WO2017116088A1 - 배터리 수명 추정 방법 및 장치 - Google Patents

배터리 수명 추정 방법 및 장치 Download PDF

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WO2017116088A1
WO2017116088A1 PCT/KR2016/015214 KR2016015214W WO2017116088A1 WO 2017116088 A1 WO2017116088 A1 WO 2017116088A1 KR 2016015214 W KR2016015214 W KR 2016015214W WO 2017116088 A1 WO2017116088 A1 WO 2017116088A1
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battery
discharge
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PCT/KR2016/015214
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박상희
송화섭
김지성
최주호
이재욱
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주식회사 효성
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    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Definitions

  • the present invention relates to a method or apparatus for estimating battery life, and more particularly, to a method or apparatus for estimating battery life, by applying statistical techniques to accurately estimate the remaining life of a battery in use during actual use of the battery.
  • rechargeable batteries or “batteries”
  • ESS Electronic Storage System
  • Rechargeable batteries are gradually charged and discharged, and the capacity decreases gradually, and when the capacity drops below 80% from the initial stage, it is determined that the end of life.
  • the factors that determine the state of a rechargeable battery are typically the state of charge (SOC), the state of battery (SOH), the state of battery (SOL), and the remaining useful life (SOL).
  • SOC state of charge
  • SOH state of battery
  • SOL state of battery
  • RUL remaining useful life
  • the SOH evaluates the level of capacity that has been degraded to date, and accurate measurement requires a result of a full charge / discharge operation of repeatedly charging and discharging a rechargeable battery.
  • this cannot be measured at sites that use partial charge / discharge, and it is difficult to accurately measure capacity even at sites that focus on full charge / discharge.
  • the present invention seeks to provide a battery life estimation method or apparatus that can more accurately predict the remaining life of a battery in use.
  • the present invention is a method for estimating the remaining capacity of the current state and future usable life from the system operation data of the ESS site, and the amount of voltage drop after a predetermined time when discharging in a full charge (SOC 100%) state during ESS operation.
  • the present invention provides a battery life estimation method or apparatus for calculating a capacity at the present time, and estimating the remaining life by applying a particle filter method, which is a statistical method, based on the current capacity.
  • Battery life estimation method the step of buffering the battery according to a predetermined charging condition; Partially discharging the charged battery according to a predetermined discharge condition; Acquiring voltage information at a plurality of predetermined measurement points while partially discharging; And calculating the remaining capacity of the battery using the obtained voltage information.
  • a voltage drop amount from the discharge start time of the buffered battery to the measurement time point may be obtained.
  • a particle filter may be applied to the obtained voltage drop information.
  • a voltage measuring method may be performed that does not affect the discharge condition.
  • the reliability of the voltage drop for the first measurement point or the voltage drop for the last measurement point may be higher than the voltage drop for the remaining measurement points.
  • the step of calculating the remaining capacity may be performed after repeating the battery buffering step and acquiring the voltage information two or more times.
  • the calculating of the remaining capacity of the battery may include calculating a capacity of the battery in one cycle of buffering and discharging in which the measurement is made, based on the measured voltage drop amounts; And calculating the remaining life of the battery by applying the calculated capacity of the battery for a plurality of cycles of full charge and discharge to a statistical technique.
  • an apparatus for estimating battery life includes: a reference data storage configured to store reference information that is a criterion for battery life estimation; A charge / discharge control unit which charges a battery to be estimated for life according to a predetermined buffer condition and then discharges a part of the battery according to a predetermined discharge condition; A voltage information obtaining unit obtaining voltage information on the battery when a plurality of predetermined measurement points are reached during the partial discharge; The apparatus may include a remaining capacity calculator configured to calculate a remaining capacity of the battery using the obtained voltage information and the reference information.
  • the apparatus may further include a reference data generator.
  • the remaining capacity calculating unit repeats the operation of calculating the capacity of the battery in one cycle of the buffer and discharge in which the measurement is made from the measured voltage drop amounts, for a plurality of cycles of the buffer and discharge, and accordingly
  • the calculated battery capacities may be applied to the particle filter to estimate the remaining life of the battery.
  • the method or apparatus for estimating battery life of the present invention in terms of ESS operators and operators has an advantage of confirming maintenance and expiration date based on the accurate remaining life of the constructed ESS.
  • the method or apparatus for estimating battery life of the present invention in terms of an ESS manufacturer has an advantage in that it can emphasize product reliability and technical superiority by predicting the overall life and remaining life of the manufactured product.
  • FIG. 1 is a flow chart illustrating a battery life estimation method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an apparatus for estimating battery life according to another embodiment of the present invention in which FIG. 1 may perform the battery life estimation method.
  • Figure 3 is a graph of the voltage drops measured during full charge with a random C-rate, discharged with a random C-rate for a predetermined time.
  • 5a to 9c are graphs for explaining the principle and effect of the particle filter as a statistical technique.
  • FIG. 10 is a graph showing battery capacity (SOH) measured values from cycle 0 to cycle 1800 for the results of FIGS. 5C to 9C.
  • FIG. 11 is a graph showing battery capacity (SOH) estimates up to 15000 cycles by applying a particle filter to the results of FIGS. 5C-9C.
  • first and second may be used to describe various components, but the components may not be limited by the terms. The terms are only for the purpose of distinguishing one component from another.
  • first component may be referred to as the second component, and similarly, the second component may also be referred to as the first component.
  • a component When a component is referred to as being connected or connected to another component, it may be understood that the component may be directly connected to or connected to the other component, but there may be other components in between. .
  • a battery used in the ESS may have a structure of a plurality of battery racks and each battery rack, but a plurality of battery modules (cells) will be described for simplicity. .
  • the ESS with a battery real It can estimate the state by using the voltage drop of the operation data, but it can utilize the voltage difference after a certain time when discharging in a fully charged state, and can use both partial charge and discharge and full charge and discharge data.
  • a particle filter as an optimal method.
  • FIG. 1 illustrates a battery life estimation method according to an embodiment of the present invention.
  • the illustrated battery life estimation method includes the steps of buffering a battery according to a predetermined charging condition (S120); Partially discharging the fully charged battery according to a predetermined discharge condition (S140); Acquiring voltage information at a plurality of predetermined measurement points while performing the partial discharge (S160); And calculating the remaining capacity of the battery using the obtained voltage information (S180).
