Le vieillissement est un processus inévitable dû aux réactions parasites présentes dans tous les dispositifs électrochimiques, y compris les cellules de batterie. Il peut entraîner des variations importantes de la capacité et de la résistance d'un dispositif au fil du temps et doit donc être pris en compte lors de la conception du système (par exemple, nécessité de surdimensionner la capacité initiale) ainsi que lors de son exploitation (par exemple, adaptation de la puissance maximale admissible de la cellule).
En effet, contrairement aux applications moins exigeantes dans les appareils portables, une utilisation rentable des batteries lithium-fer-phosphate dans les applications stationnaires nécessite une compréhension et une modélisation détaillées de la dégradation de la batterie : une application longue durée et exigeante entraînera une réduction des performances et de la capacité du système de stockage et pourra affecter considérablement le modèle économique global en raison de l’augmentation des coûts d’exploitation (OPEX) et notamment des coûts de remplacement élevés induits par la dégradation.
Il est courant de surveiller l'état de santé (SOH) d'une batterie à l'aide d'un système de gestion de batterie (BMS) avancé afin de quantifier l'évolution continue de sa dégradation, qui se traduit par une perte de capacité et une augmentation de sa résistance interne (liée à une diminution de la puissance de crête). La capacité restante de la batterie peut être comparée à sa valeur nominale, obtenue à l'état neuf ou usagé dans des conditions de test standard. En raison des réglementations relatives au transport et des exigences minimales de puissance spécifiques à chaque application, un seuil de remplacement du SOH est défini. Dans le secteur automobile, ce seuil est souvent fixé à 0,8, mais pour les applications stationnaires, et notamment dans le cadre du recyclage, des valeurs inférieures ont été proposées.
Malgré de nombreuses années d'études et des efforts continus, nous savons que la durée de vie du LFP est bien supérieure à
VRLA
mais toujours en comprenant et en modélisant la durée de vie de
LFP
est un domaine de recherche continue.
Dans un environnement difficile, si l'utilisateur ne suit pas les instructions d'utilisation du fabricant, ou si la qualité de la batterie et du BMS n'est pas à la hauteur, divers mécanismes de dégradation, notamment la décomposition de l'électrolyte, la formation d'un film passif, la fissuration des particules et la dissolution du matériau actif, peuvent être traités individuellement au niveau du matériau et de la cellule de la batterie, ce qui conduit souvent à une résistance accrue, une capacité de rétention réduite et/ou un risque accru d'état dangereux de la batterie.
Les approches conventionnelles d'analyse et de modélisation reposent sur des tests de batteries approfondis et aboutissent à des modèles empiriques souvent compatibles avec une approche par modèle de circuit équivalent (ECM) pour la détermination des performances du système. Grâce à une meilleure compréhension des mécanismes de pertes internes aux cellules, un nombre croissant de modèles semi-empiriques et physiques ont été développés et utilisés avec succès pour la modélisation des cellules. Récemment, les modèles physico-chimiques (PCM) non empiriques ont suscité un intérêt croissant. Bien que l'utilisation de modèles PCM pour la prédiction du vieillissement puisse permettre une compréhension plus détaillée des mécanismes de pertes internes aux cellules et des moyens de les contourner, il reste très difficile de trouver une paramétrisation valide de ces modèles et de les adapter à l'échelle d'un système de batterie complet, pertinent pour l'application.
Avec l'augmentation des capacités d'enregistrement et de gestion des données, les approches basées sur les données au niveau du système de stockage suscitent un intérêt croissant ces derniers temps. Malgré les performances améliorées de ces approches émergentes, on considère toujours que, pour simuler le vieillissement d'un système de stockage complet, une approche plus globale reste nécessaire.
système de stockage d'énergie par batterie LFP
Pour un pack de batteries automobiles, la grande précision du modèle de chaque cellule est essentielle. Les différentes approches présentent chacune leurs avantages et leurs inconvénients ; le tableau ci-dessous résume quelques indicateurs permettant une comparaison rapide.
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Approche
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Points forts
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Défis
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Modèles physico-chimiques (MPC)
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Compréhension de haute précision des mécanismes internes
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Paramétrage complexe nécessitant un effort de calcul important
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Modèles empiriques et semi-empiriques
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Précision acceptable. Faible effort de calcul.
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Compréhension limitée de la dégradation interne des cellules
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Modèles analytiques et approches fondées sur les données
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Modélisation directe au niveau de l'emballage possible
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Grande quantité de données nécessaires
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EverExceed
batteries LFP
Fabriquées à l'aide des technologies les plus avancées et soumises à des tests rigoureux, nos batteries intègrent un système de gestion de batterie (BMS) convivial et performant. Ce système permet de restaurer et d'analyser l'état de santé (SOH), l'état de charge (SOC) et d'autres informations, tout en protégeant la batterie contre les risques et les pannes. Il assure également un suivi du vieillissement de la batterie pour un fonctionnement fiable.