KR20240019650A - 배터리 관리 장치 및 그것의 동작 방법 - Google Patents

배터리 관리 장치 및 그것의 동작 방법 Download PDF

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Abstract

본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치는 배터리의 전류 및 전압을 측정하는 측정부 및 제1 기간 동안 측정된 상기 배터리의 전류와 관련된 제1 전류 정보 및 상기 제1 기간 동안 측정된 상기 배터리의 전압과 관련된 제1 전압 정보를 기초로 상기 제1 기간 이후의 제2 기간 동안의 상기 배터리의 전압을 추정하여 전압 추정 정보를 생성하고, 상기 전압 추정 정보 및 상기 제2 기간 동안 측정된 상기 배터리의 전압과 관련된 제2 전압 정보에 기반하여 상기 배터리의 상태를 판단하는 컨트롤러를 포함할 수 있다.

Description

배터리 관리 장치 및 그것의 동작 방법{BATTERY MANAGEMENT APPARATUS AND OPERATING METHOD OF THE SAME}
본 문서에 개시된 실시예들은 배터리 관리 장치 및 그것의 동작 방법에 관한 것이다.
최근 이차 전지에 대한 연구 개발이 활발히 이루어지고 있다. 여기서 이차 전지는 충방전이 가능한 전지로서, 종래의 Ni/Cd 배터리, Ni/MH 배터리 등과 최근의 리튬 이온 배터리를 모두 포함하는 의미이다. 이차 전지 중 리튬 이온 배터리는 종래의 Ni/Cd 배터리, Ni/MH 배터리 등에 비하여 에너지 밀도가 훨씬 높다는 장점이 있다, 또한, 리튬 이온 배터리는 소형, 경량으로 제작할 수 있어 이동 기기의 전원으로 사용되며, 최근에는 전기 자동차의 전원으로 사용 범위가 확장되어 차세대 에너지 저장 매체로 주목을 받고 있다.
ESS(Energy Storage System) 배터리는 결함이 발생하면 화재 등 큰 사고로 이어질 수 있기 때문에, 배터리의 결함을 탐지하는 기술이 필요하다. 배터리의 결함을 탐지하는 기술은 다양하게 발전하고 있지만, 단순히 배터리 셀 간의 전압, 전류 또는 온도의 편차나 특정 배터리 셀의 전압 강하와 같은 단순 비교하는 방법이 대부분이기 때문에 보다 정확하게 배터리의 결함을 탐지하는 방법이 필요하다. 즉, 배터리의 상태에 따라 이상 거동하는 배터리 셀을 탐지하는 기술이 필요한 실정이다.
본 문서에 개시된 실시예들의 일 목적은 배터리 셀 간 편차를 통해서 탐지할 수 없는 특이한 이상 거동을 탐지할 수 있는 배터리 관리 장치 및 그것의 동작 방법을 제공하는데 있다.
본 문서에 개시된 실시예들의 일 목적은 일정 기간 동안의 전압 정보 및 전류 정보에 기반하여 이후의 전압 정보를 추정하여 배터리의 이상을 감지할 수 있는 배터리 관리 장치 및 그것의 동작 방법을 제공하는데 있다.
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.
본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치는 배터리의 전류 및 전압을 측정하는 측정부 및 제1 기간 동안 측정된 상기 배터리의 전류와 관련된 제1 전류 정보 및 상기 제1 기간 동안 측정된 상기 배터리의 전압과 관련된 제1 전압 정보를 기초로 상기 제1 기간 이후의 제2 기간 동안의 상기 배터리의 전압을 추정하여 전압 추정 정보를 생성하고, 상기 전압 추정 정보 및 상기 제2 기간 동안 측정된 상기 배터리의 전압과 관련된 제2 전압 정보에 기반하여 상기 배터리의 상태를 판단하는 컨트롤러를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 컨트롤러는, 상기 전압 추정 정보 및 상기 제2 전압 정보의 차이가 임계값 이상이면, 상기 배터리에 이상이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 컨트롤러는, 상기 제2 기간 동안 측정된 상기 배터리의 전류와 관련된 제2 전류 정보 및 상기 제2 기간의 상기 배터리의 초기 전압 정보에 기반하여 상기 전압 추정 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 컨트롤러는, 상기 제1 전류 정보 및 상기 제1 전압 정보를 LSTM(Long Short-Term Memory) 알고리즘을 통해 학습할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 컨트롤러는, 상기 학습된 알고리즘에 기반하여 상기 전압 추정 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 컨트롤러는, 상기 제2 전압 정보 및 상기 제2 기간 동안 측정된 상기 배터리의 전류와 관련된 제2 전류 정보에 기반하여 상기 알고리즘을 업데이트할 수 있다.
