• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.07a
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• pp.147-148
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• 2015

본 논문에서는 50kW 디젤발전기를 MATLAB/SIMULINK를 이용해 모델링 하였으며, 독립운전을 통해 배터리에 전력을 공급하는 시스템을 시뮬레이션 하였다. 독립운전에서의 디젤발전기 제어기는 주파수를 제어하는 조속기와 전압을 제어하는 여자기로 구성되어 있으며, 액추에이터와 디젤엔진 등은 응답 속도를 고려한 시정수를 갖는 시지연 함수로써 모델링하였다. 디젤발전기에서 CVCF 제어를 통해 BESS(Battery Energy Storage System)에 전력을 공급할 때, 디젤발전기와 BESS 측의 전압 특성을 분석하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2012.07a
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• pp.413-414
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• 2012

본 논문에서는 C-rate, 온도, SOC (State-of-Charge, 잔존용량)를 고려하여 NiMH 배터리를 모델링하였고, 시뮬레이션 결과를 배터리 실험 결과와 비교하였다. 제안한 배터리 모델은 1차 테브난 등가회로를 기반으로 구성하였으며 Matlab/Simulink 환경에서 구현하였다. 모델을 구현하기 위한 실험으로는 정전류, 펄스전류 실험을 하여 가변온도와 다양한 C-rate에서 변하는 파라미터를 도출하였고, 도출한 파라미터는 룩업 테이블을 이용하여 배터리 모델에 적용하였다. 제안된 배터리 모델을 짧은 시간동안 불규칙하게 변하는 전류 패턴에 대한 시뮬레이션과 실험 파형을 통하여 배터리 모델의 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.2002-2003
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• 2007

정보통신매체의 발달로 인한 이차전지의 사용이 증가됨에 따라 향상된 이차 전지의 개발이 요구되고 있는 현재에서 기존 이차전지의 충방전 특성을 시험의 중요성이 부각되고 있다. 이런 시점에서 이차전지의 충방전 특성과 싸이클 및 다이나믹 특성을 컴퓨터상의 시뮬레이션을 통해 신뢰할만한 모델링 기법을 제시하는 것이 이 논문의 목적이다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.11a
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• pp.144-147
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• 2007

최근, 2차전지로서는 타 전지에 비하여 고 에너지 밀도와 고 전압의 특성을 갖고 있는 리튬2차전지가 가장 많이 활용되고 있으며, 이 특성 때문에 전기자동차, 우주왕복선, 분산전원의 한 형태인 전력 저장장치에까지 그 이용이 증대되고 있다. 시스템의 최적성능을 보장하기 위해서는 용도별 싸이클 수명성능을 고려한 충방전 설계 및 이를 위한 전기적 등가모델의 정확성이 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 상용 리튬이차전지의 실제 실험 데이터에 근거하여 충/방전 심도 함수를 도출하고, 리튬이차전지의 수명성능평가를 위한 충/방전 특성 모델을 제안하고, 이의 타당성을 입증하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.11a
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• pp.99-100
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• 2015

본 논문은 Hybrid Electric Vehicle용 리튬이온배터리의 ECM (Equivalent Circuit Model) 선정 방법을 제안한다. 전기 회로를 구성하는 성분들의 특징을 분석하고, 그 결과와 EIS (Electrochemical Impedance Spectroscopy) 장비의 측정 결과를 참고하여 배터리를 모델링한다. 다양한 종류의 배터리에 이 방법을 적용하여 각 배터리에 적합한 ECM을 선정하고, 그 임피던스를 EIS 측정 결과에 비교하여 타당성을 검증한다. 또한, 기존에 제시된 ECM과 비교하여 정확도 개선을 평가한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.11a
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• pp.15-16
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• 2015

본 논문은 리튬 이온 배터리의 실시간 등가회로 모델링의 정확도 개선을 위한 방법을 제안한다. 기존의 실시간 변수 추출 방법은 다수의 비선형 변수를 포함한 2차 RC ladder 모델을 기반의 변수 추출이 어렵다. 개선된 방법은 오프라인 변수 추출 결과를 기준값으로 저항성분을 실시간으로 추정하여 보정하는 방법을 사용한다. 각 실시간 모델링 방법별로 배터리 모델을 완성하고 단자 전압을 재현하여 정확도를 검증한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.11a
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• pp.113-114
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• 2015

본 논문은, 태양광 및 차세대 이동수단에 적용되는 리튬-이온 전지의 전기적 모델링를 수행하였다. 전지의 전기적 모델링을 통하여 충 방전 특성, 용량, 개방 전압, 내부 저항과 같은 전지의 특성을 모의함으로써, 다양한 환경에서 어플리케이션에 적용할 전지를 테스트해 볼 수 있다. 리튬-이온 전지는 LGD 18650 B4(2,600mAh) 모델을 사용하였으며, 실험과 시뮬레이션을 통하여 설계된 모델의 타당성을 검증한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.13 no.7
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• pp.3566-3582
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• 2019

In intelligent warehouse picking system, the allocation of tasks has an important influence on the efficiency of the whole system because of the large number of robots and orders. The paper proposes a method to solve the task allocation problem that multi-robot task allocation problem is transformed into transportation problem to find a collision-free task allocation scheme and then improve the capability of task processing. The task time window and the power consumption of multi-robot (driving distance) are regarded as the utility function and the maximized utility function is the objective function. Then an integer programming formulation is constructed considering the number of task assignment on an agent according to their battery consumption restriction. The problem of task allocation is solved by table working method. Finally, simulation modeling of the methods based on table working method is carried out. Results show that the method has good performance and can improve the efficiency of the task execution.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2020.08a
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• pp.49-51
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• 2020

본 논문에서는 전기자동차 급속 충전 시 배터리 팩의 온도 모사를 위한 열 모델링 기법을 제안한다. 배터리 등가 회로 모델을 기반으로 배터리 팩 내부 발열량을 계산하고, 배터리 열 모델 구성을 위한 파라미터 추출 실험 방안을 제안하다. 또한, 전기자동차 방열 시스템의 영향 등으로 인한 발열량 변화를 실시간으로 보정하여 온도 모사 정확도를 개선한다. 열 모델링 기법의 유효성 검증을 위하여 전기자동차용 배터리 팩 기반의 시뮬레이션 및 실험을 진행한다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.28 no.1
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• pp.17-25
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• 2023

As the range of use of urban unmanned aerial vehicles (UAV) expands, it is necessary to operate UAVs efficiently because of its limited battery capacity. For this, it is required to find the optimal flight profile with various simulations. Therefore, it is important to predict the power and energy consumption of the UAV battery. In this paper, we analyzed the relationship between the speed and acceleration of the UAV and power consumption during the flight. Then, we derived a linear model, which is easily utilized. In addition, we also derived an accurate power consumption model based on deep neural network learning. To find the efficient model, we used learning data as 1) the GPS 3-axis velocity and acceleration data, 2) the IMU 3-axis velocity only, and 3) the IMU 3-axis velocity and acceleration data. The final model shows 5.86% error rate for power consumption and 1.50% error rate for the cumulative energy consumption.