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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 728 - 737 (10page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2022.23.10.728
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전기자동차의 배터리 관리 시스템(BMS: Battery Management System)은 배터리의 안전 및 효율적 운용을 최적으로 관리하는 기능을 수행한다. 배터리의 충전상태(SOC: State of Charge)는 배터리 셀의 내부 상태와 수명에 관한 정보를 나타낼 수 있으므로, BMS의 배터리 운용에 있어 중요한 지표가 될 수 있다. 게다가, 배터리 셀 간에 발생하는 에너지 불균형을 해결하기 위해서는 배터리 SOC 정보가 필요하다. SOC 추정 관련 기존의 연구에서는 배터리 셀의 내부 파라미터 특성을 시뮬레이션을 통해 모델링하여 분석하거나, 혹은 단일 셀만을 이용하여 SOC 추정 연구가 진행됐다. 하지만, 기존의 연구 방법은 실제 수천 개의 셀로 이루어진 배터리 팩에서 발생하는 누설전류 및 에너지 불균형 등의 요인들이 관찰되지 않아 정확한 SOC를 추정하는 데 있어 한계가 존재한다. 본 논문에서는 전기자동차 원통형 배터리의 SOC 추정 정확도를 향상시키기 위해 배터리팩 내부의 모듈을 멀티 셀로 모사하여 SOC를 추정하고 실제 BMS 환경에서 발생 가능한 문제 요인들을 제시한다. 멀티 셀 SOC 추정을 위해 셀 등가회로 모델링 및 단계별 파라미터 추출시험을 진행했으며 이를 바탕으로 확장 칼만 필터를 사용하여 SOC를 추정했다. 추정 결과, SOC의 초기 단계를 제외한 모든 구간에서 1 % 미만의 미세한 오차를 보였으며, 전체 구간의 평균 제곱근 오차는 0.2475 %로 높은 정확도를 보였다. 본 논문에서 제시한 멀티 셀 기반 SOC 추정방법은 실제 BMS 환경에서 발생할 수 있는 문제점들을 개선할 수 있는 하드웨어 설계와 정확한 SOC 추정 및 셀 간 에너지 밸런싱을 통한 배터리 수명 개선에 기여할 것으로 기대된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
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S. Singirikonda, Y. P. Obulesu, “Advanced SOC and SOH Estimation Methods for EV Batteries—A Review”, Advances in Automation, Signal Processing, Instrumentation, and Control, Vol.700, pp.1963-1977, March 2021. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-15-8221-9_182
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Y. H. Ko, G. Rahim, W. J. Choi, “Battery Management Technology Trend for Electric Vechicle“, KIEE, Vol.69, No.5, pp.23-30, May 2020.
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