KR20210049338A

KR20210049338A - 배터리의 soc를 추정하기 위한 장치, 그것을 포함하는 전기 차량 및 그 방법

Info

Publication number: KR20210049338A
Application number: KR1020190133525A
Authority: KR
Inventors: 이순종
Original assignee: 주식회사 엘지화학
Priority date: 2019-10-25
Filing date: 2019-10-25
Publication date: 2021-05-06
Also published as: JP2022536437A; PL3929606T3; CN113748352B; EP3929606A1; CN113748352A; EP3929606B1; US20220176845A1; JP7226723B2; WO2021080161A1; EP3929606A4

Abstract

배터리의 SOC를 추정하기 위한 장치, 그것을 포함하는 전기 차량 및 그 방법이 제공된다. 상기 장치는, 이전 주기에서 추정된 복수의 배터리 셀 각각의 SOC를 기초로, 상기 복수의 배터리 셀을 적어도 하나의 그룹으로 분류한다. 상기 장치는, 제1 칼만 필터를 이용하여, 각각의 상기 그룹의 상기 이전 주기의 평균 SOC, 제1 셀 전류 및 제2 셀 전류를 기초로, 각각의 상기 그룹의 현 주기의 평균 분극 전압을 추정한다. 상기 제1 셀 전류는 상기 이전 주기에서 측정된 셀 전류를 나타내고, 상기 제2 셀 전류는 상기 현 주기에서 측정된 셀 전류를 나타낸다. 상기 장치는, 제2 칼만 필터를 이용하여, 상기 제1 셀 전류, 상기 제2 셀 전류 및 각각의 상기 그룹의 상기 현 주기의 평균 분극 전압을 기초로, 각각의 상기 그룹의 각각의 상기 배터리 셀의 현 주기의 SOC를 추정한다.

Description

배터리의 SOC를 추정하기 위한 장치, 그것을 포함하는 전기 차량 및 그 방법{APPARATUS FOR ESTIMATING STATE OF CHARGE OF BATTERY, ELECTRIC VEHICLE INCLUDING THE SAME, AND METHOD THEREOF}

본 발명은, 복수의 배터리 셀 각각의 충전 상태(State Of Charge)를 추정하기 위한 기술에 관한 것이다.

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.

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.

배터리의 충방전을 제어하는 데에 요구되는 중요한 파라미터들 중 하나는 충전 상태(SOC: state of charge)이다. 충전 상태는, 배터리가 완전히 충전된 때에 배터리에 저장된 전기 에너지를 나타내는 최대 용량(maximum capacity)에 대한 현재의 용량의 상대적 비율을 나타내는 파라미터로서, 0~1(또는 0%~100%)로 표현될 수 있다. 예컨대, 배터리의 최대 용량이 1000Ah(ampere-hour)이고, 배터리에 현재 저장된 용량이 750Ah인 경우, 배터리의 충전 상태는 0.75(또는 75%)이다.

배터리의 SOC를 추정하는 데에는 암페어 카운팅과 등가 회로 모델이 대표적으로 이용되고 있다. 암페어 카운팅은, 배터리를 통해 흐르를 전류의 적산값을 기초로, 배터리의 SOC를 추정한다. 그러나, 전류 측정의 오차 등으로 인해 시간이 경과할수록 정확도가 저하된다는 단점이 있다. 등가 회로 모델은, 배터리의 전기적 특성을 모사하도록 설계된 것으로서, 배터리의 비선형적인 특성까지는 충분히 모사하도록 설계하기 어렵다는 단점이 있다.

전술한 암페어 카운팅과 등가 회로 모델 각각의 단점을 해결하기 위해, 칼만 필터를 이용하여 배터리의 SOC를 추정하는 기술이 존재한다. 칼만 필터는, 암페어 카운팅과 등가 회로 모델을 조합한 알고리즘으로서, 서로에 의해 각각의 단점이 보완된 결과를 얻어낼 수 있다.

한편, 고전압을 생성하기 위해 수개에서 수십개의 배터리 셀이 전기적으로 직렬로 연결된 셀 어셈블리가 널리 이용되고 있다. 셀 어셈블리를 안전하게 사용하기 위해서는, 모든 배터리 셀의 SOC를 개별적으로 추정할 필요가 있다. 그런데, 칼만 필터는 SOC의 추정을 위해서 SOC뿐만 아니라 분극 전압까지도 연산하도록 설계된 것이기 때문에, 모든 배터리 셀에 대해 종래 기술에 따른 칼만 필터를 적용할 경우, 데이터 처리 속도가 저하되고, 데이터 저장 공간이 과도하게 요구되는 단점이 있다.

본 발명은, 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 복수의 배터리 셀을 그룹화하고, 각 그룹의 대표 파라미터(후술할 평균 분극 전압)를 해당 그룹에 속하는 각 배터리 셀의 SOC를 추정을 위한 공통 인자로 활용함으로써, 모든 배터리 셀의 SOC 추정에 요구되는 연산량을 효과적으로 저감하는 장치, 방법 및 상기 장치를 포함하는 전기 차량을 제공하는 것을 목적으로 한다.

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.

본 발명의 일 측면에 따른 배터리의 SOC(State Of Charge)를 추정하기 위한 장치는, 직렬 연결된 복수의 배터리 셀을 통해 흐르는 셀 전류를 측정하도록 구성되는 전류 측정부; 각각의 상기 배터리 셀의 셀 전압을 측정하도록 구성되는 전압 측정부; 및 상기 전류 측정부 및 상기 전압 측정부에 동작 가능하게 결합된 제어부를 포함한다. 상기 제어부는, 이전 주기에서 추정된 각각의 상기 배터리 셀의 SOC를 기초로, 상기 복수의 배터리 셀을 적어도 하나의 그룹으로 분류하도록 구성된다. 상기 제어부는, 제1 칼만 필터를 이용하여, 각각의 상기 그룹의 상기 이전 주기의 평균 SOC, 제1 셀 전류 및 제2 셀 전류를 기초로, 각각의 상기 그룹의 현 주기의 평균 분극 전압을 추정하도록 구성된다. 상기 제1 셀 전류는 상기 이전 주기에서 측정된 셀 전류를 나타낸다. 상기 제2 셀 전류는 상기 현 주기에서 측정된 셀 전류를 나타낸다. 상기 제어부는, 제2 칼만 필터를 이용하여, 상기 제1 셀 전류, 상기 제2 셀 전류 및 각각의 상기 그룹의 상기 현 주기의 평균 분극 전압을 기초로, 각각의 상기 그룹의 각각의 상기 배터리 셀의 현 주기의 SOC를 추정하도록 구성된다.

