KR20220169197A - 충전 제어 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
충전 제어 방법 및 장치가 개시된다. 일 실시예에 따르면, 그 방법은 배터리를 제1 충전 구간 동안 제1 SOC(state of charge) 레벨에서 제2 SOC 레벨로 충전하는 제1 후보 전류 패턴들의 제1 충전 구간의 충전 스텝 별 스텝 열화량들을 추정하고, 스텝 열화량들에 기초하여 제1 충전 구간에 대한 제1 후보 전류 패턴들 각각의 구간 열화량을 결정하고, 구간 열화량에 기초하여 제1 후보 전류 패턴들 중에 최소 열화량을 나타내는 제1 대표 전류 패턴을 선정하는 단계들을 포함한다.
Description
아래 실시예들은 충전 제어 방법 및 장치에 관한 것이다.
기존에 배터리를 특정 전압까지 정전류로 충전한 뒤 배터리를 미리 설정된 낮은 전류 값에 도달할 때까지 정전압으로 충전하는 CC-CV(constant current-constant voltage) 충전 방식이 널리 사용되었다. 최근에 충전 전류 값을 바꾸면서 배터리를 여러 스텝으로 충전하는 멀티-스텝(multi-step) 충전 방식이 이용된다. 멀티-스텝 충전 방식은 고속 충전 시 배터리 열화(degradation)를 최소화할 수 있다. 멀티-스텝 충전을 위해 배터리의 상태가 추정될 수 있으며, 이러한 배터리의 상태를 추정하는 방법은 다양하다. 일례로, 배터리의 상태는 배터리 시뮬레이션 모델(예: 전기 회로 모델, 또는 전기화학 모델)을 이용하여 추정될 수 있다. 전기 회로 모델은 배터리가 충전, 방전됨에 달라지는 전압 값을 표현할 수 있는 저항과 커패시터로 구성된 회로 모델이고, 전기화학 모델은 배터리 이온 농도, 전위 등 배터리 내부 물리 현상을 모델링한다.
일 실시예에 따르면, 충전 제어 방법은 배터리를 제1 충전 구간 동안 제1 SOC(state of charge) 레벨에서 제2 SOC 레벨로 충전하는 제1 후보 전류 패턴들의 상기 제1 충전 구간의 충전 스텝 별 스텝 열화량들을 추정하는 단계; 상기 스텝 열화량들에 기초하여 상기 제1 충전 구간에 대한 상기 제1 후보 전류 패턴들 각각의 구간 열화량을 결정하는 단계; 및 상기 구간 열화량에 기초하여 상기 제1 후보 전류 패턴들 중에 최소 열화량을 나타내는 제1 대표 전류 패턴을 선정하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따르면, 충전 제어 장치는 프로세서; 및 상기 프로세서에서 실행가능한 명령어들을 포함하는 메모리를 포함하고, 상기 명령어들이 상기 프로세서에서 실행되면, 상기 프로세서는 배터리를 제1 충전 구간 동안 제1 SOC(state of charge) 레벨에서 제2 SOC 레벨로 충전하는 제1 후보 전류 패턴들의 상기 제1 충전 구간의 충전 스텝 별 스텝 열화량들을 추정하고, 상기 스텝 열화량들에 기초하여 상기 제1 충전 구간에 대한 상기 제1 후보 전류 패턴들 각각의 구간 열화량을 결정하고, 상기 구간 열화량에 기초하여 상기 제1 후보 전류 패턴들 중에 최소 열화량을 나타내는 제1 대표 전류 패턴을 선정한다.
도 1은 일 실시예에 따른 충전 제어 장치 및 배터리를 나타내는 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 멀티-스텝 충전 동작들을 개략적으로 나타낸다.
도 3은 일 실시예에 따라 각 충전 스텝 별로 충전 전류를 조합하여 후보 전류 패턴들을 도출하는 동작들을 나타낸다.
도 4a 및 도 4b는 일 실시예에 따른 스텝 열화량 및 구간 열화량을 결정하는 동작들을 나타낸다.
도 5는 일 실시예에 따른 참조 데이터 세트를 통해 충전 전류를 제어하는 동작들을 나타낸다.
도 6은 일 실시예에 따라 충전 스텝을 증가시키면서 참조 데이터 세트를 도출하는 동작들을 나타내는 플로우 차트이다.
도 7은 일 실시예에 따라 배터리 열화 상태 및 참조 데이터 세트의 업데이트를 통해 배터리를 충전하는 동작들을 나타내는 플로우 차트이다.
도 8은 일 실시예에 따른 충전 제어 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 9는 일 실시예에 따른 충전 제어 장치를 포함하는 전자 장치를 나타내는 블록도이다.
도 10은 일 실시예에 따른 충전 제어 장치를 포함하는 배터리 관리 서버를 나타내는 블록도이다.
도 11은 일 실시예에 따른 다양한 구성요소들을 포함하는 전자 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 12는 일 실시예에 따른 충전 제어 방법을 나타내는 플로우 차트이다.
도 2는 일 실시예에 따른 멀티-스텝 충전 동작들을 개략적으로 나타낸다.
도 3은 일 실시예에 따라 각 충전 스텝 별로 충전 전류를 조합하여 후보 전류 패턴들을 도출하는 동작들을 나타낸다.
도 4a 및 도 4b는 일 실시예에 따른 스텝 열화량 및 구간 열화량을 결정하는 동작들을 나타낸다.
도 5는 일 실시예에 따른 참조 데이터 세트를 통해 충전 전류를 제어하는 동작들을 나타낸다.
도 6은 일 실시예에 따라 충전 스텝을 증가시키면서 참조 데이터 세트를 도출하는 동작들을 나타내는 플로우 차트이다.
도 7은 일 실시예에 따라 배터리 열화 상태 및 참조 데이터 세트의 업데이트를 통해 배터리를 충전하는 동작들을 나타내는 플로우 차트이다.
도 8은 일 실시예에 따른 충전 제어 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 9는 일 실시예에 따른 충전 제어 장치를 포함하는 전자 장치를 나타내는 블록도이다.
도 10은 일 실시예에 따른 충전 제어 장치를 포함하는 배터리 관리 서버를 나타내는 블록도이다.
도 11은 일 실시예에 따른 다양한 구성요소들을 포함하는 전자 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 12는 일 실시예에 따른 충전 제어 방법을 나타내는 플로우 차트이다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 구현될 수 있다. 따라서, 실제 구현되는 형태는 개시된 특정 실시예로만 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 실시예들로 설명한 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 충전 제어 장치 및 배터리를 나타내는 블록도이다. 도 1을 참조하면, 충전 제어 장치(110)는 배터리(120)의 충전을 제어할 수 있다. 충전 제어 장치(110)는 배터리(120)의 충전을 위한 참조 데이터 세트를 생성하거나, 및/또는 참조 데이트 세트에 기초하여 배터리(120)의 충전을 제어할 수 있다.
충전 제어 장치(110)는 멀티-스텝 충전 방식을 이용할 수 있다. 참조 데이터 세트는 멀티-스텝 충전을 위한 제어 파라미터들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 참조 데이터 세트는 각 충전 스텝 별 충전 제한 조건 및 충전 전류 값을 포함할 수 있고, LUT(lookup table)의 형태를 가질 수 있다. 충전 제한 조건은 음극 전위, 셀 전압, SOC, 양극 전위, 양극 리튬 농도, 음극 리튬 농도 등을 포함할 수 있다. 배터리(120)는 어느 충전 스텝에서 해당 충전 스텝의 충전 전류 값으로 충전될 수 있고, 해당 충전 스텝의 충전 제한 조건이 만족되면 다음 충전 스텝의 충전 전류 값으로 충전될 수 있다.
