KR20230143525A - 배터리 관리 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 측면에 따른 배터리 관리 장치는, 전압, 전류 및 온도 중 적어도 하나의 배터리 정보를 획득하도록 구성된 데이터 획득부 및 상기 획득된 배터리 정보에 기반하여 상기 배터리의 데이터 분포를 결정하고, 미리 획득된 복수의 타겟 실험 데이터와 상기 데이터 분포 간의 매칭 확률을 결정하고, 상기 배터리 정보에 기반하여 상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 점수를 결정하고, 상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 점수와 대응되는 상기 매칭 확률을 연산하여 상기 배터리에 대한 스트레스 점수를 산출하도록 구성된 제어부를 포함할 수 있다.

Description

배터리 관리 장치 및 방법{BATTERY MANAGEMENT DEVICE AND METHOD}

본 발명은 배터리 관리 장치 및 방법에 관한 것이다.

최근, 노트북, 비디오 카메라, 휴대용 전화기 등과 같은 휴대용 전자 제품의 수요가 급격하게 증대되고, 전기 자동차, 에너지 저장용 축전지, 로봇, 위성 등의 개발이 본격화됨에 따라, 반복적인 충방전이 가능한 고성능 배터리에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.

현재 상용화된 배터리로는 니켈 카드뮴 전지, 니켈 수소 전지, 니켈 아연 전지, 리튬 배터리 등이 있는데, 이 중에서 리튬 배터리는 니켈 계열의 배터리에 비해 메모리 효과가 거의 일어나지 않아 충방전이 자유롭고, 자가 방전율이 매우 낮으며 에너지 밀도가 높은 장점으로 각광을 받고 있다.

이러한 배터리는 고용량화 및 고밀도화 측면에서 많은 연구가 진행되고 있지만 수명과 안전성 향상 측면도 중요하다. 이를 위해서는 전극 표면에서 전해액과의 분해 반응 억제가 필요하고, 과충전 및 과방전을 방지하는 것이 요구된다.

이러한, 과충전 및 과방전을 방지하고 배터리의 수명과 안전성을 향상시키기 위해 사용자에게 현재 배터리의 상태를 제공하고 이에 대한 가이드 라인을 제공할 수 있는 기술의 개발이 필요하다.

본 발명은, 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 배터리의 수명과 안전성을 점수화하여 사용자에게 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허청구범위에 나타난 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.

본 발명의 일 측면에 따른 배터리 관리 장치는, 전압, 전류 및 온도 중 적어도 하나의 배터리 정보를 획득하도록 구성된 데이터 획득부 및 상기 획득된 배터리 정보에 기반하여 상기 배터리의 데이터 분포를 결정하고, 미리 획득된 복수의 타겟 실험 데이터와 상기 데이터 분포 간의 매칭 확률을 결정하고, 상기 배터리 정보에 기반하여 상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 점수를 결정하고, 상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 점수와 대응되는 상기 매칭 확률을 연산하여 상기 배터리에 대한 스트레스 점수를 산출하도록 구성된 제어부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명의 일 측면에 따른 배터리 관리 장치는, 상기 제어부가, 상기 획득된 배터리 정보가 주행 중 정보인지 충전 중 정보인지에 기반하여 타입을 결정하고, 미리 획득된 복수의 실험 데이터 중에서 상기 결정된 타입에 대응되는 상기 복수의 타겟 실험 데이터를 결정하도록 구성된 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명의 일 측면에 따른 배터리 관리 장치는, 상기 제어부가, 상기 배터리 정보에 대한 영역별 빈도수를 계산하여 상기 배터리의 데이터 분포를 결정하도록 구성된 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명의 일 측면에 따른 배터리 관리 장치는, 상기 제어부가, 상기 배터리 정보에 대한 영역별 빈도수와 상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각의 영역별 빈도수에 기반하여, 상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 상기 매칭 확률을 결정하도록 구성된 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명의 일 측면에 따른 배터리 관리 장치는, 상기 제어부가, 각각의 영역별로, 상기 복수의 타겟 실험 데이터의 영역별 빈도수의 총합에 대한 각 타겟 실험 데이터의 빈도수와 상기 배터리 정보에 대한 영역별 빈도수 간의 유사도에 기반하여 상기 매칭 확률을 결정하도록 구성된 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명의 일 측면에 따른 배터리 관리 장치는, 상기 제어부가, 상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대하여 산출된 하나 이상의 유사도를 합산하여, 상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대응되는 상기 매칭 확률을 결정하도록 구성된 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명의 일 측면에 따른 배터리 관리 장치는, 상기 제어부가, 상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대하여 미리 설정된 실험 조건별 테이블에 기반하여 상기 점수를 결정하도록 구성된 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명의 일 측면에 따른 배터리 관리 장치는, 상기 실험 조건별 테이블은 실험 온도, 충전 전류, 방전 전류, 최대 SOC, 최소 SOC 및 상기 타겟 실험 데이터의 충방전 횟수에 따른 SOH 중 적어도 하나를 포함하는 실험 조건에 대해 미리 설정되도록 구성되고, 상기 제어부는, 상기 SOH가 임계값에 도달하는 충반전 횟수에 대하여 상기 점수를 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명의 일 측면에 따른 배터리 관리 장치는, 상기 제어부가, 상기 스트레스 점수에 대한 요청 메시지를 수신한 경우, 상기 스트레스 점수를 포함하는 응답 메시지를 생성하고, 상기 생성된 응답 메시지를 출력하도록 구성된 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명의 일 측면에 따른 배터리 관리 장치는, 상기 제어부가, 상기 응답 메시지에 상기 스트레스 점수에 대응되는 운행 가이드 및 충전 가이드 중에서 적어도 하나를 더 포함시키도록 구성된 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명의 일 측면에 따른 배터리 팩은 본 발명의 일 측면에 따른 배터리 관리 장치를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 측면에 따른 서버는, 본 발명의 일 측면에 따른 배터리 관리 장치를 포함할 수 있다.

