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Mieux connaître l’état des batteries pour augmenter leur durée de vie : modélisation et estimation des cellules lithium-ion dites à « chimie plate »

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Description du sujet

Les batteries électrochimiques sont omniprésentes dans notre quotidien, que ce soit dans nos ordinateurs que nos téléphones portables. Parmi les différentes technologies disponibles, les accumulateurs lithium-ion offrent de nombreux avantages, en termes notamment d’énergie massique, de puissance massique et de leur faible autodécharge. Ils ne présentent en outre pas d’effet mémoire. En contrepartie, ce type de batteries nécessite un système de gestion (BMS) pour des raisons de sécurité, mais également pour prévenir tout vieillissement prématuré.

Le BMS joue un rôle clé sur les performances et la durée de vie de la batterie, et il est essentiel d'alimenter le BMS avec des données précises sur l'état actuel de la batterie. Le problème est que peu d'informations sur les variables de la batterie sont directement accessibles par des mesures, généralement le courant, la tension et éventuellement la température. Pour accéder aux états de la batterie (état de charge, état de santé, états de fonction), un modèle mathématique de la dynamique de la batterie est généralement développé, sur la base duquel un observateur est conçu pour estimer les variables internes non-mesurables. Différentes approches ont été développées à cette fin, en particulier celles mises au point par le CRAN, le GREEN et SAFT, basées sur des modèles électrochimiques locaux et mettant en œuvre un observateur non-linéaire [1,2,3].

La plupart de ces approches sont cependant peu adaptées aux technologies de cellules lithium-ion dont la courbe de tension de circuit ouvert (OCV) en fonction de l’état de charge est plate (courbe d’OCV quasi constante), et qui posent par conséquent un problème majeur pour l'observabilité du modèle induit [4,5]. On parle de « chimie plate », technologie qui peut être amenée à jouer un rôle important dans les véhicules électriques à l’avenir. Pour surmonter ce problème, notre idée est d'exploiter temporairement des mesures supplémentaires, comme l’état de charge donné par la coulométrie. Ce type de mesures devient imprécis au bout d'un certain temps, la question est alors de savoir quand ne plus lui faire confiance.

Plan de l’étude

  • Revue bibliographique sur l’estimation de l’état de charge des cellules lithium-ion à OCV plates.
  • Développement d’un modèle représentatif sous Matlab-Simulink.
  • Développement d’un observateur d’état et implémentation sous Matlab-Simulink.

Références bibliographiques

[1] P. Blondel, R. Postoyan, S. Raël, S. Benjamin, P. Desprez. Nonlinear circle-criterion observer design for an electrochemical battery model. IEEE Transactions on Control Systems Technology27(2), 889-897, 2018.

[2] P. Blondel, R. Postoyan, S. Raël, S. Benjamin, P. Desprez. Observer design for an electrochemical model of lithium ion batteries based on a polytopic approach.  20th IFAC World Congress, 50 (1) 8127-8132, Toulouse, 2017.

[3] E. Planté, R. Postoyan, S. Raël, Y. Jebroun, S. Benjamin, D. Monier-Reyes. Multiple active material Lithium-ion batteries: nite-dimensional modeling and constrained state estimation. IEEE Transactions on Control Systems Technology, à paraître, 2022.

[4] S. Torai, et al., Journal of Power Sources 306 (2016), https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2015.11.070

[5] M. Berecibar, et al., Energy 103 (2016), https://doi.org/10.1016/j.energy.2016.02.163