WO2023063476A1 - 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법 및 장치 - Google Patents

전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법 및 장치 Download PDF

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김광섭
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주식회사 피엠그로우
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Definitions

  • the present invention relates to a battery life prediction method and apparatus for predicting the life of a battery of an electric vehicle, and more particularly, to a battery for predicting the life of a battery based on charge cycle information and discharge cycle information of the battery of an electric vehicle. It relates to a life prediction method and device.
  • One object of the present invention to solve the above problems is to provide a battery life prediction method for predicting the life of a battery based on charge cycle information and discharge cycle information of a battery of an electric vehicle.
  • a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle predicts the life of the battery based on charge cycle information and discharge cycle information of the battery of the electric vehicle.
  • a method of predicting battery life performed by a battery life prediction device that performs the steps of obtaining voltage history information, which is information related to the history of voltage over time of a battery used to supply power to the electric vehicle, the obtained voltage history Generating cycle information related to a history of charging and discharging of the battery over time based on information, calculating a first indicator related to charging of the battery over time based on the generated cycle information; Calculating a second indicator related to discharge of the battery over time based on the generated cycle information, a method for predicting a lifespan of the battery of the electric vehicle based on the first indicator and the second indicator Calculating three indicators and correcting the third indicator based on the third indicator and the information on the usage history of the battery to predict a final lifespan of the battery.
  • the voltage history information may refer to information about a history of a change in voltage of a battery used to supply power to the electric vehicle according to a time checked for a preset period.
  • the generating of the cycle information includes generating charge cycle information related to a charging history of the battery over time based on the obtained voltage history information, and generating charge cycle information related to a history of charging of the battery based on the obtained voltage history information. and generating discharge cycle information related to a history of discharge over time.
  • the generating of the charge cycle information includes extracting, from the voltage history information, a charging start time point, which is the point at which the charging of the battery started, and a charging end time point, which is the point where the charging is finished, the charging start time point and the charge end time point. calculating a time required to charge the battery by calculating a time required between points in time;
  • Calculating a charge amount of the battery which means the amount of charge of the battery from the charging start point to the charge end point, and information on the calculated charging required time and information on the calculated charge amount It may include generating the charge cycle information.
  • the calculating of the first indicator includes calculating a first charging indicator for the charging efficiency of the battery by calculating a ratio between the calculated amount of charge and the calculated required charging time, the first efficiency indicator and Comparing a second charging indicator, which is an indicator calculated before the first charging indicator, in the same way as the calculation method of the first efficiency indicator, and the final indicator for the charging efficiency of the battery based on the comparison result. Calculating a first indicator may be included.
  • the generating of the discharge cycle information includes extracting a discharge start point, which is the point where the discharge of the battery started, and a discharge end point, which is the point where the discharge ended, from the voltage history information, the discharge start point and the discharge end point. Calculating a time required for discharging the battery by calculating a time required between points in time; Calculating a discharge amount for the battery, which means the amount of discharge of the battery from the point of time of the discharge and the point of time to the end of the discharge; Acquiring information on the mileage, which means the distance traveled by the electric vehicle during the calculated time required for discharging, and information on the required time for discharging, information on the amount of discharge, and information on the mileage are included. Generating discharge cycle information may be included.
  • the calculating of the second indicator includes calculating a first discharge indicator for the discharge efficiency of the battery by calculating a preset unit discharge amount based on the calculated discharge amount; Comparing a second discharge index, which is an index calculated before the first discharge index, in the same manner as the first discharge index calculation method, and the second discharge index, which is a final indicator for the discharge efficiency of the battery, based on the comparison result 2 may include calculating indicators.
  • the step of calculating the third indicator calculates the third indicator to which the values of the first indicator and the second indicator are reflected based on an algorithm preset to reflect the values of the first indicator and the second indicator. can be calculated
  • the step of predicting the final lifespan of the battery is the step of checking a fourth indicator, which is an indicator calculated before the third indicator, in the same method as the calculation method of the third indicator from the information about the use history of the battery. Calculating the ratio between the third index and the identified fourth index to calculate a lifespan degradation rate indicating a rate at which the lifespan of the battery is reduced, and applying the calculated lifespan degradation rate to the value of the third indicator and predicting the final lifespan of the battery by doing so.
  • an apparatus for predicting the life of a battery of an electric vehicle predicts the life of the battery based on charge cycle information and discharge cycle information of the battery of the electric vehicle.
  • An apparatus for predicting battery life comprising a processor and a memory storing at least one command executed through the processor, wherein the at least one command is a battery used to supply power to the electric vehicle.
  • Obtaining voltage history information which is information related to a history of voltage over time of , generating cycle information related to a history of charge and discharge over time of the battery based on the obtained voltage history information, and generating the generated cycle
  • a first indicator related to charging of the battery over time is calculated based on the information
  • a second indicator related to discharging of the battery over time is calculated based on the generated cycle information
  • a third indicator for predicting the life of the battery of the electric vehicle is calculated, and the third indicator is corrected based on the third indicator and information on the use history of the battery. It is executed to predict the final life of the battery.
  • the battery life prediction device performing the battery life prediction method for predicting the life of the battery of the electric vehicle of the present invention has the effect of accurately predicting the life of the battery that supplies power to the electric vehicle in consideration of the driving distance of the electric vehicle.
  • the battery life prediction apparatus for performing the battery life prediction method for predicting the life of the battery of the electric vehicle of the present invention can manage the efficiency of use of the battery that supplies power to the electric vehicle by accurately predicting the life of the battery. There are possible effects.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram illustrating an environment in which a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention is performed.
  • FIG. 2 is a hardware block diagram of an apparatus for predicting battery life for performing a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a method of generating cycle information in a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of generating charge cycle information in a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of generating discharge cycle information in a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a method of calculating a first indicator in a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a method of calculating a second index in a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a method of predicting a final lifespan in a battery lifespan prediction method for predicting a lifespan of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a conceptual diagram illustrating voltage history information in a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle predicts the life of the battery based on charge cycle information and discharge cycle information of the battery of the electric vehicle.
  • a method of predicting battery life performed by a battery life prediction device that performs the steps of obtaining voltage history information, which is information related to the history of voltage over time of a battery used to supply power to the electric vehicle, the obtained voltage history Generating cycle information related to a history of charging and discharging of the battery over time based on information, calculating a first indicator related to charging of the battery over time based on the generated cycle information; Calculating a second indicator related to discharge of the battery over time based on the generated cycle information, a method for predicting a lifespan of the battery of the electric vehicle based on the first indicator and the second indicator Calculating three indicators and correcting the third indicator based on the third indicator and the information on the usage history of the battery to predict a final lifespan of the battery.
  • first, second, A, and B may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. These terms are only used for the purpose of distinguishing one component from another. For example, a first element may be termed a second element, and similarly, a second element may be termed a first element, without departing from the scope of the present invention.
