리튬 이온 폴리머 전지의 사이클에 의한 용량 감소를 예측할 수 있는 1차원 모델링을 수행하였다. 이 연구에 사용된 수학적 모델에서는 전지 셀에서의 전기화학반응 속도론, 이온의 전달현상, 용량 감소 반응(parasitic reaction)을 고려하였다. 모델링의 신뢰성을 검증하기 위하여 LG화학에서 개발된 5Ah 급 리튬 이온 폴리머 전지의 사이클 성능을 측정하여 얻은 결과와 모델링의 결과를 비교하였다. 사이클 시험은 정전류 방전과 정전류-정전압 충전을 수행하였다. 방전 시험은 1C로 수행하였다. 충전상태(state of charge; SOC)의 범위는 1부터 0.2 사이에서 수행하였다. 충전실험은 정전류-정전압 방법으로(제한전류 10C, 제한전압 4.2 V) 수행하였고, 정전압 충전일 때 충전 전류가 50 mA에 도달하면 시험을 종료하였다. 전지의 용량측정은 사이클 시험이 시작전과 100 사이클마다 1C와 5C에서 용량을 측정하였다. 모델링에 근거하여 얻은 결과와 시험결과가 잘 일치하였다.
A control algorithm is developed for highly efficient operation of auxiliary power unit (APU) that consists of a diesel engine and a directly coupled induction generator in series hybrid electric Bus (SHEB). In a series hybrid configuration the APU supplies the electric power needed for maintaining the state of charge (SOC) of the battery unit in various conditions of vehicle operation. As the rotational speed of generator does not depend on the vehicle speed, an optimized operation of engine-generator unit based on the efficiency map of each component can be achieved. The output torque of diesel engine can be controlled by the amount of fuel injection, and the power converted from mechanical to electrical energy can be adjusted by generate control unit (GCU) using the decoupling vector control of torque and flux. As for the given reference of the generating power, the multiply of speed and torque, many combinations of operating speed and torque are possible. The algorithm decides the new operating point based on the engine efficiency map and generator characteristic curve. During the transition of operating points, the speed controller saturation is avoided using variable limit and filtering of generator torque reference. A test rig and SHEB consist of a 1.5L diesel engine and a 30kw induction generator are constructed by Hyundai Motor Company.
The lifetime of a lithium-ion battery is one of the most important issues of the energy storage system (ESS) because of its stable and reliable operation. In this paper, the lifetime management method of the lithium-ion battery for energy storage system is proposed. The lifetime of the lithium-ion battery varies, depending on the power usage, operation condition, and, especially the selected depth of discharge (DOD). The proposed method estimates the total lifetime of the lithium-ion battery by calculating the total transferable energy corresponding to the selected DOD and achievable cycle (ACC) data. It is also demonstrated that the battery model can obtain state of charge (SOC) corresponding to the ESS operation simultaneously. The simulation results are presented performing the proposed lifetime management method. Also, the total revenue and entire lifetime prediction of a lithium-ion battery of ESS are presented considering the DOD, operation and various condition for the nations of USA and Korea using the proposed method.
The vehicle electric power system, which consists of two major components: a generator and a battery, which have to provide numerous electrical and electronic systems with enough electrical energy. A detailed understanding of the characteristics of the electric power system, electrical load demands, and the driving environment such as road, season, and vehicle weight is required when the capacities of the generator and the battery are to be determined for a vehicle. An easy-to-use and inexpensive simulation program may be needed to avoid the over/under design problem of the electric power system. A vehicle electric power simulator is developed in this study. The simulator can be utilized to determine the optimal capacities of generators and batteries. To improve the expandability and easy usage of the simulation program, the program is organized in modular structures, and is run on a PC. Empirical electrical models of various generators and batteries, and the structure of the simulation program are presented. For executing the vehicle electric power simulator, data of engine speed profile and electric loads of a vehicle are required, and these data are obtained from real driving conditions. In order to improve the accuracy of the simulator, numerous driving data of a vehicle are logged and analyzed.
In this paper, we have studied about minimizing the Energy Storage System (ESS) capacity for mitigating the fluctuation of Wind Turbine Generation System (WTGS) by using Electric Double Layer Capacitor (EDLC) and Battery Energy Storage System (BESS). In this case, they have some different characteristics: The EDLC has the ability of generating the output power at high frequency. Thus, it is able to reduce the fluctuation of WTGS in spite of high cost. The BESS, by using Li-Ion battery, takes the advantage of high energy density, however it is limited to use at low frequency response. To verify the effectiveness of the proposed method, simulations are carried out with the actual data of 2MW WTGS in case of worst fluctuation of WTGS is happened. By comparing simulation results, this method shows the excellent performance. Therefore, it is very useful for understanding and minimizing the ESS capacity for mitigating the fluctuation of WTGS.
