Bir lityum-iyon bataryayı hızlı şarj etme parametrelerinin bağlaşık eşdeğer elektrik devre-ısı transferi modeliyle genetik algoritma temelli çok amaçlı optimizasyonu

Abstract

Bu çalışmada, geliştirilmiş bir elektrik-termal bağlantı modeline dayalı olarak lityum-iyon piller için bir optimizasyon stratejisi ve soğuk ortamlarda şarj yöntemi önerilmiştir. HPPC (Hybrid Pulse Power Characterization) deneyi aracılığıyla, ikinci dereceden RC eşdeğer devre modelinin parametre tanımlaması yapılarak lityum iyon pilin elektrik-termal bağlantı modeli oluşturulmuştur. Şarj süresi ve şarj sıcaklık faktörü dikkate alınarak, lityum-iyon pilin çok aşamalı şarj stratejisi, Matlab GA Toolbox kullanılarak, meta sezgisel algoritmalardan birisi olan Genetik Algoritma ile optimize edilmiştir. Bu tez çalışmasının hedefi önerilen çok aşamalı sabit akım şarj yönteminin, geleneksel sabit akım-sabit voltaj (CC-CV) şarj yöntemiyle şarj edilen batarya örneklerinin sıcaklığına kıyasla şarj işlemi sırasındaki düşük sıcaklığın artışına katkı sağlayarak batarya bozulmasını önlemek kalmayıp aynı zamanda şarj süresini de azalttığını göstermektir. Bu nedenle, önerilen optimize şarj stratejisi, hızlı şarjın sağlanması temelinde şarj sıcaklığı artışını belirli bir ölçüde sınırlamakla ve batarya sisteminin termal yönetimi ve batarya şarj sisteminin tasarımı ve güvenli şarj yöntemi için belirli bir teorik temel sağlamıştır. Bu kapsamda eksi sıcaklıklarda literatürde sınırlı çalışma bulunduğundan çalışma yenilik içermektedir.In this work, an optimization strategy for lithium-ion batteries based on an improved electrical-thermal coupling model and charging method in cold environments is proposed. Through HPPC (Hybrid Pulse Power Characterisation) experiment, the electrical-thermal junction model of the lithium-ion battery is established by parameter identification of the second-order RC equivalent circuit model. Considering the charging time and charging temperature factor, the multi-stage charging strategy of the lithium-ion battery is optimized using the genetic algorithm optimization method. The objective of this thesis is to demonstrate that the proposed multi-stage constant current charging method not only prevents battery degradation but also reduces the charging time by contributing to the increase of the low temperature during the charging process compared to the temperature of battery samples charged by the conventional constant current-constant voltage (CC-CV) charging method. Therefore, the proposed optimized charging strategy limits the charging temperature rise to a certain extent on the basis of ensuring fast charging and provides a certain theoretical basis for the thermal management of the battery system and the design of the battery charging system and safe charging method. In this context, since there are limited studies in the literature at minus temperatures, the study is novel.