현재 전기자동차와 신재생에너지전원의 출력안정화에 필수적인 2차전지가 개발되고 있고, 2차전지의 효율적인 운용을 위하여 상태감시 기술과 수명예측 기술이 요구되고 있다. 기존의 2차전지 상태감시 방법으로는 전압과 비중에 의한 충전상태평가 방법 등이 있으나, 이 방법은 온도에 따라 변화되는 전압과 비중의 특성을 고려할 수 없는 한계점을 가지고 있다. 즉, 2차전지의 SOC를 평가하기 위해서는 전지 케이스 내부의 전해액 온도에 따라 달라지는 비중 값을 측정해야 하지만, 대부분의 2차전지는 밀폐형으로 보급되고 있어서 전해액의 상태를 파악하기 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 전지내부의 온도를 보정하는 열전달식을 유도함으로 정확한 SOC평가 알고리즘을 제시하였다. 또한 2차전지의 수명 예측 방법으로는 내부저항 측정 또는 잔존 용량 측정 등의 수명 예측 방법들이 있으나, 충 방전상태와 충전 후 방치시간, 사용 환경 등 여러 가지 요인에 의해 2차전지의 수명을 정확하게 판단하기 어렵다. 따라서 상기의 문제점을 해결하기 위해 $20^{\circ}C$로 환산된 비중 값에 대하여 전지의 충 방전에 대한 비중누적 값을 계산함으로 충 방전 사이클을 판정하는 수명예측 알고리즘을 제시하였다. 상기에서 제시한 알고리즘을 바탕으로 시험 장치를 제작하여 다양한 시뮬레이션을 수행한 결과, 기존의 방법에 비하여 본 논문에서 제안한 알고리즘이 정확한 연축전지의 상태감시 및 수명예측에 대한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
현재 전기자동차와 신재생에너지전원의 출력안정화에 필수적인 2차전지가 개발되고 있고, 2차전지의 효율적인 운용을 위하여 상태감시 기술과 수명예측 기술이 요구되고 있다. 기존의 2차전지 상태감시 방법으로는 전압과 비중에 의한 충전상태평가 방법 등이 있으나, 이 방법은 온도에 따라 변화되는 전압과 비중의 특성을 고려할 수 없는 한계점을 가지고 있다. 즉, 2차전지의 SOC를 평가하기 위해서는 전지 케이스 내부의 전해액 온도에 따라 달라지는 비중 값을 측정해야 하지만, 대부분의 2차전지는 밀폐형으로 보급되고 있어서 전해액의 상태를 파악하기 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 전지내부의 온도를 보정하는 열전달식을 유도함으로 정확한 SOC평가 알고리즘을 제시하였다. 또한 2차전지의 수명 예측 방법으로는 내부저항 측정 또는 잔존 용량 측정 등의 수명 예측 방법들이 있으나, 충 방전상태와 충전 후 방치시간, 사용 환경 등 여러 가지 요인에 의해 2차전지의 수명을 정확하게 판단하기 어렵다. 따라서 상기의 문제점을 해결하기 위해 $20^{\circ}C$로 환산된 비중 값에 대하여 전지의 충 방전에 대한 비중누적 값을 계산함으로 충 방전 사이클을 판정하는 수명예측 알고리즘을 제시하였다. 상기에서 제시한 알고리즘을 바탕으로 시험 장치를 제작하여 다양한 시뮬레이션을 수행한 결과, 기존의 방법에 비하여 본 논문에서 제안한 알고리즘이 정확한 연축전지의 상태감시 및 수명예측에 대한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
This paper deals with the state of charge(SOC) and life cycle evaluation algorithm for lead-acid battery, which is essential factor of the electric vehicle(EV) and the stabilization of renewable energy in the smart grid. In order to perform the effective operation of the lead-acid battery, SOC and l...
This paper deals with the state of charge(SOC) and life cycle evaluation algorithm for lead-acid battery, which is essential factor of the electric vehicle(EV) and the stabilization of renewable energy in the smart grid. In order to perform the effective operation of the lead-acid battery, SOC and life cycle evaluation algorithm is required. Specific gravity with the change of electrolyte temperature inside battery case should be obtained to evaluate the SOC of lead-acid battery, however it is difficult to measure the electrolyte temperature of sealed type lead-acid battery. To overcome this problem, this paper proposes the equation of thermal transmission to compensate internal temperature of the lead-acid battery. Also, it is difficult to exactly evaluate the life cycle of battery, depending on the operation conditions of lead-acid battery such as charging and discharging state, self discharging rate and environmental issue. In order to solve the problem, this paper presents the concept for gravity accumulation of charge and discharge cycle, which is the value converted at $20^{\circ}C$. By using the proposed algorithm, this paper propose the test device based on the Labview software. The simulation results show that it is a practical tool for the maintenance of lead-acid battery in the field of industry.
