KR20220114915A - 배터리 진단 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 장치는 복수의 배터리 각각에 대한 복수의 특징값을 추출하도록 구성된 특징값 추출부; 상기 특징값 추출부에 의해 추출된 상기 복수의 특징값에 기반하여 상기 복수의 배터리의 분포를 나타내는 특징값 프로파일의 차원을 소정의 알고리즘을 이용하여 축소하도록 구성된 차원 축소부; 및 상기 차원 축소부에 의해 차원이 축소된 특징값 프로파일에서 이상점을 검출하고, 검출된 이상점에 기반하여 상기 복수의 배터리 각각의 상태를 진단하도록 구성된 상태 진단부를 포함한다.
Description
본 발명은 배터리 진단 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 배터리의 상태를 진단할 수 있는 배터리 진단 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근, 노트북, 비디오 카메라, 휴대용 전화기 등과 같은 휴대용 전자 제품의 수요가 급격하게 증대되고, 전기 자동차, 에너지 저장용 축전지, 로봇, 위성 등의 개발이 본격화됨에 따라, 반복적인 충방전이 가능한 고성능 배터리에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.
현재 상용화된 배터리로는 니켈 카드뮴 전지, 니켈 수소 전지, 니켈 아연 전지, 리튬 배터리 등이 있는데, 이 중에서 리튬 배터리는 니켈 계열의 배터리에 비해 메모리 효과가 거의 일어나지 않아 충방전이 자유롭고, 자가 방전율이 매우 낮으며 에너지 밀도가 높은 장점으로 각광을 받고 있다.
종래에는 이러한 배터리의 상태를 진단하기 위하여 단일 특성의 데이터 그룹으로부터 임계 편차를 활용하여 배터리의 상태를 진단하였다. 다만, 배터리는 복수의 특성 성분을 가지고, 퇴화의 원인은 각각의 성분에 의해 복합적으로 작용된다. 따라서, 종래와 같이 단일 특성에 의해 배터리의 상태를 진단하지 않고, 배터리에 대한 다차원(Multi-dimensional) 정보를 종합적으로 고려하여 배터리의 상태를 진단하는 기술 개발이 필요하다.
본 발명은, 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 직교성을 갖는 복수의 배터리 특성에 기반하여 배터리의 상태를 진단할 수 있는 배터리 진단 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허청구범위에 나타난 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 배터리 진단 장치는 복수의 배터리 각각에 대한 복수의 특징값을 추출하도록 구성된 특징값 추출부; 상기 특징값 추출부에 의해 추출된 상기 복수의 특징값에 기반하여 상기 복수의 배터리의 분포를 나타내는 특징값 프로파일의 차원을 소정의 알고리즘을 이용하여 축소하도록 구성된 차원 축소부; 및 상기 차원 축소부에 의해 차원이 축소된 특징값 프로파일에서 이상점을 검출하고, 검출된 이상점에 기반하여 상기 복수의 배터리 각각의 상태를 진단하도록 구성된 상태 진단부를 포함할 수 있다.
상기 상태 진단부는, 상기 차원이 축소된 특징값 프로파일에서 기준값을 설정하고, 설정된 기준값에 기반하여 상기 복수의 배터리 각각에 대한 가중치 및 유클리드 거리를 산출하며, 상기 가중치 및 상기 유클리드 거리에 기반하여 상기 이상점을 검출하도록 구성될 수 있다.
상기 상태 진단부는, 상기 설정된 기준값에 대한 상기 복수의 배터리의 밀집도에 기반하여 상기 복수의 배터리에 대한 상기 가중치를 산출하도록 구성될 수 있다.
상기 상태 진단부는, 상기 복수의 배터리 각각에 대응되는 상기 유클리드 거리와 상기 가중치를 서로 곱하여 이상점 지수를 산출하고, 산출된 이상점 지수와 미리 설정된 임계값에 기반하여 상기 이상점을 검출하도록 구성될 수 있다.
상기 상태 진단부는, 상기 산출된 이상점 지수가 상기 임계값 이상인 배터리를 상기 이상점으로 검출하도록 구성될 수 있다.
상기 상태 진단부는, 상기 특징값 프로파일에서 상기 복수의 배터리를 하나 이상의 그룹으로 분류하고, 각각의 그룹에 대하여 상기 이상점을 검출하도록 구성될 수 있다.
상기 특징값 추출부는, 상기 복수의 배터리 각각에 대하여 서로 직교성을 갖는 상기 복수의 특징값을 추출하도록 구성될 수 있다.
상기 차원 축소부는, 상기 소정의 알고리즘의 파라미터 중 하나인 혼란도를 상기 복수의 배터리의 개수 미만의 값으로 설정하도록 구성될 수 있다.
