Perpustakaan Digital ITB

Kendaraan listrik (EV) merupakan solusi kunci dalam transisi energi bersih, namun adopsinya dihadapkan pada tantangan manajemen baterai, terutama dalam estimasi State of Charge (SOC) dan State of Health (SOH) yang akurat. Estimasi kedua parameter ini sangat krusial untuk menjamin keamanan, efisiensi, dan keandalan operasional kendaraan listrik. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model estimasi SOC dan SOH untuk baterai kendaraan listrik dengan menggunakan pendekatan berbasis simulasi dan algoritma Extended Kalman Filter (EKF) sebagai solusi untuk mengatasi lamanya durasi pengujian fisik yang saat ini dihadapi oleh lembaga seperti Balai Besar Bahan dan Barang Teknik (B4T). Proses pengembangan model dimulai dengan pembangunan model elektro-termal high-fidelity pada level cell tunggal (FERPHOS LFP 18650) menggunakan perangkat lunak MATLAB, Simulink, dan Simscape. Model sel tunggal ini divalidasi secara empiris terhadap data pengujian degradasi dari Neware Battery Tester, yang menunjukkan akurasi tinggi dengan Mean Absolute Error (MAE) sebesar 3,54% dan Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 4,11%. Setelah validasi, model sel tersebut dirakit secara hierarkis menjadi model battery pack dengan konfigurasi 96s1p. Algoritma EKF kemudian diimplementasikan untuk melakukan estimasi SOC dan SOH secara dinamis pada model battery pack. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model EKF mampu melacak SOC pada skala pack dengan MAE sebesar 9,05% dan RMSE sebesar 11,65%, serta secara efektif mengestimasi tren degradasi SOH dengan menangkap perubahan resistansi internal (R0). Penting untuk dicatat bahwa validasi empiris pada penelitian ini terbatas pada skala sel tunggal, sehingga hasil simulasi pada level battery pack merupakan proyeksi yang belum divalidasi secara fisik. Meskipun demikian, model yang dihasilkan diharapkan dapat dimanfaatkan oleh industri dan lembaga regulator untuk memantau kondisi baterai secara efisien, merumuskan kebijakan perawatan prediktif, mendukung model bisnis inovatif seperti battery leasing, dan pada akhirnya mengakselerasi adopsi kendaraan listrik untuk mencapai target net zero emission.