논문 전문 : https://www.mdpi.com/2032-6653/7/1/1
[출처] Makinejad, K.; Arunachala, R.; Arnold, S.; Ennifar, H.; Zhou, H.; Jossen, A.; Changyun, W. A Lumped Electro-Thermal Model for Li-Ion Cells in Electric Vehicle Application. World Electr. Veh. J. 2015, 7, 1-13. https://doi.org/10.3390/wevj7010001
※ The picture and content of this article are from the original paper.
[논문요약]
A Lumped Electro-Thermal Model for Li-Ion Cells in Electric Vehicle Application
배터리 열모델에 관한 논문입니다.
ECM과 같이 Lumped 한 모델을 만드는게 목적인데요, 저도 작년에 스페인에서 Lumped Thermal Model로 한번 발표를 하고 왔는데, 어느 정도 컨셉적인면에선 유사한 부분이 있습니다.
제가 쓴 논문은 이것보다 더욱 극단적으로 간소화 하되, 배터리 시스템에 대한 열모델로, 냉각기재들까지 모델링의 대상으로 진행했었습니다.
Purpose
배터리 통합 모델링을 하는것이 이 논문의 최종 목적으로, ECM을 통한 전류/전압 모델 및 Aging을 고려하여 Cycle수 별로 ECM 파라미터들을 모두 추정합니다. 이후, 온도 변화량을 예측하기 위해 간단한 열모델을 진행하는데 크게 Heat conduction, Heat convection, Heat radiation으로 나누어 각자 따로 구한 후 온도를 추정합니다.
Contents
전류/전압/온도에 대한 기본적인 데이터를 기반으로 모델링을 진행합니다.
ECM의 파라미터는 결국 데이터에 대한 최적화를 통해 얻어지기 때문에, 센싱 데이터가 필요하며
온도 모델에 대해서는 기본적인 열역학적 수식들은 있지만, 열 용량과 같은 수치들은 직접적으로 측정할 수 없기에 보통 최적화의 대상으로 간주하곤 합니다.
본 논문에서도, 열용량 및 2개의 변수에 대해 파라미터 처리하여 함께 최적화를 진행합니다. (하기 3가지 변수)
물론 물리학적으로 계산해낼 수도 있는 값이지만, 실제 값이 있다고 하더라도 잘 맞지 않을 뿐 아니라 구하기도 어렵기에 이런 변수는 오히려 최적화의 대상으로 쓰는게 바람직하다고 저도 보고 있습니다.
전체적으로 논문의 기승전결은 깔끔합니다.
일반적으로 사용하는 ECM을 통한 전기적 특성 추정 및 ECM 파라미터 추정시 Aging까지 고려한 실험데이터로 한번에 SOH/SOC/Temperature에 대한 파라미터들을 뽑아내구요
전류가 인가될때 발열량을 알아야 Temperature에 맞는 ECM파라미터를 뽑을 수 있기에, 발열량 모델로 간단한 열역학적 접근을 통해 모델링을 진행하여, 결국 간단한 배터리 통합모델을 완성하게됩니다.
Results
서울 KINTEX에서도 발표된 논문이던데, 꽤나 기승전결이 좋고 깔끔한 논문이였습니다.
더군다나 8년전 논문임에도 산업계에서 필요로하는 부분들에 대해 정확하게 인지하고 있는 부분도 인상적이였구요.
엄청나게 복잡한 방식을 쓴 논문이다 이런건 아니지만, 뭔가 기본기가 튼튼한 식당에서 제육볶음을 먹은듯한 논문이였습니다.
참조
[1] Makinejad, K.; Arunachala, R.; Arnold, S.; Ennifar, H.; Zhou, H.; Jossen, A.; Changyun, W. A Lumped Electro-Thermal Model for Li-Ion Cells in Electric Vehicle Application. World Electr. Veh. J. 2015, 7, 1-13. https://doi.org/10.3390/wevj7010001
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