Abstract
Este TFM se enmarca en la línea de investigación relacionada con el almacenamiento de energía promovida por el área de Ingeniería Eléctrica de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales (ETSII) de Madrid. En particular, este trabajo se basa en el análisis del proceso de envejecimiento de las baterías de ion-litio y su modelado a través de métodos semiempíricos. Con el objetivo de anticipar el envejecimiento que tendrá lugar en baterías comerciales de iones de litio, este trabajo engloba el desarrollo, implementación, parametrización y validación de un modelo semiempírico de envejecimiento para baterías de las dos químicas más relevantes actualmente en el sector del almacenamiento con litio: LFP y NMC. En primer lugar, se describen detalladamente los principales procesos electroquímicos internos que intervienen en el proceso de envejecimiento de las baterías de iones de litio, denominados mecanismos de envejecimiento, destacando la formación de la capa SEI, el fenómeno conocido como lithium plating y la degradación catódica. Se analizan para cada mecanismo las causas, efectos internos y consecuencias a nivel operacional, y se definen los factores operacionales que tienen mayor influencia sobre los distintos mecanismos de envejecimiento: temperatura, estado de carga (SoC) y tasa de carga/descarga (C rate). Adicionalmente, se diferencia entre envejecimiento cronológico o debido al paso del tiempo y envejecimiento cíclico o debido a la carga y descarga de la batería. Se analizan las distintas fases de envejecimiento que se pueden observar en función del número de días o de ciclos de uso de la batería y las particularidades de cada una de ellas. Una vez analizado el proceso de envejecimiento que tiene lugar en el interior de las baterías Li-ion, se realiza una clasificación de las principales tipologías de modelos de envejecimiento existentes en la actualidad y se destacan las ventajas y desventajas de cada uno de ellos. Se justifica la elección del modelo semiempírico ya que permite obtener resultados fiables y de una precisión muy elevada con un esfuerzo experimental reducido y una menor complejidad computacional en comparación con los modelos electroquímicos y adaptativos.
