DEVELOPMENT OF THE OPTIMAL SYSTEM OF CONTROL OF THE TECHNICAL CONDITION OF THE ELECTRIC CAR BATTERY
This study focuses on the problem of increasing the efficiency of the use of electric vehicles by developing an optimal system for managing the technical condition of the battery of an electric vehicle. As a tool for optimal control of the technical condition of the electric vehicle, a system with a...
Збережено в:
| Дата: | 2024 |
|---|---|
| Автори: | , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine
2024
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/469 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Vidnovluvana energetika |
| Завантажити файл: |  |
Репозитарії
Vidnovluvana energetika| _version_ | 1871103781172674560 |
|---|---|
| author | Sorochynsʹkyy , Y. Bosak , A. Tkachuk , K. Kulbachna, N. |
| author_facet | Sorochynsʹkyy , Y. Bosak , A. Tkachuk , K. Kulbachna, N. |
| author_institution_txt_mv | [
{
"author": "Y. Sorochynsʹkyy ",
"institution": "National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute», Edu-cational and scientific institute of energy saving and energy management, Kyiv, Ukraine"
},
{
"author": "A. Bosak ",
"institution": "National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute», Edu-cational and scientific institute of energy saving and energy management, Kyiv, Ukraine"
},
{
"author": "K. Tkachuk ",
"institution": "National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute», Edu-cational and scientific institute of energy saving and energy management, Kyiv, Ukraine"
},
{
"author": " N. Kulbachna",
"institution": "Research Institute of Military Intelligence"
}
] |
| author_sort | Sorochynsʹkyy , Y. |
| baseUrl_str | https://ve.org.ua/index.php/journal/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-07-18T06:32:20Z |
| description | This study focuses on the problem of increasing the efficiency of the use of electric vehicles by developing an optimal system for managing the technical condition of the battery of an electric vehicle. As a tool for optimal control of the technical condition of the electric vehicle, a system with a quadratic regulator was developed and a comparison of the LQR regulator with the PI regulator was made. A state space model was used for the developed control system, which made it possible to effectively control the battery, analyze important parameters and make optimal decisions regarding its charging, discharging and balancing. The modeling process in the MATLAB/Simulink environment made it possible to set the battery parameters and compare the temperature, current and voltage parameters using different regulators. As a result of the comparative analysis of the studies, it was found that the LQR-regulator showed better results in terms of temperature stability, current safety, controlled growth of the state of charge and maintenance of stable voltage compared to the PI-regulator. The findings confirm that the use of an LQR regulator more effectively controls battery parameters, helps prevent overheating, reduces the risk of battery damage, and improves the overall safety and performance of the battery. |
| doi_str_mv | 10.36296/1819-8058.2024.3(78).46-53 |
| first_indexed | 2025-07-17T11:39:34Z |
| format | Article |
| fulltext |
46
Відновлювана енергетика. №3/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
УДК 621.316 https://doi.org/10.36296/1819-8058.2024.3(78)46-53
РОЗРОБКА ОПТИМАЛЬНОЇ СИСТЕМИ КЕРУВАННЯ ТЕХНІЧНИМ СТАНОМ
АКУМУЛЯТОРА ЕЛЕКТРОМОБІЛЯ
Отримано 08 сер. 2024 р.; рекомендовано до публікації 16 вер. 2024 р.
Доступно онлайн 01 жов. 2024 р.
Сорочинський Я. З.1, Босак А. В.2,
Ткачук К. К.3, Кульбачна Н. М.4
Автор для кореспонденції: Босак Алла,
e-mail: allabosak@gmail.com
Це дослідження фокусується на проблемі підвищення ефе-
ктивності використання електричних транспортних за-
собів за рахунок розробки оптимальної системи керування
технічним станом акумулятора електромобіля. Як ін-
струмент оптимального керування технічним станом
електромобіля розроблена система з квадратичним регу-
лятором та виконано порівнняня ЛКР-регулятора з ПІ-ре-
гулятором. Для розробленої систем управління була вико-
ристона модель простору станів, що дозволило ефектив-
но контролювати батарею, аналізувати важливі параме-
три та приймати оптимальні рішення щодо її заряджання, розряджання та балансування. Процес мо-
делювання в середовищі MATLAB/Simulink дав змогу встановити параметри батареї та порівняти те-
мпературні, струмові й напругові параметри з застосуванням різних регуляторів. Унаслідок
порівняльного аналізу досліджень виявлено, що LQR-регулятор показав кращі результати щодо стабі-
льності температури, безпеки струму, контрольованого зростання стану заряду та підтримки ста-
більної напруги порівняно з ПІ-регулятором. Висновки підтверджують, що використання LQR-регуля-
тора ефективніше контролює параметри батареї, сприяє попередженню перегріву, зменшенню
ризику пошкодження батареї та підвищенню загальної безпеки й продуктивності роботи батареї в
цілому.
Ключові слова: акумулятор електромобілів, квадратичний регулятор, рівень заряду, параметри бата-
реї, технічний стан батареї.
