Modélisation avancée des batteries lithium-ion

Nouvelles technologies de l'énergie et stockage

Stockage électrique

Véhicule électrique

Modélisation

Nouvelle formation !

En bref

Cette formation continue, dispensée par des experts du domaine du CEA Grenoble, porte sur la modélisation multi-échelle (de l’électrode au module) ainsi que sur les modèles thermiques et de vieillissement. Elle permet de renforcer les compétences scientifiques et techniques nécessaires pour concevoir des modèles fiables, optimiser les performances des batteries, leur sécurité et leur durée de vie, afin de répondre aux exigences de la mobilité électrique.

A qui s’adresse cette formation ?

Cette formation s'adresse à des ingénieurs ou des chercheurs souhaitant monter en compétence sur la modélisation des batteries lithium-ion.

Imprimer

Partager cette formation

Ref :

67D

Durée :

4j

- 26h

Formation :

Sur place

Prix :

Nous consulter

Consulter les dates et lieux

Compétences visées

A l'issue de la formation, les stagiaires seront capables de :

Décrire les différents mécanismes physiques des batteries Li-ion et les illustrer avec des ordres de grandeur ;
Comparer les différents modèles de simulation batterie en intégrant leurs avantages et leurs limitations ;
Expliquer la calibration et la validation de ces modèles de simulation en début de vie et après vieillissement des batteries ;
Exposer des exemples d'application de ces modèles en lien avec la charge rapide des batteries et la prédiction de leur vieillissement.

La formation est dispensée par des experts du CEA.

JOUR 1 : Principe de fonctionnement des batteries Li-ion ; Modélisation des phénomènes physiques. JOUR 2 : Modèles physiques à l'échelle Electrode ; Calibration / Validation avec le panorama des essais de caractérisation associés (HPPC, EIS, 3 électrodes...) ; Modèles circuit électrique équivalent. JOUR 3 : Modèle électro-thermique ; Vieillissement : description des différents phénomènes et leur caractérisation ; Modèles semi empirique de vieillissement et liens avec les usages. JOUR 4 : Charge rapide et Lithium plating ; BMS et algorithmes d'estimation d'indicateurs d'état : hybridation modèle/données ; modèles de vieillissement basés physiques et lien avec la caractérisation.

Pas de prérequis

Auto-évaluation