WO2020054924A1

WO2020054924A1 - 배터리의 상태를 셀 단위로 진단하는 장치 및 방법

Info

Publication number: WO2020054924A1
Application number: PCT/KR2019/001215
Authority: WO
Inventors: 최진혁; 임지훈
Original assignee: Korea Electric Power Corp
Current assignee: Korea Electric Power Corp
Priority date: 2018-09-12
Filing date: 2019-01-29
Publication date: 2020-03-19
Anticipated expiration: 2021-03-12
Also published as: KR101990042B1

Abstract

본 발명은 배터리의 상태를 진단하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 배터리의 상태를 셀 단위로 진단하는 장치는, 배터리에 소정 펄스 파형을 인가하는 전력변환부; 상기 소정 펄스 파형이 인가됨에 따라, 상기 배터리의 셀 단위로 최대 전압 값과 최소 전압 값을 측정하는 측정부; 및 상기 최대 전압 값 및 최소 전압 값의 차이에 근거하여, 상기 배터리의 셀 단위 내부 저항 값을 산출하는 제어부;를 포함한다.

Description

배터리의 상태를 셀 단위로 진단하는 장치 및 방법

본 발명은 배터리의 상태를 진단하는 장치 및 방법에 관한 것이다.

전기자동차용 배터리나 에너지 저장용 배터리 등은 충방전 사용시간이 길어짐에 따라, 내부저항의 증가로 인한 열화현상에 의해 사용 시간이 줄어들게 된다.

종래 기술에서는 에너지 저장 시스템의 수명 열화를 측정하기 위해, 주로 용량 열화를 측정하고 있다. 이 경우, 주기적 점검 시 시험 시간이 과다하게 소요되는 문제점이 존재한다.

현재 전기자동차 및 에너지저장시스템에서는 배터리의 충전 및 방전 시 요구 출력이 정상적으로 동작하기 위한 충전상태(SOC, State of Charge) 범위(충전상태 사용범위)가 지정되어 있다. 그러나 정확한 열화도 측정 방법이 적용되지 않고 있기 때문에, SOC에 따른 요구 출력 정상 동작 여부를 확인할 수 있는 방법이 부재한 상태이다. 또한, 운영 알고리즘에 시스템 열화에 따른 가용 SOC 범위가 고려되지 않고 있다.

특히, 종래 기술에서는 배터리시스템을 구성하고 있는 개별 단위 셀의 열화도를 측정할 수 없기 때문에, 정비 시 시스템 전체 교체 등 정비 비용이 과다하게 소요되며, 교체 단위도 최소화할 수 없다는 문제점이 존재한다.

본 발명은 전술한 문제 및 다른 문제를 해결하는 것을 목적으로 한다. 또 다른 목적은, 소정 펄스 파형이 인가됨에 따라 발생하는 최대 전압 값과 최소 전압 값의 차이를 기초로 내부 저항을 산출하여, 배터리의 이상 여부를 사전에 예측함으로써 배터리의 운영, 유지 및 보수를 용이하게 하는 배터리의 상태를 셀 단위로 진단하는 장치 및 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따르면, 배터리에 소정 펄스 파형을 인가하는 전력변환부; 상기 소정 펄스 파형이 인가됨에 따라, 상기 배터리의 셀 단위로 최대 전압 값과 최소 전압 값을 측정하는 측정부; 및 상기 최대 전압 값 및 최소 전압 값의 차이에 근거하여, 상기 배터리의 셀 단위 내부 저항 값을 산출하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리의 상태를 셀 단위로 진단하는 장치를 제공한다.

실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 배터리의 SOC(State Of Charge)를 조정하면서, 상기 배터리의 셀 단위 내부 저항 값을 반복적으로 산출할 수 있다.

또 다른 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 소정 SOC 값에서 상기 소정 펄스 파형이 인가됨에 따라 측정되는 최대 전압 값과 최소 전압 값의 차이에 근거하여, 상기 배터리의 셀 단위 내부 저항 값을 산출할 수 있다.

또 다른 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 소정 SOC 값을 기 설정한 만큼 증가시킨 후, 상기 소정 펄스 파형이 인가됨에 따라 측정되는 최대 전압 값과 최소 전압 값의 차이에 근거하여, 상기 배터리의 셀 단위 내부 저항 값을 산출할 수 있다.

