KR20200102891A - Battery management system, battery management method and battery pack - Google Patents

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KR20200102891A
KR20200102891A KR1020190040954A KR20190040954A KR20200102891A KR 20200102891 A KR20200102891 A KR 20200102891A KR 1020190040954 A KR1020190040954 A KR 1020190040954A KR 20190040954 A KR20190040954 A KR 20190040954A KR 20200102891 A KR20200102891 A KR 20200102891A
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Abstract

Provided are a battery management system, a battery management method, and a battery pack. The battery management system separately sets a first process noise and a second process noise so that the ratio of the second process noise to the first process noise is greater than the reference ratio when estimated that a state of charge of a battery is within a nonlinear characteristic range. The first process noise is a value representing the reliability of a current integration model included in an extended Kalman filter. The second process noise is a value representing the reliability of an equivalent circuit model included in the extended Kalman filter.

Description

배터리 관리 시스템, 배터리 관리 방법 및 배터리 팩{BATTERY MANAGEMENT SYSTEM, BATTERY MANAGEMENT METHOD AND BATTERY PACK}Battery management system, battery management method and battery pack {BATTERY MANAGEMENT SYSTEM, BATTERY MANAGEMENT METHOD AND BATTERY PACK}

본 발명은, 확장 칼만 필터(Extended Kalmann Filter)를 이용하여, 배터리의 충전 상태를 추정하는, 배터리 관리 시스템, 배터리 관리 방법 및 배터리 팩에 관한 것이다. The present invention relates to a battery management system, a battery management method, and a battery pack for estimating a state of charge of a battery by using an extended Kalmann filter.

본 출원은 2019년 2월 22일자로 출원된 한국 특허출원 번호 제10-2019-0021449호에 대한 우선권주장출원으로서, 해당 출원의 명세서 및 도면에 개시된 모든 내용은 인용에 의해 본 출원에 원용된다.This application is an application for claiming priority for Korean Patent Application No. 10-2019-0021449 filed on February 22, 2019, and all contents disclosed in the specification and drawings of the application are incorporated herein by reference.

최근, 노트북, 비디오 카메라, 휴대용 전화기 등과 같은 휴대용 전자 제품의 수요가 급격하게 증대되고, 전기 자동차, 에너지 저장용 축전지, 로봇, 위성 등의 개발이 본격화됨에 따라, 반복적인 충방전이 가능한 고성능 배터리에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.Recently, as the demand for portable electronic products such as notebook computers, video cameras, and portable telephones has increased rapidly, and development of electric vehicles, energy storage batteries, robots, satellites, etc. is in full swing, high-performance batteries capable of repetitive charging and discharging have been developed. There is an active research on the Korean market.

현재 상용화된 배터리로는 니켈 카드뮴 전지, 니켈 수소 전지, 니켈 아연 전지, 리튬 배터리 등이 있는데, 이 중에서 리튬 배터리는 니켈 계열의 배터리에 비해 메모리 효과가 거의 일어나지 않아 충방전이 자유롭고, 자가 방전율이 매우 낮으며 에너지 밀도가 높은 장점으로 각광을 받고 있다.Currently commercialized batteries include nickel cadmium batteries, nickel hydride batteries, nickel zinc batteries, and lithium batteries, among which lithium batteries have little memory effect compared to nickel-based batteries, so charging and discharging are free and self-discharge rate is very high. It is in the spotlight for its low energy density and high energy density.

배터리의 충전 상태(SOC: State Of Charge)는, 배터리의 최대 용량(즉, 배터리가 완전히 충전되었을 때의 충전량)에 대한 현재 남아 있는 용량의 상대적 비율을 나타내고, 0~1 또는 0~100%의 범위에 있는 수치로 표현되는 것이 일반적이다.The state of charge (SOC) of the battery represents the relative ratio of the current remaining capacity to the maximum capacity of the battery (i.e., the amount of charge when the battery is fully charged), and 0 to 1 or 0 to 100% It is usually expressed as a number in a range.

충전 상태는, 배터리의 안전한 사용을 위해 반드시 필요하다. 충전 상태의 추정에 활용 가능한 암페어 카운팅(Ampere counting)은, 배터리를 통해 흐르는 전류의 크기 및 방향을 나타내는 전류값을 단위 시간(예, 0.01초)마다 적분함으로써, 배터리의 충전 상태를 주기적으로 결정하는 방식이다. 그런데, 배터리를 통해 전류가 흐르는 동안 전류 센서에 의해 측정된 전류는 실제 전류와 완전히 동일하지는 않다. 이 때문에, 암페어 카운팅만을 이용하여 배터리의 충전 상태를 추정해나갈 경우, 시간이 경과할수록 정확도가 점차 낮아진다. The state of charge is essential for the safe use of the battery. Ampere counting, which can be used for estimating the state of charge, is to periodically determine the state of charge of the battery by integrating the current value indicating the magnitude and direction of the current flowing through the battery every unit time (e.g., 0.01 seconds). This is the way. However, while current flows through the battery, the current measured by the current sensor is not completely the same as the actual current. For this reason, when estimating the state of charge of a battery using only amperage counting, the accuracy gradually decreases as time passes.

암페어 카운팅 외에, 배터리의 전기화학적 특성을 모사하도록 설계된 등가 회로 모델(ECM: Equivalent Circuit Model)을 이용하는 확장 칼만 필터가 배터리의 충전 상태를 추정하는 데에 활용되고 있다. 확장 칼만 필터는 측정 가능한 파라미터를 이용하여 특정 시스템 내부의 상태를 추정하는 확률 통계적인 알고리즘이라고 할 수 있다. In addition to amperage counting, an extended Kalman filter using an Equivalent Circuit Model (ECM) designed to simulate the electrochemical characteristics of a battery is being used to estimate the state of charge of the battery. The extended Kalman filter can be said to be a probabilistic statistical algorithm that estimates the state of a specific system using measurable parameters.

배터리는, 배터리의 충전 상태에 따라, 선형 특성(linear characteristics) 또는 비선형 특성(non-linear characteristics)을 가진다. 선형 특성은, 배터리가 충전 또는 방전되는 동안, 배터리의 충전 상태의 단위 변화량(예, 0.1%)에 대한 배터리의 전압의 변화량이 임계치 미만이 되는 특성을 의미한다. 반면, 비선형 특성은, 배터리가 충전 또는 방전되는 동안, 배터리의 충전 상태의 단위 변화량에 대한 배터리의 전압의 변화량이 상기 정전류의 크기에 연관된 임계치 이상이 되는 특성을 의미한다. 본 발명의 발명자는, 배터리의 충전 상태가 어느 정도 낮아진 상태에서는, 배터리의 충전 상태가 0%에 가까울수록 배터리의 비선형 특성이 강해지는 경향이 존재한다는 사실을 확인하였다.The battery has linear characteristics or non-linear characteristics according to the state of charge of the battery. The linear characteristic refers to a characteristic in which the amount of change in voltage of the battery with respect to the unit change amount (eg, 0.1%) of the state of charge of the battery becomes less than a threshold value while the battery is being charged or discharged. On the other hand, the nonlinear characteristic refers to a characteristic in which a change in a voltage of a battery with respect to a unit change in a state of charge of a battery becomes greater than or equal to a threshold associated with the magnitude of the constant current while the battery is being charged or discharged. The inventors of the present invention have confirmed that in a state in which the state of charge of the battery is lowered to some extent, the nonlinear characteristic of the battery tends to be stronger as the state of charge of the battery approaches 0%.

그런데, 등가 회로 모델은, 등가 회로 모델의 단순화를 위해, 배터리의 비선형 특성보다는 선형 특성을 잘 모사하도록 설계되는 것이 일반적이다. 따라서, 배터리의 충전 상태가 비선형 특성이 강하게 나타나는 범위 내인 경우, 확장 칼만 필터를 이용하여 추정된 배터리의 충전 상태와 실제의 충전 상태 간의 괴리가 무시할 수 없을 정도로 증대될 수 있다는 단점이 있다.By the way, in order to simplify the equivalent circuit model, the equivalent circuit model is generally designed to better simulate the linear characteristics rather than the nonlinear characteristics of the battery. Accordingly, when the state of charge of the battery is within a range in which the nonlinear characteristic is strongly exhibited, there is a disadvantage in that the difference between the state of charge of the battery estimated using the extended Kalman filter and the state of actual charge may not be ignored.

본 발명은, 배터리의 충전 상태가 배터리의 비선형 특성이 나타내는 범위 내인 동안에서도 배터리의 충전 상태를 정확하게 추정할 수 있는 배터리 관리 시스템 및 배터리 관리 방법과, 상기 배터리 관리 시스템을 포함하는 배터리 팩을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention provides a battery management system and a battery management method capable of accurately estimating the state of charge of a battery even while the state of charge of the battery is within a range indicated by the nonlinear characteristics of the battery, and a battery pack including the battery management system. There is a purpose.

본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허청구범위에 나타난 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.Other objects and advantages of the present invention can be understood by the following description, and will be more clearly understood by examples of the present invention. In addition, it will be easily understood that the objects and advantages of the present invention can be realized by the means shown in the claims and combinations thereof.

본 발명의 일 측면에 따른 배터리 관리 시스템은, 단위 시간마다, 배터리의 전압 및 전류를 나타내는 센싱 신호를 출력하도록 구성되는 센싱부; 및 상기 센싱부에 동작 가능하게 결합되는 제어부를 포함한다. 상기 제어부는, 확장 칼만 필터를 이용하여, 상기 센싱부에 의해 출력되는 상기 단위 시간마다의 상기 센싱 신호를 기초로, 상기 배터리의 충전 상태를 추정한다. 상기 제어부는, 상기 추정된 충전 상태가 비선형 특성 범위를 벗어난 경우, 제1 프로세스 노이즈에 대한 제2 프로세스 노이즈의 비율이 기준 비율과 동일하도록, 상기 제1 프로세스 노이즈 및 상기 제2 프로세스 노이즈를 개별적으로 설정한다. 상기 제어부는, 상기 추정된 충전 상태가 비선형 특성 범위 내인 경우, 상기 제1 프로세스 노이즈에 대한 상기 제2 프로세스 노이즈의 비율이 상기 기준 비율보다 크도록, 상기 제1 프로세스 노이즈 및 상기 제2 프로세스 노이즈를 개별적으로 설정한다. 상기 제1 프로세스 노이즈는, 상기 확장 칼만 필터에 포함된 전류 적산 모델의 신뢰도를 나타내는 값이다. 상기 제2 프로세스 노이즈는, 상기 확장 칼만 필터에 포함된 등가 회로 모델의 신뢰도를 나타내는 값이다.A battery management system according to an aspect of the present invention includes: a sensing unit configured to output a sensing signal representing voltage and current of a battery per unit time; And a control unit operatively coupled to the sensing unit. The control unit estimates a state of charge of the battery based on the sensing signal for each unit time output by the sensing unit using an extended Kalman filter. The control unit may individually separate the first process noise and the second process noise so that a ratio of the second process noise to the first process noise is equal to a reference ratio when the estimated state of charge is out of a nonlinear characteristic range. Set. The control unit, when the estimated state of charge is within a nonlinear characteristic range, the first process noise and the second process noise so that a ratio of the second process noise to the first process noise is greater than the reference ratio. Set individually. The first process noise is a value representing the reliability of the current integration model included in the extended Kalman filter. The second process noise is a value representing the reliability of an equivalent circuit model included in the extended Kalman filter.

