KR20220143293A - BMS battery module with display for electric wheelchairs - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a BMS battery module for electric wheelchairs including a display unit. The BMS battery module for electric wheelchairs, according to the present invention, comprises: a battery for electric wheelchairs; a measurement unit; a calculation unit; a memory; an SOC estimation unit; and a display unit. According to the present invention, a deep learning algorithm is added to a battery module, and thus, the SOC of a battery can be estimated more reliably.

Description

표시부를 포함하는 전동보장구용 BMS 배터리 모듈{BMS battery module with display for electric wheelchairs} BMS battery module with display for electric wheelchairs

본 발명은 전동보장구에 적용되는 표시부를 포함하는 전동보장구용 BMS 배터리 모듈에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 전동보장구에 사용되는 배터리 용량 관리를 위하여 SOC를 추정하고, 전압과 온도에 관한 Cut-off 메커니즘을 적용하여 과충전 및 방전을 방지하여 에너지 손실을 최소화하며, 이에 더해 배터리 잔량, 완충 소요시간 및 배터리 수명에 관한 정보 확인할 수 있는 표시부를 제공하고자 한다.The present invention relates to a BMS battery module for an electric protector including a display unit applied to the electric protector, and more particularly, to estimate the SOC for battery capacity management used in the electric protector, and a cut-off mechanism for voltage and temperature to minimize energy loss by preventing overcharging and discharging by applying the

일반적으로 배터리 셀의 전기화학적 성능 및 수명은 배터리 셀의 제작 공정 중 발생된 공정 편차와 충방전이 반복되면서 배터리 셀간 전압 차이가 극대화 되면서 발생할 수 있다. 이러한 편차를 극복하여 배터리 수명과 성능을 유지하도록 관리할 필요성이 있다.In general, the electrochemical performance and lifespan of a battery cell may occur as a difference in voltage between battery cells is maximized as a process deviation generated during the manufacturing process of a battery cell and charging/discharging are repeated. There is a need to manage these deviations to maintain battery life and performance.

이를 위해 배터리의 상태 및 성능을 관리하는 배터리 관리 시스템(BMS : Battery Management System)이 구비된다. BMS는 배터리의 전류, 전압, 온도 등을 측정하여 이를 바탕으로 배터리의 잔존 용량을 추정하며, 연료 소비 효율이 가장 좋아지도록 SOC를 제어한다. SOC를 정확히 제어하기 위해서는 충, 방전을 행하고 있는 배터리의 SOC를 정확히 측정하는 것이 필요하다. To this end, a battery management system (BMS) for managing the state and performance of the battery is provided. BMS measures the current, voltage, and temperature of the battery, estimates the remaining capacity of the battery based on this, and controls the SOC to maximize fuel consumption efficiency. In order to accurately control the SOC, it is necessary to accurately measure the SOC of a battery that is charging and discharging.

종래 BMS에서 배터리의 SOC를 측정하는 방법으로는 배터리에 흐르는 충, 방전 전류를 적산하여 배터리의 SOC를 추정하는 방법이 있다. 배터리를 전기 모델화하고, 배터리 모델의 이론 출력값과 실제 출력값을 비교하여 능동적인 보정을 통해 SOC를 추정하는 방법으로 EKF(Extended Kalman Filter) SOC 추정 알고리즘이라고 불리는 SOC 추정 방법이 있다. EKF SOC 추정 알고리즘은 상온에서 SOC 최대 오차가 3% 수준으로 낮고, 전력 패턴에 크게 관계없이 안정적으로 SOC 추정이 가능하여 배터리의 SOC를 추정하는데 많이 이용되고 있다. SOC 추정에 관한 내용은 대한민국 등록특허 제10-1915183호에 개시되어 있다.As a method of measuring the SOC of a battery in the conventional BMS, there is a method of estimating the SOC of the battery by accumulating the charging and discharging currents flowing through the battery. There is an SOC estimation method called EKF (Extended Kalman Filter) SOC estimation algorithm as a method of estimating the SOC through active correction by modeling the battery electrically and comparing the theoretical output value and the actual output value of the battery model. The EKF SOC estimation algorithm has a low maximum SOC error of 3% at room temperature and is widely used in estimating the SOC of a battery because it enables stable SOC estimation regardless of power patterns. The contents of SOC estimation are disclosed in Korean Patent Registration No. 10-1915183.

대한민국 등록특허 제1920220호Republic of Korea Patent No. 1920220

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 전동보장구에 적용되는 리튬배터리의 과충전 및 방전에 따르는 사고위험요소 배제와 사용 수명 저하 요인의 제거를 위함이다. 또한, 전압 편차를 최소화함으로써 과충전으로 인한 과열을 방지하고, 배터리의 효율적인 성능 유지를 위해 BMS 배터리 모듈을 적용하며 이에 더해 딥러닝 알고리즘을 부가하여 보다 신뢰도 있는 배터리의 SOC를 추정하고자 함이다.The problem to be solved by the present invention is to eliminate the risk factors for accidents caused by overcharging and discharging of the lithium battery applied to the electric protection mechanism and the removal of the factors for reducing the service life. In addition, it is to prevent overheating due to overcharging by minimizing voltage deviation, apply a BMS battery module to maintain the efficient performance of the battery, and add a deep learning algorithm to estimate the SOC of the battery more reliably.

또한, 배터리에 관한 정보를 육안으로 즉각적인 확인이 가능하도록 가시성이 뛰어난 표시부를 제공하고자 한다.In addition, it is intended to provide a display unit with excellent visibility so that information about the battery can be immediately checked with the naked eye.

본 발명의 표시부를 포함하는 전동보장구용 BMS 배터리 모듈은 전동보장구용 배터리; 상기 배터리의 방전 전류 및 양단 전압을 측정하도록 구성된 측정부; 상기 측정부에 의해 측정된 전압 값, 전류 값과 기 설정된 상기 배터리의 최초 측정 전압 값(Open Circuit Voltage, OCV)을 이용하여 상기 배터리의 현재 용량을 연산하는 연산부; 상기 OCV 값과 상기 OCV 값에 대응하는 SOC(State of Charge) 값을 테이블화한 OCV 테이블을 저장하는 메모리; 상기 OCV 테이블을 이용하여 상기 배터리의 SOC 값을 추정하거나, 상기 배터리의 현재 용량을 이용하여 상기 배터리의 SOC 값을 추정하는 SOC추정부; 및 상기 SOC추정부에 의해 추정되는 배터리의 잔존 용량과, 상기 연산부의 연산 과정에서 파악되는 배터리의 충전 상태 및 완충 소요시간을 표시하는 표시부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.The BMS battery module for electric protection equipment including the display unit of the present invention includes a battery for electric equipment; a measuring unit configured to measure a discharge current and a voltage across the battery; a calculating unit for calculating the current capacity of the battery using the voltage value and current value measured by the measuring unit and a preset first measured voltage value (Open Circuit Voltage, OCV) of the battery; a memory for storing an OCV table in which the OCV value and a state of charge (SOC) value corresponding to the OCV value are tabled; an SOC estimator for estimating the SOC value of the battery using the OCV table or estimating the SOC value of the battery using the current capacity of the battery; and a display unit that displays the remaining capacity of the battery estimated by the SOC estimator, and the state of charge and the time required for full charge of the battery, which are determined in the calculation process of the calculating unit.

