SOC Estimator Simulation by Matlab_LFP

0. 대상

• 단 LFP Cell
• 추후 Pack / Module로 확장 예정

1. Equivalent Circuit Model 구성

• 1차 RC 회로

1.1 ECM Parameter 도출

• NCM과 동일한 과정을 통해 ECM Parameter 계산
  • 시정수에서의 전압 값이 측정되지 않아 0.03s로 가정하고 진행
  • 위 계산의 평균값 계산 후 단자 전압 예측 성능을 확인하며 실험적으로 Tuning 진행

1.2 OCV-SOC Look Up Table 구성

• 0.01C 연속 충/방전 실험을 통해 Cell의 OCV-SOC Look Up Table을 충/방전으로 나눠 구성

2. State Space Equation 구성

2.1 State Equation 구성 과정, 2.2 Measurement Equation 구성 과정

• https://youngseong.tistory.com/283

SOC Estimator Simulation by Matlab

3. Extended Kalman Filter

3.1 전체 과정

• SOC 100% <--> SOC 0%간의 연속적 충/방전 과정에서의 SOC를 추정

4.  Matlab Simulation

4.1. Simulation 과정

• 0.2C 전류로 SOC 100  <ㅡㅡ> 3% 간의 충/방전 과정을 Simulation
  • EKF Parameter(R, Q, P)들을 변경해가며 반복적으로 Simulation 진행
• Simulation 후 RMSE를 통한 전류적산법과 EKF의 SOC 추정 성능 비교
  • 5s 간격의 방전, 10s 간격의 충전 단자 전압 Data를 측정 Vt 값으로 활용

충/방전 Data

 

4.2. Matlab Simulation 구조

전체 Matlab Simulation 구조

• Cell 정보 초기화, 실험 Data 인가, EKF 과정 등을 함수로 분리
• 지정한 Sampling Time 간격으로 총 k번의 EKF 과정 진행
• -0.75A ~ +0.75A의 Random Gaussian Noise 추가
• SOC 추정 이후 RMSE를 통한 전류적산법과 EKF의 정확도 비교

4.3. Simulation 결과

• EKF Parameter (Q, R, P Matrix)를 지속적으로 Tuning해가며 Simulation 진행

• 왼쪽 위 : 실제 SOC, 전류적산법 / EKF 기반 추정 SOC
• 오른쪽 위 : 예측 단자 전압, 측정 단자 전압
• 왼쪽 아래 : 전류적산법 / EKF 기반 SOC 추정 오차율, 단자 전압 예측 오차율
• 오른쪽 아래 : 인가 전류

 

• 이후 전류적산법과 EKF의 SOC 추정값 RMSE 비교
  • RMSE_difference 값이 0 이상이면 EKF의 SOC 추정 성능이 더 우세함을 의미

충전 간의 SOC 추정 RMSE 비교

 

방전 간의 SOC 추정 RMSE 비교

• 전류적산법과 EKF가 번갈아가며 더 높은 정확도를 보임