KR101509001B1

KR101509001B1 - 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 장치 및 방법

Info

Publication number: KR101509001B1
Application number: KR20130131010A
Authority: KR
Inventors: 김태권
Original assignee: 현대모비스 주식회사
Priority date: 2013-10-31
Filing date: 2013-10-31
Publication date: 2015-04-07
Also published as: CN104597402B; CN104597402A; US20150120225A1

Abstract

본 발명은 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 장치 및 방법에 관한 것으로서, 본 발명에 따른 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 장치는 기설정된 추정연산에 따라 배터리 열화도를 측정하여 배터리 열화 추정오차를 최소화하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 따르면, 전류 값과 SOC 변화 값만으로 배터리 용량을 산출하여 배터리 열화도를 추정할 수 있으므로, 추정 알고리즘을 간소화할 수 있다. 특히 제1 추정 알고리즘을 거쳐 배터리 열화도를 추정한 후 추정된 배터리 열화도를 임계값과 비교하여 재추정 여부를 결정하고, 재추정으로 결정되면 최소제곱근 방법을 이용한 제2 추정 알고리즘을 거쳐 배터리 열화도를 재추정함으로써, 배터리 열화도 추정 값의 오차를 최소화시킬 수 있는 이점이 있다.

Description

차량용 고전압 배터리의 열화 판정 장치 및 방법{Apparatus and Method Deciding Degradation of High Voltage Battery for Vehicle}

본 발명은 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 차량용 고전압 배터리팩의 배터리 열화도를 추정하는 장치 및 방법에 관한 것이다.

일반적으로 전기 자동차 또는 하이브리드 전기 자동차(이하, 이들 자동차를 전기 구동 자동차라 함)는 전기 구동 모드에서 배터리에 저장된 전기 에너지를 이용하여 자동차를 구동시킨다.

전기 구동 자동차는 배터리에 충전된 에너지를 이용하여 움직이므로 배터리의 잔존 용량을 파악하는 것이 매우 중요하다. 따라서, 배터리의 SOC(State of Charge)를 파악하여 주행 가능 거리 등의 정보를 운전자에게 알려주는 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있다.

일 예로, 배터리의 충방전 중에 배터리의 전압을 측정하고 측정된 전압으로부터 무부하 상태의 배터리 개방전압을 추정하며, 개방전압(OCV : Open Circuit Voltage)별 SOC 테이블을 참조하여 추정된 개방전압에 해당하는 SOC를 매핑하는 방법이 있다.

그러나, 전술한 방법은 배터리의 충반전 중 IR 드롭 현상에 의해 배터리의 전압이 실제 전압과 많은 차이가 있으므로, 이러한 오차를 보정해 주지 않을 경우 정확한 SOC를 얻을 수 없다 라는 단점이 있다.

참고로, IR 드롭 현상은 배터리가 부하에 연결되어 방전이 시작되거나 외부 전원으로부터 배터리의 충전이 시작될 때 전압이 급격하게 변하는 현상이다. 즉, 배터리 전압은 방전이 시작될 때 급격하게 떨어지고, 충전이 시작될 때 급격하게 올라간다.

다른 예로, 배터리의 충방전 전류를 적산하여 배터리의 SOC를 추정하는 방법이 있으나, 이러한 방법 또한 전류를 측정하는 과정에서 발생하는 측정 오차가 지속적으로 누적되어 시간이 지남에 따라 SOC 정확도가 떨어진다는 문제가 있다.

한편, SOC 이외에 배터리의 상태를 나타내는 또 하나의 파라미터로서 SOH(State of Health)가 있다. SOH는 시효(aging) 효과로 인한 배터리의 용량 특성 변화를 정량적으로 나타내는 파라미터로서, 배터리의 용량이 어느 정도 퇴화되었는지를 알 수 있도록 한다.

따라서, SOH를 토대로 적절한 배터리의 교체 시점을 알 수 있고, 배터리의 사용 기간에 따라 배터리의 충방전 용량을 조절하여 배터리의 과충전과 과방전을 방지할 수 있다.

배터리 용량 특성의 변화는 배터리의 내부저항 변화에 반영되므로, SOH는 배터리의 내부저항과 온도를 토대로 추정할 수 있다.

즉, 충방전 실험을 통해 배터리의 내부저항과 온도별로 배터리의 용량을 측정하고, 배터리의 초기 용량을 기준으로 측정된 용량을 상대 수치화함으로써 SOH 맵핑을 위한 룩업 테이블을 획득할 수 있으며, 실제 배터리 사용 환경에서 배터리의 내부저항과 온도를 측정하고 룩업 테이블로부터 내부저항과 온도에 대응되는 SOH를 맵핑하여 배터리의 SOH를 추정할 수 있다.

그런데, 이러한 SOH 추정 방법에서 가장 중요한 것은 얼마나 정확하게 배터리의 내부저항을 구하는가이다.

