Desarrollo de un modelo con t?cnicas de inteligencia artificial para la estimaci?n del estado de carga de celdas de bater?a de n?quel metal hidruro

Abstract:

En este art?culo se realiz? el desarrollo de modelos con t?cnicas de inteligencia artificial para la estimaci?n del estado de carga de celdas de bater?a de N?quel Metal Hidruro. El estado de carga (SOC) de una bater?a se entiende como la energ?a expresada en porcentaje de la capacidad nominal, que a?n est? disponible para ser utilizada. Este indicador depende de muchas otras magnitudes las cuales deben ser estimadas con base a otras mediciones de diversas se?ales. Los aportes de este trabajo es obtener un modelo para determinar el SOC de las celdas de bater?as de N?quel Metal Hidruro, que mayormente se encuentran en los veh?culos h?bridos que se distribuyen en Ecuador. Dicho modelo corresponde a un m?todo con t?cnicas de inteligencia artificial, mismo que permitir? estimar el estado de carga de la celda de bater?a. La red neuronal Radial Basis (Excat Fit) con la funci?n de entrenamiento GDX, considerando la temperatura de descarga fue la que obtuvo mejor rendimiento, con un coeficiente de correlaci?n (?2) de 0,997195; concluyendo que modelos creados con t?cnicas de inteligencia artificial para describir sistemas no lineales tienen un desempe?o muy elevado.

Año de publicación:

2022

Keywords:

• ESTADO DE CARGA-SOC
• RED NEURONAL ARTIFICIAL-NN
• INTELIGENCIA ARTIFICIAL-IA
• BATER?AS DE N?QUEL METAL HIDRURO

Fuente:

rraae