KR20180114206A

KR20180114206A - 사용자, 셀 및 온도 인지 기능을 구비한 리튬-이온 배터리 충전 방법

Info

Publication number: KR20180114206A
Application number: KR1020187028062A
Authority: KR
Inventors: 강 지 신; 리앙 헤
Original assignee: 더 리젠츠 오브 더 유니버시티 오브 미시건
Priority date: 2016-03-07
Filing date: 2017-03-07
Publication date: 2018-10-17
Also published as: GB201814548D0; GB2562985B; WO2017155928A1; DE112017001167T5; US11437829B2; GB2562985A; US20170256960A1; KR102350281B1

Abstract

리튬 이온 셀은 전기 자동차 (EVs) 및 모바일 기기와 같은 다양한 플랫폼에서 널리 사용되고 있다. 셀을 고속으로 완전히 충전하는 것은 항상 지속가능한 시스템의 작동을 위한 목표가 되어 왔다. 그러나, 특히 용량 저하가 가속화되는 것을 방지하기 위해서는 셀을 높은 전류로 충전한 후에는 휴식/휴면이 필요하다는 새롭게 발견한 사실을 고려할 때, 고속 충전이 언제나 최적의 해결책이 되는 것은 아니다. 충분한 휴면 (즉, 셀-인지)을 보장하고 셀 온도를 안전한 레벨 이하로 유지하면서, 사용자가 지정한 가용 충전 시간 (즉, 사용자-인지) 내에서 충전 용량을 극대화할 수 있는 사용자 인지 충전 알고리즘을 제안한다.

Description

사용자, 셀 및 온도 인지 기능을 구비한 리튬-이온 배터리 충전 방법

본 발명은 국립 과학 재단 (National Science Foundation)에서 발주한 허가 번호 CNS1446117에 따른 정부지원을 통해 이루어진 것이다. 정부는 본 발명에 대하여 특정 권리를 보유한다.

본 출원은 2016 년 10 월 27 일자로 출원된 미국의 실용특허 출원 제 15/335,556 호에 대한 우선권을 주장하며, 2016 년 3 월 7 일자로 출원된 미국의 가출원 제 62/304,705 호의 이익을 주장한다. 상기 출원의 모든 내용은 참고 문헌으로서 여기에 포함된다.

본 발명은 사용자, 셀, 및 온도 인지 기능을 구비한 충전식 배터리의 충전 방법에 관한 것이다.

리튬-이온 전지는 탁월한 수명 및 높은 전력 밀도에 의해, 전기 자동차와 같은 가상 물리 시스템 (cyber-physical systems, CPSes) 및 태블릿과 스마트폰 같은 모바일 기기에 광범위하게 채택되었다. 예를 들어, Tesla S85D 자동차의 배터리 팩은 7,104 개의 리튬-이온 셀로 구성되어 있다. 배터리 셀을 고속으로 충전하는 것은 항상 지속가능한 시스템의 운행을 개선하기 위한 목표가 되어 왔다. 셀 충전 시간을 상당히 단축할 수 있는 다양한 고속 충전 기술이 표명되고 구현되어 왔다.

그러나, 적어도 다음과 같은 이유로 인해, 고속 충전이 언제나 최선의 해결책이 되는 것은 아니다. 첫째, 최첨단의 고속 충전 기술조차도 셀을 완전히 충전하려면 몇 시간이 소요된다. 예를 들어, QC 2.0이 지원되는 갤럭시 S6 엣지(Galaxy S6 Edge) 스마트 폰의 경우, 약 75%를 충전하는 것은 50분 이내에 가능하지만, 완전히 충전하기 까지는 약 100 분의 시간이 소요된다. 사용자가 배터리를 충전하는 시간이 제한되어 있을 경우에, 이러한 장시간의 충전은 허용될 수 없을 것이다. 둘째, 대부분의 사용자는 야간에 배터리를 충전하게 되는데, 이러한 경우에는 고속 충전이 필요하지 않기 때문에, 많은 경우에는 고속 충전이 필요하지 않을 수 있다. 또한, 사용자는 주간에 배터리를 완전히 충전할 필요가 없을 수도 있다; 나머지 용량으로 주간 동안 충분히 사용할 수도 있다. 셋째, 고속 충전은 셀을 급속히 가열하기 때문에, 화재나 폭발을 일으킬 수 있는 열 폭주와 같은 안전 문제의 위험을 높일 수 있다. 마지막으로, 고속 충전은 셀의 용량 저하를 가속시키는데, 높은 전류로 충전을 한 후에는 셀로 하여금 일정 시간 동안 휴식/휴면을 취하도록 함으로써 용량 저하를 지연시킬 수 있기 때문에 이러한 효과는 더욱 분명해 진다. 여기에서의 새로운 접근 방법은 방전 후 휴면 (relaxation-after-discharge)이 셀의 사이클링 성능을 향상시킨다는 종래의 지혜를 보완하게 될 것이다. 충전 후 주행 (charge-and-go)이라는 전형적인 시나리오를 이용하는 고속 충전은 이러한 휴면을 허용하지 않는다. 용량 저하가 가속화되면 셀의 수명을 단축시켜서 시스템 운행 비용을 증가시킬 수 있는데, 예를 들어, 전기 자동차 배터리 팩의 가격은 $30-40k 인데, 보증은 제한된 범위의 용량 저하에 대해서만 제공된다.

본 개시에서, 셀 충전 문제는 새로운 관점에서 다루어지며, 사용자가 지정한 충전 가용 시간 내에 충전 용량을 극대화하는 것을 목표로 하면서도, 셀 휴면을 위한 충분한 시간을 보장하고 셀 온도를 안전한 범위 내로 유지함으로써, 안전성과 용량을 개선시키고자 한다.

여기에서는 본 개시와 관련된 배경 정보를 제공하였는 바, 무조건적으로 종래 기술에 해당하는 것은 아니다.

여기에서는 본 개시의 일반적인 요약을 제공하는데, 전체 범위나 모든 특징을 종합적으로 개시하는 것은 아니다.

리튬-이온 조성물로 이루어진 배터리 셀의 충전 방법이 개시된다. 상기 방법은 상기 배터리 셀이 충전될 사용자 가용 시간을 수신하는 단계; 정전류를 통해 상기 배터리 셀을 충전하기 위한 전류 충전 시간 구간을 결정하는 단계, 여기에서 상기 전류 충전 시간 구간의 결정은 상기 사용자 가용 시간 및 상기 배터리 셀의 휴면을 위해 미리 지정된 시간 구간을 반영함; 상기 배터리 셀이 상기 정전류로 충전될 임계 전압을 결정하는 단계, 여기에서 상기 임계 전압은 상기 전류 충전 시간 구간에 의해 제한되고, 상기 임계 전압은 상기 배터리 셀이 충전될 수 있는 최대 전압보다 작은 값을 가짐; 및 상기 배터리 셀의 셀 전압이 상기 임계 전압에 도달 할 때까지 상기 배터리 셀에 정전류를 공급하는 단계를 포함한다.

상기 방법은 2차 충전 단계 동안 배터리 셀에 인가될 2차 전압을 결정하는 단계, 여기에서 상기 2차는 가용 시간 구간에 의해 제한되고 상기 2차 전압은 상기 배터리가 충전될 수 있는 최대 전압보다 작은 값을 가짐; 및 상기 배터리 셀에 대한 충전 전류가 차단 한계점 이하로 떨어질 때까지 상기 배터리 셀에 정전압을 인가하는 단계, 여기에서 상기 정전압은 상기 셀 전압이 상기 임계 전압과 동일한 것을 검출함으로써 인가됨;를 더 포함한다. 또한, 상기 임계 전압은 상기 배터리의 최대 안전 온도에 의해 제한 될 수 있다.

다른 측면에서, 상기 리튬-이온 조성물로 이루어진 배터리 셀의 충전 방법은 상기 배터리 셀이 충전될 사용자 가용 시간을 수신하는 단계; 정전류를 통해 상기 배터리 셀을 충전하는 전류 충전 시간 구간을 결정하는 단계, 여기에서 상기 전류 충전 시간 구간의 결정은 상기 사용자 가용 시간 및 상기 배터리 셀을 휴면시키기 위한 소정의 시간 구간을 반영함; 상기 정전류를 통해 상기 배터리 셀이 충전될 임계 전압을 결정하는 단계, 여기에서 상기 임계 전압은 상기 전류 충전 시간 구간에 의해 제한되고 상기 임계 전압은 상기 배터리 셀이 충전될 수 있는 최대 전압보다 작은 값을 가짐; 및, 2차 충전 단계 동안 상기 배터리 셀에 인가될 2차 충전 전압을 결정하는 단계, 여기에서 상기 2 차 전압은 상기 가용 시간 구간에 의해 제한되고, 상기 2차 전압은 상기 배터리 셀이 충전될 수 있는 최대 전압보다 작은 값을 가짐;를 포함한다. 이로써, 상기 배터리 셀은 부분적으로 상기 임계 전압 및 상기 2차 전압에 기초하여 충전된다. 또한, 상기 임계 전압은 상기 배터리의 최대 안전 온도에 의해 제한될 수 있다.

