KR20180056238A - 배터리 충전 방법, 배터리 충전 정보 생성 방법 및 배터리 충전 장치 - Google Patents

배터리 충전 방법, 배터리 충전 정보 생성 방법 및 배터리 충전 장치 Download PDF

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Abstract

배터리 충전 방법, 배터리 충전 정보 생성 방법 및 배터리 충전 장치가 개시된다. 일실시예에 따른 배터리 충전 장치는 배터리의 온도를 측정하고, 배터리의 SOC(State Of Charge) 및 SOH(State Of Health)를 추정할 수 있다. 배터리 충전 장치는 측정된 온도 및 추정된 SOH에서, F 값(F 값은 전압의 변화량에 따른 SOC의 변화량의 비율임)들을 C-rate(Current-rate)들 및 SOC들에 매핑시킨 F 매핑 관계를 획득할 수 있다. 배터리 충전 장치는 추정된 SOC 및 F 매핑 관계에 기초하여, 배터리를 충전시키기 위한 SOC 별 충전 C-rate들의 시퀀스인 충전 프로파일을 생성할 수 있다.

Description

배터리 충전 방법, 배터리 충전 정보 생성 방법 및 배터리 충전 장치{BATTERY CHARGING METHOD, BATTERY CHARGING INFORMATION GENERATING METHOD AND BATTERY CHARGING APPARATUS}
아래 실시예들은 배터리 충전 기술에 관한 것이다.
배터리는 모바일 기기 및 전기자동차 등의 전력원으로 사용되는데, 배터리를 충전하기 위한 다양한 방식들이 제안되고 있다. 특정 전압까지 정전류로 충전한 뒤 미리 설정된 낮은 전류에 도달할 때까지 정전압으로 충전하는 CC-CV(Constant Current-Constant Volatage) 충전 방식은 보편적으로 이용되고 있다. 이 외에, 고전류에서 저전류로 여러 단계의 CC(Constant Current)로 충전하는 방식인 멀티-스텝(muilt-step) 충전 방식과 짧은 시간 단위로 펄스 전류(pulse current)를 반복적으로 인가하는 펄스 충전 방식이 있다.
CC-CV 충전 방식은 CV 조건에서 많은 시간이 소요되므로 급속 충전에는 부적합하다. 멀티-스텝 충전 방식과 펄스 충전 방식은 급속 충전에 따른 배터리의 열화가 수반된다. 배터리가 탑재된 전기자동차 또는 모바일 기기의 사용자가 많아지면서 급속 충전의 요구가 커지고 있다. 이에 따라, 급속 충전을 제공하면서 수명 특성이 우수한 배터리 충전 기술의 개발이 필요하다.
일실시예에 따른 배터리 충전 방법은 배터리의 온도를 측정하는 단계; 상기 배터리의 SOC(State Of Charge) 및 SOH(State Of Health)를 추정하는 단계; 상기 온도 및 상기 SOH에서, F 값(상기 F 값은 전압의 변화량에 따른 SOC의 변화량의 비율임)들을 C-rate(Current-rate)들 및 SOC들에 매핑시킨 F 매핑 관계를 획득하는 단계; 및 상기 추정된 SOC 및 상기 F 매핑 관계에 기초하여, 상기 배터리를 충전시키기 위한 SOC 별 충전 C-rate들의 시퀀스인 충전 프로파일을 생성하는 단계를 포함한다.
일실시예에 따르면, 상기 충전 프로파일을 생성하는 단계는 상기 F 매핑 관계로부터 상기 추정된 SOC에 대응하는 F 값들을 추출하는 단계; 상기 추정된 SOC에 대응하는 F 값들에 기초하여, 상기 추정된 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정하는 단계; 상기 F 매핑 관계로부터 상기 추정된 SOC의 다음 순서의 SOC에 대응하는 F 값들을 추출하는 단계; 및 상기 다음 순서의 SOC에 대응하는 F 값들에 기초하여, 상기 다음 순서의 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 추정된 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정하는 단계는 상기 F 매핑 관계로부터, 상기 추정된 SOC에 대응하는 F 값들 중 가장 큰 F 값에 대응하는 C-rate으로 상기 추정된 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 다음 순서의 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정하는 단계는 상기 F 매핑 관계로부터, 상기 다음 순서의 SOC에 대응하는 C-rate들을 추출하는 단계; 상기 추출된 C-rate들 중에서, 상기 추정된 SOC에 대응하는 충전 C-rate보다 미리 정의된 범위 이내로 큰 C-rate들을 후보 C-rate들로 결정하는 단계; 및 상기 후보 C-rate들에 대응하는 F 값들 중 가장 큰 F 값에 대응하는 C-rate으로, 상기 다음 순서의 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 다음 순서의 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정하는 단계는 상기 F 매핑 관계로부터, 상기 다음 순서의 SOC에 대응하는 C-rate들을 추출하는 단계; 상기 추출된 C-rate들 중에서, 상기 추정된 SOC에 대응하는 충전 C-rate보다 작은 C-rate들을 후보 C-rate들로 결정하는 단계; 및 상기 후보 C-rate들에 대응하는 F 값들 중 가장 큰 F 값에 대응하는 C-rate으로, 상기 다음 순서의 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 충전 프로파일을 생성하는 단계는 상기 F 매핑 관계로부터, 최적화 함수의 값을 최소화하는 상기 SOC 별 충전 C-rate들을 유전 알고리즘을 이용하여 도출하는 단계를 포함하고, 상기 최적화 함수는 상기 F 매핑 관계에 의해 매핑된 상기 F 값들, 상기 C-rate들 및 상기 SOC들 중 적어도 하나가 입력되도록 설계될 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 최적화 함수는 상기 최적화 함수에 입력되는 SOC가 커질수록, 상기 입력되는 SOC에 대응하는 C-rate이 상기 최적화 함수에 작게 입력되도록 설계될 수 있다.
