• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.11a
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• pp.60-62
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• 2013

기본적으로 많은 인자들에 의해 영향을 받는 배터리 시스템은 일반적으로 사용 용도에 따라 단위 배터리 셀을 직렬 또는 병렬로 연결하여 하나의 배터리 모듈을 형성하고 있다. 다수개의 단위 배터리 셀을 연결하여 하나의 배터리 모듈로 사용하는 경우, 개별 셀의 활물질 및 전해액의 미소 변동, 충방전 사이클 차이, 온도의 영향에 따라 배터리 특성이 다르게 나타난다. 이러한 특성으로 인해 충전 및 방전이 진행됨에 따라 셀간의 전압 불균형 현상이 발생하고 이로 인해 배터리 수명은 급격하게 감소하여 배터리 교체와 같은 경제적 손실을 초래한다. 본 논문에서는 배터리의 성능과 안전성을 확보하기 위해 배터리 밸런싱에 관한 연구를 수행하였다. 기존의 수동적 밸런싱의 단점을 보완한 능동적 밸런싱을 사용하였고 제안한 회로의 기능 및 성능의 검증을 위해 배터리 관리 장치 보드를 설계 및 제작하여 시험한 결과 개선된 기능이 원활히 수행됨을 확인하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2012.07a
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• pp.548-549
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• 2012

본 논문은 가정용 8kWh 에너지 저장 시스템(ESS; Energy Storage System)을 제안한다. 제안하는 시스템은 신재생 에너지원으로 태양광, 에너지저장 장치로는 리튬 배터리가 적용되는 시스템으로, 단상 계통과 병렬로 연결되어 태양광 및 배터리의 직류전력을 상용 주파수 및 전압의 교류전력으로 변환하는 제어가 가능하며 또한, 계통의 교류전력을 배터리에 필요한 직류전력으로 변환하는 양방향 시스템이다. 제안하는 ESS의 제어 및 모니터링을 위하여 추가로 HMI(Human Machine Interface) 및 HMI 제어기를 사용하였다. HMI는 ESS를 원하는 형태로 동작시킬 수 있으며, 현재 시스템의 동작모드, 전력량, 배터리 정보 등의 표시 및 장애 이력을 관리한다. 그리고 HMI, PCS, 및 BMS는 서로 CAN통신으로 정보를 교환하도록 설계하였다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.12 no.4
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• pp.95-104
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• 2013

As global warming and depletion of fossil fuel are considered as urgent problems, the development of electric vehicle (EV) is getting more attention by automobile industry. However, the wide adoption of EVs is not coming yet, because of many issues such as long recharging time and high cost of batteries etc. As an alternative solution to the conventional battery charging EV, the idea of battery exchanging EV is introduced. To realize the battery exchanging business model, one should solve the issues of ownership and reliability of battery. To address such issues, the concept of battery sharing should be considered together with good traceability system. In this study, we studied RFID code structure to provide better visibility and traceability for shared EV batteries. The proposed RFID code and code generation system is based on GRAI-96 of EPCglobal and included factors such as chemical, physical, and manufacturing features. The designed code can be also used as the ID of each battery.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.1
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• pp.71-78
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• 2020

In the case of power generation using renewable energy, power production may not be smooth due to the influence of the weather. The energy storage system (ESS) is used to increase the efficiency of solar and wind power generation. ESS has been continuously fired due to a lack of battery protection systems, operation management, and control system, or careless installation, leading to very big casualties and economic losses. ESS stability and battery protection system operation management technology is indispensable. In this paper, we present a battery level calculation algorithm and a failure prediction algorithm for ESS optimization and stable operation. The proposed algorithm calculates the correct battery level by accumulating the current amount in real-time when the battery is charged and discharged, and calculates the battery failure by using the voltage imbalance between battery cells. The proposed algorithms can predict the exact battery level and failure required to operate the ESS optimally. Therefore, accurate status information on ESS battery can be measured and reliably monitored to prevent large accidents.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1078-1081
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• 2011

