A novel hybrid model to describe hysteresis in Li-Ion batteries of electric vehicles

Los vehículos eléctricos se han convertido en una vista familiar en las carreteras de todo el mundo, impulsados por un esfuerzo global para reducir la contaminación atmosférica causada por los motores de gasolina tradicionales. En el corazón de cada coche eléctrico se encuentra una batería, un complejo sistema químico que almacena energía y la libera para alimentar el vehículo. Entre los diversos tipos disponibles, las baterías de iones de litio son la opción estándar porque son eficientes, durables y fáciles de recargar. Sin embargo, estas baterías no son contenedores de energía perfectos; poseen un fallo sutil pero significativo conocido como histéresis. Este fenómeno ocurre cuando el voltaje de la batería —la presión eléctrica que empuja la corriente a través de un circuito— no sigue el mismo camino cuando la batería se está cargando que cuando se está descargando. Para una cantidad específica de energía almacenada, el voltaje es ligeramente superior durante la carga que durante la descarga. Esta discrepancia crea un bucle en los datos, lo que dificulta saber exactamente cuánta energía queda en la batería en cualquier momento dado.

Rastrear con precisión esta energía restante, conocida como estado de carga, es fundamental para la seguridad y la longevidad de un vehículo eléctrico. Si el ordenador de un coche no puede determinar con precisión qué tan llena está la batería, podría cortar la energía inesperadamente o, peor aún, permitir que la batería se sobrecargue, provocando daños o incendios. Para resolver esto, los ingenieros confían en sistemas de gestión de baterías que utilizan modelos matemáticos para predecir el comportamiento de la batería. Sin embargo, los modelos existentes suelen tener dificultades con la forma específica del bucle de histéresis en las baterías de iones de litio. Estos bucles no son simétricos; son desequilibrados y complejos, desafiando las formas simples y equilibradas que muchos modelos tradicionales están diseñados para describir. Esta complejidad ha dificultado la creación de un modelo que sea lo suficientemente preciso para ser útil y lo suficientemente simple como para ejecutarse rápidamente en el ordenador de un coche.

En un estudio reciente, los investigadores Khogesh K. Rathore y Saurabh Biswas propusieron una nueva forma de abordar este problema combinando dos enfoques matemáticos diferentes en un único modelo híbrido. En lugar de intentar forzar el comportamiento de la batería en una forma rígida, fusionaron un modelo bien conocido utilizado para sistemas mecánicos con un modelo más nuevo diseñado para manejar la asimetría. La primera parte de su combinación, el modelo de Bouc-Wen, es una herramienta desarrollada originalmente para describir cómo los materiales se deforman y se recuperan bajo tensión, como el doblado de un metal. La segunda parte es un modelo especializado que tiene en cuenta la naturaleza desigual del bucle de histéresis, específicamente la forma en que la curva se estrecha y se desplaza de manera diferente dependiendo de si la batería está ganando o perdiendo potencia. Al sumar las salidas de estos dos modelos, los investigadores crearon un nuevo marco que podía imitar los bucles únicos y desequilibrados observados en las baterías reales.

Para probar si este nuevo enfoque funcionaba, el equipo lo aplicó a cuatro conjuntos diferentes de datos experimentales recopilados de estudios previos sobre baterías de iones de litio. Estos conjuntos de datos representaban ciclos reales de carga y descarga. Utilizando un método informático estándar para ajustar la configuración del modelo, los investigadores perfeccionaron el sistema híbrido hasta que sus predicciones coincidieron lo más cerca posible con los datos experimentales. Los resultados fueron sorprendentes. El nuevo modelo fue capaz de trazar los complejos bucles asimétricos de los cuatro casos de prueba con alta precisión. Los errores porcentuales máximos de ajuste reportados fueron de 2,7%, 1,2%, 3,9% y 0,9% a través de los diferentes casos. Crucialmente, los investigadores lograron esta precisión utilizando exactamente el mismo conjunto de nueve parámetros internos para cada prueba, demostrando que el modelo era robusto y no solo un ajuste afortunado para una batería específica.

El estudio demuestra que este enfoque híbrido ofrece una solución práctica a un desafío de ingeniería persistente. A diferencia de muchos modelos existentes que son o demasiado complicados para ejecutarse en tiempo real o demasiado simples para capturar el verdadero comportamiento de la batería, este nuevo método logra un equilibrio. Es computacionalmente simple, lo que significa que requiere muy poca potencia de procesamiento, pero captura las características clave del bucle de histéresis, incluyendo su asimetría. Los investigadores señalan que, si bien su modelo describe con éxito los principales ciclos de carga y descarga, será necesario realizar trabajos futuros para refinarlo para escenarios más complejos, como las cargas parciales donde la batería se completa antes de estar totalmente vacía. Por ahora, sin embargo, este trabajo proporciona una herramienta clara y fiable que podría ayudar a los ingenieros a construir mejores sistemas de gestión de baterías, asegurando que los vehículos eléctricos sigan siendo seguros, eficientes y estén listos para circular.