As the battery ages, the internal resistance of the battery increases, so the loss due to the internal resistance increases at the same charging current, causing the battery temperature to rise, which further accelerates battery aging. Therefore, it is necessary to optimize the charging conditions according to the aging of the battery or the current charge amount, and to accurately estimate this, estimation of the parameters of the equivalent circuit is most important. This paper proposes a new measurement technique that can measure the internal resistance of a battery by analyzing a specific high frequency voltage and current applied to the battery. In addition, in order to test the validity of the proposed measurement technique, the current charging amount was estimated based on the measured internal resistance, and the terminal voltage of the constant current charging mode was automatically set and operated. As a result, good results were obtained regardless of the battery voltage. If this equipment is installed in the charging device, it is believed that it will be of great help in the stability management of the aging reusable battery.
최근 휴대 가능한 스마트폰, 노트북과 같은 모바일 기기의 수요가 급격하게 늘어나고 있다. 또한 이러한 기기는 한 제품에 여러 기능을 추가하는 복합화와 대용량의 멀티미디어 기능과 같은 스마트 기능이 주류를 이루면서 더 많은 전력을 소모하게 된다. 이에 따라 기존의 속도와 성능을 향상시키기 위한 노력에서 한정된 배터리 용량을 효율적으로 사용하여 효율을 극대화 시키려는 노력으로 변화하고 있다. 본 논문에서는 임베디드 프로세서를 이용해 이벤트 드리븐 프로그래밍 방식을 사용한 배터리 관리 시스템을 제안하고 제안된 시스템이 SBS(Smart Battery Specification) v1.1을 만족 할 수 있음을 보였다. 제안하는 배터리 관리 시스템의 특징은 기존의 임베디드 시스템에서 실시간 운영체제를 이용한 배터리 관리 시스템에 비해 전체 코드 크기와, 필요한 메모리 크기를 줄 일 수 있다. 또한 Firmware 형태로 구성하여 쉽게 기존의 운영체제에 포함 할 수 있다.
본 연구에서는 전기구동 자동차에 동력원으로 사용되는 고전압 및 고용량 배터리의 고효율 운전을 위하여 배터리 열관리 시스템 기술을 소개하고 이론적 설계 방법에 소개하고 한다. 이를 위하여 전기구동 자동차의 배터리로 많이 사용되는 리튬이온 배터리의 고효율 운전을 위한 발열 모델링을 제시하였고, 열원의 종류에 따른 냉방 및 난방 시스템 설계를 에너지 평형식을 이용하여 부하를 계산하였다. 특히, 리튬이온 배터리의 발열 모델링을 이용하여 충전 및 방전 시 발열 반응열과 혹서기 및 혹한기시 배터리 작동의 최적 온도를 유지하기 위한 냉방과 난방 설계 기술을 제시하였다. 전기구동 자동차 종류에 따라 배터리 사용 비중이 다르기 때문에 효율적인 배터리 열관리를 위하여 계절별 및 작동 모드별 부하에 따른 배터리 열관리 기술을 제안하였다. 또한, 냉방 부하가 가장 큰 여름철 동일 조건에서 외부 공기 온도가 같다고 가정하면 냉방 능력은 수랭식 냉매 방법이 가장 크며 공랭식 방법이 가장 작게 나타난다.
현재 4차 산업혁명 시대에 발맞춰서 선박 분야에서는 인공지능 요소를 접목하여 미래를 대비하여야 한다. 그리고 자율운항 선박 등장에 대한 전력관리 분야에서도 이에 대한 대응이 필요하다. 본 연구에서는 머신러닝의 DNN(Deep Neural Network)을 이용한 배터리 연동형 전력관리시스템(BLPMS, Battery Linked Power Management System) 알고리즘을 제안한다. 실험을 위하여 LabView를 통한 선박 데이터를 바탕으로 운항모드별 선박 전력소비량의 패턴을 학습하고 Python을 통해 배터리의 상태를 도출하여 발전기와 배터리의 연동의 유연성을 확인하였다. 실험의 결과 배터리의 충·방전을 통해 발전기의 저부하 운전이 감소되고, LNG의 1%의 연료소모량 감소를 통하여 경제성 및 신뢰성을 확인하였다.
신재생에너지를 활용한 발전원의 경우, 날씨 등의 영향을 많이 받아 전력 생산량이 원활하지 않을 수 있다. 태양광 및 풍력 발전의 효율성을 높이기 위해 에너지 저장 장치(ESS·Energy Storage System)를 활용한다. ESS는 배터리 보호 시스템과 운영관리, 제어체제가 미흡하거나, 설치상의 부주의 등의 원인으로 인해 화재가 속출하고 있으며, 매우 큰 인명 피해와 경제적 손실로 이어지고 있어 ESS의 안정성 및 배터리 보호 시스템 운영관리 기술이 필수적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 ESS 최적화 및 안정적인 운영을 위한 배터리 잔량 산출 알고리즘과 고장 예측 알고리즘을 제시한다. 제시한 알고리즘은 배터리의 충전 및 방전 수행 시 실시간으로 전류량을 누적하여 정확한 배터리 잔량을 산출하며, 배터리 셀 간의 전압불균형 현상을 이용하여 배터리의 고장 유무를 산출한다. 제시된 알고리즘들은 ESS를 최적의 상태로 운영하는데 필요한 정확한 배터리 잔량과 고장 예측이 가능하다. 따라서 ESS의 배터리의 정확한 상태 정보를 측정하고 신뢰성 있게 모니터링 하여 대형 사고를 미연에 방지할 수 있다.
Secondary batteries with high performance are essential in widespread use of modern portable devices such as cellular phones and laptop computers. High energy density, long cycle life, and safety are some of important requirements for secondary battery. To achieve such characteristics, a mixing proportion of electrolyte solution ingredients in the battery should be carefully chosen. In this paper, using statistical design of mixture experiments (DOME), we attempt to find an optimum condition of designing the secondary battery. DOME has a distinct feature in that the experimental region is represented by simplex, rather than hypercube, because the sum of blend proportions should be unity. Several designs based upon this point have been proposed for mixture experiments. Among them, an extreme vertices design is employed in this paper because there are a couple of blend constraints to be considered. In order to investigate how the mixing proportion interacts with other manufacturing factors, a fractional factorial design is also included across the extreme vertices design. As a result, we find that the blend proportion of solution ingredients has a significant effect on battery performances. By simultaneously optimizing two battery capacities, this paper proposes an optimum blend proportion according to process factor settings.
To improve the cycle-life and efficiency of an energy storage system for HEV, a dynamic control system consisted of a switch between a battery and an ultracapacitor module is proposed, which is appropriate for mild hybrid vehicle with 42V power net. The switch can be controlled based on the status of the battery and the ultracapacitor module, and a control algorithm that could largely decrease the number of high charging current peak is also implemented. Therefore the cycle life of the battery can be improved such that it is suitable for a mild hybrid vehicle with frequent engine start-stop and regenerative-braking. Also, by maximizing the use of the ultracapacitor, the system efficiency during high current charging and discharging operation is improved. Finally, this system has the effects that improves the efficiency of energy storage system and reduces the fuel consumption of a vehicle. To verify the validity of the proposed system, this paper presented cycles test results of different energy storage systems: a simple VRLA battery, hybrid energy Pack (HEP, a VRLA battery in Parallel with Ultracapacitor) and a HEP with a switch that controlled by energy management system (EMS). From the experimental result, it was proved the effectiveness of the algorithm.
Hybrid Electric Vehicles(HEVs) have seriously come into prevalence recently as car manufacturers and consumers have become more aware of the environmental and economic problems of conventional vehicles. For the alternative power-train and battery cooling systems in HEVs, an effective thermal management system is required, and many automakers are interested in using Brushless DC(BLDC) motors for cooling fans for the overall traction unit's performance and energy saving capability. This paper presents the development status of BLDC motors as major parts of the power-train, i.e. the engine cooling and battery cooling fans of HEVs. A design that uses BLDC motors for the power-train and each battery cooling fan, is successfully implemented through using electro-magnetic analysis, and prototype BLDC motors are examined. As experimental results, the BLDC motors achieved an efficiency of 85% as engine cooling fans and 72% as a battery thermal management fan motor. The electric cogging noise is significantly reduced by changing the skew of the slot pitch angle and optimizing the magnetic shape.
신재생 에너지를 활용이 높아지면서 에너지저장시스템의 활용과 효율성에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 태양광 에너지저장시스템을 구성하는 서브시스템에서 이상 징후 발생에 능동적으로 대처할 수 있는 운영이 요구된다. 본 논문은 태양광 발전량 데이터를 표본으로 하여 예측 발전량을 추정하여 에너지 관리하는 방안을 제안한다. 실시간으로 예측된 배터리 충전 전력과 배터리 랙 총 충전 전력을 비교하여 충전 전력을 조절하는 모형을 적용한다. 그 결과로 배터리의 발열 억제 및 충방전율을 유지시켜 에너지저장시스템의 에너지 저장을 안정적으로 높일 수 있다.
Recently, due to the rapid development of electric vehicle and energy storage system, it is emphasized for battery management system to be needed and to be improved. BMS carries out various movement for optimization the use of the energy and safe use of secondary battery, these movement of BMS start at high wattage shunt fixed resistor which performs a function for detecting current among the BMS components. In addition, for the safe operation of secondary battery, the reliability of current voltage variation detected from shunt should be secured, and for corresponding characteristics, the quality of Temperature coefficient of resistance for BMS shunt and the quality of Thermo electromotive force all must be excellent. For these reasons, this study comes up with the stabilization plan for thermo electromotive force and temperature coefficient of resistance of BMS shunt resistor which is key to secondary battery operation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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