KR20220100471A - 배터리 관리 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 관리 장치는 배터리 셀의 전압 및 전류를 측정하는 측정부, 상기 배터리 셀의 전류에 기초하여 상기 배터리 셀의 동작 구간을 판단하고, 상기 배터리 셀의 전압을 정규화 연산하여 상기 배터리 셀 각각에 대한 비교값을 산출하는 산출부 및 상기 배터리 셀의 비교값들을 기준값과 비교하여 상기 배터리 셀의 상태를 진단하는 진단부를 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 팩으로 이용된다. 그리고 배터리 팩은 배터리 관리 시스템에 의하여 상태 및 동작이 관리 및 제어된다.
이러한 리튬 이온 배터리의 경우, 배터리 셀의 충방전 상태에 따라 불안정한 거동이 나타나기도 한다. 이러한 배터리 셀의 충방전시 발생하는 불안정 거동은 조기에 진단하지 않으면 화재 등 사고가 발생할 수 있다. 그러나, 종래에는 이러한 이상을 분류하기 위한 명확한 기준이 없었다. 이처럼, 배터리 셀의 이상 거동을 진단하고, 각 이상 거동에 대한 유형을 분류하는 것은 중요한 과제이다.
본 문서에 개시된 실시예들은 배터리 셀의 불안정 거동을 조기에 진단하고 불안정 거동의 유형을 분류함으로써, 배터리 셀의 고장을 조기에 예측하여 사고를 방지할 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 전압 및 전류를 측정하는 측정부, 상기 배터리 셀의 전류에 기초하여 상기 배터리 셀의 동작 구간을 판단하고, 상기 배터리 셀의 전압을 정규화 연산하여 상기 배터리 셀 각각에 대한 비교값을 산출하는 산출부 및 상기 배터리 셀의 비교값들을 기준값과 비교하여 상기 배터리 셀의 상태를 진단하는 진단부를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 배터리 셀의 비교값은 상기 배터리 셀 각각에 대해 미리 설정된 제1 구간별 전압의 평균 출력값을 정규화한 값인 제1 데이터, 상기 제1 데이터의 변화량인 제2 데이터 및 상기 제2 데이터를 정규화한 값인 제3 데이터를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 진단부는 상기 제1 내지 제3 데이터를 제1 내지 제3 기준치와 각각 비교함으로써 상기 배터리 셀의 상태를 진단할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 배터리 셀의 비교값은 상기 배터리 셀 각각에 대해 미리 설정된 구간별 전압 변화량에 대한 평균 출력값을 정규화한 값인 제4 데이터, 상기 제4 데이터의 변화량인 제5 데이터 및 상기 제5 데이터의 평균을 정규화한 값인 제6 데이터를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 진단부는 상기 제4 내지 제6 데이터를 제4 내지 제6 기준치와 각각 비교함으로써 상기 배터리 셀의 상태를 진단할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 배터리 셀의 상태는 상기 배터리 셀의 충전, 방전 및 휴지 구간에서의 전압 상승 및 하강과, 장시간 안정화(relaxation)를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 산출부는 상기 배터리 셀의 전압에 대한 정규화 연산을 수행하는 구간의 크기가 기준치 미만인 경우에 대하여 상기 비교값을 산출할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 산출부는 상기 배터리 셀의 전압에 대한 정규화 연산을 수행하는 구간의 크기가 기준치 이상이면 상기 구간의 크기를 변경하여 비교값을 재산출할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 산출부는 상기 배터리 셀의 전류에 기초하여 상기 배터리 셀의 동작 구간이 충전, 방전 또는 휴지 구간 중 어느 하나의 구간에 포함되는지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 배터리 셀은 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 통해 사전에 이상으로 진단된 배터리 셀을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 배터리 셀의 이상의 유형은 리튬 석출, 내부 단락 및 배터리 탭 단선을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 진단부는 상기 배터리 셀의 전압 거동이 충전 전압 하강, 충전 후 휴지 전압 하강, 방전 전압 상승, 방전 후 휴지 전압 상승 중 적어도 하나인 경우, 리튬 석출로 분류할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 진단부는 상기 배터리 셀의 전압 거동이 충전 및 방전 전압 하강, 충전 및 방전 후 휴지 전압 하강 중 적어도 하나인 경우, 내부 단락으로 분류할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 진단부는 상기 배터리 셀의 전압 거동이 방전 전압 하강, 충전 및 방전 전압 상승 중 적어도 하나인 경우, 배터리 탭 단선으로 분류할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 관리 방법은 배터리 셀의 전압 및 전류를 측정하는 단계, 상기 배터리 셀의 전류에 기초하여 상기 배터리 셀의 동작 구간을 판단하는 단계, 상기 배터리 셀의 전압을 정규화 연산하여 상기 배터리 셀 각각에 대한 비교값을 산출하는 단계 및 상기 배터리 셀의 비교값들을 기준값과 비교하여 상기 배터리 셀의 상태를 진단하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 배터리 셀의 비교값은 상기 배터리 셀 각각에 대해 미리 설정된 제1 구간별 전압의 평균 출력값을 정규화한 값인 제1 데이터, 상기 제1 데이터의 변화량인 제2 데이터 및 상기 제2 데이터를 정규화한 값인 제3 데이터를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 배터리 셀의 상태를 진단하는 단계는 상기 제1 내지 제3 데이터를 제1 내지 제3 기준치와 각각 비교함으로써 상기 배터리 셀의 상태를 진단할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 배터리 셀의 비교값은 상기 배터리 셀 각각에 대해 미리 설정된 구간별 전압 변화량에 대한 평균 출력값을 정규화한 값인 제4 데이터, 상기 제4 데이터의 변화량인 제5 데이터 및 상기 제5 데이터의 평균을 정규화한 값인 제6 데이터를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따라, 상기 진단부는 상기 제4 내지 제6 데이터를 제4 내지 제6 기준치와 각각 비교함으로써 상기 배터리 셀의 상태를 진단할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치 및 방법은 배터리 셀의 불안정 거동을 조기에 진단하고 불안정 거동의 유형을 분류함으로써, 배터리 셀의 고장을 조기에 예측하여 사고를 방지할 수 있다.
