KR20190043457A

KR20190043457A - 배터리 건전성 판단 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20190043457A
Application number: KR1020180091897A
Authority: KR
Inventors: 권대일; 이진우
Original assignee: 울산과학기술원
Priority date: 2017-10-18
Filing date: 2018-08-07
Publication date: 2019-04-26
Also published as: KR102029230B1

Abstract

본 발명의 실시예에 따르면, 배터리 충방전 데이터를 입력받는 데이터 입력부; 상기 배터리 충방전 데이터를 이용하여 배터리의 SOH(State Of health)데이터를 생성하는 연산부; 상기 SOH 데이터에서 곡률을 산출하는 곡률 산출부; 기 설정된 임계치를 초과하는 곡률의 횟수가 기 설정된 임계 횟수를 초과하는 지점을 변곡점으로 검출하는 변곡점 검출부; 및 상기 변곡점을 이용하여 배터리의 건전성을 판단하는 판단부를 포함하는 배터리 건전성 판단 장치를 제공한다.

Description

배터리 건전성 판단 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOF FOR DETERMINING OF BATTERY HEALTH}

본 발명은 배터리 건전성 판단 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 구체적으로는 리튬 이온 배터리와 같은 이차 전지의 품질을 평가하기 위한 배터리 건전성 판단 장치 및 방법에 관한 것이다.

배터리는 전기화학적인 산화 및 환원 반응을 통해 전기 에너지를 생성하는 것으로, 광범위하게 다양한 용도로 이용된다. 예를 들어, 배터리는 휴대 전화, 랩탑 컴퓨터, 디지털 카메라, 비디오 카메라, 태블릿 컴퓨터, 전동 공구 등과 같이 사람의 손에 휴대할 수 있는 장치; 전기 자전거, 전기 오토바이, 전기 자동차, 하이브리드 자동차, 전기 배, 전기 비행기 등과 같은 각종 전기구동 동력 장치; 신재생 에너지를 통해 발전된 전력이나 잉여 발전 전력을 저장하는데 사용되는 전력 저장 장치; 서버 컴퓨터와 통신용 기지국을 비롯한 각종 정보 통신 장치에 전력을 안정적으로 공급하기 위한 무정전 전원 공급 장치 등에 이르기까지 사용 영역이 점차 확대되고 있다. 배터리는, 3가지의 기본 구성요소를 포함하는데, 이는, 방전되는 동안 전자를 방출하면서 산화되는 물질을 포함하는 음극(anode), 방전되는 동안 전자를 수용하면서 환원되는 물질을 포함하는 양극(cathode), 그리고 음극과 양극 사이에서 이온 이동이 가능하게 하는 전해질이 바로 그것이다. 배터리에는 방전된 후에는 재사용이 불가능한 일차 배터리와, 전기화학 반응이 적어도 부분적으로는 가역적이어서 반복적인 충전과 방전이 가능한 이차 배터리로 분류될 수 있다. 이차 배터리로는, 납-산 배터리, 니켈-카드뮴 배터리, 니켈-아연 배터리, 니켈-철 배터리, 은 산화물 배터리, 니켈 금속 수 화물(hydride) 배터리, 아연-망간 산화물 배터리, 아연-브로마이드 배터리, 금속-공기 배터리, 리튬 이차 배터리 등이 공지되어 있다. 이들 중에서, 리튬 이차 배터리는 다른 이차 배터리에 비해 에너지 밀도가 높고 배터리 전압이 높으며 보존 수명이 길다는 이유로 상업적으로 가장 큰 관심을 끌고 있다. 리튬 이차 배터리는, 양극과 음극에서 리튬 이온의 삽입(intercalation)과 탈리(de-intercalation) 반응이 일어나는 특성이 있다. 즉, 방전이 진행되는 동안에는, 음극에 포함된 음극재로부터 리튬 이온이 탈리된 후 전해질을 통해 양극으로 이동하여 양극에 포함된 양극재에 삽입되고 충전이 진행되는 동안에는 그 반대가 된다.

리튬 이차 배터리의 용량 감소는 여러가지 원인들이 있으며, 주된 원인으로는 전해질에 의한 solid electrolyte interface(SEI) 성장이 있다. 도 1은 SEI 성장의 예를 나타내는 도면이다. SEI 성장으로 인해 임피던스가 증가하게 되어 리튬 이차 배터리의 용량이 감소하게 된다.

