KR102309374B1 - Method for monitoring abnormal conditions to prevent the spread of fire in energy storage devices and recording medium storing program for executing the same, and computer program stored in recording medium for executing the same - Google Patents

Method for monitoring abnormal conditions to prevent the spread of fire in energy storage devices and recording medium storing program for executing the same, and computer program stored in recording medium for executing the same Download PDF

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KR102309374B1
KR102309374B1 KR1020210064908A KR20210064908A KR102309374B1 KR 102309374 B1 KR102309374 B1 KR 102309374B1 KR 1020210064908 A KR1020210064908 A KR 1020210064908A KR 20210064908 A KR20210064908 A KR 20210064908A KR 102309374 B1 KR102309374 B1 KR 102309374B1
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risk
input value
value
voltage
index
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신혜원
이희태
김수환
진경민
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한화에너지 주식회사
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Abstract

The present invention relates to a method for monitoring abnormal conditions to prevent the spread of fire in energy storage devices, a recording medium storing program for executing the same, and a computer program stored in the recording medium for executing the same. More particularly, it relates to a method for monitoring abnormal conditions to prevent the spread of fire in energy storage devices that that derives a plurality of risk indices based on information that can be collected from the energy storage devices, and combines them to determine conditions that need to be checked, a recording medium storing program for executing the same, and a computer program stored in recording medium for executing the same.

Description

에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램 {METHOD FOR MONITORING ABNORMAL CONDITIONS TO PREVENT THE SPREAD OF FIRE IN ENERGY STORAGE DEVICES AND RECORDING MEDIUM STORING PROGRAM FOR EXECUTING THE SAME, AND COMPUTER PROGRAM STORED IN RECORDING MEDIUM FOR EXECUTING THE SAME}A method for monitoring an abnormal state to prevent the spread of fire in an energy storage device, a recording medium storing a program for implementing the same, and a computer program stored in the medium for implementing the same MEDIUM STORING PROGRAM FOR EXECUTING THE SAME, AND COMPUTER PROGRAM STORED IN RECORDING MEDIUM FOR EXECUTING THE SAME}

본 발명은 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 에너지저장장치로부터 수집 가능한 정보를 근거로 복수의 위험도지수를 도출하고, 이들을 종합하여 상태점검이 필요한 상황을 판단할 수 있는 정보를 제공하는 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램에 관한 것이다.The present invention relates to an abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device, a recording medium storing a program for implementing the same, and a computer program stored in the medium for implementing the same, and more particularly, information collectable from the energy storage device A method for monitoring an abnormal condition for preventing the spread of fire in an energy storage device that derives a plurality of risk indices based on the And it relates to a computer program stored in a medium to implement the same.

최근 배터리 화재사고가 빈번히 발생하는 시점에서 이를 감지하고 최악의 상황을 모면하기 위한 다양한 시도가 진행되고 있다.Various attempts are being made to detect and avoid the worst case at the time when battery fire accidents occur frequently.

사고원인은 전기적 충격에 대한 배터리 보호시스템 미흡, 운영환경 관리 미흡, 설치 부주의, ESS 통합제어미흡, 보호체계 미흡 등으로 나눌 수 있다.The causes of accidents can be divided into insufficient battery protection system against electric shock, insufficient management of the operating environment, negligence in installation, insufficient ESS integrated control, and insufficient protection system.

이를 해결하기 위해 기존의 솔루션의 보강 등 제조사 중심으로 관련 연구가 진행되고 있고, 전체 시스템에 대한 감시를 위한 방안도 모색해야 하는 시점이다.In order to solve this problem, related research is being conducted centered on manufacturers, such as reinforcement of existing solutions, and it is time to find a way to monitor the entire system.

단순하게 하드웨어, 소방시설 등을 통해 화재 조기 진압 하거나, 화재 확산을 방지 할 수는 있지만, 이미 화재가 발생되고 난 이후에는 피해가 발생되는 문제가 있다.Although it is possible to quickly extinguish a fire or prevent the spread of fire through simple hardware and firefighting facilities, there is a problem in that damage occurs after a fire has already occurred.

에너지저장장치 화재확산 방지를 위해 가장 중요한 것은 화재 가능성을 미리 판별하고 이에 대한 위험성을 사전에 알리는 것이나, 화재 위험성이 큰 지점에 온도센서 등의 센서를 설치하여 화재 발생 전에 화재 위험성을 감시하는 경우, 정확한 예측을 위해서는 설치해야 하는 센서의 수가 많아지고, 이에 따른 관리의 어려움이 발생되는 문제가 있다.In order to prevent the spread of fire in the energy storage device, the most important thing is to determine the possibility of a fire in advance and notify the risk in advance. For accurate prediction, there is a problem in that the number of sensors to be installed increases, and management difficulties occur accordingly.

한국등록특허 [10-1839429]에서는 UHF 절연열화와 진동 및 온습도 감시진단 기능을 구비한 ESS용 파워컨디셔닝시스템이 개시되어 있다.Korean Patent [10-1839429] discloses a power conditioning system for ESS with UHF insulation deterioration and vibration and temperature and humidity monitoring and diagnosis functions.

한국등록특허 [10-1839429](등록일자: 2018년03월12일)Korean Patent Registration [10-1839429] (Registration Date: March 12, 2018)

따라서, 본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 에너지저장장치로부터 수집 가능한 정보를 근거로 복수의 위험도지수를 도출하고, 이들을 종합하여 상태점검이 필요한 상황을 판단할 수 있는 정보를 제공하는 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램를 제공하는 것이다.Therefore, the present invention has been devised to solve the above problems, and an object of the present invention is to derive a plurality of risk indices based on information that can be collected from an energy storage device, and synthesize them to solve a situation requiring state inspection. To provide a method for monitoring an abnormal state for preventing the spread of fire in an energy storage device that provides information that can be determined, a recording medium storing a program for implementing the same, and a computer program stored in the medium for implementing the same.

본 발명의 실 시예들의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The purpose of the embodiments of the present invention is not limited to the above-mentioned purpose, and other objects not mentioned will be clearly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs from the following description. .

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법은, 컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 이루어지는 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법에 있어서, 랙전류, 랙전압, SOC(State Of Charge), 배터리 온도, 내부 온도, 습도 및 모듈전압 중 선택되는 복수의 인자에 대한 정보를 수집하는 정보수집 단계(S10); 상기 정보수집 단계(S10)에서 수집된 인자에 대한 정보를 바탕으로 랙전압위험도, 출력위험도, 온도위험도, 결로위험도, 전류전압(CNV)위험도, 불평형위험도, 전류위험도 및 모듈전압위험도 중 선택되는 복수의 위험도지수를 도출하는 위험도지수도출 단계(S20); 및 상기 위험도지수도출 단계(S20)에서 도출된 모든 위험도지수를 합한 종합지수를 산출하여 상기 종합지수를 근거로 상태점검이 필요한 상황인지 판단 가능한 정보를 제공하는 정보제공 단계(S30);를 포함하는 것을 특징으로 한다.The abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device according to an embodiment of the present invention for achieving the above object is an energy storage device fire in the form of a program executed by an arithmetic processing means including a computer. In the abnormal state monitoring method for prevention of proliferation, an information collection step of collecting information on a plurality of factors selected from among rack current, rack voltage, SOC (State Of Charge), battery temperature, internal temperature, humidity and module voltage ( S10); Multiple selected from rack voltage risk, output risk, temperature risk, condensation risk, current voltage (CNV) risk, unbalance risk, current risk, and module voltage risk based on the information about the factors collected in the information collection step (S10) A risk index extraction step of deriving a risk index of (S20); and an information providing step (S30) of calculating a composite index that sums all the risk indices derived in the risk index extraction step (S20) and providing information that can determine whether a status check is necessary based on the composite index characterized in that

또한, 상기 위험도지수도출 단계(S20)는 In addition, the risk index extraction step (S20) is

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00001
Figure 112021058113061-pat00001

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00002
는 위험도지수,
Figure 112021058113061-pat00003
는 입력값,
Figure 112021058113061-pat00004
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021058113061-pat00005
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021058113061-pat00006
는 곡선의 기울기,
Figure 112021058113061-pat00007
는 굴절점으로 상수값,
Figure 112021058113061-pat00008
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00002
is the risk index,
Figure 112021058113061-pat00003
is the input value,
Figure 112021058113061-pat00004
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00005
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00006
is the slope of the curve,
Figure 112021058113061-pat00007
is a constant value as the point of refraction,
Figure 112021058113061-pat00008
is the input value at time t.)

에 의해 랙전압위험도의 위험도지수를 도출하되,Derive the risk index of the rack voltage risk by

상기 t시점에서의 입력값으로 As the input value at the time t

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00009
Figure 112021058113061-pat00009

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00010
는 n 번째 랙의 t시점에서의 전압값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00010
is the voltage value at time t of the nth rack.)

에 의해 산출된

Figure 112021058113061-pat00011
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하는 것을 특징으로 한다.calculated by
Figure 112021058113061-pat00011
It is characterized in that the value is used as an input value at time t.

또, 상기 위험도지수도출 단계(S20)는In addition, the risk index export step (S20) is

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00012
Figure 112021058113061-pat00012

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00013
는 위험도지수,
Figure 112021058113061-pat00014
는 입력값,
Figure 112021058113061-pat00015
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021058113061-pat00016
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021058113061-pat00017
는 곡선의 기울기,
Figure 112021058113061-pat00018
는 굴절점으로 상수값,
Figure 112021058113061-pat00019
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00013
is the risk index,
Figure 112021058113061-pat00014
is the input value,
Figure 112021058113061-pat00015
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00016
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00017
is the slope of the curve,
Figure 112021058113061-pat00018
is a constant value as the point of refraction,
Figure 112021058113061-pat00019
is the input value at time t.)

에 의해 출력위험도의 위험도지수를 도출하되,The risk index of the output risk is derived by

상기 t시점에서의 입력값으로 As the input value at the time t

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00020
Figure 112021058113061-pat00020

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00021
는 k 번째 랙의 배분율값,
Figure 112021058113061-pat00022
는 k 번째 랙의 t시점에서의 전압값,
Figure 112021058113061-pat00023
는 k 번째 랙의 t시점에서의 전류값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00021
is the distribution ratio of the k-th rack,
Figure 112021058113061-pat00022
is the voltage value at time t of the k-th rack,
Figure 112021058113061-pat00023
is the current value at time t of the k-th rack.)

에 의해 산출된

Figure 112021058113061-pat00024
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하는 것을 특징으로 한다.calculated by
Figure 112021058113061-pat00024
It is characterized in that the value is used as an input value at time t.

또한, 상기 위험도지수도출 단계(S20)는In addition, the risk index extraction step (S20) is

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00025
Figure 112021058113061-pat00025

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00026
는 위험도지수,
Figure 112021058113061-pat00027
는 입력값,
Figure 112021058113061-pat00028
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021058113061-pat00029
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021058113061-pat00030
는 곡선의 기울기,
Figure 112021058113061-pat00031
는 굴절점으로 상수값,
Figure 112021058113061-pat00032
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00026
is the risk index,
Figure 112021058113061-pat00027
is the input value,
Figure 112021058113061-pat00028
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00029
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00030
is the slope of the curve,
Figure 112021058113061-pat00031
is a constant value as the point of refraction,
Figure 112021058113061-pat00032
is the input value at time t.)

에 의해 온도위험도의 위험도지수를 도출하되,The risk index of the temperature risk is derived by

상기 t시점에서의 입력값으로 As the input value at the time t

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00033
Figure 112021058113061-pat00033

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00034
는 t 시점에서의 최대온도,
Figure 112021058113061-pat00035
는 t 시점에서의 최소온도를 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00034
is the maximum temperature at time t,
Figure 112021058113061-pat00035
is the minimum temperature at time t.)

에 의해 산출된

Figure 112021058113061-pat00036
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하는 것을 특징으로 한다.calculated by
Figure 112021058113061-pat00036
It is characterized in that the value is used as an input value at time t.

또, 상기 위험도지수도출 단계(S20)는In addition, the risk index export step (S20) is

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00037
Figure 112021058113061-pat00037

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00038
는 위험도지수,
Figure 112021058113061-pat00039
는 입력값,
Figure 112021058113061-pat00040
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021058113061-pat00041
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021058113061-pat00042
는 곡선의 기울기,
Figure 112021058113061-pat00043
는 굴절점으로 상수값,
Figure 112021058113061-pat00044
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00038
is the risk index,
Figure 112021058113061-pat00039
is the input value,
Figure 112021058113061-pat00040
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00041
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00042
is the slope of the curve,
Figure 112021058113061-pat00043
is a constant value as the point of refraction,
Figure 112021058113061-pat00044
is the input value at time t.)

에 의해 결로위험도의 위험도지수를 도출하되,Derive the risk index of the condensation risk by

상기 t시점에서의 입력값으로 As the input value at the time t

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00045
Figure 112021058113061-pat00045

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00046
는 t시점에서의 온도를 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00046
is the temperature at time t.)

에 의해 산출된

Figure 112021058113061-pat00047
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하고, t시점에서의 이슬점 값을 입력값 구간의 하한치(
Figure 112021058113061-pat00048
)로 사용하는 것을 특징으로 한다.calculated by
Figure 112021058113061-pat00047
The value is used as the input value at time t, and the dew point value at time t is the lower limit (
Figure 112021058113061-pat00048
) is used as

또한, 상기 위험도지수도출 단계(S20)는In addition, the risk index extraction step (S20) is

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00049
Figure 112021058113061-pat00049

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00050
는 위험도지수,
Figure 112021058113061-pat00051
는 입력값,
Figure 112021058113061-pat00052
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021058113061-pat00053
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021058113061-pat00054
는 곡선의 기울기,
Figure 112021058113061-pat00055
는 굴절점으로 상수값,
Figure 112021058113061-pat00056
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00050
is the risk index,
Figure 112021058113061-pat00051
is the input value,
Figure 112021058113061-pat00052
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00053
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00054
is the slope of the curve,
Figure 112021058113061-pat00055
is a constant value as the point of refraction,
Figure 112021058113061-pat00056
is the input value at time t.)

에 의해 전류전압(CNV)위험도의 위험도지수를 도출하되,Derive the risk index of the current voltage (CNV) risk by

상기 t시점에서의 입력값으로 As the input value at the time t

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00057
Figure 112021058113061-pat00057

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00058
는 t 시점에서의 i 번째 랙의 최대전압과 최소전압 차를 의미하고,
Figure 112021058113061-pat00059
는 t 시점에서의 i 번째 랙의 최대전류와 최소전류 차를 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00058
is the difference between the maximum voltage and the minimum voltage of the i-th rack at time t,
Figure 112021058113061-pat00059
denotes the difference between the maximum current and the minimum current of the i-th rack at time t.)

에 의해 산출된

Figure 112021058113061-pat00060
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하는 것을 특징으로 한다.calculated by
Figure 112021058113061-pat00060
It is characterized in that the value is used as an input value at time t.

