KR101619634B1

KR101619634B1 - 배터리 모델 파라미터를 이용한 배터리 성능상태 추정 시스템 및 그 방법

Info

Publication number: KR101619634B1
Application number: KR1020140153938A
Authority: KR
Inventors: 성우석
Original assignee: 현대자동차주식회사
Priority date: 2014-11-06
Filing date: 2014-11-06
Publication date: 2016-05-10
Also published as: DE102015203461A1; US20190250215A1; CN106033112A; US10739407B2; US10310019B2; CN106033112B; US20160131715A1

Abstract

본 발명의 실시예에 따른 배터리 모델 파라미터를 이용한 배터리 성능상태 추정 시스템은 리튬 이온 이동속도 파라미터를 추출하는 배터리 모델 파라미터 추출부; 상기 리튬 이온 이동속도 파라미터 값별 SOH(State Of Health)를 매핑한 매핑 테이블을 저장하는 저장부; 및 상기 매핑 테이블을 이용하여, 상기 배터리 모델 파라미터 추출부에서 추출된 리튬 이온 이동 속도에 해당하는 상기 SOH를 추정하는 SOH 추정부를 포함할 수 있다.

Description

배터리 모델 파라미터를 이용한 배터리 성능상태 추정 시스템 및 그 방법{System for estimating state of health using battery moedel parameter and method thereof}

본 발명은 배터리 모델 파라미터를 이용한 배터리 성능상태 추정 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 배터리 모델 파라미터 중 배터리 열화와 상관성이 높은 리튬 이온 이동 속도 파라미터를 통해 배터리 성능 상태(SOH)를 추정하는 기술에 관한 것이다.

환경오염문제가 나날이 강조되는 요즘 친환경 에너지 개발에 각 기술 분야 및 업체들이 경쟁적으로 나서고 있다. 여기에 석유 및 천연자원의 고갈 등이 대체 에너지원의 개발 경쟁을 가속화시키고 있다. 이러한 현실을 반영하듯 각 국의 자동차 업체들은 차세대 자동차 개발 경쟁을 치열하게 전개하고 있는데, 이 중에는 배터리를 에너지원으로 사용하는 순수 전기 자동차와 에너지 버퍼로 사용하는 엔진 하이브리드 전기 자동차 및 연료 전지 하이브리드 전기 자동차 등이 있다.

이러한 하이브리드 자동차에서 배터리 시스템은 차량의 품질을 결정하는 주요한 부품중의 하나이다. 하이브리드 자동차의 배터리 시스템은 주행 중 엔진의 출력을 어시스트하거나 발생한 에너지를 축적하는 자동차의 보조 에너지원으로서, 그 제어기술은 매우 중요하다. 배터리시스템의 제어기술로는 파워제어, 냉각, 진단, 잔존용량계산 등이 있는데,

이중 배터리 잔존용량계산은 자동차의 주행전략을 위해 가장 중요하게 작용한다.

즉, 하이브리드 자동차는 배터리의 잔존용량을 계산하여 잉여의 에너지가 발생하면 배터리에 충전하고 높은 출력이 필요한 경우 배터리를 방전하여 요구출력을 충당하도록 제어하는 바, 이러한 하이브리드 자동차의 주행전략을 정확하게 구현하여 에너지 저감 및 차량의 운용 효율을 극대화하려면 배터리의 잔존용량(SOC: State Of Charge)을 정확하게 계산할 필요가 있다.

배터리의 잔존용량 계산이 부정확한 경우, 자동차의 운용 효율 감소는 물론 위험한 상황까지 초래할 수 있다. 예를 들면, 실제 잔존용량은 80%이지만 계산된 잔존용량이 30%인 경우, 차량 제어기는 충전이 필요하다고 판단하여 배터리가 과충전될 수 있으며, 혹은 그 반대의 경우라면 배터리는 과방전될 수 있다. 이렇게 과충전과 과방전에 따른 배터리 발화 혹은 폭발을 일으켜 매우 위험한 상황을 초래할 수 있다.

이러한 배터리의 잔존용량 계산을 위해서 배터리의 퇴화정도 즉 성능상태(state of health)가 주요한 입력으로 제공된다. 배터리는 사용환경이나 사용기간에 따라서 생산 초기보다 그 성능이 퇴화되어 가용용량이 감소하거나 저항이 증가하게 되는데, 보통 20%까지 그 성능이 퇴화된다.

