KR20220100684A - 트랙션 배터리의 상태 값을 결정하는 방법 - Google Patents

트랙션 배터리의 상태 값을 결정하는 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 전기 자동차의 트랙션 배터리의 상태 값을 결정하는 방법으로서, 상기 상태 값은 상기 트랙션 배터리의 노화 상태, 바람직하게는 트랙션 배터리의 SoH 값을 특징짓고, 상기 트랙션 배터리는 시험 부하에 의해 로딩되고, 적어도 하나의 시점에 상기 트랙션 배터리의 각각의 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍이 획득되고, 상기 트랙션 배터리의 옴 내부 저항은 획득된 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍에 기초하여 설정되고, 상기 트랙션 배터리의 상태 값은 상기 설정된 옴 내부 저항에 기초하여 설정된다. 상기 트랙션 배터리를 특징짓는 적어도 하나의 정규화 변수가 설정되고, 상기 설정된 옴 내부 저항 및 상기 적어도 하나의 정규화 변수에 기초하여, 상기 정규화 변수의 기준 값을 기반으로 하는 정규화된 내부 저항이 설정되고, 상기 트랙션 배터리의 상태 값은 상기 정규화된 내부 저항을 기반으로 설정된다.
본 발명은 또한 전기 자동차의 트랙션 배터리의 상태 값을 결정하기 위한 진단 디바이스에 관한 것으로, 상기 진단 디바이스는 평가 유닛을 구비하며, 상기 평가 유닛은 상기 트랙션 배터리에 직접 또는 간접적으로 결합될 수 있고, 상기 방법을 수행하도록 설정된다.

Description

트랙션 배터리의 상태 값을 결정하는 방법
본 발명은 트랙션 배터리의 노화 상태, 바람직하게는 트랙션 배터리의 SoH 값을 특징짓는 전기 자동차의 트랙션 배터리의 상태 값을 결정하는 방법에 관한 것으로, 여기서 트랙션 배터리는 시험 부하에 의해 적어도 한 시점에 충전 또는 방전되고, 트랙션 배터리의 각각의 출력 전압 및 충전 또는 방전 전류 값 쌍이 획득되고, 여기서 트랙션 배터리의 옴 내부 저항은 획득된 출력 전압 및 충전 또는 방전 전류 값 쌍에 기초하여 설정되며, 트랙션 배터리의 상태 값은 설정된 옴 내부 저항에 기초하여 설정된다.
전기 자동차는 기후-손상 가스, 특히 CO2의 방출을 줄이기 위해 운송 부문에서 점점 더 많이 사용되고 있다. 이것은 승용차들뿐만 아니라 트럭들에도 적용된다. 전기 자동차들을 동작시키는데 필요한 전력의 적어도 일부는 트랙션 배터리에 임시로 저장되어 필요할 때 사용될 수 있다. 따라서 명시된 트랙션 배터리는 충전식 배터리 또는 저장 배터리이다.
명시된 전기 자동차들은 반드시 트랙션 배터리에 의해서만 운영 전력이 제공되는 전기 자동차들일 필요는 없다. 대신 "전기 자동차"라는 용어는 전기 구동이 다른 구동, 예컨대 내연 기관과 결합된 차량, 즉 하이브리드 차량으로 알려진 것도 포함한다.
또한 "전기 자동차"라는 용어는 트랙션 배터리가 외부 전원에 의해 충전되는 차량뿐만 아니라, 전기 운영 전력의 적어도 일부가 예를 들어 연료 전지 시스템에 의해 및/또는 태양 전지들에 의해 차량 내에서 생성될 수 있는 차량들도 포함한다.
"전기 자동차"라는 용어는 또한 구동 전력의 적어도 일부가 트랙션 배터리에 의해 제공되는 임의의 다른 차량, 예를 들어 e-바이크, 페델렉들 및 화물 자전거들과 같은 전기 구동 지원 자전거들, e-스쿠터들, 또는 전동식 소형 모터 스쿠터들, 및 실제로 전동식 휠체어들을 포함한다.
리튬-이온 기술을 기반으로 하는 셀들을 갖는 배터리들은 상대적으로 높은 비저장 용량, 즉 트랙션 배터리의 무게에 대한 저장 용량으로 인해 트랙션 배터리로 현재 널리 사용된다. 그러나 오랫동안 확립된 납 기술을 기반으로 하는 배터리 셀들을 갖는 트랙션 배터리들도 사용되고 있다. 본 명세서에 기술된 트랙션 배터리의 방법 및 이의 유리한 실시 형태는 어떠한 경우에도 하나의 특정 유형의 배터리 셀에 제한되지 않고, 대신 다양한 유형들의 트랙션 배터리 또는 배터리 셀에 적용될 수 있다.
예를 들어 이동 전화들 또는 다른 전기 또는 전자 디바이스들에 사용되는 것과 같은 다른 유형들의 재충전식 배터리들과 같은 전기 자동차 트랙션 배터리들은 시간에 따른 노화 및 사용으로 인한 노화에 의해, 즉 충전 및 방전 사이클들의 수에 의해 결정되는 노화 과정을 겪는다. 트랙션 배터리의 노화 과정은 무엇보다도 시간에 따라 감소하는 트랙션 배터리의 저장 용량을 초래한다.
전형적인 리튬-이온 배터리에서 원래 저장 용량의 약 80%는 주로 3 내지 4년의 서비스 수명 후에도 여전히 사용 가능하다. 6년이 지나면, 원래 저장 용량의 약 60 내지 70%만 남는다. 이와 관련하여, 용량의 상당한 감소가 일반적으로 수명 주기 동안 발생한다. 그러나 저장 용량은 실제 트랙션 배터리의 사용에 따라 크게 달라질 수 있다. 고온, 높은 충전 및/또는 방전 전류, 과방전 또는 높은 연속 부하는 특히 심각한 노화 및 관련 저장 용량의 감소를 야기한다.
도 1은 트랙션 배터리 노화 곡선의 예를 도시한다. 70Ah의 일반 저장 용량(QN)을 갖는 트랙션 배터리의 경우, 이러한 곡선은 노화 사이클들의 수의 함수로서 실제 저장 용량(Q)를 암페어-시(Ah) 단위로 나타낸다. 곡선이 기초로 하는 시험은 40℃의 트랙션 배터리 주변 온도에서 수행되었다. 충전 전류는 1C이고, 방전 전류는 노화 주기 N을 결정하기 위해 3C였다. 표시 1C 및 3C에서, 양 C는 트랙션 배터리의 공칭 저장 용량(QN)의 수치 값에 대해 함께 암페어(A) 단위의 충전 또는 방전 전류를 나타낸다.
트랙션 배터리들, 특히 리튬-이온 배터리들의 모든 노화 메커니즘들이 아직 완전히 이해된 것은 아니지만, 노화 과정이 트랙션 배터리 또는 배터리 셀의 옴 내부 저항과 어느 정도의 임피던스, 즉 AC 저항에 상당한 영향을 미친다는 것이 적어도 알려져 있다.
트랙션 배터리의 실제 저장 용량 Q는 따라서 방전 전류와 방전 시간을 지속적으로 측정하면서 완전히 충전된 트랙션 배터리를 완전히 방전하는 것뿐만 아니라, 다른 방법에 의해 측정될 수 있는데, 여기에서 트랙션 배터리의 옴 내부 저항은 적어도 한 시점에서 설정된 트랙션 배터리의 출력 전압과 충전 또는 방전 전류의 각 값 쌍에 기초하여 시험 부하를 적용하여 설정된다. 트랙션 배터리의 실제 용량(Q)와 옴 내부 저항(Ri) 사이의 상관 관계는 도 2에 예시로 도시된다. 시험 부하는 부하 저항, 즉 충전 전류를 발생시키는 에너지 싱크 또는 전류 소비의 형태는, 또는 충전 디바이스, 즉 충전 전류를 초래할 수 있는 에너지 소스 또는 전류 발생기의 형태를 취할 수 있다. 부하 전류는 따라서 방전 전류 또는 충전 전류일 수 있다.
이러한 상관 관계를 사용하여, 트랙션 배터리의 노화 상태를 특징짓는 트랙션 배터리 상태 값을 설정할 수 있다. 트랙션 배터리의 실제 저장 용량은 예를 들어, 상태 값으로 설정될 수 있다. 그러나 상태 값을 건강 값의 형태로 나타내는 것이 더 일반적이며, 여기서 "건강 값"은 보다 일반적인 용어 "SoH 값"(SoH = "건강 상태")과 동의어로 사용된다. SoH 값은 원래의 이상적인 또는 공칭 저장 용량에 대한 노화로 인해 감소되는 트랙션 배터리의 현재 저장 용량의 비율을 나타내며, 일반적으로 백분율로 표시된다.
획득한 출력 전압과 알려진 시험 부하의 적용시 충전 또는 방전 전류 값 쌍을 기반으로 위에서 언급한 바와 같이 트랙션 배터리의 옴 내부 저항을 설정하는 것은 배터리 또는 배터리 셀의 등가 회로도 또는 전기 모델을 기반으로 한다. 도 3은 전압 소스, 다양한 저항들(R1 내지 R4) 및 다양한 커패시터들(C2 내지 C4)로 구성된 배터리 셀의 구조를 특징짓는 예시적인 등가 회로도를 도시한다. 예를 들어 오로지 하나의 직렬 옴 내부 저항(R1)과 하나의 R-C 요소(R2, C2)를 갖는 다른 등가 회로도들 사용하는 것도 가능하다. 배터리 거동을 시뮬레이션하기 위한 이러한 배터리 모델 또는 등가 회로도의 유용성은 예를 들어 "Beitrag zur Bewertung des Gesundheitszustands von Traktionsbatterien in Elektrofahrzeugen"[전기 자동차들의 트랙션 배터리들의 건강 상태의 평가에 대한 기여](Phan-Lam Huynh, Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universitaet Stuttgart, ISBN 978-3-658-16561-1, 2016)에서와 같이 종래 기술에서 여러 번 입증되었다. 파라미터들, 즉, 특히 등가 모델의 저항 및 정전용량들을 설정하기 위하여, 시험 장비는 부하-유도 전류 펄스와 충전 또는 방전 전류의 결과로 전압 강하 또는 시간 프로파일을 설정하는데 사용될 수 있다.
조사를 통해, 명시된 파라미터들이 특히 배터리의 충전 상태(SoC), 건강 상태(SoH) 및 온도에 의존한다는 것이 밝혀졌다. 특히 옴 저항(R1)은 배터리 온도와 충전 상태(SoC)에 의존한다. SoC는 저장 배터리들의 현재 충전 상태를 기술하며, 일반적으로 백분율 값으로 표시되는데, 100%는 완전히 충전된 저장 배터리를 나타낸다. 100%에서 충전 상태 값을 뺀 값은 방전 깊이(DoD 또는 DOD)를 제공한다.
또한, 충전/방전 사이클들의 수의 결과 및 SoH의 결과적인 감소로서 노화가 진행됨에 따라, 증가하는 것은 특히 오믹 저항(R1)인 것으로 밝혀졌다. 저항(R2 내지 R4) 및 정전용량(C2 내지 C4)에 대해 비교적 작은 변화가 관찰된다.
저항(R2 내지 R4) 및 정전용량(C2 내지 C4)은 배터리 온도가 상승함에 따라 비교적 작은 변화를 겪는다. 반대로 옴 저항(R1)은 상승하는 온도에 따라 크게 감소한다.
또한, 옴 저항(R1)은 일반적으로 10 내지 90%, 특히 30 내지 90%의 넓은 SoC 범위에 걸쳐 사실상 일정하게 유지된다는 것이 밝혀졌다. 배터리가 90% 이상 방전될 때까지 옴 저항(R1)의 주요 상승은 관찰되지 않았다.
