Geri Dön

Elektrikli araç bataryalarının sağlık durumlarını tespit edecek iç direnç ölçüm tabanlı sistem geliştirilmesi

Development of internal resistance based state of health estimation method for electric vehicle batteries

  1. Tez No: 651958
  2. Yazar: MEHMET ERCİYES
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NURETTİN ÜSTKOYUNCU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Elektrikli araçlar, elektrikli araç bataryaları, li-iyon bataryalar, sağlık durumu kestirim algoritmaları, iç direnç, batarya yönetim sistemi, BMS, Electric vehicles, electic vehicle batteries, li-ion batteries, state of health estimation algorithms, internal resistance, battery management system, BMS
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

Elektrikli araç teknolojisi, li-iyon bataryaların enerji yoğunluklarının artması ve kWh başı maliyetlerinin düşmesi gibi sebeplerle tekrar yaygınlaşmaya başlamıştır. Bu durum li-iyon batarya teknolojisinin gelişimini ivmelendirerek, maliyetleri yıldan yıla azaltmıştır. Teknolojinin gelişim trendi ve maliyetlerin düşüşü günümüzde devam etmektedir ve gelecekte de devam edeceği ön görülmektedir. Li-iyon tip elektrikli araç bataryalarının en önemli kestirim algoritmalardan biri batarya sağlık durumu kestirimidir. Bu algoritmanın yüzdelik cinsten verdiği çıktı bataryanın o andaki sağlık durumu hakkında kullanıcıya veya yetkiliye bilgi vermektedir. Bataryanın sağlık durumunun bilinmesi hem servis gereklilikleri hem de kullanıcı ve sistem güvenliği açısından kritiktir. Bu tez çalışmasında iç direnci girdi olarak alan, sağlık durumunu tespit edecek bir algoritma üzerinde çalışma icra edilmiştir. Bu kapsamda batarya hücrelerinin iç dirençlerini tespit edecek bir yöntem geliştirilmiş ve bu yöntem vasıtası ile ölçülen iç direnç bilgisi, interpolasyon yöntemi ile geliştirilen matematiksel eşitliklerde uygulamasıyla sağlık durumu çıktısını vermiştir. Tez kapsamında 3 farklı modelde 8 hücre üzerinde çevrim testleri gerçekleştirilmiş ve elde edilen veriler üzerinde geliştirme faaliyeti yürütülmüştür. 3 farklı tipte model kullanılmasıyla NMC (nikel manganez kobalt), NCA (nikel kobalt alüminyum) ve LFP (lityum demir fosfat) katot tiplerinin sağlık durum değişimlerindeki farklılıklar ortaya konmuş ve geliştirilen yöntem ile tutarlılıkları sınanmıştır.

Özet (Çeviri)

Electric vehicle technology has started to become popular once again due to increased energy density and decreased cost per kWh of the li-ion batteries. This circumstance has accelerated the advancement of the li-ion batteries and decreased the cost for each passing year. This trend is continuing today and it is estimated that it will keep continuing. One of the most important estimation algorithm of li-ion electric vehicle batteries is the state of health estimation. Output of this algorithm informs the driver and the authorized service staff. Knowing the state of health level of the battery is a service requirement and it is critical for the drivers safety. This thesis develops a state of health algorithm that takes the internal resistance as reference. In this context an internal resistance measurement method has developed. Measured resistances used as an input on the equations which gives state of health percentage as an output. These equations are developed on this thesis with interpolation methods. Within this scope cycle tests has perfomed on 8 different cells from 3 different manufacturers and acquired datas used in the development period. With 3 different models of cells being used in this test, it became possible to observe different state of health characteristics of NMC (nickel manganese cobalt), NCA (nickel cobalt aluminium) and LFP (lithium iron phosphate) cathodes and test the accuracy of the developed method on these given cathodes.

Benzer Tezler

  1. Elektrikli araçlardaki lityum-iyon bataryalar için modelleme ve şarj durumunun kestirimi

    Modelling and state of charge estimation for lithium-ion batteries in electric vehicles

    KENAN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN

  2. Contributions to equivalent circuit model parameter estimations of NiMnCo and LiFePO type lithium-ion batteries

    NiMnCo ve LiFePO hücre tiplerine ait lityum-iyon bataryaların elektriksel eşdeğer devre parametre tahminine katkılar

    MAHMUT KEREM EREN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ

  3. Elektrikli araçlarda kullanılan bataryaların sağlık ve şarj durumlarının makine öğrenmesi ile tahmini

    Prediction of the health and charge status of batteries used in electric vehicles through machine learning

    ZEYNEP TUĞBA CEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED MUSTAFA ERTAY

  4. Battery test and management system

    Pil test ve yönetim sistemi

    RİFAT BERBERGİL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiIşık Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN GÜRKAN

    DOÇ. DR. ÜMİT GÜZ

  5. A novel method to estimate state of charge of li-based batteries

    Lityum bazlı batarya hücrelerinin özgün bir yöntem ile şarj durumu tahmini

    EYMEN İPEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT YILMAZ