상기 상태 진단부는, 상기 차원이 축소된 특징값 프로파일을 정규화하고, 정규화된 특징값 프로파일로부터 상기 이상점을 검출하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 배터리 팩은 본 발명의 일 측면에 따른 배터리 진단 장치를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 에너지 저장 장치는 본 발명의 일 측면에 따른 배터리 진단 장치를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 배터리 진단 방법은 복수의 배터리 각각에 대한 복수의 특징값을 추출하는 특징값 추출 단계; 상기 특징값 추출 단계에서 추출된 상기 복수의 특징값에 기반하여 상기 복수의 배터리의 분포를 나타내는 특징값 프로파일의 차원을 소정의 알고리즘을 이용하여 축소하는 차원 축소 단계; 상기 차원 축소 단계에서 차원이 축소된 특징값 프로파일에서 이상점을 검출하는 이상점 검출 단계; 및 상기 이상점 검출 단계에서 검출된 이상점에 기반하여 상기 복수의 배터리 각각의 상태를 진단하는 상태 진단 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 단일 특징값에 기반하여 복수의 배터리의 상태가 진단되지 않고, 복수의 특징값에 따라 복수의 배터리의 상태가 진단될 수 있다. 따라서, 복수의 배터리의 상태가 보다 정확하게 진단될 수 있다.
또한, 차원이 축소된 특징값 프로파일에 기반하여 복수의 배터리의 상태가 진단되기 때문에, 상태 진단이 신속하게 진행될 수 있으며, 상태 진단에 소요되는 시스템 자원이 절약될 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 후술되는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 장치를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 차원이 보정된 제1 특징값 프로파일을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 차원이 보정된 제2 특징값 프로파일을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 차원이 보정된 제3 특징값 프로파일을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 특징값 프로파일을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 6은 도 5의 특징값 프로파일에 대한 차원이 감소된 특징값 프로파일을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 배터리 팩의 예시적 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 배터리 진단 방법을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 장치를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 차원이 보정된 제1 특징값 프로파일을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 차원이 보정된 제2 특징값 프로파일을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 차원이 보정된 제3 특징값 프로파일을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 특징값 프로파일을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 6은 도 5의 특징값 프로파일에 대한 차원이 감소된 특징값 프로파일을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 배터리 팩의 예시적 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 배터리 진단 방법을 개략적으로 도시한 도면이다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어들은, 다양한 구성요소들 중 어느 하나를 나머지와 구별하는 목적으로 사용되는 것이고, 그러한 용어들에 의해 구성요소들을 한정하기 위해 사용되는 것은 아니다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.
덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 장치(100)를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 장치(100)는 특징값 추출부(110), 차원 축소부(120) 및 상태 진단부(130)를 포함할 수 있다.
특징값 추출부(110)는 복수의 배터리 각각에 대한 복수의 특징값을 추출하도록 구성될 수 있다.
여기서, 배터리는, 음극 단자와 양극 단자를 구비하며, 물리적으로 분리 가능한 하나의 독립된 셀을 의미한다. 일 예로, 리튬 이온 전지 또는 리튬 폴리머 전지가 배터리로 간주될 수 있다.
바람직하게, 상기 특징값 추출부(110)는, 상기 복수의 배터리 각각에 대하여 서로 직교성을 갖는 상기 복수의 특징값을 추출하도록 구성될 수 있다.
여기서, 직교성이란 특징값 간의 상관 관계(Correlation)가 없는 독립된 특성을 의미할 수 있다.
예컨대, 서로 직교성을 갖는 특징값에는 전압, 전류, 온도, 내부 저항, 전압 변화율 및 온도 변화율이 포함될 수 있다.
또한, 서로 직교성을 갖는 특징값에는 소정의 시간 간격을 두고 추출된 동종의 특징값이 포함될 수도 있다. 여기서, 소정의 시간 간격을 두고 추출된 동종의 특징값에는 소정의 사이클 주기마다 추출된 동종의 특징값이 포함될 수 있다. 예컨대, 소정의 사이클 주기마다 해당 주기의 개시 시점에서 추출된 동종의 특징값 또는 해당 주기에서의 최고 출력 시점에서 추출된 동종의 특징값 등이 포함될 수 있다.
이상에서는, 제한적인 실시예에 대하여 설명하였으나, 특징값 추출부(110)는 배터리로부터 추출할 수 있는 여러 특징값들 중 서로 직교성을 갖는 특징값이라면 제한 없이 추출할 수 있음을 유의한다.
차원 축소부(120)는 상기 특징값 추출부(110)에 의해 추출된 상기 복수의 특징값에 기반하여 상기 복수의 배터리의 분포를 나타내는 특징값 프로파일의 차원을 소정의 알고리즘을 이용하여 축소하도록 구성될 수 있다.
구체적으로, 특징값 프로파일은 복수의 특징값 항목에 대한 복수의 배터리의 분포를 나타내는 프로파일일 수 있다.
