es.wedoany.com Noticia: Investigadores austriacos han desarrollado un nuevo sistema de gestión de baterías (BMS) capaz de detectar daños ocultos en el interior de las baterías de vehículos eléctricos y rastrear el proceso de envejecimiento, con el objetivo de mejorar la seguridad, el rendimiento y la vida útil. Esta tecnología proviene del proyecto Nemo, financiado por la Unión Europea, en el que participan la Universidad Tecnológica de Graz (TU Graz), la Universidad Libre de Bruselas (Vrije Universiteit Brussel) y varias empresas del sector.
Actualmente, los BMS comunes monitorean principalmente el voltaje, la corriente y la temperatura, y dependen de cálculos externos para estimar el estado de salud de la batería, lo que dificulta la identificación temprana de daños internos o envejecimiento en celdas individuales. El nuevo sistema supera esta limitación mediante algoritmos y modelos, permitiendo identificar fallos de forma independiente, monitorear la degradación de las celdas y sugerir mantenimiento cuando sea necesario.
Mejorar la capacidad de detección de seguridad es uno de los objetivos centrales del proyecto. Christoph Drießen, del Instituto de Seguridad Vehicular de la Universidad Tecnológica de Graz, señaló que el sistema de gestión de baterías es crucial para garantizar un funcionamiento más seguro y sostenible de los vehículos eléctricos. Para entrenar el sistema, los investigadores provocaron daños intencionados en las baterías durante pruebas de laboratorio, como simular colisiones de estacionamiento leves mediante deformación mecánica, y desarrollaron algoritmos capaces de identificar daños similares en baterías reales basándose en estos datos.
El sistema emplea la técnica de sensor de espectroscopia de impedancia electroquímica (EIS), que mide directamente la resistencia interna de las celdas, evitando así inferencias externas y obteniendo información de estado directamente desde el interior de la batería. Los investigadores indican que esta capa adicional de monitoreo permite detectar celdas dañadas en una etapa más temprana, reduciendo los riesgos de seguridad y programando el mantenimiento antes de que los problemas se agraven. Drießen considera que si el BMS puede identificar fallos y daños en celdas individuales lo antes posible, muchos peligros podrían evitarse.
En cuanto al monitoreo del envejecimiento, el equipo de la Universidad Tecnológica de Graz construyó un modelo que predice los cambios de volumen de las celdas durante los ciclos de carga y descarga. Una expansión excesiva aumenta la presión mecánica dentro del paquete de baterías, lo que conlleva riesgos como grietas, deformaciones, cortocircuitos internos y aumentos bruscos de temperatura. Paralelamente, investigadores de la Universidad Libre de Bruselas desarrollaron otro modelo para rastrear los cambios de envejecimiento y vida útil dentro de las celdas. El equipo afirma que, mientras las pruebas actuales suelen mostrar solo la pérdida de capacidad de la batería en comparación con su estado original, el nuevo modelo puede revelar más cambios internos durante el proceso de envejecimiento, proporcionando referencias para optimizar el rendimiento, la vida útil y la seguridad.
A pesar de las funciones mejoradas, los investigadores señalan que el BMS mejorado no aumentará significativamente el volumen o peso de los sistemas existentes. Actualmente, ya se ha construido un demostrador a nivel de módulo de batería, y los proyectos posteriores se centrarán en impulsar esta tecnología hacia aplicaciones industriales. Los resultados relevantes se han publicado en la revista Journal of Power Source.
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