하나의 예로써, 상기 SOC추정부는, 인공 신경망 기법 중 하나인 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘에 따라, 상기 측정부의 계측에 따른 출력 데이터와 상기 SOC추정부에 의해 추정되는 SOC를 각각 입력값과 출력값으로 설정하고, 상기 배터리의 충방전 횟수, 온도, 사용기간 중 선택된 하나 이상을 변수값으로 적용하여 학습시킨 잔량 예측 모델을 구축하고, 이를 통해 상기 배터리에 대한 SOC를 추정하는 것을 특징으로 한다.As an example, the SOC estimator is an input value and an output value of the output data according to the measurement of the measuring unit and the SOC estimated by the SOC estimator, respectively, according to a deep learning algorithm, which is one of the artificial neural network techniques. It is characterized in that the battery is set to , and the remaining amount prediction model is constructed by applying one or more selected among the number of times of charging and discharging of the battery, the temperature, and the period of use as a variable value, and estimating the SOC for the battery through this.

하나의 예로써, 상기 측정부는, 상기 전압 값과 상기 전류 값의 최초 측정 여부를 판단하고, 상기 판단 결과 최초로 측정된 값으로 판단되면, 상기 전압 값을 상기 OCV 값으로 설정하며, 상기 연산부는, 상기 측정부의 판단 결과 최초 측정이 아닌 경우, 상기 전압 값과 상기 전류 값, 및 상기 OCV 값을 이용하여 상기 배터리의 내부 저항 값을 계산하고, 상기 내부 저항 값과 기 설정된 임계 저항 값의 크기를 비교하며, 비교 결과, 상기 내부 저항 값이 상기 임계 저항 값 이상으로 확인되거나 상기 전류 값이 0으로 확인되면, 상기 OCV 값을 상기 SOC추정부에 전달하고, 비교 결과, 상기 내부 저항 값이 상기 기 설정된 임계 저항 값보다 작고 상기 전류 값이 0보다 크면, 상기 내부 저항 값을 이용하여 상기 배터리의 현재 용량을 연산하는 것을 특징으로 한다.As an example, the measuring unit determines whether the voltage value and the current value are first measured, and when it is determined as the first measured value as a result of the determination, sets the voltage value as the OCV value, and the calculating unit includes: If it is not the first measurement as a result of the determination of the measuring unit, the internal resistance value of the battery is calculated using the voltage value, the current value, and the OCV value, and the internal resistance value and the size of a preset threshold resistance value are compared and, as a result of the comparison, when the internal resistance value is confirmed to be greater than or equal to the threshold resistance value or the current value is confirmed to be 0, the OCV value is transferred to the SOC estimator, and as a result of the comparison, the internal resistance value is the preset value If it is less than the threshold resistance value and the current value is greater than 0, the current capacity of the battery is calculated using the internal resistance value.

하나의 예로써, 상기 연산부는, 상기 내부 저항 값, 상기 전압 값 및 상기 전류 값을 이용하여 상기 배터리의 손실 출력 값과 부하측 출력 값을 계산하고, 계산된 상기 손실 출력 값과 상기 부하측 출력 값을 이용하여 배터리 에너지량을 계산하고, 계산된 상기 배터리 에너지량을 이용하여 상기 배터리의 현재 용량을 연산하는 것을 특징으로 한다.As an example, the calculator calculates a loss output value and a load-side output value of the battery using the internal resistance value, the voltage value, and the current value, and calculates the calculated loss output value and the load-side output value. and calculating the amount of battery energy using the calculated amount of battery energy, and calculating the current capacity of the battery using the calculated amount of battery energy.

하나의 예로써, 상기 표시부는, 상기 SOC추정부에 의해 추정되는 배터리의 잔존 용량을 백분율로 표시하며, 기 설정된 백분율 구간별로 서로 다른 색상이 표시되게 하는 것을 특징으로 한다.As an example, the display unit may display the remaining capacity of the battery estimated by the SOC estimator as a percentage, and display different colors for each preset percentage interval.

하나의 예로써, 상기 배터리를 구성하는 배터리 셀을 정전류모드(constant current mode)에서 충전하도록 제어하며, 정전류모드의 충전 시 상기 측정부에서 출력되는 전압이 충전 종지전압(end-of-charge voltage)에 이르면 정전압모드(constant voltage mode)로 전환하도록 제어하는 제어부;를 더 포함하는 것을 특징으로한다.As an example, the battery cells constituting the battery are controlled to be charged in a constant current mode, and when the constant current mode is charged, the voltage output from the measurement unit is an end-of-charge voltage. It is characterized in that it further comprises;

하나의 예로써, 상기 배터리를 구성하는 개별 배터리 셀의 전압을 계측하고 계측값을 출력하는 제2측정부;를 더 포함하고, 상기 제어부는, 상기 제2측정부에서 출력되는 전압으로부터 배터리 셀 각각에 대한 SOC(State of Charge)를 산출하고, 산출된 SOC에 기반하여 기준 배터리 셀 및 타겟 그룹을 선택하며, 선택된 타겟 그룹에 속하는 배터리 셀 중 하나의 배터리 셀을 타겟 배터리 셀로 선정하여 상기 기준 배터리 셀의 SOC와 상기 타겟 배터리 셀의 SOC의 차이에 따른 밸런싱 시간을 산출하고, 상기 산출된 밸런싱 시간 동안 상기 타겟 그룹에 속한 배터리 셀의 밸런싱을 수행하는 것을 특징으로 한다.As an example, a second measurement unit for measuring the voltage of individual battery cells constituting the battery and outputting a measured value; further comprising, wherein the control unit, each of the battery cells from the voltage output from the second measurement unit calculates a state of charge (SOC) for , selects a reference battery cell and a target group based on the calculated SOC, selects one battery cell among battery cells belonging to the selected target group as a target battery cell, and selects the reference battery cell Calculating a balancing time according to a difference between the SOC of and the SOC of the target battery cell, and balancing the battery cells belonging to the target group during the calculated balancing time.

