In this paper, we propose a dynamic battery equivalent modeling of lithium-ion batteries that can be applied to the battery simulator. In order to apply battery model to battery simulator, the profile of battery model should be equal to that of actual battery. Therefore, the equivalent model was selected by considering the transient and steady-state characteristics of lithium-ion batteries. Also, to obtain transient-state behavior of the battery, the RC values of the battery are selected through the lithium-ion battery charge/discharge experiments. The validity of proposed battery model is verified from the experimental results.
Che, Yanbo;Jia, Jingjing;Yang, Yuexin;Wang, Shaohui;He, Wei
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.13
no.4
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pp.1759-1768
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2018
The energy density, power density and ohm resistance of battery change significantly as results of battery aging, which lead to decrease in the accuracy of the equivalent model. A parameter identification method of the equivale6nt circuit model with 3 R-C branches based on the test database of battery life cycle is proposed in this paper. This database is built on the basis of experiments such as updating of available capacity, charging and discharging tests at different rates and relaxation characteristics tests. It can realize regular update and calibration of key parameters like SOH, so as to ensure the reliability of parameters identified. Taking SOH, SOC and T as independent variables, lookup table method is adopted to set initial value for the parameter matrix. Meanwhile, in order to ensure the validity of the model, the least square method based on variable forgetting factor is adopted for optimizing to complete the identification of equivalent model parameters. By comparing the simulation data with measured data for charging and discharging experiments of Li-ion battery, the effectiveness of the full life cycle database and the model are verified.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.26
no.3
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pp.167-175
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2021
Reusing electric vehicle batteries after they have been retired from mobile applications is considered a feasible solution to reduce the demand for new material and electric vehicle costs. However, the evaluation of the value and the performance of second-life batteries remain a problem that should be solved for the successful application of such batteries. The present work aims to estimate the remaining useful life of Li-ion batteries through the neuro-fuzzy system with the equivalent circuit parameters obtained by Electrochemical Impedance Spectroscopy (EIS). To obtain the impedance spectra of the Li-ion battery over the life, a 18650 cylindrical cell has been aged by 1035 charge/discharge cycles. Moreover, the capacity and the parameters of the equivalent circuit of a Li-ion battery have been recorded. Then, the data are used to establish a neuro-fuzzy system to estimate the remaining useful life of the battery. The experimental results show that the developed algorithm can estimate the remaining capacity of the battery with an RMSE error of 0.841%.
In this paper, operation algorithms for a parallel HEV equipped with a relatively small motor are investigated. For the HEV, the power assist and the equivalent fuel algorithms are proposed. In the power assist algorithm, an electric motor is used to assist the engine which provides the primary power source. Tn the equivalent fuel algorithm, the electric energy stored in the battery is considered to be an equivalent fuel, and an equivalent brake specific fuel consumption for the electric energy is proposed. From the equivalent fuel algorithm, distribution of the engine power and the motor power is determined to minimize the fuel consumption for a given battery state of charge (SOC) and a required vehicle power. It is found from the simulation results that the fuel economy and the final battery SOC depend on the motor discharge energy and it is the best way to charge the battery only by the regenerative braking, not by the engine to improve the overall fuel efficiency of the HEV with the relatively small motor.
Park, Jin-Hyeong;Lee, Pyeong-Yeon;Jang, Sung-Soo;Kim, Jonghoon
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.24
no.1
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pp.16-24
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2019
The performance of the battery management system (BMS) algorithm is important for ensuring the stability and efficient operation of battery packs. Such a performance is determined by the internal parameters of the electrical equivalent circuit model (EECM). This study proposes a performance improvement and verification of battery parameters for the BMS algorithm using electrical experiments and tools. The parameters were extracted through electrical characteristic experiments, and an EECM based on Ah counting was designed. Simulation results using the EECM were compared with actual experimental data to determine the best parameter extraction method.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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v.17
no.6
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pp.311-316
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2016
Batteries are critical components of electric vehicles and energy storage systems. The connection of a battery to the power grid for charge and discharge greatly affects energy storage. Therefore, an accurate and easy-to-observe battery model should be established to achieve systematic design, simulation, and SOC (state of charge) estimations. In this review, several equivalent circuit models of representative significance are explained, and their respective advantages and disadvantages are compared to determine and outline their reasonable applications to Li-ion batteries. Numerous commonly used model parameter identification principles are summarized as well, and basic model verification methods are briefly introduced for the convenient use of such models.
This paper presents an improved method to determine the internal parameters for improving accuracy of a lithium ion battery equivalent circuit model. Conventional methods for the parameter estimation directly using the curve fitting results generate the phenomenon to be incorrect due to the influence of the internal capacitive impedance. To solve this phenomenon, simple correction procedure with transient state analysis is proposed and added to the parameter estimation method. Furthermore, conventional dynamic equation for correction is enhanced with advanced RC impedance dynamic equation so that the proposed modeling results describe the battery dynamic characteristics more exactly. The improved accuracy of the battery model by the proposed modeling method is verified by single cell experiments compared to the other type of models.
Battery diagnosis is vital to battery-based applications because it ensures system reliability by avoiding battery failure. This paper presents a novel intelligent battery charger with an online diagnosis function to circumvent interruptions in system operation. The charger operates in normal charging and diagnosing modes. The diagnosis function is performed with the impedance spectroscopy technique, which is achieved by injecting a sinusoidal voltage excitation signal to the battery terminals without the need for additional hardware. The impedance spectrum of the battery is calculated based on voltage excitation and current response with the aid of an embedded digital lock in amplifier in a digital signal processor. The measured impedance data are utilized in the application of the complex nonlinear least squares method to extract the battery parameters of the equivalent circuit. These parameters are then compared with the reference values to reach a diagnosis. A prototype of the proposed charger is applied to four valve-regulated lead-acid batteries to measure AC impedance. The results are discussed.
Online simulations are utilized to reduce time and cost in the development and performance optimization of plug-in hybrid electric vehicle (PHEV) and electric vehicles (EV) systems. One of the most important factors in an online simulation is the accuracy of the model. In particular, a model of a battery should accurately reflect the properties of an actual battery. However, precise dynamic modeling of high-capacity battery systems, which significantly affects the performance of a PHEV, is difficult because of its nonlinear electrochemical characteristics. In this study, a dynamic model of a high-capacity battery cell for a PHEV is developed through the extraction of the equivalent impedance parameters using electrochemical impedance spectroscopy (EIS). Based on the extracted parameters, a battery cell model is implemented using MATLAB/Simulink, and charging/discharging profiles are executed for comparative verification. Based on the obtained results, the model is optimized for a high-capacity battery cell for a PHEV. The simulation results show good agreement with the experimental results, thereby validating the developed model and verifying its accuracy.
This paper presents an equivalent circuit model of a LIPB (Li-Ion Polymer battery) for Hybrid Electric Vehicles (HEVs). The proposed equivalent circuit can be used to predict the charging/discharging characteristics in time domain as well as the impedance characteristic analysis in frequency domain. Based on these features, a one-cell model is established as a function of Depth of Discharge (DoD), and a 48-cell model for a battery pack was also established. It was confirmed by experiment that the proposed model predict the discharging and impedance (AC) characteristics quite accurately at different constant current levels. To check the usefulness of the proposed circuit, the model was used to simulate a motor driving circuit with an Insulated Gate Bipolar Transistor (IGBT) inverter and Brushless DC (BLDC) motor, and it is confirmed that the model can calculate the battery voltage fluctuation in time domain at different DoDs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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