어떠한 방법의 경우에도, 상기 전류 충전 시간 구간은 사용자의 가용 시간으로부터 상기 배터리 셀을 휴면시키기 위한 소정의 시간 구간을 차감함으로써 결정될 수 있다.

일부의 실시 예에서, 상기 임계 전압은 상기 사용자의 가용 시간 범위 내에서 상기 배터리 셀의 충전이 종료되는 허용가능한 최대의 임계 전압으로 결정된다.

또 다른 실시 예에서, 상기 임계 전압은 상기 셀의 온도를 최대 안전 레벨 이하로 유지하면서, 상기 배터리 셀의 충전이 완료되는 허용가능한 최대의 임계 전압으로 결정된다.

상기 임계 전압은 상기 배터리 셀의 셀 저항을 결정하는 단계; 상기 결정된 셀 저항에 기초하여 상기 임계 전압을 결정하기 위한 탐색 공간을 정의하는 단계; 및 상기 탐색 공간을 하향식으로 탐색하여 상기 임계 전압을 특정하는 단계를 통해 결정될 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 탐색 공간은 상기 배터리 셀에 인가되는 정전압의 값을 특정하기 위해 탐색이 이루어진다. 상기 탐색은 정전류를 공급하는 예상 시간 및 정전압을 공급하는 예상 시간을 포함하여, 상기 특정된 임계 전압 및 상기 특정된 정전압의 값을 사용하여 상기 충전 과정을 예측하는 단계; 상기 정전류를 공급하는 예상 시간과 상기 정전압을 공급하는 예상 시간의 합계가 상기 예상 충전 시간을 초과하는지를 결정하는 단계; 및 상기 정전류를 공급하는 예상 시간과 상기 정전압을 공급하는 예상 시간의 합계가 상기 예상 충전 시간을 초과한다는 결정에 따라 상기 정전압의 값을 하강시키는 단계로 수행된다.

적용 가능한 또 다른 분야는 여기에 개시된 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다. 본 요약의 상세한 설명 및 특정 사례는 실시예를 제시할 목적으로만 작성된 것이며, 본 개시의 범위를 제한하려는 것은 아니다.

여기에 개시된 도면은 단지 선택된 실시예를 예시하기 위한 것으로서 모든 가능한 구현 사례에 해당하는 것은 아니며, 본 개시의 범위를 제한하고자 하는 것은 아니다.
도 1은 배터리 셀에 대한 회로 모델의 도면이고;
도 2a 및 2b는 별도의 충전기를 가지는 5가지의 상이한 모바일 기기를 충전하는 과정을 도시한 그래프이고;
도 3은 충전 알고리즘의 예시를 나타낸 흐름도이고;
도 4a 및 4b는 각각 10 사이클 및 20 사이클에 걸쳐서 불충분한 휴면이 셀 용량 저하를 가속시키는 경우를 나타낸 그래프이고;
도 5는 CCCV에 기초한 충전 과정을 나타낸 그래프이고;
도 6a 및 6b는 각각 10 사이클 및 100 사이클에 걸쳐서 CV-Chg 사이클이 완료된 경우를 나타낸 그래프이고;
도 7은

가 작을수록 충전 용량은 감소하지만 반드시 충전 시간이 짧아지는 것은 아니라는 것을 나타내는 그래프이고;
도 8a 및 도 8b는 각각 신뢰성이 있지만 비선형 관계를 나타내는 셀의 OCVs 및 DoDs를 나타내는 그래프이고;
도 9는 제안된 사용자 인지 충전 과정을 나타내는 그래프이고;
도 10은 제안된 사용자 인지 충전 과정의 단계들을 도시한 흐름도이고;
도 11은 전류를 달리하여 셀을 충전하는 경우의 전압 응답을 나타내는 그래프이고;
도 12는 충전 과정에서 셀 저항에 나타나는 미세한 변화를 보여주는 그래프이고;
도 13은 모바일 기기가 완전히 방전되기 이전에 얼마나 자주 충전이 이루어지는지를 나타내는 그래프이고;
도 14는 온도에 따른 리튬-이온 셀의 최대 안전 충전 전압을 나타내는 그래프이고;
도 15a 내지 15c는 CV-Chg 동안의 충전 전류가 2항 지수 모델(two-term exponential model)에 어떻게 부합하는지를 나타내는 그래프이고;
도 16a 내지 16f는 제한 조건을 다르게 하는 경우에 축소된 탐색 공간이 어떻게 형성되는지를 나타내는 그래프이고;
도 17은 모바일 기기를 충전하는 경우의 배터리 온도를 도시한 그래프이고;
도 18a 내지 18c는 모바일 기기를 충전하는 동안의 온도 변화를 나타내는 그래프이고;
도 19는 CCCV를 위해 구현된 회로 구성을 도시한 구성도이고;
도 20은 제안된 사용자 인지 충전 과정의 예상 정확도를 나타내는 그래프이고;
도 21은 제안된 사용자 인지 충전 과정에 대한 사이클링 테스트를 나타내는 그래프이고;
도 22는 제안된 사용자 인지 충전 과정에 따른 용량 저하를 나타내는 그래프이며;
도 23은 배터리 셀을 충전하기 위한 시스템 예시를 도시한 블록도이다.
대응되는 참조 번호는 도면의 여러 부분에서 대응되는 부분을 나타낸다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여, 실시예를 보다 상세히 설명하기로 한다.

먼저, 배터리 셀을 충전하는데 있어서 필요한 배경기술을 개시한다. 리튬-이온 셀의 성능은 결정적으로 얼마나 빨리 충전/방전이 이루어지는가에 달려있으며, 이는 정격 용량에 따라 정의되어야 한다; 예를 들어, 200mA의 충전 전류는 200mAh의 정격 용량을 가지는 셀에서는 큰 값으로 볼 수 있지만, 2,600mAh의 셀에서는 작은 값으로 볼 수 있다. 셀의 충전 (및 방전) 전류는 이러한 종속성을 나타내기 위해서 C-등급으로 표시되는 경우가 자주 있다. 구체적으로, 셀 방전의 경우를 예로 들면, 1C 등급은 1시간 내에 셀을 완전히 소모시키는 전류, 즉 200mAh 셀에서의 200mA 및 2,600mAh 셀에서의 2,600mA에 해당한다.

셀의 개방 회로 전압 (OCV)은 무부하 단자들 사이의 전압이며, 부하가 연결될 때는 셀의 단자 전압이 된다. 다시 말해서, OCV는 셀의 고유한 특성이며, 단자 전압은 측정가능한 값이다. OCV와 단자 전압 사이의 관계는 도 1에 나타낸 셀 회로 모델에 의해 설명될 수 있다:

(1)

여기에서, 셀은 전류

로 충전/방전되고,

은 셀의 내부 저항이다. "전압"이라는 용어는 본 개시의 다른 부분에서 단자 전압을 언급할 때 사용된다.

고속 충전은 언제나 지속 가능한 시스템 운행을 향상시키기 위한 목표가 되어왔다. 그러나, 다음의 세 가지 측면에 의할 때, 고속 충전이 항상 최선의 방법인 것은 아니다.

첫 번째 측면은 최첨단 고속 충전 기술의 경우에도 셀을 완전히 충전하는데 몇 시간이나 걸린다는 점이다. 도 2a및 2b는 별도의 충전기를 가지는 5가지의 상이한 모바일 기기: 넥서스 S 2010 (Nexus S (2010)), 노트 8.0 2013 (Note 8.0 (2013)), 익스페리아 Z 2013 (Xperia Z (2013)), 갤럭시 5S 2014 (Galaxy 5S (2014)) 및 갤럭시 S6 엣지 2015 (Galaxy S6 Edge(2015))를 충전하는 과정을 나타내고 있다. 이들 기기를 완전히 충전하는데 걸리는 시간은 예를 들어, 넥서스 S (Nexus S)의 경우에는 3 - 4 시간, 갤럭시 S5 (Galaxy S5)의 경우에는 약 2 시간 (

2 hours)으로 단축되었다. 그러나, QC 2.0을 지원하는 갤럭시 S6 엣지 (Galaxy S6 Edge)의 경우에도 완전히 충전하는데 약 100 분 (

100 minutes)이 걸린다. 2015년 9월에 출시된 QC 3.0은 셀을 80% 까지 충전하는데 35분이 소요되는 것으로 보고되었다. 또 다른 예로서, 전기 자동차의 경우에는 주행거리 불안으로 인한 고속 충전이 강조되고 있다. 표 1은 3가지의 통상적인 전기 자동차 충전 기술, 레벨 1 - 3 충전을 비교한 것이다. 다시 말해서, 가장 빠른 레벨 3 충전의 경우에도 배터리를 80%까지 충전하려면 30분이 소요된다. 사용자가 배터리를 충전하는 시간에 제한 조건이 있는 경우에는 이와 같이 몇 시간씩 소요되는 (hour-order) 충전 시간은 허용될 수 없음이 분명하다.

표 1 : 전기 자동차에 대한 레벨 1 - 3 충전.