본 발명의 실시 예에서는 전동보장구의 안정적 운용을 위하여 리튬 배터리의 과충방전에 따르는 사고위험요소 배제와 사용 수명 저하 요인을 제거할 수 있다. 또한, 전압 편차를 최소화함으로써 과충전으로 인한 과열을 방지하는 것을 제공하고, 배터리의 효율적인 성능 유지를 위해 BMS에 배터리 모듈을 적용하고, 딥러닝 알고리즘을 부가하여 보다 신뢰도 있는 배터리의 SOC 추정을 제공할 수 있다. In an embodiment of the present invention, it is possible to eliminate the risk factors for accidents caused by overcharging and discharging of the lithium battery and the factors for reducing the service life for the stable operation of the electric protection mechanism. In addition, it provides to prevent overheating due to overcharging by minimizing the voltage deviation, applies the battery module to the BMS to maintain the efficient performance of the battery, and adds a deep learning algorithm to provide more reliable SOC estimation of the battery. have.

이에 더해 본 발명에 따르면 BMS 배터리 모듈은 딥러닝 알고리즘이 부가되어 보다 신뢰도 있는 배터리의 SOC를 추정할 수 있다. 또한, 산출된 SOC를 기반으로 배터리 셀의 밸런싱을 적극 활용하여 과충전·방전에 따르는 사고위험요소 배제와 에너지 손실을 최소화시킬 수 있다. 또한, 본 발명의 BMS 배터리 모듈이 적용된 이차전지는 기존 전동보장구에 적용되었던 납산배터리 모듈을 대체하게 됨으로써, 납산배터리 대비 경량화, 셀의 효율 및 수명 증가된 배터리 성능을 기대할 수 있다.In addition, according to the present invention, the BMS battery module can estimate the SOC of the battery more reliable by adding a deep learning algorithm. In addition, by actively utilizing the balancing of battery cells based on the calculated SOC, it is possible to exclude accident risk factors caused by overcharging and discharging and to minimize energy loss. In addition, since the secondary battery to which the BMS battery module of the present invention is applied replaces the lead-acid battery module applied to the existing electric protection mechanism, it can be expected that the battery performance is reduced compared to the lead-acid battery, the efficiency of the cell and the lifespan are increased.

또한, 배터리의 잔여 용량, 완충에 소요되는 시간, 교체 주기에 대한 수명 등을 사용자가 확인할 수 있는 표시부를 제공하여 배터리 관리에 있어 즉각적인 대처 가능한 효과가 있다.In addition, by providing a display unit that allows the user to check the remaining capacity of the battery, the time required for full charge, the life of the replacement cycle, etc., there is an effect that can be dealt with immediately in battery management.

도 1은 본 발명 BMS 배터리 모듈의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 구성인 표시부가 적용된 전동보장구를 개략적으로 도시한 것이다.1 is a block diagram of a BMS battery module of the present invention.
Figure 2 schematically shows an electric protection mechanism to which a display part, which is a configuration of the present invention, is applied.

이하, 본 발명의 구성 및 작용을 첨부된 도면에 의거하여 좀 더 구체적으로 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 발명자가 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.Hereinafter, the configuration and operation of the present invention will be described in more detail based on the accompanying drawings. In describing the present invention, the terms or words used in the present specification and claims are based on the principle that the inventor can appropriately define the concept of the term in order to best describe his or her invention. It should be interpreted as meaning and concept consistent with the technical idea of

본 발명은 전동보장구(100)에 사용되는 BMS 배터리 모듈(1)에 관한 것으로서, 본 발명에 사용되는 배터리(10)는 리튬 폴리머 또는 리튬이온 배터리(10) 등의 이차전지를 예로 들 수 있으며 이에 한정되지 않는다. 또한, 상기 배터리(10)는 복수의 배터리 셀(미도시)의 집합으로 구성된 형태일 수 있다.The present invention relates to a BMS battery module (1) used in the electric protection device (100), and the battery (10) used in the present invention may be a secondary battery such as a lithium polymer or a lithium ion battery (10). not limited In addition, the battery 10 may be configured as a set of a plurality of battery cells (not shown).

전동보장구(100)와 같은 구동수단에 사용되는 배터리(10)는 주행거리와 직결되기 때문에 충전 상태를 확인하여 배터리(10) 성능을 관리해야할 필요가 있으며, 이는 배터리(10) 충전 상태 추정 기술의 필요로 이어지게 된다.Since the battery 10 used in the driving means such as the electric protection device 100 is directly related to the mileage, it is necessary to check the state of charge to manage the performance of the battery 10, which is a technique of estimating the state of charge of the battery 10. leads to need

이에 따라, 본 발명의 BMS 배터리 모듈(1)을 구체적으로 설명한다.Accordingly, the BMS battery module 1 of the present invention will be described in detail.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 BMS 배터리 모듈(1)의 블록도를 도시한 것이다. 이하 도면을 참조하면, 본 발명의 BMS 배터리 모듈(1)은 전동보장구용 배터리(10), 상기 배터리(10)의 방전 전류 및 양단 전압을 측정하도록 구성된 측정부(20), 상기 측정부(20)에 의해 측정된 전압 값, 전류 값과 기 설정된 상기 배터리(10)의 최초 측정 전압 값(Open Circuit Voltage, OCV)을 이용하여 상기 배터리(10)의 현재 용량을 연산하는 연산부(30), 상기 OCV 값과 상기 OCV 값에 대응하는 SOC(State of Charge) 값을 테이블화한 OCV 테이블을 저장하는 메모리(50), 상기 OCV 테이블을 이용하여 상기 배터리(10)의 SOC 값을 추정하거나, 상기 배터리(10)의 현재 용량을 이용하여 상기 배터리(10)의 SOC 값을 추정하는 SOC추정부(40), 및 상기 SOC추정부(40)에 의해 추정되는 배터리(10)의 잔존 용량과, 상기 연산부(30)의 연산 과정에서 파악되는 배터리(10)의 충전 상태 및 완충 소요시간을 표시하는 표시부(70)를 포함하는 것을 특징으로 한다.1 shows a block diagram of a BMS battery module 1 according to an embodiment of the present invention. Referring to the drawings below, the BMS battery module (1) of the present invention is a battery 10 for electric protection equipment, a measuring unit 20 configured to measure the discharge current and both ends of the battery 10, and the measuring unit 20 ) by using the voltage value, the current value, and the preset initial measured voltage value (Open Circuit Voltage, OCV) of the battery 10 to calculate the current capacity of the battery 10 arithmetic unit 30, the A memory 50 for storing OCV values and an OCV table in which a state of charge (SOC) value corresponding to the OCV value is tabled, the SOC value of the battery 10 is estimated using the OCV table, or the battery The SOC estimator 40 for estimating the SOC value of the battery 10 using the current capacity of (10), and the remaining capacity of the battery 10 estimated by the SOC estimator 40, and the calculation unit It is characterized in that it includes a display unit 70 for displaying the state of charge of the battery 10 and the charging time required in the calculation process of (30).

