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NTIS 바로가기전력전자학회 2018년도 전력전자학술대회, 2018 July 03, 2018년, pp.249 - 251
박진형 (충남대학교) , 윤창오 (충남대학교) , 배현수 (한국항공우주연구원) , 장성수 (충남대학교) , 김종훈
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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모델 기반 적응제어은 어떻게 보정하는가? | 환경적인 조건에 따라 특성이 변하는 배터리의 상태를 추정하기위해 모델기반 적응 제어를 사용하여 전류적산법의 문제점을 보완한다[2]. 모델 기반 적응제어의 경우 실제 시스템과 해당 모델의 오차에 따라 게인값이 변화시켜 시스템의 상태를 보정한다. 적응제어의 시스템 변수들에 의해 추정성능과 모델의 정확도에 따라 결정된다. | |
리튬 이온 배터리 특성은 온도에 따라 어떻게 나타나는가? | 전기자전거와 같이 배터리 팩이 외부에 노출되어 있는 어플리케이션의 경우, 외부 환경의 변화에 따라 배터리 팩의 성능이 변화한다. 리튬 이온 배터리의 경우 온도에 따라 성능이 매우 가변적이며, 특히 저온으로 갈수록 배터리 내부 저항이 증가하여 용량이 감소한다[1]. 따라서 온도에 따라 용량이 가변적이기 때문에 기존 전류적산법만으로는 SOC를 추정하는데 있어 한계점이 있다. | |
EKF의 기능과 특징은? | 확장 칼만 필터는 실제 시스템과 모델간의 오차에 따라 적절한 게인값을 곱하여 시스템의 상태를 추정 및 보정한다. 하지만 초기 파라미터를 어떻게 설정하느냐에 따라 추정성능이 크게 달라지며, 이에 따른 분석이 필요하다. |
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