KR101946784B1 - 칼만 필터를 이용하여 배터리의 엔트로피를 측정하는 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명에 따른 칼만 필터를 이용하여 배터리의 엔트로피를 측정하는 방법에 있어서, 상기 칼만 필터부는 배터리 충전 상태(State of Charge, SoC) 변화에 따라 필터 동작하는 제1 칼만 필터; 및 배터리의 사용 회수 변화에 따라 필터 동작하는 제2 칼만 필터;를 포함하고, 상기 제1 칼만 필터에서는 변경되는 배터리 충전 상태를 통해 실측 엔트로피값 및 예상 엔트로피값을 포함한 복수의 엔트로피값을 입력 받은 상태에서 보정된 실측 엔트로피 변화율을 출력하는 것과 동시에 반복적으로 동작되고, 상기 제2 칼만 필터에서는 상기 제1 칼만 필터의 실측 엔트로피 변화율을 입력받는 것과 동시에 배터리 사용 회수 증가에 따른 노화를 반영한 예상 노화 엔트로피 변화율을 입력 받은 상태에서, 평가된 노화 엔트로피 변화율을 출력하여 엔트로피 모델을 주기적으로 업데이트하고, 상기 제1 칼만 필터에서는 상기 제2 칼만 필터의 작동을 통해 업데이트되는 엔트로피 모델로부터 공급되는 배터리 충전 상태 변경 정보에 의해 엔트로피 변화를 추적한다.

Description

칼만 필터를 이용하여 배터리의 엔트로피를 측정하는 방법{method for measuring battery entropy by dual kalman filter}

본 발명은 칼만 필터가 동작되면서 칼만 필터에서 사용된 엔트로피 모델을 주기적으로 업데이트하여 배터리 관리 시스템(BMS)에서 실시간으로 엔트로피를 추출하는 기술에 관한 것으로서, 구체적으로는 동작 중인 배터리에서 평형상태의 개로 전압(OCV)을 추정하는 기술을 활용하여 실시간으로 개로 전압을 측정한 상태에서 칼만 필터를 도입하여 평형상태에서의 개로 전압의 측정 산포로 비롯된 엔트로피 변화율 산포를 보정함으로써 평형 상태에 도달하지 않고도 실시간으로 엔트로피 변화율을 측정하는 방안에 관한 것이다.

리튬 이온 배터리는 고출력 및 고에너지 특성으로 현재 다양한 어플리케이션의 에너지원으로 사용되고 있으며 그 활용 범위는 더욱 넓어질 것으로 예상된다. 하지만, 배터리의 용량 감소와 안전성 문제는 리튬이온 배터리에서 풀어야 할 과제이다.

그런데, 배터리의 엔트로피 변화 정도가 배터리의 용량감소 및 안전성의 지표로 활용될 수 있음이 밝혀져 이에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 즉, 배터리의 엔트로피 프로파일은 배터리를 사용함에 따라 변화한다는 특성이 있는바, 상기의 변화하는 엔트로피(differential entropy)를 알고 있을 경우에는 배터리의 노화상태 및 위험성을 예측하는 지표로 사용가능하다는 장점이 있게 된다.

배터리의 엔트로피 변화를 측정하는 방법으로는 ETM(Electrochemical Thermodynamics Measurement)이 있다.

ETM은 배터리가 평형상태에 있는 상태에서 배터리의 온도를 강제로 변경했을 때 개로 전압(open-circuit voltage, OCV)의 변화량을 측정하는 방안을 제공하는 것이다.

배터리의 엔트로피는 하나의 값으로 정의된 것이 아니라 배터리의 충전 상태(State of Charge, SoC) 별로 따로 측정하는 것이며, 0% ~ 100% 내에서 원하는 Step 별로 측정하여 SoC에 따른 엔트로피 Profile이 측정된다.

ETM은 온도에 따른 배터리의 개로 전압(open-circuit voltage, OCV)의 변화량을 통해 엔트로피 변화를 측정하는 것으로 ETMS라고 하는 특수한 장비에서 측정 가능하다. 하지만, ETMS는 비상업적인 장비로 이용이 제한되는 문제가 있다.

