Uploaded by medetkerem

batarya-yonetim-sistemleri

advertisement
BATARYA YÖNETİM
SİSTEMLERİ
Türev SARIKURT
TÜBİTAK MAM Enerji Enstitüsü
Şubat 2017, GEBZE
İçerik
 Hücreler, modüller ve bataryalar
 Batarya yönetim sistemleri
 Ölçüm ve görüntüleme
 Güvenlik yönetimi
 Şarj ve sağlık durumlarının belirlenmesi
 Hücre gerilim dengesizliklerinin giderilmesi
Hücreler, Modüller, Bataryalar
Batarya
Modül
Hücre
-
+
+
+
+
+
+
-
+
+
-
+
+
-
+
+
+
-
-
+
-
+
+
+
+
+
+
-
+
+
+
+
-
+
-
+
+
-
-
+
+
+
-
-
+
+
-
+
-
+
+
+
+
+
-
+
-
+
+
+
-
-
+
+
+
+
+
+
-
+
+
+
+
+
+
+
+
Softpack
+
-
+
-
-
+
-
+
-
+
+
-
+
-
-
+
Hücreler, Modüller, Bataryalar
Lityum tabanlı bataryaların tercih nedenleri:
• Yüksek enerji ve güç yoğunlukları
• Düşük kendiliğinden boşalma oranı (Self discharge rate)
• Çok düşük hafıza etkisi (Memory effect)
Farklı kimyasal kaynakların güç ve enerji yoğunluklarının karşılaştırılması
Hücreler, Modüller, Bataryalar
Tip
NMC
LTO
LFP
Gerilim
3.0 V – 4.2 V
Nom: ~3.7 V
1.8 V – 2.85 V
Nom: ~2.4 V
2.5 V – 3.65 V
Nom: ~3.2/3.3 V
Enerji
yoğunluğu
150-220 Wh/kg
70-80 Wh/kg
90-120 Wh/kg
Şarj (C-Rate)
1C
5C
1C
Deşarj (C-Rate)
2C
10 C
2.5 C
Çevrim ömrü
1000 – 2000
3000 – 7000
1000 – 2000
Isıl dayanıklılık
210 °C
-
270 °C
* Battery University (2016)
Hücreler, Modüller, Bataryalar
•
•
•
NMC: Yüksek kapasite ve güce sahip, en yaygın kullanılan hücre.
LFP: Daha düz bir deşarj eğrisine sahip, sıcaklık değişimlerinden daha az
etkileniyor ve ısıl dayanıklılığı çok yüksek.
LTO: Ömrü çok uzun. Hızlı şarj olabiliyor.
Değişik kimyalardaki hücrelerin enerji yoğunluklarının karşılaştırılması.
* Battery University (2016)
Batarya Yönetim Sistemleri
BYS: Batarya yönetiminin gerçekleştirilebildiği tüm sistemler.
• Elektronik veya mekanik olabilir.
• Uygun tüm teknolojileri veya araçları içerebilir.
• Yönetilen bataryalar hücre veya modül seviyesinde olabilir
• Yönetilen bataryalar birincil veya ikincil olabilir.
• Sensörler, aktüatörler gibi bileşenler, bu bileşenlerin kullanıldığı
algoritmalara sahip olabilir
BYS’nin temel görevleri
• Batarya hücre ve modüllerini korumak.
• Bataryanın uygun gerilim ve sıcaklık aralığında çalıştırılmasını
sağlamak.
• Bataryanın ömrünü uzatmak, verimini arttırmak.
Batarya Yönetim Sistemleri
BYS türleri:
MERKEZİ BATARYA YÖNETİM SİSTEMİ
• Modül yok. Tüm hücreler doğrudan bir BYS kartına bağlı.
• Kompakt.
• Ucuz.
Hücreler
Merkezi BYS kartı
* (Andrea, 2010)
Batarya Yönetim Sistemleri
BYS türleri:
MODÜLER BATARYA YÖNETİM SİSTEMİ
• Modül sayısı arttırılabilir
• Merkezi BYS yapısına göre daha maliyetli
• Her modül belli bir sayıda hücre için tasarlanmıştır.
Modüller
Hücreler
Ana BYS modül kartı
* (Andrea, 2010)
Yardımcı BYS modül kartı
Batarya Yönetim Sistemleri
BYS türleri:
ANA KART- YARDIMCI KART (MASTER-SLAVE) BATARYA YÖNETİM SİSTEMİ
• Ölçümler yardımcı kartlarda yapılır. Veri işleme ve araç ile haberleşme ana kart
ile yapılır.
Modüller
Yardımcı BYS kartı
Yardımcı BYS kartı
Merkezi BYS kartı
* (Andrea, 2010)
Hücreler
Batarya Yönetim Sistemleri
BYS türleri:
DAĞITILMIŞ BATARYA YÖNETİM SİSTEMİ
• Modül yok. Her hücre bir karta bağlı.
