BMS 회로 및 SOC 추종 알고리즘에 관한 연구

국문 초록 (Abstract)

최근 화석연료로 인한 환경오염 문제로 인해 탄소배출이 없는 친환경적인 에너지원으로써 전기에너지의 사용을 요구하고 있다. 전기에너지를 사용하는 시스템의 대부분은 에너지 저장장치로써 리튬이온 배터리와 납산, Ni-MH, Ni-CD와 같은 배터리가 사용되고 있다. 하지만 리튬이온 배터리는 고온, 저온과 같은 극한의 온도와 과 충·방전 에서 배터리 성능이 급격히 떨어지며 높은 온도와 과 충전을 미연에 방지하지 못하면 폭발의 위험성을 가지는 문제가 있다.
따라서 배터리 시스템의 안정성 및 효율성을 확보하기 위해서 배터리 관리 시스템의 중요성이 매우 커졌고 배터리 관리 시스템의 핵심 기능이 배터리 SOC 추종 알고리즘에 대한 연구가 매우 활발하다. 배터리 내부 특성으로 인해 배터리 SOC를 추종하기 위한 방법은 매우 다양하며 각 방법들 마다 장점과 단점을 가지고 있으며 SOC 추종 정확도에 영향을 주는 요인에 대한 분석이 필요로 한다.
본 논문에서 기존에 제안된 SOC 추종 알고리즘들의 원리와 특징을 분석 하여 BMS 회로 설계에 있어 SOC 추종 알고리즘을 선정하기 기준을 제시하고자 한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, due to environmental pollution caused by fossil fuels, it is required to use electric energy as an eco-friendly energy source without carbon emissions. Most of the systems using electrical energy are energy storage devices such as lithium ion batteries, lead acid, Ni-MH, and Ni-CD. However, lithium ion batteries have a problem of explosion if the battery performance drops sharply at extreme temperatures such as high temperature and low temperature, and charging and discharging, and if they can not prevent high temperature and overcharging in advance.
Therefore, the importance of battery management system has increased to secure the stability and efficiency of battery system, and the core function of battery management system is very active in research on battery SOC estimation algorithm. Due to the internal characteristics of the battery, the methods for following the battery SOC are very diverse, and each method has advantages and disadvantages, and it is necessary to analyze the factors affecting the accuracy of following the SOC.
In this paper, we summarize the principles and characteristics of the proposed SOC estimation algorithms and propose the criteria for selecting SOC estimation algorithms in BMS circuit design.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구 배경 1
• 2. 연구 내용 및 범위 3
• 3. 논문의 구성 4
• Ⅱ. 배터리 관리 시스템의 정의 5
• 1. 배터리 관리 시스템 5
• 1) 배터리 관리 시스템 정의 5
• 2) 배터리 관리 시스템 기능 6
• 2. 배터리 State Of Charge , State Of Health 9
• 1) State Of Charge 정의 9
• 2) State Of Health 정의 9
• Ⅲ. SOC 추종 알고리즘 10
• 1. 직접 추종법 10
• 1) 전류 적산법 10
• 2) 개방 회로 전압 11
• 3) 배터리 임피던스 측정법 12
• 2. 간접 추종법 14
• 1) 등가 모델링 14
• 2) 확장 칼만 필터 17
• 3) 인공지능 기반 22
• 3. SOC 추종 알고리즘 비교 24
• 1) 기존 알고리즘의 한계 24
• 2) 배터리 SOC 추종 알고리즘 27
• Ⅳ. 결론 및 제언 31
• 참고문헌 33
• 영문초록 37