KR101731322B1 - 배터리의 교환 시기 통보 장치 및 방법 - Google Patents

배터리의 교환 시기 통보 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 배터리의 교환 시기 통보 장치 및 방법을 제공한다. 배터리의 교환 시기 통보 장치에는, 적어도 하나의 배터리에 대한 전압, 전류 및 온도를 센싱하는 센싱부와, 센싱부로부터 전압, 전류 및 온도 데이터를 수집하고 전류, 전압 및 온도의 측정 간격을 계산하는 데이터 처리부와, 전류의 표준 편차를 계산하고, 계산된 전류의 표준 편차에 따라 초기 SOC(State Of Charge)값을 설정하고, 전류의 표준 편차, 측정 간격 및 초기 SOC값에 따른 상기 적어도 하나의 배터리에 대한 제 1 열화 용량 및 저항의 MPT(Moving-horizon Parameter esTimation) 파라미터를 설정하며, 전류를 적어도 하나의 배터리의 등가 회로 모델에 적용하여 모델링 전압을 계산하고, 전압과 모델링 전압을 비교하여 오차의 합을 최소화하고, 최적화된 전압 및 제 1 열화 용량 및 저항 MPT 파라미터에 따라 적어도 하나의 배터리의 최적 용량 및 전체 저항을 계산하는 계산부 등이 포함된다.
본 발명에 의하면, 전류, 전압 및 온도 데이터를 수집하고 이들 데이터를 등가 회로 모델에 적용함으로써 배터리의 용량 저하 및 출력 저하를 측정하여 배터리의 교환 시기를 통보하는 것이 가능하다.

Description

배터리의 교환 시기 통보 장치 및 방법 {Apparatus and Method for reporting exchange time of battery}
본 발명은 배터리의 교환 시기 통보 장치 및 방법에 대한 것으로, 더 상세하게는 하이브리드 자동차, 플러그인 하이브리드 자동차 및 전기 자동차에서의 배터리에 대한 열화 용량을 측정하여 배터리의 교환 시기를 통보하는 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 열화 용량이 줄어들게 된다. 이러한 성능 저하가 발생하게 될 경우, 하이브리드 자동차나 플러그인 하이브리드 자동차의 연비 및 성능에 있어 저하를 가져올 수 있기 때문에 이러한 배터리의 성능 측정이 중요하다 할 수 있다.
이러한 배터리의 용량 저하 및 출력 저하에 관한 특허가 이미 출원되어 있다. 예를 들면, 미국특허번호 제 US 2004/0220758호와 제 US 2006/0113959호를 들 수 있다.
그러나, 이들 특허는 충전과 같은 특정한 전류 패턴(예를 들면, 동일한 전류 크기)에서만 측정이 가능하기 때문에 실제 활용을 하는 데 있어 상당히 불리하다 할 수 있다. 따라서, 전류 크기에 상관없이 용량 저하 및 출력 저하를 측정할 수 있는 기술을 요구되고 있는 실정이다.
본 발명은 종래 기술에서 제기된 문제점을 해소하고자 제안된 것으로, 전류의 크기와 상관없이 배터리의 용량 저하 및 출력 저하를 측정할 수 있는 장치 및 방법을 제공하는 데에 목적이 있다.
또한, 본 발명은 예상을 벗어난 현상이 발생한 경우에도 올바르게 배터리를 모델링할 수 있는 장치 및 방법을 제공하는 데에 다른 목적이 있다.
또한, 본 발명은 추가적인 장비를 도입할 필요없이도 필요한 데이터인 전류와 전압을 측정할 수 있는 장치 및 방법을 제공하는 데에 또 다른 목적이 있다.