특히, 대부분의 사용자가 배터리를 밤에 충전하는 경우가 많다는 사실을 고려할 때, 일반적으로 고용량으로 설계된 배터리에 대해 고속 충전이 항상 필요한 것은 아니다. 다시 전기 자동차를 예로 들어 보자. 통계에 따르면, 사용자의 80%가 하루에 50 마일 이하 (

50) 로만 운행한다. 다른 측면에서 살펴보면, 전기 자동차의 배터리 팩은 일반적으로 200마일을 초과하는 주행거리에 따라 등급이 정해지는데, 예를 들어, 테슬라 S (Tesla S)는 270 마일이다. 이와 같이, 대부분의 사용자가 보유하는 EV는 아침에 완전히 충전된 배터리 팩을 사용하여 일일 사용량을 "충족"하고 밤에 다시 충전하는 경우가 많기 때문에, 실제로는 레벨-3 충전이 필요하지 않게 된다. 또한, 대부분의 경우에 용량이 하루 사용량을 초과하는 경우가 많기 때문에, 주간에 배터리를 완전히 충전할 필요가 없을 수도 있다.

셋째로, 고속 충전은 (i) 셀 온도를 상승시켜서 열 폭주의 가능성을 증가시키고, (ii) 용량 저하를 가속시켜서 셀의 수명을 단축시키며, 시스템 운행 비용을 증가시키기 때문에, 셀에 바람직하지 않다. 일반적으로 정격 레벨의 80% 수준까지 용량이 저하되면 셀의 수명이 다한 것으로 판단한다.

고속 충전은 사용자가 배터리를 신속하게 충전하고 나서 주행을 하고자 하는 충전 후 주행 (Charge-and-Go)하는 경우를 위한 것이다. 이러한 시나리오가 적용되는 경우, 셀은 충전 후에 휴식을 취할 수 없게 되어 용량 저하를 가속화시키고 열 폭주의 가능성을 증가시키게 된다. 이러한 사실은 NEWARE 배터리 테스트 기기를 이용하여 2가지 세트의 리튬-이온 셀을 측정함으로써 입증된 사항이다. 아래의 표 2는 셀의 세부 사항을 요약한 것이다.

표 2 : 측정에 사용된 셀.

첫 번째 세트를 측정한 경우, 세트-I 셀은 각각

500mA의 충전/방전 전류로 10 사이클 동안 충전/방전이 이루어졌다. 셀 전압이 4.1V에 도달하면 충전이 종료되고 전압이 3.0V로 떨어지면 방전이 종료되었다. 각각의 충전 및 방전 사이 구간에 0 - 60 분의 휴식 구간이 포함되었다. 도 4a는 이러한 10 사이클 동안에 이들 셀의 평균 용량 저하를 첫 번째 사이클에서 공급된 용량으로 정규화하여 도시한 것이다. 셀 용량은 휴면 상태가 길어질수록 느리게 감소하였는데, 예를 들어, 충전 후 30분 동안 셀을 휴면시킨 경우에는 첫 번째 사이클의 98.2%로 감소되어, 휴면을 거치지 않은 경우 (예컨대, 93.4 %)보다 훨씬 느리게 감소되었다. 그러나, 30 분과 60 분의 휴면 기간을 비교한 경우에서 볼 수 있는 바와 같이, 너무 오랫동안 휴면이 이루어지면 용량 저하를 감소시키는 효과가 오히려 줄어든다.

도 4b에 도시된 바와 같이, 유사한 사이클링 테스트를 세트-II 셀에 대해 수행하였다. 다시 말해서, 휴면 셀은 용량 저하를 지연시킨다. 또한, 휴면이 이루어지지 않은 두 가지 경우를 비교해 보면, 고전류로 셀을 충전할 때 급격한 용량 저하가 나타나기 때문에, 고속 충전 후에 셀을 휴면시켜야 할 필요성이 강조된다. 또 다른 측면은 도 4a 및 4b를 비교함으로써 밝혀진 바와 같이, 용량 저하를 지연시키기 위해 셀을 휴면시키는 것은 중고 셀 (aged cells)에 특히 중요하다는 것이다. 이러한 개시와 관련하여, 특정 셀 유형에 요구되는 휴면 시간은 셀 제조업체에 의해 제공되거나 그렇지 않으면 경험에 의해 결정되는 것으로 가정한다.

이러한 3가지 측면에서 볼 때, (i) 고속 충전은 실시간 사용자의 요구사항, 즉 가용 충전 시간을 반영하지 못하기 때문에, 불필요한 경우에도 맹목적인 고전류 충전이 이루어지게 되고; (ii) 고속 충전은 셀에 필요한 휴면을 무시함으로써, 용량 저하를 가속화시키기 때문에, 언제나 고속 충전이 셀을 충전하는 최선의 방법이 되지는 않는다는 것을 알 수 있다. 따라서, 셀 충전의 문제를 새로운 관점에서 접근하여, 휴면 기간을

보다 짧지 않게 보장하면서, 셀 온도를 안전한 수준

이하로 유지하되, 사용자가 지정한 가용 충전 시간

내에서 충전 용량을 극대화하는 것, 즉 아래 조건을 목표로 한다.

(2)

비록 휴면에 해당하기는 하지만, 셀을 정지시키는 것은 충전 용량을 극대화하는데 바람직한 것은 아니다. 전통적인 CCCV 충전 알고리즘의 제 2 단계 (즉, 정전압 단계)도 휴면의 역할을 할 수 있다. 근본적으로, 휴면은 셀 내부의 화학 반응을 냉각시킨다; 그렇지 않으면, 음극 표면의 전해질이 산화하여 저항성 표면층이 급속도로 형성될 것이다. 또한, 이로 인해 전기 및 화학 에너지 간의 변환에 필요한 활성 물질에 대한 손상을 감소시킨다. 휴면의 본질은 CCCV 충전 알고리즘의 정전압 단계 (CV-Chg)에서와 같이, 충전 전류를 점진적으로 감소시켜서 셀에 대해 휴면 역할을 할 수 있도록 유도하는 것이다.

CCCV는 리튬-이온 셀에 대한 전통적인 충전 방법으로서, 고품질/저품질 및 소형/대형의 배터리 전력 시스템에 광범위하게 폭넓게 구현된다. 도 5는 CCCV 기반의 충전 과정을 나타내고 있는데, 이는 다음과 같이 표현될 수 있으며,

1차적인 정전류 단계 (CC-Chg)와 그 이후의 정전압 단계 (CV-Chg)로 이루어진다. CC-Chg 단계에서, 셀은 전압이 최대 레벨

에 도달할 때까지 고전류

(예를 들어, 0.5 - 1.0 Amp)로 충전된다. 그 이후, CV-Chg 단계가 시작되면, 셀은 정전압

로 충전되고, 셀 OCV의 증가로 인해 충전 전류는 점진적으로 감소한다. CV-Chg 단계는 충전 전류가 미리 정의된 차단 레벨

, 예컨대 0.05C로 감소되는 경우에 완료된다.

및

는 특정 셀 모델의 경우에 제조업체에 의해 지정되며,

는 일반적으로 4.20 - 4.25V 범위를 가진다. 본 개시에서는 리튬-이온 화학 물질에 따른 배터리 셀을 언급하였지만, 여기에 설명된 기술이 다른 형태의 화학 반응을 가지는 충전용 셀에 적용될 수 있다는 것은 쉽게 이해할 수 있을 것이다.

충전 전류가 감소함으로써 CV-Chg가 휴면 역할을 한다. 이를 검증하기 위해, 표 2의 세트-I 의 셀을 <500mA, 4.2V,

로 충전하되, 여기에서

= {150, 200, 300, 500} mA이며, 이후에 전압이 3.0V가 될 때까지 -500mA 의 전류로 방전한다.

= 150mA인 경우는 셀의 차단 전류가 예를 들어 0.05C로 지정된 경우에 해당하며, CV-Chg가 완료되었음을 의미한다. 구체적으로, CV-Chg는 충전 전류가 지정된 차단 레벨로 감소함으로써 종료되는 경우에 완료된다. 반면,

= {200, 300, 500} mA 인 경우는 CV-Chg 가 사전에 종료되었음을 나타낸다. 실제로

= 500mA인 CV-Chg는 없다. 도 6a는 10 회 이상의 충전/방전 사이클 동안의 평균적인 용량 저하를 나타내는데, CV-Chg가 완료되어 감에 따라 셀의 용량 저하가 지연되고 CV-Chg 의 완료가 휴면 역할을 한다는 추측을 입증하고 있다. 이와 비슷한 사이클링 측정이 세트-II 셀에 대해 수행되었고, 도 6b에서 보여지는 바와 같이 유사한 관찰 결과가 얻어졌다.

