KR101394012B1 - 배터리 용량 상태 추정 방법 - Google Patents

Abstract

실시 예는 분극전압에 의거 충/방전을 구분하고, 상기 구분된 충전 상태, 방전 상태 각각의 상태에서 배터리의 용량 상태(SOC, State Of Charge)값을 추정하기 위한 것이다.
따라서 배터리 용량 (충전/방전) 상태 추정의 기준을 각각 다르게 함으로써 시스템의 복잡성과 연산 속도를 개선 할 수 있다.

Description

배터리 용량 상태 추정 방법 {METHOD FOR PRESUMING STATE OF CHARGE OF BATTERY}

실시 예는 분극전압에 의거 충/방전을 구분하고, 상기 구분된 충전 상태, 방전 상태 각각의 상태에서 배터리의 용량 상태(SOC, State Of Charge)값을 추정하기 위한 것이다.

2차 전지에서 충전과 방전을 반복하게 되면 동일한 배터리 용량 상태 (배터리 충전 /방전상태 또는 잔존 상태에서의 SOC)에서 서로 다른 전압 레벨을 가지게 된다. 일반적으로 충전과 방전의 중간값을 가지고 배터리 상태를 추정하게 되는데, 이 경우 중간값 선택으로 인한 오차를 포함하게 되고, 이러한 오차를 줄이기 위해 복잡한 알고리즘을 추가하여 보상 작업이 진행된다. 이렇게 복잡한 알고리즘의 추가는 시스템의 복잡성을 증가시키고 연산 시간 또한 증가시킨다. 또한 시스템의 복잡성 증가는 실시간 구현에 있어서도 문제를 발생시킨다

실시 예는 배터리의 용량 상태 (충전/방전상태 또는 잔존 상태에서의 SOC)를 정확히 추정하는 것을 제안한다.

실시 예는 분극전압의 극성에 의거 충전과 방전의 상태를 결정하고, 상기 결정된 충전시 또는 방전시의 각각의 특성(SOC vs OCV 그래프)에 의거하여 SOC를 추정하는 것을 제안한다.

실시 예는 충전과 방전을 결정함에 있어, 단순히 전류의 방향만을 사용하여 충전과 방전 상태를 결정하는 것이 아니라, 전류 방향에 따라 누적된 값에 의거 결정된 분극 전압값을 사용하여 충/방전 상태를 결정하여 오차를 최소화하는 것을 제안한다.

실시 예는 배터리의 분극 전압의 극성이 "+" 인 경우에는 충전으로 인식하고, 배터리의 분극 전압의 극성이 "-" 인 경우에는 방전으로 인식하는 것을 제안한다.

실시 예는 전류가 방전(-)극성을 가지고 있을 경우에는 분극 전압에는 (-)값이 누적되고, 전류가 충전(+)극성일 경우에는 분극 전압에는 (+)값이 누적되며, 전류의 흐름이 없을 경우에는 분극 전압의 값은 0으로 수렴하게 된다. 분극전압의 값이 0이 되었을 경우에는 직전의 최종 극성으로 SOC를 유지시키는 것을 제안한다.

실시 예는 동일 OCV (Open Circuit Voltage, 개방전압) 값이 충전과 방전일 경우 서로 다른 SOC로 나타나므로, 배터리의 SOC를 추정할 때, 충전과 방전에 서로 다른 기준을 각각 적용하며 SOC를 추정하여 오차를 줄이는 것을 제안한다.

실시 예에서는 배터리를 R-C Circuit으로의 모델링을 통해 내부의 분극전압과 OCV 및 SOC를 계산하는 것을 제안한다.

실시 예에서는 배터리의 용량 상태(SOC)를 측정하기 위해서 배터리를 R-C Circuit으로 모델링하며, 상기 모델링을 위한 파라미터 성분은 내부저항(Rs), 전류 변화에 반응하는 저항 및 콘텐서 (R_PL, C_{PL ,} R_PS, C_PS )이며, 측정이 가능한 요소인 온도, 전압, 전류 등을 입력하여 용량상태(SOC)를 추정하는 것을 제안한다.

실시 예에서는 배터리를 R-C Circuit으로의 모델링은, 가장 기본적인 요소인 배터리 내부 저항 성분과, 짧은 시간 동안 큰 전류에 대해 움직이는 short-term 분극 성분(R_PS, C_PS ) 및 긴 시간 동안 전류의 영향을 받는 long-term 분극 성분(R_PL, C_PL)을 파라미터로 이용하는 것을 제안한다.

실시 예에 따른 배터리 용량 상태 추정 방법은, 배터리의 분극전압이 확인 되는 단계; 상기 확인된 결과에 의거 배터리 충전 및 방전 상태 중에서 적어도 하나의 상태가 결정되는 단계; 및 상기 결정된 각 상태별로 배터리의 용량상태 (SOC)가 추정되는 단계;를 포함하여 구현된다.

실시 예는 분극전압에 의거 충전과 방전 상태가 판별된 배터리 전원상태 (충전/방전)에 따라 배터리 용량 상태 (SOC) 추정의 기준을 각각 다르게 함으로써 시스템의 복잡성과 연산 속도를 개선 할 수 있다.

실시 예는 충전과 방전을 인식함에 있어, 단순히 전류의 방향만을 사용하여 충전과 방전 상태를 선택하는 것이 아니라 배터리 내부에서 발생하는 분극 전압값을 사용하여 충/방전 상태를 추정함으로써, 충/방전 상태를 추정하는데 발생하는 오차를 최소화 할 수 있다.

도 1은 실시 예에 따른 도 1은 실시 예에 따른 배터리를 R-C Circuit으로 모델링한 회로도
도 2는 실시 예에 따라 상기 도 1에 의한 모델링에 의거 각각의 전원 상태 (충전/방전)에 따른 개방전압 (OCV, Open Circuit Voltage) 및 용량상태 (SOC)값을 보여주는 도면
도 3a,도 3b,도 3c 및 도 3d는 분극전압이 충전상태의 경우로써, SOC값에 의거 갱신되는 각 파라미터 값 (내부저항(Rs), 저항(Rp), 콘텐서(Cp)) table을 하나의 예로써 나타내는 도면.
도 4a,도 4b,도 4c 및 도 4d는 분극전압이 방전상태의 경우로써, SOC값에 의거 갱신되는 각 파라미터 값 (내부저항(Rs), 저항(Rp), 콘텐서(Cp)) table을 하나의 예로써 나타내는 도면.
도 5는 실시 예로써, 분극전압에 의거 충/방전을 구분하고, 상기 구분된 충전 상태, 방전 상태 각각의 상태에서 배터리의 용량 상태(SOC, State Of Charge)값을 추정하는 것을 나타내는 흐름도

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예에 배터리 용량 상태(SOC) 추정 방법을 설명한다.

먼저, 본 발명의 실시 예에서 사용되는 용어는 가능한 한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 특정한 경우는 출원 인이 임의로 선정한 용어도 있으며 이는 해당되는 실시 예 설명부분에서 상세히 그 동작 및 의미를 기재하였으므로, 단순한 용어의 명칭이 아닌 용어가 가지는 동작/의미로서 본 실시 예를 파악하여야 됨을 밝혀두고자 한다.

실시 예의 설명에 있어서, 용량 상태 (SOC, State Of Charge)는 배터리의 충전상태 또는 배터리의 잔존 상태를 포함하는 의미이며, 각각의 상태에서의 배터리의 용량상태를 나타내는 것이다.

또한 실시 예의 설명에 있어서, 각 구성 간에 연결, 접속 또는 접촉되었다 함은 이는 직접적으로 연결 되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 구성, 다른 매체 또는 다른 소자 등을 통한 기구적 연결, 전기적 연결 또는 유/무선 연결된 경우도 포함된다.

실시 예에서, 충전과 방전의 구분은 배터리 내부의 분극전압에 의거 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.

그리고 전류의 흐름이 없을 경우에는 분극 전압의 값은 0으로 수렴하게 된다. 분극 전압의 값이 0이 되었을 경우에는 직전의 최종 극성으로 SOC를 유지시킨다

부연하면, 충전과 방전 상태를 구분할 때, 단순히 현재 전류의 방향을 기준으로 할 경우, 배터리 내부의 상태를 충분히 반영하지 못하게 된다. 동일한 배터리 용량상태(SOC)에서 기준이 되는 개방전압(OCV: Open Circuit Voltage)이 다르기 때문에 단순히 전류를 기준으로 하면 전류가 변하는 시점에서 배터리 용량 상태(SOC)가 크게 변하게 된다.

예를 들어, 30분간 15A의 전류로 충전을 하다가 10초간 1A로 방전한 경우 전류의 최종 방향은 방전이지만 배터리 내부의 용량 상태(SOC)는 충전에 더 가깝게 나타난다. 이렇게 배터리의 충전과 방전 상태를 결정할 때는 전류의 크기와 전류의 지속 시간을 충분히 고려해야만 한다. 본 실시 예에서는 이러한 기준에 충족하는 부분을 배터리 내부의 분극전압 성분으로 결정하여 충전과 방전의 상태를 결정하도록 하였다. 분극 전압은 배터리 내부 성분으로 전류의 극성과 지속 시간에 따라 변하게 된다.

이하 도 1은 실시 예에 따른 배터리를 R-C Circuit으로 모델링한 회로도(100)이다.

도 2는 상기 도 1에 의한 모델링에 의거 각각의 전원 상태 (충전/방전)에 따른 개방전압 (OCV, Open Circuit Voltage) 및 용량상태 (SOC)값을 보여주는 도면 (200)이다.

먼저, 도 1을 참조하면, 일반적으로 배터리의 용량은 직접적으로 측정이 불가능하다. 따라서 측정이 불가능한 충전상태를 측정하기 위해서 배터리를 R-C Circuit으로 모델링하고, 측정이 가능한 온도, 전압, 전류 등을 통해 용량 상태(SOC)를 추정하게 된다. 배터리를 R-C Circuit으로 모델링할 때, 분극 전압의 성분(반응에 따른 R,C)이 충분히 표현이 되도록 모델을 정하는 것이 중요하다. 우선 기본적으로 배터리 모델링에서 가장 기본적인 요소인 배터리 내부 저항 성분 (101)을 고려하여 모델이 적용한다. 그리고 짧은 시간동안 큰 전류에 대해 움직이는 short-term 분극 성분(105)과, 긴 시간 동안 전류의 영향을 받는 long-term 분극 성분 (103)으로 구성된다.

부연하면, 배터리 내부에는 내부 저항과 짧은 시간에 급격히 변하는 성분과 오랜 시간 동안 천천히 변하는 성분으로 구성되는 것으로 나타낼 수 있는데, 도 1에서 Rs 성분 (101)은 배터리의 내부 저항을 표현하고, R_PL , C_PL (103)은 전류 변화에 대해 천천히 반응하는 성분이고, R_PS , C_PS (105)는 전류 변화에 대해 빠르게 반응하는 성분이다. 배터리개방전압(107, OCV, Open Circuit Voltage)은 배터리의 용량을 대변하는 전압이다.

배터리는 화학적 특성을 가지는 물질인데, 이것을 분석하기 위해서 배터리의 특성과 동일한 특성을 가지는 회로를 구성하고, 그 회로를 분석하여 배터리의 성능을 알아보기 위한 작업이 배터리 모델링이다. R-C circuit으로 한다는 것은 회로가 복잡해질수록 분석하기 어렵기 때문에 간단하게 저항과 콘덴서로 구성된 회로로 배터리의 특성이 표현되도록 구성한다는 것이다.

상기 R_PL , C_PL (103)은 배터리 내부가 화학 물질이기 때문에 활성화 상태에서 안정화 상태로 변화할 때, 시간이 걸리는데, 이때 안정화 될 때까지 서서히 변화하는 특성을 반영하기 위한 성분이다.

상기 R_PS , C_PS (105)는 큰 전류를 짧은 시간 동안 인가했을 때, 배터리가 변화하는 특성을 나타내는 성분이다. 즉 짧은 시간 동안 큰 전류를 인가하였을 경우, 배터리가 급격하게 변화는 특성을 표현하기 위해 설계된 성분이다.

일반적으로 RC가 병렬인 경우 시정수는 T= RC에 의거 상기에서의 RC값이 고려될 것이다.

또한 도 1과 같이 모델링된 회로는 각 회로 소자(101, 103,105)와 관련된 전압 (t 시점에서 전압 변화량 또는 전압강하)을 다음과 같은 수학식 1의 각각의 식에 의거 나타낼 수 있다.

상기한 바와 같이, RC 모델링은 배터리를 전기전자적으로 해석하고 그 결과를 가지고 배터리 내부의 분극 전압과 OCV, SOC를 계산하는데 있어서, 배터리를 전기전자적으로 해석하기 위한 방법이다.

분극전압의 극성은 누적 계산된 분극 전압값의 부호 (+,-)로 결정되며, 제어부가 분극 전압값의 부호를 지속적으로 모니터링한다.

참고로, 상기 수식에서 V_PL , V_PS 를 더한 값이 분극전압이라고 할 수 있다.

도 2는 배터리에서의 충전 및 방전을 나타내는 그래프(200)이다.

도면에서 보는 바와 같이, 동일한 배터리 용량 상태 (SOC)에서 서로 다른 전압 (OCV) 레벨 (201, 203)을 가지게 된다. 따라서 본 실시 예에서는 충전과 방전에서 각각 다른 기준을 적용하여 배터리의 용량상태 (SOC)를 추정한다.

도 3a,도 3b,도 3c 및 도 3d는 분극전압이 충전상태의 경우로서, 도 1 및 도 2에 의거한 OCV에 대응되는 SOC와, 상기 SOC에 의한 갱신되는 각 파라미터 값 (내부저항(Rs), 저항(Rp), 콘텐서(Cp)) table을 하나의 예로써 나타내는 도면이다.

도 4a,도 4b,도 4c 및 도 4d는 분극전압이 방전상태의 경우로서, 도 1 및 도 2에 의거한 OCV에 대응되는 SOC와, 상기 SOC에 의한 갱신되는 각 파라미터 값 (내부저항(Rs), 저항(Rp), 콘텐서(Cp)) table을 하나의 예로써 나타내는 도면이다.

도 3a에 나타난 바와 같이, 실시 예인 온도 20도에서 OCV값이 xx.xx(V) 인 경우에서, 충전인 경우라면, 미리 설정되어 저장된 충전 OCV-SOC table에 의해 SOC 50%값을 얻을 수 있다. 그리고 SOC가 충전 state에서 50% 이기 때문에, 도 3b,3c 및 3d에 나타난 바와 같이 각 parameter의 값이 a1, a2, a3로 갱신된다.

마찬가지로, 동일한 온도(20도)와 OCV전압 상황에서 방전인 경우라면, 도 4a에 나타난 방전 OCV-SOC table 에 의해 SOC 40%의 값을 얻을 수 있으며, SOC가 방전 state에서 40% 이기 때문에 각 parameter의 값은 b1, b2, b3로 갱신된다.

상기 관계 테이블은 미리 설정되어 저장되어 있다.

도 5는 실시 예로써, 분극전압에 의거 충/방전이 구분되고, 상기 구분된 충전 상태, 방전 상태 각각의 전원 상태에서 배터리의 용량 상태(SOC, State Of Charge)값을 추정하는 것을 나타내는 흐름도(500)이다.

먼저, 도 5에 의한 실시 예의 동작을 개괄적으로 설명한다.

현재의 입력된 온도, 현재 상태의 배터리 전류/ 전압 값에 의거, 도 1의 배터리 모델링 및 수식이 계산되고, 그에 의거 충전/방전 상태 기준을 확인하기 위한 배터리의 분극전압이 확인되고, 또한 도 2의 SOC/OCV특성이 얻어진다.

상기 판별된 충전 또는 방전 상태별로, 상기 과정에서 얻어진 도 2의 그래프를 이용하여 각각의 상태(충전/방전)에서의 SOC를 UPDATE한다. (상기 과정을 통해 OCV를 알고 있으므로 도 2의 그래프에 의거 SOC를 알수 있음)

상기 갱신된 SOC에 의거하여 도 3 및 도 4의 테이블을 통해 모델링 파라미터 값 (내부저항, 저항, 콘텐서)이 갱신된다.

상기에서 갱신된 파라미터 값 (내부저항, 저항, 콘텐서)에 의거 도 1의 모델링이 수행되어 현재 배터리 상태의 SOC를 추정한다.

이하 도 5를 참조하면, 배터리의 SOC를 연산하기 위해, 현재의 온도, 측정된 현재 배터리의 전압, 전류의 값이 입력된다. (S 501)

상기에서 현재 배터리 전압과 배터리의 사용 전류는 BMS (Battery Management System)에서 측정한 값이다. 상기에서 전류, 전압, 온도 값을 주요 factor값으로 입력한 이유는 알고리즘을 설계할 때, 배터리의 상태가 무엇에 대해서 변화하는지 여부를 관찰한 결과, 다른 factor들의 영향은 없거나 미미하였다.

또한 도 1에 나타난 바와 같이 회로 해석을 한 결과 실제 사용되는 입력 factor 또한 전류 전압 외에 다른 것은 없었다.

상기 입력받은 값과 이전 배터리 용량상태(SOC) 값을 사용하여 OCV를 연산 및 충전과 방전 상태를 파악하여 배터리 용량 상태(SOC)에서 충전/방전 기준을 선택한다. (S 503, S 505)

상기 단계 동작 관련, 만충전 용량 상태에서 안정화 이후 방전을 시작한 경우를 예를 들면, SOC 100% 상태(Pack 전압 = OCV 전압)의 parameter들이 도 1의 모델링한 회로에 적용된다. 이때 방전을 시작하면, SOC 100%일 때의 parameter들로 구성된 회로에 전류가 인가되면서 내부적으로 전압강하와 분극전압이 생기게 된다.

이를 수학식 1에 의거 내부에서 발생한 전압강하와 분극전압의 크기가 계산된다. 이를 내부 OCV 전압 추정에 반영한다.

OCV전압 = 배터리 Pack 전압 - 분극전압 - 전압강하, 이렇게 계산된 OCV를 다시 SOC로 환산하여 회로 모델의 parameter들을 update하게 된다. (도 1,2,3,4참고)

부연하여 설명하면, 도 1과 관련된 수학식 1에서의 V_PL(t), V_PS(t) 위에 있는 점은 미분을 표시하는 점들이며, t라는 시점에서의 변화량이다. SOC 100% 일 때, 도면 1의 배터리 모델회로에 있는 R-C 값들은 SOC 100% 일 때의, parameter 들로 update가 된 상태이다. 이때 방전을 하면, SOC 100% 일 때의 parameter 들로 구성된 회로에 전류가 흐르는 상태가 된다. 이 회로를 수식 적으로 분석하면 수학식 1의 (1), (2), (3)처럼 수식을 풀 수 있다. 즉, 각각의 R_{S ,100%}, R_{PL ,100%}, R_{PS ,100%}, C_PL,100%, C_{PS , 100%} 를 사용하여 회로를 푼다. 이러한 과정들을 통해 얻은 SOC가 99%가 되면 각각의 parameter 들도 R_{S ,99%}, R_{PL ,99%}, R_{PS ,99%}, C_{PL ,99%}, C_{PS ,99%} update하게 된다.

수학식 1의 (1),(2),(3)은 도면 1의 회로도를 수식으로 풀어놓은 것이다.

도 2, 3 및 도 4에 나타난 바와 같이, 배터리는 상황에 따라 비선형적으로 변화는 성질이 있어서 각 상황에 해당하는 값을 table 화하여 가지고 있고, 그때 그때의 해당 값 및 파라미터값에 의거 계산을 수행한다.

분극 전압이 "+" 이면 충전, " -" 이면 방전상태로 구분한다.

분극전압의 극성은 누적 계산된 분극 전압값의 부호 (+,-)로 결정되며, 제어부가 분극 전압값의 부호를 지속적으로 모니터링한다.

상기 수학식 1에서 V_PL , V_PS 를 더한 값이 분극전압이라고 할 수 있다.

이어서 배터리 용량 (충전/방전) 상태(SOC) 기준을 각 갱신한다. (S 507, S 513)

배터리를 충/방전하면, 충전 시 전압 변화와 방전 시 전압변화가 다르다.

그리고 SOC성분은 서서히 변화하는 값이다. 만약 1분간 15A의 크기로 충전을 한 경우 배터리의 전압은 충전 시 전압 변화 특성을 반영하게 된다. 그런데 충전 완료 후 1초간 15A방전을 하게 되면, 방전으로 끝났지만 실제로 배터리의 전압 변화 특성은 아직 충전방향에 해당하는 특성을 가지고 있다. 이와 같은 상황에서 사용자는 배터리의 전압변화 특성이 충전인지 방전인지 결정을 분극전압 극성에 의거 충전과 방전의 상태를 구분하여, 도 2, 3, 4에 나타난 바와 같이 각 상태(충전/방전)에서의 SOC값을 정하는 것이다.

또한 모델링의 파라미터를 도 3 및 도 4와 같이 갱신한다. (S 509, S 515)

충전과 방전은 실질적으로 동일한 절차로 진행된다. 단지 연산을 통해 계산된 SOC값과 온도, 그리고 충/방전 상태를 고려하여 갱신된다. 실험을 통해 얻어진 충전과 방전의 OCV-SOC 전압 table이 저장되어 있으며, 이 table은 2차원으로 온도 10도간격, SOC 10%간격으로 구성되어 있다. 연산을 통해 얻어진 OCV전압을 기준으로 현재 온도에서 연산된 OCV 전압이 table 기준으로 얼마의 SOC 값인지를 기준 table과 매칭하여 결과를 얻게 된다. 이렇게 얻어진 SOC 값을 기준으로 또 다시 온도와 SOC 기준의 parameter table(10도간격, SOC 10%간격의 2차원 table)에서 SOC에 해당하는 값을 연산하여 parameter 값을 얻게 된다.

상기와 같이 갱신된 배터리 충전 상태(SOC) 기준과 파라미터를 이용하여 배터리 용량 상태(SOC)를 추정한다. (S 511).

일련의 연산을 통하여 얻어지는 결과는 SOC 값이다. 충전과 방전일 때 각각 배터리 내부 요소인 parameter를 이용하여 얻은 OCV값을 가지고 현재 배터리의 용량이 몇%인지를 나타내는 것이다. 현재 온도가 20도에서 방전 상태인데, 일련의 연산을 통해서 얻어진 내부의 OCV전압 값이 30V이면, 20도의 온도에서 방전 시 OCV 전압이 30V일 때의, SOC값을 table에 매칭하여 SOC 결과를 얻게 되며, 만약 충전일 경우는 충전 table의 값에 매칭시켜 얻게 된다.

상기 연산(추정)된 배터리 충전 상태(SOC) 값을 다음 추정 시점에 사용하게 된다.

상기 실시 예에 의한 배터리 용량 상태 추정 방법은, 일반적인 배터리 용량 추정에도 적용할 수 있다.

예를 들어, 상기 배터리(100)의 종류는 특별히 한정되지 않으며, 재충전이 가능하고 충전상태를 고려해야 하는 리튬 이온전지, 리튬 폴리머 전지, 니켈 카드늄 전지, 니켈 수소 전지, 니켈 아연 전지 등에도 적용 가능하다.

또한 본 실시 예의 기술적은 사상은 상술한 실시 예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니며, 첨부된 청구범위에 의해 해석된다.

따라서, 청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 형태의 치환, 변형 및 변경이 가능 하다는 것은 당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에게는 자명할 것이며, 이 또한 첨부된 청구범위에 기재된 기술적 사상에 속한다 할 것이다.

101 : 내부저항, 103 : long-term 분극 성분, 105 : short-term 분극 성분

Claims (10)

1. 삭제
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 삭제
6. 이전 배터리 용량상태(SOC) 값, 온도, 전류 및 전압 중에서 적어도 하나 이상의 요소를 입력받는 단계;
   상기 입력받은 요소를 이용하여 미리 정한 방식에 의한 배터리 모델링이 수행되는 단계;
   상기 모델링 결과에 의거 배터리의 충전/방전 상태 기준을 확인하기 위한 분극전압, 개방전압 (OCV) 및 용량상태 (SOC)값 중에서 적어도 하나의 값이 획득되는 단계;
   상기 분극전압에 의거 배터리의 충전/방전 상태 각각에 따른 배터리의 용량 상태 값이 갱신되는 단계;
   상기 갱신된 배터리 용량 상태 값에 따른 배터리 모델링 파라미터 값이 갱신되는 단계; 및
   상기 갱신된 모델링 파라미터값에 의거 배터리 용량 상태값 (SOC)이 계산되는 단계;를 포함하고,
   상기 배터리 모델링 파라미터 값은 배터리의 충전 및 방전 상태 각각에 따라 서로 다른 기준에 의하여 설정되는 것을 특징으로 하는 배터리 용량 상태 추정 방법.
7. 제 6항에 있어서, 온도, 전류 및 전압은 측정된 배터리의 값이며, 배터리 모델링을 위한 수식에 입력되는 것을 특징으로 하는 배터리 용량 상태 추정 방법.
8. 제 6항에 있어서, 배터리를 R-C Circuit으로의 모델링을 통해 분극전압, 개방전압 (OCV) 및 용량상태 (SOC)값이 획득되며, 상기 분극전압에 의거 충전 및 방전 전원 상태 중에서 어느 하나로 구분되고, 상기 구분된 각각의 전원상태에 대응되는 배터리의 용량 상태 (충전시 SOC, 방전시 SOC)값으로 각각 갱신되는 것을 특징으로 하는 배터리 용량 상태 추정 방법.
9. 제 8항에 있어서, 상기 갱신된 각각의 배터리 용량 상태값에 따른 배터리 모델링 파라미터인 내부저항, 저항 및 콘텐서 값이 갱신되어 배터리 상태값 (SOC)이 계산되는 것을 특징으로 하는 배터리 용량 상태 추정 방법.
10. 제 6항 또는 9항에 있어서, 상기 계산된 용량 상태값 (SOC)은 다음 배터리 용량 상태 값 추정시에 이용되는 것을 특징으로 배터리 충전 상태 추정 방법.
    

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