현재 건설 중장비에는 암전류에 의한 배터리 방전 문제가 발생하고 있고 이에 태양광 충전 시스템을 필요로 한다. 본 논문에서는 6톤급 중장비에 적용 가능한 태양광 컨버터 개발에 대한 내용을 다루며 태양전지의 용량 선정, MPPT 적합성 검토, 독립형 충전 시스템 구현, 배터리 방전 방지 기능의 실효성을 확인한다. PSIM 시뮬레이션을 통해 MPPT 및 충전 로직을 검증하고 실험을 통해 40W급 충전 시스템의 P&O 알고리즘 성능을 확인한다.
본 논문은 2차전지의 최적화된 충 ${\cdot}$ 방전 제어를 위한 지능형 제어 알고리즘을 제안한다. 고용량화된 2차 전지는 높은 에너지 밀도를 갖게 되고, 과충전에 의한 발화와 과방전에 의한 열화 특성으로 위험성이 존재하므로 정밀하게 전안, 전류를 제어하지 않으면 그 성능을 발휘하기 어렵다. 전지의 위험성을 제거하고 성능을 최대로 활용하기 위해서는 모든 전지 셀의 충방전 전류량을 조절하여 모든 전지의 셀간 전압 차이를 밸런스 제어 해야 한다. 하지만 전지의 특성에 영향을 미치는 임피던스가 사이클 라이프와 온도 변화 등 외부 환경에 의해 비선형적으로 변화하기 때문에 전지의 셀간 밸런스 제어에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 충 ${\cdot}$ 방전 제어 알고리즘을 이용하여 임피던스의 변화에도 적응 가능 하고 2차 전지가 가질 수 있는 최대 에너지를 사용할 수 있는 최적화된 방법을 제안한다. 또한 제안하는 알고리즘과 제어회로의 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 그 효용성을 입증한다.
마이크로웨이브를 소스로 사용하는 상압 공정 장치는 비교적 저렴한 비용과 구동의 용이성 때문에 널리 사용되고 있다. 이러한 상압 마이크로웨이브 장치는 에너지 전달 방식에 따라 도파관을 사용하는 TIA (Torch Inject Axial)방식과 동축선을 사용하는 MPT (Microwave plasma torch)로 구분할 수 있다. 이 중 TIA 방식은 동축선에 비해 에너지 전달 용량이 큰 도파관을 사용하기 때문에 대용량 처리가 가능하다. TIA 방식에서 형성된 플라즈마의 조절과 처리 효율의 증가는 형성되는 각각의 스트리머 채널의 조절에 의해 결정된다. 방전기 내부에서 스트리머 채널은 인가된 전기장의 방향으로 성장하게 되며 전기장 현상을 조절함으로써 스트리머 채널의 조절이 가능하다. 내부에 인가되는 전기장은 마그네트론에 의해 인가되는 전기장, 스트리머 채널간의 유도 전기장, 열적 팽창효과에 의한 스트리머 헤드 형상 변화에 의한 전기장으로 구분될 수 있다. 이 때 각각의 항들의 조절을 위해 생성된 플라즈마의 온도, 밀도 등의 범위를 측정할 필요가 있으며 광학적인 방법을 통해 플라즈마의 온도, 밀도를 측정하였다. 이 결과를 토대로 도파관의 형상, 방전 기체의 유량, 방전 기체의 조성을 통해 각각 전기장의 조절이 가능하였다. 각 변수의 조절을 통해 방전기 내부에서 플라즈마 헤드 성장에 대해 알 수 있었고 끝이 열린 TIA 구조에서 발생하는 플라즈마 수렴 현상을 설명할 수 있었다.
최근 Ni-MH 전지의 고성능화를 위해 방전용량이 높은 Zr기 $AB_2$ 형의 수소 흡장 합금이 주목받고 있다. 본 연구에서는 이 중에서 $ZrV_{0.1}Mn_{0.7}Ni_{1.2}$ 합금을 선택하여 합금의 열처리 그리고, Mn 대신 Mo의 부분치환이 전극의 특성에 미치는 영향을 조사하였다. 합금은 먼저 아크 용해로를 사용하여 제작하였으며, 이 합금 중 일부를 $1,100^{\circ}C$에서 가열 후 각각 서냉과 급냉 처리를 행하였다. 이 세 가지 종류의 합금들을 이용하여 활성화 거동, 고율 방전 특성, 자기 방전 특성 등의 전극특성을 평가하였다. 그 결과 합금은 열처리에 의해서 방전용량이 감소하고 고율 방전율 또한 감소하였다. 그러나, 전기 화학적으로 구한 압력-조성 등온곡선의 평탄구역의 기울기를 감소시켰다. 또한 $ZrV_{0.1}Mn_{0.7}Ni_{1.2}$ 합금의 Mn을 Mo으로 부분 치환함에 의해서 방전용량의 감소 없이 자기방전특성을 크게 개선할 수 있었다.
1949년 이후, 중국에서의 전력사업은 급속히 증가하였으며, 1949년부터 1994년까지의 에너지 생산의 연평균성장률과 기존에 장치용량은 각각 12.68%와 10.97%이다. 하지만 중국의 많은 인구와 발전중인 산업의 엄청난 수요로 인하여 전기에너지의 부족은 여전히 중국의 가장 심각한 문제이다. 그래서, 서부에서 동부로 전력에너지를 전송하기 위해서도 더욱더 고압의 AC와 DC 전송 system 채택이 적절하다. 최근까지는 많은 500kV AC 계통과 하나의 .+-.500kV DC link를 운영하였다. 다른 한편으로는, 설치된 전력기기의 안전운전을 어떻게 보장 할 것인가가 또 다른 중요한 문제이다. 그러므로, 절연진단이 온 나라이 전력설비에 더 많은 관심이 기울어지고 있다.