CV-Chg 를 통해 셀을 휴면시키면 보다 많은 용량이 충전될 수 있기 때문에, 셀을 정지시키는 것보다 더욱 효과적이다. 그러나, 최초의 CCCV는 셀을 완전히 충전하도록 설계되었기 때문에, 제한된

으로는 실행이 불가능할 수도 있다. 이를 간단히 완화시키는 방법으로서는

조건에서

를 대체할 수 있는 보다 작은 (그러나, 가능한 한 큰) 전압 레벨

를 사용하는 것인데, 예를 들어 충전 과정이

내에 완료될 수 있도록 셀을 부분적으로만 충전하는 것이다. 그러나, CCCV가 적용된 셀의 용량을 적게 충전한다고 해서 반드시 충전 시간이 짧아지는 것은 아니기 때문에, 이러한 접근 방법은 효과가 없을 수도 있다. 이를 증명하기 위해,

를 변화시켜 가면서 셀을 충전하도록 CCCV 접근 방법을 수정하도록 한다. 도 7은 이와 같이 수집된 충전 지속 시간과 충전 용량을 비교하고 있는데,

가 작을수록 충전 용량이 작은 반면에 충전 시간이 반드시 짧아지는 것은 아니다. 이러한 발견은 셀의 OCV와 방전 깊이 (depth-of-discharge, DoD) 사이의 비선형 관계, 및 CCCV에서

의 역할에 대한 두 가지 측면에서 설명되어야 한다. DoD는 최대 용량

의 백분율로서, 방전이 이루어진 셀 용량을 나타낸다.

리튬-이온 셀은 도 8a에 도시된 바와 같이, OCVs와 DoDs 사이의 단조로운 관계를 증명한다. 이러한 관계는 동일한 화학 물질로 이루어진 셀에 대해서는 변동이 없으며, 제조업체에 따라 크게 다르지 않다 (예를 들어, 특정 DoD에 대한 OCV의 편차는

). 또한, 이러한 관계는 TI의 bq2750x와 같이, 많은 상용화 배터리 관리 칩에 있는 OCV-DoD 테이블의 형태로 제공될 수 있다. 도 8b는 2개의 셀에 대하여 경험적으로 얻어진 OCV-DoD 곡선을 도시하였는데, 두 곡선의 근접성은 안정적인 관계를 증명한다. 본 개시의 나머지 부분에서 셀 DoD와 OCV 사이의 관계를 나타내기 위해서

및

를 사용하였다.

또한, 도 8은 OCV-DoD 관계가 선형이 아니라는 것을 나타낸다. 특히, OCVs는 셀이 완전 충전에 가깝거나 (예를 들어, 20% DoD 미만) 완전히 방전된 경우 (예를 들어, 100% DoD에 근접)에는 DoD에 보다 민감하지만, 어느 정도의 중간 범위, 예를 들어, 40 - 80% DoD에서는 그렇게 민감하지 않다.

언제 CC-Chg가 종료되어야 하는가, 그리고 CV-Chg 동안 어떻게 충전해야 하는가의 두 가지 질문에 대한 해답을 통해,

는 CCCV 에서 두 가지 역할을 수행하게 된다. 특히,

를 이용해서 최초의 OCV

(그리고, 최초의 DoD

및 내부 저항

을 가지는 셀을 충전하는 경우에 있어서, 다음의 CC-Chg 및 CV-Chg 세부 사항은 잘 알려져 있다. 설명의 편의를 위해, 충전 과정 동안에 상수

이 가정되며, 이는 나중에 조정될 것이다.

CC-Chg는 셀을 OCV

에서

=

·

까지 충전하는 과정을 담당하기 때문에, CC-Chg 동안 충전되는 용량은 아래와 같다.

여기에서

는 셀이 완전히 충전된 상태에서의 전체 용량이다. CC-Chg 는 다음 시간 동안 계속된다.

CC-Chg 이후, CV-Chg는 셀을 OCV

에서

까지 추가로 충전하는 과정을 담당한다. CV-Chg 동안 충전되는 용량은 다음과 같다.

시간은 단위 슬롯

로 이산처리된다. CV-Chg는

의 충전 전류에서 시작한다. 제 1 시간 슬롯 이후에, 셀 DoD는 다음과 같이 감소되고,

OCV는 다음과 같이 상승한다.

이에 따라, 충전 전류는 제 2 시간 슬롯 동안 다음과 같이 감소한다.

충전 전류가

로 감소할 때까지, 이 과정은 계속된다. 이러한 방법으로, CV-Chg 지속 시간

를 반복해서 계산할 수 있다.

여기에서

가

에서

(

) 로 감소하는 경우를 고려해 보자. CC-Chg가 적용되는 구간에서 OCV 범위는 [

,

] 에서 [

,

] 로 축소되므로, 충전될(to-be-charged) 용량은 감소하고 CC-Chg 지속 시간은 짧아진다. 그러나, CV-Chg 가 담당하는 OCV 범위는 충전 이전과 이후에 각각 다음과 같이 된다.

및

이러한 OCV 범위는 동일한 OCV 간격, 즉,

을 공유하지만 비선형 OCV-DoD 테이블 때문에, DoD 간격 (그리고, 그 결과로서 충전될(to-be-charged) 용량)이 매우 다르게 매핑될 수 있다. 이는 도 8B에 도시되어 있는데, 동일한 크기의 OCV 변화량 (즉,

)이라도 DoD 변화량은 그 크기가 아주 다르게 (즉,

나타난다. 따라서,

를 감소시키면 그 첫 번째 역할로 인해 CC-Chg를 단축시키지만, 두 번째 역할로 인해 CV-Chg 가 연장되는 결과를 나타낼 수도 있다 (예를 들어,도 7에서와 같이) - 이 때, 전체 충전 시간이 반드시 감소되는 것은 아니다. 충전 시간과 충전된 용량 사이의 불일치를 해결하기 위해, 본 출원인은 아래에서 자세히 설명하는 바와 같이, 또 다른 제어 변수를 도입함으로써

의 두 가지 역할을 분리할 것을 제안한다.

충전 용량 및 충전 시간에 대한 함수적인 요건 이외에, 저변의 확대가 효과적으로 이루어질 수 있도록 충전 알고리즘을 단순화하는 것이 중요한 요건이다. 도 9는 제안된 사용자 인지 충전 알고리즘을 도시한 것으로서, 이를 CCCV와 비교하기로 한다. 제안된 사용자 인지 충전 알고리즘은 CCCV의 확장 버전이며 - 아래와 같이 기술되는 2단계 충전 알고리즘이다.

구체적으로, 사용자 인지 충전 알고리즘 기반의 충전 과정은 셀 전압이

로 상승할 때까지 전류

로 CC-Chg 를 시작하고, 이후에 충전 전류가

로 감소할 때까지 전압

로 CV-Chg 로 셀을 충전한다. 이에 따라, CC-Chg 를 제어하는 과정에서는

가 최초

에 해당하는 첫 번째 역할을 수행하고, CV-Chg 를 제어하는 과정에서는

가

의 두 번째 역할을 수행하게 된다. 문제 해결공식은 다음과 같이 구분될 수 있다.

max

(3)

(4)

(5)

(6)

따라서, 제안된 사용자 인지 충전 알고리즘의 기본 원리는

와

의 최적의 조합을 특정하는 것이다.

또한,

는 충전 후 셀의 최종 OCV 를 결정하는데, 셀의 DoD에서는 단조 관계에 해당하기 때문에, 다음과 같이 나타낼 수 있다.

(7)

마찬가지로, 제한 조건은 아래와 같이 변경할 수 있다.

(8)

도 10은 리튬-이온 화학 물질의 경우와 같이, 하나 이상의 충전용 배터리 셀을 충전하는 방법을 결정하기 위해 제안된 사용자-인지 방법의 개념을 제공한다. 먼저, 가용 시간 또는 목표 충전 시간이 101 단계에서 입력으로 수신된다. 이러한 입력은 배터리 셀을 충전할 수 있는 가용 시간의 크기를 나타낸다. 최대 충전 용량은 충분한 휴면 시간을 확보하면서 사용자가 지정한 시간 범위 내에서 결정된다.

사용자가 지정한 시간이 주어지면, 102 단계에서 정전류로 배터리 셀을 충전하는 지속 시간이 결정되는데, 전류 충전 시간은 사용자가 지정한 시간 및 배터리 셀을 휴면시키기 위한 소정의 시간 구간을 감안하여 결정된다. 일 실시예에서, 이러한 전류 충전 시간은 사용자가 지정한 시간에서 배터리 셀을 휴면시키기 위한 소정의 시간 구간을 차감하여 결정된다.

다음으로, 103 단계에서 정전류로 충전될 수 있는 배터리 셀의 임계 전압

가 결정된다. 임계 전압은 배터리 셀이 충전될 수 있는 최대 전압보다 작으며, 아래에서 자세하게 설명할 전류 충전 시간 구간에 의해 제한된다. 또한, 2차 충전 단계 동안 배터리 셀에 적용되는 2차 전압

는 104 단계에서 결정된다. 마찬가지로, 2 차 전압

는 배터리 셀이 충전될 수 있는 최대 전압보다 작으며, 아래에서 자세하게 설명할 가용 시간 구간에 의해 제한된다. 전통적인 CCCV 충전 알고리즘은 정전류 충전 단계 동안에 임계 전압을 사용하고, 정전압 충전 단계 동안에 2 차 전압을 사용함으로써 수정된다.

