• 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.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2012년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.271-272
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• 2012

전류 적산법(Coulomb counting, ampere counting)을 이용한 배터리 SOC(State-of-Charge) 추정 방법은 상용화된 IC를 사용할 수 있기에 구현이 간단하고 SOC 정의를 통해 배터리 사용 가능한 시간을 쉽게 예측할 수도 있다. 하지만 초기 SOC 오류와 누적되는 전류 정보의 오차로 인해 추정이 실패하는 단점이 존재하기 때문에 이를 해결해주는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 전류 적산법 기반의 배터리 SOC 추정 회로에 확장 칼만 필터(EKF, Extended Kalman Filter)를 접목하여 전류 적산법을 이용하였을 때 나타날 수 있는 오차 누적을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 또한 실험을 통해 제안된 배터리 SOC 추정 회로의 성능을 확인해본다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.15-23
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• 2017

본 논문에서는 전기자동차용 배터리의 충방전 상태를 정확하게 추정하고 안정적으로 평가하기 위하여, 비선형성을 가지는 배터리의 출력특성을 단계마다 선형화시켜 상태를 평가하고, 실시간 구현 및 모델의 오차보정과 노이즈에 강인한 특성을 가지고 있는 확장칼만필터 알고리즘을 이용한 SOC 추정 방법을 제안한다. 확장칼만필터를 적용하기 위해 배터리를 1차 Thevenin 모델로 나타내고, SOC 추정을 위한 배터리 성능평가 시뮬레이터를 구현하여, 실험을 통해 확장칼만필터에 적용될 파라미터를 도출한다. 본 논문에 적용된 SOC 상태추정 전략에서는 기존 선행 연구들과 다르게 배터리에 명시되어 있는 정격용량을 최대 충전가능용량으로 대체함으로써, 배터리의 노화에 상관없이 언제나 0%~100%의 SOC를 가질 수 있도록 변경된 수법을 제안한다. 이를 통해, 고정밀 CT를 사용한 Ah counting에 의한 SOC 추정을 기준으로 하여 본 논문에서는 배터리의 비선형 구간에서도 오차를 줄일 수 있는 확장칼만필터 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 배터리 전 SOC 영역에서 추정오차를 5% 미만으로 줄일 수 있음을 확인한다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제15권2호
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• pp.182-186
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• 2007

This paper studied performance characteristics of hybrid automotive to replace existing fossil fuel vehicles. Specially, about power split type HEV that is T-HEV's drive system when a vehicle drives at steady speed, monitored both output of each engine, motor and generator and battery SOC (state of charge) and analyzed performance characteristic of power transmission system and electricity power parts. This study shows those that acquired and analyzed information from signals between HCU and each controller of actual T- vehicle. From this study, it is confirmed that each conditions of EV and HEV drive can be a improvement with respect to the fuel efficiency of vehicles.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권3호
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• pp.1072-1079
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• 2014

This paper introduces a coordinated droop control for the stand-alone DC micro-grid, which is composed of photo-voltaic generator, wind power generator, engine generator, and battery storage with SOC (state of charge) management system. The operation of stand-alone DC micro-grid with the coordinated droop control was analyzed with computer simulation. Based on simulation results, a hardware simulator was built and tested to analyze the performance of proposed system. The developed simulation model and hardware simulator can be utilized to design the actual stand-alone DC micro-grid and to analyze its performance. The coordinated droop control can improve the reliability and efficiency of the stand-alone DC micro-grid.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2010년도 하계학술대회 논문집
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• pp.87-88
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• 2010

주위온도, 사용연한 및 운전점 등에 의해서 동작특성이 변화되는 배터리의 SOC(State of Charge)를 정확하게 추정하는 것은 매우 어려운 과제이다. SOC를 추정하기 위해서는 배터리의 복잡한 비선형적인 특성을 고려한 등가 모델의 개발이 필요하다. 본 논문은 SOC 추정을 위해 최근까지 수행되었던 연구를 검토하고, SOC 추정을 위해 개발된 배터리 모델 및 추정기법을 비교 분석하고, PSIM 시뮬레이션 연구 결과를 제시한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2012년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.244-245
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• 2012

