It has been considered to apply GDC ($Gd_{0.1}Ce_{0.9}O_{1-X}$) for low-temperature SOFC electrolytes because it has higher ionic conductivity than YSZ at low temperature. However, open circuit voltage with using GDC ($Gd_{0.1}Ce_{0.9}O_{1-X}$) electrolyte in SOFCs, becomes lower than using YSZ (8 mol% Yttria stabilized Zirconia) electrolyte because GDC has electronic conductivity. In this work, the effect of changing GDC electrolyte thickness on the open circuit voltage has been investigated. Ni-GDC anode-supported unit cells were fabricated as follows. Mixed NiO-GDC powders were pressed and pre-sintered at $1200^{\circ}C$. And then, GDC electrolyte material was dip-coated on the anode and sintered at $1400^{\circ}C$. Finally the LSCF-GDC cathode material was screen-printed on the electrolyte and sintered at $1000^{\circ}C$. Electrolyte thickness was controlled by the number of dip-coating times. Open circuit voltage was measured depending on electrolyte thickness at $650^{\circ}C$ and found that the thicker GDC electrolyte was, the better OCV was.
DAFC(direct alcohol fuel cell) takes the same structure and operational principle with PEMFC(Proton exchange membrane fuel cell). However, DAFC, which uses liquid alcohol instead of hydrogen as fuel, is able to be used as a portable power for small-scaled electronic devices such as MP3, PMP, and mobile phone because alcohol is quite convenient steady-state compound to carry and store it. This paper presents the OCV(open circuit voltage) characteristics of the cases which are alcohol species and different weight rate of ethanol, respectively. The OCV of methanol fuel cell is slightly higher 0.2V than ethanol one, and 8% wt. rate ethanol is rated as the most appropriate fuel for DAFC.
본 논문은 노화로 인하여 감소하는 전기자동차용 배터리의 전류 용량을 실시간으로 추정하는 SOH (State-of-health) 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노화에 따른 OCV (Open circuit voltage) 곡선의 변화 경향을 분석하고, 저주파 통과 필터를 이용하여 추정된 OCV를 기반으로 전류 용량 및 SOH를 산출한다. 알고리즘을 검증하기 위하여 전기자동차용 배터리를 이용한 실험 및 시뮬레이션을 진행한다.
A battery state-of-health (SOH) estimation algorithm using a machine learning-based linear regression method is proposed for estimating battery aging. The proposed algorithm analyzes the change trend of the open-circuit voltage (OCV) curve, which is a parameter related to SOH. At this time, a section with high linearity of the SOH and OCV curves is selected and used for SOH estimation. The SOH of the aged battery is estimated according to the selected interval using a machine learning-based linear regression method. The performance of the proposed battery SOH estimation algorithm is verified through experiments and simulations using battery packs for electric vehicles.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권2호
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pp.126-131
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2015
When a battery is discharging, the battery's current and terminal voltage must both be measured to estimate its state of charge (SOC). If the SOC can be estimated by using only the current or voltage, hardware costs will decrease. This paper proposes an SOC estimation algorithm that needs to measure only the terminal voltage while a battery is discharging. The battery's SOC can be deduced from its open circuit voltage (OCV) through the relationship between SOC and OCV. But when the battery is discharging, it is not possible to measure the OCV due to the voltage drop in the battery's internal resistance (IRdrop). The proposed algorithm calculates OCV by estimating IRdrop using a dynamic terminal voltage measurement. This paper confirms the results of applying the algorithm in a hardware environment via algorithm binarization. To evaluate the algorithm, a Simulink battery model based on actual values was used.
고분자전해질 연료전지를 OCV(open circuit voltage)나 저가습 조건하에서 운전하면 고분자전해질 막의 열화 (degradation)가 가속화된다. 그런데 왜 이러한 조건에서 막 열화가 심하게 되는지 명확히 규명한 연구결과들이 없다. 본 연구에서는 OCV/저가습 조건에서 운전 중 막의 수소 투과도, I-V 분극곡선 변화를 측정하고 응축수 내 불소이온 방출 속도(FER)와 셀 내 생성된 과산화수소 농도를 측정하였다. 그리고 기존의 과산화수소와 라디칼에 의한 고분자막 열화 메카니즘이 실험결과를 설명할 수 있는지 비교 검토하였다. OCV/저가습 조건에서 고분자 막 열화가 잘 되는 것은 건조한 anode의 Pt 촉매 상에서 Pt와 수소원자가 결합된 상태 즉 [PtH]로의 반응이 잘 일어나고 이 [PtH]가 OCV 조건에서는 $HO_2{\cdot}$를 형성할 수 있는 조건을 만족하기 때문으로 보인다.
PCB 기판의 구리 식각 시 전기도금된 배선과 기지층의 전도층은 다른 에칭 특성을 가지며 이로 인한 배선의 과에칭과 배선기저부의 언터컷 현상이 보고되고 있다. 본 연구에서는 구리 에칭의 조성 변화에 따른 구리 에칭 특성에 대하여 연구하였다. 분극법과 OCV (open circuit voltage)를 이용하여 에칭액의 전기도금 구리와 기지층 구리의 최적 과산화수소와 황산의 농도를 얻었다. OCV와 ZRA (zero resistance ammeter)분석법을 이용하여 억제재의 효과를 비교하였다. 구리배선과 기지층간의 갈바닉 전류를 ZRA 방법을 이용하여 측정 비교하였다. 갈바닉 전류를 최소화하는 억제재를 ZRA를 이용한 갈바닉 쌍으로부터 선택할 수 있었다.
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.
This paper presents a new method for the estimation of State of Charge (SOC) for NiMH batteries. Among the conventional methods to estimate SOC, Coulomb Counting is widely used, but this method is not precise due to error integration. Another method that has been proposed to estimate SOC is by using a measurement of the Open Circuit Voltage (OCV). This method is found to be a precise one for SOC estimation. In NiMH batteries, the hysteresis characteristic of OCV is very strong compared to other type of batteries. Another characteristic of NiMH battery to be considered is that the OCV of a NiMH battery under discharging mode is lower than it is under charging mode. In this paper, the OCV is modeled by a simple method based on a hyperbolic function which well known as Takacs’s model. The OCV model is then used for SOC estimation. Although the model is simple, the error is within 10%.
The Estimation of State of Charge(SOC) for batteries is an important aspect of a Battery Management System(BMS). A method for estimating the SOC is proposed in order to overcome the individual disadvantages of the current integral and Open Circuit Voltage(OCV) estimation methods by combining them using Extended Kalman filter(EKF). The non-linear characteristics of the Li-Ion RC battery model used in this study is also solved through EKF. The proposed method is simulated in a Matlab environment with a Li-Ion Kokam battery (3.7V, 1,500mAh). Results showed that there is an improvement in the estimation error when using the proposed model compared to the conventional current integral method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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