KR20160002309A - 확장칼만필터를 이용한 배터리 상태 추정 방법, 시스템 및 이를 수행하기 위한 기록매체 - Google Patents

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Abstract

확산 현상과 히스테리시스 현상을 고려하여 산출된 OCV 모델로부터 파라미터를 추출하고, 추출된 파라미터를 확장 칼만 필터에 적용하여 SOH 및 SOC를 추정하는 확장칼만필터를 이용한 배터리 상태 추정 방법, 시스템 및 이를 수행하기 위한 기록매체에 관한 것이다.
배터리 상태 추정 시스템은 확산 현상을 반영하는 파라미터와 히스테리시스 현상을 반영하는 파라미터를 OCV방정식에 반영하여 SOC와의 관계를 나타내는 수식을 산출하는 OCV 산출부 및 OCV방정식에 의해 산출되는 값을 듀얼 확장 칼만 필터에 적용하여 SOC 또는 SOH를 산출하는 SOC/SOH 추정부를 포함할 수 있다.

Description

확장칼만필터를 이용한 배터리 상태 추정 방법, 시스템 및 이를 수행하기 위한 기록매체{BATTERY STATUS ESTIMATION METHOD, SYSTEM AND RECORDING MEDIUM}
본 발명은 확장칼만필터를 이용한 배터리 상태 추정 방법, 시스템 및 이를 수행하기 위한 기록매체에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 히스테리시스 현상을 고려하여 배터리의 상태를 추정할 수 있는 확장칼만필터를 이용한 배터리 상태 추정 방법, 시스템 및 이를 수행하기 위한 기록매체에 관한 것이다.
노트북, 비디오 카메라, 휴대용 전화기 등과 같은 휴대용 전자 제품의 수요가 급격하게 증대되고, 에너지 저장용 축전기, 로봇, 위성 등의 개발이 본격화됨에 따라, 반복적인 충방전이 가능한 고성능 이차 전지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.
현재 상용화된 이차 전지로는 니켈 카드뮴 전지, 니켈 수소 전지, 니켈 아연 전지, 리튬 이차 전지 등이 있는데, 이 중에서 리튬 이차 전지는 니켈 계열의 이차 전지에 비해 메모리 효과가 거의 일어나지 않아 충방전이 자유롭고, 자가 방전율이 높으며 에너지 밀도가 높은 장점으로 각광받고 있다.
특히, 최근에는 탄소 에너지가 점차 고갈되고 환경에 대한 관심이 높아지면서, 미국, 유럽, 일본, 한국을 비롯하여 전세계적으로 하이브리드 자동차와 전기 자동차에 대한 수요가 점차 증가하고 있다. 이러한 하이브리드 자동차나 전기 자동차는 배터리 팩의 충방전 에너지를 이용하여 차량 구동력을 얻기 때문에, 엔진만을 이용하는 자동차에 비해 현비가 뛰어나고 공해 물질을 배출하지 않거나 감소시킬 수 있다는 점에서 많은 소비자들에게 좋은 반응을 얻고 있다. 따라서, 하이브리드 자동차나 전기 자동차의 핵심적 부품인 차량용 배터리에 보다 맣은 관심과 연구과 집중되고 있다.
배터리는 노트북이나 자동차와 같은 각종 이동성 장치에 사용되는 것으로, 사용 시간에 한계가 있기 때문에 배터리의 SOC(STATE OF CHARGE)에 대한 정확한 정보를 파악하는 것이 중요하다. 이러한 SOC는 배터리가 어느 정도의 시간만큼 사용 가능한지 가늠하는 척도가 되므로, 사용자가 해당 장치를 사용하는데 있어서 매우 중요한 정보이다. 노트북이나 휴대폰, 자동차 등의 일반적인 배터리 장착 장치들은 배터리의 SOC를 추정하고, 그로부터 배터리의 사용 가능 시간이나 사용 가능량 등의 정보를 파악하여 사용자에게 제공할 수 있다.
배터리의 SOC는 배터리의 만충전 용량(FCC, Full Charge Capacity)에 대한 잔량을 백분율로 표시하는 형태가 일반적이다. 배터리의 SOC를 추정하는 방법으로는 다양한 방식이 이용될 수 있는데, 대표적인 방식은 전류 적산법을 이용하여 SOC를 추정하는 방법이다. 이러한 전류 적산 방식은, 배터리의 입출력 전류를 적산하고 초기 용량에서 가감함으로써 SOC를 구하는 형태이다.
이러한, 전류 적산 방식의 경우, SOC 추정 시 전류 오프셋을 고려하지 않아 SOC 추정이 정확하지 못하게 되는 문제가 있다.
이에, 본 발명의 기술적 과제는 확산 파라미터와 히스테리시스 파라미터를 적용하여 배터리의 상태를 추정할 수 있는 확장칼만필터를 이용한 배터리 상태 추정 방법, 시스템 및 이를 수행하기 위한 기록매체를 제공한다.
상기한 본 발명의 목적을 실현하기 위한 배터리 상태 추정 방법은 확산 현상을 반영하는 파라미터와 히스테리시스 현상을 반영하는 파라미터를 OCV방정식에 반영하여 SOC와의 관계를 나타내는 수식을 산출하고, 상기 OCV방정식에 의해 산출되는 값을 듀얼 확장 칼만 필터에 적용하여 SOC 또는 SOH를 산출할 수 있다.
확산 현상을 반영하는 파라미터와 히스테리시스 현상을 반영하는 파라미터를 OCV방정식에 반영하여 SOC와의 관계를 나타내는 수식을 산출하는 것은, 배터리 말단 전압이 안정한 상태로 도달하는 과정에 필요한 제1기준시간과, 배터리 등가 회로의 Ri-RtcCdl단의 전압강하가 제거되기 위해 필요한 제2기준시간 사이의 전압강하를 반영한 확산 파라미터를 OCV방정식에 반영하여 SOC와의 관계를 나타내는 수식을 산출할 수 있다.
상기 제1기준시간은 3시간, 제2기준시간은 3분으로 정하여 상기 확산 파라미터를 설정할 수 있다.
상기 확산 현상을 반영하는 파라미터와 히스테리시스 현상을 반영하는 파라미터를 OCV방정식에 반영하여 SOC와의 관계를 나타내는 수식을 산출하는 것은,
확산 계수 ζ를 반영한 충전 개방 회로 전압 방정식을 다음 수식과 같이 산출하는 것을 포함할 수 있다.
수식
Figure pat00001
상기 확산 현상을 반영하는 파라미터와 히스테리시스 현상을 반영하는 파라미터를 OCV방정식에 반영하여 SOC와의 관계를 나타내는 수식을 산출하는 것은,
확산 계수 ζ를 반영한 방전 개방 회로 전압 방정식을 다음 수식과 같이 산출하는 것을 포함할 수 있다.
수식
Figure pat00002

