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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 333 - 338 (6page)
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본 논문은 역전파 뉴럴 네트워크(Back Propagation Neural Network; BPNN) 알고리즘을 이용한 배터리 셀의 잔존용량(State Of Charge; SOC) 추정 방법을 제안한다. 이를 위해 배터리 성능평가 시뮬레이터를 구현하고 다양한 온도에서의 충방전 실험을 통해 뉴럴 네트워크 학습에 필요한 입출력 데이터를 도출한다. 최종적으로 배터리의 SOC 추정 성능은 Matlab/Simulink 프로그램을 이용하여 Ah-counting에 의한 실험치와 비교를 통해 분석하고 오차율을 3% 미만으로 줄일 수 있음을 시뮬레이션을 통해 확인한다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
References
참고문헌 (5)
참고문헌 신청
M. A. Hannan / 2017 / A review of lithium-ion battery state of charge estimation and management system in electric vehicle applications: Challenges and recommendations / Renewable and Sustainable Energy Reviews 78:834~854
K. S. Ng / 2009 / Enhanced coulomb counting method for estimating state-of-charge and state-of-health of lithium-ion batteries / Applied Energy 86:1506~1511
Y. Jeong / 2014 / Enhanced coulomb counting method with adaptive SOC reset time for estimating OCV / 2014 IEEE Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE) :1313~1318
M. U. Ali / 2019 / Towards a smarter battery management system for electric vehicle applications: A critical review of lithium-Ion battery state of charge estimation / Energies 12(3)
B. Enache / 2014 / Estimating a bettery state of charge using neural networks / International Symposium on Fundamentals of Electrical Engineering :1~6
K. S. Ng / 2009 / Enhanced coulomb counting method for estimating state-of-charge and state-of-health of lithium-ion batteries / Applied Energy 86:1506~1511
Y. Jeong / 2014 / Enhanced coulomb counting method with adaptive SOC reset time for estimating OCV / 2014 IEEE Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE) :1313~1318
M. U. Ali / 2019 / Towards a smarter battery management system for electric vehicle applications: A critical review of lithium-Ion battery state of charge estimation / Energies 12(3)
B. Enache / 2014 / Estimating a bettery state of charge using neural networks / International Symposium on Fundamentals of Electrical Engineering :1~6
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