KR102422376B1 - System and method for extracting the ocv table of electric vehicle batteries - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 전기자동차 배터리 OCV 테이블 추출 시스템 및 방법에 관한 발명으로 구체적으로 단말기와 OCV테이블을 추출하는 서버를 포함하는 전기자동차 배터리 OCV 테이블 추출 시스템 및 방법에 관한 발명이다.The present invention relates to an electric vehicle battery OCV table extraction system and method, and more particularly, to an electric vehicle battery OCV table extraction system and method including a terminal and a server for extracting an OCV table.
전기 자동차는 배터리에 저장된 전기 에너지를 에너지원으로 이용한다. 이러한 전기 자동차용 배터리로서 리튬 - 이온 폴리머 배터리가 많이 이용되고 있으며, 그 배터리에 대한 연구도 활발히 이루어지고 있다.An electric vehicle uses electric energy stored in a battery as an energy source. A lithium-ion polymer battery is widely used as a battery for such an electric vehicle, and research on the battery is being actively conducted.
한편, 가솔린 자동차의 경우 연료를 사용하여 엔진을 구동시키므로, 연료의 양을 측정하는 데 큰 어려움이 없지 만, 전기 자동차의 동력원인 배터리의 경우는 내부에 축적된 잔존 에너지를 측정하는 것은 곤란하다. 그런데 전기 자동차의 운전자에게 있어서는 현재 얼마만큼의 에너지가 남아 있고 앞으로 어느 정도 더 주행할 수 있는 가에 대한 정보가 매우 중요하다.On the other hand, in the case of a gasoline vehicle, since the engine is driven using fuel, there is no difficulty in measuring the amount of fuel. However, for the driver of an electric vehicle, information on how much energy is left and how much more can be driven in the future is very important.
즉, 전기 자동차는 배터리에 충전된 에너지에 의해 주행하는 자동차이므로, 배터리에 충전된 잔존 용량을 파악하는 것이 매우 중요하며, 따라서 주행 중 배터리의 잔존 용량을 파악하여 주행 가능 거리 등의 정보를 운전자 에게 알려주고자 하는 여러 기술이 개발되고 있다.In other words, since an electric vehicle is a vehicle that runs by the energy charged in the battery, it is very important to know the remaining capacity charged in the battery. Several technologies are being developed to inform you.
또한, 자동차의 주행에 앞서 배터리의 잔존 용량 초기값을 적절하게 설정하고자 하는 시도 역시 많이 이루어지고 있다. 이때, 잔존 용량의 초기값은 보통 오픈 회로 전압(OCV)을 참조로 하여 설정되고 있다. 이러한 방법에 있어서, 전제가 되고 있는 것은 OCV가 환경에 따라 변하지 않으며 남아있는 용량의 절대 참조 값이 된다는 것이다.In addition, many attempts have been made to properly set the initial value of the remaining capacity of the battery prior to driving the vehicle. At this time, the initial value of the residual capacity is usually set with reference to the open circuit voltage (OCV). In this way, the premise is that the OCV does not change with the environment and is an absolute reference value of the remaining capacity.
이에 따라 OCV를 추출하고 전기차 배터리의 수명을 추정하여 전기차 배터리를 보다 효율적으로 사용하고 관리하는 것이 중요해졌다.Accordingly, it is important to use and manage EV batteries more efficiently by extracting OCV and estimating the lifespan of EV batteries.
이와 관련해서 한국 특허 출원번호 제10-2018-0060972호에서는 배터리 셀 각각에 기 설정된 주파수 갖는 신호를 인가하여 측정되는 위상변화로 수명을 진단하는 장치 및 방법에 대해서 게시하고 있지만, 상기 기술은 배터리 셀에 설정된 주파수 신호를 인가해야 한다는 번거로움이 있다.In this regard, Korean Patent Application No. 10-2018-0060972 discloses an apparatus and method for diagnosing a lifespan by a phase change measured by applying a signal having a preset frequency to each battery cell, but the technology is not related to the battery cell There is a hassle of having to apply a frequency signal set to .
따라서 상술된 문제점을 해결하기 위한 기술이 필요하게 되었다.Therefore, there is a need for a technique for solving the above-mentioned problems.
한편 전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.On the other hand, the above-mentioned background art is technical information possessed by the inventor for the derivation of the present invention or acquired in the process of derivation of the present invention, and cannot necessarily be said to be a known technique disclosed to the general public prior to the filing of the present invention.
본 발명의 일실시예는 전기자동차 배터리 OCV 테이블 추출 시스템 및 방법을 제공하는 데에 목적이 있다. An embodiment of the present invention aims to provide an electric vehicle battery OCV table extraction system and method.
전술한 목적을 해결하기 위해서 본 발명의 일 실시예는 배터리 상태 정보를 이용하는 전기 자동차 배터리 OCV 테이블 추출시스템에 관하여, OBD로부터 상기 배터리 상태정보를 수신 받아 필요한 정보만 필터링하는 단말기; 및 상기 필터링된 정보를 기초하여 배터리의 SOH(State Of Health)를 추정하는 서버;를 포함하고, 상기 단말기는, 상기 OBD를 포함하는 이동수단이 배터리 충전 상황인지 다이나믹한 상황인지 판별하는 배터리 상황 판별부; 및 상기 배터리가 충전상태임을 상기 배터리 상황 판별부가 판단한 경우, 셀밸런싱 인덱스 BI를 에 기초하여 연산하는 셀 밸런싱 인덱스 연산부;를 더 포함하고, 상기 는 충전이 완료된 배터리 셀 중에서 가장 큰 SOC(배터리 충전 상태)값을 가지는 배터리 셀의 SOC값을, 상기 는 충전 시작 시 배터리 셀 중에서 가장 작은 SOC값을 가지는 배터리 셀의 SOC값, 상기 과 상기[01] 는 각각 충전 완료 시, 시작 시 배터리 팩의 SOC인 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출시스템을 포함할 수 있다.In order to solve the above object, an embodiment of the present invention relates to an electric vehicle battery OCV table extraction system using battery state information, comprising: a terminal for receiving the battery state information from OBD and filtering only necessary information; and a server for estimating a state of health (SOH) of the battery based on the filtered information, wherein the terminal determines whether the mobile means including the OBD is a battery charging state or a dynamic state wealth; and when the battery condition determination unit determines that the battery is in a charged state, the cell balancing index BI Further comprising; a cell balancing index operator that calculates based on is the SOC value of the battery cell having the largest SOC (state of charge) value among the charged battery cells, is the SOC value of the battery cell having the smallest SOC value among the battery cells at the start of charging, and above [01] may include an electric vehicle battery OCV table extraction system that is the SOC of the battery pack at the start of each charging completion.
또한, 상기 단말기는, 에 기초하여 셀 편차 인덱스 를 연산하는 셀 편차 인덱스 연산부를 포함하고, 상기 는 k번째 셀 전압을, 상기 는 전체 셀 평균 전압인 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출시스템을 포함할 수 있다.In addition, the terminal, Based on the cell deviation index Including a cell deviation index operator to calculate, is the k-th cell voltage, may include an electric vehicle battery OCV table extraction system that is the total cell average voltage.
또한, 상기 단말기는, 상기 이동수단이 다이나믹 주행 상황임을 상기 배터리 상황 판별부가 판단한 경우, 정상 배터리 셀의 전압 기준 1% 이상 전압이 저하된 배터리 셀을 특이 셀로 판별하는 특이 셀 판별부를 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출시스템을 포함할 수 있다.In addition, when the battery condition determination unit determines that the mobile means is in a dynamic driving condition, the terminal has a special cell determination unit that determines a battery cell whose voltage has been lowered by 1% or more based on the voltage of a normal battery cell as a special cell electric vehicle battery OCV It may include a table extraction system.
