KR102343422B1 - 배터리 진단 장치 및 방법 - Google Patents

배터리 진단 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102343422B1
KR102343422B1 KR1020190042150A KR20190042150A KR102343422B1 KR 102343422 B1 KR102343422 B1 KR 102343422B1 KR 1020190042150 A KR1020190042150 A KR 1020190042150A KR 20190042150 A KR20190042150 A KR 20190042150A KR 102343422 B1 KR102343422 B1 KR 102343422B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
battery
increase
differential coefficient
charge
processor
Prior art date
Application number
KR1020190042150A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20190118535A (ko
Inventor
배윤정
김대수
김동규
김지연
이재헌
Original Assignee
주식회사 엘지에너지솔루션
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 엘지에너지솔루션 filed Critical 주식회사 엘지에너지솔루션
Publication of KR20190118535A publication Critical patent/KR20190118535A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102343422B1 publication Critical patent/KR102343422B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/3644—Constructional arrangements
    • G01R31/3648—Constructional arrangements comprising digital calculation means, e.g. for performing an algorithm
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/392—Determining battery ageing or deterioration, e.g. state of health
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/48—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/0047—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries with monitoring or indicating devices or circuits
    • H02J7/0048—Detection of remaining charge capacity or state of charge [SOC]
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/0047—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries with monitoring or indicating devices or circuits
    • H02J7/005—Detection of state of health [SOH]
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/382—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC
    • G01R31/3835—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC involving only voltage measurements
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/389—Measuring internal impedance, internal conductance or related variables
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/425—Structural combination with electronic components, e.g. electronic circuits integrated to the outside of the casing
    • H01M2010/4271—Battery management systems including electronic circuits, e.g. control of current or voltage to keep battery in healthy state, cell balancing

Abstract

본 발명에 따른 배터리 진단 장치는 배터리의 전압을 측정하도록 구성된 센싱부; 및 상기 배터리의 충전 상태를 추정하고, 상기 센싱부로부터 수신한 전압과 추정한 충전 상태가 맵핑된 상기 배터리의 충전 상태-전압 데이터에서 복수의 변곡 데이터를 검출하고, 기설정된 기준 미분계수에 기반하여 검출된 복수의 변곡 데이터 각각에서의 미분계수의 증감률을 산출하고, 산출된 복수의 미분계수의 증감률이 기설정된 기준 증감률 범위에 속하는지에 따라 상기 배터리의 전극 반응 저항도의 변화를 진단하고, 상기 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단된 경우에 한하여 배터리의 충전 또는 방전 전류의 크기를 조정하도록 구성된 프로세서를 포함한다.

Description

배터리 진단 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DIAGNOSING BATTERY CELL}
본 출원은 2018년 04월 10일자로 출원된 한국 특허 출원번호 제10-2018-0041691에 대한 우선권주장출원으로서, 해당 출원의 명세서 및 도면에 개시된 모든 내용은 인용에 의해 본 출원에 원용된다.
본 발명은 배터리 진단 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 배터리의 전극 반응 저항도의 변화를 진단하는 배터리 진단 장치 및 방법에 관한 것이다.
이차 전지는 전기화학적인 산화 및 환원 반응을 통해 전기 에너지를 생성하는 것으로, 광범위하게 다양한 용도로 이용된다. 예를 들어, 이차 전지는 휴대 전화, 랩탑 컴퓨터, 디지털 카메라, 비디오 카메라, 태블릿 컴퓨터, 전동 공구 등과 같이 사람의 손에 휴대할 수 있는 장치; 전기 자전거, 전기 오토바이, 전기 자동차, 하이브리드 자동차, 전기 배, 전기 비행기 등과 같은 각종 전기구동 동력 장치; 신재생 에너지를 통해 발전된 전력이나 잉여 발전 전력을 저장하는데 사용되는 전력 저장 장치; 서버 컴퓨터와 통신용 기지국을 비롯한 각종 정보 통신 장치에 전력을 안정적으로 공급하기 위한 무 정전 전원 공급 장치 등에 이르기까지 사용 영역이 점차 확대되고 있다.
이차 전지는, 3가지의 기본 구성요소를 포함하는데, 이는, 방전되는 동안 전자를 방출하면서 산화되는 물질을 포함하는 음극(anode), 방전되는 동안 전자를 수용하면서 환원되는 물질을 포함하는 양극(cathode), 그리고 음극과 양극 사이에서 이온 이동이 가능하게 하는 전해질이 바로 그것이다. 이차 전지에는 방전된 후에는 재사용이 불가능한 일차 전지와, 전기화학 반응이 적어도 부분적으로는 가역적이어서 반복적인 충전과 방전이 가능한 이차 전지로 분류될 수 있다.
이 중, 이차 전지로는, 납-산 전지, 니켈-카드뮴 전지, 니켈-아연 전지, 니켈-철 전지, 은 산화물 전지, 니켈 금속 수화물(hydride) 전지, 아연-망간 산화물 전지, 아연-브로마이드 전지, 금속-공기 전지, 리튬 이차 전지 등이 공지되어 있다. 이들 중에서, 리튬 이차 전지는 다른 이차 전지에 비해 에너지 밀도가 높고 전지 전압이 높으며 보존 수명이 길다는 이유로 상업적으로 가장 큰 관심을 끌고 있다.
한편, 이차 전지가 적용되는 전자기기에는 이차 전지의 충전 상태(state of charge)를 통해 잔여 사용량을 알려주는 기능이 있는 것이 일반적인데, 이러한 이차 전지의 SOC는 통상적으로 이차 전지의 전압의 변화에 따른 충전 상태의 변화 양상에 관한 충전 상태-전압 데이터에 따라 얻어지게 된다. 여기서, 이차 전지의 전압은 이차 전지의 개방 전압(open circuit voltage)일 수 있다.
이러한 충전 상태-전압 데이터는 적용되는 해당 이차 전지의 종류나 용량 등에 따라 달라질 뿐만 아니라, 이차 전지의 종류나 용량 등이 특정된 경우에도 사용으로 인한 퇴화가 진행됨에 달라지게 된다.
보다 구체적으로, 충전 상태-전압 데이터는 이차 전지를 구성하는 양극 전극과 음극 전극 각각의 퇴화도, 용량 설계 및 활물질의 종류에 따라 달라지게 된다.
이러한, 충전 상태-전압 데이터를 이용한 종래의 이차 전지의 진단 기술은 해당 이차 전지의 퇴화도만을 진단할 뿐, 이차 전지의 전극 반응에 대한 저항도의 변화를 진단하는 것이 불가능한 문제점이 있다.
본 발명은 배터리의 충전 상태-전압 데이터에 기초하여 검출된 변곡점을 이용하여 배터리의 전극 반응 저항도의 변화를 진단하는 배터리 진단 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 배터리 진단 장치는 배터리의 전압을 측정하도록 구성된 센싱부; 및 상기 배터리의 충전 상태를 추정하고, 상기 센싱부로부터 수신한 전압과 추정한 충전 상태가 맵핑된 상기 배터리의 충전 상태-전압 데이터에서 복수의 변곡 데이터를 검출하고, 기설정된 기준 미분계수에 기반하여 검출된 복수의 변곡 데이터 각각에서의 미분계수의 증감률을 산출하고, 산출된 복수의 미분계수의 증감률이 기설정된 기준 증감률 범위에 속하는지에 따라 상기 배터리의 전극 반응 저항도의 변화를 진단하고, 상기 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단된 경우에 한하여 배터리의 충전 또는 방전 전류의 크기를 조정하도록 구성된 프로세서를 포함할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 검출된 복수의 변곡 데이터 각각에서의 미분계수와 상기 기설정된 기준 미분계수 간의 차이에 기반하여 상기 미분계수의 증감률을 산출하도록 구성될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 산출된 복수의 미분계수의 증감률 중 기설정된 기준 범위에 포함되지 않는 미분계수의 증감률의 개수가 기설정된 기준 개수 이상인 경우에만, 상기 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단하도록 구성될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단된 경우, 상기 산출된 복수의 미분계수의 증감률 중 상기 기설정된 기준 증감률 범위에 포함되지 않는 미분계수의 증감률을 선택하고, 선택된 미분계수의 증감률에 기반하여 기설정된 배터리의 충전 또는 방전 전류의 크기를 조정하도록 구성될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 선택된 미분계수의 증감률에 대응되는 비율만큼 상기 기설정된 배터리의 충전 또는 방전 전류의 크기를 증가 또는 감소시켜 상기 배터리의 충전 또는 방전 전류의 크기를 조정하도록 구성될 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 검출된 복수의 변곡 데이터 중 가장 작은 충전 상태를 가진 변곡 데이터에 대한 미분계수를 제1 미분계수로 선택하고, 가장 큰 충전 상태를 가진 변곡 데이터에 대한 미분계수를 제2 미분계수로 선택하고, 상기 제1 미분계수 및 제2 미분계수의 증감률에 기반하여 상기 전극 반응 저항도의 변화를 진단하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 배터리 관리 장치는 본 발명의 일 측면에 따른 배터리 진단 장치를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 배터리 팩은 본 발명의 일 측면에 따른 배터리 진단 장치를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 배터리 진단 방법은 배터리의 전압을 측정하고, 상기 배터리의 충전 상태를 추정하는 충전 상태 추정 단계; 측정된 전압과 추정된 충전 상태가 맵핑된 상기 배터리의 충전 상태-전압 데이터에서 복수의 변곡 데이터를 검출하는 변곡 데이터 검출 단계; 기설정된 기준 미분계수에 기반하여 검출된 복수의 변곡 데이터 각각에서의 미분계수의 증감률을 산출하는 미분계수 증감률 산출 단계; 산출된 복수의 미분계수의 증감률이 기설정된 기준 증감률 범위에 속하는지에 따라 상기 배터리의 전극 반응 저항도의 변화를 진단하는 진단 단계; 및 상기 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단된 경우에 한하여 배터리의 충전 또는 방전 전류의 크기를 조정하는 전류 조정 단계를 포함할 수 있다.
상기 전류 조정 단계는, 상기 진단 단계에서 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단된 경우, 상기 산출된 복수의 미분계수의 증감률 중 상기 기설정된 기준 증감률 범위에 포함되지 않는 미분계수의 증감률을 선택하고, 선택된 미분계수의 증감률에 기반하여 기설정된 배터리의 충전 또는 방전 전류의 크기를 조정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 배터리의 충전 상태-전압 데이터에 기초하여 검출된 변곡 데이터를 이용하여 배터리의 전극 반응 저항도의 변화를 진단함으로써, 배터리의 퇴화 원인이 정확하게 진단될 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 진단된 결과에 따라 배터리의 충전 또는 방전 전류의 크기가 조정될 수 있다. 따라서, 배터리의 현재 퇴화 정도에 기반하여 결정된 충전 또는 방전 전류가 배터리에 인가될 수 있으므로, 과충전 및 과방전 등의 문제가 미연에 방지될 수 있는 장점이 있다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 후술되는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 장치의 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 배터리의 완전셀의 충전 상태에 따른 배터리의 전압 그래프이다.
도 3 및 도 4는 평활화 전과 후, 배터리의 충전 상태에 따른 배터리의 전압 미분 그래프이다.
도 5는 1개의 변곡점이 검출된 진단 대상 배터리의 충전 상태에 따른 배터리의 전압 미분 그래프와 BOL 상태의 배터리의 충전 상태에 따른 배터리의 전압 미분 그래프이다.
도 6은 복수의 변곡점이 검출된 진단 대상 배터리의 충전 상태에 따른 배터리의 전압 미분 그래프와 BOL 상태의 배터리의 충전 상태에 따른 배터리의 전압 미분 그래프이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 방법을 개략적으로 도시한 순서도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 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 해석되어야 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어들은, 다양한 구성요소들 중 어느 하나를 나머지와 구별하는 목적으로 사용되는 것이고, 그러한 용어들에 의해 구성요소들을 한정하기 위해 사용되는 것은 아니다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 <프로세서>와 같은 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 장치의 구성을 나타낸 도면이고, 도 2는 배터리의 충전 상태에 따른 배터리의 전압 그래프이고, 도 3 및 도 4는 평활화 전과 후, 배터리의 충전 상태에 따른 배터리의 전압 미분 그래프이고, 도 5는 1개의 변곡점이 검출된 진단 대상 배터리의 충전 상태에 따른 배터리의 전압 미분 그래프와 BOL 상태의 배터리의 충전 상태에 따른 배터리의 전압 미분 그래프이고, 도 6은 복수의 변곡점이 검출된 진단 대상 배터리의 충전 상태에 따른 배터리의 전압 미분 그래프와 BOL 상태의 배터리의 충전 상태에 따른 배터리의 전압 미분 그래프이다.
우선, 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 장치(100)는 배터리(B)를 포함하는 배터리 팩(1)에 포함되고, 배터리(B)와 연결되어 배터리(B)의 전극 반응 저항도의 변화를 진단할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 장치(100)는 배터리 팩(1)에 구비된 배터리 관리 장치(BMS)에 포함될 수도 있다.
상기 배터리 진단 장치(100)는 센싱부(110), 메모리부(120), 프로세서(130) 및 알림부(140)를 포함할 수 있다.
상기 배터리(B)는 전극 반응 저항도의 변화가 진단되는 최소 단위의 전지로서, 전기적으로 직렬 및/또는 병렬로 연결된 복수의 단위 셀들을 포함한다. 물론, 상기 배터리(B)가 하나의 단위 셀만을 포함하는 경우도 본 발명의 범주에 포함된다. 또한, 단위 셀은 반복적인 충방전이 가능하다면 그 종류에 특별한 제한이 없다. 일 예시로서 배터리(B)는 파우치 타입으로 이루어진 리튬 폴리머 배터리를 포함할 수 있다.
상기 배터리(B)는 외부 단자를 통해 다양한 외부 장치에 전기적으로 결합될 수 있다. 상기 외부 장치는, 일 예시로서 전기 자동차, 하이브리드 자동차, 드론과 같은 무인 비행체, 전력 그리드에 포함된 대용량의 전력 저장 장치(ESS), 또는 모바일 디바이스일 수 있다. 이 경우, 상기 배터리(B)는 상기 외부 장치에 탑재된 모듈화된 전지 팩에 포함된 단위 셀들의 일부 또는 전부를 포함할 수 있다.
상기 배터리(B)의 외부 단자는 충전 장치와 선택적으로 결합될 수 있다. 상기 충전 장치는 배터리(B)가 탑재되는 외부 장치의 제어에 의해 배터리(B)에 선택적으로 결합될 수 있다.
상기 센싱부(110)는 프로세서(130)와 동작 가능하게 결합된다. 즉, 센싱부(110)는 프로세서(130)로 전기적 신호를 송신하거나 프로세서(130)로부터 전기적 신호를 수신 가능하도록 프로세서(130)에 접속될 수 있다.
상기 센싱부(110)는 미리 설정된 주기마다 배터리(B)의 양극 전극과 음극 전극 사이에 인가되는 전압과 배터리(B)로 흘러 들어가거나 흘러 나오는 전류를 반복 측정하고 측정된 전압과 전류를 나타내는 측정 신호를 프로세서(130)로 제공할 수 있다.
상기 센싱부(110)는 배터리(B)의 전류를 측정하도록 구성된 전류 센서를 포함한다. 또한, 센싱부(110)는 배터리(B)의 전압을 측정하도록 구성된 전압 센서를 더 포함할 수 있다. 도 1에는 도시되지 않았으나, 전류 센서는 배터리(B)에 회로적으로 연결된 센스 저항의 양단에 연결될 수 있다. 즉, 전류 센서는 센스 저항의 양단의 전위 차를 측정하고, 측정한 전위 차 및 센스 저항의 저항값에 기반하여 배터리(B)의 전류를 측정할 수 있다.
상기 프로세서(130)는 센싱부(110)로부터 측정 신호가 수신되면, 신호 처리를 통해 배터리(B)의 전압 및 전류 각각의 디지털 값을 결정하고 메모리부(120)에 저장할 수 있다.
상기 메모리부(120)는 반도체 메모리 소자로서, 상기 프로세서(130)에 의해 생성되는 데이터를 기록, 소거, 갱신하며, 배터리(B)의 전극 반응 저항도의 변화를 진단하기 위해 마련된 복수의 프로그램 코드를 저장한다. 또한, 상기 메모리부(120)는 본 발명을 실시할 때 사용되는 미리 결정된 각종 파라미터들의 사전 설정 값들을 저장할 수 있다.
상기 메모리부(120)는 데이터를 기록, 소거, 갱신할 수 있다고 알려진 반도체 메모리 소자라면 그 종류에 특별한 제한이 없다. 일 예시로서, 상기 메모리부(120)는 DRAM, SDRAM, 플래쉬 메모리, ROM, EEPROM, 레지스터 등일 수 있다. 상기 메모리부(120)는 상기 프로세서(130)의 제어 로직을 정의한 프로그램 코드들을 저장하고 있는 저장매체를 더 포함할 수 있다. 상기 저장매체는 플래쉬 메모리나 하드디스크와 같은 불활성 기억 소자를 포함한다. 상기 메모리부(120)는 프로세서(130)와 물리적으로 분리되어 있을 수도 있고, 상기 프로세서(130)와 일체로 통합되어 있을 수도 있다.
상기 프로세서(130)는 배터리(B)에 미리 설정된 충전 전류값의 전류가 입력되어 배터리(B)가 충전되도록 배터리(B)의 전류를 제어하고, 배터리(B)에 입력된 전류에 기초하여 배터리(B)의 충전 상태(state of charge)를 추정할 수 있다.
이때, 미리 설정된 충전 전류값은 하기 수학식 1을 이용하여 산출될 수 있다.
Figure 112019036885790-pat00001
여기서, Ic는 미리 설정된 충전 전류값이고, a는 1 이하의 상수이고, Cn은 배터리의 정격 전류일 수 있다.
이에 따라, 상기 프로세서(130)는 정격 전류의 전류값 이하의 충전 전류값의 전류가 입력되어 충전되는 배터리(B)의 충전 상태를 추정할 수 있다.
한편, 배터리(B)의 충전 상태는 배터리(B)의 전체 용량 대비 충전된 용량의 비율일 수 있다.
상기 프로세서(130)는 배터리(B)에 입력된 전류의 전류값을 적산하는 전류적산법을 이용하여 배터리(B)의 충전 상태를 추정할 수 있다.
상기 프로세서(130)는 전류적산법을 이용하여 배터리(B)의 충전 상태(state of charge)를 추정하는 것으로 설명하였으나, 미리 설정된 충전 전류값의 전류가 입력되는 배터리(B)의 충전 상태를 추정하는 한 추정 방법은 한정되지 않음을 유의한다.
한편, 상기 프로세서(130)는 추정된 배터리(B)의 충전 상태 별로 배터리(B)의 전압을 맵핑시켜 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터를 생성할 수 있다.
여기서, 배터리(B)의 전압은 배터리(B)의 개방 전압(open circuit voltage)일 수 있다.
이러한, 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터는 도 2에 도시된 바와 같이, 배터리(B)의 충전 상태에 따른 배터리(B)의 전압 곡선으로 표시될 수 있다.
이때, 상기 메모리부(120)는 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터를 배터리(B)의 충전 상태에 따른 배터리(B)의 전압 곡선으로 근사시킨 근사 함수 및 배터리(B)의 충전 상태 별로 배터리(B)의 전압이 맵핑된 룩업 테이블 중 하나 이상의 형태로 저장할 수 있다.
프로세서(130)는 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터에서 복수의 변곡점을 검출하고, 복수의 변곡점의 전압 및 충전 상태에 대한 복수의 변곡 데이터를 검출할 수 있다. 즉, 변곡 데이터는 충전 상태-전압 데이터에 기반하여 표현되는 충전 상태-전압 곡선에서의 변곡점에서의 전압 및 충전 상태를 포함할 수 있다.
구체적으로, 상기 프로세서(130)는 충전 상태-전압 데이터에 기초하여 충전 상태의 미소 변화에 따른 배터리(B)의 전압의 변화가 증가하다가 감소하는 지점의 충전 상태와 배터리(B)의 전압을 변곡 데이터로 검출할 수 있다. 또한, 상기 프로세서(130)는 충전 상태-전압 데이터에 기초하여 충전 상태의 미소 변화에 따른 배터리(B)의 전압의 변화가 감소하다가 증가하는 지점의 충전 상태와 배터리(B)의 전압을 변곡 데이터로 검출할 수 있다. 즉, 상기 프로세서(130)는 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터에 대응되는 근사 함수의 이계 미분계수가 "0"인 충전 상태와 해당 충전 상태에 대응되는 배터리(B)의 전압을 변곡점으로 검출할 수 있다.
이를 위하여, 상기 프로세서(130)는 도 3에 도시된 바와 같이, 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터에 대응되는 근사 함수를 미분하여 일계 도함수를 산출할 수 있다.
이후, 상기 프로세서(130)는 도 4에 도시된 바와 같이, 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터에 대응되는 근사 함수의 일계 도함수를 평활화하여 노이즈 성분을 제거할 수 있다. 이때, 상기 프로세서(130)는 노이즈 필터를 이용하여 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터에 대응되는 근사 함수의 일계 도함수를 평활화할 수 있다. 이를 통해, 상기 프로세서(130)는 노이즈 성분으로 인해 변곡점이 오검출되는 현상을 방지함으로써, 변곡점 검출의 정확성을 향상시킬 수 있다.
이어서, 상기 프로세서(130)는 평활화된 근사 함수의 일계 도함수를 미분하여 이계 도함수를 산출하고, 산출된 이계 도함수의 함수값이 "0"인 충전 상태와 해당 충전 상태에 대응되는 배터리(B)의 전압을 변곡 데이터로 검출할 수 있다.
예를 들어, 상기 프로세서(130)는 도 4에 도시된 바와 같이, 7개의 변곡점(a1 내지 a7)을 검출할 수 있고, 7개의 변곡점(a1 내지 a7)에 대응되는 충전 상태는 각각 "7.2%", "13.6%", "19.1%", "21.2%", "35.3%", "56.8%" 및 "60.0%"일 수 있다. 또한, 상기 프로세서(130)로부터 검출된 7개의 변곡점(a1 내지 a7)에 대응되는 미분계수는 각각 "0.005", "0.011", "0.0085", "0.009", "0.003", "0.015" 및 "0.009"일 수 있다. 여기서, 미분 계수는 검출된 변곡점에서의 일계 도함수의 함수값일 수 있다. 즉, 미분 계수는 도 3 및 도 4에서의 Y축 값으로서, dV/dSOC로 표현되는 값일 수 있다.
프로세서(130)는 기설정된 기준 미분계수에 기반하여 검출된 복수의 변곡 데이터 각각에서의 미분계수의 증감률을 산출할 수 있다.
여기서, 기설정된 기준 미분계수는 퇴화되지 않은 BOL(beginning of life) 상태의 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터로부터 검출된 변곡 데이터의 미분계수일 수 있다.
즉, 상기 프로세서(130)는 상술된 진단 대상이 되는 배터리(B)로부터 미분계수를 획득하는 방법과 동일한 방법으로 BOL(beginning of life) 상태의 배터리로부터 획득된 미분계수를 기준 미분계수로 이용할 수 있다.
이때, 프로세서(130)는 하기의 수학식 2를 이용하여 미분계수의 증감률을 산출할 수 있다.
Figure 112019036885790-pat00002
여기서, I는 미분계수의 증감률이고, Db는 검출된 변곡 데이터의 미분계수이고, Dref는 기설정된 기준 미분계수이다. 여기서, Db와 Dref는 동일한 충전 상태에 대한 미분계수일 수 있다. 예컨대, 도 5의 실시예에서, Db는 a의 Y축 값이고, Dref는 b의 Y축 값일 수 있다.
이후, 프로세서(130)는 산출된 복수의 미분계수의 증감률이 기설정된 기준 범위에 속하는지에 따라 배터리(B)의 전극 반응 저항도의 변화를 진단할 수 있다.
여기서, 전극 반응 저항도는 배터리(B)의 퇴화로 인해 전극에 유무기물층 및 가스층이 발생하여 전극과 용액의 계면에서 발생하는 전극 반응의 반응 속도가 기준 반응 속도 이하로 감소했는지 여부를 나타내는 파라미터일 수 있다. 예컨대, 전극 반응 저항도가 증가하면 배터리(B)의 퇴화로 인해 유무기물층 및 가스층이 발생되어, 전극 반응의 반응 속도가 감소될 수 있다.
예컨대, 프로세서(130)는 산출된 복수의 미분계수의 증감률 중 일부가 기설정된 기준 증감률 범위에 속하지 않는 경우, 배터리(B)의 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단할 수 있다. 반대로, 프로세서(130)는 산출된 복수의 미분계수의 증감률 모두가 기설정된 기준 증감률 범위에 속하는 경우에는 배터리(B)의 전극 반응 저항도가 증가하지 않은 것으로 진단할 수 있다.
여기서, 기설정된 기준 증감률 범위는 "-10% 이상 0% 이하"의 범위일 수 있다. 예컨대, 변곡 데이터에서의 미분계수가 기설정된 기준 미분계수보다 증가한 경우는 배터리(B)의 전극 반응 저항도가 감소한 경우일 수 있다. 반대로, 변곡 데이터에서의 미분계수가 기설정된 기준 미분계수보다 감소한 경우는 배터리(B)의 전극 반응 저항도가 증가한 경우일 수 있다.
예를 들어, 도 5를 참조하면, 프로세서(130)는 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터로부터 변곡 데이터(a)를 검출할 수 있다. 여기서 변곡 데이터(a)는 충전 상태-전압 곡선에서의 변곡점일 수 있다. 프로세서(130)는 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터를 이용하여 변곡 데이터(a)에 대응되는 미분계수를 독출할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 변곡 데이터(a)에 대응되는 dV/dSOC값인 "0.003"을 독출할 수 있다. 또한, 프로세서(130)는 BOL 상태의 배터리의 충전 상태-전압 데이터로부터 미리 검출된 변곡 데이터(b)의 미분계수 "0.006"를 이용하여, 변곡 데이터(a)의 미분 계수 증감률을 산출할 수 있다. 여기서, 프로세서(130)는 수학식 2를 이용하여 변곡 데이터(a)의 미분 계수 증감률을 "-50%"로 산출할 수 있다.
프로세서(130)는 산출된 미분계수의 증감률이 미리 설정된 기준 증감률 범위 포함되는지에 따라 배터리(B)의 전극 반응 저항도의 변화를 진단할 수 있다. 예컨대, 앞선 실시예에서, 프로세서(130)는 산출한 미분계수의 증감률 "-50%"가 기설정된 기준 증감률 범위 "-10% 이상 0% 이하" 범위에 포함되지 않는 것으로 판단할 수 있다. 프로세서(130)는 배터리(B)의 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단할 수 있다.
이러한 본 발명의 구성에 따르면, 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터로부터 검출된 변곡점의 미분계수의 증감을 이용하여 전극 반응 저항도의 증가로 인한 배터리(B)의 퇴화 여부를 정확하게 진단할 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 배터리(B)의 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단된 경우에 한하여 배터리의 충전 또는 방전 전류의 크기를 조정하도록 구성될 수 있다. 구체적으로, 산출된 미분계수의 증감률이 기설정된 기준 증감률 범위에 포함되지 않는 경우, 프로세서(130)는 산출한 미분계수의 증감률에 기반하여 기설정된 배터리의 충전 또는 방전 전류의 크기를 조정할 수 있다.
예컨대, 앞선 실시예와 같이, 산출된 미분계수의 증감률이 "-50%"인 경우, 프로세서(130)는 기설정된 배터리의 충전 또는 방전 전류의 크기를 50% 감소시킬 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 장치는 과충전 또는 과방전 등의 예상하지 못한 문제가 발생되는 것이 미연에 방지할 수 있는 장점이 있다.
이하에서는 복수의 변곡 데이터가 검출되는 경우에 대하여 구체적으로 설명한다.
프로세서(130)는 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터로부터 복수의 변곡 데이터가 검출되는 경우, 검출된 복수의 변곡 데이터 각각에서의 미분계수를 독출하고, 독출한 복수의 미분계수의 증감률을 산출할 수 있다.
예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 다른 실시예에 따른 프로세서(130)는 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터로부터 복수의 변곡 데이터(a1 내지 a7)를 검출하는 경우, 검출된 복수의 변곡 데이터(a1 내지 a7)에서의 Y축 값을 미분계수로 독출할 수 있다. 예컨대, 복수의 변곡 데이터(a1 내지 a7)에서의 미분계수는 "0.0045", "0.0105", "0.0080", "0.0085", "0.0025", "0.0145" 및 "0.0056"일 수 있다.
이후, 프로세서(130)는 BOL 상태의 배터리의 충전 상태-전압 데이터로부터 검출된 복수의 변곡 데이터(b1 내지 b7)에서의 기준 미분계수 "0.005", "0.011", "0.0085", "0.009", "0.003", "0.015" 및 "0.009"와 검출된 복수의 변곡 데이터(a1 내지 a7)에서의 미분계수 "0.0045", "0.0105", "0.008", "0.0085", "0.0025", "0.0145" 및 "0.0056" 간의 차이를 이용하여 미분계수의 증감률을 각각 산출할 수 있다.
여기서, 변곡 데이터(a1 내지 a7)과 대응되는 변곡 데이터(b1 내지 b7)의 충전 상태는 동일할 수 있다. 예컨대, a1과 b1의 충전 상태는 동일하고, a2와 b2의 충전 상태는 동일하며, a3 내지 a7의 충전 상태는 b3 내지 b7의 충전 상태와 각각 동일할 수 있다.
이때, 프로세서(130)는 상기 수학식 2를 이용하여 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터로부터 검출된 복수의 변곡 데이터(a1 내지 a7)에 대응되는 미분계수 "0.0045", "0.0105", "0.008", "0.0085", "0.0025", "0.0145" 및 "0.0056" 각각의 증감률을 산출할 수 있다.
프로세서(130)는 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터로부터 검출된 복수의 변곡 데이터(a1 내지 a7)에서의 복수의 미분계수 "0.0045", "0.0105", "0.0080", "0.0085", "0.0025", "0.0145" 및 "0.0056" 각각의 미분계수의 증감률을 "-10%", "-4.54%", "-5.88%", "-5.56%", "-16.67%", "-3.33%" 및 "-37.78%"로 산출할 수 있다.
프로세서(130)는 산출한 복수의 증감률 각각이 기설정된 기준 증감률 범위에 포함되는지 판단하고, 복수의 미분계수의 증감률 중에서 기설정된 기준 증감률 범위에 포함되지 않는 미분계수의 증감률의 개수에 기초하여 배터리(B)의 전극 반응 저항도의 변화를 진단할 수 있다. 즉, 프로세서(130)는 복수의 미분계수의 증감률 중에서 기준 증감률 범위에 포함되지 않는 증감률의 개수가 기설정된 기준 개수 이상인 경우, 배터리(B)의 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단할 수 있다.
예컨대, 기설정된 기준 개수가 1개인 것으로 가정한다. 앞선 예시와 같이, 프로세서(130)는 복수의 미분계수의 증감률 "-10%", "-4.54%", "-5.88%", "-5.56%", "-16.67%", "-3.33%" 및 "-37.78%"를 산출할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 산출된 미분계수의 증감률 중 기설정된 기준 증감률 범위 "-10% 이상 0% 이하" 에 속하는 미분계수의 증감률의 개수를 5개로 산출할 수 있다. 즉, 산출된 7개의 미분계수의 증감률 중 2개의 미분계수의 증감률이 기설정된 미분계수의 증감률 범위에 속하지 않을 수 있다. 프로세서(130)는 산출한 미분계수의 증감률 중 기설정된 미분계수의 증감률 범위에 속하지 않는 미분계수의 증감률의 개수가 기설정된 기준 개수보다 많기 때문에, 배터리(B)의 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단할 수 있다.
그리고, 프로세서(130)는 산출한 미분계수의 증감률 중 절대값의 크기가 가장 큰 증감률을 선택하고, 선택한 증감률에 기반하여 배터리(B)에 기설정된 충전 또는 방전 전류의 크기를 조정할 수 있다.
예컨대, 앞선 실시예에서, 프로세서(130)는 크기가 가장 큰 미분계수의 증감률로 "-37.78%"를 선택할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 배터리(B)에 기설정된 충전 또는 방전 전류의 크기를 37.78% 감소시킬 수 있다.
한편, 프로세서(130)는 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터로부터 복수의 변곡 데이터가 검출되는 경우, 검출된 복수의 변곡 데이터 중 일부에서의 미분계수를 이용하여 배터리(B)의 전극 반응 저항도의 변화를 진단할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(130)는 검출된 복수의 변곡 데이터 중 충전 상태를 기준으로 크기가 가장 큰 n개의 변곡 데이터를 선택하고, 선택한 n개의 변곡 데이터에서의 미분계수를 제1 미분계수 내지 제n 미분계수로 선택할 수 있다. 여기서, n은 미리 설정된 정수일 수 있다.
예컨대, 상기 n이 2로 설정되었다고 가정한다. 도 6의 실시예에서, 프로세서(130)는 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터로부터 검출한 복수의 변곡 데이터(a1 내지 a7) 중 충전 상태가 큰 순으로 2개의 변곡 데이터를 선택할 수 있다. 이 경우, 프로세서(130)는 "a7"의 미분계수 "0.0056"를 제1 미분계수로 선택하고, "a6"의 미분계수 "0.0145"를 제2 미분계수로 선택할 수 있다.
이후, 프로세서(130)는 상기 수학식 2를 이용하여, 제1 미분계수에 기반하여 제1 미분계수의 증감률을 산출하고, 제2 미분계수에 기반하여 제2 미분계수의 증감률을 산출할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(130)는 BOL 상태의 배터리의 충전 상태-전압 데이터로부터 검출된 복수의 변곡 데이터(b1 내지 b7) 중에서 "a7"과 "a6"에 각각 대응되는 "b7"과 "b6"를 선택할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 "b7"에 대응되는 기준 미분계수 "0.009"와 "b6"에 대응되는 기준 미분계수 "0.015"를 독출할 수 있다. 이후, 프로세서(130)는 수학식 2를 이용하여, 제1 미분계수의 증감률을 "-37.78%"로 산출하고, 제2 미분계수의 증감률을 "-3.3%"로 산출할 수 있다.
앞선 실시예와 같이 미리 설정된 개수가 1개로 설정되고, 기준 증감률 범위가 "-10% 이상 0% 이하"로 설정된 경우, 제1 미분계수의 증감률과 제2 미분계수의 증감률 중에서 제1 미분계수의 증감률이 기설정된 기준 증감률 범위에 속하지 않았으므로, 프로세서(130)는 배터리(B)의 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 배터리(B)에 기설정된 충전 또는 방전 전류의 크기를 37.78% 감소시킬 수 있다. 즉, 기설정된 충전 전류의 크기가 1C인 경우, 프로세서(130)는 충전 전류의 크기를 0.6221C로 감소시킬 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 장치는 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터로부터 검출된 모든 변곡 데이터에 대응되는 미분계수를 이용하지 않고 배터리(B)의 퇴화에 민감한 일부 변곡 데이터에 대응되는 미분계수만을 이용하여 배터리(B)의 전극 반응 저항도의 변화를 신속하고 간편하게 진단할 수 있다.
한편, 또 다른 실시예에 따른 프로세서(130)는 배터리(B)의 충전 상태-전압 데이터로부터 검출된 변곡 데이터를 제1 변곡 데이터 그룹 및 제2 변곡 데이터 그룹 중 어느 하나로 분류할 수 있다. 여기서, 제1 변곡 데이터 그룹은 충전 상태의 미소 변화에 따른 배터리(B)의 전압의 변화가 증가하다가 감소하는 지점일 수 있고, 제2 변곡 데이터 그룹은 충전 상태의 미소 변화에 따른 배터리(B)의 전압의 변화가 감소하다가 증가하는 지점일 수 있다. 예컨대, 도 4의 실시예에서, a1, a3, a5 및 a7은 제1 변곡 데이터 그룹으로 분류되고, a2, a4 및 a6은 제2 변곡 데이터 그룹으로 분류될 수 있다.
이후, 프로세서(130)는 제1 변곡 데이터 그룹 및 제2 변곡 데이터 그룹에 속하는 변곡 데이터에서의 미분계수의 증감률을 산출할 수 있다.
프로세서(130)는 제1 변곡 데이터 그룹에 속하는 복수의 변곡 데이터에서의 미분계수의 증감률 각각이 미리 설정된 제1 기준 증감률 미만인지 여부를 판단하고, 제2 변곡 데이터 그룹에 속하는 복수의 변곡 데이터에서의 미분계수의 증감률 각각이 미리 설정된 제2 기준 증감률 초과인지 여부를 판단할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(130)는 제1 변곡 데이터 그룹에 속하는 복수의 변곡 데이터에서의 미분계수의 증감률 중 제1 기준 증감률 미만인 미분계수의 증감률의 개수와 제2 변곡 데이터 그룹에 속하는 복수의 변곡 데이터에서의 미분계수의 증감률 중 제2 기준 증감률 초과인 미분계수의 증감률의 개수의 합에 기반하여, 배터리(B)의 전극 반응 저항도의 변화를 진단할 수 있다.
예컨대, 앞선 실시예와 마찬가지로, 기설정된 기준 개수가 1개로 설정되었고, a1 내지 a7에 대응되는 미분계수의 증감률이 각각 "-10%", "-4.54%", "-5.88%", "-5.56%", "-16.67%", "-3.33%" 및 "-37.78%"으로 산출되었다고 가정한다. 또한, 제1 기준 증감률은 "-10%"이고, 제2 기준 증감률은 "10%"로 설정되었다고 가정한다. 프로세서(130)는 제1 변곡 데이터 그룹에 속하는 복수의 변곡 데이터(a1, a3, a5 및 a7) 중 미분계수의 증감률이 제1 기준 증감률 미만인 변곡 데이터로 "a5" 및 "a7"를 선택할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 제2 변곡 데이터 그룹에 속하는 복수의 변곡 데이터(a2, a4 및 a6) 중 미분계수의 증감률이 제2 기준 증감률 초과인 변곡 데이터로는 아무것도 선택하지 않을 수 있다. 즉, 프로세서(130) 총 2개의 변곡 데이터를 선택할 수 있다. 그리고, 선택된 변곡 데이터의 개수가 기설정된 기준 개수보다 많기 때문에, 프로세서(130)는 배터리(B)의 전극 반응 저항도가 증가하였다고 진단할 수 있다.
즉, 프로세서(130)는 제1 변곡 데이터 그룹에 속하는 변곡 데이터의 미분계수가 일정값 이상 감소하거나, 제2 변곡 데이터 그룹에 속하는 변곡 데이터의 미분계수가 일정값 이상 증가하는 경우, 배터리(B)의 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단할 수 있다.
또 다른 예를 들면, 프로세서(130)는 검출된 변곡 데이터가 복수인 경우, 복수의 변곡 데이터 중 충전 상태가 가장 작은 변곡 데이터를 제1 변곡 데이터로 선택하고, 충전 상태가 가장 큰 변곡 데이터를 제2 변곡 데이터로 선택할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 제1 변곡 데이터에 대응되는 미분계수의 증감률과 제2 변곡 데이터에 대응되는 미분계수의 증감률을 산출할 수 있다.
예컨대, 도 6의 실시예에서, 프로세서(130)는 a1을 제1 변곡 데이터로 선택하고, a7을 제2 변곡 데이터로 선택할 수 있다. 그리고, 프로세서(130)는 a1에 대응되는 제1 미분계수 "0.0045"와 a7에 대응되는 제2 미분계수 "0.0056"를 선택할 수 있다.
그리고, 프로세서(130)는 상기 수학식 2를 이용하여 제1 변곡 데이터에 대응되는 미분계수의 증감률과 제2 변곡 데이터에 대응되는 미분계수의 증감률을 산출할 수 있다. 프로세서(130)는 a1에 대응되는 미분계수의 증감률을 "-10%"으로 산출하고, a7에 대응되는 미분계수의 증감률을 "-37.78%"로 산출할 수 있다.
그리고, 프로세서(130)는 산출한 미분계수의 증감률 각각이 기설정된 기준 증감률 범위에 포함되는지 판단하고, 적어도 하나 이상의 미분계수의 증감률이 기준 증감률 범위에 포함되지 않는 경우, 배터리(B)의 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단할 수 있다.
예컨대, 기설정된 기준 증감률 범위는 앞선 예시와 마찬가지로 "-10%" 내지 "0%"인 것으로 가정한다. 프로세서(130)는 앞선 예시에서 산출한 제1 미분계수의 증감률 "-10%"와 제2 미분계수의 증감률 "-37.78%"가 미리 설정된 기준 증감률 범위인 "-10% 이상 "0% 이하" 범위에 포함되는지 판단할 수 있다. 즉, 제2 미분계수의 증감률 "-37.78%"가 미리 설정된 기준 증감률 범위에 포함되지 않기 때문에, 프로세서(130)는 하나 이상의 미분계수의 증감률이 기준 증감률 범위에 포함되지 않는 것으로 판단하여, 배터리(B)의 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단할 수 있다.
한편, 상기 프로세서(130)는, 진단 결과를 나타내는 메시지를 통신 단자(COM)를 통해 외부 장치로 전송할 수 있다.
상기 프로세서(130)는, 다양한 제어 로직들을 실행하기 위해 당업계에 알려진 ASIC(application-specific integrated circuit), 다른 칩셋, 논리 회로, 레지스터, 통신 모뎀, 데이터 처리 장치 등을 선택적으로 포함할 수 있다. 프로세서(130)에 의해 실행될 수 있는 다양한 제어 로직들은 적어도 하나 이상이 조합되고, 조합된 제어 로직들은 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드 체계로 작성되어 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 수록될 수 있다. 기록매체는 컴퓨터에 포함된 프로세서(130)에 의해 접근이 가능한 것이라면 그 종류에 특별한 제한이 없다. 일 예시로서, 기록매체는 ROM, RAM, 레지스터, CD-ROM, 자기 테이프, 하드 디스크, 플로피디스크 및 광 데이터 기록장치를 포함하는 군에서 선택된 적어도 하나 이상을 포함한다. 또한, 코드 체계는 캐리어 신호로 변조되어 특정한 시점에 통신 캐리어에 포함될 수 있고, 네트워크로 연결된 컴퓨터에 분산되어 저장되고 실행될 수 있다. 또한, 조합된 제어 로직들을 구현하기 위한 기능적인 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
상기 알림부(140)는 상기 프로세서(130)의 진단 결과를 입력받아 외부로 출력할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 알림부(140)는 상술된 진단 결과를 기호, 숫자 및 코드 중 하나 이상을 이용하여 표시하는 디스플레이부 및 소리로 출력하는 스피커 장치 중 하나 이상을 구비할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 배터리 관리 장치는 상술된 배터리 진단 장치를 포함할 수 있다. 이를 통해, 배터리 관리 장치가 관리하는 배터리에 대해 전극 반응 저항도의 변화를 진단할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 방법을 개략적으로 도시한 순서도이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 방법은 배터리 진단 장치에서 동작될 수 있다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 방법은 충전 상태 추정 단계(S100), 변곡 데이터 검출 단계(S200), 미분계수의 증감률 산출 단계(S300), 진단 단계(S400) 및 전류 조정 단계(S500)를 포함할 수 있다.
충전 상태 추정 단계(S100)는 배터리(B)의 전류 및 전압을 측정하고, 측정된 전류에 기반하여 배터리(B)의 충전 상태를 추정하는 단계이다. 센싱부(120)에서 측정한 배터리(B)의 전류에 기반하여 프로세서(130)가 배터리(B)의 충전 상태를 추정할 수 있다.
먼저, 센싱부(120)는 배터리(B)의 전압 및 전류를 측정하고, 측정한 전압값 및 전류값을 프로세서(130)에 송신할 수 있다. 프로세서(130)는 센싱부(120)로부터 전압값 및 전류값을 수신하고, 수신한 전류값에 기반하여 배터리(B)의 충전 상태를 추정할 수 있다.
변곡 데이터 검출 단계(S200)는 측정된 전압과 추정된 충전 상태가 맵핑된 배터리의 충전 상태-전압 데이터에서 복수의 변곡 데이터를 검출하는 단계로서, 프로세서(130)에서 수행될 수 있다.
예컨대, 프로세서(130)는 센싱부(120)로부터 수신한 전압값과 추정한 충전 상태를 서로 맵핑한 충전 상태-전압 데이터를 획득하고, 획득한 충전 상태-전압 데이터에서 복수의 변곡 데이터를 추출할 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 추출한 복수의 변곡 데이터 중 소정의 조건을 만족하는 일부만을 선택할 수도 있다. 예컨대, 프로세서(130)는 추출한 복수의 변곡 데이터 중 충전 상태가 가장 큰 일부 데이터만을 선택할 수도 있다. 또한, 프로세서(130)는 추출한 복수의 변곡 데이터 중 충전 상태가 가장 큰 변곡 데이터와 충전 상태가 가장 작은 변곡 데이터를 선택할 수도 있다.
이하에서는, 프로세서(130)가 추출한 복수의 변곡 데이터 전부를 선택한 경우의 예시를 들어 설명한다.
미분계수의 증감률 산출 단계(S300) 기설정된 기준 미분계수에 기반하여 검출된 복수의 변곡 데이터 각각에서의 미분계수의 증감률을 산출하는 단계로서, 프로세서(130)에서 수행될 수 있다.
프로세서(130)는 상기 수학식 2를 이용하여, 검출된 복수의 변곡 데이터 각각에서의 미분계수의 증감률을 산출할 수 있다.
예컨대, 도 6의 실시예에서, 복수의 변곡 데이터(b1 내지 b7)에서의 기설정된 기준 미분계수는 각각 "0.005", "0.011", "0.0085", "0.009", "0.003", "0.015" 및 "0.009"으로 설정되었다고 가정한다. 또한, 검출된 복수의 변곡 데이터(a1 내지 a7)에서의 미분계수는 각각 "0.0045", "0.0105", "0.008", "0.0085", "0.0025", "0.0145" 및 "0.0056"으로 설정되었다고 가정한다.
프로세서(130)는 기설정된 기준 미분계수 및 수학식 2에 기반하여, a1 내지 a7에서의 미분계수의 증감률을 각각 "-10%", "-4.54%", "-5.88%", "-5.56%", "-16.67%", "-3.33%" 및 "-37.78%"으로 산출할 수 있다.
진단 단계(S400)는 산출된 복수의 미분계수의 증감률이 기설정된 기준 증감률 범위에 속하는지에 따라 상기 배터리의 전극 반응 저항도의 변화를 진단하는 단계로서, 프로세서(130)에서 수행될 수 있다.
프로세서(130)는 복수의 변곡 데이터 각각에서의 미분계수의 증감률을 산출한 후, 산출한 복수의 미분계수의 증감률이 기설정된 기준 증감률 범위에 속하는지를 판단할 수 있다.
예컨대, 앞선 실시예에서, 기설정된 기준 증감률 범위가 "-10% 이상 0% 이하" 범위로 미리 설정되었다고 가정한다. 프로세서(130)는 산출한 a1 내지 a7에서의 미분계수의 증감률을 각각 "-10%", "-4.54%", "-5.88%", "-5.56%", "-16.67%", "-3.33%" 및 "-37.78%" 중 기설정된 기준 증감률 범위에 속하지 않는 미분계수의 증감률의 개수를 산출할 수 있다. 이 경우, 프로세서(130)는 기설정된 기준 증감률 범위에 속하지 않는 미분계수의 증감률의 개수를 2개로 산출할 수 있다.
그리고, 프로세서(130)는 산출된 개수가 기설정된 기준 개수를 초과하면, 배터리(B)의 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 판단할 수 있다.
예컨대, 앞선 실시예에서, 기설정된 기준 개수가 1이라고 가정하면, 기설정된 기준 증감률 범위에 속하지 않는 미분계수의 증감률의 개수가 기설정된 기준 개수를 초과한 것이므로, 프로세서(130)는 배터리(B)의 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단할 수 있다.
전류 조정 단계(S500)는 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단된 경우에 한하여 배터리의 충전 또는 방전 전류의 크기를 조정하는 단계로서, 프로세서(130)에 의해 수행될 수 있다.
프로세서(130)는 배터리(B)의 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단한 경우에 한하여, 배터리(B)의 충전 또는 방전 전류의 크기를 조정할 수 있다.
예컨대, 앞선 실시예에서, 프로세서(130)는 배터리(B)의 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단하였으므로, 배터리(B)의 충전 또는 방전 전류의 크기를 조정할 수 있다. 이 때, 프로세서(130)는 절대값이 가장 큰 미분계수의 증감률을 기준으로 배터리(B)의 충전 또는 방전 전류의 크기를 조정할 수 있다. 앞선 실시예에서 절대값이 가장 큰 미분계수의 증감률은 "-37.78%"이므로, 프로세서(130)는 배터리(B)의 충전 또는 방전 전류의 크기를 37.78% 감소시킬 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.
또한, 이상에서 설명한 본 발명은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니라, 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수 있다.
1: 배터리 팩
B: 배터리
100: 배터리 진단 장치
110: 센싱부
120: 메모리부
130: 프로세서
140: 알림부

Claims (10)

  1. 배터리의 전압을 측정하도록 구성된 센싱부; 및
    상기 배터리의 충전 상태를 추정하고, 상기 센싱부로부터 수신한 전압과 추정한 충전 상태가 맵핑된 상기 배터리의 충전 상태-전압 데이터에서 복수의 변곡 데이터를 검출하고, 기설정된 기준 미분계수에 기반하여 검출된 복수의 변곡 데이터 각각에서의 미분계수의 증감률을 산출하고, 산출된 복수의 미분계수의 증감률이 기설정된 기준 증감률 범위에 속하는지에 따라 상기 배터리의 전극 반응 저항도의 변화를 진단하고, 상기 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단된 경우에 한하여 배터리의 충전 전류 및 방전 전류 중 적어도 하나의 크기를 조정하도록 구성된 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 산출된 복수의 미분계수의 증감률 중 상기 기준 증감률 범위에 포함되지 않은 미분계수의 증감률의 개수를 산출하고, 산출된 미분계수의 증감률의 개수와 기설정된 기준 개수를 비교한 결과에 따라 상기 전극 반응 저항도의 증가 여부를 진단하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 진단 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 검출된 복수의 변곡 데이터 각각에서의 미분계수와 상기 기설정된 기준 미분계수 간의 차이에 기반하여 상기 미분계수의 증감률을 산출하도록 구성된,
    배터리 진단 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 산출된 복수의 미분계수의 증감률 중 상기 기설정된 기준 증감률 범위에 포함되지 않는 미분계수의 증감률의 개수가 상기 기설정된 기준 개수 이상인 경우, 상기 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단하도록 구성된,
    배터리 진단 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단된 경우, 상기 기설정된 기준 증감률 범위에 포함되지 않는 미분계수의 증감률에 기반하여 기설정된 배터리의 충전 전류 및 방전 전류 중 적어도 하나의 크기를 조정하도록 구성된,
    배터리 진단 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 기설정된 기준 증감률 범위에 포함되지 않는 미분계수의 증감률에 대응되는 비율만큼 상기 기설정된 배터리의 충전 또는 방전 전류의 크기를 증가 또는 감소시켜 상기 배터리의 충전 전류 및 방전 전류 중 적어도 하나의 크기를 조정하도록 구성된,
    배터리 진단 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 검출된 복수의 변곡 데이터 중 가장 작은 충전 상태를 가진 변곡 데이터에 대한 미분계수를 제1 미분계수로 선택하고, 가장 큰 충전 상태를 가진 변곡 데이터에 대한 미분계수를 제2 미분계수로 선택하고, 상기 제1 미분계수 및 제2 미분계수의 증감률에 기반하여 상기 전극 반응 저항도의 변화를 진단하도록 구성된,
    배터리 진단 장치.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 따른 배터리 진단 장치를 포함하는 배터리 관리 장치.
  8. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 따른 배터리 진단 장치를 포함하는 배터리 팩.
  9. 배터리의 전압을 측정하고, 상기 배터리의 충전 상태를 추정하는 충전 상태 추정 단계;
    측정된 전압과 추정된 충전 상태가 맵핑된 상기 배터리의 충전 상태-전압 데이터에서 복수의 변곡 데이터를 검출하는 변곡 데이터 검출 단계;
    기설정된 기준 미분계수에 기반하여 검출된 복수의 변곡 데이터 각각에서의 미분계수의 증감률을 산출하는 미분계수 증감률 산출 단계;
    산출된 복수의 미분계수의 증감률이 기설정된 기준 증감률 범위에 속하는지에 따라 상기 배터리의 전극 반응 저항도의 변화를 진단하는 진단 단계; 및
    상기 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단된 경우에 한하여 배터리의 충전 전류 및 방전 전류 중 적어도 하나의 크기를 조정하는 전류 조정 단계를 포함하고,
    상기 진단 단계는,
    상기 산출된 복수의 미분계수의 증감률 중 상기 기준 증감률 범위에 포함되지 않은 미분계수의 증감률의 개수를 산출하고, 산출된 미분계수의 증감률의 개수와 기설정된 기준 개수를 비교한 결과에 따라 상기 전극 반응 저항도의 증가 여부를 진단하는 단계인 것을 특징으로 하는 배터리 진단 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 전류 조정 단계는,
    상기 진단 단계에서 전극 반응 저항도가 증가한 것으로 진단된 경우, 상기 기설정된 기준 증감률 범위에 포함되지 않는 미분계수의 증감률에 기반하여 기설정된 배터리의 충전 전류 및 방전 전류 중 적어도 하나의 크기를 조정하는 단계를 포함하는,
    배터리 진단 방법.
KR1020190042150A 2018-04-10 2019-04-10 배터리 진단 장치 및 방법 KR102343422B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20180041691 2018-04-10
KR1020180041691 2018-04-10