본 발명의 일 측면에 따른 배터리 관리 방법은, 전압, 전류 및 온도 중 적어도 하나의 배터리 정보를 획득하는 단계, 상기 획득된 배터리 정보에 기반하여 상기 배터리의 데이터 분포를 결정하는 단계, 미리 획득된 복수의 타겟 실험 데이터와 상기 데이터 분포 간의 매칭 확률을 결정하는 단계, 상기 배터리 정보에 기반하여 상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 점수를 결정하는 단계 및 상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 점수와 대응되는 상기 매칭 확률을 연산하여 상기 배터리에 대한 스트레스 점수를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 배터리의 수명과 안전성을 점수화하여 사용자에게 제공할 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 배터리의 스트레스 점수를 산출함에 있어, 정규화 및/또는 통계적 가변 임계 등의 고도화된 기법을 적용함으로써 배터리의 수명과 안전성을 정확하게 진단할 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 측면에 따르면, 통계적 가변 임계값을 기준으로 결정된 스트레스 점수에 관한 시계열 데이터를 분석하여 배터리의 스트레스가 발생된 시점 및/또는 구간을 정밀하게 검출할 수 있다.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 후술되는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니 된다.
도 1은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 문서의 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치를 보여주는 블록도이다.
도 3은 본 문서에 개시되는 다양한 실시예에 참조되는 매칭 확률을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 문서에 개시되는 다양한 실시예에 참조되는 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 점수를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 문서에 개시되는 다양한 실시예에 참조되는 응답 메세지를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 문서에 개시되는 다양한 실시예에 참조되는 응답 메세지를 설명하기 위한 다른 도면이다.
도 7은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 8은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치를 포함하는 배터리 팩의 예시적 구성을 도시한 도면이다.

본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다.

따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.

또한, 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어들은, 다양한 구성요소들 중 어느 하나를 나머지와 구별하는 목적으로 사용되는 것이고, 그러한 용어들에 의해 구성요소들을 한정하기 위해 사용되는 것은 아니다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.

덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.

도 1은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 시스템(1)을 나타내는 도면이다. 도 1를 참조하면, 배터리 시스템(1)은 배터리 관리 장치(100) 등을 포함하도록 구성될 수 있다. 단, 이는 본 발명의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시예일뿐이며, 필요에 따라 일부 구성 요소가 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다. 또한, 도 1에 도시된 배터리 시스템(1)의 각각의 구성 요소들은 기능적으로 구분되는 기능 요소들을 나타낸 것으로서, 복수의 구성 요소가 실제 물리적 환경에서는 서로 통합되는 형태로 구현될 수도 있음에 유의한다.

배터리 시스템(1)에서, 배터리 관리 장치(100)는 다수의 사용자에게 스트레스 점수 기반의 배터리 관리를 제공하는 컴퓨팅 장치이다. 여기서, 컴퓨팅 장치는, 노트북, 데스크톱(desktop), 랩탑(laptop) 등이 될 수 있으나, 이에 국한되는 것은 아니며 컴퓨팅 기능 및 통신 기능이 구비된 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 다만, 다수의 사용자에게 배터리 관리를 제공하는 경우라면, 배터리 관리 장치(100)는 고성능의 서버 컴퓨팅 장치로 구현되는 것이 바람직할 수 있다.

실시예에 따르면, 배터리 관리는 스트레스 점수에 기반하여 배터리의 수명 향상을 위해 사용자에게 제공하는 서비스를 의미할 수 있다. 여기서, 스트레스 점수란, 차량에 구비된 배터리의 충방전 상황(예컨대, 차량의 주행 상황 및/또는 배터리의 충전 상황)에서 발생하는 경험 및 환경이 배터리의 수명에 미치는 영향을 점수화한 것을 의미할 수 있다.

일반적으로, 배터리 셀은 음극 단자와 양극 단자를 구비하며, 물리적으로 분리 가능한 하나의 독립된 셀을 의미한다. 일 예로, 리튬 이온 전지 또는 리튬 폴리머 전지가 배터리 셀로 간주될 수 있다. 복수의 배터리 셀이 직렬 및/또는 병렬로 연결되어 배터리 모듈을 구성하고, 복수의 배터리 모듈이 직렬 및/또는 병렬로 연결되어 배터리 팩을 구성할 수 있다. 배터리 관리 장치(100)에 의해 스트레스 점수가 산출되고 제공되는 배터리는 차량에 구비된 배터리 팩일 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 배터리 관리 장치(100)는 BMS(Battery Management System, 50)로부터 배터리 정보를 입력 받고, 배터리 정보에 기반하여, 배터리에 대한 스트레스 점수를 산출할 수 있다. 배터리 정보는 배터리의 전압, 전류 및 온도 중 적어도 하나의 정보를 포함한 데이터를 의미할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 배터리 관리 장치(100)는 미리 획득된 복수의 타겟 실험 데이터에 기반하여 스트레스 점수를 산출할 수 있다.

배터리 시스템(1)에서, BMS(50)는 차량에 구비되며, 차량에 구비된 배터리에 관련된 정보를 송신할 수 있다. 구체적으로, BMS(50)는 배터리의 전압, 전류 및/또는 온도 중 적어도 하나의 정보를 배터리 관리 장치(100)에 송신할 수 있다. 실시예에 따라, BMS(50)는 실시간으로 정보를 배터리 관리 장치(100)에 송신할 수 있고, 일정 시간 간격으로 배터리 관리 장치(100)에 송신할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

BMS(50)는 배터리 관리 장치(100)와 물리적으로 독립된 컴퓨팅 장치에 구축될 수 있고, 배터리 관리 장치(100)에 구축될 수도 있으며, 이는 실시예에 따라 얼마든지 달라질 수 있다.

실시예에 따라, 본 발명에 따른 배터리 관리 장치(100)는 BMS에 적용될 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 BMS는, 상술한 배터리 관리 장치(100)를 포함할 수 있다. 이러한 구성에 있어서, 배터리 관리 장치(100)의 각 구성요소 중 적어도 일부는, 종래 BMS에 포함된 구성의 기능을 보완하거나 추가함으로써 구현될 수 있다. 예를 들어, 이하에서 설명할 배터리 관리 장치(100)의 데이터 획득부(110) 및/또는 제어부(120)는 BMS의 구성요소로서 구현될 수 있다.

이하에서는, BMS(50)가 배터리 관리 장치(100)와 물리적으로 독립된 컴퓨팅 장치에 구축된 것을 가정하여 설명을 이어가도록 한다.

