분산형 보호회로 및 열해석 기반 에너지 저장시스템 최적설계

Abstract

According to increased request of the energy storage system(ESS), this approach newly investigates an interesting topic on distributed protective circuit and battery management system(BMS) for high efficiency ESS. There are three key issues for studying above topic. First, the ESS that consists of 280 high-energy cylindrical cells(INR18650-29E) connected in series/parallel. Particularly, to avoid cell’s voltage/state-of-charge(SOC) difference in the ESS, two level-based screening process via information on Ah-counting-based discharge capacity and internal resistance by direct current internal resistance(DCIR) and hybrid pulse power characterization (HPPC). Screening-based ESS(14S20P) can provide a simplified equivalent electrical circuit modeling including open-circuit voltage(OCV), RC-ladder, and series resistance. Based on this modeling, it is possible to implement SOC/state-of-health(SOH) estimations for knowing ESS’s internal charge and health status. For this goal, this research finally selected adaptive methods such as extended Kalman filter(EKF) and dual extended Kalman filter(DEKF) for SOC/SOH estimations respectively. For validation of the SOC/SOH estimations, Ah-counting and off-line discharge capacity were considered as reference values. All SOC/SOH estimations results of the EKF/DEKF satisfy the specification within ±5%. The thermal analysis of the ESS additionally investigated for checking inner thermal status due to ESS frequent discharging/charging and external temperatures. The distributed protective circuit is additionally investigated to protect ESS’s inner fault that result in low performance on the ESS and its risky. For this, in the ESS, a low cost and high efficiency distributed protective circuit using a parallel operation algorithm is loaded. Three key issues such as screening-based ESS design, BMS(modeling, SOC/SOH estimations, inner thermal analysis), and distributed protective circuit will be helpful for accomplishing high-fidelity and stable ESS. |A. 연구 배경 화석연료 사용에 따른 환경오염이 매우 심각한 상황이며, 이를 극복하기 위한 전 세계의 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해, 전기에너지를 동력으로 사용하는 연료전지, 전기자동차의 연구 및 태양광, 풍력 등의 신재생에너지 분야에 사용되는 분산전원의 시스템 개발 분야에서 배터리 최적 활용에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다[1,2]. 특히, 고전압 및 고용량 어플리케이션의 수요에 맞추어 배터리 단위 셀(원통형, 각형 및 파우치형)의 직렬, 병렬 및 직병렬조합인 에너지 저장시스템(energy storage system; ESS)의 관심이 증가하고 있다[3-10]. 최근에 활발히 연구 및 개발 중인 ESS의 대표적인 어플리케이션은 태양광, 연료전지, 풍력 등 신재생에너지와 연계된 마이크로그리드(microgrid) 및 스마트그리드(smart-grid)이며 이는 생산된 전력을 전력계통에 저장하였다가 전력이 가장 필요한 시기에 공급함으로써 에너지 효율을 높인다. 즉, 생산과 동시에 소비가 이루어지는 전기의 특성에 배터리 저장기술을 도입하여 전기수요가 적을 때, 생산된 전기를 저렴한 가격으로 저장하고 수요가 많을 때, 저장된 전기를 공급하는 시스템을 말한다. 이렇게 다양한 목적에 사용되는 에너지저장시설의 수요에 반하여 전 세계적으로 에너지저장시장이 아직 크게 활성화되지 못하는 이유는 단위용량(kW)당 에너지저장 비용이 상당하기 때문이다. 반면에, 신재생에너지의 보급으로 급증한 소비전력 문제 및 온실가스 문제를 일정부분 해소하였지만, 신재생에너지 특성상 일정시간에 발전 집중 현상 및 외부 환경에 의한 출력 변화 요소가 크기 때문에 계통의 불안전성을 피할 수 없다. 그러므로, 이를 해결하고자 저비용 대비 고효율이 가능한 ESS의 연구 및 개발이 요구되고 있다. 