Movilidad sostenible. Autobuses Eléctricos | Sustainable mobility. E-Buses FuturEnergy | Diciembre December 2016 www.futurenergyweb.es 60 de la capacidad (Ah) y el aumento de la resistencia interna (Ω) son procesos simultáneos que menoscaban la capacidad de la batería para suministrar electricidad. Esto se debe a la descomposición química y mecánica de los materiales del interior de la batería. Para integrar baterías, es vital predecir su ritmo de degradación. Una forma de hacerlo es probando las baterías: las baterías se cargan y descargan en distintas condiciones para cuantificar la reducción de la capacidad y el aumento de la resistencia. Pero este método por sí solo no cubre todos los casos de uso del autobús eléctrico. Hay demasiadas variables: temperatura, estado de carga, grado de descarga/recarga e intensidad. Haría falta demasiado tiempo y un numero ingente de experimentos para abarcar todos los casos de uso. La solución para calcular la vida útil de la batería es elaborar un modelo basado en resultados experimentales y en el conocimiento esencial de los procesos físicos y químicos de la batería. Este enfoque es semi-empírico, por cuanto se basa parcialmente en resultados empíricos/experimentales. Los modelos basados solo en la física no son adecuados, porque el gran número y la complejidad de las diversas interacciones físicas y químicas impiden realizar cálculos de forma eficaz. Es más eficiente realizar una serie de experimentos bien diseñados y usar los resultados para crear un modelo. La clave para construir un buen modelo es diseñar los experimentos adecuados. Paso 1: Diseñar los experimentos adecuados En esta fase, la temperatura, la profundidad de la descarga, el estado de carga y la intensidad se modifican en una serie de pruebas. Se miden la disminución de la capacidad y el aumento de la resistencia. Esto permitirá predecir como ciertos eventos de carga/descarga de la batería afectaran a su envejecimiento con el tiempo y el uso. Paso 2: Desarrollar un modelo eléctrico, térmico y de envejecimiento La estructura eléctrica interna de una batería de iones de litio es compleja, pero la respuesta eléctrica se predice con una serie de componentes resistivos y capacitivos. El calor y la edadmodifican estos componentes, como indican los modelos térmicos y de envejecimiento. Dado que los autobuses eléctricos son aplicaciones eléctricas, el efecto Joule (i2R) es el tipo dominante de pérdida de energía y determina las temperaturas del núcleo y la pared de la celda de la batería durante el uso. Estas temperaturas son esenciales para la creación de modelos eléctricos y de envejecimiento precisos. El modelo de envejecimiento se basa en los resultados de experimentos y la cuantificación de la pérdida de capacidad y el aumento de la resistencia esperados tras muchos ciclos de carga y descarga. to predict when this will occur and to create specifications that ensure power availability throughout the service life of both product and system. A model informed by experiments A battery “dies” because it fails to deliver the power required for the specified time span. More specifically, the decline in capacity (Ah) and rise in internal resistance (Ω) are simultaneous processes that compromise the battery’s ability to deliver power. This is due to chemical and mechanical decomposition of the materials inside the battery. To integrate batteries, it is vital to predict their degradation rate. One approach is to test the batteries: they are charged and discharged under different conditions to quantify the decline in capacity and rise in resistance. However, this method alone cannot cover all the use cases of the electric bus. There are too many variables including temperature, state of charge, depth of discharge / charge and current. The time and sheer number of experiments required to cover all the use cases is simply too high. The solution to estimating battery lifetime is to make a model informed by experimental results and a fundamental understanding of the key physical and chemical processes of the battery. This approach is semi-empirical, in that it relies partly on empirical/experimental results. Models based purely on physics are not suitable as the high number and complexity of the various physical and chemical interactions are too numerous to run computations efficiently. It is more time-efficient to conduct a series of well-designed experiments and use the results to create a model. The key to building a good model is to design the right experiments. Step 1: Design the right experiments In this phase, the temperature, depth of discharge, state of charge and current are varied in a series of battery tests. The capacity decline and resistance rise are measured. This will be able to predict how certain charge/discharge events of the battery would affect battery aging over time and use. Step 2: Develop an electric, thermal and aging model The internal electrical architecture of a li-ion battery is complex, but electrical response is estimated with a number of resistive and capacitive components. Heat and age modify these components, as informed by the thermal and aging models. As electric buses are power applications, Joule heating (i2R) is the dominant type of energy loss and dictates the battery cell’s wall and core temperatures during operation. These temperatures are essential to create accurate electrical and aging models. Imagen 2. Componentes tecnológicos principales del autobús TOSA | Image 2. Key technology components of the TOSA bus Imagen 3. Convertidor de tracción y auxiliar BORDLINE CC200 de ABB Image 3. ABB’s BORDLINE CC200 traction and auxillary converter
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