최근 스마트 모바일 기기에서의 고성능화 추세는 더 많은 소비 전력을 요구하게 되어 배터리 사용 시간의 감소로 이어지고 있다. 이에 배터리 관리의 중요성과 그 연구에 필요한 정확한 배터리 모델링 방법이 중요해지고 있다. 배터리 모델은 크게 수학적 모델, 전기화학적 모델, 전기적 모델로 구분된다. 그중 전기적 모델에서 전기적 소자를 사용한 테브닌 등가회로와 SOC의 비선형 함수 모델을 사용하는 것이 일반적이나, 온도나 사용연한에 따른 특성 변화, 전기적 소자로 표현할 수 없는 비정형적 저항성분 등의 존재로 OCV 결과 출력의 정확성에 한계가 존재한다. 본 논문에서는 기존의 모델의 정확성을 향상시키기 위하여 배터리의 SOC 특성을 나타내는 수학적 함수 모델을 개선하고 온도, 수명, 그리고 전기적 특성의 비선형성을 포함하는 새로운 배터리 모델을 제안한다. 또한 제안한 모델을 구현한 시뮬레이터를 사용하여 정적 전류 상태와 동적 전류 상태에서의 배터리의 방전 결과를 예측한 결과, 기존 방법 대비 실측값과의 MSE가 개선된 결과를 보였다.
본 논문에서는 전기자동차 급속 충전 시 배터리 팩의 온도 모사를 위한 열 모델링 기법을 제안한다. 배터리 등가 회로 모델을 기반으로 배터리 팩 내부 발열량을 계산하고, 배터리 열 모델 구성을 위한 파라미터 추출 실험 방안을 제안하다. 또한, 전기자동차 방열 시스템의 영향 등으로 인한 발열량 변화를 실시간으로 보정하여 온도 모사 정확도를 개선한다. 열 모델링 기법의 유효성 검증을 위하여 전기자동차용 배터리 팩 기반의 시뮬레이션 및 실험을 진행한다.
리튬-이온 배터리는 이전의 전기 화학 배터리에 비교해 무게, 열 소산 및 자가 방전 등의 장점으로 인해 현재 대부분의 인공위성에서 사용되고 있다. 리튬-이온 배터리의 성능 해석 모델은 새로운 위성 전력계 설계를 지원하기 위해 필요하다. 본 논문은 정지궤도위성 전력계 설계 및 에너지 밸런스 해석에 활용하기 위해 리튬-이온 배터리 성능 해석 모델을 개발하였다. 해석 모델은 위성체 버스 전력, 태양전지배열기 전력 및 배터리 온도를 입력 받고 배터리 전압, 충방전 전류, 테이퍼 지수, 충전 상태 및 소산 전력을 제공한다. 성능 해석 모델의 결과는 모델을 검증하기 위해 정지궤도위성의 비행 데이터와 비교 분석하였다. 비교된 결과는 비행 데이터와 현저한 차이가 없었다.
배터리의 효율적인 관리와 안정적인 운영을 위해서는 배터리의 노화에 따른 배터리의 모니터링이 필요하다. 하지만 모델 기반의 SOH 예측 모델의 경우 파라미터의 변화에 대한 정확한 정보가 반영되지 않을 경우 심각한 오류를 야기 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비 모델인 시계열 예측 기법 ARIMA 모델을 제안하고 전기적 특성 실험을 통한 내부 파라미터에 대한 분석과 파라미터에 대한 상관분석, 이를 통한 SOH 예측을 통해 ARIMA 모델의 특성 및 정확성에 대해 제안한다.
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 논문은 기존의 리튬 배터리(lithium battery) 등가모델의 정확도 개선을 위한 배터리 모델 계수 보정기법을 제안한다. 전기자동차 등 다양한 산업분야에 사용되는 리튬 배터리의 배터리 셀간 잔존용량(SOC, state of charge) 동일하게 유지하여 배터리 수명의 단축을 최소화하기 위해 BMS(battery management system)가 연구 개발 되었지만, 배터리 셀 전압 기반의 셀 밸런싱(cell balancing) 동작으로 내부저항 및 커패시터에 따른 SOC 변화를 따라가지 못한다. 배터리 내부저항 및 커패시터에 따른 배터리 SOC 추정을 위해 다양한 배터리 등가모델이 연구되었지만, 모든 배터리에 동일하게 적용하는 것은 한계가 있으며 특히 과도상태의 배터리 상태 추정이 어렵다. 기존의 배터리 전기적 등가모델 연구는 1종의 배터리를 대상으로 5~10% 오차율로 충 방전 동적특성을 모사하며 서로 다른 전기적 특성을 갖는 실제 배터리에 적용이 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 모델 및 용량이 다른 실제 배터리 운용환경에 적합하며 오차율 5%이하의 동적특성 모사가 가능한 배터리 모델 계수 보정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 배터리 모델 계수 보정법 검증을 위해 3.7 V 정격전압, 280 mAh, 1600 mAh 용량의 리튬 배터리를 사용하였으며, 리튬 배터리의 전기적 등가 모델로 2단 RC Tank 모델을 사용하였다. 또한 0.25C, 0.5C, 0.75C, 1C 4가지 C-rate를 사용하여 배터리 충 방전 실험 및 모델검증을 진행하였으며 제안하는 배터리 모델 계수 보정 알고리즘을 통해 구현한 두 종류의 배터리 모델의 배터리 충 방전 특성 및 과도상태 특성의 오차율은 최대 2.13%이다.
본 논문에서는 온도변화에 따른 리튬폴리머 배터리 모델에 대해 검증 및 분석을 진행하였다. 리튬폴리머 배터리의 전기적 모델은 1차 R-C 등가회로를 기반으로 구성하였고, Matlab/Simulink를 이용하여 배터리 모델을 구현하였다. FTP-72 충 방전 사이클의 전류패턴을 이용하여 $0^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, $40^{\circ}C$ 온도 변화에 따른 실제 리튬폴리머 배터리와 배터리 모델의 단자전압을 비교 분석하였다, 최대오차율은 $0^{\circ}C$에서 5.24%, $25^{\circ}C$에서 1.23%, $40^{\circ}C$에서 0.77%로 나타났으며, 이를 통해 여러 온도 환경에서도 제안한 배터리 모델이 높은 정확도를 갖는 것을 검증하였다.
전기차 시장이 급격하게 성장함에 따라 배터리 시장의 크기도 그에 따라 기하급수적으로 커지고 있다. 전기차에 탑재되는 배터리에 대한 품질 제어 기술의 발전 속도와 배터리 양산화 속도의 괴리로 인해 배터리에 대한 많은 내구성 문제가 발생하고 있다. 대다수 사고는 전기적 요인에 발생하나 이를 신속하게 검사할 수 있는 기술이 존재하지 않는다. 본 논문에서는 GAN 모델을 이용해 배터리 셀의 불량을 신속하게 분석하는 방법에 대해 제안하려 한다.
본 논문에서는 Matlab을 이용하여 배터리의 전기적 모델과 내부 파라미터 추출 통해 시뮬레이션을 하였다. IR-drop에 의해 변화한 전압 데이터를 이용하여 부하 전류 변화로 인한 시뮬레이션과 실험 데이터 간의 오차 개선함으로써 배터리 전기적 모델과 실험 전압 데이터를 이용함으로써 확장 칼만 필터(extended kalman filter; EKF) 같은 적응 알고리즘을 사용하지 않고도 오차가 감소된 시뮬레이션이 가능함을 확인하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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