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Scenario-Based Assessment of Thermal Performance, Battery Degradation, and Total Cost of Ownership for EV Battery Thermal Management in Tropical Logistics Operations

Este estudio demuestra que en las operaciones logísticas tropicales, la implementación del preenfriamiento predictivo para baterías de vehículos eléctricos supera significativamente al enfriamiento pasivo por aire y al enfriamiento reactivo por líquido al mantener temperaturas máximas más bajas, extender la vida útil de la batería a más de diez años y reducir el costo total de propiedad de ocho años en un 20.21% en comparación con los sistemas pasivos.

Autores originales: Praphat Phuangchuen, Thunyaput Kittiphotiklang, Siriwat Ninlawat, Wirasak Chotikandun, Prakasit Prabpal, Somchat Sonasang

Publicado 2026-10-30

📖 6 min de lectura🧠 Análisis profundo

CC BY 4.0

Autores originales: Praphat Phuangchuen, Thunyaput Kittiphotiklang, Siriwat Ninlawat, Wirasak Chotikandun, Prakasit Prabpal, Somchat Sonasang

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

Cada vehículo eléctrico transporta un gran paquete de baterías que alimenta su motor, pero estas baterías son sensibles al calor. Al igual que el cuerpo humano funciona mejor dentro de un rango de temperatura confortable, una batería funciona de manera eficiente y dura más cuando se mantiene fresca. Cuando el clima es caluroso, la batería genera su propio calor mientras conduce y se carga, y si se calienta demasiado, las reacciones químicas en su interior se aceleran. Esto provoca que la batería pierda su capacidad de retener una carga con el tiempo, un proceso conocido como degradación. Para las empresas que operan flotas de camiones de reparto en climas tropicales, donde las temperaturas se mantienen altas durante todo el año, este calor es un enemigo constante. Esto las obliga a reemplazar baterías costosas antes de lo previsto, lo que genera gastos y crea un flujo constante de baterías viejas que deben ser recicladas o desechadas. La pregunta central para los ingenieros es cómo gestionar este calor: ¿deberían utilizar métodos simples y económicos que permitan que la batería se caliente, o invertir en sistemas más complejos que la mantengan fresca pero que cuesten más operar?

Un equipo de investigadores en Tailandia se propuso responder a esta pregunta simulando la vida de un camión de reparto eléctrico durante ocho años en un entorno tropical y caluroso. No construyeron un camión nuevo ni realizaron una prueba física en una carretera real; en su lugar, crearon un modelo computacional detallado que actuó como un laboratorio virtual. Este modelo les permitió comparar tres formas distintas de gestionar la temperatura de la batería bajo las mismas condiciones extremas. El primer método fue el enfriamiento por aire pasivo, que depende del flujo de aire natural y es la opción más simple y económica. El segundo fue el enfriamiento líquido reactivo, un sistema que utiliza una bomba para circular refrigerante solo cuando la batería se calienta. El tercero fue el preenfriamiento predictivo, un enfoque más inteligente que utiliza información sobre la programación del día para enfriar la batería incluso antes de que comience a calentarse. Los investigadores introdujeron estos tres escenarios en su modelo para observar cómo cambiaba la temperatura de la batería hora tras hora, qué tan rápido se desgastaría la batería y cuánto costaría poseer el vehículo a largo plazo.

Los resultados de la simulación mostraron una clara diferencia en cómo se comportaron las baterías. Con el enfriamiento por aire pasivo, la temperatura de la batería se disparó hasta alcanzar un pico de 51.07 grados Celsius durante un día caluroso. Este calor intenso causó que la batería se degradara rápidamente, llegando al punto en que se consideraba demasiado desgastada para su uso tras solo 3.43 años. Debido a que el estudio analizó un periodo de ocho años, esto significó que la flota tendría que comprar e instalar un paquete de baterías nuevo dos veces. El sistema de enfriamiento líquido reactivo mantuvo la batería mucho más fresca, alcanzando un máximo de 33.41 grados Celsius, lo que extendió su vida útil a 5.87 años. Esta estrategia requirió solo un reemplazo de batería durante los ocho años. La estrategia de preenfriamiento predictivo fue la que mejor funcionó, manteniendo la batería a unos suaves 31.00 grados Celsius. En este escenario, la batería se mantuvo lo suficientemente saludable como para durar los ocho años completos sin necesidad de un solo reemplazo.

