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NTIS 바로가기전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.24 no.1, 2020년, pp.333 - 338
유경상 (Electric Power System Research Team, Korea Institute of Energy Research (KIER)) , 김호찬 (Dept. of Electrical Engineering, Jeju National University)
This paper proposes a method of estimating the SOC(State of Charge) of a battery cell using a neural network algorithm. To this, we implement a battery SOC estimation simulator and derive input and output data for neural network learning through charge and discharge experiments at various temperatur...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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배터리관리시스템(Battery Management System; BMS)는 어떤 역할을 하는가? | 이러한 ESS확대는 화석 연료의 사용을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 사용에 따른 공해 물질이 발생되는 않는다는 점에서 친환경 및 에너지 효율성 제고를 위한 새로운 대체 전원으로 주목받고 있다. 그러나 발열에 의한 배터리의 비가역적인 화학적 변성 및 최근에 이슈화된 화재로 인한 ESS의 소실을 방지하기 위해서는 배터리의 충전 및 방전 과정을 적절하게 제어하는 고도화된 배터리관리시스템(Battery Management System; BMS)이 필요하며, 그 중에서도 배터리의 SOC를 정확하게 파악하는 것이 특히 중요하다. 그러나 전기화학적으로 구성된 배터리의 SOC를 측정하는 것은 매우 어렵기 때문에 BMS 내에서 전압, 전류, 온도, 임피던스를 측정함으로써 배터리의 SOC를 추정하는 방법들이 연구되고 있다[1, 2]. | |
BPNN 알고리즘을 이용한 SOC 추정방법 연구를 통해 나온 성능은? | 최종적으로 배터리 셀의 SOC 추정 성능은 Matlab/Simulink를 이용하여 Ah-counting에 의한 실험치와 비교를 통해 분석하였다. 비교 결과 모든 온도에서 RMSE에 의한 오차가 3% 미만으로 나타남을 시뮬레이션을 통해 확인하여 본 논문에서 제안한. BPNN 알고리즘에 의한 SOC 추정 성능의 효과성을 입증하였다. | |
적산전류법(Ampere hour Counting; Ah-counting)의 동작 과정은? | 기존의 BMS에서 배터리의 SOC를 추정하는 방법으로는 배터리에 흐르는 충방전 전류를 적산하여 배터리의 SOC를 추정하는 적산전류법(Ampere hour Counting; Ah-counting)과 충방전 중 단계마다 배터리가 안정된 상태에서 개방회로 전압(Open Circuit Voltage; OCV)을 측정하고 전압 별 SOC 테이블을 만들어 추정하는 OCV 방법, 칼만필터(Kalman Filter)로 대표되어지는 모델 기반 추정방법 등이 있다. 그러나 적산전류법의 경우, 초기치문제와 전류 센서를 통해 측정하는 과정에서 발생되는 오차가 지속적으로 누적되는 문제가 있다[3]. |
M. A. Hannan, M. S. H. Lipu, A. Hussain and A. Mohamed, "A review of lithium-ion battery state of charge estimation and management system in electric vehicle applications: Challenges and recommendations," Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol.78, pp.834-854, 2017. DOI: 10.1016/j.rser.2017.05.001
K. S. Ng, C.S. Moo, Y. P. Chen and Y. C. Hsieh, "Enhanced coulomb counting method for estimating state-of-charge and state-of-health of lithium-ion batteries," Applied Energy, Vol.86, pp.1506-1511, 2009. DOI: 10.1016/japenergy.2008.11.021
Y. Jeong, Y. Cho, J. Ahn, S. Ryu and B. Lee, "Enhanced coulomb counting method with adaptive SOC reset time for estimating OCV," 2014 IEEE Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE), Pittsburgh, PA, pp.1313-1318, 2014. DOI: 10.1109/ECCE.2014.6953989
M. U. Ali, A. Zafar, S. H. Nengroo, S. Hussain, M. J. Alvi and H. J. Kim, "Towards a smarter battery management system for electric vehicle applications: A critical review of lithium-Ion battery state of charge estimation," Energies, Vol.12, No.3, 2019. DOI: 10.3390/en12030446
B. Enache and E. Diaconescu, "Estimating a bettery state of charge using neural networks," International Symposium on Fundamentals of Electrical Engineering, pp.1-6, 2014. DOI: 10.1109/ISFEE.2014.7050636
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