The cooling effect of a mobile phone using PCM(Phase Change Material) module has been numerically investigated. A transient three-dimensional numerical analysis of heat and fluid flow with natural convection is performed in this study. Governing conservation equations for mass, momentum and energy are solved by an implicit finite volume method. An enthalpy-porosity technique has been used for modeling of the melting process. Two different ways of placing the PCM module are considered. One is to place a PCM module between the substrate and battery pack, and the other is to place a PCM module between MCM(multichip module) and battery pack. Three different types of PCMs are used to predict the performance of PCM. The results show that passive cooling with PCM can reduce the temperature rise and the effect of natural convection in PCM module considered in this study is negligible.
This paper proposes a series operation algorithm for voltage balancing of modular battery pack charging/discharging system using 3P-CFDAB (3-Phase Current-Fed Dual Active Bridge) converter. By using the proposed algorithm, we can prevent deterioration or loss of a particular module. The algorithm in this paper was verified through PSIM simulation.
This paper analyzes switching losses and efficiency depending on SiC and Si devices applied in 3-phase AC/DC Converter for Battery Pack Testing System. The switch elements of the 3-phase AC/DC Converter is compared to Si and SiC-based elements and analyzed through comparison of each switching loss by simulation results.
리튬이온 배터리는 다른 배터리들에 비해서 높은 전압과 큰 용량을 갖고 있지만 EV와 ESS에 사용되기 위해서는 아직도 다수의 배터리를 직, 병렬로 연결하여 팩으로 구성하여 사용할 필요가 있다. 이 때 팩을 구성하는 리튬이온 배터리들이 셀 스크리닝 기법을 통해서 분류가 된 배터리라고 하여도 표면적인 원인과 직렬조합 배터리팩의 구조에 따라서 온도편차가 발생 할 수 있다. 이 때 이 배터리 팩을 사용하는 시스템의 BMS가 위의 상황을 고려하지 않는다면 BMS의 SOC 추정 값을 신뢰 할 수 없을 것이다. 본 논문에서는 실험결과를 토대로 구조가 다른 배터리 팩을 기존의 BMS로 각각의 SOC를 추정해 보고 배터리 직렬조합 구조에 의한 배터리 팩의 표면온도를 비교 분석해 보려한다.
최근 탄소배출을 최소화하기 위해 전기자동차의 사용이 증가함에 따라 핵심 부품인 리튬이온 배터리의 상태 및 성능 분석의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 배터리의 상태 및 성능에 영향을 줄 수 있는 배터리의 전압, 전류 및 온도뿐만 아니라 전기 자동차의 운행 데이터 및 충전 패턴 데이터를 활용한 종합적인 분석이 필요하다. 따라서 전기적 이동 수단에서 수집되는 배터리 데이터 수집 및 데이터 전처리, 단순 배터리 데이터에 추가적인 운전자 운전 습관에 대한 데이터 수집 및 전처리, 분석된 영향인자를 기반으로 인공지능 알고리즘 세부 설계 및 수정, 해당 알고리즘을 기반으로 하는 배터리 분석 및 평가 모델 설계하였다. 본 논문에서는 실시간 전기버스를 대상으로 운행 데이터와 배터리 데이터를 수집하여 Random Forest 알고리즘 활용하여 학습시킨 후, XAI 알고리즘을 통해 배터리 상태 중요 영향인자로 배터리의 상태, 운행 및 충전 패턴 데이터 등을 종합적으로 고려하여 운행 패턴에서 급가속, 급 감속, 급정지와 충 방전 패턴에서 일 주행횟수, 일일 누적 DOD와 셀 방전에서 셀 전압 차 , 셀 최대온도, 셀 최소온도의 요소가 배터리 상태에 많은 영향을 미치는 인자로 확인되었으며, Random Forest 알고리즘 기반으로 배터리 분석 및 평가 모델을 설계하고 평가하였다.
