Project details
Title:
Stima della vita residua delle Batterie al Litio
Acronym:
BALI
Type:
National, progetto all’interno del Programma PE NEST – Network 4 Energy Sustainable Transition (codice PE00000021 – CUP E13C22001890001) – PIANO NAZIONALE DI RIPRESA E RESILIENZA (PNRR) – MISSIONE 4 COMPONENTE 2 INVESTIMENTO 1.3 – finanziato dall’Unione europea – NextGenerationEU – Bando a Cascata verso Università statali ed EPR
Start Date:
January 15, 2025
End Date:
July 31, 2025
Principal Investigator:
Prof. Massimo Conti
Keywords:
Battery, Reuse, Battery Management System (BMS), State of Health (SoH), Remaining Useful Life (RUL)
Description:
Il progetto definisce criteri e metodologie di misura standard per stimare lo stato di salute (SoH) e la vita residua con misura da banco e una metodologia affinché il BMS possa stimare il SoH nel normale funzionamento della batteria.
Sono utilizzate tecniche di Machine Learning nel BMS locale che stimerà lo stato di carica (SoC), lo stato di salute (SoH) e la vita residua (RUL) delle batterie.
Objectives:
Il progetto affronta gli aspetti relativi alla stima dello stato di salute delle batterie (SoH assesment) per determinare la vita residua delle batterie.
– il monitoraggio per un utilizzo efficiente della batteria;
– stima della vita residua per valutare la possibilità di una seconda vita (per esempio in applicazioni stazionarie) e quindi un valore economico della batteria al momento della dismissione;
– corretto riciclo dei materiali della batteria nel caso non sia possibile il riuso.
Application Contexts:
Il progetto si propone di dare un contributo alla transizione verso un’economia circolare e verso l’utilizzo di energie rinnovabili:
– agevolare l’utilizzo di fonti rinnovabili attraverso il supporto di batterie al litio, con una conseguente riduzione della dipendenza da altre fonti di energia;
– agevolare il riutilizzo in una second-life delle batterie;
– riciclare i materiali delle batterie con una conseguente minor dipendenza dai paesi che estraggono tali materiali e riduzione della necessità di smaltimento dei materiali pericolosi delle batterie.
Expected Results:
Creazione di una metodologia di stima dello stato di salute delle batterie per valutarne un riutilizzo in second-life.
Integrazione delle attrezzature del laboratorio esistente con schede commerciali e schede progettate ad hoc per la valutazione dello stato di salute delle celle delle batterie.
L’integrazione delle tecnologie digitali (IoT, Deep Learning, Big Data) nel sistema di gestione dell’energia consentirà una migliore controllabilità, economicità e tracciabilità dell’uso e del degrado delle batterie.
Processo sostenibile per l’estrazione di cobalto e litio dalle batterie, basato su strategie idrometallurgiche e/o bioidrometallurgiche.
Achivied Results:
Metodologia di stima dello stato di salute delle batterie per valutarne un riutilizzo in second-life.
Publications:
– Beccerica Mattia, Manoni Lorenzo, Falaschetti Laura, Gentili Andrea, Orcioni Simone, Conti Massimo, Lithium-ion battery aging estimation based on electric vehicle real-driving data, SIE Annual Meeting, 25-27 June, 2025, Naples, Italy
– G. Tanoni, E. Principi, P. Vitulli, L. Mandolini, S. Squartini, “Contextual Pooling for Multiple-Instance Learning-based Non-Intrusive Load Monitoring,” in Proc. of the International Joint Conference on Neural Networks, Jun. 30-Jul. 5, 2025, Rome, Italy.
– M. A. Khan, G. Tanoni, P. Vitulli, E. Principi, S. Squartini, “An Adaptive Appliance-Incremental and Photovoltaic-Aware Load Disaggregation Framework for Smart Energy Management,” Terza Conferenza Rete Italiana del Fotovoltaico, May 27-28, 2025, Naples, Italy.
