WO2013115585A1 - 배터리의 수명 예측 방법 및 장치, 이를 이용한 배터리 관리 시스템 - Google Patents

배터리의 수명 예측 방법 및 장치, 이를 이용한 배터리 관리 시스템 Download PDF

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WO2013115585A1
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battery
soh
history table
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candidate
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PCT/KR2013/000810
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박규하
김철택
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주식회사 엘지화학
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    • G01R31/392—Determining battery ageing or deterioration, e.g. state of health
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    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
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    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/382—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC

Definitions

  • the present invention relates to a battery management system, and more particularly, to a method and apparatus for predicting the life of a battery.
  • Hybrid cars and electric cars use the charging and discharging energy of the battery to drive the vehicle, and thus have a good response to consumers in terms of fuel efficiency and reduced pollution compared to cars using only engines. Accordingly, more attention and research is being focused on batteries, which are the core parts of hybrid or electric vehicles.
  • a battery management system must be able to accurately predict the state of health (SOH) of a battery in order to properly adjust its charge or discharge output and state of charging (SOC) usage strategy.
  • SOH state of health
  • the present invention provides a battery life prediction method and apparatus, and a battery management system using the same to obtain a more accurate SOH prediction value except the maximum value and the minimum value using the values predicted the life of the battery.
  • An embodiment of the present invention provides a battery life prediction apparatus, comprising: an SOH estimator for estimating a state of health (SOH) estimate value for predicting the aging degree of a battery, and storing the SOH estimate value to generate a history table And a processing unit for extracting a candidate value from the history table and determining a target SOH of the battery.
  • SOH state of health
  • the candidate value is a value excluding a maximum value and a minimum value of the history table.
  • the target SOH of the battery is the average of the candidate values.
  • the history table arranges the SOH estimates in ascending or descending order.
  • the data storage unit may use EEPROM (Electrically Erasable and Programmable ROM).
  • Another embodiment of the present invention is a battery life prediction method, estimating a state of health (SOH) estimate for predicting the aging of the battery over time, and generating a history table by sorting the plurality of estimates And extracting a candidate value from the history table and determining a target SOH of the battery based on the candidate value.
  • SOH state of health
  • the candidate value is a value excluding a maximum value and a minimum value of the history table.
  • the target SOH of the battery is the average of the candidate values.
  • the history table arranges the SOH estimates in ascending or descending order.
  • the history table may use EEPROM (Electrically Erasable and Programmable ROM).
  • the method may further include outputting a target SOH of the battery to the user.
  • Another embodiment of the present invention relates to a battery management system for predicting the life of a battery, an SOH estimator for estimating a state of health (SOH) estimate for predicting the aging degree of a battery, and storing the SOH estimate And a data storage unit for generating a history table and a processor for extracting candidate values from the history table to determine a target SOH of the battery.
  • SOH state of health
  • the candidate value is a value excluding a maximum value and a minimum value of the history table.
  • the target SOH of the battery is the average of the candidate values.
  • the history table arranges the SOH estimates in ascending or descending order.
  • FIG. 1 is a schematic block diagram of an electric vehicle using a method of predicting a state of health (SOH) of a battery according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an apparatus for predicting battery life according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of predicting battery life according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • Components described herein may include other components than the components described below as needed, and detailed descriptions of portions or overlapping contents that are not directly related to the present invention will be omitted.
  • the arrangement of each component described herein can be adjusted as needed, one component may be included in the other component or one component may be subdivided into two or more components.
  • the electric vehicle described below refers to a vehicle including one or more electric motors as propulsion force.
  • the energy used to propel electric vehicles includes electrical sources such as rechargeable batteries and / or fuel cells.
  • the electric vehicle may be a hybrid electric vehicle that uses a combustion engine as another power source.
  • FIG. 1 is a schematic block diagram of an electric vehicle using a method of predicting a state of health (SOH) of a battery according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • an electric vehicle 1 includes a battery 10, a battery management system (BMS) 20, an electronic control unit 30 (ECU), an inverter 40, and a motor 50.
  • BMS battery management system
  • ECU electronice control unit 30
  • motor 50 a motor 50.
  • the battery 10 is an electric energy source for driving the electric vehicle 1 by providing a driving force to the motor 50.
