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pubblicazioni - Articolo ISI

Battery lifetime of electric vehicles by novel rainflow-counting algorithm with temperature and C-rate dynamics: Effects of fast charging, user habits, vehicle-to-grid and climate zones

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Battery lifetime of electric vehicles by novel rainflow-counting algorithm with temperature and C-rate dynamics: Effects of fast charging, user habits, vehicle-to-grid and climate zones

L’articolo si propone di sviluppare, partendo da dati sperimentali, un modello di invecchiamento olistico di una batteria per applicazione veicolare, basato su un algoritmo di Rainflow, che permetta di tenere in considerazione adeguatamente tutti i principali fattori che causano la riduzione di capacità. Congiuntamente è stato sviluppato in linguaggio Modelica un modello fisico del veicolo elettrico che simula il comportamento termico ed elettrico della batteria veicolare sottoposta a profili di lavoro con varie modalità di ricarica, legate alle abitudini di guida degli utenti.

L’articolo si propone di sviluppare, partendo da dati sperimentali, un modello di invecchiamento olistico di una batteria per applicazione veicolare, basato su un algoritmo di Rainflow, che permetta di tenere in considerazione adeguatamente tutti i principali fattori che causano la riduzione della capacità, ovvero il ciclaggio, la vita calendariale, la temperatura e la corrente di batteria. Congiuntamente a questo approccio, è stato sviluppato un modello fisico/elettrotermico del veicolo elettrico, sviluppato in linguaggio Modelica, che simula accuratamente il comportamento sia termico sia elettrico della batteria sottoposta a profili di lavoro che si differenziano per varie modalità di ricarica, legate alle abitudini di guida degli utenti del veicolo, includendo ricariche lente, rapide e con applicazioni V2G a supporto della rete elettrica. Il caso di studio proposto mostra che la vita attesa dei veicoli elettrici è paragonabile a quella delle auto tradizionali (10-20 anni) e che la modellazione della temperatura operativa della batteria consente di ridurre gli errori di stima fino al 27%.

È stata eseguita una analisi di sensitività su differenti aree climatiche in Italia e i risultati suggeriscono nelle aree con clima più freddo si possa avere un aumento della vita attesa del 30% rispetto alle aree più calde.

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