Nowadays future energy perspectives are extensively discussed worldwide to address climate crisis and reach a significant decarbonisation. A new green energy economy is rapidly emerging and electrical energy even more holds fundamental role in this context. In order to face climate change, economical issues and encourage green transitions policies, investing in energy system transformation represents one solution in the path to climate neutrality and social equity. Therefore, the inclusion of renewables in future energy scenarios will lead to an increasing integration in national grids of Battery Energy Storage System (BESS), due to their flexibility and regulation capacity, solving the problem of renewable energy intermittency. Thus, an extensive study regarding lithium ions BESS analysis, aging modeling and their application in innovative scenario is conducted in this thesis in order to improve aging dynamics modeling, develop methodologies for state of health estimation and improve control and management of BESS operating conditions and assist energy planning strategies involving batteries. Firstly, a sensitivity analysis is conducted to evaluate robustness of parametric aging models and an automatic algorithm based on data-driven techniques is developed for online SOH estimation without a prior knowledge of BESS usage modality. Then, a least-square support vector machine (LS-SVM) model is investigated and compared to several models presented in literature for future torque demand prediction in order to improve electric vehicles (EVs) efficiency and consequently reduce effect of aging dynamics. An optimised State of Health (SOH) management and reduced degradation are results of an improved EVs management systems. As last, a simulation software is developed to facilitate BESS integration in vehicle-to-grid V2G scenario and to assist energy planning management in demand side flexibility (DSF) scenario. The simulator allows to define EVs district and obtain usage profiles of the whole EV fleet. Moreover, simulator consider aging dynamics on entire EVs district.

Le prospettive future nel settore energetico sono al centro di un dibattito internazione che cerca di risolvere la crisi legata al cambiamento climatico arrivando ad un significativo processo di decarbonizzazione. Una nuova "green economy" sta emergendo rapidamente e l’energia elettrica sempre più detiene un ruolo centrale in questo contesto. Al fine di affrontare il cambiamento climatico, i problemi economici e favorire la transizione verde, gli investimenti nella trasformazione del sistema energetico rappresentano l’unica soluzione sulla strada verso la neutralità climatica e l’equità energetica. Quindi, l’inclusione delle fonti rinnovabili all’interno di futuri scenari energetici porterà all’integrazione nelle reti elettriche nazionali di sistemi di accumulo energetici a batteria (battery energy storage system BESS) grazie alla loro capacità di regolazione e flessibilità, costituendo una soluzione al problema dell’intermittenza delle fonti rinnovabili. Quindi un’analisi dettagliata di BESS agli ioni di litio, comprendente la relativa modellazione delle dinamiche di invecchiamento e la loro possibile applicazione in scenari innovativi, è stata condotta in questa tesi con lo scopo di migliorare l’attuale conoscenza e modellazione delle dinamiche di invecchiamento, sviluppare metodologie per la stima dello stato di salute e migliorare la gestione e il controllo delle condizioni operative delle batterie e assistere strategie di pianificazione energetica che includano i BESS. In primo luogo, un’analisi di sensitività è stata condotta al fine di valutare la robustezza dei modelli parametrici di invecchiamento proposti in letteratura ed è stato sviluppato un algoritmo automatico basato su dati per la stima online dello stato di salute dei BESS senza una conoscenza a priori delle modalità di funzionamento. Un altro contributo legato all’invecchiamento dei veicoli elettrici (EVs) è stato lo sviluppo di un modello least-square support vector machine (LS-SVM) per la predizione della coppia richiesta dal guidatore e il confronto con altre tecniche proposte in letteratura. Una predizione più accurata della coppia richiesta dal guidatore consente infatti di ottimizzare il sistema di gestione energetica del veicolo riducendo la degradazione della batteria. Infine, un simulatore è stato sviluppato per favorire l’integrazione dei BESS in scenari vehicle-to-grid (V2G) per la gestione della flessibilità energetica del carico nelle reti di distribuzione elettrica. Il simulatore permette di definire una flotta di veicoli elettrici e di caratterizzarne i profili di utilizzo e il loro invecchiamento.