또한, 상기 서버는, 상기 단말기로부터 상기 전압, 전류, 온도, 상기 밸런싱 인덱스 및 상기 셀 편차 인덱스가 포함된 처리 배터리 상태 정보를 수신 및 데이터 베이스에 저장하되, 상기 처리 배터리 상태정보를 이용하여 OCV 테이블을 추가적으로 추출하며 타 단말기로부터 수신하여 상기 데이터베이스에 기 저장된 배터리 정보들 중 상기 단말기로부터 수신한 배터리 상태 정보와 대응되는 배터리 정보에 포함된 SOH(State Of Health)를 추정하는 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출시스템을 포함할 수 있다.In addition, the server receives and stores the processed battery state information including the voltage, current, temperature, the balancing index and the cell deviation index from the terminal in a database, and uses the processed battery state information to an OCV table OCV table extraction system for an electric vehicle battery that additionally extracts and receives from another terminal and estimates SOH (State Of Health) included in battery information corresponding to the battery state information received from the terminal among the battery information pre-stored in the database may include
전술한 목적을 해결하기 위해서 본 발명의 일 실시예는 배터리 상태 정보를 이용하여 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출 방법에 관하여, 상기 배터리 상태 정보를 수신 받아 필터링하는 제1단계; 및 상기 필터링된 정보에 기초하여 SOH(State of Health)를 추정하는 제2단계;를 포함하고, 상기 제1단계는, 이동수단이 배터리 충전상황인지 다이나믹 주행상황인지 판별하는 단계를 포함하고, 충전상태일 경우 셀 밸런싱 인덱스 BI를 에 기초하여 연산하는 셀 밸런싱 인덱스를 연산하는 단계를 더 포함하고, 상기 는 충전이 완료된 배터리 셀 중에서 가장 큰 SOC(배터리 충전 상태)값을 가지는 배터리 셀의 SOC값을, 상기 는 충전 시작 시 배터리 셀 중에서 가장 작은 SOC값을 가지는 배터리 셀의 SOC값, 상기 과 상기 는 각각 충전 완료 시, 시작 시 배터리 팩의 SOC인 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출방법을 포함할 수 있다.In order to solve the above object, an embodiment of the present invention provides a method for extracting an OCV table for an electric vehicle battery using battery state information, comprising: a first step of receiving and filtering the battery state information; and a second step of estimating a state of health (SOH) based on the filtered information, wherein the first step includes determining whether the moving means is a battery charging state or a dynamic driving state, and charging If the status is the cell balancing index BI Further comprising the step of calculating a cell balancing index calculated based on the is the SOC value of the battery cell having the largest SOC (state of charge) value among the charged battery cells, is the SOC value of the battery cell having the smallest SOC value among the battery cells at the start of charging, and above may include a method of extracting an electric vehicle battery OCV table that is the SOC of the battery pack at the time of completion of charging, respectively.
또한, 상기 제1단계는, 셀 편차 인덱스 I(t)를 에 기초하여 연산하는 단계를 포함하고, 상기 는 k번째 셀 전압을, 상기 는 전체 셀 평균 전압인 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출방법을 포함할 수 있다.In addition, in the first step, the cell deviation index I(t) Comprising the step of calculating based on the is the k-th cell voltage, may include an electric vehicle battery OCV table extraction method that is the average voltage of all cells.
또한, 상기 제1단계는, 상기 다이나믹 주행 상황이 발생하였을 때 정상 배터리 셀의 전압기준 1%이상 전압이 저하된 배터리 셀을 특이 셀로 판별하는 특이 셀로 판별하는 특이 셀 판별단계를 포함하는 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출방법을 포함할 수 있다.In addition, the first step includes a specific cell discrimination step of discriminating a battery cell in which the voltage of the normal battery cell has decreased by 1% or more as a specific cell as a specific cell when the dynamic driving situation occurs. An OCV table extraction method may be included.
또한, 상기 제2단계는, 상기 전압, 전류, 온도, 상기 셀 밸런싱 인덱스 및 상기 셀 편차 인덱스가 포함된 배터리 상태 정보를 수신 및 저장하되, 상기 처리 배터리 상태정보를 이용하여 OCV 테이블을 추가적으로 추출하며 기 저장된 배터리 정보들 중 상기 배터리 상태 정보와 대응되는 배터리 정보에 포함된 SOH(State Of Health)를 추정하는 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출방법을 포함할 수 있다.In addition, the second step receives and stores battery state information including the voltage, current, temperature, the cell balancing index and the cell deviation index, and additionally extracts an OCV table using the processed battery state information, It may include a method of extracting an electric vehicle battery OCV table for estimating a state of health (SOH) included in battery information corresponding to the battery state information among previously stored battery information.
본 발명의 일실시예는 정확한 배터리의 수명 추정이 가능하므로 사용자들이 배터리의 교체 주기를 쉽게 파악할 수 있다는 효과가 있다.According to an embodiment of the present invention, since accurate battery life estimation is possible, users can easily determine the battery replacement cycle.
또한, 본 발명의 일실시예는 기존 BMS(Battery Management System)안의 맵 데이터뿐만 아니라 다른 외부 이동수단에 가져온 정보를 바탕으로 업데이트 된 맵데이터를 이용하기 때문에 정밀하게 SOH(State Of Health) 추정이 가능하다. In addition, since an embodiment of the present invention uses updated map data based on information brought from other external means of transportation as well as map data in the existing BMS (Battery Management System), it is possible to accurately estimate SOH (State Of Health). do.
또한, 본 발명의 일실시예는 급속 충전 등 특수한 상황뿐만 아니라 다양한 상황에 대해서도 SOH(State Of Health) 업데이트가 가능하다.In addition, according to an embodiment of the present invention, state of health (SOH) updates are possible for various situations as well as special situations such as rapid charging.
또한, 본 발명의 일실시예는 셀 편차 인덱스 적용으로 셀 전압 편차에 대한 정보를 인덱스화하여 시변동적 특징을 모델링하는 알고리즘을 구현할 때 SOH(State Of Health) 추정 시 비교적 적은 데이터로도 가능하다.In addition, according to an embodiment of the present invention, when implementing an algorithm for modeling time-varying characteristics by indexing information on cell voltage deviation by applying a cell deviation index, it is possible with relatively little data when estimating a state of health (SOH).
또한, 본 발명의 일실시예는 셀 편차 인덱스 값을 이용하기 때문에 셀 전압 편차에 의한 배터리 열화 진단이 가능하다. In addition, since an embodiment of the present invention uses a cell deviation index value, it is possible to diagnose battery deterioration due to a cell voltage deviation.
또한, 본 발명의 일실시예에서 추출되는 SOC에 따른 OCV(Open Circuit Voltage)테이블은 배터리의 다양한 파라미터(SOH, SOP 등)을 추정하는데 사용되는 핵심정보로써, 특히 OCV 테이블을 이용하여 배터리의 수명인 SOH(State Of Health)를 더욱 파악하기 쉽다. In addition, the OCV (Open Circuit Voltage) table according to the SOC extracted in an embodiment of the present invention is key information used for estimating various parameters (SOH, SOP, etc.) of the battery, in particular, the lifespan of the battery using the OCV table. The State of Health (SOH) is easier to understand.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects obtainable in the present invention are not limited to the above-mentioned effects, and other effects not mentioned will be clearly understood by those of ordinary skill in the art from the following description. .
도 1은 본 발명의 일실시예인 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출시스템의 구성을 구체적으로 도시화한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예인 단말기의 구성을 구체적으로 도시화한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예인 서버의 구성을 구체적으로 도시화한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예인 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출방법을 도시화한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예인 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출방법 중 OCV(Open Circuit Voltage) 테이블을 추출하는 단계를 도시화한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예인 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출방법 중 SOH(State Of Health)를 추정하는 단계를 도시화한 도면이다. 1 is a diagram specifically illustrating the configuration of an electric vehicle battery OCV table extraction system according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram specifically illustrating the configuration of a terminal according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram specifically illustrating the configuration of a server, which is an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating a method for extracting an OCV table for an electric vehicle battery according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a step of extracting an OCV (Open Circuit Voltage) table in an electric vehicle battery OCV table extraction method according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating a step of estimating a state of health (SOH) in an OCV table extraction method for an electric vehicle battery according to an embodiment of the present invention.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art can easily carry out the present invention. However, the present invention may be embodied in various different forms and is not limited to the embodiments described herein. And in order to clearly explain the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 “연결”되어 있다고 할 때, 이는 “직접적으로 연결” 되어 있는 경우뿐만 아니라 그 중간에 다른 소자를 두고 “전기적으로 연결”되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 “포함” 한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. Throughout the specification, when a part is "connected" with another part, it includes not only the case of being "directly connected" but also the case of being "electrically connected" with another element in the middle. In addition, when a part "includes" a certain component, this means that other components may be further included, rather than excluding other components, unless otherwise stated.
본 발명에서 이동수단은 사람 및/또는 화물을 운반하기 위한 장치로써 육상용 차량, 수상용 차량, 철도 차량 및 비행체, 특히 항공기, 선박 및 자동차를 실례로서 들 수 있으며, 본 발명에서는 이동수단의 대표예시로 전기차를 중심으로 설명하기로 한다.In the present invention, the means of transportation is a device for transporting people and/or cargo, and examples thereof include land vehicles, water vehicles, railroad vehicles and air vehicles, particularly aircraft, ships and automobiles. As an example, we will focus on electric vehicles.
본 발명에서 SOC(State Of Charge)는 배터리의 충전 상태를 나타내는 정보로서, 사용자가 배터리를 앞으로 어느 정도의 시간만큼 사용 가능한지 가늠하는 척도가 되며, 일반적으로 만충전 용량(Full Charge Capacity)에 대한 잔존 용량(Remain Capacity)의 백분율로 표현될 수 있다. 이때, 만충전 용량은 배터리가 실제로 수용할 수 있는 최대의 전하량을 나타내는 것으로서, 배터리의 충방전 횟수가 증가함에 따라 점차적으로 낮아진다는 점에서, 고정된 값의 설계 용량과는 구별되는 것이다. 잔존 용량은 배터리 제조 후 특정 시점에 배터리에 남아있는 전하량일 수 있다.In the present invention, the state of charge (SOC) is information indicating the state of charge of the battery, and is a measure of how much time the user can use the battery in the future, and in general, the remaining charge for the full charge capacity. It can be expressed as a percentage of the capacity (Remain Capacity). In this case, the full charge capacity represents the maximum amount of charge that the battery can actually accommodate, and is distinguished from the design capacity of a fixed value in that it gradually decreases as the number of times of charging and discharging of the battery increases. The residual capacity may be an amount of electric charge remaining in the battery at a specific point in time after the battery is manufactured.
