이중확장칼만필터(DEKF)를 기반한 건설장비용 리튬이온전지의 State of Charge(SOC) 및 State of Health(SOH) 추정

정홍련,김준호,김승우,김종훈,강은진,윤정우 한국마이크로전자및패키징학회 2024 마이크로전자 및 패키징학회지 Vol.31 No.1

전기자동차와 신재생에너지에 관한 관심이 높아지면서 건설장비 산업분야에서도 리튬이온 배터리를 접목하려는 요구가 높아지고 있다. 건설중장비는 건설 현장의 다양한 작업으로 인해 전류 용량의 감소가 급속히 진행되기 때문에 SOC(State of Charge) 및 SOH(State of Health) 같은 배터리의 상태를 더욱 정확하게 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 SOC와 SOH를 동시에 추정이 가능한 적응제어 기법 기반 이중확장칼만필터(Dual Extended Kalman Filter, DEKF) 알고리즘을 이용하여 실제 측정데이터와의 오차를 비교하였다. 배터리 충전 상태 예측을 위해 배터리 셀을 완전 충전 후0.2C-rate조건에서 SOC 5% 간격으로 OCV를 측정하였고, 배터리의 열화를 판단할 수 있는 건전성 지표 확보를 위해 다양한 C-rate(0.2, 0.3, 0.5, 1.0, 1.5C rate) 조건에서 50 Cycle 동안 노화 실험을 수행하였다. DEKF를 이용한 SOC 및 SOH 추정 오차는 C-rate이 커질수록 커지는 경향을 보였으며 특히 SOC 추정결과, 0.2, 0.5 및 1C- rate에서 6%이하로 나타남을 확인하였다. 또한 SOH 추정 결과는 0.2 와 0.3C-rate에서 각각 최대오차 1.0% 및 1.3% 이내로 좋은 성능을 보이는 것으로 확인하였다. 다만, C-rate가 0.5C- rate에서 1.5C- rate으로 증가함에 따라 추정오차도 1.5%에서 2%로 다소 증가하는것을 확인할 수 있었으나, 모든 C- rate 조건에서 DEKF를 사용한 SOH의 추정 성능은 약 2% 이내인 것으로 나타났다. Along with the high interest in electric vehicles and new renewable energy, there is a growing demand to apply lithium-ion batteries in the construction equipment industry. The capacity of heavy construction equipment that performs various tasks at construction sites is rapidly decreasing. Therefore, it is essential to accurately predict the state of batteries such as SOC (State of Charge) and SOH (State of Health). In this paper, the errors between actual electrochemical measurement data and estimated data were compared using the Dual Extended Kalman Filter (DEKF) algorithm that can estimate SOC and SOH at the same time. The prediction of battery charge state was analyzed by measuring OCV at SOC 5% intervals under 0.2C-rate conditions after the battery cell was fully charged, and the degradation state of the battery was predicted after 50 cycles of aging tests under various C-rate (0.2, 0.3, 0.5, 1.0, 1.5C rate) conditions. It was confirmed that the SOC and SOH estimation errors using DEKF tended to increase as the C-rate increased. It was confirmed that the SOC estimation using DEKF showed less than 6% at 0.2, 0.5, and 1C-rate. In addition, it was confirmed that the SOH estimation results showed good performance within the maximum error of 1.0% and 1.3% at 0.2 and 0.3C-rate, respectively. Also, it was confirmed that the estimation error also increased from 1.5% to 2% as the C-rate increased from 0.5 to 1.5C-rate. However, this result shows that all SOH estimation results using DEKF were excellent within about 2%.

