KR20230129953A - 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법, 장치, 기기 및 저장매체 - Google Patents

Abstract

본 출원은 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법, 장치, 기기 및 저장 매체를 개시하며, 해당 방법은, 차량 운행 데이터를 획득하고, 기설정된 유효 데이터 표준에 따라 상기 차량 운행 데이터 중의 유효 셀 데이터를 선별하는 단계; 기설정된 셀 일관성 지표 처리 방법에 따라 상기 유효 셀 데이터에 대해 처리를 진행하여 셀 일관성 지표 데이터를 획득하는 단계; 상기 셀 일관성 지표 데이터에 따라 현재 차량 중의 모든 배터리 셀의 총 지표 편차값을 확정하고, 상기 총 지표 편차값이 기설정된 편차 임계값을 초과하면, 상기 현재 차량에 일관성 리스크가 존재하는 것으로 판정하는 단계;를 포함한다. 본 출원은 배터리 셀의 총 지표 편차값을 통해 배터리 셀의 각 일관성 지표에 대해 종합 평가를 진행함으로써, 차량 배터리 셀 평가 정확도를 향상시키는 기술적 효과를 실현한다.

Description

차량 배터리 셀 일관성 평가 방법, 장치, 기기 및 저장 매체 {METHOD, DEVICE, APPARATUS, AND STORAGE MEDIUM FOR EVALUATING CONSISTENCY OF VEHICLE BATTERY CELL}

본 출원은 신에너지 차량 기술분야에 관한 것으로, 특히는 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법, 장치, 기기 및 저장 매체에 관한 것이다.

신에너지 차량에는 통상적으로 배터리 관리 시스템(BMS, Battery Management System)이 구비되어 배터리에 대해 모니터링과 제어를 진행한다. 배터리 셀(cell)은 배터리 팩(pack)을 조성하는 기초 유닛이고, 배터리 셀의 일관성은 각 배터리 셀의 중요한 특징 파라미터의 수렴성을 가리킨다. 차량 배터리 팩에 배터리 셀의 일관성 차이가 존재할 때, BMS의 고장 경보를 유발하고, BMS는 차량의 일부 성능을 제한하여, 차량에 대한 사용자의 사용 경험을 저하시키게 된다.

현재에, 차량 배터리 셀에 대해 일관성 모니터링을 진행할 때, 통상적인 방안은 차량 엔드의 BMS에서 배터리 셀의 전하 상태(SOC, State of Charge) 및 온도를 검출하는 것이며, 최대값과 최소값 사이의 차이값이 설정된 임계값에 도달하는 것이 검출되면 경보를 유발한다. 이러한 방법은 실행이 간단하나, 오경보와 경보 누락이 발생하기 쉬우며, 일관성 평가의 정확도가 낮다.

본 출원의 주요한 목적으로서, 배터리 셀 일관성 평가 정확도가 낮은 문제점을 해결하기 위한 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법, 장치, 기기 및 저장 매체를 제공하고자 한다.

상술한 목적을 실현하기 위하여, 본 출원은 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법을 제공하며, 해당 방법은,

차량 운행 데이터를 획득하고, 기설정된 유효 데이터 표준에 따라 상기 차량 운행 데이터 중의 유효 셀 데이터를 선별하는 단계;

기설정된 셀 일관성 지표 처리 방법에 따라 상기 유효 셀 데이터에 대해 처리를 진행하여 셀 일관성 지표 데이터를 획득하는 단계;

상기 셀 일관성 지표 데이터에 따라 현재 차량 중의 모든 배터리 셀의 총 지표 편차값을 확정하고, 상기 총 지표 편차값이 기설정된 편차 임계값을 초과하면, 상기 현재 차량에 일관성 리스크가 존재하는 것으로 판정하는 단계;를 포함한다.

선택적으로, 상기 기설정된 유효 데이터 표준에 따라 상기 차량 운행 데이터 중의 유효 셀 데이터를 선별하는 단계 이전에,

상기 차량 운행 데이터에 이상 데이터가 존재하는 지 여부를 검출하는 단계;

이상 데이터가 존재하면, 상기 이상 데이터를 필터링하여 유효 운행 데이터를 획득하는 단계;를 포함한다.

선택적으로, 상기 기설정된 유효 데이터 표준에 따라 상기 차량 운행 데이터 중의 유효 셀 데이터를 선별하는 단계는,

상기 유효 데이터 표준 중의 전류 데이터 표준 및 충전 상태 표준을 획득하는 단계;

상기 전류 데이터 표준 및 상기 충전 상태 표준에 부합되는 유효 운행 데이터를 상기 유효 셀 데이터로서 선별하는 단계;를 포함한다.

선택적으로, 상기 기설정된 셀 일관성 지표 처리 방법에 따라 상기 유효 셀 데이터에 대해 처리를 진행하여 셀 일관성 지표 데이터를 획득하는 단계는,

상기 유효 셀 데이터에 대해 분류를 진행하여 각 셀 일관성 초기 데이터를 획득하는 단계;

상기 각 셀 일관성 초기 데이터에 대응되는 셀 일관성 지표 처리 방법을 획득하고, 상기 셀 일관성 지표 처리 방법에 따라 상기 각 셀 일관성 초기 데이터에 대해 각각 처리를 진행하여 각 셀 일관성 지표 특징 벡터를 획득하는 단계;를 포함한다.

선택적으로, 상기 각 셀 일관성 지표 편차값에 따라 현재 차량 중의 모든 배터리 셀의 총 지표 편차값을 확정하는 단계는,

상기 각 셀 일관성 특징 벡터를 셀 지표 특징 행렬로 조합하고, 상기 셀 지표 특징 행렬의 공분산 행렬을 확정하는 단계;

상기 셀 지표 특징 행렬 및 상기 공분산 행렬에 따라 각 배터리 셀의 마할라노비스 거리를 확정하고, 상기 각 배터리 셀의 마할라노비스 거리의 총합을 상기 총 지표 편차값으로 이용하는 단계;를 포함한다.

