• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2019년도 전력전자학술대회
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• pp.424-425
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• 2019

본 논문은 1차 RC 등가회로를 이용하여 리튬이온 배터리의 저항성 발열인 비가역 발열의 파라미터를 제시하였다. 발열 추정을 위해 1 C-rate에서 HPPC(Hybrid Pulse Power Characterization) 실험을 통하여 비가역 발열의 파라미터인 SOC 5%별 내부 저항을 추출하였다. 추출된 SOC 5%별 저항을 이용하여 1C-rate에서 3C-rate로 변화하는 조건에서 열 추정 성능을 확인하였다. 높은 C-rate로 방전 전류가 변화하는 상황에서 발열 시뮬레이션과 실험값을 비교하였으며, 1C-rate의 HPPC 실험에서 얻어진 내부 저항이 부하의 변동에 따른 리튬이온 배터리의 발열 추정 파라미터로써 사용될 수 있음을 검증하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2020년도 전력전자학술대회
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• pp.363-364
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• 2020

본 논문은 최근 주목 받고 있는 데이터 기반 인공지능 알고리즘을 사용하는 배터리 충전 상태 추정 기법에 대하여 조사 분석한다. 기존의 배터리 모델링 기법의 단점을 회피할 수 있는 데이터 기반 인공지능 알고리즘의 구조적 특징을 확인하고, 배터리 충전 상태 추정에 데이터 기반 인공지능 알고리즘을 적용 했을 때, 충전 상태 추정 정확도에 영향을 끼치는 요소인 데이터 구성에 대한 분석을 실시하여, 데이터 구성 시 필수적으로 고려해야하는 설계조건을 조사 분석한다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제24권4호
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• pp.480-486
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• 2016

Manufacturers have been applying several technologies that can improve the fuel economy of their cars. The regulated voltage control(RVC) system, is one of those technologies being used in passenger cars. In RVC, the voltage of an alternator is controlled depending on the electrical load demand or battery SOC, although each manufacturer differs from another in terms of detail. RVC can reduce the load of an alternator by consuming the stored energy of a battery and simultaneously generate energy. In this paper, a diesel passenger car equipped with an RVC system was tested under FTP-75 and HWFET modes to evaluate fuel economy as their initial battery SOC(100, 90, 80 and 60 %). The test results showed that the initial SOC affects fuel economy only under the FTP-75 mode. FTP-75 fuel economy of the 60% SOC was 13.2 % lower than the 100 % SOC. Also, the simultaneous consumption of the two energy sources did not appear in 60 % SOC.

• 전력전자학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.222-229
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• 2012

The SOC estimation method based on Kalman Filter(KF) requires the accurate battery model to express the electrical characteristics of the battery. However, the performance of KF SOC estimator can hardly be improved because of the nonlinear characteristic of the battery. This paper proposes the new KF SOC estimator of Lithium-Polymer Battery(LiPB), which considers the variation of parameters based on the hysteresis effect, the magnitude of SOC, the charging/discharging mode and the on/off load conditions. The proposed SOC estimation method is verified with the PSIM simulation combined the experimental data of the LiPB.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2015년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.397-398
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• 2015

본 논문은 $LiFePO_4$ 셀의 SOC(State of Charge) 추정에서 가장 중요한 역할을 하는 모델 파라미터인 OCV(Open Circuit Voltage)의 설계에 관한 것이다. $LiFePO_4$ 셀은 히스테리시스 특성 때문에 Charging/Discharging OCV값을 이은 curve인 Major loop만으로는 신뢰도 높은 SOC 추정이 어렵다. 따라서, 기존의 Major loop에 추가적으로 SOC 10% 구간별로 Minor loop을 설계해 줌으로써 배터리 모델링의 정확도를 높이고, 이를 최종적으로 EKF(Extended Kalman Filter)알고리즘을 이용하여 SOC 추정으로 해봄으로써 정확도 향상을 비교해 보고 분석해 보고자 한다.