일 실시예에서, 저장부를 더 포함하고, 상기 저장부는, 상기 제1 기간마다 학습된 알고리즘을 저장할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 컨트롤러는, 교체된 배터리가 존재하면 상기 저장된 알고리즘에 기반하여 상기 제2 기간 동안의 상기 교체된 배터리의 전압 추정 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 컨트롤러는, 일정 범위의 SOH(State of Health)를 갖는 배터리에 관하여 상기 전압 추정 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 컨트롤러는, 배터리의 SOH가 상기 일정 범위를 벗어나는 경우, 상기 전압 추정 정보를 생성하는 알고리즘을 변경할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 컨트롤러는, 상기 제1 기간마다 상기 전압 추정 정보를 생성하는 알고리즘을 업데이트할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 컨트롤러는, 상기 제1 전류 정보와 상기 제1 전압 정보의 관계에 관련된 알고리즘을 학습하고, 학습된 알고리즘에 기반하여 상기 전압 추정 정보를 생성할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법은, 배터리의 전류 및 전압을 측정하는 단계, 제1 기간 동안 측정된 배터리의 전류와 관련된 상기 제1 전류 정보 및 상기 제1 기간 동안 측정된 상기 배터리의 전압과 관련된 제1 전압 정보를 기초로 상기 제1 기간 이후의 제2 기간 동안의 상기 배터리의 전압을 추정하여 전압 추정 정보를 생성하는 단계 및 상기 전압 추정 정보 및 상기 제2 기간 동안 측정된 배터리의 전압과 관련된 제2 전압 정보에 기반하여 상기 배터리의 상태를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 전압 추정 정보 및 상기 제2 기간 동안 측정된 배터리의 전압과 관련된 제2 전압 정보에 기반하여 상기 배터리의 상태를 판단하는 단계는, 상기 전압 추정 정보 및 상기 제2 전압 정보의 차이가 임계값 이상이면, 상기 배터리에 이상이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 제1 기간 동안 측정된 배터리의 전류와 관련된 상기 제1 전류 정보 및 상기 제1 기간 동안 측정된 상기 배터리의 전압과 관련된 제1 전압 정보를 기초로 상기 제1 기간 이후의 제2 기간 동안의 상기 배터리의 전압을 추정하여 상기 전압 추정 정보를 생성하는 단계는, 상기 제1 전류 정보 및 상기 제1 전압 정보를 알고리즘을 통해 학습하는 단계 및 상기 학습된 알고리즘에 기반하여 상기 전압 추정 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 제2 전압 정보 및 상기 제2 기간 동안 측정된 상기 배터리의 전류에 관련된 제2 전류 정보에 기반하여 상기 알고리즘을 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 제1 기간마다 알고리즘을 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 배터리가 교체된 경우 상기 저장된 알고리즘에 기반하여 상기 제2 기간 동안의 상기 교체된 배터리의 전압 추정 정보를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치 및 그것의 동작 방법은, 배터리 셀 간 전압 또는 전류의 단순 비교를 통해서 탐지할 수 없는 특이한 이상 거동을 탐지할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치 및 그것의 동작 방법은 제1 전류 정보 및 전압 정보에 기반하여 제2 기간 동안의 전압 정보를 추정하여 추정된 전압 정보와 측정된 전압 정보를 비교하여 배터리의 상태를 판단할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치 및 그것의 동작 방법은 특정 기간 동안의 배터리의 전류 정보 및 전압 정보의 관계에 관련된 알고리즘을 학습하여 배터리의 상태를 판단할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치 및 그것의 동작 방법은 학습된 알고리즘을 저장하여 배터리가 교체되는 경우에도 교체된 배터리에 대하여 적합한 알고리즘을 통해 전압 정보를 추정하여 교체된 배터리의 상태를 판단할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치 및 그것의 동작 방법은 SOH가 유사한 배터리는 같은 알고리즘을 사용하여 전압 정보를 추정할 수 있고, 시간에 흐름에 따라 SOH가 달라지는 경우 새로운 알고리즘을 학습하여 배터리의 전압 정보를 추정할 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 일반적인 배터리 팩의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치를 보여주는 블록도이다.
도 3은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치가 배터리의 상태를 판단하는 예시를 보여주는 도면이다.
도 4는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치가 알고리즘을 저장하는 예시를 보여주는 도면이다.
도 5는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법을 보여주는 흐름도이다.
도 6 및 도 7은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법을 구체적으로 보여주는 흐름도이다.
도 8은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법을 수행하기 위한 컴퓨팅 시스템의 하드웨어 구성을 나타내는 블록도이다.
이하, 본 문서에 개시된 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면 상에 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 문서에 개시된 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 문서에 개시된 실시예들이 속하는 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 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 일반적인 배터리 팩의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 팩(1)과 상위 시스템에 포함되어 있는 상위 제어기(2)를 포함하는 배터리 제어 시스템을 개략적으로 나타낸다.
도 1에 도시된 바와 같이, 배터리 팩(1)은 하나의 이상의 배터리 셀로 이루어지고 충방전 가능한 배터리 모듈(10)과, 배터리 모듈(10)의 (+) 단자 측 또는 (-) 단자 측에 직렬로 연결되어 배터리 모듈(10)의 충방전 전류 흐름을 제어하기 위한 스위칭부(14)와, 배터리 팩(1)의 전압, 전류, 온도 등을 모니터링하여, 과충전 및 과방전 등을 방지하도록 제어 관리하는 배터리 관리 시스템(20)을 포함한다. 이 때, 배터리 팩(1)에는 배터리 모듈(10), 센서(12), 스위칭부(14) 및 배터리 관리 시스템(20)이 복수 개 구비될 수 있다.
