WO2021125676A1 - 배터리 진단 장치 및 방법 - Google Patents

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WO2021125676A1
WO2021125676A1 PCT/KR2020/017931 KR2020017931W WO2021125676A1 WO 2021125676 A1 WO2021125676 A1 WO 2021125676A1 KR 2020017931 W KR2020017931 W KR 2020017931W WO 2021125676 A1 WO2021125676 A1 WO 2021125676A1
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voltage
battery cell
battery
differential signal
data
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PCT/KR2020/017931
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김영진
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주식회사 엘지에너지솔루션
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    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/396—Acquisition or processing of data for testing or for monitoring individual cells or groups of cells within a battery
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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    • G01R31/3644—Constructional arrangements
    • G01R31/3648—Constructional arrangements comprising digital calculation means, e.g. for performing an algorithm
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Definitions

  • the present invention relates to a battery diagnosis apparatus and method for detecting an abnormal voltage drop phenomenon due to an internal short circuit during charging of a battery using a differential signal.
  • the secondary battery is a battery capable of charging and discharging, and includes all of the conventional Ni/Cd batteries, Ni/MH batteries, and the latest lithium ion batteries.
  • lithium ion batteries have an advantage in that their energy density is much higher than that of conventional Ni/Cd batteries and Ni/MH batteries.
  • lithium ion batteries can be manufactured in a small size and light weight, so they are used as power sources for mobile devices.
  • the lithium ion battery is receiving attention as a next-generation energy storage medium as the range of use has been expanded as a power source for electric vehicles.
  • the secondary battery is generally used as a battery pack including a battery module in which a plurality of battery cells are connected in series and/or in parallel.
  • the state and operation of the battery pack are managed and controlled by the battery management system.
  • an abnormal voltage drop which is suspected as an internal short, may be observed during a charging cycle.
  • a method for diagnosing such an abnormal voltage drop it is possible to detect whether the voltage has decreased by measuring the voltage of the battery.
  • simply measuring the voltage can determine whether the voltage drop is due to an internal short circuit. It is often difficult to judge.
  • a method of measuring the resistance of the battery in real time is also used to diagnose abnormal voltage drop, but in the case of CP charging, the variation in resistance calculation is large due to the small change in current, so it is difficult to distinguish between normal cells and bad cells. have.
  • An object of the present invention is to provide an apparatus and method for diagnosing a battery that can accurately and easily detect an abnormal voltage drop caused by an internal short circuit while charging a battery by using a differential signal related to the voltage of the battery.
  • a battery diagnosis apparatus includes a voltage measuring unit measuring a voltage of a battery cell, a signal converting unit converting the voltage of the battery cell measured by the voltage measuring unit into a differential signal, and based on the differential signal
  • a voltage measuring unit measuring a voltage of a battery cell
  • a signal converting unit converting the voltage of the battery cell measured by the voltage measuring unit into a differential signal
  • an abnormality diagnosis unit for diagnosing an abnormality of the battery cell.
  • a battery diagnosis method includes measuring a voltage of a battery cell, converting the measured voltage of the battery cell into a differential signal, and diagnosing an abnormality of a battery cell based on the differential signal may include.
  • the apparatus and method for diagnosing a battery of the present invention it is possible to accurately and easily detect an abnormal voltage drop caused by an internal short circuit during charging of the battery using a differential signal related to the voltage of the battery.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a battery control system.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of an apparatus for diagnosing a battery according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3A is a graph illustrating raw data of a measured voltage of a battery
  • FIG. 3B is a graph illustrating a differential signal of the voltage raw data of FIG. 3A.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a method of performing sampling to remove a redundant signal of battery voltage data.
  • FIG. 5A is a graph showing a result of performing preprocessing through sampling and smoothing splines on battery voltage data
  • FIG. 5B is a graph showing differential reformation of battery voltage data for each preprocessing step.
  • FIG. 6 is a graph illustrating an unstable behavior due to an abnormal voltage drop through a differential signal with respect to a battery voltage.
  • FIG. 7A is a histogram of a differential signal for each charging cycle of the battery
  • FIG. 7B is a diagram showing a standard deviation for each charging cycle of the battery.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating the diagnosis of a battery abnormality through the standard deviation of a differential signal in the battery diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a method for diagnosing a battery according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating a method of pre-processing data in a method for diagnosing a battery according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a hardware configuration of an apparatus for diagnosing a battery according to an embodiment of the present invention.
  • first, second, first, or second used in various embodiments may modify various components regardless of order and/or importance, do not limit
  • the first component may be referred to as the second component, and similarly, the second component may also be renamed to the first component.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a battery control system.
  • FIG. 1 it schematically shows a battery control system including a battery pack 1 and an upper-level controller 2 included in the upper-level system according to an embodiment of the present invention.
  • the battery pack 1 is made of one or more battery cells, and is connected in series to the chargeable/dischargeable battery module 10 and the + terminal side or the - terminal side of the battery module 10 .
  • the switching unit 14 for controlling the charging/discharging current flow of the battery module 10, and monitoring the voltage, current, temperature, etc. of the battery pack 1 to control and manage to prevent overcharging and overdischarging, etc. system 20 .
  • the switching unit 14 is a semiconductor switching device for controlling the current flow for charging or discharging of the battery module 10 , for example, at least one MOSFET may be used.
  • the BMS 20 can measure or calculate the voltage and current of the gate, source, and drain of the semiconductor switching element in order to monitor the voltage, current, temperature, etc. of the battery pack 1, and also Current, voltage, temperature, etc. of the battery pack may be measured using the sensor 12 provided adjacent to the device 14 .
  • the BMS 20 is an interface for receiving measured values of the various parameters described above, and may include a plurality of terminals and a circuit connected to these terminals to process the received values.
  • the BMS 20 may control ON/OFF of the switching element 14 , for example, a MOSFET, and may be connected to the battery module 10 to monitor the state of the battery module 10 .
  • the switching element 14 for example, a MOSFET
  • the host controller 2 may transmit a control signal for the battery module to the BMS 20 . Accordingly, the operation of the BMS 20 may be controlled based on a signal applied from the upper controller.
  • the battery cell of the present invention may be included in a battery pack used in an ESS (Energy Storage System) or a vehicle. However, it is not limited to these uses.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of an apparatus for diagnosing a battery according to an embodiment of the present invention.
