Lityum-iyon bataryalarda sağlık durumu kestirimi için model geliştirilmesi
Model development for state of health estimation in lithium-ion batteries
- Tez No: 605068
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDULKADİR BALIKÇI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 49
Özet
Lityum-İyon bataryalar genel itibariyle elektrikli araçlarda, akıllı elektrik şebeke sistemlerinde ve taşınabilir elektronik cihazlarda kullanılmaktadır. Bu bataryalar kullanımları sırasında zorlu yaşlandırma koşullarına maruz kalabilmektedir. Aşırı şarj, aşırı deşarj, aşırı ısınma gibi sebeplerden dolayı, bataryaların sağlık durumları kötüleşmekte ve patlamaya kadar giden olaylara sebep olabilmektedir. Bu gibi güvenlik sebeplerinden dolayı bataryaların sağlık durumlarının çevrim içi olarak izlenmesi önem arz etmektedir. Bu çalışmada Lityum-İyon bataryalarda Sağlık Durumu kestiriminde çevrim içi durumda kullanılabilen, verimliliği sayısal olarak ispat edilmiş bir yöntem olan Kalman Filtrelemesi ile Artımsal Kapasite Analizi yöntemi anlatılmaktadır. Elde edilen modelde batarya Sağlık Durumu bölgesel kapasitenin doğrusal bir fonksiyonu olarak çıkmakta ve gürültüden asgari oranda etkilenme olmaktadır.
Özet (Çeviri)
Lithium-Ion batteries are generally used in electrical vehicles, smart electric network systems and mobile devices. These batteries are exposed to tough aging conditions during usage. Reasons like over charging, over discharging and overheating state of health of batteries are getting worse and can even be exposed. Online state of health estimation is getting importance because of these reasons. In this work, Incremental Capacity Analysis with Kalman Filter is described that is used for online State of Health Estimation. This method is pretty efficient and proven numerically. In this obtained method state of health estimation is come up a linear function of regional battery capacity and least affected from measurement noise.
Benzer Tezler
- Lityum tabanlı bataryalarda şarj durumu kestirimi için kalman filtresi geliştirilmesi
Development of kalman filter for state of charge estimation in lithium ion based batteries
FATMA NUR DİŞÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULKADİR BALIKÇI
- Modelling and state of charge estimation for lithium-ion batteries
Lityum-iyon bataryalarda modelleme ve şarj durumu kestirimi
OZAN ÖZAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OVSANNA SETA ESTRADA
- Nominal capacity calculation for lithium-ion batteries with advanced algorithms
Lityum-iyon bataryalarda gelişmiş yöntemlerle batarya güncel kapasite kestirimi
HARUN NALBANT
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN GÖKAŞAN
- Model based state of charge estimation of zinc-air batteries
Çinko-hava tipi bataryalarda model tabanlı şarj durumu kestirimi
BURAK SATILMIŞOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN
- 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
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