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배터리 관리를 위한 이중 확장 칼만 필터(Dual EKF)를 이용한 배터리(LiPB)의 충전 상태(SOC) 및 건강 상태(SOH) 추정
Battery SOC and SOH Estimation Using Dual Extended Kalman Filter for Battery Management 원문보기

전력전자학회 2012년도 추계학술대회 논문집, 2012 Nov. 23, 2012년, pp.157 - 158  

강태규 (충북대) ,  최재호 (충북대)

초록
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본 논문은 리튬 폴리머 배터리의 수명 감소에 대한 경향성 테스트를 토대로 이중 확장 칼만 필터(Dual EKF)를 이용하여 배터리의 SOC(State-of-Charge) 및 SOH(State-of-Charge) 방법을 제안하였다. 배터리에 수명에 따른 임피던스 변화를 테스트를 수행함으로써 등가회로 모델상에서 수명에 따른 변화가 가장 큰 내부 저항을 선택함으로써 배터리의 SOH 추정을 위해 선택하였다. 배터리 모델은 4.2V, 1440mAh의 리튬폴리머 전지에서 추출되었다. 배터리는 Bulk 커패시터, 두 개의 R-C회로, 직렬 저항을 사용하여 모델링하였다. Dual EKF를 모델에 적용하기 위해 캐패시터 전압은 개방 회로 전압(OCV)을 나타내는데 사용된다. Dual EKF는 충/방전 기기인 TOSCAT-5200에 의해 얻은 실험 데이터로 테스트하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문은 SOC 와 SOH를 추정하기 위해 이중 확장 칼만 필터(Daul EKF)을 제안한다. Dual EKF는 개방 회로 전압(Open Circuit Voltage)를 추정한 다음에 SOC로 변환 시키는 방법을 제안한다.

가설 설정

  • EKF의 성능은 배터리 모델링에 많은 영향을 주는 우세한 파라미터 하나를 선택함으로써 향상되어진다. 본 논문에서는 대용량 커패시터는 배터리 전압에 크게 영향을 미치게 된다. 또한, SOH 추정을 위해 선행 테스트로써 경향성 테스트를 통해 수명에 따라 변화가 큰 내부 저항을 하나 선택함으로써 Dual EKF를 통해 추정하였다.
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