Sujet de Collaboration
Titre :
Mieux connaître l'état des batteries pour augmenter leur durée de vie : modélisation et estimation des cellules lithium-ion dites à « chimie plate »
Dates :
2022/02/01 - 2022/09/01
Encadrant(s) : 
Description :
Les batteries électrochimiques sont omniprésentes dans notre quotidien, que ce soit dans nos ordinateurs que
nos téléphones portables. Parmi les différentes technologies disponibles, les accumulateurs lithium-ion offrent
de nombreux avantages, en termes notamment d'énergie massique, de puissance massique et de leur faible
autodécharge. Ils ne présentent en outre pas d'effet mémoire. En contrepartie, ce type de batteries nécessite
un système de gestion (BMS) pour des raisons de sécurité, mais également pour prévenir tout vieillissement
prématuré.

Le BMS joue un rôle clé sur les performances et la durée de vie de la batterie, et il est essentiel d'alimenter le
BMS avec des données précises sur l'état actuel de la batterie. Le problème est que peu d'informations sur les
variables de la batterie sont directement accessibles par des mesures, généralement le courant, la tension et
éventuellement la température. Pour accéder aux états de la batterie (état de charge, état de santé, états de
fonction), un modèle mathématique de la dynamique de la batterie est généralement développé, sur la base
duquel un observateur est conçu pour estimer les variables internes non-mesurables. Différentes approches
ont été développées à cette fin, en particulier celles mises au point par le CRAN, le GREEN et SAFT, basées sur
des modèles électrochimiques locaux et mettant en oeuvre un observateur non-linéaire [1,2,3].

La plupart de ces approches sont cependant peu adaptées aux technologies de cellules lithium-ion dont la
courbe de tension de circuit ouvert (OCV) en fonction de l'état de charge est plate (courbe d'OCV quasi
constante), et qui posent par conséquent un problème majeur pour l'observabilité du modèle induit [4,5]. On
parle de « chimie plate », technologie qui peut être amenée à jouer un rôle important dans les véhicules
électriques à l'avenir. Pour surmonter ce problème, notre idée est d'exploiter temporairement des mesures
supplémentaires, comme l'état de charge donné par la coulométrie. Ce type de mesures devient imprécis au
bout d'un certain temps, la question est alors de savoir quand ne plus lui faire confiance.

Plan de l'étude
• Revue bibliographique sur l'estimation de l'état de charge des cellules lithium-ion à OCV plates.
• Développement d'un modèle représentatif sous Matlab-Simulink.
• Développement d'un observateur d'état, et implémentation sous Matlab-Simulink.

Références bibliographiques
[1] P. Blondel, et al., IEEE Transactions on Control Systems Technology 27 (2) (2019) 889-897; doi:
10.1109/TCST.2017.2782787
[2] P. Blondel, et al., 20th World Congress of the International Federation of Automatic Control (IFAC 2017) 50
(1) 8127-8132, Toulouse, (2017); doi: 10.1016/j.ifacol.2017.08.1252
[3] E. Planté, et al., Submitted to IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2021
[4] S. Torai, et al., Journal of Power Sources 306 (2016), https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2015.11.070
[5] M. Berecibar, et al., Energy 103 (2016), https://doi.org/10.1016/j.energy.2016.02.163
Mots clés :
Automatique, batteries, modélisation électro-chimique, observateur, estimation, stabilité au sens de
Conditions :
Il s'agit d'un stage de fin d'études de Master ou d'école d'ingénieurs pour un(e) étudiant(e) en automatique ou en
génie électrique. Compétences en Matlab souhaitées et bonne maîtrise de l'anglais attendue.
Ne pas hésiter à contacter Romain Postoyan (romain.postoyan AT univ-lorraine.fr) pour plus d'informations.
Département(s) : 
Contrôle Identification Diagnostic
Financement :
SAFT