요약하면, 개별 셀들에 대해 수행된 조사들은 실질적으로 온도와 노화만이 등가 모델의 저항 값 및 정전용량에 상당한 영향을 미치는 반면, 셀들의 충전 상태는 옴 저항에 거의 영향을 미치지 않는다.
또한 옴 저항(R1)의 값이 배터리의 노화 상태에 대한 결론을 도출하는데 가장 적합하다는 것이 밝혀졌다. 트랙션 배터리의 저장 용량은 시간에 따라 감소하는 반면, 내부 저항은 증가하는 것으로 잘 알려져 있다. 또한, 예를 들어 고속도로 여행과 같이 장기간 연속 부하가 진행되는 동안 내부 저항이 증가하고, 전력 전달 능력이 증가하는 연속 부하로 손상된다는 것이 알려져 있다. 예를 들어, 도 10은 트랙션 배터리 방전이 계속됨에 따라 내부 저항(Ri)이 증가하는 경향을 도시하고, 여기서 시간이 지남에 따라 추가 R-C 요소들의 영향(도 3의 배터리 등가 회로도 참조)이 연장된 시간 범위에 걸쳐, 즉 장기간 부하에 걸쳐 명확하게 비선형 내부 저항 거동을 초래하며, 이는 유휴 상태에서 내부 저항(Ri)의 배수가 될 수 있다. 이전에 사용된 방법들은 일반적으로 연속 전력 성능을 평가하기 위해 이러한 총 저항을 고려하며, 도 3에 따른 등가 회로도의 직렬 내부 저항(R1)의 크기를 확인하는데 적합하지 않다.
트랙션 배터리의 상태를 결정하는 종래의 방법들은 에너지 집약적인 완전 방전 프로세스를 특징으로 한다. 여기서 결정은 오차에 영향을 미치는 파라미터들, 방전율, 초기 방전 전압, 최종 방전 전압 및 고려해야 할 온도로 인해 불확실해진다. 진단 결정의 일반적인 지속기간은 최소 3시간이다. 전류 및 전압과 같은 배터리 값들에 액세스하기 위하여, 물리적 측정 지점들에 대한 갈바닉 연결을 얻기 위해 차량 부착물들이 분해되어야 한다. 예를 들어 롤링 부하 시험 장비, 부하 시험 또는 배터리 시험 시스템과 같은 연속 방전 부하도 필요하며, 이는 시간과 노동 집약적이며, 진단의 완료 후 트랙션 배터리의 재충전을 수반하는 높은 에너지 입력을 의미한다.
임피던스 분광법은 대체 진단 방법이다. 이 방법은 교류 전압 또는 전류의 주파수의 함수로서 트랙션 배터리의 임피던스, 즉 AC 저항을 결정하는 것을 포함한다. 임피던스 분광법은 일반적으로 교류 전압을 인가함으로써 진행된다 즉, 작업 전극의 전위는 사인 곡선으로 변조되고, 이의 전류와 위상이 측정된다. 그러나 이것은 배터리에 대한 직접적인 갈바닉 액세스와 결과들의 복잡한 해석을 필요로 한다.
전기 자동차들의 기술적 조사 및/또는 평가, 특히 중고차의 상업적 평가를 위해, 환경적 영향들 또는 특정 측정 조건들과 독립적으로 트랙션 배터리의 상태를 확인하는 것이 또한 바람직하다.
본 발명에 의해 다루어지는 문제는 트랙션 배터리의 상태 값, 바람직하게는 SoH 값이 빠르고 간단하게 설정될 수 있도록 하는 방식으로 초기에 언급된 유형의 방법을 추가로 개발하는 것이다.
이러한 문제는 청구항 제 1 항의 특징들을 갖는 방법에 의해 해결된다. 이러한 방법의 유리한 실시 형태들은 종속항들에 기술되어 있다.
본 발명은 트랙션 배터리를 특징짓는 적어도 하나의 정규화 변수가 확립되고, 확립된 옴 내부 저항 및 적어도 하나의 정규화 변수에 기초하여, 정규화 변수의 기준 값에 기초한 정규화된 내부 저항이 설정되는 것을 규정하며, 여기서 트랙션 배터리의 상태 값은 정규화된 내부 저항을 기초로 설정된다. 따라서 트랙션 배터리의 옴 내부 저항은 하나 이상의 정규화 변수들로 정규화될 수 있다. 이러한 정규화 변수들은 특히 각 경우에 트랙션 배터리의 특성 또는 상태를 특징짓고, 설정된 내부 저항값에 영향을 미칠 수 있는 특정 파라미터들이다. 정규화 변수의 한 예는 트랙션 배터리의 온도이며, 아래에서 더 자세히 설명된다.
복수의 정규화 변수들이 고려된다면, 정규화된 내부 저항은 또한 복수의 반복들로 설정될 수 있으며, 후속 정규화 단계의 각 경우에, 각각의 정규화된 내부 저항은, 선행 정규화 단계에서 설정된 정규화된 내부 저항 및 후속 정규화 단계의 적어도 하나의 정규화 변수를 기초로 설정되고, 추가 정규화된 내부 저항은 설정되는 이러한 정규화 변수의 기준 값과 관련된다.
측정된 옴 내부 저항은 따라서 하나 이상의 정규화 변수들로 정규화된 내부 저항으로 변환되며, 이는 정규화로 인한 내부 저항 결정의 경계 조건들을 제거함으로써 다른 트랙션 배터리들에 대해 및 다른 조건들 하에서 수행된 내부 저항 측정들의 비교 가능성을 가능하게 한다. 정규화된 내부 저항은 최종적으로 트랙션 배터리의 상태 값, 예를 들어 SoH 값을 설정하는데 사용될 수 있으며, 여기서 수학 함수 또는 테이블, 예를 들어 룩업 테이블이 기초로 사용될 수 있다. 저항을 설정하기 위한 적어도 하나의 차동 전류(dI=I2-I1) 및 적어도 하나의 차동 전압(dU=U2-U1)을 결정하기 위해 전류(I1, I2) 및 전압(U1, U2)의 적어도 두 값의 쌍들이 이 목적을 위해 설정되는 것이 바람직하며, 여기서 내부 저항은 Ri = dU/dI로부터 초래된다.
일반적으로 내부저항을 설정하기 위하여, 시험부하에 의한 충전 또는 방전은 단계적 변화 함수에 따라 충전 전류 또는 방전 전류가 변하도록 설계된다. 또한 출력 전압 및/또는 부하 전류의 변화들의 시간적 거동을 설정하기 위하여, 시간 간격이 등거리 또는 변할 수 있는 부하의 단계적 변화 전과 후에 일시적으로 복수의 값의 쌍들을 획득하기 위한 준비가 이루어진다. 측정값 밀도는 부하 전류 범위에서 직접 증가하는 것이 바람직하다.
상태 값을 설정하기 위해 정규화된 내부 저항은 설정하는 것이 간단하다. 이러한 값은 예를 들어, 특성 함수를 사용하여 신호 처리 노력이 거의 없이 설정될 수 있다. 복수의 관련 파라미터들을 고려해야 하는 기준 성능 맵에 기초한 하나의 생각할 수 있는 대안 솔루션은 본 발명에 따른 솔루션보다 훨씬 더 복잡하다. 특히, 본 발명에 따른 정규화 방법은 상기 상태 값과 옴 내부 저항 사이의 상관관계를 설정하기 위해 특정 유형의 배터리 셀의 초기 특성화에 수반되는 노력의 상당한 감소를 가능하게 한다. 이것은, 상태, 특히 SoH와 관련하여 상이한 노화 상태를 가질 수 있는 상이한 유형의 트랙션 배터리들을 빠르고 경제적으로 평가하는 것을 가능케 한다.
트랙션 배터리의 상태는 따라서 낮은 오류 허용 오차로 분해 없이 저렴하게 몇 분 안에 매우 신속하게 설정될 수 있다. 본 발명에 따른 방법은 트랙션 배터리에 대한 낮은 에너지 부하를 특징으로 한다. 또한 진단 디바이스로 오로지 작고 저렴한 시험 장비만이 필요하다. 정규화 방법론으로 인해, 상대적으로 약간의 오류들만이 포함되며, 제조업체가 제공한 에너지 버퍼로부터 독립성이 달성된다. 트랙션 배터리 또는 전류-전압 측정을 위한 측정 지점들에 대한 직접적인 갈바닉 액세스는 필요하지 않다.
측정된 값들은 차량의 진단 인터페이스, 즉 OBD(온보드 진단) 인터페이스를 통해 간접적으로 탭핑될 수 있다. 측정된 값들은, K-Line과 같은 표준 프로토콜을 갖는 직렬 인터페이스를 사용하여 표준 커넥터를 통해, 또는 CAN 버스를 통해 탭핑될 수 있다. 이것은 일반적으로, 필요한 경우 예를 들어 스마트폰, 태블릿 또는 노트북과 같은 모바일 데이터 단말의 형태로 진단 디바이스에 대한 무선 연결을 통해, 플러그인 동글을 사용하여 달성할 수 있다.
방법의 바람직한 실시 형태에 따르면, 방전은 전기 자동차의 평가 실행 동안 진행되며, 여기서 시험 부하는 전기 자동차의 유닛, 바람직하게는 전기 자동차의 구동 모터에 의해 형성된다. 시험 부하는 예를 들어 잠시 강하게 가속한 다음 제동함으로써 충전 또는 방전 프로세스를 시작하기 위하여 연결될 수 있다. 내부 저항을 설정하기 위해 제동하는 것은 또한 생략될 수 있고, 주로 시험 운전-특정 이유로 수행된다. 이것은 트랙션 배터리에 상당한 부하를 초래한다. 예를 들어, 100m 미만, 바람직하게는 최대 50m의 거리가 이러한 평가 실행에 충분할 수 있다. 평가 실행은 선택적으로 한 번 또는 여러 번 반복될 수 있다. 예를 들어 제한되거나 초과될 수 없는 경계 조건들에 대한 각 범위들이 지정되는 방식으로, 부하 전류에 영향을 미치기에 적합한 이 평가 실행의 경계 조건들(예: 전기 자동차 유형, 일반적인 기상 조건들, 조건들, 도로 상태, 도로의 경사, 전기 자동차의 부하, 또는 구동 모터 컨트롤러의 영향)을 고려하기 위해 노력들이 여기에서 이루어질 수 있다. 대안적으로 또는 추가로, 경계 조건들은 또한 하나 이상의 추가의 특징짓는 정규화 변수들의 형태로 방법에 포함되게 함으로써 고려될 수 있다. 시험 부하의 노출 시간은 10-100ms에서 최대 10초 범위에서 매우 짧을 수 있다. 그러나 시험 부하는 1초에서 30초 심지어 2분까지 지속되지만, 특히 5분에서 15분을 필요로 할 수 있다. 부하 전류는 일반적으로 방전 전류일 수 있지만, 부과된 충전 전류일 수도 있다.
방법의 추가의 바람직한 실시 형태에 따르면, 제 1 정규화 변수는 출력 전압 및 부하 전류 값들을 획득하는 동안 트랙션 배터리의 온도이고, 제 1 정규화 변수의 기준 값은 기준 온도이다. 특정 배터리 온도에서 설정된 내부 저항은 따라서 기준 온도를 기반으로 하는 정규화된 내부 저항으로 변환될 수 있다.
