본 논문은 LiPB의 SOH (State of Health)를 판별하는 방법중 배터리용량 (Ah) 및 저항 등가모델의 장 단점을 비교한다. 그리고 정확한 SOH 추정을 위해 DCIR (Direct Current Internal Resistance)을 사용한 판별 방법을 제안한다. 정확한 DCIR 값을 추정하기 위하여 EKF (Extended Kalman Filter)를 적용하고, MATLAB 시뮬레이션을 통해 DCIR 값을 확인한다. 또한, 실제 LiPB의 각 SOC (State of Charge) 상태마다 DCIR 값을 측정하고, 추정 값과 비교를 통해 정확도를 판단한다.
상온에서 모든 리튬이온 프레시 배터리의 특성이 동일하지는 않다. 각 프레시 배터리 별 용량, direct current internal resistance (DCIR), 펄스파워가 각각 다른 값을 보인다. 하지만 저온이나 고온을 고려하였을 때 프레시 배터리의 용량, DCIR, 펄스파워는 온도별로 비슷한 경향성을 보인다. 이번 논문에서는 온도(고온, 저온)를 고려한 리튬이온 프레시 배터리의 특성을 분석, 연구하였다. 온도를 고려하였을 때 프레시 배터리는 상온대비 고온, 저온별로 일정한 용량 변화율을 보이며, DCIR과 펄스파워는 특히 상온에서 고온으로 갈수록 일정한 경향성을 보인다. 실험은 $10^{\circ}C$부터 $50^{\circ}C$까지 11개의 프레시 배터리를 통하여 온도별 특성을 검증하였다.
같은 정격을 가진 배터리 일지라도 온도나 노화에 따라 용량, Direct current internal resistance(DCIR)이 서로 다른 값을 나타낸다. 또한, 용량과 DCIR의 상관관계가 항상 성립하는 것은 아니다. 이러한 특성으로 인해 펄스파워 관련 State of health(SOH)를 알기 어렵다. 이번 논문에서는 해밍네트워크를 이용한 리튬이온 배터리의 특성을 분석, 연구하였다. 펄스파워는 전압의 함수이다. 배터리 충방전 프로파일을 이용하여 전압패턴들을 선정한 후 특성 파라미터를 이용하여 해밍네트워크에 사전에 학습시킨다. 다음, 임의의 배터리 데이터를 통계 처리하여 전압패턴 특성 파라미터를 추출한 후 신경회로망에 입력하여 학습한 전압패턴들 중 임의의 배터리에 맞는 배터리를 선정한다. 패턴선정은 상온에서 10개의 리튬이온 프레시 배터리(1.3Ah)가 이용되었고 검증을 위해 DCIR 값을 구하였다.
As the supply of xEV in Korea is rapidly increasing, the amount of waste batteries is expected to increase rapidly, but the current recycling system for waste xEV batteries is very insufficient. In order to properly utilize the xEV reusable battery module, it is essential to classify it into a type that has similar discharge characteristics to the current state of health(SOH), which is the discharge capacity of the battery. This paper proposes a system that can minimize the exchange of energy with the KEPCO system by using the charging/discharging method by circulating power between batteries in order to minimize the power consumption when charging and discharging waste batteries. In the proposed system, a function to measure parameters during the charging/discharging test of the waste battery was implemented to build a customized big date for the test waste battery. In addition, the dynamic characteristics of the proposed circuit were analyzed using PSIM, which is useful for power electronics analysis, and the validity of the proposed circuit was verified through experiments.
This study introduces a systematic approach to selecting the internal parameters applied to the equivalent electrical-circuit model (EECM) of a lithium titanium oxide ($Li_4Ti_5O_{12}$; LTO) rechargeable cell. Based on the dynamic characteristic of the cell, a simplified EECM consisting of an open-circuit voltage (OCV), an ohmic resistance, and an RC ladder is fabricated. To select the internal parameters of a simplified EECM, experiments on discharge capacity, OCV, and discharge/charge resistances are performed using hybrid pulse power characterization and direct current internal resistance (DCIR) measurements over the full state-of-charge (SOC) range. The experimental results of the LTO rechargeable cell highlight the importance of correct selection of internal parameters that can reduce EECM errors. This study clearly provides experimental procedures, internal parameters results, and EECM guidelines for adaptive control-based SOC estimation for LTO rechargeable cells.
본 논문에서는 AC 리플이 리튬 이온 배터리의 수명에 미치는 영향을 실험적으로 분석한다. 에너지 저장 시스템(ESS)의 이용 효율을 높이기 위해 양방향 전력변환시스템(PCS)이 사용되며, 계통 연계 시 구조상 계통 주파수의 2배의 주파수를 갖는 전류 리플이 배터리에 인가되게 된다. 따라서, AC 리플이 Li-ion 배터리의 노화에 미치는 영향에 대해 분석하기 위해 DC 및 DC+AC 리플 사양의 충/방전 프로파일을 적용하여 노화 실험이 수행되었다. 실험 결과를 바탕으로 직류 내부 저항(DCIR), 증분 용량(IC), 표면 온도를 분석하였다. 결과적으로 AC 리플이 노화에 직접적으로 영향을 미치지 않으며 특정 주기 이 후 배터리 노화가 둔화되는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 AC 리플이 발생하는 어플리케이션에서 전류 리플을 줄이기 위해 적용된 필터를 개선하는 데 도움이 될 수 있다.
다른 리튬계열 전지와 달리, 인산철($LiFePO_4$) 배터리는 중간 동작 영역에서 개방전압(OCV; open-circuit voltage)의 히스테리시스(hysteresis) 영역이 존재한다. 그러므로, 인산철 배터리 관리시스템, 특히 충전상태(SOC; state-of-charge)와 수명상태(SOH; state-of-health)의 정확한 모니터링을 위해서는 OCV의 정밀성이 요구된다. 본 논문에서는, 충전 및 방전 OCV-SOC의 SOC 간격에 따른 인산철 배터리의 SOH를 비교하기 위해 전기적 등가회로 모델(ECM; electrical-circuit modeling)적응제어 알고리즘 기반 실시간 내부저항(DCIR; direct current internal resistance)을 모니터링 하였다.
Recently, e-Mobility, which is a personal mobility device such as an electric bicycle or an electric scooter, is rapidly emerging. However, since E-Mobility has various voltage systems due to the characteristics of its products, it is essential for companies that operate them to use multiple dedicated chargers. A universal charger capable of charging batteries of various voltage systems with one charger is required to reduce the cost of purchasing and managing multiple dedicated chargers. For this, information on the EOC(End of Charge) is essential. In order to know the EOC, it is necessary to detect the internal impedance of the battery. However, the internal impedance of the battery changes according to various conditions such as SOH(State Of Health), SOC(State Of Charge), and ambient temperature. By observing the change in these parameters, the state of the battery can be diagnosed and the EOC can be predicted. In this paper, we propose an algorithm to analyze the battery's internal impedance and to predict the EOC, in order to acquire information on the EOC of the battery, which is an essential requirement of a universal charger.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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