  • the battery 100 may be charged or discharged by the inverter 40 according to the driving of the motor 50 and / or the internal combustion engine (not shown).
  • the type of the battery 10 is not particularly limited, and the battery 10 may be, for example, a lithium ion battery, a lithium polymer battery, a nickel cadmium battery, a nickel hydrogen battery, a nickel zinc battery, or the like.
  • the battery 10 is formed of a battery pack in which a plurality of battery cells are connected in series and / or in parallel.
  • one or more such battery packs may be provided to form the battery 10.
  • the BMS 20 estimates the state of the battery 10 and manages the battery 10 using the estimated state information.
  • the battery 10 state information is estimated and managed, such as a state of charging (SOC), a state of health (SOH), a maximum input / output power allowance, an output voltage, and the like of the battery 10. Then, the charging or discharging of the battery 10 is controlled using this state information.
  • the BMS 20 includes a battery life predicting apparatus (200 in FIG. 2) for estimating the life of a battery (hereinafter referred to as SOH).
  • SOH battery life predicting apparatus
  • the ECU 30 is an electronic control device for controlling the state of the electric vehicle 1.
  • the torque degree is determined based on information such as an accelerator, a break, a speed, and the like, and the output of the motor 50 is controlled to match the torque information.
  • the ECU 30 transmits a control signal to the inverter 40 so that the battery 10 can be charged or discharged based on state information such as SOC and SOH of the battery 10 received by the BMS 20. .
  • the inverter 40 causes the battery 10 to be charged or discharged based on the control signal of the ECU 30.
  • the motor 50 drives the electric vehicle 1 based on the control information (for example, torque information) transmitted from the ECU 30 using the electric energy of the battery 10.
  • control information for example, torque information
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an apparatus for predicting battery life according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • the battery life prediction apparatus 200 includes an SOH estimator 210, a data storage 220, and a processor 230.
  • the SOH estimator 210 estimates an SOH estimate for estimating the aging degree of the battery.
  • the SOH estimation of the battery may be performed in various ways.
  • the internal resistance and temperature of the battery can be used to estimate SOH. That is, through the charge and discharge experiments, the battery capacity is measured for each battery's internal resistance and temperature. The lookup table for SOH mapping is then obtained by relative digitizing the measured capacity relative to the initial capacity of the battery.
  • the SOH of the battery may be estimated by measuring the internal resistance and the temperature of the battery in an actual battery use environment and mapping the SOH corresponding to the internal resistance and the temperature from the lookup table.
  • Various other SOH estimation algorithms may be used.
  • the data storage unit 220 receives and stores the SOH estimation value from the SOH estimation unit 210 and generates a history table based on the stored SOH estimation value.
  • the data storage 220 receives the SOH estimated by the SOH estimator 210.
  • the SOH estimator 210 may estimate the SOH periodically or by the request signal, and transmits the SOH estimate to the data storage 220.
  • the data storage unit 220 generates a history table by sorting the received SOH estimates. For example, a space for storing 20 SOH estimates, that is, a history table is generated and the SOH estimates are stored in this space. In this case, the 20 SOH estimates may be stored in a sorted manner in ascending or descending order.
  • the data storage unit 220 may use a memory such as an electrically erasable and programmable ROM (EEPROM), a flash memory, or the like.
  • EEPROM electrically erasable and programmable ROM
  • flash memory or the like.
  • the processor 230 determines a target SOH of the battery by extracting candidate values from the history table generated by the data storage 220.
  • the processor 230 extracts a candidate value from the SOH estimates stored in the history table.
  • the candidate value is a value for determining the target SOH, and is composed of at least the maximum value and the minimum value among the values stored in the history table. For example, SOH estimates except for values stored above and below among SOH estimates stored in the history table may be selected as candidate values.
  • the processor 230 calculates an average of the SOH estimates selected as candidate values, and determines the average value as the target SOH.
  • the target SOH may be used as a parameter value for estimating and managing the state of the battery in the BMS (20 in FIG. 1).
  • the target SOH may be provided to the user as information on the battery.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of predicting battery life according to an exemplary embodiment of the present invention. This method may be performed by the battery life prediction apparatus 200 of FIG. 2.
  • an SOH estimation value for estimating the aging degree of a battery for each time is estimated (S10).
