KR101772160B1 - 다변량 웨이블릿 기반 배터리셀 선별 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은, 복수의 셀을 미리 설정된 전류프로파일로 충방전하면서 각각의 셀에 대한 셀전압을 측정하는 단계, 복수의 셀전압 측정값을 입력변수로 하여 다변량(Multivariate) 웨이블릿(Wavelet) 변환을 수행하는 단계, 각각의 셀에 대하여 적어도 둘 이상의 웨이블릿 성분값을 선택하여 통계분석하는 단계, 및 복수의 셀 중 통계분석의 유사도가 높은 적어도 둘 이상의 셀을 선택하는 단계를 포함하는 배터리셀 선별 방법을 제공한다.

Description

다변량 웨이블릿 기반 배터리셀 선별 방법 및 장치{MULTIVARIATE WAVELET TRANSFORM-BASED BATTERY DISCRIMINATION METHOD AND APPARATUS}
본 발명은 배터리셀을 선별하는 기술에 관한 것이다.
전기자동차(EV: Electric Vehicle) 및 에너지저장장치(ESS: Energy Storage System)등 고전압 및 고용량 어플리케이션 구축을 위해서는 리튬계열 배터리 셀의 직렬, 병렬 및 직병렬조합 구성이 반드시 요구된다. 이를 배터리팩이라 한다. 배터리팩의 효율적인 운용을 위해서는 팩을 구성하는 배터리 셀의 전기화학적 특성이 대체적으로 균일해야 한다. 균일하지 않은 배터리 셀들을 이용하여 배터리팩을 구성 시 특정 셀(예 : 팩 내부에 가장 노화한(특징이 다른) 셀)로 인해 다른 배터리셀의 충전과 방전에 비효율성이 발생하고 결국, 배터리팩의 노화로 연결된다. 따라서, 배터리팩을 구축하기 전에 전기화학적 특성이 균일한 셀들을 사전에 선별하는 스크리닝(screening)기술이 구현되어야 한다.
이러한 배경에서, 본 발명의 목적은, 배터리셀의 선별을 정확하고 빠르게 수행하는 기술을 제공하는 것이다.
전술한 목적을 달성하기 위하여, 일 측면에서, 본 발명은, 배터리셀을 선별하는 방법에 있어서, 복수의 셀을 미리 설정된 전류프로파일로 충방전하면서 각각의 셀에 대한 셀전압을 측정하는 단계; 복수의 셀전압 측정값을 입력변수로 하여 다변량(Multivariate) 웨이블릿(Wavelet) 변환을 수행하는 단계; 각각의 셀에 대하여 적어도 둘 이상의 웨이블릿 성분값을 선택하여 통계분석하는 단계; 및 상기 복수의 셀 중 상기 통계분석의 유사도가 높은 적어도 둘 이상의 셀을 선택하는 단계를 포함하는 배터리셀 선별 방법을 제공한다.
이러한 방법을 사용하는 장치는, 상기 통계분석하는 단계에서, 적어도 둘 이상의 웨이블릿 성분값의 표준편차값을 계산하고, 상기 셀을 선택하는 단계에서,
상기 표준편차값의 유사도가 높은 K(K은 2 이상의 자연수)개의 셀을 선택할 수 있다.
또한, 이러한 방법을 사용하는 장치는, 상기 통계분석하는 단계에서, 적어도 둘 이상의 웨이블릿 성분값의 표준편차값을 계산하고, 상기 셀을 선택하는 단계에서, 상기 표준편차값이 제1셀의 표준편차값으로부터 일정 범위 이내에 해당되는 셀들을 선택할 수 있다. 이때, 제1셀의 표준편차값은 복수의 표준편차값의 중간값이거나 가장 작은 값일 수 있다.
또한, 이러한 방법을 사용하는 장치는, 상기 통계분석하는 단계에서, 적어도 둘 이상의 웨이블릿 성분값의 표준편차값을 계산하고, 상기 셀을 선택하는 단계에서, 상기 복수의 셀에 대한 표준편차값의 평균값으로부터 일정 범위 이내에 해당되는 셀들을 선택할 수 있다.
또한, 이러한 방법을 사용하는 장치는, 상기 통계분석하는 단계에서, 적어도 둘 이상의 웨이블릿 성분값의 최대값 혹은 최소값을 계산하고, 상기 셀을 선택하는 단계에서, 상기 최대값 혹은 최소값의 유사도가 높은 K(K은 2 이상의 자연수)개의 셀을 선택할 수 있다.
또한, 이러한 방법을 사용하는 장치는, 상기 통계분석하는 단계에서, 적어도 둘 이상의 웨이블릿 성분값의 최대값 혹은 최소값을 계산하고, 상기 셀을 선택하는 단계에서, 상기 최대값 혹은 최소값이 제1셀의 최대값 혹은 최소값으로부터 일정 범위 이내에 해당되는 셀들을 선택할 수 있다.
또한, 이러한 방법에서, 상기 전류프로파일의 충방전 전류값은 복수의 레벨로 변할 수 있다. 그리고, 이러한 전류프로파일에서 충방전 시간은 만충상태의 셀을 만방(full discharge)시키는데 소요되는 시간보다 짧을 수 있다.
또한, 이러한 방법을 사용하는 장치는, 상기 웨이블릿 변환을 수행하는 단계에서, M(M은 2이상의 자연수)개의 단계의 웨이블릿 성분값을 생성하고, 상기 통계분석하는 단계에서, M번째 단계에서 생성된 웨이블릿 성분값을 선택하여 통계분석할 수 있다.
다른 측면에서, 본 발명은, 배터리셀을 선별하는 장치에 있어서, 미리 설정된 전류프로파일에 따라 복수의 셀 각각으로 충전전류 혹은 방전전류를 공급하는 충방전부; 상기 복수의 셀에 대한 셀전압을 측정하고 디지털데이터로 변환하는 셀전압측정부; 복수의 셀전압 측정값을 입력변수로 하여 다변량(Multivariate) 웨이블릿(Wavelet) 변환을 수행하는 웨이블릿변환부; 각각의 셀에 대하여 적어도 둘 이상의 웨이블릿 성분값을 선택하여 통계분석하는 통계분석부; 및 상기 복수의 셀 중 상기 통계분석의 결과값이 일정 조건을 만족하는 셀을 선택하는 셀선택부를 포함하는 배터리셀 선별 장치를 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, 배터리셀의 선별을 정확하고 빠르게 수행할 수 있게 된다.
이러한 장치에서, 상기 전류프로파일의 충방전 시간은 만충상태의 셀을 만방(full discharge)시키는데 소요되는 시간보다 짧을 수 있다.
또한, 이러한 장치에서, 상기 통계분석부는, 적어도 둘 이상의 웨이블릿 성분값의 표준편차값을 계산하고, 상기 셀선택부는, 상기 표준편차값의 유사도가 높은 K(K은 2 이상의 자연수)개의 셀을 선택할 수 있다.
또한, 이러한 장치에서, 상기 통계분석부는, 적어도 둘 이상의 웨이블릿 성분값의 표준편차값을 계산하고, 상기 셀선택부는, 상기 표준편차값이 미리 설정된 표준편차값과 유사한 셀을 선택할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 배터리셀 선별 시스템의 구성도이다.
도 2는 충방전전류에 대한 전류프로파일의 일 예시 파형도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 웨이블릿 변환 과정을 도식화한 도면이다.
도 4는 웨이블릿 성분값들의 주파수 대역을 나타내는 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 배터리셀 선별 방법의 흐름도이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
배터리셀 선별-스크리닝-을 구현하기 위해 단위 셀의 방전용량 및 저항성분을 측정할 수 있다. 이때, 스크리닝 기준을 정하기 위해서 동일한 전류프로파일, 즉 충전/방전방식, 정격방전전류(C-rate), 펄스적용시간 등이 각 셀마다 동일하게 적용될 수 있다.
