Laporkan Masalah

PREDIKSI SUHU INTERNAL BATERAI BERBASIS KALMAN FILTER (Studi Kasus Molina UGM)

HARMOKO, Dr.Eng. Adha Imam Cahyadi, S.T., M.Eng ; Ir. Oyas Wahyunggoro M.T., Ph.D

2016 | Tesis | S2 Teknik Elektro

Battery Management System (BMS) memiliki peran penting untuk melindungi dan menjaga kinerja baterai dengan efisien. Elemen penting dari suatu baterai yaitu arus, tegangan dan suhu harus diperhatikan baterai agar tidak ada arus berlebih atau overcurrent, serta baterai juga tidak boleh overcharging atau discharging terlalu lama yang dapat berakibat suhu internal baterai meningkat dan dapat menyebabkan kebakaran. Tidak memungkinkan untuk melakukan pengukuran suhu internal baterai secara langsung ke dalam baterai karena dapat menyebabkan kerusakan. Pada penelitian ini akan dilakukan prediksi suhu internal baterai. Metode yang dilakukan yaitu dengan melakukan pengukuran menggunakan sensor suhu yang diletakkan di terminal baterai. Baterai yang digunakan merupakan baterai lithium polymer dengan kapasitas 2200mAh dan tegangan 3,7V. Baterai dimodelkan dengan rangkaian equivalent yang berbasis model thermal kemudian dilakukan identifikasi parameter serta dibentuk persamaan states space yang bertujuan untuk keperluan prediksi suhu internal baterai dengan Kalman Filter. Hasil penelitian ini menunjukkan prediksi suhu internal baterai yang dilakukan menggunakan metode Kalman Filter menghasilkan data prediksi yang mendekati dengan suhu internal dengan selisih yang relatif kecil dibandingkan dengan Model Open Loop baterai.

Battery Management System (BMS) is required to protect and maintain the performance of the battery to be more efficient. The important elements of battery are the current, voltage and temperature. They need to be always monitored inside to prevent from overcurrent, overcharging or overdischarging too long. Moreover the internal temperature increase can cause the battery burned. It is impossible to measure the internal temperature of battery directly without damaging the battery because the sensor couldn�¢ï¿½ï¿½t be placed inside the battery. This study propose to predict the internal temperature of battery. The method is by measure with temperature sensor on terminal of battery instead of direct measurement. The battery that used for experiment is of capacity of 2200 mAh and 3,7V of Voltage from lithium polymer battery. Battery modeled with equivalent system based thermal model there identification parameters are needed to form state space equations to predict the internal battery temperature using Kalman Filter. The result this study is showed that the internal battery temperature prediction with Kalman Filter produce the prediction data approach with internal temperature with little gap than Open Loop model battery.

Kata Kunci : Battery modeling, Battery Management System, Kalman filter, SOC


    Tidak tersedia file untuk ditampilkan ke publik.