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.
친환경 및 연비에 대한 요구와 제한은 하이브리드 차량과 같은 친환경 고연비 차량기술을 발전시켜왔다. 하이브리드 차량의 연비는 시스템의 특성으로 인해 주행 후 배터리 충전량의 변화를 연비에 반영시키는 등가연료사용량이 연료소비량에 추가되므로 제어전략에서 배터리 사용영역 증가만으로 연비를 향상시킬 수 없었다. 본 논문은 연료전지 하이브리드 차량을 matlab simulink상에서 모델링하고 기존제어전략에서 연료전지의 사용구간을 분석하여 연료전지 주 사용영역에서의 배터리와 연료전지 간 동력분배를 연비향상을 목표로 최적화하여 등가연료사용량을 포함한 총연비의 향상을 시도하였다.
The vehicle electric power system, which consists of two major components: a generator and a battery, which have to provide numerous electrical and electronic systems with enough electrical energy. A detailed understanding of the characteristics of the electric power system, electrical load demands, and the driving environment such as road, season, and vehicle weight is required when the capacities of the generator and the battery are to be determined for a vehicle. An easy-to-use and inexpensive simulation program may be needed to avoid the over/under design problem of the electric power system. A vehicle electric power simulator is developed in this study. The simulator can be utilized to determine the optimal capacities of generators and batteries. To improve the expandability and easy usage of the simulation program, the program is organized in modular structures, and is run on a PC. Empirical electrical models of various generators and batteries, and the structure of the simulation program are presented. For executing the vehicle electric power simulator, data of engine speed profile and electric loads of a vehicle are required, and these data are obtained from real driving conditions. In order to improve the accuracy of the simulator, numerous driving data of a vehicle are logged and analyzed.
The solar vehicle is in the spotlight in the eco-friendly aspect of photovoltaic system using unlimited solar energy. The solar vehicle uses energy of photovoltaic and battery. The solar vehicle uses stored energy in battery when photovoltaic power is lower than consumption power by solar vehicle and if photovoltaic power is higher than consumption power by solar vehicle then photovoltaic power is stored to battery. To improve use efficiency of photovoltaic, the researches about MPPT method to operate maximum power point and interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM)drive system using photovoltaic is necessary. This paper proposes MPPT control algorithm for solar vehicle using new fuzzy control(NFC). In this paper, to reduce switching loss, the DC-DC converter is omitted. The NFC controller can be use instead of PO. The NFC controller is performed MPPT control using solar cell voltage and q -axis current of IPMSM. The output of NFC is command q -axis current of IPMSM and this current is operated IPMSM. The response characteristics of algorithm proposed in this paper is compared response characteristics of conventional PO method by PSIM program and validity of this paper prove using this result.
This paper deal with due to the additional equipment established on the vehicle fire accident cases. Recently, vehicle was recognized as other living spaces and it was increasing installation of additional devices such as a black box, multivision, additional battery and so on. However, these additional devices were established on the vehicle by non-specialists such as the general public user or manufacturing and distributors of additional devices since the vehicle factory. Resulting from the additional equipments due to installation errors in these additional equipments connected to the electrical wiring insulation damage or electrical breakdown occurs, and finally leading to a fire caused by the additional equipments. Therefore, additional equipment established on the vehicle due to a fire in order to prevent accidents during the manufacturing process of these devices are installed. If not installed unless the manufacturing process, the installation of additional equipments established by professional who knows the vehicle structure that will be able to prevent the fire.
To improve the cycle-life and efficiency of an energy storage system for HEV, a dynamic control system consisted of a switch between a battery and an ultracapacitor module is proposed, which is appropriate for mild hybrid vehicle with 42V power net. The switch can be controlled based on the status of the battery and the ultracapacitor module, and a control algorithm that could largely decrease the number of high charging current peak is also implemented. Therefore the cycle life of the battery can be improved such that it is suitable for a mild hybrid vehicle with frequent engine start-stop and regenerative-braking. Also, by maximizing the use of the ultracapacitor, the system efficiency during high current charging and discharging operation is improved. Finally, this system has the effects that improves the efficiency of energy storage system and reduces the fuel consumption of a vehicle. To verify the validity of the proposed system, this paper presented cycles test results of different energy storage systems: a simple VRLA battery, hybrid energy Pack (HEP, a VRLA battery in Parallel with Ultracapacitor) and a HEP with a switch that controlled by energy management system (EMS). From the experimental result, it was proved the effectiveness of the algorithm.
