KR20210149626A - 배터리 서비스 제공 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은, 배터리 서비스 제공 시스템 및 방법을 개시한다. 본 발명에 따른 시스템에 있어서, 배터리 서비스 서버는, 네트워크를 통해 전기차 제어 장치로부터 배터리의 동작 특성 정보와 전기차의 운행특성 정보를 포함하는 진단 분석 데이터를 수집하고, 상기 진단 분석 데이터로부터 배터리의 퇴화도를 결정하고, 상기 결정된 퇴화도에 따라 배터리의 충방전 제어 로직의 업데이트 정보를 생성하여 상기 전기차 제어 장치로 제공하거나, 상기 결정된 퇴화도에 기초하여 배터리의 잔존 가치를 결정하거나, 상기 결정된 퇴화도에 기초하여 배터리의 사용요금을 결정하거나, 상기 배터리의 사용 요금 또는 잔존 가치를 외부 서버의 요청에 따라 외부 서버로 전송하거나, 상기 충방전 제어 로직의 업데이트 정보에 따라 충방전 제어가 이루어지는 배터리에 대해 보증(warranty) 플래그를 설정하도록 구성될 수 있다.

Description

배터리 서비스 제공 시스템 및 방법{System for Providing Battery Service and Method thereof}
본 발명은 배터리 서비스 제공 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 전기차에 탑재된 배터리의 동작 정보에 관한 데이터를 원격 서버가 수집하고 수집된 빅데이터를 기반으로 배터리에 관한 다양한 서비스를 제공할 수 있는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
배터리는 휴대폰, 랩탑 컴퓨터, 스마트 폰, 스마트 패드 등의 모바일 디바이스뿐만 아니라 전기로 구동되는 자동차(EV, HEV, PHEV)나 대용량 전력 저장 장치(ESS) 등의 분야로까지 그 용도가 급속도로 확산되고 있다.
전기차에 탑재되는 배터리는 높은 에너지 용량과 고출력을 확보하기 위해 직렬 및/또는 병렬로 연결된 복수의 배터리 셀 집합체를 포함한다.
배터리 셀은 단위 셀 하나 또는 직렬 및/또는 병렬 연결된 복수의 단위 셀을 포함할 수 있다. 단위 셀은, 음극 단자와 양극 단자를 구비하며, 물리적으로 분리 가능한 하나의 독립된 셀을 의미한다. 일 예로, 파우치형 리튬 폴리머 셀 하나가 단위 셀로 간주될 수 있다.
전기차의 배터리는 운전자의 운전 습관이나 운행 환경에 따라서 성능의 퇴화 속도가 달라진다. 일 예로, 급가속이 잦거나 산악 지역에서 운행하는 전기차 또는 사막지역이나 한랭지역에서 운행하는 전기차의 배터리는 가혹 조건에서 사용되므로 퇴화속도가 상대적으로 빠르다.
배터리 성능의 퇴화도는 SOH라는 팩터로서 정량화될 수 있다. SOH는 BOL(Beginning Of Life) 상태에 있는 배터리의 성능을 기준으로 MOL 상태(Middle Of Life)에 있는 배터리의 성능을 상대적인 비율로서 나타낸 수치이다.
배터리의 성능을 나타내는 지표로는 배터리의 용량, 내부저항 등이 사용된다. 배터리의 충방전 사이클이 증가할수록 배터리의 용량은 감소하고 내부저항은 증가한다. 따라서, SOH는 배터리의 용량 감소율이나 내부저항의 증가율에 의해 정량화할 수 있다.
배터리의 퇴화도는 SOH의 크기와 반비례한다. 즉, BOL 상태에 있는 배터리의 SOH는 100%로 나타내고 MOL 상태에 있는 배터리의 SOH는 배터리의 퇴화도가 증가할수록 100%보다 낮은 퍼센트로 나타낸다. 만약, SOH가 일정 수준 이하로 떨어져 EOL(End Of Life) 상태에 도달하면 배터리의 성능이 한계 이상으로 저하된 것이므로 배터리의 교체가 필요하다.
배터리는 성능의 퇴화도에 따라서 충방전 제어 로직을 다르게 설정해야만 배터리의 퇴화 속도를 최대한 지연시켜 사용 수명을 연장할 수 있다. 이를 위해서는, 동일 모델에 속하는 다수의 배터리들에 대한 성능 변화를 중앙 집중식으로 모니터하고, 전기차의 충방전에 사용되는 각종 제어 로직에 대한 업데이트를 효율적으로 진행할 수 있는 방안이 요구된다.
한편, 전기차의 핵심 부품은 배터리이므로 배터리의 유지관리가 무엇보다 중요하다. 배터리는 전기화학적 디바이스이므로 현재의 상태를 정확하게 진단하고 그에 맞게 관리를 수행해야 한다. 또한, 전기차의 사용자가 배터리의 상태를 정확하게 알고 있어야만 경제적인 운행이 가능하다. 예를 들어 배터리의 SOH가 낮으면 경제적인 운전을 통해서 배터리의 수명 퇴화를 지연시키는 것이 바람직하다.
전기차는 화석 연료를 사용하는 자동차보다 비싸다. 전기차에 탑재되는 배터리의 가격 때문이다. 따라서, 전기차의 확산을 위해 정부에서 전기차 가격의 일부를 지원하는 보조금 프로그램을 제공한다. 하지만 전기차의 대중화를 위해서는 배터리 임대 서비스 등을 통해서 전기차 구매에 대한 부담을 더욱 경감시킬 필요가 있다.
또한, 전기차 사용자가 자동차 보험을 가입할 때 또는 전기차에 대한 중고 거래를 하고자 할 때 전기차의 잔존가치 산정이 필요하다. 그런데 전기차의 잔존가치는 배터리의 상태에 따라 다르게 평가하는 것이 합리적이다. 배터리 잔존 가치는 지금까지의 충방전 이력에 따라 달라지므로, 배터리의 잔존가치를 합리적으로 결정할 수 있는 방안이 필요하다.
본 발명은 위와 같은 종래 기술의 배경하에 창안된 것으로서, 전기차에 탑재된 전기차 제어 장치로부터 전기차에 탑재된 배터리의 동작 특성을 나타내는 데이터를 중앙 집중식으로 수집하고 수집된 데이터에 기반하여 배터리의 성능(예컨대, 퇴화도)를 진단하고 진단된 성능에 따라서 배터리에 관한 다양한 부가 서비스를 제공할 수 있는 빅데이터 기반의 배터리 서비스 제공 시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 배터리 서비스 제공 시스템은, 전기차에 탑재된 배터리의 동작 특성 정보와 전기차의 운행 특성 정보를 수집하여 관리하는 전기차 제어 장치; 네트워크를 통해 상기 전기차 제어 장치와 통신 가능하도록 연결된 배터리 서비스 서버; 및 상기 배터리 서비스 서버가 접근 가능하도록 상기 배터리 서비스 서버와 연결된 데이터베이스를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 배터리 서비스 서버는, 상기 전기차 제어 장치로부터 상기 네트워크를 통해 배터리의 동작 특성 정보와 전기차의 운행 특성 정보를 포함하는 진단 분석 데이터를 수집하여 상기 데이터베이스에 저장하고, 상기 진단 분석 데이터로부터 배터리의 퇴화도를 결정할 수 있다.
바람직하게, 상기 배터리 서비스 서버는, (a) 상기 결정된 퇴화도에 따라 배터리의 충방전 제어 로직의 업데이트 정보를 생성하여 상기 전기차 제어 장치로 제공하거나, (b) 상기 결정된 퇴화도에 기초하여 배터리의 잔존 가치를 결정하거나, (c) 상기 결정된 퇴화도에 기초하여 배터리의 사용요금을 결정하거나, (d) 상기 배터리의 사용 요금 또는 잔존 가치를 외부 서버의 요청에 따라 외부 서버로 전송하거나, (e) 상기 충방전 제어 로직의 업데이트 정보에 따라 충방전 제어가 이루어지는 배터리에 대해 보증(warranty) 플래그를 설정하도록 구성될 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 배터리 서비스 서버는 네트워크를 통해 상기 전기차 제어 장치로부터 전기차 모델코드, 전기차 식별코드, 배터리 모델코드 및 배터리 식별코드 중에서 선택된 적어도 하나 이상을 포함하는 식별정보를 수집하고, 진단 분석 데이터를 식별정보와 매칭시켜 데이터베이스에 저장하도록 구성될 수 있다.
다른 측면에서, 상기 데이터베이스는 배터리 모델 및 퇴화도 별로 정의된 전압 프로파일 정보가 저장된 데이터 영역을 포함하고, 상기 배터리 서비스 서버는, 상기 진단 분석 데이터가 수집된 배터리 모델과 대응되는 퇴화도별 전압 프로파일 정보를 참조하여 상기 진단 분석 데이터에 포함된 전압 프로파일과 유사도가 가장 높은 전압 프로파일을 식별하고, 식별된 전압 프로파일에 대응되는 퇴화도를 배터리의 퇴화도로서 결정하여 데이터베이스에 저장하도록 구성될 수 있다.
바람직하게, 상기 충방전 제어 로직의 업데이트 정보는, 충전상태 구간 별로 적용되는 충전전류 크기, 충전 상한 전압값, 방전 하한 전압값, 최대 충전전류, 최대 방전전류, 최소 충전전류, 최소 방전전류, 최대 온도, 최소 온도, 충전상태별 파워 맵, 및 충전상태 별 내부저항 맵 중에서 선택된 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
다른 예로, 상기 충방전 제어 로직의 업데이트 정보는, 배터리가 펄스 충방전되는 경우, 펄스 전류 듀티비의 상한, 펄스 전류 듀티비의 하한, 펄스 전류 듀레이션의 상한, 펄스 전류 듀레이션의 하한, 펄스 전류의 최대값 및 펄스 전류의 최소값 중에서 선택된 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
또 다른 예로, 상기 충방전 제어 로직의 업데이트 정보는, 배터리가 스텝 충전되는 경우, 충전상태 구간 별로 적용되는 충전전류 크기를 포함할 수 있다.
또 다른 예로, 상기 충방전 제어 로직의 업데이트 정보는, 배터리가 CC/CV 모드로 충전되는 경우, 정전류 충전 (CC) 모드에서의 전류 크기, 정전류 충전(CC) 모드가 종료되는 컷오프 전압 및 정전압 충전(CV) 모드에서의 전압 크기 중에서 선택된 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다른 측면에 따르면, 상기 배터리 서비스 서버는, 상기 전기차 제어 장치로부터 수집된 진단 분석 데이터를 실시간으로 분석하여 배터리의 퇴화도를 결정하고, 결정된 퇴화도를 배터리 식별코드와 매칭시켜 데이터베이스에 저장하도록 구성될 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 배터리 서비스 서버는, 상기 데이터베이스에 빅데이터로서 저장된 다른 배터리들의 진단 분석 데이터와 퇴화도 정보를 이용하여 진단 분석 데이터와 퇴화도 사이의 상관 관계를 인공 지능 모델을 이용하여 학습하고, 학습된 인공 지능 모델을 이용하여 상기 전기차 제어 장치로부터 수집된 진단 분석 데이터로부터 배터리의 퇴화도를 결정하도록 구성될 수 있다.
바람직하게, 상기 배터리 서비스 서버는, 모델이 동일한 다른 배터리들에 대해 수집된 진단 분석 데이터와 퇴화도 정보를 이용하여 인공 지능을 학습하도록 구성될 수 있다.
일 측면에 따르면, 상기 배터리 서비스 서버는, 전기차 제어 장치에 의해 전기차의 통합 정보 디스플레이 또는 사용자의 이동통신 단말기를 통해서 제공되는 사용자 인터페이스를 통해 전기차에 탑재된 배터리의 식별코드와 배터리 성능 관리 서비스에 관한 이용신청 정보를 수신하고, 상기 이용신청 정보가 수신된 배터리에 대해서 상기 충방전 제어 로직의 업데이트 정보를 생성하여 상기 전기차 제어 장치로 제공하도록 구성될 수 있다.
바람직하게, 상기 배터리 서비스 서버는 상기 이용신청 정보의 수신 단계에서 결제 정보를 더 수신 받고, 상기 충방전 제어 로직의 업데이트 정보 생성과 제공에 대해서 과금을 하도록 구성될 수 있다.
다른 측면에 따르면, 상기 배터리 서비스 서버는 배터리의 퇴화도에 따라 잔존 가치를 정의한 잔존 가치 룩업 테이블을 참조하여 상기 결정된 퇴화도에 대응되는 잔존 가치를 산출하여 상기 전기차 제어 장치와 연동된 전기차의 통합 정보 디스플레이 또는 사용자의 이동통신 단말기의 디스플레이를 통해 제공하도록 구성될 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 배터리 서비스 서버는 상기 전기차 제어 장치로부터 상기 진단 분석 데이터와 함께 배터리의 누적 충방전 량을 추가로 더 입력 받고, 상기 누적 충방전 량과 상기 퇴화도에 따라 배터리의 사용 요금을 산출하여 상기 전기차 제어 장치와 연동된 전기차의 통합 정보 디스플레이 또는 사용자의 이동 통신 단말기의 디스플레이를 통해 제공하도록 구성될 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 외부 서버는 보험회사의 보험사 서버이고, 상기 배터리 서비스 서버는 네트워크를 통해 상기 보험사 서버로부터 배터리 식별코드를 수신 받고, 상기 데이터베이스를 참조하여 상기 수신된 배터리 식별코드와 대응되는 배터리의 잔존가치 정보를 결정하고, 결정된 배터리의 잔존가치 정보를 상기 보험사 서버로 제공하도록 구성될 수 있다.
다른 측면에 따르면, 상기 외부 서버는 전기차 중고 거래 회사의 전자상거래 서버이고, 상기 배터리 서비스 서버는 네트워크를 통해 상기 전자상거래 서버로부터 배터리 식별코드를 수신 받고, 상기 데이터베이스를 참조하여 상기 수신된 배터리 식별코드에 대응되는 배터리의 잔존가치 정보를 결정하고, 결정된 배터리의 잔존가치 정보를 상기 전자상거래 서버로 제공하도록 구성될 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 외부 서버는 배터리에 대한 워런티 인증을 요청하는 배터리 보증 회사의 워런티 인증 서버이고, 상기 배터리 서비스 서버는 네트워크를 통해 상기 워런티 인증 서버로부터 배터리 식별코드를 수신 받고, 상기 데이터베이스를 참조하여 상기 수신된 배터리 식별코드에 대응되는 보증 플래그가 데이타베이스에 존재하는지 결정하고, 상기 보증 플래그가 존재하면 상기 워런티 인증 서버로 워런티 인증 성공 메시지를 전송하도록 구성될 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 배터리 서비스 서버는, 광고 서버로부터 위치 좌표에 따른 타겟 광고 정보를 수신하여 데이터베이스에 저장하고, 상기 진단 분석 데이터를 상기 전기차 제어 장치로부터 수신하는 동안 전기차의 이동 경로에 대한 운행 정보를 더 수신하고, 전기차의 이동 경로에 매칭되는 타겟 광고 정보를 상기 데이터베이스로부터 조회하여 상기 전기차 제어 장치와 연동된 전기차의 통합 정보 디스플레이 또는 사용자의 이동통신 단말기의 디스플레이를 통해서 제공하도록 구성될 수 있다.
