KR101854557B1

KR101854557B1 - 배터리 셀의 방전 전력 한계값 및 충전 전력 한계값을 결정하기 위한 시스템

Info

Publication number: KR101854557B1
Application number: KR1020170044980A
Authority: KR
Inventors: 로버트 데일 부서
Original assignee: 주식회사 엘지화학
Priority date: 2016-05-23
Filing date: 2017-04-06
Publication date: 2018-06-08
Also published as: KR20170132078A; US20170336479A1; US9921272B2

Abstract

배터리 셀의 방전 전력 한계값과 충전 전력 한계값을 결정하기 위한 시스템이 제공된다. 상기 시스템은, 배터리 셀의 최대 허용 전압 강하값을 연산하는 마이크로 프로세서를 가진다. 상기 마이크로 프로세서는, 상기 최대 허용 전압 강하값을 획득하기 위해, 소정 시간 동안에 상기 배터리 셀을 통한 제1 전류 레벨을 연산한다. 상기 마이크로 프로세서는, 상기 제1 전력 레벨이 최대 허용 방전 전류 이하인 경우, 제1 방전 전력 한계값을 연산한다. 상기 마이크로 프로세서는, 상기 제1 전류 레벨이 상기 최대 허용 방전 전류보다 큰 경우, 제2 방전 전력 한계값을 연산한다.

Description

배터리 셀의 방전 전력 한계값 및 충전 전력 한계값을 결정하기 위한 시스템{SYSTEM FOR DETERMINING A DISCHARGE POWER LIMIT VALUE AND A CHARGE POWER LIMIT VALUE OF A BATTERY CELL}

본 발명은 배터리 셀의 방전 전력 한계값 및 충전 전력 한계값을 결정하기 위한 시스템에 관한 것이다.

본 출원은 2016년 5월 23일자로 출원된 미국정규출원번호 제15/161,438호를 우선권 주장하며, 그에 대한 모든 내용은 인용에 의해 본 출원에 원용된다.

배터리는 이와 전기적 연결이 가능한 전기 부하의 동작에 요구되는 전원을 공급하는 데에 널리 이용된다. 배터리를 보다 안정적이면서 오래 사용하기 위해서는, 배터리 양단의 전압이 적정 범위 내에서 유지되어야 한다. 즉, 배터리의 전압이 미리 정해진 최대 허용 전압보다 높거나 미리 정해진 최소 허용 전압보다 낮아지는 경우, 그렇지 않은 경우보다 배터리의 퇴화가 빨라진다.

따라서, 배터리의 방전 시에는 과도한 전력이 배터리로부터 소모되지 않도록 하는 제어가 필요하다. 이와 유사하게, 배터리의 충전 시에는, 과도한 전력이 배터리에 공급되지 않도록 하는 제어가 필요하다.

이에, 본 발명의 발명자는 배터리 셀의 방전 전력 한계값 및 충전 전력 한계값을 결정하기 위한 개선된 시스템의 필요성을 인식하였다.

본 발명은, 배터리 셀의 방전 전력 한계값 및 충전 전력 한계값을 개별적으로 결정할 수 있는 시스템을 제공하고자 한다. 이때, 상기 방전 전력 한계값은, 소정 시간 동안 최대 허용 방전 전류를 초과하지 않으면서 연속적으로 배터리 셀로부터 얼마나 많은 전력이 기대될 수 있는지를 나타낸다. 상기 충전 전력 한계값은, 소정 시간 동안 최대 허용 충전 전류를 초과하지 않으면서 연속적으로 배터리 셀에게 얼마나 많은 전력이 제공될 수 있는지를 나타낸다.

본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허청구범위에 나타난 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 셀의 방전 전력 한계값을 결정하기 위한 시스템이 제공된다. 상기 시스템은, 전류값을 가지는 제1 신호를 생성하는 전류 센서;를 포함한다. 상기 전류값은, 제1 시간에서 상기 배터리 셀을 통해 흐르는 전류 레벨을 나타낸다. 상기 시스템은, 상기 전류값을 가지는 상기 제1 신호를 수신하도록 프로그램된 마이크로 프로세서;를 더 포함한다. 상기 마이크로 프로세서는, 상기 제1 시간에서 측정된 상기 배터리 셀 양단의 전압과 상기 배터리 셀의 최소 허용 전압 간의 차이에 대응하는 최대 허용 전압 강하값(maximum allowed voltage drop value)을 연산하도록 더 프로그램된다.

상기 마이크로 프로세서는, 상기 배터리 셀의 배터리 셀 등가 회로 모델의 제1 옴 저항값, 제1 예측 포화비 값(predictive saturation ratio value), 상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 적어도 제1 시변 저항값 및 상기 전류값을 기초로, 상기 최대 허용 전압 강하값을 획득하기 위해 요구되는 소정 시간 동안 상기 배터리 셀을 통한 제1 전류 레벨을 연산하도록 더 프로그램된다.

상기 마이크로 프로세서는, 상기 제1 전류 레벨이 상기 배터리 셀의 최대 허용 방전 전류 이하인 경우, 상기 배터리 셀 양단의 측정된 전압이 상기 배터리 셀의 상기 최소 허용 전압보다 아래로 하강하지 않고 상기 배터리 셀로부터 상기 소정 시간 동안 연속적으로 기대될 수 있는 전력량을 나타내는 제1 방전 전력 한계값을 연산하도록 더 프로그램된다. 상기 제1 방전 전력 한계값은, 상기 제1 전류 레벨 및 상기 배터리 셀의 상기 최소 허용 전압에 기초하는 것이다.

상기 마이크로 프로세서는, 상기 제1 전류 레벨이 상기 배터리 셀의 최대 허용 방전 전류보다 큰 경우, 상기 최대 허용 방전 전류를 초과하지 않고 상기 소정 시간 동안 연속적으로 상기 배터리 셀로부터 기대될 수 있는 전력량을 나타내는 제2 방전 전력 한계값을 연산하도록 더 프로그램된다. 상기 제2 방전 전력 한계값은, 상기 배터리 셀의 상기 최대 허용 방전 전류, 상기 제1 시간에서 측정된 상기 배터리 셀 양단의 전압, 상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 상기 제1 옴 저항값, 상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 상기 제1 시변 저항값 및 상기 제1 예측 포화비 값에 기초하는 것이다.

본 발명의 다른 실시예에 따른 배터리 셀의 충전 전력 한계값을 결정하기 위한 시스템이 제공된다. 상기 시스템은, 전류값을 가지는 제1 신호를 생성하는 전류 센서;를 포함한다. 상기 전류값은, 제1 시간에서 상기 배터리 셀을 통해 흐르는 전류 레벨을 나타낸다. 상기 시스템은, 상기 전류값을 가지는 상기 제1 신호를 수신하도록 프로그램된 마이크로 프로세서;를 더 포함한다.

상기 마이크로 프로세서는, 상기 제1 시간에서 측정된 상기 배터리 셀 양단의 전압과 상기 배터리 셀의 최대 허용 전압 간의 차이에 대응하는 최대 허용 전압 이득값(voltage gain value)을 연산하도록 더 프로그램된다.

상기 마이크로 프로세서는, 상기 배터리 셀의 배터리 셀 등가 회로 모델의 제1 옴 저항값, 제1 예측 포화비 값, 상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 적어도 제1 시변 저항값 및 상기 전류값을 기초로, 상기 최대 허용 전압 이득값을 획득하기 위해 요구되는 소정 시간 동안 상기 배터리 셀을 통한 제1 전류 레벨을 연산하도록 더 프로그램된다.

상기 마이크로 프로세서는, 상기 제1 전류 레벨이 상기 배터리 셀의 최대 허용 충전 전류 이하인 경우, 상기 배터리 셀 양단의 측정된 전압이 상기 배터리 셀의 상기 최대 허용 전압을 초과하지 않고 상기 배터리 셀에게 상기 소정 시간 동안 연속적으로 제공될 수 있는 전력량을 나타내는 제1 충전 전력 한계값을 연산하도록 더 프로그램된다. 상기 제1 충전 전력 한계값은, 상기 제1 전류 레벨 및 상기 배터리 셀의 상기 최대 허용 전압에 기초하는 것이다.

상기 마이크로 프로세서는, 상기 제1 전류 레벨이 상기 배터리 셀의 최대 허용 충전 전류보다 큰 경우, 상기 최대 허용 충전 전류를 초과하지 않고 상기 소정 시간 동안 연속적으로 상기 배터리 셀로부터 기대될 수 있는 전력량을 나타내는 제2 충전 전력 한계값을 연산하도록 더 프로그램된다.

상기 제2 충전 전력 한계값은, 상기 배터리 셀의 상기 최대 허용 충전 전류, 상기 제1 시간에서 측정된 상기 배터리 셀 양단의 전압, 상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 상기 제1 옴 저항값, 상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 상기 제1 시변 저항값 및 상기 제1 예측 포화비 값에 기초하는 것이다.

본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 따르면, 배터리 셀의 동작 상태(예, 전압, 전류, 온도, SOC)에 따라 방전 전력 한계값을 결정할 수 있다. 이에 따라, 결정된 방전 전력 한계값보다 큰 전력이 배터리 셀로부터 소모되지 않도록 제어함으로써, 배터리 셀의 과방전 등을 방지할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 따르면, 배터리 셀의 동작 상태(예, 전압, 전류, 온도, SOC)에 따라 충전 전력 한계값을 결정할 수 있다. 이에 따라, 결정된 충전 전력 한계값보다 큰 전력이 배터리 셀에 공급되지 않도록 제어함으로써, 배터리 셀의 과충전 등을 방지할 수 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 후술되는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 셀의 방전 전력 한계값 및 충전 전력 한계값을 결정하기 위한 시스템의 개략적인 구성도이다.
도 2는 도 1의 시스템에서 이용되는 배터리 셀과 연관된 배터리 셀 등가 회로 모델의 개략적인 구성도이다.
도 3은 도 1의 시스템에서 이용되는 상기 배터리 셀과 연관된 전압 커브의 제1 및 제2 방전 커브 부분, 이완 곡선(relaxation curve) 부분과 제1 및 제2 충전 커브 부분을 보여주는 그래프이다
도 4는 배터리 셀의 방전 시 도 2의 배터리 셀 등가 회로 모델의 제1 저항의 저항값들을 가지며 방전 전력 한계값을 결정하기 위해 이용되는 R0 방전 테이블이다.
도 5는 배터리 셀의 방전 시 도 2의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 제2 저항의 저항값들을 가지며 방전 전력 한계값을 결정하기 위해 이용되는 R1 방전 테이블이다.
도 6은 배터리 셀의 방전 시 도 2의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 제3 저항의 저항값들을 가지며 방전 전력 한계값을 결정하기 위해 이용되는 R2 방전 테이블이다.
도 7은 배터리 셀의 방전 시 도 2의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 제4 저항의 저항값들을 가지며 방전 전력 한계값을 결정하기 위해 이용되는 R3 방전 테이블이다.
도 8은 배터리 셀의 방전 시 도 2의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 제2 저항 및 제1 커패시터의 병렬 조합에 따른 시상수값들을 가지며 방전 전력 한계값을 결정하기 위해 이용되는 R1C1 방전 테이블이다.
도 9는 배터리 셀의 방전 시 도 2의 배터리 셀 등가 회로 모델 내의 제3 저항 및 제2 커패시터의 병렬 조합에 따른 시상수값들을 가지며 방전 전력 한계값을 결정하기 위해 이용되는 R2C2 방전 테이블이다.
도 10은 배터리 셀의 방전 시 도 2의 배터리 셀 등가 회로 모델 내의 제4 저항 및 제3 커패시터의 병렬 조합에 따른 시상수값들을 가지며 방전 전력 한계값을 결정하기 위해 이용되는 R3C3 방전 테이블이다.
도 11은 배터리 셀의 충전 시 도 2의 배터리 셀 등가 회로 모델의 제1 저항의 저항값들을 가지며 충전 전력 한계값을 결정하기 위해 이용되는 R0 충전 테이블이다.
도 12는 배터리 셀의 충전 시 도 2의 배터리 셀 등가 회로 모델의 제2 저항의 저항값들을 가지며 충전 전력 한계값을 결정하기 위해 이용되는 R1 충전 테이블이다.
도 13은 배터리 셀의 충전 시 도 2의 배터리 셀 등가 회로 모델의 제3 저항의 저항값들을 가지며 충전 전력 한계값을 결정하기 위해 이용되는 R2 충전 테이블이다.
도 14는 배터리 셀의 충전 시 도 2의 배터리 셀 등가 회로 모델의 제4 저항의 저항값들을 가지며 충전 전력 한계값을 결정하기 위해 이용되는 R3 충전 테이블이다.
도 15는 배터리 셀의 충전 시 도 2의 배터리 셀 등가 회로 모델의 제2 저항 및 제1 커패시터의 병렬 조합에 따른 시상수들을 가지며 충전 전력 한계값을 결정하기 위해 이용되는 R1C1 충전 테이블이다.
도 16은 배터리 셀의 충전 시 도 2의 배터리 셀 등가 회로 모델의 제3 저항 및 제2 커패시터의 병렬 조합에 따른 시상수들을 가지며 충전 전력 한계값을 결정하기 위해 이용되는 R2C2 충전 테이블이다.
도 17은 배터리 셀의 충전 시 도 2의 배터리 셀 등가 회로 모델의 제4 저항 및 제3 커패시터의 병렬 조합에 따른 시상수들을 가지며 충전 전력 한계값을 결정하기 위해 이용되는 R3C3 충전 테이블이다.
도 18 내지 도 22는 본 발명의 다른 실시예에 따라 배터리 셀의 방전 전력 한계값과 충전 전력 한계값을 결정하기 위한 방법의 순서도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해, 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다.

따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 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.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 <제어 유닛>과 같은 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따라 배터리 셀(30)의 방전 전력 한계값 및 배터리 셀(30)의 충전 전력 한계값을 결정하기 위한 시스템(10)이 제공된다.

시스템(10)은 배터리 셀(30), 전류 센서(32), 전기 부하(34), 전압 센서(36), 온도 센서(38), 충전 회로(40), 마이크로 프로세서(42) 및 외부 컴퓨터(43)를 포함한다.

시스템(10)의 장점은, 시스템(10)이 배터리 셀(30)의 배터리 셀 등가 회로 모델(60)의 옴 저항값(ohmic resistance value) 및 시변 저항값들(time-varying resistance values)을 기초로, 예측 포화비 값(predictive saturation ratio value)을 연산한다는 것이다. 예측 포화비 값은, 배터리 셀(30)의 방전 전력 한계값 및 배터리 셀(30)의 충전 전력 한계값을 결정하기 위해 이용된다.

방전 전력 한계값은, 소정 기간 동안 배터리 셀(30)의 최대 허용 방전 전류를 초과하지 않으면서 연속적으로 배터리 셀(30)로부터 기대될 수 있는 전력량을 나타낸다. 충전 전력 한계값은, 소정 기간 동안 배터리 셀(30)의 최대 허용 충전 전류를 초과하지 않으면서 연속적으로 배터리 셀(30)에게 공급될 수 있는 전력량을 나타낸다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 배터리 셀(30)은 양극 단자(+) 및 음극 단자(-)를 포함한다. 일 실시예에서, 배터리 셀(30)은 파우치 타입의 리튬-이온 배터리 셀이다. 물론, 대안적 실시예에서, 다른 타입의 배터리 셀들이 이용될 수도 있다. 배터리 셀(30)은 전압원(70), 저항들(80, 81, 82, 83), 커패시터들(91, 92, 93) 및 전기 노드들(100, 102, 104, 106)을 가지는 배터리 셀 등가 회로 모델(60)을 이용하여 수학적으로 모델링된다.

저항(80)은 전압원(70)과 전기 노드(100) 사이에 연결된다. 저항(81)과 커패시터(91)는 전기 노드들(100, 102) 사이에서 서로 병렬로 전기적 연결된다. 저항(82)과 커패시터(92)는 전기 노드들(102, 104) 사이에서 서로 병렬로 전기적 연결된다. 저항(83)과 커패시터(93)는 전기 노드들(104, 106) 사이에서 서로 병렬로 전기적 연결된다. 전기 노드(106)는 전압원(70)에 더 연결된다.

저항(80)은 배터리 셀(30)의 내부 옴 저항값에 대응하는 저항값(R0)을 가진다. 저항(81)은 배터리 셀(30)의 제1 시변 저항값에 대응하는 저항값(R1)을 가진다. 저항(82)은 배터리 셀(30)의 제2 시변 저항값에 대응하는 저항값(R2)을 가진다. 저항(83)은 배터리 셀(30)의 제3 시변 저항값에 대응하는 저항값(R3)을 가진다.

