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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이병국
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 성균관대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수6
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본 논문은 실시간 모델 변수 추정법을 이용하여 리튬이온 배터리 팩의 노화상태를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 배터리 노화상태 추정 알고리즘은 배터리의 전류용량의 변동 혹은 배터리의 출력성능의 변동 중 한 가지에 초점을 맞추어 연구되었다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 노화에 따른 위의 두 가지 특징인 전류용량의 변동과 출력성능의 변동을 포괄적으로 추정한다. 알고리즘 구동에 사용되는 배터리 모델 구조는 계산량과 정확성을 고려하여 2차 RC ladder 기반 모델을 사용하며, 배터리 팩 모델은 셀 정보를 이용하여 구축된다. 내부 임피던스의 주파수 특성 분석을 통하여 동작 환경에 따라 변화하는 배터리 특성을 실시간으로 구축한 배터리 모델에 반영시킨다. 이를 바탕으로 온라인 상태에서 배터리의 전하량 대비 전압 변동 곡선인 DV (Differential Voltage) 곡선을 추출하여 배터리의 전류용량의 변동을 예측한다. 또한 변동하는 내부 저항성분을 통하여 배터리 업체에서 순간적인 출력으로 다루어지는 10초 출력성능의 변동을 예측하며, 이러한 예측을 바탕으로 배터리 노화성능을 최종 추정하는 배터리 노화상태 추정 알고리즘을 제시한다. 제안하는 알고리즘의 타당성은 시뮬레이션 및 배터리 충방전기를 이용한 실험을 통하여 검증한다.
목차
목 차제1장 서론 1제2장 배터리 팩 모델링 및 실시간 모델 변수 추정법 42.1 배터리 팩 모델링 및 실시간 변수 추정법의 필요성 42.2 셀 정보 기반 셀 간 편차를 고려한 배터리 팩 모델링 52.3 필터를 이용한 실시간 모델 변수 추정법 13제3장 제안하는 배터리 노화상태 추정 알고리즘 153.1 기존 배터리 노화상태 추정 알고리즘의 한계점 153.2 제안하는 배터리 노화상태 추정 알고리즘 원리 17제4장 제안하는 배터리 노화상태 추정 알고리즘 검증 21제5장 결론 및 고찰 37참고문헌 38Abstract 40
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