일실시예에 따른 배터리 충전 방법은 사용자가 원하는 충전 시간인 요구 충전 시간을 수신하는 단계를 더 포함하고, 상기 충전 프로파일을 생성하는 단계는 상기 추정된 SOC 및 상기 요구 충전 시간에 기초하여, 상기 요구 충전 시간 이내에 상기 배터리의 충전이 가능한지 여부를 결정하는 단계; 및 상기 배터리의 충전이 가능한 경우, 상기 요구 충전 시간 이내에 상기 배터리를 충전시키기 충전 프로파일을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 충전 프로파일을 생성하는 단계는 상기 배터리의 충전이 가능한 경우, 상기 F 매핑 관계로부터 상기 요구 충전 시간에 대응하는 충전 프로파일들을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 충전 프로파일들 중에서 EOL(End Of Life)이 가장 큰 충전 프로파일로 상기 충전 프로파일을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 배터리의 충전이 가능한지 여부를 결정하는 단계는 상기 추정된 SOC에 대응하는 임계 시간과 상기 요구 충전 시간을 비교하거나 또는 상기 F 값들에 기초하여 상기 배터리의 충전이 가능한지 여부를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 충전 프로파일을 생성하는 단계는 상기 충전 C-rate들 사이에 적어도 하나의 휴지기(rest　time)를 삽입하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 배터리 충전 정보 생성 방법은 C-rate(Current-rate) 별 F 값(상기 F 값은 전압의 변화량에 따른 SOC(State Of Charge)의 변화량의 비율임)들을 SOC들에 매핑시켜, 특정 온도 및 특정 SOH(State Of Health)에 대응하는 배터리의 F 매핑 관계를 생성하는 단계; 및 상기 F 매핑 관계에 기초하여, 상기 특정 온도를 포함하는 온도들 및 상기 특정 SOH를 포함하는 SOH들에 대응하는 F 매핑 관계들을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 F 매핑 관계를 생성하는 단계는 상기 특정 온도 및 상기 특정 SOH의 상기 배터리를 특정 C-rate에 기초하여 충전함에 따라 커지는 SOC들에 대응하는 F 값들을 측정하는 단계; 및 상기 측정된 F 값들을 상기 특정 C-rate 및 상기 커지는 SOC들에 매핑시키는 단계를 포함한다.
일실시예에 따르면, 상기 F 값들을 측정하는 단계는 상기 특정 C-rate의 CC/CV(Constant Current/Constant Voltage) 충전 방식으로 상기 배터리를 충전하는 단계; 및 상기 특정 C-rate을 포함하는 스텝(step) 충전 방식으로 상기 배터리를 충전하는 단계중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 F 값들을 측정하는 단계는 상기 CC/CV 충전 방식으로 충전할 때 측정되는 F 값들 및 상기 스텝 충전 방식으로 충전할 때 측정되는 F 값들에 기초하여, 상기 커지는 SOC들에 대응하는 상기 F 값들을 측정하는 단계를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 배터리 충전 장치는 배터리의 온도를 획득하고, 상기 배터리의 SOC(State Of Charge) 및 SOH(State Of Health)를 추정하며, 상기 온도 및 상기 SOH에서, F 값(상기 F 값은 전압의 변화량에 따른 SOC의 변화량의 비율임)들을 C-rate(Current-rate)들 및 SOC들에 매핑시킨 F 매핑 관계를 획득하고, 상기 추정된 SOC 및 상기 F 매핑 관계에 기초하여, 상기 배터리를 충전시키기 위한 SOC 별 충전 C-rate들의 시퀀스인 충전 프로파일을 생성하는 프로세서를 포함한다.
도 1은 일실시예에 따른 배터리 충전 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 2는 일실시예에 따른 F 매핑 관계를 설명하기 위한 그래프이다.
도 3은 일실시예에 따른 충전 프로파일들이다.
도 4a는 일실시예에 유전 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 4b는 일실시예에 따른 충전 프로파일들이다.
도 5는 일실시예에 따른 배터리 충전 방법을 설명하는 순서도이다.
도 6은 일실시예에 따른 배터리 충전 정보 생성 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 일실시예에 따른 배터리 충전 정보 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일실시예에 따른 배터리 충전 정보 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일실시예에 따른 배터리 충전 장치의 구성의 예시도이다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 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 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 일실시예에 따른 배터리 충전 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 1을 참조하면, 배터리 충전 장치는 배터리의 온도를 측정한다(101). 여기서, 배터리의 온도를 측정한다는 것은 충전의 타겟인 배터리의 온도를 직접 측정하거나 별도 장치에 의해 측정된 온도를 획득하는 개념을 포함한다. 배터리는 충전에 의해 전력을 저장하는 축전기 또는 2차 전지를 포함하고, 배터리를 채용한 장치는 배터리로부터 부하로 전력을 공급할 수 있다. 부하는 전력을 소비하는 주체로서, 외부로부터 공급되는 전력을 소모할 수 있고, 예를 들어 특정 전압에서 전류가 흐르는 회로를 이용하여 전력을 소비하는 전열기, 전등, 전기자동차의 모터 등을 포함한다.
배터리 충전 장치는 배터리를 충전하는 장치로서, 소프트웨어 모듈, 하드웨어 모듈 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 배터리 충전 장치는 BMS(Battery Management System)에 의해 구현될 수 있다. BMS는 배터리를 관리하는 시스템으로서, 예를 들어 배터리의 상태를 모니터링하고, 배터리가 동작하는 최적화된 조건을 유지하고, 배터리의 교체시기를 예측하며, 배터리의 문제를 발견하고, 배터리와 관련된 제어 또는 명령 신호를 생성하여 배터리의 상태 또는 동작을 제어할 수 있다.
