KR20230112792A - Ai기반 배터리 진단 시스템 - Google Patents

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KR20230112792A
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김상범
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㈜브레이크 더 룰스
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Abstract

전기차에 설치되어 상기 전기차를 구동하게 하는 구동모터와 상기 전기차에 구동모터를 제외한 전기로 작동하는 전장품에 전력을 공급하는 하나 이상의 배터리셀을 포함하는 배터리셀과 상기 배터리셀에 설치되어 상기 배터리셀의 작동상태를 측정하는 측정모듈과 상기 측정모듈에서 측정된 정보를 수집하고 수집된 정보를 바탕으로 상기 배터리셀의 사용기한을 산출하여 사용자에게 전달하는 진단분석부를 구비한다.
본 발명에 따르면 AI기반 배터리 진단 시스템은 배터리셀의 작동상태를 측정하여서 수집된 정보를 바탕으로 배터리셀의 교체시기를 산출하여 사용자에게 전달하는 진단분석부에 의하여 정확한 배터리셀의 교체시기를 연산하여서, 초소형 전기차를 사용하는 교통 취약자 또는 노약자가 위급한 상황에 대처할 수 있도록 하는데 그 목적이 있다.

Description

AI기반 배터리 진단 시스템{battery diagnostic system}
본 발명은 AI기반 배터리 진단 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 배터리셀의 작동상태를 측정하여서 수집된 정보를 바탕으로 배터리셀의 교체시기를 산출하여 사용자에게 전달하는 진단분석부를 구비하여서 전기차의 배터리셀을 교체 및 보수가 어려운 교통 취약자 또는 노약자에게 편의를 제공하는 배터리 진단 시스템에 관한 것이다.
이차전지는 제품 군에 따른 적용 용이성이 높고, 높은 에너지 밀도 등의 전기적 특성을 가지며, 휴대용 기기뿐만 아니라 전기적 구동원에 의하여 구동하는 전기차량(EV, Electric Vehicle) 또는 하이브리드 차량(HEV, Hybrid Electric Vehicle) 등에 보편적으로 응용되고 있다.
특히 초소형 전기차는 다양한 비즈니스모델의 개발을 통해 개인의 근거리 이동 편의성과 안전성 그리고 경제적인 가치를 제공하고 있다. 또 도시 교통문제와 환경 오염문제를 해결하고 농어촌과 노인, 장애인 등 교통취약자에 대한 지원을 통해 사회복지실현에 기여하기 위해서 초소형 전기차의 개발과 함께 적절한 충전인프라의 구축 및 확산 보급에 필요한 다양한 기술이 개발되고 있다.
그래서 초소형 전기차에 장착된 배터리의 성능상태 평가는, 일반적으로 배터리 셀과 연결된 배터리 관리 시스템(BMS: Battery Management System)이 배터리 셀의 충방전에 따른 전압변화를 수시로 측정하고, 그에 따른 배터리 내부 저항을 계산하고, 초기의 배터리의 저항과 비교하여 배터리의 저항이 현재 얼마나 증가했는지 판단하는 방식으로 이루어진다.
전기차량의 배터리 성능상태와 관련 선행기술들이 제안 되었다.
제안된 선행기술1의 전기자동차 전원시스템 및 배터리 운용방법(한국 공개특허 제10-2013-0056597호)은 동작전원을 인가받아 동작하는 다수의 차량 전장품들을 포함하는 차량 전장부와, 차축과 연결되어 차축을 회전시키는 모터를 포함하고 구동전원을 인가받아 상기 모터를 회전시키는 전기차 구동부를 포함하는 전기자동차에 있어서, 상기 동작전원을 제공하는 보조배터리와, 상기 구동전원을 공급하는 적어도 둘 이상의 주 배터리와, 상기 배터리들의 각각의 잔량을 측정하여 출력하는 다수의 잔량 측정부와, 상기 주 배터리들 중 임의의 제1 주배터리의 구동전원을 제1 구동전원으로 인가받아 상기 전기차 구동부로 제공하거나, 상기 제1 주배터리 이외의 주 배터리인 제2 주배터리로부터 인가되는 제2 구동전원에 의해 충전전류를 생성하여 상기 보조배터리를 충전하거나, 상기 제1 주배터리를 충전하는 대체 전원 공급부와, 상기 둘 이상의 주 배터리와 대체 전원 공급부 및 전기차 구동부 사이에 연결되어 상기 주 배터리들로부터 제공되는 구동전원을 스위칭하여 대체 전원 공급부 및 전기차 구동부 중 하나 이상으로 제공하는 전원 스위치부와, 상기 잔량 측정부들을 통해 상기 보조배터리와 및 주 배터리들의 잔량상태를 측정하고, 보조배터리 및 제1 주배터리들 중 기준치 이하의 잔량을 가지는 배터리에 대해 상기 전원 스위치부를 제어하여 상기 제2 구동전원으로 해당 배터리를 충전시키는 전원 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
그러나 종래의 배터리 관리 시스템은 배터리 작동상태를 사용자에게 전송함으로써 충전 및 교체시기를 안내하고 있지만, 교체시기를 정확하게 연산하지 못하여서 저전력상태의 전기차를 사용하는 교통 취약자 또는 노약자는 위급한 상황에 대처할 수 없다는데 그 한계가 있다.
한국 공개특허 제10-2013-0056597호 : 전기자동차 전원시스템 및 배터리 운용방법
본 발명은 상기한 종래기술의 문제점을 해소하기 위해 창출된 것으로, 배터리셀의 작동상태를 측정하여서 수집된 정보를 바탕으로 배터리셀의 교체시기를 산출하여 사용자에게 전달하는 진단분석부를 구비하여서 전기차를 사용하는 교통 취약자 또는 노약자가 위급한 상황에 대처할 수 있는 배터리 진단 시스템을 제공하는 데 그 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하고자 본 발명에 따른 AI기반 배터리 진단 시스템은 전기차에 설치되어 상기 전기차를 구동하게 하는 구동모터와 전장품에 전력을 공급하는 하나 이상의 배터리셀과의 작동상태를 측정하는 측정모듈과 상기 측정모듈에서 측정된 정보를 수집하고 수집된 정보를 바탕으로 상기 배터리셀의 작동상태에 따른 상기 배터리셀의 사용기한을 산출하기 위해서 기 구축된 신경망 모델에 적용하여 해당 배터리셀의 사용기한을 산출하는 진단분석부를 구비한다.,
상기 측정모듈은 상기 배터리셀의 내부저항과 전압을 측정하는 측정부와 상기 측정부에서 측정한 측정값을 바탕으로 상기 배터리셀의 충방전효율을 산출하는 산출부와 상기 배터리셀의 충방전을 카운팅하는 카운팅부와 상기 카운팅부에 의하여 카운팅된 상기 배터리셀의 충방전 횟수와 상기 측정부에서 측정한 상기 배터리셀의 충방전효율을 바탕으로 상기 배터리셀의 교체시기를 연산하는 성능연산부를 구비한다.
한편, 상기 전기차에 마련되며, 상기 전기차를 기준으로 기설정된 비행영역을 비행할 수 있는 드론과 상기 측정모듈에서 측정된 정보를 바탕으로 상기 배터리셀의 충전량이 기 설정된 제1임계 충전량 이하일 경우, 상기 비행영역을 비행하도록 상기 드론을 제어하는 비행제어부를 더 구비한다.
상기 배터리셀에서 상기 전기차의 구동모터 및 전장품으로 전력공급을 제어하도록 마련된 전력관리부와 상기 전기차의 위치정보를 생성하는 GPS부와 상기 측정모듈에서 측정된 정보를 바탕으로 상기 배터리셀의 충전량이 상기 제1임계 충전량보다 낮은 제2임계 충전량 이하일 경우, 상기 전력관리부가 상기 구동모터의 전력공급을 차단하고, 상기 전기차 내에 사용자가 탑승하는 탑승공간의 온도를 조절하기 위한 상기 전기차의 냉난방장치에 전력을 공급하여 해당 탑승공간 내의 온도가 기설정된 온도범위내에 유지되도록 하며, 상기 GPS부가 해당 위치정보를 바탕으로 상기 전기차에 인접한 배터리셀 정비소와 기 등록된 보호자에게 상기 위처정보와 상기 배터리셀의 충전량을 송출하는 비상제어부를 구비한다.
또한, 상기 드론에 설치되어 상기 드론이 비행시 상기 비행영역에 입사되는 태양광의 광량을 측정하는 광량측정부와 상기 드론에 탈부착가능하게 마련되며, 입사되는 태양광에 의해 전력을 생성하고, 생성된 전력을 상기 배터리셀에 공급하는 발전유닛과 상기 광량측정부에서 측정된 정보를 토대로 상기 비행영역 중 상기 발전유닛에서 상기 배터리셀의 충전이 가능한 전력이 생성될 수 있는 발전위치를 선별하는 위치선별부와 상기 비행제어부는 상기 배터리셀의 충전량이 상기 제1임계 충전량보다 낮은 제2임계 충전량 이하일 경우, 상기 발전유닛이 발전하여 상기 배터리셀이 충전될 수 있도록 상기 발전유닛이 장착된 상기 드론이 상기 발전위치로 이동하여 착륙할 수 있게 상기 드론을 제어하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 AI기반 배터리 진단 시스템은 배터리셀의 작동상태를 측정하여서 수집된 정보를 바탕으로 배터리셀의 교체시기를 산출하여 사용자에게 전달하는 진단분석부를 구비하여서 보다 정확한 배터리셀의 교체시기를 연산하고, 전기차를 사용하는 교통 취약자 또는 노약자가 위급한 상황에 대처할 수 있도록 도움을 준다는 장점이 있다.
도 1은 본 발명에 AI기반 배터리 진단 시스템의 일 실시예의 따른 개념도이고,
도 2는 도 1의 블록도이고,
도 3은 진단버서의 AI신경망에 따른 데이터베이스 예시이며,
도 4는 본 발명에 AI기반 배터리 진단 시스템의 다른 실시예의 따른 블록도이고,
도 5는 도 4의 개념도이고,
도 6는 본 발명에 배터리 진단 시스템의 또 따른 실시예의 따른 블록도이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 AI기반 배터리 진단 시스템에 대해 상세히 설명한다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. 첨부된 도면에 대하여, 구조물들의 치수는 본 발명의 명확성을 기하기 위하여 실제보다 확대하여 도시한 것이다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 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 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미가 있다는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1 내지 도 3에는 본 발명에 따른 AI기반 배터리 진단 시스템(100)의 일 실시예가 도시되어 있다.
도면을 참조하면, 본 발명에 따른 AI기반 배터리 진단 시스템(100)는 전기차(10)에 설치되어 상기 전기차(10)를 구동하게 하는 구동모터와 상기 전기차(10)에 구동모터와 전장품에 전력을 공급하는 하나 이상의 배터리셀(111)을 포함하는 배터리유닛(110)과 상기 배터리유닛(110)에 설치되어 각각의 상기 배터리셀(111)의 작동상태를 측정하는 측정모듈(120)과 상기 측정모듈(120)에서 측정된 정보를 수집하고 수집된 정보를 바탕으로 상기 배터리셀(111)의 교체시기를 산출하여 사용자에게 전달하는 진단분석부(130)구비한다.
여기서, 상기 전기차(10)는 사용자가 탑승하는 탑승공간이 마련된 본체와, 상기 본체에 설치되어 상기 본체를 이동시키는 구동유닛과, 상기 본체의 이동방향을 조향할 수 있도록 상기 본체에 마련된 조향유닛을 구비한다. 상기 구동유닛은 해당 본체의 전방에 좌우방향으로 회동가능하게 설치된 복수의 전륜과, 본체의 후방에 설치된 복수의 후륜과, 상기 본체에 설치되어 공급되는 전력에 의해 회전력을 발생시키는 구동모터를 포함한다. 상기 조향유닛은 도면에 도시되진 않았지만, 본체 탑승한 사용자가 핸들의 조작에 의해 본체의 주행방향이 변경되도록 상기 전륜을 회동시킨다. 해당 조향유닛 및 구동유닛은 상기 전기차(10)를 구동기시키 위해 종래에 일반적으로 사용되는 구동수단이 적용되었으므로 상세한 설명은 생략한다.
