WO2019156377A1 - 배터리를 위한 등가 회로 모델의 파라미터를 추정하기 위한 방법 및 배터리 관리 시스템 - Google Patents

배터리를 위한 등가 회로 모델의 파라미터를 추정하기 위한 방법 및 배터리 관리 시스템 Download PDF

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WO2019156377A1
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안형준
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주식회사 엘지화학
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Definitions

  • the present invention relates to a method and battery management system for estimating parameters of an equivalent circuit model for a battery.
  • lithium batteries have almost no memory effect compared to nickel-based batteries, and thus are free of charge and discharge, and have a very high self discharge rate. Its low and high energy density has attracted much attention.
  • the charging current and the discharging current of the battery must be adjusted according to the state of charge (SOC) of the battery.
  • SOC state of charge
  • the state of charge of the battery is not directly measurable, but is estimated based on the terminal voltage and current of the battery. Therefore, in order to control the battery more safely and efficiently, it is important to accurately estimate the state of charge (SOC) of the battery.
  • Ampere counting (also called current integration) exists as a prior art for estimating the state of charge of a battery. Ampere counting estimates the state of charge of the battery from the result of sequentially accumulating the battery current periodically measured by the current sensor over time. However, due to the accuracy of the current sensor itself or noise from the outside, there is a difference between the battery current measured by the current sensor and the actual battery current, so as time passes, the state of charge estimated by the ampere counting and the actual state of charge The difference between them is also bound to grow.
  • EKF extended kalman filter
  • the parameters of the equivalent circuit model should be periodically updated based on the battery terminal voltage, battery current and / or battery temperature, using a given parameter map.
  • the data included in the conventional parameter maps represent fixed values determined from the results of charge and discharge tests for a plurality of laboratory batteries. Therefore, the parameters of the equivalent circuit model updated using the conventional parameter map sufficiently reflect the change in the electrochemical characteristics of the battery (eg, the increase in internal resistance) due to the deviation or repeated charging and discharging during the manufacturing process of the battery. You won't be able to.
  • the present invention has been made to solve the above problems, and periodically updates the parameters of the equivalent circuit model to simulate the dynamic characteristics of the terminal voltage of the battery based on the terminal voltage and current of the battery that is periodically measured.
  • a method and a battery management system are provided.
  • a method for estimating a parameter of an equivalent circuit model for a battery wherein the equivalent circuit model includes a first resistor, a second resistor connected in series with the first resistor, and the second resistor. It includes a capacitor connected in parallel.
  • the method includes the steps of: reading from a memory a measurement data indicative of the first number of terminal voltages and the first number of currents measured sequentially in each time step within a sliding time window having a predetermined size; Calculating a voltage change amount of the current time step based on the terminal voltage measured in the current time step and the terminal voltage measured in the previous time step included in the first number of terminal voltages; Calculating a current change amount of the current time step based on the current measured in the current time step and the current measured in the previous time step included in the first number of currents; Estimating a resistance value of the first resistor in the current time step based on the resistance value, the voltage change amount, and the current change amount of the first resistor estimated in the previous time step; Generating a measurement voltage vector based on the first number of terminal voltages and a measurement current vector based on the first number of currents; And based on the measured voltage vector, the measured current vector, the resistance value of the first resistor estimated in the current time step, and the resistance value of the second resistor
  • Estimating a resistance value of the first resistor in the current time step may be performed when a first data filtering condition is satisfied.
  • the first data filtering condition may be satisfied when the absolute value of the current change amount is greater than the first threshold value and the product of the voltage change amount and the current change amount is a positive value.
  • the method includes setting a resistance value of the first resistor estimated in the previous time step to a resistance value of the first resistor estimated in the current time step when the first data filtering condition is not satisfied; It may further include.
  • Estimating the resistance value of the first resistor in the current time step may include Equations 1 and 2 below associated with a regression least squares algorithm.
  • R 1_est (n) R 1_est (n-1) + P 1 (n) ⁇ I (n) ( ⁇ V (n)-R 1_est (n-1) ⁇ I (n))
  • P 1 (n) is the correction factor for the current time step
  • P 1 (n-1) is the correction factor for the previous time step
  • ⁇ I (n) is the current change amount
  • ⁇ V (n) is the voltage change amount
  • ⁇ is a predetermined forgetting factor
  • R 1_est (n) is the resistance value of the first resistance estimated in the current time step
  • R 1_est (n-1) is the resistance value of the first resistance estimated in the previous time step. to be.
  • the estimating of the resistance value of the second resistor in the current time step may be performed when the first number of currents satisfies a second data filtering condition.
  • the second data filtering condition may be satisfied when a difference between a maximum value and a minimum value of the first number of currents is greater than a second threshold value.
  • Estimating a resistance value of the second resistor at the current time step includes: generating a measurement voltage vector based on the first number of terminal voltages and a measurement current vector based on the first number of currents; Generating a reference voltage vector based on the measured voltage vector, the measured current vector, and the estimated resistance value of the first resistor at the current time step; Generating a first characteristic vector, a first parameter vector, and a first model voltage vector based on the equivalent circuit model and the measured current vector; Estimating a resistance value of the second resistor representing a transient response history of the battery within the sliding time window based on the reference voltage vector and the first characteristic vector; Calculating a first error value corresponding to the sum of squared minimum errors between the reference voltage vector and the first model voltage vector, based on the reference voltage vector and the first characteristic vector; Generating a second characteristic vector, a second parameter vector, and a second model voltage vector based on the alternative circuit model from which the second resistor is removed and the measured current vector from the equivalent circuit model; Calculating
  • the third data filtering condition may include a scaling factor in which a resistance value of the second resistor estimated to represent a transient response history of the battery within the sliding time window is greater than 0 ohms, and the second error value is a predetermined scaling factor. It may be satisfied when it is larger than the value multiplied by the first error value.
  • the estimating of the resistance of the second resistor in the current time step may use a regression least squares algorithm.
  • a battery management system for estimating a parameter of an equivalent circuit model for a battery, wherein the equivalent circuit model includes a first resistor, a second resistor connected in series with the first resistor, and the second resistor. And a capacitor connected in parallel to the resistor.
  • the battery management system includes a sensing unit configured to measure a terminal voltage and a current of the battery at each time step; And a controller operatively coupled to the sensing unit and configured to write the terminal voltage and the current measured by the sensing unit to the memory at each time step.
  • the control unit reads from the memory a measurement data indicative of the first number of terminal voltages and the first number of currents which are sequentially measured for each of the time steps within a sliding time window having a predetermined size.
  • the controller is configured to calculate a voltage change amount of the current time step based on the terminal voltage measured in the current time step included in the first number of terminal voltages and the terminal voltage measured in the previous time step.
  • the control unit is configured to calculate a current change amount of the current time step based on the current measured in the current time step and the current measured in the previous time step included in the first number of currents.
  • the control unit is configured to estimate a resistance value of the first resistor in the current time step based on the resistance value of the first resistor, the voltage change amount, and the current change amount estimated in the previous time step.
  • the control unit is configured to generate a measurement voltage vector based on the first number of terminal voltages and a measurement current vector based on the first number of currents.
  • the controller may be further configured to determine the current time based on the measured voltage vector, the measured current vector, a resistance value of the first resistor estimated in the current time step, and a resistance value of the second resistor estimated in the previous time step. And estimate a resistance value of the second resistor at the step.
  • the control unit may be configured to generate a measurement voltage vector based on the first number of terminal voltages and a measurement current vector based on the first number of currents.
  • the controller may be configured to generate a reference voltage vector based on the measured voltage vector, the measured current vector, and the estimated resistance value of the first resistor at the current time step.
  • the controller may be configured to generate a first characteristic vector, a first parameter vector, and a first model voltage vector based on the equivalent circuit model and the measured current vector.
  • the controller may be configured to estimate a resistance value of the second resistor indicating a transient response history of the battery within the sliding time window based on the reference voltage vector and the first characteristic vector.
  • the controller may be configured to calculate a first error value corresponding to a sum of squared minimum errors between the reference voltage vector and the first model voltage vector, based on the reference voltage vector and the first characteristic vector.
  • the controller may be configured to generate a second characteristic vector, a second parameter vector, and a second model voltage vector based on the alternative circuit model from which the second resistor is removed from the equivalent circuit model and the measured current vector.
  • the controller may be configured to calculate a second error value corresponding to a sum of squared minimum errors between the reference voltage vector and the second model voltage vector, based on the reference voltage vector and the second characteristic vector.
  • the controller may further include a third data filtering condition based on the resistance value of the second resistor, the first error value, and the second error value estimated to represent a transient response history of the battery within the sliding time window. It can be configured to determine whether or not.
  • the control unit based on the measured voltage vector and the measured current vector when the third data filtering condition is satisfied, the transient response history of the battery within the current observation period from an initial time step to the current time step. It may be configured to estimate the resistance value of the second resistor indicating a.
  • the third data filtering condition may include a scaling factor in which a resistance value of the second resistor estimated to represent a transient response history of the battery within the sliding time window is greater than 0 ohms, and the second error value is a predetermined scaling factor. It may be satisfied when it is larger than the value multiplied by the first error value.
  • the parameters of the equivalent circuit model may be periodically updated to simulate the dynamic characteristics of the terminal voltage of the battery.
  • the parameter of the equivalent circuit model that is periodically updated reflects the operating characteristics of the battery that changes with the degeneration of the battery. Therefore, according to the present invention, since the parameters of the equivalent circuit model are adaptively adjusted as the battery degenerates, it is possible to predict the terminal voltage of the battery more accurately.
  • the predicted terminal voltage may be used to control a component (eg, a switch) electrically connected to the battery, thereby preventing overvoltage, undervoltage, overcharge and / or overdischarge of the battery.
  • verifying and verifying that the measurement data representing the predetermined number of terminal voltages and currents measured within the sliding time window is suitable as training data for estimating the parameters of the equivalent circuit model.
  • the measurement data can only be used for estimating the parameters of the equivalent circuit model if it passes. Accordingly, it is possible to reduce the difference between the predicted terminal voltage and the actual terminal voltage based on the parameter of the equivalent circuit model.
  • FIG. 1 is a view showing a functional configuration of a battery pack according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 shows an exemplary equivalent circuit model of a battery.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of estimating a resistance value of a first resistor which is one of parameters of an equivalent circuit model according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • 5 and 6 are flowcharts illustrating a method of estimating a resistance value of a second resistor which is one of parameters of an equivalent circuit model according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 shows a graph referenced to describe the method of FIG. 5
  • control unit> means a unit for processing at least one function or operation, which may be implemented in hardware or software, or a combination of hardware and software.
  • FIG. 1 is a view showing a functional configuration of a battery pack 1 according to an embodiment of the present invention.
  • the battery pack 1 includes a battery 10, a switch 20, and a battery management system 100.
  • the switch 20 is configured to adjust the magnitude of the charge current and / or discharge current of the battery 10 in response to a switching signal (eg, a pulse width modulation signal) from the battery management system 100. .
  • the battery management system 100 is electrically coupled to the battery 10 and is configured to monitor and control the state of the battery 10.
  • the battery management system 100 includes a sensing unit 110, a memory 120, a controller 130, and a communication interface 140.
  • the sensing unit 110 includes a current measuring unit 111.
  • the current measuring unit 111 measures the current of the battery 10 for each time step defined by a predetermined length of time, and transmits a current signal representing the measured current to the controller 130.
  • the current at the time of discharging the battery 10 may be referred to as a 'discharge current', and the current at the time of charging the battery 10 may be referred to as a 'charge current'.
  • the controller 130 may convert an analog current signal transmitted from the current measuring unit 111 into current data in a digital form. In the following, it is assumed that the current during charging is measured with a positive value, and the current during discharge is measured with a negative value.
  • the sensing unit 110 may further include a voltage measuring unit 112.
  • the voltage measuring unit 112 measures the terminal voltage of the battery 10 at each time step, and transmits a voltage signal indicating the measured terminal voltage to the controller 130.
  • the controller 130 may convert an analog voltage signal transmitted from the voltage measuring unit 112 into voltage data in a digital form.
  • the sensing unit 110 may further include a temperature measuring unit 113.
