Exploring the synergy between E-mobility and vehicle-to-grid (V2G) : implications for battery performance and degradation

Abstract

Die Integration von V2G-Technologie in die heutige Netzinfrastruktur und Elektrofahrzeuge bietet Möglichkeiten zur Unterstützung der Netzstabilisierung, insbesondere durch Fahrzeuge mit geringer Jahresfahrleistung. Allerdings führen Bedenken hinsichtlich der Batteriealterung zu einer eingeschränkten breiten Akzeptanz. Diese Arbeit untersucht die Auswirkungen verschiedener V2G-Konfigurationen auf die Batterielebensdauer, wobei der Fokus auf symmetrischen und asymmetrischen Ladestrategien bei unterschiedlichen Frequenzen liegt. PyBaMM, eine physikbasierte Simulationsbibliothek für Batteriemodelle, wird verwendet um den Degradationsprozess von Lithium-Ionen-Batterien unter verschiedenen V2G-Strategien zu simulieren und zu analysieren. In dieser Arbeit kommt das SPMe zum Einsatz, gekoppelt mit detaillierten Alterungsmechanismen wie dem Wachstum der SEI-Schicht, LithiumPlating und LAM. Insgesamt werden 19 Konfigurationen implementiert und miteinander verglichen, wobei jeweils ein realistisches Fahrprofil integriert wird, um deren Auswirkungen in unterschiedlichen Nutzungsmustern zu bewerten. Eine Pareto-Analyse basierend auf dem Kapazitätsdurchsatz und dem Kapazitätsverlust zeigt, dass asymmetrische tägliche Konfigurationen, insbesondere solche mit einem hohen Verhältnis von Lade-zu-Entlade-Leistungsverhältnis, ein optimales Gleichgewicht zwischen Netzunterstützung und Batterielebensdauer bieten. Während die meisten zweiwöchentliche Szenarien minimale Degradation aufweisen, erwiesen sie sich generell als nicht Pareto-optimal. Insgesamt zeigt die Analyse, dass die durch V2G-Aktivitäten verursachte Batteriedegradation minimal ist, besonders im Vergleich zu weitaus stärker verursachenden Auswirkungen wie dem Batteriebetrieb bei erhöhten Umgebungstemperaturen. Die Erkenntnisse legen nahe, dass V2G-Operationen ohne signifikante Auswirkungen auf die Batterielebensdauer implementiert werden können, wobei die breite Einführung vor Herausforderungen steht, unter anderem durch der begrenzten Verfügbarkeit von bidirektional-fähigen EVs und aktuellen wirtschaftlichen Barrieren.

Integrating Vehicle-to-Grid (V2G) technology into today’s energy infrastructure and electric vehicles presents opportunities for grid support activities, particularly through vehicles with limited annual mileage. However, concerns about battery degradation have caused limited widespread adoption. This thesis investigates the impact of various V2G configurations on battery longevity, focusing on symmetric and asymmetric power levels at different operational frequencies. Python Battery Mathematical Modelling (PyBaMM), a physics-based battery modeling library, was utilized to simulate and analyze the degradation process of lithium-ion batteries under different V2G strategies. This work used the Single Particle Model with Electrolyte (SPMe) coupled with detailed degradation mechanisms such as Solid Electrolyte Interface (SEI) growth, lithium plating, and Loss of active material (LAM). A total of 19 configurations were implemented and compared, each incorporating a realistic driving profile, to evaluate their impact across various usage patterns. A Pareto analysis based on capacity throughput and total capacity loss revealed that asymmetric daily configurations, especially for those with high charge-to-discharge power ratios, offer an optimal balance between grid support throughput and battery longevity. While most bi-weekly scenarios showed minimal degradation rates, they were generally not Pareto-optimal. Overall, the analysis demonstrated that battery degradation from V2G activities is minimal, especially compared to the larger impact of operating batteries in high-temperature environments. The findings suggest that V2G operations can be implemented without significant impact on battery life, though widespread adoption faces challenges, including limited availability of bidirectionalcapable electric vehicles (EVs) and economic barriers.