Revista de Fundamentos de Energías Renovables y Aplicaciones
Acceso abierto

abstracto

Un modelo de caja gris exacto y preciso de una batería de iones de litio de baja potencia y un condensador/supercondensador para una estimación precisa del estado de carga

Qamar Navid

La naturaleza fluctuante de la energía producida por fuentes de energía renovable da como resultado un suministro sustancial y& #160;discordancia de la demanda. En un intento por frenar el desequilibrio, se emplean ampliamente los sistemas de almacenamiento de energía que comprenden baterías y supercondensadores. Sin embargo, debido a la variedad de condiciones operativas, la predicción del rendimiento de los sistemas de almacenamiento de energía implica una complejidad sustancial que genera problemas de utilización de la capacidad. El artículo actual intenta predecir con precisión el rendimiento de la batería de iones de litio y el condensador/supercondensador en condiciones dinámicas para utilizar la capacidad de almacenamiento en mayor medida. En MATLAB se desarrolla un enfoque de modelado de caja gris que involucra las transferencias/interacciones de energía química y eléctrica gobernadas por ecuaciones diferenciales ordinarias. Los parámetros del modelo se extraen de los datos experimentales empleando la técnica de regresión. El estado de carga (SoC) de la batería se predice empleando el estimador de Kalman extendido, el estimador de Kalman sin perfume. El modelo finalmente se valida a través de las pruebas de perfil de carga. Basándose en las actuaciones, el estimador de Kalman extendido indica mucho  competitividad con el modelo desarrollado (en el seguimiento de los estados internos, por ejemplo, SoC) que tienen no linaritas de primer orden.