도 1은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치를 포함하는 배터리 제어 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치에 의해 분류 가능한 유형을 나타내는 진단 분류표를 나타낸다.
도 5는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 6은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법에 따라 산출된 배터리 셀의 방전 전위 상승시 그래프들을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법에 따라 산출된 배터리 셀의 충전 전위 하강시 그래프들을 나타내는 도면이다.
도 8은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 9는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법에 따라 산출된 배터리 셀의 방전 전위 하강시 그래프들을 나타내는 도면이다.
도 10은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법에 따라 산출된 배터리 셀의 충전 전위 하강시 그래프들을 나타내는 도면이다.
도 11은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치에 의해 분류된 이상 유형들을 나타내는 그래프이다.
도 12는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법을 실행하는 컴퓨팅 시스템을 나타내는 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 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치를 포함하는 배터리 제어 시스템을 나타내는 도면이다.
구체적으로, 도 1은 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 팩(10)과 상위 시스템에 포함되어 있는 상위 제어기(20)를 포함하는 배터리 제어 시스템(1)을 개략적으로 보여준다.
도 1에 도시된 바와 같이, 배터리 팩(10)은 복수의 배터리 모듈(12), 센서(14), 스위칭부(16) 및 배터리 관리 시스템(100)을 포함할 수 있다. 이 때, 배터리 팩(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 각각이 충방전 가능한 적어도 하나의 배터리 셀들을 포함할 수 있다. 이 때, 복수의 배터리 모듈(12)은 직렬 또는 병렬로 연결되어 있을 수 있다.
센서(14)는 배터리 팩(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 팩(10)의 사양에 따라서 적어도 하나의 릴레이, 마그네틱 접촉기 등이 이용될 수 있다.
배터리 관리 시스템(100)은 배터리 팩(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 대해 통계적 분석(예를 들면, 정규화 연산 등)을 통해 비교값들을 산출하고, 이를 분석하여 배터리 셀의 상태를 진단할 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 팩(10)을 포함하는 배터리 뱅크의 제어기(BBMS) 또는 복수의 뱅크를 포함하는 ESS 전체를 제어하는 ESS 제어기일 수 있을 것이다. 다만, 배터리 팩(10)은 이러한 용도에 한정되는 것은 아니다.
이와 같은 배터리 팩(10)의 구성 및 배터리 관리 시스템(100)의 구성은 공지된 구성이므로, 보다 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
도 2는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 문서에 개시된 배터리 관리 장치(100)는 측정부(110), 산출부(120), 진단부(130) 및 저장부(140)를 포함할 수 있다.
측정부(110)는 배터리 셀의 전압 및 전류를 측정할 수 있다. 이 경우, 측정부(110)는 일정 주기로 배터리 셀의 전압 및 전류를 측정할 수 있다. 측정부(110)는 측정된 전압값 및 전류값을 저장부(140)에 저장할 수 있다.
산출부(120)는 배터리 셀의 전류에 기초하여 배터리 셀의 동작 구간을 판단하고, 배터리 셀의 전압을 정규화 연산하여 배터리 셀 각각에 대한 비교값을 산출할 수 있다. 이 경우, 배터리 셀은 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 통해 사전에 이상으로 진단된 배터리 셀을 포함할 수 있다.
구체적으로, 산출부(120)는 배터리 셀의 전류에 기초하여 배터리 셀의 동작 구간이 충전, 방전 또는 휴지 구간 중 어느 하나의 구간에 포함되는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들면, 산출부(120)는 배터리 셀의 전류의 방향(+/-)에 따라 배터리 셀이 충전 또는 방전 상태인지 판단하고, 배터리 셀의 전류가 0인 경우에는 휴지 구간인 것으로 판단할 수 있다.
산출부(120)에서 산출되는 배터리 셀의 비교값은 배터리 셀 각각에 대해 미리 설정된 구간(윈도우)별 전압의 평균 출력값을 정규화한 값인 제1 데이터, 제1 데이터의 변화량인 제2 데이터 및 제2 데이터를 정규화한 값인 제3 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 산출부(120)에서 산출되는 배터리 셀의 비교값은 배터리 셀 각각에 대해 미리 설정된 구간별 전압 변화량에 대한 평균 출력값을 정규화한 값인 제4 데이터, 제4 데이터의 변화량인 제5 데이터 및 제5 데이터의 평균을 정규화한 값인 제6 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 측정부(110)에서 배터리 셀의 전압을 1800초 동안 1초 간격으로 측정한다고 가정하면, 정규화 연산을 수행하는 구간(윈도우)은 200초로 설정되어 총 9개의 구간으로 구분할 수 있다. 이 때, 미리 설정된 구간에는 200개의 전압 데이터가 포함될 수 있다. 그러나, 이에 제한되는 것은 아니며, 상술한 미리 설정된 구간은 사용자가 필요에 따라 임의로 결정할 수 있다.
또한, 산출부(120)는 배터리 셀의 전압에 대한 정규화 연산을 수행하는 구간, 즉 윈도우의 크기가 기준치 미만인 경우에 대하여 비교값을 산출할 수 있다. 이는 윈도우의 크기를 지나치게 크게 하면 산출 정확도가 떨어지기 때문이다. 따라서, 산출부(120)는 배터리 셀의 전압에 대한 정규화 연산을 수행하는 윈도우의 크기가 기준치 이상이면 구간의 크기를 변경하여 비교값을 재산출할 수 있다. 예를 들어, 윈도우 크기는 10씩 감소시켜 나갈 수 있다.