  • the battery diagnosis apparatus 200 may include a voltage measuring unit 210 , a signal converting unit 220 , an abnormality diagnosis unit 230 , and a data processing unit 240 .
  • a voltage measuring unit 210 may measure the voltage of the battery 210 .
  • a signal converting unit 220 may convert the voltage of the battery 210 into a voltage of the battery 210 into a voltage of the battery 210 .
  • an abnormality diagnosis unit 230 may include a data processing unit 240 .
  • the voltage measuring unit 210 may measure the voltage of the battery cell. In this case, the voltage measuring unit 210 may measure the voltage of the battery cell at regular time intervals.
  • the signal converter 220 may convert the voltage of the battery cell measured by the voltage measurer 210 into a differential signal. In this case, the signal converter 220 may calculate a differential signal (eg, dQ/dV) with respect to the capacity and voltage of the battery cell.
  • a differential signal eg, dQ/dV
  • the signal converter 220 may convert the voltage of the battery cell into a differential signal in a region of 4V to 4.2V. This can detect an unstable voltage shape due to a short circuit inside the battery in the high voltage region where the voltage of the battery cell is 4V to 4.2V, and exclude the influence of the differential peak change caused by other factors such as deviation or deterioration between battery cells. because it can However, the differential signal converted by the signal converter 220 according to an embodiment of the present invention is not necessarily limited to a voltage range of 4V to 4.2V, and in addition, it can be converted into a differential signal for an arbitrary voltage range. have.
  • the signal converter 220 may calculate a statistical value with respect to the transformed differential signal.
  • the statistical value of the differential signal calculated by the signal converter 220 is to determine the abnormal behavior of the battery in a sliding window (or moving window) method as will be described later.
  • a statistical value for a differential signal may include a standard deviation.
  • the abnormality diagnosis unit 230 may diagnose an abnormality of the battery cell based on the differential signal converted by the signal converter 220 . Specifically, the abnormality diagnosis unit 230 may diagnose that an abnormal voltage drop has occurred in the battery cell when the statistical value of the differential signal of the battery voltage is equal to or greater than a preset reference value.
  • the abnormality diagnosis unit 230 may diagnose an abnormality of the battery cell in a sliding window method with respect to the statistical value of the differential signal related to the battery voltage.
  • the size of the window may be arbitrarily set by the user.
  • the statistical value of the differential signal of the battery voltage may include a standard deviation.
  • the data processing unit 240 pre-processes the voltage data of the battery cell to convert the voltage of the battery cell to be differentiable in a predetermined section. That is, as will be described later, there may be a case in which differential analysis of the generally measured voltage data of the battery is impossible due to overlapping signals and discontinuous sections. Accordingly, the data processing unit 240 may pre-process the voltage data of the battery cell before the conversion of the differential signal to convert the voltage of the battery cell to be differentiable in a predetermined period.
  • the data processing unit 240 may convert the voltage of the battery cell into monotonically increasing or monotonically decreasing data by sampling the voltage data. For example, the data processing unit 240 classifies the capacity values Q of battery cells having the same voltage level V, and calculates an average value of the capacity values of the battery cells for each voltage level to perform voltage sampling. can This will be described later with reference to FIG. 4 .
  • the data processing unit 240 may convert adjacent data to satisfy continuity through a smoothing spline. Through this, the curve of the slope of the voltage data of the battery cell may be converted into a smooth form.
  • the battery diagnosis apparatus 200 may further include a memory unit and an alarm unit.
  • the memory unit may store a differential signal of the voltage of the battery cell measured by the voltage measuring unit 210 and the voltage calculated by the signal converting unit 220 .
  • the memory unit may be included in the battery diagnosis apparatus 200 , or may be included in an external server (not shown) to transmit/receive data to and from the battery diagnosis apparatus 200 through a separate communication module.
  • the alarm unit may generate a warning alarm when it is determined that an abnormality has occurred in the battery cell by the abnormality diagnosis unit 230 .
  • the warning alarm may be provided in the form of a message on the display unit (not shown), or may be provided as a light or sound signal.
  • the battery diagnosis apparatus According to the battery diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention, it is possible to accurately and easily detect an abnormal voltage drop phenomenon due to an internal short circuit during charging of the battery by using a differential signal related to the voltage of the battery.
  • FIG. 3A is a graph illustrating raw data of a measured voltage of a battery
  • FIG. 3B is a graph illustrating a differential signal of the voltage raw data of FIG. 3A.
  • the horizontal axis of FIG. 3A indicates the capacity (Ah) of the battery
  • the vertical axis indicates the measured voltage (V) of the battery.
  • the horizontal axis of FIG. 3B indicates the voltage (V) of the battery
  • the vertical axis indicates the differential signal (dQ/dV) related to the capacity and voltage of the battery.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a method of performing sampling to remove a redundant signal of battery voltage data.
  • FIG. 4 measurement data of battery capacity and voltage for each time are shown.
  • the voltage is the same as 3.23V in the sections in which the battery capacities are 43Ah, 44Ah, and 46Ah, and the voltage is the same as 3.24V in the sections in which the battery capacities are 45Ah and 47Ah. Accordingly, as shown in FIGS. 3A and 3B , overlapping signals of voltage data may occur, making it impossible to perform differential analysis.
  • the battery voltage data may be sampled by classifying the capacity value of the battery based on a voltage of a specific size with respect to the capacity and voltage data of the battery and calculating an average value thereof.
  • the average value of the capacity values corresponding to each voltage may be calculated based on 3.23V and 3.24V, which are battery voltages that appear overlappingly.
  • 3.23V, 44.3Ah which is the average value of the battery capacities 43Ah, 44Ah, and 46Ah
  • the voltage is 3.24V, 46Ah
  • the average value of the battery capacities 45Ah, 47Ah is determined as the capacity value.
  • the battery diagnosis apparatus may convert voltage data into a monotonically increasing (or monotonically decreasing) form based on the measured voltage by performing sampling through the method illustrated in FIG. 4 .
  • FIG. 5A is a graph showing a result of performing preprocessing through sampling and smoothing splines on battery voltage data
  • FIG. 5B is a graph showing differential reformation of battery voltage data for each preprocessing step.
  • the horizontal axis of FIG. 5A indicates the capacity (Ah) of the battery
  • the vertical axis indicates the measured voltage (V) of the battery.
  • the horizontal axis of FIG. 5B indicates the voltage (V) of the battery
  • the vertical axis indicates the differential signal (Ah/V) related to the capacity and voltage of the battery.
