KR20220057614A - 배터리 온도를 추정하는 방법 및 장치, 전자 디바이스, 및 저장 매체 - Google Patents

배터리 온도를 추정하는 방법 및 장치, 전자 디바이스, 및 저장 매체 Download PDF

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KR20220057614A
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샤오첸 리
톈위 펑
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융강 인
스웨이 수
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비와이디 컴퍼니 리미티드
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Abstract

배터리들의 기술 분야에 관한, 배터리 온도를 추정하는 방법 및 장치, 전자 디바이스, 및 저장 매체. 본 방법은 배터리가 오프라인 상태일 때, 상이한 테스트 온도들에서 배터리의 대응하는 어드미턴스들에 따라서 제1 함수 관계를 피팅하는 단계; 및 배터리의 형상 및 사이즈에 따라서 배터리의 온도 분포 모델을 획득하고, 제1 함수 관계와 결합하여 내부 온도 및 표면 온도에 대응하는 제2 함수 관계를 결정하는 단계 - 제2 함수 관계는 배터리의 표면 온도 및 이의 어드미턴스와 결합하여 배터리의 내부 온도를 추정하는데 이용됨-를 포함한다.

Description

배터리 온도를 추정하는 방법 및 장치, 전자 디바이스, 및 저장 매체
관련 출원들에 대한 상호-참조
본 개시내용은 "BATTERY TEMPERATURE ESTIMATION METHOD AND APPARATUS, ELECTRONIC DEVICE, AND STORAGE MEDIUM"이란 발명의 명칭으로 2019년 9월 29일자에 출원된 중국 특허출원 번호 제201910935416.5호에 대해 우선권을 주장하며, 본원에 전체적으로 참고로 포함된다.
분야
본 개시내용은 배터리 기술들의 분야, 특히, 배터리 온도 추정 방법 및 장치, 전자 디바이스, 및 저장 매체에 관한 것이다.
관련 기술 분야에서, 새로운 에너지 운송체(energy vehicle)의 전원 배터리의 내부 온도는 전류, 전압, 및 배터리 표면 온도를 수집함으로써 실시간으로 추정된다. 대안적으로, 새로운 에너지 운송체의 전원 배터리의 내부 온도는 전기화학 임피던스 분광법의 특징 양들 및 안정한 상태에서의 주변 온도 및 측정된 임피던스 값들 사이의 관계를 획득하여 추정된다. 그러나, 이러한 방법들에서, 실제로 측정된 임피던스 값들에 대한 배터리의 실시간 충전 및 방전 상태들의 영향이 고려되지 않으며, 획득된 내부 온도가 실제로 배터리 내부의 실제 온도가 아닌 전체 배터리의 평균 온도이므로, 배터리의 내부 온도의 추정 정밀도가 높지 않다.
본 개시내용은 배터리의 실시간으로 측정되는 어드미턴스들 및 표면 온도를 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정할 수 있어, 배터리의 내부 온도의 추정 정밀도를 효과적으로 향상시킬 수 있는 배터리 온도 추정 방법 및 장치, 전자 디바이스, 및 저장 매체를 제공한다.
제1 양태에 따르면, 본 개시내용의 일 실시형태는, 배터리가 오프라인 상태일 때, 상이한 테스트 온도들에서 배터리의 대응하는 어드미턴스들에 따라서 제1 함수 관계를 피팅하는 단계; 및 배터리의 형상 및 사이즈에 따라서 배터리의 온도 분포 모델을 획득하고 제1 함수 관계와 결합하여 내부 온도들 및 표면 온도에 대응하는 제2 함수 관계를 결정하는 단계 - 제2 함수 관계는 배터리의 표면 온도 및 어드미턴스들을 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정하는데 이용됨-을 포함하는, 배터리 온도 추정 방법을 제공한다.
본 개시내용의 실시형태들에서 제공되는 배터리 온도 추정 방법에서, 배터리가 오프라인 상태일 때, 제1 함수 관계가 상이한 테스트 온도들에서 배터리의 대응하는 어드미턴스들(admittances)에 따라서 피팅되며, 배터리의 온도 분포 모델이 배터리의 형상 및 사이즈에 따라서 획득되며 내부 온도들 및 표면 온도에 대응하는 제2 함수 관계가 제1 함수 관계와 결합하여 결정되며, 제2 함수 관계는 배터리의 표면 온도 및 어드미턴스들을 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정하는데 이용된다. 따라서, 배터리의 실시간으로 측정되는 어드미턴스들 및 표면 온도를 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정할 수 있어, 배터리의 내부 온도의 추정 정밀도를 효과적으로 향상시킬 수 있다.
제2 양태에 따르면, 본 개시내용의 일 실시형태는, 배터리가 오프라인 상태일 때, 상이한 테스트 온도들에서 배터리의 대응하는 어드미턴스들에 따라서 제1 함수 관계를 피팅하도록 구성된 피팅 모듈; 및 배터리의 형상 및 사이즈에 따라서 배터리의 온도 분포 모델을 획득하고 제1 함수 관계와 결합하여 내부 온도들 및 표면 온도에 대응하는 제2 함수 관계를 결정하도록 구성된 제1 결정 모듈 - 제2 함수 관계는 배터리의 표면 온도 및 어드미턴스들을 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정하는데 이용됨-을 포함하는, 배터리 온도 추정 장치를 제공한다.
본 개시내용의 실시형태들에서 제공되는 배터리 온도 추정 장치에서, 배터리가 오프라인 상태일 때, 제1 함수 관계가 상이한 테스트 온도들에서 배터리의 대응하는 어드미턴스들에 따라서 피팅되며, 배터리의 온도 분포 모델이 배터리의 형상 및 사이즈에 따라서 획득되며 내부 온도들 및 표면 온도에 대응하는 제2 함수 관계가 제1 함수 관계와 결합하여 결정되며, 제2 함수 관계는 배터리의 표면 온도 및 어드미턴스들을 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정하는데 이용된다. 따라서, 배터리의 실시간으로 측정되는 어드미턴스들 및 표면 온도를 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정할 수 있어, 배터리의 내부 온도의 추정 정밀도를 효과적으로 향상시킬 수 있다.
제3 양태에 따르면, 본 개시내용의 일 실시형태는 메모리, 프로세서, 및 메모리에 저장되며 프로세서 상에서 실행 가능한 컴퓨터 프로그램을 포함하되, 프로세서는, 프로그램을 실행할 때, 본 개시내용의 제1 양태의 실시형태에서 제공되는 배터리 온도 추정 방법을 구현하는, 전자 디바이스를 제공한다.
본 개시내용의 실시형태들에서 제공되는 전자 디바이스에서, 배터리가 오프라인 상태일 때, 제1 함수 관계가 상이한 테스트 온도들에서 배터리의 대응하는 어드미턴스들에 따라서 피팅되며, 배터리의 온도 분포 모델이 배터리의 형상 및 사이즈에 따라서 획득되며 내부 온도들 및 표면 온도에 대응하는 제2 함수 관계가 제1 함수 관계와 결합하여 결정되며, 제2 함수 관계는 배터리의 표면 온도 및 어드미턴스들을 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정하는데 이용된다. 따라서, 배터리의 실시간으로 측정되는 어드미턴스들 및 표면 온도를 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정할 수 있어, 배터리의 내부 온도의 추정 정밀도를 효과적으로 향상시킬 수 있다.
제4 양태에 따르면, 본 개시내용의 일 실시형태는, 컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터-판독가능 저장 매체를 제공하며, 프로그램은, 프로세서에 의해 실행될 때, 본 개시내용의 제1 양태의 실시형태에서 제공되는 배터리 온도 추정 방법을 구현한다.
본 개시내용의 실시형태들에서 제공되는 컴퓨터-판독가능 저장 매체에서, 배터리가 오프라인 상태일 때, 제1 함수 관계가 상이한 테스트 온도들에서 배터리의 대응하는 어드미턴스들에 따라서 피팅되며, 배터리의 온도 분포 모델이 배터리의 형상 및 사이즈에 따라서 획득되며 내부 온도들 및 표면 온도에 대응하는 제2 함수 관계가 제1 함수 관계와 결합하여 결정되며, 제2 함수 관계는 배터리의 표면 온도 및 어드미턴스들을 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정하는데 이용된다. 따라서, 배터리의 실시간으로 측정되는 어드미턴스들 및 표면 온도를 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정할 수 있어, 배터리의 내부 온도의 추정 정밀도를 효과적으로 향상시킬 수 있다.
본 개시내용의 추가적인 양태들 및 이점들이 다음 설명에서 제공될 것이며, 이 중 일부는 다음 설명으로 명백해질 것이거나 또는 본 개시내용의 실시로부터 학습될 수도 있다.
본 개시내용의 전술한 및/또는 추가적인 양태들 및 이점들은 다음 첨부 도면들을 참조하여 이루어진 설명에서 명백해지고 이해될 것이다.
도 1은 본 개시내용의 일 실시형태에 따른 배터리 온도 추정 방법의 개략적인 플로우차트이다.
도 2는 본 개시내용의 일 실시형태에 따른 제1 함수 관계의 곡선의 개략도이다.
도 3은 본 개시내용의 일 실시형태에서 각형 배터리의 이산화의 개략도이다.
도 4는 본 개시내용의 다른 실시형태에 따른 배터리 온도 추정 방법의 개략적인 플로우차트이다.
도 5는 본 개시내용의 일 실시형태에 따른 EIS 곡선의 개략도이다.
도 6은 본 개시내용의 일 실시형태에 따른, 50%의 충전 상태에서 온도들에 따른 어드미턴스들의 응답 곡선들의 개략도이다.
도 7은 본 개시내용의 일 실시형태에 따른 배터리 온도 추정 방법의 개략적인 플로우차트이다.
도 8은 본 개시내용의 일 실시형태에 따른, 배터리 충전 프로세스에서 온도 변화 곡선의 개략도이다.
도 9는 본 개시내용의 일 실시형태에 따른 배터리 온도 추정 장치의 개략적인 구조도이다.
도 10은 본 개시내용의 다른 실시형태에 따른 배터리 온도 추정 장치의 개략적인 구조도이다.
도 11은 본 개시내용의 일 실시형태에 따른 전자 디바이스의 개략적인 구조도이다.
본 개시내용의 실시형태들을 아래에서 자세하게 설명한다. 실시형태들의 예들이 첨부 도면들에 도시되며, 모든 첨부 도면들에서의 동일한 또는 유사한 참조 부호들은 동일한 또는 유사한 컴포넌트들 또는 동일한 또는 유사한 기능들을 가진 컴포넌트들을 표시한다. 첨부 도면들을 참조하여 아래에서 설명하는 실시형태들은 예시적이며, 단지 본 개시내용을 설명하려는 것이며 본 개시내용에 대한 제한으로 해석될 수 없다. 반대로, 본 개시내용의 실시형태들은 첨부된 청구범위의 사상 및 범위에 속하는 모든 변경들, 수정들, 및 균등물들을 포함한다.
실제로 측정된 임피던스 값들에 대한 배터리의 실시간 충전 및 방전 상태들의 영향이 고려되지 않으며, 그리고 획득된 내부 온도가 실제로 배터리 내부의 실제 온도가 아닌 전체 배터리의 평균 온도이므로, 배터리의 내부 온도의 추정 정밀도가 높지 않다는 관련 기술 분야에서의 기술적인 문제를 해결하기 위해, 본 개시내용의 일 실시형태는 배터리 온도 추정 방법을 제공한다. 배터리가 오프라인 상태일 때, 제1 함수 관계가 상이한 테스트 온도들에서 배터리의 대응하는 어드미턴스들에 따라서 피팅되며, 배터리의 온도 분포 모델이 배터리의 형상 및 사이즈에 따라서 획득되며 내부 온도들 및 표면 온도에 대응하는 제2 함수 관계가 제1 함수 관계와 결합하여 결정되며, 제2 함수 관계는 배터리의 표면 온도 및 어드미턴스들을 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정하는데 이용된다. 따라서, 배터리의 실시간으로 측정되는 어드미턴스들 및 표면 온도를 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정할 수 있어, 배터리의 내부 온도의 추정 정밀도를 효과적으로 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 개시내용의 일 실시형태에 따른 배터리 온도 추정 방법의 개략적인 플로우차트이다.
도 1을 참조하면, 본 방법은 다음 단계들을 포함한다:
S101. 배터리가 오프라인 상태일 때, 상이한 테스트 온도들에서 배터리의 대응하는 어드미턴스들에 따라서 제1 함수 관계를 피팅시킨다.
오프라인 상태는 배터리가 현재 테스트 환경에 있음을 표시하거나, 또는 배터리가 충전 또는 방전되지 않음을 표시할 수도 있다. 이는 한정되지 않는다.
특정의 실행 동안, 배터리가 오프라인 상태일 때, 제1 함수 관계가 상이한 테스트 온도들에서 배터리의 대응하는 어드미턴스들에 따라서 피팅된다.
특정의 실행 동안, 상이한 테스트 온도들에서 배터리의 대응하는 어드미턴스들의 실수 부분들이 결정될 수도 있으며, 제1 함수 관계가 상이한 테스트 온도들 및 대응하는 어드미턴스들의 실수 부분들에 따라서 피팅된다. 제1 함수 관계는 상이한 테스트 온도들과 배터리의 대응하는 어드미턴스들의 실수 부분들 사이의 대응 관계를 기술하는데 사용된다. 계산 수식을 단순화하고 계산 양을 감소시켜 칩 계산 용량에 대한 요구사항을 감소시키기 위해 어드미턴스의 개념이 도입된다.
특정의 실행 동안, 제1 함수 관계는 상이한 테스트 온도들, 대응하는 어드미턴스들의 실수 부분들, 및 Arrhenius 수식에 따라서 피팅될 수도 있다.
예를 들어, Arrhenius 수식
Figure pct00001
에 따르면, 여기서, A는 상수이고, Ea는 활성화 에너지이며, R은 일반 가스 상수이다. 어드미턴스들의 실수 부분들과 온도들 사이의 관계는
Figure pct00002
로서 표현될 수도 있다. 피팅이 테스팅 데이터에 따라서 수행되어, 파라미터들 A = 0.8976, 및 b = 0.02358을 획득한다. 도 2는 본 개시내용의 일 실시형태에 따른 제1 함수 관계의 곡선의 개략도이다.
S102. 배터리의 형상 및 사이즈에 따라서 배터리의 온도 분포 모델을 획득하고 제1 함수 관계와 결합하여 내부 온도들 및 표면 온도에 대응하는 제2 함수 관계를 결정하며, 제2 함수 관계는 배터리의 표면 온도 및 어드미턴스들을 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정하는데 이용된다.
이 실시형태에서, 배터리의 온도 분포 모델이 배터리의 형상 및 사이즈에 따라서 획득되며 내부 온도들 및 표면 온도에 대응하는 제2 함수 관계가 제1 함수 관계와 결합하여 결정될 때, 제1 함수 관계가 적분될 수도 있으며 배터리의 제2 함수 관계가 온도 분포 모델 및 적분된 제1 함수 관계에 따라 결정될 수도 있다.
온도 분포 모델이 배터리 내부의 상이한 위치들에서의 온도들, 배터리의 최고 내부 온도, 및 배터리의 표면 온도 간 대응 관계를 기술하는데 사용된다.
특정의 실행 동안, 상이한 위치들에서의 온도들 T(x), 배터리의 최고 내부 온도, 및 배터리의 표면 온도 간 함수 관계가 1차원 정상(steady) 열-전도 수식에 따라서 결정되어 온도 분포 모델, 예를 들어,
Figure pct00003
Figure pct00004
로서 이용될 수도 있으며, 여기서, Tmax는 배터리의 최고 내부 온도를 표시하고, T0는 배터리의 표면 온도를 표시하며, x는 배터리 내부의 상이한 위치들을 표시하고, h는 배터리의 두께이며, Φ는 배터리의 현재의 열 유동 속도이고, λ는 배터리의 열 전도 계수이다.
배터리의 형상은 예를 들어, 규칙적이거나 또는 불규칙적일 수도 있다. 배터리의 형상은 예를 들어, 육면체일 수도 있다. 본 개시내용의 실시형태들에서, 배터리의 형상이 정사각형인 예가 주어지며, 이는 제한되지 않는다.
일 예에서, 각형 배터리는 배터리의 두께 방향을 따라 이산화된(discretized) 복수의 배터리 시트들에 의해 형성되는 것으로 간주될 수도 있다. 복수의 배터리 시트들은 예를 들어, N개의 배터리 시트들이며, 여기서, N은 2 이상인 양의 정수이다. 배터리는 두께 방향을 따라 N개의 배터리 시트들로 미리 이산화될 수도 있다. 도 3은 본 개시내용의 일 실시형태에서의 각형 배터리의 이산화의 개략도이다. 각형 배터리는 두께 방향을 따라 N개의 배터리 시트들로 이산화되며, 각각의 배터리 시트는 x 좌표 축 상의 대응하는 위치에 대응할 수도 있으며, 복수의 대응하는 위치들은 전술한 온도 분포 모델 T(x)에서의 x에 대응할 수도 있다.
특정의 실행 동안, 배터리의 온도 분포 모델이 배터리의 형상 및 사이즈에 따라서 획득되며 내부 온도들 및 표면 온도에 대응하는 제2 함수 관계가 제1 함수 관계와 결합하여 결정될 때, 제1 함수 관계가 적분될 수도 있으며 배터리의 제2 함수 관계가 온도 분포 모델 및 적분된 제1 함수 관계에 따라 결정될 수도 있다.
일 예에서, 전술한 단계의 제1 함수 관계에서 측정되는 어드미턴스의 실수 부분은 배터리의 어드미턴스들의 모든 실수 부분들, 즉,
Figure pct00005
의 누적이며, 여기서,
Figure pct00006
이며, Tk는 k번째 배터리 시트에 대응하는 온도를 표시하며, Tk의 구체적인 값은 배터리에서의 배터리 시트의 위치에 관련되며, h는 배터리의 두께 값이다. 이후, 온도 분포 모델, 즉, T(x) = f(Tmax,T0,x)에 따르면, 상이한 위치들에서의 온도 T(x)는 배터리의 최고 내부 온도 및 표면 온도의 함수이며, 여기서, Tmax는 배터리의 최고 내부 온도를 표시하며, T0는 배터리의 표면 온도를 표시하며, x는 배터리 내부의 상이한 위치들을 표시한다. T(x) = f(Tmax,T0,x)는 적분된 제1 함수 관계
Figure pct00007
Figure pct00008
로 치환되며, 치환 후 획득된 함수 관계가 제2 함수 관계로 사용되며, 제2 함수 관계가 배터리의 표면 온도, 배터리의 어드미턴스들, 및 배터리의 내부 온도 간 대응 관계를 피팅하는데 이용된다.
이 실시형태에서, 배터리가 오프라인 상태일 때, 제1 함수 관계가 상이한 테스트 온도들에서 배터리의 대응하는 어드미턴스들에 따라서 피팅되며, 배터리의 온도 분포 모델이 배터리의 형상 및 사이즈에 따라서 획득되며 내부 온도들 및 표면 온도에 대응하는 제2 함수 관계가 제1 함수 관계와 결합하여 결정되며, 제2 함수 관계는 배터리의 표면 온도 및 어드미턴스들을 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정하는데 이용된다. 따라서, 실시간으로 측정되는 어드미턴스들 및 배터리의 표면 온도를 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정할 수 있어, 배터리의 내부 온도의 추정 정밀도를 효과적으로 향상시킬 수 있다.
도 4는 본 개시내용의 다른 실시형태에 따른 배터리 온도 추정 방법의 개략적인 플로우차트이다.
도 4를 참조하면, 본 방법은 다음 단계들을 포함한다:
S401. 배터리가 오프라인 상태일 때 특징 테스트 주파수를 결정하며, 여기서, 특징 테스트 주파수는 목표 주파수 범위 이내이며, 목표 주파수 범위에서, 배터리의 임피던스는 배터리의 충전 상태에 따라 변하지 않는다.
특징 테스트 주파수는 사전-테스팅을 통해서 획득되며, 목표 주파수 범위 이내의 주파수이며, 목표 주파수 범위에서, 배터리의 임피던스는 배터리의 충전 상태에 따라 변하지 않는다. 특징 테스트 주파수는 배터리에 대한 현장 어드미턴스 테스팅을 수행하는데 사용된다.
특정의 실행 동안, 특징 테스트 주파수를 결정하는 프로세스에서, 전기화학 임피던스 분광법 테스팅이 상이한 충전 상태들에서 사전 설정된 주파수 범위에서 배터리 상에서 수행될 수도 있으며, 목표 주파수 범위가 테스팅의 결과에 따라 사전 설정된 주파수 범위로부터 결정되며, 배터리의 전기화학 임피던스 분광법의 응답 값들이 상이한 온도들에서 사전 설정된 충전 상태에서 테스트되며, 응답 값들이 대응하는 어드미턴스들로 변환되며, 어드미턴스들의 실수 부분들이 온도들에 따라 목표 주파수 범위에서 가장 많이 변하는 주파수가 특징 테스트 주파수로서 결정된다. 특징 테스트 주파수에 기초하여 배터리에 대한 현장 어드미턴스 테스팅을 수행함으로써, 현장 어드미턴스 테스팅 데이터와 주변 온도 데이터 사이의 표준 관계를 효과적으로 확립할 수 있으므로, 추정 에러를 감소시키고 추정 정밀도를 향상시킬 수 있다.
물론, 실제 실행 동안, 특징 테스트 주파수가 임의의 다른 가능한 방식들로 결정될 수도 있다. 예를 들어, 특징 테스트 주파수는 종래의 프로그래밍 기술(예컨대, 시뮬레이션 방법 및 엔지니어링 방법)을 이용하여 결정될 수도 있다. 다른 예에서, 특징 테스트 주파수는 유전 알고리즘 및 인공 신경망 방법을 이용하여 결정될 수도 있다.
사전 설정된 주파수 범위는 실제 테스팅 경험에 따라 사전 설정될 수도 있으며, 사전 설정된 주파수 범위는 0.01Hz 내지 1 kHz일 수도 있다.
일 예에서, 전기화학 임피던스 분광법 테스팅이 상이한 충전 상태들에서 사전 설정된 주파수 범위에서 배터리 상에서 수행되며, 목표 주파수 범위가 테스팅의 결과에 따라서 사전 설정된 주파수 범위로부터 결정된다. 예를 들어, 실온(25°C)에서, 50 Ah용량의 각형 배터리 셀의 충전 상태들(SOC)이 0%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, 90%, 100%로 각각 0.5 C의 속도로 조정되며, 그리고 이후 전기화학 임피던스 분광법(EIS) 테스팅이 수행된다. 사전 설정된 주파수 범위는 0.01Hz 내지 1 kHz이며, 임피던스가 충전 상태에 따라 변하지 않는 주파수 간격이 테스팅 결과를 분석하여 획득되며 목표 주파수 범위로서 이용된다. 목표 주파수 범위는 100Hz 내지 1 kHz이다. 도 5는 본 개시내용의 일 실시형태에 따른 EIS 곡선의 개략도이다.
일 예에서, 배터리의 전기화학 임피던스 분광법의 응답 값들이 상이한 온도들에서 사전 설정된 충전 상태에서 테스트되며, 응답 값들이 대응하는 어드미턴스들로 변환되며, 어드미턴스들의 실수 부분들이 온도들에 따라 목표 주파수 범위에서 가장 많이 변하는 주파수가 특징 테스트 주파수로서 결정된다. 예를 들어, 50%의 SOC에서, 각형 배터리가 -20°C, -10°C, 0°C, 10°C, 20°C, 30°C, 및 40°C의 개별 온도들을 가진 환경들에서 완전히 서있도록 배치된 후, 상이한 온도들에서의 전기화학 임피던스 분광법의 응답 값들이 테스트되며, 임피던스의 응답 값들이 대응하는 어드미턴스들로 변환된다. 어드미턴스들의 실수 부분들이 온도들에 따라 가장 많이 변하는 주파수는 100Hz 내지 1 kHz의 전술한 결정된 목표 주파수 범위에서 결정되며, 주파수는 특징 테스트 주파수 f0 = 200 Hz로서 결정된다. 도 6은 본 개시내용의 일 실시형태에 따른, 50%의 충전 상태에서 온도들에 따른 어드미턴스들의 응답 곡선들의 개략도이다.
S402. 특징 테스트 주파수에 따라 상이한 테스트 온도들에서 배터리의 대응하는 어드미턴스들의 실수 부분들을 결정한다.
일 예에서, 특징 테스트 주파수는 f0 = 200 Hz이다. 현장 테스팅은 -20°C, -10°C, 0°C, 10°C, 20°C, 30°C, 및 40°C의 온도들을 가진 환경들에서 충전 및 방전 상태들에서 배터리의 어드미턴스들에 대해 수행되며, 어드미턴스들의 실수 부분들(G')이 추출된다. 이후, 단계 S403이 트리거된다.
S403. 상이한 테스트 온도들 및 대응하는 어드미턴스들의 실수 부분들에 따라 제1 함수 관계를 피팅한다.
S404. 배터리의 형상 및 사이즈에 따라서 배터리의 온도 분포 모델을 획득하고 제1 함수 관계와 결합하여 내부 온도들 및 표면 온도에 대응하는 제2 함수 관계를 결정하며, 제2 함수 관계가 배터리의 표면 온도 및 어드미턴스들을 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정하는데 이용된다.
일 예에서, 전술한 단계의 제1 함수 관계에서 측정되는 어드미턴스의 실수 부분은 배터리의 어드미턴스들의 모든 실수 부분들, 즉,
Figure pct00009
의 누적이며, 여기서,
Figure pct00010
이며, Tk는 k번째 배터리 시트에 대응하는 온도를 표시하며, Tk의 구체적인 값은 배터리에서의 배터리 시트의 위치에 관련되며, h는 배터리의 두께 값이다. 이후, 온도 분포 모델, 즉, T(x) = f(Tmax,T0,x)에 따르면, 상이한 위치들에서의 온도 T(x)는 최고 내부 온도 및 배터리의 표면 온도의 함수이며, 여기서, Tmax는 배터리의 최고 내부 온도를 표시하며, T0는 배터리의 표면 온도를 표시하며, x는 배터리 내부의 상이한 위치들을 표시한다. T(x) = f(Tmax,T0,x)는 적분된 제1 함수 관계
Figure pct00011
Figure pct00012
로 치환되며, 치환 후 획득된 함수 관계가 제2 함수 관계로서 사용되며, 제2 함수 관계가 배터리의 표면 온도, 배터리의 어드미턴스들, 및 배터리의 내부 온도 간 대응 관계를 피팅하는데 이용된다.
이 실시형태에서, 특징 테스트 주파수에 기초하여 배터리에 대한 현장 어드미턴스 테스팅을 수행함으로써, 현장 어드미턴스 테스팅 데이터와 주변 온도 데이터 사이의 표준 관계를 효과적으로 확립할 수 있으므로, 추정 에러를 감소시키고 추정 정밀도를 향상시킬 수 있다. 배터리가 오프라인 상태일 때, 제1 함수 관계가 상이한 테스트 온도들에서 배터리의 대응하는 어드미턴스들에 따라서 피팅되며, 배터리의 온도 분포 모델이 배터리의 형상 및 사이즈에 따라서 획득되며 내부 온도들 및 표면 온도에 대응하는 제2 함수 관계가 제1 함수 관계와 결합하여 결정되며, 제2 함수 관계는 배터리의 표면 온도 및 어드미턴스들을 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정하는데 이용된다. 따라서, 배터리의 실시간으로 측정되는 어드미턴스들 및 표면 온도를 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정할 수 있어, 배터리의 내부 온도의 추정 정밀도를 효과적으로 향상시킬 수 있다.
도 7은 본 개시내용의 일 실시형태에 따른 배터리 온도 추정 방법의 개략적인 플로우차트이다.
도 7을 참조하면, 본 방법은 다음 단계들을 포함한다:
S701. 추정될 배터리의 목표 표면 온도를 검출하고, 추정될 배터리의 목표 어드미턴스를 검출한다.
온도 센서가 추정될 배터리 상에 미리 배치되어, 추정될 배터리의 목표 표면 온도를 실시간으로 검출하고, 추정될 배터리의 목표 어드미턴스를 실시간으로 검출할 수도 있다.
S702. 제2 함수 관계를 이용하여 목표 표면 온도 및 목표 어드미턴스에 따라, 추정될 배터리의 내부 온도를 결정한다.
특정의 실행 동안, T(x) = f(Tmax,T0,x)는 적분된 제1 함수 관계
Figure pct00013
로 치환되며, 치환 후 획득된 함수 관계가 제2 함수 관계로서 이용되며, 여기서, Tmax는 배터리의 최고 내부 온도를 표시하며, T0는 배터리의 표면 온도를 표시한다. 따라서, 목표 표면 온도 및 목표 어드미턴스를 제2 함수 관계로 치환하여 Tmax를 결정할 수도 있으며, 계산을 통해서 획득된 Tmax를 배터리 내부의 실제 온도로서 이용하여, 배터리의 최고 내부 온도를 추정한다.
본 개시내용의 실시형태들의 특정의 실행 동안, 본 개시내용의 실시형태들에서 실험들을 통해 테스트된 온도들 및 추정의 결과에 대해, 도 8을 참조할 수도 있다. 도 8은 본 개시내용의 일 실시형태에 따른, 배터리 충전 프로세스에서의 온도 변화 곡선의 개략도이다. 4개의 온도 시간 곡선들 각각은 본 개시내용의 실시형태들에서 추정되는 배터리의 내부 온도(Test), 전체 배터리의 등가 온도(Teq), 실제로 테스트되는 배터리의 내부 온도(Ti), 및 배터리의 표면 온도(T0)를 나타낸다. 배터리의 표면 온도 및 전체 배터리의 등가 온도에 비해, 본 개시내용의 실시형태들에서 추정되는 배터리의 내부 온도가 실제로 측정되는 배터리의 내부 온도에 더 가깝다.
이 실시형태에서, 추정될 배터리의 목표 표면 온도 및 추정될 배터리의 목표 어드미턴스가 검출되며, 추정될 배터리의 내부 온도가 제2 함수 관계를 이용하여 목표 표면 온도 및 목표 어드미턴스에 따라 결정된다. 배터리의 내부 온도 분포가 고려되며, 최고 내부 온도가 필드 테스트 배터리의 내부 온도의 추정을 위해 정확하게 주어질 수 있다. 따라서, 배터리 관리 시스템은 내부 온도에 따라 배터리의 동작 상태를 추가로 최적화하여, 배터리가 안전한 온도 범위에서 동작하도록 보장하고, 가연성 및 폭발성의 은닉된 위험들을 제거하고, 배터리 동작의 안전 및 신뢰성을 향상시킬 수도 있다.
도 9는 본 개시내용의 일 실시형태에 따른 배터리 온도 추정 장치의 개략적인 구조도이다.
도 9를 참조하면, 장치(900)는 다음을 포함한다:
배터리가 오프라인 상태일 때, 상이한 테스트 온도들에서 배터리의 대응하는 어드미턴스들에 따라 제1 함수 관계를 피팅하도록 구성된 피팅 모듈(901); 및
배터리의 형상 및 사이즈에 따라서 배터리의 온도 분포 모델을 획득하고 제1 함수 관계와 결합하여 내부 온도들 및 표면 온도에 대응하는 제2 함수 관계를 결정하도록 구성되는 제1 결정 모듈(902) - 제2 함수 관계는 배터리의 표면 온도 및 어드미턴스들을 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정하는데 이용됨-.
일부 실시형태들에서, 도 10을 참조하면, 피팅 모듈(901)은 다음을 포함한다:
배터리가 오프라인 상태일 때 특징 테스트 주파수를 결정하도록 구성된 제1 결정 서브-모듈(9011) - 특징 테스트 주파수는 목표 주파수 범위 이내이며, 목표 주파수 범위에서, 배터리의 임피던스는 배터리의 충전 상태에 따라 변하지 않음-;
특징 테스트 주파수에 따라 상이한 테스트 온도들에서 배터리의 대응하는 어드미턴스들을 결정하도록 구성된 제2 결정 서브-모듈(9012); 및
상이한 테스트 온도들 및 대응하는 어드미턴스들에 따라 제1 함수 관계를 피팅하도록 구성된 피팅 서브-모듈(9013).
선택적으로, 일부 실시형태들에서, 도 10을 참조하면, 장치(900)는 다음을 추가로 포함한다:
추정될 배터리의 목표 표면 온도를 검출하고 추정될 배터리의 목표 어드미턴스를 검출하도록 구성된 검출 모듈(903); 및
제2 함수 관계를 이용하여 목표 표면 온도 및 목표 어드미턴스에 따라, 추정될 배터리의 내부 온도를 결정하도록 구성된 제2 결정 모듈(904).
일부 실시형태들에서, 제1 결정 서브-모듈(9011)은,
상이한 충전 상태들에서 사전 설정된 주파수 범위에서 배터리에 대한 전기화학 임피던스 분광법 테스팅을 수행하고; 테스팅의 결과에 따라서 사전 설정된 주파수 범위로부터 목표 주파수 범위를 결정하고; 사전 설정된 충전 상태에서 상이한 온도들에서 배터리의 전기화학 임피던스 분광법의 응답 값들을 테스트하고 응답 값들을 대응하는 어드미턴스들로 변환하고; 그리고 목표 주파수 범위에서 어드미턴스들의 실수 부분들이 온도들에 따라 가장 많이 변하는 주파수를 특징 테스트 주파수로서 결정하도록 특별히 구성된다.
일부 실시형태들에서, 피팅 서브-모듈(9013)은,
상이한 테스트 온도들, 대응하는 어드미턴스들의 실수 부분들, 및 Arrhenius 수식에 따라서 제1 함수 관계를 피팅하도록 특별히 구성된다.
일부 실시형태들에서, 제1 결정 모듈(902)은,
제1 함수 관계를 적분하고; 그리고 온도 분포 모델 및 적분된 제1 함수 관계에 따라서 배터리의 제2 함수 관계를 결정하도록 특별히 구성된다.
일부 실시형태들에서, 배터리는 정사각형이다.
도 1 내지 도 8의 상기 실시형태들에서의 배터리 온도 추정 방법의 실시형태의 설명이 또한 이 실시형태의 배터리 온도 추정 장치(900)에 적용 가능하고 이의 구현 원리가 유사하므로, 세부 사항들은 본원에서 생략된다는 점에 유의해야 한다.
이 실시형태에서, 배터리가 오프라인 상태일 때, 제1 함수 관계가 상이한 테스트 온도들에서 배터리의 대응하는 어드미턴스들에 따라서 피팅되며, 배터리의 온도 분포 모델이 배터리의 형상 및 사이즈에 따라서 획득되며 내부 온도들 및 표면 온도에 대응하는 제2 함수 관계가 제1 함수 관계와 결합하여 결정되며, 제2 함수 관계가 배터리의 표면 온도 및 어드미턴스들을 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정하는데 이용된다. 따라서, 배터리의 실시간으로 측정되는 어드미턴스들 및 표면 온도를 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정할 수 있어, 배터리의 내부 온도의 추정 정밀도를 효과적으로 향상시킬 수 있다.
도 11은 본 개시내용의 일 실시형태에 따른 전자 디바이스의 개략적인 구조도이다.
전자 디바이스(1000)는 메모리(1001), 프로세서(1002), 및 메모리(1001)에 저장되고 프로세서(1002) 상에서 실행 가능한 컴퓨터 프로그램을 포함한다. 프로세서(1002)는, 프로그램을 실행할 때, 전술한 실시형태들에서의 배터리 온도 추정 방법을 구현한다.
가능한 구현예에서, 전자 디바이스는 메모리(1001)와 프로세서(1002) 사이의 통신을 수행하도록 구성된 통신 인터페이스(1003)를 더 포함한다.
이 실시형태에서, 배터리가 오프라인 상태일 때, 제1 함수 관계가 상이한 테스트 온도들에서 배터리의 대응하는 어드미턴스들에 따라서 피팅되며, 배터리의 온도 분포 모델이 배터리의 형상 및 사이즈에 따라서 획득되며 내부 온도들 및 표면 온도에 대응하는 제2 함수 관계가 제1 함수 관계와 결합하여 결정되며, 제2 함수 관계가 배터리의 표면 온도 및 어드미턴스들을 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정하는데 이용된다. 따라서, 배터리의 실시간으로 측정되는 어드미턴스들 및 표면 온도를 이용하여 배터리의 내부 온도를 추정할 수 있어, 배터리의 내부 온도의 추정 정밀도를 효과적으로 향상시킬 수 있다.
이 실시형태는 컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터-판독가능 저장 매체를 더 제공하며, 컴퓨터 프로그램은 프로세서에 의해 실행될 때, 전술한 배터리 온도 추정 방법을 구현한다.
본 개시내용의 설명에서, 용어들 "제1", "제2" 등이 단지 설명을 위해 사용되며 상대적인 중요성의 표시 또는 암시로서 이해되어서는 안된다는 점에 유의해야 한다. 게다가, 본 개시내용의 설명에서, 달리 언급되지 않는 한, "복수의"는 2 이상을 의미한다.
플로우차트들에 있거나 또는 본원에서 다른 방식으로 설명되는 임의의 프로세스 또는 방법은 특정의 논리 기능 또는 프로세스 단계를 구현하는 하나 이상의 실행가능한 명령들의 코드를 포함하는 모듈, 세그먼트, 또는 부분을 표시하는 것으로 이해될 수도 있다. 게다가, 본 개시내용의 예시적인 실시형태들의 범위는 본 개시내용의 실시형태들이 속하는 기술 분야에서의 기술자들에 의해 이해되어야 하는, 기능들을 기본적으로 동시에 또는 역방향 순서로, 관련된 기능들에 따라, 수행하는 것을 포함하여, 도시된 또는 설명된 순서를 따르지 않는 다른 구현예들을 포함한다.
본 개시내용의 일부가 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 또는 이들의 조합을 이용하여 구현될 수 있는 것으로 이해되어야 한다. 전술한 구현예들에서, 복수의 단계들 또는 방법들은 메모리에 저장되고 적합한 명령 실행 시스템에 의해 실행되는 소프트웨어 또는 펌웨어를 이용하여 구현될 수도 있다. 예를 들어, 하드웨어가 구현예에 이용되는 경우, 다른 구현예에서와 동일하게, 구현예는 관련 기술분야에 널리 알려져 있는 다음 기술들 중 임의의 하나 또는 이들의 조합에 의해 수행될 수도 있다: 데이터 신호에 대한 로직 함수를 실현하기 위한 로직 게이트 회로의 이산 로직 회로, 적합한 결합된 로직 게이트 회로를 갖는 주문형 집적 회로, 프로그래밍가능 게이트 어레이(PGA), 및 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이(FPGA).
전술한 실시형태들에서의 방법의 단계들의 모두 또는 일부가 관련된 하드웨어에 명령하는 프로그램에 의해 구현될 수도 있음을 본 기술분야의 통상의 기술자는 알 수도 있다. 프로그램은 컴퓨터-판독가능 저장 매체에 저장될 수도 있다. 프로그램이 실행될 때, 방법 실시형태들의 단계들 중 하나 또는 조합이 수행된다.
게다가, 본 개시내용의 실시형태들에서의 기능 모듈들은 하나의 프로세싱 모듈로 통합될 수도 있거나, 또는 유닛들의 각각은 단독으로 물리적으로 존재할 수도 있거나, 또는 2개 이상의 유닛들은 하나의 모듈로 통합될 수도 있다. 통합된 모듈은 하드웨어의 형태로 구현될 수도 있거나, 또는 소프트웨어 기능 모듈의 형태로 구현될 수도 있다. 소프트웨어 기능 모듈들의 형태로 구현되고 독립적인 제품으로 판매 또는 사용되는 경우, 통합된 모듈은 또한 컴퓨터-판독가능 저장 매체에 저장될 수도 있다.
위에서 언급된 저장 매체는 판독 전용 메모리, 자기 디스크, 광 디스크, 또는 기타 등등일 수도 있다.
본 명세서의 설명에서, 용어들 "일 실시형태", "일부 실시형태들", "예들", "구체적인 예들", 또는 "일부 예들" 등의 설명에 대한 언급은, 실시형태 또는 예와 관련하여 설명된 특정의 특징들, 구조들, 재료들, 또는 특성들이 본 개시내용의 적어도 일 실시형태 또는 예에 포함된다는 것을 의미한다. 본 명세서에서, 전술한 용어들의 예시적인 설명들은 반드시 동일한 실시형태 또는 예를 참조하는 것은 아니다. 게다가, 설명된 특정의 특징들, 구조들, 재료들, 또는 특성들은 실시형태들 또는 예들 중 임의의 하나 이상에서 적합한 방식으로 결합될 수도 있다.
본 개시내용의 실시형태들이 위에서 도시되고 설명되었지만, 전술한 실시형태들이 예시적이며 본 개시내용에 대한 제한으로서 이해되어서는 안된다는 것을 이해할 수 있다. 본 기술분야의 통상의 기술자는 본 개시내용의 범위 내에서 전술한 실시형태들에 대한 변경들, 수정들, 대체들, 또는 변형들을 행할 수 있다.

Claims (16)

  1. 배터리 온도 추정 방법으로서,
    배터리가 오프라인 상태일 때, 상이한 테스트 온도들에서 상기 배터리의 대응하는 어드미턴스들에 따라서 제1 함수 관계를 피팅하는 단계; 및
    상기 배터리의 형상 및 사이즈에 따라서 상기 배터리의 온도 분포 모델을 획득하고, 상기 제1 함수 관계와 결합하여 내부 온도들 및 표면 온도에 대응하는 제2 함수 관계를 결정하는 단계 - 상기 제2 함수 관계는 상기 배터리의 상기 표면 온도 및 상기 어드미턴스들을 이용하여 상기 배터리의 상기 내부 온도를 추정하는데 이용됨-을 포함하는, 배터리 온도 추정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 상이한 테스트 온도들에서 상기 배터리의 대응하는 어드미턴스들에 따라서 제1 함수 관계를 피팅하는 단계는,
    상기 배터리가 오프라인 상태일 때 특징 테스트 주파수를 결정하는 단계 - 상기 특징 테스트 주파수는 목표 주파수 범위 이내이며, 상기 목표 주파수 범위에서, 상기 배터리의 임피던스는 상기 배터리의 충전 상태에 따라 변하지 않음-;
    상기 특징 테스트 주파수에 따라서 상이한 테스트 온도들에서 상기 배터리의 대응하는 어드미턴스들을 결정하는 단계; 및
    상기 상이한 테스트 온도들 및 대응하는 어드미턴스들에 따라서 상기 제1 함수 관계를 피팅하는 단계를 포함하는, 배터리 온도 추정 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    특징 테스트 주파수를 결정하는 단계는,
    상이한 충전 상태들에서 사전 설정된 주파수 범위에서 상기 배터리에 대한 전기화학 임피던스 분광법 테스팅을 수행하는 단계;
    상기 테스팅의 결과에 따라서 상기 사전 설정된 주파수 범위로부터 상기 목표 주파수 범위를 결정하는 단계;
    사전 설정된 충전 상태에서 상이한 온도들에서 상기 배터리의 전기화학 임피던스 분광법의 응답 값들을 테스트하고, 상기 응답 값들을 대응하는 어드미턴스들로 변환하는 단계; 및
    상기 목표 주파수 범위에서 상기 어드미턴스들의 실수 부분들이 온도들에 따라 가장 많이 변하는 주파수를 상기 특징 테스트 주파수로서 결정하는 단계를 포함하는, 배터리 온도 추정 방법.
  4. 제2항 또는 제3항에 있어서,
    상기 상이한 테스트 온도들 및 대응하는 어드미턴스들에 따라 상기 제1 함수 관계를 피팅하는 단계는,
    상기 상이한 테스트 온도들, 상기 어드미턴스들의 대응하는 실수 부분들, 및 Arrhenius 수식에 따라서 상기 제1 함수 관계를 피팅하는 단계를 포함하는, 배터리 온도 추정 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    추정될 배터리의 목표 표면 온도를 검출하고 상기 추정될 배터리의 목표 어드미턴스를 검출하는 단계; 및
    상기 제2 함수 관계와 결합하여 상기 목표 표면 온도 및 상기 목표 어드미턴스에 따라서 상기 추정될 배터리의 내부 온도를 결정하는 단계를 더 포함하는, 배터리 온도 추정 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 배터리의 형상 및 사이즈에 따라서 상기 배터리의 온도 분포 모델을 획득하고, 상기 제1 함수 관계와 결합하여 내부 온도들 및 표면 온도에 대응하는 제2 함수 관계를 결정하는 단계는,
    상기 제1 함수 관계에 대한 적분을 수행하는 단계; 및
    상기 온도 분포 모델 및 적분된 제1 함수 관계에 따라서 상기 배터리의 상기 제2 함수 관계를 결정하는 단계를 포함하는, 배터리 온도 추정 방법.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 배터리는 정사각형인, 배터리 온도 추정 방법.
  8. 배터리 온도 추정 장치로서,
    배터리가 오프라인 상태일 때, 상이한 테스트 온도들에서 상기 배터리의 대응하는 어드미턴스들에 따라서 제1 함수 관계를 피팅하도록 구성된 피팅 모듈; 및
    상기 배터리의 형상 및 사이즈에 따라서 상기 배터리의 온도 분포 모델을 획득하고, 상기 제1 함수 관계와 결합하여 내부 온도들 및 표면 온도에 대응하는 제2 함수 관계를 결정하도록 구성된 제1 결정 모듈 - 상기 제2 함수 관계는 상기 배터리의 상기 표면 온도 및 상기 어드미턴스들과 결합하여 상기 배터리의 상기 내부 온도를 추정하는데 이용됨-을 포함하는, 배터리 온도 추정 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 피팅 모듈은,
    상기 배터리가 상기 오프라인 상태일 때 특징 테스트 주파수를 결정하도록 구성된 제1 결정 서브-모듈 - 상기 특징 테스트 주파수는 목표 주파수 범위 이내이며, 상기 목표 주파수 범위에서, 상기 배터리의 임피던스는 상기 배터리의 충전 상태에 따라 변하지 않음-;
    상기 특징 테스트 주파수에 따라서 상이한 테스트 온도들에서 상기 배터리의 대응하는 어드미턴스들을 결정하도록 구성된 제2 결정 서브-모듈; 및
    상기 상이한 테스트 온도들 및 대응하는 어드미턴스들에 따라서 상기 제1 함수 관계를 피팅하도록 구성된 피팅 서브-모듈을 포함하는, 배터리 온도 추정 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    추정될 배터리의 목표 표면 온도를 검출하고 상기 추정될 배터리의 목표 어드미턴스를 검출하도록 구성된 검출 모듈; 및
    상기 제2 함수 관계를 이용하여 상기 목표 표면 온도 및 상기 목표 어드미턴스에 따라서 상기 추정될 배터리의 내부 온도를 결정하도록 구성된 제2 결정 모듈을 더 포함하는, 배터리 온도 추정 장치.
  11. 제9항 또는 제10항에 있어서,
    상기 제1 결정 서브-모듈은,
    상이한 충전 상태들에서 사전 설정된 주파수 범위에서 상기 배터리에 대한 전기화학 임피던스 분광법 테스팅을 수행하고;
    상기 테스팅의 결과에 따라서 상기 사전 설정된 주파수 범위로부터 상기 목표 주파수 범위를 결정하고;
    상이한 온도들에서 사전 설정된 충전 상태에서 상기 배터리의 전기화학 임피던스 분광법의 응답 값들을 테스트하고, 상기 응답 값들을 대응하는 어드미턴스들로 변환하고;
    상기 목표 주파수 범위에서 상기 어드미턴스들의 실수 부분들이 온도들에 따라 가장 많이 변하는 주파수를 상기 특징 테스트 주파수로서 결정하도록 특별히 구성되는, 배터리 온도 추정 장치.
  12. 제8항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 피팅 서브-모듈은,
    상기 상이한 테스트 온도들, 상기 어드미턴스들의 대응하는 실수 부분들, 및 Arrhenius 수식에 따라서 상기 제1 함수 관계를 피팅하도록 특별히 구성되는, 배터리 온도 추정 장치.
  13. 제8항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제1 결정 모듈은,
    상기 제1 함수 관계를 적분하고;
    상기 온도 분포 모델 및 적분된 제1 함수 관계에 따라서 상기 배터리의 상기 제2 함수 관계를 결정하도록 특별히 구성되는, 배터리 온도 추정 장치.
  14. 제8항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 배터리는 정사각형인, 배터리 온도 추정 장치.
  15. 전자 디바이스로서,
    메모리, 프로세서, 및 상기 메모리에 저장되고 상기 프로세서 상에서 실행 가능한 컴퓨터 프로그램을 포함하며, 상기 프로세서는, 상기 프로그램을 실행할 때, 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 배터리 온도 추정 방법을 구현하는, 전자 디바이스.
  16. 컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터-판독가능 저장 매체로서,
    상기 프로그램은, 프로세서에 의해 실행될 때, 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 배터리 온도 추정 방법을 구현하는, 컴퓨터-판독가능 저장 매체.
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