This paper deals with the state of charge(SOC) and life cycle evaluation algorithm for lead-acid battery, which is essential factor of the electric vehicle(EV) and the stabilization of renewable energy in the smart grid. In order to perform the effective operation of the lead-acid battery, SOC and life cycle evaluation algorithm is required. Specific gravity with the change of electrolyte temperature inside battery case should be obtained to evaluate the SOC of lead-acid battery, however it is difficult to measure the electrolyte temperature of sealed type lead-acid battery. To overcome this problem, this paper proposes the equation of thermal transmission to compensate internal temperature of the lead-acid battery. Also, it is difficult to exactly evaluate the life cycle of battery, depending on the operation conditions of lead-acid battery such as charging and discharging state, self discharging rate and environmental issue. In order to solve the problem, this paper presents the concept for gravity accumulation of charge and discharge cycle, which is the value converted at $20^{\circ}C$. By using the proposed algorithm, this paper propose the test device based on the Labview software. The simulation results show that it is a practical tool for the maintenance of lead-acid battery in the field of industry.
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문제 정의
보수형 연축전지는 방전심도(DOD: Depth of discharge)에 따라 1,000~1,500 사이클을 기준으로 교체를 하고 있지만, 이 사이클을 정확하게 측정하는 방법이 아직 제시되고 있지 않아, 실 계통에서 많은 문제점을 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 20℃로 환산된 누적 비중 값을 고려한 충 ⦁ 방전 사이클알고리즘을 제시하여 연축전지의 정확한 수명예측을 하고자 한다.
또한 2차전지의 수명 예측 방법으로는 내부저항 측정 또는 잔존 용량 측정 등의 수명 예측 방법들이 있으나, 충 ⦁ 방전상태와 충전 후 방치시간, 사용 환경등 여러 가지 요인에 의해 2차전지의 수명을 정확하게 판단하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 상기의 문제점을 해결하기 위하여, 2차전지중에 하나인 연축전지의 상태 감시 및 수명예측에 대한 최적 알고리즘을 제시하고, 이를 바탕으로 시험 장치를 제작하여 연축전지의 운용특성을 해석하고자 한다. 즉, 기존에 사용하고 있는 전압에 의한 SOC평가 방법을 개선하여 전지내부의 온도를 보정하는 열전달식을 유도함으로 정확한 SOC평가 알고리즘을 제시하고, 20℃로 환산된 비중 값에 대하여 전지의 충 ⦁ 방전에 대한 비중누적 값(GCref, GDref)을 계산함으로 충 ⦁ 방전 사이클을 판정하는 수명예측 알고리즘을 제시 하였다.
일반적으로 보수형 연축전지는 DOD에 따라1,000~1,500 사이클을 기준으로 교체를 하고 있지만, 이 사이클을 정확하게 측정하는 방법이 아직 제시되고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 정확한 수명예측을 위하여 20℃로 환산된 누적비중 값을 고려한 수명예측 알고리즘을 제시하였다.
따라서 본 논문에서는 축전지 케이스온도(Tcase)와 외부온도(T∞)를 측정하여 축전지의 내부온도(Tinside)를 파악하는 방안을 제시하고자 한다.
최근 출시되는 연축전지는 밀폐형 축전지가 대부분이므로 전해액의 온도를 정확히 측정하는 것은 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 출력전압과 출력 전류 및 연축전지 케이스와 상온온도를 측정하여, 열전달식과 비중 식에 대입함으로서, 연축전지의 기전력과 비중, 비중과 SOC 사이의 상호 관계 및 전해액 온도에 따라 변하는 비중 값을 이용하여 연축전지의 SOC를 평가하는 방법을 제시하고자 한다.
