KR102553029B1 - 배터리의 휴지기를 고려한 배터리 관리 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

배터리 관리 시스템에서 배터리의 상태를 추정하는 것에 관한 기술로, 일 양상에 따른 배터리 관리 장치는 배터리의 휴지기를 검출하는 휴지기 검출부, 휴지기 동안 환경 정보를 수집하는 환경 정보 수집부, 수집한 환경 정보를 기초로 배터리 SOH(State of Health)를 추정하는 SOH 추정부를 포함할 수 있다.

Description

배터리의 휴지기를 고려한 배터리 관리 장치 및 방법{Method and apparatus of battery management in consideration of battery rest time}

배터리 관리 시스템에서 배터리의 상태를 추정하는 것에 관한 기술이다.

배터리 관리 시스템(Battery Management System)은 배터리 SOC(State of Charge), 배터리 SOH(State of Health)를 추정할 수 있다. 일반적으로, 배터리 SOH 추정 기술은 배터리 팩의 싸이클 라이프(Cycle life)를 중심으로 이루어지고, 배터리의 충방전 중 발생하는 센싱 데이터를 기반으로 배터리의 상태를 추정할 수 있다.

배터리 내 센서를 통하여 전압, 전류, 온도 데이터를 센싱하면, 이로부터 배터리의 용량 감소량을 추정하고, 배터리 SOH를 추정할 수 있다. 다만, 배터리는 대기 중에도 어느 정도 자연 방전되는 특성이 있는 반면, 종래 기술은 배터리 관리 시스템이 작동하지 않는 기간에는 배터리 SOH를 추정할 수 없어, 이러한 자연 방전 기간의 배터리 SOH 감소량을 적절히 반영할 수 없다.

배터리가 대기 상태로 방치되는 기간인, 배터리 휴지기를 고려하여 배터리 SOH를 정확하게 추정하는 기술을 제안한다.

일 양상에 따른 배터리 관리 장치는 배터리의 휴지기를 검출하는 휴지기 검출부, 휴지기 동안 환경 정보를 수집하는 환경 정보 수집부, 수집한 환경 정보를 기초로 배터리 SOH(State of Health)를 추정하는 SOH 추정부를 포함할 수 있다.

휴지기 검출부는 전기 자동차(EV)의 점화 장치(Ignition) 스위치가 온(On) 되면, 배터리의 휴지기를 검출할 수 있다.

휴지기 검출부는 배터리가 대기 상태로 방치된 기간 및 배터리 관리 장치가 작동하지 않은 기간 중 하나 이상을 휴지기로 검출할 수 있다.

환경 정보 수집부는 전기 자동차의 위치 정보 및 휴지기 정보를 서버에 전송하여, 서버로부터 휴지기 동안 위치 정보에 대응하는 주변 환경 정보를 수집할 수 있다.

환경 정보 수집부는 GPS(Global Positioning System)로부터 위치 정보를 주기적으로 수신하거나, 휴지기 직전 마지막으로 저장된 위치 정보를 이용할 수 있다.

주변 환경 정보는 온도, 습도, 미세 먼지 밀도 중 하나 이상을 포함할 수 있다.

환경 정보 수집부는 배터리 내 센서를 가동하여 배터리 내부 환경 정보를 수집할 수 있다.

환경 정보 수집부는 휴지기 동안 주기적으로 배터리 관리 장치를 깨우도록 설정하여 배터리 내부 환경 정보를 수집할 수 있다.

환경 정보 수집부는 배터리 관리 장치가 작동하지 않는 경우에도 배터리 내 일부 센서가 데이터를 주기적으로 센싱하도록 설정하여 배터리 내부 환경 정보를 수집할 수 있다.

SOH 추정부는 배터리 사용기에 입력되는 데이터를 이용하여 SOH를 추정하고, 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC 및 수집한 환경 정보에 기초하여 추정한 배터리 SOH를 갱신할 수 있다.

SOH 추정부는 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC 및 수집한 환경 정보 중 하나 이상을, 데이터 구간별로 누적 빈도 분포를 나타내는 히스토그램 형태로 전처리하는 전처리부를 더 포함할 수 있다.

전처리부는 휴지기 직전의 SOC 및 휴지기 직후의 SOC 로부터 선형 보간법(linear interpolation)을 이용하여 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC를 계산할 수 있다.

전처리부는 휴지 기간 및 수집한 환경 정보에 포함된 온도 데이터 사이의 관계 정보를 이용하여, 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC의 감소 비율을 계산할 수 있다.

SOH 추정부는 전처리된 배터리 SOC의 히스토그램 및 전처리된 환경 정보의 히스토그램을 휴지기 동안 에이징 정도를 반영하는 파라미터로 설정할 수 있다.

다른 양상에 따른 배터리 관리 방법은 배터리의 휴지기를 검출하는 단계, 휴지기 동안 환경 정보를 수집하는 단계, 수집한 환경 정보를 기초로 배터리 SOH(State of Health)를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

환경 정보를 수집하는 단계는 전기 자동차의 위치 정보 및 휴지기 정보를 서버에 전송하여, 서버로부터 휴지기 동안 위치 정보에 대응하는 주변 환경 정보를 수집할 수 있다.

환경 정보를 수집하는 단계는 배터리 내 센서를 가동하여 배터리 내부 환경 정보를 수집할 수 있다.

SOH를 추정하는 단계는 배터리 사용기에 입력되는 데이터를 이용하여 SOH를 추정하는 단계 및 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC 및 수집한 환경 정보에 기초하여 추정한 배터리 SOH를 갱신하는 단계를 포함할 수 있다.

SOH를 추정하는 단계는 휴지기 직전의 SOC 및 휴지기 직후의 SOC 로부터 선형 보간법(linear interpolation)을 이용하여 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC를 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다.

SOH를 추정하는 단계는 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC 및 수집한 주변 환경 정보 중 하나 이상을, 데이터 구간별로 누적 빈도 분포를 나타내는 히스토그램 형태로 전처리하는 단계를 더 포함할 수 있다.

SOH를 추정 하는 단계는 전처리된 배터리 SOC의 히스토그램 및 전처리된 환경 정보의 히스토그램을 휴지기 동안 에이징 정도를 반영하는 파라미터로 설정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

배터리의 사용기뿐 아니라, 배터리 휴지기 동안의 환경 정보를 반영하여 정확한 배터리 SOH를 추정할 수 있다.

도 1은 배터리 휴지기 동안 배터리 SOC와 온도 조건에 따른 배터리SOC의 용량 유지율 및 저항 증가율의 관계를 나타내는 표의 일 예이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 배터리 관리 장치의 블록도이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 배터리 관리 장치의 상세 블록도이다.
도 4는 전기 자동차(EV)의 운행에 따라 배터리 휴지기를 구분하는 일 예이다.
도 5는 전기 자동차가 위치한 지역의 온도 분포에 관한 일 예이다.
도 6은 전압, 전류, 온도 데이터를 히스토그램 형태로 전처리하는 일 예이다.
도 7은 배터리 사용기 및 배터리 휴지기에 따른 데이터 처리 과정을 나타내는 일 예이다
도 8은 일 실시 예에 따른 배터리 관리 방법의 흐름도이다.
도 9는 일 실시 예에 따른 주변 환경 정보를 이용하는 배터리 관리 방법의 상세 흐름도이다.
도 10은 일 실시 예에 따른 내부 환경 정보를 이용하는 배터리 관리 방법의 상세 흐름도이다.
도 11은 일 실시 예에 따른 SOH를 추정하는 배터리 관리 방법의 상세 흐름도이다.

기타 실시 예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다. 기재된 기술의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

도 1은 배터리 휴지기 동안 배터리 SOC와 온도 조건에 따른 배터리 SOC의 용량 유지율(%) 및 저항 증가율(%)의 관계를 나타내는 표의 일 예이다. 예를 들어, 도 1을 참고하면, 배터리 SOC가 33% 충전되어 있을 때, 온도 조건을 -22, 25, 60, 75도로 달리하여 48시간 방치한 후 배터리 SOC의 용량 유지율(%)을 계산하면, 온도 조건에 따라 배터리 SOC의 용량 유지율(%)에 유의미한 변화가 일어남을 확인할 수 있다. 또한, 동일한 온도 조건에서 배터리 SOC가 33%, 66%, 99% 충전되어 있을 때, 배터리 SOC의 용량 유지율(%)이 다르게 계산될 수 있다. 마찬가지로, 도 1을 참고하면, 배터리 SOC를 유지하고 온도 조건을 달리하는 경우와, 온도 조건을 유지하고 배터리 SOC를 달리하는 경우 저항 증가율(%)에도 유의미한 변화가 일어남을 확인할 수 있다.

일 예로, 배터리를 소정의 시간 동안 대기 상태로 방치하는 경우 저항이 증가하고, 배터리 충전 상태(SOC)의 용량 유지율이 감소할 수 있다. 일 실시 예에 따른 배터리 관리 장치(100)는 배터리 SOC와 배터리가 방치되는 온도 조건을 이용하여 용량 유지율과 저항 증가율을 계산하여, 배터리 휴지기 동안 배터리가 에이징(aging)되는 정도를 추정할 수 있다.

배터리 휴지기에 배터리가 사용되는 것은 아니지만, 배터리는 대기 상태에서 자연적으로 방전될 수 있고, 이때 주변 기후 환경의 영향을 받아 노화되는 정도가 상이할 수 있다. 배터리가 글로벌(Global)한 환경에서 사용될 수 있음을 고려할 때, 주변 환경 정보를 반영하면 더 정확한 배터리 SOC의 추정이 가능하다.

도 2는 일 실시 예에 따른 배터리 관리 장치의 블록도이다. 일 실시 예에 따른 배터리 관리 장치(100)는 휴지기 검출부(110), 환경 정보 수집부(140), SOH 추정부(150)를 포함할 수 있다.

휴지기 검출부(110)는 배터리의 휴지기(Rest time)를 검출할 수 있다. 일 예로, 휴지기 검출부(110)는 전기 자동차(EV)의 점화 장치(Ignition) 스위치가 On 되면, 배터리의 휴지기를 검출할 수 있다. 예를 들어, 휴지기는 배터리가 대기 상태로 방치되는 기간 및 배터리를 관리하는 배터리 관리 장치(100)가 작동하지 않는 기간 중 하나 이상일 수 있다.

일 예로, 휴지기 검출부(110)는 배터리가 재가동되면, 배터리 대기 시간 또는 배터리 방치 기간을 휴지기로 검출 할 수 있다. 다른 예로, 휴지기 검출부(110)는 배터리 관리 장치(100)가 작동하지 않은 기간, 또는 배터리 관리 장치(100)가 작동하나 배터리 SOC 추정이 이루어지지 않은 기간에 대해 휴지기를 검출할 수 있다.

배터리 휴지기는 배터리 관리 장치(100)의 전원이 Off 된 상태로 볼 수 있다. 다만, 배터리 관리 장치(100)의 전원이 On 되는 시점에, 휴지기 검출부(110)는 배터리 관리 장치(100)가 종료한 시점으로부터 재가동 된 시점까지의 기간을 배터리 휴지기로 검출할 수 있다.

도 4를 참고하면, 도 4는 전기 자동차(EV)의 운행에 따라 배터리 휴지기를 구분하는 일 예이다. 전기 자동차가 배터리 팩을 사용하여 주행을 하는 A 구간은 배터리 방전기이고, 전기 자동차가 배터리를 충전하는 C 구간은 배터리 충전기이다. 이때, A 구간과 C 구간에서 배터리의 충, 방전 등으로 배터리의 사용이 일어나므로, A 구간과 C 구간을 배터리 사용기로 분류할 수 있다.

전기 자동차(EV)의 주차 중에는 시동이 꺼지고, 배터리 팩 및 배터리 관리 시스템(BMS, Battery Management System)의 전원이 Off 된다. 이때, 배터리는 대기 상태로 방치될 수 있다. 전기 자동차가 주차해 있는 B 구간은 전기 자동차의 주행에 따른 배터리의 사용이 없는 배터리 휴지기로 분류될 수 있다.

