최근 신재생에너지에 대한 관심이 높아지면서 에너지 저장 장치로 친환경적인 2차 전지가 전기 에너지 저장 매체로 관심을 받고 있다. 2차 전지는 다양한 전자기기의 구동전원으로 널리 사용되고 있다. 2차 전지의 수명은 충방전과 관련이 있으며, 특히 니켈 수소 전지의 경우 과충전에 의한 온도 상승은 배터리 수명에 직접적인 영향을 준다. 경제성을 고려할 때 2차 전지는 배터리 관리 시스템을 필요로 하며, 충방전 전압과 전류 및 온도를 고려하여 충방전이 제어 되어야 한다. 본 논문은 범용 프로세서와 전압 전류 센서 및 온도센서를 사용하여 배터리의 자동 충방전 데이터 수집장치를 개발에 관한 것이다. 충방전 전압은 0.5V에서 15V까지 설정이 가능하도록 설계하였다. 제작된 장치로 충방전에 따른 배터리의 온도 변화가 측정 및 분석 가능 하였으며, 배터리 전압은 5mV 단위로 충방전이 가능함을 확인하였다.
태양광 발전설비에서 태양광 셀의 출력전력을 최대로 부하에 전달하기 위해 태양광 최대전력추종제어를 한다. 일반적인 태양광 최대전력 추종제어는 태양광 셀의 전압과 전류의 곱인 전력값을 비교하여 최대전력추종제어를 한다. 본 논문에서는 MPPT 컨버터의 출력 파라미터 중 전류만을 센싱하여 태양광 최대전력추종제어를 한다. 또한 태양광 최대 전력추종제어를 통해 최대 출력으로 배터리를 충전하고 허용전류를 초과했을 때에는 전류제어로 충전하도록 설계한다. 이를 통해 Solar Car등과 같은 모터 부하에 적용해 보고자 한다.
일반적으로 리튬이온은 배터리들은 각 배터리마다 고유의 전기화학적 특성을 갖고 있으며 이러한 특성들로 인해서 직렬 또는 병렬로 패키징 되어서 팩으로 사용 될 때 각 셀 간의 전압 불균형이 발생하게 된다. 셀 벨런싱 회로 같은 셀 간 불균형을 회복시켜주는 기능이 없다면 배터리 팩 내의 셀 간 전압 불균형은 시간이 지남에 따라 더 커지게 되고 이는 배터리 팩의 노화를 가속 시키거나 배터리 팩의 성능을 저하시키는 원인이 된다. 이는 폐 리튬이온 배터리 팩을 재활용하는데 있어서도 반드시 고려해야하는 사항으로서 재활용 팩의 사용시간에 영향을 끼칠 수 있다. 위의 문제를 극복하기 위해서는 배터리 팩을 만들기 전에 스크리닝을 통해서 전기화학적 성분이 유사한 배터리들을 팩으로 만드는 것이 필요하다. 일반적으로 프레시 배터리의 용량은 거의 비슷하기 때문에 프레시 배터리 용량은 프레시 배터리를 스크리닝 하기 위한 많은 기준들 중에서 가중치가 크지 않지만 폐 리튬이온 배터리들은 각 배터리마다 고유의 전기화학적 특성을 갖을 뿐만 아니라 각 배터리마다 상이한 배터리 용량을 갖고 있기 때문에 각 배터리의 용량에 프레시 배터리를 스크리닝 할 때보다 큰 가중치를 두어 스크리닝 할 필요가 있다. 본 논문에서는 같은 전류 프로파일로 노화된 배터리 팩 내의 셀들의 전기화학적 특성을 분석하여 폐배터리 셀들을 재활용하기 위한 스크리닝 방법에 대해서 고찰한다.
본 논문은 국내 ISDN 망에서 상용전원 이상시에도 최소한의 음성서비스를 보장하기 위한 방법으로 망급전과 재충전 배터리를 사용하는 방안을 검토하였다. 망급전의 경우에서는 요구되는 선로전압 및 선로전류 등을 선로 종류 및 급전전력에 따라 시뮬레이션을 수행하였다. 이러한 시뮬레이션의 결과로서 현재 국내 ISDN 가입자 선로를 교체하지 않고는 망급전이 불가능한 것으로 나타났다. 따라서 급전 방법으로는 재충전 배터리 사용이 타당한 것으로 판단되며, 재충전 배터리 사용시에는 선로매듭에서 발생하는 부식에 의하여 접촉저항이 증가하는 문제를 해결하기 위하여 별도의 전류를 사용할 필요가 있다. 이러한 전류를 실링(sealing) 전류라 하는데 국내에서 개발된 ISDN 교환기의 가입자보드에서 실링전류 및 망급전 용으로 설치된 급전용 전력조정기를 사용하여 실험하였다. 실험 결과 실링 전류의 공급이 물리계층의 클럭동기에 영향을 주지 않으며, 매우 짧은 시간동안만 실링전류의 영향이 나타남을 확인하였다. 이러한 실링전류의 실험결과는 선로를 간략하게 모델링하여 시뮬레이션 한 결과와 완전히 일치하는 것으로서 실험이 정당함을 시뮬레이션으로 확인하였다.
