Pesquisa de doutorado aplica inteligência artificial ao problema do tempo de vida de baterias

Todos os semestres os Programas de Mestrado e Doutorado da Unijuí proporcionam defesas de Dissertações e Teses. Os trabalhos, de grande importância para a comunidade, ganham destaque em matéria por meio do projeto Popularização da Ciência, a partir desta semana, em uma ação da Vice-Reitoria de Pós-Graduação, Pesquisa e Extensão e a Coordenadoria de Marketing. Confira o texto da bolsista do projeto, Evelin Ramos.     

              

Foto: arquivo Unijuí/2019

O crescimento na adoção de dispositivos móveis, especialmente smartphones, em conjunto com o desenvolvimento de tecnologias sustentáveis, tais como, veículos elétricos e geração de energia limpa, têm impulsionado a demanda por baterias eletroquímicas para o armazenamento de energia. Dentre os diferentes tipos de bateria disponíveis no mercado, as baterias de Lítio Íon Polímero (LiPo) são as mais utilizadas em aparelhos eletrônicos portáteis de diversos tamanhos, formas e pesos. Outro aspecto relevante dessas baterias é a baixa emissão de CO2, desde a extração de matéria-prima até o  processo de fabricação, antes de serem transportadas para a comercialização. 

Mesmo que tais baterias possuem boas características, existem algumas limitações relacionadas ao seu desempenho, principalmente quanto à densidade energética e à capacidade nominal, uma vez que não estão conseguindo acompanhar, de maneira satisfatória e na mesma velocidade, a rápida evolução tecnológica dos dispositivos. A modelagem matemática do tempo de vida de baterias é uma importante ferramenta para o projeto de baterias mais eficientes, assim como para a otimização do seu uso. Esse foi o tema estudado na tese de doutorado da pesquisadora Marcia de Fatima Brondani Binelo, intitulada como “Método Multi-Fase de Estimação e Adaptação de Parâmetros de Modelos Elétricos para a Predição do Tempo de Vida de Baterias”, no Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Modelagem Matemática e Computacional da Unijuí. 

A pesquisa foi realizada ao longo de seis anos, dois anos de mestrado e quatro anos de doutorado. O primeiro ano de mestrado foi dedicado especialmente em disciplinas de formação na área de modelagem matemática e computacional “ao final desse primeiro ano, integrei-me ao grupo de pesquisa GAIC- Grupo de Automação Industrial e Controle, com a colaboração dos professores e dos colegas há mais tempo no grupo, pude compreender melhor o processo de pesquisa e o método científico”, explica Marcia de Fatima Brondani Binelo. Depois a pesquisa continuou no doutorado, sendo aprofundada, buscando resultados que fossem inovadores, e úteis, tanto para a comunidade acadêmica, quanto para a sociedade em geral.

Confira mais detalhes do estudo

Segundo a pesquisadora, o processo eletroquímico que ocorre durante a carga ou mesmo descarga de uma bateria é não linear e difícil de ser observado em detalhes. Os diversos parâmetros envolvidos nesse processo dependem de inúmeros fatores, desde aspectos e variações ligados à fabricação, até a interferência de elementos do ambiente durante o armazenamento e o uso das baterias. A incompreensão desses fatores torna complexo o controle e o gerenciamento dos processos de carga e descarga, impactando o próprio desempenho dos dispositivos móveis, desde smartphones até veículos elétricos. 

Desta forma, o estudo teve como objetivo a proposição de um método multi-fase de adaptação de parâmetros, capazes de determinar, de modo online, os valores iniciais dos parâmetros de modelos elétricos, por meio de Inteligência Artifical e ajustá-los em tempo de execução (online) à bateria em uso no dispositivo. Foi realizada a modelagem matemática do tempo de vida de baterias de Lítio Íon Polímero a partir de dois modelos elétricos: o modelo combinado Chen e Rincón-Mora e o modelo genérico Tremblay. Também foram estudados os  modelos matemáticos que buscam prever o comportamento e o tempo de vida de baterias, como as usadas em telefones e carros elétricos. Com esses modelos é possível, entre outras coisas, prever, com maior segurança, quanto tempo a bateria vai durar e assim otimizar o seu uso. “Propus o uso de inteligência artificial para ajustar esses modelos, tornando-os mais próximos do comportamento real de cada bateria”, explica a pesquisadora. 

Para o processo de parametrização e validação dos modelos, foi obtido um conjunto de dados experimentais de descarga de baterias de LiPo, por meio de uma plataforma de testes. Embora os resultados obtidos por meio dos dois modelos elétricos tenham sido bons, conforme o esperado na literatura para essa classe de modelos, a análise desses resultados mostrou que a variação do comportamento das baterias devido a diferenças na fabricação e condições de uso é um importante fator que impacta a acurácia dos modelos.

A partir dos resultados obtidos, a pesquisadora observa que é viável a utilização embarcada do método multi-fase proposto. “Por meio de um modelo elétrico como o Tremblay, é possível prever o comportamento dinâmico da bateria até a sua descarga completa, podendo simular diferentes cenários de uso, permitindo com isso o desenvolvimento de sistemas de gerenciamento e controle mais sofisticados”, salienta.

A tese de doutorado intitulada “Método Multi-Fase de Estimação e Adaptação de Parâmetros de Modelos Elétricos para a Predição do Tempo de Vida de Baterias”, foi apresentada por Marcia de Fatima Brondani Binelo ao o Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática da Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul - Unijuí, orientado por Airam Teresa Zago Romcy Sausen, Dra, coordenado por Paulo Sérgio Sausen, Dr, banca competente formada por Dr. Angelo Perkusich, Dr.Carlos Amaral Hölbig, Dr. Sandro Sawicki, Dr. Maurício de Campos. Está disponível para leitura neste link.

Inscrições

Desde o dia 08 de setembro o Programa está com inscrições abertas para a nova turma dos cursos de Mestrado e Doutorado. Confira todos os detalhes na página do Programa.

 

 


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