AI-based Adaptive Active Balancing Considering Individual Degradation Histories of Lithium-Ion Batteries
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066392
교육부
한국연구재단
한국과학기술원
김동해
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
개발연구
대학
대전광역시 유성구
전기/전자 > 전지 > 이차전지
본 연구의 최종 목표는 리튬이온 배터리 팩 내 개별 셀의 상이한 열화 이력을 정량적으로 스크리닝하고, 물리적 제약(Hardware Interlock)을 명시적으로 고려하여 제어의 수렴성과 안전성을 보장하는 AI(심층 강화학습) 기반 적응형 액티브 밸런싱 알고리즘을 개발하는 것입니다.기존의 능동형 밸런싱 기법은 현재의 단자 전압이나 단순 추정된 SOC(Sta...
본 연구는 데이터 구축, 전기화학 지표 설계, 물리적 제약 기반 AI 제어기 개발, 하드웨어 검증의 4단계 논리적 흐름으로 수행됩니다.1) 개별 열화 셀 충방전 실험 및 데이터 구축충방전 속도(C-rate)와 작동 온도를 교차 변수로 하는 실험 계획법을 설계하여 셀 단위 열화 사이클을 진행합니다. 일정 사이클 주기로 펄스 전력 특성 및 임피던스 분광법을 수...
본 연구를 통해 확보되는 '열화 이력 기반 적응형 액티브 밸런싱 기술'은 고도의 안전성과 효율이 요구되는 차세대 모빌리티 및 에너지 저장 산업 전반에 해결책을 제시합니다.1) 미래 모빌리티 배터리 시스템의 가용 에너지 및 수명 극대화도심항공모빌리티(UAM), eVTOL, 전기차(EV) 등은 가감속 및 이착륙 시 팩 내부에 극심한 고부하 전류를 인가하며, 이...