Development of a data-driven ageing model for Li-ion batteriesa nonparametric approach to learn from real operation data

  1. LUCU, MATTIN
Supervised by:
  1. Egoitz Martinez Laserna Director
  2. Haritza Camblong Ruiz Director

Defence university: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea

Fecha de defensa: 25 January 2021

Committee:
  1. Dhammika Widanalage Chair
  2. Basilio Sierra Araujo Secretary
  3. Julia Kowal Committee member
  4. Maitane Berecibar Uribe Committee member
  5. Maciej Swierczynski Committee member

Type: Thesis

Teseo: 153995 DIALNET lock_openADDI editor

Abstract

Li-ioizko bateriek beren hasierako gaitasunak galtzen dituzte denboraren poderioz, baita erabilpen baldintzen arabera ere. Horrek Li-ioizko baterietan oinarrituriko sistemen errentagarritasuna kolokan ezartzen du. Ondorioz, behar-beharrezkoa da baterien degradazio eredu zehatzak garatzea, bateriak sufrituriko erabilpen baldintzen arabera degradazioa aurreikusi ahal izateko.Gaur egun, degradazio eredu zehatzen garapenerako zailtasun nagusiak laborategian egin beharreko testen kantitatea, iraupena eta kostua dira. Zailtasun hauek gainditzeko helburuarekin, tesi honetan Li-ioizko baterien degradazio eredu berriak proposatzen dira. Eredu hauek, aplikazio errealetan operatzen ari diren bateria-sistemek trasmititutako datu-korronte jarraiki batetik etengabe ikasteko gai dira. Honi esker, degradazio ereduen zehaztasuna hobetzen doa eta iragarpenen ziurgabetasun tarteak murrizten doaz Li-ioizko baterien erabilpen-lehio osoan zehar, ereduen fidagarritasuna hazten denaren lekuko.Tesi honetan proposaturiko ereduztatze metodoa bat dator azken urteetan arlo desberdinetan gertatzen ari den digitalizazioaren joerarekin. Industria interes handia erakusten ari da datu bilketarako telemetria teknologia berrien inplementazioan. Horren ondorioz, espero da hurrengo urteetan aplikazio errealetatik erauzitako baterien erabilpen datuak eskuragarri izatea kantitate handian. Testuinguru horretan, garatutako degradazio ereduek interes berezia dute, besteak beste i) laborategiko eta aplikazio errealeko erabilpen profilen desberdintasunetik eratorritako iragarpen akatsak zuzentzeko gai direlako, eta ii) laborategiko test kantitatea, eta beraz degradazio ereduen garapen kostua murriztea ahalbidetzen dutelako. Ondorioz, tesi honetan aurkezturiko emaitzak interes teknologikoa ez ezik, interes komertziala ere badute, eta proposaturiko soluzioak bereziki lerrokatuak dira industriak ondoko urteetan biziko duen bilakaerarekin.