KR20150109643A - 배터리팩 열화 상태 추정 장치 및 방법 - Google Patents

배터리팩 열화 상태 추정 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 고전압 배터리에 관한 것으로서, 더 상세하게는 차량용 배터리팩의 배터리 열화도(SOH: State Of Health)를 추정하는 알고리즘으로 배터리 충방전시 입력 전류, 온도, 전압에 따른 배터리팩 회로내 저항 및 온도를 고려하여 OCV(Open Circuit Voltage)로 연산하고 SOC(State Of Charge)별 OCV 룩업 테이블 적용 또는 전류 적산법을 이용하여 SOC를 추정하는 열화 상태 추정 장치 및 방법에 대한 것이다.

Description

배터리팩 열화 상태 추정 장치 및 방법{Apparatus and Method for estimating deterioration of battery pack}
본 발명은 배터리에 관한 것으로서, 더 상세하게는 차량용 배터리팩의 배터리 열화도(SOH: State Of Health)를 추정하는 알고리즘으로 배터리 충방전시 입력 전류, 온도, 전압에 따른 배터리팩 회로내 저항 및 온도를 고려하여 OCV(Open Circuit Voltage)로 연산하고 SOC(State Of Charge)별 OCV 룩업 테이블 적용 또는 전류 적산법을 이용하여 SOC를 추정하는 열화 상태 추정 장치 및 방법에 대한 것이다.
전기 자동차(EV: ELECTRIC VEHICLE)나 플러그인 하이브리드 전기 차량(PHEV: PLUG-IN HYBRID ELCTRIC VEHICLE) 등에는 차량의 구동력으로 제공할 전기에너지를 저장하기 위해 고전압 배터리가 탑재되어 있으며, 고전압 배터리의 용량이나 상태에 따라 차량의 주행거리에 미치는 영향이 절대적이다.
그러나, 배터리의 특성상 지속적으로 사용하는 경우, 열화라는 용량이 감소되는 현상은 피할 수 없는 것이 현실이며, 열화가 진행되면 동일한 SOC(STATE OF CHARGE)량을 표시하고 있더라도 주행거리 감소, 가속을 위한 출력저하 등의 현상이 나타나게 되며, 이를 제대로 검출하지 못하면 원인을 알 수 없는 상태의 고객 불만이 제기될 수 있다.
이를 해소하기 위해, 한국공개특허번호 제10-2013-0064308호(발명의 명칭: 차량의 고전압 배터리 열화 판정 방법) 등이 제안되고 있었다. 이에 대하여는 도 1에 도시되어 있다.
도 1을 참조하면, 고전압 배터리 충전시 소량의 전압 변화에 대한 충전용량의 변화율을 테이블화하여 전압 변화에 대한 충전용량 열화도를 비교하여 배터리 열화를 진단한다.
그런데, 이러한 방식에 따르면, 배터리 전압 변화에 대한 충전 용량 변화율을 테이블화하기 까지 많은 시험결과가 필요하다는 단점이 있다.
또한, 배터리 전압 변화에 따른 충전 용량 변화율 거동이 테이블과 상이할 경우 오차가 발생한다는 단점이 있다.
1. 한국공개특허번호 제10-2013-0064308호 2. 한국공개특허번호 제10-2007-0043150호
본 발명은 위 배경기술에 따른 문제점을 해소하기 위해 제안된 것으로서, 배터리 전압 변화에 대한 충전 용량 변화율을 테이블화하기 까지 다량의 시험결과가 필요없는 배터리팩 열화 상태 추정 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 배터리 전압 변화에 따른 충전 용량 변화율 거동이 테이블과 상이할 경우 오차가 발생하지 않는 배터리팩 열화 상태 추정 장치 및 방법을 제공하는데 다른 목적이 있다.
본 발명은 위 배경기술에 따른 배터리 전압 변화에 대한 충전 용량 변화율을 테이블화하기 까지 다량의 시험결과가 필요없는 배터리팩 열화 상태 추정 장치를 제공한다.
