UPS 시스템에서 정전시 안정적인 전력공급을 방해하는 요소의 대부분은 배터리의 불량이 차지하고 있다. 일반적으로 UPS 시스템에 적용되는 배터리는 일정시간이 경과되면 전체를 교체하는 관리시스템을 가지며, 주기적인 방전시험을 실시하지만 교체기준에 대한 명확한 방안이 마련되어 있지 않다. 일부에서는 배터리의 내부저항 혹은 임피던스를 측정하여 배터리의 교체여부를 판단하는 기준으로 삼고 있지만 배터리의 비선형적 특성으로 인하여 그 오차범위는 크다고 할 수 있다. 또한 배터리는 부동충전시에는 정상적인 특성을 보이지만 방전시 불량 특성이 나타나는 경우가 많고, 리튬-이온 배터리의 경우 내부저항은 수십$[m\Omega]$의 비교적 큰 값을 가지지만 UPS에 적용되는 납축전지의 경우 수$[m\Omega]$ 정도의 아주 낮은 내부저항을 가져 측정오차에 의해 불량 여부를 명확히 판단하지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점에 착안하여 평상시에는 배터리의 개별셀 전압, 온도, 전체전압 및 보관함의 온도, 충방전 전류, SOC(State of Charge)를 현장 및 원격지의 모니터링 PC로 전송하여 사용자에게 보여주며, 정전으로 인한 방전시에는 내부저항과 개별셀의 용량을 계산하고 이를 통해 교체시기를 결정할 수 있도록 구성되어 있으며, 실험을 통해 타당성을 확인하였다.
전기 자동차의 연료 소모량은 배터리 성능에 의존한다. 배터리의 성능은 작동온도에 민감하기 때문에, 배터리 온도 관리는 성능과 내구성을 보장한다. 특히, 배터리 팩에서의 모듈의 온도 분포는 냉각특성에 영향을 미친다. 이 연구는 모듈 사이의 온도 분포를 확인 할 수 있는 배터리 열적 모델링에 초점을 두었다. 본 연구의 배터리 모델은 NiMH 각형 모델이며, 10개의 모듈로 구성되어졌다. 배터리 열 모델은 열 발생, 채널을 통과하는 대류 열 전달 그리고 모듈 사이의 전도 열 전달로 구성되었다. 배터리 내에서 발생되는 열발생 모델은 충/방전 동안의 전기적인 저항열에 의해 계산되어 진다. 모델은 전 하이브리드 자동차의 운전 동안 적절한 열관리의 전략을 결정한다.
본 연구에서는 전기구동 자동차에 동력원으로 사용되는 고전압 및 고용량 배터리의 고효율 운전을 위하여 배터리 열관리 시스템 기술을 소개하고 이론적 설계 방법에 소개하고 한다. 이를 위하여 전기구동 자동차의 배터리로 많이 사용되는 리튬이온 배터리의 고효율 운전을 위한 발열 모델링을 제시하였고, 열원의 종류에 따른 냉방 및 난방 시스템 설계를 에너지 평형식을 이용하여 부하를 계산하였다. 특히, 리튬이온 배터리의 발열 모델링을 이용하여 충전 및 방전 시 발열 반응열과 혹서기 및 혹한기시 배터리 작동의 최적 온도를 유지하기 위한 냉방과 난방 설계 기술을 제시하였다. 전기구동 자동차 종류에 따라 배터리 사용 비중이 다르기 때문에 효율적인 배터리 열관리를 위하여 계절별 및 작동 모드별 부하에 따른 배터리 열관리 기술을 제안하였다. 또한, 냉방 부하가 가장 큰 여름철 동일 조건에서 외부 공기 온도가 같다고 가정하면 냉방 능력은 수랭식 냉매 방법이 가장 크며 공랭식 방법이 가장 작게 나타난다.
본 논문에서는 배터리의 수명을 연장할 수 있는 효율적인 충전방법에 대해 제안하였다. 제안된 방법은 우선 충전하고자 하는 배터리의 전압과 전류를 측정한다. 측정된 배터리의 전압과 같은 값에서 1.5배 값까지 단계적으로 전압을 상승시켜 배터리의 상태를 검사한다. 배터리의 반응 상태들 중에서 충전이 가장 안정적인 전압을 결정한다. 전압이 결정되면 배터리의 전류 값을 배터리 용량의 1/3에서 1/10까지 단계적으로 조율하여 충전을 하도록 한다. 이러한 방법은 배터리를 보호하면서 충전 시간을 축소시켜 효율적으로 배터리를 관리할 수 있는 방법이다. 제안된 방법의 효율성을 입증하기 위해 핸드폰 보조배터리로 가장 많이 사용되고 있는 리튬 폴리머 배터리를 이용하여 실험하였다. 실험 결과 충전시간의 감소와 안전성 등의 효율성이 입증되었다.
