• 에너지공학
• /
• 제22권4호
• /
• pp.338-346
• /
• 2013

일반 납축전지는 차량의 시동 성능 위주로 최적 설계되어 있다. 최근 차량 전장 시스템과 납축전지를 활용한 연비기술 적용의 증가로 납축전지의 사용 빈도가 늘어나고 있다. 연비기술 적용은 납축전지의 잦은 충방전 반응을 일으켜 납축전지 내구 수명을 단축시키고 있다. 본 연구에서는 납축전지의 노화 수명 모델 구현을 통해 배터리 내구 수명을 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 납축전지의 노화에 영향을 미치는 요인은 방전율, 충전 시간, 완충 시간, 온도 조건 등이 있다. 본 논문에서는 납축전지의 동적 거동을 예측하기 위하여 전기화학반응 속도론, 이온의 전달현상, 전극 공극률의 시간에 따른 변화를 고려하였다. 수명 예측을 위해서 노화 메커니즘 중 노화에 가장 큰 영향을 주는 극판 부식 현상과 활물질 탈락을 노화 모델링에 반영하였다. 개발된 납축전지의 노화 모델을 검증하기 위하여 납축전지의 가속 충방전 시험을 수행하였다.

• 에너지공학
• /
• 제22권2호
• /
• pp.175-183
• /
• 2013

차량 전기 시스템의 최적 설계를 위해 납축전지의 동적 거동을 예측하는 것은 중요하다. 동적 거동을 예측하기 위해서는 믿을만한 모델링 프로그램이 필요하다. 본 연구에서는 1차원 모델링을 통하여 12V 차량용 납축전지의 동적거동을 예측하였다. 수학적 모델에는 전기화학반응과 전지 내부에서 일어나는 이온 물질전달을 포함하였다. 모델링을 검증하기 위해 용량이 다른 2개(68Ah, 90Ah)의 납축전지 모델링 결과를 실험 결과와 비교하였다. 본 연구에서 사용한 납축전지는 현대자동차 차량에 적용되는 납축전지를 사용하였다. 방전 실험의 조건은 C/3, C/5, C/10, C/20의 방전율을 조합하여 진행하였다. 그리고 충전과 방전이 연속적으로 일어나는 동적 실험을 수행하였다. 모델링 결과와 실험 결과를 비교하여 보면 모델링 결과가 실험결과를 잘 예측하는 것을 볼 수 있다. 모델링은 고체상과 액체상에서의 전위분포와 전극 내에서 전류밀도에 근거한 모델링은 충 방전 시간의 함수로 예측할 수 있다.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제45권3호
• /
• pp.242-248
• /
• 2007

자동차 전기장치 시스템을 최적화하기 위해서는 차량용 납축전지의 충전 및 방전 거동을 예측할 수 있는 모델링 기술이 필요하다. 본 연구에서는 유한요소법을 이용하여 차량용 12-V 납축전지의 충전 및 방전 거동을 예측할 수 있는 2차원 모델링을 수행하였다. 이 연구에 사용된 수학적 모델에는 전기화학반응 속도론, 전해질의 유동, 대류에 의한 이온의 전달현상, 전극의 시간에 따른 공극률의 변화 등이 고려되었다. 모델링의 신뢰성을 검증하기 위하여 방전 및 충전실험을 수행하였다. 방전실험은 $25^{\circ}C$에서 C/5, C/10 및 C/20의 방전율에 대하여 수행하였고, 충전실험은 $25^{\circ}C$에서 정전류-정전압 방법으로(제한전류 30A, 제한전압 14.24 V) 수행하였다. 모델에 근거하여 예측된 충 방전 거동은 충 방전 실험결과와 잘 일치하였다. 또한 2차원 모델링을 통하여 충 방전이 진행되는 동안 실제로 측정이 불가능한 납축전지 내부의 전류밀도, 전해액의 농도 및 충전상태(state of charge; SOC)의 분포를 예측할 수 있었다.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제56권6호
• /
• pp.779-783
• /
• 2018

본 연구에서는 차량용 12 V 납축전지로 주로 사용되는 VRLA (Valve regulated lead acid) 배터리의 충/방전 특성과 노화에 따른 이의 변화를 수학적으로 모델링하였다. 기존에 리튬 이온 배터리의 거동 예측에 주로 이용되어 왔던 수학적 모델링 기법을 상용 70 Ah VRLA 배터리에 적용하였다. 정전류 충/방전에 따른 전압의 변화를 모델링 결과와 비교하였다. 비교 결과로부터 사용된 수학적 모델이 납축전지에도 높은 정확도로 적용될 수 있음을 알 수 있었다. 또한 이를 이용하여 납축전지의 노화를 예측할 수 있음을 확인하였다.