KR20190040303A - 원격 파라미터 추정을 구비한 2차 전지 관리 시스템 - Google Patents

원격 파라미터 추정을 구비한 2차 전지 관리 시스템 Download PDF

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아쉬쉬 크루파다남
닉힐 라비
레인하르트 클레인
아나히타 미르타바타배이
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로베르트 보쉬 게엠베하
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Abstract

2차 전지의 충전 상태 및 건강 상태를 결정하도록 구성된 배터리 관리 시스템을 갖는 배터리 시스템. 배터리 관리 시스템은 배터리의 건강 상태의 적어도 일부를 계산하는 원격 컴퓨터로 데이터를 내보내고 원격 컴퓨터로부터 입력들을 수신할 수 있다.

Description

원격 파라미터 추정을 구비한 2차 전지 관리 시스템
본 발명은 미국 에너지국(Department of Energy)에 의해 수여된 ARPA-E 어워드 No. DE-AR0000278 하의 정부 지원으로 이루어진다. 미국 정부는 발명에 특정 권리들을 가진다.
본 발명은 일반적으로 배터리들에 관한 것으로, 특히 배터리의 작동을 관리하는 것에 관한 것이다.
재충전 가능한 리튬 배터리들은 다른 전기 화학적 에너지 저장 장치들과 비교하여 그의 높은 비에너지 때문에 휴대용 전기 전자 장치들 및 전기 및 하이브리드 전기 차량들을 위한 매력적인 에너지 저장 장치들이다. 전형적인 리튬 전지는 음극, 양극 및 음극과 양극 사이에 위치한 격리판을 포함한다. 두 전극들은 리튬과 가역적으로 반응하는 활성 재료들을 함유한다. 일부 경우들에서, 음극은 전기 화학적으로 용해되어 가역적으로 증착될 수 있는 리튬 금속을 포함할 수 있다. 격리판은 리튬 양이온을 갖는 전해질을 함유하고, 전극들 중 어느 것도 셀 내에서 전기적으로 접속되지 않도록 전극들 사이의 물리적 배리어의 역할을 한다.
전형적으로, 충전 동안, 양극에서의 전자들의 생성 및 음극에서의 동일한 양의 전자들의 소비가 있다. 방전 동안, 반대의 반응들이 발생한다.
배터리의 반복 충전/방전 사이클들 동안 바람직하지 않은 부반응들이 발생한다. 이러한 바람직하지 못한 부반응들은 배터리의 용량을 감소시켜 전력을 공급 및 저장한다.
본 발명의 목적은 배터리 관리 시스템을 구비한 배터리 시스템을 제공하는 것이다.
배터리 관리 시스템은 배터리의 조건이 시간에 걸쳐 변함에 따라 배터리의 작동을 조절하기 위해 사용될 수 있다. 배터리 관리 시스템은 배터리 작동을 효율적으로 관리하기 위해 배터리의 수학적 모델을 채용한다. 그러나, 배터리를 모델링하는 것은 처리하기 위한 계산 비용이 많이 드는 복잡한 수학 모델들을 포함할 수 있다. 배터리 관리 시스템상에 배치된 계산 부하를 감소시키기 위해(및 그에 의해, 배터리 관리 시스템을 구현하기 위해 요구된 하드웨어 재료들의 비용 및 복잡성을 감소시키기 위해), 모델들의 다양한 상태들 및 파라미터들의 식별 및 계산은 로컬 배터리 관리 시스템과 원격 계산 시스템간에 분산될 수 있다.
본 명세서에 개시된 특정 실시예들의 요약이 하기에 설명된다. 이들 양태들이 단지 이들 특정 양태들의 간략한 요약을 독자에게 제공하기 위한 것이고, 이들 양태들이 본 개시의 범위를 한정하도록 의도되지 않는다는 것이 이해되어야 한다. 실제로, 본 개시는 이하에서 설명되지 않을 수 있는 다양한 양태들을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예들은 프로세서 및 명령들을 저장하는 메모리를 포함하는 배터리 시스템에 관한 것이고, 명령들은, 프로세서에 의해 실행될 때, 배터리 시스템으로 하여금: 배터리의 적어도 하나의 측정된 특성을 센서의 출력에 기초하여 결정하고; 적어도 하나의 측정된 특성을 배터리 시스템으로부터 원격 처리 시스템으로 송신하고; 적어도 하나의 측정된 특성에 기초하여 및 물리 기반 배터리 모델을 사용하여 원격 처리 시스템에 의해 계산된 적어도 하나의 파라미터 값을 원격 처리 시스템으로부터 배터리 시스템에 의해 수신하고, 적어도 하나의 파라미터 값은 배터리의 물리적 조건을 나타내고; 원격 처리 시스템으로부터 수신된 적어도 하나의 파라미터에 기초하여 배터리의 상태를 나타내는 값을 배터리 시스템에 의해 계산하고; 배터리의 계산된 상태에 기초하여 배터리의 작동을 조절하게 한다.
다른 실시예는 프로세서 및 명령들을 저장한 메모리를 포함하는 배터리 네트워크를 포함하고, 명령들은, 프로세서에 의해 실행될 때, 배터리 네트워크로 하여금: 제 1 시간에 적어도 하나의 배터리 시스템의 적어도 하나의 파라미터를 수신하고; 제 2 시간에 적어도 하나의 배터리 시스템의 적어도 하나의 파라미터를 수신하고; 제 1 시간에서의 적어도 하나의 파라미터 및 제 2 시간에서의 적어도 하나의 파라미터에 기초하여 표준(norm)을 결정하고; 배터리 시스템의 적어도 하나의 파라미터 및 표준에 기초하여 배터리 시스템에서의 결함을 식별하게 한다.
본 개시의 하나 이상의 특징들, 양태들, 구현들, 및 이점들의 세부 사항들은 이하에 첨부 도면들, 상세한 설명 및 청구 범위에서 설명된다.
도 1은 일부 실시예들에 따라 로컬 배터리 상태 추정기 및 원격 파라미터 추정기를 적용하는 배터리 시스템의 블록도.
도 2는 일부 실시예들에 따라 배터리 시스템의 상태들 및 파라미터들을 추정하는 일 예시적인 방법을 도시한 플로차트.
도 3은 일부 실시예들에 따라 로컬 배터리 상태 및 파라미터 추정 및 원격 파라미터 추정 및 검증을 적용하는 배터리 시스템의 블록도.
도 4는 일부 실시예들에 따라 다수의 배터리 시스템들로부터 데이터를 집합시키고 네트워크로 연결된 배터리 시스템들에 진단 지원을 제공하는 배터리 네트워크의 블록도.
하나 이상의 특정한 실시예들이 이하에 설명될 것이다. 설명된 실시예들에 대한 다양한 수정들이 당업자에게 쉽게 명백할 것이고, 본 명세서에서 정의된 일반적인 원리들은 설명된 실시예들의 정신 및 범위를 벗어나지 않고 다른 실시예들 및 애플리케이션들에 적용될 수 있다. 따라서, 설명된 실시예들은 도시된 실시예들에 한정되지 않고, 본 명세서에 개시된 원리들 및 특징들과 일치하는 가장 넓은 범위에 따른다.