ETMS를 이용한 엔트로피 변화 측정은 일반적으로 하기의 과정으로 진행된다.

먼저, 배터리 온도 25℃와 0% SoC에서 relaxation을 통한 화학적 평형상태의 OCV를 측정한다. 이후 배터리의 온도를 20℃, 15℃, 10℃로 변경하고 각 온도에서의 OCV를 측정하여, 온도에 따른 OCV의 기울기를 측정한다. 이 과정은 지정된 SoC 단계별로 수행되고, 결과적으로 전체 SoC에서의 엔트로피 변화가 측정된다.

그런데 ETMS는 비상업적인 장비로 이용이 어렵고, 온도변경장치가 특정 배터리를 장치 내부에 밀착 삽입하는 형태로 특수 제작되어져 가능한 배터리의 모델과 한 번에 측정가능한 배터리의 개수에 제약이 있다.

또한, 화학적 평형상태에 도달하는데 오랜 시간이 소요되어 측정시간이 긴 문제가 있다.

한편, 배터리의 엔트로피 변화를 측정하기 위해서는 배터리가 전기적/화학적/열적 평형상태에서 측정된 전압(OCV)과 온도 변화에 대한 OCV의 변화수준을 측정하는 것을 전제로 한다.

그러나, 배터리가 열적 평형상태에 이르기까지 소요되는 시간은 약 24시간인장시간에 이르게 된다는 점 및 동적으로 프로그래밍이 가능한 전용 온도 변경장치를 요한다는 점 등의 측면에서 BMS에 적용하기 어려운 한계를 가지고 있어 현재까지 BMS에 적용된 사례가 전무하다는 문제점이 있다.

본 발명은 상기 종래의 문제점을 해소하고자 하는 것으로서, 칼만 필터가 동작되면서 칼만 필터에서 사용된 엔트로피 모델을 주기적으로 업데이트하여 BMS에서 실시간으로 엔트로피를 추출하는 것으로서, 동작 중인 배터리에서 평형상태의 개로 전압(OCV)을 추정하는 기술을 활용하여 실시간으로 개로 전압을 측정한 상태에서 칼만 필터를 도입하여 평형상태 개로 전압의 측정 산포로 비롯된 엔트로피 변화율 산포를 보정함으로써 평형 상태에 도달하지 않고도 실시간으로 엔트로피 변화율을 측정하는 방안을 제공하는 것을 특징으로 한다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 관점에 따른 칼만 필터를 이용하여 배터리의 엔트로피를 측정하는 방법에 있어서,

상기 칼만 필터부는 배터리 충전 상태(State of Charge, SoC) 변화에 따라 필터 동작하는 제1 칼만 필터; 및 배터리의 사용 회수 변화에 따라 필터 동작하는 제2 칼만 필터;를 포함하고,

상기 제1 칼만 필터에서는 변경되는 배터리 충전 상태를 통해 실측 엔트로피값 및 예상 엔트로피값을 포함한 복수의 엔트로피값을 입력 받은 상태에서 보정된 실측 엔트로피 변화율을 출력하는 것과 동시에 반복적으로 동작되고, 상기 제2 칼만 필터에서는 상기 제1 칼만 필터의 실측 엔트로피 변화율을 입력받는 것과 동시에 배터리 사용 회수 증가에 따른 노화를 반영한 예상 노화 엔트로피 변화율을 입력 받은 상태에서, 평가된 노화 엔트로피 변화율을 출력하여 엔트로피 모델을 주기적으로 업데이트하고, 상기 제1 칼만 필터에서는 상기 제2 칼만 필터의 작동을 통해 업데이트되는 엔트로피 모델로부터 공급되는 배터리 충전 상태 변경 정보에 의해 엔트로피 변화를 추적한다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 관점에 따른 칼만 필터를 이용한 배터리의 엔트로피 측정 시스템은 전압 측정부(10); 온도 측정부(20); 전압 측정부(10)와 온도 측정부(20)를 통해 획득한 온도와 전압 정보를 토대로 하여 엔트로피를 계산하는 엔트로피 계산부(30); 실시간으로 배터리 충전 상태를 확인하는 SOC 확인부(42); 엔탈피 변화율과 예상 엔트로피 변화율을 출력하는 제1 모델링부(40); 배터리의 노화에 따라 배터리의 특정 충전 포인트에서 변화가 발생한 상태에서 배터리의 사용 횟수에 따른 변화율로 모델링을 실시한 제2 모델링부(50); 및 상기 엔트로피 계산부(30)와 상기 제1,2 모델링부(40,50) 간에 데이터 교환을 통해 보정된 엔트로피 변화율을 제공하는 칼만 필터부(60);를 포함하고, 상기 칼만 필터부(60)는 배터리 충전 상태(State of Charge: SoC) 변화에 따라 필터 동작하는 제1 칼만 필터; 및 배터리 사이클 사용 회수 변화에 따라 필터 동작하는 제2 칼만 필터;를 포함한다.

