Modelo de degradación por crecimiento de la capa Interfase Sólido-Electrolito en una batería Li-NMC D. García Elvira*, G. L. Plett**, R. Machado**, H. Valderrama Blavi*, A. Cid Pastor*, L. Martínez Salamero* * Universitat Rovira i Virgili (URV). Tarragona, España. Email: [email protected] ** University of Colorado – Colorado Springs (UCCS). Colorado Springs, Estados Unidos. Abstract— Se presenta un modelo sencillo de degradación de una celda de batería Li-NMC con electrodo negativo de grafito. Este modelo combina la simplicidad de un circuito equivalente, que explica la dinámica rápida de la celda, con un modelo físico del proceso de crecimiento de la capa SEI (SolidElectrolyte Interphase), que permite estimar la pérdida de capacidad y el aumento de la resistencia interna. Los principales factores que intervienen en el proceso de degradación son: corriente, estado de carga y temperatura. Index Terms — Solid Electrolyte Interphase, Capacity Fade Model, Li-NMC battery, Graphite electrode, Shift of Open Circuit Potential curves. E I. INTRODUCCIÓN l estudio de la degradación de las baterías de ion-litio es fundamental para las aplicaciones que requieren de una prolongada vida útil (microrredes, vehículos eléctricos, etc.) [1]–[3]. A medida que las baterías envejecen, su potencia y su capacidad de almacenamiento disminuyen y su resistencia interna aumenta. Es importante conocer y modelar los mecanismos de degradación para desarrollar algoritmos precisos de estimación del estado de carga (State Of Charge, SOC), la potencia y la energía disponibles. Además, empleando estos modelos, se puede ejecutar un control predictivo orientado a maximizar la vida útil de la batería. De acuerdo con [4], los dos tipos de modelos de batería más extendidos son los modelos de circuito equivalente y los modelos físicos. Los modelos de circuito equivalente son simples y requieren poca capacidad de computación. Sin embargo, este tipo de modelos carecen de capacidad predictiva a largo plazo, es decir, no proporcionan información sobre cómo se comportará la celda a medida que ésta envejece. Los modelos basados en la física de los procesos internos de la celda son mucho más complejos, pero, a cambio, resultan más versátiles y son capaces producir estimaciones de la degradación de la celda. Se presenta a continuación un modelo discreto que combina ambos tipos. La base es un circuito equivalente, algunos de cuyos parámetros (constantes, originalmente) se han convertido en variables para representar la degradación de la celda. Estos parámetros dependientes del tiempo se actualizan incorporando los cambios en la capacidad y la resistencia interna, que son estimadas mediante un modelo físico simplificado de la reacción secundaria de pérdida de litio ciclable del electrodo negativo por crecimiento de la capa Interfase Sólido-Electrolito (Solid-Electrolyte Interphase, SEI). El modelo enlaza, por tanto, la simplicidad del circuito equivalente con la capacidad de predicción a largo plazo del modelo basado en la física. La reacción de crecimiento de la capa SEI es la principal causa de