Estas diferencias en la vida útil de la batería se tradujeron directamente en el costo total de propiedad del vehículo. Si bien el sistema de preenfriamiento predictivo requería más dinero por adelantado para su compra e instalación, y utilizaba un poco más de electricidad para hacer funcionar sus bombas de enfriamiento, ahorró más dinero a largo plazo. Los investigadores calcularon que, durante ocho años, un vehículo que utilizara enfriamiento por aire pasivo costaría 77,700 dólares estadounidenses poseerlo, debido en gran medida al gasto de comprar dos baterías nuevas y al tiempo perdido mientras el camión era reparado. El sistema de enfriamiento líquido reactivo redujo ese costo a 72,500 dólares. El sistema de preenfriamiento predictivo fue el más económico, costando solo 62,000 dólares. Esto representa un ahorro del 20.21 por ciento en comparación con el método de enfriamiento más simple. El dinero se ahorró porque el camión nunca tuvo que detenerse para un reemplazo de batería, y el vehículo permaneció en la carretera trabajando durante los ocho años completos.

Más allá de los ahorros financieros, el estudio destacó un beneficio ambiental significativo relacionado con el tiempo de los residuos. Cada vez que se reemplaza una batería, una nueva entra en el vehículo y la vieja se desplaza hacia el sistema de reciclaje. Al mantener la batería fresca y extender su vida útil, la estrategia predictiva retrasó la llegada de baterías viejas al centro de reciclaje. En la simulación de ocho años, el método de enfriamiento simple resultó en dos baterías viejas por camión entrando al sistema de fin de vida útil, mientras que el método predictivo resultó en cero. Esto no significa que las baterías se salvaran para siempre; eventualmente tendrán que ser recicladas. Sin embargo, retrasar este proceso significa que los materiales dentro de la batería se utilizan durante más tiempo antes de convertirse en desechos. Para una gran flota de camiones, este retraso se traduce en cientos de paquetes de baterías menos que entran en el flujo de reciclaje durante el periodo de estudio, ralentizando la rotación de materias primas.

Los investigadores también probaron qué tan sensibles eran estos resultados a los cambios en el entorno. Encontraron que a medida que la temperatura exterior se volvía aún más calurosa, la ventaja del sistema de enfriamiento inteligente crecía. En condiciones de calor extremo, el sistema de enfriamiento simple se volvió mucho más costoso de operar porque las baterías se degradaban muy rápido. También analizaron el costo de la electricidad, señalando que, aunque el sistema inteligente utilizaba más energía para enfriar la batería, los ahorros al no tener que comprar baterías nuevas eran tan grandes que el mayor costo de electricidad no importaba. El estudio concluyó que, para los vehículos eléctricos utilizados en climas cálidos, la mejor opción no es necesariamente el sistema más barato de comprar, sino aquel que mantiene la batería lo suficientemente saludable como para evitar reemplazos costosos. Los hallazgos sugieren que invertir en una gestión térmica más inteligente es una forma práctica de ahorrar dinero y reducir la frecuencia de los desechos de baterías, siempre que el sistema esté diseñado para manejar los desafíos específicos de la logística tropical.

