Many equalization circuits have been proposed to improve pack performance and reduce imbalance. Although bidirectional equalization topologies are promising in these methods, pre-equalization global equalization strategy is lacking. This study proposes a novel state-of-charge (SoC) equalization algorithm for bidirectional equalizer based on particle swarm optimization (PSO), which is employed to find optimal equalization time and steps. The working principle of bidirectional equalization topologies is analyzed, and the reason behind the application of SoC as a balancing criterion is explained. To verify the performance of the proposed algorithm, a pack with 12 LiFePO4 batteries is applied in the experiment. Results show that the maximum SoC gap is within 2% after equalization, and the available pack capacity is enhanced by 13.2%. Furthermore, a comparison between previously used methods and the proposed PSO equalization algorithm is presented. Experimental tests are performed, and results show that the proposed PSO equalization algorithm requires fewer steps and is superior to traditional methods in terms of equalization time, energy loss, and balancing performance.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.21
no.3
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pp.231-237
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2016
Recently, the interest in DC systems to achieve more efficient connection with renewable energy sources, energy storage systems, and DC loads has been growing extensively. DC systems are more advantageous than AC systems because of their low conversion losses. However, the DC-link voltage is variable during operation because of different random effects. This study focuses on DC voltage stabilization applied in stand-alone DC microgrids by means of voltage ranges, power management, and coordination scheme. The quality and stability of the entire system are improved by keeping the voltage within acceptable limits. In terms of optimized control, the maximum power should be tracked from renewable resources during different operating modes of the system. The ESS and VSDG cover the power shortage after all available renewable energy is consumed. Keeping the state of charge of the ESS within the allowed bands is the key role of the control system. Load shedding or power generation curtailment should automatically occur if the maximum tolerable voltage variation is exceeded. PSIM-based simulation results are presented to evaluate the performance of the proposed control measures.
Fluorescence (FL) properties of a novel donor-acceptor dyad, comprised of mesitylene and 1,4-dicyano-2-methylnaphthalene (DCMN) subunits connected by an ether linkage, were elucidated. The dyad in cyclohexane exhibits FL arising from an intramolecular exciplex. In the crystalline state, the dyad does not emit light from intra- and inter-molecular exciplexes but rather displays FL that is nearly equivalent to that of 2-methoxymethyl-substituted DCMN. However, the emission spectrum of the crystalline dyad contains a shoulder in the long wavelength region, suggesting that weak intercolumnar charge-transfer interactions take place between columns consisting of the mesitylene and DCMN subunits.
This paper proposes a simultaneous control of frequency deviation and electric vehicles (EVs) battery state of charge (SOC) using load frequency control (LFC) and EV controllers. In order to provide both frequency stabilization and SOC schedule near optimal performance within the whole operating regions, a multiple-input multiple-output model predictive control (MIMO-MPC) is employed for the coordination of LFC and EV controllers. The MIMO-MPC is an effective model-based prediction which calculates future control signals by an optimization of quadratic programming based on the plant model, past manipulate, measured disturbance, and control signals. By optimizing the input and output weights of the MIMO-MPC using particle swarm optimization (PSO), the optimal MIMO-MPC for simultaneous control of the LFC and EVs, is able to stabilize the frequency fluctuation and maintain the desired battery SOC at the certain time, effectively. Simulation study in a two-area interconnected power system with wind farms shows the effectiveness of the proposed MIMO-MPC over the proportional integral (PI) controller and the decentralized vehicle to grid control (DVC) controller.
Kim, Hui-Seon;Lee, Chang-Ryul;Jang, In-Hyuk;Kang, Wee-Kyung;Park, Nam-Gyu
Bulletin of the Korean Chemical Society
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v.33
no.2
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pp.670-674
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2012
The photovoltaic performance of solid-state dye-sensitized solar cells employing hole transport material (HTM), 2,2',7,7'-tetrakis-(N,N-di-p-methoxyphenyl-amine)-9,9'-spirobifluorene (spiro-MeOTAD), has been investigated in terms of HTM overlayer thickness. Two important parameters, soak time and spin-coating rate, are varied to control the HTM thickness. Decrease in the period of loading the spiro-MeOTAD solution on $TiO_2$ layer (soak time) leads to decrease in the HTM overlayer thickness, whereas decrease in spin-coating rate increases the HTM overlayer thickness. Photocurrent density and fill factor increase with decreasing the overlayer thickness, whereas open-circuit voltage remains almost unchanged. The improved photocurrent density is mainly ascribed to the enhanced charge transport rate, associated with the improved charge collection efficiency. Among the studied HTM overlayer thicknesses, ca. 230 nm-thick HTM overlayer demonstrates best efficiency of 4.5% at AM 1.5G one sun light intensity.
