FCEV(Fuel Cell Electric Vehicle)는 연료전지를 사용하여 차량 구동용 전동기에 필요한 에너지를 공급한다. 연료전지는 부하에 급격한 변화가 발생하였을 시에 과도특성이 나타나고 자동차에 에너지를 공급하는 속도에 영향을 준다. 그러므로 연료전지의 특성상 FCEV에서 배터리는 연료전지와 함께 사용된다. FCEV 및 전기자동차는 배터리의 대용량화를 위해 일반적으로 배터리 셀을 직/병렬로 모듈화하여 사용하는데, 이때 배터리 모듈의 충전 및 방전이 반복될 경우, 각 배터리 잔존용량의 불균형이 나타난다. 본 논문은 연료전지 전기자동차용 전력변환 장치를 이용하여 배터리 셀을 모듈화하여 모듈 별 밸런싱을 수행하는 시스템의 설계와 제어기법을 제안한다. 각각의 배터리 모듈과 연료전지를 연결하는 컨버터 모듈은 독립적으로 제어되어 배터리를 모듈 단위로 균등화시킨다. 이때 연료전지를 입력으로 절연형 컨버터를 병렬로 사용하며, 각각의 배터리 모듈을 균일하게 충전한다.
최근 하이브리드 및 전기자동차에 대한 관심이 높이지는 가운데 전기자동차용 배터리 충전기술 또한 대두 되고 있다. 본 논문은 충전 기능 만을 고려한 단방향 충전시스템에서 방전 기능을 추가한 양방향 충전시스템에 대하여 서술한다. 양방향 시스템은 차량의 배터리를 저장매체로 활용하여 계통과 배터리간의 전력을 양방향으로 전달할 수 있기 때문에 주차된 차량등의 배터리의 잉여전력을 계통으로 전송 할 수 있다. 용량은 가정용으로써 3.3kW 탑재형 단상 양방향 충/방전기에 대한 시뮬레이션을 통해 결과를 도출했다.
리튬 이온 배터리가 전기 자동차 및 다양한 어플리케이션에 적용됨에 따라 폐배터리의 수요 또한 증가하고 있다. 내부 화학적 상태가 상이한 배터리의 전기적 특성실험을 통해 파라미터를 선정하였으며, 데이터의 분포에 적합한 Fuzzy Logic을 설계하였다. 설계된 Fuzzy Logic을 통한 Cell Grading으로 내부 화학적 특성이 유사한 셀을 선별하였다.
전기 자동차의 배터리는 휘발유 경유로 연료를 공급하는 자동차에 비해 배터리 충전에 오랜 시간이 소요된다. 이는 전기 자동차의 상용화를 위해 산업계에서 해결해야 할 문제이다. 따라서 관련 업계에서는 배터리 교환소에서 충전되어 있는 배터리를 교체해 주는 방안이 제시되고 있다. 하지만, 아직 배터리 교체 방법에 대한 보안 위협과 요구 사항 등에 대한 연구가 미비한 실정이다. 본 논문에서는 배터리 교체 충전 방식에서 보안을 위협하는 요소들을 살펴보고, 이를 해결하기 위해 보안 요구사항을 적용한 배터리 교체식 시스템을 정의한다. 본 논문의 연구 결과는 추후 배터리 충전 방식의 상용화 및 해당 분야의 보안 분석에 있어 참고자료의 역할을 할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 배터리의 비선형적 방전 특성인 회복효과를 사용하여 배터리의 사용 시간을 연장하는 기법을 제안한다. 일반적으로 배터리의 사용 시간을 예측할 때에는 배터리 내부에 저장된 에너지가 일정하다고 가정하지만, 실제로는 배터리 내부의 화학 반응 때문에 배터리를 계속 방전시키지 않고 중간에 쉬는 시간을 만들어주면 더 많은 에너지를 끌어낼 수 있는데 이를 회복효과라 한다. 제안하는 기법에서는 다수의 배터리 셀을 교대로 방전시킴으로서 기기의 전력 공급은 그대로 유지하면서 배터리 셀 일부를 쉬게 하여 회복효과를 발생시키고, 이에 따라 배터리의 사용 시간을 연장시킬 수 있다. 실험 결과, 2개의 배터리 셀을 기존처럼 병렬 연결하여 방전시키는 것에 비해 배터리 셀을 교대로 방전시키면 배터리 사용시간이 약 7% 증가하였다.
