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배터리 관리 시스템 2 등가회로 방식
- Gregory L. Plett 저
- 김종훈 역
- 한빛아카데미
- 2025년 07월 07일
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시/도
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ISBN: 9791173400124
360쪽
684g
188 x 257 (㎜)
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책 소개
이 책은
BMS 분야 전문가가 제시하는
국내 최초 배터리 관리 시스템 개론서
이 책은 배터리 관리 시스템(BMS) 전문가를 목표로 하는 전기 및 기계공학 전공자와 배터리 업계 실무자를 대상으로 한다. 배터리 분야의 세계적인 권위자인 그레고리 플렛(Gregory L. Plett) 교수의 저서를 국내 실정에 맞게 번역한 도서로, BMS 국내 1호 박사인 김종훈 교수의 전문 지식과경험을 더해 완성했다. 2권에서는 1권에서 도출한 수학적 방정식과 모델을 바탕으로 배터리 관리 및 제어 문제를 해결하는 방법을 설명한다. 물리 기반 최적 배터리 제어라는 개념을 도입하고 최신 등가회로 모델을 활용했으며, 직관적인 그림과 체계적인 수식 전개를 통해 BMS를 심도 있게 이해할 수 있게 했다.
출판사 리뷰
이 책은 배터리 관리 시스템을 설명하는 세 권의 시리즈 중 두 번째 도서입니다. 이 시리즈의 목표는 백과사전식으로 단순히 설명하는 것이 아니라 올바른 사례와 이를 충분히 이해할 수 있는 기본적인 배경지식을 제공하는 것입니다. 1권에서 배터리 의 내부와 외부의 동작 방식을 설명하는 수학적 방정식 또는 모델을 도출하는 데 집중했다면 2권에서는 배터리 관리 및 제어 문제를 해결하기 위해 등가회로 모델을 적용하는 데 중점을 두었습니다. 저자의 원어(영어) 강의 및 강의교안, 실습용 소스 코드 등 학습을 위한 다양한 학습 보조 자료도 함께 제공합니다.
저자 소개
미국 콜로라도 대학교 콜로라도 스프링스 캠퍼스(University of Colorado Colorado Springs, UCCS)의 전기 및 컴퓨터 공학 교수이다. 2001년부터 하이브리드 및 전기차와 같은 고용량 배터리 시스템의 관리 및 제어를 위한 제어 시스템 이론의 응용에 초점을 맞춘 연구를 진행했다. 현재 이상적인 리튬 이온 동역학의 물리 기반 축소 차수 모델링, 전류 - 전압 입출력 데이터만을 사용한 물리 기반 모델 파라미터의 시스템 식별, 전기화학 셀의 열화 메커니즘에 대한 물리 기반 축소 차수 모델링, 셀 내부 상태와 열화 상태 추정에 대한 연구 및 배터리의 충전 상태(SOC)와 성능 상태(SOH) 및 수명 상태(SOL) 추정, 수명 연장을 위한 전력 및 에너지 예측, 배터리 팩의 고속 충전 등을 연구하고 있다.
이론적이면서도 실험적인 성격의 연구를 위해 UCCS 고용량 배터리 연구 및 시험 연구소에 셀, 모듈, 배터리 팩을 테스트할 수 있는 장비를 갖추고 있으며, 실질적인 알고리즘 프로토타입을 개발하는 최첨단 연구가 가능한 맞춤형 배터리 관리 시스템 및 하드웨어 배터리 팩 시뮬레이터 프로젝트를 진행하고 있다. 또한 제어 시스템과 배터리 모델링 및 관리를 주제로 강의를 진행하고 있다. 캐나다 온타리오의 칼턴 대학교에서 컴퓨터 시스템 공학 학사 학위를, 미국 캘리포니아의 스탠포드 대학교에서 전기공학 석사 및 박사 학위를 받았다. 전기전자공학자협회(IEEE)의 시니어 회원이자 전기화학 학회의 종신 회원이다.
역자 소개
서울대학교에서 전기컴퓨터공학부 박사 학위를 받았다. 삼성SDI와 조선대학교를 거쳐 2016년부터 충남대학교 전기공학과에서 전기회로, 신호 처리, 배터리공학개론/특론 등을 강의하고 있다. 주로 효율적인 배터리 운용을 위한 배터리 관리 시스템(BMS)과 전력전자 관련 연구를 하고 있으며, 최근 BMS 최적화 및 고도화를 위한 다양한 연구를 활발히 진행하고 있다.
