A Framework for Reconstruction of Battery Degradation Dynamics from Partially Observed Data and Integrated Diagnosis/Optimal Control for Electric Vehicle Batteries
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114121
과학기술정보통신부
한국연구재단
전북대학교
홍영선
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
4,444만원
4,444만원
응용연구
대학
전북특별자치도 전주시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
ㅇ 본 연구는 연속적인 생애주기 데이터가 확보되지 않은 상황에서, 서로 다른 누적주행거리와 운용 이력을 갖는 실주행 전기차 배터리의 부분 관측 데이터를 활용하여 연속적인 열화 거동을 재구성하고, 이를 기반으로 배터리의 경제적 사용과 수명 및 안정성을 동시에 극대화할 수 있는 최적 제어전략을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구는 다음의 2가지 ...
ㅇ 실주행 전기차 데이터를 활용한 전기차 배터리의 연속적인 열화 거동(aging dynamics) 재구성 및 건강상태 통합 진단 프레임워크 개발 - 실주행 전기차 데이터를 기반으로 주행 패턴, 충방전 특성, 열적 거동 등을 분석하고, 차량별 배터리 팩의 열화 특성과 핵심 열화 인자를 도출 - 서로 다른 누적주행거리 구간에서 부분적으로 관측된 생애주기...
[활용계획] ㅇ 부분적으로 관측된 데이터를 기반으로 전체 수명주기 상태를 추정할 수 있다는 점에서, 기존 BMS(Battery Management System)의 기능을 고도화하는 핵심기술로 활용이 가능하다. ㅇ 배터리의 열화 속도를 저감하고 수명을 연장하는 운용 정책 수립이 가능하여, 이를 통해 차량 제조사 및 모빌리티 서비스 기업에서는 차량별 맞춤형 ...