[논문]배터리 'State of Charge' 예측 알고리즘 구현

김용호; 김대환

배터리 'State of Charge' 예측 알고리즘 구현
Implementation of Battery 'State of Charge' Estimation algorithm 원문보기

김용호 (전자부품연구원) , 김대환 (전자부품연구원)

These days more electric devices are implemented in car, and more accurate estimation of SoC is required. OCV with current integration and Internal Resistance is essential method of Battery SoC Estimation. In this paper we propose OCV with current integration method and compare with Internal Resistance method. In OCV with current integration method estimation error was less than average 2%, but requires more than 5 minutes to stabilize OCV. If Stop and Running conditions are change frequently, estimation error will increase. In Internal resistance Modeling method, in high SoC state, estimation error was more than 15%, and in low SoC state, estimation error was less than 8%.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구는 차량 배터리의 전압, 전류를 모니터링, 배터리의 충전 전압, 전류 제어를 통해 배터리의 수명단축을 예방하며, 성능을 향상시키는 배터리 관리 시스템(Battery Management System, BMS) 적용을 위해 차량 배터리의 잔존용량을 추정하기 위한 Internal Resistance 기반의 SoC 추정과 OCV 기반의 전류적분방식 SoC 추정을 모의 데이터를 사용하여 시뮬레이션을 수행하고, 각 방법에서 장단점을 연구하였다.

제안 방법

연구에서는 임베디드 환경에 적합한 SoC 추정방법 도출을 위해 1) Internal Resistance 추정 방법과 2) OCV와 전류적분방법을 혼합한 2가지 SoC 추정방법에 대하여 비교를 수행하였다.
OCV와 전류적분을 이용하여 “DF40L” 배터리를 그림 7과 같이 충전과 방전을 반복하며 전압, 전류 및 충전잔량을 측정하였다.
SoC 추정을 위해 40Ah 용량을 갖는 Delkor사의 “DF40L” 배터리를 그림 3과 같이 5초 단위로 4A 변화를 주고, 1초간의 휴지기를 두어 전압, 전류, 충전잔량 데이터를 수집하였다.
본 논문에서는 배터리의 SoC 추정을 위해 Internal Resistance 측정, OCV 및 전류적분을 이용한 방법을 사용하였다.
이후 Matlab에서 행렬 연산을 통해 X, a 행렬을 계산하고, 전압 및 전류입력을 a행렬에 대입하여 SoC를 추정하였다.
차량의 주차, 시동, 운행, 정차까지의 모니터링 시간 30분간의 프로파일을 그림과 같이 작성하여 전압, 전류, 충전잔량을 모니터링 하였다.
차량의 주차시간동안 배터리의 잔량을 Open Circuit Voltage로 결정하고, 시동, 운행기간동안의 전류를 적분하여 SoC 를 추정하였다. 추정에 사용한 알고리즘은 그림 8과 같으며, 모의운행 데이터 분석에 Matlab을 사용하였다.
측정된 데이터를 Matlab으로 가공하여 ∆I, ∆V를 계산하고, SoC에 따른 Internal Resistance를 추출하였다.

이론/모형

차량의 주차시간동안 배터리의 잔량을 Open Circuit Voltage로 결정하고, 시동, 운행기간동안의 전류를 적분하여 SoC 를 추정하였다. 추정에 사용한 알고리즘은 그림 8과 같으며, 모의운행 데이터 분석에 Matlab을 사용하였다.

성능/효과

Internal Resistance 추정방법에서는 저수준 SoC 상태에서 에러가 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 측정을 위해 사용한 전류오차에 많은 영향을 받는 것을 확인하였다.
OCV와 전류적분 방식에서는 평균오차는 2% 미만이었으나 배터리의 안정화에 필요한 시간이 5분 이상 필요하였으며, 잦은 정차/주행 환경이 발생하는 환경에서는 오차가 증가할 것으로 예상된다.
Internal Resistance 추정방법에서는 저수준 SoC 상태에서 에러가 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 측정을 위해 사용한 전류오차에 많은 영향을 받는 것을 확인하였다.
08Ω까지 증가하였다. 이후 10.5V 에 도달하여 방전을 중지하였으며, 지속적인 방전이 발생 할 경우 Internal Resistance는 더욱 증가할 것으로 예상된다.

후속연구

향후 연구에서는 Internal Resistance 기반의 추정방법과 제안된 OCV및 전류적분을 활용한 SoC 추정방법을 실차량에 적용하여 시뮬레이션 결과와 비교하고자 한다. 또한 배터리의 교체시기 등을 알려줄 수 있는 SoH 추정방법에 대한 연구도 필요하다.
향후 연구에서는 Internal Resistance 기반의 추정방법과 제안된 OCV및 전류적분을 활용한 SoC 추정방법을 실차량에 적용하여 시뮬레이션 결과와 비교하고자 한다. 또한 배터리의 교체시기 등을 알려줄 수 있는 SoH 추정방법에 대한 연구도 필요하다.

핵심어

질문

논문에서 추출한 답변

차량 배터리 충전을 위해서 수행해야 할 두 가지 기능은 무엇인가?

차량 배터리 충전을 위해서는 2가지 기능을 수행해야 한다. 첫 번째는 적절한 속도로 용량회복을 위한 에너지를 공급하는 것, 두 번째는 배터리의 자연방전을 방지하기 위해 지속적으로 에너지를 공급하여 주는 것이다.

SoC는 무엇인가?

SoC는 배터리가 공급할 수 있는 전류의 잔량을 의미하며, 배터리의 비선형적 특성으로 정확한 예측을 수행하는 것은 어렵다. 잔존용량 예측을 위해 전류적분, Open Circuit Voltage(OCV), 비중 측정법, 내부저항 추정 등 배터리 잔존용량 예측을 위해 많은 연구가 수행되었다.

일반 차량의 전기시스템는 무엇으로 구성되는가?

일반 차량의 전기시스템은 알터네이터, 배터리, 전기부하(ECU, FAN, Start Motor 등)로 구성된다. 알터네이터는 차량의 주 전기 공급 장치로 엔진에 결합되어 시동이후 80~100A의 전류를 공급하여 차량 전기장치를 구동한다.

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