Descripción del proyecto
Gestión de baterías basada en inteligencia artificial para lograr una energía más ecológica
El objetivo de la Unión Europea de lograr una economía neutra en carbono para 2050 exige una expansión significativa de las fuentes de energía renovables, donde el almacenamiento de energía desempeña un papel crucial. Las baterías de segunda vida pueden contribuir al avance de una sociedad electrificada y descarbonizada. Sin embargo, para garantizar un funcionamiento seguro y eficiente de las baterías, los sistemas de gestión de baterías (BMS, por sus siglas en inglés) requieren mejores datos y modelos de baterías. Para solucionarlo, el equipo del proyecto ENERGETIC, financiado con fondos europeos, aprovecha la inteligencia artificial para desarrollar un BMS mejorado que sea apto tanto para aplicaciones de transporte como estacionarias. Este innovador sistema optimiza el uso de la batería, garantizando fiabilidad, potencia y seguridad en todos los modos de funcionamiento. El equipo del proyecto emplea métodos de vanguardia que combinan la física y los métodos basados en datos a nivel de «software» y «hardware», lo cual permite predecir la vida útil de las baterías y diagnosticar su degradación mediante modelos de inteligencia artificial transparentes.
Objetivo
The EU roadmap towards a climate-neutral economy by 2050 sets ambitious decarbonisation targets that shall be achieved by a massive deployment of renewable energy sources. Energy storage improves grid flexibility and allows higher penetration levels of renewable energy sources to create a decarbonised and more electrified society by means of leveraging second-life batteries. Battery management plays an essential role by ensuring an efficient and safe battery operation. However, current battery management systems (BMS) typically rely on semi-empirical battery models (such as equivalent-circuit models) and on a limited amount of measured data.
Therefore, ENERGETIC project aims to develop the next generation BMS for optimizing batteries’ systems utilisation in the first (transport) and the second life (stationary) in a path towards more reliable, powerful and safer operations. ENERGETIC project contributes to the field of translational enhanced sensing technologies, exploiting multiple Artificial Intelligence models, supported by Edge and Cloud computing. ENERGETIC’s vision not only encompasses monitoring and prognosis the remaining useful life of a Li-ion battery with a digital twin, but also encompasses diagnosis by scrutinising the reasons for degradation through investigating the explainable AI models. This involves development of new technologies of sensing, combination and validation of multiphysics and data driven models, information fusion through Artificial Intelligence, Real time testing and smart Digital Twin development. Based on a solid and interdisciplinary consortium of partners, the ENERGETIC R&D project develops innovative physics and data-based approaches both at the software and hardware levels to ensure an optimised and safe utilisation of the battery system during all modes of operation.
Ámbito científico
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligence
- natural sciencescomputer and information sciencessoftware
- natural scienceschemical scienceselectrochemistryelectric batteries
- engineering and technologyenvironmental engineeringenergy and fuelsrenewable energy
- natural sciencescomputer and information sciencescomputational sciencemultiphysics
Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinador
67084 Strasbourg
Francia