지속적인 충/방전에 의하여 표준 수명 보다 더 빠른 노화 현상을 일으키는 배터리의 효율적인 관리를 위하여, 배터리의 내부 상태를 모니터링 하였다. 정확한 배터리 모니터링을 위해서 해당하는 배터리의 잔존 용량 및 잔존 수명을 정확히 예측할 수 있어야 하며, 이를 위해 Open Voltage를 사용한 실험, 에너지 보존 법칙에 의한 충전 전류 측정법, 시동 시 최대 전류와 내부 저항의 변화량을 알아내는 실험을 하였다. Open Voltage 실험 결과, SOC수치에 따른 특정 전압의 범위를 알 수 있었고, 이 전압은 온도에 의해 변동된다는 것을 확인할 수 있었다. 충전 그래프를 그려본 결과 충전횟수와 완충에 걸리는 시간은 반비례하며, 배터리 내부에 충전되는 총 전류의 양과도 관계가 있었다. 시동 실험에서는 최저 전압 드롭 값과 최대 공급 전류의 범위를 알 수 있었으며, 특정 SOC 구간 내 내부 저항의 값을 차이를 알 수 있었다. 이 값들은 각 SOC의 수치에 비례한 결과를 보였다. 이 결과들을 정리하여, 배터리 내부 상태를 예측하는 방법을 제안하고자 한다.
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.
최근 계속되는 유가 상승과 화석에너지의 고갈 문제, 그리고 환경에 대한 관심 증가로 인해 자동차의 연비 개선 및 배기가스 저감을 위한 친환경 저연비 자동차 기술이 요구되고 있다. 이들 중 하이브리드 차량은 화학적 에너지 저장 장치에 차량 감속 시 회생 제동을 통해 전기 에너지를 저장하고 가속 시 이 에너지를 다시 사용함으로써 연비 개선과 배기가스 저감 효과를 가져 올 수 있다. 이를 위하여 회생 제동 시에 발생하는 에너지를 저장하기 위해 배터리 또는 초고용량 커패시터가 사용 된다. 본 논문에서는 두 에너지 저장 장치의 특성을 전기적인 등가회로 모델로 표현하고 주파수 응답을 통해 온도와 SOC에 따른 각각의 회로 정수를 산출할 뿐 아니라 이 때 주파수 변화에 따른 전압과 전류의 위상차와 역률에 관하여 알아보고자한다.
본 논문에서는 과도특성을 포함한 연료전지 모델을 입력전원으로 파라미터를 변화시키면서 시뮬레이션을 수행하고 DC전원 입력의 시뮬레이션 결과와 비교하여 과도특성이 부하 에너지와 공급 에너지의 불균형에 미치는 영향을 수치적으로 나타내었다. 또한, 자동차 주행패턴으로부터 부하 수요 에너지를 유도하고 연료전지 모델과 PCS 연동시뮬레이션 결과를 통해 배터리 용량의 최적설계기법을 기술한다.
본 연구에서는 전체 태양광발전소의 80%를 차지하고 있는 소규모 태양광발전소의 에너지저장장치 연계에 따른 시스템 효율을 분석하였다. 설치용량이 100kW인 태양광발전소의 데이터를 수집하고 각 발전소의 PCS와 배터리의 용량에 따른 ESS 효율의 상관관계를 도출하였으며 결론적으로 배터리의 방전속도에 영향을 미치는 C-Rate의 수치가 높을수록 ESS의 방전효율이 높아지는 것으로 나타난다.
본 논문은 노화로 인하여 감소하는 전기자동차용 배터리의 전류 용량을 실시간으로 추정하는 SOH (State-of-health) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노화에 따른 OCV (Open circuit voltage) 곡선의 변화 경향을 분석하고, 저주파 통과 필터를 이용하여 추정된 OCV를 기반으로 전류 용량 및 SOH를 산출한다. 알고리즘을 검증하기 위하여 전기자동차용 배터리를 이용한 실험 및 시뮬레이션을 진행한다.
센서 네트워크는 다수의 센서노드를 통해 특정한 요청에 대한 정보를 수집하고 공유하는 네트워크이다. 센서 네트워크에는 많은 수의 센서들이 존재하기 때문에 센서노드를 관리하고 모니터링 하기 위한 효율적인 방법이 필요하다. 센서 네트워크에 IPv6를 적용한 기술로써 6LoWPAN이 있다. SNMP 사용 등 IP를 이용함으로 얻을 수 있는 다양한 장점이 있지만 센서의 배터리 용량과 메시지 사이즈가 제한적이기 때문에 메시지 사이즈가 큰 기존의 SNMP를 그대로 적용하기는 어렵다. 따라서 센서 네트워크에서 제한된 배터리 용량과 메시지 사이즈에 적용할 수 있는 효율적인 네트워크 기법이 필요하다. 본 논문에서는 네트워크 관리 프로토콜인 SNMP를 경량화 하여 6LoWPAN 환경에서도 적합한 방안을 제안하였다. 특히, SNMP 버전 중 SNMPv1, v2보다 보안성이 강화된 SNMPv3을 경량화 하여 6LoWPAN에 적합하고 보안적인 네트워크 관리를 위한 기법을 제안한다.
현재 건설 중장비에는 암전류에 의한 배터리 방전 문제가 발생하고 있고 이에 태양광 충전 시스템을 필요로 한다. 본 논문에서는 6톤급 중장비에 적용 가능한 태양광 컨버터 개발에 대한 내용을 다루며 태양전지의 용량 선정, MPPT 적합성 검토, 독립형 충전 시스템 구현, 배터리 방전 방지 기능의 실효성을 확인한다. PSIM 시뮬레이션을 통해 MPPT 및 충전 로직을 검증하고 실험을 통해 40W급 충전 시스템의 P&O 알고리즘 성능을 확인한다.
현재 전력망에서는 불규칙하거나 낭비되는 전력 문제를 해결하기 위한 한 방법으로 ESS(Energy Storage System)를 활용하는 방법이 많은 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 업종별로 시간대에 따라 요금을 다르게 부과하는 배전망 시스템에서, 배터리를 보다 경제적으로 사용하는 동시에 여유 용량을 유지하도록 하는 DQN 기반 강화학습 기법을 제안하였다. 또한, 업종별로 다른 전력 소비 패턴을 에이전트의 동작성과 함께 그 성능을 분석하고 비교하였다.
배터리를 동력원으로 사용하는 무인항공기의 경우 배터리 용량이 한정적이기 때문에 임무 수행에 제약이 발생할 수 있다. 이를 최소화하기 위해 임무 지역으로 이동하는 동안 소모되는 배터리를 최소화 하는 것이 중요하다. 또한 임무 계획 단계에서 배터리 소모량 예측 모델을 이용하여 임무 수행 가능성을 사전에 판단할 수 있으며 복귀 시점 선정에 기준이 될 수 있다. 본 논문에서는 3차원 공간에서 환경 요소를 반영한 배터리 사용량 예측 모델을 제안한다. 무인항공기의 비행 기하 관계에 따라 요구 동력을 산출하고 이를 통해 배터리 사용량을 예측하였으며 기존에 제안된 배터리 사용량 예측 기법과 비교를 통해 검증한다. 또한 이를 목적함수로 하여 배터리 사용량을 최소화 하는 비행경로를 생성하고 최단 거리를 목적함수로 하였을 때의 결과와 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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