WO2022108111A1 - 배터리 진단 장치 및 방법 - Google Patents

배터리 진단 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
WO2022108111A1
WO2022108111A1 PCT/KR2021/013829 KR2021013829W WO2022108111A1 WO 2022108111 A1 WO2022108111 A1 WO 2022108111A1 KR 2021013829 W KR2021013829 W KR 2021013829W WO 2022108111 A1 WO2022108111 A1 WO 2022108111A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
impedance
battery
frequency
processor
inflection point
Prior art date
Application number
PCT/KR2021/013829
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
박준철
Original Assignee
주식회사 엘지에너지솔루션
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 엘지에너지솔루션 filed Critical 주식회사 엘지에너지솔루션
Priority to CN202180077839.3A priority Critical patent/CN116457675A/zh
Priority to JP2023526667A priority patent/JP2023548511A/ja
Priority to EP21894883.4A priority patent/EP4227697A4/en
Priority to US18/034,911 priority patent/US20240036115A1/en
Publication of WO2022108111A1 publication Critical patent/WO2022108111A1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/389—Measuring internal impedance, internal conductance or related variables
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R23/00—Arrangements for measuring frequencies; Arrangements for analysing frequency spectra
    • G01R23/02—Arrangements for measuring frequency, e.g. pulse repetition rate; Arrangements for measuring period of current or voltage
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R23/00—Arrangements for measuring frequencies; Arrangements for analysing frequency spectra
    • G01R23/16—Spectrum analysis; Fourier analysis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/3644—Constructional arrangements
    • G01R31/3648—Constructional arrangements comprising digital calculation means, e.g. for performing an algorithm
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/392—Determining battery ageing or deterioration, e.g. state of health
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/4285—Testing apparatus
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/48—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/425—Structural combination with electronic components, e.g. electronic circuits integrated to the outside of the casing
    • H01M2010/4271—Battery management systems including electronic circuits, e.g. control of current or voltage to keep battery in healthy state, cell balancing
    • 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 technology, and more particularly, to a battery diagnosis technology capable of effectively diagnosing a state of a battery through an impedance measurement value.
  • lithium secondary batteries have almost no memory effect compared to nickel-based secondary batteries, so charging and discharging are free, The self-discharge rate is very low and the energy density is high, attracting attention.
  • secondary batteries have been widely used for driving or energy storage in medium and large-sized devices such as electric vehicles and energy storage systems (ESS). And, for this reason, interest in secondary batteries is further increased, and related research and development are being made more actively.
  • ESS electric vehicles and energy storage systems
  • a lithium secondary battery mainly uses a lithium-based oxide and a carbon material as a positive electrode active material and a negative electrode active material, respectively.
  • the lithium secondary battery includes an electrode assembly in which a positive electrode plate and a negative electrode plate to which the positive electrode active material and the negative electrode active material are applied, respectively, are disposed with a separator interposed therebetween, and a casing for sealing and housing the electrode assembly together with an electrolyte, that is, a battery case.
  • the battery may not maintain the capacity at the time of initial manufacture, that is, the performance of the BOL (Beginning Of Life) state, and may deteriorate over time. If the deterioration state of the battery is not properly identified, it may be difficult to accurately predict the state of charge (SOC), usable time, lifespan, replacement timing, and the like of the battery. And, if the prediction is not made accurately in this respect, it may cause unexpected damage to the user or administrator of the battery.
  • SOC state of charge
  • EIS electrochemical impedance spectroscopy
  • an object of the present invention is to provide an apparatus and method capable of diagnosing a battery with high accuracy using the Nyquist diagram.
  • an apparatus for diagnosing a battery comprising: an impedance measuring module configured to measure an impedance according to a change in frequency while applying an alternating voltage to a target battery; a memory module that stores an impedance reference value for each frequency; and generating a Nyquist diagram for the impedance measurement value of the target battery measured by the impedance measurement module, extracting an inflection point from the generated Nyquist diagram, and determining a value within a predetermined frequency range based on the extracted inflection point and a processor configured to diagnose the target battery by comparing it with the reference impedance value for each frequency stored in the memory module.
  • the processor may be configured to shift the generated Nyquist diagram so that the extracted inflection point is an origin, and compare it with the impedance reference value for each frequency in the shifted state.
  • the processor may be configured to diagnose the target battery by using a magnitude and an angle of an impedance measurement value with respect to the target battery.
  • the memory module separately stores the impedance reference value for each frequency for each of a plurality of battery classes
  • the processor matches the impedance measurement value of the target battery to the battery class stored in the memory module, and the target battery It can be configured to classify the class of
  • the processor may be configured to extract a point where the charge transfer resistance region is inflected by the diffusion resistance region in the generated Nyquist diagram as the inflection point.
  • the processor may be configured to extract the inflection point by searching for the generated Nyquist diagram in a direction from a low frequency region to an increasing frequency.
  • the memory module may store preliminary frequency information about the inflection point in advance.
  • a battery pack according to another aspect of the present invention for achieving the above object includes the battery diagnosis apparatus according to the present invention.
  • a power storage system for achieving the above object includes the battery diagnosis apparatus according to the present invention.
  • a battery diagnosis method for achieving the above object includes the steps of: storing an impedance reference value for each frequency; measuring an impedance according to a change in frequency while applying an AC voltage to the target battery; generating a Nyquist curve for the impedance measurement value of the target battery measured in the measurement step; extracting an inflection point from the Nyquist diagram generated in the generating step; comparing the impedance measurement value within a predetermined frequency range based on the inflection point extracted in the extraction step with the impedance reference value for each frequency stored in the storage step; and diagnosing the target battery based on the result compared in the comparison step.
  • an effective battery diagnosis apparatus is provided.
  • the battery is diagnosed using the Nyquist plot, but since the equivalent circuit model is not used, it is not necessary to extract various element constant values related to the equivalent circuit model.
  • the influence of the inductance and resistance components of the measurement probe may be minimized by using a relatively low frequency region rather than a relatively high frequency region.
  • the accuracy of battery diagnosis can be further improved.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically illustrating a configuration of a battery diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram schematically illustrating an impedance reference value stored in a memory module according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a Nyquist diagram generated by a processor according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram schematically showing a configuration in which the extracted inflection point is shifted to become the origin with respect to the Nyquist diagram of FIG. 3 .
  • FIG. 5 is a diagram schematically illustrating the magnitude and angle of an impedance measurement value according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a part of impedance reference value data stored in a memory module according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a part of impedance reference value data stored in a memory module according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a Nyquist diagram generated according to an embodiment of the present invention by dividing each region according to a type of a factor affecting impedance.
  • FIG. 9 is a diagram schematically illustrating a configuration in which an inflection point is extracted by a processor according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a flowchart schematically illustrating a method for diagnosing a battery according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically illustrating a configuration of a battery diagnosis apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the battery diagnosis apparatus includes an impedance measuring module 100 , a memory module 200 , and a processor 300 .
  • the impedance measuring module 100 may be configured to measure impedance with respect to a target battery.
  • the impedance measuring module 100 may measure the impedance of a target battery using electrochemical impedance spectroscopy (EIS).
  • EIS electrochemical impedance spectroscopy
  • the target battery means a battery to be diagnosed.
  • the target battery may be a battery module or a battery pack including a plurality of battery cells.
  • the target battery may refer to a battery cell, that is, one secondary battery.
  • the impedance measuring module 100 may be configured to apply an AC voltage to the target battery in order to measure the impedance of the target battery.
  • the impedance measuring module 100 may be configured to charge the target battery while applying an AC voltage, and measure the internal impedance of the target battery during the charging process.
  • the impedance measuring module 100 may be configured to apply an AC voltage while changing a frequency.
  • the impedance measurement module 100 may employ various impedance measurement configurations and techniques known at the time of filing of the present invention.
  • the impedance measuring module 100 may be configured to measure the internal impedance of the battery using a 4-terminal pair method.
  • the impedance measuring module 100 may include several components for measuring the internal impedance of the battery.
  • the impedance measurement module 100 may include a contact probe for making contact with the terminal of the battery, a power supply for generating and supplying AC power, a power cable between the power supply and the contact probe, and a voltage sensor. have.
  • the impedance measurement module 100 of the present invention may employ a conventionally known impedance measurement configuration, a detailed description thereof will be omitted.
  • the memory module 200 stores an impedance reference value.
  • the impedance reference value is a value to be compared with the impedance measurement value of the target battery measured by the impedance measurement module 100 and may be stored in advance.
  • the impedance reference value may be a value obtained in advance through a plurality of pre-experiments with respect to a reference battery having the same or similar specifications, types, characteristics, etc. as the target battery.
  • the impedance reference value may be measured and stored in the same or similar manner as the impedance measurement method by the impedance measurement module 100 .
  • the impedance reference value stored in the memory module 200 is obtained by applying an AC voltage with the same or similar voltage magnitude and frequency as the voltage magnitude and frequency when the impedance measurement module 100 measures the impedance of the target battery.
  • FIG. 2 is a diagram schematically illustrating an impedance reference value stored in the memory module 200 according to an embodiment of the present invention.
  • the memory module 200 may store an impedance reference value for each frequency. That is, the memory module 200 is divided into a plurality of frequencies (f1, f2, f3, f4, f5, f6, f7, ...) within a predetermined frequency range, and an impedance reference value ( Zre1, Zre2, Zre3, Zre4, Zre5, Zre6, Zre7, ...) may be configured in a preset form. For example, the memory module 200 may pre-store impedance reference values corresponding to each of a plurality of frequencies included between 0.1 Hz and 10 Hz.
  • the memory module 200 in addition, other components of the battery diagnosis apparatus according to the present invention, such as the impedance measurement module 100 or the processor 300, data or programs necessary to operate or perform its function, etc. can be saved.
  • the memory module 200 is a flash memory type, a hard disk type, a solid state disk (SSD) type, a solid disk drive (SDD) type, a multimedia card micro type, a RAM (Random Access Memory), SRAM (Static RAM) ), ROM (Read Only Memory), EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), and PROM (Programmable Read Only Memory) may be implemented as at least one, but the present invention is necessarily limited to the specific form of the memory module 200 it is not
  • the processor 300 may be connected to the impedance measurement module 100 and configured to receive an impedance measurement value from the impedance measurement module 100 . That is, when the impedance measuring module 100 measures the impedance with respect to the target battery, the measured result may be transmitted to the processor 300 .
  • the processor 300 may be configured to generate a Nyquist diagram (Nyquist plot) for the impedance measurement value of the target battery based on the impedance measurement result transmitted from the impedance measurement module 100 in this way. have.
  • the impedance measurement module 100 may measure the impedance using an EIS analysis method. And, this EIS analysis data may be viewed as a Nyquist plot.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a Nyquist diagram generated by the processor 300 according to an embodiment of the present invention.
  • a Nyquist diagram may be generated based on an EIS measurement result of a target battery.
  • the horizontal axis may be a real component (Zreal) of the impedance
  • the vertical axis may be referred to as an imaginary component (Zimag) of the impedance.
  • the unit of the horizontal axis and the vertical axis may be m ⁇ or ⁇ .
  • each point may be referred to as an impedance measurement value according to each frequency, that is, an impedance point.
  • the magnitude of the frequency of each of the impedance points gradually increases in the direction indicated by the arrow a1.
  • a real value and an imaginary value of the impedance of the target battery change according to a change in frequency, and the intersection point may be displayed as a point on coordinates, that is, an impedance point.
  • the processor 300 may generate such a Nyquist diagram based on the impedance measurement value transmitted from the impedance measurement module 100 .
  • the processor 300 may employ the known Nyquist diagram generation technology at the time of filing of the present invention, a detailed description thereof will be omitted in the present invention.
  • the processor 300 may be configured to extract an inflection point from the generated Nyquist diagram.
  • the inflection point may mean a point at which the direction of the curve changes in the EIS Nyquist diagram. From the point of view of calculus, for a function that is differentiable twice, the inflection point can be said to mean a point at which the graph of the function changes from a convex upward state to a downward convex state, or from a downward convex state to an upward convex state. That is, it can be said that the inflection point means a point at which the yin and yang (-, +) of the curvature change in the flat curve.
  • the processor 300 may be configured to extract such an inflection point from the EIS Nyquist diagram.
  • the processor 300 may select one or more values belonging to a predetermined frequency range based on the extracted inflection point.
  • the processor 300 may be configured to compare the value selected around the inflection point with an impedance reference value for each frequency stored in the memory module 200 .
  • the processor 300 when an inflection point is extracted as an impedance point indicated by f13 on the Nyquist diagram, the processor 300 is located within a predetermined frequency range with respect to the inflection point f13 and belongs to a portion indicated by b. Impedance points can be selected. In this case, the processor 300 may check the frequency and the impedance measurement value for each frequency with respect to the impedance points within the portion indicated by b.
  • the processor 300 may check the impedance measurement value of the selected impedance points and the impedance reference value corresponding thereto from the memory module 200 . That is, the processor 300 may read an impedance reference value corresponding to the same or similar frequency as the selected impedance point from the memory module 200 . In addition, the impedance reference value read in this way and the impedance measurement value of the selected impedance point may be compared with each other.