환경 정보 수집부(140)는 휴지기 동안 환경 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 배터리 관리 장치(100)가 작동하는 시점에, 배터리 휴지기 동안의 주변 환경 정보 또는 내부 환경 정보를 수집할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 환경 정보 수집부(140)는 전기 자동차의 위치 정보 및 휴지기 정보를 서버에 전송하여, 서버로부터 위치 정보에 대응하는 주변 환경 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 환경 정보 수집부(140)는 GPS (Global Positioning System)로부터, 또는 와이파이(Wifi)를 이용하여 주기적으로 전기 자동차의 위치를 수신할 수 있다. 또한, 환경 정보 수집부(140)는 전기 자동차의 시동이 꺼지기 전 GPS로부터 또는 와이파이(Wifi)를 이용하여 마지막으로 수신된 전기 자동차의 위치 정보를 이용할 수 있다.

다른 실시 예에 따르면, 환경 정보 수집부(140)는 배터리 내 센서를 가동하여 배터리 내부 환경 정보를 수집할 수 있다. 일 예로, 환경 정보 수집부(140)는 휴지기 동안 주기적으로 배터리 관리 장치(100)를 깨우도록 설정하여 배터리 내부 환경 정보를 수집할 수 있다. 다른 예로, 환경 정보 수집부(140)는 배터리 관리 장치가 작동하지 않는 경우에도 배터리 내 센서가 데이터를 주기적으로 센싱하도록 설정하여 배터리 내부 환경 정보를 수집할 수 있다. 여기서, 배터리가 임계치 이하로 사용되는 경우나 배터리 관리 장치(100)가 소정의 시간 이내로 깨어나는 경우 배터리 휴지기가 유지되는 것으로 볼 수 있다.

SOH 추정부(150)는 수집한 환경 정보를 기초로 배터리 SOH(State of Health)를 추정할 수 있다. 여기서, 배터리 SOH는 배터리의 수명에 관련된 수치로 배터리 열화도, 배터리 가혹도 등이 될 수 있다. 배터리를 오랜 기간 대기 상태로 방치하는 경우 배터리의 수명을 단축시킬 수 있고, 배터리 휴지기 동안의 상태 변화를 배터리 SOC 추정에 반영하면, 더 정확한 배터리 SOH를 추정할 수 있다.

예를 들어, 전기 자동차(EV)를 겨울에 영하의 온도를 가지는 외부에 주차해 놓은 채 배터리를 일정 시간 방치하는 경우와, 전기 자동차(EV)를 여름에 실내 주차장에 주차해 놓은 채 배터리를 일정 시간 방치하는 경우를 비교하면, 주변 환경의 온도에 따라 배터리 수명에 영향을 주는 배터리 가혹도가 달라질 수 있다. 이때, SOH 추정부(150)는 주변 환경 정보로 수집한 온도 데이터를 기초로, 휴지기 동안 베터리의 에이징(aging) 정도를 반영하여 배터리 SOH를 추정할 수 있다.

배터리는 끊임 없이 관리되어야 하는 소모품으로, 배터리 교체 주기를 결정하기 위하여 정확한 배터리 SOH 추정이 요구된다. 배터리가 대기 상태로 방치되는 휴지기에도 배터리의 상태는 변화할 수 있으며, 배터리의 휴지기 동안 배터리가 에이징되는 정도를 반영함으로써 배터리 SOH 추정의 정확도를 향상시킬 수 있다. SOH 추정부(150)의 상세 기능은 도 3을 통하여 상세히 설명하도록 한다.

도 3은 일 실시 예에 따른 배터리 관리 장치(100)의 상세 블록도이다. 일 실시 예에 따른 배터리 관리 장치(100)는 휴지기 검출부(110), 환경 정보 수집부(140), 및 SOH 추정부(150)를 포함할 수 있다. 이하, 도 2를 통하여 전술한 부분은 생략한다.

일 실시 예에 따르면, 환경 정보 수집부(140)는 전기 자동차의 위치 정보와 배터리 휴지기 정보(배터리 대기 시간)를 외부의 서버에 전송하고, 서버로부터 휴지기 동안 시간 경과에 따른 주변 환경 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 전기 자동차를 주차하고 소정의 시간이 경과하면, 전기 자동차가 위치한 지역의 시간 별, 날짜 별 온도 데이터가 수집될 수 있다. 이때, 주변 환경 정보는 전기 자동차가 위치한 지역의 기후 정보 및 날씨 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 주변 환경 정보는 전기 자동차가 위치한 지역에서의 온도, 습도, 미세 먼지 농도 등의 데이터를 포함할 수 있다.

환경 정보 수집부(140)는 외부의 서버, 예를 들어 기상청, 포털 사이트(portal site) 등과 유선 또는 무선 방식으로 통신할 수 있다. 또한, 환경 정보 수집부(140)는 전기 자동차의 제조사가 운용하는 전용 서버로부터 주변 환경 정보를 수집할 수 있다. 다만, 여기서 서버의 종류나, 운영 주체, 획득하는 정보 등을 한정하는 것은 아니다. 또한, 주변 환경 정보는 배터리 휴지기가 경과한 후, 배터리 관리 시스템이 작동하는 시점에 수집될 수 있다.

도 5를 참고하면, 도 5는 전기 자동차가 위치한 지역의 온도 분포에 관한 일 예이다. 도 5는 호주(Australia) 지도이고, 그 중 호주의 온도 분포를 등온선으로 나타낸 일 예이다. 환경 정보 수집부(140)는 전기 자동차의 위치 정보를 획득하면, 외부의 서버로부터 휴지기 동안 위치 정보에 대응하는 온도 데이터를 수집할 수 있다.

한편, 환경 정보 수집부(140)는 전기 자동차가 실내에 주차되어 있는 경우 서버로부터 수집한 주변 환경 정보를 실내에 적용할 수 있도록 보정하는 알고리즘을 포함할 수 있다. 또한, 환경 정보 수집부(140)에서 수집할 수 있는 주변 환경 정보의 종류와 수집 방법은 다양할 수 있으므로, 제시된 실시 예에 한정하여 해석할 것은 아니다.