그러나, 배터리의 충방전 과정에서 배터리의 내부저항을 직접 측정하는 것은 현실적으로 불가능하므로, 배터리 내부저항은 통상적으로 배터리의 전압과 충방전 전류를 측정하여 오옴의 법칙에 의해 간접적으로 계산한다.

그런데 배터리의 전압은 IR 드롭 효과에 의해 실제 전압과 오차가 있고 배터리의 전류 또한 측정 오차가 있으므로, 단순히 오옴의 법칙에 의해 계산된 내부저항과 이로부터 추정된 SOH는 그만큼 신뢰성이 떨어진다.

한편, 종래의 기술은 고전압배터리의 열화도에 따른 완속 충전중의 소정량의 전압 변화에 대한 충전용량의 변화율 관계를 구하는 베이스맵구축단계, 고전압배터리와 동일한 사양의 고전압배터리를 탑재한 차량에서, 완속 충전중 고전압배터리의 충전용량과 전압을 취득하는 데이터취득단계, 차량에서 취득된 충전용량과 전압으로부터 소정량의 전압 변화에 대한 충전 용량의 변화율을 산출하는 변화율산출단계, 변화율산출단계에서 산출된 소정량의 전압 변화에 대한 충전용량 변화율을 베이스맵구축단계의 열화도에 따른 소정량의 전압 변화에 대한 충전용량의 변화율에 비교하여, 해당 열화도를 판단하는 열화도판단단계를 포함하여 구성된다.

즉, 종래의 기술은 차량에 탑재된 고전압배터리의 완속 충전중 일정한 전압 변화에 대한 충전용량의 변화율을 구하여, 이를 동일한 사양의 고전압배터리의 열화도에 따른 완속 충전중의 일정한 전압 변화에 대한 충전용량의 변화율로 이루어진 데이터인 베이스맵에 비교하여, 해당 열화도를 판단하도록 하는 것이다.

또한, 종래의 기술은 도 1에 도시된 바와 같이, 차량에 탑재된 고전압배터리의 전류, 전압 및 온도를 측정하는 제1단계(S101), 측정된 고전압배터리의 온도와 전류가 소정의 열화도 판정 조건에 만족하는지 판단하는 제2단계, 제2단계(S102)에서 열화도 판정 조건에 만족하면, 고전압배터리의 소정량의 전압 변화에 대한 충전용량의 변화율을 구하는 제3단계(S103), 제3단계(S103)에서 산출된 소정량의 전압 변화에 대한 충전용량의 변화율을, 고전압배터리와 동일한 사양의 고전압배터리들에 대하여 각각의 열화도에 따라 소정량의 전압 변화에 대한 충전용량의 변화율을 측정하여 구축된 데이터에 비교하여, 차량에 탑재된 고전압배터리의 열화도를 구하는 제4단계(S104)를 포함하여 구성된다.

즉, 제3단계(S103)는 데이터취득단계 및 변화율산출단계에 해당하고, 제4단계(S104)는 열화도판단단계(S40)에 해당하는 것이다.

물론, 제3단계(S103) 및 제4단계(S104)에서 소정량의 전압 변화에 대한 충전용량의 변화율은, 고전압 배터리의 열화도에 무관하게 SOC에 대한 전압의 변화 특성이 동일한 전압 범위에서 구해지도록 한다.

그러나, 종래의 기술은 배터리 전압 변화에 대한 충전용량 변화율을 테이블화하기까지 많은 시험결과가 필요하고, 배터리 전압 변화에 따른 충전용량변화율 거동이 테이블과 상이할 경우 오차가 발생한다는 문제점이 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 감안하여 창출한 것으로서, 기설정된 추정연산에 따라 배터리 열화도를 측정하여 배터리 열화 추정오차를 최소화하는 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 장치 및 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.