멀티 채널 충전 프로파일과 방전 용량을 사용한 딥러닝 기반 리튬 이온 배터리 건강 상태 추정

전지훈,천호진,추용주,김홍석 한국통신학회 2022 韓國通信學會論文誌 Vol.47 No.6

For safe and efficient use of lithium ion battery pack, it is important to monitor the states of battery. Among various states of battery, it is required to estimate SOH (State-of-Health), which represents the performance and life of battery. In this paper, we estimate SOH using various structures of artificial neural network (ANN). We use the measured voltage, current, and temperature of battery cell during charging process as a feature to estimate SOH. We also use the discharged capacity, measured by the coulomb counting method, of battery cell as the feature. We evaluate the performance of various structures of ANN such as feedforward neural network (FNN), convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) and confirm that the use of discharged capacity significantly improves the SOH estimation performance. 리튬 이온 배터리팩의 안전하고 효율적인 사용을 위해서는 배터리의 상태를 모니터링하는 것이 중요하다. 다양한 배터리의 상태지표 중에서도 배터리의 성능과 수명을 대표하는 SOH(State-of-Health)를 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 다양한 구조의 인공신경망을 사용하여 SOH를 추정하였다. SOH 추정을 위한 입력으로 배터리의충전중 전압, 전류, 온도의 측정치를 사용하였다. 또한 방전 중에 전류적산법을 통해 추정된 배터리의 용량을 충전중에 기록된 측정치와 함께 입력으로 사용하여 성능을 개선한 모델을 제안한다. 순방향 신경망, 합성곱 신경망, 장단기 메모리 모델의 SOH 추정 성능을 평가하였고, 방전 용량을 모델의 입력으로 사용하면 모델의 성능이 크게향상됨을 확인하였다.

서포트 벡터 머신 기반 폐리튬이온전지의 건전성(SOH)추정 예측에 관한 연구

김상범,김규하,이상현 국제문화기술진흥원 2023 The Journal of the Convergence on Culture Technolo Vol.9 No.3

The operation of electric automatic windows is used in harsh environments, and the energy density decreases as charging and discharging are repeated, and as soundness deteriorates due to damage to the internal separator, the vehicle's mileage decreases and the charging speed slows down, so about 5 to 10 Batteries that have been used for about a year are classified as waste batteries, and for this reason, as the risk of battery fire and explosion increases, it is essential to diagnose batteries and estimate SOH. Estimation of current battery SOH is a very important content, and it evaluates the state of the battery by measuring the time, temperature, and voltage required while repeatedly charging and discharging the battery. There are disadvantages. In this paper, measurement of discharge capacity (C-rate) using a waste battery of a Tesla car in order to predict SOH estimation of a lithium-ion battery. A Support Vector Machine (SVM), one of the machine models, was applied using the data measured from the waste battery. 전세계적으로 온실가스 및 미세먼지 저감을 위한 탄소중립 정책에 따라 전기차보급이 확대될 전망이다. 전기자동창의 운용은 열악한 환경에서 사용되고 충전과 방전 등을 거듭할수록 에너지밀도가 낮아지고 내부분리막의 손상 등의 이유로 건전성이 떨어짐에 따라 차량의 주행거리가 줄고, 충전 속도가 느려지는 이유로 대략 5~10년 정도 사용한 배터리들은 폐배터리로 분류하며 이 같은 이유로 배터리 화재 및 폭발 등의 위험성이 높아 지게 됩에 따라 배터리의 진단 및 SOH의 추정이 필수적이라 할 수 있다. 배터리 SOH추정은 매우 중요한 요소로 현재는 배터리 충방전을 반복하면서 소요되는 시간, 온도, 전압을 측정하여 배터리의 상태를 평가하는데 정확도가 낮다. 불안정한 폐배터리를 다수의 반복적 충전과 방전을 통해 진단하는 과정에서 화재 및 폭발의 취약점을 보완하여 신뢰성이 높은 폐배터리의 상태데이터를 취득할 수 있는 기반을 마련하고 본 논문에서는 리튬이온 배터리의 SOH예측을 위해 테슬라 폐배터리를 이용한 방전 용량 측정을 바탕으로 획득한 데이터를 서포트 벡터 머신 기반으로 예측하고자 하였다.

