KR101999345B1 - 고정 배터리들의 세트 내 결함들을 진단하는 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 적어도 하나의 배터리를 포함하는 전기 에너지 저장 시스템 내 결함들을 탐지하는 방법에 관한 것이다. 상기 방법은 상기 배터리에 충전 또는 방전하기 위한 명령어를 적용하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 상기 명령어를 적용하는 동안에 상기 배터리를 통해 지나가는 전류를 측정하는 단계를 또한 포함한다. 상기 방법은 m × n 시간 인터벌들

내에서 상기 측정된 전류 및 상기 지시의 이론적인 전류 사이의 m × n 평균 오차들

을 각각 계산하는 단계를 또한 포함한다. 상기 방법은, i = 1, ..., n일 때에, 1 및 m 사이의 임의 값 j에 대해

를 계산하는 단계를 또한 포함한다. 마지막으로, 상기 방법은 e_j 가 미리 정해진 임계값을 완전하게 도는 부분적으로 초과한다면 카운터 C_j를 증가시키는 단계를 포함하다. C_j 가 미리 정해진 임계값을 초과한다면 결함이 검출된다.

Description

고정 배터리들의 세트 내 결함들을 진단하는 방법 {Method for diagnosing defects in a set of stationary batteries}

본 발명은 고정 배터리들의 세트 내 결함 (defect)들을 진단하기 위한 방법에 관련된다. 본 발명은 풍력 또는 광기전성 유형의 재생가능 소스들로부터의 에너지를 저장하기 위한 설비들에 특히 적용된다.

지구 온난화를 둘러싼 합의의 현재의 맥락에서, 이산화탄소 (CO₂)를 줄이는 것은 이 영역들에서 항상 더욱 엄중한 표준들을 가진 모든 기업들, 특히 에너지 생산자들 및 차량 제조자들이 마주치는 주요한 도전이다.

차량 제조자 분야에서, CO₂ 방출들에서의 감소가 동반되는 전통적인 연소 엔진들의 성능에서의 부단한 향상에 추가로, 전기 차량들 및 열전기 하이브리드 차량들은 CO₂ 방출들을 줄이기 위한 가장 유망한 솔루션인 것으로 오늘날 간주된다. 본원의 나머지 부분에서, '전기 차량들'의 표현은 재충전가능 하이브리드 차량들을 포함하는 전기 차량들 및 열전기 하이브리드 차량들을 구분하지 않고 언급하는 것이다.

전기 차량들을 위한 구동 배터리들을 설계하기 위해 다양한 기술들이 고려되었으며, 그 각각은 장점들 및 약점들을 가진다. 특히, 리튬-이온 (li-ion) 기술은 자동차 응용들을 위해 이상적인 에너지 밀도와 전력 밀도 사이에 탁월한 절충을 제공한다. 그러나, 이 기술을 구현하는 것은 많은 어려움들없이 실현되지 않으며, 이는 기술적인 이유들 및 경제적인 이유들 두 가지 모두에 대한 것이다. 특히, 전기 차량들 구동을 위해 사용된 리튬-이온 배터리들은 용량의 손실을 시간의 함수로서 그리고 사용 환경의 함수로서 겪는다. 특정 용량 임계값으로부터 시작하여, 이 배터리들의 자율성은 차량에서 사용하기에 더 이상 적합하지 않으며, 그래서 그것들을 교체할 필요가 있다. 불행하게도, 리튬-이온 배터리들을 저장하고 재생하기 위한 비용은 매우 높으며, 그리고 이 배터리들의 경제적인 수익성을 상쇄시킨다. 이것이, 빌딩들에게 전력을 공급하기 위한 목적으로 그 배터리들을 다른 응용 분야들에서, 특히 풍력이나 광기전성 유형의 재생가능 전기 에너지를 저장하기 위한 고정 응용 분야들에서 사용할 것을 제안함으로써, 이 배터리들의 수명을 연장하기 위해 본 출원인이 노력한 이유이다. 특히, 상기 배터리의 비용의 분할 상환의 지속 시간을 연장함으로써, 이것은 배터리의 재생 비용을 흡수하고, 그래서 배터리의 경제적인 수익성을 증가시키는 것을 가능하게 한다. 본 출원인은 그래서 빌딩들에게 전력을 공급하기 위한 에너지 저장 시스템을 개발해왔으며, 이 시스템은, 배터리들이 전기 차량들에서 첫 번째로 사용되거나 또는 '첫번째 수명'을 가지는 방식으로 '재생'되는 그런 배터리들을 사용한다. 그래서 이 배터리들에 대해 '두번째 수명'에 대해 언급된다. 그러나, 배터리들이 이미 사용되었기 때문에, 필요한 안전 및 성능 레벨들을 보장하기 위해서 상기 시스템을 유지하기 위해 특별한 관심이 취해져야만 한다. 이것이 본 발명이 해결하도록 제안한 한가지 문제점이다.

