Lityum titanat oksit bataryaların yapay sinir ağlarıyla şarj durumu tahmini
State of charge estimation of lithium titanate oxide batteries with artificial neural networks
Yazar: İLYAS ANDIK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ UYSAL
Manisa Celal Bayar Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Enerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Enerji Sistemleri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Kullanım amacına ve ihtiyaca göre farklı türleri bulunan lityum tabanlı piller yüksek enerji yoğunlukları ve düşük ağırlıkları ile gelişen teknolojinin ihtiyacına göre gün geçtikçe daha fazla önem kazanmaktadır. Lityum tabanlı piller elektronik cihazlar, medikal uygulamalar, elektrikli araçlar, enerji depolama, havacılık sektörü gibi yaşamımızın birçok alanında kullandığımız cihazlarda enerji depolamak ve bu enerjiden faydalanmak için kullanılırlar. Günümüzün önemli materyallerinden biri olan pillerin, doğrusal olmayan karakteristikleri nedeniyle batarya ömrü, şarj durumu, sağlık durumu takip sistemleri üzerine pek çok çalışma yapılmakta ve farklı metotlar kullanılarak birçok model geliştirilmektedir.

Bu çalışmada, lityum tabanlı pillerin doğru seçiminde bilinmesi gereken pil terminolojisi tanımları ve açıklamaları yapılmaktadır. Şarj edilebilir lityum pillerin gelişim süreçleri, hali hazırda mevcut olan ve henüz geliştirilme aşamasında olan lityum pillerin tanımları, özellikleri, farklı kimyalarından kaynaklanan üstünlükleri ve zayıflıkları anlatılmakta ve özetlenmektedir.

Lityum tabanlı bataryaların verimli, sağlıklı ve güvenilir bir şekilde çalışmasında, pil ömrünün ve performansının optimize edilmesinde ve şarj/deşarj kontrolünün sağlanmasında gerekli olan şarj durumu değerleri için geliştirilen tahmin yöntemlerinin türleri incelenip bu yöntemler tablolar halinde özetlenmektedir.

Lityum titanat oksit pil, oda sıcaklığında farklı deşarj akımlarıyla deşarj edilmektedir. Yapılan deneyler aracılığıyla lityum titanat oksit pilin deşarj edilebilme kapasitesi, akım, gerilim ve sıcaklık değerleri kaydedilmektedir. Yapay sinir ağı metodu kullanılarak lityum titanat oksit pillerin şarj/deşarj stratejileri hakkında bir fikir verecek ve kullanılabilir enerjiyi doğru bir şekilde belirleyecek olan pil şarj değerlerinin, en az hatayla belirlenmesi hedefi gözetilmektedir.


Anahtar Kelimeler: Lityum titanat oksit pil, pil terminolojisi, şarj durumu tahmin yöntemleri, yapay sinir ağları, lityum tabanlı bataryalar.

Abstract:
Lithium-based batteries, which have different types according to the purpose of use and need, are gaining more and more importance day by day according to the needs of developing technology with their high energy density and low weight. Lithium-based batteries are used to store and benefit from energy in devices we use in many areas of our lives, such as electronic devices, medical applications, electric vehicles, energy storage, and the aviation industry. Due to the non-linear characteristics of batteries, which are one of today's important materials, many studies are carried out on battery life, charge status and health status monitoring systems and many models are developed using different methods.

In this study, definitions and explanations of battery terminology that should be known in the correct selection of lithium-based batteries are made. The development processes of rechargeable lithium batteries, the definitions of existing and still under development lithium batteries, their characteristics, advantages and weaknesses arising from their different chemistries are explain and summarize.

The types of estimation methods developed for the state of charge values required for efficient, healthy, and reliable operation of lithium-based batteries, optimizing their life and performance, and providing charge/discharge control are examined and summarized.

Lithium titanate oxide battery is discharged with different discharge currents at room temperature. Through the experiments, the discharge capacity, current, voltage and temperature values of the lithium titanate oxide battery are recorded. Using the artificial neural network method, the aim is to determine battery charge values, which will give an idea about the charging/discharging strategies of lithium titanate oxide batteries and accurately determine the usable energy, with the least error.


Keywords: Lithium titanate oxide battery, battery terminology, state of charge estimation methods, artificial neural networks, lithium-based batteries.