KR20230096736A - 배터리 관리 장치 및 이의 동작 방법 - Google Patents

배터리 관리 장치 및 이의 동작 방법 Download PDF

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Abstract

일 실시예에 따른 배터리 관리 장치는, 배터리 셀의 전압을 측정하는 전압 측정부; 및 상기 배터리 셀의 전압에 관한 데이터를 지정된 단위로 샘플링하여 단조 증가 또는 단조 감소 형태의 데이터로 변환하고, 설정된 알고리즘에 따라 결정된 최적의 평활 파라미터를 이용하여 상기 데이터를 평활화하고, 상기 배터리 셀의 전압에 관한 데이터를 미분 신호로 변환하는 컨트롤러를 포함한다. 이에 따르면, 배터리의 전압 데이터를 미분 신호로 변환하기 위해 전처리하는 과정에 있어서, 평활화된 미분 신호의 곡선 흔들림을 적게 하면서도 원본 데이터와 적절한 피팅이 가능하게 하는 최적의 평활 파라미터를 결정할 수 있다.

Description

배터리 관리 장치 및 이의 동작 방법{BATTERY MANAGEMENT DEVICE AND OPERATING METHOD THEREOF}
본 문서에 개시된 실시예들은 배터리 관리 장치 및 이의 동작 방법에 관한 것이다.
최근 이차 전지에 대한 연구 개발이 활발히 이루어지고 있다. 여기서 이차 전지는 충방전이 가능한 전지로서, 종래의 Ni/Cd 전지, Ni/MH 전지 등과 최근의 리튬 이온 전지를 모두 포함하는 의미이다. 이차 전지 중 리튬 이온 전지는 종래의 Ni/Cd 전지, Ni/MH 전지 등에 비하여 에너지 밀도가 훨씬 높다는 장점이 있다, 또한, 리튬 이온 전지는 소형, 경량으로 제작할 수 있어서, 이동 기기의 전원으로 사용된다. 또한, 리튬 이온 전지는 전기 자동차의 전원으로 사용 범위가 확장되어 차세대 에너지 저장 매체로 주목을 받고 있다. 또한, 이차 전지는 일반적으로 복수 개의 배터리 셀들이 직렬 및/또는 병렬로 연결된 배터리 모듈을 포함하는 배터리 팩으로 이용된다. 그리고 배터리 팩은 배터리 관리 장치에 의하여 상태 및 동작이 관리 및 제어된다.
이러한 이차 전지의 경우, 충전 주기 중에 내부 단락(internal short)으로 의심되는 이상 전압 강하 현상이 관찰되기도 한다. 이러한 현상을 검출하기 위해 배터리의 전압에 관한 미분 신호가 이용될 수 있다. 이때, 배터리의 전압 데이터를 미분 신호로 변환하기 위해 평활화(smoothing) 처리를 거치는데, 최적의 결과를 얻기 위해서는 미분 신호의 곡선 흔들림이 적으면서도 원본 데이터와 적절한 피팅(fitting)을 이룰 수 있는 평활 파라미터(smoothing parameter)를 결정할 필요가 있다.
본 문서에 개시된 실시예들의 일 목적은, 배터리의 전압 데이터를 미분 신호로 변환하기 위해 전처리하는 과정에 있어서, 설정된 알고리즘에 따라 최적의 평활 파라미터를 결정하고, 상기 파라미터를 적용하여 미분 신호를 획득하는 배터리 관리 장치 및 이의 동작 방법을 제공하는 것이다.
본 문서에 개시된 실시예들의 일 목적은, 배터리의 전압에 관한 미분 신호를 이용하여 배터리의 충전 중 내부 단락으로 인한 이상 전압 강하 현상을 검출할 수 있고, 나아가 배터리 퇴화 정량화, 비정상 퇴화 판별 등의 목적을 실현할 수 있는 배터리 관리 장치 및 이의 동작 방법을 제공하는 것이다.
본 문서에 개시된 실시예들의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
일 실시예에 따른 배터리 관리 장치는, 배터리 셀의 전압을 측정하는 전압 측정부; 및 상기 배터리 셀의 전압에 관한 데이터를 지정된 단위로 샘플링하여 단조 증가 또는 단조 감소 형태의 데이터로 변환하고, 설정된 알고리즘에 따라 결정된 최적의 평활 파라미터(smoothing parameter)를 이용하여 상기 데이터를 평활화하고, 상기 배터리 셀의 전압에 관한 데이터를 미분 신호로 변환하는 컨트롤러를 포함한다.
