Batarya yönetim sistemlerinde lityum-iyon pillerin kalan faydalı kapasitesinin tahmini için sinyal işlemeye dayalı yöntemlerin geliştirilmesi
Development of signal processing-based methods for estimating the remaining useful capacity of lithium-ion batteries in battery management systems
Yazar: OZANCAN BAYRİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SITKI AKKAYA
Sivas Bilim ve Teknoloji Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Lityum-iyon bataryalar yüksek enerji yoğunluklu teknolojilerden biri olarak bilinir ve elektrik enerjisini depolamak için geniş bir uygulama alanına sahiptir. Diğer pil türleriyle karşılaştırıldığında hafiflik, gelişmiş güvenlik özellikleri ve yüksek voltaj çıkışı gibi önemli avantajlara sahiptirler. Ulaşım, iletişim, havacılık ve askeri savunma gibi çeşitli sektörlerde yaygın olarak kullanılmaktadırlar. Son yıllarda elektrikli araçların ve pille çalışan cihazların kullanımının artmasıyla birlikte yüksek kapasiteli ve stabil lityum-iyon pillere olan talep de artmaktadır. Bu bağlamda, batarya kapasitesinin değerlendirilmesi ve lityum-iyon bataryaların kalan faydalı ömrünün tahmin edilmesi önem kazanmaktadır. Bu çalışma, lityum-iyon pillerin kalan faydalı ömrünü tahmin etmeyi amaçlamaktadır. NASA'nın B0005-B0006-B0007 ve B0018 batarya veri setleri belirlenen çalışma standartlarına uyarlanmış ve deşarj durumu sırasında toplanan voltaj, akım, sıcaklık ve zaman bilgileri kullanılarak öznitelik verileri oluşturulmuştur. Ayrıca, Ampirik Dalgacık Dönüşümü (ADD), Ampirik Mod Ayrıştırma (AMA), Toplu Ampirik Mod Ayrıştırma (TAMA) gibi sinyal işleme yöntemleri kullanılarak yeni öznitelikler oluşturulmuştur. Tahmin için Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemine karar verilmiş ve tahmin işlemi Levenberg-Marquardt algoritması ile gerçekleştirilmiştir. Kullanılan tüm yöntemler ile modeller oluşturulmuş ve bu modellerin tahmini gerçekleştirilmiştir. Performans değerleri Ortalama Karesel Hata (OKH-MSE), Ortalama Karesel Hatanın Kökü (OKHK-RMSE) ve Ortalama Mutlak Yüzde Hata (OMYH-MAPE) gibi yaygın metrikler kullanılarak değerlendirilmiştir. MATLAB kullanılarak yapılan çalışmada, B0005-B0006-B0007 bataryaları için 90-100-110. deşarj döngüsü verilerinden elde edilen test verileri kullanılarak tüm yöntemlerin başarısı karşılaştırılmıştır. Ayrıca B0018 bataryası için 71-79-86. deşarj döngüsü test verilerinden başlayarak yöntemlerin performans değerleri karşılaştırılmıştır. Bu sonuçlar, önerilen modelin batarya kapasite değeri tahmini için umut verici olduğunu göstermektedir.

Abstract:
Lithium-ion batteries are known as one of the high-energy-density technologies and have a wide range of applications for storing electrical energy. Compared to other types of batteries, they have significant advantages such as lightness, improved safety features, and high voltage output. They are widely used in various industries such as transportation, communications, aerospace, and military defense. In recent years, with the increasing use of electric vehicles and battery-powered devices, the demand for high-capacity and stable lithium-ion batteries is also increasing. In this context, evaluating battery capacity and predicting the remaining useful life of lithium-ion batteries becomes important. This study aims to estimate the remaining useful life of lithium-ion batteries. NASA's B0005-B0006-B0007 and B0018 battery datasets were adapted to the specified working standards and attribute data were created using voltage, current, temperature and time information collected during the discharge state. In addition, new attributes were generated using signal processing methods such as Empirical Wavelet Transform (EWT), Empirical Mode Decomposition (EMD), Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD). Artificial Neural Networks (ANN) method was decided for prediction and the prediction process was performed with the Levenberg-Marquardt algorithm. Models were created with all the methods used and the prediction of these models was carried out. Performance values were evaluated using common metrics such as Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). In the study using MATLAB, the success of all the methods was compared using test data from 90-100-110th discharge cycle data for B0005-B0006-B0007 batteries. In addition, the performance values of the methods are compared starting from 71-79-86th discharge cycle test data for B0018 battery. These results show that the proposed model is promising for battery capacity value estimation.