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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.
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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.
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