또한, 리튬 플레이팅 같은 다른 원인은 용량 감소를 더욱 가속시킬 수도 있다. SEI층에 의해 리튬 이온이 한쪽으로 몰릴 경우 SEI층 위에 리튬이 결정화 될 수 있다. 리튬 플레이팅은 폭발, 내부발화 같은 안전사고와 관련이 있다.

따라서, 이러한 리튬 이차 배터리의 용량을 파악하고 건전성을 파악하는 방안이 중요한 문제로 부각되고 있다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 배터리의 품질을 평가하고 비정상 배터리를 검출할 수 있는 배터리 건전성 판단 장치 및 방법을 제공하는데 있다.

또한, 배터리 품질 평가 및 비정상 배터리 검출 기간을 획기적으로 단축시킬 수 있는 배터리 건전성 판단 장치 및 방법을 제공하는데 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 배터리 충방전 데이터를 입력받는 데이터 입력부; 상기 배터리 충방전 데이터를 이용하여 배터리의 SOH(State Of health)데이터를 생성하는 연산부; 상기 SOH데이터에서 곡률을 산출하는 곡률 산출부; 기 설정된 임계치를 초과하는 곡률의 횟수가 기 설정된 임계 횟수를 초과하는 지점을 변곡점으로 검출하는 변곡점 검출부; 및 상기 변곡점을 이용하여 배터리의 건전성을 판단하는 판단부를 포함하는 배터리 건전성 판단 장치를 제공한다.

상기 SOH데이터에서 이상점(outlier)을 검출하여 보정하는 전처리부를 더 포함할 수 있다.

상기 전처리부는 상기 SOH데이터상에서 SOH값이 기 설정된 기울기를 초과하여 0.8미만으로 감소한 이후 회복하는 지점을 상기 이상점으로 검출할 수 있다.

상기 전처리부는 상기 이상점 전후 사이클의 SOH값의 평균값을 이용하여 상기 이상점을 보정할 수 있다.

상기 전처리부는 이동 평균 필터(moving average filter)를 이용하여 상기 SOH데이터를 보정할 수 있다.

상기 판단부는 기 설정된 사이클내에 상기 변곡점이 검출된 배터리를 비정상 배터리로 판단할 수 있다.

상기 곡률 산출부는 상기 SOH데이터의 시간축을 제곱근(square root)함수로 변환하여 상기 곡률을 산출할 수 있다.

본 발명의 실싱예에 따르면, 배터리 충방전 데이터를 입력받는 단계; 상기 배터리 충방전 데이터를 이용하여 배터리의 SOH(State Of health)데이터를 생성하는 단계; 상기 SOH데이터에서 곡률을 산출하는 단계; 기 설정된 임계치를 초과하는 곡률의 횟수가 기 설정된 임계 횟수를 초과하는 지점을 변곡점으로 검출하는 단계; 및 상기 변곡점을 이용하여 배터리의 건전성을 판단하는 단계를 포함하는 배터리 건전성 판단 방법을 제공한다.

본 발명인 배터리 건전성 판단 장치 및 방법은 배터리의 품질을 평가하고 비정상 배터리를 검출할 수 있다.

또한, 배터리 품질 평가 및 비정상 배터리 검출 기간을 획기적으로 단축시킬 수 있다.

도1은 본 발명의 실시예에 따른 배터리 건전성 판단 장치의 구성 블록도이다.
도2는 본 발명의 실시예에 따른 배터리 충방전 데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도3은 본 발명의 실시예에 따른 SOH데이터를 설명하기 위한 도면이다.
도4는 본 발명의 실시예에 따른 곡률 산출부의 동작을 설명하기 위한 개념도이다.
도5 내지 도6은 본 발명의 실시예에 따른 연산부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도7은 본 발명의 실시예에 따른 전처리부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도8내지 도9는 본 발명의 실시예에 따른 곡률 산출부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도10은 본 발명의 실시예에 따른 변곡점 검출부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도11은 본 발명의 실시예에 따른 판단부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도12는 본 발명의 실시예에 따른 배터리 건전성 판단 방법의 순서도이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제2, 제1 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제2 구성요소는 제1 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제1 구성요소도 제2 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

