Il riutilizzo, solitamente per applicazioni stazionarie, delle batterie derivanti dall’applicazione veicolare, definito 2nd-life battery, è un concetto che si sta diffondendo grazie all’aumento esponenziale di veicoli elettrici in circolazione. I vantaggi della 2nd-life sono sia economici sia ambientali. Per abilitare la 2nd-life è però necessario risolvere alcune problematiche riguardanti la diagnostica e la gestione delle batterie usate. Le batterie 2nd-life sono, infatti, già parzialmente invecchiate e presentano spesso disomogeneità tra le celle. Per poter realizzare un Sistema di Accumulo (SdA) 2nd-life sarebbe quindi necessario effettuare delle prove onerose sulle celle per rivalutarne le prestazioni e integrare Battery Management System (BMS) attivi in grado di gestire le disomogeneità presenti. L’attività di ricerca svolta ha permesso di realizzare soluzioni alternative che permettono di ridurre il costo per abilitare la 2nd-life battery.
Per monitorare la batteria, senza eseguire prove di caratterizzazione, è stato sviluppato l’algoritmo chiamato Voltage Dynamic-Based SoC Estimation (VDB-SE) basato su tecniche di Machine Learning, che permette di stimare i principali indicatori di stato della batteria, come lo stato di carica e lo stato di salute. I risultati dei test di validazione effettuati su un SdA reale da 30 kW hanno mostrato un errore medio inferiore al 5% sulla stima dello stato di carica e inferiore al 2% sulla stima della capacità, utile a valutare lo stato di salute. Varie analisi di sensitività effettuate in ambiente di simulazione hanno dimostrato una buona robustezza dell’algoritmo al variare della configurazione (tecnologia di accumulo, tipo di applicazione, impostazioni algoritmo).
Riguardo la gestione di una batteria 2nd-life, si sono proseguite e concluse le prove di validazione di un prototipo di SdA 2nd-life gestito da un BMS attivo, avviate nel corso della precedente annualità. Le prove hanno permesso di dimostrare come l’uso di un BMS attivo sia in grado di migliorare le prestazioni di una batteria composta da moduli 2nd-life, quindi dell’intero SdA, gestendo opportunamente le disomogeneità tra i moduli. I risultati ottenuti mostrano che il BMS permette di incrementare l’energia scaricabile dalla batteria del 39% rispetto a un SdA senza BMS attivo. Inoltre, l’utilizzo del BMS permette anche di avere un tasso di degrado limitato.3131