플러그인 하이브리드 및 전기 자동차 고압배터리 전압 측정 방법

권용성(Youngsung Kwon) 대한전기학회 2019 전기학회논문지 Vol.68 No.1

This paper proposes an approach for measuring voltage of high voltage(HV) battery of plug-in hybrid electric vehicle(PHEV) and battery electric vehicle(BEV). The proposed methods use isolation resistor and isolation amplifier in order to measure high voltage which should be electrically separated from measuring circuit. In terms of practical applications their advantages and disadvantage are discussed and key design points are addressed by simulations. More importantly, the proposed methods are applicable to various applications such as on-board charger, inverter and battery management system (BMS) which are directly connected to HV battery in PHEV and BEV.

모바일 무선충전 효율 및 충전 자유도 개선을 위한 3차원 이중 송신 코일시스템

권기종(Gi-Jong Gwon),권용성(Youngsung Kwon) 한국산학기술학회 2020 한국산학기술학회논문지 Vol.21 No.9

무선충전 기술은 사용자가 선 없이 충전할 수 있는 편리함의 이점으로 많은 모바일 전자기기의 필수요소로 자리잡게 되었고, 지속적인 연구 개발에 의해 다양한 무선충전 시스템이 제안되고 있다. 대표적인 무선충전 시스템으로는 송수신 코일의 배치와 충전효율의 상관관계를 고려하여, 송수신 코일을 근거리 평면에 배치한 2D 평면 코일 시스템이 주로 사용되어왔다. 최근에는 평면으로 넓은 공간을 차지하는 2D 코일시스템에 높이구배를 주어, 공간을 효율적으로 사용하기 위한 3차원 코일시스템이 제안되고 있다. 하지만, 3차원 코일시스템은 2D 코일시스템에 비해 충전효율이 낮고, 특히 송수신 코일간의 거리가 멀어질수록 전력전송 효율이 급격하게 저하되는 경향이 있다. 본 논문에서는 기존 3차원 코일시스템의 단점인 낮은 충전효율과 충전자유도를 개선하기 위해 새로운 무선충전 시스템 설계를 제안한다. 3차원 형상으로 송신코일과 수신코일을 설계하였고, 이때 송신코일 내부에 독립된 송신코일을 추가로 구성한 이중 송신코일 구조를 제안하여 전송효율과 자유도를 개선할 수 있었다. 측정실험 결과, 107 kHz 동작주파수에서 송수신 코일의 거리가 8 mm일 때 제안한 시스템의 효율은 40.10 %로 기존 코일의 최대전송효율인 20.5 %에 비해 크게 증가했다. 본 논문에서 제안한 3차원 이중송수신 코일시스템은 실제 무선충전 시스템 설계 시 다양한 디자인의 무선충전 시스템 설계 및 충전효율 개선에 기여할 것으로 기대된다. Wireless charging has been considered an essential part of recent mobile devices. Moreover, various wireless charging systems have emerged through many studies. Among the systems, in the 2D flat coil system, the transmitter coil and receiver coil are arranged horizontally as close as possible to improve the charging efficiency. Nowadays, the 3D coil system has been proposed by adding some slope to flat 2D coils to reduce the volume. On the other hand, the 3D coil system has a lower charging efficiency than the 2D system that decreases rapidly with increasing distance. This paper proposes a new system that improves the low efficiency and charging freedom, which are the drawbacks of the existing 3D systems. The proposed system was designed in three-dimensions, and another transmitter coil was added to the transmitter coil to improve the transmission efficiency and flexibility. The measurement showed that the charging efficiency of the proposed system was 40.10% when the distance between coils was 8 mm, which is 20.5 % improvement over the existing one. The proposed method can be applied when new wireless charging systems are designed and improve charging efficiency can be improved.

