WO2016064198A1 - 이차 전지의 충전 상태 추정 장치 및 그 방법 - Google Patents

이차 전지의 충전 상태 추정 장치 및 그 방법 Download PDF

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WO2016064198A1
WO2016064198A1 PCT/KR2015/011162 KR2015011162W WO2016064198A1 WO 2016064198 A1 WO2016064198 A1 WO 2016064198A1 KR 2015011162 W KR2015011162 W KR 2015011162W WO 2016064198 A1 WO2016064198 A1 WO 2016064198A1
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secondary battery
charge
voltage
control unit
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PCT/KR2015/011162
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조원태
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주식회사 엘지화학
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
    • G01R19/165—Indicating that current or voltage is either above or below a predetermined value or within or outside a predetermined range of values
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08C—TRANSMISSION SYSTEMS FOR MEASURED VALUES, CONTROL OR SIMILAR SIGNALS
    • G08C19/00—Electric signal transmission systems
    • G08C19/02—Electric signal transmission systems in which the signal transmitted is magnitude of current or voltage

Definitions

  • the present invention relates to a method and apparatus for estimating the state of charge of a secondary battery using an extended Kalmann filter.
  • Secondary batteries are used as a power source in various fields because they can be repeatedly charged and discharged.
  • secondary batteries are used in devices that can be carried in human hands, such as mobile phones, laptop computers, digital cameras, video cameras, tablet computers, power tools, and the like.
  • secondary batteries are used in various electric drive power devices such as electric bicycles, electric motorcycles, electric vehicles, hybrid vehicles, electric boats, electric airplanes, and the like.
  • the secondary battery includes an uninterruptible power supply for stably supplying power to various information and communication devices including power storage devices or server computers and communication base stations used for storing power generated by renewable energy or surplus generated power.
  • UPS Uninterruptible Power System
  • the state of charge of a secondary battery refers to a relative ratio of the capacity currently remaining based on the capacity when the battery is fully charged and is expressed as a percentage or a number between 0 and 1, inclusive.
  • the state of charge represents the amount of energy remaining in the secondary battery, it is a necessary parameter when controlling the charging and discharging of the secondary battery. If the state of charge is 100%, the charge should be stopped. If the state of charge is 0%, the discharge should be stopped. The state of charge is also used to control the output of the secondary battery or to estimate the state of health of the secondary battery.
  • the state of charge can be estimated by current counting.
  • the current integration method integrates the charge current and the discharge current with time to determine the state of charge.
  • the current integration method is less accurate with time. This is because the error of the sensor measuring current accumulates over time.
  • Extended Kalman Filter is a probabilistic statistical technique that estimates the state of a system using measurable parameters.
  • the extended Kalman filter becomes less accurate as the secondary battery degrades. This is because the parameters of the Extended Kalman Filter change when the secondary battery degenerates.
  • Kalman filters include the capacity and resistance of secondary batteries as parameters. As the secondary battery degrades, its capacity drops and its resistance increases, making it difficult to accurately update these changes.
  • the extended Kalman filter needs to be adaptively updated according to the degree of degeneration of the secondary battery.
  • the problem is that while the secondary battery is being used, it is difficult to accurately estimate the degree of degeneration of the secondary battery.
  • the degree of degradation is also affected by the use environment of the secondary battery. For example, even if the parameters of the extended Kalman filter are updated according to the degree of degeneration, the accuracy of the extended Kalman filter is not guaranteed even if the extended Kalman filter is updated if the secondary battery is used under harsher conditions than usual.
  • the present invention was developed under the background of the prior art as described above, and developed a method of using an extended Kalman filter capable of accurately estimating the state of charge of a secondary battery regardless of capacity change or resistance change caused by degeneration of the secondary battery. It is an object of the present invention to provide an apparatus and method for accurately estimating the state of charge of a secondary battery using a method of use.
  • An apparatus for estimating the state of charge of a secondary battery using the Extended Kalman Filter for achieving the technical problem, the sensor unit for measuring the voltage and current of the secondary battery at intervals; And a state equation electrically connected to the sensor unit to update a state variable including a state of charge of the secondary battery and a polarization voltage of the secondary battery, an open voltage according to the state of charge, the polarization voltage, and the secondary. And a control unit for estimating the state of charge of the secondary battery by repeatedly executing the algorithm of the extended Kalman filter using an output equation for predicting the voltage of the secondary battery using the internal resistance voltage generated by the battery's internal resistance. .
  • control unit uses the measured current to confirm that the secondary battery is in the keyoff state, and when the algorithm of the extended Kalman filter is executed, noise related to the state of charge (hereinafter, referred to as “charge state noise”) and the The difference in noise (hereinafter, referred to as polarization voltage noise) with respect to the polarization voltage is increased.
  • charge state noise noise related to the state of charge
  • polarization voltage noise The difference in noise
  • control unit may increase the state of charge noise and fix the polarization voltage noise.
  • control unit may fix the state of charge noise and reduce the polarization voltage noise.
  • control unit may increase the state of charge noise and reduce the polarization voltage noise.
  • control unit may reduce sensor noise for the current and / or the voltage when executing the algorithm of the Extended Kalman Filter.
  • the state equation may include a charge state update equation for updating the state of charge over time by a current integration method.
  • the state equation may include a polarization voltage update equation for updating the polarization voltage over time using an RC circuit.
  • the output equation represents the voltage of the secondary battery as an output variable by the sum of the open voltage, the polarization voltage and the internal resistance voltage.
  • the apparatus for estimating the state of charge of a secondary battery further includes a storage unit connected with the control unit, wherein the control unit is configured to determine a state of charge estimated after a keyoff time for the secondary battery.
  • a convergence value can be stored in the storage unit as the current state of charge of the secondary battery.
  • the apparatus for estimating the state of charge of a secondary battery further includes a display unit connected to the control unit, wherein the control unit is configured to determine a state of charge estimated after a keyoff time for the secondary battery.
  • the convergence value may be displayed on the display unit in a graphical user interface (GUI) as the current state of charge of the secondary battery.
  • GUI graphical user interface
  • the apparatus for estimating the state of charge of a secondary battery further includes a communication interface connected with the control unit, wherein the control unit is after a keyoff time point for the secondary battery through the communication interface.
  • the convergence value of the estimated charging state may be output to the outside through the communication interface as the current charging state of the secondary battery.
  • control unit estimates the convergence value of the state of charge estimated after the key-off time point for the secondary battery as the current state of charge of the secondary battery, and degenerates the secondary battery using the estimated change of the state of charge.
  • the degree can be estimated.
  • the method for estimating the state of charge of a secondary battery according to the present invention for achieving the above technical problem is a method of estimating the state of charge of a secondary battery using an extended Kalman filter, and measures the voltage and current of the secondary battery at intervals of time.
  • an algorithm of the extended Kalman filter comprising: time updating a state variable including a state of charge of the secondary battery and a polarization voltage of the secondary battery; Time updating the error covariance of the state variable; Predicting a voltage of a secondary battery corresponding to an output variable by using an open voltage according to the state of charge, the polarization voltage, and an internal resistance voltage by an internal resistance of the secondary battery; Estimating gain of the extended Kalman filter; Estimating the state variable using the gain and the error between the predicted voltage and the measured voltage; And repeatedly correcting an error covariance of the state variable using the gain.
  • the state of charge noise can be increased and the polarization voltage noise can be fixed.
  • the state of charge noise can be fixed and the polarization voltage noise can be reduced.
  • the state of charge noise can be increased and the polarization voltage noise can be reduced.
  • step (d) when executing the algorithm of the extended Kalman filter, it is possible to reduce the sensor noise for the current and / or the voltage.
  • the method may further include estimating a convergence value of the state of charge estimated after the key-off time point for the secondary battery as the current state of charge of the secondary battery.
  • the present invention may further include storing, displaying or outputting the current state of charge.
  • the state of charge of a secondary battery when estimating the state of charge of a secondary battery using an extended Kalman filter, even if a parameter such as capacity or resistance changes due to degeneration of the secondary battery, the state of charge of the secondary battery can be accurately estimated, and the estimated charge The state can be used to reliably control the operation of the secondary battery.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an apparatus for estimating a state of charge of a secondary battery according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram of a circuit model for deriving a state equation and an output equation of an extended Kalman filter according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of estimating a state of charge of a secondary battery according to an embodiment of the present invention.
  • 5 is an experimental result showing that the state of charge estimation device according to the embodiment of the present invention has a robustness (robustness) to the capacity change of the secondary battery.
  • FIG. 6 is an enlarged graph of the dotted box area of FIG. 5.
  • FIG. 8 is an enlarged graph of the dotted box area of FIG. 7.
  • the secondary battery refers to a lithium secondary battery.
  • the lithium secondary battery is a generic term for a secondary battery in which lithium ions act as operating ions during charging and discharging to induce an electrochemical reaction in the positive electrode and the negative electrode.
  • the lithium ion is used as the working ion. All secondary batteries should be interpreted as being included in the category of the lithium secondary battery.
  • the present invention is also applicable to secondary batteries other than the lithium secondary battery. Therefore, even if the operating ion is not a lithium ion, any secondary battery to which the technical idea of the present invention can be applied should be construed as being included in the scope of the present invention regardless of its type.
  • a secondary battery is not limited by the number of elements which comprise it.
  • a secondary battery may include a single cell including an assembly of an anode / membrane / cathode and an electrolyte in one package, an assembly of a single cell, a plurality of assemblies connected in series and / or in parallel, and a plurality of modules in series and / or It is to be understood that packs connected in parallel, battery systems in which multiple packs are connected in series and / or in parallel, and the like.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically illustrating a configuration of an apparatus 100 for estimating a state of charge of a secondary battery according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • the charging state estimating apparatus 100 includes a sensor unit 110 and a control unit 120, and is electrically connected to the secondary battery B to use a secondary Kalman filter.
  • the state of charge of (B) is estimated.
  • the secondary battery B is electrically connected to the load 130.
  • the load 130 is included in various electric drive devices, and means an energy consuming device included in the electric drive device operated by the electric energy supplied when the secondary battery B is discharged.
  • the load 130 may be a rotary power device such as a motor or a power converter such as an inverter as a non-limiting example, but the present invention is not limited by the type of the load 130.
  • the state of charge estimating apparatus 100 may further optionally further include a storage unit 140.
  • the storage unit 140 is not particularly limited as long as it is a storage medium capable of recording and erasing information.
  • the storage unit 140 may be a RAM, a ROM, a register, a hard disk, an optical recording medium, or a magnetic recording medium.
  • the storage unit 140 may also be connected to the control unit 120 via, for example, a data bus so as to be accessible by the control unit 120.
  • the storage unit 140 also stores and / or updates and / or erases and / or programs containing various control logics performed by the control unit 120 and / or data generated when the control logic is executed. send.
  • the storage unit 140 may be logically divided into two or more, and is not limited to being included in the control unit 120.
  • the charging state estimating apparatus 100 may further optionally further include a display unit 150.
  • the display unit 150 is not particularly limited as long as it can display the information generated by the control unit 130 in a graphic user interface.
  • the display unit 150 may be a liquid crystal display, an LED display, an OLED display, an E-INK display, a flexible display, or the like.
  • the display unit 150 may be directly or indirectly connected to the control unit 120. When the latter method is adopted, the display unit 150 may be located in an area physically separated from the area in which the control unit 120 is located. In addition, a third control unit is interposed between the display unit 150 and the control unit 120 so that the third control unit receives data to be displayed on the display unit 150 from the control unit 120. The display unit 150 can be displayed. To this end, the third control unit and the control unit 120 may be connected to exchange data.
  • the sensor unit 110 is electrically coupled to send and receive electrical signals with the control unit 120.
  • the sensor unit 110 under the control of the control unit 120, supplies a voltage applied between the positive electrode and the negative electrode of the secondary battery B and a current flowing into or flowing out of the secondary battery B at a time interval. The measurement is repeated and the measured voltage and current are provided to the control unit 120.
  • the voltage and the current may be measured at the same time point or at different time points.
  • the sensor unit 110 may include a voltage measuring unit for measuring the voltage of the secondary battery B, and a current measuring unit for measuring the current of the secondary battery B.
  • the voltage measuring unit may be configured as a voltage measuring circuit generally used in the art.
  • the current measuring unit may be composed of a hall sensor or a sense resistor generally used in the art.
  • the present invention is not limited thereto.
  • the sensor unit 110 represents a functional block for measuring the voltage and current of the secondary battery B, a component for voltage measurement and a component for current measurement may be physically separated.
