배터리 관리 시스템 2 : 등가회로 방식

CHAPTER 01 BMS 요구 사항
1.1 배터리 팩 토폴로지
1.2 BMS 설계 시의 요구 사항
1.3 요구 사항 1a : 전압 센싱
1.4 요구 사항 1b : 온도 센싱
1.5 요구 사항 1c : 전류 센싱
1.6 요구 사항 1d : 고전압 접촉기 제어
1.7 요구 사항 1e : 절연 센싱
1.8 요구 사항 1f : 열제어
1.9 요구 사항 2 : 보호
1.10 요구 사항 3a : 충전기 제어
1.11 요구 사항 3b : CAN 버스를 통한 통신
1.12 요구 사항 3c : 로그북 기능
1.13 요구 사항 4a : 충전 상태 추정
1.14 요구 사항 4b : 에너지 추정
1.15 요구 사항 4c : 전력 추정
1.16 요구 사항 5 : 진단
1.17 결론 및 향후 방향

CHAPTER 02 배터리 팩 시뮬레이션
2.1 배터리 셀 모델링
2.2 경험적 모델링 접근 방식
2.3 물리 기반 모델링 접근 방식
2.4 EV 시뮬레이션
2.5 차량 동역학 방정식
2.6 EV 시뮬레이션 코드
2.7 EV 시뮬레이션 결과
2.8 정전력 및 정전압 시뮬레이션
2.9 배터리 팩 시뮬레이션
2.10 PCM 시뮬레이션 코드
2.11 PCM 결과 예시
2.12 SCM 시뮬레이션 코드
2.13 SCM 결과 예시
2.14 결론 및 향후 방향

CHAPTER 03 배터리 상태 추정
3.1 SOC 추정
3.2 충전 상태의 정확한 정의
3.3 SOC를 추정하는 몇 가지 접근 방식
3.4 랜덤 프로세스 리뷰
3.5 순차적 확률 추론
3.6 선형 칼만 필터
3.7 확장 칼만 필터
3.8 ESC 셀 모델을 사용한 EKF 구현
3.9 시그마 포인트 방법으로 개선된 EKF의 문제점
3.10 시그마 포인트 칼만 필터
3.11 ESC 셀 모델을 사용한 SPKF 구현
3.12 센서 및 초기화와 관련된 현실적인 문제
3.13 바 - 델타 필터링을 사용한 계산 복잡성 감소
3.14 결론 및 향후 방향
3.15 상태 추정을 위한 알고리즘
3.16 χ^2_υ(α, df)의 임계값

CHAPTER 04 배터리 건강 추정
4.1 배터리 건강 추정의 필요성
4.2 음극 노화
4.3 양극 노화
4.4 R0에 대한 전압 감도
4.5 R0를 추정하기 위한 코드
4.6 전체 용량에 대한 전압의 민감도 Q
4.7 칼만 필터를 통한 파라미터 추정
4.8 EKF 파라미터 추정
4.9 SPKF 파라미터 추정
4.10 조인트 추정과 듀얼 추정
4.11 견고성과 속도
4.12 선형 회귀를 통한 전체 용량의 비편향 추정값
4.13 가중 일반 최소제곱법
4.14 총 가중 최소제곱법
4.15 모델 적합도의 우수성
4.16 신뢰 구간
4.17 단순화된 총 최소제곱
4.18 근사 전체 솔루션
4.19 방법별 시뮬레이션 코드
4.20 HEV 시뮬레이션 예시
4.21 EV 시뮬레이션 예시
4.22 시뮬레이션에 대한 논의
4.23 결론 및 향후 방향
4.24 비선형 칼만 필터 알고리즘

CHAPTER 05 셀 밸런싱
5.1 불균형의 원인
5.2 불균형의 원인이 아닌 것
5.3 밸런싱 설계 시의 고려 사항
5.4 밸런싱을 위한 회로
5.5 얼마나 빨리 균형을 맞춰야 할까?
5.6 밸런싱 시뮬레이션 결과
5.7 결론 및 향후 방향

CHAPTER 06 전압에 기반한 전력 제한 추정
6.1 전압에 기반한 전력 제한
6.2 간단한 셀 모델을 사용한 전력 제한
6.3 전체 셀 모델을 사용한 전력 제한
6.4 이분법
6.5 결론 및 향후 방향

CHAPTER 07 물리 기반 최적 제어
7.1 성능 저하 최소화
7.2 SEI 형성 및 성장
7.3 SEI ROM 결과
7.4 과충전될 때의 리튬 플레이팅
7.5 ROM 플레이팅 결과
7.6 전력 제한 최적화
7.7 플러그인 충전
7.8 고속 충전 예시
7.9 동적 전력 계산
7.10 결론 및 향후 방향
7.11 시뮬레이션에 사용되는 파라미터

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