Desarrollo de metodologías de estimación para sistemas de almacenamiento de energía no convencionales en topologías híbridas
Los sistemas de almacenamiento de energía son esenciales para alcanzar la sustentabilidad energética. Hoy día son un eslabón fundamental en el desarrollo de vehículos eléctricos, así como en la implementación a gran escala de los esquemas de generación eléctrica basados en energías renovables. Sin e...
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis Tesis de doctorado |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2023
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/150603 https://doi.org/10.35537/10915/150603 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Los sistemas de almacenamiento de energía son esenciales para alcanzar la sustentabilidad energética. Hoy día son un eslabón fundamental en el desarrollo de vehículos eléctricos, así como en la implementación a gran escala de los esquemas de generación eléctrica basados en energías renovables. Sin embargo, aún existen ciertas limitaciones tecnológicas, algunas de ellas intrínsecas al proceso de fabricación y otras dependientes del uso que se le da a estos sistemas.
Teniendo este último aspecto en consideración, en esta tesis se presentan y desarrollan los principales avances en el área de la caracterización de módulos de almacenamiento de energía no convencionales (MANC). En particular, los esfuerzos se centran en el área de la estimación y observación para supercapacitores, baterías de Ión-Litio y baterías de flujo redox, aunque los desarrollos no se limitan a estos sistemas. Partiendo de un estudio exhaustivo de los modelos disponibles en la bibliografía, se realizan aportes en el área del modelado y se propone un esquema que permite observar los estados fundamentales de estos así como medidas validadas de los parámetros internos de los modelos adoptados.
Los desarrollos de esta tesis se basan en la combinación de una multiplicidad de algoritmos, y el éxito de esta combinación requiere de un conocimiento detallado de cada uno de los métodos involucrados. Más precisamente, se emplean algoritmos de observación, estimación y control por modos deslizantes, algoritmos continuos y discretos de estimación. Por estos motivos, en primer lugar se realiza una presentación que condensa los aportes e ideas originales realizadas en las áreas de observación, estimación y modelado para MANC. Luego, en último lugar se presentan y analizan los principales resultados obtenidos. |
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