간단한 스크리닝은 단위 셀의 방전용량 및 저항성분을 측정하고, 이를 집단화한 후 측정값을 서로 비교하여 유사한 값을 가지는 단위 셀을 선별하는 방법이다. 방전용량값을 서로 비교하여 1차 스크리닝을 진행한 후 선별된 셀을 가지고 2차 스크리닝을 진행하여 스크리닝의 정교화를 높일 수 있다.
이러한 스크리닝 방법에 더해 혹은 이러한 스크리닝 방법과 별도로 아래의 실시예와 같이 웨이블릿(Wavelet) 변환을 이용하여 스크리닝을 수행할 수 있다.
웨이블릿 변환은 원 신호(original signal)가 있을 경우, 이를 저주파(approximation, Am) 및 고주파(detail, Dm)성분으로 분해하는 방법이다.
단위 셀 전압을 원 신호라 가정하고 이를 웨이블릿 변환의 다해상도 분석(multi-resolution analysis; MRA) 방법을 이용하여 저주파 전압성분과 고주파 전압성분으로 분해할 수 있다. 그리고, 분해된 성분들의 통계처리(평균, 표준편차, 최대값, 최소값) 적용 및 처리 값을 서로 비교하여 유사한 값을 가지는 단위 셀을 선별할 수 있다.
이산 웨이블릿 변환은 하나의 입력을 사용한다. 즉, 단위 셀 하나의 전압을 원 신호로 보고 다해상도 분석을 통해 저주파 및 고주파 전압성분으로 분해한다. 그런데, 하나의 입력을 적용하고 그 다음 입력을 적용하는 방식을 반복할 경우 스크리닝 구현을 위한 데이터 확보시간이 과다 소요되는 단점을 가진다. 따라서, 빠른 속도로 스크리닝을 수행하기 위해서는 이산 웨이블릿 변환에 여러 입력, 즉 단위 셀의 각 전압을 동시에 입력으로 적용하고 저주파 및 고주파 전압성분으로 분해하는 기술이 반드시 필요하다.
이에 따라, 아래의 실시예와 같이 다변량 웨이블릿 변환(MWT: Multivariate Wavelet Transform)을 적용하여 배터리 셀의 선별을 빠르게 수행할 수 있다. 이하에서는 다변량 웨이블릿을 기반으로 하는 배터리셀 선별 방법 및 장치에 대한 일 실시예를 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 배터리셀 선별 시스템의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 배터리셀 선별 시스템에는 복수의 셀(10a, 10b, ..., 10n) 및 배터리셀 선별 장치(100)가 포함될 수 있다. 배터리셀 선별 장치(100)는 복수의 셀(10a, 10b, ..., 10n) 중 유사도가 높은 적어도 둘 이상의 셀을 선별할 수 있다.
배터리셀 선별 장치(100)는 내부적으로 충방전부(110), 셀전압측정부(120), 웨이블릿변환부(130), 통계분석부(140) 및 셀선택부(150) 등을 포함할 수 있다.
충방전부(110)는 복수의 셀(10a, 10b, ..., 10n) 각각으로 충전전류 혹은 방전전류를 공급할 수 있다. 이때, 각각의 셀(10a, 10b, ..., 10n)로 흘러가는 전류(Ia, Ib, ..., In)는 미리 설정된 전류프로파일에 따라 결정될 수 있다.
도 2는 충방전전류에 대한 전류프로파일의 일 예시 파형도이다.
충방전부(110)는 도 2에 도시된 것과 같이 충방전 전류값이 복수의 레벨로 변하는 전류프로파일을 이용하여 각 셀(10a, 10b, ..., 10n)을 충방전시킬 수 있다.