  • the control unit 120 is a component capable of executing at least one or more control logics necessary for estimating the state of charge of the secondary battery B using an extended Kalman filter.
  • the control unit 120 may estimate the state of charge of the secondary battery B using an extended Kalman filter algorithm predefined as software.
  • the state equation and the output equation can be derived from a circuit model.
  • FIG. 2 shows a circuit model 200 according to an embodiment of the present invention in which the state equation and output equation of the Extended Kalman Filter can be derived.
  • the circuit model 200 includes an open voltage source 210 that varies according to the state of charge of the secondary battery B.
  • the open voltage formed by open voltage source 210 varies with the state of charge and may be defined as a function such as OCV (SOC) in circuit model 200.
  • SOC OCV
  • the open voltage source 210 simulates the open voltage when the secondary battery B is electrochemically stabilized for a long time.
  • the open voltage formed by the open voltage source 210 may be predefined for each state of charge through experiments.
  • the opening voltage of the secondary battery B is measured for each state of charge.
  • the measured data can then be interpreted to define the correlation between open voltage and state of charge in the form of a function or lookup table.
  • the circuit model 200 may further include a DC resistor 220 that simulates the internal resistance of the secondary battery B.
  • the DC resistance 220 simulates the internal resistance voltage generated by the internal resistance when the secondary battery B is charged or discharged.
  • the internal resistance voltage is referred to as the IR voltage. Due to the IR voltage, the voltage measured when charged is greater than the open voltage. In contrast, the voltage measured when discharged is less than the open voltage.
  • the resistance value of the DC resistor 220 may be preset through experiments.
  • the circuit model 200 may include at least one RC circuit 230 that simulates the polarization voltage of the secondary battery B.
  • the RC circuit 230 includes at least one resistor R 1 and at least one capacitor C 1 connected in parallel thereto.
  • the polarization voltage is a voltage generated by polarization accumulated at the positive electrode and the negative electrode when the secondary battery B is charged or discharged.
  • the resistance value and the capacitance value of the RC circuit 230 may be preset through experiments.
  • the state equation and output equation of the Extended Kalman Filter according to the present invention are derived from the circuit model 200 described above.
  • the Extended Kalman Filter is an adaptive software algorithm that can probabilistically estimate the state of a system in consideration of externally measurable variables and system disturbances for a dynamic system.
  • the state equation of the extended Kalman filter includes the state of charge of the secondary battery and the polarization voltage of the secondary battery as the state variable, and updates the state variable over time.
  • the state equation may include the following two equations based on a discrete time-discrete model.
  • Equation 1 is a charging state update equation for time updating the state of charge (SOC) which is one of the state variables by the current integration method.
  • Equation 2 is a polarization voltage update equation for time updating the polarization voltage of the secondary battery, which is another one of the state variables, using the RC circuit 230 included in the circuit model 200.
  • Equation 1 Q is the capacity of the secondary battery, k is the time index, I is the current measured at the time index k, R 1 and C 1 is the resistance value of the RC circuit included in the circuit model 200 and Capacitance value.
  • Equation 1 and 2 may be represented by a vector state equation such as Equation 3 using a matrix.
  • R 1 , C 1 and Capacity (corresponding to Q capacity of Equation 1) can be measured directly by experiment or trial and error method to minimize the state error of the system estimated by the Extended Kalman filter.
  • the electrical characteristic values that can be tuned using Error) are fixed values or values that vary depending on the state of charge of the secondary battery or the degree of degeneration of the secondary battery.
  • the output equation of the Extended Kalman Filter can be represented by a discrete time model. That is, the output equation represents the voltage of the secondary battery as an output variable using the open resistance voltage, the polarization voltage, and the internal resistance voltage generated by the internal resistance of the secondary battery at the time index k.
  • the output equation may be represented by the following Equation 4 based on the time index k.
  • V OCV [k] is a voltage formed by the open voltage source 210 included in the circuit model 200 as the open circuit voltage of the secondary battery.
  • V OCV [k] can be calculated by using a predefined function or lookup table that correlates the state of charge with the open voltage. That is, after the state of charge is obtained by Equation 1, an open voltage corresponding to the state of charge may be determined using a function or a lookup table.
  • V 1 [k] is a voltage formed by the RC circuit 230 of the circuit model 200 and may be determined using the polarization voltage update equation of Equation 2.
  • I [k] R 0 may be determined using a current value measured as an internal resistance voltage formed by the series resistor 220 of the circuit model 200 and a resistance value of the preset series resistor 220.
  • control unit 120 can adaptively estimate the state of charge of the secondary battery B by repeatedly executing the extended Kalman filter algorithm using the above-described state equation and output equation.
  • control unit 120 may initialize the state of charge SOC and the polarization voltage V 1 , which are state variables, as follows.
  • V cell [0] represents the initial voltage measured for the first time when the charging or discharging of the secondary battery starts.
  • OCV- 1 is also an inverse transform operator for the operator that converts the state of charge to an open voltage. SOC [0] can be easily calculated from a predefined correlation of the state of charge and the open voltage.
  • the predefined correlation may be a lookup table or a lookup function.
  • the lookup table may have a data structure capable of cross-reference between a state of charge and an open voltage.
  • the lookup function may have a function form capable of receiving one of a charging state and an open voltage as an input variable and outputting the other as an output variable.
  • the initial conditions of the state variable need not necessarily be limited to specific conditions.
  • the initial condition of the state variable can be arbitrarily set to satisfy the condition that the state of the system estimated by the Extended Kalman Filter should not diverge.
  • the control unit 120 may time update the state of charge and the polarization voltage by using the state equations of Equations 1 and 2 when a predetermined time elapses.
  • I [0] is an initial current value measured by the sensor unit 110 for the first time
  • delta t is an increase period of the time index
  • control unit 120 time-updates the error covariance for the state variable using the following equation. Where k is 1.
  • Equation 5 x is a state variable, k is a time index, w is a process noise of an extended Kalman filter, A and B indicated by a ⁇ symbol at the top are Jacobian obtained from a state equation, and T is a transpose matrix operator.
  • a parameter with sigma represents the error covariance of that parameter.
  • an error covariance with a minus sign represents a time-updated covariance, and an error covariance with a plus sign represents a previously corrected error covariance.
  • Equation 5 when the time index k is 1, the initial value of the error covariance for the state variable on the right side may be preset so that the extended Kalman filter does not diverge, and may be preferably set to zero.
  • the control unit 120 measures the current I [1] and the voltage V [1] of the secondary battery B using the sensor unit 110, and the time variable state variable V is updated. 1 [1], the open circuit V OCV [1] corresponding to the measured current I [1] and SOC [1] is applied to Equation 4 to predict the voltage V cell [1] of the secondary battery as an output variable.
  • the control unit 120 then applies the time updated error covariance to the following equation to determine the Kalman gain L when the time index k is one.
  • Equation 6 C and D with a ⁇ symbol at the top are Jacobians obtained from an output equation, v is sensor noise of an extended Kalman filter, and T is a prematrix operator.
  • control unit 120 estimates the state variable by applying the determined Kalman gain L, the measured voltage V [1], and the time updated state variable to the following equation to correct the state variable.
  • Equation 7 x and z represent a state variable and an output variable, respectively, a-symbol indicates that the state variable is a time-updated state variable, a + symbol indicates that the state variable is an estimated state variable, and a ⁇ at the top.
  • z is the predicted voltage V cell [1] of the secondary battery
  • z without ⁇ is the measured voltage V [1] of the secondary battery.
  • control unit 120 may estimate the state of charge of the secondary battery by extracting the state of charge from the state variable estimated by Equation 7.
  • control unit 120 corrects the error covariance of the state variable by applying the determined Kalman gain and Jacobian C and the error covariance of the time updated state variable to the following equation.
  • control unit 120 uses the magnitude of the current measured by the sensor unit 110 before the voltage of the secondary battery B is predicted using the output equation. ) Status can be determined.
  • the key-off state means a state in which charging or discharging is substantially stopped due to disconnection of the secondary battery and the load or the secondary battery and the charging device. Therefore, when the secondary battery enters the key-off state, the magnitude of the measured current becomes substantially zero or decreases close to zero. Accordingly, the control unit 120 may determine whether the secondary battery is in the keyoff state with reference to the measured magnitude of the current.
  • control unit 120 increases the difference between the state of charge noise and the polarization voltage noise among the process noises of the extended Kalman filter than before the keyoff state.
  • control unit 120 increases charge state noise and fixes polarization voltage noise. In another example, control unit 120 fixes the charge state noise and reduces the polarization voltage noise. In another example, the control unit 120 increases the state of charge noise and reduces the polarization voltage noise.
  • Equation 9 The process noise of the Extended Kalman Filter is included in the second term of Equation 5, which is used to time update the error covariance of the state variable. As a formula, it can be expressed as shown in Equation 9 below.
  • Equation 9 ⁇ soc 2 corresponds to the state of charge noise and ⁇ V1 2 corresponds to the polarization voltage noise.
  • Charge state noise and polarization voltage noise are parameters tuned by trial and error.
  • the apparatus for estimating state of charge according to the present invention has a robustness to changes in the capacity and internal resistance of the secondary battery affected by the deterioration of the secondary battery.
  • control unit 120 can further reduce the magnitude for sensor noise in addition to adjusting the magnitude between the process noises of the Extended Kalman Filter to further enhance the effect of the present invention.
  • Equation 6 determines Kalman gain. As shown in Equation 10 below.
  • Equation 10 ⁇ v 2 corresponding to the sensor noise is a parameter that can be tuned by trial and error.
  • control unit 120 may determine the convergence value of the estimated charging state after the key-off time point of the secondary battery B as the current charging state of the secondary battery and store the determined current charging state in the storage unit 140. .
  • the current state of charge stored in the storage unit 140 may be used as an initial value of the state of charge when the secondary battery becomes a key on state.
  • control unit 120 determines the convergence value of the estimated state of charge after the key-off time of the secondary battery as the current state of charge of the secondary battery and stores the determined current state of charge in the storage unit 140. Can be stored.
  • control unit 120 may accumulate the charge current and the discharge current that flowed while the secondary battery is in the key-on state and store the accumulated current amount in the storage unit 140.
  • control unit 120 may estimate the deterioration degree of the secondary battery by applying the change amount and the accumulated current amount of the current state of charge stored in the storage unit 140 to the following equation.
  • Equation 11 the term of the molecule corresponds to the accumulated current amount for the charge current and the discharge current when the secondary battery is in the key-on state.
  • the left term of the denominator corresponds to the initial capacity of the secondary battery.
  • the right term of the denominator indicates the current state of charge estimated by the present invention in the keyoff state before the keyon state of the secondary battery starts and the present state estimated by the present invention when the keyon state of the secondary battery ends and becomes the keyoff state again.
  • the control unit 120 transmits or displays the charging state estimated after the key-off time of the secondary battery and the current charging state, which is its convergence value, to another external control unit through the communication interface 160 capable of transmitting and receiving data.
  • the unit 150 may display the graphic user interface.
  • the graphical user interface includes a character, a picture, a graphic, or a combination thereof.
  • the control unit 120 may optionally include a processor, an application-specific integrated circuit (ASIC), another chipset, a logic circuit, a register, a communication modem, a data processing device, or the like, which are known in the art, to execute the various control logics described above. It may include.
  • the control logic when the control logic is implemented in software, the control unit 120 may be implemented as a set of program modules.
  • the program module may be stored in a memory and executed by a processor.
  • the memory may be internal or external to the processor and may be coupled to the processor through various well known computer components.
  • the memory may be included in the storage unit 140 of the present invention.
  • the memory refers to a device that stores information regardless of the type of device, and does not refer to a specific memory device.
  • control logics of the above-described control unit 120 may constitute a process of the method for estimating the state of the secondary battery according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a sequential flow of a method of estimating a state of charge of a secondary battery according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • step S10 the control unit 120 drives the extended Kalman filter algorithm according to the present invention.
  • step S20 the control unit 120 initializes the time index K.
  • step S30 the voltage and current of the secondary battery through the sensor unit 110 is measured and stored in the storage unit 110. The voltage and current measured at this time correspond to V cell [0] and I [0], respectively.
  • step S40 the control unit 120 initializes the state variable.
  • State variables include the state of charge of the secondary battery and the polarization voltage. How to initialize state variables has already been described.
  • the control unit 120 then time updates the state variable using the state equation of the Extended Kalman Filter in step S50 and time updates the error covariance for the state variable in step S60.
  • control unit 120 measures the voltage and current of the secondary battery using the sensor unit 110 in step S65, and predicts the voltage of the secondary battery using the output equation of the extended Kalman filter in step S70, In step S80, the Kalman gain is determined, and in step S90, the state variable of the secondary battery is estimated using the difference between the predicted voltage and the measured voltage, and the Kalman gain.
  • step S65 the control unit 120 measures the voltage and current of the secondary battery using the sensor unit 110 in step S65, and predicts the voltage of the secondary battery using the output equation of the extended Kalman filter in step S70, In step S80, the Kalman gain is determined, and in step S90, the state variable of the secondary battery is estimated using the difference between the predicted voltage and the measured voltage, and the Kalman gain.
  • step S110 the control unit 120 determines whether the secondary battery is in the key-off state by using the magnitude of the current measured in step S65. If the magnitude of the measured current is substantially zero, it is determined that the secondary battery is in the key off state.
  • control unit 120 increases the difference between the state of charge noise and the polarization voltage noise among the process noises of the extended Kalman filter in step S140.
  • control unit 120 may also reduce the magnitude of the sensor noise while adjusting the process noise at step S140.
  • control unit 120 After the noise adjustment is finished, the control unit 120 increases the time index K by one in step S120, and then proceeds to step S50. The algorithm of the Extended Kalman Filter is then recursively repeated.
  • step S110 determines whether NO or not.
  • the control unit 120 skips the noise adjusting step and increases the time index K by 1 in step S120, and then proceeds to step S50.
  • the algorithm of the Extended Kalman Filter is then recursively repeated.
  • control unit 120 may extract the state of charge of the secondary battery from the estimated state variable after step S90 and store it in the storage unit 140.
  • control unit 120 may determine the convergence value of the estimated charging state after the secondary battery is keyed off as the current charging state and store it in the storage unit 140. In one example, the control unit 120 may determine the estimated state of charge value as the convergence value of the state of charge after a predetermined sufficient time elapses after the secondary battery enters the key-off state. In another example, the control unit 120 returns the most recently estimated state of charge value of the state of charge if a condition is established that the change in the state of charge value estimated after the secondary battery enters the key-off state decreases below a preset threshold. This can be determined by convergence.
  • control unit 120 may set the current charging state estimated in the key-off state when the secondary battery is in the key-on state to an initial value of the charging state.
  • the key-on state refers to a case where the secondary battery is in a state of being charged or discharged.
  • the keyon state can be determined by measuring the amount of current flowing into or out of the secondary battery.
  • the current state of charge estimated according to the invention in the keyoff state is high in accuracy. Therefore, when the charging or discharging of the secondary battery is started, updating the initial value of the state of charge using the current state of charge may further improve the accuracy of the state of charge estimated in step S90 by using an extended Kalman filter.
  • control unit 120 may display the current state of charge estimated in the keyoff state through the display unit 150 by the graphic user interface, or output to the outside through the communication interface 160.
  • control unit 120 may estimate the deterioration degree of the secondary battery using Equation 11 using the change amount of the current state of charge estimated in the key-off state and the current integration amount corresponding thereto.
  • the amount of change in the current state of charge is a difference between the current state of charge estimated in the keyoff state that is temporally advanced in the keyoff state when the secondary battery enters the keyoff state at a time interval, and the current state of charge estimated in the later keyoff state. it means.
  • the current integration amount means an integration amount of current when the secondary battery is charged or discharged in the key-on state between the key-off states.
  • control unit 120 stores the deterioration degree of the secondary battery estimated by Equation 11 in the storage unit 140, displays through the display unit 150, or outputs to the outside through the communication interface 160. can do.
  • control unit 120 may be combined, and the combined control logics may be written in a computer readable code system and stored in a computer readable recording medium.
  • the recording medium is not particularly limited as long as it is accessible by a processor included in the computer.
  • the recording medium includes at least one selected from the group consisting of a ROM, a RAM, a register, a CD-ROM, a magnetic tape, a hard disk, a floppy disk, and an optical data recording device.
  • the code system may be modulated into a carrier signal to be included in a communication carrier at a specific point in time, and may be distributed and stored and executed in a networked computer.
  • functional programs, code and code segments for implementing the combined control logics can be easily inferred by programmers in the art to which the present invention pertains.
  • a secondary battery having a capacity of 37 Ah containing lithium metal oxide (LiNi x Mn y Co z O 2 ) and graphite in the positive electrode and the negative electrode, respectively, was prepared.
  • the secondary battery was brought into the key-off state when almost discharged while discharging the secondary battery to the discharge lower limit voltage. Then, the state of charge was estimated using the extended Kalman filter according to the present invention from the discharge start time of the secondary battery to after the key off time.
  • the state noise ⁇ soc 2 and the polarization voltage noise ⁇ V1 2 were set to 0.1 and 0.0001, respectively, to increase the difference between the state noise and the polarization voltage noise by 1000 times.
  • FIG. 4 shows the actual state of charge together with the change in state of charge estimated by the present invention.
  • the upper graph shows the actual state of charge and the estimated state of charge over the entire duration of the discharge time.
  • the lower graph shows the change in the error between the actual state of charge and the estimated state of charge according to time after the secondary battery is enlarged near the time point at which the secondary battery is turned off.
  • the state of charge (SOC ekf ) estimated by the extended Kalman filter also shows a change pattern that converges to the actual state of charge after the keyoff point.
  • the error of the state of charge estimated after the keyoff time decreases rapidly to less than 1% within 20 seconds.
  • the secondary battery was keyed off when the SOC reached about 30% while discharging using the same secondary battery. Then, a plurality of charge states were estimated using first to third extended Kalman filters having different capacity parameters from the discharge start time of the secondary battery to the keyoff time point.
  • the capacitance parameters of the first to third extended Kalman filters were set to 1.0, 1.5, and 0.5 times, respectively, based on the tuned parameters.
  • FIG. 5 shows the changes in the actual state of charge SOC true and the states of charge SOC ekf, Capacity * 1.0 , SOC ekf, Capacity * 1.5 and SOC ekf, Capacity * 0.5 estimated by the first to third extended Kalman filters.
  • 6 is an enlarged view of a graph near the keyoff time point. 5 and 6, the upper graph shows the time change of the state of charge with time change, and the lower graph shows the time change of the state of charge error.
  • the estimated state of charge after the key-off time converges quickly to the actual state of charge regardless of the size difference of the capacity parameter, and the error of the estimated state of charge decreases to less than 2% in a short time.
  • the secondary battery was keyed off when the actual SOC reached about 30% while discharging using the same secondary battery as in the second experiment. Then, the state of charge was estimated using the first and second extended Kalman filters having different capacity parameters and internal resistance parameters from the discharge start time of the secondary battery to the keyoff time point.
  • the capacitance parameters of the first and second extended Kalman filters were set to 1.0 and 0.5 times, respectively, based on the tuned parameters.
  • the internal resistance parameters of the first and second extended Kalman filters were set to 1.0 and 0.5 times, respectively, based on the tuned parameters.
  • the state noise ⁇ soc 2 and the polarization voltage noise ⁇ V1 2 were set to 0.1 and 0.0001, respectively, to increase the difference between the noises.
  • Figure 7 shows the actual state of charge SOC true with the first and second charged estimated by extended Kalman filter SOC ekf, Capacity * 1.0, resistance1 .0 and SOC ekf, Capacity * 0.5, change of resistance with 0.5 * . 8 is an enlarged view of a graph near the keyoff time point.
  • the upper graph shows the time change of the state of charge with time change
  • the lower graph shows the time change of the state of charge error.
  • the estimated state of charge after the key-off time converges quickly to the actual state of charge value regardless of the difference between the capacity parameter and the resistance parameter, and the error of the estimated state of charge decreases to less than 2% in a short time. Can be.
  • each component may be selectively integrated with other components or each component may be divided into subcomponents for efficient execution of control logic (s).
  • control logic control logic
  • the integrated or divided components should also be interpreted as being within the scope of the present invention, provided that the functional identity can be recognized even if the components are integrated or divided.
  • the state of charge of a secondary battery when estimating the state of charge of a secondary battery using an extended Kalman filter, even if a parameter such as capacity or resistance changes due to degeneration of the secondary battery, the state of charge of the secondary battery can be accurately estimated, and the estimated charge The state can be used to reliably control the operation of the secondary battery.

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Abstract

본 발명은, 이차 전지의 충전 상태 추정 장치 및 방법을 개시한다. 본 발명에 따른 장치는, 이차 전지의 충전 상태와 분극 전압을 포함하는 상태 변수를 시간 업데이트시키는 상태 방정식과, 상기 충전 상태에 따른 개방 전압, 상기 분극 전압 및 상기 이차 전지의 내부 저항에 의해 생기는 내부 저항 전압을 이용하여 이차 전지의 전압을 예측하는 출력 방정식을 사용하여 확장 칼만 필터의 알고리즘을 반복적으로 실행함으로써 상기 이차 전지의 충전 상태를 추정하는 제어 유닛;을 포함하고, 상기 제어 유닛은 상기 이차 전지가 키오프 상태가 되었을 때 상기 확장 칼만 필터의 충전 상태 노이즈와 분극 전압 노이즈의 차이를 증가시킨다.

Description

이차 전지의 충전 상태 추정 장치 및 그 방법
본 발명은 확장 칼만 필터(Extended Kalmann Filter)를 이용하여 이차 전지의 충전 상태를 추정할 수 있는 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 출원은 2014년 10월 24일자 출원된 한국 특허출원 번호 제10-2014-0145530호 및 2015년 10월 20일자 출원된 한국 특허출원 번호 제10-2015-0146228호에 대한 우선권주장출원으로서, 해당 출원의 명세서 및 도면에 개시된 모든 내용은 인용에 의해 본 출원에 원용된다.
이차 전지는 반복적인 충전과 방전이 가능하므로 다양한 분야에서 전력 소스로 사용된다.
예를 들어, 이차 전지는, 휴대 전화, 랩탑 컴퓨터, 디지털 카메라, 비디오 카메라, 태블릿 컴퓨터, 전동 공구 등과 같이 사람의 손에 휴대할 수 있는 장치에 사용된다.
또한, 이차 전지는, 전기 자전거, 전기 오토바이, 전기 자동차, 하이브리드 자동차, 전기 배, 전기 비행기 등과 같은 각종 전기구동 동력 장치에 사용된다.
또한, 이차 전지는, 신재생 에너지를 통해 발전된 전력이나 잉여 발전 전력을 저장하는데 사용되는 전력 저장 장치 또는 서버 컴퓨터와 통신용 기지국을 비롯한 각종 정보 통신 장치에 전력을 안정적으로 공급하기 위한 무정전 전원 공급 장치(UPS; Uninterruptible Power System) 등에 이르기까지 사용 영역이 점차 확대되고 있다.
이차 전지의 충전 상태(State Of Charge)는 전지가 완전히 충전되었을 때의 용량을 기준으로 현재 남아 있는 용량의 상대적 비율을 의미하고, 퍼센트 또는 0에서 1사이의 이하의 수로 나타낸다.
상기 충전 상태는 이차 전지에 남아 있는 에너지의 량을 나타내므로 이차 전지의 충전과 방전을 제어할 때 반드시 필요한 파라미터이다. 만약, 충전 상태가 100%이면 충전을 중단해야 하고, 충전 상태가 0%이면 방전을 중단해야 한다. 또한, 충전 상태는 이차 전지의 출력을 제어하거나 이차 전지의 퇴화도(State Of Health)를 추정할 때에도 활용된다.
상기 충전 상태는, 전류 적산법(Ampere counting)에 의해 추정할 수 있다. 여기서, 전류 적산법은 충전 전류와 방전 전류를 시간에 따라 적분하여 충전 상태를 결정한다. 그런데, 전류 적산법은 시간이 경과할수록 정확도가 떨어진다. 시간이 경과하면서 전류를 측정하는 센서의 오차가 누적되기 때문이다.
한편, 수학적인 알고리즘들이 전지의 충전 상태를 추정하기 위해 활용되고 있다. 대부분의 수학적 알고리즘은 회로 모델로부터 유도된다. 하지만 전지의 비선형 동작 특성(non-linear operational characteristics)들을 정확하게 모사할 수 있는 전지 모델의 완벽한 유도는 어렵다.
최근 들어, 확장 칼만 필터가 전지의 충전 상태를 추정하는 도구로서 활용되고 있다. 확장 칼만 필터는 측정 가능한 파라미터를 이용하여 시스템 내부의 상태를 추정하는 확률 통계적인 기법이다. 그런데, 확장 칼만 필터는 이차 전지가 퇴화될수록 정확도가 점점 떨어진다. 이차 전지가 퇴화되면 확장 칼만 필터의 파라미터들이 변하기 때문이다.
예를 들어, 대부분의 확장 칼만 필터는 이차 전지의 용량과 저항을 파라미터로서 포함하고 있다. 이차 전지가 퇴화되면 용량이 떨어지고 저항이 증가하는데, 이러한 변화의 정확한 업데이트가 어렵다.
따라서 확장 칼만 필터는 이차 전지의 퇴화도에 따라 적응적으로 갱신할 필요가 있다. 문제는, 이차 전지가 사용되고 있는 동안에는 이차 전지의 퇴화도를 정확하게 추정하기 어렵다는 것이다. 또한 퇴화도는 이차 전지의 사용 환경에 의해 영향을 받는다. 예를 들어, 확장 칼만 필터의 파라미터들이 퇴화도에 따라서 갱신되더라도 이차 전지가 통상적인 경우보다 가혹한 조건에서 사용되었다면 확장 칼만 필터가 갱신되어도 확장 칼만 필터의 정확도가 보장되지 않는다.
본 발명은 위와 같은 종래 기술의 배경하에 창안된 것으로서, 이차 전지의 퇴화에 따른 용량 변화나 저항 변화 등에 상관 없이 정확하게 이차 전지의 충전 상태를 추정할 수 있는 확장 칼만 필터의 사용 방법을 개발하고, 해당 사용 방법을 활용하여 이차 전지의 충전 상태를 정확하게 추정할 수 있는 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 확장 칼만 필터를 이용하여 이차 전지의 충전 상태를 추정하는 장치는, 시간 간격을 두고 상기 이차 전지의 전압과 전류를 측정하는 센서 유닛; 및 상기 센서 유닛과 전기적으로 연결되고, 상기 이차 전지의 충전 상태와 상기 이차 전지의 분극 전압을 포함하는 상태 변수를 시간 업데이트시키는 상태 방정식과, 상기 충전 상태에 따른 개방 전압, 상기 분극 전압 및 상기 이차 전지의 내부 저항에 의해 생기는 내부 저항 전압을 이용하여 이차 전지의 전압을 예측하는 출력 방정식을 사용하여 확장 칼만 필터의 알고리즘을 반복적으로 실행함으로써 상기 이차 전지의 충전 상태를 추정하는 제어 유닛;을 포함한다.
바람직하게, 상기 제어 유닛은 상기 측정된 전류를 이용하여 상기 이차 전지가 키오프 상태인 것을 확인하고, 상기 확장 칼만 필터의 알고리즘을 실행할 때 상기 충전 상태에 관한 노이즈(이하, 충전 상태 노이즈)와 상기 분극 전압에 관한 노이즈(이하, 분극 전압 노이즈)의 차이를 증가시킨다.
일 측면에 따르면, 상기 제어 유닛은, 상기 충전 상태 노이즈는 증가시키고, 상기 분극 전압 노이즈는 고정시킬 수 있다.
다른 측면에 따르면, 상기 제어 유닛은, 상기 충전 상태 노이즈는 고정 시키고, 상기 분극 전압 노이즈는 감소시킬 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 제어 유닛은, 상기 충전 상태 노이즈는 증가시키고, 상기 분극 전압 노이즈는 감소시킬 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 상기 제어 유닛은, 상기 확장 칼만 필터의 알고리즘을 실행할 때, 상기 전류 및/또는 상기 전압에 대한 센서 노이즈를 감소시킬 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 상태 방정식은, 전류 적산법에 의해 상기 충전 상태를 시간에 따라 업데이트시키는 충전 상태 업데이트 방정식을 포함할 수 있다.
또한, 상기 상태 방정식은, RC 회로를 이용하여 상기 분극 전압을 시간에 따라 업데이트시키는 분극 전압 업데이트 방정식을 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 출력 방정식은, 상기 개방 전압, 상기 분극 전압 및 상기 내부 저항 전압의 합에 의해 상기 이차 전지의 전압을 출력 변수로서 나타낸다.
일 측면에 따르면, 본 발명에 따른 이차 전지의 충전 상태 추정 장치는, 상기 제어 유닛과 연결된 저장 유닛을 더 포함하고, 상기 제어 유닛은, 상기 이차 전지에 대한 키오프 시점 이후에 추정된 충전 상태의 수렴치를 상기 이차 전지의 현재 충전 상태로서 상기 저장 유닛에 저장할 수 있다.
다른 측면에 따르면, 본 발명에 따른 이차 전지의 충전 상태 추정 장치는, 상기 제어 유닛과 연결된 디스플레이 유닛을 더 포함하고, 상기 제어 유닛은, 상기 이차 전지에 대한 키오프 시점 이후에 추정된 충전 상태의 수렴치를 상기 이차 전지의 현재 충전 상태로서 그래픽 유저 인터페이스(GUI)로 상기 디스플레이 유닛에 표시할 수 있다.
또 다른 측면에 따르면, 본 발명에 따른 이차 전지의 충전 상태 추정 장치는, 상기 제어 유닛과 연결된 통신 인터페이스를 더 포함하고, 상기 제어 유닛은, 상기 통신 인터페이스를 통해 상기 이차 전지에 대한 키오프 시점 이후에 추정된 충전 상태의 수렴치를 상기 이차 전지의 현재 충전 상태로서 상기 통신 인터페이스를 통해 외부로 출력할 수 있다.
선택적으로, 상기 제어 유닛은, 상기 이차 전지에 대한 키오프 시점 이후에 추정된 충전 상태의 수렴치를 상기 이차 전지의 현재 충전 상태로서 추정하고, 추정된 현재 충전 상태의 변화를 이용하여 이차 전지의 퇴화도를 추정할 수 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 이차 전지의 충전 상태 추정 방법은, 확장 칼만 필터를 이용하여 이차 전지의 충전 상태를 추정하는 방법으로서, 시간 간격을 두고 상기 이차 전지의 전압과 전류를 측정하는 단계; (b) 상기 확장 칼만 필터의 알고리즘으로서, 상기 이차 전지의 충전 상태와 상기 이차 전지의 분극 전압을 포함하는 상태 변수를 시간 업데이트시키는 단계; 상기 상태 변수의 오차 공분산을 시간 업데이트하는 단계; 상기 충전 상태에 따른 개방 전압, 상기 분극 전압 및 상기 이차 전지의 내부 저항에 의한 내부 저항 전압을 이용하여 출력 변수에 해당하는 이차 전지의 전압을 예측하는 단계; 상기 확장 칼만 필터의 게인(gain)을 추정하는 단계; 상기 예측된 전압과 상기 측정된 전압 사이의 오차와 상기 게인을 이용하여 상기 상태 변수를 추정하는 단계; 및 상기 게인을 이용하여 상기 상태 변수의 오차 공분산(error covariance)을 보정하는 단계를 반복적으로 실행하는 단계; (c) 상기 측정된 전류를 이용하여 상기 이차 전지가 키오프 상태에 있는지 여부를 결정하는 단계; 및 (d) 상기 이차 전지가 키오프 상태에 있으면 상기 확장 칼만 필터의 알고리즘을 실행할 때 상기 충전 상태에 관한 충전 상태 노이즈와 상기 분극 전압에 관한 분극 전압 노이즈의 차이를 증가시키는 단계;를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 (d) 단계에 있어서, 상기 충전 상태 노이즈는 증가시키고, 상기 분극 전압 노이즈는 고정시킬 수 있다. 대안적으로, 상기 충전 상태 노이즈는 고정 시키고, 상기 분극 전압 노이즈는 감소시킬 수 있다. 대안적으로, 상기 충전 상태 노이즈는 증가시키고, 상기 분극 전압 노이즈는 감소시킬 수 있다.
보다 바람직하게, 상기 (d) 단계에 있어서, 상기 확장 칼만 필터의 알고리즘을 실행할 때, 상기 전류 및/또는 상기 전압에 대한 센서 노이즈를 감소시킬 수 있다.
일 측면에 따르면, 본 발명은 상기 이차 전지에 대한 키오프 시점 이후에 추정된 충전 상태의 수렴치를 상기 이차 전지의 현재 충전 상태로서 추정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
다른 측면에 따르면, 본 발명은 상기 현재 충전 상태를 저장, 표시 또는 출력하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 확장 칼만 필터를 이용하여 이차 전지의 충전 상태를 추정할 때 이차 전지의 퇴화에 의해 용량이나 저항과 같은 파라미터가 변화하더라도 이차 전지의 충전 상태를 정확하게 추정할 수 있고, 추정된 충전 상태를 활용하여 이차 전지의 동작을 신뢰성 있게 제어할 수 있다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 한 실시예를 예시하는 것이며, 후술하는 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니 된다.
도 1은, 본 발명의 실시예에 따른 이차 전지의 충전 상태 추정 장치에 대한 구성을 나타낸 블록 다이어그램이다.
도 2는, 본 발명의 실시 예에 따른 확장 칼만 필터의 상태 방정식과 출력 방정식을 유도하기 위한 회로 모델의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 이차 전지의 충전 상태 추정 방법에 대한 순서도이다.
도 4는, 본 발명의 실시예에 따른 충전 상태 추정 장치에 의해 추정된 충전 상태의 오차가 이차 전지의 키오프 시점 이후에 빠르게 감소하는 것을 보여주는 실험 데이터이다.
도 5는, 본 발명의 실시예에 따른 충전 상태 추정 장치가 이차 전지의 용량 변화에 대해 강인성(robustness)을 가진다는 것을 보여주는 실험 결과이다.
도 6은, 도 5의 점선 박스 영역을 확대 도시한 그래프이다.
도 7은, 본 발명의 실시예에 따른 충전 상태 추정 장치가 이차 전지의 용량 변화 및 저항 변화에 대해 강인성을 가진다는 것을 보여주는 실험 결과이다.
도 8은, 도 7의 점선 박스 영역을 확대 도시한 그래프이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 출원을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 발명시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
이하에서 설명되는 실시 예에 있어서, 이차 전지는 리튬 이차 전지를 일컫는다. 여기서, 리튬 이차 전지라 함은 충전과 방전이 이루어지는 동안 리튬 이온이 작동 이온으로 작용하여 양극과 음극에서 전기화학적 반응을 유발하는 이차 전지를 총칭한다.
한편, 리튬 이차 전지에 사용된 전해질이나 분리막의 종류, 이차 전지를 포장하는데 사용된 포장재의 종류, 리튬 이차 전지의 내부 또는 외부의 구조 등에 따라 이차 전지의 명칭이 변경되더라도 리튬 이온이 작동 이온으로 사용되는 이차 전지라면 모두 상기 리튬 이차 전지의 범주에 포함되는 것으로 해석하여야 한다.
본 발명은 리튬 이차 전지 이외의 다른 이차 전지에도 적용이 가능하다. 따라서 작동 이온이 리튬 이온이 아니더라도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있는 이차 전지라면 그 종류에 상관 없이 모두 본 발명의 범주에 포함되는 것으로 해석하여야 한다.
또한, 이차 전지는 그것을 구성하는 요소의 수에 의해 한정되지 않는다. 따라서 이차 전지는 하나의 포장재 내에 양극/분리막/음극의 조립체 및 전해질이 포함된 단일 셀을 비롯하여 단일 셀의 어셈블리, 다수의 어셈블리가 직렬 및/또는 병렬로 연결된 모듈, 다수의 모듈이 직렬 및/또는 병렬로 연결된 팩, 다수의 팩이 직렬 및/또는 병렬로 연결된 전지 시스템 등도 포함하는 것으로 해석되어야 한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 이차 전지의 충전 상태 추정 장치(100)에 대한 구성을 개략적으로 도시한 블록 다이어그램이다.
도면에 도시된 바와 같이, 상기 충전 상태 추정 장치(100)는, 센서 유닛(110)과 제어 유닛(120)을 포함하고, 이차 전지(B)와 전기적으로 연결되어 확장 칼만 필터를 이용하여 이차 전지(B)의 충전 상태를 추정한다.
상기 이차 전지(B)는 부하(130)와 전기적으로 연결된다. 상기 부하(130)는 각종 전기구동 장치에 포함된 것으로서, 상기 이차 전지(B)가 방전될 때 공급되는 전기 에너지에 의해 작동되는 상기 전기구동 장치 내에 포함된 에너지 소모 장치를 의미한다.
상기 부하(130)는 비제한적인 예시로서 모터와 같은 회전 동력 장치, 인버터와 같은 전력 변환 장치 등이 될 수 있는데, 본 발명이 부하(130)의 종류에 의해 한정되는 것은 아니다.
상기 충전 상태 추정 장치(100)는, 또한 저장 유닛(140)을 선택적으로 더 포함할 수 있다. 상기 저장 유닛(140)은 정보를 기록하고 소거할 수 있는 저장 매체라면 그 종류에 특별한 제한이 없다.