전기자동차 배터리 팩 SOC 추정 기반 Buck-Boost 능동형 셀 밸런싱

남은택(Euntaek Nam),이세진(Sejin Lee),권용성(Youngsung Kwon) 한국산학기술학회 2023 한국산학기술학회논문지 Vol.24 No.2

배터리 관리 시스템(BMS: Battery Management System)은 전기자동차 배터리 팩 내에 발생하는 에너지 불균형을 개선하기 위해 셀 간의 에너지 밸런싱을 수행한다. 기존의 연구에서 에너지 밸런싱을 위해 주로 사용한 배터리 셀의 단자전압 정보나 미리 맵핑된 배터리 충전상태(SOC: State of Charge)와 개방회로전압(OCV: Open Circuit Voltage)표는 실제 배터리의 충전상태를 반영하지 못하므로 정확한 셀 밸런싱을 수행했다고 보기 어렵다. 본 논문은 확장 칼만 필터(EKF: Extended Kalman Filter) 기반의 SOC 추정을 통해 셀 밸런싱을 수행하고 기존의 전압기반 밸런싱 방법과의 비교분석을 통해 BMS의 효과적인 밸런싱 운용 방법을 제시한다. EKF 기반의 알고리즘 설계를 위한 등가회로 모델링과 단계별 파라미터 추출을 진행했고, SOC 추정 결과는 초기 짧은 구간을 제외한 SOC의 전 구간에서 1 % 미만의 낮은 오차를 보였다. 추정된 SOC 정보를 바탕으로 셀 간의 에너지 밸런싱을 수행하기 위해 벅-부스트 컨버터를 설계했고, 밸런싱 결과는 셀 간의 전압이 균등해지는 시점의 SOC가 3.97 %의 편차를 보임으로써, 밸런싱으로 인한 전압의 균등화와 실제 SOC의 균등화가 다소 차이가 있는 것을 확인했다. 본 논문에서 제안한 EKF 활용 SOC 추정 기반의 셀 밸런싱은 실제 SOC 기반 밸런싱의 분석 및 영향에 기여함으로써 BMS의 배터리 운용의 신뢰성을 향상시킬 것으로 기대된다. A BMS performs energy balancing between cells to reduce energy imbalance that occurs in a battery pack in electric vehicles. In previous studies, terminal voltage information or a pre-mapped SOC-OCV table was mainly used for energy balancing but cannot show accurate cell balancing because balancing was not performed based on an actual batterys charge state. This paper proposes an effective balancing operation method of BMS by performing cell balancing through SOC estimation based on an EKF and a comparative analysis with existing voltage-based balancing methods. Modeling of a batterys equivalent circuit and step-by-step parameter extraction were performed for EKF-based algorithm design, and the SOC estimation results showed low error of less than 1 % in all sections of SOC except for the initial stage. Based on the estimated SOC, a buck-boost converter was designed to perform energy balancing between cells. The balancing result showed that SOC at the time of equalizing voltage between cells had a deviation of 3.97 %, which confirms that equalization of voltage due to balancing is slightly different from equalization of the actual SOC. The method proposed in this paper can improve the reliability of BMS operation by contributing to the analysis and impact of actual SOC-based balancing.

전기자동차용 원통형 리튬이온 배터리 셀 파라미터 추출방법에 관한 연구

김영준(Youngjun Kim),백승훈(Seonghoon Baek),권용성(Youngsung Kwon) 한국산학기술학회 2021 한국산학기술학회논문지 Vol.22 No.10

