Bu çalışmada, seri bağlı pillerin sağlık durumu (SOH) ve şarj durumu (SOC) tahminleri şarj ve deşarj süreleri boyunca değerlendirilmiştir. Bu amaçla, şarj ve deşarj işlemi sırasında anlık akü voltajı, akım ve sıcaklık değerlerini gözlemlemek için ARM tabanlı bir elektronik kart modülü geliştirilmiştir. Uygulanan mikrodenetleyici tabanlı kart modülü akım, gerilim ve sıcaklık sensörlerinden verileri toplayarak seri haberleşme portu üzerinden bilgisayar ortamına aktarır. App-designer aracılığı ile belirli bir insan makine arayüzü tasarlanmıştır. Elde edilen değişkenler kullanılarak kestirim yapmak için, makine öğrenimi araç kutusunun regresyon modelleri kullanılır. Bataryalar için şarj-deşarj süresi boyunca anlık SOH ve SOC tahminlemesinin yapılması için, rasgele orman, karar ağacı, polinom, aşırı gradyan artırma, doğrusal ve gradyan artırıcı regresyon modelleri kullanıldı. Regresyon modellerinin performans değerlendirmesi için Kök Ortalama Kare Hatası (RMSE) ve R^2 skor sonuçları kullanılmıştır. RMSE ve R^2 skor sonuçları karşılaştırıldığında, karar ağacı regresyon modeli en doğru SOH ve SOC kestirim yapan regresyon modeli olmuştur ve sonuçlar sunulmuştur.
In this study, state of health (SOH) and state of charge (SOC) estimation of series connected batteries were evaluated for their charge and discharge durations. For this purpose, an ARM-based electronics card module was developed for observing instantaneous batteries voltage, current and temperature values during the charge and discharge process. The implemented microcontroller based card module gathers data from the current, voltage, and temperature sensors and it transfers to the computer environment via serial communication port. A specific human machine interface is designed via app-designer. The obtained variables were used for estimating regression models of the machine-learning toolbox. Random forest, decision tree, polynomial, extreme gradient boosting, linear and gradient boosting regression models were used for instantaneous SOH and SOC estimation for batteries during the charge-discharge period. Root Mean Square Error (RMSE) and R^2score results were used for performance evaluation of regression models. When the RMSE and R^2 score results were compared, the decision tree regression model was the regression model that made the most accurate SOH and SOC estimation and the results were presented.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik
Dergi Türü : Uluslararası
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|