KR20230093913A - 배터리의 단락 검출 장치 및 방법 - Google Patents

배터리의 단락 검출 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

배터리의 단락 검출 장치 및 방법이 제공된다. 일 실시예에 따르면, 그 방법은 배터리로부터 측정된 배터리 데이터 및 배터리의 배터리 모델에 기초하여 배터리의 단락을 검출하는데 이용되는 검출 파라미터 및 검출 파라미터에 영향을 주는 변화 요인을 결정하고, 변화 요인을 이용하여 레퍼런스 데이터 세트로부터 검출 파라미터에 대응하는 레퍼런스 값을 추출하고, 검출 파라미터와 레퍼런스 값 간의 비교 결과에 기초하여 배터리의 단락을 검출하는 단계들을 포함할 수 있다.

Description

배터리의 단락 검출 장치 및 방법{METHOD AND APPARATUS FOR DETECTING SHORT CIRCUIT OF BATTERY}
아래 실시예들은 배터리의 단락 검출 장치 및 방법에 관한 것이다.
배터리 단락 현상은 배터리의 효율을 저하시킬뿐만 아니라 배터리 열 폭주의 주 원인으로 배터리 폭발과 같은 안전 상의 문제를 일으킨다. 따라서, 배터리 단락에 따른 배터리의 물리적, 열적 변형이 커지기 전에 단락을 효과적으로 검출하여 배터리의 안전성을 보장하는 것이 필요하다. 배터리의 단락을 검출하는 데는 일반적으로 배터리의 전류, 전압, 용량, 온도 등의 변화를 이용하는 방법, 전기회로 모델의 여러 파라미터의 변화를 이용하는 방법 등이 사용되었다. 또한 멀티 셀의 배터리 팩을 위한 검출 방법으로 멀티 셀을 구성하는 단위 셀들 간의 다양한 편차 값들을 이용하는 방법이 있다.
일 실시예에 따르면, 단락 검출 방법은 배터리로부터 측정된 배터리 데이터 및 상기 배터리의 배터리 모델에 기초하여 상기 배터리의 단락을 검출하는데 이용되는 검출 파라미터 및 상기 검출 파라미터에 영향을 주는 변화 요인을 결정하는 단계; 상기 변화 요인을 이용하여 레퍼런스 데이터 세트로부터 상기 검출 파라미터에 대응하는 레퍼런스 값을 추출하는 단계; 및 상기 검출 파라미터와 상기 레퍼런스 값 간의 비교 결과에 기초하여 상기 배터리의 단락을 검출하는 단계를 포함한다.
상기 검출 파라미터는 상기 배터리 모델을 이용한 전압 추정의 오차의 변화, 전압 추정의 누적 오차의 변화, 전압 오차의 보정 값의 변화, 전압 오차의 누적 보정 값의 변화, 전압 변화, 전류 변화, 용량 변화, 온도 변화, 단락 저항 값, 및 단락 전류 값 중 적어도 일부에 기초할 수 있다.
상기 검출 파라미터는 CV(constant voltage) 충전이 수행되는 대상 구간 동안의 SOC(state of charge)의 누적 보정 값의 변화에 해당할 수 있고, 상기 변화 요인은 상기 CV 충전이 수행되기 전에 상기 배터리의 방전 상태가 종료된 시점의 방전 차단(cut off) 전압, 및 상기 대상 구간의 충전 온도 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 상기 누적 보정 값의 변화는 상기 대상 구간의 시작 시점의 제1 누적 보정 값과 상기 대상 구간의 종료 시점의 제2 누적 보정 값 간의 차이에 대응할 수 있다. 상기 누적 보정 값은 배터리 모델을 이용하여 전압 추정 값을 결정하고, 상기 전압 추정 값을 전압 측정 값과 비교하여 추정 오차를 결정하고, 상기 추정 오차를 감소시키는 SOC 보정 값들을 누적하여, 결정될 수 있다.
상기 레퍼런스 데이터 세트의 데이터 요소들은 각각 상기 검출 파라미터와 연관된 파라미터 항목 및 상기 변화 요인과 연관된 요인 항목을 포함할 수 있고, 상기 레퍼런스 값을 추출하는 단계는 상기 변화 요인에 근접한 상기 요인 항목을 갖는 데이터 요소를 상기 레퍼런스 데이터 세트로부터 추출하는 단계; 및 상기 데이터 요소의 상기 파라미터 항목을 상기 레퍼런스 값으로 추출하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 요인 항목은 서로 다른 가중치들을 갖는 복수의 요인들을 포함할 수 있고, 상기 데이터 요소를 추출하는 단계는 상기 가중치들에 따른 상기 변화 요인과 상기 데이터 요소들 간의 상대 거리에 기초하여 상기 데이터 요소를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 레퍼런스 데이터 세트는 상기 단락이 없는 상태에 대응할 수 있고, 상기 단락을 검출하는 단계는 상기 검출 파라미터와 상기 레퍼런스 값 간의 차이가 임계치보다 클 경우 상기 배터리가 단락 상태에 있다고 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 검출 파라미터는 상기 배터리 모델을 이용하여 추정된 추정 값들에 기초하여 결정될 수 있고, 상기 단락 검출 방법은 상기 배터리의 열화에 따라 상기 배터리 모델을 업데이트하는 단계; 및 상기 업데이트된 배터리 모델을 이용하여 상기 레퍼런스 데이터 세트를 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 레퍼런스 데이터 세트는 사전 실험 결과에 따라 결정되거나, 상기 배터리의 샘플 운전 구간 동안의 실제 운전 결과에 따라 결정되거나, 혹은 상기 실제 운전 결과를 상기 사전 실험 결과에 적용하여 결정될 수 있다. 상기 단락 검출 방법은 샘플 시간 동안 상기 배터리를 운행하여 실제 운전 결과를 획득하는 단계; 및 상기 실제 운전 결과에 따른 통계 데이터에 기초하여 사전 실험 결과를 조절하여 상기 레퍼런스 데이터 세트를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 단락 검출 장치는 프로세서; 및 상기 프로세서에서 실행가능한 명령어들을 포함하는 메모리를 포함하고, 상기 명령어들이 상기 프로세서에서 실행되면, 상기 프로세서는 배터리로부터 측정된 배터리 데이터 및 상기 배터리의 배터리 모델에 기초하여 상기 배터리의 단락을 검출하는데 이용되는 검출 파라미터 및 상기 검출 파라미터에 영향을 주는 변화 요인을 결정하고, 상기 변화 요인을 이용하여 레퍼런스 데이터 세트로부터 상기 검출 파라미터에 대응하는 레퍼런스 값을 추출하고, 상기 검출 파라미터와 상기 레퍼런스 값 간의 비교 결과에 기초하여 상기 배터리의 단락을 검출한다.