일 실시예에 따른 배터리 관리 장치에 있어서, 상기 컨트롤러는, 비용 함수(cost function)를 최소화하는 알고리즘을 이용하여 상기 최적의 평활 파라미터를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 관리 장치에 있어서, 상기 컨트롤러는, 미리 설정된 적어도 하나의 평활 파라미터를 이용하여 평활화된 데이터에 기초하여, 각각의 평활 파라미터에 대응하는 미분 신호 세트를 획득하고, 상기 미분 신호 세트 각각의 곡선 길이, 및 원본 데이터와 상기 미분 신호 세트 각각의 차이에 기초하여 상기 비용 함수를 산출할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 관리 장치에 있어서, 상기 컨트롤러는, 상기 평활 파라미터에 대응하는 미분 신호를 지정된 구간에서 선적분한 값인 제1 변수와, 상기 원본 데이터와 상기 평활 파라미터에 대응하는 미분 신호 간 차이의 RMS(root mean square) 값인 제2 변수를 곱하여, 상기 평활 파라미터에 대응하는 비용 함수 값을 산출할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 관리 장치에 있어서, 상기 컨트롤러는, 상기 적어도 하나의 평활 파라미터 중에서, 대응하는 비용 함수 값이 최소가 되는 평활 파라미터를 최적의 평활 파라미터로서 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 관리 장치에 있어서, 상기 적어도 하나의 평활 파라미터 각각은, 대응하는 미분 신호의 피크(peak) 값이 지정된 값을 초과하지 않는 평활 파라미터일 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 관리 장치에 있어서, 상기 컨트롤러는, 동일한 전압 크기를 갖는 상기 배터리 셀의 용량 값들을 분류하고, 상기 전압 크기 별로 상기 배터리 셀의 용량 값들의 평균값을 산출함으로써 상기 전압에 대한 샘플링을 수행할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 관리 장치에 있어서, 상기 컨트롤러는, 하이퍼 파라미터(hyper parameter)가 적용되는 평활화 알고리즘(예컨대, 평활 스플라인(smoothing spline))을 활용하여 상기 배터리 셀의 전압의 기울기가 연속성을 만족하도록 평활화할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 관리 장치는, 상기 미분 신호에 대하여 통계값을 산출하고, 상기 미분 신호에 대한 통계값이 미리 설정된 기준치 이상인 경우 상기 배터리 셀의 이상이 발생한 것으로 진단하는 이상 진단부를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 관리 장치에 있어서, 상기 미분 신호는 상기 배터리 셀의 전압-용량 미분 신호, 또는 전압-시간 미분 신호일 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법은, 배터리 셀의 전압을 측정하는 단계; 상기 배터리 셀의 전압에 관한 데이터를 지정된 단위로 샘플링하여 단조 증가 또는 단조 감소 형태의 데이터로 변환하는 단계; 설정된 알고리즘에 따라 결정된 최적의 평활 파라미터(smoothing parameter)를 이용하여 상기 데이터를 평활화하는 단계; 및 상기 배터리 셀의 전압에 관한 데이터를 미분 신호로 변환하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 최적의 평활 파라미터를 이용하여 상기 데이터를 평활화하는 단계는, 비용 함수(cost function)를 최소화하는 알고리즘을 이용하여 상기 최적의 평활 파라미터를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 최적의 평활 파라미터를 결정하는 단계는, 미리 설정된 적어도 하나의 평활 파라미터를 이용하여 상기 전압에 관한 데이터를 평활화하는 단계; 상기 평활화된 데이터에 기초하여 각각의 평활 파라미터에 대응하는 미분 신호 세트를 획득하는 단계; 및 상기 미분 신호 세트 각각의 곡선 길이, 및 원본 데이터와 상기 미분 신호 세트 각각의 차이에 기초하여 상기 비용 함수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 비용 함수를 산출하는 단계는, 상기 평활 파라미터에 대응하는 미분 신호를 지정된 구간에서 선적분한 값인 제1 변수와, 상기 원본 데이터와 상기 평활 파라미터에 대응하는 미분 신호 간 차이의 RMS(root mean square) 값인 제2 변수를 곱하여, 상기 평활 파라미터에 대응하는 비용 함수 값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 최적의 평활 파라미터를 결정하는 단계는, 상기 적어도 하나의 평활 파라미터 중에서, 대응하는 비용 함수 값이 최소가 되는 평활 파라미터를 최적의 평활 파라미터로서 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 적어도 하나의 평활 파라미터 각각은, 대응하는 미분 신호의 피크(peak) 값이 지정된 값을 초과하지 않는 평활 파라미터일 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 데이터를 지정된 단위로 샘플링하여 단조 증가 또는 단조 감소 형태의 데이터로 변환하는 단계는, 동일한 전압 크기를 갖는 상기 배터리 셀의 용량 값들을 분류하고, 상기 전압 크기 별로 상기 배터리 셀의 용량 값들의 평균값을 산출함으로써 상기 전압에 대한 샘플링을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 데이터를 평활화하는 단계는, 하이퍼 파라미터(hyper parameter)가 적용되는 평활화 알고리즘(예컨대, 평활 스플라인(smoothing spline))을 활용하여 상기 배터리 셀의 전압의 기울기가 연속성을 만족하도록 평활화하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법은, 상기 미분 신호에 대하여 통계값을 산출하는 단계; 및 상기 미분 신호에 대한 통계값이 미리 설정된 기준치 이상인 경우 상기 배터리 셀의 이상이 발생한 것으로 진단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 미분 신호는 상기 배터리 셀의 전압-용량 미분 신호, 또는 전압-시간 미분 신호일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 배터리의 전압에 관한 데이터를 미분 신호로 변환하기 위해 전처리하는 과정에 있어서, 평활화된 미분 신호의 곡선 흔들림을 적게 하면서도 원본 데이터와 적절한 피팅(fitting)이 가능하게 하는 최적의 평활 파라미터를 결정할 수 있다.
나아가, 최적의 평활 파라미터를 이용하여 배터리의 전압에 관한 미분 신호(예컨대, 전압-용량 미분 신호, 전압-시간 미분 신호 등)를 획득하고, 이에 기초하여 배터리의 내부 단락으로 인한 이상 전압 강하 현상을 정확하고 용이하게 검출할 수 있으며, 배터리 퇴화 정량화, 비정상 퇴화 판별 등의 목적을 실현할 수 있다.
이 외에도 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
본 문서에 개시된 실시예 또는 종래 기술의 기술적 해결책을 보다 명확하게 설명하기 위해, 실시예에 대한 설명에서 필요한 도면이 아래에서 간단히 소개된다. 아래의 도면들은 본 명세서의 실시예를 설명하기 목적일 뿐 한정의 목적이 아니라는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 설명의 명료성을 위해 도면의 일부 구성요소들에 대한 표현이 과장되거나 생략될 수 있다.
도 1은 배터리 제어 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3a는 배터리의 측정 전압의 로우 데이터를 나타내는 그래프이고, 도 3b는 도 3a의 전압 로우 데이터의 미분 신호를 나타내는 그래프이다.
도 4는 배터리 전압 데이터의 중복 신호를 제거하기 위해 샘플링을 수행하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 5a는 배터리 전압 데이터에 대하여 샘플링과 평활화를 통해 전처리를 수행한 결과를 나타내는 그래프이고, 도 5b는 배터리 전압 데이터의 전처리 단계별 미분 개형을 나타내는 그래프이다.