배터리 충전 장치는 배터리의 SOC(State Of Charge) 및 SOH(State Of Health)를 추정할 수 있다(102). SOC는 배터리의 충전 상태를 나타내는 파라미터이다. SOC는 배터리에 저장된 에너지가 어느 정도인지 나타내므로, 퍼센트(%) 단위를 사용하여 0~100 %로 그 양이 표시될 수 있다. 예를 들면, 0%는 완전방전상태이고, 100%는 완전충전상태를 의미할 수 있는데, 이러한 표현 방식은 설계의도나 실시예에 따라 다양하게 변형되어 정의될 수 있다.
SOH는 시효(aging) 효과로(열화 현상으로) 인한 배터리의 수명 특성 변화를 정량적으로 나타내주는 파라미터로서, 배터리의 수명 또는 용량이 어느 정도 퇴화되었는지를 나타낸다. 배터리 충전 장치가 SOC 및 SOH를 추정하는 방식에는 다양한 기법들이 채용될 수 있다.
배터리 충전 장치는 측정된 온도와 추정된 SOH에서, F 값들을 C-rate(Current-rate)들 및 SOC들에 매핑시킨 F 매핑 관계를 획득할 수 있다(103). 여기서, F 값은 전압의 변화량에 따른 SOC의 변화량의 비율로서 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00001
배터리를 충전하는 경우 배터리의 전압이 커짐에 따라 배터리의 SOC도 커지는데, 이 때 F 값은 배터리의 SOC의 변화량을 배터리의 전압의 변화량으로 나눈 값으로서 계산될 수 있다.
C-rate는 current rate의 줄임말로서, 배터리 용량에 따른 전류의 충방전율을 나타내는 배터리 관련 특성을 의미하고, 실제 단위는 [ /h]이며, 일반적으로는 [C]의 단위가 사용된다. 예를 들어, 배터리의 용량(1시간 동안 사용할 수 있는 전류량)이 1000 mAh이고, 충방전 전류가 1 A인 경우, C-rate은 1 C = 1 A / 1000 mAh = 1 [/h]가 된다.
F 매핑 관계는 특정 온도와 특정 SOH에서, F 값들을 C-rate들과 SOC들에 매핑시킨 관계를 의미하는데, 배터리 충전 장치는 측정된 온도와 추정된 SOH에 대응하는 F 매핑 관계를 미리 구축된 데이터베이스로부터 획득할 수 있다. 데이터베이스는 배터리 충전 장치에 포함된 메모리로 구현되거나 배터리 충전 장치와 유선, 무선, 또는 네트워크 등으로 연결 가능한 서버 등의 외부 장치(도면 미 표시)로 구현될 수 있다.
도 2는 일실시예에 따른 F 매핑 관계를 설명하기 위한 그래프이다.
도 2에 도시된 그래프는 배터리의 온도가 25℃이고, 배터리의 SOH가 95%인 조건에서 F 값들을 C-rate들과 SOC들에 매핑시킨 F 매핑 관계를 표현한다. 도 2를 참조하면, 배터리의 특정 온도 및 특정 SOH에 대응하는 F 매핑 관계는 특정 C-rate 및 특정 SOC에 대응하는 F 값을 나타내기 때문에 3차원으로 표현될 수 있다.
예를 들어, 배터리의 측정된 온도 및 추정된 SOH가 각각 25℃ 및 95%인 경우, 배터리 충전 장치는 SOH들 및 온도들에 대응하는 F 매핑 관계들 중에서 도 2와 같은 F 매핑 관계를 데이터베이스로부터 획득할 수 있다. 도 2에 도시된 C-rate들, SOC들 및 F 값들은 이산적인 구간 별로 구분되는 것으로 표시되었지만, 이에 제한되지 않고 일실시예에 따른 F 매핑 관계는 연속적인 값들에 의해 표현될 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 배터리 충전 장치는 추정된 SOC 및 F 매핑 관계에 기초하여, 배터리를 충전시키기 위한 SOC 별 충전 C-rate들의 시퀀스인 충전 프로파일을 생성할 수 있다(104). 충전 프로파일은 충전을 위해 전류를 공급하는 정책을 의미하는데, 충전을 위한 C-rate들의 시퀀스로 정의될 수 있다. 여기서, 충전을 위한 충전 프로파일을 정의하는 C-rate을 충전 C-rate으로 지칭한다.
배터리를 충전하는 경우 SOC가 커지는데, 충전에 따라 커지는 SOC 별로 충전 C-rate들이 충전 정책에 의해 설정될 수 있다. 따라서, 배터리 충전 장치는 배터리의 추정된 SOC로부터 충전이 완료된 시점의 SOC까지 SOC 별 충전 C-rate들의 시퀀스인 충전 프로파일을 생성할 수 있다. 배터리 충전 장치는 SOC 별 충전 C-rate들을 설정하기 위해 배터리의 측정된 온도 및 추정된 SOH에 대응하는 F 매핑 관계를 이용할 수 있다. 예를 들어, 배터리의 측정된 온도, 추정된 SOH 및 추정된 SOC가 각각 25℃, 95% 및 10%인 경우, 배터리 충전 장치는 도 2에 도시된 F 매핑 관계의 F 값들에 기초하여, 10%인 SOC에 대응하는 충전 C-rate부터 100%인 SOC에 대응하는 충전 C-rate까지 구간별로 충전 C-rate들을 결정할 수 있다.
