KR20220092313A - 배터리 관리 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 관리 장치는 배터리 셀의 전압에 대한 용량의 미분치를 산출하는 산출부, 상기 미분치에 대한 통계 분석을 수행하는 분석부 및 상기 통계 분석에 기초하여 상기 배터리 셀의 용량을 판정하는 판정부를 포함할 수 있다.

Description

배터리 관리 장치 및 방법{BATTERY MANAGEMENT APPARATUS AND METHOD OF THE SAME}
본 문서에 개시된 실시예들은 배터리 관리 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 이차 전지에 대한 연구 개발이 활발히 이루어지고 있다. 여기서 이차 전지는 충방전이 가능한 전지로서, 종래의 Ni/Cd 전지, Ni/MH 전지 등과 최근의 리튬 이온 전지를 모두 포함하는 의미이다. 이차 전지 중 리튬 이온 전지는 종래의 Ni/Cd 전지, Ni/MH 전지 등에 비하여 에너지 밀도가 훨씬 높다는 장점이 있다, 또한, 리튬 이온 전지는 소형, 경량으로 제작할 수 있어서, 이동 기기의 전원으로 사용된다. 또한, 리튬 이온 전지는 전기 자동차의 전원으로 사용 범위가 확장되어 차세대 에너지 저장 매체로 주목을 받고 있다.
또한, 이차 전지는 일반적으로 복수 개의 배터리 셀들이 직렬 및/또는 병렬로 연결된 배터리 모듈을 포함하는 배터리 랙으로 이용된다. 그리고 배터리 랙은 배터리 관리 시스템에 의하여 상태 및 동작이 관리 및 제어된다.
이러한 배터리 셀의 용량을 계산하기 위해서는 통상적으로 배터리 셀의 충전 및 방전이 모두 끝난 후 Ah Counting 등의 계산식을 이용한다. 또한, 이러한 배터리 셀을 출하하는 경우 미리 배터리 셀을 300 사이클까지 충방전시켜 용량 퇴화율을 점검한 후에 출하가 이루어진다. 그러나, 배터리 셀을 300 사이클까지 충방전시키는 것은 시간과 비용이 많이 소모되는 문제가 있다.
본 문서에 개시된 실시예들은 배터리 셀의 충전 및 방전 중에 실시간으로 측정된 상태 데이터를 통계적으로 분석함으로써 배터리 셀의 용량을 조기에 예측할 수 있는 배터리 관리 장치 및 방법을 제공하는 것을 일 목적으로 한다.
본 문서에 개시된 실시예들의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 관리 장치는 배터리 셀의 전압에 대한 용량의 미분치를 산출하는 산출부, 상기 미분치에 대한 통계 분석을 수행하는 분석부 및 상기 통계 분석에 기초하여 상기 배터리 셀의 용량을 판정하는 판정부를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 분석부는 상기 배터리 셀의 충방전 사이클간 상기 미분치의 편차 중 가장 큰 값을 대표값으로 선정하고, 상기 대표값에 대해 통계 분석을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 분석부는 상기 대표값에 대한 근사식을 산출하고, 상기 근사식의 계수에 대해 통계 분석을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 근사식의 계수에 대해 K-means 클러스터링을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 판정부는 상기 배터리 셀이 복수의 클러스터 중 미리 결정된 클러스터에 속하는 경우 상기 배터리 셀의 용량이 정상인 것으로 판정할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 미리 결정된 클러스터는 상기 대표값에 대한 근사식의 기울기가 기준치 미만인 배터리 셀을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 복수의 클러스터에 관한 정보를 저장하는 저장부를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 판정부는 상기 배터리 셀이 상기 미리 결정된 클러스터에 속하지 않는 경우에는 기설정된 사이클 수까지 상기 배터리 셀의 충방전을 수행한 후에 상기 배터리 셀의 용량을 판정할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 근사식은 1차 또는 2차 다항식일 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 관리 방법은 배터리 셀의 전압에 대한 용량의 미분치를 산출하는 단계, 상기 미분치에 대한 통계 분석을 수행하는 단계 및 상기 통계 분석에 기초하여 상기 배터리 셀의 용량을 판정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 배터리 셀의 충방전 사이클간 상기 미분치의 편차 중 가장 큰 값을 대표값으로 선정하는 단계를 더 포함하고, 상기 통계 분석을 수행하는 단계는 상기 대표값에 대해 통계 분석을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 대표값에 대한 근사식을 산출하는 단계를 더 포함하고, 상기 통계 분석을 수행하는 단계는 상기 근사식의 계수에 대해 통계 분석을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 근사식의 계수에 대해 K-means 클러스터링을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 배터리 셀의 용량을 판정하는 단계는 상기 배터리 셀이 복수의 클러스터 중 미리 결정된 클러스터에 속하는 경우 상기 배터리 셀의 용량이 정상인 것으로 판정할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치 및 방법은, 배터리 셀의 충전 및 방전 중에 실시간으로 측정된 상태 데이터를 통계적으로 분석함으로써 배터리 셀의 용량을 조기에 예측할 수 있다.
도 1은 일반적인 배터리 랙의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 관리 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 셀의 대표값 선정 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따라 배터리 셀의 대표값에 대해 산출된 근사식의 그래프를 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 5는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따라 산출된 배터리 셀의 대표값에 대한 근사식의 계수에 대해 K-means 클러스터링을 수행하는 것을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따라 K-means 클러스터링을 통해 분류된 각 클러스터에 속한 배터리 셀들의 SOH와 대표값을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 7은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 셀의 대표값에 대한 그래프를 클러스터별로 분류하여 나타내는 도면이다.
도 8은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따라 산출된 각 클러스터에 속한 배터리 셀들에 대한 용량 퇴화도를 사이클에 따라 나타내는 도면이다.
도 9는 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 관리 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 10은 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 관리 방법을 실행하는 컴퓨팅 시스템을 보여주는 블록도이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 대해 상세히 설명하고자 한다. 본 문서에서 도면상의 동일한 구성 요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
본 문서에 개시되어 있는 다양한 실시 예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 실시 예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들은 여러 가지 형태로 실시될 수 있으며 본 문서에 설명된 실시 예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.
다양한 실시 예에서 사용된 "제1", "제2", "첫째", 또는 "둘째" 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 해당 구성 요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 본 문서에 개시된 실시예의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성 요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시 예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.
기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 문서에 개시된 실시예들의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의된 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미를 가지는 것으로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 문서에 개시된 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
도 1은 일반적인 배터리 랙의 구성을 나타내는 블록도이다.
구체적으로, 도 1은 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 랙(10)과 상위 시스템에 포함되어 있는 상위 제어기(20)를 포함하는 배터리 제어 시스템(1)을 개략적으로 보여준다.
도 1에 도시된 바와 같이, 배터리 랙(10)은 복수의 배터리 모듈(12), 센서(14), 스위칭부(16) 및 배터리 관리 시스템(100)을 포함할 수 있다. 이 때, 배터리 랙(10)에는 배터리 모듈(12), 센서(14), 스위칭부(16) 및 배터리 관리 시스템(100)이 복수 개 구비될 수 있다.
복수의 배터리 모듈(12)은 충방전 가능한 적어도 하나의 배터리 셀들을 포함할 수 있다.
센서(14)는 배터리 랙(10)에 흐르는 전류를 검출할 수 있다. 이 때, 검출 신호는 배터리 관리 시스템(100)으로 전달될 수 있다.
스위칭부(16)는 배터리 모듈(12)의 (+) 단자 측 또는 (-) 단자 측에 직렬로 연결되어 배터리 모듈(12)의 충방전 전류 흐름을 제어할 수 있다. 예를 들면, 스위칭부(16)는 배터리 랙(10)의 사양에 따라서 적어도 하나의 릴레이, 마그네틱 접촉기 등이 이용될 수 있다.
배터리 관리 시스템(100)은 배터리 랙(10)의 전압, 전류, 온도 등을 모니터링하여, 과충전 및 과방전 등을 방지하도록 제어 관리할 수 있으며, 예를 들면, RBMS를 포함할 수 있다.
배터리 관리 시스템(100)은 상술한 각종 파라미터를 측정한 값을 입력받는 인터페이스로서, 복수의 단자와, 이들 단자와 연결되어 입력받은 값들의 처리를 수행하는 회로 등을 포함할 수 있다. 또한, 배터리 관리 시스템(100)은, 스위칭부(16) 예를 들어, 릴레이 또는 접촉기 등의 ON/OFF를 제어할 수도 있으며, 배터리 모듈(12)에 연결되어 배터리 모듈(12) 각각의 상태를 감시할 수 있다.