(1) 최근 출시되는 연축전지는 밀폐형 축전지가 대부분이므로 전해액의 온도를 정확히 측정하는 것은 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 출력전압과 출력 전류 및 연축전지 케이스와 상온온도를 측정하여, 열전달식과 비중에 대입함으로, 연축전지의 기전력과 비중, 비중과 SOC 사이의 상호 관계 및 전해액 온도에 따라 변하는 비중 값을 이용하여 연축전지의 SOC를 평가하는 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 비중 및 열전달식을 이용한 SOC평가알고리즘과 20℃로 환산된 비중 누적 식을 이용한 수명평가 알고리즘을 제시하였다. 다양한 시뮬레이션을 수행한 결과 본 연구에서 제시한 알고리즘이 향후 여러 분야의 산업현장에 사용하고 있는 연축전지의 보수 및 유지분야에 활용할 수 있음을 확인하였다.
따라서 초기치를 100%충전 상태로 설정하면 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 상기의 AH counting법과 본 논문에서 제안한 SOC평가 방법을 비교평가하기 위하여 그림 3과 같은 SOC 비교평가알고리즘을 제안하였다. 그림 3의 좌측부분은 제안방법이고 우측부분은 AH counting법의 알고리즘을 나타낸 것이다.
본 논문에서는 앞에서 제시한 SOC평가 알고리즘을 이용하여 정확한 연축전지의 상태감시 장치를 제작하였다. 연축전지와 저항, DAQ, 전류션트를 이용하여 연축전지의 전압 및 전류 케이스온도와 상온온도를 측정하는 하드웨어장치를 제작하였으며, 앞에서 제시한 SOC평가 알고리즘을 이용하여 LAbview 소프트웨어를 제작하였다.
본 논문에서는 연축전지 중 밀폐형 연축전지 사용 및 관리 시 발생하는 여러 문제점에 대한 효율적인 해결 방안을 제시하고자 연축전지 상태감시 알고리즘을 제시하였다.
제안 방법
현재 가장 정확한 SOC평가 방법은 AH-count ing법으로 알려져있다. 따라서 AH-counting법으로 도출한 SOC값을 기준으로 본 논문에서 제시한 SOC평가 알고리즘을 비교 분석하였다. 그림 10은 200W의 부하를 사용하여 방전시킨 경우의 SOC특성을 나타낸 것이다.
현재 가장 정확한 SOC평가 방법은 AH-count ing법으로 알려져있다. 따라서 AH-counting법으로 도출한 SOC값을 기준으로 본 논문에서 제시한 SOC평가 알고리즘을 비교 분석하였다. 그림 10은 200W의 부하를 사용하여 방전시킨 경우의 SOC특성을 나타낸 것이다.
그러나 연축전지는 사용 환경이 다양하여 그 목적에 따라 충 ⦁ 방전 빈도와 충 ⦁ 방전양이 달라짐으로 정확한 1사이클을 정의하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 완전 충전된 100%지점의 비중 값과 전지설계기준의 DOD지점까지 방전된 비중의 차(Gref)를 구하여 그 값을 1사이클의 기준으로 정의하였고, 전지 사용시 한번에 DOD지점까지 사용하거나 100% 충전하지 않는 점을 고려하여 여러 번의 충 ⦁ 방전에 의한 충전누적비중 값 (GCref)과 방전누적비중 값 (GDref)으로 나누어 이 값들이 각각 Gref와 일치할 때를 충 ⦁ 방전 1사이클로 판단한다. 그림 8은 20℃로 환산된 비중의 값을 누적하여총 비중의 값이 GCref나 GDref 가 될 때 1사이클로 판단하는 개념도를 나타낸 것이다.
여기에서는 상기의 하드웨어장치를 통해 입력받은 연축전지의 전압으로 비중을 도출하고, 이 비중은 다시 온도보정 식을 통해 20℃의 전해액 온도를 기준으로 환산하여 계산하도록 제작하였다. 또한, 상온온도와 연축전지의 케이스온도의 데이터는 대류열전달식과 전도열전달식을 이용하여 연축전지의 내부온도를 파악하도록 제작하였다.
본 연구에서는 상기의 그림 9의 알고리즘을 이용하여 충 ⦁ 방전 사이클 예측장치를 제작하였다.
그림 6은 LabVIEW 소프트웨어를 이용하여 제작한 연축전지 상태 감시 장치의 Block Diagram을 나타낸 것이다. 여기에서는 상기의 하드웨어장치를 통해 입력받은 연축전지의 전압으로 비중을 도출하고, 이 비중은 다시 온도보정 식을 통해 20℃의 전해액 온도를 기준으로 환산하여 계산하도록 제작하였다. 또한, 상온온도와 연축전지의 케이스온도의 데이터는 대류열전달식과 전도열전달식을 이용하여 연축전지의 내부온도를 파악하도록 제작하였다.