degradación durante la mayor parte de la vida útil de la batería [5], aunque cabe notar que existen muchas otras causas de degradación en las baterías de ion-litio [6]. Las celdas de batería estudiadas son las Panasonic Li-NMC con electrodo negativo de grafito empleadas en el batterypack de los vehículos híbridos enchufables (PHEV) Ford CMax Energi y Ford Fusion Energi entre 2013 y 2018. Su tensión nominal es 3.7 V y su capacidad nominal, 25 Ah. La estructura del presente artículo es como sigue: en la Sección II se detalla el modelo de circuito equivalente empleado; en la Sección III, se presentan los cálculos necesarios para estimar la degradación de la celda debido al crecimiento de la capa SEI y actualizar los parámetros del circuito equivalente; en la Sección IV, se describen los ensayos de caracterización de la celda realizados en [7]; en la Sección V, se conjugan ambos modelos (circuito equivalente y degradación) para simular la operación de la batería; y por último, en la Sección VI, se resume la aportación del artículo y se plantean los futuros trabajos de investigación. II. MODELO DE LA BATERÍA 1: CIRCUITO EQUIVALENTE La base del modelo propuesto es del tipo circuito equivalente. Se emplea el Enhanced Self Correcting (ESC) Model expuesto en [4], consistente en: una fuente de tensión dependiente del SOC, que representa la tensión de circuito abierto (Open Circuit Voltage, OCV); un término de histéresis; dos ramas de resistencia y condensador en paralelo, que representan la respuesta dinámica de la celda debida a los procesos de difusión; y una resistencia serie equivalente, que representa la caída instantánea de la tensión de la celda al aplicar una corriente. Los parámetros del modelo han sido obtenido mediante los ensayos descritos en [4]. La Tabla 1 recoge la nomenclatura empleada en el modelo ESC y los valores de los parámetros utilizados en este artículo. La Fig. 1 representa el circuito equivalente con los parámetros constantes nombrados con letras negras y los variables, con letras azules. Fig. 1. Modelo de circuito equivalente ESC. En la sección III se expone cómo se calculan las variaciones en la capacidad de la celda 𝑄 y en la resistencia de la capa SEI 𝑅 causadas por la degradación. Estos dos resultados se incorporan al modelo de circuito equivalente ESC haciendo que algunos de los parámetros pasen a ser dependientes del tiempo. En concreto, la capacidad afecta al cálculo del coeficiente de histéresis 𝐴 (ecuación (4)) y del Tabla 1. Nomenclatura empleada en el circuito equivalente ESC. ∗ indica que se trata de una variable. Parámetro / Variable Valor Capacidad de la rama RC #1 26 467 Capacidad de la rama RC #2 52 082 Término de histéresis dependiente de 𝑧 ∗ Corriente de descarga de la celda ∗ Índice del tiempo discreto ∗ Coeficiente de histéresis dependiente de 0.0012 𝑧 𝑀 Coeficiente de histéresis instantánea 4.4782 · 10 𝑄 Capacidad de la celda ∗ 𝑅 Resistencia serie equivalente inicial 1.3164 𝑅 Resistencia de la rama RC #1 0.1866 𝑅 Resistencia de la rama RC #2 0.9492 Resistencia de la capa SEI 𝑅 ∗ 𝑧 Estado de carga (SOC) ∗ 𝛥𝑡 Intervalo de tiempo empleado en la 60 discretización 𝜂 Rendimiento culómbico durante la carga 99.87 𝛾 Constante de tiempo de la histéresis 523.8311 𝜃 Grado de litiación del electrodo ∗ 𝜃 Grado de litiación del electrodo a 𝑧 = 0 ∗ 𝜃 Grado de litiación del electrodo a 𝑧 = 1 ∗ 𝐶 𝐶 ℎ 𝑖 [𝑘] 𝑀 Unidad 𝐹 𝐹 𝑉 𝐴 − − − 𝐴ℎ 𝑚𝛺 𝑚𝛺 𝑚𝛺 𝛺 − 𝑠 % − − − − SOC (≡ 𝑧, ecuaciones (1) y (5) del modelo) y, con ello, a la 𝑂𝐶𝑉 (ecuación (23)). La resistencia de la capa SEI, por su parte, se añade a la resistencia serie inicial, 𝑅 , de modo que la resistencia serie total es 𝑅 + 𝑅 (ecuación (1)). La ecuación que describe la respuesta de la celda ante la aplicación de una corriente 𝑖 es: 𝑣[𝑘] = 𝑂𝐶𝑉(𝑧[𝑘]) + (𝑀 𝑠[𝑘] + 𝑀ℎ[𝑘]) (1) − 𝑅 𝑖 [𝑘] + 𝑅 𝑖 [𝑘] − (𝑅 + 𝑅 [𝑘])𝑖[𝑘], La tensión de celda 𝑣 se descompone en un término correspondiente a la tensión de circuito abierto 𝑂𝐶𝑉(𝑧[𝑘]), un término de histéresis (𝑀 𝑠[𝑘] + 𝑀ℎ[𝑘]), un término de difusión − 𝑅 𝑖 [𝑘] + 𝑅 𝑖 [𝑘] y la caída de tensión en la resistencia interna −(𝑅 + 𝑅 [𝑘])𝑖[𝑘]. Los términos de (1) se calculan mediante: −𝛥𝑡 𝑖 [𝑘] = exp 𝑖 [𝑘 − 1] 𝑅𝐶 (2) −𝛥𝑡 + 1 − exp 𝑖[𝑘 − 1] 𝑅𝐶 ℎ[𝑘] = 𝐴 [𝑘 − 1]ℎ[𝑘 − 1] + (𝐴 [𝑘 − 1] − 1)𝑠𝑔𝑛(𝑖[𝑘 − 1]) (3) 𝜂[𝑘]𝑖[𝑘]𝛾𝛥𝑡 (4) 𝑄[𝑘] 𝜃 [𝑘] − 𝜃 [𝑘] (5) 𝑧[𝑘] = 𝜃 [𝑘] − 𝜃 [𝑘] sgn(𝑖[𝑘]), 𝑖[𝑘] ≠ 0, (6) 𝑠[𝑘] = 𝑠[𝑘 − 1], 𝑖[𝑘] = 0, donde 𝑗 = {1,2}, sgn(𝑥) es la función signo de 𝑥, y la variable 𝜃 (estequiometría del electrodo negativo: Li C ) se calcula mediante (17). 𝐴 [𝑘] = exp − III. MODELO DE LA BATERÍA 2: DEGRADACIÓN POR CRECIMIENTO DE CAPA SEI Esta sección está subdividida en tres subapartados: en el primero, se describe el proceso de crecimiento de la capa SEI, en el segundo, se modela la reacción SEI, y en el tercero, se describe cómo afecta la pérdida de litio ciclable a las curvas de los potenciales de los electrodos positivo y negativo. A. Solid-Electrolyte Interphase (SEI) La transferencia de energía hacia (desde) la batería se debe a la reacción primaria, esto es, la reacción reversible de (de-)intercalación del litio. Junto con esta reacción, tienen lugar reacciones secundarias no deseadas que degradan la celda. A continuación, se modela la reacción irreversible de crecimiento de la capa SEI, principal causa de degradación de la batería. El crecimiento de la capa SEI se produce por la reducción del solvente orgánico en la superficie del electrodo negativo, como representa esquemáticamente la Fig. 2 [5]. Este crecimiento incrementa la resistencia interna de la celda y disminuye su capacidad [8]. Fig. 2. Mecanismos de las reacciones competidoras en el electrodo negativo: intercalación, crecimiento de la capa SEI y deposición de litio (lithium plating). Reproducido de [5]. Para estimar la degradación, se emplea aquí el modelo de orden reducido de por Randall et. Al [9], derivado a partir del sistema de ecuaciones diferenciales parciales presentado en [10]. Una de las hipótesis de partida se ha reconsiderado respecto a [9]: se ha eliminado la condición de que la reacción de generación de SEI ocurra sólo durante la carga de la celda. Por ejemplo, [11] y [12] muestran que la capa SEI crece también durante la descarga (aunque