KR20150020270A - 배터리의 충전 상태의 추정 - Google Patents

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KR20150020270A
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로랑 가뇌르
마크 루체아
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Abstract

본 발명은 직렬로 접속된 여러 전기화학적 셀(
Figure pct00151
)을 포함하는 배터리의 충전 상태(
Figure pct00152
)를 추정하는 방법에 관한 것으로, 소정 시간에 셀 전압들로부터 최소 셀 전압(
Figure pct00153
) 및 최대 셀 전압(
Figure pct00154
)을 결정하는 단계; 및 관련 셀의 충전 상태가 증가할 경우에 상기 최대 셀 전압(
Figure pct00155
)에 연관된 가중치가 증가하고 관련 셀의 충전 상태가 감소할 경우에 상기 최소 셀 전압(
Figure pct00156
)에 연관된 가중치가 증가하게 하는 가중 요소들을 포함하는 수학식에 따라 상기 최소 셀 전압(
Figure pct00157
)에 그리고 상기 최대 셀 전압(
Figure pct00158
)에 분석적으로 의존하는 물리량(physical quantity;
Figure pct00159
)을 계산하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법에 관한 것이다.

Description

배터리의 충전 상태의 추정{Estimating the state of charge of a battery}
본 발명은 직렬로 접속된 복수 개의 전기화학적 셀들을 포함하는 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
전기 차량 및 하이브리드 차량의 비-제한적인 분야에서, 구동 배터리들을 위한 관리 시스템들의 주요한 도전들 중 하나는 배터리의 충전 상태(state of charge; SOC)의 추정이다. 이러한 정보는 "배터리 게이지(battery gauge)"의 형태로 대시보드 상에 디스플레이되고, 운전자로 하여금 남아 있는 단위 연료당 주행거리 자율성이 인식되게 할 수 있다. 전기 구동 차량의 자율성이 열 구동 차량의 자율성보다 훨씬 낮기 때문에, 운전자에게 가능한 가장 신뢰성 있는 정보를 제공함으로써 운전자를 안심시키는 것이 중요하다. 상기 배터리 게이지의 추정 오차는 실제로 운전자로 하여금 (고장이 나서) 불쾌한 상황에 있게 하거나 심지어는 (추월하는 동안 전력이 부족하여) 위험한 상황에 있게 할 수 있다.
현재, 도 1에 개략적으로 예시되어 있는 바와 같이, 직렬로 접속된 N개의 전기화학적 셀들(Ci)을 포함하는 배터리의 충전 상태(SOCBAT)는 전체 유닛으로서 취해진 배터리에 관한 측정치들을 기반으로 하여 종래 방식으로 추정된다. 따라서, 제1 장치(1)는 직렬로 이루어진 셀들의 전체 집합의 단자들 양단에 걸린 상기 배터리의 총 전압(UBAT)을 측정하고, 전류 및 온도 센서들(도시되지 않음)은 각각 상기 배터리를 통해 흐르는 전류(IBAT) 및 상기 배터리의 온도(TBAT)를 전달한다. 이러한 3가지의 측정값을 사용하여, 소프트웨어 블록(2)은 암페아-시간-메트릭 방법, 또는 칼만 필터링 타입의 모델링과 같은 종래의 방법을 사용하여 충전 상태(SOCBAT)의 추정값을 계산한다. 따라서, 글로벌 측정값들에 기반한 그러한 추정은 대략 상기 전기화학적 셀들의 충전 상태의 평균에 상응한다.
그러나, 상기 배터리를 구성하는 전기화학적 셀들은 상기 전기화학적 셀들의 구조 때문에 상기 전기화학적 셀들의 용량 및 상기 전기화학적 셀들의 내부 저항의 산포도(dispersion)에 대해 서로 다르고, 더군다나 상기 배터리 내의 상기 전기화학적 셀들의 위치에 기인하여 서로 다른 온도 변화들에 영향을 받는 특성들을 지닌다. 결과적으로, 이러한 셀들은 어쩔 수 없이 서로 다른 충전 상태들을 지니게 되며 상기 배터리는 밸런스를 상실하게 된다. 이러한 경우가 생길 때, 상기 배터리의 사용 범위는 최대로 충전된 셀 및 최소로 충전된 셀에 의해 적용된다. 이러한 경우에, 전체 측정들에 기반하여 이루어진 추정은 부실하다.
