Estrategia inteligente basada en envejecimiento de la batería de litio-ion para la gestión energética de autobuses híbridos eléctricos

Autores/as

  • Jon Ander López Ibarra IK4-IKERLAN
  • Mattin Lucu IK4-IKERLAN
  • Nerea Goitia-Zabaleta IK4-IKERLAN
  • Haizea Gaztañaga IK4-IKERLAN
  • Victor Isaac Herrera Perez Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
  • Haritza Camblong Universidad del País Vasco

DOI:

https://doi.org/10.47187/perspectivas.vol1iss2.pp38-45.2019

Palabras clave:

Gestión Energética, Programación Dinámica, Lógica Difusa, Autobús híbrido eléctrico, Estado de salud, Sistema de almacenamiento de energía

Resumen

El objetivo de este trabajo es proponer una estrategia inteligente basada en el envejecimiento de la batería de litio-ion instalada abordo de vehículo como aplicación de gestión energética. El diseño inicial de una estrategia de gestión energética (EMS) es un paso significativo para cumplir los objetivos de eficiencia en la operación a corto plazo. Sin embargo, debido al envejecimiento de la batería las condiciones iniciales de la EMS pueden variar. La nueva tendencia hacia la digitalización permite monitorizar la operación, brindando la posibilidad de mejorar el desempeño de la estrategia inicialmente propuesta en el largo plazo. Por lo tanto, se propone una metodología para actualizar la EMS con el objetivo de mejorar los costos de operación y extender la vida útil de la batería. La metodología se basa en una optimización mediante programación dinámica para parametrizar las funciones de pertenencia de un control difuso. Los resultados de simulación muestran una reducción en los costos de operación entorno al 47 % junto con una extensión de la vida útil de la batería de alrededor de 2.94 %.

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Citas

The latest bull case for electric cars: the cheapest batteries ever. Available: https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-12-05/latest-bull-case-forelectric-cars-the-cheapest-batteries-ever, 05-12-2017 [Accessed: 26-04-2018].

Z. Bi, L. Song, R. De Kleine, C. C. Mi, and G. A. Keoleian, “Plug-in vs. wireless charging: Life cycle energy and greenhouse gas emissions for an electric bus system,” Applied Energy, vol. 146, no. February, pp. 11–19, 2015. [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.1016/j.apenergy.2015.02.031

R. Dufo-López, “Optimisation of size and control of grid-connected storage under real time electricity pricing conditions,” Applied Energy, vol. 140, pp. 395 – 408, 2015.

J. Du, X. Zhang, T. Wang, Z. Song, X. Yang, H. Wang, M. Ouyang, and X. Wu, “Battery degradation minimization oriented energy management strategy for plugin hybrid electric bus with multi-energy storage system,” Energy, vol. 165, pp. 153–163, 2018. [Online]. Available: https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.09.084

L. Tang, G. Rizzoni, and S. Onori, “Energy management strategy for HEVs including battery life optimization,” IEEE Transactions on Transportation Electrification, vol. 1, no. 3, pp. 211–222, 2015.

L. Tang and G. Rizzoni, “Energy management strategy including battery life optimization for a HEV with a CVT,” 2016 IEEE Transportation Electrification Conference and Expo, Asia-Pacific, ITEC Asia-Pacific 2016, pp. 549–554, 2016.

V. I. Herrera, A. Milo, H. Gaztañaga, J. Ramos, and H. Camblong, “Adaptive and non-adaptive strategies for optimal energy management and sizing of a dual storage system in a hybrid electric bus,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, pp. 1–13, 2018.

T. Takagi and M. Sugeno, “Fuzzy Identification of Systems and Its Applications to Modeling and Control,” IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. SMC-15, no. 1, pp. 116–132, 1985.

O. Sundström and L. Guzzella, “A Generic Dynamic Programming Matlab Function,” 18th IEEE International Conference on Control Applications, Saint Petersburg, Russia, no. 7, pp. 1625–1630, 2009.

J. A. Lopez, V. I. Herrera, A. Milo, and H. Gaztañaga, “Energy Management improvement based on Fleet Learning for Hybrid Electric Buses,” in IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC). Chicago, IL, USA, USA: IEEE, 2018, pp. 2–7. [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/document/8605025

Mathworks. Sugeno fuzzy interference system. Available: https://es.mathworks.com/help/fuzzy/sugfis.html [Accessed: 05-12-2018].

M. Dubarry, N. Qin, and P. Brooker, “Calendar aging of commercial Li-ion cells of different chemistries– A review,” Current Opinion in Electrochemistry, vol. 9, pp. 106–113, 2018. [Online]. Available: https://doi.org/10.1016/j.coelec.2018.05.023

D. U. Sauer and H. Wenzl, “Comparison of different approaches for lifetime prediction of electrochemical systems-Using lead-acid batteries as example,” Journal of Power Sources, vol. 176, no. 2, pp. 534–546, 2008.

M. Lucu, E. Martinez-Laserna, I. Gandiaga, and H. Camblong, “A critical review on self-adaptive li-ion battery ageing models,” Journal of Power Sources, vol. 401, pp. 85 – 101, 2018. [Online]. Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378775318309297

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Publicado

2019-07-17

Cómo citar

[1]
J. A. López Ibarra, M. Lucu, N. Goitia-Zabaleta, H. Gaztañaga, V. I. Herrera Perez, y H. Camblong, «Estrategia inteligente basada en envejecimiento de la batería de litio-ion para la gestión energética de autobuses híbridos eléctricos: Array», Perspectivas, vol. 1, n.º 2, pp. 38–45, jul. 2019.

Número

Sección

Artículos arbitrados