LEE- Elektrik Mühendisliği-Doktora
Bu koleksiyon için kalıcı URI
Gözat
Çıkarma tarihi ile LEE- Elektrik Mühendisliği-Doktora'a göz atma
Sayfa başına sonuç
Sıralama Seçenekleri
-
ÖgeAdaptive signal processing based intelligent method for fault detection and classification in microgrids(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021) Azizi, Resul ; Şeker, Şahin Serhat ; 724566 ; Elektrik MühendisliğiThe ever-increasing energy demand, the environmental issue of fossil fuels and the high investment cost for the establishment of bulk power plants lead energy plans to more flexible and scattered small-scale energy sources. The main feature of these new topologies is that they consume renewable energy sources for electricity generation. It also requires less time to plan, build and operate. Moreover, they are close to energy sources and local loads. So, there are more efficient, with minimal environmental issues. However, besides their benefits and advantages, they pose a new challenge for traditional power systems. These challenges include protection issues, stability concerns, and complex control systems and so on. Traditional power systems include mass generation followed by transmission and distribution. In this topology, it is possible to plan generation because consumption at the transmission level of the power system is more predictable and fuel resources are always available for generation units. On the other hand, the transmission system and its conditions can be controlled by state estimators and SCADA system. Therefore, production and consumption uncertainties are minimal and conventional protection is sufficient to protect these systems. Also, distribution systems have no generating units, systems are mostly radial and overcurrent protection systems are sufficient to protect them. In these passive networks, it is not necessary to have fast and reliable protection systems as in transmission systems. The initial role of these new energy sources was to act as a backup for mass production and to eliminate the small generation and consumption mismatch during peak consumption. On the other side, huge demand growth and investment time of mass production units and environmental concerns make these distributed energy resources (DERs) (wind, solar, biomass, etc.) popular in the distribution system. However, the contribution of the early DER groups to the total production is low and the control systems are very sensitive to voltage disturbances such as faults. Thus, according to the grid codes, after any minor fault or disturbance in the system, the DERs are disconnected, synchronized manually and reconnected after the fault is cleared. With the increasing penetration of DERs in distribution systems, they play an important and rapidly increasing role in the total production of the system. Therefore, de-energizing all these DERs in an area in the distribution system after a fault has occurred can lead to stability problems due to generation and consumption imbalance. Accordingly, a new concept called microgrid emerged and mainly established in distribution systems. This topology is the microscale of the power system. It can operate autonomously and cover the total demand of this local distribution system. Like the SCADA power system, it has an equivalent centralized monitoring and control system. The total generation is almost sufficient for the total demand of the loads in distribution networks converted to microgrid. It can operate as a standalone ecosystem separated from the main grid and is self-sufficient. The basic requirement of this topology for connecting to the main grid through PCC (point of common coupling) is to increase the total inertia of the system and increase the post-fault stability region. In addition, this topology can transfer energy to the main system if it produces more power than the loads consume. This can reduce the stress of mass production units. Last but not least, if the main upper grid disturbed, the microgrid can continue to supply its loads by disconnecting from the grid. In this new concept, grid codes expect the micro grid to be able to ride through faults and disturbances thanks to low voltage ride through (LVRT) systems. In fact, as a micro-scale model of the power system, the voltage of the DERs at the time of fault occurance is controlled by the LVRT, and the DERs continue to operate without disconnection after the fault is cleared by circuit breakers or other elements). Therefore, more complex control systems are required for DERs. However, microgrids are distribution systems and unlike traditional power systems, there is a high amount of uncertainty in