보다 구체적으로, 제안된 사용자-인지 충전 알고리즘의 첫 번째 구성 요소는 주어진

및

를 이용해서 충전 과정을 예측하는 것인데, 다시 말해서

및

의 값을 결정하는 것이다. 기본적인 예측 원리는 셀 저항

이 필요한 OCV-DoD 테이블을 기초로 하는 것이다. 사용자 인지 충전 알고리즘은 기본적인 물리학

에 기초하여 셀 저항을 추정하는 것이다. 예를 들어, 짧은 전류 펄스를 셀에 인가하고, 실제 충전이 이루어지기 전에 전압 응답을 기록하는 것이다. 이에 따라, 셀 저항은

로 추정할 수 있는데, 여기에서

는 셀 전압의 증가량이고

는 입력 전류이다. 도 11은 다른 전류 펄스에 의한 셀의 전압 반응을 보여준다 - 전압은

전압으로 인해 처음 0.1초 동안 빠르게 증가하고, 그 후에는 셀이 충전됨에 따라 서서히 증가한다.

전압의 빠른 응답으로 인해, 제안된 사용자-인지 충전 알고리즘은 미세한 오버헤드를 가지는 r 을 추정할 수 있는데, 예를 들어, 그림 11의 셀에서는

이 된다. 제안된 충전 알고리즘은 주어진

와

를 이용하여 충전 과정을 예측하기 위해서, 추정된

을 사용한다. 내부 저항을 추정하기 위한 다른 기술도 본 개시 내용에 고려될 수 있다.

그러나, 셀 저항은 충전하는 동안에 가변적인 것으로 알려져 있다. 이에 대한 보다 많은 통찰력을 얻기 위해, 충전 과정에서 실시간으로

을 추정할 수 있도록 5 개의 셀을 간헐적으로 충전하였다 - 10초 동안 정전류로 셀을 충전한 다음 10초 동안 전류를 차단하고, 셀 전압이 4.2V에 도달할 때까지 이러한 과정을 반복하였다. 도 12는 이러한 과정으로 수집된 저항의 궤적을 나타내는데, 그 값이 실제로는 일정하지 않다. 그러나, 셀이 극도로 높은 DoD를 가지는 경우 또는 셀이 거의 완전히 방전된 경우를 제외하면 셀 저항의 변화는 작다.

모바일 기기 및 EV와 같은 배터리 구동 시스템의 경우, 일반적으로 사용자는 배터리가 완전히 방전되기 전에 시스템을 충전하게 된다. 갤럭시 S6 엣지 (Galaxy S6 Edge)에 대한 사용 이력을 29일 동안 수집하였다. 도 13은 기록 구간 동안 휴대폰의 충전이 시작되는 시점에서의 배터리 DoD 분포를 보여준다 - 전체의 80% 이상의 경우, 휴대폰은 배터리가 80% DoD에 도달하기 이전에 충전이 이루어지고 있다. EVs의 경우에는, 통상적으로 배터리가 70% DoD에 도달하기 이전에 EVs가 충전되는 것을 보여준다. 이러한 관찰에 따르면, 사실상 극도로 높은 초기 DoDs를 가지는 셀은 충전하는 않는다는 것을 나타낸다. 따라서, 제안된 충전 알고리즘의 경우, 충전-이전의-

(before-charge-

)을 포함해서 충전 과정을 예측하는 것이 바람직하다.

다음으로, 임계 전압

및 2차 전압

에 대해 최적 값을 특정한다. 일 실시 예에서, 최적 값을 결정하기 위한 탐색 공간이 정의되고, 그런 다음에 후술하는 바와 같이 탐색 공간에 대한 탐색이 이루어진다. 임계 전압

및 2차 전압

에 대한 최적 값을 결정하기 위한 다른 기술들은 본 개시의 넓은 측면에 포함된다.

도 16a 내지 도 16f는 탐색 공간을 축소하기 위해서 탐색 공간에 적용될 수 있는 제한 조건을 나타낸다.

와

에 대한 탐색 공간은 다음과 같이 축소시킬 수 있다. 첫째, 예를 들어, JEITA에 규정된 경우와 도 14에 도시된 경우와 같이, 셀을 안전하게 충전할 수 있는 최대 전압

을 제한 조건으로 하는 것이다.

둘째, 셀을 충전하기 위해서 셀 OCV보다 높은 전압을 필요로 하는 것이다. 이는 충전 과정이 시작되는 시점에서, 충전 전압이 셀의 초기 OCV

보다 높아야 한다는 것을 의미한다. 충전 전압에 대한 이러한 하한선은 CC-Chg 전류

에 도달하기 위해서

를 더욱 강화하는 역할을 한다. 최대 안전 충전 전압을 포함하면, 다음과 같이 표현할 수 있다.

(9)

또한, CC-Chg 에서 CV-Chg 로 전환하는 시점에서는, 다음의 조건이 요구되며;

이를 만족하지 못하는 경우에는 CV-Chg 단계가 이루어질 수 없다. 이를 다시 정리하면, 다음을 얻을 수 있다.

(10)

CV-Chg 전류의 궤적이 볼록한 경우,

에 대한 또 다른 상한선이 설정될 수 있다. 도 15a는

1,300mA, 4.1V, 130mA

_cccv 로 셀을 충전하는 경우의 전류를 나타낸 것이다. CV-Chg 전류는 임의의

및

에 대해, 2항 지수적 감쇠 과정 (two-term exponential decay process)

을 따른다. 도 15b는 여기에 대응해서 지수적으로 적합화된 곡선 (exponentially fitted curve)을 도시하였는데, 높은 적합성 (high fitting accuracy), 즉, 0.15 % 이하 (

0.15%)의 오차를 보여준다. 이 가설을 추가로 검증하기 위해서, 경험적으로 수집된 33개의 CV-Chg 전류 궤적에 대해 2항 지수 적합화 (two-term exponential fit)를 적용하고, 이렇게 수집 된 적합도 분포 (R-Squared)를 도 15c에 도시하였다. 이러한 모든 적합화 (fitting)는 0.8보다 큰 R-Squared 값을 가지며, 이 중 70% 이상은 R-Squared 값이 0.99 이상 (

0.9)이다. 이러한 적합도에 대한 통계는 전류 궤적과 적합화된 곡선 (fitted curve)이 잘 일치되는 것으로 보여주며, CV-Chg 구간의 충전 전류가 2항 지수적 감소 과정 (two-term exponential decay process)에 부합한다는 가설을 검증해 준다.

지수 함수는 볼록형이므로, CV-Chg 전류 궤적

, ··,

} 도 볼록하다는 것을 알 수 있다 (

를 참조). 이러한 방법으로, 임의의

에 대해, 다음을 알 수 있으며,

이는 CV-Chg 구간에서 충전되는 용량의 상한선이 다음과 같다는 사실에 기초한다.

. (11)

이는 결국 제안된 사용자 인지 충전 알고리즘에 따라 충전된 총 용량의 상한선이 다음과 같음을 나타낸다.

따라서, 충전 후 셀의 DoD 하한선은 다음과 같이 된다.

DoD를 OCV에 매핑시키면, 다음을 얻을 수 있다.

(12)

일 실시 예에서, 탐색 공간은 임의의 주어진 문제 상황에서 쉽게 식별될 수 있는 제한 조건 (8), (9), (10) 및 (12)에 의해 함께 감소된다.

또 다른 실시 예에서, 안전 온도

는 V _cc 에 또 다른 상한선을 부여한다. 도 17은 갤럭시 S6 엣지 (Galaxy S6 Edge) 휴대폰을 완전 방전된 상태에서 완전히 충전했을 경우의 배터리 온도를 도시한 것인데, 셀 온도가 높은 충전 전류

로 인해 CC-Chg 동안 급격하게 증가했다가, 이후에는 충전 전류의 감소로 인해 CV-Chg 동안 감소하는 것을 보여준다. 이러한 방식으로, V _cc (그 결과, CC-Chg 지속 시간)를 제어함으로써 최대 셀 온도를 조절할 수 있고, 따라서 충전 구간에서 셀 온도를

미만으로 유지할 수 있다. 또한, 도 18a 내지 18c는 휴대폰을 여러 번 충전했을 경우의 온도 상승을 비교한 것인데, 유사한 온도 상승 경로를 보여준다. 이는 오프라인에서의 온도 상승을 학습함으로써 충전 구간에서의 셀 온도를 예측할 수 있다는 가능성을 의미한다. 구체적으로, 특정 시스템에서 CC-Chg 구간의 배터리 온도는 오프라인 학습 함수에 의해 얻을 수 있는데,

여기에서,

는 초기 셀 온도이고, t 는 CC-Chg 과정이 시작된 이후의 시간이다. 따라서, 제안된 사용자 인지 충전 방법은 다음과 같이 특정함으로써, 소정의

를 가지는 상한선 T _cc 를 특정할 수 있고,

|

(13)

여기에서, 최대 허용치 V_cc 는 (8)로부터 용이하게 특정될 수 있다.

(14)

위의 4가지 사실은 해결 공식을 다음과 같이 재정의하도록 도와준다.

