Ingeniero Civil Eléctrico / Los bancos de baterías de ion-litio son los más utilizados en aplicaciones de alta potencia como respaldos de sistemas eléctricos de potencia y vehículos eléctricos. Uno de los problemas de estos bancos es que pueden sufrir de envejecimiento prematuro por múltiples causas entre las que se destacan las altas temperaturas alcanzadas por las celdas en su operación. Una forma de minimizar el problema es utilizando algoritmos genéticos de optimización para optimizar el diseño de estos bancos. Estos algoritmos requieren evaluar muchas configuraciones, las que se pueden obtener construyéndolas o simulándolas, siendo estas últimas las más utilizadas debido a restricciones de tiempo. Dichas simulaciones se realizan generalmente en softwares denominados Computational Fluid Dynamics (CFD), estos requieren tiempos del orden de minutos o decenas de minutos por simulación. El tiempo requerido para completar una optimización suele ser prohibitivamente grande. Una forma de disminuir estos tiempos es utilizar modelos sustitutos. Con el fin de complementar el software CFD ANSYS, se creó un modelo sustituto basado en ecuaciones fenomenológicas sin embargo, éste difiere en algunos resultados obtenidos por el CFD por lo que es necesario ajustarlo. El objetivo general del presente trabajo de título es ajustar un modelo fenomenológico de modo que éste entregue valores más cercanos a los del software CFD, esto permitiría emplear dicho modelo como un sustituto del software en un algoritmo de optimización. Para lograr el objetivo anterior se hicieron modificaciones al modelo. Se escogieron los rangos de las variables de diseño para el modelo basados en el modelo fenomenológico original. Se seleccionaron tres expresiones del modelo a modificar: el factor de fricción, el coeficiente de arrastre y el número de Nusselt, en el modelo original estas se basadas en datos experimentales por lo que pueden tener un margen de error que mejorar. Se hicieron 1500 simulaciones en el software CFD los que separan en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. Con estos datos se ajustaron las tres expresiones del modelo antes indicadas. Para esto se usó como herramienta un algoritmo evolutivo llamado programación genética que permite generar expresiones matemáticas en forma de árbol. Como resultado final se obtuvo un conjunto de expresiones que representan los coeficientes a ajustar. Los resultados se construyeron de tal manera de mantener las propiedades físicas del problema. Estos hacen que el modelo fenomenológico tenga errores promedio de presión, velocidad y temperatura de 1[Pa], 1[m/s] y 1[°C] respectivamente. Se concluye que el modelo evolucionado se ajusta mejor a ANSYS, con expresiones que respetan las normas físicas del problema. Por lo tanto, la herramienta programación genética demostró ser útil en este tipo de problemas. Se recomienda finalmente corregir el modelo fenomenológico con las expresiones encontradas.

Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Eléctrico / Actualmente las baterías de ion-litio son utilizadas en una gran variedad de aplicaciones, tales como: dispositivos electrónicos, herramientas, vehículos eléctricos y sistemas de alma- cenamiento de energía. El masivo uso de estas baterías ha despertado el interés de optimizar el diseño de su empaquetamiento, siendo relevantes factores como: costos, temperaturas má- ximas, área, ventilación, etc. Una forma de abordar este problema es evaluando una gran cantidad de configuraciones, mediante simulaciones en software de multi-física Computatio- nal Fluid Dynamics (CFD). Sin embargo, una simulación toma varios minutos, por lo que probar una gran cantidad de configuraciones requiere de mucho tiempo. Una