KR20220112284A - 전기 배터리의 수명 중 언제든지 방전 없이 이용 가능한 에너지, 자율성, 용량 및 잔여 수명을 계산하는 방법 및 시스템 - Google Patents

전기 배터리의 수명 중 언제든지 방전 없이 이용 가능한 에너지, 자율성, 용량 및 잔여 수명을 계산하는 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명의 방법은 모든 온도 Tn에서 항상 방전 없이 모든 배터리 W의 이용 가능한 에너지 ED를 계산한다. 고정된 방전 강도 ID에서 서로 다른 용량의 배터리를 방전하는 각 배터리 및 온도의 일반적인 G n,I 곡선 계열이 생성된다. 동일한 ID로 W를 방전하면, G n,I , ED가 얻어진 응답 전압이 생성된다. 또한 용량, 자율성 및 잔여 수명을 제공한다. 배터리가 완전히 충전되면 ED가 용량이다. L W 를 계산하면, 잔여 수명을 구한다. ED와 소비 균형을 통해 자율성이 확보된다. 위의 사항은 MCU, 온도센서, 방전기, 전압계, 전류계, 인터페이스 등을 포함하는 시스템에 연결함으로써 자동화되고, ED, 용량, 자율성, 및 잔여 수명을 얻게된다. 이 방법을 사용하면 배터리를 최적화할 수 있을 뿐만 아니라 예를 들어 EV에서 배터리의 자율성을 알 수 있다.

Description

전기 배터리의 수명 중 언제든지 방전 없이 이용 가능한 에너지, 자율성, 용량 및 잔여 수명을 계산하는 방법 및 시스템
본 발명은 전기 분야, 구체적으로 전기화학 분야, 특히 충전식 및 일회용 배터리 분야에 관한 것이다. 현재까지는, 표준화된 온도에서 새로이 충전될 때 제조업체에서 제공하는 용량을 제외하고, 방전 없이 배터리의 이용 가능한 에너지(이하, ED라 함)를 알아내는, 신뢰할 수 있는 방법이 없었다. 본 방법은 그 수명 내내 이용 가능한 에너지를 항상 계산한다. 즉, 노후 되면 마지막 충전 이후로 알려지지 않은 부분 방전이 발생하며, 이 모든 것은 어떤 온도에서도 발생한다.
자율 주행을 위해 전기 배터리를 사용하는 장치가 많이 있다. 배터리의 예측할 수 없는 소모는 배터리를 사용하고 있는 기기의 상황에 따라 불쾌감으로부터 심각한 문제를 일으킬 수 있다.
현재의 문제점은 배터리를 방전하지 않고는 노후 된 배터리의 ED를 알기 어렵다는 것이다. 특히 배터리에 이미 축적되어 있는 에너지가 즉시 필요한 경우, 방전되지 않는 것이 큰 관심거리이다. 배터리가 방전되거나 방전될 온도가 배터리의 자율성(autonomy)에 어떤 영향을 미치는지를 아는 것도 중요하다.
배터리의 ED 상태는, 분석 시의 배터리의 온도를 포함하여, 노후, 이전 사이클링, 전기화학적 스트레스, 마지막 재충전 이후 부분 방전, 및 이들이 시행된 온도 등과 같은 여러 상황에 의해 영향을 받는다.
일반적으로 모든 사람은 휴대전화의 자율성을 경험하고 있고, 수명이 다하면 그 손실이 가속화된다. 배터리가 새로운 배터리이고 새로 충전된 경우, 디스플레이는 100%를 표시하여 충전 상태를 용이하게 나타내고, 종종 한 구석에 작은 녹색 배터리가 가득 찬 상태를 나타내는 경우가 많다. 그러나 오래되고 새로 충전되면, 동일한 정보가 나타나며 자율성은 훨씬 낮다.
오늘날, 배터리 수명의 어느 시점에서든 배터리의 자율성은 선험적으로 알려져 있지 않다. 특히 배터리가 극한의 온도에 영향을 받을 경우 더욱 그렇다. 이것은 이용 가능한 유일한 정보가 전압 측정으로부터 얻어질 수 있기 때문에 발생하는 데, 이는 ED, 용량 또는 자율성을 아는 데 신뢰할 수 없다. 전압은 때때로 충전 상태를 나타낼 수 있으며, 이는 용량을 알 수 없는 경우에는 거의 가치가 없다.
휴대전화에서 여전히 이용 가능한 분(minutes)에 대한 정보가 중요한 경우는 거의 없지만, 이는 항상 그런 것은 아니다. 일반적으로 충전 및 사용 온도가 거의 변하지 않아 예측 가능성을 높이는 데 도움이 된다. 사용 이력, 이전 자율성, 예상 용량 손실 곡선 등을 연결하는 데 도움이 된다. 즉, 이력을 추정(extrapolate)하지만, 스키장에서 사용하는 경우라면 예측을 완전히 할 수 없게 된다.
자율성에 대한 정보의 부족이 엄청난 관련성이 있을 수 있는 다른 애플리케이션이 있다. 좋은 예는 전기 자동차 EV이다. 이러한 정보의 오류가 있으면, 자신의 수단으로 충전 점에 도달할 수 없음을 의미할 수 있다. 또는 그러한 충전 점이 점유되거나 손상되어 있는 경우, 다음 충전 점에 도달할 수 있는 지의 여부를 알 수 있다. 동일한 방식으로, 원자력 발전소, 고속 열차, 비행기, 태양광 설비 등과 같이 서비스의 확실성을 확보하는 것이 필수적인 작동에서는, 배터리의 실제 용량을 아는 것이 중요하다.
다음 설명은 예시적이다. 2019년 2월 시카고의 날씨는 -30℃의 기온을 기록하였다. 이것은 일반적으로 EV의 충전 온도와 작동 온도 사이의 차이가 약 50℃이다. 이러한 차이로 인한 용량 손실은 잔여 용량의 55% 정도이다. 이는, 완전히 충전되어 전날 일정 주행을 한 많은 차량이 운행하지 못하고 많은 도로에 전원이 공급되지 않는 상태로 방치되었음을 의미한다. 이것은 온도가 어떻게 영향을 미치는지 아는 것이 중요하다.
많은 경우에, 이러한 정보의 결여는 실제 잔여 용량에 대한 의구심 때문에 배터리가 현재 조기 교체되고 있음을 의미한다. 이러한 파라미터에 대한 올바른 정보는 배터리를 변경하지 않고 수명 한도까지 작동할 수 있으므로 큰 절약을 할 수 있다는 것을 의미한다.
ED가 알려지면, 애플리케이션으로서, 기기가 휴대전화, EV, UPS 등에 관계 없이, 기기가 갖는 자율성을 계산할 수 있게 되며, 이는 그 순간부터 예측되는 소비의 함수가 된다. 이러한 요건에 대해서는, 지금부터 BEC의 전기 소비 균형에 자세히 설명되어 있다. 알려진 것으로 간주되는 이전의 밸런스 시트(Balance Sheet)나 그의 획득을 분석하는 것은 본 발명의 목적이 아니다.
현재, 상기 문제에 만족할 만한 응답을 제공하는 알려진 프로세스나 장치는 없다. 즉, 이용 가능 충전이 필요한 경우 기본 조건인 배터리를 방전하지 않고는 신뢰할 수 있는 해결책을 제공할 수 있는 것이 아무 것도 없다.
최근에는 정보를 향상시키는 전력 사용량 측정 장치가 등장하고 있다. 일부는 마지막 소비량을 계산하고 기억한 다음, 방전 곡선을 따르는 알고리즘과 함께 추정하기도 한다. 그러나 온도와 같이 배터리 용량에 큰 영향을 미치는 측면은 고려하지 않는다. 충전 및 사용 온도는 크게 다를 수 있다는 것을 고려하여야 한다. 그러나 본 발명에서는 이것에 대해 알고 있는 모든 것을 설명할 것이다.
배터리의 작동 상황인 건강 상태 또는 보존 상태를 포함하여 충전 상태를 계산하는 다양한 방법이 있다. 그러나 그것들은 본 발명에서 제기하고 있는 문제에 대한 근사치를 제공할 뿐이며, 큰 오류가 있고 신뢰성이 없다. 일부 방법은 오류를 최소화하기 위해 2개 이상의 평균값을 적용함으로써 평균값을 계산하기도 한다. 이것은 단지 통계적으로 중요하다.
