지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.11 No.6
- 발행연도
- 2016.11
- 수록면
- 1,664 - 1,673 (10page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
Lithium rechargeable cells are used in many industrial applications, because they have high energy density and high power density. For an effective use of these lithium cells, it is essential to build a reliable battery management system (BMS). Therefore, the state of charge (SOC) estimation is one of the most important techniques used in the BMS. An appropriate modeling of the battery characteristics and an accurate algorithm to correct the modeling errors in accordance with the simplified model are required for practical SOC estimation. In order to implement these issues, this approach presents the comparative analysis of the SOC estimation performance using equivalent electrical circuit modeling (EECM) and noise suppression technique (NST) in three representative LiCoO₂/LiFePO₄/LiNiMnCoO₂ cells extensively applied in electric vehicles (EVs), hybrid electric vehicles (HEVs) and energy storage system (ESS) applications. Depending on the difference between some EECMs according to the number of RC-ladders and NST, the SOC estimation performances based on the extended Kalman filter (EKF) algorithm are compared. Additionally, in order to increase the accuracy of the EECM of the LiFePO₄ cell, a minor loop trajectory for proper OCV parameterization is applied to the SOC estimation for the comparison of the performances among the compared to SOC estimation performance.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Experimental Apparatus
3. Fundamental Review of Three Key Factors for SOC Estimation
4. Comparison of Three Representative Cells
5. Conclusion
References
참고문헌 (0)
참고문헌 신청함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
EKF를 이용한 SOC 구간별 개별 Minor loop에 따른 LiFePO₄ 셀의 SOC 추정성능 비교분석
전력전자학회 학술대회 논문집
2015 .07
-
LiFePO₄ 배터리 내부 온도변화를 고려한 열모델링 기반 SOC 추정 알고리즘
전력전자학회 학술대회 논문집
2023 .12
-
배터리팩 내 셀 간 전기적 특성 균일도 차이에 의한 SOC 추정성능 비교분석
전력전자학회논문지
2019 .02
-
SOC 구간별 개별 Minor loop에 따른 LiFePO4 셀의 등가회로 모델링 비교분석
대한전기학회 학술대회 논문집
2015 .04
-
LiFePO₄ 배터리 상태추정 정확도 향상을 위한 전압 증폭 회로 적용 방안
전력전자학회논문지
2025 .02
-
전기자동차 배터리팩 수명 개선을 위한 확장 칼만 필터 기반 원통형 리튬이온 멀티 셀의 SOC 추정
한국산학기술학회 논문지
2022 .10
-
전기자동차 모델링 및 배터리 SOC 추정
제어로봇시스템학회 논문지
2018 .01
-
임베디드 보드를 사용한 EKF 기반 실시간 배터리 SOC 추정
전기전자학회논문지
2022 .03
-
LiFePO₄ 배터리의 비선형성에 따른 확장 칼만 필터 노이즈 파라미터 차등 설계 기반 SOC 추정 향상 기법
전력전자학회 학술대회 논문집
2018 .11
-
Comparative Study of Extended Kalman Filter and Unscented Kalman Filter for State of Charge Estimation of Lithium Ion Battery
제어로봇시스템학회 각 지부별 자료집
2021 .12
-
Li₄Ti₅O12(LTO) 배터리 등가회로 모델링을 위한 내부 파라미터 체계적 해석
전력전자학회논문지
2018 .06
-
개선된 SoC에 관한 연구
대한전자공학회 학술대회
2016 .11
-
다병렬 리튬전지시스템의 SOC 운영 개선 방안 연구
에너지공학
2023 .09
-
구간선형 모델링 기반의 리튬-폴리머 배터리 SOC 관측기
전력전자학회논문지
2015 .08
-
Battery Hardware In the Loop Simulation (BHILS)를 이용한 12V 리튬(LFP) 배터리 충전 상태(SOC) 예측 알고리즘 개발
한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
2017 .11
-
LFP 배터리의 히스테리시스 특성을 반영한 개선된 전류 적산 기반 SOC 추정
전기학회논문지
2024 .12
-
배터리 임피던스 변화를 반영한 확장 칼만 필터를 기반으로 한 배터리 SOC 추정에 관한 연구
조명·전기설비학회논문지
2021 .01
-
전기자동차용 원통형 리튬이온 배터리 셀 파라미터 추출방법에 관한 연구
한국산학기술학회 논문지
2021 .10
-
LFP 배터리의 충전 전류 세기와 휴지 시간에 따른 OCV 분석 및 SOC 보정에 대한 연구
한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
2024 .11
-
전류적산법 및 확장칼만필터를 적용한 배터리 SOC 추정 오차 최소화 알고리즘
한국정보통신학회논문지
2023 .12
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-560-001327500