a un ritmo menor). Además, los valores de los parámetros de la celda se han adaptado para modelar la celda Panasonic Li-NMC de 25 Ah estudiada, en lugar de la Sony 18650 Li-CoO2, de 1.8 Ah, modelada originalmente en [9]. B. Ecuaciones del modelo de crecimiento del SEI Se expone el conjunto de ecuaciones que permiten calcular la densidad de corriente de la reacción secundaria de generación de SEI, 𝐽 (ecuación (16)). A partir de ella, se puede estimar la pérdida de capacidad y el aumento de la resistencia interna (ecuaciones (19) y (20)). Más adelante, se describe cómo la pérdida de capacidad afecta a los grados de litiación del electrodo negativo mínimo (𝜃 ) y máximo (𝜃 ), y cómo esto modifica la curva 𝑂𝐶𝑉(𝑧). La Tabla 2 recoge la nomenclatura empleada en esta sección. En primer lugar, la ecuación Butler-Volmer (8) modela la reacción (primaria) reversible de (de-)intercalación. 𝑖 (7) 𝐽 =𝐽 +𝐽 = 𝑉𝑜𝑙 𝛼 𝐹 𝛼 𝐹 (8) 𝐽 = 𝑎 𝑖 , (𝜃 ) exp 𝜂 − exp − 𝜂 𝑅 𝑇 𝑅 𝑇 donde el área específica del electrodo, 𝑎 , la densidad de corriente de intercambio, 𝑖 , y el sobrepotencial de la reacción de intercalación, 𝜂 , se calculan mediante: 3𝜀 , (9) 𝑎 = 𝑅 (10) (1 − 𝜃 )𝜃 𝑐 𝑖 , (𝜃 ) = 𝑘 𝑐 𝐽 (11) 𝜂 = 𝜙 − 𝜙 − 𝑂𝐶𝑃 (𝜃 ) − 𝑅 𝑎 Teniendo en cuenta que 𝛼 = 𝛼 = 0.5 [10] y conociendo que sinh(𝑥) = , de la ecuación (8) se deriva: 2𝑅 𝑇 𝐽 (12) 𝜂 = asinh 𝐹 2𝑎 𝑖 , (𝜃 ) La reacción secundaria irreversible se modela mediante la ecuación Tafel (13) en función del sobrepotencial de la reacción SEI, 𝜂 : 𝐽 = −𝑎 𝑖 , exp − 𝛼 𝐹 𝜂 𝑅 𝑇 𝐽 (13) Tabla 2. Nomenclatura empleada en el modelo de degradación. 𝑎 𝑐 𝑐 𝐹 𝑖 𝑖 𝐽 𝑘 𝑘 (14) 𝑂𝐶𝑃 Nótese que el valor de 𝐽 es, por definición, siempre negativo. Despejando de las ecuaciones (11) y (14), se puede expresar 𝜂 en términos de 𝜂 : (15) 𝜂 = 𝜂 + 𝑂𝐶𝑃 (𝜃 ) − 𝑈 𝑅 𝑅 𝑅 𝑇 𝑈 𝑉𝑜𝑙 𝑧 𝜂 =𝜙 −𝜙 −𝑈 − 𝑎 𝑅 Por último, combinando este resultado con (12), se puede expresar 𝐽 (13) como: 𝐹 𝑂𝐶𝑃 (𝜃 ) − 𝑈 𝐽 = −𝑎 𝑖 , exp − 2𝑅 𝑇 𝑖 (16) −𝐽 𝑉𝑜𝑙 exp − asinh 2𝑎 𝑖 , (𝜃 ) Aunque 𝐽 aparece aquí expresado de forma implícita, es posible hallar su valor algebraicamente aplicando el método de resolución expuesto en [13]. La ecuación (16) muestra que la velocidad de pérdida de litio ciclable depende de tres variables: grado de litiación del electrodo negativo 𝜃 (relacionado con el SOC, según (5)), corriente aplicada 𝑖 y temperatura 𝑇. La definición del grado de litiación para ambos electrodos es 𝜃 = 𝑐 , ⁄𝑐 , , donde 𝑒𝑙 = {𝑛, 𝑝}. Las variables 𝜃 y 𝜃 se calculan contabilizando la entrada y salida de iones Li+ a cada electrodo, de acuerdo con las ecuaciones (17) y (18). 𝐽 [𝑘] (17) 𝜃 [𝑘 + 1] = 𝜃 [𝑘] − Δ𝑡 𝜀 , 𝐹𝑐 , 𝑖[𝑘] 𝜃 [𝑘 + 1] = 𝜃 [𝑘] + Δ𝑡 (18) 𝑉𝑜𝑙 𝜀 , 𝐹𝑐 , A partir de la densidad de corriente 𝐽 se pueden estimar la pérdida de capacidad, 𝑄 , y el aumento de la resistencia 𝑅 debido al crecimiento de la capa SEI: 𝑉𝑜𝑙 (19) 𝑄 [𝑘] = − Δ𝑡 𝐽 [𝑘] 3600 (20) 𝑅 [𝑘] = 𝑅 [𝑘 − 1] − 𝑘 Δ𝑡 𝐽 [𝑘] donde 𝑘 es el coeficiente (positivo) de aumento de la resistencia de la capa SEI. Nótese que la pérdida de capacidad 𝑄 y la variación de 𝑅 son positivos debido a que el valor de 𝐽 es siempre negativo.La ecuación (1) del modelo Tabla 3. Parámetros de la celda Panasonic estudiada. 