El uso de este tipo de soluciones cobra sentido especialmente debido a la amplia variedad de parámetros clave e indicadores críticos asociados a las baterías, que precisan, por sí mismos, de un seguimiento y monitorización para lograr una mejora de sus resultados. Aspectos como la densidad energética, el c-rate, la ciclabilidad, la temperatura o la geometría (por citar algunos) son elementos a analizar durante todo el ciclo de vida de la batería de cara a lograr una optimización de los mismos tanto desde una perspectiva individual como global.

Aquí es donde entra un componente clave para el futuro de las baterías: los conocidos como “Battery Management Systems” o “BMS” por sus siglas. Estos dispositivos consisten en un sistema electrónico que, junto al software adecuado, son capaces de recoger toda la información clave sobre el funcionamiento y vida de la batería. Esto permite, no solo gestionar el correcto funcionamiento del dispositivo durante su uso (aplicación principal para los que se emplean hoy en día), sino que también ofrece un banco de datos a explotar de cara a optimizar su funcionamiento en términos de rendimiento, longevidad y seguridad.

¿QUÉ POSIBILIDADES ABRE ESTE ANÁLISIS DE DATOS AL FUTURO DE LAS BATERÍAS?

Como indicábamos, el análisis y uso de toda esta información supone una importante palanca de cara a optimizar y evolucionar el estado del arte actual de las baterías. Mediante el desarrollo de este tipo de enfoques de explotación de información, se aspira a lograr un modelo cada vez más digitalizado y analítico que sirva no solo para el seguimiento del funcionamiento de las baterías, sino también para su mejora continua.

En primer lugar, el uso de este tipo de soluciones permite llevar a cabo una trazabilidad de todo el ciclo de las baterías. La captación de datos a lo largo de su vida posibilita realizar una monitorización completa de resultados para todos los indicadores clave identificados, así como para todos los componentes que forman una batería. Todo ello, además, desde la perspectiva de los diferentes escenarios en los que se haya podido emplear dicho dispositivo, lo que permite realizar comparativas según aplicaciones y situaciones concretas.

Esto posibilita conocer todo aquello que ocurre en una batería desde su fabricación hasta el final de su vida, pudiendo, con ello, comprender el “qué”, “cuándo” y “dónde” del producto para poder así profundizar en el conocimiento de los dispositivos y llevar a cabo los ajustes necesarios que permitan la optimización de estas soluciones tanto a lo largo de su vida como de cara al futuro.

Este último punto supone otro de los grandes valores que aporta el uso de este tipo de herramientas. Al aumentar el conocimiento que tenemos de las baterías y las claves de su funcionamiento y resultados podemos comenzar a predecir y modelizar su configuración y composición de cara a nuevas generaciones a fabricar. En otras palabras, este tipo de soluciones permitirá contar con una capacidad de formulación teórica de las baterías a partir de la explotación de la información que tenemos, pudiendo así definir “a priori” las soluciones que mejores resultados puedan darnos teniendo en cuenta su aplicación final. Todo ello, además, sin necesidad de realizar ensayos o pruebas preliminares, lo que reduce tanto el tiempo de producción de estos dispositivos como el coste asociado a ellos.

Pero, además, esta capacidad de “predicción” se complementa con una capacidad de “modelización” en tiempo real. El uso de este tipo de soluciones permite llevar un paso más allá la propia gestión de las baterías durante su funcionamiento. Al establecer un sistema de comunicación “bidireccional” entre la batería (en concreto, del BMS y su software) y el sistema de análisis y explotación de datos, se pueden realizar correcciones y adecuaciones en tiempo real que permitan optimizar el uso de la batería y su funcionamiento conforme a los parámetros y necesidades observadas en cada momento.

Finalmente, existe otra gran ventaja que ofrece el uso de soluciones basadas en data analytics, en este caso asociada a una sub-industria incipiente dentro de la gran industria que comienzan a ser el mundo de las baterías: la segunda vida.

Gracias a un mayor conocimiento de la vida de las baterías no sólo se logrará optimizar su vida presente o la fabricación de futuras generaciones, sino también entender las claves de dichos dispositivos para impulsar su uso en segunda vida (un mercado que se espera que crezca exponencialmente, sobre todo a partir de finales de esta década). El entender qué es lo que ha funcionado y qué debe de mejorarse en el uso de un dispositivo que ya ha cumplido con su primera vida supone una información muy valiosa para dar lugar a un mayor valor residual de su aplicación en una segunda vida o uso.

¿CUÁLES SON LOS RETOS PARA LOGRAR ESTE MODELO?

Ante estas perspectivas y ventajas, la industria está trabajando en dar respuesta a dos de los grandes retos que plantea la implementación de este modelo de manera generalizada dentro de la industria.

El primero de ellos, y tal vez el más apremiante, es lograr desarrollar sistemas BMS que cuenten con los softwares adecuados para la captación de información y su explotación.

Hay que tener en cuenta que el BMS por sí mismo es un dispositivo “base” existente en todas las baterías para garantizar su correcto funcionamiento en términos de seguridad y rendimiento. De ahí que necesite la incorporación de nuevas soluciones de software que le permitan ir más allá del estado del arte actual, logrando que este sistema sea un verdadero “cerebro” que no sólo gestione la información, sino que sea capaz de “entenderla” y sacar, a través del sistema, el máximo provecho de ella.

Junto a ello, el otro gran reto que se plantea para los próximos años es el desarrollo de BMS avanzados capaces de adaptarse a cualquier generación de baterías. Es decir, que este tipo de soluciones avance al mismo ritmo que lo está haciendo la propia tecnología de almacenamiento de energía en sí, pudiendo así adaptarse a diferentes configuraciones, químicas o enfoques (como el aquellos basados en el estado sólido).

En este sentido, existen ya diferentes agentes en el mercado que están trabajando por impulsar este tipo de soluciones. Grandes compañías como Bosch, Intel, Panasonic o Continental están trabajando por desarrollar nuevas tecnologías de BMS avanzados basados en la analítica de datos, igual que start-ups como Brill Power o Novo.

Esto son solo ejemplos internacionales, pero no hay que irse tan lejos para encontrar empresas que apuesten por el desarrollo este tipo de soluciones clave para el impulso de la industria del almacenamiento de energía. Un ejemplo de ello es Bcare (primera spin-off de CIC energiGUNE) que ofrece hoy en día en el mercado diferentes soluciones y productos orientados a maximizar la vida útil de las baterías, anticipándose a las distintas incidencias y problemas que puedan presentar cualquier sistema de almacenamiento.

Todo ello, con el apoyo del propio CIC energiGUNE, que trabaja también en el desarrollo de nuevas soluciones y enfoques que permitan profundizar en el conocimiento sobre la gestión de baterías y su modelización y simulación a partir de nuevas tecnologías.

En conclusión, podemos observar de nuevo como sectores clave para el futuro (como las baterías) pueden suponer también un impulso a la aplicación y uso de nuevas innovaciones digitales (como el big data y la analítica de datos); aprovechando el abanico de oportunidades que éstas ofrecen. De ahí que, como hemos ya analizado anteriormente en nuestro blog, se afirme que la apuesta por la transición energética va más allá de la sostenibilidad, suponiendo también una forma de acelerar un desarrollo tecnológico y digital que incidirá positivamente en nuestro entorno y sociedad.