Modelado y caracterización de una batería ión-litio en una microrred Iñigo Pellejero, Gabriel García, Sindia Casado, Raquel Garde, Mónica Aguado Dpto. de Integración en Red de CENER (Centro Nacional de Energías Renovables) El principal propósito del proyecto que presenta CENER en este artículo técnico es replicar las propiedades eléctricas y térmicas de una batería en una aplicación real. Si bien el modelo se ha desarrollado a partir de los datos de una batería en concreto, puede ser modificado fácilmente para ajustarse a otras baterías ión-litio. Las baterías de ión-litio son un tipo de baterías recargables. Sus buenas propiedades tales como su alta densidad energética y su larga vida les han hecho jugar un papel importante en los equipos electrónicos portátiles. Actualmente, con la popularización de los sistemas de generación renovable, el almacenamiento estacionario se está convirtiendo en una herramienta necesaria y las baterías de iónlitio se están posicionando como una tecnología óptima para estas aplicaciones. Por otro lado, estas baterías mantienen una posición privilegiada en el mercado de los vehículos eléctricos, donde una amplia mayoría de los modelos utilizan dicha tecnología. Al mismo tiempo que crece el interés en las baterías de ión-litio, lo hace la necesidad de evaluar su comportamiento bajo diferentes condiciones de trabajo dentro del amplio abanico de sus posibilidades. Sin un modelo eficaz, estas pruebas supondrían un gran coste en tiempo y dinero, por lo que conviene disponer de modelos precisos. Los modelos de baterías reflejan las características de las baterías reales, y pueden utilizarse para predecir su comportamiento bajo distintas condiciones de carga/descarga, ayudando a optimizar el diseño de los componentes de la batería y su utilización. [1] Se han propuesto diferentes maneras de modelar una batería según los autores y el tipo de modelo a realizar, ya que cada una tiene sus ventajas y desventajas. Algunos ignoran los transitorios y otros no pueden predecir la vida útil. Algunos incluso permiten estudiar la dinámica interna de la batería, aunque resultan en ocasiones demasiado complejos para ser implementados en un modelo eléctrico general. [2] Una de las maneras más comunes de modelar sistemas electroquímicos consiste en utilizar modelos de circuito equivalente. Con este método lo que se modela no es la propia batería sino un sistema eléctrico que representa fielmente el comportamiento general de la batería sin analizar los aspectos electroquímicos. El modelo de circuito equivalente es muy utilizado por los diseñadores de circuitos ya que puede aplicarse fácilmente en un simulador de circuitos y conseguir una buena precisión. En este www.energetica21.com La página web, así como los textos y las imágenes que contiene están protegidos por derechos de autor The webpage and all of the text and images container therein are protected by copyright trabajo, como referencia, se ha utilizado un modelo basado en circuito Thevenin al que se le han hecho algunas modificaciones con el objetivo de reproducir las principales propiedades eléctricas y térmicas de la batería. Los fenómenos de potencial de equilibrio no lineal, que son uno de los principales factores y a menudo son obviados, también han sido incluidos en el modelo. [2] [3] Objetivo El principal propósito de este trabajo es replicar las propiedades eléctricas y térmicas de una batería en una aplicación real. Si bien el modelo se ha desarrollado a partir de los datos de una batería en concreto, puede ser modificado fácilmente para ajustarse a otras baterías ión-litio. La batería utilizada forma parte de los equipos que componen la microrred ATENEA de CENER (Centro Nacional de Energías Renovables), que tiene ubicada en su centro de Sangüesa (Navarra). Una vez completado el modelo de la batería, el objetivo es integrarlo en la plataforma general de simulación de la microrred, denominada CeMOS, para evaluar las aplicaciones más adecuadas para cada tipo de batería. La plataforma de simulación también ayuda en la elaboración de estrategias de control que faciliten la integración de las energías renovables en el sistema eléctrico. Modelo Como se ha comentado anteriormente, se ha escogido un modelo de circuito equivalente Thevenin como referencia para construir el modelo. Se han hecho, no obstante, algunas modificaciones al modelo para obtener una mayor precisión. El modelo de circuito eléctrico final se muestra en la Figura 1. Figura 1 - Modelo de circuito equivalente dinámico www.energetica21.com La página web, así como los textos y las imágenes que contiene están protegidos por derechos de autor The webpage and all of the text and images container therein are protected by copyright Este modelo se ha desarrollado mediante el software MATLAB/Simulink y puede ser fácilmente conectado a otros bloques de circuito para simular la operación de un sistema mayor, como puede ser una microrred. Los parámetros del modelo de la batería se han determinado mediante resultados experimentales y los datos aportados por el fabricante. Estos parámetros se utilizan para determinar el estado de carga (SoC) y la corriente, por lo que su valor variará en función de dichos parámetros, permitiendo al usuario ajustarlos de acuerdo al comportamiento de la batería. También se considera la temperatura y la velocidad de descarga. Dado que el valor de SoC es crucial para conocer el resto de valores característicos, es