일실시예에 따르면, 배터리 충전 장치는 배터리의 온도 및 SOH에 대응하는 F 매핑 관계로부터 배터리의 추정된 SOC에 대응하는 F 값들을 추출할 수 있다. 배터리 충전 장치는 배터리의 추정된 SOC에 대응하는 F 값들에 기초하여, 추정된 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정할 수 있다. 도 2를 참조하면, 배터리 충전 장치는 배터리의 추정된 SOC가 10%인 경우, 10%인 SOC에 대응하는 F 값들 중에서 어느 하나를 추출하고, 추출된 F 값에 대응하는 C-rate으로 10%인 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정할 수 있다.
배터리 충전 장치는 F 매핑 관계로부터 추정된 SOC의 다음 순서의 SOC에 대응하는 F 값들을 추출할 수 있다. 배터리 충전 장치는 다음 순서의 SOC에 대응하는 F 값들에 기초하여, 다음 순서의 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정할 수 있다. 도 2를 참조하면, 배터리 충전 장치는 추정된 SOC의 다음 순서의 SOC가 15%인 경우, 15%인 SOC에 대응하는 F 값들 중에서 어느 하나를 추출하고, 추출된 F 값에 대응하는 C-rate으로 15%인 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정할 수 있다. 배터리 충전 장치는 이러한 방식으로 각 SOC들에 대응하는 충전 C-rate들을 결정하고, SOC 별 충전 C-rate들의 시퀀스인 충전 프로파일을 생성할 수 있다.
도 3은 일실시예에 따른 충전 프로파일들이다.
F 매핑 관계로부터 충전 프로파일을 도출하기 위한 알고리즘은 다양한 방식으로 응용될 수 있다. 예를 들면, 아래의 알고리즘 #1 내지 #4가 채용될 수 있다.
<알고리즘 #1 내지 #4>
알고리즘 #1: F 값이 가장 큰 C-rate으로 충전
알고리즘 #2: Ii+1 - Ii ≤ 0.4C 조건 하에서 알고리즘 #1 적용
알고리즘 #3: Ii+1 - Ii ≤ 0.2C 조건 하에서 알고리즘 #1 적용
알고리즘 #4: Ii+1 < Ii 조건 하에서 알고리즘 #1 적용
여기서, Ii 와 Ii+ 1는 충전 프로파일에 속한 충전 C-rate들의 시퀀스 중에서 각각 i번째 및 i+1번째 충전 C-rate을 의미한다.
알고리즘 #1에 따르면, 배터리 충전 장치는 F 매핑 관계로부터 특정 SOC에 대응하는 F 값들 중 가장 큰 F 값을 추출하고, 추출된 F 값에 대응하는 C-rate으로 특정 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정할 수 있다.
알고리즘 #2에 따르면, 배터리 충전 장치는 F 매핑 관계로부터 i+1번째 SOC에 대응하는 C-rate들을 추출하고, 추출된 C-rate들 중에서 Ii 보다 크지만 미리 정의된 범위(0.4C) 이내로 큰 C-rate들을 후보 C-rate들로 결정할 수 있다. 배터리 충전 장치는 후보 C-rate들에 대응하는 F 값들 중 가장 큰 F 값에 대응하는 C-rate으로 Ii+1을 결정할 수 있다.
알고리즘 #3에 따르면, 배터리 충전 장치는 F 매핑 관계로부터 i+1번째 SOC에 대응하는 C-rate들을 추출하고, 추출된 C-rate들 중에서 Ii 보다 크지만 미리 정의된 범위(0.2C) 이내로 큰 C-rate들을 후보 C-rate들로 결정할 수 있다. 배터리 충전 장치는 후보 C-rate들에 대응하는 F 값들 중 가장 큰 F 값에 대응하는 C-rate으로 Ii+1을 결정할 수 있다.
알고리즘 #4에 따르면, 배터리 충전 장치는 F 매핑 관계로부터 i+1번째 SOC에 대응하는 C-rate들을 추출하고, 추출된 C-rate들 중에서 Ii 보다 작은 C-rate들을 후보 C-rate들로 결정할 수 있다. 배터리 충전 장치는 후보 C-rate들에 대응하는 F 값들 중 가장 큰 F 값에 대응하는 C-rate으로 Ii+1을 결정할 수 있다.
예를 들어, 배터리 충전 장치는 알고리즘 #1 내지 #4을 이용하여 도 2에 도시된 매핑 관계로부터 충전 프로파일들을 생성할 수 있다. 도 3에 도시된 그래프들 A#1 내지 A#4는 도 2에 도시된 매핑 관계로부터 알고리즘 #1 내지 #4에 의해 각각 도출된 충전 프로파일들을 나타낸다.
일실시예에 따르면, 배터리 충전 장치는 충전 C-rate들 사이에 적어도 하나의 휴지기(rest time)을 삽입하여 충전 프로파일을 생성할 수 있다. 휴지기가 삽입된 충전 프로파일은 배터리의 수명 특성을 개선할 수 있다. 위의 알고리즘 #1 내지 #4는 F 매핑 관계로부터 충전 프로파일을 도출하기 위한 예시들에 불과하고, 배터리 충전 장치는 위의 알고리즘에 제한되지 않고 배터리의 조건에 해당하는 F 매핑 관계로부터 충전 프로파일을 다양한 방식으로 도출할 수 있다.
도 4a는 일실시예에 유전 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
일실시예에 따르면, 배터리 충전 장치는 F 매핑 관계로부터 충전 프로파일을 도출하기 위해 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 채용할 수 있다. 유전 알고리즘은 자연계의 유전 방식을 모사하여 최적화에 관한 문제를 해결하는 기법인데, 예를 들어 최적화 함수(Fitness Function)의 해를 찾는데 이용될 수 있다.