위 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 일실시예는, 하이브리드 자동차, 플러그인 하이브리드 자동차, 또는 전기 자동차에 사용되는 적어도 하나의 배터리와, 적어도 하나의 배터리에 대한 전압, 전류 및 온도를 센싱하는 센싱부와, 센싱부로부터 전압, 전류 및 온도 데이터를 수집하고 전류, 전압 및 온도의 측정 간격을 계산하는 데이터 처리부와, 전류의 표준 편차를 계산하고, 계산된 전류의 표준 편차에 따라 초기 SOC(State Of Charge)값을 설정하고, 전류의 표준 편차, 측정 간격 및 초기 SOC값에 따른 적어도 하나의 배터리에 대한 제 1 열화 용량 및 저항의 MPT(Moving-horizon Parameter esTimation) 파라미터를 설정하며, 전류를 적어도 하나의 배터리의 등가 회로 모델에 적용하여 모델링 전압을 계산하고, 전압과 모델링 전압을 비교하여 오차의 합을 최소화하고, 최적화된 전압 및 제 1 열화 용량 및 저항 MPT 파라미터에 따라 적어도 하나의 배터리의 최적 용량 및 전체 저항을 계산하는 계산부를 포함하는 배터리의 교환 시기 통보 장치를 제공한다.
이때, 계산부는 추가적으로 최적 용량 및 전체 저항을 제 2 열화 용량 및 저항으로 설정하고, 제 2 열화 용량 및 저항을 제 1 열화 용량 및 저항과 비교하여 열화 용량이 감소하거나 저항이 증가하는 지를 판단하며, 열화 용량이 감소하거나 저항이 증가하면 적어도 하나의 배터리에 대한 교환 시기가 되었음을 통보할 수 있다.
또한, 계산부는 더 추가적으로 전압 및 전류 데이터에 대하여 로우-패스 필터링을 할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예는 전압, 전류 및 온도, MPT 파라미터, 열화 용량 및 저항값을 포함하는 데이터를 저장하는 메모리부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예는, 하이브리드 자동차, 플러그인 하이브리드 자동차, 또는 전기 자동차에 사용되는 적어도 하나의 배터리에 대한 전류, 전압 및 온도 데이터를 수집하고 전류, 전압 및 온도의 측정 간격을 계산하는 단계와, 전류의 표준 편차를 계산하고, 계산된 전류의 표준 편차에 따라 초기 SOC(State Of Charge)값을 설정하는 단계와, 전류의 표준 편차, 측정 간격 및 초기 SOC값에 따른 적어도 하나의 배터리에 대한 제 1 열화 용량 및 저항의 MPT(Moving-horizon Parameter esTimation) 파라미터를 설정하는 단계와, 전류를 적어도 하나의 배터리의 등가 회로 모델에 적용하여 모델링 전압을 계산하는 단계와, 전압과 모델링 전압을 비교하여 오차의 합을 최소화하는 최적화 단계와, 최적화된 전압 및 제 1 열화 용량 및 저항 MPT 파라미터에 따라 적어도 하나의 배터리의 최적 용량 및 전체 저항을 계산하는 단계를 포함하는 배터리의 교환 시기 통보 방법을 제공한다.
추가적으로, 본 발명의 또 다른 실시예는, 최적 용량 및 전체 저항을 제 2 열화 용량 및 저항으로 설정하는 단계와, 제 2 열화 용량 및 저항을 제 1 열화 용량 및 저항과 비교하여 열화 용량이 감소하거나 저항이 증가하는 지를 판단하는 단계와, 열화 용량이 감소하거나 저항이 증가하면 적어도 하나의 배터리에 대한 교환 시기가 되었음을 통보하는 단계를 더 포함할 수 있다.
더 추가적으로, 본 발명의 또 다른 실시예는 전압 및 전류 데이터에 대하여 로우-패스 필터링을 하는 단계를 더 포함할 수 있다.
여기서, 최적화는,
Figure 112010071337220-pat00001
(
Figure 112010071337220-pat00002
은 배터리의 열화 용량,
Figure 112010071337220-pat00003
은 배터리의 전체 저항이고, α는 이전 단계와 그 이전 단계에서 측정된 Qm과 R* m을 반영하기 위한 상수이고, wQ와 wR은 각각 열화 용량과 저항에 대한 MPT 파라미터임)를 이용하여 계산될 수 있다.
여기서, 등가 회로 모델은 배터리를 전체 저항(R*), 전류(I), 열화 용량(C), 단자전압(V: Terminal voltage) 및 기전력(Vo) 파라미터로 표현한 전기회로가 될 수 있다.
