Dinamik yük koşulları altında elektrıkli forkliftlerde lityum-iyon bataryaların şarj durum tahmini ve performans analizi
State of charge estimation and analysis of lithium-ion batteries in electric forklifts under dynamic load conditions
- Tez No: 959881
- Danışmanlar: PROF. DR. SEZAİ TAŞKIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Forklift, şarj durumu, SOC tahmini, Li-ion batarya, BYS, Kalman filtresi, Elektrik enerjisi, Enerji depolama, Forklift, state of charge, SOC estimation, lithium-ion battery, BYS, Kalman filter, Electrical energy, Energy storage
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Manisa Celal Bayar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, elektrikli forklift uygulamalarında kullanılan Li-ion bataryaların şarj durumu (SOC) tahmini için farklı yöntemlerin karşılaştırmalı analizini sunmaktadır. Geleneksel kurşun-asit bataryalardan farklı olarak Li-ion teknolojisinin çok daha hızlı şarj, bakım gerektirmeme ve uzun döngü ömrü gibi avantajları bulunmaktadır. Bu nedenle, bu bataryaların etkin kullanımı ve güvenli çalışması için Batarya Yönetim Sistemleri (BYS) hayati öneme sahiptir. Bu tezde, farklı SOC tahmin yöntemleri (OCV, Coulomb Counting, EKF, UKF, AEKF) hem saha testleri hem de MATLAB/Simulink ortamında gerçekleştirilen simülasyonlar aracılığıyla analiz edilmiştir. Gerçekleştirilen testlerde VDI 2198 standardı baz alınarak özelleştirilmiş bir parkur kullanılmış ve 51.2V 554Ah LFP batarya ile çalışan bir forklift kullanılmıştır. Test sırasında akım, gerilim, sıcaklık ve SOC gibi parametreler anbean izlenmiş ve istatistiksel hata metrikleri (MAE, RMSE, MAPE) kullanılarak yöntemlerin başarısı değerlendirilmiştir. Sonuçlar, model tabanlı ve hibrit yöntemlerin geleneksel yöntemlere göre daha başarılı olduğunu göstermiştir. Bu çalışma, elektrikli forkliftlerde Li-ion teknolojisine geçiş sürecinde doğru SOC tahmini için karar vericilere teknik altyapı sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis presents a comparative analysis of various State of Charge (SOC) estimation methods for lithium-ion batteries used in electric forklift applications. Compared to traditional lead-acid batteries, lithium-ion technology offers advantages such as faster charging, maintenance-free operation, and longer cycle life. Therefore, Battery Management Systems (BYS) play a critical role in the safe and efficient operation of these batteries. In this study, several SOC estimation techniques (OCV, Coulomb Counting, EKF, UKF, AEKF) were analyzed through both real-world field tests and MATLAB/Simulink-based simulations. The field tests were conducted using a customized track based on the VDI 2198 standard, employing a 51.2V 554Ah LFP battery-powered forklift. Parameters such as current, voltage, temperature, and SOC were continuously monitored, and the estimation accuracy of each method was evaluated using statistical metrics (MAE, RMSE, MAPE). The results indicate that model-based and hybrid methods outperform traditional approaches in dynamic forklift operations. This study provides a scientific basis for selecting SOC estimation strategies in the transition from lead-acid to lithium-ion battery systems in industrial forklifts.
Benzer Tezler
- Akıllı şebekelerde yenilenebilir enerji üretimine sahip akıllı evlerin enerji ve yük yönetimi
Energy and load management of smart homes with renewable energy generation in smart grids
CEMAL KELEŞ
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ASİM KAYGUSUZ
- Elektrikli araç uygulamaları için katı hal transformatörü tabanlı güç dönüştürücü kontrolü
Solid state transformer based power converter control for electric vehicle applications
HÜSEYİN İLGÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DOĞAN ÇELİK
- Control of permanent magnet synchronous motor in electric vehicles
Elektrikli araçlarda kalıcı mıknatıslı senkron motorun kontrolü
ABDELLAH SADIKI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Aydın ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURTAZA FARSADİ
- Artificial neural network-based efficiency estimation and modeling approach in electric vehicle powertrains
Elektrikli güç aktarma sistemlerinde yapay sinir aği tabanli verimlilik tahmini ve modelleme yaklaşimi
AHMET BURAK KAYDECİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SALİH BARIŞ ÖZTÜRK
- Elektrik motorlarında tekil ve çoklu arıza teşhisi için optimize edilmiş zaman–frekans temsillerine dayalı fiziksel olarak yönlendirilmiş derin öğrenme mimarisinin geliştirilmesi
Development of a physics-guided deep learning architecture based on optimized time–frequency representations for the diagnosis of single and multiple faults in electric motors
ROHULLAH RAHMATULLAH
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NECİBE FÜSUN OYMAN SERTELLER
DOÇ. DR. AYÇA AK