  • the terms and/or include any combination of a plurality of related recited items or any of a plurality of related recited items.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram illustrating an environment in which a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention is performed.
  • a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle may be performed based on a battery life prediction device 100 and an electric vehicle 200, This may be performed by primarily operating in the battery life prediction device 100 .
  • the apparatus 100 for predicting battery life may play a role of predicting the lifespan of a battery that supplies power to the electric vehicle 200 and supports operation such as driving of the electric vehicle 200. In order to do so, they may be interlocked with each other by being pre-installed in the electric vehicle 200 or interlocked with each other through communication.
  • the battery life prediction apparatus 100 may generate charge cycle information and discharge cycle information for a battery that supplies power to the electric vehicle 200 based on information obtained from the electric vehicle 200, and generate Efficient use of the battery of the electric vehicle 200 may be supported by predicting the lifespan of the battery of the electric vehicle 200 based on the charge cycle information and the discharge cycle information.
  • the battery life predicting apparatus 200 provides the electric vehicle 100 with information necessary or required to perform the battery life prediction method for predicting the life of the battery of the electric vehicle according to an embodiment of the present invention. may be requested, and the lifespan of the battery may be predicted by obtaining corresponding information from the electric vehicle 100 .
  • FIG. 2 a detailed structure of the battery predicting device 100 performing the battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention described with reference to FIG. 1 It can be explained in more detail.
  • FIG. 2 is a hardware block diagram of an apparatus for predicting battery life for performing a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 the structure of an apparatus 300 for predicting battery life for performing a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention is described with reference to FIG. 1 . It can be described as an example with the prediction device 100.
  • the apparatus 300 for predicting battery life includes at least one processor 310 and a memory storing instructions instructing the at least one processor to perform at least one step. 320) may be included.
  • the at least one processor 310 may include a central processing unit (CPU), a graphics processing unit (GPU), or a dedicated processor in which methods according to embodiments of the present invention are performed. can mean
  • Each of the memory 320 and the storage device 360 may include at least one of a volatile storage medium and a non-volatile storage medium.
  • the memory 320 may include at least one of a read only memory (ROM) and a random access memory (RAM).
  • the battery life prediction device 300 may include a transceiver 330 that performs communication through a wireless network.
  • the battery life prediction device 300 may further include an input interface device 340 , an output interface device 350 , a storage device 360 , and the like. Each component included in the battery life prediction device 300 may be connected by a bus 370 to communicate with each other.
  • At least one step may refer to a step related to a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention, and more specifically, in the battery life prediction device 400 It may include steps related to the operation method being performed.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle includes the battery life prediction device 100 and the electric vehicle 200 described with reference to FIG. 1 . This may be performed by the battery life prediction device 300 described with reference to FIG. 2 .
  • the apparatus for predicting battery life may obtain voltage history information, which is information related to the history of voltage over time of a battery used to supply power to an electric vehicle (S310).
  • the voltage history information may mean a value of a change in voltage generated while using a battery in an electric vehicle for a preset period of time.
  • the battery life predicting device may preset a target period for generating voltage history information on the battery of the electric vehicle, and record a history of voltage change while the battery of the electric vehicle is being used corresponding to the preset period. By doing so, it is possible to generate voltage history information on the battery of the electric vehicle.
  • the battery life prediction device when the battery life prediction device generates voltage history information in the electric vehicle based on a battery management system (BMS) for managing the battery of the electric vehicle, the electric vehicle based on the battery management system of the electric vehicle. Voltage history information on the battery of may be obtained.
  • BMS battery management system
  • the battery life prediction apparatus may generate cycle information related to a history of charging and discharging of the battery over time based on the voltage history information obtained for the battery of the electric vehicle (S320).
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a method of generating cycle information in a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • an apparatus for predicting battery life for performing a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle charges the battery over time based on the obtained voltage history information. Charging cycle information related to the history of can be generated (S321).
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of generating charge cycle information in a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • an apparatus for predicting battery life for performing a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle is a charging start point that is a point at which charging of a battery starts in voltage history information. It is possible to extract the charging end point, which is the point in time when overcharging is finished (S321-1).
  • the device for predicting battery life can check the history of charging and discharging of the corresponding battery of the electric vehicle over time for a preset period of time based on the voltage history information obtained for the battery of the electric vehicle.
  • the battery life prediction device may check the amount of remaining charge of the battery over time for the battery of the electric vehicle, and through this, the history of charging and discharging of the battery of the electric vehicle over time may be checked.
  • the battery life prediction device may extract a point at which the amount of remaining charge in the battery of the electric vehicle increases, and may determine the extracted point as a point at which charging of the battery starts, that is, a charging start point.
  • the battery life predicting device may extract a point at which the increase in the amount of remaining charge of the battery of the electric vehicle stops, and may determine the extracted point as a point at which charging of the battery is terminated, that is, a charging end point.
  • the battery life predicting device may calculate the time required to charge the battery of the electric vehicle by calculating the time required between the charging start point and the charging end point (S321-2).
  • the device for predicting battery life may check a time corresponding to a charging start time and a time corresponding to a charging end time. Thereafter, the battery life predicting device may calculate a required charging time for the battery of the electric vehicle by calculating a difference between a time corresponding to a charging start time and a time corresponding to a charging end time.
  • the battery life predicting device may calculate a charge amount of the battery, which means the amount of charge of the battery from the start of charging the battery of the electric vehicle to the end of charging (S321-3).
  • the battery life prediction device may check the amount of charge of the battery at the time corresponding to the start time of charging the battery of the electric vehicle and the amount of charge of the battery at the time corresponding to the end time of charging.
  • the battery life prediction device may calculate the difference between the amount of charge of the battery at the time corresponding to the start time of charging the battery of the electric vehicle and the amount of charge of the battery at the time corresponding to the end time of charging, through which A charge amount of the battery from the charging time point to the charging end point can be calculated.
  • the battery life prediction apparatus may generate charging cycle information including information on the calculated charging required time and information on the calculated charging amount of the battery of the electric vehicle (S321-4).
  • the battery life prediction device is set to include information on the required charging time, which is information calculated or generated based on steps S321-1 to S321-3, and information on the amount of charge charged during the required charging time, It is possible to generate charge cycle information for the vehicle's battery.
  • the battery life prediction apparatus for performing the battery life prediction method for predicting the life of the battery of an electric vehicle generates charge cycle information related to charging of the battery of the electric vehicle. can do.
  • an apparatus for predicting battery life for performing a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle is based on the obtained voltage history information.
  • Discharge cycle information related to the history of discharge may be generated (S322).
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of generating discharge cycle information in a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • an apparatus for predicting battery life for performing a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle is a discharge start point, which is a point at which battery discharge starts in voltage history information.
  • the discharge end point which is the end point of overdischarge, can be extracted (S322-1).