전류프로파일에서, 충방전 시간은 만충상태의 셀을 만방(full discharge)시키는데 소요되는 시간보다 짧을 수 있다. 배터리의 방전용량은 정격방전전류(C-rate)로 만방시키는데 소요되는 시간으로 표시될 수 있다. 예를 들어, 1A의 정격방전전류로 1시간 방전할 때, 만방 상태가 되는 배터리의 방전용량은 1C로 표시될 수 있다. 다른 예로서, 0.5A의 정격방전전류로 2시간 방전할 때, 만방 상태가 되는 배터리의 방전용량은 2C로 표시될 수 있다.
전류프로파일에서, 충방전 시간은 만충상태의 셀을 이러한 정격방전전류로 방전하여 셀을 만방(full discharge)시키는데 소요되는 시간보다 짧을 수 있다.
통상적으로 배터리의 방전용량을 확인하기 위해서는 배터리를 만충시킨 후에 다시 만방시키면서 그 시간을 측정해야 한다. 이러한 방식은 배터리 셀의 방전용량을 확인하는데, 많은 시간-예를 들어, 1시간, 2시간-을 소비하기 때문에 대량 생산 체계에서는 적합하지 않은 방식이다.
일 실시예에 따른 배터리셀 선별 장치(100)는 종래의 방전용량을 확인하는데 소요되는 시간보다 짧은 충방전시간을 가지는 전류프로파일을 이용하여 각 셀(10a, 10b, ..., 10n)의 특성을 파악하고 유사한 특성을 가지는 셀들을 선별해 낼 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 충방전부(110)가 각 셀(10a, 10b, ..., 10n)을 충방전하는 동안, 셀전압측정부(120)는 복수의 셀(10a, 10b, ..., 10n)에 대한 셀전압(Va, Vb, ..., Vn)을 측정하고 측정된 셀전압(Va, Vb, ..., Vn)을 디지털데이터로 변환할 수 있다.
그리고, 웨이블릿변환부(130)는 복수의 셀전압(Va, Vb, ..., Vn) 측정값(디지털데이터)을 입력변수로 하여 다변량(Multivariate) 웨이블릿(Wavelet) 변환을 수행하여 복수의 웨이블릿 성분값을 생성할 수 있다. 이와 같이 복수의 셀(10a, 10b, ..., 10n)이 동시에 충방전되고 측정값이 다변량 웨이블릿 변환에 의해 동시에 웨이블릿 변환되기 때문에 배터리셀의 선별 시간이 1/N배만큼 단축될 수 있게 된다.
도 3은 일 실시예에 따른 웨이블릿 변환 과정을 도식화한 도면이다.
도 3을 참조하면, 웨이블릿변환부(130)는 셀전압 측정값을 다운샘플링하여 입력변수(X)를 생성한다. 이때, 웨이블릿변환부(130)는 다변량 웨이블릿 변환을 수행하기 위해 복수의 셀(10a, 10b, ..., 10n)에 대하여 다운샘플링된 입력변수(Xa, Xb, ..., Xn)를 생성하게 된다.
웨이블릿변환부(130)는 MRA(Multi-Resolution Analysis) 기법으로 다단계의 웨이블릿 성분값을 생성한다. 도 3에서는 웨이블릿 변환이 5단계로 진행되는 것이 예시적으로 도시되어 있다.
도 3을 참조하면, 웨이블릿변환부(130)는 1단계에서 입력변수(X)를 웨이블릿 변환을 통해 저주파 웨이블릿 성분값인 A1 및 고주파 웨이블릿 성분값인 D1을 생성한다. 그리고, 웨이블릿변환부(130)는 2단계에서 A1을 웨이블릿 변환을 통해 다시 저주파 웨이블릿 성분값인 A2 및 고주파 웨이블릿 성분값인 D2를 생성한다. 이러한 방법으로 웨이블릿변환부(130)는 순차적으로 3단계, 4단계 및 5단계 웨이블릿 변환을 수행하여 저주파 웨이블릿 성분값인 A1 내지 A5, 그리고 고주파 웨이블릿 성분값인 D1 내지 D5를 생성한다. 이때, 2단계 이상의 각 단계에서는 전단계의 저주파 웨이블릿 성분값을 이용하여 웨이블릿 변환을 수행하기 때문에 최종적으로는 마지막 단계의 저주파 웨이블릿 성분값(예를 들어, A5)과 각 단계의 고주파 웨이블릿 성분값(예를 들어, D1 내지 D5)만 남게 된다.
