Modelado computacional de acumuladores de energía según sus especificiaciones técnicas basados en datos y circuitos equivalentes

Los acumuladores de energía son indispensables para los sistemas que requieren acumulación y suministro de energía eléctrica como: la movilidad eléctrica, sistemas de generación distribuida, dispositivos electrónicos portátiles, entre otros. De esta forma, cada día se requieren acumuladores de energ...

Full description

Autores:
Martínez Torres, Juan Carlos
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad del Magdalena
Repositorio:
Repositorio Unimagdalena
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unimagdalena.edu.co:123456789/12708
Acceso en línea:
https://repositorio.unimagdalena.edu.co/handle/123456789/12708
Palabra clave:
IOT
Acumuladores de energía
Protocolo MQTT
Circuitos equivalentes
Modelos basados en datos
Rights
openAccess
License
Acceso Abierto
Description
Summary:Los acumuladores de energía son indispensables para los sistemas que requieren acumulación y suministro de energía eléctrica como: la movilidad eléctrica, sistemas de generación distribuida, dispositivos electrónicos portátiles, entre otros. De esta forma, cada día se requieren acumuladores de energía que soporten diferentes condiciones de operación. Por lo antes mencionado, este trabajo propone implementar modelos de circuito equivalente y basado en datos para acumuladores de energía de las tecnologías de Litio (Li) y Plomo (Pb) que puedan describir el comportamiento dinámico de la descarga bajo diferentes condiciones de operación. Para esto, se propone una forma de adquirir datos de voltaje, corriente y temperatura de los acumuladores de energía, valiéndose de una solución de bajo costo, pero que posee propiedades altamente confiables que garantizan la exactitud y el correcto almacenamiento de la información en una base de datos que ofrece flexibilidad para exportarlos a herramientas computacionales para el análisis y tratamiento de estos. Partiendo de los datos obtenidos, haciendo uso de las herramientas que brinda el software Matlab como Curve Fitting, se logra realizar un modelo de circuito equivalente basado en el modelo de polarización dual y con la herramienta Neural Net Fitting, modelos basados en datos ajustando redes neuronales, con los cuales se lograron buenos resultados comprobados por métricas estadísticas como el coeficiente de determinación y el error medio cuadrático.