기본적으로 많은 인자들에 의해 영향을 받는 배터리 시스템은 일반적으로 사용 용도에 따라 단위 배터리 셀을 직렬 또는 병렬로 연결하여 하나의 배터리 모듈을 형성하고 있다. 다수개의 단위 배터리 셀을 연결하여 하나의 배터리 모듈로 사용하는 경우, 개별 셀의 활물질 및 전해액의 미소 변동, 충방전 사이클 차이, 온도의 영향에 따라 배터리 특성이 다르게 나타난다. 이러한 특성으로 인해 충전 및 방전이 진행됨에 따라 셀간의 전압 불균형 현상이 발생하고 이로 인해 배터리 수명은 급격하게 감소하여 배터리 교체와 같은 경제적 손실을 초래한다. 본 논문에서는 배터리의 성능과 안전성을 확보하기 위해 배터리 밸런싱에 관한 연구를 수행하였다. 기존의 수동적 밸런싱의 단점을 보완한 능동적 밸런싱을 사용하였고 제안한 회로의 기능 및 성능의 검증을 위해 배터리 관리 장치 보드를 설계 및 제작하여 시험한 결과 개선된 기능이 원활히 수행됨을 확인하였다.
배터리를 효율적으로 관리하기 위해서는 배터리의 건강 상태와 잔여 수명을 정확하게 추정하고 관리하는 것이 중요하다. 배터리는 같은 종류여도 설비용량 및 전압 등의 특성이 다르며 학습용 모델을 위한 배터리와 모델을 통한 예측을 위한 배터리가 서로 다를 경우에는 정확도 측정에 한계가 있다. 본 논문에서는 전압의 분포와 방전 시간을 이용한 엔트로피 지수를 일반화하고 4개의 배터리를 각각 1개씩 교차적으로 훈련 집합과 테스트 집합으로 정의하여 기계학습의 선형회귀 분석을 통하여 배터리의 건강 상태를 예측하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 평균 절대값 퍼센트 오차를 이용하여 95% 이상의 높은 정확도를 나타내었다.
전기차 수요의 증가로 향후 폐차 혹은 배터리 노후화로 인한 폐배터리 배출량 급증이 예상됨에 따라 이에 대한 적정 관리가 시급한 실정이다. 기술개발 측면에서는 데이터 기반 진단 등 다양한 폐배터리 진단 및 관리 기술이 주목을 받고 있다. 또한 로봇기반 자동 해체 기술은 산업 현장에서의 Test 검증 및 향후 배터리 관련 데이터베이스와의 연동이 필요한 것으로 보인다. 특히 향후 폐배터리 순환과정에서의 효율화와 동시에 안전성/친환경성 제고를 위한 다양하고 선진적인 배터리 진단 및 평가기법 개발 및 보급이 중요하다. 또한 리튬 관련 화학물질 배출이동에 대한 데이터베이스화와 배터리 연소시 가스유출위험 및 소방안전에 관한 평가 및 대처가 중요할 것으로 보인다. 더 나아가 데이터 기반 진단/분류/해체 과정을 재활용/최종폐기와 연계된 다양한 관점에서의 폐배터리 전주기 관리 최적화 등에 향후 더 많은 연구개발이 필요하다고 판단된다. 그리고 일련의 데이터는 차후 배터리 생산 시 환경적 부담을 감소시키고 재이용/재활용이 원활하도록 청정설계 및 제조에 기여해야 한다. 또한 이러한 최적화는 전기차 배터리의 향후 기술 및 시장 변동을 감안하여 추진되어야 한다.
본 논문은 기존 전력 소비 감소만을 고려한 DVS와 달리 배터리 특성에 기반하여 DVS를 수행하는 기법을 제시한다. 배터리는 잔량에 따라 다른 전력 소비형태를 갖고 있으므로 잔량에 따라서 적합한 DVS 정책을 수행해야 효율적이다. 본 논문에서는 실험을 통해서 배터리의 특성을 파악하고, 그 특성에 따라 배터리 구간을 설정한 후 그에 적합한 DVS 알고리즘을 적용하는 기법을 제시한다. 이를 통해 효율적인 DVS 정책을 수립 할 수 있음을 IPAQ 5550 PDA에서 리눅스 운영 체제에서의 실험을 통해 보여준다.
