Geri Dön

Lityum tabanlı bataryalarda şarj durumu kestirimi için kalman filtresi geliştirilmesi

Development of kalman filter for state of charge estimation in lithium ion based batteries

  1. Tez No: 522294
  2. Yazar: FATMA NUR DİŞÇİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ABDULKADİR BALIKÇI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 47

Özet

Lityum iyon temelli bataryalar yüksek enerji yoğunlukları ve uzun ömürleriyle özellikle elektrikli araçlarda diğer batarya tiplerine nazaran daha çok tercih edilir. Araçlarda kullanılan bataryalara ait durum parametreleri olarak tanımlanan şarj durumu ve sağlık durumu gibi büyüklüklerin isabetli olarak belirlenmesi, doğru pil modelinin elde edilmesi açısından önemlidir. Bu çalışmada Lityum-İyon temelli bataryalar için Matlab Simulink kullanılarak şarj durumu algoritmaları geliştirilmiştir. Öncelikle batarya davranışını mümkün olduğunca doğru olarak benzetmeyi amaçlayan eşdeğer devre batarya modeli oluşturulmuştur. Model üzerinde bazı testler yapılmıştır. Sonra birinci dereceden batarya modeline RC eleman eklenerek ikinci dereceden Thevenin batarya modeli oluşturulmuştur ve batarya şarj durumu model parametresi bu çalışmada anlatılmış olan Genişletilmiş Kalman Filtresi ile tahmin edilmiştir. Kalman filtresi algoritmasının modellenen batarya karakteristiğini yakalaması amaçlanmıştır. Bu çalışmanın sonunda Kalman filtresi kodunun doğru, mantıklı ve başarılı bir şekilde çalıştığı görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Lithium ion batteries are preferred especially in electric car applications over other types of batteries thank for high power and energy density. In terms of getting an accurate battery model, it is so important to be able to determine state parameters such as state of charge and state of health. In this work, battery management system algorithms were improved for Lithium Ion batteries using Matlab Simulink. First, it was came up with an equivalent circuit battery mathematical model with the aim of simulating the behavior of a lithium-ion battery as accurately as possible. Some experiments were done on this model. Then Thevenin battery model is achieved by adding an extra RC branch and the model parameters are identified by using Extended Kalman Filter(EKF) which was understood in this work. It was aim to catch the battery characterization. At the end of the work, it was provided that Kalman Filter code was accurate, reasonable and it worked successfully.

Benzer Tezler

  1. Elektrikli araçlar için yüksek doğrulukla şarj kestirimi sunan batarya yönetim sistemi tasarımı

    Design of battery managemenet system providing high accuracy state of charge estimation for electric vehicles

    MUSTAFA MERT SERİNBAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ONUR GÜLBAHÇE

  2. Elektrikli araçlardaki lityum iyon bataryalar için şarj durumu tahmini

    State of charge estimation for lithium-ion batteries in electric vehicles

    EGE ANIL BOSTAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VOLKAN SEZER

  3. Nominal capacity calculation for lithium-ion batteries with advanced algorithms

    Lityum-iyon bataryalarda gelişmiş yöntemlerle batarya güncel kapasite kestirimi

    HARUN NALBANT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN GÖKAŞAN

  4. Lityum iyon bataryaların makine öğrenimi yöntemleri ile sağlık durumu kestirimi

    State of health estimation for lithium-ion batteries using machine learning methods

    ÇETİN ORAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ

  5. Model based state of charge estimation of zinc-air batteries

    Çinko-hava tipi bataryalarda model tabanlı şarj durumu kestirimi

    BURAK SATILMIŞOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN