Development of an adaptable embedded system for battery management using open technologies

Autor: Sylvestrin, Giovane Ronei
Přispěvatelé: Ando Junior, Oswaldo Hideo, Scherer, Helton Fernando, Reginatto, Romeu, Spacek, Anderson Diogo, Cantane, Daniel Augusto
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNIOESTE
Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE)
instacron:UNIOESTE
Popis: Submitted by Wagner Junior (wagner.junior@unioeste.br) on 2020-11-19T15:47:31Z No. of bitstreams: 2 Giovane_Ronei_Sylvestrin_2020.pdf: 23619492 bytes, checksum: 9cfeb10a6bf0666c36ea1dff49e83567 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2020-11-19T15:47:31Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Giovane_Ronei_Sylvestrin_2020.pdf: 23619492 bytes, checksum: 9cfeb10a6bf0666c36ea1dff49e83567 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2020-04-16 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES The use of batteries in energy storage systems (ESS) requires special attention in terms of operating safety, with voltage, current and temperature parameters that vary according to electrochemical technology. In order to guarantee the proper conditions of operation of the ESS, extending its useful life, and offering safety to the user, it uses the battery management system, known as BMS. Many of the BMS’s developed and marketed for EES parking lots are, in general, a restricted range of battery technologies, with limitations on adaptability. The presence of an open platform is a desirable characteristic in the development of laboratory research. In order to provide a versatile BMS, this work proposes an embedded system adaptable for battery management, developing a prototype in hardware and software that can be reproduced in experimental benches. The adaptability of the system includes the ability to modify the embedded algorithm and portions of the hardware, being evaluated in the application of two battery technologies: 18650 lithium ions, and nickel sodium chloride. The projected system consists of two printed circuit boards, capable of multi-channel acquisition of voltage and temperature, and input for current sensor. The peripheral communication and processing unit corresponds to the Arduino MEGA 2560 development board. The SOC is estimated by the direct Coulomb counting method, and by the implementation of the estimation algorithm extended Kalman filter (EKF - extended Kalman filter). The EKF is applied in simple models experimentally characterized for battery cells of analysis technologies. Based on parameters calculated in the EKF, the modified counting method was defined, which combines the EKF with the Coulomb counting. The proposed BMS also has the functions of datalogger and remote monitoring interface. Experimental tests of charge and discharge with different profiles were used to evaluate the operation of the prototype regarding the measurement and estimation functions of the SOC. The results revealed the necessary precision for voltage, current and temperature measurements, with the correct functioning of the datalogger system and remote monitoring interface. SOC estimation via EKF showed maximum errors of about 4%, a result according to other references in the literature. The use of the modified count proved to be useful in several cases, often reducing the maximum estimation error to below 1%. The use of the simple model with EKF proved to be adequate in terms of the balance between precision and simplicity. It is noteworthy that the developed system was adaptable, being possible to use the same hardware for two technologies with considerably different operating characteristics, with only modifications to the embedded algorithm. O uso de baterias em sistemas de armazenamento de energia (SAE) requer atenção especial quanto à segurança de operação, com parâmetros de tensão, corrente e temperatura que variam de acordo com a tecnologia eletroquímica. Para garantir as condições adequadas de operação do SAE, prolongando sua vida útil, e oferecer segurança ao usuário, utiliza-se do sistema de gerenciamento de bateria, conhecido como BMS (Battery Management System). Muitos dos BMS’s desenvolvidos e comercializados para SAE estacionários são em geral destinados a uma gama restrita de tecnologias de baterias, com limitações quanto à capacidade de adaptações. A presença de uma plataforma aberta é uma característica desejável no desenvolvimento de pesquisas em laboratório. Visando fornecer um BMS versátil, este trabalho propõe um sistema embarcado adaptável para o gerenciamento de bateria, desenvolvendo um protótipo em hardware e software que pode ser reproduzido em bancadas experimentais. A adaptabilidade do sistema compreende a capacidade de modificações no algoritmo embarcado e em porções do hardware, sendo avaliada na aplicação de duas tecnologias de baterias: íons de lítio 18650, e sódio-cloreto de níquel. O sistema projetado é composto por duas placas de circuito impresso, capazes de aquisição multicanal de tensão e temperatura, e entrada para sensor de corrente. A unidade de processamento e comunicação periférica corresponde à placa de desenvolvimento Arduino MEGA 2560. O SOC é estimado pelo método direto de contagem de Coulomb, e pela implementação do algoritmo estimador filtro de Kalman estendido (EKF – extended Kalman filter). O EKF é aplicado em modelos simples caracterizados experimentalmente para células de baterias das tecnologias de análise. A partir de parâmetros calculados no EKF, definiu-se o método de contagem modificada, que combina o EKF à contagem de Coulomb. O BMS proposto conta também com as funções de datalogger e interface de monitoramento remoto. Ensaios experimentais de carga e descarga com perfis diversos foram utilizados para avaliar a operação do protótipo quanto às funções de medição e estimação do SOC. Os resultados revelaram precisão necessária para as medidas de tensão, corrente e temperatura, com correto funcionamento do sistema datalogger e interface de monitoramento remoto. A estimação do SOC via EKF apresentou erros máximos em cerca de 4%, resultado de acordo com outras referências da literatura. O uso da contagem modificada se mostrou útil em diversos casos, reduzindo muitas vezes o erro máximo de estimação para menor do que 1%. A utilização do modelo simples junto ao EKF se mostrou adequada quanto ao equilíbrio entre precisão e simplicidade. Destaca-se que o sistema desenvolvido foi adaptável, sendo possível utilizar o mesmo hardware para duas tecnologias com características de operação consideravelmente diferentes, apenas com modificações no algoritmo embarcado.
Databáze: OpenAIRE
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