공장의 에너지 효율을 높이는 방안 중 공정 스케줄링은 제조 공정에서 자원을 최적으로 할당하여 제품의 생산 계획을 수립하는 활동이다. 그러나 야간 근로가 불가피한 경우에는 이러한 전략이 효과적으로 적용되지 않을 수 있다. 또한, 생산 요구량의 지속적인 변화로 인해 실제 공장에서의 적용에 어려움이 있다. 최근에는 전기자동차의 보급이 급증함에 따라 전기자동차 배터리를 에너지 저장 시스템으로 활용하는 기술이 주목을 받고 있다. 이러한 배터리를 활용한 기술은 공장 에너지 관리를 위한 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 전기자동차 배터리를 활용한 공장 에너지 관리 방안을 제안한다. 제안된 방안은 전기자동차 배터리 충전 상태 및 TOU(Time-of-use)를 고려하여 PSCAD/EMTDC 소프트웨어에서 분석된다. 제안된 방안은 예측된 전력 사용량과 TOU를 고려하여 수립된 공정 스케줄링과 비교 분석된다. 결과적으로 공정 스케줄링은 하루에 4,152원, 제안된 방안은 7,286원의 전기 요금을 절감하였다. 본 논문을 통해 공장 에너지 관리를 위해 전기자동차 배터리 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
현재 우리사회는 친환경을 요구하는 시대로 접어들었다 세계적인 추세도 같은 방향으로 흐르고 있으며, 이미 미국, 영국, 프랑스, 이태리, 일본 등의 선진국에서는 자연 친화적, 경제적 실리 추구 및 편리성을 추구하면서 청정 에너지를 사용하는 "미래형 이동수단"에 큰 관심을 갖고 우리보다 한발 앞서 나가고 있다. 이중 전기자전거는 배터리를 통해 무공해, 무소음이라는 장점을 가지고 있으며, 유지관리비가 거의 들지 않고 교통체증을 완화시켜주며, 주차에 신경쓰지 않아도 되어 교통수단에 혁신을 가져다 줄 것이라 생각된다. 본 논문에서는 소형이동 수단인 전기자전거에 채용되는 고출력 리튬이온 배터리팩의 관리시스템을 개발하였으며, 기존의 MCU를 채용하는 제품에서의 문제점이었던 소비전류는 크게 저감하고 셀 밸런싱(Cell Balancing), 온도보호(OTP, Over Temperature Protection) 등의 추가기능은 충실히 수행할 수 있으면서도 저가의 전기자전거용 배터리관리시스템(BMS, Battery Management System)을 개발하였다.
최근 배터리를 에너지원으로 작동하는 모바일 디바이스의 사용이 늘어남에 따라 배터리를 효율적으로 사용하기 위한 연구에 않은 관심이 증대되고 있다. 한편 배터리는 각각의 방전 패턴에 따라 사용가능한 시간이 결정이 되며 따라서 효율적인 배터리 관리 정책에 따라 배터리 사용 시간을 연장 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 기존 평균 전력 소비 감소만을 고려한 방법들과 달리 배터리의 방전 특성을 고려한 순간 최대전력 분산 기법을 적용하여 운영체제 수준에서 효율적인 전력사용 기법을 제시하고 이를 통해 전체 시스템의 효율적인 에너지 관리를 할 수 있음을 보이고자 한다.
본 논문에서는, 극저온($-32^{\circ}C$)에서 항공기의 초기 시동 및 이의 효율성을 높이기 위한 배터리관리시스템(BMS)의 사전 전기적 특성실험 및 이의 체계적 분석을 실시하였다. 항공기 초기 시동에 사용되는 리튬계열 배터리로서 원통형(cylindrical) 셀을 선택하되, 초기 시동을 위한 순간의 고출력이 가능한 6개의 셀을 수집하였다. 각 셀의 배터리팩(2S2P 및 4S4P) 형태로 구축하고 $-32^{\circ}C$)에서의 저온 방전 실험을 통해 항공기의 초기 시동용 배터리팩에 사용되는 원통형 셀의 선택 및 이의 강인함을 확인할 수 있다. 추가적으로 배터리팩의 설계 및 이의 배터리관리시스템을 위한 초기 정보로서 중요하리라 판단된다.
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.
본 논문에서는 효율적인 에너지 관리를 위해 리튬이온 배터리를 적용 능동 셀 밸런싱 시스템 BMS에 대해 제안하였다. 제안된 방법은 다수의 셀과 하나의 커패시터로 구성된 SSC(Single Switched Capacitor) 방식에서 사용되는 커패시터를 리튬이온 배터리로 변경하여 적용한 것이다. SSC 방식은 커패시터의 방향성으로 인하여 홀수 번째와 짝수 번째의 배터리에 대해 별도의 스위치를 설치하여야 하며 조작이 복잡하다는 단점을 가지고 있었다. 이러한 단점을 보완하여 커패시터를 리튬이온 배터리로 대체하여 셀의 순서에 상관없이 적용이 가능한 셀 밸런싱 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 효율성은 BMS를 구현하여 실험 하였다. 실험 결과 셀 밸런싱이 기존의 SSC 방식보다 개선되어 효율성이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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