배터리 충전 장치는 F 매핑 관계로부터, 충전 C-rate들의 시퀀스로 설정된 충전 프로파일들 중에서 최적화 함수를 최소화하는 충전 프로파일을 유전 알고리즘을 이용하여 도출할 수 있다. 도 4를 참조하면, 배터리 충전 장치는 1세대(1st generation)의 충전 프로파일들(충전 프로파일 #1 내지 #N)을 무작위로 설정할 수 있다. 배터리 충전 장치는 1세대의 충전 프로파일들로부터 유전 알고리즘의 연산들(예를 들어, 선택, 교차, 변이 등)을 이용하여 새로운 충전 프로파일들을 도출하고, 도출된 충전 프로파일들을 최적화 함수에 적용할 수 있다. 배터리 충전 장치는 최적화 함수의 값들에 기초하여, 새롭게 도출된 프로파일들 중에서 2세대의 충전 프로파일들을 선택할 수 있다. 예를 들어, 배터리 충전 장치는 최적화 함수의 값들을 임계치와 비교하거나 최적화 함수의 값들 간에 대소관계를 이용하여 2세대의 충전 프로파일들을 도출할 수 있다.
일실시예에 따르면, 최적화 함수는 F 매핑 관계에 의해 매핑된 F 값들, C-rate들 및 SOC들 중 적어도 하나가 입력되도록 설계될 수 있고, 여기서 F 매핑 관계는 배터리의 특정 온도 및 특정 SOH에 대응한다. 예를 들면, 최적화 함수는 수학식 2와 같이 정의될 수 있다.
Figure pat00002
여기서, w1 및 w2는 가중치이고,
Figure pat00003
은 충전 프로파일의 충전 C-rate이고, SOC는 충전 프로파일의 충전 C-rate에 대응하는 SOC이고, F는 F 매핑 관계에 의해
Figure pat00004
및 SOC에 대응하는 F 값이고, n은 SOC의 지수이다. 예를 들어, 배터리 충전 장치는 수학식 2의 최적화 함수의 값을 최소화하는 해로서 충전 프로파일을 도출할 수 있다. 여기서, 도출된 충전 프로파일은 SOC= 6%로부터 SOC=86%까지의 SOC 별 충전 C-rate들의 시퀀스이다.
수학식 2를 참조하면, SOC가 커짐에 따라
Figure pat00005
의 계수는 지수적으로(exponentially) 커짐을 확인할 수 있다. 따라서, 수학식 2의 최적화 함수에 따르면 SOC가 커짐에 따라 작은
Figure pat00006
에 큰 가중치가 부여된다. 충전 프로파일을 설계하는데 있어서, SOC가 커질수록 작은 C-rate을 할당하는 것이 배터리 수명 특성을 개선한다는 점이 수학식 2에 고려된 것이다. 일실시예에 따른 최적화 함수는 최적화 함수에 입력되는 SOC가 커질수록, 입력되는 SOC에 대응하는 C-rate이 최적화 함수에 작게 입력되도록 설계될 수 있다.
도 4를 참조하면, 배터리 충전 장치는 2세대의 충전 프로파일들로부터 다음 세대의 충전 프로파일들을 생성하고, 이러한 방식을 반복하여 최종적인 충전 프로파일(401)을 도출할 수 있다. 다음 세대의 충전 프로파일들을 도출하는 동작의 반복 횟수는 미리 정의되거나, 최적화 함수의 값과 임계값을 비교하는 방식 또는 최적화 함수의 값의 변화량을 임계값과 비교하는 방식 등에 의해 정의될 수 있지만, 여기서 설명된 실시예에 제한되지 않고 다양한 기법들이 응용되어 적용될 수 있다.
일실시예에 따르면, 배터리 충전 장치는 사용자가 원하는 충전 시간인 요구 충전 시간을 수신하고, 수신된 요구 충전 시간을 이용하여 충전 프로파일을 도출할 수 있다. 예를 들면, 배터리 충전 장치는 요구 충전 시간 이내의 조건에서 최적화 함수의 값을 최소화하는 충전 프로파일을 유전 알고리즘을 이용하여 생성할 수 있다. 배터리 충전 장치는 유전 알고리즘에 의해 도출된 충전 프로파일들 중에서 요구 충전 시간 이내에 충전이 가능한 충전 프로파일들만을 추출하고, 추출된 충전 프로파일들 중에서 유전 알고리즘을 이용하여 최적화된 충전 프로파일을 생성할 수 있다.
도 4b는 일실시예에 따른 충전 프로파일들이다.
도 4a를 참조하여 설명한 바와 같이, 배터리 충전 장치는 특정 온도 및 SOH에 대응하는 F 매핑 관계로부터 유전 알고리즘을 이용하여 충전 프로파일을 생성할 수 있다. 도 4b에 도시된 그래프들 GA#1 내지 GA#4는 배터리의 SOH 및 온도가 각각 100% 및 45℃의 조건에 대응하는 F 매핑 관계 및 수학식 2의 최적화 함수로부터 유전 알고리즘을 이용하여 도출된 충전 프로파일들을 나타낸다.
도 5는 일실시예에 따른 배터리 충전 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5를 참조하면, 배터리 충전 장치는 사용자가 원하는 충전 시간인 요구 충전 시간을 수신할 수 있다(501). 요구 충전 시간은 배터리가 탑재된 전자 장치의 사용자에 의해 입력될 수 있다. 배터리 충전 장치는 요구 충전 시간을 수신하지 않은 경우, 배터리의 완속 충전을 수행할 수 있다(502).