배터리 시스템(1)에서, 사용자 단말(30)은 스트레스 점수에 대한 요청을 송신하고, 스트레스 점수를 포함한 응답 데이터를 출력하는 디스플레이를 포함하는 컴퓨팅 장치이다. 여기서, 컴퓨팅 장치는, 노트북, 데스크톱(desktop), 랩탑(laptop) 등이 될 수 있으나, 이에 국한되는 것은 아니며 컴퓨팅 기능 및 통신 기능이 구비된 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다. 사용자 단말(30)은 배터리 관리 장치(100)와 물리적으로 독립된 컴퓨팅 장치에 구축될 수 있고, 배터리 관리 장치(100)에 구축될 수도 있으며, 이는 실시예에 따라 얼마든지 달라질 수 있다. 이하에서는, 사용자 단말(30)이 배터리 관리 장치(100)와 물리적으로 독립된 컴퓨팅 장치에 구축된 것을 가정하여 설명을 이어가도록 한다.

일 실시예에서, 사용자 단말(30)은 스트레스 점수를 이미지화한 응답 데이터를 표시할 수 있다. 배터리 관리 장치(100)는 사용자의 단말을 통해 스트레스 점수에 대한 요청을 수신하고, 수신된 요청에 응답하여 스트레스 점수를 포함한 응답 데이터를 제공할 수 있다. 이 때, 배터리 관리 장치(100)는 사용자 피드백을 유도하기 위해 응답 데이터에 소정의 사용자 인터페이스를 제공할 수 있고, 사용자는 상기 인터페이스를 통해 응답 데이터의 만족도에 대한 사용자 피드백 정보를 제공할 수 있다. 배터리 관리 장치(100)는 사용자 피드백 정보를 반영하여 스트레스 점수 산출 시 사용자 만족도를 높일 수 있다.

상기 배터리 시스템(1)의 구성 요소들은 네트워크를 통해 통신할 수 있다. 여기서, 상기 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), Wibro(Wireless Broadband Internet) 등과 같은 모든 종류의 유/무선 네트워크로 구현될 수 있다.

지금까지 도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 시스템(1)에 대하여 설명하였다. 이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치(100)의 구성 및 동작에 대하여 도 2 내지 도 6을 이용하여 설명하도록 한다.

도 2는 본 문서의 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치(100)를 보여주는 블록도이다. 도 2를 참조하면, 본 문서에 개시되는 일 실시예에 따른, 배터리 관리 장치(100)는 데이터 획득부(110) 및 제어부(120)를 포함할 수 있다.

데이터 획득부(110)는 전압, 전류 및 온도 중 적어도 하나의 배터리 정보를 획득하도록 구성될 수 있다.

구체적으로, 데이터 획득부(110)는 스트레스 점수 산출 대상이 되는 배터리에 관련된 정보를 획득할 수 있다. 실시예에 따라, 데이터 획득부(110)는 BMS(50)로부터 스트레스 점수 산출 대상이 되는 배터리에 관련된 정보를 획득할 수 있다. 배터리에 관련된 정보는 배터리의 전압, 전류 및 온도 중 적어도 하나에 관련된 정보를 포함할 수 있다.

데이터 획득부(110)는 BMS(50)로부터 배터리에 관한 정보를 실시간으로 획득할 수도 있고, 정해진 주기에 따라 획득할 수 있다. 또는 기 설정된 이벤트 발생시 데이터 획득부(110)는 BMS(50)로부터 배터리에 관한 정보를 획득할 수도 있다. 이에 한정되는 것은 아니다.

데이터 획득부(110)는 BMS(50)로부터 데이터가 획득되지 않는 경우, BMS(50)에 데이터 제공에 관한 요청을 송신할 수 있다.

제어부(120)는 획득된 배터리 정보에 기반하여 배터리의 데이터 분포를 결정할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 배터리 정보에 대한 영역별 빈도수를 계산하여 배터리의 데이터 분포를 결정할 수 있다. 여기서, 영역별 빈도수란, 배터리 정보 각각에 대한 영역별 빈도수를 의미할 수 있다.

예를 들어, 배터리 정보에 전압이 포함되었다고 가정한다. 제어부(120)는 미리 설정된 전압 구간에서 소정 단위(예컨대, 0.1V)로 배터리 전압의 영역을 구획하고, 각 영역에서 배터리 정보가 속하는 영역별 빈도수를 계산할 수 있다. 그리고, 제어부(120)는 계산된 영역별 빈도수에 따라 배터리의 데이터 분포를 결정할 수 있다.

그리고, 제어부(120)는 미리 획득된 복수의 타겟 실험 데이터와 데이터 분포 간의 매칭 확률을 결정하도록 구성될 수 있다.

구체적으로, 제어부(120)는 배터리 정보의 영역별 빈도수와 복수의 타겟 실험 데이터 각각의 영역별 빈도수에 기반하여, 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 매칭 확률을 결정할 수 있다. 이에 대해, 도 3을 참조하여 자세히 설명하도록 한다.

도 3은 본 문서에 개시되는 다양한 실시예에 참조되는 매칭 확률을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 3은 복수의 타겟 실험 데이터(p1 내지 p4)에 대한 영역(f1 내지 f10)별 빈도수가 표시된 테이블이 도시되어 있다. 여기서, f1 내지 f10은 전체 영역(0% 내지 100%)을 10%씩 안분한 영역일 수 있다. 예컨대, f1은 전체 영역에서 0% 이상 10% 미만의 영역이고, f2는 전체 영역에서 10% 이상 20% 미만의 영역이며, f10은 전체 영역에서 90% 이상 100% 이하의 영역일 수 있다.

