지속적인 충/방전에 의하여 표준 수명 보다 더 빠른 노화 현상을 일으키는 배터리의 효율적인 관리를 위하여, 배터리의 내부 상태를 모니터링 하였다. 정확한 배터리 모니터링을 위해서 해당하는 배터리의 잔존 용량 및 잔존 수명을 정확히 예측할 수 있어야 하며, 이를 위해 Open Voltage를 사용한 실험, 에너지 보존 법칙에 의한 충전 전류 측정법, 시동 시 최대 전류와 내부 저항의 변화량을 알아내는 실험을 하였다. Open Voltage 실험 결과, SOC수치에 따른 특정 전압의 범위를 알 수 있었고, 이 전압은 온도에 의해 변동된다는 것을 확인할 수 있었다. 충전 그래프를 그려본 결과 충전횟수와 완충에 걸리는 시간은 반비례하며, 배터리 내부에 충전되는 총 전류의 양과도 관계가 있었다. 시동 실험에서는 최저 전압 드롭 값과 최대 공급 전류의 범위를 알 수 있었으며, 특정 SOC 구간 내 내부 저항의 값을 차이를 알 수 있었다. 이 값들은 각 SOC의 수치에 비례한 결과를 보였다. 이 결과들을 정리하여, 배터리 내부 상태를 예측하는 방법을 제안하고자 한다.
엘리베이터의 경우 정전 시 승객을 안전하게 구출하기 위한 장치가 필요하다. 이를 위하여 Auto Rescue Device(ARD) 혹은 Uninterruptible Power Supply(UPS)가 엘리베이터에 설치된다. ARD는 정전 시 배터리의 전압을 승압하여 인버터의 DC 링크 전압을 유지한다. 만약 배터리의 전압보다 DC 링크 전압이 2배 이상 클 경우 일반적인 부스트 컨버터는 효율 등의 문제로 사용이 어렵다. 이에 본 논문에서는 ARD의 특성을 고려한 LLC 공진형 컨버터의 설계 방안에 대하여 서술하였다. 또한 이를 모의실험을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 DC배전 전기추진 선박에서 전력품질 향상 및 전력 공급 안정성을 위한 리튬-이온 배터리 에너지 저장장치(BESS)를 적용하고 이에 대하여 기술한다. MATLAB/Simulink를 이용하여 DC배전 전기추진 선박 및 리튬-이온 배터리 에너지 저장장치의 시뮬레이션 모델을 구현하였으며, 구현된 시뮬레이션 모델에 발전 전력과 소비 전력 간의 전력 수급 차로 DC 계통의 전압 변동이 발생되는 추진전동기의 급격한 가, 감속 운전 시나리오를 적용하였다. 적용 시나리오에 의해 발생된 전압 맥동 현상은 리튬-이온 배터리 에너지 저장장치를 이용하여 IEEE STD. 1709 - 2010에서 제시하는 전압 허용 범위를 만족함으로써 DC배전을 갖는 전기추진 선박의 전력품질 향상 및 전력 공급의 안정성 여부를 검토한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권7호
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pp.635-641
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2016
엔진과 전기추진장치를 혼합한 하이브리드 추진 장치를 구동하기 위해서는 셀 단위로 이루어진 수십 개의 리튬계열의 배터리가 들어 있는 팩들로 접속이 된 전원을 사용한다. 따라서 많은 량의 배터리 셀의 상태를 언제든지, 엄격하게 관리할 필요가 있다. 일반적으로 배터리 관리(Battery management system, BMS)는 셀 전압, 전류 및 온도 등의 데이터를 운전 중에 받아서 상태를 컴퓨터로 모니터링 한다. 배터리의 상태를 확인하기 위한 또 다른 중요한 데이터는 배터리의 잔존수명(State of charge, SOH)을 알 수 있는 내부저항과 충전상태(State of charge, SOC)를 알 수 있는 무 부하 단자전압(Open circuit voltage, OCV)이 있다. 그러나 연속운전 중에는 내부 손실저항과 캐패시턴스의 병렬 등가회로로 인하여 내부저항의 측정이 어렵다. 또한 대부분의 에너지저장시스템에는 전압, 전류, 온도 등의 데이터를 이용하여 BMS가 수행되고 있지만, 운전 중에 예기치 않게 배터리 셀의 고장이 발생하는 경우에는 구동 전원장치의 출력전압이 변동하고, 하이브리드 자동차 또는 선박의 추진이 어려울 수가 있다. 본 논문에서는 리튬인산철 배터리 팩을 이용한 하이브리드 선박용 직류전원장치를 대상으로 배터리 셀의 돌발고장 순간에도 직류전원장치의 일정전압을 유지하면서 내부저항의 추정이 가능하고, 정상운전 중에는 OCV의 추정이 가능한 고 안전 BMS를 구현하고자 한다.
