El proyecto europeo DigiCell busca la fabricación digitalizada de baterías

En la búsqueda de un modelo energético más descentralizado y sostenible, la capacidad de almacenamiento juega un papel crucial para maximizar el autoconsumo y reducir la dependencia de redes eléctricas centralizadas. Las baterías, como tecnología clave en este escenario y en el futuro próximo, son la clave para gestionar la generación intermitente de energía de fuentes renovables como la solar y la eólica, almacenándola cuando la producción es alta y liberándola cuando se necesita. En este ámbito, el proyecto europeo DigiCell está liderando un cambio radical en la fabricación de celdas y paquetes de baterías mediante procesos digitales avanzados y el uso de inteligencia artificial (IA). Esta innovación no solo busca mejorar la eficiencia de las baterías, sino también optimizar su rendimiento a lo largo de su ciclo de vida, asegurando que el almacenamiento energético sea más fiable, asequible y sostenible.

Gracias a estos modelos, es posible predecir la durabilidad y la eficiencia de almacenamiento que ofrecerán las baterías desde la fase de diseño, lo que permite ajustar los parámetros de producción en tiempo real. Este enfoque no solo mejora la calidad de las baterías, sino que también reduce el desperdicio de materiales y minimiza el consumo energético en la fabricación. Además, la posibilidad de monitorizar en tiempo real el rendimiento de cada celda permite una mejor planificación del mantenimiento y una reducción en la obsolescencia prematura de los sistemas de almacenamiento energético.

Este tipo de soluciones no solo beneficia a consumidores individuales, sino que también permite el desarrollo de comunidades energéticas locales donde diferentes usuarios pueden compartir energía almacenada, generando un modelo colaborativo que mejora la eficiencia del sistema en su conjunto y reduce los costos para todos los participantes. Este enfoque colaborativo representa una evolución significativa en la manera en que la energía se produce, almacena y distribuye, promoviendo una descentralización energética que refuerza la resiliencia del sistema eléctrico ante variaciones en la oferta y la demanda.

Además, la IA desempeña un papel crucial en la gestión de los datos obtenidos a partir de sensores en tiempo real. Estos datos permiten realizar ajustes en la operación de las baterías para mejorar su rendimiento y prolongar su vida útil, contribuyendo a la sostenibilidad del almacenamiento energético. A medida que la tecnología avanza, se espera que la IA permita una gestión predictiva de la energía en los sistemas de autoconsumo, optimizando el almacenamiento en función de los patrones de uso y generación.

Leitat juega un papel fundamental en el desarrollo del proyecto DigiCell, aprovechando su experiencia en Inteligencia Artificial (IA), diagnóstico de baterías y evaluación del ciclo de vida para mejorar el monitoreo del rendimiento y las aplicaciones de segunda vida de las baterías. Sus contribuciones se centran en dos áreas clave: la estimación del Estado de Salud (SOH) mediante IA y la tecnología de sensores de fibra óptica para el monitoreo interno de las baterías.

Un aspecto fundamental del trabajo de Leitat consiste en desarrollar modelos predictivos basados en inteligencia artificial (IA) para la estimación del Estado de Salud (SOH) de baterías de iones de litio. Los métodos tradicionales de estimación del SOH se basan principalmente en mediciones electroquímicas externas, pero el enfoque de Leitat integra aprendizaje por refuerzo (RL) con diversas fuentes de datos. Estas incluyen parámetros operativos convencionales de las baterías, como voltaje, corriente, temperatura y ciclos de carga/descarga, combinados con información de simulaciones por el Método de Elementos Finitos (FEM) que capturan datos estructurales, mecánicos y de esfuerzo térmico. Lo que distingue a este modelo es su incorporación de datos en tiempo real sobre el comportamiento interno de las baterías a través de sensores de fibra óptica incrustados en las celdas. Estos sensores proporcionan mediciones directas de presión, deformación y fluctuaciones de temperatura, ofreciendo un nivel de detalle sin precedentes sobre la dinámica de degradación de las baterías. Además, los datos históricos y en tiempo real sobre su uso refinan el modelo predictivo de SOH, mejorando su precisión en la identificación de tendencias de degradación.

Un aspecto particularmente innovador del trabajo de Leitat en DigiCell es la integración de sensores de fibra óptica directamente dentro de las celdas de las baterías para permitir un monitoreo interno en tiempo real del comportamiento electroquímico y mecánico. A diferencia de los sensores externos tradicionales, la tecnología de fibra óptica proporciona una herramienta de diagnóstico no intrusiva y de alta resolución que detecta cambios microestructurales a medida que ocurren. Esto permite identificar mecanismos de degradación como la deposición de litio, la formación de dendritas y la hinchazón de los electrodos, factores críticos para garantizar el rendimiento y la seguridad a largo plazo de las baterías. Al aprovechar estos datos internos de los sensores, Leitat mejora la detección temprana de fallos y la predicción de fallos, favoreciendo estrategias de mantenimiento proactivo que extienden la vida útil de las baterías y mejoran su fiabilidad general.