또한, 상기 전기차(10)는 온보드 진단기(OBD:On Board Diagnostics)를 더 구비할 수 있다. 상기 온보드 진단기는 전기차(10)에 미리 구비되어 있는 차량 내부 센서로서, 예컨대, 구동모터의 시동 여부, 속도 센서, 가속도센서, 도어 개폐센서, 급정차 감지 센서, 브레이크 페달 조작 감지 센서 등을 통해서 전기차(10)의 감속도 및 감가속도를 포함한 전기차(10) 내 모든 주행정보를 감지할 뿐 아니라, 운행시간, 운행거리, 사고감지, 일정 운전 기간 중의 시간 및 거리, 급가속 및 급제동의 여부 등의 정보나 냉각수, 브레이크 오일, 엔진 오일, 엔진의 RPM, 진동, 소리, 타이어 공기압, 차량의 가속도, 감가속도, 평균속도, ABS 및 에어백 등 안전 장비 이상 유무, 배터리 전압 등을 수집할 수 있는 장치일 수 있다.
상기 배터리셀(111)은 리튬(Li), 카드뮴(Cd), 니켈(Ni)과 같은 금속을 이용한 전지로 구성될 수 있는데, 바림직하게는 리튬 인산철(LiFePO4)이 사용되며, 상기 배터리셀(111)은 상호 직렬로 연결되어 배터리 스택을 이루는데, 상기 배터리셀(111)은 충방전이 가능한 이차전지가 적용된다. 상술된 배터리셀(111)은 다수개가 배터리케이스 내부에 설치된다.
상기 측정모듈(120)은 상기 배터리유닛(110)에 설치되어 상기 배터리셀(111)의 작동상태 측정하는 것으로, 측정부(121), 산출부(122), 카운팅부(123), 성능연산부(124)를 포함한다.
상기 측정부(121)는 도면에 도시 되지 않았으나, 상기 배터리셀(111)에 설치되어 상기 배터리셀(111)의 내부저항을 측정하는 제1측정부재와 상기 배터리셀(111)의 전압을 측정하는 제2측정부재를 구비한다.
상기 산출부(220)는 상기 제1측정부재 및 제2측정부재에서 측정된 전압과 내부저항을 포함하는 측정값을 바탕으로 상기 배터리셀(111)의 방전용량을 산출합니다. 여기서 방전용량이라는 것은 상기 배터리셀(111)의 초기 전기의 충전량에서 내부저항에 의하여 소진된 전기의 충전량이다.
상기 카운팅부(123)는 상기 배터리셀(111)의 충방전을 카운팅하게 마련된 것으로 각각의 배터리셀(111)에 연결된 카운팅부재(미도시)에 연결되어서 충방전을 감지하여 충방전의 횟수를 감지한다.
상기 성능연산부(124)는 상기 카운팅부(123)에 의하여 카운팅된 상기 배터리셀(111)의 충방전 횟수와 상기 산출부(122)에서 측정한 상기 배터리셀(111)의 방전용량을 바탕으로 상기 배터리셀(111)의 충방전효율을 연산한다.
여기서 충방전효율이라는 것은 이차전지를 소정의 조건에서 충전 한 다음, 방전된 경우 상기 배터리셀(111)에 충전된 전기량에 대한 상기 산출부(122)에서 산출된 방전용량에 대한 비율에 100을 곱하여 백분율로 나타낸 것이다.
상기 진단분석부(130)는 상기 측정모듈(120)에서 측정된 정보를 수집하고 수집된 정보를 바탕으로 상기 배터리셀(111)의 작동상태에 따른 상기 배터리셀(111)의 사용기한을 산출하기 위해서 기 구축된 신경망 모델에 적용하여 해당 배터리셀(111)의 사용기한을 연산하여 상기 배터리셀(111)의 SOH(State Of Health), SOC(State Of Charge)를 통하여 상기 배터리셀(111)의 교체시기에 산출하고, 산출된 상기 배터리셀(111) 교체지시에 관한정보를 상기 전기차(10)를 탑승한 탑승자에게 전달하는 통신부(131)와, 상기 배터리셀(111) 교체지시에 관한정보를 저장 관리하는 정보제어부(132)를 포함한다.