도 6a는 일 실시예에 따른 전압-용량 미분 신호의 원본 데이터 및 평활 파라미터 값에 따른 신호 형태의 변화를 나타낸 그래프이고, 도 6b는 미분 신호의 곡선 길이(L) 및 원본 데이터와의 차이(rms)의 변화를 평활 파라미터 값에 따라 나타낸 그래프이다.
도 7a는 1초 간격으로 샘플링하는 경우 평활 파라미터 값에 따른 비용 함수(L*rms)의 변화를 나타낸 그래프이고, 도 7b는 60초 간격으로 샘플링하는 경우 평활 파라미터 값에 따른 비용 함수(L*rms)의 변화를 나타낸 그래프이다.
도 8은 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 9는 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법에 있어서, 데이터를 평활화하는 단계의 세부적인 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 10은 또 다른 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다.
이하, 본 문서에 개시된 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 문서에 개시된 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 문서에 개시된 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 문서에서 사용되는 용어는 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 관례 또는 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 명세서의 설명 부분에서 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 문서에서 사용되는 용어는, 단순한 용어의 명칭이 아닌 그 용어가 가지는 실질적인 의미와 본 문서의 전반에 걸친 내용을 토대로 해석되어야 함을 밝혀두고자 한다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 배터리 제어 시스템의 구성을 나타내는 블록도이며, 배터리팩(1)과 상위 시스템에 포함되어 있는 상위 제어기(2)를 포함하는 배터리 제어 시스템을 개략적으로 나타낸다. 배터리 팩(1)은 ESS(Energy Storage System) 또는 차량 등에 이용되는 구성일 수 있으나, 이러한 용도에 한정되는 것은 아니다.
도 1을 참조하면, 배터리 팩(1)은 충방전 가능한 하나의 이상의 배터리 셀로 구성된 배터리 모듈(10)과, 배터리 모듈(10)의 +단자 측 또는 -단자 측에 직렬로 연결되어 배터리 모듈(10)의 충방전 전류 흐름을 제어하기 위한 스위칭 소자(14)와, 배터리 팩(1)의 전압, 전류, 온도 등을 모니터링하여, 과충전 및 과방전 등을 방지하도록 제어 관리하는 배터리 관리 장치(20)를 포함한다.
여기서, 스위칭 소자(14)는 배터리 모듈(10)의 충전 또는 방전에 대한 전류 흐름을 제어하기 위한 반도체 스위칭 소자로서, 예를 들면, 적어도 하나의 MOSFET이 이용될 수 있다.
또한, 배터리 관리 장치(20)는, 배터리 팩(1)의 전압, 전류, 온도 등을 모니터링하기 위해서, 반도체 스위칭 소자의 게이트, 소스 및 드레인 등의 전압 및 전류를 측정하거나 계산할 수 있고, 반도체 스위칭 소자(14)에 인접해서 마련된 센서(12)를 이용하여 배터리 팩의 전류, 전압, 온도 등을 측정할 수 있다.
배터리 관리 장치(20)는 상술한 각종 파라미터를 측정한 값을 입력 받는 인터페이스로서, 복수의 단자와, 이들 단자와 연결되어 입력 받은 값들의 처리를 수행하는 회로 등을 포함할 수 있다. 또한, 배터리 관리 장치(20)는, 스위칭 소자(14)의 ON/OFF를 제어할 수도 있으며, 배터리 모듈(10)에 연결되어 배터리 모듈(10)의 상태를 감시할 수 있다.
상위 제어기(2)는 배터리 관리 장치(20)로 배터리 모듈에 대한 제어 신호를 전송할 수 있다. 이에 따라, 배터리 관리 장치(20)는 상위 제어기로부터 인가되는 신호에 기초하여 동작이 제어될 수 있을 것이다.
도 2는 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치(20)는, 전압 측정부(210) 및 컨트롤러(220)를 포함할 수 있으며, 선택적으로 이상 진단부(230)를 더 포함할 수 있다.
전압 측정부(210)는 배터리 셀의 전압을 측정하여 전압 데이터를 획득한다. 예컨대, 도 1의 배터리 팩(1)에 구비된 센서(12)를 통해서, 배터리 모듈(10)에 포함된 하나 이상의 배터리 셀들의 전압을 일정 시간 간격으로 측정하도록 구성될 수 있다.
컨트롤러(220)는 배터리 셀의 전압 데이터(예컨대, 시간 흐름에 따른 전압 신호)를 전처리하여, 배터리 셀의 전압이 일정 구간에서 미분 가능하도록 변환할 수 있다. 도 3a의 그래프에 예시된 것처럼, 일반적으로 측정된 배터리의 전압 데이터는 중복 신호와 불연속 구간 등에 의해 미분 분석이 불가능한 경우가 발생할 수 있다. 따라서, 컨트롤러(220)에서는 미분 신호의 변환 이전에 배터리 셀의 전압 데이터를 전처리하여 배터리 셀의 전압이 미리 설정된 구간에서 미분 가능하도록 변환할 수 있다.
구체적으로, 컨트롤러(220)는 전압 데이터에 대한 샘플링을 통해 배터리 셀의 전압을 단조 증가(즉, 일정 구간에서 감소 없이 증가하는) 또는 단조 감소(즉, 일정 구간에서 증가 없이 감소하는) 형태의 데이터로 변환할 수 있다. 예를 들면, 컨트롤러(220)는 동일한 전압 크기(V)를 갖는 배터리 셀의 용량 값(Q)들을 분류하고, 전압 크기 별로 배터리 셀의 용량 값들의 평균값을 산출함으로써 전압에 대한 샘플링을 수행할 수 있다. 이에 관해서는 도 4를 참조하여 후술하기로 한다.