일 실시예에 따르면, 전자 장치는 상기 전자 장치에 전력을 공급하는 배터리; 및 상기 배터리로부터 측정된 배터리 데이터 및 상기 배터리의 배터리 모델에 기초하여 상기 배터리의 단락을 검출하는데 이용되는 검출 파라미터 및 상기 검출 파라미터에 영향을 주는 변화 요인을 결정하고, 상기 변화 요인을 이용하여 레퍼런스 데이터 세트로부터 상기 검출 파라미터에 대응하는 레퍼런스 값을 추출하고, 상기 검출 파라미터와 상기 레퍼런스 값 간의 비교 결과에 기초하여 상기 배터리의 단락을 검출하는, 프로세서를 포함한다.
도 1은 일 실시예에 따른 단락 검출 장치의 구성 및 동작을 개략적으로 나타낸다.
도 2는 일 실시예에 따른 정상 상태 및 단락 상태의 검출 파라미터들을 나타낸다.
도 3은 일 실시예에 따른 검출 파라미터 획득 동작을 예시적으로 나타낸다.
도 4는 일 실시예에 따른 검출 파라미터 및 변화 요인을 포함하는 레퍼런스 데이터 세트를 예시적으로 나타낸다.
도 5는 일 실시예에 따른 단락 검출에 이용되는 일련의 데이터를 예시적으로 나타낸다.
도 6은 일 실시예에 따른 검출 파라미터의 조정을 예시적으로 나타낸다.
도 7 및 도 8은 일 실시예에 따른 레퍼런스 데이터 세트를 결정하는 동작을 나타낸다.
도 9는 일 실시예에 따른 레퍼런스 데이터를 이용한 단락 검출 동작을 나타낸다.
도 10은 일 실시예에 따른 배터리의 열화를 고려하여 단락을 검출하는 동작을 나타낸다.
도 11은 일 실시예에 따른 단락 검출 장치의 구성을 나타낸다.
도 12는 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 나타낸다.
도 13은 일 실시예에 따른 단락 검출 방법을 나타낸다.
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 단락 검출 장치의 구성 및 동작을 개략적으로 나타낸다. 배터리 단락 현상은 배터리의 에너지 효율을 저하시킬 수 있고, 배터리에 심각한 안전 문제를 일으킬 수 있다. 예를 들어, 배터리 단락은 배터리의 열 폭주의 주된 원인으로 꼽힐 수 있다. 배터리 단락은 안전 조치가 가능한 초기 단계의 미세 단락 수준에서 검출될 필요가 있다. 배터리 미세 단락의 경우 단락 발생으로 인한 배터리 신호(예: 전류, 전압, 온도 등) 등의 변화가 매우 작을 수 있다. 또한, 배터리의 충방전 속도, 충방전 구간(예: 전압 구간), 온도, 배터리 개체들 간의 차이, 배터리 열화 등에 의한 신호 변화가 단락에 기인한 신호 변화보다 더 크게 나타날 수 있으므로, 배터리 단락 검출 및 배터리 내부 단락 저항 등을 계산하는데 어려움을 겪을 수 있다. 따라서, 배터리 신호에 영향을 주는 인자 중 단락 검출에 사용하는 단락 파라미터에 영향을 미치는 변화 요인을 선정하고, 각 요인에 따른 조건 별 단락 검출 파라미터 값을 데이터베이스화(예: 테이블화)하고, 유효한 미세 단락 검출 크기 및 단락 검출 조건을 도출함으로써, 배터리 구동 중에 미세 단락의 검출 정확도가 향상되고 오검출 확률이 감소될 수 있다.
도 1을 참조하면, 단락 검출 장치(short circuit detection apparatus, 110)는 배터리 데이터(101)에 기초하여 배터리 단락에 관한 검출 결과(102)를 출력한다. 배터리 데이터(101)는 단락 검출 장치(110)에 의해 감시되는 배터리의 사양(specification) 및/또는 작동(operation)과 관련된 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 배터리가 충전 중인 경우 배터리 데이터(101)는 충전에 따른 배터리 신호를 포함할 수 있고, 배터리가 방전 중인 경우 배터리 데이터(101)는 방전에 따른 배터리 신호를 포함할 수 있다. 예를 들어, 배터리 신호는 배터리의 전압, 전류, 온도 등을 포함할 수 있다. 배터리 데이터(101)는 배터리 내부 및/또는 외부의 다양한 센서들을 통해 측정될 수 있다. 검출 결과(102)는 단락의 검출 여부, 단락의 검출 시점, 단락의 유지 시간, 단락의 세기와 같은 단락 정보를 포함할 수 있다.
단락 검출 장치(110)는 배터리 데이터(101)에 기초하여 배터리의 단락을 검출하는데 이용되는 검출 파라미터 및 검출 파라미터에 영향을 주는 변화 요인을 결정할 수 있다. 레퍼런스 데이터 세트(120)의 데이터 요소들은 각각 검출 파라미터와 연관된 파라미터 항목 및 변화 요인과 연관된 요인 항목을 포함할 수 있다. 단락 검출 장치(110)는 변화 요인을 이용하여 레퍼런스 데이터 세트(120)로부터 검출 파라미터에 대응하는 파라미터 항목의 레퍼런스 값을 추출하고, 상기 검출 파라미터와 레퍼런스 값 간의 비교 결과에 기초하여 배터리의 단락을 검출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 레퍼런스 데이터 세트(120)는 단락이 없는 상태에 대응할 수 있고, 단락 검출 장치(110)는 검출 파라미터와 레퍼런스 값 간의 차이가 임계치보다 클 경우 배터리가 단락 상태에 있다고 결정할 수 있다. 단락이 없는 상태는 정상 상태로 부를 수 있다. 다른 일 실시예에 따르면, 레퍼런스 데이터 세트(120)는 단락 상태에 대응할 수 있고, 단락 검출 장치(110)는 검출 파라미터와 레퍼런스 값 간의 차이가 임계치보다 작을 경우 배터리가 단락 상태에 있다고 결정할 수 있다. 아래에서는 대표적으로 레퍼런스 데이터 세트(120)가 정상 상태에 대응하는 실시예가 설명될 수 있으나, 해당 설명은 레퍼런스 데이터 세트(120)가 단락 상태에 대응하는 실시예에도 적용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 검출 파라미터는 전압 추정의 오차의 변화, 전압 추정의 누적 오차의 변화, 전압 오차의 보정 값의 변화, 전압 오차의 누적 보정 값의 변화, 전압 변화, 전류 변화, 용량 변화, 온도 변화, 단락 저항 값, 및 단락 전류 값 중 적어도 일부에 기초할 수 있다. 전압 추정 오차는 배터리 모델(111)의 추정 결과의 오차를 나타낼 수 있다. 오차 보정 값은 오차 보정 모델(112)이 이러한 오차를 보정함에 따른 보정 값을 나타낼 수 있다. 변화 요인은 충방전 온도, 충방전 범위(예: 전압 범위), 및 충방전 속도 중 적어도 일부에 기초할 수 있다. 아래에서는 검출 파라미터가 CV(constant voltage) 충전이 수행되는 대상 구간 동안의 SOC(state of charge)의 누적 보정 값의 변화에 해당하고, 변화 요인은 CV 충전이 수행되기 전에 배터리의 방전 상태가 종료된 시점의 방전 차단(cut off) 전압, 및 대상 구간 동안의 충전 온도 중 적어도 일부를 포함하는 실시예가 설명될 수 있으나, 해당 설명은 다른 검출 파라미터 및/또는 다른 변화 요인이 이용되는 다른 실시예에도 적용될 수 있다.