  • the method of estimating the capacity (SOH) of the battery shown in FIG. 1 is determined after a full charge (S120) with an arbitrary C-rate (buffering condition) during use, for example, with a random current or a power profile in a lithium ion battery.
  • a full charge S120
  • an arbitrary C-rate buffering condition
  • S140, S170 the discharge condition
  • S160 the voltage drops
  • Particle Filter a kind of statistical analysis technique
  • the range of (SOH) is estimated (S180).
  • the C-rate which is a buffering condition in the battery charging step S120 and the C-rate which is a discharge condition in the battery discharging steps S140 and S170 are the same as or different from each other symmetrically.
  • Can have C-rate is advantageous to use a condition that is fully charged in 1 hour, but other conditions similar to the environment (site) where the actual battery is used may be used.
  • the battery estimation method of the present embodiment may be performed in such a manner that the cycles of buffering and discharging are repeated one or more times or several times, and each measurement cycle for measuring voltage information is performed twice each cycle of buffering and discharging. It may be abnormal. That is, the measurement time point at which step S150 is performed may be two or more times during one cycle of buffering and discharging. The advantages when the measurement time for measuring voltage information is two or more times in each cycle of buffering and discharging will be described later.
  • the battery estimating method of the present embodiment may be performed once or several times continuously or irregularly during driving, or may be continuously performed several times at a predetermined battery remaining capacity measurement time. In the latter case, the battery charging step S120 to acquiring the voltage information S160 are repeated two or more times, and then the remaining capacity is calculated (S180).
  • a full charge-full discharge or a full charge-partial discharge can be performed.
  • the latter case is useful because the measurement time can be shortened in the actual operating environment.
  • the remaining capacity of the battery is calculated using the voltage information obtained at several measurement points during the cycle of one buffer and the discharge (S160) (S180).
  • the discharge condition (C-rate) in the step S140 is changed by the voltage information measurement operation at a specific measurement time point, The reliability of the measured voltage information decreases. Therefore, in the step of obtaining the voltage information, it is advantageous to perform a voltage measuring method that does not affect the discharge condition.
  • a voltage can be measured using a MOSFET having excellent gate insulation characteristics, or an instrument current transformer having a relatively small number of turns can be used.
  • the voltage measuring method affects the discharge condition to some extent, the discharge condition is not affected at the first measurement point during one buffering and discharging cycle, and thus the corresponding voltage drop amount is highly reliable.
  • the information of the voltage drop amount at the full charge voltage has the largest value at the last measurement point during one buffering and discharging cycle, and the ratio of noise to the large value is low, so that the voltage drop amount at the last measurement point is also reliable. This is high.
  • the reliability of the voltage drop for the first measurement point and / or the voltage drop for the last measurement point may be higher than the voltage drop for the remaining measurement points.
  • the voltage drop amount is measured and obtained from the discharge start time of the buffered battery to the measurement time of the step S150.
  • a particle filter may be applied to the obtained voltage drop information.
  • calculating the remaining capacity of the battery (S180), calculating the capacity (SOH) of the battery in one cycle of the buffer and discharge in which the measurement is made, from the voltage drop amounts measured in the step S160; And the capacity (SOH) of the battery calculated in the cycles of multiple charge and discharge to statistical techniques (e.g., particle filters) to charge / discharge the remaining life of the battery (i.e. up to a predetermined criterion (e.g. 80% capacity)). Cycle) may be included.
  • statistical techniques e.g., particle filters
  • FIG. 2 illustrates an apparatus for estimating battery life according to another exemplary embodiment of the present invention in which FIG. 1 may perform the battery life estimation method.
  • the illustrated battery life estimation apparatus includes: a reference data storage unit 110 which stores reference information which is a reference for battery 10 life estimation; A charge / discharge control unit 120 for charging the battery 10 to be estimated for life according to a predetermined buffer condition and then discharging a part of the battery 10 according to a predetermined discharge condition; A voltage information acquisition unit 140 for acquiring voltage information of the battery 10 when a plurality of predetermined measurement points are reached during the partial discharge; The remaining capacity calculator 160 may calculate a remaining capacity of the battery 10 by using the obtained voltage information and the reference information.
  • the reference information may be updated using not only the information stored in the reference data storage unit 110 by the manufacturer immediately after the battery is manufactured, but also measured data accumulated during actual use of the battery.
  • the apparatus for estimating the battery life may be configured to perform the charging / discharging operation within a range that satisfies the buffering condition and the discharging condition during actual use of the battery 10.
  • the apparatus may further include a reference data generator 180 that obtains voltage information about and stores the voltage information on the reference data storage.
  • the reference data storage 110 may store reference information necessary for applying a particle filter.
  • the reference information may include data tested by the manufacturer for life expectancy immediately after fabrication of the corresponding battery is completed.
  • the reference information may include actual in-use measurement data for a battery that has been manufactured and has the same specification as that of the corresponding battery.
  • data of graphs 1a to 5a which will be described later may be recorded in the reference data storage 110.
  • the charge / discharge control unit 120 may include a general charging circuit and a discharging circuit for the battery 10. In order to calculate a battery remaining life according to the spirit of the present invention, the charging and discharging control unit 120 may be charged and discharged according to a predetermined buffer condition and a discharge condition. A charging / discharging control circuit for discharging may be further provided.
  • the voltage information acquisition unit 140 may measure the no-load voltage or the load voltage of the battery 10, but the latter case is more suitable.
  • the voltage information acquisition unit 140 may include a voltage sensor for measuring the voltage of the output terminal of the battery 10.
  • the voltage information acquisition unit 140 may advantageously perform a voltage measurement method that does not affect the discharge condition in the battery remaining life measurement process.
  • the sensor may measure a voltage using a MOSFET having excellent gate insulation characteristics, or may include a current transformer for an instrument having a relatively small number of turns.
  • the remaining capacity calculating unit 160 applies a statistical technique to the voltage drop information acquired by the voltage information obtaining unit 140 and compares it with the reference information previously stored in the reference data storage unit 110.
  • the remaining battery life can be estimated in this way.
  • a particle filter may be applied to the obtained voltage drop information.
  • Figures 3 and 4 show the current capacity (SOH) of the battery, random charging for a predetermined time after full charge with a random C-rate (buffering conditions) during use with any current or power profile in a lithium ion battery. To explain the process of measuring voltage drops while discharging at C-rate (discharge condition).
