KR100970841B1 - 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 장치 및방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 장치 및 방법을 개시한다. 본 발명에 따른 배터리 용량 퇴화 추정 장치는, SOH 추정 시점마다 배터리와 결합된 전압 센싱부, 전류 센싱부 및 온도 센싱부로부터 배터리 전압, 전류 및 온도 데이터를 획득하여 저장하는 데이터 저장부; 상기 저장된 배터리 전류 데이터를 이용하여 전류 적산법에 의해 제1SOC를 추정하는 제1SOC 추정부; 상기 저장된 배터리 전압 거동에 의해 개방전압을 추정하고, 개방전압 및 온도와 SOC 사이의 상관 관계를 이용하여 추정된 개방전압과 배터리 온도에 대응하는 제2SOC를 산출하여 저장하는 제2SOC 추정부; 상기 제1SOC의 변화량에 대한 상기 제2SOC의 변화량 비율(SOC 변화율)의 가중 평균에 대한 수렴치를 계산하여 저장하는 가중 평균 수렴치 산출부; 및 상기 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치와 배터리 용량 사이의 상관 관계를 이용하여 상기 저장된 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치에 대응하는 배터리 용량을 추정하고 배터리 사용 초기 용량에 대한 추정 배터리 용량의 상대적 비율을 SOH로 추정하여 저장하는 SOH 추정부;를 포함한다.

개방전압(OCV), 충전상태(SOC), IR 드롭, SOH, 가중 평균

Description

배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 장치 및 방법{Apparatus and Method for estimating battery's state of health based on battery voltage variation pattern}

본 발명은 배터리의 용량 퇴화를 나타내는 파라미터인 SOH(State Of Health; SOH라 함)를 추정하는 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 배터리의 잔존 용량을 나타내는 파라미터인 SOC(State Of Charge)를 이용하여 배터리의 SOH를 추정하는 장치 및 방법에 관한 것이다.

일반적으로 전기 자동차 또는 하이브리드 전기 자동차(이하, 이들 자동차를전기 구동 자동차라 함)는 전기 구동 모드에서 배터리에 저장된 전기 에너지를 이용하여 자동차를 구동시킨다.

화석 연료를 사용하는 자동차는 액상 연료로 엔진을 구동시키므로 연료의 잔량을 측정하는데 어려움이 없다. 하지만 전기 구동 자동차는 배터리의 잔존 에너지가 어느 정도 되는지를 정확하게 측정하기 어렵다.

전기 구동 자동차는 배터리에 충전된 에너지를 이용하여 움직이므로 배터리의 잔존 용량을 파악하는 것이 매우 중요하다. 이에 따라, 배터리의 SOC를 파악하 여 주행 가능 거리 등의 정보를 운전자에게 알려주는 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있다.

일 예로, 배터리의 충방전 중에 배터리의 전압을 측정하고 측정된 전압으로부터 무부하 상태의 배터리 개방전압을 추정하고 개방전압 별 SOC 테이블을 참조하여 추정된 개방전압에 해당하는 SOC를 맵핑하는 방법이 있다. 그런데 배터리의 충방전이 이루어지고 있을 때에는 IR 드롭 효과에 의해 배터리의 전압이 실제 전압과 많은 차이를 보이게 되므로 이러한 오차를 보정해 주지 않으면 정확한 SOC를 얻을 수 없는 단점이 있다.

참고로, IR 드롭 현상은 배터리가 부하에 연결되어 방전이 시작되거나 외부전원으로부터 배터리의 충전이 시작될 때 전압이 급격하게 변하는 현상을 말한다. 즉, 방전이 시작될 때에는 배터리 전압이 급격하게 떨어지고, 충전이 시작될 때에는 전압이 급격하게 올라간다.

다른 예로, 배터리의 충방전 전류를 적산하여 배터리의 SOC를 추정하는 방법이 있다. 이 방법은 전류를 측정하는 과정에서 발생되는 측정 오차가 계속적으로 누적되어 시간이 지남에 따라 SOC 정확도가 떨어지는 문제가 있다.

한편 상술한 SOC 이외에 배터리의 상태를 나타내는 또 하나의 파라미터로서 SOH가 있다. SOH는 시효(aging) 효과로 인한 배터리의 용량 특성 변화를 정량적으로 나타내주는 파라미터로서, 배터리의 용량이 어느 정도 퇴화 되었는지를 알 수 있도록 해 준다. 따라서 SOH를 알면 적절한 시점에 배터리를 교체할 수 있고, 배터리의 사용 기간에 따라 배터리의 충방전 용량을 조절하여 배터리의 과충전과 과방 전을 방지할 수 있다.

배터리 용량 특성의 변화는 배터리의 내부저항 변화에 반영되므로, SOH는 배터리의 내부저항과 온도에 의해 추정이 가능한 것으로 알려져 있다. 즉 충방전 실험을 통해 배터리의 내부저항과 온도 별로 배터리의 용량을 측정한다. 그런 다음 배터리의 초기 용량을 기준으로 상기 측정된 용량을 상대 수치화함으로써 SOH 맵핑을 위한 룩업 테이블을 얻는다. 그러고 나서, 실제 배터리 사용 환경에서 배터리의 내부저항과 온도를 측정하고 상기 룩업 테이블로부터 내부저항과 온도에 대응되는 SOH를 맵핑하면 배터리의 SOH를 추정할 수 있다.

그런데 상술한 SOH 추정 방법에서 가장 중요한 것은 얼마나 정확하게 배터리의 내부저항을 구할 수 있는가 이다. 하지만 배터리의 충방전 과정에서 배터리의 내부저항을 직접 측정하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 통상적으로는 배터리의 전압과 충방전 전류를 측정하여 오옴의 법칙에 의해 배터리 내부저항을 간접적으로 계산한다. 그런데 배터리의 전압은 IR 드롭 효과에 의해 실제 전압과 오차를 보이고 배터리의 전류 또한 측정 오차를 가지므로 단순히 오옴의 법칙에 의해 계산된 내부저항과 이로부터 추정된 SOH는 그 만큼 신뢰성이 떨어진다는 한계가 있다.

본발명은 상기와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 정확도가 높은 SOH 추정 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 다른 목적은, 수학적 모델에 의한 SOH 추정 시 배터리 전압 거동으로부터 추정된 SOC를 이용함으로써 SOH 추정의 정확도를 향상시킬 수 있는 SOH 추정 장치 및 방법을 제공하는데 있다.

