To prevent degradation of battery efficiency generated by serious current variation in rechargeable batteries, we researched a hybrid battery combining a super capacitor and a rechargeable battery. The hybrid battery shows high efficiency in a lifetime and a voltage drop. The hybrid battery was composed of a rechargeable battery, a current regulator and a super capacitor that can be used with supporting power. Before the experiment, the hybrid battery was simulated for current regulation and an electric current in a super capacitor by using the Pspice program. After that, we compared the efficiency of the hybrid battery with the efficiency of the normal battery. In this result, we demonstrated that the hybrid battery has a higher efficiency and a longer lifespan than the normal battery.
This paper proposes a new method to improve the available battery capacity in electric vehicles by connecting lead-acid batteries with lithium-ion battery in parallel to supply power. In addition, this method combines the discharge characteristics of batteries to improve their efficiency and lower their cost for electric vehicles. A lithium-ion battery set is used to connect with N sets of lead-acid batteries in parallel. The lead-acid battery supplies the initial power. When the lead-acid battery is discharged by the load current until its output voltage drops to the cut-off voltage, the power management unit controls the lead-acid battery and changes it to discharge continuously with a small current. This discharge can be achieved by connecting the lead-acid battery to a lithium-ion battery in parallel to supply the load power or to discharge its current to another lead-acid or lithium-ion battery. Experimental results demonstrates that the available capacity can be improved by up to 30% of the rated capacity of the lead-acid batteries.
현재 전세계 배터리 시장은 이차전지 개발에 박차를 가하고 있는 실정이지만, 실제로 소비되는 배터리 중 가격 대비 성능이 좋고 재충전을 통해 다시 재사용이 가능한 납축전지(이차전지)의 소비가 광범위하게 이루어지고 있다. 하지만 납축전지는 복합적 셀(cell)을 묶어 하나의 배터리를 구성하여 활용하는 배터리의 특성상 하나의 셀에서 열화가 발생하면 전체 배터리의 손상을 가져와 열화가 빨리 진행되는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기계학습을 통한 배터리 상태 데이터를 학습하여 배터리 열화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 현장에서 배터리 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서를 골프장 카트에 부착하여 실시간으로 배터리 상태 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 이용하여 기계학습 기법을 적용한 분석을 통해 열화 전조 현상에 대한 예측 모델을 개발하였다. 총 16,883개의 샘플을 분석 데이터로 사용하였으며, 예측 모델을 만들기 위한 알고리즘으로 의사결정나무, 로지스틱, 베이지언, 배깅, 부스팅, RandomForest를 사용하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 기본 알고리즘으로 사용한 배깅 모델이 89.3923%이 가장 높은 적중률을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 날씨와 운전습관 등 배터리 열화에 영향을 줄 수 있는 추가적인 변수들을 고려하지 못했다는 한계점이 있으나, 이는 향후 연구에서 다루고자 한다. 본 연구에서 제안하는 배터리 열화 예측 모델은 배터리 열화의 전조현상을 사전에 예측함으로써 배터리 관리를 효율적으로 수행하고 이에 따른 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다.
Nowadays mobile devices are used for various applications such as making voice/video calls, browsing the Internet, listening to music etc. The average battery consumption of each of these activities and the length of time a user spends on each one determines the battery lifetime of a mobile device. Previous methods have provided predictions of battery lifetime using a static battery consumption rate that does not consider user characteristics. This paper proposes an approach to predict a mobile device's available battery lifetime based on usage patterns. Because every user has a different pattern of voice calls, data communication, and video call usage, we can use such usage patterns for personalized prediction of battery lifetime. Firstly, we define one or more states that affect battery consumption. Then, we record time-series log data related to battery consumption and the use time of each state. We calculate the average battery consumption rate for each state and determine the usage pattern based on the time-series data. Finally, we predict the available battery time based on the average battery consumption rate for each state and the usage pattern. We also present the experimental trials used to validate our approach in the real world.
