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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박성진
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 홍익대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수97
이 논문의 연구 히스토리 (2)
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본 논문에서는 전기자동차 리튬이온 배터리 팩 모델링을 위해 배터리 셀의 전기적, 화학적, 열적 특성을 고려한 배터리 셀 등가회로 모델을 구현하였으며 배터리 셀의 직, 병렬 저항, 접촉 저항, 릴레이 저항, BMS 등 저항 성분을 고려하여 배터리 팩 모델을 개발하였다.
전기적 등가회로 모델은 연산 속도가 빠르지만, 배터리의 화학적 특성인 내부 이온의 이동에 따른 전압 변화(Diffusion) 모사에 한계점이 있어 차량 시뮬레이션에서 정확한 전압 추정과 SOC(State of Charge)에 대한 정확한 예측이 어렵다는 단점이 있다. 따라서, 차량 시뮬레이션에서 정확한 전비 해석과 전력 시스템 안정성 평가를 위해 정확한 전압 거동 예측이 가능한 전기적, 화학적 특성이 반영된 배터리 모델이 필요하다.
따라서, 본 논문에서는 리튬이온 배터리 셀의 특성을 반영한 모델 개발을 위해 시험 환경을 구축하였고 배터리 특성 파악을 위한 시험 프로파일을 구성하였다. 시험을 통해 전기적, 화학적 특성 파라미터를 추출하여 차량 주행 사이클에 대응 가능한 배터리 모델을 개발하였다.
먼저, 배터리의 전기적 특성 파라미터 추출을 위해 SOC 간격, 전류 크기, 초기 온도에 따라 HPPC(Hybrid Pulse Power Characteri- zation) 시험을 수행하였다. 시험 결과를 통해 배터리 온도, SOC, 전류에 따른 OCV(Open Circuit Voltage), 직렬 저항, 병렬 저항, 캐패시턴스와 같은 전기적 특성 파라미터를 3D-맵 데이터로 추출하였다.
전기화학 모델은 화학식으로 구성되어 배터리의 상태 예측도가 높지만, 상태 예측을 위한 연산의 속도가 느리고 모델이 복잡하다는 단점 때문에 등가회로 모델을 선택하여 구성하였다. 등가회로 모델은 R Model, RC Model, 2RC Model로 구성하였다. 배터리 충, 방전 시 전압 거동을 간단한 모델 구조와 빠른 연산 속도로 배터리의 동적 거동 상황을 실시간으로 대응하여 배터리의 전압 추종 정확도를 높일 수 있다. 등가회로 모델의 한계점인 Diffusion 영역에 대한 반영을 위해 Variable Resistance 파리미터를 구현하여 Diffusion 특성을 반영한 Variable Resistance RC Model을 개발하였다.
리튬이온 배터리 팩 모델 개발을 위해 배터리 셀 모델을 구현하고 배터리 셀의 직, 병렬 연결에 따른 저항, 용접 방식에 따른 접촉 저항, 릴레이 저항, BMS 등 각 저항 성분을 고려하였다. 검증에 사용된 데이터는 실제 전기 자동차의 실도로 주행 데이터와 다이나모미터에서 수행된 다양한 외기 조건에 따른 연비모드 시험 결과를 이용해 모델을 검증하였다.
전기적 등가회로 모델은 연산 속도가 빠르지만, 배터리의 화학적 특성인 내부 이온의 이동에 따른 전압 변화(Diffusion) 모사에 한계점이 있어 차량 시뮬레이션에서 정확한 전압 추정과 SOC(State of Charge)에 대한 정확한 예측이 어렵다는 단점이 있다. 따라서, 차량 시뮬레이션에서 정확한 전비 해석과 전력 시스템 안정성 평가를 위해 정확한 전압 거동 예측이 가능한 전기적, 화학적 특성이 반영된 배터리 모델이 필요하다.
따라서, 본 논문에서는 리튬이온 배터리 셀의 특성을 반영한 모델 개발을 위해 시험 환경을 구축하였고 배터리 특성 파악을 위한 시험 프로파일을 구성하였다. 시험을 통해 전기적, 화학적 특성 파라미터를 추출하여 차량 주행 사이클에 대응 가능한 배터리 모델을 개발하였다.
먼저, 배터리의 전기적 특성 파라미터 추출을 위해 SOC 간격, 전류 크기, 초기 온도에 따라 HPPC(Hybrid Pulse Power Characteri- zation) 시험을 수행하였다. 시험 결과를 통해 배터리 온도, SOC, 전류에 따른 OCV(Open Circuit Voltage), 직렬 저항, 병렬 저항, 캐패시턴스와 같은 전기적 특성 파라미터를 3D-맵 데이터로 추출하였다.
전기화학 모델은 화학식으로 구성되어 배터리의 상태 예측도가 높지만, 상태 예측을 위한 연산의 속도가 느리고 모델이 복잡하다는 단점 때문에 등가회로 모델을 선택하여 구성하였다. 등가회로 모델은 R Model, RC Model, 2RC Model로 구성하였다. 배터리 충, 방전 시 전압 거동을 간단한 모델 구조와 빠른 연산 속도로 배터리의 동적 거동 상황을 실시간으로 대응하여 배터리의 전압 추종 정확도를 높일 수 있다. 등가회로 모델의 한계점인 Diffusion 영역에 대한 반영을 위해 Variable Resistance 파리미터를 구현하여 Diffusion 특성을 반영한 Variable Resistance RC Model을 개발하였다.
리튬이온 배터리 팩 모델 개발을 위해 배터리 셀 모델을 구현하고 배터리 셀의 직, 병렬 연결에 따른 저항, 용접 방식에 따른 접촉 저항, 릴레이 저항, BMS 등 각 저항 성분을 고려하였다. 검증에 사용된 데이터는 실제 전기 자동차의 실도로 주행 데이터와 다이나모미터에서 수행된 다양한 외기 조건에 따른 연비모드 시험 결과를 이용해 모델을 검증하였다.
목차
제 1 장 서론 11.1 연구 배경 11.2 연구 목적 3제 2 장 배터리 모델 52.1 배터리 모델링 방법 52.2 Electrochemical Model 62.3 Data-Driven Model 72.4 Electrical Equivalent Circuit Model 82.4.1 Fractional-order Equivalent Circuit Model 92.4.2 Integral-order Equivalent Circuit Model 102.4.2.1 R model 112.4.2.2 RC Model 142.4.2.3 2RC Model 162.4.2.4 Variable Resistance RC Model 192.5 배터리 팩 모델 25제 3 장 배터리 시험 283.1 시험 장비 구성 283.1.1 리튬 이온 배터리 283.1.2 하드웨어(H/W), 소프트웨어(S/W) 구성 303.2 배터리 시험 프로파일 구성 383.2.1 배터리 용량(Battery Capacity) 측정 시험 403.2.2 OCV (Open Circuit Votlage) 측정 시험 413.2.3 HPPC (Hybrid Pulse Power Characterization) 시험 423.3 배터리 시험 결과 433.3.1 배터리 용량(Battery Capacity) 측정 시험 443.3.2 OCV (Open Circuit Votlage) 측정 시험 453.3.3 HPPC (Hybrid Pulse Power Characterization) 시험 533.4 배터리 팩 모델 실차 검증 결과 65제 4 장 결론 72영문요약(Abstract) 74참고문헌 78
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