KR101992051B1 - Method and system for predicting state of charge of battery - Google Patents

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KR101992051B1
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김태성
신희성
이송하
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충북대학교 산학협력단
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Abstract

Disclosed are a method for predicting a state of charge (SOC) of a battery and a system for predicting an SOC of a battery. According to one embodiment of the present invention, the method for predicting an SOC of a battery comprises the steps of: collecting parameter values associated with an SOC of a battery at a predetermined time intervals from a battery management system (BMS); learning a first parameter value of at least a part of the collected parameter values in accordance with an artificial neural network technique to construct a model for predicting the SOC of the battery; and applying a second parameter value collected after generation of a request of the SOC of the battery to the model for predicting the SOC of the battery to calculate the predicted SOC of the battery.

Description

배터리 잔량 예측 방법 및 배터리 잔량 예측 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR PREDICTING STATE OF CHARGE OF BATTERY}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to a method for predicting residual power of a battery,

본 발명은 인공 신경망 기법을 이용한 충전식 배터리의 잔존용량(STATE OF CHARGE, SOC) 추정 기술에 관한 것으로, 배터리 잔량에 영향을 미치는 여러 가지 파라미터값을 인공 신경망 기법에 따라 학습하여 구축한 잔량 예측 모델을 통해, 배터리의 현재 잔량을 정확하게 예측하기 위한 배터리 잔량 예측 방법 및 배터리 잔량 예측 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a technique for estimating the remaining capacity (STATE OF CHARGE, SOC) of a rechargeable battery using an artificial neural network technique, and a residual prediction model constructed by learning various parameter values affecting battery residual amount according to an artificial neural network technique And more particularly, to a battery remaining amount predicting method and a battery remaining amount predicting method for accurately predicting the present remaining amount of a battery.

2차 전지는, 전기를 저장해 두고 필요 시 사용하는 에너지 저장 기기로서 신재생/그린 에너지 산업의 필수 요소이며 최근 급속도로 개발이 진행되는 전기 자동차의 전원 공급 장치에 충전식 배터리로서 활용되고 있으며 일례로 납 전지, 니켈 전지, 리튬이온 전지 등의 2차 전지가 상용화 되어 있다.The rechargeable battery is an energy storage device that stores and uses electricity when necessary. It is an essential element of the renewable / green energy industry. It is used as a rechargeable battery in the power supply device of an electric vehicle, which is being developed rapidly. Secondary batteries such as batteries, nickel batteries and lithium ion batteries are commercially available.

특히, 리튬이온 전지는 기존의 다른 전지에 비해 중량이 가벼우며 성능과 출력이 높고 수명이 길다는 장점에도 불구하고 비정상적인 상황에서의 발화 및 폭발의 위험성 때문에 상용화가 지연되어 왔으나, 최근, 배터리 관리 시스템(Battery Management System, BMS)을 통해 셀 밸런스를 유지하고 안전성을 도모할 수 있게 되면서, 전기 자동차를 비롯해, 전동 스쿠터, 무인 항공기, 전기 선박 등 다양한 이동 기기와 ESS(Energy Storage System, 에너지 저장 시스템) 등의 충전식 배터리에서 리튬이온 전지의 사용 비율이 점차 높아지고 있다.In particular, lithium-ion batteries are lighter in weight than conventional batteries, and their commercialization has been delayed due to the risk of ignition and explosion in abnormal situations, despite the advantages of high performance, high output and long life. However, (Energy Storage System, Energy Storage System, etc.) as well as electric vehicles, electric scooters, unmanned aerial vehicles, electric vessels, etc., as it can maintain cell balance and improve safety through battery management system (BMS) The use ratio of lithium ion batteries is gradually increasing in rechargeable batteries such as lithium ion batteries.

한편, 배터리 관리 시스템(BMS)은 리튬이온 전지로 구성된 배터리의 내부를 실시간으로 볼 수는 없기 때문에, 배터리의 전류, 전압, 온도, 수명(State of Health, SOH) 등을 주기적으로 측정하여 배터리 잔존용량(SOC)을 추정하고 있다.Since the battery management system (BMS) can not see the inside of a battery composed of a lithium ion battery in real time, the battery current, voltage, temperature, and the state of health (SOH) And estimates the capacity (SOC).

일례로, 배터리 관리 시스템(BMS)은 전류 적산법, 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter), 개방 전압(Open Circuit Voltage, OCV) 등을 이용해 배터리 잔량을 추정하고 있으며, 특히 전류 적산법을 이용 시 실시간으로 SOC 추정이 가능하지만 초기 SOC 값을 알고 있어야 예측이 가능하며, 어디까지나 추정이기 때문에 항상 오차는 있을 수 있다.For example, the battery management system (BMS) estimates the remaining battery charge using the current integration method, extended Kalman filter, open circuit voltage (OCV), etc. In particular, when the current integration method is used, Although it is possible to estimate, it is necessary to know the initial SOC value, and it can be predicted.

이에 따라, 데이터 마이닝 기법 중 하나인 인공 신경망을 활용하여 오차율을 줄여서 배터리 잔량을 정확하게 예측할 수 있는 기술이 요구되고 있다.Accordingly, there is a demand for a technology capable of accurately estimating the battery residual capacity by reducing an error rate by using an artificial neural network, which is one of data mining techniques.

본 발명의 실시예는 배터리 잔량에 영향을 미치는 다양한 파라미터값들을 인공 신경망 기법에 따라 학습하여 배터리의 잔량 예측 모델을 구축하고, 구축한 잔량 예측 모델을 통해 배터리의 현상태에 따른 잔량을 산출 함으로써, 배터리의 잔량을 정확하게 추정하는 것을 목적으로 한다.In the embodiment of the present invention, various parameter values affecting the remaining battery level are learned in accordance with the artificial neural network technique to construct a battery residual capacity prediction model, and the residual capacity according to the current state of the battery is calculated through the built residual capacity prediction model, And to accurately estimate the remaining amount of the gas.

또한, 본 발명의 실시예는 잔량 예측 모델을 통해 추정한 배터리 잔량에 대해 오차율 검증을 수행하고, 오차율이 허용 범위를 초과하는 경우 상기 잔량 예측 모델 구축 시 학습에 사용된 파라미터값을 필터링 또는 수정하여 재학습을 통해 잔량 예측 모델을 구축 함으로써, 잔량 예측의 정확성을 더욱 높이는 것을 목적으로 한다.In the embodiment of the present invention, the error rate is verified with respect to the battery remaining amount estimated through the remaining amount prediction model. If the error rate exceeds the allowable range, the parameter value used for the learning in the residual amount prediction model construction is filtered or corrected The remaining amount prediction model is constructed by re-learning to further improve the accuracy of remaining amount prediction.

또한, 본 발명의 실시예는 다양한 파라미터값들 사이의 연관 관계(상관관계)를 인공 신경망을 활용하여 경험적으로 학습하여 잔량 예측 모델을 구축 함으로써, 각 파라미터값들의 변화가 서로에게 미치는 영향을 고려하여 배터리의 잔량을 더욱 정확하게 예측하는 것을 목적으로 한다.In addition, in the embodiment of the present invention, considering the influence of changes in the respective parameter values on each other by empirically learning the correlation (correlation) between the various parameter values using the artificial neural network And aims at more accurately predicting the remaining amount of the battery.

