배터리 교체형 전기버스는 친환경 공공교통 수단이다. 그러나 기술적 한계로 인하여, 이 버스는 소모된 배터리를 충전된 배터리로 반복해서 교체해야 한다. 현재 국내에서 연구 중인 배터리 자동 교체형 전기버스는 배터리 무인 자동교체소에서 자동으로 배터리를 교체할 수 있다. 본 논문에서는 배터리 자동 교체형 전기버스 운영 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 두 가지 서비스를 제공한다. 첫째, 이 시스템은 버스 도착 알림 서비스를 제공한다. 이 서비스는 기존 대도시에서 서비스 중인 버스정보시스템의 기능으로, 버스 승객들에게 버스를 얼마나 기다려야 하는지를 알려준다. 둘째, 배터리 교체 스케줄링 서비스를 제공한다. 이 서비스는 배터리 잔량이 얼마 남아있지 않거나 배터리 교체를 원하는 버스를 완충된 배터리를 저장하고 있는 배터리 무인 자동교체소로 할당하는 역할을 한다. 제안된 시스템을 검증하기 위해서 시스템을 DEVS형식론으로 모델링하였다. 시뮬레이션 결과, 제안된 시스템은 위의 서비스들을 충실히 수행함을 알 수 있었다.
Global automobile manufacturers are developing electric vehicles (EVs) to eliminate the pollutant emissions from internal combustion vehicles and to minimize fossil fuel consumptions for the future generations. However, EVs have a disadvantage of shorter traveling distance than that of conventional vehicles. To answer this shortfall, more batteries are installed in the EV to satisfy the consumer expectation for the driving range. However, as the energy capacity of the battery mounted in the EV increases, the amount of heat generated by each cell also increases. Naturally, a better battery thermal management system (BTMS) is required to control the temperature of the cells efficiently because the appropriate thermal environment of the cells greatly affects the power output from the battery pack. Typically, the BTMS is divided into an active and a passive system depending on the energy usage of the thermal management system. Heat exchange materials usually include gas and liquid, semiconductor devices and phase change material (PCM). In this study, an application of PCM for a BTMS was investigated to maintain an optimal battery operating temperature range by utilizing characteristics of a PCM, which can accumulate large amounts of latent heat. The system was modeled using Dymola from Dassault Systems, a multi-physics simulation tool. In order to compare the relative performance, the BTMS with the PCM and without the PCM were modeled and the same battery charge/discharge scenarios were simulated. Number of analysis were conducted to compare the battery cooling performance between the model with the aluminum case and PCM and the model with the aluminum case only.
Lithium-ion batteries are widely used, from lightweight to energy-intensive, from small devices to large ESSs. However, it is sensitive to the surrounding environment and there is a change in performance depending on the temperature change. In this study, the temperature dependence of the charge / discharge characteristics of the battery is shown through simulation and the distribution of the salt concentration in the electrolyte is observed when the sudden temperature change is applied.
This paper presents the implementation and control methods of a battery simulator. The proposed battery simulator can emulate the dynamic characteristics of any actual battery using the second RC ladder model of the equivalent circuit. Moreover, it can emulate the variation of impedance, which is the result of the change of battery characteristics due to the aging effect. The parameters of the battery simulator can be derived from the sequence of tests of the actual battery or only from the data supplied by the battery manufacturer. Proposed methods for the battery simulator are tested by extensive experiments. Test results show that the proposed battery simulator can emulate not only the dynamic characteristics but also the aging effects of the actual battery in real time.
Battery is one of the emergency power. Battery reliability is a very important to keep up the minimum of building capabilities in case of interruption of electric power. Instantaneous discharge test is carried out for measuring transient voltage change(${\Delta}V$) and internal instantaneous impedance(Z), and then it is compared with discharge test results for the estimating the battery capacity. As a result, it was confirmed that the voltage change(${\Delta}V$) and the instantaneous impedance of the batteries failed in actual discharge test were higher that those of the sound batteries. Such an instantaneous discharge test can be a diagnosis of battery sound.