상기 열화 상태 추정 장치는,
배터리 팩;
상기 배터리 팩의 상태를 센싱하여 상태 정보를 생성하는 상태 정보 센싱부;
생성된 상태 정보를 이용하여 OCV(Open Circuit Voltage)로 변환하고 변환된 OCV를 이용하여 SOC(State Of Charge)를 추정하는 변환 연산부;
추정된 SOC를 이용하여 제 1 SOH(State Of Charge)를 추정하는 제 1 SOH 추정 연산부;
추정된 SOC를 이용하여 배터리 열화 팩터를 산출하는 배터리 열화 팩터를 산출하는 배터리 열화 팩터 산출부;
산출된 배터리 열화 팩터를 미리 설정된 룩업 테이블에 적용하여 제 2 SOH를 산출하는 제 2 SOH 연산부; 및
제 1 SOH 및 제 2 SOH를 필터링하여 최종 SOH를 생성하는 필터링부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 상태 정보는 전압, 온도 및 전류를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 SOC의 추정은 SOC-OCV 룩업 테이블을 이용하여 OCV를 SOC로 환산하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 SOC의 추정은 전류 적산법을 이용하여 OCV를 SOC로 환산하며, 상기 전류 적산법은 시간만큼 입력된 전류값을 적분하여 전체 배터리 용량으로 나눈 값이 단위 시간 동안 변동된 SOC값을 나타내는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 제 1 추정 연산부는 상기 배터리팩의 충방전시 전류거동에 따른 SOC값 변화를 이용하여 일정 시간 동안의 전하량 및 SOC의 변화값을 이용하여 1차로 SOH를 추정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 제 1 추정 연산부는 1차로 추정된 SOH에 대해 임계조건을 부여하고, 상기 임계조건을 만족하는 SOH에 최소 제곱근법을 적용하여 상기 제 1 SOH를 산출하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 제 1 SOH는 상기 최소 제곱근법에 의해 산출된 직선의 기울기에 초기 배터리 용량으로 나누어 백분율로 추정되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 미리 설정된 룩업 테이블은 SOC 구간별 SOH 룩업 테이블인 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 최종 SOH는 수학식
Figure pat00001
(여기서, SOH연산은 제 1 SOH이고, SOHtable은 제 2 SOH이며, A값은 온도에 따라 달라지는 값을 나타낸다)에 의해 산출되는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한, 상기 A값은 실험을 통한 온도 정보를 저장한 데이터베이스에 의해 테이블화된 값인 것을 특징으로 할 수 있다.
다른 한편으로, 본 발명의 다른 일실시예는, 배터리 팩의 상태를 센싱하여 상태 정보를 생성하는 상태 정보 센싱 단계; 생성된 상태 정보를 이용하여 OCV(Open Circuit Voltage)로 변환하고 변환된 OCV를 이용하여 SOC(State Of Charge)를 추정하는 변환 연산 단계; 추정된 SOC를 이용하여 제 1 SOH(State Of Charge)를 추정하는 제 1 SOH 추정 연산 단계; 추정된 SOC를 이용하여 배터리 열화 팩터를 산출하는 배터리 열화 팩터를 산출하는 배터리 열화 팩터 산출 단계; 산출된 배터리 열화 팩터를 미리 설정된 룩업 테이블에 적용하여 제 2 SOH를 산출하는 제 2 SOH 연산 단계; 및 제 1 SOH 및 제 2 SOH를 필터링하여 최종 SOH를 생성하는 필터링 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 열화 상태 추정 방법을 제공한다.
이때, 상기 제 1 추정 연산 단계는, 상기 배터리팩의 충방전시 전류거동에 따른 SOC값 변화를 이용하여 일정 시간 동안의 전하량 및 SOC의 변화값을 이용하여 1차로 SOH를 추정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
이때, 상기 제 1 추정 연산 단계는 1차로 추정된 SOH에 대해 임계조건을 부여하고, 상기 임계조건을 만족하는 SOH에 최소 제곱근법을 적용하여 상기 제 1 SOH를 산출하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명에 따르면, 전류, 전압, 및/또는 온도를 이용하여 SOC(State Of Charge) 추정 및 배터리 열화 팩터(Aging Factor)를 산출하고 수식을 이용하여 SOH(State Of Health) 추정 연산 및 테이블 적용 추정연산을 수행하므로 테이블화를 위한 다량의 시험결과가 요구되지 않는다.
