Como en las personas, el envejecimiento se desarrolla de forma diferente de una pila a otra, y es casi imposible medir o modelar todos los mecanismos de interacción que contribuyen al declive. Como resultado, la mayoría de los sistemas utilizados para gestionar los niveles de carga de forma inteligente y para estimar la autonomía de conducción de los coches eléctricos están casi ciegos a los cambios en el funcionamiento interno de la batería. Al contrario, funcionan más bien como si un médico prescribiera un tratamiento sin conocer el estado del corazón y los pulmones de un paciente, y las formas particulares en que el medio ambiente, el estilo de vida, el estrés y la suerte los han devastado o perdonado. Si has guardado un ordenador portátil o un teléfono durante suficientes años, puede que hayas visto de primera mano a dónde conduce esto: los cálculos de la vida restante de la batería tienden a divergir cada vez más de la realidad con el paso del tiempo. Ahora, un modelo desarrollado por científicos de la Universidad de Stanford ofrece una forma de predecir la verdadera condición de una batería recargable en tiempo real. El nuevo algoritmo combina los datos de los sensores con modelado por ordenador de los procesos físicos que degradan las células de la batería de iones de litio para predecir la capacidad de almacenamiento restante y el nivel de carga de la batería. "Hemos explotado parámetros electroquímicos que nunca antes se habían utilizado con fines de estimación", dijo Simona Onori, profesora adjunta de ingeniería de recursos energéticos en la Escuela de Ciencias de la Tierra, Energía y Medio Ambiente de Stanford (Stanford Earth). La investigación apareció en la revista IEEE Transactions on Control Systems Technology. El nuevo enfoque podría ayudar a preparar el camino para paquetes de baterías más pequeños y una mayor autonomía de conducción en los vehículos eléctricos. Los fabricantes de automóviles hoy en día acumulan capacidad de reserva en previsión de alguna cantidad desconocida de declive, lo que añade un costo y materiales extra, incluyendo algunos que son escasos o tóxicos. Una mejor estimación de la capacidad real de una batería permitirá una reserva más pequeña. "Con nuestro modelo, sigue siendo importante tener cuidado con la forma en que utilizamos el sistema de baterías", explicó Onori. "Pero si tienes más certeza sobre cuánta energía puede contener tu batería a lo largo de todo su ciclo de vida, entonces puedes usar más de esa capacidad. Nuestro sistema revela dónde están los bordes, así que las baterías pueden ser operadas con más precisión". La precisión de las predicciones de este modelo - dentro del 2 por ciento de la vida real de la batería según se ha recogido en los experimentos, según el documento - también podría hacer más fácil y barato poner a trabajar viejas baterías de coches eléctricos almacenando energía para la red eléctrica. "Tal como está ahora, las baterías retiradas de los coches eléctricos variarán ampliamente en su calidad y rendimiento", dijo Onori. "No ha habido ningún método fiable y eficiente para normalizarlas, probarlas o certificarlas de manera que sean competitivas con las nuevas baterías construidas a medida para el almacenamiento estacionario". Cada batería tiene dos electrodos - el cátodo y el ánodo - que contienen un electrolito, normalmente un líquido. En una batería recargable de iones de litio, los iones de litio se desplazan de un lado a otro entre los electrodos durante la carga y la descarga. Un automóvil eléctrico puede funcionar con cientos o miles de estas pequeñas celdas de batería, ensambladas en un gran paquete de baterías que típicamente representa alrededor del 30 por ciento del costo total del vehículo. Los sistemas tradicionales de gestión de baterías suelen basarse en modelos que asumen que la cantidad de litio en cada electrodo nunca cambia, dijo el autor principal del estudio Anirudh Allam, un estudiante de doctorado en ingeniería de recursos energéticos. "En realidad, sin embargo, el litio se pierde en reacciones secundarias a medida que la batería se degrada", dijo, "por lo que estas suposiciones dan lugar a modelos inexactos". Onori y Allam diseñaron su sistema con estimaciones continuamente actualizadas de las concentraciones de litio y un algoritmo dedicado para cada electrodo, que se ajusta en base a las mediciones de los sensores a medida que el sistema funciona. Validaron su algoritmo en escenarios realistas utilizando el hardware estándar de la industria. El modelo se basa en datos de los sensores que se encuentran en los sistemas de gestión de la batería de los coches eléctricos que circulan hoy en día por las carreteras. "Nuestro algoritmo puede ser integrado en las tecnologías actuales para hacerlas funcionar de una manera más inteligente", dijo Onori. En teoría, muchos coches que ya están en la carretera podrían tener el algoritmo instalado en sus unidades de control electrónico, dijo, pero el gasto de ese tipo de actualización hace más probable que los fabricantes de automóviles consideren el algoritmo para los vehículos que aún no están en producción. El equipo centró sus experimentos en un tipo de batería de iones de litio que se utiliza habitualmente en vehículos eléctricos para estimar variables internas clave como la concentración de litio y la capacidad de la célula. Pero el marco es lo suficientemente general como para ser aplicable a otros tipos de baterías de iones de litio y tener en cuenta otros mecanismos de degradación de las baterías. (Fuente: NCYT Amazings)