상기 제 1 칼만 필터(62)에서는 상기 엔트로피 계산부(30)에서 공급된 실측 엔트로피값(ΔS_meas) 및 상기 제1 모델링부(40)에서 공급된 예상 엔트로피값(Δ_Spred) 등 2개의 엔트로피 예측값을 입력으로 하여 실제 엔트로피가 출력되고 충방전 과정을 거치면서 SoC가 변경되고 칼만 필터가 반복적으로 동작된다.

상기 제2 칼만필터(64)는 배터리의 노화에 따른 변화를 반영한 예상 노화 엔트로피 변화율(ΔS_{aged_pred})을 상기 제2 모델링부(50)에서 제공받는 것과 동시에, 상기 제1 칼만 필터(62)에서 나온 보정된 측정 결과인 노화 엔트로피 변화율(ΔS_{aged_meas})을 입력받는다.

상기 제2 칼만 필터(64)가 동작되면서 평가된 노화 엔트로피 변화율(ΔS_{aged_est}) 정보가 상기 제1 모델링부(40)로 공급되고, 상기 제1 모델링부(40)에서는 특정 SoC 포인트에서 엔탈피 변화율과 예상 엔트로피 변화율을 구하는 과정을 수행한다.

상술한 바와 같은 본 발명에 따른 칼만 필터를 이용하여 실시간으로 배터리의 엔트로피를 측정하는 방법을 제공함으로써 기존에 온도에 대한 OCV 기울기를 얻기 위해 온도 조절장치가 필요한 것과 동시에 화학적 평형상태에 도달하는데 오랜시간이 걸리는 현실적 필요성에 의해 BMS에서 구현하기 어렵다는 문제점을 극복하게 한다.

본 발명은 엔탈피 변화를 사전에 파악하고 있는 경우에 평형상태 OCV와 온도를 측정하면 엔트로피 변화율을 용이하게 구할 수 있다는 점으로부터 온도 변경 장치의 필요성을 제거한다. 즉, 엔탈피 변화는 동종의 배터리 내에서 개체간 편차가 적고 배터리가 노화되어도 변화가 거의 발생하지 않으므로 실험실에서 미리 측정한 데이터를 사용 가능하다는 장점이 있다.

본 발명은 동작 중인 배터리 상에서 평형상태 OCV를 추정하는 기술이 기존에 존재하는바 이를 활용하여 실시간으로 OCV를 측정하여 활용함으로써 평형 상태에 도달하지 않고도 실시간으로 엔트로피 변화율을 용이하게 구할 수 있다.

기존의 평형상태 OCV를 추정하는 기술에 있어서의 정확도 저하 문제가 있었는바, 본 발명은 칼만 필터를 도입하여 평형상태 OCV 측정산포로 비롯된 엔트로피 변화율 산포를 보정한다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따라서 듀얼 칼만 필터를 이용한 엔트로피 추출 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 배터리의 SoC가 변경되면서 일정한 주기에 따라 반복적으로 칼만 필터가 동작되며 동작횟수가 많아질수록 점차 실제값에 수렴하는 모습을 보인 그래프이다.
도 3은 배터리의 노화에 따라 특정 SoC 포인트에서 변화가 발생하며 사용 회수에 따른 변화율로 모델링한 그래프를 보인다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 더욱 상세히 설명하기로 한다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 도면 상에서 동일 부호는 동일한 요소를 지칭한다.

