배터리의 열역학적 인자, 즉, 엔탈피, 엔트로피, 깁스 자유 에너지는 배터리의 상태인 SOH (State Of Health)를 추정하는 데 있어서 매우 밀접한 관련이 있으며, 정밀한 측정을 필요로 한다. 이러한 열역학적 인자 중 엔트로피의 측정이 중요한데 ETM (Electrochemical thermodynamics measurements) 방법이 대표적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존 ETM 방법을 설명하고, 이를 보완한 새로운 엔트로피 측정 방법을 제안하며, 실험을 통해 유효성을 입증한다.
배터리의 랜들 등가회로 모델은 기본적으로, 전달 저항 Rct, 전기 이중층 커패시턴스 Cdl, 내부저항 Ri, 그리고 개방회로전압 Voc의 4가지 파라미터로 구성 된다. 본 논문은 실험에 의해 리튬이온 배터리의 모델링을 위한 기본적 4가지 파라미터를 추출하고 운전조건에 따른 특성을 분석한다. 분석 결과를 이용하여 본 연구자에 의하여 제작된 전기 스쿠터의 SOC(State of Charge)를 추정하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 단일 배터리의 발열량 추정을 위한 전기-열적 해석을 수행하였다. 셀의 물리적 특성, SOC별 저항에 중점을 두어 발열량 추정을 하였다. 실험과 시뮬레이션을 비교하여 제시한 모델과 발열 저항의 의미를 확립 및 검증하며 단일 배터리의 방전구간 발열량을 추정하였다.
USN환경에서 다양한 정보를 획득하기 위한 수 십~수 천개의 배터리 기반 센서노드의 유지, 보수에 많은 시간과 비용이 소요되어 배터리 기반의 센서노드는 USN 산업의 한계점으로 작용한다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 센서노드 배터리 충전용 무선전력획득 모듈을 제안한다. 무선전력전송장치가 전송하는 RF 전력을 전력획득모듈이 효과적으로 획득 및 효율적인 관리를 통해 센서노드가 정보를 센싱하고 전송하는데 소모하는 전력 및 자연 방전되는 배터리 전력을 보충한다. 무선전력획득모듈이 적용된 센서노드를 통해 배터리 전력을 일정하게 유지시켜 배터리 교환 주기를 반영구적으로 연장함으로써 USN의 신뢰성과 적용가능성을 높이고 USN산업의 활성화에 기여할 수 있다. 본 논문은 34dBm의 전력전송장치와 무선전력획득모듈 사이의 거리 5m에서 -2dBm의 전력을 획득하여 센서노드용 70mAh의 리튬폴리머 배터리의 충전을 통해 시스템을 검증하였다.
바나듐 산화 환원 유동 배터리는 긴 수명주기와 높은 에너지효율로 리튬 이온 배터리를 대체할 차세대 배터리로 주목받고 있다. 에너지가 저장되는 전해질을 순환시키면서 충전 과방전이 이루어진다는 이차전지 인 만큼 유지 보수 비용을 획기적으로 절감할 수 있고 사용자의 요구조건에 따라 출력과 에너지 용량을 매우 쉽게 조절할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 바나듐 산화 환원 유동 배터리를 다양한 어플리케이션에 적용하기 위하여 바나듐 배터리 운용에서 여러 가지 요소들을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 충전 및 방전을 지속했을 때의 용량 감소하는 바나듐 산화 환원 유동 배터리의 특성을 고려하여 가장 까다로운 문제 중 하나인 휴지 기간에서의 자가 방전에 대해 온도와 SOC에 따라 특성 분석을 실시하였다.
리튬 인산철(LFP, $LiFePo_4$) 배터리의 경우 다른 종류의 배터리에 비해 내부 파라미터가 비선형적인 단점이 있다. 일반적인 배터리 등가회로 모델을 적용 시, 비선형성으로 인해 추정 성능이 감소한다. 배터리 등가회로 모델을 기반인 확장 칼만 필터(EKF, Extended Kalman Filter)를 통해 SOC (State of Charge) 추정 시 추정성능이 감소할 수 있다. 따라서 본 논문은 LFP 배터리의 SOC 추정 성능 향상을 위해 실시간 파라미터 관측기를 통한 배터리 등가회로 모델을 기반으로 EKF의 내부 파라미터를 분석하고 이에 따른 차등 모델을 제안한다.
