메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이종현 (경북대학교) 이인수 (경북대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제5호(JKIIT, Vol.21, No.5)
발행연도
2023.5
수록면
49 - 59 (11page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.5.49

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
현재 다양한 시스템에서 배터리팩이 동력원으로 사용되고 있다. 배터리팩의 구성 시 내부 셀 간 전압 편차가 심할 경우 과방전이 발생하며 이는 폭발사고와 같은 안전상의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 방지하기 위해서는 배터리의 SOC가 중요한 지표로 사용되며, SOC는 배터리의 내부 파라미터를 통해 간접적으로 추정된다. 따라서 본 연구에서는 배터리의 내부 파라미터와 SOC의 관계를 모델링 할 수 있는 신경회로망 기반 배터리 멀티 셀의 SOC 추정 모델을 제안한다. 본 연구는 제작한 주행 시뮬레이터를 통해 배터리의 충방전 실험을 진행하였고 실험 데이터로부터 MNN, LSTM 그리고 GRU의 총 3가지 신경회로망 모델을 사용하여 멀티셀의 SOC 추정 모델의 성능을 비교하였다. 비교 결과 추정오차가 LSTM 모델이 1.45, MNN 모델은 1.57 그리고 GRU 모델이 1.63으로 세 가지 모델 중 LSTM 모델이 가장 성능이 우수함을 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배터리 관리 시스템 및 차량 시뮬레이터 제작
Ⅲ. 제안한 신경회로망 기반 배터리 멀티 셀 SOC 추정 알고리즘
Ⅳ. 실험 및 고찰
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0