제 2 정규화 변수는 바람직하게는 트랙션 배터리의 유형을 특성화하고, 제 2 정규화 변수의 기준 값은 상이한 유형들의 트랙션 배터리들을 서로 관련시키는 정규화 계수이며, 여기서 정규화 계수는 적어도 하나의 배터리 유형 파라미터에 기초하여 지정된다. 배터리 유형 파라미터는 트랙션 배터리의 셀 유형, 예를 들어 리튬-이온 또는 납 기술을 특성화하고/하거나, 또한 트랙션 배터리의 셀들의 배열 유형, 예를 들어 직렬 및/또는 병렬로 연결된 특정 수의 배터리 셀들을 나타낼 수 있다. 정규화 계수는 바람직하게는 예를 들어 새로운 조건에서 주어진 유형의 배터리들에 대한 기준 측정들에 의해 경험적으로 얻어진다. 원칙적으로, 수학적 또는 통계적 방법들, 예를 들어 보간 또는 외삽이 정규화 계수를 설정할 때 추가로 사용될 수 있다, 즉 특정 수의 병렬-연결된 행들을 갖는 배터리 및 행당 특정 수의 배터리들에 대해 설정된 배터리 유형 파라미터 또는 관련 제 2 정규화 계수는 언급된 수의 셀들이 상이한 배터리들로 변환될 수 있다. 정규화 계수는 일반적으로 무차원이다.
예를 들어 트랙션 배터리의 충전 상태(SoC)와 같은 또 다른 정규화 변수들이 또한 고려될 수 있다.
방법의 더 바람직한 실시 형태에 따르면, 상태 값은 수학적 모델 또는 테이블, 바람직하게는 룩업 테이블 또는 성능 맵을 사용하여 정규화된 내부 저항에 기초하여 설정되며, 여기서 수학적 모델 또는 테이블을 기술하는 파라미터들 또는 값들은 바람직하게는 데이터베이스로부터 검색된다. 데이터베이스는 바람직하게는 서버에 저장되며, 여기서 파라미터들 또는 값들은 무선 및/또는 유선 데이터 링크, 예를 들어 모바일 데이터 링크 또는 인터넷 연결을 통해 검색된다. 상태 값은 따라서 정규화될 수 있다 즉, 참조 값들을 사용하여 비교 가능한 변수로 변환될 수 있다.
방법의 추가적인 유리한 실시 형태는, 제 1 정규화 변수가 출력 전압 및 부하 전류 값들의 획득 동안 트랙션 배터리의 온도이고, 제 1 정규화 변수의 기준 값이 기준 온도라는 것을 규정한다. 이를 위해, 제 1 측정 단계에서 트랙션 배터리의 제 1 주변 온도 및 제 1 옴 내부 저항이 제 1 시점에서 설정되고, 제 2 측정 단계에서 미리 결정된 시간이 경과한 후, 트랙션 배터리의 제 2 주변 온도 및 제 2 옴 저항이 제 2 시점에서 설정되는 점에서, 트랙션 배터리의 온도가 설정된다. 제 1 및 제 2 옴 내부 저항의 차이와 지정된 시간을 기준으로 내부 저항의 변화 비율이 설정된다. 내부 저항의 변화의 비율을 기반으로, 주변 온도와 트랙션 배터리의 온도 사이의 차동 온도가 설정된다. 트랙션 배터리의 온도는 제 1 및/또는 제 2 주변 온도로부터 설정된 기준 주변 온도와 설정된 차동 온도를 더하여 설정된다.
위에서 이미 설명된 바와 같이, 트랙션 배터리의 옴 내부 저항은 트랙션 배터리의 온도에 상당한 정도로 의존한다. 많은 전기 자동차들에서 배터리 전압 및 충전 또는 방전 전류를 설정하기 위해 트랙션 배터리에 직접 액세스하는 것은 불가능하다. 이들 파라미터들은 예를 들어 특정 고정 또는 가변 샘플링 속도로 생성되는 값 쌍들의 형태로 차량 진단 시스템(OBD, 온보드 진단)의 인터페이스에서 전류 및 전압 값들과 같이 정기적으로 제공된다. 그러나 종종 하나 이상의 위치들에서 차량 진단 시스템에 의해 선택적으로 설정될 수 있는 배터리 온도는 제공되지 않거나 암호화된 형식으로만 제공된다. 특정 상황들 하에서 배터리 온도는 상당한 추가 시간이나 처리 노력을 통해 오로지 판독될 수 있으며, 이 경우 추가 제조업체별 요구 사항들이 간혹 고려되어야 한다.
본 방법의 위에서 언급한 실시 형태는 배터리 온도를 간접적으로 설정하는 한 가지 가능한 방법을 제공한다. 이 접근 방식은 적어도 주변 온도로부터 벗어나는 배터리 온도가, 적어도 배터리 온도가 장기간의 충전 및/또는 방전 프로세스들의 영향을 받지 않는 경우, 시간이 지남에 따라 주변 온도에 적응한다는 사실을 이용한다. 주변 온도에 대한 배터리 온도의 적응은 사용된 배터리 유형의 특성이며 특히 트랙션 배터리의 설계, 특히 트랙션 배터리에 존재하는 배터리 셀들의 수와 배열에 의존하는 "순응 구배"를 따른다. 트랙션 배터리는 내부 저항의 변화 비율, 즉 단위 시간당 저항의 차이를 가지며, 이는 배터리 온도와 주변 온도의 차이, 즉 상기 차등 온도에 의존한다. 차동 온도에 대한 내부 저항 변화 비율의 이러한 의존성은 비선형 함수로 설명된다. 내부 저항의 변화 비율의 측정을 기반으로, 측정 시의 일반적인 온도 차이를 설정하는 것이 가능하다. 트랙션 배터리의 온도는 이후 기준 주변 온도와 설정된 차동 온도로부터 계산되며, 여기서 기준 주변 온도는 예를 들어 제 1 및 제 2 주변 온도들을 평균화하여 설정될 수 있다. 주변 온도가 2개의 명시된 시점들 사이에 변경되지 않았거나 크게 변경되지 않았다고 가정하면, 기준 주변 온도는 또한 제 1 또는 제 2 주변 온도와 동일할 수 있다.
2개의 측정 단계들 사이에 상술한 미리 결정된 시간은 바람직하게는 5분 내지 15분이다. 이 기간 내에, 트랙션 배터리 온도의 충분히 큰 변화는 트랙션 배터리의 옴 내부 저항의 상응하는 변화를 초래할 것으로 예상될 수 있다.
원칙적으로 제 1 옴 내부 저항은 트랙션 배터리의 상태 값을 결정하는데 사용될 수 있다. 방법의 바람직한 실시 형태에 따르면, 트랙션 배터리의 상태 값은 제 2 옴 내부 저항에 기초하여 설정된다. 이를 위해 제 2 옴 내부 저항을 설정할 때 배터리 온도는 제 1 시점보다 주변 온도에 더 근접하게 될 것이라고 가정된다. 더 작은 차동 온도로 인해 내부 저항의 변화 비율이 또한 감소하여 측정 정확도를 향상시킨다는 사실에 따른다. 또한, 온도를 설정하기 위한 제 2 시점에서 측정된 실제 옴 내부 저항이 또한 상태값 설정을 위해 사용될 수 있으므로, 옴 내부 저항의 새로운 측정은 필요 없다.
부하 전류의 현재 프로파일은 시험 부하 적용시 변화한다. 이것은 예를 들어 전류 램프의 형태, 즉 충전 또는 방전 전류의 선형 상승 또는 하강을 취할 수 있다. 방법의 추가적인 유리한 실시 형태에 따르면, 시험 부하가 연결될 때 부하 전류의 단계적 변화가 발생하도록 시험 부하에 의해 충전 또는 방전이 진행된다. 부하 전류는 따라서 단계적인 변화 응답의 형태로 측정될 수 있다.
바람직하게, 출력 전압 및 부하 전류 값의 쌍들의 측정 시퀀스는 시험 부하의 연결로 시작하여 획득되며, 여기서 측정 시퀀스는 빠른 연속적인 시점들에서 획득된 복수의 출력 전압 및 부하 전류 값의 쌍들을 포함한다. 이러한 방식으로 출력 전압과 부하 전류의 시간 프로파일들이 설정될 수 있으므로, 내부 저항의 비-옴 성분들, 즉 임피던스들이 또한 궁극적으로 설정될 수 있다. 임피던스는 허수부, 즉 리액턴스와 실수부, 즉 옴 저항으로 구성된다. 리액턴스는 일반적으로 무시될 수 있을 정도로 작기 때문에, 임피던스는 옴 저항을 매우 정확하게 평가한다.
측정 시퀀스는 따라서 시험 부하가 연결될 때 생성되는 부하 또는 전류의 단계적 변화에 대한 단계적 변화 응답을 나타낸다. 각각의 값 쌍들이 획득되는 시간 간격들은 일정하거나(즉, 고정된 샘플링 주파수 또는 속도가 제공됨), 또한 변할 수 있으며, 여기서 시간 밀도는 바람직하게는 부하의 단계적 변화의 시간에 있다. 시간 간격들은 선택적으로 OBD에 의해 지정될 수 있고, 영향을 미치지 않을 수 있다.
전류 또는 부하의 단계적 변화가 최적으로 샘플링되는 것을 보장하기 위해, 측정 시퀀스는 제 1 값 쌍이 시험 부하를 연결하는 시간에 마지막으로 즉시 획득되는 방식으로 획득될 수 있고, 여기에서 그러나 측정 시퀀스는 바람직하게는 전류의 단계적 변화의 수 밀리초 전에 기록될 수도 있다. 따라서 "시험 부하의 연결로 시작"이라는 문구는 또한 이 경우도 포함한다.
시험 부하가 연결되기 전에 적어도 하나의 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍이 추가로 획득되는 것이 바람직하며, 이를 기반으로 개방 회로 전압(U0) 및 폐쇄 회로 전류(I0)가 설정된다. 이를 기반으로 측정 시퀀스의 각 추가 값 쌍에 대한 옴 내부 저항은 획득한 출력 전압과 개방 회로 전압(U0)의 차이와 획득한 부하 전류와 폐쇄 회로 전류(I0)의 차이의 비율로 설정될 수 있다. 측정 시퀀스의 프로파일을 모델링하는 대수 함수의 파라미터들은 이후 수학적 조정 계산에 의해 측정 시퀀스에 대해 설정될 수 있고, 여기서 대수 함수에 기초하여 옴 내부 저항은, 원하는 시점, 바람직하게는 전류의 단계 변화 시점 또는 해당 주파수에서 적어도 대략 설정된다.
개방 회로 전압(U0) 또는 폐쇄 회로 전류(I0)는, 트랙션 배터리에 기본 부하가 부가될 때 우세한 출력 전압 또는 부하 전류를 각각 의미하는 것으로 간주되며, 기본 부하는 시험 부하보다 실질적으로 더 높은 저항 저항을 갖는다.
조사를 통해, 내부 저항의 시간 프로파일이 시험 부하 연결 직후 대수 함수의 프로파일을 갖는 것으로 밝혀졌다. 대수 함수의 파라미터를 여기에 설명된 측정 시퀀스의 값 쌍들에 맞춤으로써, 옴 내부 저항은 특히 정확하게 설정될 수 있는데, 왜냐하면 실제 측정된 내부 저항은 특히 전류의 단계적 변화 시간에 대해 원하는 시점에 설정될 수 있기 때문이다. 대수 함수를 사용한 보간은, 부하 활성화 시간(t0)에 매우 가까운 시점 또는 다른 시점(ti)에서 데이터가 전혀 없거나 오로지 부정확한 데이터만이 사용 가능하다 할지라도, 내부 저항(Ri)이 이 시점에 비교적 높은 정확도로 발생할 수 있음을 의미한다.
