KR20210076916A - 차량의 배터리 셀의 작동 파라미터를 추산하는 방법 - Google Patents

차량의 배터리 셀의 작동 파라미터를 추산하는 방법 Download PDF

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겔소 에스테반
헬그렌 조나스
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볼보 트럭 코퍼레이션
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Abstract

본 발명은 차량의 전기 추진 시스템의 배터리 유닛의 배터리 셀의 작동 파라미터를 알아내기 위한 방법(100)에 관한 것이고, 작동 파라미터는 배터리 셀의 용량 및 임피던스 중 어느 하나를 나타내고, 상기 방법은 배터리 셀의 작동 파라미터를 알아내기 위하여 배터리 유닛의 적어도 하나의 배터리 셀을 선택하는 것(110)과, 각각이 주어진 타임 피리어드 동안 선택된 작동 파라미터 값을 갖는 충전 상태(SOC) 추산기 세트를 제공하는 것(120)과, 전압 오차 최소화를 수행하여 배터리 셀의 작동 파라미터의 값을 알아내기 위하여 SOC 추산기 세트를 사용하는 것(130)을 포함한다.

Description

차량의 배터리 셀의 작동 파라미터를 추산하는 방법
본 발명은 차량의 전기 추진 시스템에 포함된 배터리 유닛의 배터리 셀의 작동 파라미터를 추산하는 방법에 관한 것이다.
본 발명은 부분적 또는 완전한 전기 차량과 같은 어떠한 타입의 하이브리드 차량 또는 전기 차량에 적용될 수 있다. 비록 본 발명이 전기 버스와 관련하여 기술될 것이나, 본 발명은 이러한 특정 차량에 국한되지 않고, 전기 트럭, 전기 건설 장비 및 전기 자동차와 같은 다른 하이브리드 또는 전기 차량에 또한 사용될 수 있다. 본 발명은 다른 타입의 전기 차량, 예컨대 전기 동력 건설 장비, 전기 작업 기계, 예컨대 휠 로더, 굴절식 덤프 트럭(articulated hauler), 덤프 트럭, 굴삭기 및 백호 로우더에 또한 적용될 수 있다.
배터리는 차량을 위한 추진력을 제공하기 위한 더욱 일반적인 동력원이 되어 가고 있다. 그러한 배터리는 보통 충전 배터리이고, 전형적으로 직렬 또는 병렬로 연결되어 차량의 완전한 배터리 팩을 형성하는 다수의 배터리 셀을 포함한다. 전형적으로 배터리 팩은 다수의 배터리 셀들을 포함한다. 배터리 팩의 품질은 부분적으로, 각 배터리 셀의 품질에 좌우되고, 따라서 배터리 셀의 생산 품질에 엄격한 요구조건을 설정한다. 그러나, 배터리 셀들은 고품질에도 불구하고 다소 서로 다른 용량들을 가질 수 있고, 또한 예컨대 각 배터리 셀의 서로 다른 작동 온도에 기인하여 달리 노화될 수 있다.
충전 상태(SOC)를 알아내고 직렬-셀 구성된 배터리 팩의 용량 추산을 제공하기 위하여, 배터리 셀 전압 및 배터리 팩 전류의 평균값의 데이터가 사용될 수 있다. 이러한 추산은 전형적으로 모든 배터리 셀들의 전기화학적 특성이 대략적으로 동일하다는 것을 가정한다. 그러나, 배터리 셀들의 SOC 레벨들은 결국 서로 이격 되어 배터리 팩의 작동 성능을 제한하는 불균일한 충전 상태 분포로 이어질 수 있다. 또한, 노화 및 배터리 셀의 서로 다른 전기화학적 특성으로 인하여 배터리 셀들 중 차이가 존재할 때, 평균 배터리 셀 전압의 변화가 각 셀의 용량을 정확한 방식으로 표현하지 못할 수 있다. 더 나아가 배터리 팩 어셈블리의 전 용량은 일반적으로 최저 용량을 갖는 단일 배터리 셀에 의하여 제한된다.
더 나아가, 배터리의 SOC 레벨 및 기타 작동 컨디션은 전형적으로 배터리 팩의 하나 또는 수 개의 배터리 셀들의 모델을 사용하여 추산된다. 일반적인 타입의 배터리 모델은 배터리 모델에 대하여 전류-전압 특성을 얻을 수 있게 하는 등가 회로 모델을 포함한다. 알고리즘은 모델과 함께 사용되고, 전형적으로 배터리와 관련된 입력, 예컨대 배터리의 배터리 셀의 용량 및 임피던스를 필요로 한다. 그러나 그러한 입력들은 전형적으로 배터리가 노화됨에 따라 변화하고, 이는 추산을 더욱 복잡하게 만든다. 더 나아가, 알고리즘에 대한 입력은 예컨대 충전 상태의 부정밀한 추산을 피하기 위하여 정확한 것이 중요하다.
더 나아가, 하이브리드 또는 전기 차량에서, 보통 다양한 작동 컨디션에 대하여 배터리 상태량에 대한 충분한 양질의 지식을 갖는 것이 필요하다. 따라서, 그러한 차량들에서 온-보드 용량 추산의 제공에 대한 요구가 증가하고 있다.
예로서, 배터리 셀의 용량은 차량의 아이들 또는 작동 시간 중에 개방 회로 전압 및 SOC 상관 관계를 사용하여 전압-기반 추산 방법에 의하여 추산될 수 있다. 배터리 셀에 대한 용량 추산을 위한 가능한 방법의 어떠한 예는 파만, 에이(Farmann, A) 등에 기술된다. "전기 및 하이브리드 전기 차량에서 리튬-이온 배터리에 대한 온-보드 용량 추산 기술의 중요한 검토." Journal of Power Sources 281 (2015): 114-130.그러나, 배터리 셀의 용량을 추산하기 위한 사용 가능한 방법들 중 적어도 어떤 것들은 복잡한 알고리즘에 기인하여 긴 연산 시간을 필요로 한다.
따라서, 배터리 셀의 용량과 같은 작동 파라미터의 효과적인 추산을 위한 방법을 제공하는 것이 바람직할 것이다. 특히, 차량의 작동 중에 배터리 셀의 작동 파라미터를 추산하기 위한 방법을 제공하는 것이 바람직할 것이다.
본 발명의 목적은 차량의 전기 추진 시스템에 포함된 배터리 유닛의 배터리 셀의 용량 또는 임피던스와 같은 작동 파라미터를 추산하기 위한 향상된 방법을 제공하는데 있다. 상기 목적은 청구항 1에 따른 방법에 의하여 적어도 부분적으로 달성된다.
본 발명의 제1 측면에 따르면, 차량의 전기 추진 시스템의 배터리 유닛의 배터리 셀의 작동 파라미터를 추산하기 위한 방법을 제공한다. 작동 파라미터는 배터리 셀의 용량 및 임피던스 중 하나를 가리킨다. 상기 방법은, 배터리 셀의 작동 파라미터를 알아내기 위하여 배터리 유닛의 적어도 하나의 배터리 셀을 선택하는 단계와; 각각이 주어진 타임 피리어드 동안 선택된 작동 파라미터 값을 갖는 충전 상태(SOC) 추산기 세트를 제공하는 단계와; 전압 오차 최소화를 수행하여 배터리 셀의 작동 파라미터의 값을 알아내기 위하여 SOC 추산기 세트를 사용하는 단계를 포함한다.
예시적인 실시예에 따른 상기 방법의 단계들에 의하여, 특히 작동 파라미터의 값 (예컨대, 용량 값)을 알아내기 위하여 SOC 추산기 세트를 사용하여, 차량의 배터리 유닛의 배터리 셀의 용량과 같은 작동 파라미터를 추산하기 위한 정확하고 연산 가능한 효과적인 방법을 제공하는 것이 가능해진다. 즉, 본 발명은, 배터리 셀의 작동 파라미터 값의 더욱 정확한 추산이, 서로 다른 용량 세팅을 갖는 어떠한 타임 피리어드 동안의 SOC 추산기 뱅크를 활용하여 가능하다는 것을 이해하는 것에 기반을 둔다. 따라서, 예시적인 실시예에 따른 상기 방법이, 좀더 정확한 셀 모델 파라미터 값들에 기초 한 더 나은 SOC 추산을 제공한다.
