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저자정보
왕동훈 (경북대학교) 이종현 (경북대학교) 김시진 (경북대학교) 김민찬 (경북대학교) 이인수 (경북대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.11
수록면
281 - 284 (4page)

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최근 리튬 이온 배터리는 높은 밀도와 출력을 오랫동안 유지할 수 있다는 장점이 있어 다양한 분야에서 주요 에너지 저장장치로 사용되고 있다. 그러나 잦은 충전과 방전을 하는 배터리의 특성상 과충전 및 과방전이 발생할 수 있다. 따라서 이러한 문제를 방지하기 위해 배터리의 상태를 진단 및 관리할 수 있도록 보조해주는 배터리 관리 시스템(Battery Management System)의 주요 파라미터인 SoC를 예측하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 온도별 SoC를 추정하는 방법에 대해 제안한다. 방전 실험을 통해 데이터를 획득한 후 인공신경망중 하나인 LSTM(Long Short Term Memory)과 획득한 데이터를 사용하여 고온, 저온, 상온에서의 SOC와 온도를 혼합한 상황에서의 SOC를 추정하고 비교 · 분석하였다.
#Lithium-ion Battery #State of Charge #LSTM

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안한 배터리 SOC 추정 방법
Ⅲ. 실험결과 및 고찰
Ⅳ. 결론
참고문헌

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