충전기 고조파 잡음에 강인한 배터리 내부저항 측정 시스템

이형규(Hyung-Kyu Lee),김기택(Gi-Taek Kim) 한국전기전자학회 2020 전기전자학회논문지 Vol.24 No.4

배터리를 사용함에 따라 노화가 진행되면 배터리의 충전 가능 용량을 나타내는 State of Health(SoH)가 줄어들게 된다. 배터리 모니터링 시스템(BMS)에서 SoH를 추정하는 것이 매우 중요하며, 이를 위해 배터리 내부 저항을 측정하는 방법이 많이 사용된다. 일반적으로 배터리에 특정한 주파수의 전류원을 인가하고 전압응답을 측정하여 내부저항을 연산한다. 충전기가 동작할 경우 전압응답에 충전 고조파 잡음이 발생하여 저항 측정의 정확도가 떨어진다. 본 논문에서는 충전잡음의 영향을 제거하기 위하여 강인한 배터리 내부저항 측정 알고리즘을 제안하였다. 전류원 신호와 전압응답 신호를 일정한 주기 동안 적분하여 잡음을 제거하는 방법으로 우수한 정확도와 안정된 연산결과를 보였다. 무정전 전원장치용 BMS에 적용하여 제안한 방법의 유용함을 입증하였다. The effects of battery aging limit the rechargeable capacity, State of Health(SoH). It is very important to estimate the SoH in the battery monitoring system(BMS) and many algorithms of measuring the internal resistance of the battery were proposed. A method is used by applying a current source of a specific frequency to the battery and measuring the voltage response. When charging harmonic noise is generated in the voltage response, it results in poor resistance measurement accuracy. In this paper, a robust battery internal resistance measurement algorithm is proposed to eliminate the effect of charging noise by integrating the current source and voltage response signals for a certain period. It showed excellent accuracy and stable measurement results. Applying to the BMS for uninterruptible power supply, the usefulness of the proposed method is verified.

선형회귀 및 ARIMA 모델 이용한 배터리 사용자 패턴 변화 추적 연구

박종용,유민혁,노태민,신대견,김성권 한국전자통신학회 2022 한국전자통신학회 논문지 Vol.17 No.3

전기자동차는 운전자가 바뀌거나 운전자의 주행습관이 바뀜에 따라 SOH가 급격하게 감소할 수 있고, 이러한 운전습관은 배터리에 과부하를 주어 배터리 수명의 단축 및 안전 문제를 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 전기자동차의 계기판에 사용자 패턴 변화에 따른 SOH의 변화를, 실시간으로 나타내기 위하여, NASA에서 제공하는 배터리 데이터 세트를 학습하고, 기계학습 모델을 구축 후, 변화된 사용자 패턴을 포함한 배터리에 대해 선형회귀와 ARIMA 모델로 예측하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 변화된 사용자 패턴에 따른 변경된 수명을 예측하는 경우, 배터리 데이터가 많이 확보되었다면 선형회귀가 유용하고, 데이터가 많이 확보되지 않은 경우는 ARIMA 모델이 대안이 될 수 있다는 연구결과를 얻을 수 있었다.

State-of-health diagnosis based on hamming neural network using output voltage pattern recognition for a PEM fuel cell

Kim, J.,Lee, I.,Tak, Y.,Cho, B.H. Pergamon Press ; Elsevier Science Ltd 2012 International journal of hydrogen energy Vol.37 No.5

This work investigates a pattern recognition-based diagnosis approach as an application of the Hamming neural network to the identification of suitable fuel cell model parameters, which aim to diagnose state-of-health (SOH) for a polymer electrolyte membrane (PEM) fuel cell. The fuel cell output voltage (FCOV) patterns of the 20 PEM fuel cells were measured, together with the model parameters, as representative patterns. Through statistical analysis of the FCOV patterns for 20 single cells, the Hamming neural network is applied for identification of the representative FCOV pattern that matches most closely of the pattern of the arbitrary cell to be measured. Considering the equivalent circuit fuel cell model, the purpose is to select a representative loss ΔR<SUB>d</SUB>, defined as the sum of two losses (activation and concentration losses). Consequently, the selected cell's ΔR<SUB>d</SUB> is properly applied to diagnose SOH of an arbitrary cell through the comparison with those of fully fresh and aged cells with the minimum and maximum of the ΔR<SUB>d</SUB> in experimental cell group, respectively. This avoids the need for repeated parameter measurement. Therefore, these results could lead to interesting perspectives for diagnostic fuel cell SOH.

