KR102655790B1 - 배터리 상태 추정 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

배터리 상태 추정 방법 및 장치가 개시된다. 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 셀들의 SOC(State Of Charge)들을 획득하고, 하한 SOC보다 크고 상한 SOC보다 작은 범위로 정의된 SOC 범위 내에 SOC들이 속하는지 여부를 판단하여, SOC들 중 적어도 하나로부터 배터리의 대표 SOC를 추정할 수 있다.

Description

배터리 상태 추정 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR ESTIMATING BATTERY STATE}
아래 실시예들은 배터리 상태를 추정하는 기술에 관한 것이다.
배터리는 모바일 기기 및 전기자동차 등의 전력원으로 사용된다. 배터리가 탑재된 전기자동차 또는 모바일 기기의 사용자가 많아지면서 고도화된 배터리의 제어 기술의 요구가 커지고 있다. 배터리를 제어하기 위해 배터리의 정확한 상태를 추정하는 것이 필요하다. 배터리의 상태를 추정하는데 오류가 발생하면 배터리 제어의 기준이 되는 정보에서 오차가 발생할 수 있기 때문이다.
배터리의 상태를 추정하는데 있어서, 배터리의 셀의 SOC(State Of Charge)가 채용될 수 있다. 셀들 간의 SOC 편차가 큰 경우, 배터리의 SOC를 추정하는데 있어서 오류가 발생할 수 있다. SOC가 부정확하게 추정된 배터리는 과방전 또는 과충전에 노출되거나 위험 범위에서 사용될 수 있다. 배터리를 안전하게 제어하기 위한 배터리 상태 추정 기술이 요구된다.
일실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법은 배터리의 셀들의 SOC(State Of Charge)들을 획득하는 단계; 및 하한 SOC보다 크고 상한 SOC보다 작은 범위로 정의된 SOC 범위 내에 상기 SOC들이 속하는지 여부를 판단하여, 상기 SOC들 중 적어도 하나로부터 상기 배터리의 대표 SOC를 추정하는 단계를 포함한다.
일실시예에 따르면, 상기 대표 SOC를 추정하는 단계는 상기 SOC들 중 적어도 하나가 상기 하한 SOC보다 작은 경우, 상기 SOC들 중 미리 정의된 비율의 하위 SOC들에 기초하여 상기 대표 SOC를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 하위 SOC들에 기초하여 상기 대표 SOC를 추정하는 단계는 상기 SOC들의 통계적 특성, 상기 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 상기 하위 SOC들의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 대표 SOC를 추정하기 위한 가중치를 생성하는 단계; 및 상기 SOC들 중 최대 SOC 및 최소 SOC에 상기 가중치를 적용하여 상기 대표 SOC를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 대표 SOC를 추정하는 단계는 상기 SOC들 중 적어도 하나가 상기 상한 SOC보다 큰 경우, 상기 SOC들 중 미리 정의된 비율의 상위 SOC들에 기초하여 상기 대표 SOC를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 상위 SOC들에 기초하여 상기 대표 SOC를 추정하는 단계는 상기 SOC들의 통계적 특성, 상기 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 상기 상위 SOC들의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 대표 SOC를 추정하기 위한 가중치를 생성하는 단계; 및 상기 SOC들 중 최대 SOC 및 최소 SOC에 상기 가중치를 적용하여 상기 대표 SOC를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 대표 SOC를 추정하는 단계는 상기 SOC들이 상기 SOC 범위 내에 속하는 경우, 상기 배터리가 방전, 휴지(rest) 또는 충전 상태인지 여부를 판단하는 단계; 상기 판단 결과에 기초하여, 상기 대표 SOC를 추정하기 위한 가중치를 생성하는 단계; 및 상기 SOC들 중 최대 SOC 및 최소 SOC에 상기 가중치를 적용하여 상기 대표 SOC를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 가중치를 생성하는 단계는 상기 배터리가 방전 상태인 경우, 상기 SOC들의 통계적 특성, 상기 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 상기 SOC들 중 미리 정의된 비율의 하위 SOC들의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 가중치를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 가중치를 생성하는 단계는 상기 배터리가 휴지 상태인 경우, 상기 SOC들의 통계적 특성, 상기 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 상기 SOC들의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 가중치를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 가중치를 생성하는 단계는 상기 배터리가 충전 상태인 경우, 상기 SOC들의 통계적 특성, 상기 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 상기 SOC들 중 미리 정의된 비율의 상위 SOC들의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 가중치를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 대표 SOC를 추정하는 단계는 상기 SOC들 중 적어도 하나가 상기 상한 SOC보다 크고, 상기 SOC들 중 적어도 하나가 상기 하한 SOC보다 작은 경우, 상기 배터리의 이상을 감지할 수 있다.
