Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Eléctrica. Ingeniero Civil Eléctrico / En la actualidad, es cada vez más importante el rol que juegan las baterías de ion-litio en el mundo. Desde dispositivos tan pequeños como relojes inteligentes hasta grandes bancos de baterías en autos eléctricos, estos acumuladores de energía son muchas veces indispensables en diversas labores. Por esta razón, es que conocer el estado de carga y el estado de salud de las baterías es de gran relevancia. El objetivo de este trabajo es determinar un indicador del estado de salud de una batería de ion-litio, basado en el análisis de la evolución de la impedancia interna de la batería en el proceso de degradación, y además estudiar una nueva definición del término de la vida útil de una batería de ion-litio, considerando el incremento en la ineficiencia relacionado al efecto joule, por el aumento de la parte real de la impedancia interna en la degradación. La metodología aplicada consiste en un ciclado de una batería de ion-litio con un protocolo de descarga basado en la combinación de ciclos a 1C y 2C. El ciclado es realizado en una cámara de temperatura a 25ºC. Mediciones de espectroscopía de impedancia electroquímica son realizadas cada 20 ciclos, con la batería en reposo y cargada en un 100% del SoC, con el fin de conocer la evolución de la impedancia interna a medida que la batería se degrada. Luego de 770 ciclos, la batería presenta una degradación cercana al 25%, la resistencia interna presenta un incremento de 25% y 60% para mediciones realizadas en un 70% y 30% del SoC nominal de la batería. Además del análisis realizado con PCA y PLSR sobre los parámetros ajustados de un modelo de circuito equivalente y las frecuencias de excitación de las mediciones de impedancia, es posible obtener un modelo lineal basado en 3 parámetros del modelo de circuito equivalente, que estime el SoH, con un coeficiente de determinación de 0.9794. Para el caso de frecuencias de excitación, el modelo basado en las frecuencias 191[Hz] y 256[Hz], se obtiene un coeficiente de 0.8925, mientras que para el modelo basado en las frecuencias 1.89[Hz] y 2.62[Hz], se obtiene un coeficiente de 0.9476. Por otra parte, se tiene que a pesar de que la generación de calor no aumenta de forma considerable en la degradación, la evolución de la proporción de calor generado en el tiempo, sí aumenta de forma notable, debido a que los ciclos presentan una menor duración. Como consecuencia de esto, la batería experimenta un aumento en la temperatura según la ventilación que posea. Se concluye que se pueden obtener indicadores del estado de salud con un buen desempeño, tanto basados en frecuencias, como en un modelo de circuito equivalente. Además se establece la proporción de calor generado en el tiempo, como métrica para la definición del término de la vida útil de una batería de ion-litio.

Ingeniero Civil Eléctrico / 27/03/2023

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Eléctrica / El presente documento muestra los resultados de las simulaciones de un emulador de descarga para baterías Litio-ion. La batería real (celda) estudiada es de 3,7V-4A.h. El emulador está conformado principalmente por: un modelo de batería en su configuración en línea y un conversor de voltaje boost tipo multifases. Existen diversidad de modelos de batería pero en el presente trabajo se utiliza el Thevenin-Shepherd el cual consta de un circuito eléctrico basado en Thevenin en conjunto con la ecuación modificada de voltaje de circuito abierto de Shepherd. Este tipo de modelo es adecuado para la representación de baterías reales de Litio-ion. Además, este modelo representa de mejor manera 4 importantes comportamientos de la batería real: la variación del voltaje de circuito abierto, la caída de voltaje a través de la resistencia interna, pérdidas por transferencia de carga y el efecto de capacitancia de doble capa. Estos comportamientos son representados por un circuito equivalente eléctrico (CEE) conformado por dos redes RC en serie con un resistencia. Las técnicas "Espectroscopia de la Impedancia Electroquímica (EIS siglas en ingles)" y "Extracción de Parámetros en el Dominio de Tiempo (EPDT)" son utilizadas para obtener el CEE de la batería real. La obtención adecuada de la resistencia interna de la batería real nos permite tener un modelo de batería con gran precisión. Además, el modelo permite establecer el nivel de SOC para los experimentos. Los valores de resistencias internas así como de los elementos de los CEE obtenidos son mantenidos constantes durante las simulaciones. Cabe indicar que, las pruebas experimentales fueron realizadas a temperatura constante, además las pérdidas de voltaje ocasionadas por fenómenos de difusión y en alta frecuencia no son analizadas en el presente trabajo. El software PLECS es utilizado para la realización de las simulaciones. El emulador con cada uno de estos CEE es evaluado comparando los resultados de sus simulaciones con varios perfiles de voltaje de descarga real. Estos perfiles son obtenidos de la aplicación de pulsos de corriente de descarga a una batería real en el respectivo banco de prueba. Cabe indicar que, para la reducción del nivel de rizado del voltaje de salida del emulador se utiliza el conversor de voltaje boost tipo multifases(3 fases). El control del conversor es realizado por controladores PI en conexión en cascada. Además, las ecuaciones del modelo y las funciones de transferencia de los controladores PI son llevados a un modelo discreto. La comparación entre las respuestas de voltaje simuladas y reales muestran que el emulador con un CEE obtenido mediante la técnica EIS tiene una mejor aproximación a los perfiles de voltaje de la batería real incluso cuando hay altas corrientes de descarga. Es importante destacar que, el banco de almacenamiento del vehículo eléctrico "Eolian" de la Facultad de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Chile está conformado por este tipo de batería.