상기 확산 현상을 반영하는 파라미터와 히스테리시스 현상을 반영하는 파라미터를 OCV방정식에 반영하여 SOC와의 관계를 나타내는 수식을 산출하는 것은, 다음 수식과 같은 히스테리시스 계수 α 를 반영한 OCV 방정식을 나타내는 것일 수 있다.
수식
Figure pat00003
상기 확산 현상을 반영하는 파라미터와 히스테리시스 현상을 반영하는 파라미터를 OCV방정식에 반영하여 SOC와의 관계를 나타내는 수식을 산출하는 것은,
다음 수식과 같은 히스테리시스 계수 α와 확산 계수 ζ를 반영한 수식을 산출하는 것을 포함할 수 있다.
수식
Figure pat00004
상기 OCV방정식에 의해 산출되는 값을 듀얼 확장 칼만 필터에 적용하여 SOC 또는 SOH를 산출하는 것은, SOC를 추산할 수 있는 제1필터와, 캐패시티를 추산할 수 있는 웨이트 필터를 모두 포함하는 듀얼 칼만 필터를 적용하여 SOC 또는 SOH를 산출하는 것이며, 일정 시간 간격마다 상태 필터는 웨이트 필터의 이전값을 사용하고, 웨이트 필터는 상태 필터의 이전값을 사용하여 SOC 또는 SOH를 산출할 수 있다.
그리고, 본 발명의 일실시예에 의한 기록매체는 상술한 방법에 따른 배터리 상태 추정 방법을 실행하기 위한, 컴퓨터로 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능 기록매체일 수 있다.
그리고, 본 발명의 일실시예에 의한 확산 현상을 반영하는 파라미터와 히스테리시스 현상을 반영하는 파라미터를 OCV방정식에 반영하여 SOC와의 관계를 나타내는 수식을 산출하는 OCV 산출부; 및 상기 OCV방정식에 의해 산출되는 값을 듀얼 확장 칼만 필터에 적용하여 SOC 또는 SOH를 산출하는 SOC/SOH 추정부를 포함할 수 있다.
상기 OCV 산출부는 다음 수식과 같은 히스테리시스 계수 α와 확산 계수 ζ를 반영한 수식을 산출하는 것을 포함할 수 있다.
수식
Figure pat00005
상기 SOC/SOH 추정부는 SOC를 추산할 수 있는 제1필터와, 캐패시티를 추산할 수 있는 웨이트 필터를 모두 포함하는 듀얼 칼만 필터를 적용하여 SOC 또는 SOH를 산출하는 것이며, 일정 시간 간격마다 상태 필터는 웨이트 필터의 이전값을 사용하고, 웨이트 필터는 상태 필터의 이전값을 사용하여 SOC 또는 SOH를 산출하는 것일 수 있다.
이와 같은 본 발명에 따르면, 확산 현상과 히스테리시스 현상을 모두 고려한 OCV 방정식을 산출하여 SOC 및 SOH 산출 시 듀얼 확장 칼만 필터에 적용하므로, 배터리의 SOC 및 SOH를 보다 정확하게 추정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 배터리 상태 추정 시스템의 제어블록도
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법에 의해 SOC가 추정되는 배터리의 등가회로
도 3은 도 1의 배터리 상태 추정 시스템에 의해 상태가 추정되는 배터리에서 발생하는 히스테리시스 현상을 설명하기 위한 도면
도 4는 도 1의 배터리 상태 추정 시스템에 의해 상태가 추정되는 배터리에서 발생하는 확산 현상을 설명하기 위한 도면
도 5는 도 1의 배터리 상태 추정 시스템의 부분 사이클을 설명하기 위한 도면
도 6은 배터리 상태 추정 시스템의 부분 사이클을 이용하여 파라미터를 도출하는 방법을 설명하기 위한 도면
