Gestión segura de la batería de EVs utilizando aprendizaje por refuerzo - Trimboli, Maximiliano Daniel (2024)
Las baterías de iones de litio son el dispositivo de alimentación estándar de los vehículoseléctricos (EVs) como alternativa de elección para reducir las emisiones de CO2. Pero antes deconvertirse en una tecnología fiable, las baterías de iones de litio deben hacer frente a dosgrandes retos: las reacciones electroquímicas indeseables debidas a tasas de carga excesivas yel tiempo considerable que tarda un EV en cargarse. Por tanto, es necesario emplear perfiles decorriente equilibrados que eviten tanto los graves efectos de degradación de la batería como lasmolestias a los usuarios finales. En este trabajo, los autores proponen un enfoque deaprendizaje profundo por refuerzo de exploración segura (SDRL) para determinar los perfiles decarga óptimos en condiciones de funcionamiento variables. Una de las principales ventajas delas técnicas de RL es que pueden aprender de la interacción con el sistema simulado o realincorporando la no linealidad y la incertidumbre derivadas de las condiciones ambientalesfluctuantes. Sin embargo, como las técnicas RL tienen que explorar estados indeseables antesde obtener una política óptima, no ofrecen garantías de seguridad. El enfoque propuestopretende mantener cero violaciones de las restricciones a lo largo de todo el proceso deaprendizaje incorporando una capa de seguridad que corrige la acción si es probable que seviole una restricción. El método propuesto se prueba en el circuito equivalente de una bateríade iones de litio considerando condiciones de variabilidad. Los primeros resultados muestranque SDRL es capaz de encontrar políticas de carga optimizadas y seguras teniendo en cuentaun compromiso entre la velocidad de carga y la vida útil de la batería.