[논문]배터리 온도를 고려한 급속 충전 전류 추정 알고리즘

강승현; 김동환; 이재한; 노태원; 이병국

배터리 온도를 고려한 급속 충전 전류 추정 알고리즘
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강승현 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) , 김동환 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) , 이재한 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) , 노태원 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) , 이병국 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과)

본 논문에서는 급속 충전 시 배터리의 상한 온도를 초과하지 않는 최대 가용 충전 전류의 실시간 추정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 배터리 열 모델을 기반으로 상한 온도에 도달하는 발열량을 추정하고, 충전 상태에 따른 내부 저항의 변화 양성을 고려하여 최대 급속 충전 전류를 도출한다. 알고리즘의 유효성을 검증하기 위하여 전기자동차용 배터리 팩을 이용한 시뮬레이션 및 실험을 진행한다.

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문제 정의

따라서 본 논문에서는 배터리의 노화 및 동작 환경을 고려 하여 배터리의 상한 온도를 초과하지 않는 최대 가용 충전 전류의 실시간 추정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 급속 충전 알고리즘은 배터리 열 모델을 기반으로 전류와 온도의 동특성 분석을 통해 급속 충전 전류를 추정하는 알고리즘을 도출한다.
본 논문에서는 배터리 팩의 안전한 동작을 위하여 배터리팩의 상한 온도를 넘지 않는 최대 가용 전류를 실시간으로 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션을 통한 검증을 통해 실시간으로 배터리에 인가할 수 있는 최대 충전 전류를 추정함으로써 급속 충전 시 야기될 수 있는 배터리의 안전 문제에 대해 안전성이 검증되는 것을 확인하였다.

제안 방법

5 A로 추정 되며, 추정된 전류를 400초 동안 인가하였을 때 배터리의 온도가 상한 온도인 50℃에 도달 하는 것을 확인하였다. 동작 환경의 변화에 따라 Q_comp로 인한 발열량의 실시간 추정 정확도를 검증하기 위하여, 그림 6 (b)-(c)와 같이 외부 시스템으로 인한 방렬 동작 및 노화로 인한 R_s 증가를 모사하여 동일 검증을 진행하였다. 방열 시스템의 동작을 모사한 그림 6(b)의 경우 그림 6(a) 대비 온도 상승폭이 저감되기 때문에 가 더 큰 405.
제안하는 급속 충전 알고리즘은 배터리 열 모델을 기반으로 전류와 온도의 동특성 분석을 통해 급속 충전 전류를 추정하는 알고리즘을 도출한다. 알고리즘의 유효성을 검증하기 위하여 배터리 열 모델 및 모델링을 이용한 시물레이션을 진행한다.
따라서 본 논문에서는 배터리의 노화 및 동작 환경을 고려 하여 배터리의 상한 온도를 초과하지 않는 최대 가용 충전 전류의 실시간 추정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 급속 충전 알고리즘은 배터리 열 모델을 기반으로 전류와 온도의 동특성 분석을 통해 급속 충전 전류를 추정하는 알고리즘을 도출한다. 알고리즘의 유효성을 검증하기 위하여 배터리 열 모델 및 모델링을 이용한 시물레이션을 진행한다.
5C)로 구성된 충전 프로파일이 인가될 때 제안하는 알고리즘을 이용하여 I_max를 추정한다. 추정된 I_max의 정확도를 검증하기 위하여 해당 전류 인가 시 배터리 온도의 상한선 (50 ℃) 도달 여부를 확인한다.

대상 데이터

그림 1과 표 1은 급속 충전 전류 추정 알고리즘의 개발 및 검증을 위해 사용된 배터리 팩으로, 총 10개의 모듈이 직렬로 연결되어 있으며 각 모듈에는 3개의 셀이 병렬로 구성되어 있다. 본 논문에서는 급속 충전 전류와 배터리 온도 간의 동특성 분석을 위하여 그림 2와 같은 배터리 팩의 열 모델을 사용한다. R_th와 C_th는 발열량 (Q_batt)과 표면 온도 (T_s)간의 관계를 나타내기 위한 열 저항 및 열 용량이며, 이를 기반으로 정전류로 충전되는 배터리의 온도는 (1)과 같이 계산될 수 있다.

성능/효과

그림 6(a)는 상온 환경에서 충전이 시작된 후 1500초가 지난 시점에서 I_max가 352.5 A로 추정 되며, 추정된 전류를 400초 동안 인가하였을 때 배터리의 온도가 상한 온도인 50℃에 도달 하는 것을 확인하였다. 동작 환경의 변화에 따라 Q_comp로 인한 발열량의 실시간 추정 정확도를 검증하기 위하여, 그림 6 (b)-(c)와 같이 외부 시스템으로 인한 방렬 동작 및 노화로 인한 R_s 증가를 모사하여 동일 검증을 진행하였다.
0 A로 주정된다. 두 가지 모두 추정된 I_max를 통해 중전을 하였을 때 상한 온도에 도달하는 것을 검증하였다.
그러나 전류가 변화하는 시점에서는 (6)의 수식을 통해 I²은 순간적으로 변하지만 Q'_comp는 저주파 통과 필터에 따른 지연이 발생 하여 천천히 변화하기 때문에, 따라서 Q_comp가 큰 값으로 계산되어 순시적인 오차가 발생하게 된다. 따라서 Q_comp에 사용되었던 저주파 통과 필터를 전류에도 적용시켜 전류와 Q'_comp에 동일한 지연 시간을 적용함으로써 I_max 순시적인 오차를 저감 하였다.
본 논문에서는 배터리 팩의 안전한 동작을 위하여 배터리팩의 상한 온도를 넘지 않는 최대 가용 전류를 실시간으로 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션을 통한 검증을 통해 실시간으로 배터리에 인가할 수 있는 최대 충전 전류를 추정함으로써 급속 충전 시 야기될 수 있는 배터리의 안전 문제에 대해 안전성이 검증되는 것을 확인하였다.
)는 급속 충전 중 상한 온도 에 도달하게 만드는 쇼동안의 정전류로 정의한다. 제안하는 급속 충전 전류 추정 알고리즘은 실시간으로 I_max를 추정하고, 그림 4와 같이 인가된 급속 충전 전류 프로파일 (I_profile)보다 I_max가 작은 경우 중전 전류의 크기를 I_max로 제어 하여 온도가 상한선을 넘어가는 것을 방지한다.

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