• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2011.11a
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• pp.299-300
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• 2011

상이한 전기화학적 특성을 가진 단위 셀들을 미리 선별하여 팩의 안전한 운용 및 배터리 관리 시스템의 성능 향상을 위해 스크리닝(screening)은 필수적이다. 그러므로, 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)을 이용한 리튬 이온 배터리 스크리닝 방법을 제안한다. 제안된 방식은 축소된 하이브리드 자동차용 전류프로파일을 통해 얻어진 충방전 전압을 이산 웨이블릿 변환에 적용하여 저주파 전압 성분과 고주파 전압 성분으로 분리하고, 각 단계별로 얻어진 성분들의 통계처리를 실시하여 스크리닝을 구현한다. 특히, 마지막 단계에서의 저주파 전압 성분과 고주파 전압 성분은 배터리의 State-of-health(SOH)를 예측하기 위한 성분으로 정의된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.185-188
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• 2007

본 논문은 하이브리드용 자동차의 리튬 이온 전지의 사이클 라이프에 따른 용량의 감소를 예측하고 잔량을 예측하기 위한 지능형 스마트 모듈의 설계를 제안한다. 리튬 이온 전지는 충 방전 횟수에 따라 전하를 담을 수 있는 용량이 감소하고, 방전 전압이 비선형이므로 정확한 잔량 예측이 어렵다. 따라서, 지능형 스마트 모듈은 전압과 전류, 온도의 측정을 위한 데이터 수집 장치를 제작하고 퍼지 로직을 이용한 잔량 측정 알고리즘을 통해 정확도가 높은 리튬 이온 전지의 잔량을 예측하고, 충 방전 실험 값과 퍼지 로직을 이용한 결과 값의 비교를 통해 그 효용성을 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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• v.27 no.7
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• pp.417-427
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• 2014

Renewable energy sources such as solar, wind and hydro provides utilizing renewable power and reduce the using fossil fuels. On the other hand, it is too critical to apply power system due to the intermittent nature of renewable energy sources, the continuous fluctuations of the power load, and the storage with high energy density. Energy storage system, including pumped-hydroelectric energy storage, compressed-air energy storage, superconducting magnetic energy storage, and electrochemical devices like batteries, supercapacitors and others have shown that solve some of the challenges. In this paper, we review the current state of applications of energy storage systems, and atomic layer deposition technology, graphene materials on the energy storage systems and processes.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2007.11a
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• pp.66-68
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• 2007

상온에서 모든 리튬이온 프레시 배터리의 특성이 동일하지는 않다. 각 프레시 배터리 별 용량, direct current internal resistance (DCIR), 펄스파워가 각각 다른 값을 보인다. 하지만 저온이나 고온을 고려하였을 때 프레시 배터리의 용량, DCIR, 펄스파워는 온도별로 비슷한 경향성을 보인다. 이번 논문에서는 온도(고온, 저온)를 고려한 리튬이온 프레시 배터리의 특성을 분석, 연구하였다. 온도를 고려하였을 때 프레시 배터리는 상온대비 고온, 저온별로 일정한 용량 변화율을 보이며, DCIR과 펄스파워는 특히 상온에서 고온으로 갈수록 일정한 경향성을 보인다. 실험은 $10^{\circ}C$부터 $50^{\circ}C$까지 11개의 프레시 배터리를 통하여 온도별 특성을 검증하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.11a
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• pp.157-158
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• 2017

본 논문에서는 고출력 리튬이온 18650 셀(cell) 200개를 사용하여 고출력 어플리케이션의 운용 범위와 동적 특성을 적용한 스크리닝 방법을 제안하였다. 전기적 특성 실험 기반 배터리 용량과 OCV(open circuit voltage)의 요소를 고려한 16개의 내부 파라미터를 추출하고 표준편차 기반 가중치를 선정하였다. 선정된 가중치를 각각의 요소에 적용하여 단위 셀의 대표 값을 결정하고 셀 스크리닝을 수행하였다. 기존의 스크리닝 기법과 제안된 스크리닝 기법을 200개의 단위 셀에 적용하여 두 기법의 차이를 비교 분석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1031_1032
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• 2009

