Emerging demands for rechargeable battery for various applications needs more effective battery management system such as the prediction of the usable time about a battery. Many prediction methods have been suggested but none of them come into bounds of reliability. In this paper, we proposed a new prediction algorithm for the remaining capacity of a rechargeable battery by using the transformed curve based on its impedance. Hardware for monitoring a battery was designed and made. Through a series of experiment, we showed the effectiveness of the proposed prediction algorithm of a battery's remaining capacity.
More efficient use of the battery pack is dependent upon how to measure the remaining capacity of the battery accurately. Among various measurement methods, the basic correction measurement method has still been a hot research topic area to reduce the errors. In this paper, the problems of the existing methods have been investigated and the research direction for measuring more accurate remaining capacity has been suggested by applying the numerical simulations in the future.
전기자동차에 사용되는 배터리는 전기자동차의 특성상 정격용량이 매우 커다란 배터리이다. 전기자동차를 장기간 운행하거나 교통사고로 전기자동차가 폐차되게 되면 전기자동차용 배터리는 폐배터리가 된다. 폐차되는 차량이더라도 전기자동차용 폐배터리에 남아 있는 용량은 다른 용도로 사용하기에 충분하다. 자동차용 폐배터리는 매우 고가이기때문에 재활용 및 재사용이 필요하지만 재활용 및 재사용을 위한 폐배터리 성능등급 측정기준이 부족한 문제가 있었다. 폐배터리의 잔존용량을 측정하는 방법으로 가장 안정적이고 신뢰할 수 있는 방법은 완전 충·방전을 이용하여 배터리의 잔존용량을 측정하는 것이다. 하지만 이러한 완전 충·방전에 방식에 의한 검사 방법은 배터리의 용량에 따라 다르지만 검사하는데 하루 이상이 걸리는 단점을 가지고 있으며 많은 사람들이 이러한 문제를 해결하기 위하여 많은 노력을 하고 있다. 본 논문에서는 전기자동차 배터리에 대한 검사 시간을 줄일 수 있는 방법으로 셀간 전압 편차를 활용한 전기자동차 배터리 잔존용량 분석 기법을 연구 분석하였다. 이를 위하여 완전 충·방전 기반의 용량 측정시스템을 구성하고 코나 폐배터리를 이용하여 실험데이터를 수집하였고 배터리 팩을 구성하고 있는 배터리 셀간 전압 편차와 잔존용량과의 상관관계를 분석하여 배터리 검사에 활용할 수 있는지를 검증하였다.
The proposed algorithm has produced the rules of relationship between the load voltage, current, discharging electric power and ampere-hours, electric power capacity of battery on the basis of the data. Which were acquired through the battery discharging experiment that is defined by the battery's ambient temperature and various load conditions. Especially, by calculating the parameter of second order polynomial equation relation between the remaining capacity and the electric power, the algorithm is proposed adapting for the discharging pattern. And as the depth of discharging is increasing, the calculation-method of electric power is applied to decrease the accumulated error in the calculation method of capacity accumulation. Also, the proposed algorithm has compensated the temperature considering the capacity change of battery to the temperature.
Smart battery pack (SBP) for notebook PCs was developed using a cylindrical-type lithium ion battery. Batteries were connected with three serial and two parallel, the nominal capacity and the maximum load of SBP was 4,000mAh and 4.0A, respectively. The SBP was composed of a protection IC, by which safety of lithium ion batteries is maintained against overcharge, overdischarge and overcurrent, and a smart IC, which calculates the remaining capacity and the remaining run time. In matching test on notebook PC using Battery Mark 4.0, real and smart data of END voltage coincided nearly and LB and LLB signal worked norma]]y. And there were errors of less than 1% between the real and the smart data on the residual capacity in the charge and discharge test.
In this paper, to calculate accurate remaining volume, it presents how to figure out nickel-cadmium battery algorithm. A nickel-cadmium battery has widely been used in industrial field and to military. Recent high demands on the battery caused 'How to calculate accurate remaining volume is very important task to be solved. In this paper, it says it is useful using the terminal voltage change of the resistance that can be connected with the battery and the differentiation of the terminal voltage to calculate remaining volume of nickel-cadmium battery. And these can be used for volume inference data so that it is fuzzy based system which can be helpful to inference the remaining volume by the resistance of terminal voltage change. Because of electrochemical complexity, the volume calculating system is inferencing undirectly by experimentally built DB where as current the existing volume models are suffering to be adapted.
