리튬 이온 충전 상태(SOC) 측정리튬 이온 배터리의 활용은 다양한 응용 분야에 걸쳐 널리 퍼져 있습니다. 효율성과 수명을 극대화하기 위해, 배터리 관리 시스템 (BMS)를 활용합니다. 그러나 최근 BMS 기술의 발전으로 인해 에너지 소비가 증가하여 배터리 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 점을 유념해야 합니다. 이 문제를 해결하기 위해 혁신적인 접근 방식이 개발되었습니다. 배터리의 예상 충전 상태(SOC)는 이벤트 기반 개방 회로 전압(OCV) 대 SOC 곡선 관계를 사용하여 보정됩니다. 이 방법은 에너지 소비를 최소화하면서 정확한 SOC 추정을 보장합니다. 이 접근 방식의 효율성을 검증하기 위해 기존 BMS 시스템과 비교했습니다. 결과는 제안된 시스템의 우수성을 명확하게 보여줍니다. 압축 이득 및 계산 효율성 측면에서 기존 제품보다 3배 이상 뛰어난 성능을 발휘합니다. 중요한 것은 이러한 향상된 성능이 SOC 추정의 정확성을 손상시키지 않는다는 것입니다. 결론적으로 제안된 시스템은 정교한 BMS 기술로 인한 과제에 대한 솔루션을 제공합니다. 이벤트 기반 OCV 대 SOC 곡선 관계를 활용함으로써 압축 이득과 계산 효율성이 크게 향상됩니다. 이 혁신적인 접근 방식은 SOC 추정의 정확성을 저하시키지 않으면서 효과적인 배터리 활용과 긴 수명을 보장합니다.
SOC 추정의 정의 및 분류SOC는 배터리의 가장 중요한 매개변수 중 하나이지만 SOC의 정의에는 다양한 문제가 있습니다. 일반적으로 배터리의 SOC는 현재 용량()과 공칭 용량()의 비율로 정의됩니다. 공칭 용량은 제조업체에서 제공하며 배터리에 저장할 수 있는 최대 충전량을 나타냅니다. SOC는 다음과 같이 정의할 수 있습니다.
SOC(충전 상태) 용량 대비 전기 배터리의 충전 수준입니다. SOC의 단위는 백분율(0% = 비어 있음, 100% = 가득 찼음)입니다. 동일한 측정의 대체 형태는 SOC의 반대인 방전 깊이(DOD)입니다(100% = 비어 있음, 0% = 가득 찼음). 리튬 이온 충전 상태(SOC)를 측정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 방전심도(DOD) 리튬 배터리의 경우. 일부 방법은 구현하기가 매우 복잡하고 복잡한 장비(납산 배터리용 임피던스 분광학 또는 비중계 게이지)가 필요합니다. 여기서는 배터리 충전 상태를 추정하는 가장 일반적이고 간단한 두 가지 방법, 즉 전압 방법 또는 개방 회로 전압(OCV ) 및 쿨롱 계산 방법. 1/ 개방회로전압법(OCV)을 이용한 SOC 추정모든 유형의 배터리에는 한 가지 공통점이 있습니다. 충전 수준에 따라 단자의 전압이 감소하거나 증가한다는 것입니다. 전압은 배터리가 완전히 충전되었을 때 가장 높고, 비어 있을 때 가장 낮습니다. 전압과 SOC 간의 관계는 사용되는 배터리 기술에 직접적으로 좌우됩니다. 예를 들어, 아래 다이어그램은 납 배터리와 리튬 이온 배터리 간의 방전 곡선을 비교합니다. 납산 배터리는 비교적 선형적인 곡선을 갖고 있어 충전 상태를 잘 추정할 수 있습니다. 측정된 전압의 경우 관련 SOC 값을 매우 정확하게 추정할 수 있습니다. 그러나 리튬 이온 배터리는 방전 곡선이 훨씬 더 평평합니다. 즉, 넓은 작동 범위에서 배터리 단자의 전압이 아주 약간 변합니다. 리튬인산철 기술은 가장 평탄한 방전 곡선을 가지므로 간단한 전압 측정으로는 SOC를 추정하기가 매우 어렵습니다. 실제로 두 SOC 값 사이의 전압 차이가 너무 작아서 충전 상태를 정확하게 예측하는 것이 불가능할 수 있습니다. 아래 다이어그램은 DOD 값 40%와 80% 사이의 전압 측정 차이가 납산 기술의 48V 배터리의 경우 약 6.0V인 반면 리튬-인산철의 경우 0.5V에 불과하다는 것을 보여줍니다! 그러나 보정된 충전 표시기는 일반적으로 리튬 이온 배터리, 특히 인산철리튬 배터리에 특히 사용될 수 있습니다. 모델링된 부하 곡선과 결합된 정밀한 측정을 통해 10~15%의 정확도로 SOC 측정값을 얻을 수 있습니다.
2/ Coulomb Counting 방법을 이용한 SOC 추정배터리 사용 시 충전 상태를 추적하는 가장 직관적인 방법은 셀 사용 시 전류를 적분하여 추적하는 것입니다. 이러한 통합을 통해 배터리에 주입되거나 인출되는 전하량을 직접 확인할 수 있으므로 배터리 SOC를 정확하게 정량화할 수 있습니다. OCV 방법과 달리 이 방법은 배터리 사용 중 충전 상태의 변화를 확인할 수 있습니다. 정확한 측정을 수행하기 위해 배터리를 정지 상태로 둘 필요는 없습니다. 정확한 전류 측정을 보장하려면 샘플링 주파수로 인해 발생할 수 있는 잠재적 오류를 해결하는 것이 중요합니다. 전류 측정은 일반적으로 정밀 저항기를 사용하여 수행되지만 여전히 작은 오류가 발생할 수 있습니다. 이러한 오류는 샘플링 빈도로 인해 발생할 수 있으며 이로 인해 약간의 부정확성이 발생할 수 있습니다. 그러나 이러한 오류를 수정하고 정확한 측정을 보장하는 솔루션이 있습니다. 샘플링 주파수로 인해 발생하는 한계 오류를 수정하기 위해 쿨롱 카운터는 각 로드 사이클마다 재보정을 거칩니다. 이 재보정 프로세스는 전류 측정의 정확성을 유지하는 데 중요합니다. 쿨롱 카운터를 재보정함으로써 이전 로드 사이클 중에 발생할 수 있는 모든 오류가 수정되어 후속 측정이 정확하고 신뢰할 수 있게 됩니다. 이 재보정 프로세스를 구현함으로써 전류 측정의 정확도가 크게 향상됩니다. 이를 통해 샘플링 빈도로 인해 발생할 수 있는 한계 오류를 식별하고 수정할 수 있습니다. 이를 통해 얻은 측정값은 매우 정확하며 과학 연구, 산업 공정 또는 전자 회로 설계와 같은 다양한 응용 분야에서 신뢰할 수 있습니다. 결론적으로 정밀 저항기를 사용한 전류 측정은 일반적으로 신뢰할 수 있지만 샘플링 주파수로 인해 작은 오류가 여전히 발생할 수 있습니다. 그러나 각 로드 사이클에서 쿨롱 카운터를 재보정하면 이러한 한계 오류를 수정할 수 있습니다. 이를 통해 얻은 측정값은 매우 정확하고 광범위한 응용 분야에서 신뢰할 수 있습니다. 이 재보정 프로세스를 구현하면 현재 측정의 정밀도와 신뢰성에 대한 확신을 가질 수 있습니다. 리튬 이온 SOC(충전 상태) 쿨롱 계산을 통한 측정은 1% 미만의 측정 오류를 허용하므로 배터리에 남아 있는 에너지를 매우 정확하게 표시할 수 있습니다. OCV 방법과 달리 쿨롱 계산은 배터리 전력 변동(배터리 전압 강하 원인)과 무관하며 배터리 사용량에 관계없이 정확도가 일정하게 유지됩니다. |