• Ölçüm doğruluğu daha yüksek, gürültü daha az.
• Çok daha fazla güç elektroniği elemanı ve bağlantı var, arızaya daha yatkın.
Hücreler
BYS kontrol
kartı
* (Andrea, 2010)
Hücre kartları
BYS Fonksiyonları
Veri işleme
Güvenlik
•
Aşırı şarj
•
Aşırı deşarj
•
Yüksek sıcaklık
•
Yüksek şarj akımı
•
Kısa devre
•
Şarj durumu tahmini (SoC)
•
Sağlık durumu tahmini (SoH)
Haberleşme
•
Şarj durumu
•
Sağlık durumu
•
Hücre sıcaklıkları
•
Aşırı şarj-deşarj
Hücre gerilim dengesizliklerinin giderilmesi
Ölçme ve
görüntüleme
•
Hücre gerilimleri
•
Toplam gerilim
•
Toplam akım
•
Hücre sıcaklıkları
Ölçme ve Görüntüleme
Ölçme ve Görüntüleme:
Gerilim ölçümü:
• Hücre gerilimi, modül gerilimi, batarya gerilimi ölçülmelidir.
• Hücre gerilimlerinin diferansiyel ölçümü gerekir.
Akım ölçümü:
• Shunt veya Hall etkili sensörler ile ölçüm yapılabilir.
Sıcaklık ölçümü:
• Mümkün olduğu kadar çok noktadan ölçüm yapılması gerekir.
• Gürültüsüz, temiz ölçüm almak önemlidir.
• Çoğunlukla filtre devresi kurmak veya ölçümler işlenirken yazılım filtresi uygulamak
gerekir.
Güvenlik Yönetimi
• BYS elektriksel güvenlikten sorumludur.
• Batarya belirli sıcaklıklar arasında tutulmalıdır.
• Soğukta daha çabuk deşarj olur ve şarj süresi uzar.
• Aşırı sıcaklıkta da benzer bir durum söz konusudur.
• Lityum tabanlı hücreler maksimum dayanıklılık sıcaklığını geçtiklerinde bir
kimyasal reaksiyon başlar ve patlarlar.
• Şarj ve deşarj akımları limitler dahilinde olmalıdır. Katalogda belirtilenden daha
yüksek akımlarda şarj yada deşarj etmek bataryanın ömrünü azaltır.
• Şarj deşarj esnasında minimum ve maksimum gerilim seviyeleri de ön planda
bulundurulmalıdır.
Şarj ve Sağlık Durumlarının Belirlenmesi
Şarj durumunun belirlenmesi:
Ölçümsel yaklaşımlar:
• Hücrenin iç direncinin, elektrolit
yoğunluğunun veya hücre
empedansının ölçülmesine
dayanır.
• Ölçüm için kullanılan aletlerin
hacmi ve elektriksel ihtiyaçları
fazladır.
• Bu yöntemlerle SOC’nin sürüş
esnasında, gerçek zamanlı
olarak belirlenebilmesi mümkün
değildir.
• Çok isabetlidir.
* (Huet, 1998), (Olivier, 2007), (Weiss, 1999)
Örnek EIS sistemi
Spektroskop şeması
Şarj ve Sağlık Durumlarının Belirlenmesi
Şarj durumunun belirlenmesi:
Tahmine dayalı yöntemler:
• Yapay zeka, optimizasyon teorileri ve bulanık mantığa dayanan yöntemler, filtre
uygulamaları (Kalman filtreleri ve varyasyonları)…
• Yöntemin kurulumu için batarya modellerine ihtiyaç duyulur.
• Ağır hesaplama yükü, uzun hesaplama süreleri vardır.
• Çoğunlukla rekürsif yapıdadır ve bu yapıların mikroişlemcide gerçekleştirilmesi
sorunlara neden olmaktadır.
Rt
R
VOC
Ct
Vt
* (Singh, 2004), (Plett, 2006), (Van der Merwe, 2004), (Wang, 2016), (Zhang, 2016), (Xu, 2016), (Huria, 2013)
Şarj ve Sağlık Durumlarının Belirlenmesi
Şarj durumunun belirlenmesi:
Akım/Şarj Sayımı:
• Coulomb saymak.
• Uygulaması basittir.
• Bataryanın çalıştırıldığı zamandaki SoC’si belirlenir.
• Bataryadan çekilen akımın integrali kullanılarak tüketilen kapasite hesaplanır.
• Bu değer başlangıç kapasitesinden çıkarılarak kalan kapasite bulunmuş olur.
• Bu işlem operasyon süresince belirli periyotlarla devam eder.
* (Ng, 2009), (Leksono, 2013)
Şarj ve Sağlık Durumlarının Belirlenmesi
Sağlık durumunun belirlenmesi:
• Sağlık durumunun tanımı konusunda bir uzlaşı yok! *
• En genel tanım: batarya «durumunun» yeni bir bataryanın «durumu» ile
karşılaştırılması.
