Algoritmos de Monitoreo para Baterías Recargables

Autores/as

  • Facundo Quiñones, Doctorando Facultad Regional La Plata, Universidad Tecnológica Nacional – Argentina
  • Ruben H. Milocco Director
  • Silvia G. Real Codirectora

DOI:

https://doi.org/10.33414/ajea.5.663.2020

Palabras clave:

Modelo electroquímico, batería recargable, estado de carga, tiempo remanente

Resumen

El monitoreo inteligente de baterías es un componente fundamental de los sistemas de almacenamiento basados en estos dispositivos ya que garantiza el correcto y seguro uso de la energía. Dentro de las principales tareas que se realizan en estos sistemas se encuentra la de estimar y predecir, a partir de las mediciones de corriente, voltaje y temperatura, variables e indicadores de las baterías como el estado de carga, el envejecimiento y la energía disponible.
En este trabajo se presentan algoritmos que permiten conocer y predecir algunas de estas variables a partir de un modelo basado en dos procesos electroquímicos que dan lugar a la conversión de energía química en eléctrica en una batería. En particular, se trabajó sobre el cálculo de tiempo remanente y la estimación del estado de carga y de una variable adicional que modela el efecto de rate-capacity. Los algoritmos propuestos fueron probados sobre un banco formado por cuatro baterías comerciales de iones de litio. Los resultados obtenidos indican que la estrategia propuesta permite predecir el tiempo remanente con un error medio de 4,2 minutos en descargas de hasta 1 hora.

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Publicado

2020-10-05

Cómo citar

Quiñones, F., Milocco, R. H., & Real, S. G. (2020). Algoritmos de Monitoreo para Baterías Recargables. AJEA, (5). https://doi.org/10.33414/ajea.5.663.2020