• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2012년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.299-300
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• 2012

본 논문에서는 납 축전지를 사용하는 산업용 전기차량의 SOC(State Of Charge)를 별도의 BMS(Battery Management System)장치 없이 추정하는 방법에 대해 기술한다. SOC를 추정하기 위한 기존의 전통적인 방법들 중 전력을 적산하는 방법(Ampere hour counting)이 널리 사용되는데 이는 장치의 내, 외적인 요인에 의해 발생한 오차가 누적될 수 있다. 배터리의 전압을 측정하여 SOC를 추정하는 OCV(Open Circuit Voltage) 방법은 배터리가 안정 상태에 도달하기까지 충분한 휴지 시간이 필요해 실시간으로 적용하기 힘들다. 이 외에 칼만 필터를 이용하는 방법은 시스템을 정확히 모델링해야 하고 계산이 복잡하다는 단점이 있다. 본 연구에서는 전력을 적산하는 방법을 기본으로 하고 배터리의 전압을 적절히 이용하여 누적되는 오차를 보정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에 대해 시뮬레이션 하고 실제로 산업용 차량인 AC 전동 지게차로 실험하여 그 타당성을 검증 하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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• pp.56-57
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• 2014

본 논문에서는 $LiCoO_2$ 원통형(cylindrical)셀을 확장칼만필터(extended Kalman filter; EKF) 추정알고리즘에 적용 시 등가회로모델 차이에 따른 SOC(State-of-charge) 추정성능의 비교 분석을 진행하였다. 첫 번째, 등가회로 모델의 성능을 좌우하는 RC-ladder의 개수에 따른 SOC 추정성능의 차이를 비교하였고, 두 번째, 모델 단순화에 따른 불가피한 모델의 에러를 줄이고자 사용되는 노이즈 모델(noise model) 및 데이터 리젝션(data rejection)의 유무에 따른 SOC 추정성능을 비교분석 하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2018년도 전력전자학술대회
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• pp.249-251
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• 2018

본 논문에서는 모델 기반 적응제어 방식중 하나인 확장 칼만 필터(EKF: Extended Kalman Filter)를 사용하여 전기자전거용 배터리팩의 충전량(SOC: State of Charge)을 상온과 저온에서 추정하였다. 온도에 따라 배터리의 특성은 매우 가변적이며, 모델의 특성이 달라짐에 따라 적응제어를 위한 내부 파라미터 또한 상이하게 나타난다. 본 논문에서는 Matlab/Simulink를 이용하여 배터리와 확장 칼만 필터를 설계하고 시뮬레이션하였다. 온도에 따른 최적의 SOC 추정 성능을 얻기 위해, 오차 원인을 분석하고 이에 따른 개선된 SOC 추정 결과를 나타냈다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제30권2호
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• pp.155-162
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• 2019

The energy management technology for an independent fuel cell-battery hybrid system is developed for a household usage. To develop an efficient energy management technology, a simulation model is first developed. After the model is verified with experimental results, three energy management schemes are developed. Three control techniques are a fuzzy logic control (FLC), a state machine control (SMC), and a hybrid method of FLC and SMC. As the fuel cell-battery hybrid system is used for a house, battery state of charge (SOC) regulation is the most important factor for an energy management because SOC should be kept constant every day for continuous usage. Three management schemes are compared to see SOC, power split, and fuel cell power variations effects. Experimental results are also presented and the most favorable strategy is the state machine combined fuzzy control method.

• 전력전자학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.467-473
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• 2001

전기자동차 시스템에서 전지관리장치는 배터리의 접압과 온도, 충방전 전류를 검지하고 관리하여, 전기자동차의 운정상태에 따라 충전상태 (SOC)를 추정하여 배터리를 최적 관리하는 역할을 본다. 본 논문에서는 BMS의 역할과 기능에 대한 적합한 알고리즘을 제시하고 이를 EV 차량에 탑재 적용하여 주행시험 및 성능 시험을 행하여 타당성을 입증하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2017년도 전력전자학술대회
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• pp.463-464
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• 2017

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.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2016년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.375-376
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• 2016

본 논문에서는 Li-air 배터리의 동작원리를 설명하고, 모델링을 위해 Li-air 배터리의 내부와 충전 및 방전 원리를 보여주고 SOC(State Of Charge) 추정을 위한 OCV(Open-circuit Voltage) 그래프의 분석과 회로도에 대해 설명 하였다. 더불어, 전류적산법의 원리를 적용하여 SOC 추정의 기준이 되는 값을 추출하였다.

• 전기학회논문지
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• 제57권5호
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• pp.839-844
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• 2008

A novel state of health estimation method for hybrid electric vehicle lithium battery using sliding mode observer has been presented. A simple R-C circuit method has been used for the lithium battery modeling for the reduced calculation time and system resources due to the simple matrix operations. The modeling errors of simple model are compensated by the sliding mode observer. The design methodology for state of health estimation using dual sliding mode observer has been presented in step by step. The structure of the proposed system is simple and easy to implement, but it shows robust control property against modeling errors and temperature variations. The convergence of proposed observer system has been proved by the Lyapunov inequality equation and the performance of system has been verified by the sequence of urban dynamometer driving schedule test. The test results show the proposed observer system has superior tracking performance with reduced calculation time under the real driving environments.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.7-14
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• 2020

본 논문에서는 확장 칼만 필터를 이용한 SOC 추정이 가능한 배터리 모니터링 시스템을 개발하였다. 배터리의 충·방전 상태를 정확하게 추정하기 위해 배터리 셀을 테브닌 모델로 모형화하고, 모델에 맞는 파라미터를 추출하였다. 이를 이용하여 확장 칼만 필터 알고리즘을 이용한 SOC 추정이 가능한 배터리 모니터링 디바이스를 제작하였으며, 다중 배터리 모니터링 디바이스 제어 및 배터리 상태 측정이 가능한 모니터링 서버를 제작하였다. 또한, 관리자가 실시간으로 상태를 확인하며 배터리 모니터링 디바이스 제어가 가능한 웹 서비스를 제작하였다. 특히, 배터리 SOC를 각각의 배터리 모니터링 디바이스에서 추정하고, 최종 결과만 모니터링 서버로 전달함으로써 서버의 계산량을 줄일 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.214-219
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• 2010

본 논문은 리튬폴리머 배터리의 잔존충전용량 추정을 위한 비선형 퍼지 $H_{\infty}$ 필터의 설계 방법을 제시한다. 배터리 셀의 동적방정식을 T-S 퍼지시스템으로 모델하고 선형행렬 부등식의 해를 이용하여 퍼지필터를 설계한다. 제시한 퍼지 $H_{\infty}$ 필터의 성능을 입증하기 위하여 UDDS 전류 프로파일을 사용한 실험 데이터를 이용하여 모의실험을 수행하였다.