Jeong Eon Lee
성균관대학교 생화학과 · 생화학·유전·분자생물학
정언리 교수의 연구실은 리튬이온 배터리의 정확한 상태 추정 기술에 중점을 두고 있으며, 특히 충전/방전 사이클에 따른 성능 저하 문제를 해결하기 위한 고정밀 배터리 관리 시스템(BMS) 기반 기술 개발을 주요 연구 방향으로 삼고 있습니다. 기존의 쿨롱 카운팅 방법의 초기값 오차 문제를 보완하기 위해 개방전압(OCV) 기반 보정 기법과 내부 저항 고려 기반 알고리즘을 융합한 고도화된 쿨롱 카운팅(ECC) 기법을 개발하고 있습니다. 이는 전기차 및 에너지 저장 시스템의 안정성과 수명 연장에 기여할 수 있는 핵심 기술로 평가됩니다.
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
The battery performance decreases as the charging/discharging cycles increase. Thus, a battery management system (BMS) is essential to properly estimating the battery states. In order to enhance the performance of the BMS, an accurate estimation method for lithium-ion batteries state is proposed. The main drawback of the coulomb counting method (CCM) for estimating a state of charge (SoC) is the error of initial value. To make-up this problem, the open circuit voltage (OCV) method which includes
