Sim, Seong Heum;Gang, Jin Hyuk;An, Dawn;Kim, Sun Il;Kim, Jin Young;Choi, Joo Ho
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.37
no.4
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pp.313-322
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2013
Batteries, which are being used as energy sources in various applications, tend to degrade, and their capacity declines with repeated charging and discharging cycles. A battery is considered to fail when it reaches 80% of its initial capacity. To predict this, prognosis techniques are attracting attention in recent years in the battery community. In this study, a method is proposed for estimating the battery health and predicting its remaining useful life (RUL) based on the slope of the charge voltage curve. During this process, a Bayesian framework is employed to manage various uncertainties, and a Particle Filter (PF) algorithm is applied to estimate the degradation of the model parameters and to predict the RUL in the form of a probability distribution. Two sets of test data-one from the NASA Ames Research Center and another from our own experiment-for an Li-ion battery are used for illustrating this technique. As a result of the study, it is concluded that the slope can be a good indicator of the battery health and PF is a useful tool for the reliable prediction of RUL.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11a
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pp.607-609
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2005
센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 제한된 용량의 배터리를 가지고 동작한다. 이러한 센서 노드들은 배터리의 양에 따라 수명이 결정되게 되므로 배터리의 효율을 늘이는 것이 센서 네트워크의 중요한 고려사항 중의 하나이다. 따라서 현재 배터리의 효율을 늘이기 위해 에너지 효율적인 라우팅 알고리즘 들이 많이 발표되고 있다. 하지만 센서 네트워크에서는 센싱 된 데이터가 베이스 스테이션으로 집중되기 때문에 베이스 스테이션 주변의 노드들은 주변 노드들이 전달되는 데이터를 베이스 스테이션으로 보내기 위해 다른 센서 노드들 보다 많은 에너지를 소비 하게 된다. 따라서 센서 네트워크의 토폴로지는 다른 무선 네트워크와 다르게 설계되어야 한다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 라이프 타임을 늘이기 위한 토플로지의 형태를 제안하여, 제안된 토폴로지에 맞는 라우팅 방법들에 대하여 얘기 한다.
Kim, Minhyuk;Lee, Pyeong-Yeon;Lee, Seong-Jun;Kim, Jonghoon
Proceedings of the KIPE Conference
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2019.11a
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pp.196-197
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2019
E-mobility 어플리케이션의 구동 전원 사용되는 리튬이온 배터리의 온도 특성 반영은 필수적이다. 본 논문에서는 고용량 배터리팩의 온도에 따른 전기적 특성을 확인하기 위해 전기적 특성 실험을 수행하였다. 또한, 고용량 배터리팩의 안전성 및 최적 운용을 위해 전기적 특성 실험 기반 온도에 따른 특성 인자인 셀 간 전압 편차, 용량, SOC별 내부저항의 비교분석을 수행하였다.
전기 자동차 및 신재생에너지 시장 확대로 EV, HEV, LEV 등 전기자동차의 수요가 증가함에 따라 2020년을 기점으로 백만개 이상의 리튬-이온 폐배터리가 생성될 것으로 예상되고 있다. 그러나 이러한 폐배터리는 잔여용량이 80%수준에서 교체되고 있어서 화학적 분해를 통한 재활용 이전에 안정적인 에너지저장장치로서 재사용할 수 있는 가능성을 보유하고 있다. 본고에서는 향후 지속적으로 발생이 예상되는 전기자동차의 폐배터리를 이용하여 에너지저장장치를 구성하는 방법에 대하여 다양한 다양한 국내외 기관들의 기술 및 연구동향에 대해 알아보고, 이를 바탕으로 효율적인 에너지저장장치 구성방법과 이를 확산하기 위한 사업화 방안 등을 알아본다.
