Un modelo desarrollado por científicos de la Universidad de Stanford ofrece una forma de predecir el verdadero estado de una batería recargable en tiempo real. El nuevo algoritmo combina los datos del sensor con el modelado por computadora de los procesos físicos que degradan las celdas de la batería de iones de litio para predecir la capacidad de almacenamiento restante y el nivel de carga de la batería. La tecnología podría mejorar las estimaciones de autonomía y prolongar la vida útil de la batería.
"Hemos explotado parámetros electroquímicos que nunca antes se habían utilizado con fines de estimación", dijo Simona Onori , profesora asistente de ingeniería de recursos energéticos en la Escuela de Ciencias de la Tierra, Energía y Medio Ambiente de Stanford (Stanford Earth). La investigación aparece el 11 de septiembre en la revista IEEE Transactions on Control Systems Technology.
El nuevo enfoque podría ayudar a allanar el camino para paquetes de baterías más pequeños y una mayor autonomía de conducción en vehículos eléctricos. Los fabricantes de automóviles de hoy construyen capacidad sobrante en previsión de una cierta cantidad desconocida de decoloración, lo que agrega costos y materiales adicionales, incluidos algunos que son escasos o tóxicos. Mejores estimaciones de la capacidad real de una batería permitirán un búfer más pequeño.
“Con nuestro modelo, sigue siendo importante tener cuidado con la forma en que usamos el sistema de batería”, explicó Onori. “Pero si tiene más certeza sobre cuánta energía puede contener su batería durante todo su ciclo de vida, entonces puede usar más de esa capacidad. Nuestro sistema revela dónde están los límites, por lo que las baterías se pueden operar con más precisión ".
La precisión de las predicciones en este modelo, dentro del 2% de la vida útil real de la batería obtenida de los experimentos, según el documento, también podría hacer que sea más fácil y económico poner en funcionamiento baterías viejas de automóviles eléctricos para almacenar energía para la red eléctrica. “Las baterías retiradas de los autos eléctricos variarán ampliamente en su calidad y desempeño”, dijo Onori. "No ha habido un método confiable y eficiente para estandarizarlos, probarlos o certificarlos de una manera que los haga competitivos con las nuevas baterías diseñadas a medida para el almacenamiento estacionario".
Cada batería tiene dos electrodos, el cátodo y el ánodo, intercalando un electrolito, generalmente un líquido. En una batería de iones de litio recargable, los iones de litio van y vienen entre los electrodos durante la carga y descarga. Un automóvil eléctrico puede funcionar con cientos o miles de estas pequeñas celdas de batería, ensambladas en un paquete de baterías grande que generalmente representa alrededor del 30% del costo total del vehículo.
Los sistemas tradicionales de administración de baterías generalmente se basan en modelos que asumen que la cantidad de litio en cada electrodo nunca cambia, dijo el autor principal del estudio, Anirudh Allam, estudiante de doctorado en ingeniería de recursos energéticos. "En realidad, sin embargo, el litio se pierde por reacciones secundarias a medida que la batería se degrada", dijo, "por lo que estas suposiciones dan como resultado modelos inexactos".
Onori y Allam diseñaron su sistema con estimaciones continuamente actualizadas de las concentraciones de litio y un algoritmo dedicado para cada electrodo, que se ajusta en función de las mediciones del sensor a medida que funciona el sistema. Validaron su algoritmo en escenarios realistas utilizando hardware estándar de la industria.
En el camino
El modelo se basa en los datos de los sensores que se encuentran en los sistemas de gestión de la batería que se ejecutan en los coches eléctricos en la carretera actualmente. “Nuestro algoritmo puede integrarse en las tecnologías actuales para que funcionen de una manera más inteligente”, dijo Onori. En teoría, muchos automóviles que ya están en la carretera podrían tener el algoritmo instalado en sus unidades de control electrónico -dijo-, pero el costo de ese tipo de actualización hace que sea más probable que los fabricantes de automóviles consideren el algoritmo para vehículos que aún no están en producción.
El equipo centró sus experimentos en un tipo de batería de iones de litio comúnmente utilizada en vehículos eléctricos (óxido de litio, níquel, manganeso y cobalto) para estimar variables internas clave como la concentración de litio y la capacidad de la celda. Pero el marco es lo suficientemente general como para ser aplicable a otros tipos de baterías de iones de litio y tener en cuenta otros mecanismos de degradación de la batería.
“Demostramos que nuestro algoritmo no es solo un buen trabajo teórico que se puede ejecutar en una computadora. Más bien, es un algoritmo práctico e implementable que, si se adopta y se usa en los automóviles mañana, puede resultar en la capacidad de tener baterías de mayor duración, vehículos más confiables y paquetes de baterías más pequeños".
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