Geri Dön

Batarya şarj doluluk durumu model parametresinin G.E.P. ile tahmin edilmesi

Estimation of battery state of charge model parameter using G.E.P

  1. Tez No: 325743
  2. Yazar: MEHMET SAİT AVGIN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. A. SERDAR YILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 87

Özet

Artış gösteren kişisel ve iş yaşamındaki enerji tüketimine bağlı olarak, batarya sektöründe daha gelişmiş teknolojilerin ortaya çıkmasına ihtiyaç duyulmaktadır. Bu noktada öncelikli olarak bir bataryadan beklenen, ihtiyaç duyulan enerjiyi, ihtiyaç duyulan zaman süresince sağlamasıdır.Bunun yanında şarj doluluk durumu bilgisinin doğru ve kesin olarak bilinmesi de batarya yönetim sisteminin en önemli unsurlarından biridir.Bu tez çalışmasında, batarya model parametrelerinden şarj doluluk durumunun genetik algoritma ile kestirimi incelenmiştir. Batarya yönetim sisteminin en önemli unsurlarından birisi olan batarya doluluk durumu kestirimi için literatürde mevcut yöntemler ve batarya modelleri incelenmiştir. Bu çalışma sırasında GeneXproTools isimli genetik programlama yazılımı kullanılmıştır. Yazılıma, giriş değerleri olarak atanan batarya akımı, batarya çıkış voltajı ve zaman değişkenleri ile çıkış değeri olarak batarya türlerine özel şarj doluluk durumu verileri elde edilmiştir. Lityum-İyon, Nikel-MetalHidrit, Nikel-Kadmiyum ve Kurşun-Asit bataryalar için matematiksel deşarj denklemleri oluşturulmuş ve böylece pil türüne özel deşarj bilgileriyle daha doğru ve kesin SOC tahmini yapılabilmesi amaçlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Due to continuous increase of energy consumption in personal and business life, the battery industry, the emergence of more advanced technologies are needed. In this respect, for a battery user, expected to be a priority, the energy needed, the duration of time needed to provide. However accurate and precise knowledge of the state-of-charge is one of the most important components of a battery management system.In this thesis study, estimation of battery state of charge parameter using genetic algorithm is investigated. To estimate the State-of-charge, which is the most important component of battery management system, estimation methods and battery models in the literature are summarized. During the study, GeneXproTools genetic programming software is used. The variables of battery current, battery terminal voltage and the time are assigned as inputs. With this process, new spesific state-of-charge datas and are mathematical discharge equations are obtained for each Lithium-Ion, Nickel-Metal Hydride, Nickel-Cadmium and Lead-Acid battery types. Hence, it is intended to reach an accurate and precise state-of-charge estimation due to battery types.

Benzer Tezler

  1. Adaptif sinirsel bulanık çıkarım sistemi ile elektrikli bir aracın batarya şarj durum tahmini

    Determination of battery charge status of an electric vehicle with adaptive neuro-fuzzy inference system

    ÜMİT ÖZBALCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL KILIÇ

  2. Design and implementation of battery management system

    Batarya yönetim sistemi tasarımı ve uygulaması

    GÜRKAN TOSUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Okan Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAMAZAN NEJAT TUNCAY

  3. Ağır ticari araçların alternatör ve batarya yönetim sisteminin matematiksel modellenmesi ve enerji verimliliğine katkılar

    Mathematical modeling of alternator and battery management system of heavy commercial vehicles and contributions to energy efficiency

    TEOMAN AKDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ

  4. Bir güneş enerji sistemine sahip batarya değişim istasyonu için optimum enerji yönetimi

    Optimum energy management for battery swappi̇ng station havi̇ng a solar energy system

    MERVE SARAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Arel Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SITKI GÜNER

  5. Electrified powertrain simulation and validation of a fuel cell electric vehicle

    Yakıt pilli bir elektrikli aracın elektrik güç akış simülasyonu ve doğrulanması

    BURAK AKAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN