KR102416009B1

KR102416009B1 - 배터리의 soc 추정 장치 및 방법

Info

Publication number: KR102416009B1
Application number: KR1020220017838A
Authority: KR
Inventors: 이중휘
Original assignee: 이중휘
Priority date: 2022-02-10
Filing date: 2022-02-10
Publication date: 2022-06-30

Abstract

본 발명은 배터리의 SOC 추정 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히, 오프셋 전류가 존재하는 상황에서 오프셋 전류의 크기를 추정하여 전류 값을 보정함으로써, 정밀한 SOC를 산출할 수 있도록 하는 SOC 추정 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리의 SOC 추정 장치는, 배터리의 단자전압 및 충방전 전류를 측정하는 배터리 상태 측정부, 상기 배터리의 상태변수와 배터리 모델의 파라미터를 추정하고, 추정에 따른 SOC 값을 산출하는 SOC 추정부, 상기 배터리 상태 측정부에서 측정된 배터리의 단자전압과 상기 SOC 추정부에서 추정된 배터리의 상태변수와 배터리 모델의 파라미터로부터 오프셋 전류 추정 값을 산정하는 오프셋 전류 추정부, 및 상기 오프셋 전류 추정부에서 산정한 오프셋 전류 추정 값을 상기 SOC 추정부로 피드백 시켜서 상기 SOC 추정부가 배터리 모델의 입력전류에 상기 오프셋 전류 추정 값을 상쇄시키는 보정을 하여 SOC 값을 재산출 하도록 제어하는 제어부를 포함한다.

Description

배터리의 SOC 추정 장치 및 방법 {APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING SOC OF BATTERY}

본 발명은 배터리의 SOC 추정 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히, 오프셋 전류가 존재하는 상황에서 오프셋 전류의 크기를 추정하여 전류 값을 보정함으로써, 정밀한 SOC를 산출할 수 있도록 하는 SOC 추정 장치 및 방법에 관한 것이다.

배터리 팩은 복수의 배터리 셀로 구성되며, 배터리 관리 시스템(Battery Management System, BMS)은 배터리 셀의 성능과 안전에 대해 감시한다.

BMS는 배터리 셀의 전압과 온도를 모니터링 하며, 이에 기반하여 배터리 셀 관리, 충전상태 예측(State Of Charge, SOC), 수명 산정(State Of Health, SOH), 과열, 과충전, 과방전 보호를 위한 고장 진단, 차단 스위치 제어 등을 실행한다.

배터리 셀 관리는 각 셀의 전압, 온도를 감시하고 특정 영역을 벗어났는지를 진단하며, 셀 간 편차가 발생할 경우 밸런싱을 통해 전체 셀의 충전상태를 균등화 하는 기능이다.

BMS는 배터리의 전압, 전류, 온도를 감지하여 충전 상태를 예측하며, 이에 따라 배터리 잔량을 확인할 수 있도록 한다. SOC는 배터리의 충전 상태를 용량에 대한 백분율로 나타내는 것으로, SOC는 미리 설정한 가용 영역에 따라 상한과 하한의 기준을 정하며, 가용 영역을 이탈하는 경우, BMS는 배터리의 충전 및 방전을 차단한다.

배터리의 안정적인 운용을 위해 BMS는 SOC 값을 추정하여 관리하는데, 배터리의 동작 중에 측정되는 값에는 측정회로의 영향으로 오프셋이 포함되며, 이 오프셋으로 인해 정확한 SOC의 산정이 어려운 것이 일반적인 상황이다. 따라서 전류값의 오프셋에 대한 정확한 산정과 보정이 정확한 SOC 값을 얻기 위한 필수 불가결의 조건이다.

종래 기술로서, 전류적산에 의한 SOC 값과 칼만 필터에 의한 SOC 추정값을 비교하여 오프셋 전류를 추정하는 방법이 있으나, 이 방법은 칼만 필터에 의해 산정된 SOC 값에도 이미 오프셋 전류의 영향이 반영되어 있으므로 실제 오프셋 값을 구분하기 어렵다는 문제가 있다.

