Estudios de sistemas vehiculares de emisión cero y modelado de baterías de ion-litio para aplicaciones en sistemas de transporte terrestre

Abstract

La presente tesis se enmarca en el cambio de paradigma mundial hacía una movilidad sustentable, dentro de la cual se estudian la gestión de la energía en un vehículo híbrido, los caminos de la energía desde su producción hasta su uso en diversos vehículos y las baterías como componentes esenciales en el desarrollo de este nuevo paradigma. En primer lugar se desarrolló un modelo pseudo bidimensional basado en la física para modelar una celda cilíndrica y luego el modelo fue escalado a un paquete de baterías. Se estudió la selección de los parámetros adecuados para el modelo y se llevó a cabo una optimización de parámetros para los cuales no se contaba con información. Se presentó la validación del modelo para la celda y el paquete de baterías y se estudiaron diferentes condiciones de refrigeración para el paquete de baterías. La ventaja del enfoque de modelado usado en esta tesis es que permite simulaciones para cualquier cambio de diseño en el modelo. Se pueden realizar cambios en cualquier nivel de modelado, ya sea química de la batería, al nivel de partícula, o espesor de cualquier capa de la batería (o cualquier otra dimensión), o la cantidad de baterías en un módulo, o el diseño del paquete, o el diseño del método de refrigeración. También se pueden simular diferentes condiciones ambientales u operativas para ver su efecto en el rendimiento del paquete completo. A continuación se presenta un método novedoso para comparar los rendimientos energéticos y ambientales de cuatro tipos de trenes de propulsión de autobuses de pasajeros urbanos utilizando un índice multifísico basado en un análisis del pozo a rueda. El paso del pozo al tanque se realizó para escenarios presentes y futuros (año 2030) de Argentina utilizando diferentes supuestos para los próximos años y obteniendo diversos parámetros energéticos y ambientales. Además, el análisis del tanque a la rueda se realizó utilizando modelos dinámicos de vehículos, dos ciclos de conducción diferentes y cuatro rangos. Posteriormente, ambas etapas se integraron en una etapa de pozo a rueda donde se propusieron y discutieron índices relevantes. Con el fin de evaluar adecuadamente las diferentes hipótesis para sistemas, rango, ciclos y escenarios; se utilizó un indicador multifísico (Índice integrado), valorado entre cero y uno. Por último el estudio enmarcado en Argentina fue replicado para los países vecinos Brasil y Chile. Por último se propuso un sistema de gestión de energía de aplicación en tiempo real para un vehículo híbrido de celda de combustible y baterías de ion litio, diseñado para funcionar en una amplia gama de tipos de estilo de conducción. El controlador fue diseñado utilizando redes neuronales, que fueron entrenadas con la distribución óptima del flujo de potencia entre un sistema de celda de combustible y un sistema de batería, que minimiza el consumo de energía equivalente total. La solución óptima se obtuvo llevando a cabo un método de minimización basado en gradiente a lo largo de ocho ciclos de conducción diferentes y utilizando un modelo matemático de parámetros dinámicos concentrados de un vehículo híbrido, alimentado por hidrógeno, con celdas de combustible y baterías de ion litio. Se realizó un análisis cuantitativo y cualitativo que muestra los rendimientos de las neuronales en diferentes tipos de ciclos. A través de este análisis se proporciona una clasificación adecuada en dos categorías de ciclo, que cubre la mayoría de los estilos de conducción posibles con dos de los controladores desarrollados.