KR101399388B1

KR101399388B1 - 배터리의 수명 예측 장치 및 방법

Info

Publication number: KR101399388B1
Application number: KR1020100004288A
Authority: KR
Inventors: 김산선; 임재환
Original assignee: 에스케이이노베이션 주식회사
Priority date: 2010-01-18
Filing date: 2010-01-18
Publication date: 2014-05-27
Also published as: KR20110084633A

Abstract

본 발명은, 하이브리드 자동차, 플러그인 하이브리드 자동차, 또는 전기차에 사용되는 적어도 하나의 배터리와, 적어도 하나의 배터리에 대한 전압, 전류 및 온도를 센싱하는 센싱부와, 센싱부로부터 전압, 전류 및 온도 데이터를 수집하는 데이터 처리부와, 수집된 전류, 전압 및 온도에 따라 제 1 OCV(Open Circuit Voltage)값을 계산하며, 미리 설정된 OCV - SOC(Open Circuit Voltage - State Of Charge) 테이블에서 제 1 OCV에 해당하는 제 1 SOC값을 구하고, 특정 기간의 경과 후에, 수집된 전류, 전압 및 온도에 따라 제 2 OCV(Open Circuit Voltage)값을 계산하며, 미리 설정된 OCV - SOC(Open Circuit Voltage - State Of Charge) 테이블에 따라 제 2 OCV에 해당하는 제 2 SOC값을 구하며, 특정 기간 중 적어도 하나의 배터리의 전류 적산량을 계산하며, 전류 적산량, SOC1 및 SOC2를 이용하여 적어도 하나의 배터리에 대한 열화 용량을 계산하며, 열화 용량을 이용하여 적어도 하나의 배터리 수명 상태를 계산하는 계산부가 포함하는 배터리의 수명 예측 장치를 개시한다. 본 발명에 의하면, 배터리의 충전 또는 방전 과정에서 SOC가 변화하는 특정 기간을 정하여 온도, 전류 및 전압을 계산함으로써 배터리의 수명을 예측할 수 있다.

Description

배터리의 수명 예측 장치 및 방법 {Apparatus and Method for estimating the life span of battery}

본 발명은 배터리의 수명 추정 장치 및 방법에 대한 것으로, 더 상세하게는 하이브리드 자동차, 플러그인 하이브리드 자동차 및 전기 자동차 등에서의 배터리용량 저하를 측정하여 배터리의 수명을 예측하는 장치 및 방법에 관한 것이다.

최근 환경에 대한 고려가 중요해 짐에 따라 하이브리드 자동차, 플러그인 하이브리드 자동차, 전기 자동차가 각광을 받고 있다. 특히 이러한 자동차에 필수적으로 들어가는 배터리에 대한 기술 개발이 매우 중요하게 여겨지고 있다. 그런데 이러한 배터리는 일반적으로 수명이 존재하게 된다. 즉, 자동차를 사용함에 따라 자연스레 내부 저항이 증가하여 출력이 줄어들게 되며, 다른 한편으로는 전체적인 충전 용량이 줄어들게 된다. 이러한 성능 저하가 발생하게 될 경우, 하이브리드 자동차나 플러그인 하이브리드 자동차 등의 연비 및 성능에 있어 저하를 가져올 수 있기 때문에 이러한 배터리의 성능 측정이 중요하다 할 수 있다.

보통은 배터리 관리 장치(BMS: Battery Management System)에서 배터리 수명(SOH: state Of Health)을 예측하여 배터리의 충/방전 출력 및 SOC(state Of Charge) 사용 전략을 적절하게 조정하고 있다. 이를 통해 배터리를 보호하고, 차량에서 배터리로 인한 고장을 줄일 수 있다.

그런데, 종래 기술에서는 배터리의 성능 저하를 배터리의 내부 저항(Internal Resistence)를 통해 SOH 추정을 수행하는 방식이 대부분이다. 이러한 종래 방식에 따르면, 배터리 내부 저항 변화는 배터리 파워 저하(Power Fading) 정도를 추정할 수 있지만, 배터리 용량 저하(capacity fading)를 정확하게 추정하기는 힘들다.