  • Figure 3 shows a random C- during a predetermined time period after full charge of a live battery with an arbitrary C-rate designated for measurement, for use in a real site, for battery life measurement, during use at a real site in a lithium ion battery.
  • Battery output current and voltage during discharge at rate are shown over time.
  • the C-rate may refer to a state in which a load having a predetermined impedance is connected to the battery output terminal.
  • t 0 is a time point at which discharge is started
  • t 1 is a first time point
  • t 2 is a second time point
  • t 3 is a third time point.
  • ⁇ V1 is the voltage drop from the maximum charge voltage at the time t 1 measured
  • ⁇ V2 is the voltage drop from the maximum charge voltage at the time t 2 measured
  • ⁇ V3 is the voltage drop from the maximum charge voltage at the time t 3 measured. That is, FIG. 4 illustrates a feature of the present invention using voltage drops from the discharge start time of the battery buffered to the plurality of sequential measurement time points to each measurement time point.
  • Equation 1 is a relationship between the voltage drop and the battery capacity (SOH).
  • 5A to 9C are for explaining the principle and effect of the particle filter as a statistical technique.
  • FIG. 5A illustrates the voltage drop amount ( ⁇ V) which is repeatedly performed in 1800 charge-discharge cycles by measuring the voltage drop amount by starting discharge for 5 minutes while the maximum charge voltage is 380V
  • FIG. 5B shows the voltage drop amount. It is represented by the start voltage Vstart and the voltage Vend at the measurement time point
  • FIG. 5C shows the relationship between the voltage drop amount ⁇ V and the battery capacity SOH.
  • FIG. 6A shows the voltage drop amount measured by starting discharge for 10 minutes while the maximum charge voltage is 380V, and repeatedly performing the voltage drop amount ( ⁇ V) in 1800 charge-discharge cycles.
  • FIG. 6B shows the voltage drop amount. It is represented by the start voltage Vstart and the voltage Vend at the time of measurement, and
  • FIG. 6C shows the relationship between the voltage drop amount ⁇ V and the battery capacity SOH.
  • FIG. 7A illustrates the voltage drop amount ( ⁇ V) which is repeatedly performed in 1800 charge-discharge cycles by measuring the amount of voltage drop by starting discharging for 15 minutes while the maximum charge voltage is 380 V
  • FIG. 7B shows the voltage drop amount. It is represented by the start voltage Vstart and the voltage Vend at the measurement point
  • FIG. 7C shows the relationship between the voltage drop amount ⁇ V and the battery capacity SOH.
  • FIG. 8A illustrates the voltage drop amount ( ⁇ V) which is repeatedly performed in 1800 charge-discharge cycles by measuring the amount of voltage drop by starting discharging for 20 minutes while the maximum charge voltage is 380 V.
  • FIG. 8B shows the voltage drop amount. It is represented by the start voltage Vstart and the voltage Vend at the measurement point, and
  • FIG. 8C shows the relationship between the voltage drop amount ⁇ V and the battery capacity SOH.
  • FIG. 9A illustrates the voltage drop amount ( ⁇ V) which is repeatedly performed in 1800 charge-discharge cycles by measuring the voltage drop amount by starting discharge for 30 minutes while the maximum charge voltage is 380V
  • FIG. 9B shows the voltage drop amount. It is represented by the start voltage Vstart and the voltage Vend at the measurement point
  • FIG. 9C shows the relationship between the voltage drop amount ⁇ V and the battery capacity SOH.
  • 5C to 9C show that the voltage drop amount ⁇ V and the battery capacity SOH have a relationship that can be seen to correspond to each other from a statistical point of view, which is based on the voltage drop amount ⁇ V and thus the battery capacity SOH. It can be seen that can be estimated. In addition, using all of the measurement times of 5, 10, 15, 20 and 30 minutes, applying statistical techniques can yield more accurate estimates, but only 5, 10, and 15 minutes are sufficiently accurate estimates. Shows that you can get From the test results of more various conditions, it was found that having more than 10 measurement points for a time period of 10 minutes after buffering, an estimate of valid accuracy can be obtained.
  • FIG. 10 illustrates battery capacity (SOH) measured values from 0 cycles to 1800 cycles with respect to the results of FIGS. 5C to 9C
  • FIG. 11 applies a particle filter to the results of FIGS. 5C to 9C.
  • Battery capacity (SOH) estimates up to 15000 cycles are shown.
  • the battery life estimation method according to the idea of the present invention was applied to a real site in a predetermined operation (for example, Equation 1). Will be the calculated battery capacity (SOH).
  • a battery capacity (SOH) measurement value can be directly obtained from data measured in actual use. In this case, of course, a full charge-partial discharge for measurement according to the idea of the present invention can be performed.
  • Equation 2 The equation of the particle filter applied to FIG. 11 with respect to the result of FIG. 10 is shown in Equation 2 and Table 1 below.
  • the median of the predicted value using the statistical technique is a solid line in the middle, a lower limit is a dotted line below it, and a lower limit is a dotted line above the median value.
  • the result of FIG. 11 is estimated to decrease the capacity (SOH) by 80% compared to the initial capacity (SOH) when performing 5,000 cycles of charge / discharge measurements. It can be judged that it is the service life under real use environment.
  • the present invention relates to a method or apparatus for estimating battery life, which can be used in the battery field.

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Abstract

본 발명의 일 측면에 따른 배터리 수명 추정 방법은, 배터리를 소정의 충전 조건에 따라 완충시키는 단계; 완충시킨 배터리를 소정의 방전 조건에 맞추어 일부 방전시키는 단계; 상기 일부 방전시키면서 전압 정보(전압 강하량)를 복수의 소정 측정 시점들에서 획득하는 단계; 및 상기 획득된 전압 정보들을 이용하여 상기 배터리의 잔여 용량을 산정하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 배터리의 잔여 용량을 산정하는 단계는, 상기 측정된 전압 강하량들로부터, 측정이 이루어지는 1회의 완충 및 방전의 주기에서의 배터리의 용량을 산출하는 단계; 및 다수 회의 완충 및 방전의 주기에 대한 산출된 배터리의 용량들을 통계적 기법에 적용하여 상기 배터리의 잔여 수명을 산정하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

배터리 수명 추정 방법 및 장치
본 발명은 배터리 수명 추정 방법 또는 장치에 관한 것으로, 특히, 통계적 기법을 적용하여 배터리의 실사용 도중에 사용중인 배터리의 잔여 수명을 정확하게 추정할 수 있는 배터리 수명 추정 방법 또는 장치에 관한 것이다.