여기서, 각 MPT 파라미터는 측정 간격이 클수록 감소하거나, 전류의 표준 편차가 클수록 증가하며, 초기 SOC에 따라서는 비선형적인 특징을 가질 수 있다.
본 발명에 의하면, 전류, 전압 및 온도 데이터를 수집하고 이들 데이터를 등가 회로 모델에 적용함으로써 배터리의 용량 저하 및 출력 저하를 측정하여 배터리의 교환 시기를 통보하는 것이 가능하다.
또한, 본 발명의 효과로서는 실험 데이터가 검증 도구가 되므로 데이터에 대한 의존성이 낮아 예상을 벗어난 현상이 발생한 경우에도 올바르게 배터리를 모델링할 수 있다는 점을 들 수 있다.
또한, 본 발명의 또 다른 효과로서는 BMS(Battery Magement System)에서 측정 가능한 것이므로 추가적인 장비를 도입할 필요없이도 필요한 데이터인 전류와 전압을 측정할 수 있다는 점을 들 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 배터리의 열화 용량 측정을 위한 시스템 구성도이다.
도 2는 도 1의 MCU(Main Controller Unit)부에 대한 블럭도이다.
도 3a는 본 발명에 따른 배터리의 열화 용량을 측정하는 과정을 방법론으로 보여주는 개념도이다.
도 3b는 도 3a에 사용된 등가 회로 모델의 회로도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 배터리의 열화 용량을 측정하여 배터리의 교환 시기를 통보하는 과정을 보여주는 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 배터리의 열화 용량 측정 과정이 실행되는 구간을 보여주는 그래프이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 도 3b의 등가 회로 모델에 적용하기 위한 최적화 파라미터를 표의 형태로 보여주는 테이블이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따라 하이브리드 자동차에서의 열화 용량 및 내부 저항 증감 상태를 보여주는 그래프이다.
도 8은 본 발명의 다른 일실시예에 따라 플러그인 하이브리드 자동차에서의 열화 용량 및 내부 저항 증감 상태를 보여주는 그래프이다.
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 팩의 전압, 전류 및 온도를 센싱하는 센싱부(111 내지 113)와, 이 센싱부(111 내지 113)로부터 데이터를 수신하여 열화 용량을 측정하는 MCU(Micro Controller unit)부(120)로 구성된 BMS(Battery Management System)부(110), BMS부(110)로부터 측정된 열화 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 서브팩으로 구성하는 것도 가능하다.
BMS부(110)는 센싱부(111 내지 113)와 MCU부(120)로 구성되며, 배터리 팩(100)의 용량 열화를 측정하는 기능을 한다. 즉, 센싱부(111 내지 114)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(114)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), SOH(State Of Health) 값을 실시간 추정하고, 이로부터 일정 기간 동안 배터리(101 내지 10n)의 열화 용량을 계산한다. 이러한 계산과정을 위한 MCU의 구성이 도 2에 도시된다. 이에 대하여는 바로 후술하기로 한다. 이러한 SOC, SOH값, 열화 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 플러그인 하이브리드 차량의 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 전압, 전류 및 온도값을 전송받아 SOC, SOH값을 추정하여 배터리의 용량 저하 및 출력 저하를 측정하여 배터리의 교환 시기를 결정하는 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 SOC, SOH값을 실시간 추정하고, 이로부터 배터리(101 내지 10n)의 열화 용량을 계산하고, 배터리(101 내지 10n)의 교환 시기를 결정하는 기능을 한다. 물론, 이들 값들은 메모리부(130)에 실시간 저장되고, 차량 제어기(140)에 전송된다.
그러면, 배터리(101 내지 10n)의 용량 열화를 측정하여 이 배터리의 교환 시기를 결정하고 통보하는 과정을 설명하기로 한다. 우선, 본 발명에 대한 이해의 편의를 위해 배터리의 용량 열화 측정 과정이 도 3a에 개략적으로 도시된다. 도 3a는 본 발명에 따른 배터리의 용량 열화를 측정하는 과정을 방법론으로 보여주는 개념도이다.
