Pourquoi un système de gestion de batterie est-il important ?

Un système de gestion de batterie a une influence directe sur la sécurité, l'efficacité et la longévité de la batterie et, par voie de conséquence, sur les performances et la fiabilité globales du système. Voici les principaux éléments impactés par un système de gestion de batterie :

• Sécurité :
  • Prévention de toute surcharge ou décharge excessives : le système de gestion de batterie garantit que chaque cellule d'un bloc de batterie est maintenue dans ses limites de tension optimales, évitant ainsi les cas susceptibles d'entraîner un emballement thermique ou une dégradation prématurée des cellules.
  • Surveillance de la tension et de la température : le système de gestion de batterie surveille en permanence la tension et la température des cellules de la batterie, ce qui permet d'obtenir des alertes rapides concernant les éventuels problèmes de sécurité.
• Prolongation de la durée de vie de la batterie :
  • Prévention de toute condition de stress : en maintenant la batterie dans ses conditions optimales de fonctionnement, un système de gestion de batterie évite tout stress susceptible de conduire à un vieillissement prématuré.
• Optimisation des performances :
  • Optimisation des conditions de fonctionnement : en surveillant et en ajustant des paramètres tels que la température ou la gestion de la charge, un système de gestion de batterie peut garantir un fonctionnement optimal de la batterie et offrir ainsi les meilleures performances possibles.
  • Estimation de l'état de charge (SOC) et de l'état de santé (SOH) : un système de gestion de batterie calcule et communique le SOC et le SOH de la batterie, qui sont essentiels pour bien comprendre, respectivement, l'énergie disponible et l'état général de la batterie.
  • Équilibrage des cellules : avec le temps, les cellules d'un bloc de batterie peuvent se déséquilibrer, certaines cellules ayant des niveaux de charge plus élevés ou plus faibles que d'autres. Un système de gestion de batterie peut équilibrer les cellules en veillant à ce que chaque cellule soit chargée et déchargée de manière équivalente, ce qui permet de maximiser l'autonomie de la batterie.
• Réduction des coûts :
  • Réduction des coûts de maintenance : en prolongeant la durée de vie de la batterie et en prévenant les dommages grâce à une surveillance et une gestion continues, un système de gestion de batterie peut réduire les coûts de maintenance et de remplacement.
  • Utilisation maximale de l'énergie : grâce à un équilibrage efficace des cellules, un système de gestion de batterie maximise l'énergie stockée utilisable et augmente ainsi l'efficacité économique du système.
• Mise en conformité et intégration :
  • Intégration avec les systèmes d'énergie renouvelable : un système de gestion de batterie est essentiel pour intégrer les batteries à des systèmes d'énergie renouvelable, tels que des panneaux solaires ou des éoliennes, en gérant le stockage et la restitution de l'énergie.
  • Respect des réglementations : dans bien des cas, disposer d'un système de gestion de batterie est une exigence réglementaire imposée par les normes de sécurité et de rendement, en particulier pour les VE et les systèmes de stockage d'énergie à grande échelle.

Comment fonctionne un système de gestion de batterie ?

Les principales fonctions d'un système de gestion de batterie sont la surveillance, l'estimation des états, l'équilibrage des cellules, la gestion de l'énergie, la gestion thermique, la protection et les communications.

Surveillance

Un système de gestion de batterie surveille la tension, le courant et la température pour s'assurer que la batterie fonctionne dans de bonnes conditions de sécurité.

Estimation des états

L'une des principales fonctions d'un système de gestion de batterie est l'estimation des états, notamment l'état de charge (SOC), l'état de santé (SOH), l'état d'énergie (SOE) et l'état de puissance (SOP). Le SOC est une quantité normalisée qui indique le niveau de charge restant de la batterie, défini comme le rapport entre la quantité maximale de charge extractible de la cellule à un moment donné et la capacité totale. Les méthodes d'estimation du SOC vont de la simple intégration du courant (comptage de Coulomb) et de la surveillance de la tension, à des méthodes sophistiquées fondées sur des modèles et des données, telles que les filtres de Kalman ou les réseaux de neurones.