  • the device for predicting battery life can check the history of charging and discharging of the corresponding battery of the electric vehicle over time for a preset period of time based on the voltage history information obtained for the battery of the electric vehicle.
  • the battery life prediction device may check the amount of remaining charge of the battery over time for the battery of the electric vehicle, and through this, the history of charging and discharging of the battery of the electric vehicle over time may be checked.
  • the battery life prediction device may extract a point at which the amount of remaining charge in the battery of the electric vehicle decreases, and may determine the extracted point as a point at which discharge of the battery starts, that is, a discharge start point.
  • the battery life predicting device may recognize that it is in a state of natural discharge, which is a natural discharge rather than discharge due to use, and When the degree of decrease in the amount of remaining charge is equal to or greater than a preset value, it is determined that discharge is due to use, and the start time of discharge may be determined.
  • the battery life prediction device may extract a point at which the decrease in the amount of remaining charge in the battery of the electric vehicle stops, and determine the extracted point as a point at which discharge of the battery ends, that is, a discharge end point.
  • the battery life predicting device may calculate the time required to discharge the battery of the electric vehicle by calculating the time required between the start point of discharge and the end point of discharge (S322-2).
  • the battery life predicting device may determine a time corresponding to a discharge start time and a time corresponding to a discharge end time. Thereafter, the battery life predicting device may calculate a required discharging time for the battery of the electric vehicle by calculating a difference between a time corresponding to a charging start time and a time corresponding to a charging end time.
  • the battery life predicting apparatus may calculate the amount of discharge of the battery, which means the amount of discharge of the battery from the point of time of discharge of the electric vehicle to the point of end of discharge (S322-3).
  • the battery life prediction device may check the remaining charge amount of the battery at the time corresponding to the start time of discharging of the battery of the electric vehicle and the remaining charge amount of the battery at the time corresponding to the end time of discharging.
  • the battery life predicting device may calculate the difference between the remaining charge amount of the battery at the time corresponding to the start time of discharging of the battery of the electric vehicle and the remaining charge amount of the battery at the time corresponding to the end time of discharging, Through this, it is possible to calculate the discharge amount of the battery from the time of discharging to the end of discharging.
  • the battery life predicting device may obtain information about a driving distance, which means a distance traveled by the electric vehicle during the calculated discharge time of the battery of the electric vehicle (S322-4).
  • the device for predicting battery life may request information about a distance traveled by the electric vehicle during a required discharge time between a discharge start point and a discharge end point from the electric vehicle. Accordingly, the electric vehicle may receive a request for information about a distance traveled by the electric vehicle from the battery life prediction device for a required discharge time between a discharge start point and a discharge end point.
  • the electric vehicle can check information on the distance traveled by the electric vehicle (eg, information formed in units of km, etc.) during the time required for discharging, which is between the start point of discharge and the end point of discharge, and the confirmed traveled distance.
  • Information on may be transmitted to the battery life prediction device. Accordingly, the battery life predicting device may obtain information about a corresponding driving distance during a required discharge time between a discharge start point and a discharge end point.
  • the battery life predicting device may generate discharge cycle information including information about a required discharge time, information about a discharge amount, and information about a mileage for the battery of the electric vehicle (S322-5).
  • the battery life predicting device is information on the discharge time, which is information calculated or generated based on steps S322-1 to S322-4, information on the discharge amount discharged during the discharge time, and information on the amount of discharge during the discharge time.
  • Discharge cycle information for the battery of the electric vehicle may be generated by setting information on the mileage to be included.
  • the battery life prediction apparatus for performing the battery life prediction method for predicting the life of the battery of an electric vehicle generates discharge cycle information related to the discharge of the battery of the electric vehicle. can do.
  • the battery life prediction apparatus for performing the battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention is charged according to the time of the battery based on the generated cycle information.
  • a first indicator related to may be calculated (S330).
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a method of calculating a first indicator in a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • an apparatus for predicting battery life for performing a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle calculates the ratio between the calculated amount of charge and the calculated required charging time
  • a first charging index for the charging efficiency of the battery may be calculated (S331).
  • the battery life predicting device may calculate a ratio between the calculated amount of charge and the required charge time based on the generated charge cycle information of the battery. That is, the battery life prediction device calculates the ratio of the amount of charge calculated based on the generated charge cycle information for the battery and the required time for charging, thereby calculating the first charging index that may mean the charging efficiency, which is the amount of charge versus time. there is.
  • the battery life predicting device may compare the first efficiency indicator and the second charging indicator, which is an indicator calculated before the first charging indicator, in the same manner as the calculation method of the first efficiency indicator (S332).
  • the battery life predicting device may check the second charging indicator, which is an indicator calculated before the first charging indicator, in the same manner as the calculation method of the first efficiency indicator as described in step S331.
  • the battery life predicting device may periodically calculate the charge index in the same manner as the first efficiency index calculation method, and may accumulate and store the charging index.
  • the apparatus for predicting battery life may compare a first charge indicator among a plurality of charge indicators calculated for the battery of the electric vehicle with a second charge indicator calculated before the first charge indicator.
  • the battery life predicting device may calculate a first index, which is a final index for the charging efficiency of the battery for the electric vehicle, based on the comparison result (S333).
  • the battery life prediction device may calculate a ratio between the first charge index and the second charge index. Thereafter, the battery life predicting device may calculate the calculated ratio between the first charging index and the second charging index as a first index, which is a final index that may indicate charging efficiency of the battery of the electric vehicle.
  • the battery life prediction apparatus for performing the battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle discharges the battery over time based on the generated cycle information.
  • a second indicator related to may be calculated (S340).
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a method of calculating a second index in a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • an apparatus for predicting battery life for performing a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle calculates a preset unit discharge amount based on the calculated discharge amount
  • a first discharge index for the discharge efficiency of the battery may be calculated (S341).
  • the battery life predicting device may calculate a preset unit discharge amount based on a discharge amount calculated based on discharge cycle information generated for the battery and a required discharge time. Thereafter, the battery life predicting device may calculate the driving distance of the electric vehicle corresponding to the preset unit discharge amount based on the calculated preset unit discharge amount.
  • the battery life predicting device may calculate information about a driving distance of the electric vehicle corresponding to the calculated unit discharge amount as a first discharge index that may mean discharge efficiency of the battery of the electric vehicle.
  • the battery life predicting device may compare the first discharge index with the second discharge index, which is an index calculated before the first discharge index, in the same manner as the calculation method of the first discharge index (S342).
  • the battery life predicting device may check the second discharge index, which is an index calculated before the first discharge index, in the same manner as the calculation method of the first discharge index as described in step S341.
  • the battery life predicting device may periodically calculate the discharge index in the same manner as the first discharge index calculation method, and may accumulate and store the discharge index.
  • the apparatus for predicting battery life may compare a first discharge index among a plurality of discharge indexes calculated for a battery of an electric vehicle with a second discharge index calculated before the first discharge index.
