La alumna Olatz Lizaso Eguileta obtuvo la calificación SOBRESALIENTE, con mención Doctorado Internacional y mención Doctorado Industrial
La alumna Olatz Lizaso Eguileta obtuvo la calificación SOBRESALIENTE, con mención Doctorado Internacional y mención Doctorado Industrial
La alumna Olatz Lizaso Eguileta obtuvo la calificación SOBRESALIENTE, con mención Doctorado Internacional y mención Doctorado Industrial
- Título de tesis: Module-Level Modelling Approach for Li-Ion Batteries: a Cloud-based Digital Twin Simulation Platform
Tribunal:
- Presidencia: Maitane Berecibar Uribe (Vrije Universiteit Brussel)
- Vocalía: Urtzi Lazcano De Anta (CEGASA ENERGIA S.L.U)
- Vocalía: Franz Pichler (Virtual Vehicle Research GmbH)
- Vocalía: Luis Trilla Romero (IREC)
- Secretaría: Erik Garayalde Perez (Mondragon Unibertsitatea)
Resumen:
La adopción de Baterías de Litio-ion (LIBs) a gran escala ha experimentado un crecimiento constante y continuo. Estas instalaciones implican la interconexión de múltiples baterías para formar sistemas más grandes y potentes, capaces de proporcionar megavatios-hora (MWh) de energía almacenada. Las LIBs han surgido como una solución prometedora para el almacenamiento de energía eléctrica debido a su disminución de precios y mejora en la eficiencia de fabricación. Esta combinación ha hecho que las LIBs sean más accesibles y su demanda haya aumentado rápidamente en aplicaciones clave, como vehículos eléctricos y aplicaciones estacionarias.
En el contexto de las LIBs, y específicamente en el caso de los módulos, las heterogeneidades y desequilibrios individuales entre las diferentes celdas que conforman el módulo representan un desafío tecnológico significativo. De hecho, estas disparidades pueden comprometer la eficiencia energética y la vida útil del módulo de la batería en su conjunto. Aunque se han realizado numerosos estudios en el ámbito de las celdas individuales, existe una brecha significativa en la comprensión y la consideración adecuada de los efectos y la complejidad a nivel de módulo.
En esta tesis, se propone una metodología innovadora para desarrollar modelos de batería a nivel de módulo que incluyen componentes térmicos, eléctricos y un estimador de SoC. Estos modelos a nivel de módulo se basan en circuitos equivalentes extrapolados de modelos ampliamente utilizados a nivel de celda. Se propone un modelo térmico que detalla todas las celdas y su interacción en un sistema de baterías, así como un modelo eléctrico que ejecuta individualmente cada celda mediante co-simulación o ejecución simultánea en procesos paralelos. Además, se presenta un enfoque para implementar estos modelos en una plataforma de simulación basada en la nube, lo que permite obtener estimaciones de cada celda del módulo, identificar problemas potenciales y proporcionar un entorno con suficiente capacidad computacional.
La metodología propuesta se ha validado a nivel de laboratorio utilizando un prototipo específicamente diseñado para este propósito. Se ha demostrado el correcto funcionamiento del modelo térmico, eléctrico y del estimador de SoC a nivel de celda a través de una serie de ensayos de laboratorio. Luego, estos modelos se han adaptado a nivel de módulo teniendo en cuenta las características eléctricas y geométricas correspondientes. Mediante una serie de ensayos de laboratorio realizados en el prototipo del módulo, se ha demostrado la correcta extrapolación de los modelos de celda a nivel de módulo. Además, se han ejecutado dos casos de estudio para evaluar la capacidad de detección de heterogeneidades y desequilibrios de los modelos desarrollados. Estos casos de estudio involucraron la introducción de anomalías en el prototipo de laboratorio, como desequilibrios de tensión entre las celdas del módulo y desequilibrios térmicos mediante el uso de una manta térmica. En ambos casos, se demostró la capacidad de detección de irregularidades en el módulo.
En general, la metodología propuesta en esta tesis proporciona un modelo holístico de una LIB a nivel de módulo, que representa los comportamientos eléctricos y térmicos de cada una de las celdas que lo componen. Esto permite una monitorización adecuada del sistema y contribuye a un mejor entendimiento y monitorización de las LIBs a gran escala.