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Estado de carga

Diferentes estados de carga de la batería El estado de carga ( SoC ) cuantifica la capacidad restante disponible en una batería en un momento dado y en relación con un estado de...

Diferentes estados de carga de la batería
Diferentes estados de carga de la batería

El estado de carga ( SoC ) cuantifica la capacidad restante disponible en una batería en un momento dado y en relación con un estado de envejecimiento determinado. [ 1 ] Generalmente se expresa como porcentaje (0% = vacía; 100% = llena). Una forma alternativa de la misma medida es la profundidad de descarga (DoD), calculada como 1 − SoC (100% = vacía; 0% = llena). Se refiere a la cantidad de carga que puede consumirse si la celda se descarga por completo. [ 2 ] El estado de carga se usa normalmente al hablar del estado actual de una batería en uso, mientras que la profundidad de descarga se usa con mayor frecuencia para hablar de una variación constante del estado de carga durante ciclos repetidos. [ 1 ] [ 3 ]

En vehículos eléctricos

En un vehículo eléctrico de batería (VEB), el estado de carga indica la energía restante en el paquete de baterías . [ 4 ] Es el equivalente a un indicador de combustible .

El estado de carga puede ayudar a reducir la ansiedad de los propietarios de coches eléctricos cuando esperan en la fila o se quedan en casa, ya que reflejará el progreso de la carga y les hará saber cuándo estará lista. [ 5 ] Sin embargo, en cualquier panel de control del vehículo, especialmente en los vehículos híbridos enchufables , el estado de carga presentado como un indicador o valor porcentual puede no ser representativo de un nivel de carga real. Una cantidad notable de energía puede estar reservada para operaciones de trabajo híbridas . Ejemplos de tales coches son el Mitsubishi Outlander PHEV (todas las versiones/años de producción), donde se indica un nivel de carga de cero al conductor cuando el nivel de carga real es del 20-22%. Otro es el BMW i3 REX (versión Range Extender), donde aproximadamente el 6% del SoC está reservado para operaciones similares a las de un PHEV.

También se sabe que el estado de carga afecta el envejecimiento de la batería. [ 1 ] [ 6 ] Para prolongar la vida útil de la batería, se deben evitar los estados de carga extremos y también es preferible reducir los rangos de variación. [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]

Determinación del estado de carga (SoC)

Por lo general, el SoC no se puede medir directamente, pero se puede estimar a partir de variables de medición directa de dos maneras: fuera de línea y en línea. En las técnicas fuera de línea, la batería se carga y descarga a una velocidad constante, como el conteo de Coulomb. Este método proporciona una estimación precisa del SoC de la batería, pero es prolongado, costoso e interrumpe el rendimiento principal de la batería. Por lo tanto, los investigadores buscan algunas técnicas en línea. [ 10 ] En general, hay cinco métodos para determinar el SoC indirectamente: [ 11 ] [ 12 ]

  • químico
  • Voltaje
  • integración actual
  • Filtrado de Kalman
  • presión

Método químico

Este método solo funciona con baterías que permiten el acceso a su electrolito líquido , como las baterías de plomo-ácido no selladas . La densidad del electrolito puede utilizarse para determinar el estado de carga (SoC) de la batería.

Los hidrómetros se utilizan para calcular la densidad relativa de una batería. Para hallarla, es necesario medir el volumen del electrolito y pesarlo. La densidad relativa se calcula mediante la fórmula (masa del electrolito [g] / volumen del electrolito [ml]) / (densidad del agua, es decir, 1 g/1 ml). Para calcular el estado de carga (SoC) a partir de la densidad relativa, se necesita una tabla de consulta que relacione la densidad relativa con el estado de carga.

Se ha demostrado que la refractometría es un método viable para el monitoreo continuo del estado de carga. El índice de refracción del electrolito de la batería está directamente relacionado con la gravedad específica o densidad del electrolito de la celda. [ 13 ] [ 14 ]

Cabe destacar que el análisis del electrolito no proporciona información sobre el estado de carga en el caso de las baterías de iones de litio y otras baterías que no producen ni consumen disolvente ni especies disueltas durante su funcionamiento. El método funciona para las baterías de plomo-ácido , ya que la concentración de ácido sulfúrico cambia con el estado de carga de la batería según la siguiente reacción:

Pb (s) + PbO2 (s) + 2H2 SO4 (aq) → 2PbSO4 (s) + 2H2 O(l) midomill=2.05 V{\displaystyle E_{cell}^{\circ }=2.05{\text{ V}}}

Método de voltaje

Este método convierte la lectura del voltaje de la batería a estado de carga (SoC), utilizando la curva de descarga conocida (voltaje vs. SoC) de la batería. Sin embargo, el voltaje se ve afectado significativamente por la corriente de la batería (debido a su cinética electroquímica ) y la temperatura. Este método puede mejorarse compensando la lectura de voltaje con un término de corrección proporcional a la corriente de la batería y utilizando una tabla de consulta del voltaje en circuito abierto de la batería en función de la temperatura.

De hecho, uno de los objetivos declarados del diseño de baterías es proporcionar un voltaje lo más constante posible independientemente del estado de carga (SoC), lo que dificulta la aplicación de este método. Para baterías cuyo voltaje es independiente de su estado de carga (como las de fosfato de hierro y litio ), las mediciones de voltaje en circuito abierto no permiten una estimación fiable del SoC. Por otro lado, las baterías con curvas de voltaje-carga con pendiente (como las de níquel-cobalto-manganeso ) son más adecuadas para la estimación del SoC a partir de las mediciones de voltaje en circuito abierto . [ 15 ]

Método de integración actual

Este método, también conocido como conteo de culombios , calcula el estado de carga (SoC) midiendo la corriente de la batería e integrándola en el tiempo. Dado que ninguna medición es perfecta, este método presenta deriva a largo plazo y carece de un punto de referencia; por lo tanto, el SoC debe recalibrarse periódicamente, por ejemplo, restableciéndolo al 100 % cuando el cargador determina que la batería está completamente cargada (utilizando alguno de los otros métodos descritos aquí).

Enfoques combinados

Maxim Integrated promociona un enfoque combinado de voltaje y carga que, según afirma, es superior a cualquiera de los métodos por separado; está implementado en su serie de chips ModelGauge m3, como el MAX17050, [ 16 ] [ 17 ] que se utiliza en los dispositivos Android Nexus 6 y Nexus 9 , por ejemplo. [ 18 ]

Filtrado de Kalman

Para superar las limitaciones del método de voltaje y del método de integración de corriente, se puede utilizar un filtro de Kalman . La batería se puede describir mediante un modelo eléctrico que el filtro de Kalman utilizará para predecir la sobretensión a partir de la corriente observada. En combinación con el conteo de culombios, permite una estimación precisa del estado de carga. La ventaja de esta técnica radica en que el filtro de Kalman ajusta su confianza relativa en el voltaje de la batería y el conteo de culombios en tiempo real. [ 19 ] [ 20 ]

Método de presión

Este método puede utilizarse con ciertas baterías de NiMH , cuya presión interna aumenta rápidamente durante la carga. Generalmente, un interruptor de presión indica si la batería está completamente cargada. Este método puede mejorarse teniendo en cuenta la ley de Peukert , que depende de la corriente de carga/descarga.

