Battery Failure Prediction using BMS Information of ESS Rooms at Offshore Installation Vessel

해양설치선 ESS Room의 BMS정보를 활용한 Battery 고장예측

The electric propulsion development is underway to minimize pollutants and greenhous gas emissions during the operation of ships / offshore installation vessels. The importance of the use and efficient management of batteries, which is an ESS system in ships / offshore installation vessels, is increasing. Generally, in ESS where battery is applied, cell balancing and life span are monitored in real time by BMS. Ships / offshore installation vessel are equipped with several ESS rooms, and ESS rooms with ESS systems of the same specification are being constructed due to the recent demand for electric propulsion development. In this paper, we propose an algorithm to additionally predict and diagnose battery pack and cell balancing failures by comparing BMS data for each rooms. The proposed algorithm compares the BMS data of each ESS Room according to the environmental change of the ship / offshore installation vessels, measures accurate status information, and reliably monitors it to prevent accidents in advance.

최근 선박/해양설치선의 운항 과정에서 오염물질과 온실가스 배출을 최소화하기 위한 전기추진개발이 진행되고 있다. 이에 필요한 선박/해양설치선 내 ESS 시스템인 배터리의 사용과 효율적 관리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 통상적으로 Battery가 적용된 ESS는 BMS에 의해 Cell Balancing 및 수명이 실시간 모니터링이 되고 있다. 선박/해양설치선에는 여러 개소의 ESS Room을 탑재하고 있으며, 최근 전기추진개발 수요로 동일 사양의 ESS 시스템이 적용된 ESS Room이 구성되고 있다. 본 논문에서는 각 Room의 BMS Data를 비교하여 Battery Pack 및 Cell Balancing의 고장을 추가적으로 예측 진단하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 선박/해양설치선의 환경변화에 따른 각 ESS Room의 BMS Data를 비교하여 정확한 상태정보를 측정하고 신뢰성있게 모니터링하여 대형사고를 미연에 방지할 수 있다.