[논문 리뷰] Implementation of an Improved Coulomb-Counting Algorithm Based on a Piecewise SOC-OCV Relationship for SOC Estimation of Li-IonBattery

Ines Baccouche, Sabeur Jemmali외 3명|arXiv (Cornell University)|2018. 03. 27.

Advanced Battery Technologies ResearchEngineering참고 문헌 30인용 수 18

한 줄 요약

이 논문은 누적 오차를 줄이기 위해 조각별 선형 SOC-OCV 관계를 사용한 향상된 쿨롱 셈 알고리즘을 제안한다. 개방 회로 전압(OCV)을 이용한 주기적 재보정을 통해 PIC18F 마이크로컨트롤러 플랫폼에서 SOC 추정 정확도를 2% 이하로 유지하여 임베디드 멀티미디어 시스템의 신뢰성을 크게 향상시킨다.

ABSTRACT

Considering the expanding useofembedded devices equipped with rechargeable batteries, especially Li-ionbatteries that have higher power and energy density, the battery management systemis becomingincreasingly important. Infact, theestimationaccuracy of the amount of the remaining charges is critical as it affects the device operational autonomy.Therefore, the battery State-Of-Charge (SOC) is defined to indicate its estimated available charge. In this paper, a solution isproposed for Li-ion battery SOC estimation based on an enhanced Coulomb-counting algorithm to be implemented formultimedia applications.However,the Coulomb-counting algorithm suffers from cumulative errors due to the initial SOC andtheerrors ofmeasurements uncertainties,thereforeto overcome these limitations,we use the Open-CircuitVoltage (OCV),thushavinga piecewise linear SOC-OCV relationship andperformingperiodic re-calibration of the battery capacity. Thissolutionis implementedand validated on a hardware platform based onthePIC18F MCU family. The measured resultsarecorrelated withthetheoretical ones; they have shown a reliable estimation since accuracy is less than 2%.

연구 동기 및 목표

• 기본 SOC 불확실성과 측정 노이즈로 인한 전통적 쿨롱 셈 방법의 누적 오차 문제를 해결하기 위해.
• 고에너지 및 고출력 밀도를 갖는 임베디드 멀티미디어 장치를 위한 리튬이온 배터리의 SOC 추정 정확도를 향상시키기 위해.
• 주기적 재보정을 위한 조각별 선형 SOC-OCV 관계를 사용한 실시간, 하드웨어 호환 솔루션을 구현하기 위해.
• 저비용, 자원 제약이 있는 마이크로컨트롤러 플랫폼(PIC18F MCU)에서 알고리즘을 검증하기 위해.
• 이동형 전자 시스템의 신뢰성 있는 배터리 관리에 적합한 높은 추정 정확도를 달성하기 위해.

제안 방법

• 제안된 방법은 비선형 SOC-OCV 관계의 조각별 선형 근사를 사용하여 SOC 추정 정확도를 향상시킨다.
• 실시간 쿨롱 셈과 측정된 개방 회로 전압(OCV)을 이용한 주기적 재보정을 통합하여 누적 오차를 보정한다.
• 알고리즘은 전류를 시간에 따라 적분하여 현재의 SOC 상태를 추정하고, OCV 기반 기준 SOC 값에 따라 보정한다.
• 시스템은 정기적 또는 OCV가 안정화될 때 재보정을 수행하며, 실험적 OCV-SOC 데이터에서 유도된 룩업 테이블을 사용한다.
• 구현은 PIC18F 마이크로컨트롤러에 배치되어 임베디드 및 저전력 응용 분야와의 호환성을 확보한다.
• 하드웨어 수준의 ADC 샘플링과 실시간 처리를 활용하여 동적 하중 조건 하에서도 정확도를 유지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 리튬이온 배터리에서 쿨롱 셈 기반 SOC 추정의 누적 오차는 어떻게 효과적으로 줄일 수 있는가?
• RQ2 표준 선형 근사와 비교할 때, 조각별 선형 SOC-OCV 관계 사용이 SOC 추정 정확도에 얼마나 기여하는가?
• RQ3 저비용 마이크로컨트롤러 플랫폼에서 주기적 OCV 기반 재보정이 SOC 추정의 드리프트를 어떻게 크게 줄일 수 있는가?
• RQ4 실제 임베디드 하드웨어에서 제안된 알고리즘의 추정 정확도는 어느 정도 달성 가능한가?
• RQ5 실제 응용에서 온도 및 하중 조건의 변화에 따라 알고리즘이 어떻게 성능을 발휘하는가?

주요 결과

• 제안된 알고리즘은 2% 이하의 오차로 SOC 추정 정확도를 달성하여 기존의 쿨롱 셈 방법보다 크게 향상시켰다.
• 조각별 선형 SOC-OCV 관계의 사용은 OCV와 SOC 간의 더 정밀한 매핑을 가능하게 하여 비선형 오차를 감소시켰다.
• OCV 기반 주기적 재보정은 쿨롱 셈 과정의 누적 통합 드리프트를 효과적으로 보정한다.
• 알고리즘이 성공적으로 PIC18F MCU에 구현되고 검증되어 임베디드 시스템에서 실시간 실행 가능성을 입증했다.
• 측정된 결과는 이론적 예측과 밀도적으로 일치하여 방법의 신뢰성과 강건성을 확인했다.
• 하드웨어 구현은 이동형 멀티미디어 및 배터리 구동 장치에의 배포 잠재력을 보여주었다.