  • the slope of the voltage data of the battery may be converted to satisfy continuity.
  • the calculation formula for a smooth spline can be expressed as follows.
  • the smooth spline equation it is possible to prevent abrupt change in the slope of the sampled voltage data and convert it into a continuous curve.
  • the curve becomes smoother.
  • the ⁇ value may be 0.001 (V) and 0.01 (Q), respectively.
  • data can be converted to be differentiable by pre-processing through the above-described method before detecting an abnormal voltage drop using the differential signal of the battery voltage.
  • FIG. 6 is a graph illustrating an unstable behavior due to an abnormal voltage drop through a differential signal with respect to a battery voltage.
  • the horizontal axis of FIG. 6 indicates the voltage of the battery
  • the vertical axis indicates the differential signal.
  • a differential signal is shown with respect to a region in which the voltage of the battery cell is 4V to 4.2V, which is an unstable voltage due to an internal short circuit in the high voltage region in which the voltage of the battery cell is 4V to 4.2V as described above. This is because the shape change can be detected and the influence of the differential peak change caused by other factors such as deviation or deterioration between battery cells can be excluded.
  • FIG. 6 schematically shows a change in the differential signal according to each charging cycle. As shown in FIG. 6 , it can be seen that in a specific charging cycle, a section (part 4.18V in FIG. 6 ) in which the differential signal is unstable appears.
  • FIG. 7A is a histogram of a differential signal for each charging cycle of the battery
  • FIG. 7B is a diagram showing a standard deviation for each charging cycle of the battery.
  • the horizontal axis of FIG. 7A indicates bins of differential signal values
  • the vertical axis indicates the number of each differential signal value.
  • the horizontal axis of FIG. 7B indicates the voltage (V), and the vertical axis indicates the standard deviation of the differential signal.
  • FIGS. 7A and 7B the results obtained by setting the size of the moving (sliding) window to 60 are shown.
  • FIG. 7A a histogram of a differential signal for the case of charging cycles of 113, 135, and 140 is shown, respectively. As shown in FIG. 7A , it can be seen that, when the charging cycle is 113, a normal charging state appears, but in the case of 135 and 140 charging cycles, it can be confirmed that an unstable open shape appears.
  • the battery diagnosis apparatus it is possible to quantify a condition for determining a normal behavior or an abnormal behavior of a battery voltage.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of diagnosing a battery abnormality through a standard deviation of a differential signal in the battery diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 shows the results obtained by setting the size of the moving (sliding) window to 10, and the horizontal axis represents the voltage (V), and the vertical axis represents the standard deviation of the differential signal.
  • the battery diagnosis apparatus may diagnose an abnormal voltage drop due to an internal short circuit of the battery based on whether the standard deviation of the differential signal is equal to or greater than a preset reference value. For example, referring to FIG. 8 , it may be determined that an abnormal voltage drop occurs in a region where the battery voltage is 4.16 to 4.18V.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a method for diagnosing a battery according to an embodiment of the present invention.
  • the voltage of the battery cell is measured ( S910 ).
  • the voltage of the battery cell may be measured at predetermined time intervals.
  • the measured voltage of the battery cell is converted into a differential signal (S920).
  • the differential signal may be calculated with respect to the capacity and voltage of the battery as described above.
  • a standard deviation is calculated with respect to the converted differential signal (S930). The standard deviation of the differential signal may be calculated for each charging cycle.
  • the abnormal diagnosis according to the standard deviation of the differential signal may be performed in a sliding (moving) window method, and the size of the window may be arbitrarily set by the user.
  • the process returns to step S910.
  • the standard deviation of the differential signal is equal to or greater than a preset reference value (YES)
  • YES a preset reference value
  • the abnormality of the battery cell is determined through the standard deviation of the differential signal, but various types of statistical values may be used in addition to the standard deviation.
  • the battery diagnosis method it is possible to accurately and easily detect an abnormal voltage drop phenomenon due to an internal short circuit during charging of the battery using a differential signal related to the voltage of the battery.
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating a method of pre-processing data in a method for diagnosing a battery according to an embodiment of the present invention.
  • the voltage of the battery cell is first measured ( S1010 ). Then, the voltage of the battery cell is converted into a monotonically increasing (or monotonically decreasing) data through sampling of the measured voltage data ( S1020 ). Next, the voltage gradient of the battery cell is converted to satisfy continuity through a smoothing spline (S1030). Since the detailed contents of the data pre-processing method according to FIG. 10 have been described above, a detailed description thereof will be omitted.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a hardware configuration of an apparatus for diagnosing a battery according to an embodiment of the present invention.
  • the battery diagnosis apparatus 1100 includes a microcontroller (MCU; 1110) for controlling various processes and each configuration, an operating system program and various programs (eg, a battery diagnosis program, a differential signal calculation program, etc.)
  • An input/output interface 1130 that provides an input interface and an output interface between the memory 1120 in which the etc. are recorded, the battery cell module and/or the semiconductor switching element, and the communication interface 1140 capable of communicating with the outside through a wired/wireless communication network ) can be provided.
  • the computer program according to the present invention is recorded in the memory 1120 and processed by the microcontroller 1110 to be implemented as a module that performs, for example, each of the functional blocks shown in FIG. 2 .

Abstract

본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치는 배터리 셀의 전압을 측정하는 전압 측정부, 상기 전압 측정부에서 측정된 상기 배터리 셀의 전압을 미분 신호로 변환하는 신호 변환부 및 상기 미분 신호에 기초하여 배터리 셀의 이상을 진단하는 이상 진단부를 포함할 수 있다.

Description

배터리 진단 장치 및 방법
관련출원과의 상호인용
본 출원은 2019년 12월 20일 자 한국 특허 출원 제10-2019-0172451호에 기초한 우선권의 이익을 주장하며, 해당 한국 특허 출원의 문헌에 개시된 모든 내용은 본 명세서의 일부로서 포함된다.
