Fiabilité d’éléments d’accumulateurs Lithium 18650 (mise en étude)

19/07/2018
Publication 3EI 3EI 2018-93
OAI : oai:www.see.asso.fr:1044:2018-93:23155
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Fiabilité d’éléments d’accumulateurs Lithium 18650 (mise en étude)

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Fiabilité d’éléments d’accumulateurs Lithium 18650 La Revue 3EI n°93 Juillet 2018 Hors Thème 38 Fiabilité d’éléments d’accumulateurs Lithium 18650 (mise en étude) Arnaud Sivert*, Bruno Vacossin*, Franck Betin*, *Laboratoire des Technologies Innovantes (L.T.I), équipe Énergie Électrique et Systèmes Associés (EESA) U.P.J.V Université de Picardie Jules Verne, Institut Universitaire de Technologie de l’Aisne GEII, 02880 SOISSONS. 1. Introduction La durée de vie des batteries est un élément essentiel pour connaitre le coût d’une installation en fonction de son utilisation. Cette durée de vie dépend de leur composition chimique, de la qualité de leur fabrication mais aussi du nombre prévisionnel de cycles de charge et de décharge, de la profondeur de décharge, DOD (Depth Of Discharge), du taux de décharge et de charge (C rate), de l’effet calendaire (vieillissement) et de la température de l’environnement d’utilisation … De nombreux articles scientifiques ont démontré que pour un même lot d’éléments sortant de la même chaine de production, la durée de vie dépendait aussi d’une loi de probabilité [1, 2, 3, 4]. Etant donné qu’il y a souvent un grand nombre de cellules mises en série dans une batterie. La fiabilité de l’ensemble de celles-ci peut être faible. Les cellules li-ion NMC 18650 (18×65mm), de 3 à 4€, 42g, 2,5 A.h, 3,7 V, 3C en décharge et 1C en charge sont les éléments les plus vendus à l’heure actuelle. Les applications sont très variées et vont de la perceuse sans fil (18 V, 5 A.h, 75€, 5S2P et donc de 10 cellules dont 5 en séries et 2 en parallèles), en passant par le vélo électrique (48 V, 20 A.h, 800 €, 13S8P et donc 104 cellules), jusqu’à une voiture comme la Tesla S (400 V, 85 KW.h, 22 k€, 96S74P et donc 7104 éléments, vendue avec une certaine marge à 60 k€). Malheureusement, ni les datasheets des fabricants de cellules [6,7], ni les bigdatas des équipements portatifs autonomes fournissent des statistiques sur la fin de vie des batteries. Les étudiants d’IUT en génie électrique, en maintenance industrielle, en qualité industrielle, ont des stages industriels à effectuer durant leur formation. Ces périodes en entreprise les conduisent parfois à entreprendre des études de fiabilité sur les batteries pour organiser une maintenance préventive ou pour mettre en place une garantie client. Un certain nombre de questions se posent alors auxquels cet article va chercher à répondre : le défaut est-il aléatoire avec une faible probabilité d’apparition ou un signe indiquant que tous les éléments risquent d’être mis en défaut ? Faudra-t- il faire un rappel de produits à cause d’un lot de cellules mal réalisées ? Quels sont les outils qui permettent la mise en œuvre d’études simples de probabilité ? Quelle est la loi de probabilité la plus Résumé : Cet article présente une étude statistique sur la durée de vie de batteries lithium. Le tableur Excel est utilisé et permet de répondre aux questions : Quelle est la loi de probabilité la plus adaptée pour connaitre la durée de vie des batteries ? Quelles sont les disparités entre les éléments d’un même fabricant (notamment en ce qui concerne la SOH, State Of Health, l’état de santé ou résistance interne) ? L’objectif est qu’un étudiant de deuxième année de formation universitaire (en Institut Universitaire de Technologie, IUT, par exemple) puisse mettre en place une étude statistique de terrain, en entreprise, à partir d’un exemple concret et simplifié. Cet article démontre aussi que les études de statistiques sur les batteries sont difficiles à effectuer hors période de garantie car il n’est souvent pas en effet rentable de faire la réparation d’un accumulateur. La maintenance