KR20040015242A - 배터리의 개방 회로의 측정을 통한 배터리의 충전 상태판단 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 화학적 전기적 평형상태인 완전 휴식 상태 또는 충전 또는 방전이 중단된 후 배터리가 안정화되는 시간동안의 동작 상태에서 개방 회로 전압 측정(OCV)을 통해 배터리의 충전 상태(SOC)를 판단하는 방법(도 1)에 관한 것이다. 제1 타입 알고리즘(도 4)은 측정이 이루어지는 충전 상태에 대해 완전한 휴식 상태에서의 OCV(OCV_REST)를 관련시킴으로써 개발된 것이다. 제2 타입 알고리즘은 휴식 상태가 아닌 배터리의 안정화 기간동안 얻어지는 OCV, OCV의 변화율 및 배터리 케이스 온도의 파라미터에 기반하여 배터리의 최종 안정화 OCV 예측(OCV_PRED)을 위해 개발된 것이다. 테스트되는 배터리의 SOC를 판단하기 위해, 완전한 안정화 상태에서 측정되는 OCV_REST는 상기 제1 타입 알고리즘(도 4)이 적용된다. 완전한 안정화되지 않은 상태에서 배터리의 SOC를 판단하기 위해, OCV_PRED를 판단하도록 OCV, OCV 변화율 및 배터리 온도가 상기 제2 타입 알고리즘에 적용되고, 상기 OCV_PRED값은 SOC를 결정하도록 상기 제1 타입 알고리즘에 사용된다.

Description

배터리의 개방 회로의 측정을 통한 배터리의 충전 상태 판단 방법{METHOD FOR DETERMINING STATE OF CHARGE OF A BATTERY BY MEASURING ITS OPEN CIRCUIT VOLTAGE}

어떤 주어진 시간에 배터리의 최고 에너지 용량(전류-시간(Ah)으로 측정됨)의 몇 퍼센트가 유효한 지를 아는 것은 매우 중요하다. 용량 퍼센트는 일반적으로 충전상태(SOC)로 불리운다. SOC는 직접적으로 배터리의 용량을, 또한 배터리를 사용하는 시스템 또는 응용기계의 용량을 나타낸다. 배터리의 SOC를 아는 것은 비중단 전원(UPS)과 같은 특별한 용도를 갖는 응용기계의 경우에는 특별히 중요하다. 그러한 응용기계에 있어서는 배터리의 SOC가 허용가능 레벨 이하로 떨어졌는지를 시점을 판단하여 배터리를 충전하거나 또는 교체 시킬 수 있다.

배터리의 충전상태(SOC)를 판단하기 위한 여러가지 방법이 기존에 있다. 납축전지에 있어서는, 그러한 종래의 방법 중의 하나가 판단을 위해서 전기-화학적수단을 사용하는 것이다. 그 방법은 배터리에 부하를 걸지 않은 상태에서 측정한 전압인, 개방회로 전압(OCV) 등의 배터리의 전기적 특성을 측정하는 것에 의해서 SOC를 판단하는 방법이다. 그 방법은, 전해물의 특정 중력 등의 침투적인, 물리적 측정 방법을 사용하지 않고 행하여진다. 또한, 이러한 방법은 측정의 원리를 전통적인 배터리 성능(예를 들어, 쿨롱 계산)에 기초하지 않고, 순간적인 분석기술에 기초한다.

SOC 측정에 기초한 배터리 SOC를 판단하기 위한 하나의 방법은 본 발명의 출원인이 등록권자인 미국 특허 4,754,349에 개시되어 있다. 그러나, 납축전지와 같은 전기화학적 배터리에 있어서는, 배터리 판의 분극화 및 순간 배터리 상태는 SOC 및 OCV 간의 기능적인 관련성에 영향을 미친다. 그것에 의해서, 배터리의 OCV만을 측정하는 것에 의해서 정확한 SOC 판단을 행하는 능력에 영향을 미친다. 또한, 측정된 OCV에 기초하여 SOC를 직접적으로 판단하는 것은 배터리가 "휴식" 상태에 있지 않은 경우에는 정확하지 않다. "휴식" 상태는 배터리가 완전 또는 부분적인 충전 또는 방전 상태를 경험한 후에 화학적 평형상태를 성취한 기회를 갖는 경우에 얻어진다. 배터리가 화학적 평형 상태에 도달한 경우에, 배터리는 전기적 평형 상태가 된다. 어떤 경우에 있어서는, 배터리의 충전 또는 방전이 종료된 이후에 배터리가 완전히 휴식 상태에 도달하기 까지는 여러 시간이 소요된다.

납축전지와 같은 배터리의 SOC가 이상적 또는 휴식 상태에 있는지 여부를 전기 화학적으로 신속하고 정확하게 판단하는 방법이 있다. 이러한 방법은, 측정 정확도를 유지하면서, 보다 넓은 범위의 동작 조건에서, 배터리 SOC의 신속한 판단을가능하게 한다.

본 발명은 비 침투적인(non-invasive) 상태에서 배터리의 개방회로 전압(Open Circuit voltage; OCV) 및 기타 파라미터를 측정하는 것에 의하여 배터리가 평형 상태(휴식상태) 또는 동작 상태에 있는지의 배터리의 충전 상태(State of Charge: SOC)를 판단하는 방법에 관한 것이다.

본 발명의 다른 목적 및 장점은 다음에 기재되는 상세한 설명 및 첨부한 도면을 참조하여 더욱 명확하게 될 것이다.

도 1은 본 발명을 수행하기 위한 회로의 구조적 다이어 그램이다.

도 2 및 3은 충전 및 방전 방향으로 40%의 SOC를 갖는 배터리에 대하여 안정화 주기 동안에 OCV 데이터 포인트를 도시한다.

도 4는 SOC 대 OCV_PRED데이터 포인트의 그래프이다.

본 발명은 배터리가 휴식 상태에서 안정화 될 때까지 기다리지 않고, 언제든지 배터리의 SOC를 판단하는 방법에 관한 것이다. 본 발명은 SOC 판단이 되기 전에 실제적인 대기 시간를 요하지 않고, 고 정확도의 SOC 측정을 행하는 것이다. 본 발명은 SOC의 순간적인 정보 판단 능력를 제공하여, 고도의 준비 능력을 갖는 임무 수행이 중요한 배터리 시스템 (예를 들어, UPS 시스템 등)을 제공한다.

본 발명에 따르면, 배터리가 휴식 상태에서 배터리 SOC를 배터리의 OCV에 관련되는 알고리즘의 개발하는 것이다. 그것을 행하기 위해서, 배터리는 반복적으로 0%에서 100%로, 다시 0%로 주기적으로 충전 및 방전시키고, 또한 반복 주기의 충전 및 방전 주기 동안의 10%, 20%, 30%... 100% 등의 상이한 SOC 상태 값에서 중단하는 것에 의해서 시험을 행한다. 각각의 SOC 값에서, 충전 및 방전은 중단되고, 배터리는 예를들어 2-3시간 휴식을 갖어 안정화 상태에 도달되게 한다. 이후에 이 안정화 싯간은 안정화 주기(settling period)로 칭하도록 한다. 각각의 SOC 값에 있어서 안정화 주기 동안에, 배터리 OCV, OCV의 변화율 및 배터리 케이스의 온도는 배터리가 최고 안정 상태에 도달될 때까지 측정된다.

OCV는 각각의 SOC 값에 대해서 안정화 주기의 종료시에 측정된다. 그 시간에 측정된 전압은 앞으로, OCV_REST라고 칭한다. 첫번째 타입의 알고리즘은 OCV_REST대 여러가지 SOC 값의 구성으로 부터 구해진다.

각각의 SOC 값의 안정화 주기 동안에 구해진 관찰된 OCV, OCV의 변화 속도 및 배터리 케이스 온도로 부터, 적어도 제 2 타입인, OCV_PRED라고 칭하여지는, 예측되는 안정화 상태 OCV가 구해진다. OCV_PRED가 제 1 타입의 OCV_PRED대 SOC 알고리즘에 사용되어 배터리 SOC가 휴식 상태에 있는지 여부를 판단한다. 본 발명의 바람직한 실시예에 있어서는, 두 개의 제 2 타입의 OCV_PRED가 상이한 레이지의 배터리 SOC에 대하여 구해진다.

본 발명에 따르면, 테스트 중인 배터리의 SOC를 판단하기 위해서 배터리의 OCV를 측정하는 것이 필요하다. 배터리가 안정화 상태, 또는 휴식 상태에 있는 경우에는, OCV 가 제 1 타입의 알고리즘과 직접적으로 사용되어 배터리의 SOC를 판단한다. 시험되는 배터리가 동작(비 안정화) 상태에 있다면, 측정되는 동작 SOC, SOC의 변화 속도 및 배터리 케이스의 온도는 제 2 타입의 알고리즘에 사용되어 OCV_PRED를 판단하고, 그것은 제 1 타입의 알고리즘과 같이 사용되어 배터리가 안정화 상태에 있는지의 여부인 배터리의 SOC를 판단한다.

본 발명의 목적은 배터리의 OCV를 측정하는 것에 의해서 배터리의 유효한 에너지 용량 퍼센테이지(SOC)를 판단하는 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은 배터리가 휴식 상태에 도달하는 것을 기다리지 않고 배터리의 측정된 OCV에 의해서 배터리의 SOC를 판단하는 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 배터리의 OCV를 측정하는 것에 의해서 또한, 침투적인 방법을 사용하지 않고 순간적으로 전원의 SOC를 판단하는 방법에 관한 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 배터리의 SOC를 배터리의 OCV를 측정하여, 측정된 OCV 값을 배터리의 어떤 조건에서 SOC 및 OCV에 관련된 알로리즘으로 사용하는 것에 의해서 판단하는 것이다.

본 발명의 실시에 있어서, 배터리의 충전 및 모니터링 시스템이 사용된다. 본 발명의 시스템은 독자적인 시스템 또는 개별 요소 중의 하나이다. 본 시스템의 각각의 요소는 전원 공급기, 컴퓨터, 데이터 취득 시스템 및/또는 전압메터를 포함한다. 본 발명이 시스템을 효과적으로 구성하는 여러가지 구성이 있고, 전형적인 구성이 도 1에 도시된다. 납축전지를 참조한 본 발명의 방법이 설명되었지만, NiCd, AgZn, NiMH 및 Li-이온 등의 다른 타입의 배터리에 적용된다.