상기 비선형 특성 범위는, 소정의 하한값과 소정의 상한값 사이일 수 있다.The nonlinear characteristic range may be between a predetermined lower limit and a predetermined upper limit.

상기 제어부는, 상기 추정된 충전 상태가 상기 비선형 특성 범위를 벗어난 경우, 상기 제1 프로세스 노이즈를 제1 소정의 기준값과 동일하게 설정하고, 상기 제2 프로세스 노이즈를 제2 소정의 기준값과 동일하게 설정할 수 있다. 상기 제1 소정의 기준값에 대한 상기 제2 소정의 기준값의 비율은, 상기 기준 비율과 동일할 수 있다.When the estimated state of charge is out of the nonlinear characteristic range, the control unit sets the first process noise equal to a first predetermined reference value, and sets the second process noise equal to a second predetermined reference value. I can. A ratio of the second predetermined reference value to the first predetermined reference value may be the same as the reference ratio.

상기 제어부는, 상기 추정된 충전 상태가 상기 비선형 특성 범위 내인 경우, 상기 제1 프로세스 노이즈를 제1 소정의 기준값보다 작은 제1 값으로 설정하고, 상기 제2 프로세스 노이즈를 제2 소정의 기준값과 동일하게 설정할 수 있다. 상기 제1 소정의 기준값에 대한 상기 제2 소정의 기준값의 비율은, 상기 기준 비율과 동일할 수 있다.When the estimated state of charge is within the nonlinear characteristic range, the control unit sets the first process noise to a first value smaller than a first predetermined reference value, and sets the second process noise equal to a second predetermined reference value. Can be set. A ratio of the second predetermined reference value to the first predetermined reference value may be the same as the reference ratio.

상기 제어부는, 상기 추정된 충전 상태가 상기 비선형 특성 범위 내인 경우, 상기 제1 프로세스 노이즈를 제1 소정의 기준값과 동일하게 설정하고, 상기 제2 프로세스 노이즈를 제2 소정의 기준값보다 큰 제2 값으로 설정할 수 있다. 상기 제1 소정의 기준값에 대한 상기 제2 소정의 기준값의 비율은, 상기 기준 비율과 동일할 수 있다.When the estimated state of charge is within the nonlinear characteristic range, the control unit sets the first process noise equal to a first predetermined reference value, and sets the second process noise to a second value greater than a second predetermined reference value. Can be set to A ratio of the second predetermined reference value to the first predetermined reference value may be the same as the reference ratio.

상기 제어부는, 상기 추정된 충전 상태가 상기 비선형 특성 범위 내인 경우, 상기 제1 프로세스 노이즈를 제1 소정의 기준값보다 작은 제3 값으로 설정하고, 상기 제2 프로세스 노이즈를 제2 소정의 기준값보다 큰 제4 값으로 설정할 수 있다. 상기 제1 소정의 기준값에 대한 상기 제2 소정의 기준값의 비율은, 상기 기준 비율과 동일할 수 있다.When the estimated state of charge is within the non-linear characteristic range, the control unit sets the first process noise to a third value smaller than a first predetermined reference value, and sets the second process noise to be greater than a second predetermined reference value. It can be set to the fourth value. A ratio of the second predetermined reference value to the first predetermined reference value may be the same as the reference ratio.

상기 제어부는, 상기 배터리의 최대 용량을 인덱스로서 이용하여, 최대 용량과 상한값 간의 대응 관계가 기록된 룩업 테이블로부터 상기 배터리의 상기 최대 용량에 연관된 상한값을 획득할 수 있다. 상기 비선형 특성 범위는, 소정의 하한값과 상기 획득된 상한값의 사이일 수 있다.The controller may obtain an upper limit value related to the maximum capacity of the battery from a lookup table in which a correspondence relationship between the maximum capacity and an upper limit value is recorded, using the maximum capacity of the battery as an index. The nonlinear characteristic range may be between a predetermined lower limit value and the obtained upper limit value.

상기 제어부는, 상기 추정된 충전 상태가 상기 비선형 특성 범위 내인 경우, 충전 상태와 보정 계수 간의 대응 관계가 기록된 룩업 테이블 및 관심 기간의 충전 상태 이력을 기초로, 보정값을 결정할 수 있다. 상기 제어부는, 상기 제2 소정의 기준값과 상기 보정값을 합산하여, 상기 제2 값을 결정할 수 있다. 상기 관심 기간은, 상기 배터리의 충전 상태가 상기 비선형 특성 범위 내인 것으로 연속적으로 추정되고 있는 가장 최근의 기간일 수 있다.When the estimated state of charge is within the nonlinear characteristic range, the control unit may determine a correction value based on a lookup table in which a correspondence relationship between the state of charge and a correction factor is recorded and a state of charge history of an interest period. The controller may determine the second value by summing the second predetermined reference value and the correction value. The interest period may be the most recent period in which the state of charge of the battery is continuously estimated to be within the nonlinear characteristic range.

본 발명의 다른 측면에 따른 배터리 팩은, 상기 배터리 관리 시스템을 포함한다.A battery pack according to another aspect of the present invention includes the battery management system.

본 발명의 또 다른 측면에 따른 배터리 관리 방법은, 확장 칼만 필터를 이용하여, 배터리의 전압 및 전류를 나타내는 단위 시간마다의 센싱 신호를 기초로, 상기 배터리의 충전 상태를 추정하는 단계; 상기 추정된 충전 상태가 비선형 특성 범위 내인지 여부를 판정하는 단계; 상기 추정된 충전 상태가 상기 비선형 특성 범위를 벗어난 경우, 제1 프로세스 노이즈에 대한 제2 프로세스 노이즈의 비율이 기준 비율과 동일하도록, 상기 제1 프로세스 노이즈 및 상기 제2 프로세스 노이즈를 개별적으로 설정하는 단계; 및 상기 추정된 충전 상태가 비선형 특성 범위 내인 경우, 상기 제1 프로세스 노이즈에 대한 상기 제2 프로세스 노이즈의 비율이 상기 기준 비율보다 크도록, 상기 제1 프로세스 노이즈 및 상기 제2 프로세스 노이즈를 개별적으로 설정하는 단계를 포함한다. 상기 제1 프로세스 노이즈는, 상기 확장 칼만 필터에 포함된 전류 적산 모델의 신뢰도를 나타내는 값이다. 상기 제2 프로세스 노이즈는, 상기 확장 칼만 필터에 포함된 등가 회로 모델의 신뢰도를 나타내는 값이다.A battery management method according to another aspect of the present invention includes: estimating a state of charge of the battery based on a sensing signal for each unit time representing a voltage and a current of a battery, using an extended Kalman filter; Determining whether the estimated state of charge is within a nonlinear characteristic range; When the estimated state of charge is out of the nonlinear characteristic range, individually setting the first process noise and the second process noise such that a ratio of the second process noise to the first process noise is the same as a reference ratio. ; And when the estimated state of charge is within a nonlinear characteristic range, the first process noise and the second process noise are individually set so that a ratio of the second process noise to the first process noise is greater than the reference ratio. It includes the step of. The first process noise is a value representing the reliability of the current integration model included in the extended Kalman filter. The second process noise is a value representing the reliability of an equivalent circuit model included in the extended Kalman filter.

상기 방법은, 상기 배터리의 최대 용량을 인덱스로서 이용하여, 최대 용량과 상한값 간의 대응 관계가 기록된 룩업 테이블로부터 상기 배터리의 상기 최대 용량에 연관된 상한값을 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 비선형 특성 범위는, 소정의 하한값과 상기 획득된 상한값 사이일 수 있다.The method may further include obtaining an upper limit value associated with the maximum capacity of the battery from a lookup table in which a correspondence relationship between the maximum capacity and an upper limit value is recorded by using the maximum capacity of the battery as an index. The nonlinear characteristic range may be between a predetermined lower limit value and the obtained upper limit value.

본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 따르면, 배터리의 충전 상태가 비선형 특성 범위 내인 동안에서도 배터리의 충전 상태를 정확하게 추정할 수 있다.According to at least one of the embodiments of the present invention, it is possible to accurately estimate the state of charge of the battery even while the state of charge of the battery is within the nonlinear characteristic range.

또한, 배터리가 퇴화될수록 점차 저하되는 배터리의 최대 용량을 기초로 상기 비선형 특성 범위를 조절함으로써, 배터리의 충전 상태를 더욱 정확하게 추정할 수 있다.In addition, by adjusting the nonlinear characteristic range based on the maximum capacity of the battery that gradually decreases as the battery deteriorates, the state of charge of the battery can be more accurately estimated.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects that are not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description of the claims.

본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 한 실시예를 예시하는 것이며, 후술하는 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 팩의 구성을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 배터리에 대한 등가 회로 모델을 시각화한 회로 구성을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 3은 배터리에 연관된 SOC-OCV 커브를 예시적으로 보여주는 그래프이다.
도 4는 배터리의 비선형 특성 범위를 결정하는 데에 참조되는 룩업 테이블을 예시적으로 보여준다.
도 5는 제1 프로세스 노이즈와 제2 프로세스 노이즈를 결정하는 데에 참조되는 룩업 테이블을 예시적으로 보여준다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 배터리 관리 방법을 예시적으로 보여주는 순서도이다.
The following drawings attached to the present specification illustrate one embodiment of the present invention, and serve to further understand the technical idea of the present invention together with the detailed description to be described later, so the present invention is limited to the matters described in such drawings. And should not be interpreted.
1 is a diagram showing an exemplary configuration of a battery pack according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating an exemplary circuit configuration visualizing an equivalent circuit model for a battery.
3 is a graph exemplarily showing a SOC-OCV curve related to a battery.
4 exemplarily shows a lookup table referred to in determining the range of nonlinear characteristics of a battery.
5 exemplarily shows a look-up table referenced to determine the first process noise and the second process noise.
6 is a flowchart illustrating a battery management method according to another embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다. Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Prior to this, terms or words used in the specification and claims should not be construed as being limited to their usual or dictionary meanings, and the inventors appropriately explain the concept of terms in order to explain their own invention in the best way. Based on the principle that it can be defined, it should be interpreted as meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention.

따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다. Accordingly, the embodiments described in the present specification and the configurations shown in the drawings are only the most preferred embodiment of the present invention, and do not represent all the technical spirit of the present invention, and thus various alternatives that can be substituted for them at the time of application It should be understood that there may be equivalents and variations.

제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어들은, 다양한 구성요소들 중 어느 하나를 나머지와 구별하는 목적으로 사용되는 것이고, 그러한 용어들에 의해 구성요소들을 한정하기 위해 사용되는 것은 아니다.Terms including an ordinal number, such as first and second, are used for the purpose of distinguishing one of various elements from the others, and are not used to limit the elements by such terms.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 <제어 유닛>과 같은 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.Throughout the specification, when a part "includes" a certain component, it means that other components may be further included, rather than excluding other components unless specifically stated to the contrary. In addition, terms such as <control unit> described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, and may be implemented by hardware, software, or a combination of hardware and software.

덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.In addition, throughout the specification, when a part is said to be "connected" to another part, it is not only "directly connected", but also "indirectly connected" with another element interposed therebetween. Include.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리팩의 구성을 예시적으로 나타낸 도면이고, 도 2는 배터리에 대한 등가 회로 모델을 시각화한 회로 구성을 예시적으로 보여주며, 도 3은 배터리(20)에 연관된 SOC-OCV 커브를 예시적으로 보여주는 그래프이다.1 is a diagram illustrating an exemplary configuration of a battery pack according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 exemplarily shows a circuit configuration visualizing an equivalent circuit model for a battery, and FIG. 3 is a battery 20 ) Is a graph showing an example SOC-OCV curve associated with.

도 1을 참조하면, 배터리팩(10)은, 전기 자동차 등과 같은 전력 시스템(1)에 요구되는 전기 에너지를 제공하기 위한 것으로서, 배터리(20), 스위치(30) 및 배터리 관리 시스템(100)를 포함한다.Referring to FIG. 1, the battery pack 10 is for providing electric energy required for a power system 1 such as an electric vehicle, and includes a battery 20, a switch 30, and a battery management system 100. Include.

배터리(20)는, 적어도 하나의 배터리 셀을 포함한다. 각 배터리 셀은, 예컨대 리튬 이온 배터리일 수 있다. 물론, 배터리 셀의 종류가 리튬 이온 배터리에 한정되는 것은 아니며, 반복적인 충방전이 가능한 것이라면 특별히 한정되지 않는다. 배터리(20)에 포함된 각 배터리 셀은, 다른 배터리 셀과 직렬 또는 병렬로 전기적으로 연결된다.The battery 20 includes at least one battery cell. Each battery cell may be, for example, a lithium ion battery. Of course, the type of battery cell is not limited to the lithium ion battery, and is not particularly limited as long as it can be repeatedly charged and discharged. Each battery cell included in the battery 20 is electrically connected to other battery cells in series or parallel.

스위치(30)는, 배터리(20)의 충방전을 위한 전류 경로에 설치된다. 스위치(30)의 제어 단자는 제어부(120)에 전기적으로 연결 가능하게 제공된다. 스위치(30)는, 제어부(120)에 의해 출력되는 스위칭 신호(SS)에 응답하여, 스위칭 신호(SS)의 듀티비에 따라 온오프 제어된다.The switch 30 is installed in a current path for charging and discharging the battery 20. The control terminal of the switch 30 is provided to be electrically connected to the control unit 120. The switch 30 is turned on and off according to the duty ratio of the switching signal SS in response to the switching signal SS output by the controller 120.

배터리 관리 시스템(100)은, 배터리(20)의 관리를 위해 제공된다. 배터리 관리 시스템(100)은, 배터리(20)의 SOC를 주기적으로 결정하기 위해, 배터리(20)의 양극 단자 및 음극 단자에 전기적으로 연결 가능하도록 제공된다. 배터리 관리 시스템(100)은, 센싱부(110), 제어부(120), 메모리부(130) 및 통신부(140)를 포함한다.The battery management system 100 is provided for management of the battery 20. The battery management system 100 is provided to be electrically connected to the positive terminal and the negative terminal of the battery 20 in order to periodically determine the SOC of the battery 20. The battery management system 100 includes a sensing unit 110, a control unit 120, a memory unit 130, and a communication unit 140.

센싱부(110)는, 단위 시간마다, 배터리(20)의 SOC에 연관된 여러 파라미터들(예, 배터리(20)의 전압, 전류, 온도)을 검출하도록 구성된다. 센싱부(110)는, 전류 센서(111) 및 전압 센서(112)를 포함한다. 이하에서는, 센싱부(110)가 및 온도 센서(113)도 포함하는 것으로 가정한다.The sensing unit 110 is configured to detect various parameters related to the SOC of the battery 20 (eg, voltage, current, temperature of the battery 20) per unit time. The sensing unit 110 includes a current sensor 111 and a voltage sensor 112. Hereinafter, it is assumed that the sensing unit 110 also includes a temperature sensor 113.

전류 센서(111)는, 배터리(20)의 충방전 경로에 전기적으로 연결 가능하도록 제공된다. 전류 센서(111)는, 배터리(20)를 통해 흐르는 전류를 검출하고, 검출된 전류를 나타내는 제1 센싱 신호(SI)를 제어부(120)에게 출력하도록 구성된다. 홀 효과 센서 또는 션트 저항 등이 전류 센서(111)로서 이용될 수 있다.The current sensor 111 is provided to be electrically connected to the charge/discharge path of the battery 20. The current sensor 111 is configured to detect a current flowing through the battery 20 and to output a first sensing signal SI representing the detected current to the controller 120. A Hall effect sensor or a shunt resistor or the like may be used as the current sensor 111.

전압 센서(112)는, 배터리(20)의 양극 단자와 음극 단자에 전기적으로 연결 가능하도록 제공된다. 전압 센서(112)는, 배터리(20)에 걸친 전압(즉, 배터리(20)의 양극 단자와 음극 단자 사이의 전위차)을 검출하고, 검출된 전압을 나타내는 제2 센싱 신호(SV)를 제어부(120)에게 출력하도록 구성된다.The voltage sensor 112 is provided to be electrically connected to the positive terminal and the negative terminal of the battery 20. The voltage sensor 112 detects a voltage across the battery 20 (that is, a potential difference between the positive terminal and the negative terminal of the battery 20), and controls a second sensing signal SV representing the detected voltage ( 120).

온도 센서(113)는, 배터리(20)로부터 소정 거리 내의 영역의 온도를 배터리(20)의 온도로서 검출하고, 검출된 온도를 나타내는 제3 센싱 신호(ST)를 제어부(120)에게 출력하도록 구성된다.The temperature sensor 113 is configured to detect a temperature of an area within a predetermined distance from the battery 20 as the temperature of the battery 20 and output a third sensing signal ST indicating the detected temperature to the controller 120 do.

제어부(120)는, 센싱부(110), 메모리부(130), 통신부(140) 및 스위치(30)에 동작 가능하게 결합된다. 제어부(120)는, 하드웨어적으로, ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다. The control unit 120 is operatively coupled to the sensing unit 110, the memory unit 130, the communication unit 140, and the switch 30. In hardware, the control unit 120 includes application specific integrated circuits (ASICs), digital signal processors (DSPs), digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs), field programmable gate arrays (FPGAs), and microprocessors. It may be implemented using at least one of (microprocessors) and electrical units for performing other functions.

제어부(120)는, 센싱부(110)에 의해 출력되는 제1 센싱 신호(SI), 제2 센싱 신호(SV) 및 제3 센싱 신호(ST)를 주기적으로 수신하도록 구성된다. 제어부(120)는, 제어부(120)에 포함된 ADC(analog-to-digital converter)를 이용하여, 단위 시간마다 수신되는 아날로그 형태의 제1 센싱 신호(SI), 제2 센싱 신호(SV) 및 제3 센싱 신호(ST) 각각을 디지털 형태의 전류값, 전압값 및 온도값으로 변환한 다음, 메모리부(130)에 저장할 수 있다. 즉, 메모리부(130)에는, 배터리(20)의 전류 이력, 전압 이력, 온도 이력 및 SOC 이력 중 적어도 하나가 단위 시가마다 저장될 수 있다.The controller 120 is configured to periodically receive a first sensing signal SI, a second sensing signal SV, and a third sensing signal ST output by the sensing unit 110. The control unit 120 uses an analog-to-digital converter (ADC) included in the control unit 120 to provide a first sensing signal SI, a second sensing signal SV, and Each of the third sensing signals ST may be converted into a digital current value, a voltage value, and a temperature value, and then stored in the memory unit 130. That is, at least one of current history, voltage history, temperature history, and SOC history of the battery 20 may be stored in the memory unit 130 for each unit market price.

메모리부(130)는, 제어부(120)에 동작 가능하게 결합된다. 메모리부(130)에는, 후술할 단계들을 실행하는 데에 필요한 프로그램 및 각종 데이터가 저장될 수 있다. 메모리부(130)는, 예컨대 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), SSD 타입(Solid State Disk type), SDD 타입(Silicon Disk Drive type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 램(random access memory; RAM), SRAM(static random access memory), 롬(read-only memory; ROM), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), PROM(programmable read-only memory) 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.The memory unit 130 is operatively coupled to the control unit 120. In the memory unit 130, programs and various data necessary for executing steps to be described later may be stored. The memory unit 130 is, for example, a flash memory type, a hard disk type, a solid state disk type, an SDD type, a multimedia card micro type (multimedia card micro type), random access memory (RAM), static random access memory (SRAM), read-only memory (ROM), electrically erasable programmable read-only memory (EEPROM), programmable read-only memory (PROM) ) May include at least one type of storage medium.

통신부(140)는, 전력 시스템(1)에 포함된 외부 디바이스(2)에 통신 가능하게 결합될 수 있다. 외부 디바이스(2)는, 예컨대, ECU(Electronic Control Unit)일 수 있다. 통신부(140)는, 외부 디바이스(2)로부터의 명령 메시지를 수신하고, 수신된 명령 메시지를 제어부(130)에게 제공할 수 있다. 상기 명령 메시지는, 배터리 관리 시스템(100)의 특정 기능(예, SOC의 추정, 스위치(30)의 온오프 제어)의 활성화를 요구하는 메시지일 수 있다. 통신부(140)는, 제어부(130)로부터의 통지 메시지를 외부 디바이스(2)에게 전달할 수 있다. 상기 통지 메시지는, 제어부(130)에 의해 실행된 기능의 결과(예, 추정된 SOC)를 외부 디바이스(2)에게 알리기 위한 메시지일 수 있다. 예를 들어, 통신부(140)는, 외부 디바이스(2)와 LAN(local area network), CAN(controller area network), 데이지 체인과 같은 유선 네트워크 및/또는 블루투스, 지그비, 와이파이 등의 근거리 무선 네트워크를 통해 통신할 수 있다.The communication unit 140 may be communicatively coupled to an external device 2 included in the power system 1. The external device 2 may be, for example, an Electronic Control Unit (ECU). The communication unit 140 may receive a command message from the external device 2 and provide the received command message to the controller 130. The command message may be a message requesting activation of a specific function of the battery management system 100 (eg, SOC estimation, on/off control of the switch 30). The communication unit 140 may transmit a notification message from the control unit 130 to the external device 2. The notification message may be a message for informing the external device 2 of the result of a function executed by the controller 130 (eg, an estimated SOC). For example, the communication unit 140 may connect an external device 2 and a wired network such as a local area network (LAN), a controller area network (CAN), and a daisy chain, and/or a short-range wireless network such as Bluetooth, ZigBee, and Wi-Fi. Can communicate through.