여기에서 언급되는 예시적인 실시예들 및 예시적인 이점들은 일반적으로 작동 파라미터가 배터리 셀의 용량에 관한 것일 때 기술됨을 주목하여야 한다. 정확한 용량 추산은, 차량의 정확한 드라이빙 레인지 예측 및 배터리의 최대 에너지 저장 능력의 정확한 계산을 가능하게 한다. 동시에, 정확한 용량 추산은 배터리 건강 상태 및 잔여 유효 수명 추산을 위한 인디케이터로서 기능할 수 있다. 배터리 셀의 용량과 건강 상태, 예컨대 시간이 지남에 따라 저하된 배터리 셀의 용량 사이의, 수명과 건강 상태 사이의 상관 관계에 적어도 부분적으로 기인함.
그러나, 상기 방법은, 또한, 작동 파라미터가 배터리 유닛의 배터리 셀의 임피던스에 관한 것일 때, 수행될 가능성이 크다. 따라서, 여기에서 언급된 예시적인 이점은 작동 파라미터가 배터리 셀의 용량과 배터리 유닛의 배터리 셀의 임피던스에 관한 것일 때, 적용될 수 있다.
상기 방법의 예시적인 실시예들은 전기 추진 시스템의 통상적인 작동 중에 배터리 유닛의 배터리 셀의 용량을 추산하는데 특히 유용하다. 예로서, 예시적인 실시예에 따른 상기 방법은 배터리 유닛 관리 시스템의 통합된 파트로서 사용될 수 있다. 따라서, 배터리 유닛의 하나 이상의 배터리 셀의 용량은 차량에 온-보드 (또는 온-라인)되어 그리고 전형적으로 차량의 작동 중에 추산될 수 있다.
즉, 작동 파라미터는 예컨대 배터리 셀 용량 파라미터 또는 배터리 셀의 임피던스 (예컨대 저항 또는 커패시턴스)일 수 있다. 예시적인 일 실시예에 따르면, 작동 파라미터는 배터리 셀의 용량일 수 있다. 또 다른 예시적인 실시예에 따르면, 작동 파라미터는 배터리 셀의 임피던스일 수 있다.
배터리 셀의 용량을 추산하는 경우, 용어 "용량"은 전형적으로는 선택된 배터리 셀에 의하여 저장된 전하의 암페어-시간 (Ah)의 측정치에 관한 것이다. 배터리 용량은 어떠한 주어진 컨디션 하에서 배터리 셀로부터 추출될 수 있는 에너지 최대 양을 나타낸다. 그러나, 배터리 셀 용량이 나이, 배터리 과거 이력, 배터리의 충전 및 방전 체계 및 온도에 좌우되기 때문에, 배터리 셀의 실제 에너지 저장 능력은 "명목" 정격 용량("nominal" rated capacity)으로부터 상당히 변화할 수 있다.
예로서, 용량 값은 명목 배터리 셀 용량과 같은 기준 값에 의하여 얻어진 정규화된 용량 값이다. 용량 값은 또한 무차원 상대 용량 값일 수 있다.
배터리 셀의 임피던스를 추산하는 경우, 작동 파라미터는 배터리의 배터리 셀의 등가 회로 모델의 파라미터일 수 있다. 예컨대, 그러한 작동 파라미터는 등가 회로 모델의 RC-회로의 내부 저항 R0, 또는 저항 파트 R1, 또는 커패시턴스 C1일 수 있다.
예시적인 실시예에 따르면, 전압 오차 최소화를 수행하여 배터리 셀의 작동 파라미터의 값을 알아내기 위하여 SOC 추산기 세트를 사용하는 단계는, 커브 피팅을 수행하는 단계를 포함한다. "커브 피팅"은 전압 오차의 최소, 그리고 나서 배터리 셀의 작동 파라미터의 값, 예컨대 배터리 셀의 용량의 값을 찾아내기 위하여 사용된다. 커브 피팅의 일 이점은 상기 방법이 뱅크의 작은 수의 SOC 추산기들로 수행될 수 있다는 것이다. 예로서, SOC 추산기의수는 3개이다. 커브 피팅은 또한, 부분적으로 용량 추산을 수행할 때 연산 복잡성이 감소되기 때문에, 상대적으로 값싼 방법을 제공한다. 예로서, 커브 피팅은 회귀 분석이다.
예시적인 일 실시예에 따르면, 커브 피팅을 수행하는 단계는 폴리노미얼 피트에 대응된다. 폴리노미얼 피트를 사용하는 것의 일 이점은 모델의 연산 복잡성이 추가적으로 감소한다는데 있다. 예로서, 폴리노미얼 피트는 2차 폴리노미얼 및 4차 폴리노미얼 중 하나이다.
예시적인 일 실시예에 따르면, 배터리 셀의 작동 파라미터의 값을 알아내는 단계는, 폴리노미얼을 최소화하는 작동 파라미터의 값을 찾는 단계를 포함한다.
예로서, 배터리의 작동 파라미터의 값은 전압 오차의 어떠한 리지듀얼(residual)을 최소화하는 SOC 추산기에 대응된다. 전압 오차의 리지듀얼은 전형적으로 배터리 셀 터미널 전압 기반 리지듀얼, 즉 SOC 추산기로 추산된 셀 전압과 측정된 전압 사이의 오차에 대응된다.
전형적으로, 전압 오차의 리지듀얼은 평균 제곱근 오차 및 전압 오차의 L1 놈 중 하나이다.
예시적인 일 실시예에 따르면, SOC 추산기 세트의 SOC 추산기들은 칼만 필터링을 사용하여 만들어진다.
예시적인 일 실시예에 따르면, 상기 방법은 필터링 알고리즘을 사용하여 작동 파라미터의 알아낸 값의 노이즈를 감소시키는 단계를 추가적으로 포함한다. 예로서, 필터링 알고리즘은 작동 파라미터의 알아낸 값의 노이즈의 효과를 감소시키기 위한 망각 인자를 갖는 재귀형 최소 자승이다.
예시적인 일 실시예에 따르면, 상기 방법은 작동 파라미터의 알아낸 값에 인접한 작동 파라미터의 인접 값을 선택하고, 작동 파라미터의 인접 값으로 SOC 추산기들 중 하나의 작동 파라미터 세팅들 중 하나를 업데이트하는 단계를 추가적으로 포함한다.
예시적인 일 실시예에 따르면, 상기 방법은 온도 또는 SOC와 같은 작동 컨디션을 모니터링하고, 작동 컨디션이 주어진 작동 컨디션 범위 내에 있을 때 배터리 셀의 작동 파라미터를 추산하는 단계를 추가적으로 포함한다.
예시적인 실시예에 따른 상기 방법은 수 개의 서로 다른 방식으로 실행될 수 있다. 예시적인 일 실시예에 따르면, 상기 방법의 단계들은 전기 추진 시스템에 의한 전기 에너지 저장 시스템의 사용 중에 제어 유닛에 의하여 수행된다. 전형적으로, 제어 유닛은 배터리 셀의 작동 파라미터를 추산하도록 구성된다.
일반적으로, 여기서 사용되는 용어 "전기 추진 시스템"은 전형적으로 (트랜잭션 에너지와 같은) 에너지를 제공하고, 에너지를 저장하기 (에너지를 전달하고 받기) 위한 차량 전기 콤포넌트들에 관한 것이다. 전술한 전기 콤포넌트들을 제외하고, 전기 추진 시스템은 케이블(들), 센서(들), 제어 유닛들, 배터리 관리 유닛(들), 배터리 유닛 어셈블리 등을 포함하는 전기 에너지원과 같은 추가적인 콤포넌트들을 포함할 수 있다. 전기 추진 시스템은 특히 차량에 추진력을 제공하고, 또한 차량의 다양한 차량 작동을 수행하기 위하여 에너지를 전달하고 받도록 구성된다.
전기 추진 시스템의 일 콤포넌트는 전기 에너지 저장 시스템이다. 전기 에너지 저장 시스템은, 배터리 유닛 어셈블리를 형성하기 위하여 연결 가능한 다중수의 개별 배터리 유닛들(multiple number of individual battery units)을 갖는다.
배터리 유닛은 다수의 상호 연결되는 단일 배터리 셀들을 포함하는 배터리 셀 스트링일 수 있고 이에 의하여 배터리 유닛 어셈블리는 차량을 위한 배터리 팩이다. 이 예시적인 실시예에서, 다중수의 개별 배터리 유닛들은 배터리 팩의 형태로 배터리 유닛 어셈블리를 형성하도록 연결될 수 있는 다중수의 개별 배터리 스트링들에 대응된다.