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예에 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 배터리 상태 추정 시스템의 제어블록도이며, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법에 의해 SOC가 추정되는 배터리의 등가회로이며, 도 3은 도 1의 배터리 상태 추정 시스템에 의해 상태가 추정되는 배터리에서 발생하는 히스테리시스 현상을 설명하기 위한 도면이며, 도 4는 도 1의 배터리 상태 추정 시스템에 의해 상태가 추정되는 배터리에서 발생하는 확산 현상을 설명하기 위한 도면이고, 도 5는 도 1의 배터리 상태 추정 시스템의 부분 사이클을 설명하기 위한 도면이며, 도 6은 배터리 상태 추정 시스템의 부분 사이클을 이용하여 파라미터를 도출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 배터리 상태 추정 시스템(100)은 OCV(Open Circuit Voltage) 산출부(10), SOC/SOH 추정부(50)를 포함할 수 있다.
도 2를 참조하면, 배터리의 등가 회로는 내부 저항(Ri), 저항(Rtc) 및 커패시터(Cdl)를 포함하며, 저항(Rtc)과 커패시터(Cdl)는 병렬 연결되어 있다. 병렬 연결된 저항(Rtc)과 커패시터(Cdl)는 확산 임피던스(diffusion impedance), 전하 이동 저항(charge transfer resistance), 및 이중층 커패시터 등의 성분을 포함하여 시간에 대해 변하는 파라미터로 설정될 수 있다. 병렬 연결된 저항(Rtc)과 커패시터(Cdl)에 인가되는 전압은 배터리 등가회로의 또 다른 파라미터이며, 전압도 시간에 대해 변하는 파라미터로 설정될 수 있다. 그리고, 배터리 등가 회로는 개방 회로 전압 및 배터리 단자 전압이 시간에 대해 변하는 파라미터로 설정될 수 있다.
OCV 산출부(10)는 개방 회로 전압(OCV)을 산출할 수 있는 OCV 방정식을 추출할 수 있다. OCV 방정식은 배터리의 히스테리시스 현상과 확산 현상을 고려한 파라미터를 OCV 방정식에 반영하여 산출할 수 있다.
여기서, 히스테리시스 현상은 방전 후, 셀 전압이 언제나 SOC를 위한 True OCV 값보다 더 작은 값으로 이완되는 현상을 의미한다. 확산 현상은 배터리 말단 전압이 안정한 상태로 도달하는 과정에서, 제1기준 시간의 완화 시간이 필요하고, 배터리 등가 회로의 Ri-RtcCdl단의 전압강하가 제거되기 위해 필요한 제2기준시간 사이의 전압강하를 의미한다. 이 때, 전압강하는 확산 과전압으로 정의될 수 있다. 이하, 제1기준시간은 3시간으로 정하고, 제2기준시간은 3분으로 정하여 설명하기로 한다. 다만, 제1기준시간 및 제2기준시간은 배터리마다 다르게 설정될 수 있음은 물론이며, 실험에 의해 정해질 수 있다.
OCV 산출부(10)는 충전 개방 회로 전압(OCVc3h(z) with 3-hour relaxation), 충전 개방 회로 전압(OCVc3m(z) with 3-min relaxation), 방전 개방 회로 전압(OCVd3h(z) with 3-hour relaxation), 방전 개방 회로 전압(OCVd3m(z) with 3-min relaxation)을 다음 수식 1에 의해 산출할 수 있다.
수식 1
Figure pat00006