muy importante obtenerlo con una buena precisión para prevenir comportamientos indeseados de la batería como sobrecargas o sobredescargas, que reducirían su vida útil. En este trabajo, la ecuación para obtener el SoC se ha definido combinando las utilizadas en los trabajos de las referencias [2] y [3], quedando como se muestra a continuación: 𝑆𝑜𝐶 = 𝑆𝑜𝐶0 − ∫ 𝑖(𝑡)∗100 𝑄𝑢 (𝑖)∗3600 ∗ 𝛽(𝑇)𝑑𝑡 Donde: SoC0: SoC inicial i(t): corriente de carga/descarga Qu (i): capacidad útil 𝛽(𝑇): factor de temperatura Para conseguir la mayor precisión posible se han incluido algunas correcciones en las ecuaciones. Estos parámetros de corrección han demostrado la dependencia de una batería de ión-litio frente a la temperatura y velocidad de descarga. Para la resistencia y el condensador de la Figura 1 se han utilizado valores variables, aunque algunos autores afirman que es suficiente con incluir valores constantes. Usar valores variables en la resistencia y el condensador permite un mejor ajuste de los resultados de simulación respecto a los datos del fabricante. Finalmente, para comprobar la precisión obtenida se han llevado a cabo varias simulaciones, comparando los resultados con los datos del fabricante. En la Figura 2 se muestra una de las comparaciones efectuadas. Para ello, se han realizado simulaciones de descargas a 25ºC, la temperatura de referencia en este trabajo, y distintas velocidades de descarga, desde 0,33C (13,33A) hasta 10C (400A). Como se puede observar, la precisión obtenida en esta simulación es muy alta, con un error máximo de 0,3%. www.energetica21.com La página web, así como los textos y las imágenes que contiene están protegidos por derechos de autor The webpage and all of the text and images container therein are protected by copyright Figura 2 - Comparación entre datos de fabricante y resultados de simulación Simulaciones de microrred en la plataforma de simulación CeMOS Tras comprobar que el funcionamiento del modelo es correcto, se ha procedido a integrarlo en la plataforma de simulación CeMOS, desarrollada por CENER, para realizar varias simulaciones donde los distintos componentes de la microrred trabajan en conjunto. www.energetica21.com La página web, así como los textos y las imágenes que contiene están protegidos por derechos de autor The webpage and all of the text and images container therein are protected by copyright Figura 3 - Operación de la microrred con una batería ión-litio en modo conectado La Figura 3 muestra los resultados de una de las simulaciones. Dicha simulación consta de un hotel en el que se dispone de eólica y fotovoltaica como fuentes de generación renovable. La simulación muestra un sistema conectado a red, en el que el control se ha diseñado para reducir al máximo posible el consumo desde la red, así como los posibles vertidos a la misma. El caso presentado consta de 75 kWp de fotovoltaica, 150 kW de minieólica, una batería de ión-litio de 500 kW / 250 kWh y la demanda eléctrica del hotel. En la Figura 3 b), la potencia de la batería es negativa durante la carga y positiva durante la descarga. Respecto al intercambio de energía con la red, valores positivos suponen el vertido de energía a la red, mientras que valores negativos suponen el consumo de energía. En este caso, la simulación representa un día completo ofreciendo valores diezminutales. Como puede verse en la Figura 3 a), cuando la generación renovable, fotovoltaica (verde) y eólica (azul), es mayor que la demanda del hotel (rosa) el exceso de energía se utiliza para cargar la batería hasta que se llega a la carga completa. A partir de ese momento, la red (gris) absorbe dicho exceso de generación. No obstante, en función de la regulación vigente en el caso de estudio, podría ser necesario un dispositivo que evite los vertidos a la red. En caso contrario, cuando existe un déficit de generación, es la batería la encargada de cubrirlo hasta que alcanza su SoC mínimo, momento en el cual pasa a ser cubierto por la red. www.energetica21.com La página web, así como los textos y las imágenes que contiene están protegidos por derechos de autor The webpage and all of the text and images container therein are protected by copyright Conclusión Se ha obtenido un modelo con una buena precisión. Debido a su simplicidad, este modelo podrá aplicarse a otros tipos de baterías de ión-litio. Los modelos de los elementos incluidos en la plataforma de simulación de la microrred de CENER admiten la configuración de diferentes estrategias de gestión, siguiendo las consignas de control correctamente. En el caso de una instalación como la simulada, gracias a la batería el consumo de energía de la red se verá reducido, lo que permitirá un mayor aprovechamiento de la generación de las fuentes renovables, evitando de esta forma los vertidos a la red. Referencias [1] A dynamic lithium-ion battery model considering the effects of temperature and capacity fading. O. Erdinc, B. Vural and M. Uzunoglu, Member IEEE (2009). [2] Dynamic Lithium-Ion Battery Model for System Simulation. Lijun Gao, Shengyi Liu, Member IEEE, and Roger A. Dougal, Senior Member, IEEE (2002). [3] Modeling of Lithium-ion Battery Using MATLAB/Simulink. Low Wen Yao, Aziz, J.A., Pui Yee Kong, N.R.N. Idris. IEEE (2013). www.energetica21.com La página web, así como los textos y las imágenes que contiene están protegidos por derechos de autor The webpage and all of the text and images container therein are protected by copyright
