• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.16 no.6
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• pp.385-391
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• 2023

As the use of electric vehicles has increased to minimize carbon emissions, the analyzing the state and performance of lithium-ion batteries that is instrumental in electric vehicles have been important. Comprehensive analysis using not only the voltage, current and temperature of the battery pack, which can affect the condition and performance of the battery, but also the driving data and charging pattern data of the electric vehicle is required. Therefore, a thorough analysis is imperative, utilizing electric vehicle operation data, charging pattern data, as well as battery pack voltage, current, and temperature data, which collectively influence the condition and performance of the battery. Therefore, collection and preprocessing of battery data collected from electric vehicles, collection and preprocessing of data on driver driving habits in addition to simple battery data, detailed design and modification of artificial intelligence algorithm based on the analyzed influencing factors, and A battery analysis and evaluation model was designed. In this paper, we gathered operational data and battery data from real-time electric buses. These data sets were then utilized to train a Random Forest algorithm. Furthermore, a comprehensive assessment of battery status, operation, and charging patterns was conducted using the explainable Artificial Intelligence (XAI) algorithm. The study identified crucial influencing factors on battery status, including rapid acceleration, rapid deceleration, sudden stops in driving patterns, the number of drives per day in the charging and discharging pattern, daily accumulated Depth of Discharge (DOD), cell voltage differences during discharge, maximum cell temperature, and minimum cell temperature. These factors were confirmed to significantly impact the battery condition. Based on the identified influencing factors, a battery analysis and evaluation model was designed and assessed using the Random Forest algorithm. The results contribute to the understanding of battery health and lay the foundation for effective battery management in electric vehicles.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.42 no.4
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• pp.939-949
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• 2017

Prognostics and health management(PHM) is actively utilized by industry as an essential technology focusing on accurately monitoring the health state of a system and predicting the remaining useful life(RUL). An effective PHM is expected to reduce maintenance costs as well as improve safety of system by preventing failure in advance. With these advantages, PHM can be applied to the battery system which is a core element to provide electricity for devices with mobility, since battery faults could lead to operational downtime, performance degradation, and even catastrophic loss of human life by unexpected explosion due to non-linear characteristics of battery. In this paper we mainly review a recent progress on various models for predicting RUL of battery with high accuracy satisfying the given confidence interval level. Moreover, performance evaluation metrics for battery prognostics are presented in detail to show the strength of these metrics compared to the traditional ones used in the existing forecasting applications.

• Applied Chemistry for Engineering
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• v.30 no.3
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• pp.290-296
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• 2019

Lithium-ion batteries are one of the most interesting devices in a number of energy storage systems. In particular, the usage of energy storage devices is increasing due to an increase in demand for renewable energy as a distributed power supply source, stable supply of electric power, and expansion of electric vehicles. Of late, the recycling and restoration technology of waste lithium ion batteries due to the increase in its usage amount as the energy storage system is a socially and economically important research field. In this review, we intend to describe the performance diagnosis, recycling or restoration technology of lithium ion battery and its potential development.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.635-636
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• 2015

한전에서는 전력계통과 연계한 대용량 배터리 에너지저장장치(Energy Storage System)에 전력을 저장하였다가 전력계통의 최대 부하 보상, 주파수 조정, 신재생에너지 출력 평준화 등에 이용하고 있다. 배터리를 이용한 에너지저장장치의 실용성을 확인하기 위하여 한국전력공사 전력연구원 ESS연구사업단에서는 제주시 조천변전소에 4MW급 실증단지를 건설하여 시험을 진행하여 왔다. 최근에는 52MW 배터리 에너지저장장치를 전력계통의 주파수 조정용으로 사업화하고 있으며, 이와 관련된 연구도 진행하고 있다. 한국전력공사 전력연구원에서는 서안성, 신용인 변전소에 건설을 완료하여 시운전 중인 52MW 배터리 에너지저장장치 사업에 관련된 기술개발을 위하여 전력연구원에 24MW용 제어시스템, 조천변전소에 28MW용 제어시스템을 개발하여 관련기술을 서안성, 신용인 변전소 에너지저장장치에 적용하여 자동제어 시운전을 수행하였다. 본 논문에서는 주파수조정용 52MW 배터리 에너지저장장치의 시운전 내용을 소개하고자 한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.5 no.2
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• pp.367-373
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• 2019

As the number of Battery Electric Vehicle (BEV) is increasing dramatically Vehicle-to-Grid (V2G) te chnology also has been spotlight from industry and academia recently. With help of V2G technology Battery of EV can play many important roles like as energy storage system (ESS) and electric energy resource in Smart Grid environment. This paper provides comprehensive review of Vehicle-to-Home(V2H), Vehicle-to-Building(V2B) and Vehicle-to-Grid(V2G) technologies. The economical analysis of these technologies is also discussed.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.29 no.3
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• pp.67-77
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• 2024

