In many electric vehicles, large-capacity pouch-type lithium-ion battery packs are mainly used to increase the mileage on a single charge. The lithium ion battery should be operated within the temperature range of 25℃ to 40℃ because the battery performance can be rapidly deteriorated due to an increase in internal temperature. Battery thermal management system (BTMS) can give the suitable temperature conditions to battery by water cooling method. In this research, the heat transfer characteristics (the battery temperature distributions and the water flow characteristics) were analyzed by CFD method to investigate the thermal performance of the cooling plate with 4-pass water flow structure. Moreover, the effect of the presence of fins between the battery cell was identified. The fins made smooth temperature distributions between the battery cells due to the heat spreading and lower the average battery cells temperature.
In industrial situation, electronic and electro-mechanical systems have been using different type of batteries in rapidly increasing numbers. These systems commonly require high reliability for long periods of time. Wider application of battery for low-power design as a prime power source requires us knowledge of failure mechanism and reliability of batteries in terms of load condition, environment condition and other explanatory variables. Battery life is an important factor that affects the reliability of such systems. There is need for us to understand the mechanism leading to the failure state of battery with performance characteristic and develop a method to predict the life of such battery. The purpose of this paper is to develope the methodology of monitoring the health of battery and determining the condition or fate of such systems through the performance reliability to predict the remaining useful life of primary battery with load condition, operating condition, environment change in light of battery life variation. In order to evaluate on-going performance of systems and subsystems adopting primary batteries as energy source, The primitive prototype for performance reliability analysis device was developed and related framework explained.
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 배터리는 사용 환경과 양극재 조합 비율에 따라 배터리의 성능이 좌우된다. 고성능 리튬 이온 배터리를 개발하기 위해서는 양극재 비율을 다양하게 변화시켜가면서 배터리를 제작하고 성능을 측정해야 한다. 하지만 모든 변수 조합에 대해 배터리를 제작하고 성능을 측정하기에는 많은 시간과 비용이 소모된다. 그렇기 때문에 최근에는 데이터 기반으로 인공지능 모델을 활용하여 배터리의 성능을 예측하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 공개 배터리 데이터는 동일한 배터리로 측정 실험을 하였기 때문에 양극재 조합 비율은 고정되어 있어서 데이터 속성으로 포함되지 않았다. 본 논문에서는 양극재 소재 조합 비율에 따른 배터리의 성능을 예측할 수 있는 인공지능 모델 개발에 필요한 학습 데이터 모델을 정의한다. 우리는 리튬 이온 배터리의 성능에 영향을 미칠 수 있는 요인을 분석하여 양극재 소재별 질량과 배터리 사용 환경을 입력데이터로, 배터리의 출력과 용량을 목적 데이터로 정의하였다. 공개 배터리 데이터 중에는 양극재 비율이 포함된 데이터가 없어 양극재 비율을 모두 동일한 값으로 설정한 제한된 데이터로 다중 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, LSTM 분석을 수행하였다. 실험 환경이 다른 배터리 데이터에서 각각의 배터리 데이터는 고유한 패턴을 유지하였으며, 배터리 분류 모델은 각각의 배터리를 약 2%의 오차로 분류하는 것으로 나타났다.
The performance of the battery management system (BMS) algorithm is important for ensuring the stability and efficient operation of battery packs. Such a performance is determined by the internal parameters of the electrical equivalent circuit model (EECM). This study proposes a performance improvement and verification of battery parameters for the BMS algorithm using electrical experiments and tools. The parameters were extracted through electrical characteristic experiments, and an EECM based on Ah counting was designed. Simulation results using the EECM were compared with actual experimental data to determine the best parameter extraction method.
The performance and cost of electric vehicles (EVs) are much influenced by the performance and service life of the Li-ion battery system. In particular, the cell performance and reliability of Li-ion battery packs are highly dependent on their operating temperature. Therefore, a novel battery thermal management is crucial for Li-ion batteries owing to heat dissipation effects on their performance. Among various types of battery thermal management systems (BTMS'), the phase change material (PCM) based BTMS is considered to be a promising cooling system in terms of guaranteeing the performance and reliability of Li-ion batteries. This work is mainly concerned with the basic research on PCM based BTMS. In this paper, a basic experimental study on PCM based battery cooling system was performed. The main purpose of the present study is to present a comparison of two PCM-based cooling systems (n-Eicosane and n-Docosane) of the unit 18650 battery module. To this end, the simplified PCM-based Li-ion battery module with two 18650 batteries was designed and fabricated. The thermal behavior (such as temperature rise of the battery pack) with various discharge rates (c-rate) was mainly investigated and compared for two types of battery systems employing PCM-based cooling. It is considered that the results obtained from this study provide good fundamental data on screening the appropriate PCMs for future research on PCM based BTMS for EV applications.
Function of battery bank stores energy for DC load in general, and DC power system of the nuclear power plant is used to supply DC loads for safety- featured instrumentation and control such as inverter, class 1E power system control and indication, and station annunciation. Class 1E DC power system must provide a power for the design basis accident conditions, and adequate capacity must be available during loss of AC power and subsequent safe shutdown of the plant. In present, batteries of Class 1E DC power system of the nuclear power plant uses lead-acid batteries. Class 1E batteries of nuclear power plants in Korea are summarized in terms of specification, such as capacity, discharge rate, bank configuration and discharge end voltage, etc. This paper summarizes standards of determining battery size for the nuclear power plant, and analyzes duty cycle for the class 1E DC power system of nuclear power plant. Then, battery cell size is calculated as 2613Ah according to the standard. In addition, this paper analyzes performance test results during past 13 years and shows performance degradation in the battery bank. Performance tests in 2001 and 2005 represent that entire battery cells do not reach the discharge-end voltage. Howeyer, the discharge-end voltage is reached in 14.7% of channel A (17 EA), 13.8% of channel B (16 EA), 5.2% of channel C (6 EA) and 16.4% of channel D (19 EA) at 2011 performance test. Based on the performance test results analysis and size calculation, battery capacity and degradation by age in Korearn nuclear power plant is discussed and would be used for new design.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권3호
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pp.118-121
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2023
Recently, green energy support policies have been announced around the world in accordance with environmental regulations, and asthe market grows rapidly, demand for batteries is also increasing. Therefore, various methodologies for battery diagnosis and recycling methods are being discussed, but current accurate life prediction of batteries has limitations due to the nonlinear form according to the internal structure or chemical change of the battery. In this paper, CS2 lithium-ion battery measurement data measured at the A. James Clark School of Engineering, University of Marylan was used to predict battery performance with high accuracy using a convolutional neural network (CNN) model among deep learning-based models. As a result, the battery performance was predicted with high accuracy. A data structure with a matrix of total data 3,931 ☓ 19 was designed as test data for the CS2 battery and checking the result values, the MAE was 0.8451, the RMSE was 1.3448, and the accuracy was 0.984, confirming excellent performance.
한국고분자학회 2006년도 IUPAC International Symposium on Advanced Polymers for Emerging Technologies
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pp.62-62
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2006
Based on the redox couples of a nitroxide radical, organic radical polymers were utilized as the electrode-active or charge-storage component for a secondary battery. We call a battery composed of the radical polymer electrode as "organic radical battery". Organic radical battery has several advantages: high capacity, high power-rate performance, long cycle ability, and environmentally-benign features. Synthesis and electrochemical studies of nitroxide polymers are described. Battery fabrication and cell performance are also reported.
Purpose: The purpose of this study is to analyze low-temperature starting performance of the light attacker and to search and improve the aircraft system including battery and Battery Charge and Control Unit(BCCU). Methods: In order to improve the starting up performance of the light attacker at low-temp, various deficiency cause were derived and analyzed using Fault Tree Analysis method. As a result, it was confirmed there were drawbacks in the charging and discharging mechanism of the battery. The inactivation of the battery's electrolyte at low-temp and the premature termination of the battery charge were the main cause. After long error and trial, we improved these problems by improving performance of battery and optimizing the charging algorithm of BCCU. Results: It was confirmed that the problems of starting up failures were solved through the combined performance test of the battery and BCCU, the ground test using the aircraft system and the operation test conducted by Korea Airforce operating unit for 3 months in winter. Conclusion: This study showed that the improvement of quality reliability was achieved and thus the start-up performance issue of the light attacker has been resolved at low temperature. And it is expected that the design methodologies of temperature-affected electrical system of aircraft will contribute to the development of the aircraft industry in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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