멀티 채널 충전 프로파일과 방전 용량을 사용한 딥러닝 기반 리튬 이온 배터리 건강 상태 추정

전지훈; 천호진; 추용주; 김홍석

doi:10.7840/kics.2022.47.6.862

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자료유형: 학술저널

저자정보: 전지훈 (서강대학교) 천호진 (서강대학교) 추용주 (신한대학교) 김홍석 (서강대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제47권 제6호

발행연도: 2022.6

수록면: 862 - 869 (8page)

DOI: 10.7840/kics.2022.47.6.862

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리튬 이온 배터리팩의 안전하고 효율적인 사용을 위해서는 배터리의 상태를 모니터링하는 것이 중요하다. 다양한 배터리의 상태지표 중에서도 배터리의 성능과 수명을 대표하는 SOH(State-of-Health)를 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 다양한 구조의 인공신경망을 사용하여 SOH를 추정하였다. SOH 추정을 위한 입력으로 배터리의 충전중 전압, 전류, 온도의 측정치를 사용하였다. 또한 방전 중에 전류적산법을 통해 추정된 배터리의 용량을 충전 중에 기록된 측정치와 함께 입력으로 사용하여 성능을 개선한 모델을 제안한다. 순방향 신경망, 합성곱 신경망, 장단기 메모리 모델의 SOH 추정 성능을 평가하였고, 방전 용량을 모델의 입력으로 사용하면 모델의 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.

#Artificial Neural Network #BMS(Battery Management System) #Deep Learning #Lithium-ion Battery #SOH(State-of-Health)

참고문헌 (10)

참고문헌 신청

Y. Choi, S. Ryu, K. Park, and H. Kim, “Machine learning-based lithium-ion battery capacity estimation exploiting multi-channel charging profiles,” IEEE Access, vol. 7, pp. 75143-75152, Jun. 2019.

S. Park, et al., “Review of state-of-the-art battery state estimation technologies for battery management systems of stationary energy storage systems,” J. Power Electron., vol. 20, pp. 1526-1540, Aug. 2020.

C. Weng, et al., “On-board state of health monitoring of lithium-ion batteries using incremental capacity analysis with support vector regression,” J. Power Source, vol. 235, pp. 36-44, Aug. 2013.

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X. Li, C. Yuan, and Z. Wang, “State of health estimation for Li-ion battery via partial incremental capacity analysis based on support vector regression,” Energy, vol. 203, Jul. 2020.

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