커패시터(91)는 배터리 셀(30)의 제1 시변 커패시턴스에 대응하는 커패시턴스값(C1)을 가진다. 커패시터(92)는 배터리 셀(30)의 제2 시변 커패시턴스에 대응하는 커패시턴스값(C2)을 가진다. 커패시터(93)는 배터리 셀(30)의 제3 시변 커패시턴스에 대응하는 커패시턴스값(C3)을 가진다. 배터리 셀 등가 회로 모델(60)의 총 정상 상태 저항값(total steady state resistance)은 R0+R1+R2+R3이다.

도 2 및 도 3을 참조하면, 배터리 셀(30)과 연관된 전압 커브(150)를 보여주는 그래프(140)에 대한 간략한 설명이 제공될 것이다. 전압 커브(150)는 방전 커브 부분(160), 방전 커브 부분(162), 이완 커브 부분(164), 충전 커브 부분(166) 및 충전 커브 부분(168)을 포함한다. 시간 T1에서, 배터리 셀(30)이 방전되는 경우, 방전 커브 부분(160)은 배터리 셀(30)의 저항(80) 양단의 전압 강하(voltage drop)를 보여준다. 시간 T1으로부터 T2까지, 배터리 셀(30)이 계속 방전됨에 따라, 커패시터들(91, 92, 93)의 커패시턴스 값들(C1, C2, C3) 각각과 저항들(81, 82, 83)의 저항값들(R1, R2, R3) 각각은 방전 커브 부분(162)의 모양을 좌우(dictate)한다. 시간 T2에서, 배터리 셀(30)은 포화 상태(saturation state)를 가지고, 커패시터들(91, 92, 93)은 개방 동작 상태(open operational state)를 가지며, 배터리 셀(30)은 저항값들(R0, R1, R2, R3)의 합에 대응하는 내부 저항값을 가진다. 시간 T2로부터 T3까지, 배터리 셀(30)은 더 이상 방전되지 않고, 이완 커브 부분(164)은 배터리 셀(30) 양단의 전압이 점차적으로 증가함을 보여준다. 시간 T3에서, 외부의 충전 전압이 배터리 셀(30)에 인가되며, 충전 커브 부분(166)은 배터리 셀(30)의 저항(80) 양단의 전압 이득(voltage gain)을 보여준다. 시간 T3에서 T4까지, 배터리 셀(30)은 충전되고, 커패시터들(91, 92, 93)의 커패시턴스 값들(C1, C2, C3) 각각과 저항들(81, 82, 83)의 저항값들(R1, R2, R3) 각각은 충전 커브 부분(168)의 모양을 좌우한다.

도 1을 참조하면, 전류 센서(32)는 배터리 셀(30)의 양극 단자와 전기 부하(34) 사이에서 직렬로 전기적 연결된다. 전류 센서(32)는 배터리 셀(32)을 통해 흐르는 전류 레벨을 나타내는 전류값을 가지는 신호를 생성하도록 구현된다. 전류 센서(32)에 의해 생성되는 신호는 마이크로 프로세서(42)에 의해 수신된다.

전기 부하(34)는 전류 센서(32)와 배터리 셀(30)의 음극 단자 사이에 전기적으로 연결된다. 일 실시예에서, 전기 부하(34)는 외부 컴퓨터(43)에 의해 동작(예, 속도, 토크 등)이 제어되는 전기 모터이다.

전압 센서(36)는 전기 부하(34)에 전기적으로 병렬 연결된다. 전압 센서(36)는 배터리 셀(30) 양단의 전압을 나타내는 전압값을 가지는 신호를 생성하도록 구현된다. 전압 센서(36)에 의해 생성되는 신호는 마이크로 프로세서(42)에 의해 수신된다.

온도 센서(38)는 배터리 셀(30)에게 근접하게 배치된다. 온도 센서(38)는 배터리 셀(30)의 온도 레벨을 나타내는 셀 온도값을 가지는 신호를 생성하도록 구현된다. 온도 센서(38)에 의해 생성되는 신호는 마이크로 프로세서(42)에 의해 수신된다.

충전 회로(40)는 마이크로 프로세서(42)로부터의 제어 신호에 응답하여, 배터리 셀(30)을 전기적으로 충전하기 위해, 배터리 셀(30) 양단에 충전 전압을 인가하도록 제공된다. 충전 회로(40)는 배터리 셀(30)의 양극 단자와 배터리 셀(30)의 음극 단자 사이에 전기적으로 연결된다.

마이크로 프로세서(42)는 전류 센서(32), 전압 센서(36) 및 온도 센서(38)에 전기적으로 연결된다. 마이크로 프로세서(42)는 통신 버스를 통해 외부 컴퓨터(43)와 동작 가능하게 통신한다. 마이크로 프로세서(42)는, 이하에서 설명된 방법들을 적어도 부분적으로 구현하기 위한 데이터, 테이블들 및 소프트웨어 명령어들을 저장하기 위한 메모리 디바이스(130)를 포함한다.

도 4 내지 도 10을 참조하여, 소정 시간(예, 2초) 동안 배터리 셀(30)의 방전 전력 한계값을 결정하기 위해 마이크로 프로세서(42)에 의해 이용되는 메모리 디바이스(130)에 저장된 테이블들에 대해 설명하겠다.

도 4를 참조하면, R0 방전 테이블(190)은 배터리 셀(30)을 방전시키는 동안에 배터리 셀 등가 회로 모델(60, 도 2에 도시됨) 내의 저항(80)에 연관된 저항값들을 가진다. R0 방전 테이블(190)은 배터리 셀(30)의 배터리 셀 등가 회로 모델(60) 내의 저항(80)에 연관된 저항값들을 얻기 위해, 배터리 셀(30)의 온도값과 배터리 셀(30)의 충전 상태값(state-of-charge value)을 테이블(190) 내의 인덱스들로서 이용한다. 예를 들어, 배터리 셀(30)이 TEMP1과 동일한 온도값 및 SOC2와 동일한 충전 상태값을 가지는 경우, 마이크로 프로세서(42)는 테이블(190)로부터 저항값 R0_2을 추출할 것이다. R0 방전 테이블(190)에 저장된 저항값들은 테이블(190)의 이용 전에 경험적 및/또는 실험적으로 정해진다는 것을 유의해야 한다.

도 5를 참조하면, R1 방전 테이블(200)은 배터리 셀(30)을 방전시키는 동안에 배터리 셀 등가 회로 모델(60, 도 2에 도시됨) 내의 저항(81)에 연관된 저항값들을 가진다. R1 방전 테이블(200)은 배터리 셀(30)의 배터리 셀 등가 회로 모델(60) 내의 저항(81)에 연관된 저항값들을 얻기 위해, 배터리 셀(30)의 온도값과 배터리 셀(30)의 충전 상태값을 테이블(200) 내의 인덱스들로서 이용한다. 예를 들어, 배터리 셀(30)이 TEMP1과 동일한 온도값 및 SOC2와 동일한 충전 상태값을 가지는 경우, 마이크로 프로세서(42)는 테이블(200)로부터 저항값 R1_2을 추출할 것이다. R1 방전 테이블(200)에 저장된 저항값들은 테이블(200)의 이용 전에 경험적 및/또는 실험적으로 정해진다는 것을 유의해야 한다.

도 6을 참조하면, R2 방전 테이블(210)은 배터리 셀(30)을 방전시키는 동안에 배터리 셀 등가 회로 모델(60, 도 2에 도시됨) 내의 저항(82)에 연관된 저항값들을 가진다. R2 방전 테이블(210)은 배터리 셀(30)의 배터리 셀 등가 회로 모델(60) 내의 저항(82)에 연관된 저항값들을 얻기 위해, 배터리 셀(30)의 온도값과 배터리 셀(30)의 충전 상태값을 테이블(210) 내의 인덱스들로서 이용한다. 예를 들어, 배터리 셀(30)이 TEMP1과 동일한 온도값 및 SOC2와 동일한 충전 상태값을 가지는 경우, 마이크로 프로세서(42)는 테이블(210)로부터 저항값 R2_2을 추출할 것이다. R2 방전 테이블(210)에 저장된 저항값들은 테이블(210)의 이용 전에 경험적 및/또는 실험적으로 정해진다는 것을 유의해야 한다.

