전기차 배터리 시스템의 효율성과 안정성 관리를 위한 인공지능 기반 전력관리 및 임베디드 제어

AI-Based Power Management and Embedded Control for EV Battery Efficiency and Stability

연구 내용

인공지능 기반 배터리 관리 시스템(BMS)에서 전력관리와 임베디드 제어를 통해 효율과 안정성을 동시에 관리하는 연구

인공지능을 배터리 관리 시스템의 전력관리 기능과 결합하여 배터리 효율과 안정성 확보를 위한 제어 기술을 개발합니다. 배터리 상태에 대한 연산 및 판단을 임베디드 시스템 환경에서 수행하도록 구성하고, 전력 흐름과 제어 입력이 시스템 안정성에 미치는 영향을 고려한 관리 로직을 설계합니다. 또한 효율 관점의 성능 목표와 안정성 관점의 제약을 함께 만족하도록 운용 조건을 조정하는 방향으로 연구를 수행합니다. 이를 통해 실차 또는 실환경 적용을 고려한 관리 기술 기반을 축적합니다.

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1건

연구 흐름

연구 초기에 배터리 관리 시스템에서 요구되는 전력관리 요구사항을 정의하고, 임베디드 구현을 고려한 인공지능 적용 구조를 정립했습니다. 이후 인공지능 기반의 판단 및 제어 입력 생성 과정을 전력관리 흐름과 통합하고, 효율과 안정성 목표 사이의 균형을 달성하도록 관리 로직을 반복 개선했습니다. 마지막 단계에서는 시스템 운용 관점에서 안정성 중심의 동작 조건과 효율 성능을 함께 점검하며, 배터리 관리 기술로서의 재현성과 적용 가능성을 확인하는 방향으로 연구를 수행했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

배터리 관리 시스템(BMS) 고도화
전력관리 최적 제어
임베디드 인공지능 제어 로직
배터리 효율 향상 모델
배터리 안정성 판단 체계
운용 조건 기반 제어 스케줄링
센서 데이터 기반 관리
실시간 배터리 상태 추정
제어 제약조건 통합 설계
장기 운용 신뢰성 관리