도 1에는 적당한 통상적인 마이크로 프로세서 또는 키보드(미도시) 및 프린터 및/또는 디스플레이(미도시) 등의 데이터 입력 장치를 포함하는 마이크로컨트롤러 타입의 컴퓨터 A가 있다. 컴퓨터 A는 다음에 기재하는 배터리의 충전 또는 방전의조정, 여러가지 측정, 계산, 진단 기능을 수행하기 위해서 필요한 명령어를 갖는 응용 프로그램을 포함한다. 응용 프로그램은 ROM 또는 다시 프로그램 될 수 있는 PROM 등의 적당한 디바이스에 기억될 수 있다. 컴퓨터 A는 통상의 RAM 타입 메모리, 데이터 처리 유닛 및 계산 장치 등을 또한 포함한다. 컴퓨터 A는 응용 프로그램과 인터페이스하는 자신의 내부 클럭을 가지고 있다. 도시된 컴퓨터는 아래에 도시된 다양한 소스로부터의 데이터를 입력하는 데이터 획득 모듈(DAQ)(12)를 갖는다.

충전 전류는, 컴퓨터 A에 연관된 디지털/아날로그 변환기(DAC; 26)로 부터 라인(21)를 거쳐 아날로그 전압 신호에 의해서, 이하에서 설명된, 출력이 제어가능한 프로그램가능한 가변 전류(전원) 소스 C로 부터 테스트된 배터리 F에 공급된다. 즉, 컴퓨터 응용 프로그램은 전류 소스를 제어하기 위한 신호를 제공한다. 전류 소스 C는 컴퓨터 A에 의해서 제어가능하여 배터리를 충전하는 가변 출력을 갖는 통상적인 타입이다. 컴퓨터는 가변의 부하를 제어하여 배터리를 방전시킨다. 예를들어, 소스 C는 휴레 패커드 모델 HP 6032A가 사용된다.

소스 C로 부터 배터리 F 터미널의 하나인 전류 패스는, 본 발명에는 양극으로 도시됨, 또한 컴퓨터 A에 의해서 제어되는 릴레이 D 를 통과한다. 배터리 전류 공급 회로는 전류소스(C)의 공통단자 및 배터리의 음극 단 사이에서 직렬로 연결된 보호 다이오드(G)를 포함하여 배터리로부터의 역 전류로 부터 소스 C를 보호한다.

참조 번호 B는 예를들어, National Instruments Signal Conditional System과 같은 신호 컨디셔너(11)를 포함하는 데이터 입력부를 갖는 유닛을 도시한다. 컴퓨터 A에 연결되어 양 방향 통신을 제공하는 제어부가 있다. 유닛 B는 입력단(14)이 배터리의 양극 및 음극의 양단에 연결되어 충전, 방전 및 개방 회로(비 충전 또는 비 방전) 상태 동안에 배터리의 전압을 측정하는 전압 메터(16)를 포함한다. 유닛(B)는 라인(13)을 걸쳐, 배터리 F의 케이스와 같은 적당한 장소에 위치한 서모커플(22)로 부터 온도를 수신하는 서모커플 모듈(23)을 포함한다.

배터리 충전/방전 회로의 전류는 분로(E)의 양단의 전압을 측정하는 것에 의하여 유닛(B)에 의해서 측정된다. 예를들어 Hall 효과 장치 등의 다른 적합한 기술이 전류를 측정하기 위해서 사용된다. 측정된 전압, 전류, 및 온도 등의 아날로그 수치들은 유닛 B의 아날로그-디지털 변환기(ADC)모듈(19)에 의해서 디지털 형태로 변환되고, 그러한 파라미터의 디지털 데이터는 컴퓨터 A에 공급된다.

유닛(B)는 컴퓨터(A)의 응용 프로그램에 의해서 지시되어 컴퓨터 A에 의해서 제공되는 디지털 신호로부터 아날로그 제어 신호를 생성하는 디지털-아날로그 변환기(DAC; 26)를 포함한다. 유닛 B의 제어부의 디지털-아날로그 변환기(26)은 컴퓨터 A로 부터의 디지털 출력 신호에 응답하여 라인(21)에 아날로그 신호를 생성하여 전류 소스(C)를 제어한다.

유닛(B)는 릴레이 제어 모듈(15)을 포함하여 라인(27)를 통하여 릴레이(D)에 컴퓨터 A로 부터의 신호를 제공하여 릴레이(D)의 개방 또는 접속을 제어한다. 배터리 F의 충전/방전 시간 동안에, 릴레이(D)는 접속된다. 릴레이(D)가 개방된 경우,배터리(F)가 회로로 부터 제거되어, 즉, 충전이 행하여 지지 않게 된다. 이 때, 배터리 개방 회로 전압(OCV)가 측정된다.

배터리의 진단을 수행하기 위한 방법 및 시스템이 컴퓨터 A의 응용 프로그램의 제어 하에 있게 되어 컴퓨터 A의 사용 및 유닛(B)의 데이터 획득 및 출력 제어부를 통하여 배터리 F의 전체적인 진단 테스팅이 자동적으로 수행된다. 컴퓨터는 배터리의 전체적인 충전-방전 및 진단 시험을 제어한다. 시스템의 동작 및 분석 방법은 이하에 개시된다.

본 발명을 수행하는데 있어서, 일정한 기초가 배터리의 SOC에 대하여 유지된다. 즉, 배터리는 컴퓨터 A, 및 SOC의 특정 값에 대한 컴퓨터 A의 응용 프로그램의 제어에 의해서 일정 전류 레벨에서 충전 및 방전된다. 충전 시스템은 후속되는 측정 및 최후의 알고리즘 개발을 위하여 정확한 SOC 레벨에 도달하면 개방된다.

