Análise preditiva do ciclo de vida de baterias em sistema off-grid

Abstract

Resumo: Atualmente existe um movimento crescente de instalações de sistemas fotovoltaicos pelo país, tanto na modalidade conectada à rede elétrica quanto na modalidade sem conexão. No segundo caso, tipicamente apresentam baterias para que o fornecimento de energia seja contínuo. Com o passar do tempo esse dispositivo sofre desgaste e por apresentar um custo elevado, é interessante que seja feito um planejamento para a substituição. Como não há solução que indique o melhor momento para esta ação, o objetivo deste trabalho é propor um algoritmo de predição de envelhecimento. A partir de medições ao longo do uso e interpretando as variações de um de seus parâmetros, a resistência interna, é possível estimar por quanto tempo a bateria instalada pode permanecer no sistema fotovoltaico. O algoritmo proposto é baseado no método dos mínimos quadrados, tendo a sua eficácia verificada com auxílio de um simulador de circuitos e, posteriormente, em testes práticos com uma bateria real. Nos testes simulados, as características reais de um sistema foram levadas em consideração e os cálculos apresentaram acurácia de 95% com um mínimo de amostras de 34 medições de tensão e corrente. Nos testes práticos, a variação do número de amostras foi estudada e confirmou que um número suficiente de amostras como identificado na teoria produz uma medição de resistência confiável com uma margem de erro de ±2,5 m? para uma resistência de 50 m?. Ao repetir o cálculo de resistência, observou-se o aumento dos valores ao longo de um ciclo de descarga e entre ciclos, indicando o desgaste do dispositivo. Com esses resultados de resistências, é feita uma aproximação polinomial para encontrar a função que melhor se ajusta às variações registradas e em seguida, é calculado o seu ponto de mínimo. Para cada teste, o valor mínimo de resistência é armazenado e, posteriormente, utilizado para um novo ajuste polinomial que irá retornar a função de desgaste com o tempo. Quanto mais testes forem realizados, mais valores de mínimo são obtidos e a função de desgaste é refinada. O valor limite para indicar que o dispositivo precisa ser substituído é encontrado pela média dos últimos valores dos ciclos de descarga. Após uma sequência de testes, foi verificado que o valor limite era de aproximadamente 70 m? e a bateria de teste poderá continuar em operação por mais 90 dias

Abstract: Currently, there is a growing movement of photovoltaic system installations across the country, both in the on-grid and off-grid configurations. In the latter case, such systems typically include batteries to ensure continuous power supply. Over time, these batteries undergo degradation, and due to their high cost, it is important to plan for their replacement. As there is no established solution to indicate the optimal time for this action, the objective of this work is to propose an aging prediction algorithm. By performing measurements during battery operation and analyzing the variation of one of its key parameters, the internal resistance, it becomes possible to estimate how long the battery can remain operational in a photovoltaic system. The proposed algorithm is based on the least squares method, and its effectiveness was validated through both circuit simulation and experimental testing with a real battery. In the simulated tests, realistic system characteristics were taken into account and the calculations showed an accuracy of 95% with a minimum of 34 voltage and current measurement samples. In the practical tests, the impact of the number of samples was investigated, confirming that a sufficient number of samples, as indicated by theory, yields a reliable resistance measurement with an error margin of ±2,5 m? for a 50 m? resistance. When repeating the resistance calculation, an increase in values was observed over a single discharge cycle and between cycles, indicating device degradation. Based on the resistance results, a polynomial fitting is performed to f ind the function that best matches the recorded variations, and its minimum point is then calculated. For each test, the minimum resistance value is stored and later used in a new polynomial fitting to derive the degradation function over time. The more tests are performed, the more minimum values are obtained, and the degradation function is progressively refined. The threshold value indicating the need for battery replacement is determined by the average of the last resistance values in the discharge cycles. After a sequence of tests, it was found that the threshold value was approximately 70 m?, and the test battery is expected to remain in operation for an additional 90 days