KR100428362B1

KR100428362B1 - 차량의 배터리 개로전압을 이용한 초기 충전상태 예측방법

Info

Publication number: KR100428362B1
Application number: KR10-2001-0063653A
Authority: KR
Inventors: 구재승
Original assignee: 현대자동차주식회사
Priority date: 2001-10-16
Filing date: 2001-10-16
Publication date: 2004-04-28
Also published as: KR20030031772A

Abstract

차량의 배터리 개로전압을 이용한 초기 충전상태 예측방법이 개시된다. 개시된 차량의 배터리 개로전압을 이용한 초기 충전상태 예측방법은, (a) 맵 테이블을 방전 무부화 전압 SOC로 설정하는 단계와; (b) 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC를 배터리 평균 전압으로 맵핑하는 단계와; (c) 상기 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC가 20% 이하인지를 판단하는 단계와; (d) 상기 단계 (c)에서 상기 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC가 20% 이하인 경우, 상기 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC가 이전의 배터리 제어기의 메모리 SOC보다 작은 가를 판단하는 단계와; (e) 상기 단계 (d)에서 상기 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC가 상기 이전의 배터리 제어기의 메모리 SOC보다 작지 않는 경우, 상기 이전의 배터리 제어기의 메모리 SOC를 OCV에 의한 초기 SOC로 수정하는 단계;를 포함하는 것을 그 특징으로 한다. 본 발명에 따르면, 배터리 수명을 연장할 수 있는 이점이 있다.

Description

차량의 배터리 개로전압을 이용한 초기 충전상태 예측방법{METHOD OF ESTIMATING AN INITIAL STATE OF CHARGE USING AN OPEN CIRCUIT VOLTAGE OF BATTERY FOR VEHICLES}

본 발명은 차량의 배터리 개로전압을 이용한 초기 충전상태 예측방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 개로전압의 특성을 고려한 초기 배터리 충전상태의 오차를 최소화하여 배터리 제어기의 신뢰성을 향상시키고, 배터리 심방전을 방지하여 배터리 수명이 연장되도록 개선된 차량의 배터리 개로전압을 이용한 초기 충전상태 예측방법에 관한 것이다.

차량의 배터리 개로전압을 이용한 배터리 충전 상태(State Of Charge; 이하 SOC라 함) 예측 알고리즘은 일반적이다. 충전 개로전압(Open Circuit Voltage; 이하 OCV라 함) 산출방법은 도 1에 도시된 바와 같다.

도시된 바와 같이, SOC 5%마다 충전 OCV를 산출하기 위해 3Ah 충전 후, 5분간 레스트(Rest)를 갖는 다음 배터리 전압을 측정한 것이다. 그 결과 도 2에 도시된 바와 같다.

그리고 도 3은 방전 OCV를 측정하기 위한 실험과정이고, 도 4는 그 시험 결과를 나타내 보인 것이다.

따라서 종래에는 배터리 레스트 시간(Rest Time)이 5분 이상된 후에야 알고리즘이 적용된 것이다. 그러나 배터리는 레스트 시간, 로드 히스토리(Load History), 배터리 온도에 따라 정상 상태의 충전/방전 OCV 특성으로 복구하는 시간이 다변하여 알고리즘의 일정한 시간을 적용하면 실제의 SOC를 판단하는데 있어 큰 오차의 가능성을 내포할 수 있다.

특히 하이브리드 전기자동차처럼 충전 및 방전이 지속적으로 진행되는 경우, 도 5의 플로차트처럼 충전 OCV 맵(Map) 또는 방전 OCV 맵 중 선택을 해야 하는 어려움이 있다. 만일 이전 사이클에 충전 경향이 더 강했는데 방전 맵을 적용하면 SOC는 실제 값보다 20~30%정도 큰 값이 적용될 것이다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 창출된 것으로서, 개로전압의 특성을 고려한 초기 배터리 충전상태의 오차를 최소화하여 배터리 제어기의 신뢰성을 향상시키고, 배터리 심방전을 방지하여 배터리 수명이 연장되도록 한 차량의 배터리 개로전압을 이용한 초기 충전상태 예측방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

도 1은 충전 OCV 산출 방법을 나타내 보인 그래프.

도 2는 충전 OCV 시험 결과를 나타내 보인 그래프.

도 3은 방전 OCV 산출 방법을 나타내 보인 그래프.

도 4는 방전 OCV 시험 결과를 나타내 보인 그래프.

도 5는 충전 후 레스트 시간에 따른 OCV 변화를 나타내 보인 그래프.

도 6은 방전 후 레스트 시간에 따른 OCV 변화를 나타내 보인 그래프.

도 7은 레스트 1시간 후의 OCV 특성을 나타내 보인 그래프.

도 8은 본 발명에 따른 차량의 배터리 개로전압을 이용한 초기 충전상태 예측방법을 순차적으로 나타내 보인 개략적인 플로차트.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 차량의 배터리 개로전압을 이용한 초기 충전상태 예측방법은, (a) 맵 테이블을 방전 무부화 전압 SOC로 설정하는 단계와; (b) 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC를 배터리 평균 전압으로 맵핑하는 단계와; (c) 상기 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC가 20% 이하인지를 판단하는 단계와; (d) 상기 단계 (c)에서 상기 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC가 20% 이하인 경우, 상기 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC가 이전의 배터리 제어기의 메모리 SOC보다 작은 가를 판단하는 단계와; (e) 상기 단계 (d)에서 상기 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC가 상기 이전의 배터리 제어기의 메모리 SOC보다 작지 않는 경우, 상기 이전의 배터리 제어기의 메모리 SOC를 OCV에 의한 초기 SOC로 수정하는 단계;를 포함하는 것을 그 특징으로 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.

우선, 도 5는 충전 후 레스트 시간에 따른 OCV 변화를 나타내 보인 것이고,도 6은 방전 후 레스트 시간에 따른 OCV 변화를 나타내 보인 것이다.

도시된 바와 같이, OCV는 충전/방전 후 레스트 시간에 따라 그 특성이 변하게 된다. 따라서 본 발명에서는 OCV가 시간에 따라 변화하는 특성을 고려할 수 없음을 전제로 하고 충전/방전 레스트 1시간 후의 전압 맵 데이터를 사용하여 도 7과 같이 SOC 영역별 OCV 맵을 적용한다.

그러나 도 7에서는 충전/방전 OCV값이 서로 틀림을 알 수가 있고, 배터리 방전 OCV를 사용하여 후술하는 도 8의 플로차트와 같은 알고리즘을 적용한다.

도 8에는 본 발명에 따른 차량의 배터리 개로전압을 이용한 초기 충전상태 예측방법을 순차적으로 나타낸 개략적인 플로차트가 도시되어 있다.

도면을 참조하면, 본 발명에 따른 차량의 배터리 개로전압을 이용한 초기 충전상태 예측방법은, 우선, 맵 테이블(Map Table)을 방전 무부화 전압 SOC로 설정한다.(단계 110)

이어서, 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC(SOCocv)를 배터리 평균 전압(MVavg)으로 맵핑한다.(단계 120)

그리고, 상기 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC(SOCocv)가 20% 이하인지를 판단한다.(단계 130)

상기 단계 130에서 상기 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC(SOCocv)가 20% 이하인 경우, 상기 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC(SOCocv)가 이전의 배터리 제어기(BMS ECU)의 메모리 SOC(PreSOC)보다 작은 가를 판단한다.(단계 140)

상기 단계 140에서 상기 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC(SOCocv)가 이전의배터리 제어기의 메모리 SOC(PreSOC)보다 작지 않는 경우, 이 이전의 배터리 제어기의 메모리 SOC(PreSOC)를 OCV에 의한 초기 SOC로 수정하고 플로(Flow)를 리턴(return)한다.(단계 150)

또한 상기 단계 140에서, 상기 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC(SOCocv)가 이전의 배터리 제어기의 메모리 SOC(PreSOC)보다 작은 경우, 상기 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC(SOCocv)를 새로운 SOC로 적용하고 플로를 리턴한다.(단계 160)

상기와 같이 차량 시스템의 웨이크업(wake-up) 후, 초기에 읽어 들인(전류가 흐르지 않을 때) 배터리 전압을 사용해 도 7의 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC(SOCocv)가 20% 이하이고, 이전의 배터리 제어기의 메모리 SOC(PreSOC)보다 작을 경우 메모리 SOC(SOCocv)를 OCV에 의한 초기 SOC로 수정한다.

상기 단계 130의 원리는 도 9에 도시된 바와 같이, 실제 배터리가 SOC 80%라면 레스트 1분 후의 SOC는 SOC 20%로 읽히고, 레스트 5분 후의 SOC는 60%로 읽힐 것이다.

이는 실제보다 SOC가 낮게 읽히는 에러가 발생하게 된다. 만일 실제 배터리가 SOC 20% 이하라면, 1분 또는 1시간 이후의 OCV는 SOC 20%보다 작을 것이다. 즉, 배터리 실제 SOC가 낮으면 낮을수록 정상 상태로 변화하는 시정수의 영향에 따른 전압 변화를 최소화할 수가 있다. 이는 배터리 정상 상태 복구시간에 대한 영향을 최소화하는데 있어 주요한 변수이다.

그리고 OCV 적용 경계선으로 SOC 20%를 적용한 이유는 대부분의 배터리는 SOC 20%에서 심방전에 의한 배터리 손상이 우려되기 때문이다.

또한 상기 단계 140은, 만일 이전 메모리 SOC(PreSOC)가 SOCocv보다 작은 경우 새로운 SOC를 적용하지 않음으로 심방전을 보다 확실히 방지하기 위함이다.

본 발명에 따르면, 순수 전기자동차, 하이브리드 전기자동차, 연료전지 하이브리드 전기자동차 배터리의 OCV를 사용한 SOC 예측 알고리즘의 큰 단점이 차량의 일정하지 않은 레스트 시간(Rest Time)과, 로드 히스토리(Load History)에 따른 정상 상태의 충전 및 방전 OCV 특성으로 복구하는 시간 다변성을 최소화하고, 배터리 온도에 따른 오차를 최소화하여 OCV로 생길 수 있는 SOC 오차를 최소화하고, 심방전에 의한 배터리 손상을 방지할 수 있다.

상술한 바와 같이 본 발명에 따른 차량의 배터리 개로전압을 이용한 초기 충전상태 예측방법은 다음과 같은 효과를 갖는다.

배터리 심방전을 방지하여 배터리 수명을 연장할 수 있고, 배터리 충전/방전 OCV의 온도별 특성을 측정하기 위한 시험 공정 축소로 개발기간을 단축할 수 있다.

그리고 배터리 제어기(BMS ECU)의 슬립 타임(Sleep Time)을 측정하는 실시간 타이머 부품 삭제로 원가 절감을 이룰 수 있다.

또한 배터리 OCV로 인한 SOC 예측 오차 최소화로 배터리 제어기의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

본 발명은 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 보호 범위는 첨부된 특허청구범위에 의해서만 정해져야 할 것이다.

Claims

(a) 맵 테이블을 방전 무부화 전압 SOC로 설정하는 단계와;

(b) 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC를 배터리 평균 전압으로 맵핑하는 단계와;

(c) 상기 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC가 20% 이하인지를 판단하는 단계와;

(d) 상기 단계 (c)에서 상기 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC가 20% 이하인 경우, 상기 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC가 이전의 배터리 제어기의 메모리 SOC보다 작은 가를 판단하는 단계와;

(e) 상기 단계 (d)에서 상기 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC가 상기 이전의 배터리 제어기의 메모리 SOC보다 작지 않는 경우, 상기 이전의 배터리 제어기의 메모리 SOC를 OCV에 의한 초기 SOC로 수정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 배터리 개로전압을 이용한 초기 충전상태 예측방법.
제1항에 있어서, 상기 단계 (d)에서,

상기 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC가 상기 이전의 배터리 제어기의 메모리 SOC보다 작은 경우, 상기 방전 OCV 맵에 적용하여 나온 SOC를 새로운 SOC로 적용하는 것을 특징으로 하는 차량의 배터리 개로전압을 이용한 초기 충전상태 예측방법.