단락 검출 장치(110)는 배터리 모델(111) 및 오차 보정 모델(112) 중 적어도 일부를 포함할 수 있다. 단락 검출 장치(110)는 배터리 모델(111) 및 오차 보정 모델(112) 중 적어도 일부를 이용하여 검출 파라미터 및 변화 요인 중 적어도 일부를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 배터리 모델(111)은 전기화학(electrochemical thermal, ECT) 모델일 수 있다. ECT 모델은 다양한 ECT 파라미터들 및 지배 방정식(governing equation)들을 이용하여 배터리의 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.
ECT 모델은 배터리 데이터(101)에 기초하여 배터리의 상태(예: SOC, 전압 등)를 추정할 수 있다. 예를 들어, ECT 모델은 배터리 데이터(101)에 따른 배터리의 전류 및 온도에 기초하여 배터리의 SOC 및 전압을 추정할 수 있다. 단락 검출 장치(110)는 배터리 데이터(101)에 따른 측정 기반의 데이터와 배터리 모델(111)에 따른 추정 기반의 데이터 간의 오차를 통해 단락 상태를 검출할 수 있다. 이러한 오차는 추정 오차로 부를 수 있다. 오차 보정 모델(112)은 추정 오차가 감소하도록 추정 데이터를 보정할 수 있다. 예를 들어, 오차 보정 모델(112)은 전압 측정 값과 전압 추정 값 간의 전압 추정 오차가 감소하도록 전압 추정 값 및/또는 SOC 추정 값을 보정할 수 있다. 오차가 클수록 보정 값은 커질 수 있다. 단락 검출 장치(110)는 일정 시간 구간 동안의 오차의 변화 및/또는 보정 값의 변화를 단락 검출에 이용할 수 있다.
검출 파라미터는 변화 요인 이외에 배터리의 열화에도 영향을 받을 수 있다. 예를 들어, 배터리 열화가 급격히 진행될 경우 CV 충전 구간의 SOC 누적 보정량이 양의 방향으로 증가할 수 있다. 이 경우, 배터리 열화를 배터리 모델(111)에 반영한 후 레퍼런스 데이터 세트(120)를 재조정하는 작업을 통해 단락 검출의 정확도가 유지될 수 있다. 단락 검출 장치(110)는 배터리의 열화에 따라 배터리 모델(111)을 업데이트하고, 업데이트된 배터리 모델(111)을 이용하여 레퍼런스 데이터 세트(120)를 업데이트할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 정상 상태 및 단락 상태의 검출 파라미터들을 나타낸다. 도 2를 참조하면, 그래프(200)에서 제1 파라미터 그룹(210)은 정상 상태에 대응할 수 있고, 제2 파라미터 그룹(220)은 단락 상태에 대응할 수 있다. 제1 라인(211)은 제1 파라미터 그룹(210)의 분포를 나타낼 수 있고, 제2 라인(221)은 제2 파라미터 그룹(220)의 분포를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 라인들(211, 221)은 파라미터 그룹들(210, 220) 각각의 평균에 대응할 수 있다.
파라미터 그룹들(210, 220)의 검출 파라미터들은 변화 요인을 조절하면서 획득될 수 있다. 예를 들어, 검출 파라미터는 CV 충전이 수행되는 대상 구간 동안의 SOC의 누적 보정 값의 변화에 해당할 수 있다. 누적 보정 값은 배터리 모델을 이용하여 전압 추정 값을 결정하고, 전압 추정 값을 전압 측정 값과 비교하여 추정 오차를 결정하고, 추정 오차를 감소시키는 SOC 보정 값들을 누적하여, 결정될 수 있다. 누적 보정 값의 변화는 대상 구간의 시작 시점의 제1 누적 보정 값과 대상 구간의 종료 시점의 제2 누적 보정 값 간의 차이에 대응할 수 있다. 변화 요인은 대상 구간의 충전 온도에 해당할 수 있다. 충전 온도는 대상 구간의 평균 온도에 해당하거나, 혹은 대상 구간의 특정 시점(예: 종료 시점)의 온도에 해당할 수 있다.