alternativa es formular un modelo fenomenológico, el cual permite obtener una aproximación de la simula- ción del CFD en un tiempo mucho menor a éste. En la memoria de título de Francisco Villa los ajustes al modelo fenomenológico se rea- lizaron mediante programación genética en un contexto de optimización multiobjetivo. En esta memoria se propone continuar este trabajo, analizando la validez de las soluciones en- contradas, aumentando el número de celdas estudiadas y buscando nuevas soluciones que se ajusten de mejor manera a las condiciones del nuevo modelo. Para lograr lo anterior, se construyó una base de datos de un modelo de 102 celdas con distintas configuraciones utilizando el software CFD ANSYS. Las estradas son: la corriente en las celdas, la separación entre celdas, el diámetro de las celdas, el flujo de aire entrante y la temperatura ambiente. Posteriormente, se utilizó programación genética multiobjetivo para evolucionar y encontrar simultáneamente funciones de los siguientes parámetros de interés del modelo fenomenológico: coeficiente de arrastre, factor de fricción y número de Nusselt. Con esta metodología se pudo construir un frente de Pareto en la optimización del modelo fenomenológico, ajustando la velocidad y presión de fluido y la temperatura de las celdas centrales. Se obtuvieron conjuntos de funciones que representan de mejor manera el comportamien- to de los parámetros analizados, logrando un mayor ajuste del modelo fenomenológico en relación a las desarrolladas en trabajos anteriores. En referencia al modelo original, se pudo disminuir el RMSE global de 3,9361[m/s], 215,1223[Pa] y 7,4035[K] a 0,954[m/s], 64,4[Pa] y 6,5051[K] con el modelo más general encontrado sobre la configuración de 102 celdas. Ade- más, se observó que los modelos encontrados pierden validez al extrapolar a un mayor número de celdas, siendo necesario realizar nuevos ajustes.

Magíster en Gestión para la Globalización / Chile es un referente minero mundial con un enorme potencial en energías renovables no convencionales (ERNC); hoy presenta desafíos energéticos estratégicos que deben enfrentarse con visión de largo plazo y considerando nuestras ventajas competitivas. Reconociendo los desafíos y las oportunidades, se presenta un modelo de negocios para establecer una fábrica de baterías de ión Litio de gran capacidad de almacenamiento (50KW) para uso industrial y de transporte pesado. Estimaciones a cinco años, con precios de la electricidad de US$300/Kwh y una producción de 200MW/año, arrojan ingresos brutos anuales de US$60M (con un 30% margen bruto). La propuesta es replicable, escalable y rentable, tiene viabilidad comercial y agrega valor en toda la cadena productiva. También genera una serie de beneficios económicos (suministro eléctrico seguro, estable y a precios menores; posibilita encadenamiento productivo), ambientales y sociales (diversificación de la matriz actual, sustentabilidad productiva, formación y potenciamiento de alianzas estratégicas, uso de los ecosistemas de innovación), y de desarrollo (generación de expertise local, exportación de las tecnologías desarrolladas y del know-how). Usando el modelo canvas y datos de las industrias minera y eléctrica, es un aporte a la economía nacional y puede convertirse en un caso de exportación de productos, servicios y conocimiento. Esta propuesta puede ser tanto un referente en ERNC como una nueva empresa en integración energética y proyectos multifuncionales. Iniciativas de este tipo promueven la producción sustentable, permiten un aseguramiento energético de largo plazo ampliando la matriz, a la vez que contribuyen al desarrollo de smart grid, a la integración energética regional y dan un impulso a la imagen país.