예컨대, 특징값 추출부(110)에 의해 추출된 특징값 항목을 x, y 및 z라고 가정한다. 특징값 프로파일은 (x, y, z)로 표현되는 3차원 프로파일로 표현될 수 있으며, 특징값 프로파일에서 각각의 포인트는 대응되는 배터리를 나타낼 수 있다. 예컨대, 총 N개의 배터리가 구비된 경우, 특징값 프로파일에는 N개의 포인트가 포함될 수 있다.
그리고, 차원 축소부(120)는 소정의 차원 축소 알고리즘을 이용하여 특징값 프로파일의 차원을 축소시킬 수 있다.
예컨대, 차원 축소 알고리즘은 2차원 이상의 다차원(Multi dimension) 프로파일의 차원을 축소시킬 수 있는 알고리즘이라면 제한 없이 적용될 수 있다. 바람직하게, 차원 축소 알고리즘은 t-SNE(t-Stochastic Neighbor Embedding)가 적용될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 차원이 보정된 제1 특징값 프로파일(P1)을 개략적으로 도시한 도면이다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 차원이 보정된 제2 특징값 프로파일(P2)을 개략적으로 도시한 도면이다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 차원이 보정된 제3 특징값 프로파일(P3)을 개략적으로 도시한 도면이다.
예컨대, 도 2의 실시예는 제1 배터리 모듈에 포함된 복수의 배터리에 대한 특징값 프로파일로서, 차원 축소부(120)에 의해 차원이 축소된 제1 특징값 프로파일(P1)일 수 있다.
또한, 도 3의 실시예는 제2 배터리 모듈에 포함된 복수의 배터리에 대한 특징값 프로파일로서, 차원 축소부(120)에 의해 차원이 축소된 제2 특징값 프로파일(P2)일 수 있다.
또한, 도 4의 실시예는 제3 배터리 모듈에 포함된 복수의 배터리에 대한 특징값 프로파일로서, 차원 축소부(120)에 의해 차원이 축소된 제3 특징값 프로파일(P3)일 수 있다.
상태 진단부(130)는 상기 차원 축소부(120)에 의해 차원이 축소된 특징값 프로파일에서 이상점(Outlier)을 검출하도록 구성될 수 있다.
예컨대, 도 2 및 도 3의 실시예에서, 제1 특징값 프로파일(P1) 및 제2 특징값 프로파일(P2)에서는 복수의 배터리의 분포가 고르기 때문에 이상점이 검출되지 않을 수 있다. 반면, 도 4의 실시예에서, 제3 특징값 프로파일(P3)에서는 복수의 배터리 중 하나의 배터리의 분포가 고르지 않기 때문에 해당 배터리가 이상점으로 검출될 수 있다.
상태 진단부(130)는 검출된 이상점에 기반하여 상기 복수의 배터리 각각의 상태를 진단하도록 구성될 수 있다.
예컨대, 도 2 및 도 3의 실시예에서, 제1 특징값 프로파일(P1) 및 제2 특징값 프로파일(P2)에서는 이상점이 검출되지 않았으므로, 제1 배터리 모듈과 제2 배터리 모듈에 포함된 복수의 배터리는 모두 정상 배터리(Bn)로 진단될 수 있다.
반면, 도 4의 실시예에서, 제3 특징값 프로파일(P3)에서는 하나의 이상점이 검출되었으므로, 제3 배터리 모듈에 포함된 복수의 배터리 중 이상점에 대응되는 배터리는 비정상 배터리(Bab)로 진단되고, 나머지 배터리는 정상 배터리(Bn)로 진단될 수 있다.
즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 장치(100)는 단일 특징값에 기반하여 복수의 배터리의 상태를 진단하지 않고, 복수의 특징값에 따라 복수의 배터리의 상태를 진단할 수 있다. 따라서, 배터리 진단 장치(100)는 복수의 배터리의 상태를 보다 정확하게 진단할 수 있다. 또한, 배터리 진단 장치(100)는 차원이 축소된 특징값 프로파일에 기반하여 복수의 배터리의 상태를 진단하기 때문에, 상태 진단이 신속하게 진행될 수 있으며, 상태 진단에 소요되는 시스템 자원이 절약될 수 있다.
한편, 배터리 진단 장치(100)에 구비된 제어부는 본 발명에서 수행되는 다양한 제어 로직들을 실행하기 위해 당업계에 알려진 프로세서, ASIC(application-specific integrated circuit), 다른 칩셋, 논리 회로, 레지스터, 통신 모뎀, 데이터 처리 장치 등을 선택적으로 포함할 수 있다. 또한, 상기 제어 로직이 소프트웨어로 구현될 때, 상기 제어부는 프로그램 모듈의 집합으로 구현될 수 있다. 이때, 프로그램 모듈은 메모리에 저장되고, 제어부에 의해 실행될 수 있다. 상기 메모리는 제어부 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 제어부와 연결될 수 있다.