본 발명에서 정당화한 바와 같이, 에너지 미터를 적용하는 것으로 인한 배터리의 전체 방전을 기반으로 한 방법으로서, 배터리를 즉시 사용할 수 없도록 하는 방법은 완전히 폐기된다. 이 방법은 1차 배터리는 물론이고 온도가 변하는 배터리에도 적용할 수 없다. 망라적인 것은 아니지만, 참조된 작업 중 일부는 다음과 같다:
a) 전해질의 밀도를 측정하는 것. 이 방법의 주요 단점은 대부분의 배터리, 특히 1차 배터리가 밀폐되어 있기 때문에 그들의 사용이 불가능하다는 것이다. 접근 가능한 배터리에서, 전해질은 산성이므로 위험 때문에 일반 사용자에게는 매우 적합하지 않다. 여기에는 배터리를 구성하는 모든 셀의 측정이 포함되며, 이는 전압이 높은 기기, 따라서 수 많은 셀을 갖는 기기에서 상당한 시간이 소요됨을 의미한다. 그럼에도 불구하고 그 방법은 신뢰할 수 있는 것과는 거리가 멀다. 어쨌든 온도가 변하면 예측을 할 수 없다. 그리고 용량의 경우는 아니지만, 충전상태의 아이디어를 제공할 수 없을지라도, 용량을 알지 못하면 거의 도움이 되지 못한다.
b) 푸커트(Peukert)의 법칙. 이는 고전적인 방법이며, 온도를 고려하지 않고 있다. 이러한 간단한 세부 사항은 자격을 상실한다. 이는 많은 곳에서 설명되는 것을 알 수 있으며, 그 중 하나는 다음과 같다:
https://en.wikipedia.org/wiki/Peukert%27s_law
c) 셰퍼드(Shepherd)의 법칙. 동일한 논평이 가능하다. 이는 매우 잘 알려진 고전이므로 더 자세한 내용은 생략한다.
d) 내부 저항을 기반으로 한 방법. 데이터 수집의 어려움 외에도, 이 방법은 또한 온도를 고려하지 않는다.
https://www.scienceabc.com/innovation/what-are-the-different-methods-to-estimate-the-state-of-charge-of-batteries.html
e) 일부 최근 작업(1년 반 미만)은 다음과 같은 기본 방법이 설명된 인터넷에서 찾을 수 있다.
https://academicae.unavarra.es/bitstream/handle/2454/21830/TFG_GuembeZabaleta.pdf?sequence=1&isAllowed=y
f) 또한 이러한 주제에 대한 수많은 미국 특허가 있다. 본 발명자들은 본 발명의 목표에 더 일관된 양태를 추가하지만 도달하지는 못하는 것으로 이해하고 있는 사람들을 고려하고 있다. 다음에 언급하는 것은, 5개월 전에 공개된 것으로, 업데이트된 모든 정보를 수집하고, 이어서 수 많은 기존 특허를 참조한다. 그러나 이는 온도 변화는 고려하지 않는다. 본 발명에서는 부분적으로 그것에 의존할 것이다. 이 첫 번째 링크에서는 USA Bulletin에 게시된 것으로 나타나 있다.
2019년 5월 28일 쇼아 하나니 라시다니(Shoa Hassani Lashidani) 등에게 허여된 미국 특허 제 10,302,709 호.
https://pdfpiw.uspto.gov/.piw?PageNum=0&docid=10302709&IDKey=526056D4F684&HomeUrl=http%3A%2F%2Fpatft.usptogov%2Fnetacgi%2Fnph-Parser%3FSect1%3DPTO2%2526Sect2%3DHITOFF%2526p%3D1%2526u%3D%25252Fnetahtml%25252FPTO%25252Fsearch-bool.html%2526r%3D1%2526f%3DG%2526l%3D50%2526co1%3DAND%2526d%3DPTXT%2526s1%3DCadex.ASNM.%2526OS%3DAN%2FCadex%2526RS%3DAN%2FCadex
g) 아래에서는 인쇄 및 읽기에 더 편리한 형식으로 동일한 특허를 나타낸다.
2019년 5월 28일 쇼아 하나니 라시다니에게 허여된 미국 특허 제 10,302,709 호.
http://patft.uspto.gov/netacgi/nph-Parser?Sect1=PTO1&Sect2=HITOFF&d=PALL&p=1&u=%2Fnetahtml%2FPTO%2Fsrchnum.htm&r=1&f=G&l=50&s1=10,302,709.PN.&OS=PN/10,302,709&RS=PN/10,302,709
h) 추가 항목:
2017년 6월 27일 코바(Koba) 등에게 허여된 미국 특허 제 9,692,088 호.
http://patft.uspto.gov/netacgi/nph-Parser?Sect1=PTO1&Sect2=HITOFF&d=PALL&p=1&u=%2Fnetahtml%2FPTO%2Fsrchnum.htm&r=1&f=G&l=50&s1=9,692,088.PN.&OS=PN/9,692,088&RS=PN/9,692,088
i) 추가 항목:
2009년 11월 17일 클랑(Klang)에게 허여된 미국 특허 제 7,619,417 호.
http://patft.uspto.gov/netacgi/nph-Parser?Sect2=PTO1&Sect2=HITOFF&p=1&u=%2Fnetahtml%2FPTO%2Fsearch-bool.html&r=1&f=G&l=50&d=PALL&RefSrch=yes&Query=PN%2F7619417
이 특허는 페이지 12, 라인 55 내지 58의 "용량" 섹션에서 문자 그대로 다음과 같이 기술한다:
"배터리의 낮은 비율 용량을 쉽게 계산하는 것이 논리적인 것처럼 보이지만, 실제로 이 속성을 식별하는 데 있어 배터리 업계의 계속해서 도전하는 과제이었다."
즉, 상기 특허가 공개된 시점에서는 배터리의 용량을 알아내는 방법이 알려져 있지 않았다. 이 특허는 쇼아 하사니가 보유하고 있으므로 현재까지 진전이 없는 것으로 보인다.
게다가, 그들 중 누구도 배터리 수명 중 어느 때라도 특히 온도가 변할 때 배터리의 거동을 예측할 수 없었다.
용어 정의
본 명세서에 설명된 많은 용어는 잘 알려져 있지만, 많은 책과 공보에서 발견되는 많은 오해를 감안할 때 매우 구체적이어야 한다.
a) B, W, A: 배터리의 총칭. B는 새롭고, 충전되고, 완전히 형성되어 있으며 휴지(rest) 상태로 정의된다. 본 방법의 대상이 되는 배터리를 W라고 하며, 특정 수명, 심지어는 새로운 배터리마저 수명의 어느 시점, 어느 온도에서도 사용할 수 있다. W와 B는 처음에는 동일한 배터리이고, 그것이 새 것일 때는 B, 헌 것일 때는 W라고 한다. A는 신품의 충전된 동일한 배터리, 즉 분석되는 배터리 W에 이용 가능한 잔여 에너지와 동일한 ED를 갖는 유형 B에 사용되는 것이다.
이 특허에서는 SLA-AGM이라는 약어에 의해 유리솜 분리기가 있는 밀봉된 납산 배터리를 예로 사용한다. 밀봉된 납산 흡수 유리 소재.
b) BEC: 전기 소비 균형. 이러한 균형은 매우 완전해야 한다는 것을 유념해야 한다. 여기서는 방전뿐만 아니라 예를 들어 EV의 제동으로 인해 발생하는 전하도 포함된다. 추가 개방 및 폐쇄 전류, 고조파(harmonics) 등과 같이 배터리에 스트레스를 줄 수 있는 모든 전류 및 각 충전 또는 소비 중 예측 가능한 온도.
