EV(Electric Vehicle) 차량에서 BMS(Battery Management System) 은 모터에 공급되는 고전압 배터리의 충전상태를 감지하여 VCU(Vehicle Control Unit)에 전송하게 된다. VCU에서는 배터리의 충전상태를 확인하여 모터 구동 전략을 수립하여 각 제어기에 전송하게 된다. 위와 같이 EV에서 배터리 충전상태를 정확하게 감지하지 못한다면, 모터 구동을 위한 전략 수립에 많은 제약이 따르게 된다. 정확한 배터리 충전 상태를 감지하기 위해서는 배터리 각 셀의 전압/전류/온도 등을 측정하여 연산에 의해 결정된다. 그 중 셀 전압 측정 방식은 Photomos relay를 이용한 방식으로 하드웨어적인 오차에 ${\pm}$수십mV보다 더둑 더 정밀하게 측정할 수 있는 방법이 없었다. 하지만, 셀 전압 측정 정밀도를 향상시키기 위해 신규로 개발된 battery monitoring IC를 이용한 BMS의 H/W 개발에 대해 설명할 것이다. 또한, Monitoring IC를 이용한 BMS의 셀 전압 측정 정밀도를 얼마나 개선시킬 수 있는지에 대해 연구하였다.
본 논문에서는 고출력 리튬이온 18650 셀(cell) 200개를 사용하여 고출력 어플리케이션의 운용 범위와 동적 특성을 적용한 스크리닝 방법을 제안하였다. 전기적 특성 실험 기반 배터리 용량과 OCV(open circuit voltage)의 요소를 고려한 16개의 내부 파라미터를 추출하고 표준편차 기반 가중치를 선정하였다. 선정된 가중치를 각각의 요소에 적용하여 단위 셀의 대표 값을 결정하고 셀 스크리닝을 수행하였다. 기존의 스크리닝 기법과 제안된 스크리닝 기법을 200개의 단위 셀에 적용하여 두 기법의 차이를 비교 분석하였다.
자동차용 리튬이온전지(lithium-ion batteries)의 성능향상 및 효과적인 셀 설계를 위한 준 2 차원 (pseudo-2-dimension) 해석 모델을 개발하였다. 전지 내부에 리튬, 리튬이온, 전자의 거동 및 계면에서 전해질과 활물질의 리튬이온 농도와 전기적 포텐셜 차이에 의한 전기화학 반응량 등을 계산할 수 있는 $Newman^{(1,2)}$ 모델을 기반에 변수 추정을 위한 최적화 기능을 추가하였다. 이 전기화학모델을 이용해 설계 변수, 재료의 물성 값 등의 의한 충/방전 특성을 계산할 수 있으며, 위치와 시간에 따른 전위, 농도, 생성전류량 등을 알 수 있다. 역으로 최적화 기능을 이용하여 실험에서 얻은 충/방전 곡선과 계산 값의 오차를 최소화하는 방법으로 측정이 어려운 물성값 추정이 가능하며 이를 이용하여 셀 성능 열화에 영향을 주는 변수 및 열화도를 예측할 수 있다. SB 리모티브에서 측정된 열화 과정의 방전 곡선들을 이용하여 최적화 해석을 수행하여 전지의 반복수명열화가 음극 및 양극활물질의 반응면적 및 전해질에 확산계수의 열화에 의한 것임을 알 수 있었다.
리튬이온 배터리는 다른 배터리들에 비해서 높은 전압과 큰 용량을 갖고 있지만 EV와 ESS에 사용되기 위해서는 아직도 다수의 배터리를 직, 병렬로 연결하여 팩으로 구성하여 사용할 필요가 있다. 이 때 팩을 구성하는 리튬이온 배터리들이 셀 스크리닝 기법을 통해서 분류가 된 배터리라고 하여도 표면적인 원인과 직렬조합 배터리팩의 구조에 따라서 온도편차가 발생 할 수 있다. 이 때 이 배터리 팩을 사용하는 시스템의 BMS가 위의 상황을 고려하지 않는다면 BMS의 SOC 추정 값을 신뢰 할 수 없을 것이다. 본 논문에서는 실험결과를 토대로 구조가 다른 배터리 팩을 기존의 BMS로 각각의 SOC를 추정해 보고 배터리 직렬조합 구조에 의한 배터리 팩의 표면온도를 비교 분석해 보려한다.
리튬 폴리머 배터리는 높은 안전성, 빠른 충전 및 긴 라이프 사이클 등으로 인해 에너지 저장치(ESS: Energy Storage System), 전기자동차(EVs: Electric Vehicles)등에 채택이 되어 사용되고 있으며, 그리고 현재는 농업용 드론에서 까지 사용이 되고 있다. 그러나 리튬 폴리머 배터리는 과충 방전에는 리튬-이온 배터리 내의 격차구조가 파괴되어 배터리 수명이 줄어들게 되며, 과충 방전을 방지하기 위해 불균등한 셀 전압을 균등 제어 할 수 있는 셀 밸런싱 시스템이 필수적이다. 본 논문은 각 셀의 충 방전할때의 전압차이를 검출하여 불균형된 셀을 확인하여 비선형 시스템에 적합한 퍼지 제어기를 개발하여 적용한 셀별 밸런싱 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 농업용 드론의 배터리팩의 셀 밸런싱을 퍼지제어를 하여 셀 간 균등 제어를 위해 설계하였으며, 최종 결과로 셀 간 밸런싱이 잘 되는지 확인하고 자 셀이 2개 있을 때와 6개 그리고 최종적으로 12개의 각 셀 밸런싱이 되는지를 확인하였다. 이는 다른 제품에도 사용할 수 있는지를 실험하고자 하였으며, 확인결과 사용된 셀의 개수와는 관계없이 셀별 밸런싱이 잘 되고 있음을 확인하였다.
