F-100 EV 배터리팩

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Speciality KAIST 연구기술력 기반의 정교하고 고도화된 BMS 알고리즘
  • 국제 저명 논문지(SCIE급) 논문 및 학술대회 발표다수
  • 비선형모델 기반 SOC /SOH 정밀 최적화 알고리즘
  • 셀 편차에 강인한 SOC 추정(정확도90%이상) / 정확한 SOH 추정 알고리즘
  • 전류센서 고장에 대한 실시간 대응 알고리즘
  • BMS연계 차량 전비 (효율) 시뮬레리션 기술
  • Active Cell Balancing 적용 최대 DOD 90% 활용가능 레이져 용접기술을 통해 우수한 전기적/열적 Blance 특성확보 제원
    모델명 전압[V] 정격용량 에너지 규격[mm]
    공칭 충전 [Ah] [kWh] L W H
    FEV-N354109 354.2 395.5 108.5 38.42 1,273 1,108 218
    모델명 충전량 사이클 수[Cycle] 정격전류[A]
    DOD 80% DOD 70% 충전 방전
    FEV-N354109 1,000 3,000 108 108
    모델명 셀정보
    구성 유형 제조사
    FEV-N354109 96S 22P Lithium Ion Battery LG Energy Solution

    전기버스 배터리팩

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    Speciality KAIST 연구기술력 기반의 정교하고 고도화된 BMS 알고리즘
  • 국제 저명 논문지(SCIE급) 논문 및 학술대회 발표다수
  • 비선형모델 기반 SOC /SOH 정밀 최적화 알고리즘
  • 셀 편차에 강인한 SOC 추정(정확도90%이상) / 정확한 SOH 추정 알고리즘
  • 전류센서 고장에 대한 실시간 대응 알고리즘
  • BMS연계 차량 전비 (효율) 시뮬레리션 기술
  • Active Cell Balancing 적용 최대 DOD 90% 활용가능 레이져 용접기술을 통해 우수한 전기적/열적 Blance 특성확보 제원
    모델명 FEV-N65069 FEV-N204286
    배터리셀 Lithuim / INIR21700-M50L Lithuim / INIR4680-M50L
    구성 176S14P 56S11P
    구성 176S14P 56S11P
    정격용량 69Ah 286Ah
    정격전압 650V 204.4V
    에너지 44.8 Kwh 58.5 kwh
    수명(Cycle) 3,000 cycles
    (SOH70%)
    3,000 cycles
    (SOH70%)
    충전전류 1.0 C @25 C 1.0 C @25 C
    방전전류 1.5 C @25 C 1.5 C @25 C
    사이즈 1,053 * 1,207 * 203mm 1,053 * 1,207 * 203mm
    무게 255 kg 333 kg

    트럭용 무시동 에어컨 인산철 배터리팩

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    Speciality KAIST 연구기술력 기반의 정교하고 고도화된 BMS 알고리즘
  • 국제 저명 논문지(SCIE급) 논문 및 학술대회 발표다수
  • 비선형모델 기반 SOC /SOH 정밀 최적화 알고리즘
  • 셀 편차에 강인한 SOC 추정(정확도90%이상) / 정확한 SOH 추정 알고리즘
  • 전류센서 고장에 대한 실시간 대응 알고리즘
  • BMS연계 차량 전비 (효율) 시뮬레리션 기술
  • Active Cell Balancing 적용 최대 DOD 90% 활용가능 리튬이온/리튬인산철 배터리의 고안정성 내진동 및 내충격 설계 제원
    모델명 Xpack-T24/230
    배터리셀 Life2PO4 / EVE Energy LF230
    구성 8S1P
    정격용량 230 Ah
    정격전압 25.6 V
    에너지 5.9 Kwh
    수명(Cycle) 4,000 cycles
    충전전류 및 온도범위 0.5 C(연속 최대 1C)/ 0C~45C
    방전전류 0.5 C(연속 최대 1C)/ -20C~60C
    사이즈 464 * 294 * 240mm

    골프카트 배터리팩

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    Speciality KAIST 연구기술력 기반의 정교하고 고도화된 BMS 알고리즘
  • 국제 저명 논문지(SCIE급) 논문 및 학술대회 발표다수
  • 비선형모델 기반 SOC /SOH 정밀 최적화 알고리즘
  • 셀 편차에 강인한 SOC 추정(정확도90%이상) / 정확한 SOH 추정 알고리즘
  • 전류센서 고장에 대한 실시간 대응 알고리즘
  • BMS연계 차량 전비 (효율) 시뮬레리션 기술
  • Active Cell Balancing 적용 최대 DOD 90% 활용가능 리튬이온/리튬인산철 배터리팩 선택사능 골프카트 실차 대상 전비 실헌진행 레이져 용접기술을 통해 우수한 전기적/열적 Blance 특성확보 제원
    모델명 FEV-N51120 FEV-N52120 FEV-N51125 FEV-N51150 FEV-N52150 FEV-N51150
    배터리셀 Lithuim / INIR21700-50 Lithuim / INIR21700-M50L Lithuim / PE160-150A Lithuim / INIR21700-50 Lithuim / INIR21700-M50L Lithuim / PE160-150A
    구성 14S24p 14S24p 16S1p 14S24p 14S24p 16S1p
    정격용량 120 Ah 120 Ah 125 Ah 150 Ah 150 Ah 150 Ah
    정격전압 50.8 V 51.7 V 51.2 V 50.8 V 51.7 V 51.2 V
    에너지 6.1 Kwh 6.2 Kwh 6.4 Kwh 7.6 Kwh 7.7 Kwh 7.7 Kwh
    수명(Cycle) 1,000 cycles
    (SOH80%)
    1,000 cycles
    (SOH80%)
    6,000 cycles 1,000 cycles
    (SOH80%)
    1,000 cycles
    (SOH80%)
    6,000 cycles
    충전전류 0.3 C 0.3 C 0.3 C 0.3 C 0.3 C 0.3 C
    방전전류 1.0 C 1.0 C 1.0 C 1.0 C 1.0 C 1.0 C
    사이즈 780 * 251 * 226mm 780 * 251 * 226mm 710 * 150 * 297mm 780 * 251 * 266mm 780 * 251 * 266mm 710 * 150 * 297mm

    특장차 LFP 배터리팩 (7.68Kwh)

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    Speciality 리튬인산철 배터리(LFP) 적용으로 고 안전성 및 화제 안정성 확보 KAIST 연구기술력 기반의 정교하고 고도화된 BMS 알고리즘 Active Cell Balancing 적용 최대 DOD 90% 활용가능 리튬이온/리튬인산철 배터리팩 선택사능 배터리 과부하 보호 장치 적용 장수명 (납축 배터리 500 Cycle 대비 16~20배) 제원
    모델명 전압[V] 정격용량 에너지 규격[mm] 중량
    공칭 충전 [Ah] [kWh] L W H [kg]
    FEV-L13600 12.8 14.6 600 7.68 710 150 297 60
    모델명 충전량 사이클 수[Cycle] 정격전류[A]
    DOD 80% DOD 70% 충전 방전
    FEV-L13600 8,000 10,000 300 300
    모델명 셀정보
    구성 유형 제조사
    FEV-L13600 4S 2P LIfePO4 (LFP) CORNEX

    BMS H/W

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    BMU (Battery Management Unit)
  • 고성능 32bit DSP 기반 BMU
  • AEC-Q 인증 부품적용 (AutoMotive 부품적용)
  • 이중화 시스템 적용(Safety Micom)
  • 실시간 데이터 저장
  • 슬립모드에서 주기적인 배터리 상태 확인
  • 절연통신으로 신뢰성 및 안정적인 향상
  • 자사 상용 전기트럭 적용
  • 이륜차 BMU에서 부터 1000V ESS 용 BMU보유
  • 자동차 OEM사 신뢰성 시험 스펫 통과
  • 절연 모니터링 적용(IMD)
  • CMU (Cell Management Unit)
  • Analog Device 社 IC 기반 CMU
  • isoSPI 절연 통신으로 신뢰성 및 안정성 향상
  • 최대 18CH Cell 모니터링
  • 온도 모니터링
  • 고정밀 전압 측정
  • 고급 필터링 기술적용으로 EMI에 강한 내성
  • 다양한 오류 감지 기능 (Open Wire 및 과전압, 저전압)
  • 제원
    모델명 FEV-BMU
    동작전압 12 ~ 24 V
    온도 측정 범위 -4C ~ 125 C (정밀도 1C)
    전류정밀도 +- 1%이하
    셀 전압 정밀도 +- 2mV
    전 압측정 범위 0 ~ 1500V (정밀도 1%)
    동작온도 -4C ~80 C
    통신 CAN(FD),LIN,RS485,Ethenet

    BMS S/W

    정의 및 역활
  • Battey 안정적,효율적 운용을 위한 장치에 포함되는 SoftWare
  • 주요 기능
  • 전압, 전류, 온도 측정
  • SOC 및 SOH 추정
  • SOC (State-of-Charge) : Battery가 보유한 에너지 비율
  • SOH (State-of-Health) : Battery 생산 대비 현재 성능 비율
  • Cell Balancing
  • 과충전 및 과방전 보호 (BDU를 제어)
  • BDU (Battery Disconnect Unit) : 과충전 및 과방전 도달 전 전류를 차단 (스위치 역할 수행)
  • 기존 BMS SOC 추정 방식 한계
  • Rule 기반 방식 : SOC-OCV 표를 이용하여 SOC 추정
  • 한계:Battery 노화 시 SOC 추정 정확도가 낮아짐
  • 등가 회로 모델 기반 방식:R, C, OCV 등의 조합으로 구성된 전기 회로로 모사 후, 전류적산법 및 Kalman filter 기법 활용
  • 한계 : LFP의 SOC 추정에 부적합
  • AI 적용 전기화학 모델 기반 방식 : 편미분 방정식 활용하여, Battery 내 이온의 전기화학적 반응을 정확히 모사
  • 한계 : 계산량 방대하여, 실시간 계산은 기술적으로 불가
  • SOC 추정 오차가 초래할 문제점
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    ESS (w/ SOLAR) 2021,KOREA

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    E-scooter, 2022, INDIA

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    E-Bike, 2023, NY, USA

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    EV, 2024, KOREA

    퓨처이브이 BMS S/W 혁신적 기능 및 기대 효과
  • 혁신적기능1:고도로 정확한 SOC 추정
  • 기대효과 1.1:정확한 충전제어로 인하여 과충전 방지 및 열폭주 방지
  • 기대효과 1.2:정확한 방전제어로 인하여 과전압 방지시 배터리 수명연장
  • 기대효과 1.3:배터리 용량 사용율 향상으로인해,배터리 용량최대 사용
  • 혁신적 기능 2:전류센서 고장감지
  • 기대효과 2.1:SOC 추정 정확도 유지 및 위기 대응시 열폭주 방지
  • 혁신적 기능 3:Cell Balancing
  • 기대효과 3.1: ACTIVE CELL Balancing 기법 적용시 배터리 용량 사용율 최소화
  • 기대효과 3.2:ACTIVE CELL Balancing 기법 적용시 열폭주 방지
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