선택적으로, 상기 총 지표 편차값이 기설정된 편차 임계값을 초과하면, 상기 현재 차량에 일관성 리스크가 존재하는 것으로 판정하는 단계 이후에,

상기 각 배터리 셀의 마할라노비스 거리의 표준 편차를 확정하는 단계;

각 배터리 셀 중 상기 마할라노비스 거리의 표준 편차가 기설정된 거리 임계값을 초과하는 배터리 셀을 일관성 리스크 셀로서 선별하는 단계;를 더 포함한다.

선택적으로, 상기 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법은,

편차 임계값 수정 파라미터를 획득하고, 상기 편차 임계값 수정 파라미터에 따라 상기 편차 임계값에 대해 수정을 진행하는 단계;를 더 포함한다.

또한, 상술한 목적을 실현하기 위하여, 본 출원은 차량 배터리 셀 일관성 평가 장치를 더 제공하며, 상기 차량 배터리 셀 일관성 평가 장치는,

차량 운행 데이터를 획득하고, 기설정된 유효 데이터 표준에 따라 상기 차량 운행 데이터 중의 유효 셀 데이터를 선별하도록 구성되는 획득 모듈;

기설정된 셀 일관성 지표 처리 방법에 따라 상기 유효 셀 데이터에 대해 처리를 진행하여 셀 일관성 지표 데이터를 획득하도록 구성되는 처리 모듈;

상기 셀 일관성 지표 데이터에 따라 현재 차량 중의 모든 배터리 셀의 총 지표 편차값을 확정하고, 상기 총 지표 편차값이 기설정된 편차 임계값을 초과하면, 상기 현재 차량에 일관성 리스크가 존재하는 것으로 판정하도록 구성되는 판단 모듈;을 포함한다.

또한, 상술한 목적을 실현하기 위하여, 본 출원은 전자기기를 더 제공하며, 상기 전자기기는 저장 장치, 프로세서, 및 상기 저장 장치 상에 저장되고 상기 프로세서 상에서 운행 가능한 차량 배터리 셀 일관성 평가 프로그램을 포함하고, 상기 차량 배터리 셀 일관성 평가 프로그램은 상술한 바와 같은 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법의 단계들을 실현하도록 구성된다.

또한, 상술한 목적을 실현하기 위하여, 본 출원은 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 더 제공하고, 상기 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체 상에는 차량 배터리 셀 일관성 평가 프로그램이 저장되고, 상기 차량 배터리 셀 일관성 평가 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 때 상술한 바와 같은 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법의 단계들을 실현한다.

본 출원은, 차량 운행 데이터를 획득하고, 기설정된 유효 데이터 표준에 따라 상기 차량 운행 데이터 중의 유효 셀 데이터를 선별하고, 기설정된 셀 일관성 지표 처리 방법에 따라 상기 유효 셀 데이터에 대해 처리를 진행하여 셀 일관성 지표 데이터를 획득하고, 상기 셀 일관성 지표 데이터에 따라 현재 차량 중의 모든 배터리 셀의 총 지표 편차값을 확정하고, 상기 총 지표 편차값이 기설정된 편차 임계값을 초과하면, 상기 현재 차량에 일관성 리스크가 존재하는 것으로 판정하며, 총 지표 편차값을 통해 배터리 셀의 각 일관성 지표 상황을 종합적으로 반응하는 것으로, 단일 일관성 지표으로 임계값 판단을 각각 진행하는 방식을 대체함으로써, 평가 과정이 더욱 전면적이고, 평가 결과의 정확도를 향상시킨다.

도 1은 본 출원에서 제공하는 차량 배터리 셀 일관성 평가 정경 개략도이고;
도 2는 본 출원의 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법의 제1 실시예의 흐름 개략도이고;
도 3은 본 출원의 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법의 제2 실시예의 흐름 개략도이고;
도 4는 본 출원의 차량 배터리 셀 일관성 평가 장치의 개략도이고;
도 5는 본 출원의 실시예 방안이 관련된 하드웨어 운행 환경의 전자기기의 구조 개략도이다.
본 출원의 목적의 실현, 기능 특점 침 장점은 실시예를 결부하고 첨부된 도면을 참조하여 추가로 설명을 진행하기로 한다.

여기에 설명된 구체적인 실시예는 단지 본 출원을 해석하기 위한 것일 뿐, 본 출원을 한정하기 위한 것이 아님을 이해하여야 한다.

차량 동력 배터리 팩에는 통상적으로 각종이 센서가 장착되어 배터리 팩 전압, 전류, 온도, 배터리 전하 상태 등의 지표의 변화를 모니터링한다. 전원 관리 시스템에는 종종 상이한 지표에 대해 예를 들어, 과열 경보, 과전압/저전압 경보, 셀 SOC 차이가 큰 경보 등과 가이 많은 고장 경보 전략을 설치하기도 한다. 일부의 결보를 유발할 때, 일부의 결보를 유발할 때, 안전성 등의 이유로 인하여, BMS는 예를 들어 출력 전력을 제한하거나, 배터리 사용 가능한 전기량을 제한하는 등과 같이 차량의 일부 성능을 제한한다. 여기서, 배터리 셀 일관성이 좋지 않으면 배터리 셀 SOC 사이에 상대적으로 큰 차이를 초래하게 되어, 배터리 팩 사용 가능한 용량 저하(배럴 효과)를 초래하거나, 또는 충전 및 방전 시 배터리 셀 온도에 상대적으로 큰 차이를 초래하게 되어, 배터리 성능에 영향을 미치게 된다. 배터리 셀 일관성은 현재 업계와 사용자가 비교적 관심을 기울이고 있다.

