• 한국융합학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.1-8
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• 2021

현재 자동차를 포함한 에너지 저장장치 제품에는 리튬 이온 배터리가 주로 사용되고 있으며, 이를 과충전하거나, 고온 상황에 방치하는 잘못된 배터리 관리 상황 발생시 폭발 등 위험한 상황에 노출될 수 있으며, 과방전 시 배터리 불능 상황을 야기한다. 이로 인해 배터리 상태를 관리해주는 시스템이 필요하며 배터리 관리 시스템은 배터리 상태를 정확하게 인지하고 각 셀의 전압을 일정하게 유지하여 최적의 배터리 효율을 얻는 데 목적이 있다. 본 논문에서는 일반적 리튬이온배터리에 비해 고안전성을 갖는 리튬인산철 배터리팩과 이를 관리하기 위해 Matlab Simulink 기반의 시뮬레이션을 사용하여 셀 특성을 확인할 수 있는 RC등가회로 모델을 이용한 분석방법을 제시하고, 저전력 및 상호통신간섭이 적은 블루투스 기반 BMS 모듈의 알고리즘을 개발하였다.

• 청정기술
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• 제30권1호
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• pp.28-36
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• 2024

전기차의 수요가 증가함에 따라 리튬이온전지의 시장 또한 급증하고 있다. 리튬이온전지의 배터리 수명은 제한되어 있으며, 수명을 다한 배터리의 교체 필연적이므로 폐리튬이온전지 배터리가 발생하게 된다. 이에 리튬이온전지 중 폐리튬인산철(LiFePO₄, 이하 LFP라고 함) 양극재 분말에서부터 리튬은 선택적으로 선침출하고 인산철(FePO₄) 분말을 회수하였다. 회수된 인산철 분말은 탄산나트륨(Na₂CO₃) 분말과 혼합하여 열처리하여 그 결정상을 확인하였다. 열처리 온도를 변수로 하였고, 이후 증류수를 이용하여 수침출 후 각 성분의 침출률 및 분말 특성을 비교하였다. 본 연구에서 리튬은 약 100% 침출률을 보였고 800 ℃에서 열처리한 분말의 경우 인이 약 99% 침출되었으며, 침출 잔사는 Fe₂O₃ 단일 결정상으로 확인되었다. 따라서 본 연구에서는 폐LFP 분말로부터 리튬, 인 그리고 철 성분을 개별적으로 분리 및 회수할 수 있었다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2017년도 전력전자학술대회
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• pp.463-464
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• 2017

다른 리튬계열 전지와 달리, 인산철($LiFePO_4$) 배터리는 중간 동작 영역에서 개방전압(OCV; open-circuit voltage)의 히스테리시스(hysteresis) 영역이 존재한다. 그러므로, 인산철 배터리 관리시스템, 특히 충전상태(SOC; state-of-charge)와 수명상태(SOH; state-of-health)의 정확한 모니터링을 위해서는 OCV의 정밀성이 요구된다. 본 논문에서는, 충전 및 방전 OCV-SOC의 SOC 간격에 따른 인산철 배터리의 SOH를 비교하기 위해 전기적 등가회로 모델(ECM; electrical-circuit modeling)적응제어 알고리즘 기반 실시간 내부저항(DCIR; direct current internal resistance)을 모니터링 하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.121-122
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• 2018

리튬 인산철(LFP, $LiFePo_4$) 배터리의 경우 다른 종류의 배터리에 비해 내부 파라미터가 비선형적인 단점이 있다. 일반적인 배터리 등가회로 모델을 적용 시, 비선형성으로 인해 추정 성능이 감소한다. 배터리 등가회로 모델을 기반인 확장 칼만 필터(EKF, Extended Kalman Filter)를 통해 SOC (State of Charge) 추정 시 추정성능이 감소할 수 있다. 따라서 본 논문은 LFP 배터리의 SOC 추정 성능 향상을 위해 실시간 파라미터 관측기를 통한 배터리 등가회로 모델을 기반으로 EKF의 내부 파라미터를 분석하고 이에 따른 차등 모델을 제안한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제40권7호
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• pp.635-641
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• 2016

엔진과 전기추진장치를 혼합한 하이브리드 추진 장치를 구동하기 위해서는 셀 단위로 이루어진 수십 개의 리튬계열의 배터리가 들어 있는 팩들로 접속이 된 전원을 사용한다. 따라서 많은 량의 배터리 셀의 상태를 언제든지, 엄격하게 관리할 필요가 있다. 일반적으로 배터리 관리(Battery management system, BMS)는 셀 전압, 전류 및 온도 등의 데이터를 운전 중에 받아서 상태를 컴퓨터로 모니터링 한다. 배터리의 상태를 확인하기 위한 또 다른 중요한 데이터는 배터리의 잔존수명(State of charge, SOH)을 알 수 있는 내부저항과 충전상태(State of charge, SOC)를 알 수 있는 무 부하 단자전압(Open circuit voltage, OCV)이 있다. 그러나 연속운전 중에는 내부 손실저항과 캐패시턴스의 병렬 등가회로로 인하여 내부저항의 측정이 어렵다. 또한 대부분의 에너지저장시스템에는 전압, 전류, 온도 등의 데이터를 이용하여 BMS가 수행되고 있지만, 운전 중에 예기치 않게 배터리 셀의 고장이 발생하는 경우에는 구동 전원장치의 출력전압이 변동하고, 하이브리드 자동차 또는 선박의 추진이 어려울 수가 있다. 본 논문에서는 리튬인산철 배터리 팩을 이용한 하이브리드 선박용 직류전원장치를 대상으로 배터리 셀의 돌발고장 순간에도 직류전원장치의 일정전압을 유지하면서 내부저항의 추정이 가능하고, 정상운전 중에는 OCV의 추정이 가능한 고 안전 BMS를 구현하고자 한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2017년도 전력전자학술대회
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• pp.455-456
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• 2017

