KR20230045147A - 배터리의 상태 정보를 획득하는 방법 및 디바이스 - Google Patents

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Abstract

일 실시 예에 따라, 상기 배터리가 방전됨에 따른 전압의 변화량을 나타내는 방전 전압 그래프의 기울기를 나타내는 전압 웨이트를 결정하는 단계; 상기 방전 전압 그래프의 초기 값을 나타내는 전압 바이어스를 결정하는 단계; 상기 배터리가 방전됨에 따른 온도의 변화량을 나타내는 방전 온도 그래프의 기울기를 나타내는 온도 웨이트를 결정하는 단계; 상기 방전 온도 그래프의 초기 값을 나타내는 온도 바이어스를 결정하는 단계; 및 상기 전압 웨이트, 상기 전압 바이어스, 상기 온도 웨이트 및 상기 온도 바이어스를 이용해서 상기 상태 정보를 획득하는 단계;를 포함하는, 방법, 디바이스가 개시된다.

Description

배터리의 상태 정보를 획득하는 방법 및 디바이스{Method and device for obtain to battery status information}
본 개시는 배터리 방전에 따른 상태에 대한 정보를 획득하는 기술 분야와 관련된다.
배터리 사용에 따른 상태 정보를 획득하는 방식은 다양한 문헌들에 개시되어 있으며, 그러한 방식의 일 예로 BMS(Battery Management System) 등이 존재한다.
종래 BMS의 경우 배터리의 전압, 전류, 온도 등에 대한 실시간 모니터링을 통한 SOC 추종 알고리즘을 적용하여, 배터리의 잔존용량과 기대수명을 측정하게 된다.
이러한 종래 BMS는 인공 신경망 훈련을 통해 보다 효율적인 배터리 상태 관리가 가능한데, 이에 사용되는 인공 신경망을 훈련하기 위해서는 적용할 배터리의 빅데이터에 기반한 충방전 데이터가 필요하나, 동일한 용량 및 특성 등을 가지는 국소 종류의 배터리 모델에 대한 훈련만이 가능하기 때문에, 다양한 종류에 대한 충방전 빅데이터를 획득하기에는 현실적인 어려움이 존재한다.
최근 다양한 종류의 전자 기기 개발 및 관련 기술 발달로 인해, 전자 기기마다 적용되는 배터리의 종류 및 특성 또한 매우 다양해지고 있어 이러한 배터리들의 상태를 효율적이고 정확하게 판단, 관리하는 것이 매우 중요해졌으나, 종래 BMS 시스템으로는 다양하게 존재하는 배터리 종류들에 대한 인공지능 기반의 배터리 관리가 어렵다는 문제점이 존재한다.
한국등록특허 제 10-1463394호 (2014.11.13)
본 개시에서 해결하고자 하는 과제는 2차 전지의 특성인 slope 방전 곡선을 이용하여 '방전' 또는 '충전' 시 배터리의 열화 상태를 확인할 수 있고, 그래프를 통해 각기 다른 열화 상태를 지닌 배터리의 열화 상태를 예측할 수 있다는 것에 기반에 하여 선형회귀 알고리즘을 적용하여 최적의 배터리 slope 방전 곡선을 계산을 하고, 기울값을 계산하여, 배터리의 상태 정보(전지 열화 상태)를 획득할 수 있는 방법 및 디바이스를 제공하고자 한다.
본 개시에서 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본 개시의 제 1측면에 따른 배터리의 상태 정보를 획득하는 방법은, 상기 배터리가 방전됨에 따른 전압의 변화량을 나타내는 방전 전압 그래프의 기울기를 나타내는 전압 웨이트를 결정하는 단계; 상기 방전 전압 그래프의 초기 값을 나타내는 전압 바이어스를 결정하는 단계; 상기 배터리가 방전됨에 따른 온도의 변화량을 나타내는 방전 온도 그래프의 기울기를 나타내는 온도 웨이트를 결정하는 단계; 상기 방전 온도 그래프의 초기 값을 나타내는 온도 바이어스를 결정하는 단계; 및 상기 전압 웨이트, 상기 전압 바이어스, 상기 온도 웨이트 및 상기 온도 바이어스를 이용해서 상기 상태 정보를 획득하는 단계;를 포함하는, 방법을 제공할 수 있다.
