전기차 수요의 증가로 향후 폐차 혹은 배터리 노후화로 인한 폐배터리 배출량 급증이 예상됨에 따라 이에 대한 적정 관리가 시급한 실정이다. 기술개발 측면에서는 데이터 기반 진단 등 다양한 폐배터리 진단 및 관리 기술이 주목을 받고 있다. 또한 로봇기반 자동 해체 기술은 산업 현장에서의 Test 검증 및 향후 배터리 관련 데이터베이스와의 연동이 필요한 것으로 보인다. 특히 향후 폐배터리 순환과정에서의 효율화와 동시에 안전성/친환경성 제고를 위한 다양하고 선진적인 배터리 진단 및 평가기법 개발 및 보급이 중요하다. 또한 리튬 관련 화학물질 배출이동에 대한 데이터베이스화와 배터리 연소시 가스유출위험 및 소방안전에 관한 평가 및 대처가 중요할 것으로 보인다. 더 나아가 데이터 기반 진단/분류/해체 과정을 재활용/최종폐기와 연계된 다양한 관점에서의 폐배터리 전주기 관리 최적화 등에 향후 더 많은 연구개발이 필요하다고 판단된다. 그리고 일련의 데이터는 차후 배터리 생산 시 환경적 부담을 감소시키고 재이용/재활용이 원활하도록 청정설계 및 제조에 기여해야 한다. 또한 이러한 최적화는 전기차 배터리의 향후 기술 및 시장 변동을 감안하여 추진되어야 한다.
The lack of controllability over the wind causes fluctuations in the output power of the wind generators (WGs) located at the wind farms. Distribution Static Compensator (DSTATCOM) equipped with Battery Energy Storage System (BESS) can significantly smooth these fluctuations by injecting or absorbing appropriate amount of active power, thus, controlling the power flow of WGs. But because of the component aging and thermal drift, its harmonic filter parameters vary, resulting in performance degradation. In this paper, Quantitative Feedback Theory (QFT) is used as a robust control scheme in order to deactivate the effects of filter parameters variations on the wind power generation power smoothing performance. The proposed robust control strategy of the DSTATCOM is successfully applied to a microgrid, including WGs. The simulation results obviously show that the proposed control technique can effectively smooth the fluctuations in the wind turbines' (WT) output power caused by wind speed variations; taking into account the filter parameters variations (structural parameter uncertainties).
Positive plate was composed of lead hydroxide via reaction between lead oxide and $H_2O$ and lead sulfate was formed of the reaction of lead hydroxide with sulfuric acid. And its density is $3.8g/cm^3$, $4.0g/cm^3$, $4.2g/cm^3$ and $4.4g/cm^3$ by controlling volume of refined water. Curing of positive plate is done for low ($45^{\circ}C$, 40hr, over 95% of relative humidity) & high ($80^{\circ}C$, 40hr, over 95% of relative humidity) temperature, which created 3BS & 4BS active materials. Experimental result of DOD with 100% life cycle test shows that it was not related to the density of active materials but to the low & high temperature aging of active materials. The test makes us to understand that the crystallization which is made by curing of active materials is a more of a main factor than density of active materials under the deep cycle using circumstances. The active materials which were from the high temperature curing are better for deep cycle performance.
For the safe and reliable operation of lithium-ion batteries in electric vehicles or energy storage systems, having accurate information of the battery, such as the state of charge (SOC), is essential. Many different techniques of battery SOC estimation have been developed, such as the Kalman filter. However, when this filter is applied to multiple batteries, it has difficulty maintaining the accuracy of the estimation over all cells owing to the difference in parameter values of each cell. The difference in the parameter of each cell may increase as the operation time accumulates due to aging. In this paper, a novel deep neural network (DNN)-based SOC estimation method for multi-cell application is proposed. In the proposed method, DNN is implemented to determine the nonlinear relationships of the voltage and current at different SOCs and temperatures. In the training, the voltage and current data obtained at different temperatures during charge/discharge cycles are used. After the comprehensive training with the data obtained from the cycle test with a cell, the resulting algorithm is applied to estimate the SOC of other cells. Experimental results show that the mean absolute error of the estimation is 1.213% at 25℃ with the proposed DNN-based SOC estimation method.
Lithium-ion cells have become the go-to energy source across all applications; however, dendritic growth remains an issue to tackle. While there have been various research conducted and possible solutions offered, there is yet to be one that efficiently rules out the problem without, however, introducing another. This paper seeks to present a fast charging method and system to which lithium-ion batteries are charged while maintaining their lifetime. In the proposed method, various lithium cells are charged under multiple profiles. The parameters of charge profiles that inflict damage to the cell's electrodes are obtained and used as thresholds. Thus, during charging, voltage, current, and temperature are actively controlled under these thresholds. In this way, dendrite formation suppressed charging is achieved, and battery life is maintained. The fast-charging system designed, comprises of a 1.5kW charger, an inbuilt 600W battery pack, and an intelligent BMS with cell balancing technology. The system was also designed to respond to the aging of the battery to provide adequate threshold values. Among other tests conducted by KCTL, the cycle test result showed a capacity drop of only 0.68% after 500 cycles, thereby proving the life maintaining capability of the proposed method and system.