𝛼 ,𝛼 𝑐 𝑐 𝜀 Valor 0.5 2 000 30 555 0.5 𝑘 2.6473 · 10 𝑅 𝑉𝑜𝑙 5 · 10 7.92 · 10 Unidad − 𝑚𝑜𝑙/𝑚 𝑚𝑜𝑙/𝑚 − 𝐴 𝑚 . /𝑚𝑜𝑙 𝑚 𝑚 . Fuente [15] [22] [15] [14] Media valores [14]–[21] [14] [14] 𝛼 𝜀 𝜂 𝜃 𝜙 𝑒 𝐼 𝑛 𝑠 𝑠𝑖𝑑𝑒 Parámetro / Variable Área específica del electrodo poroso Concentración de litio Concentración de litio máxima en el material Constante de Faraday, 96485 Corriente de descarga de la celda Densidad de corriente de intercambio Densidad volumétrica local de corriente Constante de velocidad de la reacción electroquímica Coeficiente de aumento de resistencia de la capa SEI Potencial del electrodo a circuito abierto (Open Circuit Potential) Radio medio de las partículas del electrodo negativo Resistencia de la capa SEI Constante universal gases, 8.314 Temperatura Potencial de equilibrio local Volumen del electrodo Estado de carga de la celda (SOC) Coeficientes de transferencia de la reacción electroquímica Fracción del volumen del electrodo ocupada por el sólido Sobrepotencial de la reacción electroquímica Grado de litiación del electrodo Potencial local de una fase Subíndices Electrolito Reacción de intercalación/de-intercalación Electrodo negativo Sólido Reacción secundaria (SEI) Unidad 𝑚 𝑚𝑜𝑙/𝑚 𝑚𝑜𝑙/𝑚 𝐴 𝑠/𝑚𝑜𝑙 𝐴 𝐴/𝑚 𝐴/𝑚 𝐴𝑚 . /𝑚𝑜𝑙 . 𝛺𝑚 /𝐴 𝑠 𝑉 𝑚 𝑚𝛺 𝐽/𝑚𝑜𝑙 𝐾 𝑉 𝑚 % − − 𝑉 − 𝑉 ESC se actualiza con el resultado obtenido en (20) y la ecuación (4) se actualiza con el resultado de (19). La Tabla 3 recoge los valores de los parámetros empleados en la formulación del modelo. Algunos valores se han tomado del estudio de la celda Panasonic [14], el resto, se han estimado a partir de una revisión de la literatura [15]–[22]. Por último, dado que no existen estimaciones de 𝑖 , y 𝑈 , , se ha definido el parámetro 𝑘 , que agrupa ambos: 𝑈 (21) 𝑘 =𝑎 𝑖 , exp 𝐹 2𝑅 𝑇 Con lo que la ecuación (16) queda: 𝐹 𝑂𝐶𝑃 (𝜃 ) 𝐽 = −𝑘 exp − 2𝑅 𝑇 𝑖 (22) −𝐽 𝑉𝑜𝑙 exp − asinh 2𝑎 𝑖 , (𝜃 ) El método de estimación de los parámetros 𝑘 y 𝑘 valores obtenidos se detallan en la Sección 0. y los C. Desplazamiento de las curvas OCP La curva 𝑂𝐶𝑉(𝑧) se calcula como la diferencia entre el potencial a circuito abierto (Open Circuit Potential, OCP) del electrodo positivo, 𝑂𝐶𝑃 , y la del electrodo negativo, 𝑂𝐶𝑃 . Las tres curvas mencionadas se definen dependientes de tres variables diferentes: 𝑂𝐶𝑉(𝑧), 𝑂𝐶𝑃 𝜃 y 𝑂𝐶𝑃 (𝜃 ). Por tanto, se ha de escoger una referencia común para estudiar cómo se interrelacionan. En este artículo se ha optado por referir las tres al grado de litiación del electrodo negativo 𝜃 : (23) 𝑂𝐶𝑉 𝑧(𝜃 )│ │ = 𝑂𝐶𝑃 𝜃 (𝜃 )│ − 𝑂𝐶𝑃 (𝜃 ) Fig. 3. Desplazamiento relativo ∑ 𝜃 de la ventana estequiométrica del electrodo negativo 𝜃 (eje de abscisas naranja) con respecto a la del electrodo positivo 𝜃 (eje de abscisas azul) tras un largo periodo de degradación (𝑘 → 𝑘 ). Las curvas de color pastel corresponden al instante inicial 𝑘 , y las de color sólido corresponden al instante final 𝑘 . La curva 𝑂𝐶𝑃 (azul) queda desplazada respecto a 𝑂𝐶𝑃 (naranja) y, consecuentemente, 𝑂𝐶𝑉 (verde) sufre una contracción. Las curvas 𝑂𝐶𝑃 𝜃 y 𝑂𝐶𝑃 (𝜃 ) son válidas durante toda la vida útil de la