This paper proposes a machine learning-based screening algorithm to build the retired battery pack of the energy storage system. The proposed algorithm creates the dataset of various performance parameters of the retired battery, and this dataset is preprocessed through a principal component analysis to reduce the overfitting problem. The retried batteries with a large deviation are excluded in the dataset through a density-based spatial clustering of applications with noise, and the K-means clustering method is formulated to select the group of the retired batteries to satisfy the deviation requirement conditions. The performance of the proposed algorithm is verified based on NASA and Oxford datasets.
In increasing the safety and usage of lithium-ion battery packs, reducing the parameter deviation between cells, such as voltage and temperature within the battery pack, is important. In this study, we propose a screening method to reduce parameter deviation between cells in battery packs. Screening algorithms are constructed based on Fuzzy logic and quantitatively express the similarities between battery cells. Screening is applied by utilizing series resistance components after experiments of electrical characteristics that consider the operation status of battery packs. After screening, the standard deviation of series resistance components according to the similarity ranking is compared and analyzed, and their conformity are verified with the algorithm parameters.
Domestic Foreign automaker's are focused on the high-efficiency, low emission cars development. On the way, the hybrid car is the first priority. Hybrid electric vehicle battery pack configurations, EV Relay one of the key components of the engine driving, to assist in the drive motor to supply electrical energy to the battery is a device for opening and closing of the output device. EV Relay determine the longevity and the replacement cycle, The EV Relay environmental conditions and duty cycle considering the reliability tests are essential requirements of many automotive companies to respond to RFQ, this test is essential. This paper using Maxwell Software for Prediction of the Ev Relay impulse, the theoretical data to obtain the impulse to develop methods for mechanical testing after to take advantage of it.
In this paper, we studied a method of wirelessly checking up the POD for captive flight tests which is performed during the development of guided weapons systems. The wireless power transfer module, the power distribution device, and the battery pack were designed to wirelessly power the captive flight test POD, and the communication device was designed to enable wireless communication between the POD and the check-up device. The communication device was designed to enable WiFi, IR communication, and laser diode communication, so that various communication methods could be tested. Through the performance test, it was confirmed that power was stably supplied to the captive flight test POD, and the wireless communication performance was verified by measuring the delay time and error rate. As a result, by using our system the POD check-up for the captive flight test was performed wirelessly and the data of the captive equipment could be obtained effectively.
High-speed shaft coupling in a wind power system transmits power and absorbs variations in length and spindle dislocation between the gearbox and generator. Furthermore, the coupling has an insulation function that prevents electrical corrosion caused by the flow of the generator's current into the gearbox and prevents overload resulting from sudden power failure from being transferred to the gearbox. Its design, functions, and part verification are described in the IEC61400 and GL Guidelines, which specify that the part must have a durability life of 20 years or longer under distance variation and axial misalignment between the gearbox and the generator. This study presents the design of a high-speed coupling through composite stiffness calculation, structural analysis, and comparative analysis of test and theory to identify the characteristics of high-speed coupling for a large-capacity 6 MW wind power generator. A prototype was fabricated by optimizing the manufacturing process for each part based on the design, and the reliability of the fabricated prototype was verified by evaluating the performance of the target quantitative evaluation items.
리튬이차전지의 수요가 소형 휴대용 전자기기에서 중대형 전기자동차와 에너지저장장치로 변화함에 따라, 요구되는 전지 특성도 크게 달라지고 있다. 10년 이상의 장기 신뢰성, 팩 수준의 안전성, 가격 경쟁력 확보 등 기존 소형 전지보다 크게 강화된 요구 조건뿐만 아니라, 고출력 특성도 함께 필요로 한다. 그런데, 출력을 측정하기 위해서는 전압과 전류가 동시에 측정 및 제어되어야 하기 때문에, 기존의 단위셀 용량 측정보다 훨씬 어렵다. 또한, 측정 방법의 선택뿐만 아니라 출력유지시간, 충전상태(State-of-Charge, SOC), Cut-off 조건, 측정온도 등의 측정 조건에 따라서도 그 측정값이 크게 달라지는 경향이 있다. 본 논문에서는 HPPC (Hybrid Pulse Power Characterization)법, J-pulse(Japan Electric Vehicle Association Standards, JEVS D 713)법, 정출력 측정법(Constant Power Measurement)의 측정 원리 및 실제 실험에 어떻게 적용해야 하는지 설명하고, HEV(Hybrid Electric Vehicle)용 단위셀을 이용해 출력법간 측정 결과를 비교 분석한다.
