Nouveau brevet Flash Battery : BMS avec spectroscopie d’impédance pour une gestion prédictive des batteries

De la spectroscopie d’impédance au State of Health

L’électrification industrielle entre dans une nouvelle phase : aujourd’hui, on ne parle plus seulement de chimie ou de format, mais d’une gestion toujours plus intelligente, sûre et prédictive des batteries tout au long de leur cycle de vie.

C’est dans ce contexte que naît notre nouveau brevet : « Balancing system for cells of a battery with integrated spectroscopic impedance measurement system ».

Une évolution naturelle de notre système d’équilibrage propriétaire BBS qui introduit une fonctionnalité avancée : la mesure de l’impédance par spectroscopie des cellules directement à l’intérieur de notre Battery Management System.

L’objectif est clair : obtenir des informations avancées sur l’état réel de la batterie, ce qui améliore la sécurité, le diagnostic prédictif et la gestion de vie utile.

Une évolution pensée à partir du Flash Balancing System

Le point de départ est notre Flash Balancing System, la solution technique qui caractérise depuis des années les systèmes Flash Battery.

Le premier brevet, déposé il y a quelques années après l’introduction pratique du système sur le marché, protège l’architecture particulière sur laquelle se base le BMS de nos batteries :

• Dispositifs de puissance centralisés (master)
• Électronique distribuée (slave)
• Une connexion de puissance partagée entre toutes les cellules.

Cette architecture permet un équilibrage à haute puissance, améliorant l’homogénéité des cellules, la longévité du bloc et les performances globales.

Le nouveau brevet est une solution conçue pour intégrer, en exploitant l’architecture BMS, une nouvelle fonctionnalité de mesure avancée, c’est-à-dire la mesure de l’impédance et du spectre d’impédance des cellules.

L’impédance: une mesure connue, un défi inédit

Alan Pastorelli, notre directeur technique, explique : «  L’impédance est une grandeur électrique, au même titre que la tension et le courant. La mesurer signifie quantifier comment une cellule réagit à une sollicitation électrique variable. Quand nous parlons de spectroscopie d’impédance, nous entendons une série de mesures effectuées à différentes fréquences, qui restituent une véritable « signature électrique » de la cellule. Cette signature change dans le temps et reflète l’état interne de la batterie.»

La technique, connue sous l’acronyme SIE - Spectroscopie d’impédance électrochimique, est largement utilisée en laboratoire, y compris dans des domaines autres que celui des batteries. Un exemple connu est la bio‑impédance qui mesure la masse graisseuse du corps.

Le véritable défi n’est pas la mesure elle-même, mais la faire sortir du laboratoire et la rendre :

• intégrable au BMS
• fiable en conditions réelles
• durable au niveau des coûts, de l’encombrement et de la robustesse.

C’est sur ça que se concentre notre brevet.

Pourquoi la spectroscopie d’impédance est-elle stratégique pour le BMS

La spectroscopie d’impédance est l’une des technologies les plus avancées pour analyser le comportement interne des cellules. L’intégrer directement au BMS signifie apporter une technique de laboratoire dans des applications industrielles concrètes, ouvrant la voie à une gestion plus évoluée et prédictive des batteries.

Collecter plus de données pour vraiment comprendre la batterie au lithium

Aujourd’hui, tous les BMS mesurent trois grandeurs fondamentales :

• Tension
• Courant
• Température

C’est le minimum pour garantir la sécurité et la fonctionnalité.
Mais ces informations ne suffisent pas pour avoir un cadre complet de « comment va » la batterie.

Avec ce brevet, nous voulons répondre à des questions toujours plus fondamentales pour les OEM et les utilisateurs :

• Combien de vie utile reste-t-il vraiment à la batterie ?
• La dégradation évolue-t-elle comme prévu ?
• Quand sera-t-il nécessaire de prévoir son remplacement ?
• Y a-t-il des signaux précoces de risques pour la sécurité ?

L’impédance est l’une des mesures les plus prometteuses pour combler ce manque d’information, car elle permet d’obtenir des données supplémentaires sur l’état interne des cellules, à corréler à des indicateurs clés pour l’utilisateur final.

State of Health: comment évaluer la vie utile de la batterie

Le State of Health ou SoH (état de santé) indique à quel stade de sa durée de vie se trouve une batterie.
Il s’exprime en pourcentage :
100 % = batterie neuve
valeurs inférieures = dégradation progressive dans le temps

En pratique, le SoH n’arrive jamais à zéro. La batterie cesse bien avant d’être adaptée à l’application pour laquelle elle a été conçue.

Un exemple concret ? Le téléphone portable, que nous avons tous : quand la batterie commence à garantir seulement quelques heures d’autonomie, nous la remplaçons (ou nous changeons carrément de téléphone).

Par exemple, dans le secteur des véhicules, on considère souvent une capacité résiduelle de 80 % comme le seuil de fin de vie fonctionnelle. Dans des applications comme le stockage d’énergie, où l’autonomie est moins critique, on peut descendre plus bas. Mais il ne s’agit pas d’identifier un chiffre précis.

