In this dissertation, the state of art in battery management is reviewed and its limitations are exposed. It is shown that the main reason of the inability for today's system to increase the precision of their estimation and the reliability of their prediction is deeply rooted in the approach adopted. Indeed, modern systems are all relying on behavioral models, either explicitly or implicitly which excel to predict the battery next state as long as the battery is not aged, and as long as the temperature does not vary too much, etc. In other words; today's system excel in predicting the battery behavior as long as the battery behaves as expected.
The reason of this situation comes from the lack of actual tool to diagnose the battery material state in the embedded system field. The field of chemistry engineering posses numerous measurement and diagnosis tools, but these methods are either destructive or non-embeddable. This work investigates a new comer in the field of battery diagnosis, thermodynamics, as the measurements involved are nondestructive and cover every possible evolution of the internal state of the battery. In a first time, a real-time embedded tracking algorithm is proposed, implemented and tested. Then, in a second time, different use-cases of thermodynamics in battery management are proposed. An analysis of the aging characteristics of the different phases of lithium is presented and its implications for battery and algorithms design are discussed. Finally, a interpretation of the entropy evolution is proposed in the case of determining which electrode is responsible for the entropy evolution during a situation of galvano-static cycling at high State Of Charge (SOC) under high temperature conditions.
이 논문은 최근의 최첨단 배터리 관리의 내용과 한계를 보여줍니다. 전통적인 배터리 분석 접근 방식은 근본적으로 정확성과 신뢰성 향상을 제한하는 것으로 나타났습니다. 실제로 현대 시스템은 명배하게 행동모델에 의존합니다. 이 행동모델은 배터리가 오래되지 않았거나 온도가 너무 많이 변하지 않는 한 가까운 미래에 배터리 상태를 예측하는 데에 탁월합니다. 다시 말하자면 배터리의 행동이 예측되는 한에서 오늘날의 시스템은 배터리 행동을 예측하는데 탁월하다는 것입니다. 이런 현상의 원인은 배터리의 현 상태를 정확하게 진단할 수 있는 임베디드 시스템 분야의 툴이 부족하기 때문입니다.화학 공학 분야에서는 수없이 많은 측정과 진단 툴을 가지고 있지만 이 방법들은 배터리를 물질적으로 파손시키거나 혹은 내재화할 수 없는(not embeddable) 방법입니다. 이 논문의 첫 파트는 최근에 제시된 배터리 관리 열역학 툴의 조사입니다. 사실 배터리 관리 열역학 측정은 배터리를 파괴시키지 않고 이론적으로 배터리 내부의 모든 가능한 상태를 발견하게 해줍니다. 하지만 오늘날의 열역학 측정은 임베디드가 불가능하고 또 실시간이 아닌 것으로 밝혀졌고, 따라서 열역학 툴이 배터리 관리 툴이 될 수 없었습니다. 게다가 열역학적 분석의 발달은 배터리 관리 쪽이 아니라 배터리 디자인 쪽이었습니다. 그러므로 저자가 아는 한 배터리 관리 시스템을 위한 준비된 임베디드 된 열역학적 알고리즘은 없었습니다. 따라서 이 논문의 핵심 연구는 두 부분으로 나뉩니다. 첫째 임베디드 시스템을 위한 열역학 측정 알고리즘과 둘째 배터리 관리에 대한 열역학의 두 가지 응용 가능성에 대한 연구입니다. 이 연구는 열역학의 배터리 관리 툴로서의 가능성과 현재의 배터리 관리 시스템이 직면한 한계에 대해 조사했습니다. 이것은 배터리 임베디드 시스템의 열역학 정보가 실시간으로 접근 가능하다는 것입니다. 이 열역학적 정보는 배터리 디자인 그리고 임베디드 시스템 사용될 수 있습니다. 이것은 산업 응용을 위한 것이 아니라 열역학적 배터리 관리의 가능성을 입증하고 설계자와 엔지니어의 새로운 패러다임을 열어줄 것입니다.
