Geri Dön

E-mobilite uygulamaları için lityum-iyon bataryaların fizik tabanlı modellerinin karşılaştırmalı analizi

Comparative analysis of physics-based models for lithium-ion batteries in e-mobility applications

PDF İndir

  1. Tez No: 878664
  2. Yazar: HAKKI YAVUZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET ONUR GÜLBAHÇE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

Elektrikli araçların yaygınlaşmasıyla birlikte, yüksek enerji yoğunluğu ve hızlı şarj özellikleriyle lityum-iyon piller otomotiv endüstrisinde önemli bir teknoloji çözümü haline gelmiştir. Bu pillerin sürekli gelişimi, elektrikli araçların menzilini artırma, şarj sürelerini kısaltma ve genel performanslarını iyileştirme hedeflerinde kritik bir rol oynamaktadır. Ancak, bu teknolojik gelişmelerin önünde çeşitli engeller bulunmaktadır. Özellikle, lityum-iyon pillerin güvenlik endişeleri, maliyet faktörleri, enerji yoğunluğu sınırlamaları ve çevresel etkileri gibi zorluklar hala çözülmesi gereken alanlardır. Ayrıca, pil ömrünün uzatılması ve şarj sürelerinin daha da kısaltılması gibi hedeflere ulaşmak için sürekli yenilik ve araştırmaya ihtiyaç vardır. Bu bağlamda, ileri teknolojilerin geliştirilmesi ve uygulanmasıyla, elektrikli araçların ve lityum-iyon pillerin geleceği daha da parlak hale gelebilir. Ancak, bu süreçte sadece teknik açıdan değil, aynı zamanda ekonomik ve çevresel açıdan sürdürülebilir çözümler de önem taşımaktadır. Bu nedenle, endüstriyel ve akademik paydaşlar arasında iş birliği ve bilgi paylaşımı, elektrikli araç teknolojisinin ve lityum-iyon pillerin evriminde kritik bir rol oynamaktadır. Bu bağlamda, güvenlik, performans, maliyet etkinliği ve çevresel sürdürülebilirlik gibi faktörlerin dikkate alınması, elektrikli araç endüstrisinin geleceğini belirleyecek önemli unsurlardır. Batarya modelleri literatürde genellikle dört ana kategoriye ayrılır. İlk olarak, deneylere dayanan klasik ampirik modeller, Shepherd, Unnewehr evrensel ve Nernst gibi modelleri içerir. Shepherd modeli, sürekli deşarj akımları için etkili bir şekilde kullanılırken, Unnewehr evrensel modeli genellikle genel bir uygulamaya sahiptir. Öte yandan, Nernst modeli, özellikle doğruluk seviyesiyle öne çıkar ve dinamik terminal voltajı tahmin etmede başarılıdır. Bu modeller arasındaki seçim, özellikle uygulama gereksinimlerine ve hesaplama karmaşıklığına bağlıdır. İkinci olarak, Eşdeğer Devre Modelleri (ECM), bataryaların içsel elektriksel özelliklerini doğru bir şekilde ayırt etme yeteneklerinde yüksek derecede basitleştirme sergilerler. Ayrıca, birçok devre bileşeni ve bunların varyasyonlarından dolayı, ECM, araştırmacılara uygulamaları için uygun bir yapı tasarlama esnekliği sunar. Ancak, eşdeğer devre içinde daha fazla eleman kullanmanın dezavantajı, hücreye ilişkin daha fazla bilgiye ihtiyaç duyulması ve hesaplamalar için işlem süresinin artmasıdır. Ampirik batarya modeli doğru çıktılar verebilir, ancak modelin farklı senaryolar için doğrulanması gereklidir. ECM'ler, basit yapıları ve basit parametrelendirme süreçleri nedeniyle çeşitli endüstriyel uygulamalarda kullanılır. Ancak, modelin sadece test edildiği senaryolar için uygulanabileceği ve yaşlanma gibi süreçlerin entegre edilmesinin zor olduğu, bu nedenle uyarlama ve yeni veri toplamanın gerektiği unutulmamalıdır. Üçüncü olarak, veri tabanlı batarya modelleme yöntemleri, büyük veri kümelerinden elde edilen bilgileri kullanarak batarya performansını ve kapasitesini tahmin etmeyi amaçlar. Bu modellerin artan popülaritesi, karmaşık doğrusal olmayan davranışları modelleme, adaptabilite ve yüksek doğruluk oranlarına sahip olmalarından kaynaklanmaktadır. Bu modeller, batarya ölçümlerinden oluşan bir veri kümesine dayanarak giriş parametreleri arasındaki ilişkiyi anlamak için makine öğrenme tekniklerini kullanır. Ancak, bu modellerin kullanımı dikkatli bir deneysel kurulum ve veri toplama sürecini gerektirir, çünkü yüksek kaliteli veri esastır. Kararsız verilerin kullanımı, modelin aşırı uyum sağlamasına veya tahminde bulunmasına neden olabilir. Son olarak, bu tezde de detaylı olarak ele alınan Fizik Tabanlı Modeller, bataryadaki temel fiziksel ve kimyasal süreçleri matematiksel olarak ifade eder. Bu kategoriler, batarya davranışlarını analiz etmek ve tahmin etmek için farklı yöntemler sunar. Fizik tabanlı modellerden olan Tek Parçacık Modeli (SPM) ve Tek Parçacık Modeli ile Elektrolit (SPMe) gibi modeller, lityum iyonlarının bataryadaki hareketini ele alır. Bunlar, lityum iyonlarının katı parçacıklar içindeki hareketini hesaba katar. Doyle-Fuller-Newman (DFN) modeli ise lityum iyon bataryaların elektro-kimyasal davranışını detaylı bir şekilde simüle eder. Bu modeller, batarya performansını anlamak ve optimize etmek için kullanılır. Genellikle fizik tabanlı modelleme yöntemlerinde kullanılan bozulma modelleri, batarya ömrünü ve performansını artırmak için önemlidir. Çeşitli bozulma mekanizmalarını birleştirerek daha güvenilir ve uzun ömürlü batarya tasarımlarına katkı sağlarlar. Bu modeller, SEI büyümesi, lityum kaplama ve parçacık