또한 각 값 쌍을 획득하는 시점과 전류에 부과된 단계적 변화(시험 부하 연결) 시간 사이의 시간 기준이 정확하게 기록될 수 없는 경우, 보상 기능을 사용하는 것이 특히 유리하다. 시간 상관은 따라서 예를 들어 시간 이동 상수(toffset)를 도입함으로써 대수 함수의 프로파일로부터 후속적으로 확립될 수 있으며, 여기서 함수 곡선과 측정된 값들 사이의 이동 상수(toffset)의 변동에 대한 결정 계수(R2)를 최대화함으로써 단계적 변화 시간은 가능한 한 정확하게 추정될 수 있다. 이와 관련하여 결정 계수(R2)는, 측정된 값들이 내부 저항의 가정된 모델에 얼마나 잘 맞는지를 평가하기 위해, 회귀, 특히 내부 저항 거동의 회귀 함수의 적합도를 설명한다.
보상 기능의 평가는 또한 처음에 이미 설명한, 트랙션 배터리의 내부 저항이 복소수 값을 갖는다는 사실, 즉 주파수-독립적인 실수부와 주파수-의존적인 허수부를 포함하는 사실을 고려한다. 복소수 내부 저항의 실수 부분은 옴 내부 저항에 해당하며, 시험 조건들에 따라 후자는 일반적으로 직접 측정될 수 없다. 내부 저항의 허수부가 실수부보다 상당히, 즉 대략 한 자리수 정도 작더라도, 내부 저항을 설정할 때 허수부를 고려하면 정확도를 향상시킬 수 있다. 일반적으로 전체 임피던스에 대한 허수부의 영향은 무시될 수 있다.
원칙적으로 내부 저항은 단계적 변화 응답의 형태로 설정될 수 있을 뿐만 아니라, 주기적인 부하 변화에 의해서도 설정될 수 있으며, 여기서 이러한 부하 변화들의 주기 또는 주파수는 변경된다. 이 방법은 임피던스 분광법으로 알려져 있다. 이러한 임피던스 분광법의 결과는 도 13에 예시적인 트랙션 배터리에 대해 도시되어 있으며, 여기서 실수부와 허수부(Re(Z) 및 Im(Z))를 설정하는 것은 상대적으로 상당한 기술적 노력을 수반한다. 도 13은 나이퀴스트 플롯으로 알려진 것, 즉 복소수 내부 저항(Z)의 허수부(Im(Z))와 실수부(Re(Z))의 각 점이 특정 주파수에서 표시된 것을 도시한다.
트랙션 배터리에 대한 내부 저항의 시간 프로파일이 알려진 유형, 수명, 충전 상태, 온도 및 기타 파라미터들에 대해 알려진 경우, 부하 활성화 시간의 위치는 맞추어진 대수 함수의 도움으로 비교적 정확하게 결정될 수 있다. 대안적으로, 이러한 활성화 시간은 이 시점의 가정된 위치를 변경하고 결정 계수(R2)를 최대화함으로써 추정될 수 있다.
이를 위해 설명된 최소 자승법을 사용하여 배터리에 대한 측정 프로파일을 통해 Ri가 설정된다. 결과적인 내부 저항(Ri)은 시간에 의존하고, 원칙적으로 다음 공식에 따라 결정될 수 있다:
Figure pct00001
여기서 ti는 부하가 연결된 후 경과된 시간이고, Ri(ti)는 시간(ti)에 보간된 내부 저항이며, a와 b는 파라미터들이다. 이 경우 b는 1Hz의 조사 주파수 에서의 내부 저항(Ri) 또는 단계적 변화 함수 적용시 1초 후의 내부 저항에 해당한다. 계수 a는 위에서 설명한 등가 모델(도 3)에서 시간 응답에 대한 RC 요소들의 영향을 근사화한다.
위에서 언급한 의존성은 다음과 같이 정제된 형태로 기술될 수도 있다:
Figure pct00002
여기서 toffset은 실제 활성화 시간과 의심되는 활성화 시간 사이의 시간이다. 이를 위해, 최적화를 사용하여 toffset의 양호한 추정은 최대 결정 계수(R2)에 의해 이루어질 수 있고, 여기서 결정 계수(R2)는 회귀의 적합도, 즉 측정된 값이 기본 배터리 모델에 얼마나 잘 맞는지를 평가하는 역할을 한다. 이것은 추정 스위칭 시간과 실제 스위칭 시간 사이의 차이의 결정을 허용하고, 실제 스위칭 시간이 설정될 수 있게 한다. 따라서 toffset은 초기에 0으로 설정될 수 있다. 결정 계수(R2)는 곡선의 품질을 결정하는데 사용할 수 있다. toffset을 변경함으로써, 최대 R2에 대해 최적화하고, 따라서 활성화 시간을 비교적 정확하게 추정하는 것이 가능하다. 활성화 시간은 t1Sek - tOffset - 1Sek에서 이루어진다. 이것은 단계적 변화 자극에만 적용되며, 경사진 자극에만 제한적으로 사용된다.
위의 것과 유사한 방정식은 조사 주파수(f)에 대한 내부 저항(Ri)의 의존성을 대안적으로 설명할 수도 있고, 다음이 적용된다:
Figure pct00003
더 높은 신호 처리 정확도를 가능하게 하는 추가 최적화 방법이 아래에 제안된다.
더 바람직한 실시 형태에 따르면, 예상 부하 전류는 시험 부하, 바람직하게는 시험 부하의 옴 저항 및 트랙션 배터리의 출력 전압(예: 공칭 출력 전압 또는 개방 회로 출력 전압)에 의해 미리 결정되는데, 예상 부하 전류와 획득된 부하 전류 사이의 차이가 미리 결정된 허용 오차 값을 초과하는 값 쌍들은 트랙션 배터리의 옴 저항을 설정하는데 고려되지 않는다. 이것은 상태 값을 설정할 때 타당하지 않은 값 쌍들이 제외될 수 있게 한다. 명시된 허용 오차 값은 예를 들어 예상 부하 전류의 20%, 바람직하게는 10%, 특히 바람직하게는 5%일 수 있다.
추가의 바람직한 실시 형태는, 트랙션 배터리의 적어도 하나의 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍이 복수의 시도들에서 획득되는 것을 규정하는데, 여기서 각각의 시도에서 시험 부하는 연결되어 시도의 끝에서 다시 제거되고, 시도의 적어도 한 시점에서 각각의 값 쌍은 획득되고, 트랙션 배터리의 각각의 옴 저항은 획득된 값 쌍에 기초하여 설정되며, 여기서 옴 내부 저항에 대한 평균 값은 복수의 시도들에서 설정된 각각의 옴 내부 저항으로부터 설정되며, 트랙션 배터리의 상태 값은 옴 내부 저항의 평균에 기초하여 설정된다. 시험 부하의 이러한 반복적인 연결은 평균화함으로써 상태 값을 설정하는데 정확도를 높이는 것을 가능케 한다.
추가의 바람직한 실시 형태는 트랙션 배터리의 옴 내부 저항을 설정하는 단계가 다음 단계들 중 적어도 하나를 더 포함하는 것을 규정한다:
a) 값 쌍의 적어도 하나의 값에 대해, 각각의 유효한 측정 범위가 한정되는 단계로서, 여기서 하나 또는 두 값이 각각의 측정 범위 밖에 있는 경우 값 쌍은 고려되지 않으며, 측정 범위는 바람직하게는 절대값 또는 관련 값의 변화율을 기준으로 한정되는, 측정 범위가 한정되는 단계.
기술적 결점들은 예상 값들과의 상당한 편차로 인해 눈에 띄는 개별적인 잘못 측정된 값들이 수집됨을 의미할 수 있다. 이러한 특이값들은 상태 값을 설정할 때 심각한 오류들을 초래한다. 이들 잘못 측정된 값들은 고정된 기준에 따라 평가되고 선별될 수 있으며, 선별을 위해 다양한 기준이 한정될 수 있다. 값 쌍의 전압 및/또는 전류가 예상 측정 범위를 크게 벗어나면, 값 쌍을 폐기될 수 있다. 측정된 값들은 절대적으로 그리고 시간적으로 인접한 측정값에 상대적으로 평가될 수 있다.
b) 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들의 측정 시퀀스가 획득되는 단계로서, 시험 부하는 측정 시퀀스의 지속 기간에 걸쳐 연결되고, 측정 시퀀스는 빠른 연속 시점들에서 획득된 복수의 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들을 포함하고, 이 쌍의 하나 또는 두 값 모두가 이전 시점에서 획득된 적어도 하나의 값 쌍의 해당 값과 동일한 경우, 이 값 쌍이 고려되지 않는, 측정 시퀀스가 획득되는 단계.
이것은, 오류들로 인해 하나 이상의 연속 측정들에 걸쳐 값 쌍의 값 중 하나 또는 둘 모두가 변경되지 않는, 예를 들어 "고정" 측정 값들을 선별하는 것을 가능케 한다.
c) 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들의 측정 시퀀스가 획득되는 단계로서, 시험 부하는 측정 시퀀스의 지속 기간에 걸쳐 연결되고, 측정 시퀀스는 빠른 연속 시점들에서 획득된 복수의 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들을 포함하고, 측정 시퀀스는 저역 통과 필터링을 거치는, 측정 시퀀스가 획득되는 단계.
저역 통과 필터링은, 특히 복수의 시도들에서 측정을 반복할 수 없는 경우 잘못된 측정된 값들이 발생한 경우의 상태 값을 설정하는 정확도를 향상시킬 수 있다.
d) 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들의 측정 시퀀스가 획득되는 단계로서, 시험 부하는 측정 시퀀스의 지속 기간에 걸쳐 연결되며, 측정 시퀀스는 빠른 연속 시점들에서 획득된 복수의 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들을 포함하고,
d1) 옴 내부 저항의 이동 평균 값은 측정 시퀀스의 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들로부터 설정되고, 바로 연속적으로 획득된 2개의 각각의 값 쌍들에 대한 각각의 옴 내부 저항은 바람직하게는 2개의 부하 전류들의 차이에 의해 나누어진 2개의 출력 전압들의 차이로부터 설정되고, 옴 내부 저항의 이동 평균은 이러한 방식으로 설정된 각 옴 저항의 평균으로 형성되고,
d2) 옴 내부 저항은 수학적 조정 계산에 기초하여, 바람직하게는 최소 자승 맞춤 방법에 따라 각각의 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들로부터 설정되는, 측정 시퀀스가 획득되는 단계.
변형 d1에 따르면, 평가, 즉 옴 저항을 설정하는 것은 동일한 측정 시퀀스에 대해 연속적으로 반복적으로 수행되고, 여기서 평균이 형성된다.
이동 평균을 설정하는 것에 대한 대안으로서, 변형 d2에 따라 옴 내부 저항은 수학적 조정 계산에 기초하여, 바람직하게는 최소 자승 맞춤 방법에 따라 복수의 값 쌍들로부터 설정될 수 있다. 그래픽 측면에서 전압은 최소 자승 맞춤 원칙에 따라 설정된 각 값 쌍 및 최적 맞춤 라인에 대한 전류에 대해(또는 그 반대로) 표시된다. 위에서 설명한 대안적인 이동 평균 방법과 비교하여, 조정 계산을 사용하는 것은 심지어 매우 적은 수의 값 쌍들로도 신뢰할 수 있는 결과들을 제공한다.
d1) 및 d2)의 두 방법들 모두, 범위, 4분위수간 범위, 분산, 산포 또는 표준 편차를 설정하는 것과 같은 추가 통계 절차들의 사용을 통해 더 개선될 수 있으며, 필요한 경우 데이터 품질이 너무 낮다면, 폐기될 수 있다. 이들 통계적 방법들은 결과 및 원시 측정 데이터, 즉 원래의 전류 및 전압 값들 모두에 적용될 수 있다.
이들 상술된 방법들 중 둘 이상은 또한 데이터 품질의 추가 개선을 달성하기 위해 서로 결합될 수 있다.