가시적인 다른 추정 장치들에는 각각의 셀의 충전 상태를 개별적으로 추정해 이로부터 상기 전기화학적 셀들의 밸런스 상실을 고려해서 상기 배터리에 대한 충전 상태 값을 추측하는 장치가 있다. 도 2에 개략적으로 도시된 그러한 장치는 상기 배터리를 구성하는 각각의 셀(Ci)의 단자들 양단에 걸리는 전압들(U1 내지 UN)을 동시에 측정하는 제1 장치부(1a), 상기 배터리의 N개의 셀들을 통해 흐르는 전류(IBAT)를 각각 전달하는 전류 센서(도시되지 않음) 및 상기 배터리를 구성하는 각각의 셀(Ci)의 온도(Ti)를 공급하는 온도 센서(도시되지 않음)를 포함하는 것이 이상적이다. 각각의 측정값(Ui, Ti, IBAT)을 사용하여, N개의 소프트웨어 블록들(2a)은 암페아-시간-메트릭 방법, 또는 문헌 US 7,315,789에 기재된 바와 같은 칼만 필터링 타입의 모델링과 같은 종래의 방법을 통해 각각의 셀(Ci)의 충전 상태(SOCi)의 추정값을 계산한다. 그리고나서, 상기 배터리의 충전 상태(SOCBAT)는 상기 소프트웨어 블록들(2a)에 의해 전달되는 N개의 충전 상태(SOCi)에 기반하여 계산 모듈(2b)에 의해 추정된다. 비록 이러한 장치들이 실제로 보다 정확하다 하더라도, 상기 장치들은 또한 소프트웨어적인 관점에서 볼 때 더 많은 비용이 들며 더 복잡한 것들이다. 상기 장치들은 상기 배터리를 구성하는 셀들 각각의 단자들 양단에 걸린 전압을 측정하는 것을 필요로 하며 각각의 셀의 동작을 나타내는 위한 복잡한 모델들(특히, 칼만 필터)을 필요로 한다. 전기 차량들에 사용되는 것들과 같은 고전압 배터리의 경우에, 다수의 기본 셀(현재의 배터리들에서는 96개의 바이-셀(bi-cell)이 존재함) 때문에 상기 장치의 비용이 매우 많이 든다.
본 발명의 목적은 전기화학적 셀들의 밸런스 상실을 고려하여 배터리의 충전 상태를 정확하게 추정하는 방법을 저렴하게 제공함으로써 선행기술의 단점들을 극복하는 것이다.
이러한 목적을 위해, 본 발명의 주제는 직렬로 접속된 여러 전기화학적 셀을 포함하는 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법으로서, 상기 배터리의 단자들 양단에 걸린 전압은 셀 전압들이라 불리는 각각의 셀의 단자들 양단에 걸린 전압들의 합에 상응하는, 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법이며, 상기 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법은,
- 소정 시간에 상기 셀 전압들로부터 최소 셀 전압 및 최대 셀 전압을 결정하는 단계;
- 상기 배터리의 충전 상태가 직접 또는 간접적으로 의존하는 물리량(physical quantity)을 계산하는 단계;
를 포함하며,
상기 물리량은 관련 셀의 충전 상태가 증가할 경우에 상기 최대 셀 전압에 연관된 가중치가 증가하고 관련 셀의 충전 상태가 감소할 경우에 상기 최소 셀 전압에 연관된 가중치가 증가하게 하는 가중 요소들을 포함하는 수학식에 따라 상기 최소 셀 전압에 그리고 상기 최대 셀 전압에 분석적으로 직접 또는 간접적으로 의존하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 가능한 특징들에 의하면,
- 상기 물리량은,
하기 수학식
Figure pct00001
에 따라 상기 최소 셀 전압에 그리고 상기 최대 셀 전압에 분석적으로 의존하는 가중 평균 전압이며,
상기 수학식 중에서,
Figure pct00002
및
Figure pct00003
는 각각 소정 시간(
Figure pct00004
)에서상기 최소 셀 전압의 샘플 및 상기 최대 셀 전압의 샘플이고,
Figure pct00005
는 관련 셀의 최소 충전 상태에 상응하는 사용시에 미리 결정된 최소 전압 문턱값이며
Figure pct00006
는 관련 셀의 최대 충전 상태에 상응하는 사용시에 미리 결정된 최대 전압 문턱값이다.
- 상기 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법은 그 후에 상기 소정 시간에 상기 셀들을 통해 흐르는 전류를 측정하며, 그리고 상기 소정 시간에 상기 배터리의 온도를 측정하기 위한, 상기 가중 평균 전압을 사용하여 상기 배터리의 충전 상태를 추정하는 단계를 부가적으로 포함할 수 있다. 상기 배터리의 충전 상태를 추정하는 단계는 예를 들면 칼만 타입의 필터링을 포함한다.
