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.
배터리 기술 고도화 및 기술표준 강화에 따라 완성차 제조사와 배터리 업계간 활발한 협업이이어질 전망이다. 또한 기존 배터리 제조사들이 활발한 증설 및 밸류 체인 확장을 통한 기술가격 경쟁력 격차 유지에 적극적으로 나서고 있어, 향후 시장 주도권 경쟁이 가속화될 것으로 전망된다. 배터리의 온도 상승은 배터리 효율을 낮추는 원인이며, 배터리 온도 제어가 전기자동차 차량의 전체 성능 향상에 중요한 부분이라고 할 수 있다. 본 연구는 실제 Battery Pack 실험 전 열유동해석을 통해 배터리온도 상승추이 및 냉각효율 검증을 진행하는 과정에서 발생하는 과도한 시간 소요를 줄이기 위해 Machine Learning 을 활용하여 검증 효율 및 설계 효율을 높이는데 그 목적이 있으며, CFD를 활용한 배터리 효율 최적화 설계를 하는 기존 모델 대비 30%~50%정도의 성능향상을 예측할 수 있다.
본 논문에서는 배터리의 온도를 고려하여 효율적으로 고속 충전할 수 있는 방법에 대해 제안하였다. 제안된 방법은 충전하고자 하는 배터리의 온도에 따라 충전에 필요한 전압과 전류의 양을 조절하여 최적의 충전 환경을 만들어 배터리의 수명을 감소시키지 않는 최적의 충전 환경을 제공하는 것이다. 충전으로 인하여 배터리 내부에 있는 전해액, 활물질, 분리막 등의 반응성이 증가되어 배터리의 온도 상승과 수명 단축이 발생되는 현상을 고려하여 배터리의 열 발생으로 저하되는 충전량을 보상할 수 있도록 전압 또는 전류의 량을 조절하여 초기의 충전량을 유지할 수 있도록 하는 고속 충전 방법이다. 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해 리튬이온 배터리를 이용하여 일반적인 충전과 비교하여 실험하였다. 실험 결과 존 논문에서 제안한 방법이 기존의 충전방법보다 고속으로 충전되어 효율성이 입증되었다.
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 리튬-이온(Lithium-ion) 폐배터리 효율적인 재활용을 위한 발전된 SOC 추정방법의 필요성과 간단한 개념을 언급하고자 한다. 배터리는 노화되면 용량이 줄어들고 임피던스의 크기가 증가해 기존의 새 배터리의 SOC 추정방법으로는 정확한 추정이 어렵다. 따라서, 폐배터리를 안전하고 효율적으로 사용하기 위해서는 그에 맞는 SOC 추정방법이 필요하다. 따라서, 폐배터리의 간단한 개념을 설명하고, 동일한 배터리 등 가회로모델과 EKF 알고리즘을 적용한 새 리튬-이온 셀과 노화된 리튬-이온셀의 SOC 추정결과를 비교하고 노화에 따른 배터리 파라미터값의 변화를 분석해봄으로서 발전된 SOC 추정방법의 필요성에 대해 논의해보고자 한다.
전동스쿠터용 배터리팩은 상온보다 고온일수록 내부저항이 감소하여 충전효율은 상승하나 배터리 안전성 문제로 인하여 냉각시스템을 필요로 한다. 본 연구의 목적은 냉각용 공기 흡입과 배출 방법과 시기를 다르게 하여 냉각 효율성을 분석하는 것이다. 배터리팩 내부에서 각각의 배터리 사이에 큰 온도편차가 존재하는 경우 배터리의 성능과 효율이 저감된다. 따라서, 배터리팩 냉각성능을 입-출구 냉각팬의 작동 방법 및 시기 변화에 의해 배터리의 성능과 효율을 개선시키도록 한다. 연구에 사용된 수치해석 상용코드는 17.0버젼의 ANSYS CFX이다.
레독스 흐름 배터리 (Redox Flow Battery)는 외부의 탱크 등에 저장해 둔 활성물질(이온 가수가 변화는 금속) 의 용액을 펌프로 전해셀에 공급하여 충전 방전하는 배터리로 신재생 에너지인 풍력과 태양광 발전, 야간의 잉여 전력 저장 등 대용량 전력 저장 장치로 관심이 높아지고 있다. 대표적인 레독스 흐름 배터리로 알려진 바나듐 레독스 흐름 배터리는 이온 교환막 사용으로 인하여 전기전도도, 기계적 강도, 투과도 및 전해질 내의 화학적 안정성 등 여러 가지 문제점과 함께 비용 문제점을 야기한다. 하지만 새로운 용해 납 레독스 흐름 배터리는 이온 교환막을 사용하지 않아 바나듐 레독스 흐름 배터리의 문제점 및 시설비가 절약되는 장점이 있어 새로이 연구되지고 있다. 본 연구는 레독스 흐름 배터리에 주로 이용되는 카본 전극재료의 따라 형성되는 Pb, $PbO_2$ 박막의 미세 구조를 및 에너지 효율 특성을 분석하였다. 실험은 half-cell로 이루어졌으며 작업전극은 Carbon felt, Ordered Graphite, Disordered Graphite, Glassy Carbon 등을 여러 카본 재료를 사용하였고, 상대전극은 Pt, 기준전극으로 Ag/AgCl를 사용하여 Cyclic Voltammetry특성과 충방전 특성을 연구하였다. 전해질은 Lead Carbonate ($PbCO_3$)+Methanesulfonic acid ($CH_3SO_3H$) 들어간 수용성 전해질을 교반을 통해 이용하였다. 여러 carbon 전극재료와 생성된 Pb, $PbO_2$ 막의 표면구조, 미세구조, 상들의 변화는 XRD, SEM, EDX, Raman등을 통하여 분석하였으며, 전기화학 공정의 변수와 전극에 따른 에너지 효율특성에 대하여 고찰해 보았다.
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.
본 논문은 기존 전력 소비 감소만을 고려한 DVS와 달리 배터리 특성에 기반하여 DVS를 수행하는 기법을 제시한다. 배터리는 잔량에 따라 다른 전력 소비형태를 갖고 있으므로 잔량에 따라서 적합한 DVS 정책을 수행해야 효율적이다. 본 논문에서는 실험을 통해서 배터리의 특성을 파악하고, 그 특성에 따라 배터리 구간을 설정한 후 그에 적합한 DVS 알고리즘을 적용하는 기법을 제시한다. 이를 통해 효율적인 DVS 정책을 수립 할 수 있음을 IPAQ 5550 PDA에서 리눅스 운영 체제에서의 실험을 통해 보여준다.
최근에 통신 속도가 4G인 LTE로 발전하여 의사결정을 위해 방대한 데이터를 구축하고 있는 서버에 스마트폰을 클라이언트로 사용하여 질의를 요청함으로써 다양한 서비스를 제공받을 수 있다. 스마트폰의 경우 4G 방식을 사용하여 빠른 속도로 통신할 수 있으나 배터리 소모가 매우 심하다는 것이 큰 단점이다. 본 논문에서는 모바일기기인 클라이언트와 서버로 구성된 모바일환경에서 통신환경과 배터리 효율의 관련성을 평가한다. 모바일 뷰, Wifi, 3G, 4G 환경을 구축하고 이러한 환경에서 다양한 질의처리시 배터리의 효율성을 평가하고 배터리 효율에 가장 많은 영향을 끼치는 요소를 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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