제1 라인(211)과 제2 라인(221)의 격차에 비추어 제1 파라미터 그룹(210)과 제2 파라미터 그룹(220)은 유의미하게 구분될 수 있다. 예를 들어, 제1 파라미터 그룹(210)과 제2 파라미터 그룹(220)을 구분하는 임계치는 라인들(211, 221) 간의 차이로 설정되거나, 변화 요인의 구간 별로 정상 상태의 최소 파라미터 값과 단락 상태의 최대 파라미터 값을 비교하여 설정될 수 있다. 이처럼 설정된 임계치는 배터리의 실제 운전 시 단락 검출에 이용될 수 있다. 예를 들어, 어느 온도 구간에서 정상 상태의 SOC 누적 보정 값과 단락 상태의 SOC 누적 보정 값 간에 0.001의 차이가 있다면, 0.001이 임계치로 설정될 수 있다. 실제 배터리 운행 시 해당 온도 구간에서 0.001 이상의 누적 보정 값이 나타나는 경우 배터리가 단락 상태에 있다고 결정될 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 검출 파라미터 획득 동작을 예시적으로 나타낸다. 도 3을 참조하면, 그래프(300)에서 제1 라인(310)은 측정 전압에 대응할 수 있고, 제2 라인(320)은 추정 전압에 대응할 수 있다. 시점(t0)는 배터리의 방전 종료 시점, 시점(t3)은 충전 종료 시점을 나타낼 수 있다. 배터리의 상태는 시점(t0)에서 방전 상태에서 충전 상태로 전환될 수 있고, 시점(t3)에서 충전 상태에서 방전 상태로 전환될 수 있다. 시점(t0)에서 시점(t1)까지의 시간 구간에서는 CC(constant current) 충전이 수행될 수 있다. 배터리 전압이 시점(t1)에서 CV 충전에 필요한 수준에 도달한다고 가정하면, 시점(t1)에서 시점(t3)까지의 시간 구간에서는 CV 충전이 수행될 수 있다. 그래프(300)의 방전 및 충전 과정에서 측정 전압에 따른 제1 라인(310)과 추정 전압에 따른 제2 라인(320) 간에 차이가 발생할 수 있고, 해당 차이는 지속적인 오차 보정을 통해 좁혀질 수 있다.
도 3의 예시에서 검출 파라미터는 CV 충전이 수행되는 대상 구간 동안의 SOC의 누적 보정 값에 해당할 수 있다. 예를 들어, 대상 구간은 시점(t1)에서 시점(t2)까지의 시간 구간, 혹은 시점(t1)에서 시점(t3)까지의 시간 구간일 수 있다. 시점(t2)은 배터리 전류가 일정 수준에 도달하는 기준 시점에 해당할 수 있다. 대상 구간은 이와 달리 다양한 방식으로 정의될 수 있다. 누적 보정 값의 변화는 대상 구간의 시작 시점(예: 시점(t1))의 누적 보정 값과 대상 구간의 종료 시점(예: 시점(t2) 또는 시점(t3))의 제2 누적 보정 값 간의 차이에 대응할 수 있다. 이와 달리, 검출 파라미터는 전압 추정의 오차의 변화, 전압 추정의 누적 오차의 변화, 전압 오차의 보정 값의 변화, 전압 변화, 전류 변화, 용량 변화, 온도 변화, 미리 계산된 단락 저항 값, 및 미리 계산된 단락 전류 값 중 적어도 일부에 기초할 수 있다. SOC 누적 보정량이 검출 파라미터로 사용되는 경우, 오차 보정 모델을 통해 실시간으로 모델 추정 전압이 보정될 때, 보정 전 전압 데이터의 별도의 저장 없이 단락 검출이 수행될 수 있고, 보정 값의 누적치를 관찰하는 것은 해당 구간에서 전체적으로 나타나는 SOC 차이를 반영하는데 적합할 수 있다.
변화 요인은 CV 충전이 수행되기 전에 배터리의 방전 상태가 종료된 시점의 방전 차단(cut off) 전압, 및 대상 구간의 충전 온도를 포함할 수 있다. 예를 들어, 방전 차단 전압은 시점(t0)의 배터리 전압에 해당할 수 있다. 충전 온도는 대상 구간의 평균 온도에 해당하거나, 혹은 대상 구간의 특정 시점(예: 시점(t2) 또는 시점(t3))의 온도에 해당할 수 있다. 단락 상태가 유지되면 SOC 누적 보정량은 전압 추정 오차와 마찬가지로 CV 충전 구간에서 절대 값이 증가하는 경향을 나타낼 수 있다. 고정된 충전 프로파일(profile)을 사용하는 충전 방식에서 CV 충전 동안 추정되는 SOC 값에 영향을 미치는 요인은 방전 차단 전압(혹은 방전 심도) 및 충전 온도를 포함할 수 있다. 따라서, 실제 배터리 사용 조건을 고려하여 유효한 구간 내에서 방전 차단 전압 및 충전 온도 변화의 조건이 다양화될 수 있고, 정상 셀 및 단락 셀을 이용한 테스트를 통해 해당 조건에 따른 CV 충전 구간의 SOC 누적 보정량이 획득될 수 있다. 예를 들어, 단락 셀은 외부 저항을 통해 제어된 단락 저항 값을 가지도록 구성될 수 있다. 이러한 SOC 누적 보정량 및 각 조건은 레퍼런스 데이터 세트를 구성할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 검출 파라미터 및 변화 요인을 포함하는 레퍼런스 데이터 세트를 예시적으로 나타낸다. 도 4를 참조하면, 그래프(400)의 포인트는 레퍼런스 데이터 세트의 데이터 요소를 나타낼 수 있다. 데이터 요소는 검출 파라미터와 연관된 파라미터 항목 및 변화 요인과 연관된 요인 항목을 포함할 수 있다. 도 4의 예시에서 변화 요인은 제1 변화 요인 및 제2 변화 요인을 포함할 수 있다. 예를 들어, 검출 파라미터는 CV 충전이 수행되는 대상 구간 동안의 SOC의 누적 보정 값의 변화, 제1 변화 요인은 대상 구간의 충전 온도, 제2 변화 요인은 CV 충전이 수행되기 전에 배터리의 방전 상태가 종료된 시점의 방전 차단 전압일 수 있다. 각 데이터 요소는 각 항목 값에 따라 그래프(400)의 3차원 공간에 포인트로 표현될 수 있다. 그래프(400)의 x-축(401)은 제1 변화 요인, y-축(402)은 제2 변화 요인, z-축(403)은 검출 파라미터에 대응할 수 있다.
단락 검출 장치는 배터리 운전 중에 배터리 데이터에 따른 검출 파라미터 및 변화 요인을 결정하고, 변화 요인을 이용하여 레퍼런스 데이터 세트로부터 검출 파라미터에 대응하는 레퍼런스 값을 추출하고, 검출 파라미터와 레퍼런스 값 간의 비교 결과에 기초하여 배터리 단락을 검출할 수 있다. 배터리 데이터에 따른 검출 파라미터 및 변화 요인은 입력 데이터라고 부를 수 있다. 예를 들어, 입력 데이터는 그래프(400) 상에 (x1, y1, z1)으로 x1은 충전 온도 값, y1은 차단 전압 값, z1은 누적 보정 값의 변화를 나타낼 수 있다. 단락 검출 장치는 변화 요인에 근접한 요인 항목을 갖는 데이터 요소를 레퍼런스 데이터 세트로부터 추출하고, 추출된 데이터 요소의 파라미터 항목을 레퍼런스 값으로 추출할 수 있다. 예를 들어, xy-평면 상에서 (x1, y1)에 근접한 순서로 미리 정해진 수의 데이터 요소들이 추출될 수 있고, 추출된 데이터 요소들의 파라미터 항목들의 값들이 z1과 비교될 수 있다.