다른 종래 기술로서, 오프셋 전류를 측정하고 SOC 추정 시, 이를 선택적으로 적용하는 방법이 있으나, 오프셋 전류의 측정 가능한 상황이 제한적이며, 전류 패턴에 따라 오프셋 값이 변하므로, 오프셋 전류의 측정에 한계가 있다.

따라서, 배터리 동작 중 측정되는 전류에 오프셋이 존재하는 상황에서 정밀하게 SOC 값을 추정할 수 있는 방안에 대한 연구 개발의 필요성이 있다.

본 발명은 상기한 사정을 감안하여 창출된 것으로서, 본 발명의 목적은 오프셋 전류를 상쇄하여 실제 전류 값을 추정함으로써, 배터리의 SOC 값을 정밀하게 추정할 수 있는 배터리의 SOC 추정 장치 및 방법을 제공하는데 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 배터리의 SOC 추정 장치는, 배터리의 단자전압 및 충방전 전류를 측정하는 배터리 상태 측정부, 상기 배터리의 상태변수와 배터리 모델의 파라미터를 추정하고, 추정에 따른 SOC 값을 산출하는 SOC 추정부, 상기 배터리 상태 측정부에서 측정된 배터리의 단자전압과 상기 SOC 추정부에서 추정된 배터리의 상태변수와 배터리 모델의 파라미터로부터 오프셋 전류 추정 값을 산정하는 오프셋 전류 추정부, 및 상기 오프셋 전류 추정부에서 산정한 오프셋 전류 추정 값을 상기 SOC 추정부로 피드백 시켜서 상기 SOC 추정부가 배터리 모델의 입력전류에 상기 오프셋 전류 추정 값을 상쇄시키는 보정을 하여 SOC 값을 재산출 하도록 제어하는 제어부를 포함하며, 상기 SOC 추정부는 칼만 필터로 구성되며, 칼만 필터에 배터리 모델의 등가회로를 적용하여 주어진 입력전류에 대한 배터리 단자전압, SOC 값 및 배터리 파라미터 중 하나 이상을 추정하고, 상기 배터리 단자전압의 실제 값과 추정 값의 차이에 칼만 게인을 곱한 값을 상태변수의 추정 값에 더하여 오차를 보상한다.

삭제

일 실시예에서, 상기 칼만 필터의 칼만 게인은 미리 설정한 허용수준에서 유지되어 배터리의 오프셋 전류에 의한 오차를 보상할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 오프셋 전류 추정부는 하기 수학식에 따라 오프셋 전류 추정 값을 산정할 수 있으며,

여기서,

와

는 배터리의 1차 등가회로 모델에서 칼만 필터에 의해 산정되는 저항 값들이며,

는 칼만 필터에서 산정한 배터리 단자전압 추정 값과 배터리 상태 측정부에서 측정한 단자전압 측정 값의 차이로 산정될 수 있다.

일 실시예에서, 상기 SOC 추정부는, 상기 배터리 상태 측정부에서 측정한 전류 값에서 오프셋 전류 추정 값을 상쇄시킨 실제 전류 추정 값을 시간에 대해 적분하여 배터리의 SOC 값을 산출할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 배터리의 SOC 추정 방법은, 배터리의 단자전압 및 충방전 전류를 배터리 상태 측정부에서 측정하는 단계, 상기 배터리의 상태변수와 배터리 모델의 파라미터를 추정하고, 추정에 따른 SOC 값을 SOC 추정부에서 산출하는 단계, 상기 배터리 상태 측정부에서 측정된 배터리의 단자전압과 상기 SOC 추정부에서 추정된 배터리의 상태변수와 배터리 모델의 파라미터로부터 오프셋 전류 추정 값을 오프셋 전류 추정부에서 산정하는 단계, 및 상기 오프셋 전류 추정부에서 산정한 오프셋 전류 추정 값을 상기 SOC 추정부로 피드백 시켜서 상기 SOC 추정부가 배터리 모델의 입력전류에 상기 오프셋 전류 추정 값을 상쇄시키는 보정을 하여 SOC 값을 재산출 하도록 제어부에서 제어하는 단계를 포함하며, 상기 SOC 추정부는 칼만 필터로 구성되며, 칼만 필터에 배터리 모델의 등가회로를 적용하여 주어진 입력전류에 대한 배터리 단자전압, SOC 값 및 배터리 파라미터 중 하나 이상을 추정하고, 상기 배터리 단자전압의 실제 값과 추정 값의 차이에 칼만 게인을 곱한 값을 상태변수의 추정 값에 더하여 오차를 보상한다.

