고장 예지 및 건전성 관리 기술(Prognostics and Health Management; PHM)은 시스템의 현재 상태를 진단하고 향후 발생 가능한 고장 시점을 신뢰성 있게 예지하는 기술로써 유지 보수 비용의 절감 및 시스템의 안정성 향상을 꾀하고자 하는 다양한 산업분야에서 활발하게 이용되고 있다. 스마트 그리드의 에너지 저장장치, 전기차, 스마트폰, 항공우주산업 등 광범위한 사용처에서 중요한 에너지원으로 사용되고 있는 배터리 또한 성능 저하 및 폭발의 위험성으로부터 자유로울 수 없기 때문에 이러한 고장 예지 및 건전성 관리 기술이 반드시 적용되어야 할 어플리케이션이다. 본 논문에서는 PHM의 기본적인 개념을 소개함과 동시에 배터리의 잔존 유효 수명(Remaining Useful Life; RUL)을 예측하는 각종 알고리즘 및 성능 평가 지표 서술에 초점을 맞추도록 한다. 더불어 배터리의 기능적 동작 원리 및 전기화학 기반의 모델링에 대한 설명을 통해 향후 잠재적인 가능성을 지닌 배터리의 전반적인 특성에 대한 깊은 이해 및 응용 기술에 대한 통찰력을 제시하고자 한다.
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.
위상응답에 의해 이차전지의 SOH를 측정하기 위하여 유도성 소자의 사용을 제안하였다. 이차전지의 Randles 등가 모델에 대하여 모의 실험한 결과 부하로 사용된 유도성 소자는 고역응답특성을 가지며 최대 위상응답주파수 대역을 증가시킨다. 이차전지에 대한 위상응답특성이 잘 나타나는 주파수대역을 획득하기 위해 유도성 소자의 인덕턴스 값을 변화시켜 위상응답을 측정하였으며, 631Hz에서 최대 위상응답을 보이는 33uH의 유도성 소자를 사용하였다. 각각 다른 SOH를 가진 이차전지에 대하여 위상응답을 측정한 결과 SOH 20% 당 위상응답은 약 $3.7^{\circ}$의 차이를 보여 유도성 소자에 대한 위상측정에 의해 이차전지의 SOH를 진단할 수 있음을 보였다.
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.
전세계적으로 온실가스 및 미세먼지 저감을 위한 탄소중립 정책에 따라 전기차보급이 확대될 전망이다. 전기자동창의 운용은 열악한 환경에서 사용되고 충전과 방전 등을 거듭할수록 에너지밀도가 낮아지고 내부분리막의 손상등의 이유로 건전성이 떨어짐에 따라 차량의 주행거리가 줄고, 충전 속도가 느려지는 이유로 대략 5~10년 정도 사용한 배터리들은 폐배터리로 분류하며 이 같은 이유로 배터리 화재 및 폭발 등의 위험성이 높아 지게 됩에 따라 배터리의 진단 및 SOH의 추정이 필수적이라 할 수 있다. 배터리 SOH추정은 매우 중요한 요소로 현재는 배터리 충방전을 반복하면서 소요되는 시간, 온도, 전압을 측정하여 배터리의 상태를 평가하는데 정확도가 낮다. 불안정한 폐배터리를 다수의 반복적 충전과 방전을 통해 진단하는 과정에서 화재 및 폭발의 취약점을 보완하여 신뢰성이 높은 폐배터리의 상태데이터를 취득할 수 있는 기반을 마련하고 본 논문에서는 리튬이온 배터리의 SOH예측을 위해 테슬라 폐배터리를 이용한 방전 용량 측정을 바탕으로 획득한 데이터를 서포트 벡터 머신 기반으로 예측하고자 하였다.
The phase forming ability and formation enthalpies(${\Delta}H$) of Si-M(M = Ti, Cu, Ni, Zr) compound alloys were predicted by Miedema's model. The silicon compound alloys were synthesized by mechanical alloying and then characterized for the phase formation by X -ray diffraction. The electrochemical properties as the anode materials for lithium ion batteries were investigated using a galvanostatic method. It appears that the electrochemical characteristics of Si-M alloys can be predicted from the thermodynamic criteria for the phase formation using the Miedema's model.
본 논문에서는 인지 무선 (Cognitive Radio; CR) 네트워크에서 Radio Frequency (RF) 에너지 수집 (Energy Harvesting; EH) 기능을 갖는 2차 사용자 (Secondary User; SU)가 최대 2개의 서로 다른 채널을 순차적으로 센싱하여 주사용자 (Primary User; PU)가 사용하지 않고 비어 있는 채널을 확보하는 경우를 고려하였다. EH SU는 데이터를 전송하기 위해 비어 있는 채널을 정확하게 검출해야 할 뿐만 아니라 충분한 에너지를 보유하고 있어야 한다. 기존의 SU와 마찬가지로 데이터 전송에 의한 에너지 소모와 더불어 자체적으로 에너지 수집이 가능하기 때문에 EH SU의 에너지 상태는 감소와 증가를 반복하게 되며, 본 논문에서는 이와 같은 EH SU의 배터리 상태를 Markov 모델로 구축하였다. 해당 모델로부터 EH SU가 에너지를 완전히 소모할 안정상태 확률을 도출하였으며, 이에 근거하여 패킷을 성공적으로 전송할 확률을 도출하였다. 제안된 Markov 배터리 모델을 분석하기 위해 Monte-Carlo 모의실험을 진행하여 Energy Outage 확률과 패킷 전송 성능 분석의 정확성을 검증하였다.
This paper shows the IUIa charging characteristics of charging pattern for industrial lead-acid battery. PSCAD/EMTDC simulation model is developed for studying the IUIa charging characteristics for micro-source, and control the charging current and charging voltage for each section of IUIa charging pattern.
This paper presents a simulation model and analysis of grid-tied wind turbine generator with batteries using the PSCAD/EMTDC software. The modeled system is consist of two inverters and one bidirectional DC/DC converter. These inverter are to capture the maximum active power under varying wind conditions and to keep the DC-Link voltage magnitude at a specific level. And the bidirectional DC/DC converter makes battery charging or discharging depend on power gap between wind turbine output and local load. Aerodynamic models are applied for a wind turbine blade simulator.
This paper presents a optimal operation algorithm of 1MW class Battery Energy Storage System (BESS) which is constructed in EHWA electric corporation. Total electric charge of conventional '97 year and simulated '98 year are compared to verify the validity of the proposed algorithm. Simulation results have showed that the about \\32,000,000 reduction of electric charge for 1 year.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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