상기 제어부는, 각각의 상기 그룹의 최대 SOC와 최소 SOC 간의 차이가 임계 차이값 이하가 되도록, 상기 복수의 배터리 셀을 적어도 하나의 그룹으로 분류하도록 구성될 수 있다.

상기 제어부는, 상기 복수의 배터리 셀의 평균 최대 용량을 기초로, 상기 임계 차이값을 결정하도록 구성될 수 있다.

상기 제어부는, 상기 평균 최대 용량이 임계 용량 이상인 경우, 제1 설정값과 동일하게 상기 임계 차이값을 결정하도록 구성될 수 있다. 상기 제어부는, 상기 평균 최대 용량이 상기 임계 용량 미만인 경우, 상기 제1 설정값보다 작은 제2 설정값과 동일하게 상기 임계 차이값을 결정하도록 구성될 수 있다.

상기 제어부는, 상기 이전 주기에서 추정된 각각의 상기 배터리 셀의 SOC의 크기 순으로 임계 개수씩 상기 복수의 배터리 셀을 적어도 하나의 그룹으로 분류하도록 구성될 수 있다.

상기 제어부는, 상기 복수의 배터리 셀의 평균 최대 용량을 기초로, 상기 임계 개수를 결정하도록 구성될 수 있다.

상기 제어부는, 상기 평균 최대 용량이 임계 용량 이상인 경우, 제3 설정값과 동일하게 상기 임계 개수를 결정하도록 구성될 수 있다. 상기 제어부는, 상기 평균 최대 용량이 상기 임계 용량 미만인 경우, 상기 제3 설정값보다 작은 제4 설정값과 동일하게 상기 임계 개수를 결정하도록 구성될 수 있다.

상기 배터리 SOC 추정 장치는, 각각의 상기 배터리 셀의 셀 온도를 측정하도록 구성된 온도 측정부를 더 포함할 수 있다. 상기 제어부는, 각각의 상기 그룹의 상기 이전 주기의 평균 셀 온도를 더 기초로, 상기 평균 분극 전압을 결정하도록 구성될 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 따른 전기 차량은, 상기 배터리 SOC 추정 장치를 포함한다.

본 발명의 또 다른 측면에 따른 배터리의 SOC를 추정하기 위한 방법은, 이전 주기에서 추정된 각 배터리 셀의 SOC를 기초로, 직렬 연결된 복수의 배터리 셀을 적어도 하나의 그룹으로 분류하는 단계; 제1 칼만 필터를 이용하여, 각각의 상기 그룹의 상기 이전 주기의 평균 SOC, 제1 셀 전류 및 제2 셀 전류를 기초로, 각각의 상기 그룹의 현 주기의 평균 분극 전압을 추정하는 단계로서, 상기 제1 셀 전류는 상기 이전 주기에서 측정된 셀 전류를 나타내고, 상기 제2 셀 전류는 상기 현 주기에서 측정된 셀 전류를 나타내는 단계; 및 상기 제1 셀 전류, 상기 제2 셀 전류 및 각각의 상기 그룹의 상기 현 주기의 평균 분극 전압을 기초로, 각각의 상기 그룹의 각각의 상기 배터리 셀의 현 주기의 SOC를 추정하는 단계를 포함한다.

본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 복수의 배터리 셀을 그룹화하고, 각 그룹의 대표 파라미터(후술할 평균 분극 전압)를 해당 그룹에 속하는 각 배터리 셀의 SOC를 추정을 위한 공통 인자로 활용함으로써, 모든 배터리 셀의 SOC 추정에 요구되는 연산량을 효과적으로 저감할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 복수의 배터리 셀의 평균 최대 용량을 기초로 복수의 배터리 셀을 위한 그룹화 기준을 설정함으로써, 복수의 배터리 셀의 평균적인 퇴화도에 맞춰 각 배터리 셀의 SOC의 추정 정밀도를 조절할 수 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 후술되는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니 된다.
도 1은 본 발명에 따른 전기 차량의 구성을 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 배터리 셀의 등가 회로 모델을 예시적으로 보여준다.
도 3은 배터리 셀의 OCV-SOC 커브를 예시적으로 보여준다.
도 4는 복수의 배터리 셀의 그룹화 과정을 설명하는 데에 참조되는 도면이다.
도 5는 본 발명의 제1 실시예에 따른 SOC 추정 방법을 예시적으로 보여주는 순서도이다.
도 6은 본 발명의 제2 실시예에 따른 SOC 추정 방법을 예시적으로 보여주는 순서도이다.
도 7은 본 발명의 제3 실시예에 따른 SOC 추정 방법을 예시적으로 보여주는 순서도이다.

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.

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.

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.

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.

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.

도 1은 본 발명에 따른 전기 차량의 구성을 예시적으로 나타낸 도면이다.

도 1을 참조하면, 전기 차량(1)은, 셀 어셈블리(10), 릴레이(20), 인버터(30), 전기 모터(40) 및 SOC 추정 장치(100)를 포함한다.

셀 어셈블리(10)는, 전기 차량(1)의 주행에 요구되는 전기 에너지를 제공하기 위한 것이다. 셀 어셈블리(10)는, 셀 어셈블리(10)의 양극 단자(11)와 음극 단자(12)의 사이에서 전기적으로 직렬 연결되는 복수의 배터리 셀(Cell₁~ Cell_n, n은 2 이상의 자연수)을 포함한다. 각 배터리 셀(Cell)은, 예컨대 리튬 이온 셀 등과 같이 반복적인 충방전이 가능한 것이라면 특별히 한정되지 않는다.

릴레이(20)는, 배터리 셀(Cell)의 충방전을 위한 전류 경로에 설치된다. 릴레이(20)는, 제어부(120)에 의해 출력되는 스위칭 신호(SS)에 응답하여, 온오프 제어된다.

인버터(30)는, 장치(100)로부터의 명령(SD)에 응답하여, 셀 어셈블리(10)로부터의 직류 전류를 교류 전류로 변환하도록 제공된다. 전기 모터(40)는, 3상 교류 모터로서, 인버터(30)에 의해 생성되는 교류 전류를 공급받아 구동한다. 전기 차량(1)은, 전기 모터(40)가 구동 중에 발생하는 구동력에 의해 주행한다.