본 발명은 종래 기술에서 제기된 문제점을 해소하고자 제안된 것으로, 배터리의 내부 저항을 이용하지 않고도 배터리의 용량 저하에 따른 배터리의 수명을 예측하는 장치 및 방법을 제공하는 데에 목적이 있다.

또한, 본 발명은 추가적인 장비를 도입할 필요없이도 배터리의 용량 저하에 따른 배터리의 수명을 예측하는 장치 및 방법을 제공하는 데에 또 다른 목적이 있다.

위 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 일실시예는 배터리의 수명 예측 장치를 제공한다. 이 배터리의 수명 예측 장치에는, 하이브리드 자동차, 플러그인 하이브리드 자동차, 또는 전기차에 사용되는 적어도 하나의 배터리와, 적어도 하나의 배터리에 대한 전압, 전류 및 온도를 센싱하는 센싱부와, 센싱부로부터 전압, 전류 및 온도 데이터를 수집하는 데이터 처리부와, 수집된 전류, 전압 및 온도에 따라 제 1 OCV(Open Circuit Voltage)값을 계산하며, 미리 설정된 OCV - SOC(Open Circuit Voltage - State Of Charge) 테이블에서 제 1 OCV에 해당하는 제 1 SOC값을 구하고, 특정 기간의 경과 후에, 수집된 전류, 전압 및 온도에 따라 제 2 OCV(Open Circuit Voltage)값을 계산하며, 미리 설정된 OCV - SOC(Open Circuit Voltage - State Of Charge) 테이블에 따라 제 2 OCV에 해당하는 제 2 SOC값을 구하며, 특정 기간 중 적어도 하나의 배터리의 전류 적산량을 계산하며, 전류 적산량, SOC1 및 SOC2를 이용하여 적어도 하나의 배터리에 대한 열화 용량을 계산하며, 열화 용량과 하이브리드 자동차의 출하시 설정된 공칭 용량을 이용하여 적어도 하나의 배터리 수명 상태를 계산하는 계산부가 포함된다.

또한, 전압, 전류, 온도, OCV - SOC 테이블, SOC, OCV, 열화 용량 및 공칭 용량값 중 적어도 하나를 포함하는 데이터를 저장하는 메모리부를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 실시예는 배터리의 수명 예측 장치를 제공한다. 이 배터리의 수명 예측 방법에는, 하이브리드 자동차에 사용되는 적어도 하나의 배터리의 수집된 전류, 전압 및 온도에 따라 제 1 OCV(Open Circuit Voltage)값을 계산하고, 미리 설정된 OCV - SOC(Open Circuit Voltage - State Of Charge) 테이블에서 제 1 OCV에 해당하는 제 1 SOC값을 구하는 단계와, 특정 기간의 경과 후에, 적어도 하나의 배터리의 재수집된 전류, 전압 및 온도에 따라 제 2 OCV(Open Circuit Voltage)값을 계산하고, 미리 설정된 OCV - SOC(Open Circuit Voltage - State Of Charge) 테이블에 따라 제 2 OCV에 해당하는 제 2 SOC값을 구하는 단계와, 특정 기간 중 적어도 하나의 배터리의 전류 적산량을 계산하는 단계와, 전류 적산량, SOC1 및 SOC2를 이용하여 적어도 하나의 배터리에 대한 열화 용량을 계산하는 단계와, 열화 용량과 하이브리드 자동차의 출하시 설정된 공칭 용량을 이용하여 적어도 하나의 배터리 수명 상태를 계산하는 단계가 포함된다.

이때, OCV - SOC 테이블은 온도별로 구성될 수 있다.

이때, 전류 적산량은, △ Ah = Q × ( SOC2 - SOC1 )(여기서, Q는 배터리의 열화 용량임)수식이 성립하고,

열화 용량은, Q = △ Ah / ( SOC2 - SOC1 )(여기서, △ Ah는 전류 적산량임)을 이용하여 계산되고,

배터리 수명 상태는, SOH ( State Of Health )(%) = Q/ NC × 100%(여기서, NC는 공칭 용량임)을 이용하여 계산될 수 있다.

