KR102638936B1 - 배터리의 상태 파라미터를 결정하는 방법 및 장치 - Google Patents
배터리의 상태 파라미터를 결정하는 방법 및 장치 Download PDFInfo
- Publication number
- KR102638936B1 KR102638936B1 KR1020227000197A KR20227000197A KR102638936B1 KR 102638936 B1 KR102638936 B1 KR 102638936B1 KR 1020227000197 A KR1020227000197 A KR 1020227000197A KR 20227000197 A KR20227000197 A KR 20227000197A KR 102638936 B1 KR102638936 B1 KR 102638936B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- battery
- low
- frequency
- ocv
- determining
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 230000036541 health Effects 0.000 title claims abstract description 24
- 238000007600 charging Methods 0.000 claims abstract description 73
- 238000010280 constant potential charging Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000010277 constant-current charging Methods 0.000 claims abstract description 5
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 18
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 14
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 14
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000013499 data model Methods 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 229910001416 lithium ion Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N Chromium Chemical compound [Cr] VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 101000666896 Homo sapiens V-type immunoglobulin domain-containing suppressor of T-cell activation Proteins 0.000 description 1
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N Lithium ion Chemical compound [Li+] HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 102100038282 V-type immunoglobulin domain-containing suppressor of T-cell activation Human genes 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- JLYFCTQDENRSOL-VIFPVBQESA-N dimethenamid-P Chemical compound COC[C@H](C)N(C(=O)CCl)C=1C(C)=CSC=1C JLYFCTQDENRSOL-VIFPVBQESA-N 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 238000007667 floating Methods 0.000 description 1
- IJJVMEJXYNJXOJ-UHFFFAOYSA-N fluquinconazole Chemical compound C=1C=C(Cl)C=C(Cl)C=1N1C(=O)C2=CC(F)=CC=C2N=C1N1C=NC=N1 IJJVMEJXYNJXOJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 229920000642 polymer Polymers 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000000284 resting effect Effects 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
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]
- G01R31/392—Determining battery ageing or deterioration, e.g. state of health
-
- 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]
- G01R31/374—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC] with means for correcting the measurement for temperature or ageing
-
- 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]
- G01R31/389—Measuring internal impedance, internal conductance or related variables
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- 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
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Secondary Cells (AREA)
- Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
Abstract
배터리의 SOH(State of Health)를 결정하는 방법 및 시스템이 제공된다. 방법은, 정전류(CC) 또는 정전압(CV)에 의해 충전되는 배터리의 충전 상태를 검출하는 단계; 저주파 충전 전류를 획득하기 위해 배터리를 충전하는 정전류에 저주파 전류 신호를 부가하거나, 저주파 충전 전압을 획득하기 위해 배터리를 충전하는 정전압에 저주파 전압 신호를 부가하는 단계; 배터리의 충전 상태 동안 배터리와 관련된 하나 이상의 파라미터를 결정하는 단계; 하나 이상의 파라미터에 기초하여 내부 임피던스 및 OCV(Open Circuit Voltage) 값을 계산하는 단계; 및 계산된 내부 임피던스 및 OCV 값에 기초하여 배터리의 SOH를 결정하는 단계를 포함한다.
Description
본 문서에 개시된 다양한 실시예는 충전식 배터리(rechargeable battery)에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 배터리의 상태 파라미터(health parameter)를 결정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
충전 패턴, 충전기의 타입, 전류 변동(current fluctuation), 배터리의 수명 등과 같은 요인에 따라 충전식 배터리마다 충전 시간이 다를 수 있다. 일반적으로, 충전식 배터리의 상태(health)는 시간이 지남에 따라 악화될 수 있다. 상태가 악화됨에 따라, 배터리의 충전 저장 용량은 초기 충전 저장 용량에 비해 감소할 수 있다. 배터리의 상태가 80% 미만으로 떨어질 때, 배터리는 불안정해지고 사용하기에 안전하지 않을 수 있다. 이는 또한 배터리가 사용되는 장치의 수명에 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 배터리의 SOH(State of Health)를 정확하게 추정하는 것은 배터리의 남은 수명, 배터리의 신뢰성 등의 요소를 이해하는 데 매우 중요하다. 또한, 추정된 SOH는 스마트폰, EV(Electronic Vehicle) 등과 같은 장치에 대한 배터리 교체를 적시에 계획하는 데 도움을 준다. 또한, SOH는 배터리에서 발생하는 내부 단락 상태(internal short circuit condition)를 검출하는 데에도 사용될 수 있다. 그러나, 기존의 시스템은 배터리가 장치에서 사용 중일 때 배터리의 SOH에 대한 정확한 추정을 제공하지 않으며, 이는 배터리가 신뢰할 수 없고 안전하지 않은 상태에 도달한 후에도 배터리를 사용하거나 배터리의 안정적이고 안전한 상태에서 배터리를 교체하는 것과 같은 시나리오로 이어질 수 있다.
관련 기술 중 일부는 배터리의 충전 상태(State of Charge; SOC)를 기반으로 배터리의 SOH를 결정한다. 배터리의 SOC는 일반적으로 특정 시점에서 배터리에 남아있는 충전량이다. SOH를 결정하기 위한 SOC 기반 기술은 초기 SOC의 선택으로 인해 발생하는 오류를 유발할 수 있으므로 정확하지 않을 수 있다. 몇몇 다른 관련 기술은 배터리가 완전히 충전되거나 완전히 방전될 때까지 배터리를 모니터링함으로써 SOH 추정을 수행할 수 있다. SOH를 결정하기 위해 배터리가 완전히 충전되거나 방전될 때까지 모니터링하는 것은 더 많은 시간과 자원을 소모할 수 있다. 또한, 대부분의 시간 동안 배터리가 부분적으로 충전되거나 방전될 수 있고, 스마트폰과 같은 일부 장치에서는 충전 및 방전 주기가 휴면기(resting period)를 갖지 못할 수도 있으므로, 관련 기술은 실패하거나 잘못된 결과를 제공할 수 있다. 또한, 배터리가 스마트폰과 같은 소형 장치에서 EV 및 항공기와 같은 대형 장치에 사용될 수 있기 때문에 관련 기술은 호환성에 문제가 있을 수 있다.
배터리의 상태 파라미터를 결정하는 방법 및 장치가 제공된다.
부가적인 양태는 다음의 설명에서 부분적으로 설명될 것이고, 부분적으로는 설명으로부터 명백할 것이거나, 제공된 실시예의 실행에 의해 학습될 수 있다.
본 개시의 양태에 따르면, 배터리의 SOH(State of Health)를 결정하는 방법은, 정전류(Constant Current; CC) 또는 정전압(Constant Voltage; CV)에 의해 충전되는 배터리의 충전 상태를 검출하는 단계; 저주파 충전 전류를 획득하기 위해 배터리를 충전하는 CC에 저주파 전류 신호를 부가하거나, 저주파 충전 전압을 획득하기 위해 배터리를 충전하는 CV에 저주파 전압 신호를 부가하는 단계; 배터리의 충전 상태 동안 배터리와 관련된 하나 이상의 파라미터를 결정하는 단계; 하나 이상의 파라미터에 기초하여 내부 임피던스 및 OCV(Open Circuit Voltage) 값을 계산하는 단계; 및 계산된 내부 임피던스 및 OCV 값에 기초하여 배터리의 SOH를 결정하는 단계를 포함한다.
내부 임피던스 및 OCV 값을 계산하는 단계는, 주파수 도메인 추정을 수행함으로써 저주파 충전 전류 또는 저주파 충전 전압의 스펙트럼 크기 및 위상을 결정하는 단계; 및 저주파 충전 전류 또는 저주파 충전 전압의 스펙트럼 크기 및 위상에 기초하여 내부 임피던스 및 OCV 값을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
배터리의 SOH를 결정하는 단계는, 쿨롱 카운트(coulomb count) - 쿨롱 카운트는 복수의 시간 인스턴스(time instance)에 대해 초기 OCV 값으로부터 시작함 - 가 미리 정의된 값만큼 증가하는 복수의 시간 인스턴스에서 OCV 값을 수집하기 위한 쿨롱 카운트를 수행하는 단계; 각각의 OCV 값과 초기 OCV 값의 차이 및 OCV 값에 상응하는 평균 온도를 계산함으로써 델타 OCV 벡터를 결정하는 단계; 및 시험 값(trial value)을 사용하여 사전 훈련된 기계 학습 모델(machine learning model)을 사용하여 델타 OCV 벡터 및 평균 온도에 기초하여 배터리의 SOH를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
하나 이상의 파라미터는 배터리와 관련된 전류, 전압 또는 온도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
배터리의 충전 상태는 부분 충전 또는 완전 충전 중 적어도 하나일 수 있다.
저주파 전류 신호 또는 저주파 전압 신호는 1Hz 내지 10Hz 범위의 주파수를 가질 수 있다.
저주파 전류 신호 또는 저주파 전압 신호는 양의 값을 포함하는 구형파일 수 있다.
본 개시의 다른 양태에 따르면, 배터리의 SOH(State of Health)를 결정하는 배터리 상태 결정 장치는, 프로세서; 및 프로세서에 통신 가능하게 결합된 메모리를 포함하고, 메모리는, 프로세서에 의해 실행될 때, 프로세서가 정전류(CC) 또는 정전압(CV)에 의해 충전되는 배터리의 충전 상태를 검출하고; 저주파 충전 전류를 획득하기 위해 배터리를 충전하는 CC에 저주파 전류 신호를 부가하거나, 저주파 충전 전압을 획득하기 위해 배터리를 충전하는 CV에 저주파 전압 신호를 부가하고; 배터리의 충전 상태 동안 배터리와 관련된 하나 이상의 파라미터를 결정하고; 하나 이상의 파라미터에 기초하여 내부 임피던스 및 OCV(Open Circuit Voltage) 값을 계산하며; 계산된 내부 임피던스 및 OCV 값에 기초하여 배터리의 SOH를 결정하게 하는 프로세서 실행 가능한 명령어를 저장한다.
프로세서 실행 가능한 명령어는, 프로세서에 의해 실행될 때, 또한 프로세서가 주파수 도메인 추정을 수행함으로써 저주파 충전 전류 또는 저주파 충전 전압의 스펙트럼 크기 및 위상을 결정하며; 저주파 충전 전류 또는 저주파 충전 전압의 스펙트럼 크기 및 위상에 기초하여 내부 임피던스 및 OCV 값을 계산하게 할 수 있다.