배터리 시스템(100)의 실시예가 도 1에 도시된다. 배터리 시스템(100)은 로컬 배터리 관리 시스템(BMS; 104)에 통신 가능하게 접속된 배터리(110)를 갖는 전원 장치(102)(예를 들면, 승용차, 소비자 전자 장치, 집 등)를 포함한다. 일 예에서, 배터리 관리 시스템(104)은 전기 링크들(예를 들면, 와이어들)을 통해 배터리(110)에 전기적으로 접속된다. 다른 예에서, 배터리 관리 시스템(104)은 무선 통신 네트워크를 통해 배터리(110)에 무선으로 접속될 수 있다. 로컬 배터리 관리 시스템(104)은 로컬 메모리(120), 상태 추정기(130), 및 배터리 제어기(140)를 포함한다. 배터리 관리 시스템(104)은, 개별적으로 구성된 구성요소들, 예를 들면, 마이크로프로세서, 메모리, 및 입력/출력 구성요소들을 포함할 수 있거나 마이크로컨트롤러(단일 칩상에 또는 단일 하우징 내에 메모리 및 입력/출력 구성요소들을 가지는) 및 그의 조합들을 포함할 수 있다.
배터리 관리 시스템(104)은 또한, 예를 들면, 디지털 신호 프로세서(DSP), 주문형 집적 회로(ASIC), 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA), 또는 다른 회로 소자를 포함하는 다른 구성요소들 또는 구성요소들의 조합들을 사용하여 구현될 수 있다. 원하는 구성에 따라, 프로세서는 레벨 캐시 메모리, 하나 이상의 프로세서 코어들, 및 레지스터들과 같은 하나 이상의 캐싱 레벨들을 포함할 수 있다. 예시적인 프로세서 코어는 산술 논리 유닛(ALU), 부동 소수점 유닛(FPU), 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 배터리 관리 시스템(104)은 또한 사용자 인터페이스, 통신 인터페이스, 및 시스템에 통합될 수 있는 여기에 정의되지 않은 특징들을 수행하기 위한 다른 컴퓨터 구현 장치들을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 배터리 관리 시스템(104)은 마이크로프로세서로의 다양한 인터페이스 장치들, 컴퓨팅 구현 장치들, 및 하나 이상의 주변 인터페이스들 사이의 통신을 가능하게 하기 위해 통신 인터페이스, 사용자 인터페이스, 네트워크 통신 링크, 및 인터페이스 버스와 같은 다른 컴퓨터 구현 장치들을 포함할 수 있다.
도 1의 예에서, 배터리 관리 시스템(104)의 메모리(120)는 컴퓨터 판독 가능한 명령들을 저장하고, 컴퓨터 판독 가능한 명령들은, 배터리 관리 시스템(104)의 전자 프로세서에 의해 실행될 때, 배터리 관리 시스템(104)의 상태 추정기(130) 및 배터리 제어기(140)가 본 명세서에서 배터리 관리 시스템(104)에 기인하는 다양한 기능들 또는 방법들을 수행하거나, 그의 수행을 제어하게 한다(예를 들면, 배터리 시스템의 추정된 상태를 계산하고, 배터리 시스템의 작동을 조절하고, 수지상 결정 형성으로부터의 내부 단락을 검출한다). 메모리(120)는 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 비휘발성 RAM(NVRAM), 전기적 소거 가능한 프로그램 가능 ROM(electrically-erasable programmable ROM; EEPROM), 플래시 메모리, 또는 임의의 다른 디지털 또는 아날로그 매체들과 같은 임의의 일시적, 비일시적, 휘발성, 비휘발성, 자기, 광학, 또는 전기 매체들을 포함할 수 있다. 본 명세서의 배터리 관리 시스템(104), 구체적으로 상태 추정기(130) 및 배터리 제어기(140)에 기인하는 기능들은 배터리 관리 시스템(104)의 전자 프로세서, 펌웨어, 하드웨어 또는 이들의 임의의 조합상에서 실행되는 소프트웨어로서 구현될 수 있다. 상기 예들에서, 배터리 관리 시스템(104)은 다양한 소스들(예컨대, 배터리(110), 파라미터 추정기(160) 등)로부터 데이터를 수신하고 사람이 판독 가능한 포맷으로 디스플레이를 위해 데이터를 전자 장치에 전송하도록 구성될 수 있다. 컴퓨팅 장치는 휴대폰, 태블릿, 개인 휴대 정보 단말(personal digital assistant; PDA), 랩탑, 컴퓨터, 웨어러블 장치, 또는 다른 적절한 컴퓨팅 장치일 수 있다. 네트워크는 클라우드 컴퓨팅 네트워크, 서버, 무선 영역 네트워크(WAN), 근거리 통신망(LAN), 차량 내 네트워크, 또는 다른 적절한 네트워크일 수 있다.
로컬 배터리 관리 시스템(104)은 원격 파라미터 추정기(160)에 통신 가능하게 접속된다. 원격 파라미터 추정기(160)는, 예를 들면, 메인프레임, 서버, 데스크톱 컴퓨터, 태블릿, 스마트폰, 또는 마이크로프로세서, 메모리, 입/출력 구성요소들, 및/또는 통신 구성요소들 및 그의 조합들을 포함하는 다른 장치를 포함할 수 있다.
원격 파라미터 추정기(160)는 또한, 예를 들면, 디지털 신호 프로세서(DSP), 주문형 집적 회로(ASIC), 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA), 또는 다른 회로소자들을 포함하는 다른 구성요소들 또는 구성요소들의 조합들을 사용하여 구현될 수 있다. 원하는 구성에 따라, 파라미터 추정기(160)의 프로세서는 레벨 캐시 메모리, 하나 이상의 프로세서 코어들, 및 레지스터들과 같은 하나 이상의 캐싱 레벨들을 포함할 수 있다. 예시적인 프로세서 코어는 산술 논리 유닛(ALU), 부동 소수점 유닛(FPU), 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 원격 파라미터 추정기(160)는 사용자 인터페이스, 통신 인터페이스, 및 시스템에 통합될 수 있는 본 명세서에 정의되지 않은 특징들을 수행하기 위한 다른 컴퓨터 구현 장치들을 또한 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 원격 파라미터 추정기(160)는 마이크로프로세서에 대한 다양한 인터페이스 장치들, 컴퓨팅 구현 장치들, 및 하나 이상의 주변 장치 인터페이스들간의 통신을 가능하게 하기 위해 통신 인터페이스, 사용자 인터페이스, 네트워크 통신 링크, 및 인터페이스 버스와 같은 다른 컴퓨터 구현 장치들을 포함할 수 있다.
도 1의 예에서는, 파라미터 추정기(160)는, 파라미터 추정기(160)의 전자 프로세서에 의해 실행될 때, 파라미터 추정기(160)가 본 명세서에서 파라미터 추정기(160)에 기인하는 다양한 기능들 또는 방법들을 수행하거나 그의 수행을 제어하게 하는 컴퓨터 판독 가능 명령들을 저장하는 메모리를 포함한다(예를 들면, 배터리 시스템의 파라미터를 계산한다). 파라미터 추정기(160)의 메모리는 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 비휘발성 RAM(NVRAM), 전기적 소거 가능 프로그램 가능 ROM(EEPROM), 플래시 메모리, 또는 임의의 다른 디지털 또는 아날로그 매체들과 같은 임의의 일시적, 비일시적, 휘발성, 비휘발성, 자기, 광학, 또는 전기 매체들을 포함할 수 있다. 본 명세서의 파라미터 추정기(160)에 기인된 기능들은 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 또는 그의 임의의 조합으로서 구현될 수 있다. 상기 예들에서, 파라미터 추정기(160)는 다양한 소스들(예를 들면, 배터리(110), 상태 추정기(130) 등)로부터 데이터를 수신하고 사람이 판독 가능한 포맷으로 디스플레이하기 위해 전자 장치로 데이터를 전송하도록 구성될 수 있다. 컴퓨팅 장치는 휴대폰, 태블릿, 개인 휴대 정보 단말(PDA), 랩탑, 컴퓨터, 웨어러블 장치, 또는 다른 적절한 컴퓨팅 장치일 수 있다. 네트워크는 클라우드 컴퓨팅 네트워크, 서버, 무선 영역 네트워크(WAN), 근거리 통신망(LAN), 차량 내 네트워크, 또는 다른 적합한 네트워크일 수 있다.
