| Summary: | O uso de dispositivos móveis teve um amplo crescimento na última década, aliado a este
crescimento, houve uma diversi cação dos serviços utilizados. Estas características implicam
um aumento no consumo de energia e da expectativa do tempo de uso. Neste
contexto, o estudo de métodos que possibilitem aumentar ou mesmo prever o tempo de
vida de uma bateria passam a ter signi cativa importância. Uma maneira de predizer
o tempo de vida de baterias é através do uso de modelos matemáticos que simulam a
descarga de energia nas mesmas. Este trabalho apresenta a modelagem matemática da
predição do tempo de vida de baterias de Lítio Íon Polímero, através do modelo elétrico
Battery, fazendo uso de um amplo conjunto de dados de descarga de baterias obtidos a
partir da utilização de uma plataforma de testes. O modelo Battery necessita a estimação
de um conjunto de parâmetros que são geralmente estimados através da análise visual de
alguns pontos nas curvas características de descarga das baterias. Neste trabalho é proposto
um Algoritmo Genético para sistematizar e otimizar a estimação destes parâmetros.
Os resultados obtidos demonstram a superioridade do Algoritmo Genético na estimação
dos parâmetros, já que este obteve uma taxa média de erro consideravelmente inferior às
taxas de erro encontradas com os métodos de análise de curvas de descarga, demonstrando
tanto a e cácia do modelo elétrico Battery, quanto a e ciência do Algoritmo Genético em
estimar seus parâmetros. === 114 f.
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