도 4는 웨이블릿 성분값들의 주파수 대역을 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 웨이블릿변환부(130)는 M(M은 2이상의 자연수)개의 웨이블릿 변환 단계를 통해 저주파 웨이블릿 성분값인 Am 및 고주파 웨이블릿 성분값인 D1 내지 Dm을 생성한다. 이때, M번째 단계에서 생성된 저주파 웨이블릿 성분값인 Am이 가장 낮은 주파수 대역에 위치하고 M번째 단계에서 생성된 고주파 웨이블릿 성분값인 Dm이 그 다음으로 낮은 주파수 대역에 위치하게 된다.
다시 도 1을 참조하면, 이렇게 웨이블릿변환부(130)에 의해 생성된 웨이블릿 성분값들(예를 들어, A5 및 D1 내지 D5)은 통계분석부(140)로 전달되고, 통계분석부(140)는 각각의 셀(10a, 10b, ..., 10n)에 대하여 적어도 둘 이상의 웨이블릿 성분값을 선택하여 통계분석을 수행한다.
통계분석부(140)는 예를 들어, M번째 단계에서 생성된 웨이블릿 성분값(도 4에서 Am 및 Dm)을 선택하여 통계분석할 수 있다.
배터리의 방전용량은 대용량의 캐패시터로 모델될 수 있다. 그리고, 대용량의 캐패시터는 주파수대역에서 저주파 대역에 해당되기 때문에 이에 대응되는 배터리의 방전용량은 웨이블릿 성분값 중 저주파 웨이블릿 성분값에 그 특성이 잘 나타나게 된다. 통계분석부(140)는 웨이블릿 성분값들 중에서 배터리의 방전용량의 특성을 잘 나타내는 웨이블릿 성분값을 선택하기 위해 저주파 웨이블릿 성분값-특히, 마지막 단계(M번째 단계)에서 생성된 저주파 웨이블릿 성분값-을 통계분석할 수 있다.
배터리의 저항성분은 방전용량보다 높은 주파수대역에서 그 특성이 잘 나타나게 된다. 이에 따라, 통계분석부(140)는 웨이블릿 성분값들 중에서 고주파 웨이블릿 성분값-특히, 마지막 단계(M번째 단계)에서 생성된 고주파 웨이블릿 성분값-을 통계분석할 수 있다.
셀선택부(150)는 복수의 셀(10a, 10b, ..., 10n) 중 통계분석의 유사도가 높은 적어도 둘 이상의 셀을 선택할 수 있다. 혹은 셀선택부(150)는 통계분석의 결과값이 일정 조건을 만족하는 셀을 선택할 수 있다.
통계분석부(140)가 적어도 둘 이상의 웨이블릿 성분값의 표준편차값을 통계분석값으로 계산하는 경우, 셀선택부(150)는 계산된 표준편차값의 유사도가 높은 K(K은 2 이상의 자연수)개의 셀을 선택할 수 있다.
웨이블릿변환부(130)는 각 셀(10a, 10b, ..., 10n)에 대하여 시변하는 웨이블릿 성분값을 생성하게 되는데, 통계분석부(140)는 이러한 시변하는 웨이블릿 성분값의 평균 및 표준편차값을 계산할 수 있다. 이때, 계산된 표준편차값은 각 셀(10a, 10b, ..., 10n)별로 차이가 발생할 수 있다. 예를 들어, 제1셀(10a)의 표준편차값은 높고, 제N셀(10n)의 표준편차값은 낮을 수 있다. 이러한 차이는 각 셀(10a, 10b, ..., 10n)의 전기화학적 특성의 차이에서 비롯된 것이다.