  • the battery life predicting device may calculate a second index, which is a final index for the discharge efficiency of the battery for the electric vehicle, based on the comparison result (S343).
  • the battery life predicting device may calculate a ratio between the first discharge index and the second discharge index. Thereafter, the battery life predicting apparatus may calculate the calculated ratio between the first discharge index and the second discharge index as a second index that is a final index that may mean discharge efficiency of the battery of the electric vehicle.
  • an apparatus for predicting battery life for performing a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle is based on a first indicator and a second indicator of the electric vehicle.
  • a third indicator for predicting the life of the battery may be calculated (S350).
  • the battery life prediction apparatus may calculate a third indicator having a value reflecting values of the first indicator calculated based on step S330 and the value of the second indicator calculated based on step S340.
  • the apparatus for predicting battery life may calculate a third indicator in which the values of the first indicator and the second indicator are reflected based on a preset algorithm to reflect the values of the first indicator and the second indicator.
  • the preset algorithm may refer to a formula-based algorithm that can be performed so that two or more values calculated based on different methods are substituted or converted based on the same criterion to have a single value.
  • the 3 indicators may be expressed as an average value or an average value reflecting both the values of the first indicator and the values of the second indicator.
  • the battery life prediction apparatus may predict the final life of the battery by correcting the third indicator based on the third indicator calculated for the battery of the electric vehicle and information on the battery use history (S360).
  • FIG. 9 a detailed process of predicting the final lifespan of the battery by correcting the third indicator based on the third indicator calculated for the battery of the electric vehicle in the battery life predicting device and information on the use history of the battery is shown in FIG. 9 below. It can be described in more detail with reference to.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a method of predicting a final lifespan in a battery lifespan prediction method for predicting a lifespan of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • an apparatus for predicting battery life for predicting the life of a battery of an electric vehicle calculates a third indicator from information about a battery use history. In the same way as above, it is possible to check the fourth index, which is an index calculated before the third index (S361).
  • the battery life predicting apparatus may check the fourth discharge index, which is an index calculated before the third index, in the same manner as the calculation method of the third index as described with reference to steps S310 to S350.
  • the device for predicting battery life may periodically calculate an indicator that can be used to predict the life of a battery in the same way as the calculation method of the third indicator, and may accumulate and store indicators.
  • the device for predicting battery life may be in a state in which a plurality of indicators that may be used to predict the life of the battery periodically calculated in information about the history of battery use are accumulated and stored. Thereafter, the battery life predicting apparatus may compare a third indicator among a plurality of indicators calculated for the battery of the electric vehicle with a fourth indicator calculated before the third indicator.
  • the battery life prediction device may calculate a lifespan degradation rate indicating a rate at which the lifespan of the battery is reduced by calculating a ratio between the third indicator and the confirmed fourth indicator (S362).
  • the apparatus for predicting battery life may calculate a ratio between the third index and the fourth index calculated for the battery of the electric vehicle.
  • the calculated ratio between the third indicator and the fourth indicator may mean a lifespan reduction rate, which means a rate at which the lifespan of the battery of the electric vehicle is reduced.
  • the battery life prediction device compares the final indicator reflecting the indicator that can indicate the charging efficiency of the battery of the electric vehicle and the indicator that can mean the discharge efficiency of the battery of the electric vehicle with the previously calculated indicator. By doing so, it is possible to calculate the lifetime deterioration rate of the battery of the electric vehicle.
  • the battery life prediction device may predict the final life of the battery by applying the calculated lifespan degradation rate to the value of the third index (S363).
  • the battery life predicting device may reflect the calculated lifespan degradation rate to the value of the third indicator, and through this, may calculate a final indicator that may be used to predict the lifespan of the battery of the electric vehicle. Thereafter, the battery life predicting device may predict the life of the battery in which charging efficiency and discharging efficiency of the battery are reflected based on the calculated final indicator.
  • the battery life prediction device for performing the battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention through the method as described above is the life of the battery in consideration of the charging efficiency and the discharging efficiency of the battery. can be accurately predicted.
  • FIG. 10 the charging start time, charge end time, discharge start time, and discharge end time used in the process of generating charge cycle information and discharge cycle information for the battery of an electric vehicle in the battery life prediction device of the present invention are shown in FIG. 10 below. It can be further described with reference to.
  • FIG. 10 is a conceptual diagram illustrating voltage history information in a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle according to an embodiment of the present invention.
  • a battery life prediction apparatus for performing a battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle changes the voltage of the battery while the battery is used in the electric vehicle.
  • the history of can be output in the form of a graph, through which information on the amount of remaining charge of the battery of the electric vehicle over time can be output in the form of a graph.
  • the first section, A means the amount of charge that can mean the amount between the remaining charge amount of the battery corresponding to the charging start point and the remaining charge amount of the battery corresponding to the charge end point can do.
  • the second period B may mean a charging required time that may mean a time between a time corresponding to a charging start time and a time corresponding to a charging end time.
  • the third period C may mean a discharge amount that may mean an amount between the remaining charge amount of the battery corresponding to the discharge start point and the discharge end point.
  • the fourth period D may mean a time required for discharging, which may mean a time between a time corresponding to a discharge start time and a time corresponding to a discharge end time.
  • the battery life prediction apparatus may generate charge cycle information and discharge cycle information for the battery of the electric vehicle based on the values of A, B, C, and D.
  • the driving distance of the electric vehicle corresponding to the required discharging time may be additionally reflected in the discharging cycle information.
  • the battery life prediction apparatus for performing the battery life prediction method for predicting the life of a battery of an electric vehicle calculates the indicator by comparing it with a previously calculated indicator in the process of calculating the indicator. Although described as, it may not necessarily be limited thereto.
  • the battery life predicting apparatus pre-calculates the indicator calculated for the same type of electric vehicle as the end of the electric vehicle as an indicator that can be referred to in order to calculate the indicator for the battery. may be stored. Then, when the previously calculated indicator does not exist, the device for predicting battery life may calculate an indicator for predicting battery life based on a previously stored indicator.
  • an indicator that may mean the lifespan of an electric vehicle calculated by a battery lifespan predicting device that performs a battery lifespan prediction method for predicting the lifespan of an electric vehicle battery according to an embodiment of the present invention is a specific unit or concept. Although this is omitted, a concept such as state of health (SOH) may be applied in this regard, and a concept such as state of charge (SOC) may be applied to a value for the remaining charge amount of the battery.
  • SOH state of health
  • SOC state of charge
  • the methods according to the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded on a computer readable medium.
  • Computer readable media may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • Program instructions recorded on a computer readable medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and usable to those skilled in the art of computer software.
  • Examples of computer readable media may include hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like.
  • examples of the program command may include not only machine code generated by a compiler but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.
  • the hardware device described above may be configured to operate with at least one software module to perform the operations of the present invention, and vice versa.