바람직하게, 상기 배터리 서비스 서버는 전기차의 배터리가 충전 스테이션에서 충전되는 동안 상기 진단 분석 데이터를 충전 스테이션을 통해서 상기 전기차 제어 장치로부터 수집하거나, 전기차가 운행 중이거나 정차 중에 상기 전기차 제어 장치로부터 상기 진단 분석 데이터를 수집하도록 구성될 수 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면에 따른 배터리 서비스 제공 방법은, 전기차 제어 장치로부터 네트워크를 통해 배터리의 동작 특성 정보와 전기차의 운행 특성 정보를 포함하는 진단 분석 데이터를 수집하여 데이터베이스에 저장하는 단계; 상기 진단 분석 데이터로부터 배터리의 퇴화도를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 퇴화도에 따라 배터리의 충방전 제어 로직의 업데이트 정보를 생성하여 상기 전기차 제어 장치로 제공하는 단계; 상기 결정된 퇴화도에 기초하여 배터리의 잔존 가치를 결정하는 단계; 상기 결정된 퇴화도에 기초하여 배터리의 사용요금을 결정하는 단계; 상기 배터리의 사용 요금 또는 잔존 가치를 외부 서버의 요청에 따라 외부 서버로 전송하는 단계; 및 상기 충방전 제어 로직의 업데이트 정보에 따라 충방전 제어가 이루어지는 배터리에 대해 보증(warranty) 플래그를 설정하는 단계들로 이루어진 그룹으로부터 선택된 어느 하나의 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 전기차의 배터리 성능을 신뢰성 있게 평가하고 배터리의 충방전 제어 로직을 배터리의 성능에 맞도록 최적화시킬 수 있으므로 배터리의 사용 수명을 연장할 수 있을 뿐만 아니라 배터리 사용의 안전성도 증대시킬 수 있다.
또한, 배터리의 잔존 수명에 대한 신뢰성 있는 정보를 전기차의 사용자에게 제공함으로써 적절한 시점에 배터리의 교체를 유도할 수 있을 뿐만 아니라 배터리 제조 회사의 신뢰성 또한 재고할 수 있다.
또한, 전기차 사용자의 운전 습관과 배터리 잔존수명 간의 상관 관계 데이터에 관한 데이터베이스를 구축함으로써 자동차 보험사의 정확한 보험료 산정 자료로 활용할 수 있다.
또한, 전기차 배터리의 잔존가치를 합리적으로 책정할 수 있는 방법을 제공함으로써 전기차에 관한 보험 시장과 중고차 거래 시장을 활성화시킬 수 있다.
또한, 전기차에 탑재되는 배터리를 임대 방식으로 사용할 수 있는 종량제 과금 서비스를 제공함으로써 전기차 구입의 부담을 경감시켜 결과적으로는 전기차 시장의 급속한 확산을 도모할 수 있다.
또한, 정기적으로 성능 관리를 받은 배터리에 대해서는 성능 보증 서비스(워런티 서비스)를 제공함으로써 해당 배터리를 탑재한 전기차의 유통 시 또는 해당 배터리의 재사용 시 성능의 신뢰성을 보장할 수 있다.
또한, 전기차의 이동 경로와 매칭되는 타겟 광고 정보를 전기차의 사용자에게 노출시킴으로써 광고 효과가 극대화된 타겟 광고가 가능하다.
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 서비스 제공 시스템의 구성을 나타낸 블록 다이어그램이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터베이스의 구성을 나타낸 블록 다이어그램이다.
도 3 내지 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기차 배터리의 동작 특성 누적 정보로부터 생성된 도수 분포 데이터를 예시적으로 나타낸 그래프들이다.
도 6 내지 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기차의 운행 특성 누적 정보로부터 생성된 도수 분포 데이터를 예시적으로 나타낸 그래프들이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공 신경망의 구조를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 보조 인공 신경망의 구조를 예시적으로 나타낸 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 출원을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 발명시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 서비스 제공 시스템(10)의 구성을 개략적으로 나타낸 블록 다이어그램이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 배터리 서비스 제공 시스템(10)은, 전기차(50)에 탑재된 배터리(51)에 대해 다양한 서비스를 제공한다.
전기차(50)는 배터리(51)의 충방전과 전기차(50)의 동작을 전반적으로 제어하는 전기차 제어 장치(52)를 포함한다.
전기차 제어 장치(52)는 컴퓨터 디바이스로서 배터리(51)의 충방전 동작을 제어하고, 배터리(51)의 충방전 시 배터리(51)의 전압, 전류 및 온도를 측정하여 저장수단(52a)에 기록한다. 전기차 제어 장치(52)는 또한 전기차(50)의 운행과 관련된 기계 메커니즘 및/또는 전자 메커니즘의 제어 동작을 수행할 수 있다.
저장수단(52a)은 비일시적 메모리 다비이스(non-transitory memory device)로서 데이터를 기록 및/또는 소거 및/또는 수정 및/또는 전송할 수 있는 컴퓨터 저장매체이다. 저장수단(52a)은 일 예로 플래시 메모리, 하드디스크, SSD(Solid State Disk) 또는 다른 타입의 데이터 저장용 하드웨어일 수 있다.
전기차 제어 장치(52)는 전기차(50)에 탑재되는 컴퓨터 장치로서 당업계에 널리 알려져 있고 상용화되어 있으므로 자세한 설명은 생략한다.
바람직하게, 전기차 제어 장치(52)는 통신 디바이스(20)를 통해 배터리 서비스 서버(30)와 정보 및/또는 데이터를 송수신한다. 통신 디바이스(20)와 배터리 서비스 서버(30) 사이에는 데이터 통신을 지원하는 네트워크(40)가 개재된다.
네트워크(40)는, 통신 디바이스(20)와 배터리 서비스 서버(30) 사이의 통신을 지원하는 것이라면 그 종류에 제한이 없다.
네트워크(40)는 유선 네트워크, 무선 네트워크, 또는 이들의 결합을 포함한다. 유선 네트워크는, TCP/IP 프로토콜을 지원하는 근거리 또는 광역 인터넷을 포함한다. 무선 네트워크는, 기지국에 기반한 무선 통신망, 위성 통신망, 와이파이와 같은 근거리 무선 통신망 또는 이들의 결합을 포함한다.
네트워크(40)는, 일 예로, 2G(second generation) 내지 5G(fifth generation) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, GSM(Global System for Mobile communication) 네트워크, 코드 분할 다중 엑세스(Code Division Multiple Accesses) 네트워크, EVDO(Evolution-Data Optimization) 네트워크, 퍼블릭 랜드 모바일(Public Land Mobile) 네트워크 및/또는 다른 네트워크를 포함할 수 있다.
네트워크(40)는, 또 다른 예로, 근거리 지역 네트워크(LAN: Local Area Network), 무선 근거리 지역 네트워크(WLAN: Wireless Local Area Network), 광역 네트워크(Wide Area Network), 메트로폴리탄 네트워크(MAN: Metropolitan Network), 공중 스위칭 전화 네트워크(PSTN: Public Switched Telephone Network), 에이디 훅 네트워크(ad hoc network), 관리 IP 네트워크(managed IP network), 가상 사설 네트워크(Virtual Private Network), 인트라넷, 인터넷, 광섬유 기반 네트워크, 및/또는 이들의 결합, 또는 다른 타입의 네트워크를 포함할 수 있다.
통신 디바이스(20)는 전기차에 포함된 전기차 제어 장치(52)가 배터리 서비스 서버(30)와 데이터를 주고 받는 것을 중개하는 통신 장치이다.
일 예에서, 통신 디바이스(20)는 전기차(50)의 내부에 구비될 수 있다.
다른 예에서, 전기차(50)가 충전 스테이션(미도시)에서 충전될 때 통신 디바이스(20)는 충전 스테이션에 구비될 수 있다. 이 경우, 통신 디바이스(20)와 전기차 제어 장치(52)는 표준화된 충전 케이블에 포함된 데이터 통신 케이블을 통해 데이터를 서로 송수신할 수 있다.
통신 디바이스(20)는 네트워크(40)를 통해 배터리 서비스 서버(30)와 데이터를 주고 받을 수 있는 것이라면 특별히 제한이 없다. 일 예로, 통신 디바이스(20)는 당업계에 공지된 유선 또는 무선 통신 프로토콜을 지원하는 통신 모뎀일 수 있다.
다른 예로, 통신 디바이스(20)는 지정된 장소에 설치된 별도의 모듈 또는 셋톱 박스일 수 있다. 지정된 장소는 전기차(50)의 충전 스테이션, 전기차(50)의 사용자가 거주하는 주택의 주차장 또는 전기차(50)의 사용자가 근무하는 근무지의 주차장일 수 있다.
전기차 제어 장치(52)는 배터리(51)가 충전 또는 방전되는 동안 배터리(51)의 동작 특성 정보를 수집하여 저장수단(15a)에 기록할 수 있다. 동작 특성 정보는 배터리(51)의 전압, 전류 및 온도 중에서 선택된 하나 이상을 포함할 수 있다. 전기차 제어 장치(52)는 배터리(51)의 동작 특성 정보를 배터리(51)의 충전상태(SOC) 및/또는 타임 스탬프와 함께 저장수단(52a)에 기록할 수 있다.
전기차 제어 장치(52)는 당업계에 공지된 암페어 카운팅법, OCV(Open Circuit Voltage)법, 확장칼만필터(Extended Kalman Filter) 등을 이용하여 배터리(51)의 충전상태를 추정할 수 있다. 전기차 제어 장치(52)는 배터리(51)의 동작 특성 정보를 수집하기 위해 배터리(51)에 설치된 전압 센서, 전류 센서 및 온도 센서와 전기적으로 결합될 수 있다.
바람직하게, 배터리(51)의 전압, 전류 및 온도는 배터리(51)의 충전상태(SOC)에 따른 프로파일 형태로 저장수단(52a)에 저장될 수 있다.
여기서, 프로파일은 배터리(51)의 충전상태에 따라 전압, 전류 및 온도의 변화 양상을 나타내는 데이터 세트이다. 데이터 세트는 다차원 벡터인 (SOCk, Ik, Vk, Tk)로 나타낼 수 있다. k는 동작 특성의 측정 시점에 대한 index이다. 측정 회수가 n번이면, k는 자연수로서 1 내지 n이다. 배터리 동작 특성 프로파일은 충전상태에 따른 전압 프로파일(SOCk, Vk)을 포함하고, 선택적으로 충전상태에 따른 전류 프로파일(SOCk, Ik) 및/또는 온도 프로파일(SOCk, Tk)을 포함할 수 있다.
전기차 제어 장치(52)는 전기차(50)의 운행 특성 정보를 저장수단(52a)에 기록할 수 있다. 운행 특성 정보는 전기차(50)의 속도 변화 프로파일과 운행 거리 누적 프로파일을 포함한다. 선택적으로, 운행 특성 정보는 전기차(50)의 이동 경로에 대한 좌표 데이터를 더 포함할 수 있다. 속도 변화 프로파일은 배터리(51)의 충전상태에 따른 속도 데이터들의 세트(SOCk, Velocityk, tk)를 포함한다. 여기서, velocity와 t는 각각 전기차(50)의 운행 속도 및 타임 스탬프이다. 운행 거리 누적 프로파일은 배터리(51)의 누적 방전량에 따른 운행 거리 누적 데이터들의 세트(Qk, dk, tk)를 포함한다. 여기서, Q, d 및 k는 각각 누적 방전량, 운행 누적거리 및 타임 스탬프이다. 선택적으로, 운행 특성 정보는 습도 구간별 전기차(50)의 운행 시간을 포함할 수 있다.
바람직하게, 전기차 제어 장치(52)는 전기차(50)의 운행 특성 정보를 타임 스탬프와 함께 저장수단(52a)에 기록할 수 있다. 전기차 제어 장치(52)는 운행 특성 정보의 수집 및 저장을 위해, 전기차(50)에 설치된 속도 센서, GPS 센서 및 습도 센서와 전기적으로 결합될 수 있다.
바람직하게, 본 발명의 실시예에 따른 배터리 서비스 제공 시스템(10)은 배터리 서비스 서버(30)가 접근 가능하도록 배터리 서비스 서버(30)와 연결된 데이터베이스(60)를 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 데이터베이스(60)의 구성을 나타낸 블록 다이어그램이다.
도 2를 참조하면, 데이터베이스(60)는 배터리 식별정보 저장부(61)를 포함할 수 있다. 배터리 식별정보 저장부(61)는 배터리 모델코드, 배터리 식별코드, 배터리가 탑재된 전기차 모델코드, 전기차 식별코드, 배터리 탑재 일자 등을 기록하는 정보저장 영역이다. 배터리 식별정보 저장부(61)에 기록되는 정보의 종류는 추가 또는 변경이 가능하다.
데이터베이스(60)는 또한 진단 분석 데이터 저장부(62)를 포함할 수 있다. 진단 분석 데이터 저장부(62)는 전기차 제어 장치(52)로부터 수집되는 진단 분석 데이터가 기록되는 정보저장 영역이다. 진단 분석 데이터가 저장되는 영역은 배터리 식별코드가 부여된 배터리(51) 마다 할당된다. 진단 분석 데이터 저장부(62)에 기록되는 정보의 종류는 추가 또는 변경이 가능하다.
일 예에서, 진단 분석 데이터는 전기차(50)의 속도 변화 프로파일, 운행 거리 누적 프로파일, 및 배터리 동작 특성 프로파일을 포함하는 군에서 선택된 적어도 하나 이상을 포함한다. 배터리 동작 특성 프로파일은, 최신 충전 특성 정보로서, 배터리(51)의 충전상태에 따른 전압, 전류 및 온도 변화 프로파일을 포함한다.