Comme le souligne Alan Pastorelli : « Le point central est la possibilité de savoir de manière fiable où se trouve aujourd’hui la batterie dans son cycle de vie. »

Cela permet de :

vérifier si le comportement réel est cohérent avec les attentes initiales ; estimer la vie résiduelle en se basant sur l’usage réel ; planifier les investissements et les remplacements.

Autrement dit, ce système permet de passer d’une logique réactive à une gestion programmée du bloc de batterie.

State of Safety: Anticiper le risque dans les batteries au lieu de le subir

Avec la longévité, l’autre aspect fondamental à prendre en compte est la sécurité.
Continuer d’utiliser une batterie épuisée n’a pas de sens du point de vue de la performance ni de celui de la sécurité.

L’objectif est de savoir le plus tôt possible quand l’usure peut compromettre la sécurité, afin d’intervenir de manière prédictive.

Dans ce sens, l’impédance peut devenir un indicateur précieux pour construire un State of Safety (état de sécurité) plus évolué, en mesure de décrypter les signaux faibles et d’anticiper des conditions potentiellement dangereuses, évitant ainsi les événements imprévus.

Les indicateurs « SOX » pour une vision complète de l’état de la batterie

En plus du State of Health et du State of Safety, il existe d’autres indicateurs :

• State of Charge (SoC) → niveau de charge
• State of Power (SoP) → puissance disponible en toute sécurité
• autres « State of X » dérivés de modèles avancés.

L’objectif est de construire une vision complète de l’état de la batterie, qui intègre charge, santé, sécurité et capacité de distribution, afin de prendre des décisions opérationnelles et stratégiques toujours plus averties.

La capacité à bien estimer l’état de santé de la batterie est aujourd’hui l’un des principaux moteurs du développement de systèmes avancés de monitorage et de maintenance prédictive.

Mesure de l’impédance dans le BMS: le défi hardware

Le cœur du brevet concerne le hardware : développer un BMS capable de mesurer l’impédance de manière correcte et régulière, directement à bord de la batterie.

Si cette mesure est déjà possible en laboratoire, d’importantes contraintes entrent en jeu dans le secteur des véhicules :

• coûts
• encombrement
• fiabilité

La difficulté dans les applications réelles est rendue encore plus grande puisque la valeur de l’impédance à mesurer demande une sensibilité extrême, même en considérant les capacités élevées des cellules.

Le brevet se concentre justement sur la manière d’exploiter l’architecture BMS pour rendre cette fonctionnalité techniquement et économiquement durable pour des applications industrielles réelles.

Du laboratoire au terrain: des données réelles pour des modèles prédictifs

En parallèle au développement conceptuel, nous travaillons déjà sur des essais expérimentaux :
1. en laboratoire, en faisant vieillir artificiellement les cellules et en les monitorant dans le temps
2. sur le terrain, en analysant des batteries opérant dans des conditions particulièrement difficiles

Par exemple, les applications de l’entreprise E80 Group, actives 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 et caractérisées par des recharges rapides, représentent un cas idéal : elles permettent de collecter rapidement une grande quantité de données.

L’accès aux données de milliers de batteries connectées, collectées grâce à notre Flash Data Center, nous permet de développer des modèles toujours plus solides et de valider sur le terrain les corrélations entre impédance, dégradation et sécurité.

Intelligence artificielle et batteries: de la donnée à l’information

Mesurer l’impédance n’est que le premier pas. Le State of Health ne se mesure pas, il se calcule.

Il faut des algorithmes, des modèles d’analyse de données et des outils d’intelligence artificielle appliqués aux batteries, en mesure de corréler les données de base à des indicateurs fiables.

Cette activité fait partie de notre savoir-faire interne et est développée :

• au niveau embedded (intégré), à l’intérieur de la batterie ;
• au niveau du cloud/data center, en exploitant les données collectées sur le terrain.

Comme l’a précisé Alan Pastorelli : «  AI doesn’t replace engineering, it amplifies its potential, accelerating analysis and progressively improving the accuracy of predictions. »

La prochaine génération de gestion de la batterie : le BMS prédictif

Le nouveau brevet intitulé « Système d’équilibrage pour cellules de batterie avec système intégré de mesure spectroscopique de l’impédance », déjà enregistré en Italie et engagé dans les processus d’évaluation européens, représente pour nous une étape stratégique vers le BMS du futur.

Un BMS qui ne se contente pas de monitorer des paramètres instantanés, mais qui :

• interprète le comportement profond des cellules ;
• anticipe l’évolution de l’état de santé ;
• soutient les décisions à propos de l’entretien, des investissements et de la gestion du cycle de vie.

Dans un contexte d’électrification industrielle toujours plus complexe, la capacité à transformer les données en informations prédictives devient un facteur compétitif fondamental pour les OEM et les intégrateurs de systèmes.

Car dans l’électrification d’aujourd’hui, et surtout dans celle de demain, la qualité de l’information fait partie intégrante de la performance.