프로세서 실행 가능한 명령어는, 프로세서에 의해 실행될 때, 또한 프로세서가 쿨롱 카운트 - 쿨롱 카운트는 복수의 시간 인스턴스에 대해 초기 OCV 값으로부터 시작함 - 가 미리 정의된 값만큼 증가하는 복수의 시간 인스턴스에서 OCV 값을 수집하기 위한 쿨롱 카운트를 수행하고; 각각의 OCV 값과 초기 OCV 값의 차이 및 OCV 값에 상응하는 평균 온도를 계산함으로써 델타 OCV 벡터를 결정하며; 시험 값을 사용하여 사전 훈련된 기계 학습 모델을 사용하여 델타 OCV 벡터 및 평균 온도에 기초하여 배터리의 SOH를 결정하게 할 수 있다.
하나 이상의 파라미터는 배터리와 관련된 전류, 전압 또는 온도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
배터리의 충전 상태는 부분 충전 또는 완전 충전 중 적어도 하나일 수 있다.
저주파 전류 신호 또는 저주파 전압 신호는 1Hz 내지 10Hz 범위의 주파수를 가질 수 있다.
저주파 전류 신호 또는 저주파 전압 신호는 양의 값을 포함하는 구형파일 수 있다.
본 개시의 다른 양태에 따르면, 비일시적(non-transitory) 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 배터리의 SOH(State of Health)를 결정하는 방법을 수행하기 위한 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어를 기록하며, 방법은, 정전류(CC) 또는 정전압(CV)에 의해 충전되는 배터리의 충전 상태를 검출하는 단계; 저주파 충전 전류를 획득하기 위해 배터리를 충전하는 CC에 저주파 전류 신호를 부가하거나, 저주파 충전 전압을 획득하기 위해 배터리를 충전하는 CV에 저주파 전압 신호를 부가하는 단계; 배터리의 충전 상태 동안 배터리와 관련된 하나 이상의 파라미터를 결정하는 단계; 하나 이상의 파라미터에 기초하여 내부 임피던스 및 OCV(Open Circuit Voltage) 값을 계산하는 단계; 및 계산된 내부 임피던스 및 OCV 값에 기초하여 배터리의 SOH를 결정하는 단계를 포함한다.
내부 임피던스 및 OCV 값을 계산하는 단계는, 주파수 도메인 추정을 수행함으로써 저주파 충전 전류 또는 저주파 충전 전압의 스펙트럼 크기 및 위상을 결정하는 단계; 및 저주파 충전 전류 또는 저주파 충전 전압의 스펙트럼 크기 및 위상에 기초하여 내부 임피던스 및 OCV 값을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
배터리의 SOH를 결정하는 단계는, 쿨롱 카운트 - 쿨롱 카운트는 복수의 시간 인스턴스에 대해 초기 OCV 값으로부터 시작함 - 가 미리 정의된 값만큼 증가하는 복수의 시간 인스턴스에서 OCV 값을 수집하기 위한 쿨롱 카운트를 수행하는 단계; 각각의 OCV 값과 초기 OCV 값의 차이 및 OCV 값에 상응하는 평균 온도를 계산함으로써 델타 OCV 벡터를 결정하는 단계; 및 시험 값을 사용하여 사전 훈련된 기계 학습 모델을 사용하여 델타 OCV 벡터 및 평균 온도에 기초하여 배터리의 SOH를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
하나 이상의 파라미터는 배터리와 관련된 전류, 전압 또는 온도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
배터리의 충전 상태는 부분 충전 또는 완전 충전 중 적어도 하나일 수 있다.
저주파 전류 신호 또는 저주파 전압 신호는 1Hz 내지 10Hz 범위의 주파수를 가질 수 있다.
저주파 전류 신호 또는 저주파 전압 신호는 양의 값을 포함하는 구형파일 수 있다.
하나 이상의 실시예는 배터리의 SOH를 결정하기 위한 SOC(State Of Charge) 파라미터와 무관하므로, 초기 SOC의 선택으로 인해 발생할 수 있는 오류를 줄일 수 있다. 또한, 하나 이상의 실시예는 배터리의 부분 충전된 상태에서 SOH를 결정할 수 있으며, 이는 SOH를 결정하기 위해 배터리가 완전히 충전 또는 방전될 때까지 배터리를 모니터링할 필요를 줄일 수 있다. 또한, 하나 이상의 실시예는 상이한 계산 능력을 가진 장치에서 작동하는 배터리와 호환 가능할 수 있다. 하나 이상의 실시예는 또한 배터리의 SOH에 기초하여 장치의 유지 보수를 계획하는 데 도움을 줄 수 있다. EV 및 항공기와 같은 대형 시스템의 경우, 안정적인 배터리를 유지하는 것이 매우 중요하다. 상술한 이점에 더하여, 하나 이상의 실시예는 SOH의 정확한 추정을 제공할 수 있다. 이는 차례로 ISC(Internal Short Circuit) 시나리오를 검출하여 열 폭주(thermal runaway)로 인해 배터리 및 장치에 야기되는 후속 손상을 방지하는데 도움을 줄 수 있다.
본 개시의 특정 실시예의 상술한 및 다른 양태, 특징 및 이점은 첨부된 도면과 함께 취해진 다음의 설명으로부터 더욱 명백할 것이다.
도 1은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 배터리의 SOH(State of Health)를 결정하기 위한 예시적인 시스템 구성을 도시한다.
도 2a는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 배터리의 SOH를 결정하기 위한 배터리 상태 결정 장치의 상세한 블록도를 도시한다.
도 2b는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 예시적인 저주파 전류 신호를 도시한다.
도 2c는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 OCV 값 및 쿨롱 카운트를 나타내는 그래프를 도시한다.
도 2d는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 일정 기간에 걸쳐 배터리의 SOH의 감소를 나타내는 예시적인 그래프를 도시한다.
도 3은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 배터리의 SOH를 결정하는 방법을 예시하는 흐름도를 도시한다.
도 4는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 예시적인 컴퓨터 시스템의 블록도이다.
도 1은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 배터리의 SOH(State of Health)를 결정하기 위한 예시적인 시스템 구성을 도시한다.
도 2a는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 배터리의 SOH를 결정하기 위한 배터리 상태 결정 장치의 상세한 블록도를 도시한다.
도 2b는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 예시적인 저주파 전류 신호를 도시한다.
도 2c는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 OCV 값 및 쿨롱 카운트를 나타내는 그래프를 도시한다.
도 2d는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 일정 기간에 걸쳐 배터리의 SOH의 감소를 나타내는 예시적인 그래프를 도시한다.
도 3은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 배터리의 SOH를 결정하는 방법을 예시하는 흐름도를 도시한다.
도 4는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 예시적인 컴퓨터 시스템의 블록도이다.
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
삭제
본 문서에서, "예시적인(exemplary)"이라는 단어는 본 명세서에서 "예(example), 인스턴스(instance) 또는 예시(illustration)의 역할을 함"을 의미하는데 사용된다. 본 명세서에서 "예시적인" 것으로 설명된 본 주제(subject matter)의 임의의 실시예 또는 구현은 반드시 다른 실시예에 비해 선호되거나 유리한 것으로 해석되는 것은 아니다.
본 개시는 다양한 수정 및 대안적 형태가 가능하지만, 이의 하나 이상의 특정 실시예는 도면에 예로서 도시되고 아래에서 상세히 설명된다. 그러나, 본 개시를 예시된 형태로 제한하려는 것이 아니라, 반대로, 본 개시는 본 개시의 범위 내에서 모든 수정, 균등물 및 대안을 커버하는 것으로 이해되어야 한다.
"포함한다(comprises)", "포함하는(comprising)", "포함한다(includes)" 또는 이의 임의의 다른 변형이라는 용어는 구성 요소 또는 단계의 리스트를 포함하는 셋업(setup), 장치 또는 방법이 이러한 구성 요소 또는 단계만을 포함하는 것이 아니라 명시적으로 나열되지 않거나 이러한 셋업, 장치 또는 방법에 고유하지 않은 다른 구성 요소 또는 단계를 포함할 수 있도록 비독점적 포함(non-exclusive inclusion)을 커버하기 위한 것이다. 다시 말하면, "comprises ... a"에 의해 진행되는 시스템 또는 장치에서의 하나 이상의 요소는 더 많은 제약 없이 시스템 또는 방법의 다른 요소 또는 부가적인 요소의 존재를 배제하지 않는다.
이하, "~ 중 적어도 하나(at least one of)"와 같은 표현은 요소의 리스트 앞에 올 때 요소의 전체 리스트를 수정하고, 리스트의 개개의 요소를 수정하지 않는 것으로 이해된다. 예를 들어, "[A], [B] 및 [C] 중 적어도 하나"라는 표현은 A만, B만, C만, A와 B, B와 C, A와 C, 또는 A, B 및 C를 의미한다.
본 명세서에는 배터리의 SOH(State of Health)를 결정하는 방법 및 시스템이 개시된다. 배터리 상태 결정 장치는 관련 기술의 하나 이상의 결점을 극복하도록 구성될 수 있다. 배터리 상태 결정 장치는 배터리의 충전 상태를 검출할 수 있다. 배터리는 정전류(CC) 또는 정전압(CV)에 의해 충전될 수 있다. 일부 실시예에서, 배터리의 충전 상태는 부분 충전 또는 완전 충전 중 적어도 하나일 수 있다. 또한, 배터리 상태 결정 장치는 저주파 충전 전류 및 저주파 충전 전압을 각각 획득하기 위해 저주파 전류 신호 또는 저주파 전압 신호를 배터리를 충전하는 CC 또는 CV에 부가할 수 있다. 또한, 배터리 상태 결정 장치는 배터리의 충전 상태 동안 하나 이상의 파라미터를 추출할 수 있다. 예로서, 하나 이상의 파라미터는 전류, 전압 및 온도를 포함할 수 있지만 이에 제한되지는 않는다. 하나 이상의 파라미터를 결정할 때, 배터리 상태 결정 장치는 하나 이상의 파라미터에 기초하여 내부 임피던스 및 OCV(Open Circuit Voltage) 값을 추정할 수 있다. 예를 들어, 배터리 상태 결정 장치는 배터리와 관련된 하나 이상의 파라미터에 기초하여 내부 임피던스 및 OCV(Open Circuit Voltage) 값을 계산할 수 있다. 또한, 배터리 상태 결정 장치는 쿨롱 카운트가 미리 정의된 값만큼 증가할 때 OCV 값을 수집하기 위한 쿨롱 카운트를 수행할 수 있다. 또한, 배터리 상태 결정 장치는 초기 OCV 값과 각각의 OCV 값의 차이를 계산함으로써 델타 OCV 벡터를 결정할 수 있다. 배터리 상태 결정 장치는 또한 쿨롱 카운트를 수행함으로써 수집된 OCV 값에 상응하는 평균 온도를 결정할 수 있다. 이와 같이 결정된 델타 OCV 벡터 및 평균 온도에 기초하여, 배터리 상태 결정 장치는 기계 학습 모델을 사용하여 배터리의 SOH를 결정할 수 있다.