  • the temperature measuring unit 113 measures the temperature of the battery 10 at each time step, and transmits a temperature signal indicating the measured temperature to the controller 130.
  • the controller 130 may convert the analog temperature signal transmitted from the temperature measuring unit 113 into temperature data in a digital form.
  • the current measuring unit 111, the voltage measuring unit 112, and the temperature measuring unit 113 may operate in time synchronization with each other.
  • the k th time step will be referred to as a 'time step k'.
  • the voltage and current measured by the sensing unit 110 at the time step k will be expressed as V (k) and I (k), respectively.
  • the memory 120 may additionally store data, instructions, and software required for the overall operation of the battery management system 100.
  • the memory 120 may store data representing a result of an operation performed by the controller 130.
  • the terminal voltage, current, and / or temperature of the battery 10 measured by the sensing unit 110 for each time step may be sequentially recorded in the memory 120.
  • the memory 120 includes a flash memory type, a hard disk type, a solid state disk type, an SSD type, a silicon disk drive type, and a multimedia card micro type. At least one of random access memory (RAM), static random access memory (SRAM), read-only memory (ROM), electrically erasable programmable read-only memory (EEPROM), and programmable read-only memory (PROM). It may include one type of storage medium.
  • the controller 130 is operatively coupled to the sensing unit 110, the memory 120, and the communication interface 140.
  • the controller 130 sequentially records the terminal voltage, the current, and / or the temperature of the battery 10 measured by the sensing unit 110 for each time step in the memory 120.
  • the controller 130 moves every sliding time window having a predetermined size for each of the time steps by the time interval ⁇ t of the time step, thereby all the recorded data from the memory 120 to the memory 120.
  • a plurality of terminal voltages and a plurality of currents measured within the sliding time window may be read. For example, when the time interval of the time step is 0.01 second and the size of the sliding time window is 10 seconds, 1000 terminal voltages and 1000 currents may be read from the memory 120 for each time step.
  • the controller 130 in hardware, includes application specific integrated circuits (ASICs), digital signal processors (DSPs), digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs), field programmable gate arrays (FPGAs), and microprocessors. (microprocessors), and may be implemented using at least one of the electrical unit for performing other functions.
  • ASICs application specific integrated circuits
  • DSPs digital signal processors
  • DSPDs digital signal processing devices
  • PLDs programmable logic devices
  • FPGAs field programmable gate arrays
  • microprocessors microprocessors
  • the communication interface 140 may be communicatively coupled with an external device 2 such as an ECU of an electric vehicle.
  • the communication interface 140 may receive a command message from the external device 2 and provide the received command message to the controller 130.
  • the command message may be a message requesting activation of a specific function of the device.
  • the communication interface 140 may transfer a notification message from the controller 130 to the external device 2.
  • the notification message may be a message for notifying the external device 2 of the result (eg, the charging state of the battery) of the function executed by the controller 130.
  • FIG. 2 shows an exemplary equivalent circuit model 200 of a battery.
  • the equivalent circuit model 200 may include a voltage source 205, a first resistor 210, a second resistor 220, and a capacitor 230.
  • the parameter of the equivalent circuit model 200 may include a resistance value of the first resistor 210, a resistance value of the second resistor 220, and a capacitance of the capacitor 230.
  • the voltage source 205 represents the open voltage V OCV of the battery, which is determined from the state of charge (SOC) and the temperature of the battery. That is, the open voltage V OCV can be uniquely determined once the state of charge and the temperature are determined.
  • the open voltage V OCV may be predefined for each state of charge and temperature. That is, the OCV-SOC map defining the correlation between the state of charge, the temperature and the open voltage of the battery may be stored in advance in the memory 110.
  • the open voltage at the kth time step may be expressed as V OCV (k).
  • the first resistor 210 simulates a short-term voltage change due to a current flowing in the battery.
  • the terminal voltage measured at the time of charging the battery by the internal resistance is greater than the open voltage.
  • the terminal voltage measured at the time of discharge of the battery is smaller than the open voltage.
  • the second resistor 220 and the capacitor 230 are connected in parallel with each other. As shown, the second resistor 220 may be connected in series to the first resistor 210.
  • the parallel connection circuit of the second resistor 220 and the capacitor 230 may be referred to as an 'RC pair'. Unlike the first resistor 210, the second resistor 220 is connected in parallel with the capacitor 230. Therefore, the RC pair can simulate the polarization voltage generated at the time of charging and discharging the battery. That is, the parallel combination of the second resistor 220 and the capacitor 230 is to simulate the transient response of the battery.
  • the resistance of the first resistor 210 and the resistance of the second resistor 220 are constant R 1 and R 2 , respectively. If ⁇ t is very small, the terminal voltage and current of the battery 10 respectively measured between arbitrary time steps may be considered constant until the next time step, so the open voltage of the voltage source 205 may also be It can be treated as constant between two adjacent time steps.
  • the polarization voltage by the RC pair is V pola , and the resistance value of the first resistor 210 and the resistance value of the second resistor 220 are changed from the time step k to the time step q.
  • R 1 and R 2 are constant, respectively.
  • the voltage V model (q) of the equivalent circuit model 200 in the time step q can be expressed as Equation 1 below.
  • ⁇ is a predetermined time constant of the RC pair.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of estimating a resistance value of the first resistor 210 which is one of the parameters of the equivalent circuit model 200 according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 4 illustrates the method of FIG. 3. Show the graphs that are referenced to.
  • the controller 130 may output the first number of terminal voltages and the first number of currents sequentially measured by the sensing unit 110 for each time step within a sliding time window having a predetermined size.
  • the measured measurement data is read from the memory 120. That is, the controller 130 uses the sliding time window in which an end time point is moved to the current time step, and thus, the first number of terminal voltages recorded in the memory 120 from the current time step over a predetermined time in the past. And read the first number of currents from the memory 120.
  • the predetermined time is equal to the size of the sliding time window.
  • the first number is determined by the time interval ⁇ t between the predetermined time and each time step.
  • the oldest measured value of the first number of terminal voltages is discarded, and the newly measured terminal voltage is added.
  • the oldest measured value of the first number of currents is discarded and the newly measured current is added.
  • the first number of terminal voltages includes a terminal voltage V (n) measured at the current time step and a terminal voltage V (n-1) measured at a previous time step.
  • the first number of currents includes current I (n) measured at the current time step and current I (n-1) measured at the previous time step.
  • step S320 the controller 130 controls the voltage change amount of the current time step based on the terminal voltage V (n) measured at the current time step and the terminal voltage V (n-1) measured at the previous time step.
  • ⁇ V (n) is calculated.
  • step S330 the control unit 130 based on the current I (n) measured in the current time step and the current I (n-1) measured in the previous time step, the current change amount ⁇ I ( calculate n).
  • step S330 may precede step S320 or may be performed simultaneously with step S320.
  • step S340 the controller 130 determines whether the voltage change amount ⁇ V (n) and the current change amount ⁇ I (n) satisfy a first data filtering condition.
  • the first data filtering condition serves as a criterion for determining whether ⁇ V (n) and ⁇ I (n) are suitable as training data for estimating the resistance value of the first resistor 210.
  • the controller 130 is (i) the absolute value of the current change amount ⁇ I (n) is greater than the first threshold value, and (ii) the product of the voltage change amount ⁇ V (n) and the current change amount ⁇ I (n) is greater than zero. If large, it may be determined that the first data filtering condition is satisfied.
  • the first threshold value is a real number larger than zero, which is predetermined based on a measurement error of the current measuring circuit. Since the first resistor 210 is to simulate the instantaneous voltage fluctuations formed in the internal resistance of the battery 10, when the absolute value of ⁇ I (n) is greater than the first threshold, the current time step It may be appropriate to use ⁇ I (n) to estimate the resistance of the first resistor 210 at. On the other hand, when the absolute value of ⁇ I (n) is less than or equal to the first threshold value, ⁇ I (n) is most likely due to a measurement error of the current measuring unit 111, and thus, the first at the current time step. Using ⁇ I (n) to estimate the resistance of resistor 210 may be inappropriate.
  • the voltage of the first resistor 210 is proportional to the current flowing through the first resistor 210. Therefore, it is appropriate to use ⁇ V (n) and ⁇ I (n) to estimate the resistance value of the first resistor 210 in the current time step only if the signs of ⁇ V (n) and ⁇ I (n) are the same. It can be said. On the other hand, it is said that ⁇ V (n) has a positive value and ⁇ I (n) has a negative value, or V (n) has a negative value and ⁇ I (n) has a positive value.
  • step S340 If the value of step S340 is "YES”, the method proceeds to step S350. On the other hand, if the value of step S340 is "NO”, the method proceeds to step S360.
  • the controller 130 may include a resistance value R 1_est (n ⁇ 1), the voltage change amount ⁇ V (n), and the current change amount ⁇ I (n) of the first resistor 210 estimated in the previous time step. Based on the above, the resistance value of the first resistor 210 in the current time step is estimated.
  • the controller 130 may estimate a resistance value of the first resistor 210 at the current time step by using a recursive least square (RLS) algorithm. Shall be.
  • RLS recursive least square
  • Equation 2 the weighted sum of squared error S1 related to the estimation of the resistance value of the first resistor 210 may be expressed by Equation 2 below.
  • R 1_est (n) is a resistance value of the first resistor 210 to be estimated.
  • ⁇ is a predetermined first forgetting factor that is greater than zero and less than one. ⁇ is intended to reduce the effect of estimating the resistance value of the first resistor 210 as the terminal voltage and current measured in the past from the current time step.
  • Equation 3 The solution of the weighted error sum of squares S1, that is, R 1_est (n) for minimizing S 1 may be calculated by Equations 3 and 4 below.
  • R 1_est (n) R 1_est (n-1) + P 1 (n) ⁇ I (n) ⁇ V (n)-R 1_est (n-1) ⁇ I (n) ⁇
  • P 1 (n) and P 1 (n-1) are the correction factor of the current time step and the correction factor of the previous time step, respectively. That is, P 1 (n-1) is updated to P 1 (n) by Equation 4.
  • R 1_est (n ⁇ 1) in Equation 4 is a resistance value of the first resistor 210 previously estimated in the previous time step.
  • the controller 130 may calculate the estimated resistance value R 1_est (n) of the first resistor 210 at the current time step by using Equations 3 and 4 below.
  • the memory 120 is different from the initial value P 1 (0) and R 1_est (0). Can be stored in advance.
  • P 1 (0) (1- ⁇ ) / (TH 1 ) 2 , where TH 1 may be equal to the first threshold.
  • R 1_est (0) may correspond to a temperature of the battery 10 measured at an initial time step, and may be a predetermined value.
  • the controller 130 stores in the memory 120 R 1_est (n), which is an estimated resistance value of the first resistor 210 in the current time system.
  • 5 and 6 are flowcharts illustrating a method of estimating a resistance value of the second resistor 220, which is another one of the parameters of the equivalent circuit model 200, according to an embodiment of the present invention. Show the graph that is used to explain the method.
  • step S510 the controller 130 determines whether the first number of currents satisfies a second data filtering condition.
  • the second data filtering condition serves as a criterion for determining whether the first number of terminal voltages and the first number of currents are suitable as training data for estimating a resistance value of the second resistor 220.
  • the controller 130 may determine that the second data filtering condition is satisfied when the difference between the maximum value and the minimum value of the first number of currents is greater than a second threshold value.
  • the graph shown in FIG. 7 shows the change in current of the battery 10 measured for a time longer than the size of the sliding time window. Assume that the size of the sliding time window is 10 seconds and the second threshold value is 10A. Referring to FIG. 7, the difference between the maximum value and the minimum value of the current measured from 330 to 340 seconds is 100 A or more. Therefore, the current measured from 330 to 340 seconds satisfies the second data filtering condition. On the other hand, since the current measured from 390 to 400 seconds is constant, the second data filtering condition is not satisfied.
  • the voltage of the second resistor 220 changes slower than the voltage of the first resistor 210. Therefore, it is good that the said 2nd threshold value is larger than the said 1st threshold value.
  • step S520 proceeds. If the value of step S510 is "NO”, step S630 proceeds.
