Estimasi State Of Charge Dan State Of Health Pada Baterai Lithium ION Dengan Metode Perhitungan Coulomb
DOI:
https://doi.org/10.34818/eoe.v8i6.16966Abstract
Baterai merupakan sumber energi listrik yang dapat digunakan sebagai perangkat elektronik, hampir semua perangkat elektronik menggunakan baterai sebagai sumber listrik. Baterai lithium ion telah menjadi perangkat penyimpanan energi yang baik untuk perangkat elektronik portable. Pengisian baterai yang melebihi kapasitas akan mengakibatkan overcharge dan penggunaan daya yang lama akan menyebabkan baterai habis (over discharge). Masalah ini dapat dihindari dengan adanya sistem management baterai (BMS) yang bagus dalam memantau kinerja sistem efektif dan kompeten untuk menghindari kerusakan dan kegagalan pada fungsi baterai. Pada penelitian ini akan dirancang sistem monitoring baterai dengan proses pengisian dan pengosongan. Baterai yang digunakan berjenis lithium ion dengan beberapa indikator yang akan ditampilkan yaitu tegangan baterai, arus baterai, kapasitas, dan menentukan nilai state of charge dan state of health. Penelitian ini menggunakan metode perhitungan Coulomb. Nilai state of charge dan state of health didapatkan dengan menggunakan beban LED dengan resistor 68 ohms. Pada proses pengosongan nilai kapasitas maksimum 99 % dan minimum 25%. Sedangkan pada proses pengisian nilai kapasitas baterai mencapai 100% lebih.References
[1] I. N. Haq et al., “Development of battery management system for cell monitoring and protection,”
Proc. 2014 Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. ICEECS 2014, no. November, pp. 203–208,
2014, doi: 10.1109/ICEECS.2014.7045246.
[2] L. Buccolini, A. Ricci, C. Scavongelli, G. Demaso-Gentile, S. Orcioni, and M. Conti,
“Battery Management System (BMS) simulation environment for electric vehicles,” EEEIC
2016 - Int. Conf. Environ. Electr. Eng., pp. 2–7, 2016, doi: 10.1109/EEEIC.2016.7555475.
[3] Z. B. Omariba, L. Zhang, and D. Sun, “Review of Battery Cell Balancing Methodologies
for Optimizing Battery Pack Performance in Electric Vehicles,” IEEE Access, vol. 20, pp.
129335–129352, 2017, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2940090.
[4] X. Hu, H. Yuan, C. Zou, Z. Li, and L. Zhang, “Co-Estimation of State of Charge and State
of Health for Lithium-Ion Batteries Based on Fractional-Order Calculus,” IEEE Trans. Veh.
Technol., vol. 67, no. 11, pp. 10319–10329, 2018, doi: 10.1109/TVT.2018.2865664.
[5] K. W. E. Cheng, B. P. Divakar, H. Wu, K. Ding, and H. F. Ho, “Battery-management system
(BMS) and SOC development for electrical vehicles,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 60,
no. 1, pp. 76–88, 2011, doi: 10.1109/TVT.2010.2089647.
[6] K. S. Ng, C. S. Moo, Y. P. Chen, and Y. C. Hsieh, “Enhanced coulomb counting method
for estimating state-of-charge and state-of-health of lithium-ion batteries,” Appl. Energy,
vol. 86, no. 9, pp. 1506–1511, 2009, doi: 10.1016/j.apenergy.2008.11.021.
[7] W.-Y. Chang, “The State of Charge Estimating Methods for Battery: A Review,” ISRN
Appl. Math., vol. 2013, no. 1, pp. 1–7, 2013, doi: 10.1155/2013/953792.
[8] N. A. Z. M. Noar and M. M. Kamal, “The development of smart flood monitoring system
using ultrasonic sensor with blynk applications,” 2017 IEEE Int. Conf. Smart
Instrumentation, Meas. Appl. ICSIMA 2017, vol. 2017-Novem, no. November, pp. 1–6,
2018, doi: 10.1109/ICSIMA.2017.8312009.