장치(100)는, 각 배터리 셀(Cell)의 SOC를 주기적으로 결정하기 위해, 각 배터리 셀(Cell)에 전기적으로 연결 가능하도록 제공된다. 장치(100)는, 전류 측정부(111), 전압 측정부(112), 제어부(120) 및 메모리부(130)를 포함한다. 장치(100)는, 온도 측정부(113) 및 통신부(140) 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있다.

전류 측정부(111)는, 전류 경로에 전기적으로 연결 가능하도록 제공된다. 예컨대, 션트 저항이나 홀 효과 소자 등이 전류 측정부(111)로서 이용될 수 있다. 전류 측정부(111)는, 배터리 셀(Cell)을 통해 흐르는 전류(이하, '셀 전류'라고 칭함)를 측정하고, 측정된 셀 전류를 나타내는 제1 신호(SI)를 제어부(120)에게 출력하도록 구성된다.

전압 측정부(112)는, 각 배터리 셀(Cell)의 양극 단자와 음극 단자에 전기적으로 연결 가능하도록 제공되는 적어도 하나의 전압 센서를 포함한다. 전압 측정부(112)는, 각 배터리 셀(Cell)의 양단에 걸친 전압인 셀 전압을 측정하고, 측정된 셀 전압을 나타내는 제2 신호(SV)를 제어부(120)에게 출력하도록 구성된다.

온도 측정부(113)는, 각 배터리 셀(Cell)로부터 소정 거리 내의 영역에 배치된 적어도 하나의 온도 센서(T)를 포함한다. 예컨대, 열전대 등이 온도 센서(T)로서 이용될 수 있다. 온도 측정부(113)는 각 배터리 셀(Cell)의 온도를 측정하고, 측정된 온도를 나타내는 제3 신호(ST)를 제어부(120)에게 출력하도록 구성된다.

제어부(120)는, 센싱부(110), 메모리부(130), 통신부(140) 및 릴레이(20)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.

제어부(120)는, 제1 신호(SI), 제2 신호(SV) 및 제3 신호(ST)를 주기적으로 수집하도록 구성된다. 제어부(120)는, 그것에 내장된 ADC(analog-to-digital converter)를 이용하여, 제1 신호(SI), 제2 신호(SV) 및 제3 신호(ST) 각각으로부터 셀 전류, 셀 전압 및 온도를 결정한 다음, 결정된 값들을 메모리부(130)에 저장하도록 구성된다.

메모리부(130)는, 제어부(120)에 동작 가능하게 결합된다. 메모리부(130)에는, 후술할 실시예들에 따른 SOC 추정 방법의 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.

통신부(140)는, 전기 차량(1)의 ECU(Electronic Control Unit)(2)와 통신 가능하게 결합될 수 있다. 통신부(140)는, ECU(2)로부터의 차량 메시지를 제어부(120)로 전송하고, 제어부(120)로부터의 배터리 메시지를 ECU(2)로 전송할 수 있다. 상기 차량 메시지는, 전기 차량(1)이 키온 또는 키오프되었음을 통지하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 배터리 메시지는, 각 배터리 셀(Cell)의 SOC를 통지하기 위한 정보를 포함할 수 있다. 통신부(140)와 ECU(2) 간의 통신에는, 예를 들어, LAN(local area network), CAN(controller area network), 데이지 체인과 같은 유선 네트워크 및/또는 블루투스, 지그비, 와이파이 등의 근거리 무선 네트워크가 활용될 수 있다.

본 명세서에서는, SOC를 0~1의 범위로 표현하였으며, SOC 0은 완전 방전된 상태를 나타내고, SOC 1은 완전 충전된 상태를 나타낸다.

본 명세서에서는, U를 어떤 변수라고 할 때, 'U[k-1]'는 이전 주기의 U의 값을 나타내고, 'U[k]'는 현 주기의 U의 값을 나타내는 것으로 가정하겠다. 기호 []와 함께 사용된 기호 k는, 초기 시점 t₀에서는 0으로 설정되고, 초기 시점 t₀으로부터 소정 시간 Δt(예, 0.001초)이 경과할 때마다 1씩 증가되는 시간 인덱스이다. 예컨대, k=10인 것은, 초기 시점 t₀으로부터 Δt × 10만큼의 시간이 경과되었음을 나타낸다. 초기 시점 t₀은, 미리 정해진 이벤트가 발생하는 시점으로서, 예컨대 제어부(120)가 슬립 상태로부터 웨이크업 상태로 전환되는 시점일 수 있다. 제어부(120)는 전기 차량이 키온되는 것에 응답하여 슬립 상태로부터 웨이크업 상태로 전환되고, 전기 차량이 키오프되는 것에 응답하여 웨이크업 상태로부터 슬립 상태로 전환될 수 있다.

지금부터, 칼만 필터에 연관된 암페어 카운팅 및 등가 회로 모델에 대해 설명한다.

먼저, 아래의 수식 1은 암페어 카운팅에 의한 배터리 셀(Cell)의 SOC를 나타낸다.

<수식 1>

수식 1에서, I[k-1]은 이전 주기에서 측정된 셀 전류('제1 셀 전류'라고 칭할 수 있음), Q_i은 배터리 셀(Cell)의 최대 용량, SOC[k-1]은 이전 주기의 SOC, SOC[k]은 현 주기의 SOC를 나타낸다. I[0] = 0 A일 수 있다. 최대 용량 Q_i은, 배터리 셀(Cell)에 최대로 저장 가능한 전하량을 나타낸다. 즉, 최대 용량 Q_i은, 배터리가 완전 충전된 상태로부터 완전 방전된 상태로 될 때까지의 셀 전류의 적산값과 동일하다.

다음으로, 등가 회로 모델(200)을 설명한다. 도 2를 참조하면, 등가 회로 모델(200)은, 전압원(210), 저항(R₁) 및 RC 페어를 포함한다.

