STATE OF CHARGE (SOC) UNTUK BATTERY MANAGEMENT SYSTEM (BMS) MELALUI KALMAN FILTER

Nur Azizah, NIM. 12610017 (2017) STATE OF CHARGE (SOC) UNTUK BATTERY MANAGEMENT SYSTEM (BMS) MELALUI KALMAN FILTER. Skripsi thesis, UIN SUNAN KALIJAGA YOGYAKARTA.

[img]
Preview
Text
12610017_BAB-I_IV-atau-V_DAFTAR-PUSTAKA.pdf - Published Version

Download (3MB) | Preview
[img]
Preview
Text
12610017_BAB-II_sampai_SEBELUM-BAB-TERAKHIR.pdf - Published Version

Download (3MB) | Preview

Abstract

Kendaraan listrik merupakan salah satu transportasi yang menggunakan baterai dalam operasionalnya. Untuk menjaga baterai agar selalu dalam kondisi yang aman dan baik diperlukan Battery Management System (BMS). BMS merupakan perangkat elektronik yang salah satu tugas utamanya adalah memantau siklus charging - discharging baterai melalui status State of Charge (SoC). Perancangan BMS diperlukan model yang akurat, dengan menggunakan model penuaan baterai, waktu hidup dari sebuah baterai dapat diprediksi secara tepat dengan memperhatikan SoC baterai. Dalam penelitian ini akan dilakukan pencarian model yang akurat untuk BMS, dan diestimasi menggunakan algoritma Kalman Filter. Model baterai Resistor-Capacitor (RC) diaplikasikan untuk membentuk persamaan ke dalam model state space. Model state space memuat persamaan diferensial orde pertama dalam bentuk variabel state. Variabel state dari model baterai RC terdiri dari tiga variabel state VCb, VCs, dan V0. Studi kasus numerik diselesaikan untuk mengestimasi SoC. Selanjutnya untuk mengestimasi SoC secara akurat, Kalman Filter mampu meminimalkan kuadrat errornya. Estimasi dikatakan akurat jika nilai kovarian error estimasi lebih kecil dari kovarian error pengukuran. Hasil simulasi menunjukkan bahwa error RMS dari kovarian error estimasi sangat kecil dibandingkan dengan kovarian error pengukuran, sehingga estimasi dari model tersebut akurat. Estimasi yang akurat akan memperpanjang masa hidup baterai. Kata Kunci: Battery Management System, State of Charge, model baterai Resistor- Capacitor, state space, Kalman Filter.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information / Pembimbing: Muchammad Abrori, M. Kom.,
Uncontrolled Keywords: Battery Management System, State of Charge, model baterai Resistor- Capacitor, state space, Kalman Filter.
Subjects: Tehnik Industri
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Industri (S1)
Depositing User / Editor: Sugeng Hariyanto, SIP (sugeng.hariyanto@uin-suka.ac.id)
Date Deposited: 07 Apr 2017 15:16
Last Modified: 07 Apr 2017 15:16
URI: http://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/25058

Actions (login required)

View Item View Item