또, 상기 위험도지수도출 단계(S20)는In addition, the risk index export step (S20) is

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00061
Figure 112021058113061-pat00061

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00062
는 위험도지수,
Figure 112021058113061-pat00063
는 입력값,
Figure 112021058113061-pat00064
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021058113061-pat00065
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021058113061-pat00066
는 곡선의 기울기,
Figure 112021058113061-pat00067
는 굴절점으로 상수값,
Figure 112021058113061-pat00068
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00062
is the risk index,
Figure 112021058113061-pat00063
is the input value,
Figure 112021058113061-pat00064
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00065
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00066
is the slope of the curve,
Figure 112021058113061-pat00067
is a constant value as the point of refraction,
Figure 112021058113061-pat00068
is the input value at time t.)

에 의해 불평형위험도의 위험도지수를 도출하되,Derive the risk index of the unbalanced risk by

상기 t시점에서의 입력값으로 As the input value at the time t

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00069
Figure 112021058113061-pat00069

(여기서, 전류불평형t는 t 시점에서의 전류최대값과 전류최소값의 차를 전류평균값으로 나눈 불평형값을 의미하고, 전압불평형t는 t 시점에서의 전압최대값과 전압최소값의 차를 전압평균값으로 나눈 불평형값을 의미하고, SOC불평형t는 t 시점에서의 SOC최대값과 SOC최소값의 차를 SOC평균값으로 나눈 불평형값을 의미한다.)(Here, the current unbalance t means the unbalance value obtained by dividing the difference between the maximum current value and the minimum current value at time t by the average current value, and the voltage unbalance t is the difference between the maximum voltage value and the minimum voltage value at time t as the voltage average value. It means the divided unbalance value, and SOC imbalance t means the unbalance value obtained by dividing the difference between the maximum SOC value and the minimum SOC value at time t by the SOC average value.)

에 의해 산출된

Figure 112021058113061-pat00070
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하는 것을 특징으로 한다.calculated by
Figure 112021058113061-pat00070
It is characterized in that the value is used as an input value at time t.

또한, 상기 위험도지수도출 단계(S20)는In addition, the risk index extraction step (S20) is

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00071
Figure 112021058113061-pat00071

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00072
는 위험도지수,
Figure 112021058113061-pat00073
는 입력값,
Figure 112021058113061-pat00074
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021058113061-pat00075
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021058113061-pat00076
는 곡선의 기울기,
Figure 112021058113061-pat00077
는 굴절점으로 상수값,
Figure 112021058113061-pat00078
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00072
is the risk index,
Figure 112021058113061-pat00073
is the input value,
Figure 112021058113061-pat00074
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00075
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00076
is the slope of the curve,
Figure 112021058113061-pat00077
is a constant value as the point of refraction,
Figure 112021058113061-pat00078
is the input value at time t.)

에 의해 전류위험도의 위험도지수를 도출하되,Derive the risk index of the current risk by

상기 t시점에서의 입력값으로 As the input value at the time t

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00079
Figure 112021058113061-pat00079

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00080
는 n 번째 랙의 전류값,
Figure 112021058113061-pat00081
는 t 시점에서의 랙의 최대 전류값,
Figure 112021058113061-pat00082
는 t 시점에서의 n 번째 랙의 전류값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00080
is the current value of the nth rack,
Figure 112021058113061-pat00081
is the maximum current value of the rack at time t,
Figure 112021058113061-pat00082
is the current value of the nth rack at time t.)

에 의해 산출된

Figure 112021058113061-pat00083
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하는 것을 특징으로 한다.calculated by
Figure 112021058113061-pat00083
It is characterized in that the value is used as an input value at time t.

또, 상기 위험도지수도출 단계(S20)는In addition, the risk index export step (S20) is

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00084
Figure 112021058113061-pat00084

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00085
는 위험도지수,
Figure 112021058113061-pat00086
는 입력값,
Figure 112021058113061-pat00087
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021058113061-pat00088
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021058113061-pat00089
는 곡선의 기울기,
Figure 112021058113061-pat00090
는 굴절점으로 상수값,
Figure 112021058113061-pat00091
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00085
is the risk index,
Figure 112021058113061-pat00086
is the input value,
Figure 112021058113061-pat00087
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00088
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00089
is the slope of the curve,
Figure 112021058113061-pat00090
is a constant value as the point of refraction,
Figure 112021058113061-pat00091
is the input value at time t.)

에 의해 모듈전압위험도의 위험도지수를 도출하되,The risk index of the module voltage risk is derived by

상기 t시점에서의 입력값으로 As the input value at the time t

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00092
Figure 112021058113061-pat00092

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00093
는 t 시점에서의 m 번째 랙의 모듈 최대전압값,
Figure 112021058113061-pat00094
는 t 시점에서의 m 번째 랙의 모듈 최소전압값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00093
is the module maximum voltage value of the mth rack at time t,
Figure 112021058113061-pat00094
is the module minimum voltage value of the mth rack at time t.)

에 의해 산출된

Figure 112021058113061-pat00095
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하는 것을 특징으로 한다.calculated by
Figure 112021058113061-pat00095
It is characterized in that the value is used as an input value at time t.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법을 구현하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체가 제공되는 것을 특징으로 한다.In addition, according to an embodiment of the present invention, a computer-readable recording medium storing a program for implementing the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in the energy storage device is provided.

아울러, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법을 구현하기 위해, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 프로그램이 제공되는 것을 특징으로 한다.In addition, according to an embodiment of the present invention, in order to implement the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in the energy storage device, a program stored in a computer-readable recording medium is provided.

본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법에 의하면, 에너지저장장치(ESS)로부터 수집 가능한 정보를 근거로 복수의 위험도지수를 도출하고, 이들을 종합하여 상태점검이 필요한 상황을 판단할 수 있는 정보를 제공함으로써, 별도의 추가 설비 없이, 에너지저장장치의 화재사고를 미연에 방지할 수 있는 효과가 있다.According to the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device according to an embodiment of the present invention, a plurality of risk indices are derived based on information that can be collected from an energy storage device (ESS), and state inspection is performed by synthesizing them. By providing information to determine a necessary situation, there is an effect of preventing a fire accident of an energy storage device in advance without additional equipment.

또한, 배터리 상태의 모니터링이 가능하며, 이를 근거로 상태점검이 필요한 상황을 알리고, 위급 시 시스템 정지가 가능함으로써, 화재사고를 미연에 방지할 수 있는 효과가 더욱 뛰어나다.In addition, it is possible to monitor the state of the battery, and based on this, it notifies a situation requiring a state check, and the system can be stopped in case of an emergency, which is more effective in preventing fire accidents in advance.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법의 흐름도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법의 위험도지수와 종합지수를 시각적으로 표현한 예를 보여주는 예시도.
1 is a flowchart of an abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device according to an embodiment of the present invention;
2 is an exemplary view showing an example of visually expressing the risk index and the comprehensive index of the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in the energy storage device according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야한다.Since the present invention can have various changes and can have various embodiments, specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and should be understood to include all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.When a component is referred to as being “connected” or “connected” to another component, it is understood that the other component may be directly connected or connected to the other component, but other components may exist in between. it should be

반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.On the other hand, when it is mentioned that a certain element is "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that the other element does not exist in the middle.

본 명세서에서 사용되는 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 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 공정, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 공정, 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 the present application, terms such as “comprise” or “have” are intended to designate that a feature, number, process, operation, component, part, or combination thereof described in the specification exists, but one or more other features It is to be understood that this does not preclude the existence or addition of numbers, processes, operations, components, parts, or combinations thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미가 있는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present application. does not

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세하게 설명한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정하여 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 또한, 사용되는 기술 용어 및 과학 용어에 있어서 다른 정의가 없다면, 이 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 통상적으로 이해하고 있는 의미를 가지며, 하기의 설명 및 첨부 도면에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 설명은 생략한다. 다음에 소개되는 도면들은 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 예로서 제공되는 것이다. 따라서, 본 발명은 이하 제시되는 도면들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 또한, 명세서 전반에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다. 도면들 중 동일한 구성요소들은 가능한 한 어느 곳에서든지 동일한 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다. Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings. Prior to this, the terms or words used in the present specification and claims should not be construed as being limited to conventional or dictionary meanings, and the inventor should properly understand the concept of the term in order to best describe his invention. Based on the principle that can be defined, it should be interpreted as meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention. In addition, if there is no other definition in the technical terms and scientific terms used, it has the meaning commonly understood by those of ordinary skill in the art to which this invention belongs, and the summary of the present invention in the following description and accompanying drawings Descriptions of known functions and configurations that may be unnecessarily obscure will be omitted. The drawings introduced below are provided as examples in order to sufficiently convey the spirit of the present invention to those skilled in the art. Accordingly, the present invention is not limited to the drawings presented below and may be embodied in other forms. Also, like reference numerals refer to like elements throughout. It should be noted that the same components in the drawings are denoted by the same reference numerals wherever possible.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법의 흐름도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법의 위험도지수와 종합지수를 시각적으로 표현한 예를 보여주는 예시도이다.1 is a flowchart of an abnormal state monitoring method for preventing fire spread in an energy storage device according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is an abnormal state monitoring method for preventing fire spread in an energy storage device according to an embodiment of the present invention. This is an example diagram showing an example of visually expressing the risk index and composite index of

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법은 컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 이루어지는 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법에 있어서, 정보수집 단계(S10), 위험도지수도출 단계(S20) 및 정보제공 단계(S30)를 포함한다. As shown in FIG. 1, the abnormal state monitoring method for preventing fire spread in an energy storage device according to an embodiment of the present invention is in the form of a program executed by an arithmetic processing means including a computer to prevent fire spread in an energy storage device. In the abnormal state monitoring method for, it includes an information collection step (S10), a risk index extraction step (S20) and an information provision step (S30).

정보수집 단계(S10)는 랙전류, 랙전압, SOC(State Of Charge), 배터리 온도, 내부 온도, 습도 및 모듈전압 중 선택되는 복수의 인자에 대한 정보를 수집한다.The information collection step (S10) collects information on a plurality of factors selected from among rack current, rack voltage, state of charge (SOC), battery temperature, internal temperature, humidity, and module voltage.

배터리를 구성하는 기본단위인 셀을 기준으로 모듈을 구성하고, 구성된 모듈을 다시 적층하여 랙(rack)을 구성하며, 이러한 총 n개로 구성된 랙(rack)이 모여 배터리 시스템을 구성하고 PCS(Power conditioning system)를 통해 충방전을 하게 되며 해당 명령은 PMS(Power management system)를 통해 이루어 질 수 있다.A module is composed based on the cell, which is the basic unit that composes a battery, and a rack is composed by stacking the composed modules again. system), and the corresponding command can be made through the PMS (Power management system).

PMS의 정보는 BMS(Battery management system)를 통해 통신으로 전달 받을 수 있다.The information of the PMS may be transmitted through communication through a battery management system (BMS).

BMS는 배터리 랙(Rack)에 대한 전압정보를 지니고 있고, PMS를 거쳐 또는 직접적으로 EMS(Energy Management System)가 해당 값에 대한 정보를 알 수 있다.The BMS has voltage information on the battery rack, and the EMS (Energy Management System) can know the information about the value through the PMS or directly.

상기 인자들의 수집에 사용되는 센서 등은 기존에 에너지저장장치에 설치된 자원을 활용한다. 즉, 추가적인 센서 등을 설치하지 않고 기존 환경의 데이터들을 활용하여 화재 위험 등의 위험을 사고 발생 이전에 알릴 수 있다.The sensors used to collect the factors and the like utilize resources previously installed in the energy storage device. That is, it is possible to inform the risk of fire, etc. prior to the occurrence of an accident by using data from the existing environment without installing additional sensors.

위험도지수도출 단계(S20)는 상기 정보수집 단계(S10)에서 수집된 인자에 대한 정보를 바탕으로 랙전압위험도, 출력위험도, 온도위험도, 결로위험도, 전류전압(CNV)위험도, 불평형위험도, 전류위험도 및 모듈전압위험도 중 선택되는 복수의 위험도지수(index)를 도출한다.The risk index extraction step (S20) is based on the information about the factors collected in the information collection step (S10), the rack voltage risk, the output risk, the temperature risk, the condensation risk, the current voltage (CNV) risk, the unbalance risk, the current risk and a plurality of risk indices selected from among the module voltage risks are derived.

정보제공 단계(S30)는 상기 위험도지수도출 단계(S20)에서 도출된 모든 위험도지수를 합한 종합지수를 산출하여 상기 종합지수를 근거로 상태점검이 필요한 상황인지 판단 가능한 정보를 제공한다.(도 2 참조)The information providing step (S30) provides information that can determine whether a condition check is necessary based on the composite index by calculating a composite index that sums all the risk indexes derived in the risk index extraction step (S20). (FIG. 2 Reference)

위험도지수로 랙전압위험도, 출력위험도, 온도위험도, 결로위험도, 전류전압(CNV)위험도, 불평형위험도, 전류위험도 및 모듈전압위험도 모두를 사용할 경우, 종합지수는 다음식When rack voltage risk, output risk, temperature risk, condensation risk, current voltage (CNV) risk, unbalance risk, current risk, and module voltage risk are all used as risk index, the overall index is given by the following formula

Figure 112021058113061-pat00096
Figure 112021058113061-pat00096

에 의해 산출할 수 있으며, can be calculated by

종합지수가 400% 미만이면 보통(Normal), 400% 이상이면 경고(Warning)으로 표시되도록 할 수 있다.If the composite index is less than 400%, it can be displayed as Normal, and if it is more than 400%, it can be displayed as Warning.

또한, 종합지수가 위험으로 표시되는 시간이 일정시간(예 2초) 이상 지속시 비상(Emergency)으로 표시되도록 할 수 있다.In addition, when the time for which the composite index is displayed as a risk lasts for more than a certain period of time (eg, 2 seconds), it can be displayed as an emergency.

이상상태 감지는 즉각적인 상황인지를 통해 시스템의 안전을 도모해야 하지만 물리화학적 특성을 지닌 배터리의 정확한 상태 분석에는 많은 어려움이 있어, 이상감지에 대한 트랜드 분석 또는 데이터를 이용한 감지기술을 통해 사전인지를 위한 방안으로 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법을 개발하였다.Anomaly detection should promote system safety through immediate situation recognition, but there are many difficulties in accurate condition analysis of batteries with physicochemical characteristics. As a solution, an abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device according to an embodiment of the present invention was developed.

본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법의 정보제공 단계(S30)는 위험도지수 또는 종합지수가 지정된 값 이상인 경우 PMS 또는 EMS는 ESS의 운전을 강제 정지 시키고, 상태점검을 요청할 수 있다.In the information providing step (S30) of the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in the energy storage device according to an embodiment of the present invention, the PMS or EMS forcibly stops the operation of the ESS when the risk index or the comprehensive index is greater than or equal to a specified value, You can request a status check.

