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Sistema de gerenciamento de baterias de lítio com estimação de estados com filtro de Kalman estendido adaptativo.

Silva, Cynthia Thamíres Da

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Politécnica 2022-05-17

Acesso online

  • Título:
    Sistema de gerenciamento de baterias de lítio com estimação de estados com filtro de Kalman estendido adaptativo.
  • Autor: Silva, Cynthia Thamíres Da
  • Orientador: Pellini, Eduardo Lorenzetti
  • Assuntos: Sistema De Gerenciamento De Baterias; Bms; Estimação Do Estado Da Carga; Filtros De Kalman; Modelamento Matemático De Baterias; Battery Management System; Mathematical Battery Modeling; Kalman Filter; State Of Charge Estimation
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Notas Locais: Programa Engenharia Elétrica
  • Descrição: Armazenar energia de forma eficiente é um dos principais fatores para um mundo mais sustentável. A eletrônica embarcada nos sistemas de armazenamento de energia possui um papel extremamente importante para garantir a eficiência, segurança e desempenho desses sistemas. A presente tese apresenta a metodologia de desenvolvimento de um sistema de gerenciamento de baterias completo, capaz de proteger e gerenciar adequadamente qualquer bateria (desde que se conheça os limites de tensão, corrente e temperatura), em qualquer aplicação (desde que se conheça a dinâmica de utilização da bateria na aplicação). O modelo matemático da bateria foi desenvolvido com foco em aplicações de empilhadeiras elétricas, comparando quatro modelos diferentes, quatro algoritmos de otimização e sete experimentos, com o objetivo de desenvolver o melhor modelo matemático com o melhor método de otimização e o melhor experimento para baterias de LiFePO4 utilizadas em empilhadeiras elétricas. O modelo desenvolvido apresenta características únicas e inovadoras, que utiliza uma estrutura de múltiplas saídas, sendo capaz de aprimorar a exatidão dos parâmetros identificados em até 100 vezes quando comparado com modelos tradicionais que utilizam apenas uma saída. A metodologia apresentada nesse trabalho, permite criar os algoritmos do sistema de gerenciamento de bateria, principalmente para a estimação do estado da carga, que é feita por meio de um filtro de Kalman estendido adaptativo. O trabalho inova ao criar também uma política de ajuste das matrizes de ruído de processo () e de medição () do filtro de Kalman, em tempo de execução. O algoritmo do filtro, juntamente com o modelo matemático, atingiu uma exatidão média de 99,56% em testes reais, em relação à tensão estimada e tensão medida da bateria. Também foi implementada uma estratégia de balanceamento das células, capaz de garantir a segurança e eficiência do banco de baterias em todos os testes realizados. Esse trabalho apresenta todos os métodos, equações e simulações necessárias para o desenvolvimento do sistema de gerenciamento de baterias e aplica o sistema em um ambiente prático, real. O hardware e o firmware do BMS foram desenvolvidos, testados e validados em um banco de baterias com 8 células de LiFePO4, obtendo um ótimo desempenho em todos os testes realizados.
  • DOI: 10.11606/T.3.2022.tde-04042023-080719
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola Politécnica
  • Data de criação/publicação: 2022-05-17
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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