Simulink를 사용하여 전력 전자 제어 설계하기

배터리 충전 상태

Simulink를 이용하여 배터리 충전 상태를 추정합니다.

충전 상태(SOC)란 배터리에 저장된 에너지 양을 나타내는 상대적인 척도로서, 특정한 시점에 셀에서 추출할 수 있는 전하량과 총 용량의 비율로서 정의합니다. 배터리 관리 시스템(BMS)은 SOC 추정량을 이용하여 다음 충전까지 예상되는 사용량을 사용자에게 알리고, 배터리가 안전 작동범위 안에 있도록 유지하며, 제어 전략을 실행하고 궁극적으로 배터리 수명을 연장시키기 때문에, 정확한 충전 상태 추정은 중요합니다.

종래에는 개회로 전압(OCV) 측정 및 전류 적분(쿨롬 계수)와 같은 방법으로 충전 상태를 추정했는데, SOC 범위에 걸쳐 상당한 OCV 변화가 있는 셀 화학은 전류 측정이 정확한 경우, 합리적인 수준으로 정확할 수 있습니다. 그러나 리튬이온인산염(LFP)과 같이 OCV-SOC 방전 시그니처가 평평한 배터리 화학의 충전 상태 추정은 상당히 어렵습니다. Kalman 필터링은 약간 더 많은 계산을 통해 이러한 문제를 우회할 수 있는 유망한 대안적인 접근법입니다. 그러한 옵저버는 통상적으로 비선형 배터리 모델을 포함하고 있으며, 셀에서 측정한 전류와 전압을 입력값으로 활용하고, 충전 상태를 포함하여 시스템의 내부 상태를 계산하는 재귀 알고리즘을 이용합니다.

Simulink®를 이용하면 다음을 할 수 있습니다.

  • Kalman 필터나 확장된 Kalman 필터와 같은 내장된 추정 기법을 활용
  • 참조 예제를 이용하여 충전 상태 옵저버를 설계
  • 정확한 배터리 모델을 생성하여, 충전 상태 알고리즘을 시뮬레이션에서 검증
  • 추정된 충전 상태를 활용하여 BMS 알고리즘을 개발(예를 들면 충전 프로필 제어 및 불균형 모니터링)

Simulink에서 언센티드(unscented) Kalman 필터를 이용하여 배터리 충전 상태 추정하기

Simulink를 사용하여 배터리 관리 시스템 개발

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