여기에서는 연축전지의 충·방전시의 전압과 전류, SOC, 추정한 내부온도, 충·방전 예상시간, 시험 경과시간을 육안으로 쉽게 확인 할 수 있도록 그래프 및 숫자형식으로 제작하였다.
본 논문에서는 앞에서 제시한 SOC평가 알고리즘을 이용하여 정확한 연축전지의 상태감시 장치를 제작하였다. 연축전지와 저항, DAQ, 전류션트를 이용하여 연축전지의 전압 및 전류 케이스온도와 상온온도를 측정하는 하드웨어장치를 제작하였으며, 앞에서 제시한 SOC평가 알고리즘을 이용하여 LAbview 소프트웨어를 제작하였다. 즉, 그림 4와 같이 연축전지에서 발생되는 전압, 전류, 케이스외부 온도를 측정하여 실시간 SOC 및 충·방전 예상시간을 파악하기 위한 연축전지 상태감시 장치를 제작하였다.
따라서 본 논문에서는 축전지 케이스온도(Tcase)와 외부온도(T∞)를 측정하여 축전지의 내부온도(Tinside)를 파악하는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 식(4)과 같이 정상상태에서 대류열전달과 전도열전달이 평형을 이루는 열전달식을 도입하였다.
즉, 그림 4와 같이 연축전지에서 발생되는 전압, 전류, 케이스외부 온도를 측정하여 실시간 SOC 및 충·방전 예상시간을 파악하기 위한 연축전지 상태감시 장치를 제작하였다.
따라서 본 논문에서는 상기의 문제점을 해결하기 위하여, 2차전지중에 하나인 연축전지의 상태 감시 및 수명예측에 대한 최적 알고리즘을 제시하고, 이를 바탕으로 시험 장치를 제작하여 연축전지의 운용특성을 해석하고자 한다. 즉, 기존에 사용하고 있는 전압에 의한 SOC평가 방법을 개선하여 전지내부의 온도를 보정하는 열전달식을 유도함으로 정확한 SOC평가 알고리즘을 제시하고, 20℃로 환산된 비중 값에 대하여 전지의 충 ⦁ 방전에 대한 비중누적 값(GCref, GDref)을 계산함으로 충 ⦁ 방전 사이클을 판정하는 수명예측 알고리즘을 제시 하였다. 상기에서 제시한 알고리즘을 바탕으로 시험 장치를 제작하여 다양한 시뮬레이션을 수행한 결과, 기존의 방법에 비하여 본 논문에서 제안한 알고리즘이 정확한 연축전지의 상태감시 및 수명예측에 대한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
하드웨어 장치는 그림 5와 같이 연축전지와 저항(2Ω), 충전기, 전류션트, DAQ 9211, DAQ 9221로 구성하였으며, 이를 이용하여 연축전지의 충·방전 시 전압과 전류, 케이스 온도, 상온 온도와 같은 데이터를 HMI프로그램이 내장되어있는 PC로 전송하도록 제작하였다.
대상 데이터
여기에서는 DOD 45%로 제작된 55AH급 연축전지를 대상으로 Gref를 구하기 위한 시뮬레이션을 수행하였다. 그림 12와 같이, 55AH급 연축전지의 완충 시 비중 값은 1.
성능/효과
(2) 연축전지의 기대수명은 종류별로 차이가 있고, 동일 제품이라도 사용여건에 따라 수명이 달라진다. 일반적으로 보수형 연축전지는 DOD에 따라1,000~1,500 사이클을 기준으로 교체를 하고 있지만, 이 사이클을 정확하게 측정하는 방법이 아직 제시되고 있지 않은 실정이다.
따라서 AH-counting법으로 도출한 SOC값을 기준으로 본 논문에서 제시한 SOC 평가 알고리즘을 비교 분석하였다. AH-counting법을 기준으로 기존의 전압에 의한 SOC추정 방법 (오차율 25%)과 본 논문에서 제시한 방법(오차율11%)에 대하여 오차율을 비교한 결과, 기존 방법보다 약 14%정도 개선되었음을 확인 할 수 있었다.