본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법은 위험도지수로 랙전압위험도, 출력위험도, 온도위험도, 결로위험도, 전류전압(CNV)위험도, 불평형위험도, 전류위험도 및 모듈전압위험도 모두를 사용할 경우, 에너지저장장치에서 수집 가능한 7 개의 인자를 통해 도출된 8가지 위험도지수(index)에 대한 정보를 바탕으로 배터리의 상태점검이 필요한 상황인지 판단 가능한 정보를 제공하는 것으로, 보다 상세하게는 에너지저장장치에서 수집 가능한 랙전류, 랙전압, SOC, 배터리 온도, 내부 온도, 습도, 모듈전압 총 7 개의 인자에 대한 정보를 수집하며, 7 개의 인자에 대한 정보를 바탕으로 랙전압위험도, 출력위험도, 온도위험도, 결로위험도, CNV위험도, 불평형위험도, 전류위험도, 모듈전압위험도 총 8 가지 위험도지수(index)를 도출하고, 8 가지 위험도지수(index)를 근거로 종합지수를 산출하여 상태점검이 필요한 상황인지 판단 가능한 정보를 제공 하는 것이다.The abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device according to an embodiment of the present invention is a rack voltage risk, an output risk, a temperature risk, a condensation risk, a current voltage (CNV) risk, an unbalance risk, a current risk, and a risk index. When all of the module voltage risk levels are used, it is to provide information that can determine whether the battery status check is necessary based on the information on the eight risk indexes derived from the seven factors that can be collected from the energy storage device. In more detail, it collects information on a total of 7 factors, including rack current, rack voltage, SOC, battery temperature, internal temperature, humidity, and module voltage, that can be collected from the energy storage device, and based on the information on the 7 factors, the rack voltage Risk, output risk, temperature risk, condensation risk, CNV risk, unbalance risk, current risk, and module voltage risk are derived from a total of eight risk indexes, and a comprehensive index is calculated based on the eight risk indexes. It is to provide information that can be used to determine whether a status check is necessary.

다시 말해, 전류와 전압에 대한 요소(정보)를 근거로 랙전압 위험도, 출력 위험도, CNV 위함도, 불평형 위험도, 전류 위험도 및 모듈전압 위험도를 도출하고, 환경요소(온도, 습도 등)를 근거로 온도 위험도 및 결로 위험도를 도출하여, 보다 다각적인 관점에서 배터리 상태를 모니터링 할 수 있다.In other words, the rack voltage risk, output risk, CNV risk, unbalance risk, current risk, and module voltage risk are derived based on factors (information) about current and voltage, and based on environmental factors (temperature, humidity, etc.) By deriving the temperature risk and condensation risk, it is possible to monitor the battery status from a more diverse perspective.

즉, 배터리 상태의 모니터링이 가능하며, 이를 근거로 상태점검이 필요한 상황을 알리고, 위급 시 시스템 정지가 가능함으로써, 화재사고를 미연에 방지할 수 있다.That is, it is possible to monitor the state of the battery, and based on this, it is possible to notify a situation requiring a state check, and to stop the system in case of an emergency, thereby preventing a fire accident in advance.

본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법의 위험도지수도출 단계(S20)는The risk index extraction step (S20) of the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in the energy storage device according to an embodiment of the present invention

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00097
Figure 112021058113061-pat00097

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00098
는 위험도지수,
Figure 112021058113061-pat00099
는 입력값,
Figure 112021058113061-pat00100
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021058113061-pat00101
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021058113061-pat00102
는 곡선의 기울기,
Figure 112021058113061-pat00103
는 굴절점으로 상수값,
Figure 112021058113061-pat00104
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00098
is the risk index,
Figure 112021058113061-pat00099
is the input value,
Figure 112021058113061-pat00100
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00101
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00102
is the slope of the curve,
Figure 112021058113061-pat00103
is a constant value as the point of refraction,
Figure 112021058113061-pat00104
is the input value at time t.)

에 의해 랙전압위험도의 위험도지수를 도출한다.The risk index of the rack voltage risk is derived by

이는, 각 요소들의 허용기준 경계의 불확실성을 처리하기 위하여 퍼지소속함수(fuzzy membership function)를 적용하는 것으로, 효과적인 소속정도를 설정하기 위하여 돔비(Dombi)가 제안한 S 형태의 소속함수를 사용하여 처리한다. 이 방법은 계수의 조정을 통해 사용자가 원하는 소속 정도를 설정할 수 있는 장점이 있고. 향후 데이터가 누적되고 이상 상황에 대한 감지가 된다면 관리를 위한 명확한 계수의 값을 도출 할 수 있다.This is to apply a fuzzy membership function to deal with the uncertainty of the boundary of the acceptance criteria of each element, and to set the effective degree of membership, it is processed using the S-shaped membership function proposed by Dombi. . This method has the advantage that the user can set the desired degree of affiliation by adjusting the coefficient. If data is accumulated in the future and abnormal situations are detected, a clear coefficient value for management can be derived.

곡선 기울기

Figure 112021058113061-pat00105
값이 커지면 기울기가 급격(sharp)해지며 굴절점
Figure 112021058113061-pat00106
값이 커지면 소속함수의 중심점이 오른쪽으로 이동하는 특징을 지닌다. 따라서 곡선 기울기
Figure 112021058113061-pat00107
와 굴절점
Figure 112021058113061-pat00108
을 원하는 조정하여 특정 측정치에 따른 위험치 기댓값을 사용자가 결정할 수 있게 된다. curve slope
Figure 112021058113061-pat00105
As the value increases, the slope becomes sharp and the point of refraction
Figure 112021058113061-pat00106
As the value increases, the center point of the membership function moves to the right. So the slope of the curve
Figure 112021058113061-pat00107
and point of refraction
Figure 112021058113061-pat00108
By adjusting as desired, the user can determine the expected risk value according to a specific measurement.

상기 식에 사용되는 각각의 계수들은 임의 값들로 설치환경과 주변상황 등에 따라 실증을 통해 적합한 값을 찾아 적용할 수 있다.Each of the coefficients used in the above formula are arbitrary values, and suitable values can be found and applied through demonstration according to the installation environment and surrounding conditions.

랙전압위험도의 위험도지수가 지정된 값 이상인 경우 PMS 또는 EMS는 ESS의 운전을 강제 정지 시키고, 상태점검을 요청할 수 있다.If the risk index of the rack voltage risk is higher than the specified value, the PMS or EMS may forcibly stop the operation of the ESS and request a status check.

이때, 상기 t시점에서의 입력값으로 At this time, as the input value at the time t

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00109
Figure 112021058113061-pat00109

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00110
는 n 번째 랙의 t시점에서의 전압값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00110
is the voltage value at time t of the nth rack.)

에 의해 산출된

Figure 112021058113061-pat00111
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하는 것을 특징으로 할 수 있다.calculated by
Figure 112021058113061-pat00111
It may be characterized in that the value is used as an input value at time t.

즉, 랙(Rack)전압을 근거로 입력값을 결정하고, 이를 근거로 랙전압위험도의 위험도지수를 도출할 수 있으며, 이를 모니터링 할 수 있다.That is, the input value is determined based on the rack voltage, and the risk index of the rack voltage risk can be derived based on this, and this can be monitored.

이때, 병렬로 연결된 모든 시스템에 대한 랙(rack)간 전압차를 모니터링 하는 것이 바람직하다.At this time, it is desirable to monitor the voltage difference between the racks for all systems connected in parallel.

이러한 정보의 흐름은 BMS가 관리하는 데이터를 기초로 하며, 이 데이터는 PMS를 통해 또는 EMS 또는 PMS를 거쳐 EMS로 정보를 시각화 할 수 있다.This flow of information is based on the data managed by the BMS, and this data can be visualized with the EMS via the PMS or via the EMS or PMS.

랙(rack)간 전압차 하한치가 0, 랙(rack)간 전압차 상한치가 3, 기울기가 0.5, 굴절점이 0.5 인 경우, 현재 랙(rack)간 전압차가 3V가 된다면 랙전압위험도의 위험도지수는 100%로 아주 치명적인 값으로 인지(notice)하게 될 것이다.If the lower limit of the voltage difference between racks is 0, the upper limit of the voltage difference between racks is 3, the slope is 0.5, and the inflection point is 0.5, if the current voltage difference between the racks is 3V, the risk index of the rack voltage risk is You will notice that 100% is a very fatal value.

여기서, 현재 랙(rack)간 전압차는 BMS 데이터를 통해 취득된 정보를 토대로 인근전압의 최대 차이값을 가정한 것으로 단위는 전압이다. 또한 적용된 각각의 계수들은 임의 값들로 실증을 통해 적합한 값을 찾아 적용할 수 있다.Here, the voltage difference between the current racks is based on the information obtained through the BMS data, assuming the maximum difference between the nearby voltages, and the unit is the voltage. In addition, each of the applied coefficients can be applied by finding an appropriate value through experimentation with arbitrary values.

배터리 랙(Rack)간 밸런싱을 작업 시 전압편차는 발생할 수 있지만, 정상운전중에 이러한 편차가 발생한다면, 해당 랙(rack)에 이상이 발생되었다고 감지할 수 있다.Voltage deviation may occur when balancing between battery racks, but if such deviation occurs during normal operation, it can be detected that an abnormality has occurred in the corresponding rack.

셀의 이상, 모듈의 이상, 랙(rack)의 이상은 전압값으로 귀결되며, 이 값이 인근 랙(rack)전압과의 차이를 발생하게 된다.An abnormality in a cell, an abnormality in a module, or an abnormality in a rack results in a voltage value, and this value causes a difference with the voltage of a nearby rack.

이러한 현상이 지속될 경우 배터리는 열폭주 현상을 야기할 수 있고, 이로 인한 화재가 발생할 수 있다.If this phenomenon continues, the battery may cause a thermal runaway phenomenon, which may result in a fire.

정상상태라 함은 랙(rack)간 전압차가 없는 것이고, 랙(rack)을 구성하고 있는 모듈의 이상 (내부의 셀이상)으로 해당 전압만큼 전압강하가 일어날 경우 랙전압위험도의 위험도지수는 이상 값 범위로 반영되어 인지가 가능하다.Normal state means that there is no voltage difference between racks, and if the voltage drop as much as the corresponding voltage occurs due to an abnormality in the modules constituting the rack (internal cell abnormality), the risk index of the rack voltage risk is an abnormal value. It is reflected in the range and can be recognized.

단, 운전모드의 변화 (충전 ↔ 방전, 충전 ↔ 대기, 방전 ↔ 대기)시 순시적으로 전압차가 발생될 수 있기 때문에 연속적으로 전압차가 발생될 경우 인지할 수 있도록 하는 것이 바람직하다.However, since a voltage difference may occur instantaneously when the operation mode is changed (charge ↔ discharge, charge ↔ standby, discharge ↔ standby), it is desirable to recognize the continuous voltage difference.

이를 위해서 3~7초 정도의 지속 시 알람이 될 수 있도록 설정하는 것이 바람직하다. For this purpose, it is desirable to set it so that it becomes an alarm when it lasts for about 3 to 7 seconds.

랙전압위험도의 위험도지수는 30% 미만인 경우 보통(Normal), 30% 이상 40% 미만인 경우 경고(Warning), 40% 이상인 경우 비상(Emergency)으로 표시되도록 할 수 있다.If the risk index of the rack voltage risk is less than 30%, it can be displayed as Normal, if it is 30% or more and less than 40%, it is Warning, and if it is 40% or more, it is displayed as Emergency.

본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법의 위험도지수도출 단계(S20)는The risk index extraction step (S20) of the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in the energy storage device according to an embodiment of the present invention

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00112
Figure 112021058113061-pat00112

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00113
는 위험도지수,
Figure 112021058113061-pat00114
는 입력값,
Figure 112021058113061-pat00115
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021058113061-pat00116
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021058113061-pat00117
는 곡선의 기울기,
Figure 112021058113061-pat00118
는 굴절점으로 상수값,
Figure 112021058113061-pat00119
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00113
is the risk index,
Figure 112021058113061-pat00114
is the input value,
Figure 112021058113061-pat00115
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00116
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00117
is the slope of the curve,
Figure 112021058113061-pat00118
is a constant value as the point of refraction,
Figure 112021058113061-pat00119
is the input value at time t.)

에 의해 출력위험도의 위험도지수를 도출한다.The risk index of the output risk is derived by

이는, 각 요소들의 허용기준 경계의 불확실성을 처리하기 위하여 퍼지소속함수(fuzzy membership function)를 적용하는 것으로, 효과적인 소속정도를 설정하기 위하여 Dombi가 제안한 S 형태의 소속함수를 사용하여 처리한다. 이 방법은 계수의 조정을 통해 사용자가 원하는 소속 정도를 설정할 수 있는 장점이 있고. 향후 데이터가 누적되고 이상 상황에 대한 감지가 된다면 관리를 위한 명확한 계수의 값을 도출 할 수 있다.This is to apply a fuzzy membership function to deal with the uncertainty of the boundary of the acceptance criteria of each element, and to set the effective degree of membership, it is processed using the S-shaped membership function proposed by Dombi. This method has the advantage that the user can set the desired degree of affiliation by adjusting the coefficient. If data is accumulated in the future and abnormal situations are detected, a clear coefficient value for management can be derived.

곡선 기울기

Figure 112021058113061-pat00120
값이 커지면 기울기가 급격(sharp)해지며 굴절점
Figure 112021058113061-pat00121
값이 커지면 소속함수의 중심점이 오른쪽으로 이동하는 특징을 지닌다. 따라서 곡선 기울기
Figure 112021058113061-pat00122
와 굴절점
Figure 112021058113061-pat00123
을 원하는 조정하여 특정 측정치에 따른 위험치 기댓값을 사용자가 결정할 수 있게 된다. curve slope
Figure 112021058113061-pat00120
As the value increases, the slope becomes sharp and the point of refraction
Figure 112021058113061-pat00121
As the value increases, the center point of the membership function moves to the right. So the slope of the curve
Figure 112021058113061-pat00122
and point of refraction
Figure 112021058113061-pat00123
By adjusting as desired, the user can determine the expected risk value according to a specific measurement.

상기 식에 사용되는 각각의 계수들은 임의 값들로 설치환경과 주변상황 등에 따라 실증을 통해 적합한 값을 찾아 적용할 수 있다.Each of the coefficients used in the above formula are arbitrary values, and suitable values can be found and applied through demonstration according to the installation environment and surrounding conditions.

출력위험도의 위험도지수가 지정된 값 이상인 경우 PMS 또는 EMS는 ESS의 운전을 강제 정지 시키고, 상태점검을 요청할 수 있다.If the risk index of the output risk is higher than the specified value, the PMS or EMS may forcibly stop the operation of the ESS and request a status check.

이때, t시점에서의 입력값으로 At this time, as the input value at time t

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00124
Figure 112021058113061-pat00124

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00125
는 k 번째 랙의 배분율값,
Figure 112021058113061-pat00126
는 k 번째 랙의 t시점에서의 전압값,
Figure 112021058113061-pat00127
는 k 번째 랙의 t시점에서의 전류값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00125
is the distribution ratio of the k-th rack,
Figure 112021058113061-pat00126
is the voltage value at time t of the k-th rack,
Figure 112021058113061-pat00127
is the current value at time t of the k-th rack.)

에 의해 산출된

Figure 112021058113061-pat00128
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하는 것을 특징으로 할 수 있다.calculated by
Figure 112021058113061-pat00128
It may be characterized in that the value is used as an input value at time t.

돔비(dombi) 함수의 입력값(input)을 설정하기 위해 랙(rack)별 전압, 전류의 곱과 총 전력을 기준으로 랙(rack)별 c-rate 비율을 계산하고, 계산된 값의 최대 최소의 차이를 계산하여 활용한다.To set the input of the dombi function, calculate the c-rate ratio for each rack based on the product of the voltage and current for each rack and the total power, and set the maximum and minimum values of the calculated values. Calculate and use the difference between

병렬 연결된 배터리 랙(rack)은 동일한 C-rate으로 운전되어야 한다. Battery racks connected in parallel must be operated at the same C-rate.

C-rate는 배터리 용량에 대하여 충방전하는 전류의 비율을 의미하는데, 다시 말해서 전지의 충방전 시 다양한 사용조건 하에서 전류값 설정 및 전지의 사용 가능 시간을 예측하거나 표기하기 위한 단위다. C-rate의 단위는 C를 사용한다.C-rate refers to the ratio of the charging and discharging current to the battery capacity. In other words, it is a unit for predicting or indicating the current value setting and the usable time of the battery under various usage conditions during charging and discharging of the battery. The unit of C-rate is C.

충방전율에 따른 전류값의 산출은 충전 또는 방전전류를 전지 정격용량의 단위를 뺀 값으로 나누어 충방전 전류값를 산출한다. To calculate the current value according to the charge/discharge rate, the charge/discharge current value is calculated by dividing the charge or discharge current by a value obtained by subtracting the unit of the rated capacity of the battery.

C-rate (A) = 충방전전류(A) / 전지의 정격용량C-rate (A) = charge/discharge current (A) / rated capacity of the battery

여기에서 1C란, Here, 1C means,

1Ah의 배터리를 기준으로 하였을 때 1A로 충방전한다는 뜻이다. It means charging and discharging at 1A based on a 1Ah battery.

2C라면, 2A로 충방전하므로 1Ah의 배터리는 완전 충전상태에서 30분간 충전과 방전을 할 수 있다는 뜻이다.At 2C, charging and discharging at 2A means that a 1Ah battery can be charged and discharged for 30 minutes in a fully charged state.

충전과 방전을 동시에 하는 것은 아니며 완전 방전상태에서 충전을 하고 반대로 완전 충전상태에서 방전을 한다는 의미이다.It does not mean that charging and discharging are performed at the same time, but charging in a fully discharged state and discharging in a fully charged state conversely.

C - rate가 커질수록 동일한 용량의 배터리를 고전류로 충방전하므로 배터리의 내부저항이 작아지도록 설계하여 출력 특성이 좋아지도록 하고 있다. As the C-rate increases, the battery of the same capacity is charged and discharged at a high current, so the internal resistance of the battery is designed to decrease to improve the output characteristics.

만약 이상상황 발생시 병렬 연결된 랙(rack)의 전압과 전류는 정상상태 대비 이상값으로 나오게 된다.If an abnormal situation occurs, the voltage and current of the racks connected in parallel come out as abnormal values compared to the normal state.

예를 들어 일부 랙(rack)의 모듈 또는 셀의 이상 발생 시 그 만큼의 전압이 줄어들게 되며, 이로 인해 해당 랙으로 전류로 쏠리게 될 것이다. 이를 수식화 하기 위해 C-rate 으로 계산하고 시간대별 정보를 가지고 돔비(dombi) 함수를 적용하여 상태를 예지할 수 있다.For example, when an abnormality occurs in a module or cell in some racks, the voltage will be reduced by that amount, which will cause the current to flow to the rack. To formulate this, the state can be predicted by calculating the C-rate and applying the dombi function with information for each time period.

이 값을 기준으로 해당 분포가 기준값을 벗어나면 이상상태 감지가 가능하다.If the distribution deviates from the reference value based on this value, abnormal state detection is possible.

단, 가동중이 아닐 경우 모든 랙(rack)의 Power는 0 이므로 이럴 경우, 즉 총 합이 0인 경우는, 모든 랙(rack)의 배분율을 동일하게 n등분하여 계산한다.However, when not in operation, the power of all racks is 0. In this case, that is, when the total sum is 0, the distribution ratio of all racks is equally divided into n and calculated.

출력위험도의 위험도지수는 15% 미만인 경우 보통(Normal), 15% 이상 30% 미만인 경우 경고(Warning), 30% 이상인 경우 비상(Emergency)으로 표시되도록 할 수 있다.The risk index of the output risk can be displayed as Normal if it is less than 15%, Warning if it is 15% or more and less than 30%, and Emergency if it is 30% or more.

본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법의 위험도지수도출 단계(S20)는The risk index extraction step (S20) of the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in the energy storage device according to an embodiment of the present invention

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00129
Figure 112021058113061-pat00129

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00130
는 위험도지수,
Figure 112021058113061-pat00131
는 입력값,
Figure 112021058113061-pat00132
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021058113061-pat00133
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021058113061-pat00134
는 곡선의 기울기,
Figure 112021058113061-pat00135
는 굴절점으로 상수값,
Figure 112021058113061-pat00136
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00130
is the risk index,
Figure 112021058113061-pat00131
is the input value,
Figure 112021058113061-pat00132
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00133
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00134
is the slope of the curve,
Figure 112021058113061-pat00135
is a constant value as the point of refraction,
Figure 112021058113061-pat00136
is the input value at time t.)

에 의해 온도위험도의 위험도지수를 도출한다.The risk index of the temperature risk is derived by

이는, 각 요소들의 허용기준 경계의 불확실성을 처리하기 위하여 퍼지소속함수(fuzzy membership function)를 적용하는 것으로, 효과적인 소속정도를 설정하기 위하여 Dombi가 제안한 S 형태의 소속함수를 사용하여 처리한다. 이 방법은 계수의 조정을 통해 사용자가 원하는 소속 정도를 설정할 수 있는 장점이 있고. 향후 데이터가 누적되고 이상 상황에 대한 감지가 된다면 관리를 위한 명확한 계수의 값을 도출 할 수 있다.This is to apply a fuzzy membership function to deal with the uncertainty of the boundary of the acceptance criteria of each element, and to set the effective degree of membership, it is processed using the S-shaped membership function proposed by Dombi. This method has the advantage that the user can set the desired degree of affiliation by adjusting the coefficient. If data is accumulated in the future and abnormal situations are detected, a clear coefficient value for management can be derived.

곡선 기울기

Figure 112021058113061-pat00137
값이 커지면 기울기가 급격(sharp)해지며 굴절점
Figure 112021058113061-pat00138
값이 커지면 소속함수의 중심점이 오른쪽으로 이동하는 특징을 지닌다. 따라서 곡선 기울기
Figure 112021058113061-pat00139
와 굴절점
Figure 112021058113061-pat00140
을 원하는 조정하여 특정 측정치에 따른 위험치 기댓값을 사용자가 결정할 수 있게 된다. curve slope
Figure 112021058113061-pat00137
As the value increases, the slope becomes sharp and the point of refraction
Figure 112021058113061-pat00138
As the value increases, the center point of the membership function moves to the right. So the slope of the curve
Figure 112021058113061-pat00139
and point of refraction
Figure 112021058113061-pat00140
By adjusting as desired, the user can determine the expected risk value according to a specific measurement.

상기 식에 사용되는 각각의 계수들은 임의 값들로 설치환경과 주변상황 등에 따라 실증을 통해 적합한 값을 찾아 적용할 수 있다.Each of the coefficients used in the above formula are arbitrary values, and suitable values can be found and applied through demonstration according to the installation environment and surrounding conditions.

온도위험도의 위험도지수가 지정된 값 이상인 경우 PMS 또는 EMS는 ESS의 운전을 강제 정지 시키고, 상태점검을 요청할 수 있다.If the risk index of the temperature risk is higher than the specified value, the PMS or EMS may forcibly stop the operation of the ESS and request a status check.

이때, t시점에서의 입력값으로 At this time, as the input value at time t

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00141
Figure 112021058113061-pat00141

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00142
는 t 시점에서의 최대온도,
Figure 112021058113061-pat00143
는 t 시점에서의 최소온도를 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00142
is the maximum temperature at time t,
Figure 112021058113061-pat00143
is the minimum temperature at time t.)

에 의해 산출된

Figure 112021058113061-pat00144
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하는 것을 특징으로 할 수 있다.calculated by
Figure 112021058113061-pat00144
It may be characterized in that the value is used as an input value at time t.

즉, 배터리의 온도상승을 모니터링하고 제조사가 권장하는 범위내에 있는지 판단 뿐만 아니라 구성하는 모든 랙(rack)의 온도가 일정범위 안에서 운전되는지 판단하고 이를 벗어날 경우 이상상태를 경고(warning) 하는 것이다.That is, it monitors the temperature rise of the battery and judges whether it is within the range recommended by the manufacturer, as well as determines whether the temperature of all the racks is operated within a certain range, and warns of an abnormal state if it is out of this range.

온도위험도의 위험도지수는 30% 미만인 경우 보통(Normal), 30% 이상 50% 미만인 경우 경고(Warning), 50% 이상인 경우 비상(Emergency)으로 표시되도록 할 수 있다.If the risk index of the temperature risk is less than 30%, it can be displayed as Normal, if it is 30% or more and less than 50%, it is Warning, and if it is 50% or more, it is displayed as Emergency.

본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법은 실시간 감시요소와 일간 감시요소를 동시에 지니도록 할 수 있다.The abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device according to an embodiment of the present invention may have a real-time monitoring element and a daily monitoring element at the same time.

본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법의 위험도지수도출 단계(S20)는The risk index extraction step (S20) of the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in the energy storage device according to an embodiment of the present invention

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00145
Figure 112021058113061-pat00145

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00146
는 위험도지수,
Figure 112021058113061-pat00147
는 입력값,
Figure 112021058113061-pat00148
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021058113061-pat00149
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021058113061-pat00150
는 곡선의 기울기,
Figure 112021058113061-pat00151
는 굴절점으로 상수값,
Figure 112021058113061-pat00152
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00146
is the risk index,
Figure 112021058113061-pat00147
is the input value,
Figure 112021058113061-pat00148
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00149
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00150
is the slope of the curve,
Figure 112021058113061-pat00151
is a constant value as the point of refraction,
Figure 112021058113061-pat00152
is the input value at time t.)

에 의해 결로위험도의 위험도지수를 도출한다.The risk index of the condensation risk is derived by

이는, 각 요소들의 허용기준 경계의 불확실성을 처리하기 위하여 퍼지소속함수(fuzzy membership function)를 적용하는 것으로, 효과적인 소속정도를 설정하기 위하여 Dombi가 제안한 S 형태의 소속함수를 사용하여 처리한다. 이 방법은 계수의 조정을 통해 사용자가 원하는 소속 정도를 설정할 수 있는 장점이 있고. 향후 데이터가 누적되고 이상 상황에 대한 감지가 된다면 관리를 위한 명확한 계수의 값을 도출 할 수 있다.This is to apply a fuzzy membership function to deal with the uncertainty of the boundary of the acceptance criteria of each element, and to set the effective degree of membership, it is processed using the S-shaped membership function proposed by Dombi. This method has the advantage that the user can set the desired degree of affiliation by adjusting the coefficient. If data is accumulated in the future and abnormal situations are detected, a clear coefficient value for management can be derived.

곡선 기울기

Figure 112021058113061-pat00153
값이 커지면 기울기가 급격(sharp)해지며 굴절점
Figure 112021058113061-pat00154
값이 커지면 소속함수의 중심점이 오른쪽으로 이동하는 특징을 지닌다. 따라서 곡선 기울기
Figure 112021058113061-pat00155
와 굴절점
Figure 112021058113061-pat00156
을 원하는 조정하여 특정 측정치에 따른 위험치 기댓값을 사용자가 결정할 수 있게 된다. curve slope
Figure 112021058113061-pat00153
As the value increases, the slope becomes sharp and the point of refraction
Figure 112021058113061-pat00154
As the value increases, the center point of the membership function moves to the right. So the slope of the curve
Figure 112021058113061-pat00155
and point of refraction
Figure 112021058113061-pat00156
By adjusting as desired, the user can determine the expected risk value according to a specific measurement.

상기 식에 사용되는 각각의 계수들은 임의 값들로 설치환경과 주변상황 등에 따라 실증을 통해 적합한 값을 찾아 적용할 수 있다.Each of the coefficients used in the above formula are arbitrary values, and suitable values can be found and applied through demonstration according to the installation environment and surrounding conditions.

결로위험도의 위험도지수가 지정된 값 이상인 경우 PMS 또는 EMS는 ESS의 운전을 강제 정지 시키고, 상태점검을 요청할 수 있다.If the risk index of the condensation risk is higher than the specified value, the PMS or EMS may forcibly stop the operation of the ESS and request a status check.

이때, t시점에서의 입력값으로 At this time, as the input value at time t

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00157
Figure 112021058113061-pat00157

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00158
는 t시점에서의 온도를 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00158
is the temperature at time t.)

에 의해 산출된

Figure 112021058113061-pat00159
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하고, t시점에서의 이슬점 값을 입력값 구간의 하한치(
Figure 112021058113061-pat00160
)로 사용하는 것을 특징으로 할 수 있다.calculated by
Figure 112021058113061-pat00159
The value is used as the input value at time t, and the dew point value at time t is the lower limit (
Figure 112021058113061-pat00160
) may be used as

이슬점 온도는 현재온도와 상대습도에 의하여 계산이 가능하며, 이슬점 온도는 습도가 100%가 되면 현재온도와 같아지는 특성이 있다.The dew point temperature can be calculated based on the current temperature and relative humidity, and the dew point temperature has the characteristic of being equal to the current temperature when the humidity becomes 100%.

배터리실 내부의 경우, 가습이나 제습하지 않을 경우 상대 습도가 올라가게 되며, 이는 이슬점에 도달 시 전기적 시스템에 문제를 야기할 수 있으므로 이에 대한 감지로직을 통해 시스템을 차단 또는 알람 등 다양한 정보를 제공할 수 있다. In the case of the inside of the battery room, if humidification or dehumidification is not performed, the relative humidity will rise, which can cause problems in the electrical system when the dew point is reached. can

결로위험도의 위험도지수는 50% 미만인 경우 보통(Normal), 50% 이상 80% 미만인 경우 경고(Warning), 80% 이상인 경우 비상(Emergency)으로 표시되도록 할 수 있다.If the risk index of the condensation risk is less than 50%, it can be displayed as Normal, when it is 50% or more and less than 80%, Warning, and when it is 80% or more, it can be displayed as Emergency.