본 발명의 일실시예에 따른 배터리 잔량 예측 방법은, 배터리에 장착된 배터리 관리 시스템(BMS)으로부터, 상기 배터리의 잔량과 연관되는 파라미터값을 일정 시간 간격으로 수집하는 단계와, 수집된 파라미터값 중 적어도 일부의 제1 파라미터값을 인공 신경망 기법에 따라 학습시켜, 상기 배터리에 대한 잔량 예측 모델을 구축하는 단계, 및 잔량 예측 요청의 발생 후 수집되는 제2 파라미터값을 상기 잔량 예측 모델에 적용하여, 상기 배터리에 대한 예측 잔량(SOC)을 산출하는 단계를 포함한다.A method for predicting remaining battery power according to an embodiment of the present invention includes the steps of: collecting, from a battery management system (BMS) mounted on a battery, parameter values associated with the remaining amount of the battery at predetermined time intervals; Learning a first parameter value of at least a part according to an artificial neural network technique to construct a residual quantity prediction model for the battery and applying a second parameter value collected after generation of a residual quantity prediction request to the residual quantity prediction model, And calculating a predicted remaining capacity (SOC) for the battery.

또한, 본 발명의 일실시예에 따른 배터리 잔량 예측 시스템은, 배터리에 장착된 배터리 관리 시스템(BMS)으로부터, 상기 배터리의 잔량과 연관되는 파라미터값을 일정 시간 간격으로 수집하는 수집부와, 수집된 파라미터값 중 적어도 일부의 제1 파라미터값을 인공 신경망 기법에 따라 학습시켜, 상기 배터리에 대한 잔량 예측 모델을 구축하는 모델 구축부, 및 잔량 예측 요청의 발생 후 수집되는 제2 파라미터값을 상기 잔량 예측 모델에 적용하여, 상기 배터리에 대한 예측 잔량(SOC)을 산출하는 처리부를 포함한다.The battery remaining amount predicting system according to an embodiment of the present invention includes a collecting unit for collecting, from a battery management system (BMS) mounted on a battery, parameter values associated with the remaining amount of the battery at predetermined time intervals; A model construction unit that learns at least a first parameter value of at least some of the parameter values according to an artificial neural network technique to construct a residual quantity prediction model for the battery, And calculates a predicted remaining capacity (SOC) for the battery.

본 발명의 일실시예에 따르면, 다이나믹하고 다양한 환경 하에서 수집되는 배터리의 전압, 전류, 표면온도 및 주변온도 등과 같은 파라미터값들을 인공 신경망 기법에 따라 학습하여 배터리의 잔량을 정확하게 예측 함과 동시에, 예측한 잔량에 대한 오차율 검증을 통해 정확성을 더욱 높일 수 있다.According to an embodiment of the present invention, parameter values such as voltage, current, surface temperature and ambient temperature of a battery collected under dynamic and various environments are learned according to an artificial neural network technique to accurately predict the remaining amount of the battery, Accuracy can be further enhanced by checking the error rate for a single remaining amount.

또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 인공 신경망 기법을 활용하여, 배터리 잔량에 영향을 미치는 여러 가지 파라미터값들 사이의 변화 관계를 반영한 잔량 예측 모델을 구축할 수 있어, 배터리의 잔량을 정확하게 추정할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, it is possible to construct a residual prediction model that reflects a change relation between various parameter values affecting the battery remaining amount by using the artificial neural network technique, can do.

또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 인공 신경망 기법을 활용하여 리튬이온 이차전지와 같은 충전식 배터리의 잔량을 정확하게 예측할 수 있으며, 예측한 잔량에 기초하여, 배터리를 사용하는 전기 자동차, 무인 잠수정과 같은 기기의 운행 가능 시간도 예측할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the remaining amount of the rechargeable battery such as a lithium ion secondary battery can be accurately predicted by using the artificial neural network technique, and an electric vehicle, an unmanned submersible vehicle The operating time of the same device can also be predicted.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 배터리 잔량 예측 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 배터리 잔량 예측 시스템에서, ANFIS 모델을 이용해 잔량 예측 모델을 구축하는 일례를 도시한 도면이다.
도 3a 내지 도 3d는 본 발명의 일실시예에 따른 배터리 잔량 예측 시스템에서, 배터리의 잔량에 영향을 미치는 파라미터값들 간의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 배터리 잔량 예측 방법의 순서를 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 배터리 잔량 예측 시스템에서, 잔량 예측 모델의 검증 과정의 순서를 도시한 흐름도이다.
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a battery remaining amount predicting system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of constructing a residual amount prediction model using the ANFIS model in the battery remaining amount predicting system according to an embodiment of the present invention.
FIGS. 3A to 3D are graphs illustrating the relationship between parameter values that affect the residual amount of a battery in a battery remaining amount predicting system according to an embodiment of the present invention. FIG.
4 is a flowchart illustrating a method of predicting remaining battery level according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a procedure of a remaining amount prediction model verification process in a remaining battery amount prediction system according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 응용프로그램 업데이트 장치 및 방법에 대해 상세히 설명한다. 그러나, 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.Hereinafter, an apparatus and method for updating an application program according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to or limited by the embodiments. Like reference symbols in the drawings denote like elements.

본 발명의 일실시예에 따른 배터리 잔량 예측 시스템은, 기존의 배터리 관리 시스템(BMS)으로부터 측정할 수 있는 전류, 전압, 온도, 전지의 수명(SOH) 등 여러 파라미터들 사이의 비선형적인 상관관계를, 인공 신경망을 활용하여 경험적으로 학습시킴으로써 정확한 잔존용량(잔량)을 추정 가능한 잔량 예측 모델을 구축할 수 있고, 상기 잔량 예측 모델을 통해 추정된 예측 잔량에 대해 오차율을 검증하여 신뢰도 높은 데이터들로 잔량 예측 모델이 구축되도록 할 수 있다.The battery remaining amount predicting system according to an embodiment of the present invention can estimate a non-linear correlation between various parameters such as current, voltage, temperature, and battery life (SOH) that can be measured from an existing battery management system , It is possible to construct a residual prediction model capable of estimating an accurate remaining capacity (remaining amount) by empirically learning by utilizing an artificial neural network, and it is possible to verify the error rate with respect to the estimated residual amount estimated through the residual amount prediction model, A prediction model can be constructed.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 배터리 잔량 예측 시스템의 구성을 도시한 블록도이다.FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a battery remaining amount predicting system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 배터리 잔량 예측 시스템(100)은, 수집부(110), 처리부(120), 검증부(130), 출력부(140), 데이터베이스(150) 및 모델 구축부(160)를 포함하여 구성할 수 있다.1, a battery residual quantity predicting system 100 according to an embodiment of the present invention includes a collecting unit 110, a processing unit 120, a verifying unit 130, an output unit 140, a database 150, And a model building unit 160.

수집부(110)는 배터리 관리 시스템(BMS)으로부터, 상기 배터리의 잔량에 영향을 미치는 파라미터값을 일정 시간 간격으로 수집한다.The collecting unit 110 collects, from the battery management system (BMS), parameter values that affect the remaining amount of the battery at predetermined time intervals.

여기서, 상기 파라미터값은, 상기 배터리에 대해 측정되는, 전압, 전류, 표면온도 및 주변온도 중 적어도 하나의 측정 데이터 및 상기 측정 데이터를 이용하여 전류 적산법에 따라 측정되는 측정 잔량으로 구성될 수 있다.Here, the parameter value may be at least one measurement data of voltage, current, surface temperature, and ambient temperature measured for the battery, and a remaining amount of measurement measured according to a current integration method using the measurement data.

상기 배터리 관리 시스템(BMS)은, 배터리의 상태를 모니터링 하여 배터리의 셀 벨런스를 유지하고 발화나 폭발의 위험을 감지해 안전성을 도모하는 역할을 수행하는 장비일 수 있다.The battery management system (BMS) may be a device that monitors the state of the battery to maintain the cell balance of the battery and detect the danger of ignition or explosion to ensure safety.

