인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
전기자동차의 배터리 관리 시스템(BMS: Battery Management System)은 배터리 팩 내 셀(Cell) 간의 에너지 불균형 문제를 해결하기 위해 밸런싱을 수행한다. 기존의 배터리 밸런싱 연구는 주로 전력변환 회로 토폴로지와 밸런싱 속도 개선에 중점을 두었지만, 밸런싱이 배터리 건강상태(SOH: State of Health)에 미치는 영향에 관한 연구는 미비하다. 따라서 본 논문에서는 확산 칼만 필터(EKF: Extended Kalman Filter)를 통한 배터리 충전상태(SOC: State of Charge) 추정 정보 기반의 밸런싱과 단자전압 정보 기반의 밸런싱 결과를 비교하여 각 밸런싱 기법이 배터리 SOH에 미치는 영향을 분석한다. 연구 결과, 30회 충·방전 이후 SOC 기반의 밸런싱된 배터리는 단자전압 기반 밸런싱보다 평균 SOH가 1.37 %, 최종 사이클에서 SOH가 3.5 % 더 높았으며, 배터리의 정확한 충전상태를 반영하는 SOC 밸런싱이 배터리의 수명을 더 크게 개선함을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 SOC 기반 배터리 밸런싱 방법이 SOH를 개선함으로써, 전기자동차 BMS 운용의 신뢰성과 안정성, 그리고 배터리 수명 개선에 크게 기여할 것으로 기대된다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