In popular tourist destinations such as Jeju and Gangwon, electric rental cars are increasingly adopted. However, sudden battery drain due to weather conditions can pose safety issues. To address this, we developed a battery consumption analysis model that considers resistive energy factors such as acceleration, rolling resistance, and aerodynamic drag. Focusing on the effects of ambient temperature and wind speed, the model's performance was evaluated during an empirical validation period from November to December 2023. Comparing predicted and actual state of charge (SoC) across different routes identified ambient temperature, wind speed, and driving time as major sources of error. The mean absolute error (MAE) increased with lower temperatures due to reduced battery efficiency. Higher wind speeds on routes 1 and 6 resulted in larger errors, indicating the model's limitation in considering only tailwinds for aerodynamic drag calculations. Additionally, longer driving times led to higher actual SoC than predicted, suggesting the need to account for varying driver habits influenced by road conditions. Our model, providing more accurate SoC predictions to prevent battery depletion incidents, shows high potential for application in navigation apps for electric vehicle users in tourist areas. Future research should endeavor to the model by including wind direction, HVAC system usage, and braking frequency to improve prediction accuracy further.
EV(Electric Vehicle) 차량에서 BMS(Battery Management System) 은 모터에 공급되는 고전압 배터리의 충전상태를 감지하여 VCU(Vehicle Control Unit)에 전송하게 된다. VCU에서는 배터리의 충전상태를 확인하여 모터 구동 전략을 수립하여 각 제어기에 전송하게 된다. 위와 같이 EV에서 배터리 충전상태를 정확하게 감지하지 못한다면, 모터 구동을 위한 전략 수립에 많은 제약이 따르게 된다. 정확한 배터리 충전 상태를 감지하기 위해서는 배터리 각 셀의 전압/전류/온도 등을 측정하여 연산에 의해 결정된다. 그 중 셀 전압 측정 방식은 Photomos relay를 이용한 방식으로 하드웨어적인 오차에 ${\pm}$수십mV보다 더둑 더 정밀하게 측정할 수 있는 방법이 없었다. 하지만, 셀 전압 측정 정밀도를 향상시키기 위해 신규로 개발된 battery monitoring IC를 이용한 BMS의 H/W 개발에 대해 설명할 것이다. 또한, Monitoring IC를 이용한 BMS의 셀 전압 측정 정밀도를 얼마나 개선시킬 수 있는지에 대해 연구하였다.
The performance of a supercharger for vehicle using solar cell attached on the exterior of a car, an auxiliary battery, and an air compressor was evaluated in this study. This supercharger is composed of a solar cell of 40W, a battery of 60 Ah, an air compressor of 17 A, 8 $kgf/cm^2$ and an air tank of 8L. It takes about 6 days to charge the battery with the solar cell and the high pressure air of 8L can be supplied about 70 times to engine intake with this battery. The intake pressure increased by about 20~40% with this supercharger. The vehicle power and accelerating performance are enhanced by 87% and 50% each in the low speed range. But the performance improved little in the high speed range because of the rather constant flow rate of air supplied by this type of supercharger.
24V DC power system of commercial vehicle includes 28V alternator and 24V battery bank (two 12V battery bank in series). BEQ(Battery Equalizer) provides efficient and reliable 12V DC power to 12V electrical load in 24V DC power system. In addition to providing 12V DC power, BEQ ensures that battery voltages remain equal which extends battery life. It is the most cost effective and efficient solution for dual voltage systems. BEQ made by Hyundai MOBIS is specifically designed to provide reliable 12V DC power for 12V ABS(Anti-lock Brake system).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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