이하에서 설명되는 실시 예들은, 본 발명의 기술적 사상이 리튬 이차 전지에 적용된 경우에 관한 것이다. 여기서, 리튬 이차 전지라 함은 충전과 방전이 이루어지는 동안 리튬 이온이 작동 이온으로 작용하여 양극과 음극에서 전기화학적 반응을 유발하는 이차 전지를 총칭한다. 상기 작동 이온은 이차 전지가 충전 또는 방전되는 과정에서 전기 화학적인 산화 및 환원 반응에 참여하는 이온을 의미하는 것으로, 예를 들어 리튬이 이에 해당될 수 있다. 따라서 리튬 이차 전지에 사용된 전해질이나 분리막의 종류, 이차 전지를 포장하는데 사용된 포장재의 종류, 리튬 이차 전지의 내부 또는 외부의 구조 등에 따라 이차 전지의 명칭이 변경되더라도 리튬 이온이 작동 이온으로 사용되는 이차 전지라면 모두 상기 리튬 이차 전지의 범주에 포함되는 것으로 해석하여야 한다.

또한, 본 발명은 리튬 이차 전지 이외의 다른 이차 전지에도 적용이 가능하다. 따라서 작동 이온이 리튬 이온이 아니더라도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있는 이차 전지라면 그 종류에 상관없이 모두 본 발명의 범주에 포함되는 것으로 해석하여야 한다. 일부 실시 예들에서, 리튬 이차 전지라는 용어 대신 이차 전지라는 용어를 사용할 경우 해당 실시 예에서의 이차 전지는 다양한 종류의 이차 전지를 포함하는 개념으로 사용되었음을 밝혀둔다.

또한, 이차 전지는 그것을 구성하는 요소의 수에 의해 한정되지 않는다. 따라서 이차 전지는 음극, 전해질 및 양극을 기본 단위로 하는 단일 셀을 비롯하여 단일 셀의 어셈블리, 다수의 어셈블리가 직렬 및/또는 병렬로 연결된 모듈, 다수의 모듈이 직렬 및/또는 병렬로 연결된 팩, 다수의 팩이 직렬 및/또는 병렬로 연결된 전지 시스템 등도 포함하는 것으로 해석되어야 한다

이하에서는, 위에서 설명한 개념을 모두 포함하는 이차 전지를 배터리로 정의하여 표현하기로 한다.

도1은 본 발명의 실시예에 따른 배터리 건전성 판단 장치(1)의 구성 블록도이다. 도1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 배터리 건전성 판단 장치(1)는 데이터 입력부(10), 연산부(20), 전처리부(30), 곡률 산출부(50), 변곡점 검출부(50) 및 판단부(60)를 포함하여 구성될 수 있다.

데이터 입력부(10)는 배터리 충방전 데이터를 입력받을 수 있다. 배터리 충방전 데이터는 시간의 흐름에 따른 배터리의 전류 또는 용량을 측정한 데이터로, 외부 센서(미도시)에서 측정되어 데이터 입력부(10)로 입력될 수 있다. 도2는 본 발명의 실시예에 따른 배터리 충방전 데이터를 설명하기 위한 도면이다. 도2에서, 배터리 충방전 데이터의 X축은 시간축이고, 왼쪽은 Y축은 전류(A)값을 나타내고, 오른쪽의 Y축은 용량(Ah)을 나타낸다. 배터리 충방전 데이터는 배터리의 최대 용량과 최소 용량을 기준으로 완전 충전 되는 기간과 완전 방전 되는 기간을 포함하는 기간을 1사이클(cycle)로 하여 정의될 수 있다.

다시 도1을 참조하면, 연산부(20)는 배터리 충방전 데이터를 이용하여 배터리의 SOH(State Of health)데이터를 생성할 수 있다. 본 발명의 실시예에서 SOH데이터는 사이클별 배터리의 용량 비율에 대한 정보를 포함할 수 있다. 도3은 본 발명의 실시예에 따른 SOH데이터를 설명하기 위한 도면이다. 도3을 참조하면, SOH데이터의 X축은 충방전 사이클을 나타내며, Y축은 배터리 최대 용량 대비 현재 남아 있는 용량의 상대적 비율을 의미하는 데이터이다. 즉, SOH데이터의 Y축은 정상적인 신규 배터리의 저장 용량 대비 현재 용량의 비율을 의미한다. 본 발명의 실시예에서 SOH값은 SOH데이터의 Y축값을 의미할 수 있다. 일반적으로, 배터리의 SOH데이터에서 500사이클이내에 SOH 값이 80%이하로 떨어지는 경우 비정상 배터리로 분류될 수 있다. 도3에서 정상 배터리(Healthy Sample)의 경우 500사이클이 경과하여도 SOH값이 80%이상을 유지하는데 반하여, 비정상 배터리(Ubhealthy Sample)는 약 320사이클 부근에서 SOH값이 80%이하로 감소하는 것을 확인할 수 있다.