기술분야
본 발명은 미분 신호를 이용하여 배터리의 충전 중 내부 단락으로 인한 이상 전압 강하 현상을 검출하는 배터리 진단 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 이차 전지에 대한 연구 개발이 활발히 이루어지고 있다. 여기서 이차 전지는 충방전이 가능한 전지로서, 종래의 Ni/Cd 전지, Ni/MH 전지 등과 최근의 리튬 이온 전지를 모두 포함하는 의미이다. 이차 전지 중 리튬 이온 전지는 종래의 Ni/Cd 전지, Ni/MH 전지 등에 비하여 에너지 밀도가 훨씬 높다는 장점이 있다, 또한, 리튬 이온 전지는 소형, 경량으로 제작할 수 있어서, 이동 기기의 전원으로 사용된다. 또한, 리튬 이온 전지는 전기 자동차의 전원으로 사용 범위가 확장되어 차세대 에너지 저장 매체로 주목을 받고 있다.
또한, 이차 전지는 일반적으로 복수 개의 배터리 셀들이 직렬 및/또는 병렬로 연결된 배터리 모듈을 포함하는 배터리 팩으로 이용된다. 그리고 배터리 팩은 배터리 관리 시스템에 의하여 상태 및 동작이 관리 및 제어된다.
이러한 이차 전지의 경우, 충전 주기 중에 내부 단락(internal short)으로 의심되는 이상 전압 강하 현상이 관찰되기도 한다. 이러한 이상 전압 강하를 진단하기 위한 방법으로서 배터리의 전압을 측정하여 전압 감소 여부를 검출할 수 있으나, 실제로 전압 감소에는 다양한 원인이 존재하므로 단순히 전압만을 측정하는 것으로는 내부 단락으로 인한 전압 강하인지 여부를 판단하기 어려운 경우가 많다. 또한, 이상 전압 강하를 진단하기 위해 배터리의 저항을 실시간으로 측정하는 방법도 사용되고 있으나, CP 충전의 경우 전류의 변화가 적어 저항 계산의 편차가 커지므로 정상 셀과 불량 셀을 구분하는 것이 어려운 문제가 있다.
본 발명은 배터리의 전압에 관한 미분 신호를 이용하여 배터리의 충전 중 내부 단락으로 인한 이상 전압 강하 현상을 정확하고 용이하게 검출할 수 있는 배터리 진단 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치는 배터리 셀의 전압을 측정하는 전압 측정부, 상기 전압 측정부에서 측정된 상기 배터리 셀의 전압을 미분 신호로 변환하는 신호 변환부 및 상기 미분 신호에 기초하여 배터리 셀의 이상을 진단하는 이상 진단부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 방법은 배터리 셀의 전압을 측정하는 단계, 상기 배터리 셀의 측정된 전압을 미분 신호로 변환하는 단계 및 상기 미분 신호에 기초하여 배터리 셀의 이상을 진단하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 배터리 진단 장치 및 방법에 따르면, 배터리의 전압에 관한 미분 신호를 이용하여 배터리의 충전 중 내부 단락으로 인한 이상 전압 강하 현상을 정확하고 용이하게 검출할 수 있다.
도 1은 배터리 제어 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3a는 배터리의 측정 전압의 로우 데이터를 나타내는 그래프이고, 도 3b는 도 3a의 전압 로우 데이터의 미분 신호를 나타내는 그래프이다.
도 4는 배터리 전압 데이터의 중복 신호를 제거하기 위해 샘플링을 수행하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 5a는 배터리 전압 데이터에 대하여 샘플링과 평활 스플라인을 통해 전처리를 수행한 결과를 나타내는 그래프이고, 도 5b는 배터리 전압 데이터의 전처리 단계별 미분 개형을 나타내는 그래프이다.
도 6은 이상 전압 강하로 인한 불안정 거동을 배터리 전압에 대한 미분 신호를 통해 나타내는 그래프이다.
도 7a는 배터리의 충전 사이클 별 미분 신호의 히스토그램을 나타내고, 도 7b는 배터리의 충전 사이클 별 표준편차를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치에서 미분 신호의 표준편차를 통해 배터리의 이상을 진단하는 것을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 방법에서 데이터를 전처리하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 하드웨어 구성을 나타내는 도면이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시 예들에 대해 상세히 설명하고자 한다. 본 문서에서 도면상의 동일한 구성 요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
본 문서에 개시되어 있는 본 발명의 다양한 실시 예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 다양한 실시 예들은 여러 가지 형태로 실시될 수 있으며 본 문서에 설명된 실시 예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.
다양한 실시 예에서 사용된 "제1", "제2", "첫째", 또는 "둘째" 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 해당 구성 요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성 요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시 예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.
기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의된 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미를 가지는 것으로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 발명의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
도 1은 배터리 제어 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리팩(1)과 상위 시스템에 포함되어 있는 상위 제어기(2)를 포함하는 배터리 제어 시스템을 개략적으로 나타낸다.
도 1에 도시된 바와 같이, 배터리 팩(1)은 하나의 이상의 배터리 셀로 이루어지고, 충방전 가능한 배터리 모듈(10)과, 배터리 모듈(10)의 +단자 측 또는 -단자 측에 직렬로 연결되어 배터리 모듈(10)의 충방전 전류 흐름을 제어하기 위한 스위칭부(14)와, 배터리 팩(1)의 전압, 전류, 온도 등을 모니터링하여, 과충전 및 과방전 등을 방지하도록 제어 관리하는 배터리 관리 시스템(20)을 포함한다.
여기서, 스위칭부(14)는 배터리 모듈(10)의 충전 또는 방전에 대한 전류 흐름을 제어하기 위한 반도체 스위칭 소자로서, 예를 들면, 적어도 하나의 MOSFET이 이용될 수 있다.
또한, BMS(20)는, 배터리 팩(1)의 전압, 전류, 온도 등을 모니터링하기 위해서, 반도체 스위칭 소자의 게이트, 소스 및 드레인 등의 전압 및 전류를 측정하거나 계산할 수 있고, 또한, 반도체 스위칭 소자(14)에 인접해서 마련된 센서(12)를 이용하여 배터리 팩의 전류, 전압, 온도 등을 측정할 수 있다. BMS(20)는 상술한 각종 파라미터를 측정한 값을 입력받는 인터페이스로서, 복수의 단자와, 이들 단자와 연결되어 입력받은 값들의 처리를 수행하는 회로 등을 포함할 수 있다.
또한, BMS(20)는, 스위칭 소자(14) 예를 들어 MOSFET의 ON/OFF를 제어할 수도 있으며, 배터리 모듈(10)에 연결되어 배터리 모듈(10)의 상태를 감시할 수 있다.
