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연축전지와 리튬이온전지용 하이브리드 BMS 알고리즘 개발
Development of Hybrid BMS(Battery Management System) Algorithm for Lead-acid and Lithium-ion battery 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.16 no.5, 2015년, pp.3391 - 3398  

오승택 (한국기술교육대 전기전자통신공학부) ,  김병기 (한국기술교육대 전기전자통신공학부) ,  박재범 (한국기술교육대 전기전자통신공학부) ,  노대석 (한국기술교육대 전기전자통신공학부)

초록
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현재 대부분의 도서지역에서는 태양광발전을 효율적으로 운용하기 위하여 대용량 연축전지가 많이 사용되고 있지만, 풍력발전의 도입, 축전지 교체로 인하여 리튬이온전지의 도입이 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존에 많이 보급되어 사용되고 있는 연축전지와 리튬이온전지의 장점을 최대한 활용하기 위하여, 연축전지와 리튬이온전지용 하이브리드 BMS 알고리즘을 제시하였다. 즉, 각 전지의 충전상태(state of charge, SOC)를 평가하는 알고리즘과 각 전지의 도입비용과 운용비용에 따른 최적 구성비를 산출하는 하이브리드 운용 알고리즘을 제안하였다. 상기의 알고리즘을 이용하여 다양한 시뮬레이션을 수행한 결과, 기존의 충전상태 평가 방법보다 오차율이 개선되어 정확한 충전상태에 대한 결과가 산출되었고, 각 전지의 도입비용과 운용비용이 최소화되는 조건에서 최적구성비를 구하여, 본 논문에서 제안한 하이브리드 BMS 알고리즘의 유용성을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, the large scaled lead-acid battery is widely introduced to efficient operation of the photovoltaic system in many islands. but the demand of lithium-ion battery is getting increased by the operation of wind power and replacement of the lead-acid battery. And also, under the renewable portf...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • (1) 본 논문에서는 충전상태 평가의 정확도를 향상하기 위하여, 전류의 변동분에 대한 오차를 줄이고 전력손실에 대한 부분을 고려하였고, 기존의 전류누적이 아닌 전력량을 누적시키는 전력량 적산법을 제안하였다. 또한, 전지의 초기상태를 평가하기 위한 개방전압과 전력량 적산법을 조합하는 하이브리드 SOC 평가 알고리즘을 제안하였다.
  • (2) 본 논문에서는 각 전지의 최적 구성비를 산출하기 위하여, 각 전지의 도입비용과 운용비용의 합을 최소화하는 하이브리드 운용 알고리즘을 제안하였다. 또한, 상기 알고리즘의 최소화하는 조건에서 각 전지의 도입비용과 운용비용에 따른 최적 구성비를 결정하기 위하여, 최적화 평가 알고리즘을 제안하였다.
  • 하지만 기존의 이차전지의 BMS는 개별적인 전지의 상태감시 위주로 사용되고 있어, 하이브리드 전기저장장치에 적용하기 어려운 실정이다[8]. 따라서 본 논문에서는 연축전지와 리튬이온전지의 장점을 최대한 활용하기 위하여, 연축전지와 리튬이온전지용 하이브리드 BMS 알고리즘을 제시하였다. 즉, 각 전지의 충전상태(state of charge, SOC)를 평가하는 알고리즘과 각 전지의 도입비용과 운용비용에 따른 최적구성비를 산출하는 하이브리드 운용 알고리즘을 제안하였다.
  • 또한, 충·방전을 수행하면서 발생하는 전력손실에 대한 부분을 고려하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 전류의 변동분에 대한 오차를 줄이고 전력손실에 대한 부분을 고려하기 위하여, 전류누적이 아닌 전력량을 누적시키는 전력량 적산(KWh-Counting)법을 제시하였다. 또한, 전지의 개방전압(open circuit voltage, OCV)과 전력량 적산법을 조합하는 하이브리드 SOC 평가 알고리즘을 제안하였다.
  • 현재 출시되고 있는 대부분의 연축전지는 밀폐형 타입이므로 전지의 내부 온도를 직접적으로 측정하는 것은 매우 어렵다. 따라서 축전지 케이스 온도와 외부 온도를 측정하여 축전지의 내부 온도를 파악하는 방안을 제안한다. 이를 위하여 식 (4)와 같이 정상상태에서 대류열전달과 전도열전달이 평형을 이루는 열전달식을 도입하였다.
  • 본 논문에서는 연축전지와 리튬이온전지의 장점을 최대한 활용하기 위하여, 각 전지의 용도에 따른 적정한 구성과 운용이 가능할 수 있도록 BMS 알고리즘을 제안하였다. 상기의 알고리즘을 바탕으로 다양한 시뮬레이션을 수행한 결과, 본 논문에서 제안한 알고리즘의 유용성을 확인하였다.
  • 상기 목적함수를 최소화하는 조건에서 각 전지의 도입비용과 운용비용에 따른 최적 구성비를 결정하기 위하여, 본 논문에서는 Fig. 3과 같이 최적화 평가 알고리즘을 제안하였다. 먼저, 각 전지의 부하 변동특성에서의 도입용량(yij)의 조건에 대하여 전체 도입용량(X)을 결정한다.