트랙션 배터리의 전압, 특히 개방-회로 전압은, 전류, 특히 폐쇄-회로 전류(I0) 및 전압, 특히 개방-회로 전압(U0)과의 어떠한 직접적인 측정 값 쌍도 사용 가능하지 않은 경우, 전압-전류 도면에서 대략적으로 결정될 수 있다. 이를 위해 적어도 두 개, 특히 전류 및 전압의 복수의 측정 값 쌍들이 비교되어야 하며, 최소 자승 방법을 통해 측정 값 쌍들을 통해 최상의 맞춤 라인이 설정되어야 한다. 예를 들어, 이 최상의 맞춤 라인과 전류 축(I)의 교차점을 결정하는 것은, 즉 폐쇄 회로 전류(I0)에서 현재 충전 상태에서 배터리의 개방-회로 전압(I0)을 추정하는 것을 가능케 한다.
부하 전류에 의한 트랙션 배터리의 자극은 충전 또는 방전 전류의 형태로 진행될 수 있다. 자극은 경사 자극 또는 단계적 변화형 자극일 수 있다. 단계 변화형 자극이 존재하는 경우, 이전에 설정된 개방-회로 전압(U0) 및 폐쇄-회로 전류(I0)는 내부 저항(Ri)을 결정하기 위한 기준으로 사용될 수 있다. 곡선 맞춤의 결정 계수(R2)를 최적함으로써 단계적 변화 시간의 식별이 개선될 수 있다. 시간-의존적 내부 저항(Ri(ti))의 개선된 식별이 또한 달성될 수 있다.
본 발명은 또한 전기 자동차의 트랙션 배터리의 상태 값을 결정하기 위한 진단 디바이스에 관한 것으로, 진단 디바이스는 평가 유닛을 구비하며, 이러한 평가 유닛은 트랙션 배터리에 직접 또는 간접적으로 결합될 수 있고, 본 발명에 따른 상술한 바람직한 실시예들 중 하나에 따른 방법을 수행하도록 설정된다. 트랙션 배터리에 대한 진단 디바이스의 직접 결합은 특히 진단 디바이스가 트랙션 배터리의 전압 또는 전류 측정 지점들에 결합될 수 있는 결합을 의미하는 것으로 간주된다. 간접 결합은 특히 진단 장치, 특히 전기 자동차의 온보드 진단 시스템(OBD)에 결합되는 진단 디바이스에 존재하며, 여기서 전기 자동차의 이러한 진단 장치는 적어도 출력 전압 및 부하 전류 값들을, 바람직하게는 또한 트랙션 배터리의 온도 값들을 평가 유닛에 전송한다.
진단 디바이스는 바람직하게는 차량 유형, 배터리 유형, 이력 측정 값 또는 차량 전체의 비교 값들과 같은 배터리 데이터와 관련하여 중앙 데이터 저장소에 액세스할 수 있다. 데이터 저장소는 특히 인터넷에서 중앙 클라우드 저장소로 구현될 수 있다.
유리하게는, 진단 디바이스에 새로운 소프트웨어 업데이트들이 정기적으로 그리고 독립적으로 공급될 수 있을 뿐만 아니라, 중앙 데이터 저장소에도 다양한 시간적 및 공간적으로 분산된 진단 프로세스들의 측정값들 및 진단 결과들이 정기적으로 보완될 수 있다. 이에 기반한 분석들은 또한 개별 차량과 관련된 트랙션 배터리의 SoH 거동과 관련하여 유형-별 또는 차량-관련 평가들을 가능하게 할 수 있다.
진단 디바이스는 진단 프로세스를 제어하고 진단 데이터를 디스플레이하기 위해 차량 내부 또는 외부의 시험 검사와 관련하여 사용될 수 있는 모바일 휴대용, 독립적으로 및 무선으로 결합 가능한 디스플레이 및/또는 입력 디바이스를 포함하는 것이 유리하다. 특히, 진단 디바이스는 스마트폰, 태블릿 또는 노트북과 같은 종래의 이동 단말기의 형태를 취할 수 있다.
추가적인 이점은 아래의 도면 및 이에 관한 설명으로부터 나타날 것이다. 본 발명의 실시예들이 아래 도면에 도시되어 있다. 도면들, 상세한 설명, 및 청구항들은 다수의 특징들을 조합하여 포함한다. 당업계의 통상의 지식을 가진자는 또한 편의상 상기 특징들을 개별적으로 및 유용한 추가 조합들을 형성하도록 고려할 것이다.
도 1은 노화 사이클들의 수(N)의 함수로서 트랙션 배터리의 저장 용량(Q)을 나타내는 도면.
도 2는 노화 사이클들의 수(N)의 함수로서 트랙션 배터리의 용량(Q) 및 내부 저항(Ri)을 나타내는 도면.
도 3은 배터리 셀 또는 트랙션 배터리의 등가 회로도.
도 4는 본 발명에 따른 방법의 하나의 실시예에 따른 트랙션 배터리의 상태 값의 설정을 나타내는 블록도.
도 5는 시간(t)의 함수로서 주변 온도에 대한 트랙션 배터리의 온도(T)의 근사치를 나타내는 도면.
도 6은 특정 배터리 유형에 대한 예로서 배터리 온도와 주변 온도 사이의 온도 차이의 함수로서 트랙션 배터리의 내부 저항 변화 비율을 나타내는 도면.
도 7은 본 발명에 따른 방법의 추가 실시예에 따른 트랙션 배터리의 상태 값의 설정을 나타내는 블록도.
도 8은 시험 부하의 단계적 변화 유형의 연결의 경우 트랙션 배터리의 출력 전압 및 부하 전류를 시간의 함수로 나타내는 도면.
도 9는 시험 부하의 경사 연결의 경우 트랙션 배터리의 출력 전압 및 부하 전류를 시간의 함수로서 나타내는 도면.
도 10 및 도 11a 내지 도 11d는 부분적으로 처리된 다양한 측정 값들에 대한 시간의 함수로서 트랙션 배터리의 내부 저항을 나타내는 다양한 도면.
도 12는 최소 자승 회귀 라인에 의해 설정된 내부 저항(Ri)을 갖는 트랙션 배터리의 전류-전압 프로파일(I/U)의 도면.
도 13은 다양한 주파수들에 대한 트랙션 배터리의 복소수 내부 저항(Z)의 실수부(Re(Z)) 및 허수부(Im(Z))를 나타내는 도면.
도 14는 시험 부하의 연결을 위한 시점(toffset)의 변화의 함수로서 트랙션 배터리의 설정된 내부 저항에 대한 결정 계수(R2)를 나타내는 도면.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 방법을 수행하도록 설정된 진단 디바이스(10)에 의한 전기 자동차(20)의 트랙션 배터리의 상태 값의 결정을 설명하는 블록도를 도시한다. 진단 디바이스(10)는 적어도 설정 모듈(12) 및 정규화 모듈(14)을 포함하는 평가 유닛을 구비한다.
진단 디바이스(10)는 전기 자동차(20)의 트랙션 배터리(미도시)에 간접적으로 결합되어, 트랙션 배터리의 출력 전압(U), 부하 전류(I) 및 온도(T)의 값들이 평가 유닛으로 전송된다. 트랙션 배터리에 대한 결합은 대응하는 측정 지점들 또는 센서들에 직접적으로 또는 전기 자동차(20)의 온보드 진단 디바이스(OBD)에 대한 인터페이스를 통해 간접적으로 이루어질 수 있다.
전기 자동차(20)의 트랙션 배터리는 트랙션 배터리를 방전시키기 위해 시험 부하, 예를 들어 전기 자동차(20)의 구동 모터에 결합될 수 있다.
출력 전압(U) 및 부하 전류(I)는 각각의 값 쌍들의 형태로 진단 디바이스(10)에 전송되며, 여기서 개별 값 쌍 및 특정 시간 간격들로 설정된 복수의 값 쌍들의 측정 시퀀스는 진단 디바이스(10)에 의해 획득될 수 있다.
설정 모듈(12)은 트랙션 배터리의 옴 내부 저항을 결정하도록 설계된다. 출력 전압(U) 및 부하 전류(I)로부터 옴 내부 저항의 실제 계산에 더하여, 특히 본 발명에 따른 방법 또는 본 발명에 따른 진단 디바이스의 추가 실시예와 관련하여 아래에서 더 자세히 설명되는 바와 같이, 설정 모듈(12)은 추가 데이터 처리 단계들을 수행할 수 있다.
설정된 옴 내부 저항은 정규화 모듈(14)로 전송된다. 또한, 트랙션 배터리의 온도(T)는 또한 정규화 모듈(14)로 전송된다. 트랙션 배터리의 온도(T)(이하 축약된 형태로 배터리 온도라고도 함)는 트랙션 배터리 내부에 배치될 수 있는 센서 시스템에 의해 도 4에 따른 예시적인 실시예에서 설정되어, 정규화 모듈(14)로 전송된다. 배터리 온도(T)를 설정하는 대안적인 방법은 아래에서 더 자세히 설명되는 예시적인 실시예에서 변형으로서 설명된다.
위에서 자세히 설명한 바와 같이 트랙션 배터리의 내부 옴 저항은 배터리 온도에 크게 좌우되기 때문에, 정규화된 내부 저항은 정규화 모듈에서 설정되며, 정규화 모듈은 현재 배터리 온도에서 측정된 옴 내부 저항을 정규화된 내부 저항으로 변환한다. 따라서 배터리 온도는 정규화 변수를 구성하며, 여기에서 정규화된 내부 저항의 설정시, 현재 설정된 옴 내부 저항은 정규화 함수 또는 정규화 테이블을 통해 기준 내부 저항과 관련되며, 이러한 기준 내부 저항은 동일하거나 상이한 구성의 트랙션 배터리들에 대해 이전에 수행된 시험 절차들의 범위 내의 기준 온도에서 설정되었다.
다른 배터리 유형들을 고려할 수 있도록, 정규화 계수는 추가 정규화 변수들로 고려할 수 있다. 정규화 계수는 적어도 하나의 배터리 유형 파라미터에 기초하여 제공될 수 있으며, 여기서 배터리 유형 파라미터는 예를 들어 전지 유형(리튬-이온, 납, 등), 직렬 및/또는 병렬로 연결된 다수의 배터리 셀들, 등이 될 수 있다. 정규화 계수는 예를 들어 새로운 조건으로 배터리들에 대한 측정에 의해 경험적으로 얻어질 수 있으며, 일반적으로 무차원이다. 트랙션 배터리의 충전 상태(SoC)는 추가 정규화 변수로서 고려될 수 있다.
시험 부하는, 예를 들어 최대 100m, 바람직하게는 최대 50m의 비교적 짧은 거리에 걸쳐 전기 자동차(20)로 평가 주행을 수행함으로써 연결될 수 있으며, 가능한 가장 높은 가속도가 여기에서 유리하게 설정된다. 짧은 평가 실행은 예를 들어 짧고 강력한 가속으로 구성된다. 보통, 부하는 일반적으로 다양한 시험 경계 조건들(테스터의 주행 스타일, 차량, 기상 조건들, 포장 표면 또는 경사와 같은 도로 조건들, 차량 부하, 차량 시동 제어 시스템의 기능, 등)에 의존한다. 필요한 경우 관련 시험 경계 조건들은 추가 정규화 변수들의 형태로 고려될 수 있다.
정규화는, 예를 들어, 테이블, 예를 들어 룩업 테이블 또는 성능 맵에 기초하여, 또는 또한 수학적 모델에 기초하여 수행될 수 있다. 복수의 정규화 변수들이 고려되어야 하는 경우, 정규화, 즉 정규화된 내부 저항을 설정하는 것도 복수의 하위 단계들에서 수행될 수 있다.