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Eléctrica / Los últimos desarrollos en baterías de ión-litio han permitido una verdadera revolución en la industria automotriz. Los vehículos eléctricos representan una porción del mercado que aumenta año a año. Estos vehículos operan bajo condiciones variables, requiriendo de bancos de baterías para hacer frente a las respectivas demandas de torque y potencia. En este trabajo construimos un simulador que, dado el tamaño del banco, determina cuando una recarga (autonomía) o reemplazo del banco (vida útil remanente) son necesarios. Con este fin estudiamos los indicadores de Estado-de-Carga (SOC), y Estado-de-Salud (SOH), usando modelos en espacio de estados discreto. Las predicciones se basan en una caracterización probabilística de los perfiles de uso en un vehículo eléctrico, que a su vez son una función de entradas genéricas, e.g. el mapa de la misión, las características mecánicas del vehículo, perfiles de conducción y configuración del banco de baterías. En nuestro enfoque estocástico, el pronóstico para el SOC y SOH son generados en un esquema basado en filtro de partículas, con medidas de riesgo e intervalos de confianza obtenidos tanto para el fin-de- la-descarga (en cada ciclo) como para el fin-de-vida-útil (reemplazo). Estos esquemas se benefician de la incorporación de metamodelos para la resistencia óh- mica interna y la eficiencia de Coulomb del banco. El primero depende de la demanda de corriente y el SOC, mientras el segundo se basa en la magnitud de la corriente y la profundi- dad de cada descarga. Ambos metamodelos son incluidos dentro del esquema del SOC/SOH, i) efectivamente introduciendo nueva fenomenología en ellos, y ii) proveyendo de una conex- ión entre el SOC/SOH y el cómo cada descarga afecta el estado de salud del banco de baterías como un todo. También presentamos una metodología para experimentos de laboratorio que son capaces de determinar estas cantidades empíricamente en baterías de ión-litio. Consideramos efectos ignorados hasta ahora en este tipo de modelos empíricos, i.e. cómo las condiciones de operación en una descarga conciernen al pronóstico de la vida útil rema- nente, y cómo las dependencias de la impedancia interna afectan la autonomía del vehículo. Un sub-producto de este trabajo es el mejoramiento del rango de opciones, modularidad y velocidad de ejecución de algoritmos. Finalmente, establecemos aquí las bases para trabajo futuro en diseño óptimo de bancos de baterías en función de perfiles de uso particulares.

La masiva demanda de combustibles derivados del petróleo abre la puerta a la búsqueda de nuevas formas de suplir las necesidades energéticas en el mundo. Debido a esto, los acumuladores de energía tienen un rol fundamental en el sector industrial en los últimos años. En particular, las baterías de Ion-Litio que por sus características las transforma en elementos claves dentro del diseño de sistemas autónomos. Los vehículos eléctricos nacen para poder suplir esta gran demanda y en particular, las bicicletas eléctricas no sólo permiten utilizar menos energía, sino que poder transportarse con mayor libertad y fluidez en las grandes ciudades. Con el nacimiento de esta nueva alternativa para el trasporte se hace necesario poder contar con sistemas de supervisión de las baterías que puedan entregar información importante al usuario sobre su Estado de Carga (SOC, por sus siglas en inglés) y estado de salud (SOH, por sus siglas en inglés). Esta información le será útil no solo al usuario sino que también a la industria encargada de masificar el producto, ya que de esta forma puede generar planes preventivos y de mantención para optimizar recursos y mejorar la calidad de servicio. En la actualidad, hay múltiples productos que son capaces de estimar el SOC y predecir el tiempo de descarga (EOD, por sus siglas en inglés) de una batería de Ion-Litio; sin embargo, es mediante los métodos de Filtro de Partículas (FP) donde se obtienen los mejores resultados. Con el objeto de unir tanto la teoría de los métodos de estimación y pronóstico del SOC de las baterías con el uso de la tecnología de acceso común, nace el objetivo de este Trabajo de Título, el cual busca implementar métodos sub-óptimos de estimación y pronóstico del Estado de Carga de baterías de Ion-Litio en un ambiente Android. Es decir, a través del presente trabajo se integraran estos métodos dentro de una aplicación (app) Android de uso común, aprovechando las capacidades y recursos de los Smartphone en la actualidad. Se busca programar un algoritmo de estimación y pronóstico (AEP) en lenguaje Java y mostrar los resultados a través de la pantalla al usuario mediante una app. Se muestra la implementación realizada y su entorno gráfico basados en los requerimientos tales como uso de protocolo Bluetooh y conexión USB, almacenamiento de datos y servicios web. Finalmente, se entregan los resultados obtenidos del AEP tanto en la estimación y predicción del SOC como en la del EOD. Esto en conjunto con un análisis del uso de recursos de procesamiento y memoria que requiere el AEP para funcionar. Como conclusión de los resultados expuestos en este trabajo, se puede afirmar que la implementación del algoritmo permite: (i) obtener información sobre el Estado de Carga de la batería de Ion-Litio en tiempo real; (ii) visualizar la predicción del tiempo de descarga basados en el perfil de uso de la bicicleta eléctrica. Todo esto a través de una app Android.