일 예시로서, 상기 저장 유닛(140)은 RAM, ROM, 레지스터, 하드디스크, 광기록 매체 또는 자기기록 매체일 수 있다.
상기 저장 유닛(140)은 또한 상기 제어 유닛(120)에 의해 접근이 가능하도록 예컨대 데이터 버스 등을 통해 상기 제어 유닛(120)과 연결될 수 있다.
상기 저장 유닛(140)은 또한 상기 제어 유닛(120)이 수행하는 각종 제어 로직을 포함하는 프로그램, 및/또는 상기 제어 로직이 실행될 때 발생되는 데이터를 저장 및/또는 갱신 및/또는 소거 및/또는 전송한다.
상기 저장 유닛(140)은 논리적으로 2개 이상으로 분할 가능하고, 상기 제어 유닛(120) 내에 포함되는 것을 제한하지 않는다.
상기 충전 상태 추정 장치(100)는, 또한 표시 유닛(150)을 선택적으로 더 포함할 수 있다. 상기 표시 유닛(150)은 상기 제어 유닛(130)이 생성한 정보를 그래픽 유저 인터페이스로 표시할 수 있는 것이라면 그 종류에 특별한 제한이 없다.
일 예시로서, 상기 표시 유닛(150)은 액정 디스플레이, LED 디스플레이, OLED 디스플레이, E-INK 디스플레이, 플렉서블 디스플레이 등일 수 있다.
상기 표시 유닛(150)은 상기 제어 유닛(120)과 직접 또는 간접적으로 연결될 수 있다. 후자의 방식이 채택될 때, 상기 표시 유닛(150)은 상기 제어 유닛(120)이 위치하는 영역과 물리적으로 분리된 영역에 위치할 수 있다. 그리고 상기 표시 유닛(150)과 상기 제어 유닛(120) 사이에 제3의 제어 유닛이 개재되어 상기 제3의 제어 유닛이 상기 제어 유닛(120)으로부터 표시 유닛(150)에 표출할 데이터를 제공 받아 표시 유닛(150)에 표출할 수 있다. 이를 위해, 상기 제3의 제어 유닛과 상기 제어 유닛(120)이 데이터를 주고 받을 수 있도록 연결될 수 있다.
상기 센서 유닛(110)은, 제어 유닛(120)과 전기적 신호를 주고 받을 수 있도록 전기적으로 결합된다.
상기 센서 유닛(110)은, 상기 제어 유닛(120)의 통제 하에, 시간 간격을 두고 이차 전지(B)의 양극과 음극 사이에 인가되는 전압과 이차 전지(B)로 흘러 들어가거나 흘러 나오는 전류를 반복 측정하고 상기 측정된 전압과 전류를 제어 유닛(120)으로 제공한다. 여기서, 상기 전압과 상기 전류는 동일한 시점 또는 다른 시점에 측정될 수 있다.
상기 센서 유닛(110)은, 이차 전지(B)의 전압을 측정하기 위한 전압 측정부와, 이차 전지(B)의 전류를 측정하기 위한 전류 측정부를 포함할 수 있다.
상기 전압측정부는 당업계에서 일반적으로 사용되는 전압 측정 회로로 구성될 수 있다. 또한, 상기 전류 측정부는 당업계에서 일반적으로 사용되는 홀 센서 또는 센스 저항으로 구성될 수 있다. 하지만 본 발명에 이에 한정되는 것은 아니다.
상기 센서 유닛(110)은 이차 전지(B)의 전압과 전류를 측정하는 기능적 블록을 나타낸 것이므로, 전압 측정을 담당하는 구성요소와 전류 측정을 담당하는 구성요소는 물리적으로 분리될 수 있음은 당업자에게 자명하다.
상기 제어 유닛(120)은, 확장 칼만 필터를 이용하여 이차 전지(B)의 충전 상태를 추정하는데 필요한 적어도 하나 이상의 제어 로직을 실행할 수 있는 구성요소이다. 상기 제어 유닛(120)은 비제한적인 예시로서 소프트웨어로서 미리 정의된 확장 칼만 필터 알고리즘을 이용하여 이차 전지(B)의 충전 상태를 추정할 수 있다.
상기 이차 전지(B)의 충전 상태 추정 시에 확장 칼만 필터를 적용하기 위해서는, 이차 전지(B)를 하나의 시스템으로 간주하여 상태 방정식(state equation)과 출력 방정식(output equation)을 정의할 필요가 있다.
바람직한 실시예에서, 상기 상태 방정식과 상기 출력 방정식은 회로 모델로부터 유도될 수 있다.
도 2는 확장 칼만 필터의 상태 방정식과 출력 방정식이 유도될 수 있는 본 발명의 실시예에 따른 회로 모델(200)을 도시한다.
도 2를 참조하면, 상기 회로 모델(200)은, 이차 전지(B)의 충전 상태에 따라서 가변되는 개방 전압원(210)을 포함한다. 개방 전압원(210)에 의해 형성되는 개방 전압은 충전 상태에 따라 변하고, 회로 모델(200)에서 OCV(SOC)와 같은 함수로서 정의될 수 있다.
상기 개방 전압원(210)은 이차 전지(B)가 전기화학적으로 장시간 동안 안정화되었을 때의 개방 전압을 모사한다.
상기 개방 전압원(210)에 의해 형성되는 개방 전압은 실험을 통해 충전 상태 별로 미리 정의될 수 있다.
즉, 상기 이차 전지(B)의 개방 전압을 충전 상태 별로 측정한다. 그런 다음, 측정된 데이터를 해석하여 함수나 룩업 테이블의 형태로 개방 전압과 충전 상태 사이의 상관 관계를 정의할 수 있다.
상기 회로 모델(200)은, 이차 전지(B)의 내부 저항을 모사하는 직류 저항(220)을 더 포함할 수 있다. 상기 직류 저항(220)은 이차 전지(B)가 충전 또는 방전될 때 내부 저항에 의해 생기는 내부 저항 전압을 모사한다.
당업계에서, 내부 저항 전압은 IR 전압이라고 지칭한다. IR 전압으로 인해서, 충전될 때 측정된 전압은 개방 전압보다 크다. 반대로, 방전될 때 측정된 전압은 개방 전압보다 작다. 상기 직류 저항(220)의 저항 값은 실험을 통해 미리 설정될 수 있다.
상기 회로 모델(200)은, 이차 전지(B)의 분극 전압을 모사하는 적어도 하나의 RC 회로(230)를 포함할 수 있다. RC 회로(230)는 적어도 하나의 저항(R1)과 이와 병렬 연결된 적어도 하나의 콘덴서(C1)를 포함한다.
분극 전압은 이차 전지(B)가 충전 또는 방전될 때 양극과 음극에 분극(polarization)이 누적되어 생기는 전압이다. RC 회로(230)의 저항 값과 커패시턴스 값은 실험을 통해 미리 설정될 수 있다.
바람직하게, 본 발명에 따른 확장 칼만 필터의 상태 방정식과 출력 방정식은 상술한 회로 모델(200)로부터 유도된다.
상기 확장 칼만 필터는, 동적인 시스템에 대해서 외부에서 측정 가능한 변수와 시스템의 외란(disturbance)을 고려하여 시스템의 상태를 확률 통계적으로 추정할 수 있는 적응적인 소프트웨어 알고리즘(Adaptive Software Algorithm)이다.
상기 확장 칼만 필터의 기본 원리는 본 발명이 속한 기술 분야에 잘 알려져 있으며, 일 예로서 그레고리 엘 플레트(Gregory L. Plett)씨의 논문 “Extended Kalman filtering for battery management systems of LiPB-based HEV battery packs Part 1. Background”(Journal of Power Source 134, 2004, 252-261)를 참조 가능하고, 본 명세서의 일부로서 위 논문이 합체될 수 있다.
본 발명에 있어서, 확장 칼만 필터의 상태 방정식은 상태 변수로서 이차 전지의 충전 상태와 이차 전지의 분극 전압을 포함하고, 상태 변수를 시간에 따라 업데이트시킨다.
구체적으로, 상태 방정식은, 이산 시간 모델(Time-Discrete Model)에 근거한 다음과 같은 2개의 방정식을 포함할 수 있다.
수식1:
Figure PCTKR2015011162-appb-I000001
수식2:
Figure PCTKR2015011162-appb-I000002
여기서, 수식1은, 전류 적산법에 의해 상태 변수 중 하나인 충전 상태(SOC)를 시간 업데이트시키는 충전 상태 업데이트 방정식이다.
수식2는, 회로 모델(200)에 포함된 RC 회로(230)를 이용하여 상태 변수 중 다른 하나인 이차 전지의 분극 전압을 시간 업데이트시키는 분극 전압 업데이트 방정식이다.
수식1에 있어서, Q는 이차 전지의 용량이고, k는 시간 인덱스이고, I는 시간 인덱스 k에서 측정된 전류이고, R1 및 C1은 회로 모델(200)에 포함된 RC 회로의 저항 값과 커패시턴스 값이다.
상기 수식1 및 2로 나타낸 상태 방정식은, 행렬을 이용하여 수식3과 같은 벡터 상태 방정식으로 나타낼 수 있다.
수식 3:
Figure PCTKR2015011162-appb-I000003
수식 3에 있어서, R1, C1 및 Capacity(수식1의 Qcapacity에 해당)는 실험을 통하여 직접 측정하거나, 확장 칼만 필터에 의해 추정되는 시스템의 상태 오차가 최소가 되도록 시행 착오법(Trial & Error)을 사용하여 튜닝이 가능한 전기적 특성값들로서, 고정된 값이거나 이차 전지의 충전 상태 또는 이차 전지의 퇴화도에 따라 가변되는 값이다.
본 발명에 있어서, 확장 칼만 필터의 출력 방정식은 이산 시간 모델로 나타낼 수 있다. 즉, 출력 방정식은 시간 인덱스 k에서 이차 전지의 충전 상태에 따른 개방 전압, 분극 전압 및 이차 전지의 내부 저항에 의해 생기는 내부 저항 전압을 이용하여 이차 전지의 전압을 출력 변수로서 나타낸다.
구체적으로, 출력 방정식은, 시간 인덱스 k를 기준으로 다음의 수식 4로 나타낼 수 있다.
수식 4:
Figure PCTKR2015011162-appb-I000004
상기 수식4에 있어서, VOCV[k]는 이차 전지의 개방 전압으로서 회로 모델(200)에 포함된 개방 전압원(210)에 의해 형성되는 전압이다. VOCV[k]는 충전 상태와 개방 전압의 상관 관계를 미리 정의한 함수 또는 룩업 테이블을 이용하여 산출할 수 있다. 즉, 수식 1에 의해 충전 상태를 얻은 후, 함수나 룩업 테이블을 이용하여 충전 상태에 대응되는 개방 전압을 결정할 수 있다.
또한, V1[k]는 회로 모델(200)의 RC 회로(230)에 의해 형성되는 전압으로서, 수식2의 분극 전압 업데이트 방정식을 이용하여 결정할 수 있다.
또한, I[k]R0은 회로 모델(200)의 직렬 저항(220)에 의해 형성되는 내부 저항 전압으로서 측정된 전류 값과 미리 설정된 직렬 저항(220)의 저항 값을 이용하여 결정할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 제어 유닛(120)은, 상술한 상태 방정식과 출력 방정식을 이용하여 확장 칼만 필터 알고리즘을 반복적으로 실행하여 이차 전지(B)의 충전 상태를 적응적으로 추정할 수 있다.
먼저, 상기 제어 유닛(120)은, 상태 변수인 충전 상태(SOC)와 분극 전압(V1)을 다음과 같이 초기화할 수 있다.
초기화:
Figure PCTKR2015011162-appb-I000005
상기 초기화 수식에서, Vcell[0]은 이차 전지의 충전 또는 방전이 시작될 때 처음으로 측정한 초기 전압을 나타낸다. 또한, OCV-1은 충전 상태를 개방 전압으로 변환하는 연산자에 대한 역변환 연산자이다. SOC[0]은, 충전 상태와 개방 전압에 대한 미리 정의된 상관 관계로부터 쉽게 계산이 가능하다.
여기서, 상기 미리 정의된 상관 관계는 룩업 테이블 또는 룩업 함수일 수 있다. 상기 룩업 테이블은, 충전 상태와 개방 전압 사이의 상호 참조가 가능한 데이터 구조를 가질 수 있다.
또한, 상기 룩업 함수는 충전 상태 및 개방 전압 중 어느 하나를 입력 변수로 입력 받아 다른 하나를 출력 변수로서 출력할 수 있는 함수 형태를 가질 수 있다.
