본 논문에서는 리튬-이온(Lithium-ion) 폐배터리 효율적인 재활용을 위한 발전된 SOC 추정방법의 필요성과 간단한 개념을 언급하고자 한다. 배터리는 노화되면 용량이 줄어들고 임피던스의 크기가 증가해 기존의 새 배터리의 SOC 추정방법으로는 정확한 추정이 어렵다. 따라서, 폐배터리를 안전하고 효율적으로 사용하기 위해서는 그에 맞는 SOC 추정방법이 필요하다. 따라서, 폐배터리의 간단한 개념을 설명하고, 동일한 배터리 등 가회로모델과 EKF 알고리즘을 적용한 새 리튬-이온 셀과 노화된 리튬-이온셀의 SOC 추정결과를 비교하고 노화에 따른 배터리 파라미터값의 변화를 분석해봄으로서 발전된 SOC 추정방법의 필요성에 대해 논의해보고자 한다.
현재 자동차를 포함한 에너지 저장장치 제품에는 리튬 이온 배터리가 주로 사용되고 있으며, 이를 과충전하거나, 고온 상황에 방치하는 잘못된 배터리 관리 상황 발생시 폭발 등 위험한 상황에 노출될 수 있으며, 과방전 시 배터리 불능 상황을 야기한다. 이로 인해 배터리 상태를 관리해주는 시스템이 필요하며 배터리 관리 시스템은 배터리 상태를 정확하게 인지하고 각 셀의 전압을 일정하게 유지하여 최적의 배터리 효율을 얻는 데 목적이 있다. 본 논문에서는 일반적 리튬이온배터리에 비해 고안전성을 갖는 리튬인산철 배터리팩과 이를 관리하기 위해 Matlab Simulink 기반의 시뮬레이션을 사용하여 셀 특성을 확인할 수 있는 RC등가회로 모델을 이용한 분석방법을 제시하고, 저전력 및 상호통신간섭이 적은 블루투스 기반 BMS 모듈의 알고리즘을 개발하였다.
드론의 배터리 시스템은 리튬이온 또는 리튬폴리머 배터리를 사용하는데, 드론 사용 후 폐기 과정에서 화재 원인은 폐기되는 배터리에서 발생하는 가연성 가스인 것으로 알려졌다. 폐기공정에 들어간 배터리는 대부분 산소가 발생했지만 미량의 가연성 가스도 발생했고, 처리에 사용된 장비에서도 다량의 염소 이온과 황산염이 검출됐다. 이를 조기에 감지하는 시스템이 구성된다면 폐기 배터리로 인한 사고 위험을 줄일 수 있을 것이다.
본 논문은 퍼스널 모빌리티에 사용되는 360 Wh급 리튬이온 배터리 팩의 성능 및 안정성 확보를 위하여 리튬이온 배터리 팩의 열전달 특성에 관하여 상용수치해석 프로그램인 ANSYS v17.0의 CFX를 이용하여 수치적으로 연구하였다. 이를 위하여 퍼스널 모빌리티에 사용되는 360 Wh급 리튬이온 배터리 팩의 배터리 셀 배열을 4가지 경우로 변경하고, 배터리 셀 홀더에 사용되는 재질과 배터리 팩 케이스에 사용되는 재질을 각각 Polypropylene, Aluminium, Magnesium alloy로 변경하였다. 그 결과 배터리 평균 온도는 배터리 셀 배열이 Model 2 일 때 가장 낮게 예측되었으며, 배터리 셀 홀더와 배터리 팩 케이스 재질 변경에 따른 배터리 평균 온도는 대부분의 경우 Aluminium 일 때 가장 낮게 예측되었다. 퍼스널 모빌리티에 사용되는 360 Wh급 리튬이온 배터리 팩의 열전달 성능은 배터리 셀 배열과 배터리 팩 케이스 재질에 많은 영향을 받았으며, 배터리 셀 배열 Model 2와 배터리 팩 케이스 재질이 Aluminium 일 때 가장 높았다.
본 논문에서는 온도변화에 따른 리튬폴리머 배터리 모델에 대해 검증 및 분석을 진행하였다. 리튬폴리머 배터리의 전기적 모델은 1차 R-C 등가회로를 기반으로 구성하였고, Matlab/Simulink를 이용하여 배터리 모델을 구현하였다. FTP-72 충 방전 사이클의 전류패턴을 이용하여 $0^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, $40^{\circ}C$ 온도 변화에 따른 실제 리튬폴리머 배터리와 배터리 모델의 단자전압을 비교 분석하였다, 최대오차율은 $0^{\circ}C$에서 5.24%, $25^{\circ}C$에서 1.23%, $40^{\circ}C$에서 0.77%로 나타났으며, 이를 통해 여러 온도 환경에서도 제안한 배터리 모델이 높은 정확도를 갖는 것을 검증하였다.