또한, 배터리 진단 장치(100)는 저장부(140)를 더 포함할 수 있다. 저장부(140)는 배터리 진단 장치(100)의 각 구성요소가 동작 및 기능을 수행하는데 필요한 데이터나 프로그램 또는 동작 및 기능이 수행되는 과정에서 생성되는 데이터 등을 저장할 수 있다. 저장부(140)는 데이터를 기록, 소거, 갱신 및 독출할 수 있다고 알려진 공지의 정보 저장 수단이라면 그 종류에 특별한 제한이 없다. 일 예시로서, 정보 저장 수단에는 RAM, 플래쉬 메모리, ROM, EEPROM, 레지스터 등이 포함될 수 있다. 또한, 저장부(140)는 제어부에 의해 실행 가능한 프로세스들이 정의된 프로그램 코드들을 저장할 수 있다.
예컨대, 저장부(140)에는 특징값 추출부(110)에 의해 추출된 복수의 배터리 각각에 대한 복수의 특징값이 저장될 수 있다. 바람직하게, 저장부(140)에는 복수의 배터리 각각에 대한 복수의 특징값이 특징값 프로파일로서 저장될 수 있다. 그리고, 차원 축소부(120)는 저장부(140)에 접근하여 특징값 프로파일을 획득하고, 획득한 특징값 프로파일의 차원을 축소할 수 있다. 또한, 차원 축소부(120)에 의해 차원이 축소된 특징값 프로파일은 저장부(140)에 저장될 수 있다.
이하에서는, 상태 진단부(130)가 차원이 축소된 특징값 프로파일에서 이상점을 검출하는 구체적인 실시예에 대해 설명한다.
상기 상태 진단부(130)는, 상기 차원이 축소된 특징값 프로파일에서 기준값을 설정하도록 구성될 수 있다.
예컨대, 상태 진단부(130)는 차원이 축소된 특징값 프로파일에서 복수의 배터리에 대한 평균값 또는 중앙값을 기준값으로 설정할 수 있다.
예컨대, 특징값 추출부(110)가 제1 내지 제n 배터리에 대하여 x 특징값, y 특징값 및 z 특징값을 추출하였고, 차원 축소부(120)가 (x, y, z)로 표현되는 특징값 프로파일의 차원을 축소하여 (u, v)로 표현되는 특징값 프로파일을 생성하였다고 가정한다.
차원이 축소된 특징값 프로파일에서 제1 배터리에 대한 특징값은 (u1, v1)이고, 제2 배터리에 대한 특징값은 (u2, v2)이며, 제n 배터리에 대한 특징값은 (un, vn)으로 표현될 수 있다.
예컨대, 기준값이 평균값으로 설정되는 경우, 상태 진단부(130)는 u1 내지 un의 평균값(Eu)을 산출하고, v1 내지 vn의 평균값(Ev)을 산출할 수 있다. 그리고, 상태 진단부(130)는 산출한 평균값들에 기반하여 기준값을 설정할 수 있다. 즉, 상태 진단부(130)는 산출한 (Eu, Ev)를 기준값으로 설정할 수 있다.
다른 예로, 기준값이 중앙값으로 설정되는 경우, 상태 진단부(130)는 u1 내지 un 중 중앙값(Mu)을 선택하고, v1 내지 vn의 중앙값(Mv)을 산출할 수 있다. 그리고, 상태 진단부(130)는 산출한 (Mu, Mv)를 기준값으로 설정할 수도 있다.
상태 진단부(130)는 설정된 기준값에 기반하여 상기 복수의 배터리 각각에 대한 가중치 및 유클리드 거리(Euclidean distance)를 산출하도록 구성될 수 있다.
먼저, 상기 상태 진단부(130)는, 상기 설정된 기준값에 대한 상기 복수의 배터리의 밀집도에 기반하여 상기 복수의 배터리에 대한 상기 가중치를 산출할 수 있다. 여기서, 복수의 배터리의 밀집도는 기준값을 기준으로 복수의 배터리의 특징값이 분산된 정도를 의미할 수 있다. 분산된 정도가 작을수록 복수의 배터리의 특징값이 기준값을 기준으로 밀집되어 있다고 할 수 있다. 따라서, 복수의 배터리의 특징값이 분산된 정도와 밀집도는 반비례 관계에 있을 수 있다.
예컨대, 앞선 실시예와 같이 총 N개의 배터리가 구비된 경우, 상태 진단부(130)는 차원이 축소된 특징값 프로파일의 기준값을 기준으로 N개의 배터리의 특징값이 분산된 정도를 산출할 수 있다. 즉, N개의 배터리에 대하여 1개의 밀집도가 산출될 수 있다.
그리고, 상태 진단부(130)는 복수의 배터리에 대해 산출한 밀집도에 기반하여 복수의 배터리에 대한 가중치를 산출할 수 있다.