Resumen Técnico: Evaluación Basada en Escenarios del Desempeño Térmico, Degradación de la Batería y Costo Total de Propiedad para la Gestión Térmica de Baterías de Vehículos Eléctricos en Operaciones Logísticas Tropicales

Planteamiento del Problema
La rápida expansión de la logística de vehículos eléctricos (VE) en regiones tropicales presenta un desafío crítico: las elevadas temperaturas ambiente aceleran la degradación de las baterías de iones de litio, lo que conduce a una jubilación prematura, un aumento en la frecuencia de reemplazo y un mayor costo total de propiedad (TCO). Si bien los sistemas de gestión térmica de baterías (BTMS) son esenciales para mantener la salud de la batería, la selección de la estrategia óptima implica compensaciones complejas entre la inversión de capital inicial, el consumo de energía auxiliar y la vida útil a largo plazo de la batería. La investigación actual suele centrarse ya sea en el control térmico electroquímico de alta fidelidad o en los procesos de reciclaje posteriores, dejando un vacío en los marcos transparentes que vinculan la exposición térmica diaria directamente con la salud del estado (SoH) a largo plazo, el tiempo de reemplazo y la economía del ciclo de vida. Este estudio aborda este vacío evaluando cómo diferentes estrategias de gestión térmica influyen en la vida útil de la batería y la rotación de materiales bajo condiciones operativas tropicales.

Metodología
Los autores desarrollaron un marco de cribado determinista basado en escenarios para comparar tres estrategias distintas de BTMS durante un horizonte de propiedad de ocho años:

Enfriamiento por Aire Pasivo: Representa una línea base con una limitación en la disipación de calor.
Enfriamiento Líquido Reactivo: Representa un sistema que responde a umbrales térmicos.
Pre-enfriamiento Predictivo: Representa una estrategia que inicia el enfriamiento basándose en cargas térmicas anticipadas antes de que ocurran condiciones críticas.

El marco vincula cuatro capas analíticas:

Capa Térmica: Se modelaron trayectorias de temperatura de la batería prescritas ( $T_s(h)$ ) utilizando funciones sustitutas analíticas basadas en un perfil ambiental de día pico tropical (28–38 °C). Las métricas clave incluyeron la temperatura pico ( $T_{peak}$ ), la temperatura media diaria ( $\bar{T}$ ) y las horas por encima de una referencia de ingeniería de 35 °C ( $H_{35}$ ).
Capa de Degradación: La disminución del SoH de la batería se modeló utilizando funciones de decaimiento exponencial específicas de la estrategia ( $SoH_s(y) = 100 \exp(-k_s y)$ ). Los coeficientes de degradación ( $k_s$ ) se asignaron para representar distintos escenarios de estrés térmico en lugar de derivarse de un modelo electroquímico específico. Un umbral de SoH del 80% definió el punto de fin de vida (EOL) para la batería de tracción.
Capa de Ciclo de Materiales: El modelo rastreó el tiempo de los reemplazos de la batería. Cuando una batería alcanzaba el umbral del 80%, era reemplazada (reiniciando el SoH al 100%), y se registró el número de eventos de reemplazo ( $N_{rep}$ ) dentro del horizonte de ocho años. Esto sirvió como un indicador ascendente para el tiempo de entrada de la batería en los sistemas de gestión de EOL.
Capa Económica: Un modelo de TCO agregó los costos de hardware de capital, la energía de tracción, la energía auxiliar del BTMS, los costos de reemplazo de la batería, las pérdidas por tiempo de inactividad y el mantenimiento.

El estudio utilizó Python para cálculos deterministas, asegurando la reproducibilidad numérica sin muestreo estocástico o entrenamiento de aprendizaje automático.

Contribuciones Clave

Marco de Cribado Integrado: El artículo proporciona un modelo transparente que vincula las trayectorias térmicas prescritas con el SoH a largo plazo, los eventos de reemplazo y el TCO, específicamente adaptado para la logística tropical.
Cuantificación de la Exposición Térmica: Cuantifica las diferencias en las temperaturas pico y promedio entre las tres estrategias bajo un perfil de día pico tropical estandarizado.
Análisis Económico del Ciclo de Vida: Demuestra cómo una mayor inversión inicial en gestión térmica avanzada puede compensarse con una reducción en la frecuencia de reemplazo y el tiempo de inactividad, proporcionando un análisis comparativo de TCO.
Interpretación del Ciclo de Materiales: El estudio introduce las "entradas de EOL diferidas" como una métrica, ilustrando cómo extender la vida útil de la batería retrasa la tasa en la que los paquetes de baterías entran en las cadenas de gestión de reciclaje o de segunda vida.

