El proyecto más completo de 3E ofrece tecnología gemela digital avanzada para Bess

La solución, ahora integrada en la plataforma SynaptiQ de 3E, representa un avance significativo en la gestión del rendimiento de activos para aplicaciones de almacenamiento de energía a escala de servicios públicos.

El proyecto más completo aborda desafíos críticos en el mercado de almacenamiento de energía europeo en expansión, donde Bélgica se ha convertido en uno de los mercados más activos. Con más de 1.1 GW de capacidad de almacenamiento de baterías contraída a través de las subastas de mecanismo de remuneración de la capacidad de Bélgica y las principales instalaciones de compañías como Engie y TotalGies, la necesidad de sistemas de optimización de rendimiento de batería confiables se ha vuelto esencial para la estabilidad de la red.

El proyecto gemelo digital más completo demuestra una precisión superior en comparación con los enfoques tradicionales de gestión de baterías a través de su base basada en física. El sistema logra menos desviación de los sistemas físicos en el seguimiento del estado de la salud (SOH), con resultados de validación que muestran una baja detección de discrepancia en SOH en comparación con los sistemas de gestión de baterías convencionales.

La precisión proviene de varios elementos técnicos clave:

• Modelado electroquímico avanzado: el gemelo digital utiliza Pybamm (modelado matemático de la batería de Python) para implementar el modelo de partículas individuales (SPM) con simulación de crecimiento de la capa de la interfase de electrolitos sólidos (SEI). Este enfoque captura la física fundamental de la degradación de la batería, particularmente el desarrollo de capas SEI que consumen iones de litio y aumentan la resistencia.
• Estimación de estado en tiempo real: el sistema procesa los datos de voltaje, corriente y temperatura de las mediciones de nivel del Sistema de convertidor de potencia (PCS), normalizándolos al nivel celular para un modelado preciso. El enfoque basado en la física permite la sincronización continua entre gemelos digitales y físicos.
• Eficiencia computacional: para habilitar la operación en tiempo real, el equipo desarrolló modelos que ofrecen mejoras de velocidad 10x en los modelos de orden completo mientras mantienen la precisión. El modelo SPM implementado puede simular un día de operación de un PCS en 0.5 s, reteniendo la ecuación más característica de una batería que incluye difusión, transferencia de carga y reacciones laterales que representan el envejecimiento.
• Resultados de validación: el modelo de envejecimiento fue ajustado por VUB a los resultados obtenidos de una extensa campaña de envejecimiento, que se aplicó a las células eliminadas de un Porsche Taycan obtenido por actividades de Second Life de Revolta. Las pruebas incluyeron diferentes condiciones de envejecimiento, incluidas las tasas C fijas y las cargas dinámicas, que representan servicios de cuadrícula como el control de voltaje y la frecuencia. El modelo ajustado proporciona una pista precisa del envejecimiento, con un error por debajo del 1% de la capacidad nominal de la celda, considerando un año de pruebas. Un Bess que utiliza las células Taycan Second Life se está monitoreando actualmente en Synaptiq. La implementación del gemelo digital ofrece un método validado para calcular el SOH del sistema, en contraste con los valores proporcionados por BMS, que permanecieron fijados al 100% y, por lo tanto, carecían de información significativa.

Investigación colaborativa: Industria y academia que avanzan Bess Asset Management

El proyecto más completo realizó experiencia complementaria de cinco socios, cada uno contribuyendo con conocimiento especializado esencial para el éxito técnico del proyecto:

• Liderazgo de integración de 3E: 3e dirigió la implementación comercial, adaptando al gemelo digital para la integración dentro de la plataforma Synaptiq. La compañía desarrolló la arquitectura de datos y los módulos de preprocesamiento para manejar los desafíos de los datos de Bess del mundo real, incluidas las mediciones faltantes y los errores de sensores. El trabajo de 3E aseguró que el gemelo digital funcione de manera efectiva a través de diversas configuraciones de Bess, desde unidades contenedores individuales hasta instalaciones a gran escala.
• Vub’s Scientific Foundation: Vub proporcionó investigación de física de baterías fundamentales, desarrollando los modelos electroquímicos que forman el núcleo del gemelo digital. La implementación de VUB del modelado de degradación de SEI en Pybamm permite una predicción precisa del desvanecimiento de la capacidad y la optimización de las estrategias operativas para extender la vida útil de los activos. Su trabajo sobre estimación de parámetros y validación del modelo estableció el rigor científico subyacente a la precisión del sistema.
• Contribuciones de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático de Sirris (ML): Sirris desarrolló algoritmos ML para la detección de anomalías y modelado de orden reducido. Su trabajo en métodos de agrupación no supervisados ​​permite la identificación temprana de fallas a través del análisis de patrones de temperatura. Sirris también contribuyó al desarrollo de enfoques de ROM utilizando regresión lineal y redes neuronales para acelerar el rendimiento computacional.
• Validación del mundo real de Revolta: Revolta proporcionó acceso a datos operativos de Bess de uno de sus clientes, lo que permite la validación del gemelo digital en diversas condiciones de operación. Su contribución de seis meses de datos operativos de un sistema con configuración de células 12S6P permitirá al equipo probar el rendimiento del modelo contra los patrones de degradación reales.
• Integración del mercado de ENECO: ENECO contribuyó con Energy Market Insights, ayudando a alinear las capacidades del gemelo digital con los requisitos del servicio de red y las estrategias de optimización de ingresos. Su entrada guió el desarrollo hacia aplicaciones prácticas en la reserva de contención de frecuencia y otros servicios de cuadrícula.

