Modeling and analysis of the state of charge of batteries for photovoltaic use [document électronique] /
Mahdi Mzir, Auteur ;
Youcef Belabed, Auteur ;
Aicha Deglai, Directeur de thèse ;
Mourad Haddadi, Directeur de thèse . -
[S.l.] : [s.n.], 2021 . - 1 fichier PDF (4.64 Mo) : ill.
Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet.
Mémoire de Projet de Fin d’Études : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2021
Bibliogr. f. 92 - 96 . - Annexe f. 97
Langues : Anglais (
eng)
| Mots-clés : |
State of charge Battery Lithium Lead-acid Solar energy Estimation |
| Index. décimale : |
PN00321 |
| Résumé : |
This thesis revolves around satte of charge estimation in solar energy storage batteries. We present our findings after adapting multiple state of charge estimation models to our problem, analyzing the results for each and comparing them to deduce the better model. We do this for two different battery technologies which are used in photovoltaic energy production and storage: the lithium-ion and lead -acid batteries. We develop an equivalent circuit for our lithium-ion battery to which we add a state filter. We develop and apply different machine learning models estimate state of charge. We validate our findings with two standalone cycles. |
PN00100 
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