DEVELOPMENT OF THE OPTIMAL SYSTEM OF CONTROL OF THE TECHNICAL CONDITION
OF THE ELECTRIC CAR BATTERY
Received Aug. 08, 2024; accepted Sep. 16, 2024
Available online Oct. 01, 2024
Sorochynsʹkyy Y.1, Bosak A.2,
Tkachuk K.3, Kulbachna N.4
Author for correspondence: Alla Bosak,
e-mail: allabosak@lll.kpi.ua
This study focuses on the problem of increasing the efficiency of
the use of electric vehicles by developing an optimal system for
managing the technical condition of the battery of an electric ve-
hicle. As a tool for optimal control of the technical condition of
the electric vehicle, a system with a quadratic regulator was de-
veloped and a comparison of the LQR regulator with the PI
1 студент
https://orcid.org/0009-0008-8056-520X
2 канд. техн. наук, доцент
https://orcid.org/0000-0003-0545-9980
3 д-р. техн. наук, професор
https://orcid.org/0000-0001-5230-9980
4 начальник науково-дослідної лабораторії
https://orcid.org/0009-0000-3836-6268
1 ,2, 3 Національний технічний університет
України «Київський політехнічний інститут
імені Ігоря Сікорського», Навчально-науко-
вий інститут енергозбереження та енерго-
менеджменту, м. Київ, Україна.
4 Науково-дослідний інститут воєнної
розвідки.
1 Student
https://orcid.org/0009-0008-8056-520X
2 Cand. of tech. Science, Assoc. Prof.
https://orcid.org/0000-0003-0545-9980
3 Dr. of tech. Science, Prof.
https://orcid.org/0000-0001-5230-9980
4 Head of the research laboratory
https://orcid.org/0009-0000-3836-6268
1, 2, 3 National Technical University of Ukraine
«Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute»,
Edu-cational and scientific institute of energy
saving and energy management, Kyiv, Ukraine
4 Research Institute of Military Intelligence
47
Відновлювана енергетика. №3/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
regulator was made. A state space model was used for the developed control system, which made it possible to
effectively control the battery, analyze important parameters and make optimal decisions regarding its charging,
discharging and balancing. The modeling process in the MATLAB/Simulink environment made it possible to set
the battery parameters and compare the temperature, current and voltage parameters using different regulators.
As a result of the comparative analysis of the studies, it was found that the LQR-regulator showed better results
in terms of temperature stability, current safety, controlled growth of the state of charge and maintenance of
stable voltage compared to the PI-regulator. The findings confirm that the use of an LQR regulator more effectively
controls battery parameters, helps prevent overheating, reduces the risk of battery damage, and improves the
overall safety and performance of the battery.
Keywords: electric vehicle battery, quadratic controller, charge level, battery parameters, battery technical con-
dition.
Перелік використаних позначень та скорочень
СКБ – система керування батареєю
СКТЗ – система керування транспортним засобом
СЗ – стан заряду
ПІ-регулятор – пропорційно-інтегральний регулятор
ТС – технічний стан
СП – стан потужності
ЛКР – лінійно-квадратичний регулятор
РЗ – рівень заряду
Вступ. Використання електротранспорту з акумулятор-
ними батареями в сучасних умовах сприяє розвитку гну-
чкості енергосистеми шляхом стимулювання попиту на
електричну енергію під час неактивних періодів заря-
джання, що дозволяє ефективніше використовувати ви-
робничі потужності та забезпечує рівномірніше розподі-
лення навантаження на електромережу, особливо в
умовах обмеженого електропостачання. Ефективне ви-
користання акумуляторних технологій у транспорті
сприятиме посиленню інтеграції відновлюваних джерел
енергії та стане кроком до сталого розвитку сучасного
енергетичного сектору [1–5]. Проте ефективне управ-
ління технічним станом акумуляторних батарей залиша-
ється складним завданням, що вимагає застосування
новітніх технологій і підходів. З огляду на стрімкий роз-
виток ринку електромобілів виникає потреба в розробці
нових методів діагностики й оптимізації роботи бата-
рей, що дозволить покращити їх довговічність, безпеку і
продуктивність та збільшить частку відновлюваних дже-
рел енергії у складі електроенергетичної системи.
Постановка завдання. Мета дослідження полягає у під-
вищенні ефективності використання електричних тран-
спортних засобів за рахунок розробки оптимальної сис-
теми керування технічним станом акумулятора
електромобіля.
Виклад основного матеріалу. На сьогодні існує чимало
досліджень, присвячених управлінню технічним станом
акумуляторних батарей. Зокрема це методи на основі
моделювання, методи, засновані на даних, та комбіно-
вані підходи [6–10]. Однак багато аспектів цієї проблеми
залишаються недостатньо дослідженими, особливо в
контексті інтеграції різних методів для досягнення опти-
мального результату.
Основним завданням системи керування батареєю (СКБ)
є забезпечення оптимального управління енергією під
час руху та під час операцій заряджання / розряджання
[11]. СКБ також слід уникати неправильного викорис-
тання батареї під час її роботи; це досягається шляхом мо-
ніторингу та контролю акумуляторної батареї електромо-
біля під час підключення або під час водіння. СКБ працює
в межах архітектури системи керування транспортним за-
собом (СКТЗ), зображеної на рис. 1.
