Modelagem de bateria de lítio-íon e estudo comparativo entre os métodos de estimação de estado de carga para veículos elétricos.

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: GUEDES, Walter Barbosa.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA; UFCG
• Palavras-chave em Português: Baterias de lítio-íon; Baterias de íons de lítio; Estado de carga (SOC); Battery management system (BMS); Lithium-Ion batteries; State of charge (SOC); Sistema de gestión de batería (BMS); Engenharia Elétrica
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/36246

Neste trabalho é abordado a representação das baterias de íons de lítio por meio de circuitos elétricos equivalentes, detalhando a forma de obter os parâmetros do circuito por neio de ferramentas computacionais. Também são apresentadas análises de metodologias de estimação de estado de carga de uma bateria de Lithium Nickel Manganese Cobalt (NMC) de um veículo elétrico comercial. O método de estimação coulomb couting estima o estado de carga da bateria baseado na integral da corrente elétric no tempo, apesar de ser simples, por ser de malha aberta, possui um erro acumulativo. As metodologias baseadas nos filtros de kalman proporcionam precisão a estimação a partir da covariância do sistema. Por fim o método machine learning proporciona do estado de carga de bateria de lítio a partir do histórico de dados. As metodologias foram comparadas entre si em termo de precisão acuracidade por meio de ferramentas da Mathworks e da linguagem de programação Python.