배터리를 에너지원으로 사용하는 시스템의 안정적인 운용은 배터리의 충전상태(SOC: State of Charge)에 대한 정보를 기반으로 수행된다. 대표적인 SOC 추정기법으로는 실시간 추정이 가능하고 노이즈에 강한 확장 칼만필터 기법 (EKF: Extend Kalman Filter)이 사용되어왔다. EKF를 사용하여 높은 정확도의 SOC의 추정을 하기 위해서는 배터리의 내부 동작특성이 반영된 배터리 모델이 필요하다. 이는 배터리 내부 파라미터로부터 SOC의 추정 오차의 한계가 결정됨을 의미하므로, 보다 정확한 배터리 내부 파라미터 추출 기반의 등가회로 수립이 요구된다. 본 논문에서는 정확한 SOC 추정을 위해, 배터리 충·방전 시 나타나는 내부 동작특성을 반영한 단계별 파라미터 추출방법을 제시한다. 첫 단계에서는 내부의 비선형적 특성을 반영하기 위해 히스테리시스 및 확산 전압 특성을 고려한 모델을 수립하고, 다음 단계에서는 SOC 변화에 따른 파라미터들의 변동성을 고려하기 위해 SOC의 5%마다 방전하며 파라미터값들을 추출한다. 마지막 단계에서는 파라미터들의 변동성을 통계적 지표인 평균 절대비 편차(Mean Absolute Percentage Deviation, 이하 MAPD)로 수치화하여 분석한다. 추출시험 결과, Middle Level(배터리 SOC의 20% ~ 80% 구간)에서는 각 SOC값에 대한 파라미터의 선형적인 경향을 보였으며 Low Level(SOC의 0% ~ 20% 구간)에서는 경향성 없이 불규칙한 변동성을 보였다. Middle Level에서 파라미터들의 평균값으로 SOC를 추정하고, Low Level에서는 SOC 5%마다 파라미터를 업데이트하여 SOC를 추정하는 것이 연산량을 줄이면서 추정오차를 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안한 배터리셀 파라미터의 단계별 추출법은 배터리 SOC 추정을 위한 EKF 기법 사용에 요구되는 연산 속도와 SOC 추정 정확도를 향상시킬 것으로 기대된다. Stable operation of a battery system that is used as an energy source is achieved based on the battery SOC. As a representative SOC estimation method, EKF has been used, which enables the estimation in real-time and shows the battery"s robustness to noise. To estimate the SOC accurately using EKF, the battery"s internal characteristics have to be modeled. Since the SOC estimation tolerance depends on the battery parameters, an accurate equivalent circuit of the battery cell is required. This paper proposes a step-by-step parameters extraction method that reflects the internal characteristics appeared when the battery is charged or discharged. In the first step, a model considering the hysteresis and diffusion voltage characteristics is established to include the internal non-linear characteristics. In the next step, the parameters are extracted by discharging the battery every 5% SOC to consider the parameters’ variability according to the SOC changes. In the last step, the variability of the parameters is analyzed by a statistical indicator, MAPD. The results show that a linear tendency and an irregular variability of the parameters are observed for each SOC at the Middle Level and Low Level. SOC estimation that uses parameters’ average value at the Middle Level and updated values for each 5% SOC at the Low Level can reduce the computational burden and estimation error. The proposed approach is expected to enhance the computing speed and the estimation accuracy required for the use of EKF.

전기자동차 배터리팩 수명 개선을 위한 확장 칼만 필터 기반 원통형 리튬이온 멀티 셀의 SOC 추정

남은택(Euntaek Nam),정의현(Uihyeon Jeong),권용성(Youngsung Kwon) 한국산학기술학회 2022 한국산학기술학회논문지 Vol.23 No.10

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. The 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.

미래 기상시나리오로 예측한 수계 내 총유기탄소 모니터링과 대응

김동호(Dongho Kim),정혜민(Hyemin Jeong),권용성(Youngsung Kwon),이병원(Byeongwon Lee),이영훈(Younghun Lee),김창현(Changhyun Kim),이상철(Byeongwon Lee) 대한환경공학회 2022 대한환경공학회 학술발표논문집 Vol.2022 No.11

남한지역의 지형 특성 기반 토양 유기물 예측에 대한 머신러닝 알고리즘 적용

이영훈(Younghun Lee),정혜민(Hyemin Jeong),김동호(Dongho Kim),권용성(Youngsung Kwon),이병원(Byeongwon Lee),김창현(Changhyun Kim),이상철(Sangchul Lee) 대한환경공학회 2022 대한환경공학회 학술발표논문집 Vol.2022 No.11

드론의 변전소 애자 이상현상 탐지를 위한 심층신경망 경량화 모델 기반 알고리즘 개발 연구

오선택(SeonTaek Oh),김형우(HyungWoo Kim),조성현(SungHyun Cho),유지환(JiHwan You),권용성(Youngsung Kwon),나원상(Won-Sang Ra),김영근(Young-Keun Kim) 제어로봇시스템학회 2020 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.26 No.11

This paper proposes a method to detect defected insulators of electrical substations in real-time on an embedded graphics processing unit (GPU) by using a drone camera. The proposed algorithm is based on a compressed deep neural network to detect defected insulators with a corona effect arising from an overcurrent. A compressed deep neural network model is developed to reduce the computation time while maintaining high detection accuracy for the embedded GPU board. This paper applies the MobileNetv2 structure and compression technique, a residual block, on YOLOv3 to reduce the overall memory size and calculation time of the detection architecture. The proposed network is trained with an image data set of a mockup insulator with and without the corona effect. The performance evaluation shows that the algorithm is able to detect the object with an accuracy of 85% at an average speed of 40 FPS on a NVIDIA Xavier board. In addition, the results show that the proposed detection network uses half the memory and less computation time than YOLOv3-Tiny.