KR20160119556A - Apparatus and method for estimating SOH of battery - Google Patents

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Abstract

Disclosed is technology for an apparatus and method for estimating a state of health (SOH) of a battery. The apparatus for estimating an SOH of a battery according to the present invention comprises: a state of charge (SOC) calculation unit which calculates a first SOC after charging or discharging of a battery, and calculates a second SOC after charging or discharging continuing after the charging or discharging of the battery; a calculation unit which calculates an SOH of the battery by using a SOC variation between the first SOC and the second SOC; and an SOH filtering unit which calculates an average SOH value by using a predetermined number of SOH values sequentially calculated by the SOH calculation unit, and calculates the average SOH value as a filtered SOH value. An influence attributable to an offset error of a current sensor is compensated for in real time, and accuracy and reliability of an estimated SOH value are improved.

Description

배터리 ＳＯＨ 추정 장치 및 방법{Apparatus and method for estimating SOH of battery}[0001] Apparatus and method for estimating battery SOH [

본 발명은 배터리 SOH 추정 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 전류 센서의 오프셋 에러에 의한 영향을 실시간으로 보정하여 SOH 추정값의 정확성 및 신뢰성을 개선하는 배터리 SOH 추정 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a battery SOH estimating apparatus and method, and more particularly, to a battery SOH estimating apparatus and method for improving accuracy and reliability of an SOH estimation value by correcting an influence of an offset error of a current sensor in real time.

일반적으로, 배터리의 SOH(State Of Health)는 시간 경과에 따른 배터리의 잔여 수명 내지 퇴화 정도를 나타내는 지표이며, % 단위로 표시된다.Generally, SOH (State Of Health) of a battery is an index indicating the remaining life or deterioration degree of a battery over time and is expressed in units of%.

최근, 모바일 기기, 전기 자동차 등 배터리를 사용하는 다양한 장치들이 급증함에 따라, BMS(Battery Management System)를 통해 배터리의 SOH를 정확히 추정하는 기술에 대한 관심과 연구가 급격히 증가하고 있는 추세이다. 배터리의 SOH가 부정확하게 추정되는 경우, 예기치 않은 시스템 정지가 발생하거나, 배터리의 과충전, 과방전으로 인한 화재나 폭발 등 심각한 사고를 초래할 수 있기 때문이다. 이에, 기존 기술들은 다양한 방식의 SOH 추정 알고리즘들을 제시하고 있다.Recently, as various devices using a battery such as a mobile device and an electric car have been rapidly increased, interest and research on a technology for accurately estimating the SOH of a battery through a BMS (Battery Management System) are rapidly increasing. If the SOH of a battery is inaccurately estimated, unexpected system shutdown may occur and serious accidents such as fire or explosion due to battery overcharge or over discharge may occur. Therefore, existing technologies present SOH estimation algorithms in various ways.

그러나, 한국 등록특허공보 제10-1399362호 등에 개시된 바와 같이, 완전충전 및 완전방전 시의 배터리 잔존 용량 측정하여 SOH 추정하는 기존 기술들은, 반드시 완전충전 및 완전방전 과정을 거쳐야 하므로, 효율성이 떨어짐은 물론, 구동 중인 배터리 시스템에서 실시간 SOH 추정을 곤란하게 하는 문제가 있다.However, as disclosed in Korean Patent Registration No. 10-1399362 and the like, existing technologies for SOH estimation by measuring the remaining capacity of the battery at full charge and full discharge must undergo a full charge and a complete discharge process, Of course, there is a problem that it is difficult to estimate the real-time SOH in the battery system in operation.

또한, 한국 공개특허공보 제10-2010-0063343호 등에 개시된 바와 같이, 전류 적산 방법을 이용하여 SOH를 추정하는 기존 기술들은, 전류 센서(current sensor)의 오프셋 에러(offset error)에 의한 영향을 전혀 고려하지 않으므로, 전류 센서에서 오프셋 에러 발생 시 SOH 추정값이 부정확해지는 문제가 있다. 특히, 이러한 문제점들을 개선하기 위해 복잡한 로직을 사용하게 되는 경우, 실제 구현 및 적용을 어렵게 하고 시스템 효율성이 떨어질 수 있는 문제가 있다.In addition, as disclosed in Korean Patent Laid-Open No. 10-2010-0063343, existing technologies for estimating SOH using the current integration method have no influence on the offset error of the current sensor at all There is a problem that the SOH estimation value becomes inaccurate when an offset error occurs in the current sensor. Particularly, when complicated logic is used to solve these problems, there is a problem that it is difficult to implement and apply the system, and system efficiency may be reduced.

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 실시간으로 SOH 추정값을 산출하고, SOH 추정값에 대한 필터링 과정을 통해 전류 센서의 오프셋 에러에 의한 영향을 보정하여 SOH 추정값의 정확성 및 신뢰성과 배터리 시스템의 효율성을 개선함은 물론, 구현 및 적용이 용이한 배터리 SOH 추정 장치 및 방법을 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The object of the present invention is to improve the accuracy and reliability of the SOH estimation value and the efficiency of the battery system by calculating the SOH estimation value in real time and correcting the influence of the offset error of the current sensor through the filtering process on the SOH estimation value. And a battery SOH estimating apparatus and method that are easy to implement and apply.

