본 논문은 역전파 뉴럴 네트워크(Back Propagation Neural Network; BPNN) 알고리즘을 이용한 배터리 셀의 잔존용량(State Of Charge; SOC) 추정 방법을 제안한다. 이를 위해 배터리 성능평가 시뮬레이터를 구현하고 다양한 온도에서의 충방전 실험을 통해 뉴럴 네트워크 학습에 필요한 입출력 데이터를 도출한다. 최종적으로 배터리의 SOC 추정 성능은 Matlab/Simulink 프로그램을 이용하여 Ah-counting에 의한 실험치와 비교를 통해 분석하고 오차율을 3% 미만으로 줄일 수 있음을 시뮬레이션을 통해 확인한다.
현재 대부분의 도서지역에서는 태양광발전을 효율적으로 운용하기 위하여 대용량 연축전지가 많이 사용되고 있지만, 풍력발전의 도입, 축전지 교체로 인하여 리튬이온전지의 도입이 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존에 많이 보급되어 사용되고 있는 연축전지와 리튬이온전지의 장점을 최대한 활용하기 위하여, 연축전지와 리튬이온전지용 하이브리드 BMS 알고리즘을 제시하였다. 즉, 각 전지의 충전상태(state of charge, SOC)를 평가하는 알고리즘과 각 전지의 도입비용과 운용비용에 따른 최적 구성비를 산출하는 하이브리드 운용 알고리즘을 제안하였다. 상기의 알고리즘을 이용하여 다양한 시뮬레이션을 수행한 결과, 기존의 충전상태 평가 방법보다 오차율이 개선되어 정확한 충전상태에 대한 결과가 산출되었고, 각 전지의 도입비용과 운용비용이 최소화되는 조건에서 최적구성비를 구하여, 본 논문에서 제안한 하이브리드 BMS 알고리즘의 유용성을 확인하였다.
Extensive work has been done on investigating the inner cell pressure characteristics of sealed type Ni-MH battery in which Zr-Ti-Mn-V-Ni alloy is used as anode. The inner cell pressure of this type Ni-MH battery much more increases with the charge/discharge cycling than that of the other type Ni-MH battery where commercialized $AB_5$ type alloy is used as anode. The increase of inner cell pressure in the sealed type Ni/MH battery using Zr-Ti-Mn-V-Ni alloy system is mainly due to the accumulation of oxygen gas during charge/discharge cycling. The accumulation of oxygen gas arises mainly due to the low rate of oxygen recombination on the MH electrode surface during charge/discharge cycling. The difference of oxygen recombination rate between $AB_5$ type electrode and Zr-Ti-Mn-V-Ni electrode is caused by the difference of electrode reaction surface area resulting from different particle size after their activation and the difference of surface catalytic activity for oxygen recombination reaction, respectively. After EIS analysis, it is identified that the surface catalytic activity affects much more dominantly on the oxygen recombination reaction than the reaction surface area does. In order to suppress the inner cell pressure of Ni-MH battery where Zr-Ti-Mn-V-Ni is used as anode, it is suggested that the surface catalytic activity for oxygen recombination should be improved.
This study presents a power distribution control scheme for a three-phase interleaved parallel DC/DC converter in a battery energy storage system. To extend battery life and increase the power equalization rate, a control method based on the nth order of the state of charge (SoC) is proposed for the charging and discharging processes. In the discharging process, the battery sets with high SoC deliver more power, whereas those with low SoC deliver less power. Therefore, the SoC between each battery set gradually decreases. However, in the two-stage charging process, the battery sets with high SoC absorb less power, and thus, a power correction algorithm is proposed to prevent the power of each particular battery set from exceeding its rated power. In the simulation performed with MATLAB/Simulink, results show that the proposed scheme can rapidly and effectively control the power distribution of the battery sets in the charging and discharging processes.
Conventional battery state-of-charge (SoC) estimation methods either involve sophisticated models or consume considerable computational resource. This study constructs an enhanced coulomb counting method (Ah method) for the SoC estimation of lithium-ion batteries (LiBs) by expanding the Peukert equation for the discharging process and incorporating the Coulombic efficiency for the charging process. Both the rate- and temperature-dependence of battery capacity are encompassed. An SoC mapping approach is also devised for initial SoC determination and Ah method correction. The charge counting performance at different sampling frequencies is analyzed experimentally and theoretically. To achieve a favorable compromise between sampling frequency and accumulation accuracy, a frequency-adjustable current sampling solution is developed. Experiments under the augmented urban dynamometer driving schedule cycles at different temperatures are conducted on two LiBs of different chemistries. Results verify the effectiveness and generalization ability of the proposed SoC estimation method.
하이브리드 전기자동차용 리튬이온 배터리 시스템의 모델링 및 모델기반 상태 관측기 설계에 관한 연구를 수행하였다. 배터리의 동적 특성을 모사하기 위한 모델은 전기적 등가회로로 단순화하여 제안하였다. 모델 파라미터는 최소 자승 이론에 의거 다양한 운전조건에 따라 추정하였고, 실험 검증하였다. 검증된 모델을 기반으로 하는 비례-적분(PI) 제어의 상태 관측기를 구성하였고, 제어 이득 선정방법을 제안하였다. 제안된 상태 관측기의 강인성은 시뮬레이션 및 실험에 의거 다양한 운전조건 변동에 따른 민감도를 분석하여 검증하였다.
본 논문은 리튬 폴리머 배터리 셀의 잔존충전용량을 추정하기 위한 비선형 관측기의 설계방법을 제시한다. 배터리 셀의 동적방정식은 비선형 전압원을 갖는 간단한 RC 전기회로로 모델하고 파라메터는 비선형 최적화기법을 이용하여 구한다. 관측기 이득은 제곱합 분해기법을 사용하여 오차의 동적방정식이 점근적으로 안정하고 추정오차 감소율이 설계자가 지정한 값 이하가 되도록 설계한다. 관측기의 성능을 입증하기 위하여 UDDS 전류 프로파일을 사용한 실험 데이터를 이용하여 모의실험을 수행하였다.
리튬이온전지용 $LiCoO_2$ 전극의 super s black 도전재료의 함량에 따른 초기 충방전 특성을 1 mol/l $LiPF_6/EC+DEC(1:3\;by\;w/w)$의 전해액에서 리튬기준전극에 대하여 4.3 V에서 2.0 V의 전위 구간에 대하여 C/4 및 C/2율로 충방전하여 측정하였다. 최초의 충전과정에서 high impedance충전 특성을 보였으며, super s black도전재료를 $3\%w/w$ 사용한 경우, $0.5 mA/cm^2$ 전류밀도의 충전에서 high impedance의 해소에 따라 $3.82\;{\Omega}\;{\cdot}\;g-LiCoCo_2$의 저항 감소를 나타내었으며, $0.728\;{\Omega}{\cdot}g-LiCoCo_2$의 전극저항과 비교하여 약 7배 높은 값을 나타내었다. 제2차 충전에의 high impedance해소는 약 $63\;{\Omega}{\cdot}g-LiCoCo_2$으로서 전극저항의 $12\%$ 정도이며, 제1차 충전의 high impedance해소에 비하여 $1.7\%$의 수준으로 감소하였다. 제1차 충전 및 방전 비용량은 C/4방전율에서 각각 160-161 및 $153\~155mAh/g-LiCoO_2$으로, 쿨롱효율은 $95.4\~96.4\%$였으며, 비가역 비용량은 약 6 mAh/g-$LiCoO_2$였다. 충전종료 지점에서 측정한 비저항은 도전재료 함량 $2\~7\%w/w$범위에서 낮은 값을 나타내어 비가역 비용량 특성의 변화와 일치하였다. 도전재료의 함량 증가에 따라 용량밀도가 감소하였으며, C/4율 방전에서 super s black함량 $2\%w/w$와 $2.9\%w/w$의 도전재료를 사용한 전극의 용량밀도는 각각 447mAh/ml 및 431 mAh/ml였다
Fossil oil, as the main energy of transportation, is destined to be exhausted. The electrification of transportation is a sustainable solution to the energy crisis, since electric power could be acquired from the inexhaustible sun, wind and water. Among all the problems that hinder the development of Electric Vehicle (EV) industry, charging issue might be the most prominent one. In this paper, the service process of a charging station with Battery Energy Storage System (BESS) is analyzed by means of $Cram{\acute{e}}r$ - Lundberg model which has been intensively utilized in ruin theory. The service quality is proposed in two dimensions: the service efficiency and the service reliability. The arrival rate and State of Charge (SOC) upon arrival are derived from 2009 National Household Travel Survey (NHTS). The simulations are performed to show how the service quality is determined by the system parameters such as the number of servers, the service rate, the initial capacity, the charge rate and the maximum waiting time. At last, the economic analysis of the system is conducted and the best combination of the system parameters are given.
In this study, a lithium polymer battery (LiPB) is simply expressed by a primary RC equivalent model. The PI state observer is designed in Matlab/Simulink. The non-linear relationship with the OCV-SOC is represented to be linearized with 0.1 pu intervals by using battery parameters obtained by constant-current pulse discharge. A state equation is configured based on battery parameters. The state equation, which applied Peukert's law, can estimate SOC more accurately. SOC estimation capability was analyzed by utilizing reduced Federal Test Procedure (FTP-72) current profile and using a bi-directional DC-DC converter at temperature ($25^{\circ}C$). The PI state observer, which is designed in this study, indicated a SOC estimation error rate of ${\pm}2%$ in any of the initial SOC states. The PI state observer confirms a strong SOC estimation performance despite disturbances, such as modeling errors and noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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