generation and consumption (loads). The distribution system has changed from a passive network to an active dynamic network. In this system, topology, generation and consumption are changed faster and faster than in conventional power systems. This situation constantly changes the fault current level and direction, and the conventional overcurrent protection is completely insufficient to protect them. Also, due to the high penetration of sensitive DERs, prolonged fault current is not allowed (stability concerns). Moreover, inverter-based DERs have a very small contribution to the fault current level. The current protection method of microgrids is adaptive protection. In this model, all operating conditions of the system are extracted and all components of the systems are continuously monitored by central or decentralized control system or even dynamic load estimation. This model cannot be applied to a central control system because it has to process large amounts of data at a high sampling rate and it is impossible to make real-time decisions. Based on these facts, a new intelligence-based method for fault detection and classification of microgrid is proposed in this thesis. In the proposed method, three different adaptive signal processing methods are used to extract the short-time transient component of the signal instead of the fault current level. It transfers data (feature extraction) into three different data spaces. The main feature of these signal processing methods is that they do not use a predefined basis to decompose a signal. The basis is adaptive to signal and extract components depend on the noise penetration level and frequency components of the signal. An intelligence-based method called Brwonboost is used to make decisions in these data spaces, and the total decision is taken by the majority of votes of these three intelligence-based methods in these three data spaces. The main unique feature of the proposed method compared to traditional machine learning methods is its adaptability and uses a non-convex optimization method for detection and classification. The proposed method is a set of weak classifiers and tries to learn the data space step by step and iteratively. It tries to adapt the data by classifying the data that was misclassified in previous iterations. On the other hand, the unique non-convex optimization feature of the proposed method gives it an intelligence to select or discard misclassified data. It can decide step-by-step removal of the algorithm's iteration data in the training process if there is an outlier or a violation in another class area. This feature provides evidence against overfitting and becomes as practical a method as it is for real-world measured data. Finally, a Brownboost decision is also made by a majority vote of the weak classifiers. An intelligence-based method called Brwonboost is used to make decisions in these data spaces, and the total decision is taken by the majority of votes of these three intelligence-based methods in these three data spaces. In this method the classifier works base on the margin. This means, instead of only finding a classifier that minimize the classification error, it selects a classifier that has maximum discrimination between data of every class. The unique feature of the proposed method compared to traditional machine learning methods is its adaptability and uses a non- convex optimization method for detection and classification. The proposed method is an ensemble of weak classifiers and tries to learn the data space step by step and iteratively. It tries to adapt to the data by classifying the data that was misclassified in previous iterations. On the other hand, the unique non-convex optimization feature of the proposed method gives it an intelligence to select or discard misclassified data. During this step-by-step process, the algorithm can detect outliers or misclassified data that intensely violated other class area and remove it. This feature makes it robust against overfitting and becomes as practical method for real-world measured data. In total, the proposed method tries to classify the data in three different data spaces. The data area that makes maximum distinction between the data of each class is less sensitive to noise. Thus, a classifier has are fewer generalization errors to unseen new data (higher margin). Therefore, its Brownboost has more voting power in decision making. The results are test in test benchmark microgrid. DERs are modeled with the detailed model to extract the true detail form of the signal. Various types of control model and fault ride thruogh feature of DERs are implemented.
