KR20140089955A - 배터리 팩에 포함된 다수의 배터리 셀에 대한 전압 데이터 관리 장치 및 방법 - Google Patents

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KR20140089955A
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Abstract

본 발명은 대량의 전압 데이터를 효율적으로 압축, 저장 및 복원할 수 있는 전압 데이터 관리 장치 및 방법을 개시한다. 본 발명에 따른 전압 데이터 관리 장치는, 배터리 팩에 포함된 다수의 배터리 셀에 대한 전압을 측정하는 전압 센싱부; 상기 전압 센싱부에서 측정된 다수의 전압 데이터를 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform)을 수행하는 변환부; 상기 변환된 전압 데이터(이하 'DCT 계수')를 미리 설정된 소수점 이하 자리까지 양자화하는 샘플링부; 및 상기 샘플링된 DCT 계수에서 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 압축부;를 포함한다. 본 발명에 따르면, 다량의 전압 데이터를 효율적으로 압축하여 저장할 수 있으며, 압축된 데이터를 원 데이터에 상당히 가깝게 복원할 수 있다.

Description

배터리 팩에 포함된 다수의 배터리 셀에 대한 전압 데이터 관리 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR MANAGING VOLTAGE DATA OF A PLURALITY BATTERY CELLS IN BATTERY PACK}
본 발명은 전압 데이터 관리 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 배터리 팩에 포함된 다수의 배터리 셀에 대한 전압 데이터를 효율적으로 압축하여 저장 및 관리할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.
제품군에 따른 적용 용이성이 높고, 높은 에너지 밀도 등의 전기적 특성을 가지는 이차전지는 휴대용 기기뿐만 아니라 전기적 구동원에 의하여 구동하는 전기차량(EV, Electric Vehicle) 또는 하이브리드 차량(HV, Hybrid Vehicle), 전력 저장 장치(Energy Storage System) 등에 보편적으로 응용되고 있다. 이러한 이차전지는 화석 연료의 사용을 획기적으로 감소시킬 수 있다는 일차적인 장점뿐만 아니라 에너지의 사용에 따른 부산물이 전혀 발생되지 않는다는 점에서 친환경 및 에너지 효율성 제고를 위한 새로운 에너지원으로 주목 받고 있다.
도 1은 종래 기술에 따른 배터리 팩(10)의 구성을 개략적으로 도시한 블럭도이다.
도 1을 참조하면, 상기 전기 차량 등에 적용되는 이차전지는 고출력을 얻기 위해 복수의 단위 배터리 셀(11, cell)를 포함하는 배터리 모듈(12)을 직렬로 연결하여 배터리 팩(10)을 구성하고 있다. 그리고, 상기 단위 배터리 셀(11)은 양극 및 음극 집전체, 세퍼레이터, 활물질, 전해액 등을 포함하여 구성 요소들 간의 전기 화학적 반응에 의하여 반복적인 충방전이 가능하다.
이러한 기본적 구조에 더하여, 상기 배터리 팩(10)에는 모터 등의 구동부하에 대한 전력 공급 제어, 충방전 제어, 전압의 평활화(equalization) 제어, SOC(State Of Charge) 등의 추정을 위한 알고리즘이 적용되어 각각의 배터리 셀 및 배터리 팩의 상태를 모니터링하고 제어하는 BMS(13, Battery Management System) 등이 추가적으로 포함되어 구성된다.
상기 BMS(13)는 각각의 배터리 셀(11), 배터리 모듈(12) 및 배터리 팩(10)을 제어하기 위해 전류, 전압 등의 전기적 특성값을 측정한다. 특히, 복수의 배터리 셀(11)을 직/병렬로 연결한 배터리 팩의 경우, 충방전 시에는 각 배터리 셀(11)의 충전상태(State of Charge: SOC)를 적절히 유지하고 과충전이나 과방전과 같은 이상 상황으로부터 배터리 팩(10)을 보호하기 위해 각 배터리 셀(11)의 전압을 주기적으로 측정한다.
이때, 측정된 전압 데이터의 양은 상기 배터리 팩(10)에 포함된 배터리 셀(11)의 개수에 비례한다. 그리고, 상기 BMS(13)가 주기적을 상기 배터리 셀(11)들의 전압을 측정한 횟수에 따라 상기 전압 데이터의 양이 증가한다. 따라서, 배터리 팩(10)을 사용하는 기간이 길어지면 길어질 수록 측정된 배터리 셀(11)의 전압 데이터는 점차적으로 증가할 것이며, 이로 인해 전압 데이터를 저장하는 메모리 장치에는 점차적으로 저장공간의 한계에 도달할 것이다.
