[논문]확장 칼만 필터를 이용한 전류 적산법 기반의 리튬 폴리머 배터리 SOC 추정

전창윤; 조보형; 김종훈

확장 칼만 필터를 이용한 전류 적산법 기반의 리튬 폴리머 배터리 SOC 추정
SOC Estimation Algorithm based on the Coulomb Counting Method and Extended Kalman Filter for a LiFePO4 Battery 원문보기

전창윤 (서울대학교) , 조보형 (서울대학교) , 김종훈 (삼성SDI)

전류 적산법(Coulomb counting, ampere counting)을 이용한 배터리 SOC(State-of-Charge) 추정 방법은 상용화된 IC를 사용할 수 있기에 구현이 간단하고 SOC 정의를 통해 배터리 사용 가능한 시간을 쉽게 예측할 수도 있다. 하지만 초기 SOC 오류와 누적되는 전류 정보의 오차로 인해 추정이 실패하는 단점이 존재하기 때문에 이를 해결해주는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 전류 적산법 기반의 배터리 SOC 추정 회로에 확장 칼만 필터(EKF, Extended Kalman Filter)를 접목하여 전류 적산법을 이용하였을 때 나타날 수 있는 오차 누적을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 또한 실험을 통해 제안된 배터리 SOC 추정 회로의 성능을 확인해본다.

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문제 정의

이러한 과정으로 인해 배터리의 SOC 정보가 급격하게 변하는 경우가 발생하게 되는데, 이는 배터리의 SOC를 보정해주는 과정으로 이해할 수 있다. 본 논문에서는 배터리 SOC 추정 방법을 제안하고 HEV 전류 프로파일을 인가하여 검증하였다.
본 논문에서는 배터리 SOC를 추정하는 방법으로 널리 알려진 전류 적산법과 적응제어(adaptive control)의 한 방법인 EKF 기반의 추정 기법을 간략하게 비교하고 전류적산법 기반의 SOC 추정 회로의 단점을 보완하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 두 알고리즘을 통해 얻은 SOC 정보를 바탕으로 전류 적산법의 SOC 값의 오차가 커졌다고 판단되어졌을 때, SOC 값을 초기화 시켜주는 방식이다.

제안 방법

제안된 알고리즘은 두 알고리즘을 통해 얻은 SOC 정보를 바탕으로 전류 적산법의 SOC 값의 오차가 커졌다고 판단되어졌을 때, SOC 값을 초기화 시켜주는 방식이다. 검증을 위해서 HEV 전류 프로파일을 각각의 알고리즘에 인가하여 배터리 SOC 값을 추정해보고 오차를 확인해보기로 한다.
본 논문에서는 배터리 SOC를 추정하는 방법으로 널리 알려진 전류 적산법과 적응제어(adaptive control)의 한 방법인 EKF 기반의 추정 기법을 간략하게 비교하고 전류적산법 기반의 SOC 추정 회로의 단점을 보완하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 두 알고리즘을 통해 얻은 SOC 정보를 바탕으로 전류 적산법의 SOC 값의 오차가 커졌다고 판단되어졌을 때, SOC 값을 초기화 시켜주는 방식이다. 검증을 위해서 HEV 전류 프로파일을 각각의 알고리즘에 인가하여 배터리 SOC 값을 추정해보고 오차를 확인해보기로 한다.
제안한 배터리 SOC 추정 알고리즘은 전류 적산법과 EKF 추정 알고리즘을 접목시킨 것이다. 이러한 과정으로 인해 배터리의 SOC 정보가 급격하게 변하는 경우가 발생하게 되는데, 이는 배터리의 SOC를 보정해주는 과정으로 이해할 수 있다.
EKF를 사용한 추정 방법의 경우, 상태 변동으로 인해 SOC 값이 빈번하게 변할 수 있다. 즉, 제안한 알고리즘은 사용자가 이러한 변동을 확인할 수 있게 일정한 차이가 나타냈을 때만 SOC 정보를 변경해주는 방식을 사용하였다. 즉 두 가지 방법을 통해 계산한 SOC 값의 차이가 5%이상 차이가 날 때, 전류 적산법을 통해 얻은 SOC 값을 EKF 값으로 변경해주는 방식이다.

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