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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

dc.contributor.advisorLeite, Joana Jorge de Queiroz
dc.contributor.authorAlegy, Ibraimo Mamudo Osmane
dc.date.accessioned2026-08-28T15:35:24Z
dc.date.available2026-08-28T15:35:24Z
dc.date.issued2025-12-12
dc.description.abstractA 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.por
dc.identifier.tid204097223
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.26/64398
dc.language.isopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectBaterias de veículos elétricos
dc.subjectmanutenção preditiva
dc.subjectvida útil restante
dc.subjectaprendizagem computacional
dc.subjectBatteryAgingARC-FY08Q4
dc.titlePrevisão da vida útil restante para a manutenção preditiva das baterias de veículos electricos: um contributo com conjuntos de dados Benchmarkpor
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
thesis.degree.nameMestrado em Análise de Dados e Sistemas de Apoio à Decisão

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