전술한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일면에 따른 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 장치는 차량용 고전압 배터리의 충방전시 전류 거동에 따라 산출된 상기 차량용 고전압 배터리의 충전상태(SOC : State of Charge)의 변화량 및 특정 시간 동안의 전하량을 토대로 제1차 배터리 열화도(SOH: State of Health)를 추정하는 제1 SOH추정 연산부; 추정된 상기 제1차 배터리 열화도에 대응되는 충전상태의 변화량 및 특정 시간 동안의 전하량을 토대로 최소제곱근(Least Mean Square) 법을 통해 제2차 배터리 열화도를 추정하는 제2 SOH추정 연산부; 및 최종적으로 추정된 배터리 열화도의 오차를 최소화하기 위해 상기 제1 SOH추정 연산부 및 제2 SOH추정 연산부가 각 배터리 열화도를 추정하도록 제어하는 제어부를 포함하고, 상기 제어부는 상기 차량용 고전압 배터리의 충방전시 전압 거동에 따라 측정된 전압(V)을 토대로 배터리 개방전압(OCV : Open Circuit Voltage)을 추정하고, 추정된 상기 배터리 개방전압(OCV)에 대응되는 상기 차량용 고전압 배터리의 충전 상태(SOC : State of Charge)를 기정의된 OCV별 SOC 룩업 테이블을 토대로 획득하며, 획득된 상기 차량용 고전압 배터리의 충전 상태와 이전에 획득된 상기 차량용 고전압 배터리의 충전 상태 간의 변화량(ΔSOC)을 산출고, 산출된 상기 변화량(ΔSOC)을 기설정된 제1 임계값과 비교하여 산출된 상기 변화량(ΔSOC)이 기설정된 제1 임계값보다 클 경우, 상기 제1 SOH 추정연산부가 제1차 배터리 열화도(SOH: State of Health)를 추정하도록 제어하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 다른 면에 따른 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 방법은 차량용 고전압 배터리의 충방전시 전류 거동에 따라 산출된 상기 차량용 고전압 배터리의 충전상태(SOC : State of Charge)의 변화량 및 특정 시간 동안의 전하량을 토대로 제1차 배터리 열화도(SOH: State of Health)를 추정하는 단계; 추정된 상기 제1차 배터리 열화도에 대응되는 충전상태의 변화량 및 특정 시간 동안의 전하량을 토대로 최소제곱근(Least Mean Square) 법을 통해 제2차 배터리 열화도(SOH: State of Health)를 추정하는 단계; 상기 차량용 고전압 배터리의 충방전시 전압 거동에 따라 측정된 전압(V)을 토대로 배터리 개방전압(OCV : Open Circuit Voltage)을 추정하는 단계; 추정된 상기 배터리 개방전압(OCV)에 대응되는 상기 차량용 고전압 배터리의 충전 상태(SOC : State of Charge)를 기정의된 OCV별 SOC 룩업 테이블을 토대로 획득하는 단계; 획득된 상기 차량용 고전압 배터리의 충전 상태와 이전에 획득된 상기 차량용 고전압 배터리의 충전 상태 간의 변화량(ΔSOC)을 산출고, 산출된 상기 변화량(ΔSOC)을 기설정된 제1 임계값과 비교하는 단계; 및 비교결과, 산출된 상기 변화량(ΔSOC)이 기설정된 제1 임계값보다 클 경우, 상기 제1차 배터리 열화도(SOH: State of Health)를 추정하도록 제어하는 단계를 포함한다.

본 발명에 따르면, 전류 값과 SOC 변화 값만으로 배터리 용량을 산출하여 배터리 열화도를 추정할 수 있으므로, 추정 알고리즘을 간소화할 수 있다.

특히 제1 추정 알고리즘을 거쳐 배터리 열화도를 추정한 후 추정된 배터리 열화도를 임계값과 비교하여 재추정 여부를 결정하고, 재추정으로 결정되면 최소제곱근 방법을 이용한 제2 추정 알고리즘을 거쳐 배터리 열화도를 재추정함으로써, 배터리 열화도 추정 값의 오차를 최소화시킬 수 있는 이점이 있다.

도 1은 종래의 기술을 설명하기 위한 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 장치를 설명하기 위한 블럭도.
도 3은 전하량과 SOC 변화량 간의 관계를 설명하기 위한 도면.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 방법을 설명하기 위한 흐름도.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 용이하게 이해할 수 있도록 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 기재에 의해 정의된다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자 이외의 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

이하, 도 2 및 도 3을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 장치를 설명한다. 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 장치를 설명하기 위한 블럭도이고, 도 3은 전하량과 SOC 변화량 간의 관계를 설명하기 위한 도면이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 장치는 제1 SOH 추정 연산부(100), 제2 SOH추정 연산부(200) 및 제어부(300)를 포함한다.

제1 SOH추정 연산부(100)는 차량용 고전압 배터리(400)의 충방전시 전류 거동에 따라 획득된 차량용 고전압 배터리(400)의 충전상태(SOC : State of Charge)의 변화를 토대로 특정 시간 동안의 전하량과 SOC의 변화 값을 이용하여 제1차 배터리 열화도(SOH: State of Health)를 추정한다.

제2 SOH추정 연산부(200)는 제1 SOH추정 연산부(100)에 의해 추정된 제1차 배터리 열화도가 기설정된 임계 조건을 만족할 경우(기설정된 임계값보다 클 경우), 임계 조건을 만족한 제1차 배터리 열화도 값에 대응되는 전하량 및 SOC값을 토대로 최소제곱근 방법을 통해 2차로 배터리 열화도(SOH: State of Health)를 추정함으로써 SOH 오차를 최소화한다.

제어부(300)는 제1 SOH추정 연산부(100) 및 제2 SOH추정 연산부(200)가 연산을 수행할 수 있도록 제어한다.

