A Study on Battery Management System: State Diagnosis and Modeling Methods of Li-ion Batteries Based on Open Circuit Voltage

Abstract

본 학위논문에서는, 개방 회로 전압(OCV)을 이용한 리튬이온 배터리의 상태 진단 방법 및 모델을 제안한다. OCV는 평형 상태에서 측정된 배터리의 전압으로 정의되며 노화 상태(SOH)와 같은 다양한 상태 지표들을 얻기 위한 사전 정보로 사용된다. 또한, 충전 상태에 따른 OCV의 함수 관계는 노화에 따라 변한다. 그러므로, 이러한 변화를 고려한 SOH 추정 방식이 요구된다. 그러나 OCV의 수집은 실제 운용시에 사용되기에 번거로운 과정들을 거쳐야 하며 일반적인 전기화학 모델에서는 직접 사용되기 어려운 한계를 지니고 있다. 따라서, 본 학위논문에서는 OCV의 이론적 및 실험적 특성들을 고려하여 개선된 진단 및 모델링 방법을 제안한다. 먼저, 사용가능한 초기 충전상태(SOC)의 범위를 늘리기 위해 정전류 충전시 dV/dQ 곡선의 특징을 이용한 용량 추정 알고리즘을 제안한다. 다음으로, 주기적인 용량 측정 과정을 없애기 위해 OCV-SOC 함수관계의 변화를 고려한 모델 기반의 용량 추정 방법을 제안한다. 마지막으로, 사전 실험 과정을 줄이기 위해 OCV를 이용한 간소화된 전기화학적 모델을 제안한다.

In this thesis, diagnosis methods and a new model are proposed for Li-ion batteries using open circuit voltage (OCV). The OCV is defined as measured voltage of batteries at equilibrium state, and can be applied as preliminary function to obtain various state index such as state of health (SOH). The OCV characteristic for different state of charge changes with cycle aging. Therefore, SOH estimation methods considering the variation are required. However, acquisition of the OCV is laborious and the OCV has lack of information to be analyzed using conventional electrochemical models. Therefore, this thesis considers improved methods of diagnosis and modeling based on theoretical and experimental properties of the OCV. At first, capacity estimation algorithm using a dV/dQ feature is proposed under constant-current charging to enlarge the initial state of charge (SOC) range. Secondly, model based capacity estimation algorithm considering the variation of the OCV-SOC table under dynamic discharge profiles is proposed to eliminate the periodic capacity measurement. Finally, simplified electrochemical model based on the open circuit voltage is proposed to reduce the preliminary tests.