또 다른 실시 예에 있어서, 상기 제어부는, 상기 배터리의 셀 단위 내부 저항 값에 소정 통계 분석을 적용하여, 내부 저항 값에 대한 표준편차 값을 벗어나는 셀을 검출할 수 있다.

또한, 본 발명의 다른 측면에 따르면, 배터리에 소정 펄스 파형을 인가하는 단계; 상기 소정 펄스 파형이 인가됨에 따라, 상기 배터리의 셀 단위로 최대 전압 값과 최소 전압 값을 측정하는 단계; 및 상기 최대 전압 값 및 최소 전압 값의 차이에 근거하여, 상기 배터리의 셀 단위 내부 저항 값을 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리의 상태를 셀 단위로 진단하는 방법을 제공한다.

실시 예에 있어서, 상기 배터리의 SOC(State Of Charge)를 조정하면서, 상기 배터리의 셀 단위 내부 저항 값을 반복적으로 산출하는 단계;를 포함할 수 있다.

또 다른 실시 예에 있어서, 상기 배터리의 셀 단위 내부 저항 값에 소정 통계 분석을 적용하여, 내부 저항 값에 대한 표준편차 값을 벗어나는 셀을 검출하는 단계;를 포함할 수 있다.

본 발명에 따른 배터리의 상태를 셀 단위로 진단하는 장치 및 방법의 효과에 대해 설명하면 다음과 같다.

본 발명의 실시 예들 중 적어도 하나에 의하면, BMS에서 계산된 열화도 (SOH, State of Health)에 의존하지 않고, 시스템 레벨에서 출력 열화도를 직접 측정하기 때문에, 시스템 전체에 대한 안정성 및 성능을 진단하고 판단할 수 있다.

또한, 전체 배터리 시스템의 이상 여부를 미리 예측하고 관리할 수 있으며, 배터리 시스템 전체의 열화도를 주기적으로 모니터링할 수 있고, 측정된 열화도를 이용해 배터리의 출력을 예측할 수 있다.

배터리 관리 시스템에서 측정된 SOH 값의 신뢰성이 낮을 경우 비교 대체 정보로 활용 가능하며, SOH 값의 신뢰성이 높을 경우 시스템상 접촉 저항 상태를 판단하는 정보로 활용 가능하다. 이는 매우 유용한 진단 정보가 될 수 있다.

또한, 본 발명의 실시 예들 중 적어도 하나에 의하면, 배터리시스템 전체의 열화도 뿐만 아니라, 개별 셀의 열화도를 측정하여 분석함으로써 배터리 정비 주기 및 단위를 최적화할 수 있으며, 교체 필요 시 교체 단위를 최소화할 수 있다.

그리고, 에너지저장장치 운영시스템 및 전기자동차 충전기 또는 운영자 화면에 배터리 셀별 열화도를 지시할 경우, 상태점검, 정비 및 교체에 효율적으로 활용할 수 있다.

또 다른 예로, 측정된 충전 및 방전 최대출력을 활용하여 운영 알고리즘에 반영함으로써, 에너지저장시스템의 최적 운용에 활용할 수 있다.

에너지저장시스템은 배터리 SOC에 따라 가용범위를 운영알고리즘에 반영하여 사용할 수 있다. 피크저감 운전 및 주파수조정 운전 등 적용 목적에 따라 가용 SOC 범위에서 본 발명의 실시 예에서 설명한 가용 출력을 적용할 수 있다.

또한, 사용시간이 경과함에 따라 SOC 범위에서의 가용 출력 값이 감소(열화)하므로 SOC 범위에 따른 가용출력을 계산하여 운영알고리즘에 반영할 수 있으며, 요구되는 출력이 정상적으로 발현될 수 있는 SOC 범위를 확인할 수 있다. 이를 통해 장수명 운전이 가능해진다.

배터리는 소재 또는 설계에 따라 다른 SOC 범위 별 출력 특성을 나타낸다. 따라서 제작사에 따라 또는 설계상의 차이에 따라 충전 출력특성과 방전 출력 특성이 상이하다. 이에 따라, 본 발명의 장치 및 방법을 적용하여 최적 운영 SOC 범위를 설정하여 운영시스템에 탑재할 수 있다.

