신재생에너지를 활용한 발전원의 경우, 날씨 등의 영향을 많이 받아 전력 생산량이 원활하지 않을 수 있다. 태양광 및 풍력 발전의 효율성을 높이기 위해 에너지 저장 장치(ESS·Energy Storage System)를 활용한다. ESS는 배터리 보호 시스템과 운영관리, 제어체제가 미흡하거나, 설치상의 부주의 등의 원인으로 인해 화재가 속출하고 있으며, 매우 큰 인명 피해와 경제적 손실로 이어지고 있어 ESS의 안정성 및 배터리 보호 시스템 운영관리 기술이 필수적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 ESS 최적화 및 안정적인 운영을 위한 배터리 잔량 산출 알고리즘과 고장 예측 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 배터리의 충전 및 방전 수행 시 실시간으로 전류량을 누적하여 정확한 배터리 잔량을 산출하며, 배터리 셀 간의 전압불균형 현상을 이용하여 배터리의 고장 유무를 산출한다. 제시된 알고리즘들은 ESS를 최적의 상태로 운영하는데 필요한 정확한 배터리 잔량과 고장 예측이 가능하다. 따라서 ESS의 배터리의 정확한 상태 정보를 측정하고 신뢰성 있게 모니터링 하여 대형 사고를 미연에 방지할 수 있다.
고장 예지 및 건전성 관리 기술(Prognostics and Health Management; PHM)은 시스템의 현재 상태를 진단하고 향후 발생 가능한 고장 시점을 신뢰성 있게 예지하는 기술로써 유지 보수 비용의 절감 및 시스템의 안정성 향상을 꾀하고자 하는 다양한 산업분야에서 활발하게 이용되고 있다. 스마트 그리드의 에너지 저장장치, 전기차, 스마트폰, 항공우주산업 등 광범위한 사용처에서 중요한 에너지원으로 사용되고 있는 배터리 또한 성능 저하 및 폭발의 위험성으로부터 자유로울 수 없기 때문에 이러한 고장 예지 및 건전성 관리 기술이 반드시 적용되어야 할 어플리케이션이다. 본 논문에서는 PHM의 기본적인 개념을 소개함과 동시에 배터리의 잔존 유효 수명(Remaining Useful Life; RUL)을 예측하는 각종 알고리즘 및 성능 평가 지표 서술에 초점을 맞추도록 한다. 더불어 배터리의 기능적 동작 원리 및 전기화학 기반의 모델링에 대한 설명을 통해 향후 잠재적인 가능성을 지닌 배터리의 전반적인 특성에 대한 깊은 이해 및 응용 기술에 대한 통찰력을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 양방향 dc-to-dc 컨버터의 고장원인, 고장영향, 고장 결과를 파악하기 위한 failure mode and effect analysis(FMEA)와 양방향 컨버터의 위험도를 고려한 fault-tree analysis(FTA)를 통해 고장률을 예측한다. 전기차의 구동전압을 효율적으로 상승시키기 위해 인버터 앞단에 부착되는 양방향 컨버터는 배터리 전력을 dc-link 커패시터로 방전시키는 승압모드와 회생전력을 배터리로 충전시키는 강압모드를 가진다. 양방향 컨버터의 동작 특성을 고려한 FMEA 결과를 바탕으로 컨버터의 위험도를 고려한 고장나무를 설계한다. 전기차 MCU용에 맞는 설계 파라메타를 설정하고 출력전압 리플과 인덕터 전류 리플에 따른 커패시터와 인덕터의 부품 고장률을 분석한다. 또한 동작 온도에 따른 주요부품의 고장률을 MIL-HDBK-217F를 이용하여 구한다. 마지막으로 부품 고장률을 고장나무의 기본 사상의 고장률로 반영하여 컨버터 고장률과 평균고장시간을 예측한다.
기술 발전 속도가 빨라짐에 따라 부품의 개발기간이 단축되고 있다. 더욱이 최근에는 제품들의 신뢰성이 향상되어 가속수명시험을 실시하더라도 규정된 시험 시간 동안 고장을 발견할 수 없는 경우가 많이 발생하고 있다. 또한 현업에서는 성능열화에 대한 관심이 높아지고 있으며 특히 친환경차에 대한 관심이 많아지면서 연료전지 및 납-배터리의 가속열화시험법개발에 많은 관심이 증대되고 있다. 만약 고장이 발생하지 않는다고 해서 더 가혹한 스트레스를 인가하면 전혀 다른 고장 메커니즘이 나타날 수 있기 때문에 시험의 목적을 달성하기 곤란해진다. 따라서 이런 단점을 보완하기 위해 시간에 따라 정해진 시간마다 열화 특성을 갖는 특성치를 측정하여 수명을 예측하거나 신뢰성을 평가하는 열화시험, 가속열화시험을 이용한다. 본 연구는 열화데이터 분석 방법을 정리하여 현업에 적용 가능한 분석 과정을 제안하고 향후 연료전지 및 납-배터리 가속열화시험 적용방향을 제시하고자 한다.
본 연구는 일반적인 쿼드 틸트 로터 타입의 전기 추진 수직이착륙 항공기에 대하여 배터리의 성능에 따른 기체 사이징의 민감도를 분석하였다. Uber Elevate와 NASA가 제시한 임무 요구도를 기반으로 초기 기체 사이징을 수행하였으며, 200Wh/kg~400Wh/kg의 배터리 팩 기준 비에너지와 4C~5C의 연속 방전율 범위에 대하여 항공기의 총 중량은 5,000lb~11,000lb으로 예측되었다. 기체 총 중량을 7,000lb를 가정 시 가용 출력과 가용 에너지 측면에서 각각 요구되는 배터리 사양을 도출하였으며, 배터리 비에너지와 방전율의 영향을 분석하였다. 배터리 팩 고장 및 프롭 로터 고장과 같은 조건을 고려하여 배터리 최대 방전율 또한 제시하였다.