Jo, Kyu-Pan;Moon, Chae-Joo;Kim, Tae-Gon;Chae, Sung-Yeol;Jeong, Moon-Seon;Lee, Kyung-Sung
Proceedings of the KIPE Conference
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2011.07a
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pp.557-558
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2011
전기자동차의 축전지 관리 시스템(BMS : Battery Management System)의 잔존용량(SOC : State Of Charge)산정에는 Ah 측정법, 비중측정법, 전압측정법 등이 있다. 기존 전압 측정법의 경우 측정 전압을 프로세서에서 직접 처리하기 때문에 축전지의 미세한 전압 변화를 측정하지 못하여 잔존 용량 산정시 세밀한 계산에 어려움이 따른다. 본 논문에서는 축전지의 전압 측정 시 프로세서 전단에 전압의 부분 증폭회로를 추가하여 축전지의 미세한 전압변화를 증폭하여 측정하는 방법을 제안 하였다. 니켈수소전지를 대상으로 실험한 결과 충전 중 기존 전압측정법은 1.431V, 1.436V, 1.441V가 측정 되었을 때의 잔존 용량은 84%로 일정하였다. 같은 전압변화에서 부분증폭회로를 적용한 충전전압은 1.4297V, 1.4303V ~ 1.4352V, 1.4358V로 측정 되었으며, 그에 따른 잔존용량은 84% ~ 85%로 기존 전압 측정법 보다 약 9 ~ 10배 정도 세밀하게 측정 되었다. 제안한 방법을 통한 실험으로 제안된 방법이 기존 전압 측정법보다 세밀한 전압 측정 및 SOC산정이 가능함을 확인 하였다.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.8
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pp.1085-1091
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2014
A model based SOC estimation scheme using parameter identification is described and applied to a Lithium-ion battery module that can be installed in electric vehicles. Simulation studies are performed to verify the effect of sensor faults on the SOC estimation results for terminal voltage sensor and load current sensor. The sensor faults should be detected and isolated as soon as possible because the SOC estimation error due to any sensor fault seriously affects the overall performance of the BMS. A new fault detection and isolation(FDI) scheme by which the fault of terminal voltage sensor and load current sensor can be detected and isolated is proposed to improve the reliability of the BMS. The proposed FDI scheme utilizes the parameter estimation of an input-output model and two fuzzy predictors for residual generation; one for terminal voltage and the other for load current. Recently developed dual polarization(DP) model is taken to develope and evaluate the performance of the proposed FDI scheme. Simulation results show the practical feasibility of the proposed FDI scheme.
Choi, Woosung;Shin, Heon-Cheol;Kim, Ji Man;Choi, Jae-Young;Yoon, Won-Sub
Journal of Electrochemical Science and Technology
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v.11
no.1
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pp.1-13
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2020
As research on secondary batteries becomes important, interest in analytical methods to examine the condition of secondary batteries is also increasing. Among these methods, the electrochemical impedance spectroscopy (EIS) method is one of the most attractive diagnostic techniques due to its convenience, quickness, accuracy, and low cost. However, since the obtained spectra are complicated signals representing several impedance elements, it is necessary to understand the whole electrochemical environment for a meaningful analysis. Based on the understanding of the whole system, the circuit elements constituting the cell can be obtained through construction of a physically sound circuit model. Therefore, this mini-review will explain how to construct a physically sound circuit model according to the characteristics of the battery cell system and then introduce the relationship between the obtained resistances of the bulk (Rb), charge transfer reaction (Rct), interface layer (RSEI), diffusion process (W) and battery characteristics, such as the state of charge (SOC), temperature, and state of health (SOH).
Seo, Bo-Hwan;Nguyen, Thanh Hai;Lee, Dong-Choon;Lee, Kyo-Beum;Kim, Jang-Mok
Journal of Power Electronics
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v.12
no.5
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pp.778-786
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2012
In this paper, a novel scheme for the condition monitoring of lithium polymer batteries is proposed, based on the sigma-point Kalman filter (SPKF) theory. For this, a runtime-based battery model is derived, from which the state-of-charge (SOC) and the capacity of the battery are accurately predicted. By considering the variation of the serial ohmic resistance ($R_o$) in this model, the estimation performance is improved. Furthermore, with the SPKF, the effects of the sensing noise and disturbance can be compensated and the estimation error due to linearization of the nonlinear battery model is decreased. The effectiveness of the proposed method is verified by Matlab/Simulink simulation and experimental results. The results have shown that in the range of a SOC that is higher than 40%, the estimation error is about 1.2% in the simulation and 1.5% in the experiment. In addition, the convergence time in the SPKF algorithm can be as fast as 300 s.
Flooded lead acid batteries are still very popular in the industry because of their low cost as compared to their counterparts. State of Charge (SOC) estimation is of great importance for a flooded lead acid battery to ensure its safe working and to prevent it from over-charging or over-discharging. Different types of Kalman Filters are widely used for SOC estimation of batteries. The values of process and measurement noise covariance of a filter are usually calculated by trial and error method and taken as constant throughout the estimation process. While in practical cases, these values can vary as well depending upon the dynamics of the system. Therefore an Adaptive Unscented Kalman Filter (AUKF) is introduced in which the values of the process and measurement noise covariance are updated in each iteration based on the residual system error. A comparison of traditional and Adaptive Unscented Kalman Filter is presented in the paper. The results show that SOC estimation error by the proposed method is further reduced by 3 % as compared to traditional Unscented Kalman Filter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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