정규화에 필요한 파라미터들, 즉 성능 맵 테이블들 또는 성능 맵 값들 또는 수학적 모델 또는 수학적 정규화 함수의 파라미터들은 진단 디바이스(10)에 저장될 수 있고/있거나, 또한 진단 디바이스(10)에 의해 외부 데이터베이스로부터 검색될 수 있다. 진단 디바이스(10)는 또한 선택적으로 이들 파라미터들에 대한 보정 값들을 데이터베이스에 다시 공급할 수 있다.
정규화 모듈(14)은 또한 정규화된 내부 저항에 기초하여 트랙션 배터리의 상태 값을 설정하도록 설계된다. 본 예시적인 실시예에서, 트랙션 배터리의 건강 상태(SoH)는 상태 값으로 출력된다. SoH는 예를 들어 이전 시험에서 경험적으로 설정된 SoH 할당 함수 또는 테이블을 기반으로 계산될 수 있다. SoH는 예를 들어 로그 인쇄물(16)의 형태로 출력된다. 예를 들어 디스플레이를 통해 또는 적절한 디스플레이, 획득 또는 데이터 처리 디바이스들로의 무선 또는 유선 송신을 통해 다른 출력 옵션들도 있음은 말할 필요도 없다. 예를 들어, SoH 값은 입력 파라미터(U, I 및 T) 및 선택적으로 차량 식별 데이터와 같은 다른 획득 파라미터와 함께 중앙 서버로 전송될 수 있으며, 이로부터 송신은 종이 또는 전자 형식으로 예를 들어 전기 자동차의 사용자들 또는 작업장으로 이루어진다.
이러한 중앙 데이터 저장소의 한 가지 이점은, 다양한 트랙션 배터리들 또는 전기 자동차들이 심지어 초기에 시험되지 않은 경우에도 분석될 수 있다는 것이다. 예를 들어, 유사한 여러 개의 트랙션 배터리들 또는 전기 자동차들에 대해 일종의 표준이 한정될 수 있으며, 이는 복수의 배터리들 또는 전기 자동차들로부터 경험적 값들로 구성된다. 따라서 단일 기준 배터리를 참조하는 것과 비교할 때, 제조 허용 오차의 영향은 줄어들 수 있으며, 적절하게 큰 데이터베이스가 주어지면 트랙션 배터리의 각 노화 상태도 고려될 수 있다.
방법 또는 진단 디바이스의 추가적인 유리한 실시예가 도 5 내지 도 7을 참조하여 설명된다. 배터리 내부 저항을 설정하는데 필요한 출력 전압(U) 및 부하 전류(I)의 측정 값들은, 배터리 내부의 고전압 하의 구성요소들에 대한 액세스가 일반적으로 안전상의 이유로 가능하지 않기 때문에, 일반적으로 전기 자동차의 OBD 또는 다른 인터페이스에 의해 제공된다. 그러나 특정 제조사에 따라, 배터리 온도(T)는 간혹 아예 제공되지 않거나 암호화된 형태로만 제공된다. 진단 디바이스 또는 방법이 가능한 한 제조업체와 독립적으로 사용될 수 있도록 보장하기 위해, 이러한 유리한 실시예는 배터리 온도를 설정하는 대체 방법을 제공한다.
이것은 상태 값을 결정할 때 배터리 온도가 트랙션 배터리 시험이 수행될 환경의 온도와 다르다는 사실을 이용한다. 도 5의 기초를 형성하는 예시적인 상황에서, 전기 자동차가 외부에 주차되어 트랙션 배터리가 시험 시작시 약 4℃의 온도(T)를 갖는 것으로 가정된다. 한편, 시험은 상온 또는 약 24℃의 주변 온도가 우세한 건물에서 수행된다. 따라서 시간(t)에 걸쳐 배터리 온도는 4℃에서 24℃의 주변 온도로 증가할 것이다. 이 프로세스는 비선형이며 도 5에서 실선으로 표시된다.
이 적응 곡선의 두 부분들은 도 5에서 두 쌍의 원들로 추가로 표시된다. 도 5에서 곡선의 기울기로 표시되는 온도 변화율(ΔT/t)은 적응 과정의 시작(왼쪽 쌍의 원들(ΔT/t1)로 둘러싸인 곡선 부분), 즉 큰 온도 차이가 있는 부분에서 상대적으로 높고, 적응이 증가함에 따라 감소한다 즉, 환경 및 배터리 사이에서 온도 차이가 감소함에 따라(오른쪽 쌍의 원들(ΔT/t2)로 둘러싸인 곡선 부분) 감소한다. 트랙션 배터리의 옴 내부 저항이 배터리 온도의 함수로 변한다는 알려진 사실에 기초하여, 배터리 온도의 변화율은 단위 시간당 내부 저항의 변화, 즉 내부 저항의 변화율(ΔT/t)로부터 설정될 수 있다.
도 5의 y축의 온도 눈금이 이제 곡선이 시간에 걸쳐 접근하는 값이 0℃ 값의 차동 온도로 간주되도록 정규화되면, 곡선은 주변 온도와 배터리 온도 사이의 차동 온도를 직접 나타낸다. 내부 저항의 변화율을 기반으로 온도 변화율을 설정할 수 있으며, 위에서 설명한 바와 같이 도 5의 곡선의 기울기(T/t)에 해당하는 온도 변화율로부터 관련된 차동 온도는 적절한 계산 단계들에 의해 차례로 유도될 수 있다. 주변 온도를 알고 있거나 쉽게 측정될 수 있기 때문에, 배터리 온도는 주변 온도와 차동 온도를 기반으로 직접 유추될 수 있다.
시간에 걸친 내부 저항 변화율(ΔRi/t)과 주변과 배터리 사이의 차동 온도(ΔT) 사이의 상관 관계는 ΔT에 대해 표시된 해당 곡선(ΔRi/t)로 단순화된 방식으로 직접 표시될 수도 있다(배터리-특정 온도 거동과 관련하여 도 6을 참조). 수학적 모델이나 표로 표시될 수 있는 이 곡선을 기반으로, 차동 온도는 내부 저항의 주어진 변화율에 대해 직접 판독될 수 있다.
내부 저항의 변화율은 트랙션 배터리의 제 1 옴 내부 저항 및 제 2 옴 내부 저항을 예를 들어 5 내지 15분의 간격으로 결정함으로써 설정된다. 두 측정들 사이의 시간 간격으로 나눈 제 1 및 제 2 옴 내부 저항의 차이는 따라서 내부저항의 변화율(ΔRi/t)을 제공한다. 옴 내부 저항의 측정과 병행하여, 주변 온도(T)가 기록될 수 있으며, 이로부터 배터리 온도는 차동 온도의 추가에 의해 설정될 수 있다. 주변 온도(T)가 측정 도중에 약간 변경되면, 두 개의 주변 온도들 중 하나 또는 다른 시간에 설정된 주변 온도들의 평균(T)이 기준 주변 온도로서 사용될 수 있다. 유리하게, 저항 변화율을 결정하기 위한 더 높은 정확도를 달성하기 위해 2개보다 많은 내부 저항들(Ri)이 설정될 수 있다.
도 7은 본 발명에 따른 방법의 이러한 변형을 수행하도록 설계된 진단 디바이스(110)를 도시한다. 진단 디바이스(110)가 도 4에 도시된 진단 디바이스(10)의 변형이기 때문에, 중요한 차이점들만이 아래에서 설명된다. 따라서 동일하거나 유사한 요소들에는 동일한 참조 부호들이 제공된다.
진단 디바이스(110)는 설정 모듈(12)에 의해 설정되는 내부 저항 값(Ri)이 일시적으로 저장될 수 있는 버퍼 모듈(18)을 추가로 구비한다. 배터리 온도(T)의 전기 자동차(20)로부터 진단 디바이스(110)로의 전송에 대한 규정은 없다. 대신에, 정규화 모듈(14)은 추가 입력을 구비하고, 이를 통해 측정시 전기 자동차(20)가 위치한 환경의 주변 온도(TU)가 획득될 수 있다.
제 1 시점에서, 내부 저항(Ri)은 출력 전압(U)과 부하 전류(I)를 기반으로 설정되어, 버퍼 모듈(18)로 전송되어 내부 저항 값(Ri1)으로 임시 저장된다. 예를 들어 5분과 15분 사이의 미리 결정된 시간이 일단 경과하면, 출력 전압(U) 및 부하 전류(I)는 제 2 시점에 측정되고, 설정 모듈(12)에서 추가 내부 저항 값(Ri2)으로 변환된다. 이러한 제 2 내부 저항 값은 정규화 모듈(14)로 전송된다. 임시 저장된 제 1 내부 저항 값(Ri1)은 버퍼 모듈(18)로부터 정규화 모듈(14)로 동시에 전송된다. 정규화 모듈은 이제 2개의 내부 저항 값들(Ri1, Ri2)의 차이를 설정하고, 이러한 차이를 두 측정 시간 사이의 기간으로 나눈다.
이러한 방식으로 설정된 내부 저항의 변화율에 기초하여, 예를 들어 테이블 또는 수학 함수의 형태로 진단 디바이스(110)에 저장될 수 있는 도 6의 배터리-특정 곡선은 관련 차동 온도를 설정하기 위한 기초로 사용된다. 이러한 차동 온도 및 주변 온도(Tu)에 기초하여, 정규화 모듈(14)은 이제 배터리 온도를 설정하고, 이러한 배터리 온도는 도 4를 참조하여 설명된 정규화의 기초로서 사용될 수 있다.
본 발명에 따른 방법 또는 본 발명에 따른 진단 디바이스(10, 110)의 추가 실시예 및 변형이 이제 도 8 내지 도 12를 참조하여 설명될 것이다.
도 8은 예시적인 트랙션 배터리의 충전 전류의 단계적 변화를 반영하는 출력 전압(U) 및 부하 전류(I)의 프로파일을 도시한다. 각 경우에 도 8의 다이어그램은 각 시점(t)에서 U 및 I에 대한 측정값을 도시한다. 시간 척도의 기원은 임의로 선택된다. 약 t = 6.5s의 단계적 변화 시간(t0)에서 충전 전류 형태의 시험 부하가 연결되어, 출력 전압(U)와 부하 전류(I)로서의 충전 전류가 단계적 변화(S)로서 급격하게 변하게 된다. 이러한 기간은 대략 t = 6.5s와 t = 7.5s 사이에서 확장된다. 그 후로 U와 I는 오로지 매우 천천히 변한다. U와 I의 기술 함수는 회귀 함수, 예를 들어 지수 함수를 사용하여 식별될 수 있다. 시간 오프셋(toffset)이 이 회귀 함수에 제공되면, 결정 계수(R2)는 예를 들어 toffset의 다양한 값들에 대해 도 14에 도시된 바와 같이 toffset 및 이렇게 설정된 단계적 변화(S)의 활성화 시간(t0)를 수정하여 시간 기반을 이동시킴으로써 최대화될 수 있다.
도 9는 트랙션 배터리의 출력 전압(U)와 부하 전류의 프로파일을 시험 부하의 경사 연결(R)에 대한 시간의 함수로서 도시하며, 이 경우 시험 부하는 방전 전류이다. t1 = 3s 내지 t2 = 6s의 기간에 걸쳐 방전 전류(I)는 점차 감소하고, 부하가 종료된 후 전류(I) 및 전압(U)은 폐쇄-회로 전류(I0) 및 개방-회로 전압(U0)으로 되돌아간다. 내부 저항의 설정은 바람직하게는 회귀 라인에 의해 근사화될 수 있는 경사 연결(R)의 부하 기간의 시간 간격(t1 내지 t2) 내에서 측정된 값을 고려함으로써 개선되며, 여기서 내부 저항(Ri)는 회귀 라인으로부터 정확히 결정될 수 있다. 이 기간을 정확히 결정하기 위해, 시험 부하 함수에 해당하는 부하 전류(I)의 회귀 함수가 고려될 수 있고, 기간(t1 내지 t2)은 결정 계수(R2)의 최대화 프로파일의 고려에 의해 정확하게 결정될 수 있다.