  • the controller 130 In operation S520, the controller 130 generates a measurement voltage vector based on the first number of terminal voltages and a measurement current vector based on the first number of currents.
  • the first number is 2 or more m.
  • n representing the order of the current time step is greater than m.
  • the measured voltage vector may be represented by an m ⁇ 1 matrix as follows.
  • V vec [V (n-m + 1) V (n-m + 2) V (n-m + 3) ... V (n)] T
  • the measured current vector may be represented by an m ⁇ 1 matrix as follows.
  • I vec [I (n-m + 1) I (n-m + 2) I (n-m + 3) ... I (n)] T
  • step S530 the controller 130 based on the measured voltage vector V vec , the measured current vector I vec, and the resistance value R 1_est (n) of the first resistor 210 estimated in the current time step, Generate a reference voltage vector.
  • R 1_est (n) represents the internal resistance of the battery 10, and may be assumed to be constant within the sliding time window. Then, the reference voltage vector may be expressed as follows.
  • the reference voltage vector Y w_vec represents a result of subtracting the voltage of the internal resistance by each of the first number of currents from each of the first number of terminal voltages.
  • the controller 130 may generate a first feature vector, a first parameter vector, and a first model voltage vector based on the equivalent circuit model 200 and the measured current vector. Can be generated.
  • the first model voltage vector is a product of the first characteristic vector and the first parameter vector.
  • Equation 5 the first model voltage vector represented by Equation 5 below is derived. can do.
  • the first model voltage vector may be modeled after the reference voltage vector.
  • V model1_vec X 1_vec ⁇ 1_vec
  • X 1_vec is the first characteristic vector represented by the m ⁇ 3 matrix.
  • ⁇ 1_vec is the first parameter vector represented by a 3 ⁇ 1 matrix, and converts the first characteristic vector into the first model voltage vector. All three components included in the first parameter vector are unknown.
  • the controller 130 may determine a resistance value of the second resistor 220 indicating the transient response history of the battery within the sliding time window based on the reference voltage vector and the first characteristic vector. Estimate.
  • Equation 7 The sum of squared errors S2 between the reference voltage vector and the first model voltage vector may be expressed by Equation 7 below.
  • the controller 130 may estimate the first parameter vector that minimizes the error sum of squares S2 using Equation 8 below.
  • the transient response history of the battery occurring within the sliding time window is defined by the first number of terminal voltages and the first number of currents. Accordingly, component R 2_win of the first parameter vector estimated using Equation 8 is an estimated resistance value of the second resistor 220 representing the transient response history of the battery within the sliding time window. .
  • the controller 130 may calculate a first error value corresponding to the sum of squared minimum errors S3 between the reference voltage vector and the first model voltage vector, based on the reference voltage vector and the first characteristic vector. Can be.
  • the controller 130 may calculate the minimum error sum of squares S3 using Equation 9 related to the least square method.
  • Equation 9 E is an identity matrix.
  • the first error value may be any one of (i) S3, (ii) S3, that is, the square root of S3 / m and (iii) S3 / m.
  • the controller 130 may include a second characteristic vector, a second parameter vector, and the based on the alternative circuit model from which the second resistor 220 is removed from the equivalent circuit model 200 and the measured current vector.
  • a second model voltage vector may be generated.
  • the second model voltage vector is a product of the second characteristic vector and the second parameter vector.
  • the second model voltage vector may be expressed by Equation 10 below.
  • V model2_vec X 2_vec ⁇ 2_vec
  • the controller 130 may calculate a second error value corresponding to the minimum square sum of error S4 between the reference voltage vector and the second model voltage vector, based on the reference voltage vector and the second characteristic vector. Can be.
  • the controller 130 may calculate the minimum error sum of squares S4 by using Equation 11 related to the least square method.
  • the second error value may be any one of (i) S4, (ii) S4, that is, the square root of S4 / m and (iii) S4 / m.
  • the controller 130 may include a resistance value R 2_win of the second resistor 220, the first error value, and the second value estimated to represent a transient response history of the battery within the sliding time window. Based on the error value, it is determined whether the third data filtering condition is satisfied.
  • step S610 the controller 130 determines a predetermined scaling factor (eg, 1.1) whether (i) R 2_win is greater than 0 ohm and (ii) the second error value is greater than 1. Is determined to be greater than the product of the first error value. That is, the third data filtering condition may be satisfied when R 2_win is greater than 0 ohm and the second error value is greater than the value obtained by multiplying the scaling factor by the first error value.
  • a predetermined scaling factor eg, 1.1
  • the resistance value of the second resistor 220 may not actually be less than 0 ohms in physical terms. Therefore, when R 2_win is 0 ohm or less, it means that the first number of terminal voltages and the first number of currents are not suitable for estimating the resistance value of the second resistor 220.
  • the second error value indicates a result of not considering the polarization voltage caused by the RC pair. Therefore, the multiplication of the scaling factor by the first error value is larger than the second error value, whereby the first number of terminal voltages and the first number of currents are generated by the second resistor 220. It does not reflect the dynamic characteristics of the voltage properly.
  • step S620 is performed, otherwise, step S630 is performed.
  • the controller 130 may determine the measured voltage vector, the measured current vector, the resistance value R 1_est (n) of the first resistor 210 estimated in the current time step, and the previous measurement period. Based on the resistance value R 2_est (n ⁇ 1) of the second resistor 220 estimated to represent the transient response history of the battery 10, the first representing the transient response history of the battery within the current observation period; 2 The resistance value of the resistor 220 is estimated.
  • the previous observation period is a period from the initial time step to the previous time step.
  • the current observation period is a period from the initial time step to the current time step.
  • the controller 130 may estimate the resistance value of the second resistor 220 at the current time step by using the following Equation 12 representing a function based on a regression least square algorithm.
  • Equation (12) The function f () in Equation (12) is, and outputs the R 1_est (n), R 2_est (n-1), R 2_est (n) when V and I vec vec is entered.
  • R 2_est (n ⁇ 1) is an estimated resistance value of the second resistor 220 that represents the transient response history of the battery within the previous observation period.
  • R 2_est (n) is an estimated resistance value of the second resistor 220 that represents the transient response history of the battery within the current observation period.
  • the controller 130 may determine the resistance value R 2_est (n ⁇ 1) of the second resistor 220 estimated to represent the transient response history of the battery 10 within the previous observation period.
  • the control unit 130 by using the resistance value R 1_est (n) estimation of the first resistor 210, the resistance value R 1_est (n) and the second resistor 220, the estimation of the battery (10)
  • the terminal voltage may be estimated, and the duty cycle of the switching signal output to the switch 20 may be adjusted based on the predicted terminal voltage.
  • the control unit 130 by using the resistance value R 1_est (n) estimate of the resistance value R 1_est (n) and the second resistor (220) estimates of the first resistor 210, at the current time step After estimating the state of charge of the battery 10, the duty cycle of the switching signal output to the switch 20 may be adjusted based on the estimated state of charge.
  • Data representing the execution result of each step illustrated in FIGS. 3, 5, and 6 may be stored in the memory 120 by the controller 130 whenever each step is completed.
  • control unit 130 control unit

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Abstract

배터리를 위한 등가 회로 모델의 파라미터를 추정하기 위한 방법 및 배터리 관리 시스템이 개시된다. 상기 등가 회로 모델은, 제1 저항, 상기 제1 저항에 직렬 연결된 제2 저항 및 상기 제2 저항에 병렬 연결된 커패시터를 포함한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은, 소정의 사이즈를 가지는 슬라이딩 타임 윈도우 내에서 타임 스텝마다 순차적으로 측정된 제1 개수의 단자 전압 및 상기 제1 개수의 전류를 기초로, 상기 제1 저항의 저항값과 상기 제2 저항의 저항값을 개별적으로 추정하고, 추정의 결과를 나타내는 데이터를 상기 메모리에 저장한다.

Description

배터리를 위한 등가 회로 모델의 파라미터를 추정하기 위한 방법 및 배터리 관리 시스템
본 발명은 배터리를 위한 등가 회로 모델의 파라미터를 추정하기 위한 방법 및 배터리 관리 시스템에 관한 것이다.
본 출원은 2018년 2월 7일자로 출원된 한국 특허출원 번호 제10-2018-0015139호에 대한 우선권주장출원으로서, 해당 출원의 명세서 및 도면에 개시된 모든 내용은 인용에 의해 본 출원에 원용된다.
최근, 노트북, 비디오 카메라, 휴대용 전화기 등과 같은 휴대용 전자 제품의 수요가 급격하게 증대되고, 전기 자동차, 에너지 저장용 축전지, 로봇, 위성 등의 개발이 본격화됨에 따라, 반복적인 충방전이 가능한 고성능 배터리에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.
현재 상용화된 배터리로는 니켈 카드뮴 전지, 니켈 수소 전지, 니켈 아연 전지, 리튬 배터리 등이 있는데, 이 중에서 리튬 배터리는 니켈 계열의 배터리에 비해 메모리 효과가 거의 일어나지 않아 충방전이 자유롭고, 자가 방전율이 매우 낮으며 에너지 밀도가 높은 장점으로 각광을 받고 있다.
배터리의 과충전 및 과방전을 방지하기 위해서는, 배터리의 충전 상태(SOC: state of charge)에 따라 배터리의 충전 전류 및 방전 전류를 조절해야 한다. 그런데, 배터리의 충전 상태는 직접적으로 측정 가능한 것이 아니라, 배터리의 단자 전압과 전류에 기초하여 추정되는 것이다. 따라서, 배터리를 보다 안전하고 효율적으로 제어하기 위해서는, 배터리의 충전 상태(SOC: state of charge)를 정확하게 추정하는 것이 무엇보다도 중요하다.
배터리의 충전 상태를 추정하는 종래 기술로서 암페어 카운팅(전류 적산법이라고 칭하기도 함)이 존재한다. 암페어 카운팅은, 전류 센서에 의해 주기적으로 측정되는 배터리 전류를 시간을 따라 순차적으로 누적한 결과로부터 배터리의 충전 상태를 추정한다. 그런데, 전류 센서 자체의 정밀도 또는 외부로부터의 노이즈 등으로 인해, 전류 센서에 의해 측정된 배터리 전류와 실제 배터리 전류 간의 차이가 존재하므로, 시간이 경과할수록 암페어 카운팅에 의해 추정된 충전 상태와 실제 충전 상태 간의 차이도 커질 수 밖에 없다.
위와 같은 문제점을 보완하기 위한 다른 종래 기술은, 배터리의 충전 상태를 추정하기 위해 확장 칼만 필터(EKF: extended kalman filter)를 이용한다. 확장 칼만 필터는, 배터리의 전류에 의한 전압의 변화를 예측할 수 있도록 하는 등가 회로 모델과 함께 암페어 카운팅을 이용하기 때문에, 단순히 암페어 카운팅만을 이용하는 방식에 비하여 배터리의 충전 상태를 정확하게 추정할 수 있다.
확장 칼만 필터가 실행되는 동안, 주어진 파라미터 맵을 이용하여, 배터리 단자 전압, 배터리 전류 및/또는 배터리 온도를 기초로, 등가 회로 모델의 파라미터가 주기적으로 갱신되어야 한다. 종래의 파라미터 맵에 포함되는 데이터는 다수의 실험용 배터리에 대한 충방전 테스트의 결과로부터 결정된 고정된 값들을 나타내는 것이다. 따라서, 종래의 파라미터 맵을 이용하여 갱신되는 등가 회로 모델의 파라미터는, 배터리의 제조 과정에서의 편차나 반복적인 충방전에 의해 배터리의 전기화학적인 특성 변화(예, 내부 저항의 증가)를 충분히 반영하지 못하게 된다.