또한, 본 발명의 다른 효과로서는 SOH 추정 연산 및 테이블 적용 추정연산을 이용한 필터링를 통해 연산 및/또는 실험값이 적용된 최종 SOH를 산출하므로 배터리 열화도 오차를 최소화할 수 있다.
도 1은 일반적인 차량에 탑재된 고전압 배터리의 열화 판정을 보여주는 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 배터리팩의 열화 상태 추정 장치(200)의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 배터리팩의 열화 상태를 추정하는 과정을 보여주는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 OCV(Open Circuit Voltage) 테이블을 근거로 OCV를 SOC(State Of Charge)로 환산하는 그래프이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 용량 열화에 따른 특정 SOC구간에서 OCV 값이 달라지는 그래프이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 SOC-OCV 가변 구간에서 배터리 열화 변수를 정의한 그래프이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 최소 제곱근 법을 이용하여 열화된 배터리 용량을 산출하는 그래프이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 SOC 구간별 SOH(State Of Health) 룩업 테이블의 예로서 이를 이용하여 SOH를 추정하는 개념을 보여주는 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 구체적으로 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용한다.
제 1, 제 2등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는" 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않아야 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 배터리팩 열화 상태 추정 장치 및 방법을 상세하게 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 배터리팩의 열화 상태 추정 장치(200)의 구성도이다. 도 2를 참조하면, 상기 열화 상태 추정 장치(200)는, 배터리 팩(210)과 이러한 배터리팩(210)의 상태 정보를 이용하여 배터리 팩의 열화 상태를 추정하는 BMS(Battery Management System)(220) 등으로 구성된다.
상기 BMS(220)는 배터리 팩(210)의 상태 정보를 생성하는 상태 정보 센싱부(211), 센싱된 상태 정보를 이용하여 OCV(Open Circuit Voltage)로 변환하는 변환 연산부(222), 변환된 OCV를 이용하여 SOC(State Of Charge)를 추정하는 추정부(224), 추정된 SOC를 이용하여 제 1 SOH(State Of Charge)를 추정하는 제 1 SOH 추정 연산부(225), 추정된 SOC를 이용하여 배터리 열화 팩터를 산출하는 배터리 열화 팩터를 산출하는 배터리 열화 팩터 산출부(223), 산출된 배터리 열화 팩터를 미리 설정된 룩업 테이블에 적용하여 제 2 SOH를 산출하는 제 2 SOH 연산부(226), 제 1 SOH 및 제 2 SOH를 필터링하여 최종 SOH를 생성하는 필터링부(228), 및 이들 구성요소들을 제어하는 제어기(227) 등을 포함하는 것을 특징으로 한다.
배터리팩(210)은 배터리 셀(210-1 내지 210-n)이 직렬 및/또는 병렬로 구성되며, 이 배터리 셀은 니켈 메탈 배터리, 리튬 이온 배터리 등의 전기 차량용 고전압 배터리가 될 수 있다. 일반적으로 고전압 배터리는 전기 차량을 움직이는 동력원으로 사용하는 배터리로서 100V 이상의 고전압을 말한다. 그러나, 이에 한정되지는 않으며, 저전압 배터리도 가능하다.
여기서, 전기 차량의 예로서는 EV(Electric Vehicle), HEV(Hybrid Electric Vehicle), PHEV(Plug-in Hybrid Electric Vehicle), 연료 전지 차량 등을 들 수 있다.
상태정보 센싱부(221)는 배터리팩(210)의 전압을 센싱하는 전압 센싱부(221-1), 온도를 센싱하는 온도 센싱부(221-2), 및 전류를 센싱하는 전류 센싱부(221-3) 등을 포함하여 구성된다.
또한, 도 2에서는 상태 정보 센싱부(221)에 의해 생성된 상태 정보를 이용하여 OCV로 전환하는 변환 연산부(222) 및 변환된 OCV를 이용하여 SOC를 추정하는 추정부(224)로 분리하여 도시하였으나, 이에 한정되지는 않는다. 즉, 변환 연산부(222)와 추정부(224)를 통합하여 하나의 모듈로 구성하는 것도 가능하다.