Система
керування
транспортним
засобом (СКТЗ)
Система
керування
батареєю
(СКБ)
Батарея
iзаряд
iрозряд
iрух
iрекуп
Рис. 1. Система керування батареєю
Fig. 1. Battery control system
На рис. 1 позначено: ізаряд – струм заряду батареї; ірозряд
– струм розряду батареї; ірух – струм, що використову-
ється для руху; ірекуп – струм для поточного рекуперати-
вного гальмування.
Для забезпечення безпечної та ефективної експлуатації
акумуляторів важливо постійно контролювати кілька
параметрів. Серед них: напруга, яка має важливе зна-
чення для запобігання перезаряду та надмірного роз-
ряду; струм, що контролюється для уникнення переван-
тажень; температура, яка впливає на продуктивність і
термін служби батареї; стан заряду, оцінюваний на ос-
нові даних про напругу, струм і температуру; й технічний
стан, який враховує загальний стан акумулятора та його
ефективність. Цей постійний моніторинг допомагає
48
Відновлювана енергетика. №3/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
підтримувати акумулятори в оптимальному робочому
стані й забезпечує їх тривалу та безпечну роботу.
Забезпечуючи безпеку, надійність і ефективність, СКБ
може успішно контролювати та обробляти функцію аку-
мулятора, постійно відстежуючи ці параметри.
Оцінка стану заряду. Оцінка стану заряду (СЗ) батареї
автомобіля [12] визначається як відношення залишку
заряду батареї remaningQ до максимального заряду Qmax
, який може забезпечити батарея:
remaningQ
SOC t
Qmax
( ) 100%.= (1)
СЗ безпосередньо впливає на функціональну безпеку,
ефективність і термін служби батареї, тому важливо ро-
зуміти цю концепцію. За допомогою точної оцінки СЗ ко-
ристувачі можуть оптимізувати свої методи управління
живленням і запобігти таким сценаріям, як надмірний
розряд або перезаряд, що можуть пошкодити акумуля-
тор.
На сьогодні існує значна кількість досліджень, що прис-
вячені управлінню технічним станом акумуляторних ба-
тарей в електричних транспортних засобах, включно з
методами на основі моделювання, методами, заснова-
ними на даних, та комбінованими підходами.
Проте оцінка СЗ пов’язана з кількома проблемами. На-
приклад, оцінка СЗ стає складнішою, оскільки поведінка
акумулятора може змінюватися з часом через старіння
та використання. Крім того, на продуктивність батареї
впливають численні фактори навколишнього середо-
вища, як-от температура та вологість, що ще більше
ускладнює оцінку СЗ.
Оцінка технічного стану батареї. Оцінка технічного
стану (ТС) батареї вказує на її загальний стан і продукти-
вність у порівнянні з початковими характеристиками,
коли вона була новою. Вона визначає, наскільки бата-
рея ефективна у своїй роботі порівняно з новою, де
100 % відповідає абсолютно справному стану без втрат
ємності. З часом ТС акумулятора зменшується через такі
фактори, як старіння, використання, умови навколиш-
нього середовища та цикли зарядки. Оцінка ТС є ключо-
вою для прогнозування залишкового терміну служби
батареї, інформує про можливі потреби в обслугову-
ванні, заміні та оптимальному використанні. Успішне
управління акумуляторами залежить від правильного
розуміння ТС, що своєю чергою сприяє підвищенню на-
дійності системи, зниженню вартості та уникненню не-
передбачених вибухів батарей. Оцінка технічного стану
батареї визначається як відношення максимального
заряду Qmax
до номінальної ємності батареї
nominalС :
( )
nominal
Q
SOH t
С
max 100%.= (2)
Оцінка ТС батареї проводиться за допомогою таких ме-
тодів, як порівняння ємності, оцінка на основі моделі,
методи машинного навчання та вимірювання опору, які
дозволяють отримати інформацію про стан батареї та
приймати рішення щодо обслуговування чи заміни на
основі результатів аналізу її продуктивності й характери-
стик з часом.
Оцінка стану потужності батареї. Стан потужності (СП)
батареї визначає її здатність постачати або поглинати
певну потужність в конкретний момент, що є функцією
розмірів акумулятора, його технічного стану та умов екс-
плуатації (як-от температура і струм), і виражається як
співвідношення пікової потужності Pmax
і номінальної
потужності
nominalP , що відображає доступність миттє-
вої електроенергії; знання цього показника має крити-
чне значення для ефективного управління енергоспо-
живанням у додатках, де потрібна велика швидкість
навантаження, наприклад в електричних транспортних
засобах або системах зберігання даних.
( )
nominal
P
SOP t
P
max 100%.= (3)
Оцінку СП батареї можна проводити за допомогою різ-
них методів, таких як метод на основі напруги, метод пі-
драхунку Кулона, моделі електричних еквівалентних
схем, методи машинного навчання, які забезпечують то-
чні показники для оптимального управління енергоспо-
живанням систем.
Точна оцінка СП є важливою для забезпечення оптима-
льної продуктивності систем, розподілу потужності між
підсистемами в електромобілю, запобігання неперед-
баченим дефіцитам енергії та підвищення ефективності
енергозберігаючих програм, що врешті-решт допомагає
подовжити термін служби батареї та поліпшити загаль-
ний користувацький досвід.