전압원(210)은, 무부하 상태로 장시간 동안 유지된 배터리 셀(Cell)의 개방 전압(V_OCV)을 모사하는 것이다. 도 3에 도시된 OCV-SOC 커브와 같이, 개방 전압(V_OCV)은, 배터리 셀(Cell)의 SOC와 비선형적인 함수 관계를 가진다. 즉, V_OCV = f₁(SOC), SOC = f₂(V_OCV). f₁ 및 f₂는 서로의 역함수이다. 예를 들어, 도 3을 참조하면, 3.3 V = f₁(0.5)이고, 0.7 = f₂(3.47 V)이다. OCV-SOC 커브는, 다양한 온도별로 미리 정해져 있을 수 있다.

저항(R₁)은, 배터리 셀(Cell)의 IR 드롭(V₁)에 연관된다. IR 드롭(V₁)은, 셀 전류에 의한 배터리 셀(Cell)의 양단에 걸친 전압의 순간적인 변화를 칭한다. 메모리부(130)에는, SOC, 온도와 저항(R₁) 간의 대응 관계가 정의된 제1 룩업 테이블이 기록되어 있을 수 있고, 제어부(120)는 제1 룩업 테이블로부터 현 주기의 SOC와 온도에 대응하는 저항(R₁)을 결정할 수 있다.

RC 페어는, 저항(R₂)과 커패시턴스(C₂)의 병렬 회로를 칭하는 것으로서, 배터리 셀(Cell)의 분극 전압('오버 포텐셜'이라고 칭할 수도 있음)(V_P)에 연관된 것이다. RC 페어의 시상수(time constant)는, 저항(R₂)과 커패시턴스(C₂)의 곱이다. 메모리부(130)에는, SOC, 온도와 저항(R₂) 간의 대응 관계가 정의된 제2 룩업 테이블이 기록되어 있을 수 있고, 제어부(120)는 제2 룩업 테이블로부터 현 주기의 SOC와 온도에 대응하는 저항(R₂)을 결정할 수 있다. 메모리부(130)에는, SOC, 온도와 커패시턴스(C₂) 간의 대응 관계가 정의된 제3 룩업 테이블이 기록되어 있을 수 있고, 제어부(120)는 제3 룩업 테이블로부터 현 주기의 SOC와 온도에 대응하는 커패시턴스(C₂)를 결정할 수 있다.

V_ecm은, 등가 회로 모델(200)의 양단에 걸친 전압을 나타내는 변수으로서, 아래의 수식 2와 같이 개방 전압(V_OCV), IR 드롭(V₁) 및 분극 전압(V_P)의 합과 동일하다.

<수식 2>

수식 2에서, R₁[k]은 현 주기의 저항(R₁), I[k]은 현 주기에서 측정된 셀 전류('제2 셀 전류'라고 칭할 수 있음)이다. C[k]는 두 성분 c[k]과 1을 가지는 시스템 행렬이다. c[k]는, 함수 f₁에 따른 SOC[k]으로부터 V_OCV[k]로의 변환 계수이다. 즉, c[k]와 SOC[k]의 곱은, V_OCV[k]와 동일하다. 예컨대, 도 3을 참조하면, SOC[k]=0.5인 경우, V_OCV[k]는 3.3이므로, 제어부(120)는 c[k]을 6.6으로 설정할 수 있다.

등가 회로 모델(200)에 있어서, 분극 전압(V_P)은 아래의 수식 3과 같이 정의된다.

<수식 3>

수식 3에서, R₂[k-1] 현 주기의 저항(R₂), τ는 RC 페어의 시상수, V_P[k-1]은 이전 주기의 분극 전압, V_P[k]은 현 주기의 분극 전압을 나타낸다. V_P[0] = 0 V이다. 수식 3의 τ는 R₂[k-1]와 C₂[k-1]의 곱일 수 있다.

제어부(120)는, 이전 주기에서 추정된 각 배터리 셀(Cell)의 SOC를 기초로, 복수의 배터리 셀(Cell₁~ Cell_n)을 적어도 하나의 그룹으로 분류한다.

도 4는 복수의 배터리 셀의 그룹화 과정을 설명하는 데에 참조되는 도면이다.

도 4에서는, 이해를 돕기 위해, n=10 즉, 총 10개의 배터리 셀(Cell₁~ Cell₁₀)이 셀 어셈블리(10)에 포함되고, 이전 주기에서 추정된 제1 내지 제10 배터리 셀(Cell₁~ Cell₁₀)의 SOC가 순서대로 0.88, 0.80, 0.82, 0.84, 0.87, 0.89, 0.90, 0.95, 0.94, 0.81인 것으로 예시하였다. 최소 SOC는 0.80이고 최대 SOC는 0.95임을 알 수 있다.

제어부(120)는, 최소 SOC 0.80을 기준으로, 각 그룹의 최대 SOC와 최소 SOC 간의 차이가 임계 차이값 이하가 되도록, 제1 내지 제10 배터리 셀(Cell₁~ Cell₁₀)을 그룹화할 수 있다. 예컨대, 임계 차이값이 0.06인 경우, 도 4에 도시된 바와 같이, 0.80, 0.81, 0.82 및 0.84의 SOC를 가지는 4개의 배터리 셀(Cell₂, Cell₁₀, Cell₃, Cell₄)이 제1 그룹(G#1)으로 분류되고, 0.87, 0.88, 0.89 및 0.90의 SOC를 가지는 4개의 배터리 셀(Cell₅, Cell₁, Cell₆, Cell₇)이 제2 그룹(G#2)으로 분류되며, 0.94 및 0.95의 SOC를 가지는 2개의 배터리 셀(Cell₉, Cell₈)이 제3 그룹(G#2)으로 분류된다.

대안적으로, 제어부(120)는, 최대 SOC 0.95을 기준으로, 각 그룹의 최대 SOC와 최대 SOC 간의 차이가 임계 차이값 이하가 되도록, 제1 내지 제10 배터리 셀(Cell₁~ Cell₁₀)을 그룹화할 수도 있다. 예컨대, 임계 차이값이 0.06인 경우, 0.89, 0.90, 0.94 및 0.95의 SOC를 가지는 4개의 배터리 셀이 하나의 그룹으로 분류되고, 0.82, 0.84, 0.87, 0.88의 SOC를 가지는 4개의 배터리 셀이 다른 하나의 그룹으로 분류되며, 0.80 및 0.81의 SOC를 가지는 2개의 배터리 셀이 또 다른 하나의 그룹으로 분류된다.

