KR102302760B1 - Intelligent power management system for preventing fire of energy storage system and degradation of battery performance - Google Patents
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Abstract
본 발명은 전력관리시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 메인 전력선과 연결되어 전력의 흐름을 제어하고, 전압 및 전류의 형태를 변환하여 출력 전력을 제공하는 전력변환장치 (PCS, Power Conditioning System); 및 상기 전력변환장치로부터 전달되는 데이터에 따라 전력량을 저장 또는 방출하도록 배터리 및 배터리관리시스템 (BMS, Battery Management System)을 포함하는 에너지저장시스템 (ESS, Energy Storage System); 과 연결되며, 상기 전력변환장치 및 에너지저장시스템으로부터 전달되는 데이터들을 종합하여 누적 데이터를 확보하고, 인공지능으로 분석된 상기 누적 데이터와 상기 배터리의 환경 요인으로 도출된 셀 특성 및 충전상태(SOC)를 반영하여 최적의 충전 또는 방전량을 제어하도록 이루어져, ESS(Energy Storage System)에서 발생될 수 있는 화재를 미연에 예방하고, 지속적인 사용으로 배터리 성능이 하락될 수 있는 현상을 방지하기 위한 인공지능 기반 지능형 전력관리시스템(PMS)에 관한 것이다.The present invention relates to a power management system, and more particularly, a power conversion device (PCS, Power Conditioning System) that is connected to a main power line to control the flow of power, and converts the form of voltage and current to provide output power; And an energy storage system (ESS, Energy Storage System) comprising a battery and a battery management system (BMS, Battery Management System) to store or release the amount of power according to the data transmitted from the power conversion device; It is connected to and secures accumulated data by synthesizing data transmitted from the power conversion device and energy storage system, and cell characteristics and state of charge (SOC) derived from the accumulated data analyzed by artificial intelligence and environmental factors of the battery Based on artificial intelligence to prevent fires that may occur in ESS (Energy Storage System) in advance and to prevent the phenomenon that battery performance may deteriorate due to continuous use by reflecting the It relates to an intelligent power management system (PMS).
Description
본 발명은 전력관리시스템에 관한 것으로, ESS(Energy Storage System)에서 발생될 수 있는 화재를 미연에 예방하고, 지속적인 사용으로 배터리 성능이 하락될 수 있는 현상을 방지하기 위한 인공지능 기반 지능형 전력관리시스템(PMS, Power Management System)에 관한 것이다.The present invention relates to a power management system, and an artificial intelligence-based intelligent power management system to prevent a fire that may occur in an ESS (Energy Storage System) in advance and to prevent a phenomenon in which battery performance may deteriorate due to continuous use (PMS, Power Management System).
ESS, 즉 에너지 저장 시스템(Energy Storage System)은 발전소에서 과잉 생산된 전력을 일시적으로 저장해 두었다가 전력이 부족한 시기에 송전을 할 수 있는 저장장치로써, 최근 늘어가는 전력 수요에 대비하여 전력을 효율적으로 사용할 수 있는 ESS의 성능 및 사용 요구가 많아지고 있는 실정이다.ESS, that is, an energy storage system, is a storage device that temporarily stores excess power in a power plant and transmits it when power is scarce. There is an increasing demand for performance and use of ESS that can be used.
ESS는 일반적인 화력 또는 원자력 발전을 통하여 생산된 전력을 사용 시기에 따라 나누어 저장할 수 있다는 장점도 있을 뿐만 아니라, 특히 태양광 발전 또는 풍력 발전 등 신재생에너지 발전을 통하여 생산된 전력을 미리 저장했다가 전력이 집중적으로 필요한 시간대에 사용할 수 있는 장점이 있어, 각 계절에 따라 전력피크 사용을 억제할 수 있을 뿐만 아니라, 전력품질 향상 및 전력수급 위기 대응에 손쉽게 대응할 수 있다.ESS not only has the advantage of being able to divide and store electricity produced through general thermal power or nuclear power generation according to the use period, but also, in particular, store power generated through renewable energy generation such as solar power generation or wind power generation in advance, and then It has the advantage of being able to use it during this intensively necessary time period, so that it is possible to suppress the use of power peaks according to each season, as well as to improve the power quality and to easily respond to the crisis of power supply and demand.
이와 같은 ESS는, 배터리를 이용하여 전기를 직접 저장하는 방식, 압축 저장한 공기로 터빈을 돌려 전기를 생산하는 방식, 플라이휠에 회전력 형태로 전기를 저장하는 방식, 전기 저항이 없는 초전도 자석에 자기 형태로 전기를 저장하는 방식 등이 사용되고 있는데, 이 중에서 현재 가장 널리 사용되는 방식은 압축 공기 저장 시스템 및 리튬이온 배터리 저장 방식이라 할 수 있다.Such ESS is a method that directly stores electricity using a battery, a method that generates electricity by turning a turbine with compressed and stored air, a method that stores electricity in the form of rotational force on a flywheel, A method of storing electricity in a furnace is being used, and among these methods, the currently most widely used method is a compressed air storage system and a lithium-ion battery storage method.
최근 우리나라에서 많이 사용되고 있는 배터리 저장 방식에 따르면, 평상시에는 충전과 방전을 통해 계절 및 시간대별 요금 차이에 따른 수익을 확보할 수 있고, 설치 기간이 짧으며, 장소 제약 또한 적다는 장점이 있어, 발전소 등이 아닌 개인 또는 소규모 회사들도 이러한 배터리 저장 방식의 ESS 를 많이 적용하고 있는 추세이다. (국내 약 1,300여개 사업장에서 적용중)According to the battery storage method widely used in Korea recently, it is possible to secure revenue according to the difference in rates by season and time through charging and discharging in normal times, and it has the advantages of a short installation period and few restrictions on the location of the power plant. Individuals and small companies are also applying a lot of this type of battery storage ESS. (Applied in about 1,300 domestic business sites)
그러나, 배터리 저장 방식의 ESS 가 대부분 리튬이온 배터리를 사용하고 있는데 지속적으로 화재가 발생하면서 인명피해 및 재산피해 등 예상치 못한 큰 문제가 되고 있다.However, most of the battery storage ESSs use lithium-ion batteries, and as fires continue to occur, it becomes an unexpected big problem such as casualties and property damage.