- 변형예로서, 상기 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법은 상기 최소 셀 전압, 상기 소정 시간에 상기 셀들을 통해 흐르는 전류의 측정값, 및 상기 소정 시간에서의 제1 온도 측정값을 사용하는 상기 최소 셀 전압에 연관된 상기 셀의 충전 상태(
Figure pct00007
)의 제1 추정 단계, 및 상기 최대 셀 전압, 상기 소정 시간에 상기 셀들을 통해 흐르는 전류의 측정값, 및 상기 소정 시간에서의 제2 온도 측정값을 사용하는 상기 최대 셀 전압에 연관된 상기 셀의 충전 상태(
Figure pct00008
)의 제2 추정 단계를 부가적으로 포함할 수 있으며, 상기 물리량이 직접적으로는,
하기 수학식
Figure pct00009
에 따라 계산된, 상기 소정 시간에서의 상기 배터리의 충전 상태이다.
- 상기 제1 및 제2 추정 단계들은 칼만 타입의 필터링을 포함한다.
- 상기 제1 및 제2 온도 측정값들은 상기 배터리의 온도를 나타내는 전부 동일한 측정값이다.
- 변형예로서, 상기 제1 및 제2 온도 측정값들은 상기 최소 셀 전압에 연관된 상기 셀의 주변에서 그리고 상기 최대 셀 전압에 연관된 상기 셀의 주변에서 각각 취해진 2개의 서로 다른 측정값이다.
본 발명의 다른 한 주제는 직렬로 접속된 여러 전기화학적 셀을 포함하는 배터리의 충전 상태를 추정하는 장치로서, 상기 배터리의 단자들 양단에 걸린 전압은 셀 전압들이라 불리는 각각의 셀의 단자들 양단에 걸린 전압들의 합에 상응하는, 배터리의 충전 상태를 추정하는 장치이며, 상기 배터리의 충전 상태를 추정하는 장치는,
- 소정 시간에 상기 셀 전압들로부터 최소 셀 전압 및 최대 셀 전압을 결정하는 수단;
- 상기 배터리의 충전 상태가 직접 또는 간접적으로 의존하는 물리량(physical quantity)을 계산하는 수단;
을 포함하며,
상기 물리량은 관련 셀의 충전 상태가 증가할 경우에 상기 최대 셀 전압에 연관된 가중치가 증가하고 관련 셀의 충전 상태가 감소할 경우에 상기 최소 셀 전압에 연관된 가중치가 증가하게 하는 가중 요소들을 포함하는 수학식에 따라 상기 최소 셀 전압에 그리고 상기 최대 셀 전압에 분석적으로 직접 또는 간접적으로 의존하는 것을 특징으로 한다.
상기 결정하는 수단은 MIN-MAX 함수를 수행하는 아날로그 구성요소인 것이 바람직하다.
본 발명 및 본 발명이 제공하는 이점들은 첨부도면들을 참조하여 취해진 이하의 설명을 이해하면 좀더 잘 이해될 것이다.
도 1은 공지된 방법에 따른, 전부 취해진 배터리에 관련된 측정들에 기반하여 배터리의 충전 상태를 추정하는 장치를 개략적으로 예시하는 도면이다.
도 2는 배터리를 구성하는 각각의 셀 상에서 이루어진 전압들의 측정들에 기반하여 배터리의 충전 상태를 추정하는 장치를 개략적으로 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른, 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법을 구현하는 제1 장치를 개략적으로 예시하는 도면이다.
도 4는 배터리의 전기적 동작의 모델링을 보여주는 도면이다.
도 5는 도 3의 장치로 얻어지는, 배터리의 충전 상태를 추정하는 하나의 예를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법을 구현하는 제2 장치를 개략적으로 예시하는 도면이다.
도 7은 도 6의 장치로 얻어지는, 배터리의 충전 상태를 예측하는 하나의 예를 나타내는 도면이다.
이하에서는, 직렬로 접속된 전기화학적 셀들(C1 내지 CN)을 포함하는 배터리가 고려되어 있다. 동작시, 상기 N개의 셀들은 결과적으로 동일한 전류(IBAT)를 지니며, 상기 배터리의 단자들 양단에 걸린 전압(UBAT)은 각각의 시간에 상기 N개의 셀의 단자들 양단에 걸린 N개의 전압(U1 내지 UN)의 합에 상응한다.
