Estimación del estado de carga para un banco de baterías basada en modelación difusa y filtro extendido de Kalman

Abstract

Esta tesis se centra en el estudio del estado de carga (SoC: state of charge) para acumuladores de energía del tipo plomo ácido. Este parámetro es de suma importancia en aplicaciones donde el acumulador está sometido permanentemente a situaciones de carga y/o descarga, como las que se presentan en vehículos eléctricos o micro-redes, por ejemplo. El SoC se define como la energía expresada como un porcentaje de la capacidad nominal, que aún está disponible para ser utilizada. Este indicador depende de muchas otras magnitudes, tales como: temperatura, tasas de corriente de carga/descarga, tiempo de uso, histéresis, y auto descarga. Este parámetro no es medible, por lo cual es necesario estimarlo en base a mediciones de otras señales disponibles en los acumuladores, tales como tensión, corriente y temperatura. Para desarrollar un estimador del SoC hay que tener en cuenta dos aspectos; el primero de ellos es contar con un buen modelo que represente el comportamiento del acumulador de manera adecuada, mientras que el segundo, dice relación con el algoritmo utilizado para realizar la estimación. Ambos aspectos suponen contar con información del acumulador para poder identificar el modelo y diseñar el estimador. Por lo tanto, se establecieron los objetivos de la tesis, los cuales corresponden en primer término a la construcción de un prototipo con el cual se pueda someter el banco de acumuladores a diversos perfiles de carga/descarga. Luego en base a la información generada mediante este sistema experimental, derivar un modelo de baterías que sea sencillo de implementar y requiera poca cantidad de información. Dicho modelo corresponde a un modelo difuso. Con el modelo de baterías ya definido, se utiliza el algoritmo del filtro extendido de Kalman para desarrollar un estimador del SoC basado en el modelo propuesto. Es importante destacar que tanto el modelo como el estimador son evaluados y comparados con modelos de baterías convencionales y con estimadores basados en ellos. (Implementados con el algoritmo de Kalman). Los aportes del trabajo de tesis, son en primer lugar, la construcción del sistema experimental, el cual servirá para otras investigaciones relacionadas a acumuladores de energía. En segundo término, se tiene que la metodología basada en lógica difusa (para el desarrollo del modelo), es novedosa, pues hasta el momento sólo ha sido implementada con datos basados en mediciones en el dominio de la frecuencia o en conjunto con redes neuronales. Lo que supone en el primer caso que el modelo no pueda ser llevado a la práctica debido al costoso equipamiento necesario para obtener datos en el dominio de la frecuencia, y en la necesidad de contar con gran cantidad de información para el segundo caso. Finalmente es importante mencionar que las baterías consideradas para esta tesis, están presentes en la micro-red Huatacondo perteneciente al Centro de Energía de la Universidad de Chile.