KR20210080650A

KR20210080650A - 배터리의 안전 상태 제시를 위한 배터리의 고장 상태 알고리즘

Info

Publication number: KR20210080650A
Application number: KR1020190171398A
Authority: KR
Inventors: 김종훈; 김건우
Original assignee: 충남대학교산학협력단
Priority date: 2019-12-20
Filing date: 2019-12-20
Publication date: 2021-07-01

Abstract

현재 사회적으로 이슈가 되고 있는 배터리의 사고 원인에 대한 분석으로는 여러 가지 의견이 있으며, 그중 하나인 열화 및 사용 환경에 의한 셀간 편차를 분석하고 가중치를 적용하여 배터리의 고장상태를 판단할 수 있는 기술을 제안한다. 저항 편차와 시간당 온도 변화량, DEKF의 상태변수로서 추정될 수 있는 SOC/용량, 셀간 전압편차를 활용하여 각각의 팩터들에 대한 가중치를 적용하여 고장 상태를 판단할 수 있으며, 사고예방 기술로서 활용될 수 있다.

Description

배터리의 안전 상태 제시를 위한 배터리의 고장 상태 알고리즘{BATTERY FAILURE STATUS ALGORITHM FOR PRESENTING BATTERY SAFETY STATUS}

본 실시예는 배터리의 안전 상태 제시를 위한 배터리 관리 시스템(BMS:Battery Management System) 기술에 관한 것이다.

최근 리튬이온배터리와 관련하여 화재 및 폭발사고가 빈번하게 발생되고 있으며, 사고의 원인은 외부 충격으로 인한 배터리 손상, 열화 및 사용 환경에 의한 셀간 편차 발생, 부정확한 배터리의 상태추정 등 다양하게 제시되고 있다. 배터리는 화학적인 특성으로 인해 온도, 전류의 크기, 등 사용 환경에 큰 영향을 받는다. 배터리는 보통 한 개의 개별 셀이 아닌, 다양한 직렬 및 병렬 조합을 가지는 배터리 모듈 또는 렉 단위로서 하나의 시스템을 이루어 사용된다. 이때 배터리의 배치, 각 배터리의 열화 상태, 등 여러 가지 요인에 의해 셀들 사이에 편차가 발생할 수 있다. 이에 따라 배터리의 편차들에 대한 정보들을 종합적으로 검토하여 고장상태를 판단하고, 제안할 수 있다. 기존의 기술들은 단편적인 데이터들의 분포가 사용자가 정의한 안전 범위를 벗어났을 경우에 고장이라고 판단하며, 각각의 데이터들을 따로 분석한 뒤 판단한다.

이러한 기존의 데이터 분석 및 고장상태 제안의 방법은 각각의 배터리의 센싱 데이터들을 분석하여 고장에 대한 결과를 제시하기 때문에 사고를 미리 예방할 수 없는 단점이 있다. 따라서 배터리 모듈을 구성하는 각 셀들 사이에 나타나는 편차를 활용하여 상태 종합 방정식을 정의하여 고장 상태를 판단하고 제시함으로써 사고를 미연에 방지할 수 있다.

본 실시예는 배터리의 모듈을 구성하는 배터리 단위 셀의 센싱 데이터 편차를 분석하여 배터리의 상태를 종합적으로 고려하고 고장 상태를 제안하여 사고를 미연에 방지하는 기술에 관한 것이다.

종래의 기술은 전체 시스템만을 고려하거나 각 팩터들에 대한 고장진단을 각각 진행하여 고장 상태를 판단한다면, 본 실시예는 배터리의 가장 기본적인 구성품인 단위 셀의 편차, 배터리의 상태, 등을 종합할 수 있는 방정식을 통해 고장상태를 판단할 수 있다.

본 실시예에서는 저항 편차, 온도 변화량 편차, 전압편차, 용량 편차, SOC(State-of-Charge)편차를 고려하여 각각의 팩터들에 대한 가중치를 선정하고, 종합적으로 배터리의 고장 상태를 제시한다.