  • the SOH estimation of the battery may be estimated using the internal resistance and the temperature of the battery, and may be performed by various other SOH estimation methods. SOH estimation may be performed periodically or by a request signal.
  • Table 1 below shows an example of SOH estimates estimated over time.
  • a history table is generated by sorting the estimated SOH estimates (S20).
  • the history table may store the SOH estimates estimated by time in ascending or descending order.
  • the history table may use a memory such as an electrically erasable and programmable ROM (EEPROM), a flash memory, or the like.
  • EEPROM electrically erasable and programmable ROM
  • Table 2 shows an example of a history table in which the SOH estimates of Table 1 are sorted in descending order.
  • candidate values are extracted from the history table (S30).
  • the candidate value is composed of at least the maximum value and the minimum value among the SOH estimates stored in the history table.
  • values except for values stored in upper and lower parts of the SOH estimates of the history table of Table 2 may be extracted as candidate values.
  • Values other than the upper five SOH estimates and the lower five SOH estimates of the history table of Table 2 may be extracted as candidate values.
  • Table 3 below shows an example of candidate values excluding upper and lower values.
  • the target SOH may be output to a display screen or the like to provide the user with life information about the battery.
  • the method and apparatus for predicting battery life according to the present invention described above determine the SOH by excluding a higher predicted value and a lower predicted value using a history table. Therefore, since the most average value can be taken, the SOH estimation error can be minimized.
  • the embodiment of the present invention has been described with respect to the apparatus and method for predicting the SOH of the battery, it is applicable to a system that changes slowly, rather than a sudden change in the measured value, such as SOH.

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Abstract

배터리 수명 예측 방법 및 장치, 이를 이용한 배터리 관리 시스템이 개시된다. 배터리의 수명을 예측하는 방법은 시간별로 배터리의 노화 정도를 예측하기 위한 SOH(State of Health) 추정값을 추정하는 단계, 상기 복수의 추정값을 정렬하여 히스토리 테이블(History table)을 생성하는 단계, 상기 히스토리 테이블에서 후보값을 추출하는 단계 및 상기 후보값을 기초로 상기 배터리의 타겟 SOH를 결정하는 단계를 포함한다.

Description

배터리의 수명 예측 방법 및 장치, 이를 이용한 배터리 관리 시스템
본 출원은 2012년 2월 2일에 한국특허청에 제출된 한국 특허 출원 제10-2012-0010661호의 출원일의 이익을 주장하며, 그 내용 전부는 본 명세서에 포함된다.
본 발명은 배터리 관리 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 배터리의 수명을 예측하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
노트북, 비디오 카메라, 휴대용 전화기 등과 같은 휴대용 전기 제품의 사용이 활성화됨에 따라 그 구동 전원으로 주로 사용되는 이차 전지에 대한 중요성이 증가되고 있다. 또한, 최근에는 환경 문제에 대한 관심이 높아지면서 하이브리드 자동차와 전기 자동차에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하이브리드 자동차나 전기 자동차는 배터리의 충방전 에너지를 이용하여 차량을 구동시키기 때문에, 엔진만을 이용하는 자동차에 비해 연비가 뛰어나고 공해 물질을 감소시킬 수 있다는 점에서 소비자들에게 좋은 반응을 얻고 있다. 이에 따라 하이브리드 자동차나 전기 자동차의 핵심 부품인 배터리에 보다 많은 관심과 연구가 집중되고 있다.
이와 함께, 배터리를 보다 효율적으로 사용하고 관리하기 위한 배터리 관리 시스템에 관한 기술도 중요성이 증가되고 있다. 특히, 배터리 관리 시스템은 배터리의 충전 또는 방전 출력 및 잔존 용량(State of Charging; SOC) 사용 전략을 적절하게 조정하기 위해서 배터리의 수명(State of Health; SOH)를 정확하게 예측할 수 있어야 한다.
따라서, 배터리의 SOH의 예측 정확도를 높여 추정 오차를 줄이기 위해서, 실제 SOH 보다 높게 예측되거나 낮게 예측되는 값들은 제외하여 그 실제 SOH에 가장 가까운 평균적인 값을 얻을 수 있는 방법이 필요하다.
본 발명은 배터리의 수명을 예측한 값들을 이용하여 그 최대값 및 최소값을 제외하여 보다 정확한 SOH 예측값을 얻기 위한 배터리 수명 예측 방법 및 그 장치, 이를 이용하는 배터리 관리 시스템을 제공한다.
본 발명의 일 실시형태는 배터리의 수명 예측 장치로서, 배터리의 노화 정도를 예측하기 위한 SOH(State of Health) 추정값을 추정하는 SOH 추정부, 상기 SOH 추정값을 저장하여 히스토리 테이블(History table)을 생성하는 데이터 저장부 및 상기 히스토리 테이블로부터 후보값을 추출하여 상기 배터리의 타겟 SOH를 결정하는 처리부를 포함한다.
상기 후보값은 상기 히스토리 테이블의 최대값 및 최소값을 제외한 값이다. 상기 배터리의 타겟 SOH는 상기 후보값의 평균이다. 상기 히스토리 테이블은 상기 SOH 추정값을 오름차순 또는 내림차순으로 정렬한 것이다. 상기 데이터 저장부는 EEPROM(Electrically Erasable and Programmable ROM)을 사용할 수 있다.
본 발명의 다른 실시형태는 배터리 수명 예측 방법으로, 시간별로 배터리의 노화 정도를 예측하기 위한 SOH(State of Health) 추정값을 추정하는 단계, 상기 복수의 추정값을 정렬하여 히스토리 테이블(History table)을 생성하는 단계, 상기 히스토리 테이블에서 후보값을 추출하는 단계 및 상기 후보값을 기초로 상기 배터리의 타겟 SOH를 결정하는 단계를 포함한다.
상기 후보값은 상기 히스토리 테이블의 최대값 및 최소값을 제외한 값이다. 상기 배터리의 타겟 SOH는 상기 후보값의 평균이다. 상기 히스토리 테이블은 상기 SOH 추정값을 오름차순 또는 내림차순으로 정렬한 것이다. 상기 히스토리 테이블은 EEPROM(Electrically Erasable and Programmable ROM)을 사용할 수 있다.
본 실시형태에 있어서, 상기 배터리의 타겟 SOH를 사용자에게 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시형태는 배터리의 수명을 예측하는 배터리 관리 시스템에 관한 것으로, 배터리의 노화 정도를 예측하기 위한 SOH(State of Health) 추정값을 추정하는 SOH 추정부, 상기 SOH 추정값을 저장하여 히스토리 테이블(History table)을 생성하는 데이터 저장부 및 상기 히스토리 테이블로부터 후보값을 추출하여 상기 배터리의 타겟 SOH를 결정하는 처리부를 포함한다.
상기 후보값은 상기 히스토리 테이블의 최대값 및 최소값을 제외한 값이다. 상기 배터리의 타겟 SOH는 상기 후보값의 평균이다. 상기 히스토리 테이블은 상기 SOH 추정값을 오름차순 또는 내림차순으로 정렬한 것이다.
배터리의 수명 예측 오차를 최소화시킴으로써, 보다 정확한 배터리의 SOH 예측값을 얻을 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 배터리의 수명(State of Health; SOH)을 예측하는 방법을 사용하는 전기 자동차를 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 배터리 수명 예측 장치를 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 배터리 수명 예측 방법을 나타낸 흐름도이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 또한 본 발명은 이하에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 여러 가지 상이한 형태로 적용될 수 있다.
본 명세서에서 설명하는 구성요소는 필요에 따라 이하에서 설명할 구성요소 이외의 것을 포함할 수 있으며, 본 발명에 직접적인 연관이 없는 부분 또는 중복되는 내용에 대해서는 자세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서에서 설명하는 각 구성요소의 배치는 필요에 따라서 조정이 가능하며, 하나의 구성요소가 다른 구성요소에 포함될 수도 있고 하나의 구성요소가 둘 이상의 구성요소로 세분화 될 수도 있다.
이하에서 서술하는 전기 자동차(electric vehicle)는 추진력으로 하나 또는 그 이상의 전기 모터를 포함하는 차량을 말한다. 전기 자동차를 추진하는데 사용되는 에너지는 재충전 가능한 배터리 및/또는 연료 전지와 같은 전기적 소스(electrical source)를 포함한다. 전기 자동차는 내연 기관(combustion engine)을 또 하나의 동력원으로 사용하는 하이브리드 전기 자동차일 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 배터리의 수명(State of Health; SOH)을 예측하는 방법을 사용하는 전기 자동차를 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하면, 전기 자동차(1)는 배터리(10), BMS(Battery Management System, 20), ECU(Electronic Control Unit, 30), 인버터(40) 및 모터(50)를 포함한다.