도 3에 제시한 AI신경망에 따른 데이터베이스 예시는 상기 신경망 모델은 제작자로부터 기입력된 다수의 학습데이터를 지도학습(Supervised Learning)기법에 따라 처리하여 구축된다. 여기서, 학습 데이터는 전기차(10)의 작동상태 및 배터리셀(111)의 상태에 따른 충방전 작동에 대한 다수의 데이터가 적용된다. 여기서, 상기 신경망 모델은 합성곱 신경망(CNN:Convolutional Neural Network)가 적용될 수 있으나, 이에 한정하는 것이 아니라 배터리셀(111)의 충방전 여부를 결정할 수 있는 신경망 모델이면 무엇이든 적용가능하다.
상술된 바와 같이 본 발명의 일시예에 따른 초소형 전기차의 배터리 관리장치(100)는 상기 측정모듈(120)에서 측정된 정보를 수집하고 수집된 정보를 AI분석 방법을 바탕으로 상기 배터리셀(111)의 사용기한을 정확하게 산출할 수 있다는 장점이 있다.
한편, 도 3 내지 도 4에는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 AI기반 배터리 진단 시스템(200)이 도시되어 있다.
앞서 도시된 도면에서와 동일한 기능을 하는 요소는 동일 참고부호로 표기한다.
도면을 참고하면, AI기반 배터리 진단 시스템(200)는 드론(140), 비행제어부(150), 전력관리부(210), GPS부(220), 비상제어부(230)를 더 구비한다.
상기 드론(140)은 도면에 도시되진 않았지만, 비행몸체와, 상기 비행몸체에 설치되어 상기 비행몸체의 비행이 가능하도록 추진력을 제공하는 추진부를 구비한다. 상기 비행몸체는 메인바디와, 상기 메인바디의 중심부를 기준으로 방사상으로 연장되며, 단부에 상기 추진부가 설치된 다수의 지지대를 구비한다. 상기 메인바디는 내부에 후술되는 추진부의 회전모터들에 전원을 공급하기 위한 배터리가 수용될 수 있는 수용공간이 마련된다. 상기 메인바디는 소정의 강도를 갖고, 성형성이 우수한 플라스틱과 같은 합성수지재로 형성되는 것이 바람직하다. 지지대는 메인바디의 중심을 기준으로 방사상으로 연장형성되며, 단부에는 후술되는 추진부의 회전모터가 설치될 수 있도록 인입구(미도시)가 형성되어 있다. 추진부는 상기 지지대들의 단부에 각각 설치되는 다수의 회전모터와, 상기 회전모터들에 의해 회전가능하게 설치된 다수의 프로펠러를 구비한다. 회전모터는 지지대의 인입구에 설치되는데, 구동축이 상측을 향하도록 설치되는 것이 바람직하다. 회전모터는 외부로부터 공급된 전원에 의해 회전력을 발생시키는 전기모터가 적용된다. 상기 프로펠러는 회전모터들의 구동축에 각각 결합되어 회전모터들에 의해 회전하며, 하방으로 공기를 강제 송풍시켜 비행몸체에 추진력을 제공한다.
한편, 드론(140)은 지면에 착륙시 상기 비행몸체를 상기 지면으로부터 상측으로 이격되게 지지할 수 있도록 상기 메인바디에 설치된 랜딩부를 구비한다. 상기 랜딩부는 상기 비행몸체로부터 하방으로 소정길이 연장되며, 상호 이격되게 형성된 다수의 랜딩다리를 구비한다. 한편, 드론(140)은 배행 중 장애물을 회피할 수 있도록 회피유닛(미도시)가 마련되어 있다. 상기 회피유닛은 상기 비행몸체에 설치되며, 상기 비행몸체 주위의 장애물을 감지하는 감지센서와, 상기 감지센서에서 제공되는 감지정보를 토대로 비행몸체가 상기 장애물이 충돌하지 않도록 해당 장애물을 회피하여 비행하도록 상기 추진부를 제어하는 추진제어부를 구비한다. 여기서, 감지센서는 라이다(LiDAR) 센서가 적용된다.
비행제어부(150)는 상기 정보처리모듈(130)에서 제공되는 측정정보를 토대로 상기 배터리셀(111)의 충전량이 기 설정된 제1임계 충전량 이하일 경우, 기설정된 비행영역을 비행하도록 드론(140)을 제어한다. 여기서, 비행영역은 상기 전기차(10)을 중심으로 소정의 반경을 갖는 원형의 영역이 적용된다. 여기서, 비행제어부(150)는 비행영역 내에서, 기설정 패턴으로 비행하고, 비행을 완료하면 전기차(10)로 복귀하도록 상기 드론(140)을 제어한다.
