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Publicação
Previsão da vida útil restante para a manutenção preditiva das baterias de veículos electricos: um contributo com conjuntos de dados Benchmark
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Orientador(es)
Resumo(s)
A previsão do RUL das baterias é um fator fundamental para a manutenção preditiva dos veículos elétricos contribuindo para a maximização do uso das baterias, minimizando assim a substituição antecipada de baterias que ainda não atingiram o limite de vida. O objetivo da presente dissertação passa pela realização da previsão do RUL, com recurso ao conjunto benchmark, treinando dados de degradação de três baterias do tipo iões de lítio para prever a vida útil restante de uma bateria considerada como desconhecida. Para o estudo, foram selecionados três modelos de aprendizagem computacional, nomeadamente o a regressão linear, o random forest e o XGBoost. Para avaliar o desempenho dos modelos, recorreu-se a três métricas de avaliação. Os resultados mostram que os modelos baseados em árvore, tendem a superar a regressão linear e que a normalização da vida útil restante melhora a generalização para a bateria alvo, sendo que o modelo que teve melhor desempenho de previsão foi o XGBoost.
Descrição
Palavras-chave
Baterias de veículos elétricos manutenção preditiva vida útil restante aprendizagem computacional BatteryAgingARC-FY08Q4