-
ÖgeŞebeke ile senkron çalışmada çok seviyeli güç elektroniği devreleri üzerinden okyanus dalga enerjisinin dönüştürülmesinin matematiksel modellemesine katkılar(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021-12-19) Çolak, İlknur ; Kocabaş, Derya Ahmet ; 504062004 ; Elektrik MühendisliğiSon yıllarda dünyadaki enerji ihtiyacının karşılanması amacıyla yapılan çeşitli araştırmalar içinde yer alan dalga enerjisinden yararlanma fikri, günümüz koşullarında her geçen gün daha da önem kazanmaktadır. Son yarım asırdır artan petrol krizi ile birlikte doğal enerji kaynaklarından elektrik enerjisi üretimi popüler hale gelmiş ve dünya genelindeki pek çok ülkenin 2030 yılı itibariyle karbondioksit ve benzeri diğer zehirli gazların emisyonunu %50'ye düşürme hedefleri sayesinde yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanılması zorunlu hale gelmiştir. Güneş ve rüzgar enerjisine kıyasla kendine küçük de olsa bir yer edinen dalga enerjisi, konunun karmaşıklığı, üretiminin zor olması ve uygun uygulama alanı bulma konusundaki zorluklar nedeniyle halen prototip safhasını aşıp, ticari boyut kazanamamıştır. Dalga enerjisinden elektrik enerjisi üretimi konusunda yapılan çalışmalarda gelişmiş güç elektroniği topolojilerinin ve kontrol yöntemlerinin uygulanması konusunda geniş çaplı araştırmalar yapılmamıştır. Bu nedenle bu tez çalışmasında ilk olarak dalga enerjisinden Wells türbini yardımıyla elektrik enerjisi üretiminin matematiksel analizi yapılmıştır. Sistemin ve sistem bileşenlerin ayrık ve bütünleşik matematiksel modelleri elde edilmiştir. Dalgadan elde edilen enerjinin şebekeye aktarılması için üç seviyeli aktif doğrultucu ve üç seviyeli evirici kullanılmış ve sistem kapalı modellenmesi benzetim ortamında gerçeklenmiştir. Denizdeki rüzgar dalgalarının enerjisi dağıtım ağındaki elektriğe dönüşene kadar, genel olarak dört aşamadan geçer. İlk aşamada, dalgadaki enerjiyi bir mekanik harekete dönüştürmek gerekir. Ortaya çıkan bu mekanik enerji, denizdeki dalgaların karakteristiği gereği, büyük genlikli, düşük hızlı hareketlerdir. İkinci aşamada mekanik enerjinin elektrik enerjisine dönüştürülmesi gerekir. Şebekede kullanıma uygun olmayan bu enerjinin, sabit frekans ve sabit genlikli gerilime dönüştürülmesi gerekir. Elektrik üretimine uygun hızlara getirilmiş hareketten elektriğin üretilmesi ve üretilen elektriğin dağıtım şebekesine aktarılabilecek kaliteye getirilmesi de üçüncü aşamada çözümlenir. Son aşamada ise üretilen elektriğin, özellikle çok sayıda birimden oluşan sistemlerde, genel dağıtım ağı ile entegre edilmesi söz konusudur. Dalga enerjisinden enerji üretimi konusundaki en büyük zorluklardan biri olan dalga dönüşüm tipinin belirlenmesi ve belirlenen sistemin hidrolik ve pnömatik çevrim analizlerinin yapılarak sistem matematiksel modellemesinin gerçekleşmesidir. Bu çalışmada dalga enerjisi çevrim sistemi için salınımlı su kolonu (OWC) sistemi kullanılmış ve pnömatik enerjinin mekanik enerjiye dönüştürülmesi için de en basit ve güvenilir kendinden doğrultmalı hava türbini olan Wells türbini kullanılmıştır. Türbin/generatör grubunun çıkışındaki gerilimin doğrultulmasında kullanılan aktif doğrultucu, üç fazlı, üç seviyeli ortadan kenetlemeli çevirici (3L-AFE) topolojisi olup, çevirici sinüs biçimli darbe genlik modülasyonu (SPWM) metodu ile kontrol edilmiştir. Doğrultucunun çift