제어부(120)는, 배터리(20)의 최대 용량을 결정하도록 구성된다. 최대 용량은, 배터리(20)에 현재 최대로 저장 가능한 전하량을 나타낸다. 즉, 최대 용량은, SOC가 1(=100%)인 SOC가 0(=0%)가 될 때까지 배터리(20)를 방전시키는 동안에 흐르는 전류의 적산값과 동일하다. 배터리(20)가 퇴화될수록, 배터리(20)의 최대 용량은 점차 감소한다. 용량 유지율(capacity retention ratio)은, SOH(State Of Health)라고 칭할 수도 있는 용어로서, 배터리(2)가 초기 상태(BOL: Beginning Of Life)였을 때의 최대 용량(즉, 초기 최대 용량)을 100으로 하였을 때에, 배터리(20)의 현재의 최대 용량의 비율을 나타낸다.The control unit 120 is configured to determine the maximum capacity of the battery 20. The maximum capacity represents the amount of electric charge that can currently be stored in the battery 20. That is, the maximum capacity is equal to the accumulated value of the current flowing while discharging the battery 20 until the SOC of which the SOC is 1 (=100%) becomes 0 (=0%). As the battery 20 deteriorates, the maximum capacity of the battery 20 gradually decreases. The capacity retention ratio is a term that can also be referred to as SOH (State Of Health), and the maximum capacity (that is, the initial maximum capacity) when the battery 2 is in its initial state (BOL: Beginning Of Life) is 100 When set to, indicates the ratio of the current maximum capacity of the battery 20.

일 예로, 제어부(120)는, 배터리(20)의 내부 저항(internal resistance)을 연산한 다음, 연산된 내부 저항과 기준 저항 간의 차이를 기초로 배터리(20)의 최대 용량(또는 용량 유지율)을 결정할 수 있다. For example, the controller 120 calculates the internal resistance of the battery 20, and then calculates the maximum capacity (or capacity retention rate) of the battery 20 based on the difference between the calculated internal resistance and the reference resistance. You can decide.

다른 예로, 제어부(120)는, 다음의 수학식 1을 이용하여, 배터리(20)가 충방전되는 서로 다른 두 시점 각각에서의 SOC 및 상기 두 시점 사이의 기간 동안의 전류 적산값을 기초로, 배터리(20)의 최대 용량(또는 용량 유지율)을 결정할 수 있다. 두 시점 중 앞의 시점을 t1, 뒤의 시점을 t2라고 해보자.As another example, the controller 120 uses the following Equation 1, based on the SOC at each of two different times when the battery 20 is charged and discharged, and the accumulated current value for a period between the two times, The maximum capacity (or capacity retention rate) of the battery 20 may be determined. Let's say that the first of the two viewpoints is t 1 and the latter is t 2 .

<수학식 1><Equation 1>

Figure pat00001
Figure pat00001

수학식 1에서, Qmax_BOL는 상기 초기 최대 용량, SOC1은 시점 t1에서 추정된 SOC, SOC2은 시점 t2에서 추정된 SOC, ΔSOC는 SOC1과 SOC2 간의 차이, it는 시점 t1과 시점 t2 사이의 시점 t에서 검출된 전류를 나타내는 전류값, ΔC은 시점 t1과 시점 t2 사이의 기간 동안의 전류 적산값, Qmax_deg는 시점 t2에서의 배터리(20)의 최대 용량, CRRdeg는 시점 t2에서의 배터리(20)의 용량유지율을 나타낸다. Qmax_BOL는, 미리 정해진 값으로서, 메모리부(130)에 미리 저장되어 있을 수 있다.In Equation 1, Q max_BOL is the initial maximum capacity, SOC 1 is the SOC estimated at time t 1 , SOC 2 is the SOC estimated at time t 2 , ΔSOC is the difference between SOC 1 and SOC 2 , i t is the time t Current value representing the current detected at time t between 1 and t 2 , ΔC is the accumulated current value for the period between time t 1 and time t 2 , and Q max_deg is the maximum of the battery 20 at time t 2 The capacity, CRR deg , represents the capacity maintenance rate of the battery 20 at the time point t 2 . Q max_BOL is a predetermined value and may be stored in advance in the memory unit 130.

수학식 1과 관련하여, ΔSOC가 지나치게 작은 경우, Qmax_deg가 실제와는 큰 차이를 보일 수 있다. 따라서, 제어부(120)는, ΔSOC가 소정값(예, 0.5) 이상인 경우에 한하여, 수학식 1을 이용하여 배터리(20)의 최대 용량(또는 용량 유지율)을 결정하도록 구성될 수 있다. 제어부(120)는, ΔSOC가 소정값(예, 0.5) 미만인 동안에는, 가장 마지막으로 추정되었던 최대 용량(또는 용량 유지율)을 현재의 최대 용량(또는 용량 유지율)로서 활용할 수 있다.Regarding Equation 1, when ΔSOC is too small, Q max_deg may show a large difference from the actual value. Accordingly, the controller 120 may be configured to determine the maximum capacity (or capacity retention rate) of the battery 20 using Equation 1 only when ΔSOC is equal to or greater than a predetermined value (eg, 0.5). While ΔSOC is less than a predetermined value (eg, 0.5), the control unit 120 may utilize the last estimated maximum capacity (or capacity retention rate) as the current maximum capacity (or capacity retention rate).

지금부터는, 제어부(120)에 의해 실행되는, 배터리(20)의 SOC를 추정하기 위한 동작을 상세히 설명하기로 한다.From now on, an operation for estimating the SOC of the battery 20, which is executed by the control unit 120, will be described in detail.

먼저, 암페어 카운팅에 기반하는 전류 적산 모델은, 다음의 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.First, a current integration model based on amperage counting may be expressed as Equation 2 below.

<수학식 2><Equation 2>

Figure pat00002
Figure pat00002

수학식 2에 사용된 기호들에 대해 설명하면 다음과 같다. Δt는 주기 당 시간 길이(즉, 상기 단위 시간)를 나타낸다. k는 상기 단위 시간이 경과할 때마다 1씩 증가하는 시간 인덱스로서, 소정의 이벤트가 발생한 시점으로부터 현재까지 경과된 주기의 수를 나타낸다. 예컨대, 상기 이벤트는, 배터리(20)의 전압이 안정화된 상태에서 배터리(20)의 충방전이 시작되는 것일 수 있다. 배터리(20)의 전압이 안정화된 상태란, 장기간에 걸쳐 배터리(20)를 통해 전류가 흐르지 않은 결과로서, 배터리(20)의 전압이 일정하게 유지되는 상태일 수 있다. 이 경우, SOCe[0]는, 상기 이벤트가 발생된 시점에서의 배터리(20)의 개방 전압(OCV: Open Circuit Voltage)을 인덱스로서 이용하여, 배터리(20)를 위한 SOC-OCV 커브로부터 결정될 수 있다. SOC-OCV 커브는, 배터리(20)의 OCV와 SOC 간의 대응 관계를 나타내는 데이터 세트로서, 메모리부(130)에 미리 저장되어 있을 수 있다.The symbols used in Equation 2 will be described as follows. Δt represents the length of time per cycle (ie, the unit time). k is a time index that increases by 1 each time the unit time elapses, and represents the number of periods that have elapsed from the time when a predetermined event occurs to the present. For example, the event may be that charging and discharging of the battery 20 is started while the voltage of the battery 20 is stabilized. The state in which the voltage of the battery 20 is stabilized may be a state in which the voltage of the battery 20 is kept constant as a result of no current flowing through the battery 20 for a long period of time. In this case, SOC e [0] is determined from the SOC-OCV curve for the battery 20 using the open circuit voltage (OCV) of the battery 20 at the time the event occurs as an index. I can. The SOC-OCV curve is a data set representing a correspondence relationship between OCV and SOC of the battery 20 and may be previously stored in the memory unit 130.

수학식 2에서, i[k+1]는 현 주기에서 검출된 전류, SOCe[k]는 이전의 SOC를 나타낸다. 이전의 SOC란, 시간 인덱스 k+1가 현 주기에 대응한다고 할 때, 이전 주기(시간 인덱스 k에 대응)에서 전류 적산 모델 또는 확장 칼만 필터를 이용하여 결정된 SOC를 의미한다. SOC[k+1]는, 전류 적산 모델로부터 결정된 현재의 SOC이다. 수학식 2에서, i[k+1]은 i[k]로 대체될 수도 있다.In Equation 2, i[k+1] represents the current detected in the current period, and SOC e [k] represents the previous SOC. The previous SOC means an SOC determined using a current integration model or an extended Kalman filter in the previous period (corresponding to the time index k) when the time index k+1 corresponds to the current period. SOC[k+1] is the current SOC determined from the current integration model. In Equation 2, i[k+1] may be replaced with i[k].

확장 칼만 필터는, 수학식 2로 표현되는 전류 적산 모델과 함께, 배터리(20)를 위한 등가 회로 모델(200)을 추가적으로 활용하여, 배터리(20)의 SOC를 주기적으로 갱신하기 위한 알고리즘이다.The extended Kalman filter is an algorithm for periodically updating the SOC of the battery 20 by additionally utilizing the equivalent circuit model 200 for the battery 20 in addition to the current integration model represented by Equation 2.

지금부터, 등가 회로 모델(200)을 설명한다. 도 2를 참조하면, 등가 회로 모델(200)은, 개방 전압원(210), 옴 저항(R1) 및 RC 페어(220)를 포함한다. From now on, the equivalent circuit model 200 will be described. Referring to FIG. 2, the equivalent circuit model 200 includes an open circuit voltage source 210, an ohmic resistor R 1 , and an RC pair 220.

개방 전압원(210)은, 장시간에 걸쳐 전기화학적으로 안정화된 배터리(20)의 양극과 음극 사이의 전위차인 개방 전압을 모사하는 것이다. 개방 전압원(210)에 의해 출력되는 개방 전압은, 배터리(20)의 SOC와 비선형적인 함수 관계를 가진다. 즉, OCV = f1(SOC)이고, SOC = f2(OCV)로서, f1 및 f2는 서로의 역함수이다. 예를 들어, 도 3을 참조하면, 3.3 V = f1(0.5)이고, 0.7 = f2(3.47)이다.The open-circuit voltage source 210 simulates an open-circuit voltage that is a potential difference between the positive electrode and the negative electrode of the battery 20 electrochemically stabilized over a long period of time. The open-circuit voltage output by the open-circuit voltage source 210 has a nonlinear functional relationship with the SOC of the battery 20. That is, OCV = f 1 (SOC) and SOC = f 2 (OCV), where f 1 and f 2 are inverse functions of each other. For example, referring to FIG. 3, 3.3 V = f 1 (0.5) and 0.7 = f 2 (3.47).

개방 전압원(210)에 의해 출력되는 개방 전압(OCV)은, 사전 실험을 통해 다양한 SOC와 온도별로 미리 정해져 있을 수 있다.The open-circuit voltage (OCV) output by the open-circuit voltage source 210 may be predetermined for various SOCs and temperatures through a preliminary experiment.

옴 저항(R1)은, 배터리(20)의 IR 드롭(V1)에 연관된다. IR 드롭은, 배터리(20)의 충방전 시에 배터리(20)의 양단에 걸친 전압의 순간적인 변화분을 칭한다. 예컨대, 무부하 상태의 배터리(20)에 대한 충전이 개시되는 시점에 측정되는 배터리(20)의 전압은 개방 전압보다 크다. 다른 예로, 무부하 상태의 배터리(20)에 대한 방전이 개시되는 시점에 측정되는 배터리(20)의 전압은 개방 전압보다 작다. 옴 저항(R1) 역시 사전 실험을 통해 다양한 SOC와 온도별로 미리 정해져 있을 수 있다.The ohmic resistance R 1 is related to the IR drop V 1 of the battery 20. The IR drop refers to an instantaneous change in voltage across both ends of the battery 20 during charging and discharging of the battery 20. For example, the voltage of the battery 20 measured when charging the battery 20 in the no-load state is started is greater than the open-circuit voltage. As another example, the voltage of the battery 20 measured when discharging the battery 20 in the no-load state starts is less than the open-circuit voltage. The ohmic resistance (R 1 ) may also be predetermined for various SOCs and temperatures through a pre-experiment.