본 연구에서는 전체 태양광발전소의 80%를 차지하고 있는 소규모 태양광발전소의 에너지저장장치 연계에 따른 시스템 효율을 분석하였다. 설치용량이 100kW인 태양광발전소의 데이터를 수집하고 각 발전소의 PCS와 배터리의 용량에 따른 ESS 효율의 상관관계를 도출하였으며 결론적으로 배터리의 방전속도에 영향을 미치는 C-Rate의 수치가 높을수록 ESS의 방전효율이 높아지는 것으로 나타난다.
아크 용해법으로 제작한 $ZrV_{0.1}Mn_{0.7}Ni_{1.2}$ 합금(bulk 합금) 잉고트는 $ZrV_{0.2}Mn_{0.98}Ni_{1.04}$의 조성식을 가지는 fcc 구조의 C15형 Laves상이 주류를 이루는 matrix와 $ZrV_{0.01}Mn_{0.13}Ni_{1.2}$의 조성으로 $Z_9Ni_{11}$의 금속간 화합물 구조를 가지는 2nd phase가 균일하게 분포된 2개의 상으로 구성되어 있었다. $ZrV_{0.1}Mn_{0.7}Ni_{1.2}$ 합금의 방전 특성에 이 두 가지 상들이 미치는 영향을 알아보기 위해서 matrix와 2'nd phase합금을 분리 제작하였고, 이들 전극에 대한 전기 화학적인 충방천 특성들을 조사하였다. 그 결과 방전용량은 2nd phase가 가장 낮은 $160mAh/g$, 그 다음으로 matrix가 200mAh/g으로 bulk의 250mAh/g보다 낮았다. Matrix조성의 합금은 bulk합금과 거의 유사한 활성화, 고율 방전율, 자기방전 특성을 가졌고, 또한 활성화 후에 충방전에 따른 용량감소의 경향이 현저히 관찰되었다. 그러나 2nd phase 조성의 합금은 이들과는 확연한 차이를 보였다. 즉 활성화되기 어렵지만 활성화된 후에 용량감소의 경향은 거의 없었고 또한 자기방전 특성도 우수하였다.
초고용량 캐패시터(Supercapacitor)는 이차전지와 더불어 차세대 전지로 분류되는 신형에너지 장치로서 충 방전 속도가 다르고 순간 전력공급이 가능하며 충 방전 수명이 반영구적으로 길고 고출력을 내기 때문에 이차전지가 갖지 못하는 영역에서 동력에너지원으로 사용된다. 본 연구에서는 초고용랑 캐패시터의 전극소재인 탄소계 재료를 대신하여 비탄소계 전극소재인 $Li_4Ti_5O_{12}$의 고상법 제조를 위한 Li/Ti의 최적 조성과 혼합 방법으로 Li-Ti 계에 $Fe_2O_3$, NiO, $Nb_2O_5$, $Sb_2O_3$ 그리고 ZnO와 같은 금속산화물로 치환시켜 합성된 Li -Ti계 금속산화물의 특성 및 충 방전 효과에 미치는 영향을 관찰하고자 하였다.
Ni/MH 박막전지의 전극으로 사용될 수 $Mg_{2}Ni$박막을 스퍼터링방법으로 제조하였다. $Mg_{2}Ni$합금박막은 Mg, Ni타?을 이용하여 동시에 스퍼터링함으로서 제조하였다. KOH 액체전해질 및 $Ni(OH)_2$전극을 이용하여 전기화학실험을 하였다. $Mg_2Ni$ 박막의 초기 싸이클 특성에 미치는 열처리 효과를 조사하기 위하여, $200-550^{\circ}C$로 변화시키면서 진공중에서 열처리를 하였다. 열처리온도가 $300^{\circ}C$ 이하에서는 초기방전용량이 증가하였으며, $400^{\circ}C$ 열처리시에는 활성화시의 방전용량이 약 160mAh/g으로 가장 크게 나타났다.
리튬이온 배터리(LIB)는 다른 배터리에 비해 수명이 길고, 에너지 밀도가 높으며, 자체 방전율이 낮아, 에너지 저장장치(ESS)로 선호되고 있다. 하지만, 2017~2019년 기간 동안 국내에서만도 28건의 화재사고가 발생하였으며, LIB의 운영 중 안전성 및 신뢰성을 보장하기 위해 LIB의 정확한 용량추정은 필수요소이다. 본 연구에서는 LIB의 충방전 cycle에 따른 용량변화를 예측하는 기계학습 기반 모델의 설계에 있어 중요한 요소인 최적 머신러닝 모델의 선정을 위해, Decision Tree, 앙상블학습법, Support Vector Regression, Gaussian Process Regression (GPR) 각각을 이용한 예측모델을 구현하고 성능비교를 실시하였다. 학습을 위해 NASA에서 제공하는 시험데이터를 사용하였으며, GPR이 가장 좋은 예측성능을 보였다. 이를 바탕으로 추가 시험데이터 학습을 통해 개선된 LIB 용량예측과 잔여 수명추정 모델을 개발하여, 운영 중 이상 감지 및 모니터링 성능을 높여, 보다 안전하고 안정된 ESS 운용에 활용하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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