(15)

결과적으로, 이러한 상이한 실시 예로부터, 탐색 공간은 제한 조건 (8), (9), (10) (12) 및 (14)에 의해 함께 축소된다.

상기 알고리즘의 예시적인 실시 예에 따른 의사 코드는 아래에서 설명하기로 한다. 첫 번째 단계는 축소된 탐색 공간을 특정할 수 있도록 셀 저항

을 추정하는 것이다 (2행). 축소된 탐색 공간은 위에서 설명한 방식으로 특정된다 (3행). 상기 탐색 공간에서, 최적의

와

를 찾기 위해 유도 탐색이 수행된다 (6-14 행). 보다 구체적으로, 축소된 공간을 탐색하기 위해 하향식 탐색 방법이 사용된다. 가장 가능성이 큰

를 찾는 것을 목표로 공간을 하향식으로 탐색하는 것이 직관적이다. 또한, 필요한 충전 시간

은

가 주어진 상태에서

가 증가함에 따라 단조 감소하기 때문에, 탐색 공간 내에 동일한

를 갖는 다수의 지점이 존재하는 경우에는, 가장 오른쪽 (즉, 가장 큰)

만 고려할 필요가 있다. 따라서, 시작점은 축소된 탐색 공간 내에서 가장 우측의 상단 지점에 대응하는 값이 된다 (5행).

값은 순차적으로 감소할 것으로 추정된다. 각 쌍의 값들에 대해서, 충전 과정이 사용자의 가용 시간 내에 완료될 것인지에 대한 판단이 이루어진다 (9행). 사용자가 지정한 사용 가용 시간에 따라 충전 과정이 완료된다면, 최적의 값이 특정되고 과정은 완료된다 (10 행); 그렇지 못한 경우에는, 13행에서

값이 감소되고 탐색 과정이 계속된다. 이러한 관측은

가 충전할 전체 용량을 결정하고,

가 CC-Chg 및 CV-Chg과정에서 각각 얼마나 큰 용량이 충전될 것인지를 결정하기 때문에 단순하게 계산된다.

가 클수록 CC-Chg 과정에서 충전되는 용량이 커지게 되어, 전체 충전률이 증가하고

이 감소하게 된다. 이러한 유도 탐색은 본질적으로 주접스럽기는 하지만, 셀을 충전하는 경우의 물리적 사실에 기반해서 최적의

와

를 특정하게 된다.

알고리즘 1 *-인지 의사 코드

사용자 인지 충전 알고리즘의 전반적인 복잡도는

에 해당하며, 여기에서 첫 번째 항은

와

가 주어진 상태에서 충전 과정을 예측하는 복잡도를 반영하고, 두 번째 항은 OCV 정밀도가

인 경우에 OCV-DoD 테이블을 탐색하는 복잡도를 반영한다. 특히, OCV를 인덱스로 해서 테이블을 구성한다고 가정하면,

와

의 복잡도는

가 된다.

계산의 복잡도가 낮다는 점 외에도, 사용자 인지 충전 알고리즘은 고품질 및 저품질의 모든 시스템에 폭넓게 적용되어 온 CCCV와 제어 원리가 유사하기 때문에 구현하기가 쉽다. 도 17A는 CCCV를 구현한 회로도를 나타내며, 여기에서 전류원은

를 출력하고 전압원은

를 인가한다. 스위치의 위치는 CC-Chg 과정이 수행되거나 CV-Chg과정이 수행되어야 하는지를 제어하며, 이는 셀 전압을 실시간으로 피드백 받아서 결정된다. 이러한 CCCV 구현 상태에서 사용자 인지 충전 알고리즘은 전압원에서

를 먼저 인가한 후에

를 인가하는 하나의 추가 조건 - 하나의 단일 임계 전압에서 두 개의 임계 전압으로의 순차적인 개선만을 부과하며, 그 밖의 다른 모든 회로의 로직은 동일하게 유지한다.

도 3은 사용자-인지 충전 알고리즘의 구현 사례를 도시하고 있다. 먼저, 31단계 에서 배터리 셀에 정전류를 공급한다. 이 단계 동안, 일정한 크기 (예컨대, 1Amp)의 전류가 배터리 셀에 공급된다. 본 사례에서, 임계 값은 위에서 설명한 방식으로 결정된 바와 같이,

로 설정된다. 셀 전압은 32단계에서 모니터링 된다. 셀 전압이 임계 값에 도달할 때까지 정전류를 공급한다.

일단 셀 전압이 임계 값에 도달하면, 33단계에 나타낸 바와 같이 정전압이 배터리 셀에 인가된다. 본 사례에서, 인가되는 전압은 위에서 설명한 방식으로 결정된 바와 같이

로 설정된다. 이 과정에서, 충전 전류는 34단계에서 모니터링 된다. 충전 전류가 특정 차단 레벨 이하로 감소되면, 전압은 더 이상 배터리 셀에 인가되지 않고 충전 과정은 완료된다. 이러한 방법론과 관련된 단계는 단지 도 3과 관련해서 논의되었지만, 전체 충전 과정을 제어하고 관리하기 위해서 그 밖의 단계가 요구될 수도 있음을 이해하여야 한다.

제안된 사용자 인지 충전 알고리즘은 실험적으로 평가되었다. 특히, 충전 과정을 예측하는 과정에서 사용자 인지 충전 알고리즘의 정확성을 검증하였고, 충전 용량 및 용량 저하에 따른 성능이 평가되었다.

TENERGY ICR 18650-2600 리튬-이온 셀이 본 실험에 사용되었다; 충전 과정을 예측하기 위해서는 OCV-DoD 테이블이 제안된 사용자 인지 충전 알고리즘에 필요하다. 이러한 OCV-DoD 테이블을 얻기 위해서, 배터리 테스트 기기를 사용해서 200mA 전류로 셀을 충전하고 그 과정을 기록하였으며, 이를 기반으로 셀의 단자 전압과 DoD 간의 관계를 확인할 수 있었다. 그런 다음, 수학식 (1)을 기초로 수집된 이력에 대해 저항 보상을 수행하여 OCV-DoD 테이블을 유추하였다. 작은 충전 전류 (즉, 200mA 또는 200/2600

0.077C)로

전압을 감소시켜서 유추된 OCD-DoD 테이블의 정확도를 향상시켰다. 이를 통해 획득한 OCV-DoD 곡선을 도 8B에 도시하였다.

제안된 사용자 인지 충전 알고리즘의 정확도는 OCV-DoD 테이블을 이용해서 검증이 이루어진다. 구체적으로, 셀에 대한 34가지의 충전 궤적이 서로 다른 전압과 전류에 대해 수집되었고, 검증 자료로 활용되었다. 그런 다음, 제안된 사용자 인지 충전 알고리즘은 OCV-DoD 테이블을 기반으로 해당하는 전압 및 전류에 따른 충전 과정을 예측하였다. 도 20은 예측의 정확도를 요약한 것으로서,

축은 예상 충전 시간의 오차를 나타내고,

축은 예상 충전 용량의 오차를 나타낸다. 예측은 매우 정확한 것으로 확인되었는데, - 예상 충전 용량의 오차는 [-1.33 %, 5.44 %]의 범위에서 평균 0.74% 였으며, 예상 충전 시간은 [-7.82 %, 5.33 %]의 범위에서 평균 -2.26 % 였다.

그 다음에, 제안된 사용자 인지 충전 알고리즘을 사용하여 충전 용량을 평가하고, 다음 두 가지 기준과 비교하였는데; 둘 다 충분한 휴면을 보장한다. 첫째, G-Fast를 사용하여, 셀을

시간 구간 동안

로 강하게 충전하였다 - 가능한 한 큰 전류의

로 셀을 충전하였다. 최초의 CCCV와 유사하게 M-CCCV는 3가지 조건

,

로 표현된다. 그러나, M-CCV는 완전 충전 전압

를 사용하는 대신에, 충분한 휴면을 보장하면서 충전 용량을 극대화하기 위해 최적의

를 특정한다.

초기 OCV가 서로 다른 셀을 세 가지 방법으로 충전시킴으로써, 6가지 사례에 대한 연구가 수행되었다. 충전 전류는 셀 제조업체가 지정한 것과 같이,

1300mA 로 하고,

= 130mA로 하였다. 본 사례 연구의 세부 사항은 아래 표 3에 열거하였다. 다시 말해서, 이와 같이 열거된 특성에 따라서 셀을 충전하기 위한 배터리 테스트 기기가 사용되었다.

표 3 : 사례 연구의 세부 사항.

