• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2018년도 전력전자학술대회
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• pp.249-251
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• 2018

본 논문에서는 모델 기반 적응제어 방식중 하나인 확장 칼만 필터(EKF: Extended Kalman Filter)를 사용하여 전기자전거용 배터리팩의 충전량(SOC: State of Charge)을 상온과 저온에서 추정하였다. 온도에 따라 배터리의 특성은 매우 가변적이며, 모델의 특성이 달라짐에 따라 적응제어를 위한 내부 파라미터 또한 상이하게 나타난다. 본 논문에서는 Matlab/Simulink를 이용하여 배터리와 확장 칼만 필터를 설계하고 시뮬레이션하였다. 온도에 따른 최적의 SOC 추정 성능을 얻기 위해, 오차 원인을 분석하고 이에 따른 개선된 SOC 추정 결과를 나타냈다.

• 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.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2012년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.130-131
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• 2012

본 논문은 확장 칼만 필터(EKF)를 이용하여 배터리의 SOC(State-of-Charge) 추정 방법을 제안하였다. EKF는 정확한 모델에서만 제대로 동작 할 수 있다. 따라서, 본 논문은 EKF의 적용을 위해 높은 정확도를 가진 전기적 배터리 모델에 대해 설명한다. 배터리 모델은 4.2V, 40Ah의 리튬폴리머 전지에서 추출되었다. 배터리는 Bulk 커패시터, 두 개의 R-C회로, 직렬 저항을 사용하여 모델링하였다. EKF를 모델에 적용하기 위해 캐패시터 전압은 개방 회로 전압(OCV)을 나타내는데 사용된다. EKF는 충/방전 기기인 Maccor 8500에 의해 얻을 실험 데이터로 테스트하였다. 테스트 결과에서 추정의 오차가 최대 5% 정도로 줄일 수 있다는 것을 보여준다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.51-52
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• 2011

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.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.301-302
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• 2011

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.

• 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.

• 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.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제20권2호
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• pp.41-46
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• 2015

The drag of the excess charge in an electrical double layer at the solid fluid interface due to water flow induces the streaming current, i.e., the streaming potential (SP). Here we introduce a sandbox experiment to study this hydroelectric coupling in case of a tracer test. An acrylic tank was filled up with homogeneous sand as a sand aquifer, and the upstream and downstream reservoirs were connected to the sand aquifer to control the hydraulic gradient. Under a steady-state water flow condition, a tracer test was performed in the sandbox with the help of peristaltic pump, and tracer samples were collected from the same interval of five screened wells in the sandbox. During the tracer test, SP signals resulting from the distribution of 20 nonpolarizable electrodes were measured at the top of the tank by a multichannel meter. The results showed that there were changes in the observed SP after injection of tracer, which indicated that the SP was likely to be related to the solute transport.

• 전력전자학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.357-363
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• 2021

Eco-friendly hybrid railroad propulsion system with fuel-cell and battery was suggested to reduce carbon dioxide gas and replace retired diesel railroads. Lithium-ion battery with high energy/power density and long lifetime is selected as the energy source at the battery side due to its excellent performance. However, the performance of lithium-ion batteries was affected by temperature, current rate, and operating condition. Temperature is known to be the most influential factor in changing battery parameters. In addition, appropriate thermal management is required to ensure the safe and effective operation of lithium-ion battery. Electro-thermal coupled model with varying parameter depends on temperature, and state-of-charge (SOC) is suggested to estimate battery temperature. The electric-thermal coupled model contains diffusion current using parameter identification by adaptive control algorithm when considering thermal diffusion effect. An experiment under forced convection was conducted using cylindrical cell and 18 parallel-connected battery module to demonstrate the method.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.217-222
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• 2018

배터리의 열화는 SoC 및 SoH의 변화에 따라 결정된다. 배터리의 열화를 판정하기 위해 전달 함수에 의한 배터리 SoC를 측정 하는 방법을 연구 하였다. 배터리의 SoC는 DC 저항이 검출되는 1Hz 대역에서 가장 크게 변화 한다. 하지만 관측하기 협소한 대역이기 때문에 톤버스트 신호를 입력신호로 사용하여 배터리의 주파수 응답대역을 대역을 1kHz로 이동 시켰다. 신호의 주파수 영역 특성을 관측을 위해 Welch스펙트럼 추정 방법을 사용하였다. 스펙트럼 추정 결과 배터리의 응답 신호는 SoC가 40%, 60%, 80% 일 때 각각 1dB의 차이를 갖는 것을 확인 하였으며, 이를 통해 새로운 배터리 SoC의 측정 방식을 제안 하였다.