Las baterías se desvanecen a medida que envejecen, perdiendo lentamente energía y capacidad de almacenamiento.
Al igual que en las personas, el envejecimiento se desarrolla de manera diferente de una batería a otra, y es casi imposible medir o modelar todos los mecanismos de interacción que contribuyen a la disminución. Como resultado, la mayoría de los sistemas utilizados para administrar los niveles de carga de manera inteligente ypara estimar el rango de conducción en automóviles eléctricos son casi ciegos a los cambios en el funcionamiento interno de la batería.
En cambio, funcionan más como un médico que prescribe un tratamiento sin conocer el estado del corazón y los pulmones de un paciente, y las formas particulares en que el entorno, el estilo de vida, el estrés y la suerte los han devastado o salvado. Si ha conservado una computadora portátil o un teléfonodurante suficientes años, es posible que haya visto a dónde conduce esto de primera mano: las estimaciones de la vida útil restante de la batería tienden a diferir más de la realidad con el tiempo.
Ahora, 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 datos de sensores con modelos informáticos de los procesos físicos que degradan las celdas de las baterías de iones de litio apredecir la capacidad de almacenamiento restante de la batería y el nivel de carga.
"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 Transacciones IEEE en tecnología de sistemas de control .
El nuevo enfoque podría ayudar a allanar el camino para paquetes de baterías más pequeños y una mayor autonomía de conducción en vehículos eléctricos. Hoy en día, los fabricantes de automóviles incorporan capacidad adicional en anticipación de una cantidad desconocida de desvanecimiento, lo que agrega costos y materiales adicionales, incluidos algunos que son escasos otóxico. Mejores estimaciones de la capacidad real de una batería permitirán un búfer más pequeño.
"Con nuestro modelo, es 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 usarmás de esa capacidad. Nuestro sistema revela dónde están los bordes, por lo que las baterías se pueden operar con más precisión ".
La precisión de las predicciones en este modelo, dentro del 2 por ciento de la vida útil real de la batería según lo obtenido 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 energía"Como está ahora, las baterías retiradas de los automóviles eléctricos variarán ampliamente en su calidad y rendimiento", dijo Onori. "No ha habido un método confiable y eficiente para estandarizarlas, probarlas o certificarlas de una manera que las haga competitivas conbaterías nuevas hechas a medida para almacenamiento estacionario. "
Descartando viejas suposiciones
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 se desplazan de un lado a otro entre los electrodos durante la carga y descarga. Un automóvil eléctrico puedefuncionan con cientos o miles de estas pequeñas celdas de batería, ensambladas en un paquete de baterías grande que generalmente representa alrededor del 30 por ciento 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 quela 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 la carretera
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 en la actualidad. "Nuestro algoritmo puede integrarse en las tecnologías actuales para que funcionen de una manera más inteligente", dijo Onori. En teoría, muchoslos 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 que se usa comúnmente 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 paraaplicable a otros tipos de baterías de iones de litio y para tener en cuenta otros mecanismos de degradación de la batería.
"Demostramos que nuestro algoritmo no es solo un buen trabajo teórico que puede ejecutarse en una computadora", dijo. "Más bien, es un algoritmo práctico e implementable que, si se adopta y se usa en los automóviles mañana, puede resultar en elcapacidad de tener baterías de mayor duración, vehículos más confiables y paquetes de baterías más pequeños ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Stanford . Original escrito por Josie Garthwaite. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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