상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위하여 본 발명에 따른 배터리 SOH 추정 장치는, 배터리의 충전 또는 방전 후에 제1 SOC(State Of Charge)를 산출하고, 상기 충전 또는 방전 후 이어지는 방전 또는 충전 후에 제2 SOC를 산출하는 SOC 산출부; 상기 제1 SOC 및 제2 SOC 간의 SOC 변화량을 이용하여 상기 배터리의 SOH(State Of Health)를 연산하는 SOH 연산부; 및 상기 SOH 연산부에서 차례로 연산되는 소정 개수의 SOH 연산값을 이용하여 SOH 평균값을 연산하고, 상기 SOH 평균값을 필터링된 SOH 값으로 산출하는 SOH 필터링부를 포함한다.In order to solve the above technical problems, a battery SOH estimating apparatus according to the present invention calculates a first state of charge (SOC) after charging or discharging a battery, An SOC calculating unit for calculating an SOC; An SOH operation unit for calculating SOH (State Of Health) of the battery using the SOC change amount between the first SOC and the second SOC; And an SOH filtering unit for calculating an SOH average value using a predetermined number of SOH operation values sequentially calculated in the SOH operation unit and calculating the SOH average value as a filtered SOH value.

일 실시예에 있어서, 상기 SOC 산출부는, 상기 배터리의 전압, 전류 및 온도에 대한 센싱 데이터를 생성하는 센싱 데이터 생성부; 및 칼만 필터(Kalman Filter) 또는 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter)를 기반으로 상기 센싱 데이터를 이용하여 상기 배터리의 SOC를 연산하는 SOC 연산부를 포함할 수 있다.In an exemplary embodiment, the SOC calculation unit may include: a sensing data generation unit that generates sensing data on voltage, current, and temperature of the battery; And an SOC computing unit for computing an SOC of the battery using the sensing data based on a Kalman filter or an Extended Kalman filter.

일 실시예에 있어서, 상기 SOH 연산부는, 상기 SOC 변화량에 의해 추정되는 충전량 또는 방전량, 및 전류 적산 방법에 의해 추정되는 충전량 또는 방전량을 이용하여 상기 배터리의 SOH를 연산할 수 있다.In one embodiment, the SOH computing unit can calculate the SOH of the battery using a charge amount or a discharge amount estimated by the SOC change amount, and a charge amount or a discharge amount estimated by the current accumulation method.

일 실시예에 있어서, 상기 SOH 필터링부는, 상기 소정 개수의 SOH 연산값 중 최대값 및 최소값을 제외하고 상기 SOH 평균값을 연산할 수 있다.In one embodiment, the SOH filtering unit may calculate the SOH average value excluding the maximum value and the minimum value among the predetermined number of SOH operation values.

일 실시예에 있어서, 상기 SOH 필터링부는, 산술 평균 방법에 의해 상기 SOH 평균값을 연산할 수 있다.In one embodiment, the SOH filtering unit may calculate the SOH average value by an arithmetic average method.

상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위하여 본 발명에 따른 배터리 SOH 추정 방법은, 배터리를 관리하는 배터리 관리 시스템이 배터리의 SOH를 추정하는 방법에 있어서, 배터리의 충전 또는 방전 후에 제1 SOC를 산출하고, 상기 충전 또는 방전 후 이어지는 방전 또는 충전 후에 제2 SOC를 산출하는 SOC 산출 단계; 상기 제1 SOC 및 제2 SOC 간의 SOC 변화량을 이용하여 상기 배터리의 SOH를 연산하는 SOH 연산 단계; 및 상기 SOH 연산 단계에서 차례로 연산되는 소정 개수의 SOH 연산값을 이용하여 SOH 평균값을 연산하고, 상기 SOH 평균값을 필터링된 SOH 값으로 산출하는 SOH 필터링 단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a battery SOH estimation method for estimating an SOH of a battery by a battery management system managing a battery, the method comprising: calculating a first SOC after charging or discharging a battery; An SOC calculation step of calculating a second SOC after discharging or charging following the charging or discharging; An SOH calculating step of calculating an SOH of the battery using an SOC change amount between the first SOC and the second SOC; And an SOH filtering step of calculating an SOH average value by using a predetermined number of SOH operation values sequentially calculated in the SOH operation step and calculating the SOH average value as a filtered SOH value.

일 실시예에 있어서, 상기 SOC 산출 단계는, 상기 배터리의 전압, 전류 및 온도에 대한 센싱 데이터를 생성하는 단계; 및 칼만 필터 또는 확장 칼만 필터를 기반으로 상기 센싱 데이터를 이용하여 상기 배터리의 SOC를 연산하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the SOC calculation step may include: generating sensing data on voltage, current, and temperature of the battery; And calculating the SOC of the battery using the sensing data based on the Kalman filter or the extended Kalman filter.

일 실시예에 있어서, 상기 SOH 연산 단계는, 상기 SOC 변화량에 의해 추정되는 충전량 또는 방전량, 및 전류 적산 방법에 의해 추정되는 충전량 또는 방전량을 이용하여 상기 배터리의 SOH를 연산하는 단계일 수 있다.In one embodiment, the SOH calculating step may be a step of calculating an SOH of the battery using a charge amount or a discharge amount estimated by the SOC change amount, and a charge amount or a discharge amount estimated by the current accumulation method .

일 실시예에 있어서, 상기 SOH 필터링 단계는, 상기 소정 개수의 SOH 연산값 중 최대값 및 최소값을 제외하고 상기 SOH 평균값을 연산하는 단계일 수 있다.In one embodiment, the SOH filtering step may be a step of calculating the SOH average value, excluding a maximum value and a minimum value of the predetermined number of SOH operation values.

일 실시예에 있어서, 상기 SOH 필터링부는, 산술 평균 방법에 의해 상기 SOH 평균값을 연산하는 단계일 수 있다.In one embodiment, the SOH filtering unit may calculate the SOH average value by an arithmetic mean method.

본 발명에 따르면, 배터리의 충·방전 시마다 발생하는 SOC 변화량을 이용하여 SOH를 추정함으로써, 실시간으로 SOH 추정값을 산출할 수 있다.According to the present invention, the SOH estimation value can be calculated in real time by estimating the SOH using the SOC change amount generated at the time of charge / discharge of the battery.

또한, SOH 추정값에 대한 필터링 과정을 통해 전류 센서의 오프셋 에러에 의한 영향을 보정함으로써, 특히 적류 적산 방법을 이용하는 SOH 추정값의 정확성 및 신뢰성을 개선할 수 있다.In addition, by correcting the influence of the offset error of the current sensor through the filtering process on the SOH estimation value, it is possible to improve the accuracy and reliability of the SOH estimation value, especially using the red flow integration method.

또한, 단순한 알고리즘을 적용하여 정확성과 신뢰성이 개선된 SOH 추정값을 산출함으로써, 배터리 시스템의 효율성을 개선할 수 있음은 물론, 구현 및 적용을 용이하게 할 수 있다.Further, by calculating a SOH estimation value with improved accuracy and reliability by applying a simple algorithm, efficiency of the battery system can be improved, and implementation and application can be facilitated.

나아가, 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면, 본 발명에 따른 다양한 실시예들이 상기 언급되지 않은 여러 기술적 과제들을 해결할 수 있음을 이하의 설명으로부터 자명하게 이해할 수 있을 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various embodiments of the present invention can be accomplished without departing from the spirit and scope of the present invention.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 SOH 추정 장치를 나타낸 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 SOH 추정 방법을 나타낸 흐름도.
도 3은 배터리 동작 상태에 따른 SOC 산출값을 나타낸 그래프.
도 4는 본 발명의 SOH 추정 성능 실험 결과를 나타낸 그래프.1 is a block diagram showing a battery SOH estimating apparatus according to an embodiment of the present invention;
2 is a flowchart illustrating a battery SOH estimation method according to an embodiment of the present invention.
3 is a graph showing an SOC calculation value according to a battery operation state.
4 is a graph showing the results of the SOH estimation performance test of the present invention.

이하, 본 발명의 기술적 과제에 관한 해결 방안을 명확화하기 위해 첨부도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명을 설명함에 있어서 관련 공지기술에 관한 설명이 오히려 본 발명의 요지를 불명료하게 하는 경우 그에 관한 설명은 생략하기로 한다. 또한, 후술하는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 설계자, 제조자 등의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있을 것이다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings in order to clarify the solution to the technical problem of the present invention. In the following description of the present invention, however, the description of related arts will be omitted if the gist of the present invention becomes obscure. In addition, the terms described below are defined in consideration of the functions of the present invention, and may be changed depending on the intention or custom of the designer, the manufacturer, and the like. Therefore, the definition should be based on the contents throughout this specification.

도 1에는 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 SOH 추정 장치가 블록도로 도시되어 있다.1 is a block diagram of a battery SOH estimating apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 배터리 SOH 추정 장치(100)는 SOC 산출부(110), SOH 연산부(120), 및 SOH 필터링부(130)를 포함할 수 있다. 아래에서 다시 설명하겠지만, 이러한 배터리 SOH 추정 장치(100)의 구성 및 기능은 BMS(Battery Management System)에 통합되어 구현될 수 있으며, 배터리의 SOH(State Of Health)를 실시간으로 연산하고, SOH 연산값에 대한 필터링 과정을 통해 전류 센서의 오프셋 에러에 의한 영향을 보정함으로써, 정확성과 신뢰성이 개선된 SOH 추정값을 산출할 수 있다.1, the battery SOH estimating apparatus 100 according to the present invention may include an SOC calculating unit 110, an SOH calculating unit 120, and an SOH filtering unit 130. The configuration and function of the battery SOH estimating apparatus 100 may be integrated into a battery management system (BMS), and may be configured to calculate the state of health (SOH) of the battery in real time, The SOH estimation value with improved accuracy and reliability can be calculated by correcting the influence of the offset error of the current sensor through the filtering process.

도 2에는 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 SOH 추정 방법이 흐름도로 도시되어 있다.FIG. 2 is a flowchart illustrating a battery SOH estimation method according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하여 배터리 SOH 추정 장치(100)의 구성 및 동작을 설명하면, 우선 SOC 산출부(110)는, 배터리의 현재 충전 상태를 나타내는 SOC(State Of Charge)를 산출한다. 특히, SOC 산출부(110)는, 배터리의 충전 또는 방전 후에 제1 SOC를 산출하고, 상기 충전 또는 방전 후 이어지는 방전 또는 충전 후에 제2 SOC를 산출한다(S210 내지 S230). 즉, SOC 산출부(110)는 배터리의 충전 및 방전 시마다 SOC를 산출하는 것이다. 이 경우, SOC 산출부(110)는 예컨대, 배터리 전압을 측정하고 배터리 전류, 온도 등의 인자들을 고려하여 SOC를 산출하는 전압 측정 방법(Voltage method)이나, 배터리의 유출입 전류를 측정하고 시간에 대해 적분하여 SOC를 산출하는 전류 적산 방법(Coulomb counting method) 등 다양한 방법으로 배터리의 SOC 정보를 산출할 수 있다.Referring to FIG. 2, the configuration and operation of the battery SOH estimating apparatus 100 will be described. First, the SOC calculating unit 110 calculates an SOC (State Of Charge) indicating the present charging state of the battery. In particular, the SOC calculation unit 110 calculates the first SOC after charging or discharging the battery, and calculates the second SOC after discharging or charging following the charging or discharging (S210 to S230). That is, the SOC calculation unit 110 calculates the SOC each time the battery is charged and discharged. In this case, the SOC calculating unit 110 may be a voltage measuring method for measuring a battery voltage and calculating an SOC in consideration of factors such as a battery current and a temperature, The SOC information of the battery can be calculated by a variety of methods such as a Coulomb counting method that calculates the SOC by integrating.