또한, 컨트롤러(220)는 샘플링된 데이터에 평활화(smoothing) 처리를 거쳐, 배터리 셀의 전압 데이터의 기울기의 곡선을 완만한 형태로 변환할 수 있다. 이를 통해, 일정 구간에서 인접한 데이터 간의 연속성을 만족하고 미분 가능하도록 만들 수 있다. 이때 적용하는 평활 파라미터(smoothing parameter) 값에 따라 기울기 곡선의 완만한 정도가 달라질 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에 따른 평활화 기법의 경우 파라미터 값이 커질수록 곡선은 완만해지지만 원본 데이터와의 차이가 커지고, 파라미터 값이 작아질수록 원본 데이터와 가까워지지만 곡선의 흔들림이 커진다. 따라서 최적의 평활 파라미터를 결정함에 있어서, 이처럼 트레이드 오프(trade off) 관계에 있는 변수들을 적절하게 고려할 필요가 있다. 이에 관해서는 도 6a 내지 6b를 참조하여 후술하기로 한다.
컨트롤러(220)는 전처리(샘플링 및 평활화)가 완료된 배터리 셀의 전압 데이터를 미분 신호로 변환할 수 있다. 이 경우, 컨트롤러(220)는 배터리 셀의 용량과 전압에 관하여 미분 신호(예를 들면, dQ/dV, dV/dQ, dV/dt 등)를 산출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 최적의 평활 파라미터를 결정하기 위해, 컨트롤러(220)는 미리 설정된 적어도 하나의 평활 파라미터 각각에 대응하는 미분 신호 세트를 획득하고, 상기 미분 신호 세트에 대하여 2 이상의 변수(예컨대, 미분 신호 곡선의 완만한 정도, 원본 데이터와의 차이 등)를 고려하여 최적의 평활 파라미터를 결정할 수 있다.
이상 진단부(230)는 변환된 미분 신호에 대하여 통계값을 산출할 수 있다. 이때, 컨트롤러(220)에 의해 산출된 미분 신호의 통계값은 슬라이딩 윈도우(Sliding Window)(또는, 무빙 윈도우(Moving Window)) 방식으로 배터리의 비정상 거동을 판별하기 위함이다. 예를 들면, 미분 신호에 대한 통계값은 표준편차를 포함할 수 있다.
이상 진단부(230)는 컨트롤러(220)에서 변환된 미분 신호에 기초하여 배터리 셀의 이상을 진단할 수 있다. 구체적으로, 이상 진단부(230)는 배터리 전압의 미분 신호에 대한 통계값이 미리 설정된 기준치 이상인 경우 배터리 셀에 이상 전압 강하가 발생한 것으로 진단할 수 있다.
또한, 이상 진단부(230)는 배터리 전압에 관한 미분 신호의 통계값에 대하여 슬라이딩 윈도우 방식으로 배터리 셀의 이상을 진단할 수 있다. 이처럼, 이상 진단부(230)가 슬라이딩 윈도우 방식으로 배터리 셀의 이상을 진단하는 경우 윈도우의 사이즈는 사용자에 의해 임의로 설정될 수 있다. 이때, 배터리 전압의 미분 신호에 대한 통계값은 표준편차를 포함할 수 있다.
도시하지는 않았지만, 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치(20)는 메모리부와 알람부를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 메모리부는 전압 측정부(210)에 의해 측정된 배터리 셀의 전압과 컨트롤러(220)에 의해 산출된 전압의 미분 신호 등을 저장할 수 있다. 또한, 알람부는 이상 진단부(230)에 의해 배터리 셀에 이상이 발생한 것으로 판단되면 경고 알람을 발생시킬 수 있다. 이때, 경고 알람은 배터리 제어 시스템과 연결된 디스플레이부(미도시) 상에 메시지 형태로 제공되거나, 또는 빛이나 소리 신호로 제공될 수 있다.
또한, 도시하지는 않았으나 이상 진단부(230) 외에도 배터리 퇴화 정량화, 비정상 퇴화 판별 등의 기능을 실행할 수 있는 부가적인 장치 또는 시스템이 포함될 수 있다.
이하에서는 도면을 참조하여, 전압 데이터를 미분 가능한 신호로 변환하기 위한 전처리 과정에 대해 상세하게 설명한다.
일 실시예에 따르면, 컨트롤러(220)는 배터리 셀의 전압에 관한 데이터를 지정된 단위로 샘플링하여 단조 증가 또는 단조 감소 형태의 데이터로 변환할 수 있다.
도 3a는 배터리의 측정 전압의 로우 데이터를 나타내는 그래프이고, 도 3b는 도 3a의 전압 로우 데이터의 미분 신호를 나타내는 그래프이다. 이때, 도 3a의 가로축은 배터리의 용량(Ah)을 나타내고, 세로축은 배터리의 측정 전압(V)을 나타낸다. 또한, 도 3b의 가로축은 배터리의 전압(V)을 나타내고, 세로축은 배터리의 용량과 전압에 관한 미분 신호(dQ/dV)를 나타낸다.
도 3a를 참조하면, 배터리의 측정 전압 데이터는 전압 센서 자체의 에러로 인한 노이즈나 중복 전압 신호 등이 나타날 수 있다. 따라서, 도 3b에 나타낸 바와 같이, 전압 또는 전류 데이터에 대한 미분 신호를 분석하기 곤란한 경우가 발생할 수 있다.
도 4는 배터리 전압 데이터의 중복 신호를 제거하기 위해 샘플링을 수행하는 방법을 나타내는 도면이다. 도 4를 참조하면, 각각의 시간에 대한 배터리의 용량과 전압의 측정 데이터가 나타나 있다. 여기서, 배터리의 용량이 43Ah, 44Ah, 46Ah인 구간에서는 전압이 3.23V로 동일하고, 배터리 용량이 45Ah, 47Ah인 구간에서는 전압이 3.24V로 동일하다. 따라서, 도 3a 및 3b에 나타낸 바와 같이 전압 데이터의 중복 신호가 발생하여 미분 분석이 불가능해질 수 있다.