해당 내부 저항 값들은 주어진 시점에 설정된 측정 값 쌍들로부터 설정될 수 있다. 이들 내부 저항 값들(Ri) 중 일부는 도 10의 도면에서 시간(t)에 대해 그려졌고, 여기서 단계적 변화 동안 설정된 내부 저항 값들(Ri1 내지 Ri3)은 적절하게 표시되었다. 도 10에 도시된 점선은 측정된 내부 저항 값들(Ri)의 최상으로 어울리는 선이다.
도 10으로부터 또한 도 11a로부터, 특히 측정 값들(Ri1과 Ri2)이 최상으로 어울리는 선들로부터 상당히 벗어난 것은 자명하고, 따라서 빈번한 타당성 검사의 필요성을 강조한다. 이것은 또한 결정 계수(R2)의 최소화된 값으로 표시된다. 트랙션 배터리의 내부 저항을 결정하기 위해, 시스템 자극에 대한 트랙션 배터리의 시스템 응답이 일반적인 용어들로 평가된다. 전류는 시스템 자극으로 부과되는 반면, 시스템 응답은 배터리 단자들의 양단의 전압 변화이다.
실제 조건들 하에서, 가속 프로세스 동안의 전류 및 전압 차이는 내부 저항(Ri)을 계산하는데 사용된다. 시스템 휴지 상태에서의 값들(U0, I0), 즉 개방-회로 전압(U0) 및 폐쇄-회로 전류(I0) 및 시점(ti)에서의 값들(Ui, Ii)에 대해, 내부 저항(Ri)은 다음 방정식에 따라 계산된다:
Figure pct00004
구동 모터로 차량을 가속하는 대신, 다른 에너지 집약적인 소비자가 활성화될 수 있다. 배터리 충전은 원칙적으로 시스템 자극으로서 제공될 수 있다.
시스템 자극의 시간 척도, 즉 시험 부하 또는 충전 전류의 연결을 시스템 응답의 시간 척도, 즉 측정된 값들의 획득과 동기화하는 것이 종종 불가능하다. 그러나 내부 저항의 실수부, 즉 도 3의 등가 회로도에서 저항(R1)을 확실하게 결정하기 위해, 시험 부하를 활성화한 직후 또는 가까운 미래의 정의된 시점에서 내부 저항을 직접 결정하는 것이 필요하다. 전류 및 전압의 큰 변화율 때문에, 이 순간에 해당하는 측정 값 쌍들은 종종 큰 오류를 겪거나, 이산 샘플링으로 인해 정확한 시간에 설정되지 않는다. R1이 올바르게 설정되는 것을 보장하기 위하여, 측정 데이터는 따라서 보간되거나 외삽되는 것이 바람직하다. 따라서 측정 데이터의 적절한 해석이 필수적이다.
측정 데이터를 평가하는 것에 대한 하나의 접근 방식이 도 11a 내지 도 11d를 참조하여 설명되며, 여기서 내부 저항(Ri)는 도 11a 내지 도 11d의 각각에서 시간(t)에 대해 그려졌다. 점들은 각각의 측정 값들을 나타내는 반면, 해당 보상 기능은 관련 결정 계수(R2)와 함께 도면에 표시된다.
도 11a는 도 10에 실질적으로 대응하고, 상대적으로 낮은 결정 계수(R2), 즉 내부 저항 프로파일의 상대적으로 부정확한 결정을 도시한다.
도 11a와 대조적으로, 도 11b에서 측정된 값(Ri1)은 최상으로 어울리는 라인 또는 지정된 예상 값으로부터 주요 편차로 인해 폐기된다. 도 11a와 비교는 도 11b의 보상 함수의 기울기가 다소 증가하고, 결정 계수(R2)의 값이 0.9249(도 11a)에서 0.9665(도 11b)로 개선되었음을 나타낸다.
도 11c에 도시된 도면은 도 11b와 동일한 측정 값들을 사용했지만, 도 11a 및 101에 사용된 선형 보상 함수 대신 대수 보상 함수가 사용되었다. 0.9967로의 R2 값의 또 다른 뚜렷한 개선이 여기에서 얻어졌다.
도 11d는 도 11c에 대응하며, 여기서 시간 축(x 축)은 로그 스케일링되었다.
도 12는 경사 부하(R)를 갖는 트랙션 배터리의 선형 전류 및 전압 프로파일(I/U)의 도면을 도시한다. 내부 저항(Ri)은 조정 계산 도구들을 사용하여 설정되어, 최소 제곱 접근법, 즉 최소 자승 맞춤 방법에 의해 회귀 라인을 결정한다. 설정될 수 있는 결정 계수(R2)는 고려된 보상 함수, 이 경우 곡선이 설정된 측정값에 맞는지 여부를 나타낸다. 이 방법은 심지어 변동하는 전류로 개방-회로 전압(U0)을 설정하기 위해서도 매우 적합하다.
이것은 대수 함수를 사용하는 수학적 조정 계산을 통해 측정 시퀀스를 조정함으로써 측정 시퀀스의 프로파일이 매우 정확하게 모델링될 수 있음을 보여주었다. 이러한 방식으로 설정된 대수 함수는 원하는 시점, 특히 단계적 변화 응답의 시작에 가까운 시점에서 옴 내부 저항을 외삽하거나 내삽하는데 사용될 수 있다.
데이터 평가의 추가적인 상당한 개선은, 내부 저항(Ri1)이 기반으로 하는 값 쌍에 대해 본 예에서 수행된 것과 같이, 예상 부하 전류와 획득 부하 전류 간의 차이가 미리 결정된 허용 오차 값을 초과하는 값 쌍을 고려하지 않음으로써 옴 내부 저항을 설정할 때, 달성될 수 있다.
내부 저항 결정의 정확도 및 따라서 상태 값 결정의 정확도를 개선하기 위한 추가 방법은 아래에 간략하게 설명된다.
1. 내부 저항은 복수의 시도들에서 결정될 수 있으며, 각 시도에서 시험 부하가 연결되고, 시도의 끝에서 다시 제거된다. 적어도 하나의 값 쌍, 바람직하게는 측정 시퀀스가 각 시도에서 획득된다. 트랙션 배터리의 각각의 옴 내부 저항은 각 시도에 대해 설정된다. 마지막으로, 다수의 시도들에서 설정된 옴 내부 저항으로부터 옴 내부 저항에 대한 평균이 설정된다. 이러한 평균은 트랙션 배터리의 상태 값을 설정하는데 사용된다.
2. 값 쌍의 적어도 하나의 값에 대해 각각의 유효한 측정 범위가 한정되며, 여기서 하나 또는 두 값들 모두가 각각의 측정 범위 밖에 있는 경우 값 쌍은 고려되지 않으며, 여기서 측정 범위는 바람직하게 관련 값의 절대값 또는 변화율을 기초로 한다.
이것은 잘못된 측정 값들을 식별하기 위해 해당하는 유효한 측정 범위를 한정함으로써 수행될 수 있다. 측정 범위는, 예를 들어 전압에 대한 절대 한계 값들에 의해 절대적으로, 또는 예를 들어 전압 변화율에 대한 경계에 의해 상대적으로한정될 수 있다. 후속적으로, 모든 측정값 쌍들은 그들 값들이 이전에 한의된 측정 범위 내에 있는지에 대해 확인되고, 이들이 한정된 측정 범위에 속하지 않는 경우 제외된다. 이는 예를 들어 측정값을 생략하여 발생하는 결정 계수(R2)의 변화를 설정하여 단계적 변화 범위의 값들의 결정 계수(R2)를 분석하여 수행될 수 있다.
3. 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들의 측정 시퀀스가 획득되며, 여기서 시험 부하는 측정 시퀀스의 지속 기간 동안 연결되고, 측정 시퀀스는 시점들의 빠른 연속으로 획득된 복수의 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들을 포함한다. 이 쌍의 값 중 하나 또는 둘 모두가 이전 시점에서 획득된 적어도 하나의 값 쌍의 해당 값과 동일한 경우 값 쌍은 고려되지 않는다.
이 방법은, 특히 전송 오류, 특히 트랙션 배터리 또는 OBD로부터 데이터 전송 중 지연으로 인해 발생하는 "고착" 측정 값들을 제거할 수 있게 한다. 이들 데이터는 평가 결과의 오류로 이어질 수 있으며, 이는 소급적으로 식별하는 것이 어렵거나 불가능하다. 이러한 "고착 측정 값"은, 그러나 이러한 잘못된 데이터가 무엇보다 특정 기간에 걸쳐 변하지 않는 측정 값들을 특징으로 하기 때문에, 확고한 기준에 기초하여 제거될 수 있다. 급격한 시스템 자극에 대한 시스템 응답이 식별될 수 있게 하는 본 발명에 따른 방법의 특징으로 인해, 이전 측정값과 다르지 않은 임의의 측정 값들이 제거될 수 있다. 예를 들어 적어도 하나의 값, 즉 전압 또는 전류가 측정 시퀀스 내에서 한 측정 값 쌍에서 다음 측정 값 쌍으로 변경되지 않는 경우, 나중 시점에 획득된 각 값 쌍은 평가될 데이터 세트로부터 삭제될 수 있다. 그러나 고정된 측정 값의 오류가 값 쌍의 단지 한 값에만 관련되는 경우, 상기 값은 다른 해당 값들로부터 보간으로 대체될 수 있다.
4. 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들의 측정 시퀀스가 획득되고, 여기서 시험 부하는 측정 시퀀스의 지속 기간에 걸쳐 연결된다. 측정 시퀀스는 잇따른 시점들에서 획득된 복수의 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들을 포함한다. 측정 시퀀스는 저역 통과 필터링을 겪는다. 내부 저항 결정의 정확도의 놀랍도록 양호한 개선은 간혹 이러한 간단한 필터링을 통해 달성될 수 있다.
저역 통과 필터링은 복수의 측정 시도들을 반복적으로 수행할 수 없을 때 특히 유용하다(방법 1 참조). 저역-통과 필터는, 마치 복수의 반복 측정들이 유사한 시점에 수행되었지만, 불충분한 측정 분해능을 고려하고, 따라서 가상 평균을 구성하는 것처럼 사용될 수 있다. 이 방법은 바람직하게 단계적 변화들을 포함하지 않지만 대신 연속적인 시험 배열들에 사용될 수 있다.
5. 여기에서도 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들의 측정 시퀀스가 획득되며, 여기서 시험 부하는 측정 시퀀스의 지속 기간 동안 연결된다. 여기에서도 측정 시퀀스는 잇다른 시점들에서 획득된 복수의 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들을 포함한다.
a) 옴 저항 내부 저항의 이동 평균 값은 측정 시퀀스의 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들로부터 설정된다. 이 방법은 경사 자극, 즉 지속적인 부하 증가 또는 감소에 특히 적합하다. 이는, 바로 연속적으로 획득된 두 개의 각각의 값 쌍들에 대한 각각의 옴 내부 저항이 두 개의 출력 전압의 차이를 두 부하 전류의 차이로 나눈 값으로부터 설정되고, 오믹 내부 저항의 이동 평균이 이러한 방식으로 설정된 각 옴 저장들의 평균으로 형성된다는 점에서, 바람직하게 진행된다. 따라서 관련 내부 저항은 각각의 경우에 측정 시퀀스의 두 개의 인접한 값 쌍들로부터 설정되고, 이후 이들 내부 저항 값들의 평균은 다음 방정식에 따라 계산된다:
Figure pct00005
,
여기서 n은 값 쌍들의 수이고, 각각의 옴 저항(Rim)은 다음 방정식에 따라 바로 연속적으로 획득된 두 개의 값 쌍들로부터 설정된다.
