Estimasi State of Charge Baterai dengan Kalman Filter untuk Battery Management System - Agsa, Mohamad Revano; Fatoni, Ali (Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS, 2023)
Dengan adanya kesadaran umat manusia dalam menjaga lingkungan serta mengurangi tingkat emisi yang dikeluarkan oleh kendaraan bermotor, diciptakanlah kendaraan alternatif yang menggunakan lebih sedikit bahan bakar minyak serta emisi yang dikeluarkan berkurang, yaitu Hybrid Electric Vehicle (HEV) di dalam HEV terdapat sistem yang bernama BMS atau Battery Management System, yang dimana BMS ini mengatur penyimpanan dan pengeluaran energi pada baterai. Yang dimana tingkat efisiensi perhitungan SoC dapat lebih ditingkatkan. Salah satu cara untuk membuat BMS lebih efisien adalah dengan menambah tingkat keakuratan State of Charge (SoC) pada baterai. State of Charge (SOC) didefinisikan sebagai persentase sisa kapasitas baterai yang tersisa. Banyak penelitian yang bekerja keras dalam meningkatkan masa hidup baterai dengan perkiraan kapasitas baterai yang akurat. Pada panelitian ini digunakanlah metode Kalman filters untuk mengestimasi State of Charge pada sebuah baterai, yang dimana Kalman Filter dinilai dapat memiliki hasil error yang sangat mendekati nol, hasil dari penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan keakurasian State of Charge yang ada pada BMS kendaraan hybrid secara akurat, yaitu sebesar 1,326%