앞서 언급한 바와 같이, 선행기술의 해결수단들은 그러한 배터리의 충전 상태의 추정을, 상기 추정을 매우 부정확하게 하는 전체 셀 조립체의 단자들 양단에 걸린 전체 전압(UBAT)의 측정값 또는 이하에서 셀 전압들이라고 언급되는 N개의 셀들의 단자들 양단에 걸린 N개의 전압(U1 내지 UN)에 상응하는 N개의 측정값에 기반하여 수행하는 것인데, 이는 높은 처리 전력의 희생으로 상기 추정의 정확도를 증가시키는 이점을 지닌다.
본 발명의 체제에서 착수된 연구들은 적어도 도 2의 장치로 얻어지는 추정 값만큼 정확한 추정 값이 N개의 셀 전압의 전체 집합보다는 오히려 소정 시간에서의 이러한 셀 전압들 중 단지 2개의 특정 값, 즉 하나의 특정 값은 최소 셀 전압이라 불리는 셀 전압들의 전체 집합에 걸친 최소값에 상응하는 것이며, 다른 하나의 특정 값은 최대 셀 전압이라 불리는 셀 전압들의 전체 집합에 걸친 최대값에 상응하는 것이고, 이하에서는 각각
Figure pct00010
및
Figure pct00011
로 표기되는 단지 2개의 특정 값만을 고려함으로써 구해질 수 있는 것으로 입증될 수 있게 하였다.
이하에서 좀더 구체적으로 설명되겠지만, 실제로 상기 배터리의 충전 상태(
Figure pct00012
)가 직접 또는 간접적으로 의존하게 되는 물리량을 정의하는 것이 가능하며, 이러한 물리량 자체는 관련 셀의 충전 상태가 증가할 때 최대 셀 전압(
Figure pct00013
)에 연관된 가중치가 증가하며 관련 셀의 충전 상태가 감소할 경우에 최소 셀 전압(
Figure pct00014
)에 연관된 가중치가 증가하게 하는 가중 요소들을 포함하는 수학식에 따라 최소 셀 전압(
Figure pct00015
)에 그리고 최대 셀 전압(
Figure pct00016
)에 분석적으로 직접 또는 간접적으로 의존한다.
좀더 정확하게 기술하면, 최대 셀 전압(
Figure pct00017
)이 관련 셀의 최대 충전 상태(100%)에 상응하는 사용시 미리 결정된 최대 문턱값 주변에 있는 경우에 이러한 전압(
Figure pct00018
)에 연관된 가중치가 최대이고, 최소 셀 전압(
Figure pct00019
)이 관련 셀의 최소 충전 상태(0%)에 상응하는 사용시에 미리 결정된 최소 문턱값 주변에 있는 경우에 이러한 전압(
Figure pct00020
)에 연관된 가중치가 최대인 것으로 보장되어야 한다. 상기 2개의 셀 전압 사이에서는, 상기 물리량의 변화가 지속적이며 급격한 변화들이 없어야 한다.
도 3을 참조하여 설명될 구현 예를 지니는 제1 가능성에 의하면, 해당 물리량은,
이하의 수학식
Figure pct00021
에 따라 최소 셀 전압(
Figure pct00022
)에 그리고 최대 셀 전압(
Figure pct00023
)에 분석적으로 연관된 가중 평균 전압(
Figure pct00024
)이며,
상기 수학식에서
Figure pct00025
,
Figure pct00026
및
Figure pct00027
는 각각 소정 시간(
Figure pct00028
)에서의 가중 평균 전압의 샘플, 최소 셀 전압의 샘플 및 최대 셀 전압의 샘플이고,
Figure pct00029
는 사용시의 최소 문턱값(셀의 충전 상태가 0%인 전압 값)이며
Figure pct00030
는 사용시의 최대 문턱값(셀의 충전 상태가 100%인 전압 값)이다.
이러한 수학식은 또한 위에서 표기된 가중 요소들(
Figure pct00031
,
Figure pct00032
)이 좀더 명확해지게 하는 다음과 같은 형태의 수학식 1로도 표기될 수 있고,
Figure pct00033
상기 수학식 1에서는,
Figure pct00034
,
Figure pct00035
이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 배터리의 충전 상태를 추정하는 장치는 바람직하게는 소정 시간(
Figure pct00036
)에서 샘플들(
Figure pct00037
,
Figure pct00038
)의 형태로 최소
Figure pct00039
및 최대
Figure pct00040
셀 전압들을 전달할 수 있는, 상기 배터리를 구성하는 셀들(C1 내지 CN)의 각각의 단자에 접속된 제1 모듈(3)을 포함한다. 상기 제1 모듈(3)은 MIN-MAX 함수를 수행할 수 있는, 다시 말하면 N개의 셀 전압을 측정할 필요 없이 2개의 값(
Figure pct00041
,
Figure pct00042
)을 결정하고 이를 상기 장치의 전자 제어 유닛(4)에 직접 전달할 수 있는 구성요소인 것이 바람직하다. 상기 전자 제어 유닛(4)에 내재하는 계산 모듈(40)은 그 후에 위의 수학식 1을 적용함으로써 가중 평균 전압(
Figure pct00043
)을 계산한다.