Figure pct00006
,
여기서 Um, Um+1은 각각의 출력 전압들이고, Im, Im+1은 측정 시퀀스의 바로 연속적으로 획득된 두 값 쌍들(m, m+1)의 각 부하 전류들이다. Um 및 Im 대신에 개방-회로 전압(U0) 및 폐쇄-회로 전류(I0)가 선택되면, 이 방법은 또한 단계적 변화 유형의 자극에도 사용될 수 있다.
숫자 n은 반드시 측정 시퀀스의 모든 측정된 값 쌍들의 수를 나타낼 필요는 없지만, 하나 이상의 측정된 값 쌍들이 측정 순서로부터 제거되었거나, 고려되지 않을 경우, 고려될 측정된 값 쌍들의 수일 수도 있다.
b) 방법 5의 a)의 대안으로, 옴 내부 저항은 수학적 조정 계산에 기초하여, 바람직하게는 최소 자승 맞춤 방법에 따라 각각의 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들로부터 설정될 수 있다. 이 접근 방식은 도 8 내지 도 14를 참조하여 위에서 이미 설명되었다.
내부 저항을 결정하고 상태 값을 결정하는데 정확도를 개선하기 위한 상술한 방법이 없는 경우, 결과 데이터의 뚜렷하게 큰 산포가 관찰될 수 있다. 일련의 다양한 시험 시도들에 걸쳐 내부 저항의 최대 약 20%의 편차가 설정되었다. 명시된 방법을 적용하는 것은 3%만큼 낮게 심지어 그 미만으로 줄일 수 있게 한다.
배터리의 시간 응답이 배터리 유형, 수명, 충전 상태, 온도 및 선택적으로 다른 파라미터들의 함수로 알려져 있는 경우, 현재 기능이 시작되는 스위칭 시간(t0)은 기준 배터리에 대해 설정된 비교 곡선을 사용하여 비교적 정확하게 결정될 수 있다.
이것이 가능하지 않으면, 보상 기능을 설정할 때 시간(t0)은 변할 수 있다. 스위칭 시간(t0) 이후 보상 함수의 결정 계수(R2)를 최대화하여 추정될 수 있다. 도 14는 결정 계수(R2)가 스위칭 시간(t0)의 변동 또는 변화, 암시적으로 시간 오프셋(toffset)에 대해 그려진 도면을 도시한다.
10, 110 진단 디바이스
12 설정 모듈
14 정규화 모듈
16 로그 인쇄물
18 버퍼 모듈
20 전기 자동차

Claims (16)

  1. 전기 자동차(20)의 트랙션 배터리의 상태 값을 결정하는 방법으로서, 상기 상태 값은 상기 트랙션 배터리의 노화 상태, 바람직하게는 트랙션 배터리의 SoH 값을 특징짓고, 상기 트랙션 배터리는 시험 부하에 의해 로딩되고, 적어도 하나의 시점에 상기 트랙션 배터리의 각각의 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍이 획득되고, 상기 트랙션 배터리의 옴 내부 저항은 획득된 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍에 기초하여 설정되고, 상기 트랙션 배터리의 상태 값은 상기 설정된 옴 내부 저항에 기초하여 설정되는, 상기 상태 값을 결정하는 방법에 있어서,
    상기 트랙션 배터리를 특징짓는 적어도 하나의 정규화 변수가 설정되고, 상기 설정된 옴 내부 저항 및 상기 적어도 하나의 정규화 변수에 기초하여, 상기 정규화 변수의 기준 값을 기반으로 하는 정규화된 내부 저항이 설정되고, 상기 트랙션 배터리의 상태 값은 상기 정규화된 내부 저항을 기반으로 설정되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 부하 전류는 상기 전기 자동차(20)의 평가 실행 동안 생성되며, 상기 시험 부하는 전기 자동차(20)의 유닛, 바람직하게는 전기 자동차(20)의 구동 모터에 의해 형성되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    제 1 정규화 변수는 출력 전압 및 부하 전류 값들을 획득하는 동안 트랙션 배터리의 온도이고, 상기 제 1 정규화 변수의 기준 값은 기준 온도인 것을 특징으로 하는, 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    제 2 정규화 변수는 트랙션 배터리의 유형을 특성화하고, 상기 제 2 정규화 변수의 기준 값은 서로 상이한 유형들의 트랙션 배터리들을 서로 관련시키는 정규화 계수이며, 상기 정규화 계수는 적어도 하나의 배터리 유형 파라미터에 기초하여 지정되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 상태 값은 수학적 모델 또는 테이블, 바람직하게는 룩업 테이블 또는 성능 맵을 사용하여 정규화된 내부 저항에 기초하여 설정되며, 상기 수학적 모델 또는 테이블을 기술하는 파라미터들 또는 값들은 바람직하게는 데이터베이스로부터 검색되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    제 1 정규화 변수는 출력 전압 및 부하 전류 값들의 획득 동안 트랙션 배터리의 온도이고, 상기 제 1 정규화 변수의 기준 값은 기준 온도이며, 상기 트랙션 배터리의 온도는, 제 1 측정 단계에서 트랙션 배터리의 제 1 주변 온도 및 제 1 옴 내부 저항이 제 1 시점에서 설정되고, 미리 결정된 시간이 경과한 후 제 2 측정 단계에서 트랙션 배터리의 제 2 주변 온도 및 제 2 옴 내부 저항이 제 2 시점에서 설정되며, 제 1 및 제 2 옴 내부 저항의 차이와 지정된 시간 간격을 기준으로 내부 저항의 변화 비율이 설정되고, 내부 저항의 변화의 비율을 기반으로, 주변 온도와 트랙션 배터리의 온도 사이의 차동 온도가 설정되며, 상기 트랙션 배터리의 온도는 제 1 및/또는 제 2 주변 온도로부터 설정된 기준 주변 온도와 설정된 차동 온도를 더하여 설정되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 미리 결정된 시간은 5분 내지 15분인 것을 특징으로 하는, 방법.
  8. 제6항 또는 제7항에 있어서,
    상기 트랙션 배터리의 상태 값은 제 2 옴 내부 저항에 기초하여 설정되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 부하 전류는, 시험 부하가 연결될 때 부하 전류가 단계적 변화를 가지도록, 시험 부하에 의해 진행되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    출력 전압 및 부하 전류 값의 쌍들의 측정 시퀀스는 시험 부하의 연결로 시작하여 획득되며, 상기 측정 시퀀스는 빠른 연속적인 시점들에서 획득된 복수의 출력 전압 및 부하 전류 값의 쌍들을 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    시험 부하가 연결되기 전에 적어도 하나의 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍이 추가로 획득되며, 이를 기반으로 개방 회로 전압 및 폐쇄 회로 전류이 설정되며, 측정 시퀀스의 각 추가 값 쌍에 대한 옴 내부 저항은 획득된 출력 전압과 개방 회로 전압의 차이와 획득됨 부하 전류와 폐쇄 회로 전류의 차이의 비율로 설정되고, 측정 시퀀스의 프로파일을 모델링하는 대수 함수(logarithmic function)의 파라미터들은 수학적 조정 계산에 의해 측정 시퀀스에 대해 설정되며, 대수 함수에 기초하여, 옴 내부 저항은, 원하는 시점, 바람직하게는 전류의 단계 변화 시점 또는 해당 주파수에서 설정되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 대수 함수는 하기 식에 의해 결정되며:
    Figure pct00007

    여기서 ti는 부하가 연결된 후 경과된 시간, Ri(ti)는 시간(ti)에 보간된 내부 저항, toffset은 실제 활성화 시간과 추정된 활성화 시간 사이의 시간, 및 a와 b는 파라미터들인 것을 특징으로 하는, 방법.
  13. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
    예상 부하 전류는 시험 부하, 바람직하게는 시험 부하의 옴 저항 및 트랙션 배터리의 출력 전압에 의해 미리 결정되며, 상기 예상 부하 전류와 획득된 부하 전류 사이의 차이가 미리 결정된 허용 오차 값을 초과하는 값 쌍들은 트랙션 배터리의 옴 내부 저항을 설정하는데 고려되지 않는 것을 특징으로 하는, 방법.
  14. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 트랙션 배터리의 적어도 하나의 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍이 복수의 시도들에서 획득되고, 각각의 시도에서 시험 부하는 연결되어 시도의 끝에서 다시 제거되며, 시도의 적어도 한 시점에서 각각의 값 쌍이 획득되고, 상기 트랙션 배터리의 각각의 옴 내부 저항은 획득된 값 쌍에 기초하여 설정되며, 옴 내부 저항에 대한 평균 값은 복수의 시도들에서 설정된 각각의 옴 내부 저항으로부터 설정되며, 상기 트랙션 배터리의 상태 값은 옴 내부 저항의 평균에 기초하여 설정되는 것을 특징으로 하는, 방법.
  15. 제1항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 트랙션 배터리의 옴 내부 저항을 설정하는 단계는 다음 단계들:
    - 값 쌍의 적어도 하나의 값에 대해, 각각의 유효한 측정 범위가 한정되는 단계로서, 하나 또는 두 값이 각각의 측정 범위 밖에 있는 경우 값 쌍은 고려되지 않고, 측정 범위는 바람직하게는 절대값 또는 관련 값의 변화율을 기준으로 한정되는, 상기 측정 범위가 한정되는 단계;
    - 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들의 측정 시퀀스가 획득되는 단계로서, 시험 부하는 측정 시퀀스의 지속 기간에 걸쳐 연결되고, 측정 시퀀스는 빠른 연속 시점들에서 획득된 복수의 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들을 포함하며, 하나의 쌍의 하나의 값 또는 두 값 모두가 이전 시점에서 획득된 적어도 하나의 값 쌍의 해당 값과 동일한 경우 이 값 쌍이 고려되지 않는, 상기 측정 시퀀스가 획득되는 단계;
    - 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들의 측정 시퀀스가 획득되는 단계로서, 시험 부하는 측정 시퀀스의 지속 기간에 걸쳐 연결되고, 측정 시퀀스는 빠른 연속 시점들에서 획득된 복수의 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들을 포함하며, 측정 시퀀스는 저역 통과 필터링을 거치는, 상기 측정 시퀀스가 획득되는 단계;
    - 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들의 측정 시퀀스가 획득되는 단계로서, 시험 부하는 측정 시퀀스의 지속 기간에 걸쳐 연결되고, 측정 시퀀스는 빠른 연속 시점들에서 획득된 복수의 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들을 포함하며,
    - 상기 옴 내부 저항의 이동 평균 값은 측정 시퀀스의 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들로부터 설정되고, 바로 연속적으로 획득된 2개의 각각의 값 쌍들에 대한 각각의 옴 내부 저항은 바람직하게는 2개의 부하 전류들의 차이에 의해 나누어진 2개의 출력 전압들의 차이로부터 설정되고, 상기 옴 내부 저항의 이동 평균은 이러한 방식으로 설정된 각 옴 저항의 평균에 의해 형성되거아, 또는,
    - 상기 옴 내부 저항은, 수학적 조정 계산에 기초하여 바람직하게는 최소 자승 맞춤 방법에 따라 각각의 출력 전압 및 부하 전류 값 쌍들로부터 설정되는, 상기 측정 시퀀스가 획득되는 단계;
    중 적어도 하나를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
  16. 전기 자동차(20)의 트랙션 배터리의 상태 값을 결정하기 위한 진단 디바이스(10, 110)로서, 상기 진단 디바이스(10, 110)는 평가 유닛을 구비하며, 상기 평가 유닛은 상기 트랙션 배터리에 직접 또는 간접적으로 결합될 수 있고, 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 설정되는, 진단 디바이스.
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