  • the above-described method or device may be implemented by combining all or some of its components or functions, or may be implemented separately.

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Abstract

전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명의 배터리 수명 예측 방법은 전기 자동차의 전력을 공급하기 위해 사용된 배터리의 시간에 따른 전압의 이력과 관련된 정보인 전압 이력 정보를 획득하는 단계, 전압 이력 정보에 기초하여 배터리의 시간에 따른 충전과 방전의 이력과 관련된 사이클 정보를 생성하는 단계, 사이클 정보를 기반으로 배터리의 시간에 따른 충전과 관련된 제1 지표를 산출하는 단계, 사이클 정보를 기반으로 배터리의 시간에 따른 방전과 관련된 제2 지표를 산출하는 단계, 제1 지표 및 제2 지표를 기반으로 전기 자동차의 배터리에 대한 수명의 예측을 위한 제3 지표를 산출하는 단계 및 제3 지표 및 배터리의 사용 이력에 대한 정보에 기초하여 제3 지표를 보정하여 배터리의 최종적인 수명을 예측하는 단계를 포함한다.

Description

전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법 및 장치
본 발명은 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 전기 자동차의 배터리에 대한 충전 사이클 정보 및 방전 사이클 정보를 기반으로 배터리의 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근 전기 자동차의 이용이 증가함에 따라 전기 자동차와 관련된 기술이 빠른 속도로 발전하고 있다. 특히, 전기 자동차의 기술에는 다양한 기술이 적용될 수 있으나, 전기 자동차의 이용이 활성화될 수 있도록 지원하기 위해서는 전기 자동차에 전력을 공급하는 배터리와 관련된 기술이 필수적이고 상당히 중요한 부분을 차지하고 있다.
예를 들어, 전기 자동차에 전력을 공급하는 배터리의 방전을 최소화하고 충전 효율을 향상시키기 위한 방법과 관련된 기술이나 전기 자동차의 배터리가 충전되는 속도를 향상시키기 위한 기술 등이 개발되고 있는 상황이다. 이와 같은 기술의 개발과 발전에도 불구하고 전기 자동차에 전력을 공급하는 배터리는 영구적인 사용이 불가한 한계를 가지고 있다.
이에 따라, 전기 자동차에 전력을 공급하는 배터리에 대한 수명을 정확하게 예측하여 배터리의 충전이 필요한 상황에 적절하게 충전을 진행해할 필요성이 높아지고 있다. 이와 같이 배터리의 수명을 정확하게 예측하기 위해서는 배터리에 대한 배터리에 대한 충전과 방전에 대한 패턴을 통해 예측할 수 있으나, 배터리의 수명에 영향을 주는 요소가 매우 다양한 상황에서 정확한 수명의 예측이 용이하지 못한 문제가 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 목적은 전기 자동차의 배터리에 대한 충전 사이클 정보 및 방전 사이클 정보를 기반으로 배터리의 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 제공하는 데 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 전기 자동차의 배터리에 대한 충전 사이클 정보 및 방전 사이클 정보를 기반으로 배터리의 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 장치를 제공하는 데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법은 전기 자동차의 배터리에 대한 충전 사이클 정보 및 방전 사이클 정보를 기반으로 배터리의 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 장치에서 수행되는 배터리 수명 예측 방법으로서, 상기 전기 자동차의 전력을 공급하기 위해 사용된 배터리의 시간에 따른 전압의 이력과 관련된 정보인 전압 이력 정보를 획득하는 단계, 상기 획득된 전압 이력 정보에 기초하여 상기 배터리의 시간에 따른 충전과 방전의 이력과 관련된 사이클 정보를 생성하는 단계, 상기 생성된 사이클 정보를 기반으로 상기 배터리의 시간에 따른 충전과 관련된 제1 지표를 산출하는 단계, 상기 생성된 사이클 정보를 기반으로 상기 배터리의 시간에 따른 방전과 관련된 제2 지표를 산출하는 단계, 상기 제1 지표 및 상기 제2 지표를 기반으로 상기 전기 자동차의 배터리에 대한 수명의 예측을 위한 위한 제3 지표를 산출하는 단계 및 상기 제3 지표 및 상기 배터리의 사용 이력에 대한 정보에 기초하여 상기 제3 지표를 보정하여 상기 배터리의 최종적인 수명을 예측하는 단계를 포함한다.
여기서, 상기 전압 이력 정보는 상기 전기 자동차에 전력을 공급하기 위해 사용된 배터리에 대하여 미리 설정된 기간 동안 확인되는 시간에 따라 전압이 변화된 이력에 대한 정보를 의미할 수 있다.
여기서, 상기 사이클 정보를 생성하는 단계는 상기 획득된 전압 이력 정보에 기초하여 상기 배터리의 시간에 따른 충전의 이력과 관련된 충전 사이클 정보를 생성하는 단계 및 상기 획득된 전압 이력 정보에 기초하여 상기 배터리의 시간에 따른 방전의 이력과 관련된 방전 사이클 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 충전 사이클 정보를 생성하는 단계는 상기 전압 이력 정보에서 상기 배터리의 충전이 시작된 지점인 충전 시작 시점과 충전이 종료된 시점인 충전 종료 시점을 추출하는 단계, 상기 충전 시작 시점 및 상기 충전 종료 시점 간에 소요된 시간을 산출하여 상기 배터리에 대한 충전 소요 시간을 산출하는 단계;
상기 충전 시작 시점부터 상기 충전 종료 시점까지 상기 배터리가 충전된 량을 의미하는 상기 배터리에 대한 충전 량을 산출하는 단계 및 상기 산출된 충전 소요 시간에 대한 정보 및 상기 산출된 충전 량에 대한 정보가 포함된 상기 충전 사이클 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 제1 지표를 산출하는 단계는 상기 산출된 충전 량과 상기 산출된 충전 소요 시간 간의 비를 산출하여 상기 배터리의 충전 효율에 대한 제1 충전 지표를 산출하는 단계, 상기 제1 효율 지표 및 상기 제1 효율 지표의 산출 방식과 동일한 방식으로 상기 제1 충전 지표 이전에 산출된 지표인 제2 충전 지표를 비교하는 단계 및 상기 비교 결과를 기반으로 상기 배터리의 충전 효율에 대한 최종적인 지표인 상기 제1 지표를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 방전 사이클 정보를 생성하는 단계는 상기 전압 이력 정보에서 상기 배터리의 방전이 시작된 지점인 방전 시작 시점과 방전이 종료된 시점인 방전 종료 시점을 추출하는 단계, 상기 방전 시작 시점 및 상기 방전 종료 시점 간에 소요된 시간을 산출하여 상기 배터리에 대한 방전 소요 시간을 산출하는 단계, 상기 방전 시각 시점 및 상기 방전 종료 시점까지 상기 배터리가 방전된 량을 의미하는 상기 배터리에 대한 방전 량을 산출하는 단계, 상기 산출된 방전 소요 시간 동안 상기 전기 자동차가 주행한 거리를 의미하는 주행 거리에 대한 정보를 획득하는 단계 및 상기 방전 소요 시간에 대한 정보, 방전 량에 대한 정보 및 상기 주행 거리에 대한 정보가 포함된 방전 사이클 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 제2 지표를 산출하는 단계는 상기 산출된 방전 량에 기초하여 미리 설정된 단위 방전 량을 산출하여 상기 배터리의 방전 효율에 대한 제1 방전 지표를 산출하는 단계, 상기 제1 방전 지표 및 상기 제1 방전 지표의 산출 방식과 동일한 방식으로 상기 제1 방전 지표 이전에 산출된 지표인 제2 방전 지표를 비교하는 단계 및 상기 비교 결과를 기반으로 상기 배터리의 방전 효율에 대한 최종적인 지표인 상기 제2 지표를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 제3 지표를 산출하는 단계는 상기 제1 지표 및 상기 제2 지표의 값을 반영하기 위해 미리 설정된 알고리즘을 기반으로 상기 제1 지표 및 상기 제2 지표의 값이 반영된 상기 제3 지표를 산출할 수 있다.
