KR102620444B1 - 배터리 상태 추정 장치 및 배터리 상태 추정 모델 학습 장치 - Google Patents

배터리 상태 추정 장치 및 배터리 상태 추정 모델 학습 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR102620444B1
KR102620444B1 KR1020210028581A KR20210028581A KR102620444B1 KR 102620444 B1 KR102620444 B1 KR 102620444B1 KR 1020210028581 A KR1020210028581 A KR 1020210028581A KR 20210028581 A KR20210028581 A KR 20210028581A KR 102620444 B1 KR102620444 B1 KR 102620444B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
model
unit
state estimation
battery state
Prior art date
Application number
KR1020210028581A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20220124900A (ko
Inventor
백종복
홍선리
강모세
채수용
Original Assignee
한국에너지기술연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국에너지기술연구원 filed Critical 한국에너지기술연구원
Priority to KR1020210028581A priority Critical patent/KR102620444B1/ko
Publication of KR20220124900A publication Critical patent/KR20220124900A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102620444B1 publication Critical patent/KR102620444B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/3644—Constructional arrangements
    • G01R31/3648—Constructional arrangements comprising digital calculation means, e.g. for performing an algorithm
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/382—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/392—Determining battery ageing or deterioration, e.g. state of health
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Abstract

일 실시예는, 배터리의 전압, 전류 및 온도 중 적어도 하나의 값을 포함하는 센싱데이터를 획득하는 데이터수집부; 상기 센싱데이터를 미리 학습된 오토인코더(auto-encoder)모델에 입력시켜 전처리데이터를 생성하는 데이터전처리부; 및 상기 전처리데이터를 미리 학습된 SOH(state-of-health)모델에 입력시켜 SOH값을 산출하는 상태예측부를 포함하는 배터리상태추정장치를 제공한다.

