리튬인산철 배터리 관리 시스템에서 선형 회귀 분석법을 이용한 SOH추정

Abstract

본 논문에서는 리튬인산철(LifePO4) 배터리 관리 시스템(BMS)에서 SOH추정을 위한 회기 분석 알고리즘을 제시한다. 머신러닝의 방법 중 지도학습(supervised learning)은 입력된 배터리특성 데이터와 출력되는 고장데이터 간의 관계를 학습하여 이를 규칙이나 함수로 표현되는 모델을 찾는다. 비지도 학습(unsupervised learning)은 사용 중 변화되는 배터리특성 데이터에 내재되어 있는 패턴을 발견하여 고장의 진단 및 예측을 수행한다. 알고리즘은 입력되는 파라미터(충전상태, 무 부하 단자전압, 온도, Current rate등)에 따른 내부저항(DCIR:Direct Current Internal Resistance)을 지도학습의 선형회귀 분석을 이용하여 도출하고 비지도학습의 군집화 알고리즘으로 데이터의 유사성에 따른 군집화를 하여 고장원인과의 연관성을 확인한다. 제안한 머신러닝 알고리즘의 타당성을 실험으로 검증한다.