발명의 제 1 단계는 유니버설 OCV_REST대 SOC 알고리즘을 개발하는 것이다. 이 알고리즘은 SOC 값에서 완전히 휴식의, 비-손상의 배터리의 측정된 OCV의 함수로 배터리의 충전 또는 방전에 의해서 도달하는 모든 SOC 값에서 배터리 SOC를 준다. 그것은 주어진 SOC 값에서, 즉, OCV에 더 이상의 변화가 없는 것으로 지시되는, 충전 또는 방전이 배터리로 부터 제거되는 시점으로부터 배터리가 완전히 안정화된 상태까지인, 안정화 주기 동안에 주어진 SOC 값에서 배터리의 OCV를 측정하는 것을 포함한다. 배터리가 완전히 안정화되면, OCV 값이 측정되고, 안정화된 상태의 OCV 값은 이하에서 OCV_REST라고 칭한다.

제 2 단계는 배터리가 완전히 안정화된 상태에 도달하기 전의 모든 시간에 전압, 온도의 변화, 및 배터리 OCV의 측정에 기초하여, 완전히 안정화된 조건에 도달하는 배터리 OCV 전압을 예측한다. 위에서 기술한 바와 같이, OCV 값은 이하에서 OCV_PRED라고 칭한다. 이 단계는 완전히 안정화된 상태가 아닌 조건, 및 분극화 또는 배터리 상태에 의해서 강하게 영향을 받지 않은 조건에서 배터리의 OCV의 측정에 기초한 배터리의 "TURE" SOC를 구하는 능력을 제공한다. 이하에서 기술된 바와 같이, 배터리의 TRUE SOC 을 판단하기 위해서 배터리를 시험하는데 있어서, OCV_PRED값이 제 1 단계에서 구해진 OCV_REST값 대 SOC 알고리즘에 적용된다. 단계 1 및 2 개발 알고리즘은 아래에 기술된 바와 같이, 동일한 시험 과정을 거쳐서 일어난다.

본 발명은 기준 전압인 24 V 를 생성하는데 충분한 갯수의 셀을 갖는 납축전지에 관한 것을 기술하고 있다. 본 발명은 위에서 기술한 바와 같이, 다른 전압, 다른 용량을 갖는 다른 종류의 배터리에 적용될 수 있다.

단계 1 - OCV _REST 값 대 SOC 알고리즘의 개발

이미 알려진 동작 용량 및 수용가능한 성능 상태를 갖는 배터리, 즉, 알려진 결함이 없고, 동작 사양에 따라 동작하는 배터리가 도 1의 배터리 충전/분석 시스템에 부착된다. 서모 커플이 배터리 케이스에 부착된다. 배터리는 완전히 방전된 상태(적합한 동작 범위에 기초하여)에 있어야 한다. 이 점에서, 배터리는 알고리즘 개발 과정을 통하여 반복된다. 이 것의 목적은 완전한 충전 및 방전 사이클을 통하여, 0% SOC에서 100% SOC로, 다시 0% SOC로, 배터리의 안정화 주기에서 배터리가 완전히 휴식 상태로 되는 동안에 어떤 데이터를 얻기 위하여 특정값의 SOC에서 정지하여, 완전한 충전 및 방전 사이클를 통하여 전원을 처리하는 것이다. 이러한 충전값 상태는 미리 결정되고, 배터리가 바람직한 특정 SOC 레벨에 도달하기 위해서 특정 크기의 에너지를 배터리에 공급하거나 (또는 배터리로 부터 제거하므로써) 얻어진다.

바람직한 실시예에 있어서, 배터리는 10%의 SOC 간격으로 정지하여, 즉, 10%, 20%.... 100% SOC값에서 정지하여 주기적으로 업(충전)되고 또한 다운(방전)된다. 이러한 과정은 전류 공급 소스 C를 컴퓨터 A의 제어하에서 동작하여, 배터리가 가스를 발생하는 것을 방지하는 크기의 전압 제한점에서, 배터리에 전하를 정격 용량(Ah)/10 의 크기로 인가하여 구해진다. 유사한 절차가 10%의 SOC 레벨로 정지하여 배터리가 완전히 충전(100% SOC)된 후에 배터리로 부터 에너지를 제거하기 위해서 사용된다. 방전은 클롱 카운팅에 의해서 측정될 수 있다. 클롱 카운팅은 루우프 사이클 동안 배터리로 흐르는 또는 배터리로 부터 나오는 평균 전류를 측정하여, 사이클 주기로 곱하여 얻어진다. 구해지는 전류의 클롱 카운트, 즉, Ah의 단위를 갖는, 는 유효 에너지(SOC)의 이전 값으로 부터 감산되어, 나머지 SOC 값이 재계산된다.

충전 및 방전의 전체 사이클 동안에, 배터리의 전압 및 케이스 온도가 컴퓨터 A의 제어하에 모니터 된다. SOC의 각각의 레벨에서, 충전 또는 방전은 정지되고, 배터리는 안정화 되어 평형상태에 도달한다. 배터리가 안정화되는 시간 동안의주어진 시간에, 3개의 파라미터 세트가 데이터 포인트로서 저장된다. 그것들은 (1) 배터리 전압(OCV), (2) 배터리 OCV 전압의 변화 속도, 및 (3) 케이스 온도 등이다. 배터리 OCV 및 케이스 온도는 순간적으로 측정된다. 반면에, OCV의 변화 속도는 예를들어 30초 동안의 미리 정해진 시간 주기동안 측정된다. 이러한 모든 데이터들은 컴퓨터에 저장되어 다음에 기술된 바와 같이 알고리즘을 구하기 위해서 사용된다. 데이터 포이트가 더욱 자주 구해질 수록, 구해지는 계산은 더욱 정확하게 된다.