본 발명은, 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 주기적으로 측정되는 배터리의 단자 전압 및 전류를 기초로, 상기 배터리의 단자 전압의 동적 특성을 모사하는 등가 회로 모델의 파라미터를 주기적으로 업데이트하는 방법 및 배터리 관리 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허청구범위에 나타난 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 방법은, 배터리를 위한 등가 회로 모델의 파라미터를 추정하기 위한 것으로서, 상기 등가 회로 모델은, 제1 저항, 상기 제1 저항에 직렬 연결된 제2 저항 및 상기 제2 저항에 병렬 연결된 커패시터를 포함한다. 상기 방법은, 소정의 사이즈를 가지는 슬라이딩 타임 윈도우 내에서 타임 스텝마다 순차적으로 측정된 제1 개수의 단자 전압 및 상기 제1 개수의 전류를 나타내는 측정 데이터를 메모리로부터 독출하는 단계; 상기 제1 개수의 단자 전압에 포함된 현 타임 스텝에서 측정된 단자 전압과 이전 타임 스텝에서 측정된 단자 전압을 기초로, 상기 현 타임 스텝의 전압 변화량을 산출하는 단계; 상기 제1 개수의 전류에 포함된 상기 현 타임 스텝에서 측정된 전류와 상기 이전 타임 스텝에서 측정된 전류를 기초로, 상기 현 타임 스텝의 전류 변화량을 산출하는 단계; 상기 이전 타임 스텝에서 추정된 상기 제1 저항의 저항값, 상기 전압 변화량 및 상기 전류 변화량을 기초로, 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제1 저항의 저항값을 추정하는 단계; 상기 제1 개수의 단자 전압에 기초하는 측정 전압 벡터 및 상기 제1 개수의 전류에 기초하는 측정 전류 벡터를 생성하는 단계; 및 상기 측정 전압 벡터, 상기 측정 전류 벡터, 상기 현 타임 스텝에서 추정된 상기 제1 저항의 저항값 및 상기 이전 타임 스텝에서 추정된 상기 제2 저항의 저항값을 기초로, 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제2 저항의 저항값을 추정하는 단계를 포함한다.
상기 현 타임 스텝에서의 상기 제1 저항의 저항값을 추정하는 단계는, 제1 데이터 필터링 조건이 만족된 경우에 실행될 수 있다. 상기 제1 데이터 필터링 조건은, 상기 전류 변화량의 절대값이 제1 임계값보다 크면서, 상기 전압 변화량과 상기 전류 변화량의 곱이 양의 값인 경우에 만족될 수 있다.
상기 방법은, 상기 제1 데이터 필터링 조건이 만족되지 않는 경우, 상기 이전 타임 스텝에서 추정된 상기 제1 저항의 저항값을 상기 현 타임 스텝에서 추정된 상기 제1 저항의 저항값으로 설정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
상기 현 타임 스텝에서의 상기 제1 저항의 저항값을 추정하는 단계는, 회귀적 최소 제곱 알고리즘에 관련된 하기의 수학식 1 및 수학식 2를 포함할 수 있다.
<수학식 1>
Figure PCTKR2019000608-appb-I000001
<수학식 2>
R1_est(n) = R1_est(n-1) + P1(n)ΔI(n){ΔV(n) - R1_est(n-1)ΔI(n))
P1(n)은 상기 현 타임 스텝을 위한 보정 팩터, P1(n-1)은 상기 이전 타임 스텝을 위한 보정 팩터, ΔI(n)은 상기 전류 변화량, ΔV(n)은 상기 전압 변화량, λ은 소정의 망각 인자, R1_est(n)은 상기 현 타임 스텝에서 추정된 상기 제1 저항의 저항값, R1_est(n-1)은 상기 이전 타임 스텝에서 추정된 상기 제1 저항의 저항값이다.
상기 현 타임 스텝에서의 상기 제2 저항의 저항값을 추정하는 단계는, 상기 제1 개수의 전류가 제2 데이터 필터링 조건을 만족하는 경우에 실행될 수 있다. 상기 제2 데이터 필터링 조건은, 상기 제1 개수의 전류 중 최대값과 최소값 간의 차이가 제2 임계값보다 큰 경우에 만족될 수 있다.
상기 현 타임 스텝에서의 상기 제2 저항의 저항값을 추정하는 단계는, 상기 제1 개수의 단자 전압에 기초하는 측정 전압 벡터 및 상기 제1 개수의 전류에 기초하는 측정 전류 벡터를 생성하는 단계; 상기 측정 전압 벡터, 상기 측정 전류 벡터 및 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제1 저항의 추정된 저항값을 기초로, 기준 전압 벡터를 생성하는 단계; 상기 등가 회로 모델 및 상기 측정 전류 벡터를 기초로, 제1 특성 벡터, 제1 파라미터 벡터 및 제1 모델 전압 벡터를 생성하는 단계; 상기 기준 전압 벡터 및 상기 제1 특성 벡터를 기초로, 상기 슬라이딩 타임 윈도우 내에서의 상기 배터리의 과도 응답 이력을 나타내는 상기 제2 저항의 저항값을 추정하는 단계; 상기 기준 전압 벡터 및 상기 제1 특성 벡터를 기초로, 상기 기준 전압 벡터와 상기 제1 모델 전압 벡터 간의 최소 오차 제곱합에 대응하는 제1 에러값을 산출하는 단계; 상기 등가 회로 모델로부터 상기 제2 저항이 제거된 대체 회로 모델 및 상기 측정 전류 벡터를 기초로, 제2 특성 벡터, 제2 파라미터 벡터 및 제2 모델 전압 벡터를 생성하는 단계; 상기 기준 전압 벡터 및 상기 제2 특성 벡터를 기초로, 상기 기준 전압 벡터와 상기 제2 모델 전압 벡터 간의 최소 오차 제곱합에 대응하는 제2 에러값을 산출하는 단계; 상기 슬라이딩 타임 윈도우 내에서의 상기 배터리의 과도 응답 이력을 나타내는 것으로 추정된 상기 제2 저항의 저항값, 상기 제1 에러값 및 상기 제2 에러값을 기초로, 제3 데이터 필터링 조건의 만족 여부를 판정하는 단계; 및 상기 제3 데이터 필터링 조건이 만족된 경우, 상기 측정 전압 벡터, 상기 측정 전류 벡터, 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제1 저항의 추정된 저항값 및 상기 이전 타임 스텝에서 추정된 상기 제2 저항의 저항값을 기초로, 초기 타임 스텝부터 상기 현 타임 스텝까지의 현 관측 기간 내에서의 상기 배터리의 과도 응답 이력을 나타내는 상기 제2 저항의 저항값을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제3 데이터 필터링 조건은, 상기 슬라이딩 타임 윈도우 내에서의 상기 배터리의 과도 응답 이력을 나타내는 것으로 추정된 상기 제2 저항의 저항값이 0옴보다 크고, 상기 제2 에러값이 미리 정해진 스케일링 팩터를 상기 제1 에러값에 곱한 값보다 큰 경우에 만족될 수 있다.
상기 현 타임 스텝에서의 상기 제2 저항의 저항값을 추정하는 단계는, 회귀적 최소 제곱 알고리즘을 이용할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따른 배터리 관리 시스템은, 배터리를 위한 등가 회로 모델의 파라미터를 추정하기 위한 것으로서, 상기 등가 회로 모델은, 제1 저항, 상기 제1 저항에 직렬 연결된 제2 저항 및 상기 제2 저항에 병렬 연결된 커패시터를 포함한다. 상기 배터리 관리 시스템은, 타임 스텝마다, 상기 배터리의 단자 전압 및 전류를 측정하도록 구성된 센싱부; 및 상기 센싱부와 동작 가능하게 결합되고, 상기 타임 스텝마다 상기 센싱부에 의해 측정되는 단자 전압과 전류를 메모리에 기록하도록 구성된 제어부를 포함한다. 상기 제어부는, 소정의 사이즈를 가지는 슬라이딩 타임 윈도우 내에서 상기 타임 스텝마다 순차적으로 측정된 제1 개수의 단자 전압 및 상기 제1 개수의 전류를 나타내는 측정 데이터를 메모리로부터 독출한다. 상기 제어부는, 상기 제1 개수의 단자 전압에 포함된 현 타임 스텝에서 측정된 단자 전압과 이전 타임 스텝에서 측정된 단자 전압을 기초로, 상기 현 타임 스텝의 전압 변화량을 산출하도록 구성된다. 상기 제어부는, 상기 제1 개수의 전류에 포함된 상기 현 타임 스텝에서 측정된 전류와 상기 이전 타임 스텝에서 측정된 전류를 기초로, 상기 현 타임 스텝의 전류 변화량을 산출하도록 구성된다. 상기 제어부는, 상기 이전 타임 스텝에서 추정된 상기 제1 저항의 저항값, 상기 전압 변화량 및 상기 전류 변화량을 기초로, 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제1 저항의 저항값을 추정하도록 구성된다. 상기 제어부는, 상기 제1 개수의 단자 전압에 기초하는 측정 전압 벡터 및 상기 제1 개수의 전류에 기초하는 측정 전류 벡터를 생성하도록 구성된다. 상기 제어부는, 상기 측정 전압 벡터, 상기 측정 전류 벡터, 상기 현 타임 스텝에서 추정된 상기 제1 저항의 저항값 및 상기 이전 타임 스텝에서 추정된 상기 제2 저항의 저항값을 기초로, 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제2 저항의 저항값을 추정하도록 구성된다.
상기 제어부는, 상기 제1 개수의 단자 전압에 기초하는 측정 전압 벡터 및 상기 제1 개수의 전류에 기초하는 측정 전류 벡터를 생성하도록 구성될 수 있다. 상기 제어부는, 상기 측정 전압 벡터, 상기 측정 전류 벡터 및 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제1 저항의 추정된 저항값을 기초로, 기준 전압 벡터를 생성하도록 구성될 수 있다. 상기 제어부는, 상기 등가 회로 모델 및 상기 측정 전류 벡터를 기초로, 제1 특성 벡터, 제1 파라미터 벡터 및 제1 모델 전압 벡터를 생성하도록 구성될 수 있다. 상기 제어부는, 상기 기준 전압 벡터 및 상기 제1 특성 벡터를 기초로, 상기 슬라이딩 타임 윈도우 내에서의 상기 배터리의 과도 응답 이력을 나타내는 상기 제2 저항의 저항값을 추정하도록 구성될 수 있다. 상기 제어부는, 상기 기준 전압 벡터 및 상기 제1 특성 벡터를 기초로, 상기 기준 전압 벡터와 상기 제1 모델 전압 벡터 간의 최소 오차 제곱합에 대응하는 제1 에러값을 산출하도록 구성될 수 있다. 상기 제어부는, 상기 등가 회로 모델로부터 상기 제2 저항이 제거된 대체 회로 모델 및 상기 측정 전류 벡터를 기초로, 제2 특성 벡터, 제2 파라미터 벡터 및 제2 모델 전압 벡터를 생성하도록 구성될 수 있다. 상기 제어부는, 상기 기준 전압 벡터 및 상기 제2 특성 벡터를 기초로, 상기 기준 전압 벡터와 상기 제2 모델 전압 벡터 간의 최소 오차 제곱합에 대응하는 제2 에러값을 산출하도록 구성될 수 있다. 상기 제어부는, 상기 슬라이딩 타임 윈도우 내에서의 상기 배터리의 과도 응답 이력을 나타내는 것으로 추정된 상기 제2 저항의 저항값, 상기 제1 에러값 및 상기 제2 에러값을 기초로, 제3 데이터 필터링 조건의 만족 여부를 판정하도록 구성될 수 있다. 상기 제어부는, 상기 제3 데이터 필터링 조건이 만족된 경우, 상기 측정 전압 벡터 및 상기 측정 전류 벡터를 기초로, 초기 타임 스텝부터 상기 현 타임 스텝까지의 현 관측 기간 내에서의 상기 배터리의 과도 응답 이력을 나타내는 상기 제2 저항의 저항값을 추정하도록 구성될 수 있다.
상기 제3 데이터 필터링 조건은, 상기 슬라이딩 타임 윈도우 내에서의 상기 배터리의 과도 응답 이력을 나타내는 것으로 추정된 상기 제2 저항의 저항값이 0옴보다 크고, 상기 제2 에러값이 미리 정해진 스케일링 팩터를 상기 제1 에러값에 곱한 값보다 큰 경우에 만족될 수 있다.
본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 주기적으로 측정되는 배터리의 단자 전압 및 전류를 기초로, 상기 배터리의 단자 전압의 동적 특성을 모사하는 등가 회로 모델의 파라미터를 주기적으로 업데이트할 수 있다.
