[ca] Cada vegada els vehicles elèctrics estan guanyant més pes en el sector automobilístic. Un dels problemes que tenen aquest tipus de vehicles és que la bateria encarregada de proporcionar-li energia es va degradant amb el pas del temps i després del seu ús, cosa que provoca que s'hagi de canviar després d'un cert temps. Aquesta degradació consisteix principalment en una disminució de la seva capacitat i un augment de la seva resistència interna. Per a quantificar el nivell de degradació de la bateria es fa servir el que es diu estat de salut (SOH), que és un indicador del valor de la capacitat de la bateria en un cert moment respecte el seu valor inicial. En aquest projecte es pretén trobar un algorisme per estimar de la manera més acurada possible el SOH d'una bateria d'ions liti, que és el tipus de bateries que tenen els vehicles elèctrics. A l'hora de fer l'estimació existeixen diferents mètodes per fer-ho, alguns que es basen en models, altres que es basen en dades, i uns altres que resulten de la combinació d'aquests dos. En el present estudi s'ha optat per fer l'estimació seguint el mètode dels mínims quadrats, que intenta trobar el millor ajust d'una sèrie de dades, minimitzant la suma dels residus a la corba estimada. El mètode utilitzat estima el SOH en funció de certs indicadors. A aquests paràmetres, en el cas de les bateries, se'ls anomena indicadors de salut (HIs). El primer pas, abans de fer cap estimació, és seleccionar els indicadors que es faran servir. Els HIs escollits tenen a veure majoritàriament amb la tensió de la bateria, corrent, temperatura, capacitat, i combinacions d'aquests. Realitzant una sèrie de tests en 6 bateries s'han obtingut dades de la càrrega d'aquestes, amb el seu corresponen SOH en cada test. A partir d'aquestes dades extretes en laboratori de l'IREC, s'han extret una sèrie de HIs (uns per a la càrrega a corrent constant CC i d'altres per a la càrrega a tensió constant CV) fent els càlculs pertinents. Un cop obtinguts els indicadors, s'ha procedit a fer una regressió lineal pel mètode dels mínims quadrats per a cada HI, i una regressió lineal per estimar el SOH en funció de tots els altres HIs, per al cas CC i CV. Els resultats obtinguts mostren que els millors indicadors per estimar el SOH a CC són el valor dQ/dV del segon pic de la corba de capacitat incremental (corba que relaciona la variable dQ/dV amb la tensió) i el valor de l'energia de la tensió. Per al cas de la càrrega CV no està clar quin indicador dona resultats més acurats, ja que, calculant l'error en l'estimació, s'ha pogut observar que l'error per cadascun dels indicadors és molt baix. L'error obtingut en l'estimació del SOH en la càrrega CC és una mica superior al de la càrrega CV. Tot i així, al ser els dos errors relatius d'un valor molt baix es pot considerar que els resultats obtinguts en l'estimació són prou precisos i bons i s'han pogut assolir els objectius proposats

[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