안정적이고 원활한 전력공급을 위한 ESS의 전제조건은 이의 효율적 운용을 위한 배터리관리시스템(battery management system; BMS)의 최적설계 및 구축이다[11-15]. 배터리관리시스템의 성능을 결정하는 주요 척도는 ESS의 내부 충전상태(state-of-charge; SOC)와 수명상태(state-of-health; SOH) 모니터링 기술이며 파워상태(state-of-power; SOP), 에너지상태(state-of-energy ; SOE), 안전상태(state-of-safety; SOS), 균형상태(state-of-balance; SOB)등도 배터리 관리시스템에서 주요 척도로 고려되고 있다. 결국, 위 척도들의 정확한 추정 및 예측을 통해 ESS의 과충전/과방전 방지, 수명 증대 등 ESS의 전반적인 효율 운용을 도모한다[16-20]. 부하조건에 따라 다양한 모니터링 기술을 사용할 수 있는데 대표적인 방법은 전기적 등가회로 모델 기반 적응제어(adaptive control) 방법으로서 높은 모니터링 정확도를 얻을 수 있다. 확장칼만필터(extended Kalman filter; EKF)와 이중확장칼만필터(dual extended Kalman filter; DEKF) 등의 방법을 적용하여 SOC/SOH 추정알고리즘을 구현하고 실제 배터리의 충방전 실험을 통해 알고리즘 검증이 필요하다. 상온조건에서 기본 설계되는 ESS는 외기온도에 따라 내부 전기화학적 특성이 변한다. 이러한 온도변화에 따른 ESS의 상이한 내부 전기화학적 특성 가변성을 잘 반영할 수 있도록 조치가 필요하며 이는 온도관리(thermal management) 방법을 관리시스템에 반영함을 말한다. 4계절이 뚜렷하고 계절의 변화에 민감한 우리나라 기후 특성상 온도관리는 필수적이며, 온도관리 기능을 앞의 SOC/SOH 추정알고리즘에 접목하여 외부환경의 변화에 상관없이 최적의 추정상태 및 수명상태를 확보하도록 한다. 배터리관리시스템이 안정적으로 구현되기 위해서는 ESS의 안전한 설계 및 구축이 선행되어야 한다. 단위 셀의 직렬, 병렬 및 직병렬조합으로 구성되는 만큼 전기화학적 특성이 유사한 단위 셀을 사전에 선별하고 이를 이용하여 ESS를 구성함을 의미한다. 상이한 전기화학적 특성을 가진 단위 셀을 이용하여 ESS를 구성 시 내부 셀 간 전압 및 SOC 불균형을 피할 수 없고 이에 따른 충방전 효율 저하와 수명저하를 야기한다. 그러므로, 방전용량 및 내부저항 등의 파라미터 정보를 토대로 스크리닝 구현 및 이의 정확도 확보가 필수적이다. 하지만, 실제적으로 이러한 스크리닝을 고려하지 않고 ESS를 구성하는 경우가 대부분이며 이를 해결하지 않음에 따른 문제점이 많이 제기되고 있다. 배터리관리시스템의 추가적인 척도는 ESS의 고장진단(fault diagnosis) 기능이다. 예기치 않은 정전이나 순간 전압강하(voltage sag)로 인한 ESS의 이상동작 존재 시, ESS의 노화가 불가피하며, 이로 인해 전반적으로 마이크로그리드 및 스마트그리드의 효율적 운용이 쉽지 않다. 정전이나 순간 전압강하로부터 ESS의 안정적 운용을 보장하기 위한 보호회로의 필요성이 대두되고 있다. 특히, 단위 셀의 개수 및 조합에 따라 각각 정의되는 트레이(tray) 및 시스템(system)의 개별적 보호로부터 전체 ESS의 안전을 위한 분산형 보호회로(distributed protective circuit)의 제안을 통해 예기치 않은 ESS의 이상동작을 사전에 방지해야 한다. 결국, ESS의 효율적 운용을 위해서는 단위 셀 선택 및 이의 스크리닝 기반 ESS 설계(셀 간 전압/SOC 균일성 만족), ESS의 내부상태 모니터링 기술과 온도관리를 반영한 열해석, 그리고 예기치 않은 사고나 고장을 방지하기 위한 분산형 보호회로 설계가 필수적이고 이를 하나로 통합하는 에너지 저장시스템이 구현되어야 한다. 내외 ESS의 수요에 발맞추어 이의 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있으나 이에 반해 운용 도중 예기치 않은 사고 등의 여러 문제가 발생하여 안전하고 고효율이 가능한 ESS의 최적설계 및 운용이 요구되고 있다. 위의 목적을 달성하기 위하여 본 논문에서는 ESS 고효율을 위한 분산형 보호회로 및 배터리관리시스템(열해석 포함) 연구를 하고자 한다. 연구내용은 다음과 같다. B. 연구 목적 1. 에너지 저장시스템(직병렬조합 배터리팩) 설계 및 실험이다. 전기화학적 특성이 유사한 단위 셀을 스크리닝 기술을 통해 사전 선별한 뒤, 선별된 셀의 직병렬조합 구성 뒤 단위 셀과 ESS의 상관관계를 분석한다. 스크리닝이 구현된 ESS일수록 단위 셀의 등가회로 모델과 알고리즘의 유사성이 존재한다. 이를 위해, INR18650-29E 원통형 셀 선정 및 여러 전기화학적 특성실험(방전용량 및 내부저항 측정)을 진행하였고 단계별 스크리닝을 적용하여 에너지 저장시스템 14S20P을 설계하였으며 이의 검증을 진행하였다. 2. 배터리관리시스템(BMS) 설계 및 실험이다. ESS의 충방전 전압데이터를 통해 전기화학적 특성을 반영할 수 있는 전기적 등가회로 모델을 구현하였다. 전기적 등가회로 모델은 기본적으로 개방전압, 직렬저항 및 RC-ladder로 구성되며 스크리닝 유무에 따라 전기적 등가회로 모델의 간결성을 고려 하였다. 설계된 전기적 등가회로 모델 기반 전류적산법과 적응제어(확장칼만필터 및 이중확장칼만필터)를 이용하여 SOC/SOH 추정알고리즘을 구현함으로써 각각 ESS의 정확한 충전상태와 수명상태를 체크 하였다. 곧, ESS의 과충전/과방전 방지(SOC) 및 장시간 운용(SOH)를 기대되며 구현된 SOC/SOH 추정알고리즘을 실험데이터를 통해 검증함으로써 ESS내 알고리즘 적용 타당성을 판단 하였다. ESS의 충전/방전으로 인한 내부발열 및 외기온도에 의한 상이한 전기화학적 특성변화를 관찰하기 위해 온도관리기능을 고려하고 이를 위한 열해석을 실시 하였다. 3. 분산형 보호회로 설계 및 실험이다. ESS 내부의 이상동작에 따른 성능저하를 막기 위한 고장진단기능을 수행한다. ESS를 구성하는 특정 트레이 보호회로 시스템 보호기능 겸용 및 저비용·고효율이 가능한 분산형 보호회로를 설계하고 이의 병렬운전 알고리즘을 제작 하였다.