• Journal of IKEEE
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• v.26 no.4
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• pp.531-536
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• 2022

In order to efficeintly manage a battery, it is important to accurately estimate and manage the SOH(State of Health) and RUL(Remaining Useful Life) of the batteries. Even if the batteries are of the same type, the characteristics such as facility capacity and voltage are different, and when the battery for the training model and the battery for prediction through the model are different, there is a limit to measuring the accuracy. In this paper, We proposed the entropy index using voltage distribution and discharge time is generalized, and four batteries are defined as a training set and a test set alternately one by one to predict the health status of batteries through linear regression analysis of machine learning. The proposed method showed a high accuracy of more than 95% using the MAPE(Mean Absolute Percentage Error).

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.11a
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• pp.206-207
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• 2019

리튬이온 배터리의 상태를 모니터링 하는 방법에 있어서, 대표적으로 배터리의 충전 상태(SOC)와 배터리의 건강 상태(SOH)를 추정하여 상태 지표로 사용된다. 본 연구에서는 리튬 이온 배터리의 상태 지표를 위한 용량 정보의 추정을 데이터 기반의 근사 모델을 이용하여 수행하였다. 다양한 근사 모델링 방법을 적용하여 추정되는 용량 정보를 비교하고, 모델링 방법에 따른 용량 추정 성능을 확인하였다. 또한, 이를 바탕으로 리튬이온 배터리의 용량을 예측하고 예측 성능을 분석하였다. 본 연구를 통하여 근사모델을 이용하는 경우, 리튬이온 배터리의 용량 추정은 물론 예측을 수행하는 방법으로서의 활용 가능성을 확인하였으며, 또한 제안하는 방법을 이용하여 보유하고 있는 모니터링 데이터를 활용하여 리튬이온 배터리의 성능을 평가하는데 있어 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2020.08a
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• pp.133-135
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• 2020

배터리의 가용 영역에 따른 효율적인 운영 방법을 판단하기 위해 방전 깊이(Depth of Discharge; DOD)에 따라 배터리의 노화 상태 및 에너지를 계산하여 최적의 가용 영역을 판단한다. 배터리의 상태를 판단하기 위한 지표로써 건강 상태(State of Discharge; DOD)와 출력 상태(State of Power; SOP)의 분석을 통해 비교한다. 노화 파라미터 및 DOD에 따른 노화 차이를 반영한 알고리즘 구현 및 배터리팩과 시스템 레벨의 효율적인 운영 방안에 관해 연구한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.11a
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• pp.79-81
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• 2019

전기자동차(EV)뿐만 아니라 ESS(Energy Storage System) 등의 사용량이 증가하면서 리튬이온배터리의 중요성은 점점 커지고 있다. 리튬 이온 배터리의 정확한 상태를 추정하는 것은 배터리의 안전하고 신뢰성 있는 작동을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 AEKF(Adaptive Extended Kalman Filter)를 이용한 배터리 파라미터와 충전상태(SOC, State of Charge)를 추정하고, 이를 활용하여 배터리의 건강상태(SOH, State of Health)를 추정하는 간단한 알고리즘을 제시한다. AEKF에 파라미터 값을 적용하여 SOC를 추정하고, 추정된 SOC값과 전류 적산을 이용하여 SOH를 추정한다. SOC 오차에 따른 SOH 추정 값의 편차는 SOC 연산 간격을 늘리고 가중치 필터를 적용하여 최소화시킴으로써 결과의 정확성을 향상했다. 다양한 자동차의 표준 주행 패턴을 적용한 실험을 통해 제안된 방법을 이용하여 얻어진 SOH 추정 결과는 RMSE(Root Mean Square Error) 1.428% 이내임을 검증하였다.

• 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.