특허 EP2147323은 빌딩에 전력을 공급하기 위해 사용되는 고정 배터리들의 시스템을 개시하며, 이 시스템은 배터리 장애 (fault)들을 탐지하기 위한 수단을 포함한다. 이 솔류션의 한 주요한 약점은, 이 솔루션이 상기 장애들의 원인에 관한 정밀한 표시를 제공하지 않으며, 유지보수 운영자에게 정밀 진단 작업을 떠넘긴다는 것이다. 이것은 본 발명이 해결하도록 제안한 다른 문제점이다.

본 발명의 목적은 전술한 약점들을 극복하기 위한 것이며 그리고 특히 고정 배터리들의 충전 또는 방전 세트포인트 달성에 관련된 진단을 제공하기 위한 것이다.

이 목적을 위해, 본 발명의 한 주제는 적어도 하나의 배터리를 포함하는 전기 에너지 저장 시스템에서 장애들을 탐지하기 위한 방법이다. 상기 방법은 상기 배터리에 충전 또는 방전 세트포인트를 보내는 단계를 포함한다. 상기 방법은 이 세트포인트를 보내는 동안에 상기 배터리를 통해 지나가는 전류를 측정하는 단계를 또한 포함한다. 상기 방법은 m × n 시간 인터벌들

내에서 상기 측정된 전류 및 이론적인 세트포인트 전류 사이의 m × n 평균 오차들 (mean errors)

을 각각 계산하는 단계를 또한 포함한다. 상기 방법은 1 및 m 사이의 임의 값 j에 대해

를 계산하는 단계를 또한 포함한다. 마지막으로, 상기 방법은 절대값의 면에서 또는 상대적인 값의 면에서 미리 정해진 임계값을 e_j 가 초과한다면 카운터 C_j를 증가시키는 단계를 포함하다. C_j 가 미리 정해진 임계값을 초과한다면 장애가 검출된다.

한 유리한 실시예에서, Δt^j 가 미리 정해진 샘플링 인터벌일 때에, 1과 m 사이의 임의 값 j에 대해 그리고 1과 n 사이의 임의 값 i에 대해

이다.

더욱 유리한 일 실시예에서, T_j 는 미리 정해진 임계값보다 짧은 지속시간이며 그리고 e_j 는 암페어들에 대해 미리 정해진 임계값을 초과한다면, 또는 T_j 는 상기 미리 정해진 임계값보다 긴 지속시간이며 그리고 e_j 및 상기 지속시간 T_j 에 대해 미리 정해진 평균 오차 사이의 비율이 미리 정해진 비율을 초과한다면 상기 카운터 C_j 는 증가될 수 있다.

예를 들면, 상기 평균 오차

는,

로 계산될 수 있다.

하나의 매우 특별한 유리한 실시예에서, 상기 방법은 장애 알람을 일으키는 단계를 더 포함하며, 상기 알람은, 임계값₁ 이 미리 정해진 시간 임계값일 때에 T_j ≤ 임계값₁ 이라면, 상기 알람의 원인은 커넥터 장애이며, 임계값₂ 이 미리 정해진 시간 임계값일 때에 임계값₁ ≤ T_j ≤ 임계값₂ 라면, 상기 알람의 원인은 센서 장애이며, 그리고 임계값₂ ≤ T_j 라면, 상기 알람의 원인은 배터리의 노화 (aging)라는 것을 표시하는 것을 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 주제는 재생가능 소스로부터의 전기 에너지를 저장하는 시스템으로, 상기 시스템은 적어도 하나의 배터리, 그리고 장애들을 탐지하기 위한 그런 방법을 구현하기 위한 하드웨어 수단 및 소프트웨어 수단을 포함한다.