여기서, 상기 배터리의 최종적인 수명을 예측하는 단계는 상기 배터리의 사용 이력에 대한 정보에서 상기 제3 지표의 산출 방식과 동일한 방식으로 상기 제3 지표 이전에 산출된 지표인 제4 지표를 확인하는 단계, 상기 제3 지표 및 상기 확인된 제4 지표 간의 비를 산출하여 상기 배터리의 수명이 저하되는 비율을 의미하는 수명 저하율을 산출하는 단계 및 상기 제3 지표의 값에 대하여 상기 산출된 수명 저하율을 적용하여 상기 배터리의 최종적인 수명을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대한 충전 사이클 정보 및 방전 사이클 정보를 기반으로 배터리의 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 장치로서, 프로세서(processor) 및 상기 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령이 저장된 메모리(memory)를 포함하고, 상기 적어도 하나의 명령은 상기 전기 자동차의 전력을 공급하기 위해 사용된 배터리의 시간에 따른 전압의 이력과 관련된 정보인 전압 이력 정보를 획득하고, 상기 획득된 전압 이력 정보에 기초하여 상기 배터리의 시간에 따른 충전과 방전의 이력과 관련된 사이클 정보를 생성하고, 상기 생성된 사이클 정보를 기반으로 상기 배터리의 시간에 따른 충전과 관련된 제1 지표를 산출하고, 상기 생성된 사이클 정보를 기반으로 상기 배터리의 시간에 따른 방전과 관련된 제2 지표를 산출하고, 상기 제1 지표 및 상기 제2 지표를 기반으로 상기 전기 자동차의 배터리에 대한 수명의 예측을 위한 위한 제3 지표를 산출하고, 그리고 상기 제3 지표 및 상기 배터리의 사용 이력에 대한 정보에 기초하여 상기 제3 지표를 보정하여 상기 배터리의 최종적인 수명을 예측하도록 실행된다.
본 발명의 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 주행 거리를 고려하여 전기 자동차에 전력을 공급하는 배터리에 대한 수명을 정확하게 예측할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 배터리 수명 예측 장치는 배터리의 수명을 정확하게 예측함으로써 전기 자동차에 전력을 공급하는 배터리의 사용에 대한 효율을 관리할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법이 수행되는 환경을 도시한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 배터리 수명 예측 장치에 대한 하드웨어 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법에서 사이클 정보를 생성하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법에서 충전 사이클 정보를 생성하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법에서 방전 사이클 정보를 생성하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법에서 제1 지표를 산출하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법에서 제2 지표를 산출하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법에서 최종적인 수명을 예측하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법에서 전압 이력 정보를 도시한 개념도이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법은 전기 자동차의 배터리에 대한 충전 사이클 정보 및 방전 사이클 정보를 기반으로 배터리의 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 장치에서 수행되는 배터리 수명 예측 방법으로서, 상기 전기 자동차의 전력을 공급하기 위해 사용된 배터리의 시간에 따른 전압의 이력과 관련된 정보인 전압 이력 정보를 획득하는 단계, 상기 획득된 전압 이력 정보에 기초하여 상기 배터리의 시간에 따른 충전과 방전의 이력과 관련된 사이클 정보를 생성하는 단계, 상기 생성된 사이클 정보를 기반으로 상기 배터리의 시간에 따른 충전과 관련된 제1 지표를 산출하는 단계, 상기 생성된 사이클 정보를 기반으로 상기 배터리의 시간에 따른 방전과 관련된 제2 지표를 산출하는 단계, 상기 제1 지표 및 상기 제2 지표를 기반으로 상기 전기 자동차의 배터리에 대한 수명의 예측을 위한 위한 제3 지표를 산출하는 단계 및 상기 제3 지표 및 상기 배터리의 사용 이력에 대한 정보에 기초하여 상기 제3 지표를 보정하여 상기 배터리의 최종적인 수명을 예측하는 단계를 포함한다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법이 수행되는 환경을 도시한 개념도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법은 배터리 수명 예측 장치(100) 및 전기 자동차(200)를 기반으로 수행될 수 있으며, 주로 배터리 수명 예측 장치(100)에서 주도적으로 동작함으로써 수행될 수 있다.
구체적으로, 배터리 수명 예측 장치(100)는 전기 자동차(200)에 전력을 공급하여 전기 자동차(200)가 주행하는 등 동작할 수 있도록 지원하는 배터리의 수명을 예측하는 역할을 수행할 수 있으며, 이를 위해 전기 자동차(200)에 미리 설치됨으로써 서로 연동되거나 통신을 통해 서로 연동될 수 있다.
또한, 배터리 수명 예측 장치(100)는 전기 자동차(200)에 전력을 공급하는 배터리에 대한 충전 사이클 정보 및 방전 사이클 정보를 전기 자동차(200)로부터 획득되는 정보를 기반으로 생성할 수 있고, 생성된 충전 사이클 정보 및 방전 사이클 정보를 기반으로 전기 자동차(200)의 배터리에 대한 수명을 예측함으로써 전기 자동차(200)의 배터리에 대한 효율적인 사용을 지원할 수 있다.
이와 같은 과정을 위해 배터리 수명 예측 장치(200)는 전기 자동차(100)로 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하기 위해 필요하거나 요구되는 정보를 요청할 수 있고, 전기 자동차(100)로부터 해당하는 정보를 획득하여 배터리에 대한 수명을 예측할 수 있다.
이하에서는 도 1을 참조하여 설명된 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 배터리 예측 장치(100)의 구체적인 구조에 대하여 도 2를 참조하여 보다 상세하게 설명될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 배터리 수명 예측 장치에 대한 하드웨어 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 배터리 수명 예측 장치(300)의 구조는 도 1을 참조하여 설명된 배터리 수명 예측 장치(100)로 예를 들어 설명될 수 있다.
