종래의 비상 조명 장치로는 배터리 충전 회로를 이용하는 방법이 있으며 이는 정상적으로 전원이 공급되지 않는 한 배터리가 완전히 방전될 때까지 배터리와 비상 점등 회로가 연결되어 배터리의 과방전을 초래하고, 더 나아가 배터리의 특성상 과충전이나 과방전상태에 도달하여 배터리가 손상되어 사용할 수 없는 경우가 발생하기도 한다. 본 연구는 상기와 같은 종래 기술의 제반 단점과 문제점을 해결하기 위한 것으로, 상용시뿐만 아니라 기타 비상시에도 형광등에 전원이 공급되도록 하는 안정기를 개발하는 것을 목적으로 한다.
리튬 이온 배터리가 전기 자동차 및 다양한 어플리케이션에 적용됨에 따라 배터리 관리 시스템(BMS)의 중요도가 높아지고 있다. 리튬 이온 배터리의 SOC(State of Charge) 및 단자전압 추정은 BMS에서 필수적이며 다양한 알고리즘을 통해 연구되고 있다. 본 논문에서는 비지도 학습 알고리즘인 뉴럴 네트워크의 학습을 위해 특성 파라미터(Characterstic Parmeter)를 선정하였으며, 특성 파라미터의 학습을 통해 리튬 이온배터리의 단자 전압 및 SOC를 추정하였다.
친환경 이동수단 중 1인용 이동수단인 퍼스널 모빌리티에 대한 관심과 수요가 증대됨에 따라 과거 전기자전거에서 현재는 전동퀵보드, 전동스쿠터, 외발휠, 세그웨이류 등 그 종류와 외관적 형태는 매우 다양하다. 하지만 공통적인 부분은 전기에너지를 구동원으로 하고 있으며, 전기에너지를 저장하기 위한 수단으로 리튬이온 배터리가 사용된다는 것이다. 리튬이온배터리에서 배터리를 안전하고 효율적으로 사용하도록 제어하는 부분이 배터리관리시스템이며, 기능중에서 배터리 셀간을 정밀하게 균형을 잡아주며, 모든 셀이 완전 충전상태가 될 수 있도록 도와주는 셀 밸런싱 기능이 있다. 이러한 셀 밸런싱 기술은 주행거리 혹은 사용시간을 늘려주는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 충전과 방전을 반복하는 다셀로 구성된 리튬이온배터리에서 셀 밸런싱이 수행되는 과정을 살펴보고 단일 밸런싱과 다중 밸런싱의 차이 및 장단점을 살펴보았다. 이를 통해 완속에서 급속충전으로의 변화, 빠른 셀 밸런싱 등의 필요성에 대해 실험을 통해 검증하였다.
공장의 에너지 효율을 높이는 방안 중 공정 스케줄링은 제조 공정에서 자원을 최적으로 할당하여 제품의 생산 계획을 수립하는 활동이다. 그러나 야간 근로가 불가피한 경우에는 이러한 전략이 효과적으로 적용되지 않을 수 있다. 또한, 생산 요구량의 지속적인 변화로 인해 실제 공장에서의 적용에 어려움이 있다. 최근에는 전기자동차의 보급이 급증함에 따라 전기자동차 배터리를 에너지 저장 시스템으로 활용하는 기술이 주목을 받고 있다. 이러한 배터리를 활용한 기술은 공장 에너지 관리를 위한 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 전기자동차 배터리를 활용한 공장 에너지 관리 방안을 제안한다. 제안된 방안은 전기자동차 배터리 충전 상태 및 TOU(Time-of-use)를 고려하여 PSCAD/EMTDC 소프트웨어에서 분석된다. 제안된 방안은 예측된 전력 사용량과 TOU를 고려하여 수립된 공정 스케줄링과 비교 분석된다. 결과적으로 공정 스케줄링은 하루에 4,152원, 제안된 방안은 7,286원의 전기 요금을 절감하였다. 본 논문을 통해 공장 에너지 관리를 위해 전기자동차 배터리 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
전기자동차에 사용되는 리튬이온 배터리의 성능은 배터리 온도에 따라 큰 차이를 보인다. 본 논문에서는 유한차분법을 이용하여 배터리의 발열량에 따른 배터리의 온도변화를 평가하고, 배터리의 충전량, 내부저항 및 전압변화를 조사하였다. 이 배터리 모델을 1차원 해석 프로그램인 AMESim과 연동하여 전기자동차가 NEDC 모드로 주행 시, 배터리의 온도 변화에 따른 전기자동차의 주행거리를 산출하였다. 배터리는 온도가 $25^{\circ}C$ 이하로 감소하면 내부저항이 증가하기 때문에 발열량이 증가하여 주행거리는 줄었다. 또한, 배터리의 온도가 $25^{\circ}C$ 이상이 되면, 배터리의 충전량이 감소하여 배터리의 성능이 떨어지고 그 결과로 주행거리가 줄었다. 배터리의 성능을 최적으로 유지할 수 있는 온도인 $25^{\circ}C$를 기준으로 배터리의 온도가 $-20^{\circ}C$와 $45^{\circ}C$일 때, 전기자동차의 주행거리는 각각 33%와 1.8% 감소하였다. 배터리의 최적 온도를 유지하기 위해 효율적인 배터리 열관리를 통하여 저온에서는 가열, 고온에서는 냉각이 이루어져야 한다. 해석 결과 외기온이 $-20^{\circ}C$인 경우 500 W의 열을 공급해주어야 하며, 외기온이 $45^{\circ}C$ 경우에는 냉방을 통해 250 W의 열을 방출해줌으로써 배터리 구동의 최적 온도인 $25^{\circ}C$를 유지할 수 있다.