Le SOH correspond à l'état général de la batterie (résistance interne et capacité) par rapport à ses performances en début de vie (BOL). L'estimation du SOH est plus subjective que celle du SOC : aucun consensus n'a pu être atteint quant à la manière de définir le SOH. Le SOH peut être défini en fonction de la capacité ou de la résistance interne ; chaque organisation est susceptible d'utiliser sa propre méthode spécifique pour quantifier une estimation du SOH dans le système de gestion de batterie. Ce fait rend moins souhaitable la création d'une solution générique prête à l'emploi. En utilisant Simscape Battery™, vous pouvez développer et simuler des algorithmes d'estimation du SOH personnalisés dans l'implémentation de votre système de gestion de batterie qui sont conformes à l'interprétation spécifique de l'état de santé des batteries de votre entreprise.

Équilibrage des cellules

Au fil du temps, les cellules individuelles d'un bloc de batterie peuvent présenter des niveaux de charge différents en raison de variations au niveau des conditions de fabrication, d'utilisation ou de température. Un système de gestion de batterie équilibre la charge entre les cellules pour s'assurer qu'elles ont toutes le même niveau de charge et ainsi maximiser la capacité et la durée de vie de la batterie. L'équilibrage passif et l'équilibrage actif sont deux approches courantes de l'équilibrage de cellules.

Équilibrage passif

Un système de gestion de batterie décharge des cellules dont l'état de charge est élevé en utilisant des résistances de saignée. Dans ce cas, l'énergie est dissipée sous forme de chaleur. Simscape Battery vous permet d'avoir à la fois un circuit d'équilibrage passif intégré dans le bloc de batterie et une stratégie d'équilibrage externe dans le système de gestion de batterie.

Vous pouvez tracer le SOC résultant de deux cellules connectées en série en utilisant un algorithme d'équilibrage passif.

Simscape Battery vous permet de tester vos algorithmes d'équilibrage passif de cellules intégré dans un système de gestion de batterie, sur un système d'émulation Hardware-in-the-Loop (HIL) en utilisant le bloc Passive Balancing Interface.

Équilibrage actif

Un système de gestion de batterie déplace la charge de cellules à SOC élevé vers des cellules à SOC faible grâce à des composants tels que des condensateurs et des inductances. Dans ce cas, l'énergie est déplacée dans les différentes cellules du bloc de batterie.

Gestion de l'énergie

Un système de gestion de batterie supervise et contrôle le flux d'énergie en provenance et à destination d'un bloc de batterie. Pendant le chargement, le système de gestion de batterie empêche les surintensités et les surtensions. L'algorithme à intensité constante et tension constante (CC-CV) est une méthode de charge de batterie couramment utilisée dans un système de gestion de batterie. Pendant la phase de charge à intensité constante, le courant de charge est maintenu constant et la tension de la batterie augmente progressivement. Pendant la phase de charge à tension constante, la tension de charge est maintenue constante et l’intensité de la batterie diminue progressivement.

Gestion thermique

Le contrôle de la température des batteries est essentiel, car des températures élevées réduisent considérablement leur durée de vie alors que des températures basses diminuent la capacité et l'énergie utilisables et influent sur leur vitesse de chargement. Il est important qu'un système de gestion de batterie active des dispositifs de chauffage ou de refroidissement pour maintenir la température dans des limites adéquates. Avec Simscape Battery, vous pouvez modéliser un cycle de charge et de décharge d'un module de batterie tout en surveillant la température des cellules et en activant le refroidissement.

Les cellules de batterie démarrent à des températures différentes ; le bloc Battery Coolant Control surveille la température des cellules, puis commence à refroidir l’assemblage de modules si les cellules de batterie dépassent une température limite. Lorsque la température de la cellule passe en dessous d'un certain seuil, le bloc Battery Coolant Control désactive le flux de liquide de refroidissement.

Avec Simscape Battery, vous pouvez utiliser des blocs prédéfinis pour créer des algorithmes de contrôle de la gestion thermique des batteries, tels que Battery Coolant Control et Battery Heater Control.

Protection

Un système de gestion de batterie offre des garanties contre les conditions susceptibles d'endommager la batterie, notamment la surcharge, la décharge excessive, la surintensité ou la surchauffe. Il est essentiel d'éviter ce type de conditions pour ne pas endommager les cellules de la batterie et garantir la sécurité de l'utilisateur.