본 발명에서 SOH(State Of Health)는 배터리의 이상적인 상태와 현재 배터리의 상태를 비교하여 나타낸 배터리의 노화 및 성능 지수를 말한다. SOC(State Of Charge)와 마찬가지로 단위는 퍼센트(%)를 사용하며, 일반적으로 이상적인 초기 배터리의 SOH(State Of Health)는 100% 이지만, 사용기간이나 횟수가 증가할수록 SOH(State Of Health)는 감소한다. SOH(State Of Health)는 BMS(Battery Management System)에서 초기 배터리 상태에 대한 SOH(State Of Health)를 측정하고 그 값을 저장한 후, 배터리 사용에 따라 변화되는 값들을 기준으로 초기 SOH(State Of Health)값과 비교하여 현재 배터리의 SOH(State Of Health)를 결정한다.In the present invention, the state of health (SOH) refers to the aging and performance index of the battery expressed by comparing the ideal state of the battery with the current state of the battery. Like SOC (State Of Charge), the unit uses percentage (%), and in general, the ideal initial battery SOH (State Of Health) is 100%, but as the period or frequency of use increases, the SOH (State Of Health) decreases. do. SOH (State Of Health) measures SOH (State Of Health) for the initial battery state in BMS (Battery Management System) and stores the value The current battery's state of health (SOH) is determined by comparing it with the health) value.
또한 본 발명에서 배터리 셀은, 에너지를 화학 형태로 저장하고 전기 형태로 소모 장치로 송출이 가능한 구성 즉, 반복적으로 충전 및 방전이 가능한 최소 단위를 지칭한다. 예컨대, 배터리 셀은 파우치 타입의 리튬 이온 배터리일 수 있다. 또한, 각각의 배터리 셀 양단에 인가되는 전압을 배터리 셀 전압이라 하고, 배터리 셀 양단에 인가되는 전류를 배터리 셀 전류라고 한다.Also, in the present invention, a battery cell refers to a configuration capable of storing energy in a chemical form and transmitting it to a consuming device in the form of electricity, that is, a minimum unit capable of repeatedly charging and discharging. For example, the battery cell may be a pouch-type lithium ion battery. In addition, a voltage applied to both ends of each battery cell is referred to as a battery cell voltage, and a current applied to both ends of each battery cell is referred to as a battery cell current.
또한, 본 발명에서 이동수단 상태 정보는 배터리 셀 및 팩의 전압, 전류, 온도, SOC(State Of Charge) 값, 셀 밸런싱 인덱스, 셀 편차 인덱스 및 SOH(State Of Health) 값을 포함한다.In addition, in the present invention, the vehicle state information includes voltage, current, temperature, state of charge (SOC) value, cell balancing index, cell deviation index, and state of health (SOH) value of battery cells and packs.
또한, 배터리 상태 정보는 배터리 셀 및 팩의 전압, 전류, 온도, SOC(State Of Charge) 값을 포함한다.In addition, the battery state information includes voltage, current, temperature, and state of charge (SOC) values of battery cells and packs.
또한, 처리 배터리 상태 정보는 배터리 셀 및 팩의 전압, 전류, 온도, 셀 밸런싱 인덱스, 셀 편차 인덱스를 포함하며, 배터리 수명 정보는 SOH(State Of Health) 값을 포함한다.In addition, the processed battery state information includes voltage, current, temperature, cell balancing index, and cell deviation index of battery cells and packs, and the battery life information includes a state of health (SOH) value.
이때 이동수단은 ECU(Electronic Control Unit)와 BMS(Battery Management System)를 포함한다.In this case, the moving means includes an Electronic Control Unit (ECU) and a Battery Management System (BMS).
이동수단의 ECU(Electronic Control Unit)는 이동수단의 휠, 핸들, 기어 등과 연결되어 있는 센서들에서 이 구성요소들의 움직임 및 속도 변화 유무와 그 정도를 불러올 수 있다.The ECU (Electronic Control Unit) of the transportation means can call the presence and extent of movement and speed changes of these components from sensors connected to the wheels, handles, and gears of the transportation means.
이동수단의 BMS(Battery Management System)는 이동수단의 배터리 팩 및 각 셀들의 센서와 연결되어 있어, 팩의 전압, 전류, 온도, 각 셀의 전압, 전류 및 온도를 불러올 수 있다.The BMS (Battery Management System) of the mobile means is connected to the battery pack of the mobile means and the sensors of each cell, so that the voltage, current, temperature, voltage, current and temperature of each cell can be called.
배터리 셀 밸런싱이란, 이동수단의 BMS(Battery Management System)가 배터리 셀 들 중 다른 셀과의 전압 대비 1% 이상 차이가 나는 배터리 셀을 감지하고 자동적으로 수행하는 매커니즘을 일컫는데, 이 매커니즘은 전압이 높은 셀 들을 저항에 연결하여 전류를 흘려 전압을 낮추거나(passive cell balancing) 전압이 높은 셀에서 전압이 낮은 셀로 전류를 흘리는 (active cell balancing) 방식이 있다.Battery cell balancing refers to a mechanism in which the BMS (Battery Management System) of a vehicle detects and automatically performs a battery cell that has a voltage difference of 1% or more from other cells among the battery cells. There is a method of lowering the voltage by connecting high cells to a resistor and flowing a current (passive cell balancing) or flowing a current from a cell with a high voltage to a cell with a low voltage (active cell balancing).
이때, At this time,
이때 셀 밸런싱 정도를 지수로 나타낸 것이 셀 밸런싱 인덱스이다. 셀 밸런싱 인덱스는 로 정의된다.In this case, the cell balancing index indicates the degree of cell balancing as an index. cell balancing index is defined as
이때, 는 충전이 완료된 배터리 셀 중에서 가장 큰 SOC(배터리 충전 상태)값을 가지는 배터리 셀의 SOC값을, 는 충전 시작 시 배터리 셀 중에서 가장 작은 SOC값을 가지는 배터리 셀의 SOC값,과 는 각각 충전 완료시, 시작 시 배터리 팩의 SOC을 말한다.At this time, is the SOC value of the battery cell having the largest SOC (state of charge) value among the battery cells that have been charged, is the SOC value of the battery cell having the smallest SOC value among the battery cells at the start of charging, class is the SOC of the battery pack when charging is completed and when starting, respectively.
예를 들어, 가 94%이고, 가 92%이고, 가 97%이고, 가 42%라고 가정하자.for example, is 94%, is 92%, is 97%, Assume that is 42%.
이때, 셀 밸런싱 인덱스 값은 3.63%이다. 그렇다면 이 배터리 셀에서 배터리 용량 대비 3.63%의 셀 밸런싱이 수행되었다고 본다.At this time, the cell balancing index value is 3.63%. If so, it is assumed that 3.63% of cell balancing has been performed with respect to the battery capacity in this battery cell.
셀 편차 인덱스는 로 정의된다. 이때, 는 k번째 셀 전압을, 는 전체 셀 평균 전압을 뜻한다.The cell deviation index is is defined as At this time, is the k-th cell voltage, is the average voltage of all cells.
예를 들어, 배터리 팩1개에는 8개의 모듈이 장착되어 있고, 각 모듈에는 12개의 셀들로 이루어져 있어 총 96개의 셀들로 구성할 수 있다. For example, 8 modules are mounted in one battery pack, and each module consists of 12 cells, so a total of 96 cells can be configured.
이 96개의 배터리 셀 들 중 1번째 배터리 셀부터 5번째 배터리 셀까지의 셀 편차 인덱스를 연산할 때, 1번째부터 5번째 셀 전압은 각 3.28v, 3.31v, 3.48v, 3.63v, 3.57v라 하고 는 3.52v일 때, 셀 편차 인덱스 수식에 의해 0.1179이다. When calculating the cell deviation index from the 1st battery cell to the 5th battery cell among these 96 battery cells, the voltages of the 1st to 5th cells are 3.28v, 3.31v, 3.48v, 3.63v, and 3.57v, respectively. do When is 3.52v, it is 0.1179 by the cell deviation index formula.
본 발명에서 Hysteresis, 즉 히스테리시스는 이력현상을 의미할 수 있다.In the present invention, hysteresis, that is, hysteresis may mean hysteresis.
자속밀도-자계의 세기 그래프의 국한되는 히스테리시스를 의미하지 않으며, 이력현상은 어떠한 물리적 상태, 물리량이 그 때의 물리적 조건만으로 결정되지 않고, 이전에 그 물질이 겪어 온 상태의 변화과정에 의존하는 모든 현상을 일컫는다. It does not mean the limited hysteresis of the magnetic flux density-magnetic field strength graph, and hysteresis is not determined only by the physical conditions at that time in any physical state or physical quantity, but it refers to the phenomenon.
이하에서는 도 1 내지 도 3에 기초하여 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출시스템에 대해서 설명하기로 한다.Hereinafter, an electric vehicle battery OCV table extraction system will be described based on FIGS. 1 to 3 .
도 1은 본 발명의 일실시예인 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출시스템의 구성을 구체적으로 도시화한 도면이고, 도 2는 본 발명의 일실시예인 단말기의 구성을 구체적으로 도시화한 도면이며, 도 3은 본 발명의 일실시예인 서버의 구성을 구체적으로 도시화한 도면이다.1 is a diagram specifically illustrating the configuration of an electric vehicle battery OCV table extraction system according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a diagram specifically illustrating the configuration of a terminal according to an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is this It is a diagram specifically illustrating the configuration of a server, which is an embodiment of the invention.
본 발명의 일 실시예인 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출시스템은 이동수단의 배터리 정보를 이용하여 SOC에 따른 OCV테이블을 추출하고, 배터리의 SOH(State Of Health)를 추정하는 시스템이다.An electric vehicle battery OCV table extraction system according to an embodiment of the present invention is a system for extracting an OCV table according to SOC using battery information of a moving means and estimating the state of health (SOH) of a battery.
본 발명의 일 실시예인 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출시스템은 OBD (100), 단말기(200), 서버(300), 사용자 단말(400)을 포함할 수 있다.The electric vehicle battery OCV table extraction system according to an embodiment of the present invention may include an
OBD(100)는 ECU(Electronic Control Unit)등의 정보를 타 장치 또는 구성으로 전달하는 통신규약 또는 통신규약이 내장된 장치로써 OBD-1과 OBD-2를 포함할 수 있으며, OBD-1 및 OBD-2는 하나의 예시일 뿐이고, ECU의 정보를 ECU외 다른 구성 또는 장치로 전달하는 어떠한 구성 또는 프로토콜도 OBD(100)에 해당될 수 있다.The
이동수단의 ECU(Electronic Control Unit) 와 BMS(Battery Management System)의 배터리 상태 정보 및 제어 신호를 CAN(controller area network) 통신 등을 이용하는 OBD(100) 프로토콜을 통해 이동수단의 배터리 상태 정보 및 제어신호를 단말기(200)로 전송할 수 있다.The battery status information and control signals of the ECU (Electronic Control Unit) and the BMS (Battery Management System) of the mobile means are transmitted through the OBD (100) protocol using CAN (controller area network) communication, etc. Battery status information and control signals of the mobile means may be transmitted to the terminal 200 .
이하에서는, 도 2에 기초하여 단말기(200)의 구성에 대해서 구체적으로 설명하기로 한다. 도 2는 발명의 일 실시예를 도식화한 것으로 단말기(200)는 단말 송수신부(210), 배터리 상황 판별부(220), 특이셀 판별부(230), 밸런싱 판별부(240), 밸런싱 인덱스 연산부(250) 및 셀 편차 인덱스 연산부(260)를 포함할 수 있다.Hereinafter, the configuration of the terminal 200 will be described in detail based on FIG. 2 . 2 is a schematic diagram of an embodiment of the invention, in which the terminal 200 includes a
단말기(200)는 OBD(100)를 통해 받은 배터리 상태 정보에 기초하여 필요한 정보만 필터링 할 수 있다.The terminal 200 may filter only necessary information based on the battery state information received through the
단말 송수신부(210) 및 후술할 서버 송수신부(310)는 DMR과 WiFi, 저에너지블루투스(BLE), 블루투스(Bluetooth), 3G(3rd Generation), 3GPP(3rdGeneration Partnership Project), LTE(Long Term Evolution), LTE-A, 4G(4th Generation), 5G(5th Generation) 중 적어도 하나의 통신 모듈을 통해 외부장치와 통신할 수 있다. 상기 통신 모듈은 하나의 예시일 뿐이고, 상기 단말 송수신부(210) 및 후술할 서버 송수신부(310)는 외부와 통신할 수 있는 어떠한 통신모듈이든 사용할 수 있다.The
단말 송수신부(210) 및 후술할 서버 송수신부(310)는 OBD(100)으로부터 배터리 상태 정보를 수신할 수 있다.The
단말 송수신부(210)는 배터리 상황 판별부(220), 밸런싱 판별부 (230), 밸런싱 인덱스 연산부(240), 특이셀 판별부(250) 및 셀 편차 인덱스 연산부(260)에서 처리한 정보들을 서버(300)로 송신할 수 있다.The
이때 처리한 정보들에 대해서는 후술하기로 한다.The information processed at this time will be described later.
배터리 상황 판별부(220)는 ECU(Electronic Control Unit)로부터 전달받은 이동수단의 휠 회전 정보 및 휠의 회전 정보를 통해 주행 중인지, 정차중인지를 판별하는데, 만약 이동수단이 주행중인 상황에서 급제동 및 급가속하게 되면 큰 에너지가 필요하기 때문에 배터리에 큰 전류가 인가되는데 이때, 배터리에 연결된 센서가 큰 전류를 감지하면 이동수단이 다이나믹 주행상태라고 파악한다. The battery
또한, 정차 중인 상황에서 배터리에 전류가 인가되고 있는 상태를 배터리에 연결된 센서가 감지하면 이를 배터리 충전 상태로 파악한다. In addition, when a sensor connected to the battery detects a state in which current is being applied to the battery in a stopped state, it is recognized as the battery charge state.
밸런싱 판별부(230)는 상기 배터리 상황 판별부(220)에서 이동수단이 충전상태임을 판별한 경우, 배터리 셀 전압을 주기적으로 모니터링하여 셀 밸런싱이 수행되었는지를 판별한다.When the battery
밸런싱 인덱스 연산부(240)는 상기 밸런싱 판별부(230)에서 배터리 셀에서 셀 밸런싱이 수행됨을 판별하였을 때, 그 정도를 에 의해 연산한다.When the balancing
예를 들어, 이때 전기차의 휠에서 어떠한 움직임도 없는 상태이며, 핸들도 움직임이 없는 상태에서 배터리의 전류가 인가되면, 충전 중이라고 판단한다.For example, at this time, when there is no movement in the wheel of the electric vehicle and the current of the battery is applied in a state in which the steering wheel does not move, it is determined that charging is being performed.
전기차의 BMS(Battery Management System)는 배터리가 충전 중인 상황에서 각 배터리의 셀들의 전압 값을 모니터링 한다. 이때 한 배터리 셀이 다른 셀보다 전압이 높다고 감지되면 셀 밸런싱을 수행한다.The battery management system (BMS) of an electric vehicle monitors the voltage value of the cells of each battery while the battery is being charged. At this time, when it is sensed that a voltage of one battery cell is higher than that of another cell, cell balancing is performed.
셀 밸런싱이 수행됨이 감지되면, 그 정도를 인덱스 값으로 연산하는 것이다.When it is detected that cell balancing is being performed, the degree is calculated as an index value.
특이셀 판별부(250)는 상기 배터리 상황판별부(220)에서 이동수단이 다이나믹 주행임을 판별한 경우, 정상 배터리 셀 전압기준 1%이상 전압이 저하된 배터리 셀을 특이셀로 판별한다.When the battery
예를 들어, 전기차의 휠에서 정해진 시간 이상으로 움직임이 계속되고 있는 상황이다. 운전자가 급제동을 하기 위해 브레이크를 밟으면, 큰 전류가 필요하게 된다. 이때 급제동 상황에서 전기차에서는 제동을 위해 큰 전압이 필요하기 때문에 배터리에 단시간에 큰 전류가 인가되게 된다.For example, it is a situation in which the wheel of an electric vehicle continues to move for more than a predetermined time. When the driver presses the brake for sudden braking, a large current is required. At this time, since a large voltage is required for braking in an electric vehicle in a sudden braking situation, a large current is applied to the battery in a short time.
큰 전류가 인가됨을 센서가 감지하게 되면 이 상황을 다이나믹 주행상황이라고 판별하게 된다.When the sensor detects that a large current is applied, it is determined that this situation is a dynamic driving situation.
그리고 이 다이나믹 주행상황에서 큰 전류가 인가됨에 따라 배터리 셀에서 저장되어 있던 전압이 떨어지게 되는데 이때 정상 배터리 셀 전압기준 1% 이상으로 전압이 저하되면 이 배터리 셀을 특이셀로 판별하게 되는것이다.And in this dynamic driving situation, as a large current is applied, the voltage stored in the battery cell drops. At this time, when the voltage falls to 1% or more of the normal battery cell voltage, this battery cell is identified as a special cell.
셀 편차 인덱스 연산부(260)는 에 기초하여 셀 편차 인덱스를 연산한다.The cell deviation
구체적으로, 셀 편차 인덱스 연산부(260)는 배터리 상태 정보에 기초하여 셀 편차 인덱스를 연산한다.Specifically, the cell
또한, 본 발명의 일 실시예에서 셀 편차 인덱스를 적용하면 셀 전압 편차에 대한 정보를 인덱스화하기에 서버(300)에서 SOH(State Of Health) 추정할 때 비교적 적은 데이터로도 가능케 한다.In addition, when the cell deviation index is applied in an embodiment of the present invention, it is possible with relatively little data when estimating the state of health (SOH) in the
이하에서는 도 3에 기초하여 서버(300)의 구성에 대해서 구체적으로 설명하기로 한다. 도3는 발명의 일 실시예를 도식화한 것으로 서버(300)는 서버 송수신부(310), 데이터베이스(320), OCV 추출부(330) 및 SOH추정부(340)을 포함할 수 있다.Hereinafter, the configuration of the
서버(300)는 단말기(200)로부터 상기 전압, 전류, 온도, 상기 셀 밸런싱 인덱스 및 상기 셀 편차 인덱스가 포함된 배터리 상태 정보를 수신 및 데이터베이스(320)에 저장한다.The
서버(300)는 타 단말기로부터 수신하여 상기 데이터베이스(320)에 기 저장된 배터리 정보들 중 상기 단말기로부터 수신한 처리 배터리 상태 정보와 대응되는 배터리 정보에 포함된 SOH(State Of Health)를 추정한다.The
서버 송수신부(310)는 단말기(200)로부터 배터리 상태 정보를 수신한다.The
데이터베이스(320)는 타 단말기로부터 받은 배터리 상태 정보를 저장할 수 있다.The
OCV 추출부(330)는 단말기로부터 수신한 배터리 상태 정보에 기초하여 OCV테이블을 추출할 수 있다. 이때, OCV(Open Circuit Voltage)테이블이란 이동수단이 주행 중이거나 충전 중일 때 이동수단의 배터리 팩 전압, 전류, 온도, SOC정보를 모두 가지고 있는 SOC에 따른 OCV의 변화를 의미한다. The
하지만, 이동수단이 주행 중이거나 충전중인 상황 모두의 배터리 팩 전압, 전류, 온도, SOC를 모두 추출하지 않는다. 이때 기 설정된 조건이 있는데, 기 설정된 조건에 충족하는 전압, 전류, 온도, SOC를 이용하여 SOC에 따른 OCV테이블을 추출하는 것이다.However, the battery pack voltage, current, temperature, and SOC are not all extracted when the vehicle is driving or charging. At this time, there is a preset condition, and the OCV table according to the SOC is extracted by using the voltage, current, temperature, and SOC that satisfy the preset conditions.
이때 기 설정된 조건은 두가지로, 1) 배터리 전류 값이 임계치 미만인지 2) 배터리 전류 값이 임계치 미만을 유지하는 시간이 특정시간 이상인지이다. At this time, there are two preset conditions: 1) whether the battery current value is less than the threshold value, or 2) whether the time during which the battery current value is maintained below the threshold value is longer than a specific time.
1)조건은 주행중이거나 충전중인 상황에서 배터리 전류 값이 임계치 미만으로 1)조건을 충족하며, 2)조건에서 특정시간 이상으로 전류 값이 지속된다면 임계치 미만인 배터리 팩의 안정된 전압을 측정할 수 있을 것이다. 이때, 배터리가 쓰고 남은 전압이 안정된 전압이며 이를 측정하기 위해 Open Circuit상황에서 즉 배터리 전류 값이 0에 가까울때인것이다. 따라서, 조건 1), 2)를 모두 만족하는 배터리 팩의 전압, 전류, 온도, SOC정보를 이용하여 SOC에 따른 OCV 테이블을 추출하는 것이다.1) The condition is that the battery current value is less than the threshold while driving or charging, 1) meets the condition, and 2) if the current value continues for more than a specific time, it will be possible to measure the stable voltage of the battery pack that is below the threshold. . At this time, the voltage remaining after the battery has been used is a stable voltage, and to measure it, it is in the open circuit situation, that is, when the battery current value is close to 0. Accordingly, the OCV table according to the SOC is extracted by using the voltage, current, temperature, and SOC information of the battery pack satisfying both conditions 1) and 2).
또한, OCV 테이블은 배터리의 노화도랑은 상관이 없어 다양한 이동수단으로부터 습득한 배터리 정보를 이용하여 하나의 OCV 테이블로 업데이트 해도 무방하다. In addition, since the OCV table has nothing to do with the aging of the battery, it is okay to update the OCV table into a single OCV table using battery information acquired from various transportation means.
하지만, 이동수단이 정차되어 있는 시간의 차이에 따라 충전과 방전의 SOC에 따른 OCV 테이블의 그래프가 미묘한 차이(Hysteresis; 히스테리시스)가 발생할 수 있다. 이러한 히스테리시스에 대해서 조건 1), 조건2)를 모두 충족한 이동수단의 OCV 테이블로 업데이트 하는 경우, 앞서 서술한 여러 이동수단의 정보(전압, 전류, 온도, SOC 등)를 취득 후에 SOC에 따른 OCV테이블을 업데이트 하기 때문에 히스테리시스에 의한 OCV 정보 왜곡이 제한될 수 있다. However, a subtle difference (hysteresis) may occur in the graph of the OCV table according to the SOC of charging and discharging according to the difference in the time during which the moving means is stopped. For such hysteresis, when updating the OCV table of the moving means that satisfies both condition 1) and condition 2), the OCV according to the SOC after acquiring the information (voltage, current, temperature, SOC, etc.) Because the table is updated, distortion of OCV information due to hysteresis can be limited.
SOH추정부(330)는 데이터베이스에 기 저장된 이동수단 상태 정보와 단말기(200)으로부터 받은 배터리 상태 정보에 기초하여 이동수단의 SOH(State Of Health)를 추정할 수 있으며, OCV 추출부(330)에서 추출된 OCV 테이블을 이용하여 SOH(State Of Health)를 추정할 수 있다.The
구체적으로 데이터 베이스는 수십 개의 타 이동수단으로부터 받은 이동수단 상태정보를 가지고 있는데 이 정보들은 딥러닝을 통해 저장된다.Specifically, the database has the state information of the transportation means received from dozens of other means of transportation, and this information is stored through deep learning.
이 딥러닝 과정은 시간에 따른 시퀀스 알고리즘인 RNN(Recurrent Neural Network) 및LSTM(Long Short-Term Memory)등을 이용하는데 이 알고리즘에 대해서는 나와있는 공지가 있음으로 생략하겠다.This deep learning process uses time-dependent sequence algorithms such as RNN (Recurrent Neural Network) and LSTM (Long Short-Term Memory).
이때 발명의 일 실시예에 사용되는 시간에 따른 시퀀스 알고리즘은 RNN(Recurrent Neural Network), LSTM(Long Short-Term Memory)으로 제한하지 않는다.At this time, the sequence algorithm according to time used in an embodiment of the present invention is not limited to Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM).
SOH추정부(330)는 단말기로부터 받은 처리 배터리 상태 정보와 데이터베이스(320)의 저장된 이동수단 상태 정보와 대응되는 SOH(State Of Health)를 추정한다.The
구체적으로, 데이터베이스에 약 10만개 이상의 타 전기차들의 이동수단 상태 정보가 저장되어 있다. 저장된 이동수단 상태 정보는 시간에 따른 파라미터 인덱스 값으로 나타낼 수 있다. 저장된 이동수단 상태 정보와 추정해야 할 전기차의 처리 배터리상태 정보를 비교하여 SOH(State Of Health)를 추정하는 것이다.Specifically, information about the state of transportation means of about 100,000 or more other electric vehicles is stored in the database. The stored transportation means state information may be expressed as a parameter index value according to time. The state of health (SOH) is estimated by comparing the stored state of transportation information with the battery state information of the electric vehicle to be estimated.
단말기(200) 및 사용자 단말(400)은 사용자와 인터렉션을 가능하게 하는 인터페이스를 포함하는 전자 단말기 상에 구현될 수 있다.The terminal 200 and the
여기서, 전자 단말기는, 예를 들어, 네트워크를 통해 원격지의 서버에 접속하거나, 타 단말 및 서버와 연결 가능한 컴퓨터나 휴대용 단말기, 텔레비전, 웨어러블 디바이스(Wearable Device), 비접촉식 제어장치 등으로 구현될 수 있다. 여기서, 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop) 등을 포함하고, 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선통신장치로서, PCS(Personal Communication System), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), GSM(Global System for Mobile communications), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(WCode Division Multiple Access), Wibro(Wireless Broadband Internet), 스마트폰(Smart Phone), 모바일 WiMAX(Mobile Worldwide Interoperability for Microwave Access) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치를 포함할 수 있다. 또한, 텔레비전은 IPTV(Internet Protocol Television), 인터넷 TV(Internet Television), 지상파 TV, 케이블 TV 등을 포함할 수 있다. 나아가 웨어러블 디바이스는 예를 들어, 시계, 안경, 액세서리, 의복, 신발 등 인체에 직접 착용 가능한 타입의 정보처리장치로서, 직접 또는 다른 정보 처리장치를 통해 네트워크를 경유하여 원격지의 서버에 접속하거나 타 단말과 연결될 수 있다.Here, the electronic terminal, for example, may be implemented as a computer or portable terminal, television, wearable device, contactless control device, etc. that can be connected to a remote server through a network or connectable to other terminals and servers. . Here, the computer includes, for example, a laptop, a desktop, and a laptop equipped with a web browser, and the portable terminal is, for example, a wireless communication device that ensures portability and mobility. , PCS (Personal Communication System), PDC (Personal Digital Cellular), PHS (Personal Handyphone System), PDA (Personal Digital Assistant), GSM (Global System for Mobile communications), IMT (International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA (Code) All kinds of Handheld, such as Division Multiple Access)-2000, WCode Division Multiple Access (W-CDMA), Wireless Broadband Internet (Wibro), Smart Phone, Mobile Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMAX), etc. ) based wireless communication device. In addition, the television may include IPTV (Internet Protocol Television), Internet TV (Internet Television), terrestrial TV, cable TV, and the like. Furthermore, the wearable device is, for example, a type of information processing device that can be worn directly on the human body, such as watches, glasses, accessories, clothes, shoes, etc. can be connected with
이하에서는 도4 및 도6에 기초하여 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출방법에 대해서 설명하기로 한다.Hereinafter, a method of extracting an electric vehicle battery OCV table will be described based on FIGS. 4 and 6 .
도 4는 본 발명의 일실시예인 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출방법을 도시화한 도면이고, 도5는 본 발명의 일실시예인 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출 방법 중 OCV(Open Circuit Voltage) 테이블을 추출하는 단계를 도시화한 도면이며, 도 5는 본 발명의 일실시예인 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출방법 중 SOH(State Of Health)를 추정하는 단계를 도시화한 도면이다.4 is a diagram illustrating an electric vehicle battery OCV table extraction method according to an embodiment of the present invention, and FIG. 5 is a step of extracting an OCV (Open Circuit Voltage) table among the electric vehicle battery OCV table extraction method according to an embodiment of the present invention. FIG. 5 is a diagram illustrating a step of estimating a State of Health (SOH) in an OCV table extraction method for an electric vehicle battery according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 일 실시예는 단말기로 정보를 불러오면서 시작할 수 있다(s100).An embodiment of the present invention can be started by calling information to the terminal (s100).
구체적으로 단말기로 받는 정보는 배터리 상태정보를 포함할 수 있다.Specifically, the information received by the terminal may include battery state information.
배터리 상태 정보는 전술한 바와 같이 배터리 셀 및 팩의 전압, 전류, 온도, SOC(State Of Charge) 값을 포함할 수 있다.As described above, the battery state information may include voltage, current, temperature, and state of charge (SOC) values of battery cells and packs.
본 발명의 일 실시예는 단말기로부터 불러온 배터리 상태정보에 기초하여 필요한 정보만 필터링 할 수 있다(s200).According to an embodiment of the present invention, only necessary information can be filtered based on the battery state information retrieved from the terminal (s200).
단말기로부터 불러온 정보에는 불필요한 정보가 포함되어있기 때문에 SOH를 추정하기 위해서 필터링이 필요하다.Since unnecessary information is included in the information retrieved from the terminal, filtering is required to estimate the SOH.
필터링 하는 과정에서 셀 편차 인덱스를 연산할 수 있다(s210).In the process of filtering, a cell deviation index may be calculated (s210).
셀 편차 인덱스는 에 기초하여 연산한다.The cell deviation index is calculated based on
필터링 하는 과정에서 이동수단이 배터리 충전 상황인지 다이나믹 주행 상황인지 판별할 수 있다(s220).In the filtering process, it may be determined whether the mobile means is in a battery charging state or a dynamic driving state (s220).
구체적으로 이동수단 속도가 0 km/h초과 일시 주행 중을, 아닐시에는 정차중으로 판별한다.Specifically, it is determined that the vehicle is temporarily running when the speed of the vehicle exceeds 0 km/h, and when it is not, it is determined that the vehicle is stopped.
만약 이동수단이 주행중인 상황에서 급제동 및 급가속하게 되면 큰 에너지가 필요하기 때문에 배터리에 큰 전류가 인가되는데, 이때, 이동수단의 배터리에 연결된 센서에서 이를 감지하면 이동수단이 다이나믹 주행상태라고 판별하는 것이다.If the means of transportation is braked and accelerated rapidly while driving, a large current is applied to the battery because a large amount of energy is required. will be.
또한, 정차 중인 상황에서 배터리에 전류가 인가되고 있는 상태라면 배터리에 연결된 센서가 감지하면 이를 배터리 충전 상태로 파악하는 것이다.In addition, if a current is being applied to the battery while the vehicle is stopped, when a sensor connected to the battery detects it, it is identified as the battery charging state.
필터링 하는 과정에서 이동수단이 충전상태임을 판별하였다면 셀 밸런싱 인덱스를 연산할 수 있다(s230).If it is determined that the mobile means is in a charged state during the filtering process, a cell balancing index can be calculated (s230).
구체적으로 충전 중인 상황에서, 셀 밸런싱이 수행되는데 이 정도를 식에 기초하여 연산한다. 셀 밸런싱이 다 수행이 된 후, 충전이 완료된다.Specifically, in the charging situation, cell balancing is performed. It is calculated based on the formula. After cell balancing is completed, charging is completed.
필터링 하는 과정에서 이동수단이 다이나믹 주행상황임을 판별하였다면 배터리 셀의 전압기준 1%이상 전압이 저하된 배터리 셀을 특이셀로 판별할 수 있다(s240).In the filtering process, if it is determined that the moving means is in a dynamic driving situation, a battery cell whose voltage is lowered by 1% or more based on the voltage reference of the battery cell may be determined as a specific cell (s240).
제2단계(s300, s400)는 OCV테이블을 추출하는 단계와 SOH(State Of Health)를 추정하는 단계로 도5및 도6과 함께 후술하기로 한다.The second step (s300, s400) is a step of extracting an OCV table and a step of estimating a State of Health (SOH), which will be described later with FIGS. 5 and 6 .
이하에서는 도5에 기초하여 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출방법 중 OCV 테이블을 추출하는 단계(s300)에 대해서 구체적으로 설명하기로 한다.Hereinafter, the step (s300) of extracting the OCV table among the OCV table extraction method of the electric vehicle battery will be described in detail based on FIG. 5 .
OCV 테이블을 추출하는 단계(s300)는 단말기로부터 수신한(s100) 배터리 상태 정보에 기초하여 OCV테이블을 추출할 수 있다. 이때, OCV(Open Circuit Voltage)테이블이란 이동수단이 주행 중이거나 충전 중일 때 이동수단의 배터리 팩 전압, 전류, 온도, SOC정보를 모두 가지고 있는 SOC에 따른 OCV의 변화를 의미한다. The step of extracting the OCV table (s300) may extract the OCV table based on the battery state information received from the terminal (s100). At this time, the OCV (Open Circuit Voltage) table means a change in OCV according to the SOC having all of the battery pack voltage, current, temperature, and SOC information of the mobile means while the mobile means is driving or charging.
하지만, 이동수단이 주행 중이거나 충전중인 상황 모두의 배터리 팩 전압, 전류, 온도, SOC를 모두 추출하지 않는다. 이때 기 설정된 조건이 있는데, 기 설정된 조건에 충족하는 전압, 전류, 온도, SOC를 이용하여 SOC에 따른 OCV테이블을 추출하는 것이다.However, the battery pack voltage, current, temperature, and SOC are not all extracted when the vehicle is driving or charging. At this time, there is a preset condition, and the OCV table according to the SOC is extracted by using the voltage, current, temperature, and SOC that satisfy the preset conditions.
이때 기 설정된 조건은 두가지로, 1)배터리 전류 값이 임계치 미만인지(s310), 2)배터리 전류 값이 임계치 미만을 유지하는 시간이 특정시간 이상(s320)인지이다. At this time, there are two preset conditions: 1) whether the battery current value is less than the threshold value (s310), and 2) whether the time for which the battery current value is maintained below the threshold value is longer than a specific time (s320).
1)조건(s310)은 주행 중이거나 충전중인 상황에서 배터리 전류 값이 임계치 미만으로 1)조건을 충족하며, 2)조건(s320)에서 특정시간 이상으로 전류 값이 지속된다면 임계치 미만인 배터리 팩의 안정된 전압을 측정할 수 있을 것이다. 이때, 배터리가 쓰고 남은 전압이 안정된 전압이며 이를 측정하기 위해 Open Circuit상황에서 즉 배터리 전류 값이 0에 가까울때인것이다. 따라서, 조건 1), 2)를 모두 만족하는 배터리 팩의 전압, 전류, 온도, SOC정보를 이용하여 SOC에 따른 OCV 테이블을 추출하는 것(s330)이다.1) In condition (s310), the battery current value is less than the threshold value in a driving or charging situation, 1) meets the condition, and 2) if the current value continues for more than a specific time in condition (s320), the battery pack that is less than the threshold is stable. You will be able to measure the voltage. At this time, the voltage remaining after the battery has been used is a stable voltage, and to measure it, it is in the open circuit situation, that is, when the battery current value is close to 0. Accordingly, the OCV table according to the SOC is extracted using the voltage, current, temperature, and SOC information of the battery pack satisfying both conditions 1) and 2) ( s330 ).
또한, OCV테이블을 추출하는 단계(s300)에서 추출된OCV 테이블은 배터리의 노화도랑은 상관이 없어 다양한 이동수단으로부터 습득한 배터리 정보를 이용하여 하나의 OCV 테이블로 업데이트 해도 무방하다. In addition, the OCV table extracted in the step (s300) of extracting the OCV table has no relation to the aging ditch of the battery, so it is okay to update it as one OCV table using battery information acquired from various means of transportation.
하지만, 이동수단이 정차되어 있는 시간의 차이에 따라 충전과 방전의 SOC에 따른 OCV 테이블의 그래프가 미묘한 차이(Hysteresis; 히스테리시스)가 발생할 수 있다. 이러한 히스테리시스에 대해서 조건 1)(s310), 조건2)(s320)를 모두 충족한 이동수단의 OCV 테이블로 업데이트(s330) 하는 경우, 앞서 서술한 여러 이동수단의 정보(전압, 전류, 온도, SOC 등)를 취득 후에 SOC에 따른 OCV테이블을 업데이트 하기 때문에 히스테리시스에 의한 OCV 정보 왜곡이 제한될 수 있다. However, a subtle difference (hysteresis) may occur in the graph of the OCV table according to the SOC of charging and discharging according to the difference in the time during which the moving means is stopped. When updating (s330) the OCV table of a moving means that satisfies both condition 1) (s310) and condition 2) (s320) with respect to such hysteresis, information (voltage, current, temperature, SOC of various moving means described above) etc.), the OCV information distortion due to hysteresis can be limited because the OCV table is updated according to the SOC.
이하에서는 도6에 기초하여 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출방법 중 SOH(State Of Health)를 추정하는 단계에 대해서 구체적으로 설명하기로 한다.Hereinafter, the step of estimating the state of health (SOH) among the OCV table extraction method of the electric vehicle battery will be described in detail based on FIG. 6 .
제2단계(s400)는 외부로부터 정보를 받아 딥러닝하는 단계(s410)를 포함할 수 있다.The second step (s400) may include a step (s410) of deep learning by receiving information from the outside.
구체적으로 SOH(State Of Health)를 추정해야하는 이동수단 외 타 이동수단에서의 이동수단 상태 정보를 가져와 딥러닝을 하는 단계이다.Specifically, it is a step of deep learning by getting information about the state of transportation means from other means of transportation other than the means of transportation for which SOH (State Of Health) needs to be estimated.
이 딥러닝 과정은 시퀀스 정보를 처리할 수 있는 알고리즘을 이용하는데 이때 사용되는 알고리즘은 RNN(Recurrent Neural Network) 및 LSTM(Long Short-Term Memory) 등이 있다.This deep learning process uses an algorithm that can process sequence information, and the algorithms used at this time include RNN (Recurrent Neural Network) and LSTM (Long Short-Term Memory).
하지만 시퀀스 정보를 처리할 수 있는 알고리즘이라면 이에 제한을 두지 않는다.However, any algorithm capable of processing sequence information is not limited thereto.
구체적으로 SOH(State Of Health)를 추정하는 단계(s420)는 SOH(State Of Health)를 추정해야 할 배터리 상태 정보와 외부로부터 정보를 받아 딥러닝하는 단계(s410)의 이동수단 상태 정보 중 대응되는 SOH(State Of Health)값을 불러올 수 있다.Specifically, the step (s420) of estimating the State of Health (SOH) corresponds to the battery state information for estimating the state of health (SOH) and the state of the transportation means of the step (s410) of deep learning by receiving information from the outside. You can call the SOH (State Of Health) value.
도 4 및 도5를 통해 설명된 실시예에 따른 프로그램 분석 방법은 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다. 또한 본 발명의 일실시예에 따르는 프로그램 분석 방법은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램(또는 컴퓨터 프로그램 제품)으로 구현될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 처리되는 프로그래밍 가능한 기계 명령어를 포함하고, 고레벨 프로그래밍 언어(High-level Programming Language), 객체 지향 프로그래밍 언어(Object-oriented Programming Language), 어셈블리 언어 또는 기계 언어 등으로 구현될 수 있다. 또한 컴퓨터 프로그램은 유형의 컴퓨터 판독가능 기록매체(예를 들어, 메모리, 하드디스크, 자기/광학 매체 또는 SSD(Solid-State Drive) 등)에 기록될 수 있다. 따라서 본 발명의 일실시예에 따르는 프로그램 분석 방법은 상술한 바와 같은 컴퓨터 프로그램이 컴퓨팅 장치에 의해 실행됨으로써 구현될 수 있다. 컴퓨팅 장치는 프로세서와, 메모리와, 저장 장치와, 메모리 및 고속 확장포트에 접속하고 있는 고속 인터페이스와, 저속 버스와 저장 장치에 접속하고 있는 저속 인터페이스 중 적어도 일 부를 포함할 수 있다. 이러한 성분들 각각은 다양한 버스를 이용하여 서로 접속되어 있으며, 공통 머더보드에 탑재되거나 다른 적절한 방식으로 장착될 수 있다. 여기서 프로세서는 컴퓨팅 장치 내에서 명령어를 처리할 수 있는데, 이런 명령어로는, 예컨대 고속 인터페이스에 접속된 디스플레이처럼 외부 입력, 출력 장치상에 GUI(Graphic User Interface)를 제공하기 위한 그래픽 정보를 표시하기 위해 메모리나 저장 장치에 저장된 명령어를 들 수 있다. 다른 실시예로서, 다수의 프로세서 및 (또는) 다수의 버스가 적절히 다수의 메모리 및 메모리 형태와 함께 이용될 수 있다. 또한 프로세서는 독립적인 다수의 아날로그 및(또는) 디지털 프로세서를 포함하는 칩들이 이루는 칩셋으로 구현될 수 있다.The program analysis method according to the embodiment described with reference to FIGS. 4 and 5 may also be implemented in the form of a recording medium including instructions executable by a computer, such as a program module executed by a computer. Computer-readable media can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. In addition, computer-readable media may include both computer storage media and communication media. Computer storage media includes both volatile and nonvolatile, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data. Communication media typically includes computer readable instructions, data structures, program modules, or other data in a modulated data signal such as a carrier wave, or other transport mechanism, and includes any information delivery media. In addition, the program analysis method according to an embodiment of the present invention may be implemented as a computer program (or computer program product) including instructions executable by a computer. The computer program includes programmable machine instructions processed by a processor, and may be implemented in a high-level programming language, an object-oriented programming language, an assembly language, or a machine language. . In addition, the computer program may be recorded in a tangible computer-readable recording medium (eg, a memory, a hard disk, a magnetic/optical medium, or a solid-state drive (SSD), etc.). Therefore, the program analysis method according to an embodiment of the present invention may be implemented by executing the computer program as described above by a computing device. The computing device may include at least a portion of a processor, a memory, a storage device, a high-speed interface connected to the memory and the high-speed expansion port, and a low-speed interface connected to the low-speed bus and the storage device. Each of these components is connected to each other using various buses, and may be mounted on a common motherboard or in any other suitable manner. Here, the processor may process a command within the computing device, such as for displaying graphic information for providing a Graphical User Interface (GUI) on an external input or output device, such as a display connected to a high-speed interface, for example. For example, instructions stored in memory or a storage device. In other embodiments, multiple processors and/or multiple buses may be used with multiple memories and types of memory as appropriate. In addition, the processor may be implemented as a chipset formed by chips including a plurality of independent analog and/or digital processors.
또한 메모리는 컴퓨팅 장치 내에서 정보를 저장한다. 일례로, 메모리는 휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 다른 예로, 메모리는 비휘발성 메모리 유닛 또는 그들의 집합으로 구성될 수 있다. 또한 메모리는 예컨대, 자기 혹은 광 디스크와 같이 다른 형태의 컴퓨터 판독 가능한 매체일 수도 있다.Memory also stores information within the computing device. As an example, the memory may be configured as a volatile memory unit or a set thereof. As another example, the memory may be configured as a non-volatile memory unit or a set thereof. The memory may also be another form of computer readable medium such as, for example, a magnetic or optical disk.
그리고 저장장치는 컴퓨팅 장치에게 대용량의 저장공간을 제공할 수 있다. 저장 장치는 컴퓨터 판독 가능한 매체이거나 이런 매체를 포함하는 구성일 수 있으며, 예를 들어 SAN(Storage Area Network) 내의 장치들이나 다른 구성도 포함할 수 있고, 플로피 디스크 장치, 하드 디스크 장치, 광 디스크 장치, 혹은 테이프 장치, 플래시 메모리, 그와 유사한 다른 반도체 메모리 장치 혹은 장치 어레이일 수 있다.In addition, the storage device may provide a large-capacity storage space to the computing device. The storage device may be a computer-readable medium or a component comprising such a medium, and may include, for example, devices or other components within a storage area network (SAN), a floppy disk device, a hard disk device, an optical disk device, Alternatively, it may be a tape device, a flash memory, or other semiconductor memory device or device array similar thereto.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다. The above description of the present invention is for illustration, and those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can understand that it can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. will be. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a distributed manner, and likewise components described as distributed may be implemented in a combined form.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다. The scope of the present invention is indicated by the following claims rather than the above detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents should be interpreted as being included in the scope of the present invention. do.