일례로, 배터리 관리 시스템(BMS)은, 배터리에 장착되어, 해당 배터리의 전류, 전압, 표면온도 및 주변온도 중 적어도 하나의 데이터를 측정하고, 측정 데이터를 전류 적산법에 적용하여 배터리의 잔량을 측정할 수 있다.For example, a battery management system (BMS) is mounted on a battery and measures at least one of current, voltage, surface temperature, and ambient temperature of the battery, measures the remaining amount of battery by applying measurement data to the current integration method can do.

수집부(110)는 전지 제조사, 전지 용량, 전지가 사용된 기기 등이 제한된 조건 하에서, 상기 배터리 관리 시스템(BMS)에 의해 측정된 측정 데이터(전류, 전압, 표면온도 및 주변온도)와 상기 전류 적산법에 따른 측정 잔량을, 일정 주기로 수집할 수 있다.The collector 110 collects the measurement data (current, voltage, surface temperature, and ambient temperature) measured by the battery management system (BMS) and the current The remaining amount of the measurement according to the integration method can be collected at regular intervals.

본 발명의 배터리 잔량 예측 시스템(100)은, 도 1에 도시된 것처럼, 배터리 관리 시스템(BMS)의 외부에 구현될 수도 있으나, 배터리 관리 시스템(BMS)의 내부에 포함되어 구현될 수도 있다.The battery remaining amount predicting system 100 of the present invention may be implemented outside a battery management system (BMS), as shown in FIG. 1, but may also be included in a battery management system (BMS).

일례로, 수집부(110)는 상기 배터리 관리 시스템(BMS)을 통해, 상기 배터리의 주변온도가 고정된 환경에서, 일정한 전류로 상기 배터리의 방전을 실시하는 동안 수집되는 상기 파라미터값을, 인공 신경망 기법 중 하나인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Interface System) 알고리즘에 맞춰 전처리한 후, 데이터베이스(150)에 유지할 수 있다.For example, the collector 110 collects the parameter values collected during the discharge of the battery with a constant current in an environment where the ambient temperature of the battery is fixed through the battery management system (BMS) And can be maintained in the database 150 after pre-processing according to the ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Interface System) algorithm.

예를 들어, 수집부(110)는 '18650 리튬이온 전지'로 이루어진 배터리를 주변온도가 '0도'인 환경에서 일정한 전류('1.7' A)로 측정 잔량이 '0'이 될 때까지 방전을 실시하면서 전류, 전압, 표면온도, 주변온도와 같은 데이터를 측정하고, 각 측정 데이터의 변화에 따른 잔량을 전류 적산법으로 측정하여, 측정 데이터 및 측정 잔량으로 구성된 파라미터값을 수집할 수 있다. 수집부(110)는 파라미터값을 ANFIS 알고리즘에 적용할 수 있게 정제하여 데이터베이스(150)에 유지할 수 있다.For example, the collector 110 may discharge the battery of '18650 lithium ion battery' until the residual amount of the battery becomes '0' at a constant current ('1.7' A) in an environment where the ambient temperature is '0 degree' , The data such as the current, the voltage, the surface temperature, and the ambient temperature can be measured, and the remaining amount according to the change of each measurement data can be measured by the current integration method, and the parameter value composed of the measurement data and the measurement residual amount can be collected. The collection unit 110 may refine the parameter values so as to be applicable to the ANFIS algorithm and maintain them in the database 150. [

모델 구축부(160)는 수집된 파라미터값 중 적어도 일부의 제1 파라미터값을 인공 신경망 기법에 따라 학습시켜, 상기 배터리에 대한 잔량 예측 모델을 구축한다.The model building unit 160 learns at least a part of the first parameter values among the collected parameter values according to the artificial neural network technique, and builds a residual quantity prediction model for the battery.

인공 신경망은 과거자료의 입출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로서, 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입출력에 의하여 연결 강도를 최적화 함으로써 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정하는데 이용될 수 있다.Artificial neural network is a learning technique of artificial intelligence that extracts information from input / output pattern of past data and holds it as knowledge and gives answer to new situation on the basis of it. As human being accumulates knowledge by past experience and training It can be used to estimate the optimal parameters suitable for the structure of the model because the structure of the model is organized by optimizing the connection strength by input and output of the system.

일례로, 모델 구축부(160)는 상기 인공 신경망 기법 중 하나인 ANFIS 알고리즘에 따라, 상기 제1 파라미터값 내 측정 데이터와 측정 잔량을 각각 입력값과 출력값으로서 학습시켜, 상기 잔량 예측 모델을 구축할 수 있다.For example, the model building unit 160 learns the measurement data and the measurement remaining amount in the first parameter value as an input value and an output value, respectively, according to the ANFIS algorithm, which is one of the artificial neural network techniques, .

여기서, ANFIS 알고리즘은, 신경 회로망과 퍼지 이론을 동시에 가장 쉽게 이용하는 방법으로, 신경 회로망의 구조와 학습능력을 이용하여 환경으로부터 얻은 입출력정보로부터 언어 변수의 멤버십 함수와 제어 규칙을 환경에 맞게 자동 조정하는 방식이다. 즉, ANFIS 알고리즘은 학습을 통해 N개의 입력값과 1개의 출력값으로 대응되는 결과를 예측할 수 있는 알고리즘으로서, 일반적으로 수학식 1과 같은 Sugeno 퍼지 규칙에 대응한 구조를 사용할 수 있다.Here, the ANFIS algorithm is the easiest method to use the neural network and the fuzzy theory at the same time. It uses the structure and learning ability of the neural network to automatically adjust the membership functions and control rules of the language variable from the input / Method. That is, the ANFIS algorithm is an algorithm for predicting a result corresponding to N input values and one output value through learning, and generally, a structure corresponding to the Sugeno fuzzy rule as shown in Equation (1) can be used.

Figure 112018027216506-pat00001
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ANFIS 알고리즘은 6개 층의 피드포워드 신경망으로 나타낼 수 있다. 여기서 1층은 입력 층이며, 1층에 있는 뉴런은 단순히 외부 크리스프 신호를 2층으로 전달하고, 2층은 퍼지화 층이며, 2층에 있는 뉴런은 퍼지화를 수행하고 종형 활성화 함수를 취할 수 있다. 여기서, 종형 활성화 함수는 수학식 2와 같이 정의할 수 있다.The ANFIS algorithm can be represented as a six layer feedforward neural network. Here, the first layer is the input layer, the neurons in the first layer simply pass the outer crespue signal to the second layer, the second layer is the fuzzification layer, the neurons in the second layer perform fuzzification, have. Here, the bell-shaped activation function can be defined as shown in Equation (2).

Figure 112018027216506-pat00002
Figure 112018027216506-pat00002

수학식 2에서, x는 2층에 있는 뉴런 i의 입력이고, y는 출력이며, a, b, c는 각각 뉴런 i의 종형 활성화 함수의 중심, 폭, 기울기를 제어하는 인수이다.In Equation (2), x is the input of the neuron i in the second layer, y is the output, and a, b, and c are factors controlling the center, width, and slope of the bell-shaped activation function of the neuron i, respectively.

3층은 규칙 층이며, 3층에 있는 각각의 뉴런은 Sugeno 퍼지 규칙 하나에 대응할 수 있다. 규칙 뉴런은 퍼지화 뉴런에서 입력을 받아 그것이 표현하는 규칙의 수행 강도를 계산하고, ANFIS에서는 규칙 전건의 결합을 곱셈 연산자를 사용해 평가할 수 있다. 따라서, 3층에 있는 뉴런의 출력을 수학식 3과 같이 구할 수 있다.The third layer is the rule layer, and each neuron in the third layer can correspond to one Sugeno fuzzy rule. Rule neurons receive inputs from fuzzy neurons and calculate the strength of the rule they represent. In ANFIS, the combination of rule-related events can be evaluated using a multiplication operator. Therefore, the output of the neuron in the third layer can be obtained as shown in Equation (3).