이러한 ESS 화재 사고가 잇따르자, 2018년 정부에서는 “에너지저장장치(ESS) 화재사고 대응 정부대책” 등을 발표하면서, 국내 모든 ESS 사업장에 대한 신속한 정밀 안전진단을 실시하는 동시에 사고시 인명피해가 우려되는 다중이용시설에 대해서는 운영상황을 실시간으로 원격 점검하며, ESS 에 대한 안전기준 및 국제표준을 마련하는 등 대책을 세우고 있으나, ESS 화재 사고에 대한 근본적인 해결책이 되지 못하고 있다.As such ESS fire accidents followed, the government announced “Government Measures for Response to Energy Storage System (ESS) Fire Accidents” in 2018. Although measures are being taken, such as remotely checking the operation status of facilities used in real time and preparing safety standards and international standards for ESS, it is not a fundamental solution to ESS fire accidents.
특히, 2017년부터 2019년 5월까지 발생하였던 총 23차례의 ESS 화재 사고에 대한 조사 결과, 14건은 배터리 충전 완료 후 대기 상태에서, 6건은 충전과 방전 과정에서, 3건은 설치와 시공 중 발생한 것으로 나타났으며, 이는 배터리 자체의 결함보다는 운영 및 관리상 문제에서 기인한 것이다.In particular, as a result of the investigation of a total of 23 ESS fire accidents that occurred from 2017 to May 2019, 14 cases were in the standby state after the battery was charged, 6 cases were in the charging and discharging process, and 3 cases were installation and construction. was found to have occurred during operation, and this was due to an operation and management problem rather than a defect in the battery itself.
즉, 과전류·과전압 등 전기적 충격의 영향을 차단하는 보호시스템 미흡, 먼지·결로 등의 외부 환경, 설치 부주의, 소프트웨어 설계 및 운영 미흡 등에서 발생되는 복합적인 문제가 존재하는 실정이다. In other words, there are complex problems that occur due to insufficient protection system to block the effects of electric shocks such as overcurrent and overvoltage, external environment such as dust and condensation, negligence in installation, and insufficient software design and operation.
또한, 종래 사용되던 EMS/PMS는 조작자가 임의로 충전량 및 방전량을 제어하도록 구성되어 있어, ESS의 배터리를 지속적으로 충방전 하면서 사용하는 과정에서 미리 설정한 시간을 벗어나거나 또는 목표 전력량을 초과하도록 방전하는 등 효율적으로 사용하지 못함에 따라, 배터리 수명이 최초 설계된 사양보다 지나치게 짧아지는 문제가 있었다.In addition, the conventionally used EMS/PMS is configured to allow the operator to arbitrarily control the amount of charging and discharging, so that the ESS battery is continuously charged and discharged while being discharged outside the preset time or exceeding the target amount of power in the process of using it. As it cannot be used efficiently, there is a problem that the battery life becomes too short than the originally designed specification.
ESS 의 배터리를 충전 및 방전하는 과정에서, 배터리 제조사별 또는 셀별 권장 사용 특성이 존재하고, 배터리 사용횟수 증가에 따른 격년 단위의 변화 즉, 용량이 줄어드는 현상이 발생하며, 전기적 충격(고주파, 서지 등)에 따른 배터리 특성 변화 및 열화가 발생하고, 배터리에 따라 C-rate 상이하며, 온도/습도 변화에 따라 배터리 특성이 변화하는 등 다양한 특성 변화에 따라 실질적인 배터리의 충전 또는 방전량을 조정하여 보다 정밀한 전력 관리가 필요한 실정이다.In the process of charging and discharging the battery of the ESS, there are recommended usage characteristics for each battery manufacturer or cell, and a change in capacity every other year according to the increase in the number of battery uses, that is, a decrease in capacity, occurs, and electric shock (high frequency, surge, etc.) occurs. ), battery characteristics change and deterioration occurs, the C-rate is different depending on the battery, and battery characteristics change according to temperature/humidity changes. Power management is required.
상기와 같은 문제를 해결하기 위한 본 발명의 목적은 ESS에서 발생될 수 있는 화재를 미연에 예방하고, 배터리 성능이 하락될 수 있는 현상을 방지하기 위한 인공지능 기반 지능형 전력관리시스템(PMS)을 제공하는 것이다.An object of the present invention to solve the above problems is to provide an artificial intelligence-based intelligent power management system (PMS) to prevent a fire that may occur in an ESS in advance and to prevent a phenomenon in which battery performance may be deteriorated will do
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problems to be achieved by the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned can be clearly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs from the description below. There will be.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명인 인공지능 기반 지능형 전력관리시스템의 구성은, 메인 전력선과 연결되어 전력의 흐름을 제어하고, 전압 및 전류의 형태를 변환하여 출력 전력을 제공하는 전력변환장치 (PCS, Power Conditioning System); 및 전력량을 저장 또는 방출하도록 하는 배터리 및 배터리관리시스템 (BMS, Battery Management System)을 포함하는 에너지저장시스템 (ESS, Energy Storage System); 과 연결되며, 상기 전력변환장치 및 배터리관리시스템으로부터 전달되는 데이터들을 종합하여 누적 데이터를 확보하고, 상기 누적 데이터 및 상기 배터리의 특성과 관련된 데이터를 인공지능으로 분석하여, 상기 에너지저장시스템의 최적의 충전 또는 방전량을 결정하도록 상기 전력변환장치를 제어하는 것을 특징으로 한다.The configuration of the artificial intelligence-based intelligent power management system of the present invention for achieving the above object is a power conversion device ( PCS, Power Conditioning System); And an energy storage system (ESS, Energy Storage System) including a battery and a battery management system (BMS, Battery Management System) for storing or discharging the amount of electricity; It is connected to, and secures accumulated data by synthesizing data transmitted from the power conversion device and the battery management system, and analyzes the accumulated data and data related to the characteristics of the battery with artificial intelligence to optimize the energy storage system Characterized in controlling the power converter to determine the amount of charging or discharging.
상기 누적 데이터 및 상기 배터리의 특성과 관련된 데이터는, 머신러닝 또는 딥러닝 중 어느 하나의 인공지능 방법에 의하여 분석되는 것이 바람직하며, 상기 배터리의 특성과 관련된 데이터는, 배터리의 충전상태(SOC), 성능상태(SOH), 셀전압, 모듈온도 중 어느 하나인 환경요인으로 도출된 셀 특성을 포함하는 것이 바람직하다.The accumulated data and data related to the characteristics of the battery are preferably analyzed by any one of artificial intelligence methods of machine learning or deep learning, and the data related to the characteristics of the battery include the state of charge (SOC) of the battery, It is desirable to include cell characteristics derived from environmental factors such as performance state (SOH), cell voltage, and module temperature.
상기 메인 전력선과 상기 전력변환장치 사이에 연결되는 제1측정기를 더 포함하여, 상기 메인 전력선으로부터 상기 전력변환장치로 실제 충전 또는 방전되는 전압 또는 전류량을 측정하도록 이루어지는 것이 바람직하다.It is preferable to further include a first measuring device connected between the main power line and the power converter to measure the amount of voltage or current actually charged or discharged from the main power line to the power converter.
또한, 상기 전력변환장치와 상기 에너지저장시스템 사이에 연결되는 제2측정기를 포함하여, 상기 전력변환장치와 상기 배터리관리시스템의 다양한 특성 변화를 계측 및 분석하도록 이루어지는 것이 바람직하다.In addition, it is preferable to include a second measuring device connected between the power conversion device and the energy storage system, so as to measure and analyze various characteristic changes of the power conversion device and the battery management system.
또한, 상기 전력변환장치로 전달되는 데이터는 직류 또는 교류 방식의 충전량 또는 방전량인 것이 바람직하다.In addition, it is preferable that the data transmitted to the power converter is a charge amount or a discharge amount of a direct current or alternating current method.
또한, 상기 에너지저장시스템으로부터 전달되는 데이터는 배터리 셀 전압, 배터리 모듈 온도, 충전상태(SOC, State Of Charge), 성능상태(SOH, State Of Health) 등 배터리관리시스템이 제공하는 모든 데이터를 포함하는 것이 바람직하다.In addition, the data transmitted from the energy storage system includes all data provided by the battery management system, such as battery cell voltage, battery module temperature, state of charge (SOC), and state of health (SOH). it is preferable
또한, 상기 전력변환장치로부터 배터리로 전달되는 충전 또는 방전 전류량은 조정된 충방전율(C-rate, Current rate)과 조정된 배터리 용량을 곱하여 도출되는 것이 바람직하다.In addition, the amount of charging or discharging current transferred from the power converter to the battery is preferably derived by multiplying the adjusted charge/discharge rate (C-rate, Current rate) and the adjusted battery capacity.
또한, 상기 조정된 배터리 용량은 상기 충방전율(C-Rate)에 따른 특성 변화, 화학반응, 온도, 습도 변화에 따른 특성 변화, 사용횟수 증가에 따른 특성 변화, DoD, SoC, SoH 에 따른 특성 변화 중 어느 하나 이상의 데이터를 바탕으로 머신 러닝을 통하여 안전한 용량이 도출되는 것이 바람직하다.In addition, the adjusted battery capacity is a characteristic change according to the charge/discharge rate (C-Rate), a characteristic change according to a change in chemical reaction, temperature, and humidity, a characteristic change according to an increase in the number of uses, and a characteristic change according to DoD, SoC, SoH It is desirable to derive a safe capacity through machine learning based on any one or more of the data.
또한, 상기 조정된 충방전율(C-rate)은 제1측정기와 제2측정기로부터 측정된 충전 또는 방전 전류량을 상기 조정된 배터리 용량으로 나누어 산출되는 것이 바람직하다.In addition, the adjusted charge/discharge rate (C-rate) is preferably calculated by dividing the amount of charging or discharging current measured by the first meter and the second meter by the adjusted battery capacity.
또한, 초기 배터리 용량은, In addition, the initial battery capacity is
(a)배터리 제작사에서 정한 시험 규격에 따라 최소 SOC까지 방전하는 단계;(a) discharging to the minimum SOC according to the test standards set by the battery manufacturer;
(b)정격출력으로 제작사에서 지정한 최대 SOC까지 충전하는 단계;(b) charging up to the maximum SOC specified by the manufacturer with the rated output;
(c)충전 중 손실을 포함한 입력에너지 WhIi를 측정하여 저장하는 단계;(c) measuring and storing input energy WhIi including loss during charging;
(d)대기 상태로 30분 동안 유지하는 단계;(d) maintaining the standby state for 30 minutes;
(e)정격출력으로 배터리 제작사에서 지정한 최소 SOC로 방전하는 단계;(e) discharging to the minimum SOC specified by the battery manufacturer at the rated output;
(f)방전에너지 WhDi를 측정하여 저장하는 단계;(f) measuring and storing the discharge energy WhDi;
를 거쳐 도출되는 것이 바람직하다.It is preferable to derive it through
또한, 상기 초기 배터리 용량은, 상기 (b) 내지 (f) 단계를 적어도 5회 이상 반복한 이후 측정된 방전에너지 WhDi 의 평균값을 이용하여 하기의 [수학식 1]을 통해 도출되는 것이 바람직하다.In addition, the initial battery capacity is preferably derived through the following [Equation 1] using the average value of the discharge energy WhDi measured after repeating steps (b) to (f) at least 5 times or more.
[수학식 1][Equation 1]
배터리 용량 = 
상기와 같은 구성에 따르는 본 발명의 효과는, 교류/직류 측정기로 충전/방전량을 측정할 수 있으며, 조작자의 단순 일정 설정에 의한 충전/방전량 제어가 아닌, 시간, 일, 주간, 월, 년, 계절별로 누적되는 데이터를 인공지능으로 분석하고, 그 기준으로 충전/방전량을 자동으로 제어할 수 있는 장점이 있다.The effect of the present invention according to the above configuration is that it is possible to measure the amount of charge/discharge with an AC/DC measuring instrument, and it is not controlled by the operator's simple schedule setting for charge/discharge amount control, but for time, day, week, month, It has the advantage of being able to analyze the accumulated data by year and season with artificial intelligence and automatically control the amount of charge/discharge based on that.
이에 따라, 각 제조사의 사용 기준을 만족할 수 있을 뿐만 아니라, 배터리의 장기간 사용 및 안전한 사용이 가능하며, 지속적으로 측정된 데이터와 환경적인 데이터의 분석을 바탕으로 최적의 ESS 사용 및 최적의 충전/방전량 제어가 가능하여 배터리 성능 저하를 방지하는 장점이 있다.Accordingly, it is possible not only to satisfy the usage standards of each manufacturer, but also to use the battery for a long period of time and safely use it. It has the advantage of preventing deterioration of battery performance by controlling the total amount.
또한, 안전한 조정된 배터리 용량을 도출할 수 있으므로, ESS에 과충전을 방지할 수 있어 배터리 수명 단축 현상을 방지할 수 있으며, ESS에 발생되는 화재 현상을 미연에 예방할 수 있는 장점이 있다.In addition, since it is possible to derive a safe adjusted battery capacity, it is possible to prevent overcharging of the ESS, thereby preventing a shortening of battery life, and there is an advantage in that it is possible to prevent a fire phenomenon occurring in the ESS in advance.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.It should be understood that the effects of the present invention are not limited to the above-described effects, and include all effects that can be inferred from the configuration of the invention described in the detailed description or claims of the present invention.
도 1은 종래 사용되던 피크제어용 ESS 의 개략도이다.
도 2는 종래 사용되던 신재생에너지용(태양광용) ESS 의 개략도이다.
도 3은 본 발명인 인공지능 기반 지능형 전력관리시스템을 나타낸 개략도이다.
도 4는 본 발명인 인공지능 기반 지능형 전력관리시스템에서의 조정된 배터리 용량 및 충/방전 전류량을 도출하는 과정을 도시한 개략도이다.
도 5는 조정된 배터리 용량을 도출하는 과정에서의 SOC 변화량을 나타낸 그래프이다.1 is a schematic diagram of a conventionally used ESS for peak control.
2 is a schematic diagram of a conventionally used renewable energy (solar) ESS.
3 is a schematic diagram showing an artificial intelligence-based intelligent power management system of the present invention.
4 is a schematic diagram illustrating a process of deriving the adjusted battery capacity and the amount of charge/discharge current in the artificial intelligence-based intelligent power management system of the present invention.
5 is a graph showing the amount of SOC change in the process of deriving the adjusted battery capacity.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 따라서 여기에서 설명하는 실시예로 한정되는 것은 아니다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. However, the present invention may be embodied in several different forms, and thus is not limited to the embodiments described herein. And in order to clearly explain the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결(접속, 접촉, 결합)"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우 뿐만 아니라, 그 중간에 다른 부재를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 구비할 수 있다는 것을 의미한다.Throughout the specification, when a part is said to be “connected (connected, contacted, coupled)” with another part, it is not only “directly connected” but also “indirectly connected” with another member interposed therebetween. "Including cases where In addition, when a part "includes" a certain component, this means that other components may be further provided without excluding other components unless otherwise stated.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used herein are used only to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as "comprises" or "have" are intended to designate that the features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof described in the specification exist, but one or more other features It should be understood that this does not preclude the existence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1 및 도 2는 종래 사용되던 ESS 의 개략도를 나타낸 것으로써, 기존에 설치된 전력망(GRID)을 이용하여 사용 시기에 따라 나누어 저장하거나 사용하는 방식의 스케줄 제어 또는 피크 제어방식 및 신재생에너지 발전을 통하여 생산된 전력을 미리 저장했다가 전력이 집중적으로 필요한 시간대에 사용할 수 있는 추적 제어 방식을 도시한 것이다.1 and 2 show a schematic diagram of an ESS that has been used in the prior art. Using an existing grid (GRID), the schedule control or peak control method and renewable energy generation of a method of dividing and storing or using depending on the time of use are shown. It shows a tracking control method in which the power generated through the system can be stored in advance and used at a time when power is intensively needed.
이와 같은 종래의 ESS 시스템에 따르면, 조작자가 임의로 충전량 및 방전량을 제어하도록 구성되어 있어, 배터리를 효율적으로 사용하는 것이 어려움이 있었으며, 배터리 수명이 최초 설계된 사양보다 짧아지거나 또는 배터리로부터 자주 화재가 발생하는 문제가 있었다.According to such a conventional ESS system, since the operator is configured to arbitrarily control the amount of charging and discharging, it is difficult to use the battery efficiently, the battery life is shorter than the initially designed specification, or a fire occurs frequently from the battery there was a problem with
도 3에 도시된 바와 같은 본 발명인 인공지능 기반 지능형 전력관리시스템의 구성은, 메인 전력선과 연결되어 전력의 흐름을 제어하고, 전압 및 전류의 형태를 변환하여 출력 전력을 제공하는 전력변환장치 (PCS, Power Conditioning System); 및 전력관리시스템으로부터 전달되는 데이터에 따라 전력량을 저장 또는 방출하도록 하는 배터리 및 배터리관리시스템 (BMS, Battery Management System)을 포함하는 에너지저장시스템 (ESS, Energy Storage System); 과 연결되며, 상기 전력변환장치 및 배터리관리시스템으로부터 전달되는 데이터들을 종합하여 누적 데이터를 확보하고, 인공지능으로 분석된 상기 누적 데이터와 상기 배터리의 충전상태(SOC), 성능상태(SOH), 셀전압, 모듈온도 등 환경 요인으로 도출된 셀 특성을 감안하여 최적의 충전 또는 방전량을 제어하도록 이루어지는 것을 특징으로 한다.The configuration of the present invention artificial intelligence-based intelligent power management system as shown in FIG. 3 is a power conversion device (PCS) that is connected to the main power line to control the flow of power, and converts the shape of voltage and current to provide output power , Power Conditioning System); And an energy storage system (ESS, Energy Storage System) including a battery and a battery management system (BMS, Battery Management System) for storing or discharging the amount of power according to data transmitted from the power management system; It is connected to and secures accumulated data by synthesizing data transmitted from the power conversion device and the battery management system, and the accumulated data analyzed by artificial intelligence and the state of charge (SOC), state of performance (SOH), and cell of the battery It is characterized in that it is made to control the optimal amount of charging or discharging in consideration of the cell characteristics derived from environmental factors such as voltage and module temperature.
즉, 메인 전력선은 전력 계통과 직접 연결되는 교류(AC) 기반의 전력이 공급되는데, 이러한 메인 전력선과 전력변환장치가 연결되어 교류를 직류(DC)로 변환하여 ESS 에 저장하게 된다.That is, the main power line is supplied with AC-based power that is directly connected to the power system, and the main power line and the power converter are connected to convert the AC into direct current (DC) and store it in the ESS.
또한, 상기 메인 전력선과 상기 전력변환장치 사이에 연결되는 제1측정기를 포함하는데, 상기 메인 전력선으로부터 상기 전력변환장치로 실제 충전 또는 방전되는 전류량(AC)을 측정하도록 이루어지는 것이 바람직하다.In addition, it is preferable to include a first measuring device connected between the main power line and the power conversion device, made to measure the amount of current (AC) actually charged or discharged from the main power line to the power conversion device.
한편, 상기 전력변환장치와 상기 에너지저장시스템 사이에 연결되는 제2측정기를 더 포함하여, 상기 에너지저장시스템(ESS)에 직류 형태의 전력을 공급하도록 변환시키는 동시에, 상기 전력변환장치와 배터리관리시스템의 다양한 특성 변화를 측정 및 분석하도록 이루어지는 것이 바람직하다.On the other hand, further comprising a second measuring device connected between the power conversion device and the energy storage system, at the same time to convert to supply DC power to the energy storage system (ESS), the power conversion device and the battery management system It is preferable to measure and analyze various characteristic changes of
즉, ESS 의 배터리를 충전 및 방전하는 과정에서, 배터리 제조사별 또는 셀별 권장 사용 특성이 존재하고, 배터리 사용횟수 증가에 따른 격년 단위의 변화 즉, 용량이 줄어드는 현상이 발생하며, 전기적 충격(고주파, 서지 등)에 따른 배터리 특성 변화 및 열화가 발생하고, 배터리에 따라 C-rate 상이하며, 온도/습도 변화에 따라 배터리 특성이 변화하는 등 다양한 특성 변화에 따라 실질적인 배터리의 충전 또는 방전량이 달라지게 되나, 종래에는 이러한 구체적인 특성 변화 알고리즘을 반영한 전력관리시스템이 사용되지 못하였으나, 본 발명에서는 이와 같은 다양한 배터리의 특성 변화를 반영한 지능형 전력관리시스템(PMS)을 구축함으로써 보다 정밀한 전력 관리가 가능하게 되었다. In other words, in the process of charging and discharging the battery of the ESS, there are recommended usage characteristics for each battery manufacturer or each cell, and a change in capacity every other year according to the increase in the number of battery uses, that is, a decrease in capacity, occurs, and electric shock (high frequency, high frequency, etc.) occurs. Surge, etc.), battery characteristics change and deterioration, C-rate is different depending on the battery, and battery characteristics change according to temperature/humidity change. , conventionally, a power management system reflecting such a specific characteristic change algorithm was not used, but in the present invention, more precise power management is possible by constructing an intelligent power management system (PMS) that reflects the characteristic change of various batteries.
보다 상세하게는, 상기 에너지저장시스템으로부터 전달되는 데이터는 배터리 셀 전압, 배터리 모듈 온도, 충전상태(SOC), 성능상태(SOH) 등 배터리관리시스템이 제공하는 모든 데이터를 포함하는 것이 바람직하다.More specifically, the data transmitted from the energy storage system preferably includes all data provided by the battery management system, such as battery cell voltage, battery module temperature, state of charge (SOC), and state of performance (SOH).
이와 같은 다양한 배터리 데이터를 본 발명인 인공지능 기반 지능형 전력관리시스템(PMS)로 전달함으로써, 안전한 배터리의 충전 및 방전량을 실시간으로 정확히 결정할 수 있으며, 각 배터리 제조사의 사용 기준을 만족할 수 있을 뿐만 아니라, 배터리의 장기간 사용 및 안전한 사용이 가능하다.By transferring such various battery data to the artificial intelligence-based intelligent power management system (PMS) of the present invention, it is possible to accurately determine the amount of charging and discharging of a safe battery in real time, and not only satisfy the usage standards of each battery manufacturer, Long-term and safe use of the battery is possible.
따라서, 본 발명에서는 각 배터리 제조사의 품질보증 기준 및 특성을 반영한 ESS 제어 알고리즘을 적용하되, ESS의 수명에 영향을 주는 C-rate (충방전율; 1C rate는 1시간 동안 전류를 흘려 용량만큼 완충 또는 완전 방전되는 것을 말함), 사용 온도, 습도 등의 요소를 파악하고, 운전 데이터(충방전량, 충방전 C-rate 등) 를 저장한 후 사용 횟수에 따른 격년 변화 알고리즘을 적용하는 등 분석 데이터를 기반으로 최적의 효율로 운전할 수 있는 알고리즘(지속적으로 측정된 데이터를 바탕으로 최적의 ESS 사용 및 최적의 충전/방전량 제어)을 개발하여 적용하였다.Therefore, in the present invention, the ESS control algorithm that reflects the quality assurance standards and characteristics of each battery manufacturer is applied, but the C-rate (charge/discharge rate; 1C rate) that affects the lifespan of the ESS is fully charged or charged by the capacity by flowing current for 1 hour. It is based on analysis data, such as identifying factors such as full discharge), operating temperature and humidity, storing operation data (charging/discharging amount, charging/discharging C-rate, etc.) developed and applied an algorithm (optimal ESS use and optimal charge/discharge control based on continuously measured data) that can operate with optimal efficiency.
이 때, 상기 전력변환장치로 전달되는 충전 또는 방전 전류량은 조정된 충방전율(C-rate)과 조정된 배터리 용량을 곱하여 산출되는 것이 바람직하며, 상세한 충전 또는 방전 전류량에 대한 산출 방법이 도 4에 도시되어 있다.At this time, the amount of charging or discharging current delivered to the power converter is preferably calculated by multiplying the adjusted charge/discharge rate (C-rate) and the adjusted battery capacity, and a detailed calculation method for the amount of charging or discharging current is shown in FIG. is shown.
즉, 상기 조정된 배터리 용량은 C-Rate에 따른 특성 변화, 화학반응, 온도, 습도 변화에 따른 특성 변화, 사용횟수 증가에 따른 특성 변화, DoD, SoC, SoH 에 따른 특성 변화 중 어느 하나 이상의 데이터를 바탕으로 머신 러닝을 통하여 안전한 용량이 도출되는 것이 바람직한데, 이에 따라 안전한 배터리 용량을 도출할 수 있다.That is, the adjusted battery capacity is data of any one or more of characteristic change according to C-Rate, characteristic change according to chemical reaction, temperature, and humidity change, characteristic change according to increase in use frequency, and characteristic change according to DoD, SoC, and SoH It is desirable to derive a safe capacity through machine learning based on
또한, 본 발명인 인공지능 기반 지능형 전력관리시스템에 따르면, 상기 제1측정기와 제2측정기로부터 측정된 충전 또는 방전 전류량을 상기 조정된 배터리 용량으로 나누어 산출되는 조정된 충방전율(C-rate)을 도출하게 되는데, 이러한 조정된 충방전율(C-rate)과 조정된 배터리 용량을 곱하여 최종적으로 정확한 충전량 및 방전량을 구하게 되며, 이러한 데이터를 상기 전력변환장치(PCS)에 전달함으로써 최적의 ESS상태를 지속적으로 제어할 수 있게 된다.In addition, according to the artificial intelligence-based intelligent power management system of the present invention, an adjusted charge/discharge rate (C-rate) calculated by dividing the amount of charging or discharging current measured by the first and second meters by the adjusted battery capacity is derived By multiplying this adjusted charge/discharge rate (C-rate) and the adjusted battery capacity, the correct amount of charge and discharge is finally obtained, and the optimal ESS state is continuously maintained by delivering these data to the power conversion device (PCS). can be controlled with
한편, 상기 배터리관리시스템(BMS)에서의 셀 상태 정보 등을 반영한 초기 배터리 용량은 다음의 각 단계를 거쳐 계산되어 도출된다.Meanwhile, the initial battery capacity reflecting the cell state information in the battery management system (BMS) is calculated and derived through each of the following steps.
(i)배터리 제작사에서 정한 시험 규격에 따라 최소 SOC까지 방전하는 단계;(i) discharging to the minimum SOC according to the test standards set by the battery manufacturer;
(ii)정격출력으로 제작사에서 지정한 최대 SOC까지 충전하는 단계;(ii) charging up to the maximum SOC specified by the manufacturer at the rated output;
(iii)충전 중 손실을 포함한 입력에너지 WhIi를 측정하여 저장하는 단계;(iii) measuring and storing input energy WhIi including loss during charging;
(iv)대기 상태로 30분 동안 유지하는 단계;(iv) maintaining the standby state for 30 minutes;
(v)정격출력으로 배터리 제작사에서 지정한 최소 SOC로 방전하는 단계;(v) discharging to the minimum SOC specified by the battery manufacturer at the rated output;
(vi)방전에너지 WhDi를 측정하여 저장하는 단계; (vi) measuring and storing the discharge energy WhDi;
를 거쳐 도출되는 것이 바람직하다. It is preferable to derive it through
도 5를 참고할 때, 평균 Soc 를 기준으로 최대 SoC 및 최소 SoC 를 도출하게 되며, 결국 배터리에서 방전될 수 있는 에너지인 WhDi 를 측정 또는 평균값을 통해 배터리 용량을 결정하게 된다.Referring to FIG. 5 , the maximum SoC and the minimum SoC are derived based on the average Soc, and eventually the battery capacity is determined by measuring or averaged WhDi, which is energy that can be discharged from the battery.
결국, 초기 ESS설계 용량은 배터리 제조사의 C-rate를 만족하나, 장기 운영에 따라 ESS의 용량이 지속적으로 줄어들게 되며(2%/1년), 이에 따라 배터리 제조사의 셀 특성 변화 및 C-rate에 맞는 충방전 알고리즘을 적용함으로써, 배터리 품질보증 및 안전한 ESS 운전이 가능하다.In the end, the initial ESS design capacity satisfies the C-rate of the battery manufacturer, but the capacity of the ESS continues to decrease according to long-term operation (2%/1 year). By applying the appropriate charging/discharging algorithm, battery quality assurance and safe ESS operation are possible.
또한, 초기 배터리 용량은, 상기 (b) 내지 (f) 단계를 적어도 5회 이상 반복한 이후 측정된 방전에너지 WhDi 의 평균값을 이용하여 하기의 [수학식 1]을 통해 도출되는 것이 바람직하며, 방전에너지의 평균값은 첫 번째 시험결과를 제외한 2번째부터 5번째까지 측정한 WhDi의 평균값인 것이 좋다. (i = 2 ~ 5)In addition, the initial battery capacity is preferably derived through the following [Equation 1] using the average value of the discharge energy WhDi measured after repeating the steps (b) to (f) at least 5 times, It is good that the average value of energy is the average value of WhDi measured from the second to the fifth excluding the first test result. (i = 2 to 5)
[수학식 1][Equation 1]
배터리 용량 = 
이러한 초기 배터리 용량을 정확히 산출함으로써, 각 배터리 제조사에서 운전 조건 및 잔존 배터리 용량 비율을 산출하여 제품 수명을 권장할 수 있으며, ESS에 과충전/과방전을 방지할 수 있어 배터리 수명 단축 현상을 방지할 수 있으며, ESS 에 발생되는 화재 현상을 미연에 예방할 수 있는 장점이 있다.By accurately calculating the initial battery capacity, each battery manufacturer can recommend the product life by calculating the operating conditions and remaining battery capacity ratio, and it is possible to prevent overcharging/overdischarging of the ESS, thereby preventing the shortening of battery life. It also has the advantage of being able to prevent fires occurring in the ESS in advance.
즉, 기존의 EMS 또는 PMS 와 본 발명인 인공지능 기반 지능형 전력관리시스템의 기능을 비교하면 다음과 같은 차이점이 있다.That is, when comparing the functions of the existing EMS or PMS with the AI-based intelligent power management system of the present invention, there are the following differences.
- 충전/방전량 변경을 위해 조작자 필요- The operator controls the charge/discharge amount
- Requires an operator to change the charge/discharge amount
- 측정기 #1(AC), #2(DC)로 충전/방전량 측정
- 데이터 누적 (시간, 일, 주간, 월, 년, 계절)
- 누적 데이터 분석(충천/방전량)
- 분석데이터 기준으로 충전/방전량 제어
=>제조사 사용 기준 만족
=>장기간 사용
=>안전한 사용
=>최적의 ESS 사용
- SOC 데이터와 비교하여 정확도 높임
- A.I PMS에서 최적의 충전/방전량 제어- The operator controls the charge/discharge amount
- Measure charge/discharge amount with meter #1(AC), #2(DC)
- Data accumulation (hour, day, week, month, year, season)
- Cumulative data analysis (charge/discharge amount)
- Charge/discharge amount control based on analysis data
=> Satisfying the manufacturer's usage standards
=> long-term use
=> safe use
=> Optimal use of ESS
- Increased accuracy compared to SOC data
- Optimal charge/discharge control in AI PMS
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The above description of the present invention is for illustration, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can understand that it can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. will be. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a dispersed form, and likewise components described as distributed may be implemented in a combined form.
본 발명의 범위는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is indicated by the following claims, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalent concepts should be construed as being included in the scope of the present invention.
Claims (12)
메인 전력선과 연결되어 전력의 흐름을 제어하고, 전압 및 전류의 형태를 변환하여 출력 전력을 제공하는 전력변환장치 (PCS, Power Conditioning System); 및 전력량을 저장 또는 방출하도록 하는 배터리 및 배터리관리시스템 (BMS, Battery Management System)을 포함하는 에너지저장시스템 (ESS, Energy Storage System); 과 연결되며,
상기 메인 전력선과 상기 전력변환장치 사이에 연결되어 상기 메인 전력선으로부터 상기 전력변환장치로 실제 충전 또는 방전되는 전압 또는 전류량을 측정하는 제1측정기를 포함하고,
상기 전력변환장치(PCS)와 상기 에너지저장시스템(ESS) 사이에 연결되어 상기 전력변환장치(PCS)와 상기 배터리관리시스템(BMS)의 배터리 특성 변화 데이터를 측정하는 제2측정기를 포함하며,
상기 제1측정기 및 제2측정기로부터 전달되는 데이터들을 종합하여 누적 데이터를 확보하고, 상기 누적 데이터 및 상기 제2 측정기로부터 측정된 상기 배터리의 충전상태(SOC), 성능상태(SOH), 셀전압, 모듈 온도 및 습도 변화를 포함하는 환경 요인으로부터 도출된 상기 배터리의 셀 특성과 관련된 데이터를 인공지능으로 분석하여, 상기 에너지저장시스템을 위한 안전한 조정 배터리 용량을 도출하고, 상기 안전한 조정 배터리 용량에 기초하여 상기 배터리에 대한 최적의 충전 또는 방전량을 결정하는, 인공지능 기반 지능형 전력관리시스템.
As an intelligent power management system,
a power converter connected to the main power line to control the flow of power, and to convert the form of voltage and current to provide output power (PCS, Power Conditioning System); And an energy storage system (ESS, Energy Storage System) including a battery and a battery management system (BMS, Battery Management System) for storing or discharging the amount of electricity; is connected with
A first measuring device connected between the main power line and the power conversion device to measure the amount of voltage or current actually charged or discharged from the main power line to the power conversion device,
and a second measuring device connected between the power conversion device (PCS) and the energy storage system (ESS) to measure battery characteristic change data of the power conversion device (PCS) and the battery management system (BMS),
Accumulated data is obtained by synthesizing data transmitted from the first and second measuring instruments, and the state of charge (SOC), state of performance (SOH), cell voltage, and state of charge (SOC), performance state (SOH), cell voltage, By analyzing data related to the cell characteristics of the battery derived from environmental factors including changes in module temperature and humidity with artificial intelligence, a safe adjustment battery capacity for the energy storage system is derived, and based on the safe adjustment battery capacity An artificial intelligence-based intelligent power management system that determines the optimal amount of charging or discharging for the battery.
상기 지능형 전력관리시스템은 상기 배터리의 제조사의 셀별 권장 사용 특성, 충방전률, 품질보증 기준 중 적어도 하나 이상을 반영하여 초기 배터리 용량을 결정하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 지능형 전력관리시스템.
According to claim 1,
The intelligent power management system is an artificial intelligence-based intelligent power management system, characterized in that the initial battery capacity is determined by reflecting at least one of the recommended usage characteristics, charge/discharge rate, and quality assurance standards for each cell of the battery manufacturer.
배터리의 충전상태(SOC), 성능상태(SOH), 셀전압, 모듈온도 중 어느 하나인 환경요인으로 도출된 셀 특성을 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 지능형 전력관리시스템.
According to claim 1, wherein the data related to the characteristics of the battery,
An artificial intelligence-based intelligent power management system, characterized in that it includes cell characteristics derived from environmental factors that are any one of battery state of charge (SOC), state of performance (SOH), cell voltage, and module temperature.
상기 전력변환장치로 전달되는 데이터는 직류 또는 교류 방식의 충전량 또는 방전량인 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 지능형 전력관리시스템.
According to claim 1,
The data transmitted to the power conversion device is an artificial intelligence-based intelligent power management system, characterized in that the amount of charge or discharge of a direct current or alternating current method.
상기 배터리관리시스템으로부터 전달되는 데이터는 배터리 셀 전압, 배터리 모듈 온도, 충전상태(SOC), 성능상태(SOH) 중 어느 하나 이상을 포함하는 상기 배터리관리시스템이 제공하는 모든 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 지능형 전력관리시스템.
According to claim 1,
The data transmitted from the battery management system includes all data provided by the battery management system including any one or more of battery cell voltage, battery module temperature, state of charge (SOC), and state of performance (SOH). AI-based intelligent power management system.
상기 전력변환장치로부터 상기 배터리로 전달되는 충전 또는 방전 전류량은 조정된 충방전율(C-rate)과 조정된 배터리 용량을 곱하여 도출되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 지능형 전력관리시스템.
According to claim 1,
The amount of charging or discharging current transferred from the power converter to the battery is an artificial intelligence-based intelligent power management system, characterized in that it is derived by multiplying an adjusted charge/discharge rate (C-rate) and the adjusted battery capacity.
상기 조정된 배터리 용량은 상기 충방전율(C-Rate)에 따른 특성 변화, 화학반응, 온도, 습도 변화에 따른 특성 변화, 사용횟수 증가에 따른 특성 변화, DoD, SoC, SoH 에 따른 특성 변화 중 어느 하나 이상의 데이터를 바탕으로 머신 러닝을 통하여 안전한 용량이 도출되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 지능형 전력관리시스템.
9. The method of claim 8,
The adjusted battery capacity is any one of a characteristic change according to the charge/discharge rate (C-Rate), a characteristic change according to a change in chemical reaction, temperature, and humidity, a characteristic change according to an increase in the number of uses, and a characteristic change according to DoD, SoC, and SoH An artificial intelligence-based intelligent power management system, characterized in that safe capacity is derived through machine learning based on one or more data.
상기 조정된 충방전율(C-rate)은 상기 제1측정기와 제2측정기로부터 측정된 충전 또는 방전 전류량을 상기 조정 배터리 용량으로 나누어 산출되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 지능형 전력관리시스템.
10. The method of claim 9,
The adjusted charge/discharge rate (C-rate) is an artificial intelligence-based intelligent power management system, characterized in that it is calculated by dividing the amount of charging or discharging current measured by the first meter and the second meter by the adjusted battery capacity.
(a)배터리 제작사에서 정한 시험 규격에 따라 최소 SOC까지 방전하는 단계;
(b)정격출력으로 제작사에서 지정한 최대 SOC까지 충전하는 단계;
(c)충전 중 손실을 포함한 입력에너지(WhIi)를 측정하여 저장하는 단계;
(d)대기 상태로 30분 동안 유지하는 단계;
(e)정격출력으로 배터리 제작사에서 지정한 최소 SOC로 방전하는 단계;
(f)방전에너지(WhDi)를 측정하여 저장하는 단계;
를 포함하는 프로세스에 따라 도출되며,
i는 상기 단계 (b) 내지 (f)를 반복한 횟수인 것인, 인공지능 기반 지능형 전력관리시스템.
The method of claim 2, wherein the initial battery capacity is:
(a) discharging to the minimum SOC according to the test standards set by the battery manufacturer;
(b) charging up to the maximum SOC specified by the manufacturer with the rated output;
(c) measuring and storing input energy (Wh Ii ) including loss during charging;
(d) maintaining the standby state for 30 minutes;
(e) discharging to the minimum SOC specified by the battery manufacturer at the rated output;
(f) measuring and storing the discharge energy (Wh Di );
It is derived according to a process that includes
i is the number of repetitions of steps (b) to (f), an artificial intelligence-based intelligent power management system.
상기 (b) 내지 (f) 단계를 적어도 5회 이상 반복한 이후 측정된 방전에너지 WhDi의 평균값을 이용하여 하기의 [수학식 1]을 통해 도출되는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반 지능형 전력관리시스템.
[수학식 1]
배터리 용량 =
The method of claim 11 , wherein the initial battery capacity is
An artificial intelligence-based intelligent power management system, characterized in that it is derived through the following [Equation 1] using the average value of the measured discharge energy WhDi after repeating the steps (b) to (f) at least 5 times.
[Equation 1]
battery capacity =
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| KR20210055946A (en) | 2021-05-18 |
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