일실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법은 배터리의 셀들의 SOC(State Of Charge)들을 획득하는 단계; 상기 셀들의 온도들을 획득하는 단계; 상기 SOC들의 통계적 특성 및 상기 온도들의 통계적 특성 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 배터리의 대표 SOC를 추정하기 위한 가중치를 생성하는 단계; 및 상기 SOC들 및 상기 가중치에 기초하여 상기 대표 SOC를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 SOC들의 통계적 특성은 상기 SOC들의 표준편차를 포함하고, 상기 온도들의 통계적 특성은 상기 온도들의 표준편차를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 셀들의 SOC(State Of Charge)들을 획득하고, 하한 SOC보다 크고 상한 SOC보다 작은 범위로 정의된 SOC 범위 내에 상기 SOC들이 속하는지 여부를 판단하여, 상기 SOC들 중 적어도 하나로부터 상기 배터리의 대표 SOC를 추정하는 프로세서를 포함한다.
도 1은 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 2a는 일실시예에 따른 배터리의 구성의 예시도이다.
도 2b는 일실시예에 따른 배터리의 구성의 예시도이다.
도 3은 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4a는 일실시예에 따른 SOC들이 분포된 예시도이다.
도 4b는 일실시예에 따른 SOC들이 분포된 예시도이다.
도 4c는 일실시예에 따른 SOC들이 분포된 예시도이다.
도 4d는 일실시예에 따른 SOC들이 분포된 예시도이다.
도 5는 일실시예에 따른 가중치 함수의 예시도이다.
도 6은 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 장치의 구성의 예시도이다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 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.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 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.
이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 1을 참조하면, 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 셀들의 SOC(State Of Charge)들을 획득할 수 있다(101). 여기서, 배터리의 셀들의 SOC를 획득하는 것은 셀의 SOC를 직접 측정 또는 추정하거나, 측정 또는 추정된 SOC를 획득하는 개념을 포함한다. 배터리는 충전에 의해 전력을 저장하는 축전기 또는 2차 전지를 포함하고, 배터리를 채용한 장치는 배터리로부터 부하로 전력을 공급할 수 있다. 부하는 전력을 소비하는 주체로서, 외부로부터 공급되는 전력을 소모할 수 있고, 예를 들어 특정 전압에서 전류가 흐르는 회로를 이용하여 전력을 소비하는 전열기, 전등, 전기자동차의 모터 등을 포함한다.
배터리 상태 추정 장치는 배터리의 상태를 추정하는 장치로서, 소프트웨어 모듈, 하드웨어 모듈 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 배터리 상태 추정 장치는 BMS(Battery Management System)에 의해 구현될 수 있다. BMS는 배터리를 관리하는 시스템으로서, 예를 들어 배터리의 상태를 모니터링하고, 배터리가 동작하는 최적화된 조건을 유지하고, 배터리의 교체시기를 예측하며, 배터리의 문제를 발견하고, 배터리와 관련된 제어 또는 명령 신호를 생성하여 배터리의 상태 또는 동작을 제어할 수 있다.
배터리 상태 추정 장치는 배터리의 셀의 전류 및 전압에 기초하여 배터리의 셀의 SOC를 추정할 수 있다. SOC는 배터리의 충전 상태를 나타내는 파라미터이다. SOC는 배터리에 저장된 에너지가 어느 정도인지 나타내므로, 퍼센트(%) 단위를 사용하여 0~100 %로 그 양이 표시될 수 있다. 예를 들면, 0%는 완전방전상태이고, 100%는 완전충전상태를 의미할 수 있는데, 이러한 표현 방식은 설계의도나 실시예에 따라 다양하게 변형되어 정의될 수 있다. 배터리 상태 추정 장치가 SOH를 추정하는 방식에는 다양한 기법들이 채용될 수 있다.
배터리는 셀들을 포함할 수 있다. 여기서 셀은 전력을 저장하는 장치 또는 구성요소의 단위이고, 예를 들어 배터리는 직렬 또는 병렬로 배열된 셀들을 포함할 수 있다. 배터리는 모듈들을 포함할 수 있고, 여기서 모듈들은 직렬 또는 병렬로 배열될 수 있고, 모듈은 셀들의 군을 포함할 수 있다.
도 2a를 참조하면, 배터리는 모듈 1(M1) 내지 모듈 6(M6)을 포함할 수 있다. 각 모듈은 셀 1(C1) 내지 셀 5(C5)를 포함할 수 있다. 도 2a를 참조하면, 배터리는 5*6 개의 셀들을 포함할 수 있다. 도 2b를 참조하면, 배터리는 셀들을 대표하는 모듈들(M1 내지 M6)의 집합으로 표현될 수 있다.
여기서, 상태 추정의 타겟인 배터리는 복수의 배터리 모듈들로 구성된 배터리 팩, 배터리 팩 내의 적어도 하나의 배터리 모듈, 복수의 배터리 셀로 구성된 배터리 모듈, 배터리 모듈 내의 적어도 하나의 배터리 셀, 복수의 배터리 모듈을 대표하는 대표 모듈 및 복수의 배터리 셀을 대표하는 대표 셀 중 적어도 하나를 포함할 수 있고, 이하에서 배터리는 이러한 예시들을 지칭하는 것으로 해석될 수도 있다.
