Modelo de degradação de baterias para operação em sistemas isolados com integração de fontes de energias renováveis

Abstract

Resumo: Os últimos conceitos apresentados como redes ativas de distribuição e internet das coisas mudaram a maneira de olhar para as redes elétricas e trouxeram diferentes fatores a serem resolvidos, a fim de se ter um sistema elétrico moderno completo e confiável. Um desses fatores é o uso de dispositivos de armazenamento de energia, como as baterias, devido a sua variedade de usos e disposições, que podem ajudar na evolução do sistema elétrico de várias maneiras. Esses usos consistem em combinar a geração às cargas através de deslocamento de carga; estabilidade da rede, acompanhamento e nivelamento de carga; administrar as incertezas na geração de energia renovável por meio de reservas, etc. Assim, devido aos seus inúmeros e flexíveis usos, o armazenamento de energia vem ganhando importância em diversos setores, oferecendo um enorme potencial de mercado. Nesse cenário, é necessário estimar a durabilidade destes armazenamentos de energia para evitar falhas nas aplicações e reduzir custos, devido ao fato de que esses sistemas de armazenamento têm uma vida útil e sua degradação está diretamente relacionada às condições de uso e ao tempo transcorrido. Neste trabalho, a modelagem da degradação das baterias foi desenvolvida em MATLAB e considerando diversos fatores em ambas as parcelas de vida-útil de ciclagem e vida-útil de prateleira, cuja combinação resulta na estimativa da vida útil da bateria. O modelo desenvolvido permite estimar a vida-útil na aplicação selecionada e possibilita quantificar o custo da energia para descargas realizadas em diferentes estados de carga da bateria. Os resultados da simulação de baterias e os dados de aplicações reais como peak-shaving, armazenamento de geração renovável e otimização de compra de energia da rede, em casos on-grid e off-grid, foram comparados para fins de validação e estimativa de erros. Observou-se a vantagem em se considerar a degradação de baterias na tomada de decisão e a importância da exatidão dos dados fornecidos pelo fabricante, como tabelas e gráficos sobre comportamentos e características específicas das baterias. Com o uso desse algoritmo em diferentes tipos de baterias, tamanhos e fabricantes, pode ser encontrada a solução mais próxima a ideal, ou bateria ideal, para cada aplicação e uma previsão de vida útil nas condições da aplicação, otimizando o desenvolvimento de projetos.

Abstract: The lasts upcoming concepts as distributed active networks and internet of things have changed the way of looking into electrical grids and brought different factors to be solved in order to have a complete and reliable modern electrical system. One of these factors is the use of energy storage devices such as batteries, due to its range of usages and arrangements, may assist electrical system evolution in number of ways. These usages consist of matching generation to loads through time-shifting; grid stability, load-following, and load-levelling; managing uncertainty in renewable energy generation through reserves etc. Renewable energy targets, Clean transportation, Energy security and Emission mitigation are major drivers which led even some governments to formulate policies, to identify energy storage potential and their market growth. Thus, due to its numerous and flexible usages, energy storage has been gaining significance in the renewable energy and automotive sector, offering enormous market potential. In this way, the energy storage durability is necessary to be considered to avoid failures on applications and reduce costs, due the fact these storage systems have a lifetime, and its degradation is directly related on application's conditions and time. In this work, the battery degradation modeling was developed in MATLAB and considering current, state of charge, depth of discharge, temperature in both parcels calendar-life and cycle-life which combination results on the lifetime estimation. Results of batteries simulation and real application's data were compared on validation and error estimation purposes. It was also noted the importance of the data provided by the manufacturer, as tables and graphics of temperature effect of operation, cycle-life on different depths of discharge, ampere-hour throughput on different depths of discharge, etc. The use of this algorithm on different batteries types, sizes and manufactures allows to be found as the optimal solution, or battery, for each application also a lifetime prediction under application's conditions, improving projects developments.