배터리 관리 시스템

Balance a battery with two cells connected in series by using the switched-capacitor (SC) strategy for active cell balancing. For shuttling the energy between the battery cells, this method uses capacitors as external energy storage elements. To balance N cells, the SC method requires N-1 capacitors and 2*N bidirectional switches. The control strategy has two states only and can work in charging and discharging modes. The initial state of charge (SOC) is 0.7 for one cell and 0.75 for the other. To generate more detailed battery packs, use the objects and functions in the Battery Pack Model Builder.

이 예제에서는 배터리를 충전하고 방전하기 위해 정전류 및 정전압 알고리즘을 사용하는 방법을 보여줍니다. Battery CC-CV 블록은 10시간 동안 배터리를 충전하고 방전합니다. 초기 충전 상태(SOC)는 0.3입니다. 배터리가 충전 중일 때 전류는 배터리가 최대 전압에 도달할 때까지 일정하며, 도달한 후에는 전류가 0으로 감소합니다. 배터리가 방전 중일 때 모델은 정전류를 사용합니다.

이 예제에서는 배터리 관리 시스템 블록을 사용하여 배터리의 전류와 온도를 모니터링하는 방법을 보여줍니다. 임의의 전류 및 온도 프로파일을 배터리에 적용한 다음, 6시간 동안 시뮬레이션합니다.

이 예제에서는 패시브 셀 밸런싱 알고리즘을 사용하여 직렬로 연결된 2개의 셀이 있는 배터리를 밸런싱하는 방법을 보여줍니다. 2개 셀의 초기 충전 상태(SOC)는 각각 0.7과 0.75입니다. 밸런싱 절차는 셀 전압에 따라 달라집니다. 또는 밸런싱에 SOC 값을 사용할 수 있습니다. 밸런싱이 활성 상태이면 더 높은 충전 상태의 셀을 방전하기 위해 블리딩 저항기(블리더 저항기)가 켜집니다. Battery Pack Model Builder의 객체와 함수를 사용하여 더 복잡한 배터리 팩을 생성할 수 있습니다.

이 예제에서는 칼만 필터를 사용하여 배터리 충전 상태(SOC)를 추정하는 방법을 보여줍니다. 배터리의 초기 SOC는 0.5입니다. 추정기는 SOC 초기 조건으로 0.8을 사용합니다. 배터리는 6시간 동안 계속 충전되고 방전됩니다. 확장 칼만 필터 추정기는 10분 이내에 SOC의 실제 값으로 수렴한 다음 실제 SOC 값을 따라갑니다. 다른 칼만 필터 구현을 사용하려면 SOC Estimator(Kalman Filter) 블록에서 필터 유형 파라미터를 원하는 값으로 설정합니다.

이 예제에서는 적응형 칼만 필터를 사용하여 배터리 내부 저항과 성능 상태(SOH)를 추정하는 방법을 보여줍니다. 배터리의 초기 충전 상태(SOC)는 0.6입니다. 추정기는 SOC 초기 조건으로 0.65를 사용합니다. 배터리는 10시간 동안 계속 충전되고 방전됩니다. 무향 칼만 필터 추정기는 SOC의 실제 값으로 수렴하는 동시에 내부 저항도 추정합니다. 다른 칼만 필터 구현을 사용하려면 SOC Estimator(Kalman Filter) 블록에서 필터 유형 파라미터를 원하는 값으로 설정합니다.

Model a battery energy storage system (BESS) controller and a battery management system (BMS) with all the necessary functions for the peak shaving. The peak shaving and BESS operation follow the IEEE Std 1547-2018 and IEEE 2030.2.1-2019 standards.

Efficiently charge and discharge a battery for an electric vehicle (EV) and handle battery faults. Portable electronics and EV widely use li-ion batteries as power source due to their high-energy density. But li-ion batteries also have safety issues due to extreme conditions such as over-discharge, over-charge, high temperature, and low temperature. These extreme conditions can damage the battery and effect its performance in the long term. In some cases they can cause loss of stability which leads to thermal runaway.

Implement a passive cell balancing for a lithium-ion battery pack. Cell-to-cell differences in the battery module create imbalances in the cell state-of-charge (SOC) and voltages. In this example, the balancing algorithm triggers when the battery pack is idle and the difference in the cell SOC is greater than a certain predefined value. The passive balancing shunt resistor is sized based on power loss and balancing time considerations.

Inject faults in battery models during simulations using Simscape™ Battery™ and Simulink™ software. First, you explore the effect of disconnecting a battery cell from the other cells of a parallel assembly inside a battery module. A cell disconnection typically happens due to a weld failure or a failure in the cell current interruption device. Then, you add an internal short-circuit fault to a cell of a parallel assembly inside a battery module. The fault triggers a set of exothermic reactions, known as a thermal runaway. You activate both faults during the simulation by using a timed trigger at a simulation time of 30 seconds.