Tres casos de uso que conducen valor comercial de Bess

El proyecto aborda tres áreas operativas críticas que se han convertido en estándar en la industria de Bess para la gestión del rendimiento de los activos:

1. Optimización del rendimiento: el sistema permite a los operadores maximizar el rendimiento de la energía al tiempo que considera los impactos de degradación. Al modelar el crecimiento de la capa SEI y su relación con el estado de cargo, los operadores pueden identificar estrategias óptimas de carga y descarga. El enfoque basado en la física revela que la degradación se acelera exponencialmente con estados de carga más altos, particularmente por encima del 50% de la estequiometría del ánodo. Esta información permite que el ajuste dinámico de los parámetros operativos equilibre los ingresos inmediatos con la salud de los activos a largo plazo.
2. Detección de anomalías: el gemelo digital monitorea continuamente los patrones de temperatura y los parámetros operativos para detectar signos tempranos de degradación del sistema. La detección implementada basada en el umbral identifica situaciones en las que el rango de temperatura excede los valores predefinidos, lo que puede indicar riesgos fugitivos térmicos. El sistema utiliza algoritmos de agrupación de K-means para identificar celdas de batería anormales comparando las características de voltaje y temperatura, permitiendo la intervención proactiva antes de que los problemas aumenten.
3. Mantenimiento predictivo: a través del modelado de degradación preciso, el sistema predice la degradación de la batería y la vida útil restante, lo que permite la programación de mantenimiento optimizado. El modelo SEI captura la influencia de la temperatura y el estado de carga en el envejecimiento, lo que permite la predicción de cuándo los módulos individuales alcanzarán al final de la vida. Esto permite un cambio de estrategias de mantenimiento reactivas a proactivas, reduciendo el tiempo de inactividad y extendiendo la vida útil de los activos.

Evolución de la industria en Bess Asset Performance Management

La industria de Bess está experimentando un crecimiento significativo en las soluciones de gestión del desempeño de activos (APM), ya que los operadores reconocen la importancia del monitoreo avanzado y el análisis. Las tendencias actuales del mercado indican un cambio hacia enfoques APM más sofisticados:

• Enfoques basados ​​en la física que ganan tracción: la investigación muestra que los modelos basados ​​en la física ofrecen una mayor precisión en comparación con los modelos de circuito equivalentes, particularmente para capturar la dinámica de la batería en condiciones de temperatura variable. Los estudios que comparan diferentes enfoques de modelado encuentran que los modelos basados ​​en la física, mientras que más intensivo computacionalmente, proporcionan una mejor representación de los procesos electroquímicos y los mecanismos de degradación.
• Implementación gemela digital en tiempo real: múltiples compañías están desarrollando soluciones gemelas digitales para Bess, con enfoques que van desde implementaciones basadas en la nube hasta soluciones informáticas de borde. La investigación indica que los gemelos digitales pueden lograr menos del 2% de desviación de los sistemas físicos durante la operación concurrente.
• Avance de detección de anomalías: la industria está adoptando métodos avanzados de detección de anomalías, incluida la descomposición de series de tiempo, los bosques de aislamiento y los autoencoders convolucionales temporales. Estos enfoques permiten la detección temprana de anomalías a nivel celular y pueden identificar modos de falla específicos antes de que afecten el rendimiento del sistema.
• Implementación de mantenimiento predictivo: las empresas como NEC Energy Solutions han demostrado la implementación del mantenimiento predictivo para Bess, identificando los módulos de batería que se convierten en mal antes que activen los riesgos de seguridad o reduzcan la capacidad del sistema. Este enfoque ha permitido una programación de mantenimiento más eficiente y una reducción de costos.

El proyecto más completo posiciona 3E y sus socios a la vanguardia de la revolución de almacenamiento de energía. A medida que los costos de la batería continúan disminuyendo y el despliegue se acelera a nivel mundial, la necesidad de herramientas sofisticadas de gestión de activos solo aumentará. La tecnología gemela digital desarrollada a través de Fullest proporciona una ventaja competitiva en este mercado en rápida evolución. El proyecto también demuestra el valor de la investigación colaborativa para abordar desafíos tecnológicos complejos. Al combinar la experiencia académica con la experiencia de la industria, el consorcio creó soluciones que ninguno de los dos podría haber logrado de forma independiente.

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