여기서, 스위칭부(14)는 복수의 배터리 모듈(10)의 충전 또는 방전에 대한 전류 흐름을 제어하기 위한 소자로서, 예를 들면, 배터리 팩(1)의 사양에 따라서 적어도 하나의 릴레이, 마그네틱 접촉기 등이 이용될 수 있다.
배터리 관리 시스템(20)은 상술한 각종 파라미터를 측정한 값을 입력받는 인터페이스로서, 복수의 단자와, 이들 단자와 연결되어 입력받은 값들의 처리를 수행하는 회로 등을 포함할 수 있다. 또한, 배터리 관리 시스템(20)은, 스위칭부(14) 예를 들어, 릴레이 또는 접촉기 등의 ON/OFF를 제어할 수도 있으며, 배터리 모듈(10)에 연결되어 배터리 모듈(10) 각각의 상태를 감시할 수 있다. 실시예에 따르면, 배터리 관리 시스템(20)은 도 2의 배터리 관리 장치(100)를 포함할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 배터리 관리 시스템(20)은 도 2의 배터리 관리 장치(100)와 상이한 다른 시스템일 수 있다. 즉, 도 2의 배터리 관리 장치(100)는 배터리 팩(1)에 포함될 수도 있고, 배터리 팩(1) 외부의 다른 장치로 구성될 수도 있다.
상위 제어기(2)는 배터리 관리 시스템(20)으로 배터리 모듈(10)에 대한 제어 신호를 전송할 수 있다. 이에 따라, 배터리 관리 시스템(20)은 상위 제어기(2)로부터 인가되는 신호에 기초하여 동작이 제어될 수 있을 것이다.
도 2는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치를 보여주는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치(100)는 측정부(110), 컨트롤러(120) 및 컨트롤러(120)를 포함할 수 있다. 실시예예 따라서, 배터리 관리 장치(100)는 도 1의 배터리 관리 시스템(20)에 포함될 수도 있고, 또는 도 1의 배터리 관리 시스템(20)과 상이한 다른 장치일 수도 있다. 실시예에 따라서, 배터리 관리 장치(100)는 저장부(130)를 더 포함할 수 있다.
측정부(110)는 배터리의 전류 및 전압을 측정할 수 있다. 예를 들어, 측정부(110)는 제1 기간 동안 측정된 배터리의 전류와 관련된 제1 전류 정보 및 제1 기간 동안 측정된 배터리의 전압과 관련된 제1 전압 정보를 측정할 수 있다. 다른 예를 들어, 측정부(110)는 전류 센서 및 전압 센서를 포함할 수 있고, 전류 센서 및 전압 센서를 통해 제1 전류 정보 및 제1 전압 정보를 측정할 수 있다. 다른 예를 들어, 측정부(110)는 배터리에 포함된 배터리 팩, 배터리 모듈 또는 배터리 셀 각각의 전류 정보 및 전압 정보를 측정할 수 있다. 실시예에 따르면, 제1 기간은 1달일 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 다른 실시예에 따르면, 제1 기간은 배터리의 SOH가 변하지 않는 기간일 수 있다.
실시예에 따르면, 측정부(110)는 제1 기간 마다 제1 전류 정보 및 제1 전압 정보를 측정할 수 있다. 예를 들어, 제1 기간이 한달인 경우, 측정부(110)는 첫 한달 동안 배터리의 전류 정보 및 배터리의 전압 정보를 측정할 수 있고, 다음 한달 동안 다시 배터리의 전류 정보 및 배터리의 전압 정보를 측정할 수 있다. 즉, 측정부(110)는 제1 전류 정보 및 제1 전압 정보를 반복적으로 측정할 수 있다.
측정부(110)는 제1 기간 이후 제2 기간 동안의 배터리의 전류와 관련된 제2 전류 정보 및 제2 기간 동안의 배터리의 전압과 관련된 제2 전압 정보를 측정할 수 있다. 예를 들어, 제2 기간은 하루일 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 다른 예를 들어, 제2 기간은 후술할 컨트롤러(120)에서 배터리의 전압 정보를 추정하는 기간일 수 있다.
실시예에 따르면, 측정부(110)는 제2 기간 마다 제2 전류 정보 및 제2 전압 정보를 측정할 수 있다. 예를 들어, 제2 기간이 하루인 경우, 측정부(110)는 처음 하루 동안 제2 전류 정보 및 제2 전압 정보를 측정할 수 있고, 다음날 또한 다시 제2 전류 정보 및 제2 전압 정보를 측정할 수 있다. 즉, 측정부(110)는 2 전류 정보 및 제2 전압 정보를 반복적으로 측정할 수 있다.
컨트롤러(120)는 제1 전류 정보 및 제1 전압 정보를 기초로 제1 기간 이후 제2 기간 동안의 배터리의 전압을 추정하여 전압 추정 정보를 생성할 수 있다.