국내외 2차 전지(이하 "충전 배터리" 또는 "배터리"라 함) 관련 연구는 전기자동차 및 ESS(Energy Storage System)와 맞물려 크게 증가하고 있다. 통상 충전 배터리와 관련된 연구는 충전 배터리 용량의 대용량화, 충전 배터리 무게의 경량화 및 충전 배터리의 급속 충전 등의 성능 향상에 집중되고 있다.
나사(NASA) 화성 탐사선의 배터리 고장 등과 같은 충전 배터리의 예상치 못한 고장으로 인한 사고들을 계기로 충전 배터리 고장 예측의 중요성을 인식하면서 건전성 예측 및 관리(Prognostics and Health Management: PHM)라는 새로운 연구 분야가 활발히 진행되고 있다.
충전 배터리는 충/방전을 거듭하면서 용량(Capacity)이 점차 저하되고, 초기 대비 80% 이하로 용량이 떨어지게 되면 수명이 다한 것으로 판단하게 된다. 통상 충전 배터리의 상태를 파악하는 인자는 배터리 충전 상태(State of Charge: SOC), 배터리 건강 상태(State of Health: SOH), 배터리 수명 상태(State of Life: SOL), 잔여 수명(Remaining Useful Life: RUL)으로 나뉠 수 있다. 이중 배터리 충전 상태, SOC는 비교적 오래전부터 연구되어 왔으나, 건전성을 평가하는 SOH, 배터리의 고장을 예측하는 SOL, 배터리의 잔여 수명을 예측하는 RUL에 관한 연구는 최근에 와서 활발히 진행되고 있다.
이중, 상기 SOH는 현재까지 저하된 용량의 수준을 평가하는 것으로 이를 정확히 측정하려면 충전 배터리를 완전 충전 및 방전을 반복하여 실행하는 완전 충/방전 운영 결과가 필요하다. 그러나 이는 부분 충/방전을 사용하는 사이트에는 측정이 불가능하며, 완전 충/방전을 위주로 하는 사이트에도 정확한 용량 측정이 어려우므로 실시간 수명 예측에 적용할 수 없는 문제점이 있었다.
또한, 동일한 종류 및 동일한 조합의 배터리 셀들로 이루어진 배터리 장치의 경우도, 배터리가 사용되는 환경이나 각 배터리 셀들의 편차로 인하여, 실제 사용시의 수명은 제각각이며, 각 배터리에 대한 남은 수명을 정확하게 산정할 방안이 마땅치 않았다.
본 발명은 실제 사용 중인 배터리의 남은 수명을 보다 정확하게 예상할 수 있는 배터리 수명 추정 방법 또는 장치를 제공하고자 한다.
보다 구체적으로, 본 발명은 ESS 사이트의 시스템 운전 데이터로부터 현재 상태의 잔여용량 측정 부분과 향후 사용가능한 수명 예측 방법으로서, ESS 운전 시 만충전(SOC 100%) 상태에서 방전할 때 일정 시간 후의 전압 강하량을 측정하여, 현 시점에서의 용량을 계산하고, 이를 바탕으로 통계적 방법인 파티클 필터(Particle Filter)법을 적용하여 남은 수명을 추정하는 배터리 수명 추정 방법 또는 장치를 제공하고자 한다.
본 발명의 일 측면에 따른 배터리 수명 추정 방법은, 배터리를 소정의 충전 조건에 따라 완충시키는 단계; 완충시킨 배터리를 소정의 방전 조건에 맞추어 일부 방전시키는 단계; 상기 일부 방전시키면서 전압 정보를 복수의 소정 측정 시점들에서 획득하는 단계; 및 상기 획득된 전압 정보들을 이용하여 상기 배터리의 잔여 용량을 산정하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 전압 정보를 획득하는 단계에서는, 상기 완충시킨 배터리의 방전 개시 시점에서 상기 측정 시점까지의 전압 강하량을 획득할 수 있다.
여기서, 상기 잔여 용량을 산정하는 단계에서는, 상기 획득된 전압 강하량 정보들에 대하여 파티클 필터를 적용할 수 있다.
여기서, 상기 전압 정보를 획득하는 단계에서는, 상기 방전 조건에 영향을 주지 않는 전압 측정 방법을 수행할 수 있다.
여기서, 상기 잔여 용량을 산정하는 단계에서는 최초 측정 시점에 대한 전압 강하량 또는 마지막 측정 시점에 대한 전압 강하량에 나머지 측정 시점들에 대한 전압 강하량 보다 높은 신뢰도를 부여할 수 있다.
여기서, 상기 배터리 완충 단계 내지 상기 전압 정보를 획득하는 단계를 2회 이상 반복한 후, 상기 잔여 용량을 산정하는 단계를 수행할 수 있다.
여기서, 상기 배터리의 잔여 용량을 산정하는 단계는, 상기 측정된 전압 강하량들로부터, 측정이 이루어지는 1회의 완충 및 방전의 주기에서의 배터리의 용량을 산출하는 단계; 및 다수 회의 완충 및 방전의 주기에 대한 산출된 배터리의 용량들을 통계적 기법에 적용하여 상기 배터리의 잔여 수명을 산정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 배터리 수명 추정 장치는, 배터리 수명 추정의 기준이 되는 기준 정보들을 저장하는 기준 데이터 저장부; 수명 추정의 대상이 되는 배터리를 소정의 완충 조건에 따라 완충시키고 나서, 소정의 방전 조건에 따라 일부를 방전시키는 충방전 제어부; 상기 일부 방전 도중 복수의 소정 측정 시점들에 도달하면 상기 배터리에 대한 전압 정보를 획득하는 전압 정보 획득부; 상기 획득된 전압 정보들과 상기 기준 정보들을 이용하여 상기 배터리의 잔여 용량을 산정하는 잔여 용량 산출부를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 배터리의 실사용 도중에, 상기 완충 조건 및 방전 조건에 부합되는 범위의 충방전 동작이 실시되면, 상기 소정 측정 시점들에의 상기 배터리에 대한 전압 정보를 획득하여 상기 기준 데이터 저장부에 저장하는 기준 데이터 생성부를 더 포함할 수 있다.
