Determinación del estado de salud de baterías mediante las variaciones del estado de carga, con relación a los valores ópticos de transmitancia para una frecuencia específica

RESUMEN : En esta Tesis Doctoral se han analizado 6 baterías de 42Ah, que se sometieron a ciclos de carga y descarga continuos, para reducir la capacidad o el estado de salud (SOH), la profundidad de descarga fue del 100% tomando como descarga total cuando la batería presentaba 10.5 V y se les realizó muestreo en 27 valores diferentes de SOH, los ciclos de descarga se realizaron a una rata de del 14.2% de la capacidad; cercana a los 6 amperios durante varios ciclos. Para obtener diferentes valores del SOH, el muestreo se tomó con réplicas de las celdas 2 a 5 de cada batería, descartando las 2 celdas de los extremos. Se realizaron 5 repeticiones en valores de cada SOH analizado. En cada SOH se realizaron mediciones de la transmitancia de una muestra de electrolito de 2cm³ contenida en una cubeta de cuarzo y atravesada por un haz de luz ultravioleta tipo C (UVC) a frecuencia central de 254nm. Se pudo comprobar una variación decreciente de la transmitancia a medida que la batería reducía su SOH. El desgaste de la batería reflejó un aumento del deposito de sulfato de plomo cristalizado, el cual reducía el área de conductividad efectiva y fue constatado mediante medición visual empleado microscopia SEM (scanning electron microscope) y mediante difracción de rayos X. la relación existente entre el SOH y la transmitancia medidas en el electrolito, se aproximó mediante regresión con kernel exponencial cuadrático y kernel exponencial. La relación de regresión puede ser un valor aproximado para medir un decaimiento continuo de la batería y aunque no se ajustó plenamente puede servir como medición aproximada del estado de salud. También se hizo un análisis mediante reconocimiento de patrones asumiendo que lo que interesa a quien implemente este tipo de medición sea un intervalo de SOH. En este caso se seleccionan clúster o intervalos de transmitancia mediante distribuciones de probabilidad gaussiana empleando algoritmos de clasificación bayesiana o empleando la clasificación mediante redes neuronales donde la entrada de cada red, es el valor medido de cada celda. Al final se logra una mejor clasificación empleando 4 intervalos de SOH con una selección que acertó, en el caso de la clasificación bayesiana en 133 muestras de 135 lo que da un nivel de acierto del 98.5% teniendo en cuenta que en este caso se trabajan con 135 datos de comprobación del clasificador. En el caso de clasificador por redes neuronales, se logra un acierto del 96.3% tanto para los datos de prueba como los de validación y un 97.8% para todos los datos cuando se trabajan los mismos 4 intervalos que en el clasificador bayesiano y para el caso de 7 intervalos de SOH se obtuvo un resultado de 74.1% para datos de prueba influenciado principalmente en una de las clases en la cual la clasificación debería haber entregado un SOH entre el 50% y el 60% (Clase 3) pero fue clasificado realmente entre el 30% y 40% (Clase 1). En conclusión, el clasificador bayesiano empleado para la clasificación de 4 intervalos del SOH tuvo mejor desempeño, aunque la selección del clasificador, depende del grado de exactitud que requiera la aplicación final. Los resultados alcanzados en el presente trabajo pueden ser replicados en electrolitos líquidos de batería de otra composición química que actualmente se viene experimentando según la literatura consultada como son las baterías de flujo redox de vanadio o las de fujo implementadas a partir de electrodos de cobre y hierro que aún están en experimentación.

• Autores: Palacio Fernández, José Alfredo
• Tipo de recurso: Doctoral thesis
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/31396
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10495/31396
• Palabra clave: Baterías eléctricas; Acumuladores; Redes neurales (computadores); Transmitancia (óptico); Transmittance (optic); Carga electrónica; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_cf6117af
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• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/