KR102196668B1 - 배터리 충전 상태 추정 장치 및 방법 - Google Patents

배터리 충전 상태 추정 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102196668B1
KR102196668B1 KR1020190082534A KR20190082534A KR102196668B1 KR 102196668 B1 KR102196668 B1 KR 102196668B1 KR 1020190082534 A KR1020190082534 A KR 1020190082534A KR 20190082534 A KR20190082534 A KR 20190082534A KR 102196668 B1 KR102196668 B1 KR 102196668B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
value
state
battery
soc
correction
Prior art date
Application number
KR1020190082534A
Other languages
English (en)
Inventor
이성은
최진혁
김수열
임지훈
Original Assignee
한국전력공사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전력공사 filed Critical 한국전력공사
Priority to KR1020190082534A priority Critical patent/KR102196668B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102196668B1 publication Critical patent/KR102196668B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/3644—Constructional arrangements
    • G01R31/3648—Constructional arrangements comprising digital calculation means, e.g. for performing an algorithm
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/382—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/396—Acquisition or processing of data for testing or for monitoring individual cells or groups of cells within a battery

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)

Abstract

본 발명은 배터리 충전상태 추정 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일 측면에 따른 배터리 충전상태 추정 장치는, 배터리의 전압(OCV), 전류 및 온도 중 적어도 하나를 측정하는 측정부, 상기 측정된 전압을 이용하여 초기 SOC(State of Charge)값을 산출하고, 배터리의 운전상태(SOC-State)를 판단하는 판단부, 상기 배터리의 운전상태에 따라, 상기 배터리의 SOC값을 보정하기 위한 제1 보정값 또는 제2 보정값을 산출하거나, 상기 제1 보정값 및 제2 보정값에 기초하여 상기 배터리의 최종 SOC값을 산출하는 분석부를 포함한다.

