슈퍼커패시터(Supercapacitor)는 축전용량이 대단히 큰 커패시터로 화학반응을 이용하는 배터리와 달리 전극과 전해질 계면으로의 단순한 이온 이동이나 표면화학반응에 의한 충전현상을 이용한다. 급속 방충전이 가능하고 높은 충방전 효율 및 반영구적인 사이클 수명 특성으로 보조배터리나 배터리 대체용으로 사용된다. 부하응답 특성이 느린 신재생에너지 발전시스템에 슈퍼커패시터를 사용하면 발전된 전력과 부하전력 사이의 차이를 흡수 또는 방출함으로써 전력품질을 확보하는데 기여한다.
본 논문에서는 효율적인 배터리 팩 설계를 위해 300개의 18650 리튬이온 셀의 전기적 특성을 비교분석하였고 통계적 분석을 기반으로 스크리닝 기법을 적용하였다. 300개의 고출력 원통형 18650 리튬이온 배터리 셀을 사용하여 전류적산법 기반 방전 용량(discharged capacity)과 HPPC(hybrid pulse power Characterization) test 기반 충전저항과 방전저항을 추출하였다. 추출한 파라미터를 바탕으로 통계적 분석을 수행하고 스크리닝 기법을 적용하였다. 스크리닝 기법을 적용한 셀과 랜덤으로 추출된 셀을 비교 및 분석하였다.
고용량 어플리케이션의 높은 신뢰성을 만족하기 위해 배터리 열화에 영향을 미치는 다양한 변수가 고려되어야 하며, 24S1P의 배터리팩을 사용하여 전기적 노화를 수행하였다. 주성분 분석을 통해 열화에 상관성이 있는 변수인 용량, 내부 저항, 셀간 전압 편차, 최대 온도, 만방에서의 최소 전압 등을 설명하는 새로운 열화의 변수를 추출하였다. 열화 변수를 사용하여 설계한 SOH 추정 기법을 비교 및 검증한다.
본 논문은 충 방전 실험을 통해 온도와 C-rate에 따른 24S1P 배터리팩 내부 저항 변화와 용량을 비교분석하였다. 충전 및 방전 전류의 크기와 온도의 변화에 따라 변하는 내부 저항과 용량의 변화를 비교분석하기 위해 다양한 온도 조건($-5^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, $55^{\circ}C$)에서 SOC별(0.04C, 1/3C) HPPC 테스트를 진행하였다. 실험을 통해 얻은 데이터로 1차 RC 등가모델을 통하여 온도와 C-rate에 따른 저항, 용량 변화를 분석하였다.
본 논문에서는 솔라셀을 사용하여 외부에서 별도의 전원 공급이 필요없는 식물 생장 모니터 시스템을 제안한다. 식물 생장 모니터링을 위해 필요한 대기 온도, 습도와 토양의 온도, 수분 함유 상태를 측정할 수 있는 센서를 설치하고 원격지로 측정 데이터를 전송할 수 있는 통신 장치로 서버로 전송한다. 적합한 솔라셀의 용량과 충전배터리의 용량을 결정하기 위하여 식물 생장을 측정하기 위한 센서부의 소비 전력과 통신부의 소비 전력을 측정하여 산출된 용량값을 가지는 솔라셀과 충전배터리를 부착하여 실시간 모니터링 시스템을 구축하였다. 본 시스템으로 고부가가치 농업 분야에서 식물 생장 모니터링이 확대됨에 따라 외부 전원이 필요없는 간편한 원격 모니터링 서비스가 제공될 것이다.
본 논문은 리튬폴리머 배터리를 입력 전압원으로 High-Altitude Electomagnetic Pulse (HEMP) 구동용 고밀도 고전압 충전기의 설계를 다루며, 제안하는 충전기는 독특한 3상 델타-와이 변압기 구조를 갖는 5.4kW 용량의 LCC 공진 컨버터로 제작 되었다. 풀브릿지 형태로 4개의 스위치를 사용하는 단상 충전기는 동일 용량을 설계하는 경우, 입력 전류량이 높아 소자의 발열로 충전기의 동작 시간이 제한되고 누설 인덕턴스에 의한 스파이크성 전압이 크게 발생하여 충전기의 안정적인 구동이 어려운 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 6개의 스위치를 사용하는 삼상 충전기를 HEMP 구동용 고밀도 고전압 충전기에 적용하였다. 동일 용량의 단상과 삼상 충전기 설계과정과 시뮬레이션 결과를 분석해 각 충전기의 차이점을 비교하고, 저항 및 커패시터 부하 실험으로 제안하는 삼상 충전기의 동작과 성능을 검증하였다.
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.
배터리팩의 과방전은 용량감소와 내부저항의 증가를 일으킨다. 본 논문에서는 고출력 배터리팩의 안정적 운용을 위한 전기적 특성 실험 및 이의 체계적 분석을 실시하였다. 4S4P의 고출력 배터리팩을 직육면체, 정육면체의 두 가지 형태로 구성하여 실험을 진행하였다. 과방전(Over-discharge)이 배터리팩에 악영향을 미치기 때문에 배터리팩을 충 방전함에 있어서 안정성 측면에서 이를 중점적으로 고려해야 한다.
PDA, 스마트폰, USP 및 전기자동차와 같은 전기적 장치의 전력공급을 위하여 배터리가 직렬로 연결된 다중 셀을 만들어 일반적으로 사용한다. 이 경우 개별 셀 전압의 편차가 발생되면 배터리의 수명과 용량은 낮아지게 된다. 셀에서 전압의 안정화상태를 유지하기 위한 셀 전압을 안정화시키는 효율적인 방범은 없어서는 안 될 중요한 사항이다. 본 논문에서는 휴대형 가전기기에 적용하기 위해 마이크로컨트롤러를 사용한 다중 셀용 밸런싱 회로의 설계에 대하여 제안한다. 밸런싱 시스템은 충전되는 주기 동안 밸런싱 동작을 이행하며 마이크로컨트롤러로서 제어된다. 제안된 방법은 충전기와 레코드를 사용하여 실험을 통해 증명하였다. 실험결과에서 개별 배터리의 용량, 수령, 성능이 향상됨을 보여준다.
배터리 팩 수명에 대한 무지는 무인항공기의 추락을 야기할 수 있으며 이로 인해 잔존수명 예측이 잔존 용량 예측에 있어서 중요 요소가 되었다. 전기자동차와는 달리, 소형 무인항공기는 무겁고 복잡한 배터리 관리 시스템을 운반 할 수 없기 때문에, 사고를 예방하기 위해서는 간단하고, 가볍고, 저렴하고, 강력한 배터리 관리 시스템을 적용하는 것이 필요하다. 본 논문에서는, 두 가지 잔존수명 예측 방법들을 보여주는데, 한 가지는 내부 저항을 이용하는 것이며 다른 한 가지는 상보필터를 이용한 $SOC_I$와 $SOC_V$를 사용하는 방법이다. 결과를 통해 30 방전 사이클 후의 잔존용량은 92%로 계산되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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