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.

본 발명에서 엔트로피 측정과 관련되어 사용되는 배터리의 열역학적 용어들은 본 출원인에 의해 선출원된 특허 문헌 한국공개특허 제10-2017-0093482호 및 제10-2017-0059208호에 개시된 내용을 참고한다.

편의를 위해, 본 명세서 상에서 대표적으로 사용되는 용어들은 하기에 기술한다.

개로 전압(open circuit voltage: OCV)은 전지에 부하가 걸려 있지 않을 때, 즉 외부에 전류를 방출하고 있지 않을 때의 양과 음의 두 전극간의 전압으로서, 상기 개로 전압의 최대값은 이론상 그 전지의 기전력의 값과 동등해진다.

배터리 충전 상태(State of Charge: SoC)는 충전 상태를 의미하며, 배터리의 연료 게이지와 등가적이며, 단위는 퍼센티지 포인트이다. 구체적으로 0%는 완전 고갈(empty)을 나타내며 100%는 만충(full)을 나타낸다. SoC는 주로 사용 중인 배터리의 현재 충전 상태를 나타낼 때 사용된다.

배터리 관리 시스템(Battery Management System: BMS)은 재충전 가능 배터리(셀 또는 배터리 팩)를 관리하는 전자 시스템으로서, 배터리가 안전 운영 영역 밖에서 운영되지 않도록 보호하고, 배터리의 상태를 모니터링하며, 2차 데이터를 계산하고, 그 데이터를 보고하며, 그것의 환경을 제어하며, 배터리를 인증 및/또는 밸런싱하는 등의 관리 작업들(이런 작업에만 국한되는 것은 아님)을 수행한다.

엔탈피(enthalpy)는 시스템의 전체 열량과 등가적인 양으로서, 그 시스템의 내부 에너지와, 압력과 부피의 곱을 합한 값과 같다. 시스템의 엔탈피 변화는 특정 화학적 프로세스와 연관되어 있다.

엔트로피(entropy)는 기계적인 일로 전환하는 데 유용하지 않은 시스템의 열에너지를 나타내는 열역학적 양(상태 함수)으로서, 종종 그 시스템의 무질서도 또는 임의성의 정도로 해석된다.

본 발명은 전기화학적 열역학적 측정(electrochemical thermodynamics measurement, ETM)을 배터리 관리 시스템(BMS)에 적용하는 경우에 기술적인 제약을 극복하는데 주안점을 둔다.

구체적으로, 배터리의 엔트로피는 배터리가 전기/화학/열적 평형 상태에서 측정된 전압인 개로 전압과 온도 변화에 대한 OCV의 변화수준을 측정하는 것을 전제로 한다.

그러나, 배터리가 열적 평형상태에 이르기까지 소요되는 시간은 약 24시간인장시간에 이르게 된다는 점 및 동적으로 프로그래밍이 가능한 전용 온도 변경장치를 요한다는 점 등의 측면에서 BMS에 적용하기 어려운 한계를 가지고 있어 현재까지 BMS에 적용된 사례가 전무하다는 문제점이 있는바, 칼만 필터를 사용한 보정 시스템을 사용하여 엔트로피 변화율 측정을 개선하고자 하는 것이다.

먼저, ETM 이론을 설명한다.

열역학 제 2법칙은 하기의 수식 (1)로 표현된다.

△G=△H-T△S ...(1)

(여기에서, △H(Enthalpy) : 배터리의 전체 에너지 , △G (Gibb's Energy) : 배터리의 가용 에너지(△G= -nF×OCV) , Tx△S (온도×Entropy) : 배터리의 불가용에너지)

배터리가 전기/화학/열적평형상태에 있는 경우, Ellingham 근사를 적용하면, 특정 온도범위에 걸쳐 ΔS와 ΔH는 온도의 함수가 아니라고 가정할 수 있다.

상기 수식 (1)을 온도로 미분하는 경우에 엔트로피는 하기의 수식 (2)로 정의된다.

