Validación de los modelos de predicción utilizados por VirtualBat para simular los estados de carga y salud de baterías de litio NMC a través de ensayos prácticos de laboratorio.

Abstract

En este proyecto, motivados por la creación del software VirtualBat [1] capaz de simular el comportamiento de las baterías presentes en distintos vehículos eléctricos, pretendimos validar sus modelos de predicción utilizados para estimar los estados de carga y de salud para las baterías de Litio NMC. Para ello, presentamos diferentes ensayos prácticos de laboratorio que, a través de un ciclador de baterías, fueron aplicados sobre distintas celdas de igual química con el fin de obtener, no solo su respuesta a distintos parámetros considerados, sino también el valor real de su estado de carga y de salud. Para ello, se montó un banco de trabajo en el Laboratorio de Vehículos Eléctricos de la Facultad de Ingeniería de la UdelaR y, con las rigurosas medidas de seguridad implementadas, se realizaron 322 ciclos efectivos de descarga a corriente constante y 257 WLTC Clase 3 personalizados. Como resultado, fue posible comparar las simulaciones realizadas por VirtualBat con los datos experimentales y comprobar que, si bien el software desconoce los primeros ciclos útiles que las baterías pueden realizar al comienzo de sus vidas, el mismo presenta un buen entendimiento del comportamiento real de un vehículo eléctrico. Por consiguiente, no solo pudimos realizar algunos hallazgos en el comportamiento real que presentaron las celdas nuevas, cuya pérdida de capacidad se aparta de la linealidad considerada, sino también ajustarla a un modelo de envejecimiento exponencial capaz de estimar con mayor exactitud el estado de salud de las mismas. Finalmente, se compararon los resultados obtenidos con los simulados por VirtualBat para el BEV Renault ZOE 22, por presentar una batería muy similar a la ensayada, y se propusieron correcciones al software en base a las diferencias encontradas.

In this project, motivated by the creation of the VirtualBat [1] software capable of simulating the behavior of the batteries present in different electric vehicles, we tried to validate its prediction models used to estimate the states of charge and health for NMC Lithium batteries. For this, we present different practical laboratory tests that, through a battery cycler, were applied to different cells of the same chemistry in order to obtain not only their response to different parameters considered, but also the real value of their states of charge and health. For this, a workbench was set up in the Electric Vehicles Laboratory of the UdelaR Faculty of Engineering and, with the rigorous security measures implemented, 322 effective constant current discharge cycles and 257 customized Class 3 WLTC cycles were made. As a result, it was possible to adequately validate the simulations carried out by VirtualBat and verify that, although the software does not know the first useful cycles that batteries can make at the beginning of their lives, it presents a good understanding of the real behavior of an electric vehicle. Consequently, we were not only able to make great findings on the real behavior of the new cells, whose capacity loss deviates from the considered linearity, but also to develop a more realistic model of exponential aging capable of estimating more accurately their state of health. Finally, the results obtained were compared with those simulated by VirtualBat for the BEV Renault ZOE 22, as it presents a battery very similar to the one tested, and corrections to the software were proposed based on the differences found.