즉, 열화 용량은 배터리 모델을 통해 계산하게 되는데, 여기서 배터리 모델은 복잡한 배터리 모델을 간략하게 만든 등가 회로 모델이 이용된다. 이러한 등가 회로 모델의 예로는 도 3b에 도시된 회로도를 볼 수 있다. 도 3b는 도 3a에 사용된 등가 회로 모델의 회로도이다. 도면에 도시된 바와 같이, RC 회로와 내부 저항 R0가 합쳐진 전체 저항 R*의 개념이 도입되며, 이 모델을 전개하여 용량 저하를 측정하게 된다. 이 등가 회로 모델의 파라미터에 대한 설명을 다음과 같이 표 1로 나타낼 수 있다.
I 전류( - : 충전, + : 방전)
V 단자 전압(Terminal voltage)
VO 개방 회로 전압
R* 전체 저항
도 3a를 설명하면, 배터리(101 내지 10n)로부터 V, i 데이터를 수집하고, 이 V, i 데이터는 로우-패스 필터에 의해 필터링(달리 표현하면 보정이라고 함)된다(300). 필터링된 V, i 데이터는 등가 회로 모델에 적용되어 모델링 전압이 계산된다(310). 물론, 이때 온도 T도 적용된다. 따라서, 열화 용량 Q, 저항 R이 계산되며, 이들 Q, R 데이터는 파라미터 추정 방법에 적용된다(320).
물론, 이와 함께 실제 전압인 필터링된 V가 파라미터 추정 방법에 적용된다(320). 즉, 파라미터 추정 방법에 실제 전압 V와 모델링 전압(즉, 등가 회로 모델을 적용하여 계산된 전압)이 적용된다.
간략하게 설명하면, 이 파라미터 추정 방법은 실제 전압과 모델링 전압을 비교하여 그 오차의 합을 최소화하는 방향으로 최적화를 실시간으로 진행하는 방법이다.
이 파라미터 추정 방법(320)에 의해 산출된 열화 용량 Q, 저항 R를 데이터 피팅(fitting)하게 된다(320). 이 피팅 과정을 거쳐 수정된 Q, R이 산출되며, 이값을 통하여 배터리(101 내지 10n)의 용량 및 전력 저하 상태가 파악된다(340).
물론, 도 3a는 대략적인 파라미터 Q, R의 산출과정을 보여주고 있으므로 실제 적용시에는 다소 다를 수 있으나, 이는 본 발명의 범위 내 있음을 당업자라면 이해할 것이다.
다음으로, 도 4 내지 도 6을 참조하여, 배터리에 대한 용량 열화를 측정하여 배터리의 교환 시기를 통보하는 과정을 상세히 기술하기로 한다. 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 배터리의 용량 열화를 측정하여 배터리의 교환 시기를 통보하는 과정을 보여주는 순서도이다.
하이브리드 자동차 또는 플러그인 하이브리드 자동차의 BMS(도 1의 110)는 배터리(101 내지 10n)의 전류, 전압 및 온도 데이터를 수집하게 된다(단계 S300). 즉, m 번째 전류(I), 전압(V) 및 온도(T) 데이터 세트 n개를 수집하고 측정 간격(Lm)을 계산한다(단계 S300). 이 측정 간격(Lm)은 이러한 전류, 전압 및 온도 데이터를 수집하는 간격을 말한다. 이 측정 간격에 대한 예가 도 5에 도시된다.
즉, 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 배터리의 용량 열화 측정 과정이 실행되는 구간을 보여주는 그래프이다. 설명하면, Lm과 Lm +1(510)이 충전하는 구간이고, Lm 앞쪽, Lm과 Lm +1 사이, 및 Lm +1 뒤에 있는 구간이 데이터 수집 구간(510)이 된다. 이 데이터 수집 구간(510)에서 전류, 전압 및 온도 데이터 세트가 수집된다. 이 세트는 m으로 표현된다.
따라서, 이 데이터 수집 구간(510)에서 n번째 전류 및 전압 데이터 세트의 수집이 이루어진다. 물론, 이러한 데이터의 수집은 어느 정도의 시간 간격을 두고 이루어짐은 앞에서 밝힌 바 있지만, 여기서 시간 간격이라 함은 몇 시간 내지 며칠 간격을 의미하며, 시간 간격은 일정할 필요가 없다.