상위 제어기(2)는 BMS(20)로 배터리 모듈에 대한 제어 신호를 전송할 수 있다. 이에 따라, BMS(20)는 상위 제어기로부터 인가되는 신호에 기초하여 동작이 제어될 수 있을 것이다. 본 발명의 배터리 셀이 ESS(Energy Storage System) 또는 차량 등에 이용되는 배터리 팩에 포함된 구성일 수 있다. 다만, 이러한 용도에 한정되는 것은 아니다.
이와 같은 배터리 팩(1)의 구성 및 BMS(20)의 구성은 공지된 구성이므로, 보다 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치(200)는 전압 측정부(210), 신호 변환부(220), 이상 진단부(230) 및 데이터 처리부(240)를 포함할 수 있다.
전압 측정부(210)는 배터리 셀의 전압을 측정할 수 있다. 이 때, 전압 측정부(210)는 배터리 셀의 전압을 일정 시간 간격으로 측정할 수 있다.
신호 변환부(220)는 전압 측정부(210)에서 측정된 배터리 셀의 전압을 미분 신호로 변환할 수 있다. 이 경우, 신호 변환부(220)는 배터리 셀의 용량과 전압에 관하여 미분 신호(예를 들면, dQ/dV)를 산출할 수 있다.
또한, 신호 변환부(220)는 배터리 셀의 전압이 4V 내지 4.2V인 영역에 대해 미분 신호로 변환할 수 있다. 이는 배터리 셀의 전압이 4V 내지 4.2V인 고전압 영역에서 배터리 내부 단락으로 인한 불안정 전압 개형을 검출할 수 있고, 배터리 셀 간의 편차나 퇴화 등 다른 요인에 의한 미분 피크(peak) 변화의 영향을 배제할 수 있기 때문이다. 그러나, 본 발명의 일 실시 예에 따른 신호 변환부(220)에서 변환되는 미분 신호가 반드시 4V 내지 4.2V의 전압 범위에 제한되는 것은 아니며, 그 외에도 임의의 전압 범위에 대하여 미분 신호로 변환할 수 있다.
신호 변환부(220)는 변환된 미분 신호에 대하여 통계값을 산출할 수 있다. 이 때, 신호 변환부(220)에 의해 산출된 미분 신호의 통계값은 후술하는 바와 같이 슬라이딩 윈도우(Sliding Window)(또는, 무빙 윈도우(Moving Window)) 방식으로 배터리의 비정상 거동을 판별하기 위함이다. 예를 들면, 미분 신호에 대한 통계값은 표준편차를 포함할 수 있다.
이상 진단부(230)는 신호 변환부(220)에서 변환된 미분 신호에 기초하여 배터리 셀의 이상을 진단할 수 있다. 구체적으로, 이상 진단부(230)는 배터리 전압의 미분 신호에 대한 통계값이 미리 설정된 기준치 이상인 경우 배터리 셀에 이상 전압 강하가 발생한 것으로 진단할 수 있다.
또한, 이상 진단부(230)는 배터리 전압에 관한 미분 신호의 통계값에 대하여 슬라이딩 윈도우 방식으로 배터리 셀의 이상을 진단할 수 있다. 이처럼, 이상 진단부(230)가 슬라이딩 윈도우 방식으로 배터리 셀의 이상을 진단하는 경우 윈도우의 사이즈는 사용자에 의해 임의로 설정될 수 있다. 이 때, 배터리 전압의 미분 신호에 대한 통계값은 표준편차를 포함할 수 있다.
데이터 처리부(240)는 배터리 셀의 전압 데이터를 전처리 함으로써, 배터리 셀의 전압이 일정 구간에서 미분 가능하도록 변환할 수 있다. 즉, 후술하는 바와 같이 일반적으로 측정된 배터리의 전압 데이터는 중복 신호와 불연속 구간 등에 의해 미분 분석이 불가능한 경우가 발생할 수 있다. 따라서, 데이터 처리부(240)에서는 미분 신호의 변환 이전에 배터리 셀의 전압 데이터를 전처리하여 배터리 셀의 전압이 일정 구간에서 미분 가능하도록 변환할 수 있다.
구체적으로, 데이터 처리부(240)는 전압 데이터에 대한 샘플링을 통해 배터리 셀의 전압을 단조 증가 또는 단조 감소 형태의 데이터로 변환할 수 있다. 예를 들면, 데이터 처리부(240)는 동일한 전압 크기(V)를 갖는 배터리 셀의 용량값(Q)들을 분류하고, 전압 크기 별로 배터리 셀의 용량값들의 평균값을 산출함으로써 전압에 대한 샘플링을 수행할 수 있다. 이에 관해서는 도 4에서 후술한다.
또한, 데이터 처리부(240)는 평활 스플라인(Smoothing Spline)을 통해 인접한 데이터 간의 연속성을 만족하도록 변환할 수 있다. 이를 통해, 배터리 셀의 전압 데이터의 기울기의 곡선을 완만한 형태로 변환할 수 있다.
한편, 도 2에는 나타내지 않았으나, 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치(200)는 메모리부와 알람부를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 메모리부는 전압 측정부(210)에 의해 측정된 배터리 셀의 전압과 신호 변환부(220)에 의해 산출된 전압의 미분 신호 등을 저장할 수 있다. 이 때, 메모리부는 배터리 진단 장치(200) 내부에 포함될 수 있고, 또한 외부 서버(미도시)에 포함되어 별도의 통신 모듈을 통해 배터리 진단 장치(200)와 데이터를 송수신할 수 있다.
또한, 알람부는 이상 진단부(230)에 의해 배터리 셀에 이상이 발생한 것으로 판단되면 경고 알람을 발생시킬 수 있다. 이 때, 경고 알람은 디스플레이부(미도시) 상에 메시지 형태로 제공되거나, 또는 빛이나 소리 신호로 제공될 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치에 의하면, 배터리의 전압에 관한 미분 신호를 이용하여 배터리의 충전 중 내부 단락으로 인한 이상 전압 강하 현상을 정확하고 용이하게 검출할 수 있다.
도 3a는 배터리의 측정 전압의 로우 데이터를 나타내는 그래프이고, 도 3b는 도 3a의 전압 로우 데이터의 미분 신호를 나타내는 그래프이다. 이 때, 도 3a의 가로축은 배터리의 용량(Ah)을 나타내고, 세로축은 배터리의 측정 전압(V)을 나타낸다. 또한, 도 3b의 가로축은 배터리의 전압(V)을 나타내고, 세로축은 배터리의 용량과 전압에 관한 미분 신호(dQ/dV)를 나타낸다.
