KR20160107093A - 배터리의 잔존 유효 수명을 예측하는 방법 및 시스템 - Google Patents

배터리의 잔존 유효 수명을 예측하는 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

배터리의 잔존 유효 수명을 예측하는 방법 및 시스템을 제공하는 실시예가 개시된다. 방법은 배터리의 충전 사이클 및 방전 사이클 동안 동작 전류를 측정하는 단계를 포함한다. 방법은 복수의 열화 파라미터 및 상기 측정된 동작 전류를 기초로 상기 배터리의 복수의 사이클에 대한 용량 저하를 계산하는 단계를 포함한다. 열화 파라미터는 동작 온도, 최소 SOC, 최대 SOC, 및 물성을 포함한다. 방법은 상기 계산된 용량 저하를 이용하여 상기 배터리의 RUL을 예측하는 단계를 포함한다.

Description

배터리의 잔존 유효 수명을 예측하는 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR PREDICTING REMAINING USEFUL LIFE(RUL) OF BATTERY}
아래 실시예들은 배터리의 잔존 유효 수명을 예측하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 다른 저장 어플리케이션과 비교할 때 배터리의 상대적으로 높은 에너지, 전력 밀도(power density), 및 상대적으로 낮은 비용 때문에 재충전가능한(rechargeable) 에너지 저장 디바이스로서 널리 사용된다. 배터리 내부에 내재하는(inherent) 화학적 반응(chemical reactions) 때문에 배터리의 에너지 저장 용량(energy storage capacity)은 사용에 따라 감소한다. 용량의 손실률(rate of loss)은 온도 및 배터리의 사이클의 개수에 의존한다.
배터리의 RUL을 예측하는 종래의 방법은 전형적으로 기술(techniques) 기반의 회귀(regression)를 이용하는 데이터 기반 방법과 관련된다. 하지만, 종래의 방법은 많은 데이터 및 큰(large) 온보드 연산 설비(onboard computation facility)가 필요하다. 그리고, 많은 데이터 및 큰 온보드 연산 설비는 시간 소모가 크다.
실시예는 동작 전류(operating current) 및 열화 파라미터(degradation parameters)를 기초로 배터리의 잔존 유효 수명(remaining useful life (RUL))을 예측하는 메커니즘을 제공한다.
일 측에 따른 잔존 유효 수명을 예측하는 방법은 배터리의 충전 사이클 및 방전 사이클 동안 동작 전류(operating current)를 측정하는 단계; 복수의 열화 파라미터(degradation parameter) 및 상기 측정된 동작 전류를 기초로 상기 배터리의 복수의 사이클에 대한 용량 저하(capacity fade)를 계산하는 단계; 및 상기 계산된 용량 저하를 이용하여 상기 배터리의 잔존 유효 수명을 예측하는 단계를 포함한다.
상기 복수의 열화 파라미터는, 동작 온도(operating temperature), 최소 충전 상태(minimum state of charge), 최대 충전 상태(maximum state of charge), 및 물성(material property)을 포함할 수 있다.
상기 배터리가 수명 종료(end-of-life, EOL) 상태에 도달할 때까지 남아있는 라이프타임(lifetime)을 인디케이트(indicate) 하기 위해 상기 예측된 잔존 유효 수명을 표시하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 측에 따른 잔존 유효 수명을 예측하는 시스템은 배터리의 충전 사이클 및 방전 사이클 동안 동작 전류(operating current)를 측정하고, 복수의 열화 파라미터(degradation parameter) 및 상기 측정된 동작 전류를 기초로 상기 배터리의 복수의 사이클에 대한 용량 저하(capacity fade)를 계산하며, 상기 계산된 용량 저하를 이용하여 상기 배터리의 잔존 유효 수명(remaining useful life)을 예측하는 예측부를 포함한다.
상기 복수의 열화 파라미터는, 동작 온도(operating temperature), 최소 충전 상태(minimum state of charge), 최대 충전 상태, 및 물성(material property)을 포함할 수 있다.
