Algoritmos para mejorar la autonomía del coche eléctrico

El factor más importante que dificulta la adopción de los coches eléctricos son las baterías usadas para alimentarlos. El repostaje de un vehículo de combustión interna apenas se tarda unos minutos, pero los tiempos de recarga de un vehículo eléctrico se mide en horas. Por eso los ingenieros de la Universidad de California, en San Diego, han desarrollado nuevos algoritmos que mejoran la eficiencia de las actuales baterías de litio. Si todo va bien, podrían permitir que se cargasen el doble de rápido que en la actualidad.

Por estos problemas de autonomía de los eléctricos, empresas como Toyota dudan de los eléctricos como el Toyota IQ EV y basarán su negocio a medio plazo en seguir desarrollando vehículos híbridos. Hsta el momento, la mayoría de los esfuerzos de investigación para superar las limitaciones de las baterías de iones de litio se centran en el uso de nuevos materiales, como el grafeno o los nanotubos de carbono. Pero ahora, estos algoritmos de estimación más sofisticados desarrollados por el profesor Miroslav Krstic y el alumno de postdoctorado Scott Moura en la Escuela Jacobs de Ingeniería de UCSD prometen hacer existente tecnología de litio de la batería sea más eficaz.

Las baterías de litio comprenden tres capas: un ánodo, un cátodo, y una capa de separador, que se enrollan para formar un cilindro. Cuando están completamente cargados, los iones de litio se almacenan en el ánodo antes de pasar hacia el cátodo, a través de la capa de separador (al encenderse el dispositivo al que está conectada la batería). Saber dónde están los iones en el ánodo indica si la batería funciona correctamente... pero esto es muy difícil de medir.

Actualmente, los fabricantes monitorear el comportamiento de una batería y midiendo la tensión y la corriente. Krstic asegura que por eso las baterías son tan grandes, pesadas y caras... y les cuesta demasiado tiempo cargarse.

Gracias a sus algoritmos de estimación y control, se puede conocer dónde están las partículas, de modo que el ánodo puede ser llenarse de forma más segura y eficiente, además de estimar cómo cambia la salud de la batería. Los investigadores afirman que su enfoque tiene el potencial de reducir los costes de producción de baterías de iones de litio en un 25%, crear motores eléctricos más potentes y recortar tiempos de carga.

Los investigadores han recibido ya 460.00 dólares de una donación de 9,6 millones de dólares del Departamento de Energía de la agencia de investigación ARPA-E. Comparten esta subvención, con el proveedor de productos Bosch y el fabricante de baterías Cobasys, que proporcionará unidades para que Krstic y Moura prueben y perfeccionen sus algoritmos, utilizando baterías reales. Ojalá tengan suerte.

Fuente: UCSD Jacobs School of Engineering