따라서, 최근 대용량/고출력의 배터리 팩(10)의 수요가 점차 증가하는 추세에 맞추어, 대량의 전압 데이터를 효율적으로 압축하여 보관하고, 이를 다시 원 데이터에 근접하게 복원할 수 있는 기술이 요구된다.
본 발명은 상기와 같은 종래 기술을 인식하여 안출된 것으로서, 대량의 전압 데이터를 효율적으로 압축, 저장 및 복원할 수 있는 전압 데이터 관리 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 전압 데이터 관리 장치는, 배터리 팩에 포함된 다수의 배터리 셀에 대한 전압을 측정하는 전압 센싱부; 상기 전압 센싱부에서 측정된 다수의 전압 데이터를 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform)을 수행하는 변환부; 상기 변환된 전압 데이터(이하 'DCT 계수')를 미리 설정된 소수점 이하 자리까지 양자화하는 샘플링부; 및 상기 샘플링된 DCT 계수에서 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 압축부;를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 변환부는 1차원 이산 코사인 변환을 한다. 이 경우, 상기 압축부는 저 주파수에 해당하는 DCT 계수부터 추출하여 미리 설정한 개수의 이상의 제로 DCT 계수가 연속적으로 검출될 때, 상기 연속 검출된 제로 DCT 계수의 가장 첫 제로 DCT 계수 이후의 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거할 수 있다. 또한, 상기 압축부는 미리 설정한 저 주파수에 해당하는 DCT 계수 이상의 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거할 수도 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 변환부는 NⅹM 행렬(N 및 M은 2이상의 자연수)을 기초로 하는 2차원 이산 코사인 변환한다. 이 경우, 상기 압축부는 행렬의 좌측 상단에 분포하는 저 주파수에 해당하는 DCT 계수를 추출하여 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거한다. 또한, 상기 압축부는 행렬의 좌측 상단에 분포하는 저 주파수에 해당하는 DCT 계수 중 미리 설정된 DCT 계수를 추출하여 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거할 수도 있다. 또 한편, 상기 압축부는 행렬의 [1,1]부터 지그재그 방식으로 저 주파수에 해당하는 DCT 계수를 추출하고, 미리 설정한 개수의 이상의 제로 DCT 계수가 연속적으로 검출될 때 상기 연속 검출된 제로 DCT 계수의 가장 첫 제로 DCT 계수 이후의 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거할 수도 있다. 상기 압축부는 행렬의 [1,1]부터 지그재그 방식으로 저 주파수에 해당하는 DCT 계수를 추출하고, 미리 설정한 주파수 이상의 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 것도 가능하다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 변환부는 상기 전압 센싱부에서 측정된 다수의 전압 데이터 중 전압 데이터의 평균값보다 미리 설정된 값 이상 차이가 있는 전압값을 검출하고, 상기 검출된 전압값을 인접하는 배터리 셀의 평균값으로 대체한 전압 데이터를 이산 코사인 변환한다. 이 경우, 상기 압축부는 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거한 전압 데이터에 상기 검출된 전압값 및 상기 검출된 전압값을 가지는 셀의 위치 정보를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 전압 데이터 관리 장치는 상기 전압 데이터 및 DCT 계수를 저장하는 메모리부; 더 포함할 수 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 전압 데이터 관리 방법은, (a) 배터리 팩에 포함된 다수의 배터리 셀에 대한 전압을 측정하는 단계; (b) 상기 측정된 다수의 전압 데이터를 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform)하는 단계; (c) 상기 변환된 전압 데이터(이하 'DCT 계수')를 미리 설정된 소수점 이하 자리까지 양자화하는 단계; 및 (d) 상기 샘플링된 DCT 계수에서 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 단계;를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 (b)단계 1차원 이산 코사인 변환을 하는 단계이다. 이 경우, 상기 (d)단계는 저 주파수의 DCT 계수부터 추출하여 미리 설정한 개수의 이상의 제로 DCT 계수가 연속적으로 검출될 때, 상기 연속 검출된 제로 DCT 계수의 가장 첫 제로 DCT 계수 이후의 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 단계가 될 수 있다. 또한, 상기 (d)단계는 미리 설정한 저 주파수에 해당하는 DCT 계수 이상의 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 단계가 될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 (b)단계는 NⅹM 행렬(N 및 M은 2이상의 자연수)을 기초로 하는 2차원 이산 코사인 변환하는 단계이다. 이 경우, 상기 (d)단계는 행렬의 좌측 상단에 분포하는 저 주파수에 해당하는 DCT 계수를 추출하여 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 단계가 될 수 있다. 또한, 상기 (d)단계는 행렬의 좌측 상단에 분포하는 저 주파수에 해당하는 DCT 계수 중 미리 설정된 DCT 계수를 추출하여 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 단계가 될 수도 있다. 또 한편, 상기 (d)단계는 행렬의 [1,1]부터 지그재그 방식으로 저 주파수에 해당하는 DCT 계수를 추출하고, 미리 설정한 개수의 이상의 제로 DCT 계수가 연속적으로 검출될 때 상기 연속 검출된 제로 DCT 계수의 가장 첫 제로 DCT 계수 이후의 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 단계가 될 수도 있다. 상기 (d)단계는 행렬의 [1,1]부터 지그재그 방식으로 저 주파수에 해당하는 DCT 계수를 추출하고, 미리 설정한 주파수 이상의 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 단계인 것도 가능하다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 (d)단계는 상기 측정된 다수의 전압 데이터 중 전압 데이터의 평균값보다 미리 설정된 값 이상 차이가 있는 전압값을 검출하고, 상기 검출된 전압값을 인접하는 배터리 셀의 평균값으로 대체한 전압 데이터를 이산 코사인 변환하는 단계이다. 이 경우, 상기 (d)단계는 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거한 전압 데이터에 상기 검출된 전압값 및 상기 검출된 전압값을 가지는 셀의 위치 정보를 포함시키는 하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 전압 데이터 관리 방법은, 상기 (a)단계 내지 (d)단계는 각 단계의 전압 데이터 및 DCT 계수를 저장하는 단계; 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 다량의 전압 데이터를 효율적으로 압축하여 저장할 수 있으며, 압축된 데이터를 원 데이터에 상당히 가깝게 복원할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 많은 양의 데이터를 효율적으로 압축하여 저장하므로, 메모리 장치의 크기 및 비용을 줄일 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 통신망을 이용하여 데이터를 전송할 경우, 데이터의 양이 작아서 빠른 시간에 전송이 가능하다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 후술하는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니 된다.
도 1은 종래 기술에 따른 배터리 팩의 구성을 개략적으로 도시한 블럭도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전압 데이터 관리 장치의 구성을 개략적으로 도시한 블럭도이다.
도 3은 전압 데이터를 2차원 행렬로 정렬한 예시도이다.
도 4는 각각의 전압 데이터 값이 기재된 8ⅹ8 행렬의 예시도이다.
도 5는 2차원 이산 코사인 변환을 통해 DCT 계수를 산출한 결과를 나타내는 예시도이다.
도 6은 변환된 전압 데이터가 샘플링부를 통해 양자화된 결과를 나타내는 예시도이다.
도 7은 압축된 전압 데이터를 나타내는 예시도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 지그재그로 DCT 계수를 추출하는 방식을 도식한 개념도이다.
도 9는 전압 데이터에 오류가 발생한 경우의 예시도이다.
도 10은 오류가 발생한 전압 데이터를 수정한 경우의 예시도이다.
도 11은 도 7에 도시된 압축된 전압 데이터에 오류가 발생한 셀의 위치 정보 및 원래 전압값을 추가한 예시도이다.
도 12는 압축된 전압 데이터를 역 이산 코사인 변환을 이용하여 복원한 데이터이다.
도 13은 도 4의 원 전압 데이터와 도 12의 복원된 전압 데이터의 차이값을 나타내는 표이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전압 데이터 관리 장치(20)의 구성을 개략적으로 도시한 블럭도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 전압 데이터 관리 장치(20)는 전압 센싱부(21), 변환부(22), 샘플링부(23) 및 압축부(24)를 포함한다.
상기 전압 센싱부(21)는 배터리 팩에 포함된 다수의 배터리 셀에 대한 전압을 측정한다.
상기 배터리 팩은 원하는 출력 또는 충전 및 방전 용량을 얻기 위해 다수의 배터리 셀을 직렬 또는 병렬로 연결한 것을 의미한다. 상기 배터리 셀은 양극 및 음극 집전체, 세퍼레이터, 활물질, 전해액 등을 포함하여 구성 요소들 간의 전기 화학적 반응에 의하여 반복적인 충방전이 가능하다. 상기 배터리 셀은 재충전이 가능한 리튬 이온 전지, 리튬 폴리머 전지, 니켈 카드늄 전지, 니켈 수소 전지, 니켈 아연 전지 등으로 배터리 셀의 종류는 특별히 한정되지 않는다. 또한, 상기 배터리 팩에 포함된 배터리 셀의 개수에 의해 본 발명이 제한되지 않는다.
