Geri Dön

Lityum iyon bataryaların sağlık durumu kestirimi için elektrokimyasal ölçüm teknikleri kullanılarak yeni bir yöntemin belirlenmesi

Determination of a new method for estimating the state of health of lithium-ion batteries using electrochemical measurement techniques

  1. Tez No: 989800
  2. Yazar: ENES HAKAN AYGÜL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. KORAY GÜRKAN, DOÇ. DR. SİBEL YAZAR AYDOĞAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasında, lityum iyon bataryaların sağlık durumu (State of Health – SoH)kestirimine yönelik elektrokimyasal ölçüm teknikleri kullanılarak yeni bir yaklaşım geliştirilmiştir. Elektrikli araçlarda temel enerji depolama birimi olarak kullanılan lityum iyon bataryaların performans kaybının doğru şekilde izlenmesi; güvenlik, verimlilik ve ikinci ömür uygulamalarının planlanması açısından kritik öneme sahiptir. Bu kapsamda çalışma, SoH tahmini için özellikle Elektrokimyasal Empedans Spektroskopisi (EIS) yöntemine odaklanmıştır. Deneysel çalışmada, NMC kimyasına sahip iki farklı 18650 tip hücre olan ASPİLSANINR18650A28 ve Samsung INR18650-25R hücreleri, %100 şarj durumunda (SoC) ve 60 °C sıcaklıkta dört hafta boyunca takvimsel yaşlandırmaya tabi tutulmuştur. Her hafta sonunda kapasite ölçümleri gerçekleştirilmiş ve G-EIS yöntemiyle geniş frekans aralığında empedans verileri elde edilmiştir. EIS verileri, eşdeğer devre modelleri kullanılarak analiz edilmiş; seri15Personal Data iç direnç, yük transfer direnci, çift katman kapasitansı ve Warburg empedansı gibi yaşlanma göstergeleri değerlendirilmiştir. Elde edilen bulgular, yüksek sıcaklıkta takvimsel yaşlanmanın hücrelerde belirgin kapasite kaybına ve elektrokimyasal parametrelerde anlamlı değişimlere neden olduğunu göstermiştir. Samsung hücrelerinde yaklaşık %15 kapasite kaybı gözlenirken, Aspilsan hücrelerinde bu kaybın %5 seviyesinde kaldığı belirlenmiştir. Nyquist diyagramlarında yarı daire çapının artması ve düşük frekans bölgesindeki difüzyon eğiminin belirginleşmesi, yük transfer süreçlerinin yavaşladığını ve iyon difüzyonunun zorlaştığını göstermektedir. Yük transfer direnç artışı her iki hücrede de gözlenmiş, ancak Samsung hücrelerinde daha baskın olmuştur. Sonuç olarak, EIS tabanlı ölçümlerin batarya yaşlanma mekanizmalarını izlemek için yüksek hassasiyet sunduğu ve SoH kestiriminde kapasite verileriyle birlikte güçlü bir tamamlayıcı yöntem olduğu ortaya konulmuştur. Ayrıca ASPİLSAN INR18650A28 hücrelerinin yüksek sıcaklık altında daha düşük kapasite kaybı ve daha stabil empedans davranışı sergilemesi, yerli üretim hücrelerin termal dayanıklılık açısından avantaj sağlayabileceğini göstermektedir. Elde edilen bulgular, ikinci ömür uygulamaları ve batarya yönetim sistemlerinde kullanılabilecek SoH tahmin algoritmalarının geliştirilmesi için önemli bir temel oluşturmaktadır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, a new approach for estimating the State of Health (SoH) of lithium-ion batteriesis developed using electrochemical measurement techniques. As lithium-ion batteries constitute the primary energy storage unit in electric vehicles, accurate monitoring of their performance degradation is essential for ensuring safety, efficiency, and effective planning ofsecond-life applications. For this purpose, the study focuses on the Electrochemical Impedance Spectroscopy (EIS) method as a reliable tool for SoH estimation. In the experimental study, two NMC-based 18650 lithium-ion cells Aspilsan INR18650A28and Samsung INR18650-25R were subjected to calendar aging for four weeks under conditions of 100% State of Charge (SoC) and 60 °C. At the end of each week, capacity tests were conducted and impedance data were collected using the Galvanostatic EIS (G-EIS) technique over a wide frequency range. The obtained data were analyzed through equivalent circuit models, evaluating key aging indicators such as serial internal resistance, charge-transfer resistance, double-layer capacitance, and Warburg impedance.The results reveal that high-temperature calendar aging leads to significant capacity degradation and notable changes in electrochemical parameters. Samsung cells exhibited approximately 15% capacity loss, whereas Aspilsan cells showed a limited loss of around 5%. Nyquist plots showed enlarged semicircle diameters and more pronounced diffusion tails atlow frequencies, indicating slower charge-transfer processes and restricted ion diffusion. An increase in charge transfer resistance was observed for both cell types, with a more prominentrise in Samsung cells. Overall, the study demonstrates that EIS-based diagnostics provide high sensitivity for tracking battery aging mechanisms and serve as a strong complementary method to capacity measurements for SoH estimation. Furthermore, the superior thermal durability and morestable impedance behavior of the Aspilsan INR18650A28 cells suggest that domestically produced cells may offer advantages under high-temperature conditions. The findings of this thesis form a solid basis for developing advanced SoH prediction algorithms for battery management systems and second-life applications.

Benzer Tezler

  1. 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

  2. Elektrikli araçlardaki lityum-iyon bataryalar için modelleme ve şarj durumunun kestirimi

    Modelling and state of charge estimation for lithium-ion batteries in electric vehicles

    KENAN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA DOĞAN

  3. Elektrikli araçlarda yapay sinir ağı tabanlı batarya sağlık durumu kestirimi

    State of health estimation in electric vehicles based on artificial neural network

    MUSTAFA DİNEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERHAT İKİZOĞLU

  4. Lityum-iyon bataryalarda sağlık durumu kestirimi için model geliştirilmesi

    Model development for state of health estimation in lithium-ion batteries

    YASİN TAŞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULKADİR BALIKÇI

  5. Derin öğrenme ile lityum-iyon bataryalarda sağlık durumu sınıflandırması, kapasite kestirimi ve kalan faydalı ömür tahmini

    State of health classification, capacity estimation, and remaining useful life prediction of lithium-ion batteries using deep learning

    MELTEM SÜPÜRTÜLÜ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Uludağ Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERSEN YILMAZ