Description

배터리 충전 상태 추정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING STATE OF CHARGE OF BATTERY AND METHOD THEREOF}
본 발명은 배터리 충전 상태 추정 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 배터리의 상태를 고려하여 전압(OCV)에 따른 충전상태(SOC) 값을 보정할 수 있는 배터리 충전 상태 추정 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 리튬기반의 대용량 ESS(Energy Storage System)의 화재 사건이 연이어 발생하고 있다. 그 원인은 배터리 문제나 외부 원인일 수 있으나, 근본적으로 물질의 상태가 불안정하고 폭발의 가능성이 높은 배터리의 상태를 정밀하게 모니터링하고 분석하는 기술이 부족한 실정이다.
에너지저장장치 구성품 중 리튬전지 기반 배터리시스템은 다수의 배터리 셀이 직병렬로 구성되어 있다. 배터리의 특성상 다수의 셀 중 일부 셀이 불량이거나 비정상 상태에서 운전(고온, 과전압, 과전류)으로 인해 하나의 셀이라도 수명에 손상을 미치게 되면, 배터리시스템 전체에 영향을 주게 된다. 즉, 셀간 수명 불균형으로 인해 손상된 셀 기준으로 전체 시스템의 성능 저하 및 사용 불가 상태가 되며, 나아가 위험 상태가 되면 폭발 및 화재의 위험이 있다.
보통 배터리에 설치된 BMS(Battery Management System)의 역할이 셀 전압, 온도 모니터링 및 셀 밸런싱을 통해 다수의 셀의 전압을 균등하게 유지하는 역할을 하며, 현재 배터리 상태 정보를 알려준다. 그리고, 배터리는 가용 용량 기준을 SOC로 표기하고, 0%~100% 사이에서 현재 용량을 BMS를 통해 추정한다. SOC 정보는 ESS를 포함하여 배터리를 사용하는 모든 어플리케이션에서 중요한 정보이나 정확한 값을 추정하는 것이 어렵다.
SOC(State of Charge)의 정확한 값을 추정하기 어려운 이유는 배터리 특성에 영향을 미치는 요인들이 많기 때문이다. 우선 배터리는 온도에 매우 민감하여, 온도에 따라 가용 에너지가 달라지며, 또한 내부 저항의 변화가 온도가 낮을수록 커지기 때문에 충/방전시 전압변화가 커지게 된다. 또한 사용할수록 가용용량이 감소하고 내부저항이 커지는 수명 변화가 있기 때문에 모든 요소를 고려해서 정확한 충전용량을 예측하기는 어렵다. 즉, 도 1에 도시된 바와 같이 배터리의 온도에 따른 특성 변화가 비선형적이고, 셀의 전압 및 용량이 비선형적이다.
이러한 충전상태 정보인 SOC 값이 중요한 이유는 제한된 배터리 에너지를 사용하기 위한 스케쥴을 설정하거나 필요한 에너지 대비 실제 부족한 충전상태 정보를 표기할 경우 SOC값의 부정확성에 의해 문제를 야기시킬 수 있기 때문이다. 또한 다수의 직병렬로 연결되어 있는 배터리 팩에서 SOC의 부정확한 값으로 인해 일부 셀이 0%~100%를 넘어갈 경우, 저전압 또는 과전압으로 인해 배터리 수명에 치명적인 영향을 주어 향후 사용 가능한 횟수가 급격히 줄거나 사용할 수 없게 될 수도 있다.
한편, 배터리의 충전상태를 추정하는 방법은 전하의 이동량을 기반으로 충전용량을 산정하는 전류적산기법과 정지 상태에서 전압값을 바탕으로 충전상태를 추정하는 OCV(open circuit voltage)방법이 있다. 배터리를 계측할 수 있는 값이 전류와 전압이기 때문에, 전류적산기법과 OCV 기법을 기본으로 다양한 조합과 추정방법을 통해 추정할 수 있다.
그러나, 종래의 OCV 방법은 전압(OCV) 대비 SOC를 추정하는데 큰 오류를 가지고 있다. 도 2에 도시된 5% 단위로 충전 또는 방전 후 안정된 전압값을 살펴보면, 대략 20~60mV의 전압차를 가지는데, 이는 SOC 환산 시 3%~8%의 오차율을 의미한다. 즉, 같은 전압값이라도 배터리 상태에 따라 약 5%의 오차율을 가질 가능성이 있다. 만약 배터리 상태를 고려하지 않고 충전 OCV값과 방전 OCV값의 평균값을 이용할 경우 최대 4%의 오차율을 포함하는 것이다.
도 3은 SOC 50%에서의 충전 방전 후 안정 상태로 전압이 회복되는 데이터를 보여준다. 도 3에서 볼 수 있듯이 안정된 전압(OCV)의 값이 같은 SOC임에도 불구하고, 충전과 방전 상태에 따라 전압값이 다르다는 것을 확인 할 수 있다.
또한, 실제 운전 조건에서는 충분한 전압 안정 시간을 반영하기 어렵기 때문에 4% 이상의 오차가 발생하기도 한다. 도 4는 실제 ESS 운전데이터를 나타내는데, SOC 10~90 영역에서의 정격 충방전시 전압, 전류, SOC 값이다. 전류값을 기준으로 충방전 후 전류값이 '0'일 때, SOC의 변화를 보면 완만하게 변동하는 것을 볼 수 있다. 이를 확대한 도 5를 참조하면, 약 5%의 SOC 변화를 볼 수 있는데 이와 같은 현상이 안정된 전압(OCV)값에 따른 SOC 보정의 결과이다. 일반적으로 충/방전 상태를 고려하지 않고 SOC-OCV 평균값을 적용했을 때 도 5와 같은 결과로 나타난다.
이는 실제 ESS 운전 시 5% 변화율을 고려하여 운전하게 되어 운전 제약의 요인이 되며, 배터리 상태가 열화됨에 따라 오차율은 더 커지기 때문에, 운영자 입장에서 SOC 값을 신뢰하기 어려울 수 있다. 이처럼, 종래에는 SOC 보정 시 배터리의 상태를 고려하지 않으므로, SOC 오차율이 증가하는 문제가 있다.
이에, 배터리의 상태를 고려하여, 전압(OCV)에 따른 충전상태(SOC) 값을 보정할 수 있는 기술 개발이 요구되고 있다.
본 발명과 관련된 선행기술로는 대한민국 등록특허공보 제10-1749383호(2017.06.20. 공고, 발명의 명칭 : 배터리의 SOC 보정 시스템 및 방법)가 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점들을 개선하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 배터리의 상태를 고려하여 전압(OCV)에 따른 충전상태(SOC) 값을 보정할 수 있는 배터리 충전 상태 추정 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제(들)로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 배터리 충전상태 추정 장치는, 배터리의 전압(OCV), 전류 및 온도 중 적어도 하나를 측정하는 측정부, 상기 측정된 전압을 이용하여 초기 SOC(State of Charge)값을 산출하고, 배터리의 운전상태(SOC-State)를 판단하는 판단부, 상기 배터리의 운전상태에 따라, 상기 배터리의 SOC값을 보정하기 위한 제1 보정값 또는 제2 보정값을 산출하거나, 상기 제1 보정값 및 제2 보정값에 기초하여 상기 배터리의 최종 SOC값을 산출하는 분석부를 포함한다.
본 발명에 있어, 상기 판단부는, 전압값과 그 전압값에 대응하는 충전시 상태값(SOCChr)이 매칭된 충전상태값 테이블 및 전압값과 그 전압값에 대응하는 방전시 상태값(SOCDchr)이 매칭된 방전 상태값 테이블로부터 상기 측정된 전압에 대응하는 충전시 상태값 및 방전시 상태값을 획득하고, 상기 획득된 충전시 상태값 및 방전시 상태값의 평균값으로 초기 SOC값을 산출할 수 있다.
본 발명에 있어, 상기 판단부는, 상기 배터리가 충전 또는 방전 상태인 경우 충방전상태, 상기 배터리의 충방전이 정지상태이나 전압이 변동하는 경우 불안정 상태, 상기 배터리의 충방전이 정지상태이나 전압 변동이 거의 없는 경우 안정 상태로 상기 배터리의 운전상태를 판단할 수 있다.
본 발명에 있어, 상기 분석부는, 상기 배터리의 운전상태가 불안정 상태인 경우, 상기 현재 SOC값에 기초하여 제1 보정값을 산출하는 제1 보정부, 상기 배터리의 운전상태가 충방전상태인 경우, 가중치 이동 평균을 이용하여 제2 보정값을 산출하는 제2 보정부, 상기 배터리의 운전상태가 안정상태인 경우, 상기 제1 보정값 및 제2 보정값에 기초하여 상기 배터리의 최종 SOC값을 추정하는 추정부를 포함할 수 있다.
본 발명에 있어, 상기 제1 보정부는, 현재 측정된 전압에 대응하는 충전시 상태값과 방전시 상태값 사이의 현재 SOC값을 반영하여 보정 상한값(SOCUpper)과 보정 하한값(SOCLower) 사이에서 제1 보정값을 산출할 수 있다.
본 발명에 있어, 상기 제2 보정부는, 메모리를 일정 개수의 영역으로 나누고, 일정 주기로 측정된 전류값을 상기 메모리의 각 영역에 저장하며, 각 영역에 저장된 전류값에 대해 가장 최근의 전류값 순으로 높은 내부 가중치를 각각 부여한 후, 상기 메모리에 저장된 값을 합하여 보정 계수를 산출하고, 상기 산출된 보정계수에 상기 배터리의 충방전 특성을 고려한 기 설정된 계수를 곱하여 제2 보정값을 산출할 수 있다.
본 발명에 있어, 상기 제2 보정부는, 상기 배터리의 상태가 안정상태일 경우 상기 메모리를 리셋시킬 수 있다.
