In this dissertation, a battery pack management system which consists of a robust state of charge estimation method and a full-state-based active balancing control method is proposed. In the use of a battery pack comprising a lot of battery cells connected in series and parallel, various imbalances between battery cells are inevitable factors. If the internal imbalances are not sufficiently compensated, this not only reduces the usable capacity of the battery pack in the short time period, but also causes premature failure of battery system by accelerating the degree of aging distribution. Therefore, in this paper, first, the nonlinear state space model for the single battery cell is established, and the nonlinear-model-based robust state observer is proposed. Compared with the KALMAN-filter-based optimal state estimation method, the proposed state of charge estimating method shows accurate state of charge estimating performance under the case that there exist parameter variations and model uncertainties. Second, the full-state-based active balancing control command generating method is proposed. By means of the proposed nonlinear battery cell model and distributed consensus protocol, it is possible to simultaneously generate balancing control command for all series connected battery cells. Based on the capacitance and internal resistance relationship with respect to the aging level, this can suppress the further charge imbalances resulted from the engaged current in advance. In this paper, the effectiveness of the proposed method are verified through simulations and experiments of various current cycles. Since the proposed method can be applied regardless of the type and usage of the battery cells, it can be applied to any fields requiring accurate battery state estimation and charge balancing control, in addition to the electric vehicles and mid-to-large-sized energy storage devices.
본 논문에서는 배터리 셀의 정확한 충전량 추정 방법과 전 상태 기반 능동 균등 제어 방법을 포함하는 배터리 팩 관리 시스템을 제안한다. 복수의 배터리 셀이 직렬 및 병렬로 연결되어 구성되어 있는 배터리 팩의 사용에 있어서, 배터리 셀 간의 선천적 및 후천적으로 발생하는 다양한 불균형성은 피할 수 없는 요인이다. 배터리 팩 내부 불균형이 방치된 채 배터리 팩을 사용할 경우, 단기적으로 배터리 팩의 가용 용량을 줄일 뿐 아니라, 배터리 팩의 수명을 빠르게 감소시키게 된다. 그러므로, 본 논문에서는 첫째로, 배터리 셀의 등가 회로 모델의 비선형 상태 방정식을 구축하고, 이를 기반으로 하는 강인한 상태 관측기를 제안한다. 고전적으로 사용되는 최적 상태 추정 방법인 칼만필터와 비교했을 때, 파라미터의 변동으로 인한 오차 뿐 아니라 모델의 불확실성으로 인한 오차를 효과적으로 보상할 수 있음을 보여주었다. 둘째로, SOC 뿐 아니라 배터리 셀의 전압 정보를 함께 사용하는 능동 균등 제어 명령 생성법을 제안한다. 제안된 비선형 배터리 셀 모델과 분산 컨센서스 프로토콜을 이용하여 전 상태를 기반으로 하는 배터리 셀들의 균등 제어 명령을 동시에 생성할 수 있다. 이는 배터리 셀의 노화에 따른 내부저항과 용량 간 변화 특성에 기반하여, 전류 인가로 인해 발생하는 충전량의 불균형을 사전에 억제할 수 있음을 보여주었다. 본 논문에서는 제안한 방법의 강점과 성능을 다양한 전류 개형의 시뮬레이션 및 실험을 통하여 검증하였다. 제안한 방법은 배터리의 종류와 용도에 무관하게 적용될 수 있기 때문에 전기자동차, 중대형 에너지 저장장치 외에도 정확한 배터리 상태추정 및 균등 제어를 필요로 하는 분야에 적용 가능하다.