Description

배터리 상태 추정 장치 및 배터리 상태 추정 모델 학습 장치{BATTERY STATE ESTIMATION APPARATUS AND BATTERY STATE ESTIMATION MODEL LEARNING APPARATUS}
본 실시예는 배터리의 상태를 추정하는 기술에 관한 것이다.
다른 에너지장치와 달리 배터리는 내부 상태를 측정하기 어렵다. 예를 들어, 가솔린장치의 경우, 연료통 안에 연료게이지를 삽입시키고 연료게이지의 눈금을 읽어 연료잔량을 측정할 수 있으나, 배터리는 밀폐된 구조를 가지고 있기 때문에, 이러한 연료게이지를 이용하여 연료잔량을 측정하기 어렵다.
그래서, 대부분의 배터리 관련 장치들은 배터리의 내부 상태를 측정하지 못하고 "추정"하고 있다. 배터리의 내부 상태를 나타내는 값들은 SOC(state-of-charge), SOH(state-of-health), RUL(remaining useful life)값 등이 있는데, 배터리 관련 장치들은 추정을 통해 이러한 값들을 산출하고 있다.
한편, 배터리 관련 장치들은 미리 정해지는 모델을 이용하여 내부 상태 값들을 추정하고 있는데, 이러한 모델들은 입력데이터의 손상에 취약한 문제를 가지고 있었다. 예를 들어, 센싱과정에서 노이즈가 삽입되거나 통신과정에서 일부 데이터가 누락되는 경우, 종래의 모델들은 비정상적인 추정값을 산출해 내거나 추정값을 아예 산출하지 못하는 문제를 가지고 있었다.
이러한 배경에서, 본 실시예의 목적은, 입력데이터의 손상에 강인한 배터리 상태 추정 기술을 제공하는 것이다.
전술한 목적을 달성하기 위하여, 일 실시예는, 배터리의 전압, 전류 및 온도 중 적어도 하나의 값을 포함하는 센싱데이터를 획득하는 데이터수집부; 상기 센싱데이터를 미리 학습된 오토인코더(auto-encoder)모델에 입력시켜 전처리데이터를 생성하는 데이터전처리부; 및 상기 전처리데이터를 미리 학습된 SOH(state-of-health)모델에 입력시켜 SOH값을 산출하는 상태예측부를 포함하는 배터리상태추정장치를 제공한다.
상기 데이터전처리부는, 상기 센싱데이터를 서브샘플링(subsampling) 처리하여 계산에 소요되는 데이터량을 감소시킬 수 있다.
상기 데이터전처리부는, 상기 센싱데이터를 정규화한 후에 상기 오토인코더모델에 입력시킬 수 있다.
상기 상태예측부는, 미리 학습된 RUL(remaining useful life)모델에 상기 SOH값을 입력시켜 RUL값을 산출할 수 있다.
상기 데이터수집부는, 통신을 통해 상기 센싱데이터를 획득할 수 있다.
다른 실시예는, 배터리의 전압, 전류 및 온도 중 적어도 하나의 값을 포함하는 센싱데이터를 획득하는 데이터수집부; 상기 센싱데이터를 손상시킨 손상데이터를 생성하는 데이터전처리부; 및 오토인코더(auto-encoder)모델에 상기 손상데이터를 입력시키면서 상기 오토인코더모델을 학습시키는 데이터학습부를 포함하는 배터리상태추정모델학습장치를 제공한다.
상기 배터리상태추정모델학습장치는 SOH(state-of-health)모델에 상기 센싱데이터를 입력시키면서 상기 SOH모델을 학습시키는 상태학습부를 더 포함할 수 있다.
상기 상태학습부는, 상기 SOH모델에서 출력되는 SOH값을 RUL(remaining useful life)모델에 입력시키면서 상기 RUL모델을 학습시킬 수 있다.
상기 데이터전처리부는, 상기 센싱데이터를 서브샘플링(subsampling) 처리하여 계산에 소요되는 데이터량을 감소시킬 수 있다.
상기 데이터학습부는, 정규화된 데이터를 이용하여 상기 오토인코더모델을 학습시킬 수 있다.
상기 데이터전처리부는, 상기 센싱데이터에 가우시안(gaussian)노이즈를 추가하여 상기 손상데이터를 생성할 수 있다.
상기 데이터전처리부는, 시계열로 획득되는 상기 센싱데이터의 일부 데이터를 누락시켜 상기 손상데이터를 생성할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예에 의하면, 손상된 데이터가 입력되더라도 배터리 내부 상태를 상당한 정확도를 가지고 추정할 수 있게 된다.
도 1은 일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 시스템의 구성도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 추정장치의 구성도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 데이터전처리부의 구성도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 학습장치의 구성도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 데이터전처리부의 구성도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 데이터학습부의 구성도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 상태학습부의 구성도이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
도 1은 일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 시스템의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 시스템(100)은 배터리(120), 배터리상태추정장치(이하, '추정장치'라 함)(110) 및 배터리상태추정모델학습장치(이하, '학습장치'라 함)(130) 등을 포함할 수 있다.
