KR102101912B1 - 에너지 저장장치 충전상태 추정방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 에너지 저장장치 충전상태 추정방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 충/방전 상태에 따라 다른 매개변수를 사용하는 전압 모델링 기법을 통해 에너지 저장장치의 충전상태를 추정하는 에너지 저장장치 충전상태 추정방법에 관한 것이다.

Description

에너지 저장장치 충전상태 추정방법{METHOD FOR ESTIMATING STATE OF CHARGE(SOC)}

본 발명은 에너지 저장장치 충전상태 추정방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 전압 모델링 기법 사용 시 충/방전 상태에 따라 다른 충전상태(SOC) 매개변수를 사용하여 에너지 저장장치의 정확한 충전상태를 추정하는 에너지 저장장치 충전상태 추정방법에 관한 것이다.

산업의 발달과 더불어 전력의 수요가 증대되고 있으며 주야간, 계절간, 일별간의 전력 사용량의 격차가 점차 심화되고 있다. 최근에 이러한 이유로 계통의 잉여 전력을 활용하여 피크 부하를 삭감하기 위한 많은 기술들이 빠르게 개발되고 있다.

이러한 기술들 중에서 대표적인 것이 계통의 잉여 전력을 배터리에 저장하거나 계통의 부족 전력을 배터리에서 공급해주는 에너지 저장장치(Energy Storage System, 이하 ESS)이다.

또한, ESS는 복수개의 배터리로 구비되어 형성되는데, 일반적인 배터리는 내부에 배터리 관리 시스템(Battery Management System, 이하 BMS)을 구성하여 상기 배터리의 충전 또는 방전을 효율적으로 제어한다.

이러한 배터리의 수명을 오래 유지하고 안전하게 사용하기 위해서는 배터리의 적정 충전범위 안에서 구동되어야 하고, 배터리의 수명은 충/방전 횟수에 따라 크게 달라진다.

따라서 상기 BMS를 통해 배터리의 전류, 전압 및 온도를 측정하여 충전상태(SOC)를 정확히 추정함에 따라 배터리의 상태를 파악하는 것이 중요하다.

상기 충전상태(SOC)를 추정하는 방법은 크게 네 가지 범주로 구분할 수 있는데, 충/방전 전류를 적산하는 전류 적산법, 셀 내부의 화학적 반응을 분자단위로 나타내는 전기화학적 모델 기법, 배터리의 동작시간과 충전상태(SOC)의 동적특성(dynamic behavior)을 순 수학적 실험식으로 표현하는 수학식 기법, 그리고 개방회로 전압(Open Circuit Voltage, 이하 OCV)과 충전상태(SOC) 간의 관계를 이용한 전압 모델링 기법을 사용하여 충전상태(SOC)를 추정한다.

한편, 상기 전기화학적 모델 기법은 온도 변화에 취약한 단점이 있으며, 상기 수학식 기법은 BMS 내 알고리즘이 복잡해져 생산 비용이 증가하는 문제점이 있다.

그러므로 일반적인 ESS의 충전상태(SOC)를 추정하는 방법은 전류 적산법과 전압 모델링 기법을 같이 활용하는데, 상기 전압 모델링 기법도 충/방전 시에는 정확도가 떨어져 전압 모델링 기법보다 전류 적산법의 의존도가 높다.

그러나 상기 전류 적산법도 적분기를 사용하여 충/방전 전류를 누적시키기 때문에 부정확한 초기 값과 장시간 사용 시 오차율이 높은 전류센서에 의한 전류 누적 값의 오차가 매우 커지는 문제점이 있다.

또한, 배터리 수명예측을 위하여 노화상태(SOH)를 추정하는 방법으로 전류 적산법을 통해 추정된 충전상태(SOC)를 근거로 하여 노화상태(SOH)를 추정하는 경우, 상기와 같이 부정확한 초기 값과 장시간 사용 시 전류센서에 의한 전류 누적 값 오차가 커지는 이유로 인하여 배터리 셀이 퇴화가 되어 용량이 달라진 것 대비 정확한 용량추정을 하지 못하는 문제점이 발생된다.

따라서 상기 전류 적산법보다 전압 모델링 기법의 의존도를 높여 장시간 사용 시에도 상기 ESS의 충전상태(SOC)를 정확하게 추정할 수 있는 기술 개발이 요구된다.

KR 1227417 B

본 발명은 전압 모델링 기법으로 추정되는 에너지 저장장치의 충전상태의 정확성을 향상시키는 에너지 저장장치 충전상태 추정방법을 제공한다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정방법은 전압 모델링 기법을 이용하여 에너지 저장장치(ESS)의 충전상태(SOC)를 추정하는 방법에 있어서, 추정주기마다 에너지 저장장치의 전류, 전압 및 온도를 측정하는 제1단계, 상기 제1단계에서 측정된 전류 및 전압을 근거로 충/방전상태를 판단하는 제2단계, 상기 제2단계에서 판단된 충전상태 또는 방전상태에 따라 충전상태(SOC) 매개변수를 도출하는 제3단계 및 상기 제3단계에서 도출된 충전상태(SOC) 매개변수를 근거로 하여 에너지 저장장치의 충전상태(SOC)를 추정하는 제4 단계를 포함하여 구성된다.

상기 제1단계 내지 제4단계를 소정의 추정주기로 반복한다.

상기 충전상태(SOC) 매개변수를 도출하는 제3단계는, 상기 제1단계에서 측정된 온도 및 이전 추정주기에 추정된 충전상태(SOC)를 근거로 하여 충전상태(SOC) 매개변수를 도출한다.