이를 대신하여, 배터리 유닛은 복수의 배터리 셀 스트링들을 포함하는 배터리 팩이다. 이 경우, 배터리 유닛 어셈블리는 배터리 팩 어셈블리를 형성하는 복수의 배터리 팩을 포함한다. 따라서, 이 예시적인 실시예에서, 다중수의 개별 배터리 유닛들은 배터리 팩 어셈블리를 형성하도록 연결될 수 있는 다중수의 개별 배터리 팩들에 대응된다.
전형적으로, 배터리 유닛들 (배터리 팩들)은 배터리 유닛 어셈블리 (배터리 팩 어셈블리)에서 병렬로 연결된다. 또한, 배터리 셀들은 전형적으로 배터리 셀 스트링 내에서 직렬로 연결된다. 또한, 배터리 셀 스트링들은 전형적으로 배터리 팩 내에서 병렬로 연결된다.
배터리 유닛 어셈블리는 하나 또는 수 개의 배터리 팩(들)에 관한 것일 수 있음을 주목하여야 한다. 또한, 배터리 유닛 어셈블리는 다양한 타입의 배터리들을 포함할 수 있음을 주목하여야 한다. 예로서, 배터리 유닛 어셈블리의 배터리들 중 어느 하나는 리튬-이온 배터리 또는 소듐-이온 배터리 중 어느 하나이다. 소듐-이온 배터리는 전형적으로 소듐 아이언 배터리(sodium iron battery) 또는 소듐 페라이트 배터리 중 어느 한 가지 타입이다. 배터리 유닛 어셈블리는 따라서 전형적으로 배터리 팩 세트를 포함한다. 또한, 배터리 팩은 일반적으로 이른바 고전압 배터리 팩이다. 여기서, 용어 "고전압"은 대략 400~1000 볼티지(V)의 배터리 팩을 말한다.
더 나아가, 여기서 사용되는 용어 "파워"는 전형적으로 전기 파워를 말한다. 전기 파워는 전압 및 전류의 곱이다.
본 발명의 예시적인 실시예들에서, 여기서 사용되는 용어 "충전 상태(SOC)는 배터리 유닛 어셈블리의 현 상황에서 사용 가능한 용량을 말한다. 또한, SOC는 배터리 셀, 단일 배터리 유닛, 단일 배터리 팩, 전기 에너지 저장 시스템 또는 이들의 조합의 전하 레벨을 포함하거나 나타낼 수 있다. SOC는 전형적으로 사용 가능한 용량과 새로운 배터리 셀의 정격 용량 또는 배터리 셀의 현재 용량 사이의 퍼센티지(%)로 알아낸다.
배터리 팩 어셈블리를 포함하는 전기 차량에서, SOC는 수 개의 서로 다른 목적을 갖는데, 예컨대 충전 정책에서, 전체 차량 에너지 관리에서, SOP, SOQ, SOR, SOE를 포함하는 (그러나 이에 국한되지 않은) 다른 배터리 관리 기능들에 입력으로 사용될 수 있고, 수명 추산기의 입력으로 사용될 수 있고, 에이징 타임 추산기의 입력으로 사용될 수 있고, 폴트 케이스(fault cases)를 분석할 때 입력으로 사용될 수 있고, 범위 추산에 입력으로 사용될 수 있고, 이들의 조합으로 사용될 수 있다.
전술한 바와 같이, 상기 방법 및 상기 방법들의 시퀀스들/단계들의 예시적인 실시예들은 제어 유닛에 의하여 실행된다. 따라서, 예시적인 일 실시예에 따르면, 상기 방법의 단계들은 전기 추진 시스템 및/또는 차량의 통상적인 사용 중에 제어 유닛에 의하여 수행된다. 상기 방법은 차량이 작동 중인 한 연속적으로 실행될 수 있으나, 예컨대 충전 작동 중에 배터리 유닛이 사용되는 동안에 차량이 비-작동 상태에 있을 때 연속적으로 실행될 수도 있다. 따라서, 문구 "배터리 유닛의 사용 중에"는 배터리 유닛의 충전 상태를 말하고, 그리고 차량의 작동, 예컨대 차량의 주행 중에 배터리 유닛을 사용 (방전)하는 상태를 말할 수 있다.
상기 방법이 관련 기능들 및 효과들을 제공할 수 있는 한, 상기 방법의 시퀀스들은 유사하게 다른 타입의 콤포넌트들 및 다른 기술들에 의하여 수행될 수 있다. 더 나아가, 상기 방법은 유사하게, 배터리 유닛의 모델을 제어하기 위하여 구현될 수 있고, 상기 모델은 전기 에너지 저장 시스템을 이루는 배터리 유닛(들)의 등가 회로를 포함한다. 통상적인 타입의 배터리 모델은, 전류-전압 응답이 모델 배터리에 대하여 얻어지게 하는 등가 회로 모델을 포함한다.
전술한 바와 같이, 예시적인 일 실시예에서, 차량의 전기 추진 시스템의 배터리 유닛의 배터리 셀의 용량을 추산하는 방법이 제공된다. 이 예에서, 상기 방법은 배터리 셀의 용량을 알아내기 위하여 배터리 유닛의 적어도 하나의 배터리 셀을 선택하는 단계와, 각각이 주어진 타임 피리어드 동안 선택된 용량 값을 갖는 충전 상태(SOC) 추산기 세트를 제공하는 단계와, 전압 오차 최소화에 의하여 배터리 셀의 용량 값을 알아내기 위하여 SOC 추산기 세트를 사용하는 단계를 포함한다.
본 발명의 제2 측면에 따르면, 프로그램이 컴퓨터 상에서 실행될 때, 제1 측면의 예시적인 실시예들 중 어느 하나의 단계들을 수행하기 위한 프로그램 코드 수단을 포함하는 컴퓨터 프로그램이 제공된다. 본 발명의 제2 측면에 따른 효과들 및 특징들은 제1 측면과 관련하여 전술한 것들과 대체로 유사하다.
본 발명의 제3 측면에 따르면, 프로그램 제품이 컴퓨터 상에서 실행될 때, 제1 측면의 실시예들 중 어느 하나의 단계들을 수행하기 위한 프로그램 코드 수단을 포함하는 컴퓨터 프로그램을 담은 컴퓨터 판독 가능한 매체가 제공된다. 본 발명의 제3 측면의 효과들 및 특징들은 제1 측면과 관련하여 전술한 것들과 대체적으로 유사하다.
본 발명의 제4 측면에 따르면, 차량용 전기 추진시스템이 제공된다. 전기 추진 시스템은 차량에 파워를 제공하기 위한 전기 모터와, 전기 모터에 파워를 제공하기 위하여 전기 모터에 연결되고, 다수의 배터리 셀들을 포함하는 다수의 배터리 유닛들을 갖는 전기 에너지 저장 시스템과, 적어도 하나의 배터리 셀의 작동 파라미터를 추산하는 제어 유닛을 포함하고, 상기 작동 파라미터는 배터리 셀의 용량 및 임피던스 중 하나를 나타낸다. 제어 유닛은 적어도 하나의 배터리 유닛의 적어도 하나의 배터리 셀을 선택하고, 각각이 주어진 타임 피리어드 동안 선택된 작동 파라미터 값을 갖는 충전 상태(SOC) 추산기를 제공하도록 구성된다. 더 나아가, 제어 유닛은 전압 오차 최소화에 의하여 배터리 셀의 작동 파라미터의 값을 알아내기 위하여 SOC 추산기 세트를 사용하도록 구성된다.
본 발명의 제4 측면의 효과들 및 특징들은 제1 측면과 관련하여 전술한 것들과 대체적으로 유사하다. 전기 추진 시스템은 부분적 또는 완전한 전기 차량에 통합되고 설치될 수 있다.
