KR20220037169A - 에너지 저장 시스템의 충전 상태 추정장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 에너지 저장 시스템의 충전 상태 추정장치 및 방법에 관한 것으로, 배터리의 전류를 검출하는 전류검출부와, 배터리의 전압을 검출하는 전압검출부와, 배터리의 온도를 검출하는 온도검출부와, 상기 배터리의 동작상태에 따라 동작모드를 결정하는 제어부와, 상기 배터리의 동작상태가 휴지기일 때, 상기 전압검출부의 전압과 상기 온도검출부의 온도를 학습하여 안정된 상태의 개로전압을 추정하는 개로전압 추정부와, 상기 개로전압 추정부에서 추정된 개로전압을 배터리 충전상태신호로 변환하는 개로전압-충전상태 변환부와, 상기 배터리의 동작상태가 충방전상태일 때, 상기 전류검출부의 검출전류를 적산하여 배터리 충전상태신호를 산출하는 충전상태 산출부를 포함할 수 있다.

Description

에너지 저장 시스템의 충전 상태 추정장치 및 방법{Estimating device for the state of charge on energy storage system and method thereof}

본 발명은 에너지 저장 시스템의 충전 상태 추정장치 및 방법에 관한 것으로, 더 상세하게는 신속 정확하게 배터리 충전 상태를 추정할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.

에너지 저장 시스템(ESS, Energy Storage System)은 충전양이 일정하지 않은 신재생 에너지 발전에 적용되어 발전된 잉여 전력을 저장하고, 부하단의 전력량에 비해 발전량이 부족할 때 보충하는 역할을 한다.

ESS는 보통 리튬이온 배터리를 포함하고 있으며, 차세대 전력 계통에서 중요한 역할을 한다.

최근 ESS의 배터리가 폭발하는 사고가 몇차례 있었으며, 배터리 폭발 사고를 방지하기 위해 배터리 충전상태(SOC, State of Charge)를 제한하여 운전하라는 권고가 있었다.

배터리의 충전상태의 정확한 추정 또는 검출은 배터리 관련 사고를 예방할 수 있는 중요 척도가 된다.

배터리 충전상태 추정은 전류센서와 전압센서를 이용하여 검출된 전류와 전압을 이용하고 있다. 그러나 전류센서에서 잦은 검출오차가 발생하고 있으며, 배터리의 열화에 따라 충전용량 자체가 변화하기 때문에 필연적으로 배터리 충전상태 추정에 오차가 발생하게 된다.

종래 배터리 충전상태 추정은, 충전 또는 방전시에는 적류적산법을 이용한다.

전류적산법은 배터리에서 충전 또는 방전되는 전류를 적분하여, 배터리 내에 충전된 전하의 총량을 산출하여 구할 수 있다.

또한, 충전 또는 방전을 수행하지 않는 휴지기에는 배터리 전압이 안정된 후의 개방회로전압을 전압센서를 통해 측정한 후, OCV(Open Circuit Voltage)-SOC 변환 테이블을 사용하여 배터리 충진상태를 보정한다.

위의 휴지기 보정방법은 전류센서의 오차를 고려하여, 추정된 배터리 충전상태 값을 보정할 수 있지만, 휴지기에 개방회로전압이 안정화되기 위해서는 수십분의 안정화시간이 소요되기 때문에 사용자 입장에서는 즉각적인 보정과 보정된 정확한 배터리 충전상태를 확인할 수 없는 문제점이 있었다.

본 발명과 관련된 몇가지 선행기술들을 살펴보면 다음과 같다.

먼저, 공개특허 10-2018-0116988(자동차용 LFP 전지의 SOC 산출 시스템 및 방법, 2018년 10월 26일 공개)에는 개로전압(OCV)을 측정하고, 그에 적합한 배터리 충전상태값(SOC)을 변환 후 전류적산을 통해 얻은 충전상태값과의 차이를 구하고, 그 차이가 기준범위를 벗어나면 보정을 하는 기술이 기재되어 있다.

이 과정에서 배터리의 내부 저항값(Ri)을 이용하여 개로전압을 측정하지만, 배터리 셀의 내부저항은 측정할 수 없으며, 따라서 초기상태의 내부 저항값을 계속사용한다.

그러나 배터리의 노화에 의하여 내부 저항값은 증가하게 된다.

