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Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
The importance of energy storage continues to grow, whether in power generation, consumer
electronics, aviation, or other systems. Therefore, energy management in batteries
is becoming an increasingly crucial aspect of optimizing the overall system and must be
done properly. Very few works have been found in the literature proposing the implementation
of algorithms such as EKF to predict the SOC in small systems such as mobile
robots, where computational power in some application is severely lacking. To this end,
this work proposes an implementation of two algorithms mainly reported in the literature
for SOC estimation, in an ATMEGA328P microcontroller-based BMS, this embedded
system is designed taking into consideration the criteria already defined for such a system
and adding the aspect of flexibility and ease of implementation. One of the implemented
algorithms performs the prediction, while the other will be responsible for the monitoring.
A importância do armazenamento de energia continua a crescer, seja na produção de energia, electrónica de consumo, aviação, ou outros sistemas. Por conseguinte, a gestão de energia em baterias está a tornar-se um aspecto cada vez mais crucial na optimização de todo o sistema e deve ser feita correctamente. Muito poucos trabalhos foram encontrados na literatura propondo a implementação de algoritmos como o EKF para prever o SOC em pequenos sistemas, tais como robôs móveis, onde a capacidade vezes é muitos aplicação escassa. Para este fim, este trabalho propõe uma implementação dos dois algoritmos principalmente relatados na literatura para a estimativa do SOC, num BMS baseado em microcontroladores ATMEGA328P, este sistema incorporado é concebido tendo em consideração os critérios já definidos para tal sistema e acrescentando o aspecto de flexibilidade e facilidade de implementação. Um dos algoritmos implementados realiza a previsão, enquanto que o outro será responsável pela monitorização.
A importância do armazenamento de energia continua a crescer, seja na produção de energia, electrónica de consumo, aviação, ou outros sistemas. Por conseguinte, a gestão de energia em baterias está a tornar-se um aspecto cada vez mais crucial na optimização de todo o sistema e deve ser feita correctamente. Muito poucos trabalhos foram encontrados na literatura propondo a implementação de algoritmos como o EKF para prever o SOC em pequenos sistemas, tais como robôs móveis, onde a capacidade vezes é muitos aplicação escassa. Para este fim, este trabalho propõe uma implementação dos dois algoritmos principalmente relatados na literatura para a estimativa do SOC, num BMS baseado em microcontroladores ATMEGA328P, este sistema incorporado é concebido tendo em consideração os critérios já definidos para tal sistema e acrescentando o aspecto de flexibilidade e facilidade de implementação. Um dos algoritmos implementados realiza a previsão, enquanto que o outro será responsável pela monitorização.
Description
Mestrado de dupla diplomação com a Ecole Supérieure en Sciences Appliquées de Tlemcen
Keywords
Prediction algorithm Battery management system Extended kalman filter Coulomb counting algorithm Engineering applications