación predoctoral, del que disfruté de 2015 a 2019. Desde la perspectiva del campo de investigación, la tesis se enmarca dentro de la línea de Almacenamiento Energético del grupo SIME. Este trabajo se orientó hacia uno de los aspectos clave del estudio de las baterías: la caracterización de su envejecimiento, que puede hacerse mediante el estudio de la pérdida de capacidad o del aumento de la impedancia. La tecnología de baterías seleccionada ha sido la de Litio-ion, las más empleadas actualmente debido a sus relevantes características. Otro aspecto destacable es la multidisciplinariedad de la línea de investigación y de esta tesis. Aunque este trabajo se desarrolla dentro del programa de doctorado del DIEECS de la UO, y tiene un enfoque más tecnológico que científico, se han combinado fundamentalmente dos disciplinas: una científica, la electroquímica y otra tecnológica, la instrumentación electrónica. Esta multidisciplinariedad se refleja en el contenido de este documento, y también en los directores de tesis, pertenecientes a las áreas de Tecnología Electrónica y de Química Física. En cuanto a las técnicas empleadas, hay diversas opciones para el estudio del envejecimiento en baterías. Hasta el inicio de este trabajo, en el grupo de investigación SIME, la caracterización del envejecimiento se había centrado en la pérdida de capacidad mediante la técnica ICA (Incremental Capacity Analysis), campo en el que se han desarrollado proyectos, tesis y se han publicado trabajos en revistas internacionales. Dominada esta técnica, se tomó la decisión estratégica de utilizar otras susceptibles de permitir el estudio del envejecimiento de la batería. Así, se apostó por la espectroscopía de impedancia electroquímica o EIS, que caracteriza el envejecimiento de la impedancia. Considero importante señalar también que, con la ayuda de mis directores de tesis, he sido la persona encargada de la puesta en marcha de esta técnica dentro del grupo de investigación. Este ha sido el motivo por el que finalmente la tesis doctoral se ha enfocado al desarrollo de herramientas o metodologías que faciliten la utilización de EIS para la caracterización de la impedancia de la batería. Las herramientas que se han desarrollado tienen dos fines. Primero, una metodología de medida que optimiza el tiempo de experimentación y asegura resultados válidos. Esta primera herramienta ha dado lugar a una publicación en el año 2017 en la revista Measurement, recogida en el índice JCR y que acumula ya del orden de 30 citas. Basándose en el empleo de esta metodología se han realizado medidas de impedancia en dos grupos de baterías que han sufrido diferentes procesos de envejecimiento, y donde se ha visto que un análisis simple de los diagramas de Nyquist a que dan lugar las medidas EIS no es siempre suficiente para una caracterización completa del aumento de su impedancia. Esto ha llevado al desarrollo de un método de modelado que partiendo de una medida EIS permite la obtención de un modelo de batería del tipo circuito eléctrico equivalente. Esta metodología tiene tres características esenciales: a) es posible identificar cada proceso interno de la batería con un componente o grupo de componentes del modelo con significado físico, b) escasa complejidad matemática porque se utilizan herramientas gráficas intuitivas y con criterios claros para la determinación del número, tipo y valores iniciales de los componentes del modelo y no es necesario recurrir a la programación de algoritmos complejos para ajustar los valores finales, y c) para obtener el modelo no es necesario disponer de un conocimiento profundo de los procesos internos de la batería. Estas características hacen que el grado de conocimiento que se exige para el uso del modelo no sea excesivo. En resumen, en este trabajo se proporcionan técnicas que permiten incluso a investigadores noveles la utilización de la técnica EIS para medir con fiabilidad la impedancia de una batería y obtener un modelo de circuito equivalente relacionado con los procesos internos que tienen lugar en ella. First, I believe it is required to put three aspects of this PhD thesis into context; funding, field research and techniques used. In regards to the funding, this PhD is being developed in the Energy Measurement and Storage Systems and Industrial Applications research group (SIME), linked to the “Increasing energy efficiency in electric vehicles by determining states of charge and battery health with a BMS based on an adaptative model” project, funded by the State Plan for Scientific and Technical Research, which was given a pre-doctoral research contract running from 2015 to 2019. From the research field perspective, this Thesis is part of the Energy Storage line of the SIME group. This work was oriented towards one of the key features of the study of batteries; the characterization of their ageing, which can be done by studying the capacity fade or the increase in impedance. The battery technology selected has been Lithium ion, the most used currently due to its relevant characteristics. Another noteworthy aspect is the multidisciplinary nature of the line of research and of this thesis. Despite this work being developed within the PhD program of DIEECS in the UO, and has a technological rather than a scientific focus, two disciplines have been combined; one scientific, the electrochemistry, and the other, technological, electronic instrumentation. This multidisciplinary approach is reflected in the content of this document, and also in the thesis directors, who belong to the areas of Electronic Technology and Physical Chemistry. As for techniques used, there are several options to study the ageing of batteries. Prior to this work, in the SIME research group, the characterization of ageing had focused on the capacity fade under the ICA (Incremental Capacity Analysis) technique, a field in which projects and theses have been developed and papers published in international scientific journals. Once this technique was mastered, the strategic decision was taken to investigate other methods to study the battery ageing process. Thus, we opted for electrochemical impedance spectroscopy or EIS, which characterizes impedance aging. I also consider important to point out that, with the help of my thesis directors, I have been the person in charge of implementation inside of the research group. This has been the reason why ultimately this doctoral thesis has been focused on the development of tools and methodologies which allow the use of EIS to characterize the battery impedance. The tools that have been developed have two purposes. First, a measurement methodology which optimizes the experimentation duration and ensures valid results. This first tool has resulted in a publication in Measurement journal in 2017, inclusion in the JCR index and which has already accumulated in the order of 30 citations. Based on the use of this methodology, impedance measurements have been carried out on two groups of batteries that have suffered different ageing process, and where it has been seen that a simple analysis of the Nyquist plots resulting by the EIS measurements is not always enough for a complete characterization of the impedance increases. This has led to the development of a modelling method that, starting from an EIS measurement, allows the obtaining of an equivalent electric circuit type battery model. This methodology has three essential characteristics: a) it is possible to identify each internal process of the battery with a component or group of components of the model with physical meaning, b) low mathematical complexity because intuitive graphical tools are used and with clear criteria to determine the number, type and initial values of the components of the model and it is not required to use of the complex algorithms to fit the final value, and c) To obtain the model it is not required to provide a deep knowledge about the internal processes of the battery. These characteristics mean that the grade of knowledge required for the use of the model is not excessive. In summary, in this works are provided techniques which allow even to novice researchers use of the EIS technique to reliably measure the impedance of a battery and to obtain an equivalent circuit model related to the internal processes that take place in it.