본 논문에서는 리튬 인산철 배터리($LiFePO_4$)의 내부 파라미터 추출 방법으로 전기화학적 기반인 정전류식 간헐적 적정 테크닉(galvanostatic intermittent titration technique;GITT)을 사용하였다. 배터리 관리 시스템(battery management system;BMS) 알고리즘의 기본적으로 들어가는 충방전 저항을 미세 구간으로 나누어 볼 수 있다. SOC(state-of-charge)에 맞는 저항 성분을 찾을 수 있고, 미소 용량 정보를 알아내어 특정 SOC 구간에서의 LFP 배터리 최적 운용 구간을 알 수 있다.

• 한국지열·수열에너지학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.46-58
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• 2021

As accidents with thermal runaway (TR) of lithium-ion batteries occur sporadically, the safety concern is the main obstacle that hinders the large-scale applications of lithium ion batteries. In most accidents, the TR of a single cell occurred first, and then dissipated the heat to the surroundings and triggered the TR of adjacent cells, resulting in TR propagation. Therefore, it is important to understand the mechanism of TR propagation and determine the key parameters during TR propagation in a battery pack. In this study, we performed a numerical analysis on the thermal runaway phenomenon by cathode active materials and appearance sizes in cylindrical lithium-ion batteries using a two-dimensional analysis model. The model results showed that the TR propagation of 21700 type cells (21 mm diameter, 70 mm height) occurs more rapidly than 46800 type cells (46 mm diameter, 80 mm height) and the LFP cell has higher thermal safety than the NCM cell. Especially, we found that the effect of the separator on the occurrence of TR is negligible.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2017년도 전력전자학술대회
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• pp.126-127
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• 2017

An accurate State Of Charge (SOC) estimation of battery is the most important technique for Electric Vehicles (EVs) and Energy Storage Systems (ESSs). In this paper a new integrated Unscented Kalman Filter-Particle Filter (UKF-PF) is employed to estimate the SOC of a $LiFePO_4$ battery cell and a significant improvement is obtained as compared to the other methods. The parameters of the battery is modeled by the second order Auto Regressive eXogenous (ARX) model and estimated by using Recursive Least Square (RLS) method to calculate value of each element in the model. The proposed algorithm is established by combining a parameter identification technique using RLS method with ARX model and an SOC estimation technique using UKF-PF.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2016년도 추계학술대회 논문집
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• pp.75-76
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• 2016

The relationship of widely used Open circuit Voltage (OCV) versus State of Charge (SOC) is critical for any reliable SOC estimation technique. However, the hysteresis existing in all type of battery which has been come to the market leads this relationship to a complicated one, especially in Lithium Iron Phosphate (LiFePO4) battery. An accurate model for hysteresis phenomenon is essential for a reliable SOC identification. This paper aims to investigate and propose a method for hysteresis modeling. The SOC estimation is done by using Extended Kalman Filter (EKF), the parameter of the battery is modeled by Auto Regressive Exogenous (ARX) and estimated by using Recursive Least Square (RLS) filter to tract each element of the parameter of the model.

• 자원리싸이클링
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• 제31권4호
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• pp.40-48
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• 2022

폐LiFePO₄ 배터리의 양극재에는 리튬이 약 4% 함유되어 있으며, 함유된 원소의 재활용은 환경적인 문제뿐만 아니라 자원순환의 관점에서 중요하다. 폐LiFePO₄ 양극재 분말에 함유된 리튬을 선택적으로 침출하기 위하여 3종류의 과황산계 산화제 [과황산나트륨(Na₂S₂O₈), 과황산칼륨(K₂S₂O₈), 그리고 과황산암모늄((NH₄)₂S₂O₈)]를 사용하여 각 성분의 침출율 및 분말특성을 비교 분석하였다. 침출 시 광액농도를 변수로 두고 각 조건별로 3시간 동안 침출을 진행하였으며, 얻어진 침출용액은 ICP 성분분석을 시행하여 침출율을 계산하였다. 본 연구에서 사용된 모든 과황산계 산화제 종류에서 92% 이상의 리튬 침출율을 보였다. 특히 과황산암모늄의 산화제를 사용하여 침출하였을 경우, 50 g/L의 광액농도 및 1.1 몰 비의 산화제 농도에서 약 93.3%의 가장 높은 리튬의 침출율을 보였다.