Elektrikli Araç Bataryalarının Şarj Durumu Tahmini İçin Bir Model

Authors : Büşra KESKİN, Efnan ŞORA GÜNAL, Burak URAZEL, Kemal KESKİN

Pages : 161-175

Doi:10.51541/nicel.1117756

View : 13 | Download : 8

Publication Date : 2022-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Bataryaların şarj durumunun doğru tahmini, yalnızca elektrikli araçlarda değil, aynı zamanda hibrit elektrikli araçlarda, insansız hava araçlarında ve akıllı şebeke sistemlerinde yer alan batarya paketlerinin güvenilir çalışması için kritik öneme sahiptir. Bu çalışmada, elektrikli araç bataryalarının şarj durumunun değerini tahmin etmek için Torbalama-Rastgele Orman yaklaşımına dayalı bir model önerilmiştir. Önerilen yöntem ile bataryaya ait şarj değeri, bataryanın anlık akım, gerilim ve sıcaklığı ile ilişkilendirilmiştir. Çalışmada BMW i3 aracının bataryasına ait gerçek sürüşlerden elde edilen 32067 adet veri kullanılmıştır. Önerilen yöntemin etkinliğini göstermek amacıyla, popüler makine öğrenmesi yöntemlerinden Doğrusal Regresyon ve Destek Vektör Makinesi yaklaşımlarıyla da testler gerçekleştirilmiştir. Kök Ortalama Kare Hata ve Ortalama Mutlak Hata metriklerine dayanan deneysel sonuçlar, önerilen modelin literatürdeki diğer yöntemlere göre daha üstün olduğu ortaya koyulmuştur.
Keywords : Batarya Şarj Durum Tahmini, Elektrikli Araç, Torbalama Rastgele Orman, Makine Öğrenmesi, Battery State of Charge Estimation, Electric vehicle, Bagging, Random Forest, Machine Learning