est difficile à entreprendre sur ces accumulateurs et son coût est élevé. De plus, la chimie des cellules s’améliore régulièrement et par conséquent, les statistiques obtenues pour des éléments vendus il y a plus de 2 ans ne sont plus valables aujourd’hui. Enfin, cet article montre qu’il est souvent possible de donner un second souffle aux cellules de ces batteries. Fiabilité d’éléments d’accumulateurs Lithium 18650 La Revue 3EI n°93 Juillet 2018 Hors Thème 39 adaptée pour connaitre la fiabilité des batteries ? Quelle est la configuration des éléments ou comment est conçue la modularité d’un accumulateur ? Quelles sont les disparités entre les éléments d’un même fabricant (SOH, résistance interne en fonction du nombre de cycles) ? Seules les cellules liNMC des boitiers 18650 qui sont commercialisées couramment depuis 2010 seront prises en compte dans cet article. Si le boitier est identique, toutes les batteries ne se valent pas et un même fabricant peut vendre 3 ou 4 modèles différents en fonction des besoins du marché. Depuis 2012, un site teste et compare les différents éléments 18650 [5]. De nouvelles questions se posent alors : quels sont les éléments du modèle qui varie en fonction du cyclage ? Comment établir la fiabilité d’une batterie à partir des retours de garanties ou des travaux de maintenance d’un véhicule électrique ? Est ce qu’il est rentable de faire la réparation d’un accumulateur en fonction du coût de la main d’œuvre et du prix des batteries ? Cet article tente, là encore, de répondre à ces interrogations. 2. Modèle électrique d’une cellule L’élément électrochimique peut être modélisé simplement par le modèle électrique suivant [8]: fig 3: Modèle électrique simplifié d’un élement de batterie Lors d’une impulsion de courant de décharge la tension de l’élément correspondra à l’équation suivante : 2 1 2 1 t R C e U (t ) E R I R I ( e ) −  = −  −   − (1) La tension électrochimique E (varie entre de 4.2 V à 3 V en fonction du SOC) et la valeur de la résistance (R1+R2) (30 mΩ à 50 mΩ.) dépend de la température et la profondeur de décharge. La résistance d’autodécharge R3 à une très grande valeur ohmique. Une batterie li-ion peut donc être stockée pendant plus d’un an en ne perdant seulement qu’une dizaine de pourcents de sa capacité énergétique nominale. Cependant, après un certain nombre de cyclages, cette résistance peut ne plus être négligeable. Lorsque la cellule a subi un certain nombre de charges et de décharges, la capacité énergétique diminue presque linéairement et la résistance interne augmente (de 150 % pour 300 cycles). Cette augmentation de résistance ne provoque pas un échauffement problématique de la cellule et cela même pour des courants de décharge de 3C. La température à ne pas dépasser est d’environ 50°C. Pour le boitier 18650, la résistance thermique est d’environ 15°C/W en fonction de l’espace entre les éléments, avec une capacité thermique de 60 J/°C. Lorsque le SOH atteint 80% de la capacité d’origine ou lorsque la résistance interne dépasse 2 fois la résistance nominale alors l’accumulateur est souvent définit comme déficient car la valeur de la pente du SOH en fonction du cyclage va brutalement doubler (il en est de même pour celle de la résistance). Le BMS (Battery Management Security) coupera alors l’alimentation de l’élément le plus faible (en fonction de la disparité des résistances ou de l’évolution du SOH). Mais comment est réellement configurée une batterie ? 