Lityum-iyon bataryalarda SoC tahmini
Estimation of SoC in lithium-ion batteries
Yazar: EREN ÜNSAL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ ERKUŞ
Bursa Uludağ Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Hibrid ve Elektrikli Taşıtlar Anabilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Otomotiv Mühendisliği = Automotive Engineering

Özet:
Günümüzde hibrid ve elektrikli araçların kullanım yaygınlığının ve piyasa alan
genişliğinin artmasıyla birlikte hibrid ve elektrikli araçlarda en sık olarak kullanılan
batarya türü olan Lityum-iyon bataryalar üzerindeki teknik geliştirme çalışmları artmıştır.
Taşıt menzilini arttırmak, taşıtların kullanım amacı ve kullanım durumlarına göre batarya
güvenliğinin sağlanması, batarya soğutma sistemleri üzerindeki çalışmalar, batarya sağlık
durumu ve batarya şarj durumu tahmini konularındaki çalışmalar gibi genel olarak
batarya yönetim sistemleri ana başlığında toplanan çalışmalar Lityum-iyon bataryaların
geliştirilmesinde yapılan çalışmaların genel başlıkları olarak sıralanabilir. Taşıtların
menzilleri ve bu menzillerin tahmin edilebilirliği elektrikli ve hibrid araçlar için büyük
önem arz etmektedir.
Bu tez çalışmasında elektrikli araçlarda hangi tip bataryaların kullanımı daha avantajlıdır
ve daha çok hangi tip batarya kullanılmaktadır, şarj durumu tahmini yapmak için hangi
tip batarya modelinin kullanımının ne gibi avantajları vardır, şarj durumu tahmini için
hangi yöntem kullanılmalıdır sorularına cevaplar aranmış ve bu sorular için araştırmalar
ve çalışmalar yapılmıştır. Matlab Simulink programı üzerinde Thevenin 1 RC eşdeğer
devre batarya modeli üzerinde şarj durumu tahmini akım sayma yöntemi, Genişletilmiş
Kalman Filtresi yöntemi ve Kokusuz Kalman Filtresi yöntemleri kullanılarak şarj durumu
tahmini yapılmıştır. Kokusuz Kalman Filtresi yönteminin tahmin yöntemleri içinde en
doğru sonucu verdiği gözlemlenmiştir.

Abstract:
Today, with the increasing prevalence of hybrid and electric vehicles and the wideness of
the market, technical development studies on Lithium-ion batteries, which are the most
frequently used battery type in hybrid and electric vehicles, have increased. Studies on
increasing vehicle range, ensuring battery safety according to the purpose of use and
usage conditions of vehicles, studies on battery cooling systems, studies on battery health
status and battery charge status estimation, which are generally collected under the main
heading of battery management systems, can be listed as the general headings of studies
carried out in the development of Lithium-ion batteries. The ranges of vehicles and the
predictability of these ranges are of great importance for electric and hybrid vehicles.
In this thesis study, which type of battery is more advantageous to use in electric vehicles
and which type of battery is used more, what are the advantages of using which type of
battery model to make state of charge estimation, which method should be used for charge
state estimation questions were sought and researches and studies were conducted for
these questions. State of charge estimation was made using Coulomb counting method,
Extended Kalman Filter method and Unscented Kalman Filter methods on Thevenin 1
RC equivalent circuit battery model on Matlab Simulink program. It was observed that
Unscented Kalman Filter method gave the most accurate result among the estimation
methods.