주기적으로 업데이트되는 등가 회로 모델의 파라미터는, 상기 배터리의 퇴화에 따라 변화하는 상기 배터리의 동작 특성이 반영된 것이다. 따라서, 본 발명에 따르면, 상기 배터리가 퇴화에 따라 상기 등가 회로 모델의 파라미터가 적응적으로 조절되므로, 상기 배터리의 단자 전압을 보다 정확하게 예측할 수 있다. 또한, 예측된 단자 전압은, 상기 배터리에 전기적으로 결합된 부품(예, 개폐기)의 제어에 활용됨으로써, 상기 배터리의 과전압, 저전압, 과충전 및/또는 과방전을 방지할 수 있다.
본 발명의 실시예들 중 적어도 하나에 의하면, 슬라이딩 타임 윈도우 내에서 측정된 소정 개수의 단자 전압 및 전류를 나타내는 측정 데이터가 상기 등가 회로 모델의 파라미터를 추정하기 위한 학습용 데이터로서 적합한 것인지 검증하고, 검증을 통과한 경우에만 상기 측정 데이터를 상기 등가 회로 모델의 파라미터를 추정하는 데에 활용할 수 있다. 이에 따라, 상기 등가 회로 모델의 파라미터에 기초하여 예측된 단자 전압과 실제 단자 전압 간의 차이를 줄일 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 후술되는 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리팩의 기능적 구성을 나타낸 도면이다.
도 2는 배터리의 예시적인 등가 회로 모델을 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 등가 회로 모델의 파라미터 중 하나인 제1 저항의 저항값을 추정하는 방법을 보여주는 플로우 챠트이다.
도 4는 도 3의 방법을 설명하는 데에 참조되는 그래프들을 보여준다
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 등가 회로 모델의 파라미터 중 하나인 제2 저항의 저항값을 추정하는 방법을 보여주는 플로우 챠트이다.
도 7은 도 5의 방법을 설명하는 데에 참조되는 그래프를 보여준다
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어들은, 다양한 구성요소들 중 어느 하나를 나머지와 구별하는 목적으로 사용되는 것이고, 그러한 용어들에 의해 구성요소들을 한정하기 위해 사용되는 것은 아니다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 <제어 유닛>과 같은 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리팩(1)의 기능적 구성을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 배터리팩(1)은, 배터리(10), 개폐기(20) 및 배터리 관리 시스템(100)을 포함한다. 상기 개폐기(20)는, 상기 배터리 관리 시스템(100)으로부터의 스위칭 신호(예, 펄스 폭 변조 신호)에 응답하여, 상기 배터리(10)의 충전 전류 및/또는 방전 전류의 크기를 조절하도록 구성된다.
상기 배터리 관리 시스템(100)은, 상기 배터리(10)에 전기적으로 결합되어, 상기 배터리(10)의 상태를 모니터링 및 제어하도록 구성된다. 상기 배터리 관리 시스템(100)은, 센싱부(110), 메모리(120), 제어부(130) 및 통신 인터페이스(140)를 포함한다.
센싱부(110)는, 전류 측정부(111)를 포함한다. 전류 측정부(111)는, 소정 길이의 시간에 의해 정의되는 타임 스텝마다 상기 배터리(10)의 전류를 측정하고, 측정된 전류를 나타내는 전류 신호를 제어부(130)에게 전송한다. 상기 배터리(10)의 방전 시의 전류를 '방전 전류'라고 칭하고, 상기 배터리(10)의 충전 시의 전류를 '충전 전류'라고 칭할 수 있다. 제어부(130)는, 전류 측정부(111)로부터 전송된 아날로그 형태의 전류 신호를 디지털 형태의 전류 데이터로 변환할 수 있다. 이하에서는, 충전 시의 전류가 양의 값으로 측정되고, 방전 시의 전류는 음의 값으로 측정되는 것으로 가정한다.
센싱부(110)는, 전압 측정부(112)를 더 포함할 수 있다. 전압 측정부(112)는, 상기 타임 스텝마다 상기 배터리(10)의 단자 전압을 측정하고, 측정된 단자 전압을 나타내는 전압 신호를 제어부(130)에게 전송한다. 제어부(130)는, 전압 측정부(112)로부터 전송된 아날로그 형태의 전압 신호를 디지털 형태의 전압 데이터로 변환할 수 있다.
센싱부(110)는, 온도 측정부(113)를 더 포함할 수 있다. 온도 측정부(113)는, 상기 타임 스텝마다 상기 배터리(10)의 온도를 측정하고, 측정된 온도를 나타내는 온도 신호를 제어부(130)에게 전송한다. 제어부(130)는, 온도 측정부(113)로부터 전송된 아날로그 형태의 온도 신호를 디지털 형태의 온도 데이터로 변환할 수 있다. 전류 측정부(111), 전압 측정부(112) 및 온도 측정부(113)는, 서로 시간 동기화되어 동작할 수 있다. 이하에서는, k번째 타임 스텝을 '타임 스텝 k'라고 표현하기로 한다. 또한, 타임 스텝 k에서 센싱부(110)에 의해 측정된 전압과 전류를 각각 V(k)와 I(k)로 표현하기로 한다.
메모리(120)는, 상기 배터리 관리 시스템(100)의 전반적인 동작에 요구되는 데이터들, 명령어 및 소프트웨어를 추가적으로 저장할 수 있다. 메모리(120)는, 제어부(130)에 의해 실행된 동작의 결과를 나타내는 데이터를 저장할 수 있다. 센싱부(110)에 의해 타임 스텝마다 측정되는 배터리(10)의 단자 전압, 전류 및/또는 온도는 메모리(120)에 순차적으로 기록될 수 있다. 메모리(120)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), SSD 타입(Solid State Disk type), SDD 타입(Silicon Disk Drive type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 램(random access memory; RAM), SRAM(static random access memory), 롬(read-only memory; ROM), EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory), PROM(programmable read-only memory) 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
제어부(130)는, 센싱부(110), 메모리(120) 및 통신 인터페이스(140)에 동작 가능하게 결합된다. 제어부(130)는, 센싱부(110)에 의해 타임 스텝마다 측정되는 배터리(10)의 단자 전압, 전류 및/또는 온도는 메모리(120)에 순차적으로 기록한다. 제어부(130)는, 상기 타임 스텝마다, 소정의 사이즈를 가지는 슬라이딩 타임 윈도우(sliding time window)를 상기 타임 스텝의 시간 간격 Δt만큼씩 이동시킴으로써, 메모리(120)로부터 메모리(120)에 기록된 모든 단자 전압 및 전류 중에서 상기 슬라이딩 타임 윈도우 내에서 측정된 복수의 단자 전압 및 복수의 전류를 독출할 수 있다. 예컨대, 상기 타임 스텝의 시간 간격이 0.01초이고, 상기 슬라이딩 타임 윈도우의 사이즈가 10초인 경우, 상기 타임 스텝마다 1000개의 단자 전압과 1000개의 전류가 메모리(120)로부터 독출될 수 있다.
제어부(130)는, 하드웨어적으로, ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 마이크로 프로세서(microprocessors), 기타 기능 수행을 위한 전기적 유닛 중 적어도 하나를 이용하여 구현될 수 있다.
통신 인터페이스(140)는, 전기차의 ECU와 같은 외부 디바이스(2)와 통신 가능하게 결합될 수 있다. 통신 인터페이스(140)는, 외부 디바이스(2)로부터의 명령 메시지를 수신하고, 수신된 명령 메시지를 제어부(130)에게 제공할 수 있다. 상기 명령 메시지는, 상기 장치의 특정 기능의 활성화를 요구하는 메시지일 수 있다. 통신 인터페이스(140)는, 제어부(130)로부터의 통지 메시지를 외부 디바이스(2)에게 전달할 수 있다. 상기 통지 메시지는, 제어부(130)에 의해 실행된 기능의 결과(예, 상기 배터리의 충전 상태)를 외부 디바이스(2)에게 알리기 위한 메시지일 수 있다.
도 2는 배터리의 예시적인 등가 회로 모델(200)을 보여주는 도면이다.
도 2를 참조하면, 상기 등가 회로 모델(200)은, 전압원(205), 제1 저항(210), 제2 저항(220) 및 커패시터(230)를 포함할 수 있다. 상기 등가 회로 모델(200)의 파라미터는, 상기 제1 저항(210)의 저항값, 상기 제2 저항(220)의 저항값 및 상기 커패시터(230)의 커패시턴스를 포함할 수 있다.
전압원(205)은, 배터리의 충전 상태(SOC: State Of Charge) 및 온도로부터 결정되는 배터리의 개방 전압 VOCV을 나타낸다. 즉, 개방 전압 VOCV은, 충전 상태와 온도가 정해지면 고유하게 정해질 수 있다. 상기 개방 전압 VOCV은, 충전 상태와 온도 별로 미리 정의될 수 있다. 즉, 배터리의 충전 상태, 온도 및 개방 전압 사이의 상관 관계를 정의하는 OCV-SOC 맵이 메모리(110)에 미리 저장될 수 있다. k번째 타임 스텝에서의 상기 개방 전압은 VOCV(k)로 표현될 수 있다.
상기 제1 저항(210)은, 상기 배터리에 흐르는 전류에 의한 단기간의 전압 변동을 모사한다. 상기 내부 저항에 의해 상기 배터리의 충전 시에 측정되는 단자 전압은 개방 전압보다 크다. 반대로, 상기 배터리의 방전 시에 측정되는 단자 전압은 개방 전압보다 작다.
상기 제2 저항(220) 및 상기 커패시터(230)는 서로 병렬 연결된다. 도시된 바와 같이, 제2 저항(220)은 제1 저항(210)에 직렬 연결될 수 있다. 상기 제2 저항(220) 및 상기 커패시터(230)의 병렬 연결 회로를 'RC 페어'라고 칭할 수 있다. 상기 제1 저항(210)과는 달리, 상기 제2 저항(220)은, 상기 커패시터(230)에 병렬 연결되어 있다. 따라서, 상기 RC 페어는, 상기 배터리의 충방전 시에 발생하는 분극 전압을 모사할 수 있다. 즉, 상기 제2 저항(220)와 상기 상기 커패시터(230)의 병렬 조합은, 상기 배터리의 과도 응답을 모사하기 위한 것이다.
상기 제1 저항(210)의 저항값 및 상기 제2 저항(220)의 저항값이 각각 R1, R2로 일정하다고 해보자. 만약, Δt이 매우 작다면, 임의의 타임 스텝 사이에서 각각 측정된 상기 배터리(10)의 단자 전압과 전류는 다음 타임 스텝이 되기 전까지는 일정하다고 볼 수 있으므로, 상기 전압원(205)의 개방 전압 역시 서로 인접한 두 타임 스텝 사이에서 일정한 것으로 취급할 수 있다.
타임 스텝 k가 시작되는 임의의 시점에서 상기 RC 페어에 의한 분극 전압이 Vpola이고, 타임 스텝 k부터 타임 스텝 q까지 제1 저항(210)의 저항값 및 제2 저항(220)의 저항값이 각각 R1 및 R2로 일정하다고 해보자. 그러면, 타임 스텝 q에서의 상기 등가 회로 모델(200)의 전압 Vmodel(q)은 아래의 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.
<수학식 1>
Figure PCTKR2019000608-appb-I000002
τ는 상기 RC 페어의 미리 정해진 시상수이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 등가 회로 모델(200)의 파라미터 중 하나인 제1 저항(210)의 저항값을 추정하는 방법을 보여주는 플로우 챠트이고, 도 4는 도 3의 방법을 설명하는 데에 참조되는 그래프들을 보여준다.