상기 제3단계가 첫 번째 추정주기인 경우, 전류 적산법으로 추정된 충전상태(SOC)를 상기 이전 추정주기에 추정된 충전상태(SOC)로 사용한다.

충전상태(SOC)에 따라 상기 소정의 추정주기가 변경된다.

본 발명의 이 실시 예에 따른 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정방법은 에너지 저장장치(ESS)의 충전상태(SOC)를 추정하는 방법에 있어서, 에너지 저장장치의 전류, 전압 및 온도를 측정하는 상태 측정단계, 상기 상태 측정단계에서 측정된 전류, 전압 및 온도를 전류 적산법 및 전압 모델링 기법에 적용하여 각 방법에 근거한 충전상태(SOC)를 추정하는 충전상태(SOC) 추정단계, 상기 충전상태(SOC) 추정단계에서 추정된 전류 적산법의 충전상태와 전압 모델링 기법의 충전상태 간의 차가 소정의 오차범위를 초과하는지 비교하는 오차범위 비교단계 및 상기 오차범위 비교단계에서 상기 전류 적산법의 충전상태(SOC)와 전압 모델링 기법의 충전상태(SOC) 간의 차가 소정의 오차범위를 초과하는 경우, 상기 전류 적산법의 충전상태와 전압 모델링 기법의 충전상태에 소정의 가중치를 적용하여 최종 충전상태(SOC)를 산출하는 최종 충전상태(SOC) 산출단계를 포함하여 구성된다.

상기 충전상태(SOC) 추정단계는, 상기 상태 측정단계에서 측정된 전류를 전류 적산법에 적용하여 에너지 저장장치의 충전상태(SOC)를 추정하는 전류 충전상태(SOC) 추정단계 및 상기 상태 측정단계에서 측정된 전류, 전압 및 온도를 전압 모델링 기법에 적용하여 에너지 저장장치의 충전상태(SOC)를 추정하는 전압 충전상태(SOC) 추정단계를 포함하여 구성된다.

상기 오차범위 비교단계는, 상기 전류 충전상태(SOC) 추정단계가 소정의 추정횟수를 초과하는 지를 비교하는 추정횟수 비교단계; 를 추가로 포함하여 구성되며,

상기 전류 충전상태(SOC) 추정단계가 소정의 추정횟수를 초과하는 경우, 상기 최종 충전상태(SOC) 산출단계를 수행한다.

본 발명의 실시 예에 따른 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정장치는, 에너지 저장장치(ESS)의 전류, 전압 및 온도를 측정하는 상태 측정부, 상기 상태 측정부에서 측정한 전류, 전압 및 온도를 전류 적산법 및 전압 모델링 기법에 적용하여 각 방법에 근거한 충전상태(SOC)를 추정하는 충전상태(SOC) 추정부, 상기 충전상태(SOC) 추정부에서 추정한 전류 적산법의 충전상태(SOC)와 전압 모델링 기법의 충전상태(SOC) 간의 차가 소정의 오차범위를 초과하는지 비교하는 오차범위 비교부, 상기 오차범위 비교부에서 상기 전류 적산법의 충전상태와 전압 모델링 기법의 충전상태 간의 차가 소정의 오차범위를 초과하는 경우, 상기 전류 적산법의 충전상태와 전압 모델링 기법의 충전상태에 소정의 가중치를 적용하여 최종 충전상태(SOC)를 산출하는 최종 충전상태(SOC) 산출부 및 상기 충전상태(SOC) 추정부에서 추정된 각각의 충전상태(SOC)를 저장하는 메모리를 포함하여 구성된다.

상기 충전상태(SOC) 추정부는, 상기 상태 측정부에서 측정한 전류를 전류 적산법에 적용하여 에너지 저장장치의 충전상태(SOC)를 추정하는 전류 적산부 및 상기 상태 측정부에서 측정한 전류, 전압 및 온도를 전압 모델링 기법에 적용하여 에너지 저장장치의 충전상태(SOC)를 추정하는 전압 모델링부를 포함하여 구성된다.

상기 전압 모델링부는, 상기 상태 측정부에서 측정된 전류 및 전압을 근거로 충전상태인지 방전상태인지 판단하는 충/방전 판단부, 상기 충/방전 판단부에서 판단된 상태를 근거로 하여 충전상태(SOC) 매개변수를 도출하는 매개변수 도출부 및 상기 매개변수 도출부에서 도출된 충전상태(SOC) 매개변수를 근거로 하여 에너지 저장장치(ESS)의 충전상태(SOC)를 추정하는 전압 충전상태(SOC) 추정부를 포함하여 구성된다.

상기 매개변수 도출부는, 상기 상태 측정부에서 측정된 온도 및 상기 메모리에 저장된 이전 추정주기에 추정된 충전상태(SOC)를 근거로 하여 충전상태(SOC) 매개변수를 도출한다.

상기 오차범위 비교부는, 상기 전류 적산부에서 수행한 충전상태(SOC) 추정횟수가 소정의 추정횟수를 초과하는지 비교하는 추정횟수 비교부를 추가로 포함하여 구성된다.

