Physico-chemically motivated parameterization and modelling of real-time capable lithium-ion battery models : a case study on the Tesla Model S battery

Hust, Friedrich Emanuel; Ascheid, Gerd; Sauer, Dirk Uwe

doi:10.18154/RWTH-2019-00249

Physico-chemically motivated parameterization and modelling of real-time capable lithium-ion battery models : a case study on the Tesla Model S battery = Physikalisch-chemisch motivierte Parametrierung und Modellierung von echtzeitfähigen Lithium-Ionen Batteriemodellen - eine Fallstudie zur Tesla Model S Batterie

Hust, Friedrich Emanuel^RWTH*

2018 & 2019

VerantwortlichkeitsangabeFriedrich Emanuel Hust

ImpressumAachen : ISEA 2018

Umfang1 Online-Ressource (vii, 203 Seiten) : Illustrationen, Diagramme

ReiheAachener Beiträge des ISEA ; 120

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2018

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2019

Genehmigende Fakultät
Fak06

Hauptberichter/Gutachter
Sauer, Dirk Uwe (Thesis advisor)^RWTH* ; Ascheid, Gerd (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2018-12-21

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2019-00249
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/752755/files/752755.pdf

Einrichtungen

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
lithium-ion battery (frei) ; modelling (frei) ; real-time (frei) ; Tesla (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 621.3

Kurzfassung
In dieser Arbeit wird ein physikalisch-chemisch motiviertes impedanzbasiertes und echtzeitfähiges Lithium-Ionen-Batteriemodell vorgestellt und auf Basis von Zellen aus einem Tesla-Modell S parametriert. Die Arbeit ist in drei Teile gegliedert. Im ersten Teil werden die elektrochemischen Eigenschaften der Zelle experimentell hergeleitet. Der zweite Teil beschreibt die Herleitung eines generischen elektrischen und thermischen Modells. Beide Modelle bilden die Grundlage für das sogenannten ISEAFrame, ein Simulationsframework für Energiespeichersysteme. Im dritten Teil werden drei Testfälle für das Simulations-Framework diskutiert. Im ersten Teil wurden Experimente an Automobilzellen eines Tesla-Modells S durchgeführt. Ein Batteriemodul wurde demontiert und mehrere hundert Lithium-Ionen-Zellen entnommen. Zur Untersuchung einzelner Komponenten wurde eine Tear-Down-Analyse durchgeführt. Aus den aktiven Materialien wurden mehrere Halbzellen konstruiert und elektrochemisch getestet. Es wurde festgestellt, dass ein wesentlicher Faktor, der das Relaxationsverhalten der Vollzelle beeinflusst, durch die negative Elektrode hervorgerufen wurde. Es wird angenommen, dass die Relaxation durch die Umverteilung von Lithium innerhalb der Graphitelektrode verursacht wird, die durch Potentialunterschiede zwischen den Partikeln verursacht wird. Weitere Experimente wurden an den Vollzellen durchgeführt. 27 Zellen wurden parallel geschaltet und langsam aufgeladen und entladen, um das Spannungsverhalten von parallel geschalteten Zellen besser zu verstehen. Während des Experiments wurden Strom und Spannung jedes Prüflings protokolliert. Es konnte gezeigt werden, dass die Spannungsänderung (dV/dQ) in den Batterien der wichtigste Einflussfaktor für die Umverteilung von Strömen war. Der zweite Teil konzentriert sich auf die Modellierung des elektrothermischen Verhaltens der Batterien. Eine Implementierung eines generischen elektrischen und thermischen Modells wurde entwickelt und in C++ implementiert. Das Modell ist auf Echtzeitsystemen ausführbar. Das elektrische Modell ist ein ein- und ausgangsbasiertes Modell. Der Strom wird als Eingang verwendet und Spannung, Wärme und andere interne Zustände werden als Ausgang verwendet. Das Modell besteht aus einem zeitvarianten differential-algebraischen System, das in jedem Zeitschritt linearisiert wird. Das elektrische Netzwerk basiert auf einem "lumped parameters" Ansatz. Die Parameter des Netzwerks können je nach Verhalten der Batterie variiert werden und sind abhängig von Ladezustand, Temperatur sowie anderen Zuständen. Aus einer Baumdarstellung werden die Kirchhoff-Gleichungen abgeleitet. Diese Gleichungen bilden die Grundlage für ein Zustands-Raum-Modell, das physikalische und chemische Prozesse durch eine Spannungsreaktion beschreibt. Zusätzlich zum echtzeitfähigen C++-Modell wurde ein Transcoder entwickelt, der ein einzelnes Simulationsszenario aus einer Zwischendarstellung in andere Zielsprachen wie Matlab oder Simulink übersetzt. Das thermische Modell ist ebenfalls input-/outputgesteuert. Wärme wird als Eingang und Temperatur als Ausgang behandelt. Die Wärme wird durch das elektrische Modell zugeführt und über eine Reihe von endlichen Volumina geleitet, die die Batterie und ihre Kühlung darstellen. Die Temperatur wird in das elektrische Netz zurückgeführt und verändert so die Elemente des elektrischen Netzes. Im letzten Teil werden drei verschiedene Testfälle diskutiert. Die drei Testfälle untersuchen die Möglichkeiten des entwickelten Simulationsframeworks und seine Grenzen. Zunächst wird ein eingehender Blick auf die Halbzellen-Graphitanode gegen Lithium geworfen. Mehrere Relaxationsmessungen werden simuliert und mit den experimentellen Ergebnissen des ersten Teils dieser Arbeit verglichen. Im zweiten Teil werden Simulationen der Vollzelle mit Experimenten bei verschiedenen Ladezuständen und Temperaturen verglichen. Schließlich wird eine Simulation des gesamten Tesla Model S Moduls mit den durchgeführten Experimenten verglichen. Das entwickelte Simulations-Framework wurde veröffentlicht und ist unter https://github.com/FHust/ISEAFramework zugänglich.