상기 변환부(22)는 상기 전압 센싱부(21)에서 측정된 다수의 배터리 셀에 대한 전압값(이하 '전압 데이터')를 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform)한다.
이산 코사인 변환이란, 임의의 데이터를 코사인 함수의 합으로 표현되도록 변환하는 것을 의미한다. 임의의 데이터를 나타내는 함수 f(i)를 이산 코사인 변환을 통해 표현하면 아래 수학식 1과 같다.
Figure pat00001
상기 수학식 1에서 코사인 함수의 진폭 F(n)를 DCT 계수(DCT coefficient)라고 하며, 상기 DCT 계수를 구하는 것을 이산 코사인 변환이라고 한다. 상기 DCT 계수는 아래의 수학식 2에 의해 구할 수 있다.
Figure pat00002
상기 수학식 2를 통해 상기 DCT 계수 즉, F(i)를 구하는 과정이 이산 코사인 변환이었다면, 상기 DCT 계수를 이용하여 상기 수학식 1을 통해 원래 임의의 함수 f(i)를 구하는 과정을 역 이산 코사인 변환(Inverse Discrete Cosine Transform)이라고 한다.
한편, 상기 수학식 1 및 2는 1차원 이산 코사인 변환의 방법이다. 임의의 데이터를 NⅹM 행렬(N 및 M은 2이상의 자연수)로 표현할 경우, 2차원 이산 코사인 변환을 통해 DCT 계수를 찾는 방법은 아래 수학식 3과 같다.
Figure pat00003
상기 수학식 3을 통해 구한 DCT 계수를 이용하여 2차원 역 이산 코사인 변환(Inverse Discrete Cosine Transform)은 아래의 수학식 4와 같다.
Figure pat00004
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 변환부(22)는 상기 수학식 1 및 2에 따라 1차원 이산 코사인 변환을 한다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 변환부(22)는 상기 수학식 3 및 4에 따라 2차원 이산 코사인 변환을 한다.
도 3은 전압 데이터를 2차원 행렬로 정렬한 예시도이다.
이하 설명의 편의를 위해 상기 변환부(22)가 2차원 이산 코사인 변환을 수행하는 예시를 중심으로 설명하도록 하겠다. 그러나, 본 발명이 본 예시에 제한되는 것은 아니다.
이를 위해 배터리 팩에는 N개의 배터리 모듈이 직렬로 연결되어 있으며, 배터리 모듈은 M개의 배터리 셀이 직렬로 연결되어 있다고 가정하겠다. 따라서, 배터리 셀들에 대한 전압 데이터는 배터리 셀이 포함된 배터리 모듈의 순서에 따라 행(row)이 결정되고, 배터리 모듈에 포함된 배터리 셀의 순서에 따라 열(column)이 결정된다. 따라서, 도 3을 참조하면 전압 데이터가 NⅹM 행렬로 정렬된 것을 확인할 수 있다.
이하 상기 예시를 보다 구체적으로 설명하기 위해, 하나의 배터리 팩은 8개의 배터리 모듈(N=8)로 구성되어 있으며, 각각의 배터리 모듈에는 8개의 배터리 셀(M=8)로 구성된 것으로 가정하겠다. 그리고, 상기 전압 센싱부(21)는 총 64개의 배터리 셀에 대한 전압을 측정하여 전압 데이터가 8ⅹ8 행렬로 정렬되어 있다고 가정하겠다. 또한, 이하 행렬의 특정 셀을 지칭할 경우, '[행, 열]'에 해당하는 숫자를 기재하여 표현하도록 하겠다.
도 4는 각각의 전압 데이터 값이 기재된 8ⅹ8 행렬의 예시도이다.
도 4를 참조하면, 배터리 팩에 포함된 64개의 배터리 셀에 대한 각각의 전압값이 3.830V ~ 3.870V 사이의 값을 가지고 있는 것을 확인할 수 있다. 즉, 다수의 배터리 셀의 전압 사이에서 가장 높은 전압값과 가장 낮은 전압값 사이에 차이가 0.040V로서 상대적으로 큰 차이를 보이지 않는 경향이 있다는 것을 알 수 있다. 이 것은 배터리 팩이 부하에 전력을 공급하기 위해 방전할 경우 또는 반대로 배터리 팩이 외부에서 공급된 전력에 의해 충전될 경우, 모든 배터리 셀이 함께 방전 및 충전되기 때문이다. 또한, 배터리 팩이 충전 및 방전을 마치고 각각 배터리 셀 사이에 전압 불균형이 발생할 경우, 필요에 따라서 전압의 평활화(equalization)을 하기 때문에 상기 배터리 셀들의 전압 편차는 더욱 더 작아지는 특징에서 비롯된 것이다.
