DBA
Il prodotto "Database di Aging" (DBA) è stato sviluppato per raccogliere i dataset dei test di aging svolti su diverse tecnologie di batterie disponibili in commercio. I test di aging sono intesi ad analizzare il comportamento delle batterie agli ioni di litio (o di altre tecnologie) lungo il loro ciclo di vita, con particolare attenzione alla seconda vita (second-life), e verificarne il degrado quando sottoposte a diversi fattori di stress (es. alta temperatura). RSE da anni svolge analisi di diagnostica di celle e moduli di batterie per implementare algoritmi che siano in grado di misurare lo stato di salute e prevedere la vita residua delle batterie, attraverso modelli semi-empirici di invecchiamento basati su dati sperimentali e tecniche di machine-learning. Il DBA, reso disponibile online per la raccolta e consultazione dei dati di test, consente agli utenti di utilizzare i dataset presenti per sviluppare propri modelli di diagnostica e controllo di batterie.
Il prodotto “Database di Aging” è stato sviluppato con l’obiettivo di rendere disponibili i dati dei test di invecchiamento condotti da RSE e da altri laboratori su celle, moduli e pacchi batterie. Questi dati contengono informazioni fondamentali per comprendere il comportamento di diverse tecnologie di batterie, in particolare quelle agli ioni di litio, lungo l’intero ciclo di vita, con un’attenzione specifica alla fase di seconda vita (second-life). I dataset presenti nel database possono essere utilizzati dagli utenti per diverse attività, tra cui:
- Sviluppo di modelli di invecchiamento: RSE ha realizzato un modello semi-empirico basato su dati sperimentali e algoritmi di machine learning. Questo modello è in grado di simulare il comportamento delle celle sia nella prima vita (first-life) sia nella seconda vita (second-life), tenendo conto delle variazioni non lineari nella curva di invecchiamento. Inoltre, consente di stimare lo stato di salute delle celle e la loro vita residua.
- Sviluppo di strumenti di diagnostica e controllo (es. Digital Twin): RSE ha sviluppato un Digital Twin per il monitoraggio, la diagnostica e la gestione delle batterie. Questo strumento integra modelli elettrici, termici e diagnostici, con logiche di apprendimento online per l’aggiornamento dei parametri e l’identificazione dei guasti.
Le potenzialità applicative di questo prodotto sono molteplici e includono:
- Miglioramento della progettazione e manutenzione delle batterie: i risultati dei test di invecchiamento possono essere utilizzati per migliorare la progettazione e la manutenzione delle batterie, garantendo una maggiore affidabilità e prestazioni ottimali nel tempo.
- Sviluppo di sistemi di diagnostica e gestione delle batterie: i risultati dei test di invecchiamento possono essere utilizzati per lo sviluppo di sistemi di diagnostica e gestione (es. BMS attivi) avanzati delle batterie.
- Ricerca e sviluppo: Il database realizzato può essere utilizzato da ricercatori e ingegneri per analizzare i dati di invecchiamento delle batterie e sviluppare nuovi modelli e tecniche di gestione; gli stessi ricercatori e ingegneri possono caricare propri dataset di test per arricchire il database di nuovi dati su altre tecnologie. La presenza di un numero sempre maggiore di dati è l’unica garanzia per poter implementare strumenti di diagnostica e controllo più affidabili, basati su dati primari e implementati attraverso tecniche data-driven (es. machine learning).