Методи виявлення несправностей. Розглядаючи ме-
тоди виявлення несправностей в акумуляторах, можна
виділити три основні підходи: пряме вимірювання фізи-
чних величин, методи на основі математичних моделей
та методи, що використовують дані та алгоритми ма-
шинного навчання й статистичні методи [13]. При цьому
для імітації динаміки акумуляторів також використову-
ють моделі еквівалентних схем [14–16]. Ці моделі до-
зволяють імітувати електричну реакцію батареї за допо-
могою електричних компонентів, таких як резистори,
конденсатори і джерела напруги. Моделі еквівалентних
схем застосовують у таких сферах, як системи керування
батареями, системи керування електромобілем, моде-
лювання систем живлення та конструкція зарядних при-
строїв для акумуляторів.
Під час математичного моделювання фізичну систему
простору станів представляють за допомогою набору
диференціальних рівнянь першого порядку, що спро-
щує розрахунки порівняно з визначальними диференці-
альними рівняннями вищих порядків. Перетворення ек-
вівалентних схем у форму простору станів у контексті
моделювання акумуляторів є ефективним методом ана-
лізу динаміки системи. Для цього потрібно вивести
49
Відновлювана енергетика. №3/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
математичні відношення, які описують взаємодію різ-
них компонентів (резисторів, конденсаторів, джерел на-
пруги тощо) у схемі, зокрема використовуючи правила
струму і напруги Кірхгофа. Наприклад, розглянемо екві-
валентну схему (рис. 2), що складається з резистора і
конденсатора, які з’єднані послідовно:
Uout
R
Uin +
-
C
Switch
Рис. 2. Проста схема RC
Fig. 2. Simple RC scheme
В електронних схемах кількість енергетичних накопичу-
вачів (конденсаторів і індуктивностей) відповідає числу
рівнянь стану системи. Оскільки маємо лише один кон-
денсатор, для отримання рівняння напруги для нього в
цьому разі застосовуємо правила Кірхгофа:
1
( ).C
in C
dU
U U
dt RC
= − (3)
Вхідне рівняння, яке ми вибираємо, є напругою резис-
тора:
,C
out in
dU
U U RC
dt
= − (4)
де
inU – вхідна напруга;
outU – вихідна напруга; С –
ємність;
CU – напруга на конденсаторі (також відома як
«змінна стану»); R – опір.
Рівняння (4) можна виразити в матричній формі:
; ,
dx
Ax BU Y CX DU
dt
= + = + (5)
де Х представляє вектор стану [
CU ], U – вхідний век-
тор [
inU ], Y – вихідний вектор [
outU ], а A , B , C і
D – матриці, отримані з пасивних компонентів моделі
еквівалентної схеми. Ці вектори містять кілька вхідних,
вихідних і змінних стану в складніших системах.
Отримання представлення простору станів у розробці
систем керування та алгоритмів оцінки для батарей має
вирішальне значення. Ця модель дозволяє ефективно
керувати батареями, оцінювати їхні критичні параметри
та приймати оптимальні рішення щодо заряджання, ро-
зряджання та балансування. З використанням моделей
простору станів можна точно визначити внутрішній стан
батареї та оптимізувати її роботу, підвищуючи безпеку,
тривалість служби й продуктивність акумуляторів. Ці
моделі також відкривають можливості для моделю-
вання динаміки батарей у різних умовах та проведення
комплексного аналізу їх продуктивності, допомагаючи
інженерам розуміти та удосконалювати роботу батарей
за різних обставин.
Розробка ЛКР-регулятора. Розробка ЛКР-регулятора
спрямована на мінімізацію помилок в оцінюванні рівня
заряду та забезпечить не лише підвищення ефективно-
сті й продуктивності електромобілів шляхом точного ко-
нтролю рівня заряду, але й сприятиме збереженню до-
вговічності батарей через запобігання надмірному
розряду. Крім того, впровадження регулятора у систему
діагностики акумуляторів електромобілів сприятиме
досягненню енергоефективності, зменшенню викидів
та технологічному прогресу в цій галузі [17].
Цільова функція критерію мінімізації помилки оціню-
вання рівня заряду (РЗ) може бути виражена у вигляді
квадратичної функції помилки.
Таким чином, критерій якості для мінімізації помилки
оцінювання РЗ може мати такий вигляд:
2
0
( ( ) ( )) ,
Т
передб вимJ РЗ t РЗ t dt= − (6)
де J – значення критерію якості (цільової функції);
( )передбРЗ t – передбачений рівень заряду в момент
часу t; ( )вимРЗ t – фактично виміряний рівень заряду в
момент часу t; Т – загальний час діагностики.
Квадратична функція вартості для ЛКР-регулятора опи-
сується рівнянням:
0
( ) .T TJ x Qx u Ru dt
= + (7)
Оптимальний закон керування можна записати у ви-
гляді:
,u Kx= (8)
де K – це матриця коефіцієнтів зворотного зв’язку, що
обчислюється як
1 ,TK R B P−= (9)
де P – це розв’язок рівняння Ріккаті:
1 .T TA P PA PBR B P Q C−+ − + = (10)
Для забезпечення належної роботи ЛКР-регулятора в
середовищі MATLAB/Simulink виконано симуляцію з на-
лаштуванням параметрів:
Матриця A . Зміна значень в матриці A може змінити
стабільність та динаміку системи. Наприклад, збіль-
шення елементів на діагоналі матриці A може приве-
сти до більш швидкого або повільного переходу сис-
теми до стану рівноваги.