이 균형은 일반적으로 시간과 관련하여 가변적이다. EV를 예로 들면, 그를 얻기 위해 선택한 속도, 운전 스타일, 차량의 무게와 하중, 다른 소비자의 사용 여부를 입력해야 한다. 더 많은 자율성이 필요한 경우, BEC를 높이기 위해 더 낮은 요건을 도입함으로써 BEC를 변경할 수 있다. 여행할 도로의 경사와 같이 일부 정보는 고정될 수도 있고, 여행 중 변하는 온도와 같이 동적이며 심지어 우리의 행동과 동떨어진 정보일 수도 있다. EV는 예측 또는 컴퓨터 통신(telematic) 정보에 액세스할 수 있다고 가정한다. 소비나 자율성이 바뀌면 알람을 설치할 수 있다. 본 발명의 목적은 알려진 것으로 가정되는 BEC를 분석하거나 얻는 것이 아니다.
c) 용량. 이것은 특정 상황에서 가능한 최대 전기화학적 전위를 유용한 전기로 변환하는 배터리의 성능이다. 그리고 충전식이라면, 전기를 가능한 최대의 전기화학적 전위로 변환하는 적합성(aptitude)을 측정한다. Ah 단위로 측정된다.
실제로 고려되는 것은 항상 에너지이지만, 전압은 항상 알려져 있는 것으로 이해된다. 때로는 최종 전압 Vf 및 조절된 온도에서 특정 시간 동안 공급할 수 있는 가능한 와트로 제공된다. 이 마지막 경우에, 유용한 에너지는 직접 예측된다. 배터리의 초기 용량과 수 사이클 후에 도달한 최대 용량의 차이는 완전한 형성 등의 기능으로 고려되지 않는다. 온도가 낮아지거나 방전 강도가 증가하면 용량이 감소한다.
ch) 공칭 용량 CN. 이것은 새로운 배터리의 초기 용량이다. 표준에 따르면, 이는 시간 tN, 온도 TN 및 최종 전압 Vf에서 IN 방전을 가능하게 하는 것으로 규정된다. 확인하면, CN = IN x tN.
d) 최소 용량 Cm. 이 표준은 배터리의 용도에 따라 허용 가능한 가장 낮은 잔여 용량을 규정한다. Cm은 일반적으로 0.6 내지 0.8 CN 사이에서 다양하다.
e) 배터리의 잔여 용량 CR은 예상 수명의 일부가 경과하고 특정 초기 용량이 손실된 특정 순간에 존재하는 용량이다.
f) C. 이것은 이 방법의 결과로 발견된 동등한 배터리 A의 용량이다. 이는 분석된 배터리의 CN과 같거나 작을 것이다. 일반적인 의미도 있다.
g) Cn. TN에서 CN의 용량을 갖는 것은 배터리 W의 온도 Tn에서의 용량이다. Tn보다 낮은 온도에서 그 용량은 CN보다 낮다. 그것들을 연결하는 곡선이 있다. 이 곡선은 수명 동안 언제든지 유효하다.
h) 잔여 충전량. 유용한 전기 에너지를 전하라고도 한다. 방전이 부분적이거나 온도가 변하는 경우, 배터리에 이용 가능하게 남아 있는 전하는 잔여 충전량 또는 잔여 에너지라고 하며, 이는 ED의 근사치이며 그 차이는 최소 비작동 전하이다.
i) 이용 가능 에너지, ED. 이것은 최종 전압 Vf에 도달할 때까지 특정 조건에서 방전하고, 수명 중 언제라도 W 배터리로부터 얻어질 수 있는 최대 에너지이다. 모든 배터리, 특히 충전식 배터리는 방전 강도에 따라 변하는 최종 방전 전압을 갖는다. 충전식 배터리의 경우, 이 Vf는, 배터리의 비가역적 열화를 나타내므로, 초과해서는 안 되는 최소값이다. 반면에 일반적으로 공급하는 기기의 최소 작동 전압에 가깝다.
1차 배터리에서는 장비가 단순히 작동을 멈추기 때문에 이 개념을 적용할 수 없다. 그 지점 Vf에는 비례적으로 매우 작은 특정 최소 전하 또는 최소 에너지가 있다. ED의 개념은 총 잔여 에너지에서 배터리 손상을 방지하기 위해 이용할 수 없는 최소 에너지를 뺀 값으로, 상대적으로 매우 작은 값으로 인해 일반적으로 무시된다. 계산하기는 쉽다. 이 최소 에너지는 온도와 방전 강도 ID에 따라 동일한 배터리에 대해 달라진다. 작은 차이를 감안할 때, 최초의 개산에서는 특정 지점에서, 불분명한 ED, 잔류 전하 또는 액티브한 전기화학적 전위를 사용하는 것을 허용할 것이다.
j) 충전 상태
그 당시의 최대 용량과 대조적으로 배터리 W에 잔존하는 전하율(%)의 수준 또는 양을 충전 상태라고 한다. 배터리의 용량은 충전 상태나 충전 시 개방 회로 전압과 관련이 없다. ED를 알기 위해서는 용량과 충전 상태를 동시에 알아야 한다. 충전 상태를 전압과 관련시키는 곡선이 있다. 영어의 약자는 SOC(State of Charge)이다.
k) EV. 이것은 전기 자동차의 영어 약어이다. 이것은 일반적으로 100% 전기 자동차에 부여되는 이름이다. 혼재되어 있으면 하이브리드(HEV)라고 한다. 그리고 플러그인이 추가된다면 PHEV이라 불리운다.
l) Gn,I. 용량 Cn, 전압 VN 및 온도 Tn의 새로운 배터리가 주어지면, Gn,I는 동일한 고정 ID, I에 의해 생성된 방전 곡선 계열(family)의 이름으로, B와 B 아래의 용량이 다른 여러 개의 신규 및 충전 배터리에 모두 동일한 온도에서 적용된다. ID는 수동 또는 시스템에 의해 미리 결정되며, 일반적으로 0.1 Cn 내지 2 Cn Amp의 사이에서 다양하며 방전되는 배터리의 용량은 0.1 Cn 내지 Cn Ah의 사이에서 다양하다. 가능한 예는 배터리 B가 Cn의 용량을 갖는 온도 Tn에 해당하는 계열인 Gn,1'0이다. 1.0 Cn Amp와 동일한 방전은, 예를 들어 용량이 0.3 Cn, 0.5 Cn, 0.7 Cn 및 Cn Ah인 다음 배터리에 대해 선택된다. 이들 곡선은 보간(interpolation)을 가능하게 한다. 도 1 참조.
m) ID, Ii, IN. 방전의 강도, 그리고 복수형. 처음 두 스탠드는 일반적이다. 제1 항목을 사용하면, 하위 지수를 변경하여 여러 특정 강도를 나타낼 수 있는 일련의 일반 방전 강도 Ii를 참조할 수 있다. 참조 표준은 IN이다. 암페어 단위로 측정되며 지침에 따라 이 방법은 IN Amp 내지 60 IN Amp의 사이에서 다양하다.
SLA 배터리에서, 일반적인 방전은 0.01과 3 CN Amp 사이에서 다양하다. 납의 용량을 알기 위한 표준은 일반적으로 0.05 CN Amp 및 tN = 20 h이다. 방전은 Vf 전압까지 낮아질 수 있으므로 배터리가 손상되지 않는다. 곡선은 로그 눈금에서 세로 좌표의 전압과 가로 좌표의 시간을 측정하는 직교 데카르트(Cartesian) 좌표축에 표시된다.
배터리가 I Amp에서 방전되어야 할 때, 실제로 수행되는 것은 에너지를 필요로 하는 것, 즉 특정 기간 동안 수요가 수행되기 때문에 와트-시가 방전된다는 점에 유의해야 한다.
n) MCU. 마이크로 컨트롤러 유닛의 약어. 하나 이상의 멀티코어 마이크로프로세서, 메모리, 알고리즘, 소프트웨어 등이 있는 CPU(중앙 처리 장치)로 구성된다.
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) 표준. 본 발명 부문에 속하는 것은 배터리를 특성화하는 파라미터를 제한, 지정, 유형화 및 정의하는 일련의 규칙, 공식, 기준, 사양 및 기술 표준이다. 그것은 그들의 성능을 쉽게 알고 비교할 수 있다. 가장 잘 알려진 기술 표준 중에는 DIN, JIS, IEC, CEI, UL이 있다. 일부는 기술적 고려 사항에 중점을 두고, 다른 일부는 사용 안전에 중점을 둔다.