본 발명의 또 다른 목적은, 수학적 모델에 의한 SOH 추정 시 서로 다른 방법에 의해 추정된 SOC를 동시에 고려함으로써 SOH 추정의 정확도를 향상시킬 수 있는 SOH 추정 장치 및 방법을 제공하는데 있다.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 장치는, SOH 추정 시점마다 배터리와 결합된 전압 센싱부, 전류 센싱부 및 온도 센싱부로부터 배터리 전압, 전류 및 온도 데이터를 획득하여 저장하는 데이터 저장부; 상기 저장된 배터리 전류 데이터를 이용하여 전류 적산법에 의해 제1SOC를 추정하는 제1SOC 추정부; 상기 저장된 배터리 전압 거동에 의해 개방전압을 추정하고, 개방전압 및 온도와 SOC 사이의 상관 관계를 이용하여 추정된 개방전압과 배터리 온도에 대응하는 제2SOC를 산출하여 저장하는 제2SOC 추정부; 상기 제1SOC의 변화량에 대한 상기 제2SOC의 변화량 비율(SOC 변화율)의 가중 평균에 대한 수렴치를 계산하여 저장하는 가중 평균 수렴치 산출부; 및 상기 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치와 배터리 용량 사이의 상관 관계를 이용하여 상기 저장된 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치에 대응하는 배터리 용량을 추정하고 배터리 사용 초기 용량에 대한 추정 배터리 용량의 상대적 비율을 SOH로 추정하여 저장하는 SOH 추정부;를 포함한다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 상기 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치와 배터리 용량 간의 상관 관계는 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치 별로 배터리 용량을 정의한 룩업 테이블이다. 이런 경우, 상기 SOH 추정부는 상기 저장된 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치에 대응하는 배터리 용량을 상기 룩업 테이블로부터 맵핑하여 추정한다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 상기 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치와 배터리 용량 간의 상관 관계는 상기 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치와 배터리 용량을 각각 입력 파라미터 및 출력 파라미터로 하는 함수이다. 이런 경우, 상기 SOH 추정부는 상기 함수의 입력 파라미터에 상기 저장된 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치를 대입하여 배터리 용량을 추정한다.

선택적으로, 상기 SOH 추정부는 배터리 사용 초기 용량에 대한 현재 배터리 용량의 상대적 비율 산출 시 허용 가능한 배터리 최저 용량을 기준으로 하여 상기 상대적 비율을 산출한다.

바람직하게, 상기 제2SOC 추정부는, 배터리 전압 거동과 개방전압 변화량 사이의 상관 관계를 정의한 수학적 모델을 적용하여 상기 저장된 현재 및 과거에 측정된 배터리 전압들의 변화 패턴으로부터 개방전압 변화량을 계산하고, 배터리 온도에 대응하는 보정 팩터를 상기 계산된 개방전압 변화량에 반영하여 현재 단계의 개방전압 변화량을 추정하는 개방전압 변화량 추정부; 직전 단계에서 추정된 배터리 개방전압에 상기 추정된 개방전압 변화량을 반영하여 현재 단계의 배터리 개방전압을 추정하는 개방전압 추정부; 및 개방전압 및 온도와 SOC 사이의 상관 관계를 이용하여 상기 추정된 개방전압과 상기 측정된 온도에 대응하는 SOC를 추정하여 저장하는 SOC 추정부;를 포함한다.

바람직하게, 상기 개방전압 추정부는 현재 및 과거의 배터리 전압에 대한 가중평균(측정 시점이 빠른 배터리 전압일 수록 큰 가중치를 부여함)과 직전 단계의 개방전압 차분을 상기 추정된 현재 단계의 개방전압에 가산하여 개방전압을 보정한다. 이 때, 상기 과거의 배터리 전압은 직전 단계의 배터리 전압일 수 있다.

바람직하게, 상기 추정된 개방전압 변화량은 상기 계산된 개방전압 변화량에 상기 온도에 따른 보정 팩터를 곱셈 연산하여 산출한다.

바람직하게, 상기 변화 패턴을 구성하는 배터리 전압은 적어도 현재 단계, 전 단계 및 전전단계에서 측정된 배터리 전압 V_n, V_n-1 및 V_n-2을 포함한다.

본 발명에서, 상기 수학적 모델은 현재 단계와 과거 단계 사이의 배터리 전압 변화량과 배터리 전압 변화 패턴을 구성하는 각 전압에 의해 정의되는 패턴 함수의 수학적 연산에 의해 정의된다.

본 발명에서, 상기 보정 팩터는 배터리 온도 T를 입력 변수로 하고 배터리 개방전압 변화량의 보정 팩터를 출력 변수로 하는 수학적 모델에 배터리의 온도를 대입하여 산출한다.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 방법은, SOH 추정 시점마다 배터리와 결합된 전압 센싱부, 전류 센싱부 및 온도 센싱부로부터 배터리 전압, 전류 및 온도 데이터를 획득 하여 저장하는 단계; 상기 저장된 배터리 전류 데이터를 이용하여 전류 적산법에 의해 제1SOC를 추정하여 저장하는 단계; 상기 저장된 배터리 전압의 거동에 의해 개방전압을 추정하고, 개방전압 및 온도와 SOC 사이의 상관 관계를 이용하여 추정된 개방전압과 배터리 온도에 대응하는 제2SOC를 추정하여 저장하는 단계; 상기 제1SOC의 변화량에 대한 상기 제2SOC의 변화량 비율(SOC 변화율)의 가중 평균에 대한 수렴치를 계산하여 저장하는 단계; 및 상기 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치와 배터리 용량 사이의 상관 관계를 이용하여 상기 저장된 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치에 대응하는 배터리 용량을 추정하고 배터리 사용 초기 용량에 대한 추정 배터리 용량의 상대적 비율을 SOH로 추정하여 저장하는 단계;를 포함한다.

본 발명에따르면, 복잡한 계산을 거치지 않고도 배터리의 용량 퇴화를 추정할 수 있다. 또한 정확한 배터리 용량 퇴화의 추정으로 배터리 교체 시기 추정 등 다양한 응용이 가능하다. 나아가 용량 퇴화를 정확하게 추정하여 배터리의 용량 퇴화에 따라 배터리의 충방전 용량을 조절함으로써 과충전과 과방전을 방지하여 배터리의 안전성을 보다 향상시킬 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원 칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 장치의 구성을 도시한 블록 구성도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 장치는, 배터리(100)와 부하(107) 사이에 연결되며, 전압 센싱부(101), 온도 센싱부(102), 전류 센싱부(103), 메모리부(104) 및 마이크로컨트롤러(105)를 포함한다.

상기 전압 센싱부(101)는 SOH 추정 시점마다 마이크로컨트롤러(105)의 제어에 의해 배터리 전압을 측정하여 마이크로컨트롤러(105)로 출력한다.

상기 온도 센싱부(102)는 SOH 추정 시점마다 마이크로컨트롤러(105)의 제어에 의해 배터리 온도를 측정하여 마이크로컨트롤러(105)로 출력한다.

상기 전류 센싱부(103)는 SOH 추정 시점마다 마이크로컨트롤러(105)의 제어에 의해 전류 센싱 저항(108)을 통해 흐르는 배터리 전류를 측정하여 마이크로컨트롤러(105)로 출력한다.

상기 메모리부(104)는 배터리 용량 퇴화를 추정하기 위해 필요한 프로그램, 배터리 용량 퇴화 추정을 위해 사전에 필요한 각종 데이터, 상기 전압 센싱 부(101), 온도 센싱부(102) 및 전류 센싱부(103)에 의해 측정된 배터리 전압, 온도 및 전류 데이터, 및 배터리 용량 퇴화 추정을 위한 각종 계산 과정에서 발생되는 계산 값을 저장한다.

상기마이크로컨트롤러(105)는 배터리(100)의 SOH 추정 시점마다 전압 센싱부(101), 온도 센싱부(102) 및 전류 센싱부(103)로부터 배터리 전압, 온도 및 전류 데이터를 입력 받아 상기 메모리부(104)에 저장하고, 배터리 용량 퇴화 추정 프로그램을 메모리부(104)로부터 리드하여 실행하고, 배터리의 SOH를 추정하여 메모리부(104)에 저장하고, 필요에 따라 추정된 SOH를 표시부(106)를 통해 외부로 출력한다. 상기 배터리 용량 퇴화 추정 프로그램의 구성 및 동작에 대해서는 이후에 자세히 설명한다.

상기 배터리(100)의 종류는 특별히 한정되지 않으며, 재충전이 가능하고 충전상태를 고려해야 하는 리튬 이온 전지, 리튬 폴리머 전지, 니켈 카드늄 전지, 니켈 수소 전지, 니켈 아연 전지 등으로 구성할 수 있다.

상기 부하(107)의 종류는 특별히 한정되지 않으며, 비디오 카메라, 휴대용 전화기, 휴대용 PC, PMP, MP3플레이어 등과 같은 휴대용 전자기기, 전기 자동차나 하이브리드 자동차의 모터, DC to DC 컨버터 등으로 구성할 수 있다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 배터리 용량 퇴화 추정 프로그램의 구성을 도시한 블록 구성도이다.

도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 배터리 용량 퇴화 추정 프로그램(200)은 마이크로컨트롤러(105)에 의해 실행되는 것으로서, 데이터 저장부(201), 제1SOC 추 정부(202), 제2SOC 추정부(203), 가중 평균 수렴치 산출부(204) 및 SOH 추정부(205)를 포함한다.

상기 데이터저장부(201)는 도 1에 도시된 전압 센싱부(101), 온도 센싱부(102) 및 전류 센싱부(103)로부터SOH 추정 시점마다 배터리 전압, 온도 및 전류 데이터를 입력 받아 메모리부(104)에 저장한다.

상기 제1SOC 추정부(202)는 SOH 추정 시점마다 메모리부(104)에 누적 저장된 배터리 전류 데이터를 이용하여 전류 적산법에 의해 SOC_Ⅰ ⁿ을 추정하여 메모리부(104)에 저장한다. 여기서, n은SOH 추정 시점이 n번째임을 나타내며, 이하 동일하다.

참고로, 상기 전류 적산법은 배터리 초기 용량을 기준으로 배터리의 충방전 전류를 누산하여 현재 남아 있는 배터리의 용량을 구하고, 상기 초기 용량을 기준으로 현재 용량의 상대적 비율을 계산하여 SOC를 추정한다. 전류 적산법은 본 발명이 속한 기술분야에서 널리 알려진 방법이므로 여기에서의 상세한 설명은 생략한다.

상기 제2SOC 추정부(202)는 SOH 추정 시점마다 메모리부(104)에 저장된 배터리 전압 거동을 이용하여 개방전압을 계산하고 계산된 개방전압에 대응하는 SOC_Ⅱ ⁿ를 추정하여 메모리부(104)에 저장한다.

보다 구체적으로, 상기 제2SOC 추정부(203)는 배터리 전압 거동을 이용하여 배터리의 개방전압 변화량 △OCVⁿ을 계산하고, 온도에 따른 보정 팩터를 적용하여 상기 계산된 배터리 개방전압 변화량을 보정하고, 보정된 배터리 개방전압 변화량을 이전에 산출한 개방전압 OCV^n-1에 반영하여 현 단계의 배터리 개방전압 OCVⁿ을 산출하고, 미리 정의된 배터리 개방전압 및 온도와 SOC 간의 상관 관계(룩업 테이블 또는 함수)를 이용하여 상기 산출된 배터리 개방전압과 측정된 배터리 온도에 대응하는 SOC_Ⅱ ⁿ를 상기 상관 관계를 이용하여 추정한다. 그리고 상기 제2SOC 추정부(203)는 상기 추정된 SOC_Ⅱ ⁿ를 메모리부(104)에 저장한다.

상기 가중 평균 수렴치 산출부(204)는 다음 수학식1 및 2를 이용하여 전류 적산법에 의해 추정한 SOC와 배터리 전압 거동을 이용하여 추정한 SOC의 변화량을 각각 산출한다.

[수학식1]

△SOC_Ⅰ ⁿ = SOC_I ⁿ - SOC_Ⅰ ^n-1

상기 수학식에서,

△SOC_Ⅰ ⁿ : 전류 적산법에 의해 추정된 n번째 SOC 변화량이고,

SOC_I ⁿ : 현재의 SOC 추정 시점에서 계산한 SOC이고,

SOC_Ⅰ ^n-1 : 이전의 SOC 추정 시점에서 계산한 SOC이다.

[수학식2]

△SOC_Ⅱ ⁿ = SOC_Ⅱ ⁿ - SOC_Ⅱ ^n-1

상기 수학식에서,

△SOC_Ⅱ ⁿ : 배터리 전압 거동을 이용하여 추정된 n번째 SOC 변화량이고,

SOC_Ⅱ ⁿ : 현재의 SOC 추정 시점에서 계산한 SOC이고,

SOC_Ⅱ ^n-1 : 이전의 SOC 추정 시점에서 계산한 SOC이다.

이어서, 상기 가중 평균 수렴치 산출부(204)는 다음 수학식 3을 이용하여 △SOC_Ⅰ ⁿ을 기준으로 한 △SOC_Ⅱ ⁿ의 절대 비율인 Ratio__SOC ⁿ을 산출한다. 이하 상기 절대 비율은 SOC 변화율이라고 칭한다.

[수학식 3]

Ratio__soc ⁿ = |△SOC_Ⅱ ⁿ|/|△SOC_Ⅰ ⁿ|

다음으로, 상기 가중 평균 수렴치 산출부(204)는 하기 수학식 4에 의해 SOC 변화율 Ratio__soc ⁿ 에 대한 가중 평균을 구한다. 하기 수학식에서, 가중치는 충분히 큰 수, 예컨대 수천 이상으로 설정한다.

[수학식 4]

WMVⁿ = (Ratio__soc ^{n -1} × 가중치 + Ratio__soc ⁿ)/(가중치 + 1)

상기 가중 평균 WMVⁿ은 n이 증가함에 따라 일정한 값으로 수렴하는 특성이 있는데, 이하에서 구체적으로 설명하기로 한다.

도 6은 배터리 사용 초기 단계에서 동일한 충방전 조건에서 추정한 SOC_I ⁿ 및 SOC_Ⅱ ⁿ의 변화 프로파일을 보여준다. 도면을 참조하면, 배터리 사용 초기 단계에서는 전류 적산법에 의해 추정한 SOC와 배터리 전압 거동을 이용하여 추정한 SOC 간의 편차가 크지 않음을 알 수 있다.

도 7은 배터리 사용 시간이 어느 정도 경과된 이후, 즉 배터리 용량 퇴화가 어느 정도 이루어진 이후에 SOC_I ⁿ 및 SOC_Ⅱ ⁿ의 변화 프로파일을 보여준다. 도면을 참 조하면, 배터리 용량 퇴화가 어느 정도 진행된 이후에는 전류 적산법에 의해 추정한 SOC와 배터리 전압 거동을 이용하여 추정한 SOC 간의 편차가 증가되는 것을 알 수 있다.

도 6 및 도 7을 통해 배터리의 충방전이 동일한 패턴으로 이루어질 경우 전류 적산법에 의해 추정된 SOC 프로파일은 배터리의 용량 퇴화에 의존하지 않고 변화가 거의 없다. 이는 곧 배터리의 충방전 패턴을 동일하게 유지하면 배터리의 용량 퇴화에 상관 없이 전류 적산법에 의해 추정된 SOC는 동일한 변화 양상을 보이는 것을 의미한다.

반면, 배터리의 전압 거동을 이용하여 추정된 SOC는 배터리의 용량 퇴화 정도에 비례하여 SOC 프로파일의 변화 정도가 크다. 즉 배터리의 용량이 퇴화될수록 충전전류가 적게 흘러도 배터리 전압이 급격하게 상승하고 방전전류가 적게 흘러도 배터리 전압이 급격하게 감소한다. 따라서 배터리 전압 거동에 의해 추정되는 SOC는 배터리의 용량 퇴화에 따라 큰 변화 양상을 보인다. 이로부터 배터리 용량이 퇴화되면 배터리의 충방전이 동일한 패턴으로 이루어지더라도 개방전압 거동으로부터 추정된 SOC의 변화량은 배터리 용량의 퇴화 정도에 대하여 어떠한 의존성을 가지고 증가한다는 것을 알 수 있다.

도 8과 도 9는 용량을 알고 있는 2개의 배터리에 대해 충방전 시험을 실시하면서 가중 평균의 초기값 WMV¹을 서로 다른 값으로 임의 설정하여 SOC 변화율의 가중 평균을 주기적으로 계산한 결과를 나타낸 그래프이다.

도 8에서, 그래프 A, B, C, D는 용량이 5.72Ah인 배터리에 대해 가중 평균 초기값 WMV¹을 각각 1.0, 0.8, 0.66, 0.3으로 설정한 상태에서 계산한 가중 평균 그래프들이다. 여기서, 0.66은 가중 평균의 실제 수렴치이다.

도 9에서, 그래프 A, B, C, D는 용량이 4.3Ah인 배터리에 대해 가중 평균 초기값 WMV¹을 각각 1.4, 0.1, 0.95, 0.6으로 설정한 상태에서 계산한 가중 평균 그래프들이다. 여기서, 0.95는 가중 평균의 실제 수렴치이다.

도 8과 도 9를 참조하면, SOC 변화율의 가중 평균은 가중 평균 초기값과 무관하게 실제 수렴치와 동일하게 수렴하고, 배터리의 용량이 감소하면 가중 평균 수렴치는 상승하는 것을 알 수 있다. 따라서 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치는 배터리의 용량 퇴화를 정량적으로 나타낼 수 있는 하나의 파라미터가 될 수 있음을 잘 보여준다.

한편 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치는 장시간에 걸친 충방전 실험을 통하여 얻을 수 있다. 하지만 배터리의 실제 사용 환경에서는 특정 시점에서 SOC 변화율의 가중 평균을 얻었을 때 그 SOC 변화율의 가중 평균이 장차 어떠한 값으로 수렴할 것인지를 수학적 모델링을 통해 추정할 수 밖에 없다.

이에 따라, 상기 가중 평균 수렴치 산출부(204)는 다음 수학식 5를 이용하여 SOC 변화율의 가중 평균을 초기 조건으로 하는 가중 평균 수열에 의해 SOC 변화율의 가중 평균을 충분히 큰 회수 p만큼 반복 계산함으로써 가중 평균의 수렴치 WMV ⁿ 를 구하여 메모리부(104)에 저장한다. 여기서, WMV ⁿ 은 가중 평균이 수렴한 값을 나타낸다.

[수학식 5]

가중 평균 수열

WMVⁿ _{k +1} = (WMVⁿ _{k -1} × 가중치 + WMVⁿ _k)/(가중치 + 1)

가중 평균 수열 초기 조건

WMVⁿ ₁ = (Ratio__soc ^{n -1} × 가중치 + Ratio__soc ⁿ)/(가중치 + 1)

상기 수학식에서, k는 1 이상의 정수이다. k=1일 때, WMVⁿ ₀은 이전 단계에서구한SOC 변화율의 가중 평균 수렴치 WMV ^{n -1} 로 설정한다. 가중 평균 수열의 계산 회수는 수천 이상의 큰 수로 설정한다. 가중 평균의 초기 수렴치 WMV ¹ 은 배터리의 출하 시 미리 그 값을 설정하여 메모리부(104)에 저장하여 참조한다.

상기 SOH 추정부(205)는 메모리부(104)로부터 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치를 리드한 후 배터리 용량 Capacityⁿ을 추정한다. 즉 상기 SOH 추정부(205)는 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치와 배터리 용량 간의 상관 관계를 사용하여 SOC 변화율 의 가중 평균 수렴치에 대응하는 배터리 추정 용량 Capacityⁿ을 산출한다.

일 예로, 상기 상관 관계는 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치 별로 배터리 용량을 정의한 룩업 테이블이다. 다른 예로, 상기 상관 관계는 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치와 배터리 용량을 각각 입력 파라미터 및 출력 파라미터로 하는 함수일 수 있다.

상기 상관 관계는 다음과 같은 방법으로 얻는다. 즉 다양한 범위에서 실제 용량을 알고 있는 충분히 많은 수의 배터리에 장시간 동안 동일한 조건의 충방전 실험을 수행하면서 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치를 얻는다. 그런 다음, 실험 결과로 얻은 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치에 대응하는 배터리 용량을 룩업 테이블로 구성한다. 또는 실험 결과로 얻은 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치와 배터리 용량을 각각 입력 파라미터 및 출력 파라미터로 하는 수치 해석을 통해 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치와 배터리 용량 간의 함수 관계를 구한다.

상기 SOH 추정부(205)는 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치에 대응하는 배터리 용량 Capacityⁿ을 산출한 후 하기 수학식 6 또는 7에 의해 배터리의 사용 초기 용량 Capacity^initial을 기준으로 상기 산출된 배터리 용량 Capacityⁿ의 상대적 비율을 계산하고, 계산된 결과를 배터리의 용량 퇴화를 나타내는 파라미터인 SOHⁿ로 추정하여 출력한다.

[수학식 6]

SOHⁿ = (Capacityⁿ ÷ Capacity^initial)×100

[수학식 7]

SOHⁿ = [(Capacityⁿ-Capacity^limit)÷(Capacity^initial- Capacity^limit)] × 100

상기 수학식 6 및 7에서,

SOHⁿ : 현재 추정된 배터리의 용량 퇴화이고,

Capacityⁿ : 현재 추정된 배터리 용량이고,

Capacity^initial: 배터리의 사용 초기 용량이고,

Capacity^limit: 배터리가 사용될 수 있는 허용 가능 최저 용량이다.

상기 SOHⁿ은 배터리의 초기 사용 용량을 기준으로 현재의 배터리 용량을 상대적인 비율로 나타내 주므로 배터리의 초기 사용 시를 기준으로 배터리의 수명이 어느 정도 남아 있는지를 판단할 수 있는 파라미터가 된다. 또한 상기 SOHⁿ는 배터리의 충방전 용량을 조절하는데 활용 가능하다. 예를 들어, 상기 SOHⁿ이 감소하면 이와 연동하여 배터리의 충전 용량과 방전 용량을 감소시킬 수 있다. 이런 경우, 배터리의 용량에 맞게 충전과 방전을 수행함으로써 배터리가 과충전되거나 과방전 되는 현상을 효과적으로 방지할 수 있다.

상기 SOH 추정부(205)는 추정된 SOHⁿ을 표시부(106)에 출력할 수 있다. 이런 경우, 상기 표시부(106)는 인터페이스를 통해 마이크로컨트롤러(105)와 결합된다. 그리고 상기 SOH 추정부(205)는 인터페이스를 통해 표시부(106)로 SOHⁿ를 출력한다. 그러면 표시부(106)는 배터리 사용자가 인식 가능하도록 SOHⁿ을 시각적으로 표출한다. SOHⁿ은 문자로 직접 표시될 수도 있고, 그래프 형태로 표시될 수도 있다.

도 3은 본 발명에서 배터리 전압 거동을 이용하여 SOC를 추정하는 제2SOC 추정부의 구성을 보다 구체적으로 도시한 블록 구성도이다.

도 3을 참조하면, 상기 제2SOC 추정부(203)는, 개방전압 변화량 계산부(2031), 개방전압 계산부(2032) 및 SOC 추정부(2034)를 포함한다.

상기 개방전압 변화량 계산부(2031)는 현재의 배터리 개방전압을 계산하기 위해 배터리 전압 거동을 이용하여 이전 단계의 개방전압을 기준으로 개방전압 변화량을 계산한다. 즉 상기 개방전압 변화량 계산부(2031)는 이전 단계의 개방전압을 기준으로 현재 단계의 배터리 개방전압이 어느 정도 변화되었을 것인지를 계산한다.

구체적으로, 상기 개방전압 변화량 계산부(2031)는 상기 메모리부(230)로부터 현재 SOC 추정 시점에서 측정된 배터리전압 Vⁿ, 이전 SOC 추정 시점에서 측정된 배터리 전압 V^n-1 그리고 현재 SOC 추정 시점에서 측정된 배터리온도 Tⁿ을 메모리부(104)로부터 리드한다. 그런 다음, 하기 수학식 8에 의해 개방전압 변화량 △OCVⁿ 을 추정한다.

[수학식 8]

△OCVⁿ = OCVⁿ - OCV^{n -1} = G(V) × F(T)

상기 수학식에서, G(V)는 배터리 전압 변화량 'Vⁿ-V^n-1'을 개방전압 변화량 △OCVⁿ 로 맵핑하는 개방전압 변화량 연산 함수이고, F(T)는 온도에 따른 개방전압 변동 효과를 반영하여 배터리 온도에 따라 개방전압 변화량 △OCVⁿ 을 보정하는 개방전압 보정 함수이다.

상기 G(V)는 배터리 전압의 변화량을 개방전압 변화량으로 그대로 환산하지 않고 IR 드롭 현상에 의한 배터리 전압의 오차(측정 전압과 실제 전압의 차이)를 보정하여 환산하는 함수이다. 즉 G(V)는 배터리 전압 변화량이 이전 보다 커지는 경향이 있으면 배터리 전압의 변화량을 감쇄시켜 배터리 개방전압 변화량으로 출력하고, 배터리 전압 변화량이 이전과 동일하게 유지되는 경향이 있으면 배터리 전압의 변화량을 그대로 배터리 개방전압 변화량으로 출력하고, 배터리 전압의 변화량이 이전보다 감소하는 경향이 있으면 배터리 전압 변화량을 조금 증폭시켜 배터리 개방전압 변화량으로 출력한다.

G(V)는 특정한 온도 조건에서 배터리 전압 거동과 이에 대응되는 개방전압 변화량 사이의 상관관계를 수학적으로 모델링하여 얻을 수 있다. 일 실시예로, 상기 수학적 모델링 함수는 배터리 전압과 배터리 개방전압이 측정 가능한 실험실 조건에서 배터리 전압 Vⁿ, V^n-1 및 V^n-2의 변화 패턴과 이에 대응하는 개방전압 변화량 △OCVⁿ 사이에 존재하는 상관 관계를 분석하여 산출할 수 있다. 물론, 배터리 전압의 변화 패턴을 구성하는 배터리 전압의 수는 4개 이상으로 확장 가능하다.

상기 G(V)는 다음 수학식 9과 같이 일반화하여 정의할 수 있다.

[수학식 9]

G(V) = (Vⁿ-V^{n -1})×g(Vⁿ, V^{n -1}, V^{n -2}, …)

여기서, g(Vⁿ, V^n-1, V^n-2 _, …)는 배터리 전압 거동을 정의하는 패턴 함수이다. 상기 '…' 기호는 현재 시점에서 측정된 배터리 전압을 포함하여 3개 이상의 배터리 전압에 의해 패턴 함수가 정의될 수 있다는 것을 의미한다. 상기 패턴 함수는 실험적으로 얻은 다수의 배터리 전압 변화량과 배터리 개방전압 변화량 사이의 상관 관계를 분석하여 정의한다. 일 예로, 함수 g는 현재 단계의 전압 변화량을 기준으로 전 단계의 전압 변화량의 상대적 비율로 정의할 수 있다. 물론, 본 발명은 패 턴 함수의 구체적인 수식에 의해 한정되지 않음은 물론이다.

한편 배터리 내부저항은 온도에 따라 변화한다. 배터리의 내부저항이 변하면 충전 또는 방전조건이 동일하여도 배터리 전압 거동과 배터리 개방전압 변화량이 달라지게 된다. 이러한 점을 감안하여, 상기 F(T)는 G(V)에 의해 계산된 개방전압 변화량을 온도 조건에 따라 보정한다. 다시 말해, F(T)는 배터리의 온도가 G(V)의 산출 조건으로 설정한 온도와 차이가 있는 경우 G(V)에 의해 계산된 개방전압 변화량을 보정하는 함수이다. 상기 F(T)는 온도를 일정한 간격으로 변화시키면서 배터리 전압의 거동 변화와 배터리 개방전압 변화량의 상관 관계를 분석하여 산출할 수 있다. 즉 F(T)는 일정한 간격, 예컨대 1℃ 간격으로 설정한 각각의 측정 온도에서 배터리 전압의 거동 변화가 동일하게 되도록 실험 조건을 설정한 상태에서 표준 온도를 기준으로 배터리의 개방전압 변화량 △OCVⁿ의 변화폭을 정량적으로 측정하고 온도 T와 △OCVⁿ의 변화폭을 각각 입력 변수와 출력 변수로 하는 수학적 모델링을 통해 구할 수 있다. 이렇게 얻어진 F(T)는 배터리의 온도 T를 입력 변수로 하여 배터리 개방전압 변화량의 보정 팩터를 출력하는 함수가 된다. 계산의 단순화를 위해 각 T 값에 따른 보정 팩터는 룩업 테이블로 구성하여 메모리부(230)에 수록하고 배터리 개방전압 변화량을 계산할 때 상기 룩업 테이블에 수록된 온도 별 보정 팩터를 참조할 수 있다.

상기 개방전압 계산부(2032)는 상기 메모리부(230)로부터 이전의 SOC 추정 시점에서 계산한 개방전압 OCV^n-1을 리드한 후, OCV^n-1에 상기 개방전압 변화량 추정 부(2031)에서 계산한 개방전압 변화량 △OCVⁿ 을 가산하여 현재 SOC 추정 시점의 개방전압 OCVⁿ을 계산한다.

바람직하게, 상기 개방전압 계산부(2032)는 배터리 전압 V_n과 이전 단계에서 측정된 배터리 전압 사이의 가중평균 Vⁿ _(meanvalue)을 하기 수학식 10을 통해서산출한다.

[수학식 10]

Vⁿ _(meanvalue) = (A₁*V₁+A₂*V₂+…+A_n-1*V_n-1 + A_n*V_n)/A_total

A_total = A₁ + A₂ + A₃ + … + A_n

상기 수학식에서, A_k는 k 값이 증가할수록 감소한다. 예를 들어 n=100인 경우, A_k 값은 100으로부터 시작하여 1씩 감소하는 값을 가질 수 있다. 대안적인 예에서, 상기 수학식 9에서 A₁*V₁+A₂*V₂+…+A_k-2*V_k-2(3 ≤ k ≤ n)는 생략하여도 무방하다. 이런 경우도 A_k 값의 경향성은 상기한 바와 동일하게 유지된다. 예를 들어 k = n인 경우 A₁*V₁+A₂*V₂+…+A_n-2*V_n-2은 0으로 간주하고 A_n보다 A_n-1에 상대적으로 큰 값을 부여할 수 있다. 예를 들어 A_n-1과 A_n에 각각 90 및 10의 값을 부여할 수 있다.

상기 개방전압 계산부(2032)는 상기 산출된 가중평균 Vⁿ _(meanvalue)과 이전 SOC 추정 시점에서 구한 개방전압 OCV^n-1의 차분을 상기 계산된 개방전압 OCVⁿ에 가산하여 추가적인 보정을 수행하여 개방전압 값을 다시 한번 보정할 수 있다. 가중평균을 산출하여 개방전압에 추가적인 보정을 행하면, 배터리(100)로부터 출력되는 전압이 급격하게 변화되더라도 개방전압의 계산 오차를줄일 수 있다.

상기SOC 추정부(2033)는 개방전압 계산부(2032)가 계산한 개방전압 OCVⁿ과 현재 SOC 추정 시점에서 측정한 배터리 온도 Tⁿ에 해당하는 SOC_Ⅱ ⁿ을 상기 메모리부(104)에 저장된 온도별 및 개방전압별 SOC 룩업 테이블로부터 맵핑하여 출력한다.

상기 온도별 및 개방전압별 SOC 룩업 테이블의 일 예는 하기 표 1과 같다.

상기 SOC 추정부(2033)는 상기 표 1과 같은 온도별 및 개방전압별 SOC를 수록한 룩업 테이블에서 개방전압 OCVⁿ 및 온도 Tⁿ를 맵핑하여 SOC_Ⅱ ⁿ을 추정한다. 예컨대, 개방전압이 2.97이고, 배터리 온도가 -30도라면 SOC_Ⅱ ⁿ는 2%인 것을 알 수 있다. 상기 SOC 추정부(244)는 상기와 같은 방식으로 SOC_Ⅱ ⁿ의 추정이 완료되면, 추정된 SOC_Ⅱ ⁿ를 메모리부(104)에 저장한다.

그러면 이하에서는 전술한 구성을 바탕으로 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 방법을 구체적으로 설명한다.

도 4는 본 발명에 따른 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 방법의 흐름을 도시한 순서도이다. 도 4에서, 각 단계의 수행 주체는 도 1에 도시된 마이크로컨트롤러(105)이다.

단계 S10에서, 배터리의 SOH 추정 요청이 있는지 판단한다. SOH 추정 요청은 외부로부터 입력될 수도 있고 배터리 용량 퇴화 추정 프로그램에 의해 자동 발생될 수도 있다.

단계 S10의 판단 결과, 배터리의 SOH 추정 요청이 있으면 배터리 용량 퇴화를 추정하기 위한 루틴을 시작한다. 반대로, 단계 S10의 판단 결과, 배터리의 SOH 추정 요청이 없으면 프로세스를 종료한다.

단계 S20에서, 메모리부에 수록된 이전 SOH 추정 시점에서 구한 SOC 변화율Ratio__soc ^n-1을 리드한다.

이어서, 단계 S30에서, 전류 적산법에 의해 SOC_I ⁿ을 산출하고, 단계 S40에서, 전류 적산법에 의해 산출된 SOC의 변화량 △SOC_I ⁿ을 산출한다.

다음으로, 단계 S50에서, 배터리 전압 거동을 이용하여 SOC_Ⅱ ⁿ을 산출하고, 단계 S60에서, 배터리 전압 거동에 의해 산출된 SOC의 변화량 △SOC_Ⅱ ⁿ을 산출한다.

그 다음으로, 단계 S70에서, SOC 변화율 Ratio__soc ⁿ을 산출한다. 그런 후, 단계 S80에서, Ratio__soc ^n-1 와 Ratio__soc ⁿ를 이용하여 가중 평균 WMVⁿ을 구하고, 단계 S90에서, 가중 평균 수렴치 WMV ⁿ 를 산출하여 저장한다.

그러고 나서, 단계 S100에서, SOC 변화율의 가중 평균 수렴치와 배터리 용량 간의 상관 관계를 이용하여 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치에 대응하는 배터리 용량 Capacityⁿ을 추정한다.

마지막으로, S110 단계에서, 배터리 사용 초기 용량 Capacity^initial을 기준으로 상기 추정된 배터리 용량 Capacityⁿ의 상대적 비율을 계산하고 계산된 상대적 비율을 SOHⁿ로 추정하여 저장하거나 외부로 출력한다.

상기와 같은 각 단계의 진행이 완료되면, 배터리의 용량 퇴화를 추정하기 위한 절차가 모두 완료된다.

도 5는 도 4의 S50 단계에서 배터리 전압 거동을 이용하여 SOC_Ⅱ ⁿ을 추정하는 과정을 도시한 순서도이다. 도 5에서, 각 단계의 수행 주체는 도 1에 도시된 마이크로컨트롤러(105)이다.

도 5를 참조하면, 먼저, 단계 P10에서, SOC_Ⅱ ⁿ 에 대한 추정 요청이 있는지 판단한다. 상기 추정 요청은 외부로부터 입력될 수도 있고, 프로그램 알고리즘에 따라 자동 발생될 수도 있다.

만약, 단계 P10에서, SOC_Ⅱ ⁿ 에 대한 추정 요청이 있으면 SOC_Ⅱ ⁿ 추정 단계로 이행하고, SOC_Ⅱ ⁿ 에 대한 추정 요청이 없으면 프로세스를 종료한다.

단계 P20에서, 메모리부에 저장된 배터리 전압 거동을 리드한다. 배터리 전압 거동은 적어도 Vⁿ, V^n-1 및 V^n-2를 포함한다. 그런 후, 단계 P30에서, 배터리 전압 거동과 배터리 온도에 의해 개방전압 변화량 △OCVⁿ을 계산한다. 여기서, 개방전압 변화량 △OCVⁿ의 계산 방법은 상술한 바 있다.

한편, 본 발명에서, V¹ 및 V²와 OCV¹ 및 OCV²는 배터리가 부하에 연결되기 직전에 측정한 무부하 상태의 배터리 전압으로 초기화시킨다. 예를 들어, 배터리가 전기 구동 자동차에 사용될 경우 자동차 시동 키의 턴 온 시 측정한 배터리 전압 값으로 V¹ 및 V²와 OCV¹ 및 OCV²를 설정한다.

다음으로, 단계 P40에서, 이전 개방전압 OCV^n-1에 개방전압 변화량 △OCVⁿ을 가산하여 현재의 개방전압 OCVⁿ을 계산한다. 이어서, 단계 P50은 선택적으로 진행할 수 있는 단계로서, 현재 배터리 전압 Vⁿ과 이전 배터리 전압 V^n-1의 가중평균을 산출하고, 산출된 가중평균과 이전 개방전압 OCV^n-1의 차분을 현재 개방전압 OCVⁿ에 가산하여 개방전압 OCVⁿ을 추가적으로 보정한다. 가중평균의 계산 방법은 이미 상술한 바 있다.

이어서, 단계 P60에서는, 추정된 개방전압 OCVⁿ과 배터리 온도 Tⁿ에 해당하는 SOC_Ⅱ ⁿ를 온도별 및 개방전압별 SOC를 수록한 룩업 테이블로부터 맵핑하여 추정하고 추정된 SOC_Ⅱ ⁿ를 메모리부(104)에 저장한다.

추정된 SOC_Ⅱ ⁿ가 메모리부(104)에 저장되고 나면, 배터리 전압 거동에 의한 SOC 추정 과정이 완료된다.

<실험예>

이하에서는 실험예에 의하여 본 발명의 효과를 설명한다. 그러나, 하기 실험예는 일 예시에 불과할 뿐, 본 발명의 범위가 실험예에 의해 한정되는 것은 아니다.

본 실험에서는 먼저 실제 용량을 알고 있는 12개의 배터리를 준비하였다. 12개의 배터리 중 6번 배터리는 초기 출하 시의 용량을 가지고 있다. 그런 다음 각 배터리를 동일한 충방전 조건에서 충분한 시간 동안 충방전 시험을 수행하면서 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치를 구하였다. 그런 후 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치와 실제 알고 있는 배터리 용량 사이의 상관 관계를 구하였다. 상기 상관 관계는 수치 해석을 이용하여 함수의 형태로 얻었다. 여기서 얻은 함수는 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치를 입력 파라미터로 하고 배터리 용량을 출력 파라미터로 한다.

상기 상관 관계를 얻은 후, 12개의 배터리를 동일한 충방전 조건으로 충방전 실험을 수행하면서 100번째 측정한 SOC 변화율을 이용하여 상술한 수학식 5를 이용하여 가중 평균 수렴치를 구하였다. 그런 후 각 배터리에 대한 상관 관계 함수에 가중 평균 수렴치를 입력하여 배터리 용량을 산출하였다.

도 10은 12개의 배터리 각각에 대한 실제 용량, 각 배터리의 초기 용량 대비 실제 용량의 백분율, SOC 변화율의 가중 평균 수렴치, 각 배터리의 초기 용량 대비 추정 용량의 백분율, 실제 용량을 기준으로 한 추정 용량의 오차를 계산하여 표로 나타낸 도면이다.

도 10을 참조하면, 본 발명에 따라 추정된 배터리 용량은 실제 용량과 대비하여 5% 이내의 오차를 보였다. 따라서 본 발명은 높은 정확도로 SOH를 추정할 수 있음을 알 수 있다.

이상에서 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.

본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 후술하는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되지 않아야 한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정장치의 구성도이다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 배터리 용량 퇴화 추정 프로그램의 블록 구성도이다.

도 3은 본 발명에서 배터리 전압 거동을 이용하여 SOC를 추정하는 제2SOC 추정부의 블록 구성도이다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 방법의 순서도이다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 배터리 전압 거동을 이용한 SOC 추정 방법의 순서도이다.

도 6은 배터리 사용 초기 단계에서 동일한 충방전 조건에서 전류 적산법에 의해 추정한 SOC와 배터리 전압 거동을 이용하여 추정한 SOC의 변화 양상을 보인 그래프이다.

도 7은 배터리의 용량 퇴화가 어느 정도 진행된 후 동일한 충방전 조건에서 전류 적산법에 의해 추정한 SOC와 배터리 전압 거동을 이용하여 추정한 SOC의 변화 양상을 보인 그래프이다.

도 8과 도 9는 용량을 알고 있는 2개의 배터리에 대해 충방전 시험을 실시하면서 가중 평균의 초기값을 서로 다른 값으로 임의 설정하여 SOC 변화율의 가중 평균을 주기적으로 계산한 결과를 나타낸 그래프이다.

도 10은 12개의 실험 대상 배터리 각각에 대한 실제 용량, 각 배터리의 초기 용량 대비 현재 용량의 백분율, SOC 변화율의 가중 평균 수렴치, 각 배터리의 초기 용량 대비 추정 용량의 백분율, 실제 용량을 기준으로 한 추정 용량의 오차를 계산하여 표로 나타낸 도면이다.

Claims (22)

1. SOH 추정 시점마다 배터리와 결합된 전압 센싱부, 전류 센싱부 및 온도 센싱부로부터 배터리 전압, 전류 및 온도 데이터를 획득하여 저장하는 데이터 저장부;

   상기 저장된 배터리 전류 데이터를 이용하여 전류 적산법에 의해 제1SOC를 추정하는 제1SOC 추정부;

   현재 및 과거에 측정되어 저장된 배터리 전압들의 변화 패턴에 의해 정의된 배터리 전압 거동에 의해 개방전압을 추정하고, 개방전압 및 온도로부터 SOC를 산출할 수 있는 미리 정의된 상관 관계를 이용하여 추정된 개방전압과 배터리 온도에 대응하는 제2SOC를 산출하여 저장하는 제2SOC 추정부;

   상기 제1SOC의 변화량에 대한 상기 제2SOC의 변화량 비율(SOC 변화율)의 가중 평균에 대한 수렴치를 계산하여 저장하는 가중 평균 수렴치 산출부; 및

   상기 가중 평균 수렴치로부터 배터리 용량을 산출할 수 있는 미리 정의된 상관 관계를 이용하여 상기 저장된 가중 평균 수렴치에 대응하는 배터리 용량을 추정하고 배터리 사용 초기 용량에 대한 추정 배터리 용량의 상대적 비율을 SOH로 추정하여 저장하는 SOH 추정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 장치.
2. 제1항에 있어서,

   상기 가중 평균 수렴치로부터 배터리 용량을 산출할 수 있는 미리 정의된 상관 관계는, 실험을 통해 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치 별로 배터리 용량을 얻은 후 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치와 배터리 용량 간의 대응 관계를 정의한 룩업 테이블이고,

   상기 SOH 추정부는 상기 저장된 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치에 대응하는 배터리 용량을 상기 룩업 테이블로부터 맵핑하여 추정하는 것을 특징으로 하는 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 장치.
3. 제1항에 있어서,

   상기 가중 평균 수렴치로부터 배터리 용량을 산출할 수 있는 미리 정의된 상관 관계는, 실험을 통해 다수의 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치 별로 배터리 용량을 얻고, 가중 평균 수렴치와 배터리 용량을 각각 입력 파라미터 및 출력 파라미터로 하는 수치해석을 통하여 산출한 함수이고,

   상기 SOH 추정부는 상기 함수의 입력 파라미터에 상기 저장된 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치를 대입하여 배터리 용량을 추정하는 것을 특징으로 하는 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 장치.
4. 제1항에 있어서,

   상기 SOH 추정부는 배터리 사용 초기 용량에 대한 현재 배터리 용량의 상대적 비율 산출 시 배터리가 사용될 수 있는 허용 가능 최저 용량을 기준으로 하여 상기 상대적 비율을 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 장치.
5. 제1항에 있어서, 상기 제2SOC 추정부는,