다양한 모델들이 배터리(110)내에서 발생하는 전기 화학적 반응들을 모델링하기 위해 개발되었다. 일 예는 풀러(Fuller), 도일(Doyle), 및 뉴먼에 의해 (뉴먼 모델(Newman Model))(J. Electrochem.Soc., Vol.141, No.1, 1994 1월, pp.1-10) 개발되었고, 그의 내용은 그의 전체로 본 명세서에 참고로 통합된다. 뉴먼 모델은 측정된 특성들에 기초하여 배터리(110) 내에서 발생하는 전기 화학적 프로세스들을 추정하기 위해 사용될 수 있는 수학적 모델을 제공한다.
뉴먼 모델과 같은 물리 기반 전기 화학적 모델들은 배터리(110) 내의 다양한 파라미터들, 특히 배터리 자체의 화학적 조성에 관련된 파라미터들의 거동을 기술하기 위해 다수의 상미분 및 편미분 방정식들을 포함할 수 있다. 뉴먼 모델은 리튬 이온 배터리들에서 발생하는 많은 실제 물리적 프로세스들을 정확하게 모델링한다. 그러나, 완전한 뉴먼 모델은 극도로 복잡하고 다수의 잠재적으로 헤아릴 수 없는 많은 물리적 파라미터들이 식별되는 것을 필요로 한다. 비선형 PDE 및 DAE들에 포함된 파라미터들의 이러한 큰 세트의 식별은 계산 집약적이다. 각각의 전체 내용이 본 명세서에 참조로서 통합된 미국 출원 제 15/010,873 호, 제 15/011,148 호, 및 제 15/011,118 호는 다양한 모델들의 결과들을 추정하는 다양한 수학적 방법들을 논의한다.
배터리 상태들 및 파라미터들을 모델링하기 위해 사용된 계산들의 일부 양태들은 상대적으로 덜 계산 복잡하다. 로컬 배터리 관리 시스템(104)상에 가해지는 계산 부하를 감소시키기 위해(및 그에 의해 로컬 배터리 관리 시스템을 구현하기 위해 필요한 하드웨어 재료들의 비용 및 복잡성을 감소시키기 위해), 모델의 다양한 상태들 및 파라미터들의 식별 및 계산은 로컬 배터리 관리 시스템(104)과 원격 계산 시스템(즉, 파라미터 추정기(160)) 사이에 분배될 수 있다.
또한, 상태 추정기(130) 및 파라미터 추정기(160)를 통한 전기 화학적 모델로부터의 출력들의 세트들은 배터리(110)의 급변하는 상태들 및 배터리(110)의 천천히 변화하는 파라미터들의 추정들 양쪽 모두의 추정들을 포함한다. 배터리(110)의 상태 및 파라미터 추정 알고리즘은 이들이 변화하는 상이한 시간 스케일들로 인해 분리될 수 있다. 파라미터들은 로컬 배터리 관리 시스템(104)보다는 오히려 원격으로 추정될 수 있는데(예를 들면, 클라우드에서), 이는 로컬 배터리 관리 시스템에서 통상적으로 구동되는 것보다 파라미터 추정을 위해 더 정확하지만, 계산 집약적인 모델들의 사용을 허용한다. 원격 파라미터 추정기(160)는 로컬 시스템과 비교하여(예를 들면, 증가된 메모리 및 계산 용량으로 인해), 더 긴 측정 이력에 기초한 파라미터 추정을 또한 허용할 수 있다. 파라미터 추정기(160)는 파라미터들을 추정하기 위해 여러가지 다른 알고리즘을 또한 구동할 수 있고, 결과들의 견고성을 보장할 수 있다.
파라미터 추정기(160)에 의해 모델에 따라 계산된 파라미터들은 파라미터 추정기(160)로부터 배터리 관리 시스템(104)의 상태 추정기(130)로의 적용 가능한 계산 시간 스케일에 기초하여 주기적인 업데이트들로서 전송되고, 그들은 배터리의 작동을 조절하고 상태 추정기(130)의 입력으로서 사용된다. 업데이트들 사이에서, 배터리 관리 시스템(104)은 배터리의 특정 기능들을 제어할 때 및 추정된 배터리 상태들을 계산할 때 파라미터 추정기(160)로부터 수신된 가장 최근의 파라미터 세트를 사용한다. 업데이트들 사이의 시간 기간은 얼마나 빨리 파라미터들이 변할 것이 예상되는지, 원격 접속의 가용성, 뿐만 아니라 추정 알고리즘의 복잡성에 기초하여 설정될 수 있다.
상태 추정기(130) 및 파라미터 추정기(160)를 통한 전기 화학적 모델로부터의 출력들의 세트는 배터리(110)의 양쪽의 급변하는 상태들의 추정들 및 배터리(110)의 천천히 변화하는 파라미터들의 추정들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 수학적 모델은 배터리(110)의 출력을 예측하기 위해 전류 입력들 및 배터리(110)의 상태들의 조합을 사용한다. 배터리 셀의 상태들은, 예를 들면, 충전 상태, (리튬 배터리의) 리튬 치환 반응(lithiation)의 정도, 및 배터리의 히스테리시스 레벨들을 포함할 수 있다. 배터리(110)의 파라미터들은 전형적으로 배터리(110)의 상태들보다 시간에 걸쳐 더 느리게 변한다. 추가로, 파라미터는 배터리(110)의 현재 출력을 예측하기 위한 모델이 요구되지 않을 수 있다. 대신 배터리의 건강 상태라고 불리는 배터리(110)의 파라미터들에 대한 지식은 배터리(110)의 장기간 기능에 관한 것이다. 예를 들면, 하나 이상의 충전/방전 사이클들에 걸친 배터리(110)의 기능. 추가로, 일부 실시예들은 현재 배터리(110) 특성들(예를 들면, 전압, 전류, 저항, 전력, 온도, 및 그의 조합)의 측정으로부터 직접 결정 가능하지 않은 파라미터들을 포함한다. 배터리(110) 파라미터들의 예들은 최대 전력 용량, 내부 저항, 활성 재료들의 부피 분율 등을 포함한다.
배터리(110)의 상태들 및 파라미터들의 정확한 추정에 의해, 배터리 관리 시스템(104)은 배터리(110)의 작동을 조절할 수 있어서 배터리(110)의 수명 및 성능이 향상될 수 있다. 예를 들면, 배터리(110)의 파라미터들의 변경을 최소화함으로써, 배터리 관리 시스템(104)은 배터리(110)가 교체 전 증가된 수의 충전/방전 사이클들을 겪게 할 수 있다. 일부 실시예들에서, 배터리 관리 시스템(104)은 배터리(110)의 충전을 조절하여 전극의 표면상의 증착보다는 산화 가능한 화학종들의 효율적인 인터칼레이션(intercalation)을 허용할 수 있게 한다. 이는 수지상 결정의 형성을 최소화하여 배터리(110) 내 내부 단락의 형성 가능성을 제한할 수 있다. 다른 실시예들에서, 배터리 관리 시스템(104)은, 예를 들면, 배터리(110)로부터 최대 총 전력 출력을 얻기 위해 배터리(110)의 방전을 조절할 수 있다.