상기 확장 칼만 필터는 초기 조건에 대해서 강인성(robustness)을 가지므로, 상기 상태 변수의 초기 조건이 반드시 특정한 조건으로 제한될 필요는 없다. 따라서, 상기 상태 변수의 초기 조건은 확장 칼만 필터에 의해 추정되는 시스템의 상태가 발산되지 않아야 한다는 조건을 만족하도록 임의로 설정될 수 있다.
상기 제어 유닛(120)은, 일정한 시간이 경과되면 수식 1 및 2의 상태 방정식을 이용하여 충전 상태와 분극 전압을 시간 업데이트할 수 있다.
수식1:
Figure PCTKR2015011162-appb-I000006
수식2:
Figure PCTKR2015011162-appb-I000007
수식 1 및 2에서, I[0]은 센서 유닛(110)에 의해 처음으로 측정된 초기 전류 값이고, 델타 t는 시간 인덱스의 증가 주기이다.
또한, 상기 제어 유닛(120)은, 하기 수식을 이용하여 상태 변수에 대한 오차 공분산을 시간 업데이트한다. 여기서, k는 1이다.
수식 5:
Figure PCTKR2015011162-appb-I000008
수식 5에 있어서, x는 상태 변수, k는 시간 인덱스, w는 확장 칼만 필터의 프로세스 노이즈, 위쪽에 ^ 기호가 표시된 A와 B는 상태 방정식으로부터 얻는 자코비언(Jacobian), T는 전치 행렬 연산자이다. 시그마가 붙은 파라미터는 해당 파라미터의 오차 공분산을 나타낸다. 또한, 마이너스 기호가 붙은 오차 공분산은 시간 업데이트된 공분산을 나타내고, 플러스 기호가 붙은 오차 공분산은 직전에 보정된 오차 공분산을 나타낸다.
수식 5에 있어서, 시간 인덱스 k가 1일 때, 우변에 있는 상태 변수에 대한 오차 공분산의 초기값은 확장 칼만 필터가 발산되지 않도록 미리 설정될 수 있는데, 바람직하게 0으로 설정할 수 있다.
오차 공분산의 시간 업데이트가 끝나면, 제어 유닛(120)은, 센서 유닛(110)을 이용하여 이차 전지(B)의 전류 I[1] 및 전압 V[1]을 측정하고, 시간 업데이트된 상태 변수 V1[1], 측정된 전류 I[1] 및 SOC[1]에 대응되는 개방 전압 VOCV[1]을 수식4에 적용하여 이차 전지의 전압 Vcell[1]을 출력 변수로서 예측한다.
수식 4:
Figure PCTKR2015011162-appb-I000009
그런 다음, 제어 유닛(120)은, 시간 업데이트된 오차 공분산을 다음 수식에 적용하여 시간 인덱스 k가 1일 때 칼만 게인(L)을 결정한다.
수식 6:
Figure PCTKR2015011162-appb-I000010
수식 6에 있어서, 위쪽에 ^ 기호가 붙은 C와 D는 출력 방정식으로부터 얻는 자코비언이고, v는 확장 칼만 필터의 센서 노이즈이고, T는 전치 행렬 연산자이다.
이어서, 제어 유닛(120)은, 결정된 칼만 게인(L)과 측정된 전압(V[1])과 시간 업데이트된 상태 변수를 다음 수식에 적용하여 상태 변수를 보정함으로써 상태 변수를 추정한다.
수식 7:
Figure PCTKR2015011162-appb-I000011
수식 7에 있어서, x와 z는 각각 상태 변수와 출력 변수를 나타내고, - 기호는 해당 상태 변수가 시간 업데이트된 상태 변수임을 나타내고, + 기호는 해당 상태 변수가 추정된 상태 변수임을 나타내고, 위쪽에 ^이 있는 z는 예측된 이차 전지의 전압 Vcell[1]이고, 위쪽에 ^가 없는 z는 실제로 측정된 이차 전지의 전압 V[1]이다.
바람직하게, 제어 유닛(120)은 수식 7에 의해 추정된 상태 변수 중에서 충전 상태를 추출함으로써 이차 전지의 충전 상태를 추정할 수 있다.
마지막으로, 제어 유닛(120)은, 결정된 칼만 게인과 자코비언 C 그리고 시간 업데이트된 상태 변수의 오차 공분산을 아래 수식에 적용하여 상태 변수의 오차 공분산을 보정한다.
수식 8:
Figure PCTKR2015011162-appb-I000012
위와 같은 일련의 계산 과정은 시간 인덱스 k가 1씩 증가할 때마다 반복적으로 실행된다. 또한, 수식 7에 의해 추정된 상태 변수와 수식 8에 의해 보정된 상태 변수의 오차 공분산은 다음 사이클의 계산 주기에서 상태 변수와 그 오차 공분산을 시간 업데이트할 때 다시 사용된다.
바람직하게, 제어 유닛(120)은, 출력 방정식을 이용하여 이차 전지(B)의 전압을 예측하기 전에 센서 유닛(110)에 의해 측정된 전류의 크기를 이용하여 이차 전지가 키오프(key-off) 상태인지 여부를 결정할 수 있다.
여기서, 키오프 상태는 이차 전지와 부하 또는 이차 전지와 충전 장치의 연결이 해제되어 충전 또는 방전이 실질적으로 중단된 상태를 의미한다. 따라서, 이차 전지가 키오프 상태가 되면, 측정된 전류의 크기가 실질적으로 0이 되거나 0과 가깝게 감소한다. 따라서, 제어 유닛(120)은 측정된 전류의 크기를 참조하여 이차 전지가 키오프 상태에 있는지 여부를 결정할 수 있다.
제어 유닛(120)은 이차 전지가 키오프 상태가 되었다고 판단되면, 확장 칼만 필터의 프로세스 노이즈들 중에서 충전 상태 노이즈와 분극 전압 노이즈의 차이를 키오프 상태 전보다 증가시킨다.
즉, 충전 상태 노이즈와 분극 전압 노이즈는 이차 전지가 키오프되기 전에는 시행 착오법(trial & error)에 의해 튜닝된 값이 설정되어 있지만, 이차 전지가 키오프되면 그 차이가 의도적으로 증가되는 것이다.
일 예에서, 제어 유닛(120)은 충전 상태 노이즈는 증가시키고 분극 전압 노이즈는 고정시킨다. 다른 예에서, 제어 유닛(120)은 충전 상태 노이즈는 고정시키고 분극 전압 노이즈는 감소시킨다. 또 다른 예에서, 제어 유닛(120)은 충전 상태 노이즈는 증가시키고 분극 전압 노이즈는 감소시킨다.
확장 칼만 필터의 프로세스 노이즈는, 상태 변수의 오차 공분산을 시간 업데이트할 때 사용되는 수식 5의 두 번째 term에 포함된
Figure PCTKR2015011162-appb-I000013
으로서, 하기 수식 9와 같이 나타낼 수 있다.
수식 9:
Figure PCTKR2015011162-appb-I000014
수식 9에서, σsoc 2은 충전 상태 노이즈에 해당하고, σV1 2은 분극 전압 노이즈에 해당한다. 충전 상태 노이즈와 분극 전압 노이즈는 시행 착오법에 의해 튜닝되는 파라미터이다.
이차 전지가 키오프 상태가 되었을 때 충전 상태 노이즈와 분극 전압 노이즈의 차이를 의도적으로 증대시키면, 충전 상태에 대한 추정 오차가 짧은 시간 안에 없어지는 효과를 기대할 수 있다.
또한, 이러한 효과는, 이차 전지의 퇴화에 의해 확장 칼만 필터의 파라미터가 변하더라도 그대로 유지될 수 있다.
즉, 본 발명에 따른 충전 상태 추정 장치는 이차 전지의 퇴화에 영향을 받는 이차 전지의 용량과 내부 저항의 변화에 강인성(robustness)을 갖는다.
선택적으로, 제어 유닛(120)은, 본 발명의 효과를 더욱 증진시키기 위해 확장 칼만 필터의 프로세스 노이즈들 사이의 크기를 조정하는 것과 함께 센서 노이즈에 대한 크기를 추가로 감소시킬 수 있다.
센서 노이즈는 칼만 게인을 결정하는 수식6에 포함된
Figure PCTKR2015011162-appb-I000015
로서, 하기 수식 10와 같이 나타낼 수 있다.
수식 10:
Figure PCTKR2015011162-appb-I000016
수식 10에 있어서, 센서 노이즈에 해당하는 σv 2은 시행 착오법에 의해서 튜닝될 수 있는 파라미터이다.
한편, 제어 유닛(120)은 이차 전지(B)의 키오프 시점 이후에 추정된 충전 상태의 수렴치를 상기 이차 전지의 현재 충전 상태로서 결정하고 결정된 현재 충전 상태를 저장 유닛(140)에 저장할 수 있다.
저장 유닛(140)에 저장된 현재 충전 상태는 이차 전지가 키온(Key on) 상태가 되었을 때 충전 상태의 초기 값으로 이용될 수 있다.
제어 유닛(120)은 이차 전지가 키오프될 때마다 이차 전지의 키오프 시점 이후에 추정된 충전 상태의 수렴치를 상기 이차 전지의 현재 충전 상태로서 결정하고 결정된 현재 충전 상태를 저장 유닛(140)에 저장할 수 있다.
또한, 제어 유닛(120)은 이차 전지가 키온 상태에 있는 동안 흐른 충전 전류 및 방전 전류를 적산하고 적산 전류량을 저장 유닛(140)에 저장할 수 있다.
또한, 제어 유닛(120)은 저장 유닛(140)에 저장된 현재 충전 상태의 변화량과 적산 전류량을 하기 수식에 적용하여 이차 전지의 퇴화도를 추정할 수 있다.
수식 11:
Figure PCTKR2015011162-appb-I000017
수식 11에 있어서, 분자의 term은 이차 전지가 키온 상태에 있을 때 충전 전류와 방전 전류에 대한 적산 전류량에 해당한다. 분모 중 왼쪽 term은 이차 전지의 초기 용량에 해당한다. 분모 중 오른쪽 term은 이차 전지의 키온 상태가 시작되기 전에 키오프 상태에서 본 발명에 의해 추정된 현재 충전 상태와 이차 전지의 키온 상태가 종료되어 다시 키오프 상태가 되었을 때 본 발명에 의해 추정된 현재 충전 상태 사이의 변화량에 해당한다. 본 발명에 따라 키오프 상태에서 추정되는 충전 상태는 실제 충전 상태와 오차가 거의 없으므로 수식 11에 의해 추정되는 퇴화도는 정확도가 높다.
상기 제어 유닛(120)은, 이차 전지의 키오프 시점 이후에 추정한 충전 상태와 이것의 수렴 값인 현재 충전 상태를 데이터 송수신이 가능한 통신 인터페이스(160)을 통해 외부의 다른 제어 유닛으로 전송하거나, 표시 유닛(150)을 통해 그래픽 유저 인터페이스로 표시할 수 있다. 여기서, 그래픽 유저 인터페이스는, 문자, 그림, 그래픽 또는 이들의 조합을 포함한다.
상기 제어 유닛(120)은, 상술한 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 제어 유닛(120)은 프로그램 모듈의 집합으로 구현될 수 있다. 이 때, 프로그램 모듈은 메모리에 저장되고, 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 상기 메모리는 프로세서 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 컴퓨터 부품으로 프로세서와 연결될 수 있다. 또한, 상기 메모리는 본 발명의 저장 유닛(140)에 포함될 수 있다. 또한, 상기 메모리는 디바이스의 종류에 상관 없이 정보가 저장되는 디바이스를 총칭하는 것으로서 특정 메모리 디바이스를 지칭하는 것은 아니다.
상술한 제어 유닛(120)의 제어 로직들은, 본 발명의 실시 예에 따른 이차 전지의 상태 추정 방법의 프로세스를 구성할 수 있음은 자명하다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 이차 전지의 충전 상태 추정 방법의 순차적 흐름을 도시한 순서도이다.
먼저, 단계 S10에서, 제어 유닛(120)은, 본 발명에 따른 확장 칼만 필터 알고리즘을 구동시킨다.
이어서, 단계 S20에서, 제어 유닛(120)은 시간 인덱스 K를 초기화한다. 그런 다음, 단계 S30에서, 센서 유닛(110)을 통해 이차 전지의 전압과 전류를 측정하여 저장 유닛(110)에 저장한다. 이 때 측정되는 전압과 전류는 각각 Vcell[0] 및 I[0]에 해당한다.