배터리(10)는 모터(50)에 구동력을 제공하여 전기 자동차(1)를 구동시키는 전기 에너지원이다. 배터리(100)는 모터(50) 및/또는 내연 기관(미도시)의 구동에 따라 인버터(40)에 의해 충전되거나 방전될 수 있다.
여기서, 배터리(10)의 종류는 특별히 한정되지 않으며, 예컨대 리튬 이온 전지, 리튬 폴리머 전지, 니켈 카드뮴 전지, 니켈 수소 전지, 니켈 아연 전지 등으로 구성할 수 있다.
또한, 배터리(10)는 복수의 전지 셀이 직렬 및/또는 병렬로 연결되어 있는 전지 팩으로 형성된다. 그리고, 이러한 전지 팩이 하나 이상 구비되어 배터리(10)를 형성할 수도 있다.
BMS(20)는 상기 배터리(10)의 상태를 추정하고, 추정한 상태 정보를 이용하여 배터리(10)를 관리한다. 예컨대, 배터리(10)의 잔존용량(State of Charging; SOC), 수명(State of Health; SOH), 최대 입출력 전력 허용량, 출력 전압 등 배터리(10) 상태 정보를 추정하고 관리한다. 그리고, 이러한 상태 정보를 이용하여 배터리(10)의 충전 또는 방전을 제어한다.
또한, 본 발명에 따른 BMS(20)는 후술하는 배터리의 수명(이하 SOH라 함)을 예측하기 위한 배터리 수명 예측 장치(도 2의 200)를 포함한다.
ECU(30)는 전기 자동차(1)의 상태를 제어하는 전자적 제어 장치이다. 예컨대, 액셀러레이터(accelerator), 브레이크(break), 속도 등의 정보에 기초하여 토크 정도를 결정하고, 모터(50)의 출력이 토크 정보에 맞도록 제어한다.
또한, ECU(30)는 BMS(20)에 의해 전달받은 배터리(10)의 SOC, SOH 등의 상태 정보에 기초하여 배터리(10)가 충전 또는 방전될 수 있도록 인버터(40)에 제어 신호를 보낸다.
인버터(40)는 ECU(30)의 제어 신호에 기초하여 배터리(10)가 충전 또는 방전되도록 한다.
모터(50)는 배터리(10)의 전기 에너지를 이용하여 ECU(30)로부터 전달되는 제어 정보(예컨대, 토크 정보)에 기초하여 전기 자동차(1)를 구동한다.
이상, 전기 자동차(1)는 배터리(10)의 전기 에너지를 이용하여 구동되므로, 배터리(10)의 상태를 예측하는 것이 중요하다. 이하에서는 도 2 및 도 3을 참조하여 배터리의 수명을 추정하고 추정한 값의 오차를 줄일 수 있는 배터리 수명 예측 장치 및 방법에 대해서 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 배터리 수명 예측 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 배터리 수명 예측 장치(200)는 SOH 추정부(210), 데이터 저장부(220) 및 처리부(230)를 포함한다.
SOH 추정부(210)는 배터리의 노화 정도를 예측하기 위한 SOH 추정값을 추정한다.
여기서, 배터리의 SOH 추정은 다양한 방법으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 배터리의 내부 저항과 온도를 이용하여 SOH를 추정할 수 있다. 즉, 충방전 실험을 통해 배터리의 내부 저항과 온도 별로 배터리의 용량을 측정한다. 그런 다음, 배터리의 초기 용량을 기준으로 상기 측정된 용량을 상대 수치화함으로써 SOH 맵핑을 위한 룩업 테이블을 얻는다. 그리고, 실제 배터리 사용 환경에서 배터리의 내부 저항과 온도를 측정하고 상기 룩업 테이블로부터 내부 저항과 온도에 대응되는 SOH를 맵핑하면 배터리의 SOH를 추정할 수 있다. 그 외 다양한 SOH 추정 알고리즘을 이용할 수도 있다.
데이터 저장부(220)는 SOH 추정부(210)로부터 SOH 추정값을 전달받아 저장하고, 저장된 SOH 추정값을 근거로 히스토리 테이블(History table)을 생성한다.