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Mecánica / El desarrollo en tecnología de mediciones ha permitido el monitoreo continuo de sistemas complejos a través de múltiples sensores, generando así grandes bases de datos. Estos datos normalmente son almacenados para ser posteriormente analizados con técnicas tradicionales de Prognostics and Health Management (PHM). Sin embargo, muchas veces, gran parte de esta información es desperdiciada, ya que los métodos tradicionales de PHM requieren de conocimiento experto sobre el sistema para su implementación. Es por esto que, para estimar parámetros relacionados a confiabilidad, los enfoques basados en análisis de datos pueden utilizarse para complementar los métodos de PHM. El objetivo de esta tesis consiste en desarrollar e implementar un marco de trabajo basado en técnicas de Aprendizaje Profundo para la estimación del estado de salud de sistemas y componentes, utilizando datos multisensoriales de monitoreo. Para esto, se definen los siguientes objetivos específicos: Desarrollar una arquitectura capaz de extraer características temporales y espaciales de los datos. Proponer un marco de trabajo para la estimación del estado de salud, y validarlo utilizando dos conjuntos de datos: C-MAPSS turbofan engine, y baterías ion-litio CS2. Finalmente, entregar una estimación de la propagación de la incertidumbre en los pronósticos del estado de salud. Se propone una estructura que integre las ventajas de relación espacial de las Convolutional Neural Networks, junto con el análisis secuencial de las Long-Short Term Memory Recurrent Neural Networks. Utilizando Dropout tanto para la regularización, como también para una aproximación bayesiana para la estimación de incertidumbre de los modelos. De acuerdo con lo anterior, la arquitectura propuesta recibe el nombre CNNBiLSTM. Para los datos de C-MAPSS se entrenan cuatro modelos diferentes, uno para cada subconjunto de datos, con el objetivo de estimar la vida remanente útil. Los modelos arrojan resultados superiores al estado del arte en la raíz del error medio cuadrado (RMSE), mostrando robustez en el proceso de entrenamiento, y baja incertidumbre en sus predicciones. Resultados similares se obtienen para el conjunto de datos CS2, donde el modelo entrenado con todas las celdas de batería logra estimar el estado de carga y el estado de salud con un bajo RMSE y una pequeña incertidumbre sobre su estimación de valores. Los resultados obtenidos por los modelos entrenados muestran que la arquitectura propuesta es adaptable a diferentes sistemas y puede obtener relaciones temporales abstractas de los datos sensoriales para la evaluación de confiabilidad. Además, los modelos muestran robustez durante el proceso de entrenamiento, así como una estimación precisa con baja incertidumbre.