  • the processor 300 when frequencies of impedance points within region b set around the inflection point f13 in the embodiment of FIG. 3 correspond to f2 to f6 in the embodiment of FIG. 2 , the processor 300 is within region b Impedance measurement values of the impedance points of , may be compared with impedance reference values corresponding to f2 to f6 of the memory module, that is, Zre2 to Zre6.
  • the processor 300 may be configured to diagnose the target battery based on the comparison result of the impedance measurement value and the impedance reference value.
  • the processor 300 may diagnose that there is an abnormality in the target battery.
  • the impedance reference value may be set as a reference value for determining whether there is an abnormality with respect to the target battery.
  • the processor 300 may be configured to search for an impedance reference value that is the same as the impedance measurement value or is within an error range.
  • the memory module 200 may match and store various information for diagnosing the state of the target battery with respect to each impedance reference value.
  • the memory module 200 may match and store state of health (SOH) information of the battery with respect to each impedance reference value.
  • the processor 300 may diagnose the state of the target battery through information matched to the found impedance reference value.
  • the battery can be diagnosed simply and accurately.
  • an equivalent circuit model for the battery is unnecessary. Therefore, there is no need to extract various constant values for the equivalent circuit model of the EIS Nyquist diagram in relation to the battery. Therefore, according to this aspect of the present invention, not only the diagnosis process is simple, but also errors occurring in the constant value extraction process can be excluded. Therefore, in this case, efficient battery diagnosis using the EIS Nyquist diagram may be possible.
  • the processor 300 includes a central processing unit (CPU), an application-specific integrated circuit (ASIC), a chipset, a logic circuit, a register, It may optionally include or be expressed in terms of a communication modem, a data processing device, and the like.
  • the control logic is implemented in software
  • the processor 300 may be implemented as a set of program modules.
  • the program module may be stored in an internal memory or an external memory module 200 , and may be executed by the processor 300 .
  • the memory module 200 may be inside or outside the processor 300 , and may be connected to the processor 300 by various well-known means.
  • the battery pack may include a control device referred to as a microcontroller unit (MCU) or a battery management system (BMS).
  • MCU microcontroller unit
  • BMS battery management system
  • the processor 300 may be implemented by components such as MCU or BMS provided in such a general battery pack.
  • terms such as 'to be' or 'configured to be' for the operation or function of the processor 300 may include the meaning of 'programmed to be'.
  • the processor 300 may shift the Nyquist diagram so that the extracted inflection point is the origin. And, with respect to the Nyquist diagram in the shifted state as described above, the processor 300 may be configured to compare and analyze an impedance reference value for each frequency. This will be described in more detail with reference to FIG. 4 .
  • FIG. 4 is a diagram schematically showing a configuration in which the extracted inflection point is shifted to become the origin with respect to the Nyquist diagram of FIG. 3 .
  • FIG. 4 some high-frequency regions are excluded from the Nyquist diagram of FIG. 3 for convenience of illustration.
  • the Nyquist diagram is shifted so that the inflection point f13 extracted in the embodiment of FIG. 3 is the origin. That is, the Nyquist diagram of FIG. 4 can be said to have a form in which the inflection point f13 is located at the origin by moving the Nyquist diagram of FIG. 3 in the left and downward directions while maintaining the coordinate axis.
  • the processor 300 may be configured to compare an impedance measurement value within a predetermined frequency with an impedance reference value corresponding to the frequency with the origin of the Nyquist diagram, that is, the inflection point f13 as the center.
  • the inflection point by locating the inflection point at the origin, a clearer comparison between the impedance measurement value and the impedance reference value can be made.
  • the impedance reference value stored in the memory module 200 is stored in the form of a Nyquist diagram
  • comparison between the impedance measurement value and the impedance reference value with respect to the inflection point may be easier.
  • a clearer and easier contrast can be obtained when comparing with the Nyquist curve measured and generated from the same battery at different times, or compared with the Nyquist curve measured and generated from another battery. It may be possible.
  • the shape around the inflection point can be more clearly compared and analyzed with respect to the Nyquist diagram.
  • the processor 300 may be configured to compare an impedance measurement value for a frequency region between a frequency as large as a first predetermined frequency and a frequency as small as a second predetermined frequency with an impedance reference value based on the extracted inflection point. .
  • impedance measurements for each frequency are represented by impedance points.
  • the processor 300 may be configured to search for a predetermined number of impedance points from the inflection point in the high frequency direction and/or the low frequency direction, and compare the impedance measurement values of the found impedance points with an impedance reference value.
  • the first predetermined frequency and the second predetermined frequency may be configured to be identical to each other. That is, the processor 300 may be configured to search for the same number of impedance points in the high frequency direction and the low frequency direction based on the extracted inflection point.
  • the processor 300 searches for two impedance points in a low-frequency direction and a high-frequency direction with respect to the inflection point f13, respectively, and compares the impedance measurement values of the found impedance points with the impedance reference value and the can be configured to compare. That is, the processor 300 calculates two points f14 and f15, which are two points in the low frequency direction (right direction) from the inflection point f13, and f11 and f12 points, which are two points in the high frequency direction (left direction) from the inflection point f13.
  • the impedance measurement values may be compared with impedance reference values corresponding to the same frequency as the frequency of each impedance point.
  • the impedance characteristic of the target battery centered on the inflection point can be more clearly grasped.
  • the processor 300 may be configured to diagnose the target battery by using the magnitude and angle of the impedance measurement value for the target battery. This will be described in more detail with reference to FIG. 5 .
  • FIG. 5 is a diagram schematically illustrating the magnitude and angle of an impedance measurement value according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 can be viewed as vertically inverted based on the horizontal axis (Z real) with respect to the Nyquist diagram of FIG. 4 so that the positive imaginary part (+ Zimag) of the impedance is located on the upper part. That is, in FIG. 4, the negative imaginary part (-Zimag) of the impedance is shown to be located in the first and second quadrants, but in FIG. 5, the negative imaginary part (- Zimag) of the impedance is located in the third and fourth quadrants. is shown. And, FIG. 5 is an enlarged view of a low-frequency region within a predetermined frequency, that is, only a partial region of the first quadrant with respect to the origin. Accordingly, in FIG. 5 , only the f14 point and the f15 point among the plurality of impedance points are illustrated.
  • the size is indicated by r14 and the angle is indicated by ⁇ 14.
  • the magnitude r14 and the angle ⁇ 14 may be calculated as follows.
  • x14 and y14 may be referred to as an x-axis component (real component of impedance) and y-axis component (imaginary component of impedance) at point f14, respectively.
  • the processor 300 may calculate the magnitude r15 and the angle ⁇ 15 also for the point f15, which is the second point in the low-frequency direction from the origin f13.
  • the processor 300 may calculate the magnitude and angle of the first point and the second point in the high frequency direction (left direction) from the origin f13 in a similar manner.
  • the memory module 200 may store magnitudes and angles of impedances as impedance reference values corresponding to a plurality of frequencies. That is, the impedance reference value may also be stored so as to be compared with the magnitude and angle of the impedance measurement value by the processor 300 .
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a part of impedance reference value data stored in the memory module 200 according to an embodiment of the present invention.
  • the memory module 200 stores impedance reference values corresponding to each of a plurality of frequencies (2.154 Hz, 1.468 Hz, 1 Hz, 0.681 Hz, and 0.464 Hz).
  • the impedance reference value stored in the memory module 200 has the magnitude and angle of the impedance for each frequency.
  • the magnitude and angle of the impedance reference value corresponding to the frequency of 1.468 Hz may be 0.39 m ⁇ and -141.7°, respectively.
  • the magnitude and angle of the reference impedance value corresponding to the frequency of 0.681 Hz may be 0.29 m ⁇ and -38.3°, respectively.
  • the memory module 200 may store the magnitude and angle of an impedance reference value with respect to a predetermined frequency in the vicinity of the specific frequency as the origin. For example, as shown in FIG. 6 , when the memory module 200 has a frequency point of 1 Hz as the origin, the frequencies (0.681 Hz, 0.464 Hz, 1.468 Hz, and 2.154 Hz) around it, respectively It is possible to store the magnitude and angle of the impedance reference value for .
  • the processor 300 may compare the magnitude and angle of the impedance measurement value with respect to the target battery and the magnitude and angle of the impedance reference value stored in the memory module 200 between the same frequencies. And, the processor 300 may diagnose the battery according to the comparison result of the size and angle.
  • the processor 300 may be configured to compare an impedance reference value having the same frequency as the origin with respect to the impedance measurement value.
  • the impedance reference value shown in Fig. 6 is set as the case where the origin has a frequency of 1 Hz.
  • the processor 300 performs the impedance measurement value for the embodiment of FIG. 4 and the embodiment of FIG. 6 .
  • the target battery can be diagnosed by comparing the impedance reference values for each other.
  • points indicated by f11, f12, f14, and f15 may be points corresponding to frequencies of 2.154 Hz, 1.468 Hz, 0.681 Hz, and 0.464 Hz, respectively.
  • the processor 300 obtains the magnitude and angle of the impedance measurement value for each point of f11, f12, f14, and f15, and sets the size and angle of each obtained point as shown in FIG. It can be compared with the magnitude and angle of the impedance reference value.
  • the magnitude and angle of the impedance measurement value at each point may be obtained as described in the embodiment of FIG. 5 .
  • the memory module 200 may store an impedance magnitude and an impedance angle as an impedance reference value corresponding to each frequency corresponding to various frequencies of the AC voltage applied by the impedance measuring module 100 .
  • the memory module 200 may store in advance impedance reference values corresponding to all frequencies usable when the impedance measuring module 100 measures the impedance of the target battery. For example, when the impedance measurement module 100 is set to measure the impedance by applying an AC voltage while changing the frequency, such as 2.154 Hz, 1.468 Hz, 1 Hz, 0.681 Hz, 0.464 Hz, ...
  • the memory module 200 the impedance reference values corresponding to each of the same frequencies (2.154 Hz, 1.468 Hz, 1 Hz, 0.681 Hz, 0.464 Hz, ...) as this set frequency of the impedance measurement module 100 in advance can be saved
  • the impedance measuring module 100 may be configured to change a frequency when an AC voltage is applied in accordance with a frequency previously stored in the memory module 200 .
  • the impedance measurement module 100 may be configured at 2.154 Hz, 1.468 Hz, 1 Hz, 0.681 Hz, and 0.464 Hz. It may be configured to apply an AC voltage while changing the frequency, and to obtain an impedance measurement value for each frequency.
  • the memory module 200 stores the impedance reference value in the form shown in FIG. 6 , but may also include data for various cases other than 1 Hz at the origin.
  • the memory module 200 may store data on the magnitude and angle of impedance reference values of peripheral frequency points when the origin is 0.681 Hz or 1.468 Hz.
  • the processor 300 may obtain impedance reference value data suitable for the frequency of the extracted inflection point from the memory module 200 , and compare the obtained impedance reference value data and impedance measurement values with each other.
  • the memory module 200 may classify and store the impedance reference values for each frequency for each of a plurality of battery classes. This will be described in more detail with reference to FIG. 7 .
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a part of impedance reference value data stored in the memory module 200 according to another embodiment of the present invention. With respect to FIG. 7 , parts that are different from the embodiment of FIG. 6 will be mainly described.
  • the memory module 200 stores impedance reference values for each frequency in the form of a table, but may store a plurality of tables.
  • each table may be referred to as an impedance reference value group for each frequency corresponding to different battery classes.
  • the memory module 200 may classify the battery into three classes of Level 1, Level 2, and Level 3 as a battery class, and store an impedance reference value group for each frequency for each battery class.
  • the frequency may be set to be the same for each battery class, and the magnitude and angle of the impedance reference value may be different from each other.
  • the processor 300 may be configured to match the impedance measurement value of the target battery to the battery class stored in the memory module 200 .
  • the processor 300 may be configured to classify the target battery according to the matching result.
  • the processor 300 finds the impedance reference value group that is the same as or most similar to the impedance measurement value of the target battery from among the impedance reference value groups of various battery grades stored in the memory module 200, and confirms the corresponding battery grade. have. Then, the class of the target battery may be classified using the battery class confirmed as described above. For example, when it is determined that the size and angle of the impedance measurement value for the target battery are most similar to the size and angle of the impedance reference value group set to Level 1 of FIG. 7 , the processor 300 sets the grade of the target battery to Level 1 It can be classified as 1.
  • the processor 300 determines the grade of the target battery. It can be classified as Level 2 or Level 3.
  • the grades for the target battery can be effectively classified.
  • a lithium ion battery pack that has reached the end of its life will be used, what is the remaining life, and how much performance can be exhibited, etc. can be used to
  • the configuration for determining whether the impedance measurement value and the impedance reference value are the same or similar various data matching techniques known at the time of filing of the present invention may be employed.
  • the present invention may use various methods as a configuration for determining whether the impedance measurement value and the impedance reference value match, and is not limited by a specific determination method.
  • the processor 300 may be configured to determine the state of health (SOH) of the target battery according to the grade of the battery. For example, in the embodiment of FIG. 7 , SOH corresponding to Level 1 may be 80%, SOH corresponding to Level 2 may be 75%, and SOH corresponding to Level 3 3 may be 70%. In this case, the processor 300 may estimate the SOH of the target battery by determining whether the impedance measurement value is most similar to an impedance reference value of which grade. If it is determined that the impedance measurement value of the target battery is most similar to the level 2 impedance reference value group, the processor 300 may estimate the SOH of the target battery as 75% corresponding to Level 2 . According to this embodiment, the processor 300 can easily determine the SOH of the target battery.
  • SOH state of health
  • the memory module 200 may store impedance reference values for each frequency for each of four or more battery grades. have.
  • the more the battery grade is subdivided into a very large number the more accurately the diagnosis and classification of the target battery can be performed.