본 발명의 실시 예에 따른 에너지 저장장치 충전상태 추정방법은 충/방전 상태에 따라 다른 충전상태(SOC) 매개변수를 도출하므로 좀 더 정확한 에너지 저장장치의 충전상태가 추정될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정방법의 순서도.
도 2는 본 발명의 일 실시 예를 적용한 충전상태(SOC)의 최대 오차율 및 종래의 추정방법을 적용한 충전상태(SOC)의 최대 오차율의 전류량에 따른 그래프.
도 3은 이 실시 예에 따른 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정방법의 순서도.
도 4는 본 발명의 이 실시 예에 따른 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정방법 중 충전상태(SOC) 추정단계의 순서도.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정장치의 구성도.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정장치 내 SOC 추정부의 구성도.

이하, 첨부된 도면들에 기재된 내용들을 참조하여 본 발명에 실시 예를 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명이 실시 예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 단지 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명의 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다.

또한, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 식별하는 목적으로만 사용된다. 예컨대, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

<실시 예 1>

다음으로 본 발명의 일 실시 예에 따른 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정방법에 대하여 설명한다.

본 발명의 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정방법은 충/방전 상태에 따라 각기 다른 충전상태(SOC) 매개변수를 도출하고 도출된 충전상태(SOC) 매개변수를 근거로 하여 정확한 충전상태(SOC)가 추정될 수 있도록 한다.

도1 본 발명의 일 실시 예에 따른 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정방법의 순서도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정방법은 우선 에너지 저장장치(ESS)의 전류, 전압 및 온도를 측정하고(제1 단계/ 이하, 상태 측정단계: S110), 측정된 전류 및 전압을 근거로 충전상태인지 방전상태인지 판단한다(제2 단계/ 이하, 충/방전 판단단계: S120).

상기 충/방전 판단단계(S120)에서 판단된 충전상태 또는 방전상태를 근거로 하여 충전상태(SOC) 매개변수를 도출하고(제3단계/ 이하, 매개변수 도출단계: S130), 도출된 충전상태(SOC) 매개변수를 근거로 하여 에너지 저장장치의 충전상태(SOC)를 추정한다(제4단계/ 이하, 충전상태(SOC) 추정단계: S140).

또한, 상기 전체 단계는 소정의 추정주기로 반복되는데, 이는 정확한 충전상태(SOC)를 추정하기 위함이다. 여기서 소정의 추정주기는 일 실시 예로 30초로 설정할 수 있지만 이에 한정되지 않는다.

상기 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정방법의 각 단계는 하기에서 더욱 상세하게 설명한다.

상기 상태 측정단계(S110)는 에너지 저장장치(ESS)의 전류, 전압 및 온도를 측정하며, 좀 더 엄밀히 말하면 에너지 저장장치(ESS) 내 배터리 랙의 전류, 전압 및 온도를 측정한다.

또한, 일반적인 에너지 저장장치(ESS)는 복수 개의 배터리 랙이 구비되어 형성되는데, 이러한 배터리 랙은 복수 개의 배터리 셀로 구성된 배터리 모듈들을 겹겹이 쌓아 형성된다.

따라서 측정되는 배터리 랙의 전류, 전압 및 온도는 각 배터리 셀에서 측정되는 전류, 전압 및 온도를 배터리 모듈에 의해서 취합되고, 취합된 각 배터리 모듈의 전류, 전압 및 온도는 배터리 랙으로 전송되어 최종 취합 후 산출되는 값이다.

또한, 상기 추정주기는 충전상태(SOC)에 따라 변경되는데, 일반적으로 낮은 충전상태(SOC)와 높은 충전상태(SOC)는 충전상태(SOC) 추정 오차가 높아진다.

따라서 0~10, 90~100%의 충전상태(SOC)는 1% 단위로 충전상태(SOC)가 추정될 수 있도록 주기를 변경하고, 그 외 10~90%의 충전상태(SOC)는 20% 단위로 충전상태(SOC)가 추정될 수 있도록 주기를 변경하여 효율적이면서 정확한 값이 추정될 수 있도록 한다.

또한, 상기 충/방전 판단단계(S120)는 상태 측정단계(S110)에서 측정된 전류 및 전압을 근거로 충/방전상태를 판단한다.

일반적인 충전 상태와 방전 상태의 구분은 배터리 내부의 분극 전압에 의해 결정되며, 분극 전압의 극성은 전류 방향에 따라 값이 누적되어 결정된다.

전류가 방전(-)극성을 가지고 있을 경우에는 분극 전압에는 (-)값이 누적되고, 전류가 충전(+)극성일 경우에는 분극 전압에는 (+)값이 누적된다.

또한, 전류의 흐름이 없을 경우에는 분극 전압의 값은 0으로 수렴하게 된다. 분극 전압의 값이 0이 되었을 경우에는 직전의 최종 극성으로 충전상태(SOC)를 유지시킨다

따라서 충전 상태와 방전 상태를 구분 시 단순히 현재 전류의 방향에 따라 결정되면 배터리 내부의 상태를 충분히 반영하지 못하게 된다.

예를 들어, 15분간 8A의 전류로 충전을 하다가 4초간 2A로 방전한 경우 전류의 최종 방향은 방전이지만 배터리 내부의 (S120)는 충전에 더 가깝게 나타난다.

이와 같이 배터리의 충전과 방전 상태를 판단할 때는 소정의 시간동안 흐르는 전류의 크기와 지속 시간을 고려하여 판단될 수 있도록 한다.

또한, 상기 매개변수 도출단계(S130)는 충/방전 판단단계(S120)에서 판단된 충전상태 또는 방전상태에 따라 매개변수를 도출한다.

상기 매개변수는 R-C회로 특성에 나타나는 변수로서, 일반적으로 배터리는 화학적 특성을 가지는 물질이므로 이를 분석하기 위해서는 배터리의 특성과 동일한 특성을 가지는 R-C회로를 구성하고, 그 회로를 분석하여 배터리의 성능을 알아본다.