대용량 무정전 전원장치를 위한배터리 모니터링 시스템

이형규,김기택 한국전기전자학회 2019 전기전자학회논문지 Vol.23 No.2

Batteries are being used in ESS, electric vehicles and uninterruptible power backup systems. Lead-acid batteries arethe most used batteries for high capacity power back up equipment due to their high reliability and low price advantages. It is very important to estimate the chargeable capacity(SoH), and many algorithms were proposed to estimate theinternal resistance of the battery. In this paper, the Battery Monitoring System(BMS) for high capacity uninterruptiblepower supply for IDC is proposed. A simple algorithm for estimating internal resistance was proposed. An computationalblock diagram of the proposed signal processing algorithm and BMS system configuration of CPU and analog circuitwere shown. The proposed method was proved useful by presenting data examples of application to actual IDC sites. 배터리는 ESS, 전기자동차 및 무정전 전원 백업 시스템 등의 다양한 분야에서 사용이 증가하고 있다. 납산배터리는 에너지밀도가 낮지만, 신뢰성이 높고 저가격의 이점으로 대용량 전력백업 장비에 가장 많이 사용되는 배터리이다. 배터리의 사용에 따라 노화가 진행되면 충전 가능 용량(SoH)이 줄어들게 되어 상태를 추정하는 것이 매우 중요하며, 배터리의 내부저항으로 SoH를 추정하는 방법을 많이 사용한다. 본 논문에서는 대표적인 대용량 무정전 전원장치인 IDC를 위한 배터리 모니터링시스템(BMS)을 제안하였다. 내부저항을 측정하는 간단한 알고리즘을 제안하고, BMS 시스템 구성을 위한 CPU 및 아날로그회로 구성과 신호처리 알고리즘에 대한 연산 블록도를 보였다. 실제 IDC 현장에 적용한 측정결과 사례를 제시하여 제안한방법의 유용함을 보였다.

Historical Observations on the Half-Century Freeze in Research between the Bonghan System and the Primo Vascular System

Kyung Aih Kang 사단법인약침학회 2013 Journal of Acupuncture & Meridian Studies Vol.6 No.6

This article provides potential reasons for the past 45-year halt in research between the time of the Bonghan system of Bong Han Kim (B.H. Kim) and that of the primo vascular system (PVS) of Kwang-Sup Soh (K-S. Soh), briefly but more accurately in its history. Over the years, numerous questions related to the Bonghan system and the PVS have arisen, especially from researchers interested in pursuing PVS research: When and how did B.H. Kim's study results on the Bonghan system become known to public? Why did B.H. Kim and his publications disappear after 1966? Why was little study performed on the system for almost 50 years after Kim? Why and how was the research on the system reinitiated in 2002 by Kwang-Sup Soh? Why did the Bonghan system become the PVS? These questions, as well as technical difficulties in identifying the system, have discouraged many researchers from becoming involved in research on the system. The motivation for preparing this article was to remove doubts about the existence of this important organ, which might have been caused by its unusual and unclear historical background, by providing an accurate history.

전기화학 모델 기반의 배터리 SOH추정 및 조기 위험진단 전략 개발

윤성호(Seong Ho Yoon),조정현(Jeong Hyeon Cho),이윤모(Yoon Mo Lee),김홍근(Hong-Keun Kim) 한국자동차공학회 2024 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2024 No.6

한의학의 성배 찾기 -남한에서 봉한학의 재탄생

김종영 ( Jong Young Kim ) 한국사회사학회 2014 사회와 역사 Vol.0 No.101

이 논문은 2002년부터 현재까지 남한의 연구자들의 봉한학 연구과정을 분석한다. 나는 이 과정을 다양한 기술적 요소들의 동원뿐만 아니라 전문가, 언론, 한국정부를 포함한 사회적 네트워크의 동원으로 해석한다. 이는 또한 주류 과학자 사회의 구조화된 편견을 극복하는 과정이기도 하다. 나는 이 과정에서 봉한연구가 지속되는 주요 이유로 경락의 시각화의 문화적, 역사적 중요성을 강조한다. 봉한연구의 재탄생은 실험적, 문화적, 역사적, 정치적 요소들의 상호 작용의 과정이며 이는 모순된 과학적, 사회적 효과를 낳는다. 이론적으로 이 논문은 봉한연구를 과학사회학에서의 시각화 연구와 한의학의 과학화 연구에 위치시킨다. 이러한 이론적 시각은 봉한연구를 사회적, 기술적 성취로 해석하는 동시에 과학자 사회의 인정의 정치를 동반하는 과정임을 이해케 한다. 경험적으로 이 논문은 봉한연구에 대한 과학논문, 심층 면접, 보도 자료, 정부 보고서 등에 의존한다. 이 논문은 다음과 같이 구성된다. 첫째, 봉한학의 기원에 대해 살펴본다. 이를 위해 1960년대 북한에서 김봉한의 경락연구를 간략하게 알아본다. 둘째, 2000년대 서울대 소광섭 교수를 중심으로 봉한학 연구가 시작된 계기를 알아본다. 셋째, 남한에서의 봉한학 실험의형성과 진화를 알아보고, 넷째, 어떤 다양한 사회집단과 자원이 봉한학 연구에 동원되는지 알아본다. 다섯째, 봉한학 연구를 둘러싼 여러 과학적-사회적 논쟁을 알아본다. 결론에서는 봉한연구가 여러 다양한 과학적, 문화적, 역사적 요소들-시각화의 설득력, 연구의 신뢰와 권위 확보, 연구의 독창성과 중요성, 민족과학에의 어필,다른 연구와의 끊임없는 연계를 통한 연구 기회와 주제의 확장, 글로벌 연구 네트워크의 형성-을 동원하는 동시에 과학공동체의 구조화된 편견과 차별, 한의계의 경락에 대한 주류적인 해석과 투쟁하고 타협하는 과정으로 이해한다. This paper explores how South Korean researchers have investigated and rebuilt Bonghan studies from 2002 to the present. I understand this process as the mobilization not only of various technical elements, but also of social networks involving professionals, mass media, and the Korean government. This process also includes political and cultural processes as it has resisted the structural bias formed in the scientific community; further, it has highlighted the historical and cultural importance of visualizing meridians. Experimental, cultural, historical, and political elements have interacted in the rebirth of Bonghan studies, generating multiple and contradictory scientific and social effects. Theoretically, I locate the experimentation with Bonghan ducts in visualization studies and in studies of the scientization of Oriental medicine. These two branches help us understand the rebirth of Bonghan studies because while the visualization of Bonghan ducts is socially and technically accomplished, this scientization process also involves the politics of credibility and recognition within the scientific community. Empirically, this paper draws on various data such as scientific papers on Bonghan ducts, in-depth interviews with researchers, newspaper articles, government reports, and participant observations. In its introduction, I explain why the Bonghan case is interesting from both empirical and theoretical standpoints. In the main body of the article, I first examine how Bonghan studies emerged and then disappeared in North Korea in the 1960s. I then analyze why South Korean scientists became so interested in Bonghan studies more than three decades after its demise in North Korea; focusing on Professor Kwang-Sup Soh’s initiative and leadership, I show how they started to experiment with Bonghan. Third, I deal with the formation of a research team and the evolution of Bonghan experiments. Fourth, I focus on how Bonghan researchers have mobilized diverse social groups and resources. Fifth, I analyze the Bonghan controversy from cultural, experimental, and political perspectives. In conclusion, I explain why Bonghan research has sustained experimentation for the last 10 years despite the opposing structural biases within the scientific community and the general public. I attribute the temporal survival of Bonghan studies to the persuasive power of visualization, to the originality of Bonghan experiments and their potential cultural and historical importance, to appeals to ‘national science,’ and to the formation of a global research network.