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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박성진
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 홍익대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수16
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2021
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글로벌 연비 규제로 인한 차량의 전동화에 따라 차량안의 리튬 이온 배터리 팩을 보호하기 위해 소프트웨어와 하드웨어로 구성되는 BMS(Battery Management System)가 중요해지고 있다. BMS의 기본적인 기능은 배터리 시스템 안에서 측정할 수 있는 전압, 전류, 온도를 바탕으로 배터리의 셀의 충전 상태(State of Charge), 건강 상태(State of Health), 가용 출력(State Of Power)을 추정하여 차량 제어기에 제공하는 것이다. 특히 배터리는 SOA(Safe Operating Area)를 벗어날수록 노화가 가속된다. 따라서 현재 많은 연구에서 배터리의 수명을 최대로 유지하면서 성능을 최대한 발휘할 수 있는 사용조건을 배터리에 제공하기 위해 가용 출력 추정에 대한 많은 연구가 진행되고 있다.
본 논문에서는 배터리 등가회로 모델을 활용하여 가용 출력 추정 알고리즘을 개발하였다. 48V 배터리 등가회로 모델을 개발하기 위해 EIS(Electrochemical Impedance Spectroscopy)와 HPPC(Hybrid Pulse Power Characterization) 실험 방법을 통해 온도, SOC에 따라 단일 셀의 내부 및 전하 전달 저항의 임피던스를 측정하였다. 동일한 온도, SOC에서 전류 펄스(Current Pulse)실험을 통해 DC 저항을 측정하였으며, 타임 스케일에 따른 DC 저항을 EIS를 통해 측정한 셀 내부 및 전하 전달 저항과 비교하였다. 특히 저온 시, 전류에 따라 변하는 전하 전달 저항을 확인하였고, 이를 반영하기 위해 Butler-Volmer 식을 적용하였다. 또한, 모델의 정확성 향상을 위해 분산 저항을 적용하여 배터리 셀 모델을 개발하였다. 개발된 단일 셀 기반으로 배터리 셀 간의 접촉 및 용접 저항을 고려하여 48V NMC 배터리 팩 모델을 개발하고 차량 연비 모드 실험결과를 이용하여 배터리 모델을 검증하였다. 앞서 개발한 임피던스 기반 48V 배터리 등가회로 모델을 활용하여 가용 출력 추정 알고리즘을 개발하였고 이를 상용프로그램인 AVL Cruise P0 구조 48V MHEV 모델에 탑재하여 차량 전력 시뮬레이션을 진행하였다. 배터리의 온도와 충전 상태, 차량 전장 부하에 따라 시뮬레이션을 하였으며, 가용 출력 추정 알고리즘의 적용 여부에 따른 차량 회생 에너지, 배터리의 SOA를 비교하였다.
본 논문에서는 배터리 등가회로 모델을 활용하여 가용 출력 추정 알고리즘을 개발하였다. 48V 배터리 등가회로 모델을 개발하기 위해 EIS(Electrochemical Impedance Spectroscopy)와 HPPC(Hybrid Pulse Power Characterization) 실험 방법을 통해 온도, SOC에 따라 단일 셀의 내부 및 전하 전달 저항의 임피던스를 측정하였다. 동일한 온도, SOC에서 전류 펄스(Current Pulse)실험을 통해 DC 저항을 측정하였으며, 타임 스케일에 따른 DC 저항을 EIS를 통해 측정한 셀 내부 및 전하 전달 저항과 비교하였다. 특히 저온 시, 전류에 따라 변하는 전하 전달 저항을 확인하였고, 이를 반영하기 위해 Butler-Volmer 식을 적용하였다. 또한, 모델의 정확성 향상을 위해 분산 저항을 적용하여 배터리 셀 모델을 개발하였다. 개발된 단일 셀 기반으로 배터리 셀 간의 접촉 및 용접 저항을 고려하여 48V NMC 배터리 팩 모델을 개발하고 차량 연비 모드 실험결과를 이용하여 배터리 모델을 검증하였다. 앞서 개발한 임피던스 기반 48V 배터리 등가회로 모델을 활용하여 가용 출력 추정 알고리즘을 개발하였고 이를 상용프로그램인 AVL Cruise P0 구조 48V MHEV 모델에 탑재하여 차량 전력 시뮬레이션을 진행하였다. 배터리의 온도와 충전 상태, 차량 전장 부하에 따라 시뮬레이션을 하였으며, 가용 출력 추정 알고리즘의 적용 여부에 따른 차량 회생 에너지, 배터리의 SOA를 비교하였다.
목차
제 1 장 서론 11.1 48V 마일드 하이브리드 차량 연구 배경 11.2 배터리 모델 41.2 배터리 가용 출력 71.3 연구 동향 및 목적 9제 2 장 임피던스 기반 배터리 등가회로 모델 112.1 배터리 임피던스 이론 112.1.1 전기 화학 임피던스 분광법(EIS) 이론 112.1.2 전류 펄스(Current Pulse) 이론 132.2 배터리 실험 절차 142.2.1 EIS 실험 절차 152.2.2 HPPC 실험 절차 162.3 배터리 모델 172.3.1 내부 저항 및 전하 전달 저항 모델(Model1) 172.3.2 전하 전달 저항의 비선형성 모델(Model2) 202.3.3 분산 저항 모델(Model3) 232.3.4 배터리 팩의 등가회로 모델 252.4 배터리 등가회로 모델 검증 252.4.1 Equivalent Circuit Cell Model 비교 결과 272.4.2 Equivalent Circuit Pack Model 비교 결과 29제 3 장 배터리 가용 출력 추정 알고리즘 353.1 배터리 가용 출력 추정 알고리즘 개념 353.2 배터리 가용 출력 추정 알고리즘 모델 36제 4 장 차량 시뮬레이션 374.1 차량 구조 및 제원 374.2 파워트레인 모델 394.2.1 엔진 모델 394.2.2 MHSG 모델 414.2.3 LDC (Low DC/DC) Converter 모델 424.2.4 M/T(Manual Transmission) 모델 434.2.5 임피던스 기반 48V 배터리 등가회로 모델 444.3 차량 제어 로직 464.3.1 배터리 가용 출력에 따른 모터 전류 제어 464.3.2 차량 Rule based 제어 474.4 배터리 가용 출력에 따른 차량 전력 시뮬레이션 결과 5014.4.1 시뮬레이션 조건 514.4.2 시뮬레이션 결과 52제 5 장 결론 68
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