현재에 배터리 셀 일관성에 대해 모니터링은 진행하는 통상적인 방안은, 차량 엔드의 BMS에서 배터리 셀의 SOC 및 온도를 검출하는 것이며, SOC 최대값과 SOC 최소값 사이의 차이값이 출고시 설정한 임계값을 초과하거나, 또는 온도 최대값과 온도 최소값 사이의 차이값이 출고시 설정한 임계값을 초과하면, 경보를 유발한다. 그러나, 단지 출고시 설정한 임계값을 통해 경보를 유발할 경우, 임계값 설정이 상대적으로 작으면 오경보가 발생할 수 있고, 설정이 상대적으로 크면 경보 누락이 발생할 수 있으며, 임계값 조절은 OTA(Over-the-Air Technology) 업그레이드하거나 또는 차량이 정비소에 들어가 새 버전의 소프트웨어로 플래시하여야 하므로, 임계값을 조절하는데 필요한 시간 주기가 길고 조작이 번거롭다. 대부분의 차량 엔드의 BMS는 단지 배터리 셀 지표의 최대값, 최소값 및 평균값을 산출하므로, 각 배터리 셀의 변화 상황을 평가 및 모니터링할 수 없으며, 통상적으로 셀 내부 저항 일관성을 평가할 수 없게 된다.

중국 국가 공업 정보 기술부 GB/T 32960 요구에 따르면, 신에너지 자동차는 운행 데이터를 일정한 빈도로 기업에서 구축한 빅데이터 플랫폼에 업로드한다. 도 1은 본 출원의 차량 배터리 건강 상태 평가의 정경 개략도이며, 도 1에 도시된 바와 같이, 차량과 클라우드 엔드 빅데이터 플랫폼 사이는 통신을 진행할 수 있다. 차량이 빅데이터 플랫폼에 전송하는 데이터에는 차량 엔드의 각종의 센서로 측정한 데이터가 포함될 수 있으며, 차량의 운행 상황을 보다 전면적으로 반영할 수 있다. 빅데이터 플랫폼은 수집된 데이터를 이용하여 차량 배터리 셀 일관성의 평가를 진행할 수 있다.

본 출원의 실시예는 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법을 제공하며, 도 2를 참조하면, 도 2는 본 출원의 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법의 제1 실시예의 흐름 개략도이다.

본 실시예에 있어서, 상기 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법은 아래와 같은 단계들을 포함한다.

단계(S10)에서, 차량 운행 데이터를 획득하고, 기설정된 유효 데이터 표준에 따라 상기 차량 운행 데이터 중의 유효 셀 데이터를 선별하고;

본 실시예는 도 1에 도시된 빅데이터 플랫폼은 실행 주체인 것으로 설명하고자 한다. 빅데이터 플랫폼은 차량이 업로드하는 차량 운행 데이터를 획득한다. GB/T 32960 요구에 의하면, 빅데이터 플랫폼은 매일마다 신에너지차의 차량 운행 데이터를 수집할 수 있다. 구체적으로, 차량 운행 데이터에는 차대 번호, 메시지 전송 시간, 배터리 팩 총 전압, 총 전류, 충전 상태, 절연 저항, 주행 거리, 배터리 각 셀 전압, 배터리 각 온도 프로브 측정 온도 및 모터 버스 전압 등이 포함될 수 있다.

차량 운행 데이터에는 차량 운행 상태를 표시하는 각종 유형의 데이터가 포함되고, 배터리 셀 일관성 평가를 진행함에 있어서, 차량 운행 데이터 중의 유효 셀 데이터를 선별하고, 유효 셀 데이터를 기반으로 분석 및 평가를 진행할 수 있다. 배터리 셀은 차량 배터리 팩을 조성하는 기초 유닛이고, 배터리 셀에 설치된 온도 프로브 및 센서를 통해 배터리 셀의 셀 데이터를 모니터링하고, 기설정된 유효 데이터 표준에 부합되는 셀 데이터를 유효 셀 데이터로 이용할 수 있다.

일 예시에 있어서, 기설정된 유효 데이터 표준에 따라 차량 운행 데이터 중의 유효 셀 데이터를 선별하는 단계 이전에,

상기 차량 운행 데이터에 이상 데이터가 존재하는 지 여부를 검출하는 단계(A1);

이상 데이터가 존재하면, 상기 이상 데이터를 필터링하여 유효 운행 데이터를 획득하는 단계(A2);를 더 포함한다.

빅데이터 플랫폼에는 대량의 차량 운행 데이터가 존재하고, 그중에는 이상 상황이 발생한 이상 데이터가 포함될 수 있으며, 차량 운행 데이터에 대해 선별 및 정리를 진행하고, 정상 상황에 부합되는 유효 운행 데이터를 보류할 수 있다.

이상 데이터는 셀 이상 데이터 및 전송 이상 데이터로 구분될 수 있다. 셀 이상 데이터는 차량 동력 배터리 팩 중의 각 배터리 셀의 상황과 관련되고, 배터리 셀 이상 상황은 셀 전압이 유효값 범위를 초과하는 것, 프로브 온도가 유효값 범위를 초과하는 것, 셀 전압가 전부 동일한 것, 프로브 온도가 전부 동일한 것, 및 센서로 측정한 셀 수량과 실제 셀 수량이 상이한 것 등일 수 있다. 셀 전압이 유효값 범위를 초과하는 것은, 셀의 전압이 너무 높거나 또는 너무 낮아, 배터리 팩의 정상적인 작동에 영향을 미칠 수 있는 것을 나타낸다. 프로브 온도가 유효값 범위를 초과하는 것은, 셀의 온도가 너무 높거나 또는 너무 낮아, 충전 전류가 너무 커 전해액이 갑소되거나 프로브가 제대로 접속되지 않는 경우가 발생할 수 있는 것을 나타낸다. 일반적인 경우에, 센서로 검출된 셀 전압과 셀 온도 사이에 차이가 존재하며, 전부 동일한 경우가 발생하지 않으며, 전부 동일하면 셀 온도를 측정하기 위한 센서에 문제가 발생할 수 있는 것을 나타내고, 셀 수량이 동일하지 않은 경우는 이러한 경우와 유사하며, 센서에 문제가 발생하는 것일 수도 있다. 전송 이상 데이터는 차량과 빅데이터 플랫폼 사이의 데이터 전송에 관련된다. 일부의 차량에는 BMS가 이미 휴면 상태에 진입한 것이 발생하나, 텔레매틱스 박스(T-BOX, Telematics BOX)는 여전히 비휴면 상태에 있는 경우에 있으며, 이때, 차량의 각 센서는 더이상 데이터를 수집, 업데이트하지 않으나, T-BOX는 여전히 BMS가 휴면 상태에 진입하기 전의 마지막 시각의 데이터를 반복적으로 송신한다. 이상 데이터를 필터링하여 제거한 후, 유효 운행 데이터를 획득할 수 있다.

