본 논문에서는 전기자동차의 구동에 핵심적인 역할을 하는 이차전지의 충전 방식 중 간단히 구현가능하며 성능이 뛰어난 정전류 정전압 알고리즘과 펄스 충전 알고리즘을 이론적으로 자세히 분석하였으며, 각각의 경우의 충전전류, 충전전압의 특성을 분석하였다. 또한 충전 시퀀스를 정리하였고 배터리 사고방지를 위한 $V_{th}$의 최대 설정치를 분석하였다.
본 논문은 충 방전 실험을 통해 온도와 C-rate에 따른 24S1P 배터리팩 내부 저항 변화와 용량을 비교분석하였다. 충전 및 방전 전류의 크기와 온도의 변화에 따라 변하는 내부 저항과 용량의 변화를 비교분석하기 위해 다양한 온도 조건($-5^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, $55^{\circ}C$)에서 SOC별(0.04C, 1/3C) HPPC 테스트를 진행하였다. 실험을 통해 얻은 데이터로 1차 RC 등가모델을 통하여 온도와 C-rate에 따른 저항, 용량 변화를 분석하였다.
본 논문은 EV(Electric Vehicle) 자동차에 사용되는 배터리의 충/방전 전류에 따른 SOC (State of Charge) 및 전압특성을 시뮬레이션으로 구현 및 검증하기 위하여, 양방향 DC-DC 컨버터를 설계 및 구현을 하였다. 실험을 통해 EV 자동차의 도심 주행 모드(FTP-75) 충/방전 전류 패턴을 재현 하였다. 제어기법으로는 PI전류 제어를 사용 하였으며, 배터리 전류 리플을 최소화하기 위하여 L-C-L필터를 사용 하였다.
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.
본 논문은 에너지 저장장치로 각광받는 Li 배터리를 이용한 양방향 DC-DC컨버터의 구성 및 빠른 통특성을 갖는 이중 루프 PI제어기 설계를 제시하였다. 제어기는 초기 충전을 위한 정전류 제어기와 초기 충전 이후에 동작을 개시하는 전력제어기를 구성하였다. 배터리 모델링 및 양방향 DC-DC 컨버터용 제어기는 PSIM을 이용한 시뮬레이션을 통하여 검증하였으며, 그 타당성을 실험을 통하여 확인하였다.
리튬이온 배터리는 전기화학 에너지 저장 및 변환 기기에서 가장 높은 수준의 기술력을 기반으로 개발된 셀이며, 여전히 높은 에너지 밀도와 충방전 안정성이 높아서 가장 매력적인 배터리의 부류로서 평가받고 있다. 최근 급속한 대형 에너지 저장 응용시스템의 개발이 이루어지면서 기존의 그래파이트 전극을 대체하기 위한 새로운 음극물질의 개발이 요구되고 있다. 게르마늄과 실리콘은 이론적 에너지 용량이 높아서 다음 세대 리튬 배터리의 적합한 물질로 평가받고 있으며, 특히 게르마늄은 실리콘에 비해 충방전에 따른 부피변화가 상대적으로 적고, 리튬이온의 동력학 거동이 용이하며, 높은 전기전도도 특성이 있다. 본 총설에서는 우선 리튬이온 배터리의 기본 원리를 소개하고, 배터리 특성을 최대한 발휘할 수 있는 이상적인 음극 물질의 구조와 특성을 살펴보고자 한다. 다음 세대 음극물질로 고려되고 있는 게르마늄 복합체가 어떻게 현재의 리튬 배터리를 개선할 수 있을지를 논의하려고 한다. 그리고 최근 시도되고 있는 연구동향에 대한 소개를 끝으로 리튬이온 배터리의 고에너지 밀도화에 대한 참고문헌이 될 수 있기를 바란다.
상이한 전기화학적 특성을 가진 단위 셀들을 미리 선별하여 팩의 안전한 운용 및 배터리 관리 시스템의 성능 향상을 위해 스크리닝(screening)은 필수적이다. 그러므로, 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)을 이용한 리튬 이온 배터리 스크리닝 방법을 제안한다. 제안된 방식은 축소된 하이브리드 자동차용 전류프로파일을 통해 얻어진 충방전 전압을 이산 웨이블릿 변환에 적용하여 저주파 전압 성분과 고주파 전압 성분으로 분리하고, 각 단계별로 얻어진 성분들의 통계처리를 실시하여 스크리닝을 구현한다. 특히, 마지막 단계에서의 저주파 전압 성분과 고주파 전압 성분은 배터리의 State-of-health(SOH)를 예측하기 위한 성분으로 정의된다.
본 논문에서는 비례-적분(PI) 제어의 상태관측기를 구성하여 리튬폴리머 배터리의 충전량(SOC)을 추정하는 기법에 대해 설계한 뒤 실험을 통하여 검증하였다. 리튬폴리머 배터리는 1차 R-C 등가모델로 단순화하여 표현하였고, PI상태관측기를 Matlab/Simulink에서 설계하였다. 상온($25^{\circ}C$)에서 양방향 DC-DC 컨버터를 이용하여 리튬폴리머 배터리에 FTP-72 충 방전 사이클의 전류패턴을 인가한 뒤 SOC 추정기법을 검증하였다. PI상태관측기는 임의의 초기 SOC 상태에서도 오차율 2%이내로 SOC를 추정하여 모델링 에러나 외란에도 강인한 특성이 있는 것을 확인하였다.
본 논문은 HEV용 고출력 리튬 폴리머 배터리(LI-PB)의 수학적 모델링 기법을 제안한다. 비선형 시스템인 리튬 폴리머 배터리의 전기화학적 특성을 수학적인 상태 방정식으로 표현하고, 배터리 셀의 직접적인 충/방전, 온도 실험을 통하여 셀 모델의 파라미터를 추출하고 표현된 상태 방정식으로 최소의 오차를 가지는 파라미터를 구한다. 대용량 충방전기를 사용한 실험으로 본 연구의 적합성을 입증하였다.
휴대용 전자기기가 많이 개발되고 보급됨에 따라서 배터리의 중요성은 점점 커져가고 있다. 기기의 수명을 늘이고자 고전력밀도의 배터리를 요구하게 되었고, 현재에는 리튬-이온 배터리를 많이 사용하게 되었다. 단위체적 및 중량당의 전력밀도 부분에서는 기존에 사용하던 배터리보다 성능이 우수하지만, 방전전압이 감소하는 특성이 있기 때문에 배터리의 수명을 최대한 늘리기 위해서는 이 특성에 알맞은 컨버터가 필요하다. 그래서 리튬-이온 배터리를 사용하는 휴대용 저전력 전자기기의 전원부로써 용량성 아이들링 SEPIC을 제안하였다. 승압과 강압이 가능한 SEPIC의 특성을 가지면서, 추가된 스위치와 다이오드를 통해서 스위치에 부분적인 소프트 전환을 가능하게 하기 때문에, 스위칭 주파수의 증가를 가능하게 한다. 본 논문에서는 직류 정상상태의 전압전환비, 동작모드별 회로 및 회의특성을 분석하고 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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