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문제 정의
- 본 논문은 상용 프로그램인 pSeven을 이용하여 다양한 근사 모델을 생성하고 이를 기반으로 배터리의 용량을 추정, 예측하고 그 결과를 분석하였다. 모든 모델이 배터리의 용량 추정에 있어 우수한 성능을 보였으며, 일부 모델의 경우 용량 예측에도 좋은 성능을 보여주었다.
- fresh의 위 첨자는 초기 상태에서의 내부저항, 용량을말한다. 본 연구에서는 기준이 명확한 용량을 기준으로 하는SOH의 정의를 참고로 하여, 배터리의 용량 정보를 추정하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 배터리의 용량 정보는 측정이 가능한 전압, 전류 등의 정보를 활용하여 배터리의 용량을 추정해야 하며, 대표적인 방법으로 전류적산법(the coulombcounting method), 모델 기반의 방법(model-based method), 데이터 기반의 방법(data-driven method)이 있다.
- 본 연구에서는 리튬이온 배터리의 SOH 추정을 위해 필요한배터리의 용량정보를 추정하기 위한 방법으로 근사 모델을 사용하는 방법을 제안한다. 배터리 상태 지표 추정을 위한 방법으로 근사 모델을 활용하는 방법의 타당성을 확인하기 위하여 배터리 용량 추정 및 예측의 결과를 비교하고 근사 모델링 방법에 따른 추정(estimation) 및 예측(prediction)의 성능 분석을 수행하였다.
- 본 연구에서는 배터리의 사이클 실험 데이터를 활용하여 다양한 근사 모델을 생성하고 배터리의 용량 추정 및 예측을 수행하는 근사 모델의 성능 분석을 수행하였다. 다양한 근사 모델의 성능 분석을 위하여 Datadvance사의 상용 데이터분석 전문 프로그램인 pSeven을 활용하였다.
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