Análise Comparativa do Tempo de Vida de Baterias em Dispositivos Móveis a partir da Utilização de Modelos Analíticos

Schneider, Keila Kleveston; Sausen, Airam; Sausen, Paulo Sérgio

doi:10.5540/tema.012.01.0043

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“…It is noteworthy that the major discrepancies occur at the beginning and end of the discharge process. It happens mainly due to the capacity rate effect [19], an important nonlinear effect that is not captured by the Battery model. …”

Section: Simulation Results For Methodologymentioning

confidence: 99%

Battery Model Parameters Estimation Using Simulated Annealing

Brondani

Sausen

et al. 2017

Tend. Mat. Apl. Comput.

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ABSTRACT. In this paper, a Simulated Annealing (SA) algorithm is proposed for the Battery model parametrization, which is used for the mathematical modeling of the Lithium Ion Polymer (LiPo) batteries lifetime. Experimental data obtained by a testbed were used for model parametrization and validation. The proposed SA algorithm is compared to the traditional parametrization methodology that consists in the visual analysis of discharge curves, and from the results obtained, it is possible to see the model efficacy in batteries lifetime prediction, and the proposed SA algorithm efficiency in the parameters estimation.

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Section: Simulation Results For Methodologymentioning

confidence: 99%

Battery Model Parameters Estimation Using Simulated Annealing

Brondani

Sausen

et al. 2017

Tend. Mat. Apl. Comput.

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“…Os modelos analíticos [10,17,20,21,22,23] descrevem a bateria de uma forma abstrata e as principais propriedades, i.e., o efeito da taxa de capacidade e o efeito de recuperação, são modeladas utilizando um conjunto reduzido de equações. Esta característica torna, este tipo de modelo, de fácil implementação computacional quando comparado aos modelos eletroquímicos e elétricos.…”

Section: Modelos De Bateriasunclassified

“…Uma das formas é através de modelos matemáticos que descrevem a descarga de energia de uma bateria. Nos últimos anos diferentes modelos matemá-ticos foram desenvolvidos, dentre eles é possível citar: os analíticos [11,13,17,20,21,22,23], os estocásticos [8], os eletroquímicos [11], e os elétricos [7,18,19], cada um com suas caracterís-ticas e níveis de complexidade. Considerando os trabalhos correlatos observa-se que os modelos que apresentam os melhores resultados na predição do tempo de vida de baterias são aqueles que consideram os efeitos não lineares que ocorrem nas operações de descarga [20].…”

Section: Introductionunclassified

“…Segundo a literatura [4,6,15,24,26] os PIs podem surgir de duas formas: a primeira consiste em um problema de reconstrução, ou seja, a partir do efeito (dados experimentais medidos ou observados) e de um modelo matemático (i.e., Problema Direto (PD)), busca-se uma causa desconhecida; e a segunda consiste em um problema de identi-Nos trabalhos que utilizam o modelo RV, para a estimação dos seus parâmetros empíricos, verificou-se que todos eles usam o método de otimização dos Mínimos Quadrados (MQ) em batelada, isto é os parâmetros são estimados de uma única vez [17,20,21,22,23]. Este método consiste na procura do melhor ajuste para um conjunto de dados tentando minimizar a soma dos quadrados das diferenças entre o valor simulado pelo modelo e os dados experimentas, obtidos de uma plataforma de testes, de forma a maximizar o grau de ajuste do modelo em relação aos dados simulados.…”

Section: Introductionunclassified

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Método Da Procura Em Rede Melhorado: Uma Proposta Para a Estimação Dos Parâmetros Do Modelo De Rakhmatov E Vrudhula

Silva¹,

Sausen²,

Sausen

et al. 2013

Tend. Mat. Apl. Comput.

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RESUMO.Neste artigo é apresentada a proposição de um novo método de otimização denominado Procura em Rede Melhorado, que é uma extensão do método Procura em Rede Modificado, aplicado no cálculo dos parâmetros empíricos do modelo de Rakhmatov e Vrudhula, utilizado na literatura para a predição do tempo de vida de baterias usadas em dispositivos móveis. O novo método foi avaliado considerando a seguinte metodologia, inicialmente os parâmetros empíricos do modelo foram calculados considerando os métodos de otimização Procura em Rede Melhorado, Procura em Rede Modificado e Mínimos Quadrados, assim como os dados experimentais obtidos a partir de uma plataforma de testes, considerando uma bateria de Lhitium-Íon, modelo BL5F, usada no telefone celular Nokia N95. Em um segundo momento, o modelo de Rakhmatov e Vrudhula foi validado para cada conjunto de parâmetros obtidos, e os dados simulados, a partir do modelo, foram comparados com dados experimentais adquiridos da plataforma testes. Considerando os resultados das simulações foi realizada uma análise comparativa e verificou-se que com a aplicação do método Procura em Rede Melhorado, na estimação de parâmetros do modelo de Rakhmatov e Vrudhula, foi possível obter uma implementação fácil e intuitiva, melhorar a acurácia do modelo, bem como preservar o tempo de execução.Palavras-chave: estimação de parâmetros, Procura em Rede Melhorado, modelo RV. INTRODUÇÃOAtualmente, a evolução tecnológica permite acessar informações em qualquer lugar do planeta, a qualquer momento. Esta facilidade é garantida, principalmente, através da utilização da tecnologia de comunicação sem fio a partir do uso de dispositivos móveis, nas mais diversas áreas. São exemplos destes dispositivos móveis: telefones celulares, câmeras digitais, tablets, notebooks, entre outros. A tendência de mercado é haver dispositivos móveis menores em tamanho, cada vez mais velozes, que desempenham as mais variadas funções, conectados a uma rede mundial de serviços e recursos, através de uma infraestrutura de alto desempenho.

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Análise Comparativa do Tempo de Vida de Baterias em Dispositivos Móveis a partir da Utilização de Modelos Analíticos

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Battery Model Parameters Estimation Using Simulated Annealing

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