본 발명에 있어, 상기 추정부는, 상기 제1 보정값과 제2 보정값에 기초하여 최종 보정값을 산출하고, 상기 최종 보정값을 충전시 상태값(SOCChr)과 방전시 상태값(SOCDchr) 사이에 적용하여 최종 SOC값을 산출할 수 있다.
본 발명에 있어, 상기 추정부는, 아래 수학식을 이용하여 상기 최종 보정값(K)을 산출할 수 있다.
[수학식]
Figure 112019070099245-pat00001
여기서, SOC[n-1]는 현재 SOC값, WeightedZ는 제2 보정값, SOCUpper는 보정 상한값, SOCLower는 보정 하한값을 의미할 수 있다.
본 발명에 있어, 상기 추정부는, 아래 수학식을 이용하여 상기 최종 SOC값(SOCFinal(OCV))을 산출할 수 있다.
[수학식]
Figure 112019070099245-pat00002
여기서, K는 최종 보정값, SOCChr(OCV)는 충전시 상태값, SOCDchr(OCV)는 방전시 상태값을 의미할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 배터리 충전 상태 추정 방법은, 측정부가 배터리의 전압(OCV) 또는 전류를 측정하는 단계, 판단부가 상기 측정된 전압을 이용하여 초기 SOC(State of Charge)값을 산출하고, 배터리의 운전상태를 판단하는 단계, 분석부가 상기 배터리의 운전상태에 따라, 상기 배터리의 SOC값을 보정하기 위한 제1 보정값 또는 제2 보정값을 산출하거나, 상기 제1 보정값 및 제2 보정값에 기초하여 상기 배터리의 최종 SOC값을 산출하는 단계를 포함한다.
본 발명은 상기 배터리의 운전상태를 판단하는 단계에서, 상기 판단부는, 전압값과 그 전압값에 대응하는 충전시 상태값(SOCChr)이 매칭된 충전상태값 테이블 및 전압값과 그 전압값에 대응하는 방전시 상태값(SOCDchr)이 매칭된 방전 상태값 테이블로부터 상기 측정된 전압에 대응하는 충전시 상태값 및 방전시 상태값을 획득하고, 상기 획득된 충전시 상태값 및 방전시 상태값의 평균값으로 초기 SOC값을 산출할 수 있다.
본 발명은 상기 배터리의 운전상태를 판단하는 단계에서, 상기 판단부는, 상기 배터리가 충전 또는 방전 상태인 경우 충방전상태, 상기 배터리의 충방전이 정지상태이나 전압이 변동하는 경우 불안정 상태, 상기 배터리의 충방전이 정지상태이나 전압 변동이 거의 없는 경우 안정 상태로 상기 배터리의 운전상태를 판단할 수 있다.
본 발명은 상기 산출하는 단계에서, 상기 분석부는, 상기 배터리의 운전상태가 불안정 상태인 경우, 상기 현재 SOC값에 기초하여 제1 보정값을 산출하고, 상기 배터리의 운전상태가 충방전상태인 경우, 가중치 이동 평균을 이용하여 제2 보정값을 산출하며, 상기 배터리의 운전상태가 안정상태인 경우, 상기 제1 보정값 및 제2 보정값에 기초하여 상기 배터리의 최종 SOC값을 추정할 수 있다.
본 발명은 상기 산출하는 단계에서, 상기 분석부는, 현재 측정된 전압에 대응하는 충전시 상태값과 방전시 상태값 사이의 현재 SOC값을 반영하여 보정 상한값(SOCUpper)과 보정 하한값(SOCLower) 사이에서 제1 보정값을 산출할 수 있다.
본 발명은 상기 산출하는 단계에서, 상기 분석부는, 메모리를 일정 개수의 영역으로 나누고, 일정 주기로 측정된 전류값을 상기 메모리의 각 영역에 저장하며, 각 영역에 저장된 전류값에 대해 가장 최근의 전류값 순으로 높은 내부 가중치를 각각 부여한 후, 상기 메모리에 저장된 값을 합하여 보정 계수를 산출하고, 상기 산출된 보정계수에 상기 배터리의 충방전 특성을 고려한 기 설정된 계수를 곱하여 제2 보정값을 산출할 수 있다.
본 발명은 상기 산출하는 단계에서, 상기 분석부는, 상기 배터리의 상태가 안정상태일 경우 상기 메모리를 리셋시킬 수 있다.
본 발명은 상기 산출하는 단계에서, 상기 분석부는, 상기 제1 보정값과 제2 보정값에 기초하여 최종 보정값을 산출하고, 상기 최종 보정값을 충전시 상태값(SOCChr)과 방전시 상태값(SOCDchr) 사이에 적용하여 최종 SOC값을 산출할 수 있다.
본 발명에 따르면, 배터리의 상태를 고려하여 전압(OCV)에 따른 충전상태(SOC) 값을 보정함으로써, SOC 오차율 증가로 인해 발생할 수 있는 문제를 해결할 수 있다. 이는 제한된 배터리 에너지를 사용하기 위한 스케쥴을 설정하거나 필요한 에너지 대비 실제 부족한 충전상태 정보를 표기할 경우 SOC값의 부정확성에 의해 추가 에너지가 필요할 때 사용할 수 없는 상황을 방지할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, ESS의 경우, 방전 가능 에너지 및 시간을 정확한 SOC값을 기반으로 운전할 수 있기 때문에 운영의 신뢰성이 향상되고, SOC 오차로 인한 배터리 열화 요인을 감소시킬 수 있기 때문에 수명 관리 및 수명 연장의 효과가 있다. 또한, 배터리가 열화됨에 따라 배터리 충방전 상태에 따른 전압 변동 특성이 커지는 경향성이 있기 때문에 향후 재활용 분야에서 꼭 필요한 기술로서 배터리 활용에 신뢰성을 높일 수 있는 있다.
또한, 본 발명에 따르면, ESS뿐만 아니라 리튬배터리가 적용되는 소형 전자기기부터 EV까지 모든 어플리케이션에 적용이 가능하기 때문에 활용성 및 적용성이 매우 우수하다.
한편, 본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 이하에서 설명할 내용으로부터 통상의 기술자에게 자명한 범위 내에서 다양한 효과들이 포함될 수 있다.
도 1은 일반적인 배터리 특성을 설명하기 위한 그래프이다.
도 2는 종래의 배터리 충방전에 따른 전압(OCV) 대비 SOC 특성을 나타낸 그래프이다.
도 3은 종래의 배터리 상태에 따른 OCV 특성을 나타낸 그래프이다.
도 4는 종래의 ESS 운전에 따른 SOC 데이터를 나타낸 그래프이다.
도 5는 도 4를 확대한 그래프이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리의 충전상태 추정을 위한 개념도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리의 충전상태 추정 장치를 나타낸 블록도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 충전상태 추정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리의 운전상태에 따른 분석부의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 다른 제1 보정값을 산출하는 방법을 설명하기 위한 그래프이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 충전시 최종 보정값(K)를 반영한 최종 SOC를 설명하기 위한 그래프이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 방전시 최종 보정값(K)를 반영한 최종 SOC를 설명하기 위한 그래프이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 ESS 운영 데이터 반영에 따른 최종 SOC값을 나타낸 그래프이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 ESS 운영 데이터 반영에 따른 결과 데이터를 나타낸 그래프이다.
도 15는 도 14를 확대한 그래프이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 충전상태 추정 장치 및 방법을 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다.
또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
또한, 본 명세서에서 설명된 구현은, 예컨대, 방법 또는 프로세스, 장치, 소프트웨어 프로그램, 데이터 스트림 또는 신호로 구현될 수 있다. 단일 형태의 구현의 맥락에서만 논의(예컨대, 방법으로서만 논의)되었더라도, 논의된 특징의 구현은 또한 다른 형태(예컨대, 장치 또는 프로그램)로도 구현될 수 있다. 장치는 적절한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어 등으로 구현될 수 있다. 방법은, 예컨대, 컴퓨터, 마이크로프로세서, 집적 회로 또는 프로그래밍가능한 로직 디바이스 등을 포함하는 프로세싱 디바이스를 일반적으로 지칭하는 프로세서 등과 같은 장치에서 구현될 수 있다. 프로세서는 또한 최종-사용자 사이에 정보의 통신을 용이하게 하는 컴퓨터, 셀 폰, 휴대용/개인용 정보 단말기(personal digital assistant: "PDA") 및 다른 디바이스 등과 같은 통신 디바이스를 포함한다.
본 발명에 기재된 SOCDchr(OCV)는 SOC_Dchr(OCV)과 동일한 의미이고, SOCChr(OCV)는 SOC_Chr(OCV)과 동일한 의미이며, SOCFinal(OCV)는 SOC_Final(OCV)과 동일한 의미이고, SOCUpper는 SOC_Upper와 동일한 의미이며, SOCLower는 SOC_Lower과 동일한 의미를 가지는 기호일 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리의 충전상태 추정을 위한 개념도이다.
도 6을 참조하면, 배터리의 충방전 상태에 따라 충전시 상태값(SOCChr(OCV))과 방전시 상태값(SOCDchr(OCV))으로 구분하고, 최종 SOC값(SOCFinal(OCV))이 도시되어 있다. 이때, 최종 SOC값(SOCFinal(OCV))은 보정값에 따라 SOC_Chr(OCV)과 SOC_Dchr(OCV)사이에서 하나의 값을 선정하게 된다.
본 발명은 전압(OCV)에 따른 충전상태(SOC) 보정의 정확성을 높이기 위한 것으로, 배터리의 상태를 고려하여 전압(OCV)에 따른 충전상태(SOC) 값을 보정함으로써, 최종 SOC값의 정확도를 높일 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 충전 상태 추정 장치를 나타낸 블록도이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 충전 상태 추정 장치(200)는 측정부(210), 판단부(220) 및 분석부(230)를 포함하고, 배터리(100)와 연결된다. 이때, 배터리(110)는 직ㆍ병렬로 연결된 다수의 셀을 포함하는 배터리 팩일 수있다.
측정부(210)는 배터리의 전압, 전류, 온도를 측정한다. 이때, 측정부(210)는 일정 주기로 값을 측정하고, 측정된 값을 판단부(220)로 전송한다.
이러한 측정부(210)는 배터리(100)의 출력단에 연결되며, 전압, 전류, 온도 등을 측정하는 전압센서, 전류센서, 온도센서 등을 포함할 수 있다. 전압센서는 배터리(100)의 출력단에 연결되어, 배터리 시스템 내의 전압을 주기적으로 측정한다. 여기서, 배터리 시스템 내의 전압은 부하 전압으로, 배터리(100)와 배터리(100)에 연결된 시스템(배터리 시스템)에 실제 전류가 인가되었을 때 부하에 걸리는 전압을 의미한다. 또한, 전류센서는 배터리 시스템 내의 전류를 주기적으로 측정한다. 온도 센서는 배터리 시스템 내의 온도를 주기적으로 측정한다.
측정된 전압 값과 전류 값이 최초 측정 값인 경우, 배터리(100)와 배터리(100)에 연결된 시스템은 무부하 상태로 간주될 수 있다. 이때, 전압센서에서 측정된 전압 값(최초 측정 전압 값)은 배터리(100)의 OCV(Open Circuit Voltage, 개회로 전압) 값으로 지칭될 수 있다. 여기서, OCV 값은 전류가 배터리(100)에 전류가 인가되지 않았을 때의 전압 값으로, 배터리(100)가 가지고 있는 고유 전압 값이다.
측정부(210)에서 측정된 전압 값, 전류 값 및 온도는 메모리(미도시)에 저장될 수 있다. 이때, 메모리는 배터리 충전상태 추정장치(200) 내의 소정의 위치에 내장될 수 있으며, 여러 번 기록 입력이 가능한 RAM(Random Access Memory) 또는 PROM(Programmable Read Only Memory) 중 플래시 메모리(Flash Memory) 등으로 구성될 수 있다.
판단부(220)는 측정부(210)에서 측정된 전압값을 이용하여 SOC(State of Charge)값을 산출하고, 배터리의 운전상태를 판단한다. 이때 판단부(220)에는 전압값과 각 전압값에 대응하는 충전시 상태값(SOCChr)이 매칭된 충전상태값 테이블 및 전압값과 각 전압값에 대응하는 방전시 상태값(SOCDchr)이 매칭된 방전상태값 테이블이 미리 저장되어 있다.
판단부(220)는 측정부(210)에서 측정된 최초 측정 전압(OCV) 값을 이용하여 초기 SOC 값을 산출한다. 이때, 판단부(220)는 충전상태값 테이블 및 방전상태값 테이블로부터 최초 전압에 대응하는 충전시 상태값 및 방전시 상태값을 획득하고, 획득된 충전시 상태값 및 방전시 상태값의 평균값으로 초기 SOC값을 산출할 수 있다.
또한, 판단부(220)는 측정된 전압 값과 전류 값이 최초 측정 값이 아닌 경우, 전압 값과 전류 값을 분석부(220)에 전달된다.
또한, 판단부(220)는 배터리(100)의 운전 상태를 충방전 상태, 불안전 상태, 및 안전 상태 중 적어도 하나의 상태로 판단한다. 운전상태(SOC_State)는 0, 1, 2로 구분되며, 판단부(200)는 운전상태에 따라 보정을 위한 연산 단계(SOC_State=1, SOC_State=2)와 보정 반영 단계(SOC_State=0)로 나누어 동작한다. 여기서 SOC_State = 2는 충방전 상태를 의미하며, SOC_State = 1는 배터리(100)의 충방전이 정지 상태이나 전압이 변동하는 불안정 상태를 의미하고, SOC_State = 0은 배터리(100)의 충방전이 정지 상태이고 전압 변동이 거의 없는 안정 상태를 의미할 수 있다.
분석부(230)는 판단부(220)에서 판단된 배터리(100)의 운전상태에 따라, 배터리(100)의 SOC값을 보정하기 위한 제1 보정값 또는 제2 보정값을 산출하거나, 제1 보정값 및 제2 보정값에 기초하여 배터리(100)의 최종 SOC값을 산출한다.
즉, 분석부(230)는 현재 충전상태값(SOC[n-1])에 기초하여 제1 보정값을 산출하고, 가중치 이동 평균(Weighted Moving Average, W.M.A)를 이용한 배터리 상태 판단에 기초하여 제2 보정값을 산출하며, 제1 보정값 및 제2 보정값을 종합해서 최종 SOC값을 산출한다. 여기서, 제1 보정값은 현재 배터리(100)의 대략적인 충전상태에 대한 기본 특성을 반영하여 강인성을 확보하기 위한 것이고, 제2 보정값은 배터리의 상태를 정밀하게 반영하여 정확성을 높이기 위한 것이다.
이러한 분석부(230)는 제1 보정부(232), 제2 보정부(234) 및 추정부(236)를 포함한다.
제1 보정부(232)는 배터리(100)의 운전상태가 불안정 상태인 경우, 현재 SOC값에 기초하여 제1 보정값을 산출한다. 즉, 제1 보정부(232)는 현재 측정된 전압에 대응하는 충전시 상태값과 방전시 상태값 사이의 현재 SOC값(SOC(n-1))을 반영하여 보정 상한값(SOCUpper)과 보정 하한값(SOCLower) 사이에서 제1 보정값을 산출할 수 있다.
제1 보정값을 산출하는 원리는 SOC의 영역에 따라 충전시 상태값(SOCChr)와 방전시 상태값(SOCDchr) 중 중요한 값에 가중치를 두는 개념이다. 예를들어, 도 10을 참조하면, SOC가 20이하의 낮는 값일 때는 SOC_Dchr값이 중요한 값일 가능성이 높고, SOC가 80이상의 높은 값일 때는 SOC_Chr값이 중요할 가능성이 높다.
제1 보정부(232)는 아래 수학식 1을 이용하여 제1 보정값(FisrtZ)을 산출할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112019070099245-pat00003
여기서, SOCUpper는 보정 상한값, SOCLower는 보정 하한값으로, 배터리의 특성에 따라 설정 및 변경될 수 있다.
제2 보정부(234)는 배터리(100)의 운전상태가 충방전상태인 경우, 가중치 이동 평균(Weighted Moving Average, W.M.A)을 이용하여 제2 보정값을 산출한다.
제2 보정값을 산출하는 원리는 가중치 이동 평균을 이용하여 배터리 상태를 반영하는 것이다. 이는 가장 최근에 충방전한 값이 배터리(100)의 상태에 많은 영향을 준다는 개념을 반영하여 적용한 것이다. 예를 들어 충방전이 반복적으로 바뀌더라도 운전상태(SOC_State)가 (운전,2)에서 (정지,1)로 변하기 직전에 충전(또는 방전) 값이 배터리(100)의 상태에 상대적으로 영향을 많이 주고, 과거의 충방전 값은 상대적으로 영향도가 적을 가능성이 크기 때문에, 이에 대한 영향도를 종합적으로 산출하여 반영할 수 있다.
이에, 제2 보정부(234)는 가중치 이동 평균을 이용하여 보정계수를 산출하고, 산출된 보정계수에 배터리(100)의 충방전 특성을 고려한 기 설정된 계수(K2)를 곱하여, 배터리 상태가 반영된 제2 보정값을 산출한다.
구체적으로, 제2 보정부(234)는 메모리를 일정 개수의 영역으로 나누고, 일정 주기로 측정된 전류값을 메모리의 각 영역에 저장하며, 각 영역에 저장된 전류값에 대해 가장 최근의 전류값 순으로 높은 내부 가중치(k1)를 각각 부여한 후, 메모리에 저장된 모든 값을 합하여 보정 계수를 산출할 수 있다.
예를 들어, 전류값을 저장할 메모리(M)를 m개 설정하고, 메모리에 전류(Curr)값을 저장할 때, 제1 메모리(M(1))부터 최근 전류값인 Curr(n)을 저장, 제2 메모리(M(2))는 Curr(n-1)을 저장하고, 순차적으로 마지막 제m 메모리(M(m))에 Curr(n-m+1)을 저장한 후, 각 메모리 값에 내부 가중치(k1)를 각각 (1-k1), (1-k1*2)...(1-k1*m)의 가중치를 두어 전체 메모리값을 합하면 가장 최근 값에 가중치를 둔 보정계수를 산출할 수 있다.
보정계수가 산출되면, 제2 보정부(234)는 산출된 보정계수에 배터리(100)의 충방전 특성을 고려한 계수(K2)를 곱하여, 최종 배터리 상태가 반영된 제2 보정값을 산출한다. 즉, 제2 보정부(234)는 아래 수학식 2를 이용하여 제2 보정값(WeightedZ)을 산출할 수있다.
[수학식 2]
Figure 112019070099245-pat00004
여기서, M(1)은 제1 메모리값, M(2)는 제2 메모리값, M(m)은 제m 메모리값, k2는 미리 설정된 계수일 수 있다.
제2 보정부(234)는 배터리(100)의 상태가 안정상태일 경우 메모리를 리셋시킨다. 즉, 제2 보정부(234)는 배터리 상태가 안정상태라고 할 수 있는 SOC_State값이 '0'일 때 모든 메모리(M)를 '0'으로 리셋시킬 수 있다.
추정부(236)는 배터리(100)의 운전상태가 안정상태인 경우, 제1 보정값 및 제2 보정값에 기초하여 배터리(100)의 최종 SOC값을 추정한다.
즉, 추정부(236)는 제1 보정값과 제2 보정값에 기초하여 최종 보정값을 산출하고, 최종 보정값을 충전시 상태값(SOCChr)과 방전시 상태값(SOCDchr) 사이에 적용하여 최종 SOC값을 산출한다. 이때, 추정부(236)는 아래 수학식 3을 이용하여 최종 보정값(K)를 산출할 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112019070099245-pat00005
여기서, SOC[n-1]는 현재 SOC값, WeightedZ는 제2 보정값, SOCUpper는 보정 상한값, SOCLower는 보정 하한값을 의미할 수 있다. 또한, 최종 보정값(K)의 범위는 ‘0
Figure 112019070099245-pat00006
K
Figure 112019070099245-pat00007
1’으로 SOC[n-1]+WeightedZ의 값의 영역 또한 SOCLower
Figure 112019070099245-pat00008
SOC[n-1]+WeightedZ
Figure 112019070099245-pat00009
SOCUpper의 값의 범위로 제한될 수 있다.
최종 보정값이 산출되면, 추정부(236)는 아래 수학식 4를 이용하여 최종 SOC값(SOCFinal(OCV))을 산출할 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112019070099245-pat00010
여기서, K는 최종 보정값, SOCChr(OCV)는 충전시 상태값, SOCDchr(OCV)는 방전시 상태값을 의미할 수 있다.
상술한 바와 같이 제1 및 제2 보정값을 종합적으로 고려하여 최종 SOC값의 추세를 반영하면, 도 11 및 도 12와 같이 표시할 수 있다. 낮은 보정 하한값(SOCLower)에서 보정 상한값(SOCUpper)까지 충전할 경우 도 11의 최종 SOC값(SOC_Final(n))과 같이 반영될 것이며, 높은 보정 상한값(SOCUpper)에서 낮은 보정 하한값(SOCLower)까지 방전할 경우 도 12의 최종 SOC값(SOC_Final(n))과 같이 반영될 것이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 충전상태 추정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 충전상태 추정장치(200)는 배터리의 셀의 전압, 전류, 온도를 측정한다(S810).
단계 S810이 수행되면, 충전상태 추정장치(200)는 측정된 전압을 통해 초기 SOC 값을 산출하고, 배터리(100)의 운전상태를 판단한다(S820). 이때, 충전상태 추정장치(200)는 충전상태값 테이블 및 방전상태값 테이블로부터 최초 전압에 대응하는 충전시 상태값 및 방전시 상태값을 획득하고, 획득된 충전시 상태값 및 방전시 상태값의 평균값으로 초기 SOC값을 산출할 수 있다. 충전상태 추정장치(200)는 배터리(100)가 충전 또는 방전 상태인 경우 충방전상태, 배터리(100)의 충방전이 정지상태이나 전압이 변동하는 경우 불안정 상태, 배터리(100)의 충방전이 정지상태이나 전압 변동이 거의 없는 경우 안정 상태로 배터리(100)의 운전상태를 판단할 수 있다.
단계 S820이 수행되면, 충전상태 추정장치(200)는 배터리 운전 상태에 기초하여, 배터리(100)의 SOC값을 보정하기 위한 제1 보정값 또는 제2 보정값을 산출한다(S830). 이때, 충전상태 추정장치(200)는 배터리(100)의 운전상태가 불안정 상태인 경우, 현재 SOC값에 기초하여 제1 보정값을 산출하고, 배터리(100)의 운전상태가 충방전상태인 경우, 가중치 이동 평균을 이용하여 제2 보정값을 산출할 수 있다.
단계 S830의 수행 후, 배터리(100)의 운전상태가 안정상태가 되면, 충전상태 추정장치(200)는 제1 보정값 및 제2 보정값에 기초하여 배터리(100)의 최종 SOC값을 산출한다(S840).
배터리(100)의 운전상태에 따라 제1 보정값 또는 제2 보정값을 산출하거나, 배터리의 최종 SOC값을 산출하는 방법에 대해서는 도 9을 참조하기로 한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리의 운전상태에 따른 분석부의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 분석부(230)는 배터리(100)의 운전상태를 분석하여(S910), 배터리(100)의 운전상태가 불안정 상태인 경우(S920), 현재 SOC값에 기초하여 제1 보정값을 산출한다(S930). 즉, 분석부(230)는 현재 측정된 전압에 대응하는 충전시 상태값과 방전시 상태값 사이의 현재 SOC값을 반영하여 보정 상한값(SOCUpper)과 보정 하한값(SOCLower) 사이에서 제1 보정값을 산출할 수 있다.
만약, 배터리(100)의 운전상태가 충방전 상태이면(S940), 분석부(230)는 가중치 이동 평균을 이용하여 보정계수를 산출하고(S950), 산출된 보정계수에 배터리의 충방전 특성을 고려한 기 설정된 계수(k2)를 곱하여, 최종 배터리 상태가 반영된 제2 보정값을 산출한다(S960). 즉, 분석부(230)는 상술한 수학식 2를 이용하여 제2 보정값을 산출할 수 있다.
만약, 배터리(100)의 운전상태가 안정상태이면(S970), 분석부(230)는 제1 보정값과 제2 보정값에 기초하여 최종 보정값을 산출하고(S980), 최종 보정값을 충전시 상태값(SOCChr)과 방전시 상태값(SOCDchr) 사이에 적용하여 최종 SOC값을 산출한다(S990). 이때, 분석부(230)는 상술한 수학식 3을 이용하여 최종 보정값을 산출하고, 수학식 4를 이용하여 최종 SOC값을 산출할 수 있다.
도 13 및 도 15는 실제 ESS 운영 데이터를 바탕으로 본 발명을 적용한 결과를 나타낸 그래프이다.
도 13을 참조하면, 두번의 충전 방전 중 휴지기 동안 SOC의 변화를 살펴보면 SOC_Chr(충전시 상태값)와 SOC_Dchr(방전시 상태값) 사이에서 배터리 충방전 상태에 따른 최종 보정값(K)에 따라서 최종 SOC값인 SOC_Final을 추정하는 것을 확인할 수 있다.
도 14를 참조하면, 실제 운영 데이터 SOC값인 BMS_SOC값과 본 발명에 따른 운전 상태(SOC_State)에 따라 보정값을 적용한 최종값(New_SOC)을 비교하였을때 보정시 New_SOC의 SOC변화량이 매우 적다는 것을 확인할 수 있다.
도 14를 도 15와 같이 확대해보면, 충전 및 방전 시 약5%의 SOC 변화율이 제1 보정값 및 제2 보정값을 통해 최종적으로 1% 미만으로 감소하는 것을 확인할 수 있다. 이는 결론적으로 안정된 전압(OCV)를 통한 SOC 보정 시 정확한 배터리 상태를 반영 및 보정을 통해 최종적으로는 운영자 입장에서 SOC값의 신뢰성을 향상 시킨 것을 알 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 배터리 상태 추정 장치 및 방법은, 배터리의 상태를 고려하여 전압(OCV)에 따른 충전상태(SOC) 값을 보정함으로써, SOC 오차율 증가로 인해 발생할 수 있는 문제를 해결할 수 있다. 이는 제한된 배터리 에너지를 사용하기 위한 스케쥴을 설정하거나 필요한 에너지 대비 실제 부족한 충전상태 정보를 표기할 경우 SOC값의 부정확성에 의해 추가 에너지가 필요할 때 사용할 수 없는 상황을 방지할 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.
따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
100 : 배터리
200 : 충전 상태 추정 장치
210 : 측정부
220 : 판단부
230 : 분석부
232 : 제1 보정부
234 : 제2 보정부
236 : 추정부

Claims (20)

  1. 배터리의 전압(OCV), 전류 및 온도 중 적어도 하나를 측정하는 측정부;
    상기 측정된 전압값을 이용하여 초기 SOC(State of Charge)값을 산출하고, 배터리의 운전상태(SOC-State)를 판단하는 판단부; 및
    상기 배터리의 운전상태에 따라, 상기 배터리의 SOC값을 보정하기 위한 제1 보정값 및 제2 보정값을 산출하거나, 상기 제1 보정값 및 제2 보정값에 기초하여 상기 배터리의 최종 SOC값을 산출하는 분석부를 포함하되,
    상기 분석부는,
    상기 배터리의 운전상태가 충방전상태인 경우, 가중치 이동 평균을 이용하여 제2 보정값을 산출하는 제2 보정부를 포함하고,
    상기 제2 보정부는,
    메모리를 일정 개수의 영역으로 나누고, 일정 주기로 측정된 전류값을 상기 메모리의 각 영역에 저장하며, 각 영역에 저장된 전류값에 대해 가장 최근의 전류값 순으로 높은 내부 가중치를 각각 부여한 후, 상기 메모리에 저장된 값을 합하여 보정 계수를 산출하고, 상기 산출된 보정계수에 상기 배터리의 충방전 특성을 고려한 기 설정된 계수를 곱하여 제2 보정값을 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리 충전 상태 추정 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 판단부는,
    전압값과 그 전압값에 대응하는 충전시 상태값(SOCChr)이 매칭된 충전상태값 테이블 및 전압값과 그 전압값에 대응하는 방전시 상태값(SOCDchr)이 매칭된 방전 상태값 테이블로부터 상기 측정된 전압 값에 대응하는 충전시 상태값 및 방전시 상태값을 획득하고, 상기 획득된 충전시 상태값 및 방전시 상태값의 평균값으로 초기 SOC값을 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리 충전 상태 추정 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 판단부는,
    상기 배터리가 충전 또는 방전 상태인 경우 충방전상태, 상기 배터리의 충방전이 정지상태이나 전압이 변동하는 경우 불안정상태, 상기 배터리의 충방전이 정지상태이면서 전압 변동이 거의 없는 경우 안정상태로 상기 배터리의 운전상태를 판단하는 것을 특징으로 하는 배터리 충전 상태 추정 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 분석부는,
    상기 배터리의 운전상태가 불안정상태인 경우, 현재 SOC값에 기초하여 제1 보정값을 산출하는 제1 보정부; 및
    상기 배터리의 운전상태가 안정상태인 경우, 상기 제1 보정값 및 제2 보정값에 기초하여 상기 배터리의 최종 SOC값을 추정하는 추정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 충전 상태 추정 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제1 보정부는,
    현재 측정된 전압 값에 대응하는 충전시 상태값과 방전시 상태값 사이의 현재 SOC값을 반영하여 보정 상한값(SOCUpper)과 보정 하한값(SOCLower) 사이에서 제1 보정값을 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리 충전 상태 추정 장치.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 제2 보정부는,
    상기 배터리의 상태가 안정상태일 경우 상기 메모리를 리셋시키는 것을 특징으로 하는 배터리 충전 상태 추정 장치.
  8. 제4항에 있어서,
    상기 추정부는,
    상기 제1 보정값과 제2 보정값에 기초하여 최종 보정값을 산출하고, 상기 최종 보정값을 충전시 상태값(SOCChr)과 방전시 상태값(SOCDchr) 사이에 적용하여 최종 SOC값을 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리 충전 상태 추정 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 추정부는, 아래 수학식을 이용하여 상기 최종 보정값(K)을 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리 충전 상태 추정 장치.
    [수학식]
    Figure 112019070099245-pat00011

    여기서, SOC[n-1]는 현재 SOC값, WeightedZ는 제2 보정값, SOCUpper는 보정 상한값, SOCLower는 보정 하한값을 의미함.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 추정부는, 아래 수학식을 이용하여 상기 최종 SOC값(SOCFinal(OCV))을 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리 충전 상태 추정 장치.
    [수학식]
    Figure 112019070099245-pat00012

    여기서, K는 최종 보정값, SOCChr(OCV)는 충전시 상태값, SOCDchr(OCV)는 방전시 상태값을 의미함.
  11. 측정부가 배터리의 전압(OCV) 또는 전류를 측정하는 단계;
    판단부가 상기 측정된 전압값을 이용하여 초기 SOC(State of Charge)값을 산출하고, 배터리의 운전상태를 판단하는 단계; 및
    분석부가 상기 배터리의 운전상태에 따라, 상기 배터리의 SOC값을 보정하기 위한 제1 보정값 및 제2 보정값을 산출하거나, 상기 제1 보정값 및 제2 보정값에 기초하여 상기 배터리의 최종 SOC값을 산출하는 단계를 포함하되,
    상기 산출하는 단계에서,
    상기 분석부는, 상기 배터리의 운전상태가 충방전상태인 경우, 가중치 이동 평균을 이용하여 제2 보정값을 산출하되,
    상기 분석부는, 메모리를 일정 개수의 영역으로 나누고, 일정 주기로 측정된 전류값을 상기 메모리의 각 영역에 저장하며, 각 영역에 저장된 전류값에 대해 가장 최근의 전류값 순으로 높은 내부 가중치를 각각 부여한 후, 상기 메모리에 저장 된 값을 합하여 보정 계수를 산출하고, 상기 산출된 보정계수에 상기 배터리의 충 방전 특성을 고려한 기 설정된 계수를 곱하여 제2 보정값을 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리 충전 상태 추정 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 배터리의 운전상태를 판단하는 단계에서,
    상기 판단부는, 전압값과 그 전압값에 대응하는 충전시 상태값(SOCChr)이 매칭된 충전상태값 테이블 및 전압값과 그 전압값에 대응하는 방전시 상태값(SOCDchr)이 매칭된 방전 상태값 테이블로부터 상기 측정된 전압 값에 대응하는 충전시 상태값 및 방전시 상태값을 획득하고, 상기 획득된 충전시 상태값 및 방전시 상태값의 평균값으로 초기 SOC값을 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리 충전 상태 추정 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 배터리의 운전상태를 판단하는 단계에서,
    상기 판단부는, 상기 배터리가 충전 또는 방전 상태인 경우 충방전상태, 상기 배터리의 충방전이 정지상태이나 전압이 변동하는 경우 불안정상태, 상기 배터리의 충방전이 정지상태이면서 전압 변동이 거의 없는 경우 안정상태로 상기 배터리의 운전상태를 판단하는 것을 특징으로 하는 배터리 충전 상태 추정 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 산출하는 단계에서,
    상기 분석부는, 상기 배터리의 운전상태가 불안정상태인 경우, 현재 SOC값에 기초하여 제1 보정값을 산출하고, 상기 배터리의 운전상태가 안정상태인 경우, 상기 제1 보정값 및 제2 보정값에 기초하여 상기 배터리의 최종 SOC값을 추정하는 것을 특징으로 하는 배터리 충전 상태 추정 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 산출하는 단계에서,
    상기 분석부는, 현재 측정된 전압 값에 대응하는 충전시 상태값과 방전시 상태값 사이의 현재 SOC값을 반영하여 보정 상한값(SOCUpper)과 보정 하한값(SOCLower) 사이에서 제1 보정값을 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리 충전 상태 추정 방법.
  16. 삭제
  17. 제11항에 있어서,
    상기 산출하는 단계에서,
    상기 분석부는, 상기 배터리의 상태가 안정상태일 경우 상기 메모리를 리셋시키는 것을 특징으로 하는 배터리 충전 상태 추정 방법.
  18. 제14항에 있어서,
    상기 산출하는 단계에서,
    상기 분석부는, 상기 제1 보정값과 제2 보정값에 기초하여 최종 보정값을 산출하고, 상기 최종 보정값을 충전시 상태값(SOCChr)과 방전시 상태값(SOCDchr) 사이에 적용하여 최종 SOC값을 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리 충전 상태 추정 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 최종 보정값(K)은 아래 수학식에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 배터리 충전 상태 추정 방법.
    [수학식]
    Figure 112019070099245-pat00013

