La aparición de las baterías inteligentes supondrá un paso clave en el despliegue definitivo de sectores como el autoconsumo y la movilidad eléctrica.

La transición hacia un mercado energético limpio, sostenible y centrado en el usuario, es una de las grandes apuestas que plantea Europa para combatir, de forma efectiva, el cambio climático en las próximas décadas. Ante tan ambicioso reto, sectores como el vehículo eléctrico y el autoconsumo comienzan a abrirse paso, mostrando su enorme potencial y derribando barreras tecnológicas, sociales y legales. Sin embargo, aún hoy estos sectores crecen de forma lenta debido a un problema común: la necesidad de disponer de baterías con una relación prestaciones-coste muy superior a la que puede ofrecer el estado del arte actual.

Si nos fijamos en el vehículo eléctrico, los puntos críticos a la hora de seleccionar una batería serían la densidad de energía y la seguridad mientras que, en el caso del autoconsumo, prima el retorno de la inversión. Si bien es cierto que el desarrollo de nuevas baterías con prestaciones avanzadas no es una cuestión menor, el reto a corto plazo se centra en abordar estos puntos críticos mediante la optimización de los sistemas de control de las baterías o BMS (Battery Management System) para cada aplicación particular.

Un BMS se encarga de monitorizar todos los parámetros de interés durante la operación de la batería, así como de gestionar los procesos de carga y descarga, de acuerdo con unos algoritmos de control preestablecidos, normalmente por el fabricante de las baterías. Sin embargo, las prestaciones de una misma batería pueden variar mucho en función del usuario y la aplicación, por tanto, un mismo algoritmo puede no ser igual de efectivo en todos los casos, limitando el rendimiento. Por tanto, la aplicación de tecnologías digitales e inteligencia artificial en el diseño del BMS se presenta como una potente herramienta para la creación de baterías inteligentes adaptadas a cada usuario y aplicación.

La aparición de baterías inteligentes supondrá un nivel superior de seguridad y prestaciones en vehículos eléctricos, ya que la batería aprenderá del usuario y se anticipará a sus necesidades, manteniéndose siempre dentro de unos límites que garanticen su seguridad, capacidad y estado de salud. En el caso de baterías para almacenamiento estacionario, como las que se utilizan para autoconsumo doméstico e industrial, la gestión del BMS puede ser aún más complicada ya que además del perfil de consumo del usuario, interviene el perfil de generación de energía intermitente proporcionado, en la mayor parte de los casos, por paneles solares. En este tipo de instalaciones, el rendimiento puede aumentarse hasta un 10% mediante la gestión inteligente aplicando algoritmos de control predictivos y técnicas de “machine learning”. Por otro lado, las baterías inteligentes permitirían conectarse entre sí para intercambiar energía entre usuarios o con la red, lo que permitiría a su propietario generar beneficios extra derivados de la compra-venta de electricidad y mejorar su amortización.

Esquema de la integración del BMS de la batería de flujo en la plataforma IoT que será desarrollada por NVISION dentro del proyecto CUBER

Este concepto de baterías inteligentes para módulos de autoconsumo será desarrollado y validado por NVISION durante los próximos cuatro años a través del proyecto Europeo CUBER (H2020, LC-BAT-04-2019). Otra de las particularidades del proyecto consiste en la utilización por primera vez de un sistema de batería de flujo basado en cobre, en lugar de baterías de Li-ion. En el gráfico anterior se puede observar la integración de la batería, con el módulo de potencia, el sistema de generación (paneles solares híbridos ) y el usuario a través de la plataforma IoT desarrollada por NVISION. Los resultados obtenidos supondrán un importante paso para el desarrollo y comercialización de sistemas de autoconsumo así como una importante oportunidad de negocio para las empresas involucradas.


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Laura Sanz, Chief of Research and Development Officer en NVISION y Doctora en Ingeniería Electroquímica

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