Методика вибору технології акумуляторних батарей для автономних систем спостереження на базі безпілотних літальних апаратів
DOI:
https://doi.org/10.25140/2411-5363-2024-2(36)-227-241Ключові слова:
акумуляторна батарея; багатокритеріальна модель ухвалення рішень; Сааті; комплексна оцінка ефективності; автономна система спостереження; безпілотний літальний апаратАнотація
У роботі представлена методика вибору технології акумуляторних батарей, які використовуються як джерело живлення автономної системи спостереження на базі безпілотних літальних апаратів. Уперше запропоновано структуру оцінки, яка включає в себе попередній етап відбору та багатокритеріальний етап прийняття рішень для вибору відповідних технологій накопичення енергії за методом Сааті. Уперше висунута концепція структури оцінки яка включає в себе експлуатаційний, технічний та економічний індекси, кожен з яких, в свою чергу, поділяється на окремі
складові. Здійснено моделювання вибору технології акумуляторних батарей для автономної системи спостереження, що базується на визначених експертами вагових коефіцієнтах. Результати моделювання показують, що максимальний загальний індекс мають акумуляторні батареї на основі літій-нікель-марганець оксид та літій-нікель-кобальт-алюміній оксид, а отже, вони є найкращими для даної сфери застосування.
Посилання
Bukola, P. A. (2022). A Novel Method for Estimating Parameters of Battery Electric Vehicles. Intelligent Systems with Applications, 15, 200089. https://doi.org/10.1016/j.iswa.2022.200089.
Yücenurşen, A., Samancı, A. (2023). Battery selection criteria for electric vehicles: techno-economic analysis. International Journal of Automotive Engineering and Technologies, 12(2), 65-74. doi:10.18245/ijaet.1216888.
Zhao, G., Xiaolin, W., Negnevitsky, M. (2022). Connecting battery technologies for electric vehicles from battery materials to management. iScience, 25(2), 103744. https://doi.org/10.1016/j.isci.2022.103744.
Vashist, D., Tyagi, A., Bhandari, D., Mittal, A., Rachna, M. (2022). Techniques of Battery Selection for Usage in Electric Vehicles. International Journal of Creative Research Thoughts (IJCRT), 10(11).
Bayraktar, M. & Nuran, M. (2022). Multi-Criteria Decision Making using TOPSIS Method for Battery Type Selection in Hybrid Propulsion System. Transactions on Maritime Science, 11.10.7225/toms.v11.n01.w02.
Zhao, H., Guo, S., Zhao, H. (2018). Comprehensive Performance Assessment on Various Battery Energy Storage Systems. Energies, 11. https://doi.org/10.3390/en11102841.
Dunn, B. et al. (2011). Electrical Energy Storage for the Grid: A Battery of Choices. Science 334, 928-935. DOI:10.1126/science.1212741
Soloveichik, G. L. (2011). Battery technologies for large-scale stationary energy storage. Annu Rev Chem Biomol Eng., 2, 503-27. doi: 10.1146/annurev-chembioeng-061010-114116.
Murugaperumal Krishnamoorthy, Ajay D. Vimal Raj Periyanayagam, Ch. Santhan Kumar, B. Praveen Kumar, Suresh Srinivasan & P. Kathiravan (2022). Optimal Sizing, Selection, and Techno-Economic Analysis of Battery Storage for PV/BG-based Hybrid Rural Electrification System. IETE
Journal of Research, 68(6), 4061-4076. DOI: 10.1080/03772063.2020.1787239.
Vykhodtsev, A. V., Jang, D., Wang, Q., Rosehart, W., Zareipour, H. (2022). A review of modelling approaches to characterize lithium-ion battery energy storage systems in techno-economic analyses of power systems. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 166, 112584. https://doi.org/10.1016/j.rser.2022.112584.
Kebede, A. A., Coosemans, T., Messagie, M., Jemal, T., Behabtu, H. A., Van Mierlo, J., Berecibar, M. (2021). Techno-economic analysis of lithium-ion and lead-acid batteries in stationary energy storage application. Journal of Energy Storage, 40, 102748. https://doi.org/10.1016/j.est.2021.102748.
