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Battery/Battery Paper review

[MDPI-2015] Regression Models Using Fully Discharged Voltage and Internal Resistance for State of Health Estimation of Lithium-Ion Batteries

by 노마드공학자 2023. 2. 2.

논문 전문 : https://www.mdpi.com/1996-1073/8/4/2889

[출처] Tseng, K.-H.; Liang, J.-W.; Chang, W.; Huang, S.-C. Regression Models Using Fully Discharged Voltage and Internal Resistance for State of Health Estimation of Lithium-Ion Batteries. Energies 2015, 8, 2889-2907. https://doi.org/10.3390/en8042889

 

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


[논문요약]
Regression Models Using Fully Discharged Voltage and Internal Resistance for State of Health Estimation of Lithium-Ion Batteries

 

이 논문은 배터리의 열화를 추정하기 위해 Fully Discharged Voltage와 내부저항(IR)을 사용하고 있습니다.

IR은 워낙 보편적인 방식이기에 아무 감흥이 없었지만, Fully Discharged Voltage에서 60sec Rest 시점의 전압을 활용한다는것은 꽤나 신선했습니다.

 

Purpose

배터리의 열화 상태를 추정하는 논문입니다.

각 셀들의 Cap, Voltage, Resistance를 활용하며 Fully Discharged Voltage(이하 V_dis)를 사용한다는 점에서 신선했습니다.

하지만, 실제 필드에서의 적용가능성은 0입니다. (만방전까지 하는 경우가 거의 없기에)

 

 

 

Contents

 

보편적인 CCCV 충전, CC 방전을 한 이후 만방전에 도달한 시점부터 60초후의 전압을 모니터링합니다. (V_dis)

60초면 꽤나 많은 분극이 회복되기에, OCV라고 보기에는 무리가 있지만 그에 준하는 어떤 것을 모니터링한다고 보면 됩니다.

논문의 많은 부분이 몬테카를로 샘플링이니, PSO 알고리즘이니 복잡하게 적혀있지만 이부분들은 논문의 맥락을 읽는데 전혀 중요하지 않습니다. 

등가회로 모델링의 Optimization을 어떻게하는지, 기존에 존재하는 데이터들을 어떻게 Randomize해서 Regression에 사용하고 검증했는지 이정도에 대한 내용입니다.

 

인사이트를 얻었던 점은 매 30초마다의 V_dis를 모니터링 한다는 점입니다.

저도 이런 접근방식을 생각한 적이 있는데, 2RC-ECM의 파라미터를 추출할때 HPPC실험에서 Pulse를 때리고 난 후 ,Rest 하는 시간을 Window로 나누어 각각의 저항/커패시턴스 값을 구합니다.

이런 방식으로 특정 전압에서 Rest가 된다면 a초, b초, c초 단위로 각 시점마다의 전압변화량 분석을 통해 저항변화를 간접추정하거나 하는 방식으로 이상 셀 진단에 활용할 수 있겠다고 생각했었는데, 이 논문도 마찬가지의 접근방식을 소개하고 있습니다.

 

 

그리고, 논문상에서 보여지는 저자의 자신감이 인상깊었습니다.

보통 SOH와 Cycle은 Correlation이 극도로 높습니다. 경우에 따라서는 RUL Prediction을 하는 논문들에선 SOH가 아닌 Cycle수 자체를 추정하는 경우도 있을정도 이구요,

즉 SOH와 Cycle의 관계보다 더욱 직접적인것은 없다고 봐도 무방할 정도입니다. (예외는 있지만, 일반적으로)

그런데 이 논문의 저자는 본인이 발견한 V_dis가 Cycle수보다 더욱 직접적으로 SOH와 연관이 있다는것을 발견했다고합니다. 상기 그림에서 보다시피 99%에 가까운 Correlation을 보여준다고 합니다.

이 부분이 실제로 그런지는 제가 직접실험하진 않아서 모르겠으나, 설령 사실이라면 꽤나 유의미한 발견인것 같습니다.

 

저항과 SOH의 관계성은 상기 그림과 같다고 합니다.

 

결과적으로, 논문의 저자는 IR과 V_dis라는 두가지 지표를 통해 SOH를 추정했으며 본인 피셜로는 Cycle수보다 더욱 직접적인 관계성을 찾아냈다는 것을 말하고 싶어하는듯 합니다.

 

Results

IR은 별볼일 없으나, V_dis라는 접근방식 하나만으로도 꽤나 유의미한 논문이였습니다.

이런 식의 논문은 많으나 Fully Discharged Voltage의 Rest time을 활용하는 논문은 처음이였습니다.

양산 제품에 적용가능성은 0으로 수렴하나, Cycle수보다 더욱 SOH와의 Correlation이 높은 어떤것을 찾아냈다는 것은 학문적 관점에서 상당한 인사이트를 주는듯합니다.

 

 

참조

[1] ZeTseng, K.-H.; Liang, J.-W.; Chang, W.; Huang, S.-C. Regression Models Using Fully Discharged Voltage and Internal Resistance for State of Health Estimation of Lithium-Ion Batteries. Energies 2015, 8, 2889-2907. https://doi.org/10.3390/en8042889

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