Ingeniero Civil Eléctrico / Desde hace algunos años que la disciplina especializada en el diagnóstico de fallas en sistemas y el pronóstico de eventos que pudieran afectar la salud de éstos, denominada Prognostics and Health Management (PHM), ha ido tomando cada vez más fuerza y ha empezado a consolidarse como una nueva área de la ingeniería. Esta disciplina tiene como eje principal la caracterización del estado de salud de los sistemas dinámicos, ya sea a través de enfoques probabilísticos, posibilísticos, o epistémicos, por nombrar algunos; siendo el enfoque probabilístico el adoptado en la presente Tesis. Dado que la mayoría de los sistemas se conciben mediante complejas relaciones que suelen establecerse en base a no linealidades e incertidumbre no necesariamente Gaussiana, el empleo de métodos secuenciales de Monte Carlo -también llamados filtros de partículas- ha tomado gran relevancia para el diagnóstico de la salud de los sistemas. Los filtros de partículas proveen una distribución empírica de probabilidad para los estados del sistema siguiendo un enfoque Bayesiano. Es muy frecuente que en rutinas de estimación, y en especial al usar filtro de partículas, algunas de las mediciones que debiesen proporcionar los sensores se pierdan de manera parcial o total. En el caso de una pérdida parcial, se propone una estrategia basada en la Teoría de Imputaciones Múltiples desarrollada en los años 60' que permite incorporar la incertidumbre que hay al perder solo parte de la información. Por otra parte, cuando se pierde acceso a la totalidad de las mediciones se puede hablar de un problema análogo al de pronóstico. Se propone un algoritmo que recibe como entrada una distribución empírica producto del final de una etapa de estimación basada en filtro de partículas, en la cual se propaga incertidumbre haciendo uso de sigma-points y del ajuste paramétrico de mezclas de Gaussianas para la aproximación de distribuciones de probabilidad. Además de los algoritmos anteriormente mencionados, en esta Tesis se presenta la deducción y demostración de una nueva medida de probabilidad de falla de sistemas en el contexto de monitoreo en línea, la cual modifica el estado-del-arte y abre nuevas ramas de investigación que pueden influir fuertemente en el desarrollo de nuevos sistemas de toma de decisiones. Los desarrollos presentados en esta Tesis abordan principalmente el caso del problema de estimación y pronóstico del Estado-de-Carga de baterías de ion-litio para el análisis y validación de los algoritmos que se proponen dada su relevancia en la autonomía de los dispositivos electrónicos que requieren procesamiento de información en tiempo real; tales como tablets, celulares, vehículos o micro-redes, por nombrar algunos ejemplos.