전술한 바를 보다 구체적을 설명하면, 제어부(300)는 차량용 고전압 배터리(400)의 충방전시 전압 거동에 따라 전압(V)을 측정하고, 측정된 전압(V)으로부터 무부하 상태의 배터리 개방전압(OCV : Open Circuit Voltage)을 추정하며, 추정된 배터리 개방전압(OCV)에 대응되는 배터리 충전 상태(SOC : State of Charge)를 기정의된 배터리 개방전압(OCV)과 SOC 간의 상관관계(OCV별 SOC 룩업 테이블)를 토대로 획득하고, 획득된 SOC와 이전에 획득된 SOC 간의 변화량(ΔSOC)을 산출한다.

예컨대, 제어부(300)는 n₂시점에서 배터리 충전상태 SOC_n2가 획득되면, 획득된 SOC_n2와 n₂ 이전 시점인 n₁시점에서 획득된 배터리 충전상태 SOC_n1 간 배터리 충전상태의 변화량(ΔSOC)을 산출(ΔSOC = SOC_n1 - SOC_n2)한다.

제어부(300)는 산출된 변화량(ΔSOC)을 기설정된 제1 임계값과 비교하여 산출된 변화량(ΔSOC)이 기설정된 제1 임계값보다 클 경우, 제1 SOH 추정연산부(100)가 제1 SOH추정 연산을 수행하도록 제어한다.

제1 SOH추정 연산부(100)는 제어부(300)의 제어에 따라 하기와 같이 제1 SOH 추정연산을 수행한다.

먼저, 제1 SOH추정 연산부(100)는 SOC 전류 적산식인 수학식 1을 토대로 전하량의 변화량에 따른 차량용 고전압 배터리(400)의 용량(C')을 수학식 2와 같이 도출한다.

i:전류(A), ΔT:전류인가 시간(s), C:배터리 용량(Ah)

제1 SOH추정 연산부(100)는 도출된 수학식 2를 토대로 차량용 고전압 배터리(400)의 용량(C')을 산출하기 위해, n₂시점에서 전류 i(n₂)를 측정하고, 측정된 전류 i(n₂)에 전류인가 시간 ΔT를 곱셈 연산하여 n₂시점의 전하량 i(n₂)ΔT를 산출하며, 산출된 n₂시점의 전하량 i(n₂)ΔT를 n₂ 이전 시점인 n₁시점에서 산출된 전하량 i(n₁)ΔT에 적산하여 전하량의 변화량을 산출한다.

제1 SOH추정 연산부(100)는 n₂시점에서 획득된 SOC_n2와 n₂ 이전 시점인 n₁시점에서 획득된 배터리 충전상태 SOC_n1 간 배터리 충전상태의 변화량(ΔSOC)을 산출하고, 산출된 배터리 충전상태의 변화량(ΔSOC) 및 n₁시점부터 n₂시점까지 산출된 전하량의 변화량을 토대로 차량용 고전압 배터리(400)의 용량(C')을 산출한다.

제1 SOH추정 연산부(100)는 수학식 3과 같이, 차량용 고전압 배터리(400)의 용량(C')을 초기 차량용 고전압 배터리(400)의 용량(C)으로 나눗셈 연산을 수행하고, 그 결과값을 백분율로 환산하여 차량용 고전압 배터리(400)의 제1 SOH를 추정하여 제어부(300)에 전달한다.

제어부(300)는 제1 SOH추정 연산부(100)에 의해 추정된 제1 SOH를 기설정된 제2 임계값과 비교하여 추정된 제1 SOH가 기설정된 제2 임계값보다 클 경우, 제2 SOH 추정 연산부(200)가 제2 SOH 추정연산을 수행하도록 한다.

한편, 제1 및 제2 임계값이 높게 설정될수록 추정된 제1 및 제2 SOH에 대한정확도는 높아지겠지만 업데이트 시간이 길어질 수 있으므로, 각 임계값은 SOC의 가용 영역을 고려하여 기설정된다.

제2 SOH추정 연산부(200)는 제어부(300)의 제어에 따라 하기와 같이 제2 SOH 추정연산을 수행한다.

제2 SOH추정 연산부(200)는 전하 이동(Charge Transfer)과 배터리 충전상태 변화량 간의 상관관계가 도 3에 도시된 바와 같으므로, 제1 SOH 추정연산 과정에서 산출된 전하량의 변화량을 수학식 4와 같이 전하이동(Charge Transfer)으로 나타낼 수 있고, 전하이동을 배터리 충전상태(SOC)의 변화량으로 나눗셈 연산하여 차량용 고전압 배터리(400)의 용량(C')을 산출할 수 있으며, 도 3에서 전하이동이 y축, 배터리 충전상태의 변화량(ΔSOC)이 x축인 것을 토대로 차량용 고전압 배터리(400)의 용량(C')을 전하이동과 배터리 충전상태의 변화량(ΔSOC)으로 이루어진 1차 함수의 기울기로 나타낼 수 있다.