다른 예에서, 진단 분석 데이터는, 배터리(51)에 대한 동작 특성 누적 정보로서, 전기차(50)에 탑재된 배터리(51)에 대한 전압 구간별 누적 동작 시간, 전류 구간별 누적 동작 시간 및 온도 구간별 누적 동작 시간을 포함하는 군에서 선택된 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
또 다른 예에서, 진단 분석 데이터는, 전기차(50)에 대한 운행 특성 누적 정보로서, 전기차(50)에 대한 속도 구간별 누적 운행 시간, 운행 지역별 누적 운행 시간 및 습도 구간별 누적 운행 시간을 포함하는 군에서 선택된 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
데이터베이스(60)는 또한 누적 충방전량 저장부(63)를 포함한다. 누적 충방전량 저장부(63)는 배터리의 충방전량을 적산한 누적 충방전량에 관한 정보가 기록되는 정보저장 영역이다. 누적 충방전량이 저장되는 영역은 배터리 식별코드가 부여된 배터리(51) 마다 할당된다. 누적 충방전량 저장부(63)에 기록되는 정보의 종류는 추가 또는 변경이 가능하다.
데이터베이스(60)는 퇴화도 룩업 테이블 저장부(64)를 포함한다. 퇴화도 룩업 테이블 저장부(64)는 배터리(51)의 퇴화도 별로 충전상태에 따른 전압 프로파일 정보가 기록되는 정보저장 영역이다. 퇴화도별로 전압 프로파일 정보가 저장되는 영역은 동일한 배터리 모델코드가 부여되는 배터리마다 할당된다. 퇴화도 룩업 테이블 저장부(64)는 배터리 제조사에서 제공하는 데이터를 이용하여 미리 정의되어 데이터베이스(60)에 저장될 수 있다. 퇴화도 룩업 테이블 저장부(64)에 기록되는 정보의 종류는 추가 또는 변경이 가능하다.
데이터베이스(60)는 또한 배터리 잔존가치 저장부(65)를 포함할 수 있다. 배터리 잔존가치 저장부(65)는 배터리(51)의 잔존가치가 저장되는 정보저장 영역이다. 잔존가치는 배터리 식별코드가 부여된 배터리마다 산정될 수 있다. 잔존가치는 배터리의 퇴화도로부터 결정된다. 일 예로, 퇴화도가 커서 SOH가 낮을수록 잔존가치는 감소한다. 잔존가치와 퇴화도 사이의 상관 관계는 함수에 의해 미리 정의될 수 있다. 배터리 잔존가치 저장부(65)에 기록되는 정보의 종류는 추가 또는 변경이 가능하다.
데이터베이스(60)는 또한 배터리 사용요금 저장부(66)를 포함할 수 있다. 배터리 사용요금 저장부(66)는 배터리(51)의 누적 충방전량과 퇴화도의 증가(SOH의 감소)에 기초하여 산출된 배터리 사용요금 정보가 저장되는 정보저장 영역이다. 배터리 사용요금은 배터리 식별코드가 부여된 배터리가 전기차(50)에 탑재된 이후에 계산된다. 전기차(50)의 사용자가 배터리 사용요금을 결제한 경우 배터리 사용요금은 0으로 초기화될 수 있다. 바람직하게, 배터리 사용요금이 산출되는 배터리(51)는 후술하는 배터리 임대 서비스를 신청한 배터리이다. 배터리의 임대 신청 여부는 배터리 식별정보 저장부(61)에 임대 플래그를 설정함으로써 식별할 수 있다. 배터리 사용요금 저장부(66)에 기록되는 정보의 종류는 추가 또는 변경이 가능하다.
데이터베이스(60)는 또한 보증 플래그 저장부(67)를 포함할 수 있다. 보증 플래그 저장부(67)는 전기차(50)에 탑재된 배터리(51)에 대해서 성능 관리 서비스가 정기적으로 소정 시간 동안 제공된 경우 부여되는 보증 플래그가 저장되는 정보 저장 영역이다. 보증 플래그 저장부(67)에 기록되는 정보의 종류는 추가 또는 변경이 가능하다.
데이터베이스(60)는 또한 과금정보 저장부(68)를 포함할 수 있다. 과금정보 저장부(68)는 본 발명에 따라 제공되는 다양한 배터리 서비스가 유료로 제공될 경우 과금 대상이 되는 배터리(51)의 식별코드, 배터리(51)가 탑재된 전기차(50) 사용자의 식별코드(ID), 과금 금액, 결제수단, 결제 일시 등의 정보가 기록되는 정보 저장 영역이다. 과금정보 저장부(68)에 기록되는 정보의 종류는 추가 또는 변경이 가능하다.
데이터베이스(60)에 정보 및/또는 데이터가 저장됨에 있어서, 정보 및/또는 데이터는 적절한 식별정보와 매칭되어 저장되는 것이 바람직하다. 식별정보는 전기차 모델코드, 전기차 식별코드, 배터리 모델코드, 배터리 식별코드 및 사용자 식별코드(ID)를 포함하는 군에서 선택된 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
본 발명에 있어서, 데이터베이스(60)는 바람직하게 관계형 데이터베이스일 수 있다. 이 경우, 상술한 각 저장부들은 테이블의 형태로 구성될 수 있다. 물론, 각 저장부가 통상적인 파일 데이터베이스로서 구성되는 것을 제한하지 않는다. 따라서, 데이터베이스(60)는 관계형 데이터베이스, 파일 디렉토리 데이터베이스 등 당업계에 알려진 어떠한 형태의 데이터베이스로도 구축이 가능할 것임은 자명하다. 또한, 앞서 예시한 저장부들은 일 예시에 불과하며, 데이터베이스(60)에 기록되어 관리될 수 있는 정보나 데이터의 종류에는 특별한 제한이 없다.
다시 도 1을 참조하면, 배터리 서비스 서버(30)는, 전기차(50)가 충전 스테이션에서 충전되는 동안 네트워크(40)를 통해 충전 스테이션으로부터 전기차(50)에 관한 진단 분석 데이터를 수집하여 데이터베이스(60)에 저장할 수 있다.
여기서, 진단 분석 데이터는 전기차(51)의 충전상태에 따른 속도 변화 프로파일 및/또는 누적 방전량에 따른 운행 거리 누적 프로파일 및/또는 충전상태에 따른 배터리 동작 특성 프로파일을 포함할 수 있다. 또한, 진단 분석 데이터는 데이터 식별정보로서 전기차 모델코드 및/또는 전기차 식별코드 및/또는 배터리 모델코드 및/또는 배터리 식별코드를 포함할 수 있다. 또한, 진단 분석 데이터는 선택적으로 전기차(50)의 이동 경로 정보를 더 포함할 수 있다.
선택적으로, 진단 분석 데이터는 배터리(51)에 대한 동작 특성 누적 정보로서 전기차(50)의 배터리(51)에 대한 전압 구간별 누적 동작 시간, 전류 구간별 누적 동작 시간 및 온도 구간별 누적 동작 시간을 포함하는 군에서 선택된 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
선택적으로, 진단 분석 데이터는 전기차(50)에 대한 운행 특성 누적 정보로서 속도 구간별 누적 운행 시간, 운행 지역별 누적 운행 시간 및 습도 구간별 누적 운행 시간을 포함하는 군에서 선택된 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
진단 분석 데이터는 필요에 따라 배터리(51)의 전기화학적 동작 특성을 나타내는 다른 데이터 세트를 더 포함할 수 있고, 진단 분석의 수준에 따라서 상기에서 언급된 일부 데이터가 제외될 수 있음은 자명하다.
후술하겠지만, 진단 분석 데이터의 적어도 일부는 인공 지능 모델을 학습하는데 사용될 수 있다.
진단 분석 데이터의 수집을 위해, 통신 디바이스(20)는 충전 스테이션 내에 구비될 수 있고, 통신 디바이스(20)는 전기차(50) 내부에 있는 전기차 제어 장치(52)와 데이터를 송수신할 수 있다.
진단 분석 데이터에 포함되는 전압, 전류 및 온도 정보는 충전 스테이션에서 전기차(50)의 배터리(51)가 충전되는 과정에서 전기차 제어 장치(52)에 의해 수집될 수 있다.
충전 스테이션은 전기차(50)의 충전이 이루어지는 동안, 전기차 제어 장치(52)와 통신을 수행하여 정보 및/또는 데이터를 교환할 수 있다. 일 예에서, 통신은 충전 케이블에 포함된 데이터 통신 라인을 통해 이루어진다. 대안적으로, 통신은 충전 스테이션과 전기차(50) 상호 간의 무선 통신을 통해서 이루어진다. 이를 위해, 충전 스테이션과 전기차(50)는 근거리 무선 통신 디바이스를 포함할 수 있다.
충전 스테이션은 전기차(50)로부터 수집된 정보 및/또는 데이터를 네트워크(40)를 통해 미리 정의된 통신 프로토콜에 따라 배터리 서비스 서버(30)로 전송할 수 있다.
전기차 제어 장치(52)는 전기차(50)가 운행되는 동안 또는 충전 스테이션에서 전기차(50)의 충전이 이루어지는 동안 진단 분석 데이터를 생성하여 저장수단(52a)에 기록한다. 충전 스테이션의 요구가 있을 때, 전기차 제어 장치(52)는 저장수단(52a)에 기록된 진단 분석 데이터를 읽어서 충전 케이블의 데이터 통신 케이블을 통해 또는 근거리 무선 통신을 통해 충전 스테이션에 포함된 통신 디바이스(20)로 전송한다.
다른 예에서, 배터리 서비스 서버(30)는, 전기차(50)가 운행 중인 동안 전기차(50) 내부에 포함된 통신 디바이스(20)로부터 네트워크(40)를 통해 전기차(50)의 배터리(51)에 관한 진단 분석 데이터를 수집하여 데이터베이스(60)에 저장할 수 있다. 전기차 제어 장치(52)는 통신 디바이스(20)를 통해 배터리 서비스 서버(30)로부터 진단 분석 데이터의 전송 요구가 있을 때 저장수단(52a)에 기록된 진단 분석 데이터를 독출하여 통신 디바이스(20)를 통해 배터리 서비스 서버(30) 측으로 전달할 수 있다.
또 다른 예에서, 배터리 서비스 서버(30)는, 전기차(50)가 주차중인 경우 주차 장소에 별도로 설치된 통신 디바이스(20)로부터 네트워크(40)를 통해 전기차(50)의 배터리(51)에 관한 진단 분석 데이터를 수집하여 데이터베이스(60)에 저장할 수 있다. 전기차 제어 장치(52)는 전기차(50)의 외부에 별도로 설치되어 있는 통신 디바이스(20)를 통해 배터리 서비스 서버(30)로부터 진단 분석 데이터의 전송 요구가 있을 때 저장수단(52a)에 기록된 진단 분석 데이터를 독출하여 통신 디바이스(20)를 통해 배터리 서비스 서버(30) 측으로 전달할 수 있다.
일 측면에 따르면, 배터리 서비스 서버(30)는 진단 분석 데이터에 포함된 배터리(51)의 전압 구간별 누적 동작 시간, 전류 구간별 누적 동작 시간 및 온도 구간별 누적 동작 시간을 분석하여 전압, 전류 및 온도 별로 도수 분포 데이터를 생성한 후, 전기차(50)의 모델코드 및/또는 전기차(50)의 식별코드 및/또는 배터리(51)의 모델코드 및/또는 배터리(51)의 식별코드와 매칭시켜 데이터베이스(60)의 진단 분석 데이터 저장부(62)에 기록할 수 있다.
일 측면에 따르면, 도수 분포 데이터에 있어서 변량(variable)은 전압, 전류 또는 온도이고, 도수(frequency)는 각 변량에서의 배터리(51)의 누적 동작 시간일 수 있다.
도 3은 배터리(51)의 전압에 대한 도수 분포 데이터의 일 예를 나타낸 그래프이고, 도 4는 배터리(51)의 전류에 대한 도수 분포 데이터의 일 예를 나타낸 그래프이고, 도 5는 배터리(51)의 온도에 대한 도수 분포 데이터의 일 예를 나타낸 그래프이다.
도 3 내지 도 5를 참조하면, 도수 분포 데이터들은 전기차(50)가 운행되는 동안 전압 구간별 배터리(51)의 누적 동작 시간, 전류 구간별 배터리(51)의 누적 동작 시간 및 온도 구간별 배터리(51)의 누적 동작 시간 정보를 제공할 수 있다. 도수 분포 데이터들은 배터리 서비스 서버(30)가 인공 지능 모델을 학습시키는데 사용될 수 있다. 이에 대해서는 후술하기로 한다.
다른 측면에 따르면, 배터리 서비스 서버(30)는 진단 분석 데이터에 포함된 전기차(50)의 속도 구간별 누적 운행 시간 및/또는 운행 지역별 누적 운행 시간 및/또는 습도 구간별 누적 운행 시간을 분석하여 전기차(50)의 운행 특성에 관한 도수 분포 데이터를 생성한 후, 전기차(50)의 모델코드 및/또는 전기차(50)의 식별코드 및/또는 배터리(51)의 모델코드 및/또는 배터리(51)의 식별코드와 매칭시켜 데이터베이스(60)의 진단 분석 데이터 저장부(62)에 기록할 수 있다.
운행 특성에 대한 도수 분포 데이터에 있어서, 변량(variable)은 전기차(50)의 속도, 전기차(50)의 운행 지역 또는 전기차(50)가 운행되는 지역의 습도이고, 도수(frequency)는 각 변량에서의 전기차(50)의 누적 운행 시간일 수 있다.
도 6는 전기차(50)의 속도에 대한 도수 분포 데이터의 일 예를 나타낸 그래프이고, 도 7은 전기차(50)의 운행 지역에 대한 도수 분포 데이터의 일 예를 나타낸 그래프이고, 도 8은 전기차(50)가 운행하는 지역의 습도에 대한 도수 분포 데이터의 일 예를 나타낸 그래프이다.
도 6 내지 도 8을 참조하면, 도수 분포 데이터들은 전기차(50)가 운행되는 동안 전기차(50)의 속도 구간별 누적 운행 시간, 운행 지역별 누적 운행 시간 및 습도 구간별 누적 운행 시간에 관한 정보를 제공할 수 있다. 지역은 국내 및/또는 해외의 행정구역일 수 있다. 일 예로, 지역은 도시(city)일 수 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 도수 분포 데이터들은 배터리 서비스 서버(30)가 인공 지능 모델을 학습시키는데 사용될 수 있다. 이에 대해서는 후술하기로 한다.
