Optimización mediante regresión simbólica de un modelo térmico-paramétrico de baterías de litio incluyendo desgaste

Abstract

Las baterías de iones de litio destacan por su alta energía específica y densidad energética, lo que permite su aplicación en áreas como la electromovilidad y el almacenamiento de energía, entre otras. No obstante, su desempeño y vida útil se ven afectados por problemas asociados asociados al desgaste y a la estabilidad térmica, siendo necesario mantener tanto la temperatura de las celdas como la diferencia de temperatura entre ellas dentro de los rangos de operación. En este contexto, el desarrollo de modelos que representen a la vez los efectos del desgaste y el comportamiento térmico, contribuye a mejorar la eficiencia y prolongar la vida útil de los pack de baterías. En este trabajo, se extiende un modelo térmico paramétrico para un pack de baterías de litio, de modo de incorporar los efectos del desgaste mediante el aumento de la resistencia interna de las celdas. Los parámetros del modelo son optimizados en forma independiente por tres algoritmos evolutivos de regresión simbólica: Structured Grammatical Evolution, PySR y GPLearn. Esto permite obtener expresiones matemáticas para el coeficiente de arrastre, el factor de fricción y el número de Nusselt, en función del número de Reynolds, el factor de separación entre celdas, y el estado de salud (State of Health), que modelan los efectos del desgaste. Además, se incluye el número de Prandtl en el caso del número de Nusselt. Estas expresiones se utilizan para estimar la temperatura de las celdas, junto a la temperatura, presión y velocidad del fluido de refrigeración. El modelo se ajusta utilizando como referencia simulaciones de Computational Fluid Dy- namics (CFD) de pack de baterías con 25 y 53 celdas, representando condiciones de desgaste por columnas en distintas locaciones. En comparación con las simulaciones CFD, el modelo propuesto obtiene un error medio absoluto de 8.87 [oC] y, un error medio porcentual simétrico absoluto de 21.92 %, al estimar la temperatura de las celdas en un pack de baterías de litio de 53 celdas.