The increasing demand for electric vehicles (EVs) has led to technological advancementsin the field of battery technology. State of charge (SOC) estimation is a vital function ofthe battery management system - the heart of EVs, and Kalman filtering is a commonmethod for SOC estimation. Due to the non uniformities in tuning and testing scenarios,quantifying performance of SOC estimation algorithms is difficult. Gathering data fordifferent operational scenarios is also cumbersome. In this thesis, SOC estimation algorithmsare developed and tested for a variety of scenarios like varying sensor noise andbias properties, varying state and parameter initializations as well as different initial celltemperatures. A validated and open-source simulation plant model is used to enable easygathering of data for different operational scenarios.The simulation results show that unscented Kalman filter performs better than extendedKalman filter in presence of hard nonlinearities and high initial uncertainties. However,both filters gave similar performance under nominal conditions implying that the choiceof estimation algorithms must depend on operational scenarios. Observability analysisalso gave valuable information to aid in selection of algorithms. The simulation plantmodel facilitated easy data collection for initial development of algorithms, which werethen tested successfully using a real dataset. Further testing using real datasets is requiredto enhance validation. / Den ¨okande efterfr°agan p°a elfordon har lett till teknologiska framsteg inom omr°adet batteriteknik.Estimering av batteriets laddningstillst°and ¨ar en essentiell funktion i batteristyrsystemet,hj¨artat i ett elfordon, och g¨ors ofta genom att till¨ampa metoden Kalmanfiltrering.P°a grund av varierande implementations och testmetodik i litteraturen ¨ar detsv°art att kvantifiera estimeringsalgoritmer. I denna avhandling utvecklas algoritmer f¨oratt estimera ett batteris laddningstillst°and. Algoritmerna testas f¨or olika former av sensorfeloch initialtillst°and, samt f¨or en rad olika temperaturer. En validerad datormodell avbatteri, sensorer och omgivning nyttjas f¨or att generera representativa data f¨or de olikaf¨orh°allandena.Simuleringsresultat visar att den s°a kallade doftl¨osa varianten av Kalmanfiltret (UKF)presterade b¨attre ¨an det utvidgade Kalmanfiltret (EKF) i fall d¨ar systembeteendet ¨ar mycketolinj¨art och d°a initialtillst°andet ¨ar os¨akert. Under normala f¨orh°allanden presterardock de b°ada algoritmerna likv¨ardigt, vilket antyder att valet av algoritm b¨or g¨oras medavseende anv¨andningsscenario. En observerbarhetsanalys av de olika filtervarianterna gavytterligare v¨ardefull information f¨or valet av algoritm. Efter utveckling av filtreringsalgoritmernai simuleringsmilj¨o utf¨ordes tester p°a faktiska m¨atdata med goda resultat. F¨or attfullst¨andig validering av algoritmerna kr¨avs emellertid mer utt¨ommande tester.

Tesis por compendio / [ES] Dos aspectos críticos en la operación de una microrred son las estrategias de control y gestión de potencia implementadas, las cuales son esenciales para proporcionar su buen funcionamiento. La aplicación adecuada de dichas estrategias permite compensar los desequilibrios de potencia causados por la discontinuidad de la generación y de la demanda de energía en las microrredes. En este sentido, el objetivo global de estas estrategias de gestión es equilibrar adecuadamente el flujo de potencia en la microrred, mediante la aplicación de diferentes algoritmos que permiten cumplir con los criterios de estabilidad, protección, balance de potencia, transiciones, sincronización con la red y gestión adecuada de la microrred. En el caso de microrredes de pequeña escala de potencia con bajo número de generadores y sistemas de almacenamiento distribuidos, las estrategias de control centralizado ofrecen un alto nivel de flexibilidad para lograr funcionalidades avanzadas en la microrred y una adecuada distribución de la potencia entre los convertidores que la conforman. Esta tesis se ha enmarcado en el contexto de algoritmos de gestión centralizada de potencia de una microrred de generación distribuida en modo conectado a red. Los algoritmos presentados se pueden aplicar a los convertidores de potencia conectados al bus DC de una microrred AC/DC híbrida o en una microrred de DC, donde el despacho de potencia es observado y gestionado por un controlador central. Este último adquiere datos del sistema mediante una infraestructura de comunicaciones y estima la potencia que gestionará cada uno de los convertidores de potencia, sistemas de almacenamiento y cargas en funcionamiento. En este estudio se muestra la validación experimental de las estrategias de gestión aplicadas en la microrred desde el enfoque del comportamiento de los convertidores de potencia, de las baterías y las cargas ante dicha gestión. Se verifica la estabilidad de la microrred sometiendo a los convertidores a diferentes escenarios de funcionamiento. Estos escenarios pueden ser fluctuaciones en la irradiación, la demanda, el estado de carga de las baterías, los límites máximos de exportación/importación de potencia desde/hacia la microrred hacia/desde la red principal y de la tarifa eléctrica. Adicionalmente, se propone un sistema de almacenamiento de energía en baterías encargado de mantener el equilibrio de potencia en el bus de DC de la microrred que permite aprovechar las fuentes de generación renovables presentes en la microrred y maximizar el tiempo de servicio de las baterías mediante la aplicación de un algoritmo de carga de las baterías. Este último se ajusta al procedimiento de carga especificado por el fabricante, estableciendo las tasas de carga en función de los escenarios en que la microrred se encuentre. El procedimiento de carga en las baterías es fundamental para garantizar las condiciones adecuadas de operación de las mismas, ya que toman en consideración los parámetros establecidos