도 3을 설명함에 앞서, 배터리 정보에 대한 영역별 빈도수는 f1은 10%, f2는 30%, f3는 60%인 것으로 가정한다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 배터리 정보에 대한 영역별 빈도수를 이용하여 복수의 타겟 실험 데이터(p1 내지 p4) 각각에 대하여 매칭 확률을 결정할 수 있다. 예를 들어, p1의 영역별 빈도수는 f1이 100%이고, 나머지 영역은 모두 0%이다. 또 다른 예를 들면, p2의 영역별 빈도수는 f1은 0%이고, f2 및 f3는 각각 50%이다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 각 영역별로, 복수의 타겟 실험 데이터의 빈도수의 총합에 대한 각 타겟 실험 데이터의 빈도수와 배터리 정보에 대한 빈도수 간의 유사도를 결정하고, 유사도에 기반하여 매칭 확률을 결정할 수 있다.

f1을 예로 들면, 제어부(120)는 배터리 정보에 대한 빈도수에 "(p1의 f1에 대한 빈도수)÷(p1 내지 p4의 f1에 대한 빈도수의 총합)"을 곱하여 p1의 f1에 대한 유사도를 결정할 수 있다.

f1에 대한 복수의 타겟 실험 데이터의 빈도수의 총합은 100+0+0+0이므로 100이고, p1의 f1에 대한 빈도수는 100이다. 배터리 정보에 대한 빈도수는 10%라 가정하였으므로, 제어부(120)는 10%에 (100÷100)을 곱한 값을 p1의 f1에 대한 유사도로 결정할 수 있다. 따라서, 제어부(120)는 p1의 f1에 대한 유사도를 10% 또는 0.1로 결정할 수 있다.

같은 방식으로, 제어부(120)는 p2 내지 p4의 f1에 대한 유사도를 결정할 수 있다. 도 3을 참조하면, p2 내지 p4의 f1에 대한 빈도수가 0이므로, 제어부(120)는 p2 내지 p4의 f1에 대한 유사도를 0으로 결정할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대하여 산출된 하나 이상의 유사도를 합산하여, 상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대응되는 상기 매칭 확률을 결정할 수 있다.

p1을 예로 들면, 제어부(120)는 전술한 바와 같이, f1에 대한 유사도는 0.1로 결정하고, 나머지 영역(f2 내지 f10)에 대한 p1의 빈도수가 모두 0이므로, 나머지 영역(f2 내지 f10)에 대한 유사도는 모두 0으로 결정할 수 있다.

따라서, p1의 영역별 유사도를 합산하면, 제어부(120)는 0.1을 p1의 매칭 확률로 결정할 수 있다.

같은 방식으로, 제어부(120)는 p2 내지 p4의 매칭 확률을 결정할 수 있다. 도 3을 참조하면, 제어부(120)는 p2 내지 p4의 매칭 확률을 각각 0.72, 0.09, 0.09로 결정할 수 있다.

이상으로, 도 3을 참조하여 제어부(120)가 매칭 확률을 결정하는 동작에 대해 자세히 설명하였다. 다시 도 2를 참조하여 제어부의 동작을 설명한다.

제어부(120)는 획득된 데이터 정보에 기반하여 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 점수를 결정할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대하여 미리 설정된 실험 조건별 테이블에 기반하여 점수를 결정할 수 있다.

여기서, 미리 설정된 실험 조건별 테이블이란, 특정 조건에 의해 제한된 환경 내에서 진행된 배터리 퇴화 실험에 따른 결과 데이터에 대한 테이블을 의미할 수 있다. 예를 들어, 실험 조건별 테이블이란, 배터리의 온도, 충전 전류, 방전 전류, 최소 SOC, 최대 SOC 및 상기 타겟 실험 데이터의 충방전 횟수에 따른 SOH 중 적어도 하나의 영역에 조건을 부여하여 진행된 배터리 퇴화 실험 데이터에 대한 테이블을 의미할 수 있다. 이에 대하여 도 4를 참조하여 자세히 설명하도록 한다.

도 4는 본 문서에 개시되는 다양한 실시예에 참조되는 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 점수를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 4에는 제한된 환경 내에서 진행된 배터리 퇴화 실험으로 획득한 데이터를 이용하여 실험 조건별 테이블로 변환한 예시도가 도시되어 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 제한된 환경 내에서 진행된 배터리 퇴화 실험으로 획득한 데이터를 가공하여 사이클에 따른 SOH 프로파일을 생성할 수 있다. 사이클이란, 배터리의 충방전을 하나의 주기로 보아 수치화한 값을 의미할 수 있다.

예를 들어, 1 사이클은 배터리의 SOC가 0%에서 100%가 될 때까지 충전하고, 배터리의 SOC가 100%에서 0%가 될 때까지 방전한 것을 의미할 수 있다. 즉, 1사이클은 배터리에 대해 완충전 및 완방전이 수행되었음을 의미할 수 있다.

다른 예로, 0.5 사이클은 배터리의 SOC가 50% 증가하도록 충전하고, 배터리의 SOC가 50% 감소하도록 방전한 것을 의미할 수 있다. 즉, 0.5 사이클은 배터리의 SOC가 충전 시작 SOC에서 충전 종료 SOC까지 충전되고, 배터리의 SOC가 충전 종료 SOC에서 충전 시작 SOC까지 방전된 것을 의미할 수 있다. 여기서, 충전 시작 SOC와 충전 종료 SOC 간의 SOC 차이는 50%일 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 연산된 SOH가 임계값에 도달하는 충방전 횟수에 대해여 점수를 결정할 수 있다. 임계값은 배터리에 대응하여 정해진 값일 수도 있고, 사용자가 지정한 값일 수도 있다. 또는 임계값은 통계적 가변값을 의미할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대해 SOH가 임계값인 지점에 해당하는 사이클 값을 실험 조건별 테이블에 입력할 수 있다. 임계값은 배터리의 종류 및/또는 타입에 따라 설정된 값일 수도 있고, 사용자의 요청에 따라 설정된 값일 수도 있다. 또는 통계적 가변 임계값일 수도 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 도 4에는 임계값이 95%인 경우가 도시되어 있다.

도 4를 참조하면, 제어부(120)는 사이클에 따른 SOH 프로파일을 이용하여 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대해 SOH가 95%인 지점에 해당하는 사이클 값을 실험 조건별 테이블에 입력할 수 있다.

제어부(120)는 입력된 사이클 값을 이용하여 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 점수를 결정할 수 있다. 실시예에 따라, 제어부(120)는 표준 조건을 이용하여, 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 실험 값을 보간하여 점수를 결정할 수 있다. 예를 들어, 표준 조건의 온도가 25도인 경우, 제어부(120)는 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 실험 값 중 온도에 대한 값에 대해 25도를 기준으로 보간하여 점수를 결정할 수 있다. 표준 조건은 실험 데이터를 평가하는 기준이 되는 조건을 의미할 수 있다. 예를 들어, 도 4에는 온도 25도, 충전 전류 및 방전 전류 1/3C, SOC는 0%에서 100% 사이일 것이 표준 조건으로 도시되어 있다.

제어부(120)는 표준 조건에 해당하는 타겟 실험 데이터(401)를 표준 데이터로 결정하고, 표준 데이터의 점수를 50점으로 결정할 수 있다. 제어부(120)는 도 4에 도시된 바와 같이, 표준 데이터의 사이클 값의 2배 이상이 되는 타겟 실험 데이터에 대한 점수로 100점을 결정할 수 있다.

예컨대, 도 4의 실시예에서, 표준 데이터의 사이클 값이 667.70이라고 가정한다. 표준 데이터의 사이클 값의 2배는 1335.4이다. 따라서, 사이클 값이 1335.4 이상인 타겟 실험 데이터의 점수는 100점으로 결정될 수 있다.

다시 도 2를 참조하면, 제어부(120)는 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 점수와 대응되는 매칭 확률을 연산하여 배터리에 대한 스트레스 점수를 산출할 수 있다. 실시예에 따라, 제어부(120)는 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대하여 각 타겟 실험 데이터 각각의 점수에 매칭 확률을 곱한 값을 모두 합산하여 스트레스 점수를 산출할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 복수의 타겟 실험 데이터 중 매칭 확률이 임계값 이상인 타겟 실험 데이터를 제1 그룹으로 구별하고, 상기 제1 그룹에 포함된 각 타겟 데이터에 대한 점수와 대응되는 매칭 확률을 곱한 값을 합산하여 스트레스 점수를 산출할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 제1 그룹에 포함된 타겟 실험 데이터의 개수가 임계값 미만인 경우, 타겟 데이터의 매칭 확률 값을 보간하거나, 매칭 확률에 대한 임계값을 조정할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 영역별 유사도가 임계값 이상인 타겟 실험 데이터를 제2 그룹으로 구별하고, 상기 제2 그룹에 포함된 각 타겟 실험 데이터에 대한 점수와 대응되는 매칭 확률을 곱한 값을 합산하여 스트레스 점수를 산출할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 제2 그룹에 포함된 타겟 실험 데이터의 개수가 임계값 미만인 경우, 타겟 데이터의 영역별 유사도 값을 보간하거나, 유사도 값에 대한 임계값을 조정할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 제1 그룹에 대한 스트레스 점수를 제1 스트레스 점수로, 제2 그룹에 대한 스트레스 점수를 제2 스트레스 점수로 산출하여 사용자에게 제공할 수 있다.

제어부(120)가 다양한 그룹에 따른 스트레스 점수를 별도로 산출하여 제공함으로써, 사용자의 다양한 니즈를 충족시킬 수 있다.

한편, 제어부(120)는 본 발명에서 수행되는 다양한 제어 로직들을 실행하기 위해 당업계에 알려진 프로세서, ASIC(application-specific integrated circuit), 다른 칩셋, 논리 회로, 레지스터, 통신 모뎀, 데이터 처리 장치 등을 선택적으로 포함할 수 있다. 또한, 상기 제어 로직이 소프트웨어로 구현될 때, 상기 제어부(120)는 프로그램 모듈의 집합으로 구현될 수 있다. 이때, 프로그램 모듈은 메모리에 저장되고, 제어부(120)에 의해 실행될 수 있다. 상기 메모리는 제어부(120)의 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 제어부와 연결될 수 있다.

또한, 배터리 관리 장치(100)는 저장부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 저장부는 배터리 관리 장치(100)의 각 구성요소가 동작 및 기능을 수행하는데 필요한 데이터나 프로그램 또는 동작 및 기능이 수행되는 과정에서 생성되는 데이터 등을 저장할 수 있다. 저장부는 데이터를 기록, 소거, 갱신 및 독출할 수 있다고 알려진 공지의 정보 저장 수단이라면 그 종류에 특별한 제한이 없다. 일 예시로서, 정보 저장 수단에는 RAM, 플래쉬 메모리, ROM, EEPROM, 레지스터 등이 포함될 수 있다. 또한, 저장부는 제어부(120)에 의해 실행 가능한 프로세스들이 정의된 프로그램 코드들을 저장할 수 있다.

예컨대, 저장부에는 복수의 실험 데이터 및 이와 관련된 정보들이 포함될 수 있다. 제어부(120)는 저장부에 접근(Access)하여, 복수의 실험 데이터 및 실험 조건별 테이블을 획득할 수 있다.

제어부(120)는 미리 획득된 복수의 타겟 실험 데이터와 데이터 분포 간의 매칭 확률을 결정하도록 구성될 수 있다.

여기서, 타겟 실험 데이터는 복수의 실험 데이터 중에서 제어부(120)에 의해 선택된 실험 데이터일 수 있다. 실시예에 따라, 제어부(120)는 획득된 배터리의 정보가 주행 중 정보인지 충전 중 정보인지에 기반하여 정보의 타입을 결정할 수 있다. 그리고, 제어부(120)는 미리 획득된 복수의 실험 데이터 중에서 결정된 타입에 대응되는 적어도 하나 이상의 데이터를 타겟 실험 데이터로 결정할 수 있다.

예를 들어, 획득된 배터리의 정보가 주행 중 정보 타입으로 결정되는 경우, 제어부(120)는 미리 획득된 복수의 실험 데이터 중에서 정보 타입이 주행 중 정보인 실험 데이터만을 타겟 데이터로 결정할 수 있다.

제어부(120)는 주행 중 정보 타입에 관한 매칭 확률과 충전 중 정보 타입에 관한 매칭 확률을 각각 점수화할 수 있다. 그리고, 제어부(120)는 주행 및 충전 중 정보 타입에 관한 점수를 종합하여, 배터리에 대한 스트레스 점수를 산출할 수 있다.

즉, 배터리 관리 장치(100)는 배터리의 상태(충전 또는 방전(차량의 주행))를 고려하여 배터리의 스트레스 점수를 산출할 수 있다. 따라서, 배터리 관리 장치(100)에 의해 산출되는 스트레스 점수는 배터리의 현재 수명 상태를 보다 정확하게 반영할 수 있다.

또한, 제어부(120)는 스트레스 점수에 대한 요청 메시지를 수신한 경우, 스트레스 점수를 포함하는 응답 메시지를 생성할 수 있다. 제어부(120)는 생성된 응답 메시지를 출력할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 스트레스 점수에 대응되는 운행 가이드를 더 포함한 응답 메시지를 생성할 수 있다. 운행 가이드란, 운전습관 및/또는 충전습관에 대한 가이드를 의미할 수 있다. 실시예에 따라, 제어부(120)는 미리 저장된 하나 이상의 운행 가이드 중에서 응답 메시지에 포함될 운행 가이드를 결정할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 스트레스 점수 및/또는 획득된 배터리 정보에 포함된 데이터에 기반하여 운행가이드를 결정할 수 있다. 예를 들어, 제어부(120) 획득된 배터리 정보에 포함된 데이터에 기반하여 온도, 충전 전류, 방전 정류 및/또는 SOC에 대한 값을 연산하고, 연산된 결과 값과 스트레스 점수에 기반하여 운행 가이드를 결정할 수 있다. 이에 대하여 도 5 내지 도 6을 이용하여 자세히 설명하도록 한다.

도 5는 본 문서에 개시되는 다양한 실시예에 참조되는 응답 메세지를 설명하기 위한 도면이다. 도 5에는 스트레스 점수 및 운행 가이드가 포함된 응답 메시지의 예시도가 도시되어 있다.

제어부(120)는 산출된 스트레스 점수(501)를 표시하고 배터리의 평균 스트레스 점수(avg, 502)를 함께 표시할 수 있다. 제어부(120)는 평균 스트레스 점수를 기준으로 목표 스트레스 점수 구간(503)을 표시하여 제시할 수 있다.

제어부(120)는 획득된 배터리 정보에 포함된 데이터에 기반하여 온도, 충전 전류, 방전 정류 및/또는 SOC에 대한 값을 연산하고, 연산된 결과 값과 스트레스 점수에 기반하여 운행 가이드를 결정할 수 있다.

도 5에는 운행 가이드의 예시로 충전 추천 관리 메시지(511)와 SOC 추천 관리 메시지(512)가 도시되어 있다.

도 6은 본 문서에 개시되는 다양한 실시예에 참조되는 응답 메세지를 설명하기 위한 다른 도면이다. 도 6에는 스트레스 점수에 대한 상세 메시지의 예시도가 도시되어 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 스트레스 점수에 대한 요청을 수신하면, 스트레스 점수와 함께 상세 페이지를 응답 메시지에 포함시켜 출력할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 스트레스 점수에 대한 요청을 수신하면, 스트레스 점수를 포함한 응답 메시지를 출력하고, 출력된 응답 메시지에 포함된 스트레스 점수에 대한 추가 입력을 수신하면, 상세 메시지를 출력할 수 있다.

도 6에 도시된 바와 같이, 상세 메시지는 스트레스 점수에 따른 운전습관 분석 및 충전습관을 분석하고, 이에 대한 자세한 정보를 포함할 수 있다.

이하에서는 도 7을 참조하여, 배터리 관리 방법에 대해 구체적으로 설명하도록 한다.

도 7은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법을 개략적으로 도시한 도면이다.

바람직하게, 배터리 관리 방법의 각 단계는 배터리 관리 장치(100)에 의해 수행될 수 있다. 이하에서는, 앞서 설명한 내용과 중복되는 내용은 생략하거나 간략히 설명한다.

도 7을 참조하면, 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 방법은 배터리 정보 획득 단계(S100), 데이터 분포 결정 단계(S200), 매칭 확률 결정 단계(S300), 점수 결정 단계(S400) 및 스트레스 점수 산출 단계(S500)를 포함할 수 있다.

이하에서 S100 단계 내지 S500 단계가 도 1 및 도 2를 참조하여 구체적으로 설명된다.

S100 단계는 전압, 전류 및 온도 중 적어도 하나의 배터리 정보를 획득하는 단계로서, 데이터 획득부(110)에 의해 수행될 수 있다.

S100 단계에서, 데이터 획득부(110)는 스트레스 점수 산출 대상이 되는 배터리에 관련된 정보를 획득할 수 있다. 실시예에 따라, 데이터 획득부(110)는 BMS(50)로부터 스트레스 점수 산출 대상이 되는 배터리에 관련된 정보를 획득할 수 있다.

데이터 획득부(110)는 BMS(50)로부터 배터리에 관한 정보를 실시간으로 획득할 수도 있고, 정해진 주기에 따라 획득할 수 있다. 또는 기 설정된 이벤트가 발생시 획득할 수도 있다. 이에 한정되는 것은 아니다.

데이터 획득부(110)는 BMS(50)로부터 데이터가 획득되지 않는 경우, BMS(50) 또는 사용자 단말(30)에 데이터 제공에 관한 요청을 송신할 수 있다.

S200 단계는 S100 단계에서 획득된 배터리 정보에 기반하여 상기 배터리의 데이터 분포를 결정하는 단계로서, 제어부(120)에 의해 수행될 수 있다.

S200 단계에서, 제어부(120)는 획득된 배터리 정보에 기반하여 배터리의 데이터 분포를 결정할 수 있다. 실시예에 따라, 제어부(120)는 획득된 배터리의 정보가 주행 중 정보인지 충전 중 정보인지에 기반하여 정보의 타입을 결정할 수 있다. 제어부(120)는 미리 획득된 복수의 실험 데이터 중에서 결정된 타입에 대응되는 적어도 하나 이상의 데이터를 타겟 실험 데이터로 결정할 수 있다. 예를 들어, 획득된 배터리의 정보가 주행 중 정보 타입으로 결정되는 경우, 제어부(120)는 미리 획득된 복수의 실험 데이터 중에서 정보 타입이 주행 중 정보인 실험 데이터를 타겟 데이터로 결정할 수 있다.

