Details

Рост числа электромобилей требует модернизации зарядной инфраструктуры, включая повторное использование деградированных литий-ионных батарей. Работа посвящена моделированию поведения аккумулятора типа NMC с учётом деградации и оценке его повторного применения в составе зарядной станции. Разработаны три модели: динамическая, основанная на модифицированной схеме Шеперда, для оценки напряжения и КПД; термическая, учитывающая температурные зависимости параметров (вплоть до −10 °C); и недельная модель, реализованная в MATLAB с применением линейного программирования, для оптимизации режимов заряд-разряд на базе реального профиля нагрузки и рассчитанного КПД. Исходные данные взяты из технической документации на деградированную батарею SAMSUNG SDI 94 А·ч и подтверждены экспериментально (по материалам работы Карлоса Санчеса Нуньеса). Проведён анализ на различных температурах и уровнях сопротивления. Результаты подтверждают применимость разработанных моделей для оценки остаточного ресурса и их интеграции в инфраструктуру зарядных станций, включая архитектуру V2G, что повышает надёжность системы и снижает эксплуатационные расходы.

The rapid growth of electric vehicles calls for the modernization of charging infrastructure, including the reuse of degraded lithium-ion batteries. This thesis focuses on modeling the behavior of an NMC-type battery under degradation and evaluating its potential reuse in charging stations. Three models were developed: a dynamic model based on a modified Shepherd scheme to estimate voltage and efficiency; a thermal model incorporating temperature dependencies using Arrhenius-based approximations (down to −10 °C); and a weekly simulation model implemented in MATLAB using linear programming to optimize charge/discharge cycles based on real load profiles and computed efficiencies. All simulations are based on data from a degraded SAMSUNG SDI 94 Ah battery, sourced from technical documentation and experimentally validated through the work of Carlos Sánchez Núñez. Simulations under varying temperatures and internal resistances were conducted. Results confirm the models’ effectiveness for assessing residual battery life and their applicability in charging infrastructure, including V2G architectures—enhancing system resilience and reducing operational costs.