이를 위해, SOC 산출부(110)는, 센싱 데이터 생성부(112) 및 SOC 연산부(114)를 포함할 수 있다. 즉, 센싱 데이터 생성부(112)는, 배터리의 전기적, 물리적 상태에 대하여 다양한 센서를 통해 획득되는 정보를 이용하여 SOC 추정에 필요한 센싱 데이터를 생성한다(S210). 예컨대, 센싱 데이터 생성부(112)는 전압 센서, 전류 센서, 온도 센서를 통해 획득되는 배터리의 전압, 전류 및 온도에 대한 정보를 수신하여 배터리의 전압(V), 전류(I) 및 온도(T)에 대한 센싱 데이터를 생성할 수 있다.For this purpose, the SOC calculation unit 110 may include a sensing data generation unit 112 and an SOC calculation unit 114. That is, the sensing data generation unit 112 generates sensing data necessary for SOC estimation using information obtained through various sensors with respect to the electrical and physical states of the battery (S210). For example, the sensing data generation unit 112 receives information on the voltage, current, and temperature of the battery obtained through the voltage sensor, the current sensor, and the temperature sensor, ) Can be generated.

그 다음, SOC 연산부(114)는 배터리의 충전 및 방전 후에 이러한 센싱 데이터를 이용하여 각각 배터리의 SOC를 연산한다(S220, S230). 예컨대, SOC 연산부(114)는 배터리 방전이 발생하는 경우, 상기 방전 후에 제1 SOC(SOC1)를 산출하고, 상기 방전 후 충전이 이어지는 경우, 상기 충전 후에 제2 SOC(SOC2)를 산출한다. 또한, 상기 충전 후 재방전이 이어지는 경우, 상기 재방전 후에 제3 SOC(SOC3)를 산출한다. 그리고, 이러한 동작들을 반복하여 수행한다. 이 경우, SOC 연산부(114)는 칼만 필터(Kalman Filter) 또는 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter)를 기반으로 V, I, T 측정값 정보를 이용하여 배터리의 SOC를 연산할 수 있다. 즉, SOC 연산부(114)는 배터리의 전압 거동을, 개방 전압(open circuit voltage), 내부 저항, 및 저항-커패시터 병렬 회로가 직렬 연결된 등가 회로로 모델링하고, 이러한 등가 회로 모델의 인자들을 변수로 하는 선형 또는 비선형 함수와 전류 적산 방법을 이용하여 SOC를 추정하고, 센싱 데이터 생성부(112)에 의해 실시간으로 생성되는 센싱 데이터를 이용하여 상기 추정된 SOC를 보정함으로써, 배터리에 대한 SOC를 연산할 수 있다. 칼만 필터 또는 확장된 칼만 필터는 동적 시스템의 출력 값만을 사용하여 동적 시스템의 내적 상태를 재귀적으로 추정 및 보정하는 것이므로, SOC 연산부(114)가 칼만 필터 또는 확장된 칼만 필터를 기반으로 하는 경우, 다양한 타입의 배터리에 대해 SOC를 연산할 수 있다는 장점이 있다. 한편, 칼만 필터와 확장 칼만 필터는 수학적 기초 또는 동작은 본질적으로 동일하나, 칼만 필터는 모델링을 위해 선형 함수들을 사용하는 반면, 확장 칼만 필터는 비선형 함수들을 사용하는 차이점이 있다.Next, the SOC calculation unit 114 calculates the SOC of each battery using the sensing data after charging and discharging the battery (S220, S230). For example, when a battery discharge occurs, the SOC calculation unit 114 calculates a first SOC (SOC 1 ) after the discharge, and calculates a second SOC (SOC 2 ) after the charge if the charge is continued after the discharge . When the post-charge restart is continued, the third SOC (SOC 3 ) is calculated after the restart. Then, these operations are repeatedly performed. In this case, the SOC calculating unit 114 may calculate the SOC of the battery using V, I, and T measurement information based on a Kalman filter or an Extended Kalman filter. That is, the SOC calculating unit 114 models the voltage behavior of the battery as an equivalent circuit in which an open circuit voltage, an internal resistance, and a resistance-capacitor parallel circuit are connected in series, Estimates the SOC using a linear or nonlinear function and a current integration method, and outputs the estimated SOC using the sensing data generated in real time by the sensing data generating unit 112 By correcting, The SOC for the battery can be calculated. Since the Kalman filter or the extended Kalman filter recursively estimates and corrects the inner state of the dynamic system using only the output value of the dynamic system, if the SOC operator 114 is based on a Kalman filter or an extended Kalman filter, SOC can be calculated for various types of batteries. On the other hand, the Kalman filter and the extended Kalman filter have essentially the same mathematical basis or operation, whereas the Kalman filter uses linear functions for modeling, whereas the extended Kalman filter uses nonlinear functions.

그 다음, SOH 연산부(120)는, 배터리의 충·방전 시 발생하는 SOC 변화량을 이용하여 배터리의 SOH를 연산한다(S240).Next, the SOH calculating unit 120 calculates the SOH of the battery using the SOC change amount generated when the battery is charged or discharged (S240).

도 3에는 배터리 동작 상태에 따른 SOC 산출값이 그래프로 도시되어 있다.FIG. 3 is a graph showing an SOC calculation value according to a battery operation state.