친환경적 전기자동차에 대한 관심이 커짐에 따라 전력의 효율적인 저장과 관리를 위한 대용량 배터리에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 배터리 용량의 극대화, 안정성, 그리고 수명 등을 위한 다양한 셀 밸런싱 방법들이 소개되고 있다. 기존 패시브 셀 밸런싱 방법은 하드웨어의 기능을 수행하는 것에 초점을 맞추어 배터리 상태에 따라 다양한 반응을 정의하기 어려움으로 효과적인 운용에 한계가 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 에이전트 모델을 적용한 배터리 셀 밸런싱 시스템을 제안하며 에이전트가 현재 전압과 온도를 고려한 셀 밸런싱을 수행함으로 고속 충전시에 발생하는 셀간 전압차를 최소화 한다. 또한 충전의 신속성과 셀 전압 안정성을 유지한다. 현재 연구 개발 중인 카이스트 온라인 전기자동차에서 사용 예정인 배터리 관리시스템 기반 시뮬레이션을 수행함으로 제안하는 방법의 유용성을 입증하였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.6
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• pp.7-14
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• 2020

A Battery Monitoring System capable of State-of-Charge(SOC) estimation using the Extended Kalman Filter(EKF) is described in this paper. In order to accurately estimate the SOC of the battery, the battery cells were modeled as the Thevenin equivalent circuit model. The Thevenin model's parameters were measured in experiments. For the Battery Monitoring System, we designed a battery monitoring device that can calculate the SOC estimation using the EKF and a monitoring server that controls multiple battery monitoring devices. We also develop a web-based dashboard for controlling and monitoring batteries. Especially the computation of the monitoring server could be reduced by calculating the battery SOC estimation at each Battery Monitoring Device.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.07a
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• pp.127-128
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• 2015

에너지 저장 시스템(ESS, Energy Storage System)은 태양광(PV), 풍력(WT) 등과 같은 신재생 에너지 출력안정화, 계통 전력품질 개선, 수용가 에너지효율화 등의 분야에 이용되고 있다. 에너지 저장 시스템은 전력변환장치와 에너지 저장 장치로 구성되며, 에너지 저장 장치로 배터리를 많이 사용하고 있다. 전력변환장치 및 제어기의 설계 및 검증을 위해서는 배터리를 전력변환장치에 연계하여야 한다. 하지만 배터리의 경우 고가에 관리가 어렵기 때문에 일반적으로 DC전원 모의 장치를 이용한다. 본 논문에서는 에너지 저장 시스템용 전력 변환장치 및 제어기의 설계 및 현실적인 검증이 가능하도록 배터리 특성을 고려한 DC전원 모의장치를 개발하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.07a
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• pp.131-132
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• 2015

본 논문에서는 국제 규정에서 요구되는 고전압에 대한 전기적 안전성 확보를 위한 설계 기준 및 배터리 관리 시스템의 절연 설계 방법에 대해서 살펴보았다. 아울러 고전압 안전성 상태를 감시하는 지락파괴 감시기능의 동작 해석에 대한 연구를 진행하였으며, 실험을 통하여 그에 대한 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1319-1322
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• 2015

일반적으로 이차전지를 이용한 에너지 저장 시스템(ESS, Energy Storage System)과 전기 자동차(EV, Electric Vehicle)에 사용되는 전지(Battery)는 용량에 따라 직 병렬로 수십 개에서 수 만개의 배터리가 사용되기도 한다. 이러한 많은 배터리를 제어하고 관리하기 위해 필요한 것이 배터리 관리 시스템(BMS, Battery Management System)이다. 이러한 BMS는 ESS(Energy Storage System, 에너지저장시스템)의 핵심부품으로서, 관련업계에서는 새로운 기술 개발에 박차를 가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 최근 개발되고 있는 AC 임피던스를 이용한 SOH 예측 기능을 검증할 수 있는 DSP(Digital Signal Processing) Platform 기반으로 Master-Slave 형태의 BMS를 개발하였으며, Master-Slave간에는 CAN 통신을 이용하여 제어성, 확장성을 용이하게 함으로써, 새로운 SOH 알고리즘 구현 및 성능 검증을 손 쉽게 구현할 수 있게 되었다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.11a
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• pp.133-134
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• 2018

배터리의 효율적인 사용을 위해 배터리 관리 시스템(BMS)는 중요하다. 그 중 배터리의 잔존 수명을 나타내는 지표인 SOH(State of Health)를 예측하기 위해 본 논문에서는 18650 리튬이온 셀에 전기적 노화 실험(Cycle Life Test)을 적용하였다. 방전 용량 및 저항 변화에 의한 SOH 변화를 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 사용하여 예측하도록 설계하고 이에 대한 검증을 수행하였다.