Estimativa em tempo real do estado de carga em células de íon de lítio utilizando filtro de Kalman estendido
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dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina |
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dc.contributor.advisor |
Waltrich, Gierri |
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dc.contributor.author |
Bampi, Suélen |
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dc.date.accessioned |
2024-01-08T23:23:37Z |
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dc.date.available |
2024-01-08T23:23:37Z |
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dc.date.issued |
2023 |
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dc.identifier.other |
385661 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/253934 |
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dc.description |
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2023. |
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dc.description.abstract |
Esta dissertação apresenta uma metodologia de estimativa do estado de carga (SoC) de células de baterias de íon de lítio em tempo real. O método utiliza como ferramentas um modelo de circuito elétrico equivalente de Thévenin, com dois pares RC e o filtro de Kalman estendido (EKF), para efetuar a estimativa em tempo real. A parametrização do modelo de circuito equivalente elétrico neste trabalho é obtida por uma carga eletrônica, comumente utilizada em ensaios para obter estes modelos equivalentes. Dois tipos de ensaios de descarga são utilizados neste trabalho, um do tipo contínuo e outro do tipo pulsado. Com a descarga contínua de corrente foi definida a capacidade nominal da célula de bateria, já com o ensaio pulsado de descarga foram determinados os parâmetros do circuito elétrico equivalente. Os parâmetros dinâmicos do circuito elétrico equivalente foram definidos com emprego do método numérico de Levenberg-Marquardt. A modelagem obtida através da análise numérica é inserida em um algoritmo de estimativa do SoC desenvolvido e executado em um microcontrolador. Por fim, tendo como objetivo corroborar a metodologia proposta, são apresentados os resultados de simulação e experimentais obtidos. Nos ensaios as especificações operacionais da carga eletrônica são limitadas a uma tensão de 4,2 V e uma corrente de 90 A. Os resultados de estimativa de SoC são obtidos para uma célula de óxido de titanato de lítio de 2,3 V com capacidade nominal de 40 Ah, com a temperatura controlada por uma câmara climática durante todo o processo. |
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dc.description.abstract |
Abstract: This dissertation presents a methodology for real-time estimation of the state of charge (SoC) of lithium-ion battery cells. The method employs tools such as a Thévenin equivalent electrical circuit model with two RC pairs and the Extended Kalman Filter (EKF) to perform real-time estimation. The parameterization of the equivalent electrical circuit model in this work is obtained using an electronic load commonly used in tests to obtain these equivalent models. Two types of discharge tests are employed in this work: continuous discharge and pulsed discharge. The nominal capacity of the battery cell is determined through continuous current discharge, while the parameters of the equivalent electrical circuit are determined through pulsed discharge testing. The dynamic parameters of the equivalent electrical circuit are defined using the Levenberg-Marquardt numerical method. The resulting modeling obtained through numerical analysis is incorporated into an SoC estimation algorithm developed and executed on a microcontroller. Finally, in order to validate the proposed methodology, simulation and experimental results are presented. The operational specifications of the electronic load in the tests are limited to a voltage of 4.2 V and a current of 90 A. The SoC estimation results are obtained for a 2.3 V lithium titanate oxide cell with a nominal capacity of 40 Ah, with temperature controlled by a climatic chamber throughout the process.. |
en |
dc.format.extent |
196 p.| il., tabs. |
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dc.language.iso |
por |
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dc.subject.classification |
Engenharia elétrica |
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dc.subject.classification |
Filtros de Kalman |
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dc.subject.classification |
Ions |
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dc.subject.classification |
Lítio |
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dc.subject.classification |
Baterias de litio |
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dc.title |
Estimativa em tempo real do estado de carga em células de íon de lítio utilizando filtro de Kalman estendido |
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dc.type |
Dissertação (Mestrado) |
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