The voltages of unit cells of a fuel cell stack are one of the most significant factors to detect failure conditions and thereof safely control and operate the fuel cell system. In this paper, we describe two methods to monitor the voltages of the unit cells of a stack in consideration of data accuracy, circuit extensibility to various numbers of cells, and cost. The reported methods are approached by (i) the power isolation of cell voltage monitoring part from the communications part and (ii) the utilization of a commercially available cell monitoring integrated circuit IC of a Li-ion battery.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2008.06a
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• pp.434-436
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• 2008

같은 정격을 가진 배터리 일지라도 온도나 노화에 따라 용량, Direct current internal resistance(DCIR)이 서로 다른 값을 나타낸다. 또한, 용량과 DCIR의 상관관계가 항상 성립하는 것은 아니다. 이러한 특성으로 인해 펄스파워 관련 State of health(SOH)를 알기 어렵다. 이번 논문에서는 해밍네트워크를 이용한 리튬이온 배터리의 특성을 분석, 연구하였다. 펄스파워는 전압의 함수이다. 배터리 충방전 프로파일을 이용하여 전압패턴들을 선정한 후 특성 파라미터를 이용하여 해밍네트워크에 사전에 학습시킨다. 다음, 임의의 배터리 데이터를 통계 처리하여 전압패턴 특성 파라미터를 추출한 후 신경회로망에 입력하여 학습한 전압패턴들 중 임의의 배터리에 맞는 배터리를 선정한다. 패턴선정은 상온에서 10개의 리튬이온 프레시 배터리(1.3Ah)가 이용되었고 검증을 위해 DCIR 값을 구하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2012.11a
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• pp.149-150
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• 2012

본 논문에서는 배터리 팩을 구성하는 셀간의 전압편차를 이용한 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform) 기반 SOH(State-of-health) 예측방법을 소개한다. 충방전 전압은 DWT의 다해상도 분석(MRA;multi-resolution analysis)을 이용한 시간-주파수 분석을 통해 고주파 전압 성분(detail;$D_n$)과 저주파 전압 성분(approximation;$A_n$)으로 추가 분해되어 SOH 예측을 위한 추가정보를 제공한다. 각 성분의 통계처리(표준편차)를 통해 노화 이전과 이후의 성분값을 비교한다. 즉 프레시 배터리팩과 노화된 팩의 표준편차 기반 셀간 불균형을 서로 비교하여 SOH 예측이 가능하다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2010.07a
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• pp.418-419
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• 2010

본 논문에서는 스크리닝에 기반한 리튬이온 배터리 팩의 state of charge (SOC) 추정방법을 연구하였다. 전기화학적 특성이 서로 유사한 셀들을 미리 선별하는 스크리닝 방법을 통해 직렬, 병렬, 직/병렬팩이 구성될 때, 이러한 팩의 전기화학적 등가회로 모델은 단위 셀 대비 일정한 경향성을 보이는 용량, open circuit voltage (OCV) 등의 파라미터 정보를 토대로 기존 단위 셀 모델과 동일한 모델 구축이 가능하다. 이를 통하여 extended kalman filter (EKF)를 이용한 배터리 팩의 SOC 추정이 가능함을 보인다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2010.07a
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• pp.190-191
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• 2010

본 논문은 전기자동차 (Electric Vehicles, EVs) 및 플러그인 하이브리드 자동차 (Plug-In Hybrid Electric Vehicles, PHEVs)용 리튬 이온 (Li-Ion) 배터리 충전을 위한 3.3 kW급 차량 탑재형 (On-Board) 충전기 하드웨어의 설계 및 제작에 대하여 기술한다. 차량 실장 특성을 고려하여 부하직렬공진형 dc-dc 컨버터를 적용하고, 80-130kHz의 고주파 스위칭 및 ZVS (Sero-Voltage Switching) 기법을 통해 수동소자의 크기를 최적화하여 5.84L, 5.8kg의 저부피, 경량을 달성한다. 전자부하를 대상으로 정전류 (Continuous Current, CC) 및 정전압 (Continuous Voltage, CV) 제어를 수행하여 93%의 고효율 획득 및 성능을 검증한다.