본 논문에서는 리튬이온 배터리 셀을 이용한 4kWh급 배터리팩의 배터리 관리 시스템(BMS, Battery Management System) 개발을 연구하였다. 리튬이온 배터리는 셀의 특성 때문에 반드시 배터리 관리 시스템이 필요하며, 배터리 팩으로 제작시 각 셀의 상태 모니터링 및 보호를 위하여 필수적인 장치이다. 제작된 배터리 관리 시스템은 충방전 시험과정을 거쳐 순수 전기자동차에 사용될 배터리 관리 시스템으로 사용가능함을 실험하였다.
전기자동차에 대한 연구가 진행됨에 따라 동력원으로 사용되는 대용량 리튬-폴리머 배터리의 운용과 관리에 대한 관심이 증가하고 있다. 다중 셀로 구성된 대용량 리튬-폴리머 배터리는 물리적 화학적 특성에 따라 충전시 셀간 전압 격차가 발생하게 된다. 셀간 전압차는 배터리 용량, 수명, 안정성에 부정적 영향을 주게 된다. 기존 연구들은 각 셀의 특성을 고려하지 않고 충전 결과를 바탕으로 동일한 밸런싱 방법을 적용시킴으로 효율성을 떨어트린다. 본 논문에서는 진화 신경망 기반의 지능형 셀 밸런싱 시스템을 제안한다. 배터리의 특성을 진화 신경망을 통해 학습시킴으로 각 셀 충전시 저항의 크기를 결정한다. 이를 통해 각 셀 특성을 고려한 사전 셀 밸런싱을 수행하였다. 제안하는 방법의 유용성을 입증하기 위해 카이스트 온라인 전기자동차에 장착 예정인 배터리 관리 시스템 기반 시뮬레이션을 수행하여 효과적인 셀 밸런싱이 가능함을 보였다.
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 논문은 단일 배터리의 발열량 추정을 위한 전기-열적 해석을 수행하였다. 셀의 물리적 특성, SOC별 저항에 중점을 두어 발열량 추정을 하였다. 실험과 시뮬레이션을 비교하여 제시한 모델과 발열 저항의 의미를 확립 및 검증하며 단일 배터리의 방전구간 발열량을 추정하였다.
본 논문에서는 연료 전지 전기 자동차에 맞는 새로운 전력 변환 시스템을 제안한다. 연료 전지 전기 자동차의 전력 변환 시스템은 배터리와 같이 구성하여 에너지 저장 불가능, 느린 응답 속도, 낮은 전력 밀도와 같은 연료 전지의 단점을 해결할 수 있다. 하지만 기존의 연료 전지 전기 자동차의 전력 변환 시스템은 두 개의 DC/DC 컨버터를 사용하여 연료 전지와 배터리를 함께 구성함으로써 두 개의 인덕터 개수로 인해 비용이 증가하고 전력 밀도가 낮다는 단점이 있다. 제안하는 전력 변환 시스템은 한 개의 인덕터, 추가적인 스위치와 다이오드를 사용하여 연료 전지와 배터리를 하나의 컨버터로 구성한다. 따라서 기존에 비해 인덕터 개수가 감소함으로써 경제적이고 높은 전력 밀도 달성할 수 있으며, 스위치의 on/off 동작에 따라 승, 강압 동작이 가능하기 때문에 더 많은 연료전지와 배터리의 전압 조건 상황에서 동작할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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