• Farklı parametreler üzerinden tanımlanabilir/tahmin edilebilir.
• Elektrotlardaki aşınma,
• İç dirençteki değişim,
• Deşarj derinliğinin azalması,
• Maksimum kullanılabilir kapasite
(rölatif kapasite) azalması vb.
• Yeni bir batarya >> SoH=%100
• Yöntemler üçe ayrılabilir: ***
• Ölçümsel yaklaşımlar
• Deneysel yaklaşımlar
• Uyarlamalı (Adaptif) yaklaşımlar
* (Hatzell, 2012) ** (Kokam, 2009) *** (Berecibar, 2016)
Bir hücrenin göreceli kapasitesinin kullanımla değişmesi **
Şarj ve Sağlık Durumlarının Belirlenmesi
Sağlık durumunun belirlenmesi:
Ölçümsel yaklaşımlar: *
• Bataryaya ait, kullanımla değişen büyüklüklerin ölçülmesi ve sonuçların
yorumlanmasına dayanır.
• Empedans spektrometrisi.
• İç direncin ölçülmesi.
• İsabetlidir.
• Kurulumu zordur.
• Sürüş anında ölçüm mümkün değildir.
Uyarlamalı yaklaşımlar: **
• Çoğunlukla bir batarya modeli kullanılarak ve sürüş anındaki ölçüm sonuçlarından
faydalanılarak yaşlanmaya bağlı bir parametrenin değişimini tahmin etmeye dayanır.
•
•
•
•
İsabetlidir.
Sürüş anında ölçüm mümkündür.
Kurulumu zordur.
Hesaplama yükü çok fazladır.
* (Andre, 2011), (Blanke, 2005), (Schweiger, 2010), (Waag, 2014), (Wei, 2009) ** (Fei, 2009), (Plett, 2004), (Remmlinger, 2013), (Kim, 2010)
Şarj ve Sağlık Durumlarının Belirlenmesi
Sağlık durumunun belirlenmesi:
Model tabanlı yaklaşımlar:
• Deneylerden faydalanılarak model oluşturma temeline dayanır. Oluşturulan model
kullanılarak sağlık durumu yorumlanır.
• Veri uydurma, veri haritalandırma teknikleri *
• Olasılıksal yaklaşımlar **
• Coulomb sayımı vb. ***
• Özellikle deneysel şartlardan
uzaklaşıldıkça verim düşer.
• Bazı yöntemlerde sürüş
anında sağlık durumu tespiti
mümkün değildir.
• Deneysel olduğu için
kurulumu zordur.
Yaşlanmaya bağlı bir model oluşturmak için kullanılan deneysel veriler.
* (Goebel, 2008), (Onori, 2012), (Sarikurt, 2014-1), (Sarikurt, 2014-2) ** (Feng, 2013), *** (Ng, 2009)
Hücre Gerilimlerinin Dengelenmesi
Hücreler arasındaki dengesizlikler farklı nedenlerle oluşabilmektedir:
Kullanımdan kaynaklı harici nedenler
• Aynı paketteki hücrelerden farklı oranlarda şarj çekilmesine yol açan koruma
kılıfları
• Paketin farklı bölgelerinin farklı şekilde ısınması
Üretimden kaynaklı dahili nedenler
• Üretimsel farklılıklar
• Hücre empedansındaki farklılıklar
• Toparlanma (recovery) oranlarındaki farklılıklar
Hücre Gerilimlerinin Dengelenmesi
Dengeleme yöntemleri ikiye ayrılır:
Pasif yöntemler: Fazla enerji ısıya dönüştürülerek harcanır.
• Resistif yöntemler.
Aktif yöntemler: Gerilim seviyesi yüksek olan hücrelerden gerilim seviyesi düşük
olan hücrelere enerji aktarılır.
• Kapasitif yöntemler,
• İndüktif yöntemler,
• Dönüştürücü içeren yöntemler.
Hücre dengeleme
Aktif Yöntemler
Pasif Yöntemler
Dirençli içeren
yöntemler
Kapasitör içeren
yöntemler
İndüktör,
transformatör
içeren yöntemler
Dönüştürücü
içeren
yöntemler
Hücre Gerilimlerinin Dengelenmesi
Pasif Yöntemler:
Rezistif Yöntemler: Rezistif yöntemler sadece şarj esnasında kullanılmaktadır.
Sabit direnç:
• En basit topoloji.
• Kurulumu ve uygulaması kolay.
• Hücrelerin çok iyi seçilmesi gerekir.
• Verim düşük.
• Dengeleme hızı direncin değerine bağlı.
Sabit dirençler
yönteminin devre
şeması
Bir hücrenin SoC/Voc grafiği. Dolan bir bataryanın gerilim
seviyesi yükselir.
