Otimização Baseada em Nuvem de um Algoritmo de Identificação de Parâmetros de Modelo de Bateria para Estimativa do Estado de Saúde da Bateria em Veículos Elétricos

A conectividade e a computação em nuvem são elementos-chave no futuro da mobilidade elétrica. Elas permitem que os fabricantes ofereçam serviços avançados de gerenciamento de frotas e diagnóstico preditivo. Em particular, a computação em nuvem melhora dramaticamente a disponibilidade de dados e possibilita o uso de algoritmos de estimativa de estado mais complexos e precisos para baterias de íon de lítio de veículos elétricos. Um procedimento de ajuste para um algoritmo de mínimos quadrados com janela móvel para estimar os parâmetros de um modelo de circuito equivalente 2-RC da bateria é apresentado neste artigo. O procedimento de ajuste utiliza dados reais coletados de um veículo de teste e enviados para a nuvem Stellantis-CRF. O algoritmo ajustado foi aplicado a oito meses de testes de estrada e mostrou erros de estimativa muito pequenos. Os erros são comparáveis a outros dados da literatura, mesmo quando os resultados da literatura foram obtidos em testes laboratoriais. Os parâmetros do modelo estimados são rastreados ao longo do tempo e parecem precisos o suficiente para mostrar os primeiros sinais de envelhecimento da bateria.