  • the memory module 200 may classify SOH from 100% to 0% at intervals of 2.5%, and store each frequency-specific impedance reference value group for each classified SOH.
  • the description is based on a form of searching and comparing two impedance points in a high frequency direction and a low frequency direction, respectively, based on the impedance point for a frequency of 1 Hz.
  • the comparison number of impedance points based on the origin is merely an example, and the present invention is not limited to a specific example of this number.
  • the origin it may be configured to compare three or four impedance points in high frequency and low frequency directions, respectively.
  • the processor 300 is configured to extract, as an inflection point, a point where the charge transfer resistance region is inflected by the diffusion resistance region from the generated Nyquist diagram when the Nyquist diagram for the impedance measurement value of the target battery is generated. can be This will be described in more detail with reference to FIG. 8 .
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a Nyquist diagram generated according to an embodiment of the present invention by dividing each region according to a type of a factor affecting impedance.
  • FIG. 8 since the basic contents of FIG. 3 are the same, the parts with differences will be mainly described.
  • the EIS Nyquist diagram may be divided into four regions E1, E2, E3, and E4 according to factors affecting the impedance of the battery.
  • the E1 region as the highest frequency band, it may be mainly determined by the electrolyte resistance inside the target battery.
  • the E2 region although it is a lower frequency region than the E1 region, it is a higher frequency region than the E3 region.
  • the E3 region as a lower frequency region than the E2 region, it can be said that the region is mainly affected by charge transfer of the target battery.
  • the E3 region it may be determined by Li ion oxidation and reduction reactions at the electrode material interface of the target battery.
  • the E3 region may be referred to as a charge transfer resistance region.
  • the E4 region as the lowest frequency band, it can be said that the region is mainly affected by diffusion.
  • the E4 region it may be determined by chemical diffusion by intercalation or the like into the grain crystal structure in the target battery.
  • the E4 region may be referred to as a diffusion resistance region.
  • the memory module 200 may store information on these four areas in advance, for example, a frequency information range.
  • the processor 300 may be configured to find an inflection point in the charge transfer resistance region E3 among these four regions.
  • the charge transfer resistance region E3 may be inflected by the diffusion resistance region E4 .
  • the processor 300 may extract a point where the charge transfer resistance region E3 is inflected by the diffusion resistance region E4 as described above as the inflection point.
  • the processor 300 extracts a point where the charge transfer resistance region E3 is inflected by the diffusion resistance region E4 from among the two or more inflection points, and uses the extracted inflection point as described above. It is possible to perform a battery diagnosis or classification process.
  • the processor 300 may extract a point f13 as a point at which the charge transfer resistance region E3 is inflected by the diffusion resistance region E4 .
  • the processor 300 may diagnose the target battery by using the f13 point as the final inflection point.
  • the accuracy of battery diagnosis can be improved by using the low frequency region instead of the high frequency region.
  • the high-frequency region such as the region E1 of FIG. 8 is a region that is greatly affected by the inductance or resistance component of the measurement probe. Therefore, when using a portion heavily affected by the E1 region or an inflection point within the E1 region, deviation may be severe and accuracy may be reduced.
  • the processor 300 may be configured to extract an inflection point by searching the generated Nyquist diagram in a direction from a low frequency region to an increasing frequency.
  • the processor 300 may be configured to search for an inflection point while moving in a leftward direction from a predetermined point in the right portion of the Nyquist diagram, as indicated by an arrow a2. can That is, the processor 300 may be configured to extract an inflection point while moving from a low frequency region to a high frequency region in the EIS Nyquist diagram.
  • the processor 300 may search for an inflection point while moving from the low-frequency region to the high-frequency region, and extract the first searched inflection point among them. Then, the processor 300 may perform the battery diagnosis process described above by using the first inflection point found as described above.
  • a charge transfer resistance region and a diffusion resistance region as indicated by E3 and E4 of FIG. 8 may exist in the low frequency region. Therefore, the first inflection point searched for in this low-frequency region can be viewed as a point where the transmission transfer resistance region is inflected by the diffusion resistance region.
  • the point at which the charge transfer resistance region is inflected by the diffusion resistance region can be easily grasped.
  • FIG. 9 is a diagram schematically illustrating a configuration in which an inflection point is extracted by the processor 300 according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 can be regarded as a graph showing an enlarged area E3 of FIG. 8 .
  • the processor 300 may search for an inflection point by comparing and analyzing the slope in a direction in which the frequency gradually increases, as indicated by an arrow.
  • the slope for the impedance points measured at each frequency can be calculated as follows.
  • EISi[i] means an imaginary component of the impedance point i
  • EISr[i] means a real component of the impedance point i
  • the processor 300 may calculate the slope C between the impedance point f24 and the impedance point f25 as follows.
  • the processor 300 may obtain a slope between each point, for example, between f23 and f24, between f22 and f23, between f21 and f22, ... for each.
  • the processor 300 may extract a point where the magnitude (absolute value) of the slope between these impedance points gradually increases in the arrow direction (high frequency direction) and then decreases again as the inflection point.
  • f23 can be extracted as an inflection point. That is, the processor 300 may extract a point at which the absolute value of the slope increases and then decreases as an inflection point.
  • the processor 300 compares the change in inclination while moving in the high-frequency direction along the Nyquist diagram, and extracts the first point where the change in gradient changes from positive (+) to negative (-) as an inflection point.
  • this inflection point can be regarded as a point where the charge transfer resistance region is inflected by the diffusion resistance region in the Nyquist diagram. In this case, the inflection point used for diagnosing or classifying the battery can be easily extracted.
  • the processor 300 may obtain in advance information on a point at which the search for an inflection point in the Nyquist diagram starts.
  • the memory module 200 stores impedance point information corresponding to the inflection point search start point in advance, and the processor 300 accesses the memory module 200 before extracting the inflection point to check the impedance point information.
  • the processor 300 may be configured to search for an inflection point from the corresponding point based on the impedance point information checked through the memory module 200 as described above.
  • the memory module 200 may store f27 point in advance as an impedance point at which an inflection point search is started. Then, the processor 300 may check this information from the memory module 200 and perform an inflection point search in a direction such as f26, f25, f24, ... from the point f27.
  • the impedance point information on the inflection point search start point may be frequency information.
  • the memory module 200 may store frequency information corresponding to point f27 in advance.
  • the processor 300 may determine the slope of the impedance curve from the frequency corresponding to the f27 point to a gradually higher frequency direction, and extract the inflection point.
  • the impedance point information on the inflection point search start point may be information corresponding to a real part component of the impedance.
  • the memory module 200 may store information on the real part component of the impedance for the f27 point in advance.
  • the processor 300 may determine by itself, without obtaining information on the inflection point search start point from the memory module 200 .
  • the processor 300 may check the minimum and maximum points while moving from the low frequency part to the high frequency direction.
  • the processor 300 may be configured to extract an inflection point between the checked minimum and maximum points.
  • the processor 300 may identify a portion d1 that is a minimum point and a portion d2 that is a maximum point in the Nyquist diagram.
  • the processor 300 may be configured to extract an inflection point from the region between the minimum point d1 and the maximum point d2 identified as described above.
  • the processor 300 may extract an inflection point existing therebetween by using the maximum and/or minimum having the lowest frequency among the plurality of maximum points and/or the plurality of minimum points. That is, the processor 300 checks the minimum and maximum points of the Nyquist diagram while moving in the direction indicated by the arrow a2 in the embodiment of FIG. Existing inflection points can be extracted, and the battery can be diagnosed using the extracted inflection points.
  • the memory module 200 may store preliminary frequency information about the inflection point in advance.
  • the preliminary frequency information on the inflection point can be referred to as information on the frequency at which the inflection point is estimated to exist.
  • the memory module 200 may store information about a frequency range in which an inflection point exists in advance as such preliminary frequency information.
  • the memory module 200 may pre-store a preliminary frequency range of 0.4 Hz to 2.2 Hz as frequency information at which an inflection point may exist.
  • the processor 300 may be configured to first search for an inflection point within the preliminary frequency range of 0.4 Hz to 2.2 Hz.
  • the range that the processor 300 searches for when extracting the inflection point can be reduced. Accordingly, in this case, the extraction speed of the inflection point of the processor 300 may be improved, and the computational load in the extraction process may be reduced.
  • the memory module 200 may store preliminary frequency information in multiple stages.
  • the processor 300 may sequentially use the preliminary frequency information stored in multiple stages. In this case, the order of the preliminary frequency information stored in multiple stages may be determined in advance.
  • the processor 300 may be configured to search the preliminary frequency information of the next priority if the inflection point is not extracted from the searched priority preliminary frequency information after first searching for the priority frequency information in the preliminary frequency information stored in multiple stages. have.
  • the memory module 200 may store primary preliminary frequency information, secondary preliminary frequency information, and tertiary preliminary frequency information.
  • the first preliminary frequency information may have the highest priority
  • the third preliminary frequency information may have the lowest priority.
  • the processor 300 may first extract an inflection point within a corresponding range with reference to the primary preliminary frequency information. And, if the inflection point is not extracted from the primary preliminary frequency information, the inflection point is extracted within the corresponding range with reference to the secondary preliminary frequency information. have.
  • the inflection point extraction speed and efficiency can be further improved.
  • the memory module 200 may classify and store the preliminary frequency information on the inflection point according to the magnitude of the AC voltage applied to the battery. That is, when the impedance measuring module 100 measures the impedance according to the change in frequency while applying the AC voltage to the target battery, the preliminary frequency information may be configured to vary according to the magnitude of the applied AC voltage.
  • the memory module 200 may store preliminary frequency information as fp1 when the impedance measuring module 100 measures the impedance of the target battery while applying an AC voltage of 0.5V.
  • the memory module 200 may store preliminary frequency information as fp2 when the impedance measuring module 100 measures the impedance of the target battery while applying an AC voltage of 0.7V.
  • fp1 and fp2 may be set to different frequency values or different frequency ranges.
  • the processor 300 when the processor 300 extracts the inflection point using the preliminary frequency information stored in the memory module 200, more effective extraction of the inflection point may be possible.
  • the shape of the EIS Nyquist diagram may vary depending on the magnitude of the applied voltage. Accordingly, according to the above-described configuration, it is possible to efficiently extract an inflection point by providing suitable preliminary frequency information in consideration of a change in shape according to the magnitude of the applied voltage.
  • the battery diagnosis apparatus may be applied to a battery pack. That is, the battery pack according to the present invention may include the above-described battery diagnosis apparatus according to the present invention.
  • the battery pack according to the present invention includes, in addition to the battery diagnosis device according to the present invention, components commonly included in the battery pack, such as one or more secondary batteries, a battery management system (BMS), a current sensor, a relay, a fuse, and a pack. It may further include a case and the like.
  • the secondary battery included in the battery pack may be a target battery to be diagnosed by the battery diagnosis apparatus according to the present invention, that is, a target battery.
  • At least some components of the battery diagnosis apparatus according to the present invention may be implemented as conventional components included in a battery pack.
  • at least some functions or operations of the processor 300 of the battery diagnosis apparatus according to the present invention may be implemented by the BMS included in the battery pack.
  • the battery diagnosis apparatus according to the present invention may be applied to an electric power storage system (ESS). That is, the power storage system according to the present invention may include the battery diagnosis apparatus according to the present invention described above. In particular, since the power storage system does not require as high an output as that of an electric vehicle, it may be a representative application for recycling a battery pack (waste battery) that is used in an electric vehicle and has reached the end of its lifespan. The power storage system may determine whether to mount or utilize the battery after diagnosing or classifying the battery using the battery diagnosis technology according to the present invention before mounting the waste battery.
  • ESS electric power storage system
  • FIG. 10 is a flowchart schematically illustrating a method for diagnosing a battery according to an embodiment of the present invention.
  • the subject performing each step in FIG. 10 may be referred to as each component of the battery diagnosis apparatus according to the present invention described above.
  • the battery diagnosis method includes an impedance reference value storage step (S110), an impedance measurement step (S120), a Nyquist diagram generation step (S130), an inflection point extraction step (S140), and a comparison step ( S150) and a diagnosis step (S160).
  • the step S110 is a step of storing the impedance reference value for each frequency.
  • impedance reference value information as shown in FIG. 6 or 7 may be stored through a pre-test.
  • the step S120 is a step of measuring an impedance according to a change in frequency while applying an AC voltage to the target battery.
  • the step S130 is a step of generating a Nyquist diagram for the impedance measurement value of the target battery measured in step S120. For example, the Nyquist diagram shown in FIG. 3 may be generated by step S130.
  • Step S140 is a step of extracting an inflection point from the Nyquist diagram generated in step S130. For example, in step S140, as described in the embodiment of FIG. 9 , an inflection point of the Nyquist diagram may be extracted.
  • the step S150 is a step of comparing a value within a predetermined frequency range with the impedance reference value for each frequency stored in the step S110 with the inflection point extracted in the step S140 as the center.
  • the step S160 is a step of diagnosing the target battery based on the result compared in the step S150. For example, by the step S160, the class of the target battery may be classified.
  • the contents described above for the battery diagnosis apparatus may be applied in the same or similar manner, and thus a detailed description thereof will be omitted.