도 3a를 참조하면, 배터리의 측정 전압 데이터는 전압 센서 자체의 에러로 인한 노이즈나 중복 전압 신호 등이 나타날 수 있다. 따라서, 도 3b에 나타낸 바와 같이, 전압 또는 전류 데이터에 대한 미분 신호를 분석하기 곤란한 경우가 발생할 수 있다.
도 4는 배터리 전압 데이터의 중복 신호를 제거하기 위해 샘플링을 수행하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 각각의 시간에 대한 배터리의 용량과 전압의 측정 데이터가 나타나 있다. 여기서, 배터리의 용량이 43Ah, 44Ah, 46Ah인 구간에서는 전압이 3.23V로 동일하고, 배터리 용량이 45Ah, 47Ah인 구간에서는 전압이 3.24V로 동일하다. 따라서, 도 3a 및 3b에 나타낸 바와 같이 전압 데이터의 중복 신호가 발생하여 미분 분석이 불가능해질 수 있다.
이러한 경우에는 배터리의 용량과 전압 데이터에 대하여 특정 크기의 전압을 기준으로 배터리의 용량값을 분류하고, 그 평균값을 계산함으로써 배터리 전압 데이터를 샘플링할 수 있다. 예를 들면, 도 4에 나타낸 바와 같이, 중복되어 나타나는 배터리 전압인 3.23V와 3.24V를 기준으로 하여 각 전압에 해당하는 용량값의 평균값을 계산할 수 있다. 예를 들면, 전압이 3.23V의 경우에는 배터리 용량 43Ah, 44Ah, 46Ah의 평균값인 44.3Ah를 용량값으로 결정하고, 전압이 3.24V인 경우에는 배터리 용량 45Ah, 47Ah의 평균값인 46Ah를 용량값으로 결정할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치에서는 도 4에 나타낸 방법을 통해 샘플링을 수행함으로써, 측정 전압을 기준으로 전압 데이터를 단조 증가(또는 단조 감소) 형태로 변환할 수 있다.
도 5a는 배터리 전압 데이터에 대하여 샘플링과 평활 스플라인을 통해 전처리를 수행한 결과를 나타내는 그래프이고, 도 5b는 배터리 전압 데이터의 전처리 단계별 미분 개형을 나타내는 그래프이다. 이 때, 도 5a의 가로축은 배터리의 용량(Ah)을 나타내고, 세로축은 배터리의 측정 전압(V)을 나타낸다. 또한, 도 5b의 가로축은 배터리의 전압(V)을 나타내고, 세로축은 배터리의 용량과 전압에 관한 미분 신호(Ah/V)를 나타낸다.
도 5a에 나타낸 바와 같이, 전압의 로우 데이터의 경우 중복 신호와 노이즈가 발생하고 있으나, 도 4에 따라 샘플링 처리한 전압 데이터의 경우 단조 증가 형태로 나타남을 알 수 있다.
한편, 전압의 로우 데이터에 대해 샘플링 처리를 수행하더라도 인접한 데이터 간의 기울기 차이로 인해 미분이 불가능한 구간이 나타날 수 있다. 이에 관하여, 도 5b를 참조하면, 단순히 전압의 로우 데이터에 샘플링 처리만을 수행한 경우에는 미분 신호의 값이 완전하게 나타나지 못하게 됨을 알 수 있다.
따라서, 샘플링 처리한 전압 데이터에 평활 스플라인을 수행함으로써 배터리의 전압 데이터의 기울기가 연속성을 만족하도록 변환할 수 있다. 예를 들면, 평활 스플라인의 계산식은 다음과 같이 나타낼 수 있다.
Figure PCTKR2020017931-appb-I000001
상기 평활 스플라인 식을 통해 샘플링된 전압 데이터의 기울기가 급격하게 변화하는 것을 방지하고 연속적인 곡선으로 변환할 수 있다. 이 때, λ값이 커질수록 곡선은 더욱 완만해진다. 예를 들면, λ값은 각각 0.001(V) 및 0.01(Q)일 수 있다.
다시 도 5a를 참조하면, 샘플링 처리된 전압 데이터에 평활 스플라인(S.S)을 적용한 경우, 전압 데이터의 기울기의 연속성을 만족시키면서 미분 가능한 형태로 변환됨을 알 수 있다. 또한 도 5b에 나타낸 바와 같이, 샘플링 처리에 추가로 평활 스플라인(S.S)을 수행한 미분 신호의 경우 그래프가 노이즈 없이 완만하게 나타남을 확인할 수 있다.
이처럼, 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치에 의하면, 배터리 전압의 미분 신호를 이용하여 이상 전압 강하를 검출하기 이전에 전술한 방법을 통해 전처리를 행함으로써 데이터를 미분 가능하도록 변환할 수 있다.
도 6은 이상 전압 강하로 인한 불안정 거동을 배터리 전압에 대한 미분 신호를 통해 나타내는 그래프이다. 이 때, 도 6의 가로축은 배터리의 전압을 나타내고, 세로축은 미분 신호를 나타낸다.
도 6을 참조하면, 배터리 셀의 전압이 4V 내지 4.2V인 영역에 대해 미분 신호를 나타내고 있는데, 이는 전술한 것과 같이 배터리 셀의 전압이 4V 내지 4.2V인 고전압 영역에서 배터리 내부 단락으로 인한 불안정 전압 개형을 검출할 수 있고, 배터리 셀 간의 편차나 퇴화 등 기타 요인에 따른 미분 피크 변화의 영향을 배제할 수 있기 때문이다.
또한, 도 6에서는 각 충전 사이클에 따른 미분 신호의 변화를 개략적으로 나타내고 있다. 도 6에 나타낸 바와 같이, 특정 충전 사이클에서는 미분 신호가 불안정한 구간(도 6의 4.18V 부분)이 나타남을 확인할 수 있다.
도 7a는 배터리의 충전 사이클 별 미분 신호의 히스토그램을 나타내고, 도 7b는 배터리의 충전 사이클 별 표준편차를 나타내는 도면이다. 이 때, 도 7a의 가로축은 미분 신호값의 Bins를 나타내고, 세로축은 각 미분 신호값의 수를 나타낸다. 또한, 도 7b의 가로축은 전압(V)을 나타내고, 세로축은 미분 신호의 표준편차를 나타낸다. 한편, 도 7a 및 7b의 경우 무빙(슬라이딩) 윈도우의 크기를 60으로 하여 도출한 결과를 나타낸 것이다.
도 7a를 참조하면, 충전 사이클이 각각 113, 135, 140인 경우에 대한 미분 신호의 히스토그램을 나타내고 있다. 도 7a에 나타낸 바와 같이, 충전 사이클이 113인 경우에는 정상적인 충전 상태의 개형이 나타나지만, 충전 사이클이 135와 140의 경우에는 불안정한 개형이 나타남을 확인할 수 있다.
한편, 도 7b를 참조하면, 미분 신호의 표준편차가 전압에 대해 균일한 경우에는 정상적인 전압 거동이 나타남을 의미하고, 미분 신호의 표준편차가 특정 전압 구간에서 급격하게 상승하는 경우에는 전압의 불안정 거동이 발생함을 의미한다.
이와 같이, 배터리 전압에 대한 미분 신호의 분석 윈도우 내에서의 표준편차의 변화를 통해 전압의 불안정 여부를 검출할 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치에 의하면 배터리 전압의 정상 거동 또는 비정상 거동의 판별 조건을 정량화할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치에서 미분 신호의 표준편차를 통해 배터리의 이상을 진단하는 것을 예시적으로 나타내는 도면이다. 이 때, 도 8은 무빙(슬라이딩) 윈도우의 크기를 10으로 하여 도출한 결과를 나타내며, 가로축은 전압(V)을, 세로축은 미분 신호의 표준편차를 나타낸다.
도 8에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치는 미분 신호의 표준편차가 미리 설정된 기준치 이상인지 여부에 기초하여 배터리의 내부 단락으로 인한 이상 전압 강하를 진단할 수 있다. 예를 들어, 도 8을 참조할 때 배터리 전압이 4.16 내지 4.18V인 영역에서 이상 전압 강하가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
한편, 도 8과 같이 미분 신호의 표준편차를 이용하는 경우에는 슬라이딩 윈도우의 크기가 작을수록 불안정 거동의 변별력이 증가하므로 전압 강하 현상을 보다 용이하고 정확하게 검출할 수 있다.
또한, 이상에서는 배터리 전압의 미분 신호에 대한 표준편차를 이용하여 이상 여부를 판단하는 것으로 설명하였으나, 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니며 표준편차 외에도 미분 신호에 대한 평균값, 중앙값, 외도, 첨도 등 다양한 통계치들이 사용될 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 먼저 배터리 셀의 전압을 측정한다(S910). 이 때, 단계 S910에서는 배터리 셀의 전압을 일정 시간 간격으로 측정할 수 있다.
그리고, 배터리 셀의 측정된 전압을 미분 신호로 변환한다(S920). 이 때, 미분 신호는 전술한 것과 같이 배터리의 용량과 전압에 관하여 산출될 수 있다. 또한, 변환된 미분 신호에 대하여 표준편차를 산출한다(S930). 미분 신호의 표준편차는 각 충전 사이클에 대해 산출될 수 있다.
다음으로, 미분 신호에 대한 표준편차가 미리 설정된 기준치 이상인지 여부를 판단한다(S940). 이 때, 미분 신호의 표준편차에 따른 이상 진단은 슬라이딩(무빙) 윈도우 방식으로 수행될 수 있고, 윈도우의 크기는 사용자에 의해 임의로 설정될 수 있다.
만약, 미분 신호에 대한 표준편차가 미리 설정된 기준치 미만인 경우에는 단계 S910으로 돌아간다. 한편, 미분 신호에 대한 표준편차가 미리 설정된 기준치 이상인 경우(YES), 배터리 셀의 이상이 발생한 것으로 판단한다(S950). 또한, 이상에서는 미분 신호에 대한 표준편차를 통해 배터리 셀의 이상을 판단하였으나, 표준편차 외에도 다양한 형태의 통계치들이 활용될 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 방법에 의하면, 배터리의 전압에 관한 미분 신호를 이용하여 배터리의 충전 중 내부 단락으로 인한 이상 전압 강하 현상을 정확하고 용이하게 검출할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 방법에서 데이터를 전처리하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 먼저 배터리 셀의 전압을 측정한다(S1010). 그리고, 측정된 전압 데이터에 대한 샘플링을 통해 배터리 셀의 전압을 단조 증가(또는 단조 감소)의 형태로 데이터를 변환한다(S1020). 다음으로, 평활 스플라인을 통해 상기 배터리 셀의 전압의 기울기가 연속성을 만족하도록 변환한다(S1030). 도 10에 따른 데이터의 전처리 방법의 구체적인 내용들은 이상에서 설명하였으므로 자세한 설명은 생략한다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 방법에서는 전압 데이터에 대해 전처리를 수행함으로써 노이즈, 중복 신호, 불연속 구간 등이 존재하는 전압 데이터를 일정 구간에서 미분 가능하도록 변환함으로써 미분 분석을 수행하도록 할 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 하드웨어 구성을 나타내는 도면이다.
도 11을 참조하면, 배터리 진단 장치(1100)는, 각종 처리 및 각 구성을 제어하는 마이크로컨트롤러(MCU; 1110)와, 운영체제 프로그램 및 각종 프로그램(예로서, 배터리 진단 프로그램, 미분 신호 산출 프로그램 등) 등이 기록되는 메모리(1120)와, 배터리 셀 모듈 및/또는 반도체 스위칭 소자와의 사이에서 입력 인터페이스 및 출력 인터페이스를 제공하는 입출력 인터페이스(1130)와, 유무선 통신망을 통해 외부와 통신 가능한 통신 인터페이스(1140)를 구비할 수 있다. 이와 같이, 본 발명에 따른 컴퓨터 프로그램은 메모리(1120)에 기록되고, 마이크로 컨트롤러(1110)에 의해 처리됨으로써 예를 들면 도 2에서 도시한 각 기능 블록들을 수행하는 모듈로서 구현될 수 있다.
이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다.
또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재할 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (17)

  1. 배터리 셀의 전압을 측정하는 전압 측정부;
    상기 전압 측정부에서 측정된 상기 배터리 셀의 전압을 미분 신호로 변환하는 신호 변환부; 및
    상기 미분 신호에 기초하여 배터리 셀의 이상을 진단하는 이상 진단부를 포함하는 배터리 진단 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 신호 변환부는 상기 배터리 셀의 용량과 전압에 관하여 상기 미분 신호를 산출하는 배터리 진단 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 신호 변환부는 상기 미분 신호에 대하여 통계값을 산출하고,
    상기 이상 진단부는 상기 미분 신호에 대한 통계값이 미리 설정된 기준치 이상인 경우 상기 배터리 셀의 이상이 발생한 것으로 진단하는 배터리 진단 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 이상 진단부는 상기 통계값에 대해 슬라이딩 윈도우(Sliding Window) 방식으로 상기 배터리 셀의 이상을 진단하는 배터리 진단 장치.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 미분 신호에 대한 통계값은 표준편차인 배터리 진단 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 신호 변환부는 상기 배터리 셀의 전압이 4V 내지 4.2V인 영역에 대해 미분 신호로 변환하는 배터리 진단 장치.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 배터리 셀의 전압 데이터를 전처리 함으로써, 상기 배터리 셀의 전압이 미리 설정된 구간에서 미분 가능하도록 변환하는 데이터 처리부를 더 포함하는 배터리 진단 장치.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 데이터 처리부는 상기 전압 데이터에 대한 샘플링을 통해 상기 배터리 셀의 전압을 단조 증가 또는 단조 감소 형태의 데이터로 변환하는 배터리 진단 장치.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 데이터 처리부는 동일한 전압 크기를 갖는 상기 배터리 셀의 용량값들을 분류하고, 상기 전압 크기 별로 상기 배터리 셀의 용량값들의 평균값을 산출함으로써 상기 전압에 대한 샘플링을 수행하는 배터리 진단 장치.
  10. 청구항 7에 있어서,
    상기 데이터 처리부는 평활 스플라인(Smoothing Spline)을 통해 상기 배터리 셀의 전압의 기울기가 연속성을 만족하도록 변환하는 배터리 진단 장치.
  11. 배터리 셀의 전압을 측정하는 단계;
    상기 배터리 셀의 측정된 전압을 미분 신호로 변환하는 단계; 및
    상기 미분 신호에 기초하여 배터리 셀의 이상을 진단하는 단계를 포함하는 배터리 진단 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 미분 신호에 대하여 통계값을 산출하는 단계; 및
    상기 미분 신호에 대한 통계값이 미리 설정된 기준치 이상인 경우 상기 배터리 셀의 이상이 발생한 것으로 진단하는 단계를 더 포함하는 배터리 진단 방법.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 통계값에 대해 슬라이딩 윈도우 방식으로 상기 배터리 셀의 이상을 진단하는 단계를 더 포함하는 배터리 진단 방법.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 미분 신호에 대한 통계값은 표준편차인 배터리 진단 방법.
  15. 청구항 11에 있어서,
    상기 배터리 셀의 전압 데이터를 전처리 함으로써, 상기 배터리 셀의 전압이 미리 설정된 구간에서 미분 가능하도록 변환하는 단계를 더 포함하는 배터리 진단 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 배터리 셀의 전압이 미리 설정된 구간에서 미분 가능하도록 변환하는 단계는 상기 전압 데이터에 대한 샘플링을 통해 상기 배터리 셀의 전압을 단조 증가 또는 단조 감소 형태의 데이터로 변환하는 배터리 진단 방법.
  17. 청구항 15에 있어서,
    상기 배터리 셀의 전압이 미리 설정된 구간에서 미분 가능하도록 변환하는 단계는 평활 스플라인을 통해 상기 배터리 셀의 전압의 기울기가 연속성을 만족하도록 변환하는 배터리 진단 방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116068441A (zh) * 2021-10-29 2023-05-05 北汽福田汽车股份有限公司 动力电池内短路预警方法、装置及车辆

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113866669B (zh) * 2020-06-30 2023-09-15 宁德时代新能源科技股份有限公司 电芯内部短路故障的检测方法、装置、设备和介质
CN114152826B (zh) * 2021-11-19 2022-11-18 北京理工大学 一种锂离子电池单体内短路检测方法
KR20230096736A (ko) * 2021-12-23 2023-06-30 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 관리 장치 및 이의 동작 방법

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014002055A (ja) * 2012-06-19 2014-01-09 Hitachi Ltd 二次電池の検査システム、充放電機、及び検査方法
JP2016126894A (ja) * 2014-12-26 2016-07-11 株式会社東芝 蓄電池、蓄電池評価装置および蓄電池評価方法
JP2016531270A (ja) * 2013-06-25 2016-10-06 コミッサリア ア レネルジー アトミーク エ オ エナジーズ アルタナティブス バッテリの充電状態を評価する方法
WO2018043222A1 (ja) * 2016-08-30 2018-03-08 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 管理装置、及び蓄電システム
KR20180085165A (ko) * 2017-01-18 2018-07-26 삼성전자주식회사 배터리 관리 방법 및 장치

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013254664A (ja) 2012-06-07 2013-12-19 Hitachi Vehicle Energy Ltd 二次電池の制御装置
JP2017133870A (ja) 2016-01-26 2017-08-03 トヨタ自動車株式会社 リチウムイオン二次電池の異常劣化検知装置および異常劣化検知方法
JP7004650B2 (ja) * 2016-07-12 2022-01-21 株式会社エンビジョンＡｅｓｃジャパン 情報処理装置、制御方法、及びプログラム
US10809307B2 (en) * 2017-09-26 2020-10-20 E-Xteq Europe Differential battery testers

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014002055A (ja) * 2012-06-19 2014-01-09 Hitachi Ltd 二次電池の検査システム、充放電機、及び検査方法
JP2016531270A (ja) * 2013-06-25 2016-10-06 コミッサリア ア レネルジー アトミーク エ オ エナジーズ アルタナティブス バッテリの充電状態を評価する方法
JP2016126894A (ja) * 2014-12-26 2016-07-11 株式会社東芝 蓄電池、蓄電池評価装置および蓄電池評価方法
WO2018043222A1 (ja) * 2016-08-30 2018-03-08 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 管理装置、及び蓄電システム
KR20180085165A (ko) * 2017-01-18 2018-07-26 삼성전자주식회사 배터리 관리 방법 및 장치

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP3992648A4 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116068441A (zh) * 2021-10-29 2023-05-05 北汽福田汽车股份有限公司 动力电池内短路预警方法、装置及车辆

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