[논문]OCV 히스테리시스 특성을 이용한 확장 칼만 필터 기반 리튬 폴리머 배터리 SOC 추정

김종훈; 전창윤; 허인녕; 조보형; 김범재

[국내논문] OCV 히스테리시스 특성을 이용한 확장 칼만 필터 기반 리튬 폴리머 배터리 SOC 추정
OCV Hysteresis Effect-based SOC Estimation in EKF Algorithm for a LiFePO4/C Cell 원문보기

김종훈 (서울대학교) , 전창윤 (서울대학교) , 허인녕 (서울대학교) , 조보형 (서울대학교) , 김범재 (삼성테크윈)

본 논문에서는 리튬 폴리머 배터리($LiFePO_4/C$)의 개방전압(OCV;open-circuit voltage) 히스테리시스 특성을 이용한 확장 칼만 필터(EKF;extended Kalman filter) 기반 state-of-charge(SOC) 추정방법을 소개한다. 배터리 등가회로의 중요 요소인 OCV 모델링을 위해 충전 및 방전 각각의 OCV 히스테리시스 특성을 고려하였고 더불어 OCV-SOC 관계의 SOC 간격을 10%에서 5%로 조정하여 EKF 기반 SOC 추정알고리즘의 성능이 향상되었다. 축소된 하이브리드 자동차용 전류프로파일을 적용했을 때 SOC 추정이 잘 이루어지지 않는 영역은 EKF의 측정방정식에 노이즈 모델 및 데이터 리젝션(data rejection)을 구축하였다. 제안된 방법을 이용하여 SOC 추정결과 전류적산법 대비 5%이내의 SOC 추정에러를 만족하였다.

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문제 정의

본 논문에서는 리튬 폴리머 배터리의 OCV 히스테리시스 특성을 이용한 EKF 기반 배터리의 SOC 추정방법에 대해 제안한다. SOC 추정위한 등가회로 모델링 구현시 오차를 해결하기 위해 EKF의 측정방정식에 노이즈 모델을 추가하였다.
본 논문에서는 리튬 폴리머의 OCV 히스테리시스 특성을 이용하여 EKF 기반 SOC 추정방법을 소개한다. 등가회로 모델링 수정 및 노이즈 모델의 추가를 통해 추정성능이 향상되었다.

제안 방법

본 논문에서는 리튬 폴리머 배터리의 OCV 히스테리시스 특성을 이용한 EKF 기반 배터리의 SOC 추정방법에 대해 제안한다. SOC 추정위한 등가회로 모델링 구현시 오차를 해결하기 위해 EKF의 측정방정식에 노이즈 모델을 추가하였다.
실험은 두 종류의 전류프로 파일(-8∼8A, -20∼20A)을 통해 충방전 전압을 얻고 이를 추정알고리즘에 적용하여 최대한 실제 충방전 시스템과 비슷하게 구현하였다.
그림 2의 단순화된 등가회로 모델을 이용하여 SOC를 추정할 경우 단순화로 인한 모델링 오차가 발생한다. 이러한 모델링 오차를 해결하기 위해 SOC 추정알고리즘에 노이즈 모델및 데이터 리젝션을 추가하였다. 식 (1)을 살펴볼 때, 칼만게인 Kk은 측정오차 분산 Rk에 의하여 값이 변하게 된다[4].
리튬 폴리머 배터리의 전기화학적 특성실험을 바탕으로 3가지의 노이즈 모델 및 데이터 리젝션이 SOC 추정알고리즘에 적용되며 이를 표 1에 나타내었다.
수정된 등가회로 모델링 및 노이즈 모델을 이를 알고리즘에 적용하고 SOC 추정을 실시하였다. 실험은 두 종류의 전류프로 파일(-8∼8A, -20∼20A)을 통해 충방전 전압을 얻고 이를 추정알고리즘에 적용하여 최대한 실제 충방전 시스템과 비슷하게 구현하였다.

성능/효과

그림 6은 각 전류프로파일에 따른 SOC 추정결과를 나타낸다. 충전 및 방전 OCV를 고려하고 각 OCV-SOC 관계 구현시 SOC별 5% 간격을 고려하여 이를 추정알고리즘에 반영 시 우수한 추정성능을 나타낸다. 그림 7은 노이즈 모델 유무에 따른 SOC 추정성능의 차이를 보여준다.
본 논문에서는 리튬 폴리머의 OCV 히스테리시스 특성을 이용하여 EKF 기반 SOC 추정방법을 소개한다. 등가회로 모델링 수정 및 노이즈 모델의 추가를 통해 추정성능이 향상되었다.

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