측정부(20)는 배터리(10) 전류를 측정하는 전류센서(미도시)와 전압을 측정하는 전압센서(미도시)를 포함할 수 있고, 전류센서는 배터리(10)와 연결된 충방전 경로상에 구비되어 배터리(10)의 전류를 주기적으로 측정할 수 있으며, 또한 전압센서는 배터리(10)의 출력단에 연결되어 배터리(10)의 전압을 주기적으로 측정할 수 있다.The measuring unit 20 may include a current sensor (not shown) for measuring the current of the battery 10 and a voltage sensor (not shown) for measuring the voltage, and the current sensor is on a charge/discharge path connected to the battery 10 . It is provided in the battery 10 can periodically measure the current, and also the voltage sensor is connected to the output terminal of the battery 10 can measure the voltage of the battery 10 periodically.

배터리(10)의 충전 상태(State of Charge, 이하 SOC)를 측정하기 위해 측정부(20)는 배터리(10)에 인가되는 전압과 전류를 측정하고, 측정된 전류 값 및 전압 값이 최초 측정값인지 판단한다. 예를 들어 측정부(20)는 배터리(10)에 전류가 인가되거나 차단되면 소정 시간 이내에 측정된 전압 값과 전류 값을 최초 값으로 판단할 수 있다.In order to measure the state of charge (hereinafter referred to as SOC) of the battery 10 , the measuring unit 20 measures the voltage and current applied to the battery 10 , and the measured current and voltage values are the initial measured values. decide whether For example, when current is applied or cut off to the battery 10 , the measurement unit 20 may determine the voltage and current values measured within a predetermined time as initial values.

상기 측정부(20)의 판단 결과, 측정된 전압 값 및 전류 값이 최초 측정 값인 경우 배터리(10)는 무부하 상태로 간주될 수 있고, 이때 측정된 전압 값은 배터리(10)의 OCV(Open Circuit Voltage, 개회로 전압)값으로 지칭될 수 있다. 여기서 OCV 값은 전류가 배터리(10)에 전류가 인가되지 않았을 때의 전압 값으로서 배터리(10)가 가지고 있는 고유 전압 값이며, 메모리(50)에 저장될 수 있다.As a result of the determination of the measuring unit 20 , when the measured voltage and current values are the first measured values, the battery 10 may be regarded as a no-load state, and in this case, the measured voltage value is the OCV (Open Circuit) of the battery 10 . Voltage, open circuit voltage) value. Here, the OCV value is a voltage value when no current is applied to the battery 10 , and is a unique voltage value of the battery 10 , and may be stored in the memory 50 .

배터리(10)의 초기 SOC값을 추정하기 위해 측정부(20)에서 측정된 OCV값은 SOC추정부(40)로 수신될 수 있고, 측정부(20)의 판단 결과 측정된 접압 및 전류 값이 최초 측정 값이 아닌 경우 전압 및 전류 값이 연산부(30)에 전달 될 수 있으며, 또한 메모리(50)로부터 연산부(30)로 OCV 값도 전달될 수 있다.In order to estimate the initial SOC value of the battery 10 , the OCV value measured by the measurement unit 20 may be received by the SOC estimator 40 , and as a result of the determination of the measurement unit 20 , the measured voltage and current values are If it is not the first measured value, voltage and current values may be transmitted to the operation unit 30 , and an OCV value may also be transmitted from the memory 50 to the operation unit 30 .

연산부(30)는 측정부(20)로부터 전달받은 전압 값, 전류 값 및 OCV값을 활용하여 내부 저항 값을 계산할 수 있다. 이때, 내부 저항 값은 도선 등에 의해 손실되는 것을 의미하며 전압과 전류의 관계로부터 구해질 수 있고, 더욱 상세하게는 내부 저항 값은 측정된 전압 값과 OCV값의 차이를 전류 값으로 나눈 것이며, 이러한 내부 저항 값은 온도와 비례한다.The operation unit 30 may calculate the internal resistance value by using the voltage value, the current value, and the OCV value received from the measurement unit 20 . At this time, the internal resistance value means loss by conducting wires, etc., and can be obtained from the relationship between voltage and current, and more specifically, the internal resistance value is the difference between the measured voltage value and the OCV value divided by the current value, The internal resistance value is proportional to the temperature.

따라서, 배터리(10)의 내부 온도가 상승하면 내부 저항 값이 커지게 되며 배터리(10)의 전류 값은 내부 저항 값의 크기에 반비례하기 때문에 온도에 의해 내부 저항 값이 비이상적으로 커지면 전류 값은 0과 가까워 진다.Therefore, when the internal temperature of the battery 10 increases, the internal resistance value increases, and since the current value of the battery 10 is inversely proportional to the size of the internal resistance value, when the internal resistance value increases abnormally by the temperature, the current value is approaches 0.

내부 저항 값이 0에 가까워 지거나 비이상적으로 커지게 되는 것은 SOC 추정값을 구하는 것에 오류를 동반하게 된다. 따라서 이를 방지하기 위해 임계 저항 값이 설정될 수 있다. 임계 저항 값은 배터리(10)에서 실시된 시험 등의 결과로서 설정될 수 있다. 이와 같은 과정을 통해 기 설정된 임계 저항 값은 메모리(50)에 저장될 수 있다.If the internal resistance value approaches zero or becomes abnormally large, it is accompanied by an error in obtaining the SOC estimate. Therefore, a threshold resistance value may be set to prevent this. The threshold resistance value may be set as a result of a test conducted on the battery 10 or the like. Through this process, the preset threshold resistance value may be stored in the memory 50 .

연산부(30)는 내부 저항 값과 기 설정된 임계 저항 값의 크기를 비교하는 한편, 전류 값의 크기가 0인지 판단한다.The calculating unit 30 compares the internal resistance value with the preset threshold resistance value, and determines whether the current value is 0.

