DBSCAN과 통계적 검증 알고리즘을 사용한 배터리 열폭주 셀 탐지

초록

납축전지는 가장 오래된 충전식 배터리 시스템으로 현재까지 충전식 배터리 분야에서 자리를 지키고 있다. 이 배터리는 다양한 이유로 열폭주 현상이 생기는데 이는 큰 사고로 이어질 가능성이 있다. 그렇기 때문에 열폭주 현상을 예방하는 것은 배터리 관리 시스템의 핵심부분이다. 최근에는 열폭주 위험 배터리 셀을 기계학습으로 분류하는 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 비지도학습인 DBSCAN 클러스터링과 통계적 방법을 사용하여 열폭주 위험 셀 탐지 및 검증 알고리즘을 제안하였다. BMS에서 측정한 lead-acid 배터리의 저항 값만을 사용하여 열폭주 위험 셀 분류 실험을 진행하였고 본 논문에서 제안한 알고리즘이 열폭주 위험 셀을 정확히 검출해 냄을 보여주었다. 또한 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용하여 배터리 내 열폭주 위험이 있는 셀과 노이즈가 심한 셀을 분류할 수 있었으며 그리드 서치를 통한 DBSCAN 파라미터 최적화를 통해 열폭주 위험 셀을 초기에 검출해 낼 수 있었다.

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