컨트롤러(120)는 추정된 전압 추정 정보 및 제2 기간 동안 측정된 배터리의 전압과 관련된 제2 전압 정보에 기반하여 배터리의 상태를 판단할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(120)는 생성된 전압 추정 정보 및 제2 전압 정보를 비교할 수 있고, 전압 추정 정보 및 제2 전압 정보의 차이가 임계값 이상인 경우 배터리에 이상이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 실시예에 따르면, 컨트롤러(120)는 전압 추정 정보 및 제2 전압 정보의 차이의 평균, 제2 기간 동안 누적된 차이, 차이의 절대값, 차이의 제곱평균제곱근(root mean square) 중 적어도 어느 하나에 기반하여 배터리에 이상이 발생한 것으로 판단할 수 있지만, 상기 기재된 방법에 한정되는 것은 아니다.
도 3은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치가 배터리의 상태를 판단하는 예시를 보여주는 도면이다. 실시예에 따르면, 도 3에 도시된 예시는 도 2의 배터리 관리 장치(100)를 통해 수행될 수 있다.
도 3을 참조하면, 측정부(110)는 제1 전류 정보 및 제1 전압 정보(210)를 측정할 수 있다. 예를 들어, 제1 기간은 day 1부터 day N일 수 있고, 측정부(110)는 day 1부터 day N까지의 배터리의 전류 및 day 1부터 day N까지의 배터리의 전압을 측정할 수 있다.
또한, 측정부(110)는 제2 전류 정보 및 제2 기간의 초기 전압 정보(230)를 측정할 수 있고, 제2 전압 정보(250)를 측정할 수 있다. 예를 들어, 제2 기간은 day N+1일 수 있고, 측정부(110)는 day N+1의 전류 정보 및 day N+1의 전압 정보를 측정할 수 있다.
컨트롤러(120)는 제2 전류 정보 및 제2 기간의 초기 전압 정보(230)에 기반하여 전압 추정 정보(240)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(120)는 day N+1의 전류 정보 및 day N+1의 초기 전압 정보에 기반하여 day N+1의 전압 정보를 추정할 수 있다.
실시예에 따르면, 컨트롤러(120)는 제1 전류 정보 및 제1 전압 정보(210)를 LSTM(Long Short-Term Memory) 알고리즘을 통해 학습(220)할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(120)는 제1 전류 정보와 제1 전압 정보(210)의 관계에 관련된 알고리즘을 학습(220)할 수 있다.
컨트롤러(120)는 학습된 알고리즘에 기반하여 전압 추정 정보(240)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(120)는 학습된 알고리즘에 day N+1의 전류 정보 및 day N+1의 초기 전압(230)을 입력할 수 있고, 알고리즘에 기반하여 추정된 day N+1의 전압 정보(240)를 생성하여 출력할 수 있다.
실시예에 따르면, 컨트롤러(120)는 제2 전류 정보 및 제2 전압 정보에 기반하여 알고리즘을 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(120)는 제1 전류 정보 및 제1 전압 정보에 추가적으로 제2 전류 정보 및 제2 전압 정보를 더 고려하여 배터리의 전압 정보 및 배터리의 전류 정보의 관계에 관련된 알고리즘을 학습할 수 있다.
실시예에 따르면, 컨트롤러(120)는 제2 기간 마다 측정된 배터리의 전류 정보 및 제2 기간마다 측정된 배터리의 전압 정보에 기반하여 알고리즘을 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(120)는 day 1부터 day N+1까지의 배터리의 전류 정보와 day 1부터 day N+1까지의 배터리의 전압 정보에 기반하여 알고리즘을 학습하여 업데이트할 수 있다. 다른 예를 들어, 컨트롤러(120)는 day N+1의 배터리의 전류 정보와 day N+1의 배터리의 전압 정보에 기반하여 알고리즘을 업데이트할 수 있다. 실시예에 따르면, 컨트롤러(120)는 day N+2의 배터리의 전압 정보를 업데이트된 알고리즘에 기반하여 추정하여 day N+2의 배터리의 전압 추정 정보를 생성할 수 있다.
컨트롤러(120)는 생성된 전압 추정 정보(240) 및 제2 전압 정보(250)에 기반하여 배터리의 상태를 판단할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(120)는 전압 추정 정보(240) 및 제2 전압 정보(250)를 비교하여 배터리의 상태를 판단할 수 있다. 다른 예를 들어, 컨트롤러(120)는 전압 추정 정보(240) 및 제2 전압 정보(250)의 차이가 임계값 이상이면, 배터리에 이상이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 컨트롤러(120)는 일정 범위의 SOH(State of Health)를 갖는 배터리에 관하여 전압 추정 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 일정 범위의 SOH가 벗어나는 경우 배터리의 전류 정보 및 배터리의 전압 정보의 관계가 변할 수 있기 때문에, 컨트롤러(120)는 일정 범위의 SOH를 갖는 배터리에 관하여 동일한 알고리즘을 통해 전압 추정 정보를 생성할 수 있다.
실시예에 따르면, 배터리의 SOH가 일정 범위를 벗어나는 경우, 컨트롤러(120)는 전압 추정 정보를 생성하는 알고리즘을 변경할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(120)는 제1 기간 마다 알고리즘을 변경할 수 있다.
실시예에 따르면, 배터리 관리 장치(100)는 저장부(130)를 더 포함할 수 있다. 저장부(130)는 제1 기간 마다 학습된 알고리즘을 저장할 수 있다.
도 4는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치가 알고리즘을 저장하는 예시를 보여주는 도면이다.
도 4를 참조하면, 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 저장부(130)는 제1 기간 마다 학습된 알고리즘을 저장할 수 있다. 따라서, 저장부(130)는 복수의 알고리즘(141, 142)을 저장할 수 있다.
실시예에 따르면, 저장부(130)에 저장되는 제1 알고리즘(131)은 첫번째 제1 기간 동안 컨트롤러(120)에서 학습된 알고리즘일 수 있다. 또한, 저장부(130)에 저장되는 제2 알고리즘(132)은 두번째 제1 기간 동안 컨트롤러(120)에서 학습된 알고리즘일 수 있다. 즉, 컨트롤러(120)는 제1 기간 마다 배터리의 전류 정보 및 배터리의 전압 정보의 관계에 관련된 알고리즘을 학습할 수 있고, 학습된 알고리즘을 저장부(130)에 저장할 수 있다.
실시예에 따르면, 컨트롤러(120)는 제1 알고리즘(131)에 기반하여 첫번째 제1 기간 이후 제2 기간 마다 전압 추정 정보를 생성할 수 있다. 또한, 컨트롤러(120)는 제2 기간마다 측정되는 배터리의 전류 정보 및 제2 기간마다 측정되는 배터리의 전압 정보를 누적하여 두번째 제1 전류 정보 및 두번째 제1 전압 정보를 기초로 제2 알고리즘(132)을 학습할 수 있다. 이 경우, 컨트롤러(120)는 제2 알고리즘(132)에 기반하여 두번째 제1 기간 이후 제2 기간 마다 전압 추정 정보를 생성할 수 있다.
실시예에 따르면, 컨트롤러(120)는 배터리 각각에 대응되는 알고리즘에 기반하여 전압 추정 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(120)는 교체된 배터리가 존재하면 저장부(130)에 저장된 알고리즘에 기반하여 제2 기간 동안의 교체된 배터리의 전압 추정 정보를 생성할 수 있다. 배터리가 교체되는 경우 퇴화의 정도를 나타내는 SOH가 교체되지 않은 배터리들과 다를 수 있기 때문에, 컨트롤러(120)는 교체된 배터리가 포함되는 기간에 대응되는 알고리즘에 기반하여 교체된 배터리의 전압 추정 정보를 생성할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치(100)는, 배터리 셀 간 전압 또는 전류의 단순 비교를 통해서 탐지할 수 없는 특이한 이상 거동을 탐지할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치(100)는, 제1 전류 정보 및 전압 정보에 기반하여 제2 기간 동안의 전압 정보를 추정하여 추정된 전압 정보와 측정된 전압 정보를 비교하여 배터리의 상태를 판단할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치(100)는 특정 기간 동안의 배터리의 전류 정보 및 배터리의 전압 정보의 관계에 관련된 알고리즘을 학습하여 배터리의 상태를 판단할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치(100)는 학습된 알고리즘을 저장하여 배터리가 교체되는 경우에도 교체된 배터리에 대하여 적합한 알고리즘을 통해 전압 정보를 추정하여 교체된 배터리의 상태를 판단할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치(100)는 SOH가 유사한 배터리는 같은 알고리즘을 사용하여 전압 정보를 추정할 수 있고, 시간에 흐름에 따라 SOH가 달라지는 경우 새로운 알고리즘을 학습하여 배터리의 전압 정보를 추정할 수 있다.
도 5는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법을 보여주는 흐름도이다.
실시예에 따르면, 도 5에 도시된 동작들은 도 2의 배터리 관리 장치(100)를 통해 수행될 수 있다.
도 5를 참조하면, 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치(100)의 동작 방법은, 배터리의 전류 및 전압을 측정하는 단계(S110), 제1 기간 동안 측정된 배터리의 전류와 관련된 제1 전류 정보 및 제1 기간 동안 측정된 배터리의 전압과 관련된 제1 전압 정보를 기초로 제1 기간 이후의 제2 기간 동안의 배터리의 전압을 추정하여 전압 추정 정보를 생성하는 단계(S120) 및 전압 추정 정보 및 제2 기간 동안 측정된 배터리의 전압과 관련된 제2 전압 정보에 기반하여 배터리의 상태를 판단하는 단계(S130)를 포함할 수 있다.
S110 단계에서, 측정부(110)는 배터리의 전류 및 전압을 측정할 수 있다. 예를 들어, 측정부(110)는 제1 기간 동안 측정된 배터리의 전류와 관련된 제1 전류 정보 및 제1 기간 동안 측정된 배터리의 전압과 관련된 제1 전압 정보를 측정할 수 있다. 다른 예를 들어, 측정부(110)는 전류 센서 및 전압 센서를 포함할 수 있고, 전류 센서 및 전압 센서를 통해 제1 전류 정보 및 제1 전압 정보를 측정할 수 있다. 다른 예를 들어, 측정부(110)는 배터리에 포함된 배터리 팩, 배터리 모듈 또는 배터리 셀 각각의 전류 정보 및 전압 정보를 측정할 수 있다. 실시예에 따르면, 제1 기간은 1달일 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 다른 실시예에 따르면, 제1 기간은 배터리의 SOH가 변하지 않는 기간일 수 있다.
