For the safe and reliable operation of Lithium-ion batteries in Electric Vehicles (EVs) or Energy Storage Systems (ESSs), it is essential to have accurate information of the battery such as State of Charge (SOC). Many kinds of different techniques to estimate the SOC of the batteries have been developed so far such as the Kalman Filter. However, when it is applied to the multiple number of batteries it is difficult to maintain the accuracy of the estimation over all cells due to the difference in parameter value of each cell. Moreover the difference in the parameter of each cell may become larger as the operation time accumulates due to aging. In this paper a novel Deep Neural Network (DNN) based SOC estimation method for multi cell application is proposed. In the proposed method DNN is implemented to learn non-linear relationship of the voltage and current of the lithium-ion battery at different SOCs and different temperatures. In the training the voltage and current data of the Lithium battery at charge and discharge cycles obtained at different temperatures are used. After the comprehensive training with the data obtained with a cell resulting estimation algorithm is applied to the other cells. The experimental results show that the Mean Absolute Error (MAE) of the estimation is 0.56% at 25℃, and 3.16% at 60℃ with the proposed SOC estimation algorithm.
The electrification trend of mobility increases every year due to the development of power semiconductor and battery technology. Accordingly, the development and distribution of fast chargers for electric vehicles (EVs) are in demand. In this study, we propose a design and implementation method of an LLC converter for fast chargers. Two 15 kW LLC converters are configured in parallel to have 30 kW rated output power, and the control algorithm and driving sequence are designed accordingly and verified. In addition, the improved power conversion efficiency is confirmed through zero-voltage switching (ZVS) of the LLC converter and reduction of turn-off loss through snubber capacitors. The implemented 30 kW LLC converters show a wide output voltage range of 200-950 V. Experiments applying various load conditions verify the converter performance.
Modern society is making numerous efforts to reduce reliance on carbon-based energy systems. A notable solution in this transition is the adoption of lithium-ion batteries (LIBs) as potent energy sources, owing to their high energy and power densities. Driven by growing environmental challenges, the application scope of LIBs has expanded from their initial prevalence in portable electronic devices to include electric vehicles (EVs) and energy storage systems (ESSs). Accordingly, LIBs must exhibit long-lasting cyclability and high energy storage capacities to facilitate prolonged device usage, thereby offering a potential alternative to conventional sources like fossil fuels. Enhancing the durability of LIBs hinges on a comprehensive understanding of the reasons behind their performance decline. Therefore, comprehending the degradation mechanism, which includes detrimental chemical and mechanical phenomena in the components of LIBs, is an essential step in resolving cycle life issues. The LIB systems presently being commercialized and developed predominantly employ graphite anode and layered oxide cathode materials. A significant portion of the degradation process in LIB systems takes place during the electrochemical reactions involving these electrodes. In this review, we explore and organize the aging mechanisms of LIBs, especially those with graphite anodes and layered oxide cathodes.
Electric utilities may face new threats with increase in electric vehicles (EVs) in the personal automobile market. The peak demand will increase which may stress the distribution network equipment. The focus of this paper is on an adaptive control of smart household appliances by using an intelligent load management system (ILMS). The main objectives are to accomplish consumer needs and prevent overloading of power grid. The stress from the network is released by limiting the peak demand of a house when it exceeds a certain point. In the proposed strategy, for each smart appliance, the customers will set its order/rank according to their own preferences and then system will control the household loads intelligently for consumer reliability. The load order can be changed at any time by the customer. The difference between the set and actual value for each load's specific parameter will help the utility to estimate the acceptance of this intelligent load management system by the customers.
공장의 에너지 효율을 높이는 방안 중 공정 스케줄링은 제조 공정에서 자원을 최적으로 할당하여 제품의 생산 계획을 수립하는 활동이다. 그러나 야간 근로가 불가피한 경우에는 이러한 전략이 효과적으로 적용되지 않을 수 있다. 또한, 생산 요구량의 지속적인 변화로 인해 실제 공장에서의 적용에 어려움이 있다. 최근에는 전기자동차의 보급이 급증함에 따라 전기자동차 배터리를 에너지 저장 시스템으로 활용하는 기술이 주목을 받고 있다. 이러한 배터리를 활용한 기술은 공장 에너지 관리를 위한 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 전기자동차 배터리를 활용한 공장 에너지 관리 방안을 제안한다. 제안된 방안은 전기자동차 배터리 충전 상태 및 TOU(Time-of-use)를 고려하여 PSCAD/EMTDC 소프트웨어에서 분석된다. 제안된 방안은 예측된 전력 사용량과 TOU를 고려하여 수립된 공정 스케줄링과 비교 분석된다. 결과적으로 공정 스케줄링은 하루에 4,152원, 제안된 방안은 7,286원의 전기 요금을 절감하였다. 본 논문을 통해 공장 에너지 관리를 위해 전기자동차 배터리 활용 가능성을 확인할 수 있었다.