다른 실시 예에 따르면, 환경 정보 수집부(140)는 배터리의 휴지기 동안 배터리 내 센서를 가동하여 배터리 내부 환경 정보를 수집할 수 있다. 배터리 관리 장치(100)가 작동하는 경우, 센서를 통하여 배터리 내부 온도를 센싱할 수 있지만, 배터리 휴지기 동안 배터리 관리 장치(100)가 작동하지 않을 수 있다.

일 예로, 환경 정보 수집부(140)는 휴지기 중 배터리 관리 장치(100)를 주기적으로 깨우도록 설정하여 배터리 내부 환경 정보를 수집할 수 있다. 다른 예로, 환경 정보 수집부(140)는 배터리 관리 장치(100)가 작동하지 않는 경우에도 배터리 내 센서가 데이터를 주기적으로 센싱하도록 설정하여, 배터리 내부 환경 정보를 수집할 수 있다. 이때, 환경 정보 수집부(140)는 배터리 관리 장치(100)와 별개로, 센싱 데이터 저장소를 지정하고, 배터리 관리 장치(100)가 작동하면 센싱 데이터 저장소로부터 휴지기 동안 수집된 온도 데이터를 불러올 수 있다.

SOH 추정부(150)는 전처리부(152), 축적부(154), 파라미터 저장소(156), SOH 추정 모델(158)을 포함할 수 있다. SOH 추정부(150)는 배터리 사용기에 입력되는 데이터를 이용하여 SOH를 추정하고, 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC 및 수집한 환경 정보에 기초하여 추정한 배터리 SOH를 갱신할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, SOH 추정 모델(158)은 신경망(NN, Neural Network), 심층 신경망(DNN, Deep Neural Network), 제한 볼츠만 머신(RBM, Restricted Boltzmann Machine) 중 적어도 하나에 기반한 추정 모델일 수 있다. SOH 추정부(150)는 배터리 사용기 동안 배터리 SOC를 추정하고, 이를 학습할 수 있다.

예를 들어, SOH 추정부(150)는 배터리 사용기 동안, 배터리 내 센싱되는 전압, 전류, 온도 데이터를 히스토그램 형태로 전처리하고, 히스토그램을 SOH 추정 모델(158)에 입력하여 배터리 SOC를 추정할 수 있다.

도 6을 참고하면, 도 6은 전압, 전류, 온도 데이터를 히스토그램 형태로 전처리하는 일 예이다. 일 예로, 전처리부(152)는 배터리 내 충전, 방전 센서를 통하여 배터리의 충전 상태, 방전 상태를 감지하여 데이터의 구간(등간격이 아닐 수 있다)을 나눌 수 있다. 전처리부(152)는 배터리의 충전 상태, 방전 상태에 기초하여 데이터 구간을 결정하고, 센싱된 전압, 전류, 온도 데이터를 각 구간별 누적 빈도 분포를 나타내는 히스토그램 형태로 전처리할 수 있다.

도 6의 왼쪽 그래프는 시간에 따른 전압, 전류, 온도 그래프를 나타내는 일 예이다. 전처리부(152)는 시간-전압 그래프에서, 0V 부터 4.2V까지의 전압을 다수의 데이터 구간으로 분할하고(divide), 하나의 전압 데이터 구간 내 전압 데이터가 몇 초간 지속되는지 누적적으로 집계하여 특정 데이터 구간에 대한 시간 지속 빈도를 나타낼 수 있다. 전처리부(152)는 전체 전압 데이터 구간에 대한 시간 지속 빈도를 집계하여, 전처리부(152)에 입력된 전압 데이터를 히스토그램 형태로 변환할 수 있다.

마찬가지로, 전처리부(152)는 시간-전류 그래프와 시간-온도 그래프에 대해, 각 데이터 구간별로 누적적으로 전류 지속 시간, 온도 지속 시간을 집계하여, 전처리부(152)에 입력된 시간에 따른 전류, 온도 데이터를 각각 전류 히스토그램, 온도 히스토그램으로 변환할 수 있다.

한편, 전처리부(152)에 입력되는 센싱 데이터는 도 6의 실시 예와 같이 그래프 형태가 아니라 데이터 값일 수 있다. 또한, 전처리부(152)는 도 6의 실시 예와 같은 막대형 히스토그램 이외에 다른 형태의 히스토그램으로 데이터를 변환할 수 있고, 히스토그램 형태가 아니라 각 데이터 구간 별 누적 빈도를 나타내는 데이터 값 그 자체로 변환할 수 있다. 제시된 실시 예 이외에도 전처리부(152)를 통하여 입, 출력되는 데이터 형태는 다양할 수 있으므로, 이에 제한되어 해석할 것이 아니다.

또한, 전처리부(152)는 배터리 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC 및 환경 정보로 수집된 온도 데이터를 히스토그램 형태로 전처리할 수 있다. 예를 들어, 배터리 관리 장치(100)가 작동하는 동안 배터리 SOC가 추정될 수 있고, 이때 배터리 휴지기 직전, 직후의 배터리 SOC 가 계산될 수 있다.

또한, 전처리부(152)는 배터리 휴지 기간(배터리 대기 시간)과 환경 정보로 수집한 온도 데이터 사이의 관계 정보를 이용하여, 배터리 휴지기 직전 배터리 SOC로부터 소정의 시간 경과 후 용량 유지율(%)을 계산할 수 있다. 이때, 배터리 휴지 기간과 온도 데이터 사이의 관계 정보는 사전에 측정되거나, 입력된 데이터를 이용할 수 있다.

전처리부(152)는 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC를 계산할 수 있고, 휴지기 직전 배터리 SOC로부터 서서히 감소하는 배터리 SOC 그래프를 생성할 수 있다. 일 예로, 전처리부(152)는 휴지기 직전의 SOC 및 휴지기 직후의 SOC 로부터 선형 보간법(linear interpolation)을 이용하여 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC를 계산할 수 있다. 이때, 배터리 SOC 감소 비율은 휴지 기간과 온도 데이터 사이의 관계 정보에 기초할 수 있다. 전처리부(152)는 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC가 계산되면, 배터리 SOC의 데이터 구간을 나누고, 각 데이터 구간별로 배터리 SOC가 누적적으로 지속되는 시간을 집계하여 휴지기의 배터리 SOC 히스토그램을 생성할 수 있다.