또한, 동일한 시간에 대한 전류(Ik), 전압(Vk), 온도(Tk) 데이터를 하나의 세트로 하여 이러한 연속적인 데이터 세트를 n개 수집하도록 한다. 여기서, n은 50 내지 500 사이가 되는 것을 예로 들 수 있으나, 본 발명은 이에 한정되지는 않는다.
전류, 전압 및 온도 데이터가 수집되면, 전류에 대한 표준 편차(σ)를 계산한다(단계 S310).
또한, 수집된 전류, 전압 및 온도를 바탕으로 초기 SOC(즉, SOC0)값을 설정한다(단계 S320).
초기 SOC값이 설정되면, 이들 SOC0, Lm, σ에 따른 MPT 파라미터인 WQ, QR를 설정한다(단계 S330).
수집된 전류와 전압 데이터는 어느 정도의 화이트 노이즈를 가지고 있다. 이러한 노이즈를 없애기 위해 로우 패스 필터링이 이용된다. 즉, 로우 패스 필터링을 통해 전류와 전압의 화이트 노이즈를 제거하게 된다(단계 S340). 물론, 수집된 데이터는 전류, 전압 및 온도이나, 온도 데이터는 처리할 필요가 없다.
전류, 전압 데이터에 대한 필터링이 이루어지면, 이 필터링된 전류를 배터리 전압 모델의 입력값으로 두어 모델링 전압값을 계산한다(단계 S350).
배터리 전압 모델의 예가 도 3b에 도시되어 있는데, 이는 배터리 전압 모델의 등가 회로 모델이라고 할 수 있다. 이 등가 회로 모델을 통해 모델링 전압을 계산하게 된다. 그러나 여기서 활용되는 등가 회로 모델은 도 3b에 도시된 바와 같이 분극 현상을 설명할 수 있는 RC 회로와 내부 저항 R0가 합쳐진 전체 저항 R*의 개념을 도입하게 된다.
실제로 SOH의 측정에 있어서 이러한 간소화된 등가 회로 모델을 많이 이용한다. 그 이유는 용량 저하의 경우 짧은 시간에 파악하는 것이 아니기 때문에 단기간에 발생하는 분극 현상을 정확하게 모델링할 필요성이 떨어지기 때문이다. 이렇게 간소화하여 모델의 파라미터의 개수를 줄이며, 모델의 추정 알고리즘 설계도 쉽게 할 수 있도록 한다.
이 모델에 해당되는 수식은 다음과 같다. 등가 회로 모델을 모델링 하는 경우 다음과 같은 형태로 식이 구성됨을 알 수 있다.
Figure 112010071337220-pat00004
여기서, 기전력 V0는 SOC의 함수로 계산되며 크게 변하지 않는다고 가정할 수 있다. 따라서, SOC와 기전력 함수는 다음 수학식과 같이 정리할 수 있다.
Figure 112010071337220-pat00005
여기서, a값들은 각각 배터리의 특성 및 온도에 따라 다른 값을 가지게 된다. 또한, SOC와 기전력 간의 관계식은 4차에 국한된 것이 아니, 다항식 형태는 어떤 것이라도 가능하다.
SOC의 계산은 전류 적산을 통해 이루어지며 이는 다음식과 같이 주어진다.
Figure 112010071337220-pat00006
여기서, k = 1인 경우, 즉 초기 데이터의 경우에는 다음식과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112010071337220-pat00007
이러한 관계식을 사용하게 되며, 여기서 SOC(0)의 값은 이전 단계에서 계산된 열화 용량(Qm -1)을 바탕으로 하여 SOC 알고리즘에 의해 계산된 값을 바탕으로 한다. 즉, 데이터의 수집이 시작되는 순간의 SOC 값을 SOC(0)로 정하도록 한다.
위 수학식 2 내지 수학식 4를 바탕으로 하여 배터리를 모델링한다. 이 식에서 쓰이는 파라미터는 크게 두 가지로 배터리의 열화 용량(Qm)과 전체 저항(R* m)이다. 이 두 값을 실시간으로 추정하여 배터리의 용량 저하와 저항의 증가를 측정할 수 있다.
