2026-04-17T20:46:42Zhttps://riubu.ubu.es/oai/requestoai:riubu.ubu.es:10259/103632025-03-26T23:00:49Zcom_10259_2699col_10259_2725
Automatización de baterías de flujo redox: adquisición de datos, control, monitorización, gestión remota y predicción mediante redes neuronales
Cantera Cuartango, Miguel Ángel
Cámara Nebreda, José María
Ventosa Arbaizar, Edgar
Uno de los desafíos técnicos más importantes de la sociedad actual es reducir las emisiones de CO2 para mitigar al máximo las consecuencias del cambio climático y avanzar hacia un planeta más sostenible. Para ello, se ha de incrementar el uso de fuentes de energía renovable, lo que requiere implementar tecnologías de almacenamiento de energía que sean capaces de equilibrar el grid eléctrico. Entre ellas destacan las baterías de flujo redox, las cuales para ser viables necesitan de sistemas electrónicos capaces de asegurar su vida útil y gestionar los datos que generan mejorando su eficiencia. Esta tesis plantea un sistema de gestión de batería flexible, abierto y de bajo coste capaz de monitorizar el estado de salud de la batería y de corregirlo. Además, registra los datos en la nube y aplica Inteligencia Artificial en ellos con el objetivo de detectar el desbalanceo faradaico de una forma eficiente y precisa.
2024
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
spa
http://hdl.handle.net/10259/10363
https://riubu.ubu.es/bitstream/10259/10363/3/license.txt
5d013bfa6e473ff0db22cd82a4d71a70
https://riubu.ubu.es/bitstream/10259/10363/1/Cantera_Cuartango_Miguel_Angel-Tesis.pdf
bbc5858d8355aadaa0da15306f1519ce
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Batería flujo redox
Desbalanceo faradaico
Vida útil
Automatización
Inteligencia artificial
Redox flow battery
Faradaic imbalance
Cycling lifespan
Automation
Artificial intelligence
Pilas eléctricas
Inteligencia artificial
Control automático
Electric batteries
Artificial intelligence
Automatic control
10.36443/10259/10363