하이브리드 자동차나 전기 자동차에는 대용량의 배터리를 장착하여 동력 및 전장품의 전원으로 사용하고 있다. 대용량의 배터리를 이용하여 ECU(Electronic control unit) 및 조명, 라디오, 네비게이션 등의 전장품의 전원으로 사용하기 위해서는 DC 240-400V의 높은 전압을 DC 12-14V의 낮은 전원으로 변환해 주는 DC 컨버터가 필요한데 이것을 LDC(Low Voltage DC-DC Converter)라 한다. LDC는 생산 공정 중에 잠재적인 불량을 줄이기 위해 장시간의 에이징(Aging)을 실시하고 있다. 일반적인 에이징 방법으로는 LDC가 DC-DC 컨버터이기에 입력에 직류전원공급기와 출력에 전자부하기를 연결하여 사용한다. 안정적인 동작을 위해 LDC 보다 10%이상 큰 용량의 제품을 사용하며, 출력에 걸리는 전력을 100% 열로 소비하는 구조이다. 때문에 LDC를 테스트 위해 2개의 장비를 사용함에 따른 부피의 문제와 전자부하기의 발열에 따른 문제가 존재한다. 이에 본 논문에서는 부하장치에서 열로 소비되는 전기의 상당부분을 입력 측으로 되돌려 보내는 재생형 방식의 부하시험방법을 제안하고 재생형 부하 시험기의 효율 개선을 통하여 열로 소비된 전기의 80% 이상 절감을 실현하였다.
Background and purpose: The anti-aging standard forest healing program (ASFHP), which uses forest therapy, was reported to be effective in improving psychological, physical, and cognitive functions. However, there are several challenges to directly visiting the forest. This study aimed to investigate the impact of multi-session ASFHP with forest visit on the mental and physical health of the older people with visits to forest facilities and compared them with those of the same program conducted indoors. Methods: Individuals aged over 70 years with concerns about cognitive decline were recruited at dementia relief centers and divided into control and experimental groups. A total of 33 people were administered ASFHP under the supervision of a forest therapy instructor. The control group stayed indoors, while the experimental group visited a forest healing center and repeated the program 20 weeks. Results: The multiple-session ASFHP positively affected cognitive impairment screening test (CIST) total scores (p=0.002), memory (p=0.014), Korean version of the Repeatable Battery for the Assessment of Neuropsychological Status total scores (p<0.001), immediate recall (p=0.001), visuospatial/construction (p<0.001), language (p<0.001), forest healing standard questionnaire total scores (p=0.002), and cognitive function (p=0.019), regardless of location. The forest visits during the ASFHP showed positive effects on orientation (p=0.035), delayed recall (p=0.042), emotional stability (p=0.032), physical activity (p=0.005), and health (p=0.022). The CIST scores of the memory domain were the strongest indicator of the multiple-session ASFHP effects. Conclusions: The 20-week multi-session ASFHP with forest visit showed effects on cognitive improvement and physical and emotional stability compared to indoor education.
Inhibitive effects of chromate, phosphate, sulfate, and borate on chloride pitting corrosion of Al have been investigated using cyclic voltammetry. During the anodic oxide growth, the critical concentration of chloride for pit initiation decreased in the order: chromate > phosphate > sulfate > borate, and the maximum pitting current density increases in the reverse order: chromate < phosphate < sulfate < borate. The decreasing pitting current density was observed in the successive polarization cycles, which was attributed to the aging of Al oxides and field relaxation at oxide/solution interface.
Bimodal Tram is the new conceptual and environmental-friendly public transportation which adopted series hybrid system. The generator driven by CNG engine supplies the electric power to Battery and traction motor. The generator installed on the vehicle will experience the mechanical vibration and electrical transient variation. Those may cause some defects on the generator which will be the hazardous effects to the vehicle. This paper has investigated the possibility to find out some diagnostic features for the defects of generator through the voltage and current generated from it. Those were analyzed in both time and frequency regions. For the next, more works will be needed to complete the purpose of this paper.
에너지 저장 시스템(ESS, Energy Storage System)은 태양광(PV), 풍력(WT) 등과 같은 신재생 에너지 출력안정화, 계통 전력품질 개선, 수용가 에너지효율화 등의 분야에 이용되고 있다. 에너지 저장 시스템은 전력변환장치와 에너지 저장장치로 구성되며, 에너지 저장 장치로 배터리를 많이 사용하고 있다. 전력변환장치 및 제어기의 설계 및 검증을 위해서는 배터리를 전력변환장치에 연계하여야 하지만 배터리의 경우 고가에 관리가 어렵기 때문에 일반적으로 DC전원 모의 장치를 이용한다. 또한 배터리를 사용함에 따라 노화가 진행되어 배터리 임피던스 특성이 변화해 에너지 저장 시스템의 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 에너지 저장 시스템용 전력 변환장치 및 제어기의 설계 및 현실적인 검증이 가능한 배터리 노화 특성을 고려한 DC전원 모의장치를 개발하기 위한 연구를 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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