Proceedings of the KIPE Conference (전력전자학회:학술대회논문집)
- 2020.08a
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- Pages.359-360
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- 2020
Analysis of Health Indicator according to various conditions for develpoing online RUL Prediction Model
Online RUL Prediction 모델 개발을 위한 다양한 조건에 따른 Health Indicator 분석
- Han, Dongho (Chungnam National University) ;
- Mun, Taesuk (Chungnam National University) ;
- Lim, Chelwoo (KAIST Satellite Technology Research Center) ;
- Kim, Junwoo (Hunate) ;
- Kim, Jonghoon (Chungnam National University)
- 한동호 (충남대학교 에너지저장변환실험실) ;
- 문태석 (충남대학교 에너지저장변환실험실) ;
- 임철우 (한국과학기술원 인공위성연구센터) ;
- 김준우 (휴네이트) ;
- 김종훈 (충남대학교 에너지저장변환실험실)
- Published : 2020.08.18
Abstract
리튬 이온 배터리가 전기 자동차의 주 동력원으로 사용됨에 따라 배터리의 잔존 수명 예측기술의 중요성이 부각되고 있다. 사용 환경에 적합한 잔존 수명 예측을 위해 전기 자동차의 주행 환경을 모사하여 충전 및 방전이 빈번하게 나타나는 UDDS 프로파일에서 범용적으로 사용할 수 있는 수명 인자를 선정하는 것이 필수적이다. 배터리의 잔존 용량과 가장 상관도가 높은 수명 인자를 선정함으로써, 인공지능 기반 예측 알고리즘의 정확도 향상을 기대 할 수 있으며, 태양광 ESS와 같은 상이한 특성의 어플리케이션에도 범용적인 적용이 가능하다.
Keywords