전기 모터는 수 개의 서로 다른 방식들로 제공될 수 있다. 예시적인 일 실시예에 따르면, 전기 모터는 영구 자석 동기 머신 (permanent magnet synchronous machine), 브러시리스 DC 머신 (brushless DC machine), 비동기 머신 (asynchronous machine), 전기 자화 동기 머신 (electrically magnetized synchronous machine), 동기 릴럭턴스 머신 (synchronous reluctance machine) 또는 스위치드 릴럭턴스 머신 (switched reluctance machine) 중 어느 하나이다. 전형적으로 전기 모터는 적어도 그라운드 인게이징 멤버(ground engaging member)를 드라이빙하도록 구성된다. 전형적으로 전기 모터는 한 쌍의 그라운드 인게이징 멤버들을 드라이빙하도록 구성된다. 예로서, 그라운드 인게이징 멤버는 휠, 트랙 또는 이와 유사한 것이다. 전기 모터는 수 개의 서로 다른 방식으로 그라운드 인게이징 멤버들에 연결될 수 있다. 예시적인 일 실시예에서, 전기 모터는 트랜스미션 및 클러치에 의하여 한 쌍의 그라운드 인게이징 멤버들과 연결된다. 트랜스미션은 전형적으로 뉴트럴 기어를 포함하는 다수의 기어들을 포함한다.
제어 유닛은 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, 프로그래머블 디지털 시그널 프로세서 또는 기타 프로그래머블 디바이스를 포함할 수 있다. 따라서, 예시적인 실시예들의 기능들을 제공하기 위하여 제어 유닛이 배터리 시스템 및 전기 머신들과 같은 전기 추진 시스템의 다양한 파트들과 통신할 수 있도록 제어 유닛은 프로세싱 회로 뿐 아니라 전자 회로들 및 커넥션들을 포함한다. 전형적으로 제어 유닛은 또한, 적어도 부분적으로 버스를 작동시키기 위하여, 차량의 다른 파트들, 예컨대 브레이크, 서스펜션, 클러치, 트랜스미션 및 추가적인 전기 보조 디바이스들, 예컨대 공기 조화 시스템과 통신하도록 구성될 수 있다. 제어 유닛은 하드웨어 또는 소프트웨어의, 또는 부분적으로 하드웨어 또는 소프트웨어의 모듈들을 포함하고, CAN-버스와 같은 공지의 트랜스미션 버스들 및/또는 무선 통신 능력을 사용하여 통신할 수 있다. 프로세싱 회로는 일반 목적 프로세서 또는 특수 목적 프로세서일 수 있다. 제어 유닛은 전형적으로 컴퓨터 프로그램 코드 및 데이터를 저장하기 위한 논-트랜지토리 메모리(non-transitory memory)를 포함한다. 따라서, 제어 유닛은 많은 다양한 구조들로 구현될 수 있다.
즉, 상기 방법 및 전기 추진 시스템의 예시적인 실시예들의 제어 기능은 기존의 컴퓨터 프로세서들을 사용하거나 이 목적 또는 다른 목적을 위하여 통합된 적절한 시스템을 위한 특수 목적 컴퓨터 프로세서에 의하거나, 또는 하드와이어 시스템에 의하여 구현될 수 있다. 본 개시물의 범위의 실시예들은 저장된 머신-실행 가능한 명령들 또는 데이터 구조들을 담은 또는 갖는 머신-판독 가능한 매체를 포함하는 프로그램 제품들을 포함한다. 그러한 머신-판독 가능한 매체는 일반 목적 또는 특수 목적 컴퓨터 또는 프로세서를 갖는 기타 머신에 의하여 접근될 수 있는 어떠한 사용 가능한 매체일 수 있다. 예로서, 그러한 머신-판독 가능한 매체는 RAM, ROM, EPROM, EEPROM, CD-ROM 또는 기타 광 디스크 스토리지, 마그네틱 디스크 스토리지 또는 기타 마그네틱 스토리지 디바이스들 또는 머신-실행 가능한 명령들 형태의 원하는 프로그램 코드 또는 데이터 구조들을 담거나 저장하는데 사용될 수 있고, 일반 목적 또는 특수 목적 컴퓨터 또는 프로세서를 갖는 기타 머신에 의하여 접근될 수 있는 어떠한 기타 매체를 포함할 수 있다. 정보가 네트워크 또는 기타 통신 커넥션 (하드와이어드, 무선 또는 하드와이어드 또는 무선의 조합 중 하나로)을 통하여 머신에 전달되거나 제공될 때, 머신은 적절하게 커넥션을 머신-판독 가능한 매체로 본다. 따라서, 어떠한 그러한 커넥션은 적절하게 머신-판독 가능한 매체로 불리어질 수 있다. 전술한 것들의 조합이 또한 머신-판독 가능한 매체의 범위 내에 포함된다. 머신-판독 가능한 명령들은 예컨대, 일반 목적 컴퓨터, 특수 목적 컴퓨터 또는 특수 목적 프로세싱 머신들이 어떠한 기능 또는 기능 그룹을 수행하게끔 하는 명령들 및 데이터를 포함한다. 전술한 전기 추진 시스템의 예시적인 실시예는 통합된 파트인 제어 유닛을 포함하지만, 제어 유닛은 차량의 분리된 파트일 수도 있고, 및/또는 전기 추진 시스템으로부터 떨어지게 배치되고 전기 추진 시스템과 통신할 수도 있다.
제어 유닛은 또한, 하나의 배터리 유닛 또는 복수의 배터리 유닛들 또는 이들의 조합의 모델을 포함할 수 있다. 따라서, 전기 에너지 저장 시스템은 전형적으로 배터리 유닛 어셈블리의 기능을 제어하도록 구성된 제어 유닛을 포함한다. 즉, 전기 에너지 저장 시스템은 전형적으로 차량 추진 시스템의 파트이다. 전기 에너지 저장 시스템은 또한, 제어 유닛의 통합된 파트이거나 시스템의 분리된 파트이지만 제어 유닛과 통신하는 이른바 배터리 관리 유닛을 포함할 수 있다.
제어 유닛은 일반적으로 배터리 팩 어셈블리를 제어하고 모니터링하도록 구성된다. 전형적으로, 비록 엄격하게 요구되지는 않으나, 제어 유닛은, 배터리 셀의 충전 상태(SOC) 및 개방 회로 전압과 같은 배터리 셀 특성들을 모니터링하도록 구성된 배터리 관리 유닛을 포함한다. 배터리 관리 유닛의 다른 기능들은 컨택터들을 폐쇄하거나 및/또는 파워 상태와 같은 안전 기능과 관련될 수 있다.
본 발명의 제5 측면에 따르면, 전술한 예시적인 실시예들 중 어느 하나에 따른 전기 추진 시스템을 포함하는 완전한 또는 하이브리드 전기 차량과 같은 차량을 제공한다. 본 발명의 제5 측면의 효과들 및 특징들은 제1 측면과 관련하여 전술한 것들과 대체적으로 유사하다.
차량은 전기 모터를 포함하는 전기, 하이브리드 또는 플러그-인 하이브리드 차량일 수 있고, 배터리 유닛 어셈블리는 차량에 추진력을 제공하기 위하여 전기 모터에 파워를 제공한다. 차량은 따라서 부분적 또는 완전한 전기 차량일 수 있음에 주목하여야 한다.
본 발명의 추가적인 특징들 및 이점들은 첨부 특허청구범위 및 뒤따르는 상세한 설명을 참고할 때 명백해질 것이다. 통상의 지식을 가지는 자는, 본 발명의 다양한 특징들이 본 발명의 범위를 벗어남이 없이, 아래에서 기술된 것들 외의 실시예들을 만들어 내도록 결합될 수 있음을 알 것이다.
본 발명의 추가적인 목적들, 특징들 및 이점들 뿐 아니라, 전술한 목적들, 특징들 및 이점들은 본 발명의 예시적인 실시예들에 대한 뒤따르는 예시적이고 비한정적인 상세한 설명을 통하여 더욱 이해하게 될 것이다.
도 1은 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른 전기 버스 형태의 차량으로서, 전기 추진 시스템을 포함하는 차량의 측면도이다.
도 2a는 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른 배터리 셀을 기술하는 셀 모델의 파트들을 개략적으로 보여준다.
도 2b는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법의 단계들 중 어떠한 단계들을 수행할 때 사용되는 어떠한 연산 콤포넌트들의 개요를 개략적으로 보여준다.
도 3은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법의 플로우차트이고, 상기 방법은 도 2a의 배터리 셀의 작동 파라미터를 추산하기 위한 다수의 단계들을 포함한다.
도 4는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 도 3의 방법의 추가적인 단계들의 플로우차트이다.
도 5는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법에 의한 전압 오차 최소화에 의하여 배터리 셀의 용량을 알아내기 위한 커브 피팅의 예를 개략적으로 보여준다.