대안적으로, SOC가 작은 순서대로 소정 개수씩 제1 내지 제10 배터리 셀(Cell₁~ Cell₁₀)을 그룹화할 수 있다. 예컨대, 소정 개수가 3인 경우, 0.80, 0.81, 0.82의 SOC를 가지는 3개의 배터리 셀이 하나의 그룹으로 분류되고, 0.84, 0.87, 0.88의 SOC를 가지는 3개의 배터리 셀이 다른 하나의 그룹으로 분류되며, 0.89, 0.90, 0.94의 SOC를 가지는 3개의 배터리 셀이 또 다른 하나의 그룹으로 분류되고, 0.95의 SOC를 가지는 1개의 배터리 셀은 또 다른 하나의 그룹으로 분류된다.

대안적으로, SOC가 큰 순서대로 소정 개수씩 제1 내지 제10 배터리 셀(Cell₁~ Cell₁₀)을 그룹화할 수 있다. 예컨대, 소정 개수가 4인 경우, 0.89, 0.90, 0.94, 0.95의 SOC를 가지는 4개의 배터리 셀이 하나의 그룹으로 분류되고, 0.82, 0.84, 0.87, 0.88의 SOC를 가지는 4개의 배터리 셀이 다른 하나의 그룹으로 분류되며, 0.80, 0.81의 SOC를 가지는 2개의 배터리 셀이 또 다른 하나의 그룹으로 분류된다.

아래의 수식들에서, 아래 첨자 _^가 표시된 각 파라미터는 시간 업데이트에 의해 예측된 값임을 나타낸다. 또한, 윗 첨자 ^-가 표시된 각 파라미터는 측정 업데이트에 의해 보정된 상태변수의 값임을 나타낸다.

제어부(120)는, 그룹화가 완료되면, 제1 칼만 필터를 이용하여, 각 그룹의 이전 주기의 평균 SOC, 제1 셀 전류 및 제2 셀 전류를 기초로, 현 주기에서의 각 그룹의 평균 SOC 및 평균 분극 전압을 추정한다.

지금부터 제1 칼만 필터에 대해 상세히 설명한다. 다음의 수식 4는, 제1 칼만 필터의 상태 방정식으로서, 수식 1 및 수식 3에 연관된다.

<수식 4>

수식 4에서, SOC_{av_^}[k-1]는 이전 주기에서의 각 그룹의 평균 SOC이다. V_{P_av_^}[k-1]는 이전 주기에서의 각 그룹의 평균 분극 전압, Q_av는 각 그룹의 평균 최대 용량, τ_av는 각 그룹의 RC 페어의 평균 시상수, R_{2_av}[k-1]는 이전 주기에서의 각 그룹의 RC 페어의 저항(R₂)의 평균을 나타낸다. 일 예로, 제2 그룹에 있어서, SOC_{av_^}[k-1] = (0.87+0.88+0.89+0.90)/4 = 0.885이다.

다음의 수식 5는, 제1 칼만 필터의 시간 업데이트 방정식이다.

<수식 5>

수식 5에서, P[k-1]는 이전 주기의 보정된 오차 공분산 행렬(error corvariance matrix), Q는 프로세스 노이즈 공분산 행렬(process noise covariance matrix), P^-[k]는 현 주기의 오차 공분산 행렬을 나타낸다. W₁은 암페어 카운팅의 부정확도를 나타내는 미리 정해진 상수, W₂은 등가 회로 모델의 부정확도를 나타내는 미리 정해진 상수일 수 있다. A[k-1]^T은 A[k-1]의 전치 행렬이다. k=0에서, P[0]=[ 1 0 ; 0 1 ] 일 수 있다. 제어부(120)는, 수식 4 및 수식 5를 이용한 시간 업데이트 과정이 완료되면, 측정 업데이트 과정을 실행한다.

다음의 수식 6은, 제1 칼만 필터의 제1 측정 업데이트 방정식이다.

<수식 6>

수식 6에서, K_G[k]는 각 그룹의 현 주기의 칼만 게인, C^T[k]은 C[k]의 전치 행렬, L은 미리 정해진 성분들을 가지는 측정 노이즈 공분산 행렬(measurement noise covariance matrix)이다.

다음의 수식 7은, 제1 칼만 필터의 제3 측정 업데이트 방정식이다.

<수식 7>

수식 7에서, E는 2×2의 단위 행렬을 나타낸다. P[k]은, 수식 5로부터의 P^-[k]이 수식 7에 의해 보정된 결과이다.

다음의 수식 8은 제1 칼만 필터의 출력 방정식이고, 수식 9는 제1 칼만 필터의 제2 측정 업데이트 방정식이다.

<수식 8>

<수식 9>

수식 8 및 수식 9에서, y[k]은 현 주기에서 측정된 각 그룹의 평균 셀 전압, y_^[k]는 현 주기에서 추정된 각 그룹의 평균 셀 전압, R_{1_av}[k]는 각 그룹의 저항(R₁)의 평균, SOC_{av_^}[k]는 현 주기에서 추정된 각 그룹의 평균 SOC, V_{P_av_^}[k]는 현 주기에서 추정된 각 그룹의 평균 분극 전압을 나타낸다. 수식 9에 의한 x_^[k]은 다음 주기에서 수식 4의 x_^[k-1]로서 이용될 수 있다.

제1 칼만 필터에 의해 각 그룹에 대하여 1회 실행된 다음, 각 그룹에 속하는 각 배터리 셀(Cell)에 대해 제2 칼만 필터를 한번씩 실행함으로써, 현 주기에서의 각 배터리 셀(Cell)의 SOC를 추정한다.

주목할 점은, 제2 칼만 필터는, 현 주기에서의 각 배터리 셀(Cell)의 분극 전압을 직접 연산하지 않고, 제1 칼만 필터에 의해 결정된 현 주기의 평균 분극 전압을 활용한다는 점이다. 이에 따라, 제2 칼만 필터에 의해서는, 각 배터리 셀(Cell)의 분극 전압을 업데이트하기 위한 연산이 생략된다.

지금부터, 제2 칼만 필터에 대해 상세히 설명한다. 다음의 수식 10은, 제2 칼만 필터의 상태 방정식이다.

<수식 10>

수식 10에서 있어서, SOC_{i_^}[k-1]는 이전 주기에서 추정된 각 배터리 셀(Cell)의 SOC, Q_i는 각 배터리 셀(Cell)의 최대 용량, SOC^- _{i_^}[k]는 현 주기에서 시간 업데이트에 의해 예측된 각 배터리 셀(Cell)의 SOC이다. 각 배터리 셀(Cell)에 있어서, SOC_{i_^}[0]= f₂(V_OCV[0])이다. V_OCV[0]은, 초기 시점 t₀에서 측정된 각 배터리 셀(Cell)의 전압이다.