배터리 시스템의 상태들 및 파라미터들의 추정의 일 실시예의 작동의 플로차트는 도 2에 제시된다. 도 2는 도 1의 배터리 시스템(100)을 참조하여 기술된다. 리튬 배터리(110)의 특성들(예를 들면, 전압, 전류, 및/또는 온도)은 배터리 관리 시스템(104)에 의해 측정된다(블록(210)). 측정된 특성들은 원격 파라미터 추정기(160)에 전송된다(블록(220)). 파라미터 추정기(160)는 배터리(110)의 파라미터들을 원격으로 계산한다(블록(230)). 원격 계산된 파라미터들은 이후 로컬 배터리 관리 시스템(104)에 전송된다(블록(240)). 배터리 관리 시스템(104)(상태 추정기(130)를 구현함)은 배터리(110)의 원격 계산된 파라미터들 및 측정된 특성들에 기초하여 배터리(110)의 상태(들)를 계산한다(블록(250)).
도 2의 예가 선형 프로세스를 도시하지만, 일부 구현들에서, 추정된 배터리 상태들의 계산은 업데이트된 파라미터들이 원격 파라미터 추정기(160)로부터 수신된 후에만 반드시 수행되는 것은 아니다. 대신, 일부 구현들에서, 배터리(110)의 측정된 특성들은 원격 파라미터 추정기(160) 및 배터리 관리 시스템(104)의 상태 추정기(130) 구성요소 양쪽 모두에 의해 동시에 수신된다. 상태 추정기(130)를 사용하여, 배터리 관리 시스템(104)은 로컬 메모리(120)에 저장된 가장 최근의 파라미터들에 액세스하고, 현재 측정된 배터리 특성들과 함께 이들 파라미터를 사용하여 상태 추정을 수행한다(블록(250)). 한편, 원격 파라미터 추정기(160)는 측정된 배터리 특성들에 기초하여 업데이트된 파라미터들을 계산하고, 계산이 완료되거나 주기적일 때 로컬 메모리(120)상에 저장된 파라미터 값들을 비동기적으로 업데이트할 것이다.
따라서, 일부 구현들에서, 추정된 배터리 상태들의 계산은 어떤 파라미터들이 현재 로컬 메모리(120)에 저장되었는지에 기초하여 수행되고, 파라미터들의 새로운 세트가 원격 파라미터 추정기(160)로부터 수신되고 로컬 메모리(120)에 저장되기 전에 저장된 파라미터들의 동일한 세트를 사용하여 다수회 수행/업데이트될 수 있다. 유사하게, 도 2의 예가 파라미터들이 로컬 시스템(120)으로 송신된 후에 선형적으로 수행되는 "상태 계산"(블록(250))의 동작을 도시하지만, 일부 구현들에서, 추정된 배터리 상태들의 계산의 횟수 및 배터리 파라미터들의 원격 계산의 횟수는 독립적으로 통제되고, 원격 파라미터 추정기(160)로부터의 업데이트된 배터리 파라미터들의 수신은 추정된 배터리 상태들의 새로운 계산을 반드시 트리거하지는 않는다.
상기 도 1에 도시된 배터리 시스템에서, 모든 추정된 배터리 파라미터들의 계산은 원격 파라미터 추정기(160)에 의해 수행되고 배터리 파라미터들은 배터리 관리 시스템(104)에 의해 로컬로 계산되지 않는다. 그러나, 다른 구현들에서, 일부 추정된 배터리 파라미터들은 로컬로 계산되고 원격 파라미터 추정기에 의해 계산되지 않는다. 또 다른 구현들에서, 특정 배터리 파라미터들을 계산하기 위한 간략화된 기술들은 로컬 배터리 관리 시스템에 의해 구현되고 더 빈번하게 실행되지만 동일한 파라미터를 계산하기 위한 더 진보된/복잡한 기술들이 원격 파라미터 추정기에 의해 실행된다. 파라미터 추정기에 의한 이들 중복 계산들은 배터리 관리 시스템에 의해 로컬로 수행된 간략화된 기술들보다 덜 빈번하게 수행될 수 있지만, 이들은 일반적으로 파라미터들의 더 정확한 추정을 제공한다.
도 3은 하나의 이러한 배터리 시스템(300)의 일 예를 도시한다. 배터리 시스템(300)은 로컬 배터리 관리 시스템(BMS; 304)에 통신 가능하게 연결된 배터리(310)를 갖는 전원 장치(302)(예를 들면, 승용차, 소비자 전자 장치, 주택 등)을 포함한다. 일 예에서, 배터리 관리 시스템(304)은 전기적 링크들(예를 들면, 와이어들)을 통해 배터리(310)에 전기적으로 연결된다. 다른 예에서, 배터리 관리 시스템(304)은 무선 통신 네트워크를 통해 배터리(310)에 무선으로 접속될 수 있다. 배터리 관리 시스템(304)은 예를 들면, 개별적으로 구성된 구성요소들, 예를 들면, 마이크로프로세서, 메모리, 및 입/출력 구성요소들을 포함할 수 있거나, 마이크로컨트롤러(단일 칩 또는 단일 하우징 내에 메모리 및 입/출력 구성요소들을 가짐) 및 그의 조합들을 포함할 수 있다. 로컬 배터리 관리 시스템(304)은 또한 상태 추정기(330), 로컬 파라미터 추정기(335), 및 배터리 제어기(340)를 제공하기 위해 배터리 관리 시스템(304)의 전자 프로세서에 의해 실행되는 특정 데이터 및 명령들을 저장하는 로컬 메모리(320)를 포함한다.
배터리 관리 시스템(304)은 또한 예를 들면 디지털 신호 프로세서(DSP), 주문형 집적 회로(ASIC), 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA), 또는 다른 회로소자를 포함하는 다른 구성요소들 또는 구성요소들의 조합들을 사용하여 구현될 수 있다. 원하는 구성에 따라, 프로세서는 레벨 캐시 메모리, 하나 이상의 프로세서 코어들, 및 레지스터들과 같은 하나 이상의 캐싱 레벨들을 포함할 수 있다. 예시적인 프로세서 코어는 산술 논리 유닛(ALU), 부동 소수점 유닛(FPU), 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 배터리 관리 시스템(304)은 또한 사용자 인터페이스, 통신 인터페이스, 및 시스템에 통합될 수 있는, 여기에 정의되지 않은 특징들을 수행하기 위한 다른 컴퓨터 구현 장치들을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 배터리 관리 시스템(304)은 마이크로프로세서에 대해 다양한 인터페이스 장치들, 컴퓨팅 구현 장치들, 및 하나 이상의 주변 장치 인터페이스들간에 통신을 가능하게 하기 위해 통신 인터페이스, 사용자 인터페이스, 네트워크 통신 링크, 및 인터페이스 버스와 같은, 다른 컴퓨터 구현 장치들을 포함할 수 있다.
로컬 배터리 관리 시스템에 가해지는 계산 부하를 감소시키기 위해(및 그에 의해, 로컬 배터리 관리 시스템을 구현하기 위해 필요한 하드웨어 재료들의 비용 및 복잡성을 감소시키기 위해), 모델의 다양한 상태들 및 파라미터들의 식별 및 계산이 로컬 배터리 관리 시스템과 원격 계산 시스템 사이에 분산될 수 있다. 도 1의 예에서는, 모델의 상태들은 로컬로 계산되고 모델의 파라미터들은 원격으로 계산된다. 도 3의 예에서는, 모델의 상태들 및 적어도 일부 파라미터들은 로컬로 계산되지만, 적어도 일부 파라미터들은 원격으로 계산된다.