도 3에 도시된 바와 같이, 소정 방전 상태에 있던 배터리의 SOC가 제1 SOC(SOC1)이라면, 충전 과정(①)을 거쳐 휴지 상태(②)에 접어든 배터리의 SOC는 제2 SOC(SOC2)가 된다. 그러면, 충전 후 휴지 상태(②)에서 SOH 연산부(114)는 SOC 변화량(SOC2 - SOC1)을 이용하여 배터리의 SOH(SOH1)를 연산한다. 이 경우, SOH 연산부(114)는 SOC 변화량에 의해 추정되는 충전량, 및 전류 적산 방법에 의해 추정되는 충전량을 이용하여 배터리의 SOH(SOH1)를 연산할 수 있다. 예컨대, SOH 연산부(114)는 수학식 1과 같이 SOH(SOH1)를 연산할 수 있다.3, if the SOC of the battery in the predetermined discharge state is the first SOC (SOC 1 ), the SOC of the battery that has entered the rest state (2) through the charging process (1) 2 ). Then, in the idle state (②) after charging, the SOH operation unit 114 calculates the SOH (SOH 1 ) of the battery using the SOC change amount (SOC 2 - SOC 1 ). In this case, the SOH computing unit 114 can calculate the SOH (SOH 1 ) of the battery using the charge amount estimated by the SOC change amount and the charge amount estimated by the current integration method. For example, the SOH computing unit 114 can calculate SOH (SOH 1 ) as shown in Equation ( 1 ).

[[ 수학식Equation 1] One]

Figure pat00001
Figure pat00001

수학식 1에서, i는 배터리 전류, ΔSOC는 SOC 변화량, Capacityinitial는 배터리의 초기 용량을 나타낸다. 이와 같이, 충전 후의 SOH(SOH1)는 SOC 변화량에 의해 추정되는 충전량과 전류 적산 방법에 의해 추정되는 충전량 간의 비로 나타낼 수 있다.In Equation (1), i represents the battery current,? SOC represents the SOC variation, and Capacity initial represents the initial capacity of the battery. As described above, the SOH (SOH 1 ) after charging can be expressed by the ratio between the charge amount estimated by the SOC change amount and the charge amount estimated by the current accumulation method.

그리고, 충전 후 휴지 상태(②)에서 다시 방전 과정(③)을 거쳐 휴지 상태(④)에 접어든 배터리의 SOC는 제3 SOC(SOC3)가 된다. 그러면, 방전 후 휴지 상태(④)에서 SOH 연산부(114)는, SOC 변화량(SOC3 - SOC2)을 이용하여 상술한 바와 같이 배터리의 SOH(SOH2)를 연산할 수 있다. 즉, SOH 연산부(114)는, SOC 변화량에 의해 추정되는 방전량, 및 전류 적산 방법에 의해 추정되는 방전량을 이용하여 배터리의 SOH(SOH2)를 연산할 수 있다. 이 경우, 방전 후의 SOH(SOH2)는 수학식 1과 같이 SOC 변화량에 의해 추정되는 방전량과 전류 적산 방법에 의해 추정되는 방전량 간의 비로 나타낼 수 있다. 이와 같이, SOH 연산부(114)는 충·방전 종료시마다 배터리의 SOH(SOHn)을 연산할 수 있다. 이때, SOH 연산부(114)는, 충·방전이 종료되고 소정 시간이 경과하여 배터리가 충분히 안정화된 시점에서 배터리에 대한 SOH(SOHn) 연산을 수행할 수 있다.Then, the SOC of the battery which has entered the rest state (④) through the discharging process (③) from the rest state (②) after charging becomes the third SOC (SOC 3 ). Then, in the rest state (4) after the discharge, the SOH operation unit 114 can calculate the SOH (SOH 2 ) of the battery as described above by using the SOC change amount (SOC3 - SOC2). That is, the SOH computing unit 114 can calculate the SOH (SOH 2 ) of the battery using the discharge amount estimated by the SOC change amount and the discharge amount estimated by the current accumulation method. In this case, the SOH (SOH 2 ) after discharge can be expressed by the ratio between the discharge amount estimated by the SOC variation amount and the discharge amount estimated by the current accumulation method, as shown in Equation (1). Thus, the SOH arithmetic unit 114 can calculate the SOH (SOH n ) of the battery at the end of charging and discharging. At this time, the SOH operation unit 114 can perform the SOH (SOH n ) operation on the battery when the battery is sufficiently stabilized after the lapse of a predetermined time after the charge / discharge is completed.

한편, 배터리의 전류 정보를 센싱하는 전류 센서에서 + 또는 - 방향으로 오프셋 에러가 발생하는 경우, SOH 연산부(120)는 전류 센서의 오프셋 에러가 반영된 센싱 데이터를 이용하여 SOH를 연산하게 되고, 결과적으로 SOH 연산부(120)의 연산값들에 상당한 오차가 발생하게 된다. 따라서, SOH 필터링부(130)는 SOH 연산부(120)의 연산값들에 대하여 필터링을 수행하여 전류 센서의 오프셋 에러에 의한 영향을 제거한다.On the other hand, when an offset error occurs in the + or - direction in the current sensor that senses the current information of the battery, the SOH calculating unit 120 calculates the SOH using the sensing data reflecting the offset error of the current sensor, A considerable error occurs in the calculated values of the SOH operation unit 120. [ Accordingly, the SOH filtering unit 130 performs filtering on the operation values of the SOH operation unit 120 to remove the influence of the offset error of the current sensor.

