{"id":21311,"date":"2023-02-10T12:40:37","date_gmt":"2023-02-10T12:40:37","guid":{"rendered":"https:\/\/cit.upc.edu\/?post_type=portfolio&p=21311"},"modified":"2023-07-18T08:34:34","modified_gmt":"2023-07-18T08:34:34","slug":"un-estimador-de-carga-para-optimizar-el-rendimiento-de-baterias-de-ion-de-litio","status":"publish","type":"portfolio","link":"https:\/\/cit.upc.edu\/es\/portfolio-item\/un-estimador-de-carga-para-optimizar-el-rendimiento-de-baterias-de-ion-de-litio\/","title":{"rendered":"Un estimador de carga para optimizar el rendimiento de bater\u00edas de ion de litio"},"content":{"rendered":"\n

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El objetivo del proyecto GENIUS, en el que participa el Centro de Innovaci\u00f3n Tecnol\u00f3gica en Convertidores Est\u00e1ticos y Accionamientos (CITCEA) de la Universitat Polit\u00e8cnica de Catalunya – BarcelonaTech (UPC), es el desarrollo de un estimador de carga para bater\u00edas de ion de litio basado en un modelo din\u00e1mico parametrizado por una red neuronal.\r
Entre las ventajas de basar el estimador en esta tecnolog\u00eda destaca la capacidad de adaptaci\u00f3n hacia el envejecimiento de la celda de bater\u00eda debido al uso, gracias a las capacidades de aprendizaje no supervisado, que permiten adaptar los par\u00e1metros del modelo autom\u00e1ticamente, y optimizar el nivel de bater\u00eda y la salud de esta durante el ciclo de vida del elemento.
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Resultados e impacto<\/h4>\r
El resultado de este proyecto tiene un alto potencial de impacto en todos aquellos dispositivos que requieran de un indicador preciso del nivel de carga, especialmente en aplicaciones donde el bloque de bater\u00eda del dispositivo tenga que soportar cargas variadas, como por ejemplo en el sector de la movilidad.\r
En referencia al \u00e1mbito de conocimiento de t\u00e9cnicas para estimar el nivel de carga de bater\u00edas, se han desarrollado m\u00e9todos basados en la digitalizaci\u00f3n del comportamiento el\u00e9ctrico de las bater\u00edas, a partir de los cuales se puede predecir la energ\u00eda almacenada y las limitaciones operativas de las bater\u00edas debidas al mal funcionamiento o el envejecimiento. Estas t\u00e9cnicas se han implementado en demostradores en el laboratorio y tambi\u00e9n en entornos reales como redes de distribuci\u00f3n y rurales.\r
La propuesta cuenta con un grado de colaboraci\u00f3n interuniversitaria, con proyectos como Formula Student. Sin embargo, la naturaleza del proyecto permite que esta colaboraci\u00f3n se pueda extender a m\u00e1s empresas, especialmente al sector de la movilidad.
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Presupuesto y financiaci\u00f3n<\/h4>\r
GENIUS cuenta con un nivel de interdisciplinariedad muy alto, puesto que se centra tanto en el dise\u00f1o de la red neuronal como en el trabajo con diferentes qu\u00edmicas de celda y la implementaci\u00f3n del sistema. Est\u00e1 dotado de un presupuesto de 489.780 \u20ac y se encuentra en fase de ejecuci\u00f3n. Se espera finalizar el proyecto en diciembre de 2024. El consorcio del proyecto est\u00e1 formado por CITCEA-UPC, NVISION y IREC.
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Tecnolog\u00eda<\/h5>\r
Energ\u00eda y Medio Ambiente<\/a>
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