이러한 경우에는 배터리의 용량과 전압 데이터에 대하여 특정 크기의 전압을 기준으로 배터리의 용량값을 분류하고, 그 평균값을 계산함으로써 배터리 전압 데이터를 샘플링할 수 있다. 예를 들면, 도 4에 나타낸 바와 같이, 중복되어 나타나는 배터리 전압인 3.23V와 3.24V를 기준으로 하여 각 전압에 해당하는 용량값의 평균값을 계산할 수 있다. 예를 들면, 전압이 3.23V의 경우에는 배터리 용량 43Ah, 44Ah, 46Ah의 평균값인 44.3Ah를 용량값으로 결정하고, 전압이 3.24V인 경우에는 배터리 용량 45Ah, 47Ah의 평균값인 46Ah를 용량값으로 결정할 수 있다.
이와 같이, 일 실시예에 따른 컨트롤러(220)는 전압 데이터를 지정된 단위로 샘플링하여, 측정 전압을 기준으로 전압 데이터를 단조 증가 또는 단조 감소 형태로 변환할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컨트롤러(220)는 샘플링 처리한 데이터가 미리 설정된 구간에서 미분 가능하도록 평활화(smoothing)를 수행할 수 있다.
도 5a는 배터리 전압 데이터에 대하여 샘플링과 평활화를 통해 전처리를 수행한 결과를 나타내는 그래프이고, 도 5b는 배터리 전압 데이터의 전처리 단계별 미분 개형을 나타내는 그래프이다. 이때, 도 5a의 가로축은 배터리의 용량(Ah)을 나타내고, 세로축은 배터리의 측정 전압(V)을 나타낸다. 또한, 도 5b의 가로축은 배터리의 전압(V)을 나타내고, 세로축은 배터리의 용량과 전압에 관한 미분 신호(Ah/V)를 나타낸다.
도 5a에 나타낸 바와 같이, 전압의 로우 데이터의 경우 중복 신호와 노이즈가 발생하고 있으나, 도 4에 따라 샘플링 처리한 전압 데이터의 경우 단조 증가 형태로 나타남을 알 수 있다.
한편, 전압의 로우 데이터에 대해 샘플링 처리를 수행하더라도 인접한 데이터 간의 기울기 차이로 인해 미분이 불가능한 구간이 나타날 수 있다. 이에 관하여, 도 5b를 참조하면, 단순히 전압의 로우 데이터에 샘플링 처리만을 수행한 경우에는 미분 신호의 값이 완전하게 나타나지 못하게 됨을 알 수 있다.
이에, 컨트롤러(220)는 샘플링 처리한 전압 데이터를 평활화 함으로써 배터리의 전압 데이터의 기울기가 연속성을 만족하도록 변환할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 평활 스플라인(Smoothing Spline; S.S) 기법이 적용될 수 있으며, 평활 스플라인의 계산식은 다음과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00001
상기 평활 스플라인 계산식을 통해 샘플링된 전압 데이터의 기울기가 급격하게 변화하는 것을 방지하고 연속적인 곡선으로 변환할 수 있다. 이때, 평활 파라미터인 λ값이 커질수록 곡선은 더욱 완만해진다. 예를 들면, λ값은 각각 0.001(V) 및 0.01(Q)일 수 있다.
한편, 본 문서에 개시된 실시예들에 따른 데이터 전처리 방법은, 평활 스플라인 기법 이외의 하이퍼 파라미터(모델링할 때 사용자가 입력하는 변수 값)가 적용되는 다른 모든 데이터 평활화 알고리즘을 이용할 수 있다. 각각의 평활화 기법에 적용되는 최적의 평활 파라미터를 아래에서 설명하는 실시예에 따라 결정할 수 있다.
다시 도 5a를 참조하면, 샘플링 처리된 전압 데이터에 평활 스플라인(S.S)을 적용한 경우, 전압 데이터의 기울기의 연속성을 만족시키면서 미분 가능한 형태로 변환됨을 알 수 있다. 또한 도 5b에 나타낸 바와 같이, 샘플링 처리에 추가로 평활 스플라인을 수행한 미분 신호의 경우 그래프가 노이즈 없이 완만하게 나타남을 확인할 수 있다.
전술하였듯이, 평활 파라미터(λ) 값에 따라 미분 신호 곡선의 완만한 정도가 달라지는데, 파라미터 값이 커질수록 곡선은 완만해지지만 원본 데이터와의 차이가 커지고, 파라미터 값이 작아질수록 원본 데이터에 가까워지지만 곡선의 흔들림이 커진다. 따라서 개시된 실시예들은, 트레이드 오프(trade off) 관계에 있는 두 가지 요소를 고려한 비용 함수를 이용하여, 최적의 평활 파라미터를 결정하는 알고리즘을 제공한다.
일 실시예에 따르면, 컨트롤러(220)는 미리 설정된 적어도 하나의 평활 파라미터(예컨대, λ1, λ2, …, λ5)를 적용하여 데이터를 평활화하고, 각각의 평활 파라미터에 대응하는 미분 신호 세트를 획득할 수 있다. 여기서, 상기 적어도 하나의 평활 파라미터 각각은, 대응하는 미분 신호의 피크(peak) 값이 지정된 값을 초과하지 않는 평활 파라미터일 수 있다.
도 6a는 일 실시예에 따른 전압-용량 미분 신호(dQ/dV)의 원본 데이터(Vsample) 및 평활 파라미터 값(λ1, λ2, …, λ5)에 따른 신호 형태의 변화를 나타낸 그래프이다. 도 6a를 참조하면, 평활 파라미터 값(λ)이 증가할수록(즉, 1-λ가 10-6, 10-7, …, 10-10으로 감소할수록) 곡선이 완만해지는 반면, 원본 데이터와의 차이는 커짐을 알 수 있다.