표 4는 이러한 사례 연구의 충전 용량을 요약한 것이다. 사례-I에서 G-Fast에 의한 충전 용량은 주어진

및

, 예를 들어, ,1300

(3,600 - 1,800) / 3,600 = 650mAh를 사용하여 직접 계산할 수 있다. 실험 결과의 작은 변동 (예를 들어, 650.3mAh 와 650mAh)은 전류 (예를 들어,

0.1mA) 를 제어할 때 배터리 테스트 기기의 정확성에서 기인하는 것이다. 제안된 사용자 인지 충전 알고리즘은 두 가지 기준 값에 대해 6.9-50.5% 개선이 이루어졌으며, 사례-Ⅱ 및 사례-Ⅵ에 대해서는 M-CCCV과 비교해서 160 % 및 290 %의 개선율이 관찰되었다. 사례-II에서 M-CCCV와 비교해서 거의 3배의 개선이 이루어진 것은, DoD가 OCVs 에 매우 민감한 범위 내에 초기 OCV (예를 들어, 3.74V) 가 포함되었기 때문이다. M-CCCV에서 CV-Chg는 OCV 범위 [

] 내에서 셀을 충전하게 되는데, 이는 사례-II에서 넓은 DoD의 범위에 해당한다는 것을 상기하자. 이는 CV-Chg가 셀에 더 많은 용량을 충전해야 하므로 더 많은 시간이 필요하다는 것을 의미한다. 결과적으로, CC-Chg 단계는 짧고, 전체 충전 용량은 제한된다. 이러한 결과는 제안된 충전 알고리즘에서처럼, CC-Chg 및 CV-Chg에 대한 제어를 분리시킬 필요성을 더욱 강화한다.

사용자 영향 표 4 : 충전 용량에 대한 실험 결과.

또한, 사이클을 가지는 셀의 용량 저하를 지연시키는데 있어서 사용자-인지 충전 알고리즘의 효과를 평가하였다. 특히, 표 3의 사례-I에 대해서 100 사이클 동안 사용자 인지 충전 알고리즘과 고속 충전을 반복하였다. 셀을 1시간 동안 1,300mA의 전류로 충전한 다음 3.20V로 방전하였으며, 각각의 사이클에 대해 고속 충전을 진행하였다. 전체 공급 용량을 취합하기 위해서, 매 10 회의 사이클마다 배터리를 완전히 충전하고 방전하였다. 이러한 사이클링 테스트에 여섯 개의 셀을 사용하였으며, 도 21은 사용자 인지 충전 알고리즘에 의해 사이클링이 이루어지는 경우의 전압 궤적의 예시를 보여준다. 도 22는 이러한 사이클링 테스트 동안의 평균적인 용량 저하를 도시하고 있다. 셀 용량은 사용자 인지 충전 알고리즘의 경우에는 99.44%로 저하되고, 고속 충전을 사용한 경우에는 98.89%로 저하되었다.

또한, 사용자 인지 충전 알고리즘을 기반으로 사이클링 테스트를 하는 동안에는 평균 92,884.0mAh 용량이 공급되었는데, 이와 비교해서 고속 충전의 경우에는 140,835.0mAh의 용량이 공급되었다. 공급된 용량을 용량 저하 비율로 정규화시키면, 사용자 인지 충전 알고리즘을 사용하여 사이클링하는 경우에는 165,860mAh 용량이 공급된 후에 셀 용량이 1% 저하되지만, 고속 충전의 경우에는 127,150mAh 용량이 공급된 후에 셀 용량이 1% 저하된다는 것을 알 수 있다. 이러한 두 가지 비교는 제안된 사용자 인지 충전 알고리즘이

49.55% 만큼 셀의 용량 저하를 지연시킬 뿐만 아니라, 더 중요한 것은 수명기간 동안 셀이 공급하는 전체 용량이

30.45% 만큼 증가한다는 것이다.

고속 충전은 항상 추구할 필요가 있는 것은 아니며, 충전 후에 셀을 정지시킬 수 없기 때문에 셀의 용량 저하를 가속시키게 된다. 본 개시에서, 발명자는 새로운 관점에서 셀 충전 문제를 해결하였다. 특히, 셀의 용량 저하를 지연시키기에 충분한 휴면을 보장하면서 사용자가 지정한 가용 충전 시간 내에서 충전 용량을 극대화할 수 있도록 사용자 인지 충전 알고리즘을 제안하였다. 광범위한 실험과 이력에 따른 에뮬레이션을 통해, 사용자 인지 충전 알고리즘이 충전 용량을 6.9-50.5%, 극단적인 경우에는 최대 3배까지 개선하며, 셀의 용량 저하를 49.55% 까지 지연시키는 것을 볼 수 있었다.

위에서 설명한 기술의 특정 부분은 알고리즘의 형태로 여기에서 기술된 처리 단계 및 명령어를 포함한다. 위에서 설명한 처리 단계 및 명령어는 소프트웨어, 펌웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 소프트웨어로 구현되는 경우에는 실시간 네트워크 운영 시스템에서 사용되는 서로 다른 플랫폼에 상주되거나 동작될 수 있음을 인식하여야 한다.

여기에서 제시된 알고리즘 및 동작은 임의의 특정 컴퓨터 또는 다른 장치와 필연적으로 관련되는 것은 아니다. 다양한 범용 시스템이 여기에서 제시한 바에 따라 프로그램과 함께 사용될 수도 있고, 또는 필요한 방법 단계를 수행하기 위해서 보다 특수화된 장치를 구성하는 것이 편리할 수도 있다. 이들 다양한 시스템에 필요한 구조는 균등 범위에서 해당 기술분야의 당업자에게 자명할 것이다. 또한, 본 개시는 임의의 특정 프로그래밍 언어를 참조해서 설명하는 것은 아니다. 여기에서 설명한 본 개시의 제시 내용을 구현하기 위해 다양한 프로그래밍 언어가 사용될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

또한, 본 개시는 상기 동작을 수행하기 위한 장치에 관한 것이다. 도 23은 하나 이상의 배터리 셀 (112)을 충전하기 위한 시스템 (110) 의 예시를 보여준다. 시스템 (110)은 충전 회로 (114), 모니터링 회로 (116) 및 컨트롤러 (118)를 포함한다. 충전 회로 (114)는 정전류 및/또는 정전압을 배터리 셀에 공급하는 역할을 한다. 모니터링 회로 (116)는 배터리 셀이 보유하고 있는 충전량 뿐만 아니라 배터리 셀의 상태 및/또는 충전 과정을 나타내는 다른 변수들을 모니터링 한다. 상기 회로 (114, 116)에 대한 다양한 구성은 해당 기술분야에 널리 알려져 있다. 컨트롤러 (118)는 모니터링 회로 (116)로부터 수신된 정보에 기초하여, 예컨대 상술한 알고리즘을 사용하여 배터리 셀에 인가될 전류 및/또는 전압의 크기 및 지속 시간을 결정한다. 컨트롤러 (118)는 순차적으로 충전 회로 (114)와 상호 작용함으로써, 배터리 셀에 전류 및/또는 전압을 공급한다. 일부 실시 예에서, 이들 시스템의 구성 요소는 충전 기기의 하우징 내에 함께 결합된다.

일부 실시 예에서, 컨트롤러 (118)는 필요한 목적을 위해 특별히 구성되거나, 컴퓨터에 의해 액세스 될 수 있는 판독 가능한 컴퓨터 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 선택적으로 활성화되거나 재구성되는 범용 컴퓨터를 포함 할 수도 있다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 플로피 디스크, 광학 디스크, CD-ROMs, 자기 광학 디스크, 읽기 전용 메모리 (ROMs), 랜덤 억세스 메모리 (RAMs), EPROM, EEPROM, 자기 또는 광학 카드, 주문형 집적 회로 (ASIC), 또는 전자 명령어를 저장할 수 있는 임의 형태의 매체를 포함하는 임의 형태의 디스크를 포함하되, 여기에 헌정하지 않고 유형의 판독 가능한 컴퓨터 저장 매체에 저장될 수 있으며, 각각 컴퓨터 시스템 버스에 결합될 수 있다. 또한, 명세서에 언급된 컴퓨터는 단일 프로세서를 포함하거나 컴퓨팅 성능을 개선하기 위해서 다중 프로세서 설계를 채택한 아키텍처 일 수 있다.

상기 실시 예에 대한 설명은 예시 및 설명의 목적으로 제공되었다. 이는 완벽하게 설명하거나 개시 내용을 제한하고자 하는 의도가 아니다. 특정 실시 예에서의 개별적인 구성 요소나 특징은 일반적으로 특정한 실시 예에 한정되지 않지만, 적용이 가능한 경우에는 상호 교환될 수 있으며, 구체적으로 도시하거나 기술되지 않았더라도 실시 예에 선택적으로 사용될 수 있다. 또한, 동일 사항이 여러가지 형태로 변형될 수 있다. 이러한 변형은 본 개시의 범위를 벗어나는 것으로 간주되어서는 안되며, 이러한 모든 변형은 본 개시의 범위 내에 포함되어야 할 것이다.