다시 도1을 참조하면, 전처리부(30)는 SOH데이터에서 이상점(outlier)을 검출하여 보정할 수 있다. 전처리부(30)는 SOH데이터상에서 SOH값이 기 설정된 기울기를 초과하여 0.8미만으로 감소한 이후 회복하는 지점을 이상점으로 검출할 수 있다. SOH값이 임펄스 형식으로 급격하게 증가하였다가 다시 감소하는 지점이 있는데, 전처리부(30)는 이러한 지점을 이상점으로 검출하여 오류를 보정할 수 있다. 이상점을 검출하기 위한 기울기는 사이클별로 상이하게 설정될 수 있다. 배터리 충방전 사이클이 반복됨에 따라 SOH데이터의 기울기는 증가하게 되는데, 전처리부(30)는 사이클 후반으로 갈수록 이상점을 검출하기 위한 기울기를 순차적으로 증가시킴으로써 이상점 검출의 정확도를 향상시킬 수 있다.

전처리부(30)는 이상점 전후 사이클의 SOH값의 평균값을 이용하여 이상점을 보정할 수 있다. 전처리부(30)는 이상점으로 판단된 지점의 이전의 SOH값과 이후의 SOH값의 평균값을 이상점의 SOH값으로 대체함으로써 이상점의 SOH값을 보정할 수 있다.

전처리부(30)는 예를 들면, 이동 평균 필터(moving average filter)를 이용하여 SOH데이터를 보정할 수 있다. 전처리부(30)는 이동 평균 필터의 window length를 3으로 설정할 수 있다.

곡률 산출부(40)는 SOH데이터에서 곡률(curvature)을 산출할 수 있다. 곡률 산출부(40)는 SOH데이터의 시간축을 제곱근(square root)함수로 변환하여 곡률을 산출할 수 있다. 곡률 산출부(40)는 하기 수학식 1에 따라 곡률을 산출할 수 있다.

[수학식 1]

도4는 본 발명의 실시예에 따른 곡률 산출부의 동작을 설명하기 위한 개념도이다. 도4를 참조하면, 수학식1에서 k는 곡률을 의미하고, s는 사이클을 나타내는 X축값을 의미하고, α는 그래프의 접선이 X축과 이루는 내각을 의미할 수 있다.

다시 도1을 참조하면, 변곡점 검출부(50)는 기 설정된 임계치를 초과하는 곡률의 횟수가 기 설정된 임계 횟수를 초과하는 지점을 변곡점으로 검출할 수 있다. 변곡점 검출부(50)는 곡률 산출부(40)에서 산출된 곡률값이 기 설정된 임계치를 초과하는 지점을 검출한다. 변곡점 검출부(50)는 검출된 지점의 횟수가 기 설정된 임계 횟수를 초과하는 경우, 해당 지점을 변곡점으로 검출한다. 예를 들면, 본 발명의 실시예에서, 임계치는 2로 설정되고, 임계 횟수는 3으로 설정될 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 임계치와 임계 횟수는 배터리 종류와 시험 환경에 따라 상이하게 설정될 수 있으며, 실험 등에 의하여 경험적으로 산출될 수 있다.