내부 저항 값과 임계 저항 값의 크기를 비교한 결과 내부 저항 값이 임계 값보다 크거나 같은 경우, 또는 전류 값이 0인 경우 연산부(30)는 배터리(10)를 무부하 상태로 판단한다.As a result of comparing the size of the internal resistance value and the threshold resistance value, when the internal resistance value is greater than or equal to the threshold value, or the current value is 0, the operation unit 30 determines the battery 10 as a no-load state.

배터리(10) 시스템이 무부하 상태로 판단된 경우 연산부(30)는 내부 저항 값을 산출하는데 이용된 OCV 값을 SOC추정부(40)로 전달한다. 이렇게 추정부에 전달된 OCV 값은 배터리(10)의 SOC 값을 추정하는데 이용된다. When it is determined that the battery 10 system is in a no-load state, the calculator 30 transmits the OCV value used to calculate the internal resistance value to the SOC estimator 40 . The OCV value transmitted to the estimator in this way is used to estimate the SOC value of the battery 10 .

한편, 내부 저항 값과 임계 저항 값의 크기를 비교한 결과, 내부 저항 값이 임계 저항 값보다 작고 전류 값은 0보다 큰 경우, 연산부(30)는 내부 저항의 크기를 정상 상태로 판단한다.Meanwhile, as a result of comparing the size of the internal resistance value and the threshold resistance value, when the internal resistance value is less than the threshold resistance value and the current value is greater than 0, the operation unit 30 determines the size of the internal resistance as a normal state.

내부 저항의 크기가 정상 상태로 판단된 경우, 연산부(30)는 출력 적산 방식에 따라 배터리(10)의 에너지량을 산출하고, 에너지량을 현재 용량으로 환산한다.When it is determined that the size of the internal resistance is in a normal state, the calculator 30 calculates the amount of energy of the battery 10 according to the output integration method, and converts the amount of energy into the current capacity.

연산부(30)에서 이루어지는 현재 용량 환산은 다음과 같다. 줄열손실은 손실출력값이고, 이는 전류 값의 제곱과 내부저항 값에 비례한다. 부하측출력값은 전압 값과 전류 값에 비례하고, 연산부(30)는 측정부(20)로부터 전달받은 전압 값과 전류 값을 통해 출력 값을 계한할 수 있다. 배터리(10) 출력값은 부하측출력 값과 손실출력값의 합으로 구해질 수 있으며, 연산부(30)는 계산된 배터리(10) 출력 값을 시간에 대해 적분하여 배터리(10)에서 실제 출력되고 있는 배터리(10) 에너지량을 산출한다. 이때, 배터리(10) 에너지량은 배터리(10) 출력값과 시간에 비례한다.The current capacity conversion performed by the calculating unit 30 is as follows. Joule heat loss is the loss output value, which is proportional to the square of the current value and the internal resistance value. The load-side output value is proportional to the voltage value and the current value, and the calculating unit 30 may calculate the output value through the voltage value and the current value transmitted from the measuring unit 20 . The output value of the battery 10 may be obtained as the sum of the load-side output value and the loss output value, and the calculating unit 30 integrates the calculated battery 10 output value with respect to time, and the battery that is actually output from the battery 10 ( 10) Calculate the amount of energy. At this time, the amount of energy of the battery 10 is proportional to the output value of the battery 10 and time.

따라서 배터리(10) 에너지량은 배터리(10)의 정격 용량과 방전 종지 전압까지의 평균 전압과 비례하며, 배터리(10) 현재용량은 배터리(10)에너지량과 전압 값의 반비례 하므로 연산부(30)는 이를 통해 배터리(10) 에너지량을 구할 수 있다.Therefore, the amount of energy of the battery 10 is proportional to the rated capacity of the battery 10 and the average voltage up to the discharging voltage, and the current capacity of the battery 10 is inversely proportional to the amount of energy and the voltage of the battery 10, so the calculation unit 30 can obtain the amount of energy of the battery 10 through this.

연산부(30)는 계산된 배터리(10)의 현재 용량을 SOC추정부(40)로 전달한다. 이렇게 전달된 배터리(10)의 현재 용량은 SOC추정부(40)에 의해 SOC 값을 추정하는데 이용된다.The calculator 30 transmits the calculated current capacity of the battery 10 to the SOC estimator 40 . The transferred current capacity of the battery 10 is used by the SOC estimator 40 to estimate the SOC value.

SOC추정부(40)는 OCV값을 이용하여 배터리(10)의 SOC 값을 추정하거나, 배터리(10)의 현재 용량을 이용하여 SOC 값을 추정할 수 있다. 먼저, SOC 측정부(20) 또는 연산부(30)로부터 OCV 값을 전달받은 경우, SOC추정부(40)는 전달되는 배터리(10)의 OCV 값과 기 저장된 OCV 테이블을 이용하여 SOC 값을 추정한다. 여기서, OCV 테이블은 전압 값에 대응하여 배터리(10)의 SOC 값이 일대 일로 매칭되는 테이블 형태를 의미할 수 있다.The SOC estimator 40 may estimate the SOC value of the battery 10 using the OCV value, or estimate the SOC value using the current capacity of the battery 10 . First, when receiving the OCV value from the SOC measuring unit 20 or the calculating unit 30, the SOC estimator 40 estimates the SOC value using the delivered OCV value of the battery 10 and a pre-stored OCV table. . Here, the OCV table may refer to a table type in which the SOC values of the battery 10 are matched one-to-one in correspondence with voltage values.

추정부는 메모리(50)에 기 저장된 OCV 테이블에서 전달받은 OCV 값에 대응하는 SOC 값을 획득하는 방식으로 배터리(10)의 SOC 값을 추정한다.The estimator estimates the SOC value of the battery 10 by obtaining an SOC value corresponding to the OCV value received from the OCV table pre-stored in the memory 50 .

또한 배터리(10) 충전상태에서 SOC는 배터리(10)의 현재용량을 배터리(10) 설계용량으로 나누어 구할 수 있으며, 따라서 연산부(30)로부터 배터리(10)의 현재 용량을 전달 받은 경우, SOC추정부(40)는 배터리(10)의 현재 용량을 배터리(10)의 설계 용량으로 나누어 배터리(10)의 SOC 값을 추정한다.In addition, in the state of charge of the battery 10 , the SOC can be obtained by dividing the current capacity of the battery 10 by the design capacity of the battery 10 . The government 40 estimates the SOC value of the battery 10 by dividing the current capacity of the battery 10 by the design capacity of the battery 10 .