현재까지 총 29건의 전기저장장치의 화재가 발생되었는데, 이 중 22건이 신재생에너지 연계용이며, 완전충전 이후, 운전대기 상태인 휴지기간 동안에 계절과 무관하게 화재사고가 발생되었다. 이것은 병렬로 연결된 셀들의 SOC 상태가 서로 다른 경우, 의도하지 않게 SOC가 높은 셀에서 낮은 셀로 전류가 이동하는 셀프에너지 밸런싱 현상으로, 일부 셀이 과충전되어 열폭주로 인한 화재의 원인으로 평가되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 전기저장장치의 셀프에너지 밸런싱을 방지하는 새로운 BMS의 회로구성과 운용 알고리즘 그리고 SOC 평가알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘과 구현한 BMS를 바탕으로 리튬이온전지의 열화 특성과 열화 및 정상 셀 간의 셀프에너지 밸런싱 특성을 분석한 결과, 정상 셀 대비 열화 셀의 방전 용량 비율은 91.75[%]이며, 열화율이 8.25[%]임을 알 수 있었고, SOC가 높은 정상 셀에서 SOC 낮은 열화 셀로 전류가 이동하는 셀프에너지 밸런싱 현상이 발생함을 확인하였다. 또한, 셀프에너지 밸런싱 전류가 과도하게 높아지는 경우, BMS가 확실하게 셀들의 병렬연결을 분리하여, 리튬이온전지의 안전성을 향상시킬 수 있어, 본 논문에서 제안한 BMS의 유용성을 확인하였다.
본 연구에서는 리튬이온 전지의 충 방전 특성에 관한 모델링과 전산모사를 수행하였다. 전지의 시스템 구성은 단순화된 2차원 형태의 단일셀에 대하여 모델링하였고, 공학적 편미분방정식 풀이자인 FEMLAB을 이용하여 288 K와 318 K 범위내에서 충방전 특성에 대한 열적 모델링을 수행하였다. 모델링에 채택한 물성치 변수들에 대하여 온도특성을 고려하였으며, 이를 통하여 전지의 특징적인 충방전의 사이클 변화와 충방전 전하량의 변화를 체계적으로 전산모사하였다. 그 결과 충방전 속도에 상관없이 충방전의 주기가 온도가 낮아질수록 짧아짐을 정량적으로 해석할 수 있었다. 이에 부가하여 전지내에서 리튬이온의 물질전달 현상을 해석하여, 전지의 충방전 특성과의 상관관계를 고찰하였다.
리튬이온 배터리는 전기화학 에너지 저장 및 변환 기기에서 가장 높은 수준의 기술력을 기반으로 개발된 셀이며, 여전히 높은 에너지 밀도와 충방전 안정성이 높아서 가장 매력적인 배터리의 부류로서 평가받고 있다. 최근 급속한 대형 에너지 저장 응용시스템의 개발이 이루어지면서 기존의 그래파이트 전극을 대체하기 위한 새로운 음극물질의 개발이 요구되고 있다. 게르마늄과 실리콘은 이론적 에너지 용량이 높아서 다음 세대 리튬 배터리의 적합한 물질로 평가받고 있으며, 특히 게르마늄은 실리콘에 비해 충방전에 따른 부피변화가 상대적으로 적고, 리튬이온의 동력학 거동이 용이하며, 높은 전기전도도 특성이 있다. 본 총설에서는 우선 리튬이온 배터리의 기본 원리를 소개하고, 배터리 특성을 최대한 발휘할 수 있는 이상적인 음극 물질의 구조와 특성을 살펴보고자 한다. 다음 세대 음극물질로 고려되고 있는 게르마늄 복합체가 어떻게 현재의 리튬 배터리를 개선할 수 있을지를 논의하려고 한다. 그리고 최근 시도되고 있는 연구동향에 대한 소개를 끝으로 리튬이온 배터리의 고에너지 밀도화에 대한 참고문헌이 될 수 있기를 바란다.
본 논문은 ESS(Energy Storage System)의 과충전, 과방전으로 인한 열 폭주 현상을 방지하기 위한 사전 연구로 원통형 리튬이온 단일 셀의 충/방전에 따른 열 분포를 열화상 카메라로 촬영하여 분석하였다. 실험을 통한 열 분포 이미지를 학습 데이터로 구성하여, SOC(State of Charge)를 추정하는 CNN(Convolution Neural Network) 모델을 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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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