As the supply of xEV in Korea is rapidly increasing, the amount of waste batteries is expected to increase rapidly, but the current recycling system for waste xEV batteries is very insufficient. In order to properly utilize the xEV reusable battery module, it is essential to classify it into a type that has similar discharge characteristics to the current state of health(SOH), which is the discharge capacity of the battery. This paper proposes a system that can minimize the exchange of energy with the KEPCO system by using the charging/discharging method by circulating power between batteries in order to minimize the power consumption when charging and discharging waste batteries. In the proposed system, a function to measure parameters during the charging/discharging test of the waste battery was implemented to build a customized big date for the test waste battery. In addition, the dynamic characteristics of the proposed circuit were analyzed using PSIM, which is useful for power electronics analysis, and the validity of the proposed circuit was verified through experiments.
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.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권3호
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pp.236-241
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2024
Due to the recent emphasis on carbon neutrality and environmental regulations, the global electric vehicle (EV) market is experiencing rapid growth. This surge has raised concerns about the recycling and disposal methods for EV batteries. Unlike traditional internal combustion engine vehicles, EVs require unique and safe methods for the recovery and disposal of their batteries. In this process, predicting the lifespan of the battery is essential. Impedance and State of Charge (SOC) analysis are commonly used methods for this purpose. However, predicting the lifespan of batteries with complex chemical characteristics through electrical measurements presents significant challenges. To enhance the accuracy and precision of existing measurement methods, this paper proposes using a Long Short-Term Memory (LSTM) model, a type of deep learning-based recurrent neural network, to diagnose battery performance. The goal is to achieve safe classification through this model. The designed structure was evaluated, yielding results with a Mean Absolute Error (MAE) of 0.8451, a Root Mean Square Error (RMSE) of 1.3448, and an accuracy of 0.984, demonstrating excellent performance.
탄산가스 삭감과 자동차 연비를 향상시키기 위한 자동차의 경량화는 현시대적 큰 과제이다. 경량화를 위하여 Hybrid Electrical Vehicle(HEV), Electrical Vehicle(EV)의 고성능 모터용 Nd 자석, Li이온 2차전지 및 배기가스 정화용 PGM촉매의 성능개발이 활성화 되고 있다. 우리나라는 자동차 경량화와 기능 향상을 위하여 사용하는 희소금속을 자원이 편재되어 있는 중국 등에서 수입하기 때문에 수출국의 공급 조절, 가격 폭등 등으로 수급이 불안정한 경우가 있다. 이를 대비하여 차세대 자동차에서 배출되는 폐 희소자원을 리싸이클링 할 필요가 있다. 본고는 리싸이클링 기술과 현상에 대하여 조사 분석한 정보를 기술자나 연구자에게 전해주어 국가 자동차 산업 발전에 기여하는데 목적이 있다. 조사 결과, 폐 자동차에서 배출되는 고성능 모터, 배기가스 정화용 백금족금속(PGM) 폐촉매, Li이온 배터리 등의 리싸이클링기술은 전처리 기술과 후처리 기술로 분류하는데, 전처리 기술인 기계적 분리 선별 기술은 연구 개발 중이며, 후처리기술인 습, 건식 제련 기술은 확립되어 있다. 리싸이클링 경제성 측면에서 폐 부품의 기계적 선별 기술에 대하여 집중적으로 연구할 필요가 있다.
이 논문은 그린 딜로 인한 전기 에너지 수요가 급증을 될 수 있기 때문에 이를 제시하고자 한다. 그러나 미래의 전기자동차와 많은 전기 에너지의 조달은 여전히 화석 연료에 의존한다. 이에 IT 산업의 중요성이 부각되고 수소-전기차의 수요와 연관 산업으로 그 수요가 증가하게 된다. 본 연구의 방법은 IT 산업의 전기 에너지 수요보다 미래 차세대 동력으로 전기차의 충전과 연관성을 조사하였다. 이는 실증적 회귀 분석을 통해 경제 성장에 따른 산업용 전기와 가정용 에너지를 성장에 따른 PPP의 상관관계를 도출하였다. 그 결과 전기차와 차세대 전기차를 포함한 변화량은 GDP 대비 구매력 변화 국가의 1/3에서 유의미한 것으로 나타났다. 이는 전기차의 수요가 있는 32개국 중 12개 국가(이탈리아, 캐나다, 스위스, 폴란드, 슬로베니아, 독일, 슬로바키아, 핀란드, 스웨덴, 체코, 에스토니아, 덴마크)가 더 많은 전기 에너지에 더 민감하기에 전체 구매력에 영향을 미치게 된다. IT-전기 에너지원의 미사용 전력 낭비를 방지하고, 수소전기 충전-보존함으로써, 향후 성장을 위한 수급에 국가의 IT 산업 보존 완충 시설대비가 필수불가결하다.
최근, 전기차 증가에 따른 리튬 전지의 사용량 증가로 리튬 가격 증가 및 폐리튬전지 발생량이 증가하고 있다. 이러한 이유로 폐리튬전지 내 리튬 회수에 대한 연구가 진행되고있다. 본 연구에서는 폐전기차 셀분말의 열처리 조건에 따른 선택적 리튬 침출에 관한 연구를 진행하였다. 셀 분말(LiNixCoyMnzO2, LiCoO2)로부터 선택적 리튬 침출을 위해서는 환원을 통한 상변화 및 분리가 필요하다. 폐전기차 셀분말 내 탄소는 고온에서 산소와 반응하여 환원제 역할을 한다. 적정 온도를 알고자 대기/질소 분위기에서 TG-DSC 분석 및 550 ~ 850 ℃ 열처리 후, XRD 분석을 하였다. 열처리 된 분말은 ICP 분석을 위해 D.I water에서 1:10 비율로 침출 후 분석하였다. XRD 분석결과, 700 ℃에서 Li2CO3 피크가 확인되었다. 850 ℃ 열처리 시 Li2O의 피크가 확인되었는데, 이는 Li2CO3가 723 ℃ 이상의 온도에서 Li2O와 CO2로 분해되었기 때문이다. 또한 Li2O와 Al2O3와 반응으로 LiAlO2가 확인되었다. 850 ℃에서 열처리 시 Li 침출율이 낮아졌는데 이는 LiAlO2가 D.I water에서 침출하지 않기 때문으로 판단된다. 리튬 침출율의 경우 열처리의 조건에 따라 달라지며, 질소 분위기 중 700 ℃로 열처리 시 약 45 %의 리튬침출이 확인되었다. 침출 용액을 고-액분리 후증발농축하여 XRD 분석을 실시한 결과, Li2CO3의 피크를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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