KR101398465B1 - Apparatus and method for determinig status of battery - Google Patents

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성상만
유승열
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한국기술교육대학교 산학협력단
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Abstract

The present invention relates to an apparatus and a method for determining the status of a battery. The apparatus for determining the status of the battery according to an embodiment of the present invention comprises a sensing unit for sensing a current and voltage signal in the charging or discharging of the battery; a characteristic value estimation unit for estimating the characteristic values for an equivalent circuit model of the battery using the characteristic of the sensed current and voltage signal; a deterioration status determination unit for determining the deterioration of the battery using at least one values among the characteristic values of the estimated equivalent circuit model; and an actual charging amount estimation unit for estimating the actual charging amount of the battery using the open voltage information and the determination status information of the battery. According to the present invention, the deterioration status of the battery is determined by estimating the capacitance in the charging and discharging of the battery. In addition, the actual charging amount of the battery is rapidly estimated using the deterioration status information, and the open voltage is estimated in the charging and discharging of the battery.

Description

배터리 상태 판단 장치 및 그 판단 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DETERMINIG STATUS OF BATTERY}[0001] APPARATUS AND METHOD FOR DETERMINING STATUS OF BATTERY [0002]

본 발명은 배터리 상태 판단 장치 및 그 판단 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 배터리의 등가 회로 모델의 특성값을 이용하여 배터리 상태를 판단하는 기술이 개시된다.The present invention relates to a battery state determination apparatus and a determination method thereof, and more particularly, to a technique for determining a battery state using characteristic values of an equivalent circuit model of a battery.

종래의 배터리의 방전상태, 즉 충전 잔량을 측정하는 방법에는 직접측정법, SG 측정법, 전압기반 충전량 추정방법, 전류기반 충전량 추정 방법이 구현되어 왔다. 다양한 방법을 통해 구현이 되고 있으나, 그 정확도면에서 신뢰할 수 없는 수준의 것들이 일반적이었다.A conventional direct current measurement method, an SG measurement method, a voltage-based charge amount estimation method, and a current-based charge amount estimation method have been implemented as methods for measuring the discharge state of the battery, that is, the charge remaining amount. It has been implemented in a variety of ways, but the level of accuracy has been unreliable.

예를 들어, 전압기반 충전량 추정방법은 배터리 셀의 전압을 사용하여 충전량 혹은 잔존량을 계산하는 방법이다. 그 계산 결과는 전압뿐만 아니라 온도, 방전 속도, 그리고 셀의 노화 정도에 따라 다양하게 변하므로 만족할 만한 수준의 정확도를 얻기 위해서는 이러한 요소들에 대한 보상이 필요하다. 그러나 다른 종류의 배터리에서는 문제가 될 수 있는데 특별히 Li-ion 셀에서는 대부분의 충방전 사이클에서 전압의 변화가 매우 적은 문제가 있다.For example, a method for estimating a voltage-based charged amount is a method of calculating a charged amount or a remaining amount using a voltage of a battery cell. The calculation results vary not only with the voltage but also with the temperature, discharge rate and degree of aging of the cell, so compensation for these factors is necessary to obtain a satisfactory level of accuracy. However, it can be a problem in other types of batteries. In particular, in Li-ion cells, there is a problem that the voltage change is very small in most charge-discharge cycles.

이 경우, 셀이 방전됨에 따라 셀 전압이 심하게 낮아지지 않는다는 점은 배터리의 응용에 있어서는 매우 좋은 일이나, 한편으로 그러한 이유 때문에 셀 전압을 충전량의 척도로 삼는 것은 문제가 있다. 방전 사이클의 끝 부분에 급격한 전압 강하는 배터리의 완전 방전을 표시하는데 이용할 수 있지만 많은 응용 시스템에서는 이러한 경고가 좀 더 일찍 발생해야 하는 문제가 있다. 즉, Li-ion 셀의 셀 전압은 완전 방전을 나타내는 지표로는 사용할 수 있지만 실제 적용을 위해서는 좀 더 정확한 충전량의 계산이 필요하다는 한계가 있게 된다.In this case, the fact that the cell voltage is not significantly lowered as the cell is discharged is a very good thing in battery applications, but on the other hand, it is problematic to use the cell voltage as a measure of the charged amount. A sudden voltage drop at the end of a discharge cycle can be used to indicate the full discharge of the battery, but in many applications this warning has to occur earlier. In other words, the cell voltage of the Li-ion cell can be used as an indicator of the complete discharge, but there is a limitation in that a more accurate calculation of the charge amount is required for practical application.

한편, 전류기반 충전량의 추정방법은 셀에 입력되는 전류와 나가는 전류를 이용하여 충전량을 결정하는 방법이다. 즉 셀에 입출력되는 전류는 시간에 따라 전류의 흐름을 적분함으로써 얻을 수 있다. Coulomb counting으로 알려진 이 방법은 좀 더 높은 정확도를 보여주고 있지만 아직도 전압기반 방법에서와 같이 동작 조건에 대한 보상이 필요하다는 한계가 있다. 또한, Coulomb counting 방법은 모니터링 회로가 정기적으로 리셋 혹은 보상되지 않으면 전류 측정 오차를 계속 누적시키는 문제점이 있다.On the other hand, the method of estimating the current based charge amount is a method of determining the charge amount by using the current input to the cell and the outgoing current. That is, the current input to and output from the cell can be obtained by integrating the current flow with time. This method, known as Coulomb counting, has a higher accuracy, but still has the limitations of compensating for operating conditions as in the voltage-based method. Also, the Coulomb counting method has the problem that the current measurement error continues to accumulate unless the monitoring circuit is periodically reset or compensated.

본 발명의 배경이 되는 기술은 대한민국 공개특허공보 제10-2008-0068659호(2008. 07. 23 공개)에 개시되어 있다.BACKGROUND ART [0002] Techniques that serve as a background of the present invention are disclosed in Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2008-0068659 (published on July 23, 2008).

본 발명이 해결하고자 하는 기술적인 과제는, 배터리의 충방전시에 캐패시턴스 또는 개방 전압을 추정하여 보다 신속하고 정확하게 배터리의 열화 상태 또는 충전량을 추정할 수 있는 배터리 상태 판단 장치 및 그 판단 방법을 제공하는데 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention provides a battery state determining apparatus and method for estimating a deterioration state or a charged state of a battery more quickly and accurately by estimating a capacitance or an open-circuit voltage at the time of charge / have.

본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 상태 판단 장치는, 배터리의 충전시에 전류 및 전압 신호를 센싱하는 센싱부와, 상기 센싱된 전류 및 전압 신호의 특성을 이용하여 상기 배터리의 등가 회로 모델에 대한 복수의 특성값을 추정하는 특성값 추정부와, 상기 추정된 등가 회로 모델의 복수의 특성값 중 적어도 하나를 이용하여 상기 배터리의 열화 상태를 판단하는 열화 상태 판단부와, 상기 배터리의 개방 전압 정보와 상기 열화 상태 정보를 이용하여 상기 배터리의 실효 충전량을 추정하는 실효 충전량 추정부를 포함한다.The battery state determining apparatus according to an embodiment of the present invention includes a sensing unit that senses a current and a voltage signal at the time of charging the battery and a sensing unit that senses an equivalent circuit model of the battery using the sensed characteristics of the current and voltage signals. A deterioration state determiner for determining a deterioration state of the battery using at least one of a plurality of characteristic values of the estimated equivalent circuit model; And an effective charge amount estimating unit for estimating an effective charge amount of the battery using the deterioration state information.

또한, 상기 특성값 추정부는, 상기 배터리의 충방전시 전압이 즉시 강하되는 저항 모델, 전압이 정상상태 값에 수렴하는 알씨(RC) 모델 및 전압이 기울기를 가지고 강하되는 캐패시터 모델 중 적어도 하나를 포함하는 등가 회로 모델을 생성할 수 있다.In addition, the characteristic value estimating unit may include at least one of a resistance model in which the voltage drops immediately upon charging / discharging of the battery, an RC model in which the voltage converges to a steady state value, and a capacitor model in which the voltage falls with a slope The equivalent circuit model can be generated.

또한, 상기 특성값 추정부는, 상기 센싱된 스텝 응답 신호와 상기 등가 회로 모델 간의 관계식을 이용하여 ARMAX(Autoregressive model with exogenous inputs) 모델을 생성하고, 상기 생성된 ARMAX 모델에 계수추정법을 적용하여 상기 복수의 특성값을 추정할 수 있다.Also, the characteristic value estimating unit may generate an ARMAX model by using a relational equation between the sensed step response signal and the equivalent circuit model, and apply a coefficient estimation method to the generated ARMAX model to calculate the plurality Can be estimated.

또한, 상기 특성값 추정부는, 상기 ARMAX 모델을 다음의 수학식을 이용하여 구할 수 있다:Also, the characteristic value estimating unit may obtain the ARMAX model using the following equation:

Figure 112012096984812-pat00001
Figure 112012096984812-pat00001

여기서, vk는 시간 k에서 센싱된 상기 배터리의 전압, ik는 시간 k에서 센싱된 상기 배터리의 전류, R은 상기 배터리의 저항 모델, RD 및 CD는 상기 배터리의 알씨(RC) 모델, Co는 상기 배터리의 캐패시터 모델을 나타낸다.Where v k is the voltage of the battery sensed at time k, i k is the current of the battery sensed at time k, R is the resistance model of the battery, R D And C D is an RC model of the battery, and C o is a capacitor model of the battery.

또한, 상기 특성값 추정부는, 다음의 수학식 1 및 수학식 2를 이용하여 상기 배터리의 개방 전압(vo)을 추정할 수 있다:Also, the characteristic value estimating unit may estimate the open-circuit voltage (v o ) of the battery using Equation (1) and Equation (2) below:

[수학식 1][Equation 1]

Figure 112012096984812-pat00002
Figure 112012096984812-pat00002

[수학식 2]&Quot; (2) "

Figure 112012096984812-pat00003
Figure 112012096984812-pat00003

여기서, vk는 시간 k에서 센싱된 상기 배터리의 전압, ik는 시간 k에서 센싱된 상기 배터리의 전류, R은 상기 배터리의 저항 모델, RD 및 CD는 상기 배터리의 알씨(RC) 모델, Co는 상기 배터리의 캐패시터 모델, vo는 상기 배터리의 캐패시터 전압, vD는 상기 배터리의 알씨(RC) 모델 전압을 나타낸다.Where v k is the voltage of the battery sensed at time k, i k is the current of the battery sensed at time k, R is the resistance model of the battery, R D And C D is an RC model of the battery, C o is a capacitor model of the battery, v o is a capacitor voltage of the battery, and v D is an RC model voltage of the battery.

또한, 상기 열화 상태 판단부는, 상기 추정된 배터리의 캐패시터 모델의 특성값이 기 설정된 범위를 벗어나는 경우, 상기 배터리의 상태를 열화 상태로 판단할 수 있다.The deterioration state determiner may determine the state of the battery to be in a deteriorated state when a characteristic value of the capacitor model of the battery is out of a preset range.

또한, 상기 실효 충전량 추정부는, 다음의 수학식을 이용하여 상기 추정된 배터리의 캐패시터 모델의 특성값(Co)과 개방 전압(vo)을 이용하여 연산된 현재 시점의 전하량과, 기 설정된 정상 상태에서의 전하량의 비율에 따라 상기 배터리의 열화 상태를 판단할 수 있다:Also, the effective charge amount estimating unit may calculate the effective charge amount estimating unit based on the charge amount at the present time calculated using the characteristic value (C o ) of the capacitor model of the battery and the open-circuit voltage (v o ) The deterioration state of the battery can be determined according to the ratio of the charge amount in the state:

Figure 112012096984812-pat00004
Figure 112012096984812-pat00004

여기서, Co ,e는 현 시점에서 추정된 상기 캐패시터 모델의 특성값, vo ,e는 현 시점에서 추정된 상기 개방 전압의 특성값, Co ,1은 기 설정된 정상 배터리의 캐패시터 모델의 특성값, vo ,1은 기 설정된 정상 배터리의 개방 전압의 특성값을 나타낸다.Here, C o , e is a characteristic value of the capacitor model estimated at the present time, v o , e is a characteristic value of the open-circuit voltage estimated at the present time, C o , 1 is a characteristic of a capacitor model of a predetermined normal battery Value, v o , 1 represents the characteristic value of the open-circuit voltage of the predetermined normal battery.

본 발명의 또 다른 실시예에 따른 배터리 상태 판단 방법은, 배터리의 충방전시에 전류 및 전압 신호를 센싱하는 단계와, 상기 센싱된 전류 및 전압 신호의 특성을 이용하여 상기 배터리의 등가 회로 모델에 대한 복수의 특성값을 추정하는 단계와, 상기 추정된 등가 회로 모델의 복수의 특성값 중 적어도 하나를 이용하여 상기 배터리의 열화 상태를 판단하는 단계와, 상기 배터리의 개방 전압 정보와 상기 열화 상태 정보를 이용하여 상기 배터리의 실효 충전량을 추정하는 단계를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a battery state determining method comprising: sensing current and voltage signals at the time of charging and discharging of a battery; Estimating a deterioration state of the battery using at least one of a plurality of characteristic values of the estimated equivalent circuit model; comparing the open-circuit voltage information of the battery with the deterioration state information And estimating an effective charge amount of the battery using the calculated charge amount.

이에 따라, 배터리의 충방전시에 캐패시턴스를 추정하여 배터리의 열화 상태를 판단할 수 있다. 또한, 배터리의 충방전시에 개방 전압을 추정하고, 열화 상태 정보를 이용하여 보다 신속하고 정확하게 배터리의 실효 충전량을 추정할 수 있다.Accordingly, the deterioration state of the battery can be determined by estimating the capacitance at the time of charge / discharge of the battery. Further, the open-circuit voltage can be estimated at the time of charge / discharge of the battery, and the effective charge amount of the battery can be estimated more quickly and accurately using the deterioration state information.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 상태 판단 장치의 구성도이다.
도 2는 도 1에 따른 배터리 상태 판단 장치의 배터리 상태 방법의 흐름도이다.
도 3은 도 2에 따른 배터리 상태 판단 방법에 이용되는 배터리 등가 회로 모델의 예시도이다.
도 4는 도 2에 따른 배터리 상태 판단 방법 중 캐패시터 모델의 특성값을 추정하여 배터리의 상태를 판단하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.1 is a configuration diagram of a battery state determination apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart of a battery state method of the battery state determination apparatus of FIG.
3 is an exemplary diagram of a battery equivalent circuit model used in the battery state determination method according to FIG.
FIG. 4 is an exemplary diagram for explaining a state of a battery by estimating a characteristic value of a capacitor model among the battery state determining methods according to FIG. 2. FIG.

이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명에 따른 구성 및 작용을 구체적으로 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성요소는 동일한 참조부여를 부여하고, 이에 대한 중복설명은 생략하기로 한다.
Hereinafter, the configuration and operation according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS In the following description with reference to the accompanying drawings, the same reference numerals denote the same elements regardless of the reference numerals, and redundant description thereof will be omitted.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 상태 판단 장치의 구성도이고, 도 2는 도 1에 따른 배터리 상태 판단 장치의 배터리 상태 방법의 흐름도이다.FIG. 1 is a configuration diagram of a battery state determination apparatus according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a flowchart of a battery state method of the battery state determination apparatus shown in FIG.

여기서, 배터리라는 용어는 건전지, 연료 전지를 포함하는 화학 전지로 사용자의 설정에 의해 복수의 연료 전지가 스택 구조로 형성될 수도 있으나, 반드시 이에 한정하는 것은 아니다.Here, the term battery is a chemical cell including a battery and a fuel cell, and a plurality of fuel cells may be formed in a stack structure by a user's setting, but the present invention is not limited thereto.

도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 상태 판단 장치(100)는 센싱부(110), 특성값 추정부(120), 열화 상태 판단부(130) 및 실효 충전량 추정부(140)를 포함한다.1 and 2, a battery state determination apparatus 100 according to an exemplary embodiment of the present invention includes a sensing unit 110, a characteristic value estimating unit 120, a deterioration state determining unit 130, (140).

센싱부(110)는 먼저 배터리로부터 충전 또는 방전에 따른 전류 및 전압 신호를 센싱한다(S210). 예를 들어, 센싱부(110)는 전압계 또는 전류계를 이용하여 구성할 수 있다. The sensing unit 110 senses the current and voltage signals due to charging or discharging from the battery (S210). For example, the sensing unit 110 can be configured using a voltmeter or an ammeter.

다음으로, 특성값 추정부(120)는 배터리의 전류 및 전압 신호의 특성을 이용하여 배터리의 등가 회로 모델에 대한 복수의 특성값을 추정한다(S230). 여기서, 특성값은 등가 회로 모델의 계수값 또는 등가 회로 모델에 대한 전류값 또는 전압값을 포함하는 의미로 사용된다.Next, the characteristic value estimating unit 120 estimates a plurality of characteristic values for the equivalent circuit model of the battery using the characteristics of the current and voltage signals of the battery (S230). Here, the characteristic value is used to mean a coefficient value of the equivalent circuit model or a current value or voltage value for the equivalent circuit model.

또한, 특성값 추정부(120)는 배터리의 충방전시 전압이 즉시 강하되는 저항 모델, 전압이 정상상태 값에 수렴하는 알씨(RC) 모델 및 전압이 기울기를 가지고 강하되는 캐패시터 모델 중 적어도 하나를 포함하는 등가 회로 모델을 이용할 수 있다.In addition, the characteristic value estimating unit 120 may include at least one of a resistance model in which a voltage immediately drops when a battery is charged and discharged, an RC model in which a voltage converges to a steady state value, and a capacitor model in which a voltage is sloped Can be used.

또한, 특성값 추정부(120)는 센싱된 스텝 응답 신호와 등가 회로 모델 간의 관계식을 이용하여 ARMAX(Autoregressive model with exogenous inputs) 모델을 생성하고, ARMAX 모델에 계수추정법을 적용하여 등가 회로 모델에 대한 복수의 특성값을 추정한다.In addition, the characteristic value estimating unit 120 generates an ARMAX (Autoregressive model with exogenous inputs) model using the relationship between the sensed step response signal and the equivalent circuit model, and applies the coefficient estimating method to the ARMAX model, And estimates a plurality of characteristic values.

이하, 도 3에 도시된 배터리의 등가 회로 모델을 이용하여 ARMAX 모델을 생성하는 것을 설명하도록 한다.Hereinafter, the generation of the ARMAX model using the equivalent circuit model of the battery shown in FIG. 3 will be described.

도 3을 참조하면, 분석 대상인 배터리의 등가 회로 모델은 3가지 부분 모델로 구성되며, 응답 특성에 따라 R은 배터리의 저항 모델, 병렬로 연결된 RD 및 CD는 배터리의 알씨(RC) 모델, CO는 배터리의 캐패시터 모델로 설정된다. 또한, 저항 모델, 알씨 모델 및 캐패시터 모델이 서로 직렬로 연결되며, 모델 간의 배열 순서는 사용자의 설정에 의해 달라질 수 있다.Referring to FIG. 3, the equivalent circuit model of a battery to be analyzed is composed of three partial models. R is a resistance model of a battery, R D and C D connected in parallel are RC models of a battery, C O is set to the capacitor model of the battery. Also, the resistance model, the atomic model and the capacitor model are connected in series, and the order of arrangement between the models can be changed according to the user's setting.

또한, 특성값 추정부(120)는 배터리 외부 단자에서 센싱되는 전류(i), 전압(v)에 대하여 도 3의 등가 회로 모델을 이용하여 i=-Co(dvo/dt), v=vo-(vD+i*R), i=vD/RD+CD(dvD/dt)와 같은 관계식을 생성할 수 있다. 여기서, vo는 캐패시터 모델(Co )의 양단 전압으로, 등가 회로 모델의 개방 전압을 나타내고, vD는 알씨(RC) 모델의 양단 전압을 나타낸다.The characteristic value estimating unit 120 calculates i = -C o (dv o / dt) and v = (dv / dt) using the equivalent circuit model of FIG. 3 for the current (i) v o - (v D + i * R), i = v D / R D + C D (dv D / dt). Here, v o is the voltage across the capacitor model (C o ) and the open circuit voltage of the equivalent circuit model, and v D is the voltage across both ends of the RC model.

그러나, vo와 vD는 배터리로부터 직접 측정할 수 없으므로, 배터리 외부 단자에서 센싱되는 전류(i), 전압(v)에 대한 ARMAX 모델을 이용하여, 이산 시간 영역의 ARMAX 모델로 근사화하면, 다음의 수학식 1을 구할 수 있다.However, since v o and v D can not be measured directly from the battery, approximating them to the discrete time domain ARMAX model using the ARMAX model for the current (i) and voltage (v) The following equation (1) can be obtained.

Figure 112012096984812-pat00005
Figure 112012096984812-pat00005

수학식 1에서, vk는 시간 k에서 센싱된 배터리의 전압, ik는 시간 k에서 센싱된 배터리의 전류, R은 기 배터리의 저항 모델, RD 및 CD는 상기 배터리의 알씨(RC) 모델, Co는 상기 배터리의 캐패시터 모델을 나타낸다. 수학식 1은 배터리 등가 회로 모델에 대한 연속 시간 영역에서의 ARMAX 모델을 오일러 근사법을 이용하여 이산 시간 영역으로 근사화한 식이다.In Equation 1, v k is the voltage of the battery sensed at time k, i k is the current of the battery sensed at time k, R is the resistance model of the battery, R D And C D is an RC model of the battery, and C o is a capacitor model of the battery. Equation (1) is an equation that approximates the ARMAX model in the continuous time domain for the battery equivalent circuit model to the discrete time domain using the Euler approximation method.

또한, 수학식 1의 ARMAX 모델을 계수추정법을 이용하여 특성값을 추정하게 된다. 수학식 1을 지연 연산자(delay operator)인 z-1을 이용하여 표현하면, (1+a1z-1+a2z-2)vk=(b0+b1z-1+b2z-2)ik이며, ai와 bi는 등가 회로 모델의 특성값으로 표현이 가능하며, 노이즈를 감안하면 (1+a1z-1+a2z-2)vk=(b0+b1z-1+b2z-2)ik+(1+c1z-1+ …+clz-l)ek로 변형할 수 있다. ek는 백색잡음으로 가정할 수 있으며 ci는 유색(colored) 노이즈를 반영하기 위한 부분이다. 계수추정법은 여러가지 방법이 있으며 대표적인 방법으로 예측 오차법이 있다. 여기서는 예측 오차법을 기준으로 설명한다. 예측 오차법은 예측 오차(ε)의 제곱 형태의 가격 함수(VN(θ))를 최소화하도록 계수 ai와 bi 및 ci를 추정하는 방법으로, 다음의 수학식 2를 이용하게 된다.In addition, the ARMAX model of Equation (1) is estimated using a coefficient estimation method. (1 + a 1 z -1 + a 2 z -2 ) v k = (b 0 + b 1 z -1 + b 2 ) where z 1 is a delay operator, z -2) and k i, a i and b i may be expressed as characteristic values of the equivalent circuit model, and given the noise, (1 + a 1 z -1 + a 2 z -2) v k = (b 0 + b 1 z -1 + b 2 -2 ) i k + (1 + c 1 z -1 + ... + c l z -l ) e k . e k can be assumed to be white noise and c i is a part to reflect colored noise. There are various methods of estimating the coefficients, and there is a prediction error method as a typical method. Here, the prediction error method is used as a reference. The prediction error method is to calculate the coefficients a i and b i () so as to minimize the price function (V N (&thetas;)) of the squared form of the prediction error And c i , the following equation (2) is used.

Figure 112012096984812-pat00006
Figure 112012096984812-pat00006

수학식 2에서, εk는 시간 k에서의 예측 오차를, θ는 계수 ai와 bi 및 ci로 이루어진 벡터, (y^k)/k-1,θ는 시간 k-1 까지의 출력과 계수 벡터 θ가 주어진 경우의 시간 k에서의 출력 yk의 예측값을 나타낸다. 수학식 2의 가격 함수(VN(θ))를 수치적으로 최소화하는 계수 벡터(θ)는 Newton-Rapson 알고리즘을 이용하여 구할 수 있다. 이 경우, ai와 bi 및 ci가 추정되면 연립방정식으로부터 R, RD, CD 및 Co를 계산할 수 있다.In Equation (2),? K is the prediction error at time k,? Is the coefficients a i and b i And vector c i, (y ^ k) consisting of a / k-1, θ indicates the predicted value of the output y k at time k in a case where the output of the coefficient vector θ k-1 to the time given. The coefficient vector (θ) that minimizes the price function (V N (θ)) in Equation (2) can be obtained by using the Newton-Rapson algorithm. In this case, a i and b i And c i can be estimated, we can calculate R, R D , C D and C o from the simultaneous equations.

또한, 특성값 추정부(120)는 다음의 수학식 3 및 수학식 4를 이용하여 배터리의 개방 전압(vo)의 특성값을 추정할 수 있다. 여기서, 개방 전압(vo)은 캐패시터 모델(Co)의 양 단 전압과 동일한 의미이다.The characteristic value estimating unit 120 may estimate the characteristic value of the open-circuit voltage v o of the battery using Equations (3) and (4) below. Here, the open-circuit voltage v o is the same as the voltage across the capacitor model C o .

Figure 112012096984812-pat00007
Figure 112012096984812-pat00007

Figure 112012096984812-pat00008
Figure 112012096984812-pat00008

수학식 3 및 수학식 4에서, vk는 시간 k에서 센싱된 배터리의 전압, ik는 시간 k에서 센싱된 배터리의 전류, R은 배터리의 저항 모델, RD 및 CD는 배터리의 알씨(RC) 모델, Co는 배터리의 캐패시터 모델, vo는 배터리의 캐패시터 모델의 전압, vD는 배터리의 알씨(RC) 모델 전압을 나타낸다. 이 경우, R, RD, CD 및 Co는 상기 ARMAX 모델 계수 추정에 의해 구한 값을 사용한다.In Equations 3 and 4, v k is the voltage of the battery sensed at time k, i k is the current of the battery sensed at time k, R is the resistance model of the battery, R D And C D is the battery's RC model, C o is the battery's capacitor model, v o is the battery's capacitor model voltage, and v D is the battery's RC model voltage. In this case, R, R D , C D, and C o use the values obtained by the ARMAX model coefficient estimation.

수학식 3은 선형 칼만 필터를 이용한 배터리의 시스템식이며, 수학식 4는 배터리의 측정식이다.
Equation 3 is a system of a battery using a linear Kalman filter, and Equation 4 is a measurement formula of a battery.

다시 도 1 및 도 2를 참조하면, 열화 상태 판단부(130)는 추정된 등가 회로 모델의 복수의 특성값 중 적어도 하나를 이용하여 배터리의 열화 상태를 판단한다(S240).Referring again to FIGS. 1 and 2, the deterioration state determiner 130 determines a deterioration state of the battery using at least one of a plurality of characteristic values of the estimated equivalent circuit model (S240).

또한, 열화 상태 판단부(130)는 추정된 배터리의 캐패시터 모델의 특성값이 기 설정된 범위를 벗어나는 경우, 배터리의 상태를 열화 상태로 판단할 수 있다. 즉, 배터리의 등가 회로 모델 중 캐패시터 모델에 대한 특성값이 추정되면 이를 이용하여 배터리의 열화 상태를 판단할 수 있다. 이는 배터리 등가 회로 모델 중 캐패시터 모델의 추정된 특성값이 배터리의 정상 상태와 비정상 상태 간에 가장 큰 차이를 보이기 때문이다.
In addition, when the characteristic value of the estimated capacitor model of the battery is out of a preset range, the deterioration state determiner 130 may determine the state of the battery as a deteriorated state. That is, when the characteristic value of the capacitor model among the equivalent circuit models of the battery is estimated, it is possible to determine the deterioration state of the battery. This is because the estimated characteristic value of the capacitor model among the battery equivalent circuit model shows the greatest difference between the steady state and the abnormal state of the battery.

도 4는 도 2에 따른 배터리 상태 판단 방법 중 캐패시터 모델의 특성값을 추정하여 배터리의 상태를 판단하는 것을 설명하기 위한 예시도이다.FIG. 4 is an exemplary diagram for explaining a state of a battery by estimating a characteristic value of a capacitor model among the battery state determining methods according to FIG. 2. FIG.

도 4를 참조하면, 시간을 x축으로 하고, 캐패시터 모델(Co)의 추정값을 y축으로 하는 캐패시터 모델의 특성 곡선을 이용하여 배터리의 교체 시점을 판단할 수 있다. 여기서, 캐패시터 모델의 특성 곡선은 사용자에 의해 기 설정된 것이라 가정한다. 예를 들어, c1은 배터리 정상 상태에서의 추정된 캐패시터 모델의 특성값, c2는 배터리 비정상 상태에서의 추정된 캐패시터 모델의 특성값, ce는 추정 시점(t1)에서 추정된 캐패시터 모델의 특성값을 나타낸다.Referring to FIG. 4, it is possible to determine a battery replacement point by using a characteristic curve of a capacitor model having a time as an x-axis and an estimated value of a capacitor model (C o ) as a y-axis. Here, it is assumed that the characteristic curve of the capacitor model is predetermined by the user. For example, c 1 is a characteristic value of an estimated capacitor model in a battery steady state, c 2 is a characteristic value of an estimated capacitor model in a battery abnormal state, c e is a capacitor model estimated at an estimated time t 1 , .

현 시점에서 추정된 배터리의 캐패시터 모델의 특성값(ce)이 c1과 c2사이에 위치하는 경우, 현재 배터리의 상태는 정상으로 판단하게 되고, c2보다 작은 경우에는 배터리의 상태를 비정상으로 판단하게 된다. 또한, 배터리의 상태가 정상이라고 판단한 경우에는 배터리 비정상 상태에서의 캐패시터 모델의 특성값(c2)까지의 잔여 시간(t2-t1)을 연산함으로써 배터리 교체 시점을 파악할 수 있다.When the characteristic value (c e ) of the capacitor model of the battery estimated at the present time is located between c 1 and c 2 , the state of the battery is determined to be normal. If the characteristic value is smaller than c 2 , . Further, when it is determined that the state of the battery is normal, the battery replacement time can be grasped by calculating the remaining time (t 2 -t 1 ) from the capacitor model characteristic value c 2 in the battery abnormal state.

한편, 실효 충전량 추정부(140)는 추정된 배터리의 캐패시터 모델의 특성값(Co)과 개방 전압(vo)을 이용하여 연산된 현재 시점의 전하량과, 기 설정된 정상 상태에서의 전하량의 비율에 따라 배터리의 실효 충전량을 추정할 수 있다. 현 시점에서의 배터리의 실효 충전 잔존량(Z(%))은 다음의 수학식 5를 이용하여 구할 수 있다.On the other hand, the effective charge amount estimating unit 140 estimates the effective charge amount estimating unit 140 based on the ratio between the amount of charge at the present time calculated using the estimated value C o of the capacitor model of the battery and the open-circuit voltage v o , The effective charge amount of the battery can be estimated. The effective charge remaining amount Z (%) of the battery at the present time can be obtained by using the following expression (5).

Figure 112012096984812-pat00009
Figure 112012096984812-pat00009

수학식 5에서, Co ,e는 현 시점에서 추정된 캐패시터 모델의 특성값, vo ,e는 현 시점에서 추정된 개방전압의 특성값, Co ,1은 기 설정된 정상 배터리의 캐패시터 모델의 특성값, vo ,1은 기 설정된 정상 배터리의 개방 전압의 특성값을 나타낸다.
In Equation (5), C o and e are characteristic values of the capacitor model estimated at the present time, v o and e are characteristic values of the estimated open-circuit voltage at the present time, C o , The characteristic value, v o , 1 represents the characteristic value of the open-circuit voltage of the predetermined normal battery.

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면 배터리의 충방전시에 캐패시턴스를 추정하여 배터리의 열화 상태를 판단할 수 있다. 또한, 배터리의 충방전시에 개방 전압을 추정하고, 열화 상태 정보를 이용하여 보다 신속하고 정확하게 배터리의 실효 충전량을 추정할 수 있다.
As described above, according to the embodiment of the present invention, the deterioration state of the battery can be determined by estimating the capacitance at the time of charge / discharge of the battery. Further, the open-circuit voltage can be estimated at the time of charge / discharge of the battery, and the effective charge amount of the battery can be estimated more quickly and accurately using the deterioration state information.

전술한 바와 같은 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였다. 그러나 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서는 여러 가지 변형이 가능하다. 본 발명의 기술적 사상은 본 발명의 기술한 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.In the foregoing detailed description of the present invention, specific examples have been described. However, various modifications are possible within the scope of the present invention. The technical idea of the present invention should not be limited to the embodiments of the present invention but should be determined by the equivalents of the claims and the claims.

100 : 배터리 상태 판단 장치
110 : 센싱부
120 : 특성값 추정부
130 : 열화 상태 판단부
140 : 실효 충전량 추정부100: Battery condition judging device
110: sensing unit
120: Property value estimating unit
130: Deterioration state determination unit
140: Effective charge amount estimating unit

Claims (14)

배터리의 충방전시에 전류 및 전압 신호를 센싱하는 센싱부;
상기 센싱된 전류 및 전압 신호의 특성을 이용하여 상기 배터리의 등가 회로 모델에 대한 복수의 특성값인 두 저항값(R, RD)과 두 캐패시터값(CD, Co)을 추정하고, 상기 추정한 복수의 특성값을 이용하여 상기 배터리의 개방 전압을 추정하는 특성값 추정부;
상기 추정된 등가 회로 모델의 복수의 특성값 중 상기 배터리의 개방 전압을 발생시키는 캐패시터값(Co)을 이용하여 상기 배터리의 열화 상태를 판단하는 열화 상태 판단부; 및
상기 배터리의 개방 전압 정보와 상기 열화 상태 정보를 이용하여 상기 배터리의 실효 충전량을 추정하는 실효 충전량 추정부를 포함하며,
상기 특성값 추정부는,
상기 센싱된 스텝 응답 신호와 상기 등가 회로 모델 간의 관계식을 이용하여 ARMAX(Autoregressive model with exogenous inputs) 모델을 생성하고, 상기 생성된 ARMAX 모델에 계수추정법을 적용하여 상기 복수의 특성값을 추정하며,
상기 복수의 특성값 중 상기 R은 상기 배터리의 저항 모델, 상기 RD 및 CD는 상기 배터리의 알씨(RC) 모델, 상기 Co는 상기 배터리의 캐패시터 모델을 나타내는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 장치.A sensing unit sensing current and voltage signals when the battery is charged and discharged;
Estimating two resistance values (R, R D ) and two capacitor values (C D , C o ) as a plurality of characteristic values for the equivalent circuit model of the battery using the characteristics of the sensed current and voltage signals, A characteristic value estimator for estimating an open-circuit voltage of the battery using a plurality of estimated characteristic values;
A deterioration state determiner for determining a deterioration state of the battery using a capacitor value (C o ) for generating an open-circuit voltage of the battery among a plurality of characteristic values of the estimated equivalent circuit model; And
And an effective charge amount estimating unit for estimating an effective charge amount of the battery using the open-circuit voltage information and the deterioration state information of the battery,
Wherein the characteristic value estimating unit comprises:
Generating an ARMAX (Autoregressive model with exogenous inputs) model using a relational equation between the sensed step response signal and the equivalent circuit model, estimating the plurality of characteristic values by applying a coefficient estimation method to the generated ARMAX model,
Wherein R represents a resistance model of the battery, R D and C D represent an RC model of the battery, and C o represents a capacitor model of the battery. . 제1항에 있어서,
상기 특성값 추정부는,
상기 배터리의 충방전시 전압이 즉시 강하되는 저항 모델, 전압이 정상상태 값에 수렴하는 알씨(RC) 모델 및 전압이 기울기를 가지고 강하되는 캐패시터 모델 중 적어도 하나를 포함하는 등가 회로 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 장치.The method according to claim 1,
Wherein the characteristic value estimating unit comprises:
Generating an equivalent circuit model including at least one of a resistance model in which a voltage is immediately dropped when the battery is charged and discharged, an RC model in which a voltage converges to a steady state value, and a capacitor model in which a voltage is sloped Wherein the battery state determination device comprises: 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 특성값 추정부는,
상기 ARMAX 모델을 다음의 수학식을 이용하여 구하는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 장치:
Figure 112014011282193-pat00010

여기서, vk는 시간 k에서 센싱된 상기 배터리의 전압, ik는 시간 k에서 센싱된 상기 배터리의 전류, R은 상기 배터리의 저항 모델, RD 및 CD는 상기 배터리의 알씨(RC) 모델, Co는 상기 배터리의 캐패시터 모델을 나타낸다.The method according to claim 1,
Wherein the characteristic value estimating unit comprises:
Wherein the ARMAX model is obtained using the following equation: < EMI ID =
Figure 112014011282193-pat00010

Here, v k is the voltage of the battery sensed at time k, i k is the current of the battery sensed at time k, R is the resistance model of the battery, R D and C D are the RC models , And C o represents a capacitor model of the battery. 제4항에 있어서,
상기 특성값 추정부는,
다음의 수학식 1 및 수학식 2를 이용하여 상기 배터리의 개방 전압(vo)을 추정하는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 장치:
[수학식 1]
Figure 112012096984812-pat00011

[수학식 2]
Figure 112012096984812-pat00012

여기서, vk는 시간 k에서 센싱된 상기 배터리의 전압, ik는 시간 k에서 센싱된 상기 배터리의 전류, R은 상기 배터리의 저항 모델, RD 및 CD는 상기 배터리의 알씨(RC) 모델, Co는 상기 배터리의 캐패시터 모델, vo는 상기 배터리의 캐패시터 전압, vD는 상기 배터리의 알씨(RC) 모델 전압을 나타낸다.5. The method of claim 4,
Wherein the characteristic value estimating unit comprises:
Wherein the open-circuit voltage (v o ) of the battery is estimated using the following Equations (1) and (2): < EMI ID =
[Equation 1]
Figure 112012096984812-pat00011

&Quot; (2) "
Figure 112012096984812-pat00012

Where v k is the voltage of the battery sensed at time k, i k is the current of the battery sensed at time k, R is the resistance model of the battery, R D And C D is an RC model of the battery, C o is a capacitor model of the battery, v o is a capacitor voltage of the battery, and v D is an RC model voltage of the battery. 제4항에 있어서,
상기 열화 상태 판단부는,
상기 추정된 배터리의 캐패시터 모델의 특성값이 기 설정된 범위를 벗어나는 경우, 상기 배터리의 상태를 열화 상태로 판단하는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 장치.5. The method of claim 4,
The degradation state determination unit may determine,
And determines the state of the battery as a deteriorated state when a characteristic value of the capacitor model of the estimated battery is out of a predetermined range. 제5항에 있어서,
상기 실효 충전량 추정부는,
다음의 수학식을 이용하여 상기 추정된 배터리의 캐패시터 모델의 특성값(Co)과 개방 전압(vo)을 이용하여 연산된 현재 시점의 전하량과, 기 설정된 정상 상태에서의 전하량의 비율에 따라 상기 배터리의 실효 충전량을 추정하는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 장치:
Figure 112012096984812-pat00013

여기서, Co ,e는 현 시점에서 추정된 상기 캐패시터 모델의 특성값, vo ,e는 현 시점에서 추정된 상기 개방 전압의 특성값, Co ,1은 기 설정된 정상 배터리의 캐패시터 모델의 특성값, vo ,1은 기 설정된 정상 배터리의 개방 전압의 특성값을 나타낸다.6. The method of claim 5,
The effective charge amount estimating unit estimates,
(C o ) of the capacitor model of the battery and the open-circuit voltage (v o ), and the ratio of the amount of charge in the predetermined steady state to the amount of charge at the present time calculated using the following equation And estimating an effective charge amount of the battery.
Figure 112012096984812-pat00013

Here, C o , e is a characteristic value of the capacitor model estimated at the present time, v o , e is a characteristic value of the open-circuit voltage estimated at the present time, C o , 1 is a characteristic of a capacitor model of a predetermined normal battery Value, v o , 1 represents the characteristic value of the open-circuit voltage of the predetermined normal battery. 배터리 상태 판단 장치의 배터리 상태 판단 방법에 있어서,
배터리의 충방전시에 전류 및 전압 신호를 센싱하는 단계;
상기 센싱된 전류 및 전압 신호의 특성을 이용하여 상기 배터리의 등가 회로 모델에 대한 복수의 특성값인 두 저항값(R, RD)과 두 캐패시터값(CD, Co)을 추정하고, 상기 추정한 복수의 특성값을 이용하여 상기 배터리의 개방 전압을 추정하는 단계;
상기 추정된 등가 회로 모델의 복수의 특성값 중 상기 배터리의 개방 전압을 발생시키는 캐패시터값(Co)을 이용하여 상기 배터리의 열화 상태를 판단하는 단계; 및
상기 배터리의 개방 전압 정보와 상기 열화 상태 정보를 이용하여 상기 배터리의 실효 충전량을 추정하는 단계를 포함하며,
상기 특성값을 추정하는 단계는,
상기 센싱된 스텝 응답 신호와 상기 등가 회로 모델 간의 관계식을 이용하여 ARMAX(Autoregressive model with exogenous inputs) 모델을 생성하고, 상기 생성된 ARMAX 모델에 계수추정법을 적용하여 상기 복수의 특성값을 추정하며,
상기 복수의 특성값 중 상기 R은 상기 배터리의 저항 모델, 상기 RD 및 CD는 상기 배터리의 알씨(RC) 모델, 상기 Co는 상기 배터리의 캐패시터 모델을 나타내는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 방법.A battery state judging method of a battery state judging device,
Sensing current and voltage signals at the time of charge / discharge of the battery;
Estimating two resistance values (R, R D ) and two capacitor values (C D , C o ) as a plurality of characteristic values for the equivalent circuit model of the battery using the characteristics of the sensed current and voltage signals, Estimating an open-circuit voltage of the battery using a plurality of estimated characteristic values;
Determining a deterioration state of the battery using a capacitor value (C o ) for generating an open-circuit voltage of the battery among a plurality of characteristic values of the estimated equivalent circuit model; And
Estimating an effective charge amount of the battery using the open-circuit voltage information and the deterioration state information of the battery,
Wherein the step of estimating the characteristic value comprises:
Generating an ARMAX (Autoregressive model with exogenous inputs) model using a relational equation between the sensed step response signal and the equivalent circuit model, estimating the plurality of characteristic values by applying a coefficient estimation method to the generated ARMAX model,
Wherein R represents a resistance model of the battery, R D and C D represent an RC model of the battery, and C o represents a capacitor model of the battery. . 제8항에 있어서,
상기 특성값을 추정하는 단계는,
상기 배터리의 충방전시 전압이 즉시 강하되는 저항 모델, 전압이 정상상태 값에 수렴하는 알씨(RC) 모델 및 전압이 기울기를 가지고 강하되는 캐패시터 모델 중 적어도 하나를 포함하는 등가 회로 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 방법.9. The method of claim 8,
Wherein the step of estimating the characteristic value comprises:
Generating an equivalent circuit model including at least one of a resistance model in which a voltage is immediately dropped when the battery is charged and discharged, an RC model in which a voltage converges to a steady state value, and a capacitor model in which a voltage is sloped A method for determining the state of a battery. 삭제delete 제8항에 있어서,
상기 특성값을 추정하는 단계는,
상기 ARMAX 모델을 다음의 수학식을 이용하여 구하는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 방법:
Figure 112014011282193-pat00014

여기서, vk는 시간 k에서 센싱된 상기 배터리의 전압, ik는 시간 k에서 센싱된 상기 배터리의 전류, R은 상기 배터리의 저항 모델, RD 및 CD는 상기 배터리의 알씨(RC) 모델, Co는 상기 배터리의 캐패시터 모델을 나타낸다.9. The method of claim 8,
Wherein the step of estimating the characteristic value comprises:
And determining the ARMAX model using the following equation: < EMI ID =
Figure 112014011282193-pat00014

Here, v k is the voltage of the battery sensed at time k, i k is the current of the battery sensed at time k, R is the resistance model of the battery, R D and C D are the RC models , And C o represents a capacitor model of the battery. 제11항에 있어서,
상기 특성값을 추정하는 단계는,
다음의 수학식 1 및 수학식 2를 이용하여 상기 배터리의 개방 전압(vo)을 추정하는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 방법:
[수학식 1]
Figure 112012096984812-pat00015

[수학식 2]
Figure 112012096984812-pat00016

여기서, vk는 시간 k에서 센싱된 상기 배터리의 전압, ik는 시간 k에서 센싱된 상기 배터리의 전류, R은 상기 배터리의 저항 모델, RD 및 CD는 상기 배터리의 알씨(RC) 모델, Co는 상기 배터리의 캐패시터 모델, vo는 상기 배터리의 캐패시터 전압, vD는 상기 배터리의 알씨(RC) 모델 전압을 나타낸다.12. The method of claim 11,
Wherein the step of estimating the characteristic value comprises:
And estimating an open-circuit voltage (v o ) of the battery using the following Equations (1) and (2):
[Equation 1]
Figure 112012096984812-pat00015

&Quot; (2) "
Figure 112012096984812-pat00016

Where v k is the voltage of the battery sensed at time k, i k is the current of the battery sensed at time k, R is the resistance model of the battery, R D And C D is an RC model of the battery, C o is a capacitor model of the battery, v o is a capacitor voltage of the battery, and v D is an RC model voltage of the battery. 제11항에 있어서,
상기 열화 상태를 판단하는 단계는,
상기 추정된 배터리의 캐패시터 모델의 특성값이 기 설정된 범위를 벗어나는 경우, 상기 배터리의 상태를 열화 상태로 판단하는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 방법.12. The method of claim 11,
The step of determining the deteriorated state includes:
Wherein the state of the battery is determined to be in a degraded state when a characteristic value of a capacitor model of the estimated battery is out of a preset range. 제12항에 있어서,
상기 배터리의 실효 충전량을 추정하는 단계는,
다음의 수학식을 이용하여 상기 추정된 배터리의 캐패시터 모델의 특성값(Co)과 개방 전압(vo)을 이용하여 연산된 현재 시점의 전하량과, 기 설정된 정상 상태에서의 전하량의 비율에 따라 상기 배터리의 실효 충전량을 추정하는 것을 특징으로 하는 배터리 상태 판단 방법:
Figure 112012096984812-pat00017

여기서, Co ,e는 현 시점에서 추정된 상기 캐패시터 모델의 특성값, vo ,e는 현 시점에서 추정된 상기 개방 전압의 특성값, Co ,1은 기 설정된 정상 배터리의 캐패시터 모델의 특성값, vo ,1은 기 설정된 정상 배터리의 개방 전압의 특성값을 나타낸다.13. The method of claim 12,
The step of estimating the effective charge amount of the battery includes:
(C o ) of the capacitor model of the battery and the open-circuit voltage (v o ), and the ratio of the amount of charge in the predetermined steady state to the amount of charge at the present time calculated using the following equation And estimating an effective charge amount of the battery.
Figure 112012096984812-pat00017

Here, C o , e is a characteristic value of the capacitor model estimated at the present time, v o , e is a characteristic value of the open-circuit voltage estimated at the present time, C o , 1 is a characteristic of a capacitor model of a predetermined normal battery Value, v o , 1 represents the characteristic value of the open-circuit voltage of the predetermined normal battery.
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