Cómo dominar el envejecimiento de baterías

Un modelo de envejecimiento de baterías predice cómo una celda pierde capacidad y potencia con el tiempo y el uso. Los modelos correlativos ajustan datos medidos y funcionan donde existen datos. Un modelo de envejecimiento basado en física identifica los mecanismos que causan el deterioro, por lo que puede simular celdas envejecidas en condiciones que nunca se han ensayado. Sin embargo, el objetivo no es simplemente modelar el envejecimiento. El objetivo es liberar el sistema de batería terminado para la producción en serie lo antes posible, sin ningún problema de envejecimiento. Esto solo es posible con una combinación de ensayos y modelos, porque no es posible ensayar durante tanto tiempo como deben ser válidas las afirmaciones. Por eso el enfoque de Batemo combina ensayos y modelado.

El envejecimiento por ciclos proviene de la carga y descarga. El envejecimiento en reposo ocurre mientras la celda está almacenada y depende de la temperatura, el estado de carga y el tiempo. En un producto que permanece inactivo la mayor parte del día, el envejecimiento en reposo puede ser el factor dominante. Un plan de pruebas debe cubrir ambos tipos, ya que la estrategia de operación que beneficia a uno no siempre beneficia al otro.

Los ensayos de envejecimiento llevan meses, a menudo años, porque la celda debe atravesar el desgaste que se quiere predecir. Los ensayos acelerados acortan este tiempo, pero modifican las condiciones. Las matrices de ensayo habituales intentan completarse en seis meses, lo que conlleva sus propios problemas. Para agilizar el proceso, una primera estimación a partir de la base de datos de envejecimiento de Batemo está disponible de inmediato, y Batemo puede contextualizar sus resultados. Sobre esa base, proponemos ensayos y establecemos la mejor conexión entre ensayo y modelo, para que usted alcance la liberación en serie antes.

Solo con precaución. Los métodos basados en correlación son precisos donde se ajustaron los datos. El rango que usted necesita suele ser el que está más allá de esos datos. Un modelo construido sobre procesos físicos mantiene su validez fuera de los puntos ensayados. Los escenarios clave deben verificarse mediante pruebas, ya que cualquier otro enfoque no es fiable.

Seis factores son determinantes: el rango de temperatura, el tiempo con un alto estado de carga, la profundidad de descarga, la tasa de carga, la tasa de descarga y el número de ciclos. La calculadora de esta página los evalúa como riesgo de envejecimiento, de muy bajo a muy alto, para su estrategia de operación. Se trata de un análisis preliminar, no de una predicción de vida útil: le indica qué factor examinar primero.

En 198 celdas validadas, la desviación mediana del modelo es de 0.8 %, medida frente a experimentos de validación. Batemo respalda sus modelos con una garantía: si usted puede mostrarnos otro modelo de celda de batería más preciso, le devolveremos su dinero. Publicamos la precisión de cada modelo en su propia página de celda en este sitio web, y para cada modelo proporcionamos informes en Excel que muestran en detalle su precisión bajo las condiciones de validación.