Online simulations are utilized to reduce time and cost in the development and performance optimization of plug-in hybrid electric vehicle (PHEV) and electric vehicles (EV) systems. One of the most important factors in an online simulation is the accuracy of the model. In particular, a model of a battery should accurately reflect the properties of an actual battery. However, precise dynamic modeling of high-capacity battery systems, which significantly affects the performance of a PHEV, is difficult because of its nonlinear electrochemical characteristics. In this study, a dynamic model of a high-capacity battery cell for a PHEV is developed through the extraction of the equivalent impedance parameters using electrochemical impedance spectroscopy (EIS). Based on the extracted parameters, a battery cell model is implemented using MATLAB/Simulink, and charging/discharging profiles are executed for comparative verification. Based on the obtained results, the model is optimized for a high-capacity battery cell for a PHEV. The simulation results show good agreement with the experimental results, thereby validating the developed model and verifying its accuracy.
Electrochemical characteristics of a graphite/lithium and a $LiCoO_2/lithium$ half cell and a $graphite/LiCoO_2$ full cell were analyzed using a GCSOC (gradual control test of the state of charge) technique. The IIE (initial intercalation coulombic efficiency), which represents lithium intercalation property of the electrode material, and the $lIC_s$ (initial irreversible capacity by the surface), which represents irreversible reaction between the electrode surface and the electrolyte were obtained from the GCSOC analysis. Linear-fittable capacity ranges of IIE of graphite and $LiCoO_2$ electrodes were 370 and 150 mAh/g, respectively, based on material weight. The value of lIE for graphite and $LiCoO_2$ electrodes were $93-94\%$ and $94-95\%$, respectively. The value of IICs for graphite and $LiCoO_2$ electrodes were 15-17 mAh/g and 0.3-1.7 mAh/g, respectively. The value of IIE for $graphite/LiCoO_2$ full cell, used GX25 and DJG311 as a graphite, was $89-90\%$ that lower than that for the half cells. Parameters of IIE and IICs can also be used to represent not only half cell but also full cell.
무인항공기 산업이 성숙해짐에 따라 촬영, 정찰, 구조 등 많은 분야에 무인항공기가 적용되고 있으며, 이로 인하여 신속한 무인항공기의 하드웨어의 설계, 특히 배터리팩의 설계가 필요하게 되었다. 수직이착륙 형태의 배송용 무인항공기의 편리한 배터리팩 구성 설계를 위한 자동 배터리팩 설계 툴을 개발하였다. 전류, 전압 패턴, 여러 셀 사양, 원하는 배터리팩 전압 등의 입력을 하면, 자동 배터리팩 설계 툴이 균질 셀 또는 이종 셀들을 결합하여 최소 중량과 최대 용량을 갖는 배터리팩을 계산한다. 또한 이 툴은 설계된 배터리팩 구성의 사용에 따른 용량 감소 경향을 예측할 수 있다.
It is a crucial requirement to utilize an economical battery capacity for the wind energy conversion system. In this paper, the optimal BESS capacity is determined for the wind farm whose dispatched power is assigned by the min-max dispatching method. Based on a lifetime cost function that indicates the BESS cost spent to dispatch 1kWh wind energy into grid, the battery capacity can be optimized so as to obtain the minimum system operation cost. Moreover, the battery state of charge (SOC) is also managed to be in a safe operating range to ensure the system undamaged. In order to clarify the proposed optimizing method, a 3MW permanent magnet synchronous generator (PMSG) wind turbine model and real wind speed data measured each minute are investigated.
As a fundamental experimental study for reliability improvement of lithium ion secondary battery, degradation mechanism was investigated by microscopic observation and acoustic emission monitoring. Microstructural observation of the decomposed battery after cycle test revealed mechanical and chemical damages such as interface delamination, microcrack of the electrodes, and solid electrolyte interphase (SEI). Acoustic emission (AE) signal was detected during charge and discharge of lithium ion battery to investigate relationships among cumulative count, discharge capacity, and microdamages. With increasing number of cycle, discharge capacity was decreased and AE cumulative count was observed to increase. Observed damages were attributed to sources of the detected AE signals.
Battery cells are connected in parallel to enlarge the system capacity. However, cell inconsistency may reduce the overall system capacity and cause the over-charging or over-discharging issue. This paper proposes a SOC-based sequencing equalizer for parallel-connected battery configuration that uses the ANFIS (adaptive neuro-fuzzy inference system) algorithm to make the switching decision. Depend on the load current and the SOC (state-of-charge) rate of cells, the switching decision is made to equalize the SOC of the battery cells. The simulation results show that the system capacity is maximized and the controller is adaptive for a large number of parallel-connected in dynamic load profile.