* (Kutkut, 1996), (Lindemark, 1991)
Hücre Gerilimlerinin Dengelenmesi
Pasif Yöntemler:
Rezistif Yöntemler:
Anahtarlamalı direnç:
• Gerilim seviyesi yüksek olan hücrenin şarj olması engellenir.
• Verim düşük.
Tekli direnç:
• Anahtarlamalı direnç yöntemiyle aynı
yapıda. Tek bir direnç, fazla sayıda
anahtarlama elemanı kullanılır.
• Verim düşük.
• Uygulama daha zor.
Anahtarlamalı direnç yöntemine ait devre şeması.
* (Stuart, 2009), (Zhang, 2011)
Tekli direnç yönteminin devre şeması
Hücre Gerilimlerinin Dengelenmesi
Aktif Yöntemler:
Kapasitif Yöntemler: Kapasitif yöntemler hem şarj hem de deşarj esnasında
kullanılabilir.
Anahtarlamalı kapasitör:
• Anahtarlar sürekli sabit bir çalışma oranı
ile anahtarlanır.
• Birinci durumda B1>>C1 bağlantısı
varken ikinci durumda B2>>C1 bağlantısı
kurulur.
• Böylece enerji sürekli hücrelerden
birbirine aktarılır.
•
•
•
•
Verim yüksek.
Dengeleme hızı düşük.
Kurulumu zor, çok fazla anahtar var.
Uygulaması kolay, akıllı bir algoritma
gerekmiyor.
* (Pascual, 1997)
Anahtarlamalı kapasitör yönteminin devre şeması
Hücre Gerilimlerinin Dengelenmesi
Aktif Yöntemler:
Kapasitif Yöntemler:
Çift katlı kapasitör:
• Anahtarlar sürekli sabit bir çalışma oranı
ile anahtarlanır.
• Birinci durumda B1>>C1 bağlantısı
varken ikinci durumda B2>>C2 bağlantısı
kurulur.
• Aynı esnada C1 ve C2 sürekli C3
üzerinden birbirine eşitlenir.
•
•
•
•
Verim yüksek.
Dengeleme hızı daha yüksek
Kurulumu zor, çok fazla anahtar var.
Uygulaması kolay, akıllı bir algoritma
gerekmiyor.
* (Baughman, 2008)
Çift katlı kapasitör yönteminin devre şeması
Hücre Gerilimlerinin Dengelenmesi
Aktif Yöntemler:
Kapasitif Yöntemler:
Modülerize anahtarlamalı kapasitör:
• Anahtarlar sürekli sabit bir çalışma oranı
ile anahtarlanır.
• Birinci durumda B1>>C1 bağlantısı
varken ikinci durumda B2>>C2 bağlantısı
kurulur.
• Diğer yandan CM12 üzerinden üst modül
alt modül ile dengelenir.
•
•
•
•
Verim yüksek.
Dengeleme hızı daha yüksek
Kurulumu zor, çok fazla anahtar var.
Uygulaması kolay, akıllı bir algoritma
gerekmiyor.
* (Park, 2009)
Modülerize anahtarlamalı kapasitör yönteminin
devre şeması
Hücre Gerilimlerinin Dengelenmesi
Aktif Yöntemler:
Kapasitif Yöntemler:
Tekli anahtarlamalı kapasitör:
• Kontrol sistemi yardımıyla en dolu ve en boş hücreler belirlenir.
• Birinci durumda C en dolu hücreye paralel bağlıyken ikinci durumda en boş
hücreye paralel bağlanır.
• Böylece enerji sürekli en dolu hücreden en boş hücreye aktarılır.
• Verim yüksek.
• Dengeleme hızı anahtarlamalı
kapasitörden yönteminden yüksek.
• Kurulumu zor, çok daha fazla
anahtar var.
• Uygulanması
zor,
akıllı
bir
algoritma gerekiyor. Ayrıca en dolu
ve en boş hücrelerin doğrulukla
belirlenmesi gerekiyor.
* (Speltino, 2010)
Tekli anahtarlamalı kapasitör yönteminin devre şeması
Hücre Gerilimlerinin Dengelenmesi
Aktif Yöntemler:
İndüktif Yöntemler:
Anahtarlamalı indüktör:
• Kontrol sistemi yardımıyla komşu iki hücre arasındaki gerilim farkı algılanır.
• Üstteki anahtar iletimdeyken alttaki anahtar kesimdedir.
• Dolu hücredeki fazla enerji indüktörde depolanır. Anahtar kesime gittiğinde ikinci
hücreye aktarılır.
• İşlem tüm hücreler dengelenene kadar devam eder.
• Verim yüksek.
• Dengeleme hızı yüksek.
• Kurulumu zor, çok fazla
anahtar var.
• Çok sayıda hücre ile
kurulumu daha da zorlaşır.
• Sabit
çalışma
oranı
olduğundan
uygulaması
kolay.