도 6은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법에 의한 전압 오차 최소화에 의하여 배터리 셀의 용량을 알아내기 위한 커브 피팅의 또 다른 예를 개략적으로 보여준다.
첨부 도면을 참조하여, 이하에서는 예시로서 인용된 본 발명의 실시예들을 더욱 상세하게 설명한다.
이하, 본 발명의 예시적인 실시예들이 도시된 첨부 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세하게 설명한다. 그러나, 본 발명은 많은 다양한 형태로 구현될 수 있고, 여기에 기재된 실시예들에 국한되는 것으로 이해되서는 안되며, 그 보다는 이러한 실시예들은 철저함과 완전함을 위하여 제공된 것이다. 통상의 지식을 가지는 자는 첨부 특허청구범위의 범위 내에서 많은 변경 및 수정이 이루어질 수 있음을 이해할 것이다. 유사한 도면 부호는 명세서 전체에 걸쳐 유사한 구성부를 가리킨다.
도 1은 전기 버스(5)의 형태의 차량을 도시한다. 여기서, 전기 버스는 전형적으로 배터리 시스템과 같은 전기 에너지 저장 시스템에 의하여 완전하게 파워가 제공되는 완전한 전기 차량이다. 전기 버스(5)는 차량에 트랜잭션 파워(transaction power)를 제공하도록 구성된 전기 추진 시스템(20)을 포함한다. 전기 추진 시스템(20)은 전기 모터에 전기 파워를 제공한다. 그러나, 전기 추진 시스템은 또한, 차량에 다양한 전자 기능들을 관리하도록 구성될 수 있다. 전기 추진 시스템은 전기 에너지 저장 시스템(10) 및 전기 모터(7)를 포함한다. 전기 에너지 저장 시스템(10)은 전기 모터에 연결되어 전기 모터에 파워를 제공하고, 이에 의하여 전기 모터는 하나 이상의 그라운드 인게이징 멤버들(ground engaging members)에게 트랜잭션 파워를 제공할 수 있다. 전기 에너지 저장 시스템은 다수의 배터리 팩들을 포함하는 배터리 팩 어셈블리와 같은 DC 전기 에너지 저장 시스템이다.
여기서, 전기 에너지 저장 시스템(10)은 배터리 유닛 어셈블리(4)를 포함한다. 배터리 유닛 어셈블리는 전형적으로 복수의 배터리 유닛(1a~1n)을 포함한다. 도 1에 도시된 전기 저장 시스템에서, 배터리 유닛은 배터리 팩이다. 예컨대, 배터리 팩들의 각각은 리튬-이온 배터리이다. 더 나아가, 배터리 팩들의 각각은 다수의 배터리 셀들을 포함한다. 여기서, 배터리 팩은 복수의 배터리 셀(3)을 포함하는 배터리이다. 따라서, 배터리 팩(1a~1n)의 각각은 복수의 배터리 셀(3a~3n)을 포함한다. 도 1에 도시한 바와 같이, 배터리 팩 어셈블리는 7개의 배터리 팩을 포함한다. 배터리 팩 어셈블리(4)는 따라서 7개의 배터리 팩(1a~1g)을 포함하고, 그들의 각각은 다수의 배터리 셀(3a~3g)을 포함한다. 배터리 팩 어셈블리는 50 ~ 500 개의 배터리 셀들을 포함할 수 있다. 배터리 팩 어셈블리 내 다수의 배터리 팩의 수 및 배터리 셀들의 수는 차량 타입 및 설치 타입 등에 따라 달라진다.
이를 위하여, 전기 에너지 저장 시스템은 배터리 팩 어셈블리(4)를 형성하기 위하여 연결된 다수의 배터리 팩들을 포함한다. 따라서, 본 발명의 예시적인 실시예에 대한 이하의 설명에서, 배터리 유닛은 때때로 배터리 팩으로 언급될 것이고, 배터리 유닛 어셈블리는 배터리 팩 어셈블리로 언급될 것이다.
따라서, 배터리 팩 어셈블리(4)는 전기 버스(5)에 추진력을 제공하도록 마련된 전기 모터(7)에 전기 파워를 제공하도록 마련된다. 전형적으로, 전기 버스(5)는 전기 에너지 저장 시스템(10)을 제어하고 모니터하도록 구성된 제어 유닛(8)을 추가적으로 포함한다. 특히, 제어 유닛은 배터리 셀의 용량을 추산하도록 구성된다. 여기서, 제어 유닛은 전기 제어 유닛이다. 특히, 제어 유닛(8)은 배터리 팩 어셈블리를 제어하고 모니터하도록 구성된다. 여기서, 전기 추진 시스템(20)은 배터리 관리 유닛(2)을 포함하는 제어 유닛(8)과 배터리 팩 어셈블리(4)를 포함한다. 전형적으로, 비록 엄격하게 요구되지는 않으나, 제어 유닛(8)은 배터리 셀(3)의 충전 상태(SOC) 및 개방 회로 전압과 같은 배터리 셀 특성들을 모니터하도록 구성된 배터리 관리 유닛(2)을 갖는다. 제어 유닛은, 도 2a 및 도 2b와 관련하여 후술할 배터리 등가 모델(battery equivalent models)을 저장하도록 된 저장 콤포넌트(미도시)을 구비할 수 있다.
제어 유닛(8)은 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, 프로그래머블 디지털 시그널 프로세서 또는 기타 프로그래머블 디바이스를 포함할 수 있다. 따라서, 적어도 부분적으로 버스(5)를 작동시키기 위하여 제어 유닛이 차량의 다양한 파트들, 예컨대 브레이크, 서스펜션, 드라이브라인, 특히 전기 모터, 클러치 및 기어박스와 통신할 수 있도록, 제어 유닛은 프로세싱 회로(미도시)뿐 아니라 전자 회로 및 커넥션들(미도시)를 포함한다. 전술한 예시적인 실시예가 시스템(20)의 통합된 파트(integral part)인 제어 유닛을 포함하지만, 제어 유닛은 시스템(20)의 분리된 파트(separate part) 또는 이와 유사한 것일 수도 있다.
이제 도 2a로 다시 돌아와, 배터리 셀의 등가 회로를 포함하는 배터리 셀 모델이 도시되어 있다. 예시적인 등가 회로 모델(200)은 배터리 셀을 모델링하기 위한 단일 RC 회로를 포함한다. 예시적인 RC 기반 등가 회로 모델은 배터리 셀의 충전 상태 및 용량의 추산을 위하여 사용되고, 전형적으로 전술한 제어 유닛에 의하여 구현된다. 도 2a에 도시된 예시된 (등가) 회로 모델은 배터리 셀의 충전 상태 및 용량을 추산하기 위하여 사용된다. 배터리 셀의 정의(characterization)는 다이렉트 배터리 측정치들을 사용하여 배터리 모델에 대한 실시간 파라미터 추산 어프로치에 의하여 계산될 수 있다. 배터리 셀 충전 상태 추산은 예컨대, 측정된 배터리 전류 입력 및 배터리 터미널 전압에 기초할 수 있다.
도 2a와 관련하여 기술된 등가 회로 모델은 병렬 커패시턴스 C1과 직렬로 배치되는 액티브 전해질 저항 (또는 내부 저항) R0 및 액티브 차지 트랜스퍼 저항 R1으로 이루어진다. ucell은 터미널 전압 출력을 가리키고, icell은 회로 내 전류를 가리키고, uocv는 배터리 개방 회로 전압을 가리킨다. uocv, R0, R1 및 C1의 주어진 값들에 대하여, 터미널 전압 ucell은 전류 icell의 함수로 표현될 수 있다. 일반적으로 R0 및 R1은 시간이 경과함에 따라 증가하고, 반면 배터리 셀 용량(미도시)은 시간이 경과함에 따라 감소한다.
배터리 셀(3a)의 등가 회로 모델에 의하여, 배터리 셀의 상태 차지 레벨을 알아내는 것이 가능해진다. 따라서, 배터리 시스템의 배터리 셀의 상태 차지 레벨을 모니터하는 것이 가능하다. 여기서, SOC 추산은 일반적으로 전압 및 전류에 기초함에 주목하여야 한다. 따라서 SOC 추산기의 일 구성 요소는 SOC-OCV (전류가 없을 때 OCV는 전압임) 사이의 관계를 사용하는 것이다. 따라서, 배터리 셀의 SOC는 도 2a에서 uocv로 표시된 배터리 시스템 개방 회로 전압 (OCV)에 기초하여 추산되고 알아내어진다. OCV에 의하여 배터리 셀 SOC를 알아내는 것은, 일반적으로 이 분야에서 알려져 있고, 전형적으로 배터리 셀의 OCV를 측정하는 것에 의하여 수행된다. 배터리 셀의 OCV는, 셀이 외부 로드로부터 비연결되고 셀을 통과하는 외부 전류의 흐름이 없을 때, 배터리 셀의 터미널 전압 출력 ucell을 측정하는 것에 의하여 알아낼 수 있다. OCV는 배터리 셀의 SOC와 직접적으로 연관된다.