RC 페어(220)는, 배터리(20)의 전기 이중층(electric double layer) 등에 의해 유도되는 오버 포텐셜('분극 전압'이라고 칭할 수도 있음)(V2)을 출력하는 것으로서, 서로 병렬 연결된 저항(R2)과 커패시턴스(C2)를 포함한다. 오버 포텐셜(V2)은 '분극 전압'이라고 칭할 수도 있다. RC 페어(220)의 시상수(time constant)는, 저항(R2)과 커패시턴스(C2)의 곱이며, 사전 실험을 통해 다양한 충전상태 및 온도별로 미리 정해져 있을 수 있다. Vecm은, 등가 회로 모델(200)의 출력 전압을 나타낸다. Vecm은, 개방 전압원(210)에 의한 개방 전압(OCV), 옴 저항(R1)에 의한 IR 드롭(V1) 및 RC 페어(220)에 의한 오버 포텐셜(V2)의 합과 동일하다.The RC pair 220 outputs an over potential (may also be referred to as'polarization voltage') V 2 induced by an electric double layer of the battery 20 and the like, and a resistance R 2 ) and capacitance (C 2 ). The over potential (V 2 ) may also be referred to as a'polarization voltage'. The time constant of the RC pair 220 is a product of resistance (R 2 ) and capacitance (C 2 ), and may be predetermined for various charging states and temperatures through prior experiments. V ecm represents the output voltage of the equivalent circuit model 200. V ecm is equal to the sum of the open-circuit voltage (OCV) by the open-circuit voltage source 210, the IR drop (V 1 ) by the ohmic resistance (R 1 ), and the over potential (V 2 ) by the RC pair 220 .

등가 회로 모델(200)에서, 현 주기의 오버 포텐셜은 아래의 수학식 3과 같이 표현될 수 있다.In the equivalent circuit model 200, the over potential of the current period may be expressed as Equation 3 below.

<수학식 3><Equation 3>

Figure pat00003
Figure pat00003

수학식 3에서, R2[k+1]는 현 주기의 제2 저항(R2)의 저항값, τ[k+1]는 RC 페어(220)의 시상수, V2[k]은 이전 주기의 오버 포텐셜, V2[k+1]은 현 주기의 오버 포텐셜을 나타낸다. 수학식 3에서, i[k+1]은 i[k]로 대체될 수도 있다. 상기 이벤트가 발생된 시점의 오버 포텐셜 V2[0]은, 0 V일 수 있다. In Equation 3, R 2 [k+1] is the resistance value of the second resistance R 2 of the current period, τ[k+1] is the time constant of the RC pair 220, and V 2 [k] is the previous period The over potential of, V 2 [k+1] represents the over potential of the current period. In Equation 3, i[k+1] may be replaced with i[k]. The over potential V 2 [0] at the time when the event occurs may be 0 V.

메모리부(130)에는, SOC, 온도값 및 저항(R2) 간의 대응 관계가 기록된 제1 룩업 테이블이 미리 저장되어 있을 수 있다. 제어부(120)는, 현 주기의 온도값 및 이전 주기에서 결정된 SOC를 인덱스로서 이용하여, 제1 룩업 테이블로부터 R2[k+1]을 획득할 수 있다.In the memory unit 130, a first lookup table in which a correspondence relationship between SOC, temperature value, and resistance R 2 is recorded may be previously stored. The controller 120 may obtain R 2 [k+1] from the first lookup table by using the temperature value of the current period and the SOC determined in the previous period as an index.

메모리부(130)에는, SOC, 온도값 및 시상수 간의 대응 관계가 기록된 제2 룩업 테이블이 미리 저장되어 있을 수 있다. 제어부(120)는, 현 주기의 온도값 및 이전 주기에서 결정된 SOC를 인덱스로서 이용하여, 제2 룩업 테이블로부터 τ[k+1]를 획득할 수 있다. In the memory unit 130, a second lookup table in which a correspondence relationship between SOC, temperature value, and time constant is recorded may be stored in advance. The controller 120 may obtain τ[k+1] from the second lookup table by using the temperature value of the current period and the SOC determined in the previous period as an index.

다음의 수학식 4는, 확장 칼만 필터의 시간 업데이트 과정에 연관된 제1 상태 방정식으로서, 수학식 2 및 수학식 3의 조합으로부터 유도되는 것이다.The following Equation 4 is a first state equation related to the temporal update process of the extended Kalman filter, and is derived from a combination of Equations 2 and 3.

<수학식 4><Equation 4>

Figure pat00004
Figure pat00004

수학식 4 및 아래의 수학식 5 내지 수학식 8에서, 윗첨자로 표시된 기호 ^은 시간 업데이트 과정에 의해 예측된 값임을 나타내는 기호이다. 또한, 윗첨자로 표시된 기호 -은 측정 업데이트 과정에 의해 보정되기 전의 값임을 나타내는 기호이다.In Equation 4 and Equations 5 to 8 below, a symbol ^ indicated by a superscript is a symbol indicating a value predicted by a time update process. In addition, the symbol - indicated by a superscript is a symbol indicating that the value has been corrected by the measurement update process.

다음의 수학식 5는, 확장 칼만 필터의 시간 업데이트 과정에 연관된 제2 상태 방정식이다.Equation 5 below is a second equation of state related to the temporal update process of the extended Kalman filter.

<수학식 5><Equation 5>

Figure pat00005
Figure pat00005

수학식 5에서, Pk는 이전 주기에서 보정된 오차 공분산 행렬(error corvariance matrix), Qk는 이전 주기에서의 프로세스 노이즈 공분산 행렬(process noise covariance matrix), T는 전치 행렬 연산자, P- k+1는 현 주기의 오차 공분산 행렬을 나타낸다. k=0에서, P0 =[ 1 0 ; 0 1 ] 일 수 있다. In Equation 5, P k is the error corvariance matrix corrected in the previous period, Q k is the process noise covariance matrix in the previous period, T is the transpose matrix operator, P - k+ 1 represents the error covariance matrix for the current period. At k=0, P 0 =[ 1 0; It can be 0 1 ].

W1k은, 이전 주기의 제1 프로세스 노이즈로서, 전류 적산 모델의 신뢰도를 나타내는 양수이다. 제1 프로세스 노이즈가 증가할수록, 전류 적산 모델의 신뢰도가 낮아진다. 결과적으로 배터리(20)의 SOC를 결정하는 데에 전류 적산값(수학식 2 참조)의 영향이 줄어든다. 반대로, 제1 프로세스 노이즈가 감소할수록, 암페어 카운팅에 의한 전류 적산값의 신뢰도가 높아진다.W1 k is the first process noise of the previous period and is a positive number indicating the reliability of the current integration model. As the first process noise increases, the reliability of the current integration model decreases. As a result, the influence of the integrated current value (refer to Equation 2) on determining the SOC of the battery 20 is reduced. Conversely, as the first process noise decreases, the reliability of the integrated current value by amperage counting increases.

W2k은, 이전 주기의 제2 프로세스 노이즈로서, 등가 회로 모델(200)의 신뢰도를 나타내는 양수이다. 제2 프로세스 노이즈가 증가할수록, 등가 회로 모델(200)의 신뢰도가 낮아진다. 결과적으로 배터리(20)의 SOC를 결정하는 데에, 오버 포텐셜(수학식 3 참조)이 미치는 영향이 줄어든다. 반대로, 제2 프로세스 노이즈가 감소할수록, 등가 회로 모델(200)의 신뢰도가 높아진다.W2 k is the second process noise of the previous period and is a positive number representing the reliability of the equivalent circuit model 200. As the second process noise increases, the reliability of the equivalent circuit model 200 decreases. As a result, the influence of the over potential (refer to Equation 3) on determining the SOC of the battery 20 is reduced. Conversely, as the second process noise decreases, the reliability of the equivalent circuit model 200 increases.

제어부(120)는, 수학식 4 및 수학식 5를 이용한 시간 업데이트 과정이 완료되면, 확장 칼만 필터에 연관된 측정 업데이트 과정을 실행한다.When the time update process using Equations 4 and 5 is completed, the controller 120 executes a measurement update process related to the extended Kalman filter.

다음의 수학식 6은, 상기 측정 업데이트 과정에 연관된 제1 관측 방정식이다.Equation 6 below is a first observation equation associated with the measurement update process.

<수학식 6><Equation 6>

Figure pat00006
Figure pat00006

수학식 6에서, Kk+1는 칼만 게인을 나타낸다. R은 측정 노이즈 공분산 행렬(measurement noise covariance matrix)로서, 미리 정해진 성분들을 가진다. Hk+1는 시스템 행렬로서, 배터리(20)의 SOC를 추정할 때에 SOC-OCV 커브에 따른 배터리(20)의 개방 전압의 변화 추이를 반영하기 위한 것이다. n은, 미리 정해진 양의 정수(예, 1)이다.In Equation 6, K k+1 represents the Kalman gain. R is a measurement noise covariance matrix and has predetermined components. H k+1 is a system matrix, and is for reflecting a change trend of the open circuit voltage of the battery 20 according to the SOC-OCV curve when estimating the SOC of the battery 20. n is a predetermined positive integer (eg, 1).

다음의 수학식 7은, 상기 측정 업데이트 과정에 연관된 제2 관측 방정식이다.Equation 7 below is a second observation equation related to the measurement update process.

<수학식 7><Equation 7>

Figure pat00007
Figure pat00007

수학식 7에서, zk+1은 현 주기에서 측정된 배터리(20)의 전압이고, Vecm[k+1]은 현 주기에서의 등가 회로 모델(200)의 출력 전압을 나타낸다. f1(SOC[k+1])은, 현 주기의 개방 전압을 나타낸다(도 2에 관한 설명 참조). V1[k+1]은, 현 주기에서 옴 저항(R1)에 걸친 전압을 나타내는 것으로서, i[k+1](또는, i[k])와 R1[k+1]의 곱과 동일할 수 있다. In Equation 7, z k+1 is the voltage of the battery 20 measured in the current period, and V ecm [k+1] indicates the output voltage of the equivalent circuit model 200 in the current period. f 1 (SOC[k+1]) represents the open-circuit voltage of the current period (refer to the description of Fig. 2). V 1 [k+1] represents the voltage across the ohmic resistance (R 1 ) in the current period, and the product of i[k+1] (or i[k]) and R 1 [k+1] It can be the same.

