Currently, batteries use commonly as energy sources for mobile electric devices. Due to the high density of energy, the energy storage state of a battery is very important information. To know the battery's energy storage state, it is necessary to find out the open state voltage of the battery. The open state voltage calculates with a mathematical model, but the computation of the real time state is complicated and requires many calculations. Therefore, the state observer designs to estimate in real time the battery open-circuit voltage as disturbance including model error. Using the estimated open voltage and applying it to the state estimation algorithm, we can estimate the charge. In this study, we first estimate the open-circuit voltage and design an estimation algorithm for estimating the state of battery charge. This includes errors in the system model and has a robust characteristic to noise. It is possible to increase the precision of the charge state estimation.
In general, secondary batteries are widely used as an electric energy source. Among them, the state of energy storage of mobile devices is very important information. As a method of estimating a state, there is a method of estimating the state by integrating the current according to an energy storage state of a battery, and a method of designing a state estimator by measuring a voltage and estimating a charge amount based on a battery model. In this study, we designed the state estimator using an extended Kalman filter to increase the precision of the state estimation of the charge amount by including the error of the system model and having the robustness to the noise.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.14
no.5
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pp.387-396
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2009
The life and performance of lithium battery are greatly influenced by the formation process which is essential in the process of manufacture. Charge/discharge system for the lithium battery are required for the formation process. To simulate such a system in a conventional method takes very long time and requires huge memory space to save data files. So the simulation may be impossible with a general-purpose PC. In this paper, the lithium battery is modelled to a resistor-capacitor serial circuit and the lithium battery charge/discharge system is analyzed and simulated by using state space averaging method. As a result, the simulation time is reduced dramatically and the simulation of the lithium battery charge/discharge system becomes possible on a general-purpose PC within 3 hours. Also, both the charge/discharge characteristics and the time required to charge/discharge of the lithium battery charge/discharge system can be observed. To verify the propriety of resistor-capacitor serial circuit modeling method for lithium battery and the validity of the analysis and simulation based on state space averaging, the lithium battery charge/discharge system is composed and experimentations are carried out.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.4
no.2
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pp.126-131
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2015
When a battery is discharging, the battery's current and terminal voltage must both be measured to estimate its state of charge (SOC). If the SOC can be estimated by using only the current or voltage, hardware costs will decrease. This paper proposes an SOC estimation algorithm that needs to measure only the terminal voltage while a battery is discharging. The battery's SOC can be deduced from its open circuit voltage (OCV) through the relationship between SOC and OCV. But when the battery is discharging, it is not possible to measure the OCV due to the voltage drop in the battery's internal resistance (IRdrop). The proposed algorithm calculates OCV by estimating IRdrop using a dynamic terminal voltage measurement. This paper confirms the results of applying the algorithm in a hardware environment via algorithm binarization. To evaluate the algorithm, a Simulink battery model based on actual values was used.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.29
no.9
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pp.96-102
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2015
This paper presents battery charging method using 3-phase AC-DC boost converter. General battery charging method is that charging the battery voltage to the reference voltage according to the constant current(CC) control, when it reaches the reference voltage, charging the battery fully according to the constant voltage(CV) control. However, battery chaging time is increased because of the battery impedance, constant current charging section which shoud take the large amount of charge is narrow, and constant voltage charging section which can generate insufficient charge is widen. To improve this problem, we proposes the method to reduce the charging time according to the SOC(State of Charge) estimation using battery impedance.
Park, Jinho;Lee, Byoungkuk;Jung, Do-Yang;Kim, Dong-Hee
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.13
no.5
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pp.1927-1934
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2018
In this paper, we studied the state of charge (SOC) estimation algorithm of a high-capacity lithium secondary battery for electric vehicles (EVs) considering temperature characteristics. Nonlinear characteristics of high-capacity lithium secondary batteries are represented by differential equations in the mathematical form and expressed by the state space equation through battery modeling to extract the characteristic parameters of the lithium secondary battery. Charging and discharging equipment were used to perform characteristic tests for the extraction of parameters of lithium secondary batteries at various temperatures. An extended Kalman filter (EKF) algorithm, a state observer, was used to estimate the state of the battery. The battery capacity and internal resistance of the high-capacity lithium secondary battery were investigated through battery modeling. The proposed modeling was applied to the battery pack for EVs to estimate the state of the battery. We confirmed the feasibility of the proposed study by comparing the estimated SOC values and the SOC values from the experiment. The proposed method using the EKF is expected to be highly applicable in estimating the state of the high-capacity rechargeable lithium battery pack for electric vehicles.
Proper operation of the battery powered systems depends on the accuracy of the battery SOC(State of Charge) estimation, therefore it is critical for those systems that SOC is accurately determined. The SOC of the battery is related to the battery aging and the SOC estimation methods without considering the aging of the battery are not accurate. In this paper, a new method that accurately estimate the SOC of the battery is proposed considering the aging of the battery. A mathematical model for the Battery SOC-OCV(Open Circuit Voltage) relationship is presented using Boltzmann equation and aging indicator is defined, and then the SOC is estimated combining the mathematical model and aging indicator. The proposed method takes the aging of the battery into consideration, which leads to an accurate estimation of the SOC. The simulations and experiments show the effectiveness of the proposed method for improving the accuracy of the SOC estimation.
Kim, Chol-Ho;Park, Hong-Sun;Kim, Chong-Eun;Moon, Gun-Woo;Lee, Joong-Hui
Journal of Power Electronics
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v.9
no.3
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pp.472-480
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2009
In this paper, a charge equalization converter with parallel-connected primary windings of transformers is proposed. The proposed work effectively balances the voltage among Lithium-Ion battery cells despite each battery cell has low voltage gap compared with its state of charge (SOC). The principle of the proposed work is that the equalizing energy from all battery strings moves to the lowest voltage battery through the isolated dc/dc converter controlled by the corresponding solid state relay switch. For this research a prototype of four Lithium-Ion battery cells is optimally designed and implemented, and experimental results show that the proposed method has excellent cell balancing performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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