상기 예측부는, 상기 배터리가 수명 종료(end-of-life) 상태에 도달할 때까지 남아있는 라이프 타임을 인디케이트(indicate) 하기 위해 상기 예측된 잔존 유효 수명을 표시할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른, 배터리의 RUL을 예측하는 시스템의 하이 레벨 오버뷰를 도시한다.
도 2는 일 실시예에 따른, 배터리의 RUL을 예측하는 방법을 도시하는 플로우 다이어그램이다.
도 3은 일 실시예에 따른, 일정한 동작 전류 아래 종래의 모델의 다양한 레퍼런스 온도에서 사이클의 개수에 기초한 상대적 용량의 밸리데이션(validation)을 보여주는 그래프이다.
도 4a는 일 실시예에 따른, 서로 다른 온도에서 사이클링(cycling)에 따른 용량 손실(capacity loss)을 도시한다.
도 4b는 일 실시예에 따른, 사용자에게 RUL을 표시하는 사용자 인터페이스의 일례이다.
도 5는 일 실시예에 따른, 배터리의 RUL을 예측하는 방법을 구현하는 컴퓨팅 환경을 도시한다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
아래 설명하는 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있다. 아래 설명하는 실시예들은 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
실시예들은 배터리의 잔존 유효 수명을 예측하기 위한 방법 및 시스템을 달성한다(achieve). 방법은 배터리의 충전 사이클 및 방전 사이클 동안 동작 전류를 측정하는 단계를 포함한다. 동작 전류 'I'는 배터리의 방전 사이클 및 충전 사이클 동안 측정된다. 방법은 복수의 열화 파라미터 및 측정된 동작 전류 'I'를 기초로 배터리의 복수의 사이클에 대한 용량 저하를 계산하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 있어서, 복수의 열화 파라미터는 동작 온도, 최소 충전 상태(minimum SOC), 최대 충전 상태(maximum SOC), 및 물성(material property)을 포함한다. 최소 SOC 및 최대 SOC와 같은 열화 파라미터는 배터리의 설계(design)에 의존하는 상수값(constant values)이다.
일 실시예에 있어서, 용량 저하는 용량 저하율(capacity fade rate)을 수치적으로 적분하여 계산된다.
또한, 방법은 계산된 용량 저하를 이용하여 배터리의 RUL을 예측하는 단계를 포함한다. 배터리의 예측된 RUL은 사용자 인터페이스로서 사용자에게 표시된다. 예측된 RUL은 배터리가 EOL 상태에 도달할 때까지 남아있는 라이프타임을 인디케이트한다. 표시된 RUL을 기초로, 사용자는 필요한 예방 조치를 취할 수 있다. 또한, 배터리의 수정된 사이클에 대한 RUL이 사용자에게 표시될 수 있다.
종래의 방법과 달리, 제안된 방법은 물리 기반 방법(physics based method)을 이용하여 배터리의 RUL을 예측한다. 제안된 방법은 어떠한(any) 동작 상태(operating condition)에서 RUL을 예측하기 위해 사용될 수 있다. 제안된 방법은 어떠한 추가적인 장치 또는 회로 없이 구현될 수 있다. 제안된 방법은 가장 낮은 용량(lowest capacity) 및 성능(performance)을 갖는 셀 또는 모듈을 선택적으로 교체하기 위해 배터리에서 가장 낮은 용량을 갖는 셀 또는 모듈을 식별할 수 있다.
일례로, 제안 방법은 드라이빙 패턴(driving pattern) 및 교통 상태(traffic condition)의 펑션(function)인 새로운 드라이브 사이클(new drive cycle)에 대한 RUL을 예측하기 위해 사용될 수 있다.
제안 방법은 RUL을 예측하는 기존의 데이터 기반 모델보다 적은 연산 시간을 필요로 한다.
제안 방법은 데이터 기반 모델과 함께 사용될 수 있다.