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Electrochemistry (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Tests Of Electric Status Of Batteries (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)

Abstract

본 발명은 나이퀴스트 선도를 이용하되 높은 정확도로 배터리를 진단할 수 있는 기술을 개시한다. 본 발명의 일 측면에 따른 배터리 진단 장치는, 대상 배터리에 대하여 교류 전압을 인가하면서 주파수의 변화에 따른 임피던스를 측정하도록 구성된 임피던스 측정 모듈; 주파수 별 임피던스 참조값을 저장하는 메모리 모듈; 및 상기 임피던스 측정 모듈에 의해 측정된 상기 대상 배터리의 임피던스 측정값에 대한 나이퀴스트 선도를 생성하고, 생성된 나이퀴스트 선도에서 변곡점을 추출하며, 추출된 변곡점을 중심으로 소정 주파수 범위 내의 값을 상기 메모리 모듈에 저장된 상기 주파수 별 임피던스 참조값과 비교하여 상기 대상 배터리를 진단하도록 구성된 프로세서를 포함한다.

Description

배터리 진단 장치 및 방법
본 출원은 2020년 11월 19일자로 출원된 한국 특허출원 번호 제10-2020-0156002호에 대한 우선권주장출원으로서, 해당 출원의 명세서 및 도면에 개시된 모든 내용은 인용에 의해 본 출원에 원용된다.
본 발명은 배터리 진단 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 임피던스 측정값을 통해 배터리의 상태를 효과적으로 진단할 수 있는 배터리 진단 기술에 관한 것이다.
현재 상용화된 이차 전지로는 니켈 카드뮴 전지, 니켈 수소 전지, 니켈 아연 전지, 리튬 이차 전지 등이 있는데, 이 중에서 리튬 이차 전지는 니켈 계열의 이차 전지에 비해 메모리 효과가 거의 일어나지 않아 충 방전이 자유롭고, 자가 방전율이 매우 낮으며 에너지 밀도가 높은 장점으로 각광을 받고 있다.
더욱이, 최근에는 전기 자동차나 전력저장장치(Energy Storage System; ESS)와 같은 중대형 장치에도 구동용이나 에너지 저장용으로 이차 전지가 널리 이용되고 있다. 그리고, 이로 인해, 이차 전지에 대한 관심이 더욱 증대되고, 관련 연구 개발이 보다 활발하게 이루어지고 있다.
리튬 이차 전지는, 주로 리튬계 산화물과 탄소재를 각각 양극 활물질과 음극 활물질로 사용한다. 그리고, 리튬 이차 전지는, 이러한 양극 활물질과 음극 활물질이 각각 도포된 양극판과 음극판이 세퍼레이터를 사이에 두고 배치된 전극 조립체와, 전극 조립체를 전해액과 함께 밀봉 수납하는 외장재, 즉 전지 케이스를 구비한다.
배터리는 전기 화학적인 산화 및 환원 반응을 통해 전기 에너지를 생성한다. 그런데, 배터리는, 충방전 사이클이 반복되면서, 최초 제조되었을 때의 용량, 즉 BOL(Beginning Of Life) 상태의 성능이 계속 유지되지 않고, 시간이 경과할수록 퇴화될 수 있다. 이러한 배터리의 퇴화 상태가 제대로 파악되지 못하면, 배터리의 충전 상태(State Of Charge; SOC), 사용 가능 시간, 수명, 교체 타이밍 등에 대한 정확한 예측이 곤란해질 수 있다. 그리고, 이러한 측면에서 예측이 정확하게 이루어지지 않으면, 배터리의 사용자나 관리자에게 불측의 피해를 입힐 수 있다.
더욱이, 최근에는 배터리를 재활용하는 경우가 증가하고 있다. 특히, 전기 자동차에 장착된 배터리 팩이 일정 기간 사용으로 성능이 저하된 경우, 사용된 배터리 팩을 다른 어플리케이션, 이를테면 에너지 저장 시스템(ESS; Eneargy Storage System)에 장착하여 재이용될 수 있도록 하는 연구 및 사업 등이 활발하게 이루어지고 있다.
이와 같이 이미 사용된 배터리(폐 배터리)를 다른 분야 또는 동일 분야에서 재활용하고자 하는 경우, 배터리에 대한 보다 정확한 상태 진단이 필요하다. 예를 들어, 자동차용 배터리 팩을 에너지 저장 시스템에 채용하기 위해서는, 해당 배터리 팩이 재활용 가능한 수준인지 판별되어야 한다. 지금까지, 배터리 셀이나 배터리 모듈, 배터리 팩 등을 진단하는 다양한 기술이 제안되고 있기는 하나, 아직까지 정확성이나 신속성 등 여러 측면에서 충분한 정도의 성능을 발휘하고 있다고 보기는 어렵다.
특히, 종래 이러한 배터리를 진단하는 대표적인 기술 중 하나로서, 전기화학 임피던스 스펙트로스코피(Electrochemical Impedance Spectroscopy; EIS)를 이용하는 방식을 들 수 있다. 이러한 방식의 경우, EIS 측정 데이터에 대한 나이퀴스트 선도(Nyquist plot)를 이용하며, 이 과정에서 배터리의 등가 회로 모델에 대한 각 소자 상수가 추출될 필요가 있다.
하지만, 이러한 등가 회로 모델을 이용한 종래 기술의 경우, 완벽한 등가 회로 모델을 구현할 수 없다는 데에 한계가 있다. 특히, EIS 측정 시, 측정 프로브가 가지는 인덕턴스와 저항 성분, 그리고 측정 포인트에서 가지는 접점 저항 등은, 배터리 자체의 인덕턴스 및 저항 성분과 구별이 어렵다. 또한, 측정 프로브의 인덕턴스 성분은, 매 측정 시마다 편차가 커서, 고주파 대역, 특히 SEI(Solid Electrolyte Interphase)에 의해 나타내어지는 저항 성분에 크게 영향을 미칠 수 있다.
그러므로, 이러한 종래 기술에 의하면, 나이퀴스트 선도를 이용하여 배터리를 진단함에 있어서, 충분한 정확도가 확보되기 어려운 문제가 있다. 만일, 배터리를 재사용하기 이전에, 배터리에 대하여 상태 진단이 정확하게 이루어지지 못할 경우, 배터리를 재사용하는 사용자는 물론이고, 배터리가 재사용되는 장치나 시스템에 악영향을 미칠 수 있다.
따라서, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 나이퀴스트 선도를 이용하되 높은 정확도로 배터리를 진단할 수 있는 장치 및 방법 등을 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 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 배터리 진단 장치는, 대상 배터리에 대하여 교류 전압을 인가하면서 주파수의 변화에 따른 임피던스를 측정하도록 구성된 임피던스 측정 모듈; 주파수 별 임피던스 참조값을 저장하는 메모리 모듈; 및 상기 임피던스 측정 모듈에 의해 측정된 상기 대상 배터리의 임피던스 측정값에 대한 나이퀴스트 선도를 생성하고, 생성된 나이퀴스트 선도에서 변곡점을 추출하며, 추출된 변곡점을 중심으로 소정 주파수 범위 내의 값을 상기 메모리 모듈에 저장된 상기 주파수 별 임피던스 참조값과 비교하여 상기 대상 배터리를 진단하도록 구성된 프로세서를 포함한다.
여기서, 상기 프로세서는, 상기 추출된 변곡점이 원점이 되도록 상기 생성된 나이퀴스트 선도를 쉬프트시키고, 쉬프트된 상태에서 상기 주파수 별 임피던스 참조값과 비교하도록 구성될 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 대상 배터리에 대한 임피던스 측정값의 크기 및 각도를 이용하여 상기 대상 배터리를 진단하도록 구성될 수 있다.
또한, 상기 메모리 모듈은, 상기 주파수 별 임피던스 참조값을 복수의 배터리 등급 각각마다 구분하여 저장하고, 상기 프로세서는, 상기 대상 배터리의 임피던스 측정값을 상기 메모리 모듈에 저장된 배터리 등급에 매칭시켜, 상기 대상 배터리의 등급을 분류하도록 구성될 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 생성된 나이퀴스트 선도에서 전하 전달 저항 영역이 확산 저항 영역에 의해 변곡이 되는 지점을 상기 변곡점으로 추출하도록 구성될 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 생성된 나이퀴스트 선도에 대하여, 낮은 주파수 영역부터 주파수가 높아지는 방향으로 탐색하여 상기 변곡점을 추출하도록 구성될 수 있다.
또한, 상기 메모리 모듈은, 상기 변곡점에 대한 예비 주파수 정보를 미리 저장할 수 있다.
또한, 상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면에 따른 배터리 팩은, 본 발명에 따른 배터리 진단 장치를 포함한다.
또한, 상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 측면에 따른 전력 저장 시스템은, 본 발명에 따른 배터리 진단 장치를 포함한다.
또한, 상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 측면에 따른 배터리 진단 방법은, 주파수 별 임피던스 참조값을 저장하는 단계; 대상 배터리에 대하여 교류 전압을 인가하면서 주파수의 변화에 따른 임피던스를 측정하는 단계; 상기 측정 단계에서 측정된 상기 대상 배터리의 임피던스 측정값에 대한 나이퀴스트 선도를 생성하는 단계; 상기 생성 단계에서 생성된 나이퀴스트 선도에서 변곡점을 추출하는 단계; 상기 추출 단계에서 추출된 변곡점을 중심으로 소정 주파수 범위 내의 임피던스 측정값을 상기 저장 단계에서 저장된 상기 주파수 별 임피던스 참조값과 비교하는 단계; 및 상기 비교 단계에서 비교된 결과를 기초로 상기 대상 배터리를 진단하는 단계를 포함한다.
본 발명에 의하면, 효과적인 배터리 진단 장치가 제공된다.
특히, 본 발명의 일 측면에 의하면, 나이퀴스트 플롯을 이용하여 배터리를 진단하되, 등가 회로 모델을 이용하지 않으므로, 등가 회로 모델과 관련된 다양한 소자 상수값 등을 추출할 필요가 없다.
그러므로, 본 발명의 이러한 측면에 의하면, 배터리 진단의 정확성 및/또는 신속성이 향상될 수 있다.
더욱이, 본 발명의 일 측면에 의하면, EIS 측정 데이터를 분석함에 있어서, 상대적으로 고주파 영역을 활용하지 않고 저주파 영역을 활용함으로써, 측정 프로브의 인덕턴스 및 저항 성분의 영향이 최소화될 수 있다.
그러므로, 본 발명의 이러한 측면에 의하면, 배터리 진단의 정확도가 더욱 향상될 수 있다.
또한, 본 발명의 경우, 배터리 모듈이나 배터리 팩을 재사용함에 있어서 배터리 모듈이나 배터리 팩에 대한 등급을 분류하는데 용이하게 적용될 수 있다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 후술하는 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 배터리 진단 장치의 구성을 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 2는, 본 발명의 일 실시예에 따른 메모리 모듈에 저장된 임피던스 참조값을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 3은, 본 발명의 일 실시예에 따른 프로세서에 의해 생성된 나이퀴스트 선도의 일례를 나타내는 도면이다.
도 4는, 도 3의 나이퀴스트 선도에 대하여, 추출된 변곡점이 원점이 되도록 쉬프트된 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 5는, 본 발명의 일 실시예에 따른 임피던스 측정값의 크기 및 각도를 도식화하여 나타내는 도면이다.
도 6은, 본 발명의 일 실시예에 따른 메모리 모듈에 저장된 임피던스 참조값 데이터의 일부를 나타내는 도면이다.
도 7은, 본 발명의 다른 실시예에 따른 메모리 모듈에 저장된 임피던스 참조값 데이터의 일부를 나타내는 도면이다.
도 8은, 본 발명의 일 실시예에 따라 생성된 나이퀴스트 선도에 대하여, 임피던스에 영향을 미치는 인자의 종류에 따라 각 영역을 구분하여 나타낸 도면이다.
도 9는, 본 발명의 일 실시예에 따른 프로세서에 의해 변곡점이 추출되는 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 10은, 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 방법을 개략적으로 나타내는 흐름도이다.
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 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상에 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
도 1은, 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 장치의 구성을 개략적으로 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 배터리 진단 장치는, 임피던스 측정 모듈(100), 메모리 모듈(200) 및 프로세서(300)를 포함한다.
상기 임피던스 측정 모듈(100)은, 대상 배터리에 대하여 임피던스를 측정하도록 구성될 수 있다. 특히, 상기 임피던스 측정 모듈(100)은, 전기화학 임피던스 스펙트로스코피(Electrochemical Impedance Spectroscopy; EIS)를 이용하여, 대상 배터리의 임피던스를 측정할 수 있다. 여기서, 대상 배터리란, 진단 대상이 되는 배터리를 의미한다. 예를 들어, 대상 배터리란, 다수의 배터리 셀이 포함된 배터리 모듈이나 배터리 팩일 수 있다. 또는, 대상 배터리는, 배터리 셀, 즉 하나의 이차 전지를 의미할 수 있다.
상기 임피던스 측정 모듈(100)은, 대상 배터리의 임피던스를 측정하기 위해, 대상 배터리에 대하여 교류 전압을 인가하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 상기 임피던스 측정 모듈(100)은, 교류 전압을 인가시키면서 대상 배터리를 충전시키고, 그러한 충전 과정에서 대상 배터리의 내부 임피던스를 측정하도록 구성될 수 있다. 특히, 상기 임피던스 측정 모듈(100)은, 주파수를 변화시키면서 교류 전압을 인가하도록 구성될 수 있다.
상기 임피던스 측정 모듈(100)은, 본 발명의 출원 시점에 공지된 다양한 임피던스 측정 구성 및 기술을 채용할 수 있다. 예를 들어, 상기 임피던스 측정 모듈(100)은, 4단자쌍(4-terminal pair) 방식을 이용하여 배터리의 내부 임피던스를 측정하도록 구성될 수 있다.
또한, 상기 임피던스 측정 모듈(100)은, 배터리의 내부 임피던스를 측정하기 위한 여러 구성요소를 구비할 수 있다. 예를 들어, 상기 임피던스 측정 모듈(100)은, 배터리의 단자와 접촉하기 위한 접촉 프로브, 교류 전원을 생성하여 공급하는 전원 공급부, 전원 공급부와 접촉 프로브 사이의 전원 케이블 및 전압 센서 등을 구비할 수 있다. 이와 같이, 본 발명의 임피던스 측정 모듈(100)은 종래 공지된 임피던스 측정 구성을 채용할 수 있으므로, 이에 대한 상세한 설명을 생략한다.
상기 메모리 모듈(200)은, 임피던스 참조값을 저장한다. 여기서, 임피던스 참조값은, 임피던스 측정 모듈(100)에 의해 측정되는 대상 배터리의 임피던스 측정값과 비교되기 위한 값으로서, 미리 저장될 수 있다. 특히, 임피던스 참조값은, 대상 배터리와 동일 또는 유사한 스펙, 종류, 특성 등을 갖는 참조 배터리에 대하여, 복수 회의 사전 실험을 통해 미리 얻어진 값일 수 있다.
또한, 임피던스 참조값은, 임피던스 측정 모듈(100)에 의한 임피던스 측정 방식과 동일 또는 유사한 방식으로 측정되어 저장될 수 있다. 예를 들어, 메모리 모듈(200)에 저장된 임피던스 참조값은, 임피던스 측정 모듈(100)이 대상 배터리의 임피던스를 측정할 때의 전압 크기 및 주파수와 동일 또는 유사한 전압 크기 및 주파수로 교류 전압을 인가하여 얻어질 수 있다.