Doctor en Ingeniería Eléctrica / Actualmente el uso de energías renovables está incrementando su popularidad. Como la disponibilidad de estos recursos puede ser limitada debido a factores ambientales, el uso de almacenadores de energía es algo que se debe considerar. En mercados eléctricos, el uso de sistemas de almacenamiento se vuelve interesante debido a que la posibilidad de obtener ganancias está latente. Esta investigación se enfoca en la integración de una estrategia de optimización de utilidades en conjunto con el modelo del proceso de degradación de una batería de ión-litio, para así cuantificar el beneficio económico que un usuario puede obtener dependiendo de cómo el almacenador sea operado. Dado que la operación del almacenador está sujeta a diferentes condiciones de mercado, es necesario analizar el proceso de degradación bajo estas condiciones. Esto significa que una batería no necesariamente trabajará completamente cargada o descargada en un ciclo de operación. En este sentido, definir apropiadamente un ciclo es importante puesto que el uso del almacenamiento de energía es altamente variable. El modelo de degradación fue creado utilizando información disponible en la literatura. Este modelo está basado dos sumandos, uno de los cuales tiene mayor impacto en el corto plazo de la vida útil, y el otro en el largo plazo. Además, una metodología que permite la estimación del proceso de degradación de las baterías cuando son utilizadas en condiciones de estado de carga variables también se incluye. En un primer enfoque, se utiliza información proporcionada por un fabricante, y con el apoyo de factores de escalamiento, es posible determinar el valor para la eficiencia de Coulomb para cada ciclo. Caracterizar el proceso de degradación según el estado de carga utilizado muestra hasta un 3.4% más de ciclos adicionales de uso. Posteriormente, se presenta otra metodología basada en algoritmos de similitud que incorpora la corriente de descarga, y los niveles del estado de carga como variables del modelo. Además, el efecto de la temperatura es incluido para ilustrar el efecto de la capacidad utilizable de la batería. Una vez que se establece el modelo, este se combina un algoritmo de programación lineal entera mixta que maximiza la utilidad obtenida de la venta de diferentes servicios. Distintas políticas de operación para el sistema almacenador fueron analizadas dando como resultados las horas de operación y el beneficio económico para cada caso. Es importante mencionar que no necesariamente operar el sistema de almacenamiento de forma libre asegurará el máximo beneficio económico para el dueño. Restringir el estado de carga puede significar hasta un 18% menos de utilidad bruta por año. Otros efectos externos tales como la intervención de un operador humano que modifique la estrategia, sensibilidad a cambios en la demanda o en los precios también son incluidos. El efecto de la temperatura también se incluye y la reducción en el beneficio económico es comparada con el caso donde las condiciones de temperatura están controladas. La temperatura puede afectar hasta en un 3% las utilidades esperadas para este caso.

Tesis para optar al grado de Doctora en Ingeniería Eléctrica / La disponibilidad de energía es una de las limitaciones que presentan las Redes de Sensores Inalámbricas (WSN, Wireless Sensor Network). Tradicionalmente, las baterías han sido utilizadas para proveer energía a los nodos de sensores y al tener una vida útil limitada afectan el tiempo de vida de la red. Soluciones como el uso de baterías de gran tamaño o el reemplazo de ellas no son viables, debido al gran número de sensores que componen la red y a que pueden ser desplegados en zonas de difícil acceso. Esta situación ha motivado que las soluciones para la conservación de la energía en las WSNs se enfoquen en el desarrollo de técnicas que actúen a nivel de las capas física y de enlace de datos, como es el caso de los protocolos de Control de Acceso al Medio (MAC, Medium Access Control). Los protocolos MAC son una de las soluciones ampliamente estudiadas y utilizadas porque permiten un equilibrio entre la conservación de energía y otros parámetros críticos de la red, como el rendimiento, latencia, reducción de colisiones y mensajes de control. También tienen la facilidad de adaptarse a las nuevas aristas de trabajo que surgen al incorporar nuevas tecnologías como lo son los Dispositivos de Recolección de Energía (EHD, Energy Harvesting Device). Otro aspecto que está siendo considerado y estudiado en el diseño de los protocolos MAC es la información que se puede extraer de la batería, ya que al estimar la capacidad disponible de la misma, el mecanismo del Duty Cycling (DuC) puede ser ajustado con el propósito de aumentar la eficiencia energética y por lo tanto, extender la vida útil de la red. Es necesario desarrollar técnicas que incorporen un mecanismo de conservación de energía que integre información de la batería a través de indicadores como el Estado de Carga (SOC, State of Charge) y Estado de Salud (SOH, State of Health) para mejorar la eficiencia energética en WSN. La idea de incorporar información de la batería se debe a que la capa MAC está a cargo de controlar los modos de operación del nodo sensor, lo que está directamente relacionado con la cantidad de corriente exigida a la batería. Conocidos los perfiles de uso de la batería es posible estimar los indicadores SOC y SOH que se han utilizado ampliamente en diversas aplicaciones para conocer la cantidad de energía disponible en la batería y la degradación que ha sufrido la misma. En este trabajo se propuso el desarrollo de un protocolo que actúa en la subcapa MAC y que considera la información de la batería para tomar decisiones con respecto al tiempo activo y de reposo del nodo de sensor, con la finalidad de promover el uso eficiente de la energía y extender la vida útil de la red. Los resultados obtenidos validan esta nueva propuesta de algoritmo y establecer pautas para guiar el diseño de protocolos MAC que se centren en minimizar el consumo de energía teniendo en cuenta los dispositivos de recolección de energía y la información de la batería.

