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Cámara Nebreda, José María
95
600
0000-0003-3743-2088
Ventosa Arbaizar, Edgar
782
600
0000-0002-8993-4285
Cantera Cuartango, Miguel Ángel
955
600
Universidad de Burgos. Departamento de Ingeniería Electromecánica
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500
2025-03-24T12:42:00Z
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2024
2024-09-19
2027-09-20
http://hdl.handle.net/10259/10363
10.36443/10259/10363
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.
Doctorado en Ingeniería y Tecnologías Industrial, Informática y Civil
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Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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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
3311.01 Tecnología de la Automatización
3310.01 Equipo Industrial
3311.02 Ingeniería de Control
3303.09 Operaciones Electroquímicas
Automatización de baterías de flujo redox: adquisición de datos, control, monitorización, gestión remota y predicción mediante redes neuronales
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