KR101944313B1 - 배터리의 수명예측장치 - Google Patents

Abstract

전기 자동차에서 배터리의 수명 모델과 실시간 수명예측 알고리즘을 조합하여 배터리의 수명을 정확하게 예측하도록 한 배터리의 수명예측장치에 관한 것으로서, 데이터 입력부에서 입력된 인자를 기초로 수명모델을 이용하여 현재 배터리의 수명을 예측하는 수명모델 예측부, 입력된 인자를 기초로 전류전식 기반의 수식을 이용하여 실시간 수명을 예측하는 실시간 수명 계산부, 계산된 실시간 수명계산의 적합성을 판단하는 SOC 영역 판단부, 적합한 수명 예측값을 필터링하여 예측 오차를 제거하는 필터링부, 필터링된 수명 예측값을 저장하는 데이터 저장부, 저장된 수명 예측값과 예측한 현재 배터리의 수명을 비교하여 그 차이를 결과값으로 출력하는 비교부 및 차이 값을 기초로 수명모델 예측부에서 예측한 수명 값을 변경하는 수명값 변경부를 포함하여, 배터리의 수명예측장치를 구현함으로써, 배터리의 수명을 정확하게 예측할 수 있게 된다.

Description

배터리의 수명예측장치{Battery life prediction apparatus}

본 발명은 배터리의 수명예측장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 전기 자동차에서 배터리의 수명 모델과 실시간 수명예측 알고리즘을 조합하여 배터리의 수명을 정확하게 예측하도록 한 배터리의 수명예측장치에 관한 것이다.

오늘날 화석연료를 사용하는 가솔린, 디젤 등의 엔진 차량은 배기가스로 인한 환경오염, 이산화탄소로 인한 지구온난화, 오존 생성 등으로 인한 호흡기 질환 유발, 연료 고갈 등의 여러 문제점이 있다.

이러한 문제점을 해결하기 위해 배터리를 동력원으로, 구동모터를 구동원으로 사용하여 주행하는 순수 전기 자동차(Electric Vehicle, EV)나, 엔진과 구동모터를 구동원으로 사용하여 주행하는 하이브리드 자동차(Hybrid Electric Vehicle, HEV), 연료전지와 구동모터를 동력원과 구동원으로 사용하여 주행하는 연료전지 자동차(Fuel Cell Electric Vehicle, FCEV) 등의 친환경 전기 자동차가 개발되어 왔다.

이러한 전기 자동차에서는 배터리를 사용하며, 배터리 관리 시스템(BMS)을 이용하여 배터리 잔존용량(SOC; State of Charge)을 측정하고, 배터리의 수명상태를 예측한다.

배터리의 수명(잔존용량)은 인자(전류, 온도, 방전깊이, SOC, 시간)에 따라 영향을 받는다.

기존의 배터리의 수명 예측은 인자에 따른 가속수명시험을 통한 실험데이터를 이용해 다항식을 유도하여 예측하는 방법을 활용한다. 하지만, 이러한 방법은 예측 값을 수정하는 방법이 없어 수명예측과 실측값의 오차가 벌어지는 단점이 있다.

다른 방법으로는 전류 적산 기반의 수식을 활용하는 방법이다. 이는 SOC의 차이와 시간에 따른 전류의 적산 값을 활용해 잔존용량을 예측하는 방법이다. 하지만, 정확한 SOC를 예측하기 위해서는 배터리의 충분한 정적 안전상태에서의 전압 값을 활용하거나 아주 정확한 전류센서를 활용한 SOC 예측이 필요하나, 실제 주행환경과 전류센서의 Offset으로 인한 전류 적산의 누적 오차 발생으로 인해 이러한 방법을 활용하는 것은 제약이 있다.

한편, 배터리의 수명을 예측하기 위해서 종래에 제안된 기술이 하기의 <특허문헌 1> 내지 <특허문헌 2> 에 개시되어 있다.

<특허문헌 1> 에 개시된 종래기술은 전기 차량의 교환형 배터리를 충전하기 위한 적어도 하나 이상의 충전 베이에 장착되어 있는 교환형 배터리에 대한 각각의 배터리 충전량(State of Charge, SOC) 정보, 교환형 배터리에 대한 각각의 배터리 수명(State of Health, SOH) 정보 및 충전 베이에 장착된 교환형 배터리와 교환형 배터리를 운반하기 위한 로봇 간의 각각의 거리정보를 수집하는 단계, 배터리 충전량 정보, 배터리 수명정보 및 거리정보를 근거로 하여, 전기 차량의 에 대한 상기 교환형 배터리를 결정하는 단계, 결정된 교환형 배터리의 교환을 제어하는 단계를 포함한다. 이러한 구성을 통해, 배터리 교환 시스템에 배치된 에이전트를 중심으로 배터리 교체 및 관리를 체계적이고 효율적으로 수행한다.

또한, <특허문헌 2> 에 개시된 종래기술은 차량 스마트 키의 접근 또는 입력을 인지하는 단계, 차량의 배터리로부터 웰컴 기능에 사용되는 전장부하에 전력이 제공되게 하여 웰컴 기능을 수행하는 하는 단계, 웰컴 기능을 개시하기 이전의 배터리의 전압과 웰컴 기능이 종료된 이후의 배터리의 전압의 전압 편차를 산출하고 전압 편차에 기반하여 배터리의 열화도를 판단하는 단계를 포함한다. 이러한 구성을 통해 차량에 적용되는 저전압 배터리의 열화도를 수시로 판단할 수 있으며 그에 따른 배터리의 잔존수명(SOH: State Of Health)을 판단하게 된다.

대한민국 공개특허 10-2016-0139996(2016.12.07. 공개)(전기 차량의 배터리 교환 제어방법 및 장치) 대한민국 등록특허 10-1806705(2017.12.07. 공고)(차량의 배터리 열화 판단 방법 및 시스템)

그러나 상기와 같은 종래기술은 배터리의 전압곡선 특성상 SOC와 OCV 민감도를 고려하지 않고 배터리의 수명을 예측하기 때문에, 수명 예측에 정확성이 떨어지는 단점이 있다.

예컨대, 도 1은 리튬-이온 배터리의 SOC-OCV 곡선이고, 도 2는 리튬-이온 배터리의 SOC에 따른 OCV의 민감도 그래프인데, 배터리의 전압곡선 특성상 SOC 중간 영역이 양끝 영역과 비교했을 때, OCV 민감도(dSOC/dOCV)가 크기 때문에 정확한 용량을 예측을 하기 위해서는 전류 적산을 최소로 하고, 동시에 OCV 민감도가 작은 영역에서의 SOC를 활용해야 함에도, 종래 배터리의 수명예측에는 이러한 배터리의 SOC-OCV 특성을 고려하지 않았기 때문에 배터리 수명예측에 정확성이 결여되는 단점이 있다.

따라서 본 발명은 상기와 같은 종래기술에서 발생하는 제반 문제점을 해결하기 위해서 제안된 것으로서, 배터리의 수명 모델과 실시간 수명예측 알고리즘을 조합하여 배터리의 수명을 정확하게 예측하도록 한 배터리의 수명예측장치를 제공하는 데 그 목적이 있다.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 배터리의 수명예측장치는, 배터리의 수명을 예측하기 위한 인자를 입력받는 데이터 입력부; 상기 데이터 입력부에서 입력된 인자를 기초로 수명모델을 이용하여 현재 배터리의 수명을 예측하는 수명모델 예측부; 상기 데이터 입력부에서 입력된 인자를 기초로 전류전식 기반의 수식을 이용하여 실시간 수명을 예측하는 실시간 수명 계산부; 상기 실시간 수명 계산부에서 계산된 실시간 수명계산의 적합성을 판단하는 SOC 영역 판단부; 상기 SOC 영역 판단부를 통과한 수명 예측값을 필터링하여 예측 오차를 제거하는 필터링부; 상기 필터링부를 통해 필터링된 수명 예측값을 저장하는 데이터 저장부; 상기 데이터 저장부에 저장된 수명 예측값과 상기 수명모델 예측부에서 예측한 현재 배터리의 수명을 비교하여 그 차이를 결과값으로 출력하는 비교부; 상기 비교부에서 출력되는 차이 값을 기초로 상기 수명모델 예측부에서 예측한 수명 값을 변경하는 수명값 변경부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 배터리의 수명을 예측하기 위한 인자는 전류, 온도, 방전깊이(DOD), SOC, 시간 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 수명모델 예측부는 가속수명 실험 데이터를 기초로 설정된 수식 또는 데이터 기반으로 설정된 수명모델을 이용하여 현재 배터리의 수명을 예측하는 것을 특징으로 한다.

