친환경 이동수단 중 1인용 이동수단인 퍼스널 모빌리티에 대한 관심과 수요가 증대됨에 따라 과거 전기자전거에서 현재는 전동퀵보드, 전동스쿠터, 외발휠, 세그웨이류 등 그 종류와 외관적 형태는 매우 다양하다. 하지만 공통적인 부분은 전기에너지를 구동원으로 하고 있으며, 전기에너지를 저장하기 위한 수단으로 리튬이온 배터리가 사용된다는 것이다. 리튬이온배터리에서 배터리를 안전하고 효율적으로 사용하도록 제어하는 부분이 배터리관리시스템이며, 기능중에서 배터리 셀간을 정밀하게 균형을 잡아주며, 모든 셀이 완전 충전상태가 될 수 있도록 도와주는 셀 밸런싱 기능이 있다. 이러한 셀 밸런싱 기술은 주행거리 혹은 사용시간을 늘려주는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 충전과 방전을 반복하는 다셀로 구성된 리튬이온배터리에서 셀 밸런싱이 수행되는 과정을 살펴보고 단일 밸런싱과 다중 밸런싱의 차이 및 장단점을 살펴보았다. 이를 통해 완속에서 급속충전으로의 변화, 빠른 셀 밸런싱 등의 필요성에 대해 실험을 통해 검증하였다.
최근 전 세계적으로 온실가스에 의한 환경 문제가 심각해짐에 따라 수송 분야에서 친환경 에너지를 사용하는 요구가 확대되고 있다. 철도분야에서도 이산화탄소 배출 통제와 더불어 추진에너지로서의 배터리의 사용을 검토하고 있고 관련된 연구가 증가하고 있다. 전기자동차에 비해 철도차량의 배터리는 대용량이 필요하며 철도운영 특성상 초기 도입 비용은 물론 유지관리 비용도 발생된다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 배터리를 적용한 철도차량의 경제성을 높이기 위해 철도차량용 폐배터리의 재활용 방안에 대해서 연구해 보겠다. 이를 위해 현재 전기자동차분야의 폐배터리 재활용 동향에 대해 알아보고 철도차량용 배터리의 재활용 가능성을 검토해보겠다.
리튬이온 배터리는 동작하는 과정에서 필연적으로 열이 발생하기 때문에 적절한 열 관리에 대한 전략이 필요하다. 배터리에서의 발열은 가역적인 발열과 비가역적인 발열로 분류될 수 있으며 배터리의 용도별, 동작 조건 별 발열 특성이 상이하기 때문에, 배터리의 열적 안전성 확보를 위해서는 열적 특성에 대한 분석이 필수적이다. 본 연구에서는 고용량/고출력 리튬이온 배터리의 전기적 특성 실험을 수행하고 열적 안전성 분석을 위하여 발열 특성 분석을 수행하였다. 고용량/고출력 배터리 특성에 따라 가역적 발열과 비가역적 발열이 나타나는 특성이 상이한 것으로 확인되었으며, 또한 온도 측정 정보로부터 배터리의 내부 상태 특성을 추정하고 고장 진단 및 수명 특성에 활용될 수 있음을 확인하였다.
무공해 자동차를 만들기 위해 중요한 요소로서는 주행거리와 알맞은 가격이다. 니켈-수소 배터리와 같은 향상된 배터리의 개발은 부분적으로 문제를 해결할 수 있으며, 또 하나의 효과적인 방법은 배터리 관리 시스템이나. 니켈-수소 배터리와 배터리 ECU는 주행거리, 가속도, 등판능력과 같은 무공해 자동차의 성능에 영향을 미치는 중요한 구성품이다. 예컨대 운행 중 쉽게 발생하는 단락, 과방전, 과충전은 배터리와 관계되는 가장 큰 문제점이기 때문에 전용의 HEV용 배터리 ECU의 개발은 필수적이다. 본 논문에서는 배터리 전류적산 및 전압에 기초한 HEV용 SOC 알고리즘을 제안하고 배터리 ECU를 설계 및 해석하였으며, 시험을 통해 타당성을 검증하였다.
Automotive battery system consists of various components such as battery cells, mechanical structures, cooling system, and control system. Recently, various computational technologies are required to develop an automotive battery system. Physics-based cell modeling is used for designing a new battery cell by conducting optimization of material selection and composition in electrodes. Structural analysis plays an important role in designing a protective system of battery system from mechanical shock and vibration. Thermal modeling is used in development of thermal management system to maintain the temperature of battery cells in safe range. Finally, vehicle simulation is conducted to validate the performance of electric vehicle with the developed battery system.
