Elektrikli araçlar için yüksek doğrulukla şarj kestirimi sunan batarya yönetim sistemi tasarımı
Design of battery managemenet system providing high accuracy state of charge estimation for electric vehicles
Yazar: MUSTAFA MERT SERİNBAŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ONUR GÜLBAHÇE
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Fosil yakıtlar elektrik enerjisi ihtiyacının karşılanmasından; ulaşım, sanayi, ısınma gibi sektörlerin birçoğunda uzun yıllardır birincil enerji kaynağı olarak kullanılmaktadır. Ancak artan nüfus yoğunluğu ve modern yaşamla enerji ihtiyacındaki artış yenilenemez enerji kaynağı olan fosil yakıtların tükenmesini ve küresel ısınmaya neden olan zararlı gazların atmosfere salınımını beraberinde getirmektedir. Çevresel kaygılar ve sürdürülebilir enerji politikaları göz önünde bulundurulduğunda alternatif enerji kaynaklarına ve enerji depolama sistemlerine yönelik çalışmalar son yıllarda hız kazanmıştır. Elektrikli araçlar bu dönüşümün önemli bir parçası olarak öne çıkmaktadır. Bu doğrultuda elektrikli araçlar, performanslarının geliştirilmesiyle içten yanmalı motora sahip araçlara alternatif olarak sunulmaktadır. Elektrikli araçların performansını belirleyen önemli faktörlerden birisi menzilleridir. Bundan dolayı araç yapısının ergonomisi düşünüldüğünde düşük ağırlık ve yüksek güç yoğunluğuna sahip batarya paketlerinin kullanılması kaçınılmaz olmuştur. 
Lityum tabanlı bataryalar sahip olduğu yüksek güç yoğunluğunun yanında geri dönüşümü ve sürdürülebilirliğiyle, elektrikli araçların enerji depolama sistemleri için çevre dostu bir yaklaşım sunar. Fakat kimyasal yapısının çevresel koşullardan etkilenmesi ve aşırı şarj-deşarj durumlarına karşı hassas olmasından dolayı lityum tabanlı bataryalar güvenli ve verimli şekilde çalışması için takip sistemine ihtiyaç duyarlar. Batarya paketlerinin elektriksel ve termal optimizasyonunu sağlayan bu teknolojiye batarya yönetim sistemi (BYS) adı verilir. Batarya yönetim sistemi, batarya paketinin gerilim, akım, sıcaklık değerlerini gerçek zamanlı ölçerek batarya kullanılabilir çevrim ömrünün korunmasını ve güvenlik problemlerinin önüne geçilmesini amaçlayan elektronik bir çözümdür. Bu doğrultuda batarya yönetim sistemleri batarya paketinin anlık şarj durumunu tespit ederek bataryanın aşırı şarj-deşarj olmasını engeller, kapasite kaybını ve oluşabilecek güvenlik problemlerini minimize ederek güvenli aralıklarda çalışılmasını sağlar. Fakat batarya şarj durumu gerilim, akım, sıcaklık gibi doğrudan ölçülebilen bir büyüklük değildir. Ayrıca ölçülen bu değerlerin hiçbiriyle doğrusal bir matematiksel ilişkiye sahip değildir. Bundan dolayı şarj durumu tespiti için kestirim algoritmaları kullanılır. Batarya yönetim sistemleri elde ettiği ölçüm değerlerini kestirim fonksiyonlarında değerlendirerek batarya şarj durumu tespiti yapar. Batarya yönetim sistemlerinin tasarımı batarya kimyasına, hücre sayısına, kullanım yerine ve beklenilen meziyetlere göre özgün tasarım gerektirir. Yapılan bu çalışmada yüksek doğrulukla şarj durumu kestirimi sunan batarya yönetim sistemi tasarlanması ve gerçeklenmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında batarya yönetim sistem topolojileri, batarya modelleri, şarj durumu kestirimi algoritmaları gibi sistem bileşenleriyle ilgili literatür de yapılan çalışmalar; başarım oranı, anlaşılabilirliği, uygulanabilirliği ve maliyeti açısından incelenmiştir. Elektrikli araçlarda kullanılan batarya paketlerinin yapısı, batarya paketinde bulunan hücre sayıları göz önünde bulundurulduğunda; sağlamış olduğu mekanik ve donanımsal avantajlardan dolayı modüler batarya yönetim sistem topolojisi seçilmiştir. Topoloji gereği batarya paketinin gerilim, akım ve sıcaklığını ölçmek için algılayıcılar ve tüm devrelerle donatılmış yardımcı elektronik kart ve elde edilen verilerin kaydının tutulduğu ve bilgisayara aktarıldığı elektronik kart tasarlanmıştır. Yardımcı elektronik kartta hücre gerilim değerlerinin ölçülmesi için LTC6802-2 tüm devresi, batarya paket akım değerinin ölçülmesi için LTS 25-NP , sıcaklık değerinin ölçülmesi için LM35 sıcaklık sensörü kullanılmıştır. 