도 7을 참조하면, R3 방전 테이블(220)은 배터리 셀(30)을 방전시키는 동안에 배터리 셀 등가 회로 모델(60, 도 2에 도시됨) 내의 저항(83)에 연관된 저항값들을 가진다. R3 방전 테이블(220)은 배터리 셀(30)의 배터리 셀 등가 회로 모델(60) 내의 저항(83)에 연관된 저항값들을 얻기 위해, 배터리 셀(30)의 온도값과 배터리 셀(30)의 충전 상태값을 테이블(220) 내의 인덱스들로서 이용한다. 예를 들어, 만약 배터리 셀(30)이 TEMP1과 동일한 온도값 및 SOC2와 동일한 충전 상태값을 가지는 경우, 마이크로 프로세서(42)는 테이블(220)로부터 저항값 R3_2을 추출할 것이다. R3 방전 테이블(220)에 저장된 저항값들은 테이블(220)의 이용 전에 경험적 및/또는 실험적으로 정해진다는 것을 유의해야 한다.

도 8을 참조하면, R1C1 방전 테이블(230)은 배터리 셀(30)을 방전시키는 동안에 배터리 셀 등가 회로 모델(60, 도 2에 도시됨) 내의 저항(81) 및 커패시터(91)의 병렬 조합에 연관된 시상수 값들(time constant values)을 가진다. R1C1 방전 테이블(230)은 배터리 셀(30)의 배터리 셀 등가 회로 모델(60) 내의 저항(81) 및 커패시터(91)의 병렬 조합에 연관된 시상수 값들을 얻기 위해, 배터리 셀(30)의 온도값 및 배터리 셀(30)의 충전 상태값을 테이블(230) 내의 인덱스들로서 이용한다. 예를 들어, 만약 배터리 셀(30)이 TEMP1과 동일한 온도값 및 SOC2와 동일한 충전 상태값을 가지는 경우, 마이크로 프로세서(42)는 테이블(230)로부터 시상수 값 R1C1_2을 추출할 것이다. R1C1 방전 테이블(230)에 저장된 시상수 값들은 테이블(230)의 이용 전에 경험적 및/또는 실험적으로 정해진다는 것을 유의해야 한다.

도 9를 참조하면, R2C2 방전 테이블(240)은 배터리 셀(30)을 방전시키는 동안에 배터리 셀 등가 회로 모델(60, 도 2에 도시됨) 내의 저항(82) 및 커패시터(92)의 병렬 조합에 연관된 시상수 값들을 가진다. R2C2 방전 테이블(240)은 배터리 셀(30)의 배터리 셀 등가 회로 모델(60) 내의 저항(82) 및 커패시터(92)의 병렬 조합에 연관된 시상수 값들을 얻기 위해, 배터리 셀(30)의 온도값 및 배터리 셀(30)의 충전 상태값을 테이블(240) 내의 인덱스들로서 이용한다. 예를 들어, 배터리 셀(30)이 TEMP1과 동일한 온도값 및 SOC2와 동일한 충전 상태값을 가지는 경우, 마이크로 프로세서(42)는 테이블(240)로부터 시상수 값 R2C2_2을 추출할 것이다. R2C2 방전 테이블(240)에 저장된 시상수 값들은 테이블(240)의 이용 전에 경험적 및/또는 실험적으로 정해진다는 것을 유의해야 한다.

도 10을 참조하면, R3C3 방전 테이블(250)은 배터리 셀(30)을 방전시키는 동안에 배터리 셀 등가 회로 모델(60, 도 2에 도시됨) 내의 저항(83) 및 커패시터(93)의 병렬 조합에 연관된 시상수 값들을 가진다. R3C3 방전 테이블(250)은 배터리 셀(30)의 배터리 셀 등가 회로 모델(60) 내의 저항(83) 및 커패시터(93)의 병렬 조합에 연관된 시상수 값들을 얻기 위해, 배터리 셀(30)의 온도값 및 배터리 셀(30)의 충전 상태값을 테이블(250) 내의 인덱스들로서 이용한다. 예를 들어, 만약 배터리 셀(30)이 TEMP1과 동일한 온도값 및 SOC2와 동일한 충전 상태값을 가지는 경우, 마이크로 프로세서(42)는 테이블(250)로부터 시상수 값 R3C3_2을 추출할 것이다. R3C3 방전 테이블(250)에 저장된 시상수 값들은 테이블(250)의 이용 전에 경험적 및/또는 실험적으로 정해진다는 것을 유의해야 한다.

도 11 내지 도 17을 참조하여, 소정 시간(예, 2초) 동안 배터리 셀(30)의 충전 전력 한계값을 결정하기 위해 마이크로 프로세서(42)에 의해 이용되는 메모리 디바이스(130)에 저장된 테이블들에 대해 설명하겠다.

도 11 내지 도 17에 도시된 테이블들 내의 저항값들 및 시상수 값들 각각은 도 4 내지 도 10에 도시된 테이블들 내의 저항값들 및 시상수 값들과 동일한 명칭(designations)을 가질 수 있으나, 충전 테이블들 내의 저항값들 및 시상수 값들은 방전 테이블들 내의 저항값들 및 시상수 값들과 다를 수 있는 것으로 이해되어야 한다. 예를 들어, R0 충전 테이블(390, 도 11에 도시됨) 내의 저항값 R0_2은, R0 방전 테이블(190, 도 2에 도시됨) 내의 저항값 R0_2과는 다를 수 있다.

도 11을 참조하면, R0 충전 테이블(390)은 배터리 셀(30)을 충전시키는 동안에 배터리 셀 등가 회로 모델(60, 도 2에 도시됨) 내의 저항(80)에 연관된 저항값들을 가진다. R0 충전 테이블(390)은 배터리 셀(30)의 배터리 셀 등가 회로 모델(60) 내의 저항(80)에 연관된 저항값들을 얻기 위해, 배터리 셀(30)의 온도값과 배터리 셀(30)의 충전 상태값을 테이블(390) 내의 인덱스들로서 이용한다. 예를 들어, 배터리 셀(30)이 TEMP1과 동일한 온도값 및 SOC2와 동일한 충전 상태값을 가지는 경우, 마이크로 프로세서(42)는 테이블(390)로부터 저항값 R0_2을 추출할 것이다. R0 충전 테이블(390)에 저장된 저항값들은 테이블(390)의 이용 전에 경험적 및/또는 실험적으로 정해진다는 것을 유의해야 한다.

도 12를 참조하면, R1 충전 테이블(400)은 배터리 셀(30)을 충전시키는 동안에 배터리 셀 등가 회로 모델(60, 도 2에 도시됨) 내의 저항(81)에 연관된 저항값들을 가진다. R1 충전 테이블(400)은 배터리 셀(30)의 배터리 셀 등가 회로 모델(60) 내의 저항(81)에 연관된 저항값들을 얻기 위해, 배터리 셀(30)의 온도값과 배터리 셀(30)의 충전 상태값을 테이블(400) 내의 인덱스들로서 이용한다. 예를 들어, 만약 배터리 셀(30)이 TEMP1과 동일한 온도값 및 SOC2와 동일한 충전 상태값을 가지는 경우, 마이크로 프로세서(42)는 테이블(400)로부터 저항값 R1_2을 추출할 것이다. R1 충전 테이블(400)에 저장된 저항값들은 테이블(400)의 이용 전에 경험적 및/또는 실험적으로 정해진다는 것을 유의해야 한다.

도 13을 참조하면, R2 충전 테이블(410)은 배터리 셀(30)을 충전시키는 동안에 배터리 셀 등가 회로 모델(60, 도 2에 도시됨) 내의 저항(82)에 연관된 저항값들을 가진다. R2 충전 테이블(410)은 배터리 셀(30)의 배터리 셀 등가 회로 모델(60) 내의 저항(82)에 연관된 저항값들을 얻기 위해, 배터리 셀(30)의 온도값과 배터리 셀(30)의 충전 상태값을 테이블(410) 내의 인덱스들로서 이용한다. 예를 들어, 만약 배터리 셀(30)이 TEMP1과 동일한 온도값 및 SOC2와 동일한 충전 상태값을 가지는 경우, 마이크로 프로세서(42)는 테이블(410)로부터 저항값 R2_2을 추출할 것이다. R2 충전 테이블(410)에 저장된 저항값들은 테이블(410)의 이용 전에 경험적 및/또는 실험적으로 정해진다는 것을 유의해야 한다.