그림 10은 200W의 부하를 사용하여 방전시킨 경우의 SOC특성을 나타낸 것이다. AH-counting법을 기준으로 기존의 전압에 의한 SOC추정 방법(오차율 25%)과 본 논문에서 제시한 방법(오차율11%)에 대하여 오차율을 비교한 결과 기존 방법보다 약 14%정도 개선되었음을 확인 할 수 있었다.
그림 11은 180W의 부하를 사용하여 방전시킨 경우의 SOC특성을 나타낸 것이다. AH-counting법을 기준으로 기존의 전압에 의한 SOC추정 방법(오차율 30%)과 본 논문에서 제시한 방법(오차율 13%)에 대하여 오차율을 비교한 결과 기존 방법보다 약 17%정도 개선됨을 확인 할 수 있었다.
또한, 그림 15는 본 연구에서 제작한 시험 장치를 이용하여 측정한 전압과 SOC의 평균값(10회 방전시험결과)을 나타낸 것이다. SOC값은 선형을 유지하며 감소하다가 방전종지전압 근처에서는 반비례적으로 천천히 감소함을 알 수 있었다. 시험에 사용된 12AH급 연축전지의 방전종지 전압은 약 10.
본 논문에서는 비중 및 열전달식을 이용한 SOC평가알고리즘과 20℃로 환산된 비중 누적 식을 이용한 수명평가 알고리즘을 제시하였다. 다양한 시뮬레이션을 수행한 결과 본 연구에서 제시한 알고리즘이 향후 여러 분야의 산업현장에 사용하고 있는 연축전지의 보수 및 유지분야에 활용할 수 있음을 확인하였다. 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다.
처음 방전한 경우(전해액의 온도가 낮음)의 SOC의 값이 다섯 번 연속하여 방전한 경우(전해액의 온도가상대적으로 높음)의 SOC값의 평균치보다 전반적으로 낮게 분포함을 알 수 있었다. 따라서 온도가 낮을수록 전해액에서의 황산의 이동 또는 확산이 어렵게 되어 극판에서의 화학반응이 일어나기 어렵고, 전해액의 전기저항이 증가하여 SOC의 용량이 감소함을 알 수 있었다. 또한, 그림 15는 본 연구에서 제작한 시험 장치를 이용하여 측정한 전압과 SOC의 평균값(10회 방전시험결과)을 나타낸 것이다.
즉, 기존에 사용하고 있는 전압에 의한 SOC평가 방법을 개선하여 전지내부의 온도를 보정하는 열전달식을 유도함으로 정확한 SOC평가 알고리즘을 제시하고, 20℃로 환산된 비중 값에 대하여 전지의 충 ⦁ 방전에 대한 비중누적 값(GCref, GDref)을 계산함으로 충 ⦁ 방전 사이클을 판정하는 수명예측 알고리즘을 제시 하였다. 상기에서 제시한 알고리즘을 바탕으로 시험 장치를 제작하여 다양한 시뮬레이션을 수행한 결과, 기존의 방법에 비하여 본 논문에서 제안한 알고리즘이 정확한 연축전지의 상태감시 및 수명예측에 대한 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.[1-3]
SOC값은 선형을 유지하며 감소하다가 방전종지전압 근처에서는 반비례적으로 천천히 감소함을 알 수 있었다. 시험에 사용된 12AH급 연축전지의 방전종지 전압은 약 10.5V이고, 이때의 SOC는 약 50%임을 확인하였다.
그림 13은 12AH급 개방형 연축전지의 비중 비교시험을 수행한 결과이다. 연축전지 방전 시험 중 각각의 SOC(80%, 77%, 66%) 상태서 비중측정기로 측정한 비중값과 본 연구에서 제시된 시험장치의 비중 값을 비교한결과, 비중 측정기의 비중 값과 시험장치의 비중 값의 차이가 미세함으로 본 논문에서 제시한 시험장치의 비중값이 신뢰성이 있다는 것을 확인하였다.
그림 14는 온도에 따른 전압과 SOC의 관계를 나타낸 것이다. 처음 방전한 경우(전해액의 온도가 낮음)의 SOC의 값이 다섯 번 연속하여 방전한 경우(전해액의 온도가상대적으로 높음)의 SOC값의 평균치보다 전반적으로 낮게 분포함을 알 수 있었다. 따라서 온도가 낮을수록 전해액에서의 황산의 이동 또는 확산이 어렵게 되어 극판에서의 화학반응이 일어나기 어렵고, 전해액의 전기저항이 증가하여 SOC의 용량이 감소함을 알 수 있었다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
2차전지의 수명을 정확하게 판단하기 어려운 이유는 무엇인가?