This paper presents a new overall system for state-of-available-power (SoAP) prediction for a lithium-ion battery pack. The essential part of this method is based on an adaptive network architecture which utilizes both fuzzy model (FIS) and artificial neural network (ANN) into the framework of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). While battery aging proceeds, the system is capable of delivering accurate power prediction not only for room temperature, but also at lower temperatures at which power prediction is most challenging. Due to design property of ANN, the network parameters are adapted on-line to the current battery states (state-of-charge (SoC), state-of-health (SoH), temperature). SoC is required as an input parameter to SoAP module and high accuracy is crucial for a reliable on-line adaptation. Therefore, a reasonable way to determine the battery state variables is proposed applying a combination of several partly different algorithms. Among other SoC boundary estimation methods, robust extended Kalman filter (REKF) for recalibration of amp hour counters was implemented. ANFIS then achieves the SoAP estimation by means of time forward voltage prognosis (TFVP) before a power pulse occurs. The trade-off between computational cost of batch-learning and accuracy during on-line adaptation was optimized resulting in a real-time system with TFVP absolute error less than 1%. The verification was performed on a software-in-the-loop test bench setup using a 53 Ah lithium-ion cell.
The government mandates gradually zero energy building and Photovoltaic power generation systems installed in buildings are emerging as the most realistic alternative to increase the independence rate of building energy. In this study, we propose a method to reduce the power consumption of households by increasing the PV capacity of balconies and applying the method used the charged electric power stored in batteries after sunset. In order to evaluate the electric power energy savings of the residential BESS, a balcony PV 1.2 kW and a battery pack 2 kWh were installed for 9 houses in 4 apartments in Seoul and Gyeonggi-do. The BESS is charged when the balcony PV is generated electric power, and when solar power generation is finished, it supplies power to the electric appliances connected to the load. As a result of installing the solar PV module 1.2 kW and 2 kWh class BESS for 3 households located in Seoul and Gyeonggi-do, the average electric power consumption saving rate was 40%. The reduction in electricity consumption in the case of zero generation surplus power by maximizing the utilization rate of BESS has been improved to about 53%. Therefore, in order to increase the self-sufficiency rate of electric energy in apartment houses, it is effective to increase the solar photovoltaic capacity of the balcony and apply the residential BESS. In the future, it is believed that the balcony PV and home BESS will play a key role in achieving mandatory zero-energy housing.
PDA, 스마트폰, USP 및 전기자동차와 같은 전기적 장치의 전력공급을 위하여 배터리가 직렬로 연결된 다중 셀을 만들어 일반적으로 사용한다. 이 경우 개별 셀 전압의 편차가 발생되면 배터리의 수명과 용량은 낮아지게 된다. 셀에서 전압의 안정화상태를 유지하기 위한 셀 전압을 안정화시키는 효율적인 방범은 없어서는 안 될 중요한 사항이다. 본 논문에서는 휴대형 가전기기에 적용하기 위해 마이크로컨트롤러를 사용한 다중 셀용 밸런싱 회로의 설계에 대하여 제안한다. 밸런싱 시스템은 충전되는 주기 동안 밸런싱 동작을 이행하며 마이크로컨트롤러로서 제어된다. 제안된 방법은 충전기와 레코드를 사용하여 실험을 통해 증명하였다. 실험결과에서 개별 배터리의 용량, 수령, 성능이 향상됨을 보여준다.
본 연구에서 대상으로 삼은 비행체는 4~5인승급 수직이착륙기이며, 해당 비행체용 추진시스템은 가스터빈엔진과 배터리팩을 주 전력원으로 사용하여 다수의 모터가 필요로 하는 요구전력을 공급하는 분산 하이브리드 추진시스템이다. 본 연구에서는 기본설계 결과를 바탕으로 MATLAB/Simulink 프로그램을 사용하여 하이브리드 추진시스템용 설계/해석 플랫폼을 개발하였다. 시뮬레이션 해석을 통해 비행 시나리오에 따른 각 전력원별 출력 거동 및 운용 범위를 확인하였고, 이를 통해 기본설계 결과의 실현가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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