Importancia de estimar la vida restante de las baterías de litio

Las baterías de iones de litio se utilizan ampliamente en electrónica de consumo, vehículos eléctricos y sistemas espaciales. Sin embargo, un problema inevitable es que el rendimiento de la batería seguirá disminuyendo hasta que se abandone, ya que se recicla y el material envejece. Además, la degradación del rendimiento de la batería no se puede medir directamente y, a menudo, es necesario estimarla con anticipación para decidir si se debe reemplazar la batería y evitar algunos accidentes innecesarios.

En la actualidad, la predicción del ciclo de vida de las baterías de litio está todavía a cierta distancia de la aplicación en línea real. Algunas universidades, institutos de investigación y empresas extranjeras han realizado investigación y desarrollo sobre sistemas de gestión de baterías para vehículos eléctricos, barcos, aeronaves y naves espaciales (BMS), y la predicción del ciclo de vida de las baterías de litio es el núcleo y la dificultad de BMS. Muchos dispositivos electrónicos militares, como los sistemas GPS y los drones (UAV), requieren fuentes de alimentación portátiles que se basan en baterías de iones de litio. También necesitan evaluar la confiabilidad de las baterías de litio. Para evitar la falla de las baterías de iones de litio, existen graves consecuencias que van desde daños en el funcionamiento hasta degradación del rendimiento o incluso fallas catastróficas. La confiabilidad de las baterías de litio recargables utilizadas en equipos médicos implantados es reconocida por una amplia gama de partes interesadas como uno de los requisitos más importantes para garantizar la confiabilidad de las baterías de litio en estos dispositivos durante el funcionamiento. Se debe requerir la capacidad de evaluar la capacidad de las baterías de litio y predecir el ciclo de vida útil restante.

También hay algunas instituciones de investigación en China que ya han realizado trabajos de aplicación práctica, pero aún se encuentran en la etapa inicial. Por ejemplo, LiuD. T. et al. aplicó el método de predicción del ciclo de vida de las baterías de iones de litio a un sistema de evaluación de la salud de las baterías de iones de litio por satélite en China. Se desarrolló el sistema de predicción de vida residual de la batería satelital de iones de litio. Para resolver el problema de las limitaciones de recursos informáticos de las aplicaciones espaciales, Zhoujianbao et al. también implementó el método de cálculo de predicción del ciclo de vida de la batería de litio integrado basado en RVM en la plataforma FPGA para predecir la vida restante de la batería (vida útil restante, RUL); La Universidad Jiaotong de Beijing y la Universidad de Aeronáutica y Astronáutica de Beijing también han estudiado el método para estimar la vida restante de las baterías relacionadas y se han aplicado en la práctica. Algunas empresas nacionales como Harbin Guantu Power Equipment Co. Ltd. y Shenzhen Shiji Technology Co. Ltd. también han logrado ciertos resultados en el desarrollo de sistemas de gestión de baterías.

En términos generales, la precisión del sistema de gestión de la batería aún no es precisa, especialmente la precisión de la estimación del ciclo de vida restante de la batería sigue siendo insuficiente y la tecnología no está lo suficientemente madura.

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