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

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: GUEDES, Walter Barbosa.
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
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
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/36246
Resumo: 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.