Autorización para publicación del trabajo de grado titulado: Estimación del estado de vida (SOH) y vida útil restante (RUL) de baterías de Litio reutilizadas por medio de técnicas de aprendizaje de máquina

Abstract

Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un acumulador de litio reutilizando celdas recuperadas, en un esfuerzo por crear soluciones de almacenamiento energético sostenibles. la investigación se llevó a cabo a través de la caracterización y evaluación de celdas de iones de litio, identificando sus condiciones operativas y de rendimiento tras su uso en aplicaciones previas. los resultados de la evaluación revelan variaciones significativas en capacidad y resistencia interna: algunas celdas conservan una capacidad cercana a su especificación nominal, mientras que otras muestran pérdidas considerables. la resistencia interna se destacó como un indicador clave de salud y eficiencia, mostrando variaciones que permiten evaluar el desgaste de cada celda. Para la agrupación de celdas y la predicción de vida útil restante (rul), se utilizaron algoritmos de machine learning, específicamente k-means para agrupar las celdas en grupos homogéneos y random forest para estimar su rul, seleccionando aquellas con mejor rendimiento y mayor potencial de reutilización. con base en estos datos, se construyó un acumulador compuesto por dos módulos de 24 celdas cada uno, ensamblados mediante soldadura de punto para asegurar conexiones estables y una operación segura. La simulación, realizada en Matlab, permitió predecir el desempeño del sistema y ajustar los parámetros del modelo a pesar de la falta de datos completos de ciclos de descarga. los hallazgos de esta investigación indican la viabilidad de reutilizar celdas en aplicaciones de almacenamiento de energía, promoviendo así la sostenibilidad de los sistemas energéticos estacionarios. este proyecto establece una base técnica para futuras investigaciones en acumuladores con celdas reutilizadas, con un enfoque en optimización y seguridad del sistema.