상기 전력관리부(210)는 상기 배터리유닛(110)에서 저장된 전력을 상기 전기차(10)에 설치된 구동모터 및 전장품에 전력을 공급하는 전력공급선에 설치되어서 각각의 구동모터 및 전장품들의 전력공급을 제어하도록 마련되어 있다.
상기 전장품은 상기 전기차(10)에 마련된 전기를 작동하는 조명, 냉난방장치, 시트열선, 와이어구동을 위한 모터, 라디오 또는 음악을 듣기 위하여 설치된 음향장치를 포함한다.
또한 상기 전력관리부(210)는 상기 배터리유닛(110)에서 공급되는 전력을 상기 구동모터에 적합한 전류 및 전압으로 변환할 수 있는 제1변환부재(미도시)와, 상기 전기차(10)의 구동모터를 제외한 전장품에 적합한 전류 및 전압으로 변환할 수 있는 제2변환부재(미도시)를 포함한다.
상기 GPS부(220)는 상기 전기차(10)의 위치 정보를 생성하도록 마련된 것으로 상기 GPS부(220)는 3개 이상의 GPS위성들로부터 제공받은 위치정보를 토대로 정확한 시간과 거리를 측정하여 3개의 각각 다른 거리를 삼각방법에 따라서 현재 전기차(10)의 위치를 계산하며, 계산된 위치정보를 후술하는 비상제어부(230)와 상기 비행제어부(150)로 전달한다.
상기 비상제어부(230)는 상기 측정모듈(120)에서 측정된 정보를 바탕으로 상기 배터리셀(111)의 충전량이 상기 제1임계 충전량보다 낮은 제2임계 충전량 이하일 경우, 상기 전력관리부(210)가 상기 구동모터로의 전력공급을 차단하고, 상기 전기차(10) 내에 사용자가 탑승하는 탑승공간의 온도를 조절하기 위한 상기 전기차(10)의 냉난방장치에 전력을 공급한다. 그래서 해당 탑승공간 내의 온도가 기설정된 온도범위내에 유지되도록 하며, 상기 GPS부(220)가 해당 위치정보를 바탕으로 상기 전기차(10)에 인접한 배터리셀 정비소와 기 등록된 보호자에게 상기 위처정보와 상기 배터리셀(111)의 충전량을 송출한다.
이때, 본 발명의 다른 실시 예에 따른 AI기반 배터리 진단 시스템(200)은 상기 드론(140)의 메인바디에서 하방으로 소정거리 이격되어 형성된 연장바디와, 상기 연장바디의 하단부에는 상기 전기차(10) 내에 사용자가 탑승하는 탑승공간 또는 상기 전기차(10)를 운행하는 사용자가 상기 전기차(10)가 주행중에도 식별할 수 있도록 지면을 향하여 영상정보를 투영하는 영상 프로젝터 기술이 적용된 영상조사부(240)를 더 구비한다.
이때, 영상정보는 상기 전기차(10)에 인접한 배터리셀 정비소의 위치와 상기 배터리셀(111)의 충전량을 반드시 포함하며, 상기 전기차(10)의 운행시간, 운행거리, 네비게이션, 일정 운전 기간 중의 시간 및 거리, 브레이크 오일, 구동모터의 RPM, 진동, 소리, 타이어 공기압, 차량의 가속도, 감가속도, 평균속도, ABS 및 에어백 등 안전 장비 이상 유무도 포함한다.
상술된 바와 같이 본 발명의 일시예에 따른 초소형 전기차의 배터리 관리장치(200)는 상기 비상제어부(230)에 의하여 상기 배터리셀(111)의 충전량이 상기 제1임계 충전량보다 낮은 제2임계 충전량 이하일 경우, 상기 전력관리부(210)가 상기 구동모터의 전력공급을 차단하고, 냉난방장치에만 전력을 공급하게 하여 위급한 상황에서 상기 배터리셀(111)의 효율적으로 전력을 관리 할 수 있다.
