KR20230019315A - 차량의 배터리 열화도 예측 방법 및 시스템 - Google Patents

차량의 배터리 열화도 예측 방법 및 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20230019315A
KR20230019315A KR1020210100185A KR20210100185A KR20230019315A KR 20230019315 A KR20230019315 A KR 20230019315A KR 1020210100185 A KR1020210100185 A KR 1020210100185A KR 20210100185 A KR20210100185 A KR 20210100185A KR 20230019315 A KR20230019315 A KR 20230019315A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
battery
increase rate
deterioration
resistance increase
charging
Prior art date
Application number
KR1020210100185A
Other languages
English (en)
Inventor
이정현
Original Assignee
현대자동차주식회사
기아 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 현대자동차주식회사, 기아 주식회사 filed Critical 현대자동차주식회사
Priority to KR1020210100185A priority Critical patent/KR20230019315A/ko
Priority to US17/701,151 priority patent/US11852690B2/en
Publication of KR20230019315A publication Critical patent/KR20230019315A/ko

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L58/00—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles
    • B60L58/10—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries
    • B60L58/16—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries responding to battery ageing, e.g. to the number of charging cycles or the state of health [SoH]
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/0047—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries with monitoring or indicating devices or circuits
    • H02J7/005—Detection of state of health [SOH]
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L3/00—Electric devices on electrically-propelled vehicles for safety purposes; Monitoring operating variables, e.g. speed, deceleration or energy consumption
    • B60L3/0023—Detecting, eliminating, remedying or compensating for drive train abnormalities, e.g. failures within the drive train
    • B60L3/0046—Detecting, eliminating, remedying or compensating for drive train abnormalities, e.g. failures within the drive train relating to electric energy storage systems, e.g. batteries or capacitors
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L50/00—Electric propulsion with power supplied within the vehicle
    • B60L50/50—Electric propulsion with power supplied within the vehicle using propulsion power supplied by batteries or fuel cells
    • B60L50/60—Electric propulsion with power supplied within the vehicle using propulsion power supplied by batteries or fuel cells using power supplied by batteries
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L58/00—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles
    • B60L58/10—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries
    • B60L58/12—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries responding to state of charge [SoC]
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R27/00—Arrangements for measuring resistance, reactance, impedance, or electric characteristics derived therefrom
    • G01R27/02—Measuring real or complex resistance, reactance, impedance, or other two-pole characteristics derived therefrom, e.g. time constant
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/389—Measuring internal impedance, internal conductance or related variables
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/392—Determining battery ageing or deterioration, e.g. state of health
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/0047—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries with monitoring or indicating devices or circuits
    • H02J7/0048—Detection of remaining charge capacity or state of charge [SOC]
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/0063—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries with circuits adapted for supplying loads from the battery
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L2240/00—Control parameters of input or output; Target parameters
    • B60L2240/40—Drive Train control parameters
    • B60L2240/54—Drive Train control parameters related to batteries
    • B60L2240/545—Temperature
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60Y—INDEXING SCHEME RELATING TO ASPECTS CROSS-CUTTING VEHICLE TECHNOLOGY
    • B60Y2200/00—Type of vehicle
    • B60Y2200/90—Vehicles comprising electric prime movers
    • B60Y2200/91—Electric vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/005—Testing of electric installations on transport means
    • G01R31/006—Testing of electric installations on transport means on road vehicles, e.g. automobiles or trucks
    • G01R31/007—Testing of electric installations on transport means on road vehicles, e.g. automobiles or trucks using microprocessors or computers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/3644—Constructional arrangements
    • G01R31/3648—Constructional arrangements comprising digital calculation means, e.g. for performing an algorithm
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/70—Energy storage systems for electromobility, e.g. batteries

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Sustainable Development (AREA)
  • Sustainable Energy (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
  • Tests Of Electric Status Of Batteries (AREA)

Abstract

전기차량의 배터리 열화도 예측 방법으로서, 배터리의 충전기간 동안 증가한 상기 배터리의 저항을 측정함으로써 현재 배터리 저항증가속도를 결정하고, BOL 상태인 상기 배터리에 대한 배터리 저항증가속도를 나타내도록 미리 설정된 초기 배터리 저항증가속도 맵에 기초하여 초기 배터리 저항증가속도를 결정한 후, 현재 배터리 저항증가속도 및 상기 초기 배터리 저항증가속도에 기반하여, 상기 배터리의 현재 배터리 열화도를 연산함으로써 보다 간단한 연산을 통해 보다 정확한 배터리 열화도 값을 예측할 수 있는 배터리 열화도 예측 방법에 관한 것이다.