도 3의 예에서는, 배터리 관리 시스템(304)의 메모리는 배터리 제어기(340)의 전자 프로세서에 의해 실행될 때, 배터리 관리 시스템(304)이 본 명세서에서 배터리 관리 시스템(304)에 기인한 다양한 기능들 또는 방법들을 수행 또는 그의 수행을 제어하게 하는 컴퓨터 판독 가능 명령들을 저장한다(예를 들면, 배터리 시스템의 상태 및/또는 파라미터를 계산하고, 배터리 시스템의 작동을 조절하고, 수지상 결정 형성으로부터의 내부 단락을 검출한다). 메모리는 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 비휘발성 RAM(NVRAM), 전기적 소거 가능한 프로그램 가능 ROM(EEPROM), 플래시 메모리, 또는 임의의 다른 디지털 또는 아날로그 매체 등과 같은 일시적, 비일시적, 휘발성, 비휘발성, 자기, 광학 또는 전기 매체를 포함할 수 있다. 본 명세서에서 배터리 관리 시스템(304)에 기인된 기능들은 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 또는 그의 임의의 조합으로서 구현될 수 있다. 상기 예들에서, 배터리 관리 시스템(304)은 다양한 소스들(예컨대, 배터리(310), 원격 파라미터 추정기(360) 등)로부터 데이터를 수신하고 데이터를 사람이 읽을 수 있는 포맷으로 디스플레이하기 위한 전자 장치에 전송하도록 구성될 수 있다. 컴퓨팅 장치는 휴대폰, 태블릿, 개인 휴대 정보 단말(PDA), 랩탑, 컴퓨터, 웨어러블 장치, 또는 다른 적절한 컴퓨팅 장치일 수 있다. 네트워크는 클라우드 컴퓨팅 네트워크, 서버, 무선 영역 네트워크(WAN), 근거리 통신망(LAN), 차량 내 네트워크, 클라우드 컴퓨팅 네트워크, 또는 다른 적합한 네트워크일 수 있다.
로컬 배터리 관리 시스템(304)은 원격 파라미터 추정기(360)에 통신 가능하게 접속된다. 원격 파라미터 추정기(360)는, 예를 들면, 메인 프레임, 서버, 데스크탑 컴퓨터, 태블릿, 스마트폰, 또는 마이크로프로세서, 메모리, 입/출력 구성 요소들, 및/또는 통신 구성요소들 및 그의 조합들을 포함하는 다른 장치를 포함할 수 있다. 원격 파라미터 추정기(360)는 또한, 예를 들면, 디지털 신호 프로세서(DSP), 주문형 집적 회로(ASIC), 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA), 또는 다른 회로소자를 포함하는 다른 구성요소들 또는 구성요소들의 조합들을 사용하여 구현될 수 있다. 원하는 구성에 따라, 프로세서는 레벨 캐시 메모리, 하나 이상의 프로세서 코어들, 및 레지스터들과 같은 하나 이상의 캐싱 레벨들을 포함할 수 있다. 예시적인 프로세서 코어는 산술 논리 유닛(ALU), 부동 소수점 유닛(FPU), 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 배터리 관리 시스템(304)은 또한 시스템에 통합될 수 있는 본 명세서에 규정되지 않은 특징들을 수행하기 위한 사용자 인터페이스, 통신 인터페이스, 및 다른 컴퓨터 구현 장치들을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 배터리 관리 시스템(304)은 마이크로 프로세서에 대한 다양한 인터페이스 장치들, 컴퓨팅 구현 장치들, 및 하나 이상의 주변 장치 인터페이스들간의 통신을 가능하게 하는 통신 인터페이스, 사용자 인터페이스, 네트워크 통신 링크, 및 인터페이스 버스와 같은 다른 컴퓨터 구현 장치들을 포함할 수 있다.
도 3의 예에서, 원격 파라미터 추정기(360)의 메모리는, 원격 파라미터 추정기(360)의 전자 프로세서에 의해 실행될 때, 원격 파라미터 추정기(360)가 본 명세서에서 파라미터 추정기(360)에 기인하는 다양한 기능들 또는 방법들을 수행하거나, 그의 수행을 제어하게 하는 컴퓨터 판독 가능 명령들을 저장한다(예를 들면, 배터리 시스템의 파라미터를 계산한다). 원격 파라미터 추정기(260)의 메모리는 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 비휘발성 RAM(NVRAM), 전기적 소거 가능 프로그램 가능 ROM(EEPROM), 플래시 메모리, 또는 임의의 다른 디지털 또는 아날로그 매체와 같은, 임의의 일시적, 비일시적, 휘발성, 비휘발성, 자기, 광학, 또는 전기 매체들을 포함할 수 있다. 본 명세서에서 파라미터 추정기(360)에 기인된 기능들은 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 또는 이들의 임의의 조합으로서 구현될 수 있다. 상기 예들에서, 파라미터 추정기(360)는 다양한 소스들(예를 들면, 배터리(310), 배터리 관리 시스템(304)(로컬 파라미터 추정기(335), 상태 추정기(330), 및 배터리 제어기(340) 등을 포함)로부터 데이터를 수신하고 데이터를 사람이 읽을 수 있는 포맷으로 디스플레이하기 위해 전자 장치로 전송하도록 구성될 수 있다. 컴퓨팅 장치는 휴대폰, 태블릿, 개인 휴대 정보 단말(PDA), 랩탑, 컴퓨터, 웨어러블 장치, 또는 다른 적절한 컴퓨팅 장치일 수 있다. 네트워크는 클라우드 컴퓨팅 네트워크, 서버, 무선 영역 네트워크(WAN), 근거리 통신망(LAN), 차량 내 네트워크, 또는 다른 적합한 네트워크일 수 있다.
상태 추정기(330), 로컬 파라미터 추정기(335), 및 원격 파라미터 추정기(360)를 통한 전기 화학적 모델로부터의 출력들의 세트들은 배터리(310)의 급변하는 상태들의 추정들 및 배터리(310)의 천천히 변화하는 파라미터들의 추정들 양쪽 모두를 포함한다. 일부 구현들에서, 수학적 모델에 대한 현재 입력과 결합된 배터리(310)의 상태는 모델이 배터리(310)의 현재 출력을 예측하게 한다. 배터리 셀의 상태들은 예를 들면, 충전 상태, (리튬 배터리에 대하여) 리튬 치환 반응의 정도, 또는 배터리의 히스테리시스 레벨들을 포함할 수 있다. 배터리(310)의 파라미터들은 전형적으로 배터리(310)의 상태들보다 시간에 걸쳐 더 천천히 변한다. 추가로, 모델이 배터리(310)의 현재 출력을 예측하기 위해 특정 파라미터가 요구되지 않을 수 있다. 대신, 배터리의 건강 상태라고 불릴 수 있는, 배터리(310)의 파라미터들의 지식은, 예를 들면, 하나 이상의 충전/방전 사이클들에 걸쳐 배터리(310)의 기능과 같은 배터리(310)의 장기간 기능에 관련된다. 일부 실시예들은 또한 현재 배터리(310) 특성들(예를 들면, 전압, 전류, 저항, 전력, 온도 및 이들의 조합)의 측정으로부터 직접 결정 가능하지 않은 파라미터들을 추정 및 이용한다. 배터리(310) 파라미터들의 예들은 최대 전력 용량, 내부 저항, 활성 재료들의 부피 분율 등을 포함한다.