• 전력전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.106-111
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• 2018

In this work, we propose techniques for estimating the SOC of Li-air battery. First, we describe and explain the operation principle of the Li-air battery. Energy density of the Li-air battery was compared with that of the Li-ion battery. The capacity and impedance value of the fully discharged voltage is analyzed, and the OCV value for SOC estimation is measured through the electrochemical characterization of the Li-air battery. Estimation value is obtained by SOC modeling through extended Kaman filter and is compared with the measurement value from the Coulomb counting method. Moreover, the performance of SOC estimation circuit is evaluated.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제31권1호
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• pp.16-22
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• 2024

전기자동차와 신재생에너지에 관한 관심이 높아지면서 건설장비 산업분야에서도 리튬이온 배터리를 접목하려는 요구가 높아지고 있다. 건설중장비는 건설 현장의 다양한 작업으로 인해 전류 용량의 감소가 급속히 진행되기 때문에 SOC(State of Charge) 및 SOH(State of Health) 같은 배터리의 상태를 더욱 정확하게 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 SOC와 SOH를 동시에 추정이 가능한 적응제어 기법 기반 이중확장칼만필터(Dual Extended Kalman Filter, DEKF) 알고리즘을 이용하여 실제 측정데이터와의 오차를 비교하였다. 배터리 충전 상태 예측을 위해 배터리 셀을 완전 충전 후 0.2C-rate조건에서 SOC 5% 간격으로 OCV를 측정하였고, 배터리의 열화를 판단할 수 있는 건전성 지표 확보를 위해 다양한 C-rate(0.2, 0.3, 0.5, 1.0, 1.5C rate) 조건에서 50 Cycle 동안 노화 실험을 수행하였다. DEKF를 이용한 SOC 및 SOH 추정 오차는 C-rate이 커질수록 커지는 경향을 보였으며 특히 SOC 추정결과, 0.2, 0.5 및 1C-rate에서 6%이하로 나타남을 확인하였다. 또한 SOH 추정 결과는 0.2 와 0.3C-rate에서 각각 최대오차 1.0% 및 1.3% 이내로 좋은 성능을 보이는 것으로 확인하였다. 다만, C-rate가 0.5C-rate에서 1.5C-rate으로 증가함에 따라 추정오차도 1.5%에서 2%로 다소 증가하는 것을 확인할 수 있었으나, 모든 C-rate 조건에서 DEKF를 사용한 SOH의 추정 성능은 약 2% 이내인 것으로 나타났다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.942_944
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• 2009

본 논문은 VRLA 배터리와 Ultra-Capacitor 모듈을 이용한 복합형 에너지 저장시스템에서 우수한 출력 특성을 가진 Ultra-Capacitor 모듈의 SOC를 정확하게 산출하고 보정하는 알고리즘을 소개하고, 마일드 하이브리드 자동차(MHEV)의 운행 조건을 모사한 사이클 프로파일과 차량 시뮬레이터 장비를 활용하여, 제안된 알고리즘의 유용성을 확인하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2019년도 전력전자학술대회
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• pp.453-454
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• 2019

본 논문은 ESS(Energy Storage System)의 과충전, 과방전으로 인한 열 폭주 현상을 방지하기 위한 사전 연구로 원통형 리튬이온 단일 셀의 충/방전에 따른 열 분포를 열화상 카메라로 촬영하여 분석하였다. 실험을 통한 열 분포 이미지를 학습 데이터로 구성하여, SOC(State of Charge)를 추정하는 CNN(Convolution Neural Network) 모델을 제안한다.

• 전력전자학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.324-331
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• 2007

본 연구에서는 슬라이딩 모드 관측기를 사용한 리튬 배터리의 충전량 예측방법에 대해서 논의한다. 배터리의 비선형 회로 모델링 기법이 소개되고 슬라이딩 모드 관측기를 사용한 충전량 예측기의 설계 방법이 논의된다. 기존의 복잡한 배터리 모델링 방법 대신, 단순화된 저항-커패시터 모델링 방법이 본 연구에서 사용되었다. 단순화된 모델에 의해 발생되는 오차나 불확실성은 슬라이딩 모드 관측기에 의해 보상되었다. 슬라이딩 모드 관측기의 구조는 단순하지만, 모델링 에러나 외란에 대해서 강인한 특성을 보여준다. 제안된 제어기의 수렴성은 등가제어 방법에 의해서 증명되었다. 제안된 시스템의 성능은 UDDS (Urban Dynamometer Driving Schedule) 시험에 의해서 증명되었다. 시험 결과 제안된 시스템은 실제 주행 환경에서도 우수한 추적 성능을 보여주었다.