2026-04-22T04:46:50Zhttps://ebiltegia.mondragon.edu/oai/requestoai:ebiltegia.mondragon.edu:20.500.11984/70022025-05-15T06:15:30Zcom_20.500.11984_460col_20.500.11984_469
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dc
Rojas Garcia, Clara
author
2024
Energy storage systems (EES) play a key role in facing the actual energy transition.
To supply the current energy demands with renewable sources and ensure the autonomy
of the mobility sector, EES integration will be essential. Lithium-ion batteries (LIBs), in
particular, are the leading technology due to its higher energy density and longer lifespan.
The characterisation and modelling of LIBs is a key field of study to develop efficient
control strategies that will enhance the battery performance. For the next-generation of
battery management systems (BMS), physics-based models (PBM) give relevant information
about the physico-chemical processes occurring inside the cell. Model predictions heavily
depends on a proper parameterisation, and then, many efforts are focus on find the best
approach to estimate the parameters unequivocally. However, the high number of model
parameters, the interdependencies between them, and the observability issues that the
model itself may present, make the parameterisation a challenging task.
This thesis focuses on path the way towards accurate parameter estimation of an
electrochemical-thermal model. Considering the wide variety of methods proposed to
date, the objective is to design an efficient and fast technique that minimise the cost of
the parameterisation without sacrificing accuracy. To this end, a mixed methodology is
designed, combining invasive and non-invasive techniques. The methodology is first applied
in a virtual environment where parameters are known. An exhaustive analysis of the
methodology itself is then carried out to asses the suitability of the final parameter set.
In the real environment, a commercial cell is parameterised with the optimal experimental
design and minimal invasive techniques. Additionally, extra variables no contemplated up
to date, such as the generated heat is included to optimise the model’s thermal parameters.
The assessment of the final model against experimental tests demonstrate that parameters
can be accurately estimated by a mixed methodology. This research opens the way towards
high-fidelity modelling for control and management of lithium-ion batteries in real-time
applications.
Energia biltegiratzeko sistemek paper garrantzitsua jokatzen dute egungo energia trantsizioari
aurre egiteko. Energia hornikuntza, energia berriztagarrien bitartez hornitzeko eta
automobilgintza sektorea elektrifikatzeko behar dituen eskakizunak betetzeko biltegiratze
sistema hauek eskeintzen duten malgutasunari eta autonomiari esker gauzatuko ahal dira
soilik. Bereiziki, energia-dentsitate handiagoa eta bizi-iraupen luzeagoa dutelako, litio-ioizko
bateriak dira teknologia nagusia gaur egun.
Litio-ioizko baterien karakterizazioaren eta modelatzearen ikerketa giltza izango da
kontrol estrategia eraginkorrak garatzeko eta haien funtzionamendua hobetzeko. Bateriaren
kudeaketa sistemen (BMS) belaunaldi berriarentzat, fisikan oinarritutako ereduak (PBM)
bateria barnean gertatzen diren prozesu elektrokimikoen inguruko informazio garrantzitsua
eskaintzen dute. Ereduaren iragarpenak parametrizazio zehatzetan oinarritzen dira
irmoki eta horregatik, ahalegin guztiak parametroak inongo zalantzarik gabe balioztatzeko
metodo onena aurkitzean datza. Hala ere, parametro kopuru handiak, haien arteko elkar
mendekotasunak eta ereduaren egiturak, parametrizazioa, prozesu zail batean bihurtzen
dute.
Tesi honek eredu elektrokimiko-termiko baten parametroak zehaztasunez estimatzean
zentratzen da. Orain arte proposatutako metodo ugariei erreparatuta, helburua, teknika
eraginkor eta azkar bat diseinatzean datza, parametrizazioaren kostuak murriztuz zehaztasunik
galdu gabe. Lehenik, metodologia, parametroak ezagutzen diren ingurune
birtual batean balioztatzen dira. Gero, metodologiaren analisi zehatz bat burutzen da
parametro multzo osoaren egokitasuna ebaluatzeko.
Benetazko ingurunean, bateria komertzial baten zelda bat parametrizatzen da diseinatutako
esperimentu optimoen eta teknika inbaditzaileen bitartez. Gainera, orain arte
kontuan hartu gabeko aldaketa aldakorrak neurtuko dira, bertan sortutako beroa adibidez,
ereduaren parametro termikoak hobeki optimizatzeko. Bukatzeko, azken ereduko azterketan
egindako ebaluazioa burututako esperimentuekin alderatzen badugu parametroak
zehaztazunez egiaztatu daitezkeela ikusi daiteke metodologia misto baten bitartez. Honek,
litio-ioien baterien kontrol eta kudeaketa fidagarritasun altu batekin eta denbora errealean
egiteko aplikazioak sortzeko bidea zabaltzen du.
Los sistemas de almacenamiento juegan un papel clave para hacer frente a la transición
energética actual. El abastacimiento de energia con fuentes renovables y los requisitos
para la electrificación del sector automibilistico solo podrán llevarse a cabo gracias a la
flexibilidad y autonomia que ofrecen estos sistemas. En particular, las baterías de ión litio
son la tecnología líder debido a su mayor densidad de energía y vida útil más larga.
La caracterización y el modelado de las baterías de ión litio es un campo de estudio
clave para desarrollar estrategias de control eficientes y mejorar su funtionamiento. En la
nueva generación de los sistemas de gestión de la batería (BMS), los modelos basados en
la física (PBM) ofrecen información relevante acerca de los procesos electro-químicos que
ocurren en el interior de la celda. Las predicciones del modelo dependen fuertemente de
la correcta parametrización, y por tanto, los esfuerzos se focalizan en encontrar el mejor
método para estimar los parámetros de forma inequívoca. Sin embargo, el gran número de
parámetros, las interdependencias entre ellos, y la observabilidad del modelo, hacen de la
parametrización un proceso díficil.
Esta tesis se centra en estimar de forma precisa los parámetros de un modelo electroquímicotérmico.
Considerando la amplia variedad de métodos propuestos hasta la fecha, el objetivo
es diseñar una técnica eficiente y rápida que minimice el coste de la parametrización sin
sacrificar la precisión. La metodología se evalúa primero en un entorno virtual donde se
conocen los parámetros. Se lleva a cabo un análisis exhaustivo de la propia metodología
para evaluar la idoneidad del conjunto final de parámetros.
En el entorno real, se parametriza una celda comercial con el diseño óptimo de experimentos
y con técnicas invasivas. Además, se medirán variables adicionales no contempladas
hasta la fecha, como el calor generado, para optimizar los parámetros térmicos del modelo.
Como conclusión, la evaluación del modelo final frente a los experimentos demuestra que
los parámetros pueden estimarse con precisión mediante una metodología mixta. Esta
investigación abre el camino hacia modelos de alta precisión para el control y la gestión de
baterías de iones de litio en aplicaciones en tiempo real.
https://katalogoa.mondragon.edu/janium-bin/janium_login_opac.pl?find&ficha_no=188121
https://hdl.handle.net/20.500.11984/7002
Parameter Estimation of Physics-Based Models for Lithium-Ion Battery Accounting for Electrochemical and Thermal Effects