단계 S310에서, 제어부(130)는, 소정의 사이즈를 가지는 슬라이딩 타임 윈도우 내에서 상기 센싱부(110)에 의해 상기 타임 스텝마다 순차적으로 측정된 제1 개수의 단자 전압 및 상기 제1 개수의 전류를 나타내는 측정 데이터를 메모리(120)로부터 독출한다. 즉, 제어부(130)는, 종료 시점이 현 타임 스텝으로 이동된 상기 슬라이딩 타임 윈도우를 이용하여, 상기 현 타임 스텝으로부터 과거의 소정 시간에 걸쳐 상기 메모리(120)에 기록된 제1 개수의 단자 전압 및 상기 제1 개수의 전류를 상기 메모리(120)로부터 독출한다. 상기 소정 시간은, 상기 슬라이딩 타임 윈도우의 사이즈와 동일하다. 상기 제1 개수는, 상기 소정 시간과 각 타임 스텝 간의 시간 간격 Δt에 의해 정해진다. 일 예로, 상기 소정 시간=10초이고 Δt=0.01초인 경우, 상기 제1 개수=10초/0.01초=1000이다. 상기 슬라이딩 타임 윈도우가 Δt만큼씩 이동할 때마다, 상기 제1 개수의 단자 전압 중에서 가장 오래 전에 측정된 값은 버려지고, 새롭게 측정된 단자 전압이 추가된다. 이와 유사하게, 상기 슬라이딩 타임 윈도우가 Δt만큼씩 이동할 때마다, 상기 제1 개수의 전류 중에서 가장 오래 전에 측정된 값은 버려지고, 새롭게 측정된 전류가 추가된다.
상기 제1 개수의 단자 전압은, 상기 현 타임 스텝에서 측정된 단자 전압 V(n) 및 이전 타임 스텝에서 측정된 단자 전압 V(n-1)을 포함한다. 상기 제1 개수의 전류는, 상기 현 타임 스텝에서 측정된 전류 I(n) 및 상기 이전 타임 스텝에서 측정된 전류 I(n-1)를 포함한다.
단계 S320에서, 제어부(130)는, 상기 현 타임 스텝에서 측정된 단자 전압 V(n)과 상기 이전 타임 스텝에서 측정된 단자 전압 V(n-1)을 기초로, 상기 현 타임 스텝의 전압 변화량 ΔV(n)을 산출한다. 이때, 제어부(130)는 상기 현 타임 스텝에서 측정된 단자 전압 V(n)에서 상기 이전 타임 스텝에서 측정된 단자 전압 V(n-1)을 차감하여, 상기 전압 변화량 ΔV(n)을 산출할 수 있다. 즉, ΔV(n) = V(n) - V(n-1)일 수 있다.
단계 S330에서, 제어부(130)는, 상기 현 타임 스텝에서 측정된 전류 I(n)와 상기 이전 타임 스텝에서 측정된 전류 I(n-1)를 기초로, 상기 현 타임 스텝의 전류 변화량 ΔI(n)을 산출한다. 이때, 제어부(130)는 상기 현 타임 스텝에서 측정된 I(n)에서 상기 이전 타임 스텝에서 측정된 I(n-1)를 차감하여, 상기 전류 변화량 ΔI(n)을 산출할 수 있다. 즉, ΔI(n) = I(n) - I(n-1)일 수 있다.
도 3에 도시된 바와는 달리, 단계 S330은 단계 S320에 선행하거나, 단계 S320와 동시에 수행될 수 있다.
단계 S340에서, 제어부(130)는, 상기 전압 변화량 ΔV(n) 및 상기 전류 변화량 ΔI(n)이 제1 데이터 필터링 조건을 만족하는지 여부를 판정한다. 상기 제1 데이터 필터링 조건은, ΔV(n)와 ΔI(n)가 상기 제1 저항(210)의 저항값의 추정을 위한 학습용 데이터로 적합한 것인지 판정하는 기준이 된다.
제어부(130)는, (i)상기 전류 변화량 ΔI(n)의 절대값이 제1 임계값보다 크면서, (ii)상기 전압 변화량 ΔV(n)과 상기 전류 변화량 ΔI(n)의 곱이 0보다 큰 경우, 상기 제1 데이터 필터링 조건이 만족된 것으로 판정할 수 있다.
상기 제1 임계값은, 상기 전류 측정 회로의 측정 오차를 기준으로 미리 정해진 0보다 큰 실수이다. 상기 제1 저항(210)은 상기 배터리(10)의 내부 저항에 형성되는 순간적인 전압 변동을 모사하기 위한 것이므로, ΔI(n)의 절대값이 상기 제1 임계값보다 큰 경우, 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제1 저항(210)의 저항값을 추정하기 위해 ΔI(n)을 이용하는 것은 적합하다고 할 수 있다. 반면, ΔI(n)의 절대값이 상기 제1 임계값 이하인 경우, ΔI(n)은 상기 전류 측정부(111)의 측정 오차로 인한 것일 가능성이 크기 때문에, 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제1 저항(210)의 저항값을 추정하기 위해 ΔI(n)을 이용하는 것은 부적합하다고 할 수 있다.
또한, 옴의 법칙(ohm's law)에 따르면, 상기 제1 저항(210)의 전압은 상기 제1 저항(210)에 흐르는 전류에 비례한다. 따라서, ΔV(n)와 ΔI(n)의 부호가 동일해야만, 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제1 저항(210)의 저항값을 추정하기 위해 ΔV(n)와 ΔI(n)를 이용하는 것이 적합하다고 할 수 있다. 반면, ΔV(n)가 양의 값을 가지고 ΔI(n)는 음의 값을 가지거나, V(n)가 음의 값을 가지고 ΔI(n)는 양의 값을 가진다는 것은, 상기 제1 저항(210)의 전압 변화가 옴의 법칙에 어긋난 것을 의미하므로, 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제1 저항(210)의 저항값을 추정하기 위해 ΔI(n)을 이용하는 것은 부적합하다고 할 수 있다. 도 4에 도시된 2개의 그래프는 각각 동일한 시간 범위에서 상기 배터리(10)의 전압과 전류의 변화를 보여준다. 도 4에서, 상기 제1 데이터 필터링 조건을 만족하는 전압과 전류 각각을 굵은 점으로 마킹하였다.
단계 S340의 값이 "YES"인 경우, 방법은 단계 S350으로 진행한다. 반면, 단계 S340의 값이 "NO"인 경우, 방법은 단계 S360으로 진행한다.
단계 S350에서, 제어부(130)는, 상기 이전 타임 스텝에서 추정된 상기 제1 저항(210)의 저항값 R1_est(n-1), 상기 전압 변화량 ΔV(n) 및 상기 전류 변화량 ΔI(n)을 기초로, 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제1 저항(210)의 저항값을 추정한다.
제어부(130)는, 회귀적 최소 제곱(RLS: recursive least square) 알고리즘을 이용하여, 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제1 저항(210)의 저항값을 추정할 수 있는바, 지금부터 상세히 설명하기로 한다.
먼저, 상기 제1 저항(210)의 저항값의 추정에 관련된 가중 오차 제곱합(weighted sum of squared error) S1는 아래의 수학식 2로 표현될 수 있다.
<수학식 2>
Figure PCTKR2019000608-appb-I000003
수학식 2에서, R1_est(n)은, 추정의 대상인 상기 제1 저항(210)의 저항값이다. 또한, 수학식 2에서, λ은 0보다 크고 1보다 작게 미리 정해진 제1 망각 인자(forgetting factor)이다. λ은, 현 타임 스텝으로부터 과거에 측정된 단자 전압과 전류일수록 상기 제1 저항(210)의 저항값을 추정하는 데에 미치는 영향을 줄여주기 위한 것이다.
상기 가중 오차 제곱합 S1의 해 즉, S1가 최소가 되도록 하는 R1_est(n)는 아래의 수학식 3 및 수학식 4에 의해 산출될 수 있다.
<수학식 3>
Figure PCTKR2019000608-appb-I000004
<수학식 4>
R1_est(n) = R1_est(n-1) + P1(n)ΔI(n){ΔV(n) - R1_est(n-1)ΔI(n)}
P1(n)와 P1(n-1)는 각각 상기 현 타임 스텝의 보정 팩터와 상기 이전 타임 스텝의 보정 팩터이다. 즉, 수학식 4에 의해 P1(n-1)는 P1(n)로 업데이트된다.
수학식 4의 R1_est(n-1)는, 상기 이전 타임 스텝에서 기 추정된 상기 제1 저항(210)의 저항값이다. 제어부(130)는, 수학식 3 및 수학식 4를 이용하여, 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제1 저항(210)의 추정된 저항값 R1_est(n)을 산출할 수 있다.
상기 배터리 관리 시스템(100)의 초기화 등으로 인해, 현 타임 스텝을 나타내는 기호 n의 값이 1으로 된 경우를 위해, P1(0)과 R1_est(0)이 서로 다른 초기값으로서 메모리(120)에 미리 저장될 수 있다. 예컨대, P1(0) = (1-λ)/(TH1)2 으로 표현될 수 있는데, TH1은 상기 제1 임계값과 동일할 수 있다. 또한, R1_est(0)은 초기 타임 스텝에서 측정된 상기 배터리(10)의 온도에 대응하는 것으로 미리 정해진 값일 수 있다. 제어부(130)는, 상기 현 타임 스템에서의 상기 제1 저항(210)의 추정된 저항값인 R1_est(n)을 메모리(120)에 저장한다.
단계 S360에서, 제어부(130)는, 상기 이전 타임 스텝에서 추정된 상기 제1 저항(210)의 저항값 R1_est(n-1)을 상기 현 타임 스텝에서 추정된 상기 제1 저항(210)의 저항값 R1_est(n)으로 설정한다. 즉, 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제1 저항의 저항값이 상기 이전 타임 스텝에서 추정된 상기 제1 저항(210)의 저항값 R1_est(n-1)과 동일한 것으로 처리된다. 이에 따라, 단계 S350와는 달리, R1_est(n) = R1_est(n-1)이 된다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 등가 회로 모델(200)의 파라미터 중 다른 하나인 제2 저항(220)의 저항값을 추정하는 방법을 보여주는 플로우 챠트이고, 도 7은 도 5의 방법을 설명하는 데에 참조되는 그래프를 보여준다.
단계 S510에서, 제어부(130)는, 상기 제1 개수의 전류가 제2 데이터 필터링 조건을 만족하는지 판정한다. 상기 제2 데이터 필터링 조건은, 상기 제1 개수의 단자 전압 및 상기 제1 개수의 전류가 상기 제2 저항(220)의 저항값의 추정을 위한 학습용 데이터로 적합한 것인지 판정하는 기준이 된다.
제어부(130)는, 상기 제1 개수의 전류 중 최대값과 최소값 간의 차이가 제2 임계값보다 큰 경우, 상기 제2 데이터 필터링 조건이 만족된 것으로 판정할 수 있다. 도 7에 도시된 그래프는 상기 슬라이딩 타임 윈도우의 사이즈보다 긴 시간 동안에 측정된 상기 배터리(10)의 전류의 변화를 보여준다. 상기 슬라이딩 타임 윈도우의 사이즈가 10초이고, 상기 제2 임계값이 10A라고 해보자. 도 7을 살피면, 330초에서 340초까지 측정된 전류의 최대값과 최소값 간의 차이는 100A 이상이다. 따라서, 330초에서 340초까지 측정된 전류는 상기 제2 데이터 필터링 조건을 만족한다. 반면, 390초에서 400초까지 측정된 전류는 일정하므로, 상기 제2 데이터 필터링 조건을 만족하지 못한다.
상기 커패시터(230)로 인해 상기 제2 저항(220)의 전압은 상기 제1 저항(210)의 전압보다 느리게 변화한다. 따라서, 상기 제2 임계값은, 상기 제1 임계값보다 큰 것이 좋다.
단계 S510의 값이 "YES"인 경우, 단계 S520이 진행된다. 만약, 단계 S510의 값이 "NO"인 경우, 단계 S630이 진행된다.
단계 S520에서, 제어부(130)는, 상기 제1 개수의 단자 전압에 기초하는 측정 전압 벡터 및 상기 제1 개수의 전류에 기초하는 측정 전류 벡터를 생성한다. 이하에서는, 상기 제1 개수가 2 이상의 m이라고 가정한다. 당업자라면, 현 타임 스텝의 순서를 나타내는 n이 m보다 크다는 것을 쉽게 이해할 수 있을 것이다.
상기 측정 전압 벡터는, 아래와 같은 m×1행렬로 표현될 수 있다.