가설 설정

  • 또한, 각 전지의 kWh당 도입단가와 C-rate별 환산수명의 조건은 Table 2와 같으며, 운용비용에 대한 가중치는 각 전지의 운용 특성 및 사용연수를 고려하여 평균수명인 3,000으로 가정하였다.
  • 여기서, 전지는 연축전지와 리튬이온전지 2가지 전지를 이용하며, 부하의 변동특성에 따라 급변성, 중간 급변성, 비 급변성의 3가지 조건을 상정하였다. 또한, 각 전지의 전체 도입용량은 부하의 조건에 따라 700kWh로 가정하였다.
  • 여기서, 부하 변동특성에 대한 전지의 도입용량은 부하의 급변성 정도에 따라 가장 경제적인 전지를 선정한다. 또한, 도입비용에 대한 운용비용의 가중치는 각 전지의 운용 특성 및 사용 연수 등의 변수들을 고려하여 상정한다.
  • 본 논문에서 제안한 최적화 평가 알고리즘을 이용하여, 상기의 부하조건에 따른 연축전지와 리튬이온전지의 최적 구성비를 분석하였다. 리튬이온전지와 연축전지의 도입용량 합을 100%로 가정하고 일정용량만큼 구성비를 변화시켜가면서, 도입비용과 운용비용의 합을 산출하면 Fig. 7과 같다. 여기서, 리튬이온전지와 연축전지의 구성 비율이 2:5에서 목적함수의 비용이 최소가 되었다.
  • 상기의 전체 도입용량에 대하여 기준 전지를 선정하여 도입용량(xi)을 100%로 상정한 후, 가중치를 고려하여 도입비용과 운용비용의 합을 계산하여 초기치(F0)로 가정한다. 다음으로 기준 전지와 각 전지들의 용량을 일정비율(∆x)만큼 변화시키면서, 도입비용과 운용비용을 재계산하여 새로운 비용(Fn)을 산출한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
기존의 이차전지의 BMS가 하이브리드 전기저장장치에 적용하기 어려운 이유는? 또한, 풍력발전의 도입, 축전지 교체로 인하여 리튬이온전지의 도입이 증가되고 있지만 비용 측면에서 문제점을 가지고 있어, 기존의 연축전지와 조합된 하이브리드 전기저장장치의 기술개발이 요구되고 있다[4,5,6,7]. 하지만 기존의 이차전지의 BMS는 개별적인 전지의 상태감시 위주로 사용되고 있어, 하이브리드 전기저장장치에 적용하기 어려운 실정이다[8]. 따라서 본 논문에서는 연축전지와 리튬이온전지의 장점을 최대한 활용하기 위하여, 연축전지와 리튬이온전지용 하이브리드 BMS 알고리즘을 제시하였다.
연축전지와 리튬이온전지의 장점을 최대한 활용하기 위해서 본 논문에서 제안한 하이브리드 BMS 알고리즘은? 따라서 본 논문에서는 연축전지와 리튬이온전지의 장점을 최대한 활용하기 위하여, 연축전지와 리튬이온전지용 하이브리드 BMS 알고리즘을 제시하였다. 즉, 각 전지의 충전상태(state of charge, SOC)를 평가하는 알고리즘과 각 전지의 도입비용과 운용비용에 따른 최적구성비를 산출하는 하이브리드 운용 알고리즘을 제안하였다. 상기의 알고리즘을 이용하여 다양한 시뮬레이션을 수행한 결과, 기존의 충전상태 평가 방법보다 오차율이 개선되어 정확한 충전상태에 대한 결과가 산출되었고, 각 전지의 도입 비용과 운용비용이 최소화 되는 운용조건에서 최적구성비를 구하여, 본 논문에서 제안한 하이브리드 BMS 알고리즘의 유용성을 확인하였다.
대용량 연축전지의 약점은? 현재 원자력 발전의 안전성 문제, 화석연료 고갈 그리고 정부의 신에너지원의 개발정책에 의하여 신재생에너지원의 효율적인 유지관리기술이 대두되고 있는 상황이며, 이를 해결하기 위해 이차전지를 이용한 여러 기술들이 제안되고 있다[1,2,3]. 현재 대부분의 도서지역에서는 태양광발전의 출력제어용으로 도입비용이 저렴한 대용량 연축전지가 많이 사용되고 있지만, 보수유지, 수명 등에 많은 약점을 가지고 있다. 또한, 풍력발전의 도입, 축전지 교체로 인하여 리튬이온전지의 도입이 증가되고 있지만 비용 측면에서 문제점을 가지고 있어, 기존의 연축전지와 조합된 하이브리드 전기저장장치의 기술개발이 요구되고 있다[4,5,6,7].
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참고문헌 (13)