여기서, 상기 잔여 용량 산출부는, 상기 측정된 전압 강하량들로부터, 측정이 이루어지는 1회의 완충 및 방전의 주기에서의 배터리의 용량을 산출하는 작업을 다수 회의 완충 및 방전의 주기에 대하여 반복하여, 그에 따라 산출된 배터리의 용량들을 파티클 필터에 적용하여 상기 배터리의 잔여 수명을 산정할 수 있다.
상술한 구성에 따른 배터리 수명 추정 방법 또는 장치를 실시하면, 실제 사용 중인 배터리의 남은 수명을 보다 정확하게 예상할 수 있는 이점이 있다.
ESS 사업자 및 운영자 측면에서 본 발명의 배터리 수명 추정 방법 또는 장치는, 구축된 ESS의 정확한 잔존 수명을 바탕으로 유지보수 및 사용 기한을 확인할 수 있는 이점이 있다.
ESS 제조사 측면에서 본 발명의 배터리 수명 추정 방법 또는 장치는, 제조한 제품의 전체적인 수명과 남아 있는 수명을 예측하여 제품 신뢰성 및 기술 우위성을 강조할 수 있는 이점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 수명 추정 방법을 도시한 흐름도.
도 2는 도 1이 배터리 수명 추정 방법을 수행할 수 있는 발명의 다른 실시예에 따른 배터리 수명 추정 장치를 도시한 블록도.
도 3은 임의 C-rate로 완전 충전 후, 정해진 시간 동안 임의 C-rate로 방전하면서 측정된 전압 강하량들에 대한 그래프.
도 4는 도 3의 박스 안에 도시된 곡선을 상세히 분석한 그래프.
도 5a내지 도 9c는 통계적 기법으로서 파티클 필터의 적용 원리 및 효과를 설명하기 위한 그래프들.
도 10은 도 5c 내지 도 9c의 결과값들에 대하여 0주기 부터 1800 주기까지의 배터리 용량(SOH) 실측값들을 나타낸 그래프.
도 11은 도 5c 내지 도 9c의 결과값들에 파티클 필터를 적용하여, 15000주기까지의 배터리 용량(SOH) 추정값들을 나타낸 그래프.
이하, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 설명한다.
본 발명을 설명함에 있어서 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되지 않을 수 있다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 연결되어 있다거나 접속되어 있다고 언급되는 경우는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해될 수 있다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.
본 명세서에서, 포함하다 또는 구비하다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것으로서, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해될 수 있다.
예컨대, ESS에 사용되는 배터리는 다수 개의 배터리 랙들과 각 배터리 랙은 다수 개의 배터리 모듈들로 이루어진 구조를 가질 수 있지만, 설명의 편의를 위해 다수 개의 배터리 모듈들(셀들)로 이루어진 것으로 단순화하여 설명하겠다.
또한, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다.
본 발명의 사상에 따른 배터리 수명 추정 방법은, 배터리를 구비한 ESS의 실제 운전 데이터의 전압 강하량을 활용하여 상태 추정하되, 완전 충전 상태에서 방전 시 일정 시간 후의 전압 차이 활용하고, 부분 충방전 및 완전 충방전 데이터 모두 활용할 수 있다. 또한, 잔여 수명 예측을 위한 다양한 통계적 관계식을 제안하되, 최적의 방안으로서 파티클 필터(Particle Filter)를 이용하는 것을 제안한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 수명 추정 방법을 도시한다.
도시한 배터리 수명 추정 방법은, 배터리를 소정의 충전 조건에 따라 완충시키는 단계(S120); 완충시킨 배터리를 소정의 방전 조건에 맞추어 일부 방전시키는 단계(S140); 상기 일부 방전시키면서 전압 정보를 복수의 소정 측정 시점들에서 획득하는 단계(S160); 및 상기 획득된 전압 정보들을 이용하여 상기 배터리의 잔여 용량을 산정하는 단계(S180)를 포함할 수 있다.
도 1에 도시한 배터리의 용량(SOH) 추정 방법은, 예컨대, 리튬 이온 배터리에서 임의 전류 또는 전력 프로파일(Power Profile)로 사용 중에 임의 C-rate(완충 조건)로 완전 충전(S120) 후, 정해진 시간 동안 임의 C-rate(방전 조건)로 방전하면서(S140, S170) 전압 강하량들을 측정하고(S160), 측정된 전압 강하량들을 순차적으로 통계적 분석 기법의 일종인 파티클 필터(Particle Filter)에 적용하여 용량(SOH)의 범위를 추정하는(S180) 것이다.
구현에 따라, 상기 배터리 완충 단계(S120)에서의 완충 조건이 되는 C-rate와, 상기 배터리 방전 단계(S140, S170)에서의 방전 조건이 되는 C-rate는 서로 대칭으로 동일하거나, 서로 다른 조건을 가질 수 있다. C-rate는 1시간에 완충되는 조건을 사용하는 것이 유리하나, 실제 배터리가 사용되는 환경(사이트)과 유사한 다른 조건을 사용할 수도 있다.
본 실시예의 배터리 추정 방법은, 완충 및 방전의 주기가 1회 또는 2회 이상 수회 연속되는 방식으로 수행될 수 있고, 각 1회의 완충 및 방전의 주기에는, 전압 정보를 측정하는 측정 시점이 2회 이상일 수 있다. 즉, S150 단계가 수행되는 측정 시점이 1회의 완충 및 방전의 주기 동안 2회 이상일 수 있다. 각 1회의 완충 및 방전의 주기에는, 전압 정보를 측정하는 측정 시점이 2회 이상인 경우의 이점은 후술하겠다.
본 실시예의 배터리 추정 방법은, 운행 도중에 정기적 또는 부정기적으로 1회 또는 수회 연속하여 수행되거나, 소정의 배터리 잔여 용량 측정 시점에 수회 연속하여 수행될 수 있다. 후자의 경우, 상기 배터리 완충 단계(S120) 내지 상기 전압 정보를 획득하는 단계(S160)를 2회 이상 반복한 후, 상기 잔여 용량을 산정하는 단계(S180)를 수행하게 된다.
