De acuerdo con el Plan Nacional Integrado de Energía y Clima (PNIEC), en 2030 debería haber una integración de renovables en el sistema eléctrico que alcance un 74% del mix de generación. Bajo esta necesidad, los sistemas de almacenamiento de energía electroquímica se convierten en una pieza clave para la transición energética, puesto que cumplirán un rol imprescindible en servicios de estabilidad de la red eléctrica (regulación potencia-frecuencia, control de tensión), aprovechamiento de la energía eléctrica generada por renovables (reducción de vertidos, mejora de aprovechamiento del recurso) y dotará de flexibilidad a la red (gestión de rampas, servicios de balance).
En este escenario, maximizar la vida útil de una batería es un factor clave. Las soluciones basadas en mediciones manuales del estado de salud de los sistemas de almacenamiento de energía implican altos costes de mantenimiento, y cuando la frecuencia de revisión es baja, los fallos no se detectan a tiempo. Sin embargo, los fallos deberían reducirse a cero, maximizando la esperanza de vida, y optimizando el coste total.
En este marco, la integración de sensores y el desarrollo y optimización del sistema de monitorización de baterías cobran mucha relevancia. Dicha monitorización de la batería mediante la implementación de modelos y algoritmos inteligentes en el sistema de gestión de la batería brinda la oportunidad de recopilar, continuamente, un registro histórico de datos y minimizar los fallos de la batería mediante una gestión optima de la misma. En Bcare consideramos que este tipo de acciones son vitales para reducir los costes de mantenimiento ya que limita las visitas insitu de personal, aumenta la disponibilidad y fiabilidad de los sistemas y optimiza costes, operación y mantenimiento.
Sistemas de monitorización personalizados en función de la tecnología
En función de las características y servicios que se quieran ofrecer en la aplicación estacionaria objetivo, valoramos diferentes tipos de sistemas de almacenamiento de energía electroquímica dependiendo de sus prestaciones técnicas, inversión inicial, mantenimientos mínimos… entre otras. En el caso de tener un parque instalado de níquel cadmio, una de las causas principales de fallo puede ser la reducción del nivel de electrolito a lo largo de la vida útil de los elementos, que se ven afectados por la temperatura y el número de ciclos. Por lo que se requiere hacer un seguimiento de dicho decremento. Además, se deben controlar tensiones a nivel de elemento individual para que no se produzcan sobre descargas que puedan provocar una reversión de la polaridad, entre otras cuestiones.
En un caso así, un sistema de monitorización adecuado debe incluir variables como la tensión por elemento o conjunto de elementos, para identificar fallos, así como la temperatura por elemento y su nivel de electrolito. De esta forma, se reducirán los mantenimientos correctivos en los conjuntos completos de batería y se podrán programar los mantenimientos preventivos necesarios para todo el parque instalado.
Por otro lado, y en el caso de plomo-ácido, durante su funcionamiento, se puede producir una degradación química o mecánica en los diferentes componentes de la batería, lo que hace que la batería falle. Estos fallos pueden deberse a procesos de degradación largos o eventos catastróficos cortos, o incluso se puede producir una combinación de ambos. Los diferentes mecanismos de fallo de las baterías de plomo-ácido están ampliamente documentados en la literatura como procesos de sulfatación irreversible, corrosión del colector de corriente positiva, estratificación del electrolito, o derrame de electrolito. De cara a adecuar un sistema de monitorización para este tipo de sistemas de almacenamiento, se debería incluir un registro de temperatura y tensiones a nivel de elemento individual, que permita controlar posibles fallos derivados de desviaciones en los límites de tensión de carga, tanto en carga rápida como en flotación, así como la integración de estimadores que permitan identificar la vida útil remanente de los mismos bajo diferentes condiciones de operación.