이때 서로 관련이 있는 배터리의 파라미터 및 상태 값들을 서로 묶어 같은 가중치를 적용한다. 이중 확장 칼만 필터의 상태변수로서 추정되는 SOC와 용량의 경우에도 모델의 정확도에 큰 영향을 받으므로 같은 가중치를 적용한다.

셀들의 전압편차에 대해서는 과충전 및 과방전에 의한 배터리의 사고 위험에 가장 큰 영향을 미치기 때문에 고장 상태를 판단함에 있어서, 가장 중요한 팩터로 고려된다. 세 가지 경우의 가중치는 다음과 같다.

w1 = 0.3 (저항 및 온도 변화량 편차의 가중치)

w2 = 0.5 (전압 편차의 가중치)

w3 = 0.2 (SOC 및 용량 편차의 가중치)

선정된 가중치를 바탕으로 각각의 팩터들을 고려한 방정식을 정의하며, 0~1 사이의 값을 가지는 결과값을 통해 사용자는 고장 상태를 판단하여 상황에 맞는 조치를 취함으로써 사고를 미연에 방지할 수 있다.

도 1은 일 실시예에 따른 장치가 배터리의 고장 상태를 판단하는 방법의 흐름도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 장치가 배터리의 고장 상태를 판단하는 지표를 나타내는 도면이다.

이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

w1 = 0.3 (저항 및 온도 변화량 편차의 가중치)

w2 = 0.5 (전압 편차의 가중치)

w3 = 0.2 (SOC 및 용량 편차의 가중치)

도 1은 일 실시예에 따른 장치가 배터리의 고장 상태를 판단하는 방법의 흐름도이다.

도 1을 참조하면, 장치는 ESS에 적합한 부하프로파일을 ESS에 적용시켜 데이터를 생성하고, 이러한 데이터를 분석할 수 있다.

그리고, 장치는 각 셀의 저항편차(a)를 계산할 수 있다.

그리고, 장치는 각 셀의 온도 변화량에 대한 편차(b)를 계산할 수 있다.

그리고, 장치는 각 셀의 전압 편차(c)를 계산할 수 있다.

그리고, 장치는 각 셀의 용량 편차(d)를 계산할 수 있다.

그리고, 장치는 각 셀의 SOC 편차(e)를 계산할 수 있다.

그리고, 장치는 저항편차(a) 및 온도 변화량에 대한 편차(b)에 가중치1(w1)를 적용시키고, 전압 편차(c)에 가중치2(w2)를 적용시키며, 용량 편차(d) 및 SOC 편차(e)에 가중치3(w3)을 적용시켜 상태값(y)을 계산할 수 있다.

y = w1(a,b)+w2·c+w3(d,e)

그리고, 장치는 상태값(y)에 따라 배터리의 고장상태를 판단할 수 있다.

도 2는 일 실시예에 따른 장치가 배터리의 고장 상태를 판단하는 지표를 나타내는 도면이다.

도 2를 참조하면, 상태값(y)이 0~0.5 사이의 값을 가지는 경우, 장치는 배터리가 안전한 것으로 판단할 수 있다. 상태값(y)이 0.5~0.7 사이의 값을 가지는 경우, 장치는 배터리가 경고상태인 것으로 판단할 수 있고, 상태값(y)이 0.7~0.9 사이의 값을 가지는 경우, 장치는 배터리가 위험상태인 것으로 판단할 수 있고, 상태값(y)이 0.9~1 사이의 값을 가지는 경우, 장치는 배터리가 고위험상태인 것으로 판단할 수 있다.

한편, 본 실시예는 배터리가 사용되고 있는 ESS, EV(Electrical Vehicle) 등 모든 어플리케이션에 적용될 수 있다.

본 실시예에 의한 장치는 배터리의 안전사고 사전 예방에 활용될 수 있고, 배터리를 사용하고 있는 모든 어플리케이션의 안전성 확보에 적용될 수 있다.

이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥 상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims

배터리의 파라미터, 추정된 상태값, 등 배터리의 고장을 판단할 수 있는 여러 가지 팩터들을 하나의 방정식으로 정의하고, 각각의 가중치를 적용하여 최종적으로 배터리의 종합적인 고장 상태를 사용자가 확인할 수 있는 기술.