진단부(130)는 배터리 셀의 비교값들을 기준값과 비교하여 배터리 셀의 상태를 진단할 수 있다. 이 경우, 진단부(130)는 산출부(120)에 의해 산출된 제1 데이터 내지 제3 데이터를 설정된 제1 기준치 내지 제3 기준치와 각각 비교함으로써 배터리 셀의 상태를 진단할 수 있다. 또한, 진단부(130)는 제4 데이터 내지 제6 데이터를 제4 기준치 내지 제6 기준치와 각각 비교함으로써 배터리 셀의 상태를 진단할 수 있다.
또한, 진단부(130)에 의해 진단 가능한 배터리 셀의 전압 거동은 배터리 셀의 충전, 방전 및 휴지 구간에서의 전압 상승 및 하강과, 장시간 안정화(relaxation)를 포함할 수 있다. 이에 관해서는 도 9에서 자세히 후술한다. 이러한 진단부(130)를 통해 분류 가능한 배터리 셀의 이상의 유형은 리튬 석출, 내부 단락 및 배터리 탭 단선을 포함할 수 있다.
예를 들면, 진단부(130)는 배터리 셀의 전압 거동이 충전 전압 하강, 충전 후 휴지 전압 하강, 방전 전압 상승, 방전 후 휴지 전압 상승 중 적어도 하나인 경우, 리튬 석출로 분류할 수 있다. 또한, 진단부(130)는 배터리 셀의 전압 거동이 충전 및 방전 전압 하강, 충전 및 방전 후 휴지 전압 하강 중 적어도 하나인 경우, 내부 단락으로 분류할 수 있다. 그리고, 진단부(130)는 배터리 셀의 전압 거동이 방전 전압 하강, 충전 및 방전 전압 상승 중 적어도 하나인 경우, 배터리 탭 단선으로 분류할 수 있다. 그러나, 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치(100)에서 분류 가능한 이상의 유형이 이이 제한되는 것은 아니며, 그 외에도 배터리 셀의 전압 거동에 따라 다양한 이상 유형들을 분류할 수 있다.
저장부(140)는 배터리 셀의 전압, 전류 등 측정 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 저장부(140)는 산출부(120)에 의해 산출된 비교값들, 예를 들면 제1 데이터 내지 제6 데이터와 제1 기준치 내지 제6 기준치 등을 저장할 수 있다.
한편, 도 2에서는 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 셀에 대한 비교값 데이터, 기준치 등 각종 데이터를 외부 서버에 저장해두고 통신부를 통해 송수신하는 방식으로 동작할 수 있다.
이와 같이, 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치는 배터리 셀의 불안정 거동을 조기에 진단하고 불안정 거동의 유형을 분류함으로써, 배터리 셀의 고장을 조기에 예측하여 사고를 방지할 수 있다.
도 3은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 먼저 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법은 먼저 주성분 분석(PCA)을 통해 배터리 셀의 이상 여부를 진단한다(S110). 즉, 단계 S110에서는 종래의 주성분 분석 기법을 통해 배터리 셀의 이상이 있는 것으로 판정된 배터리 셀들을 추출해낸다.
그리고, 정규화 분류법(normalized classifier)을 통해 배터리 셀의 거동을 분석하여 이상 거동을 판정해낸다(S120). 이 때, 정규화 분류법은 도 2에서 설명한 것과 같이, 배터리 셀 각각에 대해 미리 설정된 구간(윈도우)별 전압의 평균 출력값을 정규화한 값인 제1 데이터, 제1 데이터의 변화량인 제2 데이터 및 제2 데이터를 정규화한 값인 제3 데이터를 산출하고, 이러한 제1 내지 제3 데이터를 기준치와 비교하여 수행될 수 있다.
만약, 단계 S120에서 제1 내지 제3 데이터 중 적어도 하나가 제1 내지 제3 기준치보다 큰 경우(즉, 정규화 분류법으로 이상 거동을 판정할 수 있는 경우)(YES), 배터리 셀의 측정 전류와 전압에 기초하여 해당 배터리 셀의 이상 유형을 진단한다(S140). 이 때, 배터리 셀의 전류값(+, -, 또는 0)과 전압(+ 또는 -)에 기초하여 배터리 셀의 이상 거동을 판정할 수 있다.
반면, 단계 S120에서 제1 내지 제3 데이터 중 적어도 하나가 제1 내지 제3 기준치보다 작은 것으로 판정되거나, 분류 자체가 이루어지지 않은 경우(NO)에는 단계 S130으로 진행한다. 또한, 단계 S130에서는 시그마 델타 함수법(sigma delta function)에 기초하여 배터리 셀의 거동을 분석하여 이상 거동을 판정한다(S130).
이 때, 시그마 델타 함수법은 도 2에서 설명한 것과 같이, 배터리 셀 각각에 대해 미리 설정된 구간별 전압 변화량에 대한 평균 출력값을 정규화한 값인 제4 데이터, 제4 데이터의 변화량인 제5 데이터 및 제5 데이터의 평균을 정규화한 값인 제6 데이터를 산출하고, 이러한 제 4 내지 제6 데이터를 기준치와 비교하여 수행될 수 있다.
만약, 단계 S130에서 제4 내지 제6 데이터 중 적어도 하나가 제4 내지 제6 기준치보다 큰 경우(즉, 시그마 델타 함수법으로 이상 거동을 판정할 수 있는 경우)(YES), 배터리 셀의 측정 전류와 전압에 기초하여 해당 배터리 셀의 이상 유형을 진단한다(S140). 이 때, 배터리 셀의 전류값(+, -, 또는 0)과 전압(+ 또는 -)에 기초하여 배터리 셀의 이상 거동을 판정할 수 있다.
