[논문]EIS를 이용한 하이브리드 자동차용 리튬 이온 전지 모델링 방법

전지수; 김나리; 임동진; 안정훈; 이병국

EIS를 이용한 하이브리드 자동차용 리튬 이온 전지 모델링 방법
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전지수 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) , 김나리 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) , 임동진 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) , 안정훈 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) , 이병국 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과)

본 논문은 Hybrid Electric Vehicle용 리튬이온배터리의 ECM (Equivalent Circuit Model) 선정 방법을 제안한다. 전기 회로를 구성하는 성분들의 특징을 분석하고, 그 결과와 EIS (Electrochemical Impedance Spectroscopy) 장비의 측정 결과를 참고하여 배터리를 모델링한다. 다양한 종류의 배터리에 이 방법을 적용하여 각 배터리에 적합한 ECM을 선정하고, 그 임피던스를 EIS 측정 결과에 비교하여 타당성을 검증한다. 또한, 기존에 제시된 ECM과 비교하여 정확도 개선을 평가한다.

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문제 정의

본 논문에서는 HEV용 배터리 ECM의 정확도를 높이는 설계 방법을 제안하였다. 기본 블록들의 임피던스 특성을 분석하고, 이를 고려하여 배터리의 EIS 결과에 부합하도록 ECM을 설계하였다.
본 논문에서는 배터리의 EIS (Electrochemical Impedance Spectroscopy) 데이터와 동일한 임피던스를 갖도록 ECM을 설계하는 과정을 제안한다. 전기회로 소자들이 갖는 주파수 임피던스 특성을 분석하고, 그 특성을 고려하여 ECM을 설계한다.

제안 방법

본 논문에서는 HEV용 배터리 ECM의 정확도를 높이는 설계 방법을 제안하였다. 기본 블록들의 임피던스 특성을 분석하고, 이를 고려하여 배터리의 EIS 결과에 부합하도록 ECM을 설계하였다. 이를 통해 모델을 간소화하고 정확도를 개선했으며, HEV용 프로파일에서도 모델 정확도가 향상되었다.
전기회로 소자들이 갖는 주파수 임피던스 특성을 분석하고, 그 특성을 고려하여 ECM을 설계한다. 또한 배터리의 EIS 결과를 기준으로, 기존 모델과 제안 모델의 R² 지표를 비교하여 정확도 개선을 평가한다.
본 논문에서는 배터리의 EIS (Electrochemical Impedance Spectroscopy) 데이터와 동일한 임피던스를 갖도록 ECM을 설계하는 과정을 제안한다. 전기회로 소자들이 갖는 주파수 임피던스 특성을 분석하고, 그 특성을 고려하여 ECM을 설계한다. 또한 배터리의 EIS 결과를 기준으로, 기존 모델과 제안 모델의 R² 지표를 비교하여 정확도 개선을 평가한다.

대상 데이터

전기회로의 기본 소자인 R, C, L과 RC병렬, Warburg 임피던스를 기본 블록으로 이용하여 등가회로를 구성한다. 배터리의 EIS 데이터 그래프에 일반적으로 나타나는 반원과 기울기 1의 직선을 나타내기 위해 RC병렬과 Warburg 임피던스를 기본 블록으로 선정했다.^[2] 그림 1은 기본 블록들의 Nyquist plot이며, 이 다섯 가지 기본 블록들을 조합하여 EIS 데이터에 부합하는 ECM을 설계한다.
전기회로의 기본 소자인 R, C, L과 RC병렬, Warburg 임피던스를 기본 블록으로 이용하여 등가회로를 구성한다. 배터리의 EIS 데이터 그래프에 일반적으로 나타나는 반원과 기울기 1의 직선을 나타내기 위해 RC병렬과 Warburg 임피던스를 기본 블록으로 선정했다.

성능/효과

본 논문에서 설계한 ECM은 그림 5(b)와 같다. R_s는 x축 이동, R₁C₁병렬은 반원, R₂C₂병렬과 Warburg 임피던스는 굴곡있는 선을 나타내어 모델의 정확도가 개선되었다.
특히, 사례 1에서는 정확도를 높이면서 동시에 기본 블록의 수를 줄여 모델을 단순화 할 수 있었다. 또한, 사례 2에서는 기본 블록을 추가하여 기존 논문 대비 ECM의 정확도를 크게 향상시켰다.
이를 통해 모델을 간소화하고 정확도를 개선했으며, HEV용 프로파일에서도 모델 정확도가 향상되었다. 본 논문에서 제안한 모델과 기존 문헌 ECM의 비교를 통해 정확도 개선을 검증하였고, 이로써 제안하는 모델링 방법의 타당성을 확인하였다.
본 논문에서 제안한 방법으로 설계한 ECM이 기존 ECM보다 정확도가 향상된 것은 R² 비교를 통해 확인하였다. 특히, 사례 1에서는 정확도를 높이면서 동시에 기본 블록의 수를 줄여 모델을 단순화 할 수 있었다.
기본 블록들의 임피던스 특성을 분석하고, 이를 고려하여 배터리의 EIS 결과에 부합하도록 ECM을 설계하였다. 이를 통해 모델을 간소화하고 정확도를 개선했으며, HEV용 프로파일에서도 모델 정확도가 향상되었다. 본 논문에서 제안한 모델과 기존 문헌 ECM의 비교를 통해 정확도 개선을 검증하였고, 이로써 제안하는 모델링 방법의 타당성을 확인하였다.

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