.......(2)

(여기에서, n은 통상적인 기본 반응에서 전자들의 교환량을 나타내며, F는 패러데이 상수이다.

상기 수식 (2)에서 보듯이, 온도에 대한 OCV 기울기를 얻기 위해 온도 조절장치가 필요하고 화학적 평형상태에 도달하는데 오랜시간이 걸리므로 BMS에서 구현하기 어려움이 있다.

이에 따라, 본 발명은 엔탈피 변화를 사전에 파악하고 있는 경우에 평형상태 OCV와 온도를 측정하면 엔트로피 변화율을 용이하게 구할 수 있다는 점으로부터 하기의 수식 (3)을 통해 온도 변경 장치 필요성을 제거한다.

.......수식 (3)

이하, 도 1을 참조하여 듀얼 칼만 필터를 이용한 엔트로피 추출 시스템을 설명한다.

엔트로피 추출 시스템은 전압 측정부(10), 전압 측정부(10)에서 측정된 데이터를 토대로 OCV를 추출하는 OCV 획득부(12), 온도 측정부(20), 전압 측정부(10)와 온도 측정부(20)를 통해 획득한 온도와 전압 정보를 토대로 하여 엔트로피를 계산하는 엔트로피 계산부(30), 실시간으로 배터리 충전 상태를 확인하는 SOC 확인부(42), 초기값 입력부(44), SOC 확인부(42)와 초기값 입력부(44)의 정보를 토대로 엔탈피 변화율과 예상 엔트로피 변화율을 출력하는 제1 모델링부(40), 배터리의 노화에 따라 특정 SoC 포인트에서 변화가 발생한 상태에서 Cycle 횟수에 따른 변화율로 모델링을 실시한 제2 모델링부(50), 엔트로피 계산부(30)와 제1,2 모델링부(40,50) 간에 데이터 교환을 통해 보정된 엔트로피 변화율을 제공하는 듀얼 칼만 필터부(60)를 포함한다.

듀얼 칼만 필터부(60)는 SoC 변화에 따라 필터 동작하는 제1 칼만 필터(62) 및 배터리의 사용 회수 변화에 따라 필터 동작하는 제2 칼만 필터(64)를 포함한다.

제1 모델링부(40)는 배터리의 엔트로피 프로파일을 실험실 환경에서 측정하여 SoC에 따른 함수로 모델링하는 기능을 한다. 즉, SOC 확인부(42)에서 실시간으로 확인되는 배터리의 충전 상태 정보 및 초기값 입력부(44)에서 확인되는 초기 엔탈피 변화율과 초기 예상 엔트로피 변화율을 통해 각 구간 별로 선형화된 모델링 정보를 통해서 측정이 요구되는 배터리의 SOC 구간에서 예상 엔탈피 변화율과 예상 엔트로피 변화율(Δ_Spred)을 구한다. 상기 예상 엔탈피 변화율과 예상 엔트로피 변화율은 각각 엔트로피 계산부(30) 및 듀얼 칼만 필터부(60)로 제공된다.

본 발명에서는 기존의 공지된 평형상태 OCV 예측 기술을 활용한 실시간 OCV와 온도(T)를 측정하고 상기 수식 (3)에 대입하면 측정된 엔트로피 변화율을 구할 수 있다.

제1 칼만 필터(62)에서는 엔트로피 계산부(30)에서 공급된 실측 엔트로피값( ΔS_meas) 및 제1 모델링부(40)에서 공급된 예상 엔트로피값(Δ_Spred) 등 2개의 엔트로피 예측값을 입력으로 하여 실제 엔트로피가 출력되고 충방전 과정을 거치면서 SoC가 변경되고 칼만 필터가 반복적으로 동작된다.

도 2는 배터리의 SoC가 변경되면서 일정한 주기에 따라 반복적으로 칼만 필터가 동작되며 동작횟수가 많아질수록 점차 실제값에 수렴하는 모습을 보인다. 구체적으로, 가로축으로는 배터리의 사용 회수 증가에 따라 SoC의 변동축을 보이고, 세로축은 엔트로피 변화율을 보인다. 배터리의 동작 초기에는 칼만 필터의 출력값과 실제 엔트로피값과의 차이가 컸지만 계속적인 반복 동작을 통해 오차가 줄어드는 것을 확인할 수 있다.