한편, 본 문서에 개시된 배터리 관리 시스템(100)에서는 이하에서 후술하는 바와 같이 별도의 프로그램을 통해 측정된 배터리 셀의 전압에 대한 용량의 미분치를 산출하고, 이를 통계적으로 분석하여 배터리 셀의 용량을 예측할 수 있다.
상위 제어기(20) 배터리 모듈(12)을 제어하기 위한 제어 신호를 배터리 관리 시스템(100)에 전송할 수 있다. 이에 따라, 배터리 관리 시스템(100)은 상위 제어기(20)로부터 인가되는 제어 신호에 기초하여 동작이 제어될 수 있다. 또한, 배터리 모듈(12)은 ESS(Energy Storage System)에 포함된 구성일 수 있다. 이러한 경우, 상위 제어기(20)는 복수의 배터리 랙(10)을 포함하는 배터리 뱅크의 제어기(BBMS) 또는 복수의 뱅크를 포함하는 ESS 전체를 제어하는 ESS 제어기일 수 있을 것이다. 다만, 배터리 랙(10)은 이러한 용도에 한정되는 것은 아니다.
이와 같은 배터리 랙(10)의 구성 및 배터리 관리 시스템(100)의 구성은 공지된 구성이므로, 보다 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
도 2는 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 관리 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 관리 장치(100)는 산출부(110), 분석부(120), 판정부(130) 및 저장부(140)를 포함할 수 있다.
산출부(110)는 배터리 셀의 전압에 대한 용량의 미분치를 산출할 수 있다. 구체적으로, 산출부(110)는 배터리 셀 각각의 매 충방전 사이클(cycle)마다의 전압과 전류에 기초하여 배터리 셀의 전압에 대한 용량의 미분치인 dQ/dV를 산출할 수 있다. 또한, 산출부(110)는 배터리 셀 각각에 대해 산출된 매 충방전 사이클별 dQ/dV값을 저장부(140)에 저장할 수 있다.
분석부(120)는 산출부(110)에 의해 산출된 미분치에 대한 통계 분석을 수행할 수 있다. 구체적으로, 분석부(120)는 배터리 셀의 충방전 사이클간 미분치의 편차 중 가장 큰 값을 대표값(이하에서, nonfixV dQ/dV로 설명함)으로 선정하고, 선정된 대표값에 대해 통계 분석을 수행할 수 있다. 또한, 분석부(120)는 배터리 셀 각각에 대해 매 충방전 사이클에서 산출된 각각의 대표값들을 저장부(140)에 저장할 수 있다.
분석부(120)는 대표값에 대한 근사식을 산출하고, 근사식의 계수에 대해 통계 분석을 수행할 수 있다. 예를 들면, 대표값에 대한 근사식은 1차 또는 2차 다항식일 수 있다. 또한, 근사식은 임의의 수의 충방전 사이클 수에 대해 근사하여 산출될 수 있다. 예를 들면, 근사식은 배터리 셀 각각에 대하여, 1 내지 4 사이클까지의 데이터에 기초하여 산출되거나, 1 내지 100 사이클까지의 데이터에 기초하여 산출될 수 있다. 분석부(120)에 의해 산출되는 근사식이 2차식인 경우 대표값에 대한 개형에 보다 가깝게 근사시킬 수 있어 개형 자체에 중점을 두고 분석하는 경우에 유용할 수 있으며, 근사식이 1차식인 경우에는 대표값의 기울기가 부각되도록 근사시킬 수 있어 변화량에 보다 중점을 두고 분석할 수 있다.
또한, 분석부(120)는 산출된 근사식의 계수에 대해 K-means 클러스터링을 수행하여 기설정된 수의 클러스터로 분류할 수 있다. 이 때, 각 클러스터는 배터리 셀의 대표값의 기울기에 기초하여 분류될 수 있다. 이에 관해서는 도 5를 참조하여 후술한다.
판정부(130)는 통계 분석에 기초하여 배터리 셀의 용량을 판정할 수 있다. 구체적으로, 판정부(130)는 배터리 셀이 분석부(120)에서 산출된 복수의 클러스터 중 미리 결정된 클러스터에 속하는 경우 배터리 셀의 용량이 정상인 것으로 판정할 수 있다. 이 경우, 미리 결정된 클러스터는 대표값의 기울기가 기준치 미만인 배터리 셀을 포함할 수 있다. 한편, 판정부(130)는 배터리 셀이 미리 결정된 클러스터에 속하지 않는 경우에는 기설정된 사이클 수(예를 들면, 300 사이클)까지 배터리 셀의 충방전을 수행한 후에 배터리 셀의 용량을 판정할 수 있다.
저장부(140)는 복수의 클러스터에 관한 정보를 저장할 수 있다. 예를 들면, 저장부(140)는 분석부(120)에 의해 K-means 클러스터링을 통해 미리 산출된 클러스터에 관한 정보를 저장할 수 있다. 또한, 저장부(140)는 배터리 셀 각각에 대해 산출된 미분치와 대표값에 관한 데이터를 저장할 수 있다.
한편, 도 1에서는 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 관리 장치(100)가 저장부(140)를 포함하는 것으로 설명하였으나, 배터리 관리 장치(100)는 저장부(140) 대신 통신부(미도시)를 포함할 수 있다. 이 경우, 배터리 관리 장치(100)는 배터리 셀 각각에 대한 미분치 데이터, 대표값, 복수의 클러스터에 관한 정보 등 각종 데이터를 외부 서버에 저장해두고 통신부를 통해 송수신하는 방식으로 동작할 수 있다
이와 같이, 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 관리 장치(100)에 따르면, 배터리 셀의 충전 및 방전 중에 실시간으로 측정된 상태 데이터를 통계적으로 분석함으로써 배터리 셀의 용량을 조기에 예측할 수 있다.
도 3은 배터리 셀의 충방전 사이클간 미분치의 편차 중 가장 큰 값을 대표값으로 선정하는 것을 예시적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, x축은 배터리 셀의 전압(V)을 나타내고, y축은 배터리 셀의 전압에 대한 용량의 미분치(dQ/dV)를 나타낸다. 또한, 도 3의 각 그래프는 배터리 셀의 충방전 사이클 별로 미분치를 산출하여 나타낸 것이다.
도 3에 나타낸 것과 같이, 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 관리 장치(100)는 배터리 셀의 충방전 사이클간 미분치의 편차 중 가장 큰 값을 대표값으로 선정할 수 있다. 이처럼 산출된 대표값은 이하에서 설명하는 것과 같이 배터리 셀의 용량과의 상관성이 높으므로 배터리 셀의 충방전 사이클을 여러 차례 진행하지 않더라도 조기에 배터리 셀의 용량을 예측하기에 적합할 수 있다.
도 4는 배터리 셀의 대표값에 대해 산출된 근사식의 그래프를 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, x축은 배터리 셀의 충방전 사이클 수를 나타내고, y축은 배터리 셀의 대표값 nonfixV dQ/dV을 나타낸다. 이 때, y축의 대표값은 배터리 셀의 dQ/dV 중 충방전 사이클간 편차가 가장 큰 값일 수 있다. 도 4는 배터리 셀의 대표값의 그래프(A)와 대표값에 대한 근사식을 2차 다항식(ax2+bx+c)으로 산출하여 그래프(B)로 도시한 것이다. 도 4에 나타낸 것과 같이, 대표값은 충방전 사이클이 진행될수록 감소하여 근사식과 유사한 형태로 나타남을 알 수 있다.
도 5는 배터리 셀의 대표값에 대한 근사식의 계수에 대해 K-means 클러스터링을 수행하는 것을 나타내는 도면이다.
도 5에 나타낸 좌표 공간에서 각각의 좌표축은 대표값의 근사식의 계수인 a, b 및 c축을 나타낸다. 또한, 도 5의 각 포인트들은 배터리 셀 각각의 대표값에 대한 근사식의 계수를 나타낸다. 도 5의 예시에서는 각 배터리 셀들을 K-means 클러스터링을 통해 3개의 클러스터(Cluster 1 내지 3)로 분류하고 있다. 그러나, 본 실시예는 이에 제한되는 것은 아니며, 각 배터리 셀들의 클러스터는 임의의 수로 결정될 수 있다.
도 6은 K-means 클러스터링을 통해 분류된 각 클러스터에 속한 배터리 셀들의 SOH와 대표값을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 도 5에 나타낸 좌표 공간 상의 클러스터 1 내지 3에 대한 그래프를 나타내고 있다. 또한, 도 6의 Cluster 1 내지 3에서 연하게 표시한 그래프는 배터리 셀의 용량이 정상 범위에 속하는 경우(Pass)를 나타내고, 진하게 표시한 그래프는 배터리 셀의 용량에 이상이 있는 부분(Fail)을 나타낸다.
구체적으로, 도 6은 전술한 대표값을 K-means 클러스터링을 통해 분류한 후, 각 클러스터에 대해 용량 퇴화 테스트를 수행하여 정상 또는 비정상을 판정하여 나타낸 것이다. 이 때, 도 6에 나타낸 Cluster 1의 경우에는 242개의 배터리 셀 중 정상(Pass)이 226개, 비정상(Fail)이 16개이고, Cluster 2의 경우에는 197개의 배터리 셀 중 정상(Pass)이 154개, 비정상(Fail)이 43개를 나타내었다. 반면, Cluster 3의 경우에는 11개의 배터리 셀 모두가 정상으로 나타났다.
이처럼, K-means 클러스터링을 통해 분류한 Cluster 3의 경우에는 배터리 셀의 미분치 중 최대값을 나타내는 대표값의 기울기가 다른 클러스터에 비해 작아, 초기 대표값 대비 일정 사이클 후의 변화량이 작음을 알 수 있다. 따라서, 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 관리 장치에 의하면, 배터리 셀의 미분치에 관한 대표값에 대해 K-means 클러스터링을 수행하여 각 클러스터를 사전에 산출한 후, 배터리 셀이 특정 클러스터(예를 들면, Cluster 3)에 속하는 경우에 퇴화도가 정상 범주(Pass)인 것으로 판단함으로써, 종래와 같이 300 사이클까지 진행하지 않더라도 조기에 배터리 셀의 용량을 추정할 수 있다.
도 7은 배터리 셀의 대표값에 대한 그래프를 클러스터별로 분류하여 나타내는 도면이다.
도 7을 참조하면, x축은 배터리 셀의 충방전 사이클 수이고, y축은 배터리 셀의 미분치에 관한 대표값을 나타낸다. 도 7에서도 알 수 있는 바와 같이, Cluster 1 및 2와 비교하여 Cluster 3의 경우가 미분치에 관한 대표값의 사이클에 대한 기울기가 완만하게 나타남을 확인할 수 있다. 즉, Cluster 3에 속하는 배터리 셀의 경우, SOH와 상관성이 높은 대표값의 변화가 적으므로, 양극 용량 퇴화가 상대적으로 작게 나타날 수 있다. 따라서, 본 문서에 개시된 배터리 관리 장치를 통해 통계 분석을 수행한 결과 특정 배터리 셀이 Cluster 3에 속하는 경우 즉시 충방전 실험을 중단하고 퇴화도가 정상인 배터리 셀로 판단할 수 있다.
도 8은 각 클러스터에 속한 배터리 셀들에 대한 용량 퇴화도를 사이클에 따라 나타내는 도면이다.
도 8을 참조하면, 배터리 셀의 전압에 대한 용량의 미분치의 사이클간 최대 편차값인 대표값에 대하여, 각각 1차 다항식과 2차 다항식으로 근사시킨 후 용량 퇴화도의 정상(Pass) 또는 비정상(Fail) 여부를 나타내었다. 도 8에 나타낸 것과 같이, 배터리 셀의 충방전 사이클의 초기에는 정상/비정상 판정 결과가 확산 또는 진동하다가 사이클이 일정 수 이상 진행된 후에는 점차적으로 결과값이 수렴해감을 알 수 있다.
특히, 도 8을 참조하면, 배터리 셀의 대표값에 대하여 개형에 중점을 두어 2차 다항식으로 근사시킨 경우, 상대적으로 용량 퇴화도의 결과값이 정상과 비정상 양쪽에서 확산 또는 진동함을 알 수 있다. 반면, 배터리 셀의 대표값에 대하여 기울기를 극대화한 1차 다항식으로 근사시킨 경우에는 용량 퇴화도의 결과값이 초기 단계에서부터 수렴함을 알 수 있다. 즉, 도 8에 나타낸 것과 같이, 1차 다항식의 경우에는 Cluster 3의 경우 약 36 사이클부터 정상과 비정상이 수렴하여, 특히 비정상(Fail)인 경우가 36 사이클 이후에는 0으로 나타나게 되어 2차 다항식에 비해 안정적으로 용량 퇴화 여부를 구분할 수 있다.
이처럼, 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 관리 장치에 따르면, 배터리 셀의 대표값에 대한 통계 분석을 통해 배터리 셀의 양극 퇴화로 인한 용량의 정상 여부를 조기에 판정해낼 수 있다.
도 9는 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 관리 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 관리 방법은 먼저, 배터리 셀의 전압에 대한 용량의 미분치를 산출한다(S110). 구체적으로, 단계 S110에서는 배터리 셀 각각의 매 충방전 사이클마다의 전압과 전류에 기초하여 배터리 셀의 전압에 대한 용량의 미분치인 dQ/dV를 산출할 수 있다.
그리고, 배터리 셀의 충방전 사이클간 미분치의 편차 중 가장 큰 값을 대표값으로 선정하고(S120), 선정된 대표값에 대한 근사식을 산출한다(S130). 이 때, 근사식은 1차 또는 2차 다항식일 수 있다. 전술한 바와 같이, 근사식이 2차식인 경우 대표값에 대한 개형에 보다 근사시킬 수 있어 개형 자체에 중점을 두고 분석하는 경우에 유용할 수 있으며, 근사식이 1차식인 경우에는 대표값의 변화량에 보다 중점을 두고 분석할 수 있다.
다음으로, 단계 S130에서 산출된 근사식의 계수에 대해 K-means 클러스터링을 수행한다(S140). 따라서, 기설정된 클러스터 수에 따라 각 배터리 셀을 클러스터 별로 분류할 수 있다. 또한, 배터리 셀이 미리 결정된 클러스터에 포함되는지 여부를 판단한다(S150).
만약, 배터리 셀이 미리 결정된 클러스터에 포함되는 경우(YES), 해당 배터리 셀의 용량이 정상인 것으로 판정한다(S160). 이 경우, 미리 결정된 클러스터는 대표값에 대한 근사식의 기울기가 기준치 미만인 배터리 셀을 포함할 수 있다. 예를 들어, 미리 결정된 클러스터는 전술한 Cluster 3에 해당할 수 있다. 반면, 배터리 셀이 미리 결정된 클러스터에 포함되지 않는 경우(NO), 기설정된 사이클 수(예를 들면, 300 사이클)까지 배터리 셀의 충방전을 수행한 후에 배터리 셀의 용량을 판정한다(S170).
이와 같이, 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 관리 방법에 따르면, 배터리 셀의 충전 및 방전 중에 실시간으로 측정된 상태 데이터를 통계적으로 분석함으로써 배터리 셀의 용량을 조기에 예측할 수 있다.
도 10은 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 관리 방법을 실행하는 컴퓨팅 시스템을 보여주는 블록도이다.
도 10을 참조하면, 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 시스템(30)은 MCU(32), 메모리(34), 입출력 I/F(36) 및 통신 I/F(38)를 포함할 수 있다.
MCU(32)는 메모리(34)에 저장되어 있는 각종 프로그램(예를 들면, 미분치 산출 프로그램, 용량 예측 프로그램 등)을 실행시키고, 이러한 프로그램들을 통해 배터리 셀의 전압, 전류, 용량 등을 포함한 각종 데이터를 처리하며, 전술한 도 2에 나타낸 배터리 관리 장치의 기능들을 수행하도록 하는 프로세서일 수 있다.
메모리(34)는 배터리 셀의 미분치 산출과 용량 예측에 관한 각종 프로그램을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(34)는 배터리 셀 각각의 전압, 전류, 미분치, 대표값 데이터 등 각종 데이터를 저장할 수 있다.
이러한 메모리(34)는 필요에 따라서 복수 개 마련될 수도 있을 것이다. 메모리(34)는 휘발성 메모리일 수도 있으며 비휘발성 메모리일 수 있다. 휘발성 메모리로서의 메모리(34)는 RAM, DRAM, SRAM 등이 사용될 수 있다. 비휘발성 메모리로서의 메모리(34)는 ROM, PROM, EAROM, EPROM, EEPROM, 플래시 메모리 등이 사용될 수 있다. 상기 열거한 메모리(34)들의 예를 단지 예시일 뿐이며 이들 예로 한정되는 것은 아니다.
입출력 I/F(36)는, 키보드, 마우스, 터치 패널 등의 입력 장치(미도시)와 디스플레이(미도시) 등의 출력 장치와 MCU(32) 사이를 연결하여 데이터를 송수신할 수 있도록 하는 인터페이스를 제공할 수 있다.
통신 I/F(340)는 서버와 각종 데이터를 송수신할 수 있는 구성으로서, 유선 또는 무선 통신을 지원할 수 있는 각종 장치일 수 있다. 예를 들면, 통신 I/F(38)를 통해 별도로 마련된 외부 서버로부터 배터리 셀의 미분치 및 대표값 산출이나 용량 예측을 위한 프로그램이나 각종 데이터 등을 송수신할 수 있다.
이와 같이, 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 컴퓨터 프로그램은 메모리(34)에 기록되고, MCU(32)에 의해 처리됨으로써, 예를 들면 도 2에서 도시한 각 기능들을 수행하는 모듈로서 구현될 수도 있다.
이상에서, 본 문서에 개시된 실시 예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 문서에 개시된 실시예들이 반드시 이러한 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 문서에 개시된 실시예들의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다.
또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재할 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 문서에 개시된 실시예들이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 문서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 문서에 개시된 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 문서에 개시된 실시예들이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 문서에 개시된 실시예들의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 문서에 개시된 실시 예들은 본 문서에 개시된 실시예들의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 문서에 개시된 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 문서에 개시되 기술사상의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 문서의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
1: 배터리 제어 시스템 10: 배터리 랙
12: 복수의 배터리 모듈 12: 센서
16: 스위칭부 20: 상위 제어기
30: 배터리 관리 장치 32: MCU
34: 메모리 36: 입출력 I/F
38: 통신 I/F 100: 배터리 관리 장치(BMS)
110: 산출부 120: 분석부
130: 판정부 140: 저장부

Claims (14)

  1. 배터리 셀의 전압에 대한 용량의 미분치를 산출하는 산출부;
    상기 미분치에 대한 통계 분석을 수행하는 분석부; 및
    상기 통계 분석에 기초하여 상기 배터리 셀의 용량을 판정하는 판정부를 포함하는 배터리 관리 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 분석부는 상기 배터리 셀의 충방전 사이클간 상기 미분치의 편차 중 가장 큰 값을 대표값으로 선정하고, 상기 대표값에 대해 통계 분석을 수행하는 배터리 관리 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 분석부는 상기 대표값에 대한 근사식을 산출하고, 상기 근사식의 계수에 대해 통계 분석을 수행하는 배터리 관리 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 분석부는 상기 근사식의 계수에 대해 K-means 클러스터링을 수행하는 배터리 관리 장치.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 판정부는 상기 배터리 셀이 복수의 클러스터 중 미리 결정된 클러스터에 속하는 경우 상기 배터리 셀의 용량이 정상인 것으로 판정하는 배터리 관리 장치.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 미리 결정된 클러스터는 상기 대표값에 대한 근사식의 기울기가 기준치 미만인 배터리 셀을 포함하는 배터리 관리 장치.
  7. 청구항 5에 있어서,
    상기 복수의 클러스터에 관한 정보를 저장하는 저장부를 더 포함하는 배터리 관리 장치.
  8. 청구항 5에 있어서,
    상기 판정부는 상기 배터리 셀이 상기 미리 결정된 클러스터에 속하지 않는 경우에는 기설정된 사이클 수까지 상기 배터리 셀의 충방전을 수행한 후에 상기 배터리 셀의 용량을 판정하는 배터리 관리 장치.
  9. 청구항 3에 있어서,
    상기 근사식은 1차 또는 2차 다항식인 배터리 관리 장치.
  10. 배터리 셀의 전압에 대한 용량의 미분치를 산출하는 단계;
    상기 미분치에 대한 통계 분석을 수행하는 단계; 및
    상기 통계 분석에 기초하여 상기 배터리 셀의 용량을 판정하는 단계를 포함하는 배터리 관리 방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 배터리 셀의 충방전 사이클간 상기 미분치의 편차 중 가장 큰 값을 대표값으로 선정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 통계 분석을 수행하는 단계는 상기 대표값에 대해 통계 분석을 수행하는 배터리 관리 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 대표값에 대한 근사식을 산출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 통계 분석을 수행하는 단계는 상기 근사식의 계수에 대해 통계 분석을 수행하는 배터리 관리 방법.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 근사식의 계수에 대해 K-means 클러스터링을 수행하는 단계를 더 포함하는 배터리 관리 방법.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 배터리 셀의 용량을 판정하는 단계는 상기 배터리 셀이 복수의 클러스터 중 미리 결정된 클러스터에 속하는 경우 상기 배터리 셀의 용량이 정상인 것으로 판정하는 배터리 관리 방법.
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