바람직하게, 상태 진단부(130)는 복수의 배터리에 대해 산출한 밀집도에 비례하게 복수의 배터리에 대한 가중치를 산출할 수 있다. 예컨대, 상태 진단부(130)는 복수의 배터리에 대해 산출한 밀집도를 복수의 배터리에 대한 가중치로 산출할 수 있다.
예컨대, 앞선 실시예와 같이, 기준값을 기준으로 N개의 배터리에 대한 밀집도가 산출된 경우, 상태 진단부(130)는 산출한 밀집도에 기반하여 N개의 배터리에 공통으로 적용될 수 있는 1개의 가중치를 산출할 수 있다.
그리고, 상태 진단부(130)는 설정된 기준값을 기준으로 복수의 배터리 각각에 대한 유클리드 거리를 산출할 수 있다. 유클리드 거리는 두 점 사이의 거리를 계산할 때 쓰이는 방법이므로, 이에 대한 자세한 내용을 생략한다.
상태 진단부(130)는 상기 가중치 및 상기 유클리드 거리에 기반하여 상기 이상점을 검출하도록 구성될 수 있다.
이상점 검출을 위해, 상기 상태 진단부(130)는, 상기 복수의 배터리 각각에 대응되는 상기 유클리드 거리와 상기 가중치를 서로 곱하여 이상점 지수를 산출하도록 구성될 수 있다.
즉, 상태 진단부(130)는 복수의 배터리 각각에 대한 유클리드 거리를 가중치를 이용하여 보정할 수 있다. 구체적으로, 상태 진단부(130)는 기준값과 복수의 배터리 각각 간의 유클리드 거리를 복수의 배터리의 밀집도에 따라 보정할 수 있다.
그리고, 상태 진단부(130)는 산출된 이상점 지수와 미리 설정된 임계값에 기반하여 상기 이상점을 검출하도록 구성될 수 있다.
구체적으로, 상기 상태 진단부(130)는, 상기 산출된 이상점 지수가 상기 임계값 이상인 배터리를 상기 이상점으로 검출하도록 구성될 수 있다.
예컨대, 도 2 및 도 3의 실시예에서, 제1 특징값 프로파일(P1) 및 제2 특징값 프로파일(P2)에서의 복수의 배터리는 이상점 지수가 모두 임계값 미만일 수 있다. 따라서, 도 2 및 도 3의 실시예의 복수의 배터리는 모두 정상 배터리(Bn)로 진단될 수 있다.
반면, 도 4의 실시예에서, 제3 특징값 프로파일(P3)에서의 복수의 배터리 중 하나의 이상점 지수는 임계값 이상이고, 나머지의 이상점 지수는 임계값 미만일 수 있다. 따라서, 도 4의 실시예의 복수의 배터리 중 하나는 비정상 배터리(Bab)로 진단되고, 나머지는 정상 배터리(Bn)로 진단될 수 있다.
한편, 상기 차원 축소부(120)는, 상기 소정의 알고리즘의 파라미터 중 하나인 혼란도(Perplexity)를 상기 복수의 배터리의 개수 미만의 값으로 설정하도록 구성될 수 있다.
일반적으로, 차원 축소 과정에서는 혼란도라는 변수가 이용되는데, 이 혼란도는 차원 축소 결과로 나타나는 데이터의 그룹(군집(Cluster)으로도 표현될 수 있음)을 결정하는데 중요한 역할을 하는 변수이다. 예컨대, t-SNE 알고리즘에서는 설정된 혼란도에 의해서 Nearest neighbor가 결정되고, 결정된 Nearest neighbor에 따라 차원이 축소된 프로파일에서의 그룹이 결정될 수 있다. 일반적으로, 혼란도는 양호한 결과를 얻도록 설정된 초기값에서 시작하여, 실험적인 정합화 과정을 통해 최적값으로 설정되는 제어 인자이다.
따라서, 차원 축소부(120)는 특징값 프로파일의 차원을 축소하는 과정에서, 혼란도의 상한값을 복수의 배터리의 개수보다 작게 설정함으로써, 차원이 축소된 특징값 프로파일에서 복수의 배터리를 효과적으로 그룹화할 수 있다.
상기 상태 진단부(130)는, 상기 특징값 프로파일에서 상기 복수의 배터리를 하나 이상의 그룹으로 분류하도록 구성될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 특징값 프로파일(P4)을 개략적으로 도시한 도면이다. 도 6은 도 5의 특징값 프로파일(P4)에 대한 차원이 감소된 특징값 프로파일(P5)을 개략적으로 도시한 도면이다.
구체적으로, 도 5는 t0 시점의 전압, t1 시점의 전압 및 t1 시점의 온도가 특징값으로 추출된 특징값 프로파일(P4)이다. 그리고, 도 6은 차원 축소부(120)에 의해 차원이 축소된 특징값 프로파일(P5)이다.