R1[k+1]은, 현 주기의 옴 저항(R1)의 저항값이다. 제어부(120)는, 온도값을 기초로 R1[k+1]을 결정할 수 있다. 메모리부(130)에는, SOC, 온도값 및 옴 저항(R1) 간의 대응 관계가 기록된 제3 룩업 테이블이 미리 저장되어 있을 수 있다. 제어부(120)는 현 주기의 온도값을 인덱스로서 이용하여, 상기 제3 룩업 테이블로부터 R1[k+1]를 획득할 수 있다. 수학식 4로부터 얻은 SOC[k+1] 및 V2[k+1]은 수학식 7에 의해 각각 보정된다.R 1 [k+1] is the resistance value of the ohmic resistance R 1 of the current period. The controller 120 may determine R 1 [k+1] based on the temperature value. In the memory unit 130, a third lookup table in which a correspondence relationship between SOC, temperature value, and ohmic resistance R 1 is recorded may be previously stored. The controller 120 may obtain R 1 [k+1] from the third lookup table by using the temperature value of the current period as an index. SOC[k+1] and V 2 [k+1] obtained from Equation 4 are each corrected by Equation 7.

다음의 수학식 8은, 상기 측정 업데이트 과정에 연관된 제3 관측 방정식이다.The following Equation 8 is a third observation equation related to the measurement update process.

<수학식 8><Equation 8>

Figure pat00008
Figure pat00008

수학식 8에서, E는 단위 행렬을 나타낸다. Pk+1은, 수학식 5로부터 연산된 P- k+1이 수학식 8에 의해 보정된 것이다. In Equation 8, E represents an identity matrix. P k+1 is obtained by correcting P - k+1 calculated from Equation 5 by Equation 8.

제어부(120)는, 시간 인덱스 k가 1씩 증가할 때마다, 수학식 4 내지 수학식 8에 따른 각 과정을 적어도 한 번씩 실행함으로써, 배터리(20)의 SOC를 주기적으로 갱신한다.Whenever the time index k increases by 1, the controller 120 periodically updates the SOC of the battery 20 by executing each process according to Equations 4 to 8 at least once.

제어부(120)는, 배터리(20)의 현 주기의 SOC가 비선형 특성 범위 내인지 여부를 판정한다. 비선형 특성 범위는, 배터리(20)의 비선형 특성이 나타나는 범위로서, 예컨대 소정의 하한값(예, 0%)과 소정의 상한값(예, 10%)의 사이일 수 있다. The control unit 120 determines whether the SOC of the current cycle of the battery 20 is within a nonlinear characteristic range. The nonlinear characteristic range is a range in which the nonlinear characteristic of the battery 20 appears, and may be, for example, between a predetermined lower limit value (eg, 0%) and a predetermined upper limit value (eg, 10%).

대안적으로, 비선형 특성 범위의 상한값은, 제어부(120)에 의해 결정될 수 있다. 제어부(120)는, 현재의 배터리(20)의 최대 용량(수학식 1의 'Qmax_deg' 참조) 또는 용량 유지율(수학식 1의 'CRRdeg' 참조)을 기초로, 비선형 특성 범위의 상한값을 결정할 수 있다. Alternatively, the upper limit of the nonlinear characteristic range may be determined by the controller 120. Based on the maximum capacity of the current battery 20 (refer to'Q max_deg ' in Equation 1) or capacity retention rate (refer to'CRR deg ' in Equation 1), the control unit 120 sets the upper limit of the nonlinear characteristic range. You can decide.

도 4에 도시된 바와 같이, 메모리부(130)에는, 최대 용량(또는 용량 유지율)과 상한값 간의 대응 관계가 기록된 제4 룩업 테이블(400)이 미리 저장되어 있을 수 있다. As illustrated in FIG. 4, in the memory unit 130, a fourth lookup table 400 in which a correspondence relationship between a maximum capacity (or capacity retention rate) and an upper limit value is recorded may be previously stored.

제4 룩업 테이블(400)에 기록되어 있는, 제1 내지 n 최대 용량값(Qmax_1 ~ Qmax_n)과 제1 내지 n 상한값(U1 ~ Un)은, 순서대로 서로 연관된다고 해보자. 1 ≤ i < j ≤ n이라고 할때, 제i 최대 용량값(Qmax_i)은 제i 상한값(Ui)에 연관되고, 제j 최대 용량값(Qmax_j)은 제j 상한값(Uj)에 연관된다. It is assumed that the first to n maximum capacity values Q max_1 to Q max_n and the first to n upper limit values U 1 to U n recorded in the fourth lookup table 400 are sequentially related to each other. When 1 ≤ i <j ≤ n, the i-th maximum capacity value (Q max_i ) is related to the i- th upper limit value (U i ), and the j-th maximum capacity value (Q max_j ) is related to the j-th upper limit value (U j ). Related.

제4 룩업 테이블(400) 내에서, 상대적으로 작은 최대 용량(또는 용량 유지율)은 상대적으로 큰 상한값에 연관될 수 있다. 일 예로, 제i 최대 용량값(Qmax_i)이 제j 최대 용량값(Qmax_j)보다 큰 경우, 제i 상한값(Ui)은 제j 상한값(Uj)보다 작을 수 있다. In the fourth lookup table 400, a relatively small maximum capacity (or capacity maintenance rate) may be associated with a relatively large upper limit value. For example, if the maximum capacity value i (Q max_i) is the j it is larger than the maximum capacitance value (Q max_j), the i-th maximum value (U i) may be less than the j-th upper limit value (U j).

제어부(120)는, 배터리(20)의 현재의 최대 용량(또는 용량 유지율)을 인덱스로서 이용하여, 현재 최대 용량(또는 용량 유지율)의 값과 동일하거나 차이가 가장 작은 어느 한 최대 용량값(예, Qmax_j)에 연관된 상한값(예, Uj)을 제4 룩업 테이블(400)로부터 획득할 수 있다.The control unit 120 uses the current maximum capacity (or capacity retention rate) of the battery 20 as an index, and uses the current maximum capacity (or capacity retention rate) as an index, and the maximum capacity value (e.g. An upper limit value (eg, U j ) associated with, Q max_j ) may be obtained from the fourth lookup table 400.

대안적으로, 비선형 특성 범위의 상한값은, 배터리(20)의 온도에 영향을 받는다. 예를 들어, 배터리(20)의 온도가 증가할수록, 배터리(20)의 전기화학적 반응에 관여하는 화학종(chemical)의 수송, 확산, 삽입 및 탈리가 원활하게 진행되므로, 비선형 특성 범위가 축소될 수 있다. 따라서, 현재 시점을 기준으로 미리 설정된 시간 동안의 배터리(20) 온도 변화율에 따라서 비선형 특성 범위의 상한값을 증감시킬 수 있다. 일 예로, 온도 변화율이 양수이면 상한값을 감소(즉, 비선형 특성 범위의 축소)시키고 반대로 온도 변화율이 음수이면 상한값을 증가(즉, 비선형 특성 범위의 확대)시킨다. 상한값의 증감폭은 배터리(20)의 온도 변화율에 따라 실험을 통하여 미리 결정할 수 있고, 온도 변화율에 따라 미리 정의된 증감팩터가 도 4의 제4 룩업 테이블(400)로부터 획득된 상한값에 곱셉 연산될 수 있다.Alternatively, the upper limit of the nonlinear characteristic range is affected by the temperature of the battery 20. For example, as the temperature of the battery 20 increases, the transport, diffusion, insertion, and desorption of chemical species involved in the electrochemical reaction of the battery 20 proceed smoothly, so that the range of nonlinear characteristics may be reduced. I can. Accordingly, it is possible to increase or decrease the upper limit value of the nonlinear characteristic range according to the rate of temperature change of the battery 20 for a predetermined time based on the current point in time. For example, if the temperature change rate is positive, the upper limit value is decreased (ie, the nonlinear characteristic range is reduced), and if the temperature change rate is negative, the upper limit value is increased (ie, the nonlinear characteristic range is expanded). The increase/decrease width of the upper limit value can be determined in advance through an experiment according to the temperature change rate of the battery 20, and a predefined increase/decrease factor according to the temperature change rate will be multiplied by the upper limit value obtained from the fourth lookup table 400 of FIG. I can.

제어부(120)는, 배터리(20)의 현 주기의 SOC가 비선형 특성 범위를 벗어난 경우, 제1 프로세스 노이즈에 대한 제2 프로세스 노이즈의 비율이 기준 비율과 동일하도록, 제1 프로세스 노이즈 및 제2 프로세스 노이즈를 설정할 수 있다. 기준 비율은, 0.1과 같이 미리 정해져 있을 수 있다. 예를 들어, 제어부(20)는, 제1 프로세스 노이즈를 제1 소정의 기준값(예, 1.0)으로, 제2 프로세스 노이즈를 제2 소정의 기준값(예, 0.1)으로 설정할 수 있다. When the SOC of the current cycle of the battery 20 is out of the nonlinear characteristic range, the control unit 120 includes the first process noise and the second process noise so that the ratio of the second process noise to the first process noise is the same as the reference ratio. You can set the noise. The reference ratio may be predetermined, such as 0.1. For example, the control unit 20 may set the first process noise to a first predetermined reference value (eg, 1.0) and the second process noise to a second predetermined reference value (eg, 0.1).

제어부(120)는, 배터리(20)의 현 주기의 SOC가 비선형 특성 범위 내인 경우, 제1 프로세스 노이즈에 대한 제2 프로세스 노이즈의 비율이 기준 비율보다 크도록, 제1 프로세스 노이즈 및 제2 프로세스 노이즈를 설정할 수 있다. 예를 들어, 제어부(20)는, 제1 프로세스 노이즈를 제1 소정의 기준값으로, 제2 프로세스 노이즈를 제2 소정의 기준값보다 큰 제1 값(예, 2.0)으로 설정할 수 있다. 다른 예로, 제어부(20)는, 제1 프로세스 노이즈를 제1 소정의 기준값보다 작은 제2 값(예0.9)으로, 제2 프로세스 노이즈를 제2 소정의 기준값과 동일하게 설정할 수 있다. 또 다른 예로, 제어부(20)는, 제1 프로세스 노이즈를 제1 소정의 기준값보다 작은 제3 값(예, 0.8)으로, 제2 프로세스 노이즈를 제2 소정의 기준값보다 큰 제4 값(예, 0.2)으로 설정할 수 있다.When the SOC of the current cycle of the battery 20 is within the nonlinear characteristic range, the control unit 120 includes the first process noise and the second process noise so that the ratio of the second process noise to the first process noise is greater than the reference ratio. Can be set. For example, the control unit 20 may set the first process noise to a first predetermined reference value and the second process noise to a first value (eg, 2.0) greater than the second predetermined reference value. As another example, the control unit 20 may set the first process noise to a second value smaller than the first predetermined reference value (Example 0.9) and the second process noise to be the same as the second predetermined reference value. As another example, the control unit 20 may set the first process noise to a third value (eg, 0.8) less than a first predetermined reference value, and set the second process noise to a fourth value (eg, It can be set to 0.2).

상기 제1 내지 제4 값 중 적어도 하나는, 미리 정해진 상수일 수 있다. 대안적으로, 제어부(120)는, 배터리(20)의 SOC가 비선형 특성 범위 내로 추정될 때마다, 상기 제1 내지 제4 값 중 적어도 하나를 결정할 수 있다. At least one of the first to fourth values may be a predetermined constant. Alternatively, the controller 120 may determine at least one of the first to fourth values whenever the SOC of the battery 20 is estimated to be within the nonlinear characteristic range.