3. Configuration d’une batterie et BMS La mise en série des cellules permet d'obtenir plus d’énergie embarquée en additionnant les tensions des éléments et donne la tension désirée au niveau du convertisseur electrique. En revanche, la mise en parallèle de cellules de batterie permet d’avoir une intensité disponible plus importante, avec un courant de décharge par élément acceptable. L’assemblage en parallèle permet la réduction de l’impédance équivalente en prenant en compte le nombre de branches en parallèle. La configuration parallèle permet de diminuer la résistance équivalente comparée au cumul des effets résistifs de l’assemblage en série. A ce jour, il existe de nombreux boitiers de batterie qui permettent d’avoir des capacités énergétiques plus grandes pour ne pas mettre d’éléments en parallèle [14] tel que les 26650 5 A.h, 32650 6 A.h. Cela se retrouve aussi pour les boitiers « en format poche » où l’on a toutes les possibilités de quelques A.h à 700 A.h. Plus la capacité énergétique est grande, plus la surface et plus l’épaisseur de la cellule est grande. Dans ce cas, la résistance interne, sera plus faible. E R1 UB R2 C R3 Fiabilité d’éléments d’accumulateurs Lithium 18650 La Revue 3EI n°93 Juillet 2018 Hors Thème 40 Le problème de la mise en parallèle de cellules de résistance interne différente (même avec de faibles écarts) pour des taux de décharge de plus de 1C est qu’il y aura une distributivité des courants et des températures différentes entre les cellules [8, 9]. Cette hétérogénéité des courants au niveau de chaque cellule en parallèle n’est pas mesurée par le BMS. Par ailleurs, un écart de seulement 20% (de la valeur des courants) peut entrainer une diminution de la durée de vie (diminution de 40% du nombre de cycles) par rapport à une configuration comprenant deux cellules en parallèles connectées possédant une résistance interne identique [10]. La mise en parallèle de cellules conduit donc à avoir une certaine hétérogénéité du boitier par rapport à la disparité des valeurs ohmiques (R1 et R2). De plus, une cellule qui a une résistance d’autodécharge importante provoquera une décharge des autres cellules en parallèle. Si l’utilisation de l’accumulateur est journalière, l’équilibrage des éléments de la charge se fera. Mais si l’accumulateur n’est pas souvent utilisé, alors la cellule qui a une autodécharge importante videra entièrement l’énergie des éléments en parallèle jusqu'à atteindre 0 V (ce qui détruira tous ces éléments en parallèle). De même, certains BMS ne voudront pas recharger une batterie dès qu’elle a une seule tension d’un élément inférieure à 2,5 V. Dans ce cas, il faudra recharger unitairement cet élément. Certains BMS bluetooth (40 €, 13S, 60 A, équilibrage dissipatif 0,05 A) [12] envoient des notifications sur une supervision ou sur smarthphone lorsqu’un certain seuil critique de charge est atteint. Ils recommandent alors de remettre en charge l’accumulateur. La difficulté pour un équilibreur dissipatif est d’être synchronisée avec le courant du chargeur. En effet, si le courant du chargeur est trop important par rapport au courant admissible par l’équilibreur alors l’équilibrage ne se fait pas car la température admissible de ses résistances va être atteinte en quelques minutes. L’article [1] prouve qu’il n’est pas possible de faire une sélection de cellules de batterie à la sortie du procédé de fabrication pour sélectionner des éléments qui aurait d’excellentes caractéristiques et une durée de vie très importante. La durée de vie est donc aléatoire. 4. Loi de probabilité et durée de vie Il existe de nombreuses méthodes pour essayer de faire une prédiction de la durée de vie d’une batterie (par modèle du circuit équivalent, analytique, extrapolation linéaire, statistique, corrélation) [16]. Cet article va juste présenter une étude statistique qui s’appuie sur des retours d’accumulateur et pour laquelle, il est possible de définir un écart type, une variance et ainsi calculer les probabilités de défaillance. Les outils sont nombreux pour faire des études de probabilité, calculatrice, logiciel Mathcad, Matlab, tableur, … Pour une utilisation industrielle où les données de défaillance peuvent être prises en temps réel par date, l’utilisation du tableur Excel est plus aisée pour extraire des données. De plus, de nombreuses données peuvent être traitées comme dans la thèse [16]. Les étudiants en DUT GEII (Génie Electrique et Informatique Industrielle) et GIM (Génie Industriel et Maintenance) n’ont pas ou peu eu de formations