표준은 누구나 지시할 수 있지만, 알려진 표준을 따르는 것이 매우 권장된다. 본 발명의 경우, 각 기술 고유의 동작 온도, 방전 시간 및 강도, 공칭 전압, 다양한 방전 강도에서의 최소 Vf, 통상의 용량 CN 및 최소 Cm 등이 있다. 모든 측정 값과 곡선은 이 표준을 따라야 한다. 각 기술과 표준은 서로 다른 곡선을 의미한다.
o) p. 전체 초기 전위에 대해 불완전한 방전 시 소모된 용량 C의 동등한 배터리 A의 전기화학적 전위 또는 ED의 백분율이다. 따라서 ED(1-p)는 잔여 ED와 동일하다.
p) 전기화학적 전위. 이것은 올바르게 활성화될 때 전기 에너지를 제공할 수 있는 특정 화학 물질에 존재하는 에너지이다. 배터리는 전기화학적 전위를 가진 일련의 제품을 담고 있는 적합한 용기이며, 이러한 포텐셜 에너지를 전기로 변환하는 반응이 일어나는 물리적 매체이다.
충전 및 절연된 배터리에는 전기가 흐르지 않는다. 전기는 전기를 발생시키는 전기화학적 반응이 일어날 때만 제대로 존재할 것이다. 그리고 이를 촉발하려면 배터리에 연결된 외부 회로가 필요하다. 전기는 그러한 연결이 일으키는 화학 반응에 의해 생성된다.
충전된 배터리와 방전된 배터리의 포텐셜 에너지는 다르다. 첫 번째 상황을 능동 전기화학적 전위, 두 번째 상황을 수동 전기화학적 전위라고 한다.
q) UPS. 무정전 전원 공급 장치의 약어. 스페인어 SAI.
r) 시스템. 방법의 계산을 자동화 하는 장치의 이름. 이는 어댑터, 해당 소프트웨어 및 하드웨어, 인터페이스 등을 비롯하여, MCU, 메모리, 마이크로프로세서, 전자 회로, 알고리즘 프로세서, 전압계, 방전기, 전류계, 온도 센서, 크로노미터, 파라미터를 계산하고 곡선을 생성하는 용량과 같은 일련의 요소를 포함하는데, 이는 변수에 대한 정보를 제공하고 결과를 수신할 수 있으며, 컴퓨터 통신을 통한 정보를 고려할 수도 있다. 또한, 경우에 따라서는 배터리 관리 시스템(BMS)라고도 한다. 후자의 용어는 종종 충전, 방전 및 제한 장치에 대한 훨씬 간단한 제어 관리에 사용된다.
s) SLA-AGM. 밀봉된 납산 및 흡수 유리 소재(Sealed Lead Acid and Absorbed Glass Material)의 약자로, 유리 섬유 분리기로 밀봉된 납산을 의미한다. 이 본 발명에서 예로 사용하는 배터리 기술은 아마도 가장 대중적이고 성숙하며 상당히 안정적인 발전을 이루고 있기 때문이다.
t) SOC. 충전 상태의 약어. 이 분야에서 매우 자주 사용된다.
u) tN. 공칭 시간. 이것은 배터리 B가 전류 IN, TN 온도에서 그리고 전압이 Vf 아래로 떨어지지 않고 방전될 때 표준이 경과하도록 설정하는 시간이다. 일반 시간 값을 참조할 때 t가 사용된다. tM이라고 쓰면, 특정 ID에서 용량이 C인 배터리의 최대 자율시간을 의미한다. 로그 그래프는 일반적으로 가로 좌표가 ID이고, 세로 좌표가 자율성인 경우 적용된다. 도 4 참조. tN = 20h는 일반적으로 납에 사용된다.
v) TN. 표준은 특히 기본 곡선 생성 동안 정규화된 값을 측정하기 위해 제안하는 온도이다. 온도가 변할 때, Tn의 아래첨자 "n"이 일반적으로 사용된다. 일반적으로, Tn은 -30℃ 내지 60℃이다. 용량과 관련된 곡선이 있다. 다른 온도에서 배터리에 1Ah가 필요하면, 에너지 비용이 달라진다.
w) 공칭 전압 VN. 이는 배터리 구성의 전기화학 기술로 정의된다. 이 전압 또는 장력은 전극의 25℃에서 정상적인 환원 및 산화 전위의 로그 합에서 비롯된다. 따라서, 예를 들어 납 배터리에 대해 아래에서 계산된다. 4몰 농도의 황산을 사용한 방전에서, 25℃에서 양극 PbO2, 음극의 정규화된 산화 전위는 +1.70볼트 정도이다. 그리고 음극 Pb, 양극의 경우 환원 전위는 약 -0.33볼트이다. 2.03볼트를 추가한다. 음수는 빼야 한다. 그리고 이것은 VN이다. 그것은 산의 농도에 따라 오르거나 내릴 수 있으므로, 방전이 산의 일부를 물로 분해하기 때문에, 개방형 배터리의 전해질 밀도 측정은 충전 상태에 대한 아이디어를 제공한다. 배터리의 충전은 전기의 역순환을 의미하며, 전극은 극성을 반대로 한다. 휴지 상태의 2차 배터리의 전압이 VN보다 낮으면, 긴급 충전이 필요하다.
x) 최대 전압 VM은 배터리가 작동 휴지 상태이고 완전히 충전되었을 때 도달하는 전압이다. 그것은 항상 VN보다 높아야 한다.
y) 중간 전압 Vv. 이것은 VM과 Vf 사이에서 변하는 일반 전압이다.
z) 최종 전압 Vf. 이것은 배터리 손상을 방지하기 위해 방전 시 도달할 수 있는 최소값이다. 그 끝점 Vf에서 여전히 아주 작은 특정 잔여 전하가 남아 있을 것이다. 종지(end-voltage) 전압 Vf은 방전의 강도에 따라 변한다. i)항에서 자세한 내용을 참조한다.
이론적 근거
이 방법은 지금까지 발전되지 않은 접근 방식에 학문적 기원을 가지고 있다. 산업의 대부분은 배터리가 유류(petrol) 탱크인 것처럼 암묵적으로 문제를 제기한다. 도입된 동일한 리터를 사용할 수 있어야 하는 것은 언제, 어떤 조건에서도 요구된다. 배터리의 경우 동일한 암페어-시가 공급된다. 그리고 그것은 그와 같은 아니다.
본 발명의 방법은 메모리 효과를 무시하는 한, 개방형 또는 밀봉된 모든 기술의 1차 및 충전식 배터리 모두에 유효하다. 이차 배터리의 경우 가역성은 전기화학적 공정뿐만 아니라 기계적 공정으로도 구성되는데, 이는 충전 과정에서 전극이 재생될 때 해당 전극에서 활성 물질을 교체해야 하기 때문이다. 이러한 반응은 항상 발열 반응이므로 사용된 에너지의 일부는 열 생산에 사용된다.
Gn,I 곡선은 본 발명의 기본이므로, 그들의 획득은 아래에 설명된다. 용량 Cn, 전압 VN, 온도 Tn을 갖는 새로운 배터리 B가 주어지면, 이것은 항상 동일한 온도에서 B와, B보다 낮은 용량의 여러 새로운 배터리에 적용되는 동일한 고정 ID I에 의해 생성된 방전 곡선 계열에 부여된 이름이다. ID는 수동으로 또는 시스템에 의해 미리 결정되며, 일반적으로 0.1 Cn 내지 2 Cn Amp에서 변하고, 용량은 0.1 Cn 내지 Cn Ah에서 변한다.
가능한 예는 배터리 B가 Cn의 용량을 갖는 온도 Tn에 대응하는 계열인 Gn,1'0이다. 용량이 0.3 Cn, 0.5 Cn, 0.7 Cn 및 Cn Ah인 다음 배터리에 대해 1.0 Cn Amp와 동일한 방전이 선택된다. 이러한 곡선은 보간(interpolation)을 가능하게 한다. 도 1 참조.