도 2를 계속 참조하여, 변환 연산부(222)에서 수행되는 OCV 변환 연산을 설명한다. 다음식을 이용하여 옴 법칙에 의해 배터리 내부 저항을 계산한다.
Figure pat00002
저항(R)은 전류(I)의 임계값을 만족할 경우 업데이트된다.(I(n)< 임계 전류값1, △I< 임계 전류값2)
계산된 저항값을 이용하여 OCV를 다음식과 같이 계산한다.
Figure pat00003
여기서, V(n) = n시간의 순간 전압이고, I(n) = n시간의 순간 전류, R= 배터리 내부 저항을 나타낸다.
전류값이 임계 전류값 이하일 경우 측정된 전압값은 OCV값으로 취급한다.
다음으로, 추정부(224)에서 SOC(State Of Charge)-OCV(Open Circuit Voltage) 룩업 테이블을 이용하여 이루어지는 SOC 추정은 다음과 같다.
변환 연산부(222)를 거쳐 계산된 OCV값을 온도를 고려하여 SOC 5%단위의 SOC-OCV 테이블을 근거로 OCV를 SOC로 환산하여 SOC를 추정한다. 이를 보여주는 예가 도 4에 도시된다. 도 4에 대하여는 후술하기로 한다.
도 2를 계속하여 참조하면, 또 다른 방식으로 I(n)>임계 전류값1, △I> 임계 전류값2의 경우 전류 적산법을 이용하여 SOC를 추정한다. 전류 적산법은 다음식과 같이 정의된다.
Figure pat00004
여기서, I: 전류(A), t: 시간(s), C: 배터리 용량(Ah = 3600As)이다.
단위 시간만큼 입력된 전류값을 적분하여 전체 배터리 용량으로 나눈값이 단위 시간 동안 변동된 SOC값을 나타낸다. 따라서, n-1번째 SOC(n-1)에 순간 변화 SOC값을 더하면 n번째의 SOC값이 추정된다.
도 2를 계속 참조하여, 배터리 열화 팩터(AF: Aging Factor) 산출부(223)에서 이루어지는 배터리 열화 팩터의 산출에 대하여 설명한다.
용량 열화에 따른 SOC별 OCV 특성을 보여주는 그래프가 도 5에 도시된다. 배터리 열화가 발생하면 배터리 OCV값이 특정 SOC 구간에서 달라진다. 따라서, 배터리 열화에 따른 SOC-OCV 가변 구간(510)에서는 배터리 열화 팩터를 도 6과 같이 정의할 수 있다.
도 2를 계속 참조하면, 배터리 열화 팩터 산출부(223)는 배터리 열화 팩터(AF: Aging Factor)를 다음식을 이용하여 산출한다.
Figure pat00005
제 1 추정 연산부(225)에서는 충방전시 전류거동에 따른 SOC값 변화를 이용하여 일정 시간 동안의 전하량과 SOC 변화값을 이용하여 1차로 SOH를 추정한다. 배터리 충전 상태(SOC)의 전류 적산식은 다음과 같다.
Figure pat00006
여기서, i: 전류(A), △T: 전류인가 시간(s), C: 배터리 용량(Ah)이다.
위 충전 상태의 전류 적산식을 이용하여 SOC 변화, 전하량 변화에 대해 배터리 용량을 산출한다.
Figure pat00007
계산된 배터리 용량을 초기 배터리 용량으로 나눈뒤 백분율로 계산하여 SOH를 추정한다. 이를 수학식으로 나타내면 다음과 같다.
Figure pat00008
SOC 오차를 고려하여 분모값이 임계값 이상이어야 한다. 부연하면, 임계값이 높을수록 정확도면에선 유리하지만 업데이트 시간이 길어진다. SOC 가용 영역을 고려하여 임계값을 결정한다.