상기 SOC 영역 판단부는 배터리 관리 시스템(BMS)이 오프된 시점을 기준으로 미리 설정된 시간이 되는 시점에서 상기 배터리 관리 시스템을 동작시켜 상기 실시간 수명 계산부에서 계산한 예측수명값을 최종 수명예측값으로 결정하는 것을 특징으로 한다.

상기 필터링부는 상기 SOC 영역 판단부에서 출력되는 수명 예측값을 평균필터 또는 이동평균필터를 통해 필터링하여 예측 오차를 제거하는 것을 특징으로 한다.

상기 필터링부는 수명 예측값을 미리 설정된 누적평균계산 횟수만큼 필터링하여 수명 예측값의 누적 평균값을 출력하는 것을 특징으로 한다.

상기 수명값 변경부는 누적 평균된 수명 예측값과 현재 배터리의 수명을 비교하여 생성된 절대 차이 값이 미리 설정된 기준 값 이상이면 상기 누적 평균된 수명 예측 값을 수명모델 예측값으로 변경하는 것을 특징으로 한다.

상기 수명값 변경부는 상기 누적 평균된 수명 예측값을 수명모델 예측값으로 변경한 후, 상기 데이터 저장부에 저장된 필터링 값과 필터링 횟수 및 수명 데이터를 "0"으로 리셋하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따르면 배터리 수명예측에 있어 수명모델과 실시간 수명예측 알고리즘의 단점을 보완하여 배터리 수명을 정확하게 예측할 수 있는 효과가 있다.

특히, 기존의 수명모델이 가지는 오차 누적에 대해 보정미비와 실시간 수명예측 알고리즘의 취약점인 정확한 수명예측을 하기 위한 OCV 민감도가 작은 영역의 사용과 정확한 개방전압 획득이 기존의 실제 시스템에서 빈번하지 않은 점을 고려하여 배터리 수명예측을 더욱 정확하게 예측할 수 있는 장점이 있다.

도 1은 일반적인 리튬-이온 배터리의 SOC-OCV 특성 곡선도,
도 2는 일반적인 리튬-이온 배터리의 SOC에 따른 OCV 민감도 특성 그래프,
도 3은 본 발명에 따른 배터리의 수명예측장치의 블록 구성도,
도 4는 본 발명에서 전류센서의 오프셋으로 인한 전류 전삭 기반의 SOC 누적 오차 설명 예시도,
도 4는 본 발명에서 평균필터의 공식 및 필터링 효과 예시도,
도 6은 본 발명에서 배터리 수명예측 개념 예시도.

이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 배터리의 수명예측장치를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 배터리의 수명예측장치의 블록 구성도로서, 데이터 입력부(10), 수명모델 예측부(20), 실시간 수명 계산부(30), SOC 영역 판단부(40), 필터링부(50), 데이터 저장부(60), 비교부(70) 및 수명값 변경부(80)를 포함한다.

상기 데이터 입력부(10)는 배터리의 수명을 예측하기 위한 인자를 입력받는 역할을 한다. 여기서 배터리의 수명을 예측하기 위한 인자는 전류, 온도, 방전깊이(DOD), SOC, 시간 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것이 바람직하다.

상기 수명모델 예측부(20)는 상기 데이터 입력부(10)에서 입력된 인자를 기초로 수명모델을 이용하여 현재 배터리의 수명을 예측하는 역할을 한다. 바람직하게 수명모델 예측부(20)는 가속수명 실험 데이터를 기초로 설정된 수식 또는 데이터 기반으로 설정된 수명모델을 이용하여 현재 배터리의 수명을 예측한다.

또한, 상기 실시간 수명 계산부(30)는 상기 데이터 입력부(10)에서 입력된 인자를 기초로 전류전식 기반의 수식을 이용하여 실시간 수명을 예측한다.