본 논문에서는 전력선(Power Line Communication, 이하 PLC)통신을 이용하여, 납축배터리의 효율적인 충방전 관리 및 배터리 수명의 지표로 쓰일 수 있는 내부저항 측정 방법에 대하여 알아본다. 또한 이러한 시스템에 대한 임베디드 플랫폼을 설계하고, 실제 UPS환경과 연동시 고려해야 할 사항에 대하여 알아본 후, 이를 해결 할 수 있는 방안을 제시한다.
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.
녹색 성장과 녹색 소비문화는 국제적인 추세이며, 이를 선도하는 분야중 하나인 전기차, 하이브리드차 등의 그린카의 중요성은 주변에서 쉽게 접할 수 있다. 그린카 분야에서 배터리를 활용하는 기술에 대한 연구개발 수준은 관심 차원을 넘어 활성화 되고 있는 단계라 할 수 있다. 이에 따라 2차 전지인 리튬 계열의 배터리를 보다 효율적이고 안정적으로 사용하기 위해 배터리를 관리하고 모니터링 하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 리튬 계열의 배터리를 관리하고 모니터링하는 기술에 대한 설계 및 활용 방법에 대해 제안한다.
본 논문에서는 배터리 관리 기능을 갖는 빛 에너지 하베스팅 충전기 회로를 제안하였다. 제안된 회로는 MPPT(Maximum Power Point Tracking)를 통해 빛 에너지를 솔라 셀로부터 수확하고, 수확한 에너지를 외부 배터리 커패시터에 연결하여 충전한다. 배터리 관리회로(Battery Management)의 신호에 따라, 배터리 커패시터의 충전 상태를 조절한다. 제안된 회로는 0.35um CMOS 공정으로 설계하였으며, 모의실험을 통해 동작을 검증하였다. 설계된 회로의 최대효율은 84.8%이며, 칩 면적은 패드를 포함하여 $1350um{\times}1200um$이다.
연구목적: Li-ion 배터리의 효율적인 열관리 기술을 확보하기 위하여 Single&-phase 침지 냉각 기술을 적용한 시스템의 실험을 통하여 적용가능성을 확인하고자 하였다. 연구방법: LG-Chem에서 생산된 JH3 파우치 셀을 사용하여 14S2P 모듈을 제조하여 미국 카길사에서 생산된 식물성계 냉각유체에 침지한 후 0.3C~1C 속도로 충방전을 시행하여 열분포를 확인하였다. 연구결과: 침지냉각 기술로 배터리 모듈을 40℃ 이하의 온도로 관리할 수 있으며, 침지액의 분자구조 변화가 없다는 결과를 도출하였다. 결론: 침지냉각 방식이 Li-ion 배터리 열관리에 적용 가능함을 확인하였다.
EV(Electric Vehicle) 차량에서 BMS(Battery Management System) 은 모터에 공급되는 고전압 배터리의 충전상태를 감지하여 VCU(Vehicle Control Unit)에 전송하게 된다. VCU에서는 배터리의 충전상태를 확인하여 모터 구동 전략을 수립하여 각 제어기에 전송하게 된다. 위와 같이 EV에서 배터리 충전상태를 정확하게 감지하지 못한다면, 모터 구동을 위한 전략 수립에 많은 제약이 따르게 된다. 정확한 배터리 충전 상태를 감지하기 위해서는 배터리 각 셀의 전압/전류/온도 등을 측정하여 연산에 의해 결정된다. 그 중 셀 전압 측정 방식은 Photomos relay를 이용한 방식으로 하드웨어적인 오차에 ${\pm}$수십mV보다 더둑 더 정밀하게 측정할 수 있는 방법이 없었다. 하지만, 셀 전압 측정 정밀도를 향상시키기 위해 신규로 개발된 battery monitoring IC를 이용한 BMS의 H/W 개발에 대해 설명할 것이다. 또한, Monitoring IC를 이용한 BMS의 셀 전압 측정 정밀도를 얼마나 개선시킬 수 있는지에 대해 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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