그리고, 전기자동차 충전기에 적용 시 내부저항 값을 이용하여, 사용자에게 배터리 열화도에 대한 정량적인 값을 제시할 수 있으며, 매 충전 시 필요에 따라 점검이 가능하므로, 정비 주기 및 교체 단위에 대한 정보를 사용자가 파악할 수 있다는 장점이 있다.

본 발명의 적용 가능성의 추가적인 범위는 이하의 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다. 그러나 본 발명의 사상 및 범위 내에서 다양한 변경 및 수정은 당업자에게 명확하게 이해될 수 있으므로, 상세한 설명 및 본 발명의 바람직한 실시 예와 같은 특정 실시 예는 단지 예시로 주어진 것으로 이해되어야 한다.

도 1은 본 발명에 따른 배터리의 상태를 셀 단위로 진단하는 장치의 실시 예를 설명하기 위한 블록도이다.

도 2는 배터리에 인가되는 소정 펄스 파형과 이에 따른 출력의 실시 예를 설명하기 위한 그래프이다.

도 3 및 도 4는 SOC 별 내부 저항과 가용 출력 변화의 실시 예를 보여주는 그래프이다.

도 5는 본 발명에 따른 배터리의 상태를 셀 단위로 진단하는 방법의 실시 예를 설명하기 위한 흐름도이다.

도 6은 각 SOC 별 출력 시험 전/후의 셀의 개회로전압 측정의 실시 예를 설명하기 위한 표이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세하게 기술할 것이다. 이하의 설명에서 본 발명의 모든 실시형태가 개시되는 것은 아니다. 본 발명은 매우 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 여기에 개시되는 실시형태에 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 실시형태들은 출원을 위한 법적 요건들을 충족시키기 위해 제공되는 것이다. 동일한 구성요소에는 전체적으로 동일한 참조부호가 사용된다.

도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 배터리의 상태를 셀 단위로 진단하는 장치는, 전력변환부, 측정부 및 제어부를 포함할 수 있다.

전력변환부는, 배터리에 소정 펄스 파형을 인가할 수 있다.

측정부는, 상기 소정 펄스 파형이 인가됨에 따라, 상기 배터리의 셀 단위로 최대 전압 값과 최소 전압 값을 측정할 수 있다.

제어부는, 상기 최대 전압 값 및 최소 전압 값의 차이에 근거하여, 상기 배터리의 셀 단위 내부 저항 값을 산출할 수 있다. 상기 제어부는, 배터리 관리 시스템(BMS, Battery Management System)을 포함할 수 있다.

구체적으로, 상기 제어부는, 소정 SOC 값에서 상기 소정 펄스 파형이 인가됨에 따라 측정되는 최대 전압 값과 최소 전압 값의 차이에 근거하여, 상기 배터리의 셀 단위 내부 저항 값을 산출할 수 있다.

이어서, 상기 제어부는, 상기 소정 SOC 값을 기 설정한 만큼 증가시킨 후, 상기 소정 펄스 파형이 인가됨에 따라 측정되는 최대 전압 값과 최소 전압 값의 차이에 근거하여, 상기 배터리의 셀 단위 내부 저항 값을 산출할 수 있다.

또한, 출력 제어 시스템에 AC-impedance 측정을 위한 장치를 추가하여, 기존 펄스 전류인가를 통하여 연산된 DC 저항과 더불어 AC-impedance를 측정함으로써, 시스템 내부 열화도 측정의 정확도를 향상시킬 수 있다.

앞서 설명한 것과 같이, 배터리에는 소정 펄스 파형이 인가될 수 있다.

도 2를 참조하면, DC 내부저항 및 최대 충전 출력과 최대 방전 출력을 측정하기 위한 시험 방법 및 계산식이 표현되어 있다.

우선, 출력특성을 계산하고자 하는 SOC(충전 상태)에 맞춘 후, 배터리 용량(Ah 또는 Wh)의 4배 전류로 10초간 방전 및 3.75배 전류로 10초간 충전을 수행하여, DC 내부저항과 최대 방전 및 충전 출력을 다음의 수학식에 의해 산출할 수 있다.

여기서 R _dis는 방전 내부 저항값, OCV _dis는 방전 개시 시의 배터리의 전압(방전 개시 시의 개방 회로 전압을 의미한다.), V _dis는 방전 완료 시의 배터리의 전압, I _dis는 방전 전류의 크기를 의미한다.