As the battery capacity requirement increases, battery cells are connected in a parallel configuration. However, the sharing current of each battery cell becomes unequal due to the imbalance between cell's impedance which results the mismatched states of charge (SOC). The conventional fixed-resistance balancing methods have a limitation in battery equalization performance and system efficiency. This paper proposes a battery equalization method based on dynamic resistance technique, which can improve equalization performance and reduce the loss dissipation. Based on the SOC rate of parallel connected battery cells, the switches in the equalization circuit are controlled to change the equivalent series impedance of the parallel branch, which regulates the current flow to maximize SOC utilization. To verify the method, operations of 4 parallel-connected 18650 Li-ion battery cells with 3.7V-2.6Ah individually are simulated on Matlab/Simulink. The results show that the SOCs are balanced within 1% difference with less power dissipation over the conventional method.
Li-ion battery system is regarded as one of the most potent power sources for electrified power-trains. For the Li-ion battery system to be widely adopted in automotive applications, the performance, safety, and cycle life issues need to be properly addressed. These issues are closely related to the thermal management of battery system. Especially, the effective cooling module design is the core part for the novel battery thermal management system development. In this paper, an experimental approach was carried out as a basic part of comprehensive battery thermal management research. The main goal of this paper is to present a comparison of two cooling systems (air cooling and phase change material (PCM) based cooling) of the unit 18650 battery module. The temperature rise with different battery discharge rate (c-rate) was mainly investigated and analyzed for two types of battery cooling systems. It is expected that this study can properly contribute to providing basic insights into the design of robust battery thermal management system for vehicular applications.
Park, Jinho;Lee, Byoungkuk;Jung, Do-Yang;Kim, Dong-Hee
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제13권5호
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pp.1927-1934
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2018
In this paper, we studied the state of charge (SOC) estimation algorithm of a high-capacity lithium secondary battery for electric vehicles (EVs) considering temperature characteristics. Nonlinear characteristics of high-capacity lithium secondary batteries are represented by differential equations in the mathematical form and expressed by the state space equation through battery modeling to extract the characteristic parameters of the lithium secondary battery. Charging and discharging equipment were used to perform characteristic tests for the extraction of parameters of lithium secondary batteries at various temperatures. An extended Kalman filter (EKF) algorithm, a state observer, was used to estimate the state of the battery. The battery capacity and internal resistance of the high-capacity lithium secondary battery were investigated through battery modeling. The proposed modeling was applied to the battery pack for EVs to estimate the state of the battery. We confirmed the feasibility of the proposed study by comparing the estimated SOC values and the SOC values from the experiment. The proposed method using the EKF is expected to be highly applicable in estimating the state of the high-capacity rechargeable lithium battery pack for electric vehicles.
As ESS safety issues increase recently, there is a need to more precisely monitor the temperature of the ESS. In this paper, DTS technology for temperature monitoring of ESS batteries is introduced and the temperature measurement principle is explained. The temperature of the battery module is measured using the DTS system, and the thermal deviation between battery cells inside the battery module is analyzed. In order to analyze how thermal imbalance affects the charging and discharging performance of the battery, an accelerated degradation test was conducted. Cycle life characteristics analysis, battery surface temperature change, and AC impedance characteristics were conducted to analyze how the performance of battery cells differs according to temperature conditions.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권3호
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pp.118-121
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2023
Recently, green energy support policies have been announced around the world in accordance with environmental regulations, and asthe market grows rapidly, demand for batteries is also increasing. Therefore, various methodologies for battery diagnosis and recycling methods are being discussed, but current accurate life prediction of batteries has limitations due to the nonlinear form according to the internal structure or chemical change of the battery. In this paper, CS2 lithium-ion battery measurement data measured at the A. James Clark School of Engineering, University of Marylan was used to predict battery performance with high accuracy using a convolutional neural network (CNN) model among deep learning-based models. As a result, the battery performance was predicted with high accuracy. A data structure with a matrix of total data 3,931 ☓ 19 was designed as test data for the CS2 battery and checking the result values, the MAE was 0.8451, the RMSE was 1.3448, and the accuracy was 0.984, confirming excellent performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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