반면, 단계 S130에서 제4 내지 제6 데이터 중 적어도 하나가 제4 내지 제6 기준치보다 작은 것으로 판정되거나, 분류 자체가 이루어지지 않은 경우(NO)에는 해당 배터리 셀이 정상인 것이므로, 그대로 절차를 종료한다.
도 4는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치에 의해 분류 가능한 유형을 나타내는 진단 분류표를 나타낸다.
도 4를 참조하면, 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치에 의해 분류 가능한 전압 거동은 충전 및 방전시 전위 하강, 충전 및 방전 후 휴지 전위 하강, 충전 및 방전시 전위 상승, 충전 및 방전 후 휴지 전위 상승, 및 장시간 안정화를 포함할 수 있다.
이 때, 배터리 셀의 전압 거동이, 1. 충전 전위 하강, 3. 충전 후 휴지 전위 하강, 6. 방전 전위 상승 및 8. 방전 후 휴지 전위 상승 중 하나에 속하는 경우, "리튬 석출"로 분류할 수 있다. 또한, 배터리 셀의 전압 거동이, 1. 충전 전위 하강, 2. 방전 전위 하강, 3. 충전 후 휴지 전위 하강, 4. 방전 후 휴지 전위 하강 중 하나에 속하는 경우, "내부 단락"으로 분류할 수 있다. 그리고, 배터리 셀의 전압 거동이 2. 방전 전위 하강, 5. 충전 전위 상승 및 6. 방전 전위 상승 중 하나에 속하는 경우, 배터리 탭 단선으로 분류할 수 있다. 그러나, 도 4는 단지 예시로 나타낸 것일 뿐, 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치에서 분류 가능한 이상의 유형이 이이 제한되는 것은 아니며, 그 외에도 배터리 셀의 전압 거동에 따라 다양한 이상 유형들을 분류할 수 있다.
도 5는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법의 도 3에서 설명한 정규화 분류법을 나타낸다. 이러한 정규화 분류법은 먼저, 배터리 셀의 전류 및 전압을 측정한다(S210). 이 경우, 단계 S210에서는 미리 설정된 구간(예를 들면, 1800초) 동안 일정 주기(예를 들면, 1초)로 배터리 셀의 전류와 전압을 측정할 수 있다.
그리고, 윈도우(구간)별 전압의 평균 출력(WV1)을 산출한다(S220). 이 경우, 윈도우는 비중복 윈도우(non-overlap moving window)로서, 예를 들면, 윈도우의 크기는 200초일 수 있다.
다음으로, 단계 S230에서는 제1 데이터 내지 제3 데이터 산출할 수 있다. 이 때, 제1 데이터(NV)는 단계 S220에서 산출된 윈도우별 전압의 평균 출력(WV1)을 정규화한 값일 수 있다(Normalization(WV1)). 또한, 제2 데이터(dNV)는 제1 데이터의 변화량, 예를 들면, 제1 데이터를 미분한 값일 수 있다(diff(NV)). 그리고, 제3 데이터(NV2)는 다시 제2 데이터를 정규화한 값일 수 있다(Normalization(dNV)).
그리고, 제3 데이터(NV2)를 제3 기준치와 비교한다(S240). 만약, 제3 데이터가 제3 기준치보다 큰 경우(YES), 해당 배터리 셀을 이상 배터리 셀로 판단하여 이상 유형을 분류한다(S270). 이 때, 단계 S210에서 측정된 전류와 전압에 기초하여 이상 거동을 판정한 후, 전술한 도 4의 진단 분류표에 따라 이상 유형을 분류할 수 있다.
예를 들면, 배터리 셀의 전류값이 +, - 또는 0인지에 따라 배터리 셀의 충전, 방전 또는 휴지 구간인지 여부를 판단한 후, 배터리 셀의 전압이 + 또는 - 방향으로 변화하는지 여부, 즉 배터리 셀의 전압 변화를 검출하여 배터리 셀의 전압이 상승 또는 하강하는지 여부를 판정할 수 있다.
또한, 단계 S240에서 제3 데이터가 제3 기준치보다 작은 경우(NO)에는 다시 제2 데이터(dNV)를 제2 기준치와 비교한다(S250). 만약, 제2 데이터가 제2 기준치보다 큰 경우(YES), 해당 배터리 셀을 이상 배터리 셀로 판단하여 이상 유형을 분류한다(S270). 이 때에도 마찬가지로, 단계 S210에서 측정된 전류와 전압에 기초하여 이상 거동을 판정한 후, 전술한 도 4의 진단 분류표에 따라 이상 유형을 분류할 수 있다.
다음으로, 단계 S250에서 제2 데이터가 제2 기준치보다 작은 경우(NO)에는 다시 제1 데이터(NV)를 제1 기준치와 비교한다(S250). 만약, 제1 데이터가 제1 기준치보다 큰 경우(YES), 해당 배터리 셀을 이상 배터리 셀로 판단하여 이상 유형을 분류한다(S270). 이 때에도 마찬가지로, 단계 S210에서 측정된 전류와 전압에 기초하여 이상 거동을 판정한 후, 전술한 도 4의 진단 분류표에 따라 이상 유형을 분류할 수 있다.
또한, 단계 S240 내지 S260에서는 제3 데이터부터 제1 데이터까지 순차적으로 제3 내지 제1 기준치와 비교함으로써 진단을 수행하였으나, 본 문서에 개시된 배터리 관리 방법이 이에 제한되는 것은 아니며, 제1 내지 제3 데이터의 분석 순서는 바뀔 수 있다. 예를 들면, 단계 S240 내지 S260에서의 제1 내지 제3 기준치는 사용자에 의해 임의로 설정되거나, 배터리 관리 장치에서 산출된 값일 수 있다.
도 6은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법에 따라 산출된 배터리 셀의 방전 전위 상승시 그래프들을 나타내는 도면이다.