Vvec = [V(n-m+1) V(n-m+2) V(n-m+3) ... V(n)]T
상기 측정 전류 벡터는, 아래와 같은 m×1행렬로 표현될 수 있다.
Ivec = [I(n-m+1) I(n-m+2) I(n-m+3) ... I(n)]T
위에서 기호 T는 전치 행렬을 나타낸다.
단계 S530에서, 제어부(130)는, 상기 측정 전압 벡터 Vvec, 상기 측정 전류 벡터 Ivec 및 상기 현 타임 스텝에서 추정된 상기 제1 저항(210)의 저항값 R1_est(n)을 기초로, 기준 전압 벡터를 생성한다. R1_est(n)은 상기 배터리(10)의 내부 저항을 나타내는 것으로서, 상기 슬라이딩 타임 윈도우 내에서 일정하다고 해보자. 그러면, 상기 기준 전압 벡터는 아래와 같이 표현될 수 있다.
Yw_vec = Vvec - R1_est(n)Vvec
상기 기준 전압 벡터 Yw_vec는, 상기 제1 개수의 단자 전압 각각으로부터 상기 제1 개수의 전류 각각에 의한 상기 내부 저항의 전압을 뺀 결과를 나타낸다.
단계 S540에서, 제어부(130)는, 상기 등가 회로 모델(200) 및 상기 측정 전류 벡터를 기초로, 제1 특성 벡터(feature vector), 제1 파라미터 벡터(parameter vector) 및 제1 모델 전압 벡터를 생성할 수 있다. 제1 모델 전압 벡터는, 제1 특성 벡터와 제1 파라미터 벡터의 곱이다.
r, Kvec, Hind_vec, 1vec 각각을 아래와 같이 정의해보자.
Figure PCTKR2019000608-appb-I000005
상기 슬라이딩 타임 윈도우 내에서 상기 전압원(205)의 개방 전압이 Vocv로 일정하다고 할 때, 위의 정의를 수학식 1에 적용하면, 아래의 수학식 5로 표현되는 상기 제1 모델 전압 벡터를 도출할 수 있다.
<수학식 5>
Vmodel1_vec = Vocv1vec + R2Hind_vec + VpolaKvec = [1vec Hind_vec Kvec][Vocv R2 Vpola]T
수학식 5에서 X1_vec = [1vec Hind_vec Kvec], β1_vec = [Vocv R2 Vpola]T 라고 하면, 수학식 5는 아래의 수학식 6과 같이 간소화될 수 있다. 상기 제1 모델 전압 벡터는, 상기 기준 전압 벡터를 모델링한 것이라고 할 수 있다.
<수학식 6>
Vmodel1_vec = X1_vecβ1_vec
X1_vec가 바로 m×3 행렬로 표현되는 상기 제1 특성 벡터다. β1_vec는 3×1행렬로 표현되는 상기 제1 파라미터 벡터로서, 상기 제1 특성 벡터를 상기 제1 모델 전압 벡터로 변환하다. 상기 제1 파라미터 벡터에 포함된 3개의 성분은 모두 미지수이다.
단계 S550에서, 제어부(130)는, 상기 기준 전압 벡터 및 상기 제1 특성 벡터를 기초로, 상기 슬라이딩 타임 윈도우 내에서의 상기 배터리의 과도 응답 이력을 나타내는 상기 제2 저항(220)의 저항값을 추정한다.
상기 기준 전압 벡터와 상기 제1 모델 전압 벡터 간의 오차 제곱합 S2은 아래의 수학식 7과 같이 표현될 수 있다.
<수학식 7>
Figure PCTKR2019000608-appb-I000006
제어부(130)는, 아래의 수학식 8을 이용하여, 상기 오차 제곱합 S2을 최소화하는 상기 제1 파라미터 벡터를 추정할 수 있다.
<수학식 8>
Figure PCTKR2019000608-appb-I000007
상기 슬라이딩 타임 윈도우 내에 발생하는 상기 배터리의 과도 응답 이력은, 상기 제1 개수의 단자 전압과 상기 제1 개수의 전류에 의해 정의된다. 따라서, 상기 수학식 8을 이용하여 추정된 상기 제1 파라미터 벡터의 성분 R2_win이 바로 상기 슬라이딩 타임 윈도우 내에서의 상기 배터리의 과도 응답 이력을 나타내는 상기 제2 저항(220)의 추정된 저항값이다.
단계 S560에서, 제어부(130)는, 상기 기준 전압 벡터 및 상기 제1 특성 벡터를 기초로, 상기 기준 전압 벡터와 상기 제1 모델 전압 벡터 간의 최소 오차 제곱합 S3에 대응하는 제1 에러값을 산출할 수 있다.
제어부(130)는, 최소 제곱법과 관련된 아래의 수학식 9를 이용하여, 상기 최소 오차 제곱합 S3을 산출할 수 있다.
<수학식 9>
Figure PCTKR2019000608-appb-I000008
수학식 9에서, E는 단위 행렬이다.
상기 제1 에러값은, (i)S3, (ii)S3의 평균 즉, S3/m 및 (iii)S3/m의 제곱근 중 어느 하나일 수 있다.
단계 S570에서, 제어부(130)는, 상기 등가 회로 모델(200)로부터 상기 제2 저항(220)이 제거된 대체 회로 모델 및 상기 측정 전류 벡터를 기초로, 제2 특성 벡터, 제2 파라미터 벡터 및 제2 모델 전압 벡터를 생성할 수 있다. 제2 모델 전압 벡터는, 제2 특성 벡터와 제2 파라미터 벡터의 곱이다.
상기 대체 회로 모델은, 상기 등가 회로 모델(200)의 상기 제2 저항(220)이 제거된 것이므로, 상기 제2 파라미터 벡터는 상기 제1 파라미터 벡터에서 R2를 제거한 β2_v= [Vocv Vpola]T로 표현되고, 상기 제2 특성 벡터는 상기 제1 특성 벡터에서 Hind_v를 제거한 X2_vec = [1v kv]로 표현된다. 따라서, 상기 제2 모델 전압 벡터는, 아래의 수학식 10과 같이 표현될 수 있다.
<수학식 10>
Vmodel2_vec = X2_vecβ2_vec
단계 S580에서, 제어부(130)는, 상기 기준 전압 벡터 및 상기 제2 특성 벡터를 기초로, 상기 기준 전압 벡터와 상기 제2 모델 전압 벡터 간의 최소 오차 제곱합 S4에 대응하는 제2 에러값을 산출할 수 있다.
제어부(130)는, 최소 제곱법과 관련된 아래의 수학식 11을 이용하여, 상기 최소 오차 제곱합 S4을 산출할 수 있다.
<수학식 11>
Figure PCTKR2019000608-appb-I000009
상기 제2 에러값은, (i)S4, (ii)S4의 평균 즉, S4/m 및 (iii)S4/m의 제곱근 중 어느 하나일 수 있다.
단계 S610에서, 제어부(130)는, 상기 슬라이딩 타임 윈도우 내에서의 상기 배터리의 과도 응답 이력을 나타내는 것으로 추정된 상기 제2 저항(220)의 저항값 R2_win, 상기 제1 에러값 및 상기 제2 에러값을 기초로, 제3 데이터 필터링 조건의 만족 여부를 판정한다.
구체적으로, 단계 S610에서, 제어부(130)는, (i)R2_win이 0옴(ohm)보다 큰지 여부와 (ii)상기 제2 에러값이 1보다 큰 값으로 미리 정해진 스케일링 팩터(예, 1.1)를 상기 제1 에러값에 곱한 값보다 큰지 여부를 각각 판정한다. 즉, 상기 제3 데이터 필터링 조건은, R2_win이 0ohm보다 크면서 상기 제2 에러값이 상기 스케일링 팩터를 상기 제1 에러값에 곱한 값보다 큰 경우에 만족될 수 있다.
상기 제2 저항(220)의 저항값은 물리적인 측면에서 실제로는 0ohm 이하일 수 없다. 따라서, R2_win이 0ohm 이하라는 것은, 상기 제1 개수의 단자 전압 및 상기 제1 개수의 전류가 상기 제2 저항(220)의 저항값을 추정하는 데에 부적합하는 것을 의미한다. 또한, 전술한 바와 같이, 상기 제2 에러값은, 상기 RC 페어에 의한 분극 전압을 고려하지 않은 결과를 나타내는 것이다. 따라서, 상기 스케일링 팩터를 상기 제1 에러값에 곱한 값이 상기 제2 에러값보다 크다는 것은, 상기 제1 개수의 단자 전압 및 상기 제1 개수의 전류가 상기 제2 저항(220)에 의해 발생하는 전압의 동적 특성을 제대로 반영하지 못하는 것을 뜻한다.
상기 제3 데이터 필터링 조건이 만족된 경우 단계 S620이 진행되고, 그렇지 않은 경우에는 단계 S630이 진행된다.
단계 S620에서, 제어부(130)는, 상기 측정 전압 벡터, 상기 측정 전류 벡터, 상기 현 타임 스텝에서 추정된 상기 제1 저항(210)의 저항값 R1_est(n) 및 이전 관측 기간 내에서의 상기 배터리(10)의 과도 응답 이력을 나타내는 것으로 추정된 상기 제2 저항(220)의 저항값 R2_est(n-1)을 기초로, 현 관측 기간 내에서의 상기 배터리의 과도 응답 이력을 나타내는 상기 제2 저항(220)의 저항값을 추정한다. 상기 이전 관측 기간은, 상기 초기 타임 스텝부터 상기 이전 타임 스텝까지의 기간이다. 상기 현 관측 기간은, 상기 초기 타임 스텝부터 상기 현 타임 스텝까지의 기간이다.
제어부(130)는, 회귀적 최소 제곱 알고리즘에 기반한 함수를 나타내는 다음의 수학식 12를 이용하여, 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제2 저항(220)의 저항값을 추정할 수 있다.
<수학식 12>
Figure PCTKR2019000608-appb-I000010
수학식 12의 함수 f()은, R1_est(n), R2_est(n-1), Vvec 및 Ivec이 입력 시에 R2_est(n)을 출력한다. R2_est(n-1)은, 이전 관측 기간 내에서의 상기 배터리의 과도 응답 이력을 나타내는 상기 제2 저항(220)의 추정된 저항값이다. 이와 유사하게, R2_est(n)은, 상기 현 관측 기간 내에서의 상기 배터리의 과도 응답 이력을 나타내는 상기 제2 저항(220)의 추정된 저항값이다.
단계 S630에서, 제어부(130)는, 상기 이전 관측 기간 내에서의 상기 배터리(10)의 과도 응답 이력을 나타내는 것으로 추정된 상기 제2 저항(220)의 저항값 R2_est(n-1)을 상기 현 관측 기간 내에서의 상기 배터리(10)의 과도 응답 이력을 나타내는 것으로 추정된 상기 제2 저항(220)의 저항값 R2_est(n)으로 설정한다. 즉, 상기 이전 관측 기간 내에서의 상기 배터리(10)의 과도 응답 이력이 상기 현 관측 기간 내에서의 상기 배터리(10)의 과도 응답 이력과 동일한 것으로 처리된다. 이에 따라, 단계 S620과는 달리, R2_est(n) = R2_est(n-1)이 된다.
제어부(130)는, 상기 제1 저항(210)의 추정된 저항값 R1_est(n) 및 상기 제2 저항(220)의 추정된 저항값 R1_est(n)을 활용하여, 상기 배터리(10)의 단자 전압을 예측하고, 예측된 단자 전압에 기초하여 개폐기(20)에게 출력되는 상기 스위칭 신호의 듀티 사이클을 조절할 수 있다.
제어부(130)는, 상기 제1 저항(210)의 추정된 저항값 R1_est(n) 및 상기 제2 저항(220)의 추정된 저항값 R1_est(n)을 활용하여, 상기 현 타임 스텝에서의 상기 배터리(10)의 충전 상태를 추정한 다음, 추정된 충전 상태에 기초하여 개폐기(20)에게 출력되는 상기 스위칭 신호의 듀티 사이클을 조절할 수 있다.
도 3, 도 5 및 도 6에 도시된 각 단계의 실행 결과를 나타내는 데이터는, 각 단계가 완료될 때마다 제어부(130)에 의해 메모리(120)에 저장될 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.