리튬이온 배터리를 고온의 환경에서 장시간 운용함에 따라 배터리 내부 물질의 변형 및 특성 변화가 발생하여 안전성의 문제가 발생하게 된다. 배터리의 안전성을 향상하기 위해 배터리의 고장 및 이상 상태를 진단 및 탐지하는 기법들의 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 배터리의 이상 상황을 모사하기 위해 열폭주의 한 가지 방법인 고온의 환경에서 배터리의 특성 변화를 전기화학적 임피던스 분광법을 통해 분석하였으며, 등가회로 모델의 특성 인자를 활용하여 이상 상황을 탐지할 수 있는 이동 평균 추세선 기반의 이상 탐지 기법을 제안하며, 열폭주가 발생한 데이터를 통해 이상 탐지 기법을 검증한다.
전기자동차에 사용되는 리튬이온 배터리의 성능은 배터리 온도에 따라 큰 차이를 보인다. 본 논문에서는 유한차분법을 이용하여 배터리의 발열량에 따른 배터리의 온도변화를 평가하고, 배터리의 충전량, 내부저항 및 전압변화를 조사하였다. 이 배터리 모델을 1차원 해석 프로그램인 AMESim과 연동하여 전기자동차가 NEDC 모드로 주행 시, 배터리의 온도 변화에 따른 전기자동차의 주행거리를 산출하였다. 배터리는 온도가 $25^{\circ}C$ 이하로 감소하면 내부저항이 증가하기 때문에 발열량이 증가하여 주행거리는 줄었다. 또한, 배터리의 온도가 $25^{\circ}C$ 이상이 되면, 배터리의 충전량이 감소하여 배터리의 성능이 떨어지고 그 결과로 주행거리가 줄었다. 배터리의 성능을 최적으로 유지할 수 있는 온도인 $25^{\circ}C$를 기준으로 배터리의 온도가 $-20^{\circ}C$와 $45^{\circ}C$일 때, 전기자동차의 주행거리는 각각 33%와 1.8% 감소하였다. 배터리의 최적 온도를 유지하기 위해 효율적인 배터리 열관리를 통하여 저온에서는 가열, 고온에서는 냉각이 이루어져야 한다. 해석 결과 외기온이 $-20^{\circ}C$인 경우 500 W의 열을 공급해주어야 하며, 외기온이 $45^{\circ}C$ 경우에는 냉방을 통해 250 W의 열을 방출해줌으로써 배터리 구동의 최적 온도인 $25^{\circ}C$를 유지할 수 있다.
전류 적산법(Coulomb counting, Ampere counting)을 이용한 배터리 SOC(State of Charge) 추정 방식은 초기 SOC 값에 존재하는 오차와 SOC를 추정하는 시간동안 누적되는 전류값의 오차로 인해 추정이 실패할 수 있는 단점이 존재한다. 하지만 알고리즘이 직관적이며 단시간 내에서는 그 오차가 크지않고, 상용화된 배터리 SOC 추정 IC가 존재하여 구현이 간단하다는 장점 또한 있다. 본 논문에서는 전류 적산법 기반의 배터리 SOC 추정 IC를 사용하여 $LiFePO_4$ 리튬 폴리머 배터리의 SOC 추정 회로를 구현하는 과정을 제안한다. 또한 실험을 통해 제안된 배터리 SOC 추정 회로의 성능을 확인해본다.
본 논문에서는, 극저온($-32^{\circ}C$)에서 항공기의 초기 시동 및 이의 효율성을 높이기 위한 배터리관리시스템(BMS)의 사전 전기적 특성실험 및 이의 체계적 분석을 실시하였다. 항공기 초기 시동에 사용되는 리튬계열 배터리로서 원통형(cylindrical) 셀을 선택하되, 초기 시동을 위한 순간의 고출력이 가능한 6개의 셀을 수집하였다. 각 셀의 배터리팩(2S2P 및 4S4P) 형태로 구축하고 $-32^{\circ}C$)에서의 저온 방전 실험을 통해 항공기의 초기 시동용 배터리팩에 사용되는 원통형 셀의 선택 및 이의 강인함을 확인할 수 있다. 추가적으로 배터리팩의 설계 및 이의 배터리관리시스템을 위한 초기 정보로서 중요하리라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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