International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권3호
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pp.118-121
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2023
Recently, green energy support policies have been announced around the world in accordance with environmental regulations, and asthe market grows rapidly, demand for batteries is also increasing. Therefore, various methodologies for battery diagnosis and recycling methods are being discussed, but current accurate life prediction of batteries has limitations due to the nonlinear form according to the internal structure or chemical change of the battery. In this paper, CS2 lithium-ion battery measurement data measured at the A. James Clark School of Engineering, University of Marylan was used to predict battery performance with high accuracy using a convolutional neural network (CNN) model among deep learning-based models. As a result, the battery performance was predicted with high accuracy. A data structure with a matrix of total data 3,931 ☓ 19 was designed as test data for the CS2 battery and checking the result values, the MAE was 0.8451, the RMSE was 1.3448, and the accuracy was 0.984, confirming excellent performance.
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.
Across sectional study was performed to evaluate the chronic effects on central nerve system(CNS) of cumulative exposure of complex organic solvents, using neurobehavioral test. Subjects were 66 (male) dock yard painters of some large ship industry which is located in Ulsan. The neurobehavioral test battery used in this study was NCTB (Neurabehavioral Core Test Battery recommended by WHO(World Health Organization), which consisted of 7 items-Profile of mood states (POMS), Simple reaction time, Santa Ana dexterity test. Digit span, Digit symbol, Benton visual retention test and Pursuit aiming. The subjects were classified by 3 groups according to duration of employment(group 1 ; less than 9 years, group 2 ; 10-14 years, group 3 ; more than 15 years). The results of performance were analyzed considering of work duration, age, educational level, alcohol drinking, smoking and testing time as confounding factors. Benton visual retention test, pursuit aiming correct dot and sum of dot showed significant differences among the groups, and decreased with increasing work duration. It indicated that the mean scores of performance ability were lowering according to work duration. Besides, the tests that didn't show statistical significances but showed linear trends were depression-dejection, vigor, fatigue of POMS, slowest time of simple reaction time and digit span forward. Most of the neurobehavioral test items were correlated with age and educational level. After controlling of confounding factors-age and educational level, the results followed ; digit span backward was different significantly. Tension-anxiety, depression-dejection, anger-hostility of POMS, SD and slowest time of simple reaction time, Santa Ana dexterity test non-preferred hand, digit span forward, Benton visual retention test and pursuit aiming correct dot decreased with increasing of work duration. The correlation analysis was done in order to find out the relationship between subjective symptom and the scores of neurobehavioral core test battery. According to the results of analysis there were no items that had statistical significant relationship(p<0.05).
This paper proposes a study on the configuration of balancing of plant(BOP) and implementation of battery management system(BMS) functions for vanadium redox flow battery(VRFB) and propose a method consists of sensor and required design specifications BOP system configuration. And it proposes an method of the functions implementation and control algorithm of the BMS for flow battery. Functions of BMS include temperature control, the charge and discharge control, flow control, level control, state of charge(SOC) estimation and a battery protection through the sensor signal of BOP. Functions of BMS is implemented by the sensor signal, so it is recognized as a very important factor measurement accuracy of the data. Therefore, measuring a mechanical signal(flow rate, temperature, level) through the BOP test model, and the measuring an electrical signal(cell voltage, stack voltage and stack current) through the VRFB charge-discharge system and analyzes the precision of data in this paper. Also it shows a good charge-discharge test results by the SOC estimation algorithm of VRFB. Proposed BOP configuration and BMS functions implementation can be used as a reference indicator for VRFB system design.
본 논문은 비행시험 전 수직 이착륙 드론용 배터리 시스템 설계 및 지상 성능 평가에 대하여 다룬다. 배터리를 포함한 드론의 무게는 약 45 kg이며, 4개의 모터를 이용하여 추력을 발생 시키고 방향도 전환할 수 있는 드론이다. 30분 동안 비행임무에 필요한 전력을 시뮬레이션 하였고 그 결과 총 2.4 kWh의 전력이 필요하였다. 전압 운영 범위는 54 V ~ 44 V이며 13셀로 구성된 두 개의 배터리팩을 (4 C-rate) 제작하였다. 그리고 배터리 관리시스템을 장착하여 과전압, 저전압 및 과전류를 방지할 수 있는 기능을 추가하여 무인기 운용 안전성을 높였다. 최종적인 배터리 성능 검증을 위해 -10 ℃, 25 ℃, 40 ℃에서 시뮬레이션 방전 시험을 수행하여 비행 임무를 위한 필요 전력이 충족됨을 확인 하였다.
21세기 현대사회에 있어서 이차전지 배터리(Battery)를 이용한 휴대용 전자제품은 계속해서 경량, 소형화되어가는 추세 속에서 있다. 그리고 이러한 추세와 더불어 우리는 몸에 착용할 수 있는 전자 장비를 이용하여 하루 일상생활에서 정보를 수집, 공유하는 4차 산업혁명 시대에 활동하고 있다. 따라서 소형 가전제품 및 디지털 기기를 사용하면서 재충전할 수 있는 이차전지 배터리의 역할은 점점 더 중요하게 증가하고 있다. 이러한 증가와 더불어 이차전지 배터리 성능시험은 특성, 수명, 고장진단, 재활용 등의 다양한 시험방법을 요구하고 있으며 있다. 또한 배터리의 안전과 적절한 기능을 보장하기 위한 배터리 테스트 시스템 구축과 이에 따른 지침 및 올바른 기본지식이 고려되고 있다. 따라서 본 논문에서는 배터리의 성능과 직접으로 연결된 시나리오별 충방전에 따른 이차전지 리튬이온(Li-ion) 배터리의 특성에 대해 살펴보고자 한다.
Equalize SOC of the cell which effect on the charge.discharge ability and the efficiency of the battery, through the charge.discharge characteristic test of the battery source, and develope the high efficiency charge.discharge system in the series HEV have a constant engine-generator output. For this, in this paper, establish the electrical model and the condition of high efficiency charge.discharge, and proposed the improvement method of charge.discharge characteristic in the battery source that consist of twenty Ni-MH cells connected serial/parallel
In this study, the experiment result and numerical analysis on temperature distribution of a secondary battery module for high temperature operation type were compared. Because experimental battery has been in danger of explosions, experiment on temperature distribution was carried out using dummy batteries. Study on NAS battery module, which is secondary battery of high temperature operation type, is as follows ; Test result showed that battery's temperature is in steady state uniformly after 8 hours in each section. It is similar to experimental result for temperature distribution from the result of numerical analysis, and it takes about 8.5 hours to the $300^{\circ}C$.
본연구는 독성물질을 함유한 납축전지와 NiCd전지를 대체할 수 있는 NiMH전지를 이용하여 철도시스템 비상전원용으로 사용위해 80Ah 전지를 병렬로 연결하여 160Ah의 NiMH전지 제작하였다. 160Ah 전지에 적합한 전극을 개발하기 위하여 3성분계의 전해질의 고율방전에 대해 평가하였다. 160Ah급 전지는 철도시스템 비상전원용으로 사용하기 위한 여러 가지 실험을 하여 평가를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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