* (Moo, 2003 ), (Phung, 2014)
Anahtarlamalı indüktör yönteminin devre şeması
Hücre Gerilimlerinin Dengelenmesi
Aktif Yöntemler:
İndüktif Yöntemler:
Tek sarımlı transformatör:
• İki modu vardır «paketten hücreye» ve «hücreden pakete».
• Paketten hücreye modunda en boş hücre belirlenir. Önce anahtar iletimdedir.
Transformatörün bir sargısında enerji depolanır.
• Anahtar kesime gittiğinde depolanan enerji paketteki en zayıf hücreye aktarılır.
• Sonra sıradaki en zayıf hücre seçilir ve işlem devam eder.
• Verim yüksek.
• Dengeleme hızı yüksek.
• Kurulumu zor, çok fazla
anahtar var.
• Çok sayıda hücre ile
kurulumu daha da zorlaşır.
• Uygulaması zordur. En
düşük veya en yüksek
gerilim
seviyesindeki
hücrelerin belirlenmesine
dayanır.
* (Shin, 2010)
Tek sarımlı transformatör yönteminin devre şeması
Hücre Gerilimlerinin Dengelenmesi
Aktif Yöntemler:
İndüktif Yöntemler:
Çoklu transformatör:
• Sabit çalışma oranı ile anahtarlanır.
• Sürekli enerji aktarımı vardır.
•
•
•
•
Verim yüksek.
Dengeleme hızı yüksek.
Kurulumu daha basit.
Uygulaması kolay. Akıllı
algoritma
gerektirmez.
Sabit çalışma oranı vardır.
* (Park, 2009)
Çoklu transformatör yönteminin devre şeması
Hücre Gerilimlerinin Dengelenmesi
Aktif Yöntemler:
Dönüştürücü İçeren Yöntemler:
• Bu yöntemler seri bağlı hücrelerin her birine birer dönüştürücü bağlanması
temeline dayanır.
• Verimleri genelde çok yüksektir.
• Çok anahtarlama elemanı içerdiğinden kurulumları zordur.
• PWM’in çalışma oranının ayarlanması gerektiğinden kontrolleri dolayısıyla
uygulamaları zordur.
• Düşürücü, yükseltici, düşürücü-yükseltici, flyback, rezonant, rampa gibi örnekleri
bulunmaktadır.
* (Chakrabortty, 2004), (Kim, 2009), (Lee, 2005), (Lee, 2006), (Maharjan, 2012)
Hücre Gerilimlerinin Dengelenmesi
Diğer Yöntemler:
Bu başlıklar altında sınıflandırılamayan başka yöntemler de vardır.
Paralel transistör:
• Anahtarlamalı direnç yöntemine benzer ama enerji transistör üzerinde harcanır.
• Bir hücre gerilim referansı veya gerilim bölücü tarafından belirlenmiş maksimum
şarj gerilimine ulaştığında gerilim o hücrenin etrafından dolaşır yani o hücre
bypass olur.
• Dizideki son hücre de maksimum gerilime ulaşana kadar bu işlem devam eder.
• Pasif bir yöntem, verim
düşük.
• Dengeleme hızı düşük.
• Kurulumu daha basit.
• Uygulaması kolay. Akıllı
algoritma gerektirmez.
• Sadece şarj esnasında
kullanılabilmektedir.
* (Isaacson, 2000)
Paralel transistör yöntemi devre şeması
Hücre Gerilimlerinin Dengelenmesi
Diğer Yöntemler:
Tamamen bypass etme yöntemi:
• Tamamen şarj olan hücre bypass edilerek onu şarj etmesi gereken enerji diğer
hücrelere aktarılır.
• Tüm hücreler dolana kadar işlem devam eder.
• Gerilim kaynağı ile paket arasında düşürücü dönüştürücü olması gerekir. Her bir
hücre bypass olduğunda şarj gerilimi azalmalıdır.
•
•
•
•
Aktif bir yöntem. Verimi yüksek.
Dengeleme hızı yüksek.
Kurulumu daha zor.
Uygulaması daha zor. Şarj esnasında
dönüştürücünün kontrol edilebilmesi için bir
algoritma gerekiyor.
• Sadece şarj esnasında kullanılabilmektedir.
* (Shibata, 2001)
Tamamen bypass etme yöntemi devre şeması
Hücre Gerilimlerinin Dengelenmesi
Diğer Yöntemler:
İzole paylaşım hattı yöntemi:
• Sabit çalışma oranı vardır.
• Seri bağlı hücreler sekonder tarafta paralel
bağlıymış gibi davranır.
• Tüm hücreler aynı anda dengelenmeye
başlar.
• Aktif bir yöntem. Verimi yüksek.
• Dengeleme hızı yüksek.
• Kurulumu kolay. Hücre başına bir
anahtarlama elemanı içermekte.
• Uygulaması kolay. Tüm anahtarlama
elemanları aynı, sabit 0.5 çalışma oranı ile
sürülür.
• Hem şarj hem de deşarj esnasında
kullanılabilir.
