Estrategias de control para sistemas híbridos de almacenamiento de energía orientados a aplicaciones móviles
Resumen
Este proyecto se encuentra dentro del panorama energético global actual, marcado por la necesidad de reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y combatir el cambio climático considerando las proyecciones de aumento de la demanda energética. En Argentina, donde una parte importante de la energía proviene de combustibles fósiles, especialmente en la industria del transporte, es urgente la necesidad de soluciones sustentables. Por ejemplo, los vehículos eléctricos se han convertido en una alternativa prometedora, que presenta una alta eficiencia energética en comparación con los vehículos de combustión tradicionales. Sin embargo, los requisitos de energía de estos vehículos plantean un desafío debido a las diferentes demandas del consumo de energía sostenido y los picos repentinos. Estos requisitos de rendimiento plantean un obstáculo importante en los sistemas tradicionales de almacenamiento de energía, que a menudo se destacan en suplir un tipo de demanda pero no logran satisfacer el otro. Para abordar este problema de manera efectiva, los sistemas híbridos de almacenamiento de energía (HESS) ofrecen un enfoque prometedor, que combina las fortalezas de diferentes tecnologías de almacenamiento para satisfacer diversas demandas de energía de manera eficiente. Este proyecto se centra en un sistema híbrido que incorpora baterías de iones de litio (BL) y supercapacitores (SC). Al aprovechar la alta densidad de potencia de los SC y la alta densidad de energía de los BL, el sistema tiene como objetivo abordar tanto los requisitos de energía abruptos como la entrega sostenida de energía, contribuyendo a una mayor eficiencia y rendimiento en diversas aplicaciones, particularmente en el sector del transporte. Este sistema está diseñado para facilitar el intercambio de energía no sólo entre los bancos de SC y las baterías de iones de litio sino también con la carga, como un motor DC, logrando escenarios de alta eficiencia como, por ejemplo, el frenado regenerativo. Esto se logra mediante convertidores electrónicos de potencia bidireccionales. El objetivo es proponer una estrategia de control alternativa y compararla con la técnica de control lineal Proporcional-Integral (PI) convencional en términos de rendimiento, estabilidad, respuesta dinámica y robustez ante variaciones en el sistema y condiciones de operación. Esta estrategia de control, que incorpora programación de ganancia, considera las no linealidades inherentes de los convertidores. El sistema es controlado digitalmente por un sistema de micro-computo del tipo Field Programmable Gate Array (FPGA), que permite la implementación de los sistemas de control y adquisición de datos en tiempo real en una computadora. Además, se desarrolla una interfaz de usuario en Python que permite interactuar con la FPGA y monitorear las variables de interés del sistema en tiempo real, así como almacenar datos en archivos CSV. Esta interfaz permite la visualización, análisis y evaluación de las estrategias de control implementadas tanto online como offline. Finalmente, el sistema se valida experimentalmente con una carga electrónica programable, que simula las condiciones de funcionamiento de una fuerte variabilidad en los requisitos de energía como ocurre con un vehículo eléctrico.
This project delves into the current global energy landscape, marked by the imperative to reduce greenhouse gas emissions and combat climate change amidst projections of increased energy demand. In Argentina, where a significant portion of energy comes from fossil fuels, specially in the transport industry, the need for sustainable solutions is urgent. For instance, electric vehicles have emerged as a promising alternative, featuring high energy efficiency compared to traditional combustion vehicles. However, energy requirements from these vehicles raise a challenge from the differing demands of sustained power consumption and sudden, short-term spikes. This performance requirements poses a significant obstacle in traditional energy storage systems, which often excel in addressing one type of demand while falling short in meeting the other. To tackle this issue effectively, Hybrid Energy Storage Systems (HESS) offer a promising approach, combining the strengths of different storage technologies to meet diverse energy demands efficiently. This project focuses on a hybrid system incorporating Lithium-Ion Batteries (BL) and supercapacitors (SC). By leveraging the high power density of SCs and the high energy density of BLs, the system aims to address both abrupt power requirements and sustained energy delivery, contributing to enhanced efficiency and performance in various applications, particularly in the transportation sector. This system is engineered to facilitate power exchange not only between the supercapacitor banks and lithium-ion batteries but also with the load, such as a DC motor, achieving high efficiency scenarios like, for example, regenerative braking. This is accomplished through bidirectional power electronic converters. The objective is to devise an alternative control strategy and compare it with the conventional linear Proportional-Integral (PI) control technique in terms of performance, stability, dynamic response and robustness to variations in the system and operating conditions. This control strategy, incorporating gain scheduling, considers the inherent non-linearities of the converters. The system is digitally controlled by a micro-computing system of Field Programmable Gate Array (FPGA) type, enabling the implementation of the control systems and real-time data acquisition on a computer. Furthermore, a user interface is developed in Python that allows interacting with the FPGA and monitoring the system's variables of interest in real-time, as well as storing data in CSV files. This interface permits the visualization, analysis and evaluation of the implemented control strategies both online and offline. Finally, the system is experimentally validated with a programmable electronic load, that simulates the operating conditions of a strong variability in power requirements like with an electric vehicle.