dc.contributorJiménez Estévez, Guillermo Andrés
dc.contributorBressan, Michael
dc.creatorGamba Sánchez, Laura Milena
dc.date.accessioned2023-07-27T14:00:28Z
dc.date.accessioned2023-09-07T01:34:40Z
dc.date.available2023-07-27T14:00:28Z
dc.date.available2023-09-07T01:34:40Z
dc.date.created2023-07-27T14:00:28Z
dc.date.issued2023-07-11
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/1992/68813
dc.identifierinstname:Universidad de los Andes
dc.identifierreponame:Repositorio Institucional Séneca
dc.identifierrepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8728473
dc.description.abstractEl presente documento consiste en una metodología de estimación del estado de salud (SoH) de las baterías de un vehículo eléctrico a partir de datos reales de conducción almacenados en una base de datos en la nube, utilizando un Nissan Leaf como vehículo de prueba. El método se basa en el cálculo de la capacidad incremental de las baterías, para lo cual se realiza un procesamiento previo de datos de manera sistemática. Asimismo se aplican técnicas de filtrado y suavizado a las curvas de capacidad para aumentar la precisión del análisis. Los resultados muestran la influencia del tipo de carga en la capacidad incremental de la baterías, y también se observa que el SoH estimado de la batería disminuyó considerablemente en el tiempo monitoreado. El método propuesto permite estimar el SoH de forma sencilla utilizando datos reales de conducción, y podría aumentarse su precisión aumentando la cantidad de datos.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de los Andes
dc.publisherIngeniería Eléctrica
dc.publisherFacultad de Ingeniería
dc.publisherDepartamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica
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dc.rightsAtribución 4.0 Internacional
dc.rightsAtribución 4.0 Internacional
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.titleEstimación y análisis del estado de salud de las baterías de un Nissan Leaf a partir de datos reales de conducción
dc.typeTrabajo de grado - Pregrado


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