상기 배터리의 상태 정보는 상기 배터리의 물리적 용량과 상기 배터리의 가용 용량의 비율에 따라 결정되는 전지 열화 상태(state of health)를 포함할 수 있다.
또한, 상기 배터리가 방전되어 방전 종지 전압에 도달한 후 획득되는 상기 배터리의 회복 전압을 결정하는 단계;를 더 포함하고, 상기 상태 정보를 획득하는 단계;는 상기 회복 전압을 이용해서 상기 상태 정보를 획득할 수 있다.
또한, 상기 상태 정보를 획득하는 단계는 상기 전압 웨이트, 상기 전압 바이어스, 상기 온도 웨이트, 상기 온도 바이어스 및 상기 회복 전압의 순서로 높게 부여되는 가중치에 기초하여 상기 배터리의 상기 전지 열화 상태를 결정할 수 있다.
또한, 상기 전압 웨이트는 상기 배터리가 방전됨에 따른 평균 전류값에 따라 보정될 수 있다.
또한, 상기 방전 전압 그래프 및 상기 방전 온도 그래프는 최소제곱법에 기초하여 결정될 수 있다.
본 개시의 제 2 측면에 따르면, 배터리의 상태 정보를 획득하는 디바이스는, 상기 배터리가 방전됨에 따른 전압의 변화량에 대한 제 1 측정값 및 상기 배터리가 방전됨에 따른 온도의 변화량에 대한 제 2 측정값을 획득하는 수신부; 및 상기 제 1 측정값에 기초하여, 상기 배터리가 방전됨에 따른 전압의 변화량을 나타내는 방전 전압 그래프의 기울기를 나타내는 전압 웨이트를 결정하고, 상기 제 1 측정값에 기초하여, 상기 방전 전압 그래프의 초기 값을 나타내는 전압 바이어스를 결정하고, 상기 제 2 측정값에 기초하여, 상기 배터리가 방전됨에 따른 온도의 변화량을 나타내는 방전 온도 그래프의 기울기를 나타내는 온도 웨이트를 결정하고, 상기 제 2 측정값에 기초하여, 상기 방전 온도 그래프의 초기 값을 나타내는 온도 바이어스를 결정하고, 상기 전압 웨이트, 상기 전압 바이어스, 상기 온도 웨이트 및 상기 온도 바이어스를 이용해서 상기 상태 정보를 획득하는 프로세서;를 포함할 수 있다.
이 외에도 기타 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 각기 다른 열화 상태를 지닌 배터리의 열화 상태를 예측할 수 있다.
본 개시의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일 실시 예에 따른 배터리의 상태 정보를 획득하는 디바이스의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 배터리의 상태 정보를 획득하는 디바이스가 동작하는 각 단계를 도시한 흐름도이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 배터리가 방전됨에 따른 전압의 변화량을 나타내는 방전 전압 그래프이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 모델링된 방전 전압 그래프이다.
도 5는 일 실시 예에 따른 모델링된 방전 온도 그래프이다.