따라서 배터리의 노화에 따른 내부 저항값을 반영하지 못하기 때문에 오차가 발생하게 되는 문제점이 있었다.

다른 선행기술로서는 등록특허 10-0669470(배터리의 SOC 보정 방법 및 이를 이용한 배터리 관리시스템, 2007년 1월 9일 등록)가 있다.

위의 등록특허에서는, 전류적산을 통해 SOC를 구하고, OCV-SOC 테이블을 이용하여, 구해진 SOC를 OCV로 변환하는 방법을 사용한다.

변환된 OCV와 센서를 통해 계측한 OCV의 차를 보정한다.

이와 같은 방법 역시 배터리 내부 저항의 증가를 반영하지 못한다는 문제점이 있으며, 전류적산을 통해 OCV를 산출할 때, 배터리 열화에 따른 용량 변화를 반영하지 못하여, 오차가 발생하는 문제점이 있었다.

즉, 사용하는 수학식에서 배터리 충전용량(TAC)을 사용하지만, 배터리 충전용량의 변화를 고려하지 못하기 때문에 전류센서에 오류가 없더라도 SOC 추정오차가 발생하게 되는 문제점이 있었다.

또 다른 선행기술로서 공개특허 10-2016-0049604(배터리의 충전 상태 예측 시스템 및 이를 이용한 충전 상태 예측 방법, 2016년 5월 10일 공개)에는 앞서 설명한 선행기술들과는 다르게 OCV의 측정을 위해 개로전압이 안정화되는데 필요한 기준시간을 미리 정하고, 휴지기가 기준시간보다 길면 그 때의 전압을 측정하여 SOC를 업데이트하고, 휴지기가 기준시간보다 짧으면 개로전압 추정을 통해 OCV-SOC 변환 테이블을 이용하는 방법을 제안하였다.

이 방법은 전류센서의 오차, 배터리 충전 상태 변화, 내부 저항 변화와 관계없이 정확도를 높일 수 있다는 점에서, 위의 선형기술들과는 차이가 있다.

그러나 정확한 SOC 보정이 기준시간 이후에 이루어지기 때문에 사용자 입장에서는 즉각적인 보정과 보정된 정확한 배터리 충전상태를 확인할 수 없는 문제점이 있었다.

상기와 같은 문제점을 감안한 본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 전류센서의 오차, 배터리 충전 상태 변화, 배터리 내부 저항의 변화에 무관하게 정확한 배터리 충전상태를 확인할 수 있으며, 배터리 충전상태를 지연없이 즉시 확인할 수 있는 에너지 저장 시스템의 충전 상태 추정장치 및 방법을 제공함에 있다.

상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일측면에 따른 에너지 저장 시스템의 충전 상태 추정장치는, 배터리의 전류를 검출하는 전류검출부와, 배터리의 전압을 검출하는 전압검출부와, 배터리의 온도를 검출하는 온도검출부와, 상기 배터리의 동작상태에 따라 동작모드를 결정하는 제어부와, 상기 배터리의 동작상태가 휴지기일 때, 상기 전압검출부의 전압과 상기 온도검출부의 온도를 학습하여 안정된 상태의 개로전압을 추정하는 개로전압 추정부와, 상기 개로전압 추정부에서 추정된 개로전압을 배터리 충전상태신호로 변환하는 개로전압-충전상태 변환부와, 상기 배터리의 동작상태가 충방전상태일 때, 상기 전류검출부의 검출전류를 적산하여 배터리 충전상태신호를 산출하는 충전상태 산출부를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에서, 상기 개로전압 추정부는, 과거 데이터를 학습하여, 현재 상기 전압검출부에서 검출된 개로전압이 시간의 경화에 따라 배터리가 안정된 후의 개로전압 값으로 추정할 수 있다.

본 발명의 실시예에서, 상기 제어부는, 상기 전류검출부의 검출 전류가 OA일 때 휴지기로 판단하고, 0A가 아닐 때 충방전 상태로 판단할 수 있다.

본 발명의 실시예에서, 상기 충전상태 산출부는, 아래의 수학식 1에 따라 배터리 충전상태를 산출할 수 있다.

[수학식 1]

수학식 2에서 i는 전류검출부에서 검출된 전류, η는 배터리의 실제 충전효율, TAC는 총 배터리 용량(Total Amount of Charge)이다.

또한, 본 발명의 다른 측면에 따른 에너지 저장 시스템의 충전 상태 추정방법은, a) 제어부에서 배터리의 동작상태를 확인하는 단계와, b) 상기 a) 단계에서 배터리가 충방전상태일 때, 충전상태 산출부에서 전류검출부의 전류를 적산하여 배터리 충전상태를 산출하는 단계와, c) 상기 a) 단계에서 배터리가 휴지기일 때, 개로전압 추정부에서 전압검출부의 개로전압을 학습하여 배터리가 안정화된 이후의 개로전압을 추정하는 단계와, d) 상기 c) 단계의 추정된 개로전압을 개로전압-충전상태 테이블을 이용하여 배터리 충전상태로 변환할 수 있다.

본 발명의 실시예에서, 상기 a) 단계는, 전류검출부에서 검출한 전류가 0A일 때 휴지기로 판단하고, 0A가 아닐 때 충방전상태로 판단할 수 있다.

본 발명의 실시예에서, 상기 b) 단계는, 아래의 수학식 1을 통해 배터리 충전상태를 산출할 수 있다.

[수학식 1]

수학식 1에서 i는 전류검출부에서 검출된 전류, η는 배터리의 실제 충전효율, TAC는 총 배터리 용량(Total Amount of Charge)이다.

본 발명은 전압, 온도값을 입력으로 하는 학습네트워크를 구현하여 휴지기의 개로전압과 온도를 미리 추정하여 사용함으로써, 휴지기에서 개로전압이 안정화 될 때까지 기다리지 않고, 즉시 배터리 충전상태를 추정할 수 있으며, 따라서 검출의 신뢰성과 속도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 에너지 저장 시스템의 충전 상태 추정장치의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 에너지 저장 시스템의 충전 상태 추정방법의 순서도이다.

본 발명의 구성 및 효과를 충분히 이해하기 위하여, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예들을 설명한다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라, 여러가지 형태로 구현될 수 있고 다양한 변경을 가할 수 있다. 단지, 본 실시 예에 대한 설명은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위하여 제공되는 것이다. 첨부된 도면에서 구성요소는 설명의 편의를 위하여 그 크기를 실제보다 확대하여 도시한 것이며, 각 구성요소의 비율은 과장되거나 축소될 수 있다.

'제1', '제2' 등의 용어는 다양한 구성요소를 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소는 위 용어에 의해 한정되어서는 안 된다. 위 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리범위를 벗어나지 않으면서 '제1구성요소'는 '제2구성요소'로 명명될 수 있고, 유사하게 '제2구성요소'도 '제1구성요소'로 명명될 수 있다. 또한, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 표현하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 발명의 실시 예에서 사용되는 용어는 다르게 정의되지 않는 한, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 통상적으로 알려진 의미로 해석될 수 있다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 에너지 저장 시스템의 충전 상태 추정장치의 블록 구성도이다.

도 1을 참조하면 본 발명은, 배터리(20)의 전류를 검출하는 전류검출부(30)와, 배터리(20)의 전압을 검출하는 전압검출부(40)와, 배터리(20)의 온도를 검출하는 온도검출부(50)와, 상기 전류검출부(30)의 전류 검출결과에 따라 현재 상태가 휴지기인지 또는 충방전 상태인지 확인하고, 제어하는 제어부(10)와, 학습을 통해 상기 온도검출부(50)에서 검출된 온도와 전압검출부(40)에서 검출된 개로전압(OCV)을 이용하여 휴지기에서의 안정된 상태의 개로전압(OCV)을 추정하는 OCV 추정부(60)와, 충방전 상태일 때, 전류 누적 적산을 이용하여 SOC를 산출하는 SOC 산출부(70)와, 휴지기에서 상기 OCV 추정부(60)에서 추정된 OCV 또는 충방전기에서 검출된 개로전압(OCV)을 변환 테이블을 이용하여 SOC로 변환하는 OCV-SOC 변환부(80)와, 휴지기에서 상기 OCV-SOC 변환부(80)의 SOC를 출력하거나, 충방전기에서 상기 SOC 산출부(70)의 SOC를 출력하는 출력부(90)를 포함한다.

이하, 상기와 같이 구성되는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 에너지 저장 시스템의 충전 상태 추정장치의 구성과 작용에 대하여 보다 상세히 설명한다.

먼저, 전류검출부(30), 전압검출부(40) 및 온도검출부(50)는 각각 배터리(20)의 전류, 전압, 온도를 검출한다.

제어부(10)는 소정의 프로그램을 수행하는 프로세서이며, 전류검출부(30), 전압검출부(40) 및 온도검출부(50) 각각에서 검출된 전류, 전압, 온도를 입력받아 주어진 조건에 따라 제어를 수행하는 것으로 한다.

제어부(10)는 자체에 일시적으로 데이터를 저장하고, 프로그램이 저장되는 하나 또는 둘 이상의 메모리 장치를 포함할 수 있다.

OCV 추정부(60)는 전압검출부(40)에서 검출된 전압과 온도검출부(50)에거 검출된 온도 데이터를 저장하고, 휴지기로 돌입한 시점에서 개로전압(OCV)이 안정된 상태에서의 전압값과 온도를 추정한다.

상기 OCV 추정부(60)는 신경망 학습이 가능한 프로세서이거나, 별도의 PC 또는 서버일 수 있으며, OCV 추정부(60)가 별도의 장치일 때에는 상기 제어부(10)와의 사이에 통신이 가능하도록 하는 인터페이스가 더 포함될 수 있다.

바람직하게 상기 OCV 추정부(60)는 LSTM(Long Short Term Memory) 방법을 사용하여, 휴지기 동안의 전압, 온도를 학습한 후, 상기 제어부(10)에서 휴지기로 돌입됨이 감지되면, OCV가 안정화되는 미래 상태의 OCV값과 온도를 추정하여 지연없이 휴지기의 안정화된 상태에서의 OCV를 제공할 수 있다.

상기 제어부(10)는 전류검출부(30)에서 검출된 전류가 0A인 경우, 휴지기가 시작되는 것으로 판단하고, 이때의 전압검출부(40)의 검출전압과 온도검출부(50)의 검출온도를 OCV 추정부(60)로 제공한다.

OCV 추정부(60)는 학습을 통해 휴지기 초기의 OCV와 온도를 이용하여 안정화된 상태에서의 OCV값과 온도를 추정한다.

그리고 SOC 산출부(70)는 전류적산을 통해 SOC를 산출한다.

전류적산을 이용한 SOC의 산출은 아래의 수학식 1과 같이 표현된다.

위의 수학식 1에서 i는 상기 전류검출부(30)에서 검출된 전류이고, η는 배터리(20)의 실제 충전효율이며, TAC는 총 배터리 용량(Total Amount of Charge)이다.

즉, 본 발명은 상기 배터리(20)의 전류를 검출하는 전류검출부(30)의 검출전류가 0A가 아닌 경우, 제어부(10)에서 현재 배터리(20)의 상태가 충전 또는 방전 상태로 인식하고, 전류적산을 이용하여 SOC를 직접 산출한다.

상기 전류검출부(30)에서 검출된 전류가 0A이면, 제어부(10)는 배터리(20)의 상태가 휴지기인 것으로 판단하고, 이때의 전압검출부(40)의 검출전압과 온도검출부(50)의 검출온도를 OCV 추정부(60)로 제공한다.

이때의 전압검출부(40)를 통해 검출된 전압은 안정화되지 않은 전압이다.

개로전압(OCV)은 아래의 수학식 2를 통해 정해질 수 있다.

[수학식 2]

OCV = Vp + Ip X Ri

위의 수학식2에서 Vp는 전압검출부(40)의 검출전압이고, Ip는 전류검출부(30)에서 검출된 전압이다. Ri는 배터리 내부 저항이며, 직접 측정할 수 없는 값이다.

휴지기의 OCV는 Ip의 값이 0이기 때문에 전압검출부(40)의 검출전압(Vp)이 개로전압(OCV)이 된다. 그러나 휴지기 초기의 배터리(20) 전압은 안정화되지 않은 전압이기 때문에 OCV 추정부(60)를 사용하여 안정화 이후의 OCV 값을 추정하여 사용한다. 통상 안정화에는 수십분이 소요된다.

이러한 추정은 과거 데이터들의 학습을 통해 이루어질 수 있다.