구체적으로, 본 발명의 배터리 수명 예측 장치(300)는 적어도 하나의 프로세서(processor, 310) 및 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(instructions)을 저장하는 메모리(memory, 320)를 포함할 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 프로세서(310)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 일 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다.
메모리(320) 및 저장 장치(360) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(320)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
또한, 배터리 수명 예측 장치(300)는 무선 네트워크를 통해 통신을 수행하는 송수신 장치(transceiver)(330)를 포함할 수 있다. 또한, 배터리 수명 예측 장치(300)는 입력 인터페이스 장치(340), 출력 인터페이스 장치(350) 및 저장 장치(360) 등을 더 포함할 수 있다. 배터리 수명 예측 장치(300)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus)(370)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
여기서, 적어도 하나의 단계는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법과 관련된 단계를 의미할 수 있고, 더욱 상세하게는 배터리 수명 예측 장치(400)에서 수행되는 동작 방법과 관련된 단계를 포함할 수 있다.
이하에서는, 도 1을 참조하여 설명된 배터리 수명 예측 장치(100) 및 전기 자동차(200)와 도 2를 참조하여 설명된 배터리 수명 예측 장치(300)에서 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 구체적인 과정이 도 3 내지 도 9를 참조하여 보다 상세하게 설명될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법은 도 1을 참조하여 설명된 배터리 수명 예측 장치(100) 및 전기 자동차(200)와 도 2를 참조하여 설명된 배터리 수명 예측 장치(300)에서 수행될 수 있다.
먼저, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 전력을 공급하기 위해 사용된 배터리의 시간에 따른 전압의 이력과 관련된 정보인 전압 이력 정보를 획득할 수 있다(S310).
여기서, 전기 자동차에 전력을 공급하기 위해 사용된 배터리에 대하여 미리 설정된 기간 동안 확인되는 시간에 따라 전압이 변화된 이력에 대한 정보를 의미할 수 있다. 예를 들어, 전압 이력 정보는 미리 설정된 기간 동안안 전기 자동차에서 배터리를 사용하는 동안 발생된 전압의 변화에 대한 값을 의미할 수 있다.
즉, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대한 전압 이력 정보를 생성하기 위한 대상이 되는 기간을 미리 설정할 수 있고, 미리 설정된 기간에 상응하여 전기 자동차의 배터리가 사용되는 동안 전압이 변화된 이력을 기록함으로써 전기 자동차의 배터리에 대한 전압 이력 정보를 생성할 수 있다.
이때, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리를 관리하기 위한 배터리 관리 시스템(BMS, Battery management system)을 기반으로 전기 자동차에서 전압 이력 정보를 생성하는 경우, 전기 자동차의 배터리 관리 시스템을 기반으로 전기 자동차의 배터리에 대한 전압 이력 정보를 획득할 수 있다.
이후, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대하여 획득된 전압 이력 정보에 기초하여 배터리의 시간에 따른 충전과 방전의 이력과 관련된 사이클 정보를 생성할 수 있다(S320).
여기서, 배터리 수명 예측 장치에서 전기 자동차의 배터리에 대하여 획득된 전압 이력 정보에 기초하여 배터리의 시간에 따른 충전과 방전의 이력과 관련된 사이클 정보를 생성하는 구체적인 과정은 이하에서 도 4를 참조하여 보다 상세하게 설명될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법에서 사이클 정보를 생성하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 배터리 수명 예측 장치는 획득된 전압 이력 정보에 기초하여 배터리의 시간에 따른 충전의 이력과 관련된 충전 사이클 정보를 생성할 수 있다(S321).
여기서, 배터리 수명 예측 장치에서 전기 자동차의 배터리에 대하여 획득된 전압 이력 정보에 기초하여 배터리의 시간에 따른 충전의 이력과 관련된 충전 사이클 정보를 생성하는 구체적인 과정은 이하에서 도 5를 참조하여 보다 상세하게 설명될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법에서 충전 사이클 정보를 생성하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 배터리 수명 예측 장치는 전압 이력 정보에서 배터리의 충전이 시작된 지점인 충전 시작 시점과 충전이 종료된 시점인 충전 종료 시점을 추출할 수 있다(S321-1).
구체적으로, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대하여 획득된 전압 이력 정보에 기초하여 미리 설정된 기간 동안에 상응하는 전기 자동차의 배터리에 대한 시간에 따른 충전에 대한 이력 및 방전에 대한 이력을 확인할 수 있다. 예를 들어, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대한 시간에 따른 배터리의 잔여 충전 량을 확인할 수 있고, 이를 통해 전기 자동차의 배터리에 대한 시간에 따른 충전에 대한 이력 및 방전에 대한 이력을 확인할 수 있다.
이후, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대한 잔여 충전 량이 증가하는 지점을 추출할 수 있고, 추출된 지점을 배터리의 충전이 시작된 지점인 충전 시작 시점으로 판단할 수 있다. 또한, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대한 잔여 충전 량의 증가가 중지된 지점을 추출할 수 있고, 추출된 지점을 배터리의 충전이 종료된 지점인 충전 종료 시점으로 판단할 수 있다.
이후, 배터리 수명 예측 장치는 충전 시작 시점 및 충전 종료 시점 간에 소요된 시간을 산출하여 전기 자동차의 배터리에 대한 충전 소요 시간을 산출할 수 있다(S321-2).
구체적으로, 배터리 수명 예측 장치는 충전 시작 시점에 상응하는 시각과 충전 종료 시점에 상응하는 시각을 확인할 수 있다. 이후, 배터리 수명 예측 장치는 충전 시작 시점에 상응하는 시각과 충전 종료 시점에 상응하는 시각 간의 차이를 산출함으로써 전기 자동차의 배터리에 대한 충전 소요 시간을 산출할 수 있다.
이후, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대한 충전 시작 시점부터 충전 종료 시점까지 배터리가 충전된 량을 의미하는 배터리에 대한 충전 량을 산출할 수 있다(S321-3).
즉, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대한 충전 시작 시점에 상응하는 시각에서의 배터리의 충전 량과 충전 종료 시점에 상응하는 시각에서의 배터리의 충전 량을 확인할 수 있다.
이후, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대한 충전 시작 시점에 상응하는 시각에서의 배터리의 충전 량과 충전 종료 시점에 상응하는 시각에서의 배터리의 충전 량 간의 차이를 산출할 수 있고, 이를 통해 충전 시각 시점부터 충전 종료 시점까지의 배터리에 대한 충전 량을 산출할 수 있다.
이후, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대하여 산출된 충전 소요 시간에 대한 정보 및 산출된 충전 량에 대한 정보가 포함된 충전 사이클 정보를 생성할 수 있다(S321-4).