sur Excel et ont donc du mal à appliquer les données de la littérature [17]. En revanche, les TC (Techniques de Commercialisation), les GACO (Gestion Administrative et Commerciale) utilisent fortement ce tableur. Par conséquent, quelques formules de ce tableur seront présentées pour que les étudiants aient une première base (avec un exemple de 30 cellules). On peut télécharger le fichier Excel [11] pour mieux appréhender cet outil. La fonction statistique, NB.SI (plage, critère), permet de compter le nombre de cellules qui répondent à une plage de défaillance. A partir d’essais de cyclabilité et avec une plage de 25, l’histogramme du nombre de cellules qui a atteint 80% de la capacité nominale est représenté sur la figure suivante : fig 1: Histogramme du nombre de défaillances d’un élément 18650 avec la fréquence cumulée des nombres de défaillances. Nombre de cycles Fiabilité d’éléments d’accumulateurs Lithium 18650 La Revue 3EI n°93 Juillet 2018 Hors Thème 41 Le taux de défaillances des cellules renseigne sur le comportement de l’accumulateur à être en défaut. Le taux de défaillance peut être déterminé pour chaque plage d’étude (25 cycles pour notre exemple) à partir de la fonction survie notée R (Reliability) correspond à l’équation suivante (2) : -1 dR 1 nbr defaut dela plage d(ln( R )) (t ) R dt nbr d' element plage dt  − =  =  = Sur la figure 1, le nombre de défaillances en rouge ayant une grande variation en fonction du nombre de cyles, le temps moyen entre pannes MTBF (Mean Time Between Failures MTBF=1/ λmoyen sur une plage) est insuffisant pour faire une estimation de probabilité de défaillances precises dans notre cas. La répartition des nombres de défaillances étant proche d’une courbe « gaussienne », la loi normale sera choisie. Cette loi dépend de 2 variables : le cycle moyen µ (surnommé l’espérance) et l’écart type  avec une densité de probabilités correspondant à l’équation suivante : t 2 1 ( ) 1 2 Densité Pr oba(t ) e 2     − −  = (3) La probabilité de défaillances correspond à l’intégration de la densité mais ne peut pas être résolue algébriquement et Excel n’a pas de fonction d’intégration numérique (méthode des trapèzes). En revanche, Excel a la fonction de la loi normale centrée réduite : =LOI.NORMALE.STANDARD(colonne) Donc, dans la colonne valeur, les données suivantes doivent être calculées avec la variable x correspondant à toutes les plages de cycles de la batterie. ( ) x Colonne plage cyclemoyen / ecart type ui   − = − = = (4) Avec un tableur, le cycle moyen des défaillances et l’écart type sont donnés facilement par les fonctions suivantes (5, 6) : Cyclemoyen ( (cycle défaillance)) / nbrmoyend'element  = = •  2 nbrdefaillance ( plage cyclemoyen ) ecart type nbrd' element   − = =  Dans le cas de l’histogramme précédent, le cycle moyen est de 479, l’écart type est de 31.6, la courbe de la probabilité d’une défaillance avec la loi normale est pratiquement identique à la fréquence cumulée comme on peut l’observée sur la figure suivante. Les différences entre ces 2 courbes viennent du fait que la fréquence cumulée réelle ne correspond pas exactement à une la loi normale. Mais le kurtosis (coefficient d’aplatissement) est proche de 0 car la dispersion est faible. fig 2: Cumuls des nombres de défaillances réelles (courbe bleu) et estimées avec différentes lois de probabilité. Réciproquement, il est possible de connaitre à partir des probabilités le cyclage x en fonction de la valeur moyenne et l’écart type avec la fonction Excel suivante : =LOI.NORMALE.INVERSE(probabilité, moyenne , écart_type) Excel n’a pas de fonction dérivée pour retrouver la densité de probabilité à partir de la loi de probabilité mais l’utilisation de dérivées numériques peut être facilement exploitables comme on peut l’observer sur la figure suivante : fig 3: Densité de probabilités réelle et estimée avec différentes lois de probabilité. Maintenant que la loi normale sur Excel a été présentée, la loi de Weibull va être dévoilée car sa Nombre