본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)의 다해상도 분석(MRA;multi-resolution analysis)을 통해 분해된 배터리의 저주파 전압 성분(approximation;$A_n$) 기반 SOC(State-of-charge) 추정방법을 소개한다. 급격한 전압 변화의 특성을 나타내는 고주파 전압 성분(detail;$D_n$)이 제거되고 저주파 전압 성분만이 SOC 추정을 위해 사용된다. 이 경우 기존 확장 칼만필터(EKF;extended Kalman filter)에서 SOC 추정에러를 개선하기 위해 사용되었던 노이즈 모델의 생략이 가능하여 알고리즘의 복잡성이 개선된다. 개선된 확장 칼만필터 기반 SOC 추정 결과를 통해 제안된 방법을 검증하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.455-459
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• 2018

In this paper, proposed a multi-channel charging control strategy for electric vehicle. This control strategy can adjust the charging power according to the calculated state-of-charge (SOC). Electric vehicle (EV) charging system using Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is proposed. A stochastic optimization algorithm technique such as PSO in the time-of-use (TOU) price used for the energy cost minimization. Simulation results show that the energy cost can be reduced using proposed method.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권1호
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• pp.29-38
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• 2017

This paper presents a study on the state-of-charge (SOC) reference based active cell balancing in real-time. The optimal references of SOC are determined by using the proposed active cell balancing system with the bidirectional DC/DC converters via the dual active bridge (DAB) type. Then, the energies between cells can be balanced by the power flow control of DAB based bidirectional DC/DC converters. That is, it provides the effective management of battery by transferring energy from the strong cell to the weak one until the cell voltages are equalized to the same level and therefore improving the additional charging capacity of battery. In particular, the cell aging of battery and power loss caused from energy transfer are considered. The performances of proposed active cell balancing system are evaluated by an electromagnetic transient program (EMTP) simulation. Then, the experimental prototype is implemented in hardware to verify the usefulness of proposed system.

• 전자공학회논문지
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• 제54권4호
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• pp.99-107
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• 2017

본 논문은 기존의 리튬 배터리(lithium battery) 등가모델의 정확도 개선을 위한 배터리 모델 계수 보정기법을 제안한다. 전기자동차 등 다양한 산업분야에 사용되는 리튬 배터리의 배터리 셀간 잔존용량(SOC, state of charge) 동일하게 유지하여 배터리 수명의 단축을 최소화하기 위해 BMS(battery management system)가 연구 개발 되었지만, 배터리 셀 전압 기반의 셀 밸런싱(cell balancing) 동작으로 내부저항 및 커패시터에 따른 SOC 변화를 따라가지 못한다. 배터리 내부저항 및 커패시터에 따른 배터리 SOC 추정을 위해 다양한 배터리 등가모델이 연구되었지만, 모든 배터리에 동일하게 적용하는 것은 한계가 있으며 특히 과도상태의 배터리 상태 추정이 어렵다. 기존의 배터리 전기적 등가모델 연구는 1종의 배터리를 대상으로 5~10% 오차율로 충 방전 동적특성을 모사하며 서로 다른 전기적 특성을 갖는 실제 배터리에 적용이 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 모델 및 용량이 다른 실제 배터리 운용환경에 적합하며 오차율 5%이하의 동적특성 모사가 가능한 배터리 모델 계수 보정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 배터리 모델 계수 보정법 검증을 위해 3.7 V 정격전압, 280 mAh, 1600 mAh 용량의 리튬 배터리를 사용하였으며, 리튬 배터리의 전기적 등가 모델로 2단 RC Tank 모델을 사용하였다. 또한 0.25C, 0.5C, 0.75C, 1C 4가지 C-rate를 사용하여 배터리 충 방전 실험 및 모델검증을 진행하였으며 제안하는 배터리 모델 계수 보정 알고리즘을 통해 구현한 두 종류의 배터리 모델의 배터리 충 방전 특성 및 과도상태 특성의 오차율은 최대 2.13%이다.