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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이병국
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 성균관대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수4
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본 논문은 리튬 이온 배터리의 가용에너지를 증가시키기 위해 10초 동안 정전류가 인가되었을 때, 배터리의 단자전압이 상한 또는 하한에 닿게하는 최대 출력 전류 (Imax)를 추정하는 방법을 제안한다. Imax 추정 알고리즘을 적용하기 위해서는 배터리의 단자 전압을 모사하기 위한 모델이 필요하며, 모사된 배터리 모델을 통해 Imax를 추정한다. 하지만 ECM (Equivalent Circuit Model)을 통한 배터리의 전압 모사는 실제 배터리의 동특성과 정확히 일치하지 않고 ECM에 적용된 부정확한 파라미터로 인해 오차가 발생한다. 또한 ECM을 이용하여 도출된 Imax수식은 구현하기에 매우 복잡하기 때문에 알고리즘 적용이 힘들다. 따라서 본 논문은 기존 방식의 문제를 해결하기 위해 정전류가 흐를 때 전류 인가 시점으로부터 10초 후의 단자 전압을 BMS 센싱을 통하여 예측하는 전압 모사 알고리즘과 이를 기반으로 기존 Imax추정 수식의 복잡성으로 인해 구현 한계가 존재하였던 알고리즘을 파라미터 적용에 따른 오차 비교?분석을 통해 온라인 업데이트에 적합한 Imax 추정 알고리즘을 제안한다.
Imax 추정 알고리즘뿐만 아니라 배터리 상태추정에 적용되는 알고리즘은 ECM을 구성하는 파라미터를 통해 추정된다. 파라미터들은 배터리의 온도, 노화 상태 등 환경에 민감하고 비선형적으로 변동하는 문제를 가지고 있으며, 배터리의 단자전압 및 알고리즘의 추정오류를 발생시킨다. 따라서 파라미터의 온라인 업데이트를 위한 기술이 필요하다.
본 논문에서는 파라미터의 온라인 업데이트를 위해 EKF (Extended Kalman Filter)알고리즘을 이용하여 파라미터를 추정하고 이를 Imax 추정 알고리즘에 적용하여 배터리의 상한 또는 하한전압에 닿게하는 전류의 크기 미만을 출력하여 가용에너지를 증가시킨다. 제안하는 알고리즘의 검증을 위해 NMC-type Li-ion 배터리 (89Ah)를 이용하여 상온(25℃)에서 충/방전 실험을 통해 실험과 Simulink 기반의 시뮬레이션을 통해 검증한다.
Imax 추정 알고리즘뿐만 아니라 배터리 상태추정에 적용되는 알고리즘은 ECM을 구성하는 파라미터를 통해 추정된다. 파라미터들은 배터리의 온도, 노화 상태 등 환경에 민감하고 비선형적으로 변동하는 문제를 가지고 있으며, 배터리의 단자전압 및 알고리즘의 추정오류를 발생시킨다. 따라서 파라미터의 온라인 업데이트를 위한 기술이 필요하다.
본 논문에서는 파라미터의 온라인 업데이트를 위해 EKF (Extended Kalman Filter)알고리즘을 이용하여 파라미터를 추정하고 이를 Imax 추정 알고리즘에 적용하여 배터리의 상한 또는 하한전압에 닿게하는 전류의 크기 미만을 출력하여 가용에너지를 증가시킨다. 제안하는 알고리즘의 검증을 위해 NMC-type Li-ion 배터리 (89Ah)를 이용하여 상온(25℃)에서 충/방전 실험을 통해 실험과 Simulink 기반의 시뮬레이션을 통해 검증한다.
목차
제1장 서론 1제2장 센싱 기반 전압 모사 알고리즘 42.1 SOF에 적합한 등가회로 모델 선정 42.2 전압 모사 알고리즘 정확도 개선 82.3 기존 ECM을 이용한 전압 모사 문제점 분석 122.4 센싱 기반 전압 모사 알고리즘 16제3장 센싱 기반 전압 모사 알고리즘을 통한 Imax 추정 알고리즘 193.1 간소화 조건을 통한 Imax 추정 193.2 Imax 추정 정확도 향상을 위한 ㅿOCV 반영 수식 도출 223.2.1 mode 구분의 필요성 및 개요 223.2.2 방전 mode 0 수식 도출 283.2.3 방전 mode 1 수식 도출 303.2.4 방전 mode 2 수식 도출 323.2.5 충전 mode 0 수식 도출 323.2.6 충전 mode 1 수식 도출 343.3 파라미터 반영에 따른 Imax 추정 37제4장 온라인 파라미터 추정 알고리즘 414.1 EKF를 통한 온라인 업데이트의 필요성 및 구현 414.2 EKF를 통한 파라미터 추정 및 SOF 알고리즘 적용 46제5장 SOF 알고리즘 적용에 따른 가용에너지 증가 검증 505.1 검증 조건 및 실험 결과 50제6장 결론 52참 고 문 헌 54
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