kırılması gibi bozulma süreçlerini simüle eder. Bu süreçler, bataryanın performansını olumsuz yönde etkiler ve dolayısıyla batarya tasarımında dikkate alınmalıdır. Sadece bataryada gerçekleşen elektriksel olayları kapsamakla kalmayıp aynı zamanda batarya performansını ciddi şekilde değiştiren önemli mikro ölçekli etkileşimleri de anlamak ve tanımlamak için elektrokimyasal model kullanılması önemlidir. Bu tarzda bir model, sistemin davranışını yüksek doğrulukla tanımlayabilir fakat birbirine bağlı birçok kısmi diferansiyel denklemin çözümlenmesi gerektiğinden çok fazla hesaplama yüküne sahiptir. Sonuç olarak, farklı batarya modelleri, farklı analizler için farklı yaklaşımlar sunar. Bu modellerin kullanılması, batarya teknolojisindeki ilerlemelerin ve daha verimli, daha güvenilir ve daha uzun ömürlü bataryaların geliştirilmesinin anahtarıdır. Elektrikli araçlar için tasarım aşamasında batarya paketlerinin performans gereksinimlerini karşılayabilmesi için batarya ve yüklerin birlikte simülasyonu önemlidir. Büyük ölçekli batarya paketlerinin elektrikli araçlarda enerji depolama amacıyla kullanıldığı durumlarda bu özellikle önemlidir. Batarya talebini doğru bir şekilde tahmin edebilmek için çeşitli gerçek dünya kullanım senaryolarında simülasyonlar yapılmalıdır. Hibrit elektrikli araçlar için (HEV'ler) yapılan simülasyonlar içten yanmalı motorların, çoklu vitesli şanzımanların ve karmaşık hibrit karışım kontrol algoritmalarının dahil edilmesi nedeniyle oldukça karmaşıktır.Buna karşılık, yalnızca elektrikle çalışan araçlar (EV'ler) ve şarj edilebilir hibrit elektrikli araçlar (PHEV'ler) için yapılan simülasyonlar daha basittir. Genellikle içten yanmalı motorları ve tek hızlı sabit dişli sistemlerini içerirler. Elektrikli bir aracın simülasyonu için iki ana bileşen gereklidir; aracın kendisinin doğru bir tanımı ve aracın gerçekleştirmesi gereken işlev. Araç tanımı, batarya (hücre, modül, paket), motor, invertör (motor sürücü güç elektroniği), tahrik sistemi vb. hakkında detaylar içerir. Araç fonksiyonu, genellikle zamana karşı istenen bir hız profiline uyum sağlamayı içerir, genellikle bir“sürüş döngüsü”olarak adlandırılır. Elektrikli bir aracın simülasyonuna yaklaşım, optimum performans ve verimliliği sağlamak için dikkatli bir şekilde yapılmalıdır. Bu çalışma, elektrikli araçlarda pil modelleme yöntemlerini kapsamlı bir şekilde incelemiş ve analiz etmiştir. Farklı kimyasal bileşimlere sahip piller için çeşitli fizik tabanlı modelleme yöntemlerinin performansları detaylı olarak araştırılmış ve karşılaştırılmıştır. Bu modellerin karmaşıklıkları ve tahmin yetenekleri, literatürdeki çalışmalar ışığında özetlenmiş ve değerlendirilmiştir. Araştırmada ilk olarak tüm batarya modelleme yöntemleri kapsamlı bir şekilde incelenmiştir. Daha sonra, farklı kimyasal bileşimlere sahip piller için fizik tabanlı modelleme yöntemleri ayrıntılı olarak simüle edilmiş ve analiz edilmiştir. Bazı parametrelerin literatürdeki değerlerinin doğruluğundan emin olunmadığından dolayı, daha verimli değerler elde etmek için optimizasyon çalışmaları yapılmıştır. Bir elektrikli araç modeli oluşturmak için gerekli tüm matematiksel formüller ele alınmış ve simülasyon ortamları kullanılarak elektrikli araç modeli geliştirilmiştir. Elektrikli araç modeli, batarya boyutlandırma ve yol mesafesi hesaplama çalışmalarında kullanılmak üzere fizik tabanlı modelleme yöntemleriyle entegre edilmiştir. Araç modeli ve pil modelleme yöntemleri kullanılarak detaylı bir simülasyon çalışması gerçekleştirilmiştir. Simülasyonun doğruluğunu test etmek için mevcut simulasyon sonuçları ile daha önce literatürde gerçekleştirilen menzil verileri karşılaştırılmıştır. Hücrenin yaşlanmasına etki edebilecek bazı yöntemler detaylı olarak incelenmiş ve bu değişiklikler çevrimlerde gözlemlenmiştir. Sonuç olarak bu çalışma, elektrikli araçlarda pil modelleme yöntemleri için kapsamlı bir analiz sunmuştur. Farklı kimyasal bileşimlere sahip piller için modelleme yöntemlerinin performanslarını karşılaştırarak ve mevcut modelleme tekniklerini optimize ederek, elektrikli araçlarda pil performansının daha doğru ve güvenilir bir şekilde tahmin edilmesine yardımcı olmuştur. Bu sayede, pil ömrünün uzatılması ve elektrikli araçların daha sürdürülebilir hale getirilmesi için önemli bir adım atılmıştır. Çalışmanın önemi ve literatüre katkıları ise, batarya modelleme yöntemleri hakkında güncel ve kapsamlı bir bilgi kaynağı sunmuştur. Farklı kimyasal bileşimlere sahip piller için pil modelleme yöntemlerinin performanslarını karşılaştıran kapsamlı çalışmalardan biridir. Farklı kimyasal bileşimlere sahip piller için en uygun modelleme yöntemlerini belirlemede yardımcı olmuştur. Mevcut pil modelleme tekniklerini optimize ederek pil performansının daha doğru tahmin edilmesine yardımcı olmuştur. Elektrikli araç tasarımı ve optimizasyonu için yeni fikirler ve araçlar sunmuştur ve elektrikli araçlarda pil ömrünün uzatılmasını içeren bilgilerle daha sürdürülebilir bir geleceğe katkıda bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

The widespread adoption of electric vehicles (EV) has led to the development of lithium-ion batteries as a critical technological solution due to their high energy density and fast charging capacity. Continued improvement of these batteries will play a key role in achieving the goals of extending EV range, reducing charging times and improving overall performance. However, this technological development is hindered by several challenges. Battery models are generally classified into four main groups. Empirical models, such as Shepherd, Unnewehr universal, and Nernst, are based on experimental data and offer varying degrees of accuracy and computational complexity. Equivalent Circuit Models (ECM), simplify the representation of the internal electrical characteristics of a battery using circuit elements. They offer flexibility in designing structures suitable for specific applications, but may require more cell information and increase computer time. The data-driven battery modeling based solution utilizes machine learning methods to derive knowledge from large datasets of battery measurements. It excels at modeling complex nonlinear behaviors and provides high accuracy, but requires careful experimental setup and high-quality data. Physics-based models including the Single Particle Model (SPM), the Single Particle Model with Electrolyte (SPMe), and the Doyle-Fuller-Newman (DFN) model describe mathematically the basic physical and chemical phenomena in a battery. In-depth information about battery behavior can be provided and can be used to optimize battery performance. Beside this, as a key part of physics-based models, degradation models are vital in extending battery life and efficiency. This thesis addresses the physics-based simulation methods of lithium-ion batteries for electric cars, focusing in particular on SPM, SPMe and DFN models. Their performance has been extensively studied and compared with different chemical batteries. Their complexity and predictive capabilities are summarized and evaluated based on literature studies. The thesis begins with a comprehensive overview of all battery modeling methods. Next, physics based modeling methods for batteries with different chemical compositions are simulated and analyzed in detail. Optimizations are performed to obtain more efficient parameter values due to uncertainty in literature values. All the mathematical formulations needed to build an electric vehicle model are processed and the electric vehicle model is developed using simulation environments. The electric vehicle model is integrated with physics-based modeling methods for battery sizing and range calculation studies. A detailed simulation study is performed using vehicle models and battery modeling methods. The accuracy and precision of the simulation has been proved by comparing the obtained simulation results with the regional data presented earlier in the literature. The mechanisms that can influence cellular aging are widely studied and these changes are observed in cycles. Finally, this thesis presents a comprehensive analysis of battery modeling methods for electric vehicles. By comparing the performance of different chemical battery modeling methods and optimizing existing modeling techniques, it contributes to a more accurate and reliable prediction of electric vehicle battery performance. This in turn is a significant step towards extending battery life and increasing the durability of electric vehicles. The importance and contribution of the thesis is to provide an updated and comprehensive source of information on battery modeling methods. This is one of the few comprehensive studies that compares the performance of battery modeling methods with different chemical batteries. This helped identify the most appropriate modeling methods for batteries with different chemical compositions. It also facilitated more accurate prediction of battery performance by optimizing existing battery modeling techniques. The thesis provided new ideas and basic tools for the design and optimization of electric vehicles and promoted a more sustainable future with information related to extending the battery life of electric vehicles.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    420269

