Descrição: Este trabalho, via análise de Big Data, apresenta um estudo sobre previsões em diferentes cenários de operação, utilizando um trimestre de dados de telemetria de uma locomotiva em operação no processo de parametrização. O método empregado na modelagem permite a extração dos parâmetros de impedância interna de um circuito elétrico equivalente que representa as reações químicas e o dinamismo de baterias de chumbo-ácido. Além disso, também permite a elaboração da análise de probabilidade por simulação de Monte Carlo dos dados levantados de acordo com o estado de carga inicial da bateria analisada. A obtenção dos resultados é realizada por meio de otimização via algoritmos genéticos, utilizando informações de estado de carga inicial, capacidade de carga, temperatura, tensão e corrente terminais como entrada do sistema através do software MATLAB®. A comparação de desempenho e de precisão entre os dados simulados e os dados reais de operação permitem verificar o modelo.
AUTORES:
Arthur Filgueiras de Oliveira