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김주희 (부산대학교) 최완식 (부산대학교) 안창선 (부산대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제30권 제1호
발행연도
2022.1
수록면
61 - 68 (8page)
DOI
10.7467/KSAE.2022.30.1.061

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Estimating the State of Charge(SOC) is essential in the efficient battery management of electric vehicles. The mainstream method for SOC estimation is model-based filtering, while the battery model accuracy determines the SOC estimation accuracy. The generally applied battery model for SOC estimation is an Equivalent Circuit Model(ECM), a simplified version of the complex battery structure, but it requires circuit parameters. This paper proposes the parameter-free, data-driven battery model, and designs a SOC estimator by using the proposed battery model and the Unscented Kalman Filter(UKF). The GRU-based battery model trains the battery internal states by using the applied current and the measured voltage with the Gated Recurrent Units(GRU)-based structure, without prior knowledge of the battery. The UKF is introduced as an SOC estimator by using the proposed high nonlinear battery model. The proposed SOC estimator is validated by comparing the ECM model-based UKF, and showed the possibility of SOC estimation without the battery parameters.
#Battery management system(배터리 관리 시스템) #Data driven-based battery voltage model(데이터 기반 배터리 전압 모델) #Gated recurrent units(게이트 순환 유닛) #State of charge estimation(잔존 용량 추정) #Unscented Kalman filter(무향 칼만필터)

목차

Abstract
1. 서론
2. 배터리 전압 모델 설계
3. SOC 추정을 위한 무향 칼만 필터 설계
4. 검증 결과
5. 결론
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