배터리 모델을 통한 모델링 전압이 계산되면, 최적화 기법을 통하여 파라미터인 Qm 과 R* m을 계산하는 것이 가능하게 된다(단계 S360).
여기서, 제시되는 최적화 기법은 일반적인 파라미터 추청 방법을 이용한다. 이 방법을 통해 파라미터를 실시간으로 파악하고 용량 저하를 추정할 수 있다.
여기서 이용된 파라미터 추정 방법은 "MPT(Moving-horizon Parameter esTimation)(or MHE(Moving Horizon Estimation))" 방법이다. 이 방법은 최적화 기법을 활용하여 파라미터를 추정하는 방법으로, 실제 전압과 모델을 통해 얻은 전압(간단하게는 "모델링 전압"임)을 비교하여 그 오차의 합을 최소화하는 방향으로 최적화를 실시간으로 진행하는 방법이다. 이러한 파라미터 추정 방법은 일반적인 최적화 기법이므로 상세한 설명은 본 발명의 명확한 이해를 위해 생략하기로 한다.
따라서, 이러한 MPT 방법을 이용하여 Qm 과 R* m를 최적화할 수 있는데, 이를 표현하면 다음식과 같다.
Figure 112010071337220-pat00008
이 MPT 방법을 통해 구한 전압(즉, 모델링 전압)과 실제 측정된 전압 사이의 오차의 제곱의 합인 SSE(Sum-Squared Error: 합 제곱 오차)와 이에 따른 Qm과 R* m의 차이들을 각각 합하여 이값이 최소가 되는 것을 찾는 것이다.
수학식 5에서 α는 이전 단계와 그 이전 단계에서 측정된 Qm과 R* m을 반영하기 위한 상수이다. 그리고 wQ와 wR은 각각 열화 용량과 저항에 대한 MPT 파라미터로 이값은 각 경우에 따라 변화하게 된다.
MPT 파라미터 wQ와 wR은 각각 데이터 수집을 통한 측정 간격(L), 수집된 전류의 표준편차(σ), 그리고 수집이 시작된 순간의 SOC인 초기 SOC 값(SOC(0))에 따라 달라진다. 이러한 파라미터는 테이블의 형태로 알고리즘에 들어가게 되며 이 테이블을 예시한 도면이 도 6에 도시된다.
각 MPT 파라미터는 측정 간격이 클수록 줄어들게 되며, 수집된 전류의 표준편차가 클수록 증가한다. 그리고 초기 SOC에 따라서는 비선형적인 특징을 가지게 된다.
MPT 파라미터의 크기에 따라 측정된 Qm과 R* m에 대한 그래프가 다음 표와 같이 도시된다.
Figure 112010071337220-pat00009
Figure 112010071337220-pat00010
위 표 2 및 표 3의 그래프에 도시된 바와 같이, 각 MPT 파라미터가 증가할수록 Qm과 R* m의 값은 증가한다. 즉, MPT 파라미터에 따른
Figure 112010071337220-pat00011
의 추정 값 MPT 파라미터가 증가할 수 록 열화 용량과 저항의 추정값은 증가하며 이전 단계의 저항 및 열화 용량의 값에 수렴한다.
이러한 최적화를 통해 계산된 Qm과 R* m을 새로운 열화 용량 및 저항으로 설정한다(단계 S370).
따라서, 앞서 표 2와 표 3에서 도시한 바와 같이, 이러한 새로운 열화 용량이 저하하고 저항이 증가하면 배터리(도 1의 101 내지 10n)의 열화 용량이 저하되었는지를 판단하여 배터리의 교체 시기를 판단할 수 있다(단계 S380).
즉, 이 방법을 통해 Qm과 R* m의 값을 구할 수 있으며, 이를 통해 용량 저하와 출력 저하를 실제로 계산할 수 있다. 이러한 알고리즘은 하이브리드 자동차에 응용되는 경우 실제 용량 저하 및 출력 저하를 계산한 결과를 보여주는 도면이 도 7에 도시된다. 하이브리드 자동차의 경우 지속적인 충전 혹은 방전 구간이 규칙적으로 나타나지 않기 때문에 실제 운전을 하고 있는 상태에서의 측정이 이루어져야 한다. 여기에서는 실제 도심 주행 패턴에서 추출한 값을 통해 용량 및 출력의 저하를 계산한 예를 보인 것이다.