이 때, 도 6의 (a) 그래프의 가로축은 시간(초)을 나타내고, 세로축은 배터리 셀의 전압(V)을 나타낸다. 그리고, 도 6의 (b) 내지 (d) 그래프의 가로축은 윈도우 번호(n)를 나타내고, 세로축은 배터리 셀의 전압에 대해 정규화한 값과 그 미분값을 나타낸다.
먼저, 도 6의 (a) 그래프를 참조하면, 방전 전위 상승이 발생한 배터리 셀의 경우 600초 이후 일정 크기만큼 전압이 상승한 개형이 나타남을 알 수 있다. 그러나, 개형 변화가 크지는 않으므로 이러한 배터리 셀의 전압 그래프만으로는 이상 거동을 판정하기가 쉽지 않다.
또한, 도 6의 (b) 그래프를 참조하면, 도 6의 (a)에 나타낸 배터리 셀의 측정 전압에 대하여 윈도우별로 평균 전압을 산출하여 정규화한 것(제1 데이터)을 나타낸다. 이 때, 도 6의 (b) 그래프에 나타낸 것과 같이, 배터리 셀의 방전 전위 상승이 발생한 배터리 셀의 경우 다른 배터리 셀에 비해 변화가 두드러지게 나타남을 알 수 있다.
그리고, 도 6의 (c) 그래프는 (b) 그래프의 값들을 미분한 값(제2 데이터)이고, (d) 그래프는 (c) 그래프를 정규화한 것(제3 데이터)을 나타낸다. 특히, 도 6의 (c) 및 (d) 그래프를 참조하면, 방전 전위 상승이 발생한 배터리 셀의 경우 8번 윈도우와 13번 윈도우 등에서 피크 형태의 개형이 나타남을 알 수 있다.
이처럼, 도 6의 (a) 내지 (d) 그래프를 참조하면, 단순하게 배터리 셀의 전압을 측정하여 나타내는 그래프와 비교하여, 이러한 배터리 셀 전압에 통계적 값들을 취한 제1 내지 제3 데이터의 경우가 방전 전위 상승이 발생한 배터리 셀의 개형 변화가 보다 두드러지게 나타남을 확인할 수 있다. 따라서, 이러한 제1 내지 제3 데이터에 관한 (b) 내지 (d) 그래프를 기준치와 비교함으로써 배터리 셀의 이상 여부를 보다 용이하고 정확하게 검출해낼 수 있다.
도 7은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법에 따라 산출된 배터리 셀의 충전 전위 하강시 그래프들을 나타내는 도면이다.
이 때, 도 7의 (a) 그래프의 가로축은 시간(초)을 나타내고, 세로축은 배터리 셀의 전압(V)을 나타낸다. 그리고, 도 7의 (b) 내지 (d) 그래프의 가로축은 윈도우 번호(n)를 나타내고, 세로축은 배터리 셀의 전압에 대해 정규화한 값과 그 미분값들을 나타낸다.
먼저, 도 7의 (a) 그래프를 참조하면, 충전 전위 하강이 발생한 배터리 셀의 경우 약 1000초 지점에서 일정 크기만큼 전압이 하강한 개형이 나타남을 알 수 있다. 그러나, 도 6과 마찬가지로 개형 변화가 크지는 않으므로 이러한 배터리 셀의 전압 그래프만으로는 이상 거동을 판정하기가 쉽지 않다.
또한, 도 7의 (b) 그래프를 참조하면, 도 7의 (a)에 나타낸 배터리 셀의 측정 전압에 대하여 윈도우별로 평균 전압을 산출하여 정규화한 것(제1 데이터)을 나타낸다. 이 때, 도 7의 (b) 그래프에 나타낸 것과 같이, 배터리 셀의 충전 전위 하강이 발생한 배터리 셀의 경우 다른 배터리 셀에 비해 변화가 두드러지게 나타남을 알 수 있다.
그리고, 도 7의 (c) 그래프는 (b) 그래프의 값들을 미분한 값(제2 데이터)이고, (d) 그래프는 (c) 그래프를 정규화한 것(제3 데이터)을 나타낸다. 특히, 도 6의 (c) 및 (d) 그래프를 참조하면, 충전 전위 하강이 발생한 배터리 셀의 경우 다수의 윈도우에서 피크 형태의 개형들이 나타남을 알 수 있다.
이처럼, 도 7의 (a) 내지 (d) 그래프를 참조하면, 단순하게 배터리 셀의 전압을 측정하여 나타내는 그래프와 비교하여, 이러한 배터리 셀 전압에 통계적 값들을 취한 제1 내지 제3 데이터의 경우가 충전 전위 하강이 발생한 배터리 셀의 개형 변화가 보다 두드러지게 나타남을 확인할 수 있다. 따라서, 이러한 제1 내지 제3 데이터에 관한 (b) 내지 (d) 그래프를 기준치와 비교함으로써 배터리 이상 여부를 보다 용이하고 정확하게 검출해낼 수 있다.
도 8은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법의 도 3에서 설명한 시그마 델타 함수법을 나타낸다. 이러한 시그마 델타 함수법은 먼저, 배터리 셀의 전류 및 전압을 측정한다(S310). 이 경우, 단계 S310에서는 미리 설정된 구간(예를 들면, 1800초) 동안 일정 주기(예를 들면, 1초)로 배터리 셀의 전류와 전압을 측정할 수 있다.
그리고, 윈도우(구간)별 전압 변화량의 평균 출력(WV2)을 산출한다(S320). 이 경우, 윈도우는 비중복 윈도우(non-overlap moving window)로서, 예를 들면, 윈도우의 크기는 200초일 수 있다.
