높은 중량에너지밀도로 배터리 무게를 줄일 수 있는 장점을 갖는 리튬이온 배터리는 중량이 중요한 관심사인 많은 항공우주 응용분야에서 빠른 속도로 Ni-Cd, Ni-H2 등의 기존 배터리를 대체하고 있다. 또한 리튬이온 배터리는 낮은 열 손실 특성과 높은 에너지 효율 그리고 저렴한 셀 단가를 갖는다. 80개의 소니 US18650 리튬이온 셀을 사용한 KSLV-I 탑재배터리 모듈은 셀을 8개씩 직렬로 구성한 후 각 열을 병렬로 10개 연결하여 요구되는 전압과 용량을 공급한다. 본 논문에서는 우주발사체용 리튬이온 배터리의 설계 및 그 특성에 대해 소개하며, 예상되는 우주환경에서 배터리가 신뢰성 있게 동작하는지를 검증하는 환경시험 프로그램 절차를 보였다. 배터리 성능은 전자부하기를 이용한 시뮬레이션 시험을 통해 확인하였고 발사체 2단에 장착하여 각 전장품들과의 연계시험을 통해 검증하였다.
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.
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.
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 리튬이온(Li-Ion) 배터리 셀(Cell)의 Shock test와 Vibration test 기반 18650 원통형 셀 내부 전기적 특성 변화를 분석하였다. 전류적산법을 기반으로 방전 용량을 측정하였고, OCV(Open Circuit Voltage) 측정 및 HPPC(Hybrid Pulse Power Characterization) test를 기반으로 내부 저항을 측정하고 진동 및 충격 시험 전 후의 파라미터를 비교 분석하였다.
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.
본 논문에서는 TVC 배터리의 설계 개념, 특성과 환경 및 성능 시험 결과에 대해 간략히 보인다 KSLV-I 상단에 탑재되는 TVC 배터리는 168개의 소니 18650VT 고전력 리튬이온 셀을 사용하며, 84개의 셀을 직렬로 구성한 후 각 열을 병렬로 2개 연결하여 추력 벡터제어(TVC) 시스템의 미션에 요구되는 전압(공칭 270V)과 전류를 공급한다. TVC 시스템의 부하 특성은 짧은 시간 동안 높은 전류 출력을 요구하는 펄스의 형태를 가진다. 무게를 최소화하며 시스템 요구 전력을 공급하기 위해 18650VT 셀을 적용하였다. 18650VT 셀은 고전력 응용분야를 위해 설계된 모델로 10C 연속 방전 능력을 갖고 있다.
배터리의 효율적인 사용을 위해 배터리 관리 시스템(BMS)는 중요하다. 그 중 배터리의 잔존 수명을 나타내는 지표인 SOH(State of Health)를 예측하기 위해 본 논문에서는 18650 리튬이온 셀에 전기적 노화 실험(Cycle Life Test)을 적용하였다. 방전 용량 및 저항 변화에 의한 SOH 변화를 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 사용하여 예측하도록 설계하고 이에 대한 검증을 수행하였다.
본 논문은 단일 배터리의 발열량 추정을 위한 전기-열적 해석을 수행하였다. 셀의 물리적 특성, SOC별 저항에 중점을 두어 발열량 추정을 하였다. 실험과 시뮬레이션을 비교하여 제시한 모델과 발열 저항의 의미를 확립 및 검증하며 단일 배터리의 방전구간 발열량을 추정하였다.
리튬 이온 배터리가 소형 모바일 기기, 전기 자동차, 에너지 저장장치 등에 상용화됨에 따라서 이의 충전 상태(SOC) 추정 및 셀, 모듈의 건전성(SOH)의 예측이 배터리 사용 기기의 관리 지표로 사용되고 있다. 리튬 이온 배터리는 여러 차례의 방전으로 노화되어 기기의 요구 부하를 공급가능한지 지표로 평가되어야 한다. 정확한 SOH 추정을 위해 리튬 이온 배터리의 방전 용량 실험이 주기적으로 진행되어야 하며, 이를 통해 오프라인 기반의 SOH 추정이 가능해진다. 본 논문에서는 베이지안 회귀분석 방법을 이용하여 오프라인 SOH 추정을 진행하기 위해 방전 용량을 추정하였으며, 고출력 배터리인 18650 25R셀을 이용하여 방전 용량 추정 결과 방전 전류 1 C-rate에서 1%, 2 C-rate에서 2%의 추정 오차율을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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