Seminario de Título entregado a la Universidad de Chile en cumplimiento parcial de los requisitos para optar al Título de Químico Ambiental. / Chile es un país en desarrollo que posee políticas energéticas comprometidas con el medio ambiente, para el 2035 se espera que un 60% de la energía producida en el país sea renovable y para el 2050 debe ser al menos de un 70%. Como algunos de los sistemas de energías renovables poseen una potencia de salida variable, es necesario trabajar con tecnologías de almacenamiento de energía para lograr una integración eficiente a los sistemas de electricidad en Chile y así poder utilizar toda la energía producida. El objetivo general de este trabajo es evaluar desde un punto de vista ambiental diez tipos de sistemas de almacenamiento de energía: almacenamiento por bombeo hídrico, almacenamiento por aire comprimido, almacenamiento kinésico, almacenamiento por celdas de combustible hidrógeno, almacenamiento Power-to-Gas, almacenamiento de combustible solar, almacenamiento con baterías de Plomo/Ácido, almacenamiento con baterías de litio, almacenamiento de baterías de flujo de Vanadio y almacenamiento térmico con materiales de cambio de fase, con el fin de entregar insumos relevantes como herramientas de diseño y planificación de los sistemas eléctricos y así contar con sistemas más sustentables con el medio ambiente y con mayor eficiencia energética. Para lograr lo anterior se realizó una revisión de la literatura medioambiental y la literatura de los sistemas de almacenamiento de energía logrando realizar una clasificación y caracterización de las distintas tecnologías considerando el tipo de almacenamiento que utilizan. También se tomaron en cuenta los materiales requeridos para su elaboración, sus procesos, componentes y aspectos operacionales, definiendo para el análisis como etapas del ciclo de vida: materias primas, implementación, operación y fin de su vida útil. Del eje ambiental se consideraron cinco aspectos aire, agua, suelo, flora y fauna, y las personas. Con esto se evalúa cada etapa del ciclo de vida de los sistemas de almacenamiento de energía en cada ámbito ambiental. Al analizar las distintas tecnologías desde el punto de vista de sus etapas del ciclo de vida podemos apreciar que cuando están en etapa de materias primas las que poseen un mayor nivel de impactos son el almacenamiento de bombeo hídrico y las baterías de Plomo/Ácido, la primera debido al tamaño del sistema y la segunda por el nivel de toxicidad de sus componentes. Al momento de implementar los sistemas de almacenamiento siguen predominando las baterías de Plomo/Ácido con mayores magnitudes de impactos. Luego durante su operación, el almacenamiento energético por bombeo hídrico tiene mayores impactos. Y al fin de su vida útil las baterías de Plomo/Ácido siguen siendo las que poseen un mayor nivel de daño por el nivel de toxicidad de sus componentes y que requieren de un cuidadoso manejo durante su reciclaje. En general durante todo su ciclo de vida, los sistemas con mayores grados de impactos ambientales negativos fueron las baterías de Plomo/Ácido y el almacenamiento por bombeo hídrico. Los tres sistemas que generan un menor número de impactos durante todo su ciclo de vida son el Combustible Solar, Power-to-gas y las celdas de combustible hidrógeno. / Chile is a developing country that has energy policies committed to the environment, by 2035 it is expected that 60% of the energy produced in the country will be renewable and by 2050 it should be at least 70%. As some of the renewable energy systems have a variable output power, it is necessary to work with energy storage technologies to achieve an efficient integration to the electricity systems in Chile and be able to use all the energy produced. The objective of this work is to evaluate from an environmental point of view ten types of energy storage systems: by water pumping, by compressed air, kinesics storage, by hydrogen fuel cells, Power-to-Gas storage, of solar fuel, with Lead-acid batteries, with Lithium batteries, of Vanadium flow batteries and thermal storage with phase change materials, in order to deliver relevant inputs such as design and planning tools and have more sustainable systems with the environment and greater energy efficiency. To achieve the above, a review of the environmental literature and the literature of the energy storage systems was carried out, achieving a classification and characterization of the different technologies considering the type of storage they use. The materials required for its elaboration, processes, components and operational aspects were also considered, defining for the analysis as life cycle stages: raw materials, implementation, operation and end of its useful life. On the environmental axis, five aspects were considered: air, water, soil, flora and fauna, and people. This evaluates each stage of the life cycle of the energy storage systems in each environmental area. When analyzing the different technologies from the point of view of their life cycle stages we can appreciate that when they are raw materials those that have a higher level of impacts are the Pumped Hydroelectric storage and Lead-Acid batteries, the first due to the size of the system and the second by the level of toxicity of its components. At the time of implement the storage systems Lead-Acid batteries are still predominating with greater impact magnitudes. Then during the operation, the Pumped Hydroelectric storage has greater impacts. And at the end of its useful life Lead-Acid Batteries are still those that have a higher level of damage due to the level of toxicity of its components and that require careful handling during recycling. In general, throughout its life cycle, the systems with the highest degrees of negative environmental impacts were Lead-Acid batteries and Pumped Hydroelectric storage. The three systems that generate a lower number of impacts throughout their life cycle are Solar Fuel, Power-to-gas and hydrogen fuel cells.