배터리 충전 장치는 요구 충전 시간 이내에 배터리의 충전이 가능한지 여부를 결정할 수 있다(503). 배터리 충전 장치는 추정된 SOC 및 요구 충전 시간에 기초하여, 요구 충전 시간 이내에 배터리의 충전이 가능한지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 배터리의 온도, SOH 및 SOC 중 적어도 하나에 대응하는 임계 시간이 데이터베이스에 미리 기록될 수 있고, 배터리 충전 장치는 미리 기록된 임계 시간과 요구 충전 시간을 비교하여 배터리의 충전이 가능한지 여부를 결정할 수 있다. 또는, 배터리 충전 장치는 배터리의 온도 및 SOH에 대응하는 F 매핑 관계의 F 값들에 기초하여 배터리의 충전이 가능한지 여부를 결정할 수 있다.
요구 충전 시간 이내에 배터리의 충전이 가능한 경우, 배터리 충전 장치는 배터리를 충전시키기 위한 충전 프로파일을 생성할 수 있다(504). 일실시예에 따르면, 배터리 충전 장치는 F 매핑 관계로부터 요구 충전 시간을 충족시키는 충전 프로파일들을 생성하고, 생성된 충전 프로파일들 중에서 EOL(End Of Life)이 가장 큰 충전 프로파일을 선택할 수 있다.
도 6은 일실시예에 따른 배터리 충전 정보 생성 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
상술한 바와 같이, 배터리 충전 장치는 F 매핑 관계들 중에서 배터리의 온도 및 SOH에 대응하는 F 매핑 관계를 획득하고, 획득된 F 매핑 관계의 F 값들에 기초하여 충전 프로파일을 생성한다. 여기서, F 매핑 관계들은 데이터베이스에 미리 기록될 수 있는데, 도 6 내지 도 8을 참조하여 F 매핑 관계들을 포함하는 배터리 충전 정보를 생성하는 방법을 설명하겠다. 도 6 내지 도 8을 참조하여 설명되는 배터리 충전 정보 생성 방법은 배터리 충전 장치에 의해 수행되는데, 여기서 배터리 충전 정보 생성 방법을 수행하는 배터리 충전 장치는 상술한 충전 프로파일의 생성 주체와 같을 수도 있지만 독립된 별개의 주체일 수도 있으며, 소프트웨어 모듈, 하드웨어 모듈 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다.
도 6을 참조하면, 배터리 충전 장치는 C-rate 별 F 값들을 SOC들에 매핑시켜, 특정 온도 및 특정 SOH에 대응하는 배터리의 F 매핑 관계를 생성할 수 있다(601). 배터리 충전 장치는 특정 온도 및 특정 SOH의 배터리를 특정 C-rate에 기초하여 충전함에 따라 커지는 SOC들에 대응하는 F 값들을 측정할 수 있다. 배터리 충전 장치는 측정된 F 값들을 특정 C-rate 및 커지는 SOC들에 매핑시킬 수 있다. 도 7을 참조하여, 특정 온도 및 특정 SOH에 대응하는 배터리의 F 매핑 관계를 생성하는 과정을 설명한다.
도 7은 일실시예에 따른 배터리 충전 정보 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
배터리 충전 장치는 F 값들을 측정하기 위해, 특정 C-rate의 CC/CV 충전 방식 또는 특정 C-rate을 포함하는 스텝(step) 충전 방식으로 배터리를 충전할 수 있다. 도 7을 참조하면, 배터리 충전 장치는 온도 및 SOH가 각각 25℃ 및 100%인 배터리를 C-rate이 0.5C인 CC/CV 충전 방식(701)으로 충전할 수 있다. 배터리 충전 장치는 0.5C인 CC/CV 충전 방식(701)으로 충전할 때 측정되는 F 값들(705)을 0.5C와 커지는 SOC들에 매핑시킬 수 있다. 이와 유사하게, 배터리 충전 장치는 0.6 C의 CC/CV 충전 방식(702)으로 배터리를 충전할 때 측정되는 F 값들(706)을 0.6C와 커지는 SOC들에 매핑시킬 수 있다.
배터리 충전 장치는 다양한 C-rate들의 CC/CV 충전 방식(701 내지 703)으로 배터리를 충전할 때 측정되는 F 값들(705 내지 707)을 각 C-rate들과 각 SOC들에 매핑시킬 수 있다. 또한, 배터리 충전 장치는 스텝 충전 방식(704)으로 배터리를 충전할 때 측정되는 F 값들(708)을 각 C-rate들과 각 SOC들에 매핑시킬 수 있다.
배터리 충전 장치는 다양한 C-rate들의 CC/CV 충전 방식을 통해 측정된 F 값들과 스텝 충전 방식을 통해 F 값들에 기초하여, 배터리의 온도 및 SOH가 각각 25℃ 및 100%에 대응하는 F 매핑 관계(709)를 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, CC/CV 충전 방식을 통해 측정된 F 값들과 스텝 충전 방식을 통해 F 값들이 중첩되는 경우에는, 평균 또는 가중치의 연산을 통해 해당 C-rate 및 SOC에 대응하는 F 값을 결정할 수 있다. 도 7을 참조하면, 스텝 충전 방식(704)을 통해 측정된 F 값들(708)과 CC/CV 충전 방식(701 내지 703)을 통해 측정된 F 값들(705 내지 707)이 겹치므로, 해당 C-rate 및 SOC에 대응하는 F 값은 겹치는 F 값들의 조합에 의해 결정될 수 있다.
다시 도 6을 참조하면, 배터리 충전 장치는 F 매핑 관계에 기초하여, 특정 온도를 포함하는 온도들 및 특정 SOH를 포함하는 SOH들에 대응하는 F 매핑 관계들을 생성할 수 있다(602). 배터리 충전 장치는 도 7을 참조하여 설명된 F 매핑 관계를 다양한 온도 및 SOH의 조건에서 반복적으로 생성하여, 온도들 및 SOH들에 대응하는 F 매핑 관계들을 생성할 수 있다.
