논문 전문 : https://ieeexplore.ieee.org/document/9121487
[출처] Z. Li, X. Shi, M. Shi, C. Wei, F. Di and H. Sun, "Investigation on the Impact of the HPPC Profile on the Battery ECM Parameters’ Offline Identification," 2020 Asia Energy and Electrical Engineering Symposium (AEEES), Chengdu, China, 2020, pp. 753-757, doi: 10.1109/AEEES48850.2020.9121487.
※ The picture and content of this article are from the original paper.
[논문요약]
Investigation on the Impact of the HPPC Profile on the Battery ECM Parameters’ Offline Identification
보통 HPPC를 통해 파라미터를 추정하는 N-RC ECM(Equivalent Circuit Model)의 PI(Parameter Identification)를 하는 방법에 관한 논문입니다.
HPPC 실험 중, 전류 크기, 전류 인가 시간, Rest시간과 같은 여러가지 요소들을 바꾸어가며 가장 최적의 파라미터를 추정하는 방식을 연구하는 논문입니다.
Purpose
2RC ECM에 대해 HPPC를 통한 PI를 하는 과정에서, 여러가지 조건들을 달리하며 뽑아보고 어떤것이 가장 정합성 높은지에 대해 탐구하는 논문입니다.
Contents
HPPC를 통한 N-RC ECM모델의 PI는 일반적인 방식입니다.
하지만 저도 고민하는 부분이, 결국에는 Dynamic Profile에서 전압을 잘 모사하기 위해서는 HPPC에서 사용하는 정적인 PI만으로는 한계가 있다는 점인데요
해당 논문은 이것에 대한 가려운점을 긁어주진 못하지만, 정적인 PI에서라도 어떻게해야 정합성이 높을까에 대해 고민하고 있습니다.
HPPC를 통해 PI를 하는 논문은 이전에도 몇가지 정리한적이 있는데요
보통은, 특정 SOC/온도에서 Relaxation Time을 길게가지고 10초 충방전 Pulse를 인가합니다.
하지만 해당 논문에서는 전류 인가시간과 Relaxation Time을 각기 달리하여 4가지 케이스로 구분하고 비교분석을합니다.
Case 1 : 10초 전류인가, 30초 Rest
Case 2 : 10초 전류인가, 90초 Rest
Case 3 : 30초 전류인가, 30초 Rest
Case 4 : 30초 전류인가, 90초 Rest
논문의 결과를 보면, Case4가 가장 정합성이 높습니다.
(정합성 : Case 1 < Case 2 =< Case 3 < Case 4)
Case1,2를 비교해보면 Rest시간이 길수록 성능이 좋음을 확인할 수 있으며, Case 1과 3을 비교하면, 전류 인가시간이 높을수록 성능이 좋습니다.
종합하면, HPPC에서의 전류 인가시간이 길수록, Rest 시간 또한 길수록 더욱 높은성능의 PI를 할 수 있습니다.
논문의 내용을 요약하자면, C-rate는 Maximum으로 하는게 가장 좋으며 전류 인가시간은 30초정도(너무 길어도 과도하게 분극이 커짐), Rest는 시상수의 3배이상 해주는것이 좋다고 합니다.
특히 Rest부분이 중요한데, 실제 실험데이터에서 Rest가 작은 경우 Capacitance값이 제대로 추정되지 않아 성능을 악화시킨다고 합니다.
Results
적당히 긴 시간과, 높은 C-rate, 긴 Rest시간 세가지가 주어지는것이 가장 정확한 N-RC ECM의 PI를 할 수 있는 방법이라고 정리됩니다.
긴 Rest시간에 대해 구체적으로 값이 주어져서 좋았는데요, 3 Tau 이상을 하면 좋다고합니다.
보통 2RC이면 장기분극에서의 Tau값이 클 수 있는데요, 필자가 제시한 방안을 보면 3tau정도에 90초라고 한것 같은데
분극이 빠지는 시간을 엄청 타이트하게 보고, 단기분극을 위주로 연구를 한다는것을 유추할수 있습니다.
참조
[1] Z. Li, X. Shi, M. Shi, C. Wei, F. Di and H. Sun, "Investigation on the Impact of the HPPC Profile on the Battery ECM Parameters’ Offline Identification," 2020 Asia Energy and Electrical Engineering Symposium (AEEES), Chengdu, China, 2020, pp. 753-757, doi: 10.1109/AEEES48850.2020.9121487.
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