재사용 ESS를 위한 리튬 배터리 덴드라이트 보호 알고리즘 제안

송정용; 허창수

doi:https://doi.org/10.4313/JKEM.2018.31.6.422

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저자정보: 송정용 (인하대학교) 허창수 (인하대학교)

저널정보: 한국전기전자재료학회 전기전자재료학회논문지 전기전자재료학회논문지 제31권 제6호

발행연도: 2018.9

수록면: 422 - 426 (5page)

DOI: https://doi.org/10.4313/JKEM.2018.31.6.422

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The lithium-ion battery pack of an electric vehicle (EV) deserves to be considered for an alternative use withinsmart-grid infrastructure. Despite the long automotive service life, EV batteries retain over 70~80% of their initialcapacity. These battery packs must be managed for their reliability and safety. Therefore, a battery management system(BMS) should use specific algorithms to measure and estimate the status of the battery. Most importantly, the BMS ofa grid-connected energy storage system (ESS) must ensure that the lithium-ion battery does not catch fire or explode dueto an internal short from uncontrolled dendrite growth. In other words, the BMS of a lithium-ion battery pack shouldbe capable of detecting the battery’s status based on the electrochemical reaction continuously until the end of thebattery’s lifespan. In this paper, we propose a new protection algorithm for a dendritic lithium battery. The proposedalgorithm has applied a parameter from battery pack aging results and has control power managing.

#Electric vehicle #Battery management system #Energy storage system #Dendritic lithium

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C. M. Lopez / 2012 / J. Electrochem. Soc. 159:A873

A. T. Elsayed / 2016 / IEEE Trans. Smart Grid 7:897

E. Redondo-Iglesias / 2018 / IEEE Trans. Veh. Technol. 67:104

B. G. Carkhuff / 2018 / IEEE Trans. Ind. Electron. 65:6497

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