Batarya şarj durumu tahmini için gözleyici tasarımı
Observer design for battery state of charge estimation
- Tez No: 970788
- Danışmanlar: DOÇ. DR. UĞUR YILDIRAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Elektrikli araç bataryalarının güvenilir yönetimi için doğru şarj durumu (SoC) tahmini kritik öneme sahiptir. Ampersaat sayma tekniğinin başlangıç koşullarına duyarlılığı ve hata birikimi sorunlarını aşmak amacıyla bu tezde dört model tabanlı gözleyici: Luenberger Gözleyici (LG), Doğrusal Değişen Parametreli Gözleyici (DDPG), Doğrusal Olmayan Değişen Parametreli Gözleyici (DODPG) ve Genişletilmiş Kalman Filtresi (GKF) hem ayrıntılı simülasyonlarda hem de gerçek batarya paketi testlerinde, sürüş ve şarj senaryoları için sistematik olarak değerlendirilmiştir. Performans metriği olarak son SoC hatası ve karekök ortalama hata (RMSE) kullanılmıştır. Sonuçlar, gürültü eklenmiş benzetim senaryolarında dahi gözleyicilerin kararlılığını koruduğunu, ancak simülasyon ile gerçek test çıktıları arasında farklılıklar olabileceğini göstermiştir. Hem benzetimlerde hem de gerçek batarya testlerinde LG ve DDPG algoritmaları her zaman %3 son SoC hatası eşiğinin altında kalarak düşük son SoC hatları ve tutarlı RMSE değerleri sergilemiştirler. DODPG hiçbir koşulda en iyi son SoC hatası değerine ulaşamazken, GKF en düşük son SoC hatası sonuçlarını verse de yüksek RMSE'si, geç yakınsama süresi ve hesaplama yükü nedeniyle pratik uygulamalar için dezavantajlı bulunmuştur. Bu bulgular, gözleyici seçiminin yalın simülasyon sonuçlarına dayanmasının yetersiz kalabileceğini; gerçek batarya paket testlerinin, özellikle algoritma parametre optimizasyonu ve hata dinamiklerinin doğrulanması açısından vazgeçilmez olduğunu ortaya koymuştur. LG ve DDPG'nin sahip olduğu düşük hata, hızlı yakınsama ve donanım dostu hesap yükü, özellikle LG'yi saha uygulamaları için öne çıkan adaylar hâline getirmektedir.
Özet (Çeviri)
Accurate State of Charge (SoC) estimation is critical for the reliable management of electric vehicle batteries. To overcome the amperehour counting technique's sensitivity to initial conditions and its cumulative error drift, this thesis systematically evaluates four model based observers: the Luenberger Observer (LG), the Linear Parameter Varying Observer (DDPG), the Nonlinear Parameter Varying Observer (DODPG) and the Extended Kalman Filter (GKF) in both detailed simulations and real battery pack tests under driving and charging scenarios. Final SoC error and root mean square error (RMSE) serve as performance metrics. Results show that all observers remain stable even in noise contaminated simulation scenarios, yet noticeable differences emerge between simulation and real world outputs. In both settings, LG and DDPG consistently stay below the 3% final SoC error threshold, delivering low final SoC errors and consistent RMSE values. DODPG never attains the best final SoC error, while GKF, despite yielding the lowest final SoC errors, suffers from high RMSE, slow convergence and heavy These findings indicate that observer selection based solely on simulation can be inadequate; real battery pack experiments are indispensable for validating parameter optimization and error dynamics. The low error, fast convergence and hardware-friendly computational burden of LG and DDPG make LG particularly a prime candidate for field applications.
Benzer Tezler
- Modelling and state of charge estimation of lithium-ion batteries
Lityum bazlı batarya hücrelerininmodelleme ve şarj durumu tahmini
MANİ KAZIMI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN GÖKAŞAN
- Lityum iyon bataryaların şarj yönetim sisteminin kesir dereceli model yapısı kullanılarak geliştirilmesi
Development of charge management system of lithium-ion battery with using fractional order model structure
EMRE BALKIŞ
Doktora
Türkçe
2024
Mekatronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EKREM DÜVEN
- Farklı lityum iyon piller için batarya şarj durumu tahmini
Battery state of charge estimation for different lithium-ion battery cells
MERVE TEKİN
Doktora
Türkçe
2024
EnerjiBursa Uludağ ÜniversitesiOtomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET İHSAN KARAMANGİL
- Real-time state of charge estimation algorithm for electrical batteries
Elektrikli bataryalar için gerçek zamanlı şarj durumu tahmini algoritması
ONUR KADEM
Doktora
İngilizce
2022
Makine MühendisliğiUnıversıty Of LeedsMakine Teorisi ve Dinamiği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. JONGRAE KIM
- Elektrikli araç batarya yönetim sistemlerinde şarj durumu tahmini ve uygulamaları
State of charge estimation and applications in electric vehicle battery management systems
AHMET MELİH GÜRBÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜVEN KÖMÜRGÖZ KIRIŞ