배터리 SOC 추정 프로젝트 (3RC ECM + EKF)

프로젝트 개요

본 프로젝트는 3RC 등가회로 모델(Equivalent Circuit Model, ECM)과 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 활용하여 리튬이온 배터리의 SOC(State of Charge, 충전 상태)를 추정하는 시스템을 구현한 것입니다.

주요 기능

• 3RC 등가회로 모델을 이용한 배터리 전압 모델링
• OCV(Open Circuit Voltage) 테스트 데이터 기반 파라미터 추출
• 확장 칼만 필터(EKF)를 이용한 실시간 SOC 추정
• MATLAB/Simulink 기반 시뮬레이션 환경

파일 구조

├── RC3_ECM.m                    # 3RC ECM 파라미터 추출 MATLAB 스크립트
├── RC3_ECM.slx                  # 3RC ECM Simulink 모델
├── RC3_EKF.slx                  # EKF 기반 SOC 추정 Simulink 모델
├── RC3_Parameter_Extract.m      # RC 파라미터 추출 스크립트
├── RC3_Parameter_Tuning.m       # RC 파라미터 튜닝 스크립트
├── 3RC 전압 추정 결과.mat         # 시뮬레이션 결과 데이터
├── 기술보고서_2조.docx           # 기술보고서 (Word)
└── 기술보고서_2조.pdf            # 기술보고서 (PDF)

기술적 배경

3RC 등가회로 모델 (3RC ECM)

배터리의 전기화학적 동작을 모델링하기 위해 3개의 RC 병렬회로를 사용합니다:

• R0: 내부 저항 (Ohmic Resistance)
• R1-C1: 첫 번째 RC 회로 (전하 이동 저항 및 이중층 커패시턴스)
• R2-C2: 두 번째 RC 회로 (확산 효과)
• R3-C3: 세 번째 RC 회로 (저주파 동적 특성)

확장 칼만 필터 (EKF)

비선형 시스템에서의 상태 추정을 위해 EKF를 적용하여 SOC를 실시간으로 추정합니다.

사용 방법

요구사항

• MATLAB R2020a 이상
• Simulink
• 배터리 OCV 테스트 데이터 (.xlsx 또는 .mat 형식)

실행 순서

1. 파라미터 추출

   % OCV 테스트 데이터에서 RC 파라미터 추출
   run('RC3_Parameter_Extract.m')

2. 파라미터 튜닝

   % 추출된 파라미터 튜닝
   run('RC3_Parameter_Tuning.m')

3. ECM 시뮬레이션

   % 3RC ECM Simulink 모델 실행
   open('RC3_ECM.slx')

4. EKF 기반 SOC 추정

   % EKF Simulink 모델 실행
   open('RC3_EKF.slx')

데이터 형식

입력 데이터

• 전류 데이터: 배터리에 흐르는 전류 (A)
• 전압 데이터: 배터리 단자 전압 (V)
• 샘플링 시간: 1초

출력 데이터

• SOC 추정값: 0~1 (0%~100%)
• 전압 추정값: 모델 기반 전압 예측

파라미터 설명

파라미터	설명	단위
OCV	개방회로 전압	V
R0	내부 저항	Ω
R1, R2, R3	RC 회로 저항	Ω
C1, C2, C3	RC 회로 커패시턴스	F
τ1, τ2, τ3	시정수 (τ = R×C)	s

참고 문헌

자세한 기술적 내용은 기술보고서_2조.pdf를 참조하세요.

팀 정보

• 프로젝트: 모빌리티 프로젝트 4
• 팀: 2조 (강현우, 구교웅, 김소영, 박세리, Agaliu Enrik, 황진영)

라이선스

본 프로젝트는 교육 및 연구 목적으로 개발되었습니다.