Simulasi Sistem Estimasi SoC Baterai Lithium-Ion Dengan Metode Coulomb Counting Pada Kendaraan Listrik Menggunakan Matlab
DOI:
https://doi.org/10.54367/kakifikom.v8i1.6400Keywords:
Baterai, State of Charge, (SOC), Coulomb Counting, MATLAB/Simulink, Estimasi EnergiAbstract
Abstrak Penelitian ini mengeksplorasi kinerja sistem penentuan State of Charge (SoC) pada baterai 72 V 25 Ah dengan menerapakan teknik Coulomb Counting yang diolah menggunakan MATLAB/Simulink. Simulasi yang dilakukan menunjukkan bahwa metode ini mencapaitingkat akurasi yang memuaskan di dalam kondisi optimal. Dalam skenario pertama, ketika arus yang dialirkan 10 A selama satu jam, nilai SoC mengalami penurunan dari 100% menjadi 60%, menghasilkan penurunan sebesar 40%, yang sejalan dengan hasil penghitungan teoritik. Selain itu, grafik tegangan pada baterai menunjukkan penurunan 84 V hingga hampir mencapai tingkat batas cut off, dengan pola penurunan yang semakin tajam ketika kapasitas mendekati akhir. Pada skenario kedua, dimana arus yang di terima bervariasi antara 1 A hingga 10 A (dengan rata-rata 5,5 A), SoC berkurang sekitar 44% dalam jangka waktu 2 jam atau setara dengan 22% per jam. Dengan mempertimbangkan kondisi tersebut, perkiraan durasi penggunaan baterai sebelum SoC mencapai 0% adalah sekitar 4,55 jam. Temuan ini menunjukkan bahwa metode Coulomb Counting dapat memberikan estimasi SoC yang tetap konsisten dan linear meskipun arus beban berfluktuasi. Secara keseluruhan, model yang dihasilkan dapat dengan baik mencerminkan karakteristik pemakaian baterai secara dinamis, yang membuat metode ini cocok digunakan sebagai dasar untuk sistem manajemen baterai.References
DAFTAR PUSTAKA
Zhang, Y., Wang, C., & Chen, Z. (2023). Estimasi state of charge baterai lithium-ion menggunakan metode pembelajaran mendalam dan penyaringan adaptif. Journal of Energy Storage, 58, 106303. https://doi.org/10.1016/j.est.2022.106303
Chen, Z., Sun, F., & Moura, S. (2022). Estimasi kondisi baterai untuk kendaraan listrik: Tinjauan algoritma tingkat lanjut. IEEE Transactions on Transportation Electrification, 8(2), 1502–1520. https://doi.org/10.1109/TTE.2021.3113145
Hu, X., Jiang, J., Cao, D., & Egardt, B. (2021). Prediksi kesehatan baterai untuk kendaraan listrik menggunakan metode berbasis data. IEEE Transactions on Transportation Electrification, 7(4), 2340–2351. https://doi.org/10.1109/TTE.2021.3113145
Liu, K., Li, K., & Peng, Q. (2020). Tinjauan singkat tentang teknologi kunci dalam sistem manajemen baterai kendaraan listrik. Frontiers in Mechanical Engineering, 6, 719014. https://doi.org/10.3389/fmech.2021.719014
Hannan, M. A., Lipu, M. S. H., Hussain, A., & Mohamed, A. (2023). Tinjauan estimasi state of charge baterai lithium-ion dan sistem manajemennya dalam aplikasi kendaraan listrik. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 173, 113070. https://doi.org/10.1016/j.rser.2022.113070
Rahman, M. M., Anwar, S., & Izadian, A. (2022). Estimasi state of charge baterai lithium-ion secara online menggunakan pendekatan berbasis data. Energies, 15(3), 1023. https://doi.org/10.3390/en15031023
Xiong, R., Li, L., & Tian, J. (2020). Menuju sistem manajemen baterai yang lebih cerdas: Tinjauan kritis metode estimasi state of charge. Journal of Power Sources, 438, 226857. https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2019.226857
Zhang, L., Wang, Z., & Chen, Y. (2021). Estimasi state of charge baterai lithium-ion menggunakan metode Coulomb Counting yang ditingkatkan. Journal of Energy Storage, 41, 102914. https://doi.org/10.1016/j.est.2021.102914
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 KAKIFIKOM (Kumpulan Artikel Karya Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer)

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

1.png)




