KR102655398B1 - 전기화학 모델에 기반하여 최적화된 충전 방법 및 장치 - Google Patents

전기화학 모델에 기반하여 최적화된 충전 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

전기화학 모델에 기반하여 최적화된 충전 방법 및 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 충전 방법은, 배터리의 내부 상태(internal)를 추정하는 단계와, 상기 내부 상태에 기초하여 복수의 충전 영역(charging area)에 대응하는 충전 제한 조건을 결정하는 단계와, 상기 충전 제한 조건에 기초하여 상기 배터리를 충전하는 단계를 포함한다.

Description

전기화학 모델에 기반하여 최적화된 충전 방법 및 장치{CHARIGING METHOD AND APPARATUS OPTIMIZED BASED ON ELECTROCHEMICAL MODELING}
아래 실시예들은 전기화학 모델에 기반하여 최적화된 배터리 충전 방법 및 장치에 관한 것이다.
이차 전지(secondary cell), 또는 축전지(storage battery)는 외부의 전기 에너지를 화학 에너지의 형태로 바꾸어 저장해 두었다가 필요할 때에 전기를 만들어 내는 장치를 말한다. 이 중, 리튬이온 배터리는 이차 전지의 일종으로서, 모바일 기기 및 전기 자동차를 위한 배터리로 널리 이용되고 있다.
배터리를 충전하기 위해서 다양한 충전 방식이 사용되고 있다. 예를 들어, 고전류에서 저전류로 여러 단계의 CC(Contant Current)로 충전하는 방식인 멀티 스텝(multi-step) 충전법, 짧은 시간 단위로 펄스 전류(pulse current)를 반복적으로 가하는 펄스 충전법 등이 있다.
최근에는 미리 설정한 낮은 전류치에 도달할 때까지 정전압으로 충전하는 CC-CV(Constant Current-Constant Volatage) 방식이 널리 사용되고 있다. CC-CV 충전 방식은 CV 조건에서 많은 시간이 소요되기 때문에 급속 충전에는 적합하지 않다.
이를 극복하기 위해, 경험 기반 멀티 스텝 충전법, 펄스 충전법 등이 연구되었지만, 배터리 내부 상태를 파악하지 않고 경험에만 기반한 충전 방식을 사용할 경우, 배터리 수명 증가 및 충전 시간 단축 효과가 제한적이라는 문제가 있다.
일 실시예에 따른 충전 방법은, 배터리의 내부 상태(internal)를 추정하는 단계와, 상기 내부 상태에 기초하여 복수의 충전 영역(charging area)에 대응하는 충전 제한 조건을 결정하는 단계와, 상기 충전 제한 조건에 기초하여 상기 배터리를 충전하는 단계를 포함한다.
상기 결정하는 단계는, 상기 내부 상태에 따라 복수의 충전 영역을 생성하는 단계와, 복수의 충전 제한 조건들 중에서 상기 복수의 충전 영역에 대응하는 충전 제한 조건을 병렬적으로 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 생성하는 단계는, 상기 배터리의 용량 유지율(capacity retention)에 기초하여 상기 복수의 충전 영역을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 추출하는 단계는, 상기 배터리의 열화율을 이용하여 상기 복수의 충전 영역에 대응하는 LUT(Look-Up Table)을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 LUT는, 충전 전류, 음극 전위, 음극 농도, 양극 농도 및 셀 전위 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 생성하는 단계는, 미리 설정된 충전 조건을 만족하는 복수의 후보 LUT를 추출하는 단계와, 상기 복수의 후보 LUT에 대응하는 상기 배터리의 열화율을 계산하는 단계와, 상기 열화율 및 상기 후보 LUT의 상관관계를 추출하는 단계와, 상기 상관관계에 기초하여 타겟 LUT를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 후보 LUT를 추출하는 단계는, 미리 설정된 충전 시간 및 미리 설정된 충전 용량을 만족하는 복수의 후보 LUT를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 상관관계를 추출하는 단계는, 상기 후보 LUT에 따른 상기 열화율의 변화를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 열화율의 변화를 계산하는 단계는, 상기 후보 LUT에 포함된 제1 음극 전위 및 제2 음극 전위에 따른 상기 열화율의 변화를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 타겟 LUT를 추출하는 단계는, 상기 열화율이 최소가 되는 LUT를 타겟 LUT로 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 충전 장치는, 배터리에 관한 정보를 수신하는 수신기와, 배터리의 내부 상태(internal)를 추정하고, 상기 내부 상태에 기초하여 복수의 충전 영역(charging area)에 대응하는 충전 제한 조건을 결정하고, 상기 충전 제한 조건에 기초하여 상기 배터리를 충전하는 프로세서를 포함한다.
상기 프로세서는, 상기 내부 상태에 따라 복수의 충전 영역을 생성하고, 복수의 충전 제한 조건들 중에서 상기 복수의 충전 영역에 대응하는 충전 제한 조건을 병렬적으로 추출할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 배터리의 용량 유지율(capacity retention)에 기초하여 상기 복수의 충전 영역을 생성할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 배터리의 열화율을 이용하여 상기 복수의 충전 영역에 대응하는 LUT(Look-Up Table)을 생성할 수 있다.
상기 LUT는, 충전 전류, 음극 전위, 음극 농도, 양극 농도 및 셀 전위 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 프로세서는, 미리 설정된 충전 조건을 만족하는 복수의 후보 LUT를 추출하고, 상기 복수의 후보 LUT에 대응하는 상기 배터리의 열화율을 계산하고, 상기 열화율 및 상기 후보 LUT의 상관관계를 추출하고, 상기 상관관계에 기초하여 타겟 LUT를 추출할 수 있다.
상기 프로세서는, 미리 설정된 충전 시간 및 미리 설정된 충전 용량을 만족하는 복수의 후보 LUT를 추출할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 후보 LUT에 따른 상기 열화율의 변화를 계산할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 후보 LUT에 포함된 제1 음극 전위 및 제2 음극 전위에 따른 상기 열화율의 변화를 계산할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 열화율이 최소가 되는 LUT를 타겟 LUT로 추출할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 충전 장치의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 2는 시간의 변화에 따른 충전 제한 조건의 변화의 예를 나타낸다.
도 3은 도 1에 도시된 충전 장치의 동작의 예를 나타낸다.
도 4는 복수의 충전 영역을 생성하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 LUT의 예를 나타낸다.
도 6a는 음극전위와 배터리 열화율의 상관관계의 일 예를 나타낸다.
도 6b는 음극전위와 배터리 열화율의 상관관계의 다른 예를 나타낸다.
도 7a는 다양한 충전 제한 조건과 열화율의 상관관계의 예를 나타낸다.
도 7b는 도 7a에 사용된 충전 제한 조건의 예를 나타낸다.
도 8은 도 1에 도시된 충전 장치의 충전 동작의 순서도를 나타낸다.
도 9는 도 1에 도시된 충전 장치가 타겟 LUT를 추출하는 동작의 순서도를 나타낸다.
도 10은 다양한 충전 방식에 따른 용량 유지율을 나타낸다.
이하, 이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
제1 또는 제2등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해서 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 실시예의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 일 실시예에 따른 충전 장치의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 1을 참조하면, 충전 장치(10)는 배터리(400)를 충전할 수 있다. 충전 장치(10)는 전기화학 모델(electrochemical model)을 이용하여 배터리(400)의 급속 충전을 수행할 수 있다.
충전 장치(10)는 배터리(400)로부터 배터리(400)에 관한 정보를 수신하고, 배터리(400)에 관한 정보를 이용하여 열화를 최소화하면서 배터리(400)를 급속 충전할 수 있다.
충전 장치(10)는 전기화학 모델에 기반하여 배터리(400)의 내부 상태를 추정하고, 멀티 스텝(multi-step) 충전을 통해 충전 열화를 최소화할 수 있다.
충전 장치(10)는 마더보드(motherboard)와 같은 인쇄 회로 기판(printed circuit board(PCB)), 집적 회로(intergrated circuit(IC)), 또는 SoC(system on chip)로 구현될 수 있다. 예를 들어, 충전 장치(10)는 애플리케이션 프로세서(application processor)로 구현될 수 있다.
또한, 충전 장치(10)는 PC(personal computer), 데이터 서버, 또는 휴대용 장치 내에 구현될 수 있다.
휴대용 장치는 랩탑(laptop) 컴퓨터, 이동 전화기, 스마트 폰(smart phone), 태블릿(tablet) PC, 모바일 인터넷 디바이스(mobile internet device(MID)), PDA(personal digital assistant), EDA(enterprise digital assistant), 디지털 스틸 카메라(digital still camera), 디지털 비디오 카메라(digital video camera), PMP(portable multimedia player), PND(personal navigation device 또는 portable navigation device), 휴대용 게임 콘솔(handheld game console), e-북(e-book), 또는 스마트 디바이스(smart device)로 구현될 수 있다. 스마트 디바이스는 스마트 와치(smart watch), 스마트 밴드(smart band), 또는 스마트 링(smart ring)으로 구현될 수 있다.
충전 장치(10)는 수신기(100), 프로세서(200), 메모리(300)를 포함한다.
수신기(100)는 배터리(400)에 관한 정보를 수신할 수 있다. 배터리(400)에 관한 전기적, 물리적 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 배터리(400)에 관한 정보는 배터리(400)에 흐르는 전류, 배터리(400)에 존재하는 전하, 배터리(400)의 온도 등을 포함할 수 있다.
