• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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• pp.58-59
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• 2014

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.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2018년도 전력전자학술대회
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• pp.249-251
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• 2018

본 논문에서는 모델 기반 적응제어 방식중 하나인 확장 칼만 필터(EKF: Extended Kalman Filter)를 사용하여 전기자전거용 배터리팩의 충전량(SOC: State of Charge)을 상온과 저온에서 추정하였다. 온도에 따라 배터리의 특성은 매우 가변적이며, 모델의 특성이 달라짐에 따라 적응제어를 위한 내부 파라미터 또한 상이하게 나타난다. 본 논문에서는 Matlab/Simulink를 이용하여 배터리와 확장 칼만 필터를 설계하고 시뮬레이션하였다. 온도에 따른 최적의 SOC 추정 성능을 얻기 위해, 오차 원인을 분석하고 이에 따른 개선된 SOC 추정 결과를 나타냈다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.129-130
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• 2018

리튬 이온 배터리가 전기 자동차 및 다양한 어플리케이션에 적용됨에 따라 배터리 관리 시스템(BMS)의 중요도가 높아지고 있다. 리튬 이온 배터리의 SOC(State of Charge) 및 단자전압 추정은 BMS에서 필수적이며 다양한 알고리즘을 통해 연구되고 있다. 본 논문에서는 비지도 학습 알고리즘인 뉴럴 네트워크의 학습을 위해 특성 파라미터(Characterstic Parmeter)를 선정하였으며, 특성 파라미터의 학습을 통해 리튬 이온배터리의 단자 전압 및 SOC를 추정하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.127-133
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• 2008

본 논문에서는 무정전 전원시스템(UPS : Uninterruptible Power Supply)의 에너지 저장용으로 사용되는 납축전지를 최적의 상태로 유지, 관리하는 배터리관리시스템을 설계, 제작하고, 잔존용량을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 배터리관리시스템은 배터리의 충 방전 전류를 제어하여 과방전 및 과충전으로부터 배터리를 보호하며, 충 방전 시 배터리 잔존용량(SOC)을 예측하여 배터리를 최적 상태로 유지하도록 하는 알고리즘이 적용된다. 또한 충 방전 시험기를 이용한 실험과 UPS에 장착한 후 성능 실험을 통해, 제작된 시스템의 성능 및 제안된 배터리 잔존용량 추정 알고리즘의 타당성을 입증한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2018년도 전력전자학술대회
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• pp.231-233
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• 2018

바나듐 산화 환원 유동 배터리는 긴 수명주기와 높은 에너지효율로 리튬 이온 배터리를 대체할 차세대 배터리로 주목받고 있다. 에너지가 저장되는 전해질을 순환시키면서 충전 과방전이 이루어진다는 이차전지 인 만큼 유지 보수 비용을 획기적으로 절감할 수 있고 사용자의 요구조건에 따라 출력과 에너지 용량을 매우 쉽게 조절할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 바나듐 산화 환원 유동 배터리를 다양한 어플리케이션에 적용하기 위하여 바나듐 배터리 운용에서 여러 가지 요소들을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 충전 및 방전을 지속했을 때의 용량 감소하는 바나듐 산화 환원 유동 배터리의 특성을 고려하여 가장 까다로운 문제 중 하나인 휴지 기간에서의 자가 방전에 대해 온도와 SOC에 따라 특성 분석을 실시하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2012년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.413-414
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• 2012

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.

• 전자공학회논문지
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• 제54권4호
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• pp.99-107
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• 2017

본 논문은 기존의 리튬 배터리(lithium battery) 등가모델의 정확도 개선을 위한 배터리 모델 계수 보정기법을 제안한다. 전기자동차 등 다양한 산업분야에 사용되는 리튬 배터리의 배터리 셀간 잔존용량(SOC, state of charge) 동일하게 유지하여 배터리 수명의 단축을 최소화하기 위해 BMS(battery management system)가 연구 개발 되었지만, 배터리 셀 전압 기반의 셀 밸런싱(cell balancing) 동작으로 내부저항 및 커패시터에 따른 SOC 변화를 따라가지 못한다. 배터리 내부저항 및 커패시터에 따른 배터리 SOC 추정을 위해 다양한 배터리 등가모델이 연구되었지만, 모든 배터리에 동일하게 적용하는 것은 한계가 있으며 특히 과도상태의 배터리 상태 추정이 어렵다. 기존의 배터리 전기적 등가모델 연구는 1종의 배터리를 대상으로 5~10% 오차율로 충 방전 동적특성을 모사하며 서로 다른 전기적 특성을 갖는 실제 배터리에 적용이 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 모델 및 용량이 다른 실제 배터리 운용환경에 적합하며 오차율 5%이하의 동적특성 모사가 가능한 배터리 모델 계수 보정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 배터리 모델 계수 보정법 검증을 위해 3.7 V 정격전압, 280 mAh, 1600 mAh 용량의 리튬 배터리를 사용하였으며, 리튬 배터리의 전기적 등가 모델로 2단 RC Tank 모델을 사용하였다. 또한 0.25C, 0.5C, 0.75C, 1C 4가지 C-rate를 사용하여 배터리 충 방전 실험 및 모델검증을 진행하였으며 제안하는 배터리 모델 계수 보정 알고리즘을 통해 구현한 두 종류의 배터리 모델의 배터리 충 방전 특성 및 과도상태 특성의 오차율은 최대 2.13%이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.449-452
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• 2024

본 논문에서는 리튬이온 배터리의 SOC(State Of Charge) 초기 정보의 정확도 향상을 위하여 확장칼만필터(EKF) 방법을 적용한 효율적 SOC 추정 알고리즘을 제안한다. 일반적인 전류적산법을 사용하는 방법은 초기 조건이 부정확한 경우에 오차가 발생하고 시간에 따라 누적 오차가 커지는 단점이 있다. 이러한 문제점 해결을 위하여 초기 SOC 추정값에 EKF 방법을 동시에 적용하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘의 평가를 위한 실험을 통하여 제안 방법이 기존 SOC 추정 방법보다 추정 오차가 개선됨을 확인하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2011년도 전력전자학술대회
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• pp.228-229
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• 2011

본 논문은 SPKF(Sigma-point Kalman Filter)를 이용한 리튬 폴리머 배터리(LiPB)의 충전 상태(SOC: State of Charge) 추정 방법을 제안한다. 배터리 모델은 단순화된 테브난 등가회로 모델과 Runtime 모델이 결합되어 있고, Runtime 모델의 양단 전압을 이용하여 SOC를 추정한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 그 타당성이 검증된다.

• 전력전자학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.319-325
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• 2004

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.