This paper presents a low-cost portable lithium battery parameter measuring and estimating the solution. In this method, lithium battery characteristics are monitored during discharging and charging cycles. The battery profile is analyzed, and its key parameters are estimated by GNU Octave running on Raspberry Pi Zero, a mini computer. The proposed method can measure and estimate the battery parameters for SOC and DOD estimation with reasonable accuracy as well as portability features.
A new dielectric test on main relays of electric traction vehicles, the partial discharge(PD) test, is proposed. The PD test will not affect the insulation performance of specimen during the test and provide much more detailed information on insulation, the types of defects, and so on. Insulation performance of relays is estimated by discharge inception voltage(DIV), discharge extinction voltage (DEV), and apparent charge as a function of test voltage and time. Three main relays of different manufacturing date were estimated by applying AC voltage with three patterns in ranges of $0{\sim}1,200[V]$. From the results, we could estimate insulation state and which types of defects exist in them.
리튬 이온 배터리가 전기 자동차 및 다양한 어플리케이션에 적용됨에 따라 배터리 관리 시스템(BMS)의 중요도가 높아지고 있다. 리튬 이온 배터리의 SOC(State of Charge) 및 단자전압 추정은 BMS에서 필수적이며 다양한 알고리즘을 통해 연구되고 있다. 본 논문에서는 비지도 학습 알고리즘인 뉴럴 네트워크의 학습을 위해 특성 파라미터(Characterstic Parmeter)를 선정하였으며, 특성 파라미터의 학습을 통해 리튬 이온배터리의 단자 전압 및 SOC를 추정하였다.
Heat generation and temperature of a battery is usually presented by an equation of current. This means that we need to adopt time domain calculation to obtain thermal characteristics of the battery. To avoid the complicated calculations using time domain, 'state of charge (SOC)' can be used as an independent variable. A SOC based calculation method is elucidated through the comparison between the calculated results and experimental results together. Experiments are carried for rapid resistive discharge of a large-capacitive lithium secondary battery to evaluate variations of cell potential, current and temperature. Calculations are performed based on open-circuit cell potential (SOC,T), internal resistance (SOC,T) and entropy (SOC) with specific heat capacity.
주위온도, 사용연한 및 운전점 등에 의해서 동작특성이 변화되는 배터리의 SOC(State of Charge)를 정확하게 추정하는 것은 매우 어려운 과제이다. SOC를 추정하기 위해서는 배터리의 복잡한 비선형적인 특성을 고려한 등가 모델의 개발이 필요하다. 본 논문은 SOC 추정을 위해 최근까지 수행되었던 연구를 검토하고, SOC 추정을 위해 개발된 배터리 모델 및 추정기법을 비교 분석하고, PSIM 시뮬레이션 연구 결과를 제시한다.
본 논문에서는 비례-적분(PI) 제어의 상태관측기를 구성하여 리튬폴리머 배터리의 충전량(SOC)을 추정하는 기법에 대해 설계한 뒤 실험을 통하여 검증하였다. 리튬폴리머 배터리는 1차 R-C 등가모델로 단순화하여 표현하였고, PI상태관측기를 Matlab/Simulink에서 설계하였다. 상온($25^{\circ}C$)에서 양방향 DC-DC 컨버터를 이용하여 리튬폴리머 배터리에 FTP-72 충 방전 사이클의 전류패턴을 인가한 뒤 SOC 추정기법을 검증하였다. PI상태관측기는 임의의 초기 SOC 상태에서도 오차율 2%이내로 SOC를 추정하여 모델링 에러나 외란에도 강인한 특성이 있는 것을 확인하였다.
리튬 인산철(LFP, $LiFePo_4$) 배터리의 경우 다른 종류의 배터리에 비해 내부 파라미터가 비선형적인 단점이 있다. 일반적인 배터리 등가회로 모델을 적용 시, 비선형성으로 인해 추정 성능이 감소한다. 배터리 등가회로 모델을 기반인 확장 칼만 필터(EKF, Extended Kalman Filter)를 통해 SOC (State of Charge) 추정 시 추정성능이 감소할 수 있다. 따라서 본 논문은 LFP 배터리의 SOC 추정 성능 향상을 위해 실시간 파라미터 관측기를 통한 배터리 등가회로 모델을 기반으로 EKF의 내부 파라미터를 분석하고 이에 따른 차등 모델을 제안한다.
본 논문은 $LiFePO_4$ 셀의 SOC(State of Charge) 추정에서 가장 중요한 역할을 하는 모델 파라미터인 OCV(Open Circuit Voltage)의 설계에 관한 것이다. $LiFePO_4$ 셀은 히스테리시스 특성 때문에 Charging/Discharging OCV값을 이은 curve인 Major loop만으로는 신뢰도 높은 SOC 추정이 어렵다. 따라서, 기존의 Major loop에 추가적으로 SOC 10% 구간별로 Minor loop을 설계해 줌으로써 배터리 모델링의 정확도를 높이고, 이를 최종적으로 EKF(Extended Kalman Filter)알고리즘을 이용하여 SOC 추정으로 해봄으로써 정확도 향상을 비교해 보고 분석해 보고자 한다.
본 논문에서는 납 축전지를 사용하는 산업용 전기차량의 SOC(State Of Charge)를 별도의 BMS(Battery Management System)장치 없이 추정하는 방법에 대해 기술한다. SOC를 추정하기 위한 기존의 전통적인 방법들 중 전력을 적산하는 방법(Ampere hour counting)이 널리 사용되는데 이는 장치의 내, 외적인 요인에 의해 발생한 오차가 누적될 수 있다. 배터리의 전압을 측정하여 SOC를 추정하는 OCV(Open Circuit Voltage) 방법은 배터리가 안정 상태에 도달하기까지 충분한 휴지 시간이 필요해 실시간으로 적용하기 힘들다. 이 외에 칼만 필터를 이용하는 방법은 시스템을 정확히 모델링해야 하고 계산이 복잡하다는 단점이 있다. 본 연구에서는 전력을 적산하는 방법을 기본으로 하고 배터리의 전압을 적절히 이용하여 누적되는 오차를 보정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에 대해 시뮬레이션 하고 실제로 산업용 차량인 AC 전동 지게차로 실험하여 그 타당성을 검증 하였다.
본 논문에서는 각형 형태의 120Ah 고용량 배터리 ($LiNiMnCoO_2$; NMC)의 내부 파라미터 추출을 통해 배터리 관리 시스템(battery management system;BMS)에 중요한 팩터로 0.1C 및 0.25C 방전 조건에서 확장칼만필터(extended Kalman fileter;EKF) 기반으로 SOC(state-of-charge)를 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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