de cycles Nombre de cycles Fiabilité d’éléments d’accumulateurs Lithium 18650 La Revue 3EI n°93 Juillet 2018 Hors Thème 42 fonction est algébrique contrairement à la loi normale. La fonction sur Excel est la suivante et représente l’équation suivante : = LOI.WEIBULL(x, α, β, 1) ( ) x ( ) Proba x 1 e    − − = − (7) Avec α qui représente le paramètre de forme de la fonction, β le paramètre d'échelle et  le paramètre de localisation de la distribution par rapport à l’origine. Il n’y a pas le terme  dans la fonction Excel mais il est possible de l’introduire en calculant la fonction algébrique dans Excel. Notons que la valeur de la probabilité sera de 0,63 lorsque x-=β. La densité de probabilité correspond à l’équation suivante : ( ) x ( ) 1 Densité Proba x ( x ) e         − − − = −  − (8) Le tableur donne directement la fonction de la densité avec la fonction = LOI.WEIBULL(x, α, β, 0) A partir de la valeur de la fréquence des défaillances cumulée à 0,63 graphiquement, la valeur β correspond à 475 cycles. Pour connaitre le facteur de forme α, l’équation suivante pourrait être utilisée. ln( 1n(1 Pr oba( x )) / ln(x/ )   = − − (9) Mais avec un seul point, cela ne donne pas correctement le paramètre de forme de la densité de probabilité. La meilleure solution est de tracer la courbe du log népérien de la survie qui correspond à l’équation suivante et d’identifier le coefficient α qui correspond à la pente de la courbe : ( ) ( ) − − =  − −  Ln ln 1 Pr oba x ln( x ) n( ) ( l     (10) α correspond donc à la pente de la courbe précédente ce qui donne l’équation suivante qu’il faut ajuster en fonction des données : ln( ln(1 Proba(x )) ln( ln(1 Proba(x )) 2 1 ln( x ) ln( x ) 2 1    − − − − − = − − − (11) D’ailleurs sur la figure suivante qui représente l’équation 9, on peut observer avec la fréquence cumulée réelle de l’exemple est la fonction de Weibull avec (α=3, =375, β=100). fig 4: Courbe permettant de déterminer le coefficient α et β de la loi Weibull . Sur le tableau suivant, on peut observer les valeurs dans le tableau Excel qui ont permis de tracer les courbes précédentes. Pour la loi normale comme pour la loi de Weibull, s’il y a des cellules de batterie mortes bien avant la valeur moyenne alors l’estimation de probabilité ne donnera pas de bons résultats. Exemple sur 30 cellules, s’il y a une cellule morte au bout de 100 cycles et une autre au bout de 200 cycles avec ensuite toutes les autres cellules qui présentent des défaillances identiques à l’histogramme précédent alors les défaillances cumulées et l’estimation donnera les résultats représentées sur la courbe suivante. fig 5:Défaillance réelle et estimée avec la loi normale avec deux cellules mortes au bout de 100 et de 200 cycles sur 30 cellules. ( ) ( ) − − Ln ln 1 ( Pr oba x Pente=α Ln (Nombre de cycles-) Pour 475=+β, la fonction est bien nulle Nombre de cycles Fiabilité d’éléments d’accumulateurs Lithium 18650 La Revue 3EI n°93 Juillet 2018 Hors Thème 43 Par ailleurs de nombreux articles comprenant des retours sous garantie et des retours maintenance dénoncent la mort subite d’éléments ce qui ne permet plus l’utilisation de l’accumulateur à cause du BMS. Mais comment prendre en compte une mort subite dans la fiabilité d’un accumulateur ? Si le nombre de cyclages est représentatif lors des essais avec des DOD constant, cette situation n’est pas du tout représentative d’une étude de fiabilité prenant en compte des retours en maintenance et des retours en garantie. En effet, la profondeur de décharge est aléatoire tout au long de l’utilisation. Pourtant, l’instrumentation de certains vélos électriques indique le nombre de cycles et surtout la capacité énergétique utilisée. Mais est que l’on peut faire une estimation de la durée de vie en fonction de la consommation d’énergie (A.h ou W.h) ? Tableau 1 : Exemple de statistique sur Excel de la figure 2 et 3 5. Durée de vie à partir l’énergie utilisée La durée de vie à partir de la consommation va dépendre de l’effet calendaire, des