In this work, a physico-chemically motivated impedance-based and real-time capable lithium-ion battery model is introduced and parametrized according to cells from a Tesla Model S. The work is divided into three parts. In the first part, electrochemical properties of the cell are derived. The second part describes the deduction of a generic electrical and thermal model. Both models form the foundation of the so-called ISEAFrame, a simulation framework for energy storage systems. Three test cases for the simulation framework are discussed in the third part. In the first part, experiments on automotive cells of a Tesla Model S were conducted. A car module was disassembled and several hundred lithium-ion cells were extracted. A cell tear-down analysis was performed to investigate single components. From the active materials, several half-cells were constructed and electrochemically tested. It was found that one major factor affecting the relaxation behavior of the full-cell was instigated by the negative electrode. The relaxation is assumed to be caused by redistribution of lithium inside the graphitic electrode caused by potential differences between particles. Further experiments were conducted on the full-cells. 27 cells were connected in parallel and slowly charged and discharged to better understand the voltage response of parallel-connected cells. During the experiment, current and voltage of each specimen were logged. It could be shown that the change of voltage (dV/dQ) in the batteries was the main influencer for the redistribution of currents. The second part focuses on modelling the electro-thermal behavior of batteries. An implementation of a generic electrical and thermal model was derived and implemented in C++. The model is capable to be executed on real-time systems. The electrical model is an input-/output-based model. The current is used as input and voltage, heat and other internal states are used as output. The model consists of a time-variant differential-algebraic system that is linearized in each time step. The electrical network is based on lumped parameters and can be represented by a unidirectional and acyclic graph (tree). The parameters of the network can be varied according to the behavior of the battery and are dependent on state of charge, temperature as well as other states. From the tree representation, the Kirchhoffe quations are derived. These equations form the basis of a state-space model that describes physical and chemical processes by means of a voltage response. In addition to the real-time capable C++ model, a transcoder has been developed that translates a single simulation scenario from an intermediate representation into other target languages such as Matlab or Simulink. The thermal model is input-/output-driven as well. Heat is treated as the input and temperature is the output. The heat is fed in by the electrical model and conducted over a set of finite volumes that are representing the battery and its cooling. The temperature is fed back to the electrical network and thus modifying the electrical network’s elements. In the last part, three different test cases are discussed. The three test cases are exploring the capabilities of the developed simulation framework and its limitations. First of all, an in-depth look is taken at the half-cell graphite anode against lithium. Several relaxation measurements are simulated and compared to the experimental results of the first part of this work. In the second part, simulations of the full-cell are compared to experiments at different states of charge and different temperatures. Finally, a simulation of the whole Tesla Model S module is compared to experiments that have been conducted. The developed simulation framework has been published and can be accessed via https://github.com/FHust/ISEAFramework .

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