배터리(120)는 적어도 하나의 셀을 포함할 수 있고, 센서가 부착되면서 전류(Ib), 전압(Vb), 온도(Tb) 등이 측정될 수 있다. 여기서, 전류는 배터리(120) 단자로 입출력되는 전류를 의미하고, 전압은 배터리(120)의 단자전압을 의미할 수 있다. 그리고, 온도는 배터리(120)의 표면온도를 의미할 수 있다.
추정장치(110)는 배터리(120)의 전압(Vb), 전류(Ib) 및 온도(Tb) 중 적어도 하나의 값을 포함하는 센싱데이터를 획득하고, 이러한 센싱데이터를 이용하여 배터리(120)의 내부 상태 값을 추정할 수 있다.
내부 상태 값은 예를 들어, SOC값, SOH값, RUL값 등일 수 있다.
학습장치(130)는 센싱데이터를 이용하여 모델들(MDL, DA)을 학습시키고, 학습된 모델들(MDL, DA)을 추정장치(110)로 제공할 수 있다.
그리고, 추정장치(110)는 이러한 모델들(MDL, DA)에 센싱데이터를 입력시켜 배터리(120)의 내부 상태 값을 추정할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 추정장치의 구성도이다.
도 2를 참조하면, 추정장치(110)는 데이터수집부(210), 데이터전처리부(220) 및 상태예측부(230) 등을 포함할 수 있다.
데이터수집부(210)는 배터리의 전압, 전류 및 온도 중 적어도 하나의 값을 포함하는 센싱데이터를 획득할 수 있다.
데이터수집부(210)는 통신을 통해 센싱데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 데이터수집부(210)는 직렬통신 혹은 병렬통신을 통해 센서장치로부터 센싱데이터를 획득할 수 있다.
데이터수집부(210)는 센서들을 포함하고 있으면서 센서들을 이용하여 센싱데이터를 직접 생성할 수도 있다. 예를 들어, 데이터수집부(210)는 전류센서, 전압센서, 온도센서 등을 이용하여 배터리의 전류, 전압, 온도를 직접 센싱할 수 있다.
센싱데이터는 시계열로 획득될 수 있다. 데이터수집부(210)는 일정 시간 간격으로 샘플링되는 센싱데이터를 시계열로 획득할 수 있다.
데이터전처리부(220)는 센싱데이터를 전처리한 후 상태예측부(230)로 전달할 수 있다.
데이터전처리부(220)는 미리 학습된 데이터처리모델을 포함하고 있으면서, 이러한 데이터처리모델을 이용하여 센싱데이터를 전처리할 수 있다.
데이터처리모델은 센싱데이터에 포함되어 있는 노이즈를 제거하는 등의 센싱데이터의 손상부분을 복구하는 기능을 수행할 수 있다.
데이터처리모델은 예를 들어, 오토인코더(auto-encoder)모델일 수 있다. 오토인코더는 입력을 출력으로 복사하는 신경망이다. 오토인코더는 인코더와 디코더로 구성될 수 있는데, 인코더는 인지네트워크(recognition network)라고 불리우고, 디코더는 생성네트워크(generative network)라고 불리우기도 한다.
데이터처리모델로 사용되는 오토인코더는 히든레이어의 뉴런수가 입력레이어의 뉴런수보다 작은 언더컴플리트 오토인코더(undercomplete auto-encoder)일 수 있고, 인코더와 디코더가 대칭을 이루는 스택트 오토인코더(stacked auto-encoder)일 수 있다. 데이터처리모델로 사용되는 오토인코더는 손상된 데이터를 복구한다는 측면에서 디노이징 오토인코더(denoising auto-encoder)로 불리우기도 한다.
상태예측부(230)는 학습된 추정모델들을 포함하고 있으면서, 추정모델들을 이용하여 내부 상태를 추정할 수 있다.
예를 들어, 상태예측부(230)는 SOH모델을 포함하고 있으면서, SOH모델을 이용하여 SOH값을 산출할 수 있다. 이때, 상태예측부(230)는 전처리된 센싱데이터를 이용함으로써 노이즈에 강인하게 내부 상태를 값을 산출할 수 있게 된다.
상태예측부(230)는 RUL모델을 더 포함할 수 있는데, 이때, RUL모델의 입력값은 SOH모델에서 산출되는 SOH값일 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 데이터전처리부의 구성도이다.
도 3을 참조하면, 데이터전처리부(220)는 서브샘플링부(310), 정규화부(320), 데이터처리부(330) 등을 포함할 수 있다.
서브샘플링부(310)는 센싱데이터(SD)를 서브샘플링(subsampling) 처리하여 샘플링데이터(SSD)를 생성할 수 있다. 샘플링데이터(SSD)는 센싱데이터(SD)보다 적은 데이터량을 가지게 되는데, 이러한 서브샘플링 처리를 통해 추정장치는 계산량 및 계산에 소요되는 데이터량을 감소시킬 수 있다.
정규화부(320)는 샘플링데이터(SSD)를 정규화하여 정규화데이터(NSSD)를 생성할 수 있다. 후술하겠지만, 다양한 배터리에 모두 적용될 수 있도록 모델들은 정규화된 데이터에 따라 학습될 수 있다. 그리고, 이러한 모델들에 맞도록 데이터를 조정하기 위해 정규화부(320)는 센싱데이터를 정규화하여 정규화데이터(NSSD)를 생성할 수 있다.
데이터처리부(330)는 오토인코더모델과 같은 데이터처리모델을 포함하고 있을 수 있다. 그리고, 데이터처리부(330)는 데이터처리모델에 센싱데이터-예를 들어, 정규화데이터(NSSD)-를 입력시키고 그 출력으로서 전처리데이터(PBD)를 생성할 수 있다.
이러한 전처리데이터(PBD)는 상태추정부로 전달되는데, 상태추정부는 전처리데이터(PBD)를 미리 학습된 SOH모델에 입력시켜 SOH값을 산출하고, SOH값을 미리 학습된 RUL모델에 입력시켜 RUL값을 산출할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 학습장치의 구성도이다.
도 4를 참조하면, 학습장치(130)는 데이터수집부(410), 데이터전처리부(420), 상태학습부(430) 및 데이터학습부(425) 등을 포함할 수 있다.
데이터수집부(410)는 배터리의 전압, 전류 및 온도 중 적어도 하나의 값을 포함하는 센싱데이터를 획득할 수 있다.
데이터수집부(410)는 추정장치로부터 센싱데이터를 전달받을 수 있고, 센서들을 포함하고 있으면서 센서들을 이용하여 센싱데이터를 직접 생성할 수도 있다. 예를 들어, 데이터수집부(410)는 전류센서, 전압센서, 온도센서 등을 이용하여 배터리의 전류, 전압, 온도를 직접 센싱할 수 있다.
센싱데이터는 시계열로 획득될 수 있다. 데이터수집부(410)는 일정 시간 간격으로 샘플링되는 센싱데이터를 시계열로 획득할 수 있다.
데이터전처리부(420)는 센싱데이터를 전처리한 후 데이터학습부(425)로 전달할 수 있다.
데이터전처리부(420)에서 전처리된 데이터는 손상데이터일 수 있다. 데이터전처리부(420)는 센싱데이터에 노이즈를 추가하거나 시계열로 획득되는 센싱데이터의 일부 데이터를 누락시켜 손상데이터를 생성할 수 있다.
그리고, 데이터학습부(425)는 손상데이터를 이용하여 데이터처리모델을 학습시킬 수 있다. 데이터학습부(425)는 데이터처리모델의 출력데이터가 원본데이터(센싱데이터)와 유사해지도록 데이터처리모델의 파라미터를 조정하면서 데이터처리모델을 학습시킬 수 있다.
상태학습부(430)는 센싱데이터를 이용하여 내부 상태 추정 모델들을 학습시킬 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 데이터전처리부의 구성도이다.
도 5를 참조하면, 데이터전처리부(420)는 서브샘플링부(510), 정규화부(520) 및 데이터오염부(530) 등을 포함할 수 있다.
서브샘플링부(510)는 센싱데이터(SD)를 서브샘플링 처리하여 샘플링데이터(SSD)를 생성할 수 있다. 샘플링데이터(SSD)는 센싱데이터(SD)보다 적은 데이터량을 가지게 되는데, 이러한 서브샘플링 처리를 통해 학습장치는 계산량 및 계산에 소요되는 데이터량을 감소시킬 수 있다. 실질적으로 이러한 계산량 감소의 효과는 추정장치에서 계산량 감소를 위한 것일 수 있다.
정규화부(520)는 샘플링데이터(SSD)를 정규화하여 정규화데이터(NSSD)를 생성할 수 있다. 학습장치는 이러한 정규화를 통해 다양한 배터리에 모두 적용될 수 있도록 모델들을 학습시킬 수 있다.
데이터오염부(530)는 정규화데이터(NSSD)를 손상시킨 손상데이터(NBD)를 생성할 수 있다.
데이터오염부(530)는 예를 들어, 정규화데이터(NSSD)에 가우시안(gaussian)노이즈를 추가하여 손상데이터(NBD)를 생성할 수 있다.
다른 예로서, 데이터오염부(530)는 시계열로 생성되는 정규화데이터의 일부 데이터를 누락시켜 손상데이터(NBD)를 생성할 수 있다.
손상데이터(NBD)는 데이터학습부에 전달되어 데이터처리모델의 학습에 사용될 수 있다. 그리고, 정규화데이터(NSSD)는 상태학습부로 전달되어 내부 상태 추정 모델들의 학습에 사용될 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 데이터학습부의 구성도이다.
도 6을 참조하면, 데이터학습부(425)는 데이터처리모델(610) 및 파라미터제어부(620) 등을 포함할 수 있다.
데이터처리모델(610)은 오토인코더모델일 수 있다. 오토인코더모델은 히든레이어의 뉴런수가 입력레이어의 뉴런수보다 작은 형태를 가질 수 있고, 손상된 데이터를 복원하는 기능을 수행할 수 있다.
데이터처리모델(610)의 입력으로는 손상데이터(NBD)가 입력될 수 있다.
파라미터제어부(620)는 데이터처리모델(610)의 출력데이터(PBD)와 원본데이터(정규화데이터(NSSD))를 비교하고 두 개가 유사해지도록 데이터처리모델(610)의 파라미터(PAR)를 조정할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 상태학습부의 구성도이다.
도 7을 참조하면, 상태학습부(430)는 SOH학습부(710) 및 RUL학습부(720) 등을 포함할 수 있다.
SOH학습부(710)는 센싱데이터-예를 들어, 정규화데이터-를 이용하여 SOH모델을 학습시킬 수 있다. SOH모델에 대한 학습은 지도학습의 형태로 이루어질 수 있는데, 지도학습에 필요한 SOH값의 측정값은 배터리에 대한 다른 측정방법에 의해 획득될 수 있다. 예를 들어, EIS(electrochemical impedance spectroscopy) 측정방법 등에 의해 지도학습에 필요한 SOH값이 측정될 수 있다.
RUL학습부(720)는 SOH학습부(710)에서 산출되는 SOH값을 이용하여 RUL모델을 학습시킬 수 있다. RUL모델에 대한 학습은 지도학습의 형태로 이루어질 수 있는데, 지도학습에 필요한 RUL값의 측정값은 배터리에 대한 다른 측정방법에 의해 획득될 수 있다. 예를 들어, 배터리에 대한 만충과 만방을 통해 배터리의 용량을 측정하고 이러한 배터리의 용량을 통해 지도학습에 필요한 RUL값을 산출할 수 있다.
이상에서 설명한 일 실시예에 의하면, 추정장치가 손상데이터를 복원하는 데이터처리모델을 이용함으로써 센싱데이터에 노이즈가 많이 삽입되는 환경 혹은 통신단절 등을 통해 일시적으로 데이터가 누락되는 환경에서도 배터리의 내부 상태를 정확하게 추정할 수 있게 된다.
이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥 상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (12)

  1. 배터리의 전압, 전류 및 온도 중 적어도 하나의 값을 포함하는 센싱데이터를 획득하는 데이터수집부;
    상기 센싱데이터를 미리 학습된 오토인코더(auto-encoder)모델에 입력시켜 전처리데이터를 생성하는 데이터전처리부; 및
    상기 전처리데이터를 미리 학습된 SOH(state-of-health)모델에 입력시켜 SOH값을 산출하는 상태예측부
    를 포함하는 배터리상태추정장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 데이터전처리부는,
    상기 센싱데이터를 서브샘플링(subsampling) 처리하여 계산에 소요되는 데이터량을 감소시키는 배터리상태추정장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 데이터전처리부는,
    상기 센싱데이터를 정규화한 후에 상기 오토인코더모델에 입력시키는 배터리상태추정장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 상태예측부는,
    미리 학습된 RUL(remaining useful life)모델에 상기 SOH값을 입력시켜 RUL값을 산출하는 배터리상태추정장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 데이터수집부는,
    통신을 통해 상기 센싱데이터를 획득하는 배터리상태추정장치.
  6. 배터리의 전압, 전류 및 온도 중 적어도 하나의 값을 포함하는 센싱데이터를 획득하는 데이터수집부;
    상기 센싱데이터를 손상시킨 손상데이터를 생성하는 데이터전처리부; 및
    오토인코더(auto-encoder)모델에 상기 손상데이터를 입력시키면서 상기 오토인코더모델을 학습시키는 데이터학습부
    를 포함하는 배터리상태추정모델학습장치.
  7. 제6항에 있어서,
    SOH(state-of-health)모델에 상기 센싱데이터를 입력시키면서 상기 SOH모델을 학습시키는 상태학습부를 더 포함하는 배터리상태추정모델학습장치.
  8. ◈청구항 8은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제7항에 있어서,
    상기 상태학습부는,
    상기 SOH모델에서 출력되는 SOH값을 RUL(remaining useful life)모델에 입력시키면서 상기 RUL모델을 학습시키는 배터리상태추정모델학습장치.
  9. ◈청구항 9은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제6항에 있어서,
    상기 데이터전처리부는,
    상기 센싱데이터를 서브샘플링(subsampling) 처리하여 계산에 소요되는 데이터량을 감소시키는 배터리상태추정모델학습장치.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 데이터학습부는,
    정규화된 데이터를 이용하여 상기 오토인코더모델을 학습시키는 배터리상태추정모델학습장치.
  11. 제6항에 있어서,
    상기 데이터전처리부는,
    상기 센싱데이터에 가우시안(gaussian)노이즈를 추가하여 상기 손상데이터를 생성하는 배터리상태추정모델학습장치.
  12. 제6항에 있어서,
    상기 데이터전처리부는,
    시계열로 획득되는 상기 센싱데이터의 일부 데이터를 누락시켜 상기 손상데이터를 생성하는 배터리상태추정모델학습장치.
KR1020210028581A 2021-03-04 2021-03-04 배터리 상태 추정 장치 및 배터리 상태 추정 모델 학습 장치 KR102620444B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210028581A KR102620444B1 (ko) 2021-03-04 2021-03-04 배터리 상태 추정 장치 및 배터리 상태 추정 모델 학습 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210028581A KR102620444B1 (ko) 2021-03-04 2021-03-04 배터리 상태 추정 장치 및 배터리 상태 추정 모델 학습 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20220124900A KR20220124900A (ko) 2022-09-14
KR102620444B1 true KR102620444B1 (ko) 2024-01-03