taux de décharge et des profondeurs de décharge DOD. L’estimation de la durée de vie en fonction de la profondeur de décharge a déjà été effectuée dans de nombreuses publications. Sur la figure 6, on peut s’apercevoir que pour une profondeur de décharge de 50%, il y a 4 fois plus de cycles possibles par rapport à une profondeur de 100%. La capacité énergétique utilisable est donc double avec des profondeurs de décharge de 50 % par rapport à 100 %. Le modèle de la courbe mathématique non linéaire de la figure 7 correspond à l’équation suivante : 6 1.7 nbr decycle 2.510 DOD− =  (12) En conséquences, la consommation sur la figure 7 en fonction du DOD est presque linéaire avec pour estimation (13) : − =   =   DOD(%) 6 0.7 Consomation( A.h) nbr decycle capacité 2.510 DOD 2.5A.h 100 fig 6: Nombre de cycles de charge en fonction du DOD (profondeur de décharge) d’éléments liNMC fig 7: Nombre d’Ampère-heure utilisé en fonction du DOD d’éléments liNMC 2.5A.h. Nombre Cycle de charge et décharge possible Profondeur de décharge (%) mesure estimation Profondeur de décharge (%) Capacité énergétique utilisée (A.h) mesure estimation Fiabilité d’éléments d’accumulateurs Lithium 18650 La Revue 3EI n°93 Juillet 2018 Hors Thème 44 Les assembleurs d’éléments de batterie pour les systèmes portatifs peuvent faire une étude statistique avec les retours de batteries pendant les garanties de 2 ans ce qui donne plutôt une probabilité sur les morts subites d’éléments. De plus, sur de nombreux systèmes, il n’y a pas d’instrumentation permettant de connaitre l’utilisation de la batterie et leur nombre de cycles. En revanche, pour les batteries de vélo et de voiture l’instrumentation indique le cyclage, le nombre total A.h utilisé, les kilomètres…. Pour les batteries de vélo, il n’y a pas de réparation des produits après les 2 ans de garanties. En revanche, pour les batteries de voiture qui ont une espérance de vie de plus de 8 ans, les statistiques sur la disparité des défaillances des accumulateurs par rapport aux nombres de ventes, existent. Lors de la mise en œuvre de ces statistiques, le type de défaut pourrait être étudié. 6. Statistique des types de défaut sur une cellule Après les diagnostics et la réparation des éléments, des statistiques sur le type de défauts peuvent être effectuées. 4 cas de défauts sont souvent répertoriés sur les véhicules à faible consommation d’énergies de l’IUT GEII de Soissons : - 20% ont des résistances en série internes trop grandes ce qui provoque une chute de tension qui déclenche l’arrêt de la décharge par le BMS. - 10% des cellules ont des résistances d’autodécharge trop grandes ce qui provoque des temps d’équilibrage bien trop long par un BMS dissipatif. - 20% ont eu leur séparateur défectueux ou un effet de dendrite qui provoque un court-circuit de l’élément. - 50% ont des capacités énergétiques de moins de 80% sans avoir de problèmes majeurs au niveau des résistances internes. Evidemment, le nombre de batteries prises en compte est faible et Les fabricants sont différents. L’étude est donc peu représentative cependant elle permet de donner un ordre de grandeur en fonction du type de défaillance. 7. Prix de la maintenabilité de la batterie. Sur les batteries de vélos, il faut environ une heure de test pour connaitre les éléments incriminés. Ce délai peut être réduit si on dispose d’un BMS connecté par Bluetooth permettant d’enregistrer les données de chaque élément en fonction du courant de charge et décharge [12, 13] sur un smartphone. Le résultat de cette enregistrement est présenté sur la figure suivante : fig 8: Copie d’écran d’une application de BMS. Les BMS Bluetooth sont de plus en plus utilisés sur les vélos électriques. On les trouve aussi sur les monowheels qui n’ont pas la place d’avoir un écran d’instrumentation. Il existe aussi des dataloggers qui permettent de faire des enregistrements mais il faut souvent adapter les connectiques et avoir des connaissances informatiques pour extraire les données. Plus