Fuente: https://www.pv-magazine.com/
Nithin Rajavelu, socio de Everoze, considera la importancia crucial de medir y gestionar adecuadamente el estado de carga de la batería (SoC) para la eficiencia, longevidad y seguridad de los proyectos de sistemas de almacenamiento de energía de batería (BESS), especialmente en dispositivos de ferrofosfato de litio (LFP), que se utilizan ampliamente para el almacenamiento a gran escala.
El SoC se expresa normalmente como un porcentaje de la capacidad total de almacenamiento de energía de una batería. Por ejemplo, un SoC del 50 % significa que una batería está cargada a la mitad. Una medición precisa y confiable del SoC es esencial para optimizar el rendimiento de la batería y maximizar los ingresos. Las mediciones inexactas del SoC pueden tener implicaciones financieras significativas. Por ejemplo, sobreestimar el SoC puede impedir que un activo entregue todo el volumen de energía comercializado en los mercados de energía, lo que genera costos por desequilibrio. De manera similar, un SoC inexacto podría significar que un activo no puede proporcionar servicios auxiliares o de equilibrio cuando lo requiere un operador de red, lo que genera sanciones por bajo rendimiento.
En la medición del SoC de sistemas de baterías avanzados y bien mantenidos pueden producirse errores de hasta el 5 %, y pueden ser significativamente mayores en sistemas mal gestionados.
Es imposible medir directamente el SoC de una batería de iones de litio. En su lugar, existen diversos métodos de medición del SoC que calculan el valor en función de mediciones de voltaje, corriente y temperatura.
La medición del SoC está influenciada por varios factores, incluido el tipo de batería y la química de la celda; el voltaje de la celda, los patrones de uso, incluido el C-rate (el tiempo que tarda en cargarse por completo) y la profundidad de descarga; el envejecimiento; y las condiciones ambientales como la temperatura.
Los métodos de medición clásicos de SoC, como el conteo de Coulomb, rastrean la cantidad de carga que entra y sale de una batería. Las técnicas más avanzadas, como el filtrado de Kalman, combinan múltiples métodos de medición y utilizan modelos matemáticos para mejorar la precisión.
Un sistema de gestión de batería (BMS) robusto es esencial para monitorear los distintos parámetros, medir (o más bien, estimar) el SoC utilizando los algoritmos empleados y calibrar el SoC resultante según corresponda.
Desafíos únicos
Como siempre, el diablo está en los detalles, ya que las baterías LFP plantean desafíos únicos para la estimación del SoC. Las baterías LFP tienen una curva de voltaje más plana que otras químicas de iones de litio, lo que significa que el voltaje cambia menos significativamente con el SoC y hace que sea más difícil estimar el SoC con precisión utilizando solo métodos basados en el voltaje. Esta curva plana requiere algoritmos más sofisticados y puntos de datos adicionales, como la temperatura y la corriente, para lograr una estimación precisa del SoC.
Las mediciones de SoC basadas en voltaje en tiempo real que requieren tablas de consulta son propensas a errores, ya que la curva de voltaje se desplaza hacia arriba durante la carga y hacia abajo durante la descarga, lo que introduce histéresis (el fenómeno de los efectos físicos que siguen un cambio de estado) en las mediciones. Este efecto introduce una capa adicional de complejidad y los algoritmos y modelos de SoC deben ajustarse a esta histéresis para mejorar la precisión.
A pesar de su robustez, las baterías LFP pueden sufrir desviaciones del SoC con el tiempo. Los errores en el conteo de culombios (incluidos errores de valor inicial, errores de ruido y errores de medición de corriente) pueden acumularse con el tiempo. Es necesaria una calibración regular de las mediciones del SoC mediante ciclos periódicos de carga y descarga completa para corregir dichos errores y restablecer la precisión.
Si bien las baterías LFP son generalmente más tolerantes a las variaciones de temperatura, las temperaturas extremas pueden afectar la precisión del SoC. Se necesitan soluciones BMS avanzadas para ajustar dinámicamente los cálculos del SoC en función de los datos de temperatura en tiempo real.
A medida que las baterías LFP envejecen, su capacidad disminuye gradualmente y la resistencia interna aumenta, lo que afecta las mediciones del SoC. El mismo voltaje o recuento de culombios puede corresponder a diferentes niveles de SoC a medida que la batería envejece, lo que genera imprecisiones si los algoritmos de estimación del SoC no están adaptados para tener en cuenta dichos cambios. El monitoreo continuo y los algoritmos adaptativos que se ajustan a los parámetros de envejecimiento son necesarios para mantener la precisión del SoC durante la vida útil de una batería.
Los problemas de SoC también pueden exacerbar los desequilibrios entre los módulos y bastidores de baterías dentro de una cadena. En un BESS de gran tamaño, varios módulos de batería LFP se conectan en serie para formar un bastidor y varios bastidores se conectan en configuraciones paralelas. Si el SoC no se gestiona con precisión, algunos módulos o bastidores pueden sobrecargarse mientras que otros se cargan por debajo de su capacidad, lo que genera un desgaste desigual y una reducción de la eficiencia general.
La gestión eficaz de los sistemas SoC no es solo una necesidad técnica: es el eje para liberar el verdadero potencial de los sistemas BESS. El BMS adecuado transforma estos desafíos en oportunidades mediante el uso de algoritmos adaptativos de vanguardia y datos en tiempo real para adaptarse y optimizar. Con mediciones sólidas de los sistemas SoC, los operadores pueden reducir el desequilibrio, mantener la salud del sistema y maximizar la eficiencia, todo ello mientras protegen su inversión.
Acerca del autor: Nithin Rajavelu asesora en proyectos de energía renovable desde 2011 y es socio de Everoze. Se especializa en asesoramiento técnico, comercial y estratégico para inversores y propietarios de activos de proyectos de baterías a gran escala. Ha trabajado en Europa, América del Norte y la región de Asia y el Pacífico, y anteriormente contribuyó a la financiación de proyectos y a acuerdos de fusiones y adquisiciones como asesor técnico para proyectos fotovoltaicos y eólicos terrestres y marinos.
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