Increasing energy efficiency in factories is an activity aimed at optimizing resource allocation in manufacturing processes to establish production plans. However, this strategy may not apply effectively when night shifts are unavoidable. Additionally, continuous fluctuations in production requirements pose challenges for its implementation in the factory. Recently, with the rapid proliferation of electric vehicles (EVs), technology utilizing electric vehicle batteries as energy storage systems has gained attention. Technology using these batteries can be an alternative for factory energy management. In this paper, a factory energy management method using EV batteries is proposed. The proposed method is analyzed using PSCAD/EMTDC software, considering the state of charge of EV batteries and Time-of-Use (TOU) rates. The proposed method was compared with production scheduling established considering predicted power usage and TOU rates. As a result, production scheduling saved 4,152 KRW per day, while the proposed method saved 7,286 KRW in electricity costs. Through this paper, the possibility of utilizing EV batteries for factory energy management has been demonstrated.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.11a
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• pp.97-98
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• 2017

본 논문에서는 Full-bridge 서브모듈로 구성된Delta 구조 MMC를 기반으로 하는 BESS의 SOC 균등제어 기법에 대하여 기술하고 있다. Full-bridge로 구성된 서브모듈의 직류단에는 배터리가 연계되어있다. 배터리는 그 모델에 따라 고유의 전압특성 곡선을 갖기에 SOC 제어를 통한 배터리 출력전압의 균등제어가 필요하다. 본 논문에서는 Delta 구조 MMC BESS의 영상분 전류주입과 개별 배터리의 SOC 차를 이용한 SOC 균등제어 기법을 제안하였다. 그리고 PSCAD/EMTDC를 통하여 제안하는 기법을 시뮬레이션으로 검증하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2011.07a
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• pp.559-560
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• 2011

최근 전기자동차와 신재생에너지 발전 시스템의 전기 저장장치로 고용량 2차 전지의 개발 및 상용화가 활발히 이루어지고 있으며, 기술 연구 또한 꾸준히 진행되고 있다. 배터리에 대한 활용도가 높아지면서 배터리의 성능평가에 대한 관심도 높아지고 있다. 본 논문에서는 LabVIEW를 이용하여 배터리 자동 충 방전 제어 테스트 장치를 구축하여, 원격제어 및 실시간 모니터링을 통해 데이터 분석 및 저장이 가능하며, 다양한 배터리의 성능평가를 설정 값 변경으로 손쉽게 평가 할 수 있도록 장치를 개발 하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07b
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• pp.895-898
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• 2003

본 논문에서는 휴대폰에 사용하는 리튬-이론 배터리(Li-Ion battery)를 충전하기 위한 충전 IC 의 설계에 대해서 기술한다. 정전류(Constant Current)/ 정전압 (Constant Voltage) 방식을 이용하여 리튬-이론 배터리를 충전을 하였다. 이 충전 과정을 제어하기 위해서 일반적으로 사용되는 ADC, DAC 와 MICOM 을 사용하지 않고, hardwired control logic 을 이용하여 적은 면적을 가지고도 기존의 충전 과정을 수행하도록 하였다. 충전 IC 외부에 사용되는 저항들을 내부에 집적하여 사용하는 부품의 수를 현저히 줄였다. 충전기와 리튬-이온 배터리를 연결하는 선(wire)로 저항에 의한 전압강하(voltage drop)를 외부에서 보상할 수 있도록하여 리튬-이온 배터리가 가장 안정적인 전압인 4.2 V로 충전 될 수 있도록 하였다. 외부 온도 검사 블록에서 저항을 이용한 전압 분배를 사용하지 않고, 정전류원을 이용하여 외부 온도 변화를 측정할 수 있도록 하였다. 리튬-이온 배터가 전정류와 정전압으로 4.2 V로 충전 되었으며, 충전 IC 의 소비 전력은 37 mW(analog part)이다. 충전 IC는 0.6 ㎛ standard CMOS 공정을 이용하여 설계하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1577-1578
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• 2015

전세계적으로 신재생 에너지를 활용한 기술에 대한 관심이 대두되고 있는 가운데, 국내외에서 활발히 연구 중인 연료전지를 철도차량에 적용하는 연구를 수행하였다. 연료전지를 동력으로 사용하는 철도 차량시스템은 계통에서 전력을 공급받아 구동하는 철도차량과 달리 배터리를 적용한 토폴로지를 사용한다. 배터리는 역행시 철도차량 견인전동기를 구동하거나 회생시 발생되는 전류를 저장한다. 본 논문은 수소연료전지 발전시스템을 적용시 사용되어야하는 배터리 시스템의 충방전 토폴로지에 대해 분석하였다. 견인전동기 역행 및 회생특성을 반영하여 배터리 충방전 토폴로지 적용가능성을 분석하였고 시뮬레이션을 통해 제어 특성을 확인하였다.