Elektrikli Araçlarda Otonom Batarya Yönetim Sistemi Literatür İncelemesi


Yılmaz M., Çınar E., Yazıcı A.

EMO Bilimsel Dergi, cilt.14, sa.2, ss.7-22, 2024 (Hakemli Dergi) identifier

  • Yayın Türü: Makale / Derleme
  • Cilt numarası: 14 Sayı: 2
  • Basım Tarihi: 2024
  • Dergi Adı: EMO Bilimsel Dergi
  • Derginin Tarandığı İndeksler: TR DİZİN (ULAKBİM)
  • Sayfa Sayıları: ss.7-22
  • Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Elektrikli araçlar hem dünya genelinde hem de ülkemizde giderek daha yaygın hale gelmektedir. Bu araçlarda, batarya en kritik bileşenlerdir. Akıllı bir batarya yönetim sistemi (Battery Management System - BMS) için doğru prognostik ve sağlık yönetimi (Prognostics and Health Management - PHM) büyük önem taşır. PHM ve BMS, elektrikli araçların güvenliği, verimliliği ve batarya ömrü açısından kritik bir rol oynamaktadır. Bu literatür incelemesi, elektrikli araçlar için PHM ve BMS konularının önemine vurgu yapmaktadır. Lityum-iyon (Li-ion) bataryaların hala en uygun seçeneklerden biridir, ancak batarya ömrü gibi bazı zorluklarla karşılaşılabilir. Bu nedenle, doğru batarya şarj durumu (State of Charge - SoC) ve bataryanın sağlık durumu (State of Health - SoH) tahminleriyle bir BMS, batarya ömrünü uzatmak ve güvenliği sağlamak için gereklidir. Bu çalışma, elektrikli araçlar için PHM ve BMS konularında gelecekteki araştırma gündemine yönelik analitik bir incelemedir. Batarya prognostiğinin önemine vurgu yapılarak, elektrikli araçların sağlıklı çalışması için daha fazla araştırmanın yapılması gerektiği vurgulanmaktadır.
Electric vehicles are becoming increasingly prevalent worldwide, including in our country. In these vehicles, batteries are the most critical components. Accurate Prognostics and Health Management (PHM) are of great importance for an intelligent Battery Management System (BMS). PHM and BMS play a critical role in the safety, efficiency, and battery life of electric vehicles. This literature review emphasizes the significance of PHM and BMS in the context of electric vehicles. Lithium-ion (Li-ion) batteries remain one of the most suitable options, despite facing challenges such as battery life. Therefore, a BMS with accurate State of Charge (SoC) and State of Health (SoH) estimations are necessary to extend battery life and ensure safety. This study presents an analytical review of PHM and BMS for future research agendas in electric vehicles, highlighting the importance of battery prognostics and emphasizing the need for further research to ensure the healthy operation of electric vehicles.