방전 내부 저항 값이 산출된 경우, 제어부는 산출된 방전 내부 저항 값에 기초하여 하기 수학식 2에 따라 최대 방전 출력을 산출할 수 있다.

여기서 Discharge Power는 최대 방전 출력, V _MIN은 최소 방전 전압을 의미한다.

상기 수학식 2에 따라 최대 방전 출력이 산출된 경우, 제어부는 최대 충전 출력을 산출하기에 앞서, 배터리의 전압이 개방 회로 전압(OCV: Open Circuit Voltage)에 도달하기 위한 소정의 휴지 시간 동안 전력 변환부에 대한 제어를 중지한다.

휴지 시간은 배터리의 전압이 개방 회로 전압에 도달하여 안정 상태로 진입하기 위해 요구되는 시간으로서, 배터리가 안정 상태가 아닌 경우 배터리의 전압 및 전류를 토대로 산출되는 최대 방전 출력 및 최대 충전 출력에는 오차가 존재하게 되므로, 제어부는 배터리의 전압이 개방 회로 전압에 도달할 때까지 대기한다. 이러한 휴지 시간은 최대 방전 출력을 산출하기 전에도 적용된다.

배터리의 전압이 개방 회로 전압에 도달한 경우, 제어부는 도 2에 도시된 것과 같이 전력 변환부를 제어하여, 소정 설정 크기(예: 배터리 용량의 3.75배 전류(3.75C Rate))를 갖는 충전 전류를 설정 시간(예: 10초) 동안 배터리로 공급하여 배터리를 충전시킬 수 있다. 이때, 제어부는 충전 개시 시의 배터리의 전압, 충전 완료 시의 배터리의 전압, 및 충전 전류에 근거하여 충전 내부 저항 값을 산출할 수 있다.

즉, 배터리가 충전될 때의 전압 상승량은 배터리로 공급되는 충전 전류의 크기 및 충전 내부 저항 값 간의 곱에 의존하므로, 충전 내부 저항 값은 하기 수학식 3에 따라 산출될 수 있다.

여기서 R _chg는 충전 내부 저항값, OCV _chg는 충전 개시 시의 배터리의 전압(충전 개시 시의 개방 회로 전압을 의미한다.), V _chg는 충전 완료 시의 배터리의 전압, I _chg는 충전 전류의 크기를 의미한다.

충전 내부 저항 값이 산출된 경우, 제어부는 산출된 충전 내부 저항 값에 기초하여 하기 수학식 4에 따라 최대 충전 출력을 산출할 수 있다.

여기서 Charge Power는 최대 충전 출력, V _MAX은 최대 충전 전압을 의미한다.

도 2에서와 같이, 내부 DC 저항 측정을 위한 펄스를 이용할 경우 배터리시스템의 전체적인 내부 DC 저항뿐 아니라, 배터리관리시스템(BMS, Battery Monitoring System)의 전압 데이터를 활용하거나, 별도의 측정시스템을 이용하여 개별 셀의 DC 저항을 측정함으로써, 각각의 열화도를 진단할 수 있다. 이를 이용하여 교체 단위와 주기를 설정할 수 있고, 재활용 시 선별 기준으로 활용할 수 있다.

위 데이터를 이용하여, 배터리 시스템의 SOC에서의 충전 및 방전 내부저항 그리고 충전 및 방전 최대출력을 계산할 수 있으며, 측정기준 SOC는 90%~10% 사이에서 순차적으로 펄스 방전 및 충전 시험을 수행하며, 각 시험 시작 전에는 OCV에 도달할 수 있도록 충분한 휴지시간을 두어야 한다.

실시 예로, 본 시험을 위한 펄스 패턴은 에너지저장 시스템의 전력변환기 (PCS, Power Conditioning System)에 패턴을 입력함으로 활용할 수 있다.

본 시험을 주기적으로 수행한 결과를 통해, 도 3 및 도 4와 같이 충전상태 (SOC, State of Charge)별 초기 및 2000 싸이클 이상 사용 후 DC 내부저항의 변화량을 이용하여 출력 열화도와 가용출력을 평가할 수 있다.

시스템 요구 출력과 비교를 통해 충방전 시 각각에서의 가용 SOC 범위를 계산하여 에너지저장 시스템 운영알고리즘에 반영할 수 있다.

