전기자동차의 성능은 축전지의 성능에 의해 크게 좌우된다. 그러므로 우수한 성능과 높은 신뢰성을 가진 전기자동차를 개발하기 위해서는 다양한 운영조건에서 축전지가 최대의 성능을 가질 수 있게 잘 관리되어야 한다. 축전지의 성능 향상은 축전지 관리 시스템(BMS)의 적용에 의해 달성될 수 있으며 BMS는 축전지의 상태 감시뿐만 아니라 축전지의 충전 및 방전을 최적화하는 중요한 역할을 수행한다. 이 연구에서는 전기자동차에 적용된 니켈 메탈하이드라이드 전지(Ni/MH battery) 이용을 최대화하기 위한 역할을 수행하는 BMS를 개발하였다 이 시스템은 축전지의 충전 및 방전 제어, 과충전 및 과방전 방지, 잔존용량 계산 및 표시, 안전관리 및 열관리 등의 기능을 가진다. 금번 개발된 BMS를 대우자동차와 고등기술원이 공동 개발한 DEV5-5전기자동차에 장착하여 시험을 수행하였다. 이 차량에는 파나소닉사의 12V-95Ah사양의 Ni/MH battery 18모듈이 적용되었다 시험결과 이 시스템은 $3\%$ 이내의 높은 정확성을 가지고 있으며 우수한 신뢰성을 나타내었다. 이 BMS는 전기자동차의 신뢰성과 안전도뿐만 아니라 Ni/MH battery pack의 성능과 수명을 향상시킬 것이다.
Every autonomous system like a robot needs a power source known as a battery. And proper management of the battery is very important for proper operation. To know State of Charge(SOC) of a battery is the very core of proper battery management. In this paper, the SOC estimation problem is tackled based on the well known Extended Kalman Filter(EKF). Combined the existing battery model is used and then EKF is employed to estimate the SOC. SOC table is constructed by extensive experiment under various conditions and used as a true SOC. To verify the estimation result, extensive experiment is performed with various loads. The comparison result shows the battery estimation problem can be well solved with the technique proposed in this paper. The result of this paper can be used to develop related autonomous system.
Battery switching EVs are considered to be a promising alternative to overcome long charging time problems in the EV adoption. The purpose of this research is to develop integrated model for battery inventory and battery switching waiting times. Due to complexity of exact analysis, a practical approximation method is developed, which provides close results to exact values. Numerical experiments show that there exist trade-offs between the battery inventory level and the number of switching stations. The proposed model can be applied to evaluate and select the minimum cost alternative in implementing the battery switching stations.
전기 자동차의 연료 소모량은 배터리 성능에 의존한다. 배터리의 성능은 작동온도에 민감하기 때문에, 배터리 온도 관리는 성능과 내구성을 보장한다. 특히, 배터리 팩에서의 모듈의 온도 분포는 냉각특성에 영향을 미친다. 이 연구는 모듈 사이의 온도 분포를 확인 할 수 있는 배터리 열적 모델링에 초점을 두었다. 본 연구의 배터리 모델은 NiMH 각형 모델이며, 10개의 모듈로 구성되어졌다. 배터리 열 모델은 열 발생, 채널을 통과하는 대류 열 전달 그리고 모듈 사이의 전도 열 전달로 구성되었다. 배터리 내에서 발생되는 열발생 모델은 충/방전 동안의 전기적인 저항열에 의해 계산되어 진다. 모델은 전 하이브리드 자동차의 운전 동안 적절한 열관리의 전략을 결정한다.
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.
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.
When lithium-ion batteries operate out of the proper temperature range, their performance can be significantly degraded and safety issues such as thermal runaway can occur. Therefore, battery thermal management systems are widely researched to maintain the temperature of Li-ion battery cells within the proper temperature range during the charging and discharging process. This study investigates the cooling performance and isothermal maintenance of cooling materials by measuring the surface temperature of a battery cell with or without cooling materials, such as silicone oil, thermal adhesive, and phase change materials during discharge process of battery by the experimental and numerical analysis. As a result of the experiment, the battery pack filled with phase change material showed a temperature reduction of 47.4 ℃ compared to the case of natural convection. It proves the advanced utility of the cooling unit using phase change material that is suitable for use in battery thermal management systems.
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.
The performance of the battery management system (BMS) algorithm is important for ensuring the stability and efficient operation of battery packs. Such a performance is determined by the internal parameters of the electrical equivalent circuit model (EECM). This study proposes a performance improvement and verification of battery parameters for the BMS algorithm using electrical experiments and tools. The parameters were extracted through electrical characteristic experiments, and an EECM based on Ah counting was designed. Simulation results using the EECM were compared with actual experimental data to determine the best parameter extraction method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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