[en] Electric vehicles are increasingly gaining importance in the automotive sector. One of the problems these types of vehicles have to face is the degradation of their battery over time and with use. This degradation primarily involves a decrease in capacity and an increase in internal resistance. To quantify the level of battery degradation, a parameter called State of Health (SOH) is used, which indicates the battery's capacity at a certain moment relative to its initial value. This project aims to find an algorithm to estimate the SOH of a lithium-ion battery, which is the type of battery used in electric vehicles, as accurately as possible. There are different methods for estimating SOH, some based on models, others based on data, and some that combine both approaches. In this study, the estimation is performed using the least squares method, which attempts to find the best fit of a series of data by minimizing the sum of the residuals to the estimated curve. The method used estimates the SOH based on certain indicators, referred to as Health Indicators (HIs) in the case of batteries. The first step, before making any estimation, is to select the indicators that will be used. The chosen HIs are mostly related to battery voltage, current, temperature, capacity, and combinations of them. Through a series of tests on 6 batteries, data on their charge and corresponding SOH in each test have been obtained. From this data, extracted in the laboratory at IREC, a set of HIs has been derived by performing the necessary calculations, some for constant current (CC) charging and others for constant voltage (CV) charging. Once the indicators have been obtained, a linear regression using the least squares method has been performed for each HI, and a linear regression has been conducted to estimate the SOH based on all other HIs, for both CC and CV charging. The results obtained show that the best indicators for estimating SOH during CC charging are the dQ/dV value of the second peak of the incremental capacity curve (which relates the variable dQ/dV to voltage) and the voltage energy value. For CV charging, it is not clear which indicator provides more accurate results, as the estimation errors for each indicator have been found to be very low. The error in estimating SOH during CC charging is slightly higher than that of CV charging. However, since both errors are relatively low, it can be considered that the estimation results are sufficiently accurate and good, and the proposed objectives have been achieved

[es] Cada vez los vehículos eléctricos están ganando más peso en el sector automovilístico. Uno de los problemas que tienen este tipo de vehículos es que la batería encargada de proporcionarle energía se va degradando con el paso del tiempo y después de su uso, lo que provoca que haya que cambiarla después de cierto tiempo. Esta degradación consiste principalmente en una disminución de su capacidad y un aumento de su resistencia interna. Para cuantificar el nivel de degradación de la batería se utiliza lo que se llama estado de salud (SOH), que es un indicador del valor de la capacidad de la batería en un cierto momento respecto a su valor inicial. En este proyecto se pretende encontrar un algoritmo para estimar de la forma más precisa posible el SOH de una batería de iones litio, que es el tipo de baterías que tienen los vehículos eléctricos. A la hora de realizar la estimación existen diferentes métodos para hacerlo, algunos que se basan en modelos, otros que se basan en datos, y otros que resultan de la combinación de estos dos. En el presente estudio se ha optado por realizar la estimación siguiendo el método de los mínimos cuadrados, que intenta encontrar el mejor ajuste de una serie de datos, minimizando la suma de los residuos a la curva estimada. El método utilizado estima el SOH en función de ciertos indicadores. A estos parámetros, en el caso de las baterías, se les llama indicadores de salud (HIs). El primer paso, antes de realizar ninguna estimación, es seleccionar los indicadores que se utilizarán. Los HIs escogidos tienen que ver mayoritariamente con la tensión de la batería, corriente, temperatura, capacidad, y combinaciones de éstos. Realizando una serie de tests en 6 baterías se han obtenido datos de la carga de éstas, con su correspondiente SOH en cada test. A partir de estos datos extraídos en el laboratorio del IREC, se han extraído una serie de HIs (unos para la carga a corriente constante CC y otros para la carga a tensión constante CV) haciendo los cálculos pertinentes. Una vez obtenidos los indicadores, se ha procedido a realizar una regresión lineal con el método de los mínimos cuadrados para cada HI, y una regresión lineal para estimar el SOH en función de todos los otros HIs, para el caso CC y CV. Los resultados obtenidos muestran que los mejores indicadores para estimar el SOH a CC son el valor dQ/dV del segundo pico de la curva de capacidad incremental (curva que relaciona la variable dQ/dV con la tensión) y el valor de la energía de la tensión. Para el caso de la carga CV no está claro qué indicador da resultados más precisos, ya que, calculando el error en la estimación, se ha podido observar que el error para cada uno de los indicadores es muy bajo. El error obtenido en la estimación del SOH en la carga CC es algo superior al de la carga CV. Sin embargo, al ser los dos errores relativos de un valor muy bajo se puede considerar que los resultados obtenidos en la estimación son suficientemente precisos y buenos y se han cumplido los objetivos propuestos