따라서 SOC추정부(40)는 연산부(30)의 출력 적산 방법의 결과를 이용하여 SOC 값을 추정할 수 있다. 이와 같은 과정을 통해 추정된 SOC 값은 배터리(10)의 설계 용량 중 현재 용량을 나타내므로, 0 이상 1 이하의 수치 값을 가질 수 있다.Accordingly, the SOC estimator 40 may estimate the SOC value using the result of the output integration method of the operation unit 30 . Since the SOC value estimated through this process represents the current capacity among the design capacities of the battery 10 , it may have a numerical value of 0 or more and 1 or less.

추정된 SOC 값은 메모리(50)에 저장된 OCV 테이블을 갱신하는데 이용될 수 있다. 일 예로 배터리(10)의 현재 용량을 이용하여 추정된 SOC 값은 메모리(50)로 보내져 출력 적산 방법에 사용된 OCV 값에 대응되는 SOC 데이터의 위치에 저장됨으로써, OCV 테이블이 갱신될 수 있다.The estimated SOC value may be used to update the OCV table stored in the memory 50 . For example, the SOC value estimated using the current capacity of the battery 10 is sent to the memory 50 and stored in the location of the SOC data corresponding to the OCV value used in the output integration method, so that the OCV table may be updated.

본 발명은 배터리(10)의 충전 상태를 추정하는 데 온도 특성에 영향을 거의받지 않는 배터리(10)의 개회로 전압 테이블을 이용한 SOC 추정 방법과 출력적산 방식을 통한 SOC 추정 방법을 이용함으로써, 보다 정확도 높은 배터리(10)의 SOC 추정을 가능하게 한다.The present invention uses the SOC estimation method using the open circuit voltage table of the battery 10 that is hardly affected by the temperature characteristic in estimating the state of charge of the battery 10 and the SOC estimation method through the output integration method. It enables high-accuracy SOC estimation of the battery 10 .

또한, SOC추정부(40)는 인공 신경망 기법 중 하나인 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘에 따라, 상기 측정부(20)의 계측에 따른 측정 데이터와 측정 잔량을 각각 입력값과 출력값으로서 학습시킬 수 있고, 상기 잔량 예측 모델을 구축 및 충방전 횟수, 온도, 사용기간 중 선택된 하나 이상의 변수데이터가 반영된 학습을 통해 상기 충전 잔량을 추정하는 것을 특징으로 할 수 있다.In addition, the SOC estimator 40 can learn the measurement data according to the measurement of the measurement unit 20 and the measurement residual amount as an input value and an output value, respectively, according to a deep learning algorithm, which is one of the artificial neural network techniques. In addition, it may be characterized in that the remaining amount of charge is estimated through learning in which one or more variable data selected among the number of times of charge and discharge, temperature, and period of use is reflected by building the residual amount prediction model.

SOC추정부(40)는 측정부(20)로부터 수집한 데이터를 사전에 학습된 데이터 분석 기법에 적용하여 배터리(10) SOC를 추정할 수 있다. 이를 위해서 데이터 분석 기법은 AI 딥러닝 알고리즘에 기반하여 배터리(10) 열화 정도를 분석 및 SOC상태를 추정할 수 있다. AI 딥러닝 알고리즘은 컴퓨터가 인간처럼 판단하고 학습하며, 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류할 수 있는 기술이며 이는 공지된 바 상세한 설명은 생략한다. The SOC estimator 40 may estimate the SOC of the battery 10 by applying the data collected from the measuring unit 20 to a data analysis technique learned in advance. To this end, the data analysis technique may analyze the degree of deterioration of the battery 10 and estimate the SOC state based on the AI deep learning algorithm. AI deep learning algorithm is a technology that allows computers to judge and learn like humans, and to cluster or classify objects or data, and detailed descriptions thereof will be omitted as it is known.

본 발명의 BMS 배터리 모듈(1)은 과충전 또는 과방전을 예방하기 위한 일 실시로서, 정전류모드에서 정전류 충전시 전압센서를 통해 충전 종지전압에 이르면 정전압모드로 전환하도록 제어하는 제어부(60)를 더 포함할 수 있다. 따라서 충전 종지전압에 이르면 만 충전 전압으로부터 배터리(10)의 음극 활성물질이 상변이를 일으키는 값인 음극 임계 전위를 차감한 종지 전압으로 설정하여 과충전 및 과방전이 예방되도록 구성될 수 있다.The BMS battery module 1 of the present invention is an embodiment for preventing overcharging or overdischarging, and when the constant current charging in the constant current mode reaches the charging end voltage through the voltage sensor, the controller 60 controls to switch to the constant voltage mode. may include Therefore, it can be configured to prevent overcharging and overdischarging by setting the final voltage by subtracting the negative threshold potential, which is a value that causes the negative active material of the battery 10 to undergo a phase change, from the charging voltage only when the charging end voltage is reached.

도 2는 본 발명의 일 구성인 표시부가 적용된 전동보장구를 개략적으로 도시한 것이다. 이하 도면을 참조하면, 본 발명은 배터리(10)의 잔존 용량을 확인할 수 있는 표시부(70)를 포함하며, 표시부(70)는 상기 SOC추정부(40)에 의해 추정되는 배터리(10)의 잔존 용량을 백분율로 표시하고, 기 설정된 백분율 구간별로 서로 다른 색상이 표시되게 할 수 있다. Figure 2 schematically shows an electric protection mechanism to which a display part, which is a configuration of the present invention, is applied. Referring to the drawings below, the present invention includes a display unit 70 that can check the remaining capacity of the battery 10 , and the display unit 70 is the remaining battery 10 estimated by the SOC estimator 40 . The capacity may be displayed as a percentage, and different colors may be displayed for each preset percentage section.

일 예로 잔존 배터리(10) 25% 이하 일 경우 적색, 50% 이하일 경우 주황색, 75%이하 일 경우 노란색, 75% 초과일 경우 녹색으로 표시될 수 있다. 표시부(70)는 전동보장구(100)의 일부에 부착되는 형태로 실시될 수 있다. 바람직하게는 표시부는 전동보장구(100)의 핸들에 부착될 수 있고, 색상을 표현하는 구성으로서 LED가 사용될 수 있으며 그 외 공지의 구성이 활용되어 표시부로 마련될 수 있다.For example, the remaining battery 10 may be displayed in red when it is 25% or less, orange when it is 50% or less, yellow when it is 75% or less, and green when it exceeds 75%. The display unit 70 may be implemented in the form of being attached to a part of the electric protection mechanism 100 . Preferably, the display unit may be attached to the handle of the electric security device 100 , and an LED may be used as a configuration to express a color, and other known configurations may be utilized to provide the display unit.