Ingeniero Civil Eléctrico / Los sistemas de almacenamiento de energía son un conjunto de tecnologías que presentan diversas características técnicas, las cuales generan una variedad de aplicaciones que permiten mejorar la operación técnica y económica de los sistemas eléctricos. El potente desarrollo de la electro movilidad e industria tecnológica han impulsado el desarrollo de la tecnología ion-litio. El aumento explosivo de su manufactura, la cual ha disminuido drásticamente sus costos, sumado a las múltiples químicas disponibles y su alta eficiencia la hacen sobresalir con respecto a otras tecnologías electroquímicas. [1] El objetivo general del presente estudio es evaluar la factibilidad técnica y económica de la instalación de un banco de baterías ion-litio asociado a una central fotovoltaica y central eólica que operan actualmente en el Sistema Eléctrico Nacional. En Chile se está trabajando en el reglamento de coordinación y operación de sistemas de almacenamiento (SAE). Es por esto que la operación del SAE se basa en el reglamento preliminar que regirá la coordinación y operación publicado en octubre de 2017. Las simulaciones de la operación del sistema para un horizonte de cinco años se realizarán en la plataforma computacional Chebyshev, desarrollada por el centro de energía de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas. Esta plataforma presenta la ventaja de modelar la operación del sistema en tiempo continuo por lo que es posible rescatar las sensibilidades y variaciones que se puedan dar principalmente por las tecnologías de generación con recurso variable como solares y eólicas. Se simuló la operación del sistema eléctrico para tres casos de estudio, el primer caso no considera uso de sistemas de almacenamiento, el segundo caso considera un BESS en modo de arbitraje de energía operado en la misma barra de conexión que la central generadora de interés y el tercer caso simula la operación de la central generadora con capacidad de almacenamiento. Los resultados obtenidos verifican una correcta operación técnica del sistema de almacenamiento pero dan cuenta de la infactibilidad económica del proyecto según los supuestos tomados. Los altos costos de capital de las baterías son los principales factores para que el proyecto no tenga rentabilidad positiva. Es importante tener en cuenta que el explosivo desarrollo de la manufactura de baterías gracias a la industria de vehículos eléctricos proyecta una agresiva disminución de costos para un horizonte cercano. / Este trabajo ha sido parcialmente financiado por Acciona Energía Chile

Memoria para optar al título de Ingeniera Civil Eléctrica / El aumento en la inserción de centrales fotovoltaicas (centrales PV) en los sistemas eléctricos de potencia ha sido una tendencia a nivel mundial. Esto ha traído consigo nuevos desafíos para los operadores del sistema eléctrico, debido a que este tipo de centrales al no tener partes rotatorias, no aportan a la respuesta inercial sistémica causando problemas en la estabilidad de frecuencia. Si bien las centrales PV no pueden aportar respuesta inercial de manera natural, ellas pueden entregar lo que se conoce como fast frequency response (FFR). Una de las maneras que en se puede lograr esto es a través de la implementación de baterías en los sistemas fotovoltaicos. El presente trabajo tiene por objetivo realizar un análisis técnico y económico de integrar los sistemas de acumulación de energía con baterías (BESS) para respuesta inercial en centrales PV. Para ello se realiza una revisión bibliográfica de tecnologías BESS y su modelamiento para ser implementados en el unit commitment y despacho económico de un caso de estudio (SING). Para lograr un análisis correcto se comienza con un estudio al modelo de BESS, para observar cómo las diferentes variables que involucran a los BESS afectan en los costos de operación de ellos. De este análisis se obtiene que las variables que afectan a los costos son el state of charge (SOC), el tiempo durante el cual los BESS son descargados y la energía que son capaces de entregar. También se obtiene el tiempo óptimo de recarga de las baterías para la operación. Teniendo aquello, se incluye el modelo de BESS en el unit commitment y el despacho económico. Se decide realizar un análisis de sensibilidad a la cantidad de contingencias que se tienen al año, al tiempo de descarga durante el cual las baterías entregan al sistema y a la capacidad instalada que se tiene en BESS. Los resultados arrojan que al implementar los BESS en el sistema eléctrico los costos de operación del sistema eléctrico de potencia (SEP) disminuyen. Esto es debido a que, al aportar los BESS en las reservas, disminuye la cantidad necesaria de reserva dada por los generadores sincrónicos, dándole a estos holgura para poder cubrir la demanda. Esto trae consigo una disminución en la energía no suministrada del sistema (ENS). En la simulación realizada la ENS tiene un costo muy alto, llevando a que a pesar de que se aumentan los costos de operación de los BESS al aumentar la cantidad de ellos en el SEP, al disminuir la ENS, se disminuye el costo total de operación del sistema.