배터리의 능률은 배터리로 부터 인출되는 에너지의 양과 배터리에 입력되는 에너지의 양을 측정하여 구해진다. 배터리의 능률은 배터리의 사이클의 충전 및 방전부에서 얻어지는 SOC 값을 얼라인하는데 있어서 고려된다.

일단 배터리가 충전 또는 방전의 특정 크기 끝에, 예를들어, 40%, 50%, ...100% 등의 소망되는 SOC 값에 도달하면, 배터리는 실제적으로 상당한 시간동안 휴식을 갖게된다. 그 상당한 시간은, 상당한 시간 동안 OCV의 일정성에 의해서 나타나는, 배터리가 배터리의 "휴식" 상태에서 안정화되기 위해서 걸리는 시간의 량과 적어도 동일하다. 설명되는 예에서는, 3 시간이 사용되었지만, 배터리의 종류, 구조, 및 사이즈에 따라서 그 시간은 상이하다. 배터리의 OCV는 안정화 시간 동안에 모니터되고 기록된다.

도 2 및 도 3은 사이클의 충전 및 방전 부 각각에서 배터리의 전압에대한 안정화 주기 커브(OCV 대 시간)를 도시한다. 도시된 OCV 데이터는 예를들어, 5분, 10분, 30분, 60분, 및 120분 등의 안정화 시간동안의 다양한 시간 간격 동안 측정된다. 더 짧은 또는 더 긴 숫자의 시간 간격이 사용될 수 있다. 설명된 예시에서, 도2 및 도 3의 각각은 40%의 SOC의 조건으로 충전 및/또는 방전되는 여러가지 다른 시간에 충전 및 방전된 후에 안정화 기간동안에 OCV를 도시하고 있다. 즉, 배터리가 40%의 SOC의 값에 도달하면, 충전(도 2) 또는 방전(도 3)은 정지되고, 배터리는 도시한 바와 같이, 2 시간 동안 휴식(충전 또는 방전이 없고) 상태가 된다. 안정화 시간동안에, 릴레이 G 는 개방되고, OCV는 측정되고 데이터 포인트는 획득된다.

요구되는 안정화 시간이 경과하면 (120분이 도시되고 있음), 최종 OCV 데이터 포인트, OCV_REST, 가 얻어진다. 배터리는 다음의 더 높은(충전) 또는 더 낮은(방전)SOC 값으로 변화한다. 각각의 SOC 값에서, 배터리는 안정화 상태에서 휴식를 갖게된다. OCV, OCV의 변화속도 및 온도 데이터는 사이클의 충전 및 방전부에 대하여 각각 SOC 값을 갖게 된다. OCV_REST값은 각각의 OCV 값에 대하여 획득된다. 도 2 및 도 3과 유사한 한 세트의 곡선이 SOC 값 단계 각각에 대하여 구해진다. 배터리 SOC 값이 더 클수록, 완전히 안정화된 상태의 OCV_REST값은 더 크다.

OCV_REST의 데이터 포인트를 여러 SOC 레벨값에서 갖기때문에, 본 발명의 제 1 계산 측면이 인가된다. 한 세트의 배터리 OCV_REST데이터 포인트(도 2 및 도 3에 도시된 바와 같이, 2 시간 후의 마지막 데이터 포인트)가 배터리 사이클링의 충전 및 방전부의 SOC 레벨에 대하여 구성된다. 도 4는 0% 에서 100%의 상이한 SOC 에서 OCV_REST의 여러가지 데이터 포인트를 도시하고 있다. 배터리 OCV_REST는 배터리 SOC 값의 선형 함수라는 것을 도 4는 도시하고 있다.

종래의 곡선 조정(curve fitting) 기술을 통하여, 제 1 차 알고리즘에 의해서 SOC가 OCV_REST함수로 계산된다. 도 4에 도시된 바와 같이

y = ax - b, 여기서 a 및 b 는 수치값이다. (1)

분석되는 특정 배터리로 부터의 데이터에 대해서

SOC(%) = 0.35 OCV_REST- 7.93 (2)

OCV_REST에 대한 숫자 가중치 및 상수는 배터리의 종류, 구성 및 크기에 따라서 상이하나, 전체적인 개념은 동일하게 적용된다는 것에 유의하라.

따라서, 식(2)를 사용하는 것에 의해서 알고리즘이 적용되는 타입의 배터리의 SOC를 판단하는 것이 가능하고, 또한, 배터리의 OCV_REST를 단순히 측정하는 것에 의해서 충전 또는 방전 후에 배터리의 평형 상태에 도달하였는지를 판단하는 것이 가능하다. 즉, 배터리의 OCV는 배터리가 충분히 안전화된 후에 측정되고, 도 4의 데이터 커브를 사용하여, 측정된 OCV_REST값 포인트를 그것이 곡선에 교차될 때 까지 수직으로 연장하고, 그리고 SOC 수직 축에 교차될 때까지 라인을 수평으로 연장하는것이 필요하다. 수평 라인과 수직 라인의 교차점이 완전히 안정화된 배터리의 SOC 이다. 선택적으로, SOC 는 상기의 식(2)를 사용하여 수치적으로 계산된다.

