L'invecchiamento è un processo inevitabile causato da reazioni collaterali presenti in tutti i dispositivi elettrochimici, comprese le celle delle batterie. Può comportare variazioni significative della capacità e della resistenza di un dispositivo nel tempo e deve quindi essere considerato sia nella fase di progettazione del sistema (ad esempio, la necessità di sovradimensionare la capacità iniziale) sia nella fase di funzionamento del sistema (ad esempio, adattando la potenza massima consentita per le celle).

Infatti, a differenza delle applicazioni meno impegnative nei dispositivi portatili, un utilizzo redditizio delle batterie al litio ferro fosfato nelle applicazioni fisse richiede una comprensione e una modellazione dettagliate del degrado della batteria: un'applicazione duratura e impegnativa causerà una riduzione sia delle prestazioni che della capacità del sistema di accumulo e potrebbe influire significativamente sul business case complessivo attraverso un aumento dei costi operativi (OPEX) e costi di sostituzione particolarmente elevati indotti dal degrado.

È comune monitorare lo stato di salute (SOH) di una batteria tramite un BMS avanzato per quantificare la continua evoluzione del degrado della batteria, con conseguente riduzione della capacità e aumento della resistenza interna (legato alla diminuzione delle prestazioni di picco). La capacità residua della batteria può essere correlata al suo valore nominale derivato in condizioni di prova standard, sia nuove che usate. A causa delle normative sui trasporti e dei requisiti minimi di potenza specifici per l'applicazione, è definito un indicatore di sostituzione, denominato SOH replace cap. Nel settore automobilistico, spesso si applica un SOH replace cap = 0,8, ma per le applicazioni stazionarie e in particolare nel contesto di concetti di seconda vita sono stati proposti valori inferiori.

Nonostante sia stato studiato per molti anni con impegno continuo, sappiamo che la durata della vita LFP è molto superiore a VRLA , ma continuando a comprendere e modellare la durata della vita di LFP è un campo di ricerca continua.

In un ambiente difficile, se l'utente non segue le istruzioni operative del produttore o se la qualità della batteria e del BMS non è all'altezza, vari meccanismi di degradazione, tra cui la decomposizione dell'elettrolita, la formazione di pellicola passiva, la rottura delle particelle e la dissoluzione del materiale attivo, possono essere affrontati individualmente a livello di materiale e cella della batteria, spesso portando a una maggiore resistenza, a una ridotta capacità di ritenzione e/o a un aumento del rischio di uno stato non sicuro della batteria.

Gli approcci convenzionali di analisi e modellazione si basano su approfonditi test sulle batterie e derivano modelli empirici spesso compatibili con un approccio di Modello di Circuito Equivalente (ECM) per la determinazione delle prestazioni del sistema. Con una migliore comprensione dei meccanismi di perdita interna delle celle, un numero crescente di modelli semi-empirici e fisici è stato sviluppato e utilizzato con successo per la modellazione delle celle. Recentemente, i Modelli Fisico-Chimici (PCM) non empirici hanno riscosso un crescente interesse. Nonostante l'utilizzo di modelli PCM per la previsione dell'invecchiamento possa consentire di ottenere una visione più dettagliata dei meccanismi di perdita interna delle celle e di come aggirarli, rimane molto difficile trovare una parametrizzazione valida di tali modelli e adattare i modelli interni delle celle al livello applicativo rilevante di un sistema di batterie completo.

Con l'aumento delle capacità di data logging e data management, anche gli approcci basati sui dati a livello di sistema di storage hanno recentemente suscitato crescente interesse. Nonostante le migliorate capacità di questi approcci emergenti, si ritiene ancora che per le simulazioni del comportamento di invecchiamento di un sistema completo