50
Відновлювана енергетика. №3/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
Матриця B . Зміна значень у матриці B може змінити
вплив керуючого сигналу на систему. Наприклад, збіль-
шення значень матриці B може збільшити вплив керу-
ючого сигналу на систему, що може спричинитися до
швидшого реагування.
Матриці 𝑄 та R.
Матриці Q і R є ваговими матрицями для станів і керую-
чих сигналів відповідно. Вони визначають, як сильно ре-
гулятор штрафує відхилення станів і керуючих сигналів.
а) Матриця Q:
1) Збільшення значень у матриці Q призведе до того,
що регулятор буде більше штрафувати відхилення ста-
нів від бажаних значень. Це може зробити систему ста-
більнішою, але може також зробити її менш чутливою
до змін.
2) Зменшення значень у матриці Q приведе до мен-
шого штрафування відхилення станів, що може зробити
систему менш стабільною, але чутливішою.
б) Матриця R:
1) Збільшення значень у матриці R приведе до того, що
регулятор буде більше штрафувати великі керуючі сиг-
нали. Це може спричинитися до більш плавного керу-
вання, але менш ефективного регулювання станів.
2) Зменшення значень в матриці R приведе до мен-
шого штрафування керуючих сигналів, що може зро-
бити систему чутливішою, але також може призвести до
більш різкого керування.
Визначення системних матриць.
A = [-0.01]; B = [0.1]; C = [1]; D = [0];
Визначення вагових матриць Q = [1]; R = [1];
Обчислення матриці K = ЛКР (A, B, Q, R); K = 0,9050.
Запропонована система керування зарядом батареї з
ЛКР-регулятором була реалізована в середовищі
MATLAB/Simulink (рис. 3). Параметри досліджуваної ба-
тареї наведені в табл. 1.
Таблиця 1. Параметри батареї
Table 1. Battery parameters
Вибраний тип батареї Lithium-Ion
Номінальна напруга (В) 24
Номінальна ємність (А·год) 50
Початковий стан заряду (%) 45
Час відгуку батареї (с) 1
Рис. 3. Система керування зарядом батареї з ЛКР-регулятором
Fig. 3. Battery charge control system with LQR-regulator
Аналіз результатів моделювання. В цьому розділі
було виконано порівння ПІ-регулятора з розробле-
ним ЛКР-регулятором. Рис. 4 показує результати мо-
делювання з використанням ПІ-регулятора [18].
51
Відновлювана енергетика. №3/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
Н
ап
р
уг
а,
В
С
тр
ум
, А
С
т
ан
з
ар
я
д
у
, %
0
t, c t, c
t, c t, c
Т
ем
пе
р
ат
ур
а
С
,
Рис. 4. Результати моделювання зарядки батареї з ПІ-регулятором
Fig. 4. Results of simulation of battery charging with PI regulator
Як ми можемо побачити, графік демонструє стійке
лінійне зростання температури елемента протягом
10 с, паралельно зі сталою величиною струму при-
близно -22 A та стабільним рівнем напруги, вказу-
ючи на нормальний процес нагрівання елемента,
стабільну роботу системи під заданим наванта-
женням, що відповідає контролю заряду тасприяє
ефективності і безпеці в роботі елемента. Стан за-
ряду збільшується лінійно з 45 до приблизно
45,12 % за 10 с.
Рис. 5 показує результати моделювання з викори-
станням ЛКР-регулятора.
Як ми можемо побачити, під час моделювання
було виявлено, що температура елемента залиша-
лася стабільною, на рівні 20 °C, протягом всього пе-
ріоду спостереження, що свідчить про успішне ке-
рування температурою з використанням
регулятора. Крім того, струм підтримував стабіль-
ний рівен,ь близько -3 A, протягом усієї симуляції,
що свідчить про ефективне керування струмом для
збереження енергії батареї. Стан заряду батареї
збільшувався лінійно, вказуючи на стабільність і
контрольованість процесу заряджання, що сприяє
надійності системи. Напруга залишалася сталою,
на рівні близько 1,48812 V, протягом усієї симуля-
ції, що свідчить про ефективне регулювання для
підтримання постійного рівня напруги під час заря-
джання, важливого для безпечної та ефективної
роботи батареї.
Висновки. Порівнюючи два регулятори, ПІ і ЛКР,
можна визначити, що ЛКР-регулятор виявився
кращим у багатьох аспектах. Використання ЛКР
сприяє стабільності температури, безпеці струму,
більш контрольованому зростанню стану заряду
та підтримці стабільної напруги. ЛКР-регулятор
ефективніше контролює параметри батареї, що
веде до запобігання перегріву, зменшення ризику
пошкодження батареї та підвищення загальної
безпеки й продуктивності роботи батареї в ці-
лому.