실시예에 따르면, S110 단계에서, 측정부(110)는 제1 기간 마다 제1 전류 정보 및 제1 전압 정보를 측정할 수 있다. 예를 들어, 제1 기간이 한달인 경우, 측정부(110)는 첫 한달 동안 배터리의 전류 정보 및 배터리의 전압 정보를 측정할 수 있고, 다음 한달 동안 다시 배터리의 전류 정보 및 배터리의 전압 정보를 측정할 수 있다. 즉, 측정부(110)는 제1 전류 정보 및 제1 전압 정보를 반복적으로 측정할 수 있다.
S110 단계에서, 측정부(110)는 제1 기간 이후 제2 기간 동안의 배터리의 전류와 관련된 제2 전류 정보 및 제2 기간 동안의 배터리의 전압과 관련된 제2 전압 정보를 측정할 수 있다. 예를 들어, 제2 기간은 하루일 수 있지만 이에 한정되지 않는다. 다른 예를 들어, 제2 기간은 후술할 컨트롤러(120)에서 배터리의 전압 정보를 추정하는 기간일 수 있다.
실시예에 따르면, S110 단계에서, 측정부(110)는 제2 기간 마다 제2 전류 정보 및 제2 전압 정보를 측정할 수 있다. 예를 들어, 제2 기간이 하루인 경우, 측정부(110)는 처음 하루 동안 제2 전류 정보 및 제2 전압 정보를 측정할 수 있고, 다음날 또한 다시 제2 전류 정보 및 제2 전압 정보를 측정할 수 있다. 즉, 측정부(110)는 2 전류 정보 및 제2 전압 정보를 반복적으로 측정할 수 있다.
S120 단계에서, 컨트롤러(120)는 제1 기간 동안 측정된 배터리의 전류와 관련된 제1 전류 정보 및 제1 기간 동안 측정된 배터리의 전압과 관련된 제1 전압 정보를 기초로 전압 추정 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(120)는 제1 전류 정보 및 제1 전압 정보의 관계에 관련된 알고리즘을 학습할 수 있고, 학습된 알고리즘, 제2 기간 동안 측정된 배터리의 전류와 관련된 제2 전류 정보 및 제2 기간의 초기 전압 정보에 기반하여 전압 추정 정보를 생성할 수 있다.
S130 단계에서, 컨트롤러(120)는 전압 추정 정보 및 제2 전압 정보에 기반하여 배터리의 상태를 판단할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(120)는 전압 추정 정보 및 제2 기간 동안 측정된 배터리의 전압과 관련된 제2 전압 정보의 차이가 임계값 이상이면, 배터리에 이상이 발생한 것으로 판단할 수 있다.
도 6 및 도 7은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법을 구체적으로 보여주는 흐름도이다. 실시예에 따르면, 도 6 및 도 7에 도시된 동작들은 도 2의 배터리 관리 장치(100)를 통해 수행될 수 있다.
도 6을 참조하면, 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치(100)의 동작 방법은 제1 전류 정보 및 제1 전압 정보를 알고리즘을 통해 학습하는 단계(S210) 및 학습된 알고리즘에 기반하여 전압 추정 정보를 생성하는 단계(S220)를 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, S210 단계 및 S220 단계는 도 5의 S120 단계에 포함될 수 있다.
S210 단계에서, 컨트롤러(120)는 제1 전류 정보 및 제1 전압 정보를 알고리즘을 통해 학습할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(120)는 제1 전류 정보 및 제1 전압 정보를 LSTM(Long Short-Term Memory) 알고리즘을 통해 학습할 수 있다. 다른 예를 들어, 컨트롤러(120)는 제1 전류 정보와 제1 전압 정보의 관계에 관련된 알고리즘을 학습할 수 있다.
S220 단계에서, 컨트롤러(120)는 학습된 알고리즘에 기반하여 전압 추정 정보를 생성할 수 있다.
도 7을 참조하면, 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치(100)의 동작 방법은 제2 전압 정보 및 제2 기간 동안 측정된 배터리의 전류와 관련된 제2 전류 정보에 기반하여 알고리즘을 업데이트하는 단계(S310), 제1 기간마다 알고리즘을 저장하는 단계(S320) 및 배터리가 교체된 경우 저장된 알고리즘에 기반하여 제2 기간 동안의 교체된 배터리의 전압 정보를 예측하는 단계(S330)를 포함할 수 있다.
S310 단계에서, 컨트롤러(120)는 제2 전압 정보 및 제2 기간 동안 측정된 배터리의 전류와 관련된 제2 전류 정보에 기반하여 알고리즘을 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(120)는 제1 전류 정보 및 제1 전압 정보에 추가적으로 제2 전류 정보 및 제2 전압 정보를 더 고려하여 전압 정보 및 전류 정보의 관계에 관련된 알고리즘을 학습할 수 있다. 실시예에 따르면, 컨트롤러(120)는 제2 기간 마다 측정된 배터리의 전류 정보 및 제2 기간마다 측정된 배터리의 전압 정보에 기반하여 알고리즘을 업데이트할 수 있다.