yönlü akım akıtma yeteneğine sahip olması sayesinde, generatörden çekilen reaktif gücün kontrolü, toplam harmonik akım kompanzasyonu, generatörün ilk kalkış anındaki tahrik geriliminin sağlanması mümkün olmaktadır. Doğru gerilimin alternatif gerilime çevrilmesinde kullanılan ve gerilim kaynağı olarak çalıştırılan üç seviyeli evirici (3L-NPC), güç elektroniği uygulamalarında henüz çok yeni bir kontrol yöntemi olan üç seviyeli NTV-SV-PWM (nearest three vector - space vector - pulse width modulation) metodu ile kontrol edilmiştir. Uzay vektör modülasyon yöntemi gerilimin daha geniş bir aralıkta kontrol edilmesini sağlarken aynı zamanda cıkıştaki harmoniklerin düşürülmesinde onemli rol oynamaktadır. Bu çalışmada amaç farklı disiplinlerdeki yenilikleri bir araya getirerek yenilenebilir enerji kaynakları uygulamalarına yenilikçi bir açısı ile özgün bir katkıda bulunmaktır. Uzay vektör modülasyon yöntemi, ölçülen anlık referans vektöre en yakın üç vektörün belirlenmesi ve yarı iletken anahtarların bu vektör değerlerini oluştururken anahtarlama kayıplarını en düşük seviyede tutacak sıra ve sürede (dwell time) uygulanmasına dayanır. Bu yöntem ile evirici anahtarlama kayıpları minimunda turulurken evirici çıkışının şebeke gerilimine senkronize edilmesi de sağlanmış olur. Doğru gerilim barasının kontrolünde vektörlerin büyüklüklerindeki ve açılarındaki sapma ve doğru gerilim barası orta noktasının akım yönü bilgisi kullanılır. Bu bilgilere göre anahtarların anahtarlama sırasının önceden kestirimi yapılır ve bir veri arama tablosu (look-up table) oluşturulur. Bu sayede kontrol döngülerinin azaltılması ve sistem cevabının hızlandırılması sağlanmış olur. Aynı doğru gerilim barası ile birbirine bağlı üç seviyeli aktif doğrultucu ve üç seviyeli eviricinin görev dağılımları aşağıdaki gibidir. Aktif doğrultucu: -Alternatif gerilimin doğru gerilime çevrilmesi -Doğru gerilim barasının gerilim değerinin sabit tutulması -Çift yönlü akım geçişinin sağlaması (S-PWM kontrolü) -Akım harmoniğinin düşürülmesi -Doğrultucunun alternatif gerilim uçlarında üç seviyeli faz arası gerilimlerinin oluşturulması -Alternatif gerilim girişinden sinüzoidal akım çekerek güç faktörünün bire yakın tutulması Üç seviyeli evirici: -Doğru gerilimin alternatif gerilime çevrilmesi -Çift yönlü akım geçişinin sağlaması (NTV-SV-PWM kontrolü) -Akım harmoniğinin düşürülmesi -Gerilim harmoniğinin düşürülmesi -Doğru gerilim barası nötr noktasının kontrolü -Çıkış geriliminin şebekeye senkron çalıştırılması Bu çalışmada salınımlı su kolonu (OWC), Wells türbini, senkron generatör, doğrultucu ve eviriciden oluşan dalga enerjisinden elektrik enerjisine dönüşüm sisteminin tekil matematiksel modellemesi detaylandırılmış ve karmaşık girişli, karmaşık sistemin bütünleşik matematiksel modellerine katkıda bulunacak sonuçlar elde edilmiştir. Dalgalardan elektrik enerjisi üretimi konusuna duyulan ilgi dünya genelinde artmakta olup, çalışmalar henüz yeni yaklaşımlar üretmek düzeyindedir. Bu nedenle bu tez çalışmasının sonuçları ciddi bir dalga enerjisi potansiyeline sahip olan Türkiye'nin enerji politikalarının başarısı ve bu konuda uluslararası platformlarda yer edinmesi açısından büyük önem taşınmaktadır. Ayrıca bu proje Türkiye'nin yenilenebilir enerji konusundaki antlaşmalarda üstlendiği yükümlülüklerin yerine getirilmesi açısından da katkı sağlamaktadır.
