KCI등재
전기자동차 배터리팩 수명 개선을 위한 확장 칼만 필터 기반 원통형 리튬이온 멀티 셀의 SOC 추정
저자
발행기관
학술지명
한국산학기술학회논문지(Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
KDC
505
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
728-737(10쪽)
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제공처
소장기관
전기자동차의 배터리 관리 시스템(BMS: Battery Management System)은 배터리의 안전 및 효율적 운용을 최적으로 관리하는 기능을 수행한다. 배터리의 충전상태(SOC: State of Charge)는 배터리 셀의 내부 상태와 수명에 관한 정보를 나타낼 수 있으므로, BMS의 배터리 운용에 있어 중요한 지표가 될 수 있다. 게다가, 배터리 셀 간에 발생하는 에너지 불균형을 해결하기 위해서는 배터리 SOC 정보가 필요하다. SOC 추정 관련 기존의 연구에서는 배터리 셀의 내부 파라미터 특성을 시뮬레이션을 통해 모델링하여 분석하거나, 혹은 단일 셀만을 이용하여 SOC 추정 연구가 진행됐다. 하지만, 기존의 연구 방법은 실제 수천 개의 셀로 이루어진 배터리 팩에서 발생하는 누설전류 및 에너지 불균형 등의 요인들이 관찰되지 않아 정확한 SOC를 추정하는 데 있어 한계가 존재한다. 본 논문에서는 전기자동차 원통형 배터리의 SOC 추정 정확도를 향상시키기 위해 배터리팩 내부의 모듈을 멀티 셀로 모사하여 SOC를 추정하고 실제 BMS 환경에서 발생 가능한 문제 요인들을 제시한다. 멀티 셀 SOC 추정을 위해 셀 등가회로 모델링 및 단계별 파라미터 추출시험을 진행했으며 이를 바탕으로 확장 칼만 필터를 사용하여 SOC를 추정했다. 추정 결과, SOC의 초기 단계를 제외한 모든 구간에서 1 % 미만의 미세한 오차를 보였으며, 전체 구간의 평균 제곱근 오차는 0.2475 %로 높은 정확도를 보였다. 본 논문에서 제시한 멀티 셀 기반 SOC 추정방법은 실제 BMS 환경에서 발생할 수 있는 문제점들을 개선할 수 있는 하드웨어 설계와 정확한 SOC 추정 및 셀 간 에너지 밸런싱을 통한 배터리 수명 개선에 기여할 것으로 기대된다.
더보기The battery management system (BMS) of an electric vehicle functions by optimizing the safety management and efficient operation of the battery. Because the SOC estimation of a battery can provide information on the internal state and lifespan of a battery cell, it is essential in BMS operation. Furthermore, battery SOC information is required to resolve the energy balance that occurs between cells. In previous studies related to SOC estimations, internal parameter characteristics of battery cells were modeled and analyzed through a simulation, or SOC estimations were conducted using only a single cell. On the other hand, existing methods have limitations in accurately estimating the SOC because factors present in a battery pack consisting of thousands of battery cells, such as leakage current and energy imbalance, are not observed. This paper proposes possible problem factors in an actual BMS environment by assuming modules inside a battery pack as a multi-cella to improve the SOC estimation accuracy of cylindrical battery cells for electric vehicles. The cell equivalent circuit modeling and step-by-step parameter extraction were performed. Based on this, the SOC was estimated using an extended Kalman filter. As a result of the estimation, all sections except the initial stage of SOC showed an error of less than 1 %, and an average of root mean square error in the entire section showed a high accuracy of 0.2475 %. The proposed method contributes to hardware design that can mitigate problems arising in actual BMS environments and provide accurate SOC estimations and energy balancing methods.
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