Family

ID=83279258

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210028581A KR102620444B1 (ko) 2021-03-04 2021-03-04 배터리 상태 추정 장치 및 배터리 상태 추정 모델 학습 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102620444B1 (ko)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102579974B1 (ko) * 2022-09-27 2023-09-19 주식회사 알세미 뉴럴 컴팩트 모델링 방법 및 컴퓨팅 장치
KR20240047189A (ko) * 2022-10-04 2024-04-12 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 셀 상태 판단 장치 및 그것의 동작 방법

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020090143A1 (ja) * 2018-10-30 2020-05-07 エンネット株式会社 電流パルス法による電池診断装置及び電池診断方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160101506A (ko) * 2015-02-17 2016-08-25 삼성전자주식회사 배터리 신호 세그먼트 데이터의 확률 추론을 기반으로 한 배터리 상태 추정 방법 및 장치
KR102399602B1 (ko) * 2017-08-17 2022-05-18 삼성전자주식회사 배터리 상태 추정 방법 및 장치
KR102238248B1 (ko) * 2019-07-31 2021-04-12 주식회사 에스제이 테크 머신러닝을 이용한 배터리 진단 방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020090143A1 (ja) * 2018-10-30 2020-05-07 エンネット株式会社 電流パルス法による電池診断装置及び電池診断方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
강인성 향상을 위한 리튬 이온 배터리의 데이터 기반 RUL 예측 프레임 워크(홍선리, 충남대학교 공과대학 대학원 석사학위논문, 국회도서관 납품 2021.2월)*

Also Published As

Publication number Publication date
KR20220124900A (ko) 2022-09-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Chang et al. Lithium-ion battery state of health estimation using the incremental capacity and wavelet neural networks with genetic algorithm
KR102620444B1 (ko) 배터리 상태 추정 장치 및 배터리 상태 추정 모델 학습 장치
Xu et al. A relative state of health estimation method based on wavelet analysis for lithium-ion battery cells
US11422194B2 (en) Battery diagnosis apparatus and battery diagnosis method based on current pulse method
US6781382B2 (en) Electronic battery tester
US20060212277A1 (en) Apparatus and method for estimating battery state of charge
Wang et al. A transferable lithium-ion battery remaining useful life prediction method from cycle-consistency of degradation trend
US11567140B2 (en) Method and device for the diagnosis of battery cells
CA2550072A1 (en) Apparatus and method for estimating state of charge of battery using neural network
CN110441695A (zh) 一种基于模型和信号处理相结合的电池组多故障综合诊断方法
He et al. State of charge estimation by finite difference extended Kalman filter with HPPC parameters identification
CN111257753B (zh) 一种电池系统故障诊断方法
CN114942386B (zh) 一种动力电池故障在线检测方法及系统
CN115616428A (zh) 一种“充—检”一体电动汽车电池状态检测与评价方法
Chen et al. The battery state of charge estimation based weighted least squares support vector machine
Nuroldayeva et al. State of health estimation methods for Lithium-ion batteries
CN114152880A (zh) 一种软包电池传感器故障在线检测方法
CN114814691A (zh) 一种基于数字孪生的锂电池系统电压传感器故障诊断方法
Ozcan et al. Online battery state-of-charge estimation based on sparse gaussian process regression
Li et al. SOC estimation and fault diagnosis framework of battery based on multi-model fusion modeling
CN109752664A (zh) 一种充电检测电池组中电芯内阻的方法及应用
CN116400247B (zh) 电池软短路故障的确定方法及装置
CN116482539A (zh) 基于多维数据驱动的电池荷电状态估计方法、系统、设备及介质
WO2022239188A1 (ja) 蓄電池診断装置および蓄電池システム
KR101984888B1 (ko) 배터리모듈 전압 추정 장치 및 방법

Legal Events

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