다른 측면에 따르면, 배터리 서비스 서버(30)는 소정 조건이 충족될 때 진단 분석 데이터에 포함된 배터리(51)의 동작 특성 프로파일을 이용하여 배터리(51)의 퇴화도를 결정하고, 퇴화도를 전기차(50)의 모델코드 및/또는 전기차(50)의 식별코드 및/또는 배터리(51)의 모델코드 및/또는 배터리(51)의 식별코드와 매칭시켜 데이터베이스(60)의 진단 분석 데이터 저장부(62)에 기록할 수 있다. 후술하겠지만, 진단 분석 데이터 저장부(62)에 저장되는 퇴화도는 인공 지능 모델의 학습에 사용될 수 있다.
일 예에서, 배터리 서비스 서버(30)는 배터리(51)의 동작 특성 프로파일이 미리 설정된 퇴화도 추정 전압 구간에서 수집되었는지 판단한다. 이를 위해, 배터리 서비스 서버(30)는 충전상태의 변화에 따른 전압 프로파일의 전압 분포를 검사할 수 있다. 배터리 서비스 서버(30)는 해당 판단이 YES이면, 상기 퇴화도 추정 전압 구간에서 측정된 전류 데이터들을 적산하여 충전용량 변화량을 결정하고, 기준 충전용량 변화량 대비 상기 충전용량 변화량의 비율을 퇴화도로 결정할 수 있다. 기준 충전용량 변화량은 BOL 상태에 있는 배터리(51)가 상기 퇴화도 추정 전압 구간에서 충전되는 동안 나타내는 충전용량 변화량으로서, 기준 충전용량 변화량은 배터리(51) 모델 별로 데이터베이스(60)에 미리 기록될 수 있다.
다른 예에서, 배터리 서비스 서버(30)는 진단 분석 데이터에 포함된 배터리(51)의 동작 특성 프로파일(SOCk,Vk,Ik,Tk)을 분석하여 미리 설정된 퇴화도 추정 전압 구간 내에서 배터리(51)가 충전되었고, 가변 충전 전류 조건 하에서 복수의 전압 데이터가 측정되었는지 판단한다. 이를 위해, 배터리 서비스 서버(30)는 전압 데이터 Vk와 전류 데이터 Ik의 분포를 검사할 수 있다. 배터리 서비스 서버(30)는 해당 판단이 YES이면, 미리 설정된 퇴화도 추정 전압 구간 내에서 측정된 복수의 전류 및 전압 데이터들에 대해 선형 회귀 분석을 실시하여 |dV/dI|의 평균값을 배터리(51)의 내부저항값으로 결정하고, 상기 내부저항값 대비 기준 내부저항값의 비율을 배터리(51)의 퇴화도로 결정할 수 있다. 본 실시예의 적용을 위해, 충전 스테이션은 배터리(51)가 미리 설정된 퇴화도 추정 전압 구간 내에서 충전되는 동안 교류 충전 전류 및/또는 진폭이 다른 충전 펄스를 배터리(51)에 인가할 수 있다. 그러면, 가변 충전 전류 조건 하에서 복수의 전압 데이터가 측정될 수 있다. 기준 내부저항값은 BOL 상태에 있는 배터리(51)의 내부저항값이며, 기준 내부저항값은 배터리 모델 별로 데이터베이스(60)에 미리 기록될 수 있다.
또 다른 예에서, 배터리 서비스 서버(30)는, 확장 칼만 필터를 이용하여 배터리(51)의 퇴화도를 실시간으로 결정할 수 있다. 확장 칼만 필터를 이용한 퇴화도 결정 방법은 한국공개특허공보 제2007-0074621호에 개시되어 있으며, 본 발명의 일부로서 본 명세서에 합체될 수 있다. 개시된 방법은 적응적 알고리즘 중의 하나인 확장 칼만 필터를 이용하여 배터리의 전압, 전류 및 온도로부터 퇴화도를 실시간으로 결정할 수 있는 방법으로서, 본 발명에 적용하면 특히 유용하다.
바람직하게, 배터리 서비스 서버(30)는 진단 분석 데이터에 포함된 배터리(51)의 동작 특성 프로파일과 데이터베이스(60)의 퇴화도 룩업 테이블 저장부(64)를 이용하여 빅데이터에 기초하여 전기차(50)의 배터리(51)에 대한 퇴화도를 결정할 수 있다.
즉, 배터리 서비스 서버(30)는 진단 분석 데이터에 포함된 배터리 식별코드를 이용하여 배터리 식별정보 저장부(61)를 조회하여 배터리 모델을 식별한다. 그런 다음, 퇴화도 룩업 테이블 저장부(64)를 참조하여 동일 모델에 대응되는 퇴화도별 전압 프로파일 정보를 참조하여 진단 분석 데이터에 포함된 전압 프로파일과 유사도가 가장 높은 전압 프로파일을 식별하고, 식별된 전압 프로파일에 대응되는 퇴화도를 배터리(51)의 퇴화도로 결정할 수 있다.
또 다른 측면에서, 배터리 서비스 서버(30)는 인공 지능 모델을 이용하여 배터리(51)의 퇴화도를 결정할 수 있다.
이 경우, 상술한 배터리(51)의 동작 특성 프로파일로부터 결정되는 퇴화도는 인공 지능 모델을 학습하는데 사용되는 빅데이터의 일부를 구성하며, 배터리(51)에 대한 실질적인 퇴화도는 빅데이터에 기초하여 학습된 인공 지능 모델에 의해 결정할 수 있다.
그 이유는, 배터리(51)의 최근 동작 특성 프로파일로부터 계산되는 퇴화도는 소정 조건이 충족될 때에만 결정될 수 있다는 제한이 있고, 배터리(51)의 과거 사용 이력과 전기차(50)의 운행 이력이 충분하게 고려되지 않은 것이므로 빅데이터에 기초하여 학습된 인공 지능 모델에 의해 결정되는 퇴화도가 정확도 및 신뢰성이 더 높기 때문이다.
바람직하게, 인공 지능 모델은 프로그램 언어로 코딩된 소프트웨어 알고리즘으로서, 인공 신경망일 수 있다. 하지만, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공 신경망(100)의 구조를 나타낸 도면이다.
도 9를 참조하면, 인공 신경망(100)은 입력층(101), 복수의 은닉층(102) 및 출력층(103)을 포함한다. 입력층(101), 복수의 은닉층(102) 및 출력층(103)은 복수의 노드들을 포함한다.
배터리 서비스 서버(30)는 인공 신경망(100)을 학습시킬 때 또는 인공 신경망(100)을 이용하여 배터리(51)의 퇴화도를 결정하고자 할 때, 입력층(101)으로 배터리(51)의 동작 특성 누적 정보로부터 생성된 도수 분포 데이터(도 3 내지 도 5), 전기차(50)의 운행 특성 누적 정보로부터 생성된 도수 분포 데이터(도 6 내지 도 8) 및 배터리(51)의 동작 특성 프로파일에 포함된 데이터를 입력할 수 있다.
입력층(101)의 노드들에 입력(할당)되는 동작 특성 누적 정보는 전압 구간별 제1누적 시간 값 및/또는 전류 구간 별 제2누적 시간 값 및/또는 온도 구간별 제3누적 시간 값을 포함할 수 있다. 제1 내지 제3누적 시간 값은 배터리(51)의 보증 수명에 대응되는 전체 사용가능 시간을 기준으로 한 비율로서 정규화(normalization)하는 것이 바람직하다. 일 예에서, 특정 전압 구간에서의 누적 시간 값이 1000 시간이고, 전체 사용가능 시간이 20000시간이라면, 정규화된 누적 시간 값은 1/20(0.05)이다.
제1누적 시간 값의 개수는 전압 구간의 수에 대응하고, 제2누적 시간 값의 개수는 전류 구간의 수에 대응하고, 제3누적 시간 값의 개수는 온도 구간의 수에 대응할 수 있다. 예를 들어, 전압 구간의 수가 5 개, 전류 구간의 수가 9개, 온도 구간의 수가 10개라면, 제1 내지 제3누적 시간 값의 수는 각각 5개, 9개 및 10개이다.
바람직하게, 입력층(101)은 제1누적 시간 값의 수 및/또는 제2누적 시간 값의 수 및/또는 제3누적 시간 값의 수에 대응되는 수의 노드들을 포함할 수 있다.
입력층(101)의 노드들에 입력(할당)되는 운행 특성 누적 정보는 속도 구간별 제4누적 시간 값 및/또는 운행 지역별 제5누적 시간 값 및/또는 습도 구간별 제6누적 시간 값을 포함할 수 있다. 제4 내지 제6누적 시간 값은 배터리(51)의 보증 수명에 대응되는 전체 사용가능 시간을 기준으로 한 비율로서 정규화하는 것이 바람직하다. 일 예에서, 특정 속도 구간에서의 누적 시간 값이 2000 시간이고, 전체 사용가능 시간이 20000시간이라면, 정규화된 누적 시간 값은 1/10(0.1)이다.
제4누적 시간 값의 개수는 속도 구간의 수에 대응하고, 제5누적 시간 값의 개수는 전기차(50)가 운행되는 지역의 수에 대응하고, 제6누적 시간 값의 개수는 습도 구간의 수에 대응할 수 있다. 예를 들어, 속도 구간의 수가 8 개, 운행 지역의 수가 20개, 온도 구간의 수가 6개라면, 제4 내지 제6누적 시간 값의 수는 각각 8개, 20개 및 6개이다.
바람직하게, 입력층(101)은 제4누적 시간 값의 수 및/또는 제5누적 시간 값의 수 및/또는 제6누적 시간 값의 수에 대응되는 수의 노드들을 포함할 수 있다.
입력층(101)의 노드들에 입력(할당)되는 배터리(51)의 동작 특성 프로파일 데이터는 충전상태별로 측정된 전압 데이터 및 온도 데이터를 포함할 수 있다. 배터리(51)의 전압과 온도는 모두 SOC별로 측정되므로, 전압 데이터의 입력을 위해 100 개의 노드가 할당될 수 있고, 온도 데이터의 입력을 위해 또 다른 100 개의 노드가 할당될 수 있다.
여기서, 100은 SOC가 0%부터 100%까지 1%씩 변화한다고 할 때, 1%부터 100%까지의 SOC에 대응되는 노드의 수이다. 만약, 31% 내지 50%의 SOC 구간에서 배터리(51)의 전압과 온도가 측정되었다면, 31% 내지 50%에 대응되는 20개의 노드에 전압 데이터가 입력되고, 31% 내지 50%에 대응되는 또 다른 20개의 노드에 온도 데이터가 입력될 수 있다. 그리고, 1% 내지 30% 구간의 SOC와 51% 내지 100% 구간의 SOC에 대응되는 노드에는 전압 데이터와 온도 데이터가 입력되지 않고 0이 할당될 수 있다.
한편, 소수점 이하의 값을 포함하는 SOC에서 측정된 전압 데이터와 온도 데이터에 대해서는 내삽법(interpolation) 또는 외삽법(extrapolation)을 통해 소수점이 없는 근처 SOC의 전압 데이터 및 온도 데이터로 변환할 수 있다. 경우에 따라, 인공 신경망의 학습 연산량을 줄이기 위해 온도 데이터는 입력 데이터에서 제외시킬 수 있다. 이 경우, 입력층(101)은 온도 데이터가 입력되는 노드들을 포함하지 않을 수 있다.
출력층(103)은, 배터리(51)의 퇴화도 정보가 출력되는 노드를 포함할 수 있다. 도 9에 도시된 바와 같이, 인공 신경망(100)이 스토캐스틱 모델(stochastic model)에 기초하여 설계된 경우, 출력층(103)은 배터리(51) 퇴화도의 확률 분포를 출력하기 위한 복수의 노드들을 포함할 수 있다.
일 예에서, 인공 신경망(100)이 71% 내지 100% 사이의 퇴화도를 1% 단위로 결정할 수 있도록 설계될 경우, 출력층(103)은 총 30 개의 노드를 포함할 수 있다. 이 경우, 30개의 노드들 중에서 가장 높은 확률 값이 출력되는 노드에 대응되는 퇴화도가 배터리(51)의 퇴화도로 결정될 수 있다. 예를 들어, 10번째 노드에서 출력되는 확률이 가장 높다면, 배터리(51)의 퇴화도는 80%로 결정될 수 있다. 대안적으로, 각 노드에서 출력되는 확률과 해당 퇴화도를 곱한 값의 총합을 구한 후 총합의 평균을 퇴화도로 결정할 수 있다. 퇴화도의 정확도를 향상시키기 위해 노드의 수를 더 증가시킬 수 있음은 당업자에게 자명하다.
대안적으로, 인공 신경망(100)이 결정 모델(deterministic model)에 기초하여 설계된 경우, 출력층(103)은 배터리(51)의 퇴화도를 직접적으로 출력하기 위한 적어도 하나의 노드를 포함할 수 있다.
입력층(101)과 출력층(103) 사이에 개재되는 은닉층(102)들의 수와 각 은닉층(102)에 포함되는 노드들의 수는 인공 신경망(100)의 학습 연산량과 인공 신경망(100)의 정확도 및 신뢰성을 고려하여 적절하게 선택할 수 있다.
인공 신경망(100)에 있어서, 활성화 함수로는 시그모이드(Sigmoid) 함수가 사용될 수 있다. 대안적으로, SiLU(Sigmoid Linear Unit) 함수, ReLu(Rectified Linear Unit) 함수, 소프트플러스(softplus) 함수, ELU(Exponential Linear Unit) 함수, SQLU(Square Linear Unit) 함수 등 당업계에 공지된 다양한 활성화 함수가 사용될 수 있다.
인공 신경망(100)에 있어서, 노드들 상호 간의 연결 웨이트(weight)와 바이어스(bias)의 초기값은 랜덤하게 설정될 수 있다. 또한, 연결 웨이트와 바이어스는 인공 신경망의 학습 과정에서 최적화시킬 수 있다.
일 실시예에서, 인공 신경망은 역전파 알고리즘에 의해 학습될 수 있다. 또한, 인공 신경망이 학습되는 동안 연결 웨이트와 바이어스는 옵티마이저에 의해 최적화될 수 있다.
일 실시예에서, 옵티마이저로는 SGD(Stochastic Gradient Descent) 알고리즘이 사용될 수 있다. 대안적으로, NAG(Nesterov Accelerated Gradient) 알고리즘, Momentum 알고리즘, Nadam 알고리즘, Adagrad 알고리즘, RMSProp 알고리즘, Adadelta 알고리즘, Adam 알고리즘 등이 사용될 수 있다.
배터리 서비스 서버(30)는 데이터베이스(60)의 진단 분석 데이터 저장부(62)에 저장된 데이터를 이용하여 인공 신경망(100)을 주기적으로 반복 학습시킬 수 있다.
이를 위해, 배터리 서비스 서버(30)는 상술한 방법을 이용하여 수많은 전기차(50)의 전기차 제어 장치(52)로부터 진단 분석 데이터를 수집하여 데이터베이스(16)에 누적해서 기록할 수 있다.
인공 신경망(100)의 학습 데이터는 학습 입력 데이터와 학습 출력 데이터로 구성된다. 학습 입력 데이터는 전기차(50)의 운행 특성 누적 정보로부터 생성된 도수 분포 데이터, 배터리(51)의 동작 특성 누적 정보로부터 생성된 도수 분포 데이터 및 동작 특성 프로파일 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 학습 출력 데이터는 동작 특성 프로파일을 이용하여 결정된 배터리(51)의 퇴화도를 포함한다. 동작 특성 프로파일로부터 퇴화도를 결정하는 다양한 방법은 이미 상술하였다.
바람직하게, 학습에 사용될 진단 분석 데이터는 전기차(50)의 모델코드 및/또는 전기차(50)의 식별코드 및/또는 배터리(51)의 모델코드 및/또는 배터리(51)의 식별코드와 매칭되어 데이터베이스(60)의 진단 분석 데이터 저장부(62)에 기록될 수 있다. 따라서, 진단 분석 데이터 저장부(62)에는 동일 모델의 배터리(51)를 장착하고 있는 동일 모델의 전기차(50)로부터 수집된 수많은 학습 데이터들이 기록될 수 있다. 또한, 학습 데이터는 전기차 제어 장치(52)를 통해서 지속적으로 수집되므로 그 량은 점점 더 증가될 수 있다.
바람직하게, 배터리 서비스 서버(30)는 데이터의 분산 처리를 통해 인공 신경망(100) 학습의 연산 로드를 줄이고 인공 신경망(100)이 예측하는 출력의 신뢰성을 향상시키기 위해 전기차(50)의 모델 및/또는 배터리(51) 모델별로 인공 신경망을 별도로 학습시킬 수 있다.
즉, 배터리 서비스 서버(30)는 인공 신경망(100)을 주기적으로 학습시킬 때 진단 분석 데이터 저장부(62)에 저장된 학습 데이터들 중에서 전기차(50)의 모델 및/또는 배터리(51) 모델이 동일한 학습 데이터들만을 추출하여 해당하는 전기차(50)의 모델 및/또는 배터리(51) 모델에 전속된 인공 신경망(100)을 독립적으로 학습시킬 수 있다. 또한, 배터리 서비스 서버(30)는 전기차(50)의 모델 및/또는 배터리(51) 모델에 대해 신규로 수집된 학습 데이터의 량이 기준치 이상으로 증가하면, 해당하는 인공 신경망(100)의 학습을 재개하여 인공 신경망(100)의 정확도를 더욱 향상시킬 수 있다.
한편, 전기차(50)의 운행 특성 누적 정보 중에서 운행 지역별 운행 누적 시간 정보로부터 생성되는 도수 분포 데이터(도 7 참조)의 변량이 지나치게 많은 경우, 복수의 지역을 그룹핑한 광역지역 별로 인공 신경망(100)을 별도로 학습시킬 수 있다.
일 예로, 전기차(50)의 모델이 총 100 개이고, 전기차(50)에 탑재된 배터리(51) 모델이 총 10개이고, 전기차(50)의 운행 도시가 국내 및 해외를 포함하여 총 1000개인 경우를 가정해 보자. 이 경우, 배터리 서비스 서버(30)는 도시들을 소정 기준에 따라 그룹핑하고, 총 100*10*(지역들의 그룹핑 수)에 대응하는 수의 인공 신경망을 학습시킬 수 있다. 일 예에서, 도시들의 그룹핑은 나라 단위로 이루어질 수 있다. 다른 예에서, 그룹핑은 동일 국가 내에서 소정 수의 인접 도시들 단위로 이루어질 수 있다.
이 경우, 배터리 서비스 서버(30)는 인공 신경망(100)을 학습시킬 때 진단 분석 데이터 저장부(62)에 저장된 학습 데이터들 중에서 전기차(50)의 모델 및/또는 배터리(51) 모델이 동일하고 운행 지역에 대한 도수 분포 데이터의 변량(도시들)이 동일한 학습 데이터들만을 추출하고, 운행 지역 및/또는 전기차(50)의 모델 및/또는 배터리(51) 모델에 전속된 인공 신경망(100)을 독립적으로 학습시킬 수 있다. 또한, 배터리 서비스 서버(30)는 운행 지역 및/또는 전기차(50)의 모델 및/또는 배터리(51) 모델이 동일한 신규 학습 데이터의 량이 기준치 이상으로 증가하면, 해당 인공 신경망(100)의 학습을 재개하여 인공 신경망(100)의 정확도를 더욱 향상시킬 수 있다.
본 발명에 있어서, 인공 지능 모델은 인공 신경망에 한정되지 않는다. 따라서, 인공 신경망 이외에도 가우시안 프로세스 모델(Gaussian Process Model)등이 사용될 수 있다. 배터리의 퇴화도 정보에 대한 분류(classification) 모델을 학습할 때는 SVM(Support Vector Machine), K-Nearest Neighbor Algorithm, Naive-Bayes Classifier 등을 활용할 수 있다. 인공 지능 모델의 학습에 사용된 퇴화도 정보의 신뢰성에 문제가 있는 경우 K-Means Clustering 등을 퇴화도 학습 정보를 얻기 위한 보조 수단으로서 사용할 수 있다.
인공 지능 알고리즘에 관한 소프트웨어는 널리 공지되어 있고 이미 많은 소프트웨어 제품이 상용화되어 있다. 인공 지능 알고리즘은 학습 데이터의 종류에 종속적이지 않으므로 본 발명을 실시함에 있어서 당업계에 공지된 인공 지능 알고리즘 중에서 진단 분석 데이터와 퇴화도 사이의 상관 관계를 학습할 인공 지능 소프트웨어로서 최적의 것을 선택하는 것은 당업자에게 자명할 것이다.
한편, 배터리 서비스 서버(30)는 배터리 제조사로부터 제공된 사이클별 동작 특성 누적 정보와 사이클별 동작 특성 프로파일 정보를 이용하여 학습된 보조 인공 신경망을 구비할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 보조 인공 신경망(100')의 구조를 예시적으로 나타낸 도면이다.
도 10을 참조하면, 보조 인공 신경망(100')은 입력층(101'), 다수의 은닉층(102') 및 출력층(103')을 포함한다. 보조 인공 신경망(100')은 입력층(101')에 전기차(50)의 운행 특성 누적 정보에 대응되는 데이터가 입력되는 노드들이 없다는 점을 제외하면, 도 9에 도시된 인공 신경망(100)과 실질적으로 동일하다.
보조 인공 신경망(100')은 인공 신공망(100)의 학습이 충분히 이루어지지 않은 경우, 배터리(51)의 퇴화도를 결정하는데 활용될 수 있다.
배터리 서비스 서버(30)는 보조 인공 신경망(100')의 학습에 사용되는 데이터를 수집하기 위해 네트워크(40)를 통해 배터리 데이터 제공 서버(70)와 통신이 가능하도록 연결될 수 있다.
바람직하게, 배터리 데이터 제공 서버(70)는 배터리 제조회사 내에 설치될 수 있다. 배터리 데이터 제공 서버(70)는 전기차(50)에 탑재되는 배터리(51)에 관한 충방전 사이클 실험에서 얻은 사이클별 동작 특성 누적 정보, 사이클별 동작 특성 프로파일 정보 및 사이클별 배터리(51)의 퇴화도를 배터리(51)의 모델코드 및 식별코드와 함께 네트워크(40)를 통해 배터리 서비스 서버(30)로 전송할 수 있다.
충방전 사이클 실험은 충방전 시뮬레이터라는 장비를 이용하여 배터리(51)에 대해 다양한 충방전 조건 하에서 충전과 방전을 소정 회수 반복하는 실험이다. 충방전 사이클 실험은 배터리(51)가 상용화되기 전에 배터리 제조사에서 필수적으로 진행하는 실험이다. 충방전 조건은 전기차(50)의 다양한 운행 조건(산악 주행, 험로 주행, 도심 주행, 고속도로 주행 등)과 기후 조건(온도, 습도 등)을 모사하는 것이 바람직하다.
충방전 시뮬레이터는 제어 컴퓨터, 충방전 장치 및 온도/습도 조절 챔버가 결합된 자동화된 실험 장비이다. 충방전 시뮬레이터는 각 사이클의 충방전이 진행될 때 마다, 전압 구간별 누적 동작 시간 및/또는 전류 구간별 누적 동작 시간 및/또는 온도 구간별 누적 동작 시간을 적산하여 동작 특성 누적 정보를 생성하고, 충전이 진행되는 동안 SOC 및/또는 전압 및/또는 전류 및/또는 온도 를 측정 또는 예측하여 동작 특성 프로파일 정보를 생성하여 저장수단에 기록할 수 있다.
또한, 충방전 시뮬레이터는 각 사이클의 충전이 완료되면, 충전 완료 시점을 기준으로 배터리(51)의 퇴화도를 결정할 수 있다. 퇴화도는 소정의 충전 전압 구간에서 암페어 카운팅법으로 결정한 충전용량 변화량 또는 소정의 충전 전압 구간에서 측정한 전압 및 전류 데이터의 선형 회귀 분석을 통해 얻은 배터리의 내부저항을 통해서 산출할 수 있으며, 이에 대해서는 이미 상술하였다.
배터리 데이터 제공 서버(70)는 충방전 사이클 실험을 통해서 얻은 데이터를 저장하는 데이터베이스(71)를 포함할 수 있다. 배터리 데이터 제공 서버(70)는 배터리(51)에 대해 각 충방전 사이클이 진행될 때마다 사이클별 동작 특성 누적 정보, 사이클별 동작 특성 프로파일 정보 및 사이클별 퇴화도를 배터리(51)의 모델코드 및/또는 식별코드와 매칭시켜 데이터베이스(71)에 저장할 수 있다.
배터리 데이터 제공 서버(70)는 주기적으로 데이터베이스(71)에 저장된 사이클별 동작 특성 누적 정보, 사이클별 동작 특성 프로파일 정보 및 사이클별 퇴화도를 포함하는 보조 학습 데이터를 배터리(51)의 식별코드 및/또는 모델코드와 함께 네트워크(40)를 통해 배터리 서비스 서버(30)로 전송할 수 있다. 보조 학습 데이터의 수는 충방전 사이클 실험을 행한 회수에 대응한다. 예를 들어, 특정 모델의 배터리에 대한 충방전 사이클 실험이 200회 진행되었다면, 보조 학습 데이터의 수는 200개이다.
배터리 서비스 서버(30)는 배터리 데이터 제공 서버(17)로부터 전송된 보조 학습 데이터를 배터리(51)의 식별코드 및/또는 모델코드와 매칭시켜 데이터베이스(60)의 진단 분석 데이터 저장부(62)에 기록할 수 있다.
바람직하게, 보조 학습 데이터 중에서, 동작 특성 누적 정보에 포함된 전압 구간별 누적 동작 시간 및/또는 전류 구간별 누적 동작 시간 및/또는 온도 구간별 누적 동작 시간에 관한 정보는 도수 분포 데이터로 변환되어 데이터베이스(60)의 진단 분석 데이터 저장부(62)에 저장될 수 있다.
배터리 서비스 서버(30)는 데이터베이스(60)에 보조 학습 데이터가 저장된 이후에, 보조 학습 데이터를 이용하여 배터리 모델 별로 보조 인공 신경망(100')을 학습시킬 수 있다.
보조 인공 신경망(100')의 구조는 도 9에 나타낸 인공 신경망(100)의 구조와 유사하다. 차이점은, 전기차(50)의 운행 특성 누적 정보로부터 생성된 도수 분포 데이터가 입력되는 노드가 비활성화된다는 것이다. 하지만, 보조 인공 신경망(100')에 대한 학습 방법이나 나머지 특징들은 전술한 바와 실질적으로 동일하다.
배터리 서비스 서버(30)는 배터리 데이터 제공 서버(70)로부터 전송된 보조 학습 데이터에 의해 학습된 보조 인공 신경망(100')과 복수의 전기차 제어 장치(52)로부터 제공된 학습 데이터에 의해 학습된 인공 신경망(100)을 상호 보완적으로 사용하여 배터리(51)의 퇴화도를 결정하고, 결정된 퇴화도에 따라 배터리(51)의 충방전 제어에 사용되는 제어 팩터를 전기차(50)의 제어 시스템(15)으로 제공할 수 있다.
일 예에서, 인공 신경망(100)을 통해 결정된 퇴화도와 보조 인공 신경망(100')을 통해 결정된 퇴화도의 가중 평균을 배터리(51)의 퇴화도로 결정할 수 있다. 각 퇴화도에 부여되는 가중치는 인공 신경망(100)의 학습 정도에 따라 적응적으로 조절할 수 있다. 바람직하게, 인공 신경망(100)의 학습량이 증가할수록 인공 신경망(100)을 통해 결정된 퇴화도에 대한 가중치를 비례적으로 증가시킬 수 있다.
바람직하게, 배터리 서비스 서버(30)는 배터리(51)의 퇴화도가 임계치 이상 증가한 경우, 예컨대 SOH가 임계치 이상 낮아진 경우 충방전 제어 로직의 업데이트 정보를 네트워크(40)를 통해 통신 디바이스(20)로 전송할 수 있다.
퇴화도에 대응되는 충방전 제어 로직의 업데이트 정보는 전기차(50)의 모델 및/또는 배터리 모델 별로 미리 정의되어 데이터베이스(60)에 기록될 수 있다.
바람직하게, 통신 디바이스(20)는 배터리 서비스 서버(30)로부터 충방전 제어 로직에 관한 업데이트 정보를 수신하면 전기차(50)의 전기차 제어 장치(52)로 충방전 제어 로직의 업데이트 정보를 전달한다. 그러면, 전기차 제어 장치(52)는 충방전 제어 로직의 업데이트 정보를 참조하여 기존의 제어 로직이 참조하는 팩터들을 갱신할 수 있다.