Figure 112018027216506-pat00003
Figure 112018027216506-pat00003

여기서, xji는 3층에 있는 규칙 뉴런 i의 입력이고 yi는 출력이다. 정리하면 수학식 4와 같다.Where x ji is the input of the rule neuron i in the third layer and y i is the output. In summary, Equation 4 is obtained.

Figure 112018027216506-pat00004
Figure 112018027216506-pat00004

4층은 정규화 층이며, 4층에 있는 뉴런은 규칙 층에 있는 모든 뉴런에서 입력을 받아 그 규칙의 정규화 수행 강도를 계산할 수 있다. 4층에 있는 뉴런 i의 출력을 수학식 5와 같이 결정할 수 있다.The fourth layer is the normalization layer, and the neurons in the fourth layer can receive input from all the neurons in the rule layer and calculate the normalization strength of the rule. The output of the neuron i in the fourth layer can be determined as shown in Equation (5).

Figure 112018027216506-pat00005
Figure 112018027216506-pat00005

xji는 3층에 있는 뉴런 j에서 4층에 있는 뉴런 i로 들어가는 입력이고, n은 규칙 뉴런 개수이며, 정리하면 수학식 6과 같다.x ji is the input to the neuron i in the fourth layer from the neuron j in the third layer, and n is the number of the regular neurons.

Figure 112018027216506-pat00006
Figure 112018027216506-pat00006

5층은 역퍼지화 층이며, 5층에 있는 뉴런은 각각 정규화 뉴런에 연결되어 초기 입력 x1과 x2를 받을 수 있다. 역퍼지화 뉴런은 규칙의 가중 결론값을 계산한다. 여기서 xi는 5층에 있는 역퍼지화 뉴런 i의 입력이고 yi는 출력이며 ki0, ki1, ki2는 규칙 i의 결론 인수 집합이다.The fifth layer is the reverse purge layer and the neurons in the fifth layer are connected to normalized neurons, respectively, to receive the initial inputs x1 and x2. The inverse fuzzy neuron calculates the weighted conclusion value of the rule. Where x i is the input of the inverse fuzzy neuron i in the fifth layer, y i is the output and k i0 , k i1 , and k i2 are the set of conclusion factors of rule i.

Figure 112018027216506-pat00007
Figure 112018027216506-pat00007

6층은 합계 뉴런이며, 6층에 있는 뉴런은 모든 역퍼지화 뉴런의 출력을 더하여 전체 ANFIS 출력 y를 만들 수 있다.The sixth layer is the total neuron, and the neurons in the sixth layer can add the output of all reverse fuzzy neurons to produce the full ANFIS output y.

Figure 112018027216506-pat00008
Figure 112018027216506-pat00008

예를 들어, 모델 구축부(160)는 도 2에 도시한 ANFIS 알고리즘에서 제1 파라미터값 내 측정 데이터(전압, 전류, 전지 표면온도 및 전지 주변온도)를 입력값('x1', 'x2')으로 하고, 제1 파라미터값 내 측정 잔량을 출력값(y)로 하여, ANFIS 옵션('초기 뉴런의 수: 4', '반복횟수: 40')에 따라, 일정 수의 제1 파라미터값을 학습시킴으로써, 배터리의 잔량 예측 모델을 구축할 수 있다.For example, in the ANFIS algorithm shown in FIG. 2, the model building unit 160 sets the measured values (voltage, current, battery surface temperature, and battery ambient temperature) in the first parameter value to input values ('x1' ) And a predetermined number of first parameter values are learned (step S40) in accordance with the ANFIS option (the number of initial neurons: 4 ', the number of repetitions: 40') and the remaining residual quantity in the first parameter value as the output value The battery residual quantity prediction model can be constructed.

또한, 모델 구축부(160)는 상기 제1 파라미터값 내 측정 데이터 중, 전압에 따라 변화하는 측정 잔량, 상기 배터리의 주변온도에 따라 변화하는 표면온도, 및 상기 배터리의 표면온도에 따라 변화하는 측정 잔량 중 적어도 하나에 관한 파라미터 연관 관계를 분석하고, 상기 ANFIS 알고리즘을 이용하여, 상기 파라미터 연관 관계를 반영한 상기 잔량 예측 모델을 구축할 수 있다.In addition, the model building unit 160 may be configured to measure the remaining amount of measurement that varies depending on the voltage, the surface temperature that varies with the ambient temperature of the battery, and the measurement that varies depending on the surface temperature of the battery Residual amount, and construct the remaining amount prediction model reflecting the parameter association using the ANFIS algorithm.

일례로, 모델 구축부(160)는 측정 데이터들 사이의 변화 관계 또는 측정 데이터와 측정 잔량 사이의 변화 관계를 분석할 수 있다. 예를 들어, 모델 구축부(160)는 도 3a에 도시된 그래프와 같이 배터리의 전압이 감소함에 따라 측정 잔량이 비선형적으로 감소하는 관계에 있음을 알 수 있고, 도 3b에 도시된 그래프와 같이 배터리의 전압이 감소함에 따라 배터리의 표면온도가 대체로 증가하는 관계에 있음을 알 수 있고, 도 3c에 도시된 그래프와 같이 배터리의 측정 잔량이 감소 시 배터리의 표면온도가 대체로 높아지는 것을 알 수 있으며, 도 3d에 도시된 그래프와 같이 배터리의 표면온도와 주변온도가 사이에 연관 관계가 없음을 알 수 있다.For example, the model building unit 160 may analyze a change relationship between measurement data or a change relationship between measurement data and a measurement residual amount. For example, as shown in the graph of FIG. 3A, the model building unit 160 can see that the measurement residual amount is non-linearly decreased as the voltage of the battery decreases, It can be seen that the surface temperature of the battery generally increases as the voltage of the battery decreases, and that the surface temperature of the battery is substantially increased when the remaining amount of the battery is decreased as shown in the graph of FIG. 3C, As can be seen from the graph shown in FIG. 3D, there is no correlation between the surface temperature of the battery and the ambient temperature.

모델 구축부(160)는 인공 신경망 기법 중 ANFIS 알고리즘에, 측정 데이터 및 측정 잔량으로 구성된 제1 파라미터값을 학습시킴으로써, 이러한 파라미터 연관 관계를 경험적으로 학습한 잔량 예측 모델을 구축할 수 있다.The model building unit 160 can construct a residual prediction model that empirically learns the parameter association by learning a first parameter value composed of the measurement data and the residual amount of the measurement in the ANFIS algorithm of the artificial neural network technique.

처리부(120)는 잔량 예측 요청의 발생 후 수집되는 제2 파라미터값을 상기 잔량 예측 모델에 적용하여, 상기 배터리에 대한 예측 잔량(SOC)을 산출한다.The processor 120 applies the second parameter value, which is collected after the generation of the residual amount prediction request, to the remaining amount prediction model to calculate the predicted remaining capacity (SOC) for the battery.

구체적으로, 처리부(120)는 상기 제2 파라미터값 내 측정 데이터를 상기 잔량 예측 모델의 입력값(x1, x2)으로 입력 시, 상기 잔량 예측 모델로부터 출력되는 측정 잔량을, 상기 배터리의 예측 잔량으로서 산출할 수 있다.Specifically, when inputting the measurement data in the second parameter value as the input values (x1, x2) of the remaining-amount prediction model, the processing unit 120 stores the remaining amount of measurement output from the residual amount prediction model as the predicted remaining amount of the battery Can be calculated.

검증부(130)는 상기 제2 파라미터값에 포함되는 상기 배터리의 측정 잔량을 식별하고, 상기 측정 잔량과 상기 예측 잔량과의 오차율을 연산하고, 상기 오차율이 허용 범위 이내인지 검증한다.The verifying unit 130 identifies the remaining amount of the measurement of the battery included in the second parameter value, calculates the error rate between the remaining amount of the measurement and the predicted remaining amount, and verifies whether the error rate is within the allowable range.