비용 함수는 미분 신호 세트 각각에 대하여, 곡선의 완만한 정도와 원본 데이터와의 차이를 동시에 고려하여 산출될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 상기 곡선의 완만한 정도는 상기 미분 신호를 일정 구간(예컨대, 전압 크기가 3.4V 내지 4.2V인 구간)에서 선적분한 값인 제1 변수로 나타낼 수 있고, 원본 데이터와의 차이는 상기 원본 데이터와 상기 미분 신호 간 차이의 RMS(root mean square) 값인 제2 변수로 나타낼 수 있다. 다시 말해, 평활 파라미터 값이 증가할수록(1-λ가 작아질수록) 미분 신호의 곡선은 완만해지고, 곡선의 길이를 나타내는 제1 변수 값은 작아진다. 반면, 평활 파라미터 값이 증가할수록(1-λ가 작아질수록) 원본 데이터와의 차이를 나타내는 제2 변수 값은 증가한다.
도 6b는 미분 신호의 곡선 길이(L) 및 원본 데이터와의 차이(rms)의 변화를 평활 파라미터(λ) 값에 따라 나타낸 그래프이다. 도 6b를 참조하면, 평활 파라미터(λ) 값이 증가할수록(즉, 1-λ가 10-6, 10-7, …, 10-10으로 감소할수록) 곡선 길이(L)는 줄어들고, 원본 데이터와의 차이(rms)는 증가함을 알 수 있다.
일 실시예에 따르면, 컨트롤러(220)는 상기 제1 변수(미분 신호의 곡선 길이)와 제2 변수(원본 데이터와의 차이 rms)를 곱하여 각각의 평활 파라미터에 대응하는 비용 함수 값을 산출할 수 있다. 또한, 상기 평활 파라미터(예컨대, λ1, λ2, …, λ5) 중에서, 대응하는 비용 함수 값이 최소가 되는 평활 파라미터를 최적의 평활 파라미터로서 결정할 수 있다. 비용 함수를 고려하여 결정된 최적의 평활 파라미터는, 생성된 데이터(예컨대, dQ/dV, dV/dQ, dV/dt 등의 미분 신호) 곡선의 흔들림을 적게 하면서도, 원본 데이터와 피팅이 적절하게 이루어지도록 만드는 파라미터 값을 의미한다.
도 7a는 1초 간격으로 샘플링하는 경우 평활 파라미터 값에 따른 비용 함수(L*rms)의 변화를 나타낸 그래프이고, 도 7b는 60초 간격으로 샘플링하는 경우 평활 파라미터 값에 따른 비용 함수(L*rms)의 변화를 나타낸 그래프이다. 이러한 샘플링 차이에 따라 비용 함수를 최소화하는 평활 파라미터 값이 달라지는 것을 확인할 수 있다. 즉, 측정 환경에 따라 상이한 평활 파라미터가 적용되는데, 이를 경험적인 시행이 아닌 일관된 기준을 적용하여 최적의 평활 파라미터를 결정할 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다. 배터리 관리 장치의 구조와 구성요소들에 대해서는 도 1을 참조하여 전술한 바와 같다.
도 8을 참조하면, 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법에 있어서, 먼저 배터리 셀의 전압을 측정하는 단계(S810)를 수행한다. 예컨대, 배터리 관리 장치(20)의 전압 측정부(210)는, 구비된 센서(12)를 통해 배터리 셀의 전압을 측정하여 전압 데이터를 획득할 수 있다(도 1 및 도 2 참조).
이어서, 전압 데이터를 지정된 단위로 샘플링하여 단조 증가 또는 단조 감소 형태의 데이터로 변환하는 단계(S820)를 수행한다. 배터리 관리 장치(20)의 컨트롤러(220)는, 전압 측정부(210)에서 측정한 배터리 셀의 전압 데이터를 샘플링하여, 일정 구간에서 감소 없이 증가하거나(단조 증가) 일정 구간에서 증가 없이 감소하는(단조 감소) 형태의 데이터로 변환할 수 있다(도 5a 참조).
구체적인 실시예에 따르면, 상기 단계(S820)는 동일한 전압 크기를 갖는 상기 배터리 셀의 용량 값들을 분류하고, 상기 전압 크기 별로 상기 배터리 셀의 용량 값들의 평균값을 산출함으로써 상기 전압에 대한 샘플링을 수행하는 단계를 포함할 수 있다(도 4 참조).
이어서, 최적의 평활 파라미터를 이용하여 데이터를 평활화하는 단계(S830)를 수행한다. 컨트롤러(220)는 샘플링된 데이터의 기울기의 곡선을 완만한 형태로 변환하는 평활화 과정을 거쳐, 인접한 데이터 간의 연속성을 만족하도록 할 수 있다. 단계(830)의 세부적인 과정은 도 9를 참조하여 후술하기로 한다.
이어서, 배터리 셀의 전압에 관한 데이터를 미분 신호로 변환하는 단계(S840)를 수행한다. 컨트롤러(220)는 전처리 단계(S820 내지 S830)가 완료된 배터리 셀의 전압 데이터를 미분 신호(예를 들면, 전압-용량 미분 신호인 dQ/dV)로 변환할 수 있다. 전압-용량 미분 신호는 배터리 셀의 이상 전압 강하 현상을 검출하는데 이용될 수 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법에 있어서, 설정된 알고리즘을 이용해 최적의 평활 파라미터를 결정하고, 이를 이용하여 데이터를 평활화하는 단계의 세부적인 과정을 나타낸 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 먼저 미리 설정된 적어도 하나의 평활 파라미터를 이용하여 전압 데이터를 평활화하는 단계(S831)를 수행한다. 일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 평활 파라미터 각각은, 대응하는 미분 신호의 피크(peak) 값이 지정된 값을 초과하지 않는 평활 파라미터일 수 있다.