서로 통신하는 여러 구성 요소를 가진 실시예에 대한 설명은 이러한 모든 구성 요소가 필요하다는 것을 의미하지 않는다. 반대로, 다양한 선택적인 구성 요소가 다양한 가능한 실시예를 예시하기 위해 설명된다.
다음의 상세한 설명에서, 특정 실시예를 예시로서 도시한 첨부된 도면에 대한 참조가 이루어진다. 이러한 실시예는 통상의 기술자가 본 개시를 실시할 수 있도록 충분히 상세하게 설명되며, 본 개시의 범위를 벗어나지 않고 다른 실시예가 이용될 수 있고, 변경이 이루어질 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 따라서, 본 문서를 통해 설명되는 발명이 이하 설명에 의해 제한되는 것은 아니다.
도 1은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 배터리(103)의 SOH(State of Health)를 결정하기 위한 예시적인 시스템 구성(100)을 도시한다.
시스템 구성(100)은 전자 장치(101), 배터리(103) 및 배터리 상태 결정 장치(105)를 포함할 수 있다. 전자 장치(101)에는 동작을 위해 배터리(103)를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 전자 장치(101)는 모바일 장치(예를 들어, 모바일 폰, 휴대용 멀티미디어 플레이어 등), 랩탑, 태블릿, EV(Electronic Vehicle), 웨어러블 장치(예를 들어, 스마트 워치) 등일 수 있으며, 이는 배터리(103)를 기반으로 작동할 수 있다. 배터리(103)는 전자 장치(101)로부터 제거될 수 있고/있거나, 배터리(103)는 전자 장치(101)에 통합될 수 있다. 또한, 배터리(103)는 충전식일 수 있다. 예로서, 배터리(103)는 리튬 이온(Li-ion) 배터리 및 리튬 폴리머 배터리를 포함할 수 있지만, 이에 제한되지 않는다. 배터리 상태 결정 장치(105)는 통신 네트워크를 통해 전자 장치(101) 및 배터리(103)와 연결될 수 있다. 통신 네트워크는 유선 통신 네트워크 및 무선 통신 네트워크 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
배터리 상태 결정 장치(105)는 프로세서(109)(예를 들어, 단일 프로세서 또는 둘 이상의 프로세서를 포함할 수 있다), 입/출력(I/O) 인터페이스(111) 및 메모리(113)를 포함할 수 있다. I/O 인터페이스(111)는 배터리(103)의 충전 상태 동안 추출된 하나 이상의 파라미터를 수신하도록 구성될 수 있다. 예로서, 하나 이상의 파라미터는 전류, 전압 및 온도 중 적어도 하나를 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 일 실시예에 따르면, 이러한 파라미터는 전자 장치(101)에 의해 배터리 상태 결정 장치(105)에 제공될 수 있다. 전자 장치(101)는 배터리(103)로부터 파라미터를 수집할 수 있다. 프로세서(109)는 배터리(103)의 충전 상태를 초기에 검출할 수 있다. 배터리(103)의 충전 상태는 부분 충전 상태(부분 충전이라고도 함) 또는 완전 충전 상태(완전 충전이라고도 함) 중 적어도 하나일 수 있다. 배터리(103)는 정전류(CC) 또는 정전압(CV)에 의해 충전될 수 있다. 또한, 프로세서(109)는 저주파 충전 전류를 획득하기 위해 배터리(103)를 충전하는 정전류에 저주파 전류 신호를 부가하거나, 저주파 충전 전압을 획득하기 위해 배터리(103)를 충전하는 정전압에 저주파 전압 신호를 부가할 수 있다. 예로서, 저주파 전류 신호 또는 저주파 전압 신호는 1Hz 내지 10Hz 범위의 주파수를 가질 수 있다. 이하, 정전류와 저주파 전류 신호의 조합은 저주파 충전 전류로서 지칭될 수 있고, 정전압과 저주파 전압 신호의 조합은 저주파 충전 전압으로서 지칭될 수 있다. 또한, 프로세서(109)는 배터리(103)의 충전 상태 동안 하나 이상의 파라미터를 추출할 수 있다. 하나 이상의 파라미터를 결정할 때, 프로세서(109)는 하나 이상의 파라미터에 기초하여 내부 임피던스 및 OCV(Open Circuit Voltage) 값을 추정할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 파라미터를 결정할 때, 배터리 상태 결정 장치는 배터리(103)에 관한 하나 이상의 파라미터에 기초하여 내부 임피던스 및 OCV(Open Circuit Voltage) 값을 계산할 수 있다. 또한, 프로세서(109)는 측정된 전류 및 전압의 스펙트럼 크기와 위상을 추정하기 위한 주파수 도메인 추정(frequency domain estimation)을 수행할 수 있다. 측정된 전류 및 전압의 스펙트럼 크기 및 위상의 값을 이용하여, 프로세서(109)는 내부 임피던스 및 OCV 값을 추정할 수 있다.
또한, 프로세서(109)는 쿨롱 카운트가 미리 정의된 값만큼 증가할 때 OCV 값을 수집하기 위한 쿨롱 카운트를 수행할 수 있다. 예를 들어, 쿨롱 카운트의 미리 정의된 값은 5%인 경우, 즉 프로세서(109)는 초기 OCV 값으로부터 쿨롱 카운트가 5% 증가할 때마다 OCV 값을 수집할 수 있다. 쿨롱 카운트에 기초하여 OCV 값을 수집할 때, 프로세서(109)는 초기 OCV 값과 각각의 OCV 값의 차이를 계산함으로써 델타 OCV 벡터를 결정할 수 있다. 또한, 프로세서(109)는 OCV 값에 상응하는 평균 온도를 결정할 수 있다. 프로세서(109)는 또한 기계 학습 모델을 이용하여 델타 OCV 벡터 및 평균 온도에 기초하여 배터리(103)의 SOH(State Of Health)를 결정할 수 있다. 기계 학습 모델은 시험 값을 사용하여 사전 훈련될 수 있다.
도 2a는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 배터리(103)의 SOH(State of Health)를 결정하기 위한 배터리 상태 결정 장치(105)의 상세한 블록도를 도시한다.
일 실시예에서, 배터리 상태 결정 장치(105)는 데이터(203) 및 모듈(205)을 포함할 수 있다. 예로서, 데이터(203)는 도 2a에 도시된 바와 같이 배터리 상태 결정 장치(105)에 포함된 메모리(113)에 저장될 수 있다. 데이터(203)는 파라미터 데이터(207), 추정 데이터(209), 배터리 상태 데이터(211) 및 다른 데이터(212)를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 데이터(203)는 다양한 데이터 구조의 형태로 메모리(113)에 저장될 수 있다. 부가적으로, 데이터(203)는 관계형 또는 계층형 데이터 모델과 같은 데이터 모델을 사용하여 구성될 수 있다. 다른 데이터(212)는 배터리 상태 결정 장치(105)의 다양한 동작을 수행하기 위해 모듈(205)에 의해 생성된 임시 데이터 및 임시 파일을 포함하는 데이터를 저장할 수 있다.
메모리(113)에 저장된 데이터(203)는 배터리 상태 결정 장치(105)의 모듈(205)에 의해 처리될 수 있다. 모듈(205)은 메모리(113) 내에 저장될 수 있다. 일 실시예에서, 배터리 상태 결정 장치(105)에 구성된 프로세서(109)에 통신 가능하게 결합된 모듈(205)은 도 2a에 도시된 바와 같이 메모리(113) 외부에 존재할 수 있고, 하드웨어로서 구현될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 모듈이라는 용어는 ASIC(application specific integrated circuit), 전자 회로, 프로세서(공유, 전용 또는 그룹) 및 하나 이상의 소프트웨어 또는 펌웨어 프로그램을 실행하는 메모리, 조합 논리 회로, 및/또는 설명된 기능을 제공하는 다른 적절한 구성 요소를 지칭하는 것으로 이해될 수 있다.
모듈(205)은 예를 들어, 파라미터 추출 모듈(213), 추정 모듈(215), SOH(State Of Health) 결정 모듈(217) 및 다른 모듈(219)을 포함할 수 있다. 다른 모듈(219)은 배터리 상태 결정 장치(105)의 다양한 기능(miscellaneous functionalities)을 수행하는데 사용될 수 있다. 이러한 상술한 모듈(205)은 단일 모듈 또는 상이한 모듈의 조합으로 이해될 수 있다.
파라미터 추출 모듈(213)은 배터리(103)의 충전 상태를 초기에 검출할 수 있다. 배터리(103)의 충전 상태는 부분 충전 상태(부분 충전이라고도 함) 또는 완전 충전 상태(완전 충전이라고도 함) 중 적어도 하나일 수 있다. 배터리(103)는 정전류(CC) 또는 정전압(CV)에 의해 충전될 수 있다. 또한, 파라미터 추출 모듈(213)은 저주파 충전 전류를 획득하기 위해 배터리를 충전하는 정전류에 저주파 전류 신호를 부가하거나, 저주파 충전 전압을 획득하기 위해 배터리를 충전하는 정전압에 저주파 전압 신호를 부가할 수 있다. 예로서, 저주파 전류 신호 또는 저주파 전압 신호는 약 1Hz 내지 약 10Hz 범위의 주파수를 가질 수 있다. 상술한 바와 같이, 정전류와 저주파 전류 신호의 조합은 저주파 충전 전류로서 지칭될 수 있고, 정전압과 저주파 전압 신호의 조합은 저주파 충전 전압으로서 지칭될 수 있다. 저주파 전류 신호 또는 저주파 전압 신호를 부가할 때, 파라미터 추출 모듈(213)은 배터리(103)의 충전 상태 동안 배터리에 관한 하나 이상의 파라미터를 추출할 수 있다. 예로서, 하나 이상의 파라미터는 배터리에 관한 전류, 전압 및 온도를 포함할 수 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 추출된 하나 이상의 파라미터는 파라미터 데이터(207)로서 저장될 수 있다. 일부 실시예에서, 배터리(103)의 충전 상태는 부분 충전 상태(부분 충전이라고도 함) 또는 완전 충전 상태(완전 충전이라고도 함) 중 적어도 하나일 수 있으며, 즉, 하나 이상의 파라미터는 배터리(103)가 부분적으로 충전되거나 완전히 충전될 때 추출될 수 있다.
일부 실시예에서, 저주파 전류 신호 또는 저주파 전압 신호는 양의 값을 포함하는 구형파(square wave)일 수 있다. 예시적인 저주파 전류 신호(202)는 도 2b에 도시되어 있다. 또한, 파라미터 추출 모듈(213)은 아래의 수학식 1을 이용하여 주파수 도메인 추정을 수행함으로써 저주파 충전 전류의 스펙트럼 크기 및 위상을 결정할 수 있다.
