1. Conoscenza e capacità di comprensione Comprendere il ruolo e le principali funzionalità dei Battery Management Systems (BMS) in termini di sicurezza, prestazioni e gestione dell’energia. Acquisire conoscenze sui modelli di pacchi batteria, sui principi di stima dello stato (SOC, SOE, SOH), sui fenomeni di degrado e sulle strategie di bilanciamento. Comprendere l’applicazione di tecniche di controllo ottimo basate su modelli ai sistemi di accumulo a batteria, con particolare riferimento alla tecnologia agli ioni di litio. 2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione Simulare il comportamento delle batterie tramite modelli equivalenti e analizzarne la risposta a diversi profili di carico e condizioni di invecchiamento. Progettare e implementare algoritmi di stima (es. filtri di Kalman) e strategie di controllo per la gestione dell’energia, utilizzando Matlab o Python. Applicare modelli e tecniche di gestione in contesti pratici quali veicoli elettrici e sistemi embedded. 3. Autonomia di giudizio – Valutazione e analisi critica Valutare l’adeguatezza di diverse strategie di stima e controllo per specifici casi applicativi. Analizzare i compromessi tra prestazioni, sicurezza e durata nella progettazione e nella gestione dei sistemi a batteria. Interpretare in modo critico dati sperimentali e risultati di simulazione, individuando eventuali limiti e possibili miglioramenti. 4. Abilità comunicative – Comunicazione efficace Comunicare in modo chiaro i principi e l’implementazione degli algoritmi di gestione delle batterie, sia in forma scritta che orale. Presentare concetti tecnici a interlocutori sia specialisti che non specialisti. 5. Capacità di apprendimento – Ricerca ed esplorazione Sviluppare la capacità di consultare in autonomia la letteratura scientifica e la documentazione tecnica su tematiche relative alla gestione delle batterie e alla stima dello stato. Integrare nuove conoscenze nella pratica ingegneristica per proporre soluzioni innovative a problemi reali legati all’accumulo e all’uso intelligente dell’energia.

Conoscenze di base nei seguenti ambiti: - Elettrotecnica - Sistemi dinamici e controllo automatico - Programmazione di base in Matlab o Python

Il corso offre una panoramica completa dei principali aspetti legati alla gestione delle batterie ricaricabili, con particolare attenzione alle applicazioni nei veicoli elettrici e nei sistemi energetici avanzati. Gli studenti acquisiranno competenze utili per affrontare le sfide reali legate all’efficienza, affidabilità e sicurezza dei sistemi di accumulo. 1. Requisiti e funzionalità dei Battery Management Systems (BMS) Panoramica sulle principali funzioni e obiettivi di un sistema di gestione batterie, con riferimento al contesto applicativo e alle esigenze di sicurezza, monitoraggio e controllo. 2. Modellazione dei pacchi batteria Costruzione e utilizzo di modelli per prevedere il comportamento delle batterie in diverse condizioni operative, con attenzione alle prestazioni e all’autonomia. 3. Stima dello stato della batteria Metodi per stimare parametri fondamentali come lo stato di carica e di energia, essenziali per un uso efficiente e sicuro delle batterie. 4. Degradazione e stato di salute (SOH) Analisi dei principali fenomeni di invecchiamento e strategie per monitorare lo stato di salute della batteria nel tempo. 5. Bilanciamento tra celle Perché le celle si sbilanciano e come riportarle in equilibrio per prolungare la vita del pacco batteria e migliorarne le prestazioni. 6. Controllo ottimo basato su modelli fisici Tecniche per gestire in modo intelligente e ottimizzato l’energia disponibile, migliorando efficienza e durata del sistema attraverso l’uso di modelli predittivi.

G.L. Plett, Battery Management Systems, Vol. I: Battery Modeling, Vol. II: Equivalent-Circuit Methods, Vol. III: Battery State Estimation, Artech House. Dispense del docente e articoli scientifici selezionati, resi disponibili durante il corso. Materiale software e script di simulazione forniti per Matlab e/o Python. Gli appunti e il materiale fornito dal docente sono in generale sufficienti per la preparazione all’esame.

Il corso prevede una combinazione di lezioni frontali, esercitazioni pratiche e attività di laboratorio, con circa il 35% del tempo dedicato al laboratorio. Le lezioni introdurranno i concetti teorici fondamentali e offriranno il contesto necessario per affrontare le problematiche reali della gestione delle batterie. Le esercitazioni guideranno gli studenti nell’analisi e progettazione di algoritmi per la stima e il controllo di pacchi batteria. Le sessioni di laboratorio, svolte in ambienti di programmazione come Matlab o Python, permetteranno agli studenti di implementare, testare e validare le soluzioni proposte, rafforzando l’apprendimento attraverso l’applicazione pratica.

La verifica dell’apprendimento avverrà, salvo diversa indicazione, tramite prova scritta finale, volta a valutare la comprensione dei concetti trattati e la capacità di applicarli a scenari realistici. Potrà essere proposto, in alternativa o in integrazione, un progetto applicativo, da svolgersi individualmente o in piccoli gruppi. Ulteriori dettagli sulle modalità di esame (scritto, progetto, combinazione dei due) saranno forniti all'inizio del corso.

Questo insegnamento approfondisce argomenti strettamente connessi a uno o più obiettivi dell’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile delle Nazioni Unite