State of charge estimation for lithium-based batteries
Lityum tabanlı piller için şarj durumu kestirimi
- Tez No: 613359
- Danışmanlar: PROF. DR. HASAN FATİH UĞURDAĞ, PROF. DR. TAYLAN AKDOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Bu tez Lityum tabanlı piller için yakınsama performansı ve hesaplama karmaşıklığı dengelenmiş yeni bir SOC kestirim algoritması sunmaktadır. Lityum bazlı piller yüksek enerji yoğunluğuna ve dinamik tepkilere sahip olduğu için endüstride oldukça yaygın olarak tercih edilmektedir. Bu piller, belirli bir hacimde diğer hücre kimyalarına göre daha yüksek kapasite, yüksek C oranlar ve düşük iç direnç sunmaktadır. Fakat lityumun reaktif yapısı ceşitli problemlere yol açmaktadır. Bu kimyasal maddeyi bir paket içerisinde muhafaza etmek, soğutmak, kontrol etmek ve takibini sağlamak oldukça zordur. Bu sebeplerden ötürü Batarya Yönetim Sistemleri hakkındaki akademik çalışmalarda pilin şarj, ömür ve güç durumunun takip edilmesine önemle yer verilmiştir. Bu tezde lityum tabanlı pillerin şarj durumunun yüksek hassasiyet ile takibine odaklanılmştır. Bir pilin açık devre konumunda iken şarj durumu tespiti yapılması oldukça kolaydır fakat yük altındaki bir pilin şarj durumunun kestirilmesinde çeşitli zorluklar ortaya çıkar. Literatürde Kalman tabanlı filtreler, özellikle EKF ve ADEKF, en iyi SOC kestirimi performansını sağlamaktadır. EKF düşük hesaplama karmaşıklığı sunar fakat yakınsama zamanı uzundur. Diğer taraftan, ADEKF kısa yakınsama zamanı sunarken yüksek hesaplama karmaşıklığına sahiptir. Bu tezde bu iki algoritmanın güçlü yönlerini dengeleyen yeni bir PID kontrollü EKF algoritması sunulmuştur. Ayrıca bu tez, yakınsama performansının önemini de vurgulamaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis proposes a new State of Charge (SOC) estimation method for lithium based batteries, which offers a good trade-off between convergence and computation times. Lithium-based battery packages are quite common in the automotive industry and beyond because of their high-power density and dynamic response capabilities. Per a given volume, lithium-based battery cells have much more capacity, higher C rates, and lower internal resistance than other cell chemistries. However, this comes at a cost because of lithium's reactive nature. It is hard to preserve, monitor, cool, and control lithium in a pack within a safe state. For these reasons, battery control, or in other words, Battery Management Systems (BMS) is a major topic in the literature, and estimation of SOC, State of Health (SOH), and State of Power (SOP) are considered as core subfunctions of BMS. This thesis focuses on improving SOC estimation for lithium-based batteries. SOC estimation determines the remaining charge level on the battery and is very critical for battery-powered devices. This process is relatively straightforward when the battery is in the resting state. However, it can be difficult while the battery-powered device is operating, due to process disturbances and model uncertainties. The best performing SOC estimation methods in the literature are based on Kalman Filtering, and they are specifically Extended Kalman Filter (EKF) and Adaptive Dual Extended Kalman Filter (ADEKF). While EKF offers the shortest computation time, it results in a long convergence time. On the other hand, ADEKF offers short convergence time and long computation time. We propose PID-controlled EKF, which offers a mid-point in terms of convergence and computation times. The importance of convergence characteristics are also articulated in this thesis, especially from an automotive perspective.
Benzer Tezler
- 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
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ONUR GÜLBAHÇE
- 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
- Lityum titanat oksit bataryaların yapay sinir ağlarıyla şarj durumu tahmini
State of charge estimation of lithium titanate oxide batteries with artificial neural networks
İLYAS ANDIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiManisa Celal Bayar ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ UYSAL
- 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
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN SEZER
- Lityum tabanlı aküler için şarj tahmini ve bir yönetim sistemi uygulaması
Estimation of state-of-charge and application of a management system for lithium-based batteries
DEMET ÇAKRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULKADİR BALIKÇI