celda, mientras que la función 𝑂𝐶𝑉(𝑧), así como las relaciones 𝜃 (𝜃 ) y 𝑧(𝜃 ) cambian con el tiempo (ver ecuaciones (5) y (24)), como se explica más adelante. Por ello, se emplea la siguiente nomenclatura: 𝑓(𝜃 )│ representa la dependencia de la función o variable 𝑓 con la variable 𝜃 (la referencia común escogida) en el instante 𝑘. La Fig. 3 refleja el estado de una celda tras un largo periodo (𝑘 → 𝑘 ) de degradación: se produce un desplazamiento relativo entre las curvas 𝑂𝐶𝑃 y 𝑂𝐶𝑃 debido a la pérdida de litio ciclable en el electrodo negativo por la reacción SEI. Durante la descarga (carga), el electrodo negativo pierde (gana) litio a un ritmo mayor (menor) al que lo gana (pierde) el positivo debido a que una parte del litio queda formando parte de la capa SEI (ver ecuaciones (7), (17) y (18)). Consecuentemente, las curvas OCP de los electrodos sufren un desplazamiento relativo [23]: el grado de litiación del electrodo positivo 𝜃 correspondiente a un determinado grado de litiación dado del electrodo negativo 𝜃 irá disminuyendo a medida que la capa SEI vaya consumiendo litio ciclable. El desplazamiento del eje de abscisas de 𝑂𝐶𝑃 en la Fig. 3 (es decir, la traslación (24)) refleja este proceso. El desplazamiento relativo 𝜃 puede cuantificarse mediante (25). (24) 𝜃 (𝜃 )│ = 𝜃 (𝜃 + 𝜃 [𝑘])│ 𝜃 [𝑘] = 3600 𝑄 𝜀 𝑉𝑜𝑙 𝑐 , [𝑘] 𝐹 siendo la tensión mínima 𝑉 = 2.1 𝑉 y la tensión máxima 𝑉 = 4.1 𝑉 los criterios que delimitan el SOC mínimo y máximo. Los valores actualizados de 𝜃 [𝑘] y 𝜃 [𝑘] y la curva 𝑂𝐶𝑉 𝑧(𝜃 )│ │ se actualizan en las ecuaciones (1) y (5) del modelo ESC presentado en la Sección II. En la Fig. 4.a.2) y Fig. 4.b.2) se aprecia que tras el desplazamiento entre las curvas 𝑂𝐶𝑃 y 𝑂𝐶𝑃 (instante 𝑘 ), (25) El dominio de definición de la función 𝑂𝐶𝑉(𝑧) (ecuación (23)) es 𝜃 ∈ 𝜃 [𝑘], 𝜃 [𝑘] , lo cual es equivalente a 𝜃 ∈ 𝜃 [𝑘], 𝜃 [𝑘] y a 𝑧 ∈ [0,1]. Estos valores extremos están definidos por: (26) 𝜃 [𝑘] = 𝑧 (𝑂𝐶𝑉 (𝑉 í )| )│ 𝜃 [𝑘] = 𝑧 (𝑂𝐶𝑉 (𝑉 á )| )│ (27) Fig. 4. Ampliaciones de la Fig. 3: a) Recálculo de 𝜃 y recuperación de capacidad asociada ∑ 𝑄 ; b) Recálculo de 𝜃 y recuperación de capacidad asociada ∑ 𝑄 . 𝑉 y𝑉 no corresponden a los valores esperables 𝜃 [𝑘 ] [𝑘] . Aparece un (pequeño) cambio y 𝜃 [𝑘 ] − ∑ 𝜃 en los grados de litiación límite, los cuales definen la extensión de las ventanas estequiométricas de los electrodos: negativo (𝜃 − 𝜃 ) y positivo (𝜃 − 𝜃 ). En concreto, en términos del modelo incremental, el ajuste en 𝜃 se denomina 𝜃 , y el ajuste en 𝜃 se denomina 𝜃 , : (28) [𝑘] = 𝜃 [𝑘] − 𝜃 [𝑘 − 1] 𝜃 , [𝑘] = 𝜃 [𝑘] − (𝜃 [𝑘 − 1] − 𝜃 [𝑘]) (29) 𝜃 , , donde 𝜃 <0y 0<𝜃 , < 𝜃 . Este proceso secundario de extensión del rango de grados de litiación permitidos provoca una pequeña recuperación secundaria de capacidad 𝑄 +𝑄 : 𝜀 𝑉𝑜𝑙 𝑐 , 𝐹 (30) [𝑘] = [𝑘] 𝑄 −𝜃 , 3600 𝜀 𝑉𝑜𝑙 𝑐 , 𝐹 (31) [𝑘] = [𝑘] 𝑄 𝜃 , 3600 El resultado de sumar las tres contribuciones 𝑄 , 𝑄 y𝑄 es una pérdida neta de capacidad 𝑄 . (Nótese que , 𝜃 es casi insignificante (ver Fig. 4), por lo que 𝑄 también lo es.) 𝑄 [𝑘] = 𝑄 [𝑘] − 𝑄 [𝑘] + 𝑄 [𝑘] (32) 𝑄[𝑘] = 𝑄[𝑘 − 1] − 𝑄 [𝑘] 𝜀 𝑉𝑜𝑙 𝑐 , 𝐹 (33) = (𝜃 [𝑘] − 𝜃 [𝑘]) 3600 La Fig. 5 muestra el peso de la recuperación de capacidad respecto a la pérdida causada por la reacción SEI a medida que la celda va degradándose. El rango representado en el eje de abscisas corresponde con 𝑄 ∈ 0, 0.2 · 𝑄[1] . IV. ENSAYOS DE CELDAS DE BATERÍA En [7] se somete a nueve celdas Panasonic a una serie de ensayos conducentes a caracterizar el proceso de degradación durante largos periodos de auto-descarga. En concreto, se realizan: OCV Tests (OCVT): Dos ensayos de estimación precisa de la capacidad, al inicio y al final del conjunto de ensayos. Self-Discharge Tests (SDT): Tres ensayos de autodescarga de dos meses cada uno, a tres temperaturas: 0°C, 25°C y 50°C. Pulse Tests (PT): Cuatro ensayos de estimación de la resistencia interna a cuatro SOCs: SOC = {20%, 40%, 60%, 80%}, antes y después de cada SDT. Capacity Single Loops (CSL): Dos ensayos más rápidos de estimación de la capacidad, tras PT2 y tras PT3. Fig. 5. Recuperación relativa de capacidad con respecto a 𝑄 . La secuencia completa de ensayos ejecutados es la siguiente: OCVT1 PT1 SDT1 PT2 CSL1 SDT2 PT3 CSL2 SDT3 PT4 OCVT2. Los resultados de los OCVTs y de los CSLs, desafortunadamente, no son comparables entre sí debido a que los procedimientos empleados son diferentes. La pérdida de capacidad entre OCVT1 y OCVT2 se emplea para calcular el parámetro del modelo de degradación 𝑘 a 25°C, en el presente artículo. Se calcula como aquel valor que produce en la simulación una pérdida de capacidad igual a la real. El parámetro 𝑘 , por su parte, se calcula suponiendo que la resistencia interna al final de la vida (End Of Life, EOL) de la batería es doble que la inicial. Se considera que la EOL viene marcada por una pérdida de capacidad del 20%. Los valores obtenidos son: 𝑘 = 1.0849 · 10 𝐴/𝑚 y 𝑘 = 5.5827 · 10 𝛺𝑚 /𝐴𝑠. Se han descartado los resultados de los PulseTests para la estimación del parámetro 𝑘 porque los resultados no muestran una tendencia estrictamente creciente como sería esperable de acuerdo con (20). Una explicación plausible de este fenómeno es que la capa SEI, más bien rígida, se haya agrietado debido a los cambios de volumen del electrodo que suceden durante la carga y descarga de la celda [12]. Cuando la capa SEI se agrieta, se abre un nuevo camino de mayor conductividad (a la vez que un nuevo punto de formación de SEI adicional). V. RESULTADOS DE SIMULACIÓN Se simula un perfil de carga y descarga coincidente con conjunto de ensayos descritos en la Sección 0 realizados entre la estimación de la capacidad inicial y la final (es decir, PT1 SDT1 PT2 CSL1 SDT2 PT3 CSL2 SDT3 PT4 OCVT2), empleando el modelo de la celda de circuito equivalente ESC expuesto en el la sección II con los parámetros indicados en las Secciones III y IV. El intervalo de tiempo empleado es de Δ𝑡 = 60 s y la temperatura, 𝑇 = 25°C. La Fig. 6 muestra los resultados de la simulación. La Fig. 6.a) representa la pérdida de capacidad 𝑄 (azul) y la evolución del SOC (marrón). Se aprecia que la pérdida de capacidad obtenida en la simulación coincide con el valor real (círculos amarillos). Nótese que la capacidad real sólo es conocida al principio y al final del ensayo: la línea discontinua amarilla sólo conecta dichos puntos, pero la trayectoria real no es conocida. La Fig. 6.b) muestra la corriente aplicada (azul) y la corriente de pérdida de litio ciclable 𝑖 = 𝐽 𝑉𝑜𝑙 (marrón). Se observa que 𝐽 es mayor cuando la corriente de carga y el SOC son elevados (como se espera del modelo). La Fig. 6.c) representa el aumento de la resistencia interna de la celda. Por último, la Fig. 6.d) muestra la evolución del 𝑂𝐶𝑉 (marrón) y de la tensión de celda resultado de la simulación 𝑣 (azul), así como su valor real 𝑣 (amarillo). Dado que el parámetro 𝑘 del modelo se ha estimado ajustando la capacidad a los resultados obtenidos en el conjunto de ensayos descrito en la Sección IV y que se ha simulado precisamente este conjunto de ensayos, se cumple, como era esperable, que 𝑄 coincide con capacidad 𝑄 en los momentos en que ésta es conocida. El resto de los parámetros del modelo, sin embargo, han sido estimados mediante ensayos con perfiles de corriente muy diferentes. Por ello, el buen ajuste entre 𝑣 y𝑣 aquí es indicativo de la bondad del modelo. No obstante, para validarlo Fig. 6. Resultados de simular el conjunto de ensayos descrito en la Sección IV: a) Capacidad y SOC, b) Corriente aplicada y corriente de la reacción secundaria, c) Resistencia serie, d) OCV y tensión de celda. completamente, sería necesario realizar nuevos ensayos de degradación y comprobar que las predicciones de 𝑄 y 𝑣 del modelo se corresponden con la realidad también en escenarios de operación diferentes. VI. CONCLUSIONES Y TRABAJOS FUTUROS Este artículo propone un modelo de una batería Li-NMC que armoniza la sencillez del circuito equivalente expuesto en [4] con la capacidad de predicción de la pérdida de capacidad y el aumento de la resistencia interna por degradación del modelo divulgado en [9]. Se ha modelado un solo mecanismo de degradación, la principal causa de pérdida de capacidad: el crecimiento de la capa SEI. El modelo propuesto puede emplearse para ejecutar un control predictivo de la batería que alargue su vida útil. Una futura investigación aplicará este modelo a la optimización económica de una microrred, considerando en el cálculo la amortización de los equipos y, específicamente, de la batería. El modelo presentado es un prometedor primer paso para la creación de un modelo más complejo que deberá incorporar las contribuciones a la degradación de múltiples procesos (además del SEI) como, por ejemplo, lithium plating. REFERENCIAS [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] A. Barré, B. Deguilhem, S. Grolleau, M. Gérard, F. Suard, and D. Riu, “A review on lithium-ion battery ageing mechanisms and estimations for automotive applications,” J. Power Sources, vol. 241, pp. 680–689, 2013. M. R. Palacín and A. De Guibert, “Batteries: Why do batteries fail?,” Science (80-. )., vol. 351, no. 6273, 2016. D. Lin, Y. Liu, and Y. Cui, “Reviving the lithium metal anode for highenergy batteries,” Nat. Nanotechnol., vol. 12, no. 3, pp. 194–206, 2017. G. L. 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