Caracterización estadística del perfil de uso de baterías para el pronóstico del Estado-de-carga

Abstract

En los últimos años hubo una fuerte tendencia hacia la utilización de equipos cuya fuente de energía corresponde a baterías o dispositivos acumuladores de energía. Sin embargo, el uso de algunos de estos equipos, correspondientes por lo general a gran maquinaria, se ha visto limitada por la falta de métodos capaces de garantizar un cierto nivel en su autonomía. Un caso particular de este tipo de equipos corresponde a los automóviles eléctricos; cuya industria ha puesto principales esfuerzos en desarrollar sistemas de administración de baterías. Uno de los principales objetivos de estos sistemas es poder asegurar al usuario la duración de la energía disponible en el automóvil. Para ellos se hace necesario poder obtener información sobre la cantidad de energía remanente en su batería, parámetro conocido en la literatura como el Estado-de-Carga. El conocimiento del parámetro anteriormente mencionado por sí solo no es suficiente, ya que para poder garantizar que el sistema posee una cierta autonomía es necesario obtener información sobre el comportamiento futuro del sistema. Este último problema se refiere al pronóstico de dicho estado. Diversos enfoques se encuentran disponibles en la literatura para su resolución; sin embargo, un desafío importante corresponde a la definición del perfil de consumo con que es utilizado el dispositivo durante el horizonte futuro. Es en esta última problemática en que se enfoca el trabajo realizado. En particular se plantea una metodología que modela el perfil de uso de la batería mediante una cadena de Markov homogénea, definiendo los parámetros que la representan. Este modelo corresponde a una caracterización estadística de dicho perfil de uso, la cual es obtenida con los datos de corriente anteriores al instante de predicción. El objetivo de la realización de esta caracterización estadística es poder obtener la mayor información acerca de cómo ha sido descargada la batería, y utilizar dicha información para el perfil de uso durante la etapa de predicción. Para validar la metodología se utilizaron dos conjuntos de datos correspondientes al proceso de descarga de baterías de Ion-Litio; además de un módulo de pronóstico del Estado-de-Carga basado en Filtro de Partículas. Los resultados obtenidos en la etapa de pronóstico fueron evaluados mediante medidas de desempeño adecuadas, mostrando que la caracterización estadística obtenida mediante la metodología presentada es de utilidad para la resolución de la problemática asociada a la predicción del Estado-de-Carga y estimación de la autonomía de equipos energizados con baterías. Como principal conclusión de este trabajo se obtiene una novedosa metodología, sustentada en herramientas matemáticas, que es capaz caracterizar un perfil de descarga de una batería mediante una cadena de Markov homogénea. El desarrollo de esta metodología no es específico para estos perfiles, por lo que puede ser utilizada para la caracterización de una serie de tiempo en general.