Resumen
En la actualidad, existe una creciente necesidad de desarrollar sistemas avanzados para la conservación y gestión eficiente de la energía, especialmente en un entorno donde los dispositivos electrónicos y los sistemas de electromovilidad dependen en gran medida de baterías de litio. Entre estas, las baterías de fosfato de hierro y litio (LiFePO₄) destacan por su estabilidad térmica, seguridad y larga vida útil, lo que las convierte en una opción preferente para aplicaciones de alto desempeño.
Con el propósito de optimizar su funcionamiento, se desarrolló el diseño e implementación electrónica de un sistema de gestión de baterías (BMS) LiFePO₄, capaz de monitorear en tiempo real variables críticas como voltaje, corriente y temperatura durante los procesos de carga y descarga. El sistema integra una red de sensores de precisión y módulos de acondicionamiento de señal que garantizan lecturas confiables de las curvas características de la batería.
La arquitectura del sistema se basa en un microcontrolador ATmega328P que adquiere y transmite los datos hacia el entorno de programación LabVIEW, donde se realiza la visualización, almacenamiento y análisis de los parámetros eléctricos. Adicionalmente, se propone el uso de técnicas de inteligencia artificial para el procesamiento de datos históricos, con el fin de identificar patrones de degradación, predecir el estado de carga (SoC, por sus siglas en inglés) y estimar la vida útil restante (SoH, por sus siglas en inglés) de las celdas.
Este desarrollo constituye una plataforma experimental que combina instrumentación electrónica, adquisición de datos y análisis inteligente, orientada a mejorar la eficiencia, confiabilidad y sostenibilidad de los sistemas basados en baterías de litio.

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