목차
CHAPTER 01 BMS 요구 사항
1.1 배터리 팩 토폴로지
1.2 BMS 설계 시의 요구 사항
1.3 요구 사항 1a : 전압 센싱
1.4 요구 사항 1b : 온도 센싱
1.5 요구 사항 1c : 전류 센싱
1.6 요구 사항 1d : 고전압 접촉기 제어
1.7 요구 사항 1e : 절연 센싱
1.8 요구 사항 1f : 열제어
1.9 요구 사항 2 : 보호
1.10 요구 사항 3a : 충전기 제어
1.11 요구 사항 3b : CAN 버스를 통한 통신
1.12 요구 사항 3c : 로그북 기능
1.13 요구 사항 4a : 충전 상태 추정
1.14 요구 사항 4b : 에너지 추정
1.15 요구 사항 4c : 전력 추정
1.16 요구 사항 5 : 진단
1.17 결론 및 향후 방향
CHAPTER 02 배터리 팩 시뮬레이션
2.1 배터리 셀 모델링
2.2 경험적 모델링 접근 방식
2.3 물리 기반 모델링 접근 방식
2.4 EV 시뮬레이션
2.5 차량 동역학 방정식
2.6 EV 시뮬레이션 코드
2.7 EV 시뮬레이션 결과
2.8 정전력 및 정전압 시뮬레이션
2.9 배터리 팩 시뮬레이션
2.10 PCM 시뮬레이션 코드
2.11 PCM 결과 예시
2.12 SCM 시뮬레이션 코드
2.13 SCM 결과 예시
2.14 결론 및 향후 방향
CHAPTER 03 배터리 상태 추정
3.1 SOC 추정
3.2 충전 상태의 정확한 정의
3.3 SOC를 추정하는 몇 가지 접근 방식
3.4 랜덤 프로세스 리뷰
3.5 순차적 확률 추론
3.6 선형 칼만 필터
3.7 확장 칼만 필터
3.8 ESC 셀 모델을 사용한 EKF 구현
3.9 시그마 포인트 방법으로 개선된 EKF의 문제점
3.10 시그마 포인트 칼만 필터
3.11 ESC 셀 모델을 사용한 SPKF 구현
3.12 센서 및 초기화와 관련된 현실적인 문제
3.13 바 - 델타 필터링을 사용한 계산 복잡성 감소
3.14 결론 및 향후 방향
3.15 상태 추정을 위한 알고리즘
3.16 χ^2_υ(α, df)의 임계값
CHAPTER 04 배터리 건강 추정
4.1 배터리 건강 추정의 필요성
4.2 음극 노화
4.3 양극 노화
4.4 R0에 대한 전압 감도
4.5 R0를 추정하기 위한 코드
4.6 전체 용량에 대한 전압의 민감도 Q
4.7 칼만 필터를 통한 파라미터 추정
4.8 EKF 파라미터 추정
4.9 SPKF 파라미터 추정
4.10 조인트 추정과 듀얼 추정
4.11 견고성과 속도
4.12 선형 회귀를 통한 전체 용량의 비편향 추정값
4.13 가중 일반 최소제곱법
4.14 총 가중 최소제곱법
4.15 모델 적합도의 우수성
4.16 신뢰 구간
4.17 단순화된 총 최소제곱
4.18 근사 전체 솔루션
4.19 방법별 시뮬레이션 코드
4.20 HEV 시뮬레이션 예시
4.21 EV 시뮬레이션 예시
4.22 시뮬레이션에 대한 논의
4.23 결론 및 향후 방향
4.24 비선형 칼만 필터 알고리즘
CHAPTER 05 셀 밸런싱
5.1 불균형의 원인
5.2 불균형의 원인이 아닌 것
5.3 밸런싱 설계 시의 고려 사항
5.4 밸런싱을 위한 회로
5.5 얼마나 빨리 균형을 맞춰야 할까?
5.6 밸런싱 시뮬레이션 결과
5.7 결론 및 향후 방향
CHAPTER 06 전압에 기반한 전력 제한 추정
6.1 전압에 기반한 전력 제한
6.2 간단한 셀 모델을 사용한 전력 제한
6.3 전체 셀 모델을 사용한 전력 제한
6.4 이분법
6.5 결론 및 향후 방향
CHAPTER 07 물리 기반 최적 제어
7.1 성능 저하 최소화
7.2 SEI 형성 및 성장
7.3 SEI ROM 결과
7.4 과충전될 때의 리튬 플레이팅
7.5 ROM 플레이팅 결과
7.6 전력 제한 최적화
7.7 플러그인 충전
7.8 고속 충전 예시
7.9 동적 전력 계산
7.10 결론 및 향후 방향
7.11 시뮬레이션에 사용되는 파라미터
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1.1 배터리 팩 토폴로지
1.2 BMS 설계 시의 요구 사항
1.3 요구 사항 1a : 전압 센싱
1.4 요구 사항 1b : 온도 센싱
1.5 요구 사항 1c : 전류 센싱
1.6 요구 사항 1d : 고전압 접촉기 제어
1.7 요구 사항 1e : 절연 센싱
1.8 요구 사항 1f : 열제어
1.9 요구 사항 2 : 보호
1.10 요구 사항 3a : 충전기 제어
1.11 요구 사항 3b : CAN 버스를 통한 통신
1.12 요구 사항 3c : 로그북 기능
1.13 요구 사항 4a : 충전 상태 추정
1.14 요구 사항 4b : 에너지 추정
1.15 요구 사항 4c : 전력 추정
1.16 요구 사항 5 : 진단
1.17 결론 및 향후 방향
CHAPTER 02 배터리 팩 시뮬레이션
2.1 배터리 셀 모델링
2.2 경험적 모델링 접근 방식
2.3 물리 기반 모델링 접근 방식
2.4 EV 시뮬레이션
2.5 차량 동역학 방정식
2.6 EV 시뮬레이션 코드
2.7 EV 시뮬레이션 결과
2.8 정전력 및 정전압 시뮬레이션
2.9 배터리 팩 시뮬레이션
2.10 PCM 시뮬레이션 코드
2.11 PCM 결과 예시
2.12 SCM 시뮬레이션 코드
2.13 SCM 결과 예시
2.14 결론 및 향후 방향
CHAPTER 03 배터리 상태 추정
3.1 SOC 추정
3.2 충전 상태의 정확한 정의
3.3 SOC를 추정하는 몇 가지 접근 방식
3.4 랜덤 프로세스 리뷰
3.5 순차적 확률 추론
3.6 선형 칼만 필터
3.7 확장 칼만 필터
3.8 ESC 셀 모델을 사용한 EKF 구현
3.9 시그마 포인트 방법으로 개선된 EKF의 문제점
3.10 시그마 포인트 칼만 필터
3.11 ESC 셀 모델을 사용한 SPKF 구현
3.12 센서 및 초기화와 관련된 현실적인 문제
3.13 바 - 델타 필터링을 사용한 계산 복잡성 감소
3.14 결론 및 향후 방향
3.15 상태 추정을 위한 알고리즘
3.16 χ^2_υ(α, df)의 임계값
CHAPTER 04 배터리 건강 추정
4.1 배터리 건강 추정의 필요성
4.2 음극 노화
4.3 양극 노화
4.4 R0에 대한 전압 감도
4.5 R0를 추정하기 위한 코드
4.6 전체 용량에 대한 전압의 민감도 Q
4.7 칼만 필터를 통한 파라미터 추정
4.8 EKF 파라미터 추정
4.9 SPKF 파라미터 추정
4.10 조인트 추정과 듀얼 추정
4.11 견고성과 속도
4.12 선형 회귀를 통한 전체 용량의 비편향 추정값
4.13 가중 일반 최소제곱법
4.14 총 가중 최소제곱법
4.15 모델 적합도의 우수성
4.16 신뢰 구간
4.17 단순화된 총 최소제곱
4.18 근사 전체 솔루션
4.19 방법별 시뮬레이션 코드
4.20 HEV 시뮬레이션 예시
4.21 EV 시뮬레이션 예시
4.22 시뮬레이션에 대한 논의
4.23 결론 및 향후 방향
4.24 비선형 칼만 필터 알고리즘
CHAPTER 05 셀 밸런싱
5.1 불균형의 원인
5.2 불균형의 원인이 아닌 것
5.3 밸런싱 설계 시의 고려 사항
5.4 밸런싱을 위한 회로
5.5 얼마나 빨리 균형을 맞춰야 할까?
5.6 밸런싱 시뮬레이션 결과
5.7 결론 및 향후 방향
CHAPTER 06 전압에 기반한 전력 제한 추정
6.1 전압에 기반한 전력 제한
6.2 간단한 셀 모델을 사용한 전력 제한
6.3 전체 셀 모델을 사용한 전력 제한
6.4 이분법
6.5 결론 및 향후 방향
CHAPTER 07 물리 기반 최적 제어
7.1 성능 저하 최소화
7.2 SEI 형성 및 성장
7.3 SEI ROM 결과
7.4 과충전될 때의 리튬 플레이팅
7.5 ROM 플레이팅 결과
7.6 전력 제한 최적화
7.7 플러그인 충전
7.8 고속 충전 예시
7.9 동적 전력 계산
7.10 결론 및 향후 방향
7.11 시뮬레이션에 사용되는 파라미터
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