Elektrikli araç bataryalarının sağlık durumlarını tespit edecek iç direnç ölçüm tabanlı sistem geliştirilmesi
Development of internal resistance based state of health estimation method for electric vehicle batteries
Yazar: MEHMET ERCİYES
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ NURETTİN ÜSTKOYUNCU
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Elektrikli araç teknolojisi, li-iyon bataryaların enerji yoğunluklarının artması ve kWh başı maliyetlerinin düşmesi gibi sebeplerle tekrar yaygınlaşmaya başlamıştır. Bu durum li-iyon batarya teknolojisinin gelişimini ivmelendirerek, maliyetleri yıldan yıla azaltmıştır. Teknolojinin gelişim trendi ve maliyetlerin düşüşü günümüzde devam etmektedir ve gelecekte de devam edeceği ön görülmektedir.
Li-iyon tip elektrikli araç bataryalarının en önemli kestirim algoritmalardan biri batarya sağlık durumu kestirimidir. Bu algoritmanın yüzdelik cinsten verdiği çıktı bataryanın o andaki sağlık durumu hakkında kullanıcıya veya yetkiliye bilgi vermektedir. Bataryanın sağlık durumunun bilinmesi hem servis gereklilikleri hem de kullanıcı ve sistem güvenliği açısından kritiktir.
Bu tez çalışmasında iç direnci girdi olarak alan, sağlık durumunu tespit edecek bir algoritma üzerinde çalışma icra edilmiştir. Bu kapsamda batarya hücrelerinin iç dirençlerini tespit edecek bir yöntem geliştirilmiş ve bu yöntem vasıtası ile ölçülen iç direnç bilgisi, interpolasyon yöntemi ile geliştirilen matematiksel eşitliklerde uygulamasıyla sağlık durumu çıktısını vermiştir.
Tez kapsamında 3 farklı modelde 8 hücre üzerinde çevrim testleri gerçekleştirilmiş ve elde edilen veriler üzerinde geliştirme faaliyeti yürütülmüştür. 3 farklı tipte model kullanılmasıyla NMC (nikel manganez kobalt), NCA (nikel kobalt alüminyum) ve LFP (lityum demir fosfat) katot tiplerinin sağlık durum değişimlerindeki farklılıklar ortaya konmuş ve geliştirilen yöntem ile tutarlılıkları sınanmıştır. 

Anahtar Kelimeler: Elektrikli araçlar, elektrikli araç bataryaları, li-iyon bataryalar, sağlık durumu kestirim algoritmaları, iç direnç, batarya yönetim sistemi, BMS

Abstract:
Electric vehicle technology has started to become popular once again due to increased energy density and decreased cost per kWh of the li-ion batteries. This circumstance has accelerated the advancement of the li-ion batteries and decreased the cost for each passing year. This trend is continuing today and it is estimated that it will keep continuing.
One of the most important estimation algorithm of li-ion electric vehicle batteries is the state of health estimation. Output of this algorithm informs the driver and the authorized service staff. Knowing the state of health level of the battery is a service requirement and it is critical for the drivers safety.
This thesis develops a state of health algorithm that takes the internal resistance as reference. In this context an internal resistance measurement method has developed. Measured resistances used as an input on the equations which gives state of health percentage as an output. These equations are developed on this thesis with interpolation methods. 
Within this scope cycle tests has perfomed on 8 different cells from 3 different manufacturers and acquired datas used in the development period. With 3 different models of cells being used in this test, it became possible to observe different state of health characteristics of NMC (nickel manganese cobalt), NCA (nickel cobalt aluminium) and LFP (lithium iron phosphate) cathodes and test the accuracy of the developed method on these given cathodes.

Keywords: Electric vehicles, electic vehicle batteries, li-ion batteries, state of health estimation algorithms, internal resistance, battery management system, BMS