일례로, 상기 검증 결과 오차율이 허용 범위 이내인 경우, 수집부(110)는 잔량 예측 모델 구축 시 사용된 상기 제1 파라미터값을, 데이터베이스(150)에 유지할 수 있다.For example, if the error rate is within the permissible range, the collecting unit 110 may store the first parameter value used in the residual amount prediction model construction in the database 150.

예를 들어, 검증부(130)는 제2 파라미터값을 잔량 예측 모델에 적용해 산출된 예측 잔량이 '80'이고, 제2 파라미터값 내 측정 잔량이 '75'일 경우, 측정 잔량과 예측 잔량 간의 오차율('5%')을 연산할 수 있다. 이때, 측정 잔량과 예측 잔량 간의 오차율('5%')이 허용 범위('5%') 이내이므로, 수집부(110)는 상기 잔량 예측 모델 구축 시 학습에 사용된 제1 파라미터값에 대해 신뢰도가 높은 것으로 판단하여 데이터베이스(150)로의 유지를 결정할 수 있다.For example, when the predicted residual amount calculated by applying the second parameter value to the residual prediction model is '80' and the residual amount of measurement in the second parameter value is '75', the verifying unit 130 outputs the predicted residual amount (&Quot; 5% "). At this time, since the error rate ('5%') between the residual amount of the measurement and the predicted remaining amount is within the allowable range ('5%'), the collecting unit 110 calculates the reliability It can be determined that the database 150 is maintained.

또한, 상기 검증 결과 오차가 허용 범위를 초과하는 경우, 모델 구축부(160)는 잔량 예측 모델 구축 시 사용된 상기 제1 파라미터값을 수정하여 상기 인공 신경망 기법에 따라 재학습시켜, 상기 잔량 예측 모델을 구축할 수 있다.If the error of the verification result exceeds the allowable range, the model construction unit 160 corrects the first parameter value used in constructing the remaining amount prediction model and re-learns it according to the artificial neural network technique, Can be constructed.

예를 들어, 검증부(130)는 제2 파라미터값을 잔량 예측 모델에 적용해 산출된 예측 잔량이 '85'이고, 제2 파라미터값 내 측정 잔량이 '75'일 경우, 측정 잔량과 예측 잔량 간의 오차율('10%')을 연산할 수 있다.For example, when the prediction residual amount calculated by applying the second parameter value to the residual prediction model is '85' and the residual amount of measurement in the second parameter value is '75' ('10%') can be calculated.

이때, 측정 잔량과 예측 잔량 간의 오차율('10%')이 허용 범위('5%')를 초과하므로, 수집부(110)는 상기 잔량 예측 모델 구축 시 학습에 사용된 제1 파라미터값에 대해 신뢰도가 낮은 것으로 판단하여 데이터베이스(150)로부터 필터링할 수 있다.At this time, since the error rate ('10%') between the residual amount of the measurement and the predicted residual amount exceeds the allowable range ('5%'), the collecting unit 110 collects the first parameter value It can be determined that the reliability is low and can be filtered from the database 150.

또한, 모델 구축부(160)는 제1 파라미터값 내 측정 데이터와 측정 잔량을 관리자 권한으로 일부 수정하여 인공 신경망 기법에 따라 재학습 함으로써, 다양한 조건에서 오차율이 적은 잔량 예측 모델을 새롭게 구축할 수 있다.In addition, the model building unit 160 can newly construct a residual prediction model having a small error rate under various conditions by partially modifying the measurement data and the measurement residual amount in the first parameter value with the administrator authority and re-learning according to the artificial neural network technique .

출력부(140)는 상기 검증이 완료된 예측 잔량을, 구비된 계기판에 표시한다.The output unit 140 displays the predicted remaining amount, which has been verified, on the instrument panel.

일례로, 출력부(140)는 상기 배터리가 복수의 전지로 구성된 배터리 팩일 경우, 상기 예측 잔량을, 상기 복수의 전지 각각으로 구분해서 표시하거나, 또는 상기 복수의 전지 중, 상기 잔량 예측 요청에 의해 지정된 특정 전지에 대한 예측 잔량을 선택적으로 표시할 수 있다.For example, when the battery is a battery pack composed of a plurality of batteries, the output unit 140 may display the predicted remaining amount separately for each of the plurality of batteries, It is possible to selectively display the predicted remaining amount for the specified specific battery.

또한, 출력부(140)는 상기 예측 잔량에 기초하여 산출되는 상기 배터리가 장착된 기기의 동작 가능 시간을 상기 계기판에 함께 표시할 수도 있다.Also, the output unit 140 may display the operation time of the battery-mounted device, which is calculated based on the predicted remaining amount, on the instrument panel.

예를 들어, 출력부(140)는 상기 예측 잔량에 기초하여, 상기 배터리가 장착된 전기 자동차, 전동 스쿠터, 무인 항공기, 전기 선박과 같은 이동 기기의, 현재 이동 속도에서 주행(비행)이 가능한 시간을 산출해 계기판에 표시할 수 있다.For example, based on the predicted remaining amount, the output unit 140 may calculate a time at which a mobile device such as an electric vehicle, an electric scooter, an unmanned airplane, or an electric ship equipped with the battery can travel (fly) Can be calculated and displayed on the instrument panel.

이와 같이, 본 발명의 일실시예에 따르면, 다이나믹하고 다양한 환경 하에서 수집되는 배터리의 전압, 전류, 표면온도 및 주변온도 등과 같은 파라미터값들을 인공 신경망 기법에 따라 학습하여 배터리의 잔량을 정확하게 예측 함과 동시에, 예측한 잔량에 대한 오차율 검증을 통해 정확성을 더욱 높일 수 있다.As described above, according to an embodiment of the present invention, parameter values such as voltage, current, surface temperature and ambient temperature of a battery collected under dynamic and various environments are learned according to an artificial neural network technique, At the same time, accuracy can be further improved by checking the error rate against the predicted remaining amount.

또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 인공 신경망 기법을 활용하여, 배터리 잔량에 영향을 미치는 여러 가지 파라미터값들 사이의 변화 관계를 반영한 잔량 예측 모델을 구축할 수 있어, 배터리의 잔량을 정확하게 추정할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, it is possible to construct a residual prediction model that reflects a change relation between various parameter values affecting the battery remaining amount by using the artificial neural network technique, can do.

또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 인공 신경망 기법을 활용하여 리튬이온 이차전지와 같은 충전식 배터리의 잔량을 정확하게 예측할 수 있으며, 예측한 잔량에 기초하여, 배터리를 사용하는 전기 자동차, 무인 잠수정과 같은 기기의 운행 가능 시간도 예측할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the remaining amount of the rechargeable battery such as a lithium ion secondary battery can be accurately predicted by using the artificial neural network technique, and an electric vehicle, an unmanned submersible vehicle The operating time of the same device can also be predicted.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 배터리 잔량 예측 시스템에서, ANFIS 모델을 이용해 잔량 예측 모델을 구축하는 일례를 도시한 도면이다.FIG. 2 is a diagram illustrating an example of constructing a residual amount prediction model using the ANFIS model in the battery remaining amount predicting system according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 일실시예에 따른 배터리 잔량 예측 시스템은, 학습을 통해 N개의 입력값과 1개의 출력값으로 대응되는 결과를 예측할 수 있는 ANFIS 알고리즘을 이용하여, 배터리 잔량에 영향을 미치는 여러 가지 파라미터값들 사이의 변화 관계를 반영한 잔량 예측 모델을 구축할 수 있다.The battery remaining amount predicting system according to an embodiment of the present invention estimates the remaining battery power by using an ANFIS algorithm that can predict a result corresponding to N input values and one output value through learning, It is possible to construct a residual amount prediction model that reflects the change relationship between the values.

도 2를 참조하면, 배터리 잔량 예측 시스템은, 제1 파라미터값 내 측정 데이터(전압, 전류, 전지 표면온도 및 전지 주변온도)를 ANFIS 모델의 입력값('x1', 'x2')으로 하고, 제1 파라미터값 내 측정 잔량을 ANFIS 모델의 출력값(y)로 하여, ANFIS 옵션('초기 뉴런의 수: 4', '반복횟수: 40')에 따라, 일정 수의 제1 파라미터값을 학습시킴으로써, 배터리의 잔량 예측 모델을 구축할 수 있다.Referring to FIG. 2, the battery remaining amount predicting system sets measurement data (voltage, current, battery surface temperature, and battery ambient temperature) in the first parameter value to input values ('x1', x2 ' By learning a predetermined number of first parameter values according to the ANFIS option (the number of 'initial neurons: 4', the number of repetitions: 40 ') with the residual amount of measurement in the first parameter value as the output value y of the ANFIS model , A battery residual amount prediction model can be constructed.

도 3a 내지 도 3d는 본 발명의 일실시예에 따른 배터리 잔량 예측 시스템에서, 배터리의 잔량에 영향을 미치는 파라미터값들 간의 관계를 나타내는 그래프이다.FIGS. 3A to 3D are graphs illustrating the relationship between parameter values that affect the residual amount of a battery in a battery remaining amount predicting system according to an embodiment of the present invention. FIG.

도 3a에는, 배터리의 전압(V)과 측정 잔량(SOC) 간의 관계를 나타내는 그래프가 도시되어 있다. 여기서, 측정 잔량(SOC)는, 기존의 전류 적산법에 따라 배터리 관리 시스템에서 측정한 배터리의 잔존 용량을 의미할 수 있다.FIG. 3A shows a graph showing the relationship between the voltage (V) of the battery and the remaining amount of measurement (SOC). Here, the measured residual capacity (SOC) may refer to the remaining capacity of the battery measured by the battery management system according to the existing current integration method.

본 발명의 일실시예에 따른 배터리 잔량 예측 시스템은, 배터리의 잔량에 영향을 미치는 파라미터값 사이의 상관관계를 분석한 결과, 배터리의 전압이 감소함에 따라 측정 잔량이 비선형적으로 감소하는 관계에 있는 것을 알 수 있다. 다시 말해, 배터리 잔량 예측 시스템은, 전압이 높아질수록 측정 잔량(SOC)이 빠르게 높아지는 것을 알 수 있다.The battery remaining amount predicting system according to an embodiment of the present invention analyzes the correlation between parameter values affecting the residual amount of the battery and finds that the residual amount of the measured amount is nonlinearly decreased as the voltage of the battery decreases . In other words, it can be seen that the remaining battery residual amount (SOC) rapidly increases as the voltage increases.

도 3b에는, 배터리의 전압(V)과 배터리의 표면온도(Surface) 간의 관계를 나타내는 그래프가 도시되어 있다. 배터리 잔량 예측 시스템은, 배터리의 잔량에 영향을 미치는 파라미터값 사이의 상관관계를 분석한 결과, 배터리의 전압이 감소함에 따라 배터리의 표면온도가 대체로 증가하는 관계에 있는 것을 알 수 있다. 이는 배터리에서 방전이 진행되는 동안 열이 발생하여 배터리의 표면온도가 상승하기 때문인 것으로 분석될 수 있다.3B is a graph showing the relationship between the voltage V of the battery and the surface temperature of the battery. As a result of analyzing a correlation between parameter values affecting the remaining amount of the battery, the battery residual amount predicting system shows that the surface temperature of the battery generally increases as the voltage of the battery decreases. This can be interpreted as a result of heat being generated during the discharge of the battery and the surface temperature of the battery being increased.

도 3c에는, 측정 잔량(SOC)과 배터리의 표면온도(Surface) 간의 관계를 나타내는 그래프가 도시되어 있다. 배터리 잔량 예측 시스템은, 배터리의 잔량에 영향을 미치는 파라미터값 사이의 상관관계를 분석한 결과, 배터리의 측정 잔량이 감소함에 따라 배터리에서 열이 발생하여 배터리의 표면온도가 대체로 높아지는 관계에 있는 것을 알 수 있다.3C is a graph showing the relationship between the remaining amount of the measurement (SOC) and the surface temperature of the battery (Surface). As a result of analyzing the correlation between parameter values affecting the remaining amount of the battery, the battery residual amount prediction system determines that the temperature of the battery is substantially increased due to heat generated by the battery as the remaining amount of the battery decreases .

도 3d에는, 배터리의 표면온도(Surface)와 배터리의 주변온도(Ambient) 간의 관계를 나타내는 그래프가 도시되어 있다. 배터리의 표면온도가 높아지면서 배터리에서 발생한 열로 인해 배터리 주위의 온도가 어느 정도는 높아질 수는 있지만, 배터리 잔량 예측 시스템은, 도 3d의 그래프에 도시된 것처럼, 배터리의 표면온도와 주변온도가 사이에 특별한 연관 관계(상관관계)는 없는 것을 알 수 있다.In FIG. 3D, a graph showing the relationship between the surface temperature of the battery and the ambient temperature of the battery is shown. Although the temperature around the battery can be raised to a certain degree due to the heat generated by the battery as the surface temperature of the battery increases, the battery residual amount prediction system is configured such that the surface temperature of the battery and the ambient temperature It can be seen that there is no special relationship (correlation).

이하, 도 4 내지 5에서는 본 발명의 실시예들에 따른 배터리 잔량 예측 시스템(100)의 작업 흐름을 상세히 설명한다.Hereinafter, the operation flow of the battery remaining amount predicting system 100 according to the embodiments of the present invention will be described in detail with reference to FIGS.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 배터리 잔량 예측 방법의 순서를 도시한 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a method of predicting remaining battery level according to an embodiment of the present invention.

본 실시예에 따른 배터리 잔량 예측 방법은 상술한 배터리 잔량 예측 시스템(100)에 의해 수행될 수 있다.The battery remaining amount predicting method according to the present embodiment can be performed by the battery remaining amount predicting system 100 described above.

도 4를 참조하면, 단계(410 내지 420)에서, 배터리 잔량 예측 시스템(100)은, 잔량 예측 요청이 발생 함에 연동하여, 배터리 관리 시스템(BMS)으로부터 배터리의 상태를 나타내는 정보를 일정 주기로 수집한다.Referring to FIG. 4, in steps 410 to 420, the battery remaining amount predicting system 100 collects information indicating the state of the battery at regular intervals from the battery management system (BMS) in association with the occurrence of a residual amount prediction request .

단계(430)에서, 배터리 잔량 예측 시스템(100)은, 상기 배터리 정보 내 파라미터값(전압, 전류, 표면온도, 주변온도, 측정 잔량 등)을, 인공 신경망 기법에 따라 구축한 잔량 예측 모델에 적용하여, 배터리의 현 상태에 따른 잔량을 예측한다.In step 430, the battery remaining amount predicting system 100 applies the parameter values (voltage, current, surface temperature, ambient temperature, residual amount of measurement, etc.) in the battery information to the remaining amount prediction model constructed in accordance with the artificial neural network technique And estimates the remaining amount according to the current state of the battery.

단계(440)에서, 배터리 잔량 예측 시스템(100)은, 단계(430)에서 예측한 잔량과, 단계(420)에서 수집한 상기 배터리 정보 내 측정 잔량 사이의 오차율을 검증하고, 오차율이 허용 범위 이내로 검증되면 상기 예측 잔량을 계기판에 출력한다.In step 440, the battery remaining amount predicting system 100 verifies the error rate between the remaining amount predicted in step 430 and the remaining measurement amount in the battery information collected in step 420, and if the error rate is within the permissible range And if it is verified, outputs the predicted remaining amount to the instrument panel.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 배터리 잔량 예측 시스템에서, 잔량 예측 모델의 검증 과정의 순서를 도시한 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating a procedure of a remaining amount prediction model verification process in a remaining battery amount prediction system according to an embodiment of the present invention.

본 실시예에 따른 배터리 잔량 예측 방법은 상술한 배터리 잔량 예측 시스템(100)에 의해 수행될 수 있다.The battery remaining amount predicting method according to the present embodiment can be performed by the battery remaining amount predicting system 100 described above.

도 5를 참조하면, 단계(510)에서, 배터리 잔량 예측 시스템(100)은, 배터리 잔량에 영향을 미치는 파라미터값을 수집한다.Referring to FIG. 5, in step 510, the remaining battery life predicting system 100 collects parameter values that affect the remaining battery power.

단계(520)에서, 배터리 잔량 예측 시스템(100)은, 파라미터값을 인공 신경망을 이용해 학습시켜, 해당 배터리의 잔량 예측 모델을 구축한다.In step 520, the battery remaining amount predicting system 100 learns a parameter value using an artificial neural network to construct a residual amount prediction model of the battery.

단계(530)에서, 배터리 잔량 예측 시스템(100)은, 잔량 예측 모델로부터 산출되는 예측 잔량과, 측정 잔량을 비교해 오차율을 연산한다.In step 530, the battery remaining amount predicting system 100 calculates an error rate by comparing the remaining estimated amount calculated from the residual amount prediction model with the remaining amount of measurement.

단계(540)에서, 배터리 잔량 예측 시스템(100)은, 오차율이 허용 범위 이내인지 검증한다.In step 540, the battery remaining amount predicting system 100 verifies whether the error rate is within an allowable range.

상기 단계(540)에서의 검증 결과, 오차율이 허용 범위를 초과하면, 단계(550)에서, 배터리 잔량 예측 시스템(100)은, 파라미터값을 수정하고, 단계(520)로 이동해 수정된 파라미터값을 인공 신경망을 이용해 재학습하여 잔량 예측 모델을 새롭게 구축한다.If the error rate exceeds the permissible range in step 540, the remaining battery level prediction system 100 modifies the parameter value in step 550 and moves to step 520 to obtain the modified parameter value We re-learn using artificial neural network to build new residual prediction model.

상기 단계(540)에서의 검증 결과, 오차율이 허용 범위 이내이면, 단계(560)에서, 배터리 잔량 예측 시스템(100)은, 잔량 예측 모델 구축 시 학습에 사용된 상기 파라미터값을 데이터베이스에 유지한다.If the error rate is within the permissible range as a result of the verification in step 540, the battery remaining amount predicting system 100 maintains the parameter value used for learning in building the remaining amount prediction model in the database in step 560.

따라서, 본 발명의 일실시예에 따르면, 다이나믹하고 다양한 환경 하에서 수집되는 배터리의 전압, 전류, 표면온도 및 주변온도 등과 같은 파라미터값들을 인공 신경망 기법에 따라 학습하여 배터리의 잔량을 정확하게 예측 함과 동시에, 예측한 잔량에 대한 오차율 검증을 통해 정확성을 더욱 높일 수 있다.Therefore, according to an embodiment of the present invention, parameter values such as voltage, current, surface temperature and ambient temperature of a battery collected under dynamic and various environments are learned according to an artificial neural network technique to accurately predict the remaining amount of the battery , And accuracy can be further improved by checking the error rate with respect to the predicted residual amount.

또한, 본 발명의 일실시예에 따르면, 인공 신경망 기법을 활용하여, 배터리 잔량에 영향을 미치는 여러 가지 파라미터값들 사이의 변화 관계를 반영한 잔량 예측 모델을 구축할 수 있어, 배터리의 잔량을 정확하게 추정할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, it is possible to construct a residual prediction model that reflects a change relation between various parameter values affecting the battery remaining amount by using the artificial neural network technique, can do.

본 발명의 실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to an embodiment of the present invention may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions to be recorded on the medium may be those specially designed and configured for the embodiments or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media such as floppy disks; Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. For example, it is to be understood that the techniques described may be performed in a different order than the described methods, and / or that components of the described systems, structures, devices, circuits, Lt; / RTI > or equivalents, even if it is replaced or replaced.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.

100: 배터리 잔량 예측 시스템
110: 수집부
120: 처리부
130: 검증부
140: 출력부
150: 데이터베이스
160: 모델 구축부
100: Battery remaining prediction system
110: collecting section
120:
130:
140:
150: Database
160: Model building section

Claims (12)

배터리에 장착된 배터리 관리 시스템(BMS)으로부터, 상기 배터리의 잔량과 연관되는 파라미터값을 일정 시간 간격으로 수집하는 단계;
수집된 파라미터값 중 적어도 일부의 제1 파라미터값을 학습시켜, 상기 배터리에 대한 잔량 예측 모델을 구축하는 단계로서, 상기 제1 파라미터값 내 측정 데이터 중, 전압에 따라 변화하는 측정 잔량, 상기 배터리의 주변온도에 따라 변화하는 표면온도, 및 상기 배터리의 표면온도에 따라 변화하는 측정 잔량 중 적어도 하나에 관한 파라미터 연관 관계를 분석하여, 상기 파라미터 연관 관계를 반영한 상기 잔량 예측 모델을 구축하는 단계; 및
잔량 예측 요청의 발생 후 수집되는 제2 파라미터값을 상기 잔량 예측 모델에 적용하여, 상기 배터리에 대한 예측 잔량(SOC)을 산출하는 단계
를 포함하는 배터리 잔량 예측 방법.
Collecting, from a battery management system (BMS) mounted on the battery, parameter values associated with the remaining amount of the battery at predetermined time intervals;
A step of learning a first parameter value of at least a part of the collected parameter values to construct a remaining amount prediction model for the battery, the method comprising the steps of: measuring a remaining amount of measurement which varies according to a voltage among measurement data in the first parameter value; Analyzing a parameter relationship relating to at least one of a surface temperature that varies depending on an ambient temperature and a remaining amount of measurement that varies with a surface temperature of the battery to construct the remaining amount prediction model reflecting the parameter association; And
Calculating a predicted remaining capacity (SOC) for the battery by applying a second parameter value, which is collected after the generation of the remaining capacity prediction request, to the remaining capacity prediction model;
And estimating the battery remaining amount.
제1항에 있어서,
상기 제2 파라미터값에 포함되는 상기 배터리의 측정 잔량을 식별하는 단계;
상기 측정 잔량과 상기 예측 잔량과의 오차율을 연산하고, 상기 오차율이 허용 범위 이내인지 검증하는 단계; 및
상기 오차율이 허용 범위 이내인 경우,
상기 잔량 예측 모델 구축 시 사용된 상기 제1 파라미터값을, 데이터베이스에 유지하는 단계
를 더 포함하는 배터리 잔량 예측 방법.
The method according to claim 1,
Identifying a remaining amount of measurement of the battery included in the second parameter value;
Calculating an error rate between the measured remaining amount and the predicted remaining amount, and verifying whether the error rate is within an allowable range; And
If the error rate is within the permissible range,
Maintaining the first parameter value used in constructing the remaining amount prediction model in a database
Further comprising the steps of:
제2항에 있어서,
상기 검증이 완료된 예측 잔량을, 구비된 계기판에 표시하는 단계; 및
상기 예측 잔량에 기초하여 산출되는 상기 배터리가 장착된 기기의 동작 가능 시간을 상기 계기판에 함께 표시하는 단계
를 더 포함하는 배터리 잔량 예측 방법.
3. The method of claim 2,
Displaying the verified predicted remaining amount on the instrument panel; And
And displaying an operable time of the battery mounted device calculated based on the predicted remaining amount on the instrument panel together
Further comprising the steps of:
제3항에 있어서,
상기 배터리가 복수의 전지로 구성된 배터리 팩일 경우,
상기 계기판에 표시하는 단계는,
상기 복수의 전지 각각으로 구분해서 상기 예측 잔량을 표시하는 단계; 또는
상기 복수의 전지 중, 상기 잔량 예측 요청에 의해 지정된 전지에 대한 예측 잔량을 표시하는 단계
를 포함하는 배터리 잔량 예측 방법.
The method of claim 3,
When the battery is a battery pack comprising a plurality of batteries,
Wherein the step of displaying on the instrument panel comprises:
Displaying the prediction residual amount separately for each of the plurality of cells; or
Displaying a prediction residual amount for the battery designated by the residual amount prediction request among the plurality of cells
And estimating the battery remaining amount.
제2항에 있어서,
상기 오차가 허용 범위를 초과하는 경우,
상기 잔량 예측 모델 구축 시 사용된 상기 제1 파라미터값을 수정하여 인공 신경망 기법에 따라 재학습시켜, 상기 잔량 예측 모델을 구축하는 단계
를 더 포함하는 배터리 잔량 예측 방법.
3. The method of claim 2,
If the error exceeds the allowable range,
Modifying the first parameter value used in constructing the remaining amount prediction model, re-learning it according to an artificial neural network technique, and constructing the remaining amount prediction model
Further comprising the steps of:
제1항에 있어서,
상기 파라미터값은, 상기 배터리에 대해 측정되는, 전압, 전류, 표면온도 및 주변온도 중 적어도 하나의 측정 데이터 및 상기 측정 데이터를 이용하여 전류 적산법에 따라 측정되는 측정 잔량으로 구성되고,
상기 잔량 예측 모델을 구축하는 단계는,
인공 신경망 기법 중 하나인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Interface System) 알고리즘에 따라, 상기 제1 파라미터값 내 측정 데이터와 측정 잔량을 각각 입력값과 출력값으로서 학습시켜, 상기 잔량 예측 모델을 구축하는 단계
를 더 포함하는 배터리 잔량 예측 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the parameter value comprises at least one measurement data of at least one of voltage, current, surface temperature and ambient temperature measured with respect to the battery and a remaining amount of measurement measured according to a current integration method using the measurement data,
The step of constructing the remaining amount prediction model includes:
Constructing the remaining amount prediction model by learning the measurement data and the measurement remaining amount in the first parameter value as an input value and an output value according to an ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Interface System) algorithm, which is one of artificial neural network techniques
Further comprising the steps of:
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 예측 잔량을 산출하는 단계는,
상기 제2 파라미터값 내 측정 데이터를 상기 잔량 예측 모델에 입력 시, 상기 잔량 예측 모델로부터 출력되는 측정 잔량을, 상기 배터리의 예측 잔량으로서 산출하는 단계
를 포함하는 배터리 잔량 예측 방법.
The method according to claim 1,
The step of calculating the predicted remaining amount includes:
Calculating a remaining amount of the measurement output from the remaining amount prediction model as the predicted remaining amount of the battery when the measurement data in the second parameter value is input to the residual amount prediction model;
And estimating the battery remaining amount.
제1항에 있어서,
상기 배터리 관리 시스템을 통해, 상기 배터리의 주변온도가 고정된 환경에서, 일정한 전류로 상기 배터리의 방전을 실시하는 동안 수집되는 파라미터값을, 인공 신경망 기법 중 하나인 ANFIS 알고리즘에 맞춰 전처리한 후, 데이터베이스에 유지하는 단계
를 더 포함하는 배터리 잔량 예측 방법.
The method according to claim 1,
A parameter value collected during discharging of the battery at a constant current in an environment where the ambient temperature of the battery is fixed through the battery management system is pre-processed in accordance with ANFIS algorithm, which is one of artificial neural network techniques, .
Further comprising the steps of:
배터리에 장착된 배터리 관리 시스템(BMS)으로부터, 상기 배터리의 잔량과 연관되는 파라미터값을 일정 시간 간격으로 수집하는 수집부;
수집된 파라미터값 중 적어도 일부의 제1 파라미터값을 학습시켜, 상기 배터리에 대한 잔량 예측 모델을 구축하는 모델 구축부; 및
잔량 예측 요청의 발생 후 수집되는 제2 파라미터값을 상기 잔량 예측 모델에 적용하여, 상기 배터리에 대한 예측 잔량(SOC)을 산출하는 처리부
를 포함하고,
상기 모델 구축부는,
상기 제1 파라미터값 내 측정 데이터 중, 전압에 따라 변화하는 측정 잔량, 상기 배터리의 주변온도에 따라 변화하는 표면온도, 및 상기 배터리의 표면온도에 따라 변화하는 측정 잔량 중 적어도 하나에 관한 파라미터 연관 관계를 분석하여, 상기 파라미터 연관 관계를 반영한 상기 잔량 예측 모델을 구축하는
배터리 잔량 예측 시스템.
A collection unit for collecting, from a battery management system (BMS) mounted on a battery, parameter values associated with the remaining amount of the battery at predetermined time intervals;
A model building unit for learning a first parameter value of at least a part of the collected parameter values and constructing a remaining energy prediction model for the battery; And
A processor for calculating a predicted remaining capacity (SOC) for the battery by applying a second parameter value, which is collected after the generation of the remaining capacity prediction request, to the remaining capacity prediction model,
Lt; / RTI >
Wherein the model building unit comprises:
Among the measurement data in the first parameter value, a parameter associating relationship with respect to at least one of a remaining amount of measurement that varies with the voltage, a surface temperature that varies with the ambient temperature of the battery, and a remaining amount of measurement that varies with the surface temperature of the battery , And constructs the remaining amount prediction model reflecting the parameter association
Battery remaining prediction system.
제10항에 있어서,
상기 배터리 잔량 예측 시스템은,
상기 제2 파라미터값에 포함되는 상기 배터리의 측정 잔량을 식별하고, 상기 측정 잔량과 상기 예측 잔량과의 오차율을 연산하고, 상기 오차율이 허용 범위 이내인지 검증하는 검증부
를 더 포함하고,
상기 오차율이 허용 범위 이내인 경우,
상기 수집부는,
상기 잔량 예측 모델 구축 시 사용된 상기 제1 파라미터값을, 데이터베이스에 유지하는
배터리 잔량 예측 시스템.
11. The method of claim 10,
The battery remaining amount predicting system includes:
A verification unit that identifies a remaining amount of measurement of the battery included in the second parameter value, calculates an error rate between the remaining amount of the measurement and the predicted remaining amount, and verifies whether the error rate is within an allowable range,
Further comprising:
If the error rate is within the permissible range,
Wherein,
The first parameter value used in constructing the remaining amount prediction model is maintained in the database
Battery remaining prediction system.
제11항에 있어서,
상기 오차가 허용 범위를 초과하는 경우,
상기 모델 구축부는,
상기 잔량 예측 모델 구축 시 사용된 상기 제1 파라미터값을 수정하여 인공 신경망 기법에 따라 재학습시켜, 상기 잔량 예측 모델을 구축하는
배터리 잔량 예측 시스템.
12. The method of claim 11,
If the error exceeds the allowable range,
Wherein the model building unit comprises:
The first parameter value used in constructing the remaining amount prediction model is corrected and re-learned according to the artificial neural network technique to construct the remaining amount prediction model
Battery remaining prediction system.
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