본 논문은 리튬 폴리머 배터리(LiPB)의 OCV(Open Circuit Voltage;개방전압)를 이용한 배터리 SOH(State Of Health;잔존수명) 추정하는 방법의 제안이다. 종래에는 배터리 수명은 제조회사에서 지정된 시간이나 충방전 횟수를 기초로 수명을 결정하였다. 하지만 배터리의 온도, 충전방법, 전류변화 및 DOD(Depth of Discharge;방전심도) 정도에 따라 배터리 수명은 유동적이다. 따라서 배터리가 노후됨에 따라 OCV가 변한다는 원리를 이용하여 임피던스 분석을 통해서 SOH, 즉 배터리 잔존수명을 추정하는 기술을 제안하였다.
배터리는 사용 기간과 회수가 증가함에 따라 수명이 점차 감소한다. SOH(State-Of-Health)는 배터리의 초기 상태와 현재 상태를 비교하여 배터리의 수명 상태를 나타내는 지표이며, 이는 배터리를 사용함에 있어서배터리의 현재 충전상태를 나타내는 SOC(State-Of-Charge)와 함께 정확한 추정을 필요로 한다. 본 논문에서는 리튬이온 배터리를 C-rate에 따라 노화시키며 각 C-rate별 SOH 추정 경향성을 분석하였다. 배터리의 SOC와 SOH는 확장 칼만 필터를 병렬적으로 사용하는 이중 확장 칼만 필터를 활용하여 추정한다. 배터리의 노화실험은 완전충전과 완전충전을 반복하는 전류 프로파일을 인가하였으며, 실험은 상온(25℃)에서 실행하였다.
일반적으로 저압계통의 고장전류를 차단하기 위해 설치된 차단기의 차단원리는 주로 역전압발생법올 이용하고 있다. 역전압발생법은 효과적으로 저압계통의 고장전류를 차단할 수 있으나, 제한된 한류성능과 긴 아킹 시간은 차단기는 물론 주변 전력기기에 전기적/열적/기계적 스트레스를 주게 된다. 국내외 업체는 고장전류를 보다 빠르고 효과적으로 제한 및 차단을 할 수 있는 한류형 차단기를 제안하고 있는 실정이다. 저압계통의 경우, 정온도계수 (Positive Temperature Coefficient, PTC) 특성을 가지는 한류소자를 기존 차단기에 직렬 혹은 병렬로 연결하여 저압계통의 고장전류를 매우 빠르고 효과적으로 제한 및 차단하는 추세에 있으며, 또한 PTC 한류소자를 이용함으로써 저압계통의 차단보호협조를 효과적으로 구현하고자 하고 있다. PTC 한류소자는 소자는 열팽창이 큰 비전도성 성분과 열팽창이 작은 전도성 성분이 혼합되어 구성되며, 소자의 온도가 증가함에 따라 비전도성 성분이 상대적으로 큰 부피 팽창을 하여 저항이 증가하게 된다. 이러한 PTC 소자를 전력계통에 적용함으로써 고장전류에 따른 줄열에 의한 저항증가로 고장전류를 제한하게 된다. 본 연구에서는 일반적으로 배터리 보호용으로 사용되는 폴리에틸렌 수지 및 카본블랙으로 구성된 폴리머 PTC 한류소자를 이용하여, 기존의 저전력 배터리 보호 폴리머 PTC 소자로부터, 저압계통의 단락사고시 발생하는 단락전류를 효과적으로 제한할 수 있는 대전력 폴리머 PTC 소자를 개발하였다.
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 논문은 OCV 추정기법을 이용한 전류적산법의 SOC Reset 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 배터리 상황에 따라 OCV 추정을 위한 휴지시간을 달리 설정한다. 이에 따라 짧은 휴지 시에도 SOC Reset Point를 늘려 전류적산법의 오차를 Reset함으로써 SOC 추정 능력을 향상한다. Li-ion 27 Ah/99.9 Wh 배터리의 충 방전 실험을 통해서 OCV 판별 시간을 도출하여 알고리즘을 구현한다. 전기자동차의 주행 패턴을 모사하여 기존의 전류적산법과 비교 실험을 통해 제안한 알고리즘을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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