복지 정책의 일환으로 거동이 불편한 고령자와 장애인에게 전동 휠체어의 보급이 늘어나고 있다. 그러나 사용의 편리성에 비해 유지관리가 매우 불편하다는 사용자들의 불만이 많이 제기되고 있다. 특히 전동 휠체어의 배터리의 충전 및 정비 운영관리 문제와, 현재 야외에서의 휠체어가 운행하는데 도로상황이 좋지 않아 많은 위험성을 내포하고 있다. 이에 휠체어 및 위치와 같은 주위 상황을 실시간으로 모니터링하여 위험 상황이 발생시 즉각적인 대처가 가능하도록 하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 불편을 미연에 방지하고 전동 휠체어의 효율적인 관리가 가능한 배터리 및 위치정보를 실시간 모니터링하는 시스템을 제안한다.
무인 운반차(AGV, Automated Guided Vehicle)은 1955년에 개발된 자재 운반용 무인운송 시스템으로 초기에는 제조 현장에서 자재의 운송에 국한되어 사용되었다. 최근에는 창고, 컨테이너 터미널 그리고 지하공간에서의 반복되는 실내/외 운송으로까지 그 사용이 확산되고 있다. AGV는 제조현장에서 제조 공정과 관련된 모든 자재의 이송에 적용되고 반복되는 운송의 형태에 사용되며, 실내 용도로는 수입, 저장, 분류, 반출, 이송과 공정 간의 파레트(Pallet) 이송에 사용되며, 비교적 작은 용량의 AGV가 이러한 제조현장에서 산업용도에 쓰이고 있다. AGV는 실내에서 주로 사용되는 환경적 특성상 배터리를 사용하며, 충전하거나 교환하여야 하며, 이에 소요되는 시간이 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 대부분의 제조현장이나 배송센터에서 AGV는 비교적 짧은 거리를 운행하므로 대기 시간 중에 배터리를 충전하거나 교환이 가능하다. 하지만 비교적 장거리를 운행하는 시스템에서는 AGV의 가동률을 50% 이하로 유지하거나 온라인 충전 시스템을 구비하여야만 배터리 전압 강하에 의한 시스템의 마비를 예방할 수 있다.
배터리 팩 수명에 대한 무지는 무인항공기의 추락을 야기할 수 있으며 이로 인해 잔존수명 예측이 잔존 용량 예측에 있어서 중요 요소가 되었다. 전기자동차와는 달리, 소형 무인항공기는 무겁고 복잡한 배터리 관리 시스템을 운반 할 수 없기 때문에, 사고를 예방하기 위해서는 간단하고, 가볍고, 저렴하고, 강력한 배터리 관리 시스템을 적용하는 것이 필요하다. 본 논문에서는, 두 가지 잔존수명 예측 방법들을 보여주는데, 한 가지는 내부 저항을 이용하는 것이며 다른 한 가지는 상보필터를 이용한 $SOC_I$와 $SOC_V$를 사용하는 방법이다. 결과를 통해 30 방전 사이클 후의 잔존용량은 92%로 계산되었다.
최근 지구온난화, 배기가스 배출에 의한 대기오염, 화석에너지 고갈에 따라 대체에너지에 대한 관심이 많아지고 있고, 이에 따라 세계 각 국가들이 해당 분야에 관한 연구를 활발히 진행하고 있다. 그 핵심 과제의 하나는 전기자동차이며 최근 전기차에 대한 관심이 점점 고조되고 있고 전기차의 실 구매도 많아짐에 따라 전기차의 핵심이라 할 수 있는 배터리에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전기차에 사용되는 배터리는 높은 에너지 밀도, 높은 전력 밀도, 긴 수명과 친환경적인 장점을 가지고 있어야 한다. 하지만 안전성, 지속성, 획일성, 가격 등에 대하여 배터리의 사용에 한계가 있다. 여기에서는 배터리 관리 시스템(BMS)을 비롯한 배터리의 주요 연구 테마들에 관한 현재까지 연구동향을 소개하고자 한다.
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.