본 개시에서 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술 되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 개시는 이하에서 개시되는 실시 예들에 제한되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 개시가 완전 하도록 하고, 해당 기술 분야에 속하는 통상의 기술자에게 본 개시의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 개시를 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 개시의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 해당 기술분야의 통상의 기술자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
공간적으로 상대적인 용어인 "아래(below)", "아래(beneath)", "하부(lower)", "위(above)", "상부(upper)" 등은 도면에 도시되어 있는 바와 같이 하나의 구성요소와 다른 구성요소들과의 상관관계를 용이하게 기술하기 위해 사용될 수 있다. 공간적으로 상대적인 용어는 도면에 도시되어 있는 방향에 더하여 사용시 또는 동작 시 구성요소들의 서로 다른 방향을 포함하는 용어로 이해되어야 한다. 예를 들어, 도면에 도시되어 있는 구성요소를 뒤집을 경우, 다른 구성요소의 "아래(below)"또는 "아래(beneath)"로 기술된 구성요소는 다른 구성요소의 "위(above)"에 놓여질 수 있다. 따라서, 예시적인 용어인 "아래"는 아래와 위의 방향을 모두 포함할 수 있다. 구성요소는 다른 방향으로도 배향될 수 있으며, 이에 따라 공간적으로 상대적인 용어들은 배향에 따라 해석될 수 있다.
이하에서는 도면을 참조하여 실시 예들을 상세히 설명한다.
도 1은 일 실시 예에 따른 배터리의 상태 정보를 획득하는 디바이스(100)의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
일 실시 예에서, 배터리의 상태 정보를 획득하는 디바이스(100)(이하, '디바이스(100)'라고 함)은 수신부(110) 및 프로세서(120)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 수신부(110)는 배터리가 방전됨에 따른 전압의 변화량에 대한 제 1 측정값 및 배터리가 방전됨에 따른 온도의 변화량에 대한 제 2 측정값을 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따른 프로세서(120)는 제 1 측정값에 기초하여, 배터리가 방전됨에 따른 전압의 변화량을 나타내는 방전 전압 그래프(300)의 기울기를 나타내는 전압 웨이트를 결정하고, 제 1 측정값에 기초하여, 방전 전압 그래프(300)의 초기 값을 나타내는 전압 바이어스를 결정하고, 제 2 측정값에 기초하여, 배터리가 방전됨에 따른 온도의 변화량을 나타내는 방전 온도 그래프의 기울기를 나타내는 온도 웨이트를 결정하고, 제 2 측정값에 기초하여, 방전 온도 그래프의 초기 값을 나타내는 온도 바이어스를 결정하고, 전압 웨이트, 전압 바이어스, 온도 웨이트 및 온도 바이어스를 이용해서 상태 정보를 획득할 수 있다.
더하여, 도 1에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소들이 디바이스(100)에 더 포함될 수 있음을 관련 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다. 예를 들면, 디바이스(100)는 전압 웨이트, 전압 바이어스, 온도 웨이트 및 온도 바이어스를 저장하는 메모리(미도시)를 더 포함할 수 있다. 또는 다른 실시 예에 따를 경우, 도 1에 도시된 구성요소들 중 일부 구성요소는 생략될 수 있음을 관련 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
일 실시 예에 따른 디바이스(100)는 사용자 또는 작업자에 의해 이용될 수 있고, 휴대폰, 스마트폰, PDA(Personal Digital Assistant), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC 등과 같이 터치 스크린 패널이 구비된 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치와 연동될 수 있으며, 이 외에도 데스크탑 PC, 태블릿 PC, 랩탑 PC, 셋탑 박스를 포함하는 IPTV와 같이, 애플리케이션을 설치하고 실행할 수 있는 기반이 마련된 장치에 포함되거나 연동될 수 있다.
디바이스(100)는 본 명세서에서 설명되는 기능을 실현시키기 위한 컴퓨터 프로그램을 통해 동작하는 컴퓨터 등의 단말기로 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따른 디바이스(100)는 배터리의 상태 정보를 획득 및 제공하는 시스템(미도시) 및 관련 서버(미도시)를 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다. 일 실시 예에 따른 서버는 배터리 상태 정보 획득 및 제공 서비스 및 이와 관련된 애플리케이션을 지원할 수 있다.
이하에서는 일 실시 예에 따른 디바이스(100)가 독립적으로 배터리 상태 정보를 획득하는 실시 예를 중심으로 서술하도록 하지만, 전술한 것처럼, 서버와의 연동을 통해 수행될 수도 있다. 즉, 일 실시 예에 따른 디바이스(100)와 서버는 그 기능의 측면에서 통합 구현될 수 있고, 서버는 생략될 수도 있으며, 어느 하나의 실시 예에 제한되지 않음을 알 수 있다.