  1. Jaebum Park and Daeseok Rho, "A Study on the Technical Guideline for Secondary Battery in Nuclear Power Plant", Journal of KAIS, Vol 15, No 1, pp. 45-47, May, 2014. 

  2. Seungtaek Oh and Daeseok Rho, "A Study on Analysis of Power Supply System in Nuclear Power Plant", Journal of KAIS, Vol 15, No 1, pp. 48-50, May, 2014. 

  3. M. Broussely and G. Pistoia, "Industrial applications of batteries", Amsterdam, 2007. 

  4. Jongyoon Jeong and Daeseok Rho, "A Study on the Optimal Design of Hybrid-typed Electrical Energy Storage System(EESS)", Journal of KAIS, Vol 15, No 1, pp. 587-589, May, 2014. 

  5. Daeseok Rho, "A Study on Load leveling effect of the distribution system using the Battery Energy Storage Systems", Journal of KIEE, pp. 111-113, October, 2012. 

  6. "SMART GRID ESS(Electric Energy Storage System)", KSGA, September, 2012. 

  7. Jukwang Lee and Daeseok Rho, "A Study on the Current Status of Standardization in Electrical Energy Storage System", Journal of KAIS, Vol 14, No 2, pp. 557-559, May, 2013. 

  8. Jaebum Park and Daeseok Rho, "A Study on the BMS Design of Lithium-ion Battery for Energy Storage System", Journal of KAIS, Vol 14, No 2, pp. 157-159, May, 2013. 

  9. IEEE $308^{TM}$ -1991, IEEE Standard Criteria for Class 1E Power Systems for Nuclear Power Generating Stations 

  10. IEEE $323^{TM}$ -1983, IEEE Standard for Qualifying Class 1E Equipment for Nuclear Power Generating Stations 

  11. IEEE $494^{TM}$ -1974, IEEE Standard Method for Identification of Documents Related to Class 1E Equipment and Systems for Nuclear Power Generating Stations 

  12. IEEE $535^{TM}$ -1986, IEEE Standard for Qualification of Class 1E Lead Storage Batteries for Nuclear Power Generating Stations 

  13. Giuk Jang and Gyobeom Jung, "Comparison of Battery Modeling and SOC Estimation Methods", Journal of KIPE, pp. 87-88, July, 2010. 

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