Lityum-iyon bataryalarda SoC tahmini

Abstract

Günümüzde hibrid ve elektrikli araçların kullanım yaygınlığının ve piyasa alan genişliğinin artmasıyla birlikte hibrid ve elektrikli araçlarda en sık olarak kullanılan batarya türü olan Lityum-iyon bataryalar üzerindeki teknik geliştirme çalışmları artmıştır. Taşıt menzilini arttırmak, taşıtların kullanım amacı ve kullanım durumlarına göre batarya güvenliğinin sağlanması, batarya soğutma sistemleri üzerindeki çalışmalar, batarya sağlık durumu ve batarya şarj durumu tahmini konularındaki çalışmalar gibi genel olarak batarya yönetim sistemleri ana başlığında toplanan çalışmalar Lityum-iyon bataryaların geliştirilmesinde yapılan çalışmaların genel başlıkları olarak sıralanabilir. Taşıtların menzilleri ve bu menzillerin tahmin edilebilirliği elektrikli ve hibrid araçlar için büyük önem arz etmektedir. Bu tez çalışmasında elektrikli araçlarda hangi tip bataryaların kullanımı daha avantajlıdır ve daha çok hangi tip batarya kullanılmaktadır, şarj durumu tahmini yapmak için hangi tip batarya modelinin kullanımının ne gibi avantajları vardır, şarj durumu tahmini için hangi yöntem kullanılmalıdır sorularına cevaplar aranmış ve bu sorular için araştırmalar ve çalışmalar yapılmıştır. Matlab Simulink programı üzerinde Thevenin 1 RC eşdeğer devre batarya modeli üzerinde şarj durumu tahmini akım sayma yöntemi, Genişletilmiş Kalman Filtresi yöntemi ve Kokusuz Kalman Filtresi yöntemleri kullanılarak şarj durumu tahmini yapılmıştır. Kokusuz Kalman Filtresi yönteminin tahmin yöntemleri içinde en doğru sonucu verdiği gözlemlenmiştir.Today, with the increasing prevalence of hybrid and electric vehicles and the wideness of the market, technical development studies on Lithium-ion batteries, which are the most frequently used battery type in hybrid and electric vehicles, have increased. Studies on increasing vehicle range, ensuring battery safety according to the purpose of use and usage conditions of vehicles, studies on battery cooling systems, studies on battery health status and battery charge status estimation, which are generally collected under the main heading of battery management systems, can be listed as the general headings of studies carried out in the development of Lithium-ion batteries. The ranges of vehicles and the predictability of these ranges are of great importance for electric and hybrid vehicles. In this thesis study, which type of battery is more advantageous to use in electric vehicles and which type of battery is used more, what are the advantages of using which type of battery model to make state of charge estimation, which method should be used for charge state estimation questions were sought and researches and studies were conducted for these questions. State of charge estimation was made using Coulomb counting method, Extended Kalman Filter method and Unscented Kalman Filter methods on Thevenin 1 RC equivalent circuit battery model on Matlab Simulink program. It was observed that Unscented Kalman Filter method gave the most accurate result among the estimation methods.