도 2는, 본 발명의 일 실시예에 따른 메모리 모듈(200)에 저장된 임피던스 참조값을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 상기 메모리 모듈(200)은, 임피던스 참조값을 주파수 별로 저장할 수 있다. 즉, 상기 메모리 모듈(200)은, 일정 주파수 범위 내에서 복수의 주파수(f1, f2, f3, f4, f5, f6, f7, …)로 구분하고, 구분된 각 주파수마다 그에 대응되는 임피던스 참조값(Zre1, Zre2, Zre3, Zre4, Zre5, Zre6, Zre7, …)이 미리 설정된 형태로 구성될 수 있다. 예를 들어, 상기 메모리 모듈(200)은, 0.1 Hz 내지 10 Hz 사이에 포함되는 복수의 주파수 별로, 각각 대응되는 임피던스 참조값을 미리 저장할 수 있다.
상기 메모리 모듈(200)은, 이 밖에도, 본 발명에 따른 배터리 진단 장치의 다른 구성요소, 이를테면 임피던스 측정 모듈(100)이나 프로세서(300)가 동작 또는 그 기능을 수행하는데 필요한 데이터나 프로그램 등을 더 저장할 수 있다.
상기 메모리 모듈(200)은, 플래시 메모리 타입, 하드 디스크 타입, SSD(Solid State Disk) 타입, SDD(Solid Disk Drive) 타입, 멀티미디어 카드 마이크로 타입, 램(RAM, Random Access Memory), SRAM(Static RAM), ROM(Read Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), PROM(Programmable Read Only Memory) 중 적어도 하나로 구현될 수 있으나, 본 발명이 반드시 이러한 메모리 모듈(200)의 구체적인 형태로 제한되는 것은 아니다.
상기 프로세서(300)는, 임피던스 측정 모듈(100)과 연결되어, 임피던스 측정 모듈(100)로부터 임피던스 측정값을 전송받도록 구성될 수 있다. 즉, 임피던스 측정 모듈(100)이 대상 배터리에 대하여 임피던스를 측정하면, 측정된 결과는 프로세서(300)로 전송될 수 있다. 그리고, 프로세서(300)는, 이와 같이 임피던스 측정 모듈(100)로부터 전송된 임피던스 측정 결과를 기초로, 대상 배터리의 임피던스 측정값에 대한 나이퀴스트 선도(나이퀴스트 플롯)를 생성하도록 구성될 수 있다. 특히, 임피던스 측정 모듈(100)은, EIS 분석 방식으로 임피던스를 측정할 수 있다. 그리고, 이러한 EIS 분석 데이터는, 나이퀴스트 플롯으로 보여질 수 있다.
도 3은, 본 발명의 일 실시예에 따른 프로세서(300)에 의해 생성된 나이퀴스트 선도의 일례를 나타내는 도면이다.
도 3을 참조하면, 대상 배터리의 EIS 측정 결과를 통해 나이퀴스트 선도가 생성될 수 있다. 이러한 나이퀴스트 선도에서, 가로축은 임피던스의 실수 성분(Zreal)이고, 세로축은 임피던스의 허수 성분(Zimag)이라 할 수 있다. 그리고, 가로축과 세로축의 단위는, mΩ 또는 Ω일 수 있다. 그리고, 각 점들은 각각의 주파수에 따른 임피던스 측정값, 즉 임피던스 포인트라 할 수 있다. 더욱이, 각 임피던스 포인트들은, 화살표 a1로 표시된 방향으로 갈수록, 주파수의 크기가 점점 커진다고 할 수 있다. 나이퀴스트 선도에서는, 주파수의 변화에 따라, 대상 배터리에 대한 임피던스의 실수값과 허수값이 달라지게 되어, 그 교점이 좌표 상의 점, 즉 임피던스 포인트로 표시될 수 있다.
상기 프로세서(300)는, 임피던스 측정 모듈(100)로부터 전송된 임피던스 측정값을 기초로, 이러한 나이퀴스트 선도를 생성할 수 있다. 이때, 상기 프로세서(300)는, 본 발명의 출원 시점에 공지된 나이퀴스트 선도 생성 기술을 채용할 수 있으므로, 본 발명에서는 이에 대한 상세한 설명을 생략한다.
이와 같이 EIS 측정 데이터에 대한 나이퀴스트 선도가 생성되면, 상기 프로세서(300)는, 생성된 나이퀴스트 선도에서 변곡점을 추출하도록 구성될 수 있다. 여기서, 변곡점은, EIS 나이퀴스트 선도에서 굴곡의 방향이 바뀌는 지점을 의미할 수 있다. 이러한 변곡점은, 미적분학 관점에서는, 두 번 미분 가능한 함수에 대하여, 함수의 그래프가 위로 볼록한 상태에서 아래로 볼록한 상태로 변하거나, 아래로 볼록한 상태에서 위로 볼록한 상태로 변하는 지점을 의미한다고 할 수 있다. 즉, 변곡점은, 평면 곡선에서 곡률의 음양(-, +)이 바뀌는 점을 의미한다고 할 수 있다. 상기 프로세서(300)는, EIS 나이퀴스트 선도에서 이러한 변곡점을 추출하도록 구성될 수 있다.
이와 같이 EIS 나이퀴스트 선도에서 변곡점이 추출되면, 상기 프로세서(300)는, 추출된 변곡점을 중심으로, 소정 주파수 범위 내에 속하는 하나 이상의 값을 선별할 수 있다. 그리고, 상기 프로세서(300)는, 이와 같이 변곡점을 중심으로 선별된 값을, 메모리 모듈(200)에 저장된 주파수 별 임피던스 참조값과 비교하도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 도 3의 구성에서, 변곡점이 나이퀴스트 선도 상에서 f13으로 표시된 임피던스 포인트로 추출된 경우, 상기 프로세서(300)는, 변곡점 f13을 중심으로 소정 주파수 범위 이내인 b로 표시된 부분에 속하는 임피던스 포인트들을 선별할 수 있다. 이때, 프로세서(300)는, b로 표시된 부분 이내의 임피던스 포인트들에 대하여, 주파수와 각 주파수 별 임피던스 측정값을 각각 확인할 수 있다.
그리고, 프로세서(300)는, 선별된 임피던스 포인트들의 임피던스 측정값과 그에 대응되는 임피던스 참조값을 메모리 모듈(200)에서 확인할 수 있다. 즉, 상기 프로세서(300)는, 선별된 임피던스 포인트와 동일 또는 유사한 주파수에 해당하는 임피던스 참조값을 메모리 모듈(200)에서 독출할 수 있다. 그리고, 이와 같이 독출된 임피던스 참조값과 선별된 임피던스 포인트의 임피던스 측정값을 서로 비교할 수 있다.
예를 들어, 도 3의 실시예에서 변곡점 f13을 중심으로 설정된 b 영역 이내의 임피던스 포인트들의 주파수가, 도 2의 실시예에서 f2 내지 f6에 대응하는 경우, 상기 프로세서(300)는, b 영역 이내의 임피던스 포인트들의 임피던스 측정값들과, 메모리 모듈의 f2 내지 f6에 해당하는 임피던스 참조값, 즉 Zre2 내지 Zre6을 비교할 수 있다.
그리고, 프로세서(300)는, 이러한 임피던스 측정값과 임피던스 참조값의 비교 결과를 바탕으로, 대상 배터리를 진단하도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 상기 프로세서(300)는, 임피던스 측정값이 임피던스 참조값과 오차 범위를 벗어나는 경우, 대상 배터리에 이상이 있는 것으로 진단할 수 있다. 이 경우, 임피던스 참조값은, 대상 배터리에 대하여 이상 유무를 판별하는 기준값으로 설정될 수 있다. 다른 예로, 상기 프로세서(300)는, 임피던스 측정값과 동일하거나 오차 범위 이내인 임피던스 참조값을 탐색하도록 구성될 수 있다. 이 경우, 메모리 모듈(200)은, 각 임피던스 참조값에 대하여, 대상 배터리의 상태를 진단할 수 있는 다양한 정보를 매칭시켜 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리 모듈(200)은, 각 임피던스 참조값에 대하여, 배터리의 SOH(State Of Health) 정보를 매칭시켜 저장할 수 있다. 그리고, 프로세서(300)는, 탐색된 임피던스 참조값에 매칭된 정보를 통해, 대상 배터리의 상태를 진단할 수 있다.
본 발명의 이러한 구성에 의하면, 간단하면서도 정확하게 배터리가 진단될 수 있다. 특히, 본 발명의 상기 구성에 의하면, EIS 데이터를 이용하여 배터리가 진단될 때, 배터리에 대한 등가 회로 모델이 불필요하다. 따라서, 배터리와 관련하여 EIS 나이퀴스트 선도의 등가 회로 모델에 대한 다양한 상수값을 추출할 필요가 없다. 그러므로, 본 발명의 이러한 측면에 의하면, 진단 과정이 간단할 뿐 아니라, 상수값 추출 과정에서 발생하는 오차 등이 배제될 수 있다. 그러므로, 이 경우, EIS 나이퀴스트 선도를 이용한 효율적인 배터리 진단이 가능해질 수 있다.
한편, 상기 프로세서(300)는, 본 발명에서 수행되는 다양한 제어 로직들을 실행하기 위해 당업계에 알려진 것으로서, 중앙 처리 장치(CPU), ASIC(application-specific integrated circuit), 칩셋, 논리 회로, 레지스터, 통신 모뎀, 데이터 처리 장치 등을 선택적으로 포함하거나 이들 용어로 표현될 수 있다. 또한, 제어 로직이 소프트웨어로 구현될 때, 상기 프로세서(300)는 프로그램 모듈의 집합으로 구현될 수 있다. 이때, 프로그램 모듈은 내장 메모리 또는 외부의 메모리 모듈(200) 등에 저장되고, 프로세서(300)에 의해 실행될 수 있다. 상기 메모리 모듈(200)은, 프로세서(300)의 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서(300)와 연결될 수 있다.
특히, 본 발명에 따른 이차 전지 진단 장치가, 배터리 팩에 포함되는 형태로 구현되는 경우, 배터리 팩에는 MCU(Micro Controller Unit) 내지 BMS(Battery Management System)와 같은 용어로 지칭되는 제어 장치가 포함될 수 있다. 이때, 상기 프로세서(300)는, 이러한 일반적인 배터리 팩에 구비된 MCU나 BMS 등의 구성요소에 의해 구현될 수도 있다.
한편, 본 명세서에서, 상기 프로세서(300) 등의 동작이나 기능에 대한 '~한다' 또는 '~되도록 구성된다'는 등의 용어들은, '~되도록 프로그래밍된다'는 의미를 포함할 수 있다.
또한, 상기 프로세서(300)는, EIS 측정에 따른 나이퀴스트 선도를 생성하여 변곡점을 추출한 경우, 추출된 변곡점이 원점이 되도록 나이퀴스트 선도를 쉬프트(shift)시킬 수 있다. 그리고, 이와 같이 쉬프트된 상태의 나이퀴스트 선도에 대하여, 상기 프로세서(300)는, 주파수 별 임피던스 참조값과 비교 분석하도록 구성될 수 있다. 이에 대해서는, 도 4를 참조하여 보다 구체적으로 설명하도록 한다.
도 4는, 도 3의 나이퀴스트 선도에 대하여, 추출된 변곡점이 원점이 되도록 쉬프트된 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다. 다만, 도 4에서는, 도시의 편의를 위해, 도 3의 나이퀴스트 선도 중 일부 고주파 영역은 제외되도록 하였다.
도 4를 참조하면, 도 3의 실시예에서 추출된 변곡점 f13이 원점이 되도록 나이퀴스트 선도가 쉬프트되어 있다. 즉, 도 4의 나이퀴스트 선도는, 도 3의 나이퀴스트 선도에 대하여, 좌표축은 유지한 채, 좌측 방향 및 하부 방향으로 이동시켜, 변곡점 f13을 원점에 위치시킨 형태라 할 수 있다.
그리고, 프로세서(300)는, 이러한 나이퀴스트 선도의 원점, 즉 변곡점 f13을 중심으로, 소정 주파수 이내의 임피던스 측정값을 해당 주파수에 대응되는 임피던스 참조값과 비교하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 이러한 구성에 의하면, 변곡점을 원점에 위치시킴으로써, 임피던스 측정값과 임피던스 참조값의 보다 명확한 비교가 가능해질 수 있다. 더욱이, 이러한 실시 구성에 의하면, 메모리 모듈(200)에 저장된 임피던스 참조값이 나이퀴스트 선도 형태로 저장된 경우, 변곡점을 중심으로 임피던스 측정값과 임피던스 참조값 사이의 비교가 보다 용이해질 수 있다. 또한, 이러한 실시 구성에 의하면, 동일한 배터리로부터 시간을 달리하여 측정 및 생성된 나이퀴스트 선도와의 비교, 또는 다른 배터리로부터 측정 및 생성된 나이퀴스트 선도와의 비교 시 보다 명확하고 용이한 대비가 가능할 수 있다. 더욱이, 상기 실시 구성에 의하면, 나이퀴스트 선도에 대하여 변곡점 주변의 개형이 보다 명확하게 비교 분석될 수 있다.
또한, 상기 프로세서(300)는, 추출된 변곡점을 중심으로, 제1 소정 주파수만큼 큰 주파수와 제2 소정 주파수만큼 작은 주파수 사이의 주파수 영역에 대한 임피던스 측정값을 임피던스 참조값과 비교하도록 구성될 수 있다. 특히, 나이퀴스트 선도에서, 각 주파수에 대한 임피던스 측정값은, 임피던스 포인트들로 표시되어 있다. 따라서, 상기 프로세서(300)는, 변곡점으로부터 고주파 방향 및/또는 저주파 방향으로 미리 정해진 개수만큼의 임피던스 포인트들을 탐색하고, 탐색된 임피던스 포인트들의 임피던스 측정값을 임피던스 참조값과 비교하도록 구성될 수 있다.
여기서, 제1 소정 주파수와 제2 소정 주파수는 서로 동일하게 구성될 수 있다. 즉, 상기 프로세서(300)는, 추출된 변곡점을 중심으로, 고주파 방향 및 저주파 방향으로 동일한 개수만큼의 임피던스 포인트들을 탐색하도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 도 4의 실시예에서, 상기 프로세서(300)는, 변곡점 f13을 중심으로 저주파수 방향 및 고주파수 방향으로 각각 2개의 임피던스 포인트들을 탐색하고, 탐색된 임피던스 포인트들의 임피던스 측정값을 임피던스 참조값과 비교하도록 구성될 수 있다. 즉, 상기 프로세서(300)는, 변곡점 f13으로부터 저주파 방향(우측 방향)으로 2개의 포인트인 f14 및 f15 포인트와, 변곡점 f13으로부터 고주파 방향(좌측 방향)으로 2개의 포인트인 f11 및 f12 포인트들에 대한 임피던스 측정값들을, 각 임피던스 포인트들의 주파수와 동일한 주파수에 해당하는 임피던스 참조값들과 비교할 수 있다.
본 발명의 이러한 구성에 의하면, 원점의 주파수 정보와 함께, 원점으로부터 떨어진 다른 측정 포인트의 주파수 정보 및 임피던스 측정값을 분석함으로써, 변곡점을 중심으로 한 대상 배터리의 임피던스 특성이 보다 명확하게 파악될 수 있다.
또한, 상기 프로세서(300)는, 대상 배터리에 대한 임피던스 측정값의 크기 및 각도를 이용하여, 대상 배터리를 진단하도록 구성될 수 있다. 이에 대해서는, 도 5를 참조하여, 보다 구체적으로 설명한다.
도 5는, 본 발명의 일 실시예에 따른 임피던스 측정값의 크기 및 각도를 도식화하여 나타내는 도면이다.
보다 구체적으로, 도 5는, 임피던스의 양의 허수부(+ Zimag)가 상부에 위치하도록, 도 4의 나이퀴스트 선도에 대하여 수평축(Z real)을 기준으로 상하 반전시킨 것으로 볼 수 있다. 즉, 도 4에서는 임피던스의 음의 허수부(- Zimag)가 1사분면 및 2사분면에 위치하도록 도시되어 있으나, 도 5에서는 임피던스의 음의 허수부(- Zimag)가 3사분면 및 4사분면에 위치하도록 도시되어 있다. 그리고, 도 5는, 원점을 중심으로 소정 주파수 이내의 저주파 영역, 즉 1사분면의 일부 영역만 확대하여 나타내었다. 따라서, 도 5에서는, 복수의 임피던스 포인트들 중, f14 포인트 및 f15 포인트에 대해서만 도시되어 있다.
이러한 도 5의 도면에서, 원점 f13으로부터 저주파수 방향(우측 방향)으로 첫 번째 포인트인 f14 지점을 살펴보면, 그 크기는 r14로 표시되고, 각도는 θ14로 표시되어 있다. 이때, 크기 r14 및 각도 θ14는, 다음과 같이 연산될 수 있다.
r14 = (x142+y142)1/2
θ14 = tan-1(y14/x14)
여기서, x14와 y14는 각각, f14 지점의 x축 성분(임피던스의 실수 성분) 및 y축 성분(임피던스의 허수 성분)이라 할 수 있다. 그리고, 상기 프로세서(300)는, 이와 같은 방식으로, 원점 f13으로부터 저주파 방향으로 두 번째 포인트인 f15 지점에 대해서도, 그 크기(r15) 및 각도(θ15)를 연산할 수 있다.