다음으로, 단계 S330에서는 제4 데이터 내지 제6 데이터 산출할 수 있다. 이 때, 제4 데이터(NV)는 단계 S320에서 산출된 윈도우별 전압 변화의 평균 출력(WV2)을 정규화한 값일 수 있다(Normalization(WV2)). 또한, 제5 데이터(dNV)는 제4 데이터의 변화량, 예를 들면, 제4 데이터를 미분한 값일 수 있다(diff(NV)). 그리고, 제6 데이터(NV2)는 다시 제5 데이터를 정규화한 값일 수 있다(Normalization(dNV)).
그리고, 제6 데이터(NV2)를 제6 기준치와 비교한다(S240). 만약, 제6 데이터가 제6 기준치보다 큰 경우(YES), 해당 배터리 셀을 이상 배터리 셀로 판단하여 이상 유형을 분류한다(S370). 이 때, 단계 S310에서 측정된 전류와 전압에 기초하여 이상 거동을 판정한 후, 전술한 도 4의 진단 분류표에 따라 이상 유형을 분류할 수 있다.
예를 들면, 배터리 셀의 전류값이 +, - 또는 0인지에 따라 배터리 셀의 충전, 방전 또는 휴지 구간인지 여부를 판단한 후, 배터리 셀의 전압이 + 또는 - 방향으로 변화하는지 여부, 즉 배터리 셀의 전압 변화를 검출하여 배터리 셀의 전압이 상승 또는 하강하는지 여부를 판정할 수 있다.
또한, 단계 S440에서 제6 데이터가 제6 기준치보다 작은 경우(NO)에는 다시 제5 데이터(dNV)를 제5 기준치와 비교한다(S350). 만약, 제5 데이터가 제5 기준치보다 큰 경우(YES), 해당 배터리 셀을 이상 배터리 셀로 판단하여 이상 유형을 분류한다(S370). 이 때에도 마찬가지로, 단계 S310에서 측정된 전류와 전압에 기초하여 이상 거동을 판정한 후, 전술한 도 4의 진단 분류표에 따라 이상 유형을 분류할 수 있다.
다음으로, 단계 S350에서 제5 데이터가 제5 기준치보다 작은 경우(NO)에는 다시 제4 데이터(NV)를 제4 기준치와 비교한다(S350). 만약, 제4 데이터가 제4 기준치보다 큰 경우(YES), 해당 배터리 셀을 이상 배터리 셀로 판단하여 이상 유형을 분류한다(S370). 이 때에도 마찬가지로, 단계 S310에서 측정된 전류와 전압에 기초하여 이상 거동을 판정한 후, 전술한 도 4의 진단 분류표에 따라 이상 유형을 분류할 수 있다.
또한, 단계 S340 내지 S360에서는 제6 데이터부터 제4 데이터까지 순차적으로 제6 내지 제4 기준치와 비교함으로써 진단을 수행하였으나, 본 문서에 개시된 배터리 관리 방법이 이에 제한되는 것은 아니며, 제4 내지 제6 데이터의 분석 순서는 바뀔 수 있다. 예를 들면, 단계 S340 내지 S360에서의 제4 내지 제6 기준치는 사용자에 의해 임의로 설정되거나, 배터리 관리 장치에서 산출된 값일 수 있다.
그리고, 단계 S380에서는 단계 S340 내지 S370에 걸쳐 배터리 셀의 이상 거동이 판정되지 않은 경우에 윈도우 사이즈(WS)를 기준치(TH_WS)와 비교할 수 있다. 만약, 단계 S380에서 윈도우 사이즈가 기준치보다 크면, 단계 S320으로 돌아가면서 윈도우 사이즈를 수정할 수 있다. 예를 들어, 윈도우 사이즈는 10씩 감소시킬 수 있다. 즉, 윈도우 사이즈가 너무 크면 이상 거동 판정의 정확도가 떨어지기 때문에, 단계 S340 내지 S370까지 진행하는 동안 이상 거동 검출이 되지 않은 경우에 윈도우 사이즈를 감소시켜 이상 진단의 정확도를 향상시킬 수 있다.
도 9는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법에 따라 산출된 배터리 셀의 방전 전위 하강시 그래프들을 나타내는 도면이다.
이 때, 도 9의 (a) 그래프의 가로축은 시간(초)을 나타내고, 세로축은 배터리 셀의 전압(V)을 나타낸다. 그리고, 도 9의 (b) 및 (c) 그래프의 가로축은 윈도우 번호(n)를 나타내고, 세로축은 배터리 셀의 전압 변화에 대해 정규화한 값과 그 미분값을 나타낸다. 또한, 도 9의 (d) 그래프의 가로축은 배터리 셀의 번호(#)를 나타내고, 세로축은 (c) 그래프의 값들을 정규화한 것을 나타낸다.
먼저, 도 9의 (a) 그래프를 참조하면, 방전 전위 하강이 발생한 배터리 셀의 경우 약 1500초 이후 일정 크기만큼 전압이 하강하는 개형이 나타남을 알 수 있다. 그러나, 개형 변화가 크지는 않으므로 이러한 배터리 셀의 전압 그래프만으로는 이상 거동을 판정하기가 쉽지 않다.
또한, 도 9의 (b) 그래프를 참조하면, 도 9의 (a)에 나타낸 배터리 셀의 측정 전압에 대하여 윈도우별로 전압 변화의 평균을 산출하여 정규화한 것(제4 데이터)을 나타내고, 도 9의 (c) 그래프는 (b) 그래프의 값들을 미분한 값(제5 데이터)을 나타낸다. 이 때, 도 9의 (b) 및 (c) 그래프에 나타낸 것과 같이, 배터리 셀의 방전 전위 하강이 발생한 배터리 셀의 경우 특정 윈도우(약 12 부근)에서 전압 변화가 현저히 나타남을 알 수 있다.
그리고, 도 9의 (d) 그래프는 (c) 그래프를 정규화하여 배터리 셀들 간에 서로 비교한 것(제6 데이터)을 나타낸다. 특히, 도 9의 (d) 그래프를 참조하면, 방전 전위 하강이 발생한 배터리 셀(대략 180번 셀)의 경우 다른 배터리 셀과 비교할 때 상대적으로 값이 크게 감소하는 개형이 나타남을 알 수 있다.