Description

차량의 배터리 열화도 예측 방법 및 시스템 {METHOD AND SYSTEM FOR ESTIMATING DEGRADATION OF BATTERY FOR VEHICLE}
본 발명은 전기차의 배터리 열화도 예측 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 배터리의 열화도를 보다 간소화된 방식으로 정확하게 예측할 수 있는 배터리 열화도 예측 방법 및 시스템에 관한 것이다.
전기자동차(EV: ELECTRIC VEHICLE)나 플러그인 하이브리드 전기 차량(PHEV: PLUG-IN HYBRID ELCTRIC VEHICLE)등에는 차량의 구동력으로 제공할 전기에너지를 저장하기 위해 고전압배터리가 탑재되어 있으며, 고전압배터리의 용량이나 상태에 따라 차량의 주행거리에 미치는 영향이 절대적이다. 그러나, 배터리의 특성상 지속적으로 사용하는 경우, 열화라는 용량이 감소되는 현상은 피할 수 없는 것이 현실이며, 열화가 진행되면 동일한 SOC(STATE OF CHARGE)량을 표시하고 있더라도 주행거리 감소, 가속을 위한 출력저하 등의 현상이 나타나게 되며, 이를 제대로 검출하지 못하면 원인을 알 수 없는 상태의 고객 불만이 제기 될 수 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로서, 종래의 차량용 배터리의 열화도 추정 기법 중 개방 회로 전압(OCV)을 이용하는 기법도 알려져 있다. 이러한 종래의 기법은 주로 단순히 배터리의 단자 전압을 측정한 값을 개방 회로 전압(OCV)으로 간주하여 배터리의 충전 상태를 도출하는데, 배터리의 단자 전압은 배터리를 적용한 차량의 이전 사용 환경 등에 따라 개방 회로 전압과의 차이가 발생하므로 열화도 추정의 정확성이 떨어지게 되는 문제를 가질 수 있다.
이렇듯, 현재 개발 된 EV/PHEV에서는 배터리 열화를 정확하게 예측 할 수 있는 방안이 없는 실정이다.
상기 배경기술로서 설명된 사항들은 본 발명의 배경에 대한 이해 증진을 위한 것일 뿐, 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에게 이미 알려진 종래기술에 해당함을 인정하는 것으로 받아들여져서는 안 될 것이다.
KR 10-1500128 B1
본 발명은 상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로 초기 배터리 저항증가속도 대비 열화 후 배터리 저항증가속도를 비교하는 것에 기반하여 차량의 배터리 열화도를 예측함으로써 보다 간단하면서도 정확도가 높은 배터리 열화도 예측 방법 및 시스템을 제공하고자 한다. 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 이하의 설명으로부터 또 다른 기술적 과제가 도출될 수도 있다.
본 발명의 일 측면에 따른 차량의 배터리 열화도 예측 방법은 배터리의 충전 동안 증가한 상기 배터리의 저항을 측정함으로써 현재 배터리 저항증가속도를 결정하는 단계; 초기 상태의 배터리 저항증가속도를 결정하는 단계; 상기 현재 배터리 저항증가속도 및 상기 초기 배터리 저항증가속도에 기반하여, 상기 배터리의 현재 배터리 열화도를 연산하는 단계에 의해 수행된다.
상기 초기 배터리 저항증가속도 맵은 상기 BOL 상태인 배터리에 대해 배터리온도 및 배터리 충전전력에 대응하는 배터리 저항증가속도가 매핑된 정보를 포함할 수 있다.
상기 초기 배터리 저항증가속도를 결정하는 단계는, 상기 배터리의 온도 및 상기 배터리를 충전한 충전전력 값을 식별하는 단계; 상기 초기 배터리 저항증가속도 맵에서 상기 배터리의 온도 값 및 상기 충전전력의 값에 대응하여 매핑된 배터리 저항증가속도 값을 상기 초기 배터리 저항증가속도로 결정할 수 있다.
상기 현재 배터리 저항증가속도를 결정하는 단계는 상기 배터리의 전체 충전 기간 중 특정 조건을 만족하는 시간 구간 동안 증가한 상기 배터리의 저항을 측정함으로써 상기 현재 배터리 저항증가속도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 특정 조건은 상기 배터리가 미리 설정된 목표전압 구간을 충전하거나, 미리 설정된 목표 SOC(state of charge) 구간을 충전하는 것 중 하나일 수 있다.
상기 특정 조건은 상기 배터리가 정전류로 충전되는 것인 것일 수 있다.
상기 현재 배터리 열화도를 연산하는 단계는, 상기 초기 배터리 저항증가속도 대비 상기 현재 배터리 저항증가속도의 증가율을 연산하는 단계; 및 상기 증가율에 열화도경향상수 K를 곱함으로써 상기 현재 배터리 열화도 값을 연산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 열화도경향상수 K는 상기 배터리의 열화 원리 시험에 의해 도출된 상기 배터리의 저항증가속도 대비 배터리열화의 비례상수일 수 있다.
