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Energy management of Li-Po batteries in the mobile robotics domain

datacite.subject.fosEngenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologiaspt_PT
dc.contributor.advisorLima, José
dc.contributor.advisorGonçalves, José
dc.contributor.advisorMegnafi, Hicham
dc.contributor.authorChellal, Arezki Abderrahim
dc.date.accessioned2021-10-12T14:08:53Z
dc.date.available2021-10-12T14:08:53Z
dc.date.issued2021
dc.descriptionMestrado de dupla diplomação com a Ecole Supérieure en Sciences Appliquées de Tlemcenpt_PT
dc.description.abstractThe 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.pt_PT
dc.description.abstractA 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.pt_PT
dc.identifier.tid202773779pt_PT
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10198/23992
dc.language.isoengpt_PT
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/pt_PT
dc.subjectPrediction algorithmpt_PT
dc.subjectBattery management systempt_PT
dc.subjectExtended kalman filterpt_PT
dc.subjectCoulomb counting algorithmpt_PT
dc.subjectEngineering applicationspt_PT
dc.titleEnergy management of Li-Po batteries in the mobile robotics domainpt_PT
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
person.familyNameChellal
person.givenNameArezki Abderrahim
person.identifier.ciencia-id8215-2A5A-EADB
person.identifier.orcid0000-0002-9190-6865
rcaap.rightsopenAccesspt_PT
rcaap.typemasterThesispt_PT
relation.isAuthorOfPublication59a3f1c2-d0ee-4fb2-b27a-025ebfd8f20b
relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery59a3f1c2-d0ee-4fb2-b27a-025ebfd8f20b
thesis.degree.nameEnergias Renováveis e Eficiência Energéticapt_PT

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