도 8은 일실시예에 따른 배터리 충전 정보 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8을 참조하면, 배터리의 온도가 25℃인 경우, 서로 다른 SOH들에 대응하는 F 매핑 관계들이 도시되어 있다. 이와 같이, 배터리 충전 장치는 온도들 및 SOH들에 대응하는 F 매핑 관계들을 생성하여 데이터베이스에 기록할 수 있고, 기록된 F 매핑 관계들은 배터리의 충전 프로파일을 도출하는데 활용될 수 있다.
도 9는 일실시예에 따른 배터리 충전 장치의 구성의 예시도이다.
도 9를 참조하면, 배터리 충전 장치(901)는 프로세서(902) 및 메모리(903)를 포함한다. 프로세서(902)는 도 1 내지 도 8을 통하여 전술한 적어도 하나의 장치들을 포함하거나, 도 1 내지 도 8을 통하여 전술한 적어도 하나의 방법을 수행할 수 있다. 메모리(903)는 F 매핑 관계들을 저장하거나 배터리 충전 방법 및 배터리 충전 정보 생성 방법이 구현된 프로그램을 저장할 수 있다. 메모리(903)는 휘발성 메모리 또는 비휘발성 메모리일 수 있다.
프로세서(902)는 프로그램을 실행하고, 배터리 충전 장치(901)를 제어할 수 있다. 프로세서(902)에 의하여 실행되는 프로그램의 코드는 메모리(903)에 저장될 수 있다. 배터리 충전 장치(901)는 입출력 장치(도면 미 표시)를 통하여 외부 장치(예를 들어, 퍼스널 컴퓨터 또는 네트워크)에 연결되고, 데이터를 교환할 수 있다.
배터리 충전 시 상술한 실시예들에 의해 생성된 충전 프로파일을 이용하는 경우, 사용자가 원하는 충전 시간에 맞춰 배터리가 충전될 수 있다. 또한, 상술한 충전 프로파일로 배터리를 충전하는 경우, 배터리의 급속 충전에 따른 배터리 열화를 방지하여 배터리의 수명 특성이 향상될 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
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 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (20)

  1. 배터리의 온도를 측정하는 단계;
    상기 배터리의 SOC(State Of Charge) 및 SOH(State Of Health)를 추정하는 단계;
    상기 온도 및 상기 SOH에서, F 값(상기 F 값은 전압의 변화량에 따른 SOC의 변화량의 비율임)들을 C-rate(Current-rate)들 및 SOC들에 매핑시킨 F 매핑 관계를 획득하는 단계; 및
    상기 추정된 SOC 및 상기 F 매핑 관계에 기초하여, 상기 배터리를 충전시키기 위한 SOC 별 충전 C-rate들의 시퀀스인 충전 프로파일을 생성하는 단계
    를 포함하는
    배터리 충전 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 충전 프로파일을 생성하는 단계는
    상기 F 매핑 관계로부터 상기 추정된 SOC에 대응하는 F 값들을 추출하는 단계;
    상기 추정된 SOC에 대응하는 F 값들에 기초하여, 상기 추정된 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정하는 단계;
    상기 F 매핑 관계로부터 상기 추정된 SOC의 다음 순서의 SOC에 대응하는 F 값들을 추출하는 단계; 및
    상기 다음 순서의 SOC에 대응하는 F 값들에 기초하여, 상기 다음 순서의 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정하는 단계
    를 포함하는,
    배터리 충전 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 추정된 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정하는 단계는
    상기 F 매핑 관계로부터, 상기 추정된 SOC에 대응하는 F 값들 중 가장 큰 F 값에 대응하는 C-rate으로 상기 추정된 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정하는 단계
    를 포함하는,
    배터리 충전 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 다음 순서의 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정하는 단계는
    상기 F 매핑 관계로부터, 상기 다음 순서의 SOC에 대응하는 C-rate들을 추출하는 단계;
    상기 추출된 C-rate들 중에서, 상기 추정된 SOC에 대응하는 충전 C-rate보다 미리 정의된 범위 이내로 큰 C-rate들을 후보 C-rate들로 결정하는 단계; 및
    상기 후보 C-rate들에 대응하는 F 값들 중 가장 큰 F 값에 대응하는 C-rate으로, 상기 다음 순서의 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정하는 단계
    를 포함하는,
    배터리 충전 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 다음 순서의 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정하는 단계는
    상기 F 매핑 관계로부터, 상기 다음 순서의 SOC에 대응하는 C-rate들을 추출하는 단계;
    상기 추출된 C-rate들 중에서, 상기 추정된 SOC에 대응하는 충전 C-rate보다 작은 C-rate들을 후보 C-rate들로 결정하는 단계; 및
    상기 후보 C-rate들에 대응하는 F 값들 중 가장 큰 F 값에 대응하는 C-rate으로, 상기 다음 순서의 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정하는 단계
    를 포함하는,
    배터리 충전 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 충전 프로파일을 생성하는 단계는
    상기 F 매핑 관계로부터, 최적화 함수의 값을 최소화하는 상기 SOC 별 충전 C-rate들을 유전 알고리즘을 이용하여 도출하는 단계
    를 포함하고,
    상기 최적화 함수는
    상기 F 매핑 관계에 의해 매핑된 상기 F 값들, 상기 C-rate들 및 상기 SOC들 중 적어도 하나가 입력되도록 설계된,
    배터리 충전 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 최적화 함수는
    상기 최적화 함수에 입력되는 SOC가 커질수록, 상기 입력되는 SOC에 대응하는 C-rate이 상기 최적화 함수에 작게 입력되도록 설계된,
    배터리 충전 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    사용자가 원하는 충전 시간인 요구 충전 시간을 수신하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 충전 프로파일을 생성하는 단계는
    상기 추정된 SOC 및 상기 요구 충전 시간에 기초하여, 상기 요구 충전 시간 이내에 상기 배터리의 충전이 가능한지 여부를 결정하는 단계; 및
    상기 배터리의 충전이 가능한 경우, 상기 요구 충전 시간 이내에 상기 배터리를 충전시키기 충전 프로파일을 생성하는 단계
    를 포함하는
    배터리 충전 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 충전 프로파일을 생성하는 단계는
    상기 배터리의 충전이 가능한 경우, 상기 F 매핑 관계로부터 상기 요구 충전 시간에 대응하는 충전 프로파일들을 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 충전 프로파일들 중에서 EOL(End Of Life)이 가장 큰 충전 프로파일로 상기 충전 프로파일을 생성하는 단계
    를 포함하는,
    배터리 충전 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 배터리의 충전이 가능한지 여부를 결정하는 단계는
    상기 추정된 SOC에 대응하는 임계 시간과 상기 요구 충전 시간을 비교하거나 또는 상기 F 값들에 기초하여 상기 배터리의 충전이 가능한지 여부를 결정하는 단계를 포함하는,
    배터리 충전 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 충전 프로파일을 생성하는 단계는
    상기 충전 C-rate들 사이에 적어도 하나의 휴지기(rest　time)를 삽입하는 단계
    를 포함하는,
    배터리 충전 방법.