Así mismo, teniendo en cuenta el creciente aumento de la demanda anual de las baterías de Li-ion para el mercado estacionario, traccionado por la transición hacia el vehículo eléctrico, es necesario desarrollar sistemas avanzados de monitorización de este tipo de sistemas de almacenamiento. Los factores de envejecimiento típicos que afectan a las celdas de iones de litio son la degradación de los materiales inactivos de la celda (aglutinante, agente conductor, etc.), la degradación estructural o la pérdida de materiales activos y las reacciones secundarias entre los electrodos y el electrolito
En este caso, y para llevar a cabo una integración de sistema de gestión de batería/módulo adecuado, es necesario tener un registro de temperaturas y tensiones a nivel de celdas con el fin de identificar desequilibrios y problemas de gestión térmica, que pueden afectar a la vida útil del módulo completo, y, además, incluir algoritmos de estimación correctos para determinar el estado de salud de la batería, así como la autonomía de la misma en función de la potencia en descarga.
En resumen, la extracción de parámetros clave y la integración de la detección inteligente de dichos parámetros eléctricos permitirán la monitorización de la batería para producir una comprensión y evaluación detalladas, y así desarrollar las estrategias de gestión de energía más adecuadas.
Etapas del proceso de desarrollo de un sistema de monitorización
La secuencia del proceso de desarrollo de un sistema de monitorización de una tecnología de almacenamiento de energía electroquímica concreta se basa en las siguientes. En primer lugar, se realiza un diagnóstico Ante-Mortem. Este primer análisis corresponde a la inspección preliminar de la celda/batería, en cuanto a peso, tipos de conexiones, resistencias y/o impedancias, calidad de fabricación, etc. con el fin de tener una referencia para la comparación de los resultados del diagnóstico Post-Mortem. Posteriormente, se realizan ensayos electroquímicos en condiciones estándar que permiten identificar las variables que permitirán la estimación del estado de carga de la batería, y a continuación, se llevan a cabo ensayos de degradación. En esta fase de envejecimiento se aplican protocolos de ensayo de degradación acelerados en función del perfil de uso de la aplicación, tanto a baja temperatura como a alta temperatura (o en un rango mayor de temperaturas en caso de ser factible). Esta fase está enfocada a ejecutar ensayos que permitan obtener una representación real de los fallos que pueden ocurrir en las baterías seleccionadas, y desarrollar algoritmos de estimación de salud. Si fuera necesario, también se incorporan pruebas de envejecimiento a nivel de módulo para contrastar los resultados a nivel de elemento individual. Tras los ensayos de envejecimiento, se desarrolla el diagnóstico Post-Mortem en las baterías degradadas. De esta forma, junto con los resultados electroquímicos, se puede realizar una comparación completa entre el diseño de la batería, las condiciones de funcionamiento y la degradación de la batería. Todo ello, apoyándonos en el conocimiento y recursos tecnológicos de CIC energiGUNE.
A través de la metodología seguida de caracterización, se extraen una serie de modelos de estimación de estado de carga, estado de salud y vida remanente, que se implementarán en el software del sistema de gestión de la batería, y que permitirán una monitorización avanzada de los sistemas, de cara a minimizar la frecuencia de mantenimiento, así como aumentar la vida útil de las baterías, realizando un control adecuado de las variables principales que pueden afectar a la batería, como temperatura, corrientes de carga y descarga o profundidades de descarga elevadas.
Metodología de trabajo para desarrollar modelos predictivos de estimación de vida y diagnósticos de fallo
La aplicación de la metodología propuesta en diferentes tipos de sistemas de almacenamiento electroquímico permite extraer y evaluar diferentes variables físicas medibles como temperatura, corriente, tensión y espectros de impedancia, que permiten identificar a su vez, la dispersión de valores de las diferentes variables entre elementos, número de ciclos equivalentes remanentes, tiempo en servicio remanente o registrar un histograma de temperaturas que permita la determinación de la expectativa de vida de la batería bajo diferentes condiciones de operación, entre otros. Dichas informaciones permiten desarrollar sistemas de gestión avanzados para diferentes tipos de tecnología, claves para la implementación de modelos predictivos que permitan ajustar las acciones de mantenimiento preventivas y correctivas, así como conseguir una reducción de costes.
Sin duda, en Bcare consideramos que una gestión de una batería basada en un conocimiento profundo, utilizando modelos adecuados para cada aplicación, es vital para un funcionamiento óptimo de la batería a lo largo de su vida, lo que a su vez implica maximizar la rentabilidad de la inversión en baterías.
Artículo escrito por:
Miguel Encabo
CTO de BCARE (spin-off de CIC energiGUNE)
