Modelling Dan Evaluasi Kestabilan Baterai Via Function Quiver
Abstract
Kebutuhan akan energi semakin meningkat
seiring dengan pertumbuhan populasi dan industri, banyak
produsen otomotif yang secara aktif mengembangkan
kendaraan yang tadinya berbahan bakar minyak menjadi
kendaraan listrik. Baterai memainkan peran yang sangat
penting dalam berbagai industri seperti industri otomotif dan
penyimpanan energi. Sistem manajemen baterai menjadi
semakin penting dalam berbagai aplikasi karena semakin
banyak perangkat elektronik dan kendaraan yang
menggunakan baterai sebagai sumber energi [1]. Dalam hal ini
permasalahan yang kami teliti mengenai ketidakseimbangan
SoC yang dapat mengakibatkan degradasi yang tidak merata
dan mengurangi umur baterai secara keseluruhan [2]. Dengan
adanya digital twin, diharapkan dapat lebih mudah untuk
mendeteksi dan mengatasi ketidakseimbangan SOC ini. BMS
dan Digital Twin baterai memungkinkan pemantauan dan
manajemen yang lebih canggih serta memaksimalkan efisiensi
dan masa pakai baterai. Informasi dari BMS digunakan untuk
memperbarui model digital di Digital Twin, sementara Digital
Twin membantu dalam analisis dan peramalan kinerja baterai
yang lebih akurat. Digital twin membutuhkan data digital untuk
dapat dibandingkan dengan data fisisnya. Dalam hal ini
modelling dan evaluasi ketabilan baterai via function quiver
dilakukan dengan pemprograman simulasi pada matlab untuk
mendapatkan data discharging baterai yang berperan sebagai
data digital dan kurva kestabilan baterainya. Dari hasil simulasi
data yang didapatkan pada proses discharging sebanyak 10528
data dan kurva yang dihasilkan menunjukkan bahwa baterai
yang digunakan adalah stabil.
Kata kunci : Baterai , Pemodelan baterai, SoC , digital twin
References
S. Triwijaya , A. Pradipta and Y. Prasetyo,
"Pengoptimalan Manajemen Baterai Mempertimbangkan
Status," JOGE, vol. 2, pp. 01-07, 2023.
W. Y. Chang, "The State of Charge Estimating Methods
for Battery: A Review," ISRN Appl, p. 1-7, 2013.
I. R. Tyesadha, R. F. Iskandar and I. W. Fathonah,
"Estimasi State Of Charge Pada Baterai Lithium Ion
Menggunakan Metode Support Vector Machine (Svm),"
e-Proceeding of Engineering, vol. 5, p. 2322, 2 Agustus
.
K. S. Ng, C. S. Moo, Y. P. Chen and Y. C. Hsieh,
"Enhanced coulomb counting method for estimating stateof-
charge," Applied Energy, 2009.
K. movassagh, A. Raihan, B. Balasingam and K. Pattipati,
"A Critical Look at Coulomb Counting Approach for State
of Charge Estimation in Batteries," Energies, 2021.
f. Edison, "Estimasi state of charge pada baterai VRLA
dengan metode perhitungan coulomb," Final Project,
A. Nugroho and E. Rijanto, "SIMULASI OPTIMASI
PENGUKURAN STATE OF CHARGE BATERAI
DENGAN INTEGRAL OBSERVER".
MathWorks, "
[Online]. Available:
-www.mathworks.com/help/matlab/ref/quiver.html..
[Accessed 17 juni 2023].
MathWorks, "
[Online]. Available:
-www.ece.northwestern.edu/localapps/
matlabhelp/techdoc/ref/quiver.html . [Accessed 15
Juni 2023].
T. O. Ting, K. L. Man, N. Zhang, C. U. Lei and C. Lu,
"State-Space Battery Modeling for Smart Battery
Management System," IMECS, vol. II, 2014.