즉, SOH 필터링부(130)는, SOH 연산부(120)에서 차례로 연산되는 소정 개수의 SOH 연산값을 이용하여 SOH 평균값을 연산하고, 이러한 SOH 평균값을 필터링된 SOH 값으로 산출한다(S250 내지 S260). 이 경우, SOH 필터링부(130)는, SOH 연산부(120)에서 차례로 연산되어 나오는 SOH 연산값을 소정 버퍼부(132)에 저장하고(S250), 버퍼부(132)에 저장된 SOH 연산값의 개수가 소정 개수에 이른 경우(S252), 소정 개수의 SOH 연산값들을 이용하여 SOH 평균값을 연산하고, SOH 평균값을 필터링된 SOH 값으로 산출할 수 있다(S260). 예컨대, SOH 필터링부(130)는, 버퍼부(132)에 차례로 저장된 SOH 연산값들의 개수가 10개 이상이 되는 경우, 최후 연산값부터 소급하여 10개의 연산값을 선택하고, 이들을 이용하여 SOH 평균값을 연산할 수 있다. 이 경우, SOH 필터링부(130)는, 10개의 연산값들 중 최대값 및 최소값을 제외하고 SOH 평균값을 연산할 수 있다. 이는, 전류 센서 에러에 의해 발생되는 비이상적 값들을 1차적으로 제거하기 위함이다. 또한, 이 경우, SOH 필터링부(130)는, 산술 평균 방법에 의해 SOH 평균값을 연산할 수 있다. 이는, 단순한 알고리즘을 적용하여 시스템 효율성을 높이기 위함이다. 또한, 일 실시예에 있어서, SOH 필터링부(130)는, 충전 시 연산된 SOH 값의 개수와 방전 시 연산된 SOH 값의 개수가 대응되도록 조절하여 SOH 평균값을 산출할 수도 있다. 충전 시의 SOH의 연산값과 방전 시의 SOH 연산값을 평균하면 전류 센서의 오프셋 에러에 의한 영향을 상쇄하는 효과가 있기 때문이다.That is, the SOH filtering unit 130 calculates the SOH average value using a predetermined number of SOH operation values sequentially calculated by the SOH operation unit 120, and calculates the SOH average value as the filtered SOH value (S250 to S260) . In this case, the SOH filtering unit 130 stores the SOH operation values calculated in turn in the SOH operation unit 120 in the predetermined buffer unit 132 (S250), and calculates the number of SOH operation values stored in the buffer unit 132 (S252), the SOH average value may be calculated using a predetermined number of SOH calculation values, and the SOH average value may be calculated as the filtered SOH value (S260). For example, when the number of SOH operation values stored in the buffer unit 132 is 10 or more, the SOH filtering unit 130 selects ten operation values retrospectively from the last operation value, and uses the SOH average value Can be calculated. In this case, the SOH filtering unit 130 can calculate the SOH average value excluding the maximum value and the minimum value among the ten calculation values. This is to primarily remove non-ideal values caused by current sensor errors. In this case, the SOH filtering unit 130 can calculate the SOH average value by the arithmetic average method. This is to increase system efficiency by applying a simple algorithm. Also, in one embodiment, the SOH filtering unit 130 may calculate the SOH average value by adjusting the number of SOH values calculated at the time of charge to correspond to the number of SOH values calculated at the time of discharge. This is because the effect of the offset error of the current sensor is canceled by averaging the calculated value of SOH at charging and the calculated value of SOH at discharging.

그 다음, 배터리 SOH 추정 장치(100)는, 외부 시스템 등으로부터 SOH 추정값 요청이 계속되는 한 상술한 동작들을 실시간으로 반복하게 된다(S262).Then, the battery SOH estimating apparatus 100 repeats the above-described operations in real time as long as the SOH estimation value request is continued from the external system or the like (S262).

한편, 본 발명에 따른 배터리 SOH 추정 장치(100)의 구성 및 기능은 전체 배터리 시스템에 있어서 BMS에 통합되어 구현될 수 있다. 또한, 본 발명에 따른 배터리 SOH 추정 방법은 컴퓨터 시스템을 통해 실행되는 컴퓨터 프로그램을 컴퓨터로 판독할 수 있는 기록매체에 기록하여 구현하는 것이 가능하다. 본 발명의 실시예들이 컴퓨터 프로그램을 이용하여 구현되는 경우, 본 발명의 구성 수단들은 필요한 작업을 실행하는 프로그램 코드 세그먼트들이다. 이러한, 컴퓨터 프로그램 내지 코드 세그먼트들은 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 저장되거나 반송파와 결합하여 전송 매체 또는 통신망을 통해 데이터 신호 형태로 전송될 수 있다. 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에는 컴퓨터 시스템이 읽어들일 수 있는 데이터를 기록하는 모든 종류의 매체가 포함된다. 예컨대, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 포함될 수 있다. 또한, 이러한 기록매체를 다양한 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산 배치함으로써 프로그램 코드들이 분산 방식으로 저장되거나 실행되도록 할 수 있다.Meanwhile, the configuration and function of the battery SOH estimating apparatus 100 according to the present invention can be integrated into the BMS in the entire battery system. In addition, the battery SOH estimation method according to the present invention can be implemented by recording a computer program, which is executed through a computer system, on a computer readable recording medium. When embodiments of the present invention are implemented using a computer program, the constituent means of the present invention are program code segments that perform the necessary tasks. The computer program or code segments may be stored in a computer-readable recording medium or in combination with a carrier wave and transmitted in the form of a data signal via a transmission medium or a communication network. A computer-readable recording medium includes all kinds of media for recording data that can be read by a computer system. For example, the computer-readable recording medium may include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage, and the like. In addition, the program codes may be stored or executed in a distributed manner by distributing the recording medium to a computer system connected to various networks.