Dufo-López, R., Bernal-Agustín, J. L. (2015). Techno-economic analysis of grid-connected battery storage. Energy Conversion and Management, 91, 394-404. https://doi.org/10.1016/j.enconman. 2014.12.038.
Medikovskiy M. O., Shunevich O. B. (2011). Doslidzhennia efektyvnosti metodiv vyznachennia vahovykh koefitsiientiv vazhlyvosti [Research on the effectiveness of methods for assessing the importance coefficients]. Visnyk Khmelnytskoho natsionalnoho universytetu – Bulletin of the Khmelnytskyi National University, 2011176.
Klein, R., Chaturvedi, N. A., Christensen, J., Ahmed, J., Findeisen, R., Kojic, A. (2011). Optimal charging strategies in lithium-ion battery. Proceedings of the 2011 American Control Conference (pp. 382-387). San Francisco, CA, USA. doi:10.1109/ACC.2011.5991497.
Mundra, T. S., Kumar, A. (2007). An Innovative Battery Charger for Safe Charging of NiMH/NiCd Batteries. IEEE Transactions on Consumer Electronics, 53(3), 1044-1052. DOI: 10.1109/TCE.2007.4341584.
Liu, C, Gao, Y, Liu, L. (2021). Toward safe and rapid battery charging: Design optimal fast charging strategies thorough a physics-based model considering lithium plating. Int J Energy Res., 45, 2303–2320. https://doi.org/10.1002/er.5924.
Zaghib, K., Dontigny, M., Guerfi, A., Charest, P., Rodrigues, I., Mauger, A., Julien, C.M. (2011). Safe and fast-charging Li-ion battery with long shelf life for power applications. Journal of Power Sources, 196(8), 3949-3954. https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2010.11.093.
Anna, Tomaszewska, Zhengyu, Chu, Xuning, Feng, Simon, O'Kane, Xinhua, Liu, Jingyi, Chen, Chenzhen, Ji, Elizabeth, Endler, Ruihe, Li, Lishuo, Liu, Yalun, Li, Siqi, Zheng, Sebastian, Vetterlein, Ming, Gao, Jiuyu, Du, Michael, Parkes, Minggao, Ouyang, Monica, Marinescu, Gregory, Offer, Billy, Wu
(2019). Lithium-ion battery fast charging: A review. eTransportation, 1, 100011. https://doi.org/10.1016/j.etran.2019.100011.
Kailong, Liu, Kang, Li, Zhile, Yang, Cheng, Zhang, Jing, Deng. (2017). An advanced Lithiumion battery optimal charging strategy based on a coupled thermoelectric model. Electrochimica Acta, 225, 330-344. https://doi.org/10.1016/j.electacta.2016.12.129.
A. Al-Haj Hussein and I. Batarseh. (March 2011). A Review of Charging Algorithms for Nickel and Lithium Battery Chargers. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 60(3), 830-838. doi:10.1109/TVT.2011.2106527.
Liang, Zhang, Tian, Gao, Guowei, Cai, Koh, Leong, Hai. (2022). Research on electric vehicle charging safety warning model based on back propagation neural network optimized by improved gray wolf algorithm. Journal of Energy Storage, 49, 104092. https://doi.org/10.1016/j.est.2022.104092.
Liao, H., Huang, B., Cui, Y., Qin, H., Liu, X., & Xu, H. (2022). Research on a fast detection method of self-discharge of lithium battery. Journal of Energy Storage, 55, 105431.
BU-214: Summary Table of Lead-based Batteries. (n.d.). Battery University. https://batteryuniversity. com/article/bu-214-summary-table-of-lead-based-batteries.
BU-215: Summary Table of Nickel-based Batteries. (n.d.). Battery University. https://batteryuniversity. com/article/bu-215-summary-table-of-nickel-based-batteries.
BU-216: Summary Table of Lithium-based Batteries. (n.d.). Battery University. https://batteryuniversity. com/article/bu-216-summary-table-of-lithium-based-batteries.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