도 4를 계속 설명하면, 판단 결과 배터리의 용량이 저하되지 않으면, 일정 시간 후 앞선 단계 S300 내지 단계 S370를 반복 실행하게 된다.
이와 달리, 단계 S380에서, 배터리의 용량이 저하되는 것으로 판단되면, 계산부(도 2의 122)는 배터리 교환 시기를 차량 제어기(140)에 통보한다(단계 S390).
본 발명의 다른 실시예로서, 위에서 설명한 알고리즘은 플러그인 하이브리드 자동차에도 적용될 수 있다. 이를 보여주는 도면이 도 8에 도시된다. 즉, 플러그인 하이브리드 자동차의 경우 지속적인 고속 충전 구간이 존재하기 때문에 이러한 고속 충전 시에 용량 및 출력 저하를 계산할 수 있게 된다. 특히 이러한 구간에서는 전류의 변화가 거의 없기 때문에 보다 정확한 측정이 가능하다.
위에서 설명한 모델을 사용하여 용량 저하 및 출력 저하 알고리즘을 설계할 경우, 온라인 상에서 사용이 가능한 용량 저하 알고리즘으로 적용할 수 있을 것이다. 왜냐하면, 실험 데이터가 모델의 기본이 아닌 검증 도구가 되므로 데이터에 대한 의존성이 낮기 때문이다.
즉, 예상을 벗어난 현상이 발생하는 경우에도 올바르게 모델링을 할 수 있을 것이다. 또한, 필요한 데이터가 전류와 전압이며, 이는 원래 BMS(Battery Management System)에서 측정 가능한 것이므로 추가적인 장비의 도입이 필요 없다는 점이 큰 장점이라 할 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.
101 ~ 10n: 배터리 100: 배터리 팩
110: BMS부 111: 전압 센싱부
112: 전류 센싱부 113: 온도 센싱부
120: MCU부 130: 메모리부
140: 차량 제어기 121: 데이터 처리부
122: 계산부

Claims (10)

  1. 하이브리드 자동차, 플러그인 하이브리드 자동차, 또는 전기 자동차에 사용되는 적어도 하나의 배터리와,
    상기 적어도 하나의 배터리에 대한 전압, 전류 및 온도를 센싱하는 센싱부와,
    상기 센싱부로부터 상기 전압, 전류 및 온도 데이터를 수집하고 상기 전류, 전압 및 온도의 측정 간격을 계산하는 데이터 처리부와,
    상기 전류의 표준 편차를 계산하고, 계산된 전류의 표준 편차에 따라 초기 SOC(State Of Charge)값을 설정하고, 상기 전류의 표준 편차, 측정 간격 및 초기 SOC값에 따른 상기 적어도 하나의 배터리에 대한 제 1 열화 용량 및 저항의 MPT(Moving-horizon Parameter esTimation) 파라미터를 설정하며, 상기 전류를 상기 적어도 하나의 배터리의 등가 회로 모델에 적용하여 모델링 전압을 계산하고, 상기 전압과 모델링 전압을 비교하여 오차의 합을 최소화하고, 최적화된 전압 및 상기 제 1 열화 용량 및 저항 MPT 파라미터에 따라 상기 적어도 하나의 배터리의 최적 용량 및 전체 저항을 계산하며, 상기 최적 용량 및 전체 저항을 제 2 열화 용량 및 저항으로 설정하고, 상기 제 2 열화 용량 및 저항을 상기 제 1 열화 용량 및 저항과 비교하여 열화 용량이 감소하거나 저항이 증가하는 지를 판단하며, 열화 용량이 감소하거나 저항이 증가하면 상기 적어도 하나의 배터리에 대한 교환 시기가 되었음을 통보하는 계산부
    를 포함하는 배터리의 교환 시기 통보 장치.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 계산부는 전압 및 전류 데이터에 대하여 로우-패스 필터링을 하고,
    상기 전압, 전류 및 온도, MPT 파라미터, 열화 용량 및 저항값을 포함하는 데이터를 저장하는 메모리부를 더 포함하는 배터리의 교환 시기 통보 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 최적화는,
    Figure 112016116294600-pat00012
    (
    Figure 112016116294600-pat00013
    은 배터리의 열화 용량,
    Figure 112016116294600-pat00014
    은 배터리의 전체 저항이고, α는 이전 단계와 그 이전 단계에서 측정된 Qm과 R* m을 반영하기 위한 상수이고, wQ와 wR은 각각 열화 용량과 저항에 대한 MPT 파라미터임)를 이용하여 계산되고,
    상기 등가 회로 모델은 상기 배터리를 전체 저항(R*), 전류(I), 열화 용량(C), 단자전압(V: Terminal voltage) 및 기전력(Vo) 파라미터로 표현한 전기회로인 배터리의 교환 시기 통보 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    각 MPT 파라미터는 상기 측정 간격이 클수록 감소하거나, 상기 전류의 표준 편차가 클수록 증가하며,
    상기 초기 SOC에 따라서는 비선형적인 특징을 갖는 배터리의 교환 시기 통보 장치.