도 4에는 본 발명의 SOH 추정 성능 실험 결과가 그래프로 도시되어 있다.FIG. 4 is a graph showing the SOH estimation performance test results of the present invention.

도 4에 도시된 바와 같이, SOH 추정 성능 실험은 전류 적산 방법만을 적용한 SOH 추정 결과와 본 발명에 따른 SOH 추정 결과를 비교한 것이다. 실험 조건으로서 실제 배터리의 SOH는 100 [%]를 기준으로 하였으며, 배터리 충·방전 전류는 20 [A], 전류 센서의 오프셋 에러는 +1.5 [A]로 설정하였다. 이와 같이, 전류 센서에서 오프셋 에러가 발생하는 경우, 전류 적산 방법만을 적용하는 방식은, 충전 시의 SOH가 110.74 [%]로 과도하게 추정되고, 방전 시의 SOH가 94.01 [%]로 과소하게 추정되는 문제점을 나타낸다. 반면, 본 발명에 따르면, 충·방전 시 연산되는 SOH 값들을 평균하여 전류 센서의 오프셋 에러에 의한 영향을 상쇄시키기 때문에, 전류 센서에서 오프셋 에러가 발생되는 경우에도 배터리의 SOH가 실제 SOH와 거의 근사하게 추정된다.As shown in FIG. 4, the SOH estimation performance test is a comparison between the SOH estimation result using only the current integration method and the SOH estimation result according to the present invention. As a test condition, the actual battery SOH was set at 100 [%], the battery charge / discharge current was set to 20 [A], and the offset error of the current sensor was set to +1.5 [A]. As described above, in the case where the offset error occurs in the current sensor, the method of applying only the current accumulation method is such that the SOH at the time of charging is excessively estimated at 110.74%, and the SOH at the time of discharging is estimated to be 82.0% . On the other hand, according to the present invention, since the influence of the offset error of the current sensor is canceled by averaging the calculated SOH values during charging and discharging, even when an offset error occurs in the current sensor, Respectively.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 배터리의 충·방전 시마다 발생하는 SOC 변화량을 이용하여 SOH를 추정함으로써, 실시간으로 SOH 추정값을 산출할 수 있다. 또한, SOH 추정값에 대한 필터링 과정을 통해 전류 센서의 오프셋 에러에 의한 영향을 보정함으로써, 특히 적류 적산 방법을 이용하는 SOH 추정값의 정확성 및 신뢰성을 개선할 수 있다. 또한, 단순한 알고리즘을 적용하여 정확성과 신뢰성이 개선된 SOH 추정값을 산출함으로써, 배터리 시스템의 효율성을 개선할 수 있음은 물론, 구현 및 적용을 용이하게 할 수 있다. 나아가, 본 발명에 따른 다양한 실시예들은, 당해 기술 분야는 물론 관련 기술 분야에서 본 명세서에 언급된 내용 이외의 다른 여러 기술적 과제들을 해결할 수 있음은 물론이다.As described above, according to the present invention, the SOH estimation value can be calculated in real time by estimating the SOH using the SOC change amount generated at each charging and discharging of the battery. In addition, by correcting the influence of the offset error of the current sensor through the filtering process on the SOH estimation value, it is possible to improve the accuracy and reliability of the SOH estimation value, especially using the red flow integration method. Further, by calculating a SOH estimation value with improved accuracy and reliability by applying a simple algorithm, efficiency of the battery system can be improved, and implementation and application can be facilitated. Furthermore, it is to be understood that various embodiments in accordance with the present invention may solve many technical problems in the art, as well as those described in the related art.

지금까지 본 발명에 대해 구체적인 실시예들을 참고하여 설명하였다. 그러나 당업자라면 본 발명의 기술적 범위에서 다양한 변형 실시예들이 구현될 수 있음을 명확하게 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 앞서 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 즉, 본 발명의 진정한 기술적 사상의 범위는 첨부된 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 균등범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The present invention has been described with reference to specific embodiments. It will be apparent, however, to one skilled in the art that various modifications may be practiced within the technical scope of the invention. Therefore, the above-described embodiments should be considered from an illustrative point of view, not from a limiting viewpoint. That is, the scope of the true technical idea of the present invention is set forth in the appended claims, and all differences within the scope of equivalents thereof should be construed as being included in the present invention.

100 : 배터리 SOH 추정 장치 110 : SOC 산출부
112 : 센싱 데이터 생성부 114 : SOC 연산부
120 : SOH 연산부 130 : SOH 필터링부
132 : 버퍼부100: battery SOH estimating apparatus 110: SOC calculating unit
112: sensing data generation unit 114: SOC operation unit
120: SOH computing unit 130: SOH filtering unit
132:

Claims (11)

