본 논문에서는 스크리닝에 기반한 리튬이온 배터리 팩의 state of charge (SOC) 추정방법을 연구하였다. 전기화학적 특성이 서로 유사한 셀들을 미리 선별하는 스크리닝 방법을 통해 직렬, 병렬, 직/병렬팩이 구성될 때, 이러한 팩의 전기화학적 등가회로 모델은 단위 셀 대비 일정한 경향성을 보이는 용량, open circuit voltage (OCV) 등의 파라미터 정보를 토대로 기존 단위 셀 모델과 동일한 모델 구축이 가능하다. 이를 통하여 extended kalman filter (EKF)를 이용한 배터리 팩의 SOC 추정이 가능함을 보인다.
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.
배터리 팩에 사용되는 리튬이온 배터리는 셀의 양극활물질에 따라 특성이 다르다. 배터리 팩의 효율적 운용을 위해 단위 셀간 편차를 최소화 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 양극활물질이 다른 고출력 및 고용량 리튬이온 배터리 세 종류를 선정하여 IR 및 OCV를 측정하고, 통계적 분석 기반 셀 스크리닝을 진행하여 결과를 비교 분석하였다.
본 논문은 배터리 팩 기반 건전성 지표 수립을 위하여 24S1P 고용량 배터리 팩을 총 200cycle동안 열화 실험 하였으며, 배터리 성능과 직결된 내부저항과 방전 용량 및 미소 용량을 건전성 지표로 선정하였다. 선정된 파라미터를 전기적 특성 분석을 통해 열화에 따른 경향성을 분석하고 열화와의 상관성을 실험을 통해 확인하였으며, 이를 통해 건전성 지표로의 활용성을 제시한다.
Park, Jinhyeong;Kim, Gunwoo;Lee, Miyoung;Kim, Min-O;Kim, Jonghoon
Proceedings of the KIPE Conference
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2020.08a
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pp.215-217
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2020
본 논문은 배터리 팩 내부 셀 파라미터의 불균일도에 대한 분석을 실시하고 이를 기반으로 과방전을 사전에 진단할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해서 배터리 팩 내부 셀간 편차가 발생하는 셀을 선정하여 두 셀간 특성 분석을 실시하였으며, 이를 기준으로 예측 모델을 구성하였다. 예측 성능을 통해 배터리 전압 예측 성능에 영향을 미치는 인자를 분석하였으며, 배터리 전기적 등가회로 모델을 기반으로 예측 모델을 제안한다. 예측 모델은 실제 과방전이 발생한 셀을 기준으로 실험데이터와 비교하여 예측 성능을 검증하였다.
Kim, Seung-Woo;Lee, Pyeong-Yeon;Han, Dong-Ho;Kim, Jong-hoon
Journal of IKEEE
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v.23
no.1
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pp.1-8
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2019
In this paper, the electrical characteristics with various C-rates are tested with a high power series battery pack comprised of 18650 cylindrical nickel cobalt aluminum(NCA) lithium-ion battery. The electrical characteristics of discharge capacity test with 14S1P battery pack and electric vehicle (EV) cycle test with 4S1P battery pack are compared and analyzed by the various of C-rates. Multiple linear regression is used to estimate voltage imbalance of 14S1P and 4S1P battery packs with various C-rates based on experimental data. The estimation accuracy is evaluated by root mean square error(RMSE) to validate multiple linear regression. The result of this paper is contributed that to use for estimating the voltage imbalance of discharge capacity test with 14S1P battery pack using multiple linear regression better than to use the voltage imbalance of EV cycle with 4S1P battery pack.
Kim, J.H.;Shin, J.W.;Chun, C.Y.;Kim, W.S.;Cho, B.H.
Proceedings of the KIPE Conference
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2009.11a
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pp.262-264
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2009
일반적으로, 단위 배터리간의 직/병렬 연결을 통해 구성되는 팩은 이를 구성하는 각 배터리간의 상이한 전기화학적 특성으로 인해 전압 불균형이 존재한다. 이러한 전압 불균형은 팩의 노화 및 성능을 저하시키는 원인이 된다. 이러한 전압불균형을 없애기 위해 전압과 State of Charge(SOC)를 이용한 밸런싱 회로가 폭넓게 연구되고 있다. 하지만, 이러한 연구는 대체적으로, 다른 특성을 가지는 단위 배터리로 구성되는 팩의 밸런싱 방법이다. 따라서, 동일하고 균일한 특성을 갖는 배터리들을 미리 선별하여 팩을 구성한다면, 밸런싱의 전반적인 효율증대가 기대된다. 본 논문에서는 최적의 전압 밸런싱을 위한 스크리닝(Screening)의 새로운 방법을 연구하였다. 용량과 모델 파라미터(Lumped resistance;$R_{Diff}$)를 스크리닝의 척도로 고려하였고, 전압 불균형을 최대한 줄이기 위해 용량, 모델 파라미터의 순으로 스크리닝을 진행하였다. 또한, 전압패턴인식을 이용한 판별법을 통해 제안된 스크리닝 방법을 검증하였다.
Park, J.H.;Lee, P.Y.;Yoon, C.O.;Kim, J.H.;Jang, S.S.
Proceedings of the KIPE Conference
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2017.11a
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pp.155-156
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2017
본 논문에서는 단일 셀과 배터리 팩의 전기적 특성 실험 기반 내부 파라미터를 추출하고 등가회로 모델에 적용하여 시뮬레이션 및 검증을 진행하였다. 본 논문에서는 임의로 선정한 단일 셀에 대한 파라미터를 추출하여 스크리닝이 이상적으로 되었다는 가정 하에 팩 단위로 확장한다. 단일 셀에서 확장된 파라미터와 배터리 팩 자체의 파라미터를 구하여 시뮬레이션 결과를 실제 전압과 비교하여 검증한다.
본 논문에서는 효율적인 배터리 팩 설계를 위해 300개의 18650 리튬이온 셀의 전기적 특성을 비교분석하였고 통계적 분석을 기반으로 스크리닝 기법을 적용하였다. 300개의 고출력 원통형 18650 리튬이온 배터리 셀을 사용하여 전류적산법 기반 방전 용량(discharged capacity)과 HPPC(hybrid pulse power Characterization) test 기반 충전저항과 방전저항을 추출하였다. 추출한 파라미터를 바탕으로 통계적 분석을 수행하고 스크리닝 기법을 적용하였다. 스크리닝 기법을 적용한 셀과 랜덤으로 추출된 셀을 비교 및 분석하였다.
최근 퍼스널 모빌리티 분야에 적용되는 배터리는 대부분 리튬계열 배터리가 차지하고 있다. 각광받는 이유로는 작은 부피, 무게에 비해 큰 용량을 가지는 장점이 있고 셀당 전압의 경우에도 기존 니켈수소 및 카드뮴 등과 같은 수계전해액의 전지에 비해 3배 정도 높다는 장점을 가진다. 이러한 리튬이온배터리를 제품에 적용하기 위해서는 직병렬 구조의 팩 단위로 구성하여야 하며, 단일 셀이 아닌 다수의 셀 조합이기 때문에 충방전을 진행하는 과정에서 직렬구성 셀의 특성이 달리지게 되어 최종적으로는 전압의 차로 검출되게 된다. 이러한 전압의 차는 배터리의 용량을 저감시키고 특정 셀에 스트레스를 가중시켜 셀의 수명을 단축시키는 요인으로 작용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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