식 (2)를 사용하여 평형 상태에 도달한 배터리의 SOC를 판단하는, 위에서 기술된 기술은 상대적으로 높은 정확도를 갖는다. 개시된 예시에서, 신뢰 상수 R2 = O.99 이다. 그러나, 다른 데이터 모니터링 기술과 동일하게, 몇개의 충전 및 방전사이클로부터, 또한 동일한 성능의 다른 배터리로부터 데이터 포인트를 더하는 것은 식(1)의 판단 곡선/알고리즘의 정확도 및 신뢰성을 증가킨다. 이 곡선은 동일한 배터리의 OCV의 상이한 사이클 레이지로 조정될 수 있다. 조정의 정도는 사이클 레이지가 얼마나 타이트한 지에 달려있다. 그러나, 0%에서 100% SOC의 선택된 사이클 레이지는 표준 납-산 사이클링 결과치와 대부분 일치한다.

따라서, 전압 한계치에 대하여 사이클 레이지를 확장하는 것에 의해서 용량 및 효율에 있어서 매우 작은 이득을 얻게 된다. 따라서, 결과적으로 유도된 알고리즘에 매우 작은 영향을 미치게 된다. 상이한 배터리 타입(구조, 물질, automotive, 산업 등)은 약간씩 상이한 사이클링 범위 및 조건에 따라 동작한다. 유도된 알고리즘(식 2)을 사용하는 것은, 위에서 기재한 바와 같이, 정확도의 손실을 초래하게 되지만, 그 오차는 큰 문제는 없다. 그러나, 측정에 최고 가능 정확도를 유지하기 위하여, 데이터 축적에 대하여 새로운 샘플 세트를 사용하여 알고리즘이 다시 유도될 수 있다.

식(1)의 알고리즘의 타입은 충전 또는 방전 후에 평형 상태에 도달하는 배터리를 분석하기 위해서 사용된다. 그러나, 배터리가 최근에 충전되거나 또는 방전된 후, 또는 배터리가 분극화 상태를 개발한 후에, 배터리가 동작일때(즉, 비 평형 상태) 배터리의 OCV가 측정되면, 식(1)은 신뢰성을 상식하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 발명의 다른 측면이 적용된다. 여기서, 분석되는 동작 전위의 OCV는 측정되고 다른 알고리즘에 사용되어 배터리가 휴식 상태에 있는 것 처럼 예측된 OCV 값(즉, "OCV_PRED")이 구해진다. OCV_PRED가 합리적인 정도의 정확도를 갖고 구해지면, 그것은 식(1)에 기초한 SOC를 판단하는데 사용된다.

테스트된 배터리의 OCV_PRED값은 배터리의 전류 OCV, OCV가 변화하는 속도, 시험 장소의 온도 조건과 비교한 안정화 기간 동안의 배터리의 온도의 함수로 판단된다. 이렇게 측정되고 계산된 파라미터는 제 2 타입의 알고리즘에 사용되어 시험중인 배터리의 예측되는 OCV를 판단한다. 본 발명의 케이스에 있어서, 모든 데이터는 상온에서 구해진다.

단계2- OCV _PRED 알고리즘의 개발

OCV_PRED판단은, 상기 세 개의 가변 파라미터(OCV, OCV의 변화율, 배터리 온도)의 선형 함수로서 비교적 정확하게 이루어짐이 발견되었다. 상기 선형 함수(알고리즘)은 각각의 SOC 값에서의 안정화 기간동안 단계1에서 요구되는 상기 세 개의 파라미터의 데이터들로부터 생성된다. 이러한 데이터들은 OCV_PRED알고리즘을 개발하기 위해, 예를 들어 마이크로소트사의 엑셀(EXCEL) 프로그램에서 발견되는 것과 같은 선형 추산 기술로 처리된다. 생성된 알고리즘은 OCV 파라미터, OCV의 변화율(dV/dt) 및 배터리 케이스 온도 각각에 비중을 둔다. 상기 알고리즘의 일반적인 형태는 다음과 같다:

OCV_PRED=a*OCVc +b*dV/dt -c*Temp -d (3).

위 식에서 OCVc는 배터리 작동 상태에서 측정되는 OCV이며 a, b, c 및 d는 수치값이다.

다른 SOC 범위에서 세 개의 가변 파라미터의 계수 a, b 및 c 와 오프셋 d는 다르다는 것이 발견되었다. 상기 변수와 OCV_PRED와의 관계에서의 차이는 몇몇 영역으로 분리될 수 있다. 예를 들어, 두 개의 영역이 존재할 수 있다. 이 때, 다른 계수를 갖는 식(3)과 같은 두 개의 알고리즘이 있다. 두 개의 영역으로 분리되는 상기 SOC 값은 배터리 타입, 사이즈 및 구조의 함수이다. 예를 들어, 제1 영역은 기본적으로 배터리 주기의 낮은 SOC 부분인 약 75%의 SOC까지의 영역이고, 제2 영역은 75% 이상의 영역이다.

일례로 배터리가 테스트되는 경우에, 낮은 SOC 범위에서 상기 파라미터 및 오프셋에 대한 비중이 하기 표 1에 나타난다.

[표 1]

OCVPRED의 결정 비중-75% 미만의 SOC에서
파라미터	비중
OCV	1.165
dV/dt	6.95
온도	-0.167
오프셋	-0.95

제2 영역은 75% 이상의 SOC에 해당한다. 이러한 영역에 대한 비중은 하기 표 2에 나타난다.

[표 2]

OCVPRED의 결정 비중-75% 이상의 SOC에서
파라미터	비중
OCV	1.027
dV/dt	9.288
온도	-0.197
오프셋	-0.56

배터리 성능에서 차이에 대한 이유는 높은 SOC 즉 75% 이상의 SOC에서 전하 방출 주기에서의 가스발생(gassing)에 기인한다. 즉, 가장 정확하게는, 배터리가 가스 발생 반응(그 상태까지 배터리를 충전하는데 사용되는 전류 및 전압에 기초한)을 받는 임의의 지점에서, 제2 배터리 조건이 사용되어야 한다. 따라서, 최종 OCV_PRED를 판단하기 위해 두 개의 다른 알고리즘이 개발된다. 예를 들어, 납축전지에 대해서:

(2.08V)*(셀의 수) 미만인 경우

OCV_PRED=OCVc*1.165 +6.95*dV/dt -0.167*Temp -0.95 (4)

(2.08V)*(셀의 수) 이상인 경우

OCV_PRED=OCVc*1.027 +9.288*dV/dt -0.0197*Temp -0.56 (5)이다.

상기 식(4), (5)에서, OCV_PRED는 예측 OCV이고,

OCVc는 측정되는 전류 OCV의 값이고,

dV/dt는 OCV의 변화율이며,

Temp는 배터리 케이스 온도이다.

두 개의 알고리즘 식(4) 및 (5)를 선택하는 구분지점은 대략적인 OCV 예측 또는 측정에 기반하여 판단된다. 75%의 SOC 근처의 영역에서 잘못된 알고리즘의 사용을 통해 제공되는 부정확함은 극미하다. 따라서 구분지점은 높은 정확도를 필요로 하지 않는다. 24V에서 정격을 갖는 납축전지를 예로 들면, 25V는 구분 지점으로 사용된다. 이 값은 셀의 개수를 곱한 2.08V로 변형될 수 있다.

수치값인 비중은 다른 형식, 다른 크기의 배터리에서는 변경될 수 있다는 사실을 주의해야 한다.

상기 알고리즘에 기반하여, 작동되는, 즉 평형상태(휴식상태) 이르지 않은 배터리의 SOC 판단을 위한 기본 절차는 다음 단계를 포함하며, 이러한 절차는 컴퓨터 A의 제어를 통해 수행된다. 제1 단계에서는, 30초의 측정 시간 내의 소정의 지점에서 서모커플에 의한 케이스의 온도에 따라 30초 동안 배터리의 OCV를 측정한다. 상기 시간의 시작에서 측정되는 초기 OCV는 측정된 최종 전압에서 차감되며, 그 값은 dV/dt를 결정하기 위해 30초의 시간으로 나누어진다. 실험자의 측정 하드웨어의 정확도에 따라, 보다 크거나 보다 작은 시간이 사용될 수 있다. 이와 같이 얻어진 데이터는 상기 식(3)의 제2 알고리즘에 적용된다. SOC 범위가 정확도를 고려한다면, 식(4) 및 식(5)와 같이, 식(3) 알고리즘을 하나 또는 둘 또는 그 이상의 수로 선택된다.

OCV, dV/dt, 온도값은 사용되는 식(3) 알고리즘에 따라 비중을 가지며, OCV_PRED가 계산된다. 그 값은 OCV_PRED대 SOC 알고리즘에서 사용되며(도 4 참조), 휴식 상태의 SOC 값의 결과가 결정된다. OCV_PRED에 기반한 휴식상태의 SOC값은, 본 발명의 원리를 사용하여 수행되는 테스트에서 5% 정확도 내에 나타난다.

본 발명은, 배터리가 휴식상태에 있을 때 방전하여 Ah 출력(사용되는 용량의 크기)과 전체 사용될 수 있는 용량을 비교하기 위해 배터리를 전체적으로 순환시킬 필요 없이, 사용자가 배터리의 SOC를 판단할 수 있게 한다. 또한, 본 발명은, 배터리가 휴식 상태에 있을 때 임의의 물리적인 및/또는 침투적인 측정을 할 필요 없이 사용자가 실제 SOC를 판단하는 것을 가하게 한다. 마지막으로, 본 발명은, 사용자가, 평형상태에 이르기를 기다릴 필요 없이 물리적으로 시간적으로 배터리의 상태와 무관하게 시간상 소정의 지점에서 SOC를 판단할 수 있게 한다.

본 발명은, 10Ah 내지 20Ah 범위에서 상업용 납축전지에 대해 성공적으로 개발되고 테스트되었다. 테스트된 배터리는 24V 일반 전압 배터리이다. 그러나 원리는 셀 개반으로 변형될 수 있다. 따라서 본 발명은 임의의 일반 배터리 전압의 범위에 대해 사용될 수 있다. 그러므로, 순환(cycling)과 모든 측정에 대한 모든 제한 및 판단 지점은 단일 셀 수준으로 변형될 수 있으며, 이후 임의의 개수의 셀 즉 임의의 전압 범위로 변형될 수 있다. 단일 납-산 셀은 일반적으로 2V의 전압을 가지며, 24V 배터리용으로 개발되는 모든 제한과 값들은 12를 나눔으로써 단일 셀으로 변형될 수 있다.