por el fabricante, como son: tasas de carga/descarga, tensión máxima de carga, temperaturas de operación, etc. / [CA] Dos dels aspectes crítics en l'operació d'una micro-xarxa són les estratègies de control i gestió de potència implementades, les quals són essencials per proporcionar el seu bon funcionament. L'aplicació adequada de dites estratègies permet compensar els desequilibris de potència causats per la discontinuïtat de la generació i demanda d'energia en les micro-xarxes. En aquest sentit, l'objectiu global de les nomenades estratègies de gestió és equilibrar adequadament el flux de potència en la micro-xarxa mitjançant l'aplicació de diferents algoritmes que permeten complir amb els criteris d'estabilitat, protecció, balanç de potència, transicions, sincronització amb la xarxa i gestió adequada de la micro-xarxa. En el cas de micro-xarxes de potència a petita escala i amb baix nombre de generadors i sistemes d'emmagatzematge distribuïts, les estratègies de control centralitzades ofereixen un alt nivell de flexibilitat per aconseguir funcionalitats avançades en la micro-xarxa i una adequada distribució de la potència entre els convertidors que la conformen. Aquesta tesi s'ha emmarcat al context d'algoritmes de gestió centralitzada de potència d'una micro-xarxa de generació distribuïda en mode de connexió a xarxa. Els algoritmes presentats es poden aplicar als convertidors de potència connectats al bus DC d'una micro-xarxa AC/DC hibrida o en una micro-xarxa de DC, on el despatx de potència és observat i gestionat per un controlador central. Aquest últim adquireix dades del sistema mitjançant una infraestructura de comunicacions i estima la potència que gestionarà cadascun dels convertidors de potència, sistemes d'emmagatzematge i càrregues en funcionament. En aquest estudi es mostren la validació experimental de les estratègies de gestió aplicades en la micro-xarxa des d'un enfocament dels convertidors de potència, de les bateries i les càrregues davant d'aquesta gestió. Es verifica l'estabilitat de la micro-xarxa exposant als convertidors a diferents escenaris de funcionament. Aquest escenaris poden ser fluctuants en la irradiació, la demanda, l'estat de càrrega de les bateries, els límits màxims d'exportació/importació de potència des de/cap a la micro-xarxa cap a/des de la xarxa principal i de la tarifa elèctrica. Addicionalment, es proposa un sistema d'emmagatzematge d'energia en bateries encarregats de mantindre l'equilibri de potència al bus DC de la micro-xarxa i que permet aprofitar les fonts de generació renovables presents en la micro-xarxa i maximitzar el temps de servei de les bateries mitjançant l'aplicació d'un algoritme de càrrega de bateries. Aquest últim s'ajusta al procediment de càrrega especificat pel fabricant, establint les taxes de càrrega en funció dels escenaris en que la micro-xarxa es trobe. El procediment de càrrega a les bateries es fonamental per garantir les condicions adequades d'operació de les mateixes, ja que prenen en consideració els paràmetres establerts pel fabricant, com ara són: taxes de càrrega/descàrrega, tensió màxima de càrrega, temperatures d'operació, etc. / [EN] Two critical aspects in microgrids operation are the control and power management strategies, which are essential for their efficient operation. The adequate application of these strategies allows compensating the power imbalance caused by the discontinuity in the energy generation or changes in the power demand of the microgrid. In this sense, the overall objective of these power management strategies is to keep the power balance between the generation and the demand in the microgrid through the application of different algorithms that fulfill the criteria of stability, protection, smooth transitions and synchronization with the main grid. In the case of small-scale microgrids with a low number of distributed generators and energy storage systems, the centralized control strategies offer a higher level of flexibility to achieve advanced features in the microgrid and for the suitable power sharing between the converters that compose it. This thesis has been focused on centralized power management algorithms of a microgrid working in grid connected mode. These algorithms can be applied to the power converters connected to the DC bus of both hybrid AC/DC and DC microgrids, where the power dispatch is controlled by a central controller which acquires system data through a communication infrastructure and sets the power to be managed by each of the converters under operation. In this thesis, the experimental validation of the power management strategies of the microgrid is presented, from the point of view of the behavior of the power converters, batteries and loads. It is provided with a realistic evaluation under different microgrid operation scenarios. These scenarios were sudden changes of the irradiation, load, state of charge, the maximum power to be exported/imported from/to the microgrid to/from the grid, and the electricity tariff. Additionally, it is proposed a battery energy storage system that keeps the power balance at the DC bus of the microgrid, taking advantage from the renewable energy sources and adjusting the battery energy storage through a suitable charging procedure specified by the manufacturer. The proposed procedure changes the charging parameters of the batteries depending on the microgrid states. Its goal is to extend the service time of batteries and to allow proper energy management in the system. / Salas Puente, RA. (2019). Gestión eficiente de los convertidores de potencia conectados al bus DC de una Microrred híbrida de generación distribuida [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/118658 / Compendio

