KR102555776B1 - Operation method of diagnostic algorithm for battery performance diagnosis and battery performance diagnosis system - Google Patents

Operation method of diagnostic algorithm for battery performance diagnosis and battery performance diagnosis system Download PDF

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Abstract

본 발명은 전기자동차용 배터리 성능진단과 관련한 기술에 관한 것으로서, 일실시예에 따른 배터리 성능진단을 위한 진단 알고리즘의 동작 방법은 배터리의 수준별로 성능진단 데이터가 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 기록하고 유지하는 단계, 배터리 성능진단용 간이진단기에서 측정된 성능진단용 데이터를 입력받는 단계, 상기 입력된 성능진단용 데이터를 상기 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터와 비교하여 오차를 계산하는 단계, 및 상기 계산된 오차가 기준 이상인 경우에, 결과값 검증 과정을 통해 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다.The present invention relates to a technology related to battery performance diagnosis for an electric vehicle, and a method for operating a diagnosis algorithm for battery performance diagnosis according to an embodiment records standard performance diagnosis data for each battery level in which performance diagnosis data is recorded for each battery level. and maintaining, receiving the performance diagnosis data measured by the simple diagnostic device for battery performance diagnosis, comparing the input performance diagnosis data with the recorded standard performance diagnosis data for each battery level to calculate an error, and calculating the error The method may include updating standard performance diagnosis data for each battery level recorded through a result value verification process when the error is greater than or equal to a reference value.

Description

배터리 성능진단을 위한 진단 알고리즘의 동작 방법 및 배터리 성능진단 시스템{Operation method of diagnostic algorithm for battery performance diagnosis and battery performance diagnosis system}Operation method of diagnostic algorithm for battery performance diagnosis and battery performance diagnosis system}

본 발명은 전기자동차용 배터리 성능진단과 관련한 기술에 관한 것으로서, 배터리 성능진단을 위한 동일한 판단 기준을 제공하는 기술적 사상에 관한 것이다.The present invention relates to a technology related to battery performance diagnosis for an electric vehicle, and relates to a technical idea providing the same criterion for battery performance diagnosis.

전기자동차(electric vehicle, EV)나 플러그인 하이브리드 전기자동차(plug-in hybrid electric vehicle, PHEV) 등에는 차량의 구동력으로 제공할 전기에너지를 저장하기 위해 고전압 배터리가 탑재된다. 이러한 고전압 배터리의 용량이나 상태에 따라 차량의 주행거리에 미치는 영향이 절대적이다.A high-voltage battery is mounted in an electric vehicle (EV) or a plug-in hybrid electric vehicle (PHEV) to store electric energy to be provided as a driving force of the vehicle. Depending on the capacity or condition of the high-voltage battery, the effect on the mileage of the vehicle is absolute.

그러나, 배터리의 특성상 지속적으로 사용하는 경우, 열화라는 용량이 감소되는 현상은 피할 수 없는 것이 현실이며, 열화가 진행되면 동일한 SOC(STATE OF CHARGE)량을 표시하고 있더라도 주행거리 감소, 가속을 위한 출력저하 등의 현상이 나타나게 된다.However, due to the nature of the battery, it is a reality that the phenomenon of deterioration, which is a decrease in capacity, is unavoidable when continuously used. phenomena such as deterioration.

이에, 종래에는 전기자동차의 배터리를 90% 이상 충전하여 사용하며 그때의 전압 특성을 이용하여 배터리 열화를 검출한다. 그러나, 이러한 종래기술은 일정 전압 내의 충전량이 열화가 진행됨에 따라 선형적으로 감소하는 특성을 이용하지만 완속 충전 인프라가 다양화되면서 충전 전류가 다양해졌고 충전 전류에 따른 배터리 충전 효율을 반영하지 않아 배터리 사용에 의해 열화도가 증가함에 따라 열화도 연산 오차가 발생한다.Therefore, in the prior art, the battery of the electric vehicle is charged to 90% or more, and the battery deterioration is detected using the voltage characteristics at that time. However, this prior art uses the characteristic that the amount of charge within a certain voltage decreases linearly as deterioration progresses, but as the slow charging infrastructure diversifies, the charging current diversifies and does not reflect the “battery” charging efficiency according to the charging current, so “battery” is used. As the degree of deterioration increases by , an error in calculation of the degree of degradation occurs.

현재 보유/운영 중인 전기차 배터리의 성능진단을 위한 측정, 판단, 점검 환경은 부재하다. 특히, 중고전기차 매매, 중고전기차 정기 성능 점검 시 배터리 성능진단 항목이 부재하다.There is no measurement, judgment, and inspection environment for diagnosing the performance of electric vehicle batteries currently owned/operated. In particular, there is no item for battery performance diagnosis during the sale of used electric vehicles or regular performance checks of used electric vehicles.

이에 전기차, 배터리 성능진단을 위한 간이진단기 및 성능진단 플랫폼 그리고 성능진단 결과 제공으로 구성하는 전기자동차용 배터리 성능진단 체계가 필요한 실정이다.Accordingly, there is a need for a battery performance diagnosis system for electric vehicles, which consists of a simple diagnosis device and performance diagnosis platform for performance diagnosis of electric vehicles and batteries, and provision of performance diagnosis results.

한국등록특허 제10-0256732호 "전기자동차의 배터리 진단방법"Korean Patent Registration No. 10-0256732 "Method for diagnosing battery of electric vehicle" 한국공개특허 제10-2020-0107813호 "배터리 성능진단 시스템 및 배터리 성능진단 시스템 진단 방법"Korean Patent Publication No. 10-2020-0107813 "Battery Performance Diagnosis System and  Battery Performance Diagnosis System   Diagnosis   Method"

본 발명은 배터리 성능진단에 있어, 동일한 판단기준을 제공하는데 목적이 있다.An object of the present invention is to provide the same criterion for diagnosing battery performance.

본 발명은 진단결과 검증 분석으로 오차률을 도출하고, 표준 성능진단 데이터를 개선하는데 목적이 있다.An object of the present invention is to derive an error rate through diagnosis result verification analysis and to improve standard performance diagnosis data.

본 발명은 장소와 시간에 관계없이 배터리 성능진단을 간편하고 정확하게 수행하는데 목적이 있다.An object of the present invention is to simply and accurately perform battery performance diagnosis regardless of place and time.

일실시예에 따른 배터리 성능진단을 위한 진단 알고리즘의 동작 방법은 배터리의 수준별로 성능진단 데이터가 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 기록하고 유지하는 단계, 배터리 성능진단용 간이진단기에서 측정된 성능진단용 데이터를 입력받는 단계, 상기 입력된 성능진단용 데이터를 상기 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터와 비교하여 오차를 계산하는 단계, 및 상기 계산된 오차가 기준 이상인 경우에, 결과값 검증 과정을 통해 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다.A method of operating a diagnostic algorithm for diagnosing battery performance according to an embodiment includes recording and maintaining standard performance diagnostic data for each battery level in which performance diagnostic data for each battery level is recorded, and performance diagnostic data measured in a simple diagnostic device for battery performance diagnostics. Comparing the input performance diagnosis data with the recorded standard performance diagnosis data for each battery level to calculate an error, and if the calculated error is greater than or equal to a standard, the battery recorded through a result value verification process Updating standard performance diagnosis data for each level may be included.

일실시예에 따른 배터리 성능진단을 위한 진단 알고리즘의 동작 방법은 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 생성하는 단계는, 잔존수명 100%에서 40%까지의 배터리에 대한 배터리 충방전 성능 데이터를 수집하여 배터리의 잔존수명별 SOC(State of Cell)를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment, a method of operating a diagnostic algorithm for diagnosing battery performance further includes generating standard performance diagnostic data for each battery level, and the generating of the standard performance diagnostic data for each battery level includes: The method may include collecting battery charge/discharge performance data for the battery up to % and calculating a state of cell (SOC) for each remaining life of the battery.

일실시예에 따른 상기 배터리 성능진단용 간이진단기는, 전기자동차용 배터리에 충전과 방전을 적어도 1회 이상 수행하도록 제어하고, 상기 충전과 방전에 따른 전압(V), 전류(I), 및 시간(T)을 수집하며, 상기 수집된 전압, 전류, 및 시간을 배터리 성능진단 시스템으로 전송하여 성능진단을 분석 요청하고, 상기 분석 요청에 대한 응답으로 상기 전기자동차용 배터리에 대한 성능진단리포트를 전달 받을 수 있다.The simple diagnostic device for diagnosing battery performance according to an embodiment controls the battery for an electric vehicle to be charged and discharged at least once, and the voltage (V), current (I), and time ( T), transmits the collected voltage, current, and time to the battery performance diagnosis system to request performance diagnosis analysis, and receives a performance diagnosis report for the battery for the electric vehicle in response to the analysis request. can

일실시예에 따른 상기 배터리 성능진단용 간이진단기는, 상기 전기자동차용 배터리에 충전과 방전을 적어도 1회 이상 수행하되, 충전 360초 후 120초에서 180초 휴식, 방전 360초 후 120초~180초 휴식을 또는 충전 760초 후 120초에서 180초 휴식, 방전 760초 후 120초에서 180초 휴식을 반복하도록 제어할 수 있다.The simple diagnostic device for diagnosing battery performance according to an embodiment performs charging and discharging of the battery for an electric vehicle at least once, and after 360 seconds of charging, 120 seconds to 180 seconds of rest, and 360 seconds of discharging, 120 seconds to 180 seconds It can be controlled to take a break or repeat a 120 to 180 second break after 760 seconds of charging and a 120 to 180 second break after 760 seconds of discharging.