계속해서, 단계 S40에서, 제어 유닛(120)은 상태 변수를 초기화한다. 상태 변수는 이차 전지의 충전 상태와 분극 전압을 포함한다. 상태 변수의 초기화 방법은 이미 설명하였다.
이어서, 제어 유닛(120)은 단계 S50에서 확장 칼만 필터의 상태 방정식을 이용하여 상태 변수를 시간 업데이트하고, 단계 S60에서 상태 변수에 대한 오차 공분산을 시간 업데이트한다.
그런 다음, 제어 유닛(120)은 단계 S65에서 센서 유닛(110)을 이용하여 이차 전지의 전압과 전류를 측정하고, 단계 S70에서 확장 칼만 필터의 출력 방정식을 이용하여 이차 전지의 전압을 예측하고, 단계 S80에서 칼만 게인을 결정하고, 단계 S90에서 예측된 전압과 측정된 전압의 차이와 칼만 게인을 이용하여 이차 전지의 상태 변수를 추정하고, 단계 S100에서 상태 변수의 오차 공분산을 보정하여 확장 칼만 필터 알고리즘의 1 사이클을 완료한다. 각 단계의 구체적인 설명과 각 단계에서 사용될 수 있는 수식은 이미 상술하였으므로 반복적인 설명은 생략한다.
1 사이클에 해당하는 확장 칼만 필터의 실행이 완료되면, 단계 S110에서, 제어 유닛(120)은 단계 S65에서 측정된 전류의 크기를 이용하여 이차 전지가 키오프 상태인지 판별한다. 만약, 측정된 전류의 크기가 실질적으로 0이면 이차 전지가 키오프 상태인 것으로 결정한다.
단계 S110에서 YES로 판별되면, 제어 유닛(120)은 단계 S140에서 확장 칼만 필터의 프로세스 노이즈 중 충전 상태 노이즈와 분극 전압 노이즈의 차이를 증가시킨다. 선택적으로, 제어 유닛(120)은 단계 S140에서 프로세스 노이즈를 조정하면서 센서 노이즈의 크기도 함께 감소시킬 수 있다.
노이즈 조정이 끝나면, 제어 유닛(120)은 단계 S120에서 시간 인덱스 K를 1 증가시킨 다음, 프로세스를 S50 단계로 이행한다. 그러면, 확장 칼만 필터의 알고리즘이 재귀적으로 반복된다.
반면, 단계 S110에서, NO로 판별되면, 제어 유닛(120)은 노이즈 조정 단계를 생략하고 단계 S120에서 시간 인덱스 K를 1 증가시킨 다음, 프로세스를 S50 단계로 이행한다. 그러면, 확장 칼만 필터의 알고리즘이 재귀적으로 반복된다.
한편, 제어 유닛(120)은 단계 S90이후에 추정된 상태 변수로부터 이차 전지의 충전 상태를 추출하여 저장 유닛(140)에 저장할 수 있다.
또한, 제어 유닛(120)은 이차 전지가 키오프된 이후에 추정된 충전 상태의 수렴치를 현재 충전 상태로 결정하여 저장 유닛(140)에 저장할 수 있다. 일 예에서, 제어 유닛(120)은 이차 전지가 키오프 상태가 된 후에 미리 결정된 충분한 시간이 경과된 이후에 추정된 충전 상태 값을 충전 상태의 수렴치로 결정할 수 있다. 다른 예에서, 제어 유닛(120)은 이차 전지가 키오프 상태가 된 후에 추정된 충전 상태 값의 변화가 미리 설정된 기준치 미만으로 감소되는 조건이 성립되면 가장 최근에 추정된 충전 상태 값을 충전 상태의 수렴치로 결정할 수 있다.
또한, 제어 유닛(120)은 이차 전지가 키온 상태가 되었을 때 키오프 상태에서 추정된 현재 충전 상태를 충전 상태의 초기값으로 설정할 수 있다. 여기서, 키온 상태는 이차 전지가 충전 또는 방전되는 상태에 있는 경우를 말한다. 키온 상태는 이차 전지로 흘러 들어가거나 이차 전지로부터 흘러 나오는 전류의 크기를 측정하여 결정할 수 있다. 키오프 상태에서 본 발명에 따라 추정된 현재 충전 상태는 정확도가 높다. 따라서, 이차 전지의 충전 또는 방전이 개시될 때 현재 충전 상태를 이용하여 충전 상태의 초기값을 갱신하면 확장 칼만 필터를 이용하여 S90 단계에서 추정되는 충전 상태의 정확도를 보다 향상시킬 수 있다.
또한, 제어 유닛(120)은 키오프 상태에서 추정된 현재 충전 상태를 그래픽 유저 인터페이스에 의해 디스플레이 유닛(150)을 통해 표시할 수도 있고, 통신 인터페이스(160)를 통해 외부로 출력할 수 있다.
또한, 제어 유닛(120)은 키오프 상태에 추정된 현재 충전 상태의 변화량과 그에 대응되는 전류 적산량을 이용하여 상기 수식 11에 의해 이차 전지의 퇴화도를 추정할 수 있다.
여기서, 현재 충전 상태의 변화량은 시간 간격을 두고 이차 전지가 키오프 상태가 되었을 때 시간적으로 앞선 키오프 상태에서 추정된 현재 충전 상태와 시간적으로 후행하는 키오프 상태에서 추정된 현재 충전 상태의 차이를 의미한다. 또한, 전류 적산량은 이차 전지가 키오프 상태들 사이의 키온 상태에서 충전 또는 방전되었을 때 전류의 적산량을 의미한다.
또한, 제어 유닛(120)은 상기 수식 11에 의해 추정된 이차 전지의 퇴화도를 저장 유닛(140)에 저장하거나, 디스플레이 유닛(150)을 통해 표시하거나, 통신 인터페이스(160)를 통해 외부로 출력할 수 있다.
또한, 상기 제어 유닛(120)의 다양한 제어 로직들은 적어도 하나 이상이 조합되고, 조합된 제어 로직들은 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드 체계로 작성되어 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 수록될 수 있다. 상기 기록매체는 컴퓨터에 포함된 프로세서에 의해 접근이 가능한 것이라면 그 종류에 특별한 제한이 없다. 일 예시로서, 상기 기록매체는 ROM, RAM, 레지스터, CD-ROM, 자기 테이프, 하드 디스크, 플로피디스크 및 광 데이터 기록장치를 포함하는 군에서 선택된 적어도 하나 이상을 포함한다. 또한, 상기 코드 체계는 캐리어 신호로 변조되어 특정한 시점에 통신 캐리어에 포함될 수 있고, 네트워크로 연결된 컴퓨터에 분산되어 저장되고 실행될 수 있다. 또한, 상기 조합된 제어 로직들을 구현하기 위한 기능적인 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
<실시예>
본 발명의 효과를 검증하기 위해, 리튬 금속 산화물(LiNixMnyCozO2)과 그라파이트를 양극과 음극에 각각 포함하고 있는 37Ah 용량의 이차 전지를 준비하였다.
그런 다음, 이차 전지를 방전 하한 전압까지 방전시키면서 거의 만 방전되었을 때 이차 전지를 키오프 상태로 만들었다. 그리고, 이차 전지의 방전 시작 시점부터 키오프 시점 이후까지 본 발명에 따른 확장 칼만 필터를 이용하여 충전 상태를 추정하였다.
본 실험에서는, 이차 전지가 키오프 상태가 되었을 때 충전 상태 노이즈 σsoc 2와 분극 전압 노이즈 σV1 2를 각각 0.1 및 0.0001로 설정하여 충전 상태 노이즈와 분극 전압 노이즈의 차이를 1000배까지 증가시켰다.
도 4는, 실제 충전 상태와 본 발명에 의해 추정된 충전 상태의 변화를 함께 보여준다. 도 4에 있어서, 위쪽 그래프는 실제 충전 상태와 추정된 충전 상태의 프로파일을 방전 시간의 전 구간에 걸쳐서 나타낸 것이다. 그리고, 아래쪽 그래프는 이차 전지가 키오프된 시점 근처를 확대한 후 실제 충전 상태와 추정된 충전 상태의 오차 변화를 시간 변화에 따라 나타낸 것이다.
이차 전지가 키오프 상태가 되면 내부 저항에 의한 전압과 분극 전압이 서서히 없어지면서 전압이 개방 전압 값으로 서서히 수렴해 간다. 따라서, 확장 칼만 필터에 의해 추정되는 충전 상태(SOCekf)도 키오프 시점 이후에 실제 충전 상태 값으로 수렴해 가는 변화 양상을 보인다. 특히, 키오프 시점 이후에 추정된 충전 상태의 오차는 20초 내에 1% 미만으로 빠르게 감소하는 것을 알 수 있다.
두 번째 실험에서는, 앞서 언급된 이차 전지를 동일하게 사용하여 방전을 시키면서 실제 SOC가 30% 정도가 되었을 때 이차 전지를 키오프 시켰다. 그리고, 이차 전지의 방전 시작 시점부터 키오프 시점 이후까지 용량 파라미터가 서로 다른 제1 내지 제3확장 칼만 필터를 이용하여 복수의 충전 상태를 추정하였다.
제1 내지 제3확장 칼만 필터의 용량 파라미터는 튜닝된 파라미터를 기준으로 각각 1.0배, 1.5배 및 0.5배로 설정하였다.
본 실험에서 주목할 점은, 이차 전지가 키오프되기 전에도 충전 상태 노이즈 σsoc 2와 분극 전압 노이즈 σV1 2를 각각 0.1 및 0.0001로 설정하여 노이즈 간의 차이를 크게 설정하였다는 점이다.
도 5는 실제 충전 상태 SOCtrue와 제1 내지 제3확장 칼만 필터에 의해 추정된 충전 상태들 SOCekf,Capacity *1.0, SOCekf,Capacity *1.5 및 SOCekf,Capacity *0.5의 변화를 함께 보여준다. 그리고, 도 6은 키오프 시점 근처의 그래프를 확대하여 도시한 것이다. 도 5 및 도 6에 있어서, 위쪽의 그래프는 시간 변화에 따른 충전 상태의 시간 변화를, 아래쪽의 그래프는 충전 상태 오차의 시간 변화를 보여준다.
도 5 및 도 6을 참조하면, 이차 전지가 키온 상태에 있을 때에는 확장 칼만 필터의 용량 파라미터가 튜닝된 값보다 클수록 추정된 충전 상태의 오차가 작다는 것을 알 수 있다.
하지만, 키오프 시점 이후에 추정된 충전 상태는 용량 파라미터의 크기 차이와 상관 없이 실제 충전 상태 값으로 빠르게 수렴해갈 뿐만 아니라 추정된 충전 상태의 오차도 빠른 시간 안에 2% 미만으로 감소하는 확인할 수 있다.
이러한 실험 결과는, 본 발명에 따른 충전 상태 추정 장치가 이차 전지의 키오프 시점 이후에 이차 전지의 용량 퇴화에 강인성을 보여준다는 것을 뒷받침한다.
세 번째 실험에서는, 두 번째 실험과 동일하게 앞서 언급된 이차 전지를 동일하게 사용하여 방전을 시키면서 실제 SOC가 30% 정도가 되었을 때 이차 전지를 키오프 시켰다. 그리고, 이차 전지의 방전 시작 시점부터 키오프 시점 이후까지 용량 파라미터와 내부 저항 파라미터가 서로 다른 제1 및 제2확장 칼만 필터를 이용하여 충전 상태를 추정하였다.
제1 및 제2확장 칼만 필터의 용량 파라미터는 튜닝된 파라미터를 기준으로 각각 1.0배, 및 0.5배로 설정하였다. 또한, 제1 및 제2확장 칼만 필터의 내부 저항 파라미터는 튜닝된 파라미터를 기준으로 각각 1.0배 및 0.5배로 설정하였다.
본 실험에서 주목할 점은, 이차 전지가 키오프되기 전에도 충전 상태 노이즈 σsoc 2와 분극 전압 노이즈 σV1 2를 각각 0.1 및 0.0001로 설정하여 노이즈 간의 차이를 크게 하였다는 점이다.
도 7은 실제 충전 상태 SOCtrue와 제1 및 제2확장 칼만 필터에 의해 추정된 충전 상태들 SOCekf,Capacity * 1.0,resistance1 .0 및 SOCekf,Capacity * 0.5,resistance *0.5의 변화를 함께 보여준다. 그리고, 도 8은 키오프 시점 근처의 그래프를 확대하여 도시한 것이다. 도 7 및 도 8에 있어서, 위쪽의 그래프는 시간 변화에 따른 충전 상태의 시간 변화를, 아래쪽의 그래프는 충전 상태 오차의 시간 변화를 보여준다.
