The lithium ion diffusion coefficients of bare, carbon-coated and Cr-doped $LiFePO_4$ were obtained by fitting the discharge curves of each half cell with Li metal anode. Diffusion losses at discharge curves were acquired with experiment data and fitted to equations. Theoretically fitted equations showed good agreement with experimental results. Moreover, theoretical equations are able to predict lithium diffusion coefficient and discharge curves at various discharge rates. The obtained diffusion coefficients were similar to the true diffusion coefficient of phase transformation electrodes. Lithium ion diffusion is one of main factors that determine voltage drop in a half cell with $LiFePO_4$ cathode and Li metal anode. The high diffusion coefficient of carbon-coated and Cr-doped $LiFePO_4$ resulted in better performance at the discharge process. The performance at high discharge rate was improved much as diffusion coefficient increased.
Park, Joonam;Jin, Dahee;Kim, Dohwan;Bae, Kyung Taek;Lee, Kang Taek;Lee, Yong Min
Journal of the Korean Electrochemical Society
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v.22
no.4
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pp.139-147
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2019
Lithium-ion battery (LiB) with high energy density and efficiency has been utilized for the electric vehicle (EV) and energy storage system (ESS) as well as portable devices. However, as explosion accidents have frequently happened till lately, all-solid-state lithium secondary battery (ALSB) began to get in a spotlight because it can secure a very high safety and energy density by substituting flammable organic liquid electrolyte to nonflammable inorganic solid electrolyte. In spite of ALSB's certain merits, it has shown much poorer performance of cells than one of LiB due to some challenges, which have been small or never dealt with in the LiB system. Hence, although plenty of studies made progress to solve them, an approach about design of all-solid-state electrode (ASSE) has been limited on account of difficulty of ALSB's experiments. That is why the virtual 3D structure of an all-solid-state electrode has to be built and used for the prediction of cell performance. In this study, we elucidate how to form the 3D ASSE structure and what to be needed for the simulation of characteristics on ALSB. Furthermore, the ultimate orientation of 3D modeling and simulation for the study of ALSB are briefly suggested.
K-BEMS System was introduced to reduce peak load and to save total energy of the 120 buildings that KEPCO headquarter and branch offices use. K-BEMS system is composed of PV, battery, and hybrid PCS. In this system, ESS, PV, lighting is used to save building energy based on demand prediction. Currently, neural network technique for short past data is applied to demand prediction, and fixed scheduling method by operator for ESS charging/discharging is used. To enhance this system, KEPCO research institute has carried out this K-BEMS research project for 3 years since January 2016. As the result of this project, we developed new real-time highly reliable building demand prediction technique with error free and optimized automatic ESS charging/discharging technique. Through several field test, we can certify the developed algorithm performance successfully. So we will describe the details in this paper.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.21
no.6
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pp.147-154
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2013
This study reports on the development and investigation of a BMS module using a new algorithm on the driving performance and battery life of electric vehicles. Here, the initial SOC was calculated using an open circuit voltage (OCV) method and a current integral method was later applied to the BMS module. We verified the performance of the BMS module by comparing both the results of the in-vehicle test and the BMS simulator test. Our verification test showed good agreement between the results of experiments and simulation with a small error of ${\pm}0.8%$. Here, we confirmed that the present, newly-developed BMS module not only can predict the battery life but can also monitor SOC, pack voltage, and current temperature.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.5
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pp.15-21
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2021
Electrically powered airplanes can reduce CO2 emissions from fossil fuel use and reduce airplane costs in the long run through efficient energy use. For this reason, advanced aviation countries such as the United States and the European Union are leading the development of innovative technologies to implement the full-electric airplane in the future. Currently, the research and development to convert existing two-seater engine airplanes to electric-powered airplanes are underway domestically. The airplane converted to electric propulsion is the KLA-100, which aims to carry out a 30-minute flight test with a battery pack installed using the engine mounting space and copilot space. The lithium-ion battery installed on the airplane converted to electric propulsion was designed with a specific power of 150Wh/kg, weight of 200kg, and a C-rate 3~4. This study confirmed the possibility of a 30-minute flight with a designed battery pack before conducting a flight test of a modified electrically propelled airplane. The battery performance was verified by dividing the 30-minute flight profile into start/run stage, take-off stage, climbing stage, cruise stage, descending stage, and landing/run stage. The final target of the 30-minute flight was evaluated by calculating the battery capacity required for each stage. Furthermore, the flight performance of the electrically propelled airplane was determined by calculating the flight availability time and navigation distance according to the flight speed.
In mobile systems, energy efficiency is critical to extend battery life. Therefore, power consumption should be taken into account to develop software in addition to performance, Efficient software design in power and performance is possible if accurate power prediction is accomplished during the execution of software, In this paper, power estimation model is developed using statistical analysis, The proposed model analyzes processor behavior Quantitatively using the data of performance monitoring events and power consumption collected by executing various benchmark programs, And then representative hardware events on power consumption are selected using hierarchical clustering, The power prediction model is established by regression analysis in which the selected events are independent variables and power is a response variable, The proposed model is applied to a PXA320 mobile processor based on Intel XScale architecture and shows average estimation error within 4% of the actual measured power consumption of the processor.
This paper proposes a simultaneous control of frequency deviation and electric vehicles (EVs) battery state of charge (SOC) using load frequency control (LFC) and EV controllers. In order to provide both frequency stabilization and SOC schedule near optimal performance within the whole operating regions, a multiple-input multiple-output model predictive control (MIMO-MPC) is employed for the coordination of LFC and EV controllers. The MIMO-MPC is an effective model-based prediction which calculates future control signals by an optimization of quadratic programming based on the plant model, past manipulate, measured disturbance, and control signals. By optimizing the input and output weights of the MIMO-MPC using particle swarm optimization (PSO), the optimal MIMO-MPC for simultaneous control of the LFC and EVs, is able to stabilize the frequency fluctuation and maintain the desired battery SOC at the certain time, effectively. Simulation study in a two-area interconnected power system with wind farms shows the effectiveness of the proposed MIMO-MPC over the proportional integral (PI) controller and the decentralized vehicle to grid control (DVC) controller.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.48
no.8
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pp.400-407
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1999
This paper treated the design, manufacture and the performance characteristics under each mode of high speed motor/generator for an electro-mechanical battery(EMB). This machine is employed as an integral part of a flywheel energy storage system(FESS), i.e., a modular flywheel system to be used as a device for storing electrical or mechanical energy. In this machine, the magnetic field system is constructed by using special magnet array, dipole Halbach array with 16 permanent magnet segments and the armature is composed of a plastic bobbin and multi-phase windings with Litz wire. The magnet array produces a highly uniform dipole field without back iron. The motor/generator is 3-phase machine in which the dipole Halbach array surrounding the winding is rotating. Since there are no iron laminations, this field system offers some unique advantages for the simplicity of the design and the theoretical prediction of characteristics of a high speed electric machine. This paper describes the results obtained when EMB system was tested in the laboratory.
A superconductor flywheel energy storage system (SFES) is an electro-mechanical battery which transforms electrical energy into mechanical energy for storage, and vice versa. Many aspects of the quasi-static behavior of flywheel rotors still need to be studied closely, and the rotors require a stable and highly efficient supporting system such as high temperature superconductor (HTS) bearings, which offer dynamic stability without the use of active control. Quasi-static properties of HTS bearings in the radial direction provide data to solve problems which may occur in a running system. Since stiffness in countering rotor vibration is the main parameter for designing an HTS bearing system, we investigated the quasi-static properties of the magnetic force between permanent magnets(PMs) and HTS bulks in the radial direction. We measured radial stiffness, and discovered that bearing stiffness varied greatly depending on the number of active HTS bulks. This is valuable data for predicting the change in stiffness during partial HTS bearing failure. The quasi-static test results are used for optimal design and performance prediction for the 100 kWh class superconductor bearing.
According to the construction of infrastructure for the water resource management services, the importance of the eco-friendly reservoir tank management is being spotlighted. In this paper, we proposed the eco-friendly reservoir tank management using prediction for improving the water quality and on-line managing efforts of reservoir tanks. The proposed method defined the context and environment of the reservoir tank and predicted the profited service according to the pump motion, the solar battery, the chemicals, the water level, the telephone line, and the modem using collaborative filtering. To evaluate the performance of the eco-friendly reservoir tank management system using prediction, we conducted sample T-tests so as to verify usefulness. This evaluation found that the difference of satisfaction by service was statistically meaningful, and showed high satisfaction. Accordingly, the satisfaction and the quality of services will be improved the efficient prediction by supporting the context information as well as the environment information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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