한편, 엔트로피는 배터리를 사용하면서 사용 회수가 증가하는 과정을 통해 변화가 일어난다.

따라서, 배터리의 노화에 의해 변화하는 엔트로피를 사전에 실험실에서 파악하여 이를 배터리의 노화에 따른 엔트로피 변화량으로 모델링하는 작업이 요구된다.

도 3과 같이, 제2 모델링부(50)에서는 배터리의 노화에 따라 특정 SoC 포인트에서 변화가 발생하며 사용 회수에 따른 변화율로 모델링한다. 즉, 가로축을 따라 형성되는 배터리의 충전 상태(State of Charge, SoC) 별로 따로 엔트로피를 측정하는 것이며, 0% ~ 100% 내에서 원하는 Step 별로 측정하여 SoC에 따른 엔트로피 Profile이 측정된다. 상기에서, 배터리의 노화에 따라 특정 SoC 포인트에서의 변화 정도를 반영한다.

배터리의 노화에 따른 변화를 반영한 예상 노화 엔트로피 변화율(ΔS_{aged_pred})을 제2 모델링부(50)에서 제2 칼만필터(64)로 제공하는 것과 동시에 제1 칼만 필터(62)에서 나온 보정된 측정 결과인 노화 엔트로피 변화율(ΔS_{aged_meas})은 제2 칼만필터(64)의 측정값으로 입력된다.

본 발명의 일 실시예에 따라 배터리의 엔트로피를 측정하는 과정을 보면, 동일한 사이클 내에서 SoC가 변경되는 경우의 노화는 고려되지 않게 되는바, 제2 칼만필터(64)를 통한 제1 모델링부(40)의 업데이트는 매 1회의 사이클 또는 복수의 시이클마다 동작한다. 따라서, 1개의 지점에서 엔트로피를 계산 시에는 제2 칼만필터(64)를 통한 노화를 고려하지 않는바 제1 칼만필터(62)는 1번 동작하는 것으로 충분히 기능한다.

한편, 동일한 사이클 내에서 SoC가 변경되는 매 측정 시점마다 제1 칼만필터(62)와 제2 칼만필터(64)가 동작하여 업데이트하는 것도 가능할 수 있다.

제2 칼만 필터(64)가 동작되면서 평가된 노화 엔트로피 변화율(ΔS_{aged_est}) 정보가 제1 모델링부(40)로 공급되고, 제1 모델링부(40)에서는 특정 SoC 포인트에서 엔탈피 변화율과 예상 엔트로피 변화율을 다시 구하는 과정을 수행한다. 제1 칼만 필터(62)에서는 엔트로피 계산부(30)에서 공급된 실측 엔트로피값 및 제1 모델링부(40)에 공급된 예상 엔트로피값 등 2개의 엔트로피 예측값을 입력으로 실제 엔트로피가 출력되고 충방전 과정을 거치면서 SoC가 변경되면서 칼만 필터가 반복적으로 동작된다.

이를 통해, 듀얼 칼만 필터부(60)를 구성하는 제1 칼만 필터(62)와 제2 칼만 필터(64)에서는 제1,2 모델링부(40,50)를 통해 엔트로피 모델을 주기적으로 업데이트하여 엔트로피 변화를 성공적으로 추적한다.

본 발명은 듀얼 칼만 필터를 사용하여 기존의 측정 센서의 부정확성이나 기타 이유 등으로 측정값에 오차가 있을 경우에 이를 보정하여 참값을 찾아내는 방안을 제공하는 것이다.

특히, 듀얼 칼만 필터를 사용하는 과정에서 원하는 값을 직접 측정하는 방식 및 측정하고자 하는 시스템을 모델링하여 모델을 통한 예측하는 방식을 중첩적으로 사용한다.

상기 직접 측정 방식은 일반적으로 측정 에러가 크나 매 측정시의 오차는 동일한 수준을 유지한다.