그 다음 동일한 방전 I이 사용되어 W에 적용되며, 이는 VV 응답을 반환하여 새로운 방전 곡선을 시작한다. 이 응답으로, Gn,I에서 동등한 배터리 A를 찾고 ED를 찾을 수 있다. A의 거동은 그 순간 배터리 W의 거동과 동일하므로, ID 또는 Tn의 변경을 고려하기 위해 동일한 응답을 갖는 이 동등한 배터리를 사용할 것이다. 이 예에서, 생성된 곡선은 점들 중 하나이며 A는 0.4 Ah의 용량을 갖는다. 도 1 참조. Tn이 변경되면 모든 곡선도 변경된다.
ID 선택 기준을 재평가할 때, 생성된 곡선이 명확하고 구별 가능한(diferentiable) 응답을 제공한다는 점을 고려해야 한다. 방전이 비례하여 매우 작으면, 응답 곡선이 서로 근접하여 구별하기 어렵다. 방전이 너무 커서도 안 되는데, 이는 목표의 접속과 저항 치수가 너무 크다는 것을 의미한다.
ID가 비례적으로 매우 높으면, 전기화학적 반응이 전체 활성 물질에 완전히 도달하는 시간이 없고 열 생성에 전용되는 에너지가 없기 때문에 용량이 크게 감소한다. 소멸되어야 하는 열은 5초 내지 20초의 시간이 매우 짧기 때문에 효과가 적지만 전기화학적 전위의 회복 불가능한 손실을 가정한다. 또한 배터리에 일정량의 스트레스가 가해진다.
임의의 유형의 펄스가 또한 사용될 수 있다. ID와 일치하는 것으로 알려진 한 배터리의 상태를 고려해야 한다. 항상 최소 작동 방전으로 시작하는 것이 좋다. 일반적으로 0.1 Cn과 2 Cn Amp 사이에서 다양하다. SLA-AGM의 경우 0.6 Cn과 1 Cn 사이에서 시작할 수 있다.
이 방법은 수명 중 언제라도 모든 W 배터리에 적용할 수 있다. 이전 측정으로부터 현재 용량이 알려진 경우, 오래된 것이더라도 새 제품일 때의 공칭 용량 대신 이 값을 시작점으로 사용해야 한다. 그러나, 여전히 사전 정보를 이용할 수 없는 것으로 가정한다.
마찬가지로, 유틸리티 또는 애플리케이션으로서 다음이 있다. ED와 BEC가 알려지면, 원하는 온도에서 자율성을 계산할 수 있다. 발생하는 온도와 방전이 이용 가능한 경우에도 가변적이다.
용량도 계산될 수 있다. 재충전 후, 충전기가 배터리에 상당한 전기를 공급하지 않는 것을 발견하면 충전기를 분리하고 ED를 계산한다. 이 값은 측정 온도에서 배터리 W의 용량이다. 배터리가 1차이면, ED는 항상 배터리 용량과 일치한다.
시간에 따른 용량의 변화 곡선을 이용하여 잔여 수명 tR을 계산할 수 있다. 예상 수명 tW 라는 용어의 올바른 사용은 특정 상황에서 새 제품의 최대 수명을 지정하는 역할을 한다는 점을 분명히 해야 한다. 배터리에도 동일한 개념을 사용할 수 있다. 본 발명에서 잔여 수명 tR, 즉 어느 순간부터라도 잔여 사용 수명을 찾는 것이 더 흥미롭다. 제조업체에서 제공하고 표준화할 수 있는 LM 및 LD 곡선에 대한 정보에서 시작하는 것이 편리하다.
이러한 곡선을 계산하기 위해, 시간을 가로축으로, 용량을 세로축으로 측정하는 직교 데카르트 축이 사용된다. LM은, 가능한 한 신중하게 배터리를 사용하고, 배터리 수명에 걸쳐 형성된 점을, 그 용량 값과 측정 시간에 의해 기억함으로써 계산된다. LM은 세로 좌표가 최소 동작 용량 Cm에 도달하는 최대 수명(tM,Cm)을 나타내는 지점에서 끝난다. 도 5 참조.
동일한 방식으로, 배터리가 가혹하게 취급되어 수명이 (tD,Cm)까지 연장되는 큰 조기 열화를 생성하는 LD 곡선이 있다. 두 곡선은 평가된 배터리가 동일하기 때문에 동일한 지점(0, CN/Cn)으로부터 시작한다. 일반적인 용량 측정 온도가 Tn인 경우, 이 점은 (0,Cn)이다.
마지막으로, 분석된 W 배터리는 P(tP,CR) 지점까지 LW 곡선을 생성했으며, 이 지점에서 잔여 수명 tR을 아는 것이 흥미롭다. tP 좌표는 서비스 시작부터 잔여 수명 tR이 필요할 때까지 경과된 시간이다.
당분간, 배터리가 받을 처리는 받은 처리와 유사하다는 것이 인정된다. 점 P로부터, LM과 LD 사이를 보간하여 곡선을 Cm으로 외삽(extrapolate)하고, 한편으로 특정 처리를 받은 실제 예상 수명 tw를 얻으므로 점 P에서 잔여 수명 tR을 얻는다: tR = tw - tP.
처리 또는 리빙(living) 조건의 변화가 예상되는 경우, 보간법을 통해 이를 고려할 수 있다. 도 5에서, 이러한 예상 처리가 이미 받은 처리와 유사하다고 가정하였다. 그렇지 않은 경우, 수학적으로 LM 또는 LD에 더 가까운 곡선을 그린다.
분석에 필요한 정보 및 기기
적어도 아래에 열거된 기기와 데이터가 필요하다.
a) 제조업체는 W 전지의 제조에 사용된 기술, 신품 시의 공칭 용량 CN 및 공칭 전압 VN, 곡선 등, 전지를 정의하기 위해 적용되는 표준(DIN, JIS, SAE 등)에 대한 정보를 제공한다.
b) 분석 시 W 배터리의 온도를 측정하기 위해 온도 센서가 필요하다. 이 데이터를 이용하면 해당 곡선을 통해, 신품의 경우 온도 Tn에서의 용량 Cn을 알 수 있다.
c) 0.1, 0.6, 1.0, 1.2, 1.4 및 2 Cn Amp 또는 중간 정도의 ID를 선택할 수 있는 배터리에 대한 적절한 연결이 있는 방전기가 있어야 한다. 1.0 Cn Amp의 선호하는 ID가 제안된다. 그러나 다른 것을 사용할 수 있다. 또한 전류계와 전압계가 필요하다.
d) 온도 Tn에 해당하는 방전 곡선 계열 Gn,I.
e) 각 용량에 대한 방전에 따른 자율성을 알려주는 범위의 상이한 온도에서의 로그 표, 가로축의 방전과 세로축의 자율성을 측정하여 기술 및 전압에 따라 구분한다. 배터리의 최종 전압 Vf는 항상 표준을 준수해야 한다. 일 예는 도 4에 나와 있다.
f) 자율성을 계산하려면 BEC를 알아야 한다.
g) 충전기가 작동하는 것으로 감지된 경우, 충전기를 분리할 수 있어야 한다. 수동 또는 실험실 수준에서 분석하는 동안 언제든지 가변 충전 또는 방전이 허용되지 않는다. 산업적 용도에서 고려할 수 있는 경우뿐만 아니라 더 큰 정밀도를 허용하는 반복을 수행할 수 있다.
h) 주어진 순간에 예상 수명, tW 및 잔여 tR을 계산하기 위해, 배터리를 어떻게 처리할 것인지에 대한 정보가 필요하며, 또한 LM 및 LD 곡선을 갖는 것도 편리하다.
작동 방법에 대한 설명
본 명세서에서는 기본 장치를 사용하여 간단한 방법으로 ED를 얻는 방법에 대해 설명한다. 단순화된 흐름도는 도 2에 도시되어 있다. 후에, 우선 실현(Preferential Realization)에서 이 모든 것을 자동화하는 방법을 설명하므로 모든 사용자가 간단하게 이용할 수 있다.