일실시예에 따른 상기 배터리 성능진단용 간이진단기는, 상기 충전과 방전에 따른 전압(V), 전류(I), 및 시간(T)을 2초 간격으로 수집할 수 있다.The simple diagnostic device for diagnosing battery performance according to an embodiment may collect voltage (V), current (I), and time (T) according to the charging and discharging at intervals of 2 seconds.

일실시예에 따른 상기 입력된 성능진단용 데이터를 상기 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터와 비교하여 오차를 계산하는 단계는, 표준 성능진단 검색엔진, 근사치 계산을 위한 칼만필터, KNN 알고리즘 중에서 적어도 하나를 사용하여 상기 오차를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.In the step of calculating an error by comparing the input performance diagnosis data with the recorded standard performance diagnosis data for each battery level, at least one of a standard performance diagnosis search engine, a Kalman filter for approximate calculation, and a KNN algorithm. It may include calculating the error using

일실시예에 따른 진단 알고리즘이 적용된 배터리 성능진단 시스템은 배터리의 수준별로 성능진단 데이터가 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 저장하는 데이터베이스, 배터리 성능진단용 간이진단기에서 측정된 성능진단용 데이터를 입력받는 데이터 수집부, 상기 입력된 성능진단용 데이터를 상기 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터와 비교하여 오차를 계산하는 오차계산 처리부, 및 상기 계산된 오차가 기준 이상인 경우에, 결과값 검증 과정을 통해 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 업데이트하는 업데이트 처리부를 포함할 수 있다.A battery performance diagnosis system to which a diagnosis algorithm according to an embodiment is applied includes a database storing standard performance diagnosis data for each battery level in which performance diagnosis data for each battery level is recorded, and data for receiving performance diagnosis data measured in a simple diagnostic device for battery performance diagnosis. A collection unit, an error calculation processing unit that calculates an error by comparing the input performance diagnosis data with the recorded standard performance diagnosis data for each battery level, and a battery recorded through a result value verification process when the calculated error is greater than or equal to the standard. An update processor for updating standard performance diagnosis data for each level may be included.

일실시예에 따른 진단 알고리즘이 적용된 배터리 성능진단 시스템은 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 생성하는 표준 성능진단 데이터 생성부를 더 포함하고, 상기 표준 성능진단 데이터 생성부는, 잔존수명 100%에서 40%까지의 배터리에 대한 배터리 충방전 성능 데이터를 수집하여 배터리의 잔존수명별 SOC(State of Cell)를 계산하고, 상기 계산된 SOC를 반영하여 상기 표준 성능진단 데이터를 생성할 수 있다.A battery performance diagnosis system to which a diagnosis algorithm according to an embodiment is applied further includes a standard performance diagnosis data generation unit generating standard performance diagnosis data for each battery level, wherein the standard performance diagnosis data generation unit determines the remaining life span from 100% to 40%. The standard performance diagnosis data may be generated by collecting battery charge/discharge performance data of the battery, calculating a state of cell (SOC) for each remaining life of the battery, and reflecting the calculated SOC.

일실시예에 따른 상기 오차계산 처리부는, 표준 성능진단 검색엔진, 근사치 계산을 위한 칼만필터, KNN 알고리즘 중에서 적어도 하나를 사용하여 상기 오차를 계산할 수 있다.The error calculation processing unit according to an embodiment may calculate the error using at least one of a standard performance diagnosis search engine, a Kalman filter for approximate calculation, and a KNN algorithm.

일실시예에 따르면, 배터리 성능진단에 있어, 동일한 판단기준을 제공할 수 있다.According to an embodiment, the same criterion may be provided in diagnosing battery performance.

일실시예에 따르면, 진단결과 검증 분석으로 오차률을 도출하고, 표준 성능진단 데이터를 개선할 수 있다.According to an embodiment, an error rate may be derived and standard performance diagnosis data may be improved through diagnosis result verification analysis.

일실시예에 따르면, 장소와 시간에 관계없이 배터리 성능진단을 간편하고 정확하게 수행할 수 있다.According to one embodiment, the battery performance diagnosis can be simply and accurately performed regardless of place and time.

도 1은 일실시예에 따른 배터리 성능진단 시스템이 적용된 전체 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 일실시예에 따른 배터리 성능진단용 간이진단기를 설명하는 도면이다.
도 3은 일실시예에 따른 배터리 성능진단 시스템을 설명하는 도면이다.
도 4 및 5는 배터리 성능진단 시스템이 편차를 최적화하는 과정을 설명하는데 참고할 수 있는 그래프이다.
도 6은 일실시예에 따른 배터리 성능진단을 위한 진단 알고리즘의 동작 방법을 설명하는 도면이다.
1 is a diagram illustrating an entire system to which a battery performance diagnosis system according to an embodiment is applied.
2 is a diagram illustrating a simple diagnostic device for diagnosing battery performance according to an embodiment.
3 is a diagram illustrating a battery performance diagnosis system according to an exemplary embodiment.
4 and 5 are graphs that can be referenced for explaining a process of optimizing deviation by the battery performance diagnosis system.
6 is a diagram illustrating an operating method of a diagnostic algorithm for diagnosing battery performance according to an exemplary embodiment.

본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.Specific structural or functional descriptions of the embodiments according to the concept of the present invention disclosed in this specification are only illustrated for the purpose of explaining the embodiments according to the concept of the present invention, and the embodiments according to the concept of the present invention These may be embodied in various forms and are not limited to the embodiments described herein.

본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.Embodiments according to the concept of the present invention can apply various changes and can have various forms, so the embodiments are illustrated in the drawings and described in detail herein. However, this is not intended to limit the embodiments according to the concept of the present invention to specific disclosures, and includes modifications, equivalents, or substitutes included in the spirit and scope of the present invention.

제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.Terms such as first or second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another component, for example, without departing from the scope of rights according to the concept of the present invention, a first component may be named a second component, Similarly, the second component may also be referred to as the first component.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 "~사이에"와 "바로~사이에" 또는 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.It is understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, but other elements may exist in the middle. It should be. On the other hand, when an element is referred to as “directly connected” or “directly connected” to another element, it should be understood that no other element exists in the middle. Expressions describing the relationship between components, such as "between" and "directly between" or "directly adjacent to" should be interpreted similarly.

본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Terms used in this specification are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this specification, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate that the described feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof exists, but one or more other features or numbers, It should be understood that the presence or addition of steps, operations, components, parts, or combinations thereof is not precluded.

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

이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, the scope of the patent application is not limited or limited by these examples. Like reference numerals in each figure indicate like elements.

도 1은 일실시예에 따른 배터리 성능진단 시스템(130)이 적용된 전체 시스템(100)을 설명하는 도면이다.1 is a diagram illustrating an entire system 100 to which a battery performance diagnosis system 130 according to an embodiment is applied.

일실시예에 따른 전체 시스템(100)은 전기자동차(110)의 배터리에 대한 성능을 진단하여 진단 데이터를 생성하는 배터리 성능진단용 간이진단기(120)와 생성된 진단 데이터를 전달 받아 다양한 분석과정을 통해 성능진단 리포트(140)를 제공하는 배터리 성능진단 시스템(130)을 포함할 수 있다.The entire system 100 according to an embodiment is provided with a simple diagnostic device 120 for diagnosing battery performance to generate diagnostic data by diagnosing the performance of the battery of the electric vehicle 110 and receiving the generated diagnostic data through various analysis processes. A battery performance diagnosis system 130 providing a performance diagnosis report 140 may be included.

또한, 배터리 성능진단 시스템(130)은 배터리 성능진단에 있어, 동일한 판단기준을 제공하기 위해, 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 유지하고, 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 이용하여 성능진단 리포트(140)를 제공할 수 있다. 또한, 배터리 성능진단 시스템(130)은 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 업데이트할 수 있다.In addition, the battery performance diagnosis system 130 maintains standard performance diagnosis data for each battery level and generates a performance diagnosis report 140 using the standard performance diagnosis data for each battery level in order to provide the same criterion for battery performance diagnosis. can provide In addition, the battery performance diagnosis system 130 may update the recorded standard performance diagnosis data for each battery level.

이에, 배터리 성능진단 시스템(130)은 진단결과 검증 분석으로 오차률을 도출하고, 표준 성능진단 데이터를 개선할 수 있다.Accordingly, the battery performance diagnosis system 130 may derive an error rate through diagnosis result verification analysis and improve standard performance diagnosis data.

배터리 성능진단 시스템(130)은 데이터베이스(131)를 통해 배터리의 수준별로 성능진단 데이터가 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 기록하고 유지할 수 있다.The battery performance diagnosis system 130 may record and maintain standard performance diagnosis data for each battery level in which performance diagnosis data for each battery level is recorded through the database 131 .