차원이 축소된 특징값 프로파일에는 하나 이상의 그룹이 포함될 수 있다.
예컨대, 도 2 내지 도 4의 실시예와 같이, 차원이 축소된 특징값 프로파일(P1, P2, P3)에는 1개의 그룹이 포함될 수도 있다.
다른 예로, 도 6의 실시예와 같이, 차원이 축소된 특징값 프로파일(P5)에는 복수의 그룹이 포함될 수 있다. 따라서, 상태 진단부(130)는 차원이 축소된 특징값 프로파일(P5)에서 제1 그룹, 제2 그룹 및 제3 그룹을 결정할 수 있다.
그리고, 상태 진단부(130)는 각각의 그룹에 대하여 상기 이상점을 검출하도록 구성될 수 있다.
즉, 상태 진단부(130)는 각각의 그룹에 대하여 기준값을 설정하고, 설정된 기준값에 기반하여 해당 그룹에 속하는 복수의 배터리 각각의 유클리드 거리를 산출할 수 있다. 또한, 상태 진단부(130)는 각각의 그룹에 대하여, 설정된 기준값을 기준으로 해당 그룹에 속하는 복수의 배터리의 밀집도를 산출하고, 산출된 밀집도에 따라 각각의 그룹에 대한 가중치를 산출할 수 있다. 마지막으로, 상태 진단부(130)는 각각의 그룹에 대하여 산출된 가중치 및 산출된 복수의 유클리드 거리(해당 그룹에 속하는 복수의 배터리 각각에 대한 복수의 유클리드 거리)에 기반하여 복수의 그룹 각각에 대한 이상점을 검출할 수 있다.
한편, 상기 상태 진단부(130)는, 상기 차원이 축소된 특징값 프로파일을 정규화하고, 정규화된 특징값 프로파일로부터 상기 이상점을 검출하도록 구성될 수 있다.
배터리는 사용될수록 퇴화되어 내부 특성이 변할 수 있다. 그리고, 변화된 내부 특성에 의해 복수의 배터리의 밀집도가 영향을 받을 수 있다. 즉, 배터리가 퇴화될수록 복수의 배터리의 밀집도가 낮아질 수 있다.
예컨대, 복수의 배터리가 모두 정상 배터리(Bn)라고 가정하더라도, BOL(Beginning of life) 상태의 복수의 배터리에 대한 밀집도와 MOL(Middle of life) 또는 EOL(End of life) 상태의 복수의 배터리에 대한 밀집도는 상이할 수 있다. 즉, 퇴화의 영향으로 인하여, MOL 또는 EOL 상태의 복수의 배터리에 대한 밀집도는 BOL 상태의 복수의 배터리에 대한 밀집도보다 낮을 수 있다. 따라서, 복수의 배터리가 MOL 또는 EOL 상태인 경우에도 BOL 상태에 대응되는 임계값을 그대로 적용하여 이상점을 검출할 경우, 정상 배터리(Bn)를 비정상 배터리(Bab)로 오진단할 가능성이 있다. 즉, 사용될수록 퇴화되는 배터리의 특성을 고려하지 않는 경우, 배터리 상태가 잘못 진단될 수 있다.
따라서, 상태 진단부(130)는 이상점 검출에 기반하여 복수의 배터리의 상태를 진단하는 과정에서 복수의 배터리의 퇴화의 영향을 최소화하기 위해, 차원이 축소된 특징값 프로파일을 먼저 정규화할 수 있다. 그리고, 상태 진단부(130)는 정규화된 특징값 프로파일에서 이상점을 검출함으로써, 배터리 상태 진단의 정확도 및 신뢰도를 더욱 향상시킬 수 있다.
본 발명에 따른 배터리 진단 장치(100)는, BMS(Battery Management System)에 적용될 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 BMS는, 상술한 배터리 진단 장치(100)를 포함할 수 있다. 이러한 구성에 있어서, 배터리 진단 장치(100)의 각 구성요소 중 적어도 일부는, 종래 BMS에 포함된 구성의 기능을 보완하거나 추가함으로써 구현될 수 있다. 예를 들어, 배터리 진단 장치(100)의 특징값 추출부(110), 차원 축소부(120), 상태 진단부(130) 및 저장부(140)는 BMS의 구성요소로서 구현될 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 배터리 진단 장치(100)는, 배터리 팩(1)에 구비될 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 배터리 팩(1)은, 상술한 배터리 진단 장치(100) 및 하나 이상의 배터리 셀을 포함할 수 있다. 또한, 배터리 팩(1)은, 전장품(릴레이, 퓨즈 등) 및 케이스 등을 더 포함할 수 있다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 배터리 팩(1)의 예시적 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 7을 참조하면, 배터리 팩(1)은 복수의 배터리(B), 배터리 진단 장치(100) 및 측정부를 포함할 수 있다.
