La Universidad Tecnológica de Graz (TU Graz), la Universidad Libre de Bruselas y varios socios industriales han desarrollado, en el marco del proyecto europeo Nemo, nuevos modelos y algoritmos que permiten al sistema de gestión de baterías (BMS) supervisar directamente en el vehículo eléctrico la seguridad, la vida útil y el rendimiento de los acumuladores, mejorando así su eficiencia y detección temprana de fallos.
El avance aborda una limitación de los sistemas actuales, que controlan las celdas de batería principalmente mediante tensiones, corrientes y temperaturas. La evaluación del envejecimiento o de posibles daños requiere hasta ahora comprobaciones externas y cálculos intensivos, mientras que el nuevo enfoque busca integrar esa capacidad de diagnóstico en el propio BMS.
Modelos inteligentes para detectar daños en las celdas
El Instituto de Seguridad de Vehículos de la TU Graz se ha centrado en los aspectos de seguridad de las baterías. Sus investigadores realizaron ensayos en el Battery Safety Center del instituto con celdas deformadas mecánicamente, con el objetivo de reproducir situaciones como daños derivados de un aparcamiento.
Los datos obtenidos en laboratorio sirvieron para entrenar modelos y algoritmos propios capaces de reconocer daños de forma autónoma y señalar necesidades de mantenimiento. Para acceder a información del interior de las celdas, el equipo emplea espectroscopia de impedancia electroquímica (EIS), una tecnología de sensorización que mide en el vehículo la resistencia eléctrica interna de las celdas.
Los investigadores de Graz también han desarrollado un modelo que predice los cambios de volumen de las celdas durante los procesos de carga y descarga. Esta información resulta relevante porque una expansión excesiva incrementa la presión mecánica dentro del paquete de baterías y puede favorecer la aparición de grietas y deformaciones.
Seguimiento del envejecimiento y mejora de la vida útil
El modelo de variación de volumen permite reducir el riesgo de cortocircuitos internos y de picos térmicos, dos factores críticos para la seguridad de los sistemas de almacenamiento en vehículos eléctricos. La detección temprana de fallos en celdas individuales a través del BMS puede contribuir a evitar situaciones de riesgo y facilitar intervenciones antes de que los daños evolucionen.
Los algoritmos y modelos relacionados con la vida útil y el envejecimiento han sido desarrollados por la Universidad Libre de Bruselas. Su integración en el BMS aporta una diferencia frente a los métodos previos, que principalmente indicaban cuánto se había reducido la capacidad respecto al estado inicial de la batería.
Con los nuevos modelos, el sistema puede ofrecer información sobre los cambios que se producen dentro de las celdas en un determinado estado de envejecimiento. Ese diagnóstico interno permite adaptar la gestión de la batería con criterios orientados al rendimiento, la durabilidad y la seguridad operativa.
Demostrador modular
El BMS evolucionado no sería significativamente más grande ni más pesado que los sistemas actuales, pese a incorporar nuevas funciones. No obstante, las mediciones adicionales mediante EIS requieren sensórica complementaria y una integración específica dentro de la arquitectura del sistema de gestión de baterías.
Para continuar la demostración de estas tecnologías, está previsto que un proyecto posterior trabaje en su desarrollo y en su traslado hacia aplicaciones industriales. En el marco del proyecto actual, ya se ha construido un demostrador entre módulos, planteado como base para fases posteriores de validación.