또한, 본 발명의 BMS 배터리 모듈(1)은 상기 배터리(10)를 구성하는 개별 배터리 셀의 전압을 계측하고 계측값을 출력하는 제2측정부(20)를 더 포함할 수 있으며, 제어부(60)는 상기 제2측정부(20)에서 출력되는 전압으로부터 배터리 셀 각각에 대한 SOC를 산출하고, 산출된 SOC에 기반하여 기준 배터리 셀 및 타겟 그룹을 선택하며, 선택된 타겟 그룹에 속하는 배터리 셀 중 하나의 배터리 셀을 타겟 배터리 셀로 선정하여 상기 기준 배터리 셀의 SOC와 상기 타겟 배터리 셀의 SOC의 차이에 따른 밸런싱 시간을 산출하고, 상기 산출된 밸런싱 시간 동안 상기 타겟 그룹에 속한 배터리 셀의 밸런싱을 수행할 수 있다.In addition, the BMS battery module 1 of the present invention may further include a second measurement unit 20 for measuring the voltage of individual battery cells constituting the battery 10 and outputting the measured value, and the control unit 60 ) calculates the SOC for each battery cell from the voltage output from the second measurement unit 20, selects a reference battery cell and a target group based on the calculated SOC, and selects one of the battery cells belonging to the selected target group selecting a battery cell of , as a target battery cell, calculating a balancing time according to the difference between the SOC of the reference battery cell and the SOC of the target battery cell, and balancing the battery cells belonging to the target group during the calculated balancing time can

제어부(60)는 제2측정부(20)로부터 산출된 SOC 중 어느 하나를 기준으로 정하고, 기준을 벗어난 배터리 셀을 타겟 그룹으로 선택하도록 구성될 수 있다. 즉, 제어부(60)는 배터리 셀 중 기준 배터리 셀을 먼저 선택하고, 나머지 배터리 셀 중에서 기준 배터리 셀의 SOC로부터 기설정된 정상범위를 벗어난 SOC를 가진 하나 이상의 배터리 셀을 타겟 그룹으로 선택할 수 있다.The control unit 60 may be configured to set any one of the SOC calculated by the second measurement unit 20 as a reference, and to select a battery cell that deviates from the standard as a target group. That is, the controller 60 may first select a reference battery cell from among the battery cells, and may select one or more battery cells having an SOC outside a preset normal range from the SOC of the reference battery cell among the remaining battery cells as a target group.

제어부(60)는 산출된 밸런싱 시간 동안 배터리(10)에 포함된 배터리 셀 중 타겟 그룹에 속한 배터리 셀만을 선택하여 방전시킬 수 있다.The controller 60 may select and discharge only the battery cells belonging to the target group among the battery cells included in the battery 10 during the calculated balancing time.

예를 들어, 리튬 배터리(10)에 포함된 배터리 셀 중 타겟 그룹에 속하지 않은 배터리 셀은 타겟 그룹에 속한 배터리 셀과 달리 밸런싱 시간 동안 방전되지 않을 수 있다.For example, among the battery cells included in the lithium battery 10 , a battery cell not belonging to the target group may not be discharged during the balancing time, unlike the battery cell belonging to the target group.

반복적인 밸런싱이 최종적으로 완료된 이후, 타겟 그룹에 속한 배터리 셀의 SOC는 기준 배터리 셀의 SOC로부터 기설정된 정상범위 내에 포함되므로, 리튬 배터리 밸런싱에 의해 배터리 셀에 과방전이 일어나는 것을 미연에 방지할 수 있다.After the repetitive balancing is finally completed, the SOC of the battery cell belonging to the target group is included within a preset normal range from the SOC of the reference battery cell, so that overdischarge in the battery cell by balancing the lithium battery can be prevented in advance. .

이상 살펴본 바와 같은 본 발명은 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적인 보호 범위는 첨부된 청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.The present invention as described above has been described with reference to one embodiment shown in the drawings, but this is only an example, and various modifications and equivalent other embodiments are possible by those skilled in the art. will understand Accordingly, the true technical protection scope of the present invention should be defined by the technical spirit of the appended claims.

10 : 배터리
20 : 측정부
21 : 제2측정부
30 : 연산부
40 : SOC추정부
50 : 메모리
60 : 제어부
70 : 표시부
100 : 전동보장구10 : battery
20: measurement unit
21: second measurement unit
30: arithmetic unit
40: SOC estimation unit
50 : memory
60: control unit
70: display
100: electric protection mechanism

Claims (7)