측정부는 제1 센싱 라인(SL1), 제2 센싱 라인(SL2), 제3 센싱 라인(SL3) 및 제4 센싱 라인(SL4)과 연결될 수 있다.
측정부는 제1 센싱 라인(SL1) 및 제2 센싱 라인(SL2)을 통해 복수의 배터리(B) 각각의 전압을 측정할 수 있다. 도 7의 실시예에는 측정부에 전압 측정을 위한 2개의 센싱 라인(SL1, SL2)만이 도시되었으나, 실제로는 복수의 배터리(B) 개수에 대응되는 복수의 센싱 라인이 전압 측정을 위해 측정부에 연결될 수 있다.
또한, 측정부는 제3 센싱 라인(SL3)을 통해 복수의 배터리(B) 각각의 온도를 측정할 수 있다. 예컨대, 측정부는 제3 센싱 라인(SL3)을 통해 전도되는 열을 측정함으로써 복수의 배터리(B) 각각의 온도를 측정할 수 있다. 다른 예로, 복수의 배터리(B) 각각에 온도 센서가 부착되고, 측정부는 온도 센서에 연결된 제3 센싱 라인(SL3)을 통해 복수의 배터리(B) 각각의 온도를 측정할 수 있다. 마찬가지로, 도 7의 실시예에는 온도 측정을 위한 1개의 센싱 라인(SL3)이 도시되었으나, 실제로는 복수의 배터리(B) 개수에 대응되는 복수의 센싱 라인이 온도 측정을 위해 측정부에 연결될 수 있다.
또한, 측정부는 제4 센싱 라인(SL4)을 통해 충방전 경로 상에 구비된 전류 측정 유닛(A)에 연결될 수 있다. 예컨대, 전류 측정 유닛(A)은 전류계 또는 션트 저항일 수 있다. 또한, 충방전 경로는 복수의 배터리(B)의 방전 전류 또는 충전 전류가 흐르는 대전류 경로일 수 있다. 측정부는 제4 센싱 라인(SL4)을 통해 복수의 배터리(B)의 전류를 측정할 수 있다.
측정부는 측정한 복수의 배터리(B)의 전압, 전류 및 온도에 대한 배터리 정보를 특징값 추출부(110)로 송신할 수 있다. 그리고, 특징값 추출부(110)는 측정부로부터 수신한 배터리 정보에 기반하여 복수의 배터리(B) 각각에 대한 복수의 특징값을 추출할 수 있다.
도 8은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 배터리 진단 방법을 개략적으로 도시한 도면이다.
바람직하게, 배터리 진단 방법의 각 단계는 배터리 진단 장치(100)에 의해 수행될 수 있다. 이하에서는, 앞서 설명한 내용과 중복되는 내용은 생략하거나 간략히 설명함을 유의한다.
도 8을 참조하면, 배터리 진단 방법은 특징값 추출 단계(S100), 차원 축소 단계(S200), 이상점 검출 단계(S300) 및 상태 진단 단계(S400)를 포함할 수 있다.
특징값 추출 단계(S100)는 복수의 배터리 각각에 대한 복수의 특징값을 추출하는 단계로서, 특징값 추출부(110)에 의해 수행될 수 있다.
바람직하게, 특징값 추출부(110)는 복수의 배터리 각각에 대하여 직교성을 갖는 특징값을 추출할 수 있다.
차원 축소 단계(S200)는 상기 특징값 추출 단계(S100)에서 추출된 상기 복수의 특징값에 기반하여 상기 복수의 배터리의 분포를 나타내는 특징값 프로파일의 차원을 소정의 알고리즘을 이용하여 축소하는 단계로서 차원 축소부(120)에 의해 수행될 수 있다.
예컨대, 차원 축소부(120)는 t-SNE 알고리즘을 이용하여, 특징값 프로파일의 차원을 축소시킬 수 있다.
이상점 검출 단계(S300)는 상기 차원 축소 단계(S200)에서 차원이 축소된 특징값 프로파일에서 이상점을 검출하는 단계로서, 상태 진단부(130)에 의해 수행될 수 있다.
예컨대, 상태 진단부(130)는 차원이 축소된 특징값 프로파일에서 기준값을 설정할 수 있다. 상태 진단부(130)는 기준값을 기준으로 복수의 배터리 각각에 대한 유클리드 거리를 산출할 수 있다. 또한, 상태 진단부(130)는 기준값을 기준으로 복수의 배터리의 특징값에 대한 밀집도를 산출하고, 산출한 밀집도에 기반하여 복수의 배터리에 공통적으로 적용될 수 있는 가중치를 산출할 수 있다. 그리고, 상태 진단부(130)는 산출한 복수의 유클리드 거리, 산출한 가중치 및 미리 설정된 임계값에 기반하여, 차원이 축소된 특징값 프로파일에서 이상점을 검출할 수 있다.