이어서, 평활화된 전압 데이터에 기초하여 각각의 평활 파라미터에 대응하는 미분 신호 세트를 획득하는 단계(S832)를 수행한다. 이때, 각각의 미분 신호 곡선은 평활 파라미터 값에 따라 미분 신호 곡선의 완만한 정도가 달라지는데, 파라미터 값이 커질수록 곡선은 완만해지지만 원본 데이터와의 차이가 커지고, 파라미터 값이 작아질수록 원본 데이터에 가까워지지만 곡선의 흔들림이 커진다.
이어서, 미분 신호 세트 각각의 곡선 길이 및 원본 데이터를 변환한 원본 미분 신호와 미분 신호 세트 각각의 차이에 기초하여 비용 함수를 산출하는 단계(833)를 수행한다. 컨트롤러(220)는, 미분 신호 곡선의 완만한 정도와 원본 데이터와의 차이를 동시에 고려하여 비용 함수를 산출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 비용 함수를 산출하는 단계(833)는, 상기 평활 파라미터에 대응하는 미분 신호를 지정된 구간에서 선적분한 값인 제1 변수와, 상기 원본 데이터와 상기 평활 파라미터에 대응하는 미분 신호 간 차이의 RMS(root mean square) 값인 제2 변수를 곱하여, 상기 평활 파라미터에 대응하는 비용 함수 값을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
이어서, 적어도 하나의 평활 파라미터 중에서, 대응하는 비용 함수 값이 최소가 되는 평활 파라미터를 최적의 평활 파라미터로서 결정하는 단계(S834)를 수행한다. 이처럼 비용 함수를 고려하여 결정된 최적의 평활 파라미터는, 생성된 데이터(예컨대, dQ/dV 데이터) 곡선의 흔들림을 적게 하면서도, 원본 데이터와 피팅이 적절하게 이루어지도록 만드는 파라미터 값을 의미한다.
이처럼, 하이퍼 파라미터(hyper parameter)가 적용되는 임의의 평활화 알고리즘(예컨대, 평활 스플라인(smoothing spline))을 활용하여 배터리 셀의 전압의 기울기가 연속성을 만족하도록 할 수 있다.
도 10은 또 다른 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 10의 단계(S1010 내지 S1040)는 도 8의 단계(S810 내지 S840)와 실질적으로 동일하므로, 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
배터리 셀의 전압을 미분 신호로 변환하는 단계(S1040)에 이어서, 상기 미분 신호에 대하여 통계값을 산출하는 단계(S1050)를 수행한다. 이때, 미분 신호의 통계값은 슬라이딩 윈도우(Sliding Window)(또는, 무빙 윈도우(Moving Window)) 방식으로 배터리의 비정상 거동을 판별하기 위해 산출된다. 예를 들면, 미분 신호에 대한 통계값은 표준편차를 포함할 수 있다.
이어서, 미분 신호에 대한 통계값이 미리 설정된 기준치 이상인 경우 상기 배터리 셀의 이상이 발생한 것으로 진단하는 단계(S1060)를 수행한다. 구체적으로, 이상 진단부(230)는 배터리 전압의 미분 신호에 대한 통계값이 미리 설정된 기준치 이상인 경우 배터리 셀에 이상 전압 강하가 발생한 것으로 진단할 수 있다.
도시하지는 않았지만, 측정된 배터리 셀의 전압과 미분 신호 등을 메모리부에 저장하는 단계, 및/또는 배터리 셀에 이상이 발생한 것으로 판단되면 경고 알람을 발생시키는 단계가 더 포함될 수 있다. 이때, 경고 알람은 디스플레이부(미도시) 상에 메시지 형태로 제공되거나, 또는 빛이나 소리 신호로 제공될 수 있다.
상기한 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법은, 애플리케이션으로 구현되거나 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
이상에서 설명한 실시예에 따르면, 배터리의 전압 데이터를 미분 신호로 변환하기 위해 전처리하는 과정에 있어서, 설정된 알고리즘을 따라 결정된 최적의 평활 파라미터, 즉 평활화된 미분 신호의 곡선 흔들림을 적게 하면서도 원본 데이터와 적절한 피팅(fitting)이 가능하게 하는 평활 파라미터를 결정할 수 있다. 나아가, 최적의 평활 파라미터를 이용하여 배터리의 전압에 관한 미분 신호(예컨대, 전압-용량 미분 신호)를 획득하고, 이에 기초하여 배터리의 내부 단락으로 인한 이상 전압 강하 현상을 정확하고 용이하게 검출할 수 있으며, 배터리 퇴화 정량화, 비정상 퇴화 판별 등의 목적을 실현할 수 있다.
이상에서, 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 설명되었으나, 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니며, 목적 범위 안에서라면 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다", 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재할 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.
