논문 전문 : https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0378775318305950
[출처] Xiangdong Kong, Yuejiu Zheng, Minggao Ouyang, Languang Lu, Jianqiu Li, Zhendong Zhang,
Fault diagnosis and quantitative analysis of micro-short circuits for lithium-ion batteries in battery packs,
Journal of Power Sources,Volume 395,2018,Pages 358-368,ISSN 0378-7753,
https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2018.05.097.
※ The picture and content of this article are from the original paper.
[논문요약]
Fault diagnosis and quantitative analysis of micro-short circuits for lithium-ion batteries in battery packs
배터리 팩 내 셀들간 차이를 분석하여 MSC(Micro Short Circuit)를 진단하는 논문입니다.
딱히 큰 인사이트가 있는 논문은 아니지만 방법론적인 관점에서, 그리고 MSC를 직접적으로 다룬다는 점에서 다소 유의미하다고 판단되어 정리해보았습니다.
최근 제가 분석하고 있는 논문들을 보시면 아시겠지만 집중적으로 어떤 저자의 논문을 읽고있습니다. 그래도 꽤나 필드에 대한 이해도가 높은것으로 생각되고, 배터리 셀단에서의 아카데믹한 분석이 아니라 시스템 내에서 어떻게 진단을 해야할지에 대한 논문들을 많이 쓰시고 있기때문인데요, 이 논문 또한 같은 논점입니다.
Purpose
배터리 팩 내 셀들의 잔존용량, 충전시간 비교분석을 통한 MSC 진단에 관한 논문입니다.
한가지 아주 크게 아쉬운점은 SOHr과 SOHc를 배제 했다는 점입니다. SOHr과 SOHc가 충전시간과 잔존용량에 아주 직접적인 영향을 주는데 이것은 배제하고 진행했다는것은 사실상 열매 없는 사과나무와 비슷한 느낌입니다.
Contents
RCC(Remaining Charge Capacity)의 차이를 통해 MSC를 진단하는 내용입니다.
RCC라고 굳이 새로운 용어를 만들었는데요, 그냥 배터리 셀 내 잔존용량이라고 보시면 됩니다.
①~⑤로 되어있다시피, 셀 X를 MSC셀이라고 가정하였습니다.
둘다 완전충전되어있는(①) 상황에서 방전을 하면 MSC셀이 방전량이 더 많기때문에 X는 완전방전되었을때 Y는 잔여용량이 남아있게됩니다.(②) 이상황에서 다시 충전을 하게되면 정상셀 Y가 상한전압에 빨리도달하게되고 충전을 종료하면 셀 X는 RCC1만큼 용량이 덜차게됩니다.(③) 여기서 다시 방전을 하면 정상셀Y의 잔여용량은 ②대비 더많이 남게되고 여기서 다시 충전하면 RCC2가 커지는 것입니다.
이것은 아주 당연한 시퀀스입니다. 배터리 팩은 결국 셀의 내구를 고려해야하기에 충전시에는 상한, 방전시에는 하한의 셀로 제어를 하는것이 일반적입니다. 그렇게되면 위의그림처럼 RCC가 생길 수 밖에 없습니다.
하지만, 이정도로 RCC가 발생하게되면 전압편차로도 충분히 진단할 수 있습니다.
해당 논문의 핵심은 이부분입니다.
충전시에 발생하는 전압 커브 비교를 통해 MSC 진단을 하겠다는 것인데요,
충전은 여러가지 상황에 따라 커브가 다르게 그려질 수 있습니다.(Initial SOC, 온도, 저항편차..)
그렇기에 (a)와 같은 변환과정을 거치는데 이것을 논문에서는 CCVC(Uniform - Charging Cell Voltage Curve)라고 명명합니다.
①,②는 Initial SOC차이를 보정하는 부분이며 ②,③은 저항편차 ③,④는 용량편차를 보정하는 내용입니다.
즉, 충전상황이 다르더라도 모두 동일한 기준점을 가지도록 전압커브를 Transformation하여 비교해보자 라는것입니다.
이것에 대한 결과가 (b)입니다.
셀간 SOHr, SOHc 차이는 없다는 전제하에 MSC를 구현해줄수가 없기에 일부로 Initial SOC가 다른 셀들을 배치하여 RCC가 있는것처럼 가정하고 실험을 진행한 결과입니다.
현재 기준점은 73% SOC의 셀인데요, t1에서 4.15V에 도달하는것을 볼 수 있고, 다른 셀들은 추가적으로 시간이 더 필요합니다. 하지만 실제 배터리 팩에서는 셀 내구 조건을 위해 △t1 구간은 없습니다. 따라서, △t0를 통해 △t1 을 추정해냅니다.
예를들어, Reference로 삼을 수 있는 cut-off voltage도달까지의 시간이 t1 이라고 가정하면, MSC가 있는 셀들은 당연히 충전시간이 길어지게 됩니다. 즉 t1을 기준으로 얼마나 더 충전되어야 하는지(△t1 ) 정도에따라 MSC의 심각성 여부 뿐 아니라 정도까지 추정할 수 있다고 하는데요, 이 △t1 은 팩에서는 실제로 충전할 수 없기 때문에, offline에서 얻어낸 데이터를 기반으로 △t0과의 관계성을 도출하여 추정합니다.
Results
접근방식은 신선했지만, 결국 CVCT, CCCT의 한계를 벗어나지 못한것으로 보입니다.
또한, SOHr과 SOHc를 고려하지 않았다는것은 아주 파워풀한 전제조건이기때문에 논문으로 밖에 존재할 수 없는 기술이지 않나라는 아쉬움도 남습니다.
즉, 저자는 시스템에 대한 이해와 니즈를 정확하게 파악하고있지만 Universal한 상황에서 사용할 수 있는 진단기술은 아직 발견하지 못한것으로 보입니다.
참조
[1] Xiangdong Kong, Yuejiu Zheng, Minggao Ouyang, Languang Lu, Jianqiu Li, Zhendong Zhang,
Fault diagnosis and quantitative analysis of micro-short circuits for lithium-ion batteries in battery packs,
Journal of Power Sources,Volume 395,2018,Pages 358-368,ISSN 0378-7753,
https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2018.05.097.https://doi.org/10.1016/j.est.2022.104182.
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