Cette thèse se concentre sur la fiabilité des batteries lithium pour des applications véhicules à faible émission en CO2. Pour cela, des méthodologies de caractérisation électriques et thermiques, des protocoles et des tests de vieillissement de batteries lithium sous différents modes (cyclage actif, calendaire simple et cyclage/calendaire) ont été mis en œuvre.Une première partie de ces travaux de thèse s’attache à la modélisation et à l’estimation des états de charge et de santé de la batterie.La deuxième partie est consacrée à l’étude du vieillissement calendaire des batteries lithium utilisant la spectroscopie d’impédance comme méthode de caractérisation. Ensuite, une méthode originale pour l’évaluation de l’état santé de la batterie est proposée. Elle est basée sur l’exploitation de l’étape de charge à tension constante lors d’une recharge complète et est donc bien adaptée à une intégration au sein d’un système de gestion de batterie. L’approche introduite est validée sur des données réelles de vieillissement allant jusqu’à deux ans de test.Enfin, une étude du phénomène de régénération de la capacité suite à un vieillissement des batteries de type combiné cyclage/calendaire est menée. Cette dernière partie constitue une ouverture pour le développement de stratégies d’usage des batteries lithium en incluant leur comportement thermique. / In this thesis, we focus on the reliability of lithium batteries used for automotive applications. For this purpose, electric and thermal characterization methodologies as well as aging tests under several modes (calendar, power cycling, calendar/power cycling) are carried out.In a first part of the work, battery modeling and battery state estimation (state-of-charge and state-of-health) are considered.Then, based on periodic characterization from electrochemical impedance spectroscopy, calendar aging is investigated. Next, we proposed an original process for precise battery state-of-health determination that exploits a full recharge and mainly constant-voltage charge step which allows easily its integration within a battery management system. Our experimental results, up to two years real-life data, confirm effectiveness of our technique.Finally, we study the capacity recovery phenomenon occurring due to combined battery aging (calendar/power cycling). This final part is almost dedicated to introduce strategies for battery use presenting at the same time a thermal behavior study.

The growing urgency of climate change has led to growth in the electrification technology field, where batteries have emerged as an essential role in the renewable energy transition, supporting the implementation of environmentally friendly technologies such as smart grids, energy storage systems, and electric vehicles. Battery cell degradation is a common occurrence indicating battery usage. Optimizing lithium-ion battery degradation during operation benefits the prediction of future degradation, minimizing the degradation mechanisms that result in power fade and capacity fade. This degree project aims to investigate battery degradation prediction based on capacity using deep learning methods. Through analysis of battery degradation and health prediction for lithium-ion cells using non-destructive techniques. Such as electrochemical impedance spectroscopy obtaining ECM and three different deep learning models using multi-channel data. Additionally, the AI models were designed and developed using multi-channel data and evaluated performance within MATLAB. The results reveal an increased resistance from EIS measurements as an indicator of ongoing battery aging processes such as loss o active materials, solid-electrolyte interphase thickening, and lithium plating. The AI models demonstrate accurate capacity estimation, with the LSTM model revealing exceptional performance based on the model evaluation with RMSE. These findings highlight the importance of carefully managing battery charging processes and considering factors contributing to degradation. Understanding degradation mechanisms enables the development of strategies to mitigate aging processes and extend battery lifespan, ultimately leading to improved performance.

<h4>A generalized physics-based modeling framework is presented to analyze: (a) the effects of temperature on identified degradation mechanisms, (b) interfacial debonding processes, including deterministic and stochastic mechanisms, and (c) establishing model performance benchmarks of electrochemical porous electrode theory models, as a necessary stepping stone to perform valid battery degradation analyses and designs. Specifically, the effects of temperature were incorporated into a physics-based, reduced-order model and extended for a LiCoO₂ -graphite 18650 cell. Three dimensionless driving forces were identified, controlling the temperature-dependent reversible charge capacity. The identified temperature-dependent irreversible mechanisms include homogeneous SEI, at moderate to high temperatures, and the chemomechanical degradation of the cathode at low temperatures. Also, debonding of a statistically representative electrochemically active particle from the surrounding binder-electrolyte matrix in a porous electrode was modeled analytically, for the first time. The proposed framework enables to determine the space of C-Rates and electrode particle radii that suppresses or enhances debonding and is graphically summarized into performance–microstructure maps where four debonding mechanisms were identified, and condensed into power-law relations with respect to the particle radius. Finally, in order to incorporate existing or emerging degradation models into porous electrode theory (PET) implementations, a set of benchmarks were proposed to establish a common basis to assess their physical reaches, limitations, and accuracy. Three open source models: dualfoil, MPET, and LIONSIMBA were compared, exhibiting significant qualitative differences, despite showing the same macroscopic voltage response, leading the user to different conclusions regarding the battery performance and possible degradation mechanisms of the analyzed system.</h4>