상기 R-C 회로를 이용하여 모델링 한다는 것은 회로가 복잡해질수록 분석하기 어렵기 때문에 간단하게 저항과 콘덴서로 구성된 회로로 배터리의 특성이 표현되도록 구성한다는 것이다.

또한, 배터리를 R-C 회로로 모델링한 배터리 모델에서는 온도 및 충전상태(SOC)에 따라 변화하는 상기 R-C 회로의 내부 성분 값에 대한 정보를 저장하고 있다.

따라서 R-C 회로는, 가장 기본적인 요소인 배터리 내부 저항 성분(R0) 및 온도 및 충전상태(SOC)에 따라 변화하는 분극 성분(R1, C1)으로 구성되어 이를 매개변수라고 하며, 이는 (식1)로 나타낸다.

(식1)

여기서 Vt(t), i(t)는 시간 t일 때 R-C회로에서 측정된 전압 및 전류이며, V1은 분극전압, v(t)는 측정 오차를 보상하기 위한 값이다.

또한, V1(t)의 1차 미분 관계로 정의되는 상태변수 방정식은 t 시점에서 RC 단에 걸리는 전압을 의미하며(즉, V1(t)는 R1과 C1 단에 걸리는 전압을 의미함), w1(t)은 측정 오차를 보상하기 위한 값이다.

한편, 상기 충전상태(SOC) 매개변수는 온도 및 충전상태(SOC)에 의해 갱신되는 각 매개변수 값(내부 성분 값/(내부저항(R0), 저항(R1), 콘텐서 (C1))의 테이블로 구성되어, 측정된 온도와 이전 추정주기에 추정된 충전상태(SOC)를 이용하여 각 매개변수 값을 도출한다.

또한, 상기 충전상태(SOC) 매개변수 테이블은 각각의 충전상태와 방전상태에 따라 따로 구성되어, 충/방전 시 감소하였던 정확성을 증가시킬 수 있다.

만약, 현재 추정주기가 첫 번째 추정주기인 경우, 전류 적산법으로 충전상태(SOC)를 먼저 추정하여 기 추정된 충전상태(SOC)를 이전 추정주기의 충전상태(SOC)로 설정한다.

또한, 상기 충전상태(SOC) 추정단계(S140)는 상기 매개변수 도출단계(S130)에서 도출된 충전상태(SOC) 매개변수를 근거로 하여 에너지 저장장치의 충전상태(SOC)를 추정한다.

본 발명의 일 실시 예에서 충전상태(SOC)를 추정하기 위하여 전압 모델링 기법을 사용하는데, 이는 개방회로전압(OCV, Open Circuit Voltage)과 충전상태(SOC) 간의 사이가 양호한 선형 관계를 띄고 있으므로 이를 나타낸 테이블을 이용해서 충전상태(SOC)를 쉽게 추정할 수 있다.

그러나 상기 개방회로전압(OCV)은 방전 또는 충전을 수행하지 않을 때(전류가 인가되지 않았을 때)의 전압이므로, 방전 또는 충전이 수행된 후에는 수 십분 또는 수 시간이 지난 다음에 양극과 음극의 양단 전압을 측정해야 한다.

그러므로 개방회로전압(OCV)을 산출하는 방법은 배터리 팩에서 측정된 전압에서 상기 충/방전 시 발생되는 분극 전압과 내부 성분 값들로 인한 강하된 전압을 빼서 산출하며, 이는 (식2)로 나타낸다.

(식2) 개방회로전압(OCV)= 배터리 팩의 전압 - 분극 전압 - 강하된 전압

여기서 분극 전압 및 강화된 전압은 상기 매개변수 도출단계(S130)에서 도출된 충전상태(SOC) 매개변수를 상기 (식1)에 넣어 연산하면 산출된다.

또한, 여기서 산출된 개방회로전압(OCV)을 상기 충전상태(SOC)와 개방회로전압(OCV) 간의 상관관계 테이블에 매칭하면 쉽게 충전상태(SOC)를 도출 할 수 있다.

이와 같이 충/방전 상태에 따라 다른 매개변수로 연산된 충전상태(SOC)는 도2와 같이 종래의 충전상태(SOC)보다 오차율이 감소된 것을 볼 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예를 적용한 충전상태(SOC)의 최대 오차율 및 종래의 추정방법을 적용한 충전상태(SOC)의 최대 오차율의 전류량에 따른 그래프이다.

도 2를 참조하면, 점선은 전류의 크기에 따른 충/방전 상태를 고려하지 않고 항상 동일한 충전상태(SOC) 매개변수를 사용하여 산출된 충전상태(SOC)의 오차율이고, 실선은 충전상태 또는 방전상태에 따라 다른 충전상태(SOC) 매개변수를 사용하여 산출된 충전상태(SOC)의 오차율을 의미하여 점선보다 실선의 오차율이 크게 감소된 것을 확인할 수 있다.

<실시 예 2>

다음으로 본 발명의 이 실시 예에 따른 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정방법에 대하여 설명한다.

본 발명의 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정방법은 전류 적산법 및 전압 모델링 기법을 근거로 추정된 충전상태(SOC) 간의 오차범위에 따라 가중치를 변화시켜 정확한 충전상태(SOC)가 추정될 수 있도록 한다.

도 3은 이 실시 예에 따른 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정방법의 순서도이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 이 실시 예에 따른 배터리 셀 제조 방법은 우선 에너지 저장장치의 전류, 전압 및 온도를 측정하고(상태 측정단계: S310), 측정된 전류, 전압 및 온도와 전류 적산법 및 전압 모델링 기법을 이용하여 각각의 충전상태(SOC)를 추정한다(충전상태(SOC) 추정단계: S320).

상기 충전상태(SOC) 추정단계(S320)에서 추정된 전류 적산법의 충전상태와 전압 모델링 기법의 충전상태 간의 차가 소정의 오차범위를 초과하는지 비교하고(오차범위 비교단계: S330), 전류 적산법의 충전상태(SOC)와 전압 모델링 기법의 충전상태(SOC) 간의 차가 소정의 오차범위를 초과하는 경우, 상기 전류 적산법의 충전상태와 전압 모델링 기법의 충전상태에 소정의 가중치를 적용하여 최종 충전상태(SOC)를 산출한다(최종 충전상태(SOC) 산출단계: S340).

상기 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정 방법의 각 단계는 하기에서 더욱 상세하게 설명한다.

상기 상태 측정단계(S110)는 에너지 저장장치(ESS)의 전류, 전압 및 온도를 측정하며, 좀 더 엄밀히 말하면 에너지 저장장치(ESS) 내 배터리 랙의 전류, 전압 및 온도를 측정한다.

또한, 일반적인 에너지 저장장치(ESS)는 복수 개의 배터리 랙이 구비되어 형성되는데, 이러한 배터리 랙은 복수 개의 배터리 셀로 구성된 배터리 모듈들을 겹겹이 쌓아 형성된다.

따라서 측정되는 배터리 랙의 전류, 전압 및 온도는 각 배터리 셀에서 측정되는 전류, 전압 및 온도를 배터리 모듈에 의해서 취합되고, 취합된 각 배터리 모듈의 전류, 전압 및 온도는 배터리 랙으로 전송되어 취합 후 도출되는 값이다.

또한, 상기 전체단계는 소정의 추정주기로 반복되는데, 이는 정확한 충전상태(SOC)를 추정하기 위함이다. 여기서 소정의 추정주기는 일 실시 예로 30초로 설정할 수 있지만 이에 한정되지 않는다.

또한, 상기 추정주기는 충전상태(SOC)에 따라 변경되는데, 일반적으로 낮은 충전상태(SOC)와 높은 충전상태(SOC)는 충전상태(SOC) 추정 오차가 높아진다.

따라서 0~10, 90~100%의 충전상태(SOC)는 1% 단위로 충전상태(SOC)가 추정될 수 있도록 주기를 변경하고, 그 외 10~90%의 충전상태(SOC)는 20% 단위로 충전상태(SOC)가 추정될 수 있도록 주기를 변경하여 효율적이면서 정확한 값이 추정될 수 있도록 한다.

또한, 상기 충전상태(SOC) 추정단계(S320)는 상기 상태 측정단계(S310)에서 측정된 전류, 전압 및 온도와 전류 적산법 및 전압 모델링 기법을 이용하여 각각의 충전상태(SOC)를 추정한다.

또한, 상기 충전상태(SOC) 추정단계를 도 4를 들어 더욱 상세하게 설명한다.

도 4는 본 발명의 이 실시 예에 따른 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정방법 중 충전상태(SOC) 추정단계의 순서도이다.

상기 충전상태(SOC) 추정단계는 상기 상태 측정단계(S320)에서 측정된 전류를 전류 적산법에 적용하여 에너지 저장장치의 충전상태(SOC)를 추정하고(전류 충전상태(SOC) 추정단계: S321), 상기 상태 측정단계(S320)에서 측정된 전류, 전압 및 온도를 전압 모델링 기법에 적용하여 에너지 저장장치의 충전상태(SOC)를 추정한다(전압 충전상태(SOC) 추정단계: S322).

좀 더 상세하게 설명하면, 상기 전류 충전상태(SOC) 추정단계(S321)는 전류 적산법을 이용하여 에너지 저장장치의 충전상태(SOC)를 추정하는 방법으로서, 상기 상태 측정단계(S320)에서 측정된 전류를 근거로 하여 충전상태(SOC)가 추정된다.

또한, 전류 적산법은 단순히 전류로만 추정하는 방식이므로 알고리즘이 간단하고 이를 이용하여 빠르게 충전상태(SOC)가 추정될 수 있으며, 이는 (식3)으로 나타낸다.

(식3) SOC=SOC_i-(i dt)/ (Nominal Capacity)

여기서 SOC_i는 이전 추정주기의 충전상태(SOC)이고, Nominal Capacity는 공칭용량으로써 상온에서 일반적으로 사용할 수 있는 전류의 양이며, ∫i dt는 소정시간 동안 적산된 전류의 양이다.

상기 전압 충전상태(SOC) 추정단계(S322)는 에너지 저장장치의 충전상태(SOC)를 전압 모델링 기법에 적용하여 추정하는 방법으로서, 상기 상태 측정단계(S320)에서 측정된 전류, 전압 및 온도를 근거로 하여 충전상태(SOC)가 추정된다.

또한, 전압 모델링 기법은 개방회로전압(OCV)을 근거로 하여 충전상태(SOC)가 추정되므로 충/방전 시 정확성이 감소된다. 여기서 개방회로전압(OCV)은 방전 또는 충전을 수행하지 않을 때(전류가 인가되지 않았을 때)의 전압이다.

이를 해결하는 방안으로 충전 상태와 방전 상태에 따라 각기 다른 충전상태(SOC) 매개변수를 테이블화하여 각 상태에 따른 충전상태(SOC)가 추정될 수 있도록 한다.

또한, 상기 전압 충전상태(SOC) 추정단계(S322)를 좀 더 상세하게 설명한다면, 우선 배터리가 충전상태인지 방전상태인지 판단하고, 상기 상태 측정단계(S320)에서 측정된 온도 및 이전 측정주기에 측정된 충전상태(SOC)를 근거로 하여 충전상태(SOC) 매개변수를 도출한다. 여기서 충전상태(SOC) 매개변수는 배터리 충/방전 상태에 따라 다른 값을 가지고 있다.

배터리 상태에 따라 도출된 매개변수를 상기 (식1)에 넣어 연산하면, 상기 (식2)에 필요한 분극 전압과 강하된 전압을 산출할 수 있다.

상기 (식2)를 통해 개방회로전압(OCV)을 산출하고, 산출된 개방회로전압(OCV)을 상기 충전상태(SOC)와 개방회로전압(OCV) 간의 테이블에 매칭하면 충전상태(SOC)를 쉽게 도출 할 수 있다.

또한, 상기 오차범위 비교단계(S330)는 상기 충전상태(SOC) 추정단계(S320)에서 추정된 전류 적산법의 충전상태(SOC)와 전압 모델링 기법의 충전상태(SOC) 간의 차가 소정의 오차범위를 초과하는지 비교한다.

이는 상기 전류 충전상태(SOC) 추정단계(S321)에서 추정된 전류 충전상태(SOC)가 이전 추정주기에 산출된 충전상태(SOC)를 근거로 추정되고, 전류센서에서 측정된 전류 값에만 근거하여 추정되므로 전압센서보다 오차율이 큰 전류센서의 오차율이 누적되어 충전상태(SOC)의 정확도가 감소하기 때문이다.

따라서 시간이 지남에도 비교적 오차율이 낮은 전압 모델링 기법의 충전상태(SOC)와 시간이 지남에 따라 오차율이 증가하는 전류 적산법의 충전상태(SOC) 간의 차를 연산하여 그 차가 소정의 범위를 초과하는지 비교한다.

여기서 소정의 범위는 일반적으로 발생하는 오차범위보다 2~3배 크게 넘어서는 정도의 값으로 정하는 것이 좋다.

또한, 상기 오차범위 비교단계(S330)는 상기 전류 충전상태(SOC) 추정단계가 소정의 추정횟수를 초과하는 지를 비교하는 추정횟수 비교단계; 를 추가로 포함하여 구성됨에 따라 일시적인 오류로 인하여 발생되는 문제를 방지할 수 있다.

따라서 상기 전류 충전상태(SOC) 추정단계가 소정의 추정횟수를 초과하는 경우, 상기 최종 충전상태(SOC) 산출단계 수행할 수 있도록 하고, 만약 상기 전류 충전상태(SOC) 추정단계가 소정의 추정횟수 미만인 경우, 일시적인 오류가 발생된 것으로 간주하여 다시 상기 상태 측정단계(S310)를 수행한다. 여기서 소정의 추정횟수는 전류 적산법을 사용하는 경우, 일반적으로 오류 값이 커지는 횟수로 이는 전류적산법에 의해 추정된 충전상태(SOC)의 신뢰도가 현저히 낮아진 것을 의미한다.

또한, 상기 최종 충전상태(SOC) 산출단계(S340)는 상기 오차범위 비교단계(S330)에서 상기 전류 적산법의 충전상태(SOC)와 전압 모델링 기법의 충전상태(SOC) 간의 차가 소정의 오차범위를 초과하는 경우, 상기 전류 적산법의 충전상태와 전압 모델링 기법의 충전상태에 소정의 가중치를 적용하여 최종 충전상태(SOC)를 산출한다.

예를 들어 설명한다면, 상기 전류 적산법의 충전상태(SOC)와 전압 모델링 기법의 충전상태(SOC)의 초기 비율이 2:1인 경우, 1:4로 변경하여, 전류 적산법의 충전상태(SOC)에 대한 가중치는 1/5로, 전압 모델링 기법의 충전상태(SOC)에 대한 가중치는 4/5로 연산한다.

따라서 전류 적산법의 충전상태(SOC)가 90(%), 전압 모델링 기법의 충전상태(SOC)가 60(%)인 경우, 최종 SOC(%)=90*(1/5)+(60)*(4/5)로 최종 충전상태(SOC)는 66(%)로 산출된다.

이는 전압 모델링 기법도 또한 오차율이 발생하므로 전류 적산법의 충전상태(SOC)의 비율을 조정함에 따라 정확한 충전상태(SOC)가 산출될 수 있도록 한다.

<실시 예 3>

다음으로 본 발명의 실시 예에 따른 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정장치에 대하여 설명한다.

본 발명의 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정장치는 전압 모델링 기법을 통해 충전 또는 방전 상태에 따라 정확한 충전상태(SOC)를 추정하여 시간이 지남에도 정확한 충전상태(SOC)가 산출될 수 있도록 한다.

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정장치의 구성도이다.

도 5를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정장치(100)는 에너지 저장장치(ESS)의 전류, 전압 및 온도를 측정하는 상태 측정부(200), 상태 측정부(200)에서 측정한 전류, 전압 및 온도를 근거로 하여 전류 적산법 및 전압 모델링 기법을 통한 각각의 충전상태(SOC)를 추정하는 충전상태(SOC) 추정부(300), 충전상태(SOC) 추정부(300)에서 추정한 전류 적산법의 충전상태(SOC)와 전압 모델링 기법의 충전상태(SOC) 간의 차가 소정의 오차범위를 초과하는지 비교하는 오차범위 비교부(400), 오차범위 비교부(400)에서 상기 전류 적산법의 충전상태와 전압 모델링 기법의 충전상태 간의 차가 소정의 오차범위를 초과하는 경우, 상기 전류 적산법의 충전상태와 전압 모델링 기법의 충전상태에 소정의 가중치를 적용하여 최종 충전상태(SOC)를 산출하는 최종 충전상태(SOC) 산출부(500) 및 상기 충전상태(SOC) 추정부(300)에서 추정된 각각의 충전상태(SOC)를 저장하는 메모리(600)를 포함하여 구성된다.

이와 같은 상기 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정장치(100)는 배터리 BMS의 내부 또는 외부에 구성될 수 있다.

또한, 상기 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정장치의 각 구성은 하기에서 더욱 상세하게 설명한다.

상기 상태 측정부(200)는 에너지 저장장치(ESS)의 전류, 전압 및 온도를 측정한다.

좀 더 상세하게 설명하면, 상기 상태 측정부(200)는 각 배터리 셀이 온도 센서를 통해 전류, 전압 및 온도를 측정하도록 명령하고, 측정된 각 배터리 셀의 전류, 전압 및 온도가 취합되어 전송될 수 있도록 제어한다.

또한, 상태 측정부(200)는 소정의 추정주기마다 수행되는데, 이는 충전상태(SOC)에 따라 변경된다.

일반적으로 낮은 충전상태(SOC)와 높은 충전상태(SOC)는 충전상태(SOC) 추정 오차가 높으므로, 일 실시 예로써, 0~10, 90~100%의 충전상태(SOC)는 1% 단위로 충전상태(SOC)가 추정되도록 추정주기를 변경하고, 그 외 10~90%의 충전상태(SOC)는 20% 단위로 충전상태(SOC)가 추정되도록 추정주기를 변경하여 효율적이면서 정확한 값이 추정될 수 있도록 한다.

상기 충전상태(SOC) 추정부(300)는 상기 상태 측정부(200)에서 측정한 전류, 전압 및 온도를 전류 적산법 및 전압 모델링 기법에 적용한 각각의 충전상태(SOC)를 추정한다.

또한, 상기 충전상태(SOC) 추정부(300)는 도6을 들어 상세하게 설명한다.

도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정장치 내 SOC 추정부의 구성도이다.

도 6을 참조하면, 상기 충전상태(SOC) 추정부(300)는 상기 상태 측정부(200)에서 측정한 전류를 전류 적산법에 적용하여 에너지 저장장치의 충전상태(SOC)를 추정하는 전류 적산부(310) 및 상기 상태 측정부(200)에서 측정한 전류, 전압 및 온도를 전압 모델링 기법에 적용하여 에너지 저장장치의 충전상태(SOC)를 추정하는 전압 모델링부(320)를 포함하여 구성된다.

또한, 상기 전류 적산부(310)는 상기 (식3)과 같은 전류 적산법의 알고리즘이 기 저장되어 있어 상기 상태 측정부(200)에서 측정한 전류를 근거로 하여 에너지 저장장치의 충전상태(SOC)를 추정한다.

또한, 추정된 충전상태(SOC)는 상기 메모리(600)에 저장하여 다음 추정주기와 상기 전압 모델링부(320)에서의 첫 번째 추정주기에 사용될 수 있도록 한다.

또한, 상기 전압 모델링부(320)는 상기 (식1) 및 (식2)와 같은 전압 모델링 기법의 알고리즘이 기 저장되어 있고, 상기 상태 측정부(200)에서 측정한 전류, 전압 및 온도를 적용하여 충전상태(SOC)를 추정한다.

상기 도 6을 참조하면, 상기 전압 모델링부(320)는 상기 상태 측정부(200)에서 측정된 전류 및 전압을 근거로 충전상태인지 방전상태인지 판단하는 충/방전 판단부(321), 상기 충/방전 판단부(321)에서 판단된 상태를 근거로 하여 충전상태(SOC) 매개변수를 도출하는 매개변수 도출부(322) 및 상기 매개변수 도출부(323)에서 도출된 충전상태(SOC) 매개변수를 근거로 하여 에너지 저장장치(ESS)의 충전상태(SOC)를 추정하는 전압 충전상태(SOC) 추정부(324)를 포함하여 구성된다.

더욱 상세하게 설명한다면, 상기 충/방전 판단부(321)는 충/방전 시 발생되는 분극 전압을 누적하여 누적된 값의 극성에 따라 충전상태인지 방전상태인지 판단한다.

또한, 상기 매개변수 도출부(323)는 상기 상태 측정부(200)에서 측정된 온도와 이전 추정주기에 추정된 충전상태(SOC)를 근거로 하여 상기 충/방전 판단부(321)에서 판단된 배터리의 상태에 따라 다른 충전상태(SOC) 매개변수를 도출한다. 여기서 충전상태(SOC) 매개변수는 충전 상태와 방전 상태마다 다른 테이블을 가지고 있어 정확한 충전상태(SOC)가 추정될 수 있도록 한다.

여기서 상기 충전 상태와 방전 상태 테이블은 상기 메모리(600)에 기 저장되어 있다.

