• 조명전기설비학회논문지
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• 제29권9호
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• pp.96-102
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• 2015

This paper presents battery charging method using 3-phase AC-DC boost converter. General battery charging method is that charging the battery voltage to the reference voltage according to the constant current(CC) control, when it reaches the reference voltage, charging the battery fully according to the constant voltage(CV) control. However, battery chaging time is increased because of the battery impedance, constant current charging section which shoud take the large amount of charge is narrow, and constant voltage charging section which can generate insufficient charge is widen. To improve this problem, we proposes the method to reduce the charging time according to the SOC(State of Charge) estimation using battery impedance.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권3호
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• pp.629-638
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• 2016

This paper proposes a State-of-Charge (SOC) balancing control of Battery Power Modules (BPMs) for a modularized battery for Electric Vehicles (EVs) without additional balancing circuits. The BPMs are substituted with the single converter in EVs located between the battery and the inverter. The BPM is composed of a two-phase interleaved boost converter with battery modules. The discharge current of each battery module can be controlled individually by using the BPM to achieve a balanced state as well as increased utilization of the battery capacity. Also, an SOC balancing method is proposed to reduce the equalization time, which satisfies the regulation of a constant DC-link voltage and a demand of the output power. The proposed system and the SOC balancing method are verified through simulation and experiment.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.560-562
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• 1998

A new approach to developing battery SOC indicator for electric vehicle is discussed in this paper. One of the most difficult problems associated with the development of electric vehicle is the battery indicator which reliably informs the state of charge(SOC) of the battery to the driver. And the condition to be satisfied with SOC indicator installed on the electric vehicle is that it should be used under frequently variable load. A new method to determining SOC using neural networks(NN) is proposed to satify the condition. The training data of NN are obtained by using mathematical model of lead-acid battery, and calculating discharge currents and terminal voltages while battery discharges with constant current. The 3-layered NN with back propagation algorithm is used Simulation results show that the proposed method is appropriate as SOC indicator of the battery.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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• pp.60-61
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• 2014

Lithium-Ion batteries have become the best tradeoff between energy, power density and cost of the energy storage system in many portable high electric power applications. In order to manage the battery efficiently State of Charge (SOC) of the battery needs to be estimated accurately. In this paper a model-based approach to estimate the SOC of the Lithium-Ion battery based on the estimation of the battery impedance is proposed. The validity and feasibility of the proposed algorithm is verified by the experimental results.

• 전자공학회논문지
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• 제54권4호
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• pp.99-107
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• 2017

본 논문은 기존의 리튬 배터리(lithium battery) 등가모델의 정확도 개선을 위한 배터리 모델 계수 보정기법을 제안한다. 전기자동차 등 다양한 산업분야에 사용되는 리튬 배터리의 배터리 셀간 잔존용량(SOC, state of charge) 동일하게 유지하여 배터리 수명의 단축을 최소화하기 위해 BMS(battery management system)가 연구 개발 되었지만, 배터리 셀 전압 기반의 셀 밸런싱(cell balancing) 동작으로 내부저항 및 커패시터에 따른 SOC 변화를 따라가지 못한다. 배터리 내부저항 및 커패시터에 따른 배터리 SOC 추정을 위해 다양한 배터리 등가모델이 연구되었지만, 모든 배터리에 동일하게 적용하는 것은 한계가 있으며 특히 과도상태의 배터리 상태 추정이 어렵다. 기존의 배터리 전기적 등가모델 연구는 1종의 배터리를 대상으로 5~10% 오차율로 충 방전 동적특성을 모사하며 서로 다른 전기적 특성을 갖는 실제 배터리에 적용이 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 모델 및 용량이 다른 실제 배터리 운용환경에 적합하며 오차율 5%이하의 동적특성 모사가 가능한 배터리 모델 계수 보정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 배터리 모델 계수 보정법 검증을 위해 3.7 V 정격전압, 280 mAh, 1600 mAh 용량의 리튬 배터리를 사용하였으며, 리튬 배터리의 전기적 등가 모델로 2단 RC Tank 모델을 사용하였다. 또한 0.25C, 0.5C, 0.75C, 1C 4가지 C-rate를 사용하여 배터리 충 방전 실험 및 모델검증을 진행하였으며 제안하는 배터리 모델 계수 보정 알고리즘을 통해 구현한 두 종류의 배터리 모델의 배터리 충 방전 특성 및 과도상태 특성의 오차율은 최대 2.13%이다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권5호
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• pp.1927-1934
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• 2018