도 2는 일 실시 예에 따른 배터리의 상태 정보를 획득하는 디바이스(100)가 동작하는 각 단계를 도시한 흐름도이다.
도 2에 도시된 각 단계들에 대한 설명을 위해 도 3 내지 도 5를 함께 참조하여 설명하기로 한다.
도 3은 일 실시 예에 따른 배터리가 방전됨에 따른 전압의 변화량을 나타내는 방전 전압 그래프(300)고, 도 4는 일 실시 예에 따른 모델링된 방전 전압 그래프(400)고, 도 5는 일 실시 예에 따른 모델링된 방전 온도 그래프(500)다.
단계 S210에서 디바이스(100)는 배터리가 방전됨에 따른 전압의 변화량을 나타내는 방전 전압 그래프(300)의 기울기를 나타내는 전압 웨이트를 결정할 수 있다.
예를 들어 디바이스(100)는, 배터리가 방전됨에 따른 전압의 변화량에 대한 제 1 측정값을 획득할 수 있고, 획득된 제 1 측정값에 기초하여 전압 웨이트를 결정할 수 있다.
도면을 참조하면, 배터리가 방전됨에 따른 전압의 변화량을 나타내는 방전 전압의 기울기인 전압 웨이트는 도 3 및 도 4에 도시된 바와 같이 나타날 수 있다.
일 실시 예에서, 전압 웨이트는, 예를 들어 배터리가 방전됨에 따른 평균 전류값에 따라 보정될 수 있다.
구체적으로, 평균 전류값이 크거나 작을수록, 방전에 따른 전압 강하가 크거나 작게 나타날 수 있으며, 이에 따라 기울기 또한 크거나 작게 나타날 수 있다. 디바이스(100)가 배터리 상태 정보를 측정함에 있어, 이러한 평균 전류값을 변경함에 따라, 전압 웨이트가 보정될 수 있다.
단계 S220에서 디바이스(100)는 방전 전압 그래프(300)의 초기 값을 나타내는 전압 바이어스를 결정할 수 있다. 디바이스(100)는 전압 바이어스를 제 1 측정값에 기초하여 결정할 수 있다.
방전 전압 그래프(300)의 초기 값을 나타내는 전압 바이어스는 도3 및 도 4에 도시된 바와 같이 나타날 수 있다.
단계 S230에서 디바이스(100)는 배터리가 방전됨에 따른 온도의 변화량을 나타내는 방전 온도 그래프의 기울기를 나타내는 온도 웨이트를 결정할 수 있다.
예를 들어 디바이스(100)는, 배터리가 방전됨에 따른 온도의 변화량에 대한 제 2 측정값을 획득할 수 있고, 획득된 제 2 측정값에 기초하여 온도 웨이트를 결정할 수 있다.
이러한 온도 웨이트는, 예를 들어 배터리가 방전됨에 따른 평균 전류값에 따라 보정될 수 있다.
일반적으로, 배터리의 방전 시 기본적인 열화가 발생하는데, 평균 전류값이 크거나 작을수록, 방전되는 전류의 크기에 따라 부하의 크기가 달라지게 되어 이에 따라 열화가 상이하게 발생되므로, 결과적으로 온도 웨이트 또한 크거나 작게 나타날 수 있다. 디바이스(100)가 배터리 상태 정보를 측정함에 있어, 이러한 평균 전류값을 변경함에 따라, 온도 웨이트가 보정될 수 있다.
단계 S240에서 디바이스(100)는 방전 온도 그래프의 초기 값을 나타내는 온도 바이어스를 결정할 수 있다. 디바이스(100)는 온도 바이어스를 제 2 측정값에 기초하여 결정할 수 있다.