일례로, 제안 방법은 전기 이동체(electric vehicle) 동작 영역(operating range)의 대부분과 모든 전자 디바이스(electronic devices) 동작 영역에 적용될 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른, 배터리의 RUL을 예측하는 시스템의 하이 레벨 오버뷰를 도시한다. 시스템(100)은 배터리(102), 예측부(104), 제어 디바이스, 및 부하(load) 또는 제너레이터(generator)를 포함한다. 배터리(102)는 부하에 전력을 공급하기 위해 전기적 에너지(electrical energy)를 제공할 수 있다. 일 실시예에 있어서, 부하는, 예를 들어, 전자 디바이스(electronic device), 랩탑(laptop), 전기 이동체일 수 있다. 하지만, 부하는 전술한 예로 제한되지 않는다.
배터리(102)는 전형적으로(typically) 화학적 에너지(chemical energy)를 저장하는 하나 이상의 전기화학적 셀(electrochemical cell)을 포함한다. 부하에 전력(power)을 공급하기 위해 화학적 에너지는 전기적 에너지로 변환된다.
몇몇의 경우, 부하는 배터리(102)를 충전하기 위해 사용되는 제너레이터로 대체될 수 있다.
일 실시예에 있어서, 배터리(102)는 싱글 배터리(single battery) 또는 도 1에 도시된 셀 A, 셀 B, 셀 C, 및 셀 D 등과 같은 복수의 셀일 수 있다.
배터리(102)는 재충전이 가능한 화학 조성물(chemical composition)로 형성된 재충전가능한 배터리(rechargeable battery)일 수 있다. 배터리(102)는 리튬 이온 배터리일 수 있다. 일례로, 배터리(102)는 리튬 니켈 코발트 알루리늄(Lithium Nickel Cobalt Aluminum, Li NCA) 양극(positive electrode)을 포함할 수 있다.
제어 디바이스(control device)는 부하 또는 제너레이터를 제어하거나 예측부(104)를 제어한다. 제어 디바이스는 동작 온도(operating temperature), 동작 전류(operating current), 및 배터리(102)의 열화 파라미터(degradation parameters)를 결정하는 복수의 센서를 포함할 수 있다.
예측부(104)는 복수의 열화 파라미터를 기초로 배터리(102)의 복수의 사이클에 대한 용량 저하(capacity fade)를 계산하여 배터리(102)의 잔존 유효 수명(RUL)을 예측하기 위해 구성될 수 있다.
일 실시예에 있어서, 열화 파라미터는 동작 온도, 최소 SOC, 최대 SOC, 및 물성을 포함한다.
일 실시예에 있어서, 배터리(102)의 예측된 RUL은 배터리가 EOL 상태에 도달할 때까지 남아있는 라이프 타임(lifetime)을 인디케이팅(indicating) 하기 위해 사용자에게 표시된다. 표시된 RUL에 기초하여, 사용자는 필요한 예방 조치(precautions)를 취할 수 있다. 또한, 수정된 사이클(modified cycle)에 대한 RUL이 사용자에게 표시될 수 있다. 선택적으로 셀을 교체(replace)하기 위해 가장 낮은 용량(lowest capacity)과 성능(performance)을 갖는 셀이 식별될 수 있다. 일례로, 셀 B가 가장 낮은 용량 또는 좋지 않은 성능(poor performance)을 가진 것으로 식별되고 사용자는 셀 B를 교체할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른, 배터리의 RUL을 예측하는 방법을 도시하는 플로우 다이어그램이다. 방법(200) 및 이하에 기술되는 설명은 제어 프로그램을 위한 기본(basis)을 제공하고, 마이크로컨트롤러, 마이크로프로세서, 또는 컴퓨로 판독 가능한 저장 매체(computer readable storage medium)를 이용하여 구현될 수 있다.
단계(202)에서, 방법(200)은 배터리(102)의 충전 사이클 및 방전 사이클 동안 동작 전류를 측정하는 단계를 포함한다. 방법(200)은 예측부(104)가 배터리(102)의 충전 사이클 및 방전 사이클 동안 동작 전류를 측정하는 것을 허용한다. 동작 전류 'I'가 배터리(102)의 충전 사이클 및 방전 사이클 동안 측정된다.