다시 도 1을 참조하면, 배터리 상태 추정 장치는 하한 SOC보다 크고 상한 SOC보다 작은 범위로 정의된 SOC 범위 내에 셀들의 SOC들이 속하는지 여부를 판단하여, 셀들의 SOC들 중 적어도 하나로부터 배터리의 대표 SOC를 추정할 수 있다(102). 여기서, 하한 SOC보다 크고 상한 SOC보다 작은 범위로 정의된 SOC 범위는 안전 범위라고 지칭되며, 예를 들어 안전 범위는 하한 SOC의 %로부터 상한 SOC의 %까지의 범위로 설정될 수 있다. 하한 SOC보다 작은 범위로 정의된 SOC 범위는 하위 위험 범위라고 지칭되며, 예를 들어 하위 위험 범위는 0%로부터 하한 SOC의 %까지의 범위로 설정될 수 있다. 상한 SOC보다 큰 범위로 정의된 SOC 범위는 상위 위험 범위라고 지칭되며, 예를 들어 상위 위험 범위는 상한 SOC의 %로부터 100%까지의 범위로 설정될 수 있다. 배터리의 대표 SOC는 배터리의 상태를 나타내는 파라미터로서, 셀들을 포함하는 배터리의 SOC를 대표하는 값이다. 이하 도 3을 참조하여, 배터리의 셀들의 SOC들을 기반으로 대표 SOC가 추정되는 실시예가 설명되지만, 이하의 실시예는 배터리의 모듈들의 SOC들을 기반으로 대표 SOC가 추정되는 동작에도 적용될 수 있고, 적어도 하나의 셀의 SOC 또는 적어도 하나의 모듈의 SOC에 기반하여 대표 SOC가 추정되는 동작에도 적용될 수 있으며, 셀들 또는 모듈들의 양상에 실시예가 제한되지 않는다.
도 3은 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 3을 참조하면, 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 셀들의 SOC들이 속하는 범위를 판단할 수 있다(301). 여기서, 범위는 상술한 안전 범위, 하위 위험 범위 및 상위 위험 범위를 포함한다.
배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들 중 적어도 하나가 하위 위험 범위에 속하는지 여부를 판단할 수 있다(302). 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들 중 적어도 하나가 하한 SOC보다 작은 경우, 하위 위험 범위에 대응하는 동작 또는 명령을 처리할 수 있다.
배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들 중 적어도 하나가 하위 위험 범위에 속하는 경우, 셀들의 SOC들 중 미리 정의된 비율의 하위 SOC들의 대표 값에 기초하여 가중치를 생성할 수 있다(303). 여기서, 미리 정의된 비율의 하위 SOC들은 SOC들 중 하위의 비율에 속하는 SOC들을 의미하고, 여기서 하위의 비율은 설계의도에 따라 다양하게 응용되어 정의될 수 있는데, 예를 들어 하위의 비율은 하위의 20%일 수 있다. 미리 정의된 비율의 하위 SOC들은 위험군 SOC들로 지칭될 수 있다.
도 4a를 참조하면, 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들 중 적어도 하나가 하위 위험 범위에 속하는 경우, 셀들의 SOC들 중 미리 정의된 20%의 하위 SOC들(401)에 기초하여 가중치를 생성할 수 있다. 여기서, 위험군 SOC들은 하위 SOC들(401)일 수 있다.
일실시예에 따르면, 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들의 통계적 특성, 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 하위 SOC들(401)의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 대표 SOC를 추정하기 위한 가중치를 생성할 수 있다. 여기서, 셀들의 SOC들의 통계적 특성은 셀들의 SOC들의 표준편차를 포함하고, 셀들의 온도들의 통계적 특성은 셀들의 온도들의 표준편차를 포함하며, 하위 SOC들(401)의 대표 값은 하위 SOC들(위험군 SOC들)(401)의 평균을 포함한다. 배터리 상태 추정 장치는 수학식 1을 이용하여 가중치를 생성할 수 있다.
여기서, w는 가중치이고, a, b, c는 상수이며, 는 모든 셀들의 SOC들을 의미하고, 는 모든 셀들의 SOC들의 표준편차를 의미하고, 는 모든 셀들의 온도들의 표준편차를 의미하고, 은 위험군 SOC들의 대표 값(예를 들어, 평균)을 의미한다.
배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들 또는 온도들의 편차가 큰 경우, 셀들의 SOC들 중 최대값 또는 최소값에 가중치가 부여될 수 있도록 가중치를 생성할 수 있다. 도 5를 참조하면, 수학식 1에 따른 가중치 w는 에 따라 도시된 바와 같이 표현될 수 있다. 도 5는 x축이 이고, y축이 w인 그래프이다. 도 5를 참조하면, 또는 가 커질수록 수학식 1에 따른 w의 그래프는 보다 가파른 형태로 변형된다. 그래프가 보다 가파른 형태로 변할수록, w는 SOC들의 최대값 또는 최소값 쪽으로 크게 적용될 수 있다. 배터리 상태 추정 장치는 수학식 1을 이용하여 또는 가 커질수록 SOC들의 최대값 또는 최소값 쪽으로 더 크게 적용되는 가중치를 생성할 수 있으므로, 생성된 가중치를 이용하여 과방전 또는 과충전의 위험을 예방하기 위한 대표 SOC를 도출할 수 있다. 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들의 표준편차 또는 셀들의 온도들의 표준편차를 가중치 함수에 반영할 수 있으므로, SOC들의 편차 또는 온도들의 편차가 반영된 대표 SOC를 추정할 수 있다. SOC들의 편차 또는 온도들의 편차가 반영된 대표 SOC는 셀들의 SOC들의 최대값 또는 최소값 쪽으로 더 크게 적용되는 가중치가 반영되어 추정되므로, 배터리 상태 추정 장치는 추정된 대표 SOC를 이용하여 과방전 또는 과충전을 방지하도록 배터리를 제어할 수 있다.
배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들 중 최대 SOC 및 최소 SOC에 가중치를 적용하여 대표 SOC를 추정할 수 있다(312). 배터리 상태 추정 장치는 수학식 2를 이용하여 대표 SOC를 추정할 수 있다.
여기서, 는 대표 SOC이고, w는 가중치이고, 는 모든 셀들의 SOC들을 의미하고, 는 SOC들 중 최대 SOC를 의미하고, 은 SOC들 중 최소 SOC를 의미한다. 배터리 상태 추정 장치는 가중치를 SOC들의 최대값 또는 최소값에 크게 부여하여 과방전 또는 과충전을 방지할 수 있다. 상술한 대표 SOC를 추정하는 기법은 예시에 불과하고, 일실시예에 따라 도출된 가중치에 기반하여 대표 SOC를 추정하는 기법은 다양하게 응용될 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들 중 적어도 하나가 상위 위험 범위에 속하는지 여부를 판단할 수 있다(304). 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들 중 적어도 하나가 상한 SOC보다 작은 경우, 상위 위험 범위에 대응하는 동작 또는 명령을 처리할 수 있다.
배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들 중 적어도 하나가 상위 위험 범위에 속하는 경우, 셀들의 SOC들 중 미리 정의된 비율의 상위 SOC들의 대표 값에 기초하여 가중치를 생성할 수 있다(305). 여기서, 미리 정의된 비율의 상위 SOC들은 SOC들 중 상위의 비율에 속하는 SOC들을 의미하고, 여기서 상위의 비율은 설계의도에 따라 다양하게 응용되어 정의될 수 있는데, 예를 들어 상위의 비율은 상위의 20%일 수 있다. 미리 정의된 비율의 상위 SOC들은 위험군 SOC들로 지칭될 수 있다.
도 4b를 참조하면, 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들 중 적어도 하나가 상위 위험 범위에 속하는 경우, 셀들의 SOC들 중 미리 정의된 20%의 상위 SOC들(402)에 기초하여 가중치를 생성할 수 있다. 여기서, 위험군 SOC들은 상위 SOC들(402)일 수 있다.
일실시예에 따르면, 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들의 통계적 특성, 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 상위 SOC들(402)의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 대표 SOC를 추정하기 위한 가중치를 생성할 수 있다. 상술한 바와 같이, 셀들의 SOC들의 통계적 특성은 셀들의 SOC들의 표준편차를 포함하고, 셀들의 온도들의 통계적 특성은 셀들의 온도들의 표준편차를 포함하며, 상위 SOC들(402)의 대표 값은 상위 SOC들(위험군 SOC들)(402)의 평균을 포함한다. 배터리 상태 추정 장치는 수학식 1을 이용하여 가중치를 생성할 수 있고, 가중치가 생성되는 실시예에는 상술한 내용이 적용될 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들 중 최대 SOC 및 최소 SOC에 가중치를 적용하여 대표 SOC를 추정할 수 있다(312). 배터리 상태 추정 장치는 수학식 2를 이용하여 대표 SOC를 추정할 수 있고, 대표 SOC가 추정되는 실시예에는 상술한 내용이 적용될 수 있다.
도 3을 참조하면, 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 모든 SOC들이 안전 범위에 속하는지 여부를 판단할 수 있다(306). 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 모든 SOC들이 하한 SOC보다 크고, 상한 SOC보다 작은 경우, 안전 범위에 대응하는 동작 또는 명령을 처리할 수 있다.
SOC들이 안전 범위에 속하는 경우, 배터리 상태 추정 장치는 배터리가 방전, 휴지(rest) 또는 충전 상태인지 여부를 판단할 수 있다(307). 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 전류 및 전압 중 적어도 하나에 기초하여 배터리의 상태를 판단할 수 있다.
배터리의 휴지 상태는 배터리가 방전 또는 충전되고 있지 않은 상태를 포함한다. 예를 들어, 휴지 상태는 배터리의 구동 중에 미리 정의된 시간을 초과하여 방전 전류 또는 충전 전류가 0인 상태와 배터리가 미리 정의된 시간을 초과하여 정지된 후 구동되는 상태 중 적어도 하나를 포함한다.
휴지 상태인 배터리의 이전 상태는 배터리가 휴지 상태가 되기 이전의 배터리 상태를 의미하는데, 배터리 상태 추정 장치는 배터리가 휴지 상태가 되기 이전에 방전 중이었는지(방전 상태) 또는 충전 중이었는지(충전 상태) 여부를 판단할 수 있다. 예를 들면, 배터리가 탑재된 전기자동차가 도로 상에서 주행하다가 정지 신호등 앞에서 현재 정지되어 있는 경우, 배터리 상태 추정 장치는 배터리가 휴지 상태에 있는 것으로 판단하고, 휴지 상태인 배터리의 이전 상태는 방전 상태인 것으로 판단할 수 있다. 배터리가 탑재된 전기자동차가 내리막길 상에서 주행하다가 현재 정지되어 있는 경우, 배터리 상태 추정 장치는 배터리가 휴지 상태에 있는 것으로 판단하고, 휴지 상태인 배터리의 이전 상태는 충전 상태인 것으로(내리막길의 주행으로 인해 배터리가 충전될 수 있음) 판단할 수 있다. 충전소에서 배터리의 충전이 종료된 전기자동차의 시동이 꺼졌다가 다시 켜지는 경우, 배터리 상태 추정 장치는 배터리가 휴지 상태에 있는 것으로 판단하고, 휴지 상태인 배터리의 이전 상태는 충전 상태인 것으로 판단할 수 있다.
배터리 상태 추정 장치는 배터리가 방전 상태인지 여부를 판단할 수 있다(308). 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들이 안전범위에 속하는 배터리가 방전 상태인 경우, 방전 상태에 대응하는 동작 또는 명령을 처리할 수 있다.
배터리가 방전 상태인 경우, 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들 중 미리 정의된 비율의 하위 SOC들의 대표 값에 기초하여 가중치를 생성할 수 있다(303). 여기서, 미리 정의된 비율의 하위 SOC들은 상술한 바와 같고, 위험군 SOC들로 지칭될 수 있다.
도 4c를 참조하면, 배터리 상태 추정 장치는 방전 상태인 배터리의 셀들의 SOC들이 안전 범위에 속하는 경우, 셀들의 SOC들 중 미리 정의된 20%의 하위 SOC들(403)에 기초하여 가중치를 생성할 수 있다. 여기서, 위험군 SOC들은 하위 SOC들(403)일 수 있다.
일실시예에 따르면, 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들의 통계적 특성, 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 하위 SOC들(403)의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 대표 SOC를 추정하기 위한 가중치를 생성할 수 있다. 상술한 바와 같이, 셀들의 SOC들의 통계적 특성은 셀들의 SOC들의 표준편차를 포함하고, 셀들의 온도들의 통계적 특성은 셀들의 온도들의 표준편차를 포함하며, 하위 SOC들(403)의 대표 값은 하위 SOC들(위험군 SOC들)(403)의 평균을 포함한다. 배터리 상태 추정 장치는 수학식 1을 이용하여 가중치를 생성할 수 있고, 가중치가 생성되는 실시예에는 상술한 내용이 적용될 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들 중 최대 SOC 및 최소 SOC에 가중치를 적용하여 대표 SOC를 추정할 수 있다(312). 배터리 상태 추정 장치는 수학식 2를 이용하여 대표 SOC를 추정할 수 있고, 대표 SOC가 추정되는 실시예에는 상술한 내용이 적용될 수 있다.
배터리 상태 추정 장치는 배터리가 휴지 상태인지 여부를 판단할 수 있다(309). 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들이 안전범위에 속하는 배터리가 휴지 상태인 경우, 휴지 상태에 대응하는 동작 또는 명령을 처리할 수 있다. 배터리가 휴지 상태인 경우, 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들의 대표 값에 기초하여 가중치를 생성할 수 있다(310).
도 4c를 참조하면, 배터리 상태 추정 장치는 휴지 상태인 배터리의 셀들의 SOC들이 안전 범위에 속하는 경우, 셀들의 SOC들의 통계적 특성, 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 셀들의 SOC들의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 대표 SOC를 추정하기 위한 가중치를 생성할 수 있다. 상술한 바와 같이, 셀들의 SOC들의 통계적 특성은 셀들의 SOC들의 표준편차를 포함하고, 셀들의 온도들의 통계적 특성은 셀들의 온도들의 표준편차를 포함할 수 있다. 셀들의 SOC들의 대표 값은 셀들의 SOC들의 평균을 포함한다. 배터리 상태 추정 장치는 수학식 1을 이용하여 가중치를 생성할 수 있고, 여기서 에는 셀들의 SOC들의 대표 값이 적용될 수 있으며, 가중치가 생성되는 실시예에는 상술한 내용이 적용될 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들 중 최대 SOC 및 최소 SOC에 가중치를 적용하여 대표 SOC를 추정할 수 있다(312). 배터리 상태 추정 장치는 수학식 2를 이용하여 대표 SOC를 추정할 수 있고, 대표 SOC가 추정되는 실시예에는 상술한 내용이 적용될 수 있다.
배터리 상태 추정 장치는 배터리가 충전 상태인지 여부를 판단할 수 있다(311). 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들이 안전범위에 속하는 배터리가 충전 상태인 경우, 충전 상태에 대응하는 동작 또는 명령을 처리할 수 있다.
배터리가 충전 상태인 경우, 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들 중 미리 정의된 비율의 상위 SOC들의 대표 값에 기초하여 가중치를 생성할 수 있다(305). 여기서, 미리 정의된 비율의 상위 SOC들은 상술한 바와 같고, 위험군 SOC들로 지칭될 수 있다.
도 4c를 참조하면, 배터리 상태 추정 장치는 충전 상태인 배터리의 셀들의 SOC들이 안전 범위에 속하는 경우, 셀들의 SOC들 중 미리 정의된 20%의 상위 SOC들(404)에 기초하여 가중치를 생성할 수 있다. 여기서, 위험군 SOC들은 상위 SOC들(404)일 수 있다.
일실시예에 따르면, 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들의 통계적 특성, 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 상위 SOC들(404)의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 대표 SOC를 추정하기 위한 가중치를 생성할 수 있다. 상술한 바와 같이, 셀들의 SOC들의 통계적 특성은 셀들의 SOC들의 표준편차를 포함하고, 셀들의 온도들의 통계적 특성은 셀들의 온도들의 표준편차를 포함하며, 상위 SOC들(404)의 대표 값은 상위 SOC들(위험군 SOC들)(404)의 평균을 포함한다. 배터리 상태 추정 장치는 수학식 1을 이용하여 가중치를 생성할 수 있고, 가중치가 생성되는 실시예에는 상술한 내용이 적용될 수 있다.
다시 도 3을 참조하면, 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들 중 최대 SOC 및 최소 SOC에 가중치를 적용하여 대표 SOC를 추정할 수 있다(312). 배터리 상태 추정 장치는 수학식 2를 이용하여 대표 SOC를 추정할 수 있고, 대표 SOC가 추정되는 실시예에는 상술한 내용이 적용될 수 있다.
배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들이 상위 위험 범위와 하위 위험 범위에 공존하는지 여부를 판단할 수 있다. 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들 중 적어도 하나가 상한 SOC보다 크고, SOC들 중 적어도 하나가 하한 SOC보다 작은 경우, 상위 위험 범위 및 하위 위험 범위의 공존에 대응하는 동작 또는 명령을 처리할 수 있다. 도 4d를 참조하면, 배터리 상태 추정 장치는 셀들의 SOC들 중 적어도 하나(405)가 상한 SOC보다 크고, SOC들 중 적어도 하나(406)가 하한 SOC보다 작은 경우, 배터리의 이상을 감지할 수 있다. 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 이상을 감지하고, 경고할 수 있다(313).
도 6은 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 장치의 구성의 예시도이다.
도 6을 참조하면, 배터리 상태 추정 장치(601)는 프로세서(602) 및 메모리(603)를 포함한다. 프로세서(602)는 도 1 내지 도 5를 통하여 전술한 적어도 하나의 장치들을 포함하거나, 도 1 내지 도 5를 통하여 전술한 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 메모리(603)는 배터리 상태 추정 방법이 구현된 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리(603)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다.
프로세서(602)는 프로그램을 실행하고, 배터리 상태 추정 장치(601)를 제어할 수 있다. 프로세서(602)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(603)에 저장될 수 있다. 배터리 상태 추정 장치(601)는 입출력 장치(도면 미 표시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 데이터를 교환할 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate 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.
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.
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.
