Geri Dön

Bir lityum-iyon batarya hücresinin elektriksel eş değer devre modelinin kurulması ve şarj durumu tahmini

Build the electrical equivalent circuit model of a lithium-ion battery cell and state of charge estimating

  1. Tez No: 938819
  2. Yazar: EMRE KAPLAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ ERKUŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Otomotiv Mühendisliği, Automotive Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Otomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 82

Özet

Günümüz teknolojisindeki hızlı ilerlemeler ve artan enerji depolama ihtiyacının bir sonucu olarak lityum-iyon bataryaların önemini artmıştır. Yüksek enerji yoğunluğu, uzun ömür, düşük ağırlık ve düşük kendiliğinden deşarj oranı gibi avantajlarıyla lityum tabanlı batarya tipleri, elektrikli araçlar, taşınabilir cihazlar ve yenilenebilir enerji sistemlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak, elektrikli araçların menzil problemi gibi zorluklar, batarya teknolojisi ve yönetim sistemlerinde gelişimi gerekli kılmaktadır. Bataryaların şarj durumunun (SOC) doğru tahmini, güvenli ve uzun ömürlü kullanım için kritik öneme sahiptir. SOC tahmini lityum tabanlı bataryalar için doğrudan ölçülemez ancak çeşitli yöntemlerle hesaplanabilir veya tahmin edilebilir. Bu yöntemler arasında doğrudan ölçüm yöntemi, veri tutma ve dolaylı ölçüm yöntemleri teknikleri bulunmaktadır. Lityum-iyon bataryaların eşdeğer devre modelleri, sistem tasarımı ve batarya yönetiminde önemli bir rol oynar. Bu çalışmada, literatürde bulunan lityum-iyon bataryaların elektriksel eşdeğer devre modellerini simülasyon programında oluşturarak birbirleriyle karşılaştırılması ve doğrulması yapılmıştır. Ve Şarj Durum tahmini konusunda şarj durum değerinin doğruluğunu artırmaya yönelik yöntemler incelenmiş ve geliştirilmiştir. MATLAB/SIMULINK ortamında, Hibrit Darbe Güç Karakterizasyonu (HPPC) testi ile oluşturulan batarya devre modellerinin parametreleri tahmin edilip Statik Deşarj testi ile devre modelleri karşılaştırılmıştır ve doğrulaması yapılmıştır. En doğru çalışan modelin seçimi sonrası literatürdeki SOC tahmin algoritmalarından Genişletilmiş kalman filtresi ve Kokusuz kalman filtresi algoritması uygulanmış ve Coulomb sayma yöntemi referans alınarak karşılaştırılmıştır. Şarj durum tahmin algoritması doğrulaması HPPC testi ile yapılmıştır. Hedef, ölçüm gürültülerine dayanıklı, hızlı uyum sağlayan ve düşük hata oranıyla çalışan bir tahmin yöntemi geliştirmektir. Bu yöntem, güvenli sürüş ve batarya paketlerinin dengeli kullanımını sağlayarak batarya teknolojilerinin verimliliğini artıracaktır.

Özet (Çeviri)

The rapid development of technology and increasing demand for energy storage have emphasized the significance of lithium-ion batteries. The advantages of lithium batteries, such as their high energy density, long lifespan, lightness, and low discharge rate, make them a popular choice in electric vehicles, portable devices, or renewable energy systems. However, challenges like range limitations in electric vehicles require advancements in battery technology and management systems. To ensure safe and long-lasting usage, it is essential to accurately calculate the state of charge (SOC). SOC cannot be measured directly in lithium-based batteries but can be estimated through methods like direct measurement method, book-keeping and indirect measurement methods techniques. Equivalent circuit models of lithium-ion batteries play an essential role in system design and battery management. This study constructs and compares electrical equivalent circuit models from the literature and validates them. On MATLAB/SIMULINK, Hybrid Pulse Power Characterization (HPPC) testing was utilized to evaluate the parameters of the battery model, which were then validated using a static discharge test. After selecting the most accurate model, Extended Kalman Filter and Unscented Kalman Filter algorithms were applied and compared to the Coulomb Counting method. Validation was conducted using the HPPC test. The objective is to develop a noise-resistant, fast-adaptive, and low-error SOC estimation method. This approach will ensure safe driving and balanced battery usage, enhancing the efficiency of battery technologies.

Benzer Tezler

  1. Li-ion kese tipi batarya hücresine ait ısıl ve elektriksel özelliklerin deneysel incelenmesi

    The experimental investigation of thermal and electrical properties of a Li-ion pouch battery cell

    BERKAY TAHİRAĞAOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    EnerjiBursa Uludağ Üniversitesi

    Otomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖKHAN SEVİLGEN

  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 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

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ONUR GÜLBAHÇE

  4. 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

    HAKKI YAVUZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ONUR GÜLBAHÇE

  5. 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

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