Descripción del proyecto
La idea principal del proyecto sería el desarrollo y programación de un Bessó Digital para Baterías con el objetivo de mejorar la operación y eficiencia de uso de la misma. Esta innovación tendrá como objetivo la preparación de un sistema de monitorización de las baterías con capacidad de determinar el estado de salud, la impedancia y otros parámetros relevantes para una operación óptima del equipo según el perfil de uso y el entorno de operación, aparte de estimar la vida útil remanente del sistema dadas las condiciones del entorno, con la idea de poder dar herramientas de decisión adicionales al sistema gestor que optimiza la integración de la batería con la red, y otros elementos activos próximos, para proporcionar servicios de flexibilidad, calidad y seguridad a la red. Lóbjetivo es maximizar el uso de las baterías, minimizando el impacto en la degradación del equipo y aumentando la vida útil del mismo, con el fin de incrementar el rendimiento económico de los sistemas de baterías. Este desarrollo se realizará a través de técnicas de Inteligencia Artificial (principal-mente Machine Learning); y se validará en el laboratorio. Se procederá a modelizar la batería y se contrastarán los resultados con el sistema real que contendrá sensores para validar los datos medidos con los simulados. El módulo de aprendizaje adaptará el modelo a las condiciones reales medidas para obtener una estimación fiable del estado interno de la batería. Una vez validado el sistema se realizarán las proyecciones de su evolución según diversas condiciones de uso, y se corroborarán las extrapolaciones hechas con experimentos de laboratorio con condiciones controladas. Los modelos avanzados estarán ubicados en una plataforma IoT digital que generará la base de datos y se encargará de efectuar los cálculos que optimicen la aplicación de la batería comercial en un entorno real.
Los principales resultados esperados son:
– Diseño de un protocolo de ensayos para evaluar de forma rápida y eficiente la capacidad y el estado de salud (SOH) de las baterías, y para obtener parámetros representativos de la degradación por envejecimiento mediante la utilización de nuevos sistemas de sensorización.
– Desarrollo de un modelo de baterías de Li-ión que describa su cómo¬por¬tamento eléctrico y electroquímico durante su operación y un modelo de envejecimiento de la batería que permita predecir la vida útil del pack para la posterior creación de algoritmos de Inteligencia artificial y su integración a un beso digital.
– Algoritmos ML para la estimación y predicción del estado de salud de las baterías, así como para la optimización en la gestión de energía del sistema.
– Integración de los modelos y algoritmos de IA en un beso digital dentro de la plataforma IoT datASSIST.
– Prototipo funcional validado de la plataforma de software DIGIBAT.
La realización de estas investigaciones se realizará en colaboración con el grupo de sistemas electrónicos de potencia del IREC y Nvision
