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개선된 시스템 모델과 EKF를 이용한 실시간 배터리 모델 변수 추정법
Identification of Battery Model Parameter Using Extended Kalman Filter and Improved System Model 원문보기

전력전자학회 2016년도 추계학술대회 논문집, 2016 Nov. 25, 2016년, pp.45 - 46  

이재형 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ,  김재구 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ,  안정훈 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ,  이병국 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과)

초록
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본 논문은 사용 환경 및 노화에 따라 변하는 배터리 회로 모델의 변수를 실시간으로 추정하는 방법을 제안한다. 동특성 방정식의 개선과 모델변수 변동을 반영하여 시스템 모델의 정확도를 종래의 방법 대비 향상시킨다. 제안하는 추정법의 타당성은 단전지 시뮬레이션과 실험을 통해 검증한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 먼저 실제 배터리를 높은 정확도를 가지고 모사할 수 있는 배터리 회로 모델을 선정하고, 그에 맞는 개선된 시스템 모델을 제시한다. 그리고 개선한 시스템 모델에서 모델 변수 변동에 대한 부분과 커패시턴스 성분의 동특성 방정식에 대해 살펴본다. 마지막으로, 시뮬레이션과 통해 본 배터리 모델 변수 추정법의 정확도를 검증한다.
  • 본 논문에서는 기존의 실시간 배터리 모델의 내부 변수 추정법에 대한 개선을 제안하고, 추정법 구현이 필요한 EKF의 시스템노이즈 행렬의 선정 과정에 대해 살펴보았다. 배터리의 사용 환경과 노화에 따라 정확하게 모델의 내부변수를 추정하는 것은 모델을 기반으로 하는 여러 상태 추정 알고리즘의 성능에 큰 기여를 할 것이다.
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