또한, 배터리 성능진단 시스템(130)은 배터리 성능진단용 간이진단기(120)에서 측정된 성능진단용 데이터를 입력 받을 수 있다.In addition, the battery performance diagnosis system 130 may receive performance diagnosis data measured by the simple diagnosis device 120 for battery performance diagnosis.

배터리 성능진단 시스템(130)은 배터리 성능진단용 간이진단기(120)로부터 입력된 성능진단용 데이터와 데이터베이스(131)에 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 비교하여 오차를 계산할 수 있다.The battery performance diagnosis system 130 may calculate an error by comparing performance diagnosis data input from the battery performance diagnosis simple diagnostic device 120 with standard performance diagnosis data for each battery level recorded in the database 131 .

배터리 성능진단 시스템(130)은 계산된 오차가 기준 이상인 경우에, 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터에 대한 수정이 필요하다 판단하고, 결과값 검증 과정을 통해 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 업데이트할 수 있다.When the calculated error is greater than or equal to the standard, the battery performance diagnosis system 130 determines that the recorded standard performance diagnosis data for each battery level needs to be modified, and updates the recorded standard performance diagnosis data for each battery level through a result value verification process. can do.

일실시예에 따른 배터리 성능진단 시스템(130)은 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 생성할 수도 있다. 또한, 생성된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 데이터베이스(131)에 기록할 수 있다.The battery performance diagnosis system 130 according to an embodiment may generate standard performance diagnosis data for each battery level. In addition, the generated standard performance diagnosis data for each battery level may be recorded in the database 131 .

일실시예에 따른 배터리 성능진단 시스템(130)은 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 생성하기 위해, 잔존수명 100%에서 40%까지의 배터리에 대한 배터리 충방전 성능 데이터를 수집하여 배터리의 잔존수명별 SOC(State of Cell)를 계산할 수 있다.In order to generate standard performance diagnosis data for each battery level, the battery performance diagnosis system 130 according to an embodiment collects battery charge/discharge performance data for batteries with remaining lifespans of 100% to 40%, and SOC for each remaining lifespan of the battery. (State of Cell) can be calculated.

잔존수명 100%는 신품 상태의 배터리에 해당하고, 잔존수명 40%는 폐품 상태의 배터리에 해당한다.100% of the remaining life corresponds to a battery in new condition, and 40% of the remaining life corresponds to a battery in a disused condition.

일실시예에 따른 배터리 성능진단 시스템(130)은 신품에서 폐품까지의 배터리 충방전 성능 데이터를 수집하여 배터리의 잔존수명별 SOC를 계산할 수 있다.The battery performance diagnosis system 130 according to an embodiment may collect charge/discharge performance data of a battery from a new product to a disused product and calculate SOC for each remaining life of the battery.

SOC는 배터리의 충방전 효율이 급격히 변화하는 부분을 중심으로 계산될 수 있으며, 본 명세서에서는 100%~ 40%를 기준으로 계산되나 이 범위는 다양하게 설계 변경될 수 있다.SOC can be calculated centering on the part where the charge/discharge efficiency of the battery changes rapidly, and in this specification, it is calculated based on 100% to 40%, but this range can be variously designed.

배터리 성능진단 시스템(130)은 계산된 SOC를 표준 성능진단 데이터로 생성하고, 데이터베이스(131)에 기록할 수 있다.The battery performance diagnosis system 130 may generate the calculated SOC as standard performance diagnosis data and record it in the database 131 .

본 발명에서 설명하는 전기자동차(110)는 배터리 성능진단이 필요한 자동차로서, 성능점검차, 중고차 등을 포함할 수 있다.The electric vehicle 110 described in the present invention is a vehicle requiring battery performance diagnosis, and may include a performance check vehicle, a used vehicle, and the like.

구체적으로, 배터리 성능진단용 간이진단기(120)는 배터리 성능진단을 위한 간이진단기를 이용하여 전기자동차용 배터리에 대한 성능진단 리포트를 제공할 수 있다. 또한, 장소와 시간에 관계없이 배터리 성능진단을 간편하고 정확하게 수행할 수 있다.Specifically, the simple diagnostic device 120 for diagnosing battery performance may provide a performance diagnosis report for an electric vehicle battery by using the simple diagnostic device for diagnosing battery performance. In addition, battery performance diagnosis can be performed simply and accurately regardless of place and time.

이를 위해, 배터리 성능진단을 위한 간이진단기를 이용하여 전기자동차용 배터리에 대한 성능진단 리포트를 제공할 수 있다.To this end, a performance diagnosis report for an electric vehicle battery may be provided using a simple diagnostic device for battery performance diagnosis.

일실시예에 따르면, 배터리 성능진단용 간이진단기(120)는 전기자동차용 배터리로부터 충전과 방전을 수행하여 배터리에 대한 상태정보로서, 전압(V), 전류(I), 및 시간(T)을 수집할 수 있다.According to an embodiment, the simple diagnostic device 120 for diagnosing battery performance collects voltage (V), current (I), and time (T) as state information on the battery by performing charging and discharging from an electric vehicle battery. can do.

예를 들어, 배터리 성능진단용 간이진단기(120)는 전기자동차용 배터리(110)에 충전과 방전을 적어도 1회 이상 수행하되, 충전 360초 후 120초에서 180초 휴식, 방전 360초 후 120초~180초 휴식을 또는 충전 760초 후 120초에서 180초 휴식, 방전 760초 후 120초에서 180초 휴식을 반복하도록 제어할 수 있다. 또한, 배터리 성능진단용 간이진단기(120)는 전기자동차용 배터리(110)로부터 충전과 방전에 따른 전압(V), 전류(I), 및 시간(T)을 2초 간격으로 수집할 수 있다.For example, the simple diagnostic device 120 for diagnosing battery performance performs charging and discharging of the battery 110 for an electric vehicle at least once, but after 360 seconds of charging, a break of 120 seconds to 180 seconds, and after 360 seconds of discharging, 120 seconds to 120 seconds. It can be controlled to repeat a 180 second break, a 120 to 180 second break after 760 seconds of charging, and a 120 to 180 second break after 760 seconds of discharge. In addition, the simple diagnostic device 120 for diagnosing battery performance may collect voltage (V), current (I), and time (T) according to charging and discharging from the electric vehicle battery 110 at intervals of 2 seconds.

배터리 성능진단용 간이진단기(120)는 전기자동차의 배터리의 충전/방전 단자를 이용하여 직접 연결되며, 고출력 충전기 및 방전기를 통해 10분간 충방전 데이터 취득할 수 있다.The simple diagnostic device 120 for diagnosing battery performance is directly connected using the charge/discharge terminal of the battery of an electric vehicle, and can acquire charge/discharge data for 10 minutes through a high-output charger and discharger.

다음으로, 배터리 성능진단용 간이진단기(120)는 수집한 전압(V), 전류(I), 및 시간(T)이 포함된 상태정보를 배터리 성능진단 시스템(130)으로 전송할 수 있다.Next, the simple diagnostic device 120 for diagnosing battery performance may transmit status information including the collected voltage (V), current (I), and time (T) to the battery performance diagnosing system 130 .

또한, 배터리 성능진단용 간이진단기(120)는 수집한 전압(V), 전류(I), 및 시간(T)에 대한 성능진단에 대한 분석을 요청할 수 있다.In addition, the simple diagnostic device 120 for diagnosing battery performance may request analysis of performance diagnosing for the collected voltage (V), current (I), and time (T).

일실시예에 따른 배터리 성능진단 시스템(130)은 수집된 전압(V), 전류(I), 및 시간(T)을 전달 받고, 전달받은 전압(V), 전류(I), 및 시간(T)을 이용하여 전기자동차용 배터리의 성능에 대한 진단 데이터를 산출할 수 있다. 또한, 산출된 진단 데이터에 기초하여 성능진단 리포트를 생성할 수 있다.The battery performance diagnosis system 130 according to an embodiment receives the collected voltage (V), current (I), and time (T), and receives the received voltage (V), current (I), and time (T). ) can be used to calculate diagnostic data on the performance of the battery for an electric vehicle. In addition, a performance diagnosis report may be generated based on the calculated diagnosis data.

이를 위해, 배터리 성능진단 시스템(130)은 성능진단을 위한 표준 성능진단 데이터 생성 및 보유하고, 입력된 성능진단 데이터 분석 후 성능진단을 판단할 수 있다. 예를 들어, 배터리 성능진단 시스템(130)은 20분 이내 95%수준 성능진단 가능하고, 이를 기반으로 성능진단 리포트 생성 및 관리할 수 있다.To this end, the battery performance diagnosis system 130 may generate and retain standard performance diagnosis data for performance diagnosis, and determine performance diagnosis after analyzing the input performance diagnosis data. For example, the battery performance diagnosis system 130 can perform a 95% level performance diagnosis within 20 minutes, and can create and manage a performance diagnosis report based on this.