도 14를 참조하면, R3 충전 테이블(420)은 배터리 셀(30)을 충전시키는 동안에 배터리 셀 등가 회로 모델(60, 도 2에 도시됨) 내의 저항(83)에 연관된 저항값들을 가진다. R3 충전 테이블(420)은 배터리 셀(30)의 배터리 셀 등가 회로 모델(60) 내의 저항(83)에 연관된 저항값들을 얻기 위해, 배터리 셀(30)의 온도값과 배터리 셀(30)의 충전 상태값을 테이블(420) 내의 인덱스들로서 이용한다. 예를 들어, 만약 배터리 셀(30)이 TEMP1과 동일한 온도값 및 SOC2와 동일한 충전 상태값을 가지는 경우, 마이크로 프로세서(42)는 테이블(420)로부터 저항값 R3_2을 추출할 것이다. R3 충전 테이블(420)에 저장된 저항값들은 테이블(420)의 이용 전에 경험적 및/또는 실험적으로 정해진다는 것을 유의해야 한다.

도 15를 참조하면, R1C1 충전 테이블(430)은 배터리 셀(30)을 충전시키는 동안에 배터리 셀 등가 회로 모델(60, 도 2에 도시됨) 내의 저항(81) 및 커패시터(91)의 병렬 조합에 연관된 시상수 값들을 가진다. R1C1 충전 테이블(430)은 배터리 셀(30)의 배터리 셀 등가 회로 모델(60) 내의 저항(81) 및 커패시터(91)의 병렬 조합에 연관된 시상수 값들을 얻기 위해, 배터리 셀(30)의 온도값 및 배터리 셀(30)의 충전 상태값을 테이블(430) 내의 인덱스들로서 이용한다. 예를 들어, 배터리 셀(30)이 TEMP1과 동일한 온도값 및 SOC2와 동일한 충전 상태값을 가지는 경우, 마이크로 프로세서(42)는 테이블(430)로부터 시상수 값 R1C1_2을 추출할 것이다. R1C1 충전 테이블(430)에 저장된 시상수 값들은 테이블(430)의 이용 전에 경험적 및/또는 실험적으로 정해진다는 것을 유의해야 한다.

도 16을 참조하면, R2C2 충전 테이블(440)은 배터리 셀(30)을 충전시키는 동안에 배터리 셀 등가 회로 모델(60, 도 2에 도시됨) 내의 저항(82) 및 커패시터(92)의 병렬 조합에 연관된 시상수 값들(time constant values)을 가진다. R2C2 충전 테이블(440)은 배터리 셀(30)의 배터리 셀 등가 회로 모델(60) 내의 저항(82) 및 커패시터(92)의 병렬 조합에 연관된 시상수 값들을 얻기 위해, 배터리 셀(30)의 온도값 및 배터리 셀(30)의 충전 상태값을 테이블(440) 내의 인덱스들로서 이용한다. 예를 들어, 만약 배터리 셀(30)이 TEMP1과 동일한 온도값 및 SOC2와 동일한 충전 상태값을 가지는 경우, 마이크로 프로세서(42)는 테이블(440)로부터 시상수 값 R2C2_2을 추출할 것이다. R2C2 충전 테이블(440)에 저장된 시상수 값들은 테이블(440)의 이용 전에 경험적 및/또는 실험적으로 정해진다는 것을 유의해야 한다.

도 17을 참조하면, R3C3 충전 테이블(450)은 배터리 셀(30)을 충전시키는 동안에 배터리 셀 등가 회로 모델(60, 도 2에 도시됨) 내의 저항(83) 및 커패시터(93)의 병렬 조합에 연관된 시상수 값들을 가진다. R3C3 충전 테이블(450)은 배터리 셀(30)의 배터리 셀 등가 회로 모델(60) 내의 저항(83) 및 커패시터(93)의 병렬 조합에 연관된 시상수 값들을 얻기 위해, 배터리 셀(30)의 온도값 및 배터리 셀(30)의 충전 상태값을 테이블(450) 내의 인덱스들로서 이용한다. 예를 들어, 배터리 셀(30)이 TEMP1과 동일한 온도값 및 SOC2와 동일한 충전 상태값을 가지는 경우, 마이크로 프로세서(42)는 테이블(450)로부터 시상수 값(R3C3_2)을 추출할 것이다. R3C3 충전 테이블(450)에 저장된 시상수 값들은 테이블(450)의 이용 전에 경험적 및/또는 실험적으로 정해진다는 것을 유의해야 한다.

도 1, 도 2 및 도 18 내지 도 22를 참조하여, 본 발명의 다른 실시예에 따라 배터리 셀(30)의 방전 전력 한계값 및 충전 전력 한계값을 결정하기 위한 방법의 순서도를 설명하도록 하겠다.

단계 600에서, 전류 센서(32)는 전류값(I)을 가지는 제1 신호를 생성한다. 전류값(I)은 제1 시간에서 배터리 셀(30)을 통해 흐르는 전류 레벨을 나타낸다. 단계 600 후에, 방법은 단계 602로 진행한다.

단계 602에서, 마이크로 프로세서(42)는 전류값(I)을 가지는 제1 신호를 수신한다. 단계 602 후에, 방법은 단계 604로 진행한다.

단계 604에서, 전압 센서(36)는 전압값(Vcell)을 가지는 제2 신호를 생성한다. 전압값(Vcell)은 제1 시간에서 측정된 배터리 셀(30) 양단의 전압을 나타낸다. 단계 604 후에, 방법은 단계 606로 진행한다.

단계 606에서, 마이크로 프로세서(42)는 전압값(Vcell)을 가지는 제2 신호를 수신한다. 단계 606 후에, 방법은 단계 608로 진행한다.

단계 608에서, 온도 센서(38)는 셀 온도값(Temp)을 가지는 제3 신호를 생성한다. 셀 온도값(Temp)은 제1 시간에서의 배터리 셀(30)의 온도 레벨을 나타낸다. 단계 608 후에, 방법은 단계 610로 진행한다.

단계 610에서, 마이크로 프로세서(42)는 셀 온도값(Temp)를 가지는 제3 신호를 수신한다. 단계 610 후에, 방법은 단계 612로 진행한다.

단계 612에서, 마이크로 프로세서(42)는 다음의 방정식 1:

<방정식 1>

SOC = f(Vcell, I, Temp, Time)

을 이용하여, 배터리 셀(30)의 충전 상태값(SOC)을 결정한다. f는 충전 상태값을 연산하도록 구현된 함수에 대응한다. 방정식 1의 f는 다양한 방식으로 설계될 수 있으며, 배터리 셀과 관련된 파라미터(예, 전압, 전류, 온도, 시간 등)에 기초하여 SOC를 연산하기 위한 함수는 널리 공지된 것으로서, 필요에 따라 자유롭고 적절하게 변경 가능한바, 그에 대한 구체적인 설명은 생략하기로 한다. 단계 608에서의 셀 온도값(Temp)과 단계 612에서의 SOC는 후술할 단계들에서 요구되는 저항값들과 시상수값들을 얻기 위해, 도 4 내지 도 17에 도시된 테이블들의 인덱스로서 이용될 수 있다. 단계 612 후에, 방법은 단계 614로 진행한다.

단계 614에서, 마이크로 프로세서(42)는 다음의 방정식 2:

<방정식 2>

maximum_allowed_voltage_drop = Vcell- Vmin_allowed

를 이용하여, 제1 시간에서 측정된 배터리 셀(30) 양단의 전압 Vcell과 배터리 셀(30) 양단의 최소 허용 전압 Vmin_allowed 간의 차이에 대응하는 최대 허용 전압 강하값 maximum_allowed_voltage_drop을 연산한다. 단계 614 후에, 방법은 단계 630으로 진행한다.

단계 630에서, 마이크로 프로세서(42)는 다음의 방정식 3 및 방정식 4:

<방정식 3>

I_required_discharge_current = (maximum_allowed_voltage_drop / (R0 + (predictive_saturation_ratio_value × (R1+R2+R3)))) + I

<방정식 4>

predictive_saturation_ratio_value =

를 이용하여, 상기 제1 시간으로부터 N초가 지난 미래 시간에서의 최대 허용 전압 강하값을 획득하는 데에 요구되는 N초(예, 소정 시간) 동안, 배터리 셀(30)을 통한 제1 전류 레벨(I_required_discharge_current)을 연산한다.