보다 구체적으로, 데이터 저장부(220)는 SOH 추정부(210)에 의해 추정된 SOH를 전달 받는다. 이때, SOH 추정부(210)는 주기적으로 또는 요청 신호에 의해 SOH를 추정할 수 있으며, 이러한 SOH 추정값을 데이터 저장부(220)로 전달한다.
데이터 저장부(220)는 전달받은 SOH 추정값을 정렬하여 히스토리 테이블을 생성한다. 예컨대, 20개의 SOH 추정값을 저장할 수 있는 공간, 즉 히스토리테이블을 생성하고 이 공간에 SOH 추정값을 저장한다. 이때, 20개의 SOH 추정값은 오름차순이나 내림차순 등의 방법으로 정렬하여 저장할 수 있다.
여기서, 데이터 저장부(220)는 EEPROM(Electrically Erasable and Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash memory) 등과 같은 메모리를 사용할 수 있다.
처리부(230)는 데이터 저장부(220)에 의해 생성된 히스토리 테이블로부터 후보값을 추출하여 배터리의 타겟 SOH를 결정한다.
보다 구체적으로, 처리부(230)는 히스토리 테이블에 저장된 SOH 추정값들로부터 후보값을 추출한다. 여기서, 후보값은 타겟 SOH를 결정하기 위한 값으로서, 히스토리 테이블에 저장된 값들 중 적어도 최대값 및 최소값을 제외한 값들로 구성된다. 예컨대, 히스토리 테이블에 저장된 SOH 추정값들 중 상위 및 하위에 저장된 값들을 제외한 SOH 추정값들을 후보값으로 선택할 수 있다.
이후, 처리부(230)는 후보값으로 선택된 SOH 추정값들의 평균을 계산하고, 이 평균값을 타겟 SOH로 결정한다. 이때, 타겟 SOH는 BMS(도 1의 20)에서 배터리의 상태를 추정하고 관리하는 파라미터 값으로 이용할 수 있다. 또한, 사용자에게 배터리의 정보로서 타겟 SOH를 제공할 수도 있다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 배터리 수명 예측 방법을 나타낸 흐름도이다. 이 방법은 도 2의 배터리 수명 예측 장치(200)에 의해 수행될 수 있다.
도 3을 참조하면, 시간별로 배터리의 노화 정도를 예측하기 위한 SOH 추정값을 추정한다(S10). 여기서, 배터리의 SOH 추정은 상술한 바와 같이, 배터리의 내부 저항과 온도를 이용하여 추정할 수 있으며, 그 외 다양한 SOH 추정 방법으로 수행될 수 있다. SOH 추정은 주기적으로 이루어질 수도 있고, 요청 신호에 의해 이루어질 수도 있다.
아래 표 1은 시간별로 추정된 SOH 추정값들의 일예를 나타낸 것이다.
표 1
시간별 SOH 추정값
99
93
91
79
84
95
96
80
84
94
95
80
84
94
95
80
84
91
89
95
다음으로, 추정된 SOH 추정값을 정렬하여 히스토리 테이블을 생성한다(S20). 예컨대, 히스토리 테이블은 시간별로 추정한 SOH 추정값들을 오름차순 또는 내림차순으로 정렬하여 저장할 수 있다. 이때, 히스토리 테이블은 EEPROM(Electrically Erasable and Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash memory) 등과 같은 메모리를 사용할 수 있다.
아래 표 2는 상기 표 1의 시간별 SOH 추정값들을 내림차순으로 정렬한 히스토리 테이블의 일예를 나타낸 것이다.
표 2
히스토리 테이블에 저장된 SOH 추정값
99
96
95
95
95
95
94
94
93
91
91
89
84
84
84
84
80
80
80
79
다음으로, 히스토리 테이블로부터 후보값을 추출한다(S30). 이때, 후보값은 히스토리 테이블에 저장된 SOH 추정값들 중 적어도 최대값 및 최소값을 제외한 값들로 구성된다.
