Estimación de propiedades termofísicas de una batería de Li-ion tipo pouch utilizando una metodología inversa

Resumen La creciente popularidad de los vehículos eléctricos destaca el papel crucial de las baterías. La gestión térmica efectiva de las baterías es fundamental para mejorar el rendimiento, la fiabilidad y la seguridad, especialmente en áreas tropicales donde el sobrecalentamiento es un desafío clave. Esto requiere una comprensión integral de las propiedades termofísicas de las baterías. El presente estudio se ocupa de la estimación de las propiedades termofísicas ortotrópicas dependientes de la temperatura (k x, k y, k z, c p) del material activo en una batería de Li-ion tipo pouch utilizando una metodología inversa. Se realiza un estudio experimental en una batería de Li-ion AMP20M1HD-A comercial para medir la temperatura de la superficie en varias ubicaciones utilizando termopares. El modelo hacia adelante consiste en el problema de conducción no estacionaria tridimensional y se resuelve en COMSOL utilizando condiciones de frontera experimentales. Los datos generados se utilizan para entrenar una Red Neuronal Artificial, que actúa como un reemplazo del modelo hacia adelante. Se utiliza el algoritmo Metropolis Hasting-Markov Chain Monte Carlo junto con el modelo inverso de inferencia bayesiana para analizar la distribución posterior y se obtienen las estimaciones promedio de las propiedades termofísicas. El estudio de la dependencia de la temperatura muestra una correlación significativa entre la temperatura y las propiedades termofísicas de la batería. La precisión del modelo inverso empleado se valida al obtener la temperatura de la superficie utilizando las propiedades termofísicas estimadas y comparándola con la temperatura de la superficie medida.