배터리(310)의 상태 및 파라미터 추정 알고리즘은 이들이 변하는 상이한 시간 스케일들로 인해 분리될 수 있다. - 예를 들면, 배터리 시스템(300)은 로컬 파라미터 추정기(335)를 사용하여 더 빠른 시간 스케일에 대해 변하는 파라미터들을 계산하고 원격 파라미터 추정기(360)를 사용하여 느린 시간 스케일에 대해 변하는 파라미터를 계산하도록 구성될 수 있다.
일부 구현들에서, 로컬 파라미터 추정기(335)는, 특히 파라미터들의 제 2 서브세트에 비해 빠르게 변화할 것으로 예상되는 특정 파라미터들이 존재하는 경우, 전체 파라미터 세트의 서브세트의 실시간 추정치들을 제공하도록 구성되고, 반면에 원격 파라미터 추정기는 더 긴 시간 범위에 걸쳐 변화하는 파라미터들의 제 2 서브세트를 추정한다. 이는 더 신속하게 변할 것으로 예상되는 파라미터들만을 계산함으로써 로컬 배터리 관리 시스템(304)에 대한 계산 부하를 감소시킨다. 다른 파라미터들은 로컬 배터리 관리 시스템(304)보다는 원격으로(예를 들면, 클라우드에서) 추정될 수 있고, 이는 로컬 배터리 관리 시스템에서 통상적으로 실행되는 것보다 더 정확하지만 계산 집약적인 모델들의 사용을 허용한다. 원격 파라미터 추정기(360)는 또한 로컬 시스템과 비교하여(예를 들면, 증가된 메모리 및 계산 용량 때문에) 더 긴 측정 이력에 기초하여 파라미터 추정을 허용할 수 있다. 원격 파라미터 추정기(360)는 또한 파라미터들을 추정하기 위해 몇몇 상이한 알고리즘들을 실행하여, 결과들의 견고성을 보장할 수 있다.
원격 파라미터 추정기(360)는 배터리 관리 시스템(304)의 로컬 파라미터 추정기(335) 및 상태 추정기(330)에서 실행되는 알고리즘에 파라미터 업데이트들을 주기적으로 전송한다. 업데이트들 사이에서, 배터리 관리 시스템(304)은 배터리(310)를 작동시키고, 추정된 상태들을 계산하고, 원격 파라미터 추정기(360)로부터 수신된 가장 최근 파라미터 세트를 사용하여 로컬 파라미터 추정을 수행한다. 원격 파라미터 추정기(360)로부터의 업데이트들 사이의 시간은 얼마나 빨리 파라미터들이 변할 것이 예상되는지, 원격 접속의 가용성, 뿐만 아니라 추정 알고리즘의 복잡성에 기초하여 설정될 수 있다.
대안으로, 일부 구현들에서, 로컬 파라미터 추정기(335)가 원격 파라미터 추정기(360)와 동일한 배터리 파라미터들의 일부 또는 전부를 계산하지만, 로컬 파라미터 추정기(335)는 배터리 관리 시스템(304)의 전자 프로세서상에서 빠르게 실행될 수 있는 간략화된 알고리즘을 사용하여 실시간 추정치를 제공하고, 반면에 원격 파라미터 추정기(360)는 더 정교하고 복잡한 알고리즘 및/또는 더 많은 데이터를 사용하여 배터리 관리 시스템(304)에 의해 로컬로 저장 및 이용되는 파라미터의 값을 주기적으로 업데이트하기 위해 사용되는 더 견고한 추정치를 제공하도록, 배터리 관리 시스템(304)이 구성된다. 그러한 시스템의 하나의 이점은 추정의 중복이고, 이는 상당히 정확한 추정치가 항상 이용 가능하고, 원격 접속의 가용성의 결여가 시스템 성능을 저하시키지 않는 것을 보장한다. 원격 파라미터 추정기(360)로부터 파라미터 업데이트들을 수용할 것인지 또는 로컬 파라미터 추정기(335)에 의해 제공된 온-보드 추정치들을 계속 사용할지를 결정하기 위해 의사 결정 알고리즘이 또한 배터리 관리 시스템(304)에 통합될 수 있다.
일부 구현들에서, 배터리 관리 시스템(304)은 배터리의 수명 및 성능이 향상되도록 배터리(310)의 작동을 조절하도록 구성된다. 예를 들면, 배터리(310)의 파라미터들에서 변화를 최소화함으로써 배터리 관리 시스템(304)은 배터리(310)가 교체되기 전에 증가된 수의 충전/방전 사이클들을 겪게 한다. 일부 실시예들에서, 배터리 관리 시스템(304)은 전극의 표면상에 증착보다는 산화 가능한 화학종들의 효율적인 삽입을 허용하기 위해 배터리(310)의 충전을 조절할 수 있다. 이는 수지상 결정 형성을 최소화하여 배터리(310) 내부 단락의 형성의 가능성을 제한할 수 있다. 다른 실시예들에서, 배터리 관리 시스템(304)은, 예를 들면, 배터리(310)로부터 최대 총 전력 출력을 얻기 위해 배터리(310)의 방전을 조절할 수 있다.
상기 논의된 예들은 각각 단일 배터리 관리 시스템(104, 304) 및 단일 원격 파라미터 추정기(160, 360)만을 설명한다. 그러나, 일부 실시예들에서, 클라우드 (원격) 기반 네트워크는 다수의 배터리 시스템들에 접속할 수 있다. 다수의 배터리들의 데이터는 집계 및 분석되어 더 큰 데이터 세트 내의 경향들에 기초하여 개별 배터리들의 상태들 및 파라미터들을의 추정을 향상시킬 수 있다. 예를 들면, 개별 배터리에서 발생하는 문제를 나타낼 수 있는 통계 이상치가 식별될 수 있다. 예를 들면, 배터리가 전체로서 집합보다 훨씬 양호하게 수행하고 있음을 나타낼 수 있는 통계 이상치가 또한 식별되어, 미래의 배터리 성능을 향상시키기 위해 사용될 수 있는 조건들에 대한 통찰력을 제공할 수 있다.
배터리 네트워크(400)의 일 실시예가 도 4에 도시된다. 배터리 시스템(400)은 하나 이상의 배터리 시스템들(420A, 420B, 420C 내지 420N)에 통신 가능하게 접속되는 파라미터 집계 및 진단 모듈(410)을 포함하고, 이는 아래의 설명에서 420으로 표현될 것이고, 여기서 420은 하나 이상의 배터리 시스템들을 포함하는 세트를 포함하는 것이 이해된다.
파라미터 집계 및 진단 모듈(410)은 배터리 시스템들(420) 각각에 통신 가능하게 접속된다. 파라미터 집계 및 진단 모듈(410)은, 예를 들면, 메인프레임, 서버, 데스크탑 컴퓨터, 태블릿, 스마트폰, 또는 마이크로프로세서, 메모리, 입/출력 구성요소들, 및/또는 통신 구성요소들 및 이들의 조합을 포함하는 다른 장치를 포함할 수 있다. 파라미터 집계 및 진단 모듈(410)은 배터리 시스템(420)에 유선 또는 무선으로 통신 가능하게 접속될 수 있다. 일부 예들에서, 파라미터 집계 및 진단 모듈(410)은 클라우드 컴퓨팅 네트워크, 서버, 무선 영역 네트워크(WAN), 근거리 통신망(LAN), 차량 내 네트워크, 또는 다른 적절한 네트워크와 같은 네트워크에 의해 배터리 시스템(420)에 통신 가능하게 접속될 수 있다.