단계(204)에서, 방법(200)은 복수의 열화 파라미터 및 측정된 동작 전류를 기초로 배터리(102)의 복수의 사이클에 대한 용량 저하를 계산하는 단계를 포함한다. 방법은(200)은 예측부(104)가 복수의 열화 파라미터 및 측정된 동작 전류 'I'를 기초로 복수의 사이클에 대한 용량 저하를 계산하는 것을 허용한다.
수학식 1을 이용하여 사이클(any cycle)에서의 용량이 계산될 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00001
nth cycle에서의 용량은
Figure pat00002
이다.
nth cycle에서의 상대적 용량(relative capacity)은
Figure pat00003
이다.
양극(positive electrode)에서 충전 상태 SOCpos는
Figure pat00004
이다.
양극에서 리튬의 몰 농도(molar concentration)는
Figure pat00005
이다.
수학식 1의 파라미터 A 및 B(T)는 셀 파라미터(cell parameters)로 실험적으로(experimentally) 결정된다.
Figure pat00006
는 물성(material property)이다. 또한, 파라미터
Figure pat00007
및
Figure pat00008
는 배터리(102)의 설계(design)에 기초하는 상수(constant)이다.
용량 저하는 용량 저하율(capacity fade rate)을 시간으로 적분하여 계산된다.
수학식 1은 용량 저하를 계산하기 위해 복수의 사이클에 대해 순차 방법(sequential method)(예를 들어, 사다리꼴 규칙(trapezoidal rule))을 이용하여 수치적으로(numerically) 적분될 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00009
수학식 2에서, 'n'은 RUL을 나타내고, 배터리가 EOL에 도달하기 전 배터리의 사이클의 개수이다. 달리 표현하면, 'n'은 배터리가 EOL에 도달하기 까지 남아있는지 사이클의 개수를 나타낸다.
수학식 1은 아래의 수학식 3의 형태로 수치적으로 적분될 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00010
Figure pat00011
및
Figure pat00012
이다. 수학식 1에
Figure pat00013
및
Figure pat00014
를 적용하는 경우, 수학식 1은 수학식 3으로 표현될 수 있다.
수학식 2로부터 아래의 수학식 4가 도출될 수 있다.
[수학식 4]
Figure pat00015
수학식 2에
Figure pat00016
및
Figure pat00017
를 적용하는 경우, 수학식 2는 수학식 4로 표현될 수 있다.
수학식 4에서, 'n'은 배터리가 EOL에 도달하기 전 배터리의 사이클의 개수를 나타낸다.
단계(206)에서, 방법(200)은 계산된 용량 저하를 이용하여 배터리의 RUL을 예측하는 단계를 포함한다. 방법(200)은 예측부(104)가 용량 저하를 이용하여 배터리의 RUL을 측정하는 것을 허용한다.
단계(208)에서, 방법(200)은 배터리의 예측된 RUL을 표시하는 단계를 포함한다. 방법(200)은 예측부(104)가 예측된 RUL을 표시하는 것을 허용한다. 일 실시예에 있어서, RUL은 UI(User Interface)로서 사용자에게 표시된다. 예측된 RUL은 배터리가 EOL 상태에 도달할 때까지 남아있는 라이프타임을 인디케이트한다. 표시된 RUL에 기초하여, 사용자는 필요한 예방 조치를 취할 수 있다. 예를 들어, RUL은 3000 사이클로 표시될 수 있고, 이는, 배터리가 EOL 상태에 도달하기 위해 남은 배터리의 라이프타임이 3000 사이클임을 사용자에게 인디케이트한다. 또한, 수정된 사이클에 대한 RUL이 사용자에게 표시될 수 있다.