• Smart Media Journal
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• v.12 no.11
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• pp.103-112
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• 2023

Recently, the need to prevent battery fires and accidents has emerged, as the use of lithium-ion batteries has increased. In order to prevent accidents, it is necessary to predict the state of health (SOH) and check the replacement timing of the battery with a lot of degradation. This paper proposes a model for predicting the degradation state of a battery by using four battery degradation indicators: maximum voltage arrival time, current change time, maximum temperature arrival time, and incremental capacity (IC) that can be obtained in the battery charging process, and LSTM using an attention mechanism. The performance of the proposed model was measured using the NASA battery data set, and the predictive performance was improved compared to that of the general LSTM model, especially in the SOH 90-70% section, which is close to the battery replacement cycle.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2006.06a
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• pp.266-269
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• 2006

현대사회에서 축전지라 불리우는 2차 전지는 그 용도가 중요하지만, 비선형적이고 다양한 파라메타에 따른 복잡한 특성 때문에 그 사용법에 있어서 발전에 제한을 받아왔다 [1][2]. 각 배터리셀의 건강상태(SOH)를 실시간으로 정확히 파악하는 것은 장비의 안정된 운전과 원활한 축전지관리를 위하여 필수적이다. 본 논문에서는 축전지의 내부컨덕턴스를 측정하는 간접적인 방법에 의하여 장비의 운전이나 축전지의 수명에 영향을 주지 않고 축전지의 건강상태(SOH)를 실시간으로 진단하는 방법을 제시하고, 실제로 120개의 축전지에 대한 컨덕턴스 자료에 의하여 건강상태를 진단하고 교체시기를 판단한다.

• Journal of IKEEE
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• v.27 no.4
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• pp.477-485
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• 2023

In this paper, the effect of AC ripple on the lifetime of lithium-ion batteries is experimentally analyzed. Bidirectional power conversion system(PCS) is used to increase the efficiency of energy storage systems (ESS). When connected to the grid, a current ripple with a frequency twice the grid frequency is applied to the battery due to its structure. Therefore, to analyze the effect of AC ripple on Li-ion battery aging, cycle life test are performed by applying charge/discharge profiles of DC current and DC+AC current ripple specifications. Based on the experimental results, direct current internal resistance (DCIR), incremental capacitance (IC), and surface temperature were analyzed. As a result, it is confirmed that AC ripple does not directly affect degradation and that battery degradation slows down after a certain cycle. These results can serve as a guideline for optimizing filters to reduce ripple on the battery side in applications where AC ripple occurs.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.989-993
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• 2008

본 연구에서는 생체신호 중 비침습적으로 측정이 가능하고 많은 건강정보를 포함하고 있는 ECG(electrocardiogram)신호를 일상생활 중 보다 편리하게 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현하고자 하였다. 이를 위하여 벨트형 ECG전극 시스템을 개발하였으며, 배터리로 구동 가능한 초소형 저전력 ECG측정시스템을 구현하였다. 또한 측정된 ECG신호의 무선전송을 위하여 Zigbee호환 무선센서노드를 이용하여 초저전력 무선데이터 통신부를 구성하였고 PC상에서 ECG신호를 모니터링하기 위한 프로그램을 구현하였다. 그리고 ECG측정 시 움직임에 따라 발생하는 동잡음의 제거를 위하여 이동평균필터(moving average filter)를 이용하여 기저선 변화를 추출하였고 이를 적응필터의 참조신호로 사용하여 동잡음을 제거하였다. 실험 결과 본 연구에 의해 구현된 ECG전극 및 계측시스템을 통해 활동상태 에서도 ECG계측 가능성을 확인하였으며, 제안한 적응신호처리기법을 통해 활동 중 ECG측정에서 동잡음의 최소화가 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.11-12
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• 2020

반려동물의 건강상태를 확인하기 위해 심박수, 호흡수의 변화를 관찰하는 것이 중요하다. 측정을 위한 웨어러블 장치를 통해 심박수를 측정하기 위해 무선 통신 기술을 이용하여 실시간으로 센서 데이터를 수집하고 그 추이를 볼 수 있도록 해야 한다. 반려동물에 장착되는 웨어러블 장치의 특성상 무거운 고용량의 배터리를 사용할 수 없다. 따라서 저전력 통신 기술인 BLE를 사용하여 실시간으로 센서 데이터를 전송하도록 하고, 이 데이터를 스마트폰에서 수집하여 실시간으로 그래프를 그리고, CSV 파일로 저장한다. 구현된 애플리케이션을 통해 센서 데이터의 변화를 직관적으로 분석할 수 있으며 차후 분석할 수 있는 데이터를 얻을 수 있었다.