Heat generation and temperature of a battery is usually presented by an equation of current. This means that we need to adopt time domain calculation to obtain thermal characteristics of the battery. To avoid the complicated calculations using time domain, 'state of charge (SOC)' can be used as an independent variable. A SOC based calculation method is elucidated through the comparison between the calculated results and experimental results together. Experiments are carried for rapid resistive discharge of a large-capacitive lithium secondary battery to evaluate variations of cell potential, current and temperature. Calculations are performed based on open-circuit cell potential (SOC,T), internal resistance (SOC,T) and entropy (SOC) with specific heat capacity.
본 논문에서는 배터리의 비선형적 방전 특성인 회복효과를 사용하여 배터리의 사용 시간을 연장하는 기법을 제안한다. 일반적으로 배터리의 사용 시간을 예측할 때에는 배터리 내부에 저장된 에너지가 일정하다고 가정하지만, 실제로는 배터리 내부의 화학 반응 때문에 배터리를 계속 방전시키지 않고 중간에 쉬는 시간을 만들어주면 더 많은 에너지를 끌어낼 수 있는데 이를 회복효과라 한다. 제안하는 기법에서는 다수의 배터리 셀을 교대로 방전시킴으로서 기기의 전력 공급은 그대로 유지하면서 배터리 셀 일부를 쉬게 하여 회복효과를 발생시키고, 이에 따라 배터리의 사용 시간을 연장시킬 수 있다. 실험 결과, 2개의 배터리 셀을 기존처럼 병렬 연결하여 방전시키는 것에 비해 배터리 셀을 교대로 방전시키면 배터리 사용시간이 약 7% 증가하였다.
The lithium-ion battery pack of an electric vehicle (EV) deserves to be considered for an alternative use within smart-grid infrastructure. Despite the long automotive service life, EV batteries retain over 70~80% of their initial capacity. These battery packs must be managed for their reliability and safety. Therefore, a battery management system (BMS) should use specific algorithms to measure and estimate the status of the battery. Most importantly, the BMS of a grid-connected energy storage system (ESS) must ensure that the lithium-ion battery does not catch fire or explode due to an internal short from uncontrolled dendrite growth. In other words, the BMS of a lithium-ion battery pack should be capable of detecting the battery's status based on the electrochemical reaction continuously until the end of the battery's lifespan. In this paper, we propose a new protection algorithm for a dendritic lithium battery. The proposed algorithm has applied a parameter from battery pack aging results and has control power managing.
This paper presents the implementation and control methods of a battery simulator. The proposed battery simulator can emulate the dynamic characteristics of any actual battery using the second RC ladder model of the equivalent circuit. Moreover, it can emulate the variation of impedance, which is the result of the change of battery characteristics due to the aging effect. The parameters of the battery simulator can be derived from the sequence of tests of the actual battery or only from the data supplied by the battery manufacturer. Proposed methods for the battery simulator are tested by extensive experiments. Test results show that the proposed battery simulator can emulate not only the dynamic characteristics but also the aging effects of the actual battery in real time.
In many electric vehicles, large-capacity pouch-type lithium-ion battery packs are mainly used to increase the mileage on a single charge. The lithium ion battery should be operated within the temperature range of 25℃ to 40℃ because the battery performance can be rapidly deteriorated due to an increase in internal temperature. Battery thermal management system (BTMS) can give the suitable temperature conditions to battery by water cooling method. In this research, the heat transfer characteristics (the battery temperature distributions and the water flow characteristics) were analyzed by CFD method to investigate the thermal performance of the cooling plate with 4-pass water flow structure. Moreover, the effect of the presence of fins between the battery cell was identified. The fins made smooth temperature distributions between the battery cells due to the heat spreading and lower the average battery cells temperature.
Battery heat management is essential for high power and high energy battery system because it affects its performance, longevity, and safety. In this paper, we investigated the temperature of the 18650 Lithium Ion Battery Module used in a Energy Storage System (ESS) and the cooling method to minimize cell-to-cell temperature variation of battery module. For uniform temperature distribution within a battery module, the flow direction of the coolant in a battery module has been changed according to the time interval, and studied the effect of the cooling method on the temperature uniformity in a battery module which includes a number of battery cells. The experimental results show that bi-directional battery cooling method can effectively reduce the cell-to-cell temperature variation compared with the one-directional battery cooling. Furthermore, it is also found that bi-directional battery cooling can reduce the maximum temperature in a battery module.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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