Desarrollo de bases de datos y algoritmos para el estudio del estado de baterías en laboratorios del CIDEMAT Y GIMEL

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.26507/paper.4399

Palabras clave:

base de datos baterías, almacenamiento de energía, validación múltiple

Resumen

El desarrollo de bases de datos especializadas para la gestión de información experimental sobre baterías es un componente clave en el estudio y optimización de sistemas de almacenamiento energético. En este trabajo se presenta el diseño e implementación de una plataforma tecnológica orientada a integrar, organizar y analizar los resultados provenientes de ensayos experimentales en baterías en el Centro de Diagnóstico de Baterías (CDB), desarrollada por CIDEMAT y GIMEL de la Universidad de Antioquia. Esta plataforma organiza la información de manera estructurada haciendo uso del paradigma de bases de datos relacionales, permitiendo una trazabilidad completa de los resultados, la comparación entre diferentes ensayos y tecnologías, facilitando el entrenamiento y validación de modelos computacionales para el diagnóstico de estado de salud, predicción de vida útil y desarrollo de gemelos digitales. Como primer enfoque, se incorporan algoritmos de procesamiento y análisis de datos que permiten la extracción automática de características relevantes para la estimación del estado de salud (SoH), estado de carga (SoC), detección de anomalías y evaluación de rendimiento y vida útil, parámetros que son utilizados en entornos de aprendizaje automático para el desarrollo y validación de estrategias de operación óptima en sistemas híbridos, promoviendo el avance de tecnologías sostenibles y aportando una base sólida para investigaciones futuras en almacenamiento energético.

Biografía del autor/a

Jaime Alejandro Valencia Velásquez, Universidad de Antioquia

Profesor del departamento de ingenieria electrica desde 1990.

 

https://orcid.org/0000-0003-1819-7713  

 

 

 

Daniel Ortiz Botina, Universidad de Antioquia

Estudiante semestre 7 del programa de ingenieria Electrica.

Luis Jorge Navarro Hernández, Universidad de Antioquia

Estudiante 7 semestre del programa de Ingenieria Electrica

Esteban Velilla Hernández, Universidad de Antioquia

Profesor del departamento de ingenieria Electrica

Citas

Xiong, W., Mo, Y. and Yan, C. (2021). Online State-of-Health Estimation for Second-Use Lithium-Ion Batteries Based on Weighted Least Squares Support Vector Machine. IEEE Access, Vol. 9, pp. 1870-1881. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3026552

Li, X., Jiang, J., Chen, D., Zhang, Y. and Zhang, C. (2016). A capacity model based on charging process for state of health estimation of lithium ion batteries. Applied Energy, Vol. 177, pp. 537-543. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.05.109

Chittayasothorn, S. (2022, June). The misconception of relational database and the ACID properties. In 2022 8th International Conference on Engineering, Applied Sciences, and Technology (ICEAST), pp. 30-33. IEEE. https://doi.org/10.1109/ICEAST55249.2022.9826318

Elmahallawy, M., Elfouly, T., Alouani, A. and Massoud, A. M. (2022). A Comprehensive Review of Lithium-Ion Batteries Modeling, and State of Health and Remaining Useful Lifetime Prediction. IEEE Access, Vol. 10, pp. 119040-119070. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3221137

Preger, Y., Barkholtz, H. M., Fresquez, A., Campbell, D. L., Juba, B. W., Román-Kustas, J. and Chalamala, B. (2020). Degradation of commercial lithium-ion cells as a function of chemistry and cycling conditions. Journal of The Electrochemical Society, Vol. 167(12), p. 120532. https://doi.org/10.1149/1945-7111/abae37

Tang, X., Zhang, G., Wang, X., Wei, G., Han, G., Zhu, J. and Dai, H. (2021). Investigating the critical characteristics of thermal runaway process for LiFePO₄/graphite batteries by a ceased segmented method. iScience, Vol. 24(10), p. 103111. https://doi.org/10.1016/j.isci.2021.103111

Zhao, J., Qu, X., Wu, Y., Fowler, M. and Burke, A. F. (2024). Artificial intelligence-driven real-world battery diagnostics. Energy and AI, Vol. 18, p. 100419. https://doi.org/10.1016/j.egyai.2024.100419

Stenzel, P., Baumann, M., Fleer, J., Zimmermann, B. and Weil, M. (2014). Database development and evaluation for techno economic assessments of electrochemical energy storage systems. IEEE International Energy Conference (EnergyCon 2014), Dubrovnik, Croatia, 13–16 May 2014, pp. 1334–1342. https://doi.org/10.1109/ENERGYCON.2014.6850596

Luciani, S., Feraco, S., Bonfitto, A. and Tonoli, A. (2021). Hardware in the Loop Assessment of a Data Driven State of Charge Estimation Method for Lithium Ion Batteries in Hybrid Vehicles. Electronics, Vol. 10, No. 22, p. 2828. https://doi.org/10.3390/electronics10222828

Zhang, W., Sun, X., & Wang, L. (2017). Battery Pack State of Charge Estimation and Hardware in Loop System Design Verification. In Proceedings of the International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics. https://doi.org/10.1109/IHMSC.2017.82

Cómo citar

[1]
J. A. Valencia Velásquez, D. Ortiz Botina, L. J. Navarro Hernández, K. Jiménez Restrepo, y E. Velilla Hernández, «Desarrollo de bases de datos y algoritmos para el estudio del estado de baterías en laboratorios del CIDEMAT Y GIMEL», EIEI ACOFI, sep. 2025.

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08-09-2025

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Sección

Energía: transición, eficiencia y seguridad
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