본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법의 위험도지수도출 단계(S20)는The risk index extraction step (S20) of the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in the energy storage device according to an embodiment of the present invention

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00161
Figure 112021058113061-pat00161

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00162
는 위험도지수,
Figure 112021058113061-pat00163
는 입력값,
Figure 112021058113061-pat00164
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021058113061-pat00165
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021058113061-pat00166
는 곡선의 기울기,
Figure 112021058113061-pat00167
는 굴절점으로 상수값,
Figure 112021058113061-pat00168
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00162
is the risk index,
Figure 112021058113061-pat00163
is the input value,
Figure 112021058113061-pat00164
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00165
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00166
is the slope of the curve,
Figure 112021058113061-pat00167
is a constant value as the point of refraction,
Figure 112021058113061-pat00168
is the input value at time t.)

에 의해 전류전압(CNV)위험도의 위험도지수를 도출한다.The risk index of the current voltage (CNV) risk is derived by

이는, 각 요소들의 허용기준 경계의 불확실성을 처리하기 위하여 퍼지소속함수(fuzzy membership function)를 적용하는 것으로, 효과적인 소속정도를 설정하기 위하여 Dombi가 제안한 S 형태의 소속함수를 사용하여 처리한다. 이 방법은 계수의 조정을 통해 사용자가 원하는 소속 정도를 설정할 수 있는 장점이 있고. 향후 데이터가 누적되고 이상 상황에 대한 감지가 된다면 관리를 위한 명확한 계수의 값을 도출 할 수 있다.This is to apply a fuzzy membership function to deal with the uncertainty of the boundary of the acceptance criteria of each element, and to set the effective degree of membership, it is processed using the S-shaped membership function proposed by Dombi. This method has the advantage that the user can set the desired degree of affiliation by adjusting the coefficient. If data is accumulated in the future and abnormal situations are detected, a clear coefficient value for management can be derived.

곡선 기울기

Figure 112021058113061-pat00169
값이 커지면 기울기가 급격(sharp)해지며 굴절점
Figure 112021058113061-pat00170
값이 커지면 소속함수의 중심점이 오른쪽으로 이동하는 특징을 지닌다. 따라서 곡선 기울기
Figure 112021058113061-pat00171
와 굴절점
Figure 112021058113061-pat00172
을 원하는 조정하여 특정 측정치에 따른 위험치 기댓값을 사용자가 결정할 수 있게 된다. curve slope
Figure 112021058113061-pat00169
As the value increases, the slope becomes sharp and the point of refraction
Figure 112021058113061-pat00170
As the value increases, the center point of the membership function moves to the right. So the slope of the curve
Figure 112021058113061-pat00171
and point of refraction
Figure 112021058113061-pat00172
By adjusting as desired, the user can determine the expected risk value according to a specific measurement.

상기 식에 사용되는 각각의 계수들은 임의 값들로 설치환경과 주변상황 등에 따라 실증을 통해 적합한 값을 찾아 적용할 수 있다.Each of the coefficients used in the above formula are arbitrary values, and suitable values can be found and applied through demonstration according to the installation environment and surrounding conditions.

전류전압(CNV)위험도의 위험도지수가 지정된 값 이상인 경우 PMS 또는 EMS는 ESS의 운전을 강제 정지 시키고, 상태점검을 요청할 수 있다.If the risk index of the current voltage (CNV) risk is greater than or equal to the specified value, the PMS or EMS may forcibly stop the operation of the ESS and request a status check.

이때, t시점에서의 입력값으로 At this time, as the input value at time t

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00173
Figure 112021058113061-pat00173

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00174
는 t 시점에서의 i 번째 랙의 최대전압과 최소전압 차를 의미하고,
Figure 112021058113061-pat00175
는 t 시점에서의 i 번째 랙의 최대전류와 최소전류 차를 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00174
is the difference between the maximum voltage and the minimum voltage of the i-th rack at time t,
Figure 112021058113061-pat00175
denotes the difference between the maximum current and the minimum current of the i-th rack at time t.)

에 의해 산출된

Figure 112021058113061-pat00176
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하는 것을 특징으로 할 수 있다.calculated by
Figure 112021058113061-pat00176
It may be characterized in that the value is used as an input value at time t.

돔비(dombi) 함수의 입력값(input)을 설정하기 위해 랙(rack)별 전압, 전류 각각의 최대, 최소의 차이를 계산하고, 해당값을 다시 RMS를 계산하여 활용한다.In order to set the input value of the dombi function, the difference between the maximum and minimum voltage and current for each rack is calculated, and the RMS value is calculated and utilized again.

병렬 연결된 배터리 랙(rack)은 각각의 전압과 전류를 모니터링 하게 된다.A battery rack connected in parallel monitors each voltage and current.

만약 이상상황 발생시 병렬 연결된 랙(rack)의 전압과 전류는 정상상태 대비 이상값으로 나오게 된다.If an abnormal situation occurs, the voltage and current of the racks connected in parallel come out as abnormal values compared to the normal state.

예를 들어 일부 랙(rack)의 모듈 또는 셀의 이상 발생 시 그 만큼의 전압이 줄어들게 되며, 이로 인해 해당 랙으로 전류로 쏠리게 될 것이다. 이를 수식화하고 시간대별 정보를 가지고 돔비(dombi) 함수를 적용하면 상태를 예지할 수 있다.For example, when an abnormality occurs in a module or cell in some racks, the voltage will be reduced by that amount, which will cause the current to flow to the rack. By formulating this and applying the dombi function with time-specific information, the state can be predicted.

이 값을 기준으로 해당 분포가 기준값을 벗어나면 이상상태 감지가 가능하다.If the distribution deviates from the reference value based on this value, abnormal state detection is possible.

전류전압(CNV)위험도의 위험도지수는 15% 미만인 경우 보통(Normal), 15% 이상 30% 미만인 경우 경고(Warning), 30% 이상인 경우 비상(Emergency)으로 표시되도록 할 수 있다.The risk index of the current voltage (CNV) risk can be displayed as Normal if it is less than 15%, Warning if it is 15% or more and less than 30%, and Emergency if it is 30% or more.

본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법의 위험도지수도출 단계(S20)는The risk index extraction step (S20) of the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in the energy storage device according to an embodiment of the present invention

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00177
Figure 112021058113061-pat00177

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00178
는 위험도지수,
Figure 112021058113061-pat00179
는 입력값,
Figure 112021058113061-pat00180
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021058113061-pat00181
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021058113061-pat00182
는 곡선의 기울기,
Figure 112021058113061-pat00183
는 굴절점으로 상수값,
Figure 112021058113061-pat00184
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00178
is the risk index,
Figure 112021058113061-pat00179
is the input value,
Figure 112021058113061-pat00180
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00181
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00182
is the slope of the curve,
Figure 112021058113061-pat00183
is a constant value as the point of refraction,
Figure 112021058113061-pat00184
is the input value at time t.)

에 의해 불평형위험도의 위험도지수를 도출한다.The risk index of the unbalanced risk is derived by

이는, 각 요소들의 허용기준 경계의 불확실성을 처리하기 위하여 퍼지소속함수(fuzzy membership function)를 적용하는 것으로, 효과적인 소속정도를 설정하기 위하여 Dombi가 제안한 S 형태의 소속함수를 사용하여 처리한다. 이 방법은 계수의 조정을 통해 사용자가 원하는 소속 정도를 설정할 수 있는 장점이 있고. 향후 데이터가 누적되고 이상 상황에 대한 감지가 된다면 관리를 위한 명확한 계수의 값을 도출 할 수 있다.This is to apply a fuzzy membership function to deal with the uncertainty of the boundary of the acceptance criteria of each element, and to set the effective degree of membership, it is processed using the S-shaped membership function proposed by Dombi. This method has the advantage that the user can set the desired degree of affiliation by adjusting the coefficient. If data is accumulated in the future and abnormal situations are detected, a clear coefficient value for management can be derived.

곡선 기울기

Figure 112021058113061-pat00185
값이 커지면 기울기가 급격(sharp)해지며 굴절점
Figure 112021058113061-pat00186
값이 커지면 소속함수의 중심점이 오른쪽으로 이동하는 특징을 지닌다. 따라서 곡선 기울기
Figure 112021058113061-pat00187
와 굴절점
Figure 112021058113061-pat00188
을 원하는 조정하여 특정 측정치에 따른 위험치 기댓값을 사용자가 결정할 수 있게 된다. curve slope
Figure 112021058113061-pat00185
As the value increases, the slope becomes sharp and the point of refraction
Figure 112021058113061-pat00186
As the value increases, the center point of the membership function moves to the right. So the slope of the curve
Figure 112021058113061-pat00187
and point of refraction
Figure 112021058113061-pat00188
By adjusting as desired, the user can determine the expected risk value according to a specific measurement.

상기 식에 사용되는 각각의 계수들은 임의 값들로 설치환경과 주변상황 등에 따라 실증을 통해 적합한 값을 찾아 적용할 수 있다.Each of the coefficients used in the above formula are arbitrary values, and suitable values can be found and applied through demonstration according to the installation environment and surrounding conditions.

불평형위험도의 위험도지수가 지정된 값 이상인 경우 PMS 또는 EMS는 ESS의 운전을 강제 정지 시키고, 상태점검을 요청할 수 있다.If the risk index of unbalanced risk is greater than or equal to the specified value, the PMS or EMS may forcibly stop the operation of the ESS and request a status check.

이때, t시점에서의 입력값으로 At this time, as the input value at time t

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00189
Figure 112021058113061-pat00189

(여기서, 전류불평형t는 t 시점에서의 전류최대값과 전류최소값의 차를 전류평균값으로 나눈 불평형값을 의미하고, 전압불평형t는 t 시점에서의 전압최대값과 전압최소값의 차를 전압평균값으로 나눈 불평형값을 의미하고, SOC불평형t는 t 시점에서의 SOC최대값과 SOC최소값의 차를 SOC평균값으로 나눈 불평형값을 의미한다.)(Here, the current unbalance t means the unbalance value obtained by dividing the difference between the maximum current value and the minimum current value at time t by the average current value, and the voltage unbalance t is the difference between the maximum voltage value and the minimum voltage value at time t as the voltage average value. It means the divided unbalance value, and the SOC imbalance t means the unbalance value obtained by dividing the difference between the maximum SOC value and the minimum SOC value at time t by the SOC average value.)

에 의해 산출된

Figure 112021058113061-pat00190
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하는 것을 특징으로 할 수 있다.calculated by
Figure 112021058113061-pat00190
It may be characterized in that the value is used as an input value at time t.

배터리를 구성하는 모든 랙(rack)은 각각의 운전모드에 따라 전류, SOC, 전압이 되도록 평형 상태를 유지하도록 하여여 한다.All racks composing the battery should be maintained in a balanced state so that the current, SOC, and voltage are in accordance with each operation mode.

따라서, 이에 대한 불평형이 발생될 경우 내부문제로 판단할 수 있다. 이를 수식화 화여 돔비(dombi) 함수를 적용한 불평형위험도의 위험도지수를 근거로 상태를 예지할 수 있다.Therefore, when an imbalance occurs, it can be determined as an internal problem. The state can be predicted based on the risk index of the unbalanced risk to which the dombi function is applied.

불평형위험도의 위험도지수를 기준으로 해당 분포가 기준값을 벗어나면 이상상태 또는 열화상태 등 다양한 감지가 가능할 것이다.If the distribution deviates from the standard value based on the risk index of the unbalanced risk, various detections such as abnormal or deteriorated conditions will be possible.

전류불평형에 대해 설명하면, 모든 랙(rack)의 각각의 전류값을 기준으로 최대전류와 최소전류의 차를 평균전류로 나눌 경우 이상적으로 0이 되어야 한다.When explaining the current imbalance, it should ideally be 0 when the difference between the maximum current and the minimum current is divided by the average current based on the respective current values of all racks.

총 n개로 구성된 rack을 기준으로 t시점에서의 전류불평형은 다음식,Based on a rack consisting of a total of n units, the current imbalance at time t is given by the following equation,

Figure 112021058113061-pat00191
Figure 112021058113061-pat00191

으로 계산된다.is calculated as

총 n개로 구성된 rack을 기준으로 t시점에서의 전압불평형은 다음식,Based on a rack consisting of a total of n units, the voltage imbalance at time t is given by the following equation,

Figure 112021058113061-pat00192
Figure 112021058113061-pat00192

으로 계산된다.is calculated as

총 n개로 구성된 rack을 기준으로 t시점에서의 SOC불평형은 다음식,Based on a rack consisting of a total of n pieces, the SOC imbalance at time t is given by the following equation,

Figure 112021058113061-pat00193
Figure 112021058113061-pat00193

으로 계산된다.is calculated as

세가지의 정보를 가지고 xyz축으로 볼 때, 불평형위험도는 When viewed along the xyz axis with three pieces of information, the unbalanced risk is

전류 불평형 = (x, 0 ,0)Current unbalance = (x, 0 ,0)

전압 불평형 = (0, y, 0)Voltage unbalance = (0, y, 0)

SOC 불평형 = (0, 0, z) SOC unbalance = (0, 0, z)

의 세점을 잇는 거리를 기준으로 볼 수 있다.It can be seen based on the distance between the three points of .

즉, 세점의 거리는 정상상태을 경우 항상 0이 되어야 하므로 이를 dombi 함수의 입력값을 사용할 수 있다.That is, since the distance between the three points should always be 0 in a steady state, the input value of the dombi function can be used.

다시 말해, 내부 배터리의 문제가 발생 될 경우 전류, 전압, SOC 등 다양한 문제가 순간적으로 발생 되고 지속된다.In other words, when a problem with the internal battery occurs, various problems such as current, voltage, and SOC occur instantaneously and continue.

이를 불평형이라는 정의된 함수를 사용하고 지속적으로 관리할 경우 사전에 위험 상황에 대한 인지가 가능할 것이다.If you use a defined function called imbalance and manage it continuously, it will be possible to recognize a dangerous situation in advance.

불평형위험도의 위험도지수는 40% 미만인 경우 보통(Normal), 40% 이상 50% 미만인 경우 경고(Warning), 50% 이상인 경우 비상(Emergency)으로 표시되도록 할 수 있다.If the risk index of unbalanced risk is less than 40%, it can be displayed as Normal, if it is 40% or more and less than 50%, it is Warning, and if it is 50% or more, it can be displayed as Emergency.

본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법의 위험도지수도출 단계(S20)는The risk index extraction step (S20) of the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in the energy storage device according to an embodiment of the present invention

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00194
Figure 112021058113061-pat00194

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00195
는 위험도지수,
Figure 112021058113061-pat00196
는 입력값,
Figure 112021058113061-pat00197
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021058113061-pat00198
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021058113061-pat00199
는 곡선의 기울기,
Figure 112021058113061-pat00200
는 굴절점으로 상수값,
Figure 112021058113061-pat00201
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00195
is the risk index,
Figure 112021058113061-pat00196
is the input value,
Figure 112021058113061-pat00197
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00198
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00199
is the slope of the curve,
Figure 112021058113061-pat00200
is a constant value as the point of refraction,
Figure 112021058113061-pat00201
is the input value at time t.)

에 의해 전류위험도의 위험도지수를 도출한다.The risk index of the current risk is derived by

이는, 각 요소들의 허용기준 경계의 불확실성을 처리하기 위하여 퍼지소속함수(fuzzy membership function)를 적용하는 것으로, 효과적인 소속정도를 설정하기 위하여 Dombi가 제안한 S 형태의 소속함수를 사용하여 처리한다. 이 방법은 계수의 조정을 통해 사용자가 원하는 소속 정도를 설정할 수 있는 장점이 있고. 향후 데이터가 누적되고 이상 상황에 대한 감지가 된다면 관리를 위한 명확한 계수의 값을 도출 할 수 있다.This is to apply a fuzzy membership function to deal with the uncertainty of the boundary of the acceptance criteria of each element, and to set the effective degree of membership, it is processed using the S-shaped membership function proposed by Dombi. This method has the advantage that the user can set the desired degree of affiliation by adjusting the coefficient. If data is accumulated in the future and abnormal situations are detected, a clear coefficient value for management can be derived.

곡선 기울기

Figure 112021058113061-pat00202
값이 커지면 기울기가 급격(sharp)해지며 굴절점
Figure 112021058113061-pat00203
값이 커지면 소속함수의 중심점이 오른쪽으로 이동하는 특징을 지닌다. 따라서 곡선 기울기
Figure 112021058113061-pat00204
와 굴절점
Figure 112021058113061-pat00205
을 원하는 조정하여 특정 측정치에 따른 위험치 기댓값을 사용자가 결정할 수 있게 된다. curve slope
Figure 112021058113061-pat00202
As the value increases, the slope becomes sharp and the point of refraction
Figure 112021058113061-pat00203
As the value increases, the center point of the membership function moves to the right. So the slope of the curve
Figure 112021058113061-pat00204
and point of refraction
Figure 112021058113061-pat00205
By adjusting as desired, the user can determine the expected risk value according to a specific measurement.

상기 식에 사용되는 각각의 계수들은 임의 값들로 설치환경과 주변상황 등에 따라 실증을 통해 적합한 값을 찾아 적용할 수 있다.Each of the coefficients used in the above formula are arbitrary values, and suitable values can be found and applied through demonstration according to the installation environment and surrounding conditions.

전류위험도의 위험도지수가 지정된 값 이상인 경우 PMS 또는 EMS는 ESS의 운전을 강제 정지 시키고, 상태점검을 요청할 수 있다.If the risk index of the current risk is higher than the specified value, the PMS or EMS may forcefully stop the operation of the ESS and request a status check.

이때, t시점에서의 입력값으로 At this time, as the input value at time t

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00206
Figure 112021058113061-pat00206

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00207
는 n 번째 랙의 전류값,
Figure 112021058113061-pat00208
는 t 시점에서의 랙의 최대 전류값,
Figure 112021058113061-pat00209
는 t 시점에서의 n 번째 랙의 전류값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00207
is the current value of the nth rack,
Figure 112021058113061-pat00208
is the maximum current value of the rack at time t,
Figure 112021058113061-pat00209
is the current value of the nth rack at time t.)

에 의해 산출된

Figure 112021058113061-pat00210
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하는 것을 특징으로 할 수 있다.calculated by
Figure 112021058113061-pat00210
It may be characterized in that the value is used as an input value at time t.

여기서,

Figure 112021058113061-pat00211
가 0이면 입력값을 0으로 처리하며,
Figure 112021058113061-pat00212
가 0 이면 입력값을 10이라는 높은 숫자로 처리한다.here,
Figure 112021058113061-pat00211
is 0, the input value is treated as 0,
Figure 112021058113061-pat00212
If is 0, the input value is treated as a high number 10.

높은숫자로 처리하는 이유는 모든 랙의 전류의 합과 가장 큰 전류를 제외한 숫자와의 합이 0이라는 것은 하나의 랙이 혼자 충전을 하는 경우를 가정하는 것으로 이는 내부적으로 전류쏠림이 된다는 것을 표현하기 위함이다.The reason for treating it as a high number is that the sum of the sum of the currents of all racks and the sum of the numbers except for the largest current is 0 is assuming that one rack is charging alone, which indicates that the current concentration is internally. it is for

개별 랙(rack)에서 발생되는 전류는 이상적일 경우 동일한 값을 나타나게 된다. 단, 순시적으로 운전모드의 변화시 상이할 수 있지만 이럴 경우를 제외하고는 동일하다.In an ideal case, the current generated in each rack will have the same value. However, it may be different when the operation mode is changed instantaneously, but it is the same except in this case.

여기서 동일값이란 총 전류에서 랙(rack)별로 발생된 전류의 비율을 의미한다.Here, the same value means the ratio of the current generated for each rack to the total current.

이를 기준으로 평가지수를 만드는 것으로 더욱 명확하게 하기 위해서는 최대값을 제외하고 계산할 경우도 동일해야 한다.In order to make it more clear by making the evaluation index based on this, the calculation should be the same except for the maximum value.

최대값을 제외하고 계산 시 그 수치가 높다면 문제가 있다고 판단 할 수 있다.Excluding the maximum value, if the number is high in the calculation, it can be judged that there is a problem.

전류위험도의 위험도지수는 40% 미만인 경우 보통(Normal), 40% 이상 50% 미만인 경우 경고(Warning), 50% 이상인 경우 비상(Emergency)으로 표시되도록 할 수 있다.If the risk index of the current risk is less than 40%, it can be displayed as Normal, if it is 40% or more and less than 50%, it is Warning, and if it is 50% or more, it is displayed as Emergency.

본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법의 위험도지수도출 단계(S20)는The risk index extraction step (S20) of the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in the energy storage device according to an embodiment of the present invention

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00213
Figure 112021058113061-pat00213

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00214
는 위험도지수,
Figure 112021058113061-pat00215
는 입력값,
Figure 112021058113061-pat00216
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021058113061-pat00217
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021058113061-pat00218
는 곡선의 기울기,
Figure 112021058113061-pat00219
는 굴절점으로 상수값,
Figure 112021058113061-pat00220
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00214
is the risk index,
Figure 112021058113061-pat00215
is the input value,
Figure 112021058113061-pat00216
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00217
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021058113061-pat00218
is the slope of the curve,
Figure 112021058113061-pat00219
is a constant value as the point of refraction,
Figure 112021058113061-pat00220
is the input value at time t.)

에 의해 모듈전압위험도의 위험도지수를 도출한다.The risk index of the module voltage risk is derived by

이는, 각 요소들의 허용기준 경계의 불확실성을 처리하기 위하여 퍼지소속함수(fuzzy membership function)를 적용하는 것으로, 효과적인 소속정도를 설정하기 위하여 Dombi가 제안한 S 형태의 소속함수를 사용하여 처리한다. 이 방법은 계수의 조정을 통해 사용자가 원하는 소속 정도를 설정할 수 있는 장점이 있고. 향후 데이터가 누적되고 이상 상황에 대한 감지가 된다면 관리를 위한 명확한 계수의 값을 도출 할 수 있다.This is to apply a fuzzy membership function to deal with the uncertainty of the boundary of the acceptance criteria of each element, and to set the effective degree of membership, it is processed using the S-shaped membership function proposed by Dombi. This method has the advantage that the user can set the desired degree of affiliation by adjusting the coefficient. If data is accumulated in the future and abnormal situations are detected, a clear coefficient value for management can be derived.

곡선 기울기

Figure 112021058113061-pat00221
값이 커지면 기울기가 급격(sharp)해지며 굴절점
Figure 112021058113061-pat00222
값이 커지면 소속함수의 중심점이 오른쪽으로 이동하는 특징을 지닌다. 따라서 곡선 기울기
Figure 112021058113061-pat00223
와 굴절점
Figure 112021058113061-pat00224
을 원하는 조정하여 특정 측정치에 따른 위험치 기댓값을 사용자가 결정할 수 있게 된다. curve slope
Figure 112021058113061-pat00221
As the value increases, the slope becomes sharp and the point of refraction
Figure 112021058113061-pat00222
As the value increases, the center point of the membership function moves to the right. So the slope of the curve
Figure 112021058113061-pat00223
and point of refraction
Figure 112021058113061-pat00224
By adjusting as desired, the user can determine the expected risk value according to a specific measurement.

상기 식에 사용되는 각각의 계수들은 임의 값들로 설치환경과 주변상황 등에 따라 실증을 통해 적합한 값을 찾아 적용할 수 있다.Each of the coefficients used in the above formula are arbitrary values, and suitable values can be found and applied through demonstration according to the installation environment and surrounding conditions.

모듈전압위험도의 위험도지수가 지정된 값 이상인 경우 PMS 또는 EMS는 ESS의 운전을 강제 정지 시키고, 상태점검을 요청할 수 있다.If the risk index of module voltage risk is higher than the specified value, the PMS or EMS may forcibly stop the operation of the ESS and request a status check.

이때, t시점에서의 입력값으로 At this time, as the input value at time t

다음식next expression

Figure 112021058113061-pat00225
Figure 112021058113061-pat00225

(여기서,

Figure 112021058113061-pat00226
는 t 시점에서의 m 번째 랙의 모듈 최대전압값,
Figure 112021058113061-pat00227
는 t 시점에서의 m 번째 랙의 모듈 최소전압값을 의미한다.)(here,
Figure 112021058113061-pat00226
is the module maximum voltage value of the mth rack at time t,
Figure 112021058113061-pat00227
is the module minimum voltage value of the mth rack at time t.)

에 의해 산출된

Figure 112021058113061-pat00228
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하는 것을 특징으로 할 수 있다.calculated by
Figure 112021058113061-pat00228
It may be characterized in that the value is used as an input value at time t.

모듈전압위험도란 랙(rack)을 구성하는 단위인 모듈의 최대, 최소 전압의 정보를 이용하여 위험을 판단하는 것으로 모든 랙(rack)을 구성하는 모듈의 최대, 최소 전압의 불평형을 보고 판단하는 것이다.The module voltage risk is to judge the risk by using the information of the maximum and minimum voltage of the module, which is the unit constituting the rack. .

모듈전압위험도의 위험도지수는 40% 미만인 경우 보통(Normal), 40% 이상 50% 미만인 경우 경고(Warning), 50% 이상인 경우 비상(Emergency)으로 표시되도록 할 수 있다.The risk index of module voltage risk can be displayed as Normal if it is less than 40%, Warning if it is more than 40% and less than 50%, and Emergency if it is more than 50%.

이상에서 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법에 대하여 설명하였지만, 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법을 구현하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 및 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법을 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 프로그램 역시 구현 가능함은 물론이다.Although the abnormal state monitoring method for preventing the fire spread in the energy storage device has been described above according to an embodiment of the present invention, a computer readable record storing a program for implementing the abnormal state monitoring method for preventing the fire spread in the energy storage device It goes without saying that a program stored in a computer-readable recording medium for implementing an abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in media and energy storage devices can also be implemented.

즉, 상술한 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법은 이를 구현하기 위한 명령어들의 프로그램이 유형적으로 구현됨으로써, 컴퓨터를 통해 판독될 수 있는 기록매체에 포함되어 제공될 수도 있음을 당업자들이 쉽게 이해할 수 있을 것이다. 다시 말해, 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리, USB 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. 상기 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.That is, those skilled in the art can easily understand that the above-described abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in the energy storage device may be provided by being included in a computer-readable recording medium by tangibly implementing a program of instructions for implementing it. You will understand. In other words, it may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the computer-readable recording medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, and floppy disks. magneto-optical media, and hardware devices specially configured to store and carry out program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, USB memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.

본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 아니하며, 적용범위가 다양함은 물론이고, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이다. The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made without departing from the gist of the present invention as claimed in the claims.

S10: 정보수집 단계
S20: 위험도지수도출 단계
S30: 정보제공 단계
S10: Information gathering stage
S20: Risk index export stage
S30: Information provision stage

Claims (11)

삭제delete 컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 이루어지는 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법에 있어서,
랙전류, 랙전압, SOC(State Of Charge), 배터리 온도, 내부 온도, 습도 및 모듈전압 중 선택되는 복수의 인자에 대한 정보를 수집하는 정보수집 단계(S10);
상기 정보수집 단계(S10)에서 수집된 인자에 대한 정보를 바탕으로 랙전압위험도, 출력위험도, 온도위험도, 결로위험도, 전류전압(CNV)위험도, 불평형위험도, 전류위험도 및 모듈전압위험도 중 선택되는 복수의 위험도지수를 도출하는 위험도지수도출 단계(S20); 및
상기 위험도지수도출 단계(S20)에서 도출된 모든 위험도지수를 합한 종합지수를 산출하여 상기 종합지수를 근거로 상태점검이 필요한 상황인지 판단 가능한 정보를 제공하는 정보제공 단계(S30);
를 포함하며,
상기 위험도지수도출 단계(S20)는
다음식
Figure 112021095174744-pat00229

(여기서,
Figure 112021095174744-pat00230
는 위험도지수,
Figure 112021095174744-pat00231
는 입력값,
Figure 112021095174744-pat00232
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021095174744-pat00233
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021095174744-pat00234
는 입력값과 위험도지수의 그래프 상에서의 곡선의 기울기를 의미하는 미리 결정된 상수값,
Figure 112021095174744-pat00235
는 입력값과 위험도지수의 그래프 상에서의 곡선의 굴절점을 의미하는 미리 결정된 상수값,
Figure 112021095174744-pat00236
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)
에 의해 랙전압위험도의 위험도지수를 도출하되,
상기 t시점에서의 입력값으로
다음식
Figure 112021095174744-pat00237

(여기서,
Figure 112021095174744-pat00238
는 n 번째 랙의 t시점에서의 전압값을 의미한다.)
에 의해 산출된
Figure 112021095174744-pat00239
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법.
In the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device in the form of a program executed by an arithmetic processing means including a computer,
an information collection step of collecting information on a plurality of factors selected from among rack current, rack voltage, state of charge (SOC), battery temperature, internal temperature, humidity and module voltage (S10);
Multiple selected from rack voltage risk, output risk, temperature risk, condensation risk, current voltage (CNV) risk, unbalance risk, current risk, and module voltage risk based on the information about the factors collected in the information collection step (S10) A risk index extraction step of deriving a risk index of (S20); and
An information providing step (S30) of calculating a composite index that sums all the risk indexes derived in the risk index extraction step (S20) and providing information that can determine whether a status check is necessary based on the composite index;
includes,
The risk index export step (S20) is
next expression
Figure 112021095174744-pat00229

(here,
Figure 112021095174744-pat00230
is the risk index,
Figure 112021095174744-pat00231
is the input value,
Figure 112021095174744-pat00232
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021095174744-pat00233
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021095174744-pat00234
is a predetermined constant value that means the slope of the curve on the graph of the input value and the risk index,
Figure 112021095174744-pat00235
is a predetermined constant value that means the inflection point of the curve on the graph of the input value and the risk index,
Figure 112021095174744-pat00236
is the input value at time t.)
Derive the risk index of the rack voltage risk by
As the input value at the time t
next expression
Figure 112021095174744-pat00237

(here,
Figure 112021095174744-pat00238
is the voltage value at time t of the nth rack.)
calculated by
Figure 112021095174744-pat00239
An abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device, characterized in that the value is used as an input value at time t.
컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 이루어지는 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법에 있어서,
랙전류, 랙전압, SOC(State Of Charge), 배터리 온도, 내부 온도, 습도 및 모듈전압 중 선택되는 복수의 인자에 대한 정보를 수집하는 정보수집 단계(S10);
상기 정보수집 단계(S10)에서 수집된 인자에 대한 정보를 바탕으로 랙전압위험도, 출력위험도, 온도위험도, 결로위험도, 전류전압(CNV)위험도, 불평형위험도, 전류위험도 및 모듈전압위험도 중 선택되는 복수의 위험도지수를 도출하는 위험도지수도출 단계(S20); 및
상기 위험도지수도출 단계(S20)에서 도출된 모든 위험도지수를 합한 종합지수를 산출하여 상기 종합지수를 근거로 상태점검이 필요한 상황인지 판단 가능한 정보를 제공하는 정보제공 단계(S30);
를 포함하며,
상기 위험도지수도출 단계(S20)는
다음식
Figure 112021095174744-pat00240

(여기서,
Figure 112021095174744-pat00241
는 위험도지수,
Figure 112021095174744-pat00242
는 입력값,
Figure 112021095174744-pat00243
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021095174744-pat00244
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021095174744-pat00245
는 입력값과 위험도지수의 그래프 상에서의 곡선의 기울기를 의미하는 미리 결정된 상수값,
Figure 112021095174744-pat00326
는 입력값과 위험도지수의 그래프 상에서의 곡선의 굴절점을 의미하는 미리 결정된 상수값,
Figure 112021095174744-pat00247
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)
에 의해 출력위험도의 위험도지수를 도출하되,
상기 t시점에서의 입력값으로
다음식
Figure 112021095174744-pat00248

(여기서,
Figure 112021095174744-pat00249
는 k 번째 랙의 배분율값,
Figure 112021095174744-pat00250
는 k 번째 랙의 t시점에서의 전압값,
Figure 112021095174744-pat00251
는 k 번째 랙의 t시점에서의 전류값을 의미한다.)
에 의해 산출된
Figure 112021095174744-pat00252
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법.
In the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device in the form of a program executed by an arithmetic processing means including a computer,
an information collection step of collecting information on a plurality of factors selected from among rack current, rack voltage, state of charge (SOC), battery temperature, internal temperature, humidity and module voltage (S10);
Multiple selected from rack voltage risk, output risk, temperature risk, condensation risk, current voltage (CNV) risk, unbalance risk, current risk, and module voltage risk based on the information about the factors collected in the information collection step (S10) A risk index extraction step of deriving a risk index of (S20); and
An information providing step (S30) of calculating a composite index that sums all the risk indexes derived in the risk index extraction step (S20) and providing information that can determine whether a status check is necessary based on the composite index;
includes,
The risk index export step (S20) is
next expression
Figure 112021095174744-pat00240

(here,
Figure 112021095174744-pat00241
is the risk index,
Figure 112021095174744-pat00242
is the input value,
Figure 112021095174744-pat00243
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021095174744-pat00244
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021095174744-pat00245
is a predetermined constant value that means the slope of the curve on the graph of the input value and the risk index,
Figure 112021095174744-pat00326
is a predetermined constant value that means the inflection point of the curve on the graph of the input value and the risk index,
Figure 112021095174744-pat00247
is the input value at time t.)
The risk index of the output risk is derived by
As the input value at the time t
next expression
Figure 112021095174744-pat00248

(here,
Figure 112021095174744-pat00249
is the distribution ratio of the k-th rack,
Figure 112021095174744-pat00250
is the voltage value at time t of the k-th rack,
Figure 112021095174744-pat00251
is the current value at time t of the k-th rack.)
calculated by
Figure 112021095174744-pat00252
An abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device, characterized in that the value is used as an input value at time t.
컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 이루어지는 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법에 있어서,
랙전류, 랙전압, SOC(State Of Charge), 배터리 온도, 내부 온도, 습도 및 모듈전압 중 선택되는 복수의 인자에 대한 정보를 수집하는 정보수집 단계(S10);
상기 정보수집 단계(S10)에서 수집된 인자에 대한 정보를 바탕으로 랙전압위험도, 출력위험도, 온도위험도, 결로위험도, 전류전압(CNV)위험도, 불평형위험도, 전류위험도 및 모듈전압위험도 중 선택되는 복수의 위험도지수를 도출하는 위험도지수도출 단계(S20); 및
상기 위험도지수도출 단계(S20)에서 도출된 모든 위험도지수를 합한 종합지수를 산출하여 상기 종합지수를 근거로 상태점검이 필요한 상황인지 판단 가능한 정보를 제공하는 정보제공 단계(S30);
를 포함하며,
상기 위험도지수도출 단계(S20)는
다음식
Figure 112021095174744-pat00253

(여기서,
Figure 112021095174744-pat00254
는 위험도지수,
Figure 112021095174744-pat00255
는 입력값,
Figure 112021095174744-pat00256
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021095174744-pat00257
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021095174744-pat00258
는 입력값과 위험도지수의 그래프 상에서의 곡선의 기울기를 의미하는 미리 결정된 상수값,
Figure 112021095174744-pat00327
는 입력값과 위험도지수의 그래프 상에서의 곡선의 굴절점을 의미하는 미리 결정된 상수값,
Figure 112021095174744-pat00260
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)
에 의해 온도위험도의 위험도지수를 도출하되,
상기 t시점에서의 입력값으로
다음식
Figure 112021095174744-pat00261

(여기서,
Figure 112021095174744-pat00262
는 t 시점에서의 최대온도,
Figure 112021095174744-pat00263
는 t 시점에서의 최소온도를 의미한다.)
에 의해 산출된
Figure 112021095174744-pat00264
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법.
In the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device in the form of a program executed by an arithmetic processing means including a computer,
an information collection step of collecting information on a plurality of factors selected from among rack current, rack voltage, state of charge (SOC), battery temperature, internal temperature, humidity and module voltage (S10);
Multiple selected from rack voltage risk, output risk, temperature risk, condensation risk, current voltage (CNV) risk, unbalance risk, current risk, and module voltage risk based on the information about the factors collected in the information collection step (S10) A risk index extraction step of deriving a risk index of (S20); and
An information providing step (S30) of calculating a composite index that sums all the risk indexes derived in the risk index extraction step (S20) and providing information that can determine whether a status check is necessary based on the composite index;
includes,
The risk index export step (S20) is
next expression
Figure 112021095174744-pat00253

(here,
Figure 112021095174744-pat00254
is the risk index,
Figure 112021095174744-pat00255
is the input value,
Figure 112021095174744-pat00256
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021095174744-pat00257
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021095174744-pat00258
is a predetermined constant value that means the slope of the curve on the graph of the input value and the risk index,
Figure 112021095174744-pat00327
is a predetermined constant value that means the inflection point of the curve on the graph of the input value and the risk index,
Figure 112021095174744-pat00260
is the input value at time t.)
The risk index of the temperature risk is derived by
As the input value at the time t
next expression
Figure 112021095174744-pat00261

(here,
Figure 112021095174744-pat00262
is the maximum temperature at time t,
Figure 112021095174744-pat00263
is the minimum temperature at time t.)
calculated by
Figure 112021095174744-pat00264
An abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device, characterized in that the value is used as an input value at time t.
컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 이루어지는 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법에 있어서,
랙전류, 랙전압, SOC(State Of Charge), 배터리 온도, 내부 온도, 습도 및 모듈전압 중 선택되는 복수의 인자에 대한 정보를 수집하는 정보수집 단계(S10);
상기 정보수집 단계(S10)에서 수집된 인자에 대한 정보를 바탕으로 랙전압위험도, 출력위험도, 온도위험도, 결로위험도, 전류전압(CNV)위험도, 불평형위험도, 전류위험도 및 모듈전압위험도 중 선택되는 복수의 위험도지수를 도출하는 위험도지수도출 단계(S20); 및
상기 위험도지수도출 단계(S20)에서 도출된 모든 위험도지수를 합한 종합지수를 산출하여 상기 종합지수를 근거로 상태점검이 필요한 상황인지 판단 가능한 정보를 제공하는 정보제공 단계(S30);
를 포함하며,
상기 위험도지수도출 단계(S20)는
다음식
Figure 112021095174744-pat00265

(여기서,
Figure 112021095174744-pat00266
는 위험도지수,
Figure 112021095174744-pat00267
는 입력값,
Figure 112021095174744-pat00268
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021095174744-pat00269
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021095174744-pat00270
는 입력값과 위험도지수의 그래프 상에서의 곡선의 기울기를 의미하는 미리 결정된 상수값,
Figure 112021095174744-pat00328
는 입력값과 위험도지수의 그래프 상에서의 곡선의 굴절점을 의미하는 미리 결정된 상수값,
Figure 112021095174744-pat00272
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)
에 의해 결로위험도의 위험도지수를 도출하되,
상기 t시점에서의 입력값으로
다음식
Figure 112021095174744-pat00273

(여기서,
Figure 112021095174744-pat00274
는 t시점에서의 온도를 의미한다.)
에 의해 산출된
Figure 112021095174744-pat00275
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하고, t시점에서의 이슬점 값을 입력값 구간의 하한치(
Figure 112021095174744-pat00276
)로 사용하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법.
In the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device in the form of a program executed by an arithmetic processing means including a computer,
an information collection step of collecting information on a plurality of factors selected from among rack current, rack voltage, state of charge (SOC), battery temperature, internal temperature, humidity and module voltage (S10);
Multiple selected from rack voltage risk, output risk, temperature risk, condensation risk, current voltage (CNV) risk, unbalance risk, current risk, and module voltage risk based on the information about the factors collected in the information collection step (S10) A risk index extraction step of deriving a risk index of (S20); and
An information providing step (S30) of calculating a composite index that sums all the risk indexes derived in the risk index extraction step (S20) and providing information that can determine whether a status check is necessary based on the composite index;
includes,
The risk index export step (S20) is
next expression
Figure 112021095174744-pat00265

(here,
Figure 112021095174744-pat00266
is the risk index,
Figure 112021095174744-pat00267
is the input value,
Figure 112021095174744-pat00268
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021095174744-pat00269
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021095174744-pat00270
is a predetermined constant value that means the slope of the curve on the graph of the input value and the risk index,
Figure 112021095174744-pat00328
is a predetermined constant value that means the inflection point of the curve on the graph of the input value and the risk index,
Figure 112021095174744-pat00272
is the input value at time t.)
Derive the risk index of the condensation risk by
As the input value at the time t
next expression
Figure 112021095174744-pat00273

(here,
Figure 112021095174744-pat00274
is the temperature at time t.)
calculated by
Figure 112021095174744-pat00275
The value is used as the input value at time t, and the dew point value at time t is the lower limit (
Figure 112021095174744-pat00276
), an abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device.
컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 이루어지는 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법에 있어서,
랙전류, 랙전압, SOC(State Of Charge), 배터리 온도, 내부 온도, 습도 및 모듈전압 중 선택되는 복수의 인자에 대한 정보를 수집하는 정보수집 단계(S10);
상기 정보수집 단계(S10)에서 수집된 인자에 대한 정보를 바탕으로 랙전압위험도, 출력위험도, 온도위험도, 결로위험도, 전류전압(CNV)위험도, 불평형위험도, 전류위험도 및 모듈전압위험도 중 선택되는 복수의 위험도지수를 도출하는 위험도지수도출 단계(S20); 및
상기 위험도지수도출 단계(S20)에서 도출된 모든 위험도지수를 합한 종합지수를 산출하여 상기 종합지수를 근거로 상태점검이 필요한 상황인지 판단 가능한 정보를 제공하는 정보제공 단계(S30);
를 포함하며,
상기 위험도지수도출 단계(S20)는
다음식
Figure 112021095174744-pat00277

(여기서,
Figure 112021095174744-pat00278
는 위험도지수,
Figure 112021095174744-pat00279
는 입력값,
Figure 112021095174744-pat00280
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021095174744-pat00281
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021095174744-pat00282
는 입력값과 위험도지수의 그래프 상에서의 곡선의 기울기를 의미하는 미리 결정된 상수값,
Figure 112021095174744-pat00329
는 입력값과 위험도지수의 그래프 상에서의 곡선의 굴절점을 의미하는 미리 결정된 상수값,
Figure 112021095174744-pat00284
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)
에 의해 전류전압(CNV)위험도의 위험도지수를 도출하되,
상기 t시점에서의 입력값으로
다음식
Figure 112021095174744-pat00285

(여기서,
Figure 112021095174744-pat00286
는 t 시점에서의 i 번째 랙의 최대전압과 최소전압 차를 의미하고,
Figure 112021095174744-pat00287
는 t 시점에서의 i 번째 랙의 최대전류와 최소전류 차를 의미한다.)
에 의해 산출된
Figure 112021095174744-pat00288
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법.
In the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device in the form of a program executed by an arithmetic processing means including a computer,
an information collection step of collecting information on a plurality of factors selected from among rack current, rack voltage, state of charge (SOC), battery temperature, internal temperature, humidity and module voltage (S10);
Multiple selected from rack voltage risk, output risk, temperature risk, condensation risk, current voltage (CNV) risk, unbalance risk, current risk, and module voltage risk based on the information about the factors collected in the information collection step (S10) A risk index extraction step of deriving a risk index of (S20); and
An information providing step (S30) of calculating a composite index that sums all the risk indexes derived in the risk index extraction step (S20) and providing information that can determine whether a status check is necessary based on the composite index;
includes,
The risk index export step (S20) is
next expression
Figure 112021095174744-pat00277

(here,
Figure 112021095174744-pat00278
is the risk index,
Figure 112021095174744-pat00279
is the input value,
Figure 112021095174744-pat00280
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021095174744-pat00281
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021095174744-pat00282
is a predetermined constant value that means the slope of the curve on the graph of the input value and the risk index,
Figure 112021095174744-pat00329
is a predetermined constant value that means the inflection point of the curve on the graph of the input value and the risk index,
Figure 112021095174744-pat00284
is the input value at time t.)
Derive the risk index of the current voltage (CNV) risk by
As the input value at the time t
next expression
Figure 112021095174744-pat00285