본 발명의 마지막 주제는 그런 시스템을 포함하는 빌딩이다.

본 발명의 주된 장점은, 본 발명이 배터리 장애들을 탐지하는 것만이 아니라 결함이 있는 배터리들을 교체하기 위해서 그 결함이 있는 배터리들을 격리하는 것도 가능하게 하며, 그럼으로써 성능을 향상시키며, 그리고 유지보수에 초점을 맞추는 것을 가능하게 하며, 그럼으로써 고객들에게 제공된 서비스들을 개선시킨다는 것이다.

동반 도면들을 참조하여 주어진 다음의 설명에 의해, 본 발명의 다른 특징들 및 장점들이 명백하게 될 것이다.
도 1은 본 발명이 구현될 수 있을 시스템의 일 예를 구조 도면을 이용하여 보여준다.
도 2a, 2b, 2c 및 2d는 충전 세트포인트를 이 세트포인트 달성과 비교하는 본 발명의 한 원칙을 그래프들을 이용하여 보여준다.
도 3a, 3b 및 3c는 본 발명에 따른 방법의 한 예시적 실시예를 그래프들을 이용하여 보여준다.

도 1은 자신의 배터리 관리 시스템 (battery management system (BMS)) 제어 시스템을 구비한 배터리 (11)를 포함하는 시스템 (1)을 보여주며, 상기 배터리 (11)는 충전 및 방전 시스템에 의해 전기 분배 네트워크 R에 링크되어, 3상 또는 단상 교류 전류를 직류로, 그리고 그 반대로 변환하는 것을 가능하게 한다.

전류의 면에서 빌딩의 필요성을 충족시키기 위해서, 상기 시스템 (12)의 메인 제어기 (12)는 상기 시스템의 다양한 모듈들을 위한 감독자로서 행동한다. 특히, 본 발명에 따른 방법은 그 내부에서 구현될 수 있다. 특히, 그것은 충전 전력 P 세트포인트를 충전기 (13)로 (또는, 방전 전력 P 세트포인트를 인버터 (14)로) 보낸다. 인터페이스 모듈 (15)은 이더캣 (EtherCAT), 이더넷 (Ethernet), CAN 및 Modbus 네트워크들을 경유하여 컴퓨터들과 상기 시스템의 다른 컴포넌트들 사이의 통신을 가능하게 하며, 이것들의 이용은 잘 알려진 것이다. 제어기 (16)는 하드웨어 레벨에서 전기적 문제점들을 진단하는 것에 전용이다; 문제점이, 예를 들면, 단락 회로가 탐지되면, 상기 컴퓨터 (16)는 상기 네트워크 R과 상기 충전기 (13)와 상기 인버터 (14) 사이에 위치한, 도시되지 않은 회로 차단기들을 개방한다. 상기 배터리 (11)의 단자들을 가로지르는 전압 U의 측정치가 주어지면, 상기 전력 P 세트포인트는 P = U × I의 관계를 통한 충전 (또는 방전) 전류 I 세트포인트로서 해석될 수 있다. 도 2a 내지 도 2d에 의해 보이는 본 발명의 한 원칙은 상기 배터리 (11)를 통해 실제로 지나가는 측정된 전류 I^bat 의 시간 τ 에 따른 진행 (progression)을 전류 세트포인트 I^cons 과 비교하는 것이다. 구체적인 면에서, 본 발명은 전류 세트포인트 I^cons 및 상기 측정된 전류 I^bat 사이의 오차를 계산하는 것을 제안한다. 그래서 도 2a는 장애가 없는 이상적인 경우에 이 비교를 보여준다: 상기 측정된 전류 I^bat 는 실선에 의해 표현되며, 반면에 상기 전류 세트포인트 I^cons 은 파선에 의해 표현된다. 상기 시스템이 충전 페이즈에 있을 때에 또는 상기 시스템이 방전 페이즈에 있을 때에 상기 오차가 계산될 수 있으며, 이것은 구분하지 않고 실행된다.