전동보장구용 배터리;
상기 배터리의 방전 전류 및 양단 전압을 측정하도록 구성된 측정부;
상기 측정부에 의해 측정된 전압 값, 전류 값과 기 설정된 상기 배터리의 최초 측정 전압 값(Open Circuit Voltage, 이하 OCV)을 이용하여 상기 배터리의 현재 용량을 연산하는 연산부;
상기 OCV 값과 상기 OCV 값에 대응하는 SOC(State of Charge) 값을 테이블화한 OCV 테이블을 저장하는 메모리;
상기 OCV 테이블을 이용하여 상기 배터리의 SOC 값을 추정하거나, 상기 배터리의 현재 용량을 이용하여 상기 배터리의 SOC 값을 추정하는 SOC추정부; 및
상기 SOC추정부에 의해 추정되는 배터리의 잔존 용량과, 상기 연산부의 연산 과정에서 파악되는 배터리의 충전 상태 및 완충 소요시간을 표시하는 표시부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 표시부를 포함하는 전동보장구용 BMS 배터리 모듈.
Batteries for power tools;
a measuring unit configured to measure a discharge current and a voltage across the battery;
a calculating unit for calculating the current capacity of the battery using the voltage value and current value measured by the measuring unit and a preset initial measured voltage value (Open Circuit Voltage, hereinafter OCV) of the battery;
a memory for storing an OCV table in which the OCV value and a state of charge (SOC) value corresponding to the OCV value are tabled;
an SOC estimator for estimating the SOC value of the battery using the OCV table or estimating the SOC value of the battery using the current capacity of the battery; and
BMS for electric safety equipment including a display unit comprising a; the remaining capacity of the battery estimated by the SOC estimator, and a display unit for displaying the state of charge of the battery and the time required to fully charge the battery determined in the calculation process of the calculation unit; battery module.
 제1항에 있어서,
상기 SOC추정부는,
인공 신경망 기법 중 하나인 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘에 따라, 상기 측정부의 계측에 따른 출력 데이터와 상기 SOC추정부에 의해 추정되는 SOC를 각각 입력값과 출력값으로 설정하고, 상기 배터리의 충방전 횟수, 온도, 사용기간 중 선택된 하나 이상을 변수값으로 적용하여 학습시킨 잔량 예측 모델을 구축하고, 이를 통해 상기 배터리에 대한 SOC를 추정하는 것을 특징으로 하는 표시부를 포함하는 전동보장구용 BMS 배터리 모듈.
According to claim 1,
The SOC estimator is
According to a deep learning algorithm, which is one of the artificial neural network techniques, the output data according to the measurement of the measuring unit and the SOC estimated by the SOC estimator are set as input values and output values, respectively, and the number of times of charging and discharging the battery , temperature, and use period BMS battery module including a display unit, characterized in that for estimating the SOC for the battery through the construction of a residual quantity prediction model that is learned by applying one or more selected variable values to the variable value.
 제2항에 있어서,
상기 측정부는,
상기 전압 값과 상기 전류 값의 최초 측정 여부를 판단하고, 상기 판단 결과 최초로 측정된 값으로 판단되면, 상기 전압 값을 상기 OCV 값으로 설정하며,
상기 연산부는,
상기 측정부의 판단 결과 최초 측정이 아닌 경우, 상기 전압 값과 상기 전류 값, 및 상기 OCV 값을 이용하여 상기 배터리의 내부 저항 값을 계산하고, 상기 내부 저항 값과 기 설정된 임계 저항 값의 크기를 비교하며, 비교 결과, 상기 내부 저항 값이 상기 임계 저항 값 이상으로 확인되거나 상기 전류 값이 0으로 확인되면, 상기 OCV 값을 상기 SOC추정부에 전달하고, 비교 결과, 상기 내부 저항 값이 상기 기 설정된 임계 저항 값 보다 작고 상기 전류 값이 0보다 크면, 상기 내부 저항 값을 이용하여 상기 배터리의 현재 용량을 연산하는 것을 특징으로 하는 표시부를 포함하는 전동보장구용 BMS 배터리 모듈.
3. The method of claim 2,
The measurement unit,
It is determined whether the voltage value and the current value are first measured, and when it is determined as the first measured value as a result of the determination, the voltage value is set as the OCV value,
The calculation unit,
If it is not the first measurement as a result of the determination of the measuring unit, the internal resistance value of the battery is calculated using the voltage value, the current value, and the OCV value, and the internal resistance value and the size of a preset threshold resistance value are compared and, as a result of the comparison, when the internal resistance value is confirmed to be greater than or equal to the threshold resistance value or the current value is confirmed to be 0, the OCV value is transferred to the SOC estimator, and as a result of the comparison, the internal resistance value is the preset value When the current value is less than the threshold resistance value and the current value is greater than 0, the BMS battery module for electric protection device including a display, characterized in that for calculating the current capacity of the battery using the internal resistance value.
 제4항에 있어서,
상기 연산부는,
상기 내부 저항 값, 상기 전압 값 및 상기 전류 값을 이용하여 상기 배터리의 손실 출력 값과 부하측 출력 값을 계산하고, 계산된 상기 손실 출력 값과 상기 부하측 출력 값을 이용하여 배터리 에너지량을 계산하고, 계산된 상기 배터리 에너지량을 이용하여 상기 배터리의 현재 용량을 연산하는 것을 특징으로 하는 표시부를 포함하는 전동보장구용 BMS 배터리 모듈.
5. The method of claim 4,
The calculation unit,
calculating a loss output value and a load-side output value of the battery using the internal resistance value, the voltage value, and the current value, and calculating the amount of battery energy using the calculated loss output value and the load-side output value, BMS battery module for electric protection device including a display, characterized in that for calculating the current capacity of the battery by using the calculated amount of battery energy.
 제1항에 있어서,
상기 표시부는,
상기 SOC추정부에 의해 추정되는 배터리의 잔존 용량을 백분율로 표시하며, 기 설정된 백분율 구간별로 서로 다른 색상이 표시되게 하는 것을 특징으로 하는 표시부를 포함하는 전동보장구용 BMS 배터리 모듈.
According to claim 1,
The display unit,
BMS battery module for electric protection device including a display unit, which displays the remaining capacity of the battery estimated by the SOC estimator as a percentage, and displays different colors for each preset percentage section.
 제1항에 있어서,
상기 배터리를 구성하는 배터리 셀을 정전류모드(constant current mode)에서 충전하도록 제어하며, 정전류모드의 충전 시 상기 측정부에서 출력되는 전압이 충전 종지전압(end-of-charge voltage)에 이르면 정전압모드(constant voltage mode)로 전환하도록 제어하는 제어부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 표시부를 포함하는 전동보장구용 BMS 배터리 모듈.
According to claim 1,
The battery cells constituting the battery are controlled to be charged in a constant current mode, and when the voltage output from the measurement unit reaches an end-of-charge voltage during charging in the constant current mode, the constant voltage mode ( A control unit for controlling to switch to constant voltage mode); BMS battery module for electric protection device comprising a display unit, characterized in that it further comprises.
 제6항에 있어서,
상기 배터리를 구성하는 개별 배터리 셀의 전압을 계측하고 계측값을 출력하는 제2측정부;를 더 포함하고,
상기 제어부는,
상기 제2측정부에서 출력되는 전압으로부터 배터리 셀 각각에 대한 SOC(State of Charge)를 산출하고, 산출된 SOC에 기반하여 기준 배터리 셀 및 타겟 그룹을 선택하며, 선택된 타겟 그룹에 속하는 배터리 셀 중 하나의 배터리 셀을 타겟 배터리 셀로 선정하여 상기 기준 배터리 셀의 SOC와 상기 타겟 배터리 셀의 SOC의 차이에 따른 밸런싱 시간을 산출하고, 상기 산출된 밸런싱 시간 동안 상기 타겟 그룹에 속한 배터리 셀의 밸런싱을 수행하는 것을 특징으로 하는 표시부를 포함하는 전동보장구용 BMS 배터리 모듈.
7. The method of claim 6,
A second measurement unit for measuring the voltage of individual battery cells constituting the battery and outputting the measured value; further comprising,
The control unit is
Calculate a state of charge (SOC) for each battery cell from the voltage output from the second measurement unit, select a reference battery cell and a target group based on the calculated SOC, and select one of the battery cells belonging to the selected target group selecting a battery cell of , as a target battery cell, calculating a balancing time according to the difference between the SOC of the reference battery cell and the SOC of the target battery cell, and performing balancing of battery cells belonging to the target group during the calculated balancing time BMS battery module for electric protection equipment including a display, characterized in that.
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