여기서, 전류 적산량은, △ Ah (n) = △ Ah (n - 1) + I × t(여기서, △Ah(n)는 현재 전류 적산량, △Ah(n - 1)은 이전 전류 적산량, I는 전류, t는 경과 시간)을 이용하여 계산될 수 있다.

본 발명에 의하면, 배터리의 내부 저항을 이용하지 않고 배터리의 충전 또는 방전 과정에서 SOC가 변화하는 특정 기간을 정하여 온도, 전류 및 전압을 계산함으로써 배터리의 수명을 예측할 수 있다.

또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는 BMS(Battery Management System)에서 측정 가능한 것이므로 추가적인 장비를 도입할 필요없이도 배터리의 수명을 예측할 수 있다는 점을 들 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 배터리의 열화 용량 측정을 위한 시스템 구성도이다.
도 2는 도 1의 MCU(Micro Controller Unit)부에 대한 블럭도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 SOC - OCV 곡선을 보여주는 그래프이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 충전 모드의 특정 구간에서의 SOC - OCV 곡선을 보여주는 그래프이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 BMS가 온되고 오프되는 기간 동안 열화 용량 Q와 이 Q에 따른 SOH값을 구하는 과정을 개략적으로 보여주는 순서도이다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예를 상세하게 기술한다.

도 1은 본 발명에 따른 배터리의 열화 용량 측정을 위한 시스템 구성도이다. 이 시스템 구성도에는 크게 배터리 팩(100), 이 배터리 팩 내 각 배터리의 전압, 전류 및 온도를 센싱하는 센싱부(111 내지 113)와, 이 센싱부(111 내지 113)로부터 데이터를 수신하여 충전 용량을 측정하는 MCU(Micro Controller unit)부(120)가 포함된다. BMS(Battery Management System)부(110), BMS부(110)로부터 측정된 충전 용량을 수신하는 차량 제어기(140) 등이 구성된다. 이들 구성요소의 기능 및 역할을 설명하면 다음과 같다.

배터리 팩(100)은 배터리(101 내지 10n)가 직렬 또는 병렬로 구성되며, 이 배터리는 니켈 메탈 배터리, 리튬 이온 배터리 등의 하이브리드 배터리가 될 수 있다. 물론, 본 발명의 일실시예에서는 이해의 편의를 위해 배터리 팩(100)이 하나의 팩으로만 구성된 것을 도시하였으나, 여러 개의 서브 팩으로 구성하는 것도 가능하다.

BMS부(110)는 센싱부(111 내지 113)와 MCU부(120)로 구성되며, 배터리 팩(100)의 충전 용량을 측정하는 기능을 한다. 즉, 센싱부(111 내지 113)는 배터리 팩(100) 내에 있는 배터리(101 내지 10n)의 전류, 전압 및 온도를 센싱하기 위한 전압 센싱부(111), 전류 센싱부(112), 및 온도 센싱부(113)로 구성된다.

물론, 온도 센싱부(113)는 배터리 팩(100) 또는 배터리(101 내지 10n)의 온도를 센싱할 수도 있다. 여기서, 전류 센싱부(112)는 홀(Hall) 소자를 이용하여 전류를 측정하고 측정된 전류에 대응되는 아날로그 전류 신호로 출력하는 홀 CT(Hall current transformer)일 수 있으나, 본 발명은 이에 한정되지는 않으며, 전류를 센싱할 수 있는 것이라면 다른 소자도 적용 가능하다.

MCU(Micro Controller unit)부(120)는 센싱부(111 내지 113)로부터 센싱된 각 배터리(101 내지 10n)의 전압, 전류 및 온도값을 받아 해당 배터리(101 내지 10n)의 SOC(state Of Charge)값을 실시간 추정하고, 이로부터 일정 기간 동안 배터리(101 내지 10n)의 열화 용량을 계산하고 배터리 SOH(State Of Health)값을 계산한다. 이러한 계산과정을 위한 MCU의 구성이 도 2에 도시된다. 이에 대하여는 바로 후술하기로 한다. 이러한 SOC, SOH값, 충전 용량값 등이 메모리부(130)에 저장되며, 차량 제어기(140)에 전송된다.