이와 같이 하이브리드 자동차의 효율적인 운용을 통한 에너지 저감 및 위험 방지를 위해서는 배터리의 성능상태를 정확하게 추정할 필요가 있다.

종래의 성능상태 추정방식은 여러 가지가 있으나, 크게 다음 두 가지 방식으로 대별된다. 첫 번째 방식은 하드웨어를 구성하는 일정 주파수의 부하를 직접 배터리에 인가하여 그 임피던스를 측정하여 성능상태를 파악하는 방식이다. 두 번째 방식은 일정기간동안 전류, 전압 페어 데이터를 획득하여 간접 임피던스나 퇴화용량을 추론하는 방식이다.

첫 번째 하드웨어를 사용하는 방식은 그 회로를 구성하는 방법과 센서들의 오차와 내구성, 비용 등으로 인하여 효율이 떨어지는 단점이 있다. 두 번째 방식은 전류, 전압 페어 데이터의 획득방법부터 간접 임피던스, 퇴화 용량 추론방법까지 강한 비선형성과 외란으로 인하여 정확한 추론이 어렵거나 로직이 매우 복잡해지는 단점이 있다.

이러한 문제점을 해결하기 위해 특정 전압 구간 내 충전용량을 전류 적산을 통해 계산하여 배터리의 성능상태를 추정하는 방식이 개발되었으나, 이는 상온, 완속 충전 시에 한해 적용이 가능하고 전류 적산 시 전류 센서 오차 누적에 취약한 단점이 있다.

본 발명의 실시예는 배터리 모델 파라미터 중 배터리 열화도와 상관성이 높은 리튬 이온 이동속도 파라미터를 이용하여 배터리 성능상태를 추정할 수 있는 배터리 모델 파라미터를 이용한 배터리 성능상태 추정시스템 및 그 방법을 제공하고자 한다.

또한, 상기 리튬 이온 이동 속도 파라미터는 액상 전해질에서의 리튬 이온의 이동 속도를 포함할 수 있다.

또한, 상기 상기 매핑 테이블은, 상기 리튬 이온 이동속도 파라미터 값별 배터리 용량 및 열화도를 매핑하여 포함할 수 있다.

또한, 상기 SOH는 최초 배터리 용량을 현재 배터리 용량을 이용하여 산출할 수 있다.

또한, 상기 배터리 모델 파라미터 추출부는 충전중에 전압 데이터를 수집하고, 상기 충전이 완료되면 상기 전압데이터를 이용하여 상기 리튬 이온 이동속도 파라미터를 추출할 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 배터리 모델 파라미터를 이용한 배터리 성능상태 추정 방법은 배터리의 충전 시작 여부를 판단하는 단계; 상기 배터리의 충전이 시작되면 파라미터 추출을 위한 데이터를 수집하는 단계; 상기 배터리의 충전이 종료되면 상기 데이터를 이용하여 리튬 이온 이동속도 파라미터를 추출하는 단계; 상기 리튬 이온 이동속도 파라미터를 이용하여 SOH(State Of Health)를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

또한, 상기 배터리의 충전 시작 여부를 판단하는 단계 전에, 실험을 통해 상기 리튬 이온 이동 속도 파라미터 값별 SOH를 산출하여 상기 리튬 이온 이동 속도 파라미터 값별 SOH를 매핑한 매핑 테이블을 생성 및 저장할 수 있다.

또한, 상기 매핑 테이블을 생성 및 저장하는 단계는, 상기 리튬 이온 이동 속도 파라미터 값별 배터리 용량을 산출하고, 최초 배터리 용량을 현재 배터리 용량을 이용하여 상기 SOH를 산출하여 저장할 수 있다.

본 기술은 충전속도 및 온도와 무관하게 배터리 성능상태(SOH)의 정확한 추정이 가능하다.