본 발명에 있어서, 충방전 제어 로직의 업데이트 정보는 충전상태 구간 별로 적용되는 충전전류 크기, 충전 상한 전압값, 방전 하한 전압값, 최대 충전전류, 최대 방전전류, 최소 충전전류, 최소 방전전류, 최대 온도, 최소 온도, 충전상태별 파워 맵, 및 충전상태 별 내부저항 맵 중에서 선택된 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
선택적으로, 배터리(51)가 펄스 충방전될 경우, 충방전 제어 로직의 업데이트 정보는 펄스 전류 듀티비의 상한, 펄스 전류 듀티비의 하한, 펄스 전류 듀레이션의 상한, 펄스 전류 듀레이션의 하한, 펄스 전류의 최대값 및 펄스 전류의 최소값 중에서 선택된 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
선택적으로, 배터리(51)가 스텝 충전될 경우, 충방전 제어 로직의 업데이트 정보는, 충전상태 구간 별로 적용되는 충전전류의 크기에 관한 정보를 포함할 수 있다.
선택적으로, 배터리(51)가 CC(Constant Current)/CV(Constant Voltage) 모드로 충전될 경우, 충방전 제어로직의 업데이트 정보는 정전류 충전(CC) 모드에서의 전류 크기, 정전류 충전(CC) 모드가 종료되는 컷오프 전압 및 정전압 충전(CV) 모드에서의 전압 크기 중에서 선택된 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 배터리 서비스 서버(30)는, 전기차 제어 장치(52)를 통해서 제공되는 사용자 인터페이스를 통해 전기차(50)에 탑재된 배터리(51)의 식별코드와 배터리 성능 관리 서비스에 관한 이용신청 정보를 수신할 수 있다.
여기서, 배터리 성능 관리 서비스라 함은 전기차 제어 장치(52)가 배터리 서비스 서버(30) 측으로 배터리(51)의 진단 분석 데이터를 전송하고, 배터리 서비스 서버(30)로부터 배터리(51)의 제어 로직에 관한 업데이트 정보를 정기적 또는 부정기적으로 제공 받는 서비스를 말한다.
사용자 인터페이스는 그래픽 유저 인터페이스이며, 전기차(50)의 통합 정보 디스플레이(53)를 통해서 제공될 수 있다. 통합 정보 디스플레이(53)는 전기차(50)에 운전석 옆에 구비되는 것으로서, 전기차(50)의 제어를 관리하고 전기차(50)의 다양한 운행 정보를 표시하는 컴퓨터 디스플레이이다. 전기차 제어 장치(52)는 통합 정보 디스플레이(53)를 통해서 본 발명의 실시를 위해 필요한 다양한 사용자 인터페이스들을 제공할 수 있다.
본 발명에 있어서, 배터리 성능 관리 서비스는 무상 또는 유상으로 제공할 수 있다.
배터리 서비스 서버(30)는 배터리 성능 관리 서비스에 관한 이용신청 정보가 네트워크(40)를 통해 수신되면, 해당 배터리(51)에 대한 진단 분석 데이터가 수집될 때마다 전류 적산법, 전압/전류 데이터에 대한 선형 회귀 분석, 확장 칼만 필터 또는 미리 학습된 인공 지능 모델을 이용하여 퇴화도를 결정하고 충방전 제어 로직의 업데이트가 필요한지 여부를 판단하고, 업데이트가 필요한 경우 충방전 제어 로직에 관한 업데이트 정보를 생성하여 전기차 제어 장치(52)로 제공하도록 구성될 수 있다.
이를 위해, 배터리 서비스 서버(30)는 배터리 식별정보 저장부(61)에 배터리 성능 관리 서비스가 신청된 배터리(51)에 대해서 서비스 이용 플래그를 설정하여 저장할 수 있다. 즉, 배터리 성능 관리 서비스가 신청된 배터리에 대해서는 배터리 식별코드를 검색한 후 서비스 이용 플래그를 설정할 수 있다.
선택적으로, 배터리 서비스 서버(30)는 배터리 성능 관리 서비스에 대한 이용신청 정보의 수신 단계에서 결제 정보를 더 수신 받고, 충방전 제어 로직의 업데이트 정보 생성과 제공에 대해서 과금을 하도록 구성될 수 있다.
과금은 정기적인 과금 또는 특정 기간(월, 분기, 년 등)을 지정한 과금 등 어떠한 형태로도 가능하다. 과금수단은 신용카드, 전자화폐, 가상화폐(비트코인, 이더리움) 등일 수 있다. 배터리 서비스 서버(30)는 배터리 성능 관리 서비스에 대한 과금정보를 전기차(50) 사용자의 식별코드(ID) 및/또는 배터리 식별코드와 함께 과금정보 저장부(68)에 기록할 수 있다. 과금정보는 전기차(50) 사용자의 식별코드(ID), 배터리 식별코드, 결제 주기, 결제 금액, 결제 기간, 결제수단 정보, 결제일시 및 과금 성공 플래그를 포함할 수 있다.
한편, 배터리 성능관리 서비스에 대한 신청은 전기차 제어 장치(52)를 이용하지 않고 전기차(50)의 사용자가 보유하고 있는 이동통신 단말기(90)에서 출력되는 사용자 인터페이스 상에서도 가능하다.
바람직하게, 이동통신 단말기(90)는 스마트 폰이고, 사용자 인터페이스는 어플리케이션이 제공하는 그래픽 유저 인터페이스이다. 배터리 서비스 서버(30)는 이동통신 단말기(90)에서 구동될 수 있는 어플리케이션을 배포할 수 있고, 사용자는 해당 어플리케이션을 네트워크(40)를 통해 다운로드하여 자신의 이동통신 단말기(90)에 설치할 수 있다. 이하, 이동통신 단말기(90)에 설치되는 어플리케이션은 배터리 관리 소프트웨어라고 명명한다.
사용자는 이동통신 단말기(90)에서 배터리 관리 소프트웨어를 실행한 후 배터리 성능 관리 서비스에 대한 신청이 가능하다. 이 때, 사용자는 결제 정보를 입력할 수 있음은 자명하다.
또 다른 측면에 따르면, 배터리 서비스 서버(30)는 배터리 성능 관리 서비스와 함께 다른 부가 서비스를 추가로 제공할 수 있다. 부가 서비스는 유료 또는 무료 서비스로 제공할 수 있다.
일 예에서, 배터리 서비스 서버(30)는 배터리(51)에 대한 퇴화도 정보를 참고하여 배터리(51)의 잔존 수명을 산출하여 배터리 관리 소프트웨어를 통해 그래픽으로 출력할 수 있다. 물론, 잔존 수명에 관한 정보는 전기차 제어 장치(52)를 통해서 전기차(50)의 통합 정보 디스플레이(53)에서 출력될 수 있다. 잔존 수명은 퇴화도 별로 잔존 수명을 정의한 룩업 테이블을 참조하여 산출할 수 있다. 잔존 수명 룩업 테이블은 전기차(50) 모델 및/또는 배터리 모델 별로 정의되어 데이터베이스(60)의 배터리 잔존가치 저장부(65)에 미리 기록될 수 있다.
또한, 배터리 서비스 서버(30)는 배터리(51)의 퇴화도에 따라 잔존 가치를 정의한 잔존 가치 룩업 테이블을 참조하여 배터리(51)의 퇴화도에 대응되는 배터리의 잔존 가치를 산출하여 배터리 관리 소프트웨어를 통해 그래픽으로 출력할 수 있다. 잔존 가치는 배터리의 출시 가격을 기준으로 한 상대 가치를 의미한다. 잔존 가치는 배터리의 출시 가격을 기준으로 백분율로 나타낼 수 있다. 잔존 가치에 관한 정보는 전기차 제어 장치(52)를 통해 전기차(50)의 통합 정보 디스플레이(53)에서 출력될 수도 있다. 잔존 가치 룩업 테이블은 전기차(50)의 모델 및/또는 배터리 모델 별로 미리 정의되어 데이터베이스(60)의 배터리 잔존가치 저장부(65)에 기록될 수 있다.
또한, 배터리 서비스 서버(30)는 전기차(50)의 운행 정보를 분석하여 사용자의 현재 운전 습관이 유지되는 것을 조건으로 하여 배터리의 잔여 수명을 산출하고 네트워크(40)를 통해 전기차 제어 장치(52)로 전송할 수 있다. 그러면, 전기차 제어 장치(52)는 전기차(50)의 통합 정보 디스플레이(53)를 통해 배터리의 잔여 수명 정보를 표시할 수 있다. 다른 예에서, 배터리 서비스 서버(30)는 배터리의 잔여 수명을 이동통신 단말기(90)에서 구동되는 배터리 관리 소프트웨어로 전송할 수 있다. 그러면, 배터리 관리 소프트웨어는 이동통신 단말기(90)의 디스플레이를 통해 잔여 수명 정보를 출력할 수 있다.
운전 습관은 전기차(50)로부터 수집된 진단 분석 데이터에 포함된 충전상태에 따른 속도 변화 프로파일을 이용하여 분석할 수 있다. 일 예로, 배터리 서비스 서버(50)는 충전상태에 따른 속도 변화 프로파일을 분석하여 급가속 횟수를 누적해서 카운트하고, 급가속 횟수에 따라 운전 습관을 복수의 유형으로 구분할 수 있다. 급가속 여부는 충전상태 변화 대비 속도 변화가 임계치 이상 큰 경우를 기준으로 판단한다.
배터리 서비스 서버(30)는 운전 습관의 유형에 따라서 퇴화도의 증가 속도를 미리 정의할 수 있다. 즉, 배터리 서비스 서버(30)는 데이터베이스(60)의 진단 분석 데이터 저장부(62)에 기록되어 있는 전기차(50)의 운행 정보를 분석하여 누적 급가속 횟수를 산출하고 복수의 운전 습관 유형 중에서 전기차(50) 사용자의 운전 습관의 유형을 결정하고, 운전 습관의 유형에 대응되는 미리 정의된 퇴화도의 증가 속도를 결정한다. 그런 다음, 배터리 서비스 서버(30)는 배터리(51)의 현재 퇴화도를 기준으로 운전 습관의 유형에 따라 결정된 퇴화도의 증가속도에 따라 퇴화도를 증가시켜(즉, SOH를 감소시켜) 퇴화도가 임계치 이상으로 증가하는 데까지 소요되는 기간을 배터리의 잔여 수명으로 결정할 수 있다. 또한, 배터리 서비스 서버(30)는 모든 운전 습관 유형에 따라 배터리의 잔여 수명을 결정하여 전기차 제어 장치(52) 또는 이동통신 단말기(90)에서 구동되는 배터리 관리 소프트웨어로 전송할 수 있다. 그러면, 전기차 제어 장치(52)는 전기차(50)의 통합 정보 디스플레이(53)를 통해 운전습관의 유형 별로 예측되는 배터리(51)의 잔여 수명 정보를 표시할 수 있다. 또한, 배터리 관리 소프트웨어는 이동통신 단말기(90)의 디스플레이를 통해 운전 습관의 유형 별로 예측되는 배터리(51)의 잔여 수명 정보를 표시할 수 있다. 전기차(50)의 사용자는 현재의 운전 습관으로부터 추정된 배터리(51)의 잔여 수명 정보뿐만 아니라 다른 운전 습관 유형들로부터 추정된 배터리(51)의 잔여 수명 정보도 함께 제공받을 수 있다. 이로써, 전기차(50)의 사용자로 하여금 보다 경제적인 운전을 할 수 있도록 유도할 수 있다. 운전 습관의 유형에 따른 퇴화도의 증가 속도는 배터리 모델 별로 미리 정의되어 데이터베이스(60)에 기록될 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 전기차(50)에 포함된 배터리(51)는 임대된 것일 수 있다. 이 경우, 배터리 임대 회사가 운용하는 임대 과금 서버는 외부 서버(80)의 일 실시예로 배터리 서비스 서버(30)와 네트워크(40)를 통해 통신이 가능하도록 연결될 수 있다.
이러한 실시예에서, 외부 서버(80, 임대 과금 서버)는 네트워크(40)를 통해 전기차(50)의 사용자로부터 배터리 임대 서비스 신청을 수신 받을 수 있다.
배터리 임대 서비스 신청은 전기차 제어 장치(52)가 전기차(50)의 통합 정보 디스플레이(53)를 통해 제공하는 사용자 인터페이스 또는 이동통신 단말기(90)에서 구동되는 배터리 관리 소프트웨어가 제공하는 사용자 인터페이스를 통해 가능하다.
임대 서비스 신청 정보는 전기차(50)의 사용자 식별코드(ID), 전기차(50)와 배터리(51)의 모델코드, 전기차(50)와 배터리(51)의 식별코드, 배터리(51)의 임대 시간, 임대 사용 요금, 결제 정보 등을 포함할 수 있다.
배터리 임대 서비스 신청은 전기차(50)의 구입 단계에서 진행할 수 있고, 전기차(50)의 배터리를 교체할 때 진행 가능하다. 물론, 배터리 임대 서비스 신청은 전기차(50)를 사용하는 도중에 배터리(51)의 사용 형태를 임대로 전환하는 것도 가능하다. 이 경우, 배터리(51)의 임대에 따른 정기적 사용료는 신차 구입시 지불된 배터리 가격으로부터 차감될 수 있으며, 임대 사용 시간이 종료되면 전기차(50)의 사용자는 배터리의 잔존 가치에 상응하는 비용을 환불받거나 신규 배터리의 임대 시 초기 보증금으로 지불할 수 있다.
외부 서버(80, 임대 과금 서버)는 임대 서비스 신청이 이루어진 배터리 식별코드를 네트워크(40)를 통해 배터리 서비스 서버(30)로 전송한다. 임대 서비스가 최초로 신청되는 경우, 외부 서버(80, 임대 과금 서버)는 배터리 식별코드와 함께 배터리 모델코드, 전기차 식별코드, 결제 정보 등을 배터리 서비스 서버(30)로 전송할 수 있다. 그러면, 배터리 서비스 서버(30)는 데이터베이스(60)의 배터리 식별정보 저장부(61)에 임대 서비스가 신청된 배터리 식별코드 등을 기록함과 동시에 임대 상태를 나타내는 임대 플래그를 설정한다. 만약, 배터리 식별코드가 데이터베이스(60)에 이미 등록된 경우 임대 플래그 설정 단계만 진행할 수 있다. 배터리 임대 서비스 신청 시 접수된 결제 정보를 포함한 여러 가지 정보들은 데이터베이스(60)에 기록되어 유지 및 갱신될 수 있음은 자명하다.
전기차(50)에 탑재된 배터리(51)가 임대 배터리인 경우, 배터리 서비스 서버(30)는 전기차 제어 장치(52)로부터 배터리(51)의 진단 분석 데이터와 함께 배터리의 누적 충방전 량에 관한 정보를 추가로 더 수집하여 데이터베이스(60)의 누적 충방전량 저장부(63)에 기록할 수 있다.