아울러 상기 SOC 영역 판단부(40)는 상기 실시간 수명 계산부(30)에서 계산된 실시간 수명계산의 적합성을 판단하는 역할을 한다. 이러한 SOC 영역 판단부(40)는 배터리 관리 시스템(BMS)가 오프(off)된 시점을 기준으로 미리 설정된 시간(에를 들어, 2시간)이 되는 시점에서 상기 배터리 관리 시스템을 동작시켜 상기 실시간 수명 계산부(30)에서 계산한 예측 수명값을 최종 수명 예측값으로 결정하는 것이 바람직하다.

또한, 상기 필터링부(50)는 상기 SOC 영역 판단부(40)를 통과한 수명 예측값을 필터링하여 예측 오차를 제거하는 역할을 한다. 이러한 필터링부(50)는 평균필터 또는 이동평균필터를 통해 수명 예측값을 필터링하여 예측 오차를 제거할 수 있다.

아울러 상기 데이터 저장부(60)는 상기 필터링부(50)를 통해 필터링된 수명 예측값을 저장하는 역할을 하며, 상기 비교부(70)는 상기 데이터 저장부(60)에 저장된 수명 예측값과 상기 수명모델 예측부(20)에서 예측한 현재 배터리의 수명을 비교하여 그 차이를 결과값으로 출력하는 역할을 한다.

또한, 상기 수명값 변경부(80)는 상기 비교부(70)에서 출력되는 차이 값을 기초로 상기 수명모델 예측부(20)에서 예측한 수명 값을 변경하는 역할을 한다. 이러한 수명값 변경부(80)는 누적 평균된 수명 예측값과 현재 배터리의 수명을 비교하여 생성된 절대 차이 값이 미리 설정된 기준 값 이상이면 상기 누적 평균된 수명 예측 값을 수명모델 예측값으로 변경하는 것이 바람직하다.

이와 같이 구성된 본 발명에 따른 배터리의 수명예측장치의 동작을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.

먼저, 데이터 입력부(10)는 차량 내의 데이터 수집 장치로부터 캔(CAN) 통신을 통해 실시간으로 배터리의 수명 예측을 위한 인자인 외부정보를 입력받는다. 여기서 인자 중 전류와 온도는 센서를 통해 획득할 수 있으며, 방전깊이(DOD)는 초기와 마지막 SOC의 절대값 차이로부터 획득할 수 있고, SOC는 잔존용량 추정 알고리즘을 통해 획득할 수 있다. 이렇게 획득되는 각각의 인자 정보는 시간 정보와 함께 제공된다.

다음으로, 수명모델 예측부(20)는 상기 입력정보 중 시간, DOD, 전류, 온도, SOC를 기초로 기존에 가속수명 실험데이터를 토대로 이루어진 수식 또는 데이터 기반의 수명모델을 통해 현재 배터리의 수명을 예측하게 된다. 그러나 이렇게 예측한 수명데이터는 오류를 수정하는 부분(Feedback)이 없기 때문에, 수명모델의 예측값이 실제값과 오차를 가지면 오차가 계속 누적되어 예측 정확성이 떨어지게 된다.

따라서 본 발명에서는 상기와 같이 수명 모델을 통해 예측한 수명 데이터의 오류를 수정하여, 배터리의 수명 예측에 정확성을 도모하기 위한 것이다.

이를 위해, 실시간 수명 예측부(30)에서 입력되는 인자 중 전류(i), 시간(t) 및 SOC를 토대로 하기의 [수학식 1] 과 같은 전류전삭 기반의 수식을 이용하여 실시간으로 배터리 용량을 예측한다.

상기와 같은 전류전삭 기반의 수식을 이용하여 배터리의 수명을 예측할 경우, 도 4에 도시한 바와 같이, 전류센서의 오프셋(offset)으로 인한 전류전삭 기반의 SOC 누적 오차가 발생한다. 도 4에서 1)은 셀 전압 교차 임계값을 나타내고, 2)는 계산된 SOC가 실제 값으로 스냅(snap)되는 것을 나타내며, 3)은 HEV가 초과 충전을 시작하는 것을 나타낸다. 즉, 전류선서의 오프셋으로 인해 전류전삭 기반의 SOC를 계산할 때, 추정 SOC(Estimated SOC)와 실제 SOC(Actual SOC) 간에 오차가 발생함을 알 수 있다.