-
ÖgeDağıtık üretim sistemlerinin akıllı şebekeler üzerine etkilerinin incelenmesi(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022) Pürlü, Mikail ; Türkay, Belgin ; 726855 ; Elektrik MühendisliğiTeknolojinin gelişmesiyle birlikte, elektrik enerjisine olan ihtiyaç ve talep her geçen gün artmaktadır. Artan tüketici talebi karşısında, üretim, iletim ve dağıtım sistemlerinin yetersiz kaldığı durumlar ortaya çıkabilmektedir. Yetersiz kalan bu şebekelerde artan hat yüklenmeleri nedeniyle, kayıp güç artışları, gerilim düşümü problemleri, elektrik kesintisi ve güvenirlik gibi çeşitli önemli problemler ortaya çıkmaktadır ve tüketiciler hem sosyal hem de ekonomik yönden rahatsız olmaktadır. Ayrıca, artan fosil yakıt fiyatları ve azalan fosil yakıt rezervleri nedeniyle yeni üretim teknolojilerine ihtiyaç giderek artmaktadır. Artan hava kirliliği ve iklim bozulmaları gibi çevresel kaygılar, yenilenebilir enerji üretim teknolojilerinde büyük gelişmelere öncü olmuştur. Bu gelişmeler, yenilenebilir enerji sistemlerinden enerji üretim maliyetlerini giderek düşürmektedir. Artan enerji talebini karşılamakta zorlanan şebekelerde, kayıpları azaltmak ve gerilim profilini iyileştirmek amacıyla, ağın yeniden yapılandırılması, kapasitör tahsisi veya dağıtık üretim sistemlerinin tahsisi önerilmektedir. Yeni hatların oluşturacağı ek maliyetler ve fiziksel olarak her zaman uygulanabilir olmaması gibi nedenler ağ yeniden yapılandırmasını zorlaştırmaktadır ve dağıtık üretim ön plana çıkmaktadır. Kayıpları azaltmak, gerilim profilini iyileştirmek, şebekeye bağlı kesintilere çözüm üretmek ve çeşitli güç kalitesi katkıları nedeniyle merkezi üretim yerine, ucuz ve sınırsız olan yenilenebilir enerji kaynaklarını da üretime kazandırabilen, dağıtık üretim teknolojilerinin kullanımı giderek yaygınlaşmaktadır. Merkezi üretimle beslenen şebekelerde tek yönlü olan yük akışı, dağıtık üretim sistemlerinin entegre edilmesiyle birlikte çift yönlü olarak gerçekleşmektedir. Bu durum güç kayıplarında artışa ve koruma sistemlerinde arıza algılama sorunları gibi çeşitli olumsuz sonuçlara yol açabilir. Ancak, dağıtık üretim sistemleri tahsis edilmeden önce çeşitli analizler yapılarak planlanırsa, kayıpları ve gerilim devinimini azatlma, gerilim profilini ve gerilim kararlılık indeksini geliştirme, güvenirliği artırma ve şebekeye bağımlılığı azaltma gibi pek çok katkıyı beraberinde getirmektedir. Literatürde, dağıtık üretim sistemlerinin optimum tahsisini gerçekleştirmek için analitik yöntemler, sezgisel yöntemler ve hibrit yöntemler önerilerek, çeşitli IEEE test sistemleri veya ülkelerin gerçek dağıtım şebekeleri üzerinde test edilmiştir. Bu çalışmada, güç kayıplarını azaltmak ve gerilim profilini iyileştirmek amacıyla dağıtık üretim sistemlerinin optimum tahsisi gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla, sezgisel algoritmalardan olan, Genetik Algoritma ve Parçacık Sürü Optimizayonu algoritmaları önerilmiş ve IEEE 33 baralı radyal dağıtım sistemi üzerinde uygulanmıştır. Öncelikle, literatür kıyaslaması yapabilmek ve algoritmaların doğruluğunu kanıtlamak amacıyla, puant yük talebi için dağıtık üretim tahsisi gerçekleştirilmiştir. Tüm dağıtık üretim tipleri ve özellikle literatürde kullanılmayan Tip IV için optimum tahsis, üç farklı senaryo özelinde gerçekleştirilmiştir. Analizlere göre en düşük fayda, reaktif güç tüketimi nedeniyle Tip IV ile ve en yüksek fayda hem aktif hem de reaktif güç üreten Tip III ile sağlanmıştır. Parçacık Sürü Optimizasyonu, Genetik