요인 항목이 서로 다른 가중치들을 갖는 복수의 요인들을 포함하는 경우, 단락 검출 장치는 가중치들에 따른 변화 요인과 데이터 요소들 간의 상대 거리에 기초하여 데이터 요소를 추출할 수 있다. 예를 들어, xy-평면 상에서 (x1, y1)에 근접한 순서로 데이터 요소들을 추출하기 위해, (x1, y1)과 각 포인트 간의 거리를 비교할 때, x축 방향의 거리와 y축 방향의 거리에 서로 다른 가중치가 적용될 수 있다. 예를 들어, y축 방향의 차단 전압에 비해 x축 방향의 충전 온도에 더 높은 가중치가 부여된 경우, xy-평면 상에서 (x1, y1)과의 거리가 동일한 두 포인트 중에 x축 방향의 거리가 더 가까운 어느 한 포인트가 선택될 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 단락 검출에 이용되는 일련의 데이터를 예시적으로 나타낸다. 도 5의 테이블(500)을 참조하면, 배터리 데이터는 전압, 전류, 및 온도를 포함할 수 있다. 배터리 데이터는 배터리로부터 측정될 수 있다. 전압, 전류, 온도는 MVi, MIi, MTi로 나타낼 수 있다. i은 연번을 나타낼 수 있다. 연변은 시간의 흐름을 나타낼 수 있다. 테이블(500)에서 MVi, MIi, MTi와 같은 기호는 각각 특정 수치에 대응할 수 있다. CV 충전이 수행되기 전에 배터리의 방전 상태가 종료되면, 배터리 데이터에 기초하여 해당 종료 시점의 방전 차단 전압이 결정될 수 있다. 방전 차단 전압은 CVi로 나타낼 수 있다. 또한, CV 충전이 수행되는 대상 구간 동안, SOC의 누적 보정 값의 변화가 측정될 수 있다.
변화 요인에 기초하여 레퍼런스 데이터 세트로부터 후보 레퍼런스 값이 추출될 수 있다. 예를 들어, 변화 요인은 방전 차단 전압 및 충전 온도를 포함할 수 있다. 충전 온도는 배터리 데이터의 온도(MTi)에 기초하여 결정될 수 있다. 변화 요인에 근접한 요인 항목을 갖는 데이터 요소가 레퍼런스 데이터 세트로부터 추출될 수 있고, 추출된 데이터 요소의 파라미터 항목이 후보 레퍼런스 값으로 결정될 수 있다. 테이블(500)은 3개의 후보 레퍼런스 값들이 추출되는 예시를 나타내지만, 다른 수의 후보 레퍼런스 값들이 추출될 수도 있다. 검출 파라미터는 후보 레퍼런스 값과 비교될 수 있고, 비교 결과에 따라 단락 상태가 결정될 수 있다. 예를 들어, 0은 정상 상태(단락이 없는 상태)를 나타낼 수 있고, 1은 단락 상태를 나타낼 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 검출 파라미터의 조정을 예시적으로 나타낸다. 레퍼런스 데이터 세트는 사전 실험 결과에 따라 결정되거나, 배터리의 샘플 운전 구간 동안의 실제 운전 결과에 따라 결정되거나, 혹은 실제 운전 결과를 사전 실험 결과에 적용하여 결정될 수 있다. 샘플 운전 구간은 배터리가 실사용 환경에서 운행되기 시작하는 초기 구간(예: 초기 50 사이클의 충방전 구간)을 의미할 수 있다. 도 6은 사전 실험 결과에 실제 운전 결과를 적용하는 동작에 대응할 수 있다.
도 6을 참조하면, 그래프(600)는 조정 전의 검출 파라미터들(601) 및 조정 후의 검출 파라미터들(602)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 검출 파라미터들(601)은 사전 실험 결과에 대응할 수 있다. 검출 파라미터들(601)은 실제 운전 결과에 기초하여 검출 파라미터들(602)과 같이 조정될 수 있다. 배터리가 전자 장치(예: 스마트 폰)에 장착된 것과 같은 배터리의 실사용 환경에서 샘플 시간 동안 배터리를 운행하여 실제 운전 결과가 획득될 수 있고, 실제 운전 결과에 따른 통계 데이터(예: 평균 데이터)에 기초하여 사전 실험 결과를 조절하여 레퍼런스 데이터 세트가 결정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 검출 파라미터들(601)은 아래 수학식 1에 따라 조정될 수 있다.
Figure pat00001
수학식 1에서 P2는 검출 파라미터들(602), μ는 실제 운전 결과에 따른 검출 파라미터들의 평균 값, x는 검출 파라미터들(601)과 μ 간의 차이, X는 검출 파라미터들(602)과 μ 간의 최대 차이를 나타낼 수 있다. 예를 들어, x는 검출 파라미터(620)와 μ 간의 거리에 해당할 수 있고, X는 검출 파라미터(611)와 μ 간의 거리에 해당할 수 있다. 수학식 1에 따른 조정에 따라 검출 파라미터(620)는 검출 파라미터(630)로 조정될 수 있다.
도 7 및 도 8은 일 실시예에 따른 레퍼런스 데이터 세트를 결정하는 동작을 나타낸다. 도 7을 참조하면, 단계(710)에서 단락 검출 장치는 단락 검출에 이용되는 검출 파라미터 선정한다. 예를 들어, 검출 파라미터는 전압 추정의 오차의 변화, 전압 추정의 누적 오차의 변화, 전압 오차의 보정 값의 변화, 전압 오차의 누적 보정 값의 변화, 전압 변화, 전류 변화, 용량 변화, 온도 변화, 단락 저항 값, 및 단락 전류 값 중 적어도 일부에 기초할 수 있다.
단계(720)에서 단락 검출 장치는 단락 검출이 수행되는 환경 조건을 설정한다. 단락 검출 장치는 설정된 환경 조건에서 레퍼런스 데이터 세트를 획득할 수 있고, 대응 환경에서 레퍼런스 데이터 세트를 이용하여 단락 검출을 수행할 수 있다. 예를 들어, 단락 검출 환경은 충방전 범위(예: 시간 범위, 속도 범위, 전압 범위), 온도 범위를 포함할 수 있다.
