Analise e implementacao de metodos de estimacao de parametros de celula de litio

Abstract

A indústria 4.0 trouxe consigo uma demanda referente a otimização de recursos que se espalhou pelos diversos setores da indústria. Um dos setores mais afetados por esse efeito foi o energético, resultando na rápida popularização e aumento da demanda de acumuladores de energia baseados em lítio. Entretanto essa popularização foi frenada por questões de segurança relacionadas a volatilidade das células de lítio. A fim de se transpor esse problema, um campo de pesquisa e desenvolvimento foi gerado com o intuito de desenvolver equipamentos de gerenciamento inteligentes de bateria, Battery Management System (BMS). Esses equipamentos são responsáveis por gerenciar as baterias de lítio e mantê-las em uma região de operação segura, evitando assim acidentes. Nas últimas décadas esses componentes passaram por inúmeros avanços permitindo que eles se tornassem menores, mais inteligentes e, por consequência, mais seguros. Mesmo após duas décadas de desenvolvimento, ainda há muito a se melhorar nesses dispositivos, como a adição de algoritmos de estimação dos parâmetros internos da célula que permitam um gerenciamento mais refinado da mesma, otimizando ainda mais os sistema de gerenciamento. A fim de determinar a eficiência destes métodos embarcados junto ao sistema de monitoramento, foi desenvolvido esse trabalho. Nele foi analisado a precisão e o tempo de execução do algoritmo de forma embarcada durante o processo de carga e descarga da bateria.

Industry 4.0 has brought with it a demand for resource optimization that has spread across different industry sectors. One of the most affected by this effect was the energy sector, resulting in the rapid popularization and increased demand for lithium-based energy accumulators. However, this popularization was stopped by security issues related to the volatility of lithium cells. In order to overcome this problem, a field of research and development was generated in order to develop intelligent battery management equipment, Battery Management System (BMS). These equipments are responsible for managing lithium batteries and keeping them in a safe operating region, thus preventing accidents. In the last decades these components have undergone numerous advances allowing them to become smaller, smarter and, consequently, safer. Even after two decades of development, there is still much to improve in these devices, such as the addition of algorithms for estimating the internal parameters of the cell that allow a more refined management of the same, optimizing even more the management systems. This work was developed in order to determine the efficiency of these methods embedded in the monitoring system. It analyzed the accuracy and execution time of the algorithm in an embedded way during the battery charging and discharging process.