이제 도 2b로 다시 돌아가면, 예시적인 실시예에 따라 본 방법의 계산 프로세스의 일부분들을 수행하기 위하여 사용되고, 도 2a와 관련하여 기술된 배터리 셀의 등가 회로를 포함하는 배터리 셀 모델로부터 수신하는 데이터에 기초를 둔 어떠한 컴퓨터 콤포넌트의 개요를 도시한다. 즉, 도 2b는 다수의 충전 상태 (SOC) 추산기(52A, 52B, 52C)에 의하여 배터리 셀(3)의 작동 파라미터를 추산하기 위한 방법의 어떠한 단계들을 도시한다. 이러한 예에서, 작동 파라미터는 배터리 셀의 용량 Q이다. T는 배터리 셀 온도를 가리키고, 측정된 배터리 파라미터 icell 및 ucell은 도 2a와 관련하여 기술됨을 주목하여야 한다. 또한, Uocv (전류 없는 전압)은 SoC의 함수임을 주목하여야 한다. 여기서, 터미널 전압은 OCV 및 오믹 전압 강하(ohmic voltage drop)의 함수이다. 오믹 전압 강하는 전류 및 온도에 종속된다. 따라서, 파라미터 icell 및 ucell은 배터리 셀의 용량 Q를 추산하기 위하여 다수의 SOC 추산기에서 입력으로 사용될 수 있다. 이러한 타입의 모델은 또한 테브냉 셀 모델(thevenin cell model)로 알려져 있다. 또한, 가장 정밀한 추산을 제공하는 SOC 추산기는 전형적으로 가장 정확한 용량 추산을 제공하는 것을 기꺼이 이해하여야 한다.
또한, SOC 추산기 파라미터들 (또는 배터리 상태량들) Q1, Q2, Q3는 대응되는 SOC 추산기들 SOC1, SOC2, SOC3의 용량성 값들(capacitive values)을 말한다. 즉, Q1, Q2 및 Q3는 각 SOC 추산기 SOC1, SOC2, SOC3에서 사용되는 용량이다. 신호 Eu1, Eu2 및 Eu3는 각 SOC 추산기 SOC1, SOC2, SOC3의 리지듀얼 (residuals) (즉, 전압 오차)이다.
도 2b에서 출력은 Q*을 표시되는데, 이는 배터리 유닛의 배터리 셀의 추산되거나 또는 알아낸 용량에 대응되고, 도 3 내지 도 6과 관련하여 이하에서 추가적으로 기술된다. 이하의 설명으로부터 기꺼이 알 수 있는 바와 같이, 예시적인 일 실시예에서는, Q*는 식 13 내지 15에 의하여 알아낸다.
이제 도 3으로 돌아오면, 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른 방법의 플로우차트가 도시되어 있다. 특히, 차량(5)의 전기 추진 시스템(20)에 포함된 배터리 유닛(1a)의 배터리 셀(3a)의 용량 Q*을 나타내는 작동 파라미터를 추산하기 위한 방법이 도시되어 있다. 이 방법에 의하여 얻어지는 추산된 용량 Q*는 차량 에너지 관리 계획에서 입력 데이터로, 예컨대, 도 1과 관련하여 전술한 차량 전기 추진 시스템(20)의 전기 에너지 저장 시스템(10)을 제어하는데 있어 입력으로 사용될 수 있다. 상기 방법의 시퀀스는 전형적으로 도 1과 관련하여 전술한 제어 유닛(8)에 의하여 수행된다.
상기 방법은 배터리 셀의 용량 Q*를 알아내기 위하여 배터리 유닛(예컨대, 배터리 유닛 1a)의 적어도 하나의 배터리 셀 (예컨대, 배터리 셀 3a)를 선택하는 것(110)을 포함한다. 다수의 배터리 셀들 중 배터리 셀의 선택은 제어 유닛(8)에 의하여 수행된다. 전형적으로, 배터리 셀의 선택은 미리 결정되고 그리고 기결정된 스케쥴을 따를 수 있는데, 예컨대 제어 유닛의 소프트웨어의 프로그래밍에서 결정될 수 있다. 배터리 셀의 선택은 또한 차량 및 전기 추진 시스템의 작동 중, 따라서 배터리 유닛 및 배터리 유닛을 이루는 배터리 셀의 통상적인 사용 중에 선택되는 것뿐 아니라 제어 유닛으로부터의 입력에 기초하여 동적으로 선택될 수 있다.
다음으로, 상기 방법은 충전 상태(SOC) 추산기 세트를 제공하는 것(120)을 포함한다. 각 SOC 추산기는 주어진 타임 피리어드 동안 선택된 용량 값을 갖는다. 용량 값은 용량의 실제 값을 포함하기 위하여 선택된다. 이러한 방식으로 용량의 명목 값(nominal value)에 기초하여 대략적인 추정이 이루어질 수 있다.
분석될 배터리 셀 타입에 대한 파라미터들의 범위가 전형적으로 알려져 있고, SOC 추산기의 선택된 용량 값들이 배터리 셀의 가정 용량 값, 즉 배터리 셀이 가져야 하는 용량 값 근처의 용량 값으로 선택됨을 주목하여야 한다. 이를 대신하여, 반복적인 프로세스를 사용할 수 있는데, 예컨대 꽤 분산된 용량 값들로부터 시작하고, 그리고 나서 시간이 지남에 따라 만들어지는 추산치에 가까운 용량 값들 (작동 파라미터 값들)을 찾는 것이 가능하다.
전형적으로, SOC 추산기의 선택된 용량 값은 불연속적인 용량 값이다.
주어진 타임 피리어드의 길이는 충분히 긴 타임 피리어드이어야 한다. 이는 사이클 (전류 프로파일), 배터리 셀 타입 및 셀 온도 및 SoC 레벨과 같은 다양한 컨디션들에 종속된다. 예로서, 주어진 타임 피리어드의 길이는 대략 수 분(several minutes)에서 수 시간(few housrs)이었다. 주어진 타임 피리어드는 예컨대 대략 0.1h~8h, 바람직하게는 0.5h~6h, 더욱 바람직하게는 1.0h~4h일 수 있다.주어진 타임 피리어드는 다른 배터리들 및 컨디션들에서는 다른 타임 피리어드로 설정될 수 있다.
SOC 추산기 세트의 SOC 추산기들은 본 예시에서 칼만 필러링(Kalman filtering)을 사용하여 만들어진다.
다음 단계에서, 상기 방법은 배터리 셀의 용량의 값을 알아내기 위하여 SOC 추산기 세트를 사용한다 (130).배터리 셀의 용량의 값은 전압 오차 최소화를 수행함으로써 찾아질 수 있다. 예로서, 전압 오차 최소화에 의하여 배터리 셀의 용량의 값을 찾기 위하여 SOC 추산기 세트를 사용하는 단계는, 커브 피팅(curve fitting)을 수행하는 단계를 포함한다. 커브 피팅의 일 예는 회귀 분석이다. 전형적으로 도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이, 커브 피팅은 폴리노미얼 피트(polynomial fit)에 대응된다. 적절한 폴리노미얼 피트의 일 예는 2차 폴리노미얼이다. 적절한 폴리노미얼 피트의 또 다른 예는 4차 폴리노미얼이다. 4차 폴리노미얼은 도 5 및 도 6과 관련하여 이하에서 추가적으로 기술한다.
도 5 및 도 6에서, 표시된 용량 값은 명목 배터리 셀 용량과 같은 기준 값에 의하여 얻어진 정규화된 용량 값이다.