* (Altemose, 2011)
İzole paylaşım hattı yöntemi devre şeması
Öneriler
• BYS karmaşık olmak zorunda değildir. Karmaşık
sistemler başka zorlukları beraberinde getirir.
– Güç elektroniği, anahtarlama elemanlarının sayısı.
– Algoritmaların karmaşıklığı vb.
• Başarılı bir BYS için önceliklerin düzgün belirlenmesi
gerekir.
–
–
–
–
–
Hücre, modül sayısı.
Sistemin hacmi.
Kurulum, uygulama kolaylığı.
Güvenlik önceliği.
Verim vb.
Öneriler
• Lityum batarya teknolojileri, güç elektroniği elemanlarının özellikleri ve
elektrikli araç teknolojileri ve bu araçlardan beklentiler her gün değişmektedir.
Bu nedenle kullanılan karşılaştırma veya literatür özeti olan kaynakların güncel
olması önemlidir. Bununla birlikte kullanılacak kaynakların deneysel çalışmalar
içermesi de tasarımda yol gösterici olacaktır.
• Bataryalar ve batarya yönetim sistemleri konusunda literatür oldukça
zengindir.
– Bataryalar
ve
BYS
konularında
temel
bilgiler
açısından
www.batteryuniversity.com oldukça önemli bir kaynaktır.
– BYS türleri konusunda (Andrea, 2010) incelenebilir.
– Şarj durumu belirleme konusunda (Li, 2013), (Chang, 2013), (Pop, 2005);
– Sağlık durumu belirleme konusunda (Hatzell, 2012), (Berecibar, 2016);
– Batarya gerilim dengesizliklerinin giderilmesi konusunda ise (Cao, 2008),
(Daowd, 2011), ve (Baronti, 2014) kaynaklarından yararlanılabilir.
– Adı geçen kaynaklar literatürdeki çalışmaların karşılaştırmalarını
içermektedir.
Referanslar
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Altemose, G., Hellermann, P., & Mazz, T. (2011). Active cell balancing system using an isolated share bus for Li-Ion battery management: Focusing on satellite applications. In 2011 IEEE
Long Island Systems, Applications and Technology Conference, LISAT 2011.
Andre, D., Meiler, M., Steiner, K., Wimmer, C., Soczka-Guth, T., & Sauer, D. U. (2011). Characterization of high-power lithium-ion batteries by electrochemical impedance spectroscopy. I.
Experimental investigation. Journal of Power Sources, 196(12), 5334–5341.
Andrea, D. (2010). BMS Options. In Battery Management Systems for Large Lithium Ion Battery Packs (pp. 47–62). Artech House.
Baronti, F., Roncella, R., & Saletti, R. (2014). Performance comparison of active balancing techniques for lithium-ion batteries. Journal of Power Sources, 267, 603-609.
Battery University (2016), http://batteryuniversity.com/learn/article/types_of_lithium_ion (Last updated 2016-11-30)
Baughman, A. C., & Ferdowsi, M. (2008). Double-tiered switched-capacitor battery charge equalization technique. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 55(6), 2277–2285.
Berecibar, M., Gandiaga, I., Villarreal, I., Omar, N., Mierlo, J. Van, & Bossche, P. Van Den. (2016). Critical review of state of health estimation methods of Li-ion batteries for real applications.
Renewable and Sustainable Energy Reviews, 56, 572–587.
Blanke, H., Bohlen, O., Buller, S., De Doncker, R. W., Fricke, B., Hammouche, A., & Sauer, D. U. (2005). Impedance measurements on lead–acid batteries for state-of-charge, state-of-health
and cranking capability prognosis in electric and hybrid electric vehicles. Journal of Power Sources, 144(2), 418–425.
Chakraborty, S., Jain, A. K., & Mohan, N. (2004). Novel converter topology and algorithm for simultaneous charging and individual cell balancing of multiple Li-ion batteries. INTELEC 2004.
26th Annual International Telecommunications Energy Conference.
Chang, W. Y. (2013). The state of charge estimating methods for battery: A review. ISRN Applied Mathematics, 2013
Fei, Z., Guangjun, L., & Lijin, F. (2009). Battery state estimation using Unscented Kalman Filter. In Robotics and Automation, 2009. ICRA ’09. IEEE International Conference on (pp. 1863–
1868).
Feng, X., Li, J., Ouyang, M., Lu, L., Li, J., & He, X. (2013). Using probability density function to evaluate the state of health of lithium-ion batteries. Journal of Power Sources, 232, 209–218.
Goebel, K., Saha, B., Saxena, A., Celaya, J. R., & Christophersen, J. P. (2008). Prognostics in Battery Health Management. IEEE Instrumentation & Measurement Magazine, 33–40.
Hatzell, K. B., Sharma, A., & Fathy, H. K. (2012). A survey of long-term health modeling, estimation, and control of Lithium-ion batteries: Challenges and opportunities. American Control
Conference, 584–591.