프로세서(200)는 충전 장치(10)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서(200)는 하나 이상의 코어를 포함하는 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다.
프로세서(200)는 전기화학 모델에 기반한 급속 충전을 위해서 충전 제한 조건을 생성하고, 생성된 충전 제한 조건을 이용하여 배터리를 충전할 수 있다.
프로세서(200)는 하나 이상의 충전을 위해 필요한 정보를 메모리(300) 또는 다른 메모리(미도시), 예를 들어 내부 레지스터, 내부 캐쉬, 또는 스토리지에 라이트(write, 또는 기록)할 수 있다.
프로세서(200)는 배터리(400)의 내부 상태(internal)를 추정할 수 있다. 배터리(400)의 내부 상태는 배터리(400)의 SOC(State of Charge) 및 SOH(State of Health)를 포함할 수 있다.
프로세서(200)는 내부 상태에 기초하여 복수의 충전 영역(charging area)에 대응하는 충전 제한 조건을 결정할 수 있다. 충전 제한 조건은 배터리(400)를 충전하는데 사용되는 다양한 파라미터들을 포함할 수 있다.
예를 들어, 충전 제한 조건은 충전 전류, 충전 전압, 충전 시간 등과 같이 충전에 필요한 전기적 조건을 포함할 수 있다.
프로세서(200)는 추정된 내부 상태에 따라 복수의 충전 영역을 생성할 수 있다. 충전 영역은 충전 제한 조건을 적용하기 위해 배터리(400)의 내부 상태를 임의의 구간으로 분할(partitioning)한 영역을 의미할 수 있다. 예를 들어, 충전 영역은 배터리(400)의 SOH 영역을 포함할 수 있다.
프로세서(200)는 배터리(400)의 용량 유지율(capacity retention)에 기초하여 상기 복수의 충전 영역을 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(200)는 용량 유지율 그래프의 기울기에 기초하여 배터리(400)의 SOH 영역을 분할함으로써 복수의 충전 영역을 생성할 수 있다.
프로세서(200)는 복수의 충전 제한 조건들 중에서 복수의 충전 영역에 대응하는 충전 제한 조건을 병렬적으로 추출할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(200)는 배터리(400)의 열화율(aging rate)을 이용하여 복수의 충전 영역에 대응하는 LUT(Look-Up Table)을 생성할 수 있다. 예를 들어, LUT는 충전 전류, 음극 전위(cathode potential), 음극 농도(cathode concentration), 양극 농도(anode concentration) 및 셀 전위(cell potential) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 그 밖에도 LUT는 배터리(400)를 충전하는데 영향을 미치는 물리적 정보를 추가적으로 포함할 수 있다.
프로세서(200)는 미리 설정된 충전 조건을 만족하는 복수의 후보 LUT를 추출할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(200)는 미리 설정된 충전 시간 및 미리 설정된 충전 용량을 만족하는 복수의 후보 LUT를 추출할 수 있다.
프로세서(200)는 복수의 후보 LUT에 대응하는 배터리(400)의 열화율을 계산할 수 있다. 열화율을 사이클당 열화 정도(degree of deterioration)를 의미할 수 있다. 프로세서(200)는 열화율 및 후보 LUT의 상관관계를 추출할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(200)는 후보 LUT에 따른 배터리(400)의 열화율의 변화를 계산함으로써 상관관계를 추출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(200)는 후보 LUT에 따른 배터리(400)의 열화율의 변화를 도식화하여 계산할 수 있다.
프로세서(200)는 후보 LUT에 포함된 제1 음극 전위 및 제2 음극 전위에 따른 열화율의 변화를 계산할 수 있다. 프로세서(200)는 음극 전위뿐만 아니라 후보 LUT에 포함된 인자들을 적절히 변화시키면서 배터리(400)의 열화율의 변화를 계산할 수 있다.
프로세서(200)는 배터리(400)의 열화율과 후보 LUT의 상관관계에 기초하여 타겟 LUT를 추출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(200)는 열화율이 최소가 되는 LUT를 타겟 LUT로 추출할 수 있다.
프로세서(200)는 타겟 LUT를 최적의 충전 제한 조건으로 결정할 수 있다. 프로세서(200)는 결정된 충전 제한 조건에 기초하여 배터리를 충전(400)할 수 있다.
메모리(300)는 프로세서(200)에 의해 생성되는 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(200)에 의해 생성되는 데이터는 배터리(400)에 관한 정보, 배터리(400)의 충전 제한 조건, 배터리(400)의 내부 상태 등을 포함할 수 있다.
이하에서 도 2 내지 도 11을 참조하여 충전 장치(10)의 동작에 대하여 상세하게 설명할 것이다.