이상의 설명은 본 문서에 개시된 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 문서에 개시된 실시예들이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 문서에 개시된 실시예들의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 문서에 개시된 실시예들은 본 문서에 개시된 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 문서에 개시된 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 문서에 개시된 기술 사상의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 문서의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
1: 배터리 팩
2: 상위 제어기
10: 배터리 모듈
12: 센서
14: 스위칭부
20: 배터리 관리 장치
210: 전압 측정부
220: 컨트롤러
220: 컨트롤러
230: 이상 진단부

Claims (20)

  1. 배터리 셀의 전압을 측정하는 전압 측정부; 및
    상기 배터리 셀의 전압에 관한 데이터를 지정된 단위로 샘플링하여 단조 증가 또는 단조 감소 형태의 데이터로 변환하고, 설정된 알고리즘에 따라 결정된 최적의 평활 파라미터(smoothing parameter)를 이용하여 상기 데이터를 평활화하고, 상기 배터리 셀의 전압에 관한 데이터를 미분 신호로 변환하는 컨트롤러를 포함하는, 배터리 관리 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 컨트롤러는, 비용 함수(cost function)를 최소화하는 알고리즘을 이용하여 상기 최적의 평활 파라미터를 결정하는, 배터리 관리 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 컨트롤러는, 미리 설정된 적어도 하나의 평활 파라미터를 이용하여 평활화된 데이터에 기초하여, 각각의 평활 파라미터에 대응하는 미분 신호 세트를 획득하고,
    상기 미분 신호 세트 각각의 곡선 길이, 및 원본 데이터와 상기 미분 신호 세트 각각의 차이에 기초하여 상기 비용 함수를 산출하는, 배터리 관리 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 컨트롤러는, 상기 평활 파라미터에 대응하는 미분 신호를 지정된 구간에서 선적분한 값인 제1 변수와, 상기 원본 데이터와 상기 평활 파라미터에 대응하는 미분 신호 간 차이의 RMS(root mean square) 값인 제2 변수를 곱하여, 상기 평활 파라미터에 대응하는 비용 함수 값을 산출하는, 배터리 관리 장치.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 컨트롤러는, 상기 적어도 하나의 평활 파라미터 중에서, 대응하는 비용 함수 값이 최소가 되는 평활 파라미터를 최적의 평활 파라미터로서 결정하는, 배터리 관리 장치.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 적어도 하나의 평활 파라미터 각각은, 대응하는 미분 신호의 피크(peak) 값이 지정된 값을 초과하지 않는 평활 파라미터인, 배터리 관리 장치.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 컨트롤러는, 동일한 전압 크기를 갖는 상기 배터리 셀의 용량 값들을 분류하고, 상기 전압 크기 별로 상기 배터리 셀의 용량 값들의 평균값을 산출함으로써 상기 전압에 대한 샘플링을 수행하는, 배터리 관리 장치.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 컨트롤러는, 하이퍼 파라미터(hyper parameter)가 적용되는 평활화 알고리즘을 활용하여 상기 배터리 셀의 전압의 기울기가 연속성을 만족하도록 평활화하는, 배터리 관리 장치.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 미분 신호에 대하여 통계값을 산출하고, 상기 미분 신호에 대한 통계값이 미리 설정된 기준치 이상인 경우 상기 배터리 셀의 이상이 발생한 것으로 진단하는 이상 진단부를 더 포함하는, 배터리 관리 장치.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 미분 신호는 상기 배터리 셀의 전압-용량 미분 신호, 또는 전압-시간 미분 신호인, 배터리 관리 장치.
  11. 배터리 셀의 전압을 측정하는 단계;
    상기 배터리 셀의 전압에 관한 데이터를 지정된 단위로 샘플링하여 단조 증가 또는 단조 감소 형태의 데이터로 변환하는 단계;
    설정된 알고리즘에 따라 결정된 최적의 평활 파라미터(smoothing parameter)를 이용하여 상기 데이터를 평활화하는 단계; 및
    상기 배터리 셀의 전압에 관한 데이터를 미분 신호로 변환하는 단계를 포함하는, 배터리 관리 장치의 동작 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 데이터를 평활화하는 단계는, 비용 함수(cost function)를 최소화하는 알고리즘을 이용하여 상기 최적의 평활 파라미터를 결정하는 단계를 포함하는, 배터리 관리 장치의 동작 방법.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 최적의 평활 파라미터를 결정하는 단계는,
    미리 설정된 적어도 하나의 평활 파라미터를 이용하여 상기 전압에 관한 데이터를 평활화하는 단계;
    상기 평활화된 데이터에 기초하여 각각의 평활 파라미터에 대응하는 미분 신호 세트를 획득하는 단계; 및
    상기 미분 신호 세트 각각의 곡선 길이, 및 원본 데이터와 상기 미분 신호 세트 각각의 차이에 기초하여 상기 비용 함수를 산출하는 단계를 포함하는, 배터리 관리 장치의 동작 방법.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 비용 함수를 산출하는 단계는, 상기 평활 파라미터에 대응하는 미분 신호를 지정된 구간에서 선적분한 값인 제1 변수와, 상기 원본 데이터와 상기 평활 파라미터에 대응하는 미분 신호 간 차이의 RMS(root mean square) 값인 제2 변수를 곱하여, 상기 평활 파라미터에 대응하는 비용 함수 값을 산출하는 단계를 포함하는, 배터리 관리 장치의 동작 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 최적의 평활 파라미터를 결정하는 단계는, 상기 적어도 하나의 평활 파라미터 중에서, 대응하는 비용 함수 값이 최소가 되는 평활 파라미터를 최적의 평활 파라미터로서 결정하는 단계를 더 포함하는, 배터리 관리 장치의 동작 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 적어도 하나의 평활 파라미터 각각은, 대응하는 미분 신호의 피크(peak) 값이 지정된 값을 초과하지 않는 평활 파라미터인, 배터리 관리 장치의 동작 방법.
  17. 청구항 11에 있어서,
    상기 데이터를 지정된 단위로 샘플링하여 단조 증가 또는 단조 감소 형태의 데이터로 변환하는 단계는,
    동일한 전압 크기를 갖는 상기 배터리 셀의 용량 값들을 분류하고, 상기 전압 크기 별로 상기 배터리 셀의 용량 값들의 평균값을 산출함으로써 상기 전압에 대한 샘플링을 수행하는 단계를 포함하는, 배터리 관리 장치의 동작 방법.
  18. 청구항 11에 있어서,
    상기 데이터를 평활화하는 단계는, 하이퍼 파라미터(hyper parameter)가 적용되는 평활화 알고리즘을 활용하여 상기 배터리 셀의 전압의 기울기가 연속성을 만족하도록 평활화하는 단계를 포함하는, 배터리 관리 장치의 동작 방법.
  19. 청구항 11에 있어서,
    상기 미분 신호에 대하여 통계값을 산출하는 단계; 및
    상기 미분 신호에 대한 통계값이 미리 설정된 기준치 이상인 경우 상기 배터리 셀의 이상이 발생한 것으로 진단하는 단계를 더 포함하는, 배터리 관리 장치의 동작 방법.
  20. 청구항 11에 있어서,
    상기 미분 신호는 상기 배터리 셀의 전압-용량 미분 신호, 또는 전압-시간 미분 신호인, 배터리 관리 장치의 동작 방법.
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