마이크로 공정을 이용한 초소형 정밀 기계는 공정 기술과 재료 기술의 발전에 의하여 더욱 소형화되고 있으며 특히 기능을 갖는 부분과 이 부분을 제어하는 주변회로의 on-chip화의 요구가 증가되기 시작하였다. 이와 같은 추세에 있어서의 문제점은 초소형 정밀기계 부품 소자의 구동을 위한 에너지원의 개발이다. 즉, 소자의 크기가 작아진 것에 부합되는 초소형의 전지가 필요하게 된 것이다. 따라서 보다 완전한 초소형 정밀 기계 및 마이크로 소자의 구현을 위하여 마이크로 소자와 혼성 (Hybrid) 되어 이용될 수 있는 고성능 및 초소형의 전지의 개발이 필수적이다. 초소형 전지의 구현을 위하여 Li계의 2차 전지를 선택하여 이를 박막화하고 반도체 공정을 도입할 수 있다. 이러한 전지를 박막형 2차 전지 또는 박막형 마이크로 전지(thin film Secondary Battery : TFSB or Thin Film Micro-Battery : TFMB)라 하며 이러한 2차 전지는 일반적인 벌크 전지와 동일하게 cathode/Electolyte/Anode의 구조를 갖는다. 박막의 특성상 전해질은 고상의 물질을 사용하는 것이 벌크형 2차 전지와 다른 점이다. TFSB의 성능은 주로 cathode에 의하여 결정되며 지금까지 많은 cathode 물질에 대한 연구 보고가 발표되고 있다. 반도체 공정을 이용한 TFMB의 제작시 무엇보다 중요한 점은 우수한 고상 전해질 및 anode 물질의 선택에 있다. 최근에 2차 전지를 위한 carbon계 anode를 대체할 수 있는 SnO에 대한 보고가 있는데 이는 한 개의 Sn 원자당 2개 이사의 Li가 반응하여 높은 용량을 갖는 전지의 제작이 가능하기 때문이다. Sno2의 anode는 매우 높은 충전용량을 갖는데 첫 번째 방전시에 Li2O를 생성하여 비가역적 반응을 나타내고 계속되는 충방전 동안 Li-Sn 합금이 생성되어 2차전지의 가역적 반응을 가능하게 한다. SnO2 는 대기중에서 Li 금속보다 안정하기 때문에 전지의 제작 공정 및 사용 면에서 매우 우수한 물질이지만 아직까지 SnO2 구조적 특성과 전지의 충, 방전 특성에 대한 관계의 규명을 위한 정확한 정설은 제시되고 있지 못하다. 본 연구에서는 TFSB anode 물질로써 SnOx박막을 상온에서 여러 전도성 콜렉터 위에 증착하여 그 충, 방전 특성을 보고하였다. 증착된 SnOx박막의 표면은 SEM, AFM으로 분석하였으며 구조의 분석은 XR와 Auger electron spectroscope로 하였다. 충, 방전 특성을 분석하기 위하여 리늄 foil을 대극과 참조 전극으로 하여 EC:DMC=1:1, 1M LiPF6 액체 전해질을 사용한 Half-Cell를 구성하여 100회 이상의 정전류 충, 방전 시험을 행하였다. Half-Cell test 결과 박막의 구조, 콜렉터의 종류 및 Sn/O비에 따라 서로 다른 충, 방전 거동을 나타내었다.