셀선택부(150)는 전기화학적으로 유사한 특성을 갖는 셀들을 선택하기 위해 복수의 셀(10a, 10b, ..., 10n) 중 표준편차값의 유사도가 높은 K개의 셀을 선택할 수 있다. 예를 들어, 10개의 셀이 있고, 제1셀 내지 제7셀의 계산된 표준편차값은 0.1 내지 0.3의 범위에 해당되고, 나머지 셀들의 표준편차값은 0.7 내지 0.9의 범위에 해당될 때, 셀선택부(150)는 표준편차값이 0.1 내지 0.3의 범위에 해당되는 제1셀 내지 제7셀을 선택하여 하나의 그룹으로 지정할 수 있다. 다른 한편으로, 셀선택부(150)는 표준편차값이 0.7 내지 0.9의 범위에 해당되는 나머지 셀들을 다른 하나의 그룹으로 지정할 수 있다.
셀선택부(150)는 복수의 셀(10a, 10b, ..., 10n) 중 하나의 셀을 선택하고 표준편차값이 선택된 셀의 표준편차값으로부터 일정 범위 이내에 해당되는 셀들을 하나의 그룹으로 선택할 수 있다. 이때, 선택된 셀은 그 특성이 미리 알려진 셀일 수 있다. 이러한 방법에 의할 경우, 사용자가 원하는 특성의 셀과 유사한 특성을 가지는 셀들만 선별하여 선택할 수 있게 된다.
한편, 선택된 셀은 그 특성이 미리 알려진 것이 아니고, 일정 기준에 의해 선택된 셀일 수 있다. 예를 들어, 셀선택부(150)는 복수의 셀(10a, 10b, ..., 10n)에 대한 표준편차값들 중에서 중간값 혹은 가장 작은 값에 해당되는 셀을 선택하여 전술한 방법과 같이 선택된 셀의 표준편차값으로부터 일정 범위 이내에 해당되는 셀들을 하나의 그룹으로 선택할 수 있다.
셀선택부(150)는 복수의 셀(10a, 10b, ..., 10n)에 대한 표준편차값의 평균값으로부터 일정 범위 이내에 해당되는 셀들을 하나의 그룹으로 선택할 수도 있다.
셀선택부(150)는 표준편차값을 하나 설정해 놓고 계산된 표준편차값이 미리 설정된 표준편차값과 유사한 셀들을 하나의 그룹으로 선택할 수도 있다.
한편, 통계분석부(140)는 표준편차값 대신에 웨이블릿 성분값의 최대값 혹은 최소값을 계산하고 이러한 최대값 혹은 최소값을 전술한 표준편차값과 같은 형태로 활용하여 셀들을 선별할 수도 있다.
예를 들어, 셀선택부(150)는 최개값 혹은 최소값의 유사도가 높은 K개의 셀을 선택하여 하나의 그룹으로 형성할 수 있다. 혹은 셀선택부(150)는 최대값 혹은 최소값이 선택된 셀의 최대값 혹은 최소값으로부터 일정 범위 이내에 해당되는 셀을 선택하여 하나의 그룹으로 형성할 수도 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 배터리셀 선별 방법의 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 배터리셀 선별 장치는 복수의 셀을 미리 설정된 전류프로파일로 충방전하면서 각각의 셀에 대한 셀전압을 측정하고(S500), 복수의 셀전압 측정값을 입력변수로 하여 다변량(Multivariate) 웨이블릿(Wavelet) 변환을 수행할 수 있다(S502).
그리고, 배터리셀 선별 장치는 각각의 셀에 대하여 적어도 둘 이상의 웨이블릿 성분값을 선택하여 통계분석하고(S504), 복수의 셀 중 통계분석의 유사도가 높은 적어도 둘 이상의 셀을 선택할 수 있다(S506).
