An energy storage system is composed of lithium-ion batteries in modern applications. Batteries are regarded as storage devices for renewable and residual energy. The failure of batteries can cause the performance reduction and explosion of battery systems. High maintenance cost is essential when dealing with the problem of battery safety. Therefore an accurate health diagnosis is required to ensure the high reliability of battery systems. A battery pack is a combination of single cells in series and parallel connections. A battery pack has to consider various factors to assess battery health. Battery health involves conventional factors and additional factors, such as cell-to-cell imbalance. For large applications, state-of-health (SOH) can be inaccurate because of the lack of factors that indicate the state of the battery pack. In this study, six characterization factors are proposed for improving the SOH estimation of battery packs. The six proposed characterization factors can be regarded as health indicators (HIs). The six HIs are applied to the principal component analysis (PCA) algorithm. To reflect information regarding capacity, voltage, and temperature, the PCA algorithm extracts new degradation factors by using the six HIs. The new degradation factors are applied to a multiple regression model. Results show the advancement and improvement of SOH estimation.
환경 친화적인 마그네슘-공기 전지는 이론적 방전용량이 매우 높은 1차전지로 알려진 금속-공기 전지이며 대기 중 산소를 양극 활물질로 사용하고 마그네슘 합금을 연료로 사용하는 관점에서 금속-연료전지로도 불리고 있다. 음극으로 사용하는 마그네슘합금의 성능에 따라 전지 전체 성능이 결정되므로 고성능 전지로 상용화하기 위해서는 음극 재료인 마그네슘 합금 전극의 성능에 대한 연구와 개선이 필요하다. 본 연구는 상용화된 마그네슘 합금(AZ31, AZ61)을 선택하여 마그네슘-공기 전지용 전극재료로서 가능성을 평가하기 위하여 전기화학적인 측정을 실시하고 방전 특성을 조사하였다. 개방회로전위 변화, Tafel 곡선 변화, 순환전류전압곡선 측정을 통해 마그네슘합금들의 전기화학적 특성을 조사하였고 정전류 방전 실험을 통해 AZ61 합금의 우수한 방전 용량(1410mAhg-1)과 가능성을 평가하였다.
The work in this paper presents development of fuzzy logic-based energy management strategy for a fuel cell hybrid electric vehicle. In order for the fuel cell system to overcome the inherent limitation such as slow response time and low fuel economy especially at the low power region, the battery system has come to compensate for the fuel cell system. This type of hybrid configuration has many advantages, however, the energy management strategy between power sources is essentially required. For the optimal power distribution between the fuel cell system and the battery system, a fuzzy logic-based energy management strategy is proposed. In order to show the validity and the robustness of suggested strategy, some simulations are performed for the standard drive cycles.
The paper estimated the reasonable market price of lead-acid battery energy storage system (BESS) intended for demand management of electricity customers. As time-of-use (TOU) tariffs have extended to a larger number of customers and gaps in the peak and off-peak rates have gradually risen, deployment of BESS has been highly needed. However, immature engineering techniques, lack of field experiences and high initial investment cost have been barriers to opening up ESS markets. This paper assessed electricity cost that BESS operation could save for customers and, based on the possible cost savings, estimated reasonable prices at which BESSs could become a more prospective option for demand management of customers. Battery scheduling was optimized to maximize the electricity cost savings that BESS would possibly achieve under TOU tariffs conditions. Basic economic factors such as payback period and return on investment were calculated to determine reasonable market prices. Actual load data of 12 industrial customers were used for case studies.
Che, Yanbo;Jia, Jingjing;Yang, Yuexin;Wang, Shaohui;He, Wei
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제13권4호
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pp.1759-1768
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2018
The energy density, power density and ohm resistance of battery change significantly as results of battery aging, which lead to decrease in the accuracy of the equivalent model. A parameter identification method of the equivale6nt circuit model with 3 R-C branches based on the test database of battery life cycle is proposed in this paper. This database is built on the basis of experiments such as updating of available capacity, charging and discharging tests at different rates and relaxation characteristics tests. It can realize regular update and calibration of key parameters like SOH, so as to ensure the reliability of parameters identified. Taking SOH, SOC and T as independent variables, lookup table method is adopted to set initial value for the parameter matrix. Meanwhile, in order to ensure the validity of the model, the least square method based on variable forgetting factor is adopted for optimizing to complete the identification of equivalent model parameters. By comparing the simulation data with measured data for charging and discharging experiments of Li-ion battery, the effectiveness of the full life cycle database and the model are verified.
