Aging effect evaluation on vehicle autonomy and potential for battery thermal runaway

Abstract

[ES] Una de las formas más efectivas de usar energía limpia y renovable es a través de su aplicación directa en vehículos eléctricos, que jugarán un papel cada vez más importante a medida que el mundo avanza hacia cero emisiones de carbono. Sin embargo, la densidad de energía de la batería sigue siendo un problema para la autonomía del vehículo y empeora a medida que la batería envejece y pierde su capacidad. Además, una mayor densidad de energía aumenta el efecto Joule, produciendo más calor que puede provocar una fuga térmica de la batería. Comprender el proceso de envejecimiento y el efecto que puede tener en la fuga térmica de la batería es importante para mejorar la seguridad del vehículo. Por estas razones, este trabajo pretende investigar los efectos del envejecimiento sobre la autonomía del vehículo y el potencial de fuga térmica de la batería en esta condición. Las pruebas experimentales son hechas con una batería de níquel-manganeso-cobalto (NMC), modelo Samsung INR18650-20R, con la intención de caracterizar las salidas de la batería, como la capacidad de descarga para diferentes C-rate, la caída de voltaje y el perfil de temperatura de la superficie durante la prueba. Un modelo pseudo-2D fisicoquímico es calibrado y así se pueden obtener los parámetros internos para la batería prístina. En secuencia, la batería envejece durante 250 ciclos, siendo el perfil de perca de capacidad y los resultados de desempeño de la batería utilizados para calibrar un mecanismo de envejecimiento para el modelo de batería creado. Así, se evalúa la autonomía del vehículo con un paquete de batería virtual construido con baterías usando el modelo pseudo-2D fisicoquímico creado con el mecanismo de envejecimiento. Finalmente, se indujo la fuga térmica de la batería envejecida utilizando un calorímetro de tasa de aceleración (ARC) con el protocolo de heat wait seek. Además, la batería prístina también se prueba en las mismas condiciones de fuga térmica para una comparación directa con la batería envejecida. Las reacciones de step wise se utilizan para comprender los resultados experimentales obtenidos utilizando los datos obtenidos del modelo desarrollado.

[EN] One of the most effective ways to use clean and renewable energy is through its direct application in electric vehicles, which will play an increasingly important role as the world moves towards zero carbon emissions. However, battery energy density is still an issue for vehicle range, and it gets worse as the battery ages and loses its capacity. In addition, a higher energy density increases the joule effect, producing more heat that can lead to battery thermal runaway. Understanding the process of aging and the effect that it can have on battery thermal runaway is important to improve vehicle safety. For these reasons, this work intends to investigate the aging effects on vehicle autonomy and the potential for battery thermal runaway. Experimental tests is carried out with a Nickel-Manganese-Cobalt (NMC) battery, model Samsung INR18650-20R, in order to characterize the battery outputs such as discharge capacity for different C-rates, voltage drop and the surface temperature profile during test. A pseudo-2D physicochemical model is calibrated and the internal parameters can be obtained for the pristine battery. In sequence, the battery is aged during 250 cycles, being the capacity fade and final outputs results from this process used for calibrating a aging mechanism for the battery model created. Thus, the vehicle autonomy is evaluated with a virtual battery packaging constructed with batteries using the pseudo-2D physicochemical model created with the aging mechanism. Finally, the aged battery is induced to thermal runaway using an accelerating rate calorimeter (ARC) with the heat wait seek protocol. In addition, pristine battery is also tested in same condition for thermal runaway for a direct comparison with the aged battery. Step wise reactions are used to understand the experimental results using data obtained from the model developed