배터리는 최근 여러 분야에서 중요한 에너지원 역할을 하고 있는데, 사용 중 충방전을 거듭하면 용량이 점차 저하되며 초기 대비 80% 이하로 떨어지면 고장으로 간주되므로, 이를 예측하기 위한 수명 예측 기법이 활발히 개발되고 있다. 본 연구에서는 사용중인 배터리에 대해 충전곡선 기울기를 이용하여 배터리의 용량을 평가하고 이를 바탕으로 잔존수명을 예측하는 새로운 방법을 제안하였다. 이 과정에서 발생하는 여러 불확실성을 고려하기 위해 베이지안 접근법에 기반한 파티클 필터 방법을 활용하였고 그 결과 잔존수명을 확률분포로 구하였다. 개발된 방법을 미국 NASA Ames 연구소와 본 연구실에서 직접 수행한 배터리 충방전 시험 데이터에 대해 각각 적용한 결과 충전곡선 기울기가 용량 열화를 잘 나타내며 파티클 필터로 예측된 잔존수명 신뢰구간은 실제 수명을 잘 포함함을 확인할 수 있었다.
Lithium-ion batteries are the heart of energy-storing devices and electric vehicles. Owing to their superior qualities, such as high capacity and energy efficiency, they have become quite popular, resulting in an increased demand for failure/damage prevention and useable life maximization. To prevent failure in Lithium-ion batteries, improve their reliability, and ensure productivity, prognosticative measures such as condition monitoring through sensors, condition assessment for failure detection, and remaining useful life prediction through data-driven prognostics and health management approaches have become important topics for research. In this study, the residual useful life of Lithium-ion batteries was predicted using two efficient artificial recurrent neural networks-ong short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU). The proposed approaches were compared for prognostics accuracy and cost-efficiency. It was determined that LSTM showed slightly higher accuracy, whereas GRUs have a computational advantage.
위성의 전지는 위성의 수명과 직접적인 영향을 갖고 있으며 이것의 정상동작여부에 따라 위성의 안정적인 임무수행여부가 결정된다. 상대적으로 일반화된 셀 모델링의 최근 개발은 NiH2셀의 동특성을 시뮬레이션 하기 위한 기본적인 원리에 기반을 둔 접근방식이다. 그러나 이러한 일반적인 방정식을 통해 비선형성과 전력상태를 포함하는 전지 특성을 예측하는 것은 사실상 불가능하다. 본 연구에서는 다층신경회로망을 이용하여 비선형 특성를 갖는 니켈-하이드로진 전지 특성을 모델링 하였으며, 모델링된 상수값은 위성의 식시간 동안의 전지 전력상태 분석을 위해 사용되었다. 모델링 결과의 정확성을 확인하기 위해 니켈-하이드로진 전지시험결과 분석자료와 비교 검토 되었다. 전지 동작모드는 정상동작모드와 실패모드로 나누어 분석되었다. 정상동작모드는 위성의 식시간 동안 아크젯 동작 여부에 의해 각각 분석되었으며, 또한 태양전지와 배터리 셀 일부의 고장으로 인한 실패모드에서의 전지전력상태가 분석되었다.
최근 선박/해양설치선의 운항 과정에서 오염물질과 온실가스 배출을 최소화하기 위한 전기추진개발이 진행되고 있다. 이에 필요한 선박/해양설치선 내 ESS 시스템인 배터리의 사용과 효율적 관리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 통상적으로 Battery가 적용된 ESS는 BMS에 의해 Cell Balancing 및 수명이 실시간 모니터링이 되고 있다. 선박/해양설치선에는 여러 개소의 ESS Room을 탑재하고 있으며, 최근 전기추진개발 수요로 동일 사양의 ESS 시스템이 적용된 ESS Room이 구성되고 있다. 본 논문에서는 각 Room의 BMS Data를 비교하여 Battery Pack 및 Cell Balancing의 고장을 추가적으로 예측 진단하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 선박/해양설치선의 환경변화에 따른 각 ESS Room의 BMS Data를 비교하여 정확한 상태정보를 측정하고 신뢰성있게 모니터링하여 대형사고를 미연에 방지할 수 있다.
본 차량에 장착되는 전자장비의 증가로 인해 교류발전기와 배터리를 이용하여 전기에너지를 공급하고 있으며, 자동차 교류발전기의 수명단축은 교류발전기를 구성하고 있는 부속품들 중에 수명이 한정적이거나, 어떠한 조건에서 사용되느냐에 따라 수명에 영향을 끼치게 된다. 이러한 수명단축의 원인들을 파악하기 위해서는 교류발전기의 전압을 측정하여 분석하는 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 자동차 교류발전기의 수명과 성능을 유지하기 위한 점검 및 정비에 필요한 정밀한 계측 시스템을 개발하였다. PC기반의 모니터링 시스템과 측정데이터를 저장할 수 있는 시스템을 설계하고, LabVIEW SW를 이용하여 계측 시스템을 구동하기 위한 프로그램을 개발하였다. 차동 OP-AMP회로를 이용하여 교류발전기의 발전전압, 여자전압, 램프전압, 배터리 전압, 크랭크 각 센서에 의한 엔진 회전수를 NI DAQ를 통하여 전압을 측정하고 LabVIEW 프로그램을 이용하여 측정데이터를 분석하였다. 기존에 개별적으로 이루어졌던 측정을 5개 채널까지 복합적이고 이동성이 용이한 측정이 가능하였고, 실시간으로 모니터링하며 분석하기 때문에 이상동작 유무 및 고장상태를 예측하기 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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