Los investigadores de la Universidad de Uppsala han desarrollado un modelo de IA que captaba con precisión cómo las baterías de vehículos eléctricos envejecen y se deterioran con el tiempo.
Esto se debe a que los vehículos eléctricos usan baterías rápidas, lo que ralentiza la electrificación del sector de transporte.
Los modelos más nuevos pueden aumentar la mayor vida y seguridad de estas baterías, lo que permite transiciones eléctricas más rápidas.
El profesor Daniel Brandel, quien dirigió la investigación y supervisa el centro de baterías avanzado de Ångström en la Universidad de Uppsala, explicó:
«Si simplemente deja de verlo como una caja negra que se espera que proporcione energía y, en su lugar, obtenga una imagen detallada del proceso, puede administrarlos y mantenerlos en su estado por más tiempo».
Las baterías EV son el primer componente de la edad
No es raro que la batería de un vehículo eléctrico se convierta en el primer componente de un vehículo de edad. Este es un gran desperdicio de recursos hoy en día y está obstaculizando la transformación del sector del transporte.
Con el tiempo, las baterías de iones de litio, el tipo más común utilizado en los vehículos eléctricos, pierden gradualmente su capacidad de contener una carga completa. Hay varios factores que afectan esta degradación, como ciclos de carga/descarga, altas temperaturas, carga rápida y profundidad de descarga.
Normalmente, las baterías EV pueden perder alrededor del 2-3% de su capacidad anual, pero las tasas varían. Después de 8-10 años de uso regular, la batería EV puede retener el 70-80% de su capacidad original. Esto a menudo permite que el vehículo funcione, pero puede reducir el rango de conducción.
Para abordar este problema, la industria automotriz a menudo está desarrollando un software basado en la IA para optimizar la gestión y el control de las baterías.
Los modelos creados por la Universidad de Uppsala pueden aumentar la robustez de los pronósticos de salud de la batería hasta en un 70%.
Mapeo de la vida del ciclo de la batería
Los varios años de pruebas de batería están detrás de un estudio realizado en colaboración con la Universidad de Aalborg en Dinamarca.
Se construyó una base de datos recopilando datos de una gran cantidad de segmentos de carga muy cortos. Luego se combinó con un modelo detallado de todos los diferentes procesos químicos que tienen lugar dentro de las baterías de los vehículos eléctricos.
«En general, esto nos da una imagen muy precisa de las diversas reacciones químicas que produce la batería, pero también dibujamos imágenes muy precisas de cómo envejece durante el uso», comentó Wendy Guo, quien realizó el estudio.
Reducir la necesidad de datos confidenciales del vehículo
Este descubrimiento también puede abordar la seguridad de las baterías de vehículos eléctricos. Los problemas de seguridad que pueden ocurrir con baterías a menudo se deben a fallas de diseño o reacciones laterales, y también se pueden predecir al estudiar los datos de carga y descarga de la batería.
Brandell concluyó: «El hecho de que solo usemos segmentos de carga corta es probablemente un beneficio adicional. Los datos de la batería para vehículos eléctricos son sensibles a la industria y a los usuarios desde una perspectiva de anonimización.
«Este estudio muestra qué tan lejos puede llegar sin la necesidad de un conjunto de datos completo».
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