Estudios de sistemas vehiculares de emisión cero y modelado de baterías de ion-litio para aplicaciones en sistemas de transporte terrestre

Abstract

La presente tesis se enmarca en el cambio de paradigma mundial hacía una movilidad sustentable, dentro de la misma se estudian la gestión de la energía en un vehículo híbrido, los caminos de la energía desde su producción hasta su uso en diversos vehículos y las baterías como componentes esenciales en el desarrollo de este nuevo paradigma. En primer lugar se desarrolló un modelo pseudo-bidimensional basado en la física para modelar una celda cilíndrica y luego el modelo fue escalado a un paquete de baterías. Se estudió la selección de los parámetros adecuados para el modelo y se llevó a cabo una optimización de parámetros para los cuales no se contaba con información. Se presentó la validación del modelo para la celda y el paquete de baterías y se estudiaron diferentes condiciones de refrigeración para el paquete de baterías. La ventaja del enfoque de modelado usado en esta tesis es que permite simulaciones para cualquier cambio de diseño en el modelo. Se pueden realizar cambios en cualquier nivel de modelado, ya sea química de la batería, al nivel de partícula, o espesor de cualquier capa de la batería (o cualquier otra dimensión), o la cantidad de baterías en un módulo, o el diseño del paquete, o el diseño del método de refrigeración. También se pueden simular diferentes condiciones ambientales u operativas para ver su efecto en el rendimiento del paquete completo.A continuación se presenta un novedoso método para comparar los rendimientos energéticos y ambientales de cuatro tipos de trenes de propulsión de autobuses de pasajeros urbanos utilizando un índice multifísico basado en un análisis del pozo a rueda. El paso del pozo al tanque se realizó para escenarios presentes y futuros (año 2030) utilizando diferentes supuestos para los próximos años y obteniendo diversos parámetros energéticos y ambientales. Además, el análisis del tanque a la rueda se realizó utilizando modelos dinámicos de vehículos, dos ciclos de conducción diferentes y cuatro rangos. Posteriormente, ambas etapas se integraron en una etapa de pozo a rueda donde se propusieron y discutieron índices relevantes. Con el fin de evaluar adecuadamente las diferentes hipótesis para sistemas, rango, ciclos y escenarios; se utilizó un indicador multifísico (Índice integrado), valorado entre cero y uno. Por último el estudio enmarcado en Argentina fue replicado para los países vecinos Brasil y Chile.Por último se propuso un Sistema de gestión de energía de aplicación en tiempo real para un vehículo híbrido de celda de combustible y baterías de ion litio, diseñado para funcionar en una amplia gama de tipos de estilo de conducción. El controlador fue diseñado utilizando redes neuronales, que fueron entrenadas con la distribución óptima del flujo de potencia entre un sistema de celda de combustible y un sistema de batería que minimiza el consumo de energía equivalente total. La solución óptima se obtuvo llevando a cabo un método de minimización basado en gradiente a lo largo de ocho ciclos de conducción diferentes y utilizando un modelo matemático de parámetros dinámicos concentrados de un vehículo híbrido, alimentado por hidrógeno, con celdas de combustible y baterías de ion litio. Se realizó un análisis cuantitativo y cualitativo que muestra los rendimientos de las neuronales en diferentes tipos de ciclos. A través de este análisis, se proporciona una clasificación adecuada en dos categorías de ciclo, que cubre la mayoría de los estilos de conducción posibles con dos de los controladores desarrollados.

This thesis is framed under the shifting global paradigm towards sustainable mobility, and within it, the management of energy in a hybrid vehicle, the paths of energy from its production to its use in various vehicles, and batteries are studied as essential components in the development of this new paradigm. First, a pseudo-two-dimensional model based on physics was developed to mo-del a cylindrical cell and then the model was scaled to a battery pack. The selection of parameters suitable for the model was studied and an optimization of parameters for which there was no information was carried out. Validation of the model forthe cell and the battery pack was presented and different cooling conditions for thebattery pack were studied. The advantage of the modeling approach used in thisthesis is that it allows simulations for any design change in the model. Changes can be made at any level of modeling, be it battery chemistry, particle level, or thickness of any battery layer (or any other dimension), or the number of batteries in a module, or the design of the battery package, or the design of the refrigeration method. You can also simulate different environmental or operational conditions to see their effect on the performance of the complete package. Later, a new method to compare energy and environmental performances of fivetypes of urban passenger buses power trains using a multiphysic index on the basis of a well to wheel analysis is presented. The well to tank step was made for presentand future (year 2030) scenarios using different assumptions for the years to comeand obtaining various energy and environmental parameters. Additionally, the tank to wheel analysis was performed using dynamic models of vehicles, two different driving cycles and four ranges. Later both stages were integrated in a well to wheel stage where relevant indexes were proposed and discussed. In order to properly asses the different hypotheses for systems, range, cycles and scenarios; a multiphy-sics indicator (Integrated Index), valued between zero and one was used. Finally, the study framed in Argentina was replicated for neighboring countries Brazil andChile. Finally, an online Energy Management System controller was developed for afuel cell and li-ion batteries hybrid vehicle, designed to work over a wide range of driving style types. The controller was designed by using neural networks, which were trained with the optimal power flux distribution between a fuel cell system anda battery system that minimizes the overall equivalent energy consumption. The optimal solution was obtained by carrying out a gradient-based method minimization over eight different driving cycles, and using a dynamic lumped parameter mathe-matical model of a fuel cell and li-ion batteries hybrid vehicle fed by hydrogen. Aquantitative and qualitative analysis was made showing the networks performances over different type of cycles. Through this analysis, a suitable classification intotwo cycle categories is provided, covering most of the possible driving styles withtwo of the developed controllers.