Estimação do estado de saúde de baterias de lítio-íon por meio de um método de subespaços para identificação de sistemas e sua aplicação à caracterização online de baterias de segunda vida

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Miranda Camboim, Marcelo, 1998-
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Baterias de lítio
Identificação de sistemas
Veículos elétricos
Desenvolvimento sustentável
Lithium batteries
System identification
Electrical vehicles
Sustainable developmen
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/13989
Resumo: Orientador: Mateus Giesbrecht
id UNICAMP-30_ca2e816baaf3a70c987f093bcffc9a72
oai_identifier_str oai::1370753
network_acronym_str UNICAMP-30
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository_id_str
spelling Estimação do estado de saúde de baterias de lítio-íon por meio de um método de subespaços para identificação de sistemas e sua aplicação à caracterização online de baterias de segunda vidaLithium-ion batteries' state of health estimation through a subspace method for system identification and its application to the online characterization of second-life batteriesBaterias de lítioIdentificação de sistemasVeículos elétricosDesenvolvimento sustentávelLithium batteriesSystem identificationElectrical vehiclesSustainable developmenOrientador: Mateus GiesbrechtDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Quando baterias de lítio-íon (Lithium-ion Batteries - LiBs) atingem o fim de sua primeira vida útil em veículos elétricos (VEs), elas ainda podem ser utilizadas em aplicações com menores demandas de potência, processo conhecido como segunda vida. Contudo, para garantir que as LiBs - ou células - retiradas dos VEs operem de maneira segura, eficiente e confiável em uma segunda aplicação, vários testes e procedimentos devem ser aplicados para estudar suas condições internas. Naturalmente, um dos parâmetros mais importantes a ser determinado é o estado de saúde (State of Health - SoH). Todavia, os processos disponíveis para estimar o SoH de LiBs são limitados por altos custos, tempos de testes relativamente longos e necessidade de equipamentos específicos. Tais problemas limitam o mercado de segunda vida, principalmente ao considerar que nos próximos anos uma quantidade significativa de LiBs estará disponível para aplicações em segunda vida. Dessa forma, este trabalho propõe uma metodologia para estimar o SoH de células de lítio-íon, fundamentada em métodos de identificação de sistemas em subespaços (Subspace System Identification - SSI), tal que os parâmetros do modelo dinâmico da célula sob teste, estimados inicialmente a partir de métodos de SSI, são associados ao seu SoH. Adicionalmente, como os métodos de SSI retornam modelos sem um significado físico, nessa dissertação também é proposto um método de estimação dos parâmetros do modelo dinâmico a partir dos modelos obtidos com a SSI. Para validar o método proposto, utilizaram-se como objeto de estudo nove amostras de células de um mesmo fabricante, que foram retiradas de VEs pesados ao fim de sua primeira vida útil. Os resultados obtidos mostraram que: (a) uma boa aproximação entre o modelo identificado e o sistema real foi obtida, em que valores de raiz do erro quadrático médio (Root Mean Square Error - RMSE) tão pequenos quanto 2,26 mV foram obtidos; (b) os métodos de SSI podem ser aplicados de maneira online, isto é, enquanto a LiB ainda está operando no VE durante sua primeira vida, descartando a necessidade de ensaios adicionais após sua primeira vida; e (c) há uma clara associação entre os parâmetros da célula e o SoH, de modo que a estratégia proposta foi capaz de estimar o SoH das amostras com valores de RMSE entre 2,11\% e 3,34\%. Logo, a metodologia proposta oferece melhorias significativas frente ao ensaio convencional de capacidade, o que inclui a possibilidade de estimar o SoH de maneira relativamente rápida, online e sem a necessidade de equipamentos específicos. A partir dos parâmetros físicos encontrados, também foi aplicada uma metodologia para seleção de células similares para composição de LiBs de segunda vidaAbstract: When Lithium-ion Batteries (LiBs) reach the end of their first useful life in electric vehicles (EVs), they can still be used in applications with lower power demands, a process known as second-life. However, to ensure that LiBs -- or cells -- removed from EVs operate safely, efficiently and reliably in a second application, several tests and procedures must be applied to study their internal conditions. Naturally, one of the most important parameters to be determined is the state of health (SoH). Nevertheless, the available processes for estimating the SoH of LiBs are limited by high costs, relatively long test times and the need for specific equipment. These problems limit the second-life market, especially considering that a significant amount of LiBs will be available for second-life applications in the next few years. Thus, this work proposes a methodology to estimate the SoH of lithium-ion cells, based on subspace system identification (SSI) methods, where the parameters of the dynamic model of the tested cell are associated with its SoH. Additionally, since SSI methods return models without a physical meaning, this dissertation also proposes a method to estimate the parameters of the dynamic model through the models obtained with the SSI. To validate the proposed method, nine cell samples from the same manufacturer were studied, which were removed from heavy EVs at the end of their first useful life. The obtained results showed that: (a) a good approximation between the identified model and the actual system was achieved, with a root mean square error (RMSE) values as small as 2.26 