분석이 시작되면 두 가지 상황이 발생할 수 있다. 배터리가 완전한 휴지 상태에 있거나 방전을 지원하고 있다. 전류계는 본 발명이 어떤 경우에 있는지를 명확하게 한다. 본 발명에서는 다음 순서에 따라 휴지 상태인 W 배터리로 시작한다.
1) 배터리 기술이 알려져 있으며, 신품인 경우 CN 용량, 공칭 전압 VN, 선택한 ID,I1에 대한 Gn,I1 곡선이 알려져 있다.
2) 센서는 Tn으로 판명된 W의 온도를 제공한다. 해당 곡선을 사용하면 B가 신품일 때 이러한 온도에서 Cn으로 판명된 배터리 W의 용량을 알 수 있다.
3) 배터리가 연결되고 방전기는 사용자의 기준과 이론적 근거에 제공된 권장 사항에 따라 I1이 되는 초기 ID를 설정한다. 배터리의 상태를 고려할 때, Cn보다 낮은 용량을 가질 수 있다고 믿을 만한 이유가 있는 경우, ID는 적절하게 감소된다. 이 강도는 Gn,I 생성에 사용된 강도와 동일해야 한다.
4) 다운로드가 시작된다. 방전 곡선은 안정화되고 안정적인 전압 Vv가 얻어질 때까지 필요한 시간인, 수 초 동안 관찰되며, 따라서 방전 곡선이 시작된다. 이 곡선이 명확하지 않으면, 시간이 더 걸리거나 다른 방전으로 계속 시도할 것이다. 각 방전은 다른 Gn,I 곡선을 의미한다.
5) 예를 들면, 본 발명에서는 Gn,1'0 을 제안하는데. 여기서 필요한 경우 배터리 W로의 방전 I1 = 1'0 Cn Amp에 의해 생성되고, 전압 Vv에서 응답하는 곡선을 보간한다. 이 예에서는 0.4 Cn Ah에 해당하는 곡선이다. 도 1 참조. 이 방전 곡선은 C = 0.4 Cn Ah의 용량으로 충전된 새로운 동등 배터리 A에 의해 생성된 것과 동일하다.
6) 분석된 배터리 W의 ED는 용량 C = 0.4 Cn Ah이고 완전히 충전된 동등한 새로운 배터리 A의 거동과 유사한 거동을 갖는다는 결론이 내려졌다. 본 발명에서는 배터리 A의 것으로 밝혀진 필요한 ED를 알게 되었다.
제2의 경우에는 원치 않거나 피할 수 없는 소비가 있는데, 이는 일반적인 상황으로 판명된다. EV를 다시 예로 들어 설명한다. 시계, 온보드 컴퓨터 등과 같은 일부 소비체는 억제할 수 없지만, 엔진이나 에어컨과 같이 가장 중요한 계산을 위해 본 발명에서는 전원을 끌 수 있다. 이 경우, 전류계 I2와 전압계 V2에 대해 즉각적이고 완벽하게 동시적인 값을 얻어야 한다. 그 다음, 다음과 같이 진행한다.
1) I2, V2 및 배터리 온도 Tn을 사용할 수 있다.
2) 또한 I2 암페어 및 온도 Tn에 해당하는 곡선 Gn,I2. 방전 I2는 V2로 시작하는 곡선을 생성하고, 이는 새로운 배터리와 충전 시 동일한 응답을 제공하는 C2 용량의 동등한 배터리 A2를 제공한다.
3) I2가 너무 작으면 I1 Amp의 추가 방전이 추가된다. 이는 배터리가 휴지 상태인 것과 같으며, ID가 다음과 같으므로, Gn,I3을 검색한다는 점을 고려하여 이전 프로세스를 반복한다:
I3 = I2 + I1 Amp.
이 방법이 이전에 사용된 경우, 배터리가 더 이상 신품이 아니고 현재 용량이 대략적으로 알려져 있을 때, 후자가 시작점으로 사용된다. 따라서 엄밀히 말하면 제1 계산에서만 CN이 사용된다. 후속 계산에서, 마지막으로 발견된 용량이 시작점으로 사용된다. 따라서 이 방법을 연속적으로 사용할 때 원래 용량이 반복되지 않는다.
답을 구체화하기 위해 반복적으로 사용되는 경우는 제외한다.
유틸리티 또는 애플리케이션으로서 측정 온도에서 ED가 계산되고 BEC가 알려지면 자율성을 찾을 수 있다. 아래에 예가 나와 있다.
C1의 동등 용량에 해당하는 알려진 ED를 갖는 W 배터리를 가정한다. BEC는 두 번의 연속 방전 D1과 D2를 별도로 수행한다고 알려준다. 전류 I1 및 온도 T1에서 제1 D1은 t1의 지속 시간을 갖는다. 이 방전이 배터리를 소진시키지 않는다는 것을 이해한다. 그 다음, 잔여 에너지를 사용하여, ID가 I2인 제2의 D2 방전이 온도 T2에서 그리고 이 잔여 에너지가 허용하는 최대 시간 동안 수행된다. 본 발명에서는 상기 자율성을 계산하는 데 관심이 있다.
제안된 다운로드의 조합은 소비에 대한 모든 가능한 접근을 처리하는 것을 가능하게 한다. 그 다음, 이용 가능한 총량에 대해 D1이 소비하는 W 에너지의 백분율 p가 계산된다.
a) 파라미터 T1, I1, C1 등에 해당하는 도 4의 로그 표를 사용하여, 배터리가 허용하는 총 자율성 시간 tM1을 찾을 수 있다.
b) 비율 t1/tM1은 t1 동안 D1이 사용한 에너지의 대략적인 백분율, 즉 p이다. 잔여 에너지는 후속적으로 사용되는 C2와 동등한 새로운 배터리에 해당하는 C1(1-p)이다.
c) 다시 로그 표와 D2, I2, C2 및 T2에 해당하는 곡선을 사용하는 경우, tM2가 있다. 이 점은 이전 조건에서 W의 총 자율성 시간을 알려준다.
시간을 사용하면 곡선의 마지막 섹션에서 찾기가 더 힘든 V의 평균값을 모르기 때문에 특정 오류가 발생한다. V의 평균값을 가정하면 더 빠르게 계산할 수 있다. 민감도 분석을 하면 계산에 2 내지 3%의 오차가 있어도 에너지 값에 작은 변동이 생기는 것을 확인할 수 있다. 마지막으로, 방전 곡선의 방정식을 구하고 적분하는 것이 더 정확하겠지만, 불필요한 정확도와 명백한 복잡성을 추가할 것이다. 바람직한 실시형태로서 방법이 자동화될 때, ED의 계산은 즉각적이고 정확하다.
마지막으로, 두 개의 추가 유틸리티 또는 애플리케이션이 본 발명에서 제시된다. 분석 중인 배터리가 완전히 충전되고 휴지 상태일 때 ED가 용량을 제공한다. 그리고 시간 경과에 따른 진행 곡선과 함께, 배터리가 받게 될 후속 처리가 알려진 조건에서, 그의 예상 수명 tW과 잔여 tR이 있다.
본 방법을 이해하는 데 도움이 되도록 5개의 도면이 제공되어 있다. 이들은 특정화되어 있기 때문에, 유효성을 상실하거나 나타난 상태의 범위에 영향을 미치지 않고 변형과 함께 다른 것으로 대체될 수 있다.
도 1은, 온도 Tn에서 ID를 사용하고, I= 1'0 Cn Amp인 경우, 용량 Cn을 가진 새로운 배터리 B의 방전 곡선 Gn,1'0Cn 계열의 예를 나타낸 도면이다. 본 발명에서 선택한 더 작은 배터리의 용량은 0.3 Cn Ah, 0.5 Cn Ah 및 0.7 Cn Ah이다. 동일한 방전 I이 배터리 W에 적용되는 경우, 전압 응답 Vv은 0.4 Cn Ah로 판명되는 곡선을 생성하기 시작하는데, 이는 동등한 배터리 A에 해당하는 것이다.
도 2는 W 배터리를 규정하는 데이터로 알려진 ED를 찾는 동작의 흐름을 간략하게 나타낸 다이어그램이다. 이 다이어그램은 이해하는데 완전하지 않다. 예를 들면, 안정성, 사이클 카운터 등을 요청하는, V1에 적용된 단계는 V2 및 V3에 저장되었다. C1, C2 또는 C3을 안다는 것은 A1, A2 또는 A3를 알고, 따라서 ED를 안다는 것을 의미한다.