제어부(120)는, 관심 기간에 대한 배터리(20)의 SOC 이력을 메모리부(130)로부터 획득할 수 있다. 관심 기간은, 배터리(20)의 SOC가 비선형 특성 범위 내인 것으로 연속적으로 추정되고 있는 가장 최근의 기간일 수 있다. The controller 120 may obtain the SOC history of the battery 20 for the period of interest from the memory unit 130. The period of interest may be the most recent period in which the SOC of the battery 20 is continuously estimated to be within the nonlinear characteristic range.

가령, x-1번째 주기에서는 배터리(20)의 SOC가 비선형 특성 범위를 벗어난 것으로 추정되었으나, x번째 주기부터 현 주기까지는 배터리(20)의 SOC가 비선형 특성 범위 내로 계속 유지되었다고 해보자. 이 경우, 관심 기간은 x번째 주기부터 현 주기까지이고, SOC 이력은 상기 관심 기간 동안 단위 시간마다 추정된 각각의 SOC를 시계열적으로 나타내는 정보를 포함할 수 있다.For example, suppose that the SOC of the battery 20 is estimated to be out of the nonlinear characteristic range in the x-1th cycle, but the SOC of the battery 20 continues to be within the nonlinear characteristic range from the xth cycle to the current cycle. In this case, the interest period is from the x-th period to the current period, and the SOC history may include information indicating in time series each SOC estimated for each unit time during the interest period.

도 5를 참조하면, 제5 룩업 테이블(500)은, 메모리부(130)에 미리 저장되어 있을수 있다. 제5 룩업 테이블(500)에는, SOC와 보정 계수 간의 대응 관계가 기록되어 있다. Referring to FIG. 5, the fifth lookup table 500 may be previously stored in the memory unit 130. In the fifth lookup table 500, a correspondence relationship between the SOC and the correction coefficient is recorded.

제5 룩업 테이블(500) 내에서, 제1 내지 m SOC(SOC1 ~ SOCm)과 제1 내지 m 보정 계수(K1 ~ Km)는, 순서대로 서로 연관된다고 해보자. 1 ≤ i < j ≤ m이라고 할때, 제i SOC(SOCi)은 제i 보정 계수(Ki)에 연관되고, 제j SOC(SOCj)은 제j 보정 계수(Kj)에 연관된다. In the fifth lookup table 500, suppose that the first to m SOCs (SOC 1 to SOC m ) and the first to m correction coefficients (K 1 to K m ) are sequentially related to each other. When 1 ≤ i <j ≤ m, the i-th SOC (SOC i ) is related to the i-th correction coefficient (K i ), and the j-th SOC (SOC j ) is related to the j- th correction factor (K j ). .

제5 룩업 테이블(500) 내에서, 상대적으로 작은 SOC는 상대적으로 큰 보정 계수에 연관될 수 있다. 일 예로, SOCi이 SOCj보다 작은 경우, Ki는 Kj보다 클 수 있다.In the fifth lookup table 500, a relatively small SOC may be associated with a relatively large correction factor. For example, when SOC i is smaller than SOC j , K i may be larger than K j .

제어부(120)는, 배터리(20)의 현 주기의 SOC가 비선형 특성 범위 내인 것으로 추정된 경우, SOC 이력 및 제5 룩업 테이블(500)을 기초로, 관심 기간의 SOC 이력에 연관된 보정값을 결정한다. 보정값은, 상기 제1 내지 제4 값 중 적어도 하나를 결정하는 데에 이용될 수 있다. When it is estimated that the SOC of the current cycle of the battery 20 is within the nonlinear characteristic range, the controller 120 determines a correction value related to the SOC history of the period of interest based on the SOC history and the fifth lookup table 500 do. The correction value may be used to determine at least one of the first to fourth values.

구체적으로, 제어부(120)는, 제5 룩업 테이블(500)을 참조하여, 관심 기간에 대한 SOC 이력에 포함된 적어도 하나의 SOC 각각에 연관된 보정 계수를 순차적으로 합산하여, 상기 보정값을 결정할 수 있다. 이 경우, 다음의 수학식 9가 이용될 수 있다.Specifically, the controller 120 may determine the correction value by sequentially summing the correction coefficients associated with each of at least one SOC included in the SOC history for the period of interest with reference to the fifth lookup table 500. have. In this case, the following Equation 9 may be used.

<수학식 9><Equation 9>

Figure pat00009
Figure pat00009

수학식 9에서, x는 관심 기간의 시작 주기의 시간 인덱스, k+1는 현 주기의 시간 인덱스이다. x는 k+1 이하이다. kco[q]는 q번째 주기의 SOC에 연관된 보정 계수, Kc는 보정값을 나타낸다. 일 예로, q번째 주기의 SOC가 SOC1과 동일한 경우, kco[q]은 K1과 동일하다.In Equation 9, x is the time index of the start period of the period of interest, and k+1 is the time index of the current period. x is less than or equal to k+1. k co [q] is a correction coefficient related to the SOC of the q-th period, and Kc is a correction value. For example, when the q-th period SOC is the same as SOC 1 , k co [q] is the same as K 1 .

제어부(120)는, 제1 소정의 기준값에서 보정값 Kc을 차감하여, 제1 값 또는 제3 값을 결정할 수 있다. 제1 프로세스 노이즈가 지나치게 작아지거나 음수가 되는 것을 방지하기 위해, 보정값 Kc은 소정의 최대 보정값까지로 제한될 수 있다. 소정의 최대 보정값은 제1 소정의 기준값 이하일 수 있다. 예를 들어, 수학식 9로부터의 보정값 Kc가 소정의 최대 보정값 이상인 경우, 제어부(120)는 보정값 Kc 대신 소정의 최대 보정값을 제1 소정의 기준값에서 차감하여, 제1 값 또는 제3 값을 결정할 수 있다.The controller 120 may determine a first value or a third value by subtracting the correction value Kc from the first predetermined reference value. In order to prevent the first process noise from becoming too small or negative, the correction value Kc may be limited to a predetermined maximum correction value. The predetermined maximum correction value may be less than or equal to the first predetermined reference value. For example, when the correction value Kc from Equation 9 is equal to or greater than a predetermined maximum correction value, the controller 120 subtracts a predetermined maximum correction value from the first predetermined reference value instead of the correction value Kc, 3 values can be determined.

제어부(120)는, 제2 소정의 기준값과 보정값 Kc을 합산하여, 제2 값 또는 제4 값을 결정할 수 있다.The controller 120 may determine a second value or a fourth value by summing the second predetermined reference value and the correction value Kc.

제어부(120)는, 현 주기의 SOC가 비선형 특성 범위를 벗어나는 것으로 추정되는 경우, 보정값을 소정의 초기값(예, 0)으로 초기화할 수 있다. When it is estimated that the SOC of the current period is out of the nonlinear characteristic range, the controller 120 may initialize the correction value to a predetermined initial value (eg, 0).

현 주기에서 설정된 제1 프로세스 노이즈 및 제2 프로세스 노이즈는, 메모리부(130)에 저장되어, 다음 주기에서 배터리(20)의 SOC를 추정할 때에 제어부(120)에 의해 이용될 수 있다. 제어부(120)는, 스위치(30)를 제어하기 위해, 스위칭 신호(SS)를 선택적으로 출력하되, 보정값(수학식 9 참조)이 소정의 최대 보정값 이상인 경우에는, 스위칭 신호(SS)의 듀티비를 소정의 기준 듀티비(예, 0.2) 이하로 제한할 수 있다.The first and second process noises set in the current period are stored in the memory unit 130 and may be used by the controller 120 when estimating the SOC of the battery 20 in the next period. The controller 120 selectively outputs a switching signal SS to control the switch 30, but when the correction value (refer to Equation 9) is greater than or equal to a predetermined maximum correction value, the switching signal SS The duty ratio can be limited to a predetermined reference duty ratio (eg, 0.2) or less.

도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 배터리 관리 방법을 예시적으로 보여주는 순서도이다. 도 6의 방법은, 배터리(20)가 충전 또는 방전되는 동안, 단위 시간마다 반복적으로 실행될 수 있다.6 is a flowchart illustrating a battery management method according to another embodiment of the present invention. The method of FIG. 6 may be repeatedly executed every unit time while the battery 20 is being charged or discharged.

도 6을 참조하면, 단계 S610에서, 제어부(120)는, 센싱 신호를 기초로, 배터리(20)의 충전 상태를 추정한다.Referring to FIG. 6, in step S610, the controller 120 estimates a state of charge of the battery 20 based on the sensing signal.

단계 S620에서, 제어부(120)는, 비선형 특성 범위를 결정한다. 대안적으로, 비선형 특성 범위의 하한값과 상한값은 각각 미리 정해져있을 수 있으며, 이 경우 단계 S620은 생략될 수 있다.In step S620, the controller 120 determines a nonlinear characteristic range. Alternatively, the lower limit value and the upper limit value of the nonlinear characteristic range may each be predetermined, and in this case, step S620 may be omitted.

단계 S630에서, 제어부(120)는, 배터리(20)의 충전 상태가 비선형 특성 범위 내로 추정되었는지 여부를 판정한다. 단계 S630의 값이 "예"인 경우, 단계 S640(또는, 단계 S650)이 진행된다. 단계 S630의 값이 "아니오"인 경우, 단계 S660이 진행된다.In step S630, the control unit 120 determines whether the state of charge of the battery 20 is estimated to be within the nonlinear characteristic range. If the value of step S630 is "Yes", step S640 (or step S650) proceeds. If the value of step S630 is "No", step S660 proceeds.

단계 S640에서, 제어부(120)는, 관심 기간에 걸친 배터리(20)의 SOC 이력, 및 제5 룩업 테이블(500)을 기초로, 보정값(수학식 9의 'Kc' 참조)을 결정한다. 단계 S640은 필요에 따라 생략될 수도 있다.In step S640, the controller 120 determines a correction value (see'K c 'in Equation 9) based on the SOC history of the battery 20 over the period of interest and the fifth lookup table 500. . Step S640 may be omitted if necessary.

단계 S650에서, 제어부(120)는, 제1 프로세스 노이즈에 대한 제2 프로세스 노이즈의 비율이 기준 비율보다 크도록, 제1 프로세스 노이즈 및 제2 프로세스 노이즈를 개별적으로 설정한다.In step S650, the control unit 120 individually sets the first process noise and the second process noise so that the ratio of the second process noise to the first process noise is greater than the reference ratio.

단계 S660에서, 제어부(120)는, 제1 프로세스 노이즈에 대한 제2 프로세스 노이즈의 비율이 기준 비율과 동일하도록, 제1 프로세스 노이즈 및 제2 프로세스 노이즈를 개별적으로 설정한다.In step S660, the control unit 120 individually sets the first process noise and the second process noise so that the ratio of the second process noise to the first process noise is the same as the reference ratio.

이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다. The embodiments of the present invention described above are not implemented only through an apparatus and a method, but may be implemented through a program that realizes a function corresponding to the configuration of the embodiment of the present invention or a recording medium in which the program is recorded. Implementation can be easily implemented by an expert in the technical field to which the present invention belongs from the description of the above-described embodiment.

이상에서 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.In the above, although the present invention has been described by a limited embodiment and drawings, the present invention is not limited thereto, and the technical idea of the present invention and the following will be described by those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains. It goes without saying that various modifications and variations are possible within the equal scope of the claims.

또한, 이상에서 설명한 본 발명은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니라, 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수 있다.In addition, the present invention described above is capable of various substitutions, modifications, and changes without departing from the technical spirit of the present invention to those of ordinary skill in the technical field to which the present invention belongs. It is not limited by the drawings, but may be configured by selectively combining all or part of each embodiment so that various modifications may be made.

1: 전력 시스템
2: 외부 디바이스
10: 배터리팩
20: 배터리
30: 스위치
100: 배터리 관리 시스템
110: 센싱부
111: 전류 센서
112: 전압 센서
113: 온도 센서
120: 제어부
130: 메모리부
140: 통신부
1: power system
2: external device
10: battery pack
20: battery
30: switch
100: battery management system
110: sensing unit
111: current sensor
112: voltage sensor
113: temperature sensor
120: control unit
130: memory unit
140: communication department

Claims (11)

배터리 관리 시스템에 있어서,
단위 시간마다, 배터리의 전압 및 상기 배터리의 전류를 나타내는 센싱 신호를 출력하도록 구성되는 센싱부; 및
상기 센싱부에 동작 가능하게 결합되는 제어부를 포함하되,
상기 제어부는,
확장 칼만 필터를 이용하여, 상기 센싱부에 의해 출력되는 상기 단위 시간마다의 상기 센싱 신호를 기초로, 상기 배터리의 충전 상태를 추정하고,
상기 추정된 충전 상태가 비선형 특성 범위를 벗어난 경우, 제1 프로세스 노이즈에 대한 제2 프로세스 노이즈의 비율이 기준 비율과 동일하도록, 상기 제1 프로세스 노이즈 및 상기 제2 프로세스 노이즈를 개별적으로 설정하고,
상기 추정된 충전 상태가 비선형 특성 범위 내인 경우, 상기 제1 프로세스 노이즈에 대한 상기 제2 프로세스 노이즈의 비율이 상기 기준 비율보다 크도록, 상기 제1 프로세스 노이즈 및 상기 제2 프로세스 노이즈를 개별적으로 설정하도록 구성되되,
상기 제1 프로세스 노이즈는, 상기 확장 칼만 필터에 포함된 전류 적산 모델의 신뢰도를 나타내는 값이고,
상기 제2 프로세스 노이즈는, 상기 확장 칼만 필터에 포함된 등가 회로 모델의 신뢰도를 나타내는 값인, 배터리 관리 시스템.
In the battery management system,
A sensing unit configured to output a sensing signal representing a voltage of a battery and a current of the battery for each unit time; And
Including a control unit operably coupled to the sensing unit,
The control unit,
Using an extended Kalman filter, based on the sensing signal for each unit time output by the sensing unit, the state of charge of the battery is estimated,
When the estimated state of charge is out of the nonlinear characteristic range, the first process noise and the second process noise are individually set so that the ratio of the second process noise to the first process noise is the same as the reference ratio,
When the estimated state of charge is within a non-linear characteristic range, the first process noise and the second process noise are individually set so that a ratio of the second process noise to the first process noise is greater than the reference ratio. Is composed,
The first process noise is a value representing the reliability of a current integration model included in the extended Kalman filter,
The second process noise is a value indicating reliability of an equivalent circuit model included in the extended Kalman filter.
제1항에 있어서,
상기 비선형 특성 범위는, 소정의 하한값과 소정의 상한값 사이인, 배터리 관리 시스템.
The method of claim 1,
The nonlinear characteristic range is between a predetermined lower limit and a predetermined upper limit.
제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 추정된 충전 상태가 상기 비선형 특성 범위를 벗어난 경우,
상기 제1 프로세스 노이즈를 제1 소정의 기준값과 동일하게 설정하고,
상기 제2 프로세스 노이즈를 제2 소정의 기준값과 동일하게 설정하도록 구성되되,
상기 제1 소정의 기준값에 대한 상기 제2 소정의 기준값의 비율은, 상기 기준 비율과 동일한, 배터리 관리 시스템.
The method of claim 1,
The control unit,
When the estimated state of charge is out of the nonlinear characteristic range,
The first process noise is set equal to a first predetermined reference value,
It is configured to set the second process noise equal to a second predetermined reference value,
The battery management system, wherein a ratio of the second predetermined reference value to the first predetermined reference value is the same as the reference ratio.
제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 추정된 충전 상태가 상기 비선형 특성 범위 내인 경우,
상기 제1 프로세스 노이즈를 제1 소정의 기준값보다 작은 제1 값으로 설정하고,
상기 제2 프로세스 노이즈를 제2 소정의 기준값과 동일하게 설정하도록 구성되되,
상기 제1 소정의 기준값에 대한 상기 제2 소정의 기준값의 비율은, 상기 기준 비율과 동일한, 배터리 관리 시스템.
The method of claim 1,
The control unit,
When the estimated state of charge is within the non-linear characteristic range,
Setting the first process noise to a first value smaller than a first predetermined reference value,
It is configured to set the second process noise equal to a second predetermined reference value,
The battery management system, wherein a ratio of the second predetermined reference value to the first predetermined reference value is the same as the reference ratio.
제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 추정된 충전 상태가 상기 비선형 특성 범위 내인 경우,
상기 제1 프로세스 노이즈를 제1 소정의 기준값과 동일하게 설정하고,
상기 제2 프로세스 노이즈를 제2 소정의 기준값보다 큰 제2 값으로 설정하도록 구성되되,
상기 제1 소정의 기준값에 대한 상기 제2 소정의 기준값의 비율은, 상기 기준 비율과 동일한, 배터리 관리 시스템.
The method of claim 1,
The control unit,
When the estimated state of charge is within the non-linear characteristic range,
The first process noise is set equal to a first predetermined reference value,
Configured to set the second process noise to a second value greater than a second predetermined reference value,
The battery management system, wherein a ratio of the second predetermined reference value to the first predetermined reference value is the same as the reference ratio.
제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 추정된 충전 상태가 상기 비선형 특성 범위 내인 경우,
상기 제1 프로세스 노이즈를 제1 소정의 기준값보다 작은 제3 값으로 설정하고,
상기 제2 프로세스 노이즈를 제2 소정의 기준값보다 큰 제4 값으로 설정하도록 구성되되,
상기 제1 소정의 기준값에 대한 상기 제2 소정의 기준값의 비율은, 상기 기준 비율과 동일한, 배터리 관리 시스템.
The method of claim 1,
The control unit,
When the estimated state of charge is within the non-linear characteristic range,
Setting the first process noise to a third value smaller than a first predetermined reference value,
Configured to set the second process noise to a fourth value greater than a second predetermined reference value,
The battery management system, wherein a ratio of the second predetermined reference value to the first predetermined reference value is the same as the reference ratio.
제5항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 추정된 충전 상태가 상기 비선형 특성 범위 내인 경우,
충전 상태와 보정 계수 간의 대응 관계가 기록된 룩업 테이블 및 관심 기간의 충전 상태 이력을 기초로, 보정값을 결정하고,
상기 제2 소정의 기준값과 상기 보정값을 합산하여, 상기 제2 값을 결정하도록 구성되되,
상기 관심 기간은, 상기 배터리의 충전 상태가 상기 비선형 특성 범위 내인 것으로 연속적으로 추정되고 있는 가장 최근의 기간인, 배터리 관리 시스템.
The method of claim 5,
The control unit,
When the estimated state of charge is within the non-linear characteristic range,
A correction value is determined based on a lookup table in which the correspondence between the state of charge and the correction factor is recorded and the state of charge history of the period of interest
Configured to determine the second value by summing the second predetermined reference value and the correction value,
The interest period is the most recent period in which the state of charge of the battery is continuously estimated to be within the nonlinear characteristic range.
제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 배터리의 최대 용량을 인덱스로서 이용하여, 최대 용량과 상한값 간의 대응 관계가 기록된 룩업 테이블로부터 상기 배터리의 상기 최대 용량에 연관된 상한값을 획득하되,
상기 비선형 특성 범위는, 소정의 하한값과 상기 획득된 상한값의 사이인, 배터리 관리 시스템.
The method of claim 1,
The control unit,
Using the maximum capacity of the battery as an index, obtaining an upper limit value related to the maximum capacity of the battery from a lookup table in which a correspondence relationship between the maximum capacity and the upper limit value is recorded,
The nonlinear characteristic range is between a predetermined lower limit value and the obtained upper limit value.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 따른 상기 배터리 관리 시스템을 포함하는, 배터리 팩.
A battery pack comprising the battery management system according to any one of claims 1 to 8.
배터리 관리 방법에 있어서,
확장 칼만 필터를 이용하여, 배터리의 전압 및 전류를 나타내는 단위 시간마다의 센싱 신호를 기초로, 상기 배터리의 충전 상태를 추정하는 단계;
상기 추정된 충전 상태가 비선형 특성 범위 내인지 여부를 판정하는 단계;
상기 추정된 충전 상태가 상기 비선형 특성 범위를 벗어난 경우, 제1 프로세스 노이즈에 대한 제2 프로세스 노이즈의 비율이 기준 비율과 동일하도록, 상기 제1 프로세스 노이즈 및 상기 제2 프로세스 노이즈를 개별적으로 설정하는 단계; 및
상기 추정된 충전 상태가 비선형 특성 범위 내인 경우, 상기 제1 프로세스 노이즈에 대한 상기 제2 프로세스 노이즈의 비율이 상기 기준 비율보다 크도록, 상기 제1 프로세스 노이즈 및 상기 제2 프로세스 노이즈를 개별적으로 설정하는 단계를 포함하되,
상기 제1 프로세스 노이즈는, 상기 확장 칼만 필터에 포함된 전류 적산 모델의 신뢰도를 나타내는 값이고,
상기 제2 프로세스 노이즈는, 상기 확장 칼만 필터에 포함된 등가 회로 모델의 신뢰도를 나타내는 값인, 배터리 관리 방법.
In the battery management method,
Estimating a state of charge of the battery based on a sensing signal for each unit time representing voltage and current of the battery using an extended Kalman filter;
Determining whether the estimated state of charge is within a nonlinear characteristic range;
When the estimated state of charge is out of the nonlinear characteristic range, individually setting the first process noise and the second process noise such that a ratio of the second process noise to the first process noise is the same as a reference ratio. ; And
When the estimated state of charge is within a nonlinear characteristic range, separately setting the first process noise and the second process noise so that a ratio of the second process noise to the first process noise is greater than the reference ratio. Including steps,
The first process noise is a value representing the reliability of a current integration model included in the extended Kalman filter,
The second process noise is a value indicating reliability of an equivalent circuit model included in the extended Kalman filter.
제10항에 있어서,
상기 배터리의 최대 용량을 인덱스로서 이용하여, 최대 용량과 상한값 간의 대응 관계가 기록된 룩업 테이블로부터 상기 배터리의 상기 최대 용량에 연관된 상한값을 획득하는 단계를 더 포함하되,
상기 비선형 특성 범위는, 소정의 하한값과 상기 획득된 상한값 사이인, 배터리 관리 방법.
The method of claim 10,
Using the maximum capacity of the battery as an index, obtaining an upper limit value related to the maximum capacity of the battery from a lookup table in which a correspondence relationship between the maximum capacity and the upper limit value is recorded,
The nonlinear characteristic range is between a predetermined lower limit and the obtained upper limit.
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