또한, 배터리 서비스 서버(30)는 전기차(50)에 포함된 배터리(51)의 누적 충방전 량과 퇴화도 변화량에 따라 배터리(51)의 사용 요금을 산출하여 전기차 제어 장치(52) 또는 사용자의 이동통신 단말기(90)에서 구동되는 배터리 관리 소프트웨어로 전송할 수 있다. 그러면, 전기차 제어 장치(52)는 전기차(50)의 통합 정보 디스플레이(53)를 통해 배터리(51)의 사용 요금에 관한 정보를 표시할 수 있다. 또한, 배터리 관리 소프트웨어는 이동통신 단말기(90)의 디스플레이를 통해 배터리(51)의 사용 요금에 관한 정보를 표시할 수 있다.
임대 배터리의 사용 요금은 과금 기간에 대응되는 누적 충방전량에 1Kw당 비용을 곱셈 연산하여 사용 요금을 1차로 산출하고, 과금 기간 동안의 퇴화도 증가 정도에 따른 추가 비용을 1차 산출 비용에 합산하는 방식으로 결정할 수 있다. 퇴화도 증가에 따른 추가 비용은 배터리 모델 별로 미리 설정될 수 있다. 추가 비용을 고려하는 것은, 퇴화도가 증가할수록(즉, SOH가 감소할수록) 감가삼각에 따라 배터리의 잔존가치가 떨어지기 때문이다.
배터리 서비스 서버(30)는 정기적으로, 예를 들어 매월 말일에 배터리(51)의 사용 요금을 결정한 후 임대 서비스가 신청된 각각의 배터리(51)에 대한 배터리 식별코드와 함께 해당 월의 배터리 사용 요금 정보를 데이터베이스(60)의 배터리 사용요금 저장부(66)에 기록할 수 있다.
배터리 임대 회사의 외부 서버(80, 임대 과금 서버)는 네트워크(40)를 통해 정기적으로 배터리 서비스 서버(30)에 접속하여 임대 서비스가 신청된 배터리(51)에 대한 사용 요금 정보를 전송받은 후 결제 요청 메시지를 전기차(50)의 전기차 제어 장치(52) 또는 이동통신 단말기(90)의 배터리 관리 소프트웨어로 전송할 수 있다. 그러면, 전기차 제어 장치(52)는 전기차(50)의 통합 정보 디스플레이(53)를 통해 결제 요청 화면을 출력하여 사용자에게 결제를 요청할 수 있다. 이와 유사하게, 배터리 관리 소프트웨어는 이동통신 단말기(90)의 디스플레이를 통해 결제 요청 화면을 출력하여 사용자에게 결제를 요청할 수 있다. 배터리(51)의 사용 요금 결제는 신용카드 결제, 계좌이체 결제, 전자화폐 결제, 가상화폐 결제 등 당업계에 알려진 공지의 결제 방법으로 이루어질 수 있다. 만약, 사용자가 결제 수단 정보를 사전에 등록한 경우 사용 요금에 관한 결제는 자동으로 진행될 수 있다.
또한, 외부 서버(80, 임대 과금 서버)는 사용자가 결제를 완료할 경우 결제 완료 플래그를 네트워크(40)를 통해 배터리 서비스 서버(30)로 전송한다. 그러면, 배터리 서비스 서버(30)는 사용 요금 결제가 완료된 배터리(51)에 대한 사용 요금을 0으로 초기화한다.
또 다른 측면에 따르면, 보험회사의 보험사 서버는 외부 서버(80)의 다른 실시예로 배터리 서비스 서버(30)에 접속할 수 있다.
외부 서버(80, 보험사 서버)는 전기차(50)의 사용자가 전기차(50)에 대한 보험을 가입하고자 할 때 접속하는 서버이다. 외부 서버(80, 보험사 서버)는 전기차 제어 장치(52)가 전기차(50)의 통합 정보 디스플레이(53)를 통해 제공하는 사용자 인터페이스를 통해서 또는 이동통신 단말기(90)에서 구동된 배터리 관리 소프트웨어의 사용자 인터페이스를 통해서 접속이 가능하다. 또한, 외부 서버(80, 보험사 서버)는 전기차(50)의 사용자가 컴퓨터 또는 이동통신단말기(90)에 설치된 브라우저를 이용하여 접속하는 것도 가능하다.
외부 서버(80, 보험사 서버)는 전기차(50)의 사용자로부터 보험 가입 신청을 수신할 때 전기차 식별코드(차량고유번호)를 함께 수신할 수 있다. 그러면, 외부 서버(80, 보험사 서버)는 전기차 식별코드를 네트워크(40)를 통해 배터리 서비스 서버(30)로 전송한다. 그러면, 배터리 서비스 서버(30)는 데이터베이스(60)의 배터리 식별정보 저장부(61)를 참조하여 전기차 식별코드와 매칭되어 저장된 배터리 식별코드를 독출하고, 데이터베이스(60)의 배터리 잔존가치 저장부(65)에서 배터리 식별코드와 매칭되는 잔존가치를 맵핑하고 맵핑된 배터리 잔존가치 정보를 네트워크(40)를 통해서 외부 서버(80, 보험사 서버)로 전송할 수 있다.
배터리 서비스 서버(30)는 외부 서버(80, 보험사 서버)가 배터리 잔존가치 정보를 조회하는 것에 대해 과금을 진행할 수 있다. 따라서, 배터리 잔존가치 정보를 요청한 보험회사의 식별코드와 잔존가치 정보 제공에 대한 과금 정보를 데이터베이스(60)의 과금정보 저장부(68)에 저장하도록 구성될 수 있다.
외부 서버(80, 보험사 서버)는 배터리 서비스 서버(30)로부터 배터리 잔존가치에 대한 정보를 수신한 후 배터리(51)를 제외한 전기차(50)의 잔존가치를 산정한다. 전기차(50)의 잔존가치는 노후화 정도와 사용 기간을 고려하여 결정할 수 있다. 또한, 외부 서버(80, 보험사 서버)는 배터리 잔존가치와 전기차(50)의 잔존가치를 합산하여 전기차(50) 전체의 가격을 산정하고 산정된 가격으로부터 계산된 대물배상 보험금을 산출하여 네트워크(40)를 통해 전기차(50)의 전기차 제어 장치(52) 또는 이동통신 단말기(90)에서 구동되는 배터리 관리 소프트웨어로 전송할 수 있다. 그러면, 전기차 제어 장치(52)는 전기차(50)의 통합 정보 디스플레이(53)를 통해 대물배상 보험금에 관한 정보를 표시할 수 있다. 또한, 배터리 관리 소프트웨어는 이동통신 단말기(90)의 디스플레이를 통해 대물배상 보험금에 관한 정보를 표시할 수 있다.
사용자는 전기차(50)의 통합 정보 디스플레이(53) 또는 이동통신 단말기(90)의 디스플레이를 통해 표시된 보험금에 관한 정보를 확인한 후 자동차 보험 가입 신청 정보를 외부 서버(80, 보험사 서버) 측으로 전송할 수 있다.
가입 신청 정보는 전기차(50)의 차량번호, 전기차(50)의 모델 및 연식, 사용자의 성명, 주민번호, 주소, 연락처(전화번호, 메일 등), 결제수단, 결제정보 등을 포함할 수 있다.
외부 서버(80, 보험사 서버)는 경우에 따라 전기차(50)의 사용자가 자동차 보험에 가입하고자 할 때 배터리 서비스 서버(30)에서 제공하는 배터리 성능관리 서비스의 가입을 전제로 보험료의 할인 이벤트를 제공할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 전기차 중고 거래 회사의 전자상거래 서버는 외부 서버(80)의 또 다른 실시예로 네트워크(40)를 통해 배터리 서비스 서버(30)에 접속할 수 있다. 외부 서버(80, 전자상거래 서버)는 전기차(50)의 사용자가 전기차(50)를 판매 물건으로 등록하는 과정에서 사용자로부터 전기차 식별코드(차량고유번호)를 입력 받을 수 있다. 외부 서버(80, 전자상거래 서버)는 전기차 제어 장치(52)가 전기차(50)의 통합 정보 디스플레이(53)를 통해서 제공하는 사용자 인터페이스를 이용하여 또는 이동통신 단말기(90)에서 구동된 배터리 관리 소프트웨어를 이용하여 접속이 가능하다. 또한, 외부 서버(80, 전자상거래 서버)는 전기차(50)의 사용자가 컴퓨터 또는 이동통신단말기(90)에 설치된 브라우저를 이용하여 접속하는 것도 가능하다.
외부 서버(80, 전자상거래 서버)는 전기차(50)의 사용자로부터 전기차(50)에 관한 판매 신청을 수신할 때 전기차 식별코드(차량고유번호)를 함께 수신할 수 있다. 그러면, 외부 서버(80, 전자상거래 서버)는 전기차 식별코드를 네트워크(40)를 통해 배터리 서비스 서버(30)로 전송한다. 그러면, 배터리 서비스 서버(30)는 데이터베이스(60)의 배터리 식별정보 저장부(61)를 참조하여 전기차 식별코드와 매칭되어 저장된 배터리 식별코드를 독출하고, 데이터베이스(60)의 배터리 잔존가치 저장부(65)에서 배터리 식별코드와 매칭되는 잔존가치를 맵핑하고 맵핑된 배터리 잔존가치 정보를 네트워크(40)를 통해서 외부 서버(80, 전자상거래 서버)로 전송할 수 있다.
배터리 서비스 서버(30)는 외부 서버(80, 전자상거래 서버)가 배터리 잔존가치 정보를 조회하는 것에 대해 과금을 진행할 수 있다. 따라서, 배터리 서비스 서버(30)는 배터리 잔존가치 정보를 요청한 전자상거래 회사의 식별코드와 잔존가치 정보 제공에 대한 과금 정보를 데이터베이스(60)의 과금정보 저장부(68)에 저장하도록 구성될 수 있다.
외부 서버(80, 전자상거래 서버)는 배터리 서비스 서버(30)로부터 배터리 잔존가치에 대한 정보를 수신한 후 전기차(50)의 사용 기간에 따라 전기차(50)의 잔존가치를 산정한다. 또한, 외부 서버(80, 전자상거래 서버)는 배터리 잔존가치와 전기차(50)의 잔존가치를 합산하여 전기차(50)의 중고 가격을 산정하고 해당 중고 가격을 전기차(50)의 추천 판매 가격 정보로서 전기차(50)의 전기차 제어 장치(52) 또는 이동통신 단말기(90)에서 구동된 배터리 관리 소프트웨어로 전송한다. 그러면, 전기차 제어 장치(52)는 전기차(50)의 통합 정보 디스플레이(53)를 통해서 전기차(50)의 추천 판매 가격 정보를 출력할 수 있다. 또한, 배터리 관리 소프트웨어는 이동통신 단말기(90)의 디스플레이를 통해 전기차(50)의 추천 판매 가격 정보를 출력할 수 있다.
사용자는 전기차(50)의 추천 판매 가격 정보를 확인한 후, 전기차(50)의 중고 판매 신청 정보를 네트워크(40)를 통해 외부 서버(80, 전자상거래 서버)에 전송할 수 있다. 중고 판매 신청은 전기차 제어 장치(52)가 전기차(50)의 통합 정보 디스플레이(53)를 통해 제공하는 사용자 인터페이스를 통해 이루어질 수 있다. 또한, 중고 판매 신청은 배터리 관리 소프트웨어가 이동통신 단말기(90)의 디스플레이를 통해 제공하는 사용자 인터페이스를 통해 이루어질 수 있다. 또한, 중고 판매 신청은 외부 서버(80, 전자상거래 서버)가 제공하는 웹페이지 또는 외부 서버(80, 전자상거래 서버)가 제공하는 전용 모바일 어플리케이션을 통해서 이루어질 수 있다.
중고 판매 신청 정보는 전기차(50)의 차량번호, 전기차(50)의 모델 및 연식, 사용자의 식별정보(ID), 연락처(전화번호, 메일 등), 전기차(50)의 판매 가격 등을 포함할 수 있다.
외부 서버(80, 전자상거래 서버)는 경우에 따라 전기차(50)의 사용자가 전기차(50)의 판매 신청을 할 때 배터리 서비스 서버(30)에 접속하여 판매 신청된 전기차(50)의 배터리가 성능관리 서비스에 가입되어 있는지 여부와 가입 기간을 조회하여 전기차(50)의 가격을 미리 정해진 비율에 따라 인상시킬 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 배터리 보증 회사의 워런티 인증 서버는 외부 서버(80)의 또 다른 실시예로 배터리 서비스 서버(30)에 접속할 수 있다. 워런티 인증 서버는 배터리 보증 회사에 구비될 수 있다. 외부 서버(80, 워런티 인증 서버)는 전기차(50)의 정비 과정 등에서 전기차(50)에 탑재된 배터리(51)가 제조사에 의해서 보증된 것인지 인증하는 과정에서 워런티 인증 요청자의 컴퓨터가 접속하는 서버이다.
외부 서버(80, 워런티 인증 서버)는 전기차(50)에 탑재된 배터리의 성능 관리(즉, 배터리 퇴화도 진단에 기초한 충방전 제어로직의 업데이트)가 지속적으로 이루어졌는지 여부를 확인하고자 하는 워런티 인증 요청자의 단말기로부터 전기차 식별코드 또는 배터리(51)의 표면에 인쇄된 배터리 식별코드를 입력 받을 수 있다. 인증 요청자는 전기차(50)의 정비자 등일 수 있다. 외부 서버(80, 워런티 인증 서버)는 워런티 인증 요청자의 단말기로부터 네트워크(40)를 통해서 전기차 식별코드 또는 배터리 식별코드를 입력 받는다.
외부 서버(80, 워런티 인증 서버)는 전기차 식별코드 또는 배터리 식별코드를 네트워크(40)를 통해서 배터리 서비스 서버(30)로 전송한다. 그러면, 배터리 서비스 서버(30)는 데이터베이스(60)의 보증 플래그 저장부(68)를 참조하여 전기차 식별코드 또는 배터리 식별코드에 해당하는 배터리에 대해 보증 플래그가 설정되어 있는지 식별한다. 만약, 보증 플래그가 설정되어 있으면 배터리 서비스 서버(30)는 워런티 인증 성공 메시지를 네트워크(40)를 통해 외부 서버(80, 워런티 인증 서버)로 전송할 수 있다. 이로써, 워런티 인증 요청자는 전기차(50)에 탑재된 배터리(51)의 성능 관리가 소정 시간 동안 지속적으로 관리됨에 따라 해당 배터리(51)가 전기 화학적 성능과 잔존 수명이 보증된 배터리임을 확인할 수 있다.