배터리 잔여 수명 추정을 위한 상기 1회의 완충 및 방전의 주기에서는 완전 충전 - 완전 방전을 시키거나, 완전 충전 - 부분 방전을 시킬 수 있다. 후자의 경우가, 실제 운용 환경에서 측정 시간을 단축할 수 있어 유용하다.
1회의 완충 및 방전의 주기가 종료되면(S170), 1회의 완충 및 방전의 주기 동안의 수회의 측정 시점에서 획득된(S160) 전압 정보들을 이용하여, 배터리의 잔여 용량을 산정한다(S180).
1회의 완충 및 방전의 주기 동안의 수회의 전압 정보 측정이 이루어지는 바, 특정 측정 시점에서의 전압 정보 측정 작업에 의해, 상기 S140 단계에서의 방전 조건(C-rate)가 변화되면, 다음 측정 시점에서의 측정된 전압 정보에 신뢰성이 저하된다. 따라서, 상기 전압 정보를 획득하는 단계에서는, 상기 방전 조건에 영향을 주지 않는 전압 측정 방법을 수행하는 것이 유리하다. 예컨대, 게이트 절연 특성이 우수한 MOSFET을 이용하여 전압을 측정하거나, 비교적 작은 턴수를 가지는 계기용 변류기를 이용할 수 있다.
전압 측정 방식이 어느 정도 방전 조건에 영향을 주는 경우에는, 1회의 완충 및 방전의 주기 동안 최초의 측정 시점에서는 방전 조건이 영향을 받지 않으므로 해당 전압 강하량은 신뢰성이 높다고 볼 수 있다. 한편, 완전 충전 전압에서의 전압 강하량의 정보는 1회의 완충 및 방전의 주기 동안 마지막 측정 시점에서 가장 큰 값을 가지며, 큰 값에 대한 잡음의 비율은 낮으므로, 마지막 측정 시점에서의 전압 강하량도 신뢰성이 높다고 볼 수 있다.
이를 감안하면, 상기 잔여 용량을 산정하는 단계(S180)에서는 최초 측정 시점에 대한 전압 강하량 및/또는 마지막 측정 시점에 대한 전압 강하량에 나머지 측정 시점들에 대한 전압 강하량 보다 높은 신뢰도를 부여할 수 있다.
상기 전압 정보를 획득하는 단계(S160)에서는, 상기 완충시킨 배터리의 방전 개시 시점에서 상기 S150 단계의 측정 시점까지의 전압 강하량을 측정하여 획득한다.
상기 배터리의 잔여 용량을 산정하는 단계(S180)에서는, 상기 S160 단계에서 획득된 전압 강하량 정보들에 대하여 통계적 기법을 적용하여, 기 저장된 기준 정보들과 비교하는 방식으로 배터리 잔여 수명을 산정할 수 있다. 상기 통계적 기법으로서, 상기 획득된 전압 강하량 정보들에 대하여 파티클 필터를 적용할 수 있다.
상기 배터리의 잔여 용량을 산정하는 단계(S180)에서는, 상기 S160 단계에서 측정된 전압 강하량들로부터, 상기 측정이 이루어지는 1회의 완충 및 방전의 주기에서의 배터리의 용량(SOH)을 산출하는 단계; 및 다수 회의 완충 및 방전의 주기에서 산출된 배터리의 용량(SOH)들을 통계적 기법(예: 파티클 필터)에 적용하여 상기 배터리의 잔여 수명(즉, 소정 기준(예: 80%용량)까지 남은 충방전 주기)을 산정하는 단계를 포함할 수 있다.
도 2는 도 1이 배터리 수명 추정 방법을 수행할 수 있는 발명의 다른 실시예에 따른 배터리 수명 추정 장치를 도시한다.
도시한 배터리 수명 추정 장치는, 배터리(10) 수명 추정의 기준이 되는 기준 정보들을 저장하는 기준 데이터 저장부(110); 수명 추정의 대상이 되는 배터리(10)를 소정의 완충 조건에 따라 완충시키고 나서, 소정의 방전 조건에 따라 일부를 방전시키는 충방전 제어부(120); 상기 일부 방전 도중 복수의 소정 측정 시점들에 도달하면 상기 배터리(10)에 대한 전압 정보를 획득하는 전압 정보 획득부(140); 상기 획득된 전압 정보들과 상기 기준 정보들을 이용하여 상기 배터리(10)의 잔여 용량을 산정하는 잔여 용량 산출부(160)를 포함할 수 있다.
구현에 따라, 상기 기준 정보들은 해당 배터리의 제작 직후 제작사 측에서 상기 기준 데이터 저장부(110)에 저장한 정보들 뿐만 아니라, 해당 배터리에 실 사용중 누적된 측정 데이터를 이용하여 갱신될 수 있다.
이 경우, 상기 배터리 수명 추정 장치는, 상기 배터리(10)의 실사용 도중에, 상기 완충 조건 및 방전 조건에 부합되는 범위의 충방전 동작이 실시되면, 상기 소정 측정 시점들에의 상기 배터리(10)에 대한 전압 정보를 획득하여 상기 기준 데이터 저장부에 저장하는 기준 데이터 생성부(180)를 더 포함할 수 있다.
상기 기준 데이터 저장부(110)에는 파티클 필터를 적용하는데 필요한 기준 정보들이 저장될 수 있다. 예컨대, 상기 기준 정보들은 해당 배터리의 제작이 완료된 직후, 제작사에서 수명 예상을 위해 시험한 데이터들을 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 기준 정보들은 해당 배터리와 동일 사양을 가지고 기 제작되어 실 사이트에서 사용된 배터리에 대한 실 사용중 측정 데이터들을 포함할 수 있다. 예컨대, 후술하는 그래프 1a 내지 그래프 5a의 데이터들이 상기 기준 데이터 저장부(110)에 기록될 수 있다.
상기 충방전 제어부(120)는 배터리(10)에 대한 일반적인 충전 회로 및 방전 회로를 구비할 수 있으며, 본 발명의 사상에 따라 배터리 잔여 수명 산정을 위해, 소정의 완충 조건 및 방전 조건에 따라 충전 및 방전을 수행하는 충전/방전 제어 회로를 더 구비할 수 있다.