방전 온도 그래프의 초기 값을 나타내는 온도 바이어스는 도5에 도시된 바와 같이 나타날 수 있다.
일 실시 예에서, 방전 전압 그래프(300) 및 방전 온도 그래프는 최소제곱법에 기초하여 결정될 수 있다. 최소제곱법에 따라 결정되는 그래프는 모델링된 방전 전압 그래프(400) 및 방전 온도 그래프일 수 있다.
일 실시 예에서, 디바이스(100)는 방전 전압 그래프(300) 및 방전 온도 그래프에 대한 일차 함수의 기울기인 전압 웨이트 및 온도 웨이트와, y 절편인 전압 바이어스 및 온도 바이어스를 이용하여 방전 전압 값 및 방전 온도 값을 획득할 수 있고, 모델링된 방전 전압 그래프(400) 및 방전 온도 그래프를 획득할 수 있다. 모델링된 방전 전압 그래프(400) 및 방전 온도 그래프는 도 4 및 도 5에 도시된 바와 같이 나타날 수 있다.
예를 들어, 최소제곱법은 어떤 계의 해방정식을 근사적으로 구하는 방법으로, 근사적으로 구하려는 해와 실제 해의 오차의 제곱의 합이 최소가 되는 해를 구하는 방법일 수 있다. 이러한 최소제곱법은 종래 공시되어 이용되고 있는 방법으로, 본 개시에서는 주요 구성만을 명확히 하기 위해, 이에 대한 상세한 설명에 대해서는 생략하도록 하고, 관련된 공식에 대해서만 간단히 설명하도록 한다.
* 실제 값 (y)과 가설(y_hat)에 의한 예측 값의 차이가 가장 작은 계수를 계산
*
Figure pat00001
일 때,
Figure pat00002
,
Figure pat00003
* x_bar(x 평균), y_bar(y 평균) 계산
Figure pat00004
Figure pat00005
* w의 계수값 계산
Figure pat00006
* calculated_weight = ((x-x_bar))*(y-y_bar)).sum() / ((x-x_bar)**2).sum()
* b의 계수값 계산
Figure pat00007
* calculated_bias=y_bar-calculated_weight*x_bar
단계 S250에서 디바이스(100)는 전압 웨이트, 전압 바이어스, 온도 웨이트 및 온도 바이어스를 이용해서 상태 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에서, 배터리의 상태 정보는 배터리의 물리적 용량과 배터리의 가용 용량의 비율에 따라 결정되는 전지 열화 상태(state of health)를 포함할 수 있다.
디바이스(100)는, 이러한 전지 열화 상태, 즉 S.o.H를 측정 및 이용함으로써 보다 효과적으로 배터리의 소비 전력량 예측 및 열화 상태와 충전 상태 예측, 열 폭주 현상 등을 사전 예측이 가능해지며, 이러한 정보에 대한 빅데이터 학습 결과를 이용하여 해당 정보들의 예측 정확도를 크게 향상시킬 수 있다.
특히, 이러한 S.o.H를 이용하는 방법은, 한 종류의 배터리에 제한되는 것이 아닌 다양한 종류의 배터리에 대해 적용이 가능하기 때문에, 배터리 관리 기술의 정확성, 편의성, 확장성 등이 크게 향상될 수 있다.
도 3은 일 실시 예에 따른 배터리가 방전됨에 따른 전압의 변화량을 나타내는 방전 전압 그래프(300)다.
도면을 참조하면, 그래프에는 배터리가 방전되어 방전 종지 전압에 도달한 후 전압 곡선이 다시 상승하는 곡선이 도시되어 있다.
이러한 상승 곡선은, 배터리의 방전에 따라 고유의 방전 종지 전압에 도달할 경우, 관련된 배터리 관리 시스템은 배터리의 과방전을 제한하기 위해 외부 부하를 차단하도록 설계되어 있다. 이러한 부하 차단 이후 전압 상승 곡선은 배터리의 회복 전압을 나타낼 수 있다.
