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문제 정의
- 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 배터리의 온도 특성을 반영한 가상 플랫폼용 배터리 모델을 개발하였다. 다양한 온도 조건에서 실제 리튬 폴리머 배터리를 이용한 충방전 실험을 통해 모델 파라미터를 추출하고 실제 배터리 단품 실험을 통하여 개발된 모델을 검증하였다.
제안 방법
- 0°C, 25°C, 40°C의 온도 조건에서 3.6A(1C), 6.4A(2C), 9.6A(3C)의 C-rate에 따라 SOC 10%부터 100%까지 10단계의 상태에 대한 펄스 방전 실험을 수행하여 배터리모델의 파라미터를 추출하였다.
- 배터리 셀 모델은 등가 Randles 등가회로를 이용하여 구성하였고, 회로의 파라미터는 리튬 폴리머 배터리를 이용한 다양한 온도 조건에서의 C-rate 별 방전 실험을 통해 충방전 전류 및 온도를 고려한 3D 순람 포로 구성하였다. 3D 순람표를 이용하여 단자전압 계산부를 모델링하고 Peukert 효과를 고려한 전류 적산 기법을 통해 배터리 SOC 계산부를 모델링하였다.
- 15k로 설정하였다. UDDS 속도 프로파일을 운전자 모델에 적용하여 가상 주행 시뮬레이션을 1cycle 수행하였다. 시뮬레이션 결과를 출력하여 실차 UDDS 주행 테스트 결과와 비교하였다.
- 배터리 셀 모델을 검증하기 위하여 단품 레벨의 충방전 실험을 수행하였다. UDDS 주행 시 전기자동차의 전류 패턴을 배터리의 사양에 알맞게 1/6으로 축소 구현하여 실제 배터리 모델과 개발된 배터리 모델에 적용하여 전압을 확인하였다. 실제 차량이 UDDS 주행 시에 나타나는 최대 방전 전류와 충전전류는 각각 167.
- 개발된 배터리 모델은 Fig. 2와 같이 셀의 SOC, 단자전압을 계산하는 배터리 셀 모델과 배터리에서 발생하는 열과 냉각 팬(fan)의 동적 거동을 계산하는 배터리 열관리 모델로 구성되어있다.
- 또한 최적의 온도에서 배터리가 동작하도록 열관리 시스템을 모델링하고 배터리 모델과 통합하여 하나의 배터리 모듈을 구성하였다. 개발된 배터리 모듈을 가상 전기자동차 플랫폼에 적용하고 미국 환경 보호국(EPA)의 연비 테스트 기준인 UDDS(Urban Dynamometer Driving Schedule) 주행 프로파일을 이용한 가상 주행 시뮬레이션을 통해 차량 레벨에서의 배터리 성능을 검증하였다.
- 구성된 전기자동차 가상 플랫폼을 이용하여 UDDS 주행 시뮬레이션을 수행하였다. 초기 조건으로 초기 배터리 SOC를 90%, 배터리 초기 온도를 298.
- 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 배터리의 온도 특성을 반영한 가상 플랫폼용 배터리 모델을 개발하였다. 다양한 온도 조건에서 실제 리튬 폴리머 배터리를 이용한 충방전 실험을 통해 모델 파라미터를 추출하고 실제 배터리 단품 실험을 통하여 개발된 모델을 검증하였다. 또한 최적의 온도에서 배터리가 동작하도록 열관리 시스템을 모델링하고 배터리 모델과 통합하여 하나의 배터리 모듈을 구성하였다.
- 또한 배터리의 열 발생, 열 전달, 방열, 압력 강하 및 냉각 팬 모델을 구성하여 배터리 열관리 시스템을 모델링 하였다.
- 다양한 온도 조건에서 실제 리튬 폴리머 배터리를 이용한 충방전 실험을 통해 모델 파라미터를 추출하고 실제 배터리 단품 실험을 통하여 개발된 모델을 검증하였다. 또한 최적의 온도에서 배터리가 동작하도록 열관리 시스템을 모델링하고 배터리 모델과 통합하여 하나의 배터리 모듈을 구성하였다. 개발된 배터리 모듈을 가상 전기자동차 플랫폼에 적용하고 미국 환경 보호국(EPA)의 연비 테스트 기준인 UDDS(Urban Dynamometer Driving Schedule) 주행 프로파일을 이용한 가상 주행 시뮬레이션을 통해 차량 레벨에서의 배터리 성능을 검증하였다.
- 모델 내부에는 전류 변화와 온도 변화에 따른 충방전 실험으로 얻은 저항과 캐퍼시터 파라미터를 순람표(Lookup table)로 만들어 충방전 모드에 따라 분리하여 적용하였다.