본 발명에서는 단순히 현재의 OCV값의 안정화시간 이후의 OCV의 값을 추정하는 것이 아니라, 온도 조건을 더 포함하여 휴지기 돌입시 OCV와 온도를 모두 고려하여 안정화시간 이후의 OCV 값을 추정한다.

이처럼 본 발명은 배터리(20)의 휴지기 돌입과 동시에 안정화 이후의 OCV값을 추정함으로써, 지연 발생을 방지할 수 있다.

추정된 OCV값은 OCV-SOC 변환부(80)에서 SOC값으로 변환되어, 출력부(90)를 통해 출력된다.

OCV-SOC 변환부(80)는 제조사에서 제공하는 OCV-SOC 변환 테이블을 저장하고, 입력된 OCV에 부합하는 SOC값을 찾아 출력하는 것으로 한다.

OCV-SOC 변환 테이블은 제품마다 차이가 있을 수 있으며, 고유한 개방전압과 충전상태 사이의 상관관계를 정의한다. 이러한 테이블은 함수 또는 특정 수식으로 정의될 수 있다.

이처럼 본 발명은 배터리(20)가 충방전 상태에서는 전류의 누적적산을 이용하여 SOC를 구한다. 또한, 배터리(20)가 휴지기 상태에서는 OCV가 안정화될 때까지 기다리지 않고, 학습을 통해 미래에 안정된 상태의 OCV를 추정하고, 추정된 OCV를 SOC로 변환하여, 지연 없이 처리가 가능하게 된다.

또한, 종래에는 휴지기에서 전류적산법으로 SOC를 보정하는 방법을 사용하지만, 개로전압이 안정될 수 있도록 충분한 시간의 휴지기가 없는 경우, 전류센서의 검출 전류를 적분하는 전류적산법의 특성상 오차가 점점 커지는 문제점이 있었다.

그러나 본 발명에서는 휴지기에는 전류적산법을 사용하지 않고, OCV를 검출하여 미래에 안정된 상태의 OCV를 추정하는 방법을 사용하기 때문에 종래의 문제점을 해소할 수 있다.

도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 에너지 저장 시스템의 충전 상태 추정방법의 순서도이다.

도 2에 도시한 바와 같이 본 발명 에너지 저장 시스템의 충전 상태 추정방법은, 제어부(10)에서 전류검출부(30)에서 검출된 전류가 0A(또는 mA)인지 확인하는 단계(S21)와, 상기 검출된 전류가 0A가 아니면 SOC 산출부(70)에서 전류 적산법을 이용하여 SOC를 산출하는 단계(S21)와, 상기 검출된 전류가 OA이면, 전압검출부(40)에서 검출된 전압과 온도검출부(50)에서 검출된 온도를 OCV 추정부(60)에 제공하는 단계(S23)와, OCV 추정부(60)에서 신경망 학습을 통해 현재 검출된 전압과 온도를 이용하여 안정화된 상태에서의 OCV를 추정하는 단계(S24)와, OCV-SOC 변환부(80)를 통해 추정된 OCV를 OSC로 변환하여 출력하는 단계(S25)를 포함하여 구성된다.

본 발명 에너지 저장 시스템의 충전 상태 추정방법을 좀 더 구체적으로 살펴보면, 먼저 S21단계와 같이 제어부(10)는 전류검출부(30)에서 검출된 전류값을 확인하여 현재 배터리(20)의 동작 상태를 확인한다.

배터리(20)에서 검출된 전류가 OA이면 휴지기 동작, OA가 아니면 충전 또는 방전 동작으로 판단할 수 있다.

그 다음, S22단계와 같이 상기 전류검출부(30)에서 검출된 전류가 0A가 아니면, 즉 충방전 상태일 때에는 전류검출부(30)의 전류를 적산하여 SOC를 산출한다.

SOC의 산출은 앞서 설명한 수학식 1에 따른다.

S23단계와 같이 상기 S21단계의 판단결과 전류검출부(30)에서 검출된 전류가 0A인 경우, 제어부(10)는 배터리(20)의 동작상태가 휴지기로 판단하고, 전압검출부(40)에서 검출된 전압과 온도검출부(50)에서 검출된 온도를 OCV 추정부(60)에 제공한다.

