5 research outputs found
Estimació de l'estat de salut de la bateria d'un vehicle elèctric
Cada vegada els vehicles elèctrics estan guanyant més pes en el sector automobilÃstic. Un dels problemes que tenen aquest tipus de vehicles és que la bateria encarregada de proporcionar-li energia es va degradant amb el pas del temps i després del seu ús, cosa que provoca que s’hagi de canviar després d’un cert temps. Aquesta degradació consisteix principalment en una disminució de la seva capacitat i un augment de la seva resistència interna. Per a quantificar el nivell de degradació de la bateria es fa servir el que es diu estat de salut (SOH), que és un indicador del valor de la capacitat de la bateria en un cert moment respecte el seu valor inicial. En aquest projecte es pretén trobar un algorisme per estimar de la manera més acurada possible el SOH d’una bateria d’ions liti, que és el tipus de bateries que tenen els vehicles elèctrics. A l’hora de fer l’estimació existeixen diferents mètodes per fer-ho, alguns que es basen en models, altres que es basen en dades, i uns altres que resulten de la combinació d’aquests dos. En el present estudi s’ha optat per fer l’estimació seguint el mètode dels mÃnims quadrats, que intenta trobar el millor ajust d’una sèrie de dades, minimitzant la suma dels residus a la corba estimada. El mètode utilitzat estima el SOH en funció de certs indicadors. A aquests parà metres, en el cas de les bateries, se’ls anomena indicadors de salut (HIs). El primer pas, abans de fer cap estimació, és seleccionar els indicadors que es faran servir. Els HIs escollits tenen a veure majorità riament amb la tensió de la bateria, corrent, temperatura, capacitat, i combinacions d’aquests. Realitzant una sèrie de tests en 6 bateries s’han obtingut dades de la cà rrega d’aquestes, amb el seu corresponen SOH en cada test. A partir d’aquestes dades extretes en laboratori de l’IREC, s’han extret una sèrie de HIs (uns per a la cà rrega a corrent constant CC i d’altres per a la cà rrega a tensió constant CV) fent els cà lculs pertinents. Un cop obtinguts els indicadors, s’ha procedit a fer una regressió lineal pel mètode dels mÃnims quadrats per a cada HI, i una regressió lineal per estimar el SOH en funció de tots els altres HIs, per al cas CC i CV. Els resultats obtinguts mostren que els millors indicadors per estimar el SOH a CC són el valor dQ/dV del segon pic de la corba de capacitat incremental (corba que relaciona la variable dQ/dV amb la tensió) i el valor de l’energia de la tensió. Per al cas de la cà rrega CV no està clar quin indicador dona resultats més acurats, ja que, calculant l’error en l’estimació, s’ha pogut observar que l’error per cadascun dels indicadors és molt baix. L’error obtingut en l’estimació del SOH en la cà rrega CC és una mica superior al de la cà rrega CV. Tot i aixÃ, al ser els dos errors relatius d’un valor molt baix es pot considerar que els resultats obtinguts en l’estimació són prou precisos i bons i s’han pogut assolir els objectius proposatsCada vez los vehÃculos eléctricos están ganando más peso en el sector automovilÃstico. Uno
de los problemas que tienen este tipo de vehÃculos es que la baterÃa encargada de
proporcionarle energÃa se va degradando con el paso del tiempo y después de su uso, lo que
provoca que haya que cambiarla después de cierto tiempo. Esta degradación consiste
principalmente en una disminución de su capacidad y un aumento de su resistencia interna.
Para cuantificar el nivel de degradación de la baterÃa se utiliza lo que se llama estado de salud
(SOH), que es un indicador del valor de la capacidad de la baterÃa en un cierto momento
respecto a su valor inicial.
En este proyecto se pretende encontrar un algoritmo para estimar de la forma más precisa
posible el SOH de una baterÃa de iones litio, que es el tipo de baterÃas que tienen los vehÃculos
eléctricos. A la hora de realizar la estimación existen diferentes métodos para hacerlo, algunos
que se basan en modelos, otros que se basan en datos, y otros que resultan de la combinación
de estos dos. En el presente estudio se ha optado por realizar la estimación siguiendo el
método de los mÃnimos cuadrados, que intenta encontrar el mejor ajuste de una serie de
datos, minimizando la suma de los residuos a la curva estimada.