파라미터 집계 및 진단 모듈(410)은 또한, 예를 들면, 디지털 신호 프로세서(DSP), 주문형 집적 회로(ASIC), 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA), 또는 다른 회로소자를 포함하는 다른 구성요소들 또는 구성요소들의 조합들을 사용하여 구현될 수 있다. 원하는 구성에 따라, 프로세서는 레벨 캐시 메모리, 하나 이상의 프로세서 코어들, 및 레지스터들과 같은 하나 이상의 캐싱 레벨들을 포함할 수 있다. 예시적인 프로세서 코어는 산술 논리 유닛(ALU), 부동 소수점 유닛(FPU), 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 파라미터 집계 및 진단 모듈(410)은 또한 사용자 인터페이스, 통신 인터페이스, 및 시스템에 통합될 수 있는 본 명세서에 정의되지 않은 특징들을 수행하기 위한 다른 컴퓨터 구현 장치들을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 파라미터 집계 및 진단 모듈(410)은 마이크로프로세서에 대한 다양한 인터페이스 장치들, 컴퓨팅 구현 장치들, 및 하나 이상의 주변 장치 인터페이스들 사이의 통신을 가능하게 하기 위한 통신 인터페이스, 사용자 인터페이스, 네트워크 통신 링크, 및 인터페이스 버스와 같은 다른 컴퓨터 구현 장치들을 포함할 수 있다.
배터리 시스템(420)은 파라미터 집계 및 진단 모듈(410)에 통신 가능하게 연결된 적어도 하나의 배터리를 포함한다. 배터리 시스템(420)은 배터리 이외에 상기 파라미터 집계 및 진단 모듈(410)에 대해 상술한 구성요소들을 포함할 수 있다. 파라미터 집계 및 진단 모듈(410)은 접속하는 배터리들의 무리로부터 파라미터 데이터를 집합시킨다. 예를 들면, 파라미터 집계 및 진단 모듈(410)은 분석될 수 있는 배터리들의 무리 내의 파라미터들의 총체적 거동을 추적하여, 표준과 비교될 때 파라미터들에 상당한 편차를 보이는 개별 배터리들에서의 결함들을 식별하고 배터리를 수리하거나 교체해야 할 필요성이 있다는 것을 사용자에게 알리도록 도울 수 있다. 배터리의 장기간 사용 및 배터리들로부터의 파라미터 데이터는, 예를 들면, 배터리들의 일반적인 작동 체제에 기초하여 온보드 추정 및/또는 제어 알고리즘을 향상시키기 위해 또한 사용될 수 있다. 개별 배터리가 표준으로부터 벗어나는지 여부의 결정은 하나 이상의 파라미터들이 상기 파라미터에 대해 미리 결정된 범위의 값들 외부에 있는지의 여부를 결정하기 위해 시간에 걸친 복수의 유사한 배터리들의 파라미터들을 추적하고, 파라미터들을 집합시키고, 개별 배터리의 파라미터들을 집합과 비교시킴으로써 결정될 수 있다(예를 들면, 평균으로부터의 하나의 표준 편차, 평균으로부터의 2개의 표준 편차들, 평균으로부터의 3개의 표준 편차들, 평균으로부터의 4개의 표준 편차들, 평균으로부터의 5개의 표준 편차들, 또는 다른 적절한 미리 결정된 범위).
상술한 실시예들은 예로서 도시되었고, 이들 실시예들은 다양한 수정들 및 대안적인 형태들이 가능할 수 있음이 이해되어야 한다. 예를 들면, 도 1에 도시된 구현은 상태 추정기(130) 및 배터리 제어기(140)의 기능을 제공하는 전자 프로세서를 포함하는 배터리 관리 시스템(104)으로 설명된다. 그러나, 다른 구현들에서, 다수의 전자 프로세서들 및 다수의 메모리 유닛들이 단일 배터리 관리 시스템으로 통합될 수 있어서 상태 추정기(130) 및 배터리 제어기(140)를 각각 개별적인 전자 프로세서상에 구현한다. 유사하게, 도 3의 예에 도시된 구성요소들은 단일 전자 프로세서 또는 다수의 전자 프로세서들을 사용하여 구현될 수 있다. 청구범위는 개시된 특정 형태들에 한정되도록 의도되지 않고, 본 개시의 사상 및 범위에 속하는 모든 수정들, 등가물들, 및 대안들을 포함하는 것으로 또한 이해되어야 한다.
본 명세서에 설명된 실시예들 및 다수의 이들의 수반되는 이점들은 전술한 설명에 의해 이해될 것이고, 개시된 요지를 벗어나지 않고 또는 모든 그의 물질적 이점을 희생하지 않고 구성요소들의 형태, 구성 및 배치에 다양한 변경들이 이루어질 수 있는 것이 명백할 것이다. 설명된 형태는 단순히 설명적인 것이고, 이는 이러한 변경을 망라하고 포함하는 다음의 청구범위의 의도이다.
본 발명이 다양한 실시예들을 참조하여 설명되었지만, 이들 실시예들이 예시적이고 본 개시의 범위가 이들로 한정되지 않는다는 것이 이해될 것이다. 다수의 변형들, 수정들, 추가들, 및 개선들이 가능하다. 더 일반적으로, 본 발명에 따른 실시예들이 문맥 또는 특정 실시예들에서 설명되었다. 기능은 본 개시의 다양한 실시예들에서 블록들에서 상이하게 분리되거나 조합되거나 상이한 용어로 기술될 수 있다. 이들 및 다른 변형들, 수정들, 추가들, 및 개선들은 다음의 청구범위에 정의된 바와 같은 본 개시의 범위 내에 속할 수 있다.

