논문 리뷰 : Review on the Battery Model and SOC Estimation Method, 2021

본 글은 다음 논문을 리뷰한 글이다.

Zhou, W.; Zheng, Y.; Pan, Z.; Lu, Q. Review on the Battery Model and SOC Estimation Method. Processes 2021, 9, 1685. https://doi.org/10.3390/pr9091685 Available at https://www.mdpi.com/2227-9717/9/9/1685

 

내가 최근 취하려고 했던 방법은 다음과 같다.

• 배터리 모델링 기법으로 등가 회로 모델
• SOC 추정 알고리즘은 상태공간 모델 기반 SOC 추정

전체적으로 최근 연구 동향에 따른 기법들에 대해서 알아보고 방향을 설정해보자.

 

요약

논문의 내용은 제목과 같이 배터리를 모델링하는 기법과 배터리의 SOC를 추정하는 기법에 대한 조사를 다루고 있다.

 

1.1. 배터리 모델링 기법

• Electrochemical Mechanism Model, 전기화학적 메커니즘 모델
• Equivalent Circuit Model, 등가 회로 모델
• Data-Driven Model, 데이터-지향 모델

1.2. 배터리 모델 비교 요약

 

개인적인 요약

전기화학적 접근 방법은 비용과 시간이 많이 들며, 데이터 지향 접근법은 정말 빅 데이터를 확보해야한다.

비전공자 입장에서 가볍고 빠른 모델링은 등가 회로 모델이 적합하다는 생각.

 

2.1. SOC 추정 알고리즘 연구

• 배터리 모델에 기반하지 않은 직접 계측 기법
• 블랙박스 배터리 모델 기반 SOC 추정 기법
• 상태 공간 배터리 모델 기반 SOC 추정 기법
  • 배터리 모델 파라미터의 시스템 식별 기법
  • SOC 추정 관측기

2.2. SOC 추정 알고리즘 비교 요약

 

개인적인 요약

간편하고 실시간으로 계측 가능한 기법 위주로 보면, 직접 계측 기법과 상태 공간 추정 기법이다. 

직접 계측 기법 중, 전하량 적산 기법은 계측 drift 에 취약하다는 점. 내부 저항 기법은 간단하고 정확하지만 측정 장비가 비싸다고 한다. 두 기법을 융합한 Complementary Filter 와 같은 기법을 쓰면 어떨까.. 싶다.

상태 공간 추정 기법의 성능은 결국 필터의 성능에 종속되기 때문에 논외로 하자.

 

추가 분석

배터리 모델링 기법으로 등가 회로 모델, SOC 추정 기법으로 직접 계측 기법과 상태 공간 모델링 기법에 대해서 좀 더 정리해보자.

 

Equivalent Circuit Model

등가 회로 모델이란 저항, 커패시터 등과 같은 회로 요소를 이용하여 회로 망을 구성하여 배터리의 동적 특성을 모사하는  방법을 말한다. 모델의 차수가 높을 필요가 없기 때문에 연산량이 적고 공학적으로 구현하기 쉽다.

등가 회로 모델은 integer-order model과 fractional-order model으로 나뉜다. 공통적인 integer-order model은 Rint model, Thevenin model, PNGV model 그리고 multi-order model 등이 있다.

 

Integer-order models

1. Rint model

R0 와 Uoc 는 SOC와 온도에 대한 함수이다. 그러나 정확도가 낮고 배터리 내부의 polarization phenomenon 을 표현할 수 없기 때문에 이상적인 시뮬레이션이며, 실용적이진 않다.

 

2. Thevenin model

Rint model에 기반한 모델이며, polarization phenomenon을 모사하기 위해 병렬 RC 회로를 추가했다. 이 모델은 상대적으로 간단하면서도 높은 시뮬레이션 정확도를 가진다. 또한 배터리 내부의 polarization effect를 표현할 수도 있다.

R0는 급격한 저항 특성을 모사하는데 사용되며, Rp와 Cp는 전압의 점진적 변화에 대한 커패시턴스 특성을 모사하는데 사용된다. 모델 파라미터는 상대적으로 작고 커브 피팅은 단일 지수 모델이다.

부가적인 추정 과정은 적은 연산량을 필요로 하기 때문에 임베디드 시스템이나 전기 차량의 SOC 추정에 적합하다.

 

3. PNGV model

Thevenin model을 기본으로 하여 Cb를 추가하여 PNGV 모델을 구성할 수 있다.

이는 일반적인 비선형 등가 회로 모델이며, 과도 응답 과정을 모사하는데 높은 정확도를 가진다. 덕분에 고전류, step 형태와 같은 복잡한 충/방전 조건에 적합하다. 이론적으로는 모델이 실제 배터리 거동과 더 잘 맞아야하지만, 기존의 장비로는 배터리 내부의 polarization 과정을 세세하게 계측할 수 없기 때문에 더 정확한 커패시턴스 Cb를 얻기가 어렵다.

 

4. Multi-order model

최근의 연구들은 Thevenin model을 기반으로 하여 다른 회로 요소를 추가하여 더 좋은 성능을 얻고 있다.

 

Fractional-order model

부분 차수 모델은 상대적으로 늦게 연구가 시작되었으나, 빠르게 발전되고 많은 연구 결과를 얻고 있다. 부분 차수 모델은 Thevenin model의 pure capacitive element 를 Constant phase EI-element(CPE)으로 대체한 모델이다. 임피던스 스펙트럼 피팅에서 CPE의 특성은 분수계 미적분 이론이 필요하기 때문에 시간 영역에서 진행하기는 어렵다.

 

 

 

 

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