Investigation of Semi-Empirical Battery Aging Models of Electric Vehicles

Abstract

Batteries have been the focus of attention due to their numerous advantages in distinct applications such as recently on Electric Vehicles A limiting factor for adaptation by industry is related to the aging of batteries over time. Characteristics of battery aging vary depending on many factors such as battery type, electrochemical reactions and operation conditions. Aging could be considered in two sections according to its type: calendaring and cycling. This thesis presents a review of empirical and semi-empirical modelling techniques and studies of aging. It focuses on the trends observed across different studies for two types of aging and highlights the limitations and challenges of various models. It introduces three different models for semi-empirical modelling based on Arrhenius Law from the literature for calendar aging, which cover all three important factors for calendar aging: temperature, stage of charge, and time. Moreover, four more models are developed based on these three factors and the Arrhenius law to contribute to the literature. To examine the usability and compatibility of these models, we selected five different experimental sets based on different chemistries and operating conditions from the literature. We also added calendar aging experiments carried out within the scope of our HORIZON-Helios European Project and examined a total of six experimental sets. The Helios Project dataset is split into 70% training data and 30% prediction data to measure the ability to predict future capacity loss. For this purpose, linear regression and genetic algorithm methods were used to determine the parameters of each semi-experimental model by minimizing the mean square error value between the prediction results and experimental capacity data. As a result, it was seen that the numerical solution obtained using the genetic algorithm gave better results than the analytical solution obtained by linear regression. The objective of this thesis is to present comprehensive and accurate models by examining the compatibility of models proposed in the literature models developed in our research with experimental sets. 7 Semi-Empirical Models (SEM), based on a fixed set of defined parameters, have obtained satisfactory estimates of calendar obsolescence for given storage conditions. SEM-3 and 7 were able to predict capacity loss with low errors. In particular, SEM-3 had the lowest RMSE in most experimental sets. While model errors are generally close to each other, Redondo-Iglesias et. al model and Model 7 have lower errors, similar to SEM-3. When all data sets are examined, it is seen that the lowest and highest RMSE values in the model predictions are 0.036 and 3.91, respectively.

Piller, son dönemde Elektrikli Araçlar gibi farklı uygulamalardaki sayısız avantajlarından dolayı ilgi odağı olmuştur. Endüstrinin adaptasyonunu sınırlayan faktörlerden biri de pillerin zaman içinde yaşlanmasıyla ilgilidir. Yaşlanma, türüne göre iki bölümde ele alınabilir: Takvim ve döngüsel yaşlanma. Bu iki yaşlanma tipi için farklı çalışmalar arasında gözlemlenen eğilimlere odaklanarak, ampirik ve yarı-ampirik modelleme tekniklerinin ve eskime çalışmalarının bir incelemesi sunulmaktadır. Daha sonra takvimsel yaşlanma için literatürden Arrhenius Yasası'na dayalı yarı-ampirik modelleme kullanan üç farklı model sunulmuştur. Ayrıca literatüre katkı sağlamak amacıyla Arrhenuis Yasası'na bağlı 4 farklı model daha geliştirilmiştir. Bu modellerin kullanabilirliği ve uyumluluğunu incelemek için literatürden birbirinden farklı kimyalara ve çalışma koşullarına bağlı 5 farklı deney seti seçilmiştir. HORIZON-Helios Avrupa projesi kapsamında gerçekleştirilen takvimsel yaşlanma deneyleri de eklenmiş olup toplamda 6 adet deney seti incelenmiştir. Helios Projesi veri seti, gelecekteki kapasite kaybını tahmin etme yeteneğini ölçmek için %70 eğitim, %30 tahmin verisiyle bölünmüştür. Bu amaçla, yarı-ampirik modellere ait parametreleri belirlemek için Doğrusal Regresyon ve Genetik Algoritma kullanılmıştır. Bunun sonucunda genetik algoritma kullanılarak elde edilen modellerin doğrusal regresyonda elde edilen modellere göre daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Bu tezin amacı, literatürdeki ve geliştirilen modellerin, deney setleriyle uyumluluğunu inceleyerek kapsamlı ve doğru modeller sunmaktır. Bir dizi tanımlanmış parametreye dayanan 7 yarı-ampirik modelleme, belirli depolama koşulları için takvim eskimesi konusunda tatmin edici tahminler elde etti. Özellikle Model-3 çoğu deney setinde en düşük kök kare ortalama hatasına (RMSE) sahipti. Literatürdeki verilerin kullanıldığı model hataları genel olarak birbirine yakın olmakla birlikte Redondo-Iglesias vd. modeli ve Model-7, Model-3'e benzer şekilde daha düşük hatalara sahiptir. Tüm veri setleri incelendiğinde model tahminlerinde en düşük ve en yüksek RMSE değerlerinin sırasıyla 0,036 ve 3,91 olduğu görülmektedir.