도 2는 시간의 변화에 따른 충전 제한 조건의 변화의 예를 나타내고, 도 3은 도 1에 도시된 충전 장치의 동작의 예를 나타낸다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 충전 장치(10)는 충전 영역에 따라 상이한 충전 제한 조건을 이용하여 배터리(400)를 충전할 수 있다. 예를 들어, 충전 장치(10)는 시간에 따라 상이한 전류를 이용하여 배터리(400)를 충전할 수 있다.
충전 장치(10)는 배터리(400)의 물리적 내부 상태를 추정하고, 추정된 내부 상태를 이용하여 충전 제한 조건을 결정할 수 있다. 즉, 충전 장치(10)는 배터리(400)의 내부 상태에 따라 적합한 충전 제한 조건을 적용함으로써 배터리(400)를 효율적으로 충전할 수 있다.
종래의 충전 방식과는 달리 충전 장치(10)는 충전 영역을 분할하여, 복수의 충전 영역들에 대하여 복수의 충전 제한 조건에 따른 배터리(400)의 열화율을 기초로 충전 제한 조건의 최적화를 수행할 수 있다.
예를 들어, 충전 장치(10)는 충전 영역을 SOH 값을 기준으로 복수의 SOH 영역으로 분할하고, 각 SOH 영역에 대하여 열화율과 충전 제한 조건의 상관관계를 분석하여 최적의 충전 제한 조건에 해당하는 LUT를 설정할 수 있다.
SOH 영역에 따라 배터리(400)의 열화 매커니즘이 달라질 수 있기 때문에, 충전 장치(10)는 상이한 열화 매커니즘에 적합한 충전 제한 조건을 적용함으로써 배터리(400)의 수명을 향상시킬 수 있다.
또한, 충전 장치(10)는 각 SOH 영역에 대해 병렬적으로 피드백 최적화를 수행함으로써 배터리(400) 충전 조건의 개발 및 도출 기간을 단축시킬 수 있다.
충전 장치(10)는 열화율과 충전 제한 조건의 상관관계를 분석하여 최적의 LUT를 타겟 LUT로 추출할 수 있다. 종래의 이론적/직관적 LUT 도출 방식을 사용하여 수명 특성에 대한 최적화 여부를 알 수 없다는 문제를 가졌다.
그러나, 충전 장치(10)는 종래 방식과는 달리 실험적으로 도출된 열화율과 충전 제한 조건과의 상관관계를 분석하여 피드백을 통해 실험적으로 수명 특성의 최적점을 도출할 수 있다.
도 4는 복수의 충전 영역을 생성하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 프로세서(200)는 배터리(400)의 내부 상태에 따라 복수의 충전 영역을 생성할 수 있다. 프로세서(200)는 배터리(400)의 용량 유지율(capacity retention)에 기초하여 복수의 충전 영역을 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(2000)는 0.3 CC/CV 충전의 용량 유지율 그래프를 이용하여 복수의 충전 영역을 생성할 수 있다.
도 4의 예시에서, 프로세서(200)는 충/방전 사이클(cycle)에 따른 용량 유지율의 기술기에 기초하여 충전 영역을 분할함으로써 복수의 충전 영역을 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(200)는 배터리(400) SOH의 100~95/~90/~85/~80%를 기준으로 복수의 SOH 영역을 분할함으로써 복수의 충전 영역을 생성할 수 있다.
도 5는 LUT의 예를 나타낸다.
도 5를 참조하면, 프로세서(200)는 복수의 충전 영역에 대응하는 충전 제한 조건을 추출할 수 있다. 프로세서(200)가 추출하는 충전 제한 조건은 LUT(Look-Up Table)의 형태를 포함할 수 있다.
프로세서(200)는 복수의 충전 제한 조건 별 범위 및 수준(level)을 선정할 수 있다. 프로세서(200)는 복수의 LUT 중에서 충전 조건을 만족하는 LUT들을 도출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(3125)는 복수의 LUT 중에서 충전 시간 및 충전량을 만족하는 LUT들을 도출할 수 있다.
LUT는 각 충전 단계 별 충전 전류와 전기화학 모델에 기반한 배터리(400) 내부 상태의 충전 제한 조건들을 포함할 수 있다. 프로세서(200)는 다른 충전 파라미터들을 고정한 채로, 일부 충전 파라미터들(예를 들어, AP1, AP2, AC, CC, CP)만을 변화시켜 다양한 LUT를 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(200)는 3125 개의 LUT 중에서 충전 시간 및 충전량을 만족하는 24 개의 LUT를 도출할 수 있다.
또한, 프로세서(200)는 복수의 SOH 영역에 대하여 용량 유지율 실험을 수행할 수 있다. 프로세서(200)는 이러한 실험을 통해서 각 SOH 영역에 대하여 LUT에 따른 열화율을 계산할 수 있다.