연산된 상기 현재 배터리 열화도 값을 상기 차량의 최신 배터리 열화도 값으로서 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 차량의 배터리 열화도 예측 방법은, 차량의 배터리의 충전 개시 여부를 결정하는 단계; 차량의 충전이 개시되었다면, 상기 배터리를 충전하는 충전전력을 감지하는 단계; 상기 배터리의 충전이, 특정 시간 구간 동안 수행되었는지 결정하는 단계; 상기 특정 시간 구간 동안 배터리의 충전이 수행된 경우, 상기 배터리의 온도를 측정하는 단계; 상기 특정 시간 구간 동안 증가한 상기 배터리의 저항을 측정함으로써 현재 배터리 저항증가속도를 결정하는 단계; 초기 상태의 배터리 저항증가속도를 결정하는 단계; 상기 초기 배터리 저항증가속도 대비 상기 현재 배터리 저항증가속도의 증가율을 연산하는 단계; 및 상기 초기 배터리 저항증가속도 대비 상기 현재 배터리 저항증가속도의 증가율에 열화도경향상수를 곱함으로써 상기 배터리의 열화도를 연산하는 단계에 의해 수행될 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 차량의 배터리 열화도 예측 시스템은, 차량의 모터를 구동하기 위한 전원을 공급하는 배터리; 상기 배터리를 충전하는 충전기; 상기 배터리 및 상기 충전기의 특성을 측정하는 측정부; 및 상기 배터리의 현재 배터리 열화도를 연산하는 컨트롤러를 포함하고, 상기 컨트롤러는, 초기 상태의 배터리 저항증가속도 맵을 저장하는 매핑데이터저장부; 및 상기 배터리의 충전 기간 동안 증가한 상기 배터리의 저항을 측정함으로써 현재 배터리 저항증가속도를 결정하고, 상기 초기 배터리 저항증가속도 맵에 기초하여 초기 배터리 저항증가속도를 결정하며, 상기 현재 배터리 저항증가속도 및 상기 초기 배터리 저항증가속도에 기반하여, 상기 배터리의 현재 배터리 열화도를 연산하도록 구성되는 열화도연산부를 포함한다.
상기 초기 배터리 저항증가속도 맵은 상기 BOL 상태인 배터리에 대해 배터리 온도 및 배터리 충전전력에 대응하는 배터리 저항증가속도가 매핑된 정보를 포함할 수 있다.
상기 측정부는 상기 배터리의 온도 및 상기 배터리를 충전하는 충전전력을 측정하여 측정값을 상기 열화도연산부로 제공하고, 상기 열화도연산부는 상기 초기 배터리 저항증가속도 맵에서 상기 측정부로부터 제공된 상기 배터리의 온도 및 상기 충전전력의 측정값에 대응하여 매핑된 배터리 저항증가속도의 값을 상기 초기 배터리 저항증가속도로 결정할 수 있다.
상기 열화도연산부는 상기 초기 배터리 저항증가속도 대비 상기 현재 배터리 저항증가속도의 증가율을 연산하고, 상기 증가율에 열화도경향상수 K를 곱함으로써 상기 현재 배터리 열화도를 연산하는 것을 특징으로 할 수 있다.
상기 컨트롤러는 상기 연산된 현재 배터리 열화도를 상기 차량의 최신 배터리 열화도 값으로서 업데이트하도록 구성 열화도저장부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 배터리 열화도 예측 방법 및 시스템에 의하면 초기 배터리 저항증가속도 대비 열화 후 배터리 저항증가속도를 비교하는 것에 기반하여 차량의 배터리 열화도를 예측함으로써 보다 간단한 연산을 통해 보다 정확한 배터리 열화도 값을 예측할 수 있는 기술적 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기차의 배터리 열화도 예측 방법의 흐름도를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 초기 배터리 저항증가속도 맵을 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 충전 시 충전 시간과 충전 전압의 관계를 도시한 그래프이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기차의 배터리 열화도 예측 방법의 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기차의 배터리 열화도 예측 시스템의 구성도이다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명한다.
본 발명은 전기차의 배터리 열화도 예측 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 이하에서는 이것을 간략하게 각각“열화도 예측 방법”및 “열화도 예측 시스템”으로 호칭할 수 있다.
차량에 이용되는 배터리는 지속적으로 사용하는 경우 열화가 발생하고, 이렇게 배터리가 열화되는 경우 배터리의 저항이 증가하여 배터리의 완전충전(만충전) 시간이 단축된다. 즉, 동일한 충전전력을 이용하여 배터리를 충전하는 경우에, 배터리의 열화가 발생한 경우 완전충전에 걸리는 시간이 짧아지게 된다.
이를 확인하기 위한 AE PHEV Tcar 셀 복합내구 평가에서, BOL(begin of life) 상태의 배터리와 9개월 사용 후 배터리를 동일한 환경(30℃에서, SOC 14~92%구간 정파워 충전(3.3kW/96cell))으로 완속 충전한 결과 두 개의 배터리의 충전 전/후 전압, 및 저항값은 변화가 없었으나, 충전 시간이 짧아짐을 확인할 수 있었으며, 배터리 열화에 따른 내부 저항 증가에 의해 충전시 저항증가 속도가 증대됨을 알 수 있다.
