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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 376 - 384 (9page)
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An energy storage system is composed of lithium-ion batteries in modern applications. Batteries are regarded as storage devices for renewable and residual energy. The failure of batteries can cause the performance reduction and explosion of battery systems. High maintenance cost is essential when dealing with the problem of battery safety. Therefore an accurate health diagnosis is required to ensure the high reliability of battery systems. A battery pack is a combination of single cells in series and parallel connections. A battery pack has to consider various factors to assess battery health. Battery health involves conventional factors and additional factors, such as cell-to-cell imbalance. For large applications, state-of-health (SOH) can be inaccurate because of the lack of factors that indicate the state of the battery pack. In this study, six characterization factors are proposed for improving the SOH estimation of battery packs. The six proposed characterization factors can be regarded as health indicators (HIs). The six HIs are applied to the principal component analysis (PCA) algorithm. To reflect information regarding capacity, voltage, and temperature, the PCA algorithm extracts new degradation factors by using the six HIs. The new degradation factors are applied to a multiple regression model. Results show the advancement and improvement of SOH estimation.
목차
Abstract
1. 서론
2. 건전성 지표(Health Indicator) 및 SOH(State of Health)
3. 건전성 지표(Health Indicator) 추출을 위한 전기적 특성 시험
4. 제안된 열화 인자 추출 및 SOH 추정 방법
5. 제안된 SOH 추정 기법
6. 결론
References
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
Ministry of Trade, Industry and Energy / 2019 / Announcement of ESS accident cause and safety measures :1~11
H. Meng / 2019 / A review on prognostics and health management (PHM) methods of lithium ion batteries / Renewable and Sustainable Energy Reviews 116:109405
S. M. Rezvanizaniani / 2014 / Review and recent advances in battery health monitoring and prognostics technologies for electric vehicle (EV) safety and mobility / Journal of Power Source 256:110~124
K. Goebel / 2008 / Prognostics in battery health management / IEEE Instrumentation 11:33~40
Marcos E. Orchad / 2007 / A particle filtering approach for on-line failure prognosis in a planetary carrier plate / International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent systems 7(4):221~227
H. Meng / 2019 / A review on prognostics and health management (PHM) methods of lithium ion batteries / Renewable and Sustainable Energy Reviews 116:109405
S. M. Rezvanizaniani / 2014 / Review and recent advances in battery health monitoring and prognostics technologies for electric vehicle (EV) safety and mobility / Journal of Power Source 256:110~124
K. Goebel / 2008 / Prognostics in battery health management / IEEE Instrumentation 11:33~40
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