도 3의 경우, 15℃, 25℃, 30℃ 환경에서 펄스 패턴 시험을 수행한 후 방전 내부저항을 각각 계산한 값으로 Fresh한 셀과 2000 싸이클 이상 사용한 셀 (Used)의 결과를 예시로 나타내었다.

도 3에서 확인할 수 있는 바와 같이, 세 온도 환경(15℃, 25℃, 30℃)에서 Used 셀의 경우 내부저항이 크게 증가함을 확인할 수 있다.

도 4는 각각의 온도 조건(15℃, 25℃, 30℃)에서 Fresh 셀과 Used 셀의 가용 출력을 비교한 예시이다. Used 셀의 경우 가용 출력이 크게 감소함을 확인할 수 있다.

도 5를 참조하면, SOC의 범위를 설정(SOC_Start, SOC_End)하는 단계(S510)가 진행된다. 이에 따라, 초기 SOC를 설정하고(S520), 초기 SOC에서 소정 펄스를 인가하여 셀 단위로 V, I, T를 측정하는 단계(S530)가 진행된다. 앞서 설명한 것과 같이, 도 2의 펄스가 인가될 수 있다.

이어서, 측정된 값에 근거하여, 셀의 열화도(내부저항, 가용출력)를 산출하는 단계(S540)가 진행된다. 실시 예로서, 앞서 설명한 수학식들에 의해, 셀의 열화도를 산출할 수 있다.

이후, SOC 값이 기 설정된 최종 값(SOC_End, n%)인지 판단하는 단계(S550)가 진행된다.

SOC 값이 최종 값이 아닌 경우, SOC 값에 10%를 더한 후, S530, S540, S550 단계를 반복하게 된다.

만약, SOC 값이 최종 값인 경우, 내부 저항에 통계 분석을 적용하여 셀 단위로 이상 유무를 판단하는 단계(S560)가 진행된다. 예를 들어, 측정 및 연산된 내부 저항값 에 대한 통계 분석을 통해, 표준 편차값을 크게 벗어나는 높은 내부저항을 갖는 셀에 대한 선별, 정비, 교체를 수행할 수 있다.

또 다른 실시 예로서, 각 셀별 내부저항 연산을 위한 저항 값은 별도의 측성 센서를 이용하거나, 배터리시스템에 기 적용된 BMS(Battery Management System) 정보를 이용하여 측정할 수 있다.

그 결과, 내부 저항값이 기준 값을 초과하는 경우, 에너지저장장치의 운영시스템(BMS 또는 PMS(Power Management System))에서 셀의 위치를 지시해주는 방법을 추가함으로써 적용의 편의성을 향상시킬 수 있다. 예를 들면, 전기차에 적용된 배터리시스템의 경우 충전기를 활용하여 본 시스템을 적용할 수 있다.

도 6을 참조하면, 각 SOC 별 출력 시험 전/후의 각 셀별 개회로전압 (OCV, Open Circuit Voltage)을 나타내었으며, 이 값의 주기적 변화량을 이용해 셀 별 DC 내부저항의 편차를 평가할 수 있다.

시험 결과를 참조하면, 10~90의 SOC에서 SOC를 10씩 변화시켜며 측정하였으며, 시험 전후의 배터리시스템을 구성하는 소정 개수의 셀의 최대전압, 최소전압, 그리고 최대전압과 최소전압의 차이 값(△V)을 확인할 수 있다.

배터리시스템이 열화됨에 따라 각 셀에서의 펄스파형 인가 전, 후 전압값을 이용하여 전압 강하 값 확인할 수 있으며, 앞서 설명한 수학식을 이용하여 내부저항을 연산할 수 있다.

한편, 본 발명에 의해 적용되는 배터리 시스템은 단전지, 단전지가 직·병렬로 연결된 모듈, 모듈이 직·병렬로 연결된 랙, 랙이 직·병렬로 연결된 시스템에 대하여 출력특성 평가 및 열화도 측정을 위해 적용할 수 있으며, 각각에 적용되는 펄스 전류 또는 펄스 출력은 전체 용량(Ah) 또는 에너지(Wh)로부터 계산하여 적용할 수 있다.

본 발명에서 제안하는 출력열화도 판정여부는 적용되는 단전지, 모듈, 랙 그리고 시스템에서 정격으로 요구되는 출력을 기준으로, 펄스 충방전 시험을 통해 계산되는 최대출력과 비교를 통해 교체 또는 정비를 수행할 수 있으며, 주기적인 펄스 충방전 시험을 통해 계산되는 최대출력 및 내부 저항값의 변화를 통해 열화의 정도를 비교 및 검증할 수 있다.

또한, 전체 배터리 시스템의 이상 여부를 미리 예측하고 관리할 수 있으며, 배터리 시스템 전체의 열화도를 주기적으로 모니터링할 수 있고, 측정된 열화도를 이용해 배터리 출력을 예측할 수 있다.

배터리 관리 시스템에서 측정된 SOH 값이 신뢰성이 낮을 경우는 비교 대체 정보로 활용 가능하며, SOH 값의 신뢰성이 높을 경우 시스템상 접촉 저항 상태를 판단하는 정보로 활용 가능하며, 이는 진단 정보로 매우 유용한 정보가 될 수 있다.

또 다른 예로, 측정된 충전 및 방전 최대출력을 활용하여 운영 알고리즘에 반영함으로써, 에너지저장 시스템 최적 운용에 활용할 수 있다.

또한, 사용시간이 경과함에 따라 SOC 범위에서의 가용 출력 값이 감소(열화)하므로 SOC 범위에 따른 가용출력을 계산하여 운영알고리즘에 반영할 수 있으며, 요구되는 출력이 정상적으로 발현될 수 있는 SOC 범위를 알 수 있다. 이를 통해 장수명 운전이 가능해진다.

상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.

Claims

배터리에 소정 펄스 파형을 인가하는 전력변환부;

상기 소정 펄스 파형이 인가됨에 따라, 상기 배터리의 셀 단위로 최대 전압 값과 최소 전압 값을 측정하는 측정부; 및

상기 최대 전압 값 및 최소 전압 값의 차이에 근거하여, 상기 배터리의 셀 단위 내부 저항 값을 산출하는 제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리의 상태를 셀 단위로 진단하는 장치.
제1항에 있어서,

상기 제어부는,

상기 배터리의 SOC(State Of Charge)를 조정하면서, 상기 배터리의 셀 단위 내부 저항 값을 반복적으로 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리의 상태를 셀 단위로 진단하는 장치.
제2항에 있어서,

상기 제어부는,

소정 SOC 값에서 상기 소정 펄스 파형이 인가됨에 따라 측정되는 최대 전압 값과 최소 전압 값의 차이에 근거하여, 상기 배터리의 셀 단위 내부 저항 값을 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리의 상태를 셀 단위로 진단하는 장치.
제3항에 있어서,

상기 제어부는,

상기 소정 SOC 값을 기 설정한 만큼 증가시킨 후, 상기 소정 펄스 파형이 인가됨에 따라 측정되는 최대 전압 값과 최소 전압 값의 차이에 근거하여, 상기 배터리의 셀 단위 내부 저항 값을 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리의 상태를 셀 단위로 진단하는 장치.
제1항에 있어서,

상기 제어부는,

상기 배터리의 셀 단위 내부 저항 값에 소정 통계 분석을 적용하여, 내부 저항 값에 대한 표준편차 값을 벗어나는 셀을 검출하는 것을 특징으로 하는 배터리의 상태를 셀 단위로 진단하는 장치.
배터리에 소정 펄스 파형을 인가하는 단계;

상기 소정 펄스 파형이 인가됨에 따라, 상기 배터리의 셀 단위로 최대 전압 값과 최소 전압 값을 측정하는 단계; 및

상기 최대 전압 값 및 최소 전압 값의 차이에 근거하여, 상기 배터리의 셀 단위 내부 저항 값을 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리의 상태를 셀 단위로 진단하는 방법.
제6항에 있어서,

상기 배터리의 SOC(State Of Charge)를 조정하면서, 상기 배터리의 셀 단위 내부 저항 값을 반복적으로 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리의 상태를 셀 단위로 진단하는 방법.
제6항에 있어서,

상기 배터리의 셀 단위 내부 저항 값에 소정 통계 분석을 적용하여, 내부 저항 값에 대한 표준편차 값을 벗어나는 셀을 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리의 상태를 셀 단위로 진단하는 방법.