Desenvolvimento de um interface de utilizador para comunicação com um sistema de gestão de carga de baterias.

Abstract

Nos dias de hoje, as baterias de lítio são utilizadas em inúmeras aplicações do nosso dia a dia, principalmente nos dispositivos portáteis (smartphones e computadores). As suas características ímpares, como a densidade de energia elevada e as perdas de carga reduzidas fora do funcionamento, viabilizam cada vez mais a sua implementação nos veículos elétricos (VEs). O sistema de armazenamento de energia destes veículos apresenta elevada importância, sendo composto pelas baterias e por todo o sistema de gestão e monitorização das mesmas, vulgo BMS (Battery Management System). Por apresentarem as referidas características, as baterias Lítio Fosfato de Ferro (LiFePO4) foram as utilizadas no projeto do veículo elétrico. O Sistema de Gestão Bateria (BMS) comercial já existente no laboratório e utilizado neste trabalho, apresenta características próprias mas com limitações na disposição e visualização de algumas grandezas, tendo por isso sido desenvolvida uma aplicação em ambiente LabVIEW para otimizar a obtenção dos dados. Esta aplicação, além dos dados relevantes provenientes do BMS comercial, permite ainda obter informação de outros sistemas constituintes do veículo, nomeadamente do sistema de tração. Para o estudo do estado de carga das baterias, no presente trabalho é desenvolvido um estimador com recurso ao método de Coulomb e utilizando o filtro de Kalman Estendido. Numa primeira fase foi implementado um modelo híbrido para emular o comportamento da bateria. Os parâmetros constituintes desse modelo variam com a variação do Estado de Carga (SOC) e foram obtidos através da realização de ensaios experimentais às baterias utilizadas no projeto. Os resultados entre o perfil de descarga real e simulado apresentaram erros médios inferiores a 0.1% e erros máximos nunca superiores a 6.1%. Posteriormente, ao aplicar o filtro de Kalman no modelo desenvolvido com um erro inicial de 10% no estado de carga, o método convergiu para o valor de SOC real.

These days lithium batteries are used in numerous applications in our day to day lives, mainly in portable devices like smartphones and computers. Despite their odd characteristics, such as the high energy density and the minor loss of charge whilst being unused, lithium batteries are becoming more frequently used in electrical vehicles (VEs). The energy storage system of these vehicles is highly important as it is made up of the batteries and all the designated management and monitoring systems of the batteries, BMS (Battery Management System). As they showed the above mentioned characteristics, Lithium Iron Phosphate batteries (LiFePO4) were used in the electrical vehicle project. The existing commercial Battery Management System in the laboratory, used on this task, shows its own characteristics with limitations in the disposition and visualisation of some measures, resulting in the development of an application using LabVIEW, to optimise data collection. Further to the relevant data coming from the BMS, this application allows us also to obtain information from other systems that make up the vehicle such as the tracking system. To study the state of charged batteries, in the present work, an estimate has been developed with reference to the Coulomb method and using the Extended Kalman filter. In the first phase, a hybrid model was implemented to emulate the battery behaviour. The parameters of that model, vary with the State of Charge (SOC) variation and were obtained through experimental tests carried out on the batteries used in the project. The results between the real discharged profile and the simulated model, show average errors below 0.1% and maximum errors not exceeding 6.1%. After applying the Kalman filter on the developed model with an initial error of 10% SOC, the method converged to the real SOC.