4D Lookup Table Interpolating을 이용한 단위 전지 방전 시험 기반 열전지 성능 예측

박병준; 김지연; 하상현; 조장현

doi:https://doi.org/10.4313/JKEM.2017.30.6.393

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박병준 (국방과학연구소) 김지연 (국방과학연구소 제4기술연구본부) 하상현 (국방과학연구소) 조장현 (국방과학연구소 4기술연구본부 4부)

저널정보: 한국전기전자재료학회 전기전자재료학회논문지 전기전자재료학회논문지 제30권 제6호

발행연도: 2017.6

수록면: 393 - 400 (8page)

DOI: https://doi.org/10.4313/JKEM.2017.30.6.393

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열전지의 성능예측은 일반적인 리튬이온 배터리와 두 가지면에서 차이가 있다. 첫 번재로는 완성전지와 단위전지의 온도 차이로, 이는 열전지의 구동 메커니즘과 형상에 의해 기인된다. 두 번째로는 전기화학적 반응 단계로, 대부분의 리튬이온 배터리는 단일 전기화학반응을 하게 되며, 배터리 전압은 리튬이온의 농도에 의해서만 변화가 있게 된다. 하지만, 열전지의 경우 몇 단계의 전기화학 반응이 존재하며, 각 단계별 전압이 다르기 때문에 몇 단계의 전압구배가 발생하게 되어 성능 예측이 보다 어렵게 된다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해, 단위전지 시험결과와 4D Lookup Table Interpolating 기법을 이용하여 열전지 성능 예측을 진행하였다. 이를 통해, 완성전지의 온도프로파일 차이 등이 반영된 예측을 할 수 있었으며, 1.3V 기준에서 실제 완성전지 방전실험 결과와 적은 오차를 보였다.

#Lookup table #Battery #Performance #Estimation #Model #Thermal battery #Unit cell #Interpolating

참고문헌 (14)

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Ronald A. Guidotti / 2006 / Thermally activated (“thermal”) battery technology / Journal of Power Sources 161(2):1443~1449

Hae-Won Cheong / 2012 / Enhanced salt coating on FeS2 surface with the addition of Li2O / Journal of Ceramic Processing Research 13:198~501

최유송 / 2014 / 열전지의 전기화학적 특성에 미치는 황철석(FeS₂) 입자크기의 영향 / 공업화학 25(2):161~166

Giancarlo C.S. Freitas / 2008 / Simulation of a thermal battery using Phoenics® / Journal of Power Sources 179(1):424~429

Ronald A. Guidotti / 2008 / Thermally activated (“thermal”) battery technology / Journal of Power Sources 183(1):388~398

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