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대용량 무정전 전원장치를 위한 배터리 모니터링 시스템
Battery Monitoring System for High Capacity Uninterruptible Power Supply 원문보기

전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.23 no.2, 2019년, pp.580 - 585  

이형규 (Waton Inc.) ,  김기택 (Dept. of Electrical & Electronics Eng., Kangwon National University)

초록
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배터리는 ESS, 전기자동차 및 무정전 전원 백업 시스템 등의 다양한 분야에서 사용이 증가하고 있다. 납산배터리는 에너지밀도가 낮지만, 신뢰성이 높고 저가격의 이점으로 대용량 전력백업 장비에 가장 많이 사용되는 배터리이다. 배터리의 사용에 따라 노화가 진행되면 충전 가능 용량(SoH)이 줄어들게 되어 상태를 추정하는 것이 매우 중요하며, 배터리의 내부저항으로 SoH를 추정하는 방법을 많이 사용한다. 본 논문에서는 대표적인 대용량 무정전 전원장치인 IDC를 위한 배터리 모니터링 시스템(BMS)을 제안하였다. 내부저항을 측정하는 간단한 알고리즘을 제안하고, BMS 시스템 구성을 위한 CPU 및 아날로그 회로 구성과 신호처리 알고리즘에 대한 연산 블록도를 보였다. 실제 IDC 현장에 적용한 측정결과 사례를 제시하여 제안한 방법의 유용함을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Batteries are being used in ESS, electric vehicles and uninterruptible power backup systems. Lead-acid batteries are the most used batteries for high capacity power back up equipment due to their high reliability and low price advantages. It is very important to estimate the chargeable capacity(SoH)...

주제어

#BMS(Battery Monitoring System)   #Lead-acid battery   #Internal resistance   #SoH   #Equivalent circuit  

표/그림 (12)

AI 본문요약
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문제 정의

  • IDC 대용량 무정전 전원장치를 위한 배터리 모니터링 시스템을 제안하였다. 내부저항을 측정하는 간단한 알고리즘을 제안하고 실제 현장에 적용한 사례를 제시하였다.
  • 본 논문에서는 IDC(Internet Data Center)의 대용량 무정전 전원장치를 위한 배터리 모니터링 시스템(Battery Monitoring System, BMS)를 제안한다. 내부저항 추정 알고리즘과 이를 구현하기 위한 BMS 시스템의 설계, 구성 및 시험결과를 제시한다.
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참고문헌 (10)

  1. Xintian Liu et al., "A new dynamic SOH estimation of lead-acid battery for substation application," International Journal of Energy Research, vol.41, no.4, pp.579-592, 2017. DOI: 10.1002/er.3662 

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  2. Tetsuro Okoshi et al., "Battery condition monitoring (BCM) technologies about lead-acid batteries," Journal of Power Sources, vol.158, no.2, pp.874-878, 2016. DOI: 10.1016/j.jpowsour.2005.11.008 

  3. IEEE Standard Association, "IEEE guide for selection and use of battery monitoring equipment in stationary applications," IEEE Std pp.1491-2012, 2012. DOI: 10.1109/IEEESTD.2012.6226325 

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  4. Jacques Marchildon et al., "SOC and SOH characterization of lead acid batteries," IEEE IECON, vol.41, pp.1442-1446, 2015. DOI: 10.1109/IECON.2015.7392303 

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  5. Martin Coleman, et al., "An Improved Battery Characterization Method Using a Two-Pulse Load Test," IEEE Trans on Energy Conversion, vol.23, no.2, pp.708-713, 2008. DOI: 10.1109/TEC.2007.914329 

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  6. Dian Wang et al., "Online Lithium-Ion Battery Internal Resistance Measurement Application in State-of-Charge Estimation Using the Extended Kalman Filter," Energies, vol10, no.9, pp.1284-1294, 2017. DOI: 10.3390/en10091284 

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  7. Monika Kwiecien et al., "Determination of SoH of Lead-Acid Batteries by Electrochemical Impedance Spectroscopy," Applied Sciences, vol.8, no.6, pp.873-895, 2017. DOI: 10.3390/app8060873 

  8. Mihai Victor Micea et al., "Online State-of-Health Assessment for Battery Management Systems," IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol.60, no.6, pp.1997-2006, 2011. 

    상세보기 crossref

  9. Wenguan Wang et al, "Near-Real-Time Parameter Estimation of an Electrical Battery Model With Multiple Time Constants and SOC-Dependent Capacitance," IEEE Trans. on Power Electronics, vol.29, no.11, pp.5905-5920, 2014. DOI: 10.1109/TPEL.2014.2300143 

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  10. "Sealed Lead-Acid Batteries," Technical Manual, Power Sonic, 2019. 

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