Batarya paketlerinde bulunan hücreler kullanılmaya başladıkları ilk çevrimlerde denge bakımından iyi bir duruma sahip olabilirler. Ancak zamanla, şarj-deşarj döngüleri, yüksek sıcaklık ve genel yaşlanma nedeniyle hücreler arası denge uyumu bozulur. Gerçekleştirilen batarya yönetim sistemi ile batarya paket performansını artırmak ve bataryanın verimli olarak kullanılması için pasif dengeleme algoritması ve devre tasarımı geliştirilmiştir. Batarya model seçiminde ise lityum iyon bataryaların doğrusal olmayan kimyası dikkate alındığında bataryanın dinamik davranışını sergilemede, elektrokimyasal ve veri tabanlı modellere göre daha düşük işlem yoğunluğuna sahip ve anlaşılabilirliği daha kolay olan elektriksel eşdeğer devre modeli seçilmiştir.  Tez kapsamında kullanılan LG18650HG2 batarya hücresinin HPPC testi kullanılarak eşdeğer devre modelleri için parametre kestirimi gerçekleştirilmiştir. C/20 test verileri kullanılarak SoC-OCV matematiksel eşitliği elde edilmiştir. Gerilim tepkisi en yüksek benzetim oranına sahip elektriksel eşdeğer devre modelinin belirlenmesi için LG18650HG2 lityum iyon bataryanın HPPC test verileri kullanılarak MATLAB ortamında gerçekleştirilen simülasyonlar gerçekleştirilmiştir. İkinci dereceden Thevenin eşdeğer devre modeli, birinci dereceden Thevenin eşdeğer devre modeline daha düşük hata oranı ile ölçüm verilerine yakınsamıştır. 
Batarya şarj durumu, batarya yönetim sisteminin önemli çıktılarındandır. Bataryaların aşırı şarj-deşarjdan korunması ve verimli çalıştırılması, şarj durumunun yüksek doğrulukla elde edilmesiyle mümkündür. Literatürde şarj durumu kestirimi ile ilgili birçok yöntem önerilmektedir. Tasarlanan batarya yönetim sisteminde kullanılmak üzere durum uzay modeline dayanan Genişletilmiş Kalman Filtresi ve Uyarlanmış Genişletilmiş Kalman Filtresi yöntemleri farklı akım profilleri altında MATLAB ortamında karşılaştırılmıştır. Ölçüm ve süreç belirsizliğinin göz önünde bulundurulduğu Uyarlanmış Genişletilmiş Kalman Filtresi yöntemiyle daha stabil ve yüksek başarım oranı ile şarj durumu kestirim eğrileri elde edilmiştir. Çalışma kapsamında, 4S1P LG18650HG2 batarya paketi için batarya yönetim sistemi elektronik kartı gerçekleştirilerek tasarlanan arayüzde batarya durumları gerçek zamanlı olarak izlenmektedir.

Abstract:
Fossil fuels have been used as the primary energy source for many sectors such as transportation, industrial heating, and meeting electricity demands. However, the increasing population density and the rise in energy consumption due to modern lifestyles have led to the depletion of non-renewable fossil fuel resources and the release of harmful gases causing global warming. Considering environmental concerns and sustainable energy policies, there has been a significant focus on alternative energy sources and energy storage systems in recent years. Electric vehicles (EVs) have emerged as a significant part of this transformation. In line with this, electric vehicles are being offered as an alternative to internal combustion engine vehicles by improving their performance. One of the important factors determining the performance of electric vehicles is their range. Therefore, considering the ergonomics of vehicle structure, it has become inevitable to use battery packs with low weight and high-power density.
