[논문 리뷰] Cell-Level State of Charge Estimation for Battery Packs Under Minimal Sensing

Dong Zhang, Luis D. Couto외 3명|arXiv (Cornell University)|2021. 09. 17.

Advanced Battery Technologies Research참고 문헌 56인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 전기차 및 에너지 저장 장치에서 사용되는 대규모 리튬이온 이차전지 팩에서 팩 수준의 전압 및 전류 측정값만을 사용하여 세포 수준의 충전 상태(SOC) 추정을 위한 미분대수방정식(DAE) 기반 상태 관측기를 제안한다. 배터리 팩을 상호연결된 단일 세포 등가회로 모델로 모델링하고 선형 출력 오차 주입을 활용함으로써, 최소한의 센서링 조건에서도 SOC, 전류 및 전압 추정치의 점근적 수렴을 보장하여 정확하고 안전하며 확장 가능한 배터리 관리가 가능하다. 세포 수준의 센서가 필요로 하지 않는다.

ABSTRACT

This manuscript presents an algorithm for individual Lithium-ion (Li-ion) battery cell state of charge (SOC) estimation in a large-scale battery pack under minimal sensing, where only pack-level voltage and current are measured. For battery packs consisting of up to thousands of cells in electric vehicle or stationary energy storage applications, it is desirable to estimate individual cell SOCs without cell local measurements in order to reduce sensing costs. Mathematically, pure series connected cells yield dynamics given by ordinary differential equations under classical full voltage sensing. In contrast, parallel--series connected battery packs are evidently more challenging because the dynamics are governed by a nonlinear differential--algebraic equations (DAE) system. The majority of the conventional studies on SOC estimation for battery packs benefit from idealizing the pack as a lumped single cell which ultimately lose track of cell-level conditions and are blind to potential risks of cell-level over-charge and over-discharge. This work explicitly models a battery pack with high fidelity cell-by-cell resolution based on the interconnection of single cell models, and examines the observability of cell-level state with only pack-level measurements. A DAE-based state observer with linear output error injection is formulated, where the individual cell SOC and current can be reconstructed from minimal number of pack sensing. The mathematically guaranteed asymptotic convergence of differential and algebraic state estimates is established by considering local Lipschitz continuity property of system nonlinearities. Simulation results for Graphite/NMC cells illustrate convergence for cell SOCs, currents, and voltages.

연구 동기 및 목표

• 전기자동차 및 전력망 저장 장치에서 사용되는 대규모 배터리 팩에서 정확하고 확장 가능하며 비용 효율적인 세포 수준 상태 추정의 필수적인 필요성을 해결하기 위해.
• 세포 간 차이를 드러내지 못하고 과충전/과방전 위험을 탐지하지 못하는 집합형 세포 모델의 한계를 극복하기 위해.
• 전체 팩 전압과 전류 측정값만으로도 높은 정밀도의 세포별 SOC 추정을 가능하게 하여 하드웨어 비용과 복잡성을 감소시키기 위해.
• 병렬-직렬 연결 구조에서도 팩 수준의 측정값만으로도 세포 수준 상태의 관측 가능성과 수렴성을 수학적으로 입증하기 위해.
• 개별 세포 전압 또는 전류 센서가 필요로 하지 않는 계산적으로 실현 가능한 확장 가능한 솔루션을 제공하여 실시간 배터리 관리에 기여하기 위해.

제안 방법

• 세포 간 이질성과 비선형 동역학을 반영하기 위해 배터리 팩을 개별 등가회로 모델(ECM)의 상호연결망으로 모델링한다.
• 병렬 및 직렬 연결을 모두 고려한 비선형 미분대수방정식(DAE) 시스템을 사용하여 팩의 동역학을 표현한다.
• 패키지 수준의 측정값에서 개별 세포의 SOC, 전류 및 전압을 재구성하기 위해 선형 출력 오차 주입을 갖는 DAE 기반 상태 관측기를 설계한다.
• 시스템 비선형성의 국소 리프시츠 연속성에 기반하여 상태 추정치의 점근적 수렴을 확립함으로써 강건성을 보장한다.
• 다양한 初기 SOC 및 전류 조건 하에서 그래프리트/NMC 세포에 관측기를 적용하여 성능을 검증한다.
• 개별 세포의 동역학을 표현하기 위해 개방회로 전압(OCV) 함수와 RC 리랙세이션 네트워크를 갖는 등가회로 모델(ECM)을 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 대규모 배터리 팩에서 패키지 수준의 전압 및 전류 측정값만으로도 개별 세포의 SOC를 정확하게 추정할 수 있는가?
• RQ2 전체 팩 측정값만 제공되는 조건에서 세포 수준 상태의 관측 가능성은 어떻게 보장할 수 있는가?
• RQ3 최소한의 센서링 조건 하에서 세포 간 이질성과 병렬-직렬 연결이 SOC 및 전류 분포에 미치는 영향은 어떠한가?
• RQ4 로컬 세포 측정값이 없는 조건에서도 DAE 기반 관측기가 세포 수준 상태 추정치의 점근적 수렴을 보장할 수 있는가?
• RQ5 정확도와 안전성 측면에서 이전의 집합형 세포 또는 극단적 세포 모델링 접근법과 비교해 볼 때 제안된 방법은 어떠한가?

주요 결과

• 제안된 DAE 기반 관측기는 패키지 수준의 전압 및 전류 측정값만으로도 추정된 세포 SOC, 전류 및 전압이 진짜 값으로 점점 수렴함을 보였다.
• 시뮬레이션 결과, 병렬 연결 구조에서는 초기 SOC의 차이로 인해 시간이 지남에 따라 세포 수준의 SOC가 갈수록 분리되며, 동일한 총 전류 조건에서도 한 세포는 큰 음의 전류를 흘리고 다른 세포는 큰 양의 전류를 흘리는 현상이 나타났다.
• 직렬 연결 세포에서는 동일한 전류 입력으로 인해 SOC 차이가 영구적으로 지속되며, 이는 세포 균형 조절과 개별 모니터링의 필요성을 강조한다.
• 이 방법은 개별 세포 전류 및 전압을 성공적으로 재구성하여 팩 수준 데이터만으로는 탐지할 수 없는 과전류와 같은 숨겨진 위험을 드러냈다.
• 다양한 초기 조건과 온도에 따른 파rameter 변화 조건에서도 관측기가 안정성과 수렴성을 유지함으로써 강건성을 입증했다.
• 개별 세포 센서가 필요로 하지 않는 고정밀도의 세포별 해상도를 제공하여 센서 비용과 복잡성을 크게 감소시켰다.