삭제

일 실시예에서, 배터리의 SOC 추정 방법은, 상기 오프셋 전류 추정부가 상기 오프셋 전류 추정 값을 주기적으로 업데이트 시키는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명에 따른 배터리의 SOC 추정 장치 및 방법은, 배터리 등가 모델과 칼만 필터를 이용하여 오프셋 전류를 추정하고, 실제 전류 값 추정에 오프셋 전류를 보정함으로써, 배터리의 SOC 값을 정밀하게 추정할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명에 따른 배터리의 SOC 추정 장치 및 방법은, 오프셋 전류를 실제 측정하지 않더라도 오프셋 전류를 추정할 수 있으며, 시간의 흐름에 따라 전류 패턴이 가변 하더라도 오프셋 전류를 추정할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리의 SOC 추정 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리의 SOC 추정 방법의 순서도이다.
도 3은 칼만 필터에 적용된 배터리 모델로서 1차 등가회로를 도시한다.
도 4 및 5는 본 발명에 따른 SOC 추정 방법을 NMC형 리튬전지에 적용한 시뮬레이션 결과를 도시한 그래프들이다.

이하에서는, 본 발명의 일 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 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.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리의 SOC 추정 장치의 구성을 도시한 블록도이다.

도 1을 참조하면, SOC 추정 장치(100)는 배터리 상태 측정부(110), SOC 추정부(120), 오프셋 전류 추정부(130) 및 제어부(140)를 포함한다.

배터리 상태 측정부(110)는 배터리의 단자전압 및 충방전 전류를 측정한다. 일 실시예에서, 배터리 상태 측정부(110)는 종래의 배터리팩에 구비된 전압 및 전류 측정부로 대체될 수 있다.

SOC 추정부(120)는 배터리의 상태변수와 배터리 모델의 파라미터를 1차 추정하고, 이에 따라 SOC 값을 산출한다. 일 실시예에서, SOC 추정부는 칼만 필터 또는 듀얼 확장 칼만 필터(Dual Extended Kalman Filter)를 이용하여 구성될 수 있으며, 칼만 필터에 배터리 등가회로 모델을 적용하여 주어진 입력전류에 대한 배터리 단자전압, 배터리 파라미터 및 SOC 값 중 하나 이상을 추정할 수 있다.

오프셋 전류 추정부(130)는, 배터리 상태 측정부(110)에서 측정된 배터리의 단자전압과 SOC 추정부(120)에서 추정된 배터리의 상태변수와 배터리 모델의 파라미터에 기반하여 오프셋 전류 추정 값을 산정한다. SOC 추정부(120)는 오프셋 전류 추정부(130)에서 피드백 되어 입력되는 오프셋 전류 추정 값을 반영하여 입력전류를 보정함으로써, 정확한 SOC 값을 재산출할 수 있다.

오프셋 전류 추정부(130)에서 SOC 추정부(120)로 오프셋 전류 추정 값의 피드백은 복수 반복될 수 있으며, 소정 시간 간격에서 미리 설정된 횟수만큼 반복될 수 있다. 또는, 오프셋 전류 추정부(130)에서 현재 산정한 오프셋 전류 추정 값과, 오프셋 전류 추정부(130)에서 바로 이전 차수에 산정한 오프셋 전류 추정 값이 미리 설정한 오차 범위 내로 될 때까지 SOC 추정부(120)로 오프셋 전류 추정 값의 피드백이 반복될 수도 있다.

제어부(140)는 오프셋 전류 추정부(130)에서 산정한 오프셋 전류 추정 값을 SOC 추정부(120)로 피드백 시켜서, SOC 추정부(120)가 배터리 모델의 입력전류에 오프셋 전류 추정 값을 상쇄시키는 보정을 하여 SOC 값을 재산출 하도록 제어한다.

일 실시예에서, SOC 추정부(120)는 배터리 상태 측정부(110)에서 측정한 전류 값에서 오프셋 전류 추정 값을 상쇄시킨 실제 전류 추정 값을 칼만필터에 입력함으로써 배터리의 SOC 값을 산출할 수 있다. 또한 실제 전류 추정값을 시간에 대해 적분함으로써도 유사한 SOC값을 얻을 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리의 SOC 추정 방법의 순서도이다.

도 2를 참조하면, 배터리 상태 측정부(110)가 배터리의 단자전압 및 충방전 전류를 측정한다(S110).

이어서, SOC 추정부(120)가 배터리의 상태변수와 배터리 모델의 파라미터를 추정하고, 이에 따라 SOC 값을 산출한다(S120). 일 실시예에서, SOC 추정부(120)는 칼만 필터 또는 듀얼 확장 칼만 필터를 이용하여 구성될 수 있다.

확장 칼만 필터(EKF)는 이산 시간 비선형 동적 시스템의 상태 또는 매개 변수의 대략적인 최대 가능성 추정치를 생성하는 효율적인 방법을 제공한다. 배터리의 파라미터는 온도, 배터리 수명 또는 전류 크기에 따라서 가변 될 수 있으므로, 배터리의 SOC를 산정할 때 배터리 파라미터를 산정해야 한다. 듀얼 확장 칼만 필터는 배터리 전압, SOC 등 상태변수와 더불어 배터리의 파라미터를 동시에 산정할 수 있는 매우 유용한 도구가 된다.

계속하여, 오프셋 전류 추정부(130)는 SOC 추정부(120)에서 산정된 단자전압 추정 값과 배터리 상태 측정부(110)에서 측정한 단자전압 측정 값의 차이를 이용하여 오프셋 전류 추정 값과 실제 전류 추정 값을 산정한다(S130).

본 발명의 일 실시예에서, 오프셋 전류 추정부(130)는 오프셋 전류 추정 값을 주기적으로 업데이트 시켜서, SOC 추정부(120)가 정밀한 SOC 값을 산출할 수 있도록 보조할 수 있다.

이어서, 제어부(140)는 오프셋 전류 추정부(130)에서 산정한 오프셋 전류 추정 값을 SOC 추정부(120)로 피드백 시켜서, SOC 추정부(120)가 배터리 모델의 입력전류에 오프셋 전류 추정 값을 상쇄시키는 보정을 하여 SOC 값을 재산출 하도록 제어한다(S140).

도 3은 칼만 필터가 적용된 배터리 모델로서 1차 등가회로를 도시한다.

도 3을 참고하면, 전압원, 저항 및 커패시터를 이용하여 1차 등가회로가 구성된다. 다른 실시예에서, 배터리 모델은 2차 등가회로로 구성될 수 있다.

하기 수학식 1, 2는 SOC 추정을 위해 듀얼 확장 칼만 필터에 적용된 배터리모델의 상태방정식을 나타낸다. 칼만 필터는 주어진 입력전류에 대한 배터리 단자전압과 SOC 값을 산정한다.

여기서,

는 배터리 SOC 추정값, u_k는 배터리 충방전 전류,

는 배터리 모델의 내부 커패시터의 전압강하 추정값을 의미한다. 또한,

는 칼만 필터에 의해 오차가 보정된 이전 차수의 배터리 SOC 추정값,

는 칼만 필터에 의해 오차가 보정된 이전 차수의 배터리 모델의 내부 커패시터의 전압강하 추정값을 나타낸다. 또 Q₀는 배터리의 용량(Capacity)을 나타내며, α₁과 β₁는 각각

이고,

이다.

한편, 배터리 단자전압의 추정값

는 수학식 2와 같이 나타난다.

여기서,

는 배터리의 개방 회로 전압(Open Circuit Voltage; OCV)으로

이다.

배터리의 개방회로전압은 SOC와 특정한 관계에 있으며 SOC의 함수로 표현되므로, 수학식 1에서 SOC 대신 개방회로전압을 직접 상태변수로 적용할 수도 있다.

칼만 필터는 출력변수의 실제 값과 추정 값의 차이에 칼만 게인(Gain)을 곱한 값을 상태변수의 추정 값에 더하여 오차를 보상한다. 본 발명의 일 예로써, 수학식 3과 같이, 배터리 단자전압의 실제 값과 추정 값의 차이에 칼만 게인을 곱한 값을 상태변수의 추정 값에 더하여 오차를 보상할 수 있다.

여기서,

,

이고,

는 측정된 배터리 단자전압,

는 배터리 단자전압 추정값,

는 칼만게인이다.

오프셋 전류가 없는 경우, 칼만 게인이 점차 줄어듦에 따라 SOC의 추정 값이 실제 값에 접근하게 된다. 그러나, 오프셋 전류가 존재하는 경우에는, 칼만 게인이 영(Zero)까지 줄어들어도 일정수준의 오차가 존재하게 되며, 칼만 게인이 영(Zero)까지 줄어든 후에는 상태변수 추정 값의 오차가 보상되지 않으므로, 오프셋 전류에 의한 오차가 보상될 수 없다.

따라서 칼만 게인이 영(Zero)까지 줄어든 이후에도 오프셋 전류를 지속적으로 보상할 수 있는 추가 조치가 필요하며, 본 발명의 일 실시예로써, 배터리 단자전압 추정 값과 측정 값의 차이에 일정 크기의 게인을 곱한 만큼 배터리의 상태변수를 지속적으로 보상해 주는 방법을 적용할 수 있다. 이는 결과적으로, 칼만 게인을 영까지 줄이지 않고, 일정한 허용수준에서 유지시키는 것과 동일한 방법이 된다.

이렇게 오프셋 전류의 영향을 지속적으로 보상하는 경우, 오프셋 전류가 존재하더라도 배터리 단자전압이 발산하지 않을 수 있다. 이것은 단자전압 추정값의 오차를 이용해 오프셋 전류가 적분되는 기울기 만큼 상쇄하는 방향으로 상태변수를 보정하기 때문이다. 다만, 배터리 단자전압과 SOC의 추정 값에는 소정 크기의 오프셋이 발생하며, 배터리 충방전 시 전류 패턴에 따라 추정 값의 등락이 반복될 수 있다.

배터리 단자전압 추정 값의 오프셋은, 평균적으로, 배터리의 내부 임피던스와 같은 형태의 회로에 일정한 크기의 전류가 인가될 때의 스텝(Step) 응답과 같은 형태에 수렴한다.

중첩의 원리에 따라 배터리 단자전압 추정 값

을 구성하는 두 요소, 즉, 실제 전류에 의한 배터리 단자전압 추정 값

과 오프셋 전류에 의해 발생하는 배터리 단자전압 추정 값

은 구분하여 취급할 수 있다.

즉, 배터리 단자전압 추정 값

은 하기 수학식과 같이 표현될 수 있다.

실제 전류에 의한 배터리 단자전압 추정 값

이 실제 배터리 단자전압 에

가깝다면 배터리 단자전압 추정오차

는 오프셋 전류에 의한 단자전압 추정 값

으로 결정되며, 하기 수학식과 같이 표현될 수 있다.

배터리 단자전압 추정 값이 실제 배터리 단자전압에 근접하면, 실제의 개방 회로 전압과 추정 개방 회로 전압은 상쇄될 수 있다. 이는 배터리 단자전압의 추정오차

가 배터리의 DC-IR(Internal Resistance), 즉,

에 걸리는 전압강하 만큼이 된다는 뜻이며, 따라서, 오프셋 전류는 배터리 단자전압의 추정오차

를 배터리의 DC-IR로 나눈 것과 유사한 값이 됨을 추론할 수 있다.

최근 배터리에 적용되는 전류패턴은 충방전이 수시로 교번 되는 형태가 아니라 지속적 충전 후 지속적 방전이 반복되는 형태이므로, AC-IR보다 DC-IR을 적용하는 것이 더 적절하다.

결론적으로, 오프셋 전류는 하기 식과 같이 표현될 수 있다.

여기서,

와

는 듀얼 확장 칼만 필터에 의해 실제 값에 근접하도록 산정될 수 있으며,

는 칼만 필터에서 산정한 배터리 단자전압 추정 값과 배터리 상태 측정부(110)에서 측정한 단자전압 측정 값의 차이로 산정될 수 있다.

상기 수학식 6에 따라 도출된 오프셋 전류 추정 값을 전류 측정 값에서 빼면 이 값은 실제 전류에 근접하게 되며, 실제 전류 추정 값은 하기 식과 같이 표현될 수 있다.

실제 전류 추정 값

은 오프셋 전류 추정 값이 상쇄된 값이므로, 이를 시간에 대해 적분한 형태의 배터리 단자전압 추정 값

도 발산하지 않을 수 있다.

다만, 오프셋 전류 추정 값

에도 오차가 있을 수 있으므로, 많은 시간이 경과하면 배터리 단자전압 추정 값

도 발산할 수 있다.

이를 감안해, 오프셋 전류 추정부(130)가 오프셋 전류 추정 값

을 주기적으로 업데이트(Update) 하여 배터리 단자전압 추정 값

가 발산하는 것을 방지할 수 있다.

SOC 추정부(120)는 실제 전류 추정 값

을 칼만필터에 입력함으로써 배터리의 SOC를 정밀하게 산출할 수 있다. 또한

을 시간에 대해 적분해도 유사한 SOC값을 얻을 수 있다.

본 발명은 배터리 등가 모델과 칼만 필터를 이용하여 실제 전류 추정 값

을 산정함으로써, 배터리의 SOC를 정밀하게 산출할 수 있다.

도 4 및 5는 본 발명에 따른 SOC 추정 방법을 NMC형 리튬전지에 적용한 시뮬레이션 결과를 도시한 그래프들이다.

도 4는 오프셋 전류 추정 값을 시뮬레이션한 결과를 도시한 그래프이다. 시뮬레이션은 1C의 전류로 SOC 0~100% 구간을 연속적으로 충방전 하는 상황에 대한 것으로 알고리즘 산정주기는 1초(sec)이다. 단, 초기의 과도상태에서는 칼만필터 자체의 오차가 크게 나타날 수 있으므로 전류 오프셋을 산정하는 주기는 50,000초로 설정하였다.

도 4의 전압 및 전류 그래프에서 청색은 측정값, 적색은 추정값이다. 또한 전류 오프셋 그래프에서 청색은 설정값, 적색은 알고리즘에 의한 추정값이다.

도 4를 참조하면, 약 100,000초 이후에 오프셋 전류 추정 값은 미리 설정된 실제 오프셋 전류에 근접하는 것을 확인할 수 있다.

도 5는 본 발명에 따른 SOC 추정 결과를 나타낸 그래프들이다. 시뮬레이션의 실행 조건은 도 4의 경우와 동일하다. 도 5의 상단 그래프의 청색 실선은 충방전기의 측정값을 기반으로 산정한 SOC 실제값이며, 적색은 본 발명의 알고리즘에 의한 SOC 추정값이다.

도 5를 참조하면, SOC 추정 오차는 정상상태에서 2% 이하로 나타나며, 본 발명의 SOC 추정 방법이 유효하게 적용될 수 있음을 확인할 수 있다. 시뮬레이션 결과 뿐만 아니라 실제 배터리팩에 적용했을 때에도 유사한 결과가 나타났다.

이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 어셈블리로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 컨트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로 컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서 (parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

지금까지 본 발명을 바람직한 실시 예를 참조하여 상세히 설명하였지만, 본 발명이 상기한 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 또는 수정이 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 사상이 미친다 할 것이다.