이후, 디바이스(100)는 전압 웨이트, 전압 바이어스, 온도 웨이트, 온도 바이어스 및 회복 전압을 이용하여 배터리의 상태 정보를 결정할 수 있다.
일 실시 예에서, 디바이스(100)는 전압 웨이트, 전압 바이어스, 온도 웨이트, 온도 바이어스 및 회복 전압의 순서로 높게 부여되는 가중치에 기초하여, 배터리의 전지 열화 상태를 결정할 수 있다.
예를 들면, 전압 웨이트는 방전에 따른 전압 변화량을 가장 직접적으로 나타내기 때문에 전압 웨이트에 가장 높은 가중치가 부여될 수 있다.
또한, 방전 전압 그래프(300)의 초기 값에 따라서 방전 웨이트 값이 달라질 수 있기 때문에 전압 바이어스에 2순위로 높은 가중치가 부여될 수 있다.
또한, 온도 웨이트는 방전에 따른 온도 변화량을 직접적으로 나타내나, 대부분의 측정 환경에서 온도 변화 폭이 상대적으로 좁게 나타나 전압보다 그 중요도가 다소 낮다는 점에서 온도 웨이트에 3순위로 높은 가중치가 부여될 수 있다.
또한, 방전 온도 그래프의 초기값에 따라서 온도 웨이트 값이 달라질 수 있으나, 마찬가지로 전압에 비해 전지 열화 상태 측정에 대한 중요도가 다소 낮다는 점에서 온도 바이어스에 4순위로 높은 가중치가 부여될 수 있다.
또한, 회복 전압이 낮을수록 전지 열화에 대한 특성이 뛰어난 것으로 볼 수 있으나, 대부분의 배터리에서 일정한 비율로 유사하게 나타난다는 점에서 회복 전압에 5순위로 높은 가중치가 부여될 수 있다.
디바이스(100)는 이와 같이 상이한 크기로 부여되는 가중치에 기초하여 상태 정보(전지 열화 상태)를 획득함으로써, 각기 다른 열화 상태를 지닌 배터리를 열화 상태를 예측할 수 있게 된다.
다른 실시 예에서, 주변 온도가 기설정된 온도 이상일 때 배터리의 상태 정보를 획득하는 경우, 부여되는 가중치 크기는 상이하게 결정될 수 있다.
예를 들어, 배터리 상태 정보를 획득하는 주변 환경의 온도가 기설정된 온도 이상 또는 이하인 경우, 주변 온도가 방전 중인 배터리에 미치는 영향이 증가할 수 있다. 이 경우, 배터리 방전 시 열화가 보다 뚜렷하게 나타날 수 있고, 이는 배터리 상태에 비교적 많은 영향을 미칠 수 있다.
이에 따라, 디바이스(100)는 주변 온도가 기설정된 온도 이상 또는 이하일 경우, 온도 웨이트, 온도 바이어스, 전압 웨이트, 전압 바이어스 및 회복 전압의 순서로 높은 가중치를 부여할 수 있고, 부여된 가중치에 기초하여 상태 정보를 획득할 수 있다.
예를 들어, 주변 온도가 높은 경우 방전에 따른 온도 기울기가 비교적 크게 나타날 수 있어 이에 따라 상태 정보에 미치는 영향이 크다는 점에서 온도 웨이트에 가장 높은 가중치가 부여될 수 있다.
또한, 주변 온도가 높을수록 방전 온도 그래프의 초기 값 또한 높은 값으로 결정되기 때문에, 측정되는 방전 전압의 크기에 비교적 많은 영향을 미칠 수 있다는 점에서 온도 바이어스에 2순위로 높은 가중치가 부여될 수 있다.
또한, 일반적으로 주변 온도에 따라 고온 또는 저온일때 배터리의 효율이 변화한다는 점에서, 전압 웨이트에 3순위 및 전압 바이어스에 4순위로 높은 가중치가 부여될 수 있다.
이후, 디바이스(100)는 상기와 같이 부여된 가중치에 기초하여 상태 정보, 즉 전지 열화 상태를 결정할 수 있다. 이와 같이 디바이스(100)는 주변 온도가 기설정된 온도 이상 또는 이하일 때, 부여되는 가중치의 크기를 상이하게 결정함으로써 주변 온도 변화에 적절한 다수의 배터리에 대한 정확한 열화 상태 정보를 획득할 수 있게 된다.
도 4는 일 실시 예에 따른 모델링된 방전 전압 그래프(400)다.
일 실시 예에서, 디바이스(100)는 최소제곱법에 기초하여 모델링된 방전 전압 그래프(400)를 결정할 수 있다.
예를 들어, 디바이스(100)는 도 3에 도시된 방전 전압 그래프(300)에 대한 일차 함수의 기울기인 전압 웨이트와, y 절편인 전압 바이어스를 이용하여 모델링된 방전 전압 그래프(400) 및 방전 온도 그래프를 획득할 수 있다.
이와 같은 최소제곱법을 이용하여 모델링된 방전 전압 그래프(400)를 결정하는 내용은 종래 공시된 내용이므로, 본 개시에서는 주요 구성 만을 명확히 하기 위해 이에 대한 자세한 설명은 생략하도록 한다.
도 5는 일 실시 예에 따른 모델링된 방전 온도 그래프(500)다.
일 실시 예에서, 디바이스(100)는 최소제곱법에 기초하여 모델링된 방전 온도 그래프(500)를 결정할 수 있다.
예를 들어, 디바이스(100)는 방전 온도 그래프에 대한 일차 함수의 기울기인 온도 웨이트와, y 절편인 온도 바이어스를 이용하여 모델링된 방전 온도 그래프(500)를 획득할 수 있다.
이와 같은 최소제곱법을 이용하여 모델링된 방전 온도 그래프(500)를 결정하는 내용은 종래 공시된 내용이므로, 본 개시에서는 주요 구성 만을 명확히 하기 위해 이에 대한 자세한 설명은 생략하도록 한다.
본 개시의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예를 들어, 디스플레이 장치 또는 컴퓨터)에 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예를 들어, 메모리)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션들을 포함하는 소프트웨어로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기의 프로세서(120)(예를 들어, 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 인스트럭션들 중 적어도 하나의 인스트럭션을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 인스트럭션에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 인스트럭션들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시예에 따르면, 본 개시에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory (CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
본 실시 예와 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기된 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 방법들은 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.
100: 배터리의 상태 정보를 획득하는 디바이스
110: 수신부 120: 프로세서
300: 방전 전압 그래프
400: 모델링된 방전 전압 그래프
500: 모델링된 방전 온도 그래프

Claims (7)

  1. 배터리의 상태 정보를 획득하는 방법에 있어서,
    상기 배터리가 방전됨에 따른 전압의 변화량을 나타내는 방전 전압 그래프의 기울기를 나타내는 전압 웨이트를 결정하는 단계;
    상기 방전 전압 그래프의 초기 값을 나타내는 전압 바이어스를 결정하는 단계;
    상기 배터리가 방전됨에 따른 온도의 변화량을 나타내는 방전 온도 그래프의 기울기를 나타내는 온도 웨이트를 결정하는 단계;
    상기 방전 온도 그래프의 초기 값을 나타내는 온도 바이어스를 결정하는 단계; 및
    상기 전압 웨이트, 상기 전압 바이어스, 상기 온도 웨이트 및 상기 온도 바이어스를 이용해서 상기 상태 정보를 획득하는 단계;를 포함하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 배터리의 상태 정보는 상기 배터리의 물리적 용량과 상기 배터리의 가용 용량의 비율에 따라 결정되는 전지 열화 상태(state of health)를 포함하는, 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 배터리가 방전되어 방전 종지 전압에 도달한 후 획득되는 상기 배터리의 회복 전압을 결정하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 상태 정보를 획득하는 단계;는 상기 회복 전압을 이용해서 상기 상태 정보를 획득하는, 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 상태 정보를 획득하는 단계는
    상기 전압 웨이트, 상기 전압 바이어스, 상기 온도 웨이트, 상기 온도 바이어스 및 상기 회복 전압의 순서로 높게 부여되는 가중치에 기초하여 상기 배터리의 상기 전지 열화 상태를 결정하는, 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 전압 웨이트는 상기 배터리가 방전됨에 따른 평균 전류값에 따라 보정되는, 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 방전 전압 그래프 및 상기 방전 온도 그래프는 최소제곱법에 기초하여 결정되는, 방법.
  7. 배터리의 상태 정보를 획득하는 디바이스에 있어서,
    상기 배터리가 방전됨에 따른 전압의 변화량에 대한 제 1 측정값 및 상기 배터리가 방전됨에 따른 온도의 변화량에 대한 제 2 측정값을 획득하는 수신부; 및
    상기 제 1 측정값에 기초하여, 상기 배터리가 방전됨에 따른 전압의 변화량을 나타내는 방전 전압 그래프의 기울기를 나타내는 전압 웨이트를 결정하고,
    상기 제 1 측정값에 기초하여, 상기 방전 전압 그래프의 초기 값을 나타내는 전압 바이어스를 결정하고,
    상기 제 2 측정값에 기초하여, 상기 배터리가 방전됨에 따른 온도의 변화량을 나타내는 방전 온도 그래프의 기울기를 나타내는 온도 웨이트를 결정하고,
    상기 제 2 측정값에 기초하여, 상기 방전 온도 그래프의 초기 값을 나타내는 온도 바이어스를 결정하고,
    상기 전압 웨이트, 상기 전압 바이어스, 상기 온도 웨이트 및 상기 온도 바이어스를 이용해서 상기 상태 정보를 획득하는 프로세서;를 포함하는, 디바이스.
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3873623B2 (ja) * 1998-05-28 2007-01-24 トヨタ自動車株式会社 電池充電状態の推定手段及び電池劣化状態推定方法
JP2008226851A (ja) * 2002-12-05 2008-09-25 Matsushita Electric Ind Co Ltd 電池パックおよび電池パックの充放電方法
KR101463394B1 (ko) 2012-10-31 2014-11-21 한국전기연구원 배터리 관리 시스템, 및 배터리 관리 시스템을 이용하는 배터리 충전상태의 추정방법
KR20160079538A (ko) * 2014-12-26 2016-07-06 엘지전자 주식회사 배터리 방전 제어 시스템, 이의 제어 방법 및 이를 포함한 청소기
KR20180064220A (ko) * 2016-12-05 2018-06-14 주식회사 엘지화학 배터리 관리 장치 및 방법
KR20220163736A (ko) * 2021-06-03 2022-12-12 주식회사 네오윌 리튬이온 배터리팩의 비정상 셀 검출 및 soh 예측 방법

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3873623B2 (ja) * 1998-05-28 2007-01-24 トヨタ自動車株式会社 電池充電状態の推定手段及び電池劣化状態推定方法
JP2008226851A (ja) * 2002-12-05 2008-09-25 Matsushita Electric Ind Co Ltd 電池パックおよび電池パックの充放電方法
KR101463394B1 (ko) 2012-10-31 2014-11-21 한국전기연구원 배터리 관리 시스템, 및 배터리 관리 시스템을 이용하는 배터리 충전상태의 추정방법
KR20160079538A (ko) * 2014-12-26 2016-07-06 엘지전자 주식회사 배터리 방전 제어 시스템, 이의 제어 방법 및 이를 포함한 청소기
KR20180064220A (ko) * 2016-12-05 2018-06-14 주식회사 엘지화학 배터리 관리 장치 및 방법
KR20220163736A (ko) * 2021-06-03 2022-12-12 주식회사 네오윌 리튬이온 배터리팩의 비정상 셀 검출 및 soh 예측 방법

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