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이동재 (충남대학교) 이평연 (충남대학교) 박진형 (충남대학교) 권상욱 (충남대학교) 김종훈 (충남대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제30권 제4호
발행연도
2022.4
수록면
297 - 304 (8page)
DOI
10.7467/KSAE.2022.30.4.297

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In this paper, the cloud platform-based battery management system(BMS) is implemented to control the EKF noise parameter in real-time. To build a stable communication environment, the message queuing telemetry transport (MQTT) protocol is selected, optimized for Internet-of-things(IoT) communication with commercial cloud platform. For verification in the dynamic system, the BMS is verified through the dynamic stress test(DST) profile, which is one of the electric vehicle(EV) driving profiles. In this result, we propose an adaptive cloud battery management system that can be applied to specific situations by enabling bi-directional control between the cloud server and the battery management system.
#Battery management system(배터리관리시스템) #Cloud platform(클라우드 플랫폼) #Extended Kalman filter(확장칼만필터) #Internet-of-things(사물 인터넷) #State-of-charge estimation(충전 상태 추정)

목차

Abstract
1. 서론
2. 클라우드 배터리관리시스템
3. 배터리 모델링
4. SOC 추정 알고리즘
5. 실험 방법 및 결과
6. 결론
References

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