여기서, ac3hi, ac3mi, ad3hi, ad3mi 는 각각 5차 다항 함수 OCVc3h(z), OCVc3m(z), OCVd3h(z) and OCVd3m(z)의 계수이다.
OCV 산출부(10)는 OCV 방정식에 확산 현상(diffusion effect)에 의한 파라미터를 반영하기 위해서, 확산 계수 ζ를 반영한 수식 2를 이용할 수 있으며, 확산 계수가 반영된 OCV-VOC 관계를 획득할 수 있다.
수식 2
Figure pat00007

이에 따라, 충전 및 방전 개방 회로 전압(OCVC, OCVd)은 다음 수식 3 및 수식 4로 표현될 수 있다.
수식 3
Figure pat00008

수식 4
Figure pat00009

여기서, 확산 계수 ζ는 수식 5에 나타낸 것처럼, 시간에 따른 1차 지수 함수에 의해 구해질 수 있다.
수식 5
Figure pat00010

여기서 trest는 충전 또는 방전 후의 배터리의 완화 시간(relaxation time)이며, τd는 확산 시정수이다.
OCV 산출부(10)는 히스테리시스 현상에 따른 파라미터를 OCV 방정식에 반영하여 개방 회로 전압을 산출할 수 있다. 히스테리시스 계수 α 를 반영한 OCV 방정식은 다음 수식 6과 같다.
수식 6
Figure pat00011

부분 사이클의 충전 스루풋에 따라 충/방전 동안 OCV는 수식 7과 같이 나타낼 수 있으며, 수식 8 및 수식 9에 의해 ? 가 정의된다.
수식 7
Figure pat00012

수식 8
Figure pat00013

수식 9
Figure pat00014

여기서, 히스테리시스 모델의 파라미터 v, h1, h2는 평행사변형 및 최소자승법을 사용하여 추출될 수 있다. 도 3은 히스테리시스 변수의 변화와 부분 사이클로부터 생성할 수 있는 모델링을 도시한다. 도 4는 히스테리시스 계수의 변화와 도 3의 부분 사이클로부터 계산된 모델링을 나타낸다.
OCV 산출부는 수식 7에 확산 계수 ζ를 반영하여, OCV-SOC 관계에 대한 포괄적인 다음과 같은 수식 10을 추출할 수 있다.
수식 10
Figure pat00015

SOC/SOH 추정부(50)는 듀얼 확장 칼만 필터를 이용하여 SOC 및 SOH를 추정할 수 있다. SOC/SOH 추정부(50)는 배터리 시스템을 모델링하여 생성된 비선형 배터리 등가회로에서, 비선형 시스템 방정식과 측정 방정식을 이용하여 SOC 및 SOH를 추정할 수 있다. 수식 11은 비선형 시스템 방정식이며, 수식 12는 측정 방정식의 일반 형태를 나타낸 것이다.
수식 1, 수식 3, 수식 4 및 수식 10을 조합하면, OCV의 이산 모델은 다음 수식 11과 같이 표현될 수 있다.
수식 11
Figure pat00016