도 7 및 도 8을 참조하면, 이차 전지가 키온 상태에 있을 때에는 확장 칼만 필터의 용량 파라미터와 저항 파라미터가 튜닝된 값과 차이가 있으면 충전 상태의 오차가 크다는 것을 알 수 있다.
하지만, 키오프 시점 이후에 추정된 충전 상태는 용량 파라미터와 저항 파라미터의 차이와 상관 없이 실제 충전 상태 값으로 빠르게 수렴해갈 뿐만 아니라 추정된 충전 상태의 오차도 빠른 시간 안에 2% 미만으로 감소하는 것을 확인할 수 있다.
이러한 실험 결과는, 본 발명에 따른 충전 상태 추정 장치가 이차 전지의 키오프 시점 이후에 이차 전지의 용량과 내부 저항의 퇴화에 강인성을 보여준다는 것을 뒷받침한다.
본 발명의 다양한 실시 양태를 설명함에 있어서, '~부'라고 명명된 구성 요소들은 물리적으로 구분되는 요소들이라고 하기 보다 기능적으로 구분되는 요소들로 이해되어야 한다. 따라서 각각의 구성요소는 다른 구성요소와 선택적으로 통합되거나 각각의 구성요소가 제어 로직(들)의 효율적인 실행을 위해 서브 구성요소들로 분할될 수 있다. 하지만 구성요소들이 통합 또는 분할되더라도 기능의 동일성이 인정될 수 있다면 통합 또는 분할된 구성요소들도 본 발명의 범위 내에 있다고 해석되어야 함은 당업자에게 자명하다.
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.
본 발명에 따르면, 확장 칼만 필터를 이용하여 이차 전지의 충전 상태를 추정할 때 이차 전지의 퇴화에 의해 용량이나 저항과 같은 파라미터가 변화하더라도 이차 전지의 충전 상태를 정확하게 추정할 수 있고, 추정된 충전 상태를 활용하여 이차 전지의 동작을 신뢰성 있게 제어할 수 있다.

Claims (20)

  1. 확장 칼만 필터를 이용하여 이차 전지의 충전 상태를 추정하는 장치에 있어서,
    시간 간격을 두고 상기 이차 전지의 전압과 전류를 측정하는 센서 유닛; 및
    상기 센서 유닛과 전기적으로 연결되고, 상기 이차 전지의 충전 상태와 상기 이차 전지의 분극 전압을 포함하는 상태 변수를 시간 업데이트시키는 상태 방정식과, 상기 충전 상태에 따른 개방 전압, 상기 분극 전압 및 상기 이차 전지의 내부 저항에 의해 생기는 내부 저항 전압을 이용하여 이차 전지의 전압을 예측하는 출력 방정식을 사용하여 확장 칼만 필터의 알고리즘을 반복적으로 실행함으로써 상기 이차 전지의 충전 상태를 추정하는 제어 유닛;을 포함하고,
    상기 제어 유닛은 상기 측정된 전류를 이용하여 상기 이차 전지가 키오프 상태인 것을 확인하고, 상기 확장 칼만 필터의 알고리즘을 실행할 때 상기 충전 상태에 관한 충전 상태 노이즈와 상기 분극 전압에 관한 분극 전압 노이즈의 차이를 증가시키는 것을 특징으로 하는 이차 전지의 충전 상태 추정 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어 유닛은, 상기 충전 상태 노이즈는 증가시키고, 상기 분극 전압 노이즈는 고정시키는 것을 특징으로 하는 이차 전지의 충전 상태 추정 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제어 유닛은, 상기 충전 상태 노이즈는 고정 시키고, 상기 분극 전압 노이즈는 감소시키는 것을 특징으로 하는 이차 전지의 충전 상태 추정 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 제어 유닛은, 상기 충전 상태 노이즈는 증가시키고, 상기 분극 전압 노이즈는 감소시키는 것을 특징으로 하는 이차 전지의 충전 상태 추정 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제어 유닛은, 상기 확장 칼만 필터의 알고리즘을 실행할 때, 상기 전류 및/또는 상기 전압에 대한 센서 노이즈를 감소시키는 것을 특징으로 하는 이차 전지의 충전 상태 추정 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 상태 방정식은, 전류 적산법에 의해 상기 충전 상태를 시간 업데이트시키는 충전 상태 업데이트 방정식을 포함하는 것을 특징으로 하는 이차 전지의 충전 상태 추정 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 상태 방정식은,
    RC 회로를 이용하여 상기 분극 전압을 시간 업데이트시키는 분극 전압 업데이트 방정식을 포함하는 것을 특징으로 하는 이차 전지의 충전 상태 추정 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 출력 방정식은,
    상기 개방 전압, 상기 분극 전압 및 상기 내부 저항 전압의 합에 의해 상기 이차 전지의 전압을 출력 변수로서 출력하는 것을 특징으로 하는 이차 전지의 충전 상태 추정 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 제어 유닛과 연결된 저장 유닛을 더 포함하고,
    상기 제어 유닛은, 상기 이차 전지에 대한 키오프 시점 이후에 추정된 충전 상태의 수렴치를 상기 이차 전지의 현재 충전 상태로서 상기 저장 유닛에 저장하는 것을 특징으로 하는 이차 전지의 충전 상태 추정 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 제어 유닛과 연결된 디스플레이 유닛을 더 포함하고,
    상기 제어 유닛은, 상기 이차 전지에 대한 키오프 시점 이후에 추정된 충전 상태의 수렴치를 상기 이차 전지의 현재 충전 상태로서 그래픽 유저 인터페이스로 상기 디스플레이 유닛에 표시하는 것을 특징으로 하는 이차 전지의 충전 상태 추정 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 제어 유닛과 연결된 통신 인터페이스를 더 포함하고,
    상기 제어 유닛은, 상기 통신 인터페이스를 통해 상기 이차 전지에 대한 키오프 시점 이후에 추정된 충전 상태의 수렴치를 상기 이차 전지의 현재 충전 상태로서 상기 통신 인터페이스를 통해 외부로 출력하는 것을 특징으로 하는 이차 전지의 충전 상태 추정 장치.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 제어 유닛은, 상기 이차 전지에 대한 키오프 시점 이후에 추정된 충전 상태의 수렴치를 상기 이차 전지의 현재 충전 상태로서 추정하고, 추정된 현재 충전 상태의 변화를 이용하여 이차 전지의 퇴화도를 추정하는 것을 특징으로 하는 이차 전지의 충전 상태 추정 장치.
  13. 확장 칼만 필터를 이용하여 이차 전지의 충전 상태를 추정하는 방법에 있어서,
    (a) 시간 간격을 두고 상기 이차 전지의 전압과 전류를 측정하는 단계;
    (b) 상기 확장 칼만 필터의 다음 알고리즘을 반복적으로 실행하는 단계;
    - 상기 이차 전지의 충전 상태와 상기 이차 전지의 분극 전압을 포함하는 상태 변수를 시간 업데이트시키는 단계;
    - 상기 상태 변수의 오차 공분산을 시간 업데이트하는 단계;
    - 상기 충전 상태에 따른 개방 전압, 상기 분극 전압 및 상기 이차 전지의 내부 저항에 의한 내부 저항 전압을 이용하여 출력 변수에 해당하는 이차 전지의 전압을 예측하는 단계;
    - 상기 확장 칼만 필터의 게인(gain)을 추정하는 단계;
    - 상기 예측된 전압과 상기 측정된 전압 사이의 오차와 상기 게인을 이용하여 상기 상태 변수를 추정하는 단계; 및
    - 상기 게인을 이용하여 상기 상태 변수의 오차 공분산을 보정하는 단계
    (c) 상기 측정된 전류를 이용하여 상기 이차 전지가 키오프 상태에 있는지 여부를 결정하는 단계; 및
    (d) 상기 이차 전지가 키오프 상태에 있다고 결정되면, 상기 확장 칼만 필터의 알고리즘을 실행할 때 상기 충전 상태에 관한 충전 상태 노이즈와 상기 분극 전압에 관한 분극 전압 노이즈의 차이를 증가시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이차 전지의 충전 상태 추정 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 (d) 단계는, 상기 충전 상태 노이즈는 증가시키고, 상기 분극 전압 노이즈는 고정시키는 단계임을 특징으로 하는 이차 전지의 충전 상태 추정 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 (d) 단계는, 상기 충전 상태 노이즈는 고정 시키고, 상기 분극 전압 노이즈는 감소시키는 것을 특징으로 하는 이차 전지의 충전 상태 추정 방법.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 (d) 단계는, 상기 충전 상태 노이즈는 증가시키고, 상기 분극 전압 노이즈는 감소시키는 것을 특징으로 하는 이차 전지의 충전 상태 추정 방법.
  17. 제14항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 (d) 단계는, 상기 확장 칼만 필터의 알고리즘을 실행할 때, 상기 전류 및/또는 상기 전압에 대한 센서 노이즈를 감소시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이차 전지의 충전 상태 추정 방법.
  18. 제13항에 있어서,
    상기 이차 전지에 대한 키오프 시점 이후에 추정된 충전 상태의 수렴치를 상기 이차 전지의 현재 충전 상태로서 추정하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이차 전지의 충전 상태 추정 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 현재 충전 상태를 저장, 표시 또는 출력하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이차 전지의 충전 상태 추정 방법.
  20. 제18항에 있어서,
    이차 전지가 키오프 상태가 되었을 때 추정된 충전 상태의 수렴치를 이용하여 추정된 현재 충전 상태의 변화를 이용하여 이차 전지의 퇴화도를 추정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이차 전지의 충전 상태 추정 방법.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106597304A (zh) * 2016-12-08 2017-04-26 盐城工学院 一种带改进型噪声估计器的电池系统荷电状态估计方法
CN106772074A (zh) * 2016-12-08 2017-05-31 盐城工学院 一种带噪声估计器的电池系统荷电状态估计方法
CN112470018A (zh) * 2019-02-15 2021-03-09 株式会社Lg化学 Soc估计装置和方法
CN117741450A (zh) * 2024-02-21 2024-03-22 新风光电子科技股份有限公司 一种电参数分析的储能电池检测方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130105123A (ko) * 2012-03-16 2013-09-25 주식회사 엘지화학 배터리 상태 추정 장치 및 방법
KR20130139759A (ko) * 2012-06-13 2013-12-23 주식회사 엘지화학 혼합 양극재를 포함하는 이차 전지의 충전 상태 추정 장치 및 방법
KR20140099372A (ko) * 2013-02-01 2014-08-12 삼성에스디아이 주식회사 배터리의 ｓｏｃ 추정 방법 및 이를 이용하는 배터리 관리 시스템
US20140244225A1 (en) * 2013-02-24 2014-08-28 The University Of Connecticut Battery state of charge tracking, equivalent circuit selection and benchmarking
US20140257726A1 (en) * 2011-10-07 2014-09-11 Keio University Apparatus and method for battery state of charge estimation

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140257726A1 (en) * 2011-10-07 2014-09-11 Keio University Apparatus and method for battery state of charge estimation
KR20130105123A (ko) * 2012-03-16 2013-09-25 주식회사 엘지화학 배터리 상태 추정 장치 및 방법
KR20130139759A (ko) * 2012-06-13 2013-12-23 주식회사 엘지화학 혼합 양극재를 포함하는 이차 전지의 충전 상태 추정 장치 및 방법
KR20140099372A (ko) * 2013-02-01 2014-08-12 삼성에스디아이 주식회사 배터리의 ｓｏｃ 추정 방법 및 이를 이용하는 배터리 관리 시스템
US20140244225A1 (en) * 2013-02-24 2014-08-28 The University Of Connecticut Battery state of charge tracking, equivalent circuit selection and benchmarking

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106597304A (zh) * 2016-12-08 2017-04-26 盐城工学院 一种带改进型噪声估计器的电池系统荷电状态估计方法
CN106772074A (zh) * 2016-12-08 2017-05-31 盐城工学院 一种带噪声估计器的电池系统荷电状态估计方法
CN112470018A (zh) * 2019-02-15 2021-03-09 株式会社Lg化学 Soc估计装置和方法
CN112470018B (zh) * 2019-02-15 2023-10-03 株式会社Lg新能源 Soc估计装置和方法
CN117741450A (zh) * 2024-02-21 2024-03-22 新风光电子科技股份有限公司 一种电参数分析的储能电池检测方法
CN117741450B (zh) * 2024-02-21 2024-05-14 新风光电子科技股份有限公司 一种电参数分析的储能电池检测方法

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