El método utilizado estima el SOH en función de ciertos indicadores. A estos parámetros, en
el caso de las baterÃas, se les llama indicadores de salud (HIs). El primer paso, antes de
realizar ninguna estimación, es seleccionar los indicadores que se utilizarán. Los HIs
escogidos tienen que ver mayoritariamente con la tensión de la baterÃa, corriente,
temperatura, capacidad, y combinaciones de éstos. Realizando una serie de tests en 6
baterÃas se han obtenido datos de la carga de éstas, con su correspondiente SOH en cada
test. A partir de estos datos extraÃdos en el laboratorio del IREC, se han extraÃdo una serie de
HIs (unos para la carga a corriente constante CC y otros para la carga a tensión constante
CV) haciendo los cálculos pertinentes. Una vez obtenidos los indicadores, se ha procedido a
realizar una regresión lineal con el método de los mÃnimos cuadrados para cada HI, y una
regresión lineal para estimar el SOH en función de todos los otros HIs, para el caso CC y CV.
Los resultados obtenidos muestran que los mejores indicadores para estimar el SOH a CC
son el valor dQ/dV del segundo pico de la curva de capacidad incremental (curva que
relaciona la variable dQ/dV con la tensión) y el valor de la energÃa de la tensión. Para el caso
de la carga CV no está claro qué indicador da resultados más precisos, ya que, calculando el
error en la estimación, se ha podido observar que el error para cada uno de los indicadores
es muy bajo. El error obtenido en la estimación del SOH en la carga CC es algo superior al
de la carga CV. Sin embargo, al ser los dos errores relativos de un valor muy bajo se puede
considerar que los resultados obtenidos en la estimación son suficientemente precisos y
buenos y se han cumplido los objetivos propuestosElectric vehicles are increasingly gaining importance in the automotive sector. One of the
problems these types of vehicles have to face is the degradation of their battery over time and
with use. This degradation primarily involves a decrease in capacity and an increase in internal
resistance. To quantify the level of battery degradation, a parameter called State of Health
(SOH) is used, which indicates the battery's capacity at a certain moment relative to its initial
value.
This project aims to find an algorithm to estimate the SOH of a lithium-ion battery, which is the
type of battery used in electric vehicles, as accurately as possible. There are different methods
for estimating SOH, some based on models, others based on data, and some that combine
both approaches. In this study, the estimation is performed using the least squares method,
which attempts to find the best fit of a series of data by minimizing the sum of the residuals to
the estimated curve.
The method used estimates the SOH based on certain indicators, referred to as Health
Indicators (HIs) in the case of batteries. The first step, before making any estimation, is to
select the indicators that will be used. The chosen HIs are mostly related to battery voltage,
current, temperature, capacity, and combinations of them. Through a series of tests on 6
batteries, data on their charge and corresponding SOH in each test have been obtained. From
this data, extracted in the laboratory at IREC, a set of HIs has been derived by performing the
necessary calculations, some for constant current (CC) charging and others for constant
voltage (CV) charging. Once the indicators have been obtained, a linear regression using the
least squares method has been performed for each HI, and a linear regression has been
conducted to estimate the SOH based on all other HIs, for both CC and CV charging.
The results obtained show that the best indicators for estimating SOH during CC charging are
the dQ/dV value of the second peak of the incremental capacity curve (which relates the
variable dQ/dV to voltage) and the voltage energy value. For CV charging, it is not clear which
indicator provides more accurate results, as the estimation errors for each indicator have been
found to be very low. The error in estimating SOH during CC charging is slightly higher than
that of CV charging. However, since both errors are relatively low, it can be considered that
the estimation results are sufficiently accurate and good, and the proposed objectives have
been achieve
Stima dello stato di salute delle batterie agli ioni di litio nei veicoli elettrici attraverso i sistemi di ricarica
In questo lavoro si è studiata e sviluppata una tecnica di stima dello stato di salute di un accumulatore agli ioni di litio sfruttando la spettroscopia d'impedenza. L'idea innovativa è stata quella di implementare tale tecnica all'interno di una stazione di ricarica in modo tale che la colonnina, oltre alla funzione base per cui è stata progettata, restituisca informazioni sullo stato di salute dell'accumulatore