도 2를 참조하면, 제 1 추정 연산부(225)에서는 2차로 1차 추정 연산에서 추정된 SOH에 대해 임계 조건을 넣어 만족하는 SOH값에 해당되는 전하량 및 SOC값을 적용하고 최소 제곱근 수식에 대입하여 SOH 오차를 최소화한다.
즉, 다음식과 같은 최소 제곱근(Least Mean Square)법을 이용하여 열화된 배터리 용량(
Figure pat00009
)을 산출한다.
Figure pat00010
부연하면, 최소 제곱근법에 의해 직선 방정식 f(x)= ax+b에서, 각점 xi의 좌표값yi와 함수값 f(xi)의 오차는 yi-f(xi)=yi-(axi+b)의 제곱의 합이 최소가 되는 경우이다.
이를 수학식으로 나타내면 다음과 같다.
Figure pat00011
E(a,b)가 최고값이 되려면 편미분 ∂E/∂a, ∂E/∂b값이 0이 되어야 한다. 이를 수학식으로 나타내면 다음과 같다.
Figure pat00012
Figure pat00013
△SOC 대 Charge Transfer 직선식의 y절편값이 0이므로, b=0이다. 따라서, 다음식과 같이 정리할 수 있다.
Figure pat00014
따라서, 직선의 기울기에 초기 배터리 용량을 나누어 백분율으로 구하면 SOH의 추정이 가능하다.
Figure pat00015
여기서, C는 초기 배터리 용량을 나타낸다.
도 2를 계속 참조하면, 제 2 추정 연산부(226)에는 배터리 열화 팩터(AF)값을 이용한 SOC 구간별 SOH 룩업 테이블을 적용하여 SOH를 추정한다. 이를 보여주는 도면이 도 8에 도시된 도 8에 대하여는 후술하기로 한다.
도 2를 계속 참조하면, 필터링부(228)에서는 제 1 추정 연산부(225)에서 연산 추정된 제 1 SOH값과 제 2 추정 연산부(226)에서 SOC 구간별 SOH 룩업 테이블에 의해 추정된 제 2 SOH값의 적정 비율을 적용하여 최종 SOH값을 추정한다. 이를 수학식으로 나타내면 다음과 같다.
Figure pat00016
여기서, SOH연산은 제 1 SOH이고, SOHtable은 제 2 SOH이며, A값은 온도에 따라 달라지는 값을 나타낸다.
상기 A값은 실험을 통한 온도 정보를 저장한 데이터베이스에 의해 테이블화된 값이다. 이를 나타내면 다음표와 같다.
온도 A값
-15 a
-10 b
0 c
10 d
25 e
35 f
45 g
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 배터리팩의 열화 상태를 추정하는 과정을 보여주는 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 배터리 팩의 상태를 센싱하여 상태 정보를 생성한다(단계 S310).
센싱 결과, I(n)< 임계 전류값1, 및 △I< 임계 전류값2을 만족하면, 저항(R)을 계산하고, OCV로 변환 연산한다(단계 S320,S321).
단계 S320에서, I(n)< 임계 전류값1, 및 △I< 임계 전류값2을 만족하지 않으면, 전류 적산법을 이용하여 SOC를 추정한다(단계 S331,S350).
또한, 센싱 경과, I(n)>임계 전류값3의 경우 OCV로 변환 연산하고 연산된 OCV를 이용하여 SOC를 추정한다(단계 S330,S340,S350).
단계 S330에서, I(n)>임계 전류값3을 만족하지 못하면, 전류 적산법을 이용하여 SOC를 추정한다(단계 S331,S350).
추정된 SOC가 0이상이고 50 미만을 만족하는 지를 판단하여, 만족하지 못하면 단계 S310 내지 S350을 반복 수행한다.
이와 달리, 추정된 SOC가 0이상이고 50 미만을 만족하면, △SOC가 임계값1보다 큰지를 확인한다(단계 S361). 확인 결과, 임계값1 보다 크면 추정된 SOC를 이용하여 SOH를 추정한다(단계 S361).
이와 동시에, 추정된 SOC가 0이상이고 50 미만을 만족하면, 배터리 열화 팩터(FA)를 산출하고, SOC 구간별 SOH 룩업 테이블에 적용하여 제 1 SOH를 산출한다(단계 S370,S371).