도 3은, 바람직한 실시형태로서, 장치에 적용된 본 발명에 따른 방법의 자동화 공정을 간략히 나타낸 다이어그램이다.
도 4는 SLA-AGM 배터리의 ID와 용량에 의존하여 자율성에 대한 정보를 제공하는 25℃ 및 전압 V에서의 로그 테이블의 예를 나타내는 도면이다. 이 경우, 본 발명에서는 0.3 Cn Ah, 0.5 Cn Ah, 0.7 Cn Ah 및 CnAh를 선택한다.
도 5는 W의 예상 수명 tW과 잔여 수명 tR을 알아낼 수 있는 곡선 (LM, LD 및 LW)을 도시한 도면이다.
목적은 W 배터리의 ED를 찾는 상기 방법을 자동화하는 장치를 제조하는 것이다. 휴대가 가능하거나 불가능할 수 있으며, 특정 전압 또는 용량 범위에서 분석할 다양한 배터리의 특성에 대한 용량 조정이 가능하다. 또는 처음부터 특정 배터리에 맞게 조정할 수 있다.
인터페이스, 어댑터, 방전기, 온도 센서, 전압계, 전류계, 크로노미터, MCU, 및 방전기에 의해 생성된 곡선을 기록, 저장 및 분석하고 이들을 제공된 알고리즘 등을 사용하여 메모리에 있는 것과 비교하는 데 필요한 소프트웨어를 포함하는 시스템이 필요하다. 이 소프트웨어는 장치 및 외부 기기와의 통신을 제어한다. 배터리 제조업체가 지정한 기술과 표준으로 구현되며, 특정 배터리에 맞게 준비하면 대폭 간소화된다. 이러한 방식으로 사용하는 것은 다음 단계를 포함한다:
A) 제조업체는 B가 신품일 때 배터리 기술과 CN 용량, 공칭 전압 VN, 곡선 등을 먼저 보고한다.
B) 모든 데이터는 인터페이스를 통해 시스템에 입력된다. W 배터리가 연결되면 분석이 시작된다. 연결되면 모든 특성을 시스템으로 전송하는 배터리가 있다. 그러나 EV나 휴대폰의 경우처럼 구체적인 배터리에 적용하는 경우에는 필요하지 않다.
C) 전류계는 배터리가 대기 상태인지 여부를 확인한다. 초기에는 비활성 상태로 간주된다.
D) 센서는 배터리가 Tn인 온도를 제공한다. 이 온도와 용량 및 온도와 관련된 메모리에 있는 해당 곡선을 이용하여, 시스템은 B에 해당하는 용량 Cn을 결정하는데, 이는 제1 분석에서 얻은 최상의 근사값이다.
E) 기억된 지침에 따라 시스템은 초기 방전 강도 I1을 선택한다. 이 방전은 슈퍼 커패시터를 공급하고 후에 축적된 에너지를 사용할 수 있다.
F) 시스템이 안정적인 응답 전압 V1을 얻으면, Gn,I1을 검색하고 필요한 경우 방금 측정한 전압으로 시작하는 곡선을 보간한다. 이 곡선은 새로운 동등 배터리 A1이 방전되고 충전되고 용량이 C1인 것과 동일하다.
G) 알려진 ED를 사용하면, 시스템은 이를 인터페이스에 표시하거나, 이를 필요로 하는 다른 기기에 공급할 지를 선택할 수 있으며, 이는 기존 장치에 간단히 통합될 수 있다.
시스템 전류계가 지속적이고 안정적인 방전이 있음을 검출한다고 가정한다. 방전에 이러한 조건이 없으면, 순시값(instantaneous value)과 동시 값을 측정해야 한다. 전류계는 전류 소비 I2를 시스템에 제공하고, 전압계는 전압 V2를, 센서는 W 배터리 온도 Tn을 제공하며, Cn이 계산된다. 그 다음 설명된 단계를 따른다.
1) I2 암페어와 온도 Tn에서 얻은 Gn,I2에서 V2에 해당하는 방전 곡선을 검색한다. 이전과 마찬가지로, 새로운 충전 C2 용량으로 동등한 배터리 A2에 해당하는 배터리를 얻는다.
2) 시스템은 배터리가 휴지 상태인 경우에 대해 이전과 같이 계산된 추가 방전 I1을 추가하고, 방전 강도가 I3 = I1+I2이므로, Gn,I3을 찾아야 한다는 점을 고려하여 이전 프로세스를 반복한다. C3를 얻는다. I2가 I1보다 크거나 같으면, 적절한 것을 빼서 첫 번째 것을 줄인다. 이를 취소하고 허여된 C2를 취한다.
이론상 C3은 C2와 유사해야 한다. 그러나 배터리가 휴지 상태가 아니거나 균형이 맞지 않기 때문에 측정값이 변경될 수 있다. 아마도 마지막 장소 C3에서 찾은 용량이 더 정확하지만, 구체적인 애플리케이션이 권장하는 바에 따라 각각에 가중치를 부여하는 가중치를 계산하는 것이 합리적이다. 방전 등을 변경하여 추가 연속 반복 측정을 수행할 수도 있다. 이 계산 후에 ED는 측정 온도에서 즉, 동등한 배터리 A3인 것을 알 수 있다.
BEC로 알려진 유틸리티 또는 애플리케이션으로서, 자율성은 이미 설명된 것과 동일한 방식으로 쉽고 빠르게 발견될 수 있다. 이 속도에 의해, BEC가 적용된 후, 결과로서 생기는 자율성이 불충분하기 때문에, 새로운 자율성의 추가 검색을 수행할 수 있다. 이를 위해 BEC를 변경하여 줄일 수 있는 수요를 배제 또는 낮출 수 있다. 또는 장치가 제안한 것을 허용한다.
예로서 EV를 사용하면, 크루즈(cruise) 속도가 감소될 수 있다. 또는 이 장치는 도로의 프로필과 필요한 범위를 허용할 다른 섹션에서 예상되는 온도에 따라 새로운 것을 제안하거나 여러 가지 조합을 제안할 수 있다. 이를 자율주행에 통합하는 것은 쉽다.
또 다른 애플리케이션은 배터리의 용량을 찾는 것이다. 충전이 끝날 때, 시스템은 충전기가 전류를 공급하지 않거나 매우 작은 전류를 검출하면 충전기를 분리하고 ED 계산을 진행한다. 이러한 조건에서 발견된 ED는 배터리 용량과 일치한다.
UPS 벤치의 경우 ED를 빠르게 알 수 있다. 일반적으로 완전 충전되는 기기이기 때문에, 충전기를 분리하고(불가능하면 분리하지 않아도 됨) 수 초 동안 충전하면, ED는 잔여 용량과 동일하다. 어느 정도의 휴지 기간이 바람직하지만 왜곡은 항상 동일하며, 이를 고려할 수 있다.
또 다른 애플리케이션에서, 시스템은 일정 기간 동안 발견된 용량을 메모리에 저장하고, LM 및 LD가 있는 데이터베이스를 고려하여 곡선을 생성 및 추정하고, 예측 가능한 처리를 알고 있어 예상 수명 tW 및 및 잔여 tR을 얻을 수 있다. 도 5에서, 본 발명자는 처리가 이전에 받은 처리와 유사할 것이라고 생각하였다.
이미 언급된 장점 이외에, 이 장치의 빠른 응답은 배터리 전력의 보다 효율적인 사용과 보다 정확한 유지 보수를 가능하게 하며 심지어 모든 이상을 조기에 찾아낼 수 있다. 또는 생산 중인 팩의 셀을 균등화 한다. 이 모든 것은 해당 비용 절감과 함께 배터리의 성능과 수명을 최적화한다는 것을 의미한다.
이 경우, 바람직한 실시형태는 산업용 용도와 일치한다.