또한, 전처리부(152)는 환경 정보 수집부(140)를 통하여 주기적으로 배터리의 온도 데이터가 수집되면, 수집된 온도 데이터에 기초하여 휴지기 동안 시간 경과에 따른 온도 데이터를 추정할 수 있다. 전처리부(152)는 휴지기 동안 시간-온도 그래프를 생성할 수 있고, 온도 데이터 구간을 나누고, 각 온도 데이터 구간 별로 누적적으로 지속 시간을 집계하여, 휴지기의 온도 히스토그램을 생성할 수 있다.

축적부(154)(accumulator)는 배터리 사용기 동안 전처리된 전압 히스토그램, 전류 히스토그램, 온도 히스토그램과, 휴지기 경과 후 전처리된 휴지기 동안 배터리 SOC 히스토그램 및 휴지기 동안 온도 히스토그램을 축적할 수 있다. 축적부(154)는 축적된 히스토그램을 SOH 추정 모델(158)에 입력할 수 있고, 전처리된 히스토그램을 파라미터 저장소(156)에 SOH 추정 모델(158)의 파라미터로써 저장할 수 있다. 이때, 축적부(154)는 휴지기에 대해 생성된, 전처리된 배터리 SOC의 히스토그램 및 전처리된 환경 정보의 히스토그램을 휴지기 동안 에이징 정도를 반영하는 가중치 파라미터로 설정할 수 있다.

SOH 추정 모델(158)은 배터리 사용기 동안 배터리 SOH를 추정하되, 배터리 휴지기가 발생하면, 배터리 휴지기에 대해 수집된 환경 정보를 이용하여 SOH 추정에 베터리 에이징 정도를 반영할 수 있다.

도 7은 배터리 사용기 및 배터리 휴지기에 따른 데이터 처리 과정을 나타내는 일 예이다. 이하, 도 3, 도 7을 참고하여, 배터리 관리 장치(100)에서 배터리 사용기와 배터리 휴지기의 데이터 처리에 관한 일 예를 설명한다.

도 7을 참고하면, 배터리 사용기에 배터리 내 전압, 전류, 온도 데이터가 센서를 통하여 획득될 수 있다. 전처리부(152)는 배터리 사용기에 획득한 전압, 전류, 온도 데이터를 히스토그램 형태로 전처리하고, 축적부(154)는 NN(Neural Network) 기반의 SOH 추정 모델(158)에, 각 데이터 구간 별 누적 빈도 값을 입력할 수 있다. 배터리 사용기에 NN 기반의 SOH 추정 모델(158)은 배터리 SOH를 추정할 수 있다.

배터리 휴지기에는 배터리 관리 장치(100)가 작동하지 않을 수 있으므로, 배터리 내 전압, 전류, 온도 데이터가 획득되지 않을 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 배터리 휴지기는 배터리 관리 장치(100)의 전원이 Off 된 상태로 볼 수 있다. 배터리 관리 장치(100)의 전원이 On 되면, 휴지기 검출부(110)는 배터리의 휴지기를 검출하고, 환경 정보 수집부(140)는 배터리 휴지기 동안의 환경 정보로 온도 데이터를 수집할 수 있다.

도 7을 참고하면, 전처리부(152)는 수집된 온도 데이터에 기초하여, 휴지기 내 온도 데이터가 수집되지 않은 시점을 보완하여, 배터리 휴지기 동안 시간 경과에 따른 주변 온도 데이터(Ambient Temperature, ℃)를 추정하고, 시간-주변 온도 그래프를 생성할 수 있다. 도 7을 참고하면, 배터리 휴지기 동안 시간-주변 온도 그래프와, 전처리부(152)가 시간-주변 온도 그래프를 히스토그램 형태로 전처리한 휴지기 동안 온도 히스토그램을 확인할 수 있다.

또한, 전처리부(152)는 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC를 계산할 수 있고, 휴지기 직전 배터리 SOC로부터 서서히 감소하는 배터리 SOC 그래프를 생성할 수 있다. 일 예로, 전처리부(152)는 휴지기 직전의 SOC 및 휴지기 직후의 SOC 로부터 선형 보간법(linear interpolation)을 이용하여 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC를 계산할 수 있다. 이때, 배터리 SOC 감소 비율은 휴지 기간과 온도 데이터 사이의 관계 정보에 기초할 수 있다. 전처리부(152)는 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC가 계산되면, 배터리 SOC의 데이터 구간을 나누고, 각 데이터 구간별로 배터리 SOC가 누적적으로 지속되는 시간을 집계하여 휴지기의 배터리 SOC 히스토그램을 생성할 수 있다.

도 7을 참고하면, 휴지기 동안 시간-배터리 SOC 그래프 및 이를 히스토그램 형태로 전처리한 휴지기 동안 배터리 SOC 히스토그램을 확인할 수 있다.

축적부(154)는 전처리된 히스토그램을 NN에 기반한 SOH 추정 모델(158)에 입력할 수 있고, 이때, 휴지기 동안 주변 온도 히스토그램 및 휴지기 동안 배터리 SOC 히스토그램은 배터리 휴지기 동안의 에이징(aiging) 정도를 반영하기 위한 파라미터로 설정될 수 있다. NN에 기반한 SOH 추정 모델(158)은 배터리 SOH를 추정할 수 있다.

도 8은 일 실시 예에 따른 배터리 관리 방법의 흐름도이다. 이하, 도2, 도8을 참고하여, 도 2의 배터리 관리 장치(100)를 이용하여 배터리 휴지기를 고려한 배터리 관리 방법을 설명한다.

먼저, 휴지기 검출부(110)는 배터리의 휴지기(Rest time)를 검출할 수 있다(810). 일 예로, 전기 자동차(EV)의 점화 장치(Ignition) 스위치가 On 되면, 휴지기 검출부(110)는 배터리의 휴지기를 검출할 수 있다. 예를 들어, 휴지기는 배터리가 대기 상태로 방치되는 기간 및 배터리 관리 장치(100)가 작동하지 않는 기간 중 하나 이상일 수 있다.

일 예로, 휴지기 검출부(110)는 배터리가 재가동되면, 배터리 대기 시간 또는 배터리 방치 기간을 휴지기로 검출 할 수 있다. 다른 예로, 휴지기 검출부(110)는 배터리 관리 장치(100)가 작동하지 않은 기간, 또는 배터리 관리 장치(100)가 작동하나 배터리 SOC 추정이 이루어지지 않은 기간을 휴지기를 검출할 수 있다. 배터리 휴지기는 배터리 관리 장치(100) 의 전원이 Off 된 상태로 볼 수 있다. 이때, 배터리 관리 장치(100)의 전원이 On 되면, 휴지기 검출부(110)는 배터리 관리 장치(100)가 정지된 시점으로부터 재가동 된 시점까지의 기간을 배터리 휴지기로 검출할 수 있다.

그 다음, 환경 정보 수집부(140)는 휴지기 동안 환경 정보를 수집할 수 있다(820). 예를 들어, 환경 정보 수집부(140)는 배터리 휴지기 동안의 주변 환경 정보 또는 내부 환경 정보를 수집할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 환경 정보 수집부(140)는 전기 자동차의 위치 정보 및 휴지기 정보를 서버에 전송하여, 서버로부터 휴지기 동안 위치 정보에 대응하는 주변 환경 정보를 수집할 수 있다. 일 예로, 환경 정보 수집부(140)는 GPS(Global Positioning System)로부터 또는 와이파이(Wifi)를 이용하여 주기적으로 전기 자동차의 위치를 수신할 수 있다. 다른 예로, 환경 정보 수집부(140)는 전기 자동차의 시동이 꺼지기 전 마지막으로 수신된 전기 자동차의 위치 정보를 이용할 수 있다.

다른 실시 예에 따르면, 환경 정보 수집부(140)는 배터리 내 센서를 가동하여 배터리 내부 환경 정보를 수집할 수 있다. 일 예로, 환경 정보 수집부는 휴지기 동안 주기적으로 배터리 관리 장치(100)를 깨우도록 설정할 수 있다. 다른 예로, 환경 정보 (140)수집부는 배터리 관리 장치(100)가 작동하지 않는 경우에도 배터리 내 일부 센서가 데이터를 주기적으로 센싱하도록 미리 설정할 수 있다. 여기서, 배터리가 임계치 이하로 사용되는 경우나 배터리 관리 장치(100)가 소정의 시간 이내로 깨어나는 경우 배터리 휴지기가 유지되는 것으로 볼 수 있다.

그 다음, SOH 추정부(150)는 수집한 환경 정보를 기초로 배터리 SOH(State of Health)를 추정할 수 있다. 예를 들어, SOH 추정부(150)는 배터리 사용기에 입력되는 데이터를 이용하여 배터리 SOH를 추정하고, 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC 및 수집한 환경 정보에 기초하여 휴지기 동안 배터리의 에이징(aging) 정도를 반영하여 추정한 배터리 SOH를 갱신할 수 있다.

도 9는 일 실시 예에 따른 주변 환경 정보를 이용한 배터리 관리 방법의 상세 흐름도이다. 이하, 도 3, 도 9를 참고하여, 환경 정보 수집부(140)가 주변 환경 정보를 수집하는 일 예를 상세히 설명한다. 먼저, 휴지기 검출부(110)는 배터리의 휴지기가 검출되는지 판단한다(910). 일 예로, 전기 자동차(EV)의 점화 장치(Ignition) 스위치가 On 되면, 휴지기 검출부(110)는 배터리의 휴지기를 검출할 수 있다.

그 다음, 환경 정보 수집부(140)는 배터리 휴지기가 검출되면(910), 전기 자동차의 위치 정보와 배터리 휴지기 정보(배터리 대기 시간)를 외부의 서버에 전송할 수 있다(920). 환경 정보 수집부(140)는 외부의 서버, 예를 들어 기상청, 포털 사이트(portal site) 등과 유선 또는 무선 방식으로 통신할 수 있다.

그 다음, 환경 정보 수집부(140)는 서버로부터 휴지기 동안 위치 정보에 대응하는 주변 환경 정보를 수집할 수 있다(930). 예를 들어, 전기 자동차를 주차하고 소정의 시간이 경과하면, 전기 자동차가 위치한 지역의 시간 별, 날짜 별 온도 데이터가 수집될 수 있다. 이때, 주변 환경 정보는 전기 자동차가 위치한 지역의 기후 정보 및 날씨 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 주변 환경 정보는 전기 자동차가 위치한 지역에서의 온도, 습도, 미세 먼지 농도 등의 데이터를 포함할 수 있다.

환경 정보 수집부(140)는 전기 자동차가 실내에 주차되어 있는 경우 서버로부터 수집한 주변 환경 정보를 실내에 적용할 수 있도록 보정하는 알고리즘을 포함할 수 있다. 또한, 환경 정보 수집부(140)에서 수집할 수 있는 주변 환경 정보의 종류와 수집 방법은 다양할 수 있으므로, 제시된 실시 예에 한정하여 해석할 것은 아니다.

그 다음, SOH 추정부(150)는 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC 및 수집한 환경 정보에 기초하여 추정한 배터리 SOH를 갱신할 수 있다(950).

한편, 배터리 사용기 중에는 휴지기 검출부(110)에서 배터리 휴지기를 검출하지 않을 수 있다(910). 이 경우, SOH 추정부(150)는 배터리 사용기에 입력되는 데이터를 이용하여 배터리 SOH를 추정할 수 있다(940).도 10은 일 실시 예에 따른 내부 환경 정보를 이용한 SOH 추정 방법의 상세 흐름도이다. 이하, 도 3, 도 10을 참고하여, 환경 정보 수집부(140)가 내부 환경 정보를 수집하는 일 예를 상세히 설명한다.

먼저, 환경 정보 수집부(140)는 휴지기 동안 주기적으로 배터리 관리 장치(100)를 깨우도록 설정하거나, 배터리 관리 장치가(100) 작동하지 않는 경우에도 배터리 내 일부 센서가 데이터를 주기적으로 센싱하도록 미리 설정할 수 있다(1010).

일 예로, 환경 정보 수집부(140)는 휴지기 중 배터리 관리 시스템을 깨워 배터리 내부의 환경 정보를 수집하도록 배터리 관리 장치(100)가 깨어나는 주기를 설정할 수 있다. 다른 예로, 환경 정보 수집부(140)는 배터리 내 특정 센서들은 배터리 관리 시스템이 작동하지 않는 경우에도 배터리 내 센서가 데이터를 센싱하도록 배터리 관리 장치(100)와 별개로, 센싱 데이터 저장소를 지정할 수 있다.

그 다음, 휴지기 검출부(110)는 배터리의 휴지기가 검출되는지 판단할 수 있다(1020). 일 예로, 휴지기 검출부(110)는 전기 자동차(EV)의 점화 장치(Ignition) 스위치가 On 되면, 배터리의 휴지기를 검출할 수 있다.

환경 정보 수집부(140)는 휴지기가 검출되면(1020), 배터리 내 센서를 가동하여 배터리 내부 환경 정보를 수집할 수 있다(1030). 이때, 내부 환경 정보는 온도, 습도, 전압, 전류 등을 포함할 수 있다.

그 다음, SOH 추정부(150)는 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC 및 수집한 환경 정보에 기초하여 추정한 배터리 SOH를 갱신할 수 있다(950).

한편, 배터리 사용기 중에는 휴지기 검출부(110)에서 배터리 휴지기를 검출하지 않을 수 있다(1020). 이 경우, SOH 추정부(150)는 배터리 사용기에 입력되는 데이터를 이용하여 배터리SOH를 추정할 수 있다(1040).

도 11은 일 실시 예에 따라 SOH 추정 모델을 이용하여 SOH를 추정하는 SOH 추정 방법의 상세 흐름도이다. 이하, 도 3, 도 11을 참고하여, 배터리 관리 장치(100)가 휴지기 동안 수집환 환경 정보를 기초로 배터리 에이징(aging) 정도를 반영하여 배터리 SOH를 추정하는 일 예를 상세히 설명한다.

먼저, 휴지기 검출부(110)는 배터리 휴지기가 검출되는지 판단할 수 있다(1110). 일 예로, 휴지기 검출부(110)는 전기 자동차(EV)의 점화 장치(Ignition) 스위치가 On 되면, 배터리의 휴지기를 검출할 수 있다. 그 다음, 환경 정보 수집부(140)는 휴지기가 검출되면, 휴지기 동안 환경 정보를 수집할 수 있다(1120).

그 다음, 전처리부(152)는 환경 정보로 수집된 온도 데이터에 기초하여 휴지기 동안 온도 데이터를 추정할 수 있다(1130). 일 예로, 전처리부(152)는 주기적으로 온도 데이터가 수집되면, 수집된 온도 데이터에 기초하여 휴지기 동안 온도 데이터를 추정하고, 시간-온도 데이터 그래프를 생성할 수 있다.

또한, 전처리부(152)는 휴지 기간 및 휴지기 동안 온도 데이터 사이의 관계 정보를 이용하여, 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC를 계산할 수 있다(1140). 여기서, 휴지 기간(배터리 대기 시간)과 온도 데이터 사이에 관계 정보는 미리 측정 또는 입력될 수 있다. 전처리부(152)는 배터리 휴지기 직전 배터리 SOC로부터 소정의 시간 경과 후 용량 유지율(%)을 계산하여 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC를 계산하고, 휴지기 동안 시간-배터리 SOC 그래프를 생성할 수 있다.

그 다음, 전처리부(152)는 휴지기 동안 온도 데이터와 휴지기 동안 배터리 SOC를 데이터 구간별로 누적 빈도 분포를 나타내는 히스토그램 형태로 전처리할 수 있다(1150). 예를 들어, 전처리부(152)는 휴지기 동안 온도 히스토그램 및 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC 히스토그램을 생성할 수 있다.

그 다음, 축적부(154)는 휴지기 동안 온도 히스토그램 및 휴지기 동안 배터리 SOC 히스토그램을 휴지기 동안의 에이징(aging) 정도를 반영하는 파라미터로 설정할 수 있다(1160). 예를 들어, 축적부(154)는 전처리된 히스토그램을 SOH 추정 모델(158)의 파라미터로써 파라미터 저장소(156)에 저장할 수 있다. 여기서, SOH 추정 모델(158)은 신경망(NN, Neural Network), 심층 신경망(DNN, Deep Neural Network), 제한 볼츠만 머신(RBM, Restricted Boltzmann Machine) 중 적어도 하나에 기반한 추정 모델일 수 있다.

그 다음, 축적부(154)는 전처리된 히스토그램을 SOH 추정 모델(158)에 입력하고(1180), SOH 추정 모델(158)은 배터리 SOH를 추정할 수 있다(1190)

SOH 추정 모델(158)은 축적부(154)를 통하여 에이징 정도를 반영하는 파라미터가 설정되면, 휴지기 동안의 에이징 정도를 반영하여 추정된 배터리 SOC를 갱신할 수 있다(1200).

한편, 배터리 사용기 중에는 휴지기 검출부(110)에서 배터리 휴지기를 검출하지 않을 수 있다(1110). 이 경우, 전처리부(152)는 배터리 사용기에 입력되는 전류, 전압, 온도 데이터를 데이터 구간별로 누적 빈도 분포를 나타내는 히스토그램 형태로 전처리할 수 있다(1170).

한편, 배터리 관리 장치(100)는 전기 자동차(EV), 플러그인 하이브리드 전기자동차(PHEV, Plug-In Hybrid EV), 하이브리드 전기자동차(HEV, Hybrid EV)의 배터리 팩을 관리하는데 이용될 수 있으며, 이외에 충/방전이 가능한 이차 베터리, 베터리 셀, 베터리 모듈을 에너지원으로 동작하는 응용 기술에도 적용될 수 있다.

본 실시 예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 실시예들을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.