In this paper, we studied the state of charge (SOC) estimation algorithm of a high-capacity lithium secondary battery for electric vehicles (EVs) considering temperature characteristics. Nonlinear characteristics of high-capacity lithium secondary batteries are represented by differential equations in the mathematical form and expressed by the state space equation through battery modeling to extract the characteristic parameters of the lithium secondary battery. Charging and discharging equipment were used to perform characteristic tests for the extraction of parameters of lithium secondary batteries at various temperatures. An extended Kalman filter (EKF) algorithm, a state observer, was used to estimate the state of the battery. The battery capacity and internal resistance of the high-capacity lithium secondary battery were investigated through battery modeling. The proposed modeling was applied to the battery pack for EVs to estimate the state of the battery. We confirmed the feasibility of the proposed study by comparing the estimated SOC values and the SOC values from the experiment. The proposed method using the EKF is expected to be highly applicable in estimating the state of the high-capacity rechargeable lithium battery pack for electric vehicles.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.15-23
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• 2017

본 논문에서는 전기자동차용 배터리의 충방전 상태를 정확하게 추정하고 안정적으로 평가하기 위하여, 비선형성을 가지는 배터리의 출력특성을 단계마다 선형화시켜 상태를 평가하고, 실시간 구현 및 모델의 오차보정과 노이즈에 강인한 특성을 가지고 있는 확장칼만필터 알고리즘을 이용한 SOC 추정 방법을 제안한다. 확장칼만필터를 적용하기 위해 배터리를 1차 Thevenin 모델로 나타내고, SOC 추정을 위한 배터리 성능평가 시뮬레이터를 구현하여, 실험을 통해 확장칼만필터에 적용될 파라미터를 도출한다. 본 논문에 적용된 SOC 상태추정 전략에서는 기존 선행 연구들과 다르게 배터리에 명시되어 있는 정격용량을 최대 충전가능용량으로 대체함으로써, 배터리의 노화에 상관없이 언제나 0%~100%의 SOC를 가질 수 있도록 변경된 수법을 제안한다. 이를 통해, 고정밀 CT를 사용한 Ah counting에 의한 SOC 추정을 기준으로 하여 본 논문에서는 배터리의 비선형 구간에서도 오차를 줄일 수 있는 확장칼만필터 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 배터리 전 SOC 영역에서 추정오차를 5% 미만으로 줄일 수 있음을 확인한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.127-133
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• 2008

본 논문에서는 무정전 전원시스템(UPS : Uninterruptible Power Supply)의 에너지 저장용으로 사용되는 납축전지를 최적의 상태로 유지, 관리하는 배터리관리시스템을 설계, 제작하고, 잔존용량을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 배터리관리시스템은 배터리의 충 방전 전류를 제어하여 과방전 및 과충전으로부터 배터리를 보호하며, 충 방전 시 배터리 잔존용량(SOC)을 예측하여 배터리를 최적 상태로 유지하도록 하는 알고리즘이 적용된다. 또한 충 방전 시험기를 이용한 실험과 UPS에 장착한 후 성능 실험을 통해, 제작된 시스템의 성능 및 제안된 배터리 잔존용량 추정 알고리즘의 타당성을 입증한다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제24권4호
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• pp.480-486
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• 2016

Manufacturers have been applying several technologies that can improve the fuel economy of their cars. The regulated voltage control(RVC) system, is one of those technologies being used in passenger cars. In RVC, the voltage of an alternator is controlled depending on the electrical load demand or battery SOC, although each manufacturer differs from another in terms of detail. RVC can reduce the load of an alternator by consuming the stored energy of a battery and simultaneously generate energy. In this paper, a diesel passenger car equipped with an RVC system was tested under FTP-75 and HWFET modes to evaluate fuel economy as their initial battery SOC(100, 90, 80 and 60 %). The test results showed that the initial SOC affects fuel economy only under the FTP-75 mode. FTP-75 fuel economy of the 60% SOC was 13.2 % lower than the 100 % SOC. Also, the simultaneous consumption of the two energy sources did not appear in 60 % SOC.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2014년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.542-543
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• 2014

In this paper, an estimation scheme based on an augmented sigma-point Kalman filter to estimate the state of charge (SOC) of the battery is presented, where the battery parameters of the series resistance ($R_o$), diffusion capacitance ($C_1$) and resistance ($R_1$) are also estimated through the recursive least squares (RLS) for better accuracy of the SOC. The effectiveness of the proposed method is verified by simulation results.