Extended kalman filter based state of charge estimation with a comprehensive test environment and modelling guideline
Kapsamlı bir test ortamı ve modelleme kılavuzu ile genişletilmiş kalman filtresi tabanlı şarj durumu tahmini
- Tez No: 882802
- Danışmanlar: PROF. DR. YAĞMUR DENİZHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Son yıllarda Elektrikli Araçlar (EA) ve lityum-iyon piller, emisyonları azaltma, karbon ayak izini düşürme, maliyet-etkin işletme ve bakım sunma potansiyelleri nedeniyle öne çıkmıştır. Ayrıca, düzenleyici emisyon standartları EA'lara geçişi zorunlu kılmakta ve bu alandaki yenilikleri teşvik etmektedir. Tez, üç temel hedefi belirlemektedir: İlk olarak, çeşitli senaryolarda test edilmiş sağlam bir Genişletilmiş Kalman Filtresine (GKF) dayanan bir Şarj Durumu (ŞD) tahmini algoritması modellemek; ikinci olarak, birim testlerden döngüde model ve döngüde yazılım testlerine kadar kapsamlı bir test çerçevesi oluşturmak; ve son olarak, ISO-26262 ve MISRA C-2012 gibi otomotiv endüstrisinin modelleme standartlarını esas alarak modelin ve kodun endüstri standartlarını karşıladığını garanti etmek. Bu çalışma, Batarya Yönetim Sistemi (BYS) ve ŞD tahminini tanıtarak başlamakta ve ŞD tahmini için farklı yöntemleri kapsayan derinlemesine bir literatür taraması ile devam etmektedir. Literatür taraması, çeşitli ŞD tahmini yöntemlerinin basitlik, doğruluk, hesaplama karmaşıklığı, gürültüye duyarlılık ve hesaplama maliyeti arasındaki ödünleşimi incelemektedir. Ayrıca, pil hücresi karakterizasyonu, GKF matematiksel denklemleri, GKF algoritma modelleme, kapsamlı test ortamı ve endüstri modelleme standartlarına uyumluluk detaylı bir şekilde ele alınmaktadır. Tez, elektrikli araç mühendisliği ve pil yönetimi konularındaki gayet devingen alana katkıda bulunmayı amaçlamaktadır.
Özet (Çeviri)
In recent years, electric vehicles (EVs) and lithium-ion batteries have gained prominence thanks to their potential to reduce emissions, lower carbon footprints, and offer cost-effective operation and maintenance. Moreover, regulatory emission standards drive the transition to EVs, calling for innovation in this domain. The thesis outlines three primary goals: first, modeling a robust extended Kalman filter (EKF) based state of charge (SOC) estimation algorithm tested across various scenarios; second, establishing a comprehensive testing framework, from unit testing to model in the loop (MIL) and software in the loop (SIL) testing; and finally, following to automotive industry modeling standards like ISO-26262 and MISRA C-2012 to ensure the model and code meet industry standards. This work begins by introducing battery management system (BMS) and SOC estimation, followed by an in-depth literature review covering different methods for the SOC estimation. The literature review examines trade-offs between simplicity, accuracy, computational complexity, sensitivity to noise, and computational cost of various SOC estimation methods. Additionally, battery cell characterization, EKF mathematical equations, EKF algorithm modeling, comprehensive test environment, and compliance with industry modeling standards are discussed in detail. The thesis seeks to contribute to the dynamic field of electric vehicle engineering and battery management.
Benzer Tezler
- 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
- 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
- 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
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT YILMAZ
- 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 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