Aging modeling and analysis of electrical storage in e-mobility and smart grid applications

MARCHEGIANI, ENRICO
2022-06-15

Abstract

Le prospettive future nel settore energetico sono al centro di un dibattito internazione che cerca di risolvere la crisi legata al cambiamento climatico arrivando ad un significativo processo di decarbonizzazione. Una nuova "green economy" sta emergendo rapidamente e l’energia elettrica sempre più detiene un ruolo centrale in questo contesto. Al fine di affrontare il cambiamento climatico, i problemi economici e favorire la transizione verde, gli investimenti nella trasformazione del sistema energetico rappresentano l’unica soluzione sulla strada verso la neutralità climatica e l’equità energetica. Quindi, l’inclusione delle fonti rinnovabili all’interno di futuri scenari energetici porterà all’integrazione nelle reti elettriche nazionali di sistemi di accumulo energetici a batteria (battery energy storage system BESS) grazie alla loro capacità di regolazione e flessibilità, costituendo una soluzione al problema dell’intermittenza delle fonti rinnovabili. Quindi un’analisi dettagliata di BESS agli ioni di litio, comprendente la relativa modellazione delle dinamiche di invecchiamento e la loro possibile applicazione in scenari innovativi, è stata condotta in questa tesi con lo scopo di migliorare l’attuale conoscenza e modellazione delle dinamiche di invecchiamento, sviluppare metodologie per la stima dello stato di salute e migliorare la gestione e il controllo delle condizioni operative delle batterie e assistere strategie di pianificazione energetica che includano i BESS. In primo luogo, un’analisi di sensitività è stata condotta al fine di valutare la robustezza dei modelli parametrici di invecchiamento proposti in letteratura ed è stato sviluppato un algoritmo automatico basato su dati per la stima online dello stato di salute dei BESS senza una conoscenza a priori delle modalità di funzionamento. Un altro contributo legato all’invecchiamento dei veicoli elettrici (EVs) è stato lo sviluppo di un modello least-square support vector machine (LS-SVM) per la predizione della coppia richiesta dal guidatore e il confronto con altre tecniche proposte in letteratura. Una predizione più accurata della coppia richiesta dal guidatore consente infatti di ottimizzare il sistema di gestione energetica del veicolo riducendo la degradazione della batteria. Infine, un simulatore è stato sviluppato per favorire l’integrazione dei BESS in scenari vehicle-to-grid (V2G) per la gestione della flessibilità energetica del carico nelle reti di distribuzione elettrica. Il simulatore permette di definire una flotta di veicoli elettrici e di caratterizzarne i profili di utilizzo e il loro invecchiamento.
Nowadays future energy perspectives are extensively discussed worldwide to address climate crisis and reach a significant decarbonisation. A new green energy economy is rapidly emerging and electrical energy even more holds fundamental role in this context. In order to face climate change, economical issues and encourage green transitions policies, investing in energy system transformation represents one solution in the path to climate neutrality and social equity. Therefore, the inclusion of renewables in future energy scenarios will lead to an increasing integration in national grids of Battery Energy Storage System (BESS), due to their flexibility and regulation capacity, solving the problem of renewable energy intermittency. Thus, an extensive study regarding lithium ions BESS analysis, aging modeling and their application in innovative scenario is conducted in this thesis in order to improve aging dynamics modeling, develop methodologies for state of health estimation and improve control and management of BESS operating conditions and assist energy planning strategies involving batteries. Firstly, a sensitivity analysis is conducted to evaluate robustness of parametric aging models and an automatic algorithm based on data-driven techniques is developed for online SOH estimation without a prior knowledge of BESS usage modality. Then, a least-square support vector machine (LS-SVM) model is investigated and compared to several models presented in literature for future torque demand prediction in order to improve electric vehicles (EVs) efficiency and consequently reduce effect of aging dynamics. An optimised State of Health (SOH) management and reduced degradation are results of an improved EVs management systems. As last, a simulation software is developed to facilitate BESS integration in vehicle-to-grid V2G scenario and to assist energy planning management in demand side flexibility (DSF) scenario. The simulator allows to define EVs district and obtain usage profiles of the whole EV fleet. Moreover, simulator consider aging dynamics on entire EVs district.
electrical storage
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BESS
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/11566/300598
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