또한, 방법(200)에서 기술된 다양한 액션(actions), 유닛(units), 단계(steps), 블록(blocks), 또는 동작(acts)은 제시된 순서(order presented), 다른 순서(different order), 동시에(simultaneously), 또는 이들의 조합으로 수행될 수 있다. 또한, 몇몇의 실시예에 있어서, 도 2에 리스팅된 액션, 유닛, 단계, 블록, 또는 동작 중 일부는 생략될 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른, 일정한(constant) 동작 전류 아래 종래의 모델의 다양한 레퍼런스 온도에서 사이클의 개수에 기초한 상대적 용량의 밸리데이션(validation)을 보여주는 그래프이다. 일정한 동작 전류 'I'에 대하여, 수학식 2의 클로즈드 폼 솔루션(closed form solution)은 아래 수학식 5와 같이 획득될 수 있다. 클로즈드 폼 솔루션은 공개 문헌 저널(open literature journal) "The Electrochemical Society", 156 (7), A527-A535, (2009)으로부터 발췌된 서로 다른 동작 온도에서 획득된 실험 결과에 대하여 정당성을 입증하기 위해 이용될 수 있다.
[수학식 5]
Figure pat00018
수학식 5에서, n은 RUL로, 사이클의 개수를 나타내고, K1은 상수를 나타낸다.
그래프에서, 기존의 모델 온도값은 electrochemical society, 156 (7), A527-A535, (2009)의 저널로부터 획득된다.
상대적 용량은 배터리(102)의 사이클의 주어진 넘버(given number)에서 예측될 수 있다. 상대적 용량은 n에서 예측될 수 있다. 일례로, 어플리케이션(application)이 온도 298.15K에서 0.9의 컷-오프(cut-off) 용량을 필요로 하는 경우, 도 3의 그래프에 나타난 것과 같이 컷-오프 용량은 약 3000 사이클에서 예측된다. 여기서, 컷-오프 용량은 상대적 용량
Figure pat00019
과 동일하다.
다양한 온도(도 3에서) 실험 결과들의 비교는 배터리(102)의 상대적 용량이 99%의 평균 정확도로 예측될 수 있다는 것을 보여준다.
도 4a는 일 실시예에 따른, 서로 다른 온도에서 사이클링(cycling)에 따른 용량 손실을 도시한다. 도 4a에 도시된 것과 같이, 배터리(102)의 용량은 사이클의 개수 및 동작 전류의 온도의 증가에 따라 감소한다.
도 4b는 일 실시예에 따른, 사용자에게 RUL을 표시하는 사용자 인터페이스의 일례이다. 도 4b에 도시된 것과 같이 다양한 동작 온도에서의 RUL은 UI를 통해 사용자에게 표시될 수 있다. 사용자는 표시된 RUL을 기초로 필요한 예방 조치를 취할 수 있다. 배터리의 수정된 사이클에 대한 RUL은 사용자에게 표시될 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 배터리의 RUL을 예측하는 방법을 구현하는 컴퓨팅 환경을 도시한다. 컴퓨팅 환경(502)은 제어부(504) 및 산술 로직 유닛(Arithmetic Logic Unit, ALU)(506)을 갖춘(equipped with) 적어도 하나의 프로세싱부(Processing Unit)(508), 메모리(510), 스토리지(512), 복수의 네트워킹 디바이스(516), 복수의 입출력(Input output, I/O) 디바이스(514)를 포함한다. 프로세싱부(508)는 알고리즘의 명령어(instructions)를 실행할 책임이 있다. 프로세싱부(508)는 프로세싱을 수행하기 위해 제어부(504)로부터 커맨드(commands)를 수신한다. 또한, 명령어의 실행(execution)에 연관된(involved in) 논리적(logical)이고 산술적인(arithmetic) 동작(operations)은 ALU(506)의 도움으로 컴퓨팅된다.
전반적인(overall) 컴퓨팅 환경(computing environment)(502)는 멀티플(multiple) 호모지니어스(homogeneous) 및/또는 헤테로지니어스(heterogeneous) 코어(core), 다른 종류(different kinds)의 멀티플 CPUs, 스페셜 미디어(special mdeia), 및 다른 액셀러레이터(other accelerators)로 구성될 수 있다. 프로세싱부(508)는 알고리즘의 명령어(instructions)을 처리하는데 책임이 있다. 또한, 복수의 프로세싱부(508)는 싱글 칩(single chip)에 위치하거나 또는 멀티플 칩(multiple chips)에 걸쳐 위치할 수 있다.
