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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김종훈
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 충남대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수26
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This paper deals with the estimation method of battery SOH through Li-ion secondary battery electrochemical modeling and electrical experiment.
As the number of battery cycles increases, aging progresses, and the internal resistance increases. Therefore, the SOH can be estimated by using the internal resistance value and the ohmic resistance value was calculated through Li-ion battery electrical experiments. As a result, the ohmic resistance-based SOH value was estimated. Also, the SOH can be calculated by current integrating in the electrical experiment.
The electrochemical modeling consists of concentration change in solid phase and electrolyte phase, current density equation in redox reaction and the voltage variation equation during the battery operating. Based on the equation, it is possible to estimate the change of the battery SOH due to aging through the relationship between the change of the SEI layer with the increase in the number of cycles and the degree of battery aging.
In conclusion, the new SOH is derived by using weighting factor based on electrochemical modeling of the battery and the SOH based on electrical experiment. Also, the error between the new SOH estimation and the reference SOH is lower than the error between the reference SOH and the electrochemical SOH.
As the number of battery cycles increases, aging progresses, and the internal resistance increases. Therefore, the SOH can be estimated by using the internal resistance value and the ohmic resistance value was calculated through Li-ion battery electrical experiments. As a result, the ohmic resistance-based SOH value was estimated. Also, the SOH can be calculated by current integrating in the electrical experiment.
The electrochemical modeling consists of concentration change in solid phase and electrolyte phase, current density equation in redox reaction and the voltage variation equation during the battery operating. Based on the equation, it is possible to estimate the change of the battery SOH due to aging through the relationship between the change of the SEI layer with the increase in the number of cycles and the degree of battery aging.
In conclusion, the new SOH is derived by using weighting factor based on electrochemical modeling of the battery and the SOH based on electrical experiment. Also, the error between the new SOH estimation and the reference SOH is lower than the error between the reference SOH and the electrochemical SOH.
목차
제 1 장 서론 11.1 연구배경 11.2 연구목적 및 연구범위 21.2.1 기존연구 21.2.1.1 Electrochemical impedance spectroscopy 31.2.1.2 Semi-empiricals based model estimation 31.2.2 연구범위 41.3 논문개요 4제 2 장 리튬 이차 전지 개요 62.1 전지의 구성과 요소 재료 62.1.1 양극재 72.1.2 음극재 82.1.3 전해질 102.1.4 분리막 112.2 리튬 이차 전지의 동작 원리 122.3 전극 표면에서 Solid Electrolyte Interphase(SEI) Layer의 형성 142.4 SOH의 정의 17제 3 장 리튬 이차 전지의 모델링 183.1 전기적 등가 회로 모델링 183.2 전기화학적 모델링 213.2.1 고체 상태에서의 농도 변화 233.2.2 액체 상태에서의 농도 변화 243.2.3 산화 및 환원 반응 시 전류 밀도 243.2.4 전지 구동 시 전압 변화 25제 4 장 리튬 이차 전지의 특성 분석 및 모델링을 위한 전기적 노화 실험 274.1 전기석 특성 실험 세트 구성 274.2 리튬 이차 전지의 파라미터 추출 및 전기적 실험 결과 294.2.1 용량 기반 SOH 추정 294.2.2 배터리 Ohmic 저항의 산출 304.3 배터리 Ohmic 저항 기반 SOH 추정 33제 5 장 MapleSim을 활용한 배터리 전기화학 모델링 기반 SOH 추정과 비교 355.1 전기화학 모델링 및 주요 파라미터 355.1.1 SEI Layer 추정식 365.1.2 SOH 추정식 365.2 리튬 이차 전지 운용에 따른 내부 파라미터의 변화 375.2.1 SEI Layer의 변화 375.2.2 SOH의 변화 385.3 새로운 SOH의 추정 395.4 SOH 추정 값의 비교 42제 6 장 결론 44
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