    여기서, SOC[n-1]는 현재 SOC값, WeightedZ는 제2 보정값, SOCUpper는 보정 상한값, SOCLower는 보정 하한값을 의미함.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 최종 SOC값(SOCFinal(OCV))은 아래 수학식에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 배터리 충전 상태 추정 방법.
    [수학식]
    Figure 112019070099245-pat00014

    여기서, K는 최종 보정값, SOCChr(OCV)는 충전시 상태값, SOCDchr(OCV)는 방전시 상태값을 의미함.
KR1020190082534A 2019-07-09 2019-07-09 배터리 충전 상태 추정 장치 및 방법 KR102196668B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190082534A KR102196668B1 (ko) 2019-07-09 2019-07-09 배터리 충전 상태 추정 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190082534A KR102196668B1 (ko) 2019-07-09 2019-07-09 배터리 충전 상태 추정 장치 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102196668B1 true KR102196668B1 (ko) 2020-12-30

Family

ID=74088767

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190082534A KR102196668B1 (ko) 2019-07-09 2019-07-09 배터리 충전 상태 추정 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102196668B1 (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114062933A (zh) * 2021-11-09 2022-02-18 浙江欣动能源科技有限公司 电池soc的修正方法、装置、计算机存储介质及处理器
KR20230059431A (ko) 2021-10-26 2023-05-03 한국전력공사 전압 평탄 특성을 고려한 배터리 충전상태 추정 장치 및 방법
KR20230157549A (ko) * 2022-05-09 2023-11-17 한국자동차연구원 전기차 배터리의 soh 예측 장치 및 방법

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005114646A (ja) * 2003-10-10 2005-04-28 Toyota Motor Corp 二次電池における残存容量の算出装置および算出方法
KR20140070790A (ko) * 2012-11-27 2014-06-11 에스케이이노베이션 주식회사 배터리 충전 상태 추정 장치 및 그 방법
JP2017015594A (ja) * 2015-07-02 2017-01-19 富士通株式会社 バッテリー、電源管理装置、及び電源管理方法
JP6534746B2 (ja) * 2015-09-30 2019-06-26 日立オートモティブシステムズ株式会社 電池制御装置及び電池システム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005114646A (ja) * 2003-10-10 2005-04-28 Toyota Motor Corp 二次電池における残存容量の算出装置および算出方法
KR20140070790A (ko) * 2012-11-27 2014-06-11 에스케이이노베이션 주식회사 배터리 충전 상태 추정 장치 및 그 방법
JP2017015594A (ja) * 2015-07-02 2017-01-19 富士通株式会社 バッテリー、電源管理装置、及び電源管理方法
JP6534746B2 (ja) * 2015-09-30 2019-06-26 日立オートモティブシステムズ株式会社 電池制御装置及び電池システム

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20230059431A (ko) 2021-10-26 2023-05-03 한국전력공사 전압 평탄 특성을 고려한 배터리 충전상태 추정 장치 및 방법
CN114062933A (zh) * 2021-11-09 2022-02-18 浙江欣动能源科技有限公司 电池soc的修正方法、装置、计算机存储介质及处理器
KR20230157549A (ko) * 2022-05-09 2023-11-17 한국자동차연구원 전기차 배터리의 soh 예측 장치 및 방법
KR102617005B1 (ko) 2022-05-09 2023-12-22 한국자동차연구원 전기차 배터리의 soh 예측 장치 및 방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11408942B2 (en) Method for predicting service life of retired power battery
CN110927605B (zh) 电池健康状态的估计方法及装置
US10712395B2 (en) Apparatus and method for detecting battery state of health
JP6789299B2 (ja) 高率電池放電中の放電持続時間の推定の方法
KR102196668B1 (ko) 배터리 충전 상태 추정 장치 및 방법
KR101927538B1 (ko) 배터리의 수명 평가 장치 및 그 방법
KR101429292B1 (ko) 이차전지의 수명 예측 장치 및 이를 이용한 수명 예측방법
US10038325B2 (en) Electric storage device and deterioration determination method
US20050017687A1 (en) Degradation judgment circuit for secondary battery
CN112051504B (zh) 电池容量的预测方法、装置、终端及计算机可读存储介质
JP6991591B2 (ja) バッテリの充電状態の予測方法
JP2015111086A (ja) 電池状態算出装置および電池状態算出方法
KR101602848B1 (ko) 배터리 수명 예측 방법
US10054645B2 (en) Deterioration determination method, deterioration determination device, and storage medium
KR101547004B1 (ko) 배터리 잔존 수명 추정 장치 및 방법
JP7202958B2 (ja) 蓄電池状態評価システム
JP2020180820A (ja) 電池評価システム、電池評価方法及びプログラム
WO2017043142A1 (ja) 蓄電システム、二次電池の制御システム及び二次電池の制御方法
KR20210023695A (ko) 배터리 soh 예측 방법 및 이를 적용한 배터리 팩
US20230037677A1 (en) System and method for estimating battery cell surface temperature
US20200195029A1 (en) Charge control device, charge control method, non-transitory computer readable medium, control circuit and power storage system
JP2023060840A (ja) 容量の低下を測定することによる電気化学的デバイスの正常状態の予測
US20220283234A1 (en) Method for predicting soh of battery and battery pack employing same
KR102255914B1 (ko) 저온 환경에서의 예측 정확도 향상을 위한 리튬이차전지 잔량 예측방법 및 예측장치
KR102554505B1 (ko) 배터리 진단 장치 및 방법

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant