El MIT y la TU Darmstadt investigan la detección precoz de fallos en las baterías
Según la TU Darmstadt, el uso seguro de las baterías de iones de litio en los coches eléctricos y en los sistemas de almacenamiento estacionarios depende fundamentalmente de que se controle su estado y se detecten los fallos en una fase temprana. Los fallos en las celdas individuales de las baterías pueden provocar problemas graves, como incendios", subrayan los expertos del Instituto de Tecnología de Automatización y Mecatrónica de la TU Darmstadt. Por ello, junto con un equipo de investigación del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), los investigadores de Darmstadt han desarrollado nuevos métodos para analizar y supervisar las baterías utilizando enfoques de aprendizaje automático.
Utilizando los llamados procesos gaussianos recursivos, el innovador método de los investigadores puede reconocer los cambios temporales y operativos en las celdas de las baterías. "Estos métodos recursivos pueden aplicarse en tiempo real y procesar eficazmente grandes cantidades de datos, lo que permitirá en el futuro una supervisión continua en línea de los sistemas de baterías", afirman.
Según los científicos, pudieron recurrir a un conjunto de datos único para su investigación: un socio investigador proporcionó anónimamente datos de 28 sistemas de baterías que habían sido devueltos al fabricante por problemas. El conjunto de datos comprendía más de 133 millones de series de datos de 224 celdas de batería y es uno de los primeros de este tipo que se pone a disposición del público, escribe la TU Darmstadt en un comunicado de prensa.
Los resultados de los desarrollos y análisis metodológicos, publicados recientemente en la revista Informes sobre células Ciencias físicas bajo el título "Supervisión de la salud en línea basada en procesos gaussianos y análisis de fallos de sistemas de baterías de iones de litio a partir de datos de campo", confirman que a menudo sólo una célula de todo un sistema de baterías se vuelve llamativa y deteriora el sistema. Según los participantes en el proyecto, estos hallazgos contribuyen a comprender mejor cómo envejecen las baterías y en qué condiciones fallan. Además, los métodos permiten vigilar continuamente las baterías en el futuro y aumentar así la seguridad.
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