PEMODELAN BATERAI PADA MOBIL LISTRIK NASIONAL MENGGUNAKAN METODE ADAPTIF SKRIPSI

DAVID ADAM AL ROSYID, Dr.Eng. Adha Imam Cahyadi, S.T., M.Eng. ; Ir. Oyas Wahyunggoro, M.T., Ph.D

2014 | Skripsi | TEKNIK ELEKTRO

Baterai sekarang ini telah menjadi kebutuhan pada hampir semua perangkat mobile elektronik. Pada mobil listrik baterai merupakan salah satu perangkat utama. Maka untuk menjaga dan mengetahui seluruh informasi mengenai baterai sangat penting. Berapa lama baterai dapat digunakan oleh mobil listrik maupun bagaimana kondisi baterai perlu diketahui. Namun dalam perhitunganya memiliki banyak kesulitan dalam menemukan hubungan antara tegangan dan arus dalam state of charge (SOC) karena sifat baterai yang non-linier. Oleh sebab itu maka penelitian mengenai SOC perlu dilakukan. Berdasarkan data yang didapatkan dari Sitem Manajemen Baterai (BMS) dilakukan suatu perhitungan untuk mengetahui SOC baterai menggunakan coloumb counting. Coloumb counting bekerja dengan cara menghitung jumlah muatan yang masuk dan keluar dari baterai, seandainya baterai mengalami charging selama satu jam sebesar satu amper maka seharusnya energi yang sama akan tersedia selama discharging. Selain itu juga dilakukan pemodelan menggunakan Support Vector Machine (SVM). SVM bekerja dengan memisahkan dua kelas data lalu menemukan margin terlebar antara kedua data dan mengambil garis tengah dari margin tersebut. Dengan diketahui SOC baterai maka muatan yang terdapat pada baterai dapat diketahui sehingga sistem control untuk baterai dapat dilakukan. Dengan coloumb counting maka SOC dari baterai dapat diketahui. SOC dari perhitungan digunakan sebagai trainer untuk mencari model menggunakan SVM. SVM mampu mensimulasikan model baterai dengan sangat baik meskipun dengan jumlah data yang minimal dengan hasil eror yang relatif kecil. Kata kunci : Support Vector Machine 1, Pemodelan Baterai 2, State Of Charge 3, SOC 4, Baterai 5

Nowadays battery has become an important need of electronic mobile device. In electrical vehicle (VC), it is one of the most important part. Therefore it is compulsory to know all the information about battery. How long it can be used (remaining usable life) and how its condition in an electrical vehicle is need to be known. However it was found to be difficult to find the relation between voltage and current in the state of charge (SOC) because of its non linier characteristic. Based on the data from Battery Management System (BMS), a counting to know the SOC of battery was done using the Coloumb Counting formula. Coloumb Counting uses the number of coloumb getting into and out of the battery to know the number of coloumb inside the battery. For example, if a battery is charged for one Amper in an hour, the energy during discharging must be the same which is one Amper per hour. Another model used was Support Vector Machine (SVM). SVM separates to classes of data, gets the biggest margin between the two data then take the median of that margin. By knowing the SOC of battery then the number of coloumb inside the battery can be known therefore the control system of battery can be applied. SOC from the result of Coloumb Counting can be used as a trainer to find the model using SVM. Although the data provided is minimal, SVM can simulates a battery model very well with little errors. Keywords : Support vector machine 1, battery model 2, State od charge 3, SOC 4, Battery 5

Kata Kunci : Support vector machine, battery model, State od charge, SOC, Battery, Pemodelan Baterai, State Of Charge, SOC, Baterai