또한, 본 기술은 배터리 성능 상태를 정확히 추정함으로써 배터리 모델의 신뢰성을 확보하고 배터리 성능상태와 밀접한 관계를 가지는 배터리 잔존용량(SOC) 산출을 비롯한 제어기술의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 배터리 사용에 따른 배터리 용량의 변화를 나타내는 그래프이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 배터리 모델 파라미터를 이용한 배터리 성능상태 추정 시스템의 구성도이다.
도 3A는 본 발명의 실시예에 따른 양극, 분리막, 음극으로 구성된 배터리의 내부 구조도이다.
도 3b는 본 발명의 실시예에 따른 리튬 이온의 이동을 설명하기 위한 도면이다.
도 3c는 본 발명의 실시예에 따른 배터리 모델 파라미터를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 파라미터 별 열화도에 따른 파라미터 변화를 나타내는 그래프이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 리튬 이온 이동속도 파라미터를 이용하는 이유를 설명하기 위한 그래프이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 리튬 이온 이동속도 파라미터와 SOH의 관계를 매핑한 테이블이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 배터리 모델 파라미터를 이용한 배터리 성능상태 추정 방법을 나타내는 순서도이다.

이하 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 가장 바람직한 실시예를 첨부도면을 참조하여 설명하기로 한다.

배터리 성능상태(SOH;state of health)는 시효(aging) 효과로 인한 배터리의 용량 특성 변화를 정량적으로 나타내주는 파라미터로서, 배터리의 용량이 어느 정도 퇴화되었는지를 알 수 있도록 해 준다. 따라서 배터리 성능상태를 알면 적절한 시점에 배터리를 교체할 수 있고, 배터리의 사용기간에 따라 배터리의 충방전 용량을 조절하여 배터리의 과충전과 과방전을 방지할 수 있다. 이에 본 발명에서는 SOH를 정확히 추정하는 기술을 개시한다.

이하, 도 1 내지 도 7을 참조하여, 본 발명의 실시예들을 구체적으로 설명하기로 한다.

하이브리드 또는 전기 차량의 배터리는 주행중에 충방전을 반복하며 차량이 주행되도록 전원을 공급한다. 그런데 차량의 배터리를 사용할수록 충전할 수 있는 용량이 줄어들게 된다.

도 1을 참조하면, 배터리는 사용할때 마다 배터리의 충전할 수 있는 용량이 점점 낮아지게 된다. 즉, 사이클이 0일때 배터리의 충전 가능 용량이 100이고 사이클이 500이되면 배터리의 충전 가능 용량이 97.5로 낮아지며 사이클이 1000이 되면 배터리으 충전 가능 용량이 93.7이 되고 사이클이 2500이 되면 배터리의 충전 가능 용량은 85까지 낮아지게 됨을 알 수 있다. 이처럼 배터리의 충전 가능 용량이 낮아지면 배터리를 충전하더라도 주행 거리가 짧아지게 된다.

이에 본 발명의 실시예에 따른 배터리 모델 파라미터를 이용한 배터리 성능상태 추정 시스템은 이러한 배터리의 충전 가능 용량 즉 배터리의 성능상태(SOH)를 정확하게 추정하고자 한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 배터리 모델 파라미터를 이용한 배터리 성능상태 추정 시스템의 구성도이다. 이하 배터리 성능 상태를 SOH라 칭하기로 한다.

본 발명의 실시예에 따른 배터리 모델 파라미터를 이용한 배터리 성능상태 추정 시스템은 배터리(200)를 배터리 관리부(100)를 구비하고, 배터리 관리부(100)는 배터리 모델 파라미터 추출부(110), SOH 추정부(120), 저장부(130)를 구비한다.

배터리 관리부(100)는 차량 배터리의 SOH, SOC(State Of Charge)등을 관리하는 배터리 관리 시스템(BMS: Battery Management System)으로 구현될 수 있으며, 본원발명의 특징인 SOH를 추정하는 구성외의 일반적인 배터리 관리 시스템의 구성은 생략하기로 한다.

배터리 모델 파라미터 추출부(110)는 배터리(100)의 충전이 시작되면 열화도와 관련있는 배터리 모델 파라미터를 추출한다. 열화도와 관련있는 배터리 모델 파라미터로는 액상 전해질 리튬 이온 이동 속도(electrolyte Li+ diffusivity) De, 고상 양극 리튬 이온 이동속도(solid +electrode Li+ diffusivity) Dsp, 고상 음극 리튬 이온 이동 속도(solid -electrode Li+ diffusivity) Dsn, 양극 반응계수(+ electrode reaction rate coefficient) Kp, 음극 반응계수(- electrode reaction rate coefficient) Kn를 포함한다.

