• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.07a
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• pp.532-533
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• 2014

본 논문은 LiPB의 SOH (State of Health)를 판별하는 방법중 배터리용량 (Ah) 및 저항 등가모델의 장 단점을 비교한다. 그리고 정확한 SOH 추정을 위해 DCIR (Direct Current Internal Resistance)을 사용한 판별 방법을 제안한다. 정확한 DCIR 값을 추정하기 위하여 EKF (Extended Kalman Filter)를 적용하고, MATLAB 시뮬레이션을 통해 DCIR 값을 확인한다. 또한, 실제 LiPB의 각 SOC (State of Charge) 상태마다 DCIR 값을 측정하고, 추정 값과 비교를 통해 정확도를 판단한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.07a
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• pp.463-464
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• 2017

다른 리튬계열 전지와 달리, 인산철($LiFePO_4$) 배터리는 중간 동작 영역에서 개방전압(OCV; open-circuit voltage)의 히스테리시스(hysteresis) 영역이 존재한다. 그러므로, 인산철 배터리 관리시스템, 특히 충전상태(SOC; state-of-charge)와 수명상태(SOH; state-of-health)의 정확한 모니터링을 위해서는 OCV의 정밀성이 요구된다. 본 논문에서는, 충전 및 방전 OCV-SOC의 SOC 간격에 따른 인산철 배터리의 SOH를 비교하기 위해 전기적 등가회로 모델(ECM; electrical-circuit modeling)적응제어 알고리즘 기반 실시간 내부저항(DCIR; direct current internal resistance)을 모니터링 하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.07a
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• pp.401-402
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• 2014

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.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.07a
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• pp.381-382
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• 2015

배터리의 열역학적 인자, 즉, 엔탈피, 엔트로피, 깁스 자유 에너지는 배터리의 상태인 SOH (State Of Health)를 추정하는 데 있어서 매우 밀접한 관련이 있으며, 정밀한 측정을 필요로 한다. 이러한 열역학적 인자 중 엔트로피의 측정이 중요한데 ETM (Electrochemical thermodynamics measurements) 방법이 대표적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존 ETM 방법을 설명하고, 이를 보완한 새로운 엔트로피 측정 방법을 제안하며, 실험을 통해 유효성을 입증한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.07a
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• pp.246-248
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• 2018

본 논문에서는 배터리 수명의 지표인 SOH(state of health) 추정 시 배터리 노화에 따라 방전 용량의 급격한 변화가 발생하면 SOH도 변화하게 된다. 이로 인해 잘못된 SOH의 정보를 가지고 오게 되며 배터리의 안정성 및 신뢰성에 문제가 된다. 본 논문에서는 방전 용량과 내부 저항의 선형적 관계를 확인하고, 방전 용량과 내부저항을 고려한 단순선형회귀모형(simple linear regression model)을 모델링하였다. 방전 용량의 급격한 변화나 오프라인 기반 방전 용량을 측정함에 어려움이 있는 경우 단순선형회귀모형에 따라 방전 용량을 추정하여 SOH를 보정하는 기법을 제안하고 이에 대한 검증을 수행하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2012.07a
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• pp.552-553
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• 2012

본 논문에서는 리튬 이온(Li-ion) 배터리의 열화과정 및 SOH(State-of-Health, 잔존수명) 판별방법에 대해 분석하였다. 리튬 이온 배터리의 SOH는 충/방전 주기의 횟수와 방법 및 전류에 따라 달라지며, 특히 온도에 따라 임피던스가 민감하게 변화하며, 그 과정에서 OCV(Open Circuit Voltage, 개방전압)가 변하게 된다. 따라서 온도변화와 배터리의 충/방전 과정에서 변화하는 임피던스의 특성과 그에 따른 OCV 변화를 고려하여 SOH 판별하는 방법과 리튬 이온 배터리의 열화 과정을 분석하여 소개한다.

• 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.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.19 no.4
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• pp.99-104
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• 2019

It was proposed the use of an inducive element to measure the SOH of a secondary battery by phase response. As a result of simulating the Randles equivalent model of a secondary battery, the inductive element used as the load has a high response characteristic and increases the maximum phase response frequency band. In order to obtain the frequency band in which the phase response characteristic of the secondary battery is well observed, the phase response was measured with the change of the inductance value of the inductive element, 33uH,49mohm inductive element with the maximum phase response at 631Hz was used. The phase response measurements for secondary battery with different SOH showed that the phase response for each 20% of SOH showed a difference of about 3.8(degree), enabling the SOH diagnosis of secondary battery by the phase measurement for the inductive element.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2012.10a
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• pp.625-626
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• 2012

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2014.11a
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• pp.68-69
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• 2014

In the battery based applications such as electric vehicle and energy storage system, the performance of the system highly depends on the reliability of the battery. However, it is difficult to obtain the accurate information about the state-of-health (SOH) of battery during its operation. In this paper a 3kw battery charger with battery diagnosis function which can estimate the SOH of the battery by using online impedance spectroscopy technique is introduced. For the charger phase shift full bridge converter with synchronous rectification has been adopted to implement the charge and diagnosis functions. The impedance spectroscopy is performed after the charge to obtain the information about the internal impedance of the battery module, hence the SOH can be estimated online by observing the impedance variation of the battery over time. All the design procedure of the proposed charger is detailed and the feasibility of the system is verified by the experimental results.