Tecnologia Científica

Nova abordagem para prever a falha da bateria pode ajudar a manter a eletricidade para milhões em todo o mundo
O novo manãtodo de previsão de falha da bateria éde 15 a 20% mais preciso do que as abordagens atuais.
Por Oxford - 19/12/2021


Sistemas descentralizados de baterias solares são essenciais para resolver isso, evitando emissaµes de carbono e poluição do ar, mas são prejudicados por custos relativamente altos e localizações rurais que inibem a manutenção preventiva oportuna. Crédito da imagem: Shutterstock


Milhaµes de pessoas em todo o mundo não tem acesso a  eletricidade. Sistemas descentralizados de baterias solares são essenciais para resolver isso, evitando emissaµes de carbono e poluição do ar, mas são prejudicados por custos relativamente altos e localizações rurais que inibem a manutenção preventiva oportuna. Quando as baterias desses sistemas falham, pode ser difa­cil substitua­-las e pode deixar as pessoas presas sem acesso a  energia.

Saber quando as baterias podem falhar anã, portanto, crucial no planejamento da loga­stica de reparos e na minimização do tempo de inatividade do fornecimento de energia. Agora, uma abordagem única para calcular a falha da bateria, afiliada ao projeto de modelagem multiescala da Faraday Institution  , demonstrou fazer previsaµes 15-20% mais precisas do que as abordagens atuais usadas no mesmo conjunto de dados. O artigo, da University of Oxford e da Faraday Institution, foi publicado hoje na  Joule .

Para testar sua abordagem, os autores formaram uma parceria com a Bboxx, uma concessiona¡ria de última geração que fornece energia limpa empaíses em desenvolvimento, que forneceu dados operacionais do mundo real. Isso evitou a limitação de estudos anteriores sobre modelagem de integridade de bateria, que usaram principalmente pequenos conjuntos de dados coletados em condições de laboratório.

Durante um período de até2 anos, dados brutos de tensão, corrente e temperatura de mais de 1000 baterias operacionais na áfrica foram coletados via Bboxx. Nãosão necessa¡rios sensores ou requisitos adicionais para este manãtodo, permitindo que os sistemas de energia permanea§am continuamente online.

O professor David Howey , do Departamento de Ciências da Engenharia da Universidade de Oxford, afirma: 'Nossa abordagem éúnica ao mostrar como o aprendizado de ma¡quina baseado em física pode funcionar em aplicações de bateria do mundo real em escala. Usamos técnicas de aprendizado de ma¡quina probabila­sticas avana§adas para inferir a resistência interna da bateria como uma função da corrente, temperatura, estado de carga e tempo, permitindo a calibração para condições padra£o.

'O sucesso da abordagem édevido a  combinação de um modelo de saúde para toda a população e um indicador de saúde especa­fico da bateria que se torna cada vez mais informativo no final da vida.'

As técnicas fornecem informações sobre os fatores que determinam o envelhecimento da bateria, como extremos de voltagem e temperatura, e o manãtodo éaplica¡vel a qualquer bateria que possa ser representada com um modelo de circuito elanãtrico simples.

O Prof. Howey explica, 'Esses resultados são de interesse para um amplo paºblico de operadores de bateria e clientes e podem ser usados ​​para acelerar a inovação na compreensão do desempenho da bateria, especialmente se as organizações tornarem os dados operacionais mais amplamente disponí­veis da maneira como o Bboxx foi pioneiro aqui. Estamos muito satisfeitos que este artigo de pesquisa seja a primeira demonstração desse tipo de uma abordagem escalona¡vel para obter insights de dados de campo. '

Bboxx, um utilita¡rio de próxima geração que fabrica, distribui e financia sistemas descentralizados movidos a energia solar empaíses em desenvolvimento, concordou em disponibilizar os dados - mais de 600 milhões de linhas de medições operacionais de sistemas reais de bateria.

O Prof. Howey diz: 'Esperamos que este seja um recurso importante para a comunidade e daª ini­cio aos esforços para analisar os dados de campo para novas percepções sobre o desempenho da bateria.'

 

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