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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/54393
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Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | COELHO, Leonardo Didier | - |
dc.contributor.author | CHAGAS, Victor Hugo de Oliveira | - |
dc.date.accessioned | 2023-12-27T16:06:31Z | - |
dc.date.available | 2023-12-27T16:06:31Z | - |
dc.date.issued | 2023-09-26 | - |
dc.date.submitted | 2023-12-27 | - |
dc.identifier.citation | CHAGAS, Victor Hugo de Oliveira. Estimação do estado de carga em bateria de lítio com armazenamento em nuvem. 2023. 72 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Curso de Engenharia Eletrônica, Departamento de Eletrônica e Sistemas, Centro de Tecnologia e Geociências, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2023. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/54393 | - |
dc.description.abstract | Com o aumento da inserção das baterias de lítio em diversas aplicações do cotidiano, estando presentes no uso de carros elétricos, smartphones, tablets, sistemas fotovoltaicos, torres de telecomunicação entre outros, faz-se necessário o desenvolvimento de ferramentas que visam otimizar e aprimorar seus desempenhos e longevidade. Esse trabalho consiste em estimar o estado da carga de uma bateria de íon-lítio com a química LFP através de um microcontrolador que receberá os dados de algumas variáveis, calculará o estado de carga e os enviará via rede Wi-Fi até um serviço de computação em nuvem que ficará responsável pelo armazenamento dos dados. O trabalho está divido em três partes: a primeira parte consiste na configuração dos dispositivos eletrônicos, que utilizará o microcontrolador ESP32 juntamente a um conversor Buck para alimentar o circuito do sensor de corrente e o amplificador operacional utilizado como buffer. Na segunda parte será feita a implementação para a estimação do estado de carga no microcontrolador a partir dos dados de corrente elétrica e o acompanhamento dos níveis de tensão elétrica; todas essas informações serão fornecidas a Cloud (AWS). Por fim, a terceira parte trata da transformação e armazenamento dos dados na Cloud, para consulta posterior e geração os gráficos e análises dos resultados em comparação aos dados registrados no BMS e nos equipamentos utilizados. | pt_BR |
dc.format.extent | 72p. | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Bateria | pt_BR |
dc.subject | Lítio | pt_BR |
dc.subject | ESP32 | pt_BR |
dc.subject | Cloud | pt_BR |
dc.title | Estimação do estado de carga em bateria de lítio com armazenamento em nuvem | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
dc.degree.level | Graduacao | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/0329075888279673 | pt_BR |
dc.description.abstractx | As the utilization of lithium batteries continues to rise across various everyday applications, such as electric cars, smartphones, tablets, photovoltaic systems, and telecommunication towers, the development of tools to optimize and enhance their performance and longevity becomes necessary. This work focuses on estimating the state of charge of a lithium-ion battery employing LFP chemistry through a microcontroller. The microcontroller acquires data from multiple variables, computes the state of charge, and transmits this information via Wi-Fi to a cloud computing service responsible for data storage. This work is structured into three parts: the first is about configuring electronic components, employing the ESP32 microcontroller together with a Buck converter to supply the current sensor circuit and the operational amplifier. The second part involves implementing state of charge estimation in the microcontroller using current data and monitoring electrical voltage levels, with all information being transmitted to the Cloud (AWS). Finally, the third part is about the transformation of data within the cloud service to facilitate storage, enabling subsequent querying, graph generation, and result analysis, thereby comparing recorded data with that from the Battery Management System (BMS) and the utilized equipment. | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Áreas::Engenharias | pt_BR |
dc.degree.departament | ::(CTG-DES) - Departamento de Eletrônica e Sistemas | pt_BR |
dc.degree.graduation | ::CTG-Curso de Engenharia Eletrônica | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
dc.degree.local | Recife | pt_BR |
Aparece en las colecciones: | (TCC) - Eletrônica e Sistemas |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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TCC - Victor Hugo de Oliveira Chagas.pdf | 5,03 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
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