généralement, les tests de batteries sont souvent effectués grâce à des chargeurs équipés d’équilibreurs intégrés et permettant l’enregistrement vers un PC. Le temps pour changer des éléments de batteries dans un accumulateur de vélo est d’environ 2 heures. Il faut ensuite encore une heure de test pour vérifier qu’il n’y a pas d’autres éléments en défaut. Etant donné que le coût horaire de la maintenance est proche de 100 €/h, charges comprises, il n’est donc pas viable, hors garantie, de faire réparer une batterie de vélo qui a déjà un certain nombre de cyclages. Par conséquent, la satisfaction des clients est relativement mise à rude épreuve par des produits, tels que les vélos électriques, utilisant des batteries et il semble que ces problèmes batteries Fiabilité d’éléments d’accumulateurs Lithium 18650 La Revue 3EI n°93 Juillet 2018 Hors Thème 45 sont à l’origine des nombreuses ventes que l’on retrouve sur les sites de ventes d’occasion. Il est de plus envisageable de proposer une formation sur les batteries aux collégiens ou aux lycéens, permettrait à quiconque de faire ces propres investigation. Cette sensibilisation permettrait de donner un deuxième souffle à ces batteries en attendant leur recyclage. D’ailleurs, un livre sur la possibilité de la réutilisation et du recyclage des batteries lithium-ion a été publié sur ce sujet [15]. Mais est ce que toutes les technologies se valent en fonction du nombre de cycles ? 8. Technologie et choix des éléments Lorsqu’une nouvelle technologie d’accumulateurs est mise sur le marché, il est toujours nécessaire d’établir une comparaison exhaustive pour connaitre les avantages et les inconvénients de cette nouvelle solution. Cette mise en œuvre peut être entreprise en prenant en compte de nombreux paramètres comme ceux de la figure suivante : fig 9: Récurrence de choix entre différents accumulateurs d’énergie. La figure suivante montre le compromis existant entre les différents paramètres d’une batterie : fig 10: Paramètre d’une batterie. Si le cycle de la durée de vie est donné sur la figure précédente, la probabilité de défaillance n’est pas prise en compte dans les critères précédents alors que nous venons de prouver que ce critère était primordial. Les cellules Lifer ont un nombre de cycles 4 à 5 plus important. En revanche, pour un prix identique, elles sont 1,5 plus lourdes et encombrantes que les éléments Li MCN. Les cellules LTO ont un nombre de cycles 15 à 20 plus important que les Li MCN mais elles sont 3 à 4 plus lourdes et encombrantes pour un prix 3 fois plus important à ce jour. Les éléments LTO ont aussi la possibilité de pouvoir être rechargés 4 à 5 fois plus vite qu’une batterie Lifer ou liMCN. Il est donc possible d’utiliser moins de capacité énergétique cependant il faut recharger plus souvent. Mais, l’augmentation du taux de charge fait diminuer la durée de vie. 9. Discussion : Toutes les cellules 18650 des différents fabricants ne se valent pas. D’ailleurs, il existe un site internet qui les compare [5] et qui démontre la grande disparité des spécifications. En revanche, ce site ne teste pas la durée de vie par cyclage. Il suffit que le procédé de fabrication de la cellule change et l’étude de fiabilité ne sera plus valable. De même, il suffit que l’assembleur d’éléments change de marque pour ne plus pouvoir faire d’études de fiabilité. En effet, ces études demandent au moins 1 à 2 ans de retour de données statistiques. De plus, malgré que des instances institutionnelles essayent de protéger les consommateurs (normes sécuritaires, démarche qualité HQE, efficacité énergétique, garantie obligatoire de 2 ans), il n’existe que peu d’informations pour les consommateurs sur la durée de vie d’un produit équipé d’une batterie. Par ailleurs, la loi Hamon de 2015 qui oblige les constructeurs à afficher le nombre d’années de disponibilité des pièces détachées, n’indique pas la probabilité de leur durée de fonctionnement. 