도 5는 2차원 이산 코사인 변환을 통해 DCT 계수를 산출한 결과를 나타내는 예시도이다.
도 5를 참조하면, 각 행렬마다 상기 수학식 3 및 4 통해 구한 DCT 계수를 확인할 수 있다. DCT 계수를 구하는 방법은 상술하였으므로, 반복적인 설명은 생략하도록 한다.
다시 도 1을 참조하면, 상기 샘플링부(23)는 상기 변환된 전압 데이터 즉, DCT 계수를 미리 설정된 소수점 이하 자리까지 양자화한다. 상기 양자화(Quantization)란, DTC 계수 중 일부를 '0'으로 만드는 작업을 의미한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 샘플링부(23)는 변환된 전압 데이터 즉, DCT 계수의 소수점 둘째 자리까지만 보존하고 소수점 셋째 자리부터 값은 모두 제거하여 양자화한다. 한편, 상기 샘플링부(23)가 양자화하는 소수점 자리는 다양하게 설정될 수 있다.
도 6은 변환된 전압 데이터가 샘플링부(23)를 통해 양자화된 결과를 나타내는 예시도이다.
도 6을 참조하면, 양자화를 통해 DCT 계수는 행렬의 좌측 상단에 분포하는 저 주파수에 해당하는 DCT 계수를 중심으로 남겨지고, 행렬의 우측 하단에 분포하는 고 주파수에 해당하는 DCT 계수는 모두 '0'으로 변화된 것을 확인할 수 있다. 이 것은 배터리 팩에 포함된 다수의 배터리 셀의 전압 사이에 큰 차이가 없는 특성에 비롯된 것이다. 즉, 전압 데이터의 분포도가 낮을 수록, 저 주파수에 해당하는 DCT 계수에는 역 이산 코사인 변환할 때 상대적으로 의미 있는 값이 형성되고, 고 주파수에 해당하는 DCT 계수에는 역 이산 코사인 변환할 때 상대적으로 의미 없는 값이 형성된다.
다시 도 1을 참조하면, 상기 압축부(24)는 상기 샘플링된 DCT 계수 중 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하여 저장하고자 하는 데이터의 양을 효율적으로 줄인다.
도 7은 압축된 전압 데이터를 나타내는 예시도이다.
도 7을 참조하면, 도 6에 나타낸 행렬의 저 주파수에 해당하는 DCT 계수를 중심으로 추출된 것을 확인할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 압축부(24)는 행렬의 좌측 상단에 분포하는 저 주파수에 해당하는 DCT 계수 중 미리 설정된 영역의 DCT 계수를 추출하여 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거한다. 이때, 추출되는 DCT 계수의 영역 및 개수는 다양하게 설정될 수 있음은 자명하다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 압축부(24)는 행렬의 [1,1]부터 지그재그(zigzag) 방식으로 저 주파수에 해당하는 DCT 계수를 추출하고, 미리 설정한 주파수 이상의 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 지그재그로 DCT 계수를 추출하는 방식을 도식한 개념도이다.
도 8을 참조하면, 행렬의 각 셀마다 숫자가 적혀있는 것을 확인할 수 있다. 상기 숫자는 지그재그 방식으로 DCT 계수를 추출되는 순서이다. 따라서, 행렬의 가장 왼쪽 상단에 위한한 [1,1]부터 출발한다. 그리고, [1,1]에서 [2,1]로 이동하고, 대각 위 방향에 있는 [1,2]로 이동한다. [1,2]에서는 대각 위 방향에 더 이상 데이터가 없으므로 우측에 있는 [1,3]으로 이동한다. [1,3]에서는 대각 아래 방향에 있는 [2,2], [3,1]로 순차적으로 이동한다. 즉, [1,1]부터 시작해서 우 대각 아래 방향으로 지그재그 방식으로 DCT 계수를 추축하는 것을 이해할 수 있다. 이때, 미리 설정된 주파수까지 DCT 계수를 추출하고, 나머지 성분을 제거하여 행렬의 좌측 상단에 분포하는 저 주파수 성분을 추출하는 것이다. 따라서, 도 7에 도시된 실시예는 14번째 주파수에 해당하는 DCT 계수를 추출한 예시이다. 그러나, 상기 추출되는 DCT 계수의 개수는 다양하게 설정될 수 있음은 자명하다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 압축부(24)는 행렬의 [1,1]부터 지그재그 방식으로 주파수 성분을 추출하고, 미리 설정한 개수의 이상의 제로 DCT 계수가 연속적으로 검출될 때 상기 연속 검출된 제로 DCT 계수의 가장 첫 제로 DCT 계수 이후의 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거한다.