제2 SOH추정 연산부(200)는 제2 SOH룰 추정하기 위해 최소 제곱근(Least Mean Square)방법을 사용한다.

한편, 최소 제곱근 방법은 관찰이나 실험으로 획득된 자료를 분석하고 분석된 상황을 설명하기 위해, 획득된 자료를 가장 잘 표현할 수 있는 방정식을 예측하는 것이다.

예컨대, 도 3에서와 같이 획득된 자료를 좌표(x₁,y₁), 좌표(x₂,y₂),..., 좌표(x_n1,y_n1), 좌표(x_n2,y_n2)라 하면, 각 좌표를 가장 잘 설명할 수 있는 직선 방정식f(x)가 ax+b가 되기 위해, 각 점 x_i에(1<=i<=n2) 대응되는 좌표값 y_i와 함수값 f(x_i)의 오차 y_i-f(x_i)의 제곱의 합, 즉 y_i-(ax_i+b)의 제곱의 합은 최소가 되어야 한다.

즉, 전술한 제곱근의 합은 수학식 5와 같고, 수학식 5가 최소가 될 경우, 직선 방정식 f(x)가, 즉 ax+b가 좌표(x₁,y₁), 좌표(x₂,y₂),..., 좌표(x_n1,y_n1), 좌표(x_n2,y_n2)를 가장 잘 설명할 수 있는 직선 방정식이 되는 것이다.

E(a,b)의 최소값은 직선의 기울기 a와 절편 b의 값에 의해 결정되며, E(a,b)의 값이 최소가 되려면, 미적분학의 이론을 토대로 수학식 6과 같이 편미분 ∂E/∂a와 ∂E/∂b가 0이 되어야 한다.

따라서, 제2 SOH추정 연산부(200)는 전술한 바를 토대로 수학식 6으로부터 수학식 7과 같이 연립방정식을 도출할 수 있다.

한편, 제2 SOH추정 연산부(200)는 수학식 7을 행렬이론을 토대로 수학식 8과 같이 나타낼 수도 있다.

제2 SOH추정 연산부(200)는 도 3을 토대로 배터리 충전상태의 변화량(ΔSOC) 대 전하이동(Charge Transfer)의 직선방정식 f(x), 즉 ax+b의 y절편 값(b의 값)이 0이므로, 수학식 7에서 b의 값에 0을 대입하여, a를 수학식 9와 같이 도출할 수 있다.

제2 SOH추정 연산부(200)는 도 3으로부터 직선방정식 f(x)의 기울기 a가 차량용 고전압 배터리(400)의 용량(C')인 것을 인식하며, 최소 제곱근(Least Mean Square)방법에 따라 직선방정식 f(x)의 기울기 a를 a₁이라 하고, a₁을 수학식 10과 같이 SOC의 변화량(ΔSOC) 대 전하이동(Charge Transfer)로 도출할 수 있다.

따라서, 제2 SOH추정 연산부(200)는 도출된 수학식 10으로부터 차량용 고전압 배터리(400)의 용량(C')을 산출할 수 있고, 산출된 차량용 고전압 배터리(400)의 용량(C')을 초기 차량용 고전압 배터리(400)의 용량(C)으로 나눗셈 연산한 결과값을 백분율로 변환하여 제2의 SOH를 추정한다.

전술한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 전류 값과 SOC 변화 값만으로 배터리 용량을 산출하여 배터리의 열화도를 추정할 수 있으므로, 추정 알고리즘을 간소화할 수 있고, 특히 제1 추정 알고리즘을 거쳐 배터리 열화도를 추정한 후 추정된 배터리 열화도를 임계값과 비교하여 재추정 여부를 결정하고, 재추정으로 결정되면 최소제곱근 방법을 이용한 제2 추정 알고리즘을 거쳐 배터리 열화도를 재추정함으로써, 배터리 열화도 추정 값의 오차를 최소화시킬 수 있다.

이상, 도 2 및 도 3을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 장치를 설명하였고, 이하에서는 도 4를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 방법을 설명한다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 4에 도시된 바와 같이, 차량용 고전압 배터리(400)의 충방전시 전압 거동에 따라 전압(V)을 측정하고(S400), 측정된 전압(V)으로부터 무부하 상태의 배터리 개방전압(OCV : Open Circuit Voltage)을 추정하며, 추정된 배터리 개방전압(OCV)에 대응되는 배터리 충전 상태(SOC : State of Charge)를 기정의된 배터리 개방전압(OCV)과 SOC 간의 상관관계(OCV별 SOC 룩업 테이블)를 토대로 획득하고(S401), 획득된 SOC와 이전에 획득된 SOC 간의 변화량(ΔSOC)을 산출한다(S402).