상기 전압 정보 획득부(140)는 상기 배터리(10)의 무부하 전압 또는 부하 전압을 측정할 수 있으나, 후자의 경우가 보다 적합하다. 상기 전압 정보 획득부(140)는 상기 배터리(10)의 출력 단자의 전압을 측정하기 위한 전압 센서를 구비할 수 있다. 상기 전압 정보 획득부(140)는 배터리 잔여 수명 측정 과정에서의 방전 조건에 영향을 주지 않는 전압 측정 방법을 수행하는 것이 유리하다. 예컨대, 게이트 절연 특성이 우수한 MOSFET을 이용하여 전압을 측정하는 센서이거나, 비교적 작은 턴수를 가지는 계기용 변류기을 구비할 수 있다.
상기 잔여 용량 산출부(160)는, 상기 전압 정보 획득부(140)에서 획득된 전압 강하량 정보들에 대하여 통계적 기법을 적용하여, 상기 기준 데이터 저장부(110)에 기 저장된 기준 정보들과 비교하는 방식으로 배터리 잔여 수명을 산정할 수 있다. 상기 통계적 기법으로서, 상기 획득된 전압 강하량 정보들에 대하여 파티클 필터를 적용할 수 있다.
도 3 및 도 4는 배터리의 현재 용량(SOH) 추정을 위해, 리튬 이온 배터리에서 임의 전류 또는 전력 프로파일(Power Profile)로 사용 중에 임의 C-rate(완충 조건)로 완전 충전 후, 정해진 시간 동안 임의 C-rate(방전 조건)로 방전하면서 전압 강하량들을 측정하는 과정을 설명하기 위한 것이다.
도 3은 리튬 이온 배터리에서 임의 전류 또는 Power Profile로 실제 사이트에서 사용 중에, 배터리 수명 측정을 위해, 측정을 위해 지정된 임의의 C-rate로 실 사용 중인 배터리를 완전 충전 후, 정해진 시간 동안 임의 C-rate로 방전하는 과정의 배터리 출력 전류 및 전압을 시간에 따라 도시한다. 예컨대, 상기 C-rate는 배터리 출력단에 소정의 임피던스를 가지는 부하가 연결된 상태을 의미할 수 있다.
도 4는 도 3의 박스 안에 도시된 그래프 라인을 상세히 분석한 것이다.
도 4에서 t0는 방전이 개시되는 시점이며, t1은 첫번째 측정 시점이며, t2는 두번째 측정 시점이며, t3는 세번째 측정 시점이다. 도면에서 △V1은 t1 측정 시점에서 최대 충전 전압으로부터 전압 강하량이며, △V2은 t2 측정 시점에서 최대 충전 전압으로부터 전압 강하량이며, △V3은 t3 측정 시점에서 최대 충전 전압으로부터 전압 강하량이다. 즉, 도 4는 복수의 순차적인 측정 시점들에 대하여 완충시킨 배터리의 방전 개시 시점에서 각 측정 시점까지의 전압 강하량들을 이용하는 본 발명의 특징을 나타내고 있다.
이후, 도 3 및 도 4에서와 같이 얻어진 전압 강하량들을 순차적으로 Particle Filter에 적용하여 배터리 용량(SOH)의 범위(95%신뢰구간)를 추정하게 된다. 이때, 배터리 용량(SOH)은 하기 수학식 1과 같이 전압 강하량(△V), 소정의 통계적 기법에 따른 확률값들(p1, p2, ...)의 함수로 표현될 수 있다. 즉, 하기 수학식 1은 전압 강하량과 배터리의 용량(SOH)과의 관계식이다.
Figure PCTKR2016015214-appb-M000001
도 5a내지 도 9c는 통계적 기법으로서 파티클 필터의 적용 원리 및 효과를 설명하기 위한 것이다.
도 5a는 최대 충전 전압이 380V인 상태에서 5분간 방전을 개시하여 전압 강하량을 측정하되, 이를 1800회 충전 - 방전 주기에서 반복적으로 수행한 전압 강하량(△V)들을 나타내며, 도 5b는 전압 강하량을 시작 전압(Vstart)과 측정 시점의 전압(Vend)로 나타내며, 도 5c는 전압 강하량(△V)과 배터리 용량(SOH)의 관계를 나타낸다.
도 6a는 최대 충전 전압이 380V인 상태에서 10분간 방전을 개시하여 전압 강하량을 측정하되, 이를 1800회 충전 - 방전 주기에서 반복적으로 수행한 전압 강하량(△V)들을 나타내며, 도 6b는 전압 강하량을 시작 전압(Vstart)과 측정 시점의 전압(Vend)로 나타내며, 도 6c는 전압 강하량(△V)과 배터리 용량(SOH)의 관계를 나타낸다.
도 7a는 최대 충전 전압이 380V인 상태에서 15분간 방전을 개시하여 전압 강하량을 측정하되, 이를 1800회 충전 - 방전 주기에서 반복적으로 수행한 전압 강하량(△V)들을 나타내며, 도 7b는 전압 강하량을 시작 전압(Vstart)과 측정 시점의 전압(Vend)로 나타내며, 도 7c는 전압 강하량(△V)과 배터리 용량(SOH)의 관계를 보여준다.
도 8a는 최대 충전 전압이 380V인 상태에서 20분간 방전을 개시하여 전압 강하량을 측정하되, 이를 1800회 충전 - 방전 주기에서 반복적으로 수행한 전압 강하량(△V)들을 나타내며, 도 8b는 전압 강하량을 시작 전압(Vstart)과 측정 시점의 전압(Vend)로 나타내며, 도 8c는 전압 강하량(△V)과 배터리 용량(SOH)의 관계를 나타낸다.
도 9a는 최대 충전 전압이 380V인 상태에서 30분간 방전을 개시하여 전압 강하량을 측정하되, 이를 1800회 충전 - 방전 주기에서 반복적으로 수행한 전압 강하량(△V)들을 나타내며, 도 9b는 전압 강하량을 시작 전압(Vstart)과 측정 시점의 전압(Vend)로 나타내며, 도 9c는 전압 강하량(△V)과 배터리 용량(SOH)의 관계를 나타낸다.