이러한 파라미터들은 배터리의 열화와 관련이 있다. 도 3A와 같이 배터리는 양극(10)과 음극(20)으로 형성되고 양극(10)과 음극(20) 사이에 분리막(30)을 구비하고 분리막(30) 내부에 전해질(40)이 흐르게 된다. 도 3b를 참조하면 리튬 이온은 음극(20)에서 탈리되어 분리막(30)을 통과하여 양극(10)으로 이동하게 되는데, 고상 음극 리튬 이온 이동속도 Dsn 파라미터는 음극(20)에서 리튬 이온이 이동하는 속도를 나타내고, 고상 양극 리튬 이온 이동속도 Dsp 파라미터는 양극(10)에서 리튬 이온이 이동하는 속도를 나타내며 액상 전해질 리튬 이온 이동속도 De 파라미터는 분리막(30)에서 리튬 이온이 이동하는 속도를 나타낸다. 도 3c를 참조하면 리튬 이온의 이동에 따른 반응식과 반응계수(K)를 나타내고 있다.

그런데, 도 4를 참조하면 상술한 파라미터 5개(De, Dsp, Dsn, Kp, Kn)의 열화도별 파라미터 값의 변화를 나타내고 있는데, 고상 양극 리튬 이온 이동속도 Dsp, 고상 음극 리튬 이온 이동속도 Dsp , 양극 반응계수 Kp는 그 그래프 곡선이 일정치 않고 변화가 많은 반면에 액상 전해질 리튬 이온 이동속도 De 및 음극 반응계수 Kp는 일정하게 지수적으로 변화고 있음을 알 수 있다.

그런데, 도 5를 참조하면, 5개의 파라미터를 모두 조합하여 열화도를 나타내는 경우와 1개의 액상 전해질 리튬 이온 이동속도 De 에 대한 열화도를 나타내는 그래프가 거의 유사하게 그려져, 본 발명에서는 5개의 파라미터를 모두 조합하는 경우 알고리즘이 복잡해지고 시간이 오래 걸리므로 1개의 파라미터인 액상 전해질 리튬 이온 이동속도 De 를 SOH 추정에 이용하기로 한다.

즉, 배터리가 열화되면 활물질 응집(agglomeration of solid electrode particle), SEI 형성(formation of the solid-electrolyte interface layer), 리튬 석출(Lithium metal deposition), 활물질 균열 (mechanical cracking due to fatigue stress), 양극 활물질 용해(active material dissolution) 등의 현상이 발생하게 된다. 그런데 상술한 현상들이 발생하면 리튬 이온의 이동 속도가 감소하게 되어 전기화학반응 속도가 감소하게 된다.

즉, 전자의 흐름은 외부 도선을 통해 흐르기 때문에 상대적으로 매우 빨라서 저항을 고려하지 않아도 되며, 대부분 배터리 내부에서 리튬이온의 흐름이 방해를 받기 때문에 리튬 이온의 이동 속도가 감소한다.

도 6의 매핑 테이블을 참조하면, 배터리의 열화도가 높아질수록 리튬 이온의 이동속도가 낮아짐을 알 수 있다.

SOH 추정부(120)는 저장부(130)에 저장되어 있는 매핑 테이블을 이용하여 배터리 모델 파라미터 추출부(110)에서 추출된 파라미터 값과 매핑된 SOH를 확인함으로써 SOH를 추정한다. 이때, SOH는 배터리의 열화 또는 용량감소 등이 얼마나 진행되었는지를 나타내는 정도를 말한다.

저장부(130)는 리튬이온 속도, 배터리 용량, 열화도, SOH를 매핑하여 도 6과 같은 매핑 테이블을 저장한다. 이때 SOH는 아래 수학식 1과 같이 산출될 수 있다.

도 6에서 열화도는 100에서 SOH를 차감한 양을 의미한다.

SOH 추정부(120)는 미리 실험치로 리튬 이온 이동속도별 배터리 용량을 측정하고 열화도 및 SOH를 산출하여 도 6과 같은 매핑 테이블을 생성하여 저장부(130)에 저장해둔다.

이하, 도 7을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 배터리 모델 파라미터를 이용한 배터리 성능상태 추정 방법을 구체적으로 설명하기로 한다. 먼저, 도 6과 같은 매핑 테이블을 저장부(130)에 저장해둔 것을 가정하기로 한다.

배터리 모델 파라미터 추출부(110)는 배터리(100)의 충전이 시작되는 지를 판단하여(S101), 배터리(100)의 충전이 시작되면 데이터를 수집한다(S102). 데이터는 전압 데이터를 포함할 수 있다.

그 후, 배터리 모델 파라미터 추출부(110)는 충전이 종료되었는지를 판단하여(S103), 충전이 종료되면 수집한 데이터를 이용하여 리튬 이온 이동 속도 파라미터를 추출한다(S104). 이때 리튬 이온 이동 속도 파라미터의 추출은 액상 전해질에서의 리튬 이온 이동 속도를 산출하는 것을 의미하고, 충전중 데이터를 이용하여 파라미터 추출 방식은 일반적인 방식을 적용할 수 있어 이에 대한 구체적인 설명은 생략하기로 한다.이에, SOH 추정부(120)는 저장부(130)에 저장되어 있는 매핑 테이블을 참조하여 산출된 리튬 이온 이동 속도에 해당하는 SOH를 추출함으로써 SOH를 추정한다(S105).

이와 같이 본 발명은 액상 전해질에서의 리튬 이온 이동 속도 파라미터를 이용하여 SOH를 정확히 추출함으로써, SOH를 이용하는 배터리 잔존 용량 산출 등을 수행하는 시스템에 정확한 SOH를 제공함으로써 배터리 잔존 용량 등 SOH를 이용하는 각종 제어장치의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.

상술한 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위한 것으로, 당업자라면 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상과 범위를 통해 다양한 수정, 변경, 대체 및 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정 변경 등은 이하의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

Claims

리튬 이온 이동속도 파라미터를 추출하는 배터리 모델 파라미터 추출부;
상기 리튬 이온 이동속도 파라미터 값별 SOH(State Of Health)를 매핑한 매핑 테이블을 저장하는 저장부; 및
상기 저장부에 저장된 매핑 테이블을 이용하여, 상기 배터리 모델 파라미터 추출부에서 추출된 액상 전해질에서의 리튬 이온 이동 속도에 해당하는 상기 SOH를 추정하는 SOH 추정부
를 포함하는 배터리 모델 파라미터를 이용한 배터리 성능상태 추정 시스템.
삭제
청구항 1에 있어서,
상기 매핑 테이블은,
상기 리튬 이온 이동속도 파라미터 값별 배터리 용량 및 열화도를 매핑하여 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 모델 파라미터를 이용한 배터리 성능상태 추정 시스템.
청구항 3에 있어서,
상기 SOH는 최초 배터리 용량을 현재 배터리 용량을 이용하여 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리 모델 파라미터를 이용한 배터리 성능상태 추정 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 배터리 모델 파라미터 추출부는
충전중에 전압 데이터를 수집하고, 상기 충전이 완료되면 상기 전압데이터를 이용하여 상기 리튬 이온 이동속도 파라미터를 추출하는 것을 특징으로 하는 배터리 모델 파라미터를 이용한 배터리 성능상태 추정 시스템.
실험을 통해 리튬 이온 이동 속도 파라미터 값별 SOH(State Of Health)를 산출하여 상기 리튬 이온 이동 속도 파라미터 값별 SOH를 매핑한 매핑 테이블을 생성 및 저장하는 단계;
상기 매핑 테이블을 생성 및 저장한 후, 배터리의 충전 시작 여부를 판단하는 단계;
상기 배터리의 충전이 시작되면 파라미터 추출을 위한 데이터를 수집하는 단계;
상기 배터리의 충전이 종료되면 상기 데이터를 이용하여 리튬 이온 이동속도 파라미터를 추출하는 단계;
상기 매핑 테이블을 이용하여 액상 전해질에서의 리튬 이온 이동속도에 대응하는 SOH(State Of Health)를 추정하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 모델 파라미터를 이용한 배터리 성능상태 추정 방법.
삭제
청구항 6에 있어서,
상기 매핑 테이블을 생성 및 저장하는 단계는,
상기 리튬 이온 이동 속도 파라미터 값별 배터리 용량을 산출하고, 최초 배터리 용량을 현재 배터리 용량을 이용하여 상기 SOH를 산출하여 저장하는 것을 특징으로 하는 배터리 모델 파라미터를 이용한 배터리 성능상태 추정 방법.
삭제