전기자동차는 운전자가 바뀌거나 운전자의 주행습관이 바뀜에 따라 SOH가 급격하게 감소할 수 있고, 이러한 운전습관은 배터리에 과부하를 주어 배터리 수명의 단축 및 안전 문제를 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 전기자동차의 계기판에 사용자 패턴 변화에 따른 SOH의 변화를, 실시간으로 나타내기 위하여, NASA에서 제공하는 배터리 데이터 세트를 학습하고, 기계학습 모델을 구축 후, 변화된 사용자 패턴을 포함한 배터리에 대해 선형회귀와 ARIMA 모델로 예측하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 변화된 사용자 패턴에 따른 변경된 수명을 예측하는 경우, 배터리 데이터가 많이 확보되었다면 선형회귀가 유용하고, 데이터가 많이 확보되지 않은 경우는 ARIMA 모델이 대안이 될 수 있다는 연구결과를 얻을 수 있었다.
슈퍼커패시터(Supercapacitor)는 축전용량이 대단히 큰 커패시터로 화학반응을 이용하는 배터리와 달리 전극과 전해질 계면으로의 단순한 이온 이동이나 표면화학반응에 의한 충전현상을 이용한다. 급속 방충전이 가능하고 높은 충방전 효율 및 반영구적인 사이클 수명 특성으로 보조배터리나 배터리 대체용으로 사용된다. 부하응답 특성이 느린 신재생에너지 발전시스템에 슈퍼커패시터를 사용하면 발전된 전력과 부하전력 사이의 차이를 흡수 또는 방출함으로써 전력품질을 확보하는데 기여한다.
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.
배터리의 수명에 영향을 주는 충전기의 성능이 중요하기 때문에 DC-DC 컨버터의 손실 저감은 곧 충전기의 성능 향상과 직결된다. 이에 따라 본 논문에서는 DC-DC 풀브릿지 부스트 컨버터에 액티브 클램프 회로를 추가하여 ZVS 동작을 통해 스위치 턴 온 시 생기는 전력 손실을 저감한다. 그로써 EV 배터리 충전기의 향상된 성능을 시뮬레이션을 통해 검증한다.
본 논문은 전기자동차용 배터리 충전기를 위한 전류옵셋 보상기법을 제안한다. 인버터 내부의 스위치의 성능차이 또는 내부 회로의 문제로 인해 입력전류에 옵셋이 발생하게 되면 배터리 충전기와 연결된 직류단 전압에 선 주파수에 해당하는 리플성분이 발생할 수 있다. 이러한 직류단 리플은 배터리 충전 시출력전압의 리플이 되어 배터리의 수명과 성능에 악영향을 끼친다. 제안하는 전류옵셋 보상기법은 추가적인 수동소자나 센서의 추가 없이 입력전류 옵셋을 효과적으로 제어한다. 50kW 급의 전기자동차용 배터리 충전기모델을 이용한 시뮬레이션 결과는 제안하는 보상기법의 타당성과 안정성을 보인다.
최근 스마트폰 시장은 기하급수적인 성장세를 지속하고 있다. 또한 소비자들의 사용패턴 또한 기존의 음성통화에서 데이터 통신으로 변화되면서 소비전류 및 사용시간이 증대되고 있는 실정이다. 이러한 사용자의 불만을 해소하기 위해서는 배터리의 용량 증대가 필요하나 공간상의 제약으로 인해 한계점에 도달한 상태이다. 따라서 제한된 체적내에서 최대의 용량을 사용하기 위해 배터리팩의 과충전 차단전압은 점차 높아지고 과방전 차단전압은 점차 낮아져서 배터리팩의 가용영역을 확대하고 있는 추세에 있다. 이러한 사용전압영역의 확대는 배터리팩의 안전성 및 수명 등에 악영향을 미치나 배터리의 신소재 개발, 보호회로의 채용 등으로 이러한 단점을 보완하고 있다.
