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전력기기실험 실험 9. 리튬이온 배터리 기본특성실험 결과보고서

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최초등록일 2025.08.26 최종저작일 2024.11
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전력기기실험 실험 9. 리튬이온 배터리 기본특성실험 결과보고서
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    • 🔋 리튬이온 배터리의 기본 특성과 실험 방법을 상세히 설명
    • 📊 내부저항, 방전 특성, 전압 변화 등 실제 측정 데이터 제공
    • 🔬 전문적인 실험 절차와 분석 방법을 체계적으로 다룸

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    목차

    1. 실험 명
    2. 실험 개요
    3. 실험 결과
    4. 결과 보고서
    5. 실험 고찰

    본문내용

    1. 실험명
    실험 9. 리튬이온 배터리 기본특성실험

    2. 실험 개요
    최근 화석연료에 의한 지구 온난화의 주원인인 온실가스 배출 억제를 위해 태양광, 풍력, 연료전지 등의 신재생에너지가 각광받고 있다. 더욱이, 이러한 신재생에너지를 저장할 수 있는 에너지저장장치의 수요가 나날이 증가하고 있으며, 이에 대한 연구가 전 세계적으로 매우 활발하다. 특히, 철도용 트램(Tram), 전기자전거(E-bike), 에너지저장장치(Energy Storage System; ESS) 및 휴대용 IT 기기(노트북, 휴대폰) 등 소용량부터 대용량 어플리케이션에 광범위하게 적용되는 리튬계열 배터리의 성장이 두드러진다. 그러므로, 본 실험에서는 리튬이온 배터리의 기본용어를 학습하고 배터리의 기본특성을 충/방전 실험을 통해 확인해보도록 한다.
    (1) 리튬이온 배터리 내부 등가회로에 대한 파라미터 값을 추출해 보도록 한다.
    (2) 리튬이온 배터리를 방전을 통해 배터리의 OCV, SOC, C-rate 값을 계산해보도록 한다.
    (3) 리튬이온 배터리를 CC-CV 충전법을 통해 각 구간별로 가지는 의미를 해석해보도록 한다.

    3. 실험 결과
    -방전시험
    (1) 다음 그림 9와 같이 결선하고 오실로스코프의 CH1과 CH2를 연결한다. CH2는 부하저항에 흐르는 전류를 측정하기 위해 부하 저항의 한 부분의 양단의 전압을 측정하여 계산하도록 한다.
    (2) 순간적인 전압강하를 포착하기 위해 CH1의 설정을 100mV/div로 하고, time division은 20~50s 사이로 설정한다. 방전 시작 전 배터리의 초기 충전된 전압(OCV) 측정하여 기록한다.
    (3) 스위치를 ON하여 방전을 시작하고, 몇 초 후에 스위치를 OFF하여 전류를 차단한다. 전압이 상승하는 지점부터 전압이 정상상태로 이르는 지점까지 Cursor 모드를 이용하여 측정하고 기록한다.

    참고자료

    · 없음
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    • 1. 리튬이온 배터리 내부 등가회로 파라미터
      리튬이온 배터리의 등가회로 파라미터는 배터리 성능 예측 및 관리 시스템 개발에 매우 중요한 요소입니다. 내부 저항, 개방회로 전압, 용량 등의 파라미터를 정확히 모델링하면 배터리의 동작 특성을 효과적으로 시뮬레이션할 수 있습니다. 특히 RC 회로 모델이나 Thevenin 모델 같은 등가회로는 실시간 배터리 관리에 필수적입니다. 다만 파라미터 추출 과정에서 측정 오차와 환경 변수의 영향을 최소화하기 위한 정교한 실험 설계가 필요하며, 배터리의 열화 과정에 따른 파라미터 변화를 추적하는 것도 중요한 과제입니다.
    • 2. 배터리 방전특성 및 SOC 계산
      배터리의 방전특성 분석과 정확한 SOC 계산은 전기자동차 및 에너지 저장 시스템의 신뢰성을 결정하는 핵심 기술입니다. 쿨롱 계수법, 개방회로 전압법, 칼만 필터 등 다양한 SOC 추정 방법이 있으며, 각 방법의 장단점을 이해하고 상황에 맞게 적용해야 합니다. 방전 곡선의 비선형성과 히스테리시스 특성을 고려한 정교한 모델링이 필요하며, 실시간 SOC 추정의 정확도 향상은 배터리 수명 연장과 안전성 확보에 직결됩니다. 특히 저온 환경이나 고속 충방전 조건에서의 SOC 추정 오차 감소가 실무적 과제입니다.
    • 3. 온도에 따른 배터리 성능 변화
      온도는 리튬이온 배터리의 성능과 수명에 가장 큰 영향을 미치는 환경 요소입니다. 저온에서는 내부 저항 증가로 인한 출력 감소와 SOC 추정 오차가 발생하며, 고온에서는 화학 반응 가속화로 인한 용량 감소와 안전성 문제가 야기됩니다. 온도 의존성을 정확히 모델링하기 위해서는 광범위한 온도 범위에서의 실험 데이터가 필수적이며, 아레니우스 방정식 같은 열화 모델을 활용한 예측이 중요합니다. 배터리 관리 시스템에서 온도 보상 알고리즘을 구현하면 극한 환경에서도 안정적인 성능 유지가 가능합니다.
    • 4. SOC 변화에 따른 내부 파라미터 특성
      배터리의 내부 파라미터는 SOC 상태에 따라 비선형적으로 변화하는 특성을 보이며, 이는 배터리 모델링의 정확도에 직접적인 영향을 미칩니다. 개방회로 전압, 내부 저항, 확산 저항 등이 SOC에 따라 달라지므로, 정확한 배터리 관리를 위해서는 SOC 구간별 파라미터 특성을 상세히 파악해야 합니다. 특히 고SOC와 저SOC 영역에서의 파라미터 변화가 급격하므로, 이 구간에서의 모델링 정확도 향상이 중요합니다. 동적 파라미터 추출 기법과 적응형 알고리즘을 활용하면 실시간으로 변화하는 배터리 특성을 효과적으로 추적할 수 있으며, 이는 배터리 수명 예측 및 안전 관리 성능 향상에 기여합니다.
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