Huet F. (1998). A review of impedance measurements for determination of the state-of-charge or state-of-health of secondary batteries. Journal of Power Sources; 70:56–69.
Huria, T., Ceraolo, M., Gazzarri, J., & Jackey, R. (2013). Simplified Extended Kalman Filter Observer for SOC Estimation of Commercial Power-Oriented LFP Lithium Battery Cells. SAE
Technical Paper; 2013 Apr 8.
Isaacson, M. J., Hoolandsworth, R. P., & Giampaoli, P. J. (2000). Advanced Lithium Ion Battery Charger, 25th Annual Battery Conference on Applications and Advances, pp:193-198.
Kim, C. H., Park, H. S., Kim, C. E., Moon, G. W., & Lee, J. H. (2009). Individual charge equalization converter with parallel primary winding of transformer for series connected Lithium-Ion
battery strings In an hev. Journal of Power Electronics, 9(3), 472–480.
Kim, I.-S. (2010). A technique for estimating the state of health of lithium batteries through a dual-sliding-mode observer. IEEE Transactions on Power Electronics, 25(4), 1013–1022.
Kokam. (2009). SLPB ( Superior Lithium Polymer Battery ) Technical Specification.
Kutkut, N. H., & Divan, D. M. (1996). Dynamic equalization techniques for series battery stacks. International Telecommunications Energy Conference, 514–521.
Lee, Y.-S. L. Y.-S., Duh, C.-Y. D. C.-Y., Chen, G.-T. C. G.-T., & Yang, S.-C. Y. S.-C. (2005). Battery Equalization Using Bi-directional Cuk Converter in DCVM Operation. 2005 IEEE 36th
Power Electronics Specialists Conference.
Lee, Y. S., & Cheng, G. T. (2006). Quasi-resonant zero-current-switching bidirectional converter for battery equalization applications. IEEE Transactions on Power Electronics, 21(5), 1213–
1224.
Leksono, E., Haq, I. N., Iqbal, M., Soelami, F. N., & Merthayasa, I. G. N. (2013). State of charge (SoC) estimation on LiFePO 4 battery module using Coulomb counting methods with modified
Peukert. In Rural Information & Communication Technology and Electric-Vehicle Technology (rICT & ICeV-T), 2013 Joint International Conference on (pp. 1-4). IEEE
Li, J., Barillas, J. K., Guenther, C., & Danzer, M. A. (2013). A comparative study of state of charge estimation algorithms for LiFePO 4 batteries used in electric vehicles. Journal of power
sources, 230, 244-250.
Lindemark, B. (1991). Individual cell voltage equalizers (ICE) for reliable batteryperformance. [Proceedings] Thirteenth International Telecommunications Energy Conference - INTELEC 91.
Maharjan, L., Yamagishi, T., & Akagi, H. (2012). Active-power control of individual converter cells for a battery energy storage system based on a multilevel cascade PWM converter. IEEE
Transactions on Power Electronics, 27(3), 1099–1107.
Moo, C. S., Hsieh, Y. C., Tsai, I. S., & Cheng, J. C. (2003). Dynamic charge equalisation for series-connected batteries. IEE Proceedings - Electric Power Applications.
Ng, K. S., Moo, C. S., Chen, Y. P., & Hsieh, Y. C. (2009). Enhanced coulomb counting method for estimating state-of-charge and state-of-health of lithium-ion batteries. Applied Energy, 86(9),
1506–1511.
Referanslar
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Olivier, F., & Didier, M. (2007). Testing battery state of health with portable metering devices, INTELEC, Rome, Sept. 2007, pp. 203-209
Onori, S., Spagnol, P., Marano, V., Guezennec, Y., & Rizzoni, G. (2012). A new life estimation method for lithium-ion batteries in plug-in hybrid electric vehicles applications. International
Journal of Power Electronics, 4(3), 302.
Park, H. S., Kim, C. E., Kim, C. H., Moon, G. W., & Lee, J. H. (2009). A modularized charge equalizer for an HEV lithium-ion battery string. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 56(5),
1464–1476.
Park, H. S., Kim, C. H., Park, K. B., Moon, G. W., & Lee, J. H. (2009). Design of a charge equalizer based on battery modularization. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 58(7),
3216–3223.
Park, K. H., Kim, C. H., Cho, H. K., & Seo, J. K. (2010). Design considerations of a lithium ion battery management system (BMS) for the STSAT-3 satellite. Journal of Power Electronics,
10(2), 210–217.
Pascual, C., & Krein, P. T. (1997). Switched capacitor system for automatic series battery equalization. Proceedings of APEC 97 - Applied Power Electronics Conference, 2.
Phung, T. H., Collet, A., & Crebier, J. C. (2014). An optimized topology for next-to-next balancing of series-connected lithium-ion cells. IEEE Transactions on Power Electronics, 29(9), 4603–
4613.