본 논문은 1.8MW 급 ESS용 배터리 충방전기 개발에 관한 논문이다. 제안된 회로의 구성은 삼상 교류 입력을 받아 DC 1150V로 변환시키는 3상 AC/DC 컨버터부와 배터리를 충전과 방전시키는 buck-boost 컨버터부로 구성된다. 출력은 최대 900V, 2000A 이며 C/C, C/V, C/P 모드로 제어된다. 3상 AC/DC 컨버터는 역률을 개선하고, 입력 고조파를 저감시킬 수 있으며, 계통으로 회생이 가능하다는 장점이 있다. 시뮬레이션 및 실험을 통하여 배터리 충방전기의 성능을 검증하였으며, 실제 시스템에 적용하여 충전 및 방전 시험을 완료하였다.
본 논문은 전기자동차용 고전압 배터리에서 차량용 저전압 배터리를 충전하는 분산형 LDC 모듈의 병렬 운전에 대해 기술한다. 제안하는 LDC 모듈은 각각의 고전압 배터리 모듈마다 적용되며, 소용량의 PCB 타입으로 제작되었다. 이는 전기자동차에서 요구하는 배터리 용량에 따라 다병렬로 구성할 수 있는 용이함을 가진다. 실험을 통해 분산형 LDC 모듈의 병렬 운전을 확인하고, 부하량에 따른 효율을 검증하였다.
본 논문에서는 낮은 배터리 전압을 효율적으로 승압하여 전기자동차 구동용 모터를 구동하기 위한 DC-link 전압을 확보하기 위한 승압형 컨버터를 제안한다. 제안하는 컨버터는 배터리와 출력 콘덴서가 직렬 결합되어 출력전압을 형성하는 구조로서 배터리 셀의 적층 수를 감소시킬 수 있어 구조적 신뢰성을 증가시킬 수 있고, 출력전압 전력반도체 소자 수를 최소화하여 전기적 신뢰성을 증가시킬 수 있는 장점을 가진다. 제안하는 컨버터의 이론적 분석을 기반으로 시뮬레이션을 통해 타당성을 검증한다.
신재생 에너지와 배터리를 이용하여 소규모로 계통을 구축하여 부하에 전기를 공급하는 시스템을 Microgrid라 한다. 태양광 모듈과 배터리의 성능 향상 및 가격 경쟁력 강화로 인하여, Microgrid는 오지에 전기를 공급하거나 기존 디젤 발전시설을 대체하거나 운영 비용을 감소하는 용도로 각광 받고 있다. 본 논문에서는 디젤 발전기와 강에서 유체동력 발전기로 전기를 공급하는 시스템에 태양광과 배터리를 설치하여 기존 발전 비용을 최소화 하면서 최단 시간내에 투자 비용을 회수할 수 있는 솔루션을 제안한다.
배터리 기반 시스템(휴대폰, PDA, 노트북)에서 현재 배터리에 대한 정확한 잔량 표시는 중요하다. 사용자입장에서 언제 배터리를 충전시켜야 하는지 알아야 하기 때문이다. 그런데 지금까지의 배터리 잔량 측정 장치를 보게 되면, 배터리의 전압만을 측정[1]하여 잔량을 표시하는 방식으로서 여기에는 여러 가지 문제점이 있다. 가장 중요한 문제점으로는 순간적인 배터리 전압강하에 따른 실 시간적이고 정확한 보상체계가 갖춰져 있지 않다는 점이다. 물론 하드웨어적으로 Schmitt Trigger라는 회로[2]를 구성하여 이를 방지해 놓고 있기는 하지만 Hysteresis margin[3]을 벗어난 값에 대해서는 보상을 해주지 않는다. 이런 보상은 보통 소프트웨어적으로 각 이밴트별 룩업 테이블을 만들어서 compensation하고 있기는 하지만, 수많은 이벤트에 대한 보상 값들과 예상치 못한 동작상의 오류를 막을 수는 없다. 따라서 이에 대한 근본적인 대안으로서 본 논문에서는 load current를 측정하여 그에 따른 전압강하를 계산하고 실시간적으로 배터리 전압에 보상을 해줌으로서 보다 정확한 배터리 잔량 표시를 구현하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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