리튬 이온 배터리는 전압, 전류, 온도 등의 측정 정보를 기반으로 용량, 수명 등 배터리의 상태를 추정해야 하며 이를 위해 다양한 방법들이 활용되고 있다. 이러한 추정 정보들은 결국 배터리 관리 시스템에서 수행하는 핵심 기능이며 효율적이고 안전한 제어를 수행하기 위해 필수적인 정보이다. 본 연구에서는 배터리 팩의 실험 데이터를 이용하여 근사 모델을 개발하고 이를 이용하여 배터리 팩의 용량을 추정하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 기존 수학적 모델 기반의 알고리즘을 활용하는 방법과 통계적인 기법을 활용하는 방법으로 구현하는 것과 달리, 충분한 데이터 확보가 가능한 경우, 데이터를 표현하는 근사 모델을 생성하고 이에 대한 활용 가능성을 확인하였다.
배터리 시스템은 어플리케이션의 대영화에 따른 데이터 저장공간 문제 및 연속적인 배터리 신뢰성 문제 해결을 위한 건전성 예측 및 관리기술 접목에 관한 문제에 직면해 있으며, 이러한 문제 해결을 위해서는 배터리 시스템 신호를 통해 추출 가능한 건전성 지표 수립이 중요하다. 본 논문은 건전성 지표를 물리적, 간접적 지표로써 정의하고, 사이클 노화 데이터를 통해 건전성 지표로써의 성능을 검증하였다.
무공해 자동차를 만들기 위해 중요한 요소로서는 주행거리와 알맞은 가격이다. 니켈-수소 배터리와 같은 향상된 배터리의 개발은 부분적으로 문제를 해결할 수 있으며, 또 하나의 효과적인 방법은 배터리 관리 시스템이나. 니켈-수소 배터리와 배터리 ECU는 주행거리, 가속도, 등판능력과 같은 무공해 자동차의 성능에 영향을 미치는 중요한 구성품이다. 예컨대 운행 중 쉽게 발생하는 단락, 과방전, 과충전은 배터리와 관계되는 가장 큰 문제점이기 때문에 전용의 HEV용 배터리 ECU의 개발은 필수적이다. 본 논문에서는 배터리 전류적산 및 전압에 기초한 HEV용 SOC 알고리즘을 제안하고 배터리 ECU를 설계 및 해석하였으며, 시험을 통해 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 규칙기반 알고리즘을 이용한 수소연료전지/배터리 하이브리드 철도차량 모델링을 제시한다. 모터의 운전영역에 따른 토크 곡선을 계산하여 견인 시스템의 구동 전력을 결정하고 철도차량의 각 운전 모드에 적용하여 전기 시스템을 모델링 한다. 전기 시스템의 전력은 규칙기반 알고리즘을 이용한 에너지 관리시스템(Energy Management System, EMS)으로 결정한다. 배터리의 충전상태(State Of Charge, SOC)에 따라 운전 영역을 세분화하여 수소 소비량을 효율적으로 관리한다. 제안하는 철도차량 모델링의 타당성은 MATLAB/Simulink 시뮬레이션을 통해 검증한다.
고장 예지 및 건전성 관리 기술(Prognostics and Health Management; PHM)은 시스템의 현재 상태를 진단하고 향후 발생 가능한 고장 시점을 신뢰성 있게 예지하는 기술로써 유지 보수 비용의 절감 및 시스템의 안정성 향상을 꾀하고자 하는 다양한 산업분야에서 활발하게 이용되고 있다. 스마트 그리드의 에너지 저장장치, 전기차, 스마트폰, 항공우주산업 등 광범위한 사용처에서 중요한 에너지원으로 사용되고 있는 배터리 또한 성능 저하 및 폭발의 위험성으로부터 자유로울 수 없기 때문에 이러한 고장 예지 및 건전성 관리 기술이 반드시 적용되어야 할 어플리케이션이다. 본 논문에서는 PHM의 기본적인 개념을 소개함과 동시에 배터리의 잔존 유효 수명(Remaining Useful Life; RUL)을 예측하는 각종 알고리즘 및 성능 평가 지표 서술에 초점을 맞추도록 한다. 더불어 배터리의 기능적 동작 원리 및 전기화학 기반의 모델링에 대한 설명을 통해 향후 잠재적인 가능성을 지닌 배터리의 전반적인 특성에 대한 깊은 이해 및 응용 기술에 대한 통찰력을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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