Análise Comparativa do Nível de Acurácia de Modelos Híbridos Utilizados para Predizer o Tempo de Vida de Baterias

Abstract

O desenvolvimento tecnológico permite que diferentes dispositivos eletrônicos sejam capazes de executar cada vez mais um número maior de tarefas. Dentre estes dispositivos estão os dispositivos móveis, que pela utilização de uma bateria, agregam mobilidade e comodidade na execução de diferentes serviços, otimizando o tempo do usuário. Desta forma, o funcionamento do dispositivo está ligado diretamente ao tempo de vida da bateria, nesse contexto é importante o estudo acerca do desempenho e do comportamento da bateria frente a diferentes cenários de descarga. A predição do tempo de vida de baterias pode ser realizada através da modelagem matemática, que permite realizar a simulação de um processo de descarga real através de modelos matemáticos. Estes modelos são classificados em categorias: os modelos eletroquímicos, os modelos elétricos, os modelos analíticos, os modelos estocásticos, os modelos via teoria de identificação de sistemas e os modelos híbridos. Este trabalho é realizado utilizando a categoria de modelos híbridos. Estes modelos são constituídos através da união de pelo menos dois modelos pertencentes a categorias diferentes, conseguindo agregar as vantagens dos modelos utilizados nesta união. Neste sentido, o objetivo deste trabalho é realizar a modelagem matemática do tempo de vida de baterias utilizando os modelos híbridos encontrados na literatura técnica, realizando uma análise comparativa entre o nível de acurácia dos mesmos. São usados perfis de descarga constantes e os dados experimentais são obtidos de uma plataforma de testes, considerando baterias de Lítio Íon Polímero. Nos dados experimentais é realizado um tratamento estatístico, a fim de identificar a presença de valores outliers e médias experimentais diferentes estatisiticamente. As simulações computacionais são realizadas no software MatLab e as validações dos modelos híbridos ocorre através da comparação dos resultados das simulações com os dados obtidos da plataforma de testes. Após as validações, constatou-se que todos os modelos híbridos utilizados neste trabalho são acurados, apresentando erro médio inferior a 5%, independente da presença de valores outliers. Por fim, comparando os valores dos erros, é concluído que o modelo híbrido proposto por Zhang é o modelo mais acurado, seguido pelo modelo híbrido de Kim e de Gomes. Também foi possível observar que os menores erros foram encontrados na presença de valores outliers.