더 나아가, 용량의 값을 찾는 단계는 여기서 폴리노미얼을 최소화하는 용량의 값을 찾는 단계를 포함한다. 특히, 배터리 셀의 용량의 값은 전압 오차의 어떠한 리지듀얼을 최소화하는 SOC 추산기들에 대응된다. 전압 오차의 리지듀얼은, 배터리 셀 터미널 전압-기반 리지듀얼, 즉 SOC 추산기로 추산된 셀 전압과 측정된 전압 사이의 오차에 대응된다. 예로서, 전압 오차의 리지듀얼은 평균 제곱근 오차(root mean squared error)이다. 이를 대신하여, 전압 오차의 리지듀얼은 전압 오차의 L1 놈(norm)이다.
이하에서, 어떻게 폴리노미얼 피트가 선형 최소 자승 문제(linear least square problem)를 풀고, 어떻게 얻어진 폴리노미얼의 최소가 계산되는지 기술할 것이다. 즉, 이하의 식은 어떻게 전압 오차 최소화를 수행함으로써 배터리 셀의 용량의 값이 찾아지는지를 기술한다.
다음의 형태의 4차 폴리노미얼이 선택된 것으로 가정한다:
Figure pct00001
(식 2)
여기서, p2, p1, p0은, 위의 예에서 배터리 셀 용량인, 폴리노미얼의 변수들에 곱해지는 폴리노미얼의 계수(파라미터)이고, Qi는 SoC 추산기 번호 i에서 선택된 용량이다.
SoC 추산기들의 뱅크(bank)의 사이즈가 4라면, i={1, 2, 3, 4}
이전 예에 대하여 풀어야 하는 최소 자승 문제는
Figure pct00002
(식 3)
여기서, Eui는 SoC 추산기 번호 i의 전압 오차이다.
선형 식의 이전 시스템은 다음과 같은 행렬 형태로 쓸수 있다:
Figure pct00003
(식 4)
여기서,
Figure pct00004
이전 최소 자승 문제의 해는 다음과 같이 주어진다:
Figure pct00005
(식 5)
예로서, Qi의 값 세트는 미리 세팅되고, 이전 식은 다음과 같이 단축될 수 있고,
Figure pct00006
(식 6)
Figure pct00007
는 (전술한) 미리 계산되고 제어 유닛의 메모리에 저장된 3*n의 행렬이고, n은 뱅크에서 SoC 추산기들의 수이다.
예컨대, 3 개의 SOC 추산기에 대하여, 즉, n=3일 때, 9 개의 파라미터들이 메모리에 저장될 필요가 있다. 어떠한 항목들은 알고리즘의 단계 6에서 필요하지 않기 때문에, 사실 그 들 전부가 이하에서 제공되는 바와 같이 필요한 것은 아님을 주목하여야 한다.
Z의 파라미터의 수는 다소 작기 때문에, 용량의 값들의 서로 다른 조합들에 대한 수 개의 행렬들의 파라미터들은 미리 계산되고 메모리에 저장될 수 있다.
이제, 도 5에 도시된 3 개의 SOC 추산기들에 대한 예시를 참조할 때,
Figure pct00008
(식 7)
그리고,
Figure pct00009
(식 8)
다음으로, 상기 방법은 단계 130에서 폴리노미얼을 최소화하는 용량 값을 찾는다.
풀어야 하는 문제는:
Figure pct00010
(식 9)
변수의 변경 후:
Figure pct00011
(식 10)
그리고 나서, 풀어야 하는 최소화 문제는:
Figure pct00012
(식 11)
해는,
Figure pct00013
(식 12)
이는 추산 용량이 다음과 같음을 의미한다:
Figure pct00014
(식 13)
위의 식 1 내지 식 13의 결과들을 조합하면, 폴리노미얼을 최소화하는 용량은:
3 개의 SoC 추산기에 대하여:
Figure pct00015
(식 14)
따라서, 6 개의 파라미터들만이 전자 제어 유닛, 예컨대 제어 유닛 메모리에 저장될 필요가 있다
Figure pct00016
.
따라서, 도 5에 도시된 바와 같이, 전압 오차 최소화에 의하여 배터리 셀의 용량을 알아내기 위한 커브 피팅의 일 예가 도시된다. 이러한 예에서, 용량 값들은 명목 배터리 셀 용량과 같은 기준 값에 의하여 얻어지는 정규화된 용량 값들에 대응된다. 더 나아가, 추산된 용량 값은 여기서 2차 폴리노미얼을 사용하여 알아낸다. x 축은 정규화된 용량을 나타내고, y축은 전압에 있어 SoC 추산기 셀 전압 오차를 나타낸다.
이러한 예에서, 상기 방법은 3 개의 SoC 추산기의 뱅크를 사용하는 것에 기초를 둔다. 3 개의 SoC 추산기의 뱅크는 3 개의 선택된 불연속적인 용량 값, 즉 명목 용량 0.89. 0.9 및 1.0을 제공한다. 도면에서 별표로 도시된 마크는 추산된 용량 값 Q* (앞의 식 14에 의하여 추산된 값)을 나타내고, 반면 파선은 배터리 셀의 실제 용량 값 Q를 나타낸다. 이러한 예에서, 실제 용량 값은 배터리 셀의 등가 회로 모델로부터의 데이터로부터 수신한다. 이러한 예에서, 실제 용량 값은 명목 용량 0.942이다. 시뮬레이션 데이터가 사용되기 때문에 배터리 셀의 실제 용량 값 Q는 알려져 있고, 여기서 실제 용량 값 Q는 예시의 목적으로 표시된다 (차량에 탑재된 실시간 추산에서, 실제 용량 값은 미지이다).
더 나아가 이러한 예에서, 전압 오차의 리지듀얼은 전압 오차의 평균 제곱근을 사용하여 계산된다.
도 5의 다이어그램과 조합하여 위로부터 도출되는 바와 같이, 세 포인트에 대한 추산된 배터리 셀 용량 Q*는 0.947이고, 추산된 오차는 0.53%이다. 여기서, 추산 오차는 추산된 용량 값(0.947)과 실제 값 (0.942) 사이의 오차를 가리킨다.
4 개의 SoC 추산기에 대하여:
다른 예에서, 앞의 식 1 내지 식 13의 결과를 조합할 때, 폴리노미얼을 최소화하는 용량은 4 개의 SoC 추산기에 대하여:
Figure pct00017
(식 15)
이 예에서, 단지 8 개의 파라미터만이 제어 유닛 메모리에 저장될 필요가 있다
Figure pct00018
.
따라서, 도 6에 도시한 바와 같이, 전압 오차 최소화에 의하여 배터리 셀의 용량을 알아내기 위하여 커브 피팅의 또 다른 예가 도시된다. 이 예에서, 용량 값은 또한, 명목 배터리 셀 용량과 같은 기준 값에 의하여 얻어지는 정규화된 용량 값에 대응된다. 더 나아가, 추산된 용량 값은 여기서 2차 폴리노미얼을 사용하여 알아낸다.
이 예에서, 상기 방법은 4 개의 SoC 추산기의 뱅크를 사용하는 것에 기초를 둔다. 4 개의 SoC 추산기의 뱅크는 3 개의 선택된 불연속 용량 값, 즉 명목 용량 0.7, 0.8, 0.9 및 1.0을 제공한다. 도면에서 별표로 도시된 표식은 추산된 용량 값 Q*(위의 식 15에서 추산된 값)을 가리키고, 반면 파선은 배터리 셀의 실제 용량 값 Q를 가리킨다. 이 예에서, 실제 용량 값은 배터리 셀의 등가 회로 모델로부터의 데이터로부터 받는다. 이 예에서, 실제 용량 값은 명목 용량 0.942이다.
더 나아가, 이 예에서, 전압 오차의 리지듀얼은 전압 오차의 평균 제곱근을 사용하여 계산된다.
위로부터 도출되는 바와 같이, 도 6과 조합으로, 네 포인트에 대하여 추산된 배터리 셀 용량 Q*는 0.940이고, 추산된 오차는 0.22%이다. 추산된 오차는 추산된 용량 값 (0.940)과 실제 용량 값 (0.942) 사이의 오차를 가리킨다.
다른 예에서, 비록 도시하지는 않았지만, 용량은 4 개의 SoC 추산기의 뱅크에 의하여 그리고 배터리 셀 전압 오차의 L1 놈의 4차 폴리노미얼 피팅으로 추산될 수 있다.