판단부(60)는 변곡점을 이용하여 배터리의 건전성을 판단할 수 있다. 판단부(60)는 기 설정된 사이클내에 변곡점이 검출된 배터리를 비정상 배터리로 판단할 수 있다. 즉, 본 발명의 실시예에서 변곡점은 배터리의 SOH가 비정상적으로 변화하는 지점을 의미할 수 있으며, 판단부(60)는 변곡점이 발생되는 사이클이 특정 사이클 이내에 발생될 경우 해당 배터리를 비정상 배터리로 판단할 수 있다. 일반적으로 배터리의 건전성을 판단하기 위하여, 1년 내지 2년의 수명을 가지는 배터리에 대하여, 약 3개월에 걸쳐 500사이클 이상의 충방전 시험을 실시하며, 500사이클내에 80%이하로 용량이 감소하는 배터리는 비정상 배터리로 검출된다. 본 발명의 실시예에서는 판단부(60)는 250 내지 375사이클을 기준 사이클로 설정하여 배터리의 건전성을 판단함으로써 보다 빠른 시간안에 비정상 배터리를 검출할 수 있다.즉, 기존 500사이클을 기준으로 한 충방전 시험과 비교하여 최대 75%인 375사이클 이내에서 비정상 배터리를 검출할 수 있게 됨으로써 배터리 검출 기간을 획기적으로 단축시킬 수 있다.<표1>은 본 발명의 실시예 및 비교예를 설명하기 위하여 사용된 배터리 샘플을 나타낸다. 본 발명의 실시예에서는 A, B, C 총 3번의 테스트가 이루어졌으며, A, B테스트에는 각각 6개의 샘플 배터리가, C테스트에는 2개의 샘플 배터리가 사용되었다. A와 B 테스트에 사용된 배터리는 동일한 타입이고, C테스트에는 다른 타입의 배터리가 사용되었다. 각 테스트별 샘플들은 다른 로트(lot)에서 생산되었다.

Test	Sample	Battery Type	Lot
A	6	X	I
B	6	X	J
C	2	Y	K

도5 내지 도6은 본 발명의 실시예에 따른 연산부의 동작을 설명하기 위한 도면이고, 도7은 본 발명의 실시예에 따른 전처리부의 동작을 설명하기 위한 도면이고, 도8내지 도9는 본 발명의 실시예에 따른 곡률 산출부의 동작을 설명하기 위한 도면이고, 도10은 본 발명의 실시예에 따른 변곡점 검출부의 동작을 설명하기 위한 도면이고, 도11은 본 발명의 실시예에 따른 판단부의 동작을 설명하기 위한 도면이다.이하 도5 내지 도11에서 A테스트에 대한 1 내지 6 샘플 배터리는 각각 A_1 내지 A_6로 표현되고, B테스트에 대한 1 내지 6 샘플 배터리는 각각 B_1 내지 B_6로 표현되고, C테스트에 대한 1 내지 2샘플 배터리는 각각 C_1 내지 C_2로 표현된다.

도5는 데이터 입력부를 통하여 입력되는 배터리 충방전 데이터의 그래프를 나타낸다. 도5에서 X축은 배터리 충방전 사이클을 나타내며, Y축은 배터리 용량(Ah)를 나타낸다. A_1 내지 A_6와 B_1 내지 B_6는 동일한 타입의 배터리가 사용되었으며, C_1 내지 C_2는 다른 타입의 배터리가 사용되어 배터리 최대 용량이 상이함을 확인할 수 있다. 또한, 사이클이 진행됨에 따라 배터리의 용량이 점차 감소하는 것을 확인할 수 있다.

도6은 연산부에서 생성한 SOH데이터를 나타낸다. 도6에서 X축은 배터리 충방전 사이클을 나타내며, Y축은 배터리 최대 용량 대비 현재 남아 있는 용량의 상대적 비율인SOH값을 나타낸다. 사이클이 진행됨에 따라 모든 배터리의 SOH값이 점차 감소하는 것을 확인할 수 있으며, 감소율도 증가하는 것을 확인할 수 있다.

도7은 전처리부를 통하여 전처리된 SOH데이터를 나타낸다. 도7에서는 도6의 SOH데이터에서 이상점이 제거되었음을 확인할 수 있다.

도8은 SOH데이터 X축을 제곱근 함수로 변환한 그래프이다. 도8에서는 사이클의 진행에 따른 배터리의 SOH값의 변화를 선형적으로 판단할 수 있다.

도9는 SOH데이터 곡률을 그래프로 나타낸 것이다. 도9에서 X축은 배터리 충방전 사이클을 나타내며, Y축은 곡률을 나타낸다. A_1의 경우 B_1과 비교하여 상대적으로 전체적으로 곡률의 크기가 작게 나타나며, 곡률의 변화도 작게 나타나고 있다. 또한, B_1은 사이클이 진행됨에 따라 곡률의 변동폭이 크게 증가하는데 반하여, A_1은 변동폭이 상대적으로 완만함을 확인할 수 있다.