예컨대, n₂시점에서 배터리 충전상태 SOC_n2가 획득되면, 획득된 SOC_n2와 n₂ 이전 시점인 n₁시점에서 획득된 배터리 충전상태 SOC_n1 간 배터리 충전상태의 변화량(ΔSOC)을 산출(ΔSOC = SOC_n1 - SOC_n2)한다.

산출된 변화량(ΔSOC)이 기설정된 제1 임계값보다 큰지 여부를 판단하고(S403), 판단결과 산출된 변화량(ΔSOC)이 기설정된 제1 임계값보다 클 경우, 제1 SOH 추정연산을 수행한다(S404).

제1 SOH 추정연산은 하기와 같다.

먼저, SOC 전류 적산식인 수학식 1을 토대로 전하량의 변화량에 따른 차량용 고전압 배터리(400)의 용량(C')을 수학식 2와 같이 도출할 수 있다.

수학식 2를 토대로 차량용 고전압 배터리(400)의 용량(C')을 산출하기 위해, n₂시점에서 전류 i(n₂)를 측정하고, 측정된 전류 i(n₂)에 전류인가 시간 ΔT를 곱셈 연산하여 n₂시점의 전하량 i(n₂)ΔT를 산출하며, 산출된 n₂시점의 전하량 i(n₂)ΔT를 n₂ 이전 시점인 n₁시점에서 산출된 전하량 i(n₁)ΔT에 적산하여 전하량의 변화량을 산출한다.

n₂시점에서 획득된 SOC_n2와 n₂ 이전 시점인 n₁시점에서 획득된 배터리 충전상태 SOC_n1 간 배터리 충전상태의 변화량(ΔSOC)을 산출하고, 산출된 배터리 충전상태의 변화량(ΔSOC) 및 n₁시점부터 n₂시점까지 산출된 전하량의 변화량을 토대로 차량용 고전압 배터리(400)의 용량(C')을 산출한다.

수학식 3과 같이, 차량용 고전압 배터리(400)의 용량(C')을 초기 차량용 고전압 배터리(400)의 용량(C)으로 나눗셈 연산을 수행하고, 그 결과값을 백분율로 환산하여 제1 SOH를 추정한다.

추정된 제1 SOH가 기설정된 제2 임계값보다 큰지 여부를 판단하고(S405), 판단결과 추정된 제1 SOH가 기설정된 제2 임계값보다 클 경우, 제2 SOH 추정연산을 수행한다(S406).

제2 SOH 추정연산은 하기와 같다.

전하 이동(Charge Transfer)과 배터리 충전상태 변화량 간의 상관관계는 도 3에 도시된 바와 같다.

즉, 제1 SOH 추정연산 과정에서 산출된 전하량의 변화량을 수학식 4와 같이 전하이동(Charge Transfer)으로 나타낼 수 있고, 차량용 고전압 배터리(400)의 용량(C')은 전하이동을 배터리 충전상태(SOC)의 변화량으로 나눗셈 연산하여 산출할 수 있으며, 도 3에 도시된 바와 같이 전하이동이 y축, 배터리 충전상태의 변화량이 x축인 것을 토대로 차량용 고전압 배터리(400)의 용량(C')을 전하이동과 배터리 충전상태의 변화량(ΔSOC)으로 이루어진 1차 함수의 기울기로 나타낼 수 있다.

예컨대, 도 3에 도시된 바와 같이 획득된 자료를 좌표(x₁,y₁), 좌표(x₂,y₂),..., 좌표(x_n1,y_n1), 좌표(x_n2,y_n2)라 하면, 각 좌표를 가장 잘 설명할 수 있는 직선 방정식f(x)가 ax+b가 되기 위해, 각 점 x_i에 대응되는 좌표값 y_i와 함수값 f(x_i)의 오차{y_i-f(x_i)}의 제곱의 합, 즉 y_i-(ax_i+b)의 제곱의 합은 최소가 되어야 한다.

즉, 수학식 5가 최소가 될 경우, 직선 방정식f(x)가, 즉 ax+b가 좌표(x₁,y₁), 좌표(x₂,y₂),..., 좌표(x_n1,y_n1), 좌표(x_n2,y_n2)를 가장 잘 설명할 수 있는 직선 방정식이 되는 것이다.

전술한 바를 토대로, 최적의 최소 제곱 직선인 수학식 5에서 E(a,b)의 최소값은 직선의 기울기 a와 절편 b의 값에 의해 결정되므로, E(a,b)의 값이 최소가 되려면, 미적분학의 이론을 토대로 수학식 6과 같이 편미분 ∂E/∂a와 ∂E/∂b가 0이되어야 하며, 따라서 수학식 6으로부터 수학식 7과 같이 연립방정식을 도출할 수 있다.

