Allongement de la durée de vie des batteries de véhicules électriques

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Vers l'allongement de la durée de vie des batteries de véhicules électriques : les apports de la modélisation

IFP Energies nouvelles (IFPEN) a participé à une étude, réalisée dans le cadre du réseau SIMCAL*, sur l'analyse et la modélisation du comportement de batteries Li-ion dans différentes conditions de stockage statique sur des temps longs (450 jours). Objectif ? Prédire la perte de capacité des batteries au cours du temps, en fonction des différentes conditions de température et de l'état de charge. Les résultats indiquent qu'il serait possible de doubler la durée de vie des batteries en opérant des choix judicieux dans le protocole déployé au niveau des bornes de recharge.

Dégradation de l'état et des performances des batteries. Ilustration: IFPEN

Les batteries sont les organes clé des véhicules électriques car elles ont un impact à la fois sur leur puissance motrice et sur leur autonomie. Les batteries Li-ion sont aujourd'hui largement utilisées compte tenu de leurs performances en la matière, mais leur coût élevé rend nécessaire l'allongement de leur durée de vie. Un tel progrès passe par la maîtrise de la dégradation de l'état et des performances des batteries, d'où l'intérêt de construire des modèles de vieillissement pertinents, c'est-à-dire basés sur un comportement en usage réel. Les véhicules électriques légers étant la majorité du temps à l'arrêt, les études sur l'influence des conditions de stockage calendaire sont donc particulièrement appropriées comme base de ces modèles.

L'étude du réseau SIMCAL, conduite par de nombreux partenaires, a porté sur le comportement de batteries Li-ion d'une capacité de 15 Ah, et reposant sur une chimie Phosphate de fer / carbone, en fonction de 9 conditions de stockage statique pendant une durée de 450 jours (1).

Il a été observé que des températures élevées (T) étaient des conditions les plus pénalisantes du point de vue de la perte de capacité des batteries et que le maintien d'un fort état de charge (SoC) était également préjudiciable, mais avec un effet moindre.

Une expression simple a été établie à partir de ces résultats pour modéliser la perte de capacité au cours du temps, en fonction des différentes conditions de température et de l'état de charge (SoC). Ce modèle permet de prédire la capacité de stockage avec une erreur maximale de 4 %. Il a ensuite été validé pour des conditions de "stockage dynamique", mettant en œuvre des cycles thermiques représentatifs des conditions jour/nuit. Sur l'ensemble des conditions ainsi étudiées, l'erreur de prédiction du modèle quant à la perte de capacité sur une durée de 625 jours est restée comprise en +3 % et -5 %.

Une utilisation prometteuse de ce modèle est l'évaluation de l'impact de la stratégie de charge et de stockage de la batterie sur la durée de vie des véhicules électrifiés. Dans cette perspective, un travail spécifique a été mené pour introduire une composante supplémentaire de sollicitation de courant (2). Les résultats de cette étude indiquent qu'il serait possible de doubler la durée de vie des batteries en opérant des choix judicieux dans le protocole déployé au niveau des bornes de recharge.

IFPEN a fortement contribué à la partie expérimentale de cette étude - avec la réalisation d'essais de vieillissement et d'analyses post mortem, à des fins de compréhension des modes de dégradation – et en intègrera les résultats dans des outils de simulation systèmes.

Notes:

*Réseau SIMCAL : CEA, EDF, EIGSI, IFPEN, IFSTTAR/LES, IMS, LEC-UTC, LMS-Imagine, LRCS, MTA, PSA Peugeot Citroën, Renault, Saft, Valeo.

(1) S. Grolleau, A. Delaille, H. Gualous, Ph. Gyan, R. Revel, J. Bernard, E. Redondo-Iglesias, J. Peter “Calendar aging of commercial graphite/LiFePO4 cell – Predicting capacity fade under time dependent storage conditions” Journal of Power Sources 255, 2014, 450-458. DOI: 10.1016/j.jpowsour.2013.11.098

(2) M. Petit, E. Prada “Aging modeling for advanced Li-ion battery pack sizing and management for HEV/EV through AMESim simulation platform“, LMS User Conference, October 2013, Germany

Pour plus d'information voir:

DO
doume65

l'erreur de prédiction du modèle quant à la perte de capacité sur une durée de 625 jours est restée comprise en +3 % et -5 %.

Comment une erreur de prédiction peut-elle être négative ?
L'auteur n'aurait-il pas voulu écrire "entre +3 % et -5 %" ?

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macland

...Cette étude est réalisée sur une base de températures allant de 30°C à 60°C, qu'en est-il quand les températures sont négatives (période hivernale), moment ou nos batteries classiques au plomb sont lourdement pénalisées ???... :_grat:

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QJ

Je ne sais pas si, c'est l'article qui est mal "torché", mais je ne suis pas certain de bien comprendre le but final du projet.... :houla:

Des études sur le vieillissement des batteries Li-Ion & Ni-MH, ont en trouve treize à la douzaine...
Certes avec plus ou moins de réussites, mais on en trouve:
recherche Google : "Aging modeling for advanced Li-ion battery" --> 611 000 résultats...
Chaque grande université formant des ingénieurs a réalisé des études expérimentales de ce genre...

Ce qui serait intéressant en 2014, c'est d'avoir une charge intelligente, qui adapterait le temps
et le courant de charge en fonction :

  • Des conditions de température de la batterie
  • De l'usure de la batterie
  • Du temps de disponibilité de la batterie sur le système de charge
  • Effacement de l'effet mémoire éventuel

Avec pour objectif principal de retarder au maximum la "fatigue" de la batterie.

C'est bien de cela dont on parle ?

Si ce n'est pas le cas, ce projet va dépenser l'argent public pour créer une statistique parmi d'autres.
Tant mieux pour les étudiants qui vont se former, mais tant pis pour l'originalité de la recherche et l'innovation. :pleure: