KR102669896B1 - 배터리 누적 사용량을 출력하는 배터리 관리 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
실시예에 따른 배터리 누적 사용량을 출력하는 배터리 관리 시스템은 복수개의 배터리 셀을 포함하는 배터리 팩; 배터리 팩의 전압, 전류, 온도를 포함하는 배터리 상태 정보를 모니터링하고, 배터리 상태정보를 기반으로 배터리의 충전 및 방전을 제어하는 배터리 관리 컨트롤러; 배터리 모니터링 정보를 배터리 모델 정보와 비교하여 배터리의 누적 사용량을 산출하는 누적 사용량 산출부; 배터리 모니터링 정보와 배터리 누적 사용량을 이용하여 배터리 성능을 예측하는 예측부; 배터리 팩에 연결되어, 배터리 모니터링 정보 및 배터리 누적 사용량을 출력하는 디스플레이 패널; 을 포함한다.
Description
본 개시는 배터리 누적 사용량을 출력하는 배터리 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로, BMS(Battery Management System)와 연결된 디스플레이 패널에서 배터리 누적 사용량을 출력하는 배터리 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 명세서에서 달리 표시되지 않는 한, 이 섹션에 설명되는 내용들은 이 출원의 청구항들에 대한 종래 기술이 아니며, 이 섹션에 포함된다고 하여 종래 기술이라고 인정되는 것은 아니다.
배터리 관리 시스템(Battery Management System, BMS)은 리튬 이온 배터리와 같은 대용량 축전지의 충전, 방전, 보호, 진단 등을 관리하는 전자장치이다. BMS는 배터리의 안전성, 성능, 수명을 최적화하기 위해 배터리 전압, 전류, 온도, 용량 등을 모니터링하고, 이 데이터를 수집하여 분석한다. 이를 통해 배터리의 상태를 파악하고, 이에 따라 충전, 방전, 보호 등의 제어 작업을 수행한다.
BMS는 자동차, 전동 자전거, 드론, 태양광 발전장치, 스마트그리드 등 다양한 분야에서 사용되며, 안전상 이슈가 큰 분야에서는 반드시 필요한 장치이다. BMS가 없으면 배터리가 과충전, 과방전, 과열 등으로 인해 파손되거나 폭발할 수 있기 때문에, BMS는 배터리 관리에 있어서 매우 중요한 역할을 한다.
한편, 종래의 BMS는 별도의 출력 단말과 연결되어, 배터리 모니터링 정보를 출력한다. 종래의 BMS에는 배터리 모니터링 정보 확인을 위해서는 배터리를 출력 단말과 연결해야만 하는 번거로움이 있다. 또한, 종래의 BMS에서 제공하는 정보는 전압, 전류, 온도, 용량을 포함하는 배터리 모니터링 정보로 제한적이다.
실시예에 따른 배터리 누적 사용량을 출력하는 배터리 관리 시스템 및 방법은 배터리에 연결된 디스플레이 패널을 통해, 배터리 누적 사용량과 배터리 모니터링 정보를 출력한다.
실시예에서는 디스플레이 패널을 통해, 배터리 모니터링 정보를 실시간으로 확인할 수 있고, 배터리의 누적 사용량을 파악하여 배터리 성능을 예측할 수 있다.
또한, 실시예에서는 배터리 성능 예측을 기반으로 배터리 충전, 방전, 보호 등의 제어 작업을 수행하고, 배터리가 폐기된 경우, 재사용 가능성을 파악할 수 있다.
실시예에 따른 배터리 누적 사용량을 출력하는 배터리 관리 시스템은 복수개의 배터리 셀을 포함하는 배터리 팩; 배터리 팩의 전압, 전류, 온도를 포함하는 배터리 상태 정보를 모니터링하고, 배터리 상태정보를 기반으로 배터리의 충전 및 방전을 제어하는 배터리 관리 컨트롤러; 배터리 모니터링 정보를 배터리 모델 정보와 비교하여 배터리의 누적 사용량을 산출하는 누적 사용량 산출부; 배터리 모니터링 정보와 배터리 누적 사용량을 이용하여 배터리 성능을 예측하는 예측부; 및 배터리 팩에 연결되어, 배터리 모니터링 정보 및 배터리 누적 사용량을 출력하는 디스플레이 패널; 배터리 상태정보를 측정하는 센서; 배터리 상태정보 및 누적 사용량 정보를 전송하는 통신부; 및 과충전, 과방전, 과열, 단락이 발생한 경우, 배터리를 보호하는 배터리 보호 장치; 포함한다.
실시예에 따른 디스플레이 패널; 은 PWM 신호를 이용하여 출력 밝기를 조정한다.
이상에서와 같은 배터리 누적 사용량을 출력하는 배터리 관리 시스템 및 방법은 배터리 모니터링 시스템에 디스플레이 패널을 연결하여, 배터리 모니터링 정보 및 누적 사용량 정보를 실시간으로 확인할 수 있게 함으로써, 배터리 상태정보를 빠르게 확인할 수 있다.
또한, 실시예에서는 배터리 누적 사용량 정보에 따라 배터리 성능 예측을 수행하고 예측된 성능을 기반으로 배터리를 제어함으로써, 배터리를 보다 오랫동안 효율적으로 사용할 수 있도록 한다.
또한, 실시예에서는 배터리가 폐기된 경우, 배터리의 누적사용량을 파악하여, 폐배터리 재활용 가능 여부를 판단함으로써, 배터리로 인한 환경 문제 해결에 기여할 수 있도록 한다.
본 발명의 효과는 상기한 효과로 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 상세한 설명 또는 특허청구범위에 기재된 발명의 구성으로부터 추론 가능한 모든 효과를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 실시예에 따른 배터리 누적 사용량을 출력하는 배터리 관리 시스템 구성을 나타낸 도면
도 2는 실시예에 따른 배터리 팩에 연결된 디스플레이 패널을 나타낸 도면
도 3은 실시예에 따른 디스플레이 패널의 출력정보를 나타낸 도면
도 4내지 도 8은 배터리 누적 사용량을 출력하는 배터리 관리 시스템의 회로도
도 2는 실시예에 따른 배터리 팩에 연결된 디스플레이 패널을 나타낸 도면
도 3은 실시예에 따른 디스플레이 패널의 출력정보를 나타낸 도면
도 4내지 도 8은 배터리 누적 사용량을 출력하는 배터리 관리 시스템의 회로도
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 도면부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 실시예에 따른 배터리 누적 사용량을 출력하는 배터리 관리 시스템 구성을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 실시예에 따른 배터리 누적 사용량을 출력하는 배터리 관리 시스템은 배터리팩(100), 배터리 팩의 배터리 셀 각각에 설치된 센서(110), 액티브 밸런서(120), 배터리 보호장치(130), 배터리 관리 컨트롤러(140), 누적 사용량 산출부(150), 딥러닝부(160), 예측부(160), 통신부(180) 및 디스플레이 패널(190)을 포함하여 구성될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 '부' 라는 용어는 용어가 사용된 문맥에 따라서, 소프트웨어, 하드웨어 또는 그 조합을 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 예를 들어, 소프트웨어는 기계어, 펌웨어(firmware), 임베디드코드(embedded code), 및 애플리케이션 소프트웨어일 수 있다. 또 다른 예로, 하드웨어는 회로, 프로세서, 컴퓨터, 집적 회로, 집적 회로 코어, 센서, 멤스(MEMS; Micro-Electro-Mechanical System), 수동 디바이스, 또는 그 조합일 수 있다.
배터리팩(100)은 복수개의 배터리 셀을 포함한다. 실시예에서 배터리 셀 각각에는 센서(110)가 설치되고, 배터리 셀 각각의 전류, 전압, 온도, 충전량 등을 포함하는 배터리 상태정보를 센싱한다.
배터리 관리 컨트롤러(140)는 배터리 상태정보를 모니터링하여, 배터리 상태 정보를 기반으로 배터리를 제어한다. 실시예에서 배터리 상태 정보는 배터리 팩의 전압, 전류, 온도, 충전량 등을 포함할 수 있고, 센서로부터 감지된 정보이다. 실시예에서 배터리 관리 컨트롤러(140)는 배터리 상태 정보에 따라 배터리의 충전과 방전 및 균일화 진행 여부를 제어한다. 예컨대, 배터리 관리 컨트롤러(140)는 배터리 상태 정보를 기반으로 충전 모드를 조절한다. 구체적으로, 배터리 관리 컨트롤러(140)는 과충전을 방지하기 위해 BMS는 전압이 일정 수준 이상 올라갈 경우 충전을 중지한다. 또한, 배터리 관리 컨트롤러(140)는 배터리의 방전 상태를 모니터링하고, 방전 과정을 제어한다. 배터리 관리 컨트롤러(140)는 BMS는 방전 중인 배터리의 전압, 전류, 온도 등을 감지하고, 이를 기반으로 방전 모드를 조절한다. 예를 들어, 과방전을 방지하기 위해 BMS는 전압이 일정 수준 이하로 떨어질 경우 방전을 중지할 수 있다.
누적 사용량 산출부(150)는 배터리의 누적 사용량을 산출한다. 실시예에서 누적 사용량 산출부(150)는 배터리 모니터링 정보를 배터리 모델 정보와 비교하여 배터리의 누적 사용량을 산출할 수 있다. 예컨대, 누적 사용량 산출부(150)는 배터리 모니터링 정보에 포함된 전압, 전류 정보로 배터리 용량을 산출하고, 산출된 배터리 용량과 배터리 모델 정보에 포함된 배터리의 최초 용량정보를 비교하여, 비교 결과에 따라 배터리 누적 사용량을 산출할 수 있다. 실시예에서는 배터리 최초 용량에 대한 산출된 배터리 용량 비율에 따라 배터리 누적 사용량을 산출할 수 있다.
또한, 실시예에서 누적 사용량 산출부(150)는 배터리의 전압과 전류를 측정하여, 배터리의 상태를 파악하고, 배터리의 전압과 전류를 이용하여, 현재 사용 중인 전력을 산출한다. 산출된 전력에 전력 사용 시간을 곱하여, 누적 사용량을 계산할 수 있다. 실시예에서 누적 사용량 산출부(150)는 전력 사용 시간을 측정하는 타이머 또는 클럭 장치를 포함한다.
실시예에서 누적 사용량 산출부(150)는 시간당 전력 사용량을 곱하여, 일일, 주간, 월간, 연간 등의 누적 사용량을 계산할 수 있다. 또한, 실시예에서 누적 사용량 산출부(150)은 누적 사용량 데이터를 저장하여 분석한다. 이를 통해 배터리의 사용 패턴을 파악하고, 배터리 수명 예측 등의 정보를 얻을 수 있도록 한다.
또한, 실시예에서 누적 사용량 산출부(150)는 배터리 누적 사용량 센서를 통해, 배터리의 총 누적 사용량을 산출할 수 있다. 배터리 누적 사용량 센서는 배터리가 방전되거나 충전될 때마다 누적 사용량을 측정하여 저장하는 장치로, 실시예에서는 배터리 팩에 시스템에 내장될 수 있다.
딥러닝부(150)는 딥러닝 뉴럴 네트워크를 트레이닝 데이터 셋으로 학습시켜 배터리 성능 예측 모델을 구현한다.
실시예에서 배터리 성능 예측 모델은 배터리에서 모니터링된 상태 정보 및 누적 사용량에 따라 배터리 성능을 예측하는 딥러닝 모델이다. 실시예에서 배터리 성능 예측 모델이 예측하는 배터리의 성능은 배터리가 충전되고 방전되는 과정에서 제공하는 전력과 용량, 그리고 배터리의 수명 등을 포함할 수 있다.
구체적으로 실시예에서 배터리 성능 예측 모델은 용량(Capacity), 전압(Voltage), 충전 효율(Charge efficiency), 방전 효율(Discharge efficiency), 순환 수명(Cycle life), 내부 저항(Internal resistance) 산출을 통해, 배터리 성능을 예측할 수 있다. 용량은 배터리가 충전된 후에 방전될 때까지 전력을 저장할 수 있는 양이다. 전압(Voltage)은 배터리의 전위 차이이고, 충전 효율(Charge efficiency)은 배터리를 충전할 때 사용된 전력과 충전된 전력 사이의 비율이다. 방전 효율(Discharge efficiency): 배터리가 방전될 때 사용된 전력과 방전된 전력 사이의 비율이다. 순환 수명(Cycle life)은 배터리가 충전 및 방전되는 주기의 수이다. 내부 저항(Internal resistance): 배터리가 전압을 제공할 때 발생하는 내부 저항이다. 내부 저항이 작을수록 배터리는 더 높은 전류를 제공할 수 있다.
실시예에서 배터리 성능 예측 모델의 트레이닝 데이터 셋은 배터리 화학 구성, 사용환경, 충전-방전 조건, 배터리의 전압, 전류 및 전력, 용량, 모니터링된 배터리의 상태정보 등을 포함할 수 있다.
또한, 실시예에서 딥러닝 뉴럴 네트워크는 DNN(Deep Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network) RNN(Recurrent Neural Network) 및 BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 중 적어도 하나를 포함하고 이에 한정하지 않는다.
예측부(160)는 배터리 상태정보와 배터리 누적 사용량을 이용하여 배터리 성능을 예측한다. 실시예에서 예측부(160)는 배터리 성능 예측 모델에 배터리 상태정보와 누적사용량을 입력하면, 배터리 성능 예측 모델의 출력값으로 배터리 성능을 예측 정보를 획득할 수 있다.
실시예에서 예측부(160)는 배터리 누적 사용량 및 배터리 성능 예측 결과에 따라 배터리 재사용 가능성을 산출한다. 실시예에서 예측부(160)는 배터리 수명 모델링을 통해, 배터리 수명을 예측하고, 예측된 수명을 기반으로 배터리 재사용 가능성을 산출한다. 실시예에서 배터리 수명 모델링은 배터리의 누적 사용량 및 성능 예측 결과를 기반으로 배터리 수명을 추정하는 딥러닝 모델이다.
또한, 실시예에서 예측부(160)는 배터리 성능 예측 결과에 따라 배터리 용량이 일정 수준 이상인 경우에는 재사용이 가능하다고 판단한다. 또한, 배터리의 내부 저항, 전압 등의 파라미터를 측정하여 측정된 파라미터가 적정 범위 내에 존재하는 경우 배터리 재사용이 가능하다고 판단한다.
또한, 실시예에서 예측부(160)는 배터리 수명 모델링과 재사용 가능성 판단 기준을 기반으로, 실제 배터리를 평가하여 재사용 가능성을 판단할 수 있다. 실시예에서는 배터리의 충전 및 방전 특성, 내부 저항, 용량 등을 측정하여, 재사용 가능성을 정확히 평가할 수 있다.
통신부(180)는 배터리 상태정보 및 누적 사용량 정보를 외부 단말 및 디스플레이 패널로 전송한다.
배터리 보호 장치(130)는 과충전, 과방전, 과열, 단락이 발생한 경우, 배터리를 보호한다. 실시예에서 배터리 보호 장치(130)는 배터리 보호장치는 배터리가 과충전 되지 않도록 하기 위해, 배터리 전압이 일정 수준 이상이 되면 충전을 중단시킨다. 또한, 배터리 보호 장치(130)는 배터리가 과방전 되지 않도록 하기 위해, 배터리 전압이 일정 수준 이하가 되면 방전을 중단시킨다. 또한, 배터리 보호 장치(130)는 배터리에 과전류가 유입되지 않도록 하기 위해, 배터리로 유입되는 전류를 일정 수준 이상으로 제한한다. 또한, 배터리 보호 장치(130)는 배터리 보호장치는 배터리가 과열되지 않도록 하기 위해, 배터리 내부 온도를 모니터링하고 일정 수준 이상이 되면 배터리 충전이나 방전을 중단시킨다.
디스플레이 패널(190)은 배터리 팩에 연결되어, 배터리 모니터링 정보 및 배터리 누적 사용량을 출력한다. 실시예에서 디스플레이 패널(190)은 PWM 신호를 이용하여 출력 밝기를 조정한다. PWM(Pulse Width Modulation) 신호는 주기적으로 온과 오프 상태를 반복하며, 온 상태의 시간을 변경함으로써 디지털 신호의 아날로그적 변화를 구현할 수 있는 방법이다. 실시예에서 디스플레이 패널(190)는 빛의 밝기를 조절하기 위해 백라이트(LED)를 제어한다. 실시예에서 백라이트 제어 회로는 PWM 제어 신호를 입력 받아 백라이트의 밝기를 제어할 수 있도록 구성된다. PWM 제어 신호는 패널을 구동하는 드라이버 IC에서 생성된다. 드라이버 IC는 주어진 입력 신호에 따라 필요한 밝기로 출력을 제어한다. 실시예에서 드라이버 IC는 입력 신호를 분석하여 밝기에 따른 PWM 신호를 생성한다. 이때, PWM 신호의 주기는 고정되어 있고, ON 시간 비율(또는 듀티 사이클)을 변경하여 출력 밝기를 조절한다. 실시예에서는 PWM 신호가 생성된 후, 백라이트 제어 회로를 통해 백라이트의 밝기가 조절된다. 백라이트 제어 회로는 PWM 제어 신호를 입력 받아, PWM 신호의 ON 시간 비율에 따라 백라이트의 밝기를 제어한다. 액티브 밸런서(130)는 병렬로 연결된 여러 개의 배터리 셀 간의 전압 차이를 최소화하기 위해 각 배터리 셀의 전압을 측정하고, 전압이 높은 배터리 셀에서 전압이 낮은 배터리 셀로 전압을 이동시켜 전압 차이를 감소시킨다.
도 2는 실시예에 따른 배터리 팩에 연결된 디스플레이 패널을 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 실시예에서는 BMS에 디스플레이 패널을 연결하여, 배터리 누적사용량 및 배터리의 상태정보를 디스플레이 패널에 출력할 수 있다.
도 3은 실시예에 따른 디스플레이 패널의 출력정보를 나타낸 도면이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 실시예에 따른 디스플레이 패널은 선택된 배터리 종류, 방전차단 전압, 충전 차단 전압 및 차단온도를 포함하는 배터리 관리 조건 정보를 출력할 수 있다.
도 4내지 도 8은 배터리 누적 사용량을 출력하는 배터리 관리 시스템의 회로도이다. 도 4는 실시예에 따른 CPU 전체 회로를 나타낸 도면이다. 도 5는 실시예에 따른 BMS를 구성회로를 나타낸 도면이다. 도 5를 참조하면, A는 배터리 제어 컨트롤러의 회로이고, B는 설정 및 정보 입력 수행하는 입력 스위치 회로이고, C는 BMS 연결 커넥터 회로이다. D는 LCD 연결 커넥터 회로이고, E는 백라이트 밝기 조절 회로이다. F는 배터리 누적 사용량 산출에 이용되는 리얼타임 클럭 회로이다. 도 6은 BMS 보드 전체 회로도이고, 도 7은 배터리 디스플레이 패널의 회로도이다. 도 7에 도시된 디스플레이 패널 회로의 배터리 모니터 칩은 내부 ADC에서 셀 전압, 다이 온도 및 외부 써미스터(thermistor)를 측정한다. 또한, 별도의 내부 ADC는 팩 전류(coulomb counter)를 측정한다.
최대 세 개의 써미스터 (103AT)를 직접 지원한다. 도 8의 A는 FET 컨트롤 회로로, 충전 FET 제어 회로인, CFET회로와 방전 FET 제어 회로인 DFET 회로이다. 도 8의 B는 BMS 연결 커넥터 회로도이다.
이하에서는 배터리 누적 사용량을 출력하는 배터리 관리 방법에 대해서 차례로 설명한다. 실시예에 따른 배터리 누적 사용량을 출력하는 배터리 관리 방법의 작용(기능)은 배터리 누적 사용량을 출력하는 배터리 관리 시스템의 기능과 본질적으로 같은 것이므로 도 1 내지 도 8과 중복되는 설명은 생략하도록 한다.
도 9는 실시예에 따른 배터리 누적 사용량을 출력하는 배터리 관리 방법의 데이터 처리 흐름을 나타낸 도면이다.
도 9를 참조하면, S100 단계에서는 배터리 관리 컨트롤러에서 배터리 팩의 전압, 전류, 온도를 포함하는 배터리 상태 정보를 모니터링한다.
S200 단계에서는 배터리 관리 컨트롤러에서 배터리 상태정보를 기반으로 배터리의 충전, 방전, 균일화를 제어한다. S300 단계에서는 누적 사용량 산출부에서 배터리 모니터링 정보를 배터리 모델 정보와 비교하여 배터리의 누적 사용량을 산출한다. S400 단계에서는 예측부에서 배터리 모니터링 정보와 배터리 누적 사용량을 이용하여 배터리 성능을 예측한다. S500 단계에서는 디스플레이 패널에서 배터리 팩에 연결되어, 배터리 모니터링 정보 및 배터리 누적 사용량을 출력한다.