도10 내지 도11은 임계치를 적용하여 변곡점을 판단하는 과정을 나타낸다. 도10내지 도11에서 임계치는 2로 설정되었으며, 임계 횟수는 3으로 설정되었다. 즉, 도10의 곡률 그래프에서 2를 초과하는 곡률값이 3회를 초과하는 지점을 변곡점으로 검출하게 된다.

비교예에서는 500사이클 이내에 SOH값이 80%이하로 떨어지는 샘플 배터리를 비정상 배터리로 검출하였다. 비교예에 따르면, A_1 내지 A_6 샘플 배터리, B_5 내지 B_6 샘플 배터리 및 C_1 내지 C_2 샘플 배터리는 500사이클 이내에 SOH값이 80%이하로 떨어지는 지점이 검출되지 않아 정상 배터리로 판단되었다. B_1의 경우 370사이클에서SOH값이 80%이하로 떨어졌으며, B_2의 경우 392사이클에서 SOH값이 80%이하로 떨어졌으며, B_3의 경우 436사이클에서 SOH값이 80%이하로 떨어졌으며, B_4의 경우 471사이클에서 SOH값이 80%이하로 떨어졌다. 따라서, B_1은370사이클에서 비정상 배터리로 검출되었고, B_2는 392사이클에서 비정상 배터리로 검출되었고, B_3는 436사이클에서 비정상 배터리로 검출되었고, B_4는 471사이클에서 비정상 배터리로 검출되었다. 비교예에서 비정상 배터리 검출 평균 사이클은 417.25이다.

실시예에서는, 기준 사이클은 350회로 설정되었으며, 350사이클 이내에 변곡점이 검출된 경우 해당 샘플 배터리는 비정상 배터리로 검출되었다. 실시예에 따르면, 실험을 실시한 500사이클 이내에서 A_2를 제외한 모든 샘플 배터리의 변곡점이 검출되었다. A_1은 456사이클에서 변곡점이 검출되었고, A_3는 449사이클에서 변곡점이 검출되었고, A_4는 443사이클에서 변곡점이 검출되었고, A_5는 451사이클에서 변곡점이 검출되었고, A_6는 450사이클에서 변곡점이 검출되었고, B_1은 281사이클에서 변곡점이 검출되었고, B_2는 288사이클에서 변곡점이 검출되었고, B_3는 284사이클에서 변곡점이 검출되었고, B_4는 309사이클에서 변곡점이 검출되었고, B_5는 402사이클에서 변곡점이 검출되었고, B_6는 397사이클에서 변곡점이 검출되었고, C_1은 403사이클에서 변곡점이 검출되었고, C_2는은 403사이클에서 변곡점이 검출되었다. 이 중, 기준 사이클인 350회 이내에 변곡점이 검출된 B_1 내지 B_4는 비정상 배터리로 검출되었다. 실시예에서 비정상 배터리 검출 평균 사이클은 290.5이다.

비교예와 실시예를 비교해보면, 비정상 배터리 검출 평균 사이클이 417.25에서 290.5로 약30%이상 감소하였음을 확인할 수 있다. 실시예에 따르면 비정상 배터리를 검출하기 위한 기간은 약 1.8개월로써 비교예에 비하여 약 1.2개월 이상 단축되었다. 이에 따라, 비정상 배터리의 검출 시간을 획기적으로 단축하여 제품 출시 기간도 단축시킬 수 있다는 효과가 있다.

도12는 본 발명의 실시예에 따른 배터리 건전성 판단 방법의 순서도이다.

도12를 참조하면, 먼저 데이터 입력부는 배터리 충방전 데이터를 입력받는다. 배터리 충방전 데이터는 시간의 흐름에 따른 배터리의 전류 또는 용량을 측정한 데이터로, 외부 센서에서 측정되어 데이터 입력부로 입력될 수 있다(S1201).

다음으로, 연산부는 배터리 충방전 데이터를 이용하여 배터리의 SOH(State Of health)데이터를 생성한다. 본 발명의 실시예에서 SOH데이터별 배터리의 용량 비율에 대한 정보를 포함할 수 있다(S1202).

다음으로, 전처리부는 SOH데이터에서 이상점(outlier)을 검출한다. 전처리부는 SOH데이터상에서 SOH값이 기 설정된 기울기를 초과하여 0.8미만으로 감소한 이후 회복하는 지점을 상기 이상점으로 검출한다. 이 때, 이상점을 검출하기 위한 기울기는 사이클별로 상이하게 설정될 수 있다(S1203).