한편, 도 5에는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 AI기반 배터리 진단 시스템(300)이 도시되어 있다.
도면을 참조하면, AI기반 배터리 진단 시스템(300)은 상기 드론(140)에 설치되어 상기 드론(140)이 비행시 상기 비행영역에 입사되는 태양광의 광량을 측정하는 광량측정부(310)와, 상기 드론(140)에 탈착가능하게 마련되며, 입사되는 태양광에 의해 전력을 생성하고, 생성된 전력을 상기 배터리셀(111)에 공급하는 발전유닛(320)과 상기 광량측정부(310)에서 측정된 정보를 토대로 상기 발전유닛(320)에서 상기 배터리셀(11)의 충전이 가능한 전력이 생성될 수 있는 발전위치를 선별하는 위치선별부(330)를 구비한다.
상기 광량측정부(310)는 상기 드론(140)에 설치되어 지면을 촬영하는 카메라(311)와, 상기 카메라(311)에서 촬영된 영상에서 각 부분의 명암을 분석하여 상기 카메라(311)에 의해 촬영된 영역의 입사된 태양광의 광량을 산출하는 광량산출모듈(312)을 구비한다.
상기 카메라(311)는 드론(140)의 메인바디 하부에 설치되어 메인바디의 하방을 촬영한다. 카메라(221)는 촬영된 영상을 광량산출모듈(312)에 제공한다. 한편, 카메라(311)는 촬영된 영상을 비행제어부(150)에 전송할 수 있도록 통신모듈(미도시)을 더 구비할 수도 있다. 광량산출모듈(312)은 해당 영상에서 명암 차이를 분석하여, 입사된 태양광의 광량을 산출한다.
상기 위치선별부(330)는 상기 드론(140)의 위치감지센서에서 제공되는 비행몸체의 위치정보와, 광량산출모듈(312)에서 제공되는 광량정보를 토대로 드론(140)의 비행영역 중 상기 발전유닛(320)에서 상기 배터리셀(111)의 충전이 가능한 전력이 생성될 수 있는 발전위치를 선별한다. 상기 위치선별부(330)는 유선 또는 무선 통신망을 이용하여 선별된 발전위치에 대한 정보를 비행제어부(150)에 전송한다.
상기 발전유닛(320)은 도면에 도시되진 않았지만, 드론(140)의 메인바디에 착탈 가능하게 설치된 복수의 브라켓과 상기 브라켓에 설치되며, 입사되는 태양광에 의해 전력을 발생시키는 다수의 태양전지가 마련된 태양패널을 구비한다. 이때, 태양패널은 전력선을 통해 배터리셀(13)에 설치되어, 발생된 전력을 해당 배터리셀(111)로 공급한다. 상기 브라켓은 걸고리와 같이 메인바디에 탈착가능하게 결합될 수 있는 결합수단이면 무엇이든 적용가능하다.
이때, 위치선별부(330)는 광량산출모듈(312)에서 제공되는 광량정보를 토대로 드론(140)의 비행영역 중 상기 발전유닛(320)에서 상기 배터리셀(111)의 충전이 가능한 전력이 생성될 수 있는 발전위치를 선별한다. 또한, 사용자는 드론(140)이 복귀하면, 해당 드론(300)에 발전유닛(230)을 장착한다.
더불어 배터리셀(111)의 충전량이 상기 제1임계 충전량보다 낮은 제2임계 충전량 이하일 경우, 비행제어부(150)는 상기 발전유닛(320)이 발전하여 상기 배터리셀(111)가 충전될 수 있도록 작업자에 의해 상기 발전유닛(320)이 장착된 상기 드론(140)이 상기 비행영역 중 상기 발전위치로 이동하여 착륙할 수 있도록 상기 드론(140)을 제어한다.
상술된 바와 같이 본 발명의 초소형 전기차의 배터리 관리장치(300)는 드론에 장착된 발전유닛을 통해 배터리셀의 충전이 요구될 경우, 용이하게 배터리셀을 충전 할 수 있다는 장점이 있다.
제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본 발명의 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.
10 : 전기차
100, 200, 300 : 초소형 전기차의 배터리 관리 장치
110 : 배터리몸체 111 : 배터리셀
120 : 측정모듈 121 : 측정부
122 : 산출부 123 : 카운팅부
124 : 성능연산부 130 : 진단분석부
131 : 통신부 132 : 정보제어부
140 : 드론 150 : 비행제어부
210 : 전려관리부 220 : GPS부
230: 비상제어부 240 : 영상조사부
310 : 광량측정부 311 : 카메라
312 : 광량산출모듈 320 : 발전유닛
330 : 위치선별부

Claims (5)

  1. 전기차에 설치되어 상기 전기차를 구동하게 하는 구동모터와 전장품에 전력을 공급하는 하나 이상의 배터리셀과의 작동상태를 측정하는 측정모듈과;
    상기 측정모듈에서 측정된 정보를 수집하고 수집된 정보를 바탕으로 상기 배터리셀의 작동상태에 따른 상기 배터리셀의 사용기한을 산출하기 위해서 기 구축된 신경망 모델에 적용하여 해당 배터리셀의 사용기한을 산출하는 진단분석부를 구비하는 것을 특징으로 하는,
    AI기반 배터리 진단 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 측정모듈은
    상기 배터리셀의 내부저항과 전압을 측정하는 측정부와,
    상기 측정부에서 측정한 측정값을 바탕으로 상기 배터리셀의 충방전효율을 산출하는 산출부와,
    상기 배터리셀의 충방전을 카운팅하는 카운팅부와,
    상기 카운팅부에 의하여 카운팅된 상기 배터리셀의 충방전 횟수와 상기 측정부에서 측정한 상기 배터리셀의 충방전효율을 바탕으로 상기 배터리셀의 교체시기를 연산하는 성능연산부를 구비하는 것을 특징으로하는,
    초소형 전기차의 배터리 관리장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 전기차에 마련되며, 상기 전기차를 기준으로 기설정된 비행영역을 비행할 수 있는 드론과,
    상기 측정모듈에서 측정된 정보를 바탕으로 상기 배터리셀의 충전량이 기 설정된 제1임계 충전량 이하일 경우, 상기 비행영역을 비행하도록 상기 드론을 제어하는 비행제어부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는,
    AI기반 배터리 진단 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 배터리셀에서 상기 전기차의 구동모터 및 전장품으로 전력공급을 제어하도록 마련된 전력관리부와,
    상기 전기차의 위치정보를 생성하는 GPS부와,
    상기 측정모듈에서 측정된 정보를 바탕으로 상기 배터리셀의 충전량이 상기 제1임계 충전량보다 낮은 제2임계 충전량 이하일 경우, 상기 전력관리부가 상기 구동모터의 전력공급을 차단하고, 상기 전기차 내에 사용자가 탑승하는 탑승공간의 온도를 조절하기 위한 상기 전기차의 냉난방장치에 전력을 공급하여 해당 탑승공간 내의 온도가 기설정된 온도범위내에 유지되도록 하며, 상기 GPS부가 해당 위치정보를 바탕으로 상기 전기차에 인접한 배터리셀 정비소와 기 등록된 보호자에게 상기 위처정보와 상기 배터리셀의 충전량을 송출하는 비상제어부를 구비하는 것을 특징으로 하는,
    AI기반 배터리 진단 시스템.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 드론에 설치되어 상기 드론이 비행시 상기 비행영역에 입사되는 태양광의 광량을 측정하는 광량측정부와,
    상기 드론에 탈부착가능하게 마련되며, 입사되는 태양광에 의해 전력을 생성하고, 생성된 전력을 상기 배터리셀에 공급하는 발전유닛과,
    상기 광량측정부에서 측정된 정보를 토대로 상기 비행영역 중 상기 발전유닛에서 상기 배터리셀의 충전이 가능한 전력이 생성될 수 있는 발전위치를 선별하는 위치선별부와,
    상기 비행제어부는 상기 배터리셀의 충전량이 상기 제1임계 충전량보다 낮은 제2임계 충전량 이하일 경우, 상기 발전유닛이 발전하여 상기 배터리셀이 충전될 수 있도록 상기 발전유닛이 장착된 상기 드론이 상기 발전위치로 이동하여 착륙할 수 있게 상기 드론을 제어하는 것을 특징으로 하는,
    AI기반 배터리 진단 시스템.
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