만약 차원이 축소된 특징값 프로파일에 복수의 그룹이 포함된 경우, 상태 진단부(130)는 각각의 그룹마다 기준값을 설정할 수 있다. 상태 진단부(130)는 각각의 그룹에 대하여, 해당 그룹에 속하는 복수의 배터리에 대한 유클리드 거리 및 가중치를 산출할 수 있다. 상태 진단부(130)는 각각의 그룹에 대하여 이상점을 검출할 수 있다.
상태 진단 단계(S400)는 상기 이상점 검출 단계(S300)에서 검출된 이상점에 기반하여 상기 복수의 배터리 각각의 상태를 진단하는 단계로서, 상태 진단부(130)에 의해 수행될 수 있다.
예컨대, 상태 진단부(130)는 검출된 이상점에 대응되는 배터리를 비정상 배터리로 진단하고, 나머지 배터리를 정상 배터리로 진단할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.
또한, 이상에서 설명한 본 발명은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니라, 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수 있다.
1: 배터리 팩
100: 배터리 진단 장치
110: 특징값 추출부
120: 차원 축소부
130: 상태 진단부
140: 저장부
200: 측정부
B: 복수의 배터리
Bn: 정상 배터리
Bab: 비정상 배터리
100: 배터리 진단 장치
110: 특징값 추출부
120: 차원 축소부
130: 상태 진단부
140: 저장부
200: 측정부
B: 복수의 배터리
Bn: 정상 배터리
Bab: 비정상 배터리
Claims (12)
- 복수의 배터리 각각에 대한 복수의 특징값을 추출하도록 구성된 특징값 추출부;
상기 특징값 추출부에 의해 추출된 상기 복수의 특징값에 기반하여 상기 복수의 배터리의 분포를 나타내는 특징값 프로파일의 차원을 소정의 알고리즘을 이용하여 축소하도록 구성된 차원 축소부; 및
상기 차원 축소부에 의해 차원이 축소된 특징값 프로파일에서 이상점을 검출하고, 검출된 이상점에 기반하여 상기 복수의 배터리 각각의 상태를 진단하도록 구성된 상태 진단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 진단 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 상태 진단부는,
상기 차원이 축소된 특징값 프로파일에서 기준값을 설정하고, 설정된 기준값에 기반하여 상기 복수의 배터리 각각에 대한 가중치 및 유클리드 거리를 산출하며, 상기 가중치 및 상기 유클리드 거리에 기반하여 상기 이상점을 검출하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 진단 장치.
- 제2항에 있어서,
상기 상태 진단부는,
상기 설정된 기준값에 대한 상기 복수의 배터리의 밀집도에 기반하여 상기 복수의 배터리에 대한 상기 가중치를 산출하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 진단 장치.
- 제2항에 있어서,
상기 상태 진단부는,
상기 복수의 배터리 각각에 대응되는 상기 유클리드 거리와 상기 가중치를 서로 곱하여 이상점 지수를 산출하고, 산출된 이상점 지수와 미리 설정된 임계값에 기반하여 상기 이상점을 검출하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 진단 장치.
- 제4항에 있어서,
상기 상태 진단부는,
상기 산출된 이상점 지수가 상기 임계값 이상인 배터리를 상기 이상점으로 검출하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 진단 장치.
- 제2항에 있어서,
상기 상태 진단부는,
상기 특징값 프로파일에서 상기 복수의 배터리를 하나 이상의 그룹으로 분류하고, 각각의 그룹에 대하여 상기 이상점을 검출하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 진단 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 특징값 추출부는,
상기 복수의 배터리 각각에 대하여 서로 직교성을 갖는 상기 복수의 특징값을 추출하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 진단 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 차원 축소부는,
상기 소정의 알고리즘의 파라미터 중 하나인 혼란도를 상기 복수의 배터리의 개수 미만의 값으로 설정하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 진단 장치.
- 제1항에 있어서,
상기 상태 진단부는,
상기 차원이 축소된 특징값 프로파일을 정규화하고, 정규화된 특징값 프로파일로부터 상기 이상점을 검출하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 진단 장치.
- 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 따른 배터리 진단 장치를 포함하는 배터리 팩.
- 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 따른 배터리 진단 장치를 포함하는 에너지 저장 장치.
- 복수의 배터리 각각에 대한 복수의 특징값을 추출하는 특징값 추출 단계;
상기 특징값 추출 단계에서 추출된 상기 복수의 특징값에 기반하여 상기 복수의 배터리의 분포를 나타내는 특징값 프로파일의 차원을 소정의 알고리즘을 이용하여 축소하는 차원 축소 단계;
상기 차원 축소 단계에서 차원이 축소된 특징값 프로파일에서 이상점을 검출하는 이상점 검출 단계; 및
상기 이상점 검출 단계에서 검출된 이상점에 기반하여 상기 복수의 배터리 각각의 상태를 진단하는 상태 진단 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 진단 방법.
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