El alumno Xabier Dorronsoro Martinez obtuvo la calificación SOBRESALIENTE con mención Doctorado Internacional

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El alumno Xabier Dorronsoro Martinez obtuvo la calificación SOBRESALIENTE con mención Doctorado Internacional

TESIS

El alumno Xabier Dorronsoro Martinez obtuvo la calificación SOBRESALIENTE con mención Doctorado Internacional

20·06·2024

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  • Título de tesis: TOWARDS OPTIMAL POWER DISTRIBUTION STRATEGIES FOR MODULAR BATTERIES: Ageing-aware predictive management

Tribunal:

  • Presidencia: Erik Schaltz (Aalborg University)
  • Vocalía: Mikel Arrinda Martinez (CIDETEC)
  • Vocalía: Jorge Varela Barreras (Imperial College London)
  • Vocalía: Egoitz Martinez Laserna (BEEPLANET)
  • Secretaría: Iosu Aizpuru Larrañaga (Mondragon Unibertsitatea)

Resumen:

Durante los últimos años la industria de los sistemas de baterías ha mostrado un crecimiento continuo, en gran medida, como consecuencia de una acuciante transición energética que reclama modelos sostenibles y alternativos al convencional. A pesar de presentar áreas de mejora, las baterías de Li-ion han emergido como líderes en el desarrollo de estos sistemas de almacenamiento, superando a numerosas soluciones competitivas. En el desarrollo de estos sistemas, se evidencian múltiples escalas de aplicación, cada una con distintas características, lo cual complica su integración. Desde la pequeña escala, con dispositivos electrónicos portátiles, hasta la gran escala, con sistemas de almacenamiento que cumplen funciones a nivel de red eléctrica, pasando por la media escala, con medios de transporte particulares o comerciales.

Esta investigación se centra en los sistemas de almacenamiento de medio y gran tamaño, los cuales se caracterizan por un diseño, control y seguridad que trascienden de una única o pocas celdas. Este tipo de sistemas ensambla módulos independientes y realiza conexiones en serie y/o paralelo, hasta escalar a las dimensiones requeridas por la aplicación. A pesar de un aumento en la adopción de estos sistemas, resulta oportuno evidenciar que tanto las asimetrías entre las distintas celdas y módulos, como el creciente interés de algunas aplicaciones en las baterías de segunda vida, demanda maximizar el potencial de las configuraciones modulares. Ante esta realidad, esta tesis busca formular un control predictivo, basado en el modelo electro-térmico y de degradación de la batería, para determinar la distribución de potencia entre los distintos módulos, con el fin de optimizar el rendimiento y la vida útil de la batería.

Los resultados muestran, por un lado, la viabilidad de emplear esta estrategia de control para obtener resultados cuantitativos mejores que los logrados con un control que distribuye la demanda de potencia, en base a la capacidad nominal de cada módulo. Por otro lado, las dinámicas de funcionamiento obtenidas muestran que disminuir las divergencias entre las variables de estados de los distintos módulos, como pueden ser la temperatura o el estado de carga, no tienen porqué ser siempre la solución óptima. Por lo tanto, la estrategia de control formulada apoya la hipótesis inicial y muestra el cumplimiento del objetivo principal.