더군다나, 상기 장치는 상기 배터리의 전류 측정값(IBAT)을 공급할 수 있는 전류 센서(도시되지 않음) 및 상기 배터리의 온도 측정값(TBAT)을 공급할 수 있는 온도 센서(도시되지 않음)를 포함한다.
상기 전자 제어 유닛(4)에 내재하는 추정 유닛(41)은 한편으로는 가중 평균 전압(
Figure pct00044
)을 또 한편으로는 측정된 전류(IBAT) 및 온도(TBAT)를 수신하고 이러한 3 가지의 값을 사용하여 상기 배터리의 충전 상태(
Figure pct00045
)의 추정치를 계산한다.
비록 다른 알고리즘들이 사용될 수 있지만, 상기 추정 모듈(41)은 이하에서 설명될 칼만 타입의 필터링 방법을 구현하는 것이 바람직하다.
상기 배터리의 전기적 동작은 도 4에 도시된 "등가 전기 회로(equivalent electrical circuit)" 타입의 모델로 설명될 것이다. 도 4에서는, 상기 배터리가 가중 평균 전압(
Figure pct00046
)이 폐쇄 회로 전압인 하나의 셀로 나타나 있으며,
Figure pct00047
가 무부하 전압이고, IBAT 가 상기 배터리를 통해 흐르는 전류이며,
Figure pct00048
이 셀의 평균 내부 저항에 상응하고,
Figure pct00049
및
Figure pct00050
가 동적 거동(dynamic phenomena)을 모델링하기 위해 사용되는 저항 및 커패시턴스(하나의 셀에 대해 평균값임)이며
Figure pct00051
가
Figure pct00052
쌍의 전압이다. 무부하 전압(
Figure pct00053
)은 충전 상태의 비-선형 함수이며, 각각의 배터리 화학작용(battery chemistry)마다 다르다. 이러한 곡선의 세그먼트 아핀 근사법(segmented affine approximation), 다시 말하면 이하에서 사용되는 타입
Figure pct00054
의 근사법을 수행하는 것이 가능하다.
더군다나, 샘플링 주기(
Figure pct00055
) 만큼 간격이 생긴 2개의 연속 샘플들 간의 상기 배터리의 충전 상태의 변화는, 이하의 수학식
Figure pct00056
로 표기되며,
상기 수학식에서는,
Figure pct00057
가 상기 배터리의 Ah(Ampere-hour; 암페아-시간) 단위의 용량이다.
상기 배터리의 충전 상태의 변화와 전기적 동작의 모델을 조합함으로써, 이하의 연립 수학식,
Figure pct00058
에 의해 표기되는 수학적 모델이 구해지고,
여기서,
Figure pct00059
이며,
Figure pct00060
이다.
여기서 유념해야 할 점은 전이(
Figure pct00061
), 제어(
Figure pct00062
) 및 제어 및 출력(
Figure pct00063
) 간의 링크에 대한 행렬들이 각각의 계산 단계에서 업데이트되는데, 그 이유가 상기 행렬들이 충전 상태(잠재적으로는 무고장 상태(state of health; SOH)의 매개변수들(
Figure pct00064
,
Figure pct00065
,
Figure pct00066
)로서, 이들 자체가 온도의 함수로서 변하는 매개변수들(
Figure pct00067
,
Figure pct00068
,
Figure pct00069
)에 의존하기 때문이라는 점이다.
이때, 상기 칼만 필터링은 종래방식으로,
(a) 이하의 수학식들
Figure pct00070
을 사용하여 상태 및 출력을 예측하는 단계;
(b) 필터의 최적 이득(
Figure pct00071
)을 계산하는 단계로서,
Figure pct00072
이고, 여기서
Figure pct00073
이며,
Figure pct00074
및
Figure pct00075
은 각각 상태의 분산(variance) 및 출력의 분산에 상응하는, 단계;
(c) 오차를 추정된 출력, 즉
Figure pct00076
로 재반영함으로써 예측된 상태를 정정하는 단계;
로 이루어진다.
상기 배터리의 충전 상태는,
이하의 관계식
Figure pct00077
에 따른, 추정기의 결과로 제공된다.
도 5에는 하나의 구동 사이클에 대해 선행하는 추정기를 적용함으로써 얻어지는 결과들의 일 예가 도시되어 있다. 이러한 테스트의 경우에, 12개의 셀로 구성되는 배터리로서, 상기 셀들의 충전 상태들에 대한 산포도(dispersion)가 +/- 5%인 배터리가 사용되었다. 본 도면에는 굵은 선으로 상기 배터리의 추정된 충전 상태의 시간 변화가 예시되어 있으며 가는 선들로 여러 셀의 충전 상태들의 변화들이 예시되어 있다. 이러한 도 5에서는, 상기 배터리의 충전 상태의 시간 변화가 기대값(expectations)에 따르는 것으로 보인다. 실제로, 최대로 충전된 셀이 또한 100% 충전 상태를 나타내는 경우에는 상기 배터리의 충전 상태가 100%이며, 최소로 충전된 셀이 또한 0% 충전 상태를 나타내는 경우에는 상기 배터리의 충전 상태가 0%이다. 이러한 2개의 값 사이에서는 충전 상태가 지속적인 방식으로 어떤 급격한 변화들도 없이 감소한다.
도 6에는 본 발명에 따른 제2 장치가 개략적으로 예시되어 있다. 본 도면에서는, 관심 있는 물리량이 직접적으로 상기 배터리의 충전 상태(
Figure pct00078
)이다. 도 3에 도시된 경우에서와 같이, 상기 장치는 바람직하게는 소정 시간(
Figure pct00079
)에서 샘플들(
Figure pct00080
,
Figure pct00081
)의 형태로 최소
Figure pct00082
및 최대
Figure pct00083
셀 전압들을 전달할 수 있는, 상기 배터리를 구성하는 셀들(C1 내지 CN)의 각각의 단자에 접속된 제1 모듈(3)을 포함한다. 다시 본 도면에서는, 이러한 제1 모듈(3)이 MIN-MAX 함수를 수행할 수 있는, 다시 말하면 N개의 셀 전압을 측정할 필요 없이 상기 2개의 값(
Figure pct00084
,
Figure pct00085
)을 결정하고 이를 상기 장치의 전자 제어 유닛(4)에 직접 전달할 수 있는 구성요소인 것이 바람직하다.
더군다나, 상기 장치는 상기 배터리의 전류 측정값(IBAT)을 공급할 수 있는 전류 센서(도시되지 않음) 및 상기 배터리의 온도 측정값(TBAT)을 공급할 수 있는 온도 센서(도시되지 않음)를 포함한다.
도 3의 장치와는 대조적으로, 본 도면에서는 상기 전자 제어 유닛(4)이 2개의 추정 모듈(43),
- 최소 셀 전압(
Figure pct00086
)을 전달하는 상기 제1 모듈(3)의 2개의 출력 중 하나의 출력에 접속된 제1 모듈로서, 값들(
Figure pct00087
, IBAT, TBAT)을 사용하여 최소로 충전된 셀의 충전 상태의 추정치(
Figure pct00088
)를 전달할 수 있는 제1 모듈; 및
- 최대 셀 전압(
Figure pct00089
)을 전달하는 상기 제1 모듈(3)의 2개의 출력 중 하나의 출력에 접속된 제2 모듈로서, 값들(
Figure pct00090
,IBAT,TBAT)로부터 출발하여 최대로 충전된 셀의 충전 상태의 추정치(
Figure pct00091
)을 전달할 수 있는, 제2 모듈;
을 포함한다.
상기 2개의 추정 모듈(43)은 각각의 샘플링 시간(
Figure pct00092
)에 앞서 설명한 칼만 타입의 필터링 방법과 같은 임의의 공지된 방법에 의해 추정된 2개의 샘플(
Figure pct00093
,
Figure pct00094
)을 전달한다.
그리고나서, 상기 전자 제어 유닛(4)의 계산 모듈(44)은
이하의 수학식
Figure pct00095
에 따라 최대로 충전되고 최소로 충전된 2개의 셀의 충전 상태를 가중시킴으로써 상기 배터리의 충전 상태(
Figure pct00096
)를 계산하며,
상기 수학식에서는,
Figure pct00097
가 사전에 정의된 사용시의 최대 문턱값에 상응하는 셀 전압을 지니는 셀의 1과 동일한 충전 상태이고,
Figure pct00098
가 사전에 정의된 사용시의 최소 문턱값에 상응하는 셀 전압을 지니는 셀의 0과 동일한 충전 상태이다.
다시 말하면,
Figure pct00099
이고, 이 경우에
Figure pct00100
이고,
Figure pct00101
이다.
Figure pct00102
이고,
Figure pct00103
인 경우에는, 다음과 같이 간략화된 수학식,
Figure pct00104
이 된다.
도 7에는 하나의 구동 사이클에 대해 선행하는 추정기를 적용함으로써 얻어지는 결과들의 일 예가 도시되어 있다. 이러한 테스트의 경우에, 12개의 셀로 구성되는 배터리로서, 상기 셀들의 충전 상태들에 대한 산포도(dispersion)가 +/- 5%인 배터리가 사용되었다. 본 도면에는 굵은 선으로 상기 배터리의 추정된 충전 상태의 시간 변화가 예시되어 있으며 가는 선들로 여러 셀의 충전 상태들의 변화들이 예시되어 있다. 본 도면에서는 다시, 상기 배터리의 충전 상태의 시간 변화가 기대된 바와 같은 것으로 보이고, 여기에서, 최대로 충전된 셀이 또한 100% 충전 상태를 지니는 경우에는 상기 배터리의 충전 상태가 100%이며, 최소로 충전된 셀이 또한 0% 충전 상태를 지니는 경우에는 상기 배터리의 충전 상태가 0%이고, 이러한 2개의 극한 값 사이에서는 충전 상태가 지속적인 방식으로 어떤 급격한 변화들도 없이 감소한다.
도 6에 따른 장치는 도 3의 장치에 필요한 것보다 약간 큰 처리 전력을 필요로 하지만, 상기 배터리의 무부하 전압의 비-선형 동작에 민감하지 않다는 이점을 제공한다.
도 6에 따른 장치의 추정은 제1 모듈(3)이 값들(
Figure pct00105
,
Figure pct00106
)을 지니는 2개의 셀을 식별할 수 있는 경우에 더 정확해질 수 있다. 이때, 값들(
Figure pct00107
,
Figure pct00108
)의 양호한 추정은 식별된 2개의 셀의 주변 온도를 고려함으로써, 그리고 이러한 셀들에 고유한 매개변수들(특히 이러한 셀들의 용량(Qmax) 및 이러한 셀들의 무고장 상태(SOH))를 사용함으로써 상기 모듈들(43)에 의해 이루어질 수 있다.
위에 제시된 경우들 모두에서, 본 발명에 따른 배터리의 충전 상태를 추정하는 장치들은 도 2에 예시된 배터리의 충전 상태를 추정하는 장치와 유사한 정확도를 지니지만 그럼에도 처리 전력을 덜 필요로 한다. 더군다나, 상기 장치의 총 비용은 사용된 제1 모듈(3)이 셀 전압들 모두를 측정할 필요 없이 측정값들(
Figure pct00109
,
Figure pct00110
)을 전달할 수 있는 경우에 훨씬 더 줄어들 수 있다.

Claims (10)

  1. 직렬로 접속된 여러 전기화학적 셀(
    Figure pct00111
    )을 포함하는 배터리의 충전 상태(
    Figure pct00112
    )를 추정하는 방법으로서, 상기 배터리의 단자들 양단에 걸린 전압은 셀 전압들이라 불리는 각각의 셀의 단자들 양단에 걸린 전압들의 합에 상응하는, 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법에 있어서,
    상기 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법은,
    - 소정 시간에 상기 셀 전압들로부터 최소 셀 전압(
    Figure pct00113
    ) 및 최대 셀 전압(
    Figure pct00114
    )을 결정하는 단계;
    - 상기 배터리의 충전 상태(
    Figure pct00115
    )가 직접 또는 간접적으로 의존하는 물리량(physical quantity)(
    Figure pct00116
    ;
    Figure pct00117
    )을 계산하는 단계;
    를 포함하며,
    상기 물리량은 관련 셀의 충전 상태가 증가할 경우에 상기 최대 셀 전압(
    Figure pct00118
    )에 연관된 가중치가 증가하고 관련 셀의 충전 상태가 감소할 경우에 상기 최소 셀 전압(
    Figure pct00119
    )에 연관된 가중치가 증가하게 하는 가중 요소들을 포함하는 수학식에 따라 상기 최소 셀 전압(
    Figure pct00120
    )에 그리고 상기 최대 셀 전압(
    Figure pct00121
    )에 분석적으로 직접 또는 간접적으로 의존하는 것을 특징으로 하는, 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 물리량은,
    하기 수학식
    Figure pct00122

    에 따라 상기 최소 셀 전압(
    Figure pct00123
    )에 그리고 상기 최대 셀 전압(
    Figure pct00124
    )에 분석적으로 의존하는 가중 평균 전압이며,
    상기 수학식 중에서,
    Figure pct00125
    및
    Figure pct00126
    는 각각 소정 시간(
    Figure pct00127
    )에서상기 최소 셀 전압의 샘플 및 상기 최대 셀 전압의 샘플이고,
    Figure pct00128
    는 관련 셀의 최소 충전 상태에 상응하는 사용시에 미리 결정된 최소 전압 문턱값이며
    Figure pct00129
    는 관련 셀의 최대 충전 상태에 상응하는 사용시에 미리 결정된 최대 전압 문턱값인, 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법은 상기 소정 시간에 상기 셀들을 통해 흐르는 전류를 측정하며, 그리고 상기 소정 시간에 상기 배터리의 온도를 측정하기 위한, 상기 가중 평균 전압으로부터 상기 배터리의 충전 상태(
    Figure pct00130
    )를 추정하는 단계를 부가적으로 포함하는 것을 특징으로 하는, 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 배터리의 충전 상태를 추정하는 단계는 칼만 타입의 필터링을 포함하는 것을 특징으로 하는, 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법은,
    - 상기 최소 셀 전압(
    Figure pct00131
    ), 상기 소정 시간에 상기 셀들을 통해 흐르는 전류의 측정값, 및 상기 소정 시간에서의 제1 온도 측정값을 사용하는 상기 최소 셀 전압(
    Figure pct00132
    )에 연관된 상기 셀의 충전 상태(
    Figure pct00133
    )의 제1 추정 단계; 및
    - 상기 최대 셀 전압(
    Figure pct00134
    ), 상기 소정 시간에서 상기 셀들을 통해 흐르는 전류의 측정값, 및 상기 소정 시간에서의 제2 온도 측정값을 사용하는 상기 최대 셀 전압(
    Figure pct00135
    )에 연관된 상기 셀의 충전 상태(
    Figure pct00136
    )의 제2 추정 단계;
    를 부가적으로 포함하며,
    상기 물리량이 직접적으로는,
    하기 수학식
    Figure pct00137

    에 따라 계산된, 상기 소정 시간에서의 상기 배터리의 충전 상태인 것을 특징으로 하는, 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 제1 및 제2 추정 단계들은 칼만 타입의 필터링을 포함하는 것을 특징으로 하는, 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법.
  7. 제5항 또는 제6항에 있어서, 상기 제1 및 제2 온도 측정값들은 상기 배터리의 온도를 나타내는 전부 동일한 측정값인 것을 특징으로 하는, 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법.
  8. 제5항 또는 제6항에 있어서, 상기 제1 및 제2 온도 측정값들은 상기 최소 셀 전압(
    Figure pct00138
    )에 연관된 상기 셀의 주변에서 그리고 상기 최대 셀 전압(
    Figure pct00139
    )에 연관된 상기 셀의 주변에서 각각 취해진 2개의 서로 다른 측정값인 것을 특징으로 하는, 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법.
  9. 직렬로 접속된 여러 전기화학적 셀(
    Figure pct00140
    )을 포함하는 배터리의 충전 상태(
    Figure pct00141
    )를 추정하는 장치로서, 상기 배터리의 단자들 양단에 걸린 전압은 셀 전압들이라 불리는 각각의 셀의 단자들 양단에 걸린 전압들의 합에 상응하는, 배터리의 충전 상태를 추정하는 장치에 있어서,
    상기 배터리의 충전 상태를 추정하는 장치는,
    - 소정 시간에 상기 셀 전압들로부터 최소 셀 전압(
    Figure pct00142
    ) 및 최대 셀 전압(
    Figure pct00143
    )을 결정하는 수단(3);
    - 상기 배터리의 충전 상태(
    Figure pct00144
    )가 직접 또는 간접적으로 의존하는 물리량(physical quantity)(
    Figure pct00145
    ;
    Figure pct00146
    )을 계산하는 수단(4, 40-41; 4, 43-44);
    을 포함하며,
    상기 물리량은 관련 셀의 충전 상태가 증가할 경우에 상기 최대 셀 전압(
    Figure pct00147
    )에 연관된 가중치가 증가하고 관련 셀의 충전 상태가 감소할 경우에 상기 최소 셀 전압(
    Figure pct00148
    )에 연관된 가중치가 증가하게 하는 가중 요소들을 포함하는 수학식에 따라 상기 최소 셀 전압(
    Figure pct00149
    )에 그리고 상기 최대 셀 전압(
    Figure pct00150
    )에 분석적으로 직접 또는 간접적으로 의존하는 것을 특징으로 하는, 배터리의 충전 상태를 추정하는 장치.
  10. 제9항에 있어서, 상기 결정하는 수단(3)은 MIN-MAX 함수를 수행하는 아날로그 구성요소인 것을 특징으로 하는, 배터리의 충전 상태를 추정하는 장치.
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