이상에서와 같은 배터리 누적 사용량을 출력하는 배터리 관리 시스템 및 방법은 배터리 모니터링 시스템에 디스플레이 패널을 연결하여, 배터리 모니터링 정보 및 누적 사용량 정보를 실시간으로 확인할 수 있게 함으로써, 배터리 상태정보를 빠르게 확인할 수 있다.
또한, 실시예에서는 배터리 누적 사용량 정보에 따라 배터리 성능 예측을 수행하고 예측된 성능을 기반으로 배터리를 제어함으로써, 배터리를 보다 오랫동안 효율적으로 사용할 수 있도록 한다.
또한, 실시예에서는 배터리가 폐기된 경우, 배터리의 누적사용량을 파악하여, 폐배터리 재활용 가능 여부를 판단함으로써, 배터리로 인한 환경 문제 해결에 기여할 수 있도록 한다.
개시된 내용은 예시에 불과하며, 특허청구범위에서 청구하는 청구의 요지를 벗어나지 않고 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양하게 변경 실시될 수 있으므로, 개시된 내용의 보호범위는 상술한 특정의 실시예에 한정되지 않는다.
Claims (7)
- 배터리 누적 사용량을 출력하는 배터리 관리 시스템에 있어서,
복수개의 배터리 셀을 포함하는 배터리 팩;
배터리 팩의 전압, 전류, 온도를 포함하는 배터리 상태 정보를 모니터링하고, 배터리 상태정보를 기반으로 배터리의 충전 및 방전을 제어하는 배터리 관리 컨트롤러;
상기 배터리 상태 정보를 배터리 모델 정보와 비교하여 배터리의 누적 사용량을 산출하는 누적 사용량 산출부;
상기 배터리 상태 정보와 배터리 누적 사용량을 이용하여 배터리 성능을 예측하는 예측부;
상기 배터리 팩에 연결되어, 배터리 모니터링 정보 및 배터리 누적 사용량을 출력하는 디스플레이 패널;
배터리 상태정보를 측정하는 센서;
배터리 상태정보 및 누적 사용량 정보를 전송하는 통신부;
과충전, 과방전, 과열, 단락이 발생한 경우, 배터리를 보호하는 배터리 보호 장치;
DNN(Deep Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network) RNN(Recurrent Neural Network) 및 BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network) 중 적어도 하나를 포함하는 딥러닝 뉴럴 네트워크를 트레이닝 데이터 셋으로 학습시켜 배터리 성능 예측 모델 및 배터리 누적 사용량 예측 모델을 구현하는 딥러닝부; 및
병렬로 연결된 여러 개의 배터리 셀 간의 전압 차이를 최소화하기 위해, 각 배터리 셀의 전압을 측정하고, 전압이 높은 배터리 셀에서 전압이 낮은 배터리 셀로 전압을 이동시켜 전압 차이를 줄이는 액티브 밸런서; 를 포함하고,
상기 디스플레이 패널; 은
PWM 신호를 이용하여 출력 밝기를 조정하고,
상기 누적 사용량 산출부; 는
배터리 모니터링 정보에 포함된 전압, 전류 정보로 배터리 용량을 산출하고, 산출된 배터리 용량과 배터리 모델 정보에 포함된 배터리의 최초 용량정보를 비교하여, 비교 결과에 따라 배터리 누적 사용량을 산출하고, 배터리 최초 용량에 대한 산출된 배터리 용량 비율에 따라 배터리 누적 사용량을 산출하고,
상기 예측부; 는
배터리 누적 사용량 및 배터리 성능 예측 결과에 따라 배터리 재사용 가능성을 산출하고, 배터리 용량이 일정 수준 이상인 경우에는 재사용이 가능하다고 판단하고, 배터리의 내부 저항, 전압을 포함하는 파라미터를 측정하여 측정된 파라미터가 일정 범위 내에 존재하는 경우 배터리 재사용이 가능하다고 판단하고,
배터리의 누적 사용량 및 성능 예측 결과를 기반으로 배터리 수명을 추정하는 배터리 수명 모델링을 통해, 배터리 수명을 예측하고, 예측된 수명을 기반으로 배터리 재사용 가능성을 산출하는, 배터리 관리 시스템. - 삭제
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