    Novel expanded titanate based materials for energy applications

    Enerji uygulamaları için genişletilmiş titanat esaslı yeni malzemeler

    MİAD YARALİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Mühendislik BilimleriSabancı Üniversitesi

    Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SELMİYE ALKAN GÜRSEL

    DR. ALP YÜRÜM

  2. Tez No

    847490

    Reducing in-vehicle communication overload and enhancing efficiency in autonomous and electrical vehicles

    Otonom ve elektrikli araçlarda araç içi iletişim yükünü azaltma ve etkinliğini artırma

    YUNUS KAĞAN ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET CANSIZ

  3. Tez No

    858348

    Exploring Türkiye's potential in e-mobility with patent perspective

    Türkiye'nin e-mobilite potansiyelinin patent perspektifiyle değerlendirilmesi

    ELİF SEYHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Ulaşımİzmir Ekonomi Üniversitesi

    Sürdürülebilir Enerji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN HAKAN DEMİR

  4. Tez No

    603696

    Internet of things (IoT) for effective post-disaster management

    Kablosuz sensör ağ bazlı akıllı şebeke uygulamaları için hizmet katlitesi duyarlı sistem

    CEM AYYILDIZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAŞKIN KOÇAK

    PROF. DR. VEHBİ ÇAĞRI GÜNGÖR

  5. Tez No

    879972

    Designing n-type zintl phases for thermoelectric power generation applications

    N-tip zintl fazlarının termoelektrik enerji üretim uygulamaları için tasarımı

    VERDA BERŞAN GENCELİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    EnerjiKoç Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UMUT AYDEMİR

Geri Dön