최근 탄소배출을 최소화하기 위해 전기자동차의 사용이 증가함에 따라 핵심 부품인 리튬이온 배터리의 상태 및 성능 분석의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 배터리의 상태 및 성능에 영향을 줄 수 있는 배터리의 전압, 전류 및 온도뿐만 아니라 전기 자동차의 운행 데이터 및 충전 패턴 데이터를 활용한 종합적인 분석이 필요하다. 따라서 전기적 이동 수단에서 수집되는 배터리 데이터 수집 및 데이터 전처리, 단순 배터리 데이터에 추가적인 운전자 운전 습관에 대한 데이터 수집 및 전처리, 분석된 영향인자를 기반으로 인공지능 알고리즘 세부 설계 및 수정, 해당 알고리즘을 기반으로 하는 배터리 분석 및 평가 모델 설계하였다. 본 논문에서는 실시간 전기버스를 대상으로 운행 데이터와 배터리 데이터를 수집하여 Random Forest 알고리즘 활용하여 학습시킨 후, XAI 알고리즘을 통해 배터리 상태 중요 영향인자로 배터리의 상태, 운행 및 충전 패턴 데이터 등을 종합적으로 고려하여 운행 패턴에서 급가속, 급 감속, 급정지와 충 방전 패턴에서 일 주행횟수, 일일 누적 DOD와 셀 방전에서 셀 전압 차 , 셀 최대온도, 셀 최소온도의 요소가 배터리 상태에 많은 영향을 미치는 인자로 확인되었으며, Random Forest 알고리즘 기반으로 배터리 분석 및 평가 모델을 설계하고 평가하였다.
This study examines the system and process of battery stored energy in vehicles and suggest the effective area for the use of V2G(vehicle-to-grid) from Jeju Smart Grid Demonstration Project. V2G means technology of electric power transmission from the battery of electric-drive vehicles to state grid. As for the increasing of effectiveness for demand-side control, V2G is a very good alternative. In the U.S., the utilization of electric vehicles is under 40% on average. In this case, we can use he battery of electric vehicle as role of frequency regulation or generator of demand-side resource. V2G, which is the element of Smart Transportation, consists of electric vehicle battery, BMS(battery management system), OBC(on-board charger), charging infrastructure, NOC(network operating center) and TOC(total operation center). V2G application has been tested for frequency regulation to secure the economical efficiency in the United States. In this case, the battery cycle life is not verified its disadvantage. On the other hand, Demand Response is required by low c-rate of battery in electric vehicle and It can be small impact on the battery cycle life. This paper concludes business area of demand response is more useful than frequency regulation in V2G application of electric vehicles in Korea. This provides the opportunity to create a new business for power grid administrator with VPP(virtual power plant).
21세기 현대사회에 있어서 이차전지 배터리(Battery)를 이용한 휴대용 전자제품은 계속해서 경량, 소형화되어가는 추세 속에서 있다. 그리고 이러한 추세와 더불어 우리는 몸에 착용할 수 있는 전자 장비를 이용하여 하루 일상생활에서 정보를 수집, 공유하는 4차 산업혁명 시대에 활동하고 있다. 따라서 소형 가전제품 및 디지털 기기를 사용하면서 재충전할 수 있는 이차전지 배터리의 역할은 점점 더 중요하게 증가하고 있다. 이러한 증가와 더불어 이차전지 배터리 성능시험은 특성, 수명, 고장진단, 재활용 등의 다양한 시험방법을 요구하고 있으며 있다. 또한 배터리의 안전과 적절한 기능을 보장하기 위한 배터리 테스트 시스템 구축과 이에 따른 지침 및 올바른 기본지식이 고려되고 있다. 따라서 본 논문에서는 배터리의 성능과 직접으로 연결된 시나리오별 충방전에 따른 이차전지 리튬이온(Li-ion) 배터리의 특성에 대해 살펴보고자 한다.
전기차 수요의 증가로 향후 폐차 혹은 배터리 노후화로 인한 폐배터리 배출량 급증이 예상됨에 따라 이에 대한 적정 관리가 시급한 실정이다. 기술개발 측면에서는 데이터 기반 진단 등 다양한 폐배터리 진단 및 관리 기술이 주목을 받고 있다. 또한 로봇기반 자동 해체 기술은 산업 현장에서의 Test 검증 및 향후 배터리 관련 데이터베이스와의 연동이 필요한 것으로 보인다. 특히 향후 폐배터리 순환과정에서의 효율화와 동시에 안전성/친환경성 제고를 위한 다양하고 선진적인 배터리 진단 및 평가기법 개발 및 보급이 중요하다. 또한 리튬 관련 화학물질 배출이동에 대한 데이터베이스화와 배터리 연소시 가스유출위험 및 소방안전에 관한 평가 및 대처가 중요할 것으로 보인다. 더 나아가 데이터 기반 진단/분류/해체 과정을 재활용/최종폐기와 연계된 다양한 관점에서의 폐배터리 전주기 관리 최적화 등에 향후 더 많은 연구개발이 필요하다고 판단된다. 그리고 일련의 데이터는 차후 배터리 생산 시 환경적 부담을 감소시키고 재이용/재활용이 원활하도록 청정설계 및 제조에 기여해야 한다. 또한 이러한 최적화는 전기차 배터리의 향후 기술 및 시장 변동을 감안하여 추진되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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