Lithium-based batteries offer an environmentally friendly approach to energy storage systems for electric vehicles due to their high-power density, recyclability, and sustainability. However, lithium-based batteries require a monitoring system to ensure their safe and efficient operation due to their susceptibility to environmental conditions and sensitivity to overcharging and discharging situations. The technology that enables the electrical and thermal optimization of battery packs is called Battery Management System (BMS). The Battery Management System is an electronic solution that aims to preserve the usable cycle life of the battery pack and prevent safety issues by measuring real-time voltage, current, and temperature values of the battery pack. In this regard, battery management systems detect the instantaneous charging status of the battery, preventing overcharging and discharging, minimizing capacity loss, and ensuring safe operation within specified ranges. However, battery charge status is not a directly measurable quantity in terms of voltage, current, or temperature. Moreover, none of these measured values has a linear mathematical relationship. Therefore, estimation algorithms are used for charge status detection. Battery management systems evaluate the measured values in estimation functions to determine the battery charge status.The design of battery management systems requires unique design based on battery chemistry, cell count, application, and desired characteristics. This study aims to design and implement a battery management system that provides accurate state-of-charge estimation. In this work, studies related to system components such as battery management system topologies, battery models, and state-of-charge estimation algorithms in the literature were examined in terms of performance, comprehensibility, applicability, and cost. Considering the structure of battery packs used in electric vehicles and the number of cells in the battery pack, a modular battery management system topology was selected due to its mechanical and hardware advantages. Accordingly, an auxiliary electronic board equipped with sensors and all necessary circuits to measure the voltage, current, and temperature of the battery pack was designed, and the obtained data was recorded and transferred to a computer. For measuring cell voltage values on the auxiliary electronic board, LTC6802-2 integrated circuit was used, LTS 25-NP was used for measuring the battery pack current, and LM35 temperature sensor was used for measuring temperature. 
Cells in battery packs may initially have a good balance in terms of their capacity during the first cycles of usage. However, over time, due to charge-discharge cycles, high temperature, and general aging, the balance between cells deteriorates. A passive balancing algorithm and circuit design were developed with the implemented battery management system to improve the battery pack performance and ensure efficient use of the battery.For battery modeling, an electrical equivalent circuit model was selected, as it exhibits lower computational intensity and higher comprehensibility compared to electrochemical and data-driven models, considering the nonlinear chemistry of lithium-ion batteries. Parameter estimation for equivalent circuit models was performed using the HPPC test of the LG18650HG2 battery cell used in this thesis. The state-of-charge to open-circuit voltage mathematical equation was obtained using C/20 test data. Simulations were conducted in MATLAB using the HPPC test data of the LG18650HG2 lithium-ion battery to determine the electrical equivalent circuit model with the highest simulation accuracy. The second order Thevenin equivalent circuit model converged closer to the measurement data with lower error compared to the first order Thevenin equivalent circuit model.
Battery charge status is one of the important outputs of battery management systems. Protecting batteries from overcharging and over-discharging and operating them efficiently relies on accurately obtaining the charge status. In the literature, various methods are proposed for charge status detection. The most popular methods among these are direct estimation methods known as coulomb counting and open circuit voltage methods. In these methods, measurement accuracy is crucial for high-performance charge status detection. Although direct estimation methods are simple in terms of implementation and cost, they fall short in exhibiting the battery's dynamic behaviors. In the conducted study, a second-order Thevenin electrical equivalent circuit model was used. Another method used for charge status detection is model-based filtering algorithms. Model-based filtering algorithms are indirect charge estimation methods used to determine the charge status. These methods predict the battery's open circuit voltage using measured inputs such as current, voltage, and temperature, and associate it with the battery's charge status. With each measurement, the system gain is recursively updated to minimize the prediction error. Modeling methods are used in this approach to mathematically express the battery's dynamic behavior.Model-based algorithms based on the Kalman Filter are used as methods for predicting the state of charge in electric vehicles. The classical Kalman Filter is not suitable for estimating battery state of charge because it is designed for linear systems. However, the Extended Kalman Filter, which deals with the variations in state variables, can be used for state of charge estimation. The performance of the algorithm decreases due to factors such as the trial-and-error selection of noise covariances, battery aging, and improper model selection in the state variable prediction using the Extended Kalman Filter method. Therefore, different approaches from the literature are adapted to the Extended Kalman Filter algorithm to improve its performance. Algorithms implemented by adapting different methods to the EKF method are called Adapted Extended Kalman Filter algorithms. The Adapted Extended Kalman Filter includes updating the state equations, considering the points where noise, uncertainty, and battery model approaches fall short.
The Extended Kalman Filter based on the state-space model and the Adaptive Extended Kalman Filter methods were compared in the MATLAB environment for use in the designed battery management system under different current profiles. With the Adaptive Extended Kalman Filter method, considering measurement and process uncertainties, more stable and higher performance charge state estimation curves were obtained. In the scope of the study, the battery status is monitored in real-time through the interface designed by implementing the battery management system electronic board for the 4S1P LG18650HG2 battery pack.