다양한 실시예에 따른 방법은 배터리 팩 어셈블리를 이루는 모든 배터리 팩의 모든 배터리 셀들 뿐 아니라, 단일 배터리 셀, 다수의 배터리 셀, 배터리 팩의 모든 배터리 셀들에 대하여 수행될 수 있음을 기꺼이 이해하여야 한다. 또한, 상기 방법은 병렬 또는 직렬의 다양한 배터리 셀들의 용량을 동시에 추산할 수 있다.
제어 유닛(8)은 배터리 팩들의 각각에 대하여 작동 파워를 추산하도록 구성될 수 있음을 또한 주목하여야 한다.
도 4에서, 도 3과 관련하여 기술된 방법의 어떠한 추가적인 단계들이 도시된다. 이 예에서, 상기 방법은 필터링 알고리즘을 사용하여 용량의 알아낸 값의 노이즈를 감소시키는 단계(140)을 추가적으로 포함한다. 예로서, 필터 알고리즘은 알아낸 용량 값의 노이즈의 효과를 감소시키기 위한 망각 인자(forgetting factor)를 갖는 재귀형 최소 자승(recursive least squares)이다. 필터링 알고리즘은 신호의 급변을 피하도록 도입된다. 용량은 시간에 따라 천천히 변화하기 때문에, 예컨대 측정치의 부정확에 기인한 추산된 값의 급격한 변화를 피하는 것이 바람직하다.
선택적으로, 상기 방법은 또한, 단계 130에서 용량의 알아낸 값에 인접한 용량의 인접 값을 선택하고, 배터리 셀의 용량 파라미터의 인접 값으로 SoC 추산기들 중 하나의 선택된 용량 값들의 하나를 업데이트하는 단계 150을 포함한다. 그리고 나서, 단계 130 및 여기에서 기술한 어떠한 후속 단계에 따라 용량의 새로운 값을 알아내기 위하여 단계 130이 반복된다.
선택적으로, 상기 방법은 또한, 배터리 셀의 온도 또는 SOC와 같은 작동 컨디션을 모니터링하는 단계를 포함할 수 있다. 그리고 나서, 상기 방법은, 작동 컨디션이 주어진 작동 컨디션 범위 내에 있을 때, 배터리 셀의 용량을 추산할 수 있다.
전술한 바와 같이, 상기 방법의 단계들은 전형적으로, 전기 추진 시스템(20)에 의한 전기 에너지 저장 시스템(10)의 사용 중에 제어 유닛(8)에 의하여 수행된다.
비록 도면들이 순서를 보여줄 수 있으나, 단계들의 순서는 도시된 것과 다를 수 있다. 또한, 둘 이상의 단계들이 동시에 또는 부분적으로 동시에 수행될 수 있다. 그러한 변경은 선택된 소프트웨어 및 하드웨어 시스템 및 설계자의 선택에 좌우될 것이다. 그러한 모든 변경은 본 개시물의 범위 내에 있다. 마찬가지로, 소프트웨어 구현은, 다양한 연결 단계들, 처리 단계들, 비교 단계들 및 결정 단계들을 실행하기 위한 룰 기반 로직(rule based logic) 및 기타 로직을 갖는 표준 프로그래밍 기술로 실행될 수 있다. 추가적으로, 비록 본 발명이 특정 예시적인 실시예들을 참조하여 기술되었지만, 많은 다양한 변경, 수정 및 이와 유사한 것들이 본 기술 분야의 통상의 지식을 갖는 자에게 명백할 것이다.
본 발명은 앞서 살펴보고 도면에서 도시된 실시예들에 국한되는 것이 아니라, 그보다는 통상의 지식을 가지는 자라면 많은 변경 및 수정이 첨부 특허청구범위의 범위 내에서 이루어질 수 있음을 인지하고 있음을 이해하여야 한다. 예컨대, 비록 본 발명이 주로 전기 버스와 관련하여 기술되었지만, 본 발명은 어떠한 타입의 전기 차량, 특히 전기 트럭 또는 기타 이와 유사한 것에도 동등하게 적용되는 것으로 이해되어야 한다.

Claims (13)

  1. 차량의 전기 추진 시스템의 배터리 유닛의 배터리 셀의 작동 파라미터(Q*)를 알아내기 위한 방법으로서, 상기 작동 파라미터는 상기 배터리 셀의 용량 및 임피던스 중 하나를 나타내고, 상기 방법은,
    상기 배터리 셀의 상기 작동 파라미터를 알아내기 위하여 상기 배터리 유닛의 적어도 하나의 배터리 셀을 선택하는 단계(110)를 포함하고,
    충전 상태(SOC) 추산기 세트(set of state-of-charge estimators)를 제공하는 단계(120)를 포함하고, 각 SOC 추산기는 주어진 타임 피리어드 동안 선택된 작동 파라미터 값을 갖고,
    전압 오차 최소화를 수행하여 상기 배터리 셀의 상기 작동 파라미터의 값을 알아내기 위하여 상기 SOC 추산기 세트를 사용하는 단계(130)을 포함하는,
    방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    전압 오차 최소화에 의하여 상기 배터리 셀의 상기 작동 파라미터의 상기 값을 알아내기 위하여 상기 SOC 추산기 세트를 사용하는 상기 단계는, 커브 피팅을 수행하는 단계를 포함하는,
    방법.
  3. 제2 항에 있어서,
    커브 피팅을 수행하는 상기 단계는 폴리노미얼 피트에 대응되는,
    방법.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 배터리 셀의 상기 작동 파라미터의 상기 값을 알아내는 상기 단계는, 상기 폴리노미얼을 최소화하는 상기 작동 파라미터의 상기 값을 찾는 단계를 포함하는,
    방법.
  5. 전술한 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 배터리의 상기 작동 파라미터의 상기 값은 상기 전압 오차의 어떠한 리지듀얼을 최소화하는 상기 SOC 추산기들에 대응되는,
    방법.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 전압 오차의 상기 리지듀얼은 상기 전압 오차의 L1 놈 또는 평균 제곱근 오차인 ,
    방법.
  7. 전술한 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 SOC 추산기 세트의 상기 SOC 추산기들은 칼만 필터링을 사용하여 만들어지는,
    방법.
  8. 전술한 한들 중 어느 한 항에 있어서,
    필터링 알고리즘을 사용하여 상기 작동 파라미터의 알아낸 상기 값의 노이즈를 감소시키는 단계 (140)을 추가적으로 포함하는,
    방법.
  9. 전술한 항들 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 작동 파라미터의 알아낸 상기 값에 인접한 상기 작동 파라미터의 인접 값을 선택하고, 상기 작동 파라미터의 상기 인접 값으로 상기 SOC 추산기들 중 하나의 작동 파라미터 세팅들 중 하나를 업데이트하는 단계(150)를 추가적으로 포함하는,
    방법.
  10. 컴퓨터 상에서 실행될 때, 제1 항 내지 제9 항 중 어느 한 항의 단계들을 수행하기 위한 프로그램 코드 수단을 포함하는 컴퓨터 프로그램.
  11. 컴퓨터 상에서 실행될 때 제1 항 내지 제9 항 중 어느 한 항의 단계들을 수행하기 위한 프로그램 수단을 포함하는 컴퓨터 프로그램을 담은 컴퓨터 판독 가능한 매체.
  12. 차량(5)을 위한 전기 추진 시스템(20)으로서,
    상기 차량에 파워를 제공하기 위한 전기 모터(7)와;
    상기 전기 모터에 파워를 제공하기 위하여 상기 전기 모터에 연결되고, 다수의 배터리 셀들(3)을 포함하는 다수의 배터리 유닛들(1)을 갖는, 전기 에너지 저장 시스템(10)과;
    적어도 하나의 배터리 셀의 작동 파라미터를 추산하기 위한 제어 유닛을 포함하고,
    상기 작동 파라미터는 상기 배터리 셀의 용량 및 임피던스 중 하나를 나타내고, 상기 제어 유닛은, 상기 적어도 하나의 배터리 유닛의 적어도 하나의 배터리 셀을 선택하고, 충전 상태(SOC) 추산기 세트를 제공하도록 구성되고, 각 SOC 추산기는 주어진 타임 피리어드 동안 선택된 작동 파라미터 값을 갖고, 상기 제어 유닛은 추가적으로, 전압 오차 최소화에 의하여 상기 배터리 셀의 상기 작동 파라미터의 값을 알아내기 위하여 상기 SOC 추산기 세트를 사용하도록 구성된,
    전기 추진 시스템.
  13. 제12 항에 따른 전기 추진 시스템을 포함하는 차량(5).
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