본 논문은 전기자동차용 배터리 충전기를 위한 전류옵셋 보상기법을 제안한다. 인버터 내부의 스위치의 성능차이 또는 내부 회로의 문제로 인해 입력전류에 옵셋이 발생하게 되면 배터리 충전기와 연결된 직류단 전압에 선 주파수에 해당하는 리플성분이 발생할 수 있다. 이러한 직류단 리플은 배터리 충전 시출력전압의 리플이 되어 배터리의 수명과 성능에 악영향을 끼친다. 제안하는 전류옵셋 보상기법은 추가적인 수동소자나 센서의 추가 없이 입력전류 옵셋을 효과적으로 제어한다. 50kW 급의 전기자동차용 배터리 충전기모델을 이용한 시뮬레이션 결과는 제안하는 보상기법의 타당성과 안정성을 보인다.
전기자동차에 대한 연구가 진행됨에 따라 동력원으로 사용되는 대용량 리튬-폴리머 배터리의 운용과 관리에 대한 관심이 증가하고 있다. 다중 셀로 구성된 대용량 리튬-폴리머 배터리는 물리적 화학적 특성에 따라 충전시 셀간 전압 격차가 발생하게 된다. 셀간 전압차는 배터리 용량, 수명, 안정성에 부정적 영향을 주게 된다. 기존 연구들은 각 셀의 특성을 고려하지 않고 충전 결과를 바탕으로 동일한 밸런싱 방법을 적용시킴으로 효율성을 떨어트린다. 본 논문에서는 진화 신경망 기반의 지능형 셀 밸런싱 시스템을 제안한다. 배터리의 특성을 진화 신경망을 통해 학습시킴으로 각 셀 충전시 저항의 크기를 결정한다. 이를 통해 각 셀 특성을 고려한 사전 셀 밸런싱을 수행하였다. 제안하는 방법의 유용성을 입증하기 위해 카이스트 온라인 전기자동차에 장착 예정인 배터리 관리 시스템 기반 시뮬레이션을 수행하여 효과적인 셀 밸런싱이 가능함을 보였다.
폐배터리를 조합하여 배터리 팩을 구성 시, 사용환경이 상이한 폐배터리 간의 전압/SOC의 편차가 존재하여 장기간 사용시 과충전/과방전과 같은 안전상을 문제가 발생할 가능성이 크다. 따라서 본 논문에서는 확장 칼만 필터를 기반 센서 융합 방법을 사용하여 폐배터리 팩의 셀 간 SOC 불균형을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 검증은 셀간 전압 불균형이 있는 노화된 배터리 팩에 임의의 전류 프로파일을 인가하여 제안된 알고리즘을 검증한다.
고용량 어플리케이션의 높은 신뢰성을 만족하기 위해 배터리 열화에 영향을 미치는 다양한 변수가 고려되어야 하며, 24S1P의 배터리팩을 사용하여 전기적 노화를 수행하였다. 주성분 분석을 통해 열화에 상관성이 있는 변수인 용량, 내부 저항, 셀간 전압 편차, 최대 온도, 만방에서의 최소 전압 등을 설명하는 새로운 열화의 변수를 추출하였다. 열화 변수를 사용하여 설계한 SOH 추정 기법을 비교 및 검증한다.
본 논문에서는 에너지 회수를 최대화하기 위하여 전기자동차의 PMSM(Permanent Magnet Synchronous Machine)으로부터 발생된 전압을 제어하는 방법을 다룰 것이다. 이 방법은 PMSM의 제동에너지를 전기에너지로 회생하기 위해 L-C 공진회로를 구성하고 배터리에 많이 충전할 수 있도록 전압을 제어한다. 일반적인 전기자동차의 경우 회생된 큰 전압이 배터리에 들어가 망가지는 현상을 방지하기 위해 스위칭 소자를 사용하여 회로를 끊어주어서 그 큰 전압을 사용하지 못한다. 이러한 회생된 큰 전압으로 제어하여 사용함으로써, 에너지 회수율이 증가하고 전기자동차의 주행거리가 증가할 수 있다. L-C 공진회로에서 FET 게이트에 전압을 인가하는 제어기의 구동 펄스에 따른 전압 변화를 분석하였다. 전압은 듀티에 따라 변해 PI 제어기를 통한 듀티 제어를 하는 전압제어 알고리즘을 연구하였다. 그리고 이를 Matlab Simulink를 이용하여 모의실험을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 Z-소스 네트워크 기반의 배터리 시뮬레이터의 전압 제어기 설계를 위한 소신호 모델링을 수행하고 보드선도를 이용한 안정도 분석을 통한 전압 제어기 설계 방법을 제안하였다. 이를 통하여 인덕턴스와 커패시턴스에 따라 변하게 되는 시스템의 주파수 응답 특성을 고려하여 Z-소스 네트워크 기반의 배터리 시뮬레이터가 안정적으로 동작하도록 하는 전압 제어기의 제어 이득값을 선정하였다. 제안한 방법은 MATLAB을 이용한 안정도 분석을 통하여 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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