• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.3 no.11
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• pp.419-426
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• 2014

The recent trend of performance increase in the smart mobile devices demands more power consumption and lower batter life time. Among three battery models of mathematical model, electrochemical model and electric model, the Thevenin's equivalent circuit with non-linear function model of SOC in the electrical model is widely used. However, the OCV results have only limited accuracy because of the characteristic shift caused by temperature and age and atypical impedance property that cannot expressed by electrical components. In this paper, the new battery model that improves the accuracy of the existing models is proposed. In the proposed simulator the mathematical model for SOC characteristic is improved and the adjustment for the temperature, the age of battery and atypical electrical characteristics. In the experimental results of predicting of the battery in the static and dynamic state, the proposed simulator shows improved MSE comparing to the results of the existing methods.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2012.07a
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• pp.299-300
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• 2012

본 논문에서는 납 축전지를 사용하는 산업용 전기차량의 SOC(State Of Charge)를 별도의 BMS(Battery Management System)장치 없이 추정하는 방법에 대해 기술한다. SOC를 추정하기 위한 기존의 전통적인 방법들 중 전력을 적산하는 방법(Ampere hour counting)이 널리 사용되는데 이는 장치의 내, 외적인 요인에 의해 발생한 오차가 누적될 수 있다. 배터리의 전압을 측정하여 SOC를 추정하는 OCV(Open Circuit Voltage) 방법은 배터리가 안정 상태에 도달하기까지 충분한 휴지 시간이 필요해 실시간으로 적용하기 힘들다. 이 외에 칼만 필터를 이용하는 방법은 시스템을 정확히 모델링해야 하고 계산이 복잡하다는 단점이 있다. 본 연구에서는 전력을 적산하는 방법을 기본으로 하고 배터리의 전압을 적절히 이용하여 누적되는 오차를 보정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에 대해 시뮬레이션 하고 실제로 산업용 차량인 AC 전동 지게차로 실험하여 그 타당성을 검증 하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.11a
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• pp.39-41
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• 2018

에너지 저장 장치에서 배터리의 효율적인 운용과 정확한 SOC 모니터링을 위해 배터리 노화 시 충전 미소용량과 방전용량의 회귀 모형 기반 배터리 방전 용량의 갱신을 통해 SOC 추정 기법을 제안한다. 본 논문에서는 전기적 노화 실험을 수행하였고, 충전 시 특정 전압 영역의 충전 미소 용량과 방전용량을 산출하여 미소용량과 방전용량의 상관관계를 확인하였고, 이를 통해 회귀모형을 모델링하였다. 모델링된 선형회귀모형을 적용하여 노화에 따른 SOC의 정확도를 향상시켰으며, 이의 검증을 수행하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.11a
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• pp.57-58
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• 2016

리튬이온 배터리는 다른 배터리들에 비해서 높은 전압과 큰 용량을 갖고 있지만 EV와 ESS에 사용되기 위해서는 아직도 다수의 배터리를 직, 병렬로 연결하여 팩으로 구성하여 사용할 필요가 있다. 이 때 팩을 구성하는 리튬이온 배터리들이 셀 스크리닝 기법을 통해서 분류가 된 배터리라고 하여도 표면적인 원인과 직렬조합 배터리팩의 구조에 따라서 온도편차가 발생 할 수 있다. 이 때 이 배터리 팩을 사용하는 시스템의 BMS가 위의 상황을 고려하지 않는다면 BMS의 SOC 추정 값을 신뢰 할 수 없을 것이다. 본 논문에서는 실험결과를 토대로 구조가 다른 배터리 팩을 기존의 BMS로 각각의 SOC를 추정해 보고 배터리 직렬조합 구조에 의한 배터리 팩의 표면온도를 비교 분석해 보려한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2012.07a
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• pp.130-131
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• 2012

본 논문은 확장 칼만 필터(EKF)를 이용하여 배터리의 SOC(State-of-Charge) 추정 방법을 제안하였다. EKF는 정확한 모델에서만 제대로 동작 할 수 있다. 따라서, 본 논문은 EKF의 적용을 위해 높은 정확도를 가진 전기적 배터리 모델에 대해 설명한다. 배터리 모델은 4.2V, 40Ah의 리튬폴리머 전지에서 추출되었다. 배터리는 Bulk 커패시터, 두 개의 R-C회로, 직렬 저항을 사용하여 모델링하였다. EKF를 모델에 적용하기 위해 캐패시터 전압은 개방 회로 전압(OCV)을 나타내는데 사용된다. EKF는 충/방전 기기인 Maccor 8500에 의해 얻을 실험 데이터로 테스트하였다. 테스트 결과에서 추정의 오차가 최대 5% 정도로 줄일 수 있다는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.457-458
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• 2024

배터리의 상태 추정 알고리즘은 전기차의 성능과 안정성 관련 핵심 기술이다. SOC(state of charge) 알고리즘은 배터리의 충전 상태를 추정하는 역할을 한다. 본 논문에서는 SOC 알고리즘의 MIL(Modeling in the Loop) Test 과정에서 사용되는 파라미터의 오차와 영향에 대한 고찰을 제시한다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• v.5 no.1
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• pp.25-32
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• 2019

K-BEMS System was introduced to reduce peak load and to save total energy of the 200 buildings that KEPCO headquarter and branch offices use. And K-BEMS system is composed of PV, battery, and hybrid PCS. KEPCO research institute has carried out this K-BEMS research project for 3 years since January 2016. In this paper, the results of the project are shown. 9 modes of test results of K-BEMS system and are operational problems were analyzed. And measures to cure the trouble are also suggested. Batteries are operated more than 20% of SOC, and less than 20% of SOC battery protection switches are automatically shutting down the system and the system no longer respond to EMS, ending the supply of PV, and so therefore to continue the PV power supply it was turn out to be necessary that the EMS should automatically change its policy to change PV only supply mode automatically when the Battery Switch automatically operated. To operate the system continuously and automatically, it is necessary to modify the minimum operational SOC value, and in addition to that the EMS computer must remember the last shut-down SOC and Voltage which interrupted the system and add some margin to reflect the measurement error in the system.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.07a
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• pp.480-481
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• 2018

본 논문에서는 대용량 에너지저장 시스템을 효율적으로 구성 및 운용하기 위해 배터리 군을 여러 군으로 분리하고, 각 군을 Half-bridge 전력변환기와 결합한 새로운 토폴로지를 제안한다. 또한 제안된 스위칭방식에 의해 넓은 입력 범위에서 충 방전할 수 있으며, 배터리의 SOC 추정이 용이하게 할 수 있어 직렬로 연결된 배터리 군의 SOC 밸런싱 제어가 가능하게 하였다. 또한 시뮬레이션을 통하여 제안된 방식의 타당성을 검증 하였다.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.22 no.2
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• pp.44-51
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• 2014

This paper describes system definition of the extended range EV and presents cruising strategy of EV mode and ER mode. Also high voltage battery strategic SOC could be indicated and compared depends on various generator working cycles. A C-segment SUV has been produced and carried out cruising test in order to validate on highway, city and hill climbing road. This paper shows advantages and disadvantages of SOC variation on each road environments and presents the strategies as the cruising test results. On the basis of the test result, this paper suggests future works and research directions for strategy of battery management to extended range EV.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.6
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• pp.237-243
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• 2017

Ignorance of battery pack life could bring unexpected UAV crashes and so the SOH estimation became a next important factor to the SOC estimation. In contrast to the EV applications, the small UAV could not carry heavy and complex BMS and so it is required to apply a simple, light, cheap, but powerful BMS to prevent any accident. In this paper, we show two SOH estimation methods, using internal resistance and using $SOC_I$ and $SOC_V$ with CF. Results show that the SOH becomes about 92% after 30 number of discharging cycles.