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제안 방법
- 본 논문에서는 리튬이온배터리의 방전 OCV곡선으로 PI 상태관측기를 설계하여 SOC 추정 오차를 감소하였다.
- 본 논문에서는 리튬폴리머 배터리를 1차 R-C 등가모델로 단순화하여 표현하였고, PI 상태관측기를 Matlab/ Simulink에서 설계하였다. OCV-SOC가 갖는 비선형적인 관계를 0.1pu 간격으로 선형화하여 표현하였으며 정전류 펄스방전으로 구한 배터리 파라미터를 이용하여 상태방정식을 구성하였다. 상태방정식에는 Peukert 법칙이 적용되어 보다 정확하게 SOC를 추정 할 수 있게 하였다.
- 배터리 파라미터는 SOC, C-rate, 온도에 따라 결정되는 요소이기 때문에 각각의 조건을 고려하여 실험을 진행하였다. 그림 3은 25℃ 환경에서 C-rate와 SOC의 변화에 따른 배터리 파라미터이다.
- 배터리 파라미터를 취득한 뒤 상태방정식으로 표현하고 PI 상태관측기를 설계하였다. SOC를 추정하는 과정은 실제 시스템에서 나오는 출력과 실제 시스템을 모사한 배터리 모델에서 나오는 값의 차이를 이용하여 배터리 모델의 상태변수를 추정하게 된다.
- 본 논문에서는 리튬폴리머 배터리를 1차 R-C 등가모델로 단순화하여 표현하였고, PI 상태관측기를 Matlab/ Simulink에서 설계하였다. OCV-SOC가 갖는 비선형적인 관계를 0.
- 본 논문은 리튬 폴리머 배터리를 1차 R-C 등가모델로 단순화하여 표현하였고, 모델 기반의 SOC 추정기법 중 비례-적분 상태관측기(PI observer)를 구성하여 리튬폴리머 배터리의 SOC를 추정하는 기법에 대해 설계한 뒤 실험을 통해 검증하였다.
- 상태방정식에는 Peukert 법칙이 적용되어 보다 정확하게 SOC를 추정 할 수 있게 하였다. 설계과정을 검증하기 위하여 상온(25℃)에서 양방향 DC-DC 컨버터를 이용하여 리튬폴리머 배터리에 축소된 FTP-72 전류 레퍼런스를 인가한 뒤, SOC 추정능력을 분석하였다. PI 상태관측기는 임의의 초기 SOC 상태에서도 SOC 추정 오차율 ±2% 안으로 나타났다.
- 따라서 PI 상태관측기의 출력 y는 이러한 요소를 포함해야하기 때문에 그림 10과 같은 실험장치를 이용하여 실제 배터리를 검증하였다. 양방향 DC-DC컨버터로 축소된 FTP-72 전류레퍼런스를 생성하여 배터리에 인가하였다. 이 때 배터리는 항온항습 챔버에 넣어 일정한 온도를 유지하도록 하였다.
- 68pu로 하강한다. 전류 레퍼런스의 크기를 축소하면서 SOC의 가용 범위가 줄어들어 실제 시뮬레이션에는 축소된 FTP-72 전류 레퍼런스의 5사이클을 반복하여 사용하였다. 그림 8에 나타난 바와 같이 SOC가 0.
- 출력으로부터 상태변수를 추정하는 과정이기 때문에 시스템 매트릭스의 관측가능성(Observability)을 확인한 뒤 적절한 피드백 방법을 선정하여 추정하는 상태변수에 보상을 해야 한다. 피드백 방법에 따라 Luenberger Observer, Sliding mode Observer와 같은 여러 관측기의 형태가 존재하는데 본 논문에서는 SOC 추정시간을 단축시키면서 OCV-SOC가 갖는 비선형적인 관계를 선형화하는 과정에서 발생하는 오차, 배터리의 화학적 반응을 전기적 등가회로로 변환하는 과정에서 발생하는 오차, 외부로부터 들어오는 측정상의 오차를 최소화하기 위하여 비례이득(Kp)만들 사용하는 Luenberger Observer에 적분이득(Ki)을 추가하여 관측기를 구성하였다. 그림 6의 PI 상태 관측기 블록다이어그램에서 #는 상태변수의 추정치를 의미하며, w는 배터리 단자전압과 추정된 단자전압 차의 적분으로 정의된다.
대상 데이터
- 실험 과정 중 충·방전 전류에 의한 배터리 온도 변화는 무시하였는데, 챔버가 갖는 열용량이 커서 인가되는 전류에 의한 배터리의 온도변화가 무시할 수준이기 때문이다. 실제 배터리의 입력과 출력을 구성할 전류와 전압의 데이터는 데이터로거 GL220을 이용하여 취득하였다.
- )과 계수(Peukert coefficient, k)를 구할 수 있다. 실험에 사용된 리튬폴리머 배터리의 Nominal capacity는 3200mA이지만 Cp는 3229mA이고, k는 1.018 이다. Peukert coefficient k가 1에 가까울수록 배터리용량은 방전전류에 영향을 덜 받는다고 말할 수 있다.
데이터처리
- 3장에서 설계한 PI 상태관측기를 검증하기 위하여 Matlab/Simulink에서 시뮬레이션을 수행 하였다. 2.
이론/모형
- 1pu 간격으로 선형화하여 표현하였으며 정전류 펄스방전으로 구한 배터리 파라미터를 이용하여 상태방정식을 구성하였다. 상태방정식에는 Peukert 법칙이 적용되어 보다 정확하게 SOC를 추정 할 수 있게 하였다. 설계과정을 검증하기 위하여 상온(25℃)에서 양방향 DC-DC 컨버터를 이용하여 리튬폴리머 배터리에 축소된 FTP-72 전류 레퍼런스를 인가한 뒤, SOC 추정능력을 분석하였다.
- 전반적으로 SOC 오차율이 ±2%안에 들어오는 것을 확인 할 수 있으며, 전류의 크기가 커질 때 증가한다. 여기서 사용된 실제 SOC는 전류적산법으로 취득하였다. 전류적산법은 고성능의 전류 센서와 초기 SOC를 알고 있을 경우에 실험실 환경에서 구현하기 쉽고 정확하기 때문이다.
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