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A battery models classification is presented. An analytical model is chosen. It is presented the parameters extraction proposed by the model. Two techniques, differential evolution DE and multi-layer perceptron MLP, are used to approximate the discharge curve of a battery model. Two intervals are used during the simulation: one for training and testing and another one for validation. There is a comparison between the three methods taking into account the computational effort, the processing time and the mean square error.

Uma classificação dos modelos de baterias é apresentada. Um modelo analítico é escolhido. É apresentada a forma de extração dos parâmetros proposto pelo modelo. Duas técnicas, evolução diferencial DE e perceptron de múltiplas camadas MLP, são utilizadas para aproximar a curva de descarga de um modelo de bateria. São utilizados dois intervalos durante a simulação: um para treinamento e teste e outro para validação. Há uma comparação entre os três métodos levando em consideração o esforço computacional, o tempo de processamento e o erro quadrático médio.