단계(730)에서 단락 검출 장치는 검출 파라미터에 영향을 주는 변화 요인 존재하는지 결정한다. 변화 요인은 충방전 온도, 충방전 범위(예: 전압 범위), 및 충방전 속도 중 적어도 일부에 기초할 수 있다. 변화 요인이 존재하지 않는다면, 단계(740)에서 단락 검출 장치는 변화 요인 없이 단락 파라미터 획득한다. 변화 요인이 존재한다면, 단계(750)에서 단락 검출 장치는 변화 요인을 조절하면서 단락 파라미터 획득한다.
단계(760)에서 단락 검출 장치는 단락 파라미터 및 변화 요인에 기초하여 레퍼런스 데이터 세트를 결정한다. 변화 요인이 존재한다면 레퍼런스 데이터 세트의 각 데이터 요소는 단락 파라미터 및 변화 요인을 모두 포함할 수 있다. 변화 요인이 존재하지 않는다면 레퍼런스 데이터 세트의 각 데이터 요소는 단락 파라미터만 포함할 수 있다.
도 8을 참조하면, 단계(810)에서 단락 검출 장치는 사전 실험 결과에 따른 레퍼런스 값이 이용되는지 결정한다. 사전 실험 결과에 따른 레퍼런스 값이 이용되지 않는 경우, 단계(820)에서 단락 검출 장치는 실제 운전 결과에 따른 레퍼런스 값으로 레퍼런스 데이터 세트를 결정한다. 단계(830)에서 단락 검출 장치는 실제 운전 결과에 따른 레퍼런스 값이 이용되는지 결정한다. 실제 운전 결과에 따른 레퍼런스 값이 이용되지 않는 경우, 단계(840)에서 단락 검출 장치는 사전 실험 결과에 따른 레퍼런스 값으로 레퍼런스 데이터 세트를 결정한다.
사전 실험 결과에 따른 레퍼런스 값 및 실제 운전 결과에 따른 레퍼런스 값이 모두 이용되는 경우, 단계(850)에서 단락 검출 장치는 사전 실험 결과 및 실제 운전 결과에 따른 레퍼런스 값으로 레퍼런스 데이터 세트를 결정한다. 단락 검출 장치는 사전 실험 결과에 레퍼런스 값을 실제 운전 결과에 따른 레퍼런스 값에 기초하여 조절할 수 있다. 단락 검출 장치는 단계들(710 내지 760)에 기초하여 사전 실험 결과 및/또는 실제 운전 결과에 따른 레퍼런스 값을 결정할 수 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 레퍼런스 데이터를 이용한 단락 검출 동작을 나타낸다. 도 9를 참조하면, 단계(910)에서 배터리가 운전된다. 단계(920)에서 단락 검출 장치는 배터리의 운전 환경이 환경 조건을 만족하는지 결정할 수 있다. 운전 환경이 환경 조건을 만족하는 경우, 단계(930)에서 단락 검출 장치는 검출 파라미터와 레퍼런스 값 간의 비교 결과가 단락 상태를 나타내는지 결정할 수 있다. 단락 검출 장치는 배터리로부터 측정된 배터리 데이터에 기초하여 검출 파라미터 및 변화 요인을 결정하고, 변화 요인을 이용하여 레퍼런스 데이터 세트로부터 검출 파라미터에 대응하는 레퍼런스 값을 추출하고, 검출 파라미터와 레퍼런스 값 간의 비교 결과에 기초하여 배터리의 단락을 검출할 수 있다. 비교 결과가 단락 상태를 나타낸다면, 단계(940)에서 단락 검출 장치는 배터리가 단락 상태에 있다고 결정할 수 있다. 단락 검출 장치는 사용자에게 단락 상황을 알리는 등의 필요 조치를 수행할 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 배터리의 열화를 고려하여 단락을 검출하는 동작을 나타낸다. 도 10을 참조하면, 단계(1010)에서 배터리가 운전된다. 단락 검출 장치는 단계(1020)에서 운전 환경이 환경 조건을 만족하는지 결정하고, 단계(1030)에서 검출 파라미터와 레퍼런스 값 간의 비교 결과가 단락 상태를 나타내는지 결정할 수 있다. 비교 결과가 단락 상태를 나타낸다면, 단계(1040)에서 단락 검출 장치는 배터리가 단락 상태에 있다고 결정할 수 있다.
비교 결과가 단락 상태를 나타내지 않는다면, 단계(1050)에서 단락 검출 장치는 배터리의 열화가 감지되는지 결정할 수 있다. 검출 파라미터는 변화 요인 이외에 배터리의 열화에도 영향을 받을 수 있다. 예를 들어, 배터리 열화가 급격히 진행될 경우 CV 충전 구간의 SOC 누적 보정량이 양의 방향으로 증가할 수 있다. 이 경우, 배터리 열화를 배터리 모델에 반영한 후 레퍼런스 데이터 세트를 재조정하는 작업을 통해 단락 검출의 정확도가 유지될 수 있다. 배터리 모델의 열화 보정 주기가 충분히 짧은 경우, 열화도가 배터리 모델에 지속적으로 반영되어 배터리 상태가 추정되므로, 레퍼런스 데이터 세트의 재조정 작업 없이 단락 검출이 수행될 수 있다. 단락 검출 장치는 단계(1060)에서 배터리 모델의 열화 보정 주기가 충분히 짧은지 결정할 수 있고, 열화 보정 주기가 충분히 짧지 않은 경우 단계(1070)에서 배터리 모델의 열화 보정 후 레퍼런스 데이터 세트를 업데이트할 수 있다.
도 11은 일 실시예에 따른 단락 검출 장치의 구성을 나타낸다. 도 11을 참조하면, 단락 검출 장치(1100)는 프로세서(1110) 및 메모리(1120)를 포함한다. 메모리(1120)는 프로세서(1110)에 연결되고, 프로세서(1110)에 의해 실행가능한 명령어들, 프로세서(1110)가 연산할 데이터 또는 프로세서(1110)에 의해 처리된 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(1120)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(1110)는 도 1 내지 도 10, 도 12, 및 도 13의 동작을 수행하기 위한 명령어들을 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1110)는 배터리로부터 측정된 배터리 데이터에 기초하여 배터리의 단락을 검출하는데 이용되는 검출 파라미터 및 검출 파라미터에 영향을 주는 변화 요인을 결정하고, 변화 요인을 이용하여 레퍼런스 데이터 세트로부터 검출 파라미터에 대응하는 레퍼런스 값을 추출하고, 검출 파라미터와 레퍼런스 값 간의 비교 결과에 기초하여 배터리의 단락을 검출할 수 있다. 그 밖에, 단락 검출 장치(1100)에는 도 1 내지 도 10, 도 12, 및 도 13의 설명이 적용될 수 있다.
