Elektrikli araçlarda kullanılan farklı kimyalara sahip lityum tabanlı pillerin sağlık durumlarının analizi ve modellenmesi
State of health analysis and modelling of lithium - based batteries with different chemistry used in electric vehicles
- Tez No: 942837
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TEOMAN KARADAĞ, DR. İSMAİL CAN DİKMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 123
Özet
Yapılmış olan Yüksek Lisans tez çalışmasında, elektrikli araçlarda kullanılan ve farklı kimyalara sahip lityum tabanlı pillerin sağlık durum analizi (SoH) ve modellenmesi yapılmıştır. Literatür çalışmaları sonucunda elektrikli araç teknolojilerinde yaygın olarak kullanılan pil kimyalarının şarj edilebilir pil kategorsinde olan lityum titanat oksit (LTO), lityum manganez oksit (LMO) ve lityum demir fosfat (LFP) olduğu gözlemlenmiştir. Bu doğrultuda tezin hazırlanmasında bu pil kimyalarına öncelik verilerek çalışma gerçekleştirilmiştir. Çalışma deneysel veri temini ve akabinde veri temelli yöntemlerin kullanılması ile gerçekleştirilmiştir. Belirlenen pil kimyalarının teknik özellikleri kapsamındaki maksimum şarj, minimum deşarj gerilim değerleri, çalışma akım aralığı, döngü ömrü ve sıcaklık gibi parametreler göz önünde bulundurularak döngüsel yaşlandırma işlemine tabi tutulmuştur. Elde edilen işlenmemiş veriler Python'da tez kapsamında hazırlanan bir yazılım ile ön işleme gerçekleştirilmiştir. Ön işleme sonrası elde edilen veriler Matlab programında Diferansiyel Voltaj Analizi (DVA) uygulanarak pillerin elektrokimyasal karakterstikleri hakkında çıkarımlar yapılmıştır ve yaşlanma karakteristikleri analiz edilmiştir. Akabinde, tüm piller için DVA sonucu elde edilen veriler Matlabde Regression Learner toolu kullanılarak regresyon analizine tabi tutulmuştur. Yapılan analiz sonrası oluşturulan modeller ile SoH tahmini yüksek doğrulukla gerçekleştirilmiştir. Çalışılan pil kimyalarının yaşlanma karakteristikleri ve sağlık durumlarının analizi sonucu elde edilen tüm bulgular kıyaslamalı olarak sunulmuştur. Çalışma daha önce beraber çalışılmamış üç farklı pil kimyasını ele almaktadır ve regresyon temelli makine öğrenimi yöntemleri ile pilin SoH analizi gerçekleştirmektedir. Bununla beraber, halihazırda yapılan SoH uygulamalarını farklı koşullara ve farklı kimyalara uygulayarak literatüre katkı sağlamayı amaçlamaktadır ve bu yönüyle yenilikçi, özgün bir çalışma olarak literatüre katkı sağlamaktadır. Hazırlanan Yüksek lisans tezi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi (BAP) Yüksek Lisans Tez projesi kapsamında FYL-2955 kodlu proje ile de desteklenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this master's thesis, the state-of-health (SoH) assessment and modeling of lithium-based batteries with different chemistries used in electric vehicles have been conducted. As a result of the literature review, it has been observed that lithium titanate oxide (LTO), lithium manganese oxide (LMO), and lithium iron phosphate (LFP) are commonly used battery chemistries in rechargeable battery categories within electric vehicle technologies. Accordingly, the study was carried out with a primary focus on these chemistries. The research was conducted by acquiring experimental data followed by the application of data- driven methods. The selected battery chemistries were subjected to cyclic aging processes based on their technical specifications, including parameters such as maximum charge and minimum discharge voltage limits, operational current ranges, cycle life, and temperature. The raw data obtained from the tests were preprocessed using custom software developed in Python within the scope of the thesis. Following the preprocessing stage, the data were analyzed in MATLAB using Differential Voltage Analysis (DVA) to extract insights into the electrochemical characteristics and aging behaviors of the batteries. Subsequently, the DVA results for all battery types were subjected to regression analysis using the Regression Learner tool in MATLAB. With the developed models, SoH estimation was successfully achieved with high accuracy. The findings regarding the aging characteristics and health conditions of the studied battery chemistries were presented in a comparative manner. This study addresses three different battery chemistries that have not been jointly investigated in prior research and performs SoH estimation using regression-based machine learning methods. Moreover, by applying existing SoH estimation techniques to different conditions and chemistries, the study aims to contribute to the literature in a novel and original way. This master's thesis was supported by the Scientific Research Projects Coordination Unit (BAP) under the project code FYL-2955, as part of a Master's Thesis Project.
Benzer Tezler
- Model based state of charge estimation of zinc-air batteries
Çinko-hava tipi bataryalarda model tabanlı şarj durumu kestirimi
BURAK SATILMIŞOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN
- Hibrit pil paketleri için özel batarya yönetim sistemi tasarımı ve performans analizi
Custom battery management system design and performance analysis for hybrid battery packs
MOHAMAD AMIN EL RACHIDI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR DEMİREL
- Elektrikli araçlar için aktif hücre dengeleme sistemi tasarımı
Active cell balancing system design for electric vehicles
FARHAD JAFAROV
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Makine MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR KADEM
- Elektrikli araçlar için akıllı batarya yönetim sisteminin tasarımı ve uygulaması
Design and implementation of an intelligent battery management system for electric vehicles
İSMAİL CAN DİKMEN
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TEOMAN KARADAĞ
- Optimization of nickel, cobalt and lithium recovery processes from spent Li-ion batteries
Atık Li-iyon batarya katotlarından nikel, kobalt ve lityum geri kazanımı proseslerinin optimizasyonu
FIRAT TEKMANLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Metalurji MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMetalurji ve Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KADRİ AYDINOL