또한, 상기 전압 충전상태(SOC) 추정부(324)는 상기 (식1) 및 (식2)의 알고리즘을 포함하므로 상기 매개변수 도출부(323)에서 도출된 매개변수를 근거로 하여 개방회로전압(OCV)을 산출하고, 산출된 개방회로전압(OCV)을 충전상태(SOC)와 개방회로전압(OCV) 간의 상관관계 테이블에 매칭하여 전압 충전상태(SOC)를 추정할 수 있다. 여기서 상기 충전상태(SOC)와 개방회로전압(OCV) 간의 상관관계 테이블은 상기 메모리(600)에 기 저장되어 있다.

또한, 상기 오차범위 비교부(400)는 상기 충전상태(SOC) 추정부(300)에서 추정한 전류 적산법의 충전상태(SOC)와 전압 모델링 기법의 충전상태(SOC) 간의 차가 소정의 오차범위를 초과하는지 비교한다.

여기에는 상기 충전상태(SOC) 추정부(300)에서 추정한 전류 적산법의 충전상태(SOC)와 전압 모델링 기법의 충전상태(SOC) 간의 차를 연산하는 SOC 차 연산부; 를 추가로 포함하여 구성된다.

또한, 상기 전류 적산부(310)에서 수행한 충전상태(SOC) 추정횟수가 소정의 추정횟수를 초과하는지 비교하는 추정횟수 비교부; 를 추가로 포함하여 구성됨에 따라 일시적인 오류발생으로 인한 충전상태(SOC) 가중치 조절을 방지한다.

또한, 상기 최종 충전상태(SOC) 산출부(500)는 상기 오차범위 비교부(400)에서 상기 전류 적산법의 충전상태와 전압 모델링 기법의 충전상태 간의 차가 소정의 오차범위를 초과하는 경우, 상기 전류 적산법의 충전상태와 전압 모델링 기법의 충전상태에 소정의 가중치를 적용하여 최종 충전상태(SOC)를 산출한다.

상기 최종 충전상태(SOC) 산출부(500)는 가중치를 적용하여 최종 충전상태(SOC)를 산출하는 알고리즘이 기 저장되어 있어, 상기 전류 적산부(310)에서 추정된 충전상태(SOC)와 상기 전압 모델링부(320)에서 추정된 충전상태(SOC)를 기 설정된 가중치로 변경 적용하여 최종 충전상태(SOC)를 산출한다.

또한, 상기 메모리(600)는 충전상태(SOC) 추정부(300)에서 추정된 각각의 충전상태(SOC)를 저장하고, 상기 매개변수 도출부(322)에서 사용되는 충전 상태 테이블과 방전상태 테이블이 기 저장되어 있다.

또한, 상기 SOC 추정부(323)에서 사용되는 충전상태(SOC)와 개방회로전압(OCV) 간의 상관관계 테이블이 기 저장되어 있으며, 이 테이블은 배터리의 충전상태와 방전상태에 상관없이 동일한 값을 사용한다.

이는 개방회로전압(OCV)에 충전상태와 방전상태에 관한 전압 값이 누적되어 있으므로 충전상태와 방전상태의 평균값을 사용한다.

한편, 본 발명의 기술적 사상은 상기 실시 예에 따라 구체적으로 기술되었으나, 상기 실시 예는 그 설명을 위한 것이며, 그 제한을 위한 것이 아님을 주지해야 한다. 또한, 본 발명의 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 서술한 특허청구범위 기술 내에서 다양한 실시 예가 가능할 수 있을 것이다.

100: 에너지 저장장치 충전상태 추정장치
200: 상태 측정부
300: SOC 추정부
310: 전류 적산부
320: 전압 모델링부
321: 충/방전 판단부
322: 매개변수 도출부
323: SOC 추정부
400: 오차범위 비교부
500: 최종 SOC 산출부
600: 메모리

Claims (13)

1. 에너지 저장장치(ESS)의 충전상태(SOC)를 추정하는 방법에 있어서,
   에너지 저장장치의 전류, 전압 및 온도를 측정하는 제1단계;
   상기 제1단계에서 측정된 전류 및 전압을 근거로 충/방전상태를 판단하는 제2단계;
   상기 제2단계에서 판단된 충전상태 또는 방전상태에 따라 충전상태(SOC) 매개변수를 도출하는 제3단계; 및
   상기 제3단계에서 도출된 충전상태(SOC) 매개변수를 근거로 하여 에너지 저장장치의 충전상태(SOC)를 추정하는 제4단계;
   를 포함하여 구성되며,
   상기 제1 내지 제4 단계는 소정의 추정 주기를 반복하여 수행되고,
   상기 충전상태(SOC) 매개변수를 도출하는 제3단계는,
   상기 제1단계에서 측정된 온도 및 이전 추정주기에 추정된 충전상태(SOC)를 근거로 하여 충전상태(SOC) 매개변수를 도출하며,
   상기 제3단계가 첫 번째 추정주기인 경우, 전류 적산법으로 추정된 충전상태(SOC)를 상기 이전 추정주기에 추정된 충전상태(SOC)로 사용하여 충전상태(SOC) 매개변수를 도출하는 것을 특징으로 하는 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정방법.
   
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 청구항 1에 있어서,
   충전상태(SOC)에 따라 상기 소정의 추정주기가 변경되는 것을 특징으로 하는 에너지 저장장치(ESS) 충전상태(SOC) 추정방법.
   
   
   
6. 삭제
7. 삭제
8. 삭제
9. 삭제
10. 삭제
11. 삭제
12. 삭제
13. 삭제

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