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영어

Lithium-ion batteries are widely used for energy storage and utilization; however, thermal runaway—a chain reaction accompanied by excessive heat and potential explosions—poses a significant safety risk. Although extensive research has been conducted to address these risks, relatively few studies have focused on developing early detection systems for practical application. This study was conducted to design a thermal runaway early detection system for lithium-ion batteries used in electric vehicles. It investigates the causes and characteristics of thermal runaway and explores mechanisms for early diagnosis, as well as existing machine learning and deep learning algorithms relevant to the task. These insights can be applied to the future construction of practical early detection systems by providing essential functional elements and operational mechanisms.

한국어

에너지의 저장 및 활용을 위해 리튬이온 배터리가 많이 활용되고 있으나, 연쇄 발열 반응인 열 폭주는 연쇄적인 발열 현상과 폭발을 동반하여 위험 요소가 되고 있다. 이러한 위험 요소를 해결하기 위해 많은 연구가 진행됐으나 사전탐지 시스템으로 현실에 적용하기 위한 연구는 많이 진행되지 않았 다. 본 연구는 전기차 리튬이온 배터리의 열폭주 사전탐지 시스템 설계를 위해 수행되었다. 열폭주 원 인과 특성에 관해 연구하였고, 열폭주를 사전에 진단하기 위한 매커니즘과 기존 진행된 머신러닝과 딥 러닝 알고리즘에 관해 연구하였다. 현실적으로 적용하기 위한 고려사항과 시스템으로 구축하는 데 필 요한 기능요소를 설계하였다. 사전탐지 매커니즘 및 기능요소 설계를 통하여 향후 시스템 구축할 때 필요한 주요 기능요소 및 동작 매커니즘 구현에 활용할 수 있다.