따라서 배터리의 수명을 정확하게 예측하기 위해서는, 배터리가 전류가 흐르지 않는 상태가 최소 2시간 이상 유지되어야 하고, 이때의 배터리 개방전압(Open Circuit Voltage)을 활용하여 SOC를 예측해야 한다, 실제 차량에서는 "Key off"가 된 상태에서는 배터리 관리 시스템(BMS)이 작동하지 않는다. 따라서 정적 안정상태가 확보된 OCV를 얻기 위해서는 RTC(Real time Clock)을 활용하여 BMS가 "off"가 된 시점을 기준으로 시간을 카운트하여 2시간이 되는 시점에 BMS를 작동시켜 배터리의 개방전압을 측정한 후 실시간 수명 계산부(30)에서 SOC 값을 예측하는 것이 바람직하다.

이때의 정적 안정상태의 시간은 온도에 따라서 변할 수 있다. 따라서 SOC 여역 판단부(40)는 상기 실시간 수명 계산부(30)에서 계산한 수명 예측값에서 초기 SOC 정보와 RTC를 활용한 마지막 SOC를 활용하여, 도 2를 참조하여 초기 SOC가 SOC 양쪽에 있으며 마지막 SOC가 양쪽 끝 SOC에 있으면, 상기 실시간 수명 계산부(30)에서 계산한 수명 예측값을 필터링부(50)에 보낼 적합한 수명 예측값으로 판단한다. 도 2를 참조하면 SOC 중간 대역이 양쪽 대역에 비해 OCV 변화량에 따른 SOC 변화가 크다(OCV가 민감하다)는 것을 알 수 있다.

상기 판단 결과 수명 예측값을 필터링부(50)에 보내는 것이 적합하다고 판단되면, 조건에 적합한 수명 예측값을 필터링부(50)에 전달한다.

상기 필터링부(50)는 평균필터 또는 이동평균필터를 통해 필터링을 수행하여 오차를 제거한다. 여기서 필터링부(50)는 적합한 수명 예측값을 활용하여 필터링을 하고, 이렇게 필터링된 수명 예측값의 누적 평균값을 하기와 같은 [수학식 2] 를 이용하여 계산하게 된다.

상기 필터링부(50)는 수명 예측값을 미리 설정된 누적평균계산 횟수(K)만큼 필터링하여 수명 예측값의 누적 평균값을 출력한다. 이렇게 수명 예측값을 필터링하여 누적 평균값을 이용하게 되면, 상기 실시간 수명 계산부(30)에서 계산한 실시간 수명 예측 값의 예측 오차를 최소화할 수 있다.

이어, 누적평균계산 횟수가 "K" 회 이상 되면, 누적 평균값은 데이터 저장부(60)에 저장된다. 여기서 데이터 저장부(60)에 저장되는 데이터는 누적 평균값과 필터링 횟수(K)를 포함한다.

다음으로, 비교부(70)는 상기 데이터 저장부(60)에 저장된 수명 예측값과 상기 수명모델 예측부(20)에서 예측한 현재 배터리의 수명을 비교하여 그 차이를 결과값으로 수명값 변경부(80)에 전달한다.

상기 수명값 변경부(80)는 상기 비교부(70)에서 출력되는 차이 값을 기초로 상기 수명모델 예측부(20)에서 예측한 수명 값을 변경한다. 예컨대, 누적 평균된 수명 예측값과 현재 배터리의 수명의 절대값을 비교하여 생성된 차이 값이 미리 설정된 기준 값 미만이면, 상기 수명모델 예측부(20)에서 예측한 수명 예측값을 그대로 배터리 수명 예측값으로 사용한다. 이와는 달리 상기 차이 값이 미리 설정된 기준 값 이상이면 상기 누적 평균된 수명 예측 값을 수명모델 예측값으로 변경하여, 배터리 수명 예측에 정확성을 도모한다. 수명모델 예측값을 변경한 후에는 상기 데이터 저장부(60)에 저장한 필터링 값과 필터링횟수(K), 저장된 데이터는 모드 "0"으로 리셋(Reset)한다.