방정식 3 및 4에서, R0는 테이블(190, 도 4에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델 내의 저항(80)의 옴 저항에 대응한다.

방정식 3 및 4에서, R1는 테이블(200, 도 5에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제1 RC 페어 스테이지(pair stage)에 연관된 시변 인피던스(time varying impedance)의 저항 성분에 대응한다.

방정식 3 및 4에서, R2는 테이블(210, 도 6에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제2 RC 페어 스테이지에 연관된 시변 인피던스의 저항 성분에 대응한다.

방정식 3 및 4에서, R3은 테이블(220, 도 7에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제3 RC 페어 스테이지에 연관된 시변 인피던스의 저항 성분에 대응한다.

방정식 3 및 4에서, R1C1은 테이블(230, 도 8에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제1 RC 페어 스테이지의 시상수(예, RC 페어 스테이지 양단의 전압 강하가 그것의 최종값의 63.2%에 도달하는 시간 주기)이다.

방정식 3 및 4에서, R2C2은 테이블(240, 도 9에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제2 RC 페어 스테이지의 시상수(예, RC 페어 스테이지 양단의 전압 강하가 그것의 최종값의 63.2%에 도달하는 시간 주기)이다.

방정식 3 및 4에서, R3C3은 테이블(250, 도 10에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제3 RC 페어 스테이지의 시상수(예, RC 페어 스테이지 양단의 전압 강하가 그것의 최종값의 63.2%에 도달하는 시간 주기)이다.

방정식 3 및 4에서, Nsec는 I_required_discharge_current가 연산되기 위한 앞으로의 예측 시간(forward prediction time)의 초 수(a number of seconds)(예, N초)에 대응한다.

단계 630 후에, 방법은 단계 632로 진행한다.

단계 632에서, 마이크로 프로세서(42)는 I_required_discharge_current가 I_max_allowed_discharge_current 이하(less than or equal)인지 판단한다. I_max_allowed_discharge_current는 배터리 셀(30)로부터 얻게 되는 최대 허용 방전 전류이다. 만약, 단계 632의 값이 "yes"와 동일하면, 방법은 단계 634로 진행한다. 그렇지 않은 경우, 방법은 단계 650으로 진행한다.

단계 634에서, 마이크로 프로세서(42)는, 다음의 방정식:

discharge_power_limit = I_required_discharge_current × Vmin_allowed

을 이용하여, 배터리 셀(30) 양단의 측정된 전압이 Vmin_allowed 아래로 떨어짐 없이 N초 동안 연속적으로 배터리 셀(30)로부터 기대될 수 있는 제1 방전 전력 한계값 discharge_power_limit을 연산한다. 단계 634 후에, 방법은 단계 636로 진행한다.

단계 636에서, 마이크로 프로세서(42)는, 메모리 디바이스(130) 내에 제1 방전 전력 한계값 discharge_power_limit을 저장한다. 단계 636 후에, 방법은 단계 650로 진행한다.

단계 650에서, 마이크로 프로세서(42)는, I_required_discharge_current가 I_max_allowed_discharge_current보다 큰지 판단한다. 단계 650의 값이 "yes"와 동일하면, 방법은 단계 652로 진행한다. 반대의 경우, 방법은 단계 656으로 진행한다.

단계 652에서, 마이크로 프로세서(42)는, 다음의 방정식 5 및 6:

<방정식 5>

discharge_power_limit = I_max_allowed_discharge_current × (Vcell - I_max_allowed_discharge_current × (R0 + (R1+R2+R3) × predictive_saturation_ratio_value))

<방정식 6>

predictive_saturation_ratio_value =

을 이용하여, I_max_allowed_discharge_current를 초과함 없이 N초 동안 연속적으로 배터리 셀(30)로부터 기대될 수 있는 제2 방전 전력 한계값을 연산한다.

방정식 5 및 6에서, R0는 테이블(190, 도 4에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델 내의 저항(80)의 옴 저항에 대응한다.

방정식 5 및 6에서, R1는 테이블(200, 도 5에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제1 RC 페어 스테이지에 연관된 시변 인피던스의 저항 성분에 대응한다.

방정식 5 및 6에서, R2는 테이블(210, 도 6에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제2 RC 페어 스테이지에 연관된 시변 인피던스의 저항 성분에 대응한다.

방정식 5 및 6에서, R3은 테이블(220, 도 7에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제3 RC 페어 스테이지에 연관된 시변 인피던스의 저항 성분에 대응한다.

방정식 5 및 6에서, R1C1은 테이블(230, 도 8에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제1 RC 페어 스테이지의 시상수(예, RC 페어 스테이지 양단의 전압 강하가 그것의 최종값의 63.2%에 도달하는 시간 주기)이다.

방정식 5 및 6에서, R2C2은 테이블(240, 도 9에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제2 RC 페어 스테이지의 시상수(예, RC 페어 스테이지 양단의 전압 강하가 그것의 최종값의 63.2%에 도달하는 시간 주기)이다.

방정식 5 및 6에서, R3C3은 테이블(250, 도 10에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제3 RC 페어 스테이지의 시상수(예, RC 페어 스테이지 양단의 전압 강하가 그것의 최종값의 63.2%에 도달하는 시간 주기)이다.

방정식 5 및 6에서, Nsec는 I_required_discharge_current가 연산되기 위한 앞으로의 예측 시간(forward prediction time)의 초 수(a number of seconds)(예, N초)에 대응한다.

단계 652 후에, 방법은 단계 654로 진행한다. 단계 654에서, 마이크로 프로세서(42)는 메모리 디바이스(130) 내에 제2 방전 전력 한계값(discharge_power_limit)를 저장한다. 단계 654 후에, 방법은 단계 656으로 진행한다.

단계 656에서, 마이크로 프로세서(42)는 다음의 방정식 7:

<방정식 7>

maximum_allowed_voltage_gain = Vmax_allowed- Vcell

을 이용하여, 제1 시간에서 배터리 셀(30) 양단의 측정된 전압 Vcell과 배터리 셀(30) 양단의 최대 허용 전압 Vmax_allowed 간의 차이에 대응하는 최대 허용 전압 이득값 maximum_allowed_voltage_gain을 연산한다. 단계 656 후에, 방법은 단계 670으로 진행한다.

단계 670에서, 마이크로 프로세서(42)는 다음의 방정식 8 및 9:

<방정식 8>

I_required_charge_current = (maximum_allowed_voltage_gain / (R0 + (predictive_saturation_ratio_value × (R1+R2+R3)))) + I

<방정식 9>

predictive_saturation_ratio_value =

을 이용하여, 상기 제1 시간으로부터 N초가 지난 미래 시간에서의 최대 허용 전압 이득값을 획득하는 데에 요구되는 N초(예, 소정 시간) 동안 배터리 셀(30) 내로 들어가는 제2 전류 레벨(I_required_charge_current)을 연산한다.

방정식 8 및 9에서, R0는 테이블(390, 도 11에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델 내의 저항(80)의 옴 저항에 대응한다.

방정식 8 및 9에서, R1는 테이블(400, 도 12에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제1 RC 페어 스테이지에 연관된 시변 인피던스의 저항 성분에 대응한다.

방정식 8 및 9에서, R2는 테이블(410, 도 13에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제2 RC 페어 스테이지에 연관된 시변 인피던스의 저항 성분에 대응한다.

방정식 8 및 9에서, R3은 테이블(420, 도 14에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제3 RC 페어 스테이지에 연관된 시변 인피던스의 저항 성분에 대응한다.

방정식 8 및 9에서, R1C1은 테이블(430, 도 15에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제1 RC 페어 스테이지의 시상수(예, RC 페어 스테이지 양단의 전압 강하가 그것의 최종값의 63.2%에 도달하는 시간 주기)이다.

방정식 8 및 9에서, R2C2은 테이블(440, 도 16에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제2 RC 페어 스테이지의 시상수(예, RC 페어 스테이지 양단의 전압 강하가 그것의 최종값의 63.2%에 도달하는 시간 주기)이다.

방정식 8 및 9에서, R3C3은 테이블(450, 도 17에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제3 RC 페어 스테이지의 시상수(예, RC 페어 스테이지 양단의 전압 강하가 그것의 최종값의 63.2%에 도달하는 시간 주기)이다.