52
Відновлювана енергетика. №3/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
С
та
н
з
ар
яд
у,
%
Н
ап
р
уг
а,
В
Т
ем
пе
р
ат
ур
а
С
,
t, c t, c
t, ct, c
С
тр
ум
, А
Рис. 5. Результати моделювання зарядки батареї з ЛКР-регулятором
Fig. 5. Results of simulation of battery charging with LQR-regulator
ПОСИЛАННЯ
1. Кузнєцов М. Моделювання балансу енергетики в
об’єднаній системі з відновлюваною енергією. Від-
новлювана енергетика. 2021. № 2(65). С. 6–18.
https://doi.org/10.36296/1819-8058.2021.2(65).6-18.
2. Кузнєцов М., Мельник О., Смертюк В. Вплив параме-
трів накопичення електроенергії на балансування
об'єднаної електросистеми. Відновлювана енерге-
тика. 2021. № 1(64). С. 6–17.
https://doi.org/10.36296/1819-8058.2021.1(64).6-17.
3. Alvarez. R. A., Pacala S. W. "Potential for battery-pow-
ered vehicles to reduce US oil consumption." Nature En-
ergy. 2017. No. 2(9). Pp. 1–7.
4. Ribeiro J., Duic N., Leal V. M., Igreja J., Silva V. "Environ-
mental impact of electric vehicles versus internal com-
bustion vehicles: A life cycle assessment." Energy. 2020.
199, 117418.
5. Checkel J. M. "The effects of electric vehicles on green-
house gas emissions." Global Environmental Change.
2019. 59, 101986.
6. Ling Z. et al. "Remaining useful life prediction of lithium-
ion batteries based on deep convolutional neural net-
work and LSTM." Journal of Power Sources. 2021.
7. Hua S. et al. "A comprehensive review on battery accel-
erator test methods for electric vehicles: Application in
battery management system." Applied Energy. 2021.
8. Zhang J. et al. "Battery health-informed battery charg-
ing for lithium-ion batteries in electric vehicles." Journal
of Power Sources. 2020.
9. Wang Y. et al. "Battery remaining useful life prediction
based on deep transfer learning." Journal of Energy
Storage. 2021.
10. Chong, P., et al. "A review of prognostics and health
management for lithium-ion battery in electric vehi-
cles." Applied Energy. 2021.
11. Offer Gregory J. et al. "Module design and fault diagno-
sis in electric vehicle batteries." Journal of Power
Sources. 2012. Vol. 206. Pp. 383–392.
53
Відновлювана енергетика. №3/2024 | Комплексні проблеми енергетичних систем на основі НВДЕ
12. Davydenko L., Davydenko N., Bosak A., Bosak A., Deja
A., & Dzhuguryan T. (2022). Smart Sustainable Freight
Transport for a City Multi-Floor Manufacturing Cluster:
A Framework of the Energy Efficiency Monitoring of
Electric Vehicle Fleet Charging. Energies, 15(10), 3780.
DOI: https://doi.org/10.3390 /en15103780.
13. Shan C., Chin C. S.; Mohan V., Zhang C. Review of Vari-
ous Machine Learning Approaches for Predicting Pa-
rameters of Lithium-Ion Batteries in Electric Vehicles.
Batteries 2024, 10, 181. https://doi.org/10.3390/bat-
teries10060181.
14. Zou Yuan et al. "State-space model with non-integer or-
der derivatives for lithium-ion battery." Applied energy
161 (2016): 330-336.
15. Hariharan V., Krishnan S. Senthil Kumar. "A nonlinear
equivalent circuit model for lithium ion cells." Journal of
power sources 222 (2013): 210-217.
16. Wu Hongjie, Shifei Yuan, Chengliang Yin. "A lithium-ion
battery fractional order state space model and its time do-
main system identification." Proceedings of the FISITA
2012 World Automotive Congress: Volume 4: Future Auto-
motive Powertrains (II). Springer Berlin Heidelberg, 2013.
17. Song Dafeng, Sun Chuqi, Zeng Xiaohua, Yang Nannan. LQR
Based Battery Charge Sustaining Strategy for Hybrid Elec-
tric Vehicle [Електронний ресурс] / IFAC-PapersOnLine.
2018. Vol. 51. Issue 31. Pp. 601–605, ISSN 2405-8963.
https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.10.144
18. SASA Poussin (2024). Battery Controller Design - Bidirec-
tional DC-DC converter (https://www.mathworks.com
/matlabcentral/fileexchange/92458-battery-controller-
design-bidirectional-dc-dc-converter), MATLAB Central
File Exchange. Retrieved August 4, 2024.
REFERENCES
1. Kuznetsov M. (2021). Modeling of the energy balance in
the combined system with renewable energy. Renewa-
ble energy. 2021. No. 2(65). Pp 6–18.
https://doi.org/10.36296/1819-8058.2021.2(65).6-18.
(in Ukrainian)
2. Kuznetsov M., Melnyk O., Smertyuk V. The influence of
electricity storage parameters on the balance of the
combined electrical system. Renewable energy. 2021.
No. 1(64). Pp. 6–17. https://doi.org/10.36296/1819-
8058.2021.1(64).6-17. (in Ukrainian)
3. Alvarez R. A., Pacala S. W. "Potential for battery-pow-
ered vehicles to reduce US oil consumption." Nature En-
ergy. 2017. No. 2(9). Pp. 1–7.