또한, 도면에는 도시되지 않았지만, 상기 프로세서(300)는, 이와 유사한 방식으로, 원점 f13으로부터 고주파 방향(좌측 방향)으로 첫 번째 포인트 및 두 번째 포인트에 대해서도, 그 크기 및 각도를 연산할 수 있다.
이와 같은 실시예에서, 상기 메모리 모듈(200)은, 복수의 주파수에 대응되는 임피던스 참조값으로서, 임피던스의 크기 및 각도를 저장할 수 있다. 즉, 프로세서(300)에 의해 임피던스 측정값의 크기 및 각도와 비교될 수 있도록, 임피던스 참조값 또한 각각의 크기 및 각도가 저장될 수 있다.
도 6은, 본 발명의 일 실시예에 따른 메모리 모듈(200)에 저장된 임피던스 참조값 데이터의 일부를 나타내는 도면이다.
도 6을 참조하면, 상기 메모리 모듈(200)은, 복수의 주파수(2.154 Hz, 1.468 Hz, 1 Hz, 0.681 Hz, 0.464 Hz)마다, 그에 대응하는 임피던스 참조값을 저장하고 있다. 특히, 메모리 모듈(200)에 저장된 임피던스 참조값은, 각 주파수 별로 임피던스의 크기 및 각도를 구비하고 있다. 예를 들어, 도 6에서, 1.468 Hz의 주파수에 대응되는 임피던스 참조값의 크기와 각도는, 각각 0.39mΩ과 -141.7°이라 할 수 있다. 그리고, 0.681 Hz의 주파수에 대응되는 임피던스 참조값의 크기와 각도는, 각각 0.29mΩ과 -38.3°이라 할 수 있다.
특히, 상기 메모리 모듈(200)은, 특정 주파수가 원점인 경우를 기준으로, 그 주변의 소정 주파수에 대한 임피던스 참조값의 크기 및 각도를 저장할 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 메모리 모듈(200)은, 1 Hz인 주파수 지점이 원점인 상태일 때, 그 주변의 주파수(0.681 Hz, 0.464 Hz, 1.468 Hz, 2.154 Hz) 각각에 대한 임피던스 참조값의 크기 및 각도를 저장할 수 있다.
이러한 실시 구성에서, 상기 프로세서(300)는, 대상 배터리에 대한 임피던스 측정값의 크기 및 각도와 상기 메모리 모듈(200)에 저장된 임피던스 참조값의 크기 및 각도를 동일한 주파수끼리 서로 비교할 수 있다. 그리고, 상기 프로세서(300)는, 이러한 크기 및 각도의 비교 결과에 따라, 배터리를 진단할 수 있다.
특히, 상기 프로세서(300)는, 임피던스 측정값에 대하여, 원점이 동일한 주파수를 갖는 임피던스 참조값을 비교하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 임피던스 참조값은 원점이 1 Hz의 주파수를 갖는 경우로서 설정되어 있다. 이때, 도 4의 실시예에서 변곡점인 f13으로 표시된 지점이 1 Hz의 주파수에 대응되는 지점인 경우, 상기 프로세서(300)는, 도 4의 실시예에 대한 임피던스 측정값과 도 6의 실시예에 대한 임피던스 참조값을 서로 비교하여, 대상 배터리를 진단할 수 있다.
보다 구체적으로는, 도 4의 실시예에서, f11, f12, f14 및 f15로 표시된 지점들이, 각각 2.154 Hz, 1.468 Hz, 0.681 Hz 및 0.464 Hz의 주파수에 대응되는 지점일 수 있다. 이 경우, 상기 프로세서(300)는, f11, f12, f14 및 f15의 각 지점들에 대하여 임피던스 측정값의 크기 및 각도를 획득하고, 획득된 각 지점들의 크기 및 각도를 도 6에 도시된 바와 같은 임피던스 참조값의 크기 및 각도와 비교할 수 있다. 여기서, 각 지점들에서의 임피던스 측정값의 크기 및 각도는, 도 5의 실시예에서 설명한 바와 같이 획득될 수 있다.
한편, 상기 메모리 모듈(200)은, 임피던스 측정 모듈(100)에 의해 인가되는 교류 전압의 다양한 주파수에 대응되는 주파수 마다 그에 대응되는 임피던스 참조값으로서, 임피던스 크기 및 임피던스 각도를 저장할 수 있다. 특히, 메모리 모듈(200)은, 임피던스 측정 모듈(100)이 대상 배터리의 임피던스를 측정할 때 사용 가능한 주파수 전체에 대하여, 각각에 대응되는 임피던스 참조값을 미리 저장할 수 있다. 예를 들어, 임피던스 측정 모듈(100)이 2.154 Hz, 1.468 Hz, 1 Hz, 0.681 Hz, 0.464 Hz, ...와 같이 주파수를 변화시켜가면서 교류 전압을 인가함으로써 임피던스를 측정하도록 설정되어 있을 때, 상기 메모리 모듈(200)은, 임피던스 측정 모듈(100)의 이러한 설정 주파수와 동일한 주파수들(2.154 Hz, 1.468 Hz, 1 Hz, 0.681 Hz, 0.464 Hz, ...) 각각에 대응하는 임피던스 참조값들을 미리 저장할 수 있다.
또는, 상기 임피던스 측정 모듈(100)은, 메모리 모듈(200)에 미리 저장된 주파수에 맞추어, 교류 전압 인가 시 주파수를 변화시키도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같은 형태로 임피던스 참조값이 메모리 모듈(200)에 미리 저장되어 있다면, 상기 임피던스 측정 모듈(100)은, 2.154 Hz, 1.468 Hz, 1 Hz, 0.681 Hz 및 0.464 Hz와 같이 주파수를 변경시켜가면서, 교류 전압을 인가하고, 각각의 주파수에 대한 임피던스 측정값을 획득하도록 구성될 수 있다.
또한, 도 6의 실시예에서는, 원점이 1 Hz인 경우를 중심으로 한 임피던스 참조값의 형태가 도시되어 있으나, 원점은 1 Hz가 아닐 수도 있다. 따라서, 상기 메모리 모듈(200)은, 도 6에 도시된 바와 같은 형태로 임피던스 참조값을 저장하되, 원점이 1 Hz가 아닌 다른 여러 경우에 대한 데이터도 구비할 수 있다. 예를 들어, 상기 메모리 모듈(200)은, 원점이 0.681 Hz 또는 1.468 Hz인 경우에 대한 주변 주파수 지점들의 임피던스 참조값의 크기 및 각도에 대한 데이터들을 저장할 수 있다. 이 경우, 상기 프로세서(300)는, 추출된 변곡점이 어떠한 주파수를 갖는지에 따라 그에 적합한 임피던스 참조값 데이터를 메모리 모듈(200)로부터 획득하고, 획득된 임피던스 참조값 데이터와 임피던스 측정값들을 서로 비교할 수 있다.
상기 메모리 모듈(200)은, 주파수 별 임피던스 참조값을 복수의 배터리 등급 각각마다 구분하여 저장할 수 있다. 이에 대해서는, 도 7을 참조하여 보다 구체적으로 설명한다.
도 7은, 본 발명의 다른 실시예에 따른 메모리 모듈(200)에 저장된 임피던스 참조값 데이터의 일부를 나타내는 도면이다. 도 7에 대해서는, 앞선 도 6의 실시예와 차이점이 있는 부분을 위주로 설명한다.
도 7을 참조하면, 상기 메모리 모듈(200)은, 테이블 형태로 주파수 별 임피던스 참조값을 저장하되, 테이블을 복수로 저장할 수 있다. 이때, 각각의 테이블은, 서로 다른 배터리 등급에 대응되는 주파수 별 임피던스 참조값 그룹이라 할 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 메모리 모듈(200)은, 배터리의 등급으로서 Level 1, Level 2 및 Level 3의 3개로 분류하고, 각 배터리 등급에 대한 주파수 별 임피던스 참조값 그룹을 저장할 수 있다. 여기서, 각 배터리 등급마다 주파수는 서로 동일하게 설정될 수 있으며, 임피던스 참조값의 크기 및 각도는 서로 달라질 수 있다.
이러한 구성에서, 상기 프로세서(300)는, 대상 배터리의 임피던스 측정값을 메모리 모듈(200)에 저장된 배터리 등급에 매칭시키도록 구성될 수 있다. 그리고, 상기 프로세서(300)는, 이러한 매칭 결과에 따라, 대상 배터리의 등급을 분류하도록 구성될 수 있다.
특히, 상기 프로세서(300)는, 메모리 모듈(200)에 저장된 여러 배터리 등급의 임피던스 참조값 그룹 중, 대상 배터리의 임피던스 측정값과 동일하거나 가장 유사한 임피던스 참조값 그룹을 찾고, 그에 상응하는 배터리 등급을 확인할 수 있다. 그리고, 이와 같이 확인된 배터리 등급을 이용하여 대상 배터리의 등급을 분류할 수 있다. 예를 들어, 대상 배터리에 대한 임피던스 측정값의 크기 및 각도가 도 7의 Level 1으로 설정된 임피던스 참조값 그룹의 크기 및 각도와 가장 유사하다고 판단된 경우, 상기 프로세서(300)는 대상 배터리의 등급을 Level 1로 분류할 수 있다. 반면, 대상 배터리에 대한 임피던스 측정값의 크기 및 각도가 도 7의 Level 2 또는 Level 3으로 설정된 임피던스 참조값 그룹의 크기 및 각도와 가장 유사하다고 판단된 경우, 상기 프로세서(300)는 대상 배터리의 등급을 Level 2 또는 Level 3으로 분류할 수 있다.
본 발명의 이러한 구성에 의하면, 대상 배터리에 대한 등급이 효과적으로 분류될 수 있다. 특히, 본 발명의 이러한 구성에 의하면, 배터리를 재사용하고자 하는 경우, 비교적 간단하면서도 명확하게 배터리를 등급 별로 분류하여, 배터리의 재사용 가능성이나 용도, 판매 가격 등을 판별하는데 유용할 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 이러한 측면에 의하면, 전기 자동차용으로는 그 수명을 다한 리튬 이온 배터리 팩에 대하여, 어떠한 용도로 사용할지, 남은 수명은 어떠한지, 성능은 어느 정도 발휘될 수 있는지 등에 대하여 판단하는데 이용될 수 있다.
이러한 실시예에서, 임피던스 측정값과 임피던스 참조값의 동일 또는 유사 여부를 판단하는 구성은, 본 발명의 출원 시점에 공지된 다양한 데이터 일치 여부 판단 기술이 채용될 수 있다. 그리고, 본 발명은 이러한 임피던스 측정값과 임피던스 참조값의 일치성 여부를 판단하는 구성으로 다양한 방식을 이용할 수 있으며, 특정 판단 방식에 의해 제한되지 않는다.
특히, 상기 프로세서(300)는, 배터리의 등급에 따라 대상 배터리의 SOH(State Of Health)를 판단하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 도 7의 실시예에서, Level 1에 대응되는 SOH는 80%이고, Level 2에 대응되는 SOH는 75%이며, Leve3 3에 대응되는 SOH는 70%일 수 있다. 이 경우, 상기 프로세서(300)는, 임피던스 측정값이 어느 등급의 임피던스 참조값과 가장 유사한지 여부를 판별함으로써, 대상 배터리의 SOH를 추정할 수 있다. 만일, 대상 배터리의 임피던스 측정값이 Level 2의 임피던스 참조값 그룹과 가장 유사하다고 판단된 경우, 상기 프로세서(300)는, 대상 배터리의 SOH를 Level 2에 대응하는 75%로서 추정할 수 있다. 이러한 실시예에 의하면, 상기 프로세서(300)는, 대상 배터리의 SOH를 쉽게 파악할 수 있다.
한편, 도 7의 실시예에서는, 3개의 배터리 등급만이 도시되어 있으나, 이는 설명의 편의를 위한 것일 뿐, 메모리 모듈(200)은 4개 이상의 배터리 등급 각각에 대하여, 주파수 별 임피던스 참조값을 저장할 수 있다. 특히, 배터리 등급이 매우 많은 수로 세분화될 수록, 대상 배터리의 진단 및 등급 분류가 보다 정확하게 이루어질 수 있다. 예를 들어, 상기 메모리 모듈(200)은, SOH를 100%부터 0%에 이르기까지, 2.5% 간격으로 분류하고, 각 분류된 SOH에 대한 주파수 별 임피던스 참조값 그룹을 각각 저장할 수 있다.
또한, 상기 도 6 및 도 7의 실시예에서는, 1Hz의 주파수에 대한 임피던스 포인트를 기준으로, 고주파 방향 및 저주파 방향으로 각각 2개의 임피던스 포인트를 탐색 및 비교하는 형태를 기준으로 설명되어 있다. 다만, 이러한 원점을 기준으로 한 임피던스 포인트의 비교 개수는, 일례에 의한 것일 뿐, 본 발명이 이러한 개수의 구체적인 예로 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 원점을 기준으로, 고주파 및 저주파 방향으로 각각 3개 또는 4개의 임피던스 포인트들을 비교하도록 구성될 수도 있다.
상기 프로세서(300)는, 대상 배터리의 임피던스 측정값에 대한 나이퀴스트 선도가 생성되면, 생성된 나이퀴스트 선도에서 전하 전달 저항 영역이 확산 저항 영역에 의해 변곡이 되는 지점을 변곡점으로 추출하도록 구성될 수 있다. 이에 대해서는, 도 8을 참조하여 보다 구체적으로 설명한다.
도 8은, 본 발명의 일 실시예에 따라 생성된 나이퀴스트 선도에 대하여, 임피던스에 영향을 미치는 인자의 종류에 따라 각 영역을 구분하여 나타낸 도면이다. 도 8의 경우, 도 3과 기본적인 내용은 동일하므로, 차이점이 있는 부분을 위주로 설명한다.
도 8을 참조하면, EIS 나이퀴스트 선도에 대해서는, 배터리의 임피던스에 영향을 미치는 인자 별로 4개의 영역(E1, E2, E3, E4)으로 구분될 수 있다. 먼저, E1 영역의 경우, 가장 고주파 대역으로서, 주로 대상 배터리 내부의 전해질 저항 등에 의해 결정될 수 있다. 다음으로, E2 영역의 경우, E1 영역보다는 낮은 주파수 영역이기는 하나, E3 영역보다는 높은 주파수 영역으로서, 대상 배터리의 전극 입자 표면에 형성되는 SEI(Solid Electrolyte Interphase) 등에 주로 영향을 받는 영역이라 할 수 있다. 그리고, E3 영역의 경우, E2 영역보다 낮은 주파수 영역으로서, 주로 대상 배터리의 전하 전달(charge transfer)에 의해 영향을 받는 영역이라 할 수 있다. 특히, E3 영역의 경우, 대상 배터리의 전극 물질 계면에서의 Li 이온 산화 및 환원 반응 등에 의해 결정될 수 있다. 이러한 E3 영역의 경우, 전하 전달 저항 영역이라 할 수 있다. 마지막으로, E4 영역의 경우, 가장 낮은 주파수 대역으로서, 주로 확산(diffusion)에 영향을 받는 영역이라 할 수 있다. 특히, E4 영역의 경우, 대상 배터리에서 입자 결정 구조 내부로의 층간 삽입 등에 의한 화학적 확산에 의해 결정될 수 있다. 이러한 E4 영역의 경우, 확산 저항 영역이라 할 수 있다. 상기 메모리 모듈(200)은, 이러한 4개의 영역에 대한 정보, 이를테면 주파수 정보 범위 등을 미리 저장할 수 있다.
상기 프로세서(300)는, 이러한 4개의 영역 중, 전하 전달 저항 영역(E3)에서 변곡점을 찾도록 구성될 수 있다. 특히, EIS 나이퀴스트 선도에서 이러한 전하 전달 저항 영역(E3)은, 확산 저항 영역(E4)에 의해 변곡될 수 있다. 상기 프로세서(300)는, 이와 같이 전하 전달 저항 영역(E3)이 확산 저항 영역(E4)에 의해 변곡되는 지점을 앞서 설명한 변곡점으로 추출할 수 있다. 더욱이, 나이퀴스트 선도에서는, 변곡점이 둘 이상 존재할 수 있다. 이 경우, 상기 프로세서(300)는, 둘 이상의 변곡점들 중, 전하 전달 저항 영역(E3)이 확산 저항 영역(E4)에 의해 변곡되는 지점을 추출하고, 이와 같이 추출된 변곡점을 이용하여, 앞서 설명된 배터리 진단 내지 등급 분류 과정을 수행할 수 있다.
예를 들어, 앞선 도 4의 나이퀴스트 선도에서, 프로세서(300)는 전하 전달 저항 영역(E3)이 확산 저항 영역(E4)에 의해 변곡되는 지점으로서 f13 지점을 추출할 수 있다. 그리고, 프로세서(300)는 이러한 f13 지점을 최종 변곡점으로서 이용하여, 대상 배터리를 진단할 수 있다.
본 발명의 이러한 구성에 의하면, EIS 데이터를 이용하여 대상 배터리를 진단할 때, 고주파 영역을 이용하지 않고 저주파 영역을 이용함으로써 배터리 진단의 정확도가 향상될 수 있다. 특히, 도 8의 E1 영역과 같은 고주파 영역은 측정 프로브의 인덕턴스나 저항 성분 등에 의해 영향을 많이 받는 영역이라 할 수 있다. 따라서, 이러한 E1 영역에 의해 영향을 많이 받는 부분이나 E1 영역 내의 변곡점을 이용할 경우, 편차가 심하고 정확도가 떨어질 수 있다. 하지만, 상기 실시 구성에 의하면, E1 영역에 의해 별다른 영향을 받지 않는 저주파 영역인 E3 및 E4 영역의 데이터를 분석하고, 이를 통해 배터리를 진단할 수 있다. 그러므로, 이 경우, 측정 프로브의 인덕턴스 및 저항 성분 등의 영향을 최소화할 수 있어, 배터리 진단의 정확도가 보다 개선될 수 있다.