따라서 본 논문에서는 전지내부의 온도를 보정하는 열전달식을 유도함으로 정확한 SOC평가 알고리즘을 제시하였다. 또한 2차전지의 수명 예측 방법으로는 내부저항 측정 또는 잔존 용량 측정 등의 수명 예측 방법들이 있으나, 충 방전상태와 충전 후 방치시간, 사용 환경 등 여러 가지 요인에 의해 2차전지의 수명을 정확하게 판단하기 어렵다. 따라서 상기의 문제점을 해결하기 위해 $20^{\circ}C$로 환산된 비중 값에 대하여 전지의 충 방전에 대한 비중누적 값을 계산함으로 충 방전 사이클을 판정하는 수명예측 알고리즘을 제시하였다.
스마트그리드 보급 사업하에 무엇이 개발되고 어떤 기술이 요구되고 있는가?
우리나라에서도 국가적인 차세대 성장 동력 산업의 하나로 전기자동차와 신재생에너지전원을 포함한 스마트그리드 보급 사업을 진행하고 있다. 이러한 배경 하에 전기자동차와 신재생에너지전원(태양광, 풍력)의 출력안정화에 필수적인 2차전지가 개발되고 있고, 2차전지의 효율적인 운용을 위하여 상태감시 기술과 수명예측 기술이 요구되고 있다. 기존의 2차전지 상태 감시 방법으로는 전압과 비중에 의한 충전상태(SOC: State of charge)평가 방법 등이 있으나, 이 방법은 온도에 따라 변화되는 전압과 비중의 특성을 고려할 수 없는 한계점을 가지고 있다.
기존의 2차전지 상태감시 방법 중 전압과 비중에 의한 충전상태평가 방법의 한계점은?
현재 전기자동차와 신재생에너지전원의 출력안정화에 필수적인 2차전지가 개발되고 있고, 2차전지의 효율적인 운용을 위하여 상태감시 기술과 수명예측 기술이 요구되고 있다. 기존의 2차전지 상태감시 방법으로는 전압과 비중에 의한 충전상태평가 방법 등이 있으나, 이 방법은 온도에 따라 변화되는 전압과 비중의 특성을 고려할 수 없는 한계점을 가지고 있다. 즉, 2차전지의 SOC를 평가하기 위해서는 전지 케이스 내부의 전해액 온도에 따라 달라지는 비중 값을 측정해야 하지만, 대부분의 2차전지는 밀폐형으로 보급되고 있어서 전해액의 상태를 파악하기 어려운 실정이다.
참고문헌 (10)
IEEE $484-2002^{TM}$ , IEEE Recommended Practice for Installation Design and Installation of Vented Lead-Acid Batteries for Stationary Applications
IEEE $450-2002^{TM}$ , IEEE Recommended Practice for Maintenance, Testing, and Replacement of Vented Lead-Acid Batteries for Stationary Applications
IEEE $100^{TM}$ , The Authoritative Dictionary of IEEE Standards Terms Seventh Edition
IEEE $308^{TM}$ -1991, IEEE Standard Criteria for Class 1E Power Systems for Nuclear Power Generating Stations
IEEE $323^{TM}$ -1983, IEEE Standard for Qualifying Class 1E Equipment for Nuclear Power Generating Stations
IEEE $494^{TM}$ -1974, IEEE Standard Method for Identification of Documents Related to Class 1E Equipment and Systems for Nuclear Power Generating Stations
IEEE $535^{TM}$ -1986, IEEE Standard for Qualification of Class 1E Lead Storage Batteries for Nuclear Power Generating Stations
IEEE $946^{TM}$ -1992, IEEE Recommended Practice for the Design of DC Auxiliary Power Systems for Generating Stations
IEEE $1375^{TM}$ -1998, IEEE Guide for the Protection of Stationary Battery Systems
Cheol-sik Seo, "The Battery Management System for UPS Lead-Acid Battery", Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers Vol. 22, No.6, pp. 127-133, 2008. 6, DOI: http://dx.doi.org/10.5207/JIEIE.2008.22.6.127
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