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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.2
- 수록면
- 32 - 41 (10page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2023.24.2.32
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배터리 관리 시스템(BMS: Battery Management System)은 전기자동차 배터리 팩 내에 발생하는 에너지 불균형을 개선하기 위해 셀 간의 에너지 밸런싱을 수행한다. 기존의 연구에서 에너지 밸런싱을 위해 주로 사용한 배터리 셀의 단자전압 정보나 미리 맵핑된 배터리 충전상태(SOC: State of Charge)와 개방회로전압(OCV: Open Circuit Voltage)표는 실제 배터리의 충전상태를 반영하지 못하므로 정확한 셀 밸런싱을 수행했다고 보기 어렵다. 본 논문은 확장 칼만 필터(EKF: Extended Kalman Filter) 기반의 SOC 추정을 통해 셀 밸런싱을 수행하고 기존의 전압기반 밸런싱 방법과의 비교분석을 통해 BMS의 효과적인 밸런싱 운용 방법을 제시한다. EKF 기반의 알고리즘 설계를 위한 등가회로 모델링과 단계별 파라미터 추출을 진행했고, SOC 추정 결과는 초기 짧은 구간을 제외한 SOC의 전 구간에서 1 % 미만의 낮은 오차를 보였다. 추정된 SOC 정보를 바탕으로 셀 간의 에너지 밸런싱을 수행하기 위해 벅-부스트 컨버터를 설계했고, 밸런싱 결과는 셀 간의 전압이 균등해지는 시점의 SOC가 3.97 %의 편차를 보임으로써, 밸런싱으로 인한 전압의 균등화와 실제 SOC의 균등화가 다소 차이가 있는 것을 확인했다. 본 논문에서 제안한 EKF 활용 SOC 추정 기반의 셀 밸런싱은 실제 SOC 기반 밸런싱의 분석 및 영향에 기여함으로써 BMS의 배터리 운용의 신뢰성을 향상시킬 것으로 기대된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 배터리 SOC 추정
3. 능동형 셀 밸런싱 시스템
4. SOC 추정 및 셀 밸런싱 결과
5. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
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