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Professor Advisordc.contributor.advisorEstévez Valencia, Pablo 
Authordc.contributor.authorGana Ortega, Felipe Ernesto 
Staff editordc.contributor.editorFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
Staff editordc.contributor.editorDepartamento de Ingeniería Eléctrica
Associate professordc.contributor.otherAgusto Alegría, Héctor
Associate professordc.contributor.otherPalma Behnke, Rodrigo 
Admission datedc.date.accessioned2013-05-29T16:40:31Z
Available datedc.date.available2013-05-29T16:40:31Z
Publication datedc.date.issued2013
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/113426
General notedc.descriptionIngeniero Civil Eléctrico
Abstractdc.description.abstractLas baterías de ion-litio son las más usadas actualmente para los vehículos eléctricos y para respaldo en sistemas eléctricos de potencia. Sin embargo, aún presentan altos costos y una baja vida útil con respecto a lo esperado por el mercado y los límites prácticos del material. Esto representa una importante barrera que ha dificultado la masificación de los vehículos eléctricos y los sistemas de respaldo en base a baterías. La temperatura de las celdas es uno de los aspectos más relevantes en la vida útil de un banco de baterías. En esta memoria se desarrolla una aplicación computacional que permite diseñar empaquetamientos de baterías con un comportamiento térmico óptimo, esto es con bajas temperaturas máximas y poca dispersión entre celdas de un mismo banco. En primer lugar, se aborda la modelación del problema de optimización multi-objetivo de un banco de baterías. Se diseñaron tres funciones objetivo: Temperatura máxima de las celdas de un banco, diferencia máxima de temperatura entre celdas en un banco y volumen. Estas métricas se utilizan para comparar los diferentes diseños de empaquetamientos a ser evaluados en la optimización. Las variables corresponden a la posición y orientación de las celdas de baterías en un módulo o banco. Se implementó un algoritmo evolutivo multi-objetivo para la optimización de bancos de baterías utilizando las funciones objetivo anteriores y que permite comunicarse con un software comercial para evaluar de las funciones objetivo. El algoritmo implementado corresponde a Optimización Multi-objetivo por Enjambre de Partículas (Multi Objective Particle Swarm Optimization, MOPSO). Para la evaluación de las funciones objetivo se realizaron simulaciones en el software comercial COMSOL. Se desarrollaron tres casos de estudio que muestran las ventajas de utilizar la metodología implementada a través de optimización multi-objetivo y simulaciones térmicas. Los casos de estudio corresponden al posicionamiento óptimo de celdas para un módulo de seis celdas cilíndricas del tipo 18650, un banco de seis módulos de celdas prismáticas donde varía la orientación de los módulos y el banco de baterías del vehículo solar eléctrico Eolian III. En estos tres casos se presentan las mejoras obtenidas en disminución de temperatura máxima y diferencia máxima de temperatura con respecto a otras metodologías de optimización y diseños iniciales. Para el caso de Eolian III, la reducción en temperatura máxima alcanza 8,22ºC y la reducción en diferencia de temperatura máxima es de 7,61ºC. Esto, al igual que las mejoras en los otros casos de estudio, permitirían aumentar la vida útil y rendimiento de los bancos de baterías. Se estima que un aumento de 15°C en la temperatura de operación de una celda hace caer a la mitad su vida útil.es_CL
Lenguagedc.language.isoeses_CL
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_CL
Keywordsdc.subjectBaterías ión-litioes_CL
Keywordsdc.subjectes_CL
Keywordsdc.subjectEmpaquetamientos de bateríases_CL
Títulodc.titleAplicación de algoritmos evolutivos multi-objetivo al diseño de empaquetamientos de bateríases_CL
Document typedc.typeTesis


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