Perfiles de conducción realistas
Roberto Klatt
La vida útil de las baterías de los coches eléctricos ha sido estudiada previamente en laboratorio con un ritmo de descarga y recarga constante. Sin embargo, si utiliza un perfil de carga que se corresponda con el comportamiento de carga y conducción en la vida real, la duración será significativamente mayor. Por tanto, los coches eléctricos pueden utilizar baterías durante mucho más tiempo de lo que se pensaba.
Stanford (Estados Unidos). Actualmente, los investigadores están probando baterías nuevas casi exclusivamente en el laboratorio, funcionando a un ritmo de carga y descarga constante. Sin embargo, según Simona Onori de la Universidad de Stanford, este proceso no puede evaluar de manera realista la vida útil de las baterías de los coches eléctricos porque en el uso diario hay pausas mucho más largas entre los ciclos de carga y descarga.
Según su publicación en la revista Nature Energy, los científicos desarrollaron cuatro perfiles de descarga diferentes para coches eléctricos, incluido un perfil dinámico basado en datos de conducción reales, y los utilizaron para probar 92 baterías convencionales de iones de litio durante un período de dos años. . El estudio muestra que la duración de la batería aumenta cuanto más se corresponde con la realidad el perfil de descarga utilizado en el laboratorio.
“Aún no hemos probado adecuadamente las baterías de los coches eléctricos. Para nuestra sorpresa, la conducción en el mundo real con aceleraciones y frenadas frecuentes, paradas breves para comprar y períodos de descanso prolongados mejora la duración de la batería más de lo que hubiéramos esperado según las pruebas de laboratorio estándar”.
El experimento muestra que la vida útil realista de las baterías de los coches eléctricos es más de un tercio más larga de lo que la ciencia había predicho anteriormente. Esto significa que los propietarios de coches eléctricos pueden utilizar su vehículo durante varios años más sin tener que sustituir la costosa batería.
La inteligencia artificial (IA) estudia el envejecimiento de las baterías
Para estudiar los factores que influyen en la vida útil de una batería y la influencia de los perfiles de descarga en el envejecimiento de la batería, los investigadores utilizaron inteligencia artificial (IA).
«La aceleración, el frenado frecuente, las paradas breves y los períodos de descanso prolongados ayudan a que las baterías duren más de lo que pensábamos».
Según los resultados, las aceleraciones cortas y rápidas pueden reducir el envejecimiento de la batería. Anteriormente se suponía que los picos de carga ejercían presión sobre las baterías y, por lo tanto, promovían su degradación.
“Pisar con fuerza el pedal del acelerador no acelera el envejecimiento. Al contrario, parece ralentizar el envejecimiento».
Envejecimiento cíclico y temporal
Los investigadores también examinaron cómo los procesos cíclicos de carga y descarga y el envejecimiento basado en el tiempo afectan a las baterías.
“Como ingenieros de baterías, planteamos la hipótesis de que el envejecimiento cíclico juega un papel mucho más importante que el envejecimiento con el tiempo. Esto también se aplica en gran medida a los vehículos eléctricos comerciales, como autobuses y furgonetas, que funcionan o se cargan casi constantemente. Pero en el caso de los coches eléctricos privados, utilizados principalmente para viajes, compras o viajes cortos, el envejecimiento con el tiempo se está convirtiendo en la causa dominante».
Pudieron identificar una tasa de descarga óptima en la que el envejecimiento basado en el tiempo y el ciclo está en equilibrio. Este ritmo forma parte del comportamiento de uso típico de los coches eléctricos para uso privado. Según los investigadores, los fabricantes de automóviles pueden utilizar los nuevos hallazgos para adaptar su software de gestión de baterías y así aumentar la duración de la batería en condiciones reales.
“En el futuro, será fundamental evaluar nuevos materiales y diseños de baterías en condiciones realistas. Los investigadores ahora pueden reconsiderar los supuestos mecanismos de envejecimiento a nivel químico, de ciencia de materiales y celular para mejorar su comprensión. Esto facilitará el desarrollo de algoritmos de control avanzados que optimicen el uso de las arquitecturas de baterías existentes”.
Energía de la naturaleza, doi: 10.1038/s41560-024-01675-8