다음으로, 전처리부는 이상점 전후 사이클의 SOH값의 평균값을 이용하여 이상점을 보정한다. 전처리부는 이상점으로 판단된 지점의 이전의 SOH값과 이후의 SOH값의 평균값을 이상점의 SOH값으로 대체함으로써 이상점의 SOH값을 보정한다(S1204).

다음으로, 곡률 산출부는 SOH 데이터에서 곡률을 산출한다. 곡률 산출부는 SOH 데이터의 시간축을 제곱근(square root)함수로 변환하여 곡률을 산출한다(S1205).

다음으로, 변곡점 검출부는 기 설정된 임계치를 초과하는 곡률의 횟수가 기 설정된 임계 횟수를 초과하는 지점을 변곡점으로 검출한다. 변곡점 검출부는 곡률 산출부에서 산출된 곡률값이 기 설정된 임계치를 초과하는 지점을 검출한다. 변곡점 검출부는 검출된 지점의 횟수가 기 설정된 임계 횟수를 초과하는 경우, 해당 지점을 변곡점으로 검출한다(S1206).

다음으로, 판단부는 변곡점을 이용하여 배터리의 건전성을 판단할 수 있다. 판단부는 기 설정된 사이클내에 상기 변곡점이 검출된 배터리를 비정상 배터리로 판단한다. 판단부는 변곡점이 발생되는 사이클이 특정 사이클 이내에 발생될 경우 해당 배터리를 비정상 배터리로 판단한다. 본 발명의 실시예에서 판단부는 250 내지 400사이클을 기준 사이클로 설정하여 배터리의 건전성을 판단함으로써 보다 빠른 시간안에 비정상 배터리를 검출할 수 있다(S1207).

본 실시예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-programmable gate array) 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

1: 배터리 건전성 판단 장치
10: 데이터 입력부
20: 연산부
30: 전처리부
40: 곡률 산출부
50: 변곡점 검출부
60: 판단부

Claims

배터리 충방전 데이터를 입력받는 데이터 입력부;
상기 배터리 충방전 데이터를 이용하여 배터리의 SOH(State Of health)데이터를 생성하는 연산부;
상기 SOH데이터에서 곡률을 산출하는 곡률 산출부;
기 설정된 임계치를 초과하는 곡률의 횟수가 기 설정된 임계 횟수를 초과하는 지점을 변곡점으로 검출하는 변곡점 검출부; 및
상기 변곡점을 이용하여 배터리의 건전성을 판단하는 판단부를 포함하는 배터리 건전성 판단 장치.
제1항에 있어서,
상기 SOH 데이터에서 이상점(outlier)을 검출하여 보정하는 전처리부를 더 포함하는 배터리 건전성 판단 장치.
제2항에 있어서,
상기 전처리부는 상기 SOH 데이터상에서 SOH값이 기 설정된 기울기를 초과하여 0.8미만으로 감소한 이후 회복하는 지점을 상기 이상점으로 검출하는 배터리 건전성 판단 장치.
제2항에 있어서,
상기 전처리부는 상기 이상점 전후 사이클의 SOH값의 평균값을 이용하여 상기 이상점을 보정하는 배터리 건전성 판단 장치.
제4항에 있어서,
상기 전처리부는 이동 평균 필터(moving average filter)를 이용하여 상기 를 상기 SOH 데이터를 보정하는 배터리 건전성 판단 장치.
제1항에 있어서,
상기 판단부는 기 설정된 사이클내에 상기 변곡점이 검출된 배터리를 비정상 배터리로 판단하는 배터리 건전성 판단 장치.
제1항에 있어서,
상기 곡률 산출부는 상기 SOH 데이터의 시간축 데이터를 제곱근(square root)함수로 변환하여 상기 곡률을 산출하는 배터리 건전성 판단 장치.
배터리 충방전 데이터를 입력받는 단계;
상기 배터리 충방전 데이터를 이용하여 배터리의 SOH(State Of health)데이터를 생성하는 단계;
상기 SOH 데이터에서 곡률을 산출하는 단계;
기 설정된 임계치를 초과하는 곡률의 횟수가 기 설정된 임계 횟수를 초과하는 지점을 변곡점으로 검출하는 단계; 및
상기 변곡점을 이용하여 배터리의 건전성을 판단하는 단계를 포함하는 배터리 건전성 판단 방법.