S320 단계에서, 저장부(130)는 제1 기간마다 알고리즘을 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장부(130)는 제1 기간마다 알고리즘을 저장함으로서 복수개의 알고리즘을 저장할 수 있다.
S330 단계에서, 컨트롤러(120)는 배터리가 교체된 경우 저장된 알고리즘에 기반하여 제2 기간 동안의 교체된 배터리의 전압 추정 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(120)는 교체된 배터리가 존재하면 저장부(130)에 저장된 알고리즘에 기반하여 제2 기간 동안의 교체된 배터리의 전압 추정 정보를 생성할 수 있다. 배터리가 교체되는 경우 퇴화의 정도를 나타내는 SOH가 교체되지 않은 배터리들과 다를 수 있기 때문에, 컨트롤러(120)는 교체된 배터리가 포함되는 기간에 대응되는 알고리즘에 기반하여 교체된 배터리의 전압 추정 정보를 생성할 수 있다.
도 8은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법을 수행하기 위한 컴퓨팅 시스템의 하드웨어 구성을 나타내는 블록도이다.
도 8을 참조하면, 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 컴퓨팅 시스템(1000)은 MCU(1010), 메모리(1020), 입출력 I/F(1030) 및 통신 I/F(1040)를 포함할 수 있다.
MCU(1010)는 메모리(1020)에 저장되어 있는 각종 프로그램(예를 들면, 배터리 전압 정보 또는 전류 정보 수집 프로그램, 배터리 전압 정보 및 배터리 전류 정보의 관계에 관련된 알고리즘 학습 프로그램, 배터리 전압 정보 추정 프로그램, 배터리 교체 여부 확인 프로그램, 배터리 상태 판단 프로그램 등)을 실행시키고, 이러한 프로그램들을 통해 배터리의 전압 정보, 배터리의 전류 정보, 배터리 전압 정보 추정 알고리즘, 배터리 상태 정보 등을 포함한 각종 정보를 처리하며, 전술한 도 2에 나타낸 배터리 관리 장치에 포함된 컨트롤러의 기능들을 수행하도록 하는 프로세서일 수 있다.
메모리(1020)는 배터리 전압 정보 또는 전류 정보 수집 프로그램, 배터리 전압 정보 및 배터리 전류 정보의 관계에 관련된 알고리즘 학습 프로그램, 배터리 전압 정보 추정 프로그램, 배터리 교체 여부 확인 프로그램, 배터리 상태 판단 프로그램 등 각종 프로그램을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(1020)는 배터리의 전압 정보, 배터리의 전류 정보, 배터리 전압 정보 추정 알고리즘, 배터리 상태 정보 등 각종 정보를 저장할 수 있다. 실시예에 따르면, 메모리(1020)는 도 2의 저장부(130)와 실질적으로 동일할 수 있다.
이러한 메모리(1020)는 필요에 따라서 복수 개 마련될 수도 있을 것이다. 메모리(1020)는 휘발성 메모리일 수도 있으며 비휘발성 메모리일 수 있다. 휘발성 메모리로서의 메모리(1020)는 RAM, DRAM, SRAM 등이 사용될 수 있다. 비휘발성 메모리로서의 메모리(1020)는 ROM, PROM, EAROM, EPROM, EEPROM, 플래시 메모리 등이 사용될 수 있다. 상기 열거한 메모리(1020)들의 예를 단지 예시일 뿐이며 이들 예로 한정되는 것은 아니다.
입출력 I/F(1030)는, 키보드, 마우스, 터치 패널 등의 입력 장치(미도시)와 디스플레이(미도시) 등의 출력 장치와 MCU(1010) 사이를 연결하여 데이터를 송수신할 수 있도록 하는 인터페이스를 제공할 수 있다.
통신 I/F(1040)는 서버와 각종 데이터를 송수신할 수 있는 구성으로서, 유선 또는 무선 통신을 지원할 수 있는 각종 장치일 수 있다. 예를 들면, 배터리 관리 장치는 통신 I/F(1040)를 통해 별도로 마련된 외부 서버로부터 각종 배터리의 전압 정보, 배터리의 전류 정보, 배터리 전압 정보 추정 알고리즘, 배터리 상태 정보와 같은 정보를 송수신할 수 있다.
이와 같이, 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은 메모리(1020)에 기록되고, MCU(1010)에 의해 처리됨으로써, 예를 들면 도 2에서 도시한 각 기능들을 수행하는 모듈로서 구현될 수도 있다.