4. Ribeiro J., Duic N., Leal V. M., Igreja J., Silva V. "Environ-
mental impact of electric vehicles versus internal com-
bustion vehicles: A life cycle assessment." Energy. 2020.
199, 117418.
5. Checkel J. M. "The effects of electric vehicles on green-
house gas emissions." Global Environmental Change.
2019. 59, 101986.
6. Ling Z. et al. "Remaining useful life prediction of lithium-
ion batteries based on deep convolutional neural net-
work and LSTM." Journal of Power Sources. 2021.
7. Hua S. et al. "A comprehensive review on battery accel-
erator test methods for electric vehicles: Application in
battery management system." Applied Energy. 2021.
8. Zhang J. et al. "Battery health-informed battery charg-
ing for lithium-ion batteries in electric vehicles." Journal
of Power Sources. 2020.
9. Wang Y. et al. "Battery remaining useful life prediction based
on deep transfer learning." Journal of Energy Storage. 2021.
10. Chong, P., et al. "A review of prognostics and health
management for lithium-ion battery in electric vehi-
cles." Applied Energy, 2021.
11. Offer Gregory J. et al. "Module design and fault diagno-
sis in electric vehicle batteries." Journal of Power
Sources. 2012. Vol. 206. Pp. 383–392.
12. Davydenko L., Davydenko N., Bosak A., Bosak A., Deja
A., & Dzhuguryan T. Smart Sustainable Freight
Transport for a City Multi-Floor Manufacturing Cluster:
A Framework of the Energy Efficiency Monitoring of
Electric Vehicle Fleet Charging. Energies. 2022. 15(10),
3780. DOI: https://doi.org/10.3390 /en15103780.
13. Shan C., Chin C. S., Mohan V., Zhang C. Review of Vari-
ous Machine Learning Approaches for Predicting Pa-
rameters of Lithium-Ion Batteries in Electric Vehicles.
Batteries 2024, 10, 181. https://doi.org/10.3390/bat-
teries10060181.
14. Zou Yuan et al. "State-space model with non-integer or-
der derivatives for lithium-ion battery." Applied energy
161 (2016): 330-336.
15. Hariharan S., Krishnan V. Senthil Kumar. "A nonlinear
equivalent circuit model for lithium ion cells." Journal of
power sources 222 (2013): 210-217.
16. Wu Hongjie, Shifei Yuan, Chengliang Yin. "A lithium-ion
battery fractional order state space model and its time do-
main system identification." Proceedings of the FISITA
2012 World Automotive Congress: Volume 4: Future Auto-
motive Powertrains (II). Springer Berlin Heidelberg, 2013.
17. Song Dafeng, Sun Chuqi, Zeng Xiaohua, Yang Nannan.
LQR Based Battery Charge Sustaining Strategy for Hy-
brid Electric Vehicle [Електронний ресурс] / IFAC-
PapersOnLine. 2018. Vol. 51. Issue 31. Pp. 601–605,
ISSN 2405-8963.
https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.10.144
18. SASA Poussin (2024). Battery Controller Design - Bidirec-
tional DC-DC converter (https://www.mathworks.com/mat
labcentral/fileexchange/92458-battery-controller-design-bi
directional-dc-dc-converter), MATLAB Central File Exchan-
ge. Retrieved August 4, 2024.
|
| id | veorgua-article-469 |
| institution | Vidnovluvana energetika |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2026-07-19T01:13:39Z |
| publishDate | 2024 |
| publisher | Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine |
| record_format | ojs |
| resource_txt_mv | veorgua/e5/f2ce31211742b8e8059b84e81f11e3e5.pdf |
| spelling | veorgua-article-4692026-07-18T06:32:20Z DEVELOPMENT OF THE OPTIMAL SYSTEM OF CONTROL OF THE TECHNICAL CONDITION OF THE ELECTRIC CAR BATTERY РОЗРОБКА ОПТИМАЛЬНОЇ СИСТЕМИ КЕРУВАННЯ ТЕХНІЧНИМ СТАНОМ АКУМУЛЯТОРА ЕЛЕКТРОМОБІЛЯ Sorochynsʹkyy , Y. Bosak , A. Tkachuk , K. Kulbachna, N. electric vehicle battery, quadratic controller, charge level, battery parameters, battery technical condition. акумулятор електромобілів, квадратичний регулятор, рівень заряду, параметри батареї, техні-чний стан батареї. This study focuses on the problem of increasing the efficiency of the use of electric vehicles by developing an optimal system for managing the technical condition of the battery of an electric vehicle. As a tool for optimal control of the technical condition of the electric vehicle, a system with a quadratic regulator was developed and a comparison of the LQR regulator with the PI regulator was made. A state space model was used for the developed control system, which made it possible to effectively control the battery, analyze important parameters and make optimal decisions regarding its charging, discharging and balancing. The modeling process in the MATLAB/Simulink environment made it possible to set the battery parameters and compare the temperature, current and voltage parameters using different regulators. As a result of the comparative analysis of the studies, it was found that the LQR-regulator showed better results