Lityum tabanlı bataryalarda şarj durumu kestirimi için kalman filtresi geliştirilmesi

Abstract

Lityum iyon temelli bataryalar yüksek enerji yoğunlukları ve uzun ömürleriyle özellikle elektrikli araçlarda diğer batarya tiplerine nazaran daha çok tercih edilir. Araçlarda kullanılan bataryalara ait durum parametreleri olarak tanımlanan şarj durumu ve sağlık durumu gibi büyüklüklerin isabetli olarak belirlenmesi, doğru pil modelinin elde edilmesi açısından önemlidir. Bu çalışmada Lityum-İyon temelli bataryalar için Matlab Simulink kullanılarak şarj durumu algoritmaları geliştirilmiştir. Öncelikle batarya davranışını mümkün olduğunca doğru olarak benzetmeyi amaçlayan eşdeğer devre batarya modeli oluşturulmuştur. Model üzerinde bazı testler yapılmıştır. Sonra birinci dereceden batarya modeline RC eleman eklenerek ikinci dereceden Thevenin batarya modeli oluşturulmuştur ve batarya şarj durumu model parametresi bu çalışmada anlatılmış olan Genişletilmiş Kalman Filtresi ile tahmin edilmiştir. Kalman filtresi algoritmasının modellenen batarya karakteristiğini yakalaması amaçlanmıştır. Bu çalışmanın sonunda Kalman filtresi kodunun doğru, mantıklı ve başarılı bir şekilde çalıştığı görülmüştür.Lithium ion batteries are preferred especially in electric car applications over other types of batteries thank for high power and energy density. In terms of getting an accurate battery model, it is so important to be able to determine state parameters such as state of charge and state of health. In this work, battery management system algorithms were improved for Lithium Ion batteries using Matlab Simulink. First, it was came up with an equivalent circuit battery mathematical model with the aim of simulating the behavior of a lithium-ion battery as accurately as possible. Some experiments were done on this model. Then Thevenin battery model is achieved by adding an extra RC branch and the model parameters are identified by using Extended Kalman Filter(EKF) which was understood in this work. It was aim to catch the battery characterization. At the end of the work, it was provided that Kalman Filter code was accurate, reasonable and it worked successfully.