모델링 예측 방식은 측정하고자 하는 시스템을 모델링하여 예측하는 것으로서, 모델링을 정확히 할수록 예측의 에러는 작지만 모델링을 통해 계속해서 값을 예측할 경우에 이전에 예측한 에러가 계속 누적되면서 에러는 점점 커진다는 문제점이 있는바, 듀얼 칼만 필터를 사용하여 직접 측정 방식과 모델링 예측 방식의 2가지 값을 주기적으로 입력 받아서 측정 에러를 최소화한다.

듀얼 칼만 필터의 사용 과정에서 칼만 필터의 동작 후에는 초기에 에러가 클 수 있지만 시간에 따라 iteration이 반복되면서 최종적으로 최소의 에러를 가지는 측정값이 산출된다.

상술한 바와 같이 본 발명에 따른 듀얼 칼만 필터를 이용하여 실시간으로 배터리의 엔트로피를 측정하는 방법에 의하면 기존에 온도에 대한 OCV 기울기를 얻기 위해 온도 조절장치가 필요한 것과 동시에 화학적 평형상태에 도달하는데 오랜시간이 걸리는 현실적 필요성에 의해 BMS에서 구현하기 어렵다는 문제점을 극복하게 한다.

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.

10 : 전압 측정부
20 : 온도 측정부
30 : 엔트로피 계산부
40 : 제1 모델링부
42 : SOC 확인부
44 : 초기값 입력부
50 : 제2 모델링부
60 : 듀얼 칼만 필터부

Claims (5)

1. 삭제
2. 전압 측정부;
   온도 측정부;
   전압 측정부와 온도 측정부를 통해 획득한 온도와 전압 정보를 토대로 하여 엔트로피를 계산하는 엔트로피 계산부;
   실시간으로 배터리 충전 상태를 확인하는 SOC 확인부;
   엔탈피 변화율과 예상 엔트로피 변화율을 출력하는 제1 모델링부;
   배터리의 노화에 따라 배터리의 특정 충전 포인트에서 변화가 발생한 상태에서 배터리의 사용 횟수에 따른 변화율로 모델링을 실시한 제2 모델링부; 및
   상기 엔트로피 계산부와 상기 제1,2 모델링부 간에 데이터 교환을 통해 보정된 엔트로피 변화율을 제공하는 칼만 필터부;를 포함하고,
   상기 칼만 필터부는 배터리 충전 상태(State of Charge: SoC) 변화에 따라 필터 동작하는 제1 칼만 필터; 및
   배터리 사이클 사용 회수 변화에 따라 필터 동작하는 제2 칼만 필터;를 포함하고,
   상기 제 1 칼만 필터에서는 상기 엔트로피 계산부에서 공급된 실측 엔트로피값(ΔS_meas) 및 상기 제1 모델링부에서 공급된 예상 엔트로피값(Δ_Spred) 등 2개의 엔트로피 예측값을 입력으로 하여 실제 엔트로피가 출력되고 충방전 과정을 거치면서 SoC가 변경되는,
   칼만 필터를 이용한 배터리의 엔트로피 측정 시스템.
   
3. 삭제
4. 제 2 항에 있어서,
   상기 제2 칼만필터는 배터리의 노화에 따른 변화를 반영한 예상 노화 엔트로피 변화율(ΔS_{aged_pred})을 상기 제2 모델링부에서 제공받는 것과 동시에,
   상기 제1 칼만 필터에서 나온 보정된 측정 결과인 노화 엔트로피 변화율(ΔS_{aged_meas})을 입력받는,
   칼만 필터를 이용한 배터리의 엔트로피 측정 시스템.
   
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 제2 칼만 필터가 동작되면서 평가된 노화 엔트로피 변화율(ΔS_{aged_est}) 정보가 상기 제1 모델링부로 공급되고,
   상기 제1 모델링부에서는 특정 SoC 포인트에서 엔탈피 변화율과 예상 엔트로피 변화율을 구하는 과정을 수행하는,
   칼만 필터를 이용한 배터리의 엔트로피 측정 시스템.

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