in terms of temperature stability, current safety, controlled growth of the state of charge and maintenance of stable voltage compared to the PI-regulator. The findings confirm that the use of an LQR regulator more effectively controls battery parameters, helps prevent overheating, reduces the risk of battery damage, and improves the overall safety and performance of the battery. Це дослідження фокусується на проблемі підвищення ефективності використання електричних транспортних засобів за рахунок розробки оптимальної системи керування технічним станом акумулятора електромобіля. Як інструмент оптимального керування технічним станом електромобіля розроблена система з квадратичним регулятором та виконано порівнняня ЛКР-регулятора з ПІ-регулятором. Для розробленої систем управління була використона модель простору станів, що дозволило ефективно контролювати батарею, аналізувати важливі параметри та приймати оптимальні рішення щодо її заряджання, розряджання та балансування. Процес моделювання в середовищі MATLAB/Simulink дав змогу встановити параметри батареї та порівняти температурні, струмові й напругові параметри з застосуванням різних регуляторів. Унаслідок порівняльного аналізу досліджень виявлено, що LQR-регулятор показав кращі результати щодо стабільності температури, безпеки струму, контрольованого зростання стану заряду та підтримки стабільної напруги порівняно з ПІ-регулятором. Висновки підтверджують, що використання LQR-регулятора ефективніше контролює параметри батареї, сприяє попередженню перегріву, зменшенню ризику пошкодження батареї та підвищенню загальної безпеки й продуктивності роботи батареї в цілому. Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine 2024-09-29 Article Article application/pdf https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/469 10.36296/1819-8058.2024.3(78).46-53 Vidnovluvana energetika ; No. 3(78) (2024): Scientific and applied Journal renewable energy ; 46-53 Возобновляемая энергетика; ##issue.no## 3(78) (2024): Scientific and applied Journal renewable energy ; 46-53 Відновлювана енергетика; № 3(78) (2024): Науково-прикладний журнал Відновлювана енергетика; 46-53 2664-8172 1819-8058 10.36296/1819-8058.2024.3(78) uk https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/469/378 Copyright (c) 2024 Y. Sorochynsʹkyy , A. Bosak , K. Tkachuk , N. Kulbachna https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |
| spellingShingle | electric vehicle battery quadratic controller charge level battery parameters battery technical condition. Sorochynsʹkyy , Y. Bosak , A. Tkachuk , K. Kulbachna, N. DEVELOPMENT OF THE OPTIMAL SYSTEM OF CONTROL OF THE TECHNICAL CONDITION OF THE ELECTRIC CAR BATTERY |
| title | DEVELOPMENT OF THE OPTIMAL SYSTEM OF CONTROL OF THE TECHNICAL CONDITION OF THE ELECTRIC CAR BATTERY |
| title_alt | РОЗРОБКА ОПТИМАЛЬНОЇ СИСТЕМИ КЕРУВАННЯ ТЕХНІЧНИМ СТАНОМ АКУМУЛЯТОРА ЕЛЕКТРОМОБІЛЯ |
| title_full | DEVELOPMENT OF THE OPTIMAL SYSTEM OF CONTROL OF THE TECHNICAL CONDITION OF THE ELECTRIC CAR BATTERY |
| title_fullStr | DEVELOPMENT OF THE OPTIMAL SYSTEM OF CONTROL OF THE TECHNICAL CONDITION OF THE ELECTRIC CAR BATTERY |
| title_full_unstemmed | DEVELOPMENT OF THE OPTIMAL SYSTEM OF CONTROL OF THE TECHNICAL CONDITION OF THE ELECTRIC CAR BATTERY |
| title_short | DEVELOPMENT OF THE OPTIMAL SYSTEM OF CONTROL OF THE TECHNICAL CONDITION OF THE ELECTRIC CAR BATTERY |
| title_sort | development of the optimal system of control of the technical condition of the electric car battery |
| topic | electric vehicle battery quadratic controller charge level battery parameters battery technical condition. |
| topic_facet | electric vehicle battery quadratic controller charge level battery parameters battery technical condition. акумулятор електромобілів квадратичний регулятор рівень заряду параметри батареї техні-чний стан батареї. |
| url | https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/469 |
| work_keys_str_mv | AT sorochynsʹkyyy developmentoftheoptimalsystemofcontrolofthetechnicalconditionoftheelectriccarbattery AT bosaka developmentoftheoptimalsystemofcontrolofthetechnicalconditionoftheelectriccarbattery AT tkachukk developmentoftheoptimalsystemofcontrolofthetechnicalconditionoftheelectriccarbattery AT kulbachnan developmentoftheoptimalsystemofcontrolofthetechnicalconditionoftheelectriccarbattery AT sorochynsʹkyyy rozrobkaoptimalʹnoísistemikeruvannâtehníčnimstanomakumulâtoraelektromobílâ AT bosaka rozrobkaoptimalʹnoísistemikeruvannâtehníčnimstanomakumulâtoraelektromobílâ AT tkachukk rozrobkaoptimalʹnoísistemikeruvannâtehníčnimstanomakumulâtoraelektromobílâ AT kulbachnan rozrobkaoptimalʹnoísistemikeruvannâtehníčnimstanomakumulâtoraelektromobílâ |