The paper gives an overview of the concepts, basic requirements, and trends regarding packaging technologies of power modules in hybrid (HEV) and electric vehicles (EV). Power electronics is gaining more and more importance in the automotive sector due to the slow but steady progress of introducing partially or even fully electric powered vehicles. The demands for power electronic devices and systems are manifold, and concerns besides aspects such as energy efficiency, cooling and costs especially robustness and lifetime issues. Higher operation temperatures and the current density increase of new IGBT (Insulated Gate Bipolar Transistor) generations make it more and more complicated to meet the quality requirements for power electronic modules. Especially the increasing heat dissipation inside the silicon (Si) leads to maximum operation temperatures of nearly $200^{\circ}C$. As a result new packaging technologies are needed to face the demands of power modules in the future. Wide-band gap (WBG) semiconductors such as silicon carbide (SiC) or gallium nitride (GaN) have the potential to considerably enhance the energy efficiency and to reduce the weight of power electronic systems in EVs due to their improved electrical and thermal properties in comparison to Si based solutions. In this paper, we will introduce various package materials, advanced packaging technologies, heat dissipation and thermal management of advanced power modules with extended reliability for EV applications. In addition, SiC and GaN based WBG power modules will be introduced.
전기자동차 산업은 전 세계적 환경규제 정책과 더불어 각 국 정부의 지원이 맞물려 성장이 가속화 되고 있다. 따라서 전기자동차용 배터리에 대한 수요는 지속적으로 증가할 것으로 예상된다. 전기자동차 배터리 시스템은 다수의 배터리 셀 및 모듈을 전기적으로 연결시켜 하나의 배터리 팩으로 적용된다. 이러한 배터리 셀 및 모듈을 접합하는 기술은 성능, 용량 및 안정성에 직접적인 영향을 주기 때문에 매우 중요하다. 따라서 기계적, 전기적 특성 등 여러 기준들을 고려하여 견고하게 조립되어야 한다. 각각의 접합 기술은 서로 다른 장점과 한계를 가지고 있으며, 배터리 셀에 적용할 때에는 몇 가지 기준이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 배터리 셀 형태에 따른 접합기술의 적용 현황을 조사하고, 저항 용접 및 레이저, 초음파 등 대표적 접합기술에 대한 특징과 장단점을 제공하고자 한다.
탄소중립을 위한 세계적인 노력 속에서 전기자동차의 사용이 급속하게 증가함에 따라 배터리에 대한 수요도 증가하고 있다. 따라서, 전기자동차의 높은 효율을 달성하기 위해 차체 무게 감소와 배터리에 대한 고려가 중요한 요소로 부각되고 있다. 경량 소재로 알려진 구리와 알루미늄은 레이저 용접을 통해 효과적으로 접합될 수 있다. 그러나 두 소재의 물리적 특성이 서로 다르기 때문에 이를 접합하는 것은 여전히 기술적인 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 구리와 알루미늄을 레이저 용접으로 접합하기 위한 최적의 레이저 파라미터를 찾기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 또한, 결과를 시각적으로 제시하기 위해서 Python 언어를 활용하여 GUI(Graphic User Interface) 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 기계 학습 이미지 데이터를 활용하여 접합 성공을 예측하며, 안전하고 효율적인 레이저 용접 가이드로 활용될 것으로 예상되어, 전기차 배터리 조립 공정의 안전성과 효율성에 기여할 것으로 기대된다.
리튬이온 배터리는 다양한 전자장치에 사용되어왔다. 리튬이온 배터리의 사용이 대중화됨에 따라, 온도, 진동, 쇼크 및 충전 환경과 같은 다양한 요인들이 배터리의 전기화학적 거동 변화에 미치는 영향을 밝히기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 지구온난화가 심화되면서 자동차 회사들은 내연기관을 대체하는 파워시스템으로 리튬 이온 배터리를 사용하기 시작했다. 하지만, 배터리는 정적인 시스템을 기반으로 발전되어왔다. 이러한 관점에서, 구조 진동체의 변수와 배터리의 관계를 밝히기 위한 많은 노력이 이루어지고 있다. 본 종설 다이나믹 시스템과 배터리의 관계에 대한 그간의 연구를 요약하고 이를 바탕으로 앞으로의 연구에 대해 전망하고자 한다. 먼저, 전기차의 진동프로파일을 모델링하는 방법에 논하고, 이들이 배터리에 적용되었을 때의 전기화학적 거동에 대하여 다루었다. 이어서 물리적 충격 및 관통, 초음파 등이 배터리에 대해 미치는 영향을 기술하였다. 마지막 단락에서는 전기차와 배터리의 공존 관점에서, 다이내믹 구조물에 특화된 배터리의 디자인, 배터리에 초점을 맞춘 다이내믹 구조물의 관점에서 전기차 샤시 및 배터리에 대한 견해를 기술하였다.
DC microgrids are considered as prospective systems because of their easy connection of distributed energy resources (DERs) and electric vehicles (EVs), reduction of conversion loss between dc output sources and loads, lack of reactive power issues, etc. These features make them very suitable for future industrial and commercial buildings' power systems. In addition, the bipolar-type dc system structure is more popular, because it provides two voltage levels for different power converters and loads. To keep voltage balanced in such a dc system, a bidirectional dual buck-boost voltage balancer with direct coupling is introduced based on P-cell and N-cell concepts. This results in greatly enhanced system reliability thanks to no shoot-through problems and lower switching losses with the help of power MOSFETs. In order to increase system efficiency and reliability, a novel burst-mode control strategy is proposed for the dual buck-boost voltage balancer. The basic operating principle, the current relations, and a small-signal model of the voltage balancer are analyzed under the burst-mode control scheme in detail. Finally, simulation experiments are performed and a laboratory unit with a 5kW unbalanced ability is constructed to verify the viability of the bidirectional dual buck-boost voltage balancer under the proposed burst-mode control scheme in low-voltage bipolar-type dc microgrids.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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