빅데이터 플랫폼에 포함된 차량 운행 데이터에 대해 선별 및 정리를 진행하여 사용 요구에 부합되는 유효 운행 데이터를 획득함으로써, 후속적으로 데이터 처리를 진행하는 효율을 향상시킬 수 있다.

일 예시에 있어서, 기설정된 유효 데이터 표준에 따라 차량 운행 데이터 중의 유효 셀 데이터를 선별하는 단계는,

상기 유효 데이터 표준 중의 전류 데이터 표준 및 충전 상태 표준을 획득하는 단계(B1);

상기 전류 데이터 표준 및 상기 충전 상태 표준에 부합되는 유효 운행 데이터를 상기 유효 셀 데이터로서 선별하는 단계(B2);를 포함할 수 있다.

유효 운행 데이터는 데어터 선별 전의 원시 데이터로 간주될 수 있으며, 먼저 유효 운행 데이터 중의 셀 데이터를 추출하고, 다시 상이한 유효 데이터 표준에 따라 셀 데이터에 대해 상이한 선별 조작을 진행함으로써, 유효 셀 데이터를 획득할 수 있다. 기설정된 유효 데이터 표준은 실제 데이터 분석 수요에 따라 조정을 진행할 수 있다. 본 실시예에서 선택된 셀 일관성 지표는 셀 SOC, 셀 온도 및 셀 내부 저항이다. 유효 셀 데이터는 셀 일관성 지표와 서로 관련되고, 각 셀 일관성 지표에 대응되는 유효 데이터 표준은 상이할 수 있다. 전류 데이터 표준에는 현재 임계값 구간이 포함될 수 있다. 셀 일관성 지표에 상응한 유효 셀 데이터를 획득하기 전에, 데이터 처리를 진행함으로써, 직접 선별된 셀 데이터를 중간량으로 이용할 수도 있으며, 이러할 경우 최종 처리로 획득된 데어터는 유효 셀 데이터인 것을 설명하고자 한다.

상이한 유효 데이터 표준에 대해 예를 들어 설명하면 아래와 같다. 셀 일관성 지표가 셀 SOC일 때, 전류 데이터 표준은 일 수 있고, 충전 상태 표준은 "미충전" 또는 "충전 완료"이고 연속적으로 30초 이상 유지한 다음, 배터리 공급업체가 제공하는 OCV(Open Circuit Voltage, 개방 전압)-SOC 곡선에 따라, 셀 전압 을 셀 로 변환시키되, 는 셀 번호를 나타내는 것일 수 있다. 셀 일관성 지표가 셀 온도일 때, 전류 데이터 표준은 일 수 있고, 충전 상태 표준은 "미충전" 또는 "충전 완료"이고 연속적으로 30초 이상 유지하는 것일 수 있다. 셀 일관성 지표가 셀 내부 저항일 때, 전류 데이터 표준은 인접한 두 프레임의 셀 데이터의 전류차 일 수 있되, 1C 전류는 1 시간을 사용하여 배터리를 완전히 충전하는데 필요한 전류를 나타내고, 예를 들어, 하나의 배터리의 공칭 용량이 100Ah이면, 1 시간을 사용하여 해당 배터리를 완전히 충전하는데 필요한 전류는 100A이고, 그러면 해당 배터리에 대하여, 0.2C=0.2×100=20A이고, I_k는 k 시각의 전류를 나타내고, I_k-1은 k 시각 이전의 시간 단계에서의 전류를 나타내고, 다시 에 따르면,는 제k 시각의 셀 전압을 나타내고, 는 제k 시각의 셀 전류를 나타내고, 모든 셀의 내부 저항값 을 산출하며, 는 셀 번호를 나타낸다.

유효 운행 데이터는 추가적인 데이터 선별을 진행하여 유효 데이터 표준에 부합되지 않는 유효 운행 데이터를 제거함으로써, 유효 셀 데이터의 참고 가치를 향상시키고, 데이터 처리량을 저감시키고, 데이터 처리 효율을 향상시킬 수 있다.

단계(S20)에서, 기설정된 셀 일관성 지표 처리 방법에 따라 상기 유효 셀 데이터에 대해 처리를 진행하여 셀 일관성 지표 데이터를 획득하고;

셀 일관성 지표 데이터는 일관성 지표 방면에서의 각 셀의 일관성 표현을 나타내고, 중위수 또는 평균수를 유효 셀 데이터의 중심점으로 이용하여, 각 유효 셀 데이터와 중심점 사이의 거리를 셀 일관성 지표 데이터로서 산출할 수 있다.

일 예시에 있어서, 기설정된 셀 일관성 지표 처리 방법에 따라 유효 셀 데이터에 대해 처리를 진행하여 셀 일관성 지표 데이터를 획득하는 단계는,

상기 유효 셀 데이터에 대해 분류를 진행하여 각 셀 일관성 초기 데이터를 획득하는 단계(C1);

상기 각 셀 일관성 초기 데이터에 대응되는 셀 일관성 지표 처리 방법을 획득하고, 상기 셀 일관성 지표 처리 방법에 따라 상기 각 셀 일관성 초기 데이터에 대해 각각 처리를 진행하여 각 셀 일관성 지표 특징 벡터를 획득하는 단계(C2);를 포함할 수 있다.

