TCC - Engenharia de Energia

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ILATIT - Centro de Tecnologia e Infraestrutura - Bacharelado em Engenharia de Energia

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Navegando TCC - Engenharia de Energia por Autor "Ando Junior, Oswaldo Hideo"

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    Aplicación de Redes Neuronales en controladores de baterías
    (2019-12-16) Sánchez Torres, Norah Nadia; Gimenez Ledesma, Jorge Javier; Ando Junior, Oswaldo Hideo
    El presente estudio tiene como objetivo aplicar el uso de redes neuronales artificiales, que tiene como una de sus aplicaciones operar como un aproximador universal de funciones, mapeando la relación funcional entre las variables de un sistema a partir de un conjunto conocido de valores muestreados. En este contexto, este trabajo aborda un método para predecir el estado de carga de las baterías utilizando técnicas de redes neuronales artificiales a través de una base de datos y modelos de la curva de carga de las baterías de cloruro de sodio y níquel; y así analizar el comportamiento del sistema de gestión de baterías, a través de los modelos encontrados en las curvas de salida. Así este estudio en principio presenta una breve introducción del mercado de energía, seguido de la justificativa y motivación que llevaron a desarrollar el mismo. En seguida, se presenta la metodología empleada, en el software MATLAB, paso a paso para la obtención de las curvas de carga. Seguido de una breve descripciones de los sistemas de almacenamiento de energía, baterías. Continuando con una descripción del sistema de gerenciamiento de baterías, funcionalidades y aplicaciones. Y por fin, una descripción de redes neuronales, clasificación arquitectura y aplicaciones en ingeniería; que, para el caso, el método propuestos utiliza una red neuronal artificial Perceptron multicapa, una arquitectura de avance (feedforward) con algoritmo de entrenamiento de retropropagación. Con todo esto, finalmente, los resultados indican la capacidad del método para indicar el estado de carga de la batería, así como el análisis de los errores estipulados. Concluyendo que, la configuración utilizada tiene un mejor rendimiento al ajustar el número de capas, y puede ser aplicado en otras baterías, como es el caso de la batería de litio; con los errores y percances encontrados a lo largo de este estudio se presenta algunos trabajos a futuro.