배터리를 효율적으로 관리하기 위해서는 배터리의 건강 상태와 잔여 수명을 정확하게 추정하고 관리하는 것이 중요하다. 배터리는 같은 종류여도 설비용량 및 전압 등의 특성이 다르며 학습용 모델을 위한 배터리와 모델을 통한 예측을 위한 배터리가 서로 다를 경우에는 정확도 측정에 한계가 있다. 본 논문에서는 전압의 분포와 방전 시간을 이용한 엔트로피 지수를 일반화하고 4개의 배터리를 각각 1개씩 교차적으로 훈련 집합과 테스트 집합으로 정의하여 기계학습의 선형회귀 분석을 통하여 배터리의 건강 상태를 예측하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 평균 절대값 퍼센트 오차를 이용하여 95% 이상의 높은 정확도를 나타내었다.
In this study, a lithium polymer battery (LiPB) is simply expressed by a primary RC equivalent model. The PI state observer is designed in Matlab/Simulink. The non-linear relationship with the OCV-SOC is represented to be linearized with 0.1 pu intervals by using battery parameters obtained by constant-current pulse discharge. A state equation is configured based on battery parameters. The state equation, which applied Peukert's law, can estimate SOC more accurately. SOC estimation capability was analyzed by utilizing reduced Federal Test Procedure (FTP-72) current profile and using a bi-directional DC-DC converter at temperature ($25^{\circ}C$). The PI state observer, which is designed in this study, indicated a SOC estimation error rate of ${\pm}2%$ in any of the initial SOC states. The PI state observer confirms a strong SOC estimation performance despite disturbances, such as modeling errors and noise.
State-of-charge (SOC) is one of the significant indicators to estimate the driving range of the electric vehicle and to control the alternator of the conventional engine vehicles as well. Therefore its precise estimation is crucial not only for utilizing the energy effectively but also preventing critical situations happening to the power train and lengthening the lifetime of the battery. However, lead-acid battery is time-variant, highly nonlinear, and the hysteresis phenomenon causes large errors in estimation SOC of the battery especially under the frequent discharge/charge. This paper proposes a novel estimation technique for the SOC of the Lead-Acid battery by using a well-known Extended Kalman Filter (EKF) and an electrical equivalent circuit model of the Lead-Acid battery considering diffusion and hysteresis characteristics. The diffusion is considered by the reconstruction of the open circuit voltage decay depending on the rest time and the hysteresis effect is modeled by calculating the normalized integration of the charge throughput during the partial cycle. The validity of the proposed algorithm is verified through the experiments.
A new approach to developing battery SOC indicator for electric vehicle is discussed in this paper. One of the most difficult problems associated with the development of electric vehicle is the battery indicator which reliably informs the state of charge(SOC) of the battery to the driver. And the condition to be satisfied with SOC indicator installed on the electric vehicle is that it should be used under frequently variable load. A new method to determining SOC using neural networks(NN) is proposed to satify the condition. The training data of NN are obtained by using mathematical model of lead-acid battery, and calculating discharge currents and terminal voltages while battery discharges with constant current. The 3-layered NN with back propagation algorithm is used Simulation results show that the proposed method is appropriate as SOC indicator of the battery.
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.
One of the most important devices in an underwater vessel is a propulsion system. It should be a quiet and efficient system for stealthy operations in the large mission area. Hence lead-acid battery system has been used to supply the energy to electric motor. Recent technological developments and improvements, such as polymer electrolyte membrane(PEM) fuel cell and lithium polymer battery and have created the potential to improve overall power and propulsion performance. An underwater vessel always starts their mission with a limited energy and is not easy to refuel. Therefore design of energy elements, such as fuel cell and battery, and their load distribution are important to increase the maximum operating time of underwater vessel. In this paper, the lead-acid battery/PEM fuel cell and lithium polymer battery/PEM fuel cell were suggested as propulsion system and their performances were analyzed by modeling and simulation using Matlab/Simulink. Each model concentrated on representing the characteristics of energy element depending on demand current. As a result the effect of load distribution between battery and fuel cell was evaluated and the operation time of each propulsion system was able to be estimated exactly.
