Estudo comparativo entre UKF e EKF na estimação de SoC em baterias de lítio-íon sob diferentes condições de temperatura

Abstract

As baterias se tornaram um assunto amplamente estudado em diferentes áreas científicas após o aumento de aplicações dependentes de sistemas de energia em diferentes setores da sociedade e industrial. Com o intuito de aumentar a segurança e eficiência do armazenamento de energia, é necessário monitorar e controlar as baterias continuamente com algoritmos robustos e precisos, baseados em um modelo do sistema. O Estado de Carga (State of Charge - SoC) é um dos mais importantes parâmetros da bateria, pois ele representa a sua capacidade disponível de fornecimento de energia em relação à sua capacidade nominal. É comum utilizar o método de Filtro de Kalman Estendido (EKF), que estima parâmetros do modelo do sistema dinâmico não-linear a partir de um processo de linearização complexo, mas eficaz. Contudo, o algoritmo de estimação do SoC baseado em Filtro de Kalman Unscented (UKF) é capaz de estimar os parâmetros do modelo com maior eficácia computacional com relação a sua contraparte EKF. Assim, neste artigo, é realizada a estimação do SoC de baterias de lítio-íon utilizando os algoritmos EKF e UKF para identificar qual deles apresenta melhor desempenho em comparação com a complexidade de implementação, considerando a influência da variação de temperatura sob o sistema.