A Cell Balancing System based on Evolved Neural Networks for Large Lithium-Polymer Batteries in Electric Vehicles

전기자동차의 대용량 리튬-폴리머 배터리를 위한 진화 신경망 기반 셀 밸런싱 시스템

전기자동차에 대한 연구가 진행됨에 따라 동력원으로 사용되는 대용량 리튬-폴리머 배터리의 운용과 관리에 대한 관심이 증가하고 있다. 다중 셀로 구성된 대용량 리튬-폴리머 배터리는 물리적 화학적 특성에 따라 충전시 셀간 전압 격차가 발생하게 된다. 셀간 전압차는 배터리 용량, 수명, 안정성에 부정적 영향을 주게 된다. 기존 연구들은 각 셀의 특성을 고려하지 않고 충전 결과를 바탕으로 동일한 밸런싱 방법을 적용시킴으로 효율성을 떨어트린다. 본 논문에서는 진화 신경망 기반의 지능형 셀 밸런싱 시스템을 제안한다. 배터리의 특성을 진화 신경망을 통해 학습시킴으로 각 셀 충전시 저항의 크기를 결정한다. 이를 통해 각 셀 특성을 고려한 사전 셀 밸런싱을 수행하였다. 제안하는 방법의 유용성을 입증하기 위해 카이스트 온라인 전기자동차에 장착 예정인 배터리 관리 시스템 기반 시뮬레이션을 수행하여 효과적인 셀 밸런싱이 가능함을 보였다.