Claims (10)

  1. 전기 배터리 W에서, 방전되지 않고 수명이 있는 어느 시점에서 이용 가능한 에너지 ED, 자율성, 용량 및 잔여 수명을 계산하기 위한 방법으로서, 상기 방법은 적어도,
    a) Gn,I 곡선을 계산하기 위해, 작동 온도 Tn에서 새로운 B 경우의 사용된 배터리의 W 뿐만 아니라 더 낮은 용량의 여러 새로운 배터리를 규정하는 모든 파라미터 및 곡선에 대한 정보, 및
    b) 적절한 연결로, 분리될 수 있는 방전기, 전압계, 전류계, 온도 센서, 및 충전기
    를 필요로 하고,
    상기 방법은, 용량 Cn, 전압 VN 및 온도 Tn을 갖는 새로운 배터리 B가 주어지면, 모두 동일한 온도에서 B 및 상이한 낮은 용량의 여러 새로운 배터리에 적용된 동일한 ID 고정 I에 의해 생성된 곡선 계열의 이름인 Gn,I 방전 곡선을 획득하는 다음 단계를 포함하고,
    상기 방법을 적용하기 위해, 필요한 연결이 이루어지며, 전류계는,
    I) 배터리가 충전 또는 방전 없이 휴지, 분리 상태에 있는 것, 및
    II) 회피할 수 없거나 회피하고 싶지 않은 방전이 있다는 것,
    을 검출하는 2가지 가능한 상황이 있고,
    상기 I)의 경우, 방전 I1이 W에서 수행되어 응답 전압 V1을 생성하고, 곡선 계열 Gn,I1으로 이동하여, 동등 배터리 A에 해당하는 용량 C1을 찾고, A의 상기 ED가 W의 상기 ED와 동일하고,
    상기 II)의 경우, 기존 ID가 I2이고 전압 V2가 Gn,I2에서 검색되면, C2가 획득되고, 그 다음 이미 계산된 추가 방전 I1이 중첩되어 I3=I1+I2가 남고, 응답 전압 V3이 생성되고, 이로서 Gn,I3에서 용량 C3가 검색되어, C2로 가중되어 상기 ED를 제공하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    용량 Cn, 전압 VN 및 온도 Tn을 갖는 새로운 배터리 B가 주어진 경우, 동일한 ID 고정 I에 의해 생성된 방전 곡선 Gn,I를 획득하는 단계를 포함하고, 상기 방전은 모두 동일한 온도에서 B 및 상기 B 이하의 상이한 용량의 여러 새롭게 충전된 배터리에 적용되는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 ED에 대한 정보 및 BEC의 정적 또는 동적 사용을 포함하는 자율성을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 전류계 및 충전기를 포함하는 장치를 사용하여 상기 배터리 W의 용량을 획득하는 단계를 포함하고, 충전 시 W에 공급되는 전류가 매우 작거나 0인 것으로 검출되는 순간 충전기를 분리하고, 그 순간에 계산된 ED가 용량이 되는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    주어진 순간 P(tP,CR)에, 세로축이 작동 용량 Cm에 도달할 때까지 LM 및 LD 곡선 사이의 예상 처리 및 보간(interpolation)을 확인함으로써 예상 수명 tW를 획득하고, 상기 값으로부터 계산 시점의 작동 시간 tP를 빼어 잔여 수명 tR을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 방전 없이 임의의 전기 배터리 W의 이용 가능 에너지 ED와 자율성, 용량 및 잔여 수명을, 그의 수명의 임의의 순간에, 계산하기 위해 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항의 방법을 자동화하는 시스템으로서,
    인터페이스, 방전기, 열 센서, 전압계, 전류계, 크로노미터, 상기 방전기에 의해 생성된 곡선을 기록, 기억 및 분석하고, 이들을 제조업체에 의해 제공된 메모리 내의 것들 또는 미리 계산된 것들뿐만 아니라 모든 정확한 데이터, 알고리즘과 비교하고, 그리고 외부 기기와의 통신 등을 제어하는 데 필요한 소프트웨어가 포함된 MCU를 포함하고.
    상기 시스템은 W 배터리가 대기 상태인지 여부를 확인하고, 그러한 경우 온도 Tn을 확인하고, 방전을 선택하고, Gn,I 및 ED에서 동등한 배터리 A를 찾고, 배터리가 휴지 상태가 아니면 항상 Gn,I 곡선의 도움으로 검출된 방전에 해당하는 ED를 먼저 찾고, 또 다른 방전 강도가 중첩되고, 그리고 둘의 합계로 ED가 둘 사이의 가중치로 다시 계산되는 자동화 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    ED 및 BEC를 확인하는 것을 포함하는 잔여 자율성을 찾는 시스템으로서,상기 BEC는 동적일 수 있고, 온도는 변할 수 있으며, 이는 인터페이스뿐만 아니라 모든 컴퓨터통신 방식을 통해 데이터 통합도 고려하여 ED의 새로운 값을 의미하는 것을 특징으로 하는 자동화 시스템.
  8. 제6항에 있어서,
    W의 용량을 획득하는 시스템으로서, 상기 시스템은 충전기 및 전류계를 포함하고, W 재충전의 끝에서 전류계가 수신하는 전류가 0이거나 매우 작은 것으로 검출할 때, 시스템 소프트웨어는 충전기를 분리하고 그 순간과 그 온도에서 W의 용량과 일치하는 값인 ED를 찾는 것을 특징으로 하는 자동화 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    임의의 시간 tP에서 W 배터리의 잔여 수명 tR을 획득하는 시스템으로서, 상기 시스템은 최대 tP까지의 시간의 함수로서 용량을 갖는 LW 곡선을 생성하고, W의 예상 처리를 알고, 상기 시스템은 LM과 LD 사이의 LW를 보간하고, y = Cm으로 외삽하여 예상 수명 tW를 획득하고, 이로부터 tP를 빼서 tR을 획득하는 것을 특징으로 하는 자동화 시스템.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 시스템은 제조업체가 제공한 모든 데이터를 기억하고 사용하는 소프트웨어를 포함하고, 상이한 배터리의 사양, 상이한 온도에서의 방전 곡선, 용량 및 온도에 관한 것을 포함하고, 상기 시스템에 포함된 모든 하드웨어를 제어하고, 상기 시스템은 제공된 데이터베이스를 읽기, 등록 및 사용하고, 임의의 컴퓨터통신 수단 등에 의해 정보를 제공하는 동적 데이터를 포함하는 시스템의 임의의 외부 기기 및 인터페이스와의 통신을 포함하는 것을 특징으로 하는 자동화 시스템.
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Families Citing this family (1)

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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112462186B (zh) * 2020-11-18 2022-09-20 上海稊米汽车科技有限公司 一种用于超级电容器循环寿命的测试方法

Family Cites Families (10)

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RU2010132255A (ru) * 2008-07-02 2012-08-10 Панасоник Корпорэйшн (Jp) Способ оценки срока службы свинцовых аккумуляторных батарей и система источника питания
JP6033155B2 (ja) * 2013-03-29 2016-11-30 日立オートモティブシステムズ株式会社 電池制御装置
JP5728520B2 (ja) 2013-04-12 2015-06-03 プライムアースＥｖエナジー株式会社 電池の容量回復方法、組電池の容量回復方法、電池の容量回復装置、及び、組電池の容量回復装置
EP3312965A4 (en) * 2015-06-17 2018-12-05 Kabushiki Kaisha Toshiba Simulated signal generation device, simulated signal generation method, and computer program
US10060987B2 (en) * 2016-11-18 2018-08-28 Semiconductor Components Industries, Llc Methods and apparatus for measuring the remaining capacity of a battery
US10302709B2 (en) * 2016-11-30 2019-05-28 Cadex Electronics Inc. Battery state-of-health determination using multi-factor normalization
CN106646267B (zh) * 2017-02-13 2023-09-08 云南电网有限责任公司电力科学研究院 配电终端电池寿命检测方法及装置
US10312699B2 (en) * 2017-07-31 2019-06-04 Robert Bosch Gmbh Method and system for estimating battery open cell voltage, state of charge, and state of health during operation of the battery
JP6430054B1 (ja) * 2018-05-21 2018-11-28 古河電池株式会社 蓄電池の容量把握方法および容量監視装置

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