본 발명의 다른 원칙은 가변 지속시간들을 가진 슬라이딩 타임 윈도우들에서 이 오차를 계산하는 것이다. 이것은 상기 장애가 나타나는 주파수를 추론하는 것을 가능하게 하며, 그리고 이 주파수의 함수로서의 적절한 처리에 초점을 맞춘다. 도 2b, 2c 및 2d는 세 개의 주파수 범위들을 보여주며, 그래서 본 발명에 의해 구별될 수 있는 장애의 세 가지 유형들을 보여준다: 도 2b는 고-주파수 장애들을 보여주며 (그것들은, 도 2b에서의 고려 하에 정기적으로, 예를 들면, 시간 내에 4회 반복된다), 이는 커넥터 문제를 표시하며, 도 2c는 매체-주파수 장애들을 예시하며 (이것들은 덜 정기적으로, 예를 들면, 도 2c 내 고려 하의 시간 인터벌 내 두 차례), 센서 문제점들을 표시하며, 그리고 도 2d는 저-주파수 장애들을 보여주며 (이것들은 도 2d에서의 고려 하의 시간 인터벌에서 연속적이다), 노화 (aging) 문제점들을 표시한다.

시각 t 및 시각 t+T 사이에서 연장하는 지속시간 T의 타임 윈도우 내에서 상기 세트포인트 전류 I^cons 및 상기 측정된 전류 I^bat 사이의 평균 오차 (mean error)는 예를 들면, 평균 평방근 (root mean square)에 의해 주어질 수 있다:

이 경우에 약자 RMS는 평균 평방근을 나타낸다.

고려되는 지속시간 T의 타임 윈도우들 모두에 걸친 최대 오차는 다음과 같이 주어진다:

도 3a, 3b 및 3c는 시간 τ의 함수로서 주어진 전류 I^bat 의 하나의 그리고 동일한 프로파일에 대해, 본 발명에 따른 상기 최대 오차

를 계산하는 단계를 보여준다.

우선, 도 3a에 의해 예시된 것처럼, 시각 t₁ ⁰ 및 시각 t₁ ⁰+T₀ 사이의 지속 시간 T₀ 의 제1 타임 윈도우에 걸쳐 오차

가 계산된다. 타임 샘플링 인터벌 Δt⁰ 이 그 후에 선택되어, 제1 시각 t₁ ⁰부터 제2 시각 t₂ ⁰=t₁ ⁰+Δt⁰ 까지 상기 타임 윈도우를 슬라이딩하도록 한다. 시각 t₂ ⁰ 및 시각 t₂ ⁰+T₀ 사이의 지속 시간 T₀ 의 제2 타임 윈도우에 걸쳐서 오차

가 그 후에 계산된다. 시각 t₃ ⁰=t₂ ⁰+Δt⁰ 및 시각 t₃ ⁰+T₀. 사이의 지속 시간 T₀ 의 제3 타임 윈도우에 걸쳐서 오차

가 그 후에 계산된다. 이것은 시각 t_n ⁰= t_n-1 ⁰+Δt⁰ 및 시각 t_n ⁰+T₀ 사이의 지속 시간 T₀ 의 n번째 타임 윈도우에 걸쳐서 오차

가 계산될 때까지 계속된다. 상기 최대 오차

가 그 후에 계산된다.

다음에, 도 3b에 의해 예시된 것처럼, 시각 t₁ ¹ 및 시각 t₁ ¹+T₁ 사이에서 T₀ 보다 더 긴 지속 시간 T₁ 의 제1 타임 윈도우에 걸쳐서 오차

가 계산된다. 상기 타임 윈도우를 제1 시각 t₁ ¹부터 제2 시각 t₂ ¹=t₁ ¹+Δt¹까지 슬라이딩하기 위해 타임 샘플링 인터벌 Δt¹ 이 그 후에 선택된다. 시각 t₂ ¹ 및 시각 t₂ ¹+T₁ 사이의 지속 시간 T₁ 의 제2 타임 윈도우에 걸쳐서 오차

이 그 후에 계산된다. 시각 t₃ ¹ 및 시각 t₃ ¹+T₁ 사이의 지속 시간 T₁ 의 제3 타임 윈도우에 걸쳐서 오차

이 그 후에 계산된다. 이것은 시각 t_n ¹ 및 시각 t_n ¹+T₁ 사이의 지속 시간 T₁ 의 n번째 타임 윈도우에 걸쳐서 오차

가 계산될 때까지 계속된다. 최대 오차

이 그 후에 계산된다.

다음에, 도 3c에 의해 예시된 것처럼, 시각 t₁ ² 및 시각 t₁ ²+T₂ 사이에서 T₁ 보다 더 긴 지속 시간 T₂ 의 제1 타임 윈도우에 걸쳐서 오차

가 계산된다. 시각 t₂ ² 및 시각 t₂ ²+T₂ 사이의 지속 시간 T₂ 의 제2 타임 윈도우에 걸쳐서 오차

가 그 후에 계산된다. 시각 t₃ ² 및 시각 t₃ ²+T₂ 사이에서 지속 시간 T₂ 의 제3 타임 윈도우에 걸쳐서 오차

가 그 후에 계산된다. 이것은 시각 t_n ² 및 시각 t_n ²+T₂ 사이의 지속 시간 T₂ 의 n번째 타임 윈도우에 걸쳐서 오차

가 계산될 때까지 계속된다. 최대 오차

가 그 후에 계산된다.

상기 계산 프로세스는 윈도우들 T_m-1보다 더 긴 지속 시간 T_m의 n개의 슬라이딩 윈도우들에 걸쳐서

가 계산될 때까지, 이와 같은 것을 m 차례 계속한다.

1≤j≤m 인 경우에, 지속 시간들 T_j 를 선택하는 것은 상기 시스템의 응답 시간에 종속하며, 말하자면 도달될 소망되는 세트포인트를 위해 필요한 시간에 종속한다. 본 발명의 경우에, 이것은 상기 전류를 설립하기 위한 시간이다. 다음의 예시적인 실시예에서, 상기 지속 시간들 T₁ = 1 s, T₂ = 10 s, T₃ = 100 s, T₄ = 1000 s 및 T₅ = 3600 s 가 선택된다. 그와는 대조적으로, 또한 미리 정의된 특정 주기의 끝 부분에서 상기 확인 임계값이 도달되지 않는다면, 그 후에 상기 카운터 C_j 는 0으로 리셋된다.

본원의 나머지 부분에서, 결함 및 장애의 용어들은 구분하지 않고 사용된다.

슬라이딩 윈도우들의 제1 시리즈:

- T₀: 1 초 (s)

- Δt⁰: 20 밀리초 (ms)

- t₁ ⁰ 및 t_n ⁰+T₀ 사이에서 관찰의 전체 지속 시간: 10 s

- 지속 시간 T₀의 2개의 연속적인 슬라이딩 윈도우들 사이의 겹침: 400 ms

- 결함 탐지 이전에 카운터 C₀ 에 대한 확인들의 개수: 30개 확인들

- 어떤 결함도 탐지되지 않는다면 상기 카운터 C₀를 0으로 리셋하기 이전의 시간: 30분 (min)

이것은 매 초마다 재발되는 결함이 빠르면 5분 내에 그리고 늦으면 15시간 내에 확인될 수 있다는 것을 의미한다.

슬라이딩 윈도우들의 제2 시리즈:

- T₁: 10 s

- Δt¹: 200 ms

- t₁ ¹ 및 t_n ¹+T₁ 사이에서 관찰의 전체 지속 시간: 100 s

- 지속 시간 T₁의 2개의 연속적인 슬라이딩 윈도우들 사이의 겹침: 4 s

- 결함 탐지 이전에 카운터 C₁ 에 대한 확인들의 개수: 15개 결함들

- 어떤 결함도 탐지되지 않는다면 상기 카운터 C₁를 0으로 리셋하기 이전의 시간: 1시간 (h)

이것은 매 초마다 재발되는 결함이 빠르면 25분 내에 그리고 늦으면 15시간 내에 확인될 수 있다는 것을 의미한다.

슬라이딩 윈도우들의 제3 시리즈:

- T₂: 100 s

- Δt²: 2 s

- t₁ ² 및 t_n ²+T₂ 사이에서 관찰의 전체 지속 시간: 1000 s

- 지속 시간 T₂의 2개의 연속적인 슬라이딩 윈도우들 사이의 겹침: 40 s

- 결함 탐지 이전에 카운터 C₂ 에 대한 확인들의 개수: 5개 결함들

- 어떤 결함도 탐지되지 않는다면 상기 카운터 C₂를 0으로 리셋하기 이전의 시간: 5 h

이것은 매 초마다 재발되는 결함이 빠르면 80분 내에 그리고 늦으면 25시간 내에 확인될 수 있다는 것을 의미한다.

슬라이딩 윈도우들의 제4 시리즈:

- T₃: 1000 s

- Δt³: 20 s

- t₁ ³ 및 t_n ³+T₃ 사이에서 관찰의 전체 지속 시간: 5000 s

- 지속 시간 T₃의 2개의 연속적인 슬라이딩 윈도우들 사이의 겹침: 400 s

- 결함 탐지 이전에 카운터 C₃ 에 대한 확인들의 개수: 3개 결함들

- 어떤 결함도 탐지되지 않는다면 상기 카운터 C₃를 0으로 리셋하기 이전의 시간: 8 h

이것은 매 초마다 재발되는 결함이 빠르면 4시간 내에 그리고 늦으면 24시간 내에 확인될 수 있다는 것을 의미한다.

슬라이딩 윈도우들의 제5 시리즈:

- T₄: 3600 s

- Δt⁴: 20 s

- t₁ ⁴및 t_n ⁴+T₃ 사이에서 관찰의 전체 지속 시간: 10800 s

- 지속 시간 T₄의 2개의 연속적인 슬라이딩 윈도우들 사이의 겹침: 1440 s

- 결함 탐지 이전에 카운터 C₄ 에 대한 확인들의 개수: 2개 결함들

- 어떤 결함도 탐지되지 않는다면 상기 카운터 C₄를 0으로 리셋하기 이전의 시간: 12 h

이것은 매 초마다 재발되는 결함이 빠르면 6시간 내에 그리고 늦으면 24시간 내에 확인될 수 있다는 것을 의미한다.

짧은 지속 시간들을 가진, 특히 T₀, T₁ 및 T₂ 의 지속 시간들을 가진 윈도우들에 대해서, 상기 오차의 절대값은 상당한 것으로 고려될 수 있을 것이다. 이런 경우들에서, 카운터들 C₀, C₁ 및 C₂ 각각을 증가시키기 위한 목적으로, 상기 오차들

,

및

은 암페어들 (A)에 대한 절대 임계값들과, 예를 들면, ST₀ = 6 A, ST₁ = 4 A 및 ST₂ = 2 A와 각각 비교될 수 있다. 동시에, 더 긴 지속 시간들을 가진, 특히 T₃ 및 T₄ 의 지속 시간들을 가진 윈도우들에 대해서, 상기 오차의 절대값은 상당한 것으로 고려되지 않을 수 있을 것이다. 특히, 짧은 구간들에, 말하자면 고-주파수 구간들에 걸쳐서 동작할 때에, 높은 전류 피크들이 모니터되며, 그러므로 상기 오차의 절대값의 면에서 생각한다. 동시에, 더 낮은 주파수들에 대해, 상기 시스템의 성능을 모니터하려고 하며, 그러므로 상기 세트포인트가 도달된 백분율에 관하여 생각하며, 이 백분율은 실질적으로 성능에 대응한다. 이런 경우들에서, 상대적인 오차들

/mean_current_T₃ 및

/RMS_current_T₄ 이 존재하며, 여기에서 mean_current_T₃ 및 RMS_current_T₄ 는 T₃ 및 T₄, 구간들에 걸친 평균 전류들을 각각 나타내며,

및

로 각각 계산되며, 이것들은 0.8 및 0.75와 같은 비율들로 각각 계산될 수 있다. 진단들을 서로 구분할 수 있기 위해서 상기 임계값의 값들에서의 감소가 클 필요가 있다는 것에 유의한다. 특히, 다양한 진단들 사이를 분리하여 구별할 수 있도록 하기 위해서 상기 임계값들을 조정하기 위해 특별한 주의가 취해져야만 한다. 예를 들면, 1초의 구간에 걸친 20 A의 초과는 10초의 범위에 걸친 2 A의 초과에 대응한다. 그래서, 진단이 1초의 윈도우에 걸쳐서 수행되어야만 하며 10초의 윈도우에 의해서가 아니라면, 10-초 윈도우의 임계값은 2 A보다 아주 더 커야만 한다.

