RANCANG BANGUN BATTERY MANAGEMENT SYSTEM MENGGUNAKAN ACTIVE BALANCING DAN SOH ESTIMATOR BERBASIS REGRESI POLYNOMIAL

Pratama, Muhammad Yoga Putra (2025) RANCANG BANGUN BATTERY MANAGEMENT SYSTEM MENGGUNAKAN ACTIVE BALANCING DAN SOH ESTIMATOR BERBASIS REGRESI POLYNOMIAL. Diploma thesis, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya.

Text 0921040053 - Muhammad Yoga Putra Pratama - Rancang Bangun _i_ Battery Management System __i_ Menggunakan _i_ Active Balancing__i_ dan Soh _i_Estimator __i_ Berbasis Regresi _i_ Polynomial__i_.pdf Restricted to Repository staff only Download (8MB) | Request a copy

Abstract

Ketidakseimbangan tegangan, arus, dan suhu antar sel baterai lithium-ion dapat menurunkan performa dan mempercepat kerusakan baterai. Penelitian ini merancang sistem Battery managemet system (BMS) berbasis mikrokontroler ESP32 dengan fitur Active Balancing dan estimasi State of health (SOH) menggunakan regresi polynomial derajat ke-2.Sistem ini memonitor parameter tegangan, arus, dan suhu secara real-time melalui sensor untuk mengestimasi kondisi kesehatan baterai dan menentukan tindakan penyeimbangan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Active Balancing mampu menurunkan selisih tegangan antar sel hingga di bawah 0,03 V, dengan rata-rata tegangan meningkat dari 3,16 V menjadi 3,32 V, dan selisih maksimum turun dari 0,90 V ke 0,03 V, meningkatkan efisiensi dan keandalan baterai. Model regresi polynomial derajat ke-3 menghasilkan koefisien determinasi (R²) sebesar 0,964 dengan galat prediksi (RMSE) sebesar 1.25%, menunjukkan akurasi tinggi dalam estimasi SOH. Sistem ini dilengkapi dengan monitoring web dan dashboard digital untuk visualisasi kondisi baterai. Penelitian ini membuktikan bahwa integrasi Active Balancing dan estimasi SOH berbasis regresi polynomial dapat meningkatkan efisiensi, keamanan, dan keandalan baterai lithium-ion untuk aplikasi energi terbarukan dan kendaraan listrik.

Actions (login required)

View Item