도 12는 일 실시예에 따른 전자 장치의 구성을 나타낸다. 도 12를 참조하면, 전자 장치(1200)는 프로세서(1210), 메모리(1220), 카메라(1230), 저장 장치(1240), 입력 장치(1250), 출력 장치(1260), 네트워크 인터페이스(1270), 및 배터리(1280)를 포함할 수 있으며, 이들은 통신 버스(1290)를 통해 서로 통신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1200)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(1200)는 도 1의 단락 검출 장치(100) 및/또는 도 13의 단락 검출 장치(1300)를 구조적 및/또는 기능적으로 포함할 수 있다.
프로세서(1210)는 전자 장치(1200) 내에서 실행하기 위한 기능 및 명령어들을 실행한다. 예를 들어, 프로세서(1210)는 메모리(1220) 또는 저장 장치(1240)에 저장된 명령어들을 처리할 수 있다. 프로세서(1210)는 도 1 내지 도 13을 통하여 설명된 동작을 수행할 수 있다. 메모리(1220)는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체 또는 컴퓨터 판독가능한 저장 장치를 포함할 수 있다. 메모리(1220)는 프로세서(1210)에 의해 실행하기 위한 명령어들을 저장할 수 있고, 전자 장치(1200)에 의해 소프트웨어 및/또는 애플리케이션이 실행되는 동안 관련 정보를 저장할 수 있다.
카메라(1230)는 사진 및/또는 비디오를 촬영할 수 있다. 예를 들어, 카메라(1230)는 사용자의 얼굴을 포함하는 얼굴 영상을 촬영할 수 있다. 카메라(1230)는 객체들에 관한 깊이 정보를 포함하는 3D 카메라일 수 있다. 저장 장치(1240)는 컴퓨터 판독가능한 저장 매체 또는 컴퓨터 판독가능한 저장 장치를 포함한다. 저장 장치(1240)는 메모리(1220)보다 더 많은 양의 정보를 저장하고, 정보를 장기간 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장 장치(1240)는 자기 하드 디스크, 광 디스크, 플래쉬 메모리, 플로피 디스크 또는 이 기술 분야에서 알려진 다른 형태의 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다.
입력 장치(1250)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(1250)는 키보드, 마우스, 터치 스크린, 마이크로폰, 또는 사용자로부터 입력을 검출하고, 검출된 입력을 전자 장치(1200)에 전달할 수 있는 임의의 다른 장치를 포함할 수 있다. 출력 장치(1260)는 시각적, 청각적 또는 촉각적인 채널을 통해 사용자에게 전자 장치(1200)의 출력을 제공할 수 있다. 출력 장치(1260)는 예를 들어, 디스플레이, 터치 스크린, 스피커, 진동 발생 장치 또는 사용자에게 출력을 제공할 수 있는 임의의 다른 장치를 포함할 수 있다. 네트워크 인터페이스(1270)는 유선 또는 무선 네트워크를 통해 외부 장치와 통신할 수 있다. 배터리(1280)는 전력을 저장하고, 해당 전력을 전자 장치(1200)에 공급할 수 있다.
도 13은 일 실시예에 따른 단락 검출 방법을 나타낸다. 도 13을 참조하면, 단계(1310)에서 단락 검출 장치는 배터리로부터 측정된 배터리 데이터 및 해당 배터리의 배터리 모델에 기초하여 배터리의 단락을 검출하는데 이용되는 검출 파라미터 및 검출 파라미터에 영향을 주는 변화 요인을 결정한다. 단계(1320)에서 단락 검출 장치는 변화 요인을 이용하여 레퍼런스 데이터 세트로부터 검출 파라미터에 대응하는 레퍼런스 값을 추출한다. 단계(1330)에서 단락 검출 장치는 검출 파라미터와 레퍼런스 값 간의 비교 결과에 기초하여 배터리의 단락을 검출한다. 그 밖에, 단락 검출 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)

  1. 단락 검출 방법에 있어서,
    배터리로부터 측정된 배터리 데이터 및 상기 배터리의 배터리 모델에 기초하여 상기 배터리의 단락을 검출하는데 이용되는 검출 파라미터 및 상기 검출 파라미터에 영향을 주는 변화 요인을 결정하는 단계;
    상기 변화 요인을 이용하여 레퍼런스 데이터 세트로부터 상기 검출 파라미터에 대응하는 레퍼런스 값을 추출하는 단계; 및
    상기 검출 파라미터와 상기 레퍼런스 값 간의 비교 결과에 기초하여 상기 배터리의 단락을 검출하는 단계
    를 포함하는 단락 검출 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 검출 파라미터는
    상기 배터리 모델을 이용한 전압 추정의 오차의 변화, 전압 추정의 누적 오차의 변화, 전압 오차의 보정 값의 변화, 전압 오차의 누적 보정 값의 변화, 전압 변화, 전류 변화, 용량 변화, 온도 변화, 단락 저항 값, 및 단락 전류 값 중 적어도 일부에 기초하는,
    단락 검출 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 검출 파라미터는
    CV(constant voltage) 충전이 수행되는 대상 구간 동안의 SOC(state of charge)의 누적 보정 값의 변화에 해당하고,
    상기 변화 요인은
    상기 CV 충전이 수행되기 전에 상기 배터리의 방전 상태가 종료된 시점의 방전 차단(cut off) 전압, 및 상기 대상 구간의 충전 온도 중 적어도 일부를 포함하는,
    단락 검출 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 누적 보정 값의 변화는
    상기 대상 구간의 시작 시점의 제1 누적 보정 값과 상기 대상 구간의 종료 시점의 제2 누적 보정 값 간의 차이에 대응하는,
    단락 검출 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 누적 보정 값은
    상기 배터리 모델을 이용하여 전압 추정 값을 결정하고, 상기 전압 추정 값을 전압 측정 값과 비교하여 추정 오차를 결정하고, 상기 추정 오차를 감소시키는 SOC 보정 값들을 누적하여, 결정되는,
    단락 검출 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 레퍼런스 데이터 세트의 데이터 요소들은 각각 상기 검출 파라미터와 연관된 파라미터 항목 및 상기 변화 요인과 연관된 요인 항목을 포함하고,
    상기 레퍼런스 값을 추출하는 단계는
    상기 변화 요인에 근접한 상기 요인 항목을 갖는 데이터 요소를 상기 레퍼런스 데이터 세트로부터 추출하는 단계; 및