배터리의 충전 또는 방전 후에 제1 SOC(State Of Charge)를 산출하고, 상기 충전 또는 방전 후 이어지는 방전 또는 충전 후에 제2 SOC를 산출하는 SOC 산출부;
상기 제1 SOC 및 제2 SOC 간의 SOC 변화량을 이용하여 상기 배터리의 SOH(State Of Health)를 연산하는 SOH 연산부; 및
상기 SOH 연산부에서 차례로 연산되는 소정 개수의 SOH 연산값을 이용하여 SOH 평균값을 연산하고, 상기 SOH 평균값을 필터링된 SOH 값으로 산출하는 SOH 필터링부를 포함하는 배터리 SOH 추정 장치.An SOC calculation unit for calculating a first state of charge (SOC) after charging or discharging the battery and calculating a second SOC after discharging or charging after the charging or discharging;
An SOH operation unit for calculating SOH (State Of Health) of the battery using the SOC change amount between the first SOC and the second SOC; And
And an SOH filtering unit operable to calculate an SOH average value using a predetermined number of SOH operation values sequentially calculated by the SOH operation unit and to calculate the SOH average value as a filtered SOH value. 제1항에 있어서,
상기 SOC 산출부는,
상기 배터리의 전압, 전류 및 온도에 대한 센싱 데이터를 생성하는 센싱 데이터 생성부; 및
칼만 필터(Kalman Filter) 또는 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter)를 기반으로 상기 센싱 데이터를 이용하여 상기 배터리의 SOC를 연산하는 SOC 연산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 SOH 추정 장치.The method according to claim 1,
The SOC calculation unit calculates,
A sensing data generation unit for generating sensing data on voltage, current, and temperature of the battery; And
And a SOC calculating unit for calculating an SOC of the battery using the sensing data based on a Kalman filter or an Extended Kalman filter. 제1항에 있어서,
상기 SOH 연산부는, 상기 SOC 변화량에 의해 추정되는 충전량 또는 방전량, 및 전류 적산 방법에 의해 추정되는 충전량 또는 방전량을 이용하여 상기 배터리의 SOH를 연산하는 것을 특징으로 하는 배터리 SOH 추정 장치.The method according to claim 1,
Wherein the SOH calculating unit calculates the SOH of the battery using a charged amount or a discharged amount estimated by the SOC change amount and a charged amount or a discharged amount estimated by the current accumulation method. 제1항에 있어서,
상기 SOH 필터링부는, 상기 소정 개수의 SOH 연산값 중 최대값 및 최소값을 제외하고 상기 SOH 평균값을 연산하는 것을 특징으로 하는 배터리 SOH 추정 장치.The method according to claim 1,
Wherein the SOH filtering unit calculates the SOH average value excluding a maximum value and a minimum value among the predetermined number of SOH operation values. 제4항에 있어서,
상기 SOH 필터링부는, 산술 평균 방법에 의해 상기 SOH 평균값을 연산하는 것을 특징으로 하는 배터리 SOH 추정 장치.5. The method of claim 4,
Wherein the SOH filtering unit calculates the SOH average value by an arithmetic mean method. 배터리를 관리하는 배터리 관리 시스템이 배터리의 SOH를 추정하는 방법에 있어서,
배터리의 충전 또는 방전 후에 제1 SOC를 산출하고, 상기 충전 또는 방전 후 이어지는 방전 또는 충전 후에 제2 SOC를 산출하는 SOC 산출 단계;
상기 제1 SOC 및 제2 SOC 간의 SOC 변화량을 이용하여 상기 배터리의 SOH를 연산하는 SOH 연산 단계; 및
상기 SOH 연산 단계에서 차례로 연산되는 소정 개수의 SOH 연산값을 이용하여 SOH 평균값을 연산하고, 상기 SOH 평균값을 필터링된 SOH 값으로 산출하는 SOH 필터링 단계를 포함하는 배터리 SOH 추정 방법.A method for estimating an SOH of a battery by a battery management system managing a battery,
An SOC calculating step of calculating a first SOC after charging or discharging a battery and calculating a second SOC after discharging or charging following the charging or discharging;
An SOH calculating step of calculating an SOH of the battery using an SOC change amount between the first SOC and the second SOC; And
And an SOH filtering step of calculating an SOH average value by using a predetermined number of SOH operation values sequentially calculated in the SOH operation step and calculating the SOH average value as a filtered SOH value. 제6항에 있어서,
상기 SOC 산출 단계는,
상기 배터리의 전압, 전류 및 온도에 대한 센싱 데이터를 생성하는 단계; 및
칼만 필터 또는 확장 칼만 필터를 기반으로 상기 센싱 데이터를 이용하여 상기 배터리의 SOC를 연산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 SOH 추정 방법.The method according to claim 6,
The SOC calculation step may include:
Generating sensing data on voltage, current and temperature of the battery; And
Calculating the SOC of the battery using the sensing data based on a Kalman filter or an extended Kalman filter. 제6항에 있어서,
상기 SOH 연산 단계는, 상기 SOC 변화량에 의해 추정되는 충전량 또는 방전량, 및 전류 적산 방법에 의해 추정되는 충전량 또는 방전량을 이용하여 상기 배터리의 SOH를 연산하는 단계인 것을 특징으로 하는 배터리 SOH 추정 방법.The method according to claim 6,
Wherein the SOH calculating step is a step of calculating an SOH of the battery using a charged amount or a discharged amount estimated by the SOC change amount and a charged amount or a discharged amount estimated by a current accumulation method . 제1항에 있어서,
상기 SOH 필터링 단계는, 상기 소정 개수의 SOH 연산값 중 최대값 및 최소값을 제외하고 상기 SOH 평균값을 연산하는 단계인 것을 특징으로 하는 배터리 SOH 추정 방법.The method according to claim 1,
Wherein the SOH filtering step is a step of calculating the SOH average value excluding the maximum value and the minimum value among the predetermined number of SOH operation values. 제4항에 있어서,
상기 SOH 필터링부는, 산술 평균 방법에 의해 상기 SOH 평균값을 연산하는 단계인 것을 특징으로 하는 배터리 SOH 추정 방법.5. The method of claim 4,
Wherein the SOH filtering unit calculates the SOH average value by an arithmetic average method. 제6항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 배터리 SOH 추정 방법을 컴퓨터 시스템을 통해 실행하는 컴퓨터 프로그램으로서 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램.11. A computer program for executing a battery SOH estimation method according to any one of claims 6 to 10 through a computer system, the computer program being recorded on a recording medium.
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