• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.07a
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• pp.478-479
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• 2014

본 논문에서는 온도변화에 따른 리튬폴리머 배터리 모델에 대해 검증 및 분석을 진행하였다. 리튬폴리머 배터리의 전기적 모델은 1차 R-C 등가회로를 기반으로 구성하였고, Matlab/Simulink를 이용하여 배터리 모델을 구현하였다. FTP-72 충 방전 사이클의 전류패턴을 이용하여 $0^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, $40^{\circ}C$ 온도 변화에 따른 실제 리튬폴리머 배터리와 배터리 모델의 단자전압을 비교 분석하였다, 최대오차율은 $0^{\circ}C$에서 5.24%, $25^{\circ}C$에서 1.23%, $40^{\circ}C$에서 0.77%로 나타났으며, 이를 통해 여러 온도 환경에서도 제안한 배터리 모델이 높은 정확도를 갖는 것을 검증하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.11a
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• pp.58-59
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• 2014

본 논문에서는 비례-적분(PI) 제어의 상태관측기를 구성하여 리튬폴리머 배터리의 충전량(SOC)을 추정하는 기법에 대해 설계한 뒤 실험을 통하여 검증하였다. 리튬폴리머 배터리는 1차 R-C 등가모델로 단순화하여 표현하였고, PI상태관측기를 Matlab/Simulink에서 설계하였다. 상온($25^{\circ}C$)에서 양방향 DC-DC 컨버터를 이용하여 리튬폴리머 배터리에 FTP-72 충 방전 사이클의 전류패턴을 인가한 뒤 SOC 추정기법을 검증하였다. PI상태관측기는 임의의 초기 SOC 상태에서도 오차율 2%이내로 SOC를 추정하여 모델링 에러나 외란에도 강인한 특성이 있는 것을 확인하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.18 no.1
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• pp.195-204
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• 2023

The drone's battery system uses lithium-ion or lithium-polymer batteries, and it is known that the cause of fire during the disposal process after using the drone is combustible gas from the battery being discarded. Most of the batteries in the disposal process generated oxygen, but a small amount of flammable gas was also generated, and a large amount of chlorine ions and sulfates were also detected in the equipment used for treatment. If a system that detects this early is configured, it will be possible to reduce the risk of accidents caused by discarded batteries.

• Fire Science and Engineering
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• v.30 no.2
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• pp.114-122
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• 2016

This study is to analyze the explosion and fire risks due to high temperature and short circuit current of Lithium batteries. This study selected the typical types of Li-polymer batteries and Li-ion batteries as the test samples. The result of explosion risk assessment due to the high temperature showed that, while a Li-polymer battery had $170^{\circ}C$ explosion on average, a Li-ion battery had $187^{\circ}C$ explosion. The measurement result of temperature increase due to short circuit current revealed that, in case that protection circuit module (PCM) was normally working, there was little of temperature increase due to over-current limitation. However, in case that PCM was out of order, the temperature of a Li-polymer battery increased up to an average of $115.7^{\circ}C$ and the temperature of a Li-ion battery increased up to an average of $80.5^{\circ}C$, which showed the higher risks of fire and burn.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.292-294
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• 2011

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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.390-391
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• 2017

본 논문에서는 배터리의 수명을 연장할 수 있는 효율적인 충전방법에 대해 제안하였다. 제안된 방법은 우선 충전하고자 하는 배터리의 전압과 전류를 측정한다. 측정된 배터리의 전압과 같은 값에서 1.5배 값까지 단계적으로 전압을 상승시켜 배터리의 상태를 검사한다. 배터리의 반응 상태들 중에서 충전이 가장 안정적인 전압을 결정한다. 전압이 결정되면 배터리의 전류 값을 배터리 용량의 1/3에서 1/10까지 단계적으로 조율하여 충전을 하도록 한다. 이러한 방법은 배터리를 보호하면서 충전 시간을 축소시켜 효율적으로 배터리를 관리할 수 있는 방법이다. 제안된 방법의 효율성을 입증하기 위해 핸드폰 보조배터리로 가장 많이 사용되고 있는 리튬 폴리머 배터리를 이용하여 실험하였다. 실험 결과 충전시간의 감소와 안전성 등의 효율성이 입증되었다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2010.07a
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• pp.269-270
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• 2010

본 논문은 리튬 폴리머 배터리(LiPB)의 OCV(Open Circuit Voltage;개방전압)를 이용한 배터리 SOH(State Of Health;잔존수명) 추정하는 방법의 제안이다. 종래에는 배터리 수명은 제조회사에서 지정된 시간이나 충방전 횟수를 기초로 수명을 결정하였다. 하지만 배터리의 온도, 충전방법, 전류변화 및 DOD(Depth of Discharge;방전심도) 정도에 따라 배터리 수명은 유동적이다. 따라서 배터리가 노후됨에 따라 OCV가 변한다는 원리를 이용하여 임피던스 분석을 통해서 SOH, 즉 배터리 잔존수명을 추정하는 기술을 제안하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2012.11a
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• pp.157-158
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• 2012

본 논문은 리튬 폴리머 배터리의 수명 감소에 대한 경향성 테스트를 토대로 이중 확장 칼만 필터(Dual EKF)를 이용하여 배터리의 SOC(State-of-Charge) 및 SOH(State-of-Charge) 방법을 제안하였다. 배터리에 수명에 따른 임피던스 변화를 테스트를 수행함으로써 등가회로 모델상에서 수명에 따른 변화가 가장 큰 내부 저항을 선택함으로써 배터리의 SOH 추정을 위해 선택하였다. 배터리 모델은 4.2V, 1440mAh의 리튬폴리머 전지에서 추출되었다. 배터리는 Bulk 커패시터, 두 개의 R-C회로, 직렬 저항을 사용하여 모델링하였다. Dual EKF를 모델에 적용하기 위해 캐패시터 전압은 개방 회로 전압(OCV)을 나타내는데 사용된다. Dual EKF는 충/방전 기기인 TOSCAT-5200에 의해 얻은 실험 데이터로 테스트하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2012.07a
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• pp.148-149
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• 2012

본 논문은 HEV용 고출력 리튬 폴리머 배터리(LI-PB)의 수학적 모델링 기법을 제안한다. 비선형 시스템인 리튬 폴리머 배터리의 전기화학적 특성을 수학적인 상태 방정식으로 표현하고, 배터리 셀의 직접적인 충/방전, 온도 실험을 통하여 셀 모델의 파라미터를 추출하고 표현된 상태 방정식으로 최소의 오차를 가지는 파라미터를 구한다. 대용량 충방전기를 사용한 실험으로 본 연구의 적합성을 입증하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.3
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• pp.300-304
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• 2012

This paper presents a nonlinear observer design method for SOC(state-of-charge) estimation of Lithium polymer battery cell. The dynamic equation of the battery cell is modeled as a simple RC electrical circuit with a nonlinear voltage source and the parameters are obtained via nonlinear optimization. Using the sum of squares decomposition, the observer gain is designed such that the error dynamics is asymptotically stable and the decay rate is below the prescribed value. In order to illustrate the performance of the observer, a computer simulation is performed using the experimental data with the UDDS(urban dynamometer driving schedule) current profile.