이로부터, 배터리 충전 시 배터리의 저항증가속도가 배터리의 열화를 대변할 수 있음을 알 수 있다. 본 발명은, 이러한 배터리의 저항증가속도를 이용하여 배터리의 열화를 예측하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기차의 배터리 열화도 예측 방법의 흐름도를 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하여 살펴보면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기차의 배터리 열화도 예측 방법은 110 단계의 현재 배터리 저항증가속도를 결정하는 단계, 120 단계의 초기 배터리 저항증가속도를 결정하는 단계, 및 130 단계의 배터리의 현재 배터리 열화도를 연산하는 단계를 통해 수행된다. 이하에서는, 각 단계에 대해 보다 구체적으로 살펴보도록 한다.
110 단계에서, 소정의 배터리온도에서 소정의 충전전력을 이용하여 차량의 배터리 충전 시, 배터리의 충전기간 동안 증가한 배터리의 저항을 측정함으로써 현재 배터리 저항증가속도를 결정한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 충전 시 충전 시간과 충전 전압의 관계를 도시한 도 3을 참조하여 살펴보면, 충전원에 의한 배터리 충전 시, 충전 시간이 증가함에 따라 충전 전압도 증가하게 되어, 배터리의 충전그래프는 전체적으로 우상향곡선을 형성한다. 배터리의 저항 값은 충전 전압을 충전 전류 값으로 나누는 것에 의해 획득할 수 있고, 배터리의 충전기간으로 배터리의 충전기간 동안 증가한 배터리 저항값을 나누는 것에 의해 배터리의 충전기간 동안 증가한 배터리의 저항증가속도를 결정할 수 있다.
배터리의 저항 증가속도를 결정하는 데에 있어서, 배터리의 전체 충전 기간 중 특정 조건을 만족하는 시간 구간 동안에 증가한 배터리의 저항을 측정함으로써 배터리의 저항증가속도를 결정할 수 있다.
이는, 차량의 사용자별로 충전 경향(충전을 시작하는 SOC, 종료하는 SOC 등)이 상이하고, 배터리 셀 특성 별로 높은/낮은 충전전압 또는 SOC 범위에서 배터리의 저항이 급변하는 경향이 있는 점을 고려한 것이다.
본 발명의 일 실시예에서, 특정 조건은 목표 충전전압 또는 목표 SOC 일 수 있다. 도 3을 참조하여 예를 들어 보면, 특정 조건이 목표 충전전압 340V~380V인 경우, 배터리의 저항증가속도는 다음과 같이 식 1에 의해 결정된다.
식 1. V=(RB-RA)/(TB-TA)
RA는 배터리의 충전 전압이 목표 충전전압의 시작 값인 340V(A 지점)일 때 측정된 배터리의 저항값이고, RB는 배터리의 충전 전압이 목표 충전전압의 종료값인 380V(B 지점)일 때 측정된 배터리의 저항값이다. TA 는 배터리의 충전 전압이 목표 충전전압의 시작 값인 340V가 되었을 때의 시간 값이고, TB는 배터리의 충전 전압이 목표 충전전압의 종료값인 380V가 되었을 때의 시간 값이다.
이렇게, 특정 조건을 만족하는 시간 구간 동안 변화한 저항 값을 측정하여 배터리 저항증가속도를 측정함으로써, 배터리 열화도 예측의 정확도가 향상되는 기술적 효과가 있다.
본 발명의 다른 실시예에서, 특정 조건은 배터리가 정전류로 충전되는 것일 수 있다. 다시 말해, 배터리가 정전류로 충전되는 시간 구간 동안 변화한 배터리의 저항값을 측정하여 배터리 저항증가속도를 측정함으로써 각 배터리마다 상이한 충전 프로파일에 영향 없이 배터리의 열화도를 보다 정확하게 측정할 수 있다.
120 단계에서, BOL(begin of life) 상태인 배터리에 대한 배터리 저항증가속도를 나타내도록 미리 설정된 초기 배터리 저항증가속도 맵에 기초하여 초기 배터리 저항증가속도를 결정한다. 또는, 초기 상태의 배터리 저항증가속도는 사용자나 정비자 또는 생산자에 의해 차량에 미리 저장된 초기값을 활용하는 것도 가능하다.
초기 배터리 저항증가속도 맵은 사전에 BOL 상태인 배터리에 대해 측정된 저항증가속도의 값을 나타내는 데이터이며, 사전에 측정되어 메모리에 저장된다.
본 발명의 일 실시예에서, 초기 배터리 저항증가속도 맵은 BOL 상태인 배터리에 대해 배터리온도 및 배터리 충전전력에 대응하는 배터리 저항증가속도가 매핑된 형식을 가질 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 초기 배터리 저항증가속도 맵을 도시한 도면이다. 도 2를 참조하여 살펴보면, 초기 배터리 저항증가속도 맵은 배터리 충전전력에 대한 배터리 저항증가속도가 배터리온도에 따라 측정되어 저장된 테이블 형식을 갖는다.
이에 따라, 배터리의 충전전력 및 배터리온도 값이 식별되면, 식별된 충전전력 및 배터리온도 값에 대응하는 배터리 저항증가속도 값을 초기 배터리 저항증가속도로 결정할 수 있다.
도 2 및 도 3을 참조하여 살펴보면, 배터리를 충전한 충전전력이 3.3kW 이고, 배터리의 온도가 40℃인 경우, 도 2의 초기 배터리 저항증가속도 맵에서 충전전력이 3.3kW, 배터리온도가 40℃인 지점에 매핑된 저항증가속도 값 V1c가 초기 배터리 저항증가속도 값이 될 수 있다.
이렇게, BOL 상태의 배터리 저항증가속도 맵을 이용함으로써, 배터리의 충전전력 및 배터리온도 값만을 이용하여 초기 배터리 저항증가속도를 획득할 수 있어 신속하게 필요값을 획득할 수 있고, 데이터 처리량이 적어 자원을 보다 효율적으로 사용할 수 있는 장점이 있다.
130 단계에서, 현재 배터리 저항증가속도 및 초기 배터리 저항증가속도에 기반하여, 배터리의 현재 배터리 열화도를 연산한다.