충전 제어 장치(110)는 주어진 충전 목표(예: 10분 동안 SOC 레벨을 0%에서 50%로 충전, 30분 동안 SOC 레벨을 0%에서 80%로 충전 등)를 만족하면서 배터리(120)의 열화(degradation)를 최소화하는 충전 전류 시퀀스를 도출할 수 있다. 충전 제어 장치(110)는 각 스텝 별로 충전 전류 값들을 조합하여 도출 가능한 다양한 전류 패턴들 중에 최소 열화량을 나타내는 패턴을 검출할 수 있다. 충전 제어 장치(110)는 각 전류 패턴의 각 충전 스텝 별 스텝 열화량들을 계산하고, 스텝 열화량들을 전류 패턴 별로 누적하여 각 전류 패턴들의 열화 효과를 추정할 수 있다.
충전 제어 장치(110)는 배터리(120)의 다양한 방식으로 배터리(120)의 상태(예: SOC(state of charge), 내부 상태, 열화 상태 등)를 추정할 수 있다. 예를 들어, 충전 제어 장치(110)는 전기화학(electrochemical thermal, ECT) 모델과 같은 시뮬레이션 모델을 이용할 수 있다. 이하 ECT 모델을 이용한 충전 제어가 설명될 수 있으나, 이는 하나의 예시에 불과하며, 전류 적산 방식과 같은 다른 방식이 이용되거나, 전기 회로 모델과 같은 다른 시뮬레이션 모델이 이용되거나, 혹은 또 다른 방식 및/또는 모델이 이용될 수 있다.
ECT 모델은 배터리 이온 농도, 전위 등 배터리 내부 물리 현상을 모델링할 수 있다. ECT 모델은 다양한 ECT 파라미터들 및 지배 방정식(governing equation)들을 이용하여 배터리(120)의 내부 상태를 모사할 수 있다. 예를 들어, ECT 모델의 파라미터들은 형상(예: 두께, 반경 등), OCP(open circuit potential), 물성치(예: 전기 전도도, 이온 전도도, 확산 계수 등) 등을 나타낼 수 있고, 지배 방정식은 이러한 파라미터들에 기초한 전극 및 전해질의 계면에서 발생하는 전기화학 반응, 및 전극 및 전해질의 농도 및 전하 보존과 관련된 물리 보존식을 포함할 수 있다. 충전 제어 장치(110)는 배터리(120)의 작동 데이터(예: 배터리(120)의 전압, 전류, 온도 등) 및 ECT 모델을 통해 배터리(120)의 상태 및/또는 열화량을 추정할 수 있다.
배터리(120)의 작동이 지속됨에 따라 배터리 셀의 열화로 인해 셀 상태가 변화할 수 있고, 이러한 셀 상태의 변화는 ECT 모델을 통한 SOC 추정의 정확도를 떨어뜨릴 수 있다. 충전 제어 장치(110)는 배터리의 열화 상태에 따라 ECT 모델을 업데이트하여 추정의 정확도를 유지할 수 있다. ECT 모델을 업데이트하는 것은 ECT 모델의 파라미터를 업데이트하는 것을 포함할 수 있다. 충전 제어 장치(110)는 업데이트된 ECT 모델을 이용하여 참조 데이터 세트를 업데이트하여 충전 전류 패턴을 최적의 상태로 유지할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 멀티-스텝 충전 동작들을 개략적으로 나타낸다. 도 2를 참조하면, 충전 프로파일(200)은 복수의 충전 지점들(charging points, 201 내지 222)을 포함한다. 충전 지점들(201 내지 222)은 특정 시간의 특정 SOC 레벨을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 충전 지점(211)은 시간 t3의 레벨 SOC1을, 충전 지점(212)은 시간 t3의 레벨 SOC2를 나타낼 수 있다. 배터리 충전을 통해 배터리의 SOC는 충전 지점들(201 내지 222)에 도달할 수 있다.
충전 지점들(201 내지 222)에 도달하는 경로는 충전 전류 값에 따라 다양하게 존재할 수 있다. 예를 들어, 시작 지점으로부터 충전 지점(211)에 이르는 경로는 충전 지점들(201, 202)을 통한 제1 경로 및 충전 지점들(203, 204)을 통한 제2 경로를 포함할 수 있다. 전류 값이 클수록 경로의 기울기, 다시 말해 시간에 따른 SOC의 변화량이 커질 수 있다. 예를 들어, 시작 지점으로부터 충전 지점(203)에 이르는 경로의 충전 전류 값은 시작 지점으로부터 충전 지점(201)에 이르는 경로의 충전 전류 값보다 클 수 있다. 각 경로는 충전 전류 값의 시퀀스에 따라 전류 패턴을 형성할 수 있다.
충전 제어 장치는 단위 시간에 해당하는 충전 스텝에 기초하여 최적의 경로를 서치할 수 있다. 충전 스텝은 인접 시간(예: t0와 t1)의 간격을 통해 구분될 수 있다. 충전 제어 장치는 충전 스텝을 단위로 충전 전류 값을 설정할 수 있다. 예를 들어, 충전 제어 장치는 제1 충전 스텝에 제1 충전 전류 값을 설정하고 제2 충전 스텝에 제2 충전 전류 값을 설정하여 어느 하나의 충전 경로를 결정할 수 있다. 이때, 제1 충전 전류 값과 제2 충전 전류 값은 다른 값일 수도 있고 같은 값일 수도 있다.
충전 제어 장치는 충전 구간 별로 최적의 경로를 결정할 수 있다. 적어도 하나의 충전 스텝은 하나의 충전 구간을 이룰 수 있다. 다시 말해, 어느 충전 구간은 적어도 하나의 충전 스텝들을 포함할 수 있다. 도 2에는 3개의 충전 스텝들이 하나의 충전 구간을 이루는 예시가 도시되어 있다. 다만, 도 2와 달리 2개의 충전 스텝들 혹은 4개 이상의 충전 스텝들이 하나의 충전 구간을 이룰 수도 있다. 또한, 충전 구간들은 모두 동일한 수의 충전 스텝을 포함하거나, 혹은 충전 구간들 중 적어도 일부는 다른 수의 충전 스텝을 포함할 수 있다. 예를 들어, 충전 제어 장치는 처음에 3개의 충전 스텝들(t0-t3)을 초기 충전 구간으로 설정하고, 초기 충전 구간의 최종 충전 지점들(211, 212) 각각의 최적의 경로를 설정하고, 이후에 매 충전 스텝들(예: t3-t4,t4-t5, t5-t6, ...) 마다 충전 구간을 설정하여 각 충전 구간에 대한 최적의 경로를 결정할 수 있다. 다른 예로, 충전 제어 장치는 3개의 충전 스텝들(예: t0-t3, t4-t6, t7-t9, ...)을 각각 충전 구간으로 설정할 수 있다.
