Estimación de parámetros de la batería 18650 de ion de Litio usando el modelo eléctrico equivalente de alta frecuencia de segundo orden

Abstract

La incorporaci ́on de energ ́ıas renovables a la matriz energ ́etica requiere t ́ecnicas y tecno- log ́ıas eficientes para el almacenamiento de energ ́ıa. La bater ́ıa de litio es una soluci ́on.

La operaci ́on de bater ́ıas de litio se lleva a cabo con un sistema de gesti ́on de bater ́ıas

(BMS, por sus siglas en ingl ́es) el cual controla la carga, descarga, temperatura y ba- lanceo, y estima estados de la bater ́ıa. El BMS requiere de un modelo de bater ́ıa el cual

es parametrizado con datos de la bater ́ıa. Existen diversos modelos de circuito el ́ectrico equivalente de la bater ́ıa con diferentes aplicaciones. Los modelos de circuito el ́ectrico equivalente representan sistemas f ́ısicos que almacenan y disipan energ ́ıa en t ́erminos de flujos y esfuerzos. En circuitos el ́ectricos equivalentes, el almacenamiento de esfuerzo lo realiza un elemento capacitivo mientras que el almacenamiento de flujo lo realiza un elemento inductivo. El modelo el ́ectrico equivalente RC con inductancia tiene elementos de almacenamiento de flujo y esfuerzo,

mientras que el RC s ́olo almacena esfuerzo. En este trabajo se parametrizaron los mo- delos de alta frecuencia y el modelo RC con la t ́ecnica de descarga y parametrizaci ́on

aplicada al modelo RC, adem ́as, se analiz ́o el desempe ̃no del modelo de alta frecuencia

bajo estas condiciones en comparaci ́on con el RC. Los resultados mostraron un incre- mento del error del modelo cuando se incorpora la inductancia al modelo. Esto sugiere

limitaciones del modelo con inductancia para las mismas aplicaciones del modelo RC. El estado de carga de una bater ́ıa es indispensable en el BMS. El modelo RC con el estado de carga como variable de estado se utiliza para estimar el estado de carga con el filtro de Kalman extendido. Al considerar utilizar el modelo de alta frecuencia se debe llevar a cabo la estimaci ́on de estado de carga. Por lo tanto, se estima el estado de carga de la bater ́ıa con los datos de corriente y voltaje a trav ́es de la integral de Coulomb y se compara con la estimaci ́on de estado de carga con los par ́ametros obtenidos del circuito RC con estado de carga como variable de estado. Se concluye que el modelo RC con inductancia puede traer posibles ventajas al hacer otras consideraciones como los flujos de energ ́ıa debido a su estructura f ́ısica. Sin embargo, si se desea aplicar el mismo procedimiento, en sustituci ́on del RC, el modelo incrementa su error. Respecto a la estimaci ́on del estado de carga, si se desea utilizar el modelo con inductancia en un BMS, se puede utilizar la integral de Coulomb para reemplazar la estimaci ́on con el filtro de Kalman extendido. No es posible utilizar directamente el filtro de Kalman con el modelo que considera inductancia debido a que el estado de carga no es variable de estado, pero es posible integrar la corriente.