  6. 하이브리드 자동차, 플러그인 하이브리드 자동차, 또는 전기 자동차에 사용되는 적어도 하나의 배터리에 대한 전류, 전압 및 온도 데이터를 수집하고 상기 전류, 전압 및 온도의 측정 간격을 계산하는 단계와,
    상기 전류의 표준 편차를 계산하고, 계산된 전류의 표준 편차에 따라 초기 SOC(State Of Charge)값을 설정하는 단계와,
    상기 전류의 표준 편차, 측정 간격 및 초기 SOC값에 따른 상기 적어도 하나의 배터리에 대한 제 1 열화 용량 및 저항의 MPT(Moving-horizon Parameter esTimation) 파라미터를 설정하는 단계와,
    상기 전류를 상기 적어도 하나의 배터리의 등가 회로 모델에 적용하여 모델링 전압을 계산하는 단계와,
    상기 전압과 모델링 전압을 비교하여 오차의 합을 최소화하는 최적화 단계와,
    최적화된 전압 및 상기 제 1 열화 용량 및 저항 MPT 파라미터에 따라 상기 적어도 하나의 배터리의 최적 용량 및 전체 저항을 계산하는 단계와,
    상기 최적 용량 및 전체 저항을 제 2 열화 용량 및 저항으로 설정하는 단계와,
    상기 제 2 열화 용량 및 저항을 상기 제 1 열화 용량 및 저항과 비교하여 열화 용량이 감소하거나 저항이 증가하는 지를 판단하는 단계와,
    열화 용량이 감소하거나 저항이 증가하면 상기 적어도 하나의 배터리에 대한 교환 시기가 되었음을 통보하는 단계
    를 포함하는 배터리의 교환 시기 통보 방법.
  7. 삭제
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 전압 및 전류 데이터에 대하여 로우-패스 필터링을 하는 단계를 더 포함하는 배터리의 교환 시기 통보 방법.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 최적화 단계는,
    Figure 112016116294600-pat00015
    (
    Figure 112016116294600-pat00016
    은 배터리의 열화 용량,
    Figure 112016116294600-pat00017
    은 배터리의 전체 저항이고, α는 이전 단계와 그 이전 단계에서 측정된 Qm과 R* m을 반영하기 위한 상수이고, wQ와 wR은 각각 열화 용량과 저항에 대한 MPT 파라미터임)를 이용하여 계산되고,
    상기 등가 회로 모델은 상기 배터리를 전체 저항(R*), 전류(I), 열화 용량(C), 단자 전압(V: Terminal voltage) 및 기전력(Vo) 파라미터로 표현한 전기회로인 배터리의 교환 시기 통보 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    각 MPT 파라미터는 상기 측정 간격이 클수록 감소하거나, 상기 전류의 표준 편차가 클수록 증가하며,
    상기 초기 SOC에 따라서는 비선형적인 특징을 갖는 배터리의 교환 시기 통보 방법.

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