유효 셀 데이터를 선별할 때, 유효 데이터 표준이 동일한 경우가 존재할 수 있으며, 예를 들어, 상술한 셀 SOC 지표와 셀 온도 지표는 데이터 처리를 진행하여 최종의 유효 셀 데이터를 획득하기 전에, 양자가 획득한 중간량 데이터는 동일하다. 이때, 셀 일관성 지표에 따라 중간량 데이터에 대해 분류를 진행하여 셀 SOC 지표 일관성 초기 데이터 및 셀 온도 지표 일관성 초기 데이터를 획득할 수 있다. 각 유형의 셀 일관성 초기 데이터는 상이한 셀 일관성 지표 처리 방법에 대응하며, 최종적으로 각 셀 일관성 지표 특징 벡터를 획득할 수 있다. 셀 일관성 지표 특징 벡터를 셀 일관성 지표 데이터로 사용하여 셀 지표의 일관성 편차를 나타낼 수 있다.

셀 일관성 지표가 셀 SOC일 때, 이에 대응되는 셀 일관성 지표 처리 방법 흐름은 아래와 같을 수 있다. 각 프레임 셀 일관성 초기 데이터 중의 셀 SOC 중위수 를 산출하고, 이어서 각 셀 로 이러한 일 프레임 데이터의 셀 SOC 중위수 를 감산하여, 이러한 일 프레임 데이터 중의 각 셀 SOC와 중위수의 편차, 즉, 을 획득하고, 다시 각 셀 SOC 평균 편차를 구하여, 크기가 인 셀 SOC 특징 벡터를 획득하며, 여기서, 는 배터리 팩 중의 배터리 셀 수량이다. 해당 특징 벡터는 즉 셀 SOC 일관성 지표 데이터이다.

, m는 유효 데이터 표준에 부합되는 데이터 프레임 수임

는 셀 SOC 특징 벡터를 나타낸다.

셀 일관성 지표가 셀 온도일 때, 이에 대응되는 셀 일관성 지표 처리 방법 흐름은 아래와 같을 수 있다. 각 프레임 셀 일관성 초기 데이터 중의 프로브 온도 중위수를 산출하고, 이어서 각 셀로 이러한 일 프레임 데이터의 프로브 온도 중위수를 감산하여, 이러한 일 프레임 데이터 중의 각 프로브 온도 와 중위수의 편차, 즉, 를 획득하고, 배터리 각 셀 온도 평균 편차를 구하여, 크기가 인 셀 온도 특징 벡터를 획득하며, 여기서, n는 배터리 팩 중의 배터리 셀 수량이다. 해당 특징 벡터는 즉 셀 온도 일관성 지표 데이터이다.

, m는 유효 데이터 표준에 부합되는 데이터 프레임 수임

셀 일관성 지표가 셀 내부 저항일 때, 이에 대응되는 셀 일관성 지표 처리 방법 흐름은 아래와 같을 수 있다. 각 프레임 셀 일관성 초기 데이터 중의 셀 내부 저항 중위수를 산출하고, 이어서 각 셀로 이러한 일 프레임 데이터의 셀 내부 저항 중위수를 감산하여, 이러한 일 프레임 데이터 중의 각 셀 내부 저항와 중위수의 편차, 즉, 를 획득하고, 배터리 각 셀 내부 저항 평균 편차를 구하여, 크기가 인 셀 내부 저항 특징 벡터를 획득하며, 여기서, 는 배터리 팩 중의 배터리 셀 수량이다. 해당 특징 벡터 즉 셀 내부 저항 일관성 지표 데이터이다.

, m는 유효 데이터 표준에 부합되는 데이터 프레임 수임

특징 벡터를 사용하여 셀 일관성 지표 데이터를 표시함으로써, 후속적으로 각 셀 일관성 지표 데이터를 통합시키기에 편리하고, 배터리 셀 일관성 평가의 전면성을 증강시킨다.

단계(S30)에서, 상기 셀 일관성 지표 데이터에 따라 현재 차량 중의 모든 배터리 셀의 총 지표 편차값을 확정하고, 상기 총 지표 편차값이 기설정된 편차 임계값을 초과하면, 상기 현재 차량에 일관성 리스크가 존재하는 것으로 판정한다.

총 지표 편차값은 각 셀 일관성 지표의 종합 편차값을 나타내고, 본 실시예는 셀 SOC 지표, 셀 온도 지표 및 셀 내부 저항 지표를 사용하여 셀의 일관성 편차 표현을 종합적으로 평가한다. 기설정된 편차 임계값은 빅데이터 플랫폼을 통해 조정을 진행할 수 있다. 실제 상황에 따라 편차 임계값이 조정이 필요한 지를 판단할 때, 빅데이터 플랫폼은 편차 임계값 수정 파라미터를 획득하고, 편차 임계값 수정 파라미터에 따라 편차 임계값에 대해 수정을 진행할 수 있다. 일반적으로, 출고 시 차량에 셀 지표 데이터의 최대값과 최소값 사이의 편차 임계값을 설정하는 방식은, 편차 임계값 데이터를 차량 내부의 칩과 같은 하드웨어 시설에 기록하여야 하므로, 임계값 조정 조작이 번거롭고 시간이 많이 소모된다. 그러나, 본 실시예는 빅데이터 플랫폼을 통해 편차 임계값을 수정하므로, 조작이 간편하다.

일 예시에 있어서, 각 셀 일관성 지표 편차값에 따라 현재 차량 중의 모든 배터리 셀의 총 지표 편차값를 확정하는 단계는,

상기 각 셀 일관성 특징 벡터를 셀 지표 특징 행렬로 조합하고, 상기 셀 지표 특징 행렬의 공분산 행렬을 확정하는 단계(D1);

상기 셀 지표 특징 행렬 및 상기 공분산 행렬에 따라 각 배터리 셀의 마할라노비스 거리를 확정하고, 상기 각 배터리 셀의 마할라노비스 거리의 총합을 상기 총 지표 편차값으로 이용하는 단계(D2)를 포함할 수 있다.

셀 SOC 특징 벡터, 셀 온도 특징 벡터, 셀 내부 저항 특징 벡터를 다중 파라미터 특징 행렬 로 조성하고, 3개의 지표의 평균값 을 산출하고, 평균값 벡터를 조성하고, 행렬X의 공분산 행렬을 산출하며:

공식 에 따라 셀i의 마할라노비스 거리를 산출하고,;

모든 셀 마할라노비스 거리의 총합 을 총 지표 편차값으로 구한다. 총 지표 편차값 이 임계값을 초과하면, 셀 유효 데이터에 대응되는 현재 차량에 일관성 리스크가 존재하는 것을 나타낸다. 빅데이터 플랫폼은 현재 차량에 일관성 리스크 조기 경보 정보를 송신하여, 사용자에게 차량 BMS가 차량 기능을 제한하기 전에 차량 유지 보수를 수행하도록 안내함으로써, 배터리 셀 일관성 불량 경보로 인해 차량 사용 경험에 영향을 미치는 것을 피면할 수 있다.

일 예시에 있어서, 상기 총 지표 편차값이 기설정된 편차 임계값을 초과하면, 현재 차량에 일관성 리스크가 존재하는 것으로 판정하는 단계 이후에,

상기 각 배터리 셀의 마할라노비스 거리의 평균값을 확정하는 단계(E1);

각 배터리 셀 중 상기 마할라노비스 거리의 평균값이 기설정된 거리 임계값을 초과하는 배터리 셀을 일관성 리스크 셀로서 선별하는 단계(E2);를 더 포함할 수 있다.

현재 차량 중의 모든 배터리 셀 마할라노비스 거리 의 평균값 을 구하고, 나아가 를 통해 표준 편차σ를 산출한다. 기설정된 거리 임계값은 3σ일 수 있고, 모든 셀 마할라노비스 거리의 평균값 과의 차이가 3σ를 초과하는 셀을 일관성이 상대적으로 좋지 않고 일관성 리스크가 존재하는 셀로 선별한다. 빅데이터 플랫폼은 차량 유지 보수를 진행할 때 문제 셀을 신속하게 찾아내기에 편리하도록 현재 차량에 배터리 셀의 일관성 리스크 조기 경보 정보를 송신할 수도 있다.

본 실시예에 있어서, 차량 운행 데이터를 획득하고, 기설정된 유효 데이터 표준에 따라 상기 차량 운행 데이터 중의 유효 셀 데이터를 선별하고, 기설정된 셀 일관성 지표 처리 방법에 따라 상기 유효 셀 데이터에 대해 처리를 진행하여 셀 일관성 지표 데이터를 획득하고, 상기 셀 일관성 지표 데이터에 따라 현재 차량 중의 모든 배터리 셀의 총 지표 편차값을 확정하고, 상기 총 지표 편차값이 기설정된 편차 임계값을 초과하면, 상기 현재 차량에 일관성 리스크가 존재하는 것으로 판정하고, 총 지표 편차값을 통해 배터리 셀의 각 일관성 지표 상황을 종합적으로 반응하는 것으로, 단일 일관성 지표으로 임계값 판단을 각각 진행하는 방식을 대체함으로써, 평가 과정이 더욱 전면적이고, 평가 결과의 정확도를 향상시킨다.

본 출원의 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법의 제2 실시예에 있어서, 도 3에 도시된 바와 같이, 빅데이터 플랫폼은 차량 운행 데이터를 수집하고, 차량 운행 데이터에 대해 데이터 선별 및 정리를 진행하여 이상 데이터를 제거하고, 선별된 데이터를 사용하여 셀 SOC 일관성 지표, 셀 온도 일관성 지표 및 셀 내부 저항 일관성 지표를 각각 산출하고, 특징 벡터로 셀 특징 지표를 각각 나타내고, 특징 벡터로 다중 파라미터 특징 행렬을 조성하고, 마할라노비스 거리 산출 공식에 따라 각 셀의 마할라노비스 거리 및 마할라노비스 거리의 총합을 산출하고, 마할라노비스 거리의 총합이 기설정된 편차 임계값보다 큰 지 여부를 판단하고, 마할라노비스 거리의 총합이 기설정된 편차 임계값보다 크면, 현재 차량 운행 데이터에 대응되는 현재 차량에 일관성 리스크가 존재하는 것을 나타내고, 리스크 차량에 대해, 리스크 차량 중 모든 셀 마할라노비스 거리과의 평균 차이가 3배 표준 편차를 초과하는 셀은 문제 셀이고, 마할라노비스 거리의 총합이 기설정된 편차 임계값보다 작거나 동일하면, 현재 차량에 일관성 리스크가 존재하지 않는 것을 나타내고, 빅데이터 플랫폼은 계속하여 기타 차량의 배터리 셀와 일관성 평가를 진행할 수 있다.

본 출원의 실시예는 차량 배터리 셀 일관성 평가 장치를 더 제공하며, 도 4에 도시된 바와 같이, 차량 배터리 셀 일관성 평가 장치는,

차량 운행 데이터를 획득하고, 기설정된 유효 데이터 표준에 따라 상기 차량 운행 데이터 중의 유효 셀 데이터를 선별하도록 구성되는 획득 모듈(101);

기설정된 셀 일관성 지표 처리 방법에 따라 상기 유효 셀 데이터에 대해 처리를 진행하여 셀 일관성 지표 데이터를 획득하도록 구성되는 처리 모듈(102);

상기 셀 일관성 지표 데이터에 따라 현재 차량 중의 모든 배터리 셀의 총 지표 편차값을 확정하고, 상기 총 지표 편차값이 기설정된 편차 임계값을 초과하면, 상기 현재 차량에 일관성 리스크가 존재하는 것으로 판정하도록 구성되는 판단 모듈(103);을 포함한다.

선택적으로, 획득 모듈(101)은,

상기 차량 운행 데이터에 이상 데이터가 존재하는 지 여부를 검출하고;

이상 데이터가 존재하면, 상기 이상 데이터를 필터링하여 유효 운행 데이터를 획득하도록 더 구성된다.

선택적으로, 획득 모듈(101)은,

상기 유효 데이터 표준 중의 전류 데이터 표준 및 충전 상태 표준을 획득하고;

상기 전류 데이터 표준 및 상기 충전 상태 표준에 부합되는 유효 운행 데이터를 상기 유효 셀 데이터로서 선별하도록 더 구성된다.

선택적으로, 처리 모듈(102)은,

상기 유효 셀 데이터에 대해 분류를 진행하여 각 셀 일관성 초기 데이터를 획득하고;

상기 각 셀 일관성 초기 데이터에 대응되는 셀 일관성 지표 처리 방법을 획득하고, 상기 셀 일관성 지표 처리 방법에 따라 상기 각 셀 일관성 초기 데이터에 대해 각각 처리를 진행하여 각 셀 일관성 지표 특징 벡터를 획득하도록 더 구성된다.

선택적으로, 판단 모듈(103)은,

상기 각 셀 일관성 특징 벡터를 셀 지표 특징 행렬로 조합하고, 상기 셀 지표 특징 행렬의 공분산 행렬을 확정하고;

상기 셀 지표 특징 행렬 및 상기 공분산 행렬에 따라 각 배터리 셀의 마할라노비스 거리를 확정하고, 상기 각 배터리 셀의 마할라노비스 거리의 총합을 상기 총 지표 편차값으로 이용하도록 더 구성된다.

선택적으로, 차량 배터리 셀 일관성 평가 장치는,

상기 각 배터리 셀의 마할라노비스 거리의 표준 편차를 확정하고;

각 배터리 셀 중 상기 마할라노비스 거리의 표준 편차가 기설정된 거리 임계값을 초과하는 배터리 셀을 일관성 리스크 셀로서 선별하도록 구성되는 선별 모듈;을 더 포함한다.

선택적으로, 차량 배터리 셀 일관성 평가 장치는,

편차 임계값 수정 파라미터를 획득하고, 상기 편차 임계값 수정 파라미터에 따라 상기 편차 임계값에 대해 수정을 진행하도록 구성되는 수정 모듈;을 더 포함한다.

도 5는 본 출원의 실시예 방안이 관련된 하드웨어 운행 환경의 전자기기의 구조 개략도이다.

도 5에 도시된 바와 같이, 해당 전자기기는 프로세서(1001)(예를 들어, 중앙 프로세서(Central Processing Unit, CPU)), 통신 버스(1002), 사용자 인터페이스(1003), 네트워크 인터페이스(1004), 저장 장치(1005)를 포함할 수 있다. 여기서, 통신 버스(1002)는 이러한 부재들 사이의 연결 통신을 실현하도록 구성된다. 사용자 인터페이스(1003)는 표시 스크린(Display), 키보드(Keyboard)와 같은 입력 유닛을 포함할 수 있으며, 선택 가능한 사용자 인터페이스(1003)는 표준 유선 인터페이스, 무선 인터페이스를 더 포함할 수 있다. 네트워크 인터페이스(1004)는 선택적으로 표준 유선 인터페이스, 무선 인터페이스(예를 들어, 무선 충실도(WIreless-FIdelity, WI-FI) 인터페이스)를 포함할 수 있다. 저장 장치(1005)는 고속 랜덤 액세스 저장 장치(Random Access Memory, RAM) 저장 장치일 수 있고, 안정적인 비휘발성 저장 장치(Non-Volatile Memory, NVM)(예를 들어, 자기 디스크 저장 장치)일 수도 있다. 저장 장치(1005)는 선택적으로 전술한 프로세서(1001)와 독립적인 저장 장치일 수도 있다.

도 5에 도시된 구조는 전자기기에 대한 한정을 구성하지 않으며, 도시된 것보다 더욱 많거나 적은 부재를 포함하거나, 또는 일부의 부재들을 조합하거나, 또는 상이한 부재 배치가 구비될 수 있는 것을 당해 기술분야의 기술자는 이해할 수 있을 것이다.

도 5에 도시된 바와 같이, 한가지 저장 매체인 저장 장치(1005)에는 운영체제, 네트워크 통신 모듈, 사용자 인터페이스 모듈 및 차량 배터리 셀 일관성 평가 프로그램이 포함될 수 있다.

도 5에 도시된 전자기기에 있어서, 네트워크 인터페이스(1004)는 주로 기타의 기기와 데이터 통신을 진행하도록 구성되고; 사용자 인터페이스(1003)는 주로 사용자와 데이터 인터랙션을 진행하도록 구성되고; 본 출원의 전자기기 중의 프로세서(1001), 저장 장치(1005)는 전자기기에 설치될 수 있고, 상기 전자기기는 프로세서(1001)를 통해 저장 장치(1005)에 저장된 차량 배터리 셀 일관성 평가 프로그램을 호출하고, 본 출원의 실시예에서 제공하는 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법을 실행한다.

본 출원의 실시예는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 더 제공하며, 상기 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체 상에는 차량 배터리 셀 일관성 평가 프로그램이 저장되고, 상기 차량 배터리 셀 일관성 평가 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 때 상술한 바와 같은 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법의 단계들을 실현한다.

본 명세서에 있어서, 용어 "포함", "구비" 또는 이의 임의의 기타 변형은 비배타적인 포함을 포함하고자 하며, 이로써, 일련의 요소들을 포함하는 과정, 방법, 물품 또는 시스템는 이러한 요소들을 포함할 뿐만 아니라, 명확하게 나열되지 않은 기타의 요소들도 포함하며, 또는 이러한 과정, 방법, 물품 또는 시스템에 고유한 요소들을 더 포함하는 것을 설명하고자 한다. 더욱 많은 제한이 없는 한, 문구 "하나의 ??를 포함"으로 한정된 요소는 해당 요소를 포함하는 과정, 방법, 물품 또는 시스템에 추가적인 동일한 요소가 더 존재하는 것을 배제하는 것이 아니다.

상술한 본 출원의 실시예 번호는 단지 설명을 위한 것일 뿐, 실시예의 우열을 대표하는 것은 아니다.