    상기 데이터 요소의 상기 파라미터 항목을 상기 레퍼런스 값으로 추출하는 단계
    를 포함하는, 단락 검출 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 요인 항목은 서로 다른 가중치들을 갖는 복수의 요인들을 포함하고,
    상기 데이터 요소를 추출하는 단계는
    상기 가중치들에 따른 상기 변화 요인과 상기 데이터 요소들 간의 상대 거리에 기초하여 상기 데이터 요소를 추출하는 단계를 포함하는,
    단락 검출 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 레퍼런스 데이터 세트는 상기 단락이 없는 상태에 대응하고,
    상기 단락을 검출하는 단계는
    상기 검출 파라미터와 상기 레퍼런스 값 간의 차이가 임계치보다 클 경우 상기 배터리가 단락 상태에 있다고 결정하는 단계를 포함하는,
    단락 검출 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 검출 파라미터는 상기 배터리 모델을 이용하여 추정된 추정 값들에 기초하여 결정되고,
    상기 단락 검출 방법은
    상기 배터리의 열화에 따라 상기 배터리 모델을 업데이트하는 단계; 및
    상기 업데이트된 배터리 모델을 이용하여 상기 레퍼런스 데이터 세트를 업데이트하는 단계
    를 더 포함하는, 단락 검출 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 레퍼런스 데이터 세트는
    사전 실험 결과에 따라 결정되거나, 상기 배터리의 샘플 운전 구간 동안의 실제 운전 결과에 따라 결정되거나, 혹은 상기 실제 운전 결과를 상기 사전 실험 결과에 적용하여 결정되는,
    단락 검출 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 단락 검출 방법은
    샘플 시간 동안 상기 배터리를 운행하여 실제 운전 결과를 획득하는 단계; 및
    상기 실제 운전 결과에 따른 통계 데이터에 기초하여 사전 실험 결과를 조절하여 상기 레퍼런스 데이터 세트를 결정하는 단계
    를 더 포함하는, 단락 검출 방법.
  12. 하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제12항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  13. 프로세서; 및
    상기 프로세서에서 실행가능한 명령어들을 포함하는 메모리
    를 포함하고,
    상기 명령어들이 상기 프로세서에서 실행되면, 상기 프로세서는
    배터리로부터 측정된 배터리 데이터 및 상기 배터리의 배터리 모델에 기초하여 상기 배터리의 단락을 검출하는데 이용되는 검출 파라미터 및 상기 검출 파라미터에 영향을 주는 변화 요인을 결정하고,
    상기 변화 요인을 이용하여 레퍼런스 데이터 세트로부터 상기 검출 파라미터에 대응하는 레퍼런스 값을 추출하고,
    상기 검출 파라미터와 상기 레퍼런스 값 간의 비교 결과에 기초하여 상기 배터리의 단락을 검출하는,
    단락 검출 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 검출 파라미터는
    전압 추정의 오차의 변화, 전압 추정의 누적 오차의 변화, 전압 오차의 보정 값의 변화, 전압 오차의 누적 보정 값의 변화, 전압 변화, 전류 변화, 용량 변화, 온도 변화, 미리 계산된 단락 저항 값, 및 미리 계산된 단락 전류 값 중 적어도 일부에 기초하는,
    단락 검출 장치.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 검출 파라미터는
    CV(constant voltage) 충전이 수행되는 대상 구간 동안의 SOC(state of charge)의 누적 보정 값의 변화에 해당하고,
    상기 변화 요인은
    상기 CV 충전이 수행되기 전에 상기 배터리의 방전 상태가 종료된 시점의 방전 차단(cut off) 전압, 및 상기 대상 구간의 충전 온도 중 적어도 일부를 포함하는,
    단락 검출 장치.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 레퍼런스 데이터 세트의 데이터 요소들은 각각 상기 검출 파라미터와 연관된 파라미터 항목 및 상기 변화 요인과 연관된 요인 항목을 포함하고,
    상기 프로세서는
    상기 변화 요인에 근접한 상기 요인 항목을 갖는 데이터 요소를 상기 레퍼런스 데이터 세트로부터 추출하고,
    상기 데이터 요소의 상기 파라미터 항목을 상기 레퍼런스 값으로 추출하는,
    단락 검출 장치.
  17. 제13항에 있어서,
    상기 레퍼런스 데이터 세트는 상기 단락이 없는 상태에 대응하고,
    상기 프로세서는
    상기 검출 파라미터와 상기 레퍼런스 값 간의 차이가 임계치보다 클 경우 상기 배터리가 단락 상태에 있다고 결정하는,
    단락 검출 장치.
  18. 전자 장치에 있어서,
    상기 전자 장치에 전력을 공급하는 배터리; 및
    상기 배터리로부터 측정된 배터리 데이터 및 상기 배터리의 배터리 모델에 기초하여 상기 배터리의 단락을 검출하는데 이용되는 검출 파라미터 및 상기 검출 파라미터에 영향을 주는 변화 요인을 결정하고,
    상기 변화 요인을 이용하여 레퍼런스 데이터 세트로부터 상기 검출 파라미터에 대응하는 레퍼런스 값을 추출하고,
    상기 검출 파라미터와 상기 레퍼런스 값 간의 비교 결과에 기초하여 상기 배터리의 단락을 검출하는, 프로세서
    를 포함하는, 전자 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 검출 파라미터는
    CV(constant voltage) 충전이 수행되는 대상 구간 동안의 SOC(state of charge)의 누적 보정 값의 변화에 해당하고,
    상기 변화 요인은
    상기 CV 충전이 수행되기 전에 상기 배터리의 방전 상태가 종료된 시점의 방전 차단(cut off) 전압, 및 상기 대상 구간의 충전 온도 중 적어도 일부를 포함하는,
    전자 장치.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 레퍼런스 데이터 세트의 데이터 요소들은 각각 상기 검출 파라미터와 연관된 파라미터 항목 및 상기 변화 요인과 연관된 요인 항목을 포함하고,
    상기 프로세서는
    상기 변화 요인에 근접한 상기 요인 항목을 갖는 데이터 요소를 상기 레퍼런스 데이터 세트로부터 추출하고,
    상기 데이터 요소의 상기 파라미터 항목을 상기 레퍼런스 값으로 추출하는,
    전자 장치.
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