또한, 이상에서 설명한 본 발명은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니라, 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수 있다.
<부호의 설명>
1: 배터리팩
10: 배터리
20: 개폐기
100: 배터리 관리 시스템
110: 센싱부
120: 메모리
130: 제어부
140: 통신 인터페이스
200: 등가 회로 모델
210: 제1 저항
220: 제2 저항
230: 커패시터

Claims (11)

  1. 배터리를 위한 등가 회로 모델-상기 등가 회로 모델은, 제1 저항, 상기 제1 저항에 직렬 연결된 제2 저항 및 상기 제2 저항에 병렬 연결된 커패시터를 포함-의 파라미터를 추정하기 위한 방법에 있어서,
    소정의 사이즈를 가지는 슬라이딩 타임 윈도우 내에서 타임 스텝마다 순차적으로 측정된 제1 개수의 단자 전압 및 상기 제1 개수의 전류를 나타내는 측정 데이터를 메모리로부터 독출하는 단계;
    상기 제1 개수의 단자 전압에 포함된 현 타임 스텝에서 측정된 단자 전압과 이전 타임 스텝에서 측정된 단자 전압을 기초로, 상기 현 타임 스텝의 전압 변화량을 산출하는 단계;
    상기 제1 개수의 전류에 포함된 상기 현 타임 스텝에서 측정된 전류와 상기 이전 타임 스텝에서 측정된 전류를 기초로, 상기 현 타임 스텝의 전류 변화량을 산출하는 단계;
    상기 이전 타임 스텝에서 추정된 상기 제1 저항의 저항값, 상기 전압 변화량 및 상기 전류 변화량을 기초로, 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제1 저항의 저항값을 추정하는 단계;
    상기 제1 개수의 단자 전압에 기초하는 측정 전압 벡터 및 상기 제1 개수의 전류에 기초하는 측정 전류 벡터를 생성하는 단계; 및
    상기 측정 전압 벡터, 상기 측정 전류 벡터, 상기 현 타임 스텝에서 추정된 상기 제1 저항의 저항값 및 상기 이전 타임 스텝에서 추정된 상기 제2 저항의 저항값을 기초로, 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제2 저항의 저항값을 추정하는 단계;
    를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 현 타임 스텝에서의 상기 제1 저항의 저항값을 추정하는 단계는, 제1 데이터 필터링 조건이 만족된 경우에 실행되되,
    상기 제1 데이터 필터링 조건은, 상기 전류 변화량의 절대값이 제1 임계값보다 크면서, 상기 전압 변화량과 상기 전류 변화량의 곱이 양의 값인 경우에 만족되는, 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제1 데이터 필터링 조건이 만족되지 않는 경우, 상기 이전 타임 스텝에서 추정된 상기 제1 저항의 저항값을 상기 현 타임 스텝에서 추정된 상기 제1 저항의 저항값으로 설정하는 단계;
    를 더 포함하는, 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 현 타임 스텝에서의 상기 제1 저항의 저항값을 추정하는 단계는, 회귀적 최소 제곱 알고리즘에 관련된 하기의 수학식 1 및 수학식 2를 포함하되,
    <수학식 1>
    Figure PCTKR2019000608-appb-I000011
    <수학식 2>
    R1_est(n) = R1_est(n-1) + P1(n)ΔI(n){ΔV(n) - R1_est(n-1)ΔI(n))
    P1(n)은 상기 현 타임 스텝을 위한 보정 팩터, P1(n-1)은 상기 이전 타임 스텝을 위한 보정 팩터, ΔI(n)은 상기 전류 변화량, ΔV(n)은 상기 전압 변화량, λ은 소정의 망각 인자, R1_est(n)은 상기 현 타임 스텝에서 추정된 상기 제1 저항의 저항값, R1_est(n-1)은 상기 이전 타임 스텝에서 추정된 상기 제1 저항의 저항값인, 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 현 타임 스텝에서의 상기 제2 저항의 저항값을 추정하는 단계는,
    상기 제1 개수의 전류가 제2 데이터 필터링 조건을 만족하는 경우에 실행되되,
    상기 제2 데이터 필터링 조건은, 상기 제1 개수의 전류 중 최대값과 최소값 간의 차이가 제2 임계값보다 큰 경우에 만족되는, 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 현 타임 스텝에서의 상기 제2 저항의 저항값을 추정하는 단계는,
    상기 제1 개수의 단자 전압에 기초하는 측정 전압 벡터 및 상기 제1 개수의 전류에 기초하는 측정 전류 벡터를 생성하는 단계;
    상기 측정 전압 벡터, 상기 측정 전류 벡터 및 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제1 저항의 추정된 저항값을 기초로, 기준 전압 벡터를 생성하는 단계;
    상기 등가 회로 모델 및 상기 측정 전류 벡터를 기초로, 제1 특성 벡터, 제1 파라미터 벡터 및 제1 모델 전압 벡터를 생성하는 단계;
    상기 기준 전압 벡터 및 상기 제1 특성 벡터를 기초로, 상기 슬라이딩 타임 윈도우 내에서의 상기 배터리의 과도 응답 이력을 나타내는 상기 제2 저항의 저항값을 추정하는 단계;
    상기 기준 전압 벡터 및 상기 제1 특성 벡터를 기초로, 상기 기준 전압 벡터와 상기 제1 모델 전압 벡터 간의 최소 오차 제곱합에 대응하는 제1 에러값을 산출하는 단계;
    상기 등가 회로 모델로부터 상기 제2 저항이 제거된 대체 회로 모델 및 상기 측정 전류 벡터를 기초로, 제2 특성 벡터, 제2 파라미터 벡터 및 제2 모델 전압 벡터를 생성하는 단계;
    상기 기준 전압 벡터 및 상기 제2 특성 벡터를 기초로, 상기 기준 전압 벡터와 상기 제2 모델 전압 벡터 간의 최소 오차 제곱합에 대응하는 제2 에러값을 산출하는 단계;
    상기 슬라이딩 타임 윈도우 내에서의 상기 배터리의 과도 응답 이력을 나타내는 것으로 추정된 상기 제2 저항의 저항값, 상기 제1 에러값 및 상기 제2 에러값을 기초로, 제3 데이터 필터링 조건의 만족 여부를 판정하는 단계; 및
    상기 제3 데이터 필터링 조건이 만족된 경우, 상기 측정 전압 벡터, 상기 측정 전류 벡터, 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제1 저항의 추정된 저항값 및 상기 이전 타임 스텝에서 추정된 상기 제2 저항의 저항값을 기초로, 초기 타임 스텝부터 상기 현 타임 스텝까지의 현 관측 기간 내에서의 상기 배터리의 과도 응답 이력을 나타내는 상기 제2 저항의 저항값을 추정하는 단계;
    를 포함하는, 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제3 데이터 필터링 조건은,
    상기 슬라이딩 타임 윈도우 내에서의 상기 배터리의 과도 응답 이력을 나타내는 것으로 추정된 상기 제2 저항의 저항값이 0옴보다 크고, 상기 제2 에러값이 미리 정해진 스케일링 팩터를 상기 제1 에러값에 곱한 값보다 큰 경우에 만족되는, 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 현 타임 스텝에서의 상기 제2 저항의 저항값을 추정하는 단계는,
    회귀적 최소 제곱 알고리즘을 이용하는, 방법.
  9. 배터리를 위한 등가 회로 모델-상기 등가 회로 모델은, 제1 저항, 상기 제1 저항에 직렬 연결된 제2 저항 및 상기 제2 저항에 병렬 연결된 커패시터를 포함-의 파라미터를 추정하기 위한 배터리 관리 시스템에 있어서,
    타임 스텝마다, 상기 배터리의 단자 전압 및 전류를 측정하도록 구성된 센싱부; 및
    상기 센싱부와 동작 가능하게 결합되고, 상기 타임 스텝마다 상기 센싱부에 의해 측정되는 단자 전압과 전류를 메모리에 기록하도록 구성되는 제어부를 포함하되,
    상기 제어부는,
    소정의 사이즈를 가지는 슬라이딩 타임 윈도우 내에서 상기 타임 스텝마다 순차적으로 측정된 제1 개수의 단자 전압 및 상기 제1 개수의 전류를 나타내는 측정 데이터를 메모리로부터 독출하고,
    상기 제1 개수의 단자 전압에 포함된 현 타임 스텝에서 측정된 단자 전압과 이전 타임 스텝에서 측정된 단자 전압을 기초로, 상기 현 타임 스텝의 전압 변화량을 산출하고,
    상기 제1 개수의 전류에 포함된 상기 현 타임 스텝에서 측정된 전류와 상기 이전 타임 스텝에서 측정된 전류를 기초로, 상기 현 타임 스텝의 전류 변화량을 산출하고,
    상기 이전 타임 스텝에서 추정된 상기 제1 저항의 저항값, 상기 전압 변화량 및 상기 전류 변화량을 기초로, 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제1 저항의 저항값을 추정하고,
    상기 제1 개수의 단자 전압에 기초하는 측정 전압 벡터 및 상기 제1 개수의 전류에 기초하는 측정 전류 벡터를 생성하고,
    상기 측정 전압 벡터, 상기 측정 전류 벡터, 상기 현 타임 스텝에서 추정된 상기 제1 저항의 저항값 및 상기 이전 타임 스텝에서 추정된 상기 제2 저항의 저항값을 기초로, 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제2 저항의 저항값을 추정하도록 구성되는, 배터리 관리 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 제1 개수의 단자 전압에 기초하는 측정 전압 벡터 및 상기 제1 개수의 전류에 기초하는 측정 전류 벡터를 생성하고,
    상기 측정 전압 벡터, 상기 측정 전류 벡터 및 상기 현 타임 스텝에서의 상기 제1 저항의 추정된 저항값을 기초로, 기준 전압 벡터를 생성하고,
    상기 등가 회로 모델 및 상기 측정 전류 벡터를 기초로, 제1 특성 벡터, 제1 파라미터 벡터 및 제1 모델 전압 벡터를 생성하고,
    상기 기준 전압 벡터 및 상기 제1 특성 벡터를 기초로, 상기 슬라이딩 타임 윈도우 내에서의 상기 배터리의 과도 응답 이력을 나타내는 상기 제2 저항의 저항값을 추정하고,
    상기 기준 전압 벡터 및 상기 제1 특성 벡터를 기초로, 상기 기준 전압 벡터와 상기 제1 모델 전압 벡터 간의 최소 오차 제곱합에 대응하는 제1 에러값을 산출하고,
    상기 등가 회로 모델로부터 상기 제2 저항이 제거된 대체 회로 모델 및 상기 측정 전류 벡터를 기초로, 제2 특성 벡터, 제2 파라미터 벡터 및 제2 모델 전압 벡터를 생성하고,
    상기 기준 전압 벡터 및 상기 제2 특성 벡터를 기초로, 상기 기준 전압 벡터와 상기 제2 모델 전압 벡터 간의 최소 오차 제곱합에 대응하는 제2 에러값을 산출하고,
    상기 슬라이딩 타임 윈도우 내에서의 상기 배터리의 과도 응답 이력을 나타내는 것으로 추정된 상기 제2 저항의 저항값, 상기 제1 에러값 및 상기 제2 에러값을 기초로, 제3 데이터 필터링 조건의 만족 여부를 판정하고,
    상기 제3 데이터 필터링 조건이 만족된 경우, 상기 측정 전압 벡터 및 상기 측정 전류 벡터를 기초로, 초기 타임 스텝부터 상기 현 타임 스텝까지의 현 관측 기간 내에서의 상기 배터리의 과도 응답 이력을 나타내는 상기 제2 저항의 저항값을 추정하도록 구성되는, 배터리 관리 시스템.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 제3 데이터 필터링 조건은,
    상기 슬라이딩 타임 윈도우 내에서의 상기 배터리의 과도 응답 이력을 나타내는 것으로 추정된 상기 제2 저항의 저항값이 0옴보다 크고, 상기 제2 에러값이 미리 정해진 스케일링 팩터를 상기 제1 에러값에 곱한 값보다 큰 경우에 만족되는, 배터리 관리 시스템.
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