Gêmeos digitais para baterias de veículos elétricos. - OLIVEIRA, Sávio Alves de. (2025)
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um gêmeo digital para baterias de íons de lítio, empregadas em veículos elétricos terrestres de uso urbano, visando monitorar variáveis como estado de carga e estado de temperatura. A metodologia proposta combina modelos eletroquímicos de ordem reduzida, modelos de circuito equivalente e modelos térmicos, integrados por algoritmos de estimação de estados capazes de processar dados de tensão, corrente e temperatura, como o Filtro de Kalman Estendido. Para validar o gêmeo digital, recorre-se a um conjunto de simulações pseudo-sintéticas, realizadas em diferentes faixas de temperatura, obtidas pela integração de duas ferramentas complementares: o FASTSim, utilizado para reproduzir de forma eficiente a dinâmica veicular em três ciclos de condução padronizados—um perfil urbano com tráfego intenso, um percurso rodoviário a velocidade quase constante em vias expressas e um trajeto dinâmico com acelerações bruscas e velocidades elevadas—e o PyBaMM, empregado para modelar o comportamento eletroquímico da bateria sob os perfis de potência demandada pelo veículo. Os resultados evidenciam acurácia na predição do estado de carga, com erro absoluto médio inferior a 3% em condições de temperatura ambiente maiores do que 10◦C, além de estimativas de alcance residual de veículos com erros absolutos da ordem de 30km. Dessa forma, o gêmeo digital desenvolvido, sustentado por uma arquitetura modular e pela combinação de modelos físicos com dados pseudo-sintéticos, permite aprimorar o gerenciamento de baterias, bem como ampliar o potencial de integração dos veículos elétricos em novos serviços e arquiteturas.