   상기 배터리 전압 거동으로부터 IR 드롭 현상에 의한 배터리 전압의 오차를 보정하여 개방전압 변화량을 계산하고, 배터리 온도에 대응하는 보정 팩터를 상기 계산된 개방전압 변화량에 반영하여 현재 단계의 개방전압 변화량을 추정하는 개방전압 변화량 추정부;

   직전 단계에서 추정된 배터리 개방전압에 상기 추정된 개방전압 변화량을 반영하여 현재 단계의 배터리 개방전압을 추정하는 개방전압 추정부; 및

   개방전압 및 온도와 SOC 사이의 상관 관계를 이용하여 상기 추정된 개방전압과 상기 측정된 온도에 대응하는 SOC를 추정하여 저장하는 SOC 추정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 장치.
6. 제5항에 있어서,

   상기 개방전압 추정부는 현재 및 과거의 배터리 전압에 대한 가중평균(측정 시점이 빠른 배터리 전압일 수록 큰 가중치를 부여함)과 직전 단계의 개방전압 차분을 상기 추정된 현재 단계의 개방전압에 가산하여 개방전압을 보정하는 것을 특징으로 하는 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 장치.
7. 제6항에 있어서,

   상기 과거의 배터리 전압은 직전 단계의 배터리 전압인 것을 특징으로 하는 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 장치.
8. 제5항에 있어서,

   상기 추정된개방전압 변화량은 상기 계산된 개방전압 변화량에 상기 온도에따른 보정 팩터를 곱셈 연산하여 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 장치.
9. 제5항에 있어서,

   상기 변화 패턴을 구성하는 배터리 전압은 적어도 현재 단계, 전 단계 및 전전단계에서 측정된 배터리 전압 V_n, V_n-1 및 V_n-2을 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 장치.
10. 제5항에 있어서,

    상기 개방전압 변화량은 현재 단계와 전 단계 사이의 배터리 전압 변화량과, 현재 단계의 전압 변화량을 기준으로 한 전 단계의 전압 변화량의 상대적 비율로 정의되는 패턴 함수의 수학적 연산에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 장치.
11. 제5항에 있어서,

    상기 보정 팩터는 배터리 온도 T를 입력 변수로 하고 배터리 개방전압 변화 량의 보정 팩터를 출력 변수로 하는 수학적 모델에 배터리의 온도를 대입하여 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 장치.
12. (a) SOH 추정 시점마다 배터리와 결합된 전압 센싱부, 전류 센싱부 및 온도 센싱부로부터 배터리 전압, 전류 및 온도 데이터를 획득하여 저장하는 단계;

    (b) 상기 저장된 배터리 전류 데이터를 이용하여 전류 적산법에 의해 제1SOC를 추정하여 저장하는 단계;

    (c) 현재 및 과거에 측정되어 저장된 배터리 전압들의 변화 패턴에 의해 정의된 배터리 전압 거동으로부터 개방전압을 추정하고, 개방전압 및 온도로부터 SOC를 산출할 수 있는 미리 정의된 상관 관계를 이용하여 추정된 개방전압과 배터리 온도에 대응하는 제2SOC를 추정하여 저장하는 단계;

    (d) 상기 제1SOC의 변화량에 대한 상기 제2SOC의 변화량 비율(SOC 변화율)의 가중 평균에 대한 수렴치를 계산하여 저장하는 단계; 및

    (e) 상기 가중 평균 수렴치로부터 배터리 용량을 산출할 수 있는 미리 정의된 상관 관계를 이용하여 상기 저장된 가중 평균 수렴치에 대응하는 배터리 용량을 추정하고 배터리 사용 초기 용량에 대한 추정 배터리 용량의 상대적 비율을 SOH로 추정하여 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 방법.
13. 제12항에 있어서,

    상기 가중 평균 수렴치로부터 배터리 용량을 산출할 수 있는 미리 정의된 상관관계는, 실험을 통해 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치 별로 배터리 용량을 얻은 후 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치와 배터리 용량의 대응 관계를 정의한 룩업 테이블이고,

    상기 (e) 단계에서,

    상기 룩업 테이블을 참조하여 상기 저장된 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치에 대응하는 배터리 용량을 맵핑하여 배터리 용량을 추정하는 것을 특징으로 하는 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 방법.
14. 제12항에 있어서,

    상기 가중 평균 수렴치로부터 배터리 용량을 산출할 수 있는 미리 정의된 상관관계는, 실험을 통해 다수의 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치 별로 배터리 용량을 얻고, 가중 평균 수렴치와 배터리 용량을 각각 입력 파라미터 및 출력 파라미터로 하는 수치 해석을 통하여 산출한 함수이고,

    상기 (e) 단계에서,

    상기 함수의 입력 파라미터에 상기 저장된 SOC 변화율의 가중 평균 수렴치를 대입하여 배터리 용량을 추정하는 것을 특징으로 하는 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 방법.
15. 제12항에 있어서, 상기 (e) 단계에서,

    배터리 사용 초기 용량에 대한 현재 배터리 용량의 상대적 비율 산출 시 배터리가 사용될 수 있는 허용 가능 최저 용량을 기준으로 상기 상대적 비율을 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 방법.
16. 제12항에 있어서, 상기 (c) 단계는,

    상기 배터리 전압 거동으로부터 IR 드롭 현상에 의한 배터리 전압의 오차를 보정하여 개방전압 변화량을 계산하는 단계;

    배터리 온도에 대응하는 보정 팩터를 상기 계산된 개방전압 변화량에 반영하여 현재 단계의 개방전압 변화량을 추정하는 단계;

    직전 단계에서 추정된 배터리 개방전압에 상기 추정된 개방전압 변화량을 반영하여 현재 단계의 배터리 개방전압을 추정하는 단계; 및

    개방전압 및 온도와 SOC 사이의 상관 관계를 이용하여 상기 추정된 개방전압과 상기 측정된 온도에 대응하는 SOC를 추정하여 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 방법.
17. 제16항에 있어서,

    상기 현재 및 과거의 배터리 전압에 대한 가중평균(측정 시점이 빠른 배터리 전압일 수록 큰 가중치를 부여함)과 직전 단계의 개방전압 차분을 상기 추정된 현재 단계의 개방전압에 가산하여 개방전압을 보정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 방법.
18. 제17항에 있어서,

    상기 과거의 배터리 전압은 직전 단계의 배터리 전압인 것을 특징으로 하는 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 방법.
19. 제16항에 있어서,

    상기 추정된 개방전압 변화량은 상기 계산된 개방전압 변화량에 상기 온도에따른 보정 팩터를 곱셈 연산하여 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 방법.
20. 제16항에 있어서,

    상기 변화 패턴을 구성하는 배터리 전압은 적어도 현재 단계, 전 단계 및 전전단계에서 측정된 배터리 전압 V_n, V_n-1 및 V_n-2을 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 방법.
21. 제16항에 있어서,

    상기 개방전압 변화량은 현재 단계와 과거 단계 사이의 배터리 전압 변화량과, 현재 단계의 전압 변화량을 기준으로 한 전 단계의 전압 변화량의 상대적 비율로 정의되는 패턴 함수의 수학적 연산에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 방법.
22. 제16항에 있어서,

    상기 보정 팩터는 배터리 온도 T를 입력 변수로 하고 배터리 개방전압 변화량의 보정 팩터를 출력 변수로 하는 수학적 모델에 배터리의 온도를 대입하여 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 방법.

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