Claims

배터리 셀이 충전될 사용자의 가용 시간을 수신하는 단계;
정전류를 통해 상기 배터리 셀을 충전하기 위한 전류 충전 시간 구간을 결정하는 단계, 이 때 상기 전류 충전 시간 구간의 결정은 상기 사용자의 가용 시간 및 상기 배터리 셀의 휴면을 위해 미리 지정된 시간 구간을 반영함;
상기 배터리 셀이 상기 정전류로 충전되는 임계 전압을 결정하는 단계, 이 때 상기 임계 전압은 상기 전류 충전 시간 구간 및 상기 배터리의 최대 안전 온도에 의해 제한되고, 상기 임계 전압은 상기 배터리 셀이 충전될 수 있는 최대 전압보다 작은 값을 가짐; 및
상기 배터리 셀의 셀 전압이 상기 임계 전압에 도달할 때까지 상기 배터리 셀에 정전류를 공급하는 단계를 포함하는 리튬-이온 조성물로 이루어진 배터리 셀의 충전 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 배터리 셀의 셀 전압이 상기 임계 전압에 도달하였는지를 검출하는 단계; 및
상기 셀 전압이 상기 임계 전압과 동일한지를 검출함에 따라, 상기 배터리 셀에 대한 정전류의 공급을 중단하는 단계를 더 포함하는 리튬-이온 조성물로 이루어진 배터리 셀의 충전 방법.
제 1 항에 있어서,
2차 충전 단계 동안 상기 배터리 셀에 인가될 2차 전압을 결정하는 단계, 이 때 상기 2차는 가용 시간 구간에 의해 제한되고, 상기 2차 전압은 상기 배터리 셀이 충전될 수 있는 최대 전압보다 작은 값을 가짐; 및
상기 배터리 셀에 대한 충전 전류가 차단 한계점 이하로 떨어질 때까지 상기 배터리 셀에 정전압을 인가하는 단계, 이 때 상기 정전압은 상기 셀 전압이 상기 임계 전압과 동일한 것을 검출함으로써 인가됨;를 더 포함하는 리튬-이온 조성물로 이루어진 배터리 셀의 충전 방법.
제1항에 있어서, 상기 전류 충전 시간 구간은 사용자의 가용 시간으로부터 상기 배터리 셀을 휴면시키기 위한 소정의 시간 구간을 차감함으로써 결정되는 리튬-이온 조성물로 이루어진 배터리 셀의 충전 방법.
제1항에 있어서, 상기 임계 전압을 결정하는 단계는 상기 사용자의 가용 시간 범위 내에서 상기 배터리 셀의 충전이 완료되는 허용가능한 최대의 임계 전압으로 결정하는 단계를 더 포함하는 리튬-이온 조성물로 이루어진 배터리 셀의 충전 방법.
제1항에 있어서, 상기 임계 전압을 결정하는 단계는 상기 셀의 온도를 최대 안전 레벨 이하로 유지하면서, 상기 배터리 셀의 충전이 완료되는 허용가능한 최대의 임계 전압으로 결정하는 단계를 더 포함하는 리튬-이온 조성물로 이루어진 배터리 셀의 충전 방법.
제1항에 있어서, 상기 임계 전압을 결정하는 단계는
상기 배터리 셀의 셀 저항을 결정하는 단계;
상기 결정된 셀 저항에 기초하여 상기 임계 전압을 결정하기 위한 탐색 공간을 정의하는 단계; 및
상기 탐색 공간을 하향식으로 탐색하여 상기 임계 전압을 특정하는 단계를 더 포함하는 리튬-이온 조성물로 이루어진 배터리 셀의 충전 방법.
제6항에 있어서,
상기 배터리 셀에 인가되는 정전압의 값을 특정하기 위해서 상기 탐색 공간을 탐색하는 단계를 더 포함하는 리튬-이온 조성물로 이루어진 배터리 셀의 충전 방법.
제7항에 있어서,
정전류를 공급하는 예상 시간 및 정전압을 공급하는 예상 시간을 포함하여, 상기 특정된 임계 전압과 상기 특정된 정전압의 값을 사용하여 상기 충전 과정을 예측하는 단계;
상기 정전류를 공급하는 예상 시간과 상기 정전압을 공급하는 예상 시간의 합계가 상기 예상 충전 시간을 초과하는지를 결정하는 단계; 및
상기 정전류를 공급하는 예상 시간과 상기 정전압을 공급하는 예상 시간의 합계가 상기 예상 충전 시간을 초과한다는 결정에 따라, 상기 정전압의 값을 하강시키는 단계를 더 포함하는 리튬-이온 조성물로 이루어진 배터리 셀의 충전 방법.
컨트롤러에서 배터리 셀이 충전될 사용자의 가용 시간을 수신하는 단계;
상기 컨트롤러에서 정전류를 통해 상기 배터리 셀을 충전하기 위한 전류 충전 시간 구간을 결정하는 단계, 이 때 상기 전류 충전 시간 구간의 결정은 상기 사용자의 가용 시간 및 상기 배터리 셀의 휴면을 위해 미리 지정된 시간 구간을 반영함;
상기 컨트롤러에서 상기 배터리 셀이 상기 정전류로 충전되는 임계 전압을 결정하는 단계, 이 때 상기 임계 전압은 상기 전류 충전 시간 구간에 의해 제한되고, 상기 임계 전압은 상기 배터리 셀이 충전될 수 있는 최대 전압보다 작은 값을 가짐; 및
상기 컨트롤러에서 2차 충전 단계 동안 상기 배터리 셀에 인가될 2차 전압을 결정하는 단계, 이 때 상기 2차 전압은 상기 가용 시간 구간에 의해 제한되고, 상기 2차 전압은 상기 배터리 셀이 충전될 수 있는 최대 전압보다 작은 값을 가짐;를 포함하는 리튬-이온 조성물로 이루어진 배터리 셀의 충전 방법.
제10항에 있어서,
상기 임계 전압 및 상기 2차 전압에 기초하여 상기 배터리 셀을 부분적으로 충전하는 단계를 더 포함하는 리튬-이온 조성물로 이루어진 배터리 셀의 충전 방법.
제10항에 있어서,
상기 전류 충전 시간 구간은 상기 사용자의 가용 시간으로부터 상기 배터리 셀을 휴면시키기 위한 소정의 시간 구간을 차감함으로써 결정되는 리튬-이온 조성물로 이루어진 배터리 셀의 충전 방법.
제10항에 있어서,
상기 임계 전압을 결정하는 단계는
상기 사용자의 가용 시간 범위 내에서 상기 배터리 셀의 충전이 완료되는 허용가능한 최대의 임계 전압으로 결정하는 단계를 더 포함하는 리튬-이온 조성물로 이루어진 배터리 셀의 충전 방법.
제10항에 있어서,
상기 임계 전압을 결정하는 단계는
상기 셀의 온도를 최대 안전 레벨 이하로 유지하면서, 상기 배터리 셀의 충전이 완료되는 허용가능한 최대의 임계 전압으로 결정하는 단계를 더 포함하는 리튬-이온 조성물로 이루어진 배터리 셀의 충전 방법.
제10항에 있어서, 상기 임계 전압을 결정하는 단계는
상기 배터리 셀의 셀 저항을 결정하는 단계;
상기 결정된 셀 저항에 기초하여 상기 임계 전압을 결정하기 위한 탐색 공간을 정의하는 단계; 및
상기 탐색 공간을 하향식으로 탐색하여 상기 임계 전압을 특정하는 단계를 더 포함하는 리튬-이온 조성물로 이루어진 배터리 셀의 충전 방법.
제15항에 있어서,
상기 배터리 셀에 인가되는 정전압의 값을 특정하기 위해서 상기 탐색 공간을 탐색하는 단계를 더 포함하는 리튬-이온 조성물로 이루어진 배터리 셀의 충전 방법.
제16항에 있어서,
정전류를 공급하는 예상 시간 및 정전압을 공급하는 예상 시간을 포함하여, 상기 특정된 임계 전압과 상기 특정된 정전압의 값을 사용하여 상기 충전 과정을 예측하는 단계;
상기 정전류를 공급하는 예상 시간과 상기 정전압을 공급하는 예상 시간의 합계가 상기 예상 충전 시간을 초과하는지를 결정하는 단계; 및
상기 정전류를 공급하는 예상 시간과 상기 정전압을 공급하는 예상 시간의 합계가 상기 예상 충전 시간을 초과한다는 결정에 따라, 상기 정전압의 값을 하강시키는 단계를 더 포함하는 리튬-이온 조성물로 이루어진 배터리 셀의 충전 방법.
배터리 셀이 충전될 사용자의 가용 시간을 수신하는 단계;
정전류를 통해 상기 배터리 셀을 충전하기 위한 전류 충전 시간 구간을 결정하는 단계, 이 때 상기 전류 충전 시간 구간의 결정은 상기 사용자의 가용 시간 및 상기 배터리 셀의 휴면을 위해 미리 지정된 시간 구간을 반영함;
상기 배터리 셀이 상기 정전류로 충전되는 임계 전압을 결정하는 단계, 이 때 상기 임계 전압은 상기 전류 충전 시간 구간 및 상기 배터리의 최대 안전 온도에 의해 제한되고, 여기에서 상기 임계 전압은 상기 배터리 셀이 충전될 수 있는 최대 전압보다 작은 값을 가짐; 및
상기 배터리 셀의 셀 전압이 상기 임계 전압에 도달할 때까지 상기 배터리 셀에 정전류를 공급하는 단계를 포함하는 리튬-이온 조성물로 이루어진 배터리 셀의 충전 방법.