방정식 8 및 9에서, Nsec는 I_required_charge_current가 연산되기 위한 앞으로의 예측 시간(forward prediction time)의 초 수(N초)에 대응한다.

단계 670 후에, 방법은 단계 672로 진행한다.

단계 672에서, 마이크로 프로세서(42)는 I_required_charge_current가 I_max_allowed_charge_ current 이하인지 판단한다. I_max_allowed_charge_current는 배터리 셀(30)에게 공급될 수 있는 최대 허용 충전 전류이다. 만약, 단계 672의 값이 "yes"와 동일하면, 방법은 단계 674로 진행한다. 그렇지 않으면, 방법은 단계 690으로 진행한다.

단계 674에서, 마이크로 프로세서(42)는, 다음의 방정식 10:

charge_power_limit = I_required_charge_current × Vmax_allowed

을 이용하여, 배터리 셀(30) 양단의 측정된 전압이 Vmax_allowed 위로 상승함 없이 N초 동안 연속적으로 배터리 셀(30)에게 공급될 수 있는 제1 충전 전력 한계값 charge_power_limit을 연산한다. 단계 674 후에, 방법은 단계 676로 진행한다.

단계 676에서, 마이크로 프로세서(42)는, 메모리 디바이스(130) 내에 제1 충전 전력 한계값 charge_power_limit을 저장한다. 단계 676 후에, 방법은 단계 690로 진행한다.

단계 690에서, 마이크로 프로세서(42)는, I_required_charge_current가 I_max_allowed_charge_current보다 큰지 판단한다. 만약, 단계 690의 값이 "yes"와 동일하면, 방법은 단계 692로 진행한다. 그렇지 않으면, 방법은 종료된다.

단계 692에서, 마이크로 프로세서(42)는, 다음의 방정식 11 및 12:

<방정식 11>

charge_power_limit = I_max_allowed_charge_current × (Vcell + I_max_allowed_charge_current × (R0 + (R1+R2+R3) × predictive_saturation_ratio_value))

<방정식 12>

predictive_saturation_ratio_value =

을 이용하여, I_max_allowed_charge_current를 초과함 없이 N초 동안 연속적으로 배터리 셀(30)로 공급될 수 있는 제2 충전 전력 한계값을 연산한다.

방정식 11 및 12에서, R0는 테이블(390, 도 11에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델 내의 저항(80)의 옴 저항에 대응한다.

방정식 11 및 12에서, R1는 테이블(400, 도 12에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제1 RC 페어 스테이지에 연관된 시변 인피던스의 저항 성분에 대응한다.

방정식 11 및 12에서, R2는 테이블(410, 도 13에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제2 RC 페어 스테이지에 연관된 시변 인피던스의 저항 성분에 대응한다.

방정식 11 및 12에서, R3은 테이블(420, 도 14에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제3 RC 페어 스테이지에 연관된 시변 인피던스의 저항 성분에 대응한다.

방정식 11 및 12에서, R1C1은 테이블(430, 도 15에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제1 RC 페어 스테이지의 시상수(예, RC 페어 스테이지 양단의 전압 강하가 그것의 최종값의 63.2%에 도달하는 시간 주기)이다.

방정식 11 및 12에서, R2C2은 테이블(440, 도 16에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제2 RC 페어 스테이지의 시상수(예, RC 페어 스테이지 양단의 전압 강하가 그것의 최종값의 63.2%에 도달하는 시간 주기)이다.

방정식 11 및 12에서, R3C3은 테이블(450, 도 17에 도시됨)로부터 획득되는 것으로서, 도 2에 도시된 배터리 셀 등가 회로 모델의 제3 RC 페어 스테이지의 시상수(예, RC 페어 스테이지 양단의 전압 강하가 그것의 최종값의 63.2%에 도달하는 시간 주기)이다.

방정식 11 및 12에서, Nsec는 charge_power_limit가 연산되기 위한 앞으로의 예측 시간(forward prediction time)의 초 수(a number of seconds)(예, N초)에 대응한다.

단계 692 후에, 방법은 단계 694로 진행한다.

단계 694에서, 마이크로 프로세서(42)는 메모리 디바이스(130) 내에 제2 충전 전력 한계값 charge_power_limit를 저장한다. 단계 694 후에, 방법은 단계 696으로 진행한다.

단계 696에서, 마이크로 프로세서(42)는 외부 컴퓨터(43)에게 charge_power_limit 및 discharge_power_limit를 전송한다. 단계 696 후에, 방법은 단계 698로 진행한다.

단계 698에서, 외부 컴퓨터(43)는, N초보다 긴 시간 동안 부하(34)에 의해 배터리 셀(30)로부터 추출되는 전력량이 discharge_power_limit의 크기를 초과하지 않도록 하거나 discharge_power_limit를 유지하도록, 부하(34)를 제어한다. 단계 698 후에, 방법은 단계 700로 진행한다.

단계 700에서, 외부 컴퓨터(43)는, N초보다 긴 시간 동안 배터리 셀(30)로 공급되는 전력량이 charge_power_limit의 크기를 초과하지 않도록 하거나 charge_power_limit를 유지하도록, 충전 회로(40)를 제어한다. 단계 700 후에, 방법은 종료된다.

전술한 방법은 컴퓨터로 실행 가능한 명령어들을 가지는 적어도 하나의 메모리 디바이스 또는 컴퓨터 판독 매체의 형태로 적어도 부분적으로 구현될 수 있다. 메모리 디바이스들은 당업자에게 알려진 하드 드라이브들, RAM 메모리, 플래쉬 메모리 및 다른 컴퓨터 판독 매체 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 컴퓨터로 실행 가능한 명령어들이 적어도 하나의 마이크로 프로세서 또는 컴퓨터에 의해 로딩 및 실행되는 경우, 적어도 하나의 마이크로 프로세서 또는 컴퓨터는 상기 방법의 상기 연관된 단계들을 실행하도록 프로그램된 장치가 된다.

지금까지 설명된 시스템과 방법은, 다른 시스템들 및 방법들에 비하여 상당한 장점을 제공한다. 특히, 상기 시스템은, 배터리 셀의 배터리 셀 등가 회로 모델의 옴 저항값 및 시변 저항값에 기초하여 예측 포화비 값을 연산한다. 예측 포화비 값은, 배터리 셀의 방전 전력 한계값과 충전 전력 한계값을 정확하게 결정하기 위해 이용된다.

특허 청구된 발명은 단지 제한된 수의 실시예들을 참조하여 자세하게 기술되었지만, 본 발명은 그러한 개시된 실시예들에 한정되지 않는다는 것을 이해하여야 한다. 오히려, 특허 청구된 발명은 본 발명의 정신과 범위에 부합되는 범위 내에서 여기에서 설명되지 않은 변형예, 대안예, 대체예 또는 등가예를 포함하도록 변형될 수 있다. 또한, 특허 청구된 발명의 다양한 실시예들이 설명되었지만, 본 발명은 설명된 실시예들 중에서 오직 일부만을 포함할 수도 있음을 이해하여야 한다. 따라서, 특허 청구된 발명은 전술한 설명에 의해 제한되는 것으로 간주되어서는 안 된다.