Claims (20)

  1. 프로세서 및 명령들을 저장하는 메모리를 포함하는 배터리 시스템에 있어서,
    상기 명령들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 배터리 시스템으로 하여금:
    배터리의 적어도 하나의 측정된 특성을 센서의 출력에 기초하여 결정하고;
    상기 적어도 하나의 측정된 특성을 상기 배터리 시스템으로부터 원격 처리 시스템으로 송신하고;
    상기 적어도 하나의 측정된 특성에 기초하여 및 물리 기반 배터리 모델을 사용하여 상기 원격 처리 시스템에 의해 계산된 적어도 하나의 파라미터 값을 상기 원격 처리 시스템으로부터 상기 배터리 시스템에 의해 수신하고, 상기 적어도 하나의 파라미터 값은 상기 배터리의 물리적 조건을 나타내고;
    상기 원격 처리 시스템으로부터 수신된 상기 적어도 하나의 파라미터에 기초하여 상기 배터리의 상태를 나타내는 값을 상기 배터리 시스템에 의해 계산하고;
    배터리 셀의 계산된 상태에 기초하여 상기 배터리의 작동을 조절하게 하는, 배터리 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 명령들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 배터리 시스템으로 하여금 상기 적어도 하나의 측정된 특성에 기초하여 제 1 세트의 파라미터들을 또한 계산하게 하고, 상기 원격 처리 시스템에 의해 계산된 상기 적어도 하나의 파라미터 값은 제 2 세트의 파라미터들을 포함하는, 배터리 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 제 1 세트의 파라미터들은 상기 제 2 세트의 파라미터들의 파라미터들보다 더 빠르게 변화할 것으로 예상되는 파라미터들을 포함하는, 배터리 시스템.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 제 1 세트의 파라미터들은 상기 제 2 세트의 파라미터들의 파라미터들보다 덜 계산 집약적인 파라미터들을 포함하는, 배터리 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 명령들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 배터리 시스템으로 하여금 상기 배터리 셀의 화학적 조성의 물리적 파라미터들을 설명하기 위해 미분 대수 방정식들을 적용하는 물리 기반 배터리 모델을 적용함으로써 상기 배터리의 상태를 나타내는 값을 계산하게 하는, 배터리 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 명령들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 배터리 시스템으로 하여금 확장된 칼만 필터의 조정된 이득 및 계산된 측정 오차에 기초하여 상기 배터리의 상태를 나타내는 값을 계산함으로써 상기 배터리의 상태를 나타내는 값을 계산하게 하는, 배터리 시스템.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 명령들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 배터리 시스템으로 하여금
    감도 공분산(sensitivity covariance)을 결정하고,
    순환 최소 제곱 필터(Recursive Least Squares filter)의 파라미터들의 수를 감소시킴으로써 상기 배터리 시스템의 상태를 나타내는 값을 계산하게 하는, 배터리 시스템.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 명령들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 배터리 시스템으로 하여금
    상기 적어도 하나의 측정된 특성에 기초하여 이동 수평 추정 방법(Moving Horizon Estimation method)의 비용 함수를 결정하고,
    이동 수평 추정 방법의 상기 비용 함수에 기초하여 물리 기반 배터리 모델을 업데이트함으로써 상기 배터리의 상태를 나타내는 값을 계산하게 하는, 배터리 시스템.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 원격 처리 시스템에 의한 상기 적어도 하나의 파라미터 값의 상기 계산은 제 1 시간에 발생하고, 상기 명령들은 또한, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 배터리 시스템으로 하여금
    상기 제 1 시간에 상기 원격 처리 시스템에 의해 계산되는 상기 적어도 하나의 파라미터에 기초하여 제 2 시간에서 상기 배터리의 상태를 나타내는 값을 계산하고, 상기 제 1 시간에 상기 원격 처리 시스템에 의해 계산되는 상기 적어도 하나의 파라미터에 기초하여 제 3 시간에 상기 배터리의 상태를 나타내는 값을 계산하게 하고,
    상기 제 2 시간은 상기 제 3 시간과 동일하지 않은, 배터리 시스템.
  10. 프로세서 및 명령들을 저장하는 메모리를 포함하는 배터리 네트워크에 있어서,
    상기 명령들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 배터리 네트워크로 하여금:
    제 1 시간에 적어도 하나의 배터리 시스템의 적어도 하나의 파라미터를 수신하고;
    제 2 시간에 적어도 하나의 배터리 시스템의 적어도 하나의 파라미터를 수신하고;
    상기 제 1 시간에서의 상기 적어도 하나의 파라미터 및 상기 제 2 시간에서의 상기 적어도 하나의 파라미터에 기초하여 표준(norm)을 결정하고;
    배터리 시스템의 상기 적어도 하나의 파라미터 및 상기 표준에 기초하여 배터리 시스템 내의 결함을 식별하게 하는, 배터리 네트워크.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 명령들은 또한, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 배터리 네트워크가 사용자에게 상기 결함을 통지하게 하는, 배터리 네트워크.
  12. 배터리의 상태들 및 파라미터들을 계산하는 방법에 있어서:
    배터리의 적어도 하나의 측정된 특성을 센서의 출력에 기초하여 결정하는 단계;
    상기 적어도 하나의 측정된 특성을 배터리 시스템으로부터 원격 처리 시스템으로 송신하는 단계;
    상기 적어도 하나의 측정된 특성에 기초하여 및 물리 기반 배터리 모델을 사용하여 상기 원격 처리 시스템에 의해 계산된 적어도 하나의 파라미터 값을 상기 원격 처리 시스템으로부터 상기 배터리 시스템에 의해 수신하는 단계로서, 상기 적어도 하나의 파라미터 값은 상기 배터리의 물리적 조건을 나타내는, 상기 수신 단계;
    상기 원격 처리 시스템으로부터 수신된 상기 적어도 하나의 파라미터에 기초하여 상기 배터리의 상태를 나타내는 값을 상기 배터리 시스템에 의해 계산하는 단계; 및
    배터리 셀의 계산된 상태에 기초하여 상기 배터리의 작동을 조절하는 단계를 포함하는, 배터리의 상태들 및 파라미터들을 계산하는 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 측정된 특성에 기초하여 제 1 세트의 파라미터들을 상기 배터리 시스템에 의해 계산하는 단계를 더 포함하고, 상기 원격 처리 시스템에 의해 계산된 상기 적어도 하나의 파라미터 값은 제 2 세트의 파라미터들을 포함하는, 배터리의 상태들 및 파라미터들을 계산하는 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 제 1 세트의 파라미터들은 상기 제 2 세트의 파라미터들의 파라미터들보다 더 빠르게 변화할 것으로 예상되는 파라미터들을 포함하는, 배터리의 상태들 및 파라미터들을 계산하는 방법.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 제 1 세트의 파라미터들은 상기 제 2 세트의 파라미터들의 파라미터들보다 덜 계산 집약적인 파라미터들을 포함하는, 배터리의 상태들 및 파라미터들을 계산하는 방법.
  16. 제 12 항에 있어서,
    상기 배터리의 상태를 나타내는 값을 상기 배터리 시스템에 의해 계산하는 단계는 상기 배터리 셀의 화학적 조성의 물리적 파라미터들을 설명하기 위해 미분 대수 방정식들을 적용하는 물리 기반 배터리 모델을 적용하는 단계를 포함하는, 배터리의 상태들 및 파라미터들을 계산하는 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 배터리의 상태를 나타내는 값을 상기 배터리 시스템에 의해 계산하는 단계는, 확장된 칼만 필터의 조정된 이득 및 계산된 측정 오차에 기초하여 상기 배터리의 상태를 나타내는 값을 계산하는 단계를 포함하는, 배터리의 상태들 및 파라미터들을 계산하는 방법.
  18. 제 12 항에 있어서,
    상기 배터리의 상태를 나타내는 값을 상기 배터리 시스템에 의해 계산하는 단계는
    감도 공분산을 결정하는 단계, 및
    순환 최소 제곱 필터의 파라미터들의 수를 감소시키는 단계를 더 포함하는, 배터리의 상태들 및 파라미터들을 계산하는 방법.
  19. 제 12 항에 있어서,
    상기 배터리의 상태를 나타내는 값을 상기 배터리 시스템에 의해 계산하는 단계는
    상기 적어도 하나의 측정된 특성에 기초하여 이동 수평 추정 방법의 비용 함수를 결정하고,
    이동 수평 추정 방법의 상기 비용 함수에 기초하여 상기 물리 기반 배터리 모델을 업데이트하는 단계를 더 포함하는, 배터리의 상태들 및 파라미터들을 계산하는 방법.
  20. 제 12 항에 있어서,
    상기 원격 처리 시스템에 의해 계산된 상기 적어도 하나의 파라미터 값을 계산하는 단계는 제 1 시간에 발생하고,
    상기 제 1 시간에 상기 원격 처리 시스템에 의해 계산된 상기 적어도 하나의 파라미터에 기초하여 제 2 시간에 상기 배터리의 상태를 나타내는 값을 상기 배터리 시스템에 의해 계산하는 단계; 및
    상기 제 1 시간에 상기 원격 처리 시스템에 의해 계산된 상기 적어도 하나의 파라미터에 기초하여 제 3 시간에 상기 배터리의 상태를 나타내는 값을 상기 배터리 시스템에 의해 계산하는 단계를 더 포함하고,
    상기 제 2 시간은 상기 제 3 시간과 동일하지 않은, 배터리의 상태들 및 파라미터들을 계산하는 방법.
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