(here,
Figure 112021095174744-pat00286
is the difference between the maximum voltage and the minimum voltage of the i-th rack at time t,
Figure 112021095174744-pat00287
denotes the difference between the maximum current and the minimum current of the i-th rack at time t.)
calculated by
Figure 112021095174744-pat00288
An abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device, characterized in that the value is used as an input value at time t.
컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 이루어지는 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법에 있어서,
랙전류, 랙전압, SOC(State Of Charge), 배터리 온도, 내부 온도, 습도 및 모듈전압 중 선택되는 복수의 인자에 대한 정보를 수집하는 정보수집 단계(S10);
상기 정보수집 단계(S10)에서 수집된 인자에 대한 정보를 바탕으로 랙전압위험도, 출력위험도, 온도위험도, 결로위험도, 전류전압(CNV)위험도, 불평형위험도, 전류위험도 및 모듈전압위험도 중 선택되는 복수의 위험도지수를 도출하는 위험도지수도출 단계(S20); 및
상기 위험도지수도출 단계(S20)에서 도출된 모든 위험도지수를 합한 종합지수를 산출하여 상기 종합지수를 근거로 상태점검이 필요한 상황인지 판단 가능한 정보를 제공하는 정보제공 단계(S30);
를 포함하며,
상기 위험도지수도출 단계(S20)는
다음식
Figure 112021095174744-pat00289

(여기서,
Figure 112021095174744-pat00290
는 위험도지수,
Figure 112021095174744-pat00291
는 입력값,
Figure 112021095174744-pat00292
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021095174744-pat00293
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021095174744-pat00294
는 입력값과 위험도지수의 그래프 상에서의 곡선의 기울기를 의미하는 미리 결정된 상수값,
Figure 112021095174744-pat00330
는 입력값과 위험도지수의 그래프 상에서의 곡선의 굴절점을 의미하는 미리 결정된 상수값,
Figure 112021095174744-pat00296
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)
에 의해 불평형위험도의 위험도지수를 도출하되,
상기 t시점에서의 입력값으로
다음식
Figure 112021095174744-pat00297

(여기서, 전류불평형t는 t 시점에서의 전류최대값과 전류최소값의 차를 전류평균값으로 나눈 불평형값을 의미하고, 전압불평형t는 t 시점에서의 전압최대값과 전압최소값의 차를 전압평균값으로 나눈 불평형값을 의미하고, SOC불평형t는 t 시점에서의 SOC최대값과 SOC최소값의 차를 SOC평균값으로 나눈 불평형값을 의미한다.)
에 의해 산출된
Figure 112021095174744-pat00298
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법.
In the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device in the form of a program executed by an arithmetic processing means including a computer,
an information collection step of collecting information on a plurality of factors selected from among rack current, rack voltage, state of charge (SOC), battery temperature, internal temperature, humidity and module voltage (S10);
Multiple selected from rack voltage risk, output risk, temperature risk, condensation risk, current voltage (CNV) risk, unbalance risk, current risk, and module voltage risk based on the information about the factors collected in the information collection step (S10) A risk index extraction step of deriving a risk index of (S20); and
An information providing step (S30) of calculating a composite index that sums all the risk indexes derived in the risk index extraction step (S20) and providing information that can determine whether a status check is necessary based on the composite index;
includes,
The risk index export step (S20) is
next expression
Figure 112021095174744-pat00289

(here,
Figure 112021095174744-pat00290
is the risk index,
Figure 112021095174744-pat00291
is the input value,
Figure 112021095174744-pat00292
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021095174744-pat00293
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021095174744-pat00294
is a predetermined constant value that means the slope of the curve on the graph of the input value and the risk index,
Figure 112021095174744-pat00330
is a predetermined constant value that means the inflection point of the curve on the graph of the input value and the risk index,
Figure 112021095174744-pat00296
is the input value at time t.)
Derive the risk index of the unbalanced risk by
As the input value at the time t
next expression
Figure 112021095174744-pat00297

(Here, the current unbalance t means the unbalance value obtained by dividing the difference between the maximum current value and the minimum current value at time t by the average current value, and the voltage unbalance t is the difference between the maximum voltage value and the minimum voltage value at time t as the voltage average value. It means the divided unbalance value, and the SOC imbalance t means the unbalance value obtained by dividing the difference between the maximum SOC value and the minimum SOC value at time t by the SOC average value.)
calculated by
Figure 112021095174744-pat00298
An abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device, characterized in that the value is used as an input value at time t.
컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 이루어지는 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법에 있어서,
랙전류, 랙전압, SOC(State Of Charge), 배터리 온도, 내부 온도, 습도 및 모듈전압 중 선택되는 복수의 인자에 대한 정보를 수집하는 정보수집 단계(S10);
상기 정보수집 단계(S10)에서 수집된 인자에 대한 정보를 바탕으로 랙전압위험도, 출력위험도, 온도위험도, 결로위험도, 전류전압(CNV)위험도, 불평형위험도, 전류위험도 및 모듈전압위험도 중 선택되는 복수의 위험도지수를 도출하는 위험도지수도출 단계(S20); 및
상기 위험도지수도출 단계(S20)에서 도출된 모든 위험도지수를 합한 종합지수를 산출하여 상기 종합지수를 근거로 상태점검이 필요한 상황인지 판단 가능한 정보를 제공하는 정보제공 단계(S30);
를 포함하며,
상기 위험도지수도출 단계(S20)는
다음식
Figure 112021095174744-pat00299

(여기서,
Figure 112021095174744-pat00300
는 위험도지수,
Figure 112021095174744-pat00301
는 입력값,
Figure 112021095174744-pat00302
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021095174744-pat00303
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021095174744-pat00304
는 입력값과 위험도지수의 그래프 상에서의 곡선의 기울기를 의미하는 미리 결정된 상수값,
Figure 112021095174744-pat00331
는 입력값과 위험도지수의 그래프 상에서의 곡선의 굴절점을 의미하는 미리 결정된 상수값,
Figure 112021095174744-pat00306
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)
에 의해 전류위험도의 위험도지수를 도출하되,
상기 t시점에서의 입력값으로
다음식
Figure 112021095174744-pat00307


(여기서,
Figure 112021095174744-pat00308
는 n 번째 랙의 전류값,
Figure 112021095174744-pat00309
는 t 시점에서의 랙의 최대 전류값,
Figure 112021095174744-pat00310
는 t 시점에서의 n 번째 랙의 전류값을 의미한다.)
에 의해 산출된
Figure 112021095174744-pat00311
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법.
In the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device in the form of a program executed by an arithmetic processing means including a computer,
an information collection step of collecting information on a plurality of factors selected from among rack current, rack voltage, state of charge (SOC), battery temperature, internal temperature, humidity and module voltage (S10);
Multiple selected from rack voltage risk, output risk, temperature risk, condensation risk, current voltage (CNV) risk, unbalance risk, current risk, and module voltage risk based on the information about the factors collected in the information collection step (S10) A risk index extraction step of deriving a risk index of (S20); and
An information providing step (S30) of calculating a composite index that sums all the risk indexes derived in the risk index extraction step (S20) and providing information that can determine whether a status check is necessary based on the composite index;
includes,
The risk index export step (S20) is
next expression
Figure 112021095174744-pat00299

(here,
Figure 112021095174744-pat00300
is the risk index,
Figure 112021095174744-pat00301
is the input value,
Figure 112021095174744-pat00302
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021095174744-pat00303
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021095174744-pat00304
is a predetermined constant value that means the slope of the curve on the graph of the input value and the risk index,
Figure 112021095174744-pat00331
is a predetermined constant value that means the inflection point of the curve on the graph of the input value and the risk index,
Figure 112021095174744-pat00306
is the input value at time t.)
Derive the risk index of the current risk by
As the input value at the time t
next expression
Figure 112021095174744-pat00307


(here,
Figure 112021095174744-pat00308
is the current value of the nth rack,
Figure 112021095174744-pat00309
is the maximum current value of the rack at time t,
Figure 112021095174744-pat00310
is the current value of the nth rack at time t.)
calculated by
Figure 112021095174744-pat00311
An abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device, characterized in that the value is used as an input value at time t.
컴퓨터를 포함하는 연산처리수단에 의하여 실행되는 프로그램 형태로 이루어지는 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법에 있어서,
랙전류, 랙전압, SOC(State Of Charge), 배터리 온도, 내부 온도, 습도 및 모듈전압 중 선택되는 복수의 인자에 대한 정보를 수집하는 정보수집 단계(S10);
상기 정보수집 단계(S10)에서 수집된 인자에 대한 정보를 바탕으로 랙전압위험도, 출력위험도, 온도위험도, 결로위험도, 전류전압(CNV)위험도, 불평형위험도, 전류위험도 및 모듈전압위험도 중 선택되는 복수의 위험도지수를 도출하는 위험도지수도출 단계(S20); 및
상기 위험도지수도출 단계(S20)에서 도출된 모든 위험도지수를 합한 종합지수를 산출하여 상기 종합지수를 근거로 상태점검이 필요한 상황인지 판단 가능한 정보를 제공하는 정보제공 단계(S30);
를 포함하며,
상기 위험도지수도출 단계(S20)는
다음식
Figure 112021095174744-pat00312

(여기서,
Figure 112021095174744-pat00313
는 위험도지수,
Figure 112021095174744-pat00314
는 입력값,
Figure 112021095174744-pat00315
는 입력값 구간의 하한치,
Figure 112021095174744-pat00316
는 입력값 구간의 상한치,
Figure 112021095174744-pat00317
는 입력값과 위험도지수의 그래프 상에서의 곡선의 기울기를 의미하는 미리 결정된 상수값,
Figure 112021095174744-pat00332
는 입력값과 위험도지수의 그래프 상에서의 곡선의 굴절점을 의미하는 미리 결정된 상수값,
Figure 112021095174744-pat00319
는 t시점에서의 입력값을 의미한다.)
에 의해 모듈전압위험도의 위험도지수를 도출하되,
상기 t시점에서의 입력값으로
다음식
Figure 112021095174744-pat00320

(여기서,
Figure 112021095174744-pat00321
는 t 시점에서의 m 번째 랙의 모듈 최대전압값,
Figure 112021095174744-pat00322
는 t 시점에서의 m 번째 랙의 모듈 최소전압값을 의미한다.)
에 의해 산출된
Figure 112021095174744-pat00323
값을 t시점에서의 입력값으로 사용하는 것을 특징으로 하는 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법.
In the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device in the form of a program executed by an arithmetic processing means including a computer,
an information collection step of collecting information on a plurality of factors selected from among rack current, rack voltage, state of charge (SOC), battery temperature, internal temperature, humidity and module voltage (S10);
Multiple selected from rack voltage risk, output risk, temperature risk, condensation risk, current voltage (CNV) risk, unbalance risk, current risk, and module voltage risk based on the information about the factors collected in the information collection step (S10) A risk index extraction step of deriving a risk index of (S20); and
An information providing step (S30) of calculating a composite index that sums all the risk indexes derived in the risk index extraction step (S20) and providing information that can determine whether a status check is necessary based on the composite index;
includes,
The risk index export step (S20) is
next expression
Figure 112021095174744-pat00312

(here,
Figure 112021095174744-pat00313
is the risk index,
Figure 112021095174744-pat00314
is the input value,
Figure 112021095174744-pat00315
is the lower limit of the input value interval,
Figure 112021095174744-pat00316
is the upper limit of the input value interval,
Figure 112021095174744-pat00317
is a predetermined constant value that means the slope of the curve on the graph of the input value and the risk index,
Figure 112021095174744-pat00332
is a predetermined constant value that means the inflection point of the curve on the graph of the input value and the risk index,
Figure 112021095174744-pat00319
is the input value at time t.)
The risk index of the module voltage risk is derived by
As the input value at the time t
next expression
Figure 112021095174744-pat00320

(here,
Figure 112021095174744-pat00321
is the module maximum voltage value of the mth rack at time t,
Figure 112021095174744-pat00322
is the module minimum voltage value of the mth rack at time t.)
calculated by
Figure 112021095174744-pat00323
An abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device, characterized in that the value is used as an input value at time t.
제 2항 내지 제 9항 중 선택되는 어느 한 항에 기재된 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법을 구현하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
10. A computer-readable recording medium storing a program for implementing the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device according to any one of claims 2 to 9.
제 2항 내지 제 9항 중 선택되는 어느 한 항에 기재된 에너지저장장치 화재확산 방지를 위한 이상상태 감시방법을 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 프로그램.A program stored in a computer-readable recording medium for implementing the abnormal state monitoring method for preventing the spread of fire in an energy storage device according to any one of claims 2 to 9.
KR1020210064908A 2021-05-20 2021-05-20 Method for monitoring abnormal conditions to prevent the spread of fire in energy storage devices and recording medium storing program for executing the same, and computer program stored in recording medium for executing the same KR102309374B1 (en)

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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116878590A (en) * 2023-09-06 2023-10-13 山东远联信息科技有限公司 Intelligent service collaborative operation management system
KR102673793B1 (en) * 2023-06-12 2024-06-07 나금분 Method, device and system for measuring in conjunction with mobile terminal with increased usability
WO2024122757A1 (en) * 2022-12-09 2024-06-13 한국전자기술연구원 Fuzzy-logic-based apparatus, system, and method for calculating state safety of energy storage system

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004022183A (en) * 2002-06-12 2004-01-22 Toyota Motor Corp Deterioration degree calculation device and deterioration degree calculation method for battery
KR20140087932A (en) * 2012-12-31 2014-07-09 주식회사 포스코아이씨티 Battery energy storage system and controlling method using the same
KR101839429B1 (en) 2017-11-15 2018-03-19 (주) 동보파워텍 Power conditioning system for energy storage system with uhf insulation deterioration, vibration, temperature and humidity monitoring function
KR101995227B1 (en) * 2018-04-03 2019-07-02 한국전력공사 Apparatus and method of diagnosis for energy storage system
KR20210001172A (en) * 2019-06-27 2021-01-06 주식회사 컴퍼니위 A system for safety check-up of ESS based on Bigdata using artificial intelligence

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004022183A (en) * 2002-06-12 2004-01-22 Toyota Motor Corp Deterioration degree calculation device and deterioration degree calculation method for battery
KR20140087932A (en) * 2012-12-31 2014-07-09 주식회사 포스코아이씨티 Battery energy storage system and controlling method using the same
KR101839429B1 (en) 2017-11-15 2018-03-19 (주) 동보파워텍 Power conditioning system for energy storage system with uhf insulation deterioration, vibration, temperature and humidity monitoring function
KR101995227B1 (en) * 2018-04-03 2019-07-02 한국전력공사 Apparatus and method of diagnosis for energy storage system
KR20210001172A (en) * 2019-06-27 2021-01-06 주식회사 컴퍼니위 A system for safety check-up of ESS based on Bigdata using artificial intelligence

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024122757A1 (en) * 2022-12-09 2024-06-13 한국전자기술연구원 Fuzzy-logic-based apparatus, system, and method for calculating state safety of energy storage system
KR102673793B1 (en) * 2023-06-12 2024-06-07 나금분 Method, device and system for measuring in conjunction with mobile terminal with increased usability
CN116878590A (en) * 2023-09-06 2023-10-13 山东远联信息科技有限公司 Intelligent service collaborative operation management system
CN116878590B (en) * 2023-09-06 2023-11-21 山东远联信息科技有限公司 Intelligent service collaborative operation management system

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