수식 11를 5차 다항식 형태로 정리하면 수식 12와 같다.
수식 12
Figure pat00017

여기서, ai,k는 수식 13과 같다.
수식 13
Figure pat00018

SOC/SOH 추정부(50)는 수식 12 및 수식 13에 의해 계산되는 OCV를 이용하여 SOC 및 SOH를 추정할 수 있다.
SOC/SOH 추정부(50)는 배터리의 충전량 및 상태를 추산할 수 있다. SOC/SOH 추정부(50)는 듀얼 확장 칼만 필터를 이용하여 배터리의 충전량 및 상태를 추산할 수 있다. 듀얼 확장 칼만 필터는 동시에 동작할 수 있는 2개의 확장 칼만 필터를 결합한 필터이다. 듀얼 확장 칼만 필터에 포함되는 제1필터는 SOC를 추산할 수 있는 상태 필터이며, 제2필터는 캐패시티를 추산할 수 있는 웨이트 필터이다. 각각의 시간 간격마다, 상태 필터는 웨이트 필터의 이전값을 사용하고, 웨이트 필터는 상태 필터의 이전값을 사용할 수 있다.
한편, 비선형 상태 공간 모델은 수식 14 및 수식 15과 같이 나타낼 수 있다.
수식 14
Figure pat00019
수식 15
Figure pat00020

여기서,
Figure pat00021
는 배터리 모델 상태이며,
Figure pat00022
는 일련의 시간 변화 배터리 충전량,
Figure pat00023
는 외인성 입력,
Figure pat00024
는 시스템 출력,
Figure pat00025
,
Figure pat00026
,
Figure pat00027
및
Figure pat00028
는 공분산 행렬
Figure pat00029
,
Figure pat00030
,
Figure pat00031
및
Figure pat00032
를 가지는 독립적인 가우시안 노이즈 프로세스이다.
수식 14 및 15의 함수는 비선형 전이 행렬 함수
Figure pat00033
를 나타낸다. 함수
Figure pat00034
는 비선형 측정 함수를 나타낸다.
확장 칼만 필터의 계산 방식은 다음과 같이 스텝 1 내지 4로 요약 설명된다.
스텝 1 : k=0 초기화
수식 16
Figure pat00035

여기서, E[.]는 통계적인 기대치이다.
스텝 2 : 비선형 함수의 근사
수식 17
Figure pat00036

스텝 3 : 시간 업데이트
1. 상태 필터 시간 업데이트
수식 18
Figure pat00037

2. 웨이트 필터의 시간 업데이트
수식 19
Figure pat00038

스텝 4 수치 업데이트
1. 상태 필터의 수치 업데이트
수식 20
Figure pat00039
Figure pat00040

2. 웨이트 필터의 수치 업데이트
수식 21
Figure pat00041

상태 공간 방정식은 수식 22와 같이 SOC 및 전하 이동 전압 Vcd1을 정의할 수 있다. 여기서, Vcd1은 Rct-Cd1 병렬 회로의 전압이다.
수식 22
Figure pat00042
Figure pat00043

배터리 모델의 터미널 전압은 다음 수식에 의해 비선형 함수로 정의될 수 있다.
수식 23
Figure pat00044

최종적으로, 듀얼 확장 칼만 필터의 수식은 다음과 같이 마련된다.
수식 24
Figure pat00045

수식 25
Figure pat00046
Figure pat00047
Figure pat00048

SOC/SOH 추정부(50)는 수식 14 내지 수식 25를 이용하여 SOC와 SOH를 추정할 수 있다. SOC/SOH 추정부(50)는 상술한 것처럼, OCV 방정식 산출 시, 확산 및 히스테리시스 현상을 반영하여 만들어진 OCV 수식값을 상술한 상태 필터 및 웨이트 필터에 적용하여 SOC 및 SOH를 산출할 수 있다.
이와 같은, 배터리 상태 추정 방법은 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거니와 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (12)

