Batarya-süperkapasitör hibrit enerji depolama sistemleri için batarya sağlık durumuna dayalı yeni bir adaptif enerji yönetim sistemi geliştirilmesi
Improvement of a novel adaptive energy management system based on battery state of health for battery-supercapacitor hybrid energy storage systems
Yazar: GÖKHAN YÜKSEK
Danışman: DOÇ. DR. ALKAN ALKAYA
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Enerji = Energy

Özet:
Hibrit Enerji Depolama Sistemlerinin (HEDS'lerin) güvenilirliğini, yüksek performansını ve verimliliğini sağlamada Enerji Yönetim Sistemleri (EYS'ler) önemli bir rol oynamaktadır. EYS tasarlanırken gerilim, akım, kapasite ve iç direnç gibi ölçülebilir veya hesaplanabilir birçok parametre dikkate alınmaktadır. Batarya şarj durumu (State of Charge, SoC) veya batarya sağlık durumu (State of Health, SoH) gibi ölçülemeyen veya ölçülmesi yüksek maliyetli olan parametreler ise kestirim yoluyla belirlenebilmektedir. SoH, EYS için en önemli parametrelerden birisi olarak öne çıkmaktadır. SoH parametresinin sürekli izlenmesi sistemin durumu açısından önemli bilgiler sağlamakta, performanstaki olağandışı düşüşleri tespit ederek planlı bakım yapılmasını sağlamakta, sistem arızalarını önlemekte, verimliliğin sürekli olarak yüksek seviyede tutulmasına yardımcı olmakta ve kesinti süresini azaltarak enerji güvenliğinin sağlanmasına yardımcı olmaktadır.  
Bu çalışmada ilk olarak polinom tabanlı sistem tanımlama teknikleri kullanılarak deneysel ve eğri uydurma tabanlı SoH tahmini önerilmektedir. Doğrusal sistem tanılama yöntemi ile SoH parametresinin kestirimi gerçekleştirilmiştir. Ardından batarya ömrünü uzatmak ve performansını artırmak için yeni bir Adaptif Enerji Yönetim Sistemi (AEYS) tasarlanmıştır. AEYS bataryanın SoH parametresini kontrol girdisi olarak kullanmaktadır ve Şarj-Deşarj Oranı (Charge-Dischage Rate, C-Rate) ve deşarj derinliği (Depth of Discharge, DoD) parametrelerini dinamik olarak güncelleyerek optimum kontrol sağlamaktadır. Ayrıca, filtre tabanlı güç ayrımı ile sisteme entegre edilen süperkapasitör, bataryaların derin deşarjını önlemekte ve üzerindeki kimyasal stresi azaltarak uzun ömürlü olmasını sağlamaktadır. Bu tez çalışmasında AEYS tarafından verimli bir şekilde yönetilen süperkapasitörler ile bataryalar arasındaki bu faydalı ilişkinin farklı çalışma koşullarında batarya ömrüne ve performansına olan etkileri incelenmiş ve önerilen AEYS'in başarısı benzetim çalışmaları ile kanıtlanmıştır.

Abstract:
Energy Management Systems (EMS) play an important role in ensuring the reliability, high performance and efficiency of Hybrid Energy Storage Systems (HESS). Many measurable or calculable parameters such as voltage, current, capacity and internal resistance are taken into account when designing an EMS. Unmeasurable or costly parameters such as battery state of charge (SoC) or battery state of health (SoH) can be determined by estimation. SoH stands out as one of the most important parameters for EMS. Continuous monitoring of SoH provides important information about the state of the system, enables planned maintenance by detecting unusual degradations in performance, prevents system failures, helps to keep efficiency at a consistently high level, and helps to ensure energy security by reducing outage time.  
In this study, we first propose experimental and curve fitting based SoH estimation using polynomial based system identification techniques. The estimation of the SoH parameter is performed with the linear system identification method. Then a new Adaptive Energy Management System (AEMS) is designed to extend the battery life and improve its performance. AEMS uses the SoH parameter of the battery as a control input and dynamically updates the Charge-Dischage Rate (C-Rate) and Depth of Discharge (DoD) parameters to ensure optimum control. In addition, the supercapacitor, which is integrated into the system with filter-based power separation, prevents deep discharge of the batteries and reduces the chemical stress on them, ensuring their long life. In this thesis, the effects of this beneficial relationship between supercapacitors and batteries efficiently managed by the AEMS on battery life and performance under different operating conditions are investigated and the success of the proposed AEMS is proven by simulation studies.