배터리 충전상태의 변화량(ΔSOC) 대 전하이동(Charge Transfer)의 직선방정식 f(x), 즉 ax+b는 도 3에 도시된 바와 같이 y절편 값(b의 값)이 0이므로, 수학식 7에서 b의 값에 0을 대입하면, a는 수학식 9와 같다.

도 3으로부터 직선방정식 f(x)의 기울기 a는 차량용 고전압 배터리(400)의 용량(C')인 것을 알 수 있고, 최소 제곱근 방법에 따라 직선방정식 f(x)의 기울기 a를 a₁이라 하면, 수학식 9를 수학식 10과 같이 SOC의 변화량(ΔSOC) 대 전하이동(Charge Transfer)로 나타낼 수 있다.

따라서, 수학식 10으로부터 차량용 고전압 배터리(400)의 용량(C')을 산출할 수 있고, 산출된 차량용 고전압 배터리(400)의 용량(C')을 초기 차랴용 고전압 배터리(400)의 용량(C)으로 나눗셈 연산하며, 그 결과값을 백분율로 변환하여 제2의 SOH를 추정한다(S407).

이상 바람직한 실시예와 첨부도면을 참조하여 본 발명의 구성에 관해 구체적으로 설명하였으나, 이는 예시에 불과한 것으로 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범주내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허Δ청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