100: OBD
200: 단말기
210: 단말 송수신부
220: 배터리 상황 판별부
230: 밸런싱 판별부
240: 밸런싱 인덱스 연산부
250: 특이셀 판별부
260: 셀 편차 인덱스 연산부
300: 서버
310: 서버 송수신부
320: 데이터 베이스
330: OCV 추출부
340: SOH 추정부
400: 사용자단말100: OBD
200: terminal
210: terminal transceiver unit
220: battery status determination unit
230: balancing determination unit
240: balancing index operation unit
250: specific cell discrimination unit
260: cell deviation index operation unit
300: server
310: server transceiver
320: database
330: OCV extraction unit
340: SOH estimator
400: user terminal
Claims (8)
OBD로부터 상기 배터리 상태정보를 수신받아 필요한 정보만 필터링하는 단말기; 및
상기 필터링된 정보를 기초하여 배터리의 SOH(State Of Health)를 추정하는 서버; 를 포함하고,
상기 단말기는,
상기 OBD를 포함하는 이동수단이 배터리 충전 상황인지 다이나믹한 상황인지 판별하는 배터리 상황 판별부; 및 상기 배터리가 충전상태임을 상기 배터리 상황 판별부가 판단한 경우, 셀밸런싱 인덱스 BI를 에 기초하여 연산하는 셀 밸런싱 인덱스 연산부; 를 포함하며,
상기 는 충전이 완료된 배터리 셀 중에서 가장 큰 SOC(배터리 충전 상태)값을 가지는 배터리 셀의 SOC값을, 상기 는 충전 시작 시 배터리 셀 중에서 가장 작은 SOC값을 가지는 배터리 셀의 SOC값, 상기 과 상기 는 각각 충전 완료시, 시작 시 배터리 팩의 SOC이며,
상기 서버는,
상기 단말기로부터 수신한 배터리 상태 정보에 기초하여 상기 배터리 팩의 SOC에 따른 OCV(Open Circuit Voltage)의 변화를 나타내는 OCV테이블을 추출하는 OCV추출부를 포함하며,
상기 OCV추출부는 1) 배터리 전류 값이 임계치 미만이고, 2) 상기 배터리 전류값이 상기 임계치 미만을 유지하는 시간이 특정 시간 이상인 경우 상기 OCV테이블을 추출하는 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출시스템.
Regarding the electric vehicle battery OCV table extraction system using battery state information,
a terminal receiving the battery state information from the OBD and filtering only necessary information; and
a server for estimating a state of health (SOH) of a battery based on the filtered information; including,
The terminal is
a battery condition determining unit for determining whether the moving means including the OBD is a battery charging condition or a dynamic condition; and when the battery condition determination unit determines that the battery is in a charged state, the cell balancing index BI a cell balancing index calculator that calculates based on ; includes,
remind is the SOC value of the battery cell having the largest SOC (state of charge) value among the battery cells that have been fully charged, is the SOC value of the battery cell having the smallest SOC value among the battery cells at the start of charging, and above is the SOC of the battery pack when charging is completed and starting, respectively,
The server is
An OCV extraction unit for extracting an OCV table representing a change in OCV (Open Circuit Voltage) according to the SOC of the battery pack based on the battery state information received from the terminal,
The OCV extraction unit 1) the battery current value is less than the threshold value, 2) the electric vehicle battery OCV table extraction system for extracting the OCV table when the time for maintaining the battery current value less than the threshold value is longer than a specific time.
상기 단말기는,
상기 이동수단이 다이나믹 주행 상황임을 상기 배터리 상황 판별부가 판단한 경우, 정상 배터리 셀의 전압 기준 1% 이상 전압이 저하된 배터리 셀을 특이셀로 판별하는 특이셀 판별부를 포함하는 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출시스템.According to claim 1,
The terminal is
Electric vehicle battery OCV table extraction system including a special cell determining unit that determines that the battery condition determination unit determines that the moving means is a dynamic driving condition, a battery cell whose voltage has been lowered by 1% or more based on the voltage reference of the normal battery cell as a unique cell .
상기 서버는,
상기 단말기로부터 상기 전압, 전류, 온도 및 상기 밸런싱 인덱스가 포함된 처리 배터리 상태 정보를 수신 및 데이터베이스에 저장하되,
상기 처리 배터리 상태정보를 이용하여 OCV 테이블을 추가적으로 추출하며 타 단말기로부터 수신하여 상기 데이터베이스에 기 저장된 배터리 정보들 중 상기 단말기로부터 수신한 배터리 상태 정보와 대응되는 배터리 정보에 포함된 SOH(State Of Health)를 추정하는 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출시스템.4. The method of claim 3,
The server is
Receive and store the processing battery state information including the voltage, current, temperature and the balancing index from the terminal in a database,
The OCV table is additionally extracted using the processed battery state information, and SOH (State Of Health) included in battery information corresponding to the battery state information received from the terminal among the battery information received from another terminal and stored in the database in advance. Electric vehicle battery OCV table extraction system for estimating .
배터리 상태 정보를 수신받아 필터링하는 제1단계; 및
상기 필터링된 정보에 기초하여 SOH(State of Health)를 추정하는 제2단계; 를 포함하고,
상기 제1단계는,
이동수단이 배터리 충전상황인지 다이나믹 주행상황인지 판별하는 단계를 포함하고, 충전상태일 경우 셀밸런싱 인덱스 BI를 에 기초하여 연산하는 셀 밸런싱 인덱스를 연산하는 단계를 포함하고,
상기 는 충전이 완료된 배터리 셀 중에서 가장 큰 SOC(배터리 충전 상태)값을 가지는 배터리 셀의 SOC값을, 상기 는 충전 시작 시 배터리 셀 중에서 가장 작은 SOC값을 가지는 배터리 셀의 SOC값, 상기 과 상기 는 각각 충전 완료시, 시작 시 배터리 팩의 SOC이며,
상기 제2단계는,
상기 배터리 상태 정보에 기초하여 상기 배터리 팩의 SOC에 따른 OCV(Open Circuit Voltage)의 변화를 나타내는 OCV테이블을 추출하는 단계를 포함하며,
1) 배터리 전류 값이 임계치 미만이고, 2) 상기 배터리 전류값이 상기 임계치 미만을 유지하는 시간이 특정 시간 이상인 경우 상기 OCV테이블을 추출하는 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출방법.
Regarding the method of extracting the electric vehicle battery OCV table using battery state information,
a first step of receiving and filtering battery state information; and
a second step of estimating a State of Health (SOH) based on the filtered information; including,
The first step is
Including the step of determining whether the means of transportation is in a battery charging state or a dynamic driving state, and in the case of a charging state, the cell balancing index BI Comprising the step of calculating a cell balancing index to calculate based on,
remind is the SOC value of the battery cell having the largest SOC (state of charge) value among the charged battery cells, is the SOC value of the battery cell having the smallest SOC value among the battery cells at the start of charging, and above is the SOC of the battery pack when charging is completed and starting, respectively,
The second step is
and extracting an OCV table representing a change in OCV (Open Circuit Voltage) according to the SOC of the battery pack based on the battery state information,
1) The battery current value is less than the threshold value, 2) the electric vehicle battery OCV table extraction method for extracting the OCV table when the time for maintaining the battery current value less than the threshold value is greater than a specific time.
상기 제1단계는,
상기 다이나믹 주행 상황이 발생하였을 때 정상 배터리 셀의 전압기준 1%이상 전압이 저하된 배터리 셀을 특이셀로 판별하는 특이셀로 판별하는 특이셀 판별단계를 포함하는 전기자동차 배터리 OCV테이블 추출방법6. The method of claim 5,
The first step is
Electric vehicle battery OCV table extraction method comprising the step of discriminating a battery cell in which the voltage of the normal battery cell has been lowered by 1% or more when the dynamic driving situation occurs
상기 제2단계는,
상기 전압, 전류, 온도 및 상기 셀 밸런싱 인덱스가 포함된 배터리 상태 정보를 수신 및 저장하되,
기 저장된 배터리 정보들 중 상기 배터리 상태 정보와 대응되는 배터리 정보에 포함된 SOH(State Of Health)를 추정하며 상기 배터리 상태정보를 이용하여 OCV 테이블을 추가적으로 추출하는 전기자동차 배터리 OCV 테이블 추출 방법 8. The method of claim 7,
The second step is
Receive and store battery state information including the voltage, current, temperature and the cell balancing index,
An electric vehicle battery OCV table extraction method for estimating a state of health (SOH) included in battery information corresponding to the battery state information among previously stored battery information and additionally extracting an OCV table using the battery state information
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