본 논문에서는 리튬 인산철 배터리($LiFePO_4$)의 내부 파라미터 추출 방법으로 전기화학적 기반인 정전류식 간헐적 적정 테크닉(galvanostatic intermittent titration technique;GITT)을 사용하였다. 배터리 관리 시스템(battery management system;BMS) 알고리즘의 기본적으로 들어가는 충방전 저항을 미세 구간으로 나누어 볼 수 있다. SOC(state-of-charge)에 맞는 저항 성분을 찾을 수 있고, 미소 용량 정보를 알아내어 특정 SOC 구간에서의 LFP 배터리 최적 운용 구간을 알 수 있다.
본 논문은 패시브 셀 밸런싱과 액티브 셀 밸런싱의 에너지 손실 비교에 관한 연구내용이다. 패시브 셀 밸런싱은 저항을 이용하여 과충전된 셀의 에너지를 소모하는 방식이며 액티브 셀 밸런싱은 SSC(Single Switched Capacitor) 구조를 이용하여 높은 에너지 셀의 에너지를 낮은 에너지 상태의 셀로 전달하는 방식이다. 높은 셀과 낮은 셀의 SOC(State Of Charge)의 차이가 5% (0.085 V)일 때 ∆SOC = 3% (∆V = 0.051 V)로 줄이기 위해 패시브 셀 밸런싱과 액티브 셀 밸런싱을 하여 두 셀 밸런싱의 에너지 손실 차이를 시뮬레이션과 실험을 통하여 비교한다.
전기자동차용 급속충전기는 배터리의 SOC(State of Charge)가 낮은 경우 전류제어를 통해 배터리를 충전해 준다. 하지만 배터리가 충전되어 SOC가 최대치인 100%에 가까워졌을 경우 과충전을 방지하기 위해 전압제어로 배터리를 충전해 주는데 충전기가 전류제어에서 전압제어로 바뀌면서 과도상태가 발생하게 된다. 본 논문에서는 배터리 충전을 위한 전류제어에서 과충전 방지를 위한 전압제어로 과도상태 없이 변환될 수 있도록 제한적 2중루프 제어를 통한 급속충전기의 과충전 방지 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 검증하였고 차량용 50kW 급속충전기에 적용되어 제주도 스마트 그리드 실증센터에 설치되었다.
본 연구에서는 실증기능 구현을 위해 75KW로 설계된 리튬-폴리머배터리(Lithium Polymer Battery 이하 배터리)와 ESS(Energy Storage System) 내장형 Hybrid-PCS(이하 PCS)을 이용하여 불균일한 풍력 발전원에 대한 Smoothing 제어 및 정출력 제어 대한 연구를 진행 하였다. 잦은 전류 변동으로 인해 발생되는 출력 변동의 안정화를 위해 인버터 전류제어, 벅/부스트 전압제어 기법을 사용하였다. 최적의 Smoothing 제어를 위한 필터 계수 값을 찾기 위한 시험을 진행 하였으며 Energy shift을 위한 정출력 시험도 진행 하였다. 또한 각 제어 모드에서 ESS 중요 파라미터인 SOC(State Of Charge 이하 SOC)변화를 배터리 특성과 관련하여 분석해 보았다.
Battery energy storage system(BESS) attract the attention of the power system operators with its fast response to a disturbance in spite of its limited energy capacity. This paper proposes the operating method of BESS for following the Automatic Generation Control(AGC) frequency control which is centrally distributed by a system operator. As BESS needs to just meet the control requirement from the system operator, it should be able to properly manage the state of charge(SOC) of BESS to be available to control signal. For doing these, the proposed method distributes the control requirement to available batteries in proportion to its SOC. In addition, unavailable batteries are controlled to recover the SOC to an appropriate range, and the recovering power is supplied by available batteries meeting the control requirement. Moreover, the proposed method manages the efficiency of power conversion system (PCS) by limiting the number of PCS to be assigned for the low control requirement. Finally, the case studies are carried out to verify the effectiveness of proposed strategy.
Lee, Yoon Cheol;Shim, Ji Yeon;Kim, Jeongmin;Ryu, Kwang Ryel
한국컴퓨터정보학회논문지
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제23권10호
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pp.57-63
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2018
The operating system for an isolated microgrid, which is completely disconnected from the central power system, aims at preventing blackouts and minimizing power generation costs of diesel generators through efficient operation of the energy storage system (ESS) that stores energy produced by renewable energy generators and diesel generators. In this paper, we predict the amount of renewable energy generation using the weather forecast and build an optimal diesel power generation plan using a genetic algorithm. In order to avoid inefficiency due to inaccurate prediction of renewable energy generation, our search algorithm imposes penalty on candidate diesel power generation plans that fail to maintain the SOC (state of charge) of ESS at an appropriate level. Simulation experiments show that our optimization method for maintaining an appropriate SOC balance can prevent the blackout better when compared with the previous method.
Bimodal Tram developed by KRRI is driven by a series Hybrid propulsion system which has both the CNG engine, generator and LPB(Lithium Polymer Battery) pack. It has three driving modes; Hybrid mode, Engine mode and Battery mode. Even in case of Battery mode, LPB pack to get enough power to drive the vehicle only by itself onsists of 168 LPB cells(80Ah per lcell), 650V. It is important thing to manage LPB pack in a right way, which will extend the lifetime of LPB cells and operate in the hybrid mode effectively. This paper has shown the development of battery management system(12 BMS, 1 BMS per 14cells) to manage LPB pack which is connected with CAN(Controller Area Network) each other and measure the voltage, current, temperature and also control the cooling fan inside of LPB pack. Using the measured data, BMS can show the SOC(State of Charge), SOH(State of Health) and other status of LPB pack including of the cell balancing.
Bimodal Tram developed by KRRI is driven by a series Hybrid propulsion system which has both the CNG engine, generator and LPB(Lithium Polymer Battery) pack. It has three driving modes; Hybrid mode, Engine mode and Battery mode. Even in case of Battery mode, LPB pack to get enough power to drive the vehicle only by itself onsists of 168 LPB cells(80Ah per lcell), 650V. It is important thing to manage LPB pack in a right way, which will extend the lifetime of LPB cells and operate in the hybrid mode effectively. This paper has shown the development of battery management system(12 BMS, 1 BMS per 14cells) to manage LPB pack which is connected with CAN(Controller Area Network) each other and measure the voltage, current, temperature and also control the cooling fan inside of LPB pack. Using the measured data, BMS can show the SOC(State of Charge), SOH(State of Health) and other status of LPB pack including of the cell balancing.
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.
본 연구에서는 에너지 저장장치인 배터리를 기존의 발전기 전력계통에 연계하기 위하여 양방향 전력의 흐름이 가능한 BDC(Bi-Directional Converter) 적용을 위해 모델링을 통하여 제어 프로세스를 설계하고, 해상 상황에 따라 변화하는 부하에 최적화된 전력 공급이 가능한 배터리의 충전 혹은 방전 메커니즘에 대하여 제안한다. 본 연구는 MATLAB/Simulink를 이용하여 BDC를 모델링 하였으며 부하 시나리오에 따라 배터리 충전 및 방전 시의 전류 제어 및 SOC(State Of Charge) 최적화를 시뮬레이션 하였다. 이를 통해 선내 운전되는 발전기가 최적운전 범위에 운전될 수 있도록 배터리와 전력 및 부하를 연동할 수 있도록 하였으며, 발전기가 높은 연료효율 범위에서 운전될 수 있도록 전력제어관리를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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