The voltage profile of Zinc/Air battery during discharge has very flat pattern in a given voltage range, But, if not enough the porosity in cathode, as a result of that capacity, energy and discharge voltage of batteries become low. Therefore, we focused the pore effects in activated carbon for cathode. We examined discharge voltage, specific capacity, specific energy, resistance and characteristics during the GSM pulse discharge upon different kinds of activated carbon in Zinc/Air battery, Also we measured porosity of the air cathode according to the ASTM. So we achieved improvement of specific capacity, specific energy and discharge voltage according to increase meso pores of activated carbon. We found the optimized activated carbon material for Zinc/Air battery.
By introducing RPS(Renewable Portfolio Standard) for reduction of greenhouse gas, Renewable energy has becoming widespread gradually. Due to a large number of advantages, wind power, which is one of Renewable energy, has standing in the spot-light rather than other Renewable energy. Wind power, however, is difficult to control output and because of severe output fluctuation, it would cause some problems when it is connected with system. Using battery as a solution for these problems has been researched all over the world. In this paper, the reliability modeling of windfarm connected battery and reliability evaluation of system are executed. Also the optimum battery capacity is selected through evaluating reliability cost.
본 논문에서는 전기자동차용 배터리 충/방전 상태 추정의 정확도를 개선하기 위해 칼만 필터(Kalman Filter, KF) 알고리즘과 등가회로모델(Equivalent Circuit Model)을 활용한 State Of Charge (SOC) 추정 방법을 적용하였다. 특히 노화된 배터리 용량을 함께 추정 가능한 관측기(observer)를 설계하였다. 우선 노화가 없는 경우, 칼만 필터를 이용하여 SOC를 단일 추정하면, 관측기 없이 모델로 계산된 경우와 비교하여 평균 절대 오차율이 1.43%(관측기 미사용)에서 0.27%(관측기 사용)로 감소하였다. 차량 주행상태에서는 전류가 고정되지 않아 SOC와 배터리 용량을 모두 추정하는 것에 일반적인 KF 혹은 Extended KF 알고리즘을 이용할 수 없다. 배터리 노화에 의한 용량 변화는 단시간에 일어나지는 않다는 점에 착안하여, 충전 시 배터리 용량 추정을 주기적으로 실시하는 전략을 제시하였다. 충전 모드에서는 일정 구간마다 전류가 고정되기에, 해당 상황에서 배터리 노화 용량을 SOC와 함께 추정 전략을 제시하였다. 전류가 고정된 상태에서 SOC 추정의 평균 절대 오차율은 0.54% 였으며, 용량 추정의 평균 절대 오차율은 2.24%로 나타났다. 충전상태에서 전류가 고정됨으로 일반적인 EKF를 활용하여 배터리 용량과 SOC 동시 추정이 가능하도록 하였다. 이를 통하여 배터리 충전 시 주기적인 배터리 용량 보정을 수행할 수 있다. 그리고, 방전 시에는 해당 용량으로 고정한 채 SOC를 추정하는, 배터리 관리 시스템에서 활용 가능한 추정 알고리즘을 제안하였다.
나트륨 유황전지(NAS)는 대용량 에너지 저장시스템(energy storage system, ESS) 중 하나로서, 최근 풍력에너지, 태양에너지, 해양에너지 등 그린재생에너지의 사용증가로 ESS에 대한 수요가 급증함에 따라 NAS 전지에 대한 관심이 고조되고 있다. NAS 전지는 에너지 밀도가 높고(납 축전지밀도의 3배), 사이클 수명이 길고, 자가방전이 없어 대용량 전력저장 시스템에 적합하다. NAS 전지는 양극으로 황(Sulfur), 음극으로 나트륨(Na), 고체전해질 및 분리막으로 ${\beta}$"-알루미나($Al_2O_3$)로 구성되어 있고, 양극 활물질인 황은 부도체이기 때문에 도전재인 탄소섬유(carbon felt)에 함침시켜 양극으로 사용해야 함으로, 양극재 구성 및 특성은 전지성능에 상당한 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서는 NAS 전지의 구성, 다황화나트륨($Na_2S_x$, 방전생성물) 및 양극재의 특성, 전지 성능에 미치는 영향인자들에 대해서 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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