Banca de DEFESA: JONATHAN JEFFERSON PEREIRA MOURA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JONATHAN JEFFERSON PEREIRA MOURA
DATA: 29/07/2019
HORA: 09:00
LOCAL: Auditório do CEAR/UFPB
TÍTULO: Modelo para Estimação do Estado de Carga de Baterias de Lítio-Íon Baseado em Redes Neurais Auto Regressivas Não-Lineares Com Entradas Externas
PALAVRAS-CHAVES: Redes Neurais Artificiais, Estado de Carga, Baterias de Lítio-Íon, Redes Neurais Não-Lineares Auto Regressivas com Entradas Externas, Matlab/Simulink®, Estruturas de Rede.
PÁGINAS: 77
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO: Atualmente, a busca pela utilizacao e o aprimoramento do armazenamento de energia eletrica seja para utilizacao em sistemas isolados de energia (off grid), dispositivos moveis ou implantacao em veiculos eletricos tem se tornado foco de pesquisas que visam uma maior eficiencia no controle de carga e descarga de baterias. Neste cenario, e proposto um metodo para estimacao do Estado de Carga (SoC) para baterias de litio-ion, utilizando como estrutura base as redes neurais artificiais do tipo nao-linear auto regressivas com entradas externas (NARX). A estrutura usada para determinacao do SoC consiste em uma rede NARX tendo como entradas tensao dos terminais da bateria e temperatura ambiente alem do SoC no instante anterior realimentado, fornecendo na saida da rede o valor do SoC no instante atual. Os procedimentos de criacao do banco de dados com ensaios de descarga para varias correntes e temperatura diferentes foram efetuados utilizando a ferramenta Simulink. O treinamento da rede neural se deu por meio do toolbox Neural Net Time Series do software Matlab®. Foram desenvolvidas um total de 12 redes neurais utilizando funcoes de ativacao tangente hiperbolica, sigmoide, linear saturada e puramente linear de tal forma que suas validacoes foram realizadas tambem atraves do Matlab®. Os resultados dos testes de validacao foram comparados com outras estruturas de redes neurais baseadas em tecnicas reportadas na literatura, de modo que a estrutura proposta obteve um Erro Quadratico Medio maximo de 1,864% e um Erro Percentual Absoluto Medio maximo de 2,807%.
MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1783447 - EULER CASSIO TAVARES DE MACEDO
Externo à Instituição - IVANOVITCH MEDEIROS DANTAS DA SILVA
Presidente - 1972280 - JUAN MOISES MAURICIO VILLANUEVA
Externo ao Programa - 1894365 - LUCAS VINICIUS HARTMANN