충전 제어 장치는 충전 구간 별로 최적의 경로를 부분적으로 서치하면서 최종 목표 지점(예: 30분 동안 80% 충전)에 이르는 최종 경로를 도출할 수 있다. 충전 제어 장치는 배터리 시뮬레이션 모델의 시뮬레이션 조건(예: 충전 전류 값, 충전 시간(충전 스텝))을 조절하면서 SOC 및 충전 경로를 추정할 수 있다. 또한, 충전 제어 장치는 시뮬레이션 모델에 따른 배터리 상태에 기초하여 각 경로의 열화량을 결정할 수 있다. 충전 제어 장치는 열화량 기반으로 최적의 경로를 서치할 수 있다.
충전 제어 장치는 충전 전류 값에 따른 다양한 전류 패턴들을 결정하고, 어느 충전 지점에 이르는 전류 패턴들 중 최소 열화량을 나타내는 전류 패턴을 해당 충전 지점의 대표 전류 패턴(다른 말로 최적의 전류 패턴)으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 충전 지점(211)과 관련하여 충전 지점들(201, 202)을 거치는 제1 전류 패턴 및 충전 지점들(203, 204)을 거치는 제2 전류 패턴이 존재하는 경우, 제1 전류 패턴 및 제2 전류 패턴 중 더 낮은 열화량을 나타내는 어느 하나가 충전 지점(211)의 대표 전류 패턴으로 결정될 수 있다. 유사한 방식으로 충전 지점(212)을 위한 대표 전류 패턴도 결정될 수 있다.
각 충전 지점에 관한 대표 전류 패턴을 결정하면, 충전 제어 장치는 대표 전류 패턴을 제외한 나머지 전류 패턴들과 관련된 데이터를 제거할 수 있다. 예를 들어, 충전 제어 장치는 나머지 전류 패턴들에 관한 데이터를 메모리에서 삭제할 수 있다. 충전 제어 장치는 충전 지점들(212, 222)과 같은 다음 목표 지점의 전류 패턴들을 결정할 때, 이전 충전 지점들(211, 212)의 대표 전류 패턴들에 기초하여 이전 충전 지점들(211, 212)로부터 열화량을 계산할 수 있다. 이전 충전 지점들(211, 212)의 다른 전류 패턴에 따른 경우의 수는 고려되지 않을 수 있다. 이에 따라 계산량이 감소하고, 메모리 효율이 향상될 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따라 각 충전 스텝 별로 충전 전류를 조합하여 후보 전류 패턴들을 도출하는 동작들을 나타낸다. 도 3의 충전 프로파일(310)을 참조하면, 시간 t1을 기준으로 복수의 충전 지점들(311, 312, 313)이 정의될 수 있다. 시간 t0와 시간 t1 사이의 구간은 제1 충전 스텝에 해당할 수 있다. 예를 들어, 각 충전 스텝은 1분, 30초, 3분과 같은 다양한 시간에 해당할 수 있다. 충전 지점(311)은 배터리에 제1 충전 스텝(t0 내지 t1)동안 제1 충전 전류(I1)가 인가되어 배터리의 SOC 레벨이 SOC1에 도달한 상태를 나타낼 수 있다. 충전 지점(312)은 제2 충전 전류(I2)에 의해 SOC2에 도달한 상태, 충전 지점(313)은 제3 충전 전류(I3)에 의해 SOC3에 도달한 상태를 나타낼 수 있다. 전류 값이 클수록 경로의 기울기, 다시 말해 시간에 따른 SOC의 변화량이 커질 수 있다. 예를 들어, I2가 I1의 2배이고 I3가 I1의 3배라면, SOC2는 SOC1의 2배이고 SOC3은 SOC1의 3배일 수 있다.
충전 프로파일(320)을 참조하면, I1 내지 I3에 기초하여 시간 t2에 복수의 충전 지점들이 정의될 수 있다. 예를 들어, 충전 지점(311)에 I2를 적용하거나 충전 지점(312)에 I1을 적용하여 충전 지점(321)이 결정될 수 있고, 충전 지점(312)에 I2를 적용하거나 충전 지점(313)에 I1을 적용하여 충전 지점(322)이 결정될 수 있다. 이처럼 충전 전류 값들에 따라 충전 스텝 별로 충전 지점들이 결정될 수 있다. 예를 들어, 충전 전류는 1C 내지 1.8까지 0.1C 간격의 전류 값들을 가질 수 있다. 이 경우, 도 3과 달리 t1에 9개의 충전 지점들이 정의될 수 있다.
충전 제어 장치는 각 충전 스텝 별로 충전 전류 값을 바꾸어가며 충전 지점들(311 내지 322 등)을 지나는 다양한 충전 경로들을 결정할 수 있다. 이러한 충전 경로들은 각각 전류 패턴에 대응할 수 있다. 전류 패턴들은 충전 구간의 충전 스텝 별 충전 전류 값들의 서로 다른 조합에 대응할 수 있다. 예를 들어, 충전 지점(321)에 이르는 충전 경로들은 [I1 I2], [I2 I1]의 전류 패턴들에 대응할 수 있고, 충전 지점(322)에 이르는 충전 경로들은 [I3 I1], [I2 I2], [I1 I3]의 전류 패턴들에 대응할 수 있다. 충전 제어 장치는 각 전류 패턴의 열화량을 결정하고, 열화량 기반으로 최적의 전류 패턴을 결정할 수 있다. 최적의 전류 패턴을 선정하기 위한 후보들은 후보 전류 패턴으로 지칭될 수 있고, 최적의 전류 패턴은 대표 전류 패턴으로 지칭될 수 있다.
도 4a 및 도 4b는 일 실시예에 따른 스텝 열화량 및 구간 열화량을 결정하는 동작들을 나타낸다. 도 4a는 t0 내지 t2의 동작 예시를 나타낸다. 충전 제어 장치는 각 후보 전류 패턴의 스텝 열화량들을 결정할 수 있다. 스텝 열화량은 충전 스텝 단위의 열화량을 나타낼 수 있다. 충전 구간 단위의 열화량은 구간 열화량이라고 지칭될 수 있다. 충전 제어 장치는 시뮬레이션 모델을 통해 추정한 배터리의 내부 상태에 기초하여 각 후보 전류 패턴의 스텝 열화량들을 결정할 수 있다. 예를 들어, 충전 프로파일(401)에 도시된 것처럼, 충전 제어 장치는 t1의 충전 지점들과 관련하여 I1, I2, I3 각각의 인가에 따른 제1 충전 스텝(t0 내지 t1)의 스텝 열화량들을 추정할 수 있고, t2의 충전 지점들과 관련하여 I1, I2, I3 각각의 인가에 따른 제2 충전 스텝(t1 내지 t2)의 스텝 열화량들을 추정할 수 있다.
충전 제어 장치는 충전 구간을 따라 후보 전류 패턴들 별로 스텝 열화량들을 누적하여 각 후보 전류 패턴들 각각의 구간 열화량을 결정할 수 있고, 후보 전류 패턴의 구간 열화량에 기초하여 각 충전 지점의 대표 전류 패턴을 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 4a와 같이 제1 충전 스텝(t0 내지 t1) 및 제2 충전 스텝(t1 내지 t2)이 초기 충전 구간을 이룰 수 있고, 충전 제어 장치는 초기 충전 구간의 각 후보 전류 패턴의 구간 열화량에 기초하여 t2의 충전 지점들의 대표 전류 패턴들을 결정할 수 있다. 아래에서는 2개의 충전 스텝들이 초기 충전 구간을 이루는 예시를 설명하지만, 3개 이상의 충전 스텝들이 하나의 충전 구간을 이루는 것도 가능하다.