LUT는 충전에 사용되는 다양한 파라미터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 5의 예시와 같이 LUT는 전류, 음극 전위, 음극 농도, 양극 농도 및 셀 전위를 포함할 수 있다. LUT는 도 5의 예시에 한정되지 않고, 배터리(400)의 충전에 영향을 미치는 파라미터들을 더 포함할 수 있다.
프로세서(200)는 LUT는 전류 값을 기준으로, 전류 값 이외의 파라미터를 조절함으로써 배터리(400)의 용량 유지율을 도출할 수 있다. 도 5의 예시에서, AP1은 0.017~0.027 V 구간의 5 개 값을 가질 수 있고, AP2는 0.0145~0.0245 V 구간의 5 개 값을 가질 수 있다.
AC는 0.484~0.584 구간의 5개 값을 가질 수 있고, CC는 0.349~0.449 구간의 5개 값을 가질 수 있고, CP는 4.17~4.2 구간의 5개 값을 가질 수 있다.
도 6a는 음극전위와 배터리 열화율의 상관관계의 일 예를 나타내고, 도 6b는 음극전위와 배터리 열화율의 상관관계의 다른 예를 나타낸다.
도 6a 및 6b를 참조하면, 프로세서(200)는 복수의 후보 LUT에 대응하는 배터리(400)의 열화율을 계산하고, 열화율과 복수의 후보 LUT 간의 상관관계를 분석할 수 있다.
구체적으로, 프로세서(200)는 복수의 후보 LUT를 변경함으로써 충전 제한 조건을 변화시키면서 열화율을 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(200)는 음극 전위(도 5의 AP1 및 AP2)를 변화시키면서 배터리(400)의 열화율을 계산할 수 있다.
도 6a의 등고선도는 AP1이 낮고, AP2가 높을수록 열화율이 낮다는 것을 나타낼 수 있다. 프로세서(200)는 복수의 충전 영역에 대하여 복수의 후보 LUT를 변화시키면서 열화율을 반복적으로 계산할 수 있다.
프로세서(200)는 후보 LUT에 대하여 열화율과의 상관관계를 계산하고, 다른 LUT를 추가로 추출하여 열화율과의 상관관계를 분석할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(200)는 도 6a의 결과를 바탕으로 추가적으로 LUT를 추출하여 열화율과의 상관관계를 분석함으로써 도 6b의 같은 등고선도를 획득할 수 있다.
프로세서(200)는 충전 영역 중 하나로 95~90%의 SOH 영역에 대해서 DOE(Design of Experiments) 24 세트를 이용하여 열화율을 계산할 수 있다. 이 때, SOH 100~95% 영역에서는 상위 8 개 DOE 세트를 유지하면서, 충전 제한 조건의 범위 및 수준을 수정할 수 있다.
충전 제한 조건의 범위 및 수준의 수정은 LUT의 충전 파라미터를 변경함으로써 수행될 수 있다. 일 예로, 프로세서(200)는 1323 개의 충전 제한 조건에 대하여 충전 시간 및 충전량을 만족하는 16 개의 충전 제한 조건을 추가하여 열화율과의 상관관계를 분석할 수 있다.
상술한 과정을 통해, 프로세서(200)는 열화율과 충전 제한 조건과의 상관관계를 계산할 수 있다. 프로세서(200)는 도 6a 및 도 6b의 예시와 같이 등고선도를 도식화함으로써 열화율이 낮고 충전율이 우수한 충전 제한 조건을 도출할 수 있다.
도 6a 및 도 6b의 예시에서 어두운 부분일수록 열화율이 낮은 지점을 의미할 수 있다. 프로세서(200)는 등고선도에 기초하여 열화율이 낮은 충전 제한 조건을 도출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(200)는 음극 전위 값인 AP1, AP2를 변화시키면서 열화율에 대한 등고선도를 도식화할 수 있다.
프로세서(200)는 음극 전위뿐만 아니라 양극 전위, 음극 농도, 셀 전위 등 다양한 충전 파라미터들과 열화율의 상관관계를 분석하여 열화율이 최소가 되는 충전 제한 조건을 도출할 수 있다.
프로세서(200)는 충전 파라미터 중 일부에 대하여 최적화를 수행한 후에, 나머지 파라미터에 대하여 최적화를 수행함으로써 최적의 충전 제한 조건을 도출할 수 있다.
프로세서(200)는 일부 충전 영역에 대하여 실험적으로 열화율과의 상관관계를 분석하여 복수의 LUT들을 추출한 후, 추출된 LUT를 이용하여 나머지 충전 영역에 대하여 열화율과의 상관관계를 분석할 수 있다. 또한, 프로세서(200)는 복수의 충전 영역에 대응하는 최적의 충전 제한 조건을 병렬적으로 추출할 수 있다.
도 7a는 다양한 충전 제한 조건과 열화율의 상관관계의 예를 나타내고, 도 7b는 도 7a에 사용된 충전 제한 조건의 예를 나타낸다.
도 7a 및 도 7b를 참조하면, 도 7a는 4 개의 실험 조건에 따른 열화율을 나타낼 수 있다. 도 7b는 도 7a에 사용된 충전 제한 조건을 나타낼 수 있다. 도 7a의 예시에서, DOE#15'-4가 가장 낮은 열화율을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
도 8은 도 1에 도시된 충전 장치의 충전 동작의 순서도를 나타낸다.
도 8을 참조하면, 충전기가 연결됨으로써 충전이 시작될 수 있다(810). 도 8의 예시에서, 충전 제한 조건에 포함된 LUT는 최적화된 타겟 LUT를 포함할 수 있다. 예를 들어, 충전 제한 조건 LUT는 복수의 충전 영역에 대응하는 타겟 LUT를 의미할 수 있다.
프로세서(200)는 배터리의 SOC 및 SOH를 포함하는 내부 상태를 추정할 수 있다(820). 프로세서(200)는 추정된 SOH 영역에 해당하는 충전 제한 조건 LUT를 불러올 수 있다(830).
충전 제한 조건 LUT는 충전 단계(step) 별 충전 전류와 배터리(400)의 내부 상태에 기반한 충전 제한 조건을 포함할 수 있다. 충전 제한 조건을 도출하는 과정은 도 9를 참조하여 상세하게 설명할 것이다.
프로세서는 N에 1을 할당할 수 있다(840). 그 후, 프로세서(200)는 정전류(IN)로 충전을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(200)는 처음에 I1의 크기로 충전 전류를 인가할 수 있다. 충전을 수행하면서 프로세서(200)는 배터리(400)에 흐르는 전류, 배터리(400)에 걸리는 전압, 배터리(400) 온도를 측정하고, 배터리(400)의 내부 상태를 추정할 수 있다(860).
프로세서(200)는 배터리(400)의 전류, 전압, 온도 및 내부 상태로부터 충전 제한 조건에 도달했는지를 판단할 수 있다(870). 이 때, 충전 제한 조건에 도달하지 못했다면, 정전류 충전을 다시 수행(850)하고, 충전 제한 조건에 도달한 경우, N에 N+1을 할당할 수 있다(880).
프로세서(200)는 충전 제한 조건에 포함된 다양한 파라미터들 중에서 한 가지 조건이라도 충전 제한 조건에 도달하면 다음 단계의 전류(I2)를 인가할 수 있다. 이 때, 프로세서(200)는 충전 전류의 크기를 IN+1<IN으로 결정할 수 있다.
프로세서(200)는 N이 NF보다 큰 값인지 판단할 수 있다(890). N이 NF보다 크지 않으면 정전류 충전을 다시 수행(850)하고, N이 NF보다 큰 경우 충전이 완료될 수 있다.
도 9는 도 1에 도시된 충전 장치가 타겟 LUT를 추출하는 동작의 순서도를 나타낸다.
도 9를 참조하면, 프로세서(200)는 복수의 충전 영역에 대하여 최적의 충전 제한 조건을 도출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(200)는 복수의 SOH 영역 별로 최적의 충전 제한 조건을 도출할 수 있다.
이를 위해, 프로세서(200)는 각각의 SOH의 범위를 설정할 수 있다(910). 예를 들어, 프로세서(200)는 100-95 %, 95-90 %, 90-85 %, 85-80% SOH 영역들로 복수의 충전 영역을 생성할 수 있다.
동일한 배터리(400) 내에서도 SOH 영역 별로 열화 요인과 열화 매커니즘이 상이할 수 있기 때문에, 프로세서(200)는 SOH 영역 별로 상이한 충전 제한 조건을 설정함으로써 하나의 충전 제한 조건으로 모든 SOH 영역을 충전하 때 보다 향상된 수명 특성을 확보할 수 있다.
또한, 프로세서(200)는 복수의 SOH 영역에 대해 병렬적으로 피드백 최적화를 수행함으로써 충전 제한 조건의 개발/도출 기간을 단축시킬 수 있다.
프로세서(200)는 복수의 충전 영역에 대하여 충전 조건을 만족하는 복수의 후보 LUT를 도출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(200)는 설정된 충전 시간 및 충전 용량을 만족하는 다양한 충전 파라미터를 포함하는 후보 LUT를 도출할 수 있다(920). 충전 제한 조건을 도출하면 N 값에 2를 할당할 수 있다(930).
이 때, 후보 LUT 내에서 충전 파라미터들의 일부만 변화시키고 나머지 파라미터 만을 변화시키면서 복수의 LUT를 도출할 수 있다. 충전 시간 및 충전 용량을 만족하는 많은 수의 LUT를 도출해야 하기 때문에, 효율적인 도출을 위해서 전기화학 모델에 기반한 급속 충전 시뮬레이션이 이용될 수 있다.
프로세서(200)는 도출한 후보 LUT를 이용하여 생성된 충전 영역(예를 들어, SOHN-1~SOHN)에 대하여 급속 충전을 실험을 수행할 수 있다(940-1). 프로세서(200)는 실험 결과에 기초하여 열화율을 계산할 수 있다(940-2). 열화율은 사이클 당 열화 정도를 의미할 수 있다.
열화 정도로 용량 유지율의 감소량 또는 용량(capacity) 감소량이 우선적으로 사용될 수 있고, DC-IR(Direct Current-Internal Resistance) 증가량 또는 과전위(overpotential) 증가량이 사용될 수 있다.
프로세서(200)는 다양한 후보 LUT와 열화율의 상관관계를 분석할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(200)는 후보 LUT의 충전 파라미터들과 열화율의 상관관계를 분석할 수 있다(940-3). 이 때, 프로세서(200)는 열화율과 상관 관계가 큰 충전 파라미터가 무엇인지 및 열화율이 최소가 되는 충전 제한 조건이 어떤 방향인지를 추정할 수 있다.
프로세서(200)는 충전 제한 조건이 최적화되었는지를 판단할 수 있다(940-4). 최적화가 완료된 경우, 프로세서(200)는 SOH 영역(예를 들어, SOHN -1~SOHN)에 대하여 최적 충전 제한 조건 LUT를 도출할 수 있다(940-5).
최적화가 완료되지 않은 경우, 프로세서(200)는 A 과정을 반복적으로 수행함으로써 상관관계 분석을 통해 최적의 충전 제한 조건 방향으로 다양한 LUT를 추가로 도출할 수 있다(940-6).
프로세서는 A 과정을 수행하는 동시에 N에 N+1을 할당(950)하여 두 번째 SOH 영역(예를 들어, SOH2~SOH3)대해서 첫 번째 SOH 영역과 동일한 방법으로 충전 제한 조건을 최적화할 수 있다(960).
상술한 바와 같이, 프로세서(200)는 동시에 복수의 충전 영역에 대하여 최적화 과정을 병렬적으로 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(200)는 동시에 복수의 SOH 영역에 대해 최적화 과정을 병렬적으로 수행할 수 있다.
프로세서(200)는 N이 NF에 도달하는 지를 판단하여, 최종 SOH 영역에서도 최적화가 완료되었는지를 판단할 수 있다(970). 프로세서(200)는 최종 SOH 영역에서 최적화가 완료되면 복수의 SOH 영역 별로 타겟 LUT 도출을 완료할 수 있다(980)
도 10은 다양한 충전 방식에 따른 용량 유지율을 나타낸다.
도 10을 참조하면, 충전 장치(10)는 전기화학 모델을 기반으로 배터리(400)의 내부 상태를 추정하여 충전 열화를 최소화하는 멀티 스텝 충전을 수행할 수 있다. 배터리(400)의 내부 상태를 충전 제한 조건으로 사용하여 각 전류 단계(step) 별로 어떤 내부 상태 값을 사용하는지에 따라 배터리의 열화 속도가 달라질 수 있다.
충전 장치(10)는 배터리(400)의 열화 속도가 최소화될 수 있는 충전 제한 조건을 도출하여 배터리(400)를 충전할 수 있다. 구체적으로, 충전 장치(10)는 충전 시간 및 충전 용량을 만족시킬 수 있는 다양한 후보 LUT를 생성하고, 각 후보 LUT에 대해 급속 충전 실험을 통해 열화율(aging rate)을 계산할 수 있다.
충전 장치(10)는 열화 속도와 충전 제한 조건 간의 상관관계를 분석하여 최적의 충전 제한 조건을 도출할 수 있다. 충전 장치(10)는 SOH 영역 별로 최적의 충전 제한 조건을 도출하여 배터리의 수명을 비약적으로 향상시킬 수 있다.
충전 장치(10)는 최적화된 급속 충전을 통해 종래의 충전 방식에 비하여 30 % 이상의 용량 유지율을 향상시킬 수 있다. 또한, 충전 장치(10)는 종래의 CC-CV충전에 비하여 짧은 시간안에 충전을 완료할 수 있다.
충전 장치(10)과 종래 충전 방식과의 성능을 비교하면 표 1과 같을 수 있다.
충전 방식 EOL(End of Life) 충전 시간
CC-CV 178 cycle 33 min
전기화학 모델 기반 종래 방식 325 cycle 33 min
충전 장치 420 cycle 이상 33 min
표 1을 참조하면, 충전 장치(10)는 종래 충전 방식과 동일한 충전 시간을 가지면서, 종래의 충전 방식에 비하여 우수한 수명(EOL)을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
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.
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.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 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.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (20)

  1. 배터리의 내부 상태(internal)를 추정하는 단계;
    상기 내부 상태에 기초하여 복수의 충전 영역(charging area)에 대응하는 충전 제한 조건을 결정하는 단계; 및
    상기 충전 제한 조건에 기초하여 상기 배터리를 충전하는 단계
    를 포함하고,
    상기 결정하는 단계는,
    상기 내부 상태에 따라 복수의 충전 영역을 생성하는 단계; 및
    복수의 충전 제한 조건들 중에서 상기 복수의 충전 영역에 대응하는 충전 제한 조건을 병렬적으로 추출하는 단계
    를 포함하고,
    상기 추출하는 단계는,
    상기 배터리의 열화율을 이용하여 상기 복수의 충전 영역에 대응하는 LUT(Look-Up Table)을 생성하는 단계
    를 포함하는 충전 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 내부 상태에 따라 복수의 충전 영역을 생성하는 단계는,
    상기 배터리의 용량 유지율(capacity retention)에 기초하여 상기 복수의 충전 영역을 생성하는 단계
    를 포함하는 충전 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 LUT는,
    충전 전류, 음극 전위, 음극 농도, 양극 농도 및 셀 전위 중 적어도 하나를 포함하는
    충전 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 배터리의 열화율을 이용하여 상기 복수의 충전 영역에 대응하는 LUT(Look-Up Table)을 생성하는 단계는,
    미리 설정된 충전 조건을 만족하는 복수의 후보 LUT를 추출하는 단계;
    상기 복수의 후보 LUT에 대응하는 상기 배터리의 열화율을 계산하는 단계;
    상기 열화율 및 상기 후보 LUT의 상관관계를 추출하는 단계; 및
    상기 상관관계에 기초하여 타겟 LUT를 추출하는 단계
    를 포함하는 충전 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 후보 LUT를 추출하는 단계는,
    미리 설정된 충전 시간 및 미리 설정된 충전 용량을 만족하는 복수의 후보 LUT를 추출하는 단계
    를 포함하는 충전 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 상관관계를 추출하는 단계는,
    상기 후보 LUT에 따른 상기 열화율의 변화를 계산하는 단계
    를 포함하는 충전 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 열화율의 변화를 계산하는 단계는,
    상기 후보 LUT에 포함된 제1 음극 전위 및 제2 음극 전위에 따른 상기 열화율의 변화를 계산하는 단계
    를 포함하는 충전 방법.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 타겟 LUT를 추출하는 단계는,
    상기 열화율이 최소가 되는 LUT를 타겟 LUT로 추출하는 단계
    를 포함하는 충전 방법.
  11. 배터리에 관한 정보를 수신하는 수신기; 및
    배터리의 내부 상태(internal)를 추정하고, 상기 내부 상태에 기초하여 복수의 충전 영역(charging area)에 대응하는 충전 제한 조건을 결정하고, 상기 충전 제한 조건에 기초하여 상기 배터리를 충전하는 프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 내부 상태에 따라 복수의 충전 영역을 생성하고, 복수의 충전 제한 조건들 중에서 상기 복수의 충전 영역에 대응하는 충전 제한 조건을 병렬적으로 추출하고,
    상기 프로세서는,
    상기 배터리의 열화율을 이용하여 상기 복수의 충전 영역에 대응하는 LUT(Look-Up Table)을 생성하는
    충전 장치.
  12. 삭제
  13. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 배터리의 용량 유지율(capacity retention)에 기초하여 상기 복수의 충전 영역을 생성하는
    충전 장치.
  14. 삭제
  15. 제11항에 있어서,
    상기 LUT는,
    충전 전류, 음극 전위, 음극 농도, 양극 농도 및 셀 전위 중 적어도 하나를 포함하는
    충전 장치.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    미리 설정된 충전 조건을 만족하는 복수의 후보 LUT를 추출하고, 상기 복수의 후보 LUT에 대응하는 상기 배터리의 열화율을 계산하고, 상기 열화율 및 상기 후보 LUT의 상관관계를 추출하고, 상기 상관관계에 기초하여 타겟 LUT를 추출하는
    충전 장치.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    미리 설정된 충전 시간 및 미리 설정된 충전 용량을 만족하는 복수의 후보 LUT를 추출하는
    충전 장치.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 후보 LUT에 따른 상기 열화율의 변화를 계산하는
    충전 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 후보 LUT에 포함된 제1 음극 전위 및 제2 음극 전위에 따른 상기 열화율의 변화를 계산하는
    충전 장치.
  20. 제16항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 열화율이 최소가 되는 LUT를 타겟 LUT로 추출하는
    충전 장치.
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