Ingenieros de UC Riverside han desarrollado el Estado de Misión (SOM), una nueva métrica para mejorar las predicciones de la vida útil de la batería en vehículos eléctricos considerando factores ambientales. Esta innovación promete una gestión de la batería más precisa y fiable.
Los sistemas actuales de gestión de baterías suelen dejar a los conductores de vehículos eléctricos con la incertidumbre de si la carga restante de su vehículo cubrirá la distancia, especialmente en condiciones exigentes. Ingenieros de la Universidad de California en Riverside buscan eliminar esta incertidumbre con su innovadora métrica de diagnóstico, el Estado de Misión (SOM).
SOM está diseñado para proporcionar predicciones en tiempo real y específicas para cada tarea, incorporando datos de la batería y factores ambientales como patrones de tráfico, cambios de altitud y temperatura ambiente. Esto significa que, en lugar de una simple visualización porcentual, los conductores reciben información práctica sobre la capacidad de su batería.
“SOM cubre esa necesidad”, declaró en un comunicado de prensa Mihri Ozkan, profesor de ingeniería de la UC Riverside, quien colaboró en el desarrollo del sistema. “Es una medida adaptada a la misión que combina datos y física para predecir si la batería puede completar una tarea planificada en condiciones reales”.
El avance, publicado En la revista iScience, se emplea un enfoque híbrido.
Los diagnósticos tradicionales de baterías dependen en gran medida de ecuaciones físicas rígidas, que a menudo no se adaptan a escenarios cambiantes, o de modelos de aprendizaje automático opacos.
SOM combina la flexibilidad del aprendizaje automático con los principios fundamentales de la electroquímica y la termodinámica.
“Al combinarlos, obtenemos lo mejor de ambos mundos: un modelo que aprende de los datos con flexibilidad, pero que siempre se mantiene anclado en la realidad física”, añadió Cengiz Ozkan, profesor de ingeniería de la UC Riverside y codirector del estudio. “Esto hace que las predicciones no solo sean más precisas, sino también más fiables”.
Para validar su marco, el equipo utilizó conjuntos de datos de baterías disponibles públicamente de la NASA y la Universidad de Oxford, que incluían una amplia gama de patrones de uso del mundo real, fluctuaciones de temperatura, datos de corriente y voltaje, y tendencias de rendimiento a largo plazo.
Los resultados mostraron reducciones significativas en los errores de predicción en comparación con los métodos tradicionales.
En lugar de una estimación básica del porcentaje de carga, SOM ofrece información más avanzada y prospectiva. Por ejemplo, puede informar al conductor si necesita recargar a mitad de su viaje o indicar que el vuelo de un dron no es viable en determinadas condiciones.
“Transforma datos abstractos de la batería en decisiones prácticas, mejorando la seguridad, la confiabilidad y la planificación para vehículos, drones y cualquier aplicación donde la energía deba adaptarse a una tarea del mundo real”, agregó Mihri Ozkan.
A pesar de su promesa, la complejidad computacional actual del modelo excede las capacidades de la mayoría de los sistemas de gestión de baterías integradas existentes.
Sin embargo, los investigadores siguen siendo optimistas y esperan que con una mayor optimización, el SOM pueda integrarse pronto en diversas aplicaciones, como vehículos eléctricos, sistemas aéreos no tripulados e incluso soluciones de almacenamiento en red.
“Actualmente, la principal limitación es la complejidad computacional”, afirmó Mihri Ozkan. “El marco exige mayor potencia de procesamiento que la que suelen ofrecer los sistemas de gestión de baterías integrados y ligeros actuales”.
De cara al futuro, el equipo está planificando pruebas de campo para SOM y espera ampliar su aplicabilidad a diferentes químicas de baterías, como baterías de iones de sodio, de estado sólido o de flujo.
«Nuestro enfoque está diseñado para ser generalizable», añadió Cengiz Ozkan. «La misma metodología híbrida puede generar predicciones adaptadas a cada misión que mejoran la fiabilidad, la seguridad y la eficiencia en una amplia gama de tecnologías energéticas, desde automóviles y drones hasta sistemas de baterías domésticas e incluso misiones espaciales».