친환경 이동수단 중 1인용 이동수단인 퍼스널 모빌리티에 대한 관심과 수요가 증대됨에 따라 과거 전기자전거에서 현재는 전동퀵보드, 전동스쿠터, 외발휠, 세그웨이류 등 그 종류와 외관적 형태는 매우 다양하다. 하지만 공통적인 부분은 전기에너지를 구동원으로 하고 있으며, 전기에너지를 저장하기 위한 수단으로 리튬이온 배터리가 사용된다는 것이다. 리튬이온배터리에서 배터리를 안전하고 효율적으로 사용하도록 제어하는 부분이 배터리관리시스템이며, 기능중에서 배터리 셀간을 정밀하게 균형을 잡아주며, 모든 셀이 완전 충전상태가 될 수 있도록 도와주는 셀 밸런싱 기능이 있다. 이러한 셀 밸런싱 기술은 주행거리 혹은 사용시간을 늘려주는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 충전과 방전을 반복하는 다셀로 구성된 리튬이온배터리에서 셀 밸런싱이 수행되는 과정을 살펴보고 단일 밸런싱과 다중 밸런싱의 차이 및 장단점을 살펴보았다. 이를 통해 완속에서 급속충전으로의 변화, 빠른 셀 밸런싱 등의 필요성에 대해 실험을 통해 검증하였다.
저궤도 인공위성에서 배터리는 태양전지 배열기에서 생성된 전력을 저장하여 탑재체 구동과 식구간 위성의 동작 유지를 위하여 사용된다. 최근 상용 배터리 시장에서도 리튬이온 배터리의 보급이 많이 이루진거와 마찬가지로 인공위성에서도 리튬이온 배터리의 사용이 보편화 되는 추세이다. 리튬이온 배터리가 기존에 인공위성에서 사용되던 니켈카드늄이나 니켈수소 배터리에 비하여 자연 방전량이 적다고는 하지만 이 또한 존재하며, 초기 위성 발사시 태양전지 배열기의 전개를 통한 전력 생산이 이루어질 때까지 위성의 동작을 보장하고 임수종료까지 에너지를 충방전 할 수 있는 상태를 유지하여야 하므로 위성 발사 전까지 배터리의 상태를 최적으로 유지해야 함은 필수적이다. 본 연구에서는 저궤도 인공위성의 발사 전까지 배터리의 상태를 최적화 하기위한 배터리 운용에 관하여 기술하며, 배터리 상태에 대한 실측 데이터를 제시하여 배터리의 정상상태를 검증하였다.
높은 중량에너지밀도로 배터리 무게를 줄일 수 있는 장점을 갖는 리튬이온 배터리는 중량이 중요한 관심사인 많은 항공우주 응용분야에서 빠른 속도로 Ni-Cd, Ni-H2 등의 기존 배터리를 대체하고 있다. 또한 리튬이온 배터리는 낮은 열 손실 특성과 높은 에너지 효율 그리고 저렴한 셀 단가를 갖는다. 80개의 소니 US18650 리튬이온 셀을 사용한 KSLV-I 탑재배터리 모듈은 셀을 8개씩 직렬로 구성한 후 각 열을 병렬로 10개 연결하여 요구되는 전압과 용량을 공급한다. 본 논문에서는 우주발사체용 리튬이온 배터리의 설계 및 그 특성에 대해 소개하며, 예상되는 우주환경에서 배터리가 신뢰성 있게 동작하는지를 검증하는 환경시험 프로그램 절차를 보였다. 배터리 성능은 전자부하기를 이용한 시뮬레이션 시험을 통해 확인하였고 발사체 2단에 장착하여 각 전장품들과의 연계시험을 통해 검증하였다.
전기차용 리튬이온배터리의 수요가 증가함에 따라 향후 발생할 폐리튬이온배터리 중의 유가금속 회수가 필요하다. 본 연구에서는 리튬이온배터리의 NCM계 양극재를 수소환원과 수침출에 의해 리튬을 수산화리튬으로 회수할 때의 회수율에 미치는 반응온도의 영향을 조사하였다. 반응온도가 상승함에 따라 수소에 의한 NiO, CoO의 환원에 의해 무게 감소율이 반응초기부터 급격하게 증가하였으며 동시에 H2O 발생량도 증가하였다. 602 ℃ 이상에서는 양극재 중의 Ni, Co가 전부 환원되어 금속상으로 존재하였다. 그리고 수소환원 온도의 상승과 함께 Li 회수률도 증가하였으나 704 ℃ 이상에서는 약 92 % 이상의 유사한 수준을 나타내었다. 따라서 폐Li이온 배터리의 전처리로 수소환원하는 것에 의해 리튬만 사전에 회수하고 잔사를 재처리하면 효율적으로 유가금속을 분리하여 회수할 수 있을 것으로 기대된다.
전기자동차(EV)뿐만 아니라 ESS(Energy Storage System) 등의 사용량이 증가하면서 리튬이온배터리의 중요성은 점점 커지고 있다. 리튬 이온 배터리의 정확한 상태를 추정하는 것은 배터리의 안전하고 신뢰성 있는 작동을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 AEKF(Adaptive Extended Kalman Filter)를 이용한 배터리 파라미터와 충전상태(SOC, State of Charge)를 추정하고, 이를 활용하여 배터리의 건강상태(SOH, State of Health)를 추정하는 간단한 알고리즘을 제시한다. AEKF에 파라미터 값을 적용하여 SOC를 추정하고, 추정된 SOC값과 전류 적산을 이용하여 SOH를 추정한다. SOC 오차에 따른 SOH 추정 값의 편차는 SOC 연산 간격을 늘리고 가중치 필터를 적용하여 최소화시킴으로써 결과의 정확성을 향상했다. 다양한 자동차의 표준 주행 패턴을 적용한 실험을 통해 제안된 방법을 이용하여 얻어진 SOH 추정 결과는 RMSE(Root Mean Square Error) 1.428% 이내임을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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