또한, 상기 프로세서(300)는, 생성된 나이퀴스트 선도에 대하여, 낮은 주파수 영역부터 주파수가 높아지는 방향으로 탐색하여 변곡점을 추출하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서(300)는, 도 8의 실시예에서, 화살표 a2로 표시된 바와 같이, 나이퀴스트 선도의 우측 부분의 소정 포인트부터 좌측을 향하는 방향으로 이동하면서, 변곡점을 탐색하도록 구성될 수 있다. 즉, 상기 프로세서(300)는, EIS 나이퀴스트 선도에서, 저주파 영역부터 고주파 영역으로 이동하면서 변곡점을 추출하도록 구성될 수 있다.
특히, 상기 프로세서(300)는, 이와 같이 저주파 영역에서부터 고주파 영역으로 이동하면서 변곡점을 탐색하고, 그 중 첫 번째로 탐색된 변곡점을 추출할 수 있다. 그리고, 프로세서(300)는, 이와 같이 탐색된 첫 번째 변곡점을 이용하여, 앞서 설명된 배터리 진단 과정을 수행할 수 있다. 나이퀴스트 선도의 경우, 저주파 영역에는 도 8의 E3 및 E4로 표시된 바와 같은 전하 전달 저항 영역 및 확산 저항 영역이 존재할 수 있다. 그러므로, 이러한 저주파 영역에서 첫 번째로 탐색되는 변곡점은, 전달 전달 저항 영역이 확산 저항 영역에 의해 변곡이 되는 지점으로 볼 수 있다.
그러므로, 이러한 실시 구성에 의하면, 전하 전달 저항 영역이 확산 저항 영역에 의해 변곡이 되는 지점을 쉽게 파악할 수 있다.
이러한 변곡점 추출 구성에 대해서는, 도 9를 참조하여 보다 구체적으로 설명한다.
도 9는, 본 발명의 일 실시예에 따른 프로세서(300)에 의해 변곡점이 추출되는 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다. 특히, 도 9는, 도 8의 E3 영역을 확대하여 나타낸 그래프라 할 수 있다.
도 9를 참조하면, 상기 프로세서(300)는, EIS 나이퀴스트 선도에 대하여, 화살표로 표시된 바와 같이, 주파수가 점차 증가하는 방향으로 기울기를 비교 분석함으로써, 변곡점을 탐색할 수 있다.
보다 구체적으로 살펴보면, 각각의 주파수에서 측정된 임피던스 포인트들에 대한 기울기는 다음과 같이 계산될 수 있다.
기울기 = (EISi[i+1]-EISi[i])/(EISr[i+1]-EISr[i])
여기서, EISi[i]는 임피던스 포인트 i의 허수 성분을 의미하고, EISr[i]는 임피던스 포인트 i의 실수 성분을 의미한다고 볼 수 있다.
예를 들어, 도 9의 실시예에서, 프로세서(300)는, 임피던스 포인트 f24와 임피던스 포인트 f25 사이의 기울기 C는, 다음과 같이 계산할 수 있다.
기울기 C = (EISi[f25]-EISi[f24])/(EISr[f25]-EISr[f24])
그리고, 프로세서(300)는, 이러한 방식으로, 각 포인트 사이, 이를테면, f23과 f24 사이, f22와 f23 사이, f21과 f22 사이, ...각각에 대한 기울기를 구할 수 있다. 그리고, 프로세서(300)는, 이러한 각 임피던스 포인트 사이의 기울기의 크기(절대값)가, 화살표 방향(고주파 방향)으로 갈수록 점차 증가하다가 다시 줄어드는 지점을 변곡점으로 추출할 수 있다.
예를 들어, 도 9의 실시예에서, f28 포인트부터 f23 포인트까지는 나이퀴스트 선도의 기울기의 크기(절대값)가 점차 증가하다가, f23 포인트부터는 기울기가 감소된다고 할 때, 상기 프로세서(300)는, f23 포인트를 변곡점으로 추출할 수 있다. 즉, 상기 프로세서(300)는, 기울기의 절대값이 증가하다가 감소하는 지점을 변곡점으로 추출할 수 있다. 또는, 상기 프로세서(300)는, 나이퀴스트 선도를 따라 고주파 방향으로 이동하면서 기울기의 변화를 비교하되, 기울기의 변화가 양(+)에서 음(-)으로 변하는 첫 번째 지점을 변곡점으로 추출할 수 있다. 특히, 이러한 변곡점은, 나이퀴스트 선도에서, 전하 전달 저항 영역이 확산 저항 영역에 의해 변곡이 되는 지점이라 볼 수 있다. 이 경우, 배터리를 진단하거나 분류하는데 이용되는 변곡점이 용이하게 추출될 수 있다.
이러한 실시예에서, 상기 프로세서(300)는, 나이퀴스트 선도에서 변곡점을 탐색하기 시작하는 지점에 대한 정보를 미리 획득할 수 있다. 예를 들어, 메모리 모듈(200)은, 변곡점 탐색 시작 지점에 해당하는 임피던스 포인트 정보를 미리 저장하고, 프로세서(300)는 변곡점을 추출하기 전에 메모리 모듈(200)에 액세스하여 이러한 임피던스 포인트 정보를 확인할 수 있다. 그리고, 프로세서(300)는, 이와 같이 메모리 모듈(200)을 통해 확인된 임피던스 포인트 정보를 바탕으로, 해당 포인트부터 변곡점을 탐색하도록 구성될 수 있다.
예를 들어 도 9의 실시예에서, 메모리 모듈(200)은, 변곡점 탐색을 시작하는 임피던스 포인트로서, f27 포인트를 미리 저장할 수 있다. 그러면, 상기 프로세서(300)는, 이러한 정보를 메모리 모듈(200)로부터 확인하여, f27 포인트부터 f26, f25, f24, ...와 같은 방향으로 변곡점 탐색을 수행할 수 있다.
여기서, 변곡점 탐색 시작 지점에 대한 임피던스 포인트 정보는, 주파수 정보일 수 있다. 예를 들어, 메모리 모듈(200)은, 도 9의 실시예에서, f27 포인트에 해당하는 주파수 정보를 미리 저장할 수 있다. 이 경우, 프로세서(300)는, f27 포인트에 해당하는 주파수부터 점차 높은 주파수 방향으로 임피던스 선도의 기울기를 파악하고, 변곡점을 추출할 수 있다.
또는, 변곡점 탐색 시작 지점에 대한 임피던스 포인트 정보는, 임피던스의 실수부 성분에 해당하는 정보일 수 있다. 예를 들어, 메모리 모듈(200)은, f27 포인트에 대한 임피던스의 실수부 성분 정보를 미리 저장할 수도 있다.
또는, 상기 프로세서(300)는, 변곡점 탐색 시작 지점에 대한 정보를 메모리 모듈(200)로부터 획득하지 않고, 자체적으로 결정할 수도 있다. 특히, 상기 프로세서(300)는, 나이퀴스트 선도에서, 저주파 부분에서 고주파 방향으로 향하면서 극소점과 극대점을 확인할 수 있다. 그리고, 프로세서(300)는, 이와 같이 확인된 극소점과 극대점 사이에서 변곡점을 추출하도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 도 8의 실시예에 도시된 바를 참조하면, 상기 프로세서(300)는, 나이퀴스트 선도에서 극소점인 d1 부분과 극대점인 d2 부분을 확인할 수 있다. 그리고, 상기 프로세서(300)는, 이와 같이 확인된 극소점 d1과 극대점 d2 사이의 영역에서 변곡점을 추출하도록 구성될 수 있다.
이 경우, 나이퀴스트 선도에서 전하 전달 저항 영역이 확산 저항 영역에 의해 변곡이 되는 지점이 쉽게 확인될 수 있다.
한편, EIS 나이퀴스트 선도에서 극대점 및/또는 극소점은 둘 이상 존재할 수 있다. 이 경우, 프로세서(300)는, 복수의 극대점 및/또는 복수의 극소점 중 가장 낮은 주파수를 갖는 극대점 및/또는 극소점을 이용하여, 그 사이에 존재하는 변곡점을 추출할 수 있다. 즉, 프로세서(300)는, 도 8의 실시예에서 화살표 a2로 표시된 방향으로 이동하면서 나이퀴스트 선도의 극소점과 극대점을 확인하되, 가장 먼저 확인되는 극소점과 극대점을 이용하여, 그 사이에 존재하는 변곡점을 추출하고, 추출된 변곡점을 이용하여 배터리를 진단할 수 있다.
또한, 상기 메모리 모듈(200)은, 변곡점에 대한 예비 주파수 정보를 미리 저장할 수 있다. 여기서, 변곡점에 대한 예비 주파수 정보란, 변곡점이 존재할 만한 것으로 추정되는 주파수에 대한 정보라 할 수 있다. 특히, 상기 메모리 모듈(200)은, 이러한 예비 주파수 정보로서, 변곡점이 존재할 만한 주파수 범위에 대한 정보를 미리 저장할 수 있다.
예를 들어, 상기 메모리 모듈(200)은, 변곡점이 존재할 만한 주파수 정보로서, 0.4 Hz ~ 2.2 Hz의 예비 주파수 범위를 미리 저장할 수 있다. 이 경우, 프로세서(300)는, 이러한 0.4 Hz ~ 2.2 Hz의 예비 주파수 범위 내에서 변곡점을 먼저 탐색하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 이러한 구성에 의하면, 프로세서(300)가 변곡점을 추출함에 있어서 탐색하는 범위를 감소시킬 수 있다. 따라서, 이 경우, 프로세서(300)의 변곡점 추출 속도가 향상되고, 추출 과정에서의 연산 부하를 감소시킬 수 있다.
더욱이, 상기 메모리 모듈(200)은, 예비 주파수 정보를 다단으로 저장할 수 있다. 이 경우, 프로세서(300)는, 다단으로 저장된 예비 주파수 정보를 순차적으로 이용할 수 있다. 이때, 다단으로 저장된 예비 주파수 정보 사이에는 순위가 미리 정해질 수 있다. 그리고, 프로세서(300)는, 다단으로 저장된 예비 주파수 정보에서, 선순위 주파수 정보를 먼저 탐색한 후, 탐색된 선순위 예비 주파수 정보에서 변곡점이 추출되지 않으면, 다음 순위의 예비 주파수 정보를 탐색하도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 상기 메모리 모듈(200)은, 1차 예비 주파수 정보, 2차 예비 주파수 정보 및 3차 예비 주파수 정보를 저장할 수 있다. 이때, 1차 예비 주파수 정보가 가장 선순위이고, 3차 예비 주파수 정보가 가장 후순위일 수 있다. 이 경우, 상기 프로세서(300)는, 먼저 1차 예비 주파수 정보를 참조하여 해당 범위 내에서 변곡점을 추출할 수 있다. 그리고, 1차 예비 주파수 정보에서 변곡점이 추출되지 않으면, 2차 예비 주파수 정보를 참조하여 해당 범위 내에서 변곡점을 추출하고, 이 때에도 추출되지 않으면, 3차 예비 주파수 정보를 참조하여 변곡점을 추출할 수 있다.
본 발명의 이러한 구성에 의하면, 변곡점 추출 속도 및 효율이 보다 향상될 수 있다.
상기 메모리 모듈(200)은, 변곡점에 대한 예비 주파수 정보를 배터리에 대하여 인가되는 교류 전압의 크기에 따라 구분하여 저장할 수 있다. 즉, 임피던스 측정 모듈(100)이 대상 배터리에 대하여 교류 전압을 인가하면서 주파수의 변화에 따른 임피던스를 측정할 때, 인가되는 교류 전압의 크기에 따라 예비 주파수 정보가 달라지도록 구성될 수 있다.
예를 들어, 메모리 모듈(200)은, 임피던스 측정 모듈(100)이 0.5V의 교류 전압을 인가하면서 대상 배터리의 임피던스를 측정하는 경우에 대한 예비 주파수 정보를 fp1으로 저장할 수 있다. 그리고, 메모리 모듈(200)은, 임피던스 측정 모듈(100)이 0.7V의 교류 전압을 인가하면서 대상 배터리의 임피던스를 측정하는 경우에 대한 예비 주파수 정보를 fp2로 저장할 수 있다. 이때, fp1과 fp2는 서로 다른 주파수값 또는 서로 다른 주파수 범위로 설정될 수 있다.
본 발명의 이러한 구성에 의하면, 프로세서(300)가 메모리 모듈(200)에 저장된 예비 주파수 정보를 이용하여 변곡점을 추출할 때, 보다 효과적인 변곡점 추출이 가능할 수 있다. 특히, EIS 나이퀴스트 선도는, 인가 전압의 크기에 따라 형태가 달라질 수 있다. 따라서, 상기 실시 구성에 의할 경우, 이러한 인가 전압의 크기에 따른 형태 변화를 고려하여, 적합한 예비 주파수 정보를 제공함으로써, 효율적인 변곡점 추출이 가능하도록 할 수 있다.
본 발명에 따른 배터리 진단 장치는, 배터리 팩에 적용될 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 배터리 팩은, 상술한 본 발명에 따른 배터리 진단 장치를 포함할 수 있다. 또한, 본 발명에 따른 배터리 팩은, 본 발명에 따른 배터리 진단 장치 이외에, 배터리 팩에 통상적으로 포함되는 구성요소, 이를테면 하나 이상의 이차 전지, BMS(Battery Management System), 전류센서, 릴레이, 퓨즈, 팩 케이스 등을 더 포함할 수 있다. 이 경우, 배터리 팩에 포함된 이차 전지가, 본 발명에 따른 배터리 진단 장치가 진단하는 대상, 즉 대상 전지가 될 수 있다. 또한, 본 발명에 따른 배터리 진단 장치의 적어도 일부 구성요소는, 배터리 팩에 포함되어 있는 종래 구성요소로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 본 발명에 따른 배터리 진단 장치의 프로세서(300)의 적어도 일부 기능 내지 동작은, 배터리 팩에 포함된 BMS에 의해 구현될 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 배터리 진단 장치는, 전력 저장 시스템(ESS)에 적용될 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 전력 저장 시스템은, 상술한 본 발명에 따른 배터리 진단 장치를 포함할 수 있다. 특히, 전력 저장 시스템의 경우, 전기 자동차만큼의 높은 출력은 필요로 하지 않으므로, 전기 자동차에 사용되다가 수명이 다한 배터리 팩(폐 배터리) 등을 재활용하는 대표적인 어플리케이션이 될 수 있다. 상기 전력 저장 시스템은, 이러한 폐 배터리를 탑재하기 전에, 상기 본 발명에 따른 배터리 진단 기술을 이용하여 배터리를 진단 또는 등급 분류 후 탑재 여부 내지 활용 정도 등을 결정할 수 있다.
도 10은, 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 진단 방법을 개략적으로 나타내는 흐름도이다. 도 10에서 각 단계의 수행 주체는, 앞서 설명된 본 발명에 따른 배터리 진단 장치의 각 구성요소라 할 수 있다.
도 10을 참조하면, 본 발명에 따른 배터리 진단 방법은, 임피던스 참조값 저장 단계(S110), 임피던스 측정 단계(S120), 나이퀴스트 선도 생성 단계(S130), 변곡점 추출 단계(S140), 비교 단계(S150) 및 진단 단계(S160)를 포함할 수 있다.
상기 S110 단계는, 주파수 별로 임피던스 참조값을 저장하는 단계이다. 예를 들어, 상기 S110 단계는, 사전 테스트를 통해 도 6 또는 도 7과 같은 임피던스 참조값 정보를 저장할 수 있다.
상기 S120 단계는, 대상 배터리에 대하여 교류 전압을 인가하면서 주파수의 변화에 따른 임피던스를 측정하는 단계이다. 상기 S130 단계는, S120 단계에서 측정된 대상 배터리의 임피던스 측정값에 대한 나이퀴스트 선도를 생성하는 단계이다. 예를 들어, S130 단계에 의해, 도 3과 같은 나이퀴스트 선도가 생성될 수 있다.
상기 S140 단계는, S130 단계에서 생성된 나이퀴스트 선도에서 변곡점을 추출하는 단계이다. 예를 들어, 상기 S140 단계는, 도 9의 실시예에서 설명된 바와 같이, 나이퀴스트 선도의 변곡점을 추출할 수 있다.
상기 S150 단계는, S140 단계에서 추출된 변곡점을 중심으로, 소정 주파수 범위 내의 값을 S110 단계에서 저장된 주파수 별 임피던스 참조값과 비교하는 단계이다.
그리고, 상기 S160 단계는, S150 단계에서 비교된 결과를 기초로, 대상 배터리를 진단하는 단계이다. 예를 들어, 상기 S160 단계에 의해, 대상 배터리의 등급이 분류될 수 있다.
이러한 본 발명에 따른 배터리 진단 방법에 대해서는, 앞서 배터리 진단 장치에 대하여 설명된 내용들이 동일 또는 유사하게 적용될 수 있으므로, 이에 대한 상세한 설명을 생략한다.
이상과 같이, 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.
[부호의 설명]
100: 임피던스 측정 모듈
200: 메모리 모듈
300: 프로세서