Simscape Battery propose plusieurs algorithmes prédéfinis de protection de la batterie pour le design de BMS :

• Battery Cell Contact Monitoring : pour surveiller les contacts entre les éléments de la batterie
• Battery Current Monitoring : pour surveiller l’intensité de la batterie
• Battery Temperature Monitoring : pour surveiller la température de la batterie
• Battery Voltage Monitoring : pour surveiller la tension de la batterie
• Fault Qualification : pour la classification des défaillances

Vous pouvez utiliser un bloc Battery Cell Contact Monitoring dans votre système de gestion de batterie pour détecter une cellule déconnectée à partir de la tension de l'assemblage parallèle.

Vous pouvez utiliser des blocs de protection prédéfinis dans votre système de gestion de batterie pour surveiller l’intensité et la température d'une batterie en vue de détecter les erreurs de température trop basse ou trop élevée ainsi que les erreurs de surintensité (voir l'exemple Simscape Battery).

Communications

Un système de gestion de batterie communique avec des dispositifs ou des systèmes externes, fournit des informations en temps réel sur l'état de la batterie et reçoit des instructions relatives à la gestion de l'énergie.

En remplissant les fonctions primaires ci-dessus, un système de gestion de batterie bien conçu garantit des performances maximales, un fonctionnement sûr et une durée de vie optimale dans des conditions diverses de charge-décharge et d'environnements.

Design d'un système de gestion de batterie avec Simulink et Simscape Battery

Avec Simulink^® et Simscape Battery, les ingénieurs peuvent concevoir et simuler des systèmes de gestion de batterie :

• En modélisant des blocs de batterie avec l'application Battery Builder ou l'API MATLAB^® dans Simscape Battery
• En caractérisant les éléments du modèle de circuit équivalent des cellules de batterie en exploitant des données d'essai pour une représentation précise de la chimie des cellules
• En développant des algorithmes de contrôle de système de gestion de batterie grâce aux blocs prédéfinis dans Simscape Battery
• En testant des algorithmes de gestion de batterie grâce aux simulations Software-in-the-Loop (SIL), Processor-in-the-Loop (PIL) ou Hardware-in-the-Loop (HIL)
• En modélisant et simulant les défaillances dans le système de batterie
• En concevant le circuit d’électronique de puissance qui relie le bloc aux contrôles
• En développant des algorithmes de contrôle en boucle fermée pour la logique de supervision et de détection des défaillances
• En gérant les exigences et en créant l'architecture et les fonctionnalités du système

Avec Simulink et Simscape Battery, vous pouvez tester votre système de gestion de batterie dans diverses plages de fonctionnement et de défaillance avant de vous engager dans des tests hardware. Vous pouvez générer du code C à partir des modèles Simulink pour déployer vos algorithmes de contrôle en vue d'un prototypage rapide de systèmes ou de microcontrôleurs.

Simulink génère du code à partir des modèles de batterie et de composants électroniques, ce qui vous permet de réaliser des simulations temps réel pour vos tests HIL afin de valider votre système de gestion de batterie avant l'implémentation hardware.

Estimation de l'état de charge avec Simscape Battery

Des modèles de batterie précis sont essentiels au développement d'algorithmes pour une estimation du SOC basé sur un modèle, dans un système de gestion de batterie. Les approches traditionnelles d'estimation du SOC dans un système de gestion de batterie, telles que la mesure de la tension en circuit ouvert (OCV, Open Circuit Voltage) et l'intégration de l’intensité (comptage de Coulomb), sont faciles à implémenter et sont raisonnablement précises dans certains cas. Cependant, l'approche basée sur l'OCV nécessite la mesure OCV, qui doit être précédée d'une période de repos prolongée. Le comptage de Coulomb souffre d'une initialisation médiocre et de l'accumulation de bruits de mesure de l’intensité. Le filtre de Kalman étendu (EKF) et le filtre de Kalman sans parfum (UKF) sont des approches éprouvées qui offrent des résultats précis pour un effort de calcul raisonnable dans les implémentations de systèmes de gestion de batterie du monde réel.

Simscape Battery propose plusieurs estimateurs de charge pour le développement de systèmes de gestion de batterie :

• SOC Estimator (Adaptive Kalman Filter) : estimateur de l'état de charge et de la résistance terminale avec filtre de Kalman adaptatif
• SOC Estimator (Adaptive Kalman Filter, Variable Capacity) : estimateur de l'état de charge et de la résistance terminale avec filtre de Kalman adaptatif et capacité variable
• SOC Estimator (Coulomb Counting) : estimateur de l'état de charge avec comptage de Coulomb
• SOC Estimator (Coulomb Counting, Variable Capacity) : estimateur de l'état de charge avec comptage de Coulomb et capacité variable
• SOC Estimator (Kalman Filter) : estimateur de l'état de charge avec filtre de Kalman
• SOC Estimator (Kalman Filter, Variable Capacity) : estimateur de l'état de charge avec filtre de Kalman et capacité variable

Comparé à l’estimateur de SOC à filtre de Kalman classique, l'estimateur de SOC avec filtre de Kalman adaptatif présente une résistance terminale comme état supplémentaire. Ces estimateurs offrent tous deux la possibilité de sélectionner les approches EKF ou UKF pour développer un observateur permettant d'estimer le SOC. Dans un système de gestion de batterie, ces observateurs comprennent généralement un modèle du système non linéaire concerné (la batterie), qui utilise l’intensité et la tension mesurées par le système de gestion de batterie à partir de la cellule comme entrées, ainsi qu'un algorithme récursif qui calcule les états internes du système (dont le SOC) en s'appuyant sur une procédure de prédiction/correction en deux phases.

Estimation de l'état de charge avec un réseau de Deep Learning

Au lieu d'un filtre de Kalman, un système de gestion de batterie peut utiliser une méthode basée sur les données, telle qu'un réseau de neurones, pour estimer le SOC. Cette méthode ne nécessite pas d'informations détaillées sur la batterie ou son comportement non linéaire. À la place, le réseau est entraîné avec des données d’intensité, de tension et de température et l'état de charge en réponse. Vous pouvez compresser un réseau de neurones en utilisant la projection, ce qui permet des passages avant plus rapides lorsqu'il est exécuté sur le CPU ou déployé sur le hardware embarqué du système de gestion de batterie en utilisant la génération de code C ou C++ sans bibliothèque. 

Estimation du SOH avec Simscape Battery

Il est important qu'un système de gestion de batterie soit capable d'estimer l'état de santé de la batterie. Toutes les batteries, y compris celles qui répondent aux spécifications de performance au moment de leur fabrication, se dégradent dans le temps en raison du vieillissement calendaire et du vieillissement en cyclage, subissant une perte progressive de la capacité et une augmentation de la résistance interne. Si cette dernière est relativement simple à estimer pour un système de gestion de batterie en utilisant des mesures de courte durée, la première nécessite un cycle de charge ou de décharge complet pour obtenir un calcul précis, ce qui n'est pas toujours pratique.

Ce défi a suscité un intérêt croissant pour l'estimation du SOH d'un système de gestion de batterie ainsi que le développement de modèles de filtres de Kalman adaptatifs augmentés permettant d'inclure les paramètres de la batterie en plus des états. Une estimation précise de la résistance interne instantanée est très utile au système de gestion de batterie pour établir les limites de puissance.

Simscape Battery propose des estimateurs d'état de santé prédéfinis pour estimer la capacité d'une batterie dans un système de gestion de batterie :

• Battery Capacity Estimator (Kalman Filter) : estimateur de capacité de la batterie avec filtre de Kalman
• Battery Capacity Estimator (Least Squares) : estimateur de la capacité de la batterie utilisant des algorithmes des moindres carrés
• Battery Capacity Estimator (Least Squares, Variable Weights) : estimateur de la capacité de la batterie utilisant des algorithmes des moindres carrés et des pondérations variables
• SOH Estimator : estimateur de l'état de santé
• SOH Estimator (Capacity-Based) : estimateur de l'état de santé basé sur la perte de capacité

Chargement rapide des batteries

Les utilisateurs de technologies modernes s'attendent à ce que leurs équipements soient rechargés rapidement et de manière efficace. Le chargement rapide des batteries réduit le temps passé branché sur une prise de courant, ce qui permet aux utilisateurs de reprendre rapidement leurs activités sans longues interruptions, ce qui est particulièrement important pour les véhicules électriques.

Simulink et Simscape Battery vous permettent de développer des algorithmes de charge rapide de batterie dans votre système de gestion de batterie en modifiant les blocs prédéfinis, tels que le bloc Battery CC-CV, afin d'incorporer un protocole de charge rapide à courant constant et tension constante à plusieurs étapes. Le bloc Battery Single Particle, qui modélise explicitement les processus électrochimiques à l'intérieur des batteries, propose une plateforme pour l'optimisation du courant de charge rapide dans le cadre de contraintes qui visent à minimiser le placage de lithium et la dégradation de la batterie.