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190118535A KR20190118535A (ko) 2019-10-18
KR102343422B1 true KR102343422B1 (ko) 2021-12-24

Family

ID=68163721

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190042150A KR102343422B1 (ko) 2018-04-10 2019-04-10 배터리 진단 장치 및 방법

Country Status (6)

Country Link
US (1) US11150307B2 (ko)
EP (1) EP3674731A4 (ko)
JP (1) JP6870187B2 (ko)
KR (1) KR102343422B1 (ko)
CN (1) CN111164437B (ko)
WO (1) WO2019199058A1 (ko)

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3690461B1 (en) 2018-04-10 2022-06-29 LG Energy Solution, Ltd. Apparatus and method for diagnosing a battery
KR20210074001A (ko) 2019-12-11 2021-06-21 주식회사 엘지에너지솔루션 전극의 상대적 퇴화도를 이용한 이차 전지의 동작 제어 장치 및 방법
KR20210079085A (ko) 2019-12-19 2021-06-29 주식회사 엘지에너지솔루션 급속 충전용 전류 패턴 업데이트 장치, 방법 및 이를 수행하는 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
KR20210141096A (ko) * 2020-05-15 2021-11-23 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 상태 진단 장치 및 방법
KR20220048370A (ko) 2020-10-12 2022-04-19 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 진단 장치 및 방법
KR20220048371A (ko) 2020-10-12 2022-04-19 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 진단 장치 및 방법
CN112525958B (zh) * 2020-12-03 2023-04-25 蜂巢能源科技有限公司 一种预锂锂离子电池实际预锂量的测定方法
KR20220094464A (ko) * 2020-12-29 2022-07-06 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 진단 장치, 배터리 진단 방법, 배터리 팩 및 전기 차량
KR20220107550A (ko) * 2021-01-25 2022-08-02 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 분류 장치 및 방법
CN113386622B (zh) * 2021-06-29 2023-03-31 摩拜(北京)信息技术有限公司 车辆控制方法、装置及车辆
CN117388734A (zh) 2022-07-05 2024-01-12 通用汽车环球科技运作有限责任公司 用于车辆电源的基于健康状态的操作

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015225846A (ja) 2014-05-30 2015-12-14 トヨタ自動車株式会社 蓄電システム
DE102016000988A1 (de) * 2015-12-24 2017-06-29 Daimler Ag Verfahren und Vorrichtung zum Feststellen eines voneinander abweichenden Verhaltens von parallel verschalteten Batteriezellen
US20170259687A1 (en) 2016-03-10 2017-09-14 Ford Global Technologies, Llc Circuit and method for detection of battery cell degradation events
US20170279171A1 (en) 2015-03-13 2017-09-28 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Cell management device and power supply device

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1437031A (zh) 2002-02-08 2003-08-20 上海华谊（集团）公司 用于电池容量的测量方法
JP2004031254A (ja) 2002-06-28 2004-01-29 Nissan Motor Co Ltd 組電池の容量調整装置および方法
EP2239804A3 (en) * 2004-10-29 2012-03-28 Medtronic, Inc. Method of charging lithium-ion battery
JP2011520408A (ja) 2008-03-31 2011-07-14 エイ １２３ システムズ，インク． 直列群のバッテリまたはキャパシタのセル充電状態および放電状態の分岐を検出する方法
JP4561859B2 (ja) * 2008-04-01 2010-10-13 トヨタ自動車株式会社 二次電池システム
JP5315369B2 (ja) * 2011-03-01 2013-10-16 株式会社日立製作所 リチウム二次電池の異常充電状態検出装置及び検査方法
JP2013247003A (ja) * 2012-05-28 2013-12-09 Sony Corp 二次電池の充電制御装置、二次電池の充電制御方法、二次電池の充電状態推定装置、二次電池の充電状態推定方法、二次電池の劣化度推定装置、二次電池の劣化度推定方法、及び、二次電池装置
PL3339870T3 (pl) 2012-06-13 2021-12-13 Lg Chem, Ltd. Urządzenie i sposób szacowania soc baterii akumulatorowej zawierającej mieszany materiał katodowy
EP2894487A4 (en) * 2012-12-03 2016-04-13 Lg Chemical Ltd METHOD AND DEVICE FOR ESTIMATING PARAMETERS FOR SECONDARY BATTERY
PL3657191T3 (pl) 2012-12-04 2023-01-30 Lg Energy Solution, Ltd. Urządzenie do szacowania głębokości rozładowania (DOD) baterii akumulatorowej
KR20140100086A (ko) * 2013-02-05 2014-08-14 삼성에스디아이 주식회사 배터리 관리 시스템 및 그 구동방법
US9461490B2 (en) 2013-03-13 2016-10-04 GM Global Technology Operations LLC Method and apparatus for evaluating a rechargeable battery
US9742042B2 (en) 2013-11-23 2017-08-22 Hrl Laboratories, Llc Voltage protection and health monitoring of batteries with reference electrodes
CN104931882B (zh) * 2014-03-21 2018-04-20 比亚迪股份有限公司 动力电池容量修正的方法和装置
US9594121B2 (en) 2014-04-04 2017-03-14 GM Global Technology Operations LLC Systems and methods for estimating battery pack capacity
JP6123844B2 (ja) 2014-09-01 2017-05-10 横河電機株式会社 二次電池容量測定システム及び二次電池容量測定方法
EP2990818B1 (en) 2014-09-01 2019-11-27 Yokogawa Electric Corporation Secondary battery capacity measurement system and secondary battery capacity measurement method
JP6164503B2 (ja) * 2015-06-25 2017-07-19 トヨタ自動車株式会社 二次電池の内部抵抗推定方法および出力制御方法
JP2018525832A (ja) 2015-08-14 2018-09-06 ヘンケル・アクチェンゲゼルシャフト・ウント・コムパニー・コマンディットゲゼルシャフト・アウフ・アクチェンＨｅｎｋｅｌ ＡＧ ＆ Ｃｏ． ＫＧａＡ 太陽光電池において使用される焼結性組成物
KR101985812B1 (ko) * 2015-08-18 2019-06-04 주식회사 엘지화학 전지 충전 한계 예측 방법과 이를 이용한 전지 급속 충전 방법 및 장치
KR101897859B1 (ko) 2015-08-24 2018-09-12 주식회사 엘지화학 리튬 석출 탐지 방법, 이를 이용한 이차전지 충전 방법과 장치 및 이차전지 시스템
EP3159708B1 (de) * 2015-10-19 2022-05-04 Robert Bosch GmbH Verfahren zum bestimmen eines alterungszustandes einer batterie, verfahren zum steuern einer batterie und betriebsvorrichtung
KR101780777B1 (ko) 2015-12-18 2017-09-21 울산과학기술원 리튬 이차 전지의 충방전 방법
US11173775B2 (en) * 2016-01-20 2021-11-16 Ford Global Technologies, Llc Closed loop feedback control to mitigate lithium plating in electrified vehicle battery
JP2017133870A (ja) * 2016-01-26 2017-08-03 トヨタ自動車株式会社 リチウムイオン二次電池の異常劣化検知装置および異常劣化検知方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015225846A (ja) 2014-05-30 2015-12-14 トヨタ自動車株式会社 蓄電システム
US20170279171A1 (en) 2015-03-13 2017-09-28 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Cell management device and power supply device
DE102016000988A1 (de) * 2015-12-24 2017-06-29 Daimler Ag Verfahren und Vorrichtung zum Feststellen eines voneinander abweichenden Verhaltens von parallel verschalteten Batteriezellen
US20170259687A1 (en) 2016-03-10 2017-09-14 Ford Global Technologies, Llc Circuit and method for detection of battery cell degradation events

Also Published As

Publication number Publication date
JP2020532272A (ja) 2020-11-05
CN111164437A (zh) 2020-05-15
KR20190118535A (ko) 2019-10-18
EP3674731A1 (en) 2020-07-01
WO2019199058A1 (ko) 2019-10-17
US11150307B2 (en) 2021-10-19
US20200271727A1 (en) 2020-08-27
JP6870187B2 (ja) 2021-05-12
CN111164437B (zh) 2022-05-31
EP3674731A4 (en) 2021-01-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102343422B1 (ko) 배터리 진단 장치 및 방법
KR102362886B1 (ko) 배터리 진단 장치 및 방법
KR102420091B1 (ko) 배터리 진단 장치 및 방법
KR102349300B1 (ko) 배터리의 전극 정보를 결정하기 위한 장치, 방법, 배터리 팩 및 전기 시스템
KR102206606B1 (ko) 배터리 여유 용량 추정 장치
KR102351637B1 (ko) 배터리 관리 장치 및 방법
KR20200009920A (ko) 배터리 진단 장치
KR20200078227A (ko) 배터리 관리 장치 및 방법

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant