[IEEE-2017] Online SoC Estimation for Li-ion Batteries : A Survey

논문 전문 : https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8283137

[출처] F. Han, K. See, Y. Feng, X. Yu and X. Yi, "Online SoC estimation for Li-ion batteries: A survey explore the distributed secure cloud management to battery packs," 2017 12th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA), 2017, pp. 1838-1843, doi: 10.1109/ICIEA.2017.8283137.https://doi.org/10.1016/S0378-7753(02)00558-X.

※ The picture and content of this article are from the original paper.

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[논문요약]
Online SoC Estimation for Li-ion Batteries : A Survey

해당논문의 부제는 "Explore the distributed secure cloud management to battery packs"입니다.

해당 논문의 사용처가 제가 주로 보는 배터리 적용분야의 내용과 달라 무슨말인지 잘 몰랐었는데요, 가정용 ESS의 배터리에 대한 이야기였습니다.

즉, 각 가정에 배포되는 소형 ESS(평균 20KWh이하)의 BMS와 각 센싱기(셀전압, 온도...)들을 End nodes라고 부르더라구요. 즉, BMS에서 End nodes 데이터들을 취합하여 서버로 통신할때, 이 서버가 분산형클라우드 서버인 경우에 대한 논문이였습니다.

가정용 소형 ESS에는 전기차대비 Diagnosis나 Fail and safe 및 센서정밀도가 어느정도의 High performance를 가지는지는 확인이 필요하지만, 일단 가정용 ESS에서 "정확한 배터리상태추정(SOC,SOH)"를 위해선 클라우드 서버로 데이터를 쏘고 고성능 컴퓨터 퍼포먼스로 연산하는게 훨씬 낫다고하네요(당연한 얘기겠지만), 이때 가정용 ESS이기에 "개인정보" 및 "안정성을 위한 네트워크 지연방지"를 위해 Decentralized Cloud computing을 사용해야한다고 합니다.

실제로 테슬라에서 만드는 가정용ESS PowerShell과 아마존 분산클라우드시스템인 AWS의 합작프로젝트가 있었습니다.

AWS의 ESS로 테슬라 Powershell을 쓰는대신, AWS의 분산클라우드를 통해 배터리상태추정 및 관리를 진행하는것 같습니다.

https://www.networkworld.com/article/2922329/amazons-cloud-to-test-new-tesla-batteries.html

Amazon’s cloud to test new Tesla batteries

Purpose

해당 논문은 어떤 기법을 개발한 것은 아니고, 상기에 정리한바와 같이, 가정용ESS특성상 분산클라우드에서 SOC를 추정할 수 있는데, 이때 정확한 SOC추정을 위해선 어떤방법이 제일좋을까?에대해 탐구하는 논문입니다.

1. ECM(Equivalent Circuit Model)

2. Electrochemical model

3. Empirical Model

이렇게 각각의 케이스에 나누어 장,단점을 비교해보고 필자가 생각하는 가장 퍼포먼스가 괜찮은 SOC추정기법을 정리한 논문입니다.

Contents

논문의 내용은 새로운 개념을 정립한것이 아니였지만, Decentralized Cloud computing과 SOC추정의관계에 대해 잘 몰랐던터라 Introduction을 읽는데 한참걸렸습니다.

직접그림

이런느낌인데요, 일단 각 ESS별 센서들과 BMS간의 통신도 하나의 보안이 필요한 시스템으로 보고있으며, 각 ESS들과 분산클라우드와의 통신사이의 보안도 아주 중요하게 보고있습니다.

보안을 위해 Peer-2-Peer로 운영을 하려면, Uber나 Bitcoin과 같이 탈중앙화 시스템을 사용해야한다고 주장합니다.

즉, 결국 해당 논문의 필자가 제안하는것은 1-RC ECM을 통한 EKF나 Sliding Observer 제어기법을 활용하여 SOC를 추정하면 좋다는건데요 (전 2RC가 더 좋다고 보고있습니다. 1RC는 연산은 간단하지만, 아무래도 1CPE다보니..)

이런 기법들은 높은 컴퓨팅 퍼포먼스가 필요합니다. EKF자체가 Jacobian을 계산해야할 뿐만 아니라, states dimension 사이즈의 역행렬을 구해야하기때문에 3차원이상부터 Low performance CPU(BMS자체 CPU)정도로는 연산이 힘들어지죠. Sliding Observer도 마찬가지입니다.

따라서, 해당논문은 배터리팩의 안정적인 관리를 위해 실시간-정확한 SOC추정을 해야하고 TSM(Terminal Sliding Mode) 제어기법을 추천하는데 이건 고성능 컴퓨팅 파워가 필요하므로, 클라우드에서 하는걸 추천한다. 클라우드 서버 또한 결국 ESS에 의해 구동되는 시스템이기에 서로 시너지를 일으키면 좋다. 라는 내용입니다.

또한, SOH이야기도 잠깐하는데요, SOH는 Electrochemical 모델 중, 2D Model을 언급하며 Diffusion이나 Charge Transfer의 Coefficient값을 통해 추정할수있다고 하며, 이것에 대한 구체적인 방법을 언급하기보단 이것들의 값을 도출해내기위해는 막대한 컴퓨팅 파워가 필요하다 라고 말하며, BMS자체 CPU로의 계산이 아닌 클라우드로 해야한다는 당위성에대해 주장합니다.

Results

TSM(Terminal Sliding Mode)제어기법을 쓰는게 SOC에 가장좋고, 아니면 1RC ECM으로 EKF같은 SOC추정기법들을 쓰는게 성능이 좋더라 라는것입니다.

Victron energy라는곳에서 클라우드 컴퓨팅을 통해 BMS제어를 한다고하는데.. 해당 논문이 나온 2017년에는 하다가 지금은 안하는건지.. 그런내용이 사이트에 전혀없네요

블루투스를 통해 Remote Battery on/off를 하도록 어플리케이션을 제공하고있다라고 적혀있는데 이외에 뭔가 클라우드 관련된 내용은 현재는 없는듯하네요

https://www.victronenergy.com/battery-management-systems

Battery Management Systems - Victron Energy

참조

1. F. Han, K. See, Y. Feng, X. Yu and X. Yi, "Online SoC estimation for Li-ion batteries: A survey explore the distributed secure cloud management to battery packs," 2017 12th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA), 2017, pp. 1838-1843, doi: 10.1109/ICIEA.2017.8283137.https://doi.org/10.1016/S0378-7753(02)00558-X.