도 5c 내지 도 9c는 전압 강하량(△V)과 배터리 용량(SOH)이 통계적 관점에서 서로 대응된다고 볼 수 있을 관계를 가지는 것을 보여주며, 이는 전압 강하량(△V)을 이용하여 배터리 용량(SOH)를 추정할 수 있음을 알 수 있다. 또한, 5분, 10분, 15분, 20분 및 30분의 측정 시간들을 모두 사용하여, 통계적 기법을 적용하는 것이 보다 정확한 추정값을 얻을 수 있지만, 5분, 10분, 15분 만으로 충분히 정확한 추정값을 얻을 수 있음을 보여준다. 보다 다양한 조건들의 테스트 결과로부터, 완충후 10분의 시간 동안 10개 이상의 측정 시점을 가지면, 유효한 정확도의 추정값을 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
도 10은 도 5c 내지 도 9c의 결과값들에 대하여 0주기 부터 1800 주기까지의 배터리 용량(SOH) 실측값들을 나타내며, 도 11은 도 5c 내지 도 9c의 결과값들에 파티클 필터를 적용하여, 15000주기까지의 배터리 용량(SOH) 추정값들을 나타낸다.
도 10에서는 실험이므로 배터리 용량(SOH) 실측값들을 바로 이용하였지만, 실제 본 발명의 사상에 따른 배터리 수명 추정 방법이 실 사이트에 적용될 경우에는 전압 강하량들로부터 소정의 연산(예: 수학식 1)에 의해 구해진 배터리 용량(SOH) 산출값이 될 것이다. 한편, 완전 충전 및 완전 방전의 사이클로 배터리가 사용되는 환경(사이트)에서는 실 사용에서 측정된 데이터로부터 바로 배터리 용량(SOH) 측정값을 얻을 수 있다. 이 경우에도 본 발명의 사상에 따른 측정을 위한 완전 충전 - 부분 방전이 수행될 수 있음은 물론이다.
도 10의 결과에 대하여 도 11에 적용한 파티클 필터에 관한 수식은 하기 수학식 2 및 표 1과 같다.
Figure PCTKR2016015214-appb-M000002
Figure PCTKR2016015214-appb-T000001
도 11에서 통계적 기법을 이용한 예상값의 중앙값이 가운데 실선이며, 하한값이 그 아래 점선이며, 하한값이 중앙값 위의 점선이다. 중앙값을 추정값으로 선택하면, 도 11의 결과는 5000회(cycle) 더 충/방전 측정을 수행하면 초기 용량(SOH) 대비 80%로 용량(SOH)이 감소할 것으로 예측되므로, 5000회를 해당 배터리의 실사용 환경하에서의 수명이라고 판단할 수 있다.
상기한 실시예는 그 설명을 위한 것이며, 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명의 기술분야의 통상의 전문가라면 본 발명의 기술사상의 범위에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다.
[부호의 설명]
10 : 배터리
110 : 기준 데이터 저장부
120 : 충방전 제어부
140 : 전압 정보 획득부
160 : 잔여 용량 산출부
180 : 기준 데이터 생성부
본 발명은 배터리 수명 추정 방법 또는 장치에 관한 것으로서, 배터리 분야에 이용가능하다.

Claims (10)

  1. 배터리를 소정의 충전 조건에 따라 완충시키는 단계;
    완충시킨 배터리를 소정의 방전 조건에 맞추어 일부 방전시키는 단계;
    상기 일부 방전시키면서 전압 정보를 복수의 소정 측정 시점들에서 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 전압 정보들을 이용하여 상기 배터리의 잔여 용량을 산정하는 단계
    를 포함하는 배터리 수명 추정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 전압 정보를 획득하는 단계에서는,
    상기 완충시킨 배터리의 방전 개시 시점에서 상기 측정 시점까지의 전압 강하량을 획득하는 배터리 수명 추정 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 잔여 용량을 산정하는 단계에서는,
    상기 획득된 전압 강하량 정보들에 대하여 파티클 필터를 적용하는 배터리 수명 추정 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 전압 정보를 획득하는 단계에서는, 상기 방전 조건에 영향을 주지 않는 전압 측정 방법을 수행하는 배터리 수명 추정 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 잔여 용량을 산정하는 단계에서는 최초 측정 시점에 대한 전압 강하량 또는 마지막 측정 시점에 대한 전압 강하량에 나머지 측정 시점들에 대한 전압 강하량 보다 높은 신뢰도를 부여하는 배터리 수명 추정 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 배터리 완충 단계 내지 상기 전압 정보를 획득하는 단계를 2회 이상 반복한 후,
    상기 잔여 용량을 산정하는 단계를 수행하는 배터리 수명 추정 방법.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 배터리의 잔여 용량을 산정하는 단계는,
    상기 측정된 전압 강하량들로부터, 측정이 이루어지는 1회의 완충 및 방전의 주기에서의 배터리의 용량을 산출하는 단계; 및
    다수 회의 완충 및 방전의 주기에 대한 산출된 배터리의 용량들을 통계적 기법에 적용하여 상기 배터리의 남은 수명을 산정하는 단계
    를 포함하는 배터리 수명 추정 방법.
  8. 배터리 수명 추정의 기준이 되는 기준 정보들을 저장하는 기준 데이터 저장부;
    수명 추정의 대상이 되는 배터리를 소정의 완충 조건에 따라 완충시키고 나서, 소정의 방전 조건에 따라 일부를 방전시키는 충방전 제어부;
    상기 일부 방전 도중 복수의 소정 측정 시점들에 도달하면 상기 배터리에 대한 전압 정보를 획득하는 전압 정보 획득부;
    상기 획득된 전압 정보들과 상기 기준 정보들을 이용하여 상기 배터리의 잔여 용량을 산정하는 잔여 용량 산출부
    를 포함하는 배터리 수명 추정 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 배터리의 실사용 도중에, 상기 완충 조건 및 방전 조건에 부합되는 범위의 충방전 동작이 실시되면, 상기 소정 측정 시점들에의 상기 배터리에 대한 전압 정보를 획득하여 상기 기준 데이터 저장부에 저장하는 기준 데이터 생성부;
    를 더 포함하는 배터리 수명 추정 장치.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 잔여 용량 산출부는,
    상기 측정된 전압 강하량들로부터, 측정이 이루어지는 1회의 완충 및 방전의 주기에서의 배터리의 용량을 산출하는 작업을 다수 회의 완충 및 방전의 주기에 대하여 반복하여, 그에 따라 산출된 배터리의 용량들을 파티클 필터에 적용하여 상기 배터리의 잔여 수명을 산정하는 배터리 수명 추정 장치.
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