Elektrikli ve hibrit araçlar için ıot tabanlı batarya sağlık ve şarj durumu kestirimi sisteminin gerçekleştirilmesi
Implementation of iot based battery state of health and charge estimation system for electric and hybrid vehicles
- Tez No: 821230
- Danışmanlar: DR. MUSTAFA AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Otomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Otomotiv Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 112
Özet
Bu yüksek lisans tez çalışmasında, günümüzde kullanımları hızla artan elektrikli ve hibrit araçların Li-iyon bataryaları için IoT tabanlı ömür tahmini üzerine çalışılmıştır. Elektrikli ve hibrit araçların pazardaki yerini sağlamlaştırmaları için batarya ömür sürelerinin bilinmesi önemli bir gerekliliktir. Bu çalışmada kesit bir Li-iyon batarya modelinin karakteristik verileri belirlenerek bu karakteristik verilere bağlı olarak eş değer batarya modellerinin ömür kestirimi yapılmıştır. Batarya paketinin akım, gerilim ve yüzey sıcaklığı verileri karakteristik belirleme sürecinde 500 çevrim boyunca her şarj-deşarj çevrimi için toplanmıştır. Toplanan veriler incelendiğinde şarj-deşarj profillerinde beklenen düşüş gözlemlenmiştir. Batarya modelinin tutulabilir kapasitesi 450. çevrimden sonra %70'in altına düşerek kullanılabilir ömür sonuna ulaşmıştır. Batarya karakteristik çıkarım sürecinde elde edilen şarj-deşarj profili ve tutulabilir kapasite değişim verilerine bağlı olarak Arduino IoT cloud sistemi ile program oluşturulmuştur. Ömür tahmini yapılacak Li-iyon batarya paketlerinin şarj-deşarj döngüleri ve hücrelerin durumları IoT takip sistemi ile izlenmiş ve veriler toplanmıştır. Toplanan verilere bağlı olarak bataryanın sağlık ve şarj durumu kestirimleri gerçekleştirilmiştir. Ömür kestirimi yapılacak olan eş değer batarya paketi üzerinden alınan akım, gerilim, batarya yüzey sıcaklığı, ortamın sıcaklık ve nem değerleri sensörler ile alınmış, IoT tabanlı olarak arayüze aktarılmıştır. Sensörlerden alınan verilere bağlı olarak oluşturulan program ile bataryanın anlık sağlık durumu, anlık şarj durumu ve yüzey sıcaklığı verileri işlenerek son kullanıcının görebileceği şekilde arayüze aktarılmıştır. Böylelikle Li-iyon batarya paketi üzerinde kullanılabilen IoT tabanlı haberleşme gerçekleştirebilen başarılı bir modül elde edilmiştir. Geliştirilen modül ile Li-iyon batarya paketi uzakta olsa bile internete bağlı olduğu sürece kalan ömür tahmini yapılabilmektedir.
Özet (Çeviri)
In this master's thesis, the focus was on IoT-based lifetime prediction for lithium-ion batteries used in electric and hybrid vehicles, whose usage has been rapidly increasing. Knowing the battery lifespan is crucial for solidifying the position of electric and hybrid vehicles in the market. In this study, a cross-sectional lithium-ion battery model's characteristic data was determined, and based on these characteristics, lifetime estimation of equivalent battery models was performed. During the characteristic determination process, current, voltage and surface temperature data of the battery pack were collected for each charge-discharge cycle for 500 cycles. The collected data revealed the expected decrease in charge-discharge profiles. The maintainable capacity of the battery model dropped below 70% after the 450th cycle, indicating the end of usable lifetime. A program was developed using the Arduino IoT cloud system based on the charge-discharge profile and maintainable capacity change data obtained during the battery characteristic inference process. Charge-discharge cycles of the lithium-ion battery packs to be used for lifetime prediction and the states of the cells were monitored and the data was collected through an IoT tracking system. Based on the collected data, estimations of battery health and charge status were made. Current, voltage, battery surface temperature, ambient temperature, and humidity values were obtained through sensors from the equivalent battery pack used for lifetime estimation and transferred to the interface in an IoT-based manner. By processing the instantaneous health status, charge status, and surface temperature data of the battery through the program created based on the acquired sensor data, the information was transferred to the interface in a way that the end-user could visualize. Consequently, a successful module capable of IoT communication on the lithium-ion battery pack was achieved. With the developed module, lifetime prediction can be made even if the lithium-ion battery pack is located remotely, as long as it is connected to the internet.
Benzer Tezler
- Condition monitoring and fault detection for electrical power systems using signal processing and machine learning techniques
Sı̇nyal ı̇şleme ve makı̇ne öğrenme teknı̇klerı̇ kullanılarak elektrı̇k güç sı̇stemleri ı̇çı̇n durum ı̇zleme ve arıza belirleme
YASMIN NASSER MOHAMED
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Next-generation internet of energy harvesting things
Gelecek-nesil enerji hasadı yapan nesnelerin interneti
OKTAY ÇETİNKAYA
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR BARIŞ AKAN
- Power amplifer assisted ISAC
Güç yükselteci destekli ISAC
HÜSEYİN AKCA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
- Elektrikli ve hibrit araçlar için motor sürücü invertörü geliştirilmesi
Design and implementatation traction inverter for electric and hiybrid vehicles
MAHMUT ERSİN ERÇİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULKADİR BALIKÇI
- Hibrit ve elektrikli araçlar için optik araç uyarı sistemi geliştirilmesi
Development of an optical vehicle alert system for hybrid and electric vehicles
SELİM DURU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKütahya Dumlupınar ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ALTUNCU