이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥 상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (16)

  1. 배터리셀을 선별하는 방법에 있어서,
    복수의 셀에 대해 저항성분을 측정하고, 측정값을 서로 비교하여 유사한 값을 가지는 셀들을 1차적으로 선택하는 단계;
    상기 셀들을 미리 설정된 전류프로파일로 충방전하면서 각각의 셀에 대한 셀전압을 측정하는 단계;
    복수의 셀전압 측정값을 입력변수로 하여 다변량(Multivariate) 웨이블릿(Wavelet) 변환을 수행하는 단계;
    각각의 셀에 대하여 상기 다변량 웨이블릿 변환에 따른 웨이블릿 성분값들 중에서 적어도 둘 이상의 저주파 웨이블릿 성분값을 선택하여 통계분석하는 단계; 및
    상기 복수의 셀 중 상기 통계분석의 유사도가 높은 적어도 둘 이상의 셀을 선택하는 단계를 포함하고,
    상기 전류프로파일에서,
    충방전 시간은 만충상태의 셀을 만방(full discharge)시키는데 소요되는 시간보다 짧은 배터리셀 선별 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 통계분석하는 단계에서,
    적어도 둘 이상의 저주파 웨이블릿 성분값의 표준편차값을 계산하고,
    상기 셀을 선택하는 단계에서,
    상기 표준편차값의 유사도가 높은 K(K은 2 이상의 자연수)개의 셀을 선택하는 배터리셀 선별 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 통계분석하는 단계에서,
    적어도 둘 이상의 저주파 웨이블릿 성분값의 표준편차값을 계산하고,
    상기 셀을 선택하는 단계에서,
    상기 표준편차값이 제1셀의 표준편차값으로부터 일정 범위 이내에 해당되는 셀들을 선택하는 배터리셀 선별 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제1셀의 표준편차값은 상기 복수의 표준편차값의 중간값인 배터리셀 선별 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 제1셀의 표준편차값은 상기 복수의 표준편차값 중에 가장 작은 배터리셀 선별 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 통계분석하는 단계에서,
    적어도 둘 이상의 저주파 웨이블릿 성분값의 표준편차값을 계산하고,
    상기 셀을 선택하는 단계에서,
    상기 복수의 셀에 대한 표준편차값의 평균값으로부터 일정 범위 이내에 해당되는 셀들을 선택하는 배터리셀 선별 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 통계분석하는 단계에서,
    적어도 둘 이상의 저주파 웨이블릿 성분값의 최대값 혹은 최소값을 계산하고,
    상기 셀을 선택하는 단계에서,
    상기 최대값 혹은 최소값의 유사도가 높은 K(K은 2 이상의 자연수)개의 셀을 선택하는 배터리셀 선별 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 통계분석하는 단계에서,
    적어도 둘 이상의 저주파 웨이블릿 성분값의 최대값 혹은 최소값을 계산하고,
    상기 셀을 선택하는 단계에서,
    상기 최대값 혹은 최소값이 제1셀의 최대값 혹은 최소값으로부터 일정 범위 이내에 해당되는 셀들을 선택하는 배터리셀 선별 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 전류프로파일에서,
    충방전 전류값은 복수의 레벨로 변하는 배터리셀 선별 방법.
  10. 삭제
  11. 제1항에 있어서,
    상기 웨이블릿 변환을 수행하는 단계에서,
    MRA(Multi-Resolution Analysis) 기법으로 다단계의 웨이블릿 성분값을 생성하는 배터리셀 선별 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 웨이블릿 변환을 수행하는 단계에서,
    M(M은 2이상의 자연수)개의 단계의 웨이블릿 성분값을 생성하고,
    상기 통계분석하는 단계에서,
    M번째 단계에서 생성된 웨이블릿 성분값을 선택하여 통계분석하는 배터리셀 선별 방법.
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 삭제
  16. 삭제
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