100 : 제1 SOH 추정 연산부 200 : 제2 SOH 추정 연산부
300 : 제어부 400 : 차량용 고전압 배터리

Claims

차량용 고전압 배터리의 충방전시 전류 거동에 따라 산출된 상기 차량용 고전압 배터리의 충전상태(SOC : State of Charge)의 변화량 및 특정 시간 동안의 전하량을 토대로 제1차 배터리 열화도(SOH: State of Health)를 추정하는 제1 SOH추정 연산부;
추정된 상기 제1차 배터리 열화도에 대응되는 충전상태의 변화량 및 특정 시간 동안의 전하량을 토대로 최소제곱근(Least Mean Square) 법을 통해 제2차 배터리 열화도를 추정하는 제2 SOH추정 연산부; 및
최종적으로 추정된 배터리 열화도의 오차를 최소화하기 위해 상기 제1 SOH추정 연산부 및 제2 SOH추정 연산부가 각 배터리 열화도를 추정하도록 제어하는 제어부를 포함하고,
상기 제어부는 상기 차량용 고전압 배터리의 충방전시 전압 거동에 따라 측정된 전압(V)을 토대로 배터리 개방전압(OCV : Open Circuit Voltage)을 추정하고, 추정된 상기 배터리 개방전압(OCV)에 대응되는 상기 차량용 고전압 배터리의 충전 상태(SOC : State of Charge)를 기정의된 OCV별 SOC 룩업 테이블을 토대로 획득하며, 획득된 상기 차량용 고전압 배터리의 충전 상태와 이전에 획득된 상기 차량용 고전압 배터리의 충전 상태 간의 변화량(ΔSOC)을 산출고, 산출된 상기 변화량(ΔSOC)을 기설정된 제1 임계값과 비교하여 산출된 상기 변화량(ΔSOC)이 기설정된 제1 임계값보다 클 경우, 상기 제1 SOH 추정연산부가 제1차 배터리 열화도(SOH: State of Health)를 추정하도록 제어하는 것
인 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 장치.
삭제
제1항에 있어서,
상기 제1 SOH추정 연산부는 SOC 전류 적산식을 토대로 n₂시점에서 획득된 SOC_n2와 n₂이전 시점인 n₁시점에서 획득된 SOC_n1 간 산출된 상기 차량용 고전압 배터리의 충전상태의 변화량(ΔSOC) 및 n₁시점부터 n₂시점까지 산출된 전하량의 변화량을 토대로 상기 차량용 고전압 배터리의 용량(C')을 산출하고, 산출된 상기 차량용 고전압 배터리의 용량(C')을 초기 차량용 고전압 배터리의 용량(C)으로 나눗셈 연산을 수행하며, 그 결과값을 백분율로 환산하여 상기 차량용 고전압 배터리의 제1차 배터리 열화도(제1 SOH)를 추정하여 상기 제어부에 전달하는 것
인 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 장치.
제3항에 있어서,
상기 제어부는 상기 제1 SOH추정 연산부에 의해 추정된 상기 제1 SOH를 기설정된 제2 임계값과 비교하여 추정된 상기 제1 SOH가 기설정된 상기 제2 임계값보다 클 경우, 상기 제2 SOH 추정 연산부가 제2차 배터리 열화도(SOH: State of Health)를 추정하도록 제어하는 것
인 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 장치.
제1항에 있어서,
상기 제2 SOH추정 연산부는 상기 최소제곱근 법을 토대로 수학식 5 및 수학식 6으로부터 수학식 7과 같이 연립방정식을 도출하고, 상기 수학식 7의 b에 0을 대입하여 수학식 9를 도출하며, 도출된 상기 수학식 9 중 a₁을 수학식 10과 같이 상기 차량용 고전압 배터리의 충전 상태의 변화량(ΔSOC) 및 전하이동(Charge Transfer)의 상관관계로 도출하고, 도출된 상기 수학식 10으로부터 상기 차량용 고전압 배터리의 용량(C')을 산출하며, 산출된 상기 차량용 고전압 배터리의 용량(C')을 초기 차량용 고전압 배터리의 용량(C)으로 나눗셈 연산한 결과값을 백분율로 변환하여 제2차 배터리 열화도(SOH: State of Health)를 추정하는 것
인 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 장치.
차량용 고전압 배터리의 충방전시 전류 거동에 따라 산출된 상기 차량용 고전압 배터리의 충전상태(SOC : State of Charge)의 변화량 및 특정 시간 동안의 전하량을 토대로 제1차 배터리 열화도(SOH: State of Health)를 추정하는 단계;
추정된 상기 제1차 배터리 열화도에 대응되는 충전상태의 변화량 및 특정 시간 동안의 전하량을 토대로 최소제곱근(Least Mean Square) 법을 통해 제2차 배터리 열화도(SOH: State of Health)를 추정하는 단계;
상기 차량용 고전압 배터리의 충방전시 전압 거동에 따라 측정된 전압(V)을 토대로 배터리 개방전압(OCV : Open Circuit Voltage)을 추정하는 단계;
추정된 상기 배터리 개방전압(OCV)에 대응되는 상기 차량용 고전압 배터리의 충전 상태(SOC : State of Charge)를 기정의된 OCV별 SOC 룩업 테이블을 토대로 획득하는 단계;
획득된 상기 차량용 고전압 배터리의 충전 상태와 이전에 획득된 상기 차량용 고전압 배터리의 충전 상태 간의 변화량(ΔSOC)을 산출고, 산출된 상기 변화량(ΔSOC)을 기설정된 제1 임계값과 비교하는 단계; 및
비교결과, 산출된 상기 변화량(ΔSOC)이 기설정된 제1 임계값보다 클 경우, 상기 제1차 배터리 열화도(SOH: State of Health)를 추정하도록 제어하는 단계
를 포함하는 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 방법.
삭제
제6항에 있어서, 상기 제1차 배터리 열화도(SOH: State of Health)를 추정하는 단계는,
SOC 전류 적산식을 토대로 n₂시점에서 획득된 SOC_n2와 n₂이전 시점인 n₁시점에서 획득된 SOC_n1 간 산출된 상기 차량용 고전압 배터리의 충전상태의 변화량(ΔSOC) 및 n₁시점부터 n₂시점까지 산출된 전하량의 변화량을 토대로 상기 차량용 고전압 배터리의 용량(C')을 산출하는 단계; 및
산출된 상기 차량용 고전압 배터리의 용량(C')을 초기 차량용 고전압 배터리의 용량(C)으로 나눗셈 연산을 수행하며, 그 결과값을 백분율로 환산하여 상기 차량용 고전압 배터리의 제1차 배터리 열화도(제1 SOH)를 추정하는 단계를 포함하는 것
인 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 방법.
제8항에 있어서,
상기 추정된 상기 제1 SOH를 기설정된 제2 임계값과 비교하는 단계; 및
추정된 상기 제1 SOH가 기설정된 상기 제2 임계값보다 클 경우, 상기 제2 SOH 추정 연산부가 제2차 배터리 열화도(SOH: State of Health)를 추정하도록 제어하는 단계를 더 포함하는 것
인 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 방법.
제6항에 있어서, 상기 제2차 배터리 열화도(SOH: State of Health)를 추정하는 단계는,
상기 최소제곱근 법을 토대로 수학식 5 및 수학식 6으로부터 수학식 7과 같이 연립방정식을 도출하는 단계;
상기 수학식 7의 b에 0을 대입하여 수학식 9를 도출하는 단계;
도출된 상기 수학식 9 중 a₁을 수학식 10과 같이 상기 차량용 고전압 배터리의 충전 상태의 변화량(ΔSOC) 및 전하이동(Charge Transfer)의 상관관계로 도출하고, 도출된 상기 수학식 10으로부터 상기 차량용 고전압 배터리의 용량(C')을 산출하는 단계; 및
산출된 상기 차량용 고전압 배터리의 용량(C')을 초기 차량용 고전압 배터리의 용량(C)으로 나눗셈 연산한 결과값을 백분율로 변환하여 제2차 배터리 열화도(SOH: State of Health)를 추정하는 단계를 포함하는 것
인 차량용 고전압 배터리의 열화 판정 방법.