도 6은 배터리 수명 예측 개념으로서, 누적 평균된 수명 예측값과 현재 배터리의 수명의 절대값을 비교하여 생성된 차이가 미리 설정된 기준 값 이상이 되는 경우에만 누적 평균된 수명 예측값으로 배터리 수명모델 예측값을 갱신하는 것을 보인 것이다.

이러한 본 발명에 따르면 전기 자동차에서 배터리의 수명 모델과 실시간 수명예측 알고리즘을 조합하여, 배터리 수명 모델의 예측 오차를 보상함으로써, 배터리의 수명을 정확하게 예측할 수 있게 되는 것이다.

이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명하다.

10: 데이터 입력부 20: 수명모델 예측부
30: 실시간 수명 계산부 40: SOC 영역 판단부
50: 필터링부 60: 데이터 저장부
70: 비교부 80: 수명값 변경부

Claims (8)

1. 배터리의 수명을 예측하기 위한 장치로서,
   배터리의 수명을 예측하기 위한 인자를 입력받는 데이터 입력부;
   상기 데이터 입력부에서 입력된 인자를 기초로 수명모델을 이용하여 현재 배터리의 수명을 예측하는 수명모델 예측부;
   상기 데이터 입력부에서 입력된 인자를 기초로 전류전식 기반의 수식을 이용하여 실시간 수명을 예측하는 실시간 수명 계산부;
   상기 실시간 수명 계산부에서 계산된 실시간 수명계산의 적합성을 판단하는 SOC 영역 판단부;
   상기 SOC 영역 판단부를 통과한 수명 예측값을 필터링하여 예측 오차를 제거하는 필터링부;
   상기 필터링부를 통해 필터링된 수명 예측값을 저장하는 데이터 저장부;
   상기 데이터 저장부에 저장된 수명 예측값과 상기 수명모델 예측부에서 예측한 현재 배터리의 수명을 비교하여 그 차이를 결과값으로 출력하는 비교부; 및
   상기 비교부에서 출력되는 차이 값을 기초로 상기 수명모델 예측부에서 예측한 수명 값을 변경하는 수명값 변경부를 포함하고,
   상기 SOC 영역 판단부는 배터리 관리 시스템(BMS)이 오프된 시점을 기준으로 미리 설정된 시간이 되는 시점에서 상기 배터리 관리 시스템을 동작시켜 상기 실시간 수명 계산부에서 계산한 예측수명값을 최종 수명 예측값으로 결정하는 것을 특징으로 하는 배터리의 수명예측장치.
   
2. 청구항 1에서, 상기 배터리의 수명을 예측하기 위한 인자는 전류, 온도, 방전깊이(DOD), SOC, 시간 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리의 수명예측장치.
   
3. 청구항 1에서, 상기 수명모델 예측부는 가속수명 실험 데이터를 기초로 설정된 수식 또는 데이터 기반으로 설정된 수명모델을 이용하여 현재 배터리의 수명을 예측하는 것을 특징으로 하는 배터리의 수명예측장치.
   
4. 삭제
5. 청구항 1에서, 상기 필터링부는 상기 SOC 영역 판단부에서 출력되는 수명 예측값을 평균필터 또는 이동평균필터를 통해 필터링하여 예측 오차를 제거하는 것을 특징으로 하는 배터리의 수명예측장치.
   
6. 청구항 5에서, 상기 필터링부는 수명 예측값을 미리 설정된 누적평균계산 횟수만큼 필터링하여 수명 예측값의 누적 평균값을 출력하는 것을 특징으로 하는 배터리의 수명예측장치.
   
7. 청구항 1에서, 상기 수명값 변경부는 누적 평균된 수명 예측값과 현재 배터리의 수명의 절대 값을 비교하여 생성된 차이 값이 미리 설정된 기준 값 이상이면 상기 누적 평균된 수명 예측 값을 수명모델 예측값으로 변경하는 것을 특징으로 하는 배터리의 수명예측장치.
   
8. 청구항 7에서, 상기 수명값 변경부는 상기 누적 평균된 수명 예측값을 수명모델 예측값으로 변경한 후, 상기 데이터 저장부에 저장된 필터링 값과 필터링 횟수 및 수명 데이터를 "0"으로 리셋하는 것을 특징으로 하는 배터리의 수명예측장치.
   
   
   
   

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