Algoritma'ya nazaran daha iyi sonuçlar verirken, her ikisi de minimum kayıp, maksimum gerilim iyileşmesi ve yakınsama gibi açılardan literatürden çok daha iyi sonuçlar vererek, üstünlüklerini kanıtlamışlardır. Algoritmaların güvenirliği ve doğruluğu kanıtlandıktan sonra, asıl hedef olan yıllık toplam enerji kayıplarını ve gerilim devinimi azatlamak amacıyla yenilenebilir enerji kaynaklarının şebekeye optimum tahsisi geçekleştirilmiştir. Mevsimsel üretim ve tüketim belirsizliklerini içeren bu çalışmada, yenilenebilir enerji kaynakları olarak güneş panelleri ve rüzgar türbinleri kullanılmıştır. Yenilenebilir kaynakların sağladığı katkıyı ölçmek ve uygulanabilirliğini kıyaslamak amacıyla, fosil yakıt tüketimine dayalı konvansiyonel kaynaklar da kullanılmıştır. Yapılan çalışmalarda teknik olarak en iyi sonuçlar konvansiyonel kaynaklarla elde edilirken, en düşük katkı ise mevsimsel ve günlük olarak güneş ışınım dağılımının düzgün olmaması sebebiyle, güneş panelleri tarafından sağlanmıştır. Hem güneş ışınım dağılımına nispeten daha düzgün rüzgar dağılımı olmasından dolayı konvansiyonel kaynaklara yakın miktarda teknik katkı sağlayan hem de zararlı sera gazı salınımı olmaması nedeniyle çevreci olan rüzgar türbinlerinin optimum güç faktöründe işletilmesi en uygun dağıtık üretim çözümü olarak önerilmiştir. Literatürde ve yapılan bu çalışmada, dağıtık üretim kaynaklarının tahisinin yük akışı analizlerine dayanması nedeniyle çok fazla zaman aldığı görülmüştür ve bu problemin üstesinden gelmek amacıyla da makine öğrenmesine dayalı bir tahmin metodolojisi önerilmiştir. Makine Öğrenmesi algoritmalarından olan Lineer Regresyon, Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Regresyonu, K En Yakın Komşu ve Karar Ağacı algoritmaları kullanılarak, optimum dağıtık üretim gücünün ve şebekeye etkilerinin tahmini sağlanmıştır. Algoritmaları ve önerilen metodolojinin uygulanabilirliğini göstermek için IEEE 12, 33 ve 69 baralı standart test sistemlerinin gerekli verileri toplanmıştır. Toplanan verilerin %75'i, WEKA programında bulunan makine öğrenmesi algoritmaları ile tahmin modellerinin eğitimi için kullanılmıştır ve %25'lik test verisiyle de algoritmaların performansı ve doğruluğu değerlendirilmiştir. Değerlendirme metrikleri olarak, R-kare (R2) analizi ve ortalama mutlak yüzde hata (Mean Absolute Percentage Error, MAPE) hesaplaması kullanılmıştır. Tüm algoritmalar, kabul edilebilir hata aralığının dışına çıkmayan ve uygulanabilir doğrulukta tahminler gerçekleştirmiştir. Tek giriş değişkeni olan tahmin modellerinde Destek Vektör Regresyonu algoritması ve çok giriş değişkeni olan tahmin modellerinde K En Yakın Komşu algoritması daha başarılı olmuştur. Giriş ve çıkış değişkenleri arasında doğrusal bağlantı bulunmayan verilerin tahmininde ise Lineer Regresyon kabul edilebilir bir sonuç vermemiştir ve kullanımı uygun bulunmamıştır. Dağıtık üretim sistemlerinin optimum boyutunun, yerinin ve güç faktörlerinin belirlenmesinde önerilen sezgisel algoritmalar üstün performans göstermiştir ve yeni bir metodoloji olarak sunulan, dağıtık üretim sistemi optimum boyutu ve şebekeye etkilerinin tahmininde Makine Öğrenmesi kullanımı uygun ve etkin bulunmuştur. Daha büyük sistemler üzerinde çalışılması, enerji depolama sistemlerinin eklenmesi, yeni sezgisel veya hibrit algoritmalarla çözümler, makine öğrenmesi ile birlikte güçlendirilmiş tahmine dayalı çözümler ve farklı yenilenebilir teknolojilerin kullanımı gelecek çalışması olarak önerilmektedir.
-
ÖgeOnline impedance measurement of batteries using cross-correlation technique(İTÜ Graduate School, 2022) Gücin, Taha Nurettin ; Ovacık, Levent ; 723130 ; Elektrik MühendisliğiAlthough the foundation of battery technologies had been laid out quite a long time ago, the recent increase of the interest for technologies such as renewable energies, portable devices, electric vehicles urged the battery technology to emerge as a major research topic. Moreover, for such applications, the batteries generally considered to be one of, if not the most crucial component of the system, as the energy provided within them ensures the continuity of system operations. Additionally, the lifetime of such systems is generally directly correlated with the lifetime of batteries utilized thereof. Consequently, the assessment of battery condition is a crucial aspect for the durability and stability of a very wide range of applications. However, as most of the parameters regarding the status of the batteries are not directly measurable, the battery status generally has to be estimated. This task is generally undertaken by a battery management system (BMS), which often runs some tests on the battery to predict certain parameters such as state of health (SOH) and state of charge (SOC). Electrochemical Impedance Spectroscopy (EIS) principally presents the complex impedance values of a battery over a frequency range of interest and it is widely accepted as the most advanced testing technique for batteries as it allows a foundation for the estimation of various battery parameters such as battery temperature, SOC and SOH. However, very often, these measurements have to be accompanied with advanced estimation algorithms for ensuring reliable and accurate estimation of parameters. This thesis aims to provide a practical implementation of EIS measurements. For this purpose, the study presented in this thesis implements the suggested method into the DC-DC converters, which are almost always present in the systems deploying batteries. The implemented method is based on cross-correlation calculations. In the first part of the thesis the motivation and the objectives of the study is elaborated and a literature overview of the state of the art is provided for representing the current approaches and for emphasizing the need for improvements. The first part is followed by a theoretical background section, where the principles of the cross-correlation calculations and it's adaptation to battery EIS measurements are explained in detail. Several improvements for the method, especially aimed for battery applications, are also provided. In the subsequent part, the theoretical findings are supported by simulations, which are created in MATLAB by using the Simulink graphical programming environment. In this part, the theory is preliminarily tested by simulations regarding impedance measurements of a passive RLC circuit. In the latter part, a test bench is designed for performing experiments to serve as proof of concept for the suggested approach. The test bench comprises a digitally controlled boost converter that is configured for charging a 12-V, 7-Ah sealed lead-acid (SLA) battery. The boost converter is controlled by an FPGA based platform, namely the Nexsys 4 DDR of Xilinx. The digital controller also comprises subprogram for injecting the necessary signals to the battery. The waveforms that occur during the tests are then recorded by a data acquisition system based on NI cDAQ platform so that the saved data can be processed in MATLAB environment for calculating the EIS diagrams. During the experiments, firstly, the battery is tested via the proposed method at 50% SOC. It is shown that the results of the present approach coincide with those obtained by a commercially-available, laboratory-type, high-precision instrument. Finally, the tests were also repeated for 25% and 75% SOC values. Additionally, further results are also presented to prove the validity of the approach even when the DC-DC converter is configured to provide a constant current under closed feedback loop. In conclusion, it is shown that the proposed approach can be reliably used to analyse the impedance of batteries over a wide frequency range during battery charging process.