이처럼, 도 9의 (a) 내지 (d) 그래프를 참조하면, 단순하게 배터리 셀의 전압을 측정하여 나타내는 그래프와 비교할 때, 배터리 셀 전압에 통계적 값들을 취한 제4 내지 제6 데이터의 경우가 방전 전위 하강이 발생한 배터리 셀의 개형 변화가 보다 두드러지게 나타남을 확인할 수 있다. 따라서, 이러한 제4 내지 제6 데이터에 관한 도 9의 (b) 내지 (d) 그래프를 기준치와 비교함으로써 배터리 셀의 이상 여부를 보다 용이하고 정확하게 검출해낼 수 있다.
도 10은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법에 따라 산출된 배터리 셀의 충전 전위 하강시 그래프들을 나타내는 도면이다.
이 때, 도 10의 (a) 그래프의 가로축은 시간(초)을 나타내고, 세로축은 배터리 셀의 전압(V)을 나타낸다. 그리고, 도 10의 (b) 및 (c) 그래프의 가로축은 윈도우 번호(n)를 나타내고, 세로축은 각각 배터리 셀의 전압 변화에 대해 정규화한 값과 그 미분값을 나타낸다. 또한, 도 10의 (d) 그래프의 가로축은 배터리 셀의 번호(#)를 나타내고, 세로축은 (c) 그래프의 값들을 정규화한 것을 나타낸다.
먼저, 도 10의 (a) 그래프를 참조하면, 충전 전위 하강이 발생한 배터리 셀의 경우 약 1000초 이후 일정 크기만큼 전압이 하강하는 개형이 나타남을 알 수 있다. 그러나, 개형 변화가 크지는 않으므로 이러한 배터리 셀의 전압 그래프만으로는 이상 거동을 판정하기가 쉽지 않다.
또한, 도 10의 (b) 그래프를 참조하면, 도 10의 (a)에 나타낸 배터리 셀의 측정 전압에 대하여 윈도우별로 전압 변화의 평균을 산출하여 정규화한 것(제4 데이터)을 나타내고, 도 10의 (c) 그래프는 (b) 그래프의 값들을 미분한 값(제5 데이터)을 나타낸다. 이 때, 도 10의 (b) 및 (c) 그래프에 나타낸 것과 같이, 배터리 셀의 충전 전위 하강이 발생한 배터리 셀의 경우 특정 윈도우(약 4-5 부근)에서 전압 변화가 현저히 나타남을 알 수 있다.
그리고, 도 10의 (d) 그래프는 (c) 그래프를 정규화하여 배터리 셀들 간에 서로 비교한 것(제6 데이터)을 나타낸다. 특히, 도 10의 (d) 그래프를 참조하면, 충전 전위 하강이 발생한 배터리 셀(대략 150번 셀)의 경우 다른 배터리 셀과 비교할 때 상대적으로 값이 크게 감소하는 개형이 나타남을 알 수 있다.
이처럼, 도 10의 (a) 내지 (d) 그래프를 참조하면, 단순하게 배터리 셀의 전압을 측정하여 나타내는 그래프와 비교할 때, 배터리 셀 전압에 통계적 값들을 취한 제4 내지 제6 데이터의 경우가 충전 전위 하강이 발생한 배터리 셀의 개형 변화가 보다 두드러지게 나타남을 확인할 수 있다. 따라서, 이러한 제4 내지 제6 데이터에 관한 도 10의 (b) 내지 (d) 그래프를 기준치와 비교함으로써 배터리 셀의 이상 여부를 보다 용이하고 정확하게 검출해낼 수 있다.
이와 같이, 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법은 배터리 셀의 불안정 거동을 조기에 진단하고 불안정 거동의 유형을 분류함으로써, 배터리 셀의 고장을 조기에 예측하여 사고를 방지할 수 있다.
도 11은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치에 의해 분류된 이상 유형들을 나타내는 그래프이다.
도 11을 참조하면, (a) 충전 전위 상승, (b) 충전 전위 하강, (c) 충전 후 휴지 전위 하강, (d) 방전 전위 상승, (e) 방전 전위 하강, (f) 방전 후 휴지 전위 상승 및 (g) 장시간 안정화의 시간에 따른 전압 개형을 나타내고 있다.
도 11에 나타낸 것과 같이, 배터리 셀의 이상 전압 거동의 경우 다른 셀과 비교하여 개형의 차이가 나타나기는 하지만, 대부분 다른 배터리 셀의 개형과 겹치는 것을 알 수 있다. 따라서, 단순하게 시간에 따른 전압 개형 자체만으로는 이상 거동을 정확하게 판단하기 어렵다.
이에 따라, 본 문서에 개시된 배터리 관리 장치에서는 전술한 것과 같이, 배터리 셀의 특정 구간(윈도우)에서의 전압과 전압 변화의 평균치에 정규화 연산과 미분을 수행함으로써 배터리 셀의 이상 거동에 따른 변화를 극대화하여 나타냄으로써 보다 정확하고 용이하게 배터리 셀 이상 거동을 검출하고, 이에 기초하여 이상 유형까지 분류해낼 수 있다.
도 12는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법을 실행하는 컴퓨팅 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 12를 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, 정규화 연산 프로그램, 미분치 산출 프로그램, 이상 거동 진단 및 이상 유형 분류 프로그램 등)을 실행시키고, 이러한 프로그램들을 통해 배터리 셀의 전압, 전류 등을 포함한 각종 데이터를 처리하며, 전술한 도 2에 나타낸 배터리 관리 장치의 기능들을 수행하도록 하는 프로세서일 수 있다.
