배터리 모델링

배터리 구동 시스템 설계를 위한  배터리 모델링

이제 배터리로 구동되는 시스템을 설계할 때 배터리 모델은 필수 툴입니다. 배터리 모델은 배터리 특성파악, 충전 상태(SOC) 및 건강 상태(SOH) 추정, 알고리즘 개발, 시스템 수준 최적화, 배터리 관리 시스템 설계를 위한 실시간 시뮬레이션 등에 사용됩니다.

시스템 수준 개발과 제어용 애플리케이션에는 비교적 간단하기 때문에 등가 회로를 기반으로 한 배터리 모델을 주로 사용합니다. 엔지니어는 등가 회로를 이용하여 배터리의 열적-전기적 동작을 모델링하고, 최적화를 통해 모델과 실험 측정치를 조합하는 상관 기법을 이용하여 배터리의 비선형적 요소들을 파라미터화합니다.

구분되는 3개의 시간상수, 내부저항, 개회로 포텐셜이 있는 배터리 등가 회로.

배터리 특성파악

정확한 배터리 모델을 개발하는 첫 번째 단계는 배터리의 비선형적 거동과 온도, SOC, SOH, 전류에 대한 의존성을 반영하는 등가 회로를 구성하고, 파라미터화하는 단계입니다. 이러한 의존관계는 각 배터리의 고유한 화학적 물성에 따라 다르고, 컨트롤러를 설계하는 배터리와 정확히 동일한 유형의 배터리 셀에 대해 수행한 측정 결과를 이용하여 결정해야 합니다. 배터리 모델 예는 MATLAB Central에서 다운로드할 수 있습니다.

펄스형 전류(중간) 방전에 따른 전압 응답(위)과 그에 따른 NMC 리튬이온 배터리의 SOC(아래)

SOC 추정

배터리 모델은 SOC 추정을 위한 알고리즘 개발에 많이 사용됩니다. 개회로 전압(OCV) 측정과 전류 적분(쿨롬 계수)을 통해 SOC를 합리적으로 추정할 수 있습니다. 그러나 평평한OCV-SOC 방전 시그니처를 가진 현대의 배터리 화학에서 SOC를 추정하기 위해서는 Kalman 필터링 같은 다른 접근법을 사용해야 합니다.

성능저하

배터리는 캘린더 수명이 있고 충전-방전 사이클이 있기 때문에 시간이 지나면 보유 용량 (Reserve capacity)의 점진적 감소와 내부 저항 증가를 보이면서 성능이 저하됩니다. 배터리를 효과적으로 제어하기 위해서는 배터리 관리 시스템(BMS)이 그러한 변화에 적응해야 합니다. 배터리 모델을 이용하면 그러한 성능저하를 반영한 BMS를 개발할 수 있습니다.

내부 저항(R0)과 시간상수(τ1 , τ2 , τ3)의 증가, 개회로 포텐셜(Em)의 최소 변화가 반영된 리튬이온 배터리의 점진적 성능저하.

실시간 시뮬레이션

배터리 모델은 흔히 BMS의 HIL(Hardware-in-the-Loop) 테스팅에도 널리 활용됩니다. 시스템 수준 설계를 위해 구축된 배터리 모델을 실시간 시뮬레이션에 재사용할 수 있습니다.

배터리 모델링에 대한 자세한 내용은 MATLAB® Simulink® 제품이 등장하는 아래의 예제, 웨비나, 학회 논문 등을 참조하시기 바랍니다.

Simulink를 사용하여 배터리 관리 시스템 개발

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