[수학식 1]
상술한 수학식 1에서, I(f)는 주파수 f에서의 저주파 충전 전류의 크기와 위상을 나타내고, FFT(i)는 기존의 이산 시간 전류 값(i)에 적용된 고속 푸리에 변환을 나타내며, i는 이산 시간 전류 값의 배열이다.
또한, 파라미터 추출 모듈(213)은 아래의 수학식 2를 이용하여 주파수 도메인 추정을 수행함으로써 측정된 저주파 충전 전압의 스펙트럼 크기 및 위상을 결정할 수 있다.
[수학식 2]
상술한 수학식 2에서, V(f)는 주파수 f에서 저주파 충전 전압의 크기와 위상을 나타내고, FFT(v)는 v에 의해 나타내어지는 기존의 전압 값 배열에 적용된 고속 푸리에 변환을 나타낸다.
또한, 추정 모듈(215)은 하나 이상의 파라미터에 기초하여 내부 임피던스 및 OCV(Open Circuit Voltage) 값을 추정할 수 있다. 예를 들어, 추정 모듈(215)은 하나 이상의 파라미터에 기초하여 내부 임피던스 및 OCV(Open Circuit Voltage) 값을 계산할 수 있다. 내부 임피던스 및 OCV 값은 추정 데이터(209)로서 저장될 수 있다. 추정 모듈(215)은 측정된 저주파 충전 전류 및 전압의 스펙트럼 크기 및 위상에 기초하여 내부 임피던스를 추정할 수 있다. 일부 실시예에서, 추정 모듈(215)은 아래의 수학식 3을 사용하여 저주파에서 내부 임피던스를 추정할 수 있다.
[수학식 3]
상술한 수학식 3에서, f는 약 1Hz 내지 약 10Hz일 수 있는 구형파의 기본 주파수 값을 나타내고, Ri(f)는 주파수 f에서의 내부 임피던스를 나타내고, I(f)는 주파수 f에서의 저주파 충전 전류의 크기와 위상을 나타내며, V(f)는 주파수 f에서의 저주파 충전 전압의 크기와 위상을 나타낸다. I(f), V(f)는, 상술한 수학식 1, 수학식 2를 통해 각각 구해질 수 있다.
또한, 추정 모듈(215)은 저주파 충전 전류 및 저주파 충전 전압의 스펙트럼 크기 및 위상에 기초하여 OCV 값을 추정할 수 있다. 일부 실시예에서, 수학식 3을 사용하여 계산된 내부 임피던스는 또한 OCV 값을 계산하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 추정 모듈(215)은 키르히호프의 전압 법칙(Kirchhoff's Voltage Law; KVL)을 사용하여, 복수의 시간 인스턴스에서 OCV 값을 계산할 수 있다.
복수의 시간 인스턴스에서 내부 임피던스 및 OCV 값을 추정할 때, SOH 결정 모듈(217)은 쿨롱 카운트가 미리 정의된 값만큼 증가하는 복수의 시간 인스턴스에서 OCV 값을 결정할 수 있다. 예로서, 쿨롱 카운트는 아래의 수학식 4를 사용하여 복수의 시간 인스턴스에 대해 초기 OCV 값으로부터 시작하여 수행될 수 있다.
[수학식 4]
상술한 수학식 4에서, 는 과 인스턴스 사이의 쿨롱 카운트를 나타내고, 과 는 두 시간 인스턴스를 나타내고, i(k)는 시간 인스턴스 k에서의 전류를 나타내고, 는 샘플링 시간을 나타내며, 는 배터리(103)의 최대 용량을 나타낸다.
상술한 수학식 4는 쿨롱 카운트를 제공할 수 있다. 시간 인스턴스에서의 전류(i(k))의 합과 샘플링 시간을 곱을 계산함으로써 배터리(103)에 들어오고 나가는 전하를 측정한다. 일부 실시양태에서, 쿨롱 카운트는 초기 OCV 값으로부터 시작할 수 있다. 예로서, 초기 OCV 값은 약 3.7V일 수 있다.
SOH 결정 모듈(217)은 복수의 시간 인스턴스에 대한 쿨롱 카운트를 결정할 수 있다. SOH 결정 모듈(217)은 쿨롱 카운트가 미리 정의된 값만큼 증가하는 복수의 시간 인스턴스를 결정할 수 있다. 예로서, 미리 정의된 값은 약 5%일 수 있다. 이 경우, SOH 결정 모듈(217)이 쿨롱 카운트의 약 5% 증가를 확인할 때마다, SOH 결정 모듈(217)은 OCV 값을 수집할 수 있다. 도 2c는 OCV 값을 Y 축으로 하고, 쿨롱 카운트 ()를 X 축으로 하는 그래프를 도시한다. 도 2c에 도시된 바와 같이, 221a로서 나타내어지는 시간 인스턴스 에서 결정된 예시적인 초기 OCV 값은 약 3.7V일 수 있다. 또한, 시간 인스턴스 에서, 시간 인스턴스 에서의 쿨롱 카운트에 비해 쿨롱 카운트의 약 5% 증가가 관찰된다. 따라서, 221b로서 나타내어진 시간 인스턴스 에 상응하는 OCV 값이 수집될 수 있다. 유사하게, 시간 인스턴스 에서, 시간 인스턴스 에서의 쿨롱 카운트에 비해 쿨롱 카운트의 약 5% 증가가 관찰된다. 따라서, 221c로서 나타내어진 시간 인스턴스 에 상응하는 OCV 값이 수집될 수 있다. 유사하게, OCV 값은 쿨롱 카운트의 5% 증가가 결정될 때 복수의 시간 인스턴스에 대해 수집될 수 있다.
또한, SOH 결정 모듈(217)은 복수의 시간 인스턴스에서 수집된 OCV 값을 이용하여 델타 OCV 벡터를 결정할 수 있다. 일부 실시예에서, 델타 OCV 벡터는 결정된 OCV 값과 초기 OCV 값의 차이를 계산함으로써 결정될 수 있다. 상술한 예를 참조하면, OCV 값이 , , 시간 인스턴스에서 결정되는 경우, SOH 결정 모듈(217)은 아래의 수학식 5를 사용하여 차이를 계산할 수 있다.
[수학식 5]
여기서 n = 1, 2, ..., N이며. N은 9일 수 있다.
예를 들어, 도 2c의 그래프를 참조하면, K0에서 OCV는 약 3.7v이고, K1에서 OCV는 약 3.78v임을 확인할 수 있다. 따라서, n=1일 때, 델타 OCV 벡터는 다음과 같이 결정될 수 있다.
수집된 OCV 값의 각각에 대한 델타 OCV 값을 결정할 때, SOH 결정 모듈(217)은 각각의 델타 OCV 값을 이용함으로써 델타 OCV 벡터, 즉 델타 OCV 값의 벡터를 결정할 수 있다.
또한, SOH 결정 모듈(217)은 결정된 OCV 값에 상응하는 복수의 시간 인스턴스에서 결정된 온도 값을 이용하여 평균 온도를 결정할 수 있다. 온도 값은 배터리(103)와 연관된 온도 센서를 사용하거나 임의의 다른 온도 결정 메커니즘을 사용하여 결정될 수 있다.
마지막으로, SOH 결정 모듈(217)은 아래의 수학식 6에 도시된 바와 같이 배터리(103)의 SOH를 결정하기 위해 기계 학습 모델에 대한 입력으로서 델타 OCV 벡터 및 평균 온도를 제공할 수 있다.
[수학식 6]
상술한 수학식 6에서, 는 평균 온도를 나타내고, 는 델타 OCV 벡터를 나타내며; f는 기계 학습 모델의 기능을 나타낸다.
예로서, 배터리(103)의 SOH는 백분율 값일 수 있다. 또한, 예로서, 기계 학습 모델은 인공 신경망(Artificial Neural Network; ANN)일 수 있다. 일부 실시예에서, 기계 학습 모델은 하나 이상의 파라미터, 델타 OCV 벡터, 평균 온도 등의 시험 값에 기초하여 사전 훈련될 수 있다. 또한, 기계 학습 모델은 먼저 훈련 데이터세트(training dataset)를 사용하여 훈련되고, 후속하여 테스트 데이터세트(testing dataset)를 사용하여 테스트될 수 있다. 배터리(103)의 쿨롱 카운트, 델타 OCV 벡터, 평균 온도 및 SOH 중 적어도 하나에 상응하는 값은 배터리 상태 데이터(211)로서 저장될 수 있다. 도 2d는 일정 기간에 걸쳐 배터리(103)의 SOH의 감소 및 OCV 곡선의 변화를 나타내는 그래프이다. 도 2d의 그래프에서 Y 축은 OCV 값이고, X 축은 쿨롱 카운트 이다.
도 3은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 배터리의 SOH(State of Health)를 결정하는 방법(300)을 예시하는 흐름도를 도시한다.
도 3에 도시된 바와 같이, 방법(300)은 배터리의 SOH(State of Health)를 결정하는 방법을 예시하는 하나 이상의 블록을 포함할 수 있다. 방법(300)은 컴퓨터 실행 가능한 명령어의 일반적인 상황(context)에서 설명될 수 있다. 일반적으로, 컴퓨터 실행 가능한 명령어는 기능을 수행하거나 추상 데이터 타입(abstract data type)을 구현하는 루틴, 프로그램, 객체, 구성 요소, 데이터 구조, 절차, 모듈 및 기능 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
방법(300)이 설명되는 순서는 제한으로서 해석되지 않으며, 설명된 방법 블록의 임의의 수는 방법(300)을 구현하는 임의의 순서로 조합될 수 있다. 부가적으로, 본 명세서에 설명된 주제(subject matter)의 의미와 범위로부터 벗어나지 않는 범위에서 개개의 블록은 방법으로부터 삭제될 수 있다. 또한, 방법(300)은 임의의 적절한 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이의 조합으로 구현될 수 있다.
블록(301)에서, 방법(300)은 배터리 상태 결정 장치(105)에 구성된 프로세서(109)가 배터리(103)의 충전 상태를 검출하는 단계를 포함할 수 있다. 배터리(103)의 충전 상태는 부분 충전 상태(부분 충전이라고도 함) 또는 완전 충전 상태(완전 충전이라고도 함) 중 적어도 하나일 수 있다. 배터리(103)는 정전류(CC) 또는 정전압(CV)에 의해 충전될 수 있다.
블록(303)에서, 방법(300)은 프로세서(109)가 저주파 충전 전류 또는 저주파 전압 신호를 획득하기 위해 배터리(103)를 충전하는 정전류에 저주파 전류 신호 중 적어도 하나를 저주파 충전 전압을 획득하기 위해 배터리(103)를 충전하는 정전압에 부가하는 단계를 포함할 수 있다.
블록(305)에서, 방법(300)은 프로세서(109)가 배터리의 충전 상태 동안 배터리(103)에 관한 하나 이상의 파라미터를 추출하는 단계를 포함할 수 있다. 하나 이상의 파라미터는 전류, 전압 및/또는 온도를 포함할 수 있지만, 이에 제한되지 않는다.
블록(307)에서, 방법(300)은 프로세서(109)가 하나 이상의 파라미터에 기초하여 내부 임피던스 및 OCV(Open Circuit Voltage) 값을 추정하는 단계를 포함할 수 있다. 예를 들어, 방법(300)은 프로세서(109)가 배터리(103)에 관한 하나 이상의 파라미터에 기초하여 내부 임피던스 및 OCV(Open Circuit Voltage) 값을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
블록(309)에서, 방법(300)은 프로세서(109)가 시험 값을 사용하여 사전 훈련될 수 있는 기계 학습 모델을 사용하여 배터리(103)의 계산된 내부 임피던스, OCV 값 및 배터리(103)의 평균 온도에 기초하여 배터리(103)의 SOH를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 프로세서(109)는 복수의 시간 인스턴스에 대한 초기 OCV 값으로부터 쿨롱 카운트를 시작하고, 쿨롱 카운트가 미리 정의된 값만큼 증가하는 복수의 시간 인스턴스에서 OCV 값을 수집할 수 있다. OCV 값을 수집할 때, 프로세서(109)는 OCV 값을 이용하여 델타 OCV 벡터를 결정할 수 있고, 또한 OCV 값에 상응하는 평균 온도도 결정할 수 있다. 또한, 델타 OCV 벡터 및 평균 온도에 기초하여, 프로세서(109)는 배터리(103)의 SOH를 결정할 수 있다.
도 4는 하나 이상의 실시예를 구현하기 위한 예시적인 컴퓨터 시스템(400)의 블록도이다.
도 4를 참조하면, 컴퓨터 시스템(400)은 배터리(103)의 SOH(State of Health)를 결정하기 위해 사용되는 배터리 상태 결정 장치(105)일 수 있다. 컴퓨터 시스템(400)은 중앙 처리 유닛(central processing unit; "CPU" 또는 "프로세서")(402)를 포함할 수 있다. 프로세서(402)는 사용자 또는 시스템 생성 비즈니스 프로세스(system-generated business process)를 실행하기 위한 프로그램 구성 요소를 실행하는 적어도 하나의 데이터 프로세서를 포함할 수 있다. 사용자는 사람, 상술한 것과 같은 장치를 사용하는 사람, 또는 이러한 장치 자체를 포함할 수 있다. 프로세서(402)는 통합 시스템(버스) 제어부, 메모리 관리 제어 유닛, 부동 소수점 유닛(floating point unit), 그래픽 처리 유닛, 디지털 신호 처리 유닛 등과 같은 전문 처리 유닛(specialized processing unit)을 포함할 수 있다.
프로세서(402)는 I/O 인터페이스(401)를 통해 입력 장치(411) 및 출력 장치(412)와 통신할 수 있다. I/O 인터페이스(401)는, 제한 없이, 오디오, 아날로그, 디지털, 스테레오, IEEE-1394, 직렬 버스, USB(Universal Serial Bus), 적외선, PS/2, BNC, 동축, 구성 요소, 복합(composite), DVI(Digital Visual Interface), 고화질 멀티미디어 인터페이스(high-definition multimedia interface; HDMI), 무선 주파수(Radio Frequency; RF) 안테나, S-Video, VGA(Video Graphics Array), IEEE 802.n/b/g/n/x, Bluetooth, 셀룰러(예를 들어, CDMA(Code-Division Multiple Access), HSPA+(High-Speed Packet Access), GSM(Global System For Mobile Communications), LTE(Long-Term Evolution), WiMax 등) 등과 같은 통신 프로토콜/방법을 채용할 수 있다.
I/O 인터페이스(401)를 사용하여, 컴퓨터 시스템(400)은 입력 장치(411) 및 출력 장치(412)와 통신할 수 있다.
프로세서(402)는 네트워크 인터페이스(403)를 통해 통신 네트워크(409)와 통신할 수 있다. 네트워크 인터페이스(403)는 통신 네트워크(409)와 통신할 수 있다. 네트워크 인터페이스(403)는, 제한 없이, 직접 연결, 이더넷(예를 들어, 연선(twisted pair) 10/100/1000 Base T), TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol), 토큰 링(token ring), IEEE 802.11a/b/g/n/x 등을 포함하는 연결 프로토콜을 채용할 수 있다. 네트워크 인터페이스(403) 및 통신 네트워크(409)를 사용하면, 컴퓨터 시스템(400)은 전자 장치(101) 및 배터리(103)와 통신할 수 있다. 통신 네트워크(409)는 조직(organization) 내에서 인트라넷 또는 LAN(Local Area Network) 등과 같은 상이한 타입의 네트워크 중 하나로서 구현될 수 있다. 통신 네트워크(409)는 전용 네트워크 또는 공유 네트워크일 수 있으며, 이는 다양한 프로토콜, 예를 들어 HTTP(Hypertext Transfer Protocol), TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol), WAP(Wireless Application Protocol) 등을 사용하여 서로 통신하는 상이한 타입의 네트워크의 연관(association)을 나타낸다. 또한, 통신 네트워크(409)는 라우터, 브리지, 서버, 컴퓨팅 장치, 저장 장치 등을 포함하는 다양한 네트워크 장치를 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 모바일 장치(예를 들어, 휴대폰, 휴대용 멀티미디어 플레이어 등), 스마트 웨어러블 장치, 랩톱, 태블릿 및 EV(Electronic Vehicle)를 포함할 수 있지만, 이에 제한되지 않으며, 이는 배터리(103)를 기반으로 작동한다. 프로세서(402)는 저장 인터페이스(404)를 통해 메모리(405)(예를 들어, RAM, ROM 등)와 통신할 수 있다. 저장 인터페이스(404)는, 제한 없이, SATA(Serial Advanced Technology Attachment), IDE(Integrated Drive Electronics), IEEE-1394, USB(Universal Serial Bus), 파이버 채널(fibre channel), SCSI(Small Computer Systems Interface) 등과 같은 연결 프로토콜을 채용하는 메모리 드라이브, 이동식 디스크 드라이브 등을 포함하는 메모리(405)에 연결할 수 있다. 메모리 드라이브는 드럼, 자기 디스크 드라이브, 광자기 드라이브, 광학 드라이브, RAID(Redundant Array of Independent Discs), 솔리드 스테이트 메모리 장치, 솔리드 스테이트 드라이브 등을 더 포함할 수 있다.
메모리(405)는, 제한 없이, 사용자 인터페이스(406), 운영 체제(407), 웹 브라우저(408) 등을 포함하는 프로그램 또는 데이터베이스 구성 요소의 모음을 저장할 수 있다. 일부 실시예에서, 컴퓨터 시스템(400)은 본 발명에 설명된 바와 같은 데이터, 변수, 레코드(record) 등과 같은 사용자/애플리케이션 데이터를 저장할 수 있다. 이러한 데이터베이스는 Oracle 또는 Sybase와 같은 내결함성(fault-tolerant), 관계형, 확장 가능하고 안전한 데이터베이스로서 구현될 수 있다.
운영 체제(407)는 컴퓨터 시스템(400)의 자원 관리 및 운영을 용이하게 할 수 있다. 운영 체제의 예는, 제한 없이, APPLE® MACINTOSH® OS X®, UNIX®, UNIX 계열 시스템 배포(UNIX-like system distributions)(예를 들어, BSD(BERKELEY SOFTWARE DISTRIBUTION®), FREEBSD®, NETBSD®, OPENBSD 등), LINUX® 배포(예를 들어, RED HAT®, UBUNTU®, KUBUNTU® 등), IBM®OS/2®, MICROSOFT® WINDOWS®(XP®, VISTA®/7/8,10 등), APPLE® IOS®, GOOGLETM ANDROIDTM, BLACKBERRY® OS 등을 포함한다. 사용자 인터페이스(406)는 텍스트 또는 그래픽 기능을 통해 프로그램 구성 요소의 디스플레이, 실행, 상호 작용, 조작 또는 운영을 용이하게 할 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스는 커서, 아이콘, 체크 박스, 메뉴, 스크롤러, 윈도우, 위젯 등과 같이 컴퓨터 시스템(400)에 동작 가능하게 연결된 디스플레이 시스템 상에 컴퓨터 상호 작용 인터페이스 요소를 제공할 수 있다. 제한 없이, APPLE®, MACINTOSH® 운영 체제의 AQUA®, IBM® OS/2®, MICROSOFT® WINDOWS®(예를 들어, Aero, Metro 등), 웹 인터페이스 라이브러리(예를 들어, ACTIVEX®, JAVA®, JAVASCRIPT®, AJAX, HTML, ADOBE® FLASH® 등) 등을 포함하는 그래픽 사용자 인터페이스(Graphical User Interface; GUI)가 채용될 수 있다.
컴퓨터 시스템(400)은 웹 브라우저(408) 저장된 프로그램 구성 요소를 구현할 수 있다. 웹 브라우저(408)는 MICROSOFT® INTERNET EXPLORER®, GOOGLETM CHROMETM, MOZILLA® FIREFOX®, APPLE® SAFARI® 등과 같은 하이퍼텍스트 보기 애플리케이션(hypertext viewing application)일 수 있다. 보안 웹 브라우징은 HTTPS(Secure Hypertext Transport Protocol), SSL(Secure Sockets Layer), TLS(Transport Layer Security) 등을 사용하여 제공될 수 있다. 웹 브라우저(408)는 AJAX, DHTML, ADOBE® FLASH®, JAVASCRIPT®, JAVA®, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(Application Programming Interface; API) 등과 같은 기능을 활용할 수 있다. 컴퓨터 시스템(400)은 메일 서버 저장된 프로그램 구성 요소를 구현할 수 있다. 메일 서버는 MICROSOFT EXCHANGE 등과 같은 인터넷 메일 서버일 수 있다. 메일 서버는 ASP, ACTIVEX®, ANSI® C++/C#, MICROSOFT®, NET, CGI SCRIPTS, JAVA®, JAVASCRIPT®, PERL®, PHP, PYTHON®, WEBOBJECTS® 등과 같은 기능을 활용할 수 있다. 메일 서버는 IMAP(Internet Message Access Protocol), MAPI(Messaging Application Programming Interface), MICROSOFT® 교환(exchange), POP(Post Office Protocol), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol) 등과 같은 통신 프로토콜을 활용할 수 있다. 일부 실시예에서, 컴퓨터 시스템(400)은 메일 클라이언트 저장된 프로그램 구성 요소를 구현할 수 있다. 메일 클라이언트는 APPLE® MAIL, MICROSOFT® ENTOURAGE®, MICROSOFT® OUTLOOK®, MOZILLA® THUNDERBIRD® 등과 같은 메일 보기 애플리케이션일 수 있다.
또한, 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 하나 이상의 실시예를 구현하는데 활용될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 프로세서가 판독 가능한 정보 또는 데이터가 저장될 수 있는 모든 타입의 물리적 메모리를 지칭한다. 따라서, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 프로세서가 본 명세서에 설명된 하나 이상의 실시예와 일치하는 단계 또는 스테이지를 수행하게 하기 위한 명령어를 포함하는 하나 이상의 프로세서가 실행하기 위한 명령어를 저장할 수 있다. "컴퓨터 판독 가능한 매체"라는 용어는 유형의 항목(tangible items)을 포함하고, 반송파 및 일시적 신호를 배제하는 것, 즉 비일시적인 것으로 이해되어야 하다. 예는 RAM(Random Access Memory), ROM(Read-Only Memory), 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 하드 드라이브, CD(Compact Disc) ROM, DVD(Digital Video Disc), 플래시 드라이브, 디스크, 및 알려진 모든 다른 물리적 저장 매체를 포함한다.
서로 통신하는 여러 구성 요소를 가진 실시예에 대한 설명은 이러한 모든 구성 요소가 필요하다는 것을 의미하지 않는다. 반대로, 다양한 선택적 구성 요소가 다양한 가능한 실시예를 예시하기 위해 설명된다. 단일 장치 또는 물품이 본 명세서에서 설명될 때, 하나 이상의 장치/물품(이것이 협력하는지 여부에 관계없이)이 단일 장치/물품 대신에 사용될 수 있음이 명백할 것이다. 유사하게, 하나 이상의 장치 또는 물품이 본 명세서에 설명되는 경우(이것이 협력하는지 여부에 관계없이), 단일 장치/물품은 하나 이상의 장치 또는 물품 대신에 사용될 수 있거나 상이한 수의 장치/물품이 도시된 수의 장치 또는 프로그램 대신에 사용될 수 있음이 명백할 것이다. 장치의 기능 및/또는 특징은 대안적으로 이러한 기능/특징을 갖는 것으로서 명시적으로 설명되지 않은 하나 이상의 다른 장치에 의해 구현될 수 있다. 따라서, 다른 실시예는 장치 자체를 포함할 필요가 없다.
사양은 배터리의 SOH(State of Health)를 결정하는 방법 및 시스템을 설명했다. 예시된 단계는 도시된 예시적인 실시예를 설명하기 위해 설정되며, 진행 중인 기술 개발이 특정 기능이 수행되는 방식을 변경할 것임을 예상해야 한다. 이러한 예는 제한이 아니라 예시를 위해 본 명세서에 제공된다. 또한, 기능적 빌딩 블록(functional building block)의 경계는 설명의 편의를 위해 본 명세서에서 임의로 정의되었다. 명시된 기능과 이의 관계가 적절하게 수행되는 한 대안적 경계(alternative boundary)가 정의될 수 있다. 대안(본 명세서에 설명된 것의 등가물, 확장, 변형, 편차 등을 포함함)은 본 명세서에 포함된 교시에 기초하여 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 이러한 대안은 개시된 실시예의 범위 및 사상에 속한다. 또한, "포함하는(comprising)", "갖는(having)", "포함하는(containing)" 및 "포함하는(including)"이라는 단어 및 다른 유사한 형태는 의미가 동등하고, 이러한 단어 중 어느 하나 다음에 오는 항목이 이러한 항목의 전체 리스트를 의미하지 않거나, 나열된 항목에만 제한되는 것을 의미하지 않는다. 또한, 본 명세서 및 첨부된 청구범위에서 사용된 바와 같이, 단수 형태 "a", "an" 및 "the"는 문맥이 명백하게 달리 지시하지 않는 한 복수의 참조를 포함한다는 것이 주목되어야 한다.
마지막으로, 본 명세서에 사용된 언어는 가독성(readability)과 교육 목적을 위해 주로 선택되었으며, 발명의 주제를 설명하거나 제한하기 위해 선택되지 않았을 수 있다. 따라서, 본 발명의 범위는 이러한 상세한 설명에 의해 제한되지 않고, 적어도 본 명세서에 기초한 애플리케이션에 대한 임의의 청구범위에 의해 제한되는 것으로 의도된다. 따라서, 설명된 실시예는 적어도 다음의 청구범위에 설명된 본 발명의 범위를 예시하기 위한 것이지만 제한하려는 것은 아니다.
메모리(405)는, 제한 없이, 사용자 인터페이스(406), 운영 체제(407), 웹 브라우저(408) 등을 포함하는 프로그램 또는 데이터베이스 구성 요소의 모음을 저장할 수 있다. 일부 실시예에서, 컴퓨터 시스템(400)은 본 발명에 설명된 바와 같은 데이터, 변수, 레코드(record) 등과 같은 사용자/애플리케이션 데이터를 저장할 수 있다. 이러한 데이터베이스는 Oracle 또는 Sybase와 같은 내결함성(fault-tolerant), 관계형, 확장 가능하고 안전한 데이터베이스로서 구현될 수 있다.
운영 체제(407)는 컴퓨터 시스템(400)의 자원 관리 및 운영을 용이하게 할 수 있다. 운영 체제의 예는, 제한 없이, APPLE® MACINTOSH® OS X®, UNIX®, UNIX 계열 시스템 배포(UNIX-like system distributions)(예를 들어, BSD(BERKELEY SOFTWARE DISTRIBUTION®), FREEBSD®, NETBSD®, OPENBSD 등), LINUX® 배포(예를 들어, RED HAT®, UBUNTU®, KUBUNTU® 등), IBM®OS/2®, MICROSOFT® WINDOWS®(XP®, VISTA®/7/8,10 등), APPLE® IOS®, GOOGLETM ANDROIDTM, BLACKBERRY® OS 등을 포함한다. 사용자 인터페이스(406)는 텍스트 또는 그래픽 기능을 통해 프로그램 구성 요소의 디스플레이, 실행, 상호 작용, 조작 또는 운영을 용이하게 할 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스는 커서, 아이콘, 체크 박스, 메뉴, 스크롤러, 윈도우, 위젯 등과 같이 컴퓨터 시스템(400)에 동작 가능하게 연결된 디스플레이 시스템 상에 컴퓨터 상호 작용 인터페이스 요소를 제공할 수 있다. 제한 없이, APPLE®, MACINTOSH® 운영 체제의 AQUA®, IBM® OS/2®, MICROSOFT® WINDOWS®(예를 들어, Aero, Metro 등), 웹 인터페이스 라이브러리(예를 들어, ACTIVEX®, JAVA®, JAVASCRIPT®, AJAX, HTML, ADOBE® FLASH® 등) 등을 포함하는 그래픽 사용자 인터페이스(Graphical User Interface; GUI)가 채용될 수 있다.
컴퓨터 시스템(400)은 웹 브라우저(408) 저장된 프로그램 구성 요소를 구현할 수 있다. 웹 브라우저(408)는 MICROSOFT® INTERNET EXPLORER®, GOOGLETM CHROMETM, MOZILLA® FIREFOX®, APPLE® SAFARI® 등과 같은 하이퍼텍스트 보기 애플리케이션(hypertext viewing application)일 수 있다. 보안 웹 브라우징은 HTTPS(Secure Hypertext Transport Protocol), SSL(Secure Sockets Layer), TLS(Transport Layer Security) 등을 사용하여 제공될 수 있다. 웹 브라우저(408)는 AJAX, DHTML, ADOBE® FLASH®, JAVASCRIPT®, JAVA®, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(Application Programming Interface; API) 등과 같은 기능을 활용할 수 있다. 컴퓨터 시스템(400)은 메일 서버 저장된 프로그램 구성 요소를 구현할 수 있다. 메일 서버는 MICROSOFT EXCHANGE 등과 같은 인터넷 메일 서버일 수 있다. 메일 서버는 ASP, ACTIVEX®, ANSI® C++/C#, MICROSOFT®, NET, CGI SCRIPTS, JAVA®, JAVASCRIPT®, PERL®, PHP, PYTHON®, WEBOBJECTS® 등과 같은 기능을 활용할 수 있다. 메일 서버는 IMAP(Internet Message Access Protocol), MAPI(Messaging Application Programming Interface), MICROSOFT® 교환(exchange), POP(Post Office Protocol), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol) 등과 같은 통신 프로토콜을 활용할 수 있다. 일부 실시예에서, 컴퓨터 시스템(400)은 메일 클라이언트 저장된 프로그램 구성 요소를 구현할 수 있다. 메일 클라이언트는 APPLE® MAIL, MICROSOFT® ENTOURAGE®, MICROSOFT® OUTLOOK®, MOZILLA® THUNDERBIRD® 등과 같은 메일 보기 애플리케이션일 수 있다.
또한, 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 하나 이상의 실시예를 구현하는데 활용될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 프로세서가 판독 가능한 정보 또는 데이터가 저장될 수 있는 모든 타입의 물리적 메모리를 지칭한다. 따라서, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 프로세서가 본 명세서에 설명된 하나 이상의 실시예와 일치하는 단계 또는 스테이지를 수행하게 하기 위한 명령어를 포함하는 하나 이상의 프로세서가 실행하기 위한 명령어를 저장할 수 있다. "컴퓨터 판독 가능한 매체"라는 용어는 유형의 항목(tangible items)을 포함하고, 반송파 및 일시적 신호를 배제하는 것, 즉 비일시적인 것으로 이해되어야 하다. 예는 RAM(Random Access Memory), ROM(Read-Only Memory), 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 하드 드라이브, CD(Compact Disc) ROM, DVD(Digital Video Disc), 플래시 드라이브, 디스크, 및 알려진 모든 다른 물리적 저장 매체를 포함한다.
서로 통신하는 여러 구성 요소를 가진 실시예에 대한 설명은 이러한 모든 구성 요소가 필요하다는 것을 의미하지 않는다. 반대로, 다양한 선택적 구성 요소가 다양한 가능한 실시예를 예시하기 위해 설명된다. 단일 장치 또는 물품이 본 명세서에서 설명될 때, 하나 이상의 장치/물품(이것이 협력하는지 여부에 관계없이)이 단일 장치/물품 대신에 사용될 수 있음이 명백할 것이다. 유사하게, 하나 이상의 장치 또는 물품이 본 명세서에 설명되는 경우(이것이 협력하는지 여부에 관계없이), 단일 장치/물품은 하나 이상의 장치 또는 물품 대신에 사용될 수 있거나 상이한 수의 장치/물품이 도시된 수의 장치 또는 프로그램 대신에 사용될 수 있음이 명백할 것이다. 장치의 기능 및/또는 특징은 대안적으로 이러한 기능/특징을 갖는 것으로서 명시적으로 설명되지 않은 하나 이상의 다른 장치에 의해 구현될 수 있다. 따라서, 다른 실시예는 장치 자체를 포함할 필요가 없다.
사양은 배터리의 SOH(State of Health)를 결정하는 방법 및 시스템을 설명했다. 예시된 단계는 도시된 예시적인 실시예를 설명하기 위해 설정되며, 진행 중인 기술 개발이 특정 기능이 수행되는 방식을 변경할 것임을 예상해야 한다. 이러한 예는 제한이 아니라 예시를 위해 본 명세서에 제공된다. 또한, 기능적 빌딩 블록(functional building block)의 경계는 설명의 편의를 위해 본 명세서에서 임의로 정의되었다. 명시된 기능과 이의 관계가 적절하게 수행되는 한 대안적 경계(alternative boundary)가 정의될 수 있다. 대안(본 명세서에 설명된 것의 등가물, 확장, 변형, 편차 등을 포함함)은 본 명세서에 포함된 교시에 기초하여 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 이러한 대안은 개시된 실시예의 범위 및 사상에 속한다. 또한, "포함하는(comprising)", "갖는(having)", "포함하는(containing)" 및 "포함하는(including)"이라는 단어 및 다른 유사한 형태는 의미가 동등하고, 이러한 단어 중 어느 하나 다음에 오는 항목이 이러한 항목의 전체 리스트를 의미하지 않거나, 나열된 항목에만 제한되는 것을 의미하지 않는다. 또한, 본 명세서 및 첨부된 청구범위에서 사용된 바와 같이, 단수 형태 "a", "an" 및 "the"는 문맥이 명백하게 달리 지시하지 않는 한 복수의 참조를 포함한다는 것이 주목되어야 한다.
마지막으로, 본 명세서에 사용된 언어는 가독성(readability)과 교육 목적을 위해 주로 선택되었으며, 발명의 주제를 설명하거나 제한하기 위해 선택되지 않았을 수 있다. 따라서, 본 발명의 범위는 이러한 상세한 설명에 의해 제한되지 않고, 적어도 본 명세서에 기초한 애플리케이션에 대한 임의의 청구범위에 의해 제한되는 것으로 의도된다. 따라서, 설명된 실시예는 적어도 다음의 청구범위에 설명된 본 발명의 범위를 예시하기 위한 것이지만 제한하려는 것은 아니다.
Claims (20)
- 배터리의 SOH(State of Health)를 결정하는 방법에 있어서,
정전류(CC) 또는 정전압(CV)에 의해 충전되는 상기 배터리의 충전 상태를 검출하는 단계;
저주파 충전 전류를 획득하기 위해 상기 배터리를 충전하는 상기 정전류에 저주파 전류 신호를 부가하거나, 저주파 충전 전압을 획득하기 위해 상기 배터리를 충전하는 상기 정전압에 저주파 전압 신호를 부가하는 단계;
상기 배터리의 충전 상태 동안 상기 배터리에 관한 하나 이상의 파라미터를 결정하는 단계;
상기 하나 이상의 파라미터에 기초하여 내부 임피던스 및 OCV(Open Circuit Voltage) 값을 계산하는 단계; 및
상기 계산된 내부 임피던스 및 OCV 값에 기초하여 상기 배터리의 SOH를 결정하는 단계를 포함하며,
상기 배터리의 SOH를 결정하는 단계는,
복수의 시간 인스턴스에 대해 초기 OCV 값으로부터 시작되는 쿨롱 카운트가 미리 정의된 값만큼 증가하는 복수의 시간 인스턴스에서 상기 OCV 값을 수집하기 위한 쿨롱 카운트를 수행하는 단계;
각각의 OCV 값과 상기 초기 OCV 값의 차이를 이용하여 상기 복수의 시간 인스턴스에서 델타 OCV 벡터를 결정하는 단계;
상기 복수의 시간 인스턴스에서 평균 온도를 계산하는 단계; 및
시험 값을 사용하여 사전 훈련된 기계 학습 모델을 사용하여 상기 델타 OCV 벡터 및 상기 평균 온도에 기초하여 상기 배터리의 SOH를 결정하는 단계를 더 포함하는, 배터리의 SOH를 결정하는 방법.
- 제 1 항에 있어서,
상기 내부 임피던스 및 OCV 값을 계산하는 단계는,
주파수 도메인 추정(frequency domain estimation)을 수행함으로써 상기 저주파 충전 전류 또는 상기 저주파 충전 전압의 스펙트럼 크기 및 위상을 결정하는 단계; 및
상기 저주파 충전 전류 또는 상기 저주파 충전 전압의 상기 스펙트럼 크기 및 위상에 기초하여 상기 내부 임피던스 및 OCV 값을 계산하는 단계를 포함하는, 배터리의 SOH를 결정하는 방법. - 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 하나 이상의 파라미터는 배터리와 관련된 전류, 전압 또는 온도 중 적어도 하나를 포함하는, 배터리의 SOH를 결정하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 배터리의 충전 상태는 부분 충전 또는 완전 충전 중 적어도 하나인, 배터리의 SOH를 결정하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 저주파 전류 신호 또는 상기 저주파 전압 신호는 1Hz 내지 10Hz 범위의 주파수를 갖는, 배터리의 SOH를 결정하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 저주파 전류 신호 또는 상기 저주파 전압 신호는 양의 값을 포함하는 구형파인, 배터리의 SOH를 결정하는 방법. - 배터리의 SOH(State of Health)를 결정하는 배터리 상태 결정 장치에 있어서,
프로세서; 및
상기 프로세서에 통신 가능하게 연결된 메모리;를 포함하고,
상기 메모리는, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서가
정전류(CC) 또는 정전압(CV)에 의해 충전되는 상기 배터리의 충전 상태를 검출하고;
저주파 충전 전류를 획득하기 위해 상기 배터리를 충전하는 상기 정전류에 저주파 전류 신호를 부가하거나, 저주파 충전 전압을 획득하기 위해 상기 배터리를 충전하는 상기 정전압에 저주파 전압 신호를 부가하고;
상기 배터리의 충전 상태 동안 상기 배터리에 관한 하나 이상의 파라미터를 결정하고;
상기 하나 이상의 파라미터에 기초하여 내부 임피던스 및 OCV(Open Circuit Voltage) 값을 계산하고;
상기 계산된 내부 임피던스 및 OCV 값에 기초하여 상기 배터리의 SOH를 결정하며,
복수의 시간 인스턴스에 대해 초기 OCV 값으로부터 시작되는 쿨롱 카운트 가 미리 정의된 값만큼 증가하는 복수의 시간 인스턴스에서 상기 OCV 값을 수집하기 위한 쿨롱 카운트를 수행하고;
각각의 OCV 값과 초기 OCV 값의 차이를 이용하여 상기 복수의 시간 인스턴스에서 델타 OCV 벡터를 결정하고;
상기 복수의 시간 인스턴스에서 평균 온도를 계산하고;
시험 값을 사용하여 사전 훈련된 기계 학습 모델을 사용하여 상기 델타 OCV 벡터 및 상기 평균 온도에 기초하여 상기 배터리의 SOH를 결정하게 하는 프로세서에서 실행 가능한 명령어를 저장하는, 배터리의 SOH를 결정하는 배터리 상태 결정 장치.
- 제 8 항에 있어서,
상기 프로세서에서 실행 가능한 명령어는, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서가
주파수 도메인 추정(frequency domain estimation)을 수행함으로써 상기 저주파 충전 전류 또는 상기 저주파 충전 전압의 스펙트럼 크기 및 위상을 결정하고;
상기 저주파 충전 전류 또는 상기 저주파 충전 전압의 스펙트럼 크기 및 위상에 기초하여 상기 내부 임피던스 및 상기 OCV 값을 계산하게 하는, 명령어를 포함하는, 배터리의 SOH를 결정하는 배터리 상태 결정 장치.
- 삭제
- 제 8 항에 있어서,
상기 하나 이상의 파라미터는 상기 배터리와 관련된 전류, 전압 또는 온도 중 적어도 하나를 포함하는, 배터리의 SOH를 결정하는 배터리 상태 결정 장치. - 제 8 항에 있어서,
상기 배터리의 충전 상태는 부분 충전 또는 완전 충전 중 적어도 하나인, 배터리의 SOH를 결정하는 배터리 상태 결정 장치. - 제 8 항에 있어서,
상기 저주파 전류 신호 또는 상기 저주파 전압 신호는 1Hz 내지 10Hz 범위의 주파수를 갖는, 배터리의 SOH를 결정하는 배터리 상태 결정 장치. - 제 8 항에 있어서,
상기 저주파 전류 신호 또는 상기 저주파 전압 신호는 양의 값을 포함하는 구형파인, 배터리의 SOH를 결정하는 배터리 상태 결정 장치. - 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체로서,
정전류(CC) 또는 정전압(CV)에 의해 충전되는 배터리의 충전 상태를 검출하는 단계;
저주파 충전 전류를 획득하기 위해 상기 배터리를 충전하는 정전류에 저주파 전류 신호를 부가하거나, 저주파 충전 전압을 획득하기 위해 상기 배터리를 충전하는 정전압에 저주파 전압 신호를 부가하는 단계;
상기 배터리의 충전 상태 동안 상기 배터리에 관한 하나 이상의 파라미터를 결정하는 단계;
상기 하나 이상의 파라미터에 기초하여 내부 임피던스 및 OCV(Open Circuit Voltage) 값을 계산하는 단계; 및
상기 계산된 내부 임피던스 및 OCV 값에 기초하여 상기 배터리의 SOH를 결정하는 단계;를 포함하고,
상기 배터리의 SOH를 결정하는 단계는,
복수의 시간 인스턴스에 대해 초기 OCV 값으로부터 시작되는 쿨롱 카운트가 미리 정의된 값만큼 증가하는 복수의 시간 인스턴스에서 상기 OCV 값을 수집하기 위한 쿨롱 카운트를 수행하는 단계;
각각의 OCV 값과 상기 초기 OCV 값의 차이를 이용하여 상기 복수의 시간 인스턴스에서 델타 OCV 벡터를 결정하는 단계;
상기 복수의 시간 인스턴스에서 평균 온도를 계산하는 단계; 및
시험 값을 사용하여 사전 훈련된 기계 학습 모델을 사용하여 상기 델타 OCV 벡터 및 상기 평균 온도에 기초하여 상기 배터리의 SOH를 결정하는 단계를 더 포함하는 배터리의 SOH(State of Health)를 결정하는 방법을 수행하기 위한 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어를 기록한, 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
- 제 15 항에 있어서,
상기 내부 임피던스 및 OCV 값을 계산하는 단계는,
주파수 도메인 추정(frequency domain estimation)을 수행함으로써 상기 저주파 충전 전류 또는 상기 저주파 충전 전압의 스펙트럼 크기 및 위상을 결정하는 단계; 및
상기 저주파 충전 전류 또는 상기 저주파 충전 전압의 상기 스펙트럼 크기 및 위상에 기초하여 상기 내부 임피던스 및 OCV 값을 계산하는 단계를 수행하기 위한 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어를 기록한, 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체. - 삭제
- 제 15 항에 있어서,
상기 하나 이상의 파라미터는 배터리와 관련된 전류, 전압 또는 온도 중 적어도 하나를 포함하는, 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어를 기록한, 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체. - 제 15 항에 있어서,
상기 배터리의 충전 상태는 부분 충전 또는 완전 충전 중 적어도 하나인, 배터리의 SOH를 결정하는 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어를 기록한, 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체. - 제 15 항에 있어서,
상기 저주파 전류 신호 또는 상기 저주파 전압 신호는 1Hz 내지 10Hz 범위의 주파수를 갖는, 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어를 기록한, 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| IN201941034539 | 2019-08-27 | ||
| IN201941034539 | 2019-08-27 | ||
| PCT/KR2019/016447 WO2021040146A1 (en) | 2019-08-27 | 2019-11-27 | Method and system for determining health parameter of a battery |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20220004789A KR20220004789A (ko) | 2022-01-11 |
| KR102638936B1 true KR102638936B1 (ko) | 2024-02-27 |
Family
ID=74679149
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020227000197A KR102638936B1 (ko) | 2019-08-27 | 2019-11-27 | 배터리의 상태 파라미터를 결정하는 방법 및 장치 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US11402433B2 (ko) |
| KR (1) | KR102638936B1 (ko) |
| WO (1) | WO2021040146A1 (ko) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3736587B1 (en) * | 2019-05-08 | 2023-11-01 | Tata Consultancy Services Limited | A method and a system for estimation of remaining useful life in lithium based batteries |
| KR20210028476A (ko) * | 2019-09-04 | 2021-03-12 | 삼성전자주식회사 | 배터리 충전 장치 및 방법 |
| JP2022136662A (ja) * | 2021-03-08 | 2022-09-21 | 本田技研工業株式会社 | 二次電池の状態推定モデルの学習方法、状態推定方法、および状態推定装置 |
| CN113075563B (zh) * | 2021-03-19 | 2024-03-08 | 北京车和家信息技术有限公司 | 一种动力电池析锂的检测方法、装置和车辆 |
| US20220382662A1 (en) * | 2021-05-25 | 2022-12-01 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Batteries health status determinations |
| CN113391212B (zh) * | 2021-06-23 | 2022-05-17 | 山东大学 | 一种锂离子电池等值电路参数在线辨识方法及系统 |
| KR20230037096A (ko) * | 2021-09-08 | 2023-03-16 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | 배터리 교환 장치, 배터리 상태 진단 서버 장치 및 방법, 그리고 이를 포함하는 배터리 교환 시스템 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030204328A1 (en) * | 2002-04-29 | 2003-10-30 | Joern Tinnemeyer | Multiple model systems and methods for testing electrochemical systems |
| US20160139207A1 (en) * | 2014-11-19 | 2016-05-19 | Denso Corporation | Apparatus for calculating state of charge of storage battery |
| US20170331162A1 (en) * | 2016-05-13 | 2017-11-16 | Schumacher Electric Corporation | Battery State Detection System and Method |
Family Cites Families (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3558515B2 (ja) * | 1998-01-19 | 2004-08-25 | 松下電器産業株式会社 | 非水系二次電池の充電方法 |
| WO2001050149A1 (es) * | 1999-12-31 | 2001-07-12 | Lear Automotive (Eeds) Spain, Sl | Metodo para medida dinamica del estado de salud y de carga de la bateria de un vehiculo y dispositivo para su puesta en practica |
| US7554294B2 (en) * | 2005-01-28 | 2009-06-30 | The Johns Hopkins University | Battery health monitor |
| US20070046261A1 (en) * | 2005-08-17 | 2007-03-01 | Wojciech Porebski | Method and apparatus for temperature, conductance and/or impedance testing in remote application of battery monitoring systems |
| WO2007032382A1 (ja) | 2005-09-16 | 2007-03-22 | The Furukawa Electric Co., Ltd | 二次電池劣化判定方法、二次電池劣化判定装置、及び電源システム |
| JP2008253129A (ja) * | 2007-03-07 | 2008-10-16 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | リチウム系二次電池の急速充電方法およびそれを用いる電子機器 |
| KR100970841B1 (ko) | 2008-08-08 | 2010-07-16 | 주식회사 엘지화학 | 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 장치 및방법 |
| AT512888B1 (de) * | 2012-05-03 | 2014-11-15 | Avl List Gmbh | Verfahren zur Bestimmung kritischer Betriebszustände an einem Brennstoffzellenstack |
| KR101621123B1 (ko) * | 2012-05-15 | 2016-05-13 | 삼성에스디아이 주식회사 | 배터리 관리 시스템 |
| JP6004334B2 (ja) * | 2012-10-05 | 2016-10-05 | 学校法人早稲田大学 | 電池システム及び電池システムの評価方法 |
| CN102968573A (zh) | 2012-12-14 | 2013-03-13 | 哈尔滨工业大学 | 基于相关向量回归的在线预测锂离子电池剩余寿命的方法 |
| KR101445940B1 (ko) * | 2012-12-27 | 2014-09-29 | 주식회사 포스코아이씨티 | 배터리의 충방전 제어 장치 및 방법 |
| US9846886B2 (en) | 2013-11-07 | 2017-12-19 | Palo Alto Research Center Incorporated | Strategic modeling for economic optimization of grid-tied energy assets |
| FR3051916B1 (fr) | 2016-05-31 | 2020-07-10 | Renault S.A.S. | Procede d'estimation de l'etat de sante d'une batterie |
| CN105891729B (zh) | 2016-06-23 | 2019-08-13 | 矽力杰半导体技术(杭州)有限公司 | 电池及电池组的状态检测方法及装置 |
| CN107436411B (zh) | 2017-07-28 | 2019-06-14 | 南京航空航天大学 | 基于分数阶神经网络和双容积卡尔曼的电池soh在线估计方法 |
| US11226374B2 (en) * | 2017-10-17 | 2022-01-18 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Data-driven model for lithium-ion battery capacity fade and lifetime prediction |
| US20190120908A1 (en) | 2017-10-25 | 2019-04-25 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and methods for identifying anomaly(ies) in re-chargeable battery of equipment and connected component(s) |
| US11125826B2 (en) * | 2019-05-17 | 2021-09-21 | Apple Inc. | Battery impedance measurement |
-
2019
- 2019-11-27 KR KR1020227000197A patent/KR102638936B1/ko active IP Right Grant
- 2019-11-27 WO PCT/KR2019/016447 patent/WO2021040146A1/en active Application Filing
-
2020
- 2020-08-27 US US17/004,407 patent/US11402433B2/en active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030204328A1 (en) * | 2002-04-29 | 2003-10-30 | Joern Tinnemeyer | Multiple model systems and methods for testing electrochemical systems |
| US20160139207A1 (en) * | 2014-11-19 | 2016-05-19 | Denso Corporation | Apparatus for calculating state of charge of storage battery |
| US20170331162A1 (en) * | 2016-05-13 | 2017-11-16 | Schumacher Electric Corporation | Battery State Detection System and Method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2021040146A1 (en) | 2021-03-04 |
| KR20220004789A (ko) | 2022-01-11 |
| US20210063490A1 (en) | 2021-03-04 |
| US11402433B2 (en) | 2022-08-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102638936B1 (ko) | 배터리의 상태 파라미터를 결정하는 방법 및 장치 | |
| US11867765B2 (en) | Battery micro-short circuit detection method and apparatus | |
| US11442110B2 (en) | Method and system for detecting operating status of battery | |
| JP7164217B2 (ja) | モバイル・デバイスに対するバッテリ健全性を緩和電圧に基づいて推定する方法 | |
| KR102357351B1 (ko) | 복수의 배터리 셀들을 포함하는 배터리 팩의 상태를 추정하는 장치 및 방법 | |
| US9726730B2 (en) | System and method for determining a state of health of a power source of a portable device | |
| JP6848143B2 (ja) | バッテリー等価回路モデルのパラメータ推定方法、装置及び記録媒体 | |
| CN113924502A (zh) | 使用递增容量分析和支持向量回归确定电池健康状态的方法和装置 | |
| WO2023024851A1 (zh) | 电池均衡方法及系统 | |
| CN114117825A (zh) | 一种电池的运维方法、装置及电子设备 | |
| US11892516B2 (en) | System and method for determining a state of health of a power source of a portable device | |
| CN109800446B (zh) | 一种锂离子电池放电过程电压不一致性估计方法及装置 | |
| KR20220089969A (ko) | 배터리의 단락 검출 장치 및 방법 | |
| Chang et al. | Micro-fault diagnosis of electric vehicle batteries based on the evolution of battery consistency relative position | |
| CN115932634A (zh) | 一种对电池健康状态评估的方法、装置、设备及存储介质 | |
| US11782096B2 (en) | Method and system for improving state of health of rechargeable batteries | |
| CN110874693A (zh) | 一种电池包异常工况的确定方法、检测方法以及装置 | |
| US20220342002A1 (en) | Methods and systems for safety assessment of a battery | |
| Shen et al. | Detection and quantitative diagnosis of micro-short-circuit faults in lithium-ion battery packs considering cell inconsistency | |
| CN113359050A (zh) | 充电电池老化校准方法、设备及计算机可读介质 | |
| US20230152383A1 (en) | System and method with battery management | |
| JP6862732B2 (ja) | 検出装置、検出方法、蓄電システムおよびプログラム | |
| CN115840145B (zh) | 电化学参数辨识方法、装置、设备及存储介质 | |
| JP7266125B2 (ja) | 電気車両用バッテリーの動的容量を推定するための方法とそのシステム | |
| KR20240052620A (ko) | 개방 셀 전압을 사용하여 배터리에서 쇼트 회로 저항을 추정하는 방법 및 시스템 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right |