[Applied Energy-2016] State of health monitoring of lithium-ion battery modules and packs via incremental capacity peak tracking

논문 전문 : https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0306261916310741

[출처] Caihao Weng, Xuning Feng, Jing Sun, Huei Peng,State-of-health monitoring of lithiumion battery modules and packs via incremental capacity peak tracking,Applied Energy,Volume 180,2016,Pages 360-368,ISSN 0306-2619,
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.07.126.

 

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

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[논문 요약]
State of health monitoring of lithium-ion battery modules and packs via incremental capacity peak tracking

 

 

dQ/dV Peak 위치 Tracking을 통해 배터리 모듈/팩의 SOH를 추정하는 논문입니다.

dQ/dV(ICA)에 관한 논문들은 워낙 많이 정리했기때문에, 이전 글들을 보시면 상세하게 그 원리를 아실수있을것으로 생각됩니다. 특히 열화별I CA 특성 그자체에 분석한 하기 논문을 참고하시면 도움되실것 같습니다.

https://limitsinx.tistory.com/267

[IEEE-2019] Lithium-Ion Battery Degradation Indicators Via Incremental Capacity Analysis

 

일반적으로는 셀 단위에서 ICA-SOH간 상관관계를 많이 찾아내지만, 본 논문은 모듈/팩단위라는것이 포인트입니다.

Peak Tracking을 통한 SOH 추정은 별로 특이한 기술이 아니기때문에, 본 논문에서는 셀과 달리 모듈/팩에서는 어떻게 나올까를 집중적으로 보시면됩니다.

특히, 셀은 탭저항말고는 셀 자체 저항을 훼손시키는것이 없지만, 모듈/팩으로 넘어갈수록 셀 단품시험때보다 면압도 다르게 잡히고 각종 전장부품, 버스바 및 모듈 접합부와 같은 HW 저항들도 고려가되기에 차이가 발생합니다.

저도 실험을 해봤는데, 면압을 잡아주지 않은 단 셀 ICA Curve 결과와 팩단의 결과는 같은 셀일지라도 아주 다르게 나옵니다. Peak치 위치/Height가 전혀다르게 나오는것을 확인했습니다.

 

Contents

 

 

본 논문은 일반적인 셀 단위의 개념부터 풀어갑니다.

SOH는 2가지로 나뉘는데 SOHc(capacity)와 SOHr(resistance)입니다. 혹자는 이걸 SOHe(energy)/SOHp(power)라고 부르기도 하더라구요.

화학적으로 일대일 대응되는 딱 맞는말은 아니지만, 이상적으로는 ICA Peak Shifting정도가 SOHr과 관련이 있고, Peak Height차이가 SOHc와 관련이 있습니다.

상기 그림에서도 보실수 있다시피, 열화가 될수록 Peak Height가 낮아지며 오른쪽으로 Shifting되는것을 볼수있습니다.(충전 시)

 

 

이것을 이제 모듈/팩단위로 패키징을해서 ICA 커브를 그려봅니다.

ICA Peak Tracking을 위한 상태변수방정식이나(SSE) 배터리를 1RC ECM으로 해석한 간단한 수식들이 적혀있습니다. 하지만, 이 논문에서 중요한건 이 수식이 아니라 결국 모듈/팩단의 ICA가 셀과 어떻게 다른가입니다.

 

 저자가 잘한점 중 하나가, 실제로 양산된 배터리팩 내에서 발생할 수 있는 배터리 열화 불균형을 고려했다는 점입니다.

Pack T1,T2,T3라고 쓰여있지만 실제로 각각 팩안의 셀들의 열화도를 일부로 다르게 넣었습니다.

즉, 한개 셀이 심하게 열화되었을때나 전체 셀이 다 심하게 열화되었거나 이런식일때 ICA가 어떤식으로 나오는지를 보았습니다.

 

결국에는 논리는 이렇습니다.

모든 셀의 케미컬마다 ICA 커브가 달리지고, 몇번째 Peak가 유의미한 정보를 담고있는지는 알수 없지만,

적어도 저자가 실험한 셀에 대해서는 모듈/팩 ICA를 통해 셀 ICA를 비교적 정확하게 추정할 수 있는것은 2번째 Peak라고 합니다.

상기 그림에서도 보시다시피 첫번째 Peak는 셀별 열화도를 다르게하여 팩을 구성하였음에도 별로 크게 차이가 없습니다. 그렇지만 두번째 Peak는 확실히 SOHc가 낮을수록 Peak 높이도 낮아지죠

 

두번째그림인 Pack4/5간 실험은 팩4와 5의 Total Capacity는 동일한데 각 셀간 용량편차가 다르게 있는 경우입니다.

논문에서는 Table.3에서 확인 가능한데, 3개 병렬셀에 대해 용량 합은 동일하지만 각 셀간 용량의 분포, 저항(Variation)는 다릅니다.

이러한 경우는 보시다시피 SOHc적인 측면에서는 차이가 없기에 두번째 Peak의 Height가 비슷하게 나오지만, 셀간 용량 분포 차이에서 기인하는 저항차이에의해 Pack5가 전체적으로 오른쪽으로 Shift되는것을 확인할 수 있습니다.

 

Results

 Citation수도 높고 좋은 실험입니다.

이 논문은, 새로운 기술을 소개하는 연구라기보다는 비싼 장비,실험을 통해 재검증하고 다양한 케이스를 나누어놓은 실험리뷰논문에 가깝습니다.

ICA를 셀단에서 연구하는 학계가 아니라, 산업계에서 고민하고 계신분이라면 한번쯤 읽어보기 좋은 논문인것같습니다.

 

 

참조

[1] Caihao Weng, Xuning Feng, Jing Sun, Huei Peng,State-of-health monitoring of lithiumion battery modules and packs via incremental capacity peak tracking,Applied Energy,Volume 180,2016,Pages 360-368,ISSN 0306-2619,
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.07.126.