메모리부(130)는 MCU부(120) 내에 구비되는 메모리일 수 있고, 별도의 메모리가 될 수 있다. 따라서 하드 디스크 드라이브, 플래시 메모리, EEPROM(Electrically erasable programmable read-only memory), SRAM(Static RAM), FRAM (Ferro-electric RAM), PRAM (Phase-change RAM), MRAM(Magnetic RAM) 등과 같은 비휘발성 메모리가 사용될 수 있다.

차량 제어기(140)는 전기차 주행에 필요한 주요 시스템 성능을 최적의 상태로 제어하기 위한 기능을 수행한다. 이를 위해, 차량 제어기(140)와 MCU부(120) 사이에는 CAN(Controller Area Network) 통신 방식이 이용되어 배터리의 SOC, SOH값이 차량 제어기(140)에 전송된다.

도 2는 도 1의 MCU부에 대한 블럭도이다. MCU부(120)에는 센싱부(111 내지 113)로부터 전송된 데이터를 처리하는 데이터 처리부(121), 이 데이터 처리부(121)로부터 특정구간의 전압, 전류 및 온도값을 전송받아 SOC, SOH값을 계산하는 계산부(122), 이들 값을 데이터로 저장하는 메모리부(130) 등이 구성된다.

계산부(122)는 센싱부(111 내지 113)가 배터리(111 내지 113)를 센싱한 전압, 전류 및 온도값을 데이터 처리부(121)를 통하여 전송받아 이들 값으로부터 특정 구간을 정하여 SOC값을 실시간 추정하고, 이로부터 배터리(101 내지 10n)의 충전 용량을 계산하고, 계산된 열화 용량의 저하에 따른 배터리(101 내지 10n)의 수명 SOH를 결정하는 기능을 한다. 물론, 이들 값들은 메모리부(130)에 실시간 저장되고, 차량 제어기(140)에 전송된다.

그러면, 배터리(101 내지 10n)의 열화 용량을 측정하여 이 배터리의 수명을 예측하는 과정을 설명하기로 한다. 우선, 본 발명의 일실시예에 대한 이해의 편의를 위해 특정 구간에서 배터리(101 내지 10n)의 전압, 전류 및 온도를 측정하는 도면이 도 3과 도 4를 설명하기로 한다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 SOC - OCV(state Of Charge - Open Circuit Voltage) 곡선을 보여주는 그래프이다. 온도별 SOC - OCV 테이블을 그래프로 도식한 것이다. 예를 들면, 상온(25℃)에서의 SOC - OCV 그래프가 될 수 있을 것이다. 물론, SOC - OCV 테이블은 미리 설정되어 도 1의 BMS부(110)에 있는 메모리부(130)에 저장된다. 이러한 SOC - OCV 룩업(look-up) 테이블의 예가 표 1에 도시된다.

SOC(%)	- 15℃	- 10℃	0℃	25	45℃
0	3.1	3.1	3.01	3.01	3.0
10	3.5	3.47	3.45	3.4	...
20	3.7	3.6	3.6	...	...
40	3.8	...	...	...
...	...	...	...
100	4.15	...	...

물론, 위 표 1은 본 발명의 실시예에 대한 이해를 위한 것으로 표기된 숫자는 하나의 예시에 불과하며, 다르게 구성될 수 있다. 따라서, 위 표 1에서 가령 - 15℃ 만의 SOC(%)와 OCV를 연결하면 도 3과 같은 SOC - OCV 그래프가 산출된다.

일반적으로 배터리 SOC(%)를 구하는 방식은 다음 식과 같다.

[ 수학식 1]

배터리 SOC (%) = (잔존 용량 / Q) × 100(%)

여기서, Q는 배터리의 열화 용량이 된다.

배터리 셀 기전력(OCV)은 특정 지점에서의 온도, 전류 및 전압을 기반하여 계산된다. 이 배터리 셀 기전력(OCV)이 계산되면, 이 OCV에 해당하는 SOC를 SOC - OCV 테이블에서 찾아 그 값을 SOC(%)값으로 정하게 된다.

또한, SOC(%)값과 함께, 배터리의 열화 용량(간단히 줄여서, 배터리의 용량이라고도 함)인 Q를 계산하는 식은 다음과 같다.

[ 수학식 2]

△ Ah = Q × ( SOC2 - SOC1 )

여기서, △Ah는 전류 적산량이며, 수식으로 표현하면

이다.

위 수학식 2를 정리하면, 다음과 같다.

[ 수학식 3]

Q = △ Ah / ( SOC2 - SOC1 )

따라서, 열화 용량(Q)은 △Ah를 SOC2 - SOC1의 차이로 나눈 값이 된다.

그러면, 특정 기간을 정해 그에 해당하는 SOC1 및 SOC2를 구하는 방식을 도식적으로 도시한 것이 도 4이다. 즉, 도 4를 참조하면, x,y 평면 좌표상에서 특정 기간은 T1(400) 및 T2(410)로 x좌표에 표시되고, OCV1(420) 및 0CV2(430)는 y좌표에 표시된다.

물론, 표 1에서 도시된 바와 같이, SOC1 및 SOC2의 값을 산출하기 위해서는 먼저 OCV1 및 OCV2를 계산해야 하는데, 이들 OCV1 및 OCV2는 각각 T1(400) 및 T2(410)에서의 온도, 전류, 전압을 기반하여 계산된다.

OCV1(420) 및 OCV2(430)가 구해지면, 이에 해당하는 SOC1 및 SOC2의 값을 위 표 1에서 구할 수 있다. 예를 들면, T1에서 OCV1을 구한다고 가정해보자, 현재 배터리(101 내지 10n)의 온도가 -15℃이고, OCV1가 3.8V이면 이에 해당하는 SOC1는 40(%)가 된다. 물론, SOC2도 위와 같은 방식으로 구한다.

따라서, OCV1 및 OCV2가 구해지면, 수학식 3을 이용하여 열화 용량(Q)을 구할 수 있다. 열화 용량(Q)이 구해지면, SOH(%)는 구하는 식은 다음과 같다.

[ 수학식 4]

SOH (%) = Q/ NC × 100(%)

여기서, NC는 배터리의 공칭 용량(Nominal Capacity)이며, 공칭 용량은 배터리가 공장에서 출하될 때의 값이다. 보통 하이브리드 전기차용 배터리 용량은 약 6Ah - 7Ah 정도이나 본 발명의 일실시예가 이에 한정되는 것은 아니다. 물론, 열화 용량(Q)은 배터리(도 1의 101 내지 10n)가 사용됨에 따라 열화된 배터리의 용량을 말한다.

따라서, 위 수학식 3 및 수학식 3을 이용하면 배터리(도 1의 101 내지 10n)의 SOH를 실시간 예측하는 것이 가능해진다.

그러면, 위 도 1 내지 도 4를 이용하여 추정한 SOH(%)와 실제로 측정한 SOH(%)를 비교한 실험 결과 보면 다음 표 2와 같다.

시험항목	추정 SOH(%)	실제 SOH(%)	오차율(%)
1	89.6	87.7	- 1.8
2	90.7	87.7	- 3.0
3	92.0	87.7	- 4.2
4	97.5	93.5	- 4.0
5	102.8	101.9	- 0.9
...	...	...	...

여기서 시험항목은 전류나 충전 모드를 다르게 했을 경우를 말한다. 즉, 시험항목 1은 6A Constant 충전이고, 시험항목 2는 1KW Constant Power 충전 등과 같이 나타낼 수 있다.

물론 위 표 2의 데이터는 조건에 따라 다를 수 있으며, 본 발명의 일실시예가 이에 한정되지 않음은 당업자라면 충분히 이해할 수 있을 것이다.

다음으로, 위 도 1 내지 4 및 수학식 1 내지 4를 참조하여 SOH값을 구하는 과정을 개괄적으로 보여주는 순서도가 도 5에 도시된다. 즉, 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 BMS가 온되고 오프되는 기간 동안 열화 용량 Q와 이 Q에 따른 SOH값을 구하는 과정을 보여주는 순서도이다.

BMS부(도 1의 110)가 온되면, MCU부(120)는 Flag = 0으로 설정하여 초기화한다(단계 S500). 즉, 전기차의 시동이 켜지면 BMS부(도 1의 110)도 온(on)되어 있는 상태에 있게 된다.

이때, 본 발명의 일실시예에 따른 SOH를 구하는 과정은 n=n+1에 따라 1초씩 증가되는 계산 주기 방식으로 수행된다(단계 S510).

MCU부의 계산부(도 2의 122)는 Flag가 1인지를 판단한다(단계 S520).

판단결과, Flag가 1이 아니면, 15℃ < T < 30℃, 20% < SOC < 40%, -2A < I < 2A의 범위에 계산된 SOC, 특정 기간(T) 및 센싱된 전류(I)가 해당하는 지를 판단한다(단계 S530). 여기서, 15 < T < 30은 T1이 15이고, T2는 30을 의미한다. 물론, 이들 수치는 본 발명의 일실시예에 대한 이해의 편의를 위한 것으로 이에 한정되지 않음을 당업자라면 이해할 수 있을 것이다.

단계 S530에서 판단결과, 위 값들이 범위 내이면 Flag = 1로 설정되고(S532), OCV1, SOC1이 차례로 계산된다(단계 S534, S536). 물론, SOC1은 계산되기 보단 미리 설정된 도 4의 SOC - OCV 곡선에 도시된 바와 같이, OCV1를 구하면 이 OCV1에 해당하는 SOC1를 SOC - OCV 곡선에서 구하게 된다.

OCV1 및 SOC1가 계산되면, 그 동안 충방전 시간 중 흐른 전류 적산량을 0으로 설정한다(단계 S538). 즉, 초기화를 실행한다. 이후에는 단계 S510으로 진행한다.

부연하면, OCV1 및 SOC1가 계산된 이후, 특정 기간을 경과하여 OCV2 및 SOC2를 계산하게 되는데, 이를 위해 전류 적산량을 0으로 설정한다. 물론, OCV2 및 S0C2를 계산하는 방식도, 앞서 기술한 바와 같이, 센싱된 온도, 전압 및 전류를 기반으로 OCV2를 계산하고, SOC - OCV 곡선에서 계산된 OCV2에 해당하는 SOC2값을 구한다.

이와 달리, 단계 S530에서 판단결과, 15℃ < T < 30℃, 20% < SOC < 40%, -2A < I < 2A의 범위 내에 있지 않으면, 단계 S510을 수행한다.

한편, 단계 S520에서 만일 Flag가 1이면, 전류 적산량이 계산된다(단계 S540). 즉, 전류 적산량은 다음 식과 같이 표현된다.

[ 수학식 5]

△ Ah (n) = △ Ah (n - 1) + I × t

여기서, △ Ah (n)는 현재 전류 적산량, △ Ah (n - 1)은 이전 전류 적산량, I는 전류, t는 경과 시간이다. 즉, 현재 전류 적산량은 이전 전류 적산량에 경과 시간 동안의 전하량(I*t)이 더해진 값이 된다.

즉, OCV1과 OCV2가 구해지면, 그 특정 기간 동안의 충방전 시간중 흐른 전류 적산량인 △Ah를 계산할 수 있게 된다. 부연하면, 도 1과 도 2에서 기술한 바와 같이, MCU부(120)에서 전압 센싱부(111), 전류 센싱부(112) 및 온도 센싱부(113)로 부터 데이터를 받아 처리하므로, 이 특정 기간 동안 배터리(101 내지 10n)의 전류를 센싱하여 이를 적산하는 것이 가능하다.

계속, 도 5를 설명하면, 15℃ < T < 30℃, 70% < SOC < 90%, -2A < I < 2A의 범위에 계산된 SOC, 특정 기간(T) 및 센싱된 전류(I)가 해당하는 지를 판단한다(단계 S550). 여기서, 15℃ < T < 30℃은 T1이 15이고, T2는 30을 의미한다. 물론, 이들 수치는 본 발명의 일실시예에 대한 이해의 편의를 위한 것으로 이에 한정되지 않음을 당업자라면 이해할 수 있을 것이다.

판단결과, 이들 SOC, T 및 I가 위 범위 내에 있지 않으면, 계산 주기 n=n+1에서 1초가 더 증가하는 단계 S510이 수행된다.

이와 달리, 단계 S550의 판단 결과, SOC, T 및 I가 위 범위 내에 있으면, OCV2, SOC2, SOH가 차례대로 계산된다(단계 S560 내지 S580). 부연하면, 계산된 SOC1과 SOC2의 차이 및 전류 적산량(△Ah)을 이용하면, 열화 용량(Q) 값이 산출된다. 이 산출된 열화 용량(Q)을 공칭 용량(NC: Norminal Capacity)으로 나누어 100%을 곱하면, 배터리의 수명인 SOH(%)가 산출된다.

SOH(%)가 계산되면, SOH 추정 과정은 종료한다(S590).

위 순서도는 본 발명의 일실시예에 대한 이해의 편의를 위한 것으로, 순서가 다르게 진행될 수 있음을 이해해야 할 것이다. 예를 들면, 단계 S532의 플래그를 1로 설정하는 단계가 단계 S538 다음에 실행되는 것을 들 수 있을 것이다.

도 1 내지 도 5는 배터리(도 1의 101 내지 10n)가 충전 모드 상태에 있는 경우만을 설명하였으나, 배터리가 다른 모드(예를 들면, 방전 모드 등)에 있는 경우에도 적용될 수 있다. 충전 모드 상태는 CC(Constant Current), CV(Constant Voltage) 및 CP(Constant Power)가 될 수 있다.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일실시예를 설명하였으나, 본 발명의 권리범위는 이러한 실시예에 한정되지 않으며, 수많은 변형예가 가능함을 당업자라면 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 첨부된 청구항과 그 균등물에 의해 정해져야 할 것이다.

100: 배터리 팩, 101 내지 10n: 배터리
111: 전압 센싱부, 112: 전류 센싱부
113: 온도 센싱부, 110: BMS(Battery Management System)부
120: MCU(Micro Controller unit)부,
130: 메모리부, 140: 차량 제어기
121: 데이터 처리부, 122: 계산부

Claims

하이브리드 자동차, 플러그인 하이브리드 자동차, 또는 전기차에 사용되는 적어도 하나의 배터리와,
상기 적어도 하나의 배터리에 대한 전압, 전류 및 온도를 센싱하는 센싱부와,
상기 센싱부로부터 상기 전압, 전류 및 온도 데이터를 수집하는 데이터 처리부와,
수집된 전류, 전압 및 온도에 따라 제 1 OCV(Open Circuit Voltage)값을 계산하며, 미리 설정된 OCV - SOC(Open Circuit Voltage - State Of Charge) 테이블에서 상기 제 1 OCV에 해당하는 제 1 SOC값을 구하고, 특정 기간의 경과 후에, 수집된 전류, 전압 및 온도에 따라 제 2 OCV(Open Circuit Voltage)값을 계산하며, 미리 설정된 OCV - SOC(Open Circuit Voltage - State Of Charge) 테이블에 따라 상기 제 2 OCV에 해당하는 제 2 SOC값을 구하며, 상기 특정 기간 중 상기 적어도 하나의 배터리의 전류 적산량을 계산하며, 상기 전류 적산량, SOC1 및 SOC2를 이용하여 상기 적어도 하나의 배터리에 대한 열화 용량을 계산하며, 상기 열화 용량을 이용하여 상기 적어도 하나의 배터리 수명 상태를 계산하는 계산부
를 포함하고,
상기 열화 용량은 하기의 수식으로 계산하는 것을 특징으로 하는 배터리의 수명 예측 장치.
열화 용량 = (잔존 용량 / 배터리 SOC(%)) × 100(%)
제 1 항에 있어서,
상기 OCV - SOC 테이블은 온도별로 구성되고, 상기 특정 구간은 상기 적어도 하나의 배터리가 방전 또는 충전 모드에 있는 배터리의 수명 예측 장치.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
전압, 전류, 온도, OCV - SOC 테이블, SOC, OCV, 열화 용량 및 공칭 용량값 중 적어도 하나를 포함하는 데이터를 저장하는 메모리부를 더 포함하는 배터리의 수명 예측 장치.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 전류 적산량은,
△Ah = Q × (SOC2 - SOC1)(여기서, Q는 배터리의 열화 용량임)을 이용하여 계산되고,
상기 열화 용량은,
Q = △Ah / (SOC2 - SOC1)(여기서, △Ah는 전류 적산량임)을 이용하여 계산되고,
상기 배터리 수명 상태는,
SOH(State Of Health)(%) = Q/NC × 100(%)(여기서, NC는 하이브리드 자동차의 출하시 설정된 공칭 용량임)을 이용하여 계산되는 배터리의 수명 예측 장치.
제 4 항에 있어서,
상기 전류 적산량은,
△Ah(n) = △Ah(n - 1) + I × t(여기서, △Ah(n)는 현재 전류 적산량, △Ah(n - 1)은 이전 전류 적산량, I는 전류, t는 경과 시간)을 이용하여 계산되는 배터리의 수명 예측 장치.
하이브리드 자동차, 플러그인 하이브리드 자동차, 또는 전기차에 사용되는 적어도 하나의 배터리의 수집된 전류, 전압 및 온도에 따라 제 1 OCV(Open Circuit Voltage)값을 계산하고, 미리 설정된 OCV - SOC(Open Circuit Voltage - State Of Charge) 테이블에서 상기 제 1 OCV에 해당하는 제 1 SOC값을 구하는 단계와,
특정 기간의 경과 후에, 상기 적어도 하나의 배터리의 재수집된 전류, 전압 및 온도에 따라 제 2 OCV(Open Circuit Voltage)값을 계산하고, 미리 설정된 OCV - SOC(Open Circuit Voltage - State Of Charge) 테이블에 따라 상기 제 2 OCV에 해당하는 제 2 SOC값을 구하는 단계와,
상기 특정 기간 중 상기 적어도 하나의 배터리의 전류 적산량을 계산하는 단계와,
상기 전류 적산량, SOC1 및 SOC2를 이용하여 상기 적어도 하나의 배터리에 대한 열화 용량을 계산하는 단계와,
상기 열화 용량을 이용하여 상기 적어도 하나의 배터리 수명 상태를 계산하는 단계
를 포함하고,
상기 열화 용량은 하기의 수식으로 계산하는 것을 특징으로 하는 배터리의 수명 예측 방법.
열화 용량 = (잔존 용량 / 배터리 SOC(%)) × 100(%)
제 6 항에 있어서,
상기 특정 구간은 상기 적어도 하나의 배터리가 방전 또는 충전 모드에 있는 배터리의 수명 예측 방법.
제 6 항 또는 제 7 항에 있어서,
상기 전류 적산량은,
△Ah = Q × (SOC2 - SOC1)(여기서, Q는 배터리의 열화 용량임)을 이용하여 계산되고,
상기 열화 용량은,
Q = △Ah / (SOC2 - SOC1)(여기서, △Ah는 전류 적산량임)을 이용하여 계산되고,
상기 배터리 수명 상태는,
SOH(State Of Health)(%) = Q/NC × 100(%)(여기서, NC는 하이브리드 자동차의 출하시 설정된 공칭 용량임)을 이용하여 계산되는 배터리의 수명 예측 방법.
제 8 항에 있어서,
상기 전류 적산량은,
△Ah(n) = △Ah(n - 1) + I × t (여기서, △Ah(n)는 현재 전류 적산량, △Ah(n - 1)은 이전 전류 적산량, I는 전류, t는 경과 시간)을 이용하여 계산되는 배터리의 수명 예측 방법.