제어부(120)가 정보의 타입에 기반하여 타겟 실험 데이터를 결정함으로써, 스트레스 점수 산출시 정확도를 높일 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 배터리 정보에 대한 영역별 빈도수를 계산하여 배터리의 데이터 분포를 결정할 수 있다. 영역별 빈도수란, 배터리 정보에 포함된 영역 각각에 대한 빈도수를 의미할 수 있다. 예를 들어, 배터리 정보가 전압, 전류 및 온도에 관한 정보를 포함하고 있으면, 전압 영역, 전류 영역, 온도 영역 각각에 대한 빈도수를 의미할 수 있다.

S300 단계는 미리 획득된 복수의 타겟 실험 데이터와 데이터 분포 간의 매칭 확률을 결정하는 단계로서, 제어부(120)에 의해 수행될 수 있다.

S300 단계에서, 제어부(120)는 배터리 정보의 영역별 빈도수와 복수의 타겟 실험 데이터 각각의 영역별 빈도수에 기반하여, 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 매칭 확률을 결정할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 각 영역별로, 복수의 타겟 실험 데이터의 빈도수의 총합에 대한 각 실험 데이터의 빈도수와 배터리 정보에 대한 빈도수 간의 유사도를 결정하고, 유사도에 기반하여 매칭 확률을 결정할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대하여 산출된 하나 이상의 유사도를 합산하여, 상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대응되는 상기 매칭 확률을 결정할 수 있다.

S400 단계는 배터리 정보에 기반하여 상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 점수를 결정하는 단계로서, 제어부(120)에 의해 수행될 수 있다.

S400 단계에서, 제어부(120)는 획득된 배터리 정보에 기반하여 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 점수를 결정할 수 있다. 실시예에 따라, 제어부(120)는 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대하여 미리 설정된 실험 조건별 테이블에 기반하여 점수를 결정할 수 있다. 미리 설정된 실험 조건별 테이블이란, 특정 조건에 의해 제한된 환경내에서 진행된 배터리 퇴화 실험에 따른 결과 데이터를 의미할 수 있다. 예를 들어, 실험 조건별 테이블이란, 배터리의 온도, 충전 전류, 방전 전류, 최소 SOC, 최대 SOC 및 타겟 실험 데이터의 충방전 횟수에 따른 SOH 중 적어도 하나의 영역에 조건을 부여하여 진행된 배터리 퇴화 실험에 따른 타겟 실험 데이터에 대한 테이블을 의미할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 제한된 환경 내에서 진행된 배터리 퇴화 실험으로 획득한 데이터를 가공하여 사이클에 따른 SOH 프로파일을 생성할 수 있다.

사이클이란, 배터리의 충방전을 하나의 주기로 보아 수치화 한 값을 의미할 수 있다. 예를 들어, 1사이클은 SOC 0% 및 SOC 100%를 기준으로 배터리를 1번 충전 및 방전한 것을 의미할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 연산된 SOH가 임계값에 도달하는 충방전 횟수에 대해여 점수를 결정할 수 있다. 임계값은 배터리에 대응하여 정해진 값일 수도 있고, 사용자가 지정한 값일 수도 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대해 SOH가 임계값인 지점에 해당하는 사이클 값을 실험 조건별 테이블에 입력할 수 있다. 제어부(120)는 입력된 사이클 값을 이용하여 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 점수를 결정할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 표준 조건을 이용하여, 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 값을 보간하여 점수를 결정할 수 있다. 표준 조건은 실험 데이터를 평가하는 기준이 되는 조건을 의미할 수 있다.

S500 단계는 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 점수와 대응되는 매칭 확률을 연산하여 배터리에 대한 스트레스 점수를 산출하는 단계로서, 제어부(120)에 의해 수행될 수 있다.

S500 단계에서, 제어부(120)는 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 점수와 대응되는 매칭 확률을 연산하여 배터리에 대한 스트레스 점수를 산출할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대하여 각 타겟 실험 데이터 각각의 점수에 매칭 확률을 곱한 값을 모두 합산하여 스트레스 점수를 산출할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 복수의 타겟 실험 데이터 중 매칭 확률이 임계값 이상인 타겟 실험 데이터를 제1 그룹으로 구별하고, 상기 제1 그룹에 포함된 각 타겟 데이터에 대한 점수와 대응되는 매칭 확률을 곱한 값을 합산하여 스트레스 점수를 산출할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 제1 그룹에 포함된 타겟 실험 데이터의 개수가 임계값 미만인 경우, 타겟 데이터의 매칭 확률 값을 보간하거나, 매칭 확률에 대한 임계값을 조정할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 영역별 유사도가 임계값 이상인 타겟 실험 데이터를 제2 그룹으로 구별하고, 상기 제2 그룹에 포함된 각 타겟 실험 데이터에 대한 점수와 대응되는 매칭 확률을 곱한 값을 합산하여 스트레스 점수를 산출할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 제2 그룹에 포함된 타겟 실험 데이터의 개수가 임계값 미만인 경우, 타겟 데이터의 영역별 유사도 값을 보간하거나, 유사도 값에 대한 임계값을 조정할 수 있다.

실시예에 따라, 제어부(120)는 제1 그룹에 대한 스트레스 점수를 제1 스트레스 점수로, 제2 그룹에 대한 스트레스 점수를 제2 스트레스 점수로 산출하여 사용자에게 제공할 수 있다.

제어부(120)가 다양한 그룹에 따른 스트레스 점수를 별도로 산출하여 제공함으로써, 사용자의 다양한 니즈를 충족시킬 수 있다.

본 발명에 따른 배터리 관리 장치(100)는, 배터리 팩(1000)에 구비될 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 배터리 팩은, 상술한 배터리 관리 장치(100) 및 하나 이상의 배터리 셀을 포함할 수 있다. 또한, 배터리 팩은, 전장품(릴레이, 퓨즈 등) 및 케이스 등을 더 포함할 수 있다.

도 8 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치를 포함하는 배터리 팩의 예시적 구성을 도시한 도면이다. 배터리(10)의 양극 단자는 배터리 팩(1000)의 양극 단자(P+)와 연결되고, 배터리(10)의 음극 단자는 배터리 팩(1000)의 음극 단자(P-)와 연결될 수 있다.

측정부(200)는 제1 센싱 라인(SL1), 제2 센싱 라인(SL2) 및 제3 센싱 라인(SL3)과 연결될 수 있다. 구체적으로, 측정부(20)는 제1 센싱 라인(SL1)을 통해 배터리(10)의 양극 단자에 연결되고, 제2 센싱 라인(SL2)을 통해 배터리(10)의 음극 단자에 연결될 수 있다. 측정부(20)는 제1 센싱 라인(SL1)과 제2 센싱 라인(SL2) 각각에서 측정된 전압에 기반하여, 배터리(10)의 전압을 측정할 수 있다.

그리고, 측정부(200)는 제3 센싱 라인(SL3)을 통해 전류 측정 유닛(A)과 연결될 수 있다. 예컨대, 전류 측정 유닛(A)은 배터리(10)의 충전 전류 및 방전 전류를 측정할 수 있는 전류계 또는 션트 저항일 수 있다. 측정부(20)는 제3 센싱 라인(SL3)을 통해서 배터리(10)의 충전 전류를 측정하여 충전량을 산출할 수 있다. 또한, 측정부(200)는 제3 센싱 라인(SL3)을 통해서 배터리(10)의 방전 전류를 측정하여 방전량을 산출할 수 있다.

부하(2)는 일단이 배터리 팩(1000)의 양극 단자(P+)와 연결되고, 타단이 배터리 팩(1000)의 음극 단자(P-)와 연결될 수 있다. 따라서, 배터리(10)의 양극 단자, 배터리 팩(1000)의 양극 단자(P+), 부하(2), 배터리 팩(1000)의 음극 단자(P-) 및 배터리(10)의 음극 단자는 전기적으로 연결될 수 있다.

예컨대, 부하(2)는 충방전 장치일 수도 있고, 배터리(10)로부터 전원을 공급받는 전기차의 모터 등일 수도 있다.

데이터 획득부(110)는 측정부(200)로부터, 전압, 전류 및 온도 중 적어도 하나의 배터리 정보를 획득할 수 있다.

이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.

이상에서 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.

또한, 이상에서 설명한 본 발명은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니라, 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수 있다.

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 시스템
10: 배터리
30: 사용자 단말
50: BMS
100: 배터리 관리 장치
110: 데이터 획득부
120: 제어부
200: 측정부
300: 충방전부
1000: 배터리 팩

Claims (13)

1. 전압, 전류 및 온도 중 적어도 하나의 배터리 정보를 획득하도록 구성된 데이터 획득부; 및
   상기 획득된 배터리 정보에 기반하여 상기 배터리의 데이터 분포를 결정하고, 미리 획득된 복수의 타겟 실험 데이터와 상기 데이터 분포 간의 매칭 확률을 결정하고, 상기 배터리 정보에 기반하여 상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 점수를 결정하고, 상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 점수와 대응되는 상기 매칭 확률을 연산하여 상기 배터리에 대한 스트레스 점수를 산출하도록 구성된 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 관리 장치.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 제어부는,
   상기 획득된 배터리 정보가 주행 중 정보인지 충전 중 정보인지에 기반하여 타입을 결정하고, 미리 획득된 복수의 실험 데이터 중에서 상기 결정된 타입에 대응되는 상기 복수의 타겟 실험 데이터를 결정하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 관리 장치.
   
3. 제1항에 있어서,
   상기 제어부는,
   상기 배터리 정보에 대한 영역별 빈도수를 계산하여 상기 배터리의 데이터 분포를 결정하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 관리 장치.
   
4. 제3항에 있어서,
   상기 제어부는,
   상기 배터리 정보에 대한 영역별 빈도수와 상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각의 영역별 빈도수에 기반하여, 상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 상기 매칭 확률을 결정하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 관리 장치.
   
5. 제4항에 있어서,
   상기 제어부는,
   각각의 영역별로, 상기 복수의 타겟 실험 데이터의 영역별 빈도수의 총합에 대한 각 타겟 실험 데이터의 빈도수와 상기 배터리 정보에 대한 영역별 빈도수 간의 유사도에 기반하여 상기 매칭 확률을 결정하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 관리 장치
   
6. 제5항에 있어서,
   상기 제어부는,
   상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대하여 산출된 하나 이상의 유사도를 합산하여, 상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대응되는 상기 매칭 확률을 결정하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 관리 장치.
   
7. 제1항에 있어서,
   상기 제어부는,
   상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대하여 미리 설정된 실험 조건별 테이블에 기반하여 상기 점수를 결정하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 관리 장치.
   
8. 제7항에 있어서,
   상기 실험 조건별 테이블은, 실험 온도, 충전 전류, 방전 전류, 최대 SOC 및 최소 SOC 및 상기 타겟 실험 데이터의 충방전 횟수에 따른 SOH 중 적어도 하나를 포함하는 실험 조건에 대해 미리 설정되도록 구성되고,
   상기 제어부는,
   상기 연산된 SOH가 임계값에 도달하는 충반전 횟수에 대하여 상기 점수를 결정하는 것을 특징으로 하는 배터리 관리 장치.
   
9. 제1항에 있어서,
   상기 제어부는,
   상기 스트레스 점수에 대한 요청 메시지를 수신한 경우, 상기 스트레스 점수를 포함하는 응답 메시지를 생성하고, 상기 생성된 응답 메시지를 출력하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 관리 장치.
   
10. 제9항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 응답 메시지에 상기 스트레스 점수에 대응되는 운행 가이드 및 충전 가이드 중에서 적어도 하나를 더 포함시키도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 관리 장치.
    
11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 배터리 관리 장치를 포함하는 배터리 팩.
    
12. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 배터리 관리 장치를 포함하는 서버.
    
13. 전압, 전류 및 온도 중 적어도 하나의 배터리 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 배터리 정보에 기반하여 상기 배터리의 데이터 분포를 결정하는 단계;
    미리 획득된 복수의 타겟 실험 데이터와 상기 데이터 분포 간의 매칭 확률을 결정하는 단계;
    상기 배터리 정보에 기반하여 상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 점수를 결정하는 단계; 및
    상기 복수의 타겟 실험 데이터 각각에 대한 점수와 대응되는 상기 매칭 확률을 연산하여 상기 배터리에 대한 스트레스 점수를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 관리 방법.
    

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