[en] The adoption of Electric Vehicles (EVs) requires careful management of their resource-intensive batteries to make sure that the transition does not come at a high environmental cost. Technological advancements and cost reductions have led to increased battery capacities and substantial expected residual value in retired batteries, highlighting the importance of circular economy practices, such as sharing and repurposing. Effective decision-making in the battery lifecycle requires precise estimation of End of Life (EoL). Current methods use a universal criterion of 70-80% State of Health (SoH) for defining the EoL, but this overlooks the individualities of each driver and their EV battery capacity. The initial part of the thesis assesses the adequacy of the universal EoL criteria. It begins by analysing the driving performance of EVs to identify new criteria for determining the functional EoL based on specific driving needs. Subsequently, the functional EoL thresholds for various realistic use cases are obtained using driving profiles derived from a proposed synthetic driving cycle model. The findings indicate that underperformance is influenced by factors such as battery capacity, charging frequency, and driving times, highlighting the shortcomings of current EoL estimates. Recognizing the limitations of the fixed EoL criteria, the second part of the thesis introduces a novel approach for EoL estimation using the State of Function (SoF). This approach considers historical driving requirements to define individualize EoL thresholds and employs a data-driven algorithm to predict the SoH under real-world operating conditions (i.e. partial charges). Both aspects, EoL requirements and battery degradation, are included in the proposed definition of the SoF, measuring how far the battery is from underperforming. The thesis results advocate shifting from the 70-80% SoH EoL criterion to the SoF measure to improve EoL estimations. In addition, understanding the functional EoL allows exploration of alternatives like Vehicle to Grid (V2G) and second-life applications to maximize battery usage, reduce residual value when reaching the recycling stage, and minimize environmental impact.

[es] La apuesta por el Vehículo Eléctrico (VE) requiere una gestión cuidadosa de sus baterías, que son intensivas en recursos, para asegurarse de que la transición no tenga un elevado impacto ambiental. Los avances tecnológicos y las reducciones de costes han llevado a un aumento en las capacidades de las baterías y un valor residual sustancial esperado en baterías retiradas, lo que resalta la importancia de prácticas de economía circular, como compartir y reutilizar. La toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida de las baterías requiere una estimación precisa del final de su vida útil (EoL). Los métodos actuales utilizan un criterio universal de 70-80% de Estado de Salud (SoH) para definir el EoL, pero esto pasa por alto las individualidades de cada conductor y la capacidad de la batería de su vehículo. La primera parte de la tesis evalúa la validez del criterio universal de EoL. Primero se evalúa el rendimiento de los vehículos eléctricos durante la conducción para identificar nuevos criterios para determinar el EoL funcional basado en necesidades de conducción específicas. Posteriormente, se obtienen los umbrales de EoL para diversos casos de usos realistas utilizando perfiles de conducción derivados de un modelo propuesto de ciclo de conducción sintético. Los resultados indican que las limitaciones de rendimiento están influenciadas por factores como la capacidad de la batería, la frecuencia de carga y los tiempos de conducción, resaltando las deficiencias de las estimaciones actuales de EoL. Considerando estas limitaciones, la segunda parte de la tesis presenta un nuevo enfoque para la estimación del EoL usando el Estado de Función (SoF). Este enfoque considera los requisitos históricos de conducción para definir umbrales de EoL individualizados y un algoritmo basado en datos para predecir el SoH en condiciones de uso realistas (cargas parciales). Ambos aspectos, los requisitos de EoL y la degradación, se incluyen en la definición propuesta de SoF, midiendo lo lejos que está la batería de presentar un bajo rendimiento. Los resultados de la tesis abogan por sustituir el criterio de 70-80% de SoH por el SoF para mejorar las estimaciones de EoL. Además, entender el EoL funcional permite explorar alternativas como el Vehicle to Grid (V2G) y la segunda vida para maximizar el uso de la batería, reducir el valor residual al llegar al reciclaje y minimizar el impacto ambiental.