  12. C-rate(Current-rate) 별 F 값(상기 F 값은 전압의 변화량에 따른 SOC(State Of Charge)의 변화량의 비율임)들을 SOC들에 매핑시켜, 특정 온도 및 특정 SOH(State Of Health)에 대응하는 배터리의 F 매핑 관계를 생성하는 단계; 및
    상기 F 매핑 관계에 기초하여, 상기 특정 온도를 포함하는 온도들 및 상기 특정 SOH를 포함하는 SOH들에 대응하는 F 매핑 관계들을 생성하는 단계
    를 포함하고,
    상기 F 매핑 관계를 생성하는 단계는
    상기 특정 온도 및 상기 특정 SOH의 상기 배터리를 특정 C-rate에 기초하여 충전함에 따라 커지는 SOC들에 대응하는 F 값들을 측정하는 단계; 및
    상기 측정된 F 값들을 상기 특정 C-rate 및 상기 커지는 SOC들에 매핑시키는 단계
    를 포함하는,
    배터리 충전 정보 생성 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 F 값들을 측정하는 단계는
    상기 특정 C-rate의 CC/CV(Constant Current/Constant Voltage) 충전 방식으로 상기 배터리를 충전하는 단계; 및
    상기 특정 C-rate을 포함하는 스텝(step) 충전 방식으로 상기 배터리를 충전하는 단계
    중 적어도 하나를 포함하는,
    배터리 충전 정보 생성 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 F 값들을 측정하는 단계는
    상기 CC/CV 충전 방식으로 충전할 때 측정되는 F 값들 및 상기 스텝 충전 방식으로 충전할 때 측정되는 F 값들에 기초하여, 상기 커지는 SOC들에 대응하는 상기 F 값들을 측정하는 단계
    를 포함하는,
    배터리 충전 정보 생성 방법.
  15. 하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제14항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  16. 배터리의 온도를 획득하고, 상기 배터리의 SOC(State Of Charge) 및 SOH(State Of Health)를 추정하며,
    상기 온도 및 상기 SOH에서, F 값(상기 F 값은 전압의 변화량에 따른 SOC의 변화량의 비율임)들을 C-rate(Current-rate)들 및 SOC들에 매핑시킨 F 매핑 관계를 획득하고,
    상기 추정된 SOC 및 상기 F 매핑 관계에 기초하여, 상기 배터리를 충전시키기 위한 SOC 별 충전 C-rate들의 시퀀스인 충전 프로파일을 생성하는 프로세서를 포함하는
    배터리 충전 장치.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 F 매핑 관계로부터 상기 추정된 SOC에 대응하는 F 값들을 추출하고, 상기 추정된 SOC에 대응하는 F 값들에 기초하여, 상기 추정된 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정하고,
    상기 F 매핑 관계로부터 상기 추정된 SOC의 다음 순서의 SOC에 대응하는 F 값들을 추출하며,
    상기 다음 순서의 SOC에 대응하는 F 값들에 기초하여, 상기 다음 순서의 SOC에 대응하는 충전 C-rate을 결정하는,
    배터리 충전 장치.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 F 매핑 관계로부터, 최적화 함수의 값을 최소화하는 상기 SOC 별 충전 C-rate들을 유전 알고리즘을 이용하여 도출하고,
    상기 최적화 함수는 상기 F 매핑 관계에 의해 매핑된 상기 F 값들, 상기 C-rate들 및 상기 SOC들 중 적어도 하나가 입력되도록 설계된,
    배터리 충전 장치.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 프로세서는
    사용자가 원하는 충전 시간인 요구 충전 시간을 수신하고,
    상기 추정된 SOC 및 상기 요구 충전 시간에 기초하여, 상기 요구 충전 시간 이내에 상기 배터리의 충전이 가능한지 여부를 결정하며,
    상기 배터리의 충전이 가능한 경우, 상기 요구 충전 시간 이내에 상기 배터리를 충전시키기 충전 프로파일을 생성하는,
    배터리 충전 장치.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 배터리의 충전이 가능한 경우, 상기 F 매핑 관계로부터 상기 요구 충전 시간에 대응하는 충전 프로파일들을 생성하고,
    상기 생성된 충전 프로파일들 중에서 EOL(End Of Life)이 가장 큰 충전 프로파일로 상기 충전 프로파일을 생성하는,
    배터리 충전 장치.
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