- 모터 모델은 실험에 의한 맵(map) 기반의 모터 모델로, 상위 제어기 모델로부터 받은 신호를 통해 모터나 발전기의 역할을 수행한다. 모델 내부의 토크 속도 맵과 효율 맵을 이용하여 모터의 현재 속도와 요구 토크를 확인하여 출력 토크를 계산하여 출력한다. 동시에 출력 토크를 내기 위한 요구 전류를 출력하여 인버터에 전달한다.
- 배터리 모델은 요구 전력값에 따라 현재 배터리 상태에 알맞은 요구 전류로 계산하여 배터리 잔존용량인 SOC(State of Charge)를 계산하고 배터리의 단자전압을 계산한다.
- 배터리 셀 모델개발을 위해서, 기존 상용 플랫폼의 배터리 셀 모델을 먼저 검토하였다. Fig.
- 온도 영향을 고려한 전기자동차 가상 플랫폼용 배터리 모델을 개발하였다. 배터리 셀 모델은 등가 Randles 등가회로를 이용하여 구성하였고, 회로의 파라미터는 리튬 폴리머 배터리를 이용한 다양한 온도 조건에서의 C-rate 별 방전 실험을 통해 충방전 전류 및 온도를 고려한 3D 순람 포로 구성하였다. 3D 순람표를 이용하여 단자전압 계산부를 모델링하고 Peukert 효과를 고려한 전류 적산 기법을 통해 배터리 SOC 계산부를 모델링하였다.
- 배터리 셀 모델을 검증하기 위하여 단품 레벨의 충방전 실험을 수행하였다. UDDS 주행 시 전기자동차의 전류 패턴을 배터리의 사양에 알맞게 1/6으로 축소 구현하여 실제 배터리 모델과 개발된 배터리 모델에 적용하여 전압을 확인하였다.
- 배터리 열관리 시스템은 배터리 셀 모델과 통합되어 셀 모델의 저항 등의 데이터로부터 배터리의 온도를 계산하고 배터리 셀 모델은 열관리 시스템 모델로부터 온도를 전달받아 온도를 고려한 배터리 SOC 및 단자전압을 계산한다.
- 앞서 기술한 기존 배터리 모델의 단점을 보완하고자 본 연구에서는 Fig. 3(c)와 같은 Randles 등가회로 모델 기반의 배터리 셀 모델을 개발하였다. 회로 구조상 PNGV 배터리 모델과 유사하나 동작에서는 큰 차이를 보인다.
- 온도 영향을 고려한 전기자동차 가상 플랫폼용 배터리 모델을 개발하였다. 배터리 셀 모델은 등가 Randles 등가회로를 이용하여 구성하였고, 회로의 파라미터는 리튬 폴리머 배터리를 이용한 다양한 온도 조건에서의 C-rate 별 방전 실험을 통해 충방전 전류 및 온도를 고려한 3D 순람 포로 구성하였다.
- 6은 앞서 언급한 3D 순람표를 적용하여 구현한 배터리 Matlab 모델의 단자 전압 계산부이다. 온도, 전류, SOC 조건에 따라 파라미터를 추출함으로써 배터리 단자 전압을 계산하도록 하였다. 충전과 방전 곡선을 비교하면 히스테리시스 곡선을 보이며, SOC에 따른 파라미터가 달라지기 때문에 충전과 방전의 단자 전압 계산을 전류의 방향에 따라 분리하였다.
- 은 크게 SOC 계산부와 단자전압 계산부로 구성되어 있다. 요구 전류 값과 배터리 온도를 이용하여 배터리의 SOC, 단자 전압 등을 계산한다. SOC 계산은 전류 적산 기법을 토대로 구성되어 있다.
- 개발된 배터리 모듈을 Table 2의 전기차량에 적용하기 위해서는 용량 매칭이 필요하다. 이를 위해 88개의 셀을 직렬로 연결하여 330V 전압의 배터리 모듈을 구성하였고 16배 차이의 용량을 매칭하기 위해 모듈을 병렬로 16개를 연결하여 실차 배터리 용량에 근사한 16.8kwh의 배터리 시스템을 구성하였다.
- 시뮬레이션 결과를 출력하여 실차 UDDS 주행 테스트 결과와 비교하였다. 차량의 속도, 배터리 SOC, 배터리 전압을 각각 비교했다.
- 구성된 전기자동차 가상 플랫폼을 이용하여 UDDS 주행 시뮬레이션을 수행하였다. 초기 조건으로 초기 배터리 SOC를 90%, 배터리 초기 온도를 298.15k로 설정하였다. UDDS 속도 프로파일을 운전자 모델에 적용하여 가상 주행 시뮬레이션을 1cycle 수행하였다.
