Descrizione del progetto
Strumenti di modellazione avanzati per aumentare le prestazioni delle batterie
La questione delle prestazioni e della sicurezza delle batterie è sempre più urgente, ma gli attuali sistemi per la loro gestione non sono all’altezza del compito. Alla luce di tale presupposto, il progetto NEMO, finanziato dall’UE, si propone di ridefinire lo stato dell’arte della gestione delle batterie sfruttando modelli avanzati basati sulla fisica e sui dati, integrati da tecniche di stima dello stato. Il progetto intende introdurre soluzioni software e hardware innovative, offrendo un potente strumento per migliorare le prestazioni e la longevità delle batterie, nel contesto di un panorama energetico in continua evoluzione. In particolare, utilizzerà uno spettro di sensori che rilevano informazioni sulle prestazioni della batteria, oltre a sensori specializzati a spettroscopia di impedenza elettrochimica (EIS). Le soluzioni apriranno la strada a nuovi modelli di prestazioni, durata e sicurezza.
Obiettivo
NEMO project aims at advancing the state of the art of battery management systems (BMS) by engaging advanced physics-based and data-driven battery models and state estimation techniques. Towards achieving this goal, the consortium tends to provide efficient software and hardware to handle, host, process, and execute these approaches within high-end local processors and cloud computing.
NEMO benefits from a wide range of sensor information acquired at high frequencies in addition to dedicated electrochemical impedance spectroscopy (EIS) sensors which allow for the identification of ongoing electrochemical reactions inside each individual battery cell. Capable hardware for storing and processing such measurements will be provided by the tier1 members of this industry onboard the consortium.
The availability of such diverse physical information on batteries onboard makes room for developing cutting-edge performance, lifetime, and safety battery models and state estimators within NEMO, and validating them on two different BMS configurations. Physics-based performance model parameters continuously get updated as the battery ages, so that performance and safety state indicators maintain the least possible error. The data-driven approaches exploit mathematical algorithms to be trained upon the large datasets made available from historical or laboratory-generated battery information. Combinations of coupled physics-based and data-driven approaches are also foreseen to be implemented within NEMO as another innovation of the project to propose next-generation BMS.
Solutions offered by NEMO considerably extend battery life and make the battery system safer within long-term operation since every individual cell is monitored, controlled, and studied. NEMO’s ambitious solutions for stationary and automotive use cases are expected to be validated by industrial partners and to take a considerable share of the market in later years.
Campo scientifico
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
Programma(i)
Meccanismo di finanziamento
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinatore
1050 Bruxelles / Brussel
Belgio