배터리 팩의 셀간 전압편차를 이용한 이산 웨이블릿 변환(DWT) 기반 SOH 예측방법

Discrete Wavelet Transform-based SOH Prediction using the Voltage Deviation among the Cells of Li-Ion Battery Pack

본 논문에서는 배터리 팩을 구성하는 셀간의 전압편차를 이용한 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform) 기반 SOH(State-of-health) 예측방법을 소개한다. 충방전 전압은 DWT의 다해상도 분석(MRA;multi-resolution analysis)을 이용한 시간-주파수 분석을 통해 고주파 전압 성분(detail;$D_n$)과 저주파 전압 성분(approximation;$A_n$)으로 추가 분해되어 SOH 예측을 위한 추가정보를 제공한다. 각 성분의 통계처리(표준편차)를 통해 노화 이전과 이후의 성분값을 비교한다. 즉 프레시 배터리팩과 노화된 팩의 표준편차 기반 셀간 불균형을 서로 비교하여 SOH 예측이 가능하다.