구현(implementation)에 필요한(required) 명령어 및 코드를 포함하는 알고리즘은 메모리부(510), 스토리지(512), 또는 둘 다에 저장될 수 있다. 실행 시간(time of execution)에서, 명령어는 대응 메모리(510) 및/또는 스토리지(512)로부터 페치(fetch)될 수 있고, 프로세싱부(508)에 의해 실행될 수 있다.
하드웨어 구현의 경우 다양한 네트워킹 디바이스(516) 또는 외부(external) I/O 디바이스(514)가 네트워킹 유닛 및 I/O 디바이스 유닛을 통해 구현을 지원하기 위해 컴퓨팅 환경(502)에 연결될 수 있다.
실시예들은 적어도 하나의 하드웨어 디바이스에서 구동되고 엘리먼트(elements)를 제어하기 위한 네트워크 관리 기능(network management functions)을 수행하는 적어도 하나의 소프트웨어를 통해 구현될 수 있다. 도 1 및 도 5에 도시된 엘리먼트는 하드웨어 디바이스 또는 하드웨어 디바이스의 조합과 소프트웨어 유닛이 될 수 있는 블록(blocks)을 포함한다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (7)

  1. 배터리의 충전 사이클 및 방전 사이클 동안 동작 전류(operating current)를 측정하는 단계;
    복수의 열화 파라미터(degradation parameter) 및 상기 측정된 동작 전류를 기초로 상기 배터리의 복수의 사이클에 대한 용량 저하(capacity fade)를 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 용량 저하를 이용하여 상기 배터리의 잔존 유효 수명(remaining useful life)을 예측하는 단계
    를 포함하는,
    잔존 유효 수명을 예측하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 열화 파라미터는,
    동작 온도(operating temperature), 최소 충전 상태(minimum state of charge), 최대 충전 상태, 및 물성(material property)을 포함하는,
    잔존 유효 수명을 예측하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 배터리가 수명 종료(end-of-life) 상태에 도달할 때까지 남아있는 라이프 타임을 인디케이트(indicate) 하기 위해 상기 예측된 잔존 유효 수명을 표시하는 단계
    를 더 포함하는,
    잔존 유효 수명을 예측하는 방법.
  4. 배터리의 충전 사이클 및 방전 사이클 동안 동작 전류(operating current)를 측정하고, 복수의 열화 파라미터(degradation parameter) 및 상기 측정된 동작 전류를 기초로 상기 배터리의 복수의 사이클에 대한 용량 저하(capacity fade)를 계산하며, 상기 계산된 용량 저하를 이용하여 상기 배터리의 잔존 유효 수명(remaining useful life)을 예측하는 예측부
    를 포함하는,
    잔존 유효 수명을 예측하는 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 복수의 열화 파라미터는,
    동작 온도(operating temperature), 최소 충전 상태(minimum state of charge), 최대 충전 상태, 및 물성(material property)을 포함하는,
    잔존 유효 수명을 예측하는 시스템.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 예측부는,
    상기 배터리가 수명 종료(end-of-life) 상태에 도달할 때까지 남아있는 라이프 타임을 인디케이트(indicate) 하기 위해 상기 예측된 잔존 유효 수명을 표시하는,
    잔존 유효 수명을 예측하는 시스템.
  7. 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 기록된, 컴퓨터로 수행 가능한 프로그램 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램에 있어서
    배터리의 충전 사이클 및 방전 사이클 동안 동작 전류(operating current)를 측정하는 단계;
    복수의 열화 파라미터(degradation parameter) 및 상기 측정된 동작 전류를 기초로 상기 배터리의 복수의 사이클에 대한 용량 저하(capacity fade)를 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 용량 저하를 이용하여 상기 배터리의 잔존 유효 수명(remaining useful life)을 예측하는 단계를 실행하는,
    컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 기록된, 컴퓨터로 수행 가능한 프로그램 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램.
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