하이브리드자동차의 연료소비율 시험 시 초기 SOC 조건에 따른 SOC와 연비 변화 특성을 파악하기 위해 2종의 차종을 선택하여 UDDS 모드주행 실험을 실시하였다. 실험결과 Strong type 자동차는 주행시작 약 550초 경과 후 SOC 52 $\sim$ 54%로 수렴하였다. 또한 일반 시가지 주행조건에서는 SOC를 50$\sim$55 % 범위에서 제어함을 알 수 있으며, 초기 SOC 조건에 따라 연비는 약 79%의 편차가 나타났다. 이는 저속구간에서 순수 전기자동차 구동이 구현됨으로써 SOC 70%에서 큰 연비 상승 효과가 나타나는 것으로 판단 된다. Mild type 자동차는 연비가 초기 SOC 조건에 따라 약 5%의 편차가 나타남을 알 수 있었으며, SOC 변화특성은 배터리 충전상태에 따라 충전량 제어는 이루어지나 가속 시 어시스트만 이루어지는 시스템적 특성상 효율적인 SOC 제어가 이루어지지 않아 연비에는 큰 영향을 주지 않는 것으로 생각된다.
In general, secondary batteries are widely used as an electric energy source. Among them, the state of energy storage of mobile devices is very important information. As a method of estimating a state, there is a method of estimating the state by integrating the current according to an energy storage state of a battery, and a method of designing a state estimator by measuring a voltage and estimating a charge amount based on a battery model. In this study, we designed the state estimator using an extended Kalman filter to increase the precision of the state estimation of the charge amount by including the error of the system model and having the robustness to the noise.
State of Charge (SOC) and State of Health (SOH) are the key issues for the application of Absorbent Glass Mat (AGM) type battery in Idle Start Stop (ISS) system which is popularly integrated in Electric Vehicles (EVs). However, battery parameters strongly depend on SOC, current rate and temperature and significantly change over the battery life cycles. In this research, a novel method for SOC, SOH estimation which combines the Auto Regressive with external input (ARX) method using for online parameters prediction and Dual Extended Kalman Filter (DEKF) algorithm considering hysteresis is proposed. The validity of the proposed algorithm is verified by the simulation and experiments.
This paper proposes a simultaneous control of frequency deviation and electric vehicles (EVs) battery state of charge (SOC) using load frequency control (LFC) and EV controllers. In order to provide both frequency stabilization and SOC schedule near optimal performance within the whole operating regions, a multiple-input multiple-output model predictive control (MIMO-MPC) is employed for the coordination of LFC and EV controllers. The MIMO-MPC is an effective model-based prediction which calculates future control signals by an optimization of quadratic programming based on the plant model, past manipulate, measured disturbance, and control signals. By optimizing the input and output weights of the MIMO-MPC using particle swarm optimization (PSO), the optimal MIMO-MPC for simultaneous control of the LFC and EVs, is able to stabilize the frequency fluctuation and maintain the desired battery SOC at the certain time, effectively. Simulation study in a two-area interconnected power system with wind farms shows the effectiveness of the proposed MIMO-MPC over the proportional integral (PI) controller and the decentralized vehicle to grid control (DVC) controller.
A model based SOC estimation scheme using parameter identification is described and applied to a Lithium-ion battery module that can be installed in electric vehicles. Simulation studies are performed to verify the effect of sensor faults on the SOC estimation results for terminal voltage sensor and load current sensor. The sensor faults should be detected and isolated as soon as possible because the SOC estimation error due to any sensor fault seriously affects the overall performance of the BMS. A new fault detection and isolation(FDI) scheme by which the fault of terminal voltage sensor and load current sensor can be detected and isolated is proposed to improve the reliability of the BMS. The proposed FDI scheme utilizes the parameter estimation of an input-output model and two fuzzy predictors for residual generation; one for terminal voltage and the other for load current. Recently developed dual polarization(DP) model is taken to develope and evaluate the performance of the proposed FDI scheme. Simulation results show the practical feasibility of the proposed FDI scheme.
This paper presents the SOC-based control strategy of BESS(Battery Energy Storage System) for providing power system frequency regulation in the bulk power systems. As the life cycle of BESS would be shortened by frequent changes of charge and discharge required for frequency regulation in a steady state, the proposed algorithm operates BESS within a range of SOC where its life cycle can be maximized. However, during a transient period of which occurrence frequency is low, BESS would be controlled to use its full capacity in a wider range of SOC. In addition, each output of multiple BESS is proportionally determined by its SOC so that the balance in SOC of multiple BESS can be managed. The effectiveness of the proposed control strategy is verified through various case studies employing a test system. Moreover, the control result of BESS with the measured frequency from a real system shows SOC of BESS can be maintained within a specific range although the frequency deviation is biased.
This paper proposes a study on the configuration of balancing of plant(BOP) and implementation of battery management system(BMS) functions for vanadium redox flow battery(VRFB) and propose a method consists of sensor and required design specifications BOP system configuration. And it proposes an method of the functions implementation and control algorithm of the BMS for flow battery. Functions of BMS include temperature control, the charge and discharge control, flow control, level control, state of charge(SOC) estimation and a battery protection through the sensor signal of BOP. Functions of BMS is implemented by the sensor signal, so it is recognized as a very important factor measurement accuracy of the data. Therefore, measuring a mechanical signal(flow rate, temperature, level) through the BOP test model, and the measuring an electrical signal(cell voltage, stack voltage and stack current) through the VRFB charge-discharge system and analyzes the precision of data in this paper. Also it shows a good charge-discharge test results by the SOC estimation algorithm of VRFB. Proposed BOP configuration and BMS functions implementation can be used as a reference indicator for VRFB system design.
전류 적산법(Coulomb counting, Ampere counting)을 이용한 배터리 SOC(State of Charge) 추정 방식은 초기 SOC 값에 존재하는 오차와 SOC를 추정하는 시간동안 누적되는 전류값의 오차로 인해 추정이 실패할 수 있는 단점이 존재한다. 하지만 알고리즘이 직관적이며 단시간 내에서는 그 오차가 크지않고, 상용화된 배터리 SOC 추정 IC가 존재하여 구현이 간단하다는 장점 또한 있다. 본 논문에서는 전류 적산법 기반의 배터리 SOC 추정 IC를 사용하여 $LiFePO_4$ 리튬 폴리머 배터리의 SOC 추정 회로를 구현하는 과정을 제안한다. 또한 실험을 통해 제안된 배터리 SOC 추정 회로의 성능을 확인해본다.
본 논문에서는 리튬 폴리머 배터리($LiFePO_4/C$)의 개방전압(OCV;open-circuit voltage) 히스테리시스 특성을 이용한 확장 칼만 필터(EKF;extended Kalman filter) 기반 state-of-charge(SOC) 추정방법을 소개한다. 배터리 등가회로의 중요 요소인 OCV 모델링을 위해 충전 및 방전 각각의 OCV 히스테리시스 특성을 고려하였고 더불어 OCV-SOC 관계의 SOC 간격을 10%에서 5%로 조정하여 EKF 기반 SOC 추정알고리즘의 성능이 향상되었다. 축소된 하이브리드 자동차용 전류프로파일을 적용했을 때 SOC 추정이 잘 이루어지지 않는 영역은 EKF의 측정방정식에 노이즈 모델 및 데이터 리젝션(data rejection)을 구축하였다. 제안된 방법을 이용하여 SOC 추정결과 전류적산법 대비 5%이내의 SOC 추정에러를 만족하였다.
With the growing interest of microgrid all over the world, many studies on microgrid operation are being carried out. The battery energy storage system(BESS) is a key equipment for effective operation of the microgrid. In this paper, we analyze the characteristics of the charge and discharge output voltage of the battery and the characteristics of the life-span variation and the investment cost when the state-of-charge (SOC) changes. The formulas to represent the quality of the charge and discharge output voltage of the battery and the economics due to the life-span variation and the investment cost according to DOD(Depth of Discharge) are derived. The methodology of determining the proper operation ranges of the battery SOC with varying the weighting of the quality of its charge and discharge output voltage of the battery and the economics due to its life-span variation and the investment cost is presented using these formulas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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