• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.60-62
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• 2007

The open circuit voltage (OCV) is widely used to estimate the state of charge (SOC) in many estimation algorithms. However, the relationship between the OCV and SOC can not be exactly same for all batteries. Because the conventional OCV-SOC differs between batteries, there is a problem that the relationship of the OCV-SOC should be measured to accurately estimate the SOC. Therefore, the conventional OCV-SOC is modified to a new relationship in this paper. Thus, problems resulting from the defects of the extended Kalman filter (EKF) can be avoided by preventing the relationship from varying. In this paper, SOC and capacity of the lithium-ion battery are estimated using the dual EKF with the proposed method.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2019년도 전력전자학술대회
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• pp.453-454
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• 2019

본 논문은 ESS(Energy Storage System)의 과충전, 과방전으로 인한 열 폭주 현상을 방지하기 위한 사전 연구로 원통형 리튬이온 단일 셀의 충/방전에 따른 열 분포를 열화상 카메라로 촬영하여 분석하였다. 실험을 통한 열 분포 이미지를 학습 데이터로 구성하여, SOC(State of Charge)를 추정하는 CNN(Convolution Neural Network) 모델을 제안한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2015년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.397-398
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• 2015

본 논문은 $LiFePO_4$ 셀의 SOC(State of Charge) 추정에서 가장 중요한 역할을 하는 모델 파라미터인 OCV(Open Circuit Voltage)의 설계에 관한 것이다. $LiFePO_4$ 셀은 히스테리시스 특성 때문에 Charging/Discharging OCV값을 이은 curve인 Major loop만으로는 신뢰도 높은 SOC 추정이 어렵다. 따라서, 기존의 Major loop에 추가적으로 SOC 10% 구간별로 Minor loop을 설계해 줌으로써 배터리 모델링의 정확도를 높이고, 이를 최종적으로 EKF(Extended Kalman Filter)알고리즘을 이용하여 SOC 추정으로 해봄으로써 정확도 향상을 비교해 보고 분석해 보고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.369-377
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• 2013

현재 전기자동차와 신재생에너지전원의 출력안정화에 필수적인 2차전지가 개발되고 있고, 2차전지의 효율적인 운용을 위하여 상태감시 기술과 수명예측 기술이 요구되고 있다. 기존의 2차전지 상태감시 방법으로는 전압과 비중에 의한 충전상태평가 방법 등이 있으나, 이 방법은 온도에 따라 변화되는 전압과 비중의 특성을 고려할 수 없는 한계점을 가지고 있다. 즉, 2차전지의 SOC를 평가하기 위해서는 전지 케이스 내부의 전해액 온도에 따라 달라지는 비중 값을 측정해야 하지만, 대부분의 2차전지는 밀폐형으로 보급되고 있어서 전해액의 상태를 파악하기 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 전지내부의 온도를 보정하는 열전달식을 유도함으로 정확한 SOC평가 알고리즘을 제시하였다. 또한 2차전지의 수명 예측 방법으로는 내부저항 측정 또는 잔존 용량 측정 등의 수명 예측 방법들이 있으나, 충 방전상태와 충전 후 방치시간, 사용 환경 등 여러 가지 요인에 의해 2차전지의 수명을 정확하게 판단하기 어렵다. 따라서 상기의 문제점을 해결하기 위해 $20^{\circ}C$로 환산된 비중 값에 대하여 전지의 충 방전에 대한 비중누적 값을 계산함으로 충 방전 사이클을 판정하는 수명예측 알고리즘을 제시하였다. 상기에서 제시한 알고리즘을 바탕으로 시험 장치를 제작하여 다양한 시뮬레이션을 수행한 결과, 기존의 방법에 비하여 본 논문에서 제안한 알고리즘이 정확한 연축전지의 상태감시 및 수명예측에 대한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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• pp.60-61
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• 2014

Lithium-Ion batteries have become the best tradeoff between energy, power density and cost of the energy storage system in many portable high electric power applications. In order to manage the battery efficiently State of Charge (SOC) of the battery needs to be estimated accurately. In this paper a model-based approach to estimate the SOC of the Lithium-Ion battery based on the estimation of the battery impedance is proposed. The validity and feasibility of the proposed algorithm is verified by the experimental results.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권3호
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• pp.387-396
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• 2022

Recently, e-Mobility, which is a personal mobility device such as an electric bicycle or an electric scooter, is rapidly emerging. However, since E-Mobility has various voltage systems due to the characteristics of its products, it is essential for companies that operate them to use multiple dedicated chargers. A universal charger capable of charging batteries of various voltage systems with one charger is required to reduce the cost of purchasing and managing multiple dedicated chargers. For this, information on the EOC(End of Charge) is essential. In order to know the EOC, it is necessary to detect the internal impedance of the battery. However, the internal impedance of the battery changes according to various conditions such as SOH(State Of Health), SOC(State Of Charge), and ambient temperature. By observing the change in these parameters, the state of the battery can be diagnosed and the EOC can be predicted. In this paper, we propose an algorithm to analyze the battery's internal impedance and to predict the EOC, in order to acquire information on the EOC of the battery, which is an essential requirement of a universal charger.

• Journal of Power Electronics
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• 제10권2호
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• pp.181-186
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• 2010

This paper presents a new method for the estimation of State of Charge (SOC) for NiMH batteries. Among the conventional methods to estimate SOC, Coulomb Counting is widely used, but this method is not precise due to error integration. Another method that has been proposed to estimate SOC is by using a measurement of the Open Circuit Voltage (OCV). This method is found to be a precise one for SOC estimation. In NiMH batteries, the hysteresis characteristic of OCV is very strong compared to other type of batteries. Another characteristic of NiMH battery to be considered is that the OCV of a NiMH battery under discharging mode is lower than it is under charging mode. In this paper, the OCV is modeled by a simple method based on a hyperbolic function which well known as Takacs’s model. The OCV model is then used for SOC estimation. Although the model is simple, the error is within 10%.

• 전기학회논문지
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• 제66권2호
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• pp.292-299
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• 2017

In this paper, multiple ESS(Energy Storage System) control strategy for microgrids is presented. Installation of ESS becomes mandatory when microgrids are used to supply high quality power to the loads. The one of main functions of the ESS is to maintain power balance. However ESS has limitation of its capacity and instantaneous injecting power. Power allocation method based on SOC(State Of Charge) of each ESS is proposed. P-Q control is employed as the basic control strategy for the distributed ESSs. By using the proposed method, the coefficients in the conventional P-Q control method are modified. The ESSs with higher SOC inject more active power, while those with lower SOC inject less, leading to more balanced SOC levels among the ESSs. The proposed method is demonstrated by simulation using PSCAD/EMTDC.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.77-83
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• 2014

The Estimation of State of Charge(SOC) for batteries is an important aspect of a Battery Management System(BMS). A method for estimating the SOC is proposed in order to overcome the individual disadvantages of the current integral and Open Circuit Voltage(OCV) estimation methods by combining them using Extended Kalman filter(EKF). The non-linear characteristics of the Li-Ion RC battery model used in this study is also solved through EKF. The proposed method is simulated in a Matlab environment with a Li-Ion Kokam battery (3.7V, 1,500mAh). Results showed that there is an improvement in the estimation error when using the proposed model compared to the conventional current integral method.

• 전력전자학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.324-331
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• 2007

본 연구에서는 슬라이딩 모드 관측기를 사용한 리튬 배터리의 충전량 예측방법에 대해서 논의한다. 배터리의 비선형 회로 모델링 기법이 소개되고 슬라이딩 모드 관측기를 사용한 충전량 예측기의 설계 방법이 논의된다. 기존의 복잡한 배터리 모델링 방법 대신, 단순화된 저항-커패시터 모델링 방법이 본 연구에서 사용되었다. 단순화된 모델에 의해 발생되는 오차나 불확실성은 슬라이딩 모드 관측기에 의해 보상되었다. 슬라이딩 모드 관측기의 구조는 단순하지만, 모델링 에러나 외란에 대해서 강인한 특성을 보여준다. 제안된 제어기의 수렴성은 등가제어 방법에 의해서 증명되었다. 제안된 시스템의 성능은 UDDS (Urban Dynamometer Driving Schedule) 시험에 의해서 증명되었다. 시험 결과 제안된 시스템은 실제 주행 환경에서도 우수한 추적 성능을 보여주었다.