mV; (b) SSI can be applied online, while the LiBs are still operating in the EV during its first life, eliminating the need of additional tests after its first life; and (c) there is a clear association between the cell parameters and the SoH, so it was possible to estimate the SoH of the samples with RMSE values varying from 2.11\% and 3.34\%. Therefore, the proposed methodology offers significant improvements when compared to the conventional capacity test, including the possibility of estimating the SoH relatively fast, online and without the need for specific equipment. Based on the physical parameters identified, a methodology for selecting similar cells for second-life LiBs was also appliedMestradoAutomaçãoMestre em Engenharia Elétrica[s.n.]Giesbrecht, Mateus, 1984-Zanin, Hudson GiovaniDoubek, GustavoUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASMiranda Camboim, Marcelo, 1998-20232023-09-05T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (158 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/13989MIRANDA CAMBOIM, Marcelo. Estimação do estado de saúde de baterias de lítio-íon por meio de um método de subespaços para identificação de sistemas e sua aplicação à caracterização online de baterias de segunda vida. 2023. 1 recurso online (158 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/13989. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1370753Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-11-27T17:18:48Zoai::1370753Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2023-11-27T17:18:48Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
dc.title.none.fl_str_mv Estimação do estado de saúde de baterias de lítio-íon por meio de um método de subespaços para identificação de sistemas e sua aplicação à caracterização online de baterias de segunda vida
Lithium-ion batteries' state of health estimation through a subspace method for system identification and its application to the online characterization of second-life batteries
title Estimação do estado de saúde de baterias de lítio-íon por meio de um método de subespaços para identificação de sistemas e sua aplicação à caracterização online de baterias de segunda vida
spellingShingle Estimação do estado de saúde de baterias de lítio-íon por meio de um método de subespaços para identificação de sistemas e sua aplicação à caracterização online de baterias de segunda vida
Miranda Camboim, Marcelo, 1998-
Baterias de lítio
Identificação de sistemas
Veículos elétricos
Desenvolvimento sustentável
Lithium batteries
System identification
Electrical vehicles
Sustainable developmen
title_short Estimação do estado de saúde de baterias de lítio-íon por meio de um método de subespaços para identificação de sistemas e sua aplicação à caracterização online de baterias de segunda vida
title_full Estimação do estado de saúde de baterias de lítio-íon por meio de um método de subespaços para identificação de sistemas e sua aplicação à caracterização online de baterias de segunda vida
title_fullStr Estimação do estado de saúde de baterias de lítio-íon por meio de um método de subespaços para identificação de sistemas e sua aplicação à caracterização online de baterias de segunda vida
title_full_unstemmed Estimação do estado de saúde de baterias de lítio-íon por meio de um método de subespaços para identificação de sistemas e sua aplicação à caracterização online de baterias de segunda vida
title_sort Estimação do estado de saúde de baterias de lítio-íon por meio de um método de subespaços para identificação de sistemas e sua aplicação à caracterização online de baterias de segunda vida
author Miranda Camboim, Marcelo, 1998-
author_facet Miranda Camboim, Marcelo, 1998-
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Giesbrecht, Mateus, 1984-
Zanin, Hudson Giovani
Doubek, Gustavo
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
dc.contributor.author.fl_str_mv Miranda Camboim, Marcelo, 1998-
dc.subject.por.fl_str_mv Baterias de lítio
Identificação de sistemas
Veículos elétricos
Desenvolvimento sustentável
Lithium batteries
System identification
Electrical vehicles
Sustainable developmen
topic Baterias de lítio
Identificação de sistemas
Veículos elétricos
Desenvolvimento sustentável
Lithium batteries
System identification
Electrical vehicles
Sustainable developmen
description Orientador: Mateus Giesbrecht
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023
2023-09-05T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12733/13989
MIRANDA CAMBOIM, Marcelo. Estimação do estado de saúde de baterias de lítio-íon por meio de um método de subespaços para identificação de sistemas e sua aplicação à caracterização online de baterias de segunda vida. 2023. 1 recurso online (158 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/13989. Acesso em: 3 set. 2024.
url https://hdl.handle.net/20.500.12733/13989
identifier_str_mv MIRANDA CAMBOIM, Marcelo. Estimação do estado de saúde de baterias de lítio-íon por meio de um método de subespaços para identificação de sistemas e sua aplicação à caracterização online de baterias de segunda vida. 2023. 1 recurso online (158 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/13989. Acesso em: 3 set. 2024.
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1370753
Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
1 recurso online (158 p.) : il., digital, arquivo PDF.
dc.publisher.none.fl_str_mv [s.n.]
publisher.none.fl_str_mv [s.n.]
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron:UNICAMP
instname_str Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron_str UNICAMP
institution UNICAMP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.mail.fl_str_mv sbubd@unicamp.br
_version_ 1809189949016113152

Registros relacionados