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Scarpelli Claudio

dottorato
Ciclo
Corso di dottorato
Stato
Tutor
Pesso Tommaso
Presentazioni 3° anno
Presentazione video terzo anno
Video file
Tesi
Dottorando
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Cognome e Nome
Scarpelli Claudio
Ruolo
Rtd/A
SSD
IIND-08/B
    Bio / CV
    Biografia/Curriculum

    Claudio Scarpelli è ricercatore presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Energia, dei Sistemi, del Territorio e delle Costruzioni dell’università di Pisa, dove ha conseguito il Dottorato con tesi dal titolo “Modeling and experimental validation of Battery Energy Storage Systems”.
    La sua ricerca si è concentrata sullo sviluppo di modelli circuitali equivalenti (ECM) di accumulatori elettrochimici, con particolare riferimento alle batterie al litio, al fine di simularne i principali comportamenti elettrici e termici. Ha condotto approfondite campagne sperimentali su diverse tipologie di batterie al litio, presso il laboratorio batterie del Dipartimento di Ingegneria dei Sistemi, del Territorio e delle Costruzioni dell’Università di Pisa. I dati sperimentali sono stati utilizzati per calibrare modelli circuitali equivalenti in grado di simulare il comportamento delle batterie in diverse condizioni operative: utili sia per l’analisi dei sistemi di accumulo e loro integrazione con modelli di rete elettrica. Altro tema centrale dell’attività di ricerca è stato lo studio dell’invecchiamento delle batterie, in particolare per la definizione dello State-of-Health (SOH) o State of Life (SOL). Per questo ha pianificato e condotto test sperimentali di invecchiamento che hanno evidenziato la complessità del legame non lineare tra intensità d’uso e degradazione e portato all’identificazione di specifici indicatori di invecchiamento utili come parametri previsionali dello stato di salute delle batterie. Parallelamente, la ricerca ha riguardato la modellazione dei flussi di potenza di veicoli elettrici e ibridi in funzione delle missioni operative, in collaborazione con la sezione R&D di Toyota Material Handling Manufacturing Italy. Inoltre, è coinvolto nella ricerca che riguarda la modellazione e simulazione di strategie per la ricarica intelligente di veicoli elettrici, con l’obiettivo di ottimizzare l’infrastruttura di ricarica ad alta potenza in ambito autostradale.

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