• 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.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.07a
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• pp.457-458
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• 2019

최근 산업의 발전과 함께 고용량의 높은 에너지 밀도의 배터리에 대한 요구가 증가함에 따라 배터리의 빠르고 안정적인 충전에 관한 다양한 요구들이 발생하고 있다. 배터리는 하나의 셀이 아닌 다중 셀의 집합체로써 안정적인 충전을 위해서는 주별 셀 간의 밸런스 유지가 중요 요소이다. 이를 위하여 배터리 관리 시스템인 BMS(Battery Management System)는 배터리 셀의 밸런스 유지를 위한 다양한 방법들을 적용하여 왔다. 그 대표적인 방법으로 저항을 통해 밸런스를 조절하는 Active 방식과 셀간 에너지 교환을 실시하는 Passive 방식이 있다. 그러나 이러한 방법들은 효율 및 수명, 시간 등의 문제가 제기되었다. 이에 따라 본 논문에서는 배터리 셀 Level에서의 새로운 충전 방안을 제시하였으며, 이를 실제적인 시험 시스템을 통하여 그 성능을 입증하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.5
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• pp.22-28
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• 2017

The performance of lithium ion batteries used in electric vehicles (EV) varies greatly depending on the battery temperature. In this paper, the finite difference method was used to evaluate the temperature change, state of charge (SOC), internal resistance, and voltage change of the battery due to heat generation in the battery. The simulation model was linked with AMESim to calculate the driving range of an EV traveling in New European Driving Cycle (NEDC) mode. As the temperature dropped below $25^{\circ}C$, the internal resistance of the battery increased, which increased the amount of heat generated and decreased the driving range of EV. At battery temperatures above $25^{\circ}C$, the driving range was also decreased due to reduced SOC that deteriorated the battery performance. The battery showed optimal performance and the driving range was maximized at $25^{\circ}C$. When battery temperatures of $-20^{\circ}C$ and $45^{\circ}C$, the driving range of EV decreased by 33% and 1.8%, respectively. Maintaining the optimum battery temperature requires heating the battery at low temperature and cooling it down at high temperature through efficient battery thermal management. Approximately 500 W of heat should be supplied to the battery when the ambient temperature is $-20^{\circ}C$, while 250 W of heat should be removed for the battery to be maintained at $25^{\circ}C$.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1078-1081
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• 2011

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.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.6
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• pp.7-14
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• 2020

A Battery Monitoring System capable of State-of-Charge(SOC) estimation using the Extended Kalman Filter(EKF) is described in this paper. In order to accurately estimate the SOC of the battery, the battery cells were modeled as the Thevenin equivalent circuit model. The Thevenin model's parameters were measured in experiments. For the Battery Monitoring System, we designed a battery monitoring device that can calculate the SOC estimation using the EKF and a monitoring server that controls multiple battery monitoring devices. We also develop a web-based dashboard for controlling and monitoring batteries. Especially the computation of the monitoring server could be reduced by calculating the battery SOC estimation at each Battery Monitoring Device.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.4
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• pp.669-676
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• 2024

This study aims to evaluate battery damage and heat transfer mechanisms through fire tests on lithium-ion batteries, and to explore ways to improve the efficiency and safety of battery management systems (BMS). Temperature changes in each sector are measured at points T1, T2, and T3 observing and recording the reactions of surrounding cells for 10 minutes after applying electricity to the ignition electrode. The results show that the batteries in sectors A and B fully ignite, causing severe physical damage, while the batteries in sector C do not ignite and sustain minimal damage. This confirms that the distance between sectors plays a crucial role in reducing ignition and heat propagation. The study suggests that considering the distance between sectors in the design of thermal management systems for lithium-ion batteries can significantly mitigate ignition and heat spread. Future experiments with various battery models and conditions will further propose the ways to enhance the efficiency and safety of BMS.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.11a
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• pp.210-211
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• 2019

배터리의 안정적인 운영과 관리를 위해서 배터리의 SOH 예측은 매우 중요한 과제이다. 본 논문에서는 배터리 팩의 SOH를 예측하기 위한 ARIMA-Kalman 기반의 최적화된 하이브리드 방법을 소개한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.07a
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• pp.56-58
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• 2019

배터리의 효율적인 관리와 안정적인 운영을 위해서는 배터리의 노화에 따른 배터리의 모니터링이 필요하다. 하지만 모델 기반의 SOH 예측 모델의 경우 파라미터의 변화에 대한 정확한 정보가 반영되지 않을 경우 심각한 오류를 야기 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비 모델인 시계열 예측 기법 ARIMA 모델을 제안하고 전기적 특성 실험을 통한 내부 파라미터에 대한 분석과 파라미터에 대한 상관분석, 이를 통한 SOH 예측을 통해 ARIMA 모델의 특성 및 정확성에 대해 제안한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.11a
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• pp.133-134
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• 2018

배터리의 효율적인 사용을 위해 배터리 관리 시스템(BMS)는 중요하다. 그 중 배터리의 잔존 수명을 나타내는 지표인 SOH(State of Health)를 예측하기 위해 본 논문에서는 18650 리튬이온 셀에 전기적 노화 실험(Cycle Life Test)을 적용하였다. 방전 용량 및 저항 변화에 의한 SOH 변화를 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 사용하여 예측하도록 설계하고 이에 대한 검증을 수행하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.07a
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• pp.409-410
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• 2016

에너지 저장 시스템(ESS, Energy Storage System)은 태양광(PV), 풍력(WT) 등과 같은 신재생 에너지 출력안정화, 계통 전력품질 개선, 수용가 에너지효율화 등의 분야에 이용되고 있다. 에너지 저장 시스템은 전력변환장치와 에너지 저장장치로 구성되며, 에너지 저장 장치로 배터리를 많이 사용하고 있다. 전력변환장치 및 제어기의 설계 및 검증을 위해서는 배터리를 전력변환장치에 연계하여야 하지만 배터리의 경우 고가에 관리가 어렵기 때문에 일반적으로 DC전원 모의 장치를 이용한다. 또한 배터리를 사용함에 따라 노화가 진행되어 배터리 임피던스 특성이 변화해 에너지 저장 시스템의 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 에너지 저장 시스템용 전력 변환장치 및 제어기의 설계 및 현실적인 검증이 가능한 배터리 노화 특성을 고려한 DC전원 모의장치를 개발하기 위한 연구를 진행하였다.