기존의 라우터 기반의 패킷 스크리닝 방식은 ATM 네트워크 상에서는 패킷 수준의 스크리닝 기능의 적용을 위하여 SAR(Segmentation And Reassembly) 과정을 필요로 하기 때문에 고속의 셀 처리를 수행하는 ATM Switch의 셀 처리 속도를 저하시킨다는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 셀 스크리닝 방식에 기반한 병렬 처리 구조의 ATM Firewall Switch를 제안한다. 제안된 Enhanced ATM Firewall Switch는 셀 단위로 분할된 패킷의 1, 2번 셀들에 대한 검사만을 통하여 스크리닝 기능을 수행하기 때문에 셀 단위의 스크리닝 수행이 가능하며, 정책 캐쉬의 도입을 통해 셀 스크리닝 수행속도를 향상하였다. 또한 독립적인 User Cells Filter 기능 블록의 설계를 통하여 병렬 처리 구조의 셀 스크리닝 수행이 가능하도록 구성하여 셀 지연 시간을 최소화하였다.
본 논문에서는 효율적인 배터리 팩 설계를 위해 300개의 18650 리튬이온 셀의 전기적 특성을 비교분석하였고 통계적 분석을 기반으로 스크리닝 기법을 적용하였다. 300개의 고출력 원통형 18650 리튬이온 배터리 셀을 사용하여 전류적산법 기반 방전 용량(discharged capacity)과 HPPC(hybrid pulse power Characterization) test 기반 충전저항과 방전저항을 추출하였다. 추출한 파라미터를 바탕으로 통계적 분석을 수행하고 스크리닝 기법을 적용하였다. 스크리닝 기법을 적용한 셀과 랜덤으로 추출된 셀을 비교 및 분석하였다.
본 논문에서는 고출력 리튬이온 18650 셀(cell) 200개를 사용하여 고출력 어플리케이션의 운용 범위와 동적 특성을 적용한 스크리닝 방법을 제안하였다. 전기적 특성 실험 기반 배터리 용량과 OCV(open circuit voltage)의 요소를 고려한 16개의 내부 파라미터를 추출하고 표준편차 기반 가중치를 선정하였다. 선정된 가중치를 각각의 요소에 적용하여 단위 셀의 대표 값을 결정하고 셀 스크리닝을 수행하였다. 기존의 스크리닝 기법과 제안된 스크리닝 기법을 200개의 단위 셀에 적용하여 두 기법의 차이를 비교 분석하였다.
일반적으로 리튬이온은 배터리들은 각 배터리마다 고유의 전기화학적 특성을 갖고 있으며 이러한 특성들로 인해서 직렬 또는 병렬로 패키징 되어서 팩으로 사용 될 때 각 셀 간의 전압 불균형이 발생하게 된다. 셀 벨런싱 회로 같은 셀 간 불균형을 회복시켜주는 기능이 없다면 배터리 팩 내의 셀 간 전압 불균형은 시간이 지남에 따라 더 커지게 되고 이는 배터리 팩의 노화를 가속 시키거나 배터리 팩의 성능을 저하시키는 원인이 된다. 이는 폐 리튬이온 배터리 팩을 재활용하는데 있어서도 반드시 고려해야하는 사항으로서 재활용 팩의 사용시간에 영향을 끼칠 수 있다. 위의 문제를 극복하기 위해서는 배터리 팩을 만들기 전에 스크리닝을 통해서 전기화학적 성분이 유사한 배터리들을 팩으로 만드는 것이 필요하다. 일반적으로 프레시 배터리의 용량은 거의 비슷하기 때문에 프레시 배터리 용량은 프레시 배터리를 스크리닝 하기 위한 많은 기준들 중에서 가중치가 크지 않지만 폐 리튬이온 배터리들은 각 배터리마다 고유의 전기화학적 특성을 갖을 뿐만 아니라 각 배터리마다 상이한 배터리 용량을 갖고 있기 때문에 각 배터리의 용량에 프레시 배터리를 스크리닝 할 때보다 큰 가중치를 두어 스크리닝 할 필요가 있다. 본 논문에서는 같은 전류 프로파일로 노화된 배터리 팩 내의 셀들의 전기화학적 특성을 분석하여 폐배터리 셀들을 재활용하기 위한 스크리닝 방법에 대해서 고찰한다.
배터리팩에 사용되는 리튬이온 배터리는 제조공정 과정에 따라 각각의 배터리 마다 부피에 의한 물리적 특성, 내부 저항, 자가 방전률, 셀 용량, 배터리 노화 속도 등 여러 가지 특성이 다르다. 배터리 팩의 효율적 운용을 위해 이러한 단위 셀 간편차를 최소화 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 두 종류의 고용량 리튬이온 배터리를 선정하여 진동 충격 실험 전 후 개방 회로 전압(open circuit voltage, OCV)를 측정하고 Matlab을 사용하여 비교 분석 하였다. OCV 비교 분석 데이터를 이용하여 통계적 분석 기반 셀 스크리닝을 진행하였고 이에 대한 결과를 비교 분석하였다.
본 논문에서는 스크리닝에 기반한 리튬이온 배터리 팩의 state of charge (SOC) 추정방법을 연구하였다. 전기화학적 특성이 서로 유사한 셀들을 미리 선별하는 스크리닝 방법을 통해 직렬, 병렬, 직/병렬팩이 구성될 때, 이러한 팩의 전기화학적 등가회로 모델은 단위 셀 대비 일정한 경향성을 보이는 용량, open circuit voltage (OCV) 등의 파라미터 정보를 토대로 기존 단위 셀 모델과 동일한 모델 구축이 가능하다. 이를 통하여 extended kalman filter (EKF)를 이용한 배터리 팩의 SOC 추정이 가능함을 보인다.
배터리 팩에 사용되는 리튬이온 배터리는 셀의 양극활물질에 따라 특성이 다르다. 배터리 팩의 효율적 운용을 위해 단위 셀간 편차를 최소화 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 양극활물질이 다른 고출력 및 고용량 리튬이온 배터리 세 종류를 선정하여 IR 및 OCV를 측정하고, 통계적 분석 기반 셀 스크리닝을 진행하여 결과를 비교 분석하였다.
본 논문에서는 배터리 팩의 모든 셀들이 안전한 전압 범위 내에서 동작하도록 하여 배터리 팩의 가용 에너지를 증가시키기 위한 최대 전류 추정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 셀의 최저 용량, 최대 저항, 단자 전압 정보를 이용하여 모든 셀이 전압 범위를 벗어나지 않는 최대 전류를 추정한 뒤, 순시 정격 전류 인가 시 전압 강하량을 예측하여 특정 셀들만 스크리닝함으로써 정확도를 개선한다. 알고리즘의 유효성을 검증하기 위하여 전기자동차용 배터리 팩 및 주행 전류 프로파일 기반의 시뮬레이션 및 실험을 진행한다.
본 논문에서는 전기자동차에 탑재된 배터리의 최대 출력 전류 산출을 위한 실시간 셀 스크리닝 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 통하여 배터리 팩을 구성하는 셀들 중 필수적으로 관리해야 할 셀을 선별하고 이를 최대 출력 전류 추정에 사용함으로써 안전성을 확보함과 동시에 연산량을 줄여 BMS의 부담을 완화하고 관리의 효율을 증대한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 기반으로 유효성을 검증한다.
본 논문에서는 단일 셀과 배터리 팩의 전기적 특성 실험 기반 내부 파라미터를 추출하고 등가회로 모델에 적용하여 시뮬레이션 및 검증을 진행하였다. 본 논문에서는 임의로 선정한 단일 셀에 대한 파라미터를 추출하여 스크리닝이 이상적으로 되었다는 가정 하에 팩 단위로 확장한다. 단일 셀에서 확장된 파라미터와 배터리 팩 자체의 파라미터를 구하여 시뮬레이션 결과를 실제 전압과 비교하여 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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