본 발명의 일 실시예에서, 현재 배터리의 열화도는 120 단계에서 결정된 초기 배터리 저항증가속도 대비 110 단계에서 결정된 현재 배터리 저항증가속도의 증가율을 구하고, 연산된 증가율에 열화도경향상수 K를 곱함으로써 연산될 수 있다.
즉, 배터리의 열화도는 다음과 같은 식 2로 나타내어질 수 있다.
식 2: V현재/V초기*100*K %
(V현재는 현재 배터리 저항증가속도, V초기는 초기 배터리 저항증가속도, K는 열화도경향상수)
여기서, 열화도경향상수 K는 배터리의 열화 원리 시험에 의해 도출된 배터리의 저항증가속도 대비 배터리열화의 비례상수로서, 가속 열화(고온 내구)를 통한 실제 배터리 열화 후의 열화도 값과, 충전시 저항증가속도 값을 측정하고, 측정된 값들을 다음의 수식 3에 대입함으로써 획득될 수 있다.
수식 3: 배터리 열화도= K*충전시 저항증가속도
본 발명의 일 실시예에서, 130 단계에서 연산된 현재 배터리 열화도는 배터리 관리 시스템(battery management system, BMS)에 차량의 최신 열화도 값으로서 저장될 수 있으며, 이렇게 저장된 최신 열화도 값은 배터리 충전 관리 뿐 아니라, 차량 내 다른 컨트롤러와의 협조 제어시 이용될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기차의 배터리 열화도 예측 방법의 흐름도이다.
410 단계에서, 차량의 컨트롤러는 차량의 배터리의 충전 개시 여부를 결정한다. 만약, 배터리의 충전이 개시되지 않은 것으로 결정되면, 대기상태에 들어가고, 추후 다시 410 단계를 반복할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 컨트롤러는 차량이 충전 개시 여부를 판단하지 않고, 차량의 충전이 개시되었다는 신호를 인가받아 바로 420 단계로 진입할 수 도 있다.
420 단계에서, 컨트롤러는 차량의 충전이 개시되었다면, 충전이 수행되는 소정의 충전전력을 식별한다. 충전이 수행되는 소정의 충전전력은 배터리를 충전하는 충전원의 전압 및 전류를 측정함으로써 산출될 수 있다.
430 단계에서, 컨트롤러는 배터리의 충전이, 특정 시간 구간 동안 수행되었는지를 결정한다. 본 발명의 일 실시예에서, 배터리의 충전이 발생한 특정 시간 구간이란 전체 충전 기간 중 목표 충전전압 또는 목표 SOC을 만족하는 시간 구간 일 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에서, 배터리의 충전이 발생한 특정 시간 구간이란 전체 충전 기간 중 배터리가 정전류로 충전되는 시간 구간일 수 있다. 이렇게, 특정 시간 구간 동안 변화한 저항 값을 측정하여 배터리 저항증가속도를 측정함으로써, 배터리 열화도 예측의 정확도가 향상되는 기술적 효과가 있다.
440 단계에서, 컨트롤러는 특정 시간 구간 동안 배터리의 충전이 수행된 경우, 배터리의 온도를 식별한다.
450 단계에서, 컨트롤러는 특정 시간 구간 동안 증가한 배터리의 저항을 측정함으로써 현재 배터리 저항증가속도를 결정한다. 현재 배터리 저항증가속도는 특정 시간 구간 동안 증가한 배터리저항의 값을 특정 시간 구간의 길이로 나눔으로써 단위 시간동안 변화한 배터리저항의 값, 즉 배터리 저항증가속도를 획득할 수 있다.
460 단계에서, 컨트롤러는 BOL 상태인 상기 배터리에 대한 배터리 저항증가속도를 나타내도록 미리 설정된 초기 배터리 저항증가속도 맵에 기초하여 초기 배터리저항증가속도를 결정한다.
초기 배터리 저항증가속도 맵은 사전에 BOL 상태인 배터리에 대해 측정된 저항증가속도의 값의 정보를 저장한다. 본 발명의 일 실시예에서 초기 배터리 저항증가속도 맵은 BOL 상태인 배터리에 대해 배터리온도 및 배터리 충전전력에 대응하는 배터리 저항증가속도가 매핑된 형식을 가질 수 있다.
470 단계에서, 컨트롤러는 초기 배터리 저항증가속도 대비 현재 배터리 저항증가속도의 증가율을 연산한다. 증가율은 현재 배터리 저항증가속도를 초기 배터리 저항증가속도로 나눈 후 100을 곱하여 퍼센트(%)값으로 획득할 수 있다.
480 단계에서, 컨트롤러는 470 단계에서 획득한 증가율에 열화도경향상수를 곱함으로써 상기 배터리의 열화도를 연산한다.
열화도경향상수 K는 배터리의 열화 원리 시험에 의해 도출된 배터리의 저항증가속도 대비 배터리열화의 비례상수로서, 가속 열화(고온 내구)를 통한 실제 배터리 열화 후의 열화도 값과, 충전시 저항증가속도 값을 측정함으로써 산출될 수 있다.
490 단계에서, 480 단계에서 예측된 배터리의 열화도는 차량에 대한 최신 배터리 열화도로서 저장된다. 본 발명의 일 실시예에서, 배터리 열화도의 예측값은 BMS에 저장될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기차의 배터리 열화도 예측 시스템의 구성도이다.
도 5를 참조하여 살펴보면, 본 발명의 실시예에 따른 전기차의 배터리 열화도 예측 시스템(500)은 배터리(510), 충전기(520), 측정부(530), 및 열화도진단부(540)를 포함한다.
배터리(510)는 차량의 내부에 설치되어 모터를 구동하기 위한 전원을 공급하는 고전압 배터리다.
충전기(520)는 차량 내에 탑재되며, 전원공급장치(미도시)로부터 상용 전원을 공급받아 배터리(510)를 충전시킨다. 이때, 충전기(520)는 동일한 충전전력으로 배터리(510)를 충전한다.
측정부(530)는 배터리(510)의 충전 환경 정보를 측정하는 것으로, 온도센서(531), 전압센서(532) 및 전류센서(533)를 포함한다.
온도센서(531)는 배터리(510)의 셀 온도를 측정한다. 전압센서(532)는 배터리(510) 충전을 위해 충전기(520)로부터 출력되는 충전전압을 측정하고, 전류센서(533)는 충전기(520)로부터 배터리(510)로 공급되는 충전전류를 측정한다. 또한, 측정부(530)는 각 센서들(531, 532, 533)에 의해 측정된 측정데이터를 메모리(미도시)에 저장하여 관리한다.
열화도진단부(540)는 측정부(530)가 측정한 배터리(510)의 충전 환경 정보를 수신하여 차량의 배터리 열화도를 연산함으로써 차량의 배터리 열화도의 예측값을 산출한다. 열화도진단부(540)는 매핑데이터 저장부(541), 열화도연산부(542), 열화도저장부(543)를 포함하도록 구성된다.
매핑데이터 저장부(541)는 BOL 상태인 배터리에 대한 배터리 저항증가속도를 나타내도록 미리 설정된 초기 배터리 저항증가속도 맵을 저장한다. 초기 배터리 저항증가속도 맵은 사전에 BOL 상태인 배터리에 대해 측정된 저항증가속도의 값을 나타내는 데이터이며, 사전에 측정되어 메모리에 저장된다. 본 발명의 일 실시예에서, 초기 배터리 저항증가속도 맵은 BOL 상태인 배터리에 대해 배터리온도 및 배터리 충전전력에 대응하는 배터리 저항증가속도가 매핑된 형식을 가질 수 있다.
열화도연산부(542)는 소정의 배터리온도에서 소정의 충전전력을 이용하여 배터리 충전 시, 상기 측정부(530)에 의해 측정된 충전전압과 충전전류 값을 이용하여 배터리의 충전 기간 동안 증가한 배터리의 저항을 측정함으로써 현재 배터리 저항증가속도를 결정하고, 매핑데이터 저장부(541)에 저장된 초기 배터리 저항증가속도 맵에 기초하여 초기 배터리 저항증가속도를 결정하며, 현재 배터리 저항증가속도 및 초기 배터리 저항증가속도에 기반하여, 배터리의 현재 배터리 열화도를 연산한다.
열화도연산부(542)는 현재 배터리의 저항 증가속도를 결정하는 데에 있어서, 배터리의 전체 충전 기간 중 특정 조건을 만족하는 시간 구간 동안에 증가한 배터리의 저항을 측정함으로써 배터리의 저항증가속도를 결정할 수 있다. 이는, 차량의 사용자별로 충전 경향(충전을 시작하는 SOC, 종료하는 SOC 등)이 상이하고, 배터리 셀 특성 별로 높은/낮은 충전전압 또는 SOC 범위에서 배터리의 저항이 급변하는 경향이 있는 점을 고려한 것이다.
본 발명의 일 실시예에서, 특정 조건은 목표 충전전압 또는 목표 SOC 일 수 있다. 본 발명의 다른 실시예에서, 특정 조건은 배터리가 정전류로 충전되는 것일 수 있다.
열화도연산부(542)는 측정부(530)로부터 배터리의 충전이 이루어진 소정의 배터리온도 및 소정의 충전전력을 수신하고, 매핑데이터 저장부(541)에 저장된 초기 배터리 저항증가속도 맵에서 측정부(530)로부터 수신된 소정의 배터리온도 및 소정의 충전전력의 측정값에 대응하여 매핑된 배터리 저항증가속도의 값을 초기 배터리 저항증가속도로 결정한다.
이후 열화도연산부(542)는 초기 배터리 저항증가속도 대비 현재 배터리 저항증가속도에 기반하여 현재 배터리 열화도를 연산한다.
본 발명의 일 실시예에서, 열화도연산부(542)는 초기 배터리 저항증가속도 대비 현재 배터리 저항증가속도의 증가율을 측정하고, 연산된 증가율에 열화도경향상수 K를 곱함으로써 현재 배터리의 열화도를 연산할 수 있다.
열화도경향상수 K는 배터리의 열화 원리 시험에 의해 도출된 배터리의 저항증가속도 대비 배터리열화의 비례상수로서, 가속 열화(고온 내구)를 통한 실제 배터리 열화 후의 열화도 값과, 충전시 저항증가속도 값을 측정함으로써 산출될 수 있다.
열화도저장부(543)는 연산된 현재 배터리 열화도를 차량의 최신 배터리 열화도 예측 값으로서 저장한다. 본 발명의 일 실시예에서, 열화도저장부(543)는 추후 배터리의 열화도가 새로 연산된 경우, 새로 연산된 배터리 열화도 값을 최신 배터리 열화도 값으로서 기존에 저장된 열화도를 갱신한다.
본 발명의 실시예에 따른 전기차의 배터리 열화도 예측 시스템(500)에 의하면, 보다 간단한 연산을 통해 보다 정확하게 배터리 열화도를 예측할 수 있어 효율적으로 차량의 배터리를 관리할 수 있다.
본 발명에 따른 실시예는 다양한 수단, 예를 들어, 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 하나 또는 그 이상의ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서, 콘트롤러, 마이크로 콘트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차, 함수 등의 형태로 구현될 수 있다. 소프트웨어 코드는 메모리 유닛에 저장되어 프로세서에 의해 구동될 수 있다. 메모리 유닛은 프로세서 내부 또는 외부에 위치하여, 이미 공지된 다양한 수단에 의해 프로세서와 데이터를 주고 받을 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
510: 배터리
520: 충전기
530: 측정부
540: 열화도진단부

Claims (15)

  1. 배터리의 충전 동안 증가한 상기 배터리의 저항을 측정함으로써 현재 배터리 저항증가속도를 결정하는 단계;
    초기 상태의 배터리 저항증가속도를 결정하는 단계; 및
    상기 현재 배터리 저항증가속도 및 상기 초기 배터리 저항증가속도에 기반하여, 상기 배터리의 현재 배터리 열화도를 연산하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 배터리 열화도 예측 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 초기 배터리 저항증가속도를 결정하기 위한 맵은 BOL(begin of life) 상태인 배터리에 대해 배터리온도 및 배터리 충전전력에 대응하는 배터리 저항증가속도가 매핑된 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 배터리 열화도 예측 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 초기 배터리 저항증가속도를 결정하는 단계는,
    상기 배터리의 온도 및 상기 배터리를 충전한 충전전력 값을 식별하는 단계;
    상기 초기 배터리 저항증가속도 맵에서 상기 배터리의 온도 값 및 상기 충전전력의 값에 대응하여 매핑된 배터리 저항증가속도 값을 상기 초기 배터리 저항증가속도로 결정하는 것을 특징으로 하는 차량의 배터리 열화도 예측 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 현재 배터리 저항증가속도를 결정하는 단계는 상기 배터리의 전체 충전 기간 중 특정 조건을 만족하는 시간 구간 동안 증가한 상기 배터리의 저항을 측정함으로써 상기 현재 배터리 저항증가속도를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 배터리 열화도 예측 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 특정 조건은 상기 배터리가 미리 설정된 목표전압 구간을 충전하거나, 미리 설정된 목표 SOC(state of charge) 구간을 충전하는 것 중 하나인 것을 특징으로 하는 차량의 배터리 열화도 예측 방법.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 특정 조건은 상기 배터리가 정전류로 충전되는 것인 것을 특징으로 하는 차량의 배터리 열화도 예측 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 현재 배터리 열화도를 연산하는 단계는,
    상기 초기 배터리 저항증가속도 대비 상기 현재 배터리 저항증가속도의 증가율을 연산하는 단계; 및
    상기 증가율에 열화도경향상수 K를 곱함으로써 상기 현재 배터리 열화도 값을 연산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 배터리 열화도 예측 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 열화도경향상수 K는 상기 배터리의 열화 원리 시험에 의해 도출된 상기 배터리의 저항증가속도 대비 배터리열화의 비례상수인 것을 특징으로 하는 차량의 배터리 열화도 예측 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    연산된 상기 현재 배터리 열화도 값을 상기 차량의 최신 배터리 열화도 값으로서 업데이트하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 배터리 열화도 예측방법.
  10. 차량의 배터리의 충전 개시 여부를 결정하는 단계;
    차량의 충전이 개시되었다면, 상기 배터리를 충전하는 충전전력을 감지하는 단계;
    상기 배터리의 충전이, 특정 시간 구간 동안 수행되었는지 결정하는 단계;
    상기 특정 시간 구간 동안 배터리의 충전이 수행된 경우, 상기 배터리의 온도를 측정하는 단계;
    상기 특정 시간 구간 동안 증가한 상기 배터리의 저항을 측정함으로써 현재 배터리 저항증가속도를 결정하는 단계;
    초기 상태의 배터리 저항증가속도를 결정하는 단계;
    상기 초기 배터리 저항증가속도 대비 상기 현재 배터리 저항증가속도의 증가율을 연산하는 단계; 및
    상기 초기 배터리 저항증가속도 대비 상기 현재 배터리 저항증가속도의 증가율에 열화도경향상수를 곱함으로써 상기 배터리의 열화도를 연산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 배터리 열화도 예측방법.
  11. 차량의 모터를 구동하기 위한 전원을 공급하는 배터리;
    상기 배터리를 충전하는 충전기;
    상기 배터리 및 상기 충전기의 특성을 측정하는 측정부; 및
    상기 배터리의 현재 배터리 열화도를 연산하는 컨트롤러를 포함하고,
    상기 컨트롤러는,
    초기 상태의 배터리 저항증가속도 맵을 저장하는 매핑데이터저장부; 및
    상기 배터리의 충전 기간 동안 증가한 상기 배터리의 저항을 측정함으로써 현재 배터리 저항증가속도를 결정하고, 상기 초기 배터리 저항증가속도 맵에 기초하여 초기 배터리 저항증가속도를 결정하며, 상기 현재 배터리 저항증가속도 및 상기 초기 배터리 저항증가속도에 기반하여, 상기 배터리의 현재 배터리 열화도를 연산하도록 구성되는 열화도연산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 배터리 열화도 예측 시스템.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 초기 배터리 저항증가속도 맵은 BOL(begin of life) 상태인 배터리에 대해 배터리 온도 및 배터리 충전전력에 대응하는 배터리 저항증가속도가 매핑된 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 배터리 열화도 예측 시스템.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 측정부는 상기 배터리의 온도 및 상기 배터리를 충전하는 충전전력을 측정하여 측정값을 상기 열화도연산부로 제공하고,
    상기 열화도연산부는 상기 초기 배터리 저항증가속도 맵에서 상기 측정부로부터 제공된 상기 배터리의 온도 및 상기 충전전력의 측정값에 대응하여 매핑된 배터리 저항증가속도의 값을 상기 초기 배터리 저항증가속도로 결정하는 것을 특징으로 하는 차량의 배터리 열화도 예측 시스템.
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 열화도연산부는 상기 초기 배터리 저항증가속도 대비 상기 현재 배터리 저항증가속도의 증가율을 연산하고, 상기 증가율에 열화도경향상수 K를 곱함으로써 상기 현재 배터리 열화도를 연산하는 것을 특징으로 하는 차량의 배터리 열화도 예측 시스템.
  15. 제 11 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는 상기 연산된 현재 배터리 열화도를 상기 차량의 최신 배터리 열화도 값으로서 업데이트하도록 구성 열화도저장부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량의 배터리 열화도 예측 시스템.
KR1020210100185A 2021-07-29 2021-07-29 차량의 배터리 열화도 예측 방법 및 시스템 KR20230019315A (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210100185A KR20230019315A (ko) 2021-07-29 2021-07-29 차량의 배터리 열화도 예측 방법 및 시스템
US17/701,151 US11852690B2 (en) 2021-07-29 2022-03-22 Method and system for estimating degradation of battery for vehicle

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210100185A KR20230019315A (ko) 2021-07-29 2021-07-29 차량의 배터리 열화도 예측 방법 및 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20230019315A true KR20230019315A (ko) 2023-02-08

Family

ID=85037903

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210100185A KR20230019315A (ko) 2021-07-29 2021-07-29 차량의 배터리 열화도 예측 방법 및 시스템

Country Status (2)

Country Link
US (1) US11852690B2 (ko)
KR (1) KR20230019315A (ko)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101500128B1 (ko) 2013-08-23 2015-03-06 현대자동차주식회사 고전압 배터리의 열화 검출 방법

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014188562A1 (ja) * 2013-05-23 2014-11-27 日立オートモティブシステムズ株式会社 電池制御装置
EP3343689B1 (en) * 2015-08-26 2024-02-14 Nissan Motor Co., Ltd. Deterioration degree estimation device and deterioration degree estimation method
JP6679342B2 (ja) 2016-02-24 2020-04-15 Ntn株式会社 二次電池の劣化判定装置
KR102525676B1 (ko) 2018-02-20 2023-04-24 에스케이온 주식회사 배터리 관리 시스템
JP7151692B2 (ja) * 2019-11-15 2022-10-12 トヨタ自動車株式会社 電池の充電方法および充電システム
JP2021092403A (ja) * 2019-12-06 2021-06-17 東芝インフラシステムズ株式会社 蓄電池装置、方法及びプログラム

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101500128B1 (ko) 2013-08-23 2015-03-06 현대자동차주식회사 고전압 배터리의 열화 검출 방법

Also Published As

Publication number Publication date
US11852690B2 (en) 2023-12-26
US20230030372A1 (en) 2023-02-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6615011B2 (ja) 電池管理システム、電池システムおよびハイブリッド車両制御システム
US11904703B2 (en) Electric vehicle and method and apparatus for calculating endurance mileage of electric vehicle
US10386420B2 (en) Secondary battery degradation determination method and secondary battery degradation determination device
US10001528B1 (en) Battery deterioration degree estimating apparatus and estimating method
JP4702859B2 (ja) 蓄電池の状態検知方法
KR102080632B1 (ko) 배터리관리시스템 및 그 운용방법
JP6234946B2 (ja) 電池状態推定装置
CN106208168B (zh) 估计电动车辆电池健康状态的系统
EP3663780B1 (en) Deterioration state computation method and deterioration state computation device
WO2018162021A1 (en) A battery cell state of charge estimation method and a battery state monitoring system
CN111196180B (zh) 整车控制器、车辆及其剩余续驶里程显示方法、装置
KR102274383B1 (ko) 자동차 차량 배터리의 에너지량 평가
KR101373150B1 (ko) 차량용 배터리의 수명 예측 장치 및 그 방법
KR20150121526A (ko) 전기 자동차의 운행 중 배터리의 수명을 추정하는 장치 및 방법
KR20150019190A (ko) 배터리 충전 상태 추정 방법 및 이를 위한 장치
JP5041442B2 (ja) 蓄電デバイスの状態検知方法
JP5158872B2 (ja) バッテリ状態検知方法、状態検知装置及びバッテリ電源システム
CN111913111A (zh) 放电功率校正方法、装置、存储介质及电子设备
CN111316115B (zh) 用于检测电池单元中的自放电缺陷的方法
KR20200040576A (ko) 차량용 배터리 열화도 추정 방법
CN114460475B (zh) 电池ocv确定方法及装置、电池soc的估算方法
KR20230019315A (ko) 차량의 배터리 열화도 예측 방법 및 시스템
KR101261149B1 (ko) 배터리의 잔존용량 추정방법
KR20220017560A (ko) 차량 및 그 제어 방법
CN113394836A (zh) 充放电控制方法、电池搭载设备、管理系统、管理方法、管理服务器及存储介质