- 4A, 111A이다. 현재 배터리 실험을 위해 마련한 배터리의 셀 당 입력되는 최대 전류 2C-Rate를 만족하게 하기 위하여 전류 패턴을 1/6으로 축소하였다. 그리고 배터리 팩 내부에 버스 바나 릴레이는 제품설계 단계에서 전압강하를 줄이기 위하여 저항 성분이 극소가 되게 설계하였다.
대상 데이터
- UDDS 주행 시 전기자동차의 전류 패턴을 배터리의 사양에 알맞게 1/6으로 축소 구현하여 실제 배터리 모델과 개발된 배터리 모델에 적용하여 전압을 확인하였다. 실제 차량이 UDDS 주행 시에 나타나는 최대 방전 전류와 충전전류는 각각 167.4A, 111A이다. 현재 배터리 실험을 위해 마련한 배터리의 셀 당 입력되는 최대 전류 2C-Rate를 만족하게 하기 위하여 전류 패턴을 1/6으로 축소하였다.
- 차량 레벨에서의 배터리 성능을 확인하기 위하여 Table 2의 실차 사양11)을 이용하여 전기자동차 플랫폼을 구성하였다.
- 차량 모델은 종방향 차량 모델이다. 모터로부터 인가받은 토크와 주행 저항을 차량 동역학 식에 적용하여 차량의 속도를 계산한다.
데이터처리
- UDDS 속도 프로파일을 운전자 모델에 적용하여 가상 주행 시뮬레이션을 1cycle 수행하였다. 시뮬레이션 결과를 출력하여 실차 UDDS 주행 테스트 결과와 비교하였다. 차량의 속도, 배터리 SOC, 배터리 전압을 각각 비교했다.
- 실차 데이터를 가상 전기자동차 플랫폼에 적용하고, UDDS 주행 시뮬레이션을 수행하여 시뮬레이션 결과를 실차 UDDS 주행 테스트 결과와 비교 확인하였다. 배터리 SOC, 전압을 비교한 결과, SOC는 0.
이론/모형
- SOC 계산은 전류 적산 기법을 토대로 구성되어 있다. 충방전 전류에 따라 용량이 변하는 특성을 보완하기 위해 Peukert 효과를 적용하였다.
성능/효과
- 개발된 배터리 모델은 실제 배터리의 특성을 구현하는데 높은 정확도를 보이고 있음을 확인하였다.
- 개발한 배터리 모델의 시뮬레이션 결과가 실차 시험 결과와 경향이 매우 유사하게 나타나는 것으로 개발된 배터리 모델의 정확성을 검증할 수 있었다.
- 실차 데이터를 가상 전기자동차 플랫폼에 적용하고, UDDS 주행 시뮬레이션을 수행하여 시뮬레이션 결과를 실차 UDDS 주행 테스트 결과와 비교 확인하였다. 배터리 SOC, 전압을 비교한 결과, SOC는 0.17% 평균오차율을 보였고, 전압은 0.31% 평균오차율로 차량 레벨의 시뮬레이션에서도 개발한 배터리 모델의 정확성을 검증할 수 있었다.
- 12는 배터리의 온도 변화 나타낸 그래프이다. 배터리 사용으로 인해 배터리의 온도가 올라가는데 배터리 열관리 제어로 인해 기준 온도인 303.15K를 약 3K의 오차 범위에서 유지되고 있는 것을 확인할 수 있으며, 전체 전력에 비해 적은 양이지만 팬 요구 전력 또한 온도 제어에 따라 소모되는 것을 확인하였다.
- 17%이다. 배터리 전압은 평균 1.0819V 차이로, 평균 오차율로 0.31%의 차이가 나며 최대 오차율은 약 2.3%로서 매우 경향이 유사한 것을 알 수 있었다.
- 실제 리튬 폴리머 단품 배터리 셀 테스트를 통하여, 개발된 배터리 셀 모델의 전압 오차율이 2.2% 이내로 정확성을 검증할 수 있었다.
- 열관리 시스템의 성능은 기준 온도인 303.15K의 3K 오차 범위에서 유지되는 것을 확인하였으며 온도 제어를 위한 팬 요구 전력이 출력됨을 확인하였다.
- 9는 차량의 속도를 비교한 결과이다. 차량 모델이 속도 프로파일의 속도를 잘 추종하고 있음을 확인할 수 있다. Fig.
후속연구
- 추후 연구로는 현재의 전류 적산 기법의 SOC 계산 방법에서 발생할 수 있는 누적 오차의 개선 방법에 관한 연구가 필요하다.
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