Resultos

Desempeño Térmico: Bajo el perfil de día pico tropical, el enfriamiento por aire pasivo resultó en una temperatura pico de la batería de 51.07 °C, el enfriamiento líquido reactivo la redujo a 33.41 °C, y el pre-enfriamiento predictivo logró la temperatura pico más baja de 31.00 °C. El enfriamiento pasivo permaneció por encima de 35 °C durante todo el período de 24 horas, mientras que las estrategias activas se mantuvieron por debajo de este umbral.
Vida Útil de la Batería: El tiempo para alcanzar el umbral de SoH del 80% fue de 3.43 años para el enfriamiento por aire pasivo, 5.87 años para el enfriamiento líquido reactivo y 10.14 años para el pre-enfriamiento predictivo.
Frecuencia de Reemplazo: Durante el horizonte de ocho años, la estrategia pasiva requirió dos reemplazos de batería (en los años 4 y 8), la estrategia reactiva requirió uno (en el año 6) y la estrategia predictiva requirió cero reemplazos.
Costo Total de Propiedad (TCO):
- Enfriamiento por Aire Pasivo: USD 77,700 por vehículo.
- Enfriamiento Líquido Reactivo: USD 72,500 por vehículo (ahorro del 6.69% frente al pasivo).
- Pre-enfriamiento Predictivo: USD 62,000 por vehículo (ahorro del 20.21% frente al pasivo).
  La estrategia predictiva logró el TCO más bajo a pesar de tener el costo de hardware inicial más alto (USD 17,200) y un mayor uso de energía auxiliar, principalmente debido a la evitación de dos reemplazos de batería (USD 18,000) y una reducción significativa del tiempo de inactividad.
Análisis de Punto de Equilibrio: El costo acumulado de la estrategia predictiva superó al de la estrategia pasiva inicialmente, pero se cruzó aproximadamente a los 3.44 años, coincidiendo con el primer evento de reemplazo de batería en el escenario pasivo.
Sensibilidad: La ventaja económica del pre-enfriamiento predictivo aumentó con temperaturas ambiente más altas (debido al incremento no lineal del costo del enfriamiento pasivo), pero disminuyó ligeramente con tarifas eléctricas más altas, aunque los ahorros por reemplazo siguieron siendo el factor dominante.

Significancia y Afirmaciones
Los autores afirman que sus hallazgos demuestran que la mejora en la gestión térmica en la logística tropical puede extender significamente la vida útil de la batería, reducir los costos relacionados con el reemplazo y ralentizar la rotación de materiales de batería hacia los sistemas de fin de vida. El estudio afirma que la selección del BTMS no debe basarse únicamente en el rendimiento de enfriamiento o el costo de adquisición, sino que debe evaluarse mediante una perspectiva integrada del ciclo de vida que considere la degradación, el tiempo de reemplazo y la disponibilidad del vehículo.

Crucialmente, el artículo mantiene un alcance modesto respecto a sus afirmaciones. Establece explícitamente que los resultados se basan en escenarios y dependen de sustitutos analíticos en lugar de modelos electroquímicos validados experimentalmente. Los autores no afirman haber reducido la masa de residuos o evitado el reciclaje; más bien, argumentan que extender la vida útil de la batería difiere el tiempo de entrada de las baterías en los sistemas de gestión de fin de vida. El estudio sirve como una herramienta de cribado para identificar las condiciones operativas donde la gestión térmica proactiva ofrece el mayor beneficio de ciclo de vida, reconociendo que el trabajo futuro requiere acoplar estos modelos con datos electrotérmicos validados, químicas de batería específicas y ciclos de servicio logístico medidos.

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