앞서 도 8을 참고하여 설명한 지그재그 방식으로 도 6의 DCT 계수들을 순서대로 추출한다고 가정해보겠다. 이 경우, 15번째 주파수에 해당하는 DCT 계수 이후에는 모두 '0'의 값을 가지는 것을 확인할 수 있다. 따라서, 6개 이상의 제로 DCT 계수가 연속적으로 추출될 경우, 가장 첫 제로 DCT 계수인 [5,1]부터 이후 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거한다. 그 결과, 도 7에 도시된 것처럼 압출된 데이터가 추출된다.
한편 상기 변환부(22)가 1차원 이산 코사인 변환을 할 경우, 상기 압축부(24)는 미리 설정한 저 주파수에 해당하는 DCT 계수 이상의 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거할 수 있다. 또한, 상기 압축부(24)는 저 주파수의 DCT 계수부터 추출하여 미리 설정한 개수의 이상의 제로 DCT 계수가 연속적으로 검출될 때, 상기 연속 검출된 제로 DCT 계수의 가장 첫 제로 DCT 계수 이후의 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 변환부(22)는 상기 전압 센싱부(21)에서 측정된 다수의 전압 데이터 중 전압 데이터의 평균값을 구한다. 그리고, 상기 변환부(22)는 상기 산출된 전압 데이터의 평균값과 각 전압 데이터를 비교하여, 산출된 전압 데이터의 평균값보다 미리 설정된 값 이상 차이가 있는 전압값이 있는지 판단한다. 산출된 전압 데이터의 평균값보다 미리 설정된 값 이상 차이가 있는 전압값이 있는 경우 해당 전압값을 검출하고, 상기 검출된 전압값을 인접하는 배터리 셀의 평균값으로 대체한다. 그리고, 상기 검출된 전압값을 인접하는 배터리 셀의 평균값으로 대체한 이후, 다수의 전압 데이터를 이산 코사인 변환한다.
도 9는 전압 데이터에 오류가 발생한 경우의 예시도이다.
도 9를 참조하면, [3,2]에 1.500V가 측정되어 다른 전압 데이터와 차이가 많이 발생한 것을 확인할 수 있다. 상기 도 9에 도시된 예시를 그대로 이용하여 이산 코사인 변환을 할 경우, 고 주파수에 해당하는 DCT 계수에 의미 있는 값이 형성된다. 즉, 상기 샘플링부(23)가 양자화를 통해 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 '0'으로 만들 때, 상당수의 고 주파수에 해당하는 DCT 계수가 '0'이 되지 않는다. 이 경우, 대량의 데이터를 효율적으로 압축하지 못 할뿐더러, 압축된 데이터를 역 이산 코사인 변환을 통해 다시 원 데이터로 복원할 경우에도 오차가 많이 발생하게 된다.
도 10은 오류가 발생한 전압 데이터를 수정한 경우의 예시도이다.
도 10을 참조하면, 도 9에 도시된 예시에서 오류가 발생한 [3,2]의 값이 1.500V에서 3.858V로 수정된 것을 확인할 수 있다. 상기 오류가 발생한 전압 데이터 값을 인접하는 배터리 셀의 평균값으로 대체한 후에 이산 코사인 변환하여, 대량의 데이터를 효율적으로 압축할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 압축부(24)는 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거한 전압 데이터에 상기 검출된 전압값 및 상기 검출된 전압값을 가지는 셀의 위치 정보를 더 포함한다.
도 11은 도 7에 도시된 압축된 전압 데이터에 오류가 발생한 셀의 위치 정보 및 원래 전압값을 추가한 예시도이다.
도 11을 참조하면, 마지막에서 두 번째 칸에는 오류가 발생한 셀의 위치인 [3,2]에 대응하는 정보로서 '32'가 기재되어 있으면, 마지막 칸에는 상기 셀에서 최초 측정된 배터리 셀의 전압값인 1.500V가 기재되어 있는 것을 확인할 수 있다. 역 이산 코사인 변환을 통해 원 데이터를 복원할 때, 상기 두 정보를 이용하여 원 데이터에 더 가깝게 복원할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 전압 데이터 관리 장치(20)는 상기 전압 데이터 및 DCT 계수를 저장하는 메모리부(도면 미도시)를 더 포함할 수 있다. 상기 메모리부는 RAM, ROM, EEPROM등 데이터를 기록하고 소거할 수 있다고 알려진 공지의 반도체 소자나 하드 디스크와 같은 대용량 저장매체로서, 디바이스의 종류에 상관 없이 정보가 저장되는 디바이스를 총칭하는 것으로서 특정 메모리 디바이스를 지칭하는 것은 아니다.
본 발명에 따르면, 다량의 전압 데이터를 효율적으로 압축하여 저장할 수 있으며, 압축된 데이터를 원 데이터에 상당히 가깝게 복원할 수 있다.
도 4에 기재된 각각의 전압값을 12bit로 저장할 경우, 64개의 셀을 저장해야 하므로 총 768bits가 필요하다. 반면, 도 7에 도시된 전압 데이터를 12bit로 저장할 경우, 14개의 셀을 저장하므로 총 168bits가 필요하다. 따라서, 압축률이 약 78%로서 매우 효율적이다.
도 12는 압축된 전압 데이터를 역 이산 코사인 변환을 이용하여 복원한 데이터이다.
그리고, 도 13은 도 4의 원 전압 데이터와 도 12의 복원된 전압 데이터의 차이값을 나타내는 표이다.
도 13을 통해 확인할 수 있듯이, 각각의 전압 데이터는 원 전압 데이터와 큰 차이를 보이지 않으며, 평균 오차는 0.0087V로서 상당히 낮은 오차 값을 가지고 있다. 상기 오차는 전압 센싱 및 ADC과정에서 발생할 수 있는 오차로서 복원된 전압 데이터가 상당히 높은 신뢰도를 가질 수 있음을 증명한다.
또한, 본 발명에 따르면, 많은 양의 데이터를 효율적으로 압축하여 저장하므로, 메모리 장치의 크기 및 비용을 줄일 수 있다. 나아가, 통신망을 이용하여 데이터를 전송할 경우, 데이터의 양이 작아서 빠른 시간에 전송이 가능하다.
한편, 본 발명을 설명함에 있어서, 도 2에 도시된 본 발명에 대한 각 구성은 물리적으로 구분되는 구성요소라기보다는 논리적으로 구분되는 구성요소로 이해되어야 한다.
즉, 각각의 구성은 본 발명의 기술사상을 실현하기 위하여 논리적인 구성요소에 해당하므로 각각의 구성요소가 통합 또는 분리되더라도 본 발명의 논리 구성이 수행하는 기능이 실현될 수 있다면 본 발명의 범위 내에 있다고 해석되어야 하며, 동일 또는 유사한 기능을 수행하는 구성요소라면 그 명칭 상의 일치성 여부와는 무관하게 본 발명의 범위 내에 있다고 해석되어야 함은 물론이다.
이상에서 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.
10 : 배터리 팩 11 : 배터리 셀
12 : 배터리 모듈 13 : BMS
20 : 전압 데이터 관리 장치 21 : 전압 센싱부
22 : 변환부 23 : 샘플링부
24 : 압축부

Claims (24)

  1. 배터리 팩에 포함된 다수의 배터리 셀에 대한 전압을 측정하는 전압 센싱부;
    상기 전압 센싱부에서 측정된 다수의 전압 데이터를 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform)을 수행하는 변환부;
    상기 변환된 전압 데이터(이하 'DCT 계수')를 미리 설정된 소수점 이하 자리까지 양자화하는 샘플링부; 및
    상기 샘플링된 DCT 계수에서 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 압축부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 변환부는, 1차원 이산 코사인 변환을 하는 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 압축부는, 저 주파수에 해당하는 DCT 계수부터 추출하여 미리 설정한 개수의 이상의 제로 DCT 계수가 연속적으로 검출될 때, 상기 연속 검출된 제로 DCT 계수의 가장 첫 제로 DCT 계수 이후의 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 압축부는, 미리 설정한 저 주파수에 해당하는 DCT 계수 이상의 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 변환부는, NⅹM 행렬(N 및 M은 2이상의 자연수)을 기초로 하는 2차원 이산 코사인 변환하는 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 압축부는, 행렬의 좌측 상단에 분포하는 저 주파수에 해당하는 DCT 계수를 추출하여 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 장치.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 압축부는, 행렬의 좌측 상단에 분포하는 저 주파수에 해당하는 DCT 계수 중 미리 설정된 DCT 계수를 추출하여 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 장치.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 압축부는, 행렬의 [1,1]부터 지그재그 방식으로 저 주파수에 해당하는 DCT 계수를 추출하고, 미리 설정한 개수의 이상의 제로 DCT 계수가 연속적으로 검출될 때 상기 연속 검출된 제로 DCT 계수의 가장 첫 제로 DCT 계수 이후의 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 장치.
  9. 제5항에 있어서,
    상기 압축부는, 행렬의 [1,1]부터 지그재그 방식으로 저 주파수에 해당하는 DCT 계수를 추출하고, 미리 설정한 주파수 이상의 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 변환부는, 상기 전압 센싱부에서 측정된 다수의 전압 데이터 중 전압 데이터의 평균값보다 미리 설정된 값 이상 차이가 있는 전압값을 검출하고, 상기 검출된 전압값을 인접하는 배터리 셀의 평균값으로 대체한 전압 데이터를 이산 코사인 변환하는 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 장치.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 압축부는, 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거한 전압 데이터에 상기 검출된 전압값 및 상기 검출된 전압값을 가지는 셀의 위치 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 장치.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 전압 데이터 및 DCT 계수를 저장하는 메모리부; 더 포함하는 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 장치.
  13. (a) 배터리 팩에 포함된 다수의 배터리 셀에 대한 전압을 측정하는 단계;
    (b) 상기 측정된 다수의 전압 데이터를 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform)하는 단계;
    (c) 상기 변환된 전압 데이터(이하 'DCT 계수')를 미리 설정된 소수점 이하 자리까지 양자화하는 단계; 및
    (d) 상기 샘플링된 DCT 계수에서 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 (b)단계, 1차원 이산 코사인 변환을 하는 단계인 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 (d)단계는, 저 주파수에 해당하는 DCT 계수부터 추출하여 미리 설정한 개수의 이상의 제로 DCT 계수가 연속적으로 검출될 때, 상기 연속 검출된 제로 DCT 계수의 가장 첫 제로 DCT 계수 이후의 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 단계인 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 방법.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 (d)단계는, 미리 설정한 저 주파수에 해당하는 DCT 계수 이상의 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 단계인 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 방법.
  17. 제13항에 있어서,
    상기 (b)단계는, NⅹM 행렬(N 및 M은 2이상의 자연수)을 기초로 하는 2차원 이산 코사인 변환하는 단계인 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 (d)단계는, 행렬의 좌측 상단에 분포하는 저 주파수에 해당하는 DCT 계수를 추출하여 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 단계인 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 방법.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 (d)단계는, 행렬의 좌측 상단에 분포하는 저 주파수에 해당하는 DCT 계수 중 미리 설정된 DCT 계수를 추출하여 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 단계인 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 방법.
  20. 제17항에 있어서,
    상기 (d)단계는, 행렬의 [1,1]부터 지그재그 방식으로 저 주파수에 해당하는 DCT 계수를 추출하고, 미리 설정한 개수의 이상의 제로 DCT 계수가 연속적으로 검출될 때 상기 연속 검출된 제로 DCT 계수의 가장 첫 제로 DCT 계수 이후의 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 단계인 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 방법.
  21. 제17항에 있어서,
    상기 (d)단계는, 행렬의 [1,1]부터 지그재그 방식으로 저 주파수에 해당하는 DCT 계수를 추출하고, 미리 설정한 주파수 이상의 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거하는 단계인 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 방법.
  22. 제13항에 있어서,
    상기 (d)단계는, 상기 측정된 다수의 전압 데이터 중 전압 데이터의 평균값보다 미리 설정된 값 이상 차이가 있는 전압값을 검출하고, 상기 검출된 전압값을 인접하는 배터리 셀의 평균값으로 대체한 전압 데이터를 이산 코사인 변환하는 단계인 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 방법.
  23. 제 22항에 있어서,
    상기 (d)단계는, 고 주파수에 해당하는 DCT 계수를 제거한 전압 데이터에 상기 검출된 전압값 및 상기 검출된 전압값을 가지는 셀의 위치 정보를 포함시키는 하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 방법.
  24. 제13항 내지 제22항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 (a)단계 내지 (d)단계는, 각 단계의 전압 데이터 및 DCT 계수를 저장하는 단계; 더 포함하는 것을 특징으로 하는 전압 데이터 관리 방법.
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