10: 시스템
30: 배터리 셀
32: 전류 센서
34: 전기 부하
36: 전압 센서
38: 온도 센서
40: 충전 회로
42: 마이크로 프로세서
43: 외부 컴퓨터

Claims

배터리 셀의 방전 전력 한계값을 결정하기 위한 시스템에 있어서,
제1 시간에서 상기 배터리 셀을 통해 흐르는 전류 레벨을 나타내는 전류값을 가지는 제1 신호를 생성하는 전류 센서; 및
상기 전류값을 가지는 상기 제1 신호를 수신하도록 프로그램된 마이크로 프로세서;를 포함하고,
상기 마이크로 프로세서는,
상기 제1 시간에서 상기 배터리 셀 양단의 측정된 전압과 상기 배터리 셀의 최소 허용 전압 간의 차이에 대응하는 최대 허용 전압 강하값을 연산하고,
상기 배터리 셀의 배터리 셀 등가 회로 모델의 제1 옴 저항값, 제1 예측 포화비 값, 상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 적어도 제1 시변 저항값 및 상기 전류값을 기초로, 상기 최대 허용 전압 강하값을 획득하기 위해 요구되는 소정 시간 동안 상기 배터리 셀을 통한 제1 전류 레벨을 연산하며,
상기 제1 전류 레벨이 상기 배터리 셀의 최대 허용 방전 전류 이하인 경우, 상기 배터리 셀 양단의 측정된 전압이 상기 배터리 셀의 상기 최소 허용 전압보다 아래로 하강하지 않고 상기 배터리 셀로부터 상기 소정 시간 동안 연속적으로 기대될 수 있는 전력량을 나타내는 제1 방전 전력 한계값을 연산하되, 상기 제1 방전 전력 한계값은 상기 제1 전류 레벨 및 상기 배터리 셀의 상기 최소 허용 전압에 기초하는 것이고,
상기 제1 전류 레벨이 상기 배터리 셀의 최대 허용 방전 전류보다 큰 경우, 상기 최대 허용 방전 전류를 초과하지 않고 상기 소정 시간 동안 연속적으로 상기 배터리 셀로부터 기대될 수 있는 전력량을 나타내는 제2 방전 전력 한계값을 연산하도록 프로그램되되,
상기 제2 방전 전력 한계값은
상기 배터리 셀의 상기 최대 허용 방전 전류, 상기 제1 시간에서 상기 배터리 셀 양단의 측정된 전압, 상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 상기 제1 옴 저항값, 상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 상기 제1 시변 저항값 및 상기 제1 예측 포화비 값에 기초하는 것인, 시스템.
제1항에 있어서,
상기 마이크로 프로세서는,
상기 제1 전류 레벨이 상기 배터리 셀의 상기 최대 허용 방전 전류 이하인 경우, 상기 제1 방전 전력 한계값을 메모리 디바이스 내에 저장하도록 프로그램된, 시스템.
제1항에 있어서,
상기 마이크로 프로세서는,
상기 제1 전류 레벨이 상기 배터리 셀의 상기 최대 허용 방전 전류보다 큰 경우, 상기 제2 방전 전력 한계값을 메모리 디바이스 내에 저장하도록 프로그램된, 시스템.
제1항에 있어서,
상기 마이크로 프로세서는,
상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 상기 제1 시변 저항값, 상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 제1 시상수 값 및 상기 소정 시간을 기초로, 상기 제1 예측 포화비 값을 연산하도록 프로그램되되,
상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 상기 제1 시변 저항값 및 상기 제1 시상수 값은, 상기 배터리 셀의 제1 온도값 및 상기 배터리 셀의 제1 충전 상태값과 연관된, 시스템.
제1항에 있어서,
상기 마이크로 프로세서는,
상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 제2 및 제3 시변 저항값들 및 제2 및 제3 시상수 값들을 기초로, 상기 배터리 셀로부터 상기 제1 전류 레벨을 연산하도록 프로그램된, 시스템.
제1항에 있어서,
상기 마이크로 프로세서는,
상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 상기 제1 시변 저항값과 제2 및 제3 시변 저항값들, 상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 제1 내지 제3 시상수 값들 및 상기 소정 시간을 기초로, 상기 제1 예측 포화비 값을 연산하도록 프로그램되되,
상기 제1 내지 제3 시변 저항값들과 상기 제1 내지 제3 시상수 값들 각각은, 상기 배터리 셀의 제1 온도값 및 상기 배터리 셀의 제1 충전 상태값에 연관된, 시스템.
제1항에 있어서,
상기 제1 시간에서 상기 배터리 셀 양단의 측정된 전압을 나타내는 전압값을 가지는 제2 신호를 생성하는 전압 센서;를 더 포함하고,
상기 마이크로 프로세서는,
상기 전압값을 가지는 상기 제2 신호를 수신하도록 프로그램된, 시스템.
배터리 셀의 충전 전력 한계값을 결정하기 위한 시스템에 있어서,
제1 시간에서 상기 배터리 셀을 통해 흐르는 전류 레벨을 나타내는 전류값을 가지는 제1 신호를 생성하는 전류 센서; 및
상기 전류값을 가지는 상기 제1 신호를 수신하도록 프로그램된 마이크로 프로세서;를 포함하고,
상기 마이크로 프로세서는,
상기 제1 시간에서 상기 배터리 셀 양단의 측정된 전압과 상기 배터리 셀의 최대 허용 전압 간의 차이에 대응하는 최대 허용 전압 이득값을 연산하고,
상기 배터리 셀의 배터리 셀 등가 회로 모델의 제1 옴 저항값, 제1 예측 포화비 값, 상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 적어도 제1 시변 저항값 및 상기 전류값을 기초로, 상기 최대 허용 전압 이득값을 획득하기 위해 요구되는 소정 시간 동안 상기 배터리 셀을 통한 제1 전류 레벨을 연산하며,
상기 제1 전류 레벨이 상기 배터리 셀의 최대 허용 충전 전류 이하인 경우, 상기 배터리 셀 양단의 측정된 전압이 상기 배터리 셀의 상기 최대 허용 전압을 초과하지 않고 상기 배터리 셀에게 상기 소정 시간 동안 연속적으로 제공될 수 있는 전력량을 나타내는 제1 충전 전력 한계값을 연산하되, 상기 제1 충전 전력 한계값은 상기 제1 전류 레벨 및 상기 배터리 셀의 상기 최대 허용 전압에 기초하는 것이고,
상기 제1 전류 레벨이 상기 배터리 셀의 최대 허용 충전 전류보다 큰 경우, 상기 최대 허용 충전 전류를 초과하지 않고 상기 소정 시간 동안 연속적으로 상기 배터리 셀로부터 기대될 수 있는 전력량을 나타내는 제2 충전 전력 한계값을 연산하도록 프로그램되되,
상기 제2 충전 전력 한계값은
상기 배터리 셀의 상기 최대 허용 충전 전류, 상기 제1 시간에서 상기 배터리 셀 양단의 측정된 전압, 상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 상기 제1 옴 저항값, 상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 상기 제1 시변 저항값 및 상기 제1 예측 포화비 값에 기초하는 것인, 시스템.
제8항에 있어서,
상기 마이크로 프로세서는,
상기 제1 전류 레벨이 상기 배터리 셀의 상기 최대 허용 충전 전류 이하인 경우, 상기 제1 충전 전력 한계값을 메모리 디바이스 내에 저장하도록 프로그램된, 시스템.
제8항에 있어서,
상기 마이크로 프로세서는,
상기 제1 전류 레벨이 상기 배터리 셀의 상기 최대 허용 충전 전류보다 큰 경우, 상기 제2 충전 전력 한계값을 메모리 디바이스 내에 저장하도록 프로그램된, 시스템.
제8항에 있어서,
상기 마이크로 프로세서는,
상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 상기 제1 시변 저항값, 상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 제1 시상수 값 및 상기 소정 시간을 기초로, 상기 제1 예측 포화비 값을 연산하도록 프로그램되되,
상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 상기 제1 시변 저항값 및 상기 제1 시상수 값은, 상기 배터리 셀의 제1 온도값 및 상기 배터리 셀의 제1 충전 상태값과 연관된, 시스템.
제8항에 있어서,
상기 마이크로 프로세서는,
상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 제2 및 제3 시변 저항값들 및 제2 및 제3 시상수 값들을 기초로, 상기 제1 전류 레벨을 연산하도록 프로그램된, 시스템.
제8항에 있어서,
상기 마이크로 프로세서는,
상기 배터리 셀의 상기 제1 시변 저항값, 상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 제2 및 제3 시변 저항값들, 상기 배터리 셀의 상기 배터리 셀 등가 회로 모델의 제1 내지 제3 시상수 값들 및 상기 소정 시간을 기초로, 상기 제1 예측 포화비 값을 연산하도록 프로그램되되,
상기 제1 내지 제3 시변 저항값들과 상기 제1 내지 제3 시상수 값들 각각은, 상기 배터리 셀의 제1 온도값 및 상기 배터리 셀의 제1 충전 상태값에 연관된, 시스템.
제8항에 있어서,
상기 제1 시간에서 상기 배터리 셀에 인가되는 것으로 측정된 전압을 나타내는 전압값을 가지는 제2 신호를 생성하는 전압 센서;를 더 포함하고,
상기 마이크로 프로세서는,
상기 전압값을 가지는 상기 제2 신호를 수신하도록 프로그램된, 시스템.