Aplicação de Redes Neurais em Sistema de Gerenciamento de Bateria

Este estudo tem como objetivo principal empregar o uso de redes neurais artificiais, sendo que umas das suas principais aplicacoes e operar como um aproximador universal de funcoes, mapeando a relacao funcional entre as variaveis de um sistema a partir de um conjunto conhecido de amostras. Neste cenario, este trabalho aborda um metodo para prever o estado de carga de baterias usando tecnicas de redes neurais artificiais atraves de um banco de dados e modelos da curva de carga de baterias de cloreto de sodio e niquel e, assim, analisar o comportamento do sistema de gerenciamento de bateria, atraves dos modelos encontrados nas curvas de saida. De tal modo, este estudo a principio apresenta uma breve introducao, seguida pelo referencial teorico. Ato continuo, a metodologia utilizada e apresentada, no software MATLAB®, passo a passo para obter as curvas de carga. Para o caso, o metodo proposto utiliza uma rede neural artificial Perceptron Multicamada, uma arquitetura de Feedforward com algoritmo de treinamento de retropropagacao. Finalmente, os resultados expressam a capacidade do metodo de indicar o estado de carga da bateria, bem como a analise dos erros estipulados. Uma das conclusoes obtidas e que a configuracao utilizada apresenta melhor desempenho ao ajustar o numero de camadas e pode seraplicada em outros tipos de baterias, como no caso da bateria de litio. Com os erros e inconvenientes encontrados ao longo deste estudo, alguns trabalhos futuros sao propostos.