Véase también

Referencias

  1. 1 2 3 Hassini, Marwan; Redondo-Iglesias, Eduardo; Venet, Pascal (2023-07-19). "Datos de baterías de iones de litio: de la producción a la predicción" . Batteries . 9 (7): 385. doi : 10.3390/batteries9070385 . ISSN 2313-0105 . 
  2. Basheer, Yasir; Qaisar, Saeed Mian; Waqar, Asad; Lateef, Fahad; Alzahrani, Ahmad (2023). "Investigación de la tecnología óptima de DOD y baterías para modelos de generación de energía híbrida en la industria cementera utilizando HOMER Pro" . IEEE Access . 11 : 81331–81347 . Bibcode : 2023IEEEA..1181331B . doi : 10.1109/ACCESS.2023.3300228 .
  3. Saxena, Saurabh; Hendricks, Christopher; Pecht, Michael (30 de septiembre de 2016). "Pruebas de vida útil y modelado de celdas de grafito/LiCoO2 bajo diferentes rangos de estado de carga" . Journal of Power Sources . 327 : 394–400 . doi : 10.1016/j.jpowsour.2016.07.057 . ISSN 0378-7753 . 
  4. Espedal, Ingvild B.; Jinasena, Asanthi; Burheim, Odne S.; Lamb, Jacob J. (4 de junio de 2021). "Tendencias actuales para la estimación del estado de carga (SoC) en vehículos eléctricos con baterías de iones de litio" . Energies . 14 (11): 3284. doi : 10.3390/en14113284 . hdl : 11250/2758056 . ISSN 1996-1073 . 
  5. ^ Xia, Bizhong; Zhang, Guanyong; Chen, Huiyuan; Li, Yuheng; Yu, Zhuojun; Chen, Yunchao (enero de 2022). "Plataforma de verificación del algoritmo de estimación de SOC para baterías de iones de litio de vehículos eléctricos" . Energías . 15 (9): 3221. doi : 10.3390/en15093221 . ISSN 1996-1073 . 
  6. ^ Chowdhury, Nildari Roy; Smith, Alejandro J.; Frenander, Kristian; Mikheenkova, Anastasiia; Lindström, Rakel Wreland; Thiringer, Torbjörn (15 de enero de 2024). "Influencia de la ventana del estado de carga en la degradación de las celdas de baterías de iones de litio de Tesla" . Revista de almacenamiento de energía . 76 110001. Código Bib : 2024JEnSt..7610001C . doi : 10.1016/j.est.2023.110001 . ISSN 2352-152X . S2CID 266404991 .  
  7. ^ Grolleau, Sébastien; Bagdadi, Issam; Gyan, Philippe; Ben-Marzouk, Mohamed; Duclaud, François (24 de junio de 2016). "Desvanecimiento de la capacidad de las baterías de iones de litio según el protocolo de envejecimiento cíclico/calendario mixto" . Revista mundial de vehículos eléctricos . 8 (2): 339– 349. doi : 10.3390/wevj8020339 . ISSN 2032-6653 . 
  8. Redondo-Iglesias, Eduardo; Venet, Pascal; Pelissier, Serge (19 de febrero de 2020). "Modelado del envejecimiento de baterías de iones de litio en aplicaciones de vehículos eléctricos: efectos combinados del envejecimiento por calendario y por ciclos" . Batteries . 6 (1): 14. doi : 10.3390/batteries6010014 . ISSN 2313-0105 . 
  9. Wikner, Evelina; Björklund, Erik; Fridner, Johan; Brandell, Daniel; Thiringer, Torbjörn (2021-04-01). "Cómo influye el envejecimiento de la batería en la ventana de SOC utilizada en las celdas de bolsa de iones de litio comerciales" . Journal of Power Sources Advances . 8 100054. doi : 10.1016/j.powera.2021.100054 . ISSN 2666-2485 . 
  10. Seyed Mohammad Rezvanizaniani; Jay Lee; Zongchung Liu y Yan Chen (2014). "Revisión y avances recientes en tecnologías de monitoreo y pronóstico del estado de las baterías para la seguridad y movilidad de los vehículos eléctricos (VE)". Journal of Power Sources . 256 : 110–124 . Bibcode : 2014JPS...256..110R . doi : 10.1016/j.jpowsour.2014.01.085 .
  11. "Determinación del estado de carga de la batería" . www.mpoweruk.com . Archivado del original el 1 de mayo de 2021. Consultado el 6 de noviembre de 2019 .
  12. "Medidores y comprobadores de baterías | Amperis" . amperis.com .
  13. S Accetta, Joseph. "Aplicaciones de la refractometría en las mediciones del estado de carga (SOC) de las baterías" . JSA Photonics . Consultado el 21 de diciembre de 2024 .
  14. Patil, Supriya S.; Labade, VP; Kulkarni, NM; Shaligram, AD (2013-11-01). "Análisis de un sensor refractométrico de fibra óptica para la monitorización del estado de carga (SOC) de una batería de plomo-ácido" . Optik . 124 (22): 5687– 5691. Bibcode : 2013Optik.124.5687P . doi : 10.1016/j.ijleo.2013.04.031 . ISSN 0030-4026 . 
  15. ^ Li JF, Zhao M, Dai CS, Wang ZB, Pecht M. Un método matemático para la adquisición de curvas de potencial de circuito abierto para baterías de iones de litio. J Química Electroanal. 2021;895:11 doi: 10.1016/j.jelechem.2021.115488.
  16. Fuller, Brian. "Blog en directo del día del editor-analista de Maxim" . EETimes .
  17. "El indicador de nivel de batería de alta precisión maximiza la capacidad de la batería y aumenta la confianza del usuario" . Archivado del original el 12/10/2015 . Consultado el 17/12/2024 .
  18. "Perfiles de energía para Android" . Proyecto de código abierto de Android .
  19. Zhang, J. y Lee, J., Una revisión sobre pronóstico y monitoreo de la salud de las baterías de iones de litio.
  20. Wei, He; Nicholas Williard; Chaochao Chen; Michael Pecht (2013). "Estimación del estado de carga de baterías de vehículos eléctricos mediante filtrado de Kalman sin aroma". Microelectronics Reliability . 53 (6): 840– 847. Bibcode : 2013MiRe...53..840H . doi : 10.1016/j.microrel.2012.11.010 .