Reusing electric vehicle batteries after they have been retired from mobile applications is considered a feasible solution to reduce the demand for new material and electric vehicle costs. However, the evaluation of the value and the performance of second-life batteries remain a problem that should be solved for the successful application of such batteries. The present work aims to estimate the remaining useful life of Li-ion batteries through the neuro-fuzzy system with the equivalent circuit parameters obtained by Electrochemical Impedance Spectroscopy (EIS). To obtain the impedance spectra of the Li-ion battery over the life, a 18650 cylindrical cell has been aged by 1035 charge/discharge cycles. Moreover, the capacity and the parameters of the equivalent circuit of a Li-ion battery have been recorded. Then, the data are used to establish a neuro-fuzzy system to estimate the remaining useful life of the battery. The experimental results show that the developed algorithm can estimate the remaining capacity of the battery with an RMSE error of 0.841%.
낮은 이동성을 갖는 무선 애드혹 네트워크에서, 에너지 고갈에 따른 링크 단절 없이 네트워크 생존시간을 오랫동안 유지할 수 있는 방안을 제시한다. 일반적으로 에너지 잔량이 많이 남아 있는 노드는 트래픽 부하가 적은 노드이다. 따라서 노드의 에너지 잔량을 기준으로 경로를 결정하는 수정 AODV 라우팅 프로토콜을 제안한다. 한편, 기존 AODV에서는 경로 설정을 위해 엄청난 개수의 제어 패킷을 네트워크에 방송함으로써 전체 노드의 에너지 소비가 급격히 늘어난다. 이러한 제어 패킷을 효과적으로 줄이기 위해 발신지 노드는 대체 경로 정보를 자신의 경로 테이블에 저장하도록 하였다. 링크 단절이 발생했을 때, 경로 재설정을 시도하기 전에 발신지 노드는 경로 테이블에 저장된 대체 경로 중에서 해당 경로의 에너지 잔량 총합이 가장 큰 경로를 선택한다. 이렇게 함으로써 불필요한 AODV 제어 패킷 발생 가능성을 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안한 방식을 기존 AODV, MMBCR 방식 등과 비교했을 때 네트워크 생존 시간이 최대 40% 증대됨을 알 수 있다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권3호
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pp.310-314
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2023
The purpose of this study is to predict the remaining capacity of lithium-ion batteries and evaluate their performance using five artificial intelligence models, including linear regression analysis, decision tree, random forest, neural network, and ensemble model. We is in the study, measured Excel data from the CS2 lithium-ion battery was used, and the prediction accuracy of the model was measured using evaluation indicators such as mean square error, mean absolute error, coefficient of determination, and root mean square error. As a result of this study, the Root Mean Square Error(RMSE) of the linear regression model was 0.045, the decision tree model was 0.038, the random forest model was 0.034, the neural network model was 0.032, and the ensemble model was 0.030. The ensemble model had the best prediction performance, with the neural network model taking second place. The decision tree model and random forest model also performed quite well, and the linear regression model showed poor prediction performance compared to other models. Therefore, through this study, ensemble models and neural network models are most suitable for predicting the remaining capacity of lithium-ion batteries, and decision tree and random forest models also showed good performance. Linear regression models showed relatively poor predictive performance. Therefore, it was concluded that it is appropriate to prioritize ensemble models and neural network models in order to improve the efficiency of battery management and energy systems.
최근 리튬이온전지를 채용한 노트북 PC의 수요는 계속 증가하고 있으며, 노트북 PC용 전지로는 잔존용량과 사용가능 시간을 정확하게 예측하며, 스스로 최적조건으로 충방전을 제어할 수 있는 SBP(smart battery pack)를 많이 채용하고 있다. SBP는 과충전, 과방전 및 과전류로부터 리튬이온전지의 안전성을 확보하기 위한 보호회로부 (protection IC)와 잔존용량 및 사용가능시간 등의 계산을 위한 지능회로부 (smart IC)로 구성되어있다. 보호회로는 충전 및 방전 FET를 이용하여 이상전류를 차단하며, SBS(smart battery system)는 system host, smart battery 및 smart battery charger로 구성되어 있다. 향후, SBP에 사용되는 IC는 저가이면서, 소비전류가 낮고, 소형화가 요구된다. 또한, microcomputer control type의 IC를 사용하고, 최적의 알고리즘을 개발하여 잔존용량 및 사용가능시간을 정확하게 예측할 필요가 있다. 이러한 SBS 기술은 노트북 PC 이외에도 전기자전거, 전기자동차, 전력저장용, 군사분야 등 광범위한 분야에서 사용될 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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