배터리 교체형 전기버스는 친환경 공공교통 수단이다. 그러나 기술적 한계로 인하여, 이 버스는 소모된 배터리를 충전된 배터리로 반복해서 교체해야 한다. 현재 국내에서 연구 중인 배터리 자동 교체형 전기버스는 배터리 무인 자동교체소에서 자동으로 배터리를 교체할 수 있다. 본 논문에서는 배터리 자동 교체형 전기버스 운영 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 두 가지 서비스를 제공한다. 첫째, 이 시스템은 버스 도착 알림 서비스를 제공한다. 이 서비스는 기존 대도시에서 서비스 중인 버스정보시스템의 기능으로, 버스 승객들에게 버스를 얼마나 기다려야 하는지를 알려준다. 둘째, 배터리 교체 스케줄링 서비스를 제공한다. 이 서비스는 배터리 잔량이 얼마 남아있지 않거나 배터리 교체를 원하는 버스를 완충된 배터리를 저장하고 있는 배터리 무인 자동교체소로 할당하는 역할을 한다. 제안된 시스템을 검증하기 위해서 시스템을 DEVS형식론으로 모델링하였다. 시뮬레이션 결과, 제안된 시스템은 위의 서비스들을 충실히 수행함을 알 수 있었다.
최근 스마트폰 기술이 발달함에 따라 웨어러블 기기의 발전 속도도 빨라지고 있다. 그러나, 웨어러블 기기는 소형으로 제작되어 사용되기 때문에 작은 전력으로 오랫동안 동작되게 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 웨어러블 기기 사용 편리성을 극대화하기 위해서 소형화된 웨어러블 기기에 적합한 효율적인 리듐 폴리머 배터리 모델을 설계 및 구현한다. 제안된 모델은 열전소자를 응용하여 배터리 크기를 소형화하고 배터리 용량을 경량화한 한 것이 특징이다. 또한, 제안 모델은 Peltier device의 특성을 이용하여 사람의 체온과 상온의 온도 차를 이용하여 전력을 발생시켜 충전을 하는 방식을 사용하기 때문에 웨어러블 기기의 사용 시간을 대폭 향상 시켜준다. 특히, 제안 모델은 웨어러블 기기뿐만 아니라 스마트폰의 보조 충전용으로도 사용 가능한다.
Globally, as population growth and economic development continue, resource consumption is increasing rapidly. As an alternative to electric vehicles was suggested as the environmental pollution problem emerged, the number of registered electric vehicles in Korea increased by more than 137 times compared to 2013. Secondary batteries are expected to expand into various markets such as small IT devices and electric vehicles, and the most important part of electric vehicles is the battery (secondary battery). Therefore, in this study, to analyze the stability of the CSM (Classifier Separator Mill) grinding disc that crushes secondary battery raw materials, structural analysis and vibration analysis of the 1st to 4th grinding discs and the final model were performed. The change of bending by the weight of the Grinding Disc is at least 0.065㎛ and maximum 0.075㎛, and the change by the standard gravity is judged to be very low. The strain is at least 0.00031㎛/㎛ and maximum 0.00078㎛/㎛, and even if the number of Hamer increases, the change by the weight is judged to be insignificant. When the Grinding Disc rotates at a maximum of 6000rpm, the deformation and deformation rate of the first to third models are similar, but the fourth model (Hamer 10EA) is more than three times and the final model (Hamer 12EA) is about four times. However, the maximum deformation is 28.21㎛, which is considered to be insignificant when the change is 6000rpm. Six modes of natural Frequency analysis of the 1st~4th order and final model of the grinding disc appeared to be bent or twisted.
전기자동차에 사용되는 리튬이온 배터리의 성능은 배터리 온도에 따라 큰 차이를 보인다. 본 논문에서는 유한차분법을 이용하여 배터리의 발열량에 따른 배터리의 온도변화를 평가하고, 배터리의 충전량, 내부저항 및 전압변화를 조사하였다. 이 배터리 모델을 1차원 해석 프로그램인 AMESim과 연동하여 전기자동차가 NEDC 모드로 주행 시, 배터리의 온도 변화에 따른 전기자동차의 주행거리를 산출하였다. 배터리는 온도가 $25^{\circ}C$ 이하로 감소하면 내부저항이 증가하기 때문에 발열량이 증가하여 주행거리는 줄었다. 또한, 배터리의 온도가 $25^{\circ}C$ 이상이 되면, 배터리의 충전량이 감소하여 배터리의 성능이 떨어지고 그 결과로 주행거리가 줄었다. 배터리의 성능을 최적으로 유지할 수 있는 온도인 $25^{\circ}C$를 기준으로 배터리의 온도가 $-20^{\circ}C$와 $45^{\circ}C$일 때, 전기자동차의 주행거리는 각각 33%와 1.8% 감소하였다. 배터리의 최적 온도를 유지하기 위해 효율적인 배터리 열관리를 통하여 저온에서는 가열, 고온에서는 냉각이 이루어져야 한다. 해석 결과 외기온이 $-20^{\circ}C$인 경우 500 W의 열을 공급해주어야 하며, 외기온이 $45^{\circ}C$ 경우에는 냉방을 통해 250 W의 열을 방출해줌으로써 배터리 구동의 최적 온도인 $25^{\circ}C$를 유지할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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