예컨대, 상기 표 2의 히스토리 테이블의 SOH 추정값들 중 상위 및 하위에 저장된 값들을 제외한 값들을 후보값으로 추출할 수 있다. 상기 표 2의 히스토리 테이블의 상위 5개의 SOH 추정값과 하위 5개의 SOH 추정값을 제외한 값들을 후보값으로 추출할 수 있다. 아래 표 3은 상위 및 하위 값들을 제외한 후보값의 일예를 나타낸 것이다.
표 3
후보값
95
94
94
93
91
91
89
84
84
84
다음으로, 후보값을 기초로 배터리의 타겟 SOH를 결정한다(S40). 즉, 후보값으로 추출된 SOH 추정값들의 평균을 산출하고, 이 평균값을 타겟 SOH로 결정한다. 예컨대, 상기 표 3과 같이 후보값이 선택된 경우, 후보값의 평균 (95+94+94+93+91+91+89+84+84+84)/10 = 89.1을 계산하여 89.1을 타겟 SOH로 결정한다.
이때, 타겟 SOH는 디스플레이 화면 등으로 출력되어 사용자에게 배터리에 대한 수명 정보를 제공할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명에 따른 배터리 수명 예측 방법 및 장치는 히스토리 테이블을 이용하여 예상 보다 높게 예측된 값과 예상 보다 낮게 예측된 값들을 제외하여 SOH를 결정한다. 따라서, 가장 평균적인 값을 취할 수 있으므로 SOH 추정 오차를 최소화할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예는 배터리의 SOH를 예측하는 장치 및 방법에 대해서 설명하고 있으나, SOH와 같이 측정값이 급격히 변하는 것이 아니라 천천히 변하는 시스템에 적용 가능하다.
상술한 본 발명에 따른 흐름도의 단계들은 상술한 바와 다른 단계와 다른 순서로 또는 동시에 발생할 수 있다. 또한, 당업자라면 흐름도에 나타낸 단계들이 배타적이지 않고, 다른 단계가 포함되거나 흐름도의 하나 또는 그 이상의 단계가 본 발명의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (11)

  1. 배터리의 노화 정도를 예측하기 위한 SOH(State of Health) 추정값을 추정하는 SOH 추정부;
    상기 SOH 추정값을 저장하여 히스토리 테이블(History table)을 생성하는 데이터 저장부; 및
    상기 히스토리 테이블로부터 후보값을 추출하여 상기 배터리의 타겟 SOH를 결정하는 처리부;를 포함하는 배터리 수명 예측 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 후보값은,
    상기 히스토리 테이블의 최대값 및 최소값을 제외한 값인 것을 특징으로 하는 배터리 수명 예측 장치.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 배터리의 타겟 SOH는 상기 후보값의 평균인 것을 특징으로 하는 배터리 수명 예측 장치.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 히스토리 테이블은,
    상기 SOH 추정값을 오름차순 또는 내림차순으로 정렬한 것을 특징으로 하는 배터리 수명 예측 장치.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 데이터 저장부는,
    EEPROM(Electrically Erasable and Programmable ROM)을 사용하는 것을 특징으로 하는 배터리 수명 예측 장치.
  6. 시간별로 배터리의 노화 정도를 예측하기 위한 SOH(State of Health) 추정값을 추정하는 단계;
    상기 복수의 추정값을 정렬하여 히스토리 테이블(History table)을 생성하는 단계;
    상기 히스토리 테이블에서 후보값을 추출하는 단계; 및
    상기 후보값을 기초로 상기 배터리의 타겟 SOH를 결정하는 단계;를 포함하는 배터리 수명 예측 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 후보값은,
    상기 히스토리 테이블의 최대값 및 최소값을 제외한 값인 것을 특징으로 하는 배터리 수명 예측 방법.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 배터리의 타겟 SOH는 상기 후보값의 평균인 것을 특징으로 하는 배터리 수명 예측 방법.
  9. 제 6항에 있어서,
    상기 히스토리 테이블은,
    상기 SOH 추정값을 오름차순 또는 내림차순으로 정렬한 것을 특징으로 하는 배터리 수명 예측 방법.
  10. 제 6항에 있어서,
    상기 히스토리 테이블은,
    EEPROM(Electrically Erasable and Programmable ROM)을 사용하는 것을 특징으로 하는 배터리 수명 예측 방법.
  11. 제 6항에 있어서,
    상기 배터리의 타겟 SOH를 사용자에게 출력하는 단계;를 더 포함하는 배터리 수명 예측 방법.
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