메모리(34)는 배터리 셀의 정규화 연산과 이상 거동 및 유형 분류에 관한 각종 프로그램을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(34)는 배터리 셀 각각의 전압, 전류값과 이들의 정규화 연산 및 미분 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 정규화 연산이나 이상 거동 및 유형 분류를 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 팩
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: 측정부 120: 산출부
130: 진단부 140: 저장부

Claims (19)

  1. 배터리 셀의 전압 및 전류를 측정하는 측정부;
    상기 배터리 셀의 전류에 기초하여 상기 배터리 셀의 동작 구간을 판단하고, 상기 배터리 셀의 전압을 정규화 연산하여 상기 배터리 셀 각각에 대한 비교값을 산출하는 산출부; 및
    상기 배터리 셀의 비교값들을 기준값과 비교하여 상기 배터리 셀의 상태를 진단하는 진단부를 포함하는 배터리 관리 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 배터리 셀의 비교값은 상기 배터리 셀 각각에 대해 미리 설정된 구간별 전압의 평균 출력값을 정규화한 값인 제1 데이터, 상기 제1 데이터의 변화량인 제2 데이터 및 상기 제2 데이터를 정규화한 값인 제3 데이터를 포함하는 배터리 관리 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 진단부는 상기 제1 내지 제3 데이터를 제1 내지 제3 기준치와 각각 비교함으로써 상기 배터리 셀의 상태를 진단하는 배터리 관리 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 배터리 셀의 비교값은 상기 배터리 셀 각각에 대해 미리 설정된 구간별 전압 변화량에 대한 평균 출력값을 정규화한 값인 제4 데이터, 상기 제4 데이터의 변화량인 제5 데이터 및 상기 제5 데이터의 평균을 정규화한 값인 제6 데이터를 포함하는 배터리 관리 장치.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 진단부는 상기 제4 내지 제6 데이터를 제4 내지 제6 기준치와 각각 비교함으로써 상기 배터리 셀의 상태를 진단하는 배터리 관리 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 배터리 셀의 상태는 상기 배터리 셀의 충전, 방전 및 휴지 구간에서의 전압 상승 및 하강과, 장시간 안정화(relaxation)를 포함하는 배터리 관리 장치.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 산출부는 상기 배터리 셀의 전압에 대한 정규화 연산을 수행하는 구간의 크기가 기준치 미만인 경우에 대하여 상기 비교값을 산출하는 배터리 관리 장치.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 산출부는 상기 배터리 셀의 전압에 대한 정규화 연산을 수행하는 구간의 크기가 기준치 이상이면 상기 구간의 크기를 변경하여 비교값을 재산출하는 배터리 관리 장치.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 산출부는 상기 배터리 셀의 전류에 기초하여 상기 배터리 셀의 동작 구간이 충전, 방전 또는 휴지 구간 중 어느 하나의 구간에 포함되는지 여부를 판단하는 배터리 관리 장치.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 배터리 셀은 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 통해 사전에 이상으로 진단된 배터리 셀을 포함하는 배터리 관리 장치.
  11. 청구항 1에 있어서,
    상기 배터리 셀의 이상의 유형은 리튬 석출, 내부 단락 및 배터리 탭 단선을 포함하는 배터리 관리 장치.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 진단부는 상기 배터리 셀의 전압 거동이 충전 전압 하강, 충전 후 휴지 전압 하강, 방전 전압 상승, 방전 후 휴지 전압 상승 중 적어도 하나인 경우, 리튬 석출로 분류하는 배터리 관리 장치.
  13. 청구항 11에 있어서,
    상기 진단부는 상기 배터리 셀의 전압 거동이 충전 및 방전 전압 하강, 충전 및 방전 후 휴지 전압 하강 중 적어도 하나인 경우, 내부 단락으로 분류하는 배터리 관리 장치.
  14. 청구항 11에 있어서,
    상기 진단부는 상기 배터리 셀의 전압 거동이 방전 전압 하강, 충전 및 방전 전압 상승 중 적어도 하나인 경우, 배터리 탭 단선으로 분류하는 배터리 관리 장치.
  15. 배터리 셀의 전압 및 전류를 측정하는 단계;
    상기 배터리 셀의 전류에 기초하여 상기 배터리 셀의 동작 구간을 판단하는 단계;
    상기 배터리 셀의 전압을 정규화 연산하여 상기 배터리 셀 각각에 대한 비교값을 산출하는 단계; 및
    상기 배터리 셀의 비교값들을 기준값과 비교하여 상기 배터리 셀의 상태를 진단하는 단계를 포함하는 배터리 관리 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 배터리 셀의 비교값은 상기 배터리 셀 각각에 대해 미리 설정된 제1 구간별 전압의 평균 출력값을 정규화한 값인 제1 데이터, 상기 제1 데이터의 변화량인 제2 데이터 및 상기 제2 데이터를 정규화한 값인 제3 데이터를 포함하는 배터리 관리 방법.
  17. 청구항 16에 있어서,
    상기 배터리 셀의 상태를 진단하는 단계는 상기 제1 내지 제3 데이터를 제1 내지 제3 기준치와 각각 비교함으로써 상기 배터리 셀의 상태를 진단하는 배터리 관리 방법.
  18. 청구항 15에 있어서,
    상기 배터리 셀의 비교값은 상기 배터리 셀 각각에 대해 미리 설정된 구간별 전압 변화량에 대한 평균 출력값을 정규화한 값인 제4 데이터, 상기 제4 데이터의 변화량인 제5 데이터 및 상기 제5 데이터의 평균을 정규화한 값인 제6 데이터를 포함하는 배터리 관리 방법.
  19. 청구항 18에 있어서,
    상기 배터리 셀의 상태를 진단하는 단계는 상기 제4 내지 제6 데이터를 제4 내지 제6 기준치와 각각 비교함으로써 상기 배터리 셀의 상태를 진단하는 배터리 관리 방법.
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