Claims (10)

  1. 대상 배터리에 대하여 교류 전압을 인가하면서 주파수의 변화에 따른 임피던스를 측정하도록 구성된 임피던스 측정 모듈;
    주파수 별 임피던스 참조값을 저장하는 메모리 모듈; 및
    상기 임피던스 측정 모듈에 의해 측정된 상기 대상 배터리의 임피던스 측정값에 대한 나이퀴스트 선도를 생성하고, 생성된 나이퀴스트 선도에서 변곡점을 추출하며, 추출된 변곡점을 중심으로 소정 주파수 범위 내의 값을 상기 메모리 모듈에 저장된 상기 주파수 별 임피던스 참조값과 비교하여 상기 대상 배터리를 진단하도록 구성된 프로세서
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 진단 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 추출된 변곡점이 원점이 되도록 상기 생성된 나이퀴스트 선도를 쉬프트시키고, 쉬프트된 상태에서 상기 주파수 별 임피던스 참조값과 비교하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 진단 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 대상 배터리에 대한 임피던스 측정값의 크기 및 각도를 이용하여 상기 대상 배터리를 진단하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 진단 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 메모리 모듈은, 상기 주파수 별 임피던스 참조값을 복수의 배터리 등급 각각마다 구분하여 저장하고,
    상기 프로세서는, 상기 대상 배터리의 임피던스 측정값을 상기 메모리 모듈에 저장된 배터리 등급에 매칭시켜, 상기 대상 배터리의 등급을 분류하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 진단 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 생성된 나이퀴스트 선도에서 전하 전달 저항 영역이 확산 저항 영역에 의해 변곡이 되는 지점을 상기 변곡점으로 추출하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 진단 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 생성된 나이퀴스트 선도에 대하여, 낮은 주파수 영역부터 주파수가 높아지는 방향으로 탐색하여 상기 변곡점을 추출하도록 구성된 것을 특징으로 하는 배터리 진단 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 메모리 모듈은, 상기 변곡점에 대한 예비 주파수 정보를 미리 저장하는 것을 특징으로 하는 배터리 진단 장치.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 배터리 진단 장치를 포함하는 배터리 팩.
  9. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 따른 배터리 진단 장치를 포함하는 전력 저장 시스템.
  10. 주파수 별 임피던스 참조값을 저장하는 단계;
    대상 배터리에 대하여 교류 전압을 인가하면서 주파수의 변화에 따른 임피던스를 측정하는 단계;
    상기 측정 단계에서 측정된 상기 대상 배터리의 임피던스 측정값에 대한 나이퀴스트 선도를 생성하는 단계;
    상기 생성 단계에서 생성된 나이퀴스트 선도에서 변곡점을 추출하는 단계;
    상기 추출 단계에서 추출된 변곡점을 중심으로 소정 주파수 범위 내의 임피던스 측정값을 상기 저장 단계에서 저장된 상기 주파수 별 임피던스 참조값과 비교하는 단계; 및
    상기 비교 단계에서 비교된 결과를 기초로 상기 대상 배터리를 진단하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 진단 방법.
PCT/KR2021/013829 2020-11-19 2021-10-07 배터리 진단 장치 및 방법 WO2022108111A1 (ko)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202180077839.3A CN116457675A (zh) 2020-11-19 2021-10-07 电池诊断设备和方法
JP2023526667A JP2023548511A (ja) 2020-11-19 2021-10-07 バッテリー診断装置及び方法
EP21894883.4A EP4227697A4 (en) 2020-11-19 2021-10-07 BATTERY DIAGNOSTIC DEVICE AND PROCEDURE
US18/034,911 US20240036115A1 (en) 2020-11-19 2021-10-07 Battery diagnosing apparatus and method

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2020-0156002 2020-11-19
KR1020200156002A KR20220068806A (ko) 2020-11-19 2020-11-19 배터리 진단 장치 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022108111A1 true WO2022108111A1 (ko) 2022-05-27

Family

ID=81709139

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/KR2021/013829 WO2022108111A1 (ko) 2020-11-19 2021-10-07 배터리 진단 장치 및 방법

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20240036115A1 (ko)
EP (1) EP4227697A4 (ko)
JP (1) JP2023548511A (ko)
KR (1) KR20220068806A (ko)
CN (1) CN116457675A (ko)
WO (1) WO2022108111A1 (ko)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023234572A1 (ko) * 2022-05-31 2023-12-07 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 셀의 이상 진단 장치 및 방법
KR20240045914A (ko) * 2022-09-30 2024-04-08 주식회사 엘지에너지솔루션 전지셀의 진단 장치 및 방법
KR20240092933A (ko) * 2022-12-15 2024-06-24 주식회사 엘지에너지솔루션 전지 검사 방법
KR20240106424A (ko) * 2022-12-29 2024-07-08 모나 주식회사 임피던스 기반의 커패시티 추정 장치 및 시스템, 그리고 그 방법
KR20240106428A (ko) * 2022-12-29 2024-07-08 모나 주식회사 임피던스 기반 배터리 불량 진단 장치 및 방법

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010160055A (ja) * 2009-01-08 2010-07-22 Toyota Motor Corp 電池検査方法
KR20110105047A (ko) * 2010-03-18 2011-09-26 한국화학연구원 교류 임피던스 측정에 의한 리튬이차전지의 출력 측정 방법
KR101288647B1 (ko) * 2011-01-13 2013-07-22 요코가와 덴키 가부시키가이샤 2 차 배터리 테스트기, 2 차 배터리 테스트 방법 및 2 차 배터리 제조 방법
JP2016166880A (ja) * 2012-01-31 2016-09-15 プライムアースＥｖエナジー株式会社 充電量検出装置
KR20180062814A (ko) * 2016-12-01 2018-06-11 주식회사 맥사이언스 메타데이터를 이용한 2차 전지 시험 방법

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102009000337A1 (de) * 2009-01-21 2010-07-22 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Bestimmung eines Alterungszustandes einer Batteriezelle mittels Impedanzspektroskopie
WO2020223651A1 (en) * 2019-05-02 2020-11-05 Dynexus Technology, Inc. Multispectral impedance determination under dynamic load conditions

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010160055A (ja) * 2009-01-08 2010-07-22 Toyota Motor Corp 電池検査方法
KR20110105047A (ko) * 2010-03-18 2011-09-26 한국화학연구원 교류 임피던스 측정에 의한 리튬이차전지의 출력 측정 방법
KR101288647B1 (ko) * 2011-01-13 2013-07-22 요코가와 덴키 가부시키가이샤 2 차 배터리 테스트기, 2 차 배터리 테스트 방법 및 2 차 배터리 제조 방법
JP2016166880A (ja) * 2012-01-31 2016-09-15 プライムアースＥｖエナジー株式会社 充電量検出装置
KR20180062814A (ko) * 2016-12-01 2018-06-11 주식회사 맥사이언스 메타데이터를 이용한 2차 전지 시험 방법

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP4227697A4

Also Published As

Publication number Publication date
US20240036115A1 (en) 2024-02-01
EP4227697A1 (en) 2023-08-16
JP2023548511A (ja) 2023-11-17
EP4227697A4 (en) 2024-04-10
KR20220068806A (ko) 2022-05-26
CN116457675A (zh) 2023-07-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2022108111A1 (ko) 배터리 진단 장치 및 방법
WO2016052900A1 (ko) 이차 전지의 방전 출력 추정 방법 및 장치
WO2019098722A1 (ko) 배터리 저항 추정 장치 및 방법
WO2013151355A1 (ko) 고장 자가 진단 기능을 구비한 절연 저항 측정 장치 및 이를 이용한 자가 진단 방법
TWI710780B (zh) 電池控制裝置及用於檢測電池的內部短路的方法
WO2015080537A1 (ko) 셀의 성능 측정방법
WO2019146928A1 (ko) Soh 분석 장치 및 방법
WO2020262789A1 (ko) 이상 배터리 셀 검출 방법
WO2020262787A1 (ko) 내부 단락 셀 검출 방법
WO2022154354A1 (ko) 배터리 시스템 진단 장치 및 방법
WO2021230642A1 (ko) 배터리를 진단하기 위한 장치 및 그 방법
WO2022145822A1 (ko) 배터리 관리 장치 및 방법
WO2022145776A1 (ko) 이차 전지 진단 장치 및 방법
WO2023063625A1 (ko) 배터리 진단 장치, 배터리 팩, 전기 차량, 및 배터리 진단 방법
WO2022145777A1 (ko) 이차 전지 진단 장치 및 방법
WO2022250390A1 (ko) 배터리 모니터링 장치 및 방법
WO2023013967A1 (ko) 배터리 관리 장치 및 방법
WO2022124773A1 (ko) 배터리 진단 장치 및 방법
WO2023075273A1 (ko) 전지셀의 전극 탭 단선 검사장치
WO2022177274A1 (ko) 배터리 상태 진단 장치 및 방법
WO2022019703A1 (ko) 배터리를 진단하기 위한 장치 및 그 방법
WO2024096583A1 (ko) 배터리 진단 장치 및 방법
WO2023249285A1 (ko) 배터리 관리 장치 및 방법
WO2024063577A1 (ko) 배터리 진단 장치 및 방법
Rizanov et al. A Hybrid Portable Battery Pack Screening System

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 21894883

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2023526667

Country of ref document: JP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 18034911

Country of ref document: US

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2021894883

Country of ref document: EP

Effective date: 20230511

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 202180077839.3

Country of ref document: CN

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE