JP7364160B2 - バッテリー診断システム、電力システム及びバッテリー診断方法 - Google Patents

バッテリー診断システム、電力システム及びバッテリー診断方法 Download PDF

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Description

本発明は、複数のバッテリーからモニタリングしたバッテリーパラメータに対する統計的分析を通じて各バッテリーの異常を検出する技術に関する。
本出願は、２０２０年１月２２日付け出願の韓国特許出願第１０－２０２０－０００８７７８号及び２０２１年１月１３日付け出願の韓国特許出願第１０－２０２１－０００４８９７号に基づく優先権を主張し、当該出願の明細書及び図面に開示された内容は、すべて本出願に組み込まれる。
近年、ノートパソコン、ビデオカメラ、携帯電話などのような携帯用電子製品の需要が急激に伸び、電気車両、エネルギー貯蔵用蓄電池、ロボット、衛星などの開発が本格化するにつれて、繰り返して充放電可能な高性能バッテリーに対する研究が活発に行われている。
現在、ニッケルカドミウム電池、ニッケル水素電池、ニッケル亜鉛電池、リチウムバッテリーなどのバッテリーが商用化しているが、中でもリチウムバッテリーはニッケル系列のバッテリーに比べてメモリ効果が殆ど起きず充放電が自在であって、自己放電率が非常に低くてエネルギー密度が高いという長所から脚光を浴びている。
電気車両やエネルギー貯蔵システムのように大容量且つ高電圧を必要とする装置のためのバッテリーグループは、互いに直列で接続された複数のバッテリーを含む。一般に、バッテリー管理システムは、各バッテリーのバッテリーパラメータを取得し、各バッテリーの信頼性及び安全性を確保するための多様な機能（例えば、バランシング、冷却）を行うように提供される。
しかし、従来はバッテリー管理システムのソフトウェア的な制約（例えば、データ処理性能）及び／またはハードウェア的な制約（例えば、メモリ容量）のため、同じ電気化学的特性及び性能を有するように製造されて同一バッテリーグループに含まれた複数のバッテリー同士の特性偏差を、バッテリーグループの製造時から交換時までの全体寿命にわたって統合的にモニタリングするには限界がある。
一方、バッテリーグループの運用とともに複数のバッテリーの特性偏差は次第に増加する傾向を有し、これはバッテリーが一種の消耗品であるということから自然な現象である。しかし、各バッテリーが適切に制御されなければ、複数のバッテリー同士の特性偏差がバッテリーグループの使用履歴から期待される正常レベルよりも遥かに増加するという問題がある。これにより、バッテリーグループの全体的な充放電性能と効率が低下し、火事などの危険性も高まる。
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、バッテリー管理システムの機能のうち一部に代わるかまたは一部を分担するように構成されたバッテリー診断システムを用いて、バッテリーグループに含まれた各バッテリーの異常をより正確且つ効率的に診断するバッテリー診断システム、電力システム及びバッテリー診断方法を提供することを目的とする。
また、本発明は、バッテリーグループの全体寿命にわたって、複数のバッテリーそれぞれのバッテリーパラメータを時系列的に累積してビッグデータを生成及び更新しながら、統計的分析を用いてビッグデータから各バッテリーの異常を検出（予測）するバッテリー診断システム、電力システム及びバッテリー診断方法を提供することを目的とする。
本発明の他の目的及び長所は、下記の説明によって理解でき、本発明の実施形態によってより明らかに分かるであろう。また、本発明の目的及び長所は、特許請求の範囲に示される手段及びその組合せによって実現することができる。
本発明の一態様によるバッテリー診断システムは、バッテリーパックのためのものである。該バッテリーパックは、直列で接続された複数のバッテリーを含むバッテリーグループと、複数のバッテリーそれぞれの両端に電気的に結合され、各バッテリーのバッテリーパラメータを示す通知信号を伝送するように構成されるバッテリー管理システムと、を含む。バッテリー診断システムは、有線ネットワーク及び無線ネットワークのうち少なくとも一つを通じて通知信号を収集するように構成される通信デバイスと、通知信号に基づいて、各バッテリーのバッテリーパラメータの変化履歴を示すビッグデータを更新するように構成されるデータ前処理デバイスと、ビッグデータから、複数のバッテリーそれぞれのバッテリーパラメータを示す複数の特性値を含むデータセットを抽出し、データセットの散布情報を決定し、散布情報及び複数の特性値に基づいて、各バッテリーの異常を判断するように構成されるデータ分析デバイスと、を含む。
散布情報は、複数の特性値の標準偏差及び平均を含み得る。
データ分析デバイスは、所定時間毎に、各バッテリーに対して、標準偏差に対する関心偏差の比率である偏差比を決定するように構成され得る。関心偏差は、平均と特性値との差である。データ分析デバイスは、所定時間毎に、各バッテリーに対して、偏差比の変化量を決定するように構成され得る。データ分析デバイスは、所定時間毎に、バッテリーグループの製造時から充放電に使われた累積エネルギーの増加量に基づいて、基準変化量を決定するように構成され得る。データ分析デバイスは、所定時間毎に、基準変化量よりも大きい偏差比の変化量を有する各バッテリーを異常と判断するように構成され得る。
データ分析デバイスは、所定時間毎に、累積エネルギーの増加量に基づいて、使用スコアを決定するように構成され得る。使用スコアは、バッテリーグループの製造時からの経過時間及び累積エネルギーと正の相関関係を有する退化ファクタである。データ分析デバイスは、所定時間毎に、使用スコアと基準変化量との正の相関関係を規定する第１変換関数を用いて、使用スコアに対応する基準変化量を決定するように構成され得る。
データ分析デバイスは、所定時間毎に、各バッテリーに対して、平均と特性値との差である関心偏差を決定するように構成され得る。
データ分析デバイスは、所定時間毎に、バッテリーグループの製造時から充放電に使われた累積エネルギーの増加量に基づいて、基準係数を決定するように構成され得る。データ分析デバイスは、所定時間毎に、各バッテリーに対して、基準係数と標準偏差との積である許容限界よりも大きい関心偏差を有する各バッテリーを異常と判断するように構成され得る。
データ分析デバイスは、所定時間毎に、累積エネルギーの増加量に基づいて、使用スコアを決定するように構成され得る。使用スコアは、バッテリーグループの製造時からの経過時間及び累積エネルギーと正の相関関係を有する退化ファクタである。データ分析デバイスは、所定時間毎に、使用スコアと基準係数との正の相関関係を規定する第２変換関数を用いて、使用スコアに対応する基準係数を決定するように構成され得る。
データ分析デバイスは、所定時間毎に、複数のバッテリーのうち異常と判断された各バッテリーの識別情報を含む診断メッセージを、通信デバイスを用いてバッテリー管理システムに伝送するように構成され得る。
バッテリーパラメータは、電圧、温度、膨れ量、ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）、ＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ）、内部抵抗及び自己放電率のうち一つまたは二つ以上の加重平均であり得る。
本発明の他の態様による電力システムは、バッテリー診断システムを含む。
本発明のさらに他の態様によるバッテリー診断方法は、バッテリー診断システムによって所定時間毎に実行可能である。該バッテリー診断方法は、バッテリー診断システムが、バッテリー管理システムによって伝送された通知信号に基づいて、各バッテリーのバッテリーパラメータの変化履歴を示すビッグデータを更新する段階と、バッテリー診断システムが、ビッグデータから、複数のバッテリーそれぞれのバッテリーパラメータを示す複数の特性値を含むデータセットを抽出する段階と、バッテリー診断システムが、データセットの散布情報を決定する段階と、バッテリー診断システムが、散布情報及び複数の特性値に基づいて、各バッテリーの異常を判断する段階と、を含む。
散布情報は、複数の特性値の標準偏差及び平均を含み得る。
各バッテリーの異常を判断する段階は、各バッテリーに対して、標準偏差に対する関心偏差の比率である偏差比を決定する段階であって、関心偏差が平均と特性値との差である段階と、各バッテリーに対して、偏差比の変化量を決定する段階と、バッテリーグループの製造時から充放電に使われた累積エネルギーの増加量に基づいて、基準変化量を決定する段階と、基準変化量よりも大きい偏差比の変化量を有する各バッテリーを異常と判断する段階と、を含み得る。
各バッテリーの異常を判断する段階は、各バッテリーに対して、平均と特性値との差である関心偏差を決定する段階と、バッテリーグループの製造時から充放電に使われた累積エネルギーの増加量に基づいて、基準係数を決定する段階と、基準係数と標準偏差との積である許容限界よりも大きい関心偏差を有する各バッテリーを異常と判断する段階と、を含み得る。
本発明の実施形態のうち少なくとも一つによれば、バッテリー管理システムの機能のうち一部に代わるかまたは一部を分担するように構成されたバッテリー診断システムを用いて、バッテリーグループに含まれた各バッテリーの異常をより正確且つ効率的に診断することができる。
本発明の実施形態のうち少なくとも一つによれば、バッテリーグループの全体寿命にわたって、複数のバッテリーそれぞれのバッテリーパラメータを時系列的に累積してビッグデータを生成及び更新しながら、統計的分析を用いてビッグデータから各バッテリーの異常を検出（予測）することができる。
本発明の実施形態のうち少なくとも一つによれば、バッテリーグループの使用履歴に応じて、複数のバッテリー同士の特性偏差及び／または各バッテリーのバッテリーパラメータに対する許容限界（許容範囲）を調節することで、各バッテリーに対する異常検出の正確度を向上させることができる。
本発明の効果は上記の効果に制限されず、他の効果は特許請求の範囲の記載から当業者に明確に理解できるであろう。
本明細書に添付される次の図面は、本発明の望ましい実施形態を例示するものであり、発明の詳細な説明ともに本発明の技術的な思想をさらに理解させる役割をするものであるため、本発明は図面に記載された事項だけに限定されて解釈されてはならない。
本発明による電力システムの構成を例示的に示した図である。 図１に示されたバッテリー管理システムのセンシングデバイス及び保護デバイスとバッテリーとの間の接続関係を例示的に示した図である。 複数のバッテリーから周期的に取得される複数の特性値の経時的変化を例示的に示したグラフである。 所定時間毎に取得されるデータセットの散布情報を用いてバッテリーの異常を検出する動作の説明に参照されるグラフである。 所定時間毎に取得されるデータセットの散布情報を用いてバッテリーの異常を検出する動作の説明に参照されるグラフである。 本発明によるバッテリー診断方法を概略的に示したフロー図である。 図６の段階Ｓ６４０を具現するための第１実施例による異常検出プロセスを概略的に示したフロー図である。 図６の段階Ｓ６４０を具現するための第２実施例による異常検出プロセスを概略的に示したフロー図である。
以下、添付された図面を参照して本発明の望ましい実施形態を詳しく説明する。これに先立ち、本明細書及び特許請求の範囲に使われた用語や単語は通常的や辞典的な意味に限定して解釈されてはならず、発明者自らは発明を最善の方法で説明するために用語の概念を適切に定義できるという原則に則して本発明の技術的な思想に応ずる意味及び概念で解釈されねばならない。
したがって、本明細書に記載された実施形態及び図面に示された構成は、本発明のもっとも望ましい一実施形態に過ぎず、本発明の技術的な思想のすべてを代弁するものではないため、本出願の時点においてこれらに代替できる多様な均等物及び変形例があり得ることを理解せねばならない。
明細書の全体において、ある部分がある構成要素を「含む」とするとき、これは特に言及されない限り、他の構成要素を除外するものではなく、他の構成要素をさらに含み得ることを意味する。さらに、明細書の全体において、ある部分が他の部分と「連結（接続）」されるとするとき、これは「直接的な連結（接続）」だけではなく、他の素子を介在した「間接的な連結（接続）」も含む。