위성에서의 전력시스템은 임무를 수행하기 위하여 위성 본체와 탑재체에서 필요로 하는 전력을 생성, 저장, 조절 및 분배하는 역할을 수행한다. 특히, 태양전력 변환장치는 태양전지판에서 생성된 전력을 배터리와 연결된 일차 전력으로의 변환 및 배터리의 충전 제어를 담당한다. 태양전력 변환장치의 동작은 배터리의 특성과 자체 전력 변환 용량에 따라 직접에너지 전달 모드, 최대전력추적 모드, 테이프 모드, 정전압 모드 및 세류 충전 모드로 구분될 수 있다. 본 논문에서는 리튬 이온 배터리를 사용하는 위성에서 직접에너지전달 모드, 최대전력추적 모드 및 정전압 모드를 가지는 태양전력 변환장치에 대한 설계를 기술한다. 설계된 내용을 기반으로 제작된 태양전력변환장치에 대한 궤도상에서의 실제 동작 특성을 분석하여 설계를 검증한다.
본 논문은 고에너지 밀도와 고출력 특성의 이종 배터리를 이용한 HBESS (Hybrid Battery Energy Storage System) 설계방안과 퍼지 로직 기반의 제어 알고리즘을 개발한다. 시스템의 전력 수요 특성을 고려하여 이종 배터리의 최적 용량을 산정하고 HBESS의 구성 방안을 제안한다. 내부 상태에 따라 변화하는 배터리 특성을 효과적으로 반영하기 위하여 퍼지 논리 기반의 시스템 제어 알고리즘을 도입한다. 본 연구의 타당성은 실제 전력 수요 프로파일 기반의 시뮬레이션을 통하여 검증한다.
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.
Bae, Jong Hyun;Han, Hae-Chan;Noh, Tae-Won;Lee, Byoung Kuk
Proceedings of the KIPE Conference
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2019.07a
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pp.192-194
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2019
본 논문에서는 배터리 팩의 모든 셀들이 안전한 전압 범위 내에서 동작하도록 하여 배터리 팩의 가용 에너지를 증가시키기 위한 최대 전류 추정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 셀의 최저 용량, 최대 저항, 단자 전압 정보를 이용하여 모든 셀이 전압 범위를 벗어나지 않는 최대 전류를 추정한 뒤, 순시 정격 전류 인가 시 전압 강하량을 예측하여 특정 셀들만 스크리닝함으로써 정확도를 개선한다. 알고리즘의 유효성을 검증하기 위하여 전기자동차용 배터리 팩 및 주행 전류 프로파일 기반의 시뮬레이션 및 실험을 진행한다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.10
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pp.15-23
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2017
This paper reports a SOC(State-of-Charge) estimation method using the extended Kalman filter(EKF) algorithm, which can allow real-time implementation and reduce the error of the model and be robust against noise, to accurately estimate and evaluate the charging/discharging state of the EV(Electric Vehicle) battery. The battery was modeled as the first order Thevenin model for the EKF algorithm and the parameters were derived through experiments. This paper proposes the changed method, which can have the SOC to 0% ~ 100% regardless of the aging of the battery by replacing the rated capacity specified in the battery with the maximum chargeable capacity. In addition, This paper proposes the EKF algorithm to estimate the non-linearity interval of the battery and simulation result based on Ah-counting shows that the proposed algorithm reduces the estimation error to less than 5% in all intervals of the SOC.
Kim, Myung-Hwan;Ma, Keun-Su;Lim, You-Chol;Lee, Jae-Deuk
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.35
no.4
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pp.363-368
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2007
Lithium-ion batteries providing high gravimetric energy density are rapidly replacing Ni-Cd and Ni-H2 in aerospace applications. The main advantage is the weight reduction of the battery system. Weight is a major concern in aerospace applications. Also, lithium-ion offer low thermal dissipation, high energy efficiency, and low cell cost. The Onboard battery module for KSLV-I(Korea Space Launch Vehicle) contains 80 Sony US18650 cells configured as 10 strings in parallel, with each string containing 8 series connected cells. This allows to meet voltage and capacity requirements specified for the mission. In this paper design description and specifications of lithium-ion battery developed are presented. Qualification test flow is also shown to make sure the performance in the predicted space environment. Electrical performance was simulated by dedicated program, and verified with electronic load. Lastly, the capacity was proven on real equipment load assembly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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