본 발명의 고유한 특징은 단지 설명의 편의를 위해 하나 이상의 도면에 도시된다. 각각의 특징은 본 발명에 의해 다른 특징과 결합될 수 있다. 다른 실시형태가 당 기술분에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 인식될 수 있으며, 청구 범위 내에 포함된 것으로 볼 수 있다.

Claims (11)

1. 배터리의 충전 상태(SOC) 판단 방법에 있어서,

   상기 배터리가 상이한 레벨의 SOC에 도달할 때까지 충전 또는 방전하는 단계;

   상기의 충전 또는 방전이 정지되고 상기 배터리가 평형의 안정화 상태에 도달한 이후 시점에서 상이한 SOC 레벨 각각에서 배터리의 개방 회로 전압(OCV)을 측정하는 단계; 및

   안정화 상태(OCV_REST)에서 SOC의 상이한 값에 대해서 배터리 OCV의 제 1 유형의 알고리즘을 개발하는 단계를 포함한 배터리의 충전 상태 판단방법.
2. 제1항에 있어서,

   테스트되는 배터리의 OCV_REST를 측정하는 단계; 및

   상기 제 1 타입의 알고리즘을 테스트되는 배터리의 측정된 OCV_REST에 적용하여 배터리 SOC를 판단하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리의 충전 상태 판단방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 제1 타입의 알고리즘은,

   SOC = a * OCV_REST- b, 여기서 a 및 b는 수치인 것을 특징으로 하는 배터리의 충전 상태 판단방법.
4. 제3항에 있어서, 납축전지에 대하여 상기 제1 타입의 알고리즘은,

   SOC = 0.35 * OCV_REST- 7.93 인 것을 특징으로 하는 배터리의 충전 상태 판단방법.
5. 제1항에 있어서,

   배터리의 충전 또는 방전이 어떤 주어진 SOC 레벨에서 정지되는 시점으로부터, 안정화 상태에 도달할 때까지의 안정화 주기 동안의 여러가지 시점에서 배터리의 OCV, OCV의 변화 속도 및 배터리의 온도의 데이터 파라미터를 획득하는 단계; 및

   상기 획득된 데이터로부터 상기 안정화 주기 동안에 획득된 데이터 파라미터에 관련된 예측된 OCV 값(OCV_PRED)을 계산하는 적어도 하나의 제2 타입의 알고리즘을 개발하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리의 충전 상태 판단방법.
6. 제5항에 있어서, 상기 적어도 하나의 제2 타입의 알고리즘은,

   OCV_PRED= a* OCVC + b* dV/dt + c* Temp - d 이고,

   여기서 a, b, c 및 d는 수치값이고, OCV_PRED는 예측되는 OCV, OCVc 는 측정된 전류 OCV의 값, dV/dt는 OCV의 변화 속도이고, Temp는 배터리 케이스의 온도인 것을 특징으로 하는 배터리의 충전 상태 판단방법.
7. 제6항에 있어서, 상기 두 개의 제 2 타입의 알고리즘은,

   배터리 SOC의 각각의 상이한 범위에 대하여 상이한 a, b, c 및 d 값을 갖도록 개발되는 것을 특징으로 하는 배터리의 충전 상태 판단방법.
8. 제7항에 있어서, 여기서 납축전지에 대하여 각각의 숫자에 대한 가중치는:

   (2.08V) * (셀의 개수) 미만인 경우,

   OCV_PRED= 1.165* OCVC + 6.95*dV/dt - 0.167* Temp - 0.95; 및

   (2.08V) * (셀의 개수) 이상인 경우,

   OCV_PRED= 1.027* OCVC + 9.288*dV/dt - 0.0197* Temp - 0.56 인 것을 특징으로 하는 배터리의 충전 상태 판단방법
9. 제5항에 있어서,

   안정화 기간의 어떤 시점에서 테스트되는 배터리의 전류 OCV, OCV의 변화 속도 및 온도를 측정하는 단계;

   테스트되는 배터리의 측정 데이터를 제 2 타입의 알고리즘에 인가하여 OCV_PRED를 판단하는 단계; 및

   제 1 타입의 알고리즘 식을 OCV_PRED값에 인가하여 휴식 상태에 있는 테스트되는 배터리에 해당되는 배터리 SOC 값을 구하는 단계를 추가로 갖는 것을 특징으로 하는 배터리의 충전 상태 판단방법.
10. 청구항 제 7 항에 있어서,

    안정화 기간의 어떤 시점에서 테스트되는 배터리의 전류 OCV, OCV의 변화 속도 및 온도를 측정하는 단계;

    테스트되는 배터리의 측정 데이터를 배터리 SOC 범위에 기초하여 선택된 제 2 타입 알고리즘 중의 하나에 인가하여 OCV_PRED를 판단하는 단계; 및

    제 1 타입의 알고리즘 식을 OCV_PRED값에 인가하여 휴식 상태에 있는 테스트되는 배터리에 해당되는 배터리 SOC 값을 구하는 단계를 추가로 갖는 것을 특징으로 하는 배터리의 충전 상태 판단방법.
11. 청구항 제10항에 있어서, 상기 다중셀 납축전지의 제 2 타입의 알고리즘은:

    (2.08V) * (셀의 개수) 미만인 경우,

    OCV_PRED= 1.165* OCVC + 6.95*dV/dt - 0.167* Temp - 0.95; 및

    (2.08V) * (# of cells) 이상인 경우,

    OCV_PRED= 1.027* OCVC + 9.288*dV/dt - 0.0197* Temp - 0.56 인 것을 특징으로 하는 배터리의 충전 상태 판단방법.