図１は本発明による電力システムの構成を例示的に示した図であり、図２は図１に示されたバッテリー管理システムのセンシングデバイス及び保護デバイスとバッテリーとの間の接続関係を例示的に示した図である。
図１を参照すると、電力システム１は、電気車両やエネルギー貯蔵システムのように、エネルギーの入力及び出力が可能な蓄電手段を備えるシステムを総称する。
電力システム１は、バッテリーパック１０、リレー２０、電力変換デバイス３０及びバッテリー診断システム２００を含む。
バッテリーパック１０は、バッテリーグループＢＧ及びバッテリー管理システム１００を含む。
バッテリーグループＢＧは、互いに電気的に直列で接続される複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍ（ｍは２以上の自然数）を含む。以下では、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍに対する共通的な説明において、バッテリーを指称する記号として参照符号「Ｂ」を使用する。
バッテリーＢは、単一のバッテリーセル、若しくは、直列、並列または直並列混合で接続された二つ以上のバッテリーセルを含み得る。バッテリーセルは、例えばリチウムイオンセルのように繰り返して充放電可能なものであれば、バッテリーセルの種類は特に限定されない。
リレー２０は、バッテリーパック１０と電力変換デバイス３０との間の電力経路として提供される電力ラインＰＬに設けられる。リレー２０がターンオンしている間、バッテリーパック１０と電力変換デバイス３０の一方から他方への電力伝達が可能である。リレー２０は、例えば機械式コンタクタ、電界効果トランジスタ（ＦＥＴ：Ｆｉｅｌｄ Ｅｆｆｅｃｔ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）などのような公知のスイッチングデバイスのうち一つまたは二つ以上を組み合わせることで具現され得る。バッテリー管理システム１００は、バッテリーグループＢＧの状態に応じてリレー２０をオンオフ切換制御し得る。
電力変換デバイス３０は、バッテリー管理システム１００及び／または外部デバイス（図示せず）からの命令に応答して、電気系統４０によって供給される交流電力からバッテリーグループＢＧの充電のための直流電力を生成し得る。電力変換デバイス３０は、バッテリーパック１０からの直流電力から交流電力を生成し得る。
バッテリー管理システム１００は、複数のバッテリーそれぞれの電圧、電流、温度及び膨れのうち少なくとも一つを測定する。バッテリー管理システム１００は、センシングデバイス１１０、電流センサ１１４、通信デバイス１２０及び制御デバイス１３０を含む。
センシングデバイス１１０は、電圧測定回路１１１、温度測定回路１１２、及び／または膨れ測定回路１１３を含む。
電圧測定回路１１１は、複数の電圧センサ１５１を含む。複数の電圧センサ１５１は、複数のバッテリーに一対一で提供される。図２を参照すると、電圧センサ１５１は、電圧センシングラインを通じて、対応するバッテリーＢの両端（すなわち、正極と負極）に電気的に接続される。電圧センサ１５１は、バッテリーＢの両端にかかった電圧を測定し、測定された電圧を示す信号を生成するように構成される。制御デバイス１３０は、設定時間毎に、電圧測定回路１１１からの信号に基づいて、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍの電圧をそれぞれ決定し得る。また、制御デバイス１３０は、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍのそれぞれの電圧を足して、バッテリーグループＢＧの両端にかかった電圧をさらに決定し得る。
温度測定回路１１２は、複数の温度センサ１５２を含む。複数の温度センサ１５２は、複数のバッテリーに一対一で提供される。図２を参照すると、温度センサ１５２は、対応するバッテリーＢの温度を測定し、測定された温度を示す信号を生成するように構成される。例えば、熱電対などが温度センサ１５２として用いられ得る。制御デバイス１３０は、設定時間毎に、温度測定回路１１２からの信号に基づいて、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍの温度をそれぞれ決定し得る。
膨れ測定回路１１３は、複数の膨れセンサ１５３を含む。複数の膨れセンサ１５３は、複数のバッテリーに一対一で提供される。膨れセンサ１５３は、対応するバッテリーＢの膨れ量を測定し、測定された膨れ量を示す信号を生成するように構成される。一例として、膨れセンサ１５３は、対応するバッテリーＢの一部分に取り付けられて、バッテリーＢの所定地点の初期値からの変位やバッテリーＢに加えられている圧力を膨れ量として測定し得る。制御デバイス１３０は、設定時間毎に、膨れ測定回路１１３からの信号に基づいて、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍの膨れ量をそれぞれ決定し得る。
電流センサ１１４は、電力ラインＰＬを通じてバッテリーグループＢＧに電気的に直列で接続される。電流センサ１１４は、バッテリーグループＢＧを通じて流れる電流を測定し、測定された電流を示す信号を制御デバイス１３０に出力するように構成される。例えば、シャント抵抗、ホール効果素子などが電流センサ１１４として用いられ得る。
制御デバイス１３０は、リレー２０、センシングデバイス１１０、電力変換デバイス３０及びバッテリー診断システム２００に動作可能に結合される。二つの構成が動作可能に結合されるとは、片方向または双方向で信号を送受信可能に二つの構成が直間接的に接続されていることを意味する。
制御デバイス１３０は、ハードウェア的に、ＡＳＩＣｓ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔｓ）、ＤＳＰｓ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ）、ＤＳＰＤｓ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｄｅｖｉｃｅｓ）、ＰＬＤｓ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｄｅｖｉｃｅｓ）、ＦＰＧＡｓ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙｓ）、マイクロプロセッサ、その他の機能を実行するための電気的ユニットのうち少なくとも一つを用いて具現され得る。
制御デバイス１３０にはメモリが内蔵され得る。メモリには、後述する実施例によるバッテリー管理方法を実行するのに必要なプログラム及び各種のデータが予め保存され得る。メモリは、例えばフラッシュメモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（ｓｏｌｉｄ ｓｔａｔｅ ｄｉｓｋ）、ＳＤＤ（ｓｉｌｉｃｏｎ ｄｉｓｋ ｄｒｉｖｅ）、マルチメディアマイクロカード、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＲＡＭ（ｓｔａｔｉｃ ＲＡＭ）、ＲＯＭ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ｅｒａｓａｂｌｅ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＰＲＯＭ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）のうち少なくとも一つの形態の保存媒体を含み得る。
制御デバイス１３０は、センシングデバイス１１０による測定結果を示す信号を周期的または非周期的に収集する。制御デバイス１３０は、収集された信号に基づいて、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍそれぞれのバッテリーパラメータを取得する。本明細書において、バッテリーパラメータとは、バッテリーＢから直間接的に観測可能なバッテリーの状態を示す指標である。一例として、バッテリーパラメータは、電圧、温度、膨れ量、ＳＯＣ、ＳＯＨ、内部抵抗及び自己放電率のうち一つまたは二つ以上の加重平均である。ＳＯＣは、バッテリーＢの完全充電容量に対する残存容量の比率を示す。内部抵抗は、バッテリーＢの両端間の等価抵抗を示す。自己放電率は、休止（カレンダリング状態）中のバッテリーＢの単位時間当りＳＯＣ低下量を示す。ＳＯＨは、バッテリーＢの設計容量に対する完全充電容量の比率を示す。完全充電容量は、時間が経過するとともに設計容量から徐々に低下する。ＳＯＣ、ＳＯＨ、内部抵抗及び自己放電率のそれぞれの演算方式は当業者に周知されているため、具体的な説明は省略する。
制御デバイス１３０は、バッテリーＢのバッテリーパラメータに基づいて、予めプログラミングされた保護機能を選択的に行うことができる。そのため、バッテリー管理システム１００は、制御デバイス１３０に動作可能に結合される保護デバイス１４０をさらに含むことができる。
保護デバイス１４０は、バランシングモジュール１４１及び冷却モジュール１４２のうち少なくとも一つを含む。
バランシングモジュール１４１は、複数のバランシング回路１６１を含む。複数のバランシング回路１６１は、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍに一対一で提供される。図２を参照すると、バランシング回路１６１は、スイッチＳＷ及び放電抵抗素子Ｒの直列回路である。制御デバイス１３０は、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍの平均電圧（または平均ＳＯＣ）よりも所定値以上高い電圧（またはＳＯＣ）を有するバッテリーＢを放電させるため、バランシング回路１６１のスイッチＳＷをターンオンさせることができる。
冷却モジュール１４２は、複数の冷却回路１６２を含む。複数の冷却回路１６２は、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍに一対一で提供される。図２を参照すると、冷却回路１６２は、一例として、冷却ファン、冷却ポンプなどのようにバッテリーＢに冷却媒体を供給可能なものであればその種類は制限されない。制御デバイス１３０は、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍの平均温度（または平均膨れ量）よりも所定値以上高い温度（または膨れ量）を有するバッテリーＢに対する冷却動作を行うことができる。
通信デバイス１２０は、有線ネットワーク及び無線ネットワークのうち少なくとも一つを通じてバッテリー診断システム２００に結合され、バッテリー診断システム２００と双方向通信し得る。有線ネットワークは、例えばＬＡＮ（ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＣＡＮ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、デイジーチェーンなどであり得、無線ネットワークは、例えばブルートゥース（登録商標）（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））、ジグビー（登録商標）（ＺｉｇＢｅｅ（登録商標））、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）などであり得る。通信デバイス１２０は、通知信号をバッテリー診断システム２００に伝送する。通知信号は、バッテリー管理システム１００によって取得された複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍのそれぞれのバッテリーパラメータを示す。
バッテリー診断システム２００は、バッテリー管理システム１００と協働して、バッテリーＢの異常検出の正確性及び効率性を向上させるように提供される。
バッテリー診断システム２００は、通信デバイス２１０、データ前処理デバイス２２０及びデータ分析デバイス２３０を含む。
通信デバイス２１０は、有線ネットワーク及び無線ネットワークのうち少なくとも一つを通じて、バッテリー管理システム１００の通信デバイス１２０と双方向通信する。通信デバイス２１０は、バッテリー管理システム１００から通知信号を収集する。通知信号は、バッテリー管理システム１００によって取得された複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍのそれぞれのバッテリーパラメータを示す。
データ前処理デバイス２２０は、データベース２２１を備え、通信デバイス２１０に接続され、通信デバイス２１０によって収集される通知信号から各バッテリーのバッテリーパラメータの値を抽出した後、データベース２２１に時系列的に記録する。これによって、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍそれぞれのバッテリーパラメータの変化履歴を示すビッグデータがデータ前処理デバイス２２０によって周期的または非周期的に更新される。データ前処理デバイス２２０は、ハードウェア的に、マイクロプロセッサなどのようなデータ処理手段を用いて具現され得る。
データ分析デバイス２３０は、データ前処理デバイス２２０によってビッグデータが更新される場合、更新されたビッグデータから、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍそれぞれのバッテリーパラメータを示す複数の特性値を含むデータセットを抽出する。一例として、バッテリーパラメータが電圧である場合、複数の特性値は複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍそれぞれの両端にかかった電圧の大きさが数値化されたものである。データ分析デバイス２３０は、データセットの散布情報を決定し、統計的分析を用いて、散布情報及び複数の特性値に基づいて、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍのそれぞれの異常を判断する。統計的分析としては、例えば、工程能力指数（ｐｒｏｃｅｓｓ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｉｎｄｅｘ：Ｃｐ、Ｃｐｋ）方式が採用され得る。データセットの散布情報は、複数の特性値の散布度（ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ）を示すものであって、例えば標準偏差、分散または範囲（最大値と最小値との差）を含み得る。データセットの散布情報は、複数の特性値の平均をさらに含み得る。
通知信号が所定時間（例えば、１分、１時間または１日）毎に周期的に収集される場合、データ分析デバイス２３０も所定時間毎に周期的にデータセットの抽出及び散布情報の決定を行うことができる。
図３は、複数のバッテリーから周期的に取得される複数の特性値の経時的変化を例示的に示したグラフである。
図３は、バッテリーグループＢＧの運用中の任意の時間帯にわたる、バッテリーＢの特性値としてのＳＯＣの経時的変化を例示する。カーブ３００は複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍの平均ＳＯＣの変化を、カーブ３１０はバッテリーＢ＿ｉ（ｉはｍ以下の自然数）のＳＯＣ変化を、カーブ３２０はバッテリーＢ＿ｊ（ｊはｉと異なるｍ以下の自然数）のＳＯＣ変化をそれぞれ示している。
図３を参照すると、時点ｔＡと時点ｔＢは、それぞれ、制御デバイス１３０によってバッテリーＢのＳＯＣが取得（決定）される時点であって、互いに所定の時間差Δｔを置いている。以下では、時点ｔＢに係わる各値が今回に取得されるものであり、時点ｔＡに係わる各値は前回に取得されるものと仮定する。
カーブ３００及びカーブ３１０は、上記の時間帯にわたって互いに同等のレベルで緩く変化する一方、カーブ３２０は、時点ｔＡと時点ｔＢとの間の任意の時点から急激に低下している。したがって、カーブ３２０に対応するバッテリーＢ＿ｊに異常状態（例えば、内部短絡）が発生した可能性が高い。ただし、時点ｔＢにおいて、カーブ３００とカーブ３２０との差があまり大きくない場合、単に特性値と平均との差に基づいてはバッテリーＢ＿ｊの異常が検出されない恐れがある。
図４及び図５は、所定時間毎に取得されるデータセットの散布情報を用いてバッテリーの異常を検出する動作の説明に参照されるグラフである。
図４のカーブ４００は、図３の時点ｔＡに係わるデータセットの標準偏差及び平均によって規定される正規分布曲線を例示する。図４において、μ［ｔＡ］は複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍの平均ＳＯＣを、σ［ｔＡ］は複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍのＳＯＣの標準偏差を、Ｚｊ［ｔＡ］はバッテリーＢ＿ｊのＳＯＣをそれぞれ示す。
図５のカーブ５００は、図３の時点ｔＢに係わるデータセットの標準偏差及び平均によって規定される正規分布曲線を例示する。図５において、μ［ｔＢ］は複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍの平均ＳＯＣを、σ［ｔＢ］は複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍのＳＯＣの標準偏差を、Ｚｊ［ｔＢ］はバッテリーＢ＿ｊのＳＯＣをそれぞれ示す。
一方、バッテリーパラメータがバッテリー管理システム１００によって所定時間Δｔ毎に周期的に取得される場合、データセットも所定時間Δｔ毎にビッグデータから新たに抽出される。すなわち、毎回新たに抽出されるデータセット及びその散布情報は、前回のデータセット及びその散布情報とは異なるものである。したがって、データセットの変化履歴を用いてバッテリーＢの異常を正確に検出するためには、今回のデータセットに反映されている散布情報とバッテリーＢの特性値との間の今回の関係を、前回のデータセットに反映されている散布情報とバッテリーＢの特性値との間の前回の関係と比較することが望ましい。
＜第１実施例による異常検出＞
データ分析デバイス２３０は、所定時間Δｔ毎に、バッテリーＢ＿ｊの関心偏差を決定し得る。関心偏差は、データセットに含まれた複数の特性値の平均とバッテリーＢの特性値との差である。
時点ｔにおいて、Ｄｊ［ｔ］はバッテリーＢ＿ｊの時点ｔにおける関心偏差を示し得る。図４及び図５を参照すると、データ分析デバイス２３０は、前回に対応する時点ｔＡにおけるバッテリーＢ＿ｊの関心偏差Ｄｊ［ｔＡ］を（μ［ｔＡ］－Ｚｊ［ｔＡ］）と同一に決定し、今回に対応する時点ｔＢにおけるバッテリーＢ＿ｊの関心偏差Ｄｊ［ｔＢ］を（μ［ｔＢ］－Ｚｊ［ｔＢ］）と同一に決定し得る。
その後、データ分析デバイス２３０は、バッテリーＢ＿ｊの偏差比を決定し得る。偏差比は、標準偏差に対する関心偏差の比率である。図４及び図５を参照すると、データ分析デバイス２３０は、時点ｔＡにおけるバッテリーＢ＿ｊの偏差比をＤｊ［ｔＡ］／σ［ｔＡ］と同一に決定し、時点ｔＢにおけるバッテリーＢ＿ｊの偏差比をＤｊ［ｔＢ］／σ［ｔＢ］と同一に決定し得る。
次いで、データ分析デバイス２３０は、バッテリーＢ＿ｊの偏差比の変化量を決定し得る。本明細書において、ある変量の変化量（または増加量、減少量）とは、今回の値と前回の値との差である。一例として、時点ｔＢにおいて、バッテリーＢ＿ｊの偏差比の変化量は（Ｄｊ［ｔＢ］／σ［ｔＢ］－Ｄｊ［ｔＡ］／σ［ｔＡ］）と同一に決定され得る。
一方、偏差比及びその変化量に関する演算動作とは独立して、データ分析デバイス２３０は、所定時間Δｔ毎に、バッテリーグループＢＧの充放電に使われた累積エネルギーの増加量に基づいて、基準変化量を決定し得る。累積エネルギーの増加量は、電流センサ１１４によって測定された充電電流値の大きさ及び放電電流値の大きさを経時的に積算することで決定され得る。一例として、時点ｔＡから時点ｔＢまでの所定時間Δｔにわたった充電電流値の積算値及び放電電流値の積算値がそれぞれ１０Ａｈ（Ａｍｐｅｒｅ ｈｏｕｒ）及び１５Ａｈでる場合、データ分析デバイス２３０は、（１０＋１５）Ａｈを時点ｔＢにおける累積エネルギーの増加量として決定し得る。
データ分析デバイス２３０は、所定時間Δｔ毎に決定される累積エネルギーの増加量に基づいて、バッテリーグループＢＧの使用スコアを決定し得る。使用スコアは、バッテリーグループＢＧの製造時からの累積エネルギー及び経過時間のそれぞれと正の相関関係を有する退化ファクタである。一例として、下記の数式１が使用スコアの決定に用いられ得る。
［数式１］
Figure 0007364160000001
数式１において、ｔは現時点（例えば、ｔＡ）、Ｐ［ｔ－Δｔ］は前回の使用スコア、ΔＥ［ｔ］は累積エネルギーの増加量、ｆ（ΔＥ［ｔ］，Δｔ）は使用スコアの増加量、Ｐ［ｔ］は今回の使用スコアである。すなわち、数式１によって、前回の使用スコアと使用スコアの増加量とを足して今回の使用スコアが決定される。ｆ（ΔＥ［ｔ］，Δｔ）は、ΔＥ［ｔ］及びΔｔのそれぞれと正の相関関係を有する値を出力するように予め与えられた関数から取得され得る。すなわち、下記の数式２及び数式３は、ｆ（ΔＥ［ｔ］，Δｔ）、ΔＥ［ｔ］及びΔｔの例示的な関係を示す。
［数式２］
Figure 0007364160000002
数式２において、Ｗ１及びＷ２はそれぞれ正の値を有するように予め与えられた係数である。
［数式３］
Figure 0007364160000003
数式３において、Ｗ３、Ｗ４及びＷ５はそれぞれ正の値を有するように予め与えられた係数である。
データ分析デバイス２３０は、使用スコアと正の相関関係を有するように予め与えられた変換関数を用いて、今回の使用スコアに基づいて、基準変化量を決定し得る。一例として、下記の数式４が基準変化量の決定に用いられ得る。
［数式４］
Figure 0007364160000004
数式４において、Ｋ［ｔ］は時点ｔにおける基準変化量であり、Ｕ１及びＵ２はそれぞれ正の値を有するように予め与えられた係数である。
データ分析デバイス２３０は、時点ｔにおいて、バッテリーＢの偏差比の変化量（またはその絶対値）が基準変化量Ｋ［ｔ］よりも大きい場合、バッテリーＢを異常と判断し得る。例えば、ｔ＝ｔＢにおいて、（Ｄｊ［ｔＢ］／σ［ｔＢ］－Ｄｊ［ｔＡ］／σ［ｔＡ］）＞Ｋ［ｔ］または－（Ｄｊ［ｔＢ］／σ［ｔＢ］－Ｄｊ［ｔＡ］／σ［ｔＡ］）＜－Ｋ［ｔ］である場合、バッテリーＢ＿ｊは異常と判断される。
＜第２実施例による異常検出＞
第２実施例において、データ分析デバイス２３０は、第１実施例と同様に、所定時間Δｔ毎に、バッテリーＢ＿ｊの関心偏差、バッテリーグループＢＧの使用スコアＰ［ｔ］及び累積エネルギーの増加量ΔＥ［ｔ］を決定し得る。
データ分析デバイス２３０は、使用スコアと正の相関関係を有するように予め与えられた変換関数を用いて、今回の使用スコアに基づいて、基準係数を決定し得る。一例として、下記の数式５が基準係数の決定に用いられ得る。
［数式５］
Figure 0007364160000005
数式５において、Ｆ［ｔ］は時点ｔにおける基準係数であり、Ｙ１及びＹ２はそれぞれ正の値を有するように予め与えられた係数である。
データ分析デバイス２３０は、時点ｔにおいて、バッテリーＢの関心偏差（またはその絶対値）が基準係数Ｆ［ｔ］と標準偏差μ［ｔ］とを乗じた値である許容限界よりも大きい場合、バッテリーＢ＿ｊを異常と判断し得る。例えば、ｔ＝ｔＢにおいて、Ｄｊ［ｔＢ］＞（Ｆ［ｔＢ］×σ［ｔＢ］）または－Ｄｊ［ｔＢ］＜－（Ｆ［ｔＢ］×σ［ｔＢ］）である場合、バッテリーＢ＿ｊは異常と判断される。
上述した第１実施例及び第２実施例による異常検出は、バッテリーＢ＿ｊを基準に説明されたが、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍのそれぞれに共通して適用できる。すなわち、データ分析デバイス２３０は、所定時間Δｔ毎に、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍそれぞれの異常を第１実施例及び／または第２実施例による方式で判断し得る。
データ分析デバイス２３０は、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍのうち異常バッテリーの個数が所定個数以上である場合、通信デバイス２１０を用いてバッテリー管理システム１００に警告メッセージを伝送し得る。バッテリー管理システム１００は、警告メッセージに応答して、バッテリーグループＢＧをサイクル状態からカレンダリング状態に切り換え得る。サイクル状態はリレー２０がオン状態に制御される状態であり、カレンダリング状態はリレー２０がオフ状態に制御される状態であり得る。
図６は本発明によるバッテリー診断方法を概略的に示したフロー図であり、図７は図６の段階Ｓ６４０を具現するための第１実施例による異常検出プロセスを概略的に示したフロー図であり、図８は図６の段階Ｓ６４０を具現するための第２実施例による異常検出プロセスを概略的に示したフロー図である。図６の方法は、バッテリーグループＢＧの製造時から所定時間Δｔ毎に周期的に実行できる。
図１～図６を参照すると、段階Ｓ６００において、通信デバイス２１０は、バッテリー管理システム１００によって伝送された通知信号を収集する。
段階Ｓ６１０において、データ前処理デバイス２２０は、収集された通知信号に基づいて、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍそれぞれのバッテリーパラメータの変化履歴を示すビッグデータを更新する。すなわち、データ前処理デバイス２２０は、所定時間Δｔ毎に、通知信号からバッテリー異常検出に必要なデータを抽出した後、データベース２２１に時系列的に記録（蓄積）してビッグデータを管理する。
段階Ｓ６２０において、データ分析デバイス２３０は、ビッグデータから、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍそれぞれのバッテリーパラメータを示す複数の特性値を含むデータセットを抽出する。
段階Ｓ６３０において、データ分析デバイス２３０は、データセットの散布情報を決定する。散布情報は、データセットに含まれた複数の特性値の標準偏差及び平均を含み得る。周期的に決定されるデータセットの散布情報は、ビッグデータとしてデータベース２２１にさらに書き込まれ得る。
段階Ｓ６４０において、データ分析デバイス２３０は、散布情報及び複数の特性値に基づいて、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍそれぞれの異常を判断する。
図７を参照すると、第１実施例による段階Ｓ６４０は段階Ｓ７１０～Ｓ７５０を含む。
段階Ｓ７１０において、データ分析デバイス２３０は、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍのそれぞれの関心偏差を決定する。関心偏差は、平均と特性値との差である。一例として、時点ｔＢにおいて、バッテリーＢ＿ｊの関心偏差Ｄｊ［ｔＢ］は（μ［ｔＢ］－Ｚｊ［ｔＢ］）である。
段階Ｓ７２０において、データ分析デバイス２３０は、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍのそれぞれに対して、標準偏差に対する関心偏差の比率である偏差比を決定する。一例として、時点ｔＢにおいて、バッテリーＢ＿ｊの偏差比はＤｊ［ｔＢ］／σ［ｔＢ］である。
段階Ｓ７３０において、データ分析デバイス２３０は、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍのそれぞれに対して、偏差比の変化量を決定する。一例として、時点ｔＢにおいて、バッテリーＢ＿ｊの偏差比の変化量は、（Ｄｊ［ｔＢ］／σ［ｔＢ］－Ｄｊ［ｔＡ］／σ［ｔＡ］）である。
段階Ｓ７４０において、データ分析デバイス２３０は、バッテリーグループＢＧの製造時から充放電に使われた累積エネルギーの増加量ΔＥ［ｔ］に基づいて、基準変化量Ｐ［ｔ］を決定する（数式１～数式４を参照）。
段階Ｓ７５０において、データ分析デバイス２３０は、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍのうち、基準変化量よりも大きい偏差比の変化量を有する各バッテリーを異常と判断する。
図８を参照すると、第２実施例による段階Ｓ６４０は段階Ｓ８１０～Ｓ８４０を含む。
段階Ｓ８１０において、データ分析デバイス２３０は、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍのそれぞれに対して、関心偏差を決定する。段階Ｓ８１０は、図７の段階Ｓ７１０と同一である。
段階Ｓ８２０において、データ分析デバイス２３０は、バッテリーグループＢＧの製造時から充放電に使われた累積エネルギーの増加量ΔＥ［ｔ］に基づいて、基準係数Ｋ［ｔ］を決定する（数式１～数式３及び数式５を参照）。
段階Ｓ８３０において、データ分析デバイス２３０は、基準係数Ｋ［ｔ］と標準偏差とを乗じて許容限界を決定する。
段階Ｓ８４０において、データ分析デバイス２３０は、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍのうち、許容限界よりも大きい関心偏差を有する各バッテリーを異常と判断する。
段階Ｓ６５０において、データ分析デバイス２３０は、複数のバッテリーＢ＿１～Ｂ＿ｍのうち異常と判断された各バッテリーの識別情報を含む診断メッセージを通信デバイス２１０によってバッテリー管理システム１００に伝送する。
上述した本発明の実施形態は、装置及び方法のみによって具現されるものではなく、本発明の実施形態の構成に対応する機能を実現するプログラムまたはそのプログラムが記録された記録媒体を通じても具現され得、このような具現は上述した実施形態の記載から当業者であれば容易に具現できるであろう。
以上のように、本発明を限定された実施形態と図面によって説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、本発明の属する技術分野で通常の知識を持つ者によって本発明の技術思想と特許請求の範囲の均等範囲内で多様な修正及び変形が可能であることは言うまでもない。
また、上述した本発明は、本発明が属する技術分野で通常の知識を持つ者により、本発明の技術的思想を逸脱しない範囲内で様々な置換、変形及び変更が可能であって、上述した実施形態及び添付の図面によって限定されるものではなく、多様な変形のため各実施形態の全部または一部が選択的に組み合わせられて構成され得る。

Claims (8)

  1. バッテリーパックのためのバッテリー診断システムであって、
    前記バッテリーパックは、
    直列で接続された複数のバッテリーを含むバッテリーグループと、
    前記複数のバッテリーそれぞれの両端に電気的に結合され、各バッテリーのバッテリーパラメータを示す通知信号を伝送するように構成されるバッテリー管理システムと、を含み、
    前記バッテリー診断システムは、
    有線ネットワーク及び無線ネットワークのうち少なくとも一つを通じて前記通知信号を収集するように構成される通信デバイスと、
    前記通知信号に基づいて、各バッテリーの前記バッテリーパラメータの変化履歴を示すビッグデータを更新するように構成されるデータ前処理デバイスと、
    前記ビッグデータから、前記複数のバッテリーそれぞれの前記バッテリーパラメータを示す複数の特性値を含むデータセットを抽出し、前記データセットの散布情報を決定し、前記散布情報及び前記複数の特性値に基づいて、各バッテリーの異常を判断するように構成されるデータ分析デバイスと、を含み、
    前記散布情報は、前記複数の特性値の標準偏差及び平均を含み、
    前記データ分析デバイスは、所定時間毎に、各バッテリーに対して、
    前記標準偏差に対する関心偏差の比率である偏差比を決定し、ここで、前記関心偏差は前記平均と前記複数の特性値との差であり、
    前記偏差比の変化量を決定し、
    前記データ分析デバイスは、所定時間毎に、
    前記バッテリーグループの製造時から充放電に使われた累積エネルギーの増加量に基づいて、基準変化量を決定するように構成され、
    前記基準変化量よりも大きい前記偏差比の変化量を有する各バッテリーを異常と判断するように構成された、バッテリー診断システム。
  2. 前記データ分析デバイスは、所定時間毎に、
    前記累積エネルギーの増加量に基づいて、使用スコアを決定し、ここで、前記使用スコアは前記バッテリーグループの製造時からの経過時間及び前記累積エネルギーと正の相関関係を有する退化ファクタであり、
    前記使用スコアと前記基準変化量との正の相関関係を規定する第１変換関数を用いて、前記使用スコアに対応する前記基準変化量を決定するように構成された、請求項１に記載のバッテリー診断システム。
  3. バッテリーパックのためのバッテリー診断システムであって、
    前記バッテリーパックは、
    直列で接続された複数のバッテリーを含むバッテリーグループと、
    前記複数のバッテリーそれぞれの両端に電気的に結合され、各バッテリーのバッテリーパラメータを示す通知信号を伝送するように構成されるバッテリー管理システムと、を含み、
    前記バッテリー診断システムは、
    有線ネットワーク及び無線ネットワークのうち少なくとも一つを通じて前記通知信号を収集するように構成される通信デバイスと、
    前記通知信号に基づいて、各バッテリーの前記バッテリーパラメータの変化履歴を示すビッグデータを更新するように構成されるデータ前処理デバイスと、
    前記ビッグデータから、前記複数のバッテリーそれぞれの前記バッテリーパラメータを示す複数の特性値を含むデータセットを抽出し、前記データセットの散布情報を決定し、前記散布情報及び前記複数の特性値に基づいて、各バッテリーの異常を判断するように構成されるデータ分析デバイスと、を含み、
    前記散布情報は、前記複数の特性値の標準偏差及び平均を含み、
    前記データ分析デバイスは、所定時間毎に、各バッテリーに対して、
    前記平均と前記複数の特性値との差である関心偏差を決定し、
    前記データ分析デバイスは、所定時間毎に、
    前記バッテリーグループの製造時から充放電に使われた累積エネルギーの増加量に基づいて、基準係数を決定するように構成され、
    前記基準係数と前記標準偏差との積である許容限界よりも大きい前記関心偏差を有する各バッテリーを異常と判断するように構成された、バッテリー診断システム。
  4. 前記データ分析デバイスは、所定時間毎に、
    前記累積エネルギーの増加量に基づいて、使用スコアを決定し、ここで、前記使用スコアは前記バッテリーグループの製造時からの経過時間及び前記累積エネルギーと正の相関関係を有する退化ファクタであり、
    前記使用スコアと前記基準係数との正の相関関係を規定する第２変換関数を用いて、前記使用スコアに対応する前記基準係数を決定するように構成された、請求項３に記載のバッテリー診断システム。
  5. 前記データ分析デバイスは、所定時間毎に、
    前記複数のバッテリーのうち異常と判断された各バッテリーの識別情報を含む診断メッセージを、前記通信デバイスを用いて前記バッテリー管理システムに伝送するように構成された、請求項１から４のいずれか一項に記載のバッテリー診断システム。
  6. 前記バッテリーパラメータは、
    電圧、温度、膨れ量、ＳＯＣ、ＳＯＨ、内部抵抗、及び自己放電率のうち一つまたは二つ以上の加重平均である、請求項１から５のいずれか一項に記載のバッテリー診断システム。
  7. 請求項１から６のうちいずれか一項に記載のバッテリー診断システムを含む電力システム。
  8. 請求項１から６のうちいずれか一項に記載のバッテリー診断システムによって所定時間毎に実行可能なバッテリー診断方法であって、
    前記バッテリー診断システムが、前記バッテリー管理システムによって伝送された前記通知信号に基づいて、各バッテリーの前記バッテリーパラメータの変化履歴を示すビッグデータを更新する段階と、
    前記バッテリー診断システムが、前記ビッグデータから、前記複数のバッテリーそれぞれの前記バッテリーパラメータを示す複数の特性値を含むデータセットを抽出する段階と、
    前記バッテリー診断システムが、前記データセットの散布情報を決定する段階と、
    前記バッテリー診断システムが、前記散布情報及び前記複数の特性値に基づいて、各バッテリーの異常を判断する段階と、を含む、バッテリー診断方法。
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