이상의 실시예에 대한 설명을 통해, 상술한 실시예의 방법은 소프트웨어와 필요한 일반 하드웨어 플랫폼을 겹합하는 방식의 도움을 통해 실현할 수 있으며, 물론, 하드웨어를 통해 실현할 수도 있으나, 많은 경우에 전자가 더욱 바람직한 실시예인 것을 당해 기술분야의 기술자는 명확하게 이해할 수 있을 것이다. 이러한 이해를 기반으로, 본 출원의 기술적 방안은 본질적으로 또는 기존 기술에 기여하는 부분은 소프트웨어 제품의 형태로 구현될 수 있으며, 해당 컴퓨터 소프트웨어 제품은 상술한 바와 같은 하나의 저장 매체(예컨대, ROM/RAM, 자기 디스크, 광 디스크)에 저장되고, 하나의 단말기 장치(휴대 전화, 컴퓨터, 서버, 또는 네트워크 장치 등)로 본 출원의 각 실시예의 방법을 실행시키기 위한 여러 명령을 포함한다.

이상의 내용은 단지 본 출원의 바람직한 실시예일 뿐, 이로 인해 본 출원의 특허 범위가 제한되는 것이 아니며, 본 출원의 명세서 및 첨부된 도면의 내용을 이용하여 진행한 균등한 구조 또는 균등한 흐름 변환, 또는 기타 관련된 기술분야에 직접적으로 또는 간접적으로 운용되는 것은 모두 마찬가지로 본 출원의 특허 보호 범위 내에 포함된다.

Claims (10)

1. 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법에 있어서,
   차량 운행 데이터를 획득하고, 기설정된 유효 데이터 표준에 따라 상기 차량 운행 데이터 중의 유효 셀 데이터를 선별하는 단계;
   기설정된 셀 일관성 지표 처리 방법에 따라 상기 유효 셀 데이터에 대해 처리를 진행하여 셀 일관성 지표 데이터를 획득하는 단계;
   상기 셀 일관성 지표 데이터에 따라 현재 차량 중의 모든 배터리 셀의 총 지표 편차값을 확정하고, 상기 총 지표 편차값이 기설정된 편차 임계값을 초과하면, 상기 현재 차량에 일관성 리스크가 존재하는 것으로 판정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 기설정된 유효 데이터 표준에 따라 상기 차량 운행 데이터 중의 유효 셀 데이터를 선별하는 단계 이전에,
   상기 차량 운행 데이터에 이상 데이터가 존재하는 지 여부를 검출하는 단계;
   이상 데이터가 존재하면, 상기 이상 데이터를 필터링하여 유효 운행 데이터를 획득하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 기설정된 유효 데이터 표준에 따라 상기 차량 운행 데이터 중의 유효 셀 데이터를 선별하는 단계는,
   상기 유효 데이터 표준 중의 전류 데이터 표준 및 충전 상태 표준을 획득하는 단계;
   상기 전류 데이터 표준 및 상기 충전 상태 표준에 부합되는 유효 운행 데이터를 상기 유효 셀 데이터로서 선별하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 기설정된 셀 일관성 지표 처리 방법에 따라 상기 유효 셀 데이터에 대해 처리를 진행하여 셀 일관성 지표 데이터를 획득하는 단계는,
   상기 유효 셀 데이터에 대해 분류를 진행하여 각 셀 일관성 초기 데이터를 획득하는 단계;
   상기 각 셀 일관성 초기 데이터에 대응되는 셀 일관성 지표 처리 방법을 획득하고, 상기 셀 일관성 지표 처리 방법에 따라 상기 각 셀 일관성 초기 데이터에 대해 각각 처리를 진행하여 각 셀 일관성 지표 특징 벡터를 획득하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법.
5. 제4항에 있어서,
   상기 각 셀 일관성 지표 편차값에 따라 현재 차량 중의 모든 배터리 셀의 총 지표 편차값을 확정하는 단계는,
   상기 각 셀 일관성 특징 벡터를 셀 지표 특징 행렬로 조합하고, 상기 셀 지표 특징 행렬의 공분산 행렬을 확정하는 단계;
   상기 셀 지표 특징 행렬 및 상기 공분산 행렬에 따라 각 배터리 셀의 마할라노비스 거리를 확정하고, 상기 각 배터리 셀의 마할라노비스 거리의 총합을 상기 총 지표 편차값으로 이용하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 총 지표 편차값이 기설정된 편차 임계값을 초과하면, 상기 현재 차량에 일관성 리스크가 존재하는 것으로 판정하는 단계 이후에,
   상기 각 배터리 셀의 마할라노비스 거리의 평균값을 확정하는 단계;
   각 배터리 셀 중 상기 마할라노비스 거리의 평균값이 기설정된 거리 임계값을 초과하는 배터리 셀을 일관성 리스크 셀로서 선별하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법.
7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
   편차 임계값 수정 파라미터를 획득하고, 상기 편차 임계값 수정 파라미터에 따라 상기 편차 임계값에 대해 수정을 진행하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법.
8. 차량 배터리 셀 일관성 평가 장치에 있어서,
   차량 운행 데이터를 획득하고, 기설정된 유효 데이터 표준에 따라 상기 차량 운행 데이터 중의 유효 셀 데이터를 선별하도록 구성되는 획득 모듈;
   기설정된 셀 일관성 지표 처리 방법에 따라 상기 유효 셀 데이터에 대해 처리를 진행하여 셀 일관성 지표 데이터를 획득하도록 구성되는 처리 모듈;
   상기 셀 일관성 지표 데이터에 따라 현재 차량 중의 모든 배터리 셀의 총 지표 편차값을 확정하고, 상기 총 지표 편차값이 기설정된 편차 임계값을 초과하면, 상기 현재 차량에 일관성 리스크가 존재하는 것으로 판정하도록 구성되는 판단 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 배터리 셀 일관성 평가 장치.
9. 전자기기에 있어서,
   저장 장치;
   프로세서; 및
   상기 저장 장치 상에 저장되고 상기 프로세서 상에서 운행 가능한 차량 배터리 셀 일관성 평가 프로그램;을 포함하되,
   상기 차량 배터리 셀 일관성 평가 프로그램은, 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법의 단계들을 실현하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 전자기기.
10. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 있어서,
    상기 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체 상에는 차량 배터리 셀 일관성 평가 프로그램이 저장되고,
    상기 차량 배터리 셀 일관성 평가 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 때 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 차량 배터리 셀 일관성 평가 방법의 단계들을 실현하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.