리튬

리튬이온 배터리 기술의 발전은 신에너지 자동차, 스마트 그리드 등 친환경 산업의 발전으로 이어졌습니다. 그러나 리튬이온 배터리는 배터리 제조, 사용 조건, 환경 조건 등 다양한 요인으로 인해 시간이 지남에 따라 성능 저하가 발생합니다. 이러한 성능 저하로 인해 제어할 수 없는 연소나 폭발이 발생할 수 있습니다. 따라서 리튬이온 배터리의 내부 건전성 상태를 연구하고 정확한 상태 추정 방법을 개발하는 것이 중요합니다.

리튬이온 배터리의 노화 과정은 복잡하며 정확한 수명 예측을 위해서는 배터리의 노화 메커니즘을 기반으로 한 모델이 필요합니다. 부유 상태에서 장기간에 걸쳐 배터리가 노화되는 캘린더 노화는 배터리의 느린 감쇠율과 측정 가능한 감쇠 특성이 부족하여 특히 예측하기 어렵습니다.

이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 배터리 상태(SOH) 및 잔여 유효 수명(RUL) 추정을 위한 입자 필터링 기반 알고리즘을 제안합니다. 알고리즘은 배터리 노화에 영향을 미치는 충전 및 방전 주기 프로세스를 고려합니다. 배터리 용량 저하는 배터리 노화의 지표로 널리 받아들여지고 있습니다. 배터리 용량이 특정 임계값까지 감소하면 수명이 다한 것으로 간주되어 교체해야 합니다.

SOH를 예측하는 방법에는 직접 측정 방법, 모델 기반 방법, 데이터 기반 방법 등 다양한 방법이 있습니다. 직접 측정 방법에는 쿨롱 계산 방법, 내부 저항 기반 추정 방법 등 배터리의 SOH에 대한 간단한 테스트가 포함됩니다. 이러한 방법은 정확성과 견고성에 한계가 있습니다.

등가 회로 모델과 같은 모델 기반 방법은 내부 저항과 사용 가능한 용량 간의 관계를 설명합니다. 이러한 모델은 정확한 모델링 및 테스트 데이터에 의존합니다. 예측 정확도를 높이기 위해 확장 칼만 필터 및 입자 필터와 같은 폐쇄 루프 추정 알고리즘이 도입되었습니다.

머신러닝, 딥러닝 알고리즘을 포함한 데이터 기반 방법도 SOH 예측 작업에 적용되었습니다. 이러한 방법은 배터리 충전 및 방전 데이터에서 특징을 추출하여 예측을 위한 특징 벡터 세트를 생성합니다. 장기 단기 기억 및 게이트 순환 네트워크와 같은 순환 신경망은 SOH 예측에서 좋은 결과를 얻었습니다.

결론적으로, 리튬이온 배터리의 상태를 정확하게 예측하는 것은 배터리의 안전성을 보장하고 수명을 연장하는 데 매우 중요합니다. SOH 추정의 정확성을 높이고 배터리의 남은 유효 수명을 예측하기 위해 입자 필터링 알고리즘 및 데이터 기반 접근 방식을 포함한 다양한 방법이 개발되고 있습니다.