본 개시가 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

100: 배터리 관리 장치
110: 휴지기 검출부
140: 환경 정보 수집부
150: SOH 추정부
152: 전처리부
154: 축적부
156: 파라미터 저장소
158: SOH 추정 모델

Claims (21)

1. 배터리의 휴지기를 검출하는 휴지기 검출부;
   상기 휴지기 동안 환경 정보를 수집하는 환경 정보 수집부; 및
   상기 수집한 환경 정보를 기초로 배터리 SOH(State of Health)를 추정하는 SOH 추정부;를 포함하고,
   상기 SOH 추정부는
   배터리 사용기에 입력되는 데이터를 이용하여 SOH를 추정하고,
   휴지기 동안 유지된 배터리 SOC 및 상기 수집한 환경 정보에 기초하여 상기 추정한 배터리 SOH를 갱신하는 배터리 관리 장치.
2. 제1항 있어서,
   상기 휴지기 검출부는 전기 자동차(EV)의 점화 장치(Ignition) 스위치가 온(On) 되면, 배터리의 휴지기를 검출하는 배터리 관리 장치.
3. 제1항 있어서,
   상기 휴지기 검출부는 상기 배터리가 대기 상태로 방치된 기간 및 상기 배터리 관리 장치가 작동하지 않은 기간 중 하나 이상을 휴지기로 검출하는 배터리 관리 장치.
4. 제1항 있어서,
   상기 환경 정보 수집부는 전기 자동차의 위치 정보 및 휴지기 정보를 서버에 전송하여, 상기 서버로부터 상기 휴지기 동안 상기 위치 정보에 대응하는 주변 환경 정보를 수집하는 배터리 관리 장치.
5. 제4항 있어서,
   상기 환경 정보 수집부는 GPS(Global Positioning System)로부터 위치 정보를 주기적으로 수신하거나, 상기 휴지기 직전 마지막으로 저장된 위치 정보를 이용하는 배터리 관리 장치.
6. 제4항 있어서,
   상기 주변 환경 정보는 온도, 습도, 미세 먼지 밀도 중 하나 이상을 포함하는 배터리 관리 장치.
7. 제1항 있어서,
   상기 환경 정보 수집부는 상기 배터리 내 센서를 가동하여 배터리 내부 환경 정보를 수집하는 배터리 관리 장치.
8. 제7항 있어서,
   상기 환경 정보 수집부는 상기 휴지기 동안 주기적으로 상기 배터리 관리 장치를 깨우도록 설정하여 배터리 내부 환경 정보를 수집하는 배터리 관리 장치.
9. 제7항 있어서,
   상기 환경 정보 수집부는 상기 배터리 관리 장치가 작동하지 않는 경우에도 상기 배터리 내 일부 센서가 데이터를 주기적으로 센싱하도록 설정하여 배터리 내부 환경 정보를 수집하는 배터리 관리 장치.
10. 삭제
11. 제1항 있어서,
    상기 SOH 추정부는 상기 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC 및 상기 수집한 환경 정보 중 하나 이상을, 데이터 구간별로 누적 빈도 분포를 나타내는 히스토그램 형태로 전처리하는 전처리부를 더 포함하는 배터리 관리 장치.
12. 제11항에 있어서,
    상기 전처리부는 휴지기 직전의 SOC 및 휴지기 직후의 SOC 로부터 선형 보간법(linear interpolation)을 이용하여 상기 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC를 계산하는 배터리 관리 장치.
13. 제12항 있어서,
    상기 전처리부는 휴지 기간 및 상기 수집한 환경 정보에 포함된 온도 데이터 사이의 관계 정보를 이용하여, 상기 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC의 감소 비율을 더 계산하는 배터리 관리 장치.
14. 제11항 있어서,
    상기 SOH 추정부는
    상기 전처리된 배터리 SOC의 히스토그램 및 상기 전처리된 환경 정보의 히스토그램을 상기 휴지기 동안 에이징 정도를 반영하는 파라미터로 설정하는 배터리 관리 장치.
15. 배터리의 휴지기를 검출하는 단계;
    상기 휴지기 동안 환경 정보를 수집하는 단계;
    상기 수집한 환경 정보를 기초로 배터리 SOH(State of Health)를 추정하는 단계;를 포함하고,
    상기 SOH를 추정하는 단계는
    배터리 사용기에 입력되는 데이터를 이용하여 SOH를 추정하는 단계; 및
    휴지기 동안 유지된 배터리 SOC 및 상기 수집한 환경 정보에 기초하여 상기 추정한 배터리 SOH를 갱신하는 단계를 포함하는 배터리 관리 방법.
16. 제15항 있어서,
    상기 환경 정보를 수집하는 단계는 전기 자동차의 위치 정보 및 휴지기 정보를 서버에 전송하여, 상기 서버로부터 상기 휴지기 동안 상기 위치 정보에 대응하는 주변 환경 정보를 수집하는 배터리 관리 방법.
17. 제15항에 있어서,
    상기 환경 정보를 수집하는 단계는 상기 배터리 내 센서를 가동하여 배터리 내부 환경 정보를 수집하는 배터리 관리 방법.
18. 삭제
19. 제15항 있어서,
    상기 SOH를 추정하는 단계는
    휴지기 직전의 SOC 및 휴지기 직후의 SOC 로부터 선형 보간법(linear interpolation)을 이용하여 상기 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC를 계산하는 단계를 더 포함하는 배터리 관리 방법.
20. 제15항 있어서,
    상기 SOH를 추정하는 단계는
    상기 휴지기 동안 유지된 배터리 SOC 및 상기 수집한 주변 환경 정보 중 하나 이상을, 데이터 구간별로 누적 빈도 분포를 나타내는 히스토그램 형태로 전처리하는 단계를 더 포함하는 배터리 관리 방법.
21. 제20항 있어서,
    상기 SOH를 추정하는 단계는
    상기 전처리된 배터리 SOC의 히스토그램 및 상기 전처리된 환경 정보의 히스토그램을 상기 휴지기 동안 에이징 정도를 반영하는 파라미터로 설정하는 단계를 더 포함하는 배터리 관리 방법.
    

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