본 논문에서는 전기자동차 충전 시 예상되는 선로 과부하 문제와 전압강하 문제를 해결하기 위해 연료전지를 이용한 충전 Aggregator 알고리즘을 제안한다. 충전Aggregator 알고리즘은 충전부하 투입 알고리즘과 충전부하 제거 알고리즘으로 구성되어 있다. 충전부하 투입 알고리즘은 충전부하 투입 전 선로전력과 전압강하를 예측하여 예측 된 값들이 허용범위를 초과하지 않을 경우 충전을 시작하는 알고리즘 이고 충전부하 제거 알고리즘은 전기자동차 충전 중 일반부하의 증가로 문제 발생 시 충전부하를 제거하는 알고리즘이다. 제안된 알고리즘은 PSCAD/EMTDC를 이용해서 연료전지가 연계된 특정지역의 배전계통을 모델링하여 검증하였다.
본 논문에서는 이차 Ni-Cd 팩 전지를 40분 안에 충전시키는 빠른 충전 알고리즘에 관한 연 구를 수행하였다. 제안된 알고리즘은 충전 전압과 전류를 고려해서 4가지 상태의 알고리즘을 사용한다. 이차 팩 전지가 균등충전이 일어나도록 알고리즘을 구성하였다. 이 알고리즘은 짧은 시간에 충전이 가능하게 하며, 발열 효과를 억제하고 전지의 수명을 연장시킨다. 실험결과 Ni-Cd 이차 팩전지는 40분 안에 충전되었으며, 약 2(in회 정도의 충.반전 수명을 가질 수가 있었다.
본 논문에서는 현재 EV/PHEV(전기자동차 및 하이브리드전기자동차)용으로 주목 받고 있는 리튬 이온 이차전지의 충전 알고리즘들 중에서 펄스(Pulse) 충전 알고리즘과 가변 주파수 펄스 충전 알고리즘을 CC/CV(정전류/정전압) 충전 알고리즘과 충전시간과 안정도, 전지 수명 부분에서 비교 및 분석한다. 그 결과 제시되는 펄스 충전 알고리즘의 장점을 기존의 결과론적인 분석에서 나아가 전기적, 화학적 근거를 통해 정성적으로 분석한다.
무인항공기는 사물인터넷 분야에서 중요한 발명중의 하나이며 많은 응용에서 사용되고 있다. 특히 소형 무인항공기(드론)는 배터리로 동작을 하기 때문에 서비스 도중 또는 서비스간에 충전소에서 배터리 충전과 배터리 교체가 필요하다. 배터리 충전소가 제한된 상황에서 먼저 충전할 드론을 스케쥴링하고 충전된 배터리를 할당하는 문제는 중요하다. 본 논문에서는 효율적인 드론의 배터리 충전 스케쥴링 알고리즘을 제안하였다. 드론을 위한 배터리 충전 스케쥴링 알고리즘의 기본 아이디어는 실시간처리 환경에서 마감시간을 만족하기 위하여 마감시간을 고려함(EDF)과 동시에 대기시간을 줄이기 위해서 충전시간을 동시에 고려(SJF)하였다. 즉, 마감시간이 짧을수록 그리고 충전시간이 짧을수록 높은 우선순위를 부여하여 마감시간 준수율을 높이고 평균 대기시간을 줄임으로서 결과적으로 마감시간 준수율향상과 대기시간 단축이라는 두가지 측면을 동시에 만족할 수 있는 기법을 고려하였다. 이미 충전된 배터리의 할당에서는 충전시간이 길수록 높은 우선순위를 배정하므로서 평균 대기시간을 줄일 수 있다. 시뮬레이션 결과 제안 알고리즘을 이용하여 마감시간 준수율과 평균 대기시간 측면에서 기존 알고리즘(EDF와 SJF)과 비교하여 좋은 성능을 보임을 확인하였다. 시뮬레이션 결과를 바탕으로시스템 파라메터와 사용자 요구사항에 따라 배터리 충전 스케쥴링과 배터리 할당 알고리즘을 합리적으로 선택할 수 있다.
본 논문에서는 리튬이온 배터리 충전알고리즘 중에서, 기존의 정전류/정전압충전(CC/CV)과 부스트충전(Boostcharging)을 비교 분석한다. 또한 기존의 정전류/정전압 충전방식에 비해 부스트충전이 갖는 장점과 부스트충전알고리즘의 근거를 제시하고 부스트충전 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 구현한다. PSIM 6.0 과 C Programming을 이용하여 시뮬레이션 모델을 구축하였고 구성된 시뮬레이션 결과를 통해 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 태양광 배터리 충전 시스템에서 충전 모드가 변환될 때 과도상태를 보상하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 정전류-정전압 충전 알고리즘을 기반으로 정전류 모드에서 정전압 모드로 변경될 때 과도상태를 보상하기 위한 최적의 제어기법을 추가함으로 기존 알고리즘보다 우수한 과도 특성을 갖는다. 본 논문은 3kW급 PSIM 시뮬레이션을 통해서 제안하는 충전제어 알고리즘의 우수한 제어특성을 검증하였다.
본 논문에서는 전기자동차의 구동에 핵심적인 역할을 하는 이차전지의 충전 방식 중 간단히 구현가능하며 성능이 뛰어난 정전류 정전압 알고리즘과 펄스 충전 알고리즘을 이론적으로 자세히 분석하였으며, 각각의 경우의 충전전류, 충전전압의 특성을 분석하였다. 또한 충전 시퀀스를 정리하였고 배터리 사고방지를 위한 $V_{th}$의 최대 설정치를 분석하였다.
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.
전기자동차용 급속충전기는 배터리의 SOC(State of Charge)가 낮은 경우 전류제어를 통해 배터리를 충전해 준다. 하지만 배터리가 충전되어 SOC가 최대치인 100%에 가까워졌을 경우 과충전을 방지하기 위해 전압제어로 배터리를 충전해 주는데 충전기가 전류제어에서 전압제어로 바뀌면서 과도상태가 발생하게 된다. 본 논문에서는 배터리 충전을 위한 전류제어에서 과충전 방지를 위한 전압제어로 과도상태 없이 변환될 수 있도록 제한적 2중루프 제어를 통한 급속충전기의 과충전 방지 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 검증하였고 차량용 50kW 급속충전기에 적용되어 제주도 스마트 그리드 실증센터에 설치되었다.
본 논문에서는 PHEV와 EV의 보급 확대에 따른 충전 시스템 사용자 혹은 관리자의 사고 방지 및 효율적인 충전 시스템의 운용을 위해서 차량내 배터리와 충전 시스템의 상태를 모니터링 할 수 있는 충전 모니터링 시스템의 구조와 충전 프로세스 알고리즘을 제안하고자 한다. 충전 모니터링 장치는 유/무선 통신기술을 적용하여 차량을 식별함으로써 효율적인 차량 관리 및 충전 시스템 운용이 가능하며 충전 시스템 내의 정보 교환, 충전 동작/정지 제어 등을 위한 차량과의 인터페이스 기술과 통신 프로토콜 등 다양한 기능이 필요하다. 본 논문에서는 충전 모니터링 장치용 제어기와 충전 전력량 및 상태 표시가 가능한 충전 모니터링 장치와 충전 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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