충전 지점(410)에 이르는 충전 경로들은 [I1 I3]의 제1 전류 패턴, [I2 I2]의 제2 전류 패턴, 및 [I3 I1]의 제3 전류 패턴을 형성할 수 있다. 충전 제어 장치는 제1 충전 스텝(t0 내지 t1) 동안 I1의 인가에 따른 스텝 열화량 및 제2 충전 스텝(t1 내지 t2) 동안 I3의 인가에 따른 스텝 열화량을 누적하여 제1 전류 패턴의 구간 열화량을 결정할 수 있다. 충전 제어 장치는 유사하게 제2 전류 패턴의 구간 열화량 및 제3 전류 패턴의 구간 열화량을 결정할 수 있다. 이렇게 결정된 구간 열화량들은 Jt1,SOC1 + Lt1,SOC1,I3, Jt1,SOC2 + Lt1,SOC2,I2, Jt1,SOC3 + Lt1,SOC3,I1과 같이 나타낼 수 있다. Jt1,SOC1, Jt1,SOC2, Jt1,SOC3는 제1 충전 스텝(t0 내지 t1)의 스텝 열화량, Lt1,SOC1,I3, Lt1,SOC2,I2, Lt1,SOC3,I1는 제2 충전 스텝(t1 내지 t2)의 스텝 열화량을 나타낼 수 있다. 예를 들어, Jt1,SOC1는 초기 지점의 배터리가 충전 지점(t1, SOC1)에 도달함에 따른 스텝 열화량을 나타낼 수 있고, Lt1,SOC1,I3는 충전 지점(t1, SOC1)의 배터리에 I3의 충전 전류 값을 인가함에 따른 스텝 열화량을 나타낼 수 있다. 같은 충전 전류 값이라도 출발 지점이 다르면 다른 스텝 열화량을 나타낼 수 있으므로 L은 출발 지점의 정보를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 충전 제어 장치는 아래 수학식 1에 기초하여 열화량을 도출할 수 있다.
수학식 1은 배터리 내부 상태에 따른 부반응(side reaction) 전류를 계산할 수 있다. 부반응은 배터리 열화에 대응한다고 볼 수 있으므로, 단위 시간 당 부반응이 얼마나 일어나는지 나타내는 부반응 전류를 통해 열화량이 도출될 수 있다. 충전 제어 장치는 는 음극(anode) 부반응 전류, 는 부반응에 대한 음극 과전위(overpotential), R은 이상 기체 상수(ideal gas constant), T는 온도, 및 는 산화 환원 반응(reduction-oxidation)에 대한 전하 전달 계수(charge transfer coefficient), 는 부반응 전하량, 는 음극의 활성 표면적(active surface area), 는 음극 부반응에 대한 교환 전류 밀도(exchange current density)를 나타낸다. 는 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.
는 전극 표면(electrode surface)의 리튬 농도(lithium concentration), 는 전극 표면의 전해질(electrolyte) 농도, 는 부반응에 대한 반응 속도 상수(kinetic rate constant)를 나타낸다. 수학식 2에서 를 제외한 나머지 부분은 keff로 나타낼 수 있고, 이는 열화 속도 계수에 대응할 수 있다. 특정 열화 상태에서 충전 제어 조건 별 열화량을 계산하여 비교하는 경우 keff는 서로 동일하다고 가정하고 무시할 수 있다. keff가 도출되면 수학식 1을 통해 역으로 열화량이 계산될 수 있다. 충전 제어 장치는 시뮬레이션 모델(예: ECT 모델)을 통해 배터리 내부 상태를 추정할 수 있고, 추정된 내부 상태 값을 수학식 1에 적용하여 내부 상태에 따른 부반응(side reaction) 전류를 도출할 수 있다. 예를 들어, 시뮬레이션 모델을 통해 , T, 와 같은 파라미터 값들이 결정될 수 있다. 부반응 전류는 각 스텝 열화량에 대응할 수 있다.
충전 제어 장치는 최소 구간 열화량을 나타내는 후보 전류 패턴을 충전 지점(410)의 대표 전류 패턴으로 결정할 수 있다. 대표 전류 패턴에 따른 충전 지점(410)의 열화량은 min[(Jt1,SOC1 + Lt1,SOC1,I3), (Jt1,SOC2 + Lt1,SOC2,I2), (Jt1,SOC3 + Lt1,SOC3,I1)]과 같이 나타낼 수 있다. 충전 제어 장치는 유사한 방식으로 충전 지점(420)과 같은 t2의 다른 충전 지점의 대표 전류 패턴을 결정할 수 있다.
도 4b는 t2 이후의 동작 예시를 나타낸다. 어느 충전 구간의 각 충전 지점에 관한 대표 전류 패턴들이 결정되면, 다음 충전 구간의 전류 패턴의 결정 시 대표 전류 패턴들을 제외한 나머지 후보 전류 패턴들은 제외될 수 있다. 나머지 후보 전류 패턴들은 메모리에서 삭제될 수 있다. 예를 들어, 충전 지점들(410, 420)의 및 대표 전류 패턴들에 기초하여 tx의 충전 지점들(430)의 후보 전류 패턴들이 결정될 수 있고, 이때 충전 지점들(410, 420)의 나머지 후보 전류 패턴들은 배제될 수 있다. x는 다양한 값을 가질 수 있다. 매 충전 스텝 마다 구간 열화량의 계산 및 대표 전류 패턴의 도출이 이루어지는 경우 x=3일 수 있고, 두 충전 스텝들마다 열화량의 계산 및 대표 전류 패턴의 도출이 이루어지는 경우 x=4일 수 있다.
충전 제어 장치는 충전 구간 별로 대표 전류 패턴을 서치하면서 최종 목표 지점(예: 10분 동안 SOC 레벨을 0%에서 50%로 충전, 30분 동안 SOC 레벨을 0%에서 80%로 충전 등)에 이르는 최종 전류 패턴을 도출할 수 있다. 충전 제어 장치는 최종 전류 패턴에 기초하여 참조 데이터 세트를 결정할 수 있다. 참조 데이터 세트는 각 충전 스텝 별 충전 제한 조건 및 충전 전류 값을 포함할 수 있다. 충전 제어 장치는 참조 데이터 세트에 기초하여 배터리를 충전할 수 있고, 배터리 열화와 같은 상황에 참조 데이터 세트를 업데이트하여 사용할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 참조 데이터 세트를 통해 충전 전류를 제어하는 동작들을 나타낸다. 도 5를 참조하면, 충전 제어 장치는 참조 데이터 세트(510)에 기초하여 배터리의 각 충전 스텝의 충전을 제어할 수 있다. 예를 들어, 충전 제어 장치는 참조 데이터 세트(510)에 기초하여 각 충전 스텝의 충전 전류를 조절할 수 있다. 충전 프로파일(520)은 충전 시간의 경과에 따른 충전 전류의 변화를 나타낸다. 충전 제어 장치는 참조 데이터 세트(510)에 기초하여 각 충전 스텝에 매칭된 충전 전류 값으로 배터리를 충전할 수 있고, 각 충전 스텝의 충전 제한 조건이 만족되면 다음 충전 스텝에 매칭된 충전 전류 값으로 배터리를 충전될 수 있다.
충전이 반복될수록 배터리 열화가 진행될 수 있고, 급속 충전은 열화 진행을 가속화할 수 있다. 참조 데이터 세트(510)에 따른 충전 또는 급속 충전은 다른 전류 패턴을 통한 충전 또는 급속 충전에 비해 열화가 진행되는 속도를 크게 낮출 수 있다. 이러한 속도 차이는 충방전 사이클의 반복 횟수가 증가함에 따라 더 크게 벌어질 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따라 충전 스텝을 증가시키면서 참조 데이터 세트를 도출하는 동작들을 나타내는 플로우 차트이다. 도 6의 단계들(601 내지 611)은 순차적으로 수행되거나, 혹은 비 순차적으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 단계들(601 내지 611)의 순서가 변경되거나, 및/또는 단계들(601 내지 611)의 적어도 둘이 병렬적으로 수행될 수 있다.
도 6을 참조하면, 단계(601)에서 충전 제어 장치는 초기 SOC에서 제1 충전 스텝(0~Δt) 동안 배터리에 미리 설정된 값들의 전류를 인가한다. 충전 제어 장치는 실제 배터리에 전류를 인가하는 대신 배터리의 시뮬레이션 모델을 통해 전류 인가 결과를 추정할 수 있다.
충전 제어 장치는 단계(602)에서 각 SOC의 누적 열화량을 계산하고, 단계(603)에서 각 SOC의 배터리 상태 값 및 누적 열화량을 저장한다. 단계들(602, 603)은 제1 충전 스텝(0~Δt)이 경과한 뒤 Δt에서 수행될 수 있다. 각 SOC는 Δt의 충전 지점들에 대응할 수 있고, SOC들의 범위는 충전 전류 값의 범위에 의존적일 수 있다. 예를 들어, Δt는 1분일 수 있고, 충전 전류는 1C 내지 1.8까지 0.1C 간격의 전류 값들을 가질 수 있다. 이 경우, t1에 9개의 충전 지점들이 정의될 수 있다. ECT 모델에 각 충전 전류를 인가하면 ECT 모델을 통해 배터리 상태가 추정될 수 있고, 배터리 상태 값은 이러한 배터리 상태를 나타낼 수 있다. 충전 제어 장치는 각 SOC의 배터리 상태 값을 저장해 두었다가 다음 전류 패턴의 도출 시 사용함으로써, 배터리의 연속성을 유지하고 열화량 등의 데이터의 정확도를 향상시킬 수 있다.
단계(604)에서 N=2로 초기화될 수 있다. 단계(605)에서 충전 제어 장치는 각 SOC에서 제N 충전 스텝((N-1)Δt~NΔt) 동안 배터리에 미리 설정된 값들의 전류를 인가한다. 현재 N=2이므로 제N 충전 스텝((N-1)Δt~NΔt)은 제2 충전 스텝(Δt~2Δt)일 수 있다. 또한, 위에서 언급된 것처럼, 충전 제어 장치는 시뮬레이션 모델을 이용할 수 있다.
충전 제어 장치는 단계(606)에서 각 후보 전류 패턴의 누적 열화량을 계산하고, 단계(607)에서 대표 전류 패턴의 배터리 상태 값 및 누적 열화량을 저장한다. 단계들(606, 607)은 제2 충전 스텝(Δt~2Δt)이 경과한 뒤 2Δt에서 수행될 수 있다. 충전 제어 장치는 단계(603)에서 저장된 각 SOC의 배터리 상태 값을 이용하여 각 후보 전류 패턴의 누적 열화량을 계산할 수 있고, 충전 제어 장치는 후보 전류 패턴들 중에 최소 열화량을 나타내는 전류 패턴을 대표 전류 패턴으로 선정할 수 있다. 단계(608)에서 충전 제어 장치는 후보 전류 패턴들 중 대표 전류 패턴을 제외한 나머지 전류 패턴의 정보를 삭제할 수 있다.
단계(609)에서 충전 제어 장치는 N과 NF를 비교할 수 있다. NF는 충전 스텝의 총 개수를 나타낼 수 있다. N이 NF보다 작다면 충전 제어 장치는 단계(610)에서 N을 1만큼 증가시킨 뒤 단계(605)를 수행할 수 있다. N이 NF보다 크다면 충전 제어 장치는 단계(611)에서 참조 데이터 세트를 결정할 수 있다. 충전 제어 장치는 참조 데이터 세트에 기초하여 배터리의 각 충전 스텝의 충전을 제어할 수 있다. 도 7에 따르면 충전 제어 장치는 N을 1씩 증가시키면서 구간 열화량을 계산하며, 이는 충전 구간이 하나의 충전 스텝을 포함하는 실시예에 해당할 수 있다. 이와 달리 충전 구간이 복수의 충전 스텝들을 포함하는 경우, 2개 이상의 충전 스텝들을 단위로 열화량의 누적 및 대표 전류 패턴의 도출이 수행될 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따라 배터리 열화 상태 및 참조 데이터 세트의 업데이트를 통해 배터리를 충전하는 동작들을 나타내는 플로우 차트이다. 도 7의 단계들(701 내지 710)은 순차적으로 수행되거나, 혹은 비 순차적으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 단계들(701 내지 710)의 순서가 변경되거나, 및/또는 단계들(701 내지 710)의 적어도 둘이 병렬적으로 수행될 수 있다.
도 7을 참조하면, 단계(701)에서 충전 제어 장치는 충전 모드에 진입한다. 예를 들어, 충전 제어 장치는 배터리가 유선 또는 무선 충전기에 연결됨에 따라 단계(701)를 수행할 수 있다. 단계(702)에서 충전 제어 장치는 참조 데이터 세트를 결정한다. 미리 생성된 참조 데이터 세트가 메모리에 저장되어 있다면, 충전 제어 장치는 참조 데이터 세트를 메모리로부터 로드할 수 있다. 참조 데이터 세트는 도 1 내지 도 7을 통해 설명된 동작을 통해 생성될 수 있다. 단계(703)에서 충전 제어 장치는 참조 데이터 세트에 기초하여 배터리를 충전한다. 예를 들어, 충전 제어 장치는 충전 제한 조건에 기초하여 충전 전류를 제어할 수 있다.
충전 제어 장치는 단계(704)에서 배터리 내부 상태를 추정할 수 있고, 배터리 내부 상태에 기초하여 단계(703)의 배터리 충전을 수행할 수 있다. 충전 제어 장치는 시뮬레이션 모델을 이용하여 배터리의 내부 상태를 추정할 수 있고, 참조 데이터 세트 및 내부 상태에 기초하여 충전 전류를 제어할 수 있다. 예를 들어, 충전 제어 장치는 ECT 모델을 이용하여 배터리 내부 상태를 추정할 수 있고, 내부 상태에 기초하여 각 충전 스텝의 충전 제한 조건을 만족하는지 결정하면서 배터리에 각 충전 스텝에 매칭된 충전 전류를 인가할 수 있다.
충전 제어 장치는 단계(705)에서 배터리 열화 상태를 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 충전 제어 장치는 배터리의 작동 데이터에 기초하여 시뮬레이션 모델을 업데이트할 수 있다. 충전 제어 장치는 ECT 모델의 ECT 파라미터에 기초하여 배터리의 열화 상태를 나타내는 열화 파라미터를 정의할 수 있고, 배터리의 열화 상태를 반영하도록 열화 파라미터를 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 열화 파라미터는 음극(anode)의 표면 저항(surface resistance), 양극 활물질(cathode active material)의 용량, 음극과 양극의 전극 밸런스 쉬프트(electrode balance shift) 등을 포함할 수 있다. 열화 파라미터는 열화 모델에 따라 달라질 수 있다. 충전 제어 장치는 배터리 열화 상태를 고려하여 단계(704)의 내부 상태를 추정할 수 있다. 예를 들어, 충전 제어 장치는 ECT 파라미터에 배터리 열화 상태를 반영할 수 있다. 충전 제어 장치는 열화 상태에 따라 참조 데이터 세트를 업데이트할 수 있다.
충전 제어 장치는 단계(707)에서 참조 데이터 세트의 업데이트 조건이 만족하는지 결정할 수 있다. 예를 들어, 업데이트 조건은 SOH(state of health)가 임계치보다 감소하는 것, 열화량이 임계치를 초과하는 것, 기기 사용 시간이 임계치를 초과하는 것을 포함할 수 있다. 혹은, 참조 데이터 세트는 열화 파라미터가 업데이트될 때마다 업데이트될 수 있다. 업데이트 조건이 만족되면, 단계(709)에서 충전 제어 장치는 새로운 참조 데이터 세트를 도출한다. 충전 제어 장치는 도 1 내지 도 7을 통해 설명된 동작을 통해 새로운 참조 데이터 세트를 도출할 수 있다. 충전 제어 장치는 단계(710)에서 참조 데이터 세트를 새로운 참조 데이터 세트로 업데이트할 수 있다. 업데이트 조건이 만족되지 않으면, 충전 제어 장치는 단계(708)에서 기존 참조 데이터 세트를 유지할 수 있다. 충전 제어 장치는 단계(702)에서 새로운 참조 데이터 세트 또는 기존 참조 데이터 세트를 이용하는 것을 결정할 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 충전 제어 장치의 구성을 나타내는 블록도이다. 도 8을 참조하면, 충전 제어 장치(800)는 프로세서(810) 및 메모리(820)를 포함한다. 메모리(820)는 프로세서(810)에 연결되고, 프로세서(810)에 의해 실행가능한 명령어들, 프로세서(810)가 연산할 데이터 또는 프로세서(810)에 의해 처리된 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(820)는 비일시적인 컴퓨터 판독가능 매체, 예컨대 고속 랜덤 액세스 메모리 및/또는 비휘발성 컴퓨터 판독가능 저장 매체(예컨대, 하나 이상의 디스크 저장 장치, 플래쉬 메모리 장치, 또는 기타 비휘발성 솔리드 스테이트 메모리 장치)를 포함할 수 있다.
프로세서(810)는 도 1 내지 도 7 및 도 9 내지 도 12의 설명에 따른 동작을 실행하기 위한 명령어들을 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(810)는 배터리를 제1 충전 구간 동안 제1 SOC 레벨에서 제2 SOC 레벨로 충전하는 제1 후보 전류 패턴들의 제1 충전 구간의 충전 스텝 별 스텝 열화량들을 추정하고, 스텝 열화량들에 기초하여 제1 충전 구간에 대한 제1 후보 전류 패턴들 각각의 구간 열화량을 결정하고, 구간 열화량에 기초하여 제1 후보 전류 패턴들 중에 최소 열화량을 나타내는 제1 대표 전류 패턴을 선정할 수 있다. 그 밖에, 배터리 최적화 장치(800)에는 도 1 내지 도 7 및 도 9 내지 도 12의 설명이 적용될 수 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 충전 제어 장치를 포함하는 전자 장치를 나타내는 블록도이다. 도 9를 참조하면, 전자 장치(900)는 배터리(910) 및 충전 제어 장치(920)를 포함한다. 충전 제어 장치(920)는 전자 장치(900)의 배터리 관리 시스템(battery management system, BMS)의 적어도 일부로 구현될 수 있다. 배터리(910)는 전자 장치(900)에 전력을 공급할 수 있고, 충전 제어 장치(920)는 배터리(910)의 충전을 위한 참조 데이터 세트를 생성하거나, 및/또는 참조 데이트 세트에 기초하여 배터리(910)의 충전을 제어할 수 있다.
충전 제어 장치(920)는 온-디바이스 방식으로 실시예에 따른 참조 데이터 세트를 생성할 수 있다. 이와 달리, 충전 제어 장치(920)는 서버를 이용하여 참조 데이터 세트를 생성할 수도 있다. 예를 들어, 충전 제어 장치(920)는 서버의 자원을 이용하여 참조 데이터 세트를 생성하거나, 혹은 서버가 생성한 참조 데이터 세트를 제공받을 수 있다. 충전 제어 장치(920)는 참조 데이터 세트를, 시뮬레이션 모델 등을 서버에 저장 및/또는 동기화해 둘 수 있고, 필요에 따라 서버의 데이터 및/또는 모델 등을 이용할 수 있다. 그 밖에, 전자 장치(900)에는 도 1 내지 도 8 및 도 10 내지 도 12의 설명이 적용될 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 충전 제어 장치를 포함하는 배터리 관리 서버를 나타내는 블록도이다. 도 10을 참조하면, 도 10과 달리 충전 제어 장치(1011)는 배터리 관리 서버(1010)에 포함된다. 충전 제어 장치(1011)는 배터리(1021)에 관한 정보에 기초하여 참조 데이터 세트를 생성할 수 있고, 전자 장치(1020)는 참조 데이터 세트를 제공 받아서 배터리(1021)를 제어할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(1020)는 배터리(1021)를 제어하는 BMS를 별도로 구비할 수 있다. 충전 제어 장치(1011)와 배터리(1021) 사이에서 통신 모듈 및 BMS 등이 필요한 역할을 수행할 수 있다. 전자 장치(1020)는 배터리(1021)에 의해 공급되는 전력을 통해 구동될 수 있다. 그 밖에, 배터리 관리 서버(1010) 및 전자 장치(1020)에는 도 1 내지 도 9, 도 11 및 도 12의 설명이 적용될 수 있다.
도 11은 일 실시예에 따른 다양한 구성요소들을 포함하는 전자 장치의 구성을 나타내는 블록도이다. 도 11을 참조하면, 전자 장치(1100)는 프로세서(1110), 메모리(1120), 카메라(1130), 저장 장치(1140), 입력 장치(1150), 출력 장치(1160), 네트워크 인터페이스(1170), 및 배터리(1180)를 포함할 수 있으며, 이들은 통신 버스(1190)를 통해 서로 통신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1100)는 이동 전화, 스마트 폰, PDA, 넷북, 태블릿 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터 등과 같은 모바일 장치, 스마트 워치, 스마트 밴드, 스마트 안경 등과 같은 웨어러블 디바이스, 데스크탑, 서버 등과 같은 컴퓨팅 장치, 텔레비전, 스마트 텔레비전, 냉장고 등과 같은 가전 제품, 도어 락 등과 같은 보안 장치, 자율주행 차량, 스마트 차량 등과 같은 차량의 적어도 일부로 구현될 수 있다. 전자 장치(1100)는 도 1의 충전 제어 장치(110), 도 8의 충전 제어 장치(800), 도 9의 전자 장치(900), 도 10의 배터리 관리 서버(1010), 및/또는 전자 장치(1020)를 구조적 및/또는 기능적으로 포함할 수 있다.
프로세서(1110)는 전자 장치(1100) 내에서 실행하기 위한 기능 및 명령어들을 실행한다. 프로세서(1110)는 메모리(1120) 또는 저장 장치(1140)에 저장된 명령어들을 처리할 수 있다. 프로세서(1110)는 도 1 내지 도 10 및 도 12를 통하여 설명된 동작을 수행할 수 있다. 메모리(1120)는 충전 제어를 위한 데이터를 저장한다. 메모리(1120)는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체 또는 컴퓨터 판독가능한 저장 장치를 포함할 수 있다. 메모리(1120)는 프로세서(1110)에 의해 실행하기 위한 명령어들을 저장할 수 있고, 전자 장치(1100)에 의해 소프트웨어 및/또는 애플리케이션이 실행되는 동안 관련 정보를 저장할 수 있다.
카메라(1130)는 사진 및/또는 비디오를 촬영할 수 있다. 카메라(1130)는 객체들에 관한 깊이 정보를 포함하는 3D 카메라일 수 있다. 저장 장치(1140)는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체 또는 컴퓨터 판독가능한 저장 장치를 포함한다. 저 저장 장치(1140)는 메모리(1120)보다 더 많은 양의 정보를 저장하고, 정보를 장기간 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장 장치(1140)는 자기 하드 디스크, 광 디스크, 플래쉬 메모리, 플로피 디스크 또는 이 기술 분야에서 알려진 다른 형태의 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다.
입력 장치(1150)는 키보드 및 마우스를 통한 전통적인 입력 방식, 및 터치 입력, 음성 입력, 및 이미지 입력과 같은 새로운 입력 방식을 통해 사용자로부터 입력을 수신할 수 있다. 예를 들어, 입력 장치(1150)는 키보드, 마우스, 터치 스크린, 마이크로폰, 또는 사용자로부터 입력을 검출하고, 검출된 입력을 전자 장치(1100)에 전달할 수 있는 임의의 다른 장치를 포함할 수 있다. 출력 장치(1160)는 시각적, 청각적 또는 촉각적인 채널을 통해 사용자에게 전자 장치(1100)의 출력을 제공할 수 있다. 출력 장치(1160)는 예를 들어, 디스플레이, 터치 스크린, 스피커, 진동 발생 장치 또는 사용자에게 출력을 제공할 수 있는 임의의 다른 장치를 포함할 수 있다. 네트워크 인터페이스(1170)는 유선 또는 무선 네트워크를 통해 외부 장치와 통신할 수 있다. 배터리(1180)는 리튬이온 배터리와 같은 2차 전지일 수 있다. 그 밖에, 전자 장치(1100)에는 도 1 내지 도 10 및 도 12의 설명이 적용될 수 있다.
도 12는 일 실시예에 따른 충전 제어 방법을 나타내는 플로우 차트이다. 도 12의 단계들(1210 내지 1230)은 순차적으로 수행되거나, 혹은 비 순차적으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 단계들(1210 내지 1230)의 순서가 변경되거나, 및/또는 단계들(1210 내지 1230)의 적어도 둘이 병렬적으로 수행될 수 있다.
도 12를 참조하면, 단계(1210)에서 충전 제어 장치는 배터리를 제1 충전 구간 동안 제1 SOC 레벨에서 제2 SOC 레벨로 충전하는 제1 후보 전류 패턴들의 제1 충전 구간의 충전 스텝 별 스텝 열화량들을 추정한다. 제1 후보 전류 패턴들은 제1 충전 구간의 충전 스텝 별 충전 전류 값들의 서로 다른 조합에 대응할 수 있다.
단계(1220)에서 충전 제어 장치는 스텝 열화량들에 기초하여 제1 충전 구간에 대한 제1 후보 전류 패턴들 각각의 구간 열화량을 결정한다. 단계(1210)는 배터리의 시뮬레이션 모델을 이용하여 제1 후보 전류 패턴들 각각의 충전 스텝 별 스텝 열화량들을 추정하는 단계를 포함할 수 있고, 단계(1220)는 제1 충전 구간을 따라 제1 후보 전류 패턴들 별로 스텝 열화량들을 누적하여 제1 후보 전류 패턴들 각각의 구간 열화량을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 시뮬레이션 모델은 ECT 모델일 수 있다.
제1 충전 구간은 제1 충전 스텝 및 제2 충전 스텝을 포함할 수 있고, 제1 후보 전류 패턴들은 제1 충전 스텝 동안 제1 전류 값을 인가하고 제2 충전 스텝 동안 제2 전류 값을 인가하는 제1 패턴을 포함할 수 있다. 이 경우, 단계(1210)는 제1 전류 값에 기초하여 제1 패턴의 제1 스텝 열화량을 추정하는 단계, 및 제2 전류 값에 기초하여 제1 패턴의 제2 스텝 열화량을 추정하는 단계를 포함할 수 있고, 단계(1220)는 제1 스텝 열화량 및 제2 스텝 열화량을 누적하여 제1 패턴의 제1 구간 열화량을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
단계(1230)에서 충전 제어 장치는 구간 열화량에 기초하여 제1 후보 전류 패턴들 중에 최소 열화량을 나타내는 제1 대표 전류 패턴을 선정한다. 충전 제어 장치는 제1 후보 전류 패턴들 중 제1 대표 전류 패턴을 제외한 나머지 전류 패턴들과 관련된 데이터를 제거할 수 있다.
충전 제어 장치는 제1 후보 전류 패턴에 기초하여 배터리를 제2 충전 구간 동안 제2 SOC 레벨에서 제3 SOC 레벨로 충전하는 제2 대표 전류 패턴을 선정할 수 있다. 충전 제어 장치는 제2 충전 구간의 제2 후보 전류 패턴들을 결정하고 제2 후보 전류 패턴들 각각의 구간 열화량을 결정하는데 제1 후보 전류 패턴에 따른 배터리 상태 값을 이용할 수 있다. 충전 제어 장치는 제2 후보 전류 패턴들을 결정함에 있어서, 제1 후보 전류 패턴들 중 제1 대표 전류 패턴을 제외한 나머지 전류 패턴들을 제외할 수 있다.
충전 제어 장치는 배터리의 시뮬레이션 모델을 이용하여 제1 후보 전류 패턴들 각각의 충전 스텝 별 스텝 열화량들을 추정할 수 있고, 배터리의 열화 상태에 따라 시뮬레이션 모델을 업데이트할 수 있다. 충전 제어 장치는 제1 대표 전류 패턴에 기초하여 참조 데이터 세트를 결정할 수 있고, 참조 데이터 세트에 기초하여 배터리의 각 충전 스텝의 충전을 제어할 수 있다. 충전 제어 장치는 배터리의 시뮬레이션 모델을 이용하여 배터리의 내부 상태를 추정하고, 참조 데이터 세트 및 내부 상태에 기초하여 충전 전류를 제어할 수 있다. 충전 제어 장치는 배터리의 열화 상태에 따라 시뮬레이션 모델 및 참조 데이터 세트를 업데이트할 수 있다. 그 밖에, 충전 제어 방법에는 도 1 내지 도 12의 설명이 적용될 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 저장할 수 있으며 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
위에서 설명한 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 또는 복수의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
Claims (20)
- 배터리를 제1 충전 구간 동안 제1 SOC(state of charge) 레벨에서 제2 SOC 레벨로 충전하는 제1 후보 전류 패턴들의 상기 제1 충전 구간의 충전 스텝 별 스텝 열화량들을 추정하는 단계;
상기 스텝 열화량들에 기초하여 상기 제1 충전 구간에 대한 상기 제1 후보 전류 패턴들 각각의 구간 열화량을 결정하는 단계; 및
상기 구간 열화량에 기초하여 상기 제1 후보 전류 패턴들 중에 최소 열화량을 나타내는 제1 대표 전류 패턴을 선정하는 단계
를 포함하는 충전 제어 방법. - 제1항에 있어서,
상기 제1 후보 전류 패턴들은 상기 제1 충전 구간의 상기 충전 스텝 별 충전 전류 값들의 서로 다른 조합에 대응하는,
충전 제어 방법. - 제1항에 있어서,
상기 스텝 열화량들을 추정하는 단계는
상기 배터리의 시뮬레이션 모델을 이용하여 상기 제1 후보 전류 패턴들 각각의 상기 충전 스텝 별 스텝 열화량들을 추정하는 단계를 포함하고,
상기 구간 열화량을 결정하는 단계는
상기 제1 충전 구간을 따라 상기 제1 후보 전류 패턴들 별로 스텝 열화량들을 누적하여 상기 제1 후보 전류 패턴들 각각의 구간 열화량을 결정하는 단계를 포함하는,
충전 제어 방법. - 제3항에 있어서,
상기 제1 충전 구간은 제1 충전 스텝 및 제2 충전 스텝을 포함하고,
상기 제1 후보 전류 패턴들은 상기 제1 충전 스텝 동안 제1 전류 값을 인가하고 상기 제2 충전 스텝 동안 제2 전류 값을 인가하는 제1 패턴을 포함하는,
충전 제어 방법. - 제4항에 있어서,
상기 스텝 열화량들을 추정하는 단계는
상기 제1 전류 값에 기초하여 상기 제1 패턴의 제1 스텝 열화량을 추정하는 단계; 및
상기 제2 전류 값에 기초하여 상기 제1 패턴의 제2 스텝 열화량을 추정하는 단계
를 포함하고,
상기 구간 열화량을 결정하는 단계는
상기 제1 스텝 열화량 및 상기 제2 스텝 열화량을 누적하여 상기 제1 패턴의 제1 구간 열화량을 결정하는 단계를 포함하는,
충전 제어 방법. - 제3항에 있어서,
상기 시뮬레이션 모델은 전기화학 모델인,
충전 제어 방법. - 제1항에 있어서,
상기 제1 후보 전류 패턴들 중 상기 제1 대표 전류 패턴을 제외한 나머지 전류 패턴들과 관련된 데이터를 제거하는 단계
를 더 포함하는, 충전 제어 방법. - 제1항에 있어서,
상기 제1 후보 전류 패턴에 기초하여 상기 배터리를 제2 충전 구간 동안 상기 제2 SOC 레벨에서 제3 SOC 레벨로 충전하는 제2 대표 전류 패턴을 선정하는 단계
를 더 포함하는, 충전 제어 방법. - 제8항에 있어서,
상기 제2 충전 구간의 제2 후보 전류 패턴들을 결정하고 상기 제2 후보 전류 패턴들 각각의 구간 열화량을 결정하는데 상기 제1 후보 전류 패턴에 따른 배터리 상태 값이 이용되는,
충전 제어 방법. - 제9항에 있어서,
상기 제2 후보 전류 패턴들을 결정함에 있어서, 상기 제1 후보 전류 패턴들 중 상기 제1 대표 전류 패턴을 제외한 나머지 전류 패턴들은 제외되는,
충전 제어 방법. - 제1항에 있어서,
상기 제1 후보 전류 패턴들 각각의 상기 충전 스텝 별 스텝 열화량들은 상기 배터리의 시뮬레이션 모델을 이용하여 추정되고,
상기 시뮬레이션 모델은 상기 배터리의 열화 상태에 따라 업데이트되는,
충전 제어 방법. - 제1항에 있어서,
상기 제1 대표 전류 패턴에 기초하여 참조 데이터 세트를 결정하는 단계; 및
상기 참조 데이터 세트에 기초하여 상기 배터리의 각 충전 스텝의 충전을 제어하는 단계
를 더 포함하는, 충전 제어 방법. - 제12항에 있어서,
상기 충전을 제어하는 단계는
상기 배터리의 시뮬레이션 모델을 이용하여 상기 배터리의 내부 상태를 추정하는 단계; 및
상기 참조 데이터 세트 및 상기 내부 상태에 기초하여 충전 전류를 제어하는 단계
를 포함하는, 충전 제어 방법. - 제13항에 있어서,
상기 배터리의 열화 상태에 따라 상기 참조 데이터 세트를 업데이트하는 단계
를 더 포함하는, 충전 제어 방법. - 하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제14항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
- 프로세서; 및
상기 프로세서에서 실행가능한 명령어들을 포함하는 메모리
를 포함하고,
상기 명령어들이 상기 프로세서에서 실행되면, 상기 프로세서는
배터리를 제1 충전 구간 동안 제1 SOC(state of charge) 레벨에서 제2 SOC 레벨로 충전하는 제1 후보 전류 패턴들의 상기 제1 충전 구간의 충전 스텝 별 스텝 열화량들을 추정하고,
상기 스텝 열화량들에 기초하여 상기 제1 충전 구간에 대한 상기 제1 후보 전류 패턴들 각각의 구간 열화량을 결정하고,
상기 구간 열화량에 기초하여 상기 제1 후보 전류 패턴들 중에 최소 열화량을 나타내는 제1 대표 전류 패턴을 선정하는,
충전 제어 장치. - 제16항에 있어서,
상기 제1 후보 전류 패턴들은 상기 제1 충전 구간의 상기 충전 스텝 별 충전 전류 값들의 서로 다른 조합에 대응하는,
충전 제어 장치. - 제16항에 있어서,
상기 프로세서는
상기 배터리의 시뮬레이션 모델을 이용하여 상기 제1 후보 전류 패턴들 각각의 상기 충전 스텝 별 스텝 열화량들을 추정하고,
상기 제1 충전 구간을 따라 상기 제1 후보 전류 패턴들 별로 스텝 열화량들을 누적하여 상기 제1 후보 전류 패턴들 각각의 구간 열화량을 결정하는,
충전 제어 장치. - 제16항에 있어서,
상기 프로세서는 상기 제1 후보 전류 패턴에 기초하여 상기 배터리를 제2 충전 구간 동안 상기 제2 SOC 레벨에서 제3 SOC 레벨로 충전하는 제2 대표 전류 패턴을 선정하고,
상기 제2 충전 구간의 제2 후보 전류 패턴들을 결정하고 상기 제2 후보 전류 패턴들 각각의 구간 열화량을 결정하는데 상기 제1 후보 전류 패턴에 따른 배터리 상태 값이 이용되는,
충전 제어 장치. - 제19항에 있어서,
상기 제2 후보 전류 패턴들을 결정함에 있어서, 상기 제1 후보 전류 패턴들 중 상기 제1 대표 전류 패턴을 제외한 나머지 전류 패턴들은 제외되는,
충전 제어 장치.
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Legal Events
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A201 | Request for examination |