Batarya yönetim sistemlerinde şarj durum tahmini için genişletilmiş kalman filtresi parametrelerinin optimum ayarı
Optimal tuning of extended kalman filter parameters for state of charge estimation in battery managments systems
Yazar: BUĞRA ÜVEZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE PINAR AKKAŞ
Kırıkkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Batarya Yönetim Sistemleri (BYS), elektrikli araçlar, cep telefonları ve dizüstü bilgisayarlar gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanılan lityum-iyon (Li-ion) ve lityum-polimer (Li-po) bataryaların güvenli ve verimli çalışmasını sağlamada kritik bir rol oynamaktadır. BYS'nin optimizasyonu, bu bataryaların performansını artırmak ve ömrünü uzatmak için gereklidir. Bu tez, Lityum bataryalar için bir BYS'nin geliştirilmesi ve optimizasyonuna odaklanmaktadır. Bunu başarmak için, batarya izleme ve kontrolü için önemli bir parametre olan Şarj Durumunu (SOC) doğru bir şekilde tahmin etmek için Genişletilmiş Kalman Filtresi (EKF) kullanılmıştır. EKF'nin performansı, kritik parametreleri olan işlem gürültüsü kovaryansı (Q ), ölçüm gürültüsü kovaryansı (R ) ve tahmin hatası kovaryansı (P ), iki meta-sezgisel algoritma olan Genetik Algoritma (GA) ve Karınca Kolonisi Optimizasyonu (ACO) kullanılarak optimize edilerek geliştirilmiştir. Çalışma, GA ve ACO'nun EKF tarafından tahmin edilen SOC ile deneysel verilerden elde edilen gerçek SOC arasındaki ortalama karesel hatayı (MSE) en aza indirmedeki etkinliğini karşılaştırmıştır. Sonuçlar, bu algoritmaların üstün optimizasyon kabiliyetini vurgulamakta ve SOC tahmin doğruluğunu iyileştirmedeki performanslarının  karşılaştırmasını sunmaktadır. Bu araştırmanın sonuçları, daha güvenilir ve verimli BYS'nin geliştirilmesine önemli katkılar sağlayarak Lityum batarya uygulamalarında daha iyi enerji yönetimi ve daha uzun batarya ömrünün önünü açmaktadır.

Abstract:
Battery Management Systems (BMS) play a critical role in ensuring the safe and efficient operation of lithium-ion (Li-ion) and lithium polymer (Li-po) batteries, which are widely used in applications such as electric vehicles, mobile phones and laptops. Optimization of the BMS is essential to improve the performance and extend the lifetime of these batteries. This thesis focuses on the development and optimization of a BMS for Lithium batteries. To achieve this, an Extended Kalman Filter (EKF) is used to accurately estimate the State of Charge (SOC), an important parameter for battery monitoring and control. The performance of the EKF is improved by optimizing its critical parameters of process noise covariance (Q), measurement noise covariance (R) and estimation error covariance (P) using two meta-heuristic algorithms, Genetic Algorithm (GA) and Ant Colony Optimization (ACO). The study has compared the effectiveness of GA and ACO in minimizing the mean squared error (MSE) between the SOC predicted by EKF and the actual SOC obtained from experimental data. The results have highlighted the superior optimization capability of these algorithms and provide a comparison of their performance in improving SOC prediction accuracy. The results of this research have made significant contributions to the development of more reliable and efficient BMS, paving the way for better energy management and longer battery life in Lithium battery applications.