10. Conclusion Cet article a présenté la problématique de la mise en œuvre de calculs statistiques sur des batteries. Fiabilité d’éléments d’accumulateurs Lithium 18650 La Revue 3EI n°93 Juillet 2018 Hors Thème 46 Ces calculs ont été effectués en prenant en compte des fonctions simples du logiciel Excel. Evidement une utilisation sur une base de données plus large (big data) serait plus pertinente surtout pour inclure le grand nombre de systèmes vendus. Enfin malgré les nombreux tests précédents et lors d’un lancement d’un nouveau produit sur le marché, les retours de certains lots, présentant des défauts que l’on qualifie souvent de « defauts cachés », restent encore trop fréquents. Enfin, doit-on sensibiliser les étudiants aux techniques de recyclage et des méthodes de détermination de la durée de vie d’un produit [13] lors de la réalisation d’un projet quitte à faire évoluer le referentiel de certaine formation. 11. Références [1] T.Baumhöfer, M.Brühl « Production caused variation in capacity aging trend and correlation to initial cell performance » Feb 2014 Journal Power Sources https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S03787753 13014584 [2] N.Williard, W.He, “Reliability and Failure Analysis of Lithium Ion Batteries for Electronic Systems” 2012 13th International Conference on Electronic Packaging Technology & High Density Packaging http://ieeexplore.ieee.org/document/6474788/ [3] Zhitao Liu a, CherMingTan , “A reliability-based design concept for lithium-ion battery pack in electric vehicles” October 2014 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0951832014002506 [4] Ecker.M, Nerea Nieto. N “ Calendar and cycle life study of Li(NiMnCo)O2-based 18650 lithium-ion batteries”, February 2014 Journal Power Sources https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S03787753 13016510#! [5] http://lygte- info.dk/review/batteries2012/LG%2018650%20MH1%20320 0mAh%20(Cyan)%20UK.html [6] LG 18650 MH1 http://www.produktinfo.conrad.com/datenblaetter/1500000- 1599999/001558879-da-01-en- LG_LIION_AKKU_INR18650MH1__3200MAH.pdf [7] PANASONIAC 18650 http://www.datasheet.hk/view_download.php?id=2027681&f ile=0515%5Cncr18650b_7881050.pdf [8] A.Sivert, F.Betin, B.Vacossin, M.Bosson, “Capacité énergétique, diagnostic, durée de vie de batterie Lithium Application à l’estimation de l’autonomie d’un véhicule électrique ” Revue 3EI N°84, Avril 2016 https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01361682/document [9] T.Bruen, J.Marco « Modelling and experimental evaluation of parallel connected lithium ion cells for an electric vehicle battery system“ april, 2016, Journal of Power Sources https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S03787753 16300015 [10] R.Gogoana, B.Pinson “Internal resistance matching for parallel-connected lithium-ion cells and impacts on battery pack cycle life” April 2014, Journal of Power Sources https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S03787753 13019447#! [11] Telechargment du fichier excel : https://www.fichier-xls.fr/2018/02/15/fiabilite-delement- 18650-battery-lithium/ [12] Forum velo : BMS et Dépannage ou maintenance de pack de batterie http://velorizontal.bbfr.net/t20802-bms-et- depannage-ou-maintenance-de-pack-de-batterie#555463 Manuel d’utilisation de l’application et BMS bluetooth : https://drive.google.com/file/d/1TLN7vb0ZAH_YkpH8I3Kq -OYJIb1eeV57/view [13] TD autonome cyclage et durée de vie des produits https://www.fichier-pdf.fr/2014/12/12/cycle-de-de-produit- iut-aisne-sivert/ [14] Différent boitiers des batteries : https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_battery_sizes [15] Book :Guangjin Zhao « Reuse and Recycling of Lithium-Ion Power Batteries” mai, 2017 [16] A. BARRÉ « Analyse statistique de données issues de batteries en usage réel sur des véhicules électriques, pour la compréhension, l’estimation et la gestion des phénomènes de vieillissement », thèse Octobre 2014, U Grenoble http://www.theses.fr/2014GRENT064 [17] Francois Monchy book « La fonction maintenance » 1996 Edition Masson