Plett, G. L. (2004). Extended Kalman filtering for battery management systems of LiPB-based HEV battery packsPart 3. State and parameter estimation. Journal of Power Sources, 134(2),
277–292.
Plett, G. (2006). Sigma-point Kalman filtering for battery management systems of LiPB-based HEV battery packs: part 2: introduction and state estimation. Journal of Power Sources 2006;
161:1356–1368.
Pop, V., Bergveld, H. J., Notten, P. H. L., & Regtien, P. P. (2005). State-of-the-art of battery state-of-charge determination. Measurement Science and Technology, 16(12), R93.
Remmlinger, J., Buchholz, M., Soczka-Guth, T., & Dietmayer, K. (2013). On-board state-of-health monitoring of lithium-ion batteries using linear parameter-varying models. Journal of Power
Sources, 239, 689–695.
Sarıkurt, T., Ceylan, M., & Balıkçı, A. (2014). An Analytical Battery State of Health Estimation Method. In IEEE International Symposium on Industrial Electronics, ISIE (pp. 1605–1609).
Sarikurt, T., Ceylan, M., & Balikci, A. (2014). A Hybrid Battery Model and State of Health Estimation Method for Lithium-Ion Batteries. In IEEE International Energy Conference, ENERGYCON
(pp. 1349–1356).
Schweiger, H.-G., Obeidi, O., Komesker, O., Raschke, A., Schiemann, M., Zehner, C., … Birke, P. (2010). Comparison of several methods for determining the internal resistance of lithium ion
cells. Sensors, 10(6), 5604–5625.
Shibata, H., Taniguchi, S., & Yamasaki, K. (2001). Management of serially-connected battery system using multiple switches, 4th IEEE International Conference on Power Electronics and
Drive Systems, pp:508-511.
Shin, J. W., Seo, G. S., Chun, C. Y., & Cho, B. H. (2010). Selective Flyback balancing circuit with improved balancing speed for series connected Lithium-ion batteries. In 2010 International
Power Electronics Conference - ECCE Asia -, IPEC 2010 (pp. 1180–1184).
Singh, P., Fennie Jr, C., % Reisner, D. (2004). Fuzzy logic modelling of state-of-charge and available capacity of nickel/metal hydride batteries. Journal of Power Sources 2004; 136(2):322–
333.
Speltino, C., Stefanopoulou, A., Fiengo, G. (2010). Cell Equalization in Battery Stacks Through State of Charge Estimation Polling, American Control Conference (ACC), pp. 5050-5055
Stuart, T., & Zhu, W. (2009). Fast equalization for large lithium ion batteries. IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, 24(7), 27–31.
Van der Merwe, R. (2004). Sigma-point Kalman filters for probabilistic inference in dynamic state-space models. Ph.D. Dissertation, Oregon Health and Science University, 2004.
Waag, W., Fleischer, C., & Sauer, D. U. (2014). Critical review of the methods for monitoring of lithium-ion batteries in electric and hybrid vehicles. Journal of Power Sources, 258, 321–339.
Wang, W., Wang, D., Wang, X., Li, T., Ahmed, R., Habibi, S., & Emadi, A. (2016). Comparison of Kalman Filter-based state of charge estimation strategies for Li-Ion batteries. In 2016 IEEE
Transportation Electrification Conference and Expo (ITEC) 2016 Jun 27 (pp. 1-6). IEEE.
Wei, X., Zhu, B., & Xu, W. (2009). Internal resistance identification in vehicle power lithium-ion battery and application in lifetime evaluation. In International Conference on In Measuring
Technology and Mechatronics Automation, 2009. ICMTMA’09 (pp. 388–392). IEEE.
Weiss, J. D. (1999). Optical state-of-charge monitor for batteries. US Patent No. 5949219
Xu, Z., & Gao, S. (2016). State of charge estimation based on improved LiFePO4 battery model and Kalman filtering. In2016 IEEE 8th International Power Electronics and Motion Control
Conference (IPEMC-ECCE Asia) 2016 May 22 (pp. 2455-2460). IEEE.
Zhang, X., Liu, P., & Wang, D. (2011). The Design and Implementation of Smart Battery Management System Balance Technology. Journal of Convergence Information Technology, 6(5),
108–116.
Zhang, Y., Xiong, R., & He, H. (2016). Evaluation of the model-based state-of-charge estimation methods for lithium-ion batteries. In2016 IEEE Transportation Electrification Conference and
Expo (ITEC) 2016 Jun 27 (pp. 1-8). IEEE.
• Teşekkürler…
Download
Random flashcards
Merhaba

2 Cards oauth2_google_861773e1-0890-4522-834a-6a5babb58e76

qweeqwqwe

5 Cards oauth2_google_78146396-8b44-4532-a806-7e25cc078908

En Mimar Architecture LTD ŞTİ XD

2 Cards asilyasar069

321işletme

2 Cards oldcity

Create flashcards