다음의 수식 11은, 제2 칼만 필터의 시간 업데이트 방정식이다.

<수식 11>

수식 11에서, s[k-1]는 이전 주기의 오차 공분산, w는 프로세스 노이즈, s^-[k]는 현 주기에서 예측된 오차 공분산이다. w는 수식 5의 W₁와 동일할 수 있다. k=0에서, S[0]= 0일 수 있다. 제어부(120)는, 수식 10 및 수식 11을 이용한 시간 업데이트 과정이 완료되면, 측정 업데이트 과정을 실행한다.

다음의 수식 12는, 제2 칼만 필터의 제1 측정 업데이트 방정식이다.

<수식 12>

수식 12에서, K_i[k]는 현 주기의 칼만 게인, J은 측정 노이즈 공분산이다. J는, 수식 6의 L의 1행 1열 성분과 동일할 수 있다.

다음의 수식 13은, 제2 칼만 필터의 제3 측정 업데이트 방정식이다.

<수식 13>

수식 13에서, s[k]은 수식 11로부터의 s^-[k]이 수식 13에 의해 보정된 결과이다.

다음의 수식 14는 제2 칼만 필터의 출력 방정식이고, 수식 15는 제2 칼만 필터의 제2 측정 업데이트 방정식이다.

<수식 14>

<수식 15>

수식 14 및 수식 15에서, V_i[k]은 현 주기에서 측정된 배터리 셀(Cell)의 셀 전압, V_{i_^}[k]는 현 주기에서 시간 업데이트에 의해 예측된 배터리 셀(Cell)의 셀 전압, R_{1_i}는 배터리 셀(Cell)의 저항(R₁), V_{P_av_^}[k]는 배터리 셀(Cell)이 속해있는 그룹의 현 주기의 평균 분극 전압, SOC_{i_^}[k]는 현 주기에서 추정된 배터리 셀(Cell)의 SOC를 나타낸다. 일 예로, 제1 배터리 셀(Cell₁)의 V_{i_^}[k]를 연산하는 데에는, 제2 그룹(G#2)에 대한 수식 8의 V_{P_av_^}[k]가 수식 14의 V_{P_av_^}[k]로 이용된다. 수식 15에 의한 SOC_{i_^}[k]은 다음 주기에서 수식 10의 SOC_{i_^}[k-1]로서 이용될 수 있다.

지금까지 제1 칼만 필터의 및 제2 칼만 필터에 의한 각 배터리 셀(Cell)의 SOC 추정에 대하여 설명하였다.

제어부(120)는, 다음의 수식 16을 이용하여, 용량 업데이트 기간 동안의 셀 전류 적산값과 용량 업데이트 기간 동안의 각 배터리 셀(Cell)의 SOC 변화를 기초로, 각 배터리 셀(Cell)의 최대 용량 Q_i을 결정할 수 있다.

<수식 16>

수식 16에서, ΔSOC는 용량 업데이트 기간 동안의 SOC 변화분, ΔQ는 용량 업데이트 기간 동안의 셀 전류 적산값이다. 수식 16에서, a는 용량 업데이트 기간의 시작 시점에 대응하는 시간 인덱스를 나타내고, b는 용량 업데이트 기간의 종료 시점에 대응하는 시간 인덱스를 나타낸다. 용량 업데이트 기간은, ΔSOC가 임계 변화분(예, 0.5) 이상이 되는 가장 최근의 기간일 수 있다. 예를 들어, 제1 배터리 셀(Cell₁)에 있어서, a=0, b=k, ΔSOC=0.6, ΔQ=120mAh인 경우, 제1 배터리 셀(Cell₁)의 최대 용량 Q_i는 200mAh로 결정될 수 있다.

한편, 배터리 셀(Cell)이 퇴화될수록 최대 용량이 감소한다. 따라서, 배터리 셀(Cell)의 퇴화도가 일정 수준을 넘어서면 배터리 셀이 갑작스럽게 사용 불능 상태가 되어버릴 가능성이 매우 높기 때문에 SOC를 보다 정밀하게 추정할 필요가 있다.

제어부(120)는, 복수의 배터리 셀(Cell₁~Cell_n)에 대한 그룹화에 앞서서, 복수의 배터리 셀(Cell₁~Cell_n)의 평균 최대 용량을 기초로, 전술된 상기 임계 차이값 또는 상기 임계 개수를 결정할 수 있다.

일 예로, 평균 최대 용량이 임계 용량(예, 설계 용량의 85%) 이상인 경우, 임계 차이값은 제1 설정값(예, 0.06)과 동일하게 결정되고, 평균 최대 용량이 임계 용량 미만인 경우, 임계 차이값은 제1 설정값보다 작은 제2 설정값(예, 0.04)과 동일하게 결정될 수 있다. 임계 차이값이 감소하면, 복수의 배터리 셀(Cell₁~Cell_n)이 더 많은 개수의 그룹으로 분류될 수 있으므로, 각 배터리 셀(Cell)의 SOC가 보다 정밀하게 추정될 수 있다.

다른 예로, 평균 최대 용량이 임계 용량 이상인 경우, 임계 개수는 제3 설정값(예, 4)과 동일하게 결정되고, 평균 최대 용량이 임계 용량 미만인 경우, 임계 개수는 제3 설정값보다 작은 제4 설정값(예, 3)과 동일하게 결정될 수 있다. 임계 개수가 감소하면, 복수의 배터리 셀(Cell₁~Cell_n)이 더 많은 개수의 그룹으로 분류될 수 있으므로, 각 배터리 셀(Cell)의 SOC가 보다 정밀하게 추정될 수 있다.

도 5 내지 도 7을 참조하여 후술될 각 실시예에 따른 방법은, 제어부(120)가 미리 정해진 이벤트의 발생에 응답하여, 슬립 모드로부터 웨이크업 모드로 전환되는 초기 시점 t₀에 개시된다. 초기 시점 t₀에서, 시간 인덱스 k=0이다. 각 실시예에 따른 방법은, 제어부(120)가 웨이크업 모드로부터 슬립 모드로 전환 시에 종료된다.

도 5는 본 발명의 제1 실시예에 따른 SOC 추정 방법을 예시적으로 보여주는 순서도이다.

도 1 내지 도 5를 참조하면, 단계 S510에서, 제어부(120)는, 셀 전류 I[0] 및 각 배터리 셀(Cell)의 셀 전압 V_i[0]을 측정한다. 셀 전류 I[0]는 초기 시점 t₀로부터 처음으로 측정된 셀 전류를 나타낸다. 셀 전압 V_i[0]은, 초기 시점 t₀로부터 처음으로 측정된 각 배터리 셀(Cell)의 전압을 나타낸다. V_i[0]= V_OCV[0]이다.

단계 S512에서, 제어부(120)는, 각 배터리 셀(Cell)의 셀 전압 V_i[0]을 기초로, 각 배터리 셀(Cell)의 초기 SOC SOC_{i_^}[0]를 결정한다.

단계 S520에서, 제어부(120)는, 시간 인덱스 k를 1만큼 증가시킨다.

단계 S530에서, 제어부(120)는, 이전 주기에서 추정된 각 배터리 셀(Cell)의 SOC SOC_{i_^}[k-1]를 기초로, 각 그룹의 최대 SOC와 최소 SOC 간의 차이가 소정값(예, 0.06) 이하가 되도록, 복수의 배터리 셀(Cell₁~Cell_n)을 적어도 하나의 그룹으로 분류한다.

단계 S540에서, 제어부(120)는, 셀 전류 I[k] 및 각 배터리 셀(Cell)의 셀 전압 V_i[k]을 측정한다.

단계 S550에서, 제어부(120)는, 제1 칼만 필터를 이용하여, 각 그룹의 현 주기의 평균 분극 전압 V_{P_av_^}[k]을 추정한다(수식 4 내지 수식 9 참조).

단계 S560에서, 제어부(120)는, 제2 칼만 필터를 이용하여, 각 그룹의 각 배터리 셀(Cell)의 현 주기의 SOC SOC_{i_^}[k]를 추정한다(수식 10 내지 수식 15 참조). 단계 S560 후, 단계 S520으로 진행된다.

도 6은 본 발명의 제2 실시예에 따른 SOC 추정 방법을 예시적으로 보여주는 순서도이다.

도 1 내지 도 4 및 도 6을 참조하면, 단계 S610에서, 제어부(120)는, 셀 전류 I[0] 및 각 배터리 셀(Cell)의 셀 전압 V_i[0]을 측정한다.

단계 S612에서, 제어부(120)는, 각 배터리 셀(Cell)의 셀 전압 V_i[0]을 기초로, 각 배터리 셀(Cell)의 초기 SOC SOC_{i_^}[0]를 결정한다.

단계 S620에서, 제어부(120)는, 시간 인덱스 k를 1만큼 증가시킨다.

단계 S630에서, 제어부(120)는, 복수의 배터리 셀(Cell₁~Cell_n)의 평균 최대 용량 Q_av이 임계 용량 이상인지 여부를 판정한다. 평균 최대 용량 Q_av은, 아래의 수식 17에 의해 결정될 수 있다.

<수식 17>

수식 17에서, Q_i는, 제i 배터리 셀(Cell_i)의 최대 용량을 나타낸다. 단계 S630의 값이 "예"인 경우, 단계 S642로 진행된다. 단계 S630의 값이 "아니오"인 경우, 단계 S644로 진행된다.

단계 S642에서, 제어부(120)는, 제1 설정값과 동일하게 임계 차이값을 결정한다.

단계 S644에서, 제어부(120)는, 제2 설정값과 동일하게 임계 차이값을 결정한다. 제2 설정값은 제1 설정값보다 작다.

단계 S650에서, 제어부(120)는, 이전 주기에서 추정된 각 배터리 셀(Cell)의 SOC SOC_{i_^}[k-1]를 기초로, 각 그룹의 최대 SOC와 최소 SOC 간의 차이가 임계 차이값 이하가 되도록, 복수의 배터리 셀(Cell₁~Cell_n)을 적어도 하나의 그룹으로 분류한다.

단계 S660에서, 제어부(120)는, 셀 전류 I[k] 및 각 배터리 셀(Cell)의 셀 전압 V_i[k]을 측정한다.

단계 S670에서, 제어부(120)는, 제1 칼만 필터를 이용하여, 각 그룹의 현 주기의 평균 분극 전압 V_{P_av_^}[k]을 추정한다(수식 4 내지 수식 9 참조).

단계 S680에서, 제어부(120)는, 제2 칼만 필터를 이용하여, 각 그룹의 각 배터리 셀(Cell)의 현 주기의 SOC SOC_{i_^}[k]를 추정한다(수식 10 내지 수식 15 참조). 단계 S680 후, 단계 S620으로 진행된다.

도 7은 본 발명의 제3 실시예에 따른 SOC 추정 방법을 예시적으로 보여주는 순서도이다.

도 1 내지 도 4 및 도 7을 참조하면, 단계 S710에서, 제어부(120)는, 셀 전류 I[0] 및 각 배터리 셀(Cell)의 셀 전압 V_i[0]을 측정한다.

단계 S712에서, 제어부(120)는, 각 배터리 셀(Cell)의 셀 전압 V_i[0]을 기초로, 각 배터리 셀(Cell)의 초기 SOC SOC_{i_^}[0]를 결정한다.

단계 S720에서, 제어부(120)는, 시간 인덱스 k를 1만큼 증가시킨다.

단계 S730에서, 제어부(120)는, 복수의 배터리 셀(Cell₁~Cell_n)의 평균 최대 용량 Q_av이 임계 용량 이상인지 여부를 판정한다. 단계 S730의 값이 "예"인 경우, 단계 S742로 진행된다. 단계 S730의 값이 "아니오"인 경우, 단계 S744로 진행된다.

단계 S742에서, 제어부(120)는, 제3 설정값과 동일하게 임계 개수를 결정한다.

단계 S744에서, 제어부(120)는, 제4 설정값과 동일하게 임계 개수를 결정한다. 제4 설정값은 제3 설정값보다 작다.

단계 S750에서, 제어부(120)는, 이전 주기에서 추정된 각 배터리 셀(Cell)의 SOC SOC_{i_^}[k-1]의 크기 순으로 임계 개수씩 복수의 배터리 셀(Cell₁~Cell_n)을 적어도 하나의 그룹으로 분류한다.

단계 S760에서, 제어부(120)는, 복수의 배터리 셀(Cell₁~Cell_n)을 통해 흐르는 전류 I[k] 및 각 배터리 셀(Cell)의 셀 전압 V_i[k]을 측정한다.

단계 S770에서, 제어부(120)는, 제1 칼만 필터를 이용하여, 각 그룹의 현 주기의 평균 분극 전압 V_{P_av_^}[k]을 추정한다(수식 4 내지 수식 9 참조).

단계 S780에서, 제어부(120)는, 제2 칼만 필터를 이용하여, 각 그룹의 각 배터리 셀(Cell)의 현 주기의 SOC SOC_{i_^}[k]를 추정한다(수식 10 내지 수식 15 참조). 단계 S780 후, 단계 S720으로 진행된다.

제어부(120)는, 복수의 배터리 셀(Cell₁~Cell_n) 중 적어도 하나의 SOC SOC_{i_^}[k]가 소정의 안전 범위(예, 0.03~0.97)를 벗어나는 경우, 릴레이(20)를 오프할 수 있다. 대안적으로, 제어부(120)는, 복수의 배터리 셀(Cell₁~Cell_n)의 평균 SOC가 소정의 안전 범위(예, 0.03~0.97)를 벗어나는 경우, 릴레이(20)를 오프할 수 있다.

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.

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.

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.

1: 전기 차량
10: 셀 어셈블리 20: 릴레이 30: 인버터 40: 모터
100: SOC 추정 장치
111: 전류 측정부 112: 전압 측정부 113: 온도 측정부
120: 제어부 130: 메모리 140: 통신부

Claims

배터리의 SOC(State Of Charge)를 추정하기 위한 장치에 있어서,
직렬 연결된 복수의 배터리 셀을 통해 흐르는 셀 전류를 측정하도록 구성되는 전류 측정부;
각각의 상기 배터리 셀의 셀 전압을 측정하도록 구성되는 전압 측정부; 및
상기 전류 측정부 및 상기 전압 측정부에 동작 가능하게 결합된 제어부를 포함하고,
상기 제어부는,
이전 주기에서 추정된 각각의 상기 배터리 셀의 SOC를 기초로, 상기 복수의 배터리 셀을 적어도 하나의 그룹으로 분류하고,
제1 칼만 필터를 이용하여, 각각의 상기 그룹의 상기 이전 주기의 평균 SOC, 제1 셀 전류 및 제2 셀 전류를 기초로, 각각의 상기 그룹의 현 주기의 평균 분극 전압을 추정하되, 상기 제1 셀 전류는 상기 이전 주기에서 측정된 셀 전류를 나타내고, 상기 제2 셀 전류는 상기 현 주기에서 측정된 셀 전류를 나타내고,
제2 칼만 필터를 이용하여, 상기 제1 셀 전류, 상기 제2 셀 전류 및 각각의 상기 그룹의 상기 현 주기의 평균 분극 전압을 기초로, 각각의 상기 그룹의 각각의 상기 배터리 셀의 현 주기의 SOC를 추정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 배터리 SOC 추정 장치.
제1항에 있어서,
상기 제어부는,
각각의 상기 그룹의 최대 SOC와 최소 SOC 간의 차이가 임계 차이값 이하가 되도록, 상기 복수의 배터리 셀을 적어도 하나의 그룹으로 분류하도록 구성되는 배터리 SOC 추정 장치.
제2항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 복수의 배터리 셀의 평균 최대 용량을 기초로, 상기 임계 차이값을 결정하도록 구성되는 배터리 SOC 추정 장치.
제3항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 평균 최대 용량이 임계 용량 이상인 경우, 제1 설정값과 동일하게 상기 임계 차이값을 결정하고,
상기 평균 최대 용량이 상기 임계 용량 미만인 경우, 상기 제1 설정값보다 작은 제2 설정값과 동일하게 상기 임계 차이값을 결정하도록 구성되는 배터리 SOC 추정 장치.
제1항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 이전 주기에서 추정된 각각의 상기 배터리 셀의 SOC의 크기 순으로 임계 개수씩 상기 복수의 배터리 셀을 적어도 하나의 그룹으로 분류하도록 구성되는 배터리 SOC 추정 장치.
제5항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 복수의 배터리 셀의 평균 최대 용량을 기초로, 상기 임계 개수를 결정하도록 구성되는 배터리 SOC 추정 장치.
제6항에 있어서,
상기 제어부는,
상기 평균 최대 용량이 임계 용량 이상인 경우, 제3 설정값과 동일하게 상기 임계 개수를 결정하고,
상기 평균 최대 용량이 상기 임계 용량 미만인 경우, 상기 제3 설정값보다 작은 제4 설정값과 동일하게 상기 임계 개수를 결정하도록 구성되는 배터리 SOC 추정 장치.
제1항에 있어서,
각각의 상기 배터리 셀의 셀 온도를 측정하도록 구성된 온도 측정부를 더 포함하고,
상기 제어부는,
각각의 상기 그룹의 상기 이전 주기의 평균 셀 온도를 더 기초로, 상기 평균 분극 전압을 결정하도록 구성되는 배터리 SOC 추정 장치.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 따른 상기 배터리 SOC 추정 장치를 포함하는 전기 차량.
배터리의 SOC를 추정하기 위한 방법에 있어서,
이전 주기에서 추정된 각 배터리 셀의 SOC를 기초로, 직렬 연결된 복수의 배터리 셀을 적어도 하나의 그룹으로 분류하는 단계;
제1 칼만 필터를 이용하여, 각각의 상기 그룹의 상기 이전 주기의 평균 SOC, 제1 셀 전류 및 제2 셀 전류를 기초로, 각각의 상기 그룹의 현 주기의 평균 분극 전압을 추정하는 단계로서, 상기 제1 셀 전류는 상기 이전 주기에서 측정된 셀 전류를 나타내고, 상기 제2 셀 전류는 상기 현 주기에서 측정된 셀 전류를 나타내는 단계; 및
상기 제1 셀 전류, 상기 제2 셀 전류 및 각각의 상기 그룹의 상기 현 주기의 평균 분극 전압을 기초로, 각각의 상기 그룹의 각각의 상기 배터리 셀의 현 주기의 SOC를 추정하는 단계를 포함하는 배터리 SOC 추정 방법.