최근 지구온난화, 배기가스 배출에 의한 대기오염, 화석에너지 고갈에 따라 대체에너지에 대한 관심이 많아지고 있고, 이에 따라 세계 각 국가들이 해당 분야에 관한 연구를 활발히 진행하고 있다. 그 핵심 과제의 하나는 전기자동차이며 최근 전기차에 대한 관심이 점점 고조되고 있고 전기차의 실 구매도 많아짐에 따라 전기차의 핵심이라 할 수 있는 배터리에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전기차에 사용되는 배터리는 높은 에너지 밀도, 높은 전력 밀도, 긴 수명과 친환경적인 장점을 가지고 있어야 한다. 하지만 안전성, 지속성, 획일성, 가격 등에 대하여 배터리의 사용에 한계가 있다. 여기에서는 배터리 관리 시스템(BMS)을 비롯한 배터리의 주요 연구 테마들에 관한 현재까지 연구동향을 소개하고자 한다.
전기자동차에 대한 연구가 진행됨에 따라 동력원으로 사용되는 대용량 리튬-폴리머 배터리의 운용과 관리에 대한 관심이 증가하고 있다. 다중 셀로 구성된 대용량 리튬-폴리머 배터리는 물리적 화학적 특성에 따라 충전시 셀간 전압 격차가 발생하게 된다. 셀간 전압차는 배터리 용량, 수명, 안정성에 부정적 영향을 주게 된다. 기존 연구들은 각 셀의 특성을 고려하지 않고 충전 결과를 바탕으로 동일한 밸런싱 방법을 적용시킴으로 효율성을 떨어트린다. 본 논문에서는 진화 신경망 기반의 지능형 셀 밸런싱 시스템을 제안한다. 배터리의 특성을 진화 신경망을 통해 학습시킴으로 각 셀 충전시 저항의 크기를 결정한다. 이를 통해 각 셀 특성을 고려한 사전 셀 밸런싱을 수행하였다. 제안하는 방법의 유용성을 입증하기 위해 카이스트 온라인 전기자동차에 장착 예정인 배터리 관리 시스템 기반 시뮬레이션을 수행하여 효과적인 셀 밸런싱이 가능함을 보였다.
기존 전기 자전거는 상용전원을 통한 배터리 충전을 위하여 외장형 아답터를 사용하는데, 이는 부피가 커서 사용자가 휴대하기에 불편하다. 또한 모터 기동 시 부스트 입력에서 출력되는 전류가 크므로 배터리의 수명 저하를 불러일으킨다는 단점이 있다. 본 논문은 모터 구동 출력 단을 이중배터리로 사용하여 초기 큰 전류로 인한 배터리의 부담을 줄이는 방안을 제안하고, 아답터가 불필요하면서 안전 규격을 만족하는 배터리 충전 기능 내장형 부스트 컨버터 회로를 제안한다. 이를 이론적, 실험적 분석을 통해 그 가능성을 검증한다.
최근 퍼스널 모빌리티 분야에 적용되는 배터리는 대부분 리튬계열 배터리가 차지하고 있다. 각광받는 이유로는 작은 부피, 무게에 비해 큰 용량을 가지는 장점이 있고 셀당 전압의 경우에도 기존 니켈수소 및 카드뮴 등과 같은 수계전해액의 전지에 비해 3배 정도 높다는 장점을 가진다. 이러한 리튬이온배터리를 제품에 적용하기 위해서는 직병렬 구조의 팩 단위로 구성하여야 하며, 단일 셀이 아닌 다수의 셀 조합이기 때문에 충방전을 진행하는 과정에서 직렬구성 셀의 특성이 달리지게 되어 최종적으로는 전압의 차로 검출되게 된다. 이러한 전압의 차는 배터리의 용량을 저감시키고 특정 셀에 스트레스를 가중시켜 셀의 수명을 단축시키는 요인으로 작용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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