It is very important to determine specifications of components included in the drive-train of vehicles at the initial design stage. In this study, component sizing process and performance analysis for Extended-Range Electric Vehicles (E-REV) are discussed based on the foundation of determined system configuration and performance target. This process shows sizing results of an electric driving motor, a final drive gear ratio and a battery capacity for target performance including All Electric Range (AER) limit. For E-REV driving mode, the constant output power of a Gen-set (Engine+Generator) is analyzed in order to sustain State of Charge (SOC) of the battery system.
Hybrid Electric Vehicles (HEVs) utilize electric power as well as a mechanical engine for propulsion; therefore the performance of HEV s can be directly influenced by the characteristics of the Energy Storage System (ESS). The ESS for HEVs generally requires high power performance, long cycle life and reliability, as well as cost effectiveness. So the Hybrid Energy Storage System (HESS), which combines different kinds of storage devices, has been considered to fulfill both performance and cost requirements. To improve operating efficiency, cycle life, and cold cranking of the HESS, an advanced dynamic control regime with which pertinent storage devices in the HESS can be selectively operated based on their status was presented. Verification tests were performed to confirm the degree of improvement in energy efficiency. In this paper, an advanced HESS with improved an Battery Management System (BMS), which has optimal switching control function based on the estimated State of Charge (SOC), has been developed and verified.
Hydrogen utilization in the transportation sector, which relies on fossil fuels, can significantly reduce greenhouse gas by using to hydrogen fuel cell vehicles, and its adoption depends performance of hydrogen refueling station. The present study developed a model to simulate the back-to-back filling process of heavy duty hydrogen fuel cell vehicles at hydrogen refueling stations using a cascade method. And its quantitatively evaluated hydrogen refueling station performance by simulating various mass flow rates and storage tank capacity combinations, analyzing vehicle state of charge (SOC) of vehicles. In the cascade refueling system, the capacity of the high-pressure storage tank was found to have the greatest impact on the reduction of filling time and improvement of efficiency.
Eco-friendly hybrid railroad propulsion system with fuel-cell and battery was suggested to reduce carbon dioxide gas and replace retired diesel railroads. Lithium-ion battery with high energy/power density and long lifetime is selected as the energy source at the battery side due to its excellent performance. However, the performance of lithium-ion batteries was affected by temperature, current rate, and operating condition. Temperature is known to be the most influential factor in changing battery parameters. In addition, appropriate thermal management is required to ensure the safe and effective operation of lithium-ion battery. Electro-thermal coupled model with varying parameter depends on temperature, and state-of-charge (SOC) is suggested to estimate battery temperature. The electric-thermal coupled model contains diffusion current using parameter identification by adaptive control algorithm when considering thermal diffusion effect. An experiment under forced convection was conducted using cylindrical cell and 18 parallel-connected battery module to demonstrate the method.
일반적으로, 단위 배터리간의 직/병렬 연결을 통해 구성되는 팩은 이를 구성하는 각 배터리간의 상이한 전기화학적 특성으로 인해 전압 불균형이 존재한다. 이러한 전압 불균형은 팩의 노화 및 성능을 저하시키는 원인이 된다. 이러한 전압불균형을 없애기 위해 전압과 State of Charge(SOC)를 이용한 밸런싱 회로가 폭넓게 연구되고 있다. 하지만, 이러한 연구는 대체적으로, 다른 특성을 가지는 단위 배터리로 구성되는 팩의 밸런싱 방법이다. 따라서, 동일하고 균일한 특성을 갖는 배터리들을 미리 선별하여 팩을 구성한다면, 밸런싱의 전반적인 효율증대가 기대된다. 본 논문에서는 최적의 전압 밸런싱을 위한 스크리닝(Screening)의 새로운 방법을 연구하였다. 용량과 모델 파라미터(Lumped resistance;$R_{Diff}$)를 스크리닝의 척도로 고려하였고, 전압 불균형을 최대한 줄이기 위해 용량, 모델 파라미터의 순으로 스크리닝을 진행하였다. 또한, 전압패턴인식을 이용한 판별법을 통해 제안된 스크리닝 방법을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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