구체적인 예로, 배터리 성능진단 시스템(130)은 수집된 전압(V), 전류(I), 및 시간(T)을 이용하여 전기자동차용 배터리에 대한 용량 유지율을 산출할 수 있다. 또한, 배터리 성능진단 시스템(130)은 초기 용량 대비 현재의 용량에 대한 비율을 용량 유지율로서 산출하고, 산출된 비율이 포함된 상기 진단 데이터를 산출하고, 이를 기반으로 성능진단 리포트 생성 및 관리할 수 있다.As a specific example, the battery performance diagnosis system 130 may calculate a capacity retention rate of an electric vehicle battery using the collected voltage (V), current (I), and time (T). In addition, the battery performance diagnosis system 130 may calculate a ratio of the current capacity to the initial capacity as a capacity maintenance ratio, calculate the diagnostic data including the calculated ratio, and generate and manage a performance diagnosis report based on the calculated ratio. there is.

다른 예로, 배터리 성능진단 시스템(130)은 수집된 전압(V), 전류(I), 및 시간(T)을 이용하여 전기자동차용 배터리에 대한 저항 상승율을 산출하되, 초기 저항값 대비 현재의 저항값에 대한 비율을 저항 상승율로서 산출할 수 있다. 또한, 배터리 성능진단 시스템(130)은 산출된 비율이 포함된 진단 데이터를 산출하고, 이를 기반으로 성능진단 리포트 생성 및 관리할 수 있다.As another example, the battery performance diagnosis system 130 calculates the resistance increase rate of the electric vehicle battery using the collected voltage (V), current (I), and time (T), but the current resistance compared to the initial resistance value The ratio to the value can be calculated as the rate of increase in resistance. In addition, the battery performance diagnosis system 130 may calculate diagnosis data including the calculated ratio, and generate and manage a performance diagnosis report based on the calculated diagnosis data.

일실시예에 따른 배터리 성능진단 시스템(130)은 기저장된 표준 성능진단 데이터에 산출된 진단 데이터를 대비하여 전기자동차용 배터리에 대한 성능수준을 등급별로 분류하여 상기 성능진단 리포트를 생성할 수도 있다.The battery performance diagnosis system 130 according to an embodiment may generate the performance diagnosis report by classifying the performance level of the battery for an electric vehicle into grades by comparing the calculated diagnosis data to the pre-stored standard performance diagnosis data.

일실시예에 따른 배터리 성능진단 시스템(130)은 표준 성능진단 데이터와 현재 배터리 데이터를 비교할 수 있다. 이때, 일실시예에 따른 배터리 성능진단 시스템(130)은 동일 조건의 SoC 및 SoH값을 계산 후 비교할 수 있다.The battery performance diagnosis system 130 according to an embodiment may compare standard performance diagnosis data with current battery data. In this case, the battery performance diagnosis system 130 according to an embodiment may calculate and compare SoC and SoH values under the same conditions.

일실시예에 따른 배터리 성능진단 시스템(130)은 비교를 위한 최적 알고리즘으로 표준 성능진단 검색엔진, 근사치 계산을 위한 칼만필터, KNN 알고리즘을 사용할 수 있다. 또한, 진단결과 검증 분석으로 오차률을 도출하고, 표준 성능진단 데이터를 생성할 수 있다.The battery performance diagnosis system 130 according to an embodiment may use a standard performance diagnosis search engine, a Kalman filter for approximate calculation, and a KNN algorithm as an optimal algorithm for comparison. In addition, the error rate can be derived through diagnosis result verification analysis, and standard performance diagnosis data can be created.

도 2는 일실시예에 따른 배터리 성능진단용 간이진단기(200)를 설명하는 도면이다.2 is a diagram illustrating a simple diagnostic device 200 for diagnosing battery performance according to an embodiment.

일실시예에 따른 배터리 성능진단용 간이진단기(200)는 충방전 제어부(210), 상태정보 수집부(220), 진단요청부(230), 성능진단 리포트 수집부(240)를 포함할 수 있다. 또한, 각 구성요소들의 동작을 전반적으로 제어할 수 있는 제어부(250)를 더 포함할 수 있다.The simple diagnostic device 200 for diagnosing battery performance according to an embodiment may include a charge/discharge control unit 210, a status information collection unit 220, a diagnosis request unit 230, and a performance diagnosis report collection unit 240. In addition, a control unit 250 capable of overall controlling the operation of each component may be further included.

먼저, 충방전 제어부(210)는 전기자동차용 배터리에 충전과 방전을 적어도 1회 이상 수행하도록 제어할 수 있다.First, the charge/discharge controller 210 may control the battery for an electric vehicle to be charged and discharged at least once.

특히, 충방전 제어부(210)는 전기자동차용 배터리에 충전과 방전을 적어도 1회 이상 수행하되, 충전 360초 후 120초에서 180초 휴식, 방전 360초 후 120초~180초 휴식을 또는 충전 760초 후 120초에서 180초 휴식, 방전 760초 후 120초에서 180초 휴식을 반복하도록 제어할 수 있다.In particular, the charge/discharge control unit 210 performs charging and discharging of the electric vehicle battery at least once, but after 360 seconds of charging, a break of 120 seconds to 180 seconds, a break of 120 seconds to 180 seconds after 360 seconds of discharge, or a charge 760 It can be controlled to repeat a 120 to 180 second break after 760 seconds of discharge, and a 120 to 180 second break after 760 seconds of discharge.

다음으로, 상태정보 수집부(220)는 충전과 방전에 따른 전압(V), 전류(I), 및 시간(T)을 수집할 수 있다. 예를 들면, 상태정보 수집부(220)는 충전과 방전에 따른 전압(V), 전류(I), 및 시간(T)을 2초 간격으로 수집할 수 있다.Next, the state information collection unit 220 may collect voltage (V), current (I), and time (T) according to charging and discharging. For example, the state information collection unit 220 may collect voltage (V), current (I), and time (T) according to charging and discharging at intervals of 2 seconds.

진단요청부(230)는 수집된 전압, 전류, 및 시간을 배터리 성능진단 시스템으로 전송하여 성능진단을 분석 요청할 수 있다.The diagnosis request unit 230 may transmit the collected voltage, current, and time to the battery performance diagnosis system to request performance diagnosis analysis.

성능진단 리포트 수집부(240)는 분석 요청에 대한 응답으로 상기 전기자동차용 배터리에 대한 성능진단 리포트를 전달 받을 수 있다.The performance diagnosis report collection unit 240 may receive a performance diagnosis report for the battery for the electric vehicle in response to the analysis request.

성능진단 리포트는 기저장된 표준 성능진단 데이터에 산출된 진단 데이터를 대비하여 산출된 결과로서, 전기자동차용 배터리에 대한 성능수준을 등급별로 분류하여 분석한 분석 내용이 포함될 수 있다.The performance diagnosis report is a result calculated by comparing the diagnosis data calculated with pre-stored standard performance diagnosis data, and may include analysis contents obtained by classifying and analyzing the performance level of the battery for an electric vehicle.

도 3은 다른 일실시예에 따른 배터리 성능진단 시스템(300)을 설명하는 도면이다.3 is a diagram illustrating a battery performance diagnosis system 300 according to another embodiment.

배터리 성능진단 시스템(300)은 배터리 모듈이 일부 교체된 경우 교체된 배터리 모듈과 기존의 배터리 모듈 사이의 성능 차이를 고려하여 배터리 팩에 대한 점검의 필요 유무를 판단할 수도 있다.When a battery module is partially replaced, the battery performance diagnosis system 300 may determine whether the battery pack needs to be inspected in consideration of a difference in performance between the replaced battery module and the existing battery module.

이를 위해, 배터리 성능진단 시스템(300)은 데이터베이스(310), 데이터 수집부(320), 오차계산 처리부(330), 및 업데이트 처리부(340)를 포함할 수 있다.To this end, the battery performance diagnosis system 300 may include a database 310, a data collection unit 320, an error calculation processing unit 330, and an update processing unit 340.

이 밖에도, 배터리 성능진단 시스템(300)은 추정부(350), 밸런싱 처리부(360)를 더 포함할 수 있다.In addition, the battery performance diagnosis system 300 may further include an estimation unit 350 and a balancing processing unit 360 .

뿐만 아니라, 진단신호 표시부(370)를 더 포함할 수 있다.In addition, a diagnostic signal display unit 370 may be further included.

구체적으로, 배터리 성능진단용 간이진단기는 전기자동차용 배터리를 구성하는 모듈들 각각으로부터 전압(V), 전류(I), 및 온도(T)를 측정할 수 있다.Specifically, the simple diagnostic device for diagnosing battery performance may measure voltage (V), current (I), and temperature (T) from each of the modules constituting the battery for an electric vehicle.

즉, 배터리 성능진단용 간이진단기는 배터리 모듈(M1~M3) 각각의 전압과 배터리 모듈(M1~M3)에 흐르는 전류를 포함하는 상태정보를 데이터 수집부(320)에 제공할 수 있다. 또한, 배터리 성능진단용 간이진단기는 전압과 전류 이외에 배터리 모듈(M1~M3)의 온도에 관한 정보를 진단 데이터로서 더 제공할 수도 있다.That is, the simple diagnostic device for diagnosing battery performance may provide the data collection unit 320 with status information including the voltage of each of the battery modules M1 to M3 and the current flowing through the battery modules M1 to M3. In addition, the simple diagnostic device for diagnosing battery performance may further provide information on the temperature of the battery modules M1 to M3 as diagnostic data in addition to the voltage and current.

배터리 성능진단용 간이진단기를 통해 측정된 배터리 모듈(M1~M3) 각각의 상태에 관한 정보들은 배터리 성능진단 시스템(300)에 제공되어 배터리 모듈(M1~M3)의 SOC(state of charge) 및 SOH(state of health)를 포함하는 다양한 정보를 진단 데이터로 산출하는데 이용될 수 있다.Information on the state of each of the battery modules (M1 to M3) measured through the simple diagnostic device for battery performance diagnosis is provided to the battery performance diagnosis system 300 to determine the state of charge (SOC) and SOH (state of charge) of the battery modules (M1 to M3) It can be used to calculate various information including state of health as diagnostic data.

제어부(380)는 배터리 성능진단용 간이진단기에 의해 측정된 전압을 포함하는 다양한 상태정보들을 이용하여 배터리 모듈(M1~M3) 각각의 SOC 및 SOH를 추정하고 추정된 SOC 및 SOH 값에 따라 미리 지정된 제어신호를 출력할 수 있다.The control unit 380 estimates the SOC and SOH of each of the battery modules M1 to M3 using various state information including the voltage measured by the simple diagnostic device for battery performance diagnosis, and controls a predetermined control according to the estimated SOC and SOH values. signal can be output.

데이터베이스(310)는 배터리의 수준별로 성능진단 데이터가 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 데이터 수집부(320)는 배터리 성능진단용 간이진단기에서 측정된 성능진단용 데이터를 입력받을 수 있다.The database 310 may store standard performance diagnosis data for each battery level in which performance diagnosis data for each battery level is recorded. In addition, the data collection unit 320 may receive performance diagnosis data measured by a simple diagnostic device for battery performance diagnosis.

오차계산 처리부(330)는 입력된 성능진단용 데이터를 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터와 비교하여 오차를 계산할 수 있다. 일례로, 오차계산 처리부(330)는 표준 성능진단 검색엔진, 근사치 계산을 위한 칼만필터, KNN 알고리즘 중에서 적어도 하나를 사용하여 상기 오차를 계산할 수 있다.The error calculation processing unit 330 may calculate an error by comparing the input performance diagnosis data with recorded standard performance diagnosis data for each battery level. For example, the error calculation processing unit 330 may calculate the error using at least one of a standard performance diagnosis search engine, a Kalman filter for approximation calculation, and a KNN algorithm.

또한, 업데이트 처리부(340)는 계산된 오차가 기준 이상인 경우에, 결과값 검증 과정을 통해 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 업데이트할 수 있다.In addition, the update processing unit 340 may update the standard performance diagnostic data for each battery level recorded through a result value verification process when the calculated error is greater than or equal to a reference value.

이로써, 배터리 성능진단 시스템(300)은 배터리 성능진단에 있어 동일한 판단기준을 제공할 수 있고, 진단결과 검증 분석으로 오차률을 도출하고, 표준 성능진단 데이터를 개선할 수 있다.Accordingly, the battery performance diagnosis system 300 may provide the same criterion in diagnosing battery performance, derive an error rate through diagnosis result verification analysis, and improve standard performance diagnosis data.

일실시예에 따르면, 장소와 시간에 관계없이 배터리 성능진단을 간편하고 정확하게 수행할 수 있다.According to one embodiment, the battery performance diagnosis can be simply and accurately performed regardless of place and time.

일실시예에 따르면, 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 생성하는 표준 성능진단 데이터 생성부를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment, a standard performance diagnosis data generator for generating standard performance diagnosis data for each battery level may be further included.

표준 성능진단 데이터 생성부는 잔존수명 100%에서 40%까지의 배터리에 대한 배터리 충방전 성능 데이터를 수집하여 배터리의 잔존수명별 SOC(State of Cell)를 계산하고, 계산된 SOC를 반영하여 표준 성능진단 데이터를 생성할 수 있다.Standard performance diagnosis data generator collects battery charge/discharge performance data for batteries with 100% to 40% of remaining life, calculates SOC (State of Cell) for each remaining life of the battery, and reflects the calculated SOC to perform standard performance diagnosis data can be generated.

추정부(350)는 데이터 수집부(320)에 의해 수집된 전압과 전류에 관한 정보를 이용하여 배터리 모듈(M1~M3) 각각의 SOC를 추정할 수 있으며, 추정된 SOC 값은 데이터베이스나 별도의 메모리에 진단 데이터로서 저장될 수 있다.The estimator 350 may estimate the SOC of each of the battery modules M1 to M3 using the information on the voltage and current collected by the data collector 320, and the estimated SOC value may be stored in a database or a separate It can be stored as diagnostic data in memory.

또한, 추정부(350)는 데이터 수집부(320)에 배터리 모듈(M1~M3)의 온도에 관한 정보가 추가적으로 저장되는 경우 이를 활용하여 추정된 SOC 값을 보정(calibration)하거나, 이를 SOC의 추정 연산에 직접 활용할 수도 있다.In addition, the estimator 350, when information on the temperature of the battery modules M1 to M3 is additionally stored in the data collection unit 320, uses this information to calibrate the estimated SOC value or estimate the SOC using this information. It can also be used directly in calculations.

이러한 상태정보들을 활용하여 SOC를 추정하는 방법에 대해서는 다양한 방법들이 공지되어 있으므로 SOC 추정 방법에 대한 구체적인 설명은 생략하기로 한다.Since various methods are known for estimating the SOC using such state information, a detailed description of the SOC estimation method will be omitted.

추정부(350)는 데이터 수집부(320)에 의해 수집된 상태정보를 이용하여 배터리 모듈(M1~M3)의 SOH를 추정할 수 있으며, 추정된 SOH 값은 저장되거나, 진단 데이터에 포함될 수 있다. The estimator 350 may estimate the SOH of the battery modules M1 to M3 using the state information collected by the data collection unit 320, and the estimated SOH value may be stored or included in diagnostic data. .

또한, 다른 일실시예에 따른 추정부(350)는 배터리 모듈(M1~M3)의 온도에 관한 상태정보를 추가적으로 활용함으로써 좀 더 정확한 SOH 값을 추정할 수도 있다.In addition, the estimator 350 according to another embodiment may estimate a more accurate SOH value by additionally utilizing state information about the temperatures of the battery modules M1 to M3.

이러한 상태정보들을 활용하여 SOH를 추정하는 방법에 대해서는 다양한 방법이 있으며, 일예로서 퇴화 정도에 따른 SOC의 값을 알고 있는 배터리의 온도에 따른 SOC-SOH 테이블을 배터리 성능진단 시스템에 미리 저장한 후 배터리 모듈(M1~M3)로부터 측정된 SOC 및 온도를 맵핑하여 SOH를 산출할 수도 있다.There are various methods for estimating SOH using such state information. As an example, a SOC-SOH table according to the temperature of a battery of which SOC values according to the degree of deterioration are known is stored in the battery performance diagnosis system in advance, and then the battery The SOH may be calculated by mapping the SOC and temperature measured from the modules M1 to M3.

제어부(380)는 저장된 SOC 값을 이용하여 밸런싱 신호의 출력 여부 및 진단신호의 출력 여부를 결정할 수 있다. 또한, 제어부(380)는 배터리 모듈(M1~M3) 중 일부가 퇴화나 고장으로 인해 신품으로 교체된 경우 메모리(360)에 저장된 SOH 값, 즉 교체되지 않은 기존의 배터리의 SOH 값을 이용하여 진단신호 출력 여부를 결정하는 기준 값을 변경할 수 있다.The control unit 380 may determine whether to output a balancing signal and whether to output a diagnostic signal using the stored SOC value. In addition, the controller 380 diagnoses when some of the battery modules M1 to M3 are replaced with new ones due to deterioration or failure, using the SOH value stored in the memory 360, that is, the SOH value of the existing battery that has not been replaced. It is possible to change the reference value that determines whether or not to output a signal.

보다 구체적으로, 제어부(380)는 저장된 SOC 값을 이용하여 배터리 모듈(M1~M3)의 최대편차를 산출한 후, 이를 저장된 제1 한계 편차 값과 비교하여 밸런싱 신호의 출력 여부를 결정할 수 있다.More specifically, the controller 380 may determine whether to output a balancing signal by calculating the maximum deviation of the battery modules M1 to M3 using the stored SOC value and comparing it with the stored first limit deviation value.

즉, 제어부(380)는 최대편차가 제1 한계 편차 이상인 경우 밸런싱 신호를 출력함으로써 배터리 모듈(M1~M3) 사이의 SOC 편차를 없애거나 최소화할 수 있다.That is, the controller 380 may eliminate or minimize the SOC deviation between the battery modules M1 to M3 by outputting a balancing signal when the maximum deviation is greater than or equal to the first limit deviation.

제1 한계 편차는 사용되는 배터리 모듈(M1~M3)의 종류에 따라 다양한 값으로 설정될 수 있다. The first limit deviation may be set to various values according to the types of battery modules M1 to M3 used.

또한, 제어부(380)는 배터리 모듈(M1~M3) 사이의 최대편차를 저장된 제2 한계 편차 값과 비교하여 진단신호의 출력 여부를 결정할 수 있다.In addition, the controller 380 may compare the maximum deviation between the battery modules M1 to M3 with the stored second limit deviation value to determine whether to output the diagnostic signal.

이 경우, 제2 한계 편차 값은 제1 한계 편차 값보다 큰 값으로 설정되며, 제1 한계 편차의 경우와 마찬가지로 사용되는 배터리 모듈(M1~M3)의 종류에 따라 다양한 값으로 설정될 수 있다.In this case, the second limit deviation value is set to a value greater than the first limit deviation value, and may be set to various values according to the type of battery modules M1 to M3 used, similarly to the case of the first limit deviation value.

즉, 제어부(380)는 최대편차가 제2 한계 편차 이상인 경우 배터리 모듈(M1~M3)에 이상이 있거나 배터리 배터리 성능진단 시스템(300) 자체에 이상이 있는 것으로 인식하고 진단신호를 출력한다.That is, when the maximum deviation is greater than or equal to the second limit deviation, the controller 380 recognizes that there is an error in the battery modules M1 to M3 or the battery performance diagnosis system 300 itself and outputs a diagnosis signal.

예를 들어, 배터리 모듈(M1~M3) 자체에 문제가 생겨 충/방전이 정상적으로 이루어지지 않거나 배터리 배터리 성능진단 시스템(300)의 밸런싱 기능에 이상이 생겨 배터리 모듈 간의 SOC 편차가 점점 커지는 경우 사용자가 배터리 시스템을 점검할 수 있도록 하기 위함이다.For example, when a problem occurs in the battery modules (M1 to M3) and charging/discharging is not normally performed or the battery performance diagnosis system 300 has an abnormality in the balancing function, and the SOC deviation between battery modules gradually increases, the user This is to enable you to check the battery system.

그러나, 일부 배터리 모듈(M1~M3)이 신품으로 교체된 경우 기존의 배터리 모듈과 새로운 배터리 모듈 사이에는 SOH의 차이가 존재하게 되는데, 이러한 SOH의 차이로 인해 배터리 성능진단용 간이진단기가 정상적인 밸런싱 기능을 수행하는 경우에도 배터리 모듈 사이에는 어느 정도의 SOC 편차가 발생할 수 밖에 없다.However, when some battery modules (M1 to M3) are replaced with new ones, there is a difference in SOH between the old battery module and the new battery module. Even in this case, a certain degree of SOC deviation inevitably occurs between battery modules.

제어부(380)는 이러한 SOC 편차를 보상하기 위해 기존의 제2 한계 편차 값을 보정함으로써, 산출된 제3 한계 편차 값을 기준으로 진단신호 출력 여부를 결정할 수 있다.The control unit 380 may determine whether to output the diagnostic signal based on the calculated third limit deviation value by correcting the existing second limit deviation value to compensate for the SOC deviation.

여기서, 제3 한계 편차 값은 신품 배터리 모듈과 기존의 배터리 모듈 사이의 SOH 편차를 반영하여 산출된 값으로서, SOH 편차에 비례하는 값을 제2 한계 편차 값에 더한 값에 해당한다. Here, the third limit deviation value is a value calculated by reflecting the SOH deviation between the new battery module and the existing battery module, and corresponds to a value obtained by adding a value proportional to the SOH deviation to the second limit deviation value.

배터리 모듈(M1~M3)의 일부 교체가 있는 경우 제어부(380)가 진단신호 출력의 기준이 되는 한계 편차를 최적화하는 구체적인 과정에 대해서는 도 4 및 5를 참조하여 상세히 후술하기로 한다.A detailed process for the control unit 380 to optimize the limit deviation, which is a standard for outputting a diagnostic signal when some of the battery modules M1 to M3 are replaced, will be described later in detail with reference to FIGS. 4 and 5 .

배터리 성능진단 시스템(300)과 연동하는 메모리나 데이터베이스는 데이터 수집부(320)에서 측정된 전압 등의 상태정보, 추정부(350)에서 추정된 SOC 추정 값, 추정된 SOH 추정 값, 밸런싱 신호 출력 여부의 기준이 되는 제1 한계 편차, 진단신호 출력 여부의 기준이 되는 제2 한계 편차 및 SOH의 맵핑을 위한 정보 등을 저장한다.A memory or database that interworks with the battery performance diagnosis system 300 includes state information such as voltage measured by the data collection unit 320, SOC estimation value estimated by the estimator 350, estimated SOH value estimated by the estimator 350, and balancing signal output The first limit deviation, which is a criterion for whether or not to output a diagnostic signal, and the second limit deviation, which is a criterion for outputting a diagnostic signal, and information for SOH mapping are stored.

또한, 저장되는 정보들은 배터리 성능진단 시스템에 기록될 수도 있다.Also, the stored information may be recorded in the battery performance diagnosis system.

저장된 정보들은 추정부(350) 및 제어부(380)에 제공됨으로써 SOC의 추정, SOH의 추정 및 다양한 제어신호의 출력 여부의 결정에 활용된다.The stored information is provided to the estimator 350 and the control unit 380, so that it is used for SOC estimation, SOH estimation, and determination of whether to output various control signals.

한편, 밸런싱 처리부(370)는 제어부(380)로부터 출력된 밸런싱 신호에 따라 각 배터리 모듈(M1~M3) 사이의 SOC 편차를 없애거나 최소화하는 역할을 하는 것으로서, 예를 들어 SOC의 조정이 필요한 배터리 모듈(M1~M3)을 방전시킬 수 있도록 구성된 선택적 스위칭 소자를 포함할 수 있다.On the other hand, the balancing processing unit 370 serves to eliminate or minimize the SOC deviation between each battery module M1 to M3 according to the balancing signal output from the control unit 380, for example, a battery requiring SOC adjustment. A selective switching element configured to discharge the modules M1 to M3 may be included.

진단신호 표시부(370)는 제어부(380)로부터 출력된 진단신호에 따라 시각적 또는 청각적으로 사용자에게 진단이 필요함을 출력할 수 있다.The diagnosis signal display unit 370 may visually or audibly output the need for diagnosis to the user according to the diagnosis signal output from the control unit 380 .

도 4 및 5는 배터리 성능진단 시스템이 편차를 최적화하는 과정을 설명하는데 참고할 수 있는 그래프이다.4 and 5 are graphs that can be referenced for explaining a process of optimizing deviation by the battery performance diagnosis system.

도 4를 참조하면, 특정 시점에서 산출된 3개의 배터리 모듈(410, 420, 430) 각각의 SOC 값은 서로 다르며, 최대편차는 D1에 해당한다. Referring to FIG. 4 , SOC values of the three battery modules 410 , 420 , and 430 calculated at a specific time point are different from each other, and the maximum deviation corresponds to D1.

상술한 바와 같이, 배터리 성능진단 시스템은 D1 값이 제1 한계 편차 이상인 경우 배터리 모듈(410, 420, 430)의 SOC를 균일하게 하기 위한 밸런싱 동작을 수행할 수 있다. 또한, 제2 한계 편차 이상인 경우 진단 시그널을 통해 사용자에게 진단이 필요함을 알릴 수 있다.As described above, the battery performance diagnosis system may perform a balancing operation to make the SOC of the battery modules 410, 420, and 430 uniform when the D1 value is equal to or greater than the first limit deviation. In addition, when the deviation is equal to or greater than the second limit, the diagnosis signal may be used to inform the user that diagnosis is necessary.

다음으로, 도 5를 참조하면, 예를 들어 상기 배터리 모듈 중 어느 하나가 신품(520)으로 교체된 경우 신품(520)의 SOH는 100%인 반면 기존의 배터리 모듈(510, 530)의 SOH는 (100-d)(%)(단, 0 < d < 100)에 불과하므로(D1+d)=D 만큼의 SOC 최대 편차가 발생하게 된다.Next, referring to FIG. 5 , for example, when any one of the battery modules is replaced with a new one 520, the SOH of the new battery module 520 is 100%, whereas the SOH of the existing battery modules 510 and 530 is Since (100-d) (%) (however, 0 < d < 100) is only (D1 + d) = D, the maximum SOC deviation occurs.

다음으로, 배터리 성능진단 시스템이 갖는 제2 한계 편차가 45%로 설정되어 있다고 가정하고, d 값이 15%로 추정된 경우 모듈 교체 시점 이후의 진단 시그널 발생 기준은, 제3 한계 편차에 해당하며 60%가 된다.Next, assuming that the second limit deviation of the battery performance diagnosis system is set to 45%, and the d value is estimated to be 15%, the diagnostic signal generation criterion after the module replacement time corresponds to the third limit deviation, It becomes 60%.

즉, 상기 배터리 성능진단 시스템은 모듈 교체 시점 이전에는 배터리 모듈 상호 간의 SOC 최대 편차가 45%이 이상인 경우 진단 시그널을 발생시키나, 모듈 교체 시점 이후에는 기존의 배터리 모듈의 퇴화 정도를 고려하여 SOC 최대 편차가 60% 이상 되어야만 진단 시그널을 발생시킬 수 있다.That is, the battery performance diagnosis system generates a diagnostic signal when the maximum SOC deviation between battery modules is 45% or more before the module replacement time, but after the module replacement time, the SOC maximum deviation is considered considering the degree of deterioration of the existing battery module. A diagnostic signal can be generated only when is greater than 60%.

결국 본 발명을 이용하면, 배터리 팩의 사용 과정에서 일부 배터리 모듈이 교체된 경우 교체된 배터리 모듈과 기존의 배터리 모듈 사이의 성능 차이를 감안하여 배터리 팩 및 배터리 성능진단용 간이진단기에 대한 점검의 필요성 유무를 판단할 수 있다.After all, when the present invention is used, when some battery modules are replaced in the process of using the battery pack, whether there is a need to check the battery pack and the simple diagnostic device for diagnosing battery performance in consideration of the difference in performance between the replaced battery module and the existing battery module can judge

도 6은 일실시예에 따른 배터리 성능진단을 위한 배터리 관리 방법을 설명하는 도면이다.6 is a diagram illustrating a battery management method for diagnosing battery performance according to an exemplary embodiment.

일실시예에 따른 배터리 성능진단을 위한 배터리 관리 방법은 배터리의 수준별로 성능진단 데이터가 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 기록하고 유지할 수 있다(단계 601).The battery management method for diagnosing battery performance according to an embodiment may record and maintain standard performance diagnosis data for each battery level in which performance diagnosis data for each battery level is recorded (step 601).

다음으로, 일실시예에 따른 배터리 성능진단을 위한 배터리 관리 방법은 배터리 성능진단용 간이진단기에서 측정된 성능진단용 데이터를 입력받을 수 있다(단계 602).Next, in the battery management method for diagnosing battery performance according to an embodiment, data for performance diagnosis measured by a simple diagnostic device for diagnosing battery performance may be input (step 602).

특히, 일실시예에 따른 배터리 성능진단용 간이진단기는 전기자동차용 배터리에 충전과 방전을 적어도 1회 이상 수행하도록 제어하고, 충전과 방전에 따른 전압(V), 전류(I), 및 시간(T)을 수집하며, 수집된 전압, 전류, 및 시간을 배터리 성능진단 시스템으로 전송하여 성능진단을 분석 요청할 수 있다. 또한, 배터리 성능진단용 간이진단기는 분석 요청에 대한 응답으로 전기자동차용 배터리에 대한 성능진단리포트를 전달 받을 수 있다.In particular, the simple diagnostic device for diagnosing battery performance according to an embodiment controls the battery for an electric vehicle to be charged and discharged at least once, and the voltage (V), current (I), and time (T) according to charging and discharging. ) is collected, and the collected voltage, current, and time are transmitted to the battery performance diagnosis system to request analysis of performance diagnosis. In addition, the simple diagnostic device for diagnosing battery performance may receive a performance diagnosing report for an electric vehicle battery in response to a request for analysis.

일실시예에 따른 배터리 성능진단용 간이진단기는, 전기자동차용 배터리에 충전과 방전을 적어도 1회 이상 수행하되, 충전 360초 후 120초에서 180초 휴식, 방전 360초 후 120초~180초 휴식을 또는 충전 760초 후 120초에서 180초 휴식, 방전 760초 후 120초에서 180초 휴식을 반복하도록 제어할 수 있다. 또한, 일실시예에 따른 배터리 성능진단용 간이진단기는, 충전과 방전에 따른 전압(V), 전류(I), 및 시간(T)을 2초 간격으로 수집할 수 있다.A simple diagnostic device for diagnosing battery performance according to an embodiment performs charging and discharging of a battery for an electric vehicle at least once, and takes a break of 120 seconds to 180 seconds after 360 seconds of charging and a break of 120 seconds to 180 seconds after 360 seconds of discharging. Alternatively, it can be controlled to repeat a break of 120 seconds to 180 seconds after 760 seconds of charging and a break of 120 seconds to 180 seconds after 760 seconds of discharge. In addition, the simple diagnostic device for diagnosing battery performance according to an embodiment may collect voltage (V), current (I), and time (T) according to charging and discharging at intervals of 2 seconds.

입력된 성능진단용 데이터를 상기 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터와 비교하여 오차를 계산할 수 있다(단계 603). 예를 들어, 오차를 계산하기 위해, 표준 성능진단 검색엔진, 근사치 계산을 위한 칼만필터, KNN 알고리즘 중에서 적어도 하나를 사용하여 오차를 계산할 수 있다.An error may be calculated by comparing the input performance diagnosis data with the recorded standard performance diagnosis data for each battery level (step 603). For example, in order to calculate the error, at least one of a standard performance diagnosis search engine, a Kalman filter for approximation calculation, and a KNN algorithm may be used to calculate the error.

다음으로, 일실시예에 따른 배터리 성능진단을 위한 배터리 관리 방법은 계산된 오차가 기준 이상인지 여부를 판단하고(단계 604), 계산된 오차가 기준 이상 경우라면 결과값 검증 과정을 통해 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 업데이트할 수 있다(단계 605).Next, in the battery management method for diagnosing battery performance according to an embodiment, it is determined whether the calculated error is greater than or equal to a standard (step 604), and if the calculated error is greater than or equal to a standard, the battery recorded through a result value verification process. Standard performance diagnosis data for each level may be updated (step 605).

한편, 일실시예에 따른 배터리 성능진단을 위한 배터리 관리 방법은 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이를 위해, 배터리 성능진단을 위한 배터리 관리 방법은 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 생성하기 위해, 잔존수명 100%에서 40%까지의 배터리에 대한 배터리 충방전 성능 데이터를 수집하여 배터리의 잔존수명별 SOC(State of Cell)를 계산할 수 있다.Meanwhile, the battery management method for diagnosing battery performance according to an embodiment may further include generating standard performance diagnosis data for each battery level. To this end, the battery management method for battery performance diagnosis collects battery charge/discharge performance data for batteries with remaining lifespans of 100% to 40% to generate standard performance diagnosis data for each battery level, and SOC ( State of Cell) can be calculated.

결국, 본 발명을 이용하면 배터리 성능진단에 있어, 동일한 판단기준을 제공할 수 있다. 또한, 진단결과 검증 분석으로 오차률을 도출하고, 표준 성능진단 데이터를 개선할 수 있고, 장소와 시간에 관계없이 배터리 성능진단을 간편하고 정확하게 수행할 수 있다.Consequently, the same criterion for diagnosing battery performance can be provided by using the present invention. In addition, an error rate can be derived through diagnosis result verification analysis, standard performance diagnosis data can be improved, and battery performance diagnosis can be performed simply and accurately regardless of place and time.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable 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 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The devices described above may be implemented as hardware components, software components, and/or a combination of hardware components and software components. For example, devices and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable array (FPA), It may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers, such as a programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. A processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of software. For convenience of understanding, there are cases in which one processing device is used, but those skilled in the art will understand that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it can include. For example, a processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, which configures a processing device to operate as desired or processes independently or collectively. You can command the device. Software and/or data may be any tangible machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, intended to be interpreted by or provide instructions or data to a processing device. , or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. Software may be distributed on networked computer systems and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer readable media.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program commands recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. - includes hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language codes such as those produced by a compiler. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with limited drawings, those skilled in the art can make various modifications and variations from the above description. For example, the described techniques may be performed in an order different from the method described, and/or components of the described system, structure, device, circuit, etc. may be combined or combined in a different form than the method described, or other components may be used. Or even if it is replaced or substituted by equivalents, appropriate results can be achieved.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents of the claims are within the scope of the following claims.

Claims (9)

배터리의 수준별로 성능진단 데이터가 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 기록하고 유지하는 단계;
배터리 성능진단용 간이진단기에서 측정된 성능진단용 데이터를 입력받는 단계;
상기 입력된 성능진단용 데이터를 상기 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터와 비교하여 오차를 계산하는 단계; 및
상기 계산된 오차가 기준 이상인 경우에, 결과값 검증 과정을 통해 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 업데이트하는 단계를 포함하고,
상기 표준 성능진단 데이터를 업데이트하는 단계는,
복수의 배터리 모듈들의 SOC (State of Cell)값의 최대편차가 제1 한계 편차 이상인 경우 상기 복수의 배터리 모듈들의 SOC 값을 균일하게 하기 위한 밸런싱 동작을 수행하는 단계;
상기 복수의 배터리 모듈들 중 어느 하나도 신품으로 교체 시점 이전에 상기 복수의 배터리 모듈들의 SOC 값이 제2 한계 편차인 45% 이상인 경우 진단 시그널을 발생시키는 단계; 및
상기 복수의 배터리 모듈들 중 어느 하나가 신품으로 교체 시점 이후에 상기 복수의 배터리 모듈들의 SOC 값이 제3 한계 편차인 60% 이상인 경우 진단 시그널을 발생시키는 단계를 포함하는 배터리 성능진단을 위한 진단 알고리즘의 동작 방법.
recording and maintaining standard performance diagnosis data for each battery level in which performance diagnosis data is recorded for each battery level;
Receiving performance diagnosis data measured by a simple diagnostic device for battery performance diagnosis;
calculating an error by comparing the input performance diagnosis data with the recorded standard performance diagnosis data for each battery level; and
Updating standard performance diagnosis data for each battery level recorded through a result value verification process when the calculated error is greater than or equal to a reference value;
Updating the standard performance diagnosis data,
performing a balancing operation to equalize SOC values of the plurality of battery modules when a maximum deviation of state of cell (SOC) values of the plurality of battery modules is equal to or greater than a first limit deviation;
Generating a diagnostic signal when the SOC value of the plurality of battery modules is greater than or equal to a second limit deviation of 45% before any one of the plurality of battery modules is replaced with a new one; and
A diagnostic algorithm for diagnosing battery performance comprising the step of generating a diagnostic signal when the SOC value of the plurality of battery modules is greater than or equal to a third limit deviation of 60% after any one of the plurality of battery modules is replaced with a new one. how it works.
제1항에 있어서,
배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 생성하는 단계
를 더 포함하고,
상기 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 생성하는 단계는,
잔존수명 100%에서 40%까지의 배터리에 대한 배터리 충방전 성능 데이터를 수집하여 배터리의 잔존수명별 SOC(State of Cell)를 계산하는 단계
를 포함하는 배터리 성능진단을 위한 진단 알고리즘의 동작 방법.
According to claim 1,
Steps to generate standard performance diagnosis data for each battery level
Including more,
The step of generating standard performance diagnosis data for each battery level,
A step of calculating the SOC (State of Cell) for each remaining life of the battery by collecting battery charge/discharge performance data for the battery from 100% to 40% of the remaining lifespan
A method of operating a diagnostic algorithm for diagnosing battery performance comprising a.
제1항에 있어서,
상기 배터리 성능진단용 간이진단기는,
전기자동차용 배터리에 충전과 방전을 적어도 1회 이상 수행하도록 제어하고, 상기 충전과 방전에 따른 전압(V), 전류(I), 및 시간(T)을 수집하며, 상기 수집된 전압, 전류, 및 시간을 배터리 성능진단 시스템으로 전송하여 성능진단을 분석 요청하고, 상기 분석 요청에 대한 응답으로 상기 전기자동차용 배터리에 대한 성능진단리포트를 전달 받는 것을 특징으로 하는 배터리 성능진단을 위한 진단 알고리즘의 동작 방법.
According to claim 1,
The simple diagnostic device for diagnosing battery performance,
The electric vehicle battery is controlled to be charged and discharged at least once, and the voltage (V), current (I), and time (T) according to the charging and discharging are collected, and the collected voltage, current, and time to a battery performance diagnosis system to request performance diagnosis analysis, and to receive a performance diagnosis report on the electric vehicle battery in response to the analysis request. method.
제3항에 있어서,
상기 배터리 성능진단용 간이진단기는,
상기 전기자동차용 배터리에 충전과 방전을 적어도 1회 이상 수행하되, 충전 360초 후 120초에서 180초 휴식, 방전 360초 후 120초~180초 휴식을 또는 충전 760초 후 120초에서 180초 휴식, 방전 760초 후 120초에서 180초 휴식을 반복하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 배터리 성능진단을 위한 진단 알고리즘의 동작 방법.
According to claim 3,
The simple diagnostic device for diagnosing battery performance,
The electric vehicle battery is charged and discharged at least once, but after 360 seconds of charging, a break of 120 seconds to 180 seconds, a break of 120 seconds to 180 seconds after 360 seconds of discharge, or a break of 120 seconds to 180 seconds after 760 seconds of charging , A method of operating a diagnostic algorithm for diagnosing battery performance, characterized by controlling to repeat a break of 120 seconds to 180 seconds after discharging for 760 seconds.
제4항에 있어서,
상기 배터리 성능진단용 간이진단기는,
상기 충전과 방전에 따른 전압(V), 전류(I), 및 시간(T)을 2초 간격으로 수집하는 것을 특징으로 하는 배터리 성능진단을 위한 진단 알고리즘의 동작 방법.
According to claim 4,
The simple diagnostic device for diagnosing battery performance,
A method of operating a diagnostic algorithm for diagnosing battery performance, characterized in that the voltage (V), current (I), and time (T) according to the charging and discharging are collected at intervals of 2 seconds.
제1항에 있어서,
상기 입력된 성능진단용 데이터를 상기 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터와 비교하여 오차를 계산하는 단계는,
표준 성능진단 검색엔진, 근사치 계산을 위한 칼만필터, KNN 알고리즘 중에서 적어도 하나를 사용하여 상기 오차를 계산하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 성능진단을 위한 진단 알고리즘의 동작 방법.
According to claim 1,
Comparing the input performance diagnosis data with the recorded standard performance diagnosis data for each battery level to calculate an error,
Calculating the error using at least one of a standard performance diagnosis search engine, a Kalman filter for approximate calculation, and a KNN algorithm
A method of operating a diagnostic algorithm for diagnosing battery performance, comprising:
배터리의 수준별로 성능진단 데이터가 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 저장하는 데이터베이스;
배터리 성능진단용 간이진단기에서 측정된 성능진단용 데이터를 입력받는 데이터 수집부;
상기 입력된 성능진단용 데이터를 상기 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터와 비교하여 오차를 계산하는 오차계산 처리부; 및
상기 계산된 오차가 기준 이상인 경우에, 결과값 검증 과정을 통해 기록된 배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 업데이트하는 업데이트 처리부를 포함하고,
상기 업데이트 처리부는,
복수의 배터리 모듈들의 SOC (State of Cell) 값의 최대편차가 제1 한계 편차 이상인 경우 상기 복수의 배터리 모듈들의 SOC 값을 균일하게 하기 위한 밸런싱 동작을 수행하고,
상기 복수의 배터리 모듈들 중 어느 하나도 신품으로 교체 시점 이전에 상기 복수의 배터리 모듈들의 SOC 값이 제2 한계 편차인 45% 이상인 경우 진단 시그널을 발생시키고,
상기 복수의 배터리 모듈들 중 어느 하나가 신품으로 교체 시점 이후에 상기 복수의 배터리 모듈들의 SOC 값이 제3 한계 편차인 60% 이상인 경우 진단 시그널을 발생시키는 것을 특징으로 하는 진단 알고리즘이 적용된 배터리 성능진단 시스템.
A database storing standard performance diagnosis data for each battery level in which performance diagnosis data for each battery level is recorded;
a data collection unit that receives performance diagnosis data measured by a simple diagnostic device for battery performance diagnosis;
an error calculation processing unit comparing the input performance diagnosis data with the recorded standard performance diagnosis data for each battery level to calculate an error; and
An update processing unit for updating standard performance diagnosis data for each battery level recorded through a result value verification process when the calculated error is greater than or equal to a reference value;
The update processing unit,
When the maximum deviation of the state of cell (SOC) values of the plurality of battery modules is greater than or equal to a first limit deviation, a balancing operation is performed to make the SOC values of the plurality of battery modules uniform;
Generates a diagnostic signal when the SOC value of the plurality of battery modules is 45% or more, a second limit deviation, before any one of the plurality of battery modules is replaced with a new one;
Battery performance diagnosis to which a diagnosis algorithm is applied, characterized in that a diagnosis signal is generated when the SOC value of the plurality of battery modules is greater than or equal to 60%, a third limit deviation, after any one of the plurality of battery modules is replaced with a new one. system.
제7항에 있어서,
배터리 수준별 표준 성능진단 데이터를 생성하는 표준 성능진단 데이터 생성부
를 더 포함하고,
상기 표준 성능진단 데이터 생성부는,
잔존수명 100%에서 40%까지의 배터리에 대한 배터리 충방전 성능 데이터를 수집하여 배터리의 잔존수명별 SOC(State of Cell)를 계산하고, 상기 계산된 SOC를 반영하여 상기 표준 성능진단 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 진단 알고리즘이 적용된 배터리 성능진단 시스템.
According to claim 7,
Standard performance diagnosis data generation unit that generates standard performance diagnosis data for each battery level
Including more,
The standard performance diagnosis data generation unit,
Collecting battery charge/discharge performance data for batteries from 100% to 40% of remaining life, calculating SOC (State of Cell) for each remaining life of the battery, and generating the standard performance diagnosis data by reflecting the calculated SOC A battery performance diagnosis system to which a diagnosis algorithm is applied.
제7항에 있어서,
상기 오차계산 처리부는,
표준 성능진단 검색엔진, 근사치 계산을 위한 칼만필터, KNN 알고리즘 중에서 적어도 하나를 사용하여 상기 오차를 계산하는 것을 특징으로 하는 진단 알고리즘이 적용된 배터리 성능진단 시스템.
According to claim 7,
The error calculation processing unit,
A battery performance diagnosis system to which a diagnosis algorithm is applied, wherein the error is calculated using at least one of a standard performance diagnosis search engine, a Kalman filter for approximate calculation, and a KNN algorithm.
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