Computational Simulation on Power Prediction of Lithium Secondary Batteries by using Pulse-based Measurement Methods

Abstract

시간대별 효율적인 전력 운영과 전력품질 향상을 위해 ESS (Energy Storage System)의 보급이 세계적으로 활발하 게 이루어지고 있다. 이러한 ESS용 전원소자로 리튬이차전지의 채용이 급격히 늘어남에 따라, 리튬이차전지의 수명 및 출력 열화 거동을 측정 및 예측하는 기술이 시급히 요구되고 있다. 특히, ESS 운영에 있어 핵심 특성인 리튬이차 전지 출력은 측정이 어려울 뿐만 아니라, 정확한 측정을 위해서는 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 ESS용 리튬이차전지 단전지를 전산 모델링 한 후, 펄스 측정법을 적용하여 충전상태에 따른 방전 및 충 전시의 직류저항(DC-IR)과 출력을 예측한다. 또한, 두 가지 펄스 측정법인 HPPC (Hybrid Pulse Power Characteristics)와 J-Pulse (JEVS D 713, Japan Electric Vehicle Association Standards)의 결과를 비교 분석한다. Energy storage systems (ESSs) have been utilized widely in the world to optimize the power operation system and to improve the power quality. As lithium secondary batteries are the main power supplier for ESSs, it is very important to predict its cycle and power degradation behavior. In particular, the power, one of the hardest electrochemical properties to measure, needs lots of resources such as time and facilities. Due to these difficulties, computer modelling of lithium secondary batteries is applied to predict the DC-IR and power value during charging and discharging as a function of state of charge (SOC) by using pulse-based measurement methods. Moreover, based on the hybrid pulse power characteristics (HPPC) and J-Pulse (JEVS D 713, Japan Electric Vehicle Association Standards) methods, their electrochemical properties are also compared and discussed. Keyword: Energy Storage System, Lithium Secondary Battery, Computer Modeling, Computational Simulation, Power