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.
본 논문은 리튬이온 배터리 셀 등가모델을 기반으로 하여 동특성을 예측하기 위한 배터리 팩 등가회로 모델링을 제안한다. 셀 간 용량편차에 따른 셀의 직 병렬 구성방식과 배터리 팩 파라미터 분석을 통해 배터리 팩 모델링 방법을 제시한다. 모델링의 타당성은 시뮬레이션을 통해 검증한다.
Kim, Dong Hwan;Kang, Sung hyun;Bae, Jeong Hyun;Noh, Tae-Won;Lee, Byoung Kuk
Proceedings of the KIPE Conference
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2020.08a
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pp.49-51
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2020
본 논문에서는 전기자동차 급속 충전 시 배터리 팩의 온도 모사를 위한 열 모델링 기법을 제안한다. 배터리 등가 회로 모델을 기반으로 배터리 팩 내부 발열량을 계산하고, 배터리 열 모델 구성을 위한 파라미터 추출 실험 방안을 제안하다. 또한, 전기자동차 방열 시스템의 영향 등으로 인한 발열량 변화를 실시간으로 보정하여 온도 모사 정확도를 개선한다. 열 모델링 기법의 유효성 검증을 위하여 전기자동차용 배터리 팩 기반의 시뮬레이션 및 실험을 진행한다.
본 논문에서는 C-rate, 온도, SOC (State-of-Charge, 잔존용량)를 고려하여 NiMH 배터리를 모델링하였고, 시뮬레이션 결과를 배터리 실험 결과와 비교하였다. 제안한 배터리 모델은 1차 테브난 등가회로를 기반으로 구성하였으며 Matlab/Simulink 환경에서 구현하였다. 모델을 구현하기 위한 실험으로는 정전류, 펄스전류 실험을 하여 가변온도와 다양한 C-rate에서 변하는 파라미터를 도출하였고, 도출한 파라미터는 룩업 테이블을 이용하여 배터리 모델에 적용하였다. 제안된 배터리 모델을 짧은 시간동안 불규칙하게 변하는 전류 패턴에 대한 시뮬레이션과 실험 파형을 통하여 배터리 모델의 성능을 검증하였다.
Recent in the world environmental issues and energy depletion problems have been received attention. One way to solve these problems is to use hybrid electric vehicles (HEVs). Therefore, the interest in HEV technology is higher than ever before. Viable candidates for the energy-storage systems in HEV applications may be absorbent glass mat (AGM) lead-acid, nickel-metal-hydride (Ni-MH) and rechargeable lithium batteries. The AGM battery has advantages in terms of relatively low cost, high charge efficiency, low self-discharge, low maintenance requirements and safety as compared to the other batteries. In order to implement HEV system in required more electric power commercial vehicles AGM batteries was connected to 2 series-2 parallels (2S2P). In this study, a one-dimensional modeling is carried-out to predict the behaviors of 2S2P AGM batteries system during charge and discharge. The model accounts for electrochemical reaction rates, charge conservation and mass transport. In order to validate the model, modeling results are compared with the experimentally measured data in various conditions.
저궤도 인공위성 전력계 시스템에서 배터리는 식(eclipse) 기간 동한 부하에 전력 공급을 담당한다. 따라서 배터리는 전체 위성의 수명과 성능을 결정 짓는 가장 중요한 요소이다. 이러한 배터리의 신뢰성을 향상시키기 위해, 다이오드를 사용하여 배터리를 병렬로 구성하는 시스템이 사용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 배터리 병렬 구조 시스템의 성능 검증을 위해 배터리의 충방전 특성을 효율적으로 시뮬레이션 할 수 있는 Functional 모델링의 방법을 제시하고, 그 모델을 배터리 병렬 구조 인공위성 전력계 시스템에 적용하여 배터리 병렬 구조에 의해 생기는 배터리 불균형과 그 원인을 확잉하고 나아가 대안을 제시하였다.
고속/고전압으로 동작하는 자동차 전장품에 대한 EMI/EMC(Electromagnetic Interfere / Electromagnetic Compatibility) 문제는 기존의 PCB(Printed Circuit Board)에서의 문제와 다르며 하이브리드/전기 자동차에서 중요하게 다뤄지는 배터리에 대한 최적화 된 모델링 방법이 본 논문에 소개 되어있다. 기존의 단순한 저항과 커패시터의 연결로 표현 된 모델링이 아닌 고주파를 반영 할 수 있는 모델링 방법을 사용하였다. 이를 분석하기 위해 ANSYS사의 Simplorer와 Matlab을 사용해서 결과를 보았다. 본 논문에서는 DOD(Depth Of Discharge)에 따른 통합 등가회로 모델을 구현하면서 기존의 단순한 지수함수 곡선적합(Curve fitting)이 아닌 SOC(State Of Charge)의 경계조건을 반영하여 정확성을 높였다. 이로써 실험 데이터를 이용해 배터리 등가회로 모델링을 하여 정확한 배터리 동작의 해석을 할 수 있고 이에 따른 전도성 방사(CE : Conducted Emission)문제에 보다 쉽게 접근 할 수 있다.
본 논문은 배터리 에너지 저장 시스템(Battery Energy Storage System, BESS)에 사용된 대용량 리튬이온 배터리의 등가 모델링을 제안하였다. 리튬 배터리의 전기화학적 특성을 고려한 임피던스 등가모델을 선정한 후 등가모델의 파라미터를 추출하였으며, 추출된 파라미터와 SOC(State-of Charge)와의 관계를 살펴보았다. 본 연구를 통하여 얻어진 파라미터를 이용하면 BESS 제어시 배터리 특성을 파악할 수 있으므로, 배터리의 최적제어 및 시스템의 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 Li-air 배터리의 동작원리를 설명하고, 모델링을 위해 Li-air 배터리의 내부와 충전 및 방전 원리를 보여주고 SOC(State Of Charge) 추정을 위한 OCV(Open-circuit Voltage) 그래프의 분석과 회로도에 대해 설명 하였다. 더불어, 전류적산법의 원리를 적용하여 SOC 추정의 기준이 되는 값을 추출하였다.
Kim, JaeHo;Park, Jinhyeong;Jang, Sung-Soo;Kim, Jonghoon
Proceedings of the KIPE Conference
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2018.11a
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pp.135-136
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2018
배터리의 내부 파라미터는 외부환경 및 동작 영역에 따라 가변적인 특성이 존재한다. 이에 따라 배터리 모델의 추정성능이 결정된다. 본 논문에서는 두 개의 RC-ladder 전기적 등가회로 모델링을 이용하여 휴지구간, 방전구간 및 휴지구간에서 방정식 기반으로 추출한 파라미터의 비교 분석을 실시하고, 등가회로 모델기반으로 검증을 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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