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: 복수의 배터리 모듈
12: 센서
14: 스위칭 부
20: 배터리 관리 시스템
100: 배터리 관리 장치
110: 측정부
120: 컨트롤러
130: 저장부
131: 제1 알고리즘
132: 제2 알고리즘
1000: 컴퓨팅 시스템
1010: MCU
1020: 메모리
1030: 입출력 I/F
1040: 통신 I/F

Claims (18)

  1. 배터리의 전류 및 전압을 측정하는 측정부; 및
    제1 기간 동안 측정된 상기 배터리의 전류와 관련된 제1 전류 정보 및 상기 제1 기간 동안 측정된 상기 배터리의 전압과 관련된 제1 전압 정보를 기초로 상기 제1 기간 이후의 제2 기간 동안의 상기 배터리의 전압을 추정하여 전압 추정 정보를 생성하고,
    상기 전압 추정 정보 및 상기 제2 기간 동안 측정된 상기 배터리의 전압과 관련된 제2 전압 정보에 기반하여 상기 배터리의 상태를 판단하는 컨트롤러; 를 포함하는 배터리 관리 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    상기 전압 추정 정보 및 상기 제2 전압 정보의 차이가 임계값 이상이면, 상기 배터리에 이상이 발생한 것으로 판단하는, 배터리 관리 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    상기 제2 기간 동안 측정된 상기 배터리의 전류와 관련된 제2 전류 정보 및 상기 제2 기간의 상기 배터리의 초기 전압 정보에 기반하여 상기 전압 추정 정보를 생성하는, 배터리 관리 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    상기 제1 전류 정보 및 상기 제1 전압 정보를 LSTM(Long Short-Term Memory) 알고리즘을 통해 학습하는, 배터리 관리 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    상기 학습된 알고리즘에 기반하여 상기 전압 추정 정보를 생성하는, 배터리 관리 장치.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    상기 제2 전압 정보 및 상기 제2 기간 동안 측정된 상기 배터리의 전류와 관련된 제2 전류 정보에 기반하여 상기 알고리즘을 업데이트하는, 배터리 관리 장치.
  7. 제 4 항에 있어서,
    저장부를 더 포함하고,
    상기 저장부는,
    상기 제1 기간마다 학습된 알고리즘을 저장하는, 배터리 관리 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    교체된 배터리가 존재하면 상기 저장된 알고리즘에 기반하여 상기 제2 기간 동안의 상기 교체된 배터리의 전압 추정 정보를 생성하는, 배터리 관리 장치.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    일정 범위의 SOH(State of Health)를 갖는 배터리에 관하여 상기 전압 추정 정보를 생성하는, 배터리 관리 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    배터리의 SOH가 상기 일정 범위를 벗어나는 경우, 상기 전압 추정 정보를 생성하는 알고리즘을 변경하는, 배터리 관리 장치.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    상기 제1 기간마다 상기 전압 추정 정보를 생성하는 알고리즘을 업데이트하는, 배터리 관리 장치.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    상기 제1 전류 정보와 상기 제1 전압 정보의 관계에 관련된 알고리즘을 학습하고,
    학습된 알고리즘에 기반하여 상기 전압 추정 정보를 생성하는, 배터리 관리 장치.
  13. 배터리의 전류 및 전압을 측정하는 단계;
    제1 기간 동안 측정된 배터리의 전류와 관련된 상기 제1 전류 정보 및 상기 제1 기간 동안 측정된 상기 배터리의 전압과 관련된 제1 전압 정보를 기초로 상기 제1 기간 이후의 제2 기간 동안의 상기 배터리의 전압을 추정하여 전압 추정 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 전압 추정 정보 및 상기 제2 기간 동안 측정된 배터리의 전압과 관련된 제2 전압 정보에 기반하여 상기 배터리의 상태를 판단하는 단계; 를 포함하는 배터리 관리 장치의 동작 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 전압 추정 정보 및 상기 제2 기간 동안 측정된 배터리의 전압과 관련된 제2 전압 정보에 기반하여 상기 배터리의 상태를 판단하는 단계는,
    상기 전압 추정 정보 및 상기 제2 전압 정보의 차이가 임계값 이상이면, 상기 배터리에 이상이 발생한 것으로 판단하는, 배터리 관리 장치의 동작 방법.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 제1 기간 동안 측정된 배터리의 전류와 관련된 상기 제1 전류 정보 및 상기 제1 기간 동안 측정된 상기 배터리의 전압과 관련된 제1 전압 정보를 기초로 상기 제1 기간 이후의 제2 기간 동안의 상기 배터리의 전압을 추정하여 상기 전압 추정 정보를 생성하는 단계는,
    상기 제1 전류 정보 및 상기 제1 전압 정보를 알고리즘을 통해 학습하는 단계; 및
    상기 학습된 알고리즘에 기반하여 상기 전압 추정 정보를 생성하는 단계; 를 포함하는, 배터리 관리 장치의 동작 방법.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 제2 전압 정보 및 상기 제2 기간 동안 측정된 상기 배터리의 전류에 관련된 제2 전류 정보에 기반하여 상기 알고리즘을 업데이트하는 단계; 를 더 포함하는, 배터리 관리 장치의 동작 방법.
  17. 제 15 항에 있어서,
    상기 제1 기간마다 알고리즘을 저장하는 단계; 를 더 포함하는 배터리 관리 장치의 동작 방법.
  18. 제 17 항에 있어서,
    배터리가 교체된 경우 상기 저장된 알고리즘에 기반하여 상기 제2 기간 동안의 상기 교체된 배터리의 전압 추정 정보를 생성하는 단계; 를 더 포함하는 배터리 관리 장치의 동작 방법.
KR1020220097615A 2022-08-04 2022-08-04 배터리 관리 장치 및 그것의 동작 방법 KR20240019650A (ko)

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