군수용 이차전지는 납축전지, 니켈-카드뮴전지 등이 주로 응용되고 있다. 군수용 전지의 경우 민수용에 비해 사용온도범위가 넓고, 진동, 충격 등의 환경시험규격이 까다로우며, 높은 신뢰성이 보장되어야만 한다. 또한 최근 환경문제의 부각으로 니켈-카드뮴전지는 차츰 설자리를 잃어가고 있으며, 납축전지의 경우 오염물질의 배출뿐만 아니라 저온성능이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 이의 일환으로 최근 선진외국에서는 이를 대체하기 위한 연료전지, 리튬-이온, 리튬-폴리머, 니켈-수소전지 등의 개발 및 적용이 확대되고 있는 실정이다. 하지만 연료전지의 경우 상용화가 아직 이루어지지 않고 있으며, 리튬계열 배터리의 경우 이상상태에서 폭발하는 특성을 갖고 있어 많은 문제점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 군용 니켈-수소전지를 대상으로 특성을 알아보고 배터리의 합리적 운용을 돕기 위한 배터리관리시스템에 대해 살펴보고자 한다.
본 논문은 비행시험 전 수직 이착륙 드론용 배터리 시스템 설계 및 지상 성능 평가에 대하여 다룬다. 배터리를 포함한 드론의 무게는 약 45 kg이며, 4개의 모터를 이용하여 추력을 발생 시키고 방향도 전환할 수 있는 드론이다. 30분 동안 비행임무에 필요한 전력을 시뮬레이션 하였고 그 결과 총 2.4 kWh의 전력이 필요하였다. 전압 운영 범위는 54 V ~ 44 V이며 13셀로 구성된 두 개의 배터리팩을 (4 C-rate) 제작하였다. 그리고 배터리 관리시스템을 장착하여 과전압, 저전압 및 과전류를 방지할 수 있는 기능을 추가하여 무인기 운용 안전성을 높였다. 최종적인 배터리 성능 검증을 위해 -10 ℃, 25 ℃, 40 ℃에서 시뮬레이션 방전 시험을 수행하여 비행 임무를 위한 필요 전력이 충족됨을 확인 하였다.
무선 센서 네트워크(WSN)는 소규모, 저비용, 저전력 지능형의 센서 노드로 구성되고, 원격 환경 감시와 군사작전 및 재난 상황 등에 응용 될 수 있는 기술이다. 이러한 센서 네트워크에서 구성된 노드의 에너지 공급은 독립된 소형배터리를 통해 이루어진다. 따라서 각 노드에서의 에너지의 효율적인 관리가 무선 센서 네트워크의 최대 쟁점이 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 노드의 제한된 배터리 자원을 보다 효율적으로 유지 관리하기 위한 방법으로 ASIT(Advanced Sensing Interval Time) 알고리즘을 제안한다. 제안된 ASIT란 입력된 센싱 값의 변화와 센서 노드의 에너지 잔여량에 따라 센싱 주기를 제어 관리하는 방법으로 이에 대한 모델링을 수립하고, 실제 노드 관리 결과와 모델링 된 결과의 오차를 관찰하여 적중율을 향상하는 기법을 제안한 것이다. 제안된 ASIT의 알고리즘으로부터 센서 노드의 수명을 향상 시켜 궁극적으로는 무선 센서 네트워크 전체의 망 접속의 신뢰성과 노드 관리 수명을 연장시키며, 망의 토폴로지 구성의 측면에서는 전체적인 영역의 커버리지를 향상시키는 동시에 제한된 배터리 자원을 효율적으로 관리 할 수 있는 걸과를 얻게 된다.
현재 4차 산업혁명 시대에 발맞춰서 선박 분야에서는 인공지능 요소를 접목하여 미래를 대비하여야 한다. 그리고 자율운항 선박 등장에 대한 전력관리 분야에서도 이에 대한 대응이 필요하다. 본 연구에서는 머신러닝의 DNN(Deep Neural Network)을 이용한 배터리 연동형 전력관리시스템(BLPMS, Battery Linked Power Management System) 알고리즘을 제안한다. 실험을 위하여 LabView를 통한 선박 데이터를 바탕으로 운항모드별 선박 전력소비량의 패턴을 학습하고 Python을 통해 배터리의 상태를 도출하여 발전기와 배터리의 연동의 유연성을 확인하였다. 실험의 결과 배터리의 충·방전을 통해 발전기의 저부하 운전이 감소되고, LNG의 1%의 연료소모량 감소를 통하여 경제성 및 신뢰성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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