이후, 제 1 SOH 및 제 2 SOH를 병합(merge)하고 필터링하여 최종 SOH를 추정한다(단계 S380,390).
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 OCV(Open Circuit Voltage) 테이블을 근거로 OCV를 SOC(State Of Charge)로 환산하는 그래프이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 용량 열화에 따른 특정 SOC구간에서 OCV 값이 달라지는 그래프이다. 도 5를 참조하면, 용량 열화에 다른 SOC별 OCV의 그래프이다. 그래프에 따르면, 배터리 열화가 발생하면 배터리 OCV값이 배터리 열화에 따른 SOC-OCV 가변 구간(510)에서 달라진다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 SOC-OCV 가변 구간에서 배터리 열화 변수를 정의한 그래프이다. 도 6을 참조하면, SOC 0 -50% 구간내에서 배터리 열화 정도가 화살표와 같이 나타난다. 즉, 오른쪽에서 왼쪽으로 열화 정도가 심화된다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 최소 제곱근 법을 이용하여 열화된 배터리 용량을 산출하는 그래프이다. 도 7을 참조하면, 전하량과 △SOC의 관계를 이용하여 직선의 기울기(
Figure pat00017
)을 산출한다. 이 직선의 기울기가 열화된 배터리 용량이 된다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 SOC 구간별 SOH(State Of Health) 룩업 테이블의 예로서 이를 이용하여 SOH를 추정하는 개념을 보여주는 도면이다. 도 8을 참조하면, 배터리 열화 팩터(AF)값을 가지고 SOC 구간별 SOH 룩업 테이블에 적용하여 SOH(810)를 추정한다.
200: 열화 상태 추정 장치
210: 배터리팩
210-1 내지 210-n: 배터리셀
221: 상태 정보 센싱부
221-1: 전압 센싱부 221-2: 온도 센싱부
221-3: 전류 센싱부 222: 변환 연산부
223: 배터리 열화 팩터 산출부
224: 추정부
225: 제 1 추정 연산부 226: 제 2 추정 연산부
227: 제어기 228: 필터링부

Claims (20)

  1. 배터리 팩;
    상기 배터리 팩의 상태를 센싱하여 상태 정보를 생성하는 상태 정보 센싱부;
    생성된 상태 정보를 이용하여 OCV(Open Circuit Voltage)로 변환하고 변환된 OCV를 이용하여 SOC(State Of Charge)를 추정하는 변환 연산부;
    추정된 SOC를 이용하여 제 1 SOH(State Of Charge)를 추정하는 제 1 SOH 추정 연산부;
    추정된 SOC를 이용하여 배터리 열화 팩터를 산출하는 배터리 열화 팩터를 산출하는 배터리 열화 팩터 산출부;
    산출된 배터리 열화 팩터를 미리 설정된 룩업 테이블에 적용하여 제 2 SOH를 산출하는 제 2 SOH 연산부; 및
    제 1 SOH 및 제 2 SOH를 필터링하여 최종 SOH를 생성하는 필터링부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 열화 상태 추정 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 상태 정보는 전압, 온도 및 전류를 포함하는 것을 특징으로 하는 열화 상태 추정 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 SOC의 추정은 SOC-OCV 룩업 테이블을 이용하여 OCV를 SOC로 환산하는 것을 특징으로 하는 열화 상태 추정 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 SOC의 추정은 전류 적산법을 이용하여 OCV를 SOC로 환산하며, 상기 전류 적산법은 시간만큼 입력된 전류값을 적분하여 전체 배터리 용량으로 나눈 값이 단위 시간 동안 변동된 SOC값을 나타내는 것을 특징으로 하는 열화 상태 추정 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 추정 연산부는 상기 배터리팩의 충방전시 전류거동에 따른 SOC값 변화를 이용하여 일정 시간 동안의 전하량 및 SOC의 변화값을 이용하여 1차로 SOH를 추정하는 것을 특징으로 하는 열화 상태 추정 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 제 1 추정 연산부는 1차로 추정된 SOH에 대해 임계조건을 부여하고, 상기 임계조건을 만족하는 SOH에 최소 제곱근법을 적용하여 상기 제 1 SOH를 산출하는 것을 특징으로 하는 열화 상태 추정 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 제 1 SOH는 상기 최소 제곱근법에 의해 산출된 직선의 기울기에 초기 배터리 용량으로 나누어 백분율로 추정되는 것을 특징으로 하는 열화 상태 추정 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 미리 설정된 룩업 테이블은 SOC 구간별 SOH 룩업 테이블인 것을 특징으로 하는 열화 상태 추정 장치.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 최종 SOH는 수학식
    Figure pat00018
    (여기서, SOH연산은 제 1 SOH이고, SOHtable은 제 2 SOH이며, A값은 온도에 따라 달라지는 값을 나타낸다)에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 열화 상태 추정 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 A값은 실험을 통한 온도 정보를 저장한 데이터베이스에 의해 테이블화된 값인 것을 특징으로 하는 열화 상태 추정 장치.
  11. 배터리 팩의 상태를 센싱하여 상태 정보를 생성하는 상태 정보 센싱 단계;
    생성된 상태 정보를 이용하여 OCV(Open Circuit Voltage)로 변환하고 변환된 OCV를 이용하여 SOC(State Of Charge)를 추정하는 변환 연산 단계;
    추정된 SOC를 이용하여 제 1 SOH(State Of Charge)를 추정하는 제 1 SOH 추정 연산 단계;
    추정된 SOC를 이용하여 배터리 열화 팩터를 산출하는 배터리 열화 팩터를 산출하는 배터리 열화 팩터 산출 단계;
    산출된 배터리 열화 팩터를 미리 설정된 룩업 테이블에 적용하여 제 2 SOH를 산출하는 제 2 SOH 연산 단계; 및
    제 1 SOH 및 제 2 SOH를 필터링하여 최종 SOH를 생성하는 필터링 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 열화 상태 추정 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 상태 정보는 전압, 온도 및 전류를 포함하는 것을 특징으로 하는 열화 상태 추정 방법.
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 SOC의 추정은 SOC-OCV 룩업 테이블을 이용하여 OCV를 SOC로 환산하는 것을 특징으로 하는 열화 상태 추정 방법.
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 SOC의 추정은 전류 적산법을 이용하여 OCV를 SOC로 환산하며, 상기 전류 적산법은 시간만큼 입력된 전류값을 적분하여 전체 배터리 용량으로 나눈 값이 단위 시간 동안 변동된 SOC값을 나타내는 것을 특징으로 하는 열화 상태 추정 방법.
  15. 제 11 항에 있어서,
    상기 제 1 추정 연산 단계는, 상기 배터리팩의 충방전시 전류거동에 따른 SOC값 변화를 이용하여 일정 시간 동안의 전하량 및 SOC의 변화값을 이용하여 1차로 SOH를 추정하는 것을 특징으로 하는 열화 상태 추정 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 제 1 추정 연산 단계는 1차로 추정된 SOH에 대해 임계조건을 부여하고, 상기 임계조건을 만족하는 SOH에 최소 제곱근법을 적용하여 상기 제 1 SOH를 산출하는 것을 특징으로 하는 열화 상태 추정 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 제 1 SOH는 상기 최소 제곱근법에 의해 산출된 직선의 기울기에 초기 배터리 용량으로 나누어 백분율로 추정되는 것을 특징으로 하는 열화 상태 추정 방법.
  18. 제 11 항에 있어서,
    상기 미리 설정된 룩업 테이블은 SOC 구간별 SOH 룩업 테이블인 것을 특징으로 하는 열화 상태 추정 방법.
  19. 제 11 항에 있어서,
    상기 최종 SOH는 수학식
    Figure pat00019
    (여기서, SOH연산은 제 1 SOH이고, SOHtable은 제 2 SOH이며, A값은 온도에 따라 달라지는 값을 나타낸다)에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 열화 상태 추정 방법.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 A값은 실험을 통한 온도 정보를 저장한 데이터베이스에 의해 테이블화된 값인 것을 특징으로 하는 열화 상태 추정 방법.


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