상기 예시적인 실시예는 적절한 결정들을 장애의 유형의 함수로서 내리는데 있어서 유지보수 직원을 돕는 것을 가능하게 한다:

- 대략 1 내지 10 초의 지속 시간 T_j 에 대해 장애가 탐지된다면, 상기 시스템은 즉각 중단될 수 있고 그리고 유지보수 직원은 커넥터 문제점들 (연속 테스트들) 또는 시스템 불안정성 문제점 (소프트웨어 업데이트들)에 관하여 지시받을 수 있을 것이다;

- 약 100 s의 지속 시간 T_j 에 대해 장애가 탐지된다면, 상기 유지보수 직원은 센서 드리프트 (drift)에 관하여 지시받을 수 있을 것이다 (센서들 교체 예상);

- 약 1000초의 지속 시간 T_j 에 대해 장애가 탐지된다면, 그것은 아마도 노화의 영향에 의한 것이며 그래서 배터리 교체를 예상하는 것이 필요하다.

장애의 원인에 관한 정밀한 진단을 제공함으로써, 본 발명은 유지보수 비용들을 크게 줄이게 하는 추가적인 유리함을 제공한다.

Claims (7)

1. 적어도 하나의 배터리를 포함하는 전기 에너지 저장 시스템 내 장애 (fault)들을 탐지하는 방법으로, 상기 방법은:
   - 상기 배터리에 충전 또는 방전 세트포인트를 보내는 단계;
   - 상기 세트포인트를 보내는 동안에 상기 배터리를 통해 지나가는 전류를 측정하는 단계;
   - m × n 시간 인터벌들

   

   내에서 상기 측정된 전류 및 이론적인 세트포인트 전류 사이의 m × n 평균 오차들 (mean errors)

   

   을 각각 계산하는 단계;
   - 1 및 m 사이의 임의 값 j에 대해

   

   를 계산하는 단계;
   - e_j 가 절대값의 면에서 또는 상대적인 값의 면에서 미리 정해진 임계값을 초과한다면 카운터 C_j를 증가시키는 단계;를 포함하며,
   C_j 가 미리 정해진 임계값을 초과한다면 장애가 검출되는 것을 특징으로 하는, 장애 탐지 방법.
2. 제1항에 있어서,
   Δt^j 가 미리 정해진 샘플링 인터벌일 때에, 1과 m 사이의 임의 값 j에 대해 그리고 1과 n 사이의 임의 값 i에 대해

   

   인 것을 특징으로 하는, 장애 탐지 방법.
3. 제1항에 있어서,
   - T_j 는 미리 정해진 임계값보다 짧은 지속시간이며 그리고 e_j 는 암페어들에 대해 미리 정해진 임계값을 초과한다; 또는
   - T_j 는 상기 미리 정해진 임계값보다 긴 지속시간이며 그리고 e_j 및 상기 지속시간 T_j 에 대해 미리 정해진 평균 오차 사이의 비율이 미리 정해진 비율을 초과한다,
   의 두 조건들 중 하나가 충족된다면 상기 카운터 C_j 는 증가되는 것을 특징으로 하는, 장애 탐지 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 평균 오차

   

   는,
   

   

   로 계산되는 것을 특징으로 하는, 장애 탐지 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 방법은 장애 알람을 일으키는 단계를 더 포함하며, 상기 알람은:
   - 임계값₁ 이 미리 정해진 시간 임계값일 때에 T_j ≤ 임계값₁ 이라면, 상기 알람의 원인은 커넥터 장애이다;
   - 임계값₂ 이 미리 정해진 시간 임계값일 때에 임계값₁ ≤ T_j ≤ 임계값₂ 라면, 상기 알람의 원인은 센서 장애이다;
   - 임계값₂ ≤ T_j 라면, 상기 알람의 원인은 배터리의 노화이다,
   라는 것을 표시하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는, 장애 탐지 방법.
6. 재생가능 소스로부터의 전기 에너지를 저장하는 시스템으로,
   적어도 하나의 배터리를 포함하며,
   상기 시스템은 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에서 선언된 방법을 구현하기 위한 하드웨어 수단 및 소프트웨어 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는, 전기 에너지 저장 시스템.
7. 빌딩으로서,
   상기 빌딩은 제6항에서 선언된 시스템을 포함하는 것을 특징으로 하는 빌딩.

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