100: SOC 추정 장치 110: 배터리 상태 측정부
120: SOC 추정부 130: 오프셋 전류 추정부
140: 제어부

Claims

배터리의 단자전압 및 충방전 전류를 측정하는 배터리 상태 측정부;
상기 배터리의 상태변수와 배터리 모델의 파라미터를 추정하고, 추정에 따른 SOC 값을 산출하는 SOC 추정부;
상기 배터리 상태 측정부에서 측정된 배터리의 단자전압과 상기 SOC 추정부에서 추정된 배터리의 상태변수와 배터리 모델의 파라미터로부터 오프셋 전류 추정 값을 산정하는 오프셋 전류 추정부; 및
상기 오프셋 전류 추정부에서 산정한 오프셋 전류 추정 값을 상기 SOC 추정부로 피드백 시켜서 상기 SOC 추정부가 배터리 모델의 입력전류에 상기 오프셋 전류 추정 값을 상쇄시키는 보정을 하여 SOC 값을 재산출 하도록 제어하는 제어부;를 포함하며,
상기 SOC 추정부는 칼만 필터로 구성되며, 칼만 필터에 배터리 모델의 등가회로를 적용하여 주어진 입력전류에 대한 배터리 단자전압, SOC 값 및 배터리 파라미터 중 하나 이상을 추정하고, 상기 배터리 단자전압의 실제 값과 추정 값의 차이에 칼만 게인을 곱한 값을 상태변수의 추정 값에 더하여 오차를 보상하는 것을 특징으로 하는 배터리의 SOC 추정 장치.
삭제
제1항에 있어서,
상기 칼만 필터의 칼만 게인은 미리 설정한 허용수준에서 유지되어 배터리의 오프셋 전류에 의한 오차를 보상하는 것을 특징으로 하는 배터리의 SOC 추정 장치.
제1항에 있어서,
상기 오프셋 전류 추정부는 하기 수학식에 따라 오프셋 전류 추정 값을 산정하며,

여기서,
와
는 배터리의 1차 등가회로 모델에서 칼만 필터에 의해 산정되는 저항 값들이며,
는 칼만 필터에서 산정한 배터리 단자전압 추정 값과 배터리 상태 측정부에서 측정한 단자전압 측정 값의 차이인 것을 특징으로 하는 배터리의 SOC 추정 장치.
제1항에 있어서,
상기 SOC 추정부는,
상기 배터리 상태 측정부에서 측정한 전류 값에서 오프셋 전류 추정 값을 상쇄시킨 실제 전류 추정 값을 시간에 대해 적분하여 배터리의 SOC 값을 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리의 SOC 추정 장치.
배터리의 단자전압 및 충방전 전류를 배터리 상태 측정부에서 측정하는 단계;
상기 배터리의 상태변수와 배터리 모델의 파라미터를 추정하고, 추정에 따른 SOC 값을 SOC 추정부에서 산출하는 단계;
상기 배터리 상태 측정부에서 측정된 배터리의 단자전압과 상기 SOC 추정부에서 추정된 배터리의 상태변수와 배터리 모델의 파라미터로부터 오프셋 전류 추정 값을 오프셋 전류 추정부에서 산정하는 단계; 및
상기 오프셋 전류 추정부에서 산정한 오프셋 전류 추정 값을 상기 SOC 추정부로 피드백 시켜서 상기 SOC 추정부가 배터리 모델의 입력전류에 상기 오프셋 전류 추정 값을 상쇄시키는 보정을 하여 SOC 값을 재산출 하도록 제어부에서 제어하는 단계;를 포함하며,
상기 SOC 추정부는 칼만 필터로 구성되며, 칼만 필터에 배터리 모델의 등가회로를 적용하여 주어진 입력전류에 대한 배터리 단자전압, SOC 값 및 배터리 파라미터 중 하나 이상을 추정하고, 상기 배터리 단자전압의 실제 값과 추정 값의 차이에 칼만 게인을 곱한 값을 상태변수의 추정 값에 더하여 오차를 보상하는 것을 특징으로 하는 배터리의 SOC 추정 방법.
삭제
제6항에 있어서,
상기 칼만 필터의 칼만 게인은 미리 설정한 허용수준에서 유지되어 배터리의 오프셋 전류에 의한 오차를 보상하는 것을 특징으로 하는 배터리의 SOC 추정 방법.
제6항에 있어서,
상기 SOC 추정부는,
상기 배터리 상태 측정부에서 측정한 전류 값에서 오프셋 전류 추정 값을 상쇄시킨 실제 전류 추정 값을 시간에 대해 적분하여 배터리의 SOC 값을 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리의 SOC 추정 방법.
제6항에 있어서,
상기 오프셋 전류 추정부가 상기 오프셋 전류 추정 값을 주기적으로 업데이트 시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리의 SOC 추정 방법.