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 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (20)

  1. 배터리의 셀들의 SOC(State Of Charge)들을 획득하는 단계; 및
    하한 SOC보다 크고 상한 SOC보다 작은 범위로 정의된 SOC 범위 및 상기 SOC 각각을 비교함으로써 임의의 SOC가 상기 정의된 SOC 범위를 벗어나는지 여부를 판단하는 단계-상기 하한 SOC는 0% 초과이고, 상기 상한 SOC는 100% 미만임-;
    상기 SOC들 중 어느 하나가 상기 하한 SOC 미만인 경우, 상기 SOC들 중 미리 정의된 비율의 하위 SOC들의 적어도 일부의 대표값에 기초하여 대표 SOC 추정을 위한 제1 가중치를 생성하는 단계;
    상기 SOC들 중 어느 하나가 상기 상한 SOC 큰 경우, 상기 상한 SOC들의 적어도 일부의 대표값에 기초하여 제2 가중치를 생성하는 단계;
    상기 SOC들이 상기 정의된 SOC 범위를 벗어나지 않으면 상기 SOC들의 대표값에 기초하여 제3 가중치를 생성하는 단계;
    상기 제1 가중치, 상기 제2 가중치 및 상기 제3 가중치 중 적어도 하나의 가중치에 기초하여 상기 SOC들 중 적어도 하나로부터 상기 배터리의 대표 SOC를 추정하는 단계; 및
    상기 대표 SOC에 기초하여 상기 배터리의 상태를 제어하는 단계
    를 포함하는
    배터리 상태 추정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 대표 SOC를 추정하는 단계는
    상기 SOC들 중 적어도 하나가 상기 하한 SOC보다 작은 경우, 상기 SOC들 중 미리 정의된 비율의 하위 SOC들에 기초하여 상기 대표 SOC를 추정하는 단계
    를 포함하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 하위 SOC들에 기초하여 상기 대표 SOC를 추정하는 단계는
    상기 SOC들의 통계적 특성, 상기 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 상기 하위 SOC들의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 대표 SOC를 추정하기 위한 가중치를 생성하는 단계; 및
    상기 SOC들 중 최대 SOC 및 최소 SOC에 상기 가중치를 적용하여 상기 대표 SOC를 추정하는 단계
    를 포함하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 대표 SOC를 추정하는 단계는
    상기 SOC들의 통계적 특성, 상기 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 상기 SOC들 중 미리 정의된 비율의 상위 SOC들의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 대표 SOC를 추정하기 위한 가중치를 생성하는 단계; 및
    상기 SOC들 중 최대 SOC 및 최소 SOC에 상기 가중치를 적용하여 상기 대표 SOC를 추정하는 단계
    를 포함하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 대표 SOC를 추정하는 단계는
    상기 SOC들이 상기 SOC 범위 내에 속하는 경우, 상기 배터리가 방전, 휴지(rest) 또는 충전 상태인지 여부를 판단하는 단계;
    상기 판단 결과에 기초하여, 상기 대표 SOC를 추정하기 위한 가중치를 생성하는 단계; 및
    상기 SOC들 중 최대 SOC 및 최소 SOC에 상기 가중치를 적용하여 상기 대표 SOC를 추정하는 단계
    를 포함하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 가중치를 생성하는 단계는
    상기 배터리가 방전 상태인 경우, 상기 SOC들의 통계적 특성, 상기 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 상기 SOC들 중 미리 정의된 비율의 하위 SOC들의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 가중치를 생성하는 단계
    를 포함하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 가중치를 생성하는 단계는
    상기 배터리가 휴지 상태인 경우, 상기 SOC들의 통계적 특성, 상기 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 상기 SOC들의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 가중치를 생성하는 단계
    를 포함하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 가중치를 생성하는 단계는
    상기 배터리가 충전 상태인 경우, 상기 SOC들의 통계적 특성, 상기 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 상기 SOC들 중 미리 정의된 비율의 상위 SOC들의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 가중치를 생성하는 단계
    를 포함하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 대표 SOC를 추정하는 단계는
    상기 SOC들 중 적어도 하나가 상기 상한 SOC보다 크고, 상기 SOC들 중 적어도 하나가 상기 하한 SOC보다 작은 경우, 상기 배터리의 이상을 감지하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  11. 배터리의 셀들의 SOC(State Of Charge)들을 획득하는 단계;
    상기 셀들의 온도들을 획득하는 단계;
    상기 SOC들의 통계적 특성 및 상기 온도들의 통계적 특성 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 배터리의 대표 SOC를 추정하기 위한 가중치를 생성하는 단계;
    상기 SOC들 및 상기 가중치에 기초하여 상기 대표 SOC를 추정하는 단계; 및
    상기 대표 SOC에 기초하여 상기 배터리의 상태를 제어하는 단계
    를 포함하고,
    상기 배터리의 대표 SOC를 추정하기 위한 가중치를 생성하는 단계는,
    하한 SOC보다 크고 상한 SOC보다 작은 범위로 정의된 SOC 범위 및 상기 SOC 각각을 비교함으로써 임의의 SOC가 상기 정의된 SOC 범위를 벗어나는지 여부를 판단하는 단계-상기 하한 SOC는 0% 초과이고, 상기 상한 SOC는 100% 미만임-;
    상기 SOC들 중 어느 하나가 상기 하한 SOC 미만인 경우, 상기 SOC들 중 미리 정의된 비율의 하위 SOC들의 적어도 일부의 대표값에 기초하여 대표 SOC 추정을 위한 제1 가중치를 생성하는 단계;
    상기 SOC들 중 어느 하나가 상기 상한 SOC 큰 경우, 상기 상한 SOC들의 적어도 일부의 대표값에 기초하여 제2 가중치를 생성하는 단계; 및
    상기 SOC들이 상기 정의된 SOC 범위를 벗어나지 않으면 상기 SOC들의 대표값에 기초하여 제3 가중치를 생성하는 단계
    를 포함하는
    배터리 상태 추정 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 SOC들의 통계적 특성은 상기 SOC들의 표준편차를 포함하고,
    상기 온도들의 통계적 특성은 상기 온도들의 표준편차를 포함하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  13. 삭제
  14. 제11항에 있어서,
    상기 판단 결과에 기초하여 상기 가중치를 생성하는 단계는
    상기 SOC들이 상기 SOC 범위 내에 속하는 경우, 상기 배터리가 방전, 휴지(rest) 또는 충전 상태인지 여부를 판단하는 단계;
    상기 배터리가 방전 상태인 경우, 상기 SOC들의 통계적 특성, 상기 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 상기 SOC들 중 미리 정의된 비율의 하위 SOC들의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 가중치를 생성하는 단계;
    상기 배터리가 휴지 상태인 경우, 상기 SOC들의 통계적 특성, 상기 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 상기 SOC들의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 가중치를 생성하는 단계; 및
    상기 배터리가 충전 상태인 경우, 상기 SOC들의 통계적 특성, 상기 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 상기 SOC들 중 미리 정의된 비율의 상위 SOC들의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 가중치를 생성하는 단계
    를 포함하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 판단 결과에 기초하여 상기 가중치를 생성하는 단계는
    상기 SOC들 중 적어도 하나가 상기 하한 SOC보다 작은 경우, 상기 SOC들의 통계적 특성, 상기 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 상기 SOC들 중 미리 정의된 비율의 하위 SOC들의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 가중치를 생성하는 단계
    를 포함하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 판단 결과에 기초하여 상기 가중치를 생성하는 단계는
    상기 SOC들 중 적어도 하나가 상기 상한 SOC보다 큰 경우, 상기 SOC들의 통계적 특성, 상기 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 상기 SOC들 중 미리 정의된 비율의 상위 SOC들의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 가중치를 생성하는 단계
    를 포함하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  17. 하드웨어와 결합되어 제1항, 제3항, 제5항 내지 제12항 및 제14항 내지 제16항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  18. 배터리의 셀들의 SOC(State Of Charge)들을 획득하고,
    하한 SOC보다 크고 상한 SOC보다 작은 범위로 정의된 SOC 범위 및 상기 SOC 각각을 비교함으로써 임의의 SOC가 상기 정의된 SOC 범위를 벗어나는지 여부를 판단하고-여기서, 상기 하한 SOC는 0% 초과이고, 상기 상한 SOC는 100% 미만임-;
    상기 SOC들 중 어느 하나가 상기 하한 SOC 미만인 경우, 상기 SOC들 중 미리 정의된 비율의 하위 SOC들의 적어도 일부의 대표값에 기초하여 대표 SOC 추정을 위한 제1 가중치를 생성하고
    상기 SOC들 중 어느 하나가 상기 상한 SOC 큰 경우, 상기 상한 SOC들의 적어도 일부의 대표값에 기초하여 제2 가중치를 생성하고,
    상기 SOC들이 상기 정의된 SOC 범위를 벗어나지 않으면 상기 SOC들의 대표값에 기초하여 제3 가중치를 생성하고,
    상기 제1 가중치, 상기 제2 가중치 및 상기 제3 가중치 중 적어도 하나의 가중치에 기초하여 상기 SOC들 중 적어도 하나로부터 상기 배터리의 대표 SOC를 추정하고, 상기 대표 SOC에 기초하여 상기 배터리의 상태를 제어하는 프로세서
    를 포함하는
    배터리 상태 추정 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 SOC들이 상기 SOC 범위 내에 속하는 경우, 상기 배터리가 방전, 휴지(rest) 또는 충전 상태인지 여부를 판단하고,
    상기 판단 결과에 기초하여, 상기 대표 SOC를 추정하기 위한 가중치를 생성하고,
    상기 SOC들 중 최대 SOC 및 최소 SOC에 상기 가중치를 적용하여 상기 대표 SOC를 추정하는,
    배터리 상태 추정 장치.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 배터리가 방전 상태인 경우, 상기 SOC들의 통계적 특성, 상기 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 상기 SOC들 중 미리 정의된 비율의 하위 SOC들의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 가중치를 생성하고,
    상기 배터리가 휴지 상태인 경우, 상기 SOC들의 통계적 특성, 상기 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 상기 SOC들의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 가중치를 생성하며,
    상기 배터리가 충전 상태인 경우, 상기 SOC들의 통계적 특성, 상기 셀들의 온도들의 통계적 특성 및 상기 SOC들 중 미리 정의된 비율의 상위 SOC들의 대표 값 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 가중치를 생성하는,
    배터리 상태 추정 장치.
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