  1. 확산 현상을 반영하는 파라미터와 히스테리시스 현상을 반영하는 파라미터를 OCV(Open Circuit Voltage)방정식에 반영하여 SOC(State Of Charge)와의 관계를 나타내는 수식을 산출하고,
    상기 OCV(Open Circuit Voltage)방정식에 의해 산출되는 값을 듀얼 확장 칼만 필터에 적용하여 SOC(State Of Charge) 또는 SOH를 산출하는 배터리 상태 추정 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    확산 현상을 반영하는 파라미터와 히스테리시스 현상을 반영하는 파라미터를 OCV방정식에 반영하여 SOC(State Of Charge)와의 관계를 나타내는 수식을 산출하는 것은,
    배터리 말단 전압이 안정한 상태로 도달하는 과정에 필요한 제1기준시간과, 배터리 등가 회로의 Ri-RtcCdl단의 전압강하가 제거되기 위해 필요한 제2기준시간 사이의 전압강하를 반영한 확산 파라미터를 OCV방정식에 반영하여 SOC(State Of Charge)와의 관계를 나타내는 수식을 산출하는 것인 배터리 상태 추정 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 제1기준시간은 3시간, 제2기준시간은 3분으로 정하여 상기 확산 파라미터를 설정하는 배터리 상태 추정 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 확산 현상을 반영하는 파라미터와 히스테리시스 현상을 반영하는 파라미터를 OCV방정식에 반영하여 SOC(State Of Charge)와의 관계를 나타내는 수식을 산출하는 것은,
    확산 계수 ζ를 반영한 충전 개방 회로 전압 방정식을 다음 수식과 같이 산출하는 것을 포함하는 배터리 상태 추정 방법.
    수식
    Figure pat00049

  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 확산 현상을 반영하는 파라미터와 히스테리시스 현상을 반영하는 파라미터를 OCV방정식에 반영하여 SOC와의 관계를 나타내는 수식을 산출하는 것은,
    확산 계수 ζ를 반영한 방전 개방 회로 전압 방정식을 다음 수식과 같이 산출하는 것을 포함하는 배터리 상태 추정 방법.
    수식
    Figure pat00050

  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 확산 현상을 반영하는 파라미터와 히스테리시스 현상을 반영하는 파라미터를 OCV방정식에 반영하여 SOC와의 관계를 나타내는 수식을 산출하는 것은, 다음 수식과 같은 히스테리시스 계수 α 를 반영한 OCV 방정식을 나타내는 것인 배터리 상태 추정 방법.
    수식
    Figure pat00051

  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 확산 현상을 반영하는 파라미터와 히스테리시스 현상을 반영하는 파라미터를 OCV방정식에 반영하여 SOC와의 관계를 나타내는 수식을 산출하는 것은,
    다음 수식과 같은 히스테리시스 계수 α와 확산 계수 ζ를 반영한 수식을 산출하는 것을 포함하는 배터리 상태 추정 방법.
    수식
    Figure pat00052

  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 OCV방정식에 의해 산출되는 값을 듀얼 확장 칼만 필터에 적용하여 SOC 또는 SOH를 산출하는 것은,
    SOC를 추산할 수 있는 제1필터와, 캐패시티를 추산할 수 있는 웨이트 필터를 모두 포함하는 듀얼 칼만 필터를 적용하여 SOC 또는 SOH를 산출하는 것이며,
    일정 시간 간격마다 상태 필터는 웨이트 필터의 이전값을 사용하고, 웨이트 필터는 상태 필터의 이전값을 사용하여 SOC 또는 SOH를 산출하는 것인 배터리 상태 추정 방법.
  9. 제 1 항 내지 제 8 항에 따른 배터리 상태 추정 방법을 실행하기 위한, 컴퓨터로 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능 기록매체.
  10. 확산 현상을 반영하는 파라미터와 히스테리시스 현상을 반영하는 파라미터를 OCV방정식에 반영하여 SOC와의 관계를 나타내는 수식을 산출하는 OCV 산출부; 및
    상기 OCV방정식에 의해 산출되는 값을 듀얼 확장 칼만 필터에 적용하여 SOC 또는 SOH를 산출하는 SOC/SOH 추정부를 포함하는 배터리 상태 추정 시스템.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 OCV 산출부는 다음 수식과 같은 히스테리시스 계수 α와 확산 계수 ζ를 반영한 수식을 산출하는 것을 포함하는 배터리 상태 추정 시스템.
    수식
    Figure pat00053

  12. 제 10 항에 있어서,
    SOC/SOH 추정부는 SOC를 추산할 수 있는 제1필터와, 캐패시티를 추산할 수 있는 웨이트 필터를 모두 포함하는 듀얼 칼만 필터를 적용하여 SOC 또는 SOH를 산출하는 것이며, 일정 시간 간격마다 상태 필터는 웨이트 필터의 이전값을 사용하고, 웨이트 필터는 상태 필터의 이전값을 사용하여 SOC 또는 SOH를 산출하는 것인 배터리 상태 추정 시스템
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