휴지기에서는 상기 전압검출부(40)에서 검출된 전압이 개로전압(OCV)이 된다.

그 다음, S24단계에서, OCV 추정부(60)는 입력된 개로전압과 온도를 이용하여 배터리(20)가 안정된 상태에서의 개로전압을 추정한다.

개로전압(OCV)의 추정은 과거 데이터를 학습한 신경망회로를 이용하여 추정한다.

그 다음, S25단계에서는 안정 상태의 추정된 개로전압을 OCV-SOC 관계 테이블을 이용하여 SOC로 변환한다.

이처럼 본 발명은 휴지기와 충방전 상태를 구분하여 서로 다른 방법으로 SOC를 추정할 수 있다.

이상에서 본 발명에 따른 실시 예들이 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 범위의 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 다음의 청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.

10:제어부 20:배터리
30:전류검출부 40:전압검출부
50:온도검출부 60:OCV 추정부
70:SOC 산출부 80:OCV-SOC 변환부
90:출력부

Claims (7)

1. 배터리의 전류를 검출하는 전류검출부;
   배터리의 전압을 검출하는 전압검출부;
   배터리의 온도를 검출하는 온도검출부;
   상기 배터리의 동작상태에 따라 동작모드를 결정하는 제어부;
   상기 배터리의 동작상태가 휴지기일 때, 상기 전압검출부의 전압과 상기 온도검출부의 온도를 학습하여 안정된 상태의 개로전압을 추정하는 개로전압 추정부;
   상기 개로전압 추정부에서 추정된 개로전압을 배터리 충전상태신호로 변환하는 개로전압-충전상태 변환부; 및
   상기 배터리의 동작상태가 충방전상태일 때, 상기 전류검출부의 검출전류를 적산하여 배터리 충전상태신호를 산출하는 충전상태 산출부를 포함하는 에너지 저장 시스템의 충전 상태 추정장치.
2. 제1항에 있어서,
   상기 개로전압 추정부는,
   과거 데이터를 학습하여, 현재 상기 전압검출부에서 검출된 개로전압이 시간의 경화에 따라 배터리가 안정된 후의 개로전압 값으로 추정하는 것을 특징으로 하는 에너지 저장 시스템의 충전 상태 추정장치.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
   상기 제어부는,
   상기 전류검출부의 검출 전류가 OA일 때 휴지기로 판단하고, 0A가 아닐 때 충방전 상태로 판단하는 에너지 저장 시스템의 충전 상태 추정장치.
4. 제1항에 있어서,
   상기 충전상태 산출부는,
   아래의 수학식 1에 따라 배터리 충전상태를 산출하는 것을 특징으로 하는 에너지 저장 시스템의 충전 상태 추정장치.
   [수학식 1]
   

   

   
   i는 전류검출부에서 검출된 전류, η는 배터리의 실제 충전효율, TAC는 총 배터리 용량(Total Amount of Charge)
5. a) 제어부에서 배터리의 동작상태를 확인하는 단계;
   b) 상기 a) 단계에서 배터리가 충방전상태일 때, 충전상태 산출부에서 전류검출부의 전류를 적산하여 배터리 충전상태를 산출하는 단계;
   c) 상기 a) 단계에서 배터리가 휴지기일 때, 개로전압 추정부에서 전압검출부의 개로전압을 학습하여 배터리가 안정화된 이후의 개로전압을 추정하는 단계; 및
   d) 상기 c) 단계의 추정된 개로전압을 개로전압-충전상태 테이블을 이용하여 배터리 충전상태로 변환하는 단계를 포함하는 에너지 저장 시스템의 충전 상태 추정방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 a) 단계는,
   전류검출부에서 검출한 전류가 0A일 때 휴지기로 판단하고, 0A가 아닐 때 충방전상태로 판단하는 것을 특징으로 하는 에너지 저장 시스템의 충전 상태 추정방법.
7. 제5항에 있어서,
   상기 b) 단계는,
   아래의 수학식 1을 통해 배터리 충전상태를 산출하는 것을 특징으로 하는 에너지 저장 시스템의 충전 상태 추정방법.
   [수학식 1]
   

   

   
   i는 전류검출부에서 검출된 전류, η는 배터리의 실제 충전효율, TAC는 총 배터리 용량(Total Amount of Charge)

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