Lithium-ion batteries are predominantly employed in electric vehicles and energy storage devices, offering the advantage of high energy density. However, they are susceptible to efficiency degradation when operated at high temperatures due to their sensitivity to the external environment. In this study, we conducted experiments using an indirect cooling method to prevent thermal runaway and explosions in lithium-ion batteries. The results were validated by comparing them with heat transfer simulations conducted through a commercial finite element analysis program. The experiments included single-cell exothermic tests and cooling experiments on a battery pack with 10 cells connected in series, utilizing 21700 lithium-ion batteries. To block external temperature influences, the experimental environment featured an extrusion method insulation in the environmental chamber. The cooling system, suitable for indirect cooling, was constructed with copper tubes and pins. The heat transfer analysis began by presenting a single-cell heating model using commercial software, which was then employed to analyze the heating and cooling of the battery pack.
전기자동차의 성능은 축전지의 성능에 의해 크게 좌우된다. 그러므로 우수한 성능과 높은 신뢰성을 가진 전기자동차를 개발하기 위해서는 다양한 운영조건에서 축전지가 최대의 성능을 가질 수 있게 잘 관리되어야 한다. 축전지의 성능 향상은 축전지 관리 시스템(BMS)의 적용에 의해 달성될 수 있으며 BMS는 축전지의 상태 감시뿐만 아니라 축전지의 충전 및 방전을 최적화하는 중요한 역할을 수행한다. 이 연구에서는 전기자동차에 적용된 니켈 메탈하이드라이드 전지(Ni/MH battery) 이용을 최대화하기 위한 역할을 수행하는 BMS를 개발하였다 이 시스템은 축전지의 충전 및 방전 제어, 과충전 및 과방전 방지, 잔존용량 계산 및 표시, 안전관리 및 열관리 등의 기능을 가진다. 금번 개발된 BMS를 대우자동차와 고등기술원이 공동 개발한 DEV5-5전기자동차에 장착하여 시험을 수행하였다. 이 차량에는 파나소닉사의 12V-95Ah사양의 Ni/MH battery 18모듈이 적용되었다 시험결과 이 시스템은 $3\%$ 이내의 높은 정확성을 가지고 있으며 우수한 신뢰성을 나타내었다. 이 BMS는 전기자동차의 신뢰성과 안전도뿐만 아니라 Ni/MH battery pack의 성능과 수명을 향상시킬 것이다.
The inconsistencies between paralleled battery cells are becoming more considerable issue in high capacity battery applications like electric vehicles. Due to differences in state-of-charge (SOC) and internal resistance within individual cells in parallel, charging or discharging current is not appropriately balanced to each cell in terms of SOC, which may shorten the lifetime or sometimes cause safety issues. In this paper, an intelligent cell-balancing algorithm is proposed to overcome the inconsistency issue especially for paralleled battery cells. In this scheme, SOC information collected in the sub-BMS module is sent to the main-BMS module, where the number of parallel cells to be connected to DC bus is continuously updated based on the suggested SOC comparison rule. To verify the method, operation of the algorithm on 4 paralleled battery cells are simulated on Matlab/Simulink. The simulation result shows that the SOCs of paralleled cells are evenly redistributed. It is expected that the proposed algorithm provides high reliable and prolong the life cycle and working capacity of the battery pack.
The improvement in the battery performance and life using a battery thermal management system directly affects the improvement in the performance, life, and energy efficiency of electric vehicles. Therefore, this study numerically analyzed the heat exchange processes between the coolant inside the cooling plate channel and the heat generated by the battery. The cooling performance was analyzed based on the average temperature, temperature uniformity, and the maximum and minimum temperature differences of the battery. A performance difference existed depending on the coolant inlet temperature but showed the same tendency of cooling performance according to the shape of each plate's channel. Type 1 showed the best results in terms of battery temperature uniformity, which is the most important measure of battery performance; Type 2 showed the best results in terms of the average temperature of the battery; and Type 3 showed the best results in terms of the maximum and minimum temperature differences of the battery compared with that of the other cooling plates.
리튬 이온 배터리가 전기 자동차 및 다양한 어플리케이션에 적용됨에 따라 폐배터리의 수요 또한 증가하고 있다. 내부 화학적 상태가 상이한 배터리의 전기적 특성실험을 통해 파라미터를 선정하였으며, 데이터의 분포에 적합한 Fuzzy Logic을 설계하였다. 설계된 Fuzzy Logic을 통한 Cell Grading으로 내부 화학적 특성이 유사한 셀을 선별하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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