Lityum-iyon pilin batarya yönetim sistemi için genişletilmiş kalman filtre kullanımı

Günümüzde birçok enerji depolama uygulaması vardır fakat bunlardan en yaygın olanı kimyasal ve elektromekanik depolama yapan pillerdir. Piller, elektroniğin kullanıldığı çeşitli alanlarda ve yenilebilir enerji sistemleri endüstrilerinde tercih edilen önemli bir enerji kaynağıdır. Pil teknolojisi, akıllı şebekelerde enerji depolama, elektrikli ve hibrit araçlar, tüketici elektroniği gibi gelecek ve günümüz teknolojisinde büyük bir öneme sahiptir. Farklı pil teknolojileri arasında, Lityum iyon piller iyi performans özellikleri, yüksek enerji yoğunluğu, düşük ağırlığı, yüksek galvanik potansiyeli ile daha popüler hale gelmektedir. Bir veya birden fazla pil hücresi, güvenli ve güvenilir bir şekilde voltajının, akımının ve sıcaklığının kontrol edilebildiği bir Battery Management System (BMS) devresine ihtiyaç duyar. Bir BMS'in başlıca amaçları hücreleri veya pili hasarlardan korumak, pilin ömrünü uzat-mak ve pili belirtilen çalışma parametrelerini karşılayabilecek durumda tutmaktır. Bu nedenle BMS bu işlevlerden bir tanesini veya fazlasını içerebilir. Bu tezde şarj ve deşarj esnasında voltaj, akım ve sıcaklık gibi temel işlevsel parametreleri kontrol etmeye yara-yan bir BMS sistemi tasarlanmıştır. Şarj, Deşarj, Normal Çalışma ve Koruma Modu ol-mak üzere dört farklı çalışma modu tanımlanmış olup açık devre voltajına göre ölçülmüş açık devre voltajı (OCV) değerleri referans alınarak State of Charge (SoC) değerini de ekrandan kullanıcıya izleme imkanı verilmiştir. BMS' in şarj durumu (SoC) gibi doğrudan ölçülmesi mümkün olmayan pil durumlarını doğru şekilde tahmin edebilmesi gerekmektedir. Yapılan çalışmada Dual Polarization Model incelenmiş, modelin parametrelerinin tanımlanması deneysel testler ve Kalman Filtresi ile sağlanmıştır. SoC tahmini için geliştirilmiş Kalman Filtresi, Coulomb Coun-ting yöntemini kullanarak kaydedilen akım ile birlikte ölçülen hücre voltajını, belirtilen model tarafından tahmin edilen hücre voltajı değeriyle karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, Kalman filtresi, ölçüm ve model tahmini doğruluklarını göz önünde bulundurarak SoC için düzeltilmiş bir tahmin sağlamıştır.