유리섬유(glass fiber cloth, GFC)가 보강제로 사용된 고분자 겔 전해질(polymeric gel electrolytes, PGEs)에 $SiO_2$를 첨가하여 전해질의 전기 화학적 특성을 조사하였다. 가소제로는 Ethylene carbonate(EC) , propylene carbonate(PC), diethyl carbonate(DEC)를, 리튬염으로는 $LiClO_4$를 고분자로는 polyacrylronitrile(PAN)과 poly(vinylidene fluoride-co-hexafluoro propylene)(P(VdF-co-HFP))을 사용하여 $80\~90{\mu}m$의 두께로 전해질을 제조하였다. 제조된 전해질은 모두 상온체서 $10^{-3}S/cm$의 이온 전도도를 나타내었고, 4.8V까지 안정하였다. 리튬금속을 사용하여 제조된 셀의 임피던스 결과에서는 시간이 지남에 따라 모든 전해질이 부동태 피막의 성장으로 계면저항이 증가했으나, $SiO_2$첨가비율에 따라 뚜렷한 차이는 보이지 않았다. $LiClO_2$와 mesophase pitch-based carbon fiber(MCF)를 각각 양극과 음극으로 사용하여 제조된 겔의 임피던스에서는 $SiO_2$가 첨가되지 않은 셀의 옴 저항이 충전, 방전이 진행되는 동안 많은 변화를 보였으며, $SiO_2$가 첨가된 셀의 저항은 거의 변화되지 않았고, 계면의 변화도 적었다. 또한 방전용량에서도 $SiO_2$가 $20\%$가 첨가된 전해질이 0.2C의 방전속도에132mAh/g의 비 용량을 나타내었고, 2C의 방전속도에서$85\%$의 방전용량을 유지하였다.
탄소계 전극을 사용하는 EDLC(Electric Double Layer Capacitor)용의 축전용량과 충방전속도는 전해질의 종류, 충방전 조건 그리고 탄소계 물질의 물리화학적 성질에 따라 크게 달라질 수 있다. 이에 본 연구에서는 dip coating method에 의해 제조된 EDLC용 활성탄소 전극에서 유기 전해질의 종류를 달리하여 충방전 실험과 전기화학적인 실험을 시행하였다. 또한 충전전류밀도와 방전전류밀도의 변화에 따른 비축전 용량의 변화를 조사하였고, 최적 유기전해질의 조건에서 leakage current 특성, 자가방전 특성 그리고 시간전압곡선을 기존의 $1M-Et_4NBF_4/PC$와 비교하였다 활성탄, 소전극으로 비표면적이 $2000m^2/g$인 MSP-20을 사용하고 유기전해질로는 $1M-LiPF_6/PC-DEC(1:1)$를 사용한 EDLC에서 130 F/g 정도의 우수한 비축전 용량을 나타내었고 저항면에서도 가장 낮은 수치를 나타내었다 $1M-LiPF_6/PCDEC(1:1)$를 사용한 EDLC는 15분동안 0.0004A의 낮은 leakage current와 100시간 경과 후 0.8V의 우수한 자가 방전 특성 그리고 IR-drop이 적은 선형의 시간-전압곡선을 보여주었다.
환경 친화적인 마그네슘-공기 전지는 이론적 방전용량이 매우 높은 1차전지로 알려진 금속-공기 전지이며 대기 중 산소를 양극 활물질로 사용하고 마그네슘 합금을 연료로 사용하는 관점에서 금속-연료전지로도 불리고 있다. 음극으로 사용하는 마그네슘합금의 성능에 따라 전지 전체 성능이 결정되므로 고성능 전지로 상용화하기 위해서는 음극 재료인 마그네슘 합금 전극의 성능에 대한 연구와 개선이 필요하다. 본 연구는 상용화된 마그네슘 합금(AZ31, AZ61)을 선택하여 마그네슘-공기 전지용 전극재료로서 가능성을 평가하기 위하여 전기화학적인 측정을 실시하고 방전 특성을 조사하였다. 개방회로전위 변화, Tafel 곡선 변화, 순환전류전압곡선 측정을 통해 마그네슘합금들의 전기화학적 특성을 조사하였고 정전류 방전 실험을 통해 AZ61 합금의 우수한 방전 용량(1410mAhg-1)과 가능성을 평가하였다.
본 논문에서는 전기자동차용 배터리 충/방전 상태 추정의 정확도를 개선하기 위해 칼만 필터(Kalman Filter, KF) 알고리즘과 등가회로모델(Equivalent Circuit Model)을 활용한 State Of Charge (SOC) 추정 방법을 적용하였다. 특히 노화된 배터리 용량을 함께 추정 가능한 관측기(observer)를 설계하였다. 우선 노화가 없는 경우, 칼만 필터를 이용하여 SOC를 단일 추정하면, 관측기 없이 모델로 계산된 경우와 비교하여 평균 절대 오차율이 1.43%(관측기 미사용)에서 0.27%(관측기 사용)로 감소하였다. 차량 주행상태에서는 전류가 고정되지 않아 SOC와 배터리 용량을 모두 추정하는 것에 일반적인 KF 혹은 Extended KF 알고리즘을 이용할 수 없다. 배터리 노화에 의한 용량 변화는 단시간에 일어나지는 않다는 점에 착안하여, 충전 시 배터리 용량 추정을 주기적으로 실시하는 전략을 제시하였다. 충전 모드에서는 일정 구간마다 전류가 고정되기에, 해당 상황에서 배터리 노화 용량을 SOC와 함께 추정 전략을 제시하였다. 전류가 고정된 상태에서 SOC 추정의 평균 절대 오차율은 0.54% 였으며, 용량 추정의 평균 절대 오차율은 2.24%로 나타났다. 충전상태에서 전류가 고정됨으로 일반적인 EKF를 활용하여 배터리 용량과 SOC 동시 추정이 가능하도록 하였다. 이를 통하여 배터리 충전 시 주기적인 배터리 용량 보정을 수행할 수 있다. 그리고, 방전 시에는 해당 용량으로 고정한 채 SOC를 추정하는, 배터리 관리 시스템에서 활용 가능한 추정 알고리즘을 제안하였다.
리튬전지는 생산과정에서의 핵심인 화성공정에 의해 수명 및 성능이 크게 좌우되며, 화성공정을 처리하기 위해서 충방전 시스템이 필수적으로 요구되고 있다. 리튬전지 충방전 시스템의 특성을 해석하기 위해 일반적인 방법으로 시뮬레이션하면 충전동작과 방전동작에 엄청난 시간이 소요되고 메모리 용량의 한계로 인해 범용 PC로는 시뮬레이션이 어렵다. 본 논문에서는 리튬전지를 저항-커패시터 직렬회로로 모델링하였으며 상태공간평균의 개념을 적용하여 리튬전지 충방전 시스템을 해석하고 시뮬레이션하였다. Simplorer를 사용하여 시뮬레이션을 수행한 결과 시뮬레이션 시간이 단축되어 범용 PC로도 3시간 내에 시뮬레이션이 가능해졌으며, 리튬전지 충방전 시스템의 정전류/정전압 충전 특성 및 정전류 방전 특성과 충방전 소요시간을 예측할 수 있었다. 또한 충방전 시스템을 구성하고 실험하여 리튬전지를 저항-커패시터 직렬회로로 등가화한 모델링의 타당성과 상태공간평균의 개념을 사용하여 해석하고 시뮬레이션한 방법의 유용성을 입증하였다.
본 논문은 2차전지의 최적화된 충 ${\cdot}$ 방전 제어를 위한 지능형 제어 알고리즘을 제안한다. 고용량화된 2차 전지는 높은 에너지 밀도를 갖게 되고, 과충전에 의한 발화와 과방전에 의한 열화 특성으로 위험성이 존재하므로 정밀하게 전안, 전류를 제어하지 않으면 그 성능을 발휘하기 어렵다. 전지의 위험성을 제거하고 성능을 최대로 활용하기 위해서는 모든 전지 셀의 충방전 전류량을 조절하여 모든 전지의 셀간 전압 차이를 밸런스 제어 해야 한다. 하지만 전지의 특성에 영향을 미치는 임피던스가 사이클 라이프와 온도 변화 등 외부 환경에 의해 비선형적으로 변화하기 때문에 전지의 셀간 밸런스 제어에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 충 ${\cdot}$ 방전 제어 알고리즘을 이용하여 임피던스의 변화에도 적응 가능 하고 2차 전지가 가질 수 있는 최대 에너지를 사용할 수 있는 최적화된 방법을 제안한다. 또한 제안하는 알고리즘과 제어회로의 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 효용성을 입증한다.
마이크로웨이브를 소스로 사용하는 상압 공정 장치는 비교적 저렴한 비용과 구동의 용이성 때문에 널리 사용되고 있다. 이러한 상압 마이크로웨이브 장치는 에너지 전달 방식에 따라 도파관을 사용하는 TIA (Torch Inject Axial)방식과 동축선을 사용하는 MPT (Microwave plasma torch)로 구분할 수 있다. 이 중 TIA 방식은 동축선에 비해 에너지 전달 용량이 큰 도파관을 사용하기 때문에 대용량 처리가 가능하다. TIA 방식에서 형성된 플라즈마의 조절과 처리 효율의 증가는 형성되는 각각의 스트리머 채널의 조절에 의해 결정된다. 방전기 내부에서 스트리머 채널은 인가된 전기장의 방향으로 성장하게 되며 전기장 현상을 조절함으로써 스트리머 채널의 조절이 가능하다. 내부에 인가되는 전기장은 마그네트론에 의해 인가되는 전기장, 스트리머 채널간의 유도 전기장, 열적 팽창효과에 의한 스트리머 헤드 형상 변화에 의한 전기장으로 구분될 수 있다. 이 때 각각의 항들의 조절을 위해 생성된 플라즈마의 온도, 밀도 등의 범위를 측정할 필요가 있으며 광학적인 방법을 통해 플라즈마의 온도, 밀도를 측정하였다. 이 결과를 토대로 도파관의 형상, 방전 기체의 유량, 방전 기체의 조성을 통해 각각 전기장의 조절이 가능하였다. 각 변수의 조절을 통해 방전기 내부에서 플라즈마 헤드 성장에 대해 알 수 있었고 끝이 열린 TIA 구조에서 발생하는 플라즈마 수렴 현상을 설명할 수 있었다.
본 논문에서는 일간 시간대별 에너지저장장치 (Energy Storage System, ESS) 최적 충 방전량 스케줄링을 이용하여 계통연계형 마이크로그리드 내에 설치되는 ESS의 용량을 산정한다. 대상 마이크로그리드의 과거 부하데이터를 이용하여 절감하고자 하는 양을 정하고, 이를 이용하여 전력변환장치(Power Conditioning System, PCS)의 정격출력량을 산정한다. ESS용량의 기준점을 정하여 이분법 적용구간을 설정하고, 반복연산을 통해 최적 ESS용량을 찾는 과정을 제시한다.
본 논문에서는 태양광-풍력 복합발전시스템의 구성에 있어서 확률적으로 변화하는 시스템 발전량과 부하량을 고려한 적정 축전지 용량산정기법에 관하여 연구하였다. 서울지역에서의 전형적인 날의 시간대별 일사량과 풍속 데이터에 기초하여 태양광-풍력 복합발전시스템의 출력분포를 산정하였고 배전계통과 연계된 전형적인 일반 주택부하를 가정하여 시스템 발전량과 부하량이 서로 상응하도록 풍력발전기와 태양전지의 용량을 결정하였다. 태양광 풍력 복합발전시스템의 예상 발전량은 각각 Beta 분포와 Weibull 분포에 기초하여 산정하였고 수요부하량을 비교하여 잉여 발전량은 축전지에 충전하고 부족 발전량은 축전지에서 방전하여 가능한한 계통으로부터 인입전력을 공급받지 않기 위한 최소 축전지 용량을 산정하는 기법에 관하여 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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