State of charge estimation of lithium-ion battery in marine applications
Jantunen, Jyrki (2023)
Diplomityö
2023
School of Energy Systems, Sähkötekniikka
Kaikki oikeudet pidätetään.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe20231219155586
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe20231219155586
Tiivistelmä
State of charge (SOC) estimation is important for marine battery uses. Running on empty battery on a sea is not an ideal situation, neither is overcharging a battery. SOC is the ratio between the current battery charge and the maximum battery capacity. The challenge of SOC estimation is that it is not directly measurable.
This thesis maps SOC estimation techniques and lithium-ion battery (LiB) models used with them as a literature review. Then a programmable logic controller (PLC) compatible estimation method and model are chosen for implementation. Tests are ran on a LiB to parameterize the selected model and to validate the selected SOC estimation technique so that the absolute error of SOC stays within 20 percentage points.
Steady-state Kalman filter (SSKF) is chosen for implementation because of computational limits. Extended Kalman filter (EKF) is also validated. LiB dynamics are modeled as autoregressive model with exogenous input (ARX). The model is augmented with Coulomb counter and SOC as a function of open circuit voltage (OCV). Both the SSKF and EKF were almost equally accurate, with the EKF being slightly more accurate. The SSKF did not work properly when SOC was under 20 %. Akun varaustilan estimointi on tärkeää laivakäytössä. Akun tyhjeneminen merellä ei ole ideaali tilanne, kuten ei myöskään akun ylilataus. Varaustila on akun tämänhetkisen varauksen ja täyden akun kapasiteetin suhde. Varaustilan estimoinnin haasteena on se, ettei se ole suoraan mitattavissa.
Tässä diplomityössä tutkitaan kirjallisuuskatsauksena erilaisia varaustilan estimointimenetelmiä ja niiden kanssa käytettäviä litiumioniakkujen malleja. Sen jälkeen valitaan implementoitavaksi ohjelmoitavan logiikan kanssa yhteensopiva malli ja estimointimenetelmä. Litiumioniakulla suoritetaan testejä, joilla parametroidaan valittu malli sekä validoidaan estimointimenetelmä. Validoinnilla varmistetaan varaustilan estimaatin absoluuttisen virheen olevan alle 20 prosenttiyksikköä.
Jatkuvuustila Kalman suodin valitaan implementoitavaksi laskennallisten rajoitteiden takia. Sen lisäksi myös laajennettu Kalman suodin validoidaan. Litiumioniakun dynamiikkaa mallinnetaan autoregressiivisella mallilla, jossa on eksogeeninen tulo. Malliin lisätään Coulombi-laskuri ja akun avoimen piirin jännite akun varaustilan funktiona. Molemmat Kalman suotimet ovat lähes yhtä tarkkoja. Laajennettu on hieman tarkempi verrattuna jatkuvuustila Kalman suotimeen, joka ei toiminut enää kunnolla varaustilan ollessa alle 20 %:a.
This thesis maps SOC estimation techniques and lithium-ion battery (LiB) models used with them as a literature review. Then a programmable logic controller (PLC) compatible estimation method and model are chosen for implementation. Tests are ran on a LiB to parameterize the selected model and to validate the selected SOC estimation technique so that the absolute error of SOC stays within 20 percentage points.
Steady-state Kalman filter (SSKF) is chosen for implementation because of computational limits. Extended Kalman filter (EKF) is also validated. LiB dynamics are modeled as autoregressive model with exogenous input (ARX). The model is augmented with Coulomb counter and SOC as a function of open circuit voltage (OCV). Both the SSKF and EKF were almost equally accurate, with the EKF being slightly more accurate. The SSKF did not work properly when SOC was under 20 %.
Tässä diplomityössä tutkitaan kirjallisuuskatsauksena erilaisia varaustilan estimointimenetelmiä ja niiden kanssa käytettäviä litiumioniakkujen malleja. Sen jälkeen valitaan implementoitavaksi ohjelmoitavan logiikan kanssa yhteensopiva malli ja estimointimenetelmä. Litiumioniakulla suoritetaan testejä, joilla parametroidaan valittu malli sekä validoidaan estimointimenetelmä. Validoinnilla varmistetaan varaustilan estimaatin absoluuttisen virheen olevan alle 20 prosenttiyksikköä.
Jatkuvuustila Kalman suodin valitaan implementoitavaksi laskennallisten rajoitteiden takia. Sen lisäksi myös laajennettu Kalman suodin validoidaan. Litiumioniakun dynamiikkaa mallinnetaan autoregressiivisella mallilla, jossa on eksogeeninen tulo. Malliin lisätään Coulombi-laskuri ja akun avoimen piirin jännite akun varaustilan funktiona. Molemmat Kalman suotimet ovat lähes yhtä tarkkoja. Laajennettu on hieman tarkempi verrattuna jatkuvuustila Kalman suotimeen, joka ei toiminut enää kunnolla varaustilan ollessa alle 20 %:a.