또 다른 측면에서, 광고 회사의 광고 서버는 외부 서버(80)의 또 다른 실시예로서 배터리 서비스 서버(30)에 접속할 수 있다. 외부 서버(80, 광고 서버)는 광고주 컴퓨터로부터 위치에 따른 타겟 광고 정보를 입력 받아 네트워크(40)를 통해서 배터리 서비스 서버(30)로 전송한다. 타겟 광고는 바람직하게 동영상 광고일 수 있다. 그러면, 배터리 서비스 서버(30)는 데이터베이스(60)에 타겟 광고 정보를 위치 좌표와 매칭시켜 저장한다. 또한, 배터리 서비스 서버(30)는 전기차(50)의 전기차 제어 장치(52)로부터 진단 분석 데이터를 수집할 때 전기차(50)의 이동 경로 정보를 더 수집할 수 있다. 이 경우, 배터리 서비스 서버(30)는 전기차(50)의 이동 경로 또는 그 인접 장소의 위치 좌표에 대응되는 타겟 광고 정보가 데이터베이스(60)에 기록되어 있는지 조회한다. 만약 타겟 광고 정보가 기록되어 있으면, 배터리 서비스 서버(30)는 타겟 광고 정보를 데이터베이스(60)로부터 독출하여 네트워크(40)를 통해 전기차 제어 장치(52) 또는 이동통신 단말기(90)의 배터리 관리 소프트웨어로 전송한다. 그러면, 전기차 제어 장치(52)는 전기차(50)의 통합 정보 디스플레이(53)를 통해 타겟 광고(동영상)를 출력할 수 있다. 또한, 배터리 관리 소프트웨어는 이동통신 단말기(90)의 디스플레이를 통해 타겟 광고(동영상)를 출력할 수 있다. 타겟 광고는 전기차(50)가 충전 스테이션에서 충전되는 동안 또는 전기차(50)가 정지하고 있는 동안 출력되는 것이 바람직하다. 이로써, 전기차(50)의 사용자에게 전기차(50)의 이동 경로와 매칭되는 타겟 광고를 제공할 수 있으므로 타겟 광고 효과를 극대화할 수 있는 장점이 있다.
본 발명에 따르면, 전기차의 배터리 성능을 신뢰성 있게 평가하고 배터리의 충방전 제어 로직을 배터리의 성능에 맞도록 최적화시킬 수 있으므로 배터리의 사용 수명을 연장할 수 있을 뿐만 아니라 안전성도 증가시킬 수 있다.
또한, 배터리의 잔존 수명 정보에 대한 신뢰성 있는 정보를 전기차의 사용자에게 제공함으로써 적절한 시점에 배터리의 교체를 유도할 수 있을 뿐만 아니라 배터리 제조 회사의 신뢰성 또한 재고할 수 있다.
또한, 전기차 운전자의 운전 습관과 배터리 잔존수명 간의 상관 관계 데이터에 관한 데이터베이스를 구축함으로써 자동차 보험사의 정확한 보험료 산정 자료로 활용할 수 있다.
또한, 전기차 배터리의 잔존가치를 합리적으로 책정할 수 있는 방법을 제공함으로써 보험 시장과 중고차 거래 시장을 활성화시킬 수 있다.
또한, 전기차에 탑재되는 배터리를 임대 방식으로 사용할 수 있는 과금 서비스를 제공함으로써 전기차 구입의 부담을 경감시켜 결과적으로는 전기차 시장의 급속한 확산을 도모할 수 있다.
또한, 정기적으로 성능 관리를 받은 배터리에 대해서는 보증 서비스를 제공함으로써 해당 배터리를 탑재한 전기차의 유통 시 또는 해당 배터리의 재사용 시 성능의 신뢰성을 보장할 수 있다.
또한, 전기차의 이동 경로와 매칭되는 타겟 광고 정보를 전기차의 사용자에게 노출시킴으로써 광고 효과가 극대화된 타겟 광고가 가능하다.
본 발명의 다양한 실시 양태를 설명함에 있어서, '~서버'라 명명된 구성 요소들은 물리적으로 구분되는 요소들이라고 하기 보다 기능적으로 구분되는 요소들로 이해되어야 한다. 따라서 각각의 구성요소는 다른 구성요소와 선택적으로 통합되거나 각각의 구성요소가 제어 로직(들)의 효율적인 실행을 위해 서브 구성요소들로 분할될 수 있다. 하지만 구성요소들이 통합 또는 분할되더라도 기능의 동일성이 인정될 수 있다면 통합 또는 분할된 구성요소들도 본 발명의 범위 내에 있다고 해석되어야 함은 당업자에게 자명하다.
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.

Claims (17)

  1. 전기차에 탑재된 배터리의 동작 특성 정보와 전기차의 운행 특성 정보를 수집하여 관리하는 전기차 제어 장치;
    네트워크를 통해 상기 전기차 제어 장치와 통신 가능하도록 연결된 배터리 서비스 서버; 및
    상기 배터리 서비스 서버가 접근 가능하도록 상기 배터리 서비스 서버와 연결된 데이터베이스를 포함하고,
    상기 배터리 서비스 서버는,
    상기 전기차 제어 장치로부터 상기 네트워크를 통해 배터리의 동작 특성 정보와 전기차의 운행 특성 정보를 포함하는 진단 분석 데이터를 수집하여 상기 데이터베이스에 저장하고,
    상기 진단 분석 데이터로부터 배터리의 퇴화도를 결정하고,
    (a) 상기 결정된 퇴화도에 따라 배터리의 충방전 제어 로직의 업데이트 정보를 생성하여 상기 전기차 제어 장치로 제공하거나,
    (b) 상기 결정된 퇴화도에 기초하여 배터리의 잔존 가치를 결정하거나,
    (c) 상기 결정된 퇴화도에 기초하여 배터리의 사용요금을 결정하거나,
    (d) 상기 배터리의 사용 요금 또는 잔존 가치를 외부 서버의 요청에 따라 외부 서버로 전송하거나,
    (e) 상기 충방전 제어 로직의 업데이트 정보에 따라 충방전 제어가 이루어지는 배터리에 대해 보증(warranty) 플래그를 설정하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 서비스 제공 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 배터리 서비스 서버는 네트워크를 통해 상기 전기차 제어 장치로부터 전기차 모델코드, 전기차 식별코드, 배터리 모델코드 및 배터리 식별코드 중에서 선택된 적어도 하나 이상을 포함하는 식별정보를 수집하고, 진단 분석 데이터를 식별정보와 매칭시켜 데이터베이스에 저장하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 서비스 제공 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 데이터베이스는 배터리 모델 및 퇴화도 별로 정의된 전압 프로파일 정보가 저장된 데이터 영역을 포함하고,
    상기 배터리 서비스 서버는, 상기 진단 분석 데이터가 수집된 배터리 모델과 대응되는 퇴화도별 전압 프로파일 정보를 참조하여 상기 진단 분석 데이터에 포함된 전압 프로파일과 유사도가 가장 높은 전압 프로파일을 식별하고, 식별된 전압 프로파일에 대응되는 퇴화도를 배터리의 퇴화도로서 결정하여 데이터베이스에 저장하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 서비스 제공 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 충방전 제어 로직의 업데이트 정보는,
    충전상태 구간 별로 적용되는 충전전류 크기, 충전 상한 전압값, 방전 하한 전압값, 최대 충전전류, 최대 방전전류, 최소 충전전류, 최소 방전전류, 최대 온도, 최소 온도, 충전상태별 파워 맵, 및 충전상태 별 내부저항 맵 중에서 선택된 적어도 하나 이상을 포함하거나,
    배터리가 펄스 충방전되는 경우, 펄스 전류 듀티비의 상한, 펄스 전류 듀티비의 하한, 펄스 전류 듀레이션의 상한, 펄스 전류 듀레이션의 하한, 펄스 전류의 최대값 및 펄스 전류의 최소값 중에서 선택된 적어도 하나 이상을 포함하거나,
    배터리가 스텝 충전되는 경우, 충전상태 구간 별로 적용되는 충전전류 크기를 포함하거나,
    배터리가 CC/CV 모드로 충전되는 경우, 정전류 충전 (CC) 모드에서의 전류 크기, 정전류 충전(CC) 모드가 종료되는 컷오프 전압 및 정전압 충전(CV) 모드에서의 전압 크기 중에서 선택된 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 서비스 제공 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 배터리 서비스 서버는, 상기 전기차 제어 장치로부터 수집된 진단 분석 데이터를 실시간으로 분석하여 배터리의 퇴화도를 결정하고, 결정된 퇴화도를 배터리 식별코드와 매칭시켜 데이터베이스에 저장하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 서비스 제공 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 배터리 서비스 서버는, 상기 데이터베이스에 빅데이터로서 저장된 다른 배터리들의 진단 분석 데이터와 퇴화도 정보를 이용하여 진단 분석 데이터와 퇴화도 사이의 상관 관계를 인공 지능 모델을 이용하여 학습하고, 학습된 인공 지능 모델을 이용하여 상기 전기차 제어 장치로부터 수집된 진단 분석 데이터로부터 배터리의 퇴화도를 결정하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 서비스 제공 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 배터리 서비스 서버는, 모델이 동일한 다른 배터리들에 대해 수집된 진단 분석 데이터와 퇴화도 정보를 이용하여 인공 지능 모델을 학습하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 서비스 제공 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 배터리 서비스 서버는, 전기차 제어 장치에 의해 전기차의 통합 정보 디스플레이 또는 사용자의 이동통신 단말기를 통해서 제공되는 사용자 인터페이스를 통해 전기차에 탑재된 배터리의 식별코드와 배터리 성능 관리 서비스에 관한 이용신청 정보를 수신하고,
    상기 이용신청 정보가 수신된 배터리에 대해서 상기 충방전 제어 로직의 업데이트 정보를 생성하여 상기 전기차 제어 장치로 제공하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 서비스 제공 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 배터리 서비스 서버는 상기 이용신청 정보의 수신 단계에서 결제 정보를 더 수신 받고, 상기 충방전 제어 로직의 업데이트 정보 생성과 제공에 대해서 과금을 하도록 구성된 것을 특징으로 배터리 서비스 제공 시스템.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 배터리 서비스 서버는 배터리의 퇴화도에 따라 잔존 가치를 정의한 잔존 가치 룩업 테이블을 참조하여 상기 결정된 퇴화도에 대응되는 잔존 가치를 산출하여 상기 전기차 제어 장치와 연동된 전기차의 통합 정보 디스플레이 또는 사용자의 이동통신 단말기의 디스플레이를 통해 제공하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 서비스 제공 시스템.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 배터리 서비스 서버는 상기 전기차 제어 장치로부터 상기 진단 분석 데이터와 함께 배터리의 누적 충방전 량을 추가로 더 입력 받고, 상기 누적 충방전 량과 상기 퇴화도에 따라 배터리의 사용 요금을 산출하여 상기 전기차 제어 장치와 연동된 전기차의 통합 정보 디스플레이 또는 사용자의 이동 통신 단말기의 디스플레이를 통해 제공하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 서비스 제공 시스템.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 외부 서버는 보험회사의 보험사 서버이고,
    상기 배터리 서비스 서버는 네트워크를 통해 상기 보험사 서버로부터 배터리 식별코드를 수신 받고, 상기 데이터베이스를 참조하여 상기 수신된 배터리 식별코드와 대응되는 배터리의 잔존가치 정보를 결정하고, 결정된 배터리의 잔존가치 정보를 상기 보험사 서버로 제공하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 서비스 제공 시스템.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 외부 서버는 전기차 중고 거래 회사의 전자상거래 서버이고,
    상기 배터리 서비스 서버는 네트워크를 통해 상기 전자상거래 서버로부터 배터리 식별코드를 수신 받고, 상기 데이터베이스를 참조하여 상기 수신된 배터리 식별코드에 대응되는 배터리의 잔존가치 정보를 결정하고, 결정된 배터리의 잔존가치 정보를 상기 전자상거래 서버로 제공하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 서비스 제공 시스템.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 외부 서버는 배터리에 대한 워런티 인증을 요청하는 배터리 보증 회사의 워런티 인증 서버이고,
    상기 배터리 서비스 서버는 네트워크를 통해 상기 워런티 인증 서버로부터 배터리 식별코드를 수신 받고, 상기 데이터베이스를 참조하여 상기 수신된 배터리 식별코드에 대응되는 보증 플래그가 데이타베이스에 존재하는지 결정하고, 상기 보증 플래그가 존재하면 상기 워런티 인증 서버로 워런티 인증 성공 메시지를 전송하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 서비스 제공 시스템.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 배터리 서비스 서버는, 광고 서버로부터 위치 좌표에 따른 타겟 광고 정보를 수신하여 데이터베이스에 저장하고,
    상기 진단 분석 데이터를 상기 전기차 제어 장치로부터 수신하는 동안 전기차의 이동 경로에 대한 운행 정보를 더 수신하고, 전기차의 이동 경로에 매칭되는 타겟 광고 정보를 상기 데이터베이스로부터 조회하여 상기 전기차 제어 장치와 연동된 전기차의 통합 정보 디스플레이 또는 사용자의 이동통신 단말기의 디스플레이를 통해서 제공하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 서비스 제공 시스템.
  16. 제1항에 있어서,
    상기 배터리 서비스 서버는 전기차의 배터리가 충전 스테이션에서 충전되는 동안 상기 진단 분석 데이터를 충전 스테이션을 통해서 상기 전기차 제어 장치로부터 수집하거나, 전기차가 운행 중이거나 정차 중에 상기 전기차 제어 장치로부터 상기 진단 분석 데이터를 수집하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 서비스 제공 시스템.
  17. 전기차 제어 장치로부터 네트워크를 통해 배터리의 동작 특성 정보와 전기차의 운행 특성 정보를 포함하는 진단 분석 데이터를 수집하여 데이터베이스에 저장하는 단계;
    상기 진단 분석 데이터로부터 배터리의 퇴화도를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 퇴화도에 따라 배터리의 충방전 제어 로직의 업데이트 정보를 생성하여 상기 전기차 제어 장치로 제공하는 단계; 상기 결정된 퇴화도에 기초하여 배터리의 잔존 가치를 결정하는 단계; 상기 결정된 퇴화도에 기초하여 배터리의 사용요금을 결정하는 단계; 상기 배터리의 사용 요금 또는 잔존 가치를 외부 서버의 요청에 따라 외부 서버로 전송하는 단계; 및 상기 충방전 제어 로직의 업데이트 정보에 따라 충방전 제어가 이루어지는 배터리에 대해 보증(warranty) 플래그를 설정하는 단계들로 이루어진 그룹으로부터 선택된 어느 하나의 단계를 포함하는 배터리 서비스 제공 방법.
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