Magíster en Gestión y Dirección de Empresas / El presente estudio tiene como objetivo mostrar el desarrollo del diagnóstico para seguir con la definición de la estrategia a proponer el diseño de un plan estratégico para la unidad de negocios de Baterías en una empresa distribuidora de repuestos automotrices en el mercado chileno. En la fase inicial se presentan los aspectos críticos del mercado de repuestos automotrices en Chile y el mundo, para posteriormente profundizar en la categoría de productos objetivo de estudio: Baterías. Se realiza un análisis completo de la situación actual de la compañía y la unidad de negocios, análisis del cual se plantea la hipótesis de lograr aumentar la participación de mercado de EMASA en el mercado de baterías en Chile en un 5%, con un horizonte de 5 años y manteniendo un nivel de rentabilidad dentro del promedio industrial. Para contrastar la hipótesis, se hace una investigación de mercado, de donde se recogen los aspectos relevantes en la elección de compra del segmento objetivo: canal tradicional de ventas al por menor. Mencionar que el mercado de baterías en Chile ronda los M$60.000 millones de pesos al año, donde EMASA actualmente cuenta con un 14,5% de participación de mercado. Esta participación se logra participando sólo en el segmento de precios altos con la marca Bosch y otros nichos. Dado lo anterior, una de las propuestas es el desarrollo de una marca propia para entrar al mercado de primer precio, anclando dicho desarrollo bajo la marca paraguas Beste, logrando así participar en los M$17.000 millones de pesos del segmento de precios bajos. La propuesta de valor de la estrategia tiene como pilares fundamentales el desarrollo del canal de venta a distancia junto con un plan de mejoras en la velocidad de despacho y la anticipación de venta a través del call center. Así como también, que la estrategia de producto cumpla con atributos diferenciadores obtenidos en la investigación de mercado: Relación Precio/Capacidad de Arranque y Garantía del distribuidor. Estos son las ventajas competitivas con las que EMASA puede lograr el objetivo en el plazo convenido. El resultado de la tesis indica que la estrategia propuesta agrega valor a la unidad de negocios de baterías para EMASA, con un VAN sobre el diferencial de la situación actual versus la nueva de M$1.160.843 de pesos y una TIR de 116% considerando una tasa de descuento de 13,22%.

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Mecánica / Las celdas de ion litio son muy utilizadas en la actualidad debido a características como su gran densidad de almacenamiento energético, ligereza y moderada vida útil. Pero esta tecnología tiene la desventaja de poseer una sensibilidad extrema a temperaturas altas, donde un mal manejo térmico implica una disminución en su rendimiento y vida útil, incluso hasta problemas de seguridad para el usuario como fugas térmicas y explosiones. Esta poca tolerancia a temperaturas elevadas ha ocasionado diversas investigaciones que se centran modelos térmicos, sistemas de gestión térmica y empaquetamientos. Dentro de estos estudios no ha habido alguno que profundice la influencia del empaquetamiento modular en el rendimiento térmicos de las celdas. Debido a esto en el presente trabajo se investigó como afecta en el rendimiento térmico al empaquetar modularmente celdas de ion litio INR2650. Para lo que se utilizó un túnel de viento adaptado previamente para el análisis térmico de celdas de ion litio, y se realizó mediciones de la temperatura de las celdas que conformaban el módulo durante el proceso de descarga eléctrica (enfriadas a convección natural) y después de la descarga (enfriamiento por aire forzado). Este fue un estudio paramétrico donde se realizaron 90 experimentaciones con diferentes parámetros, los cuales fueron: El largo del módulo, se estudió largos de 1 a 10 columnas. La rapidez del flujo de enfriamiento (2.7m/s ; 3.0m/s y 3.3m/s) Finalmente la tasa de descarga electrica: 0.25C, 0.5C y 1C. Los resultados obtenidos para el proceso de descarga antes del enfriamiento indican que la celda de mayor temperatura tiende a ubicarse generalmente en el centro del módulo, por lo que es posible a futuro diseñar un sistema de ventilación orientado a mejorar este tipo de distribución térmica. Ademas a tasas de descarga de 0.25C las temperaturas de las celdas se mantiene dentro de indicadores térmicos óptimos independiente del largo del módulo, no así para tasas de descarga mayores. Finalmente los resultados para el proceso de enfriamiento después de la descarga muestran que el coeficiente de transferencia por convección para los tres primeros largos del módulo es el de mayor magnitud y se mantiene estable sin depender de la tasa de descarga o rapidez del flujo de enfriamiento. Para otros largos este coeficiente disminuye rápidamente. Estos resultados muestran que enfriar el empaquetamiento de forma modular puede ser una buena alternativa para mejorar el rendimiento térmico de las celdas.