다시 말해, 배터리 수명 예측 장치는 단계 S321-1 내지 단계 S321-3을 기반으로 산출되거나 생성된 정보인 충전 소요 시간에 대한 정보 및 충전 소요 시간 동안 충전된 충전 량에 대한 정보가 포함되도록 설정하여 전기 자동차의 배터리에 대한 충전 사이클 정보를 생성할 수 있다.
이와 같은 방법을 통해, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대한 충전과 관련된 충전 사이클 정보를 생성할 수 있다.
다시, 도 4를 참조하면 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 배터리 수명 예측 장치는 획득된 전압 이력 정보에 기초하여 배터리의 시간에 따른 방전의 이력과 관련된 방전 사이클 정보를 생성할 수 있다(S322).
여기서, 배터리 수명 예측 장치에서 전기 자동차의 배터리에 대하여 획득된 전압 이력 정보에 기초하여 상기 배터리의 시간에 따른 방전의 이력과 관련된 방전 사이클 정보를 생성하는 구체적인 과정은 이하에서 도 6을 참조하여 보다 상세하게 설명될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법에서 방전 사이클 정보를 생성하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 배터리 수명 예측 장치는 전압 이력 정보에서 배터리의 방전이 시작된 지점인 방전 시작 시점과 방전이 종료된 시점인 방전 종료 시점을 추출할 수 있다(S322-1).
구체적으로, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대하여 획득된 전압 이력 정보에 기초하여 미리 설정된 기간 동안에 상응하는 전기 자동차의 배터리에 대한 시간에 따른 충전에 대한 이력 및 방전에 대한 이력을 확인할 수 있다. 예를 들어, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대한 시간에 따른 배터리의 잔여 충전 량을 확인할 수 있고, 이를 통해 전기 자동차의 배터리에 대한 시간에 따른 충전에 대한 이력 및 방전에 대한 이력을 확인할 수 있다.
이후, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대한 잔여 충전 량이 감소하는 지점울 추출할 수 있고, 추출된 지점을 배터리의 방전이 시작된 지점인 방전 시작 시점으로 판단할 수 있다.
이때, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대한 잔여 충전 량이 감소하는 정도가 미리 설정된 값 미만인 경우, 사용에 의한 방전이 아닌 자연적인 방전인 자연 방전의 상태인 것으로 인지할 수 있으며, 배터리에 대한 잔여 충전 량이 감소하는 정도가 미리 설정된 값 이상인 경우, 사용에 의한 방전으로 판단하여 방전 시작 시점을 판단할 수 있다.
또한, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대한 잔여 충전 량의 감소가 중지된 지점을 추출할 수 있고, 추출된 지점을 배터리의 방전이 종료된 지점인 방전 종료 시점으로 판단할 수 있다.
이후, 배터리 수명 예측 장치는 방전 시작 시점 및 방전 종료 시점 간에 소요된 시간을 산출하여 전기 자동차의 배터리에 대한 방전 소요 시간을 산출할 수 있다(S322-2).
구체적으로, 배터리 수명 예측 장치는 방전 시작 시점에 상응하는 시각과 방전 종료 시점에 상응하는 시각을 확인할 수 있다. 이후, 배터리 수명 예측 장치는 충전 시작 시점에 상응하는 시각과 충전 종료 시점에 상응하는 시각 간의 차이를 산출함으로써 전기 자동차의 배터리에 대한 방전 소요 시간을 산출할 수 있다.
이후, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차에 대한 방전 시각 시점 및 방전 종료 시점까지 배터리가 방전된 량을 의미하는 배터리에 대한 방전 량을 산출할 수 있다(S322-3).
즉, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대한 방전 시작 시점에 상응하는 시각에서의 배터리의 잔여 충전 량과 방전 종료 시점에 상응하는 시각에서의 배터리의 잔여 충전 량을 확인할 수 있다.
이후, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대한 방전 시작 시점에 상응하는 시각에서의 배터리의 잔여 충전 량과 방전 종료 시점에 상응하는 시각에서의 배터리의 잔여 충전 량 간의 차이를 산출할 수 있고, 이를 통해 방전 시각 시점부터 방전 종료 시점까지의 배터리에 대한 방전 량을 산출할 수 있다.
이후, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대하여 산출된 방전 소요 시간 동안 전기 자동차가 주행한 거리를 의미하는 주행 거리에 대한 정보를 획득할 수 있다(S322-4).
구체적으로, 배터리 수명 예측 장치는 방전 시작 시점 및 방전 종료 시점 간인 방전 소요 시간 동안 전기 자동차가 주행한 거리에 대한 정보를 전기 자동차로 요청할 수 있다. 이에 따라, 전기 자동차는 배터리 수명 예측 장치로부터 방전 시작 시점 및 방전 종료 시점 간의 방전 소요 시간 동안 전기 자동차가 주행한 거리에 대한 정보의 요청을 수신할 수 있다.
이후, 전기 자동차는 방전 시작 시점 및 방전 종료 시점 간인 방전 소요 시간 동안 전기 자동차가 주행한 거리(예를 들어, km 등의 단위로 형성된 정보 등)에 대한 정보를 확인할 수 있고, 확인된 주행한 거리에 대한 정보를 배터리 수명 예측 장치로 전송할 수 있다. 이에 따라, 배터리 수명 예측 장치는 방전 시작 시점 및 방전 종료 시점 간의 방전 소요 시간 동안에 상응하는 주행 거리에 대한 정보를 획득할 수 있다.
이후, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대하여 방전 소요 시간에 대한 정보, 방전 량에 대한 정보 및 주행 거리에 대한 정보가 포함된 방전 사이클 정보를 생성할 수 있다(S322-5).
다시 말해, 배터리 수명 예측 장치는 단계 S322-1 내지 단계 S322-4를 기반으로 산출되거나 생성된 정보인 방전 소요 시간에 대한 정보, 방전 소요 시간 동안 방전된 방전 량에 대한 정보 및 방전 소요 시간 동안의 주행 거리에 대한 정보가 포함되도록 설정하여 전기 자동차의 배터리에 대한 방전 사이클 정보를 생성할 수 있다.
이와 같은 방법을 통해, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대한 방전과 관련된 방전 사이클 정보를 생성할 수 있다.
다시, 도 3을 참조하면 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 배터리 수명 예측 장치는 생성된 사이클 정보를 기반으로 배터리의 시간에 따른 충전과 관련된 제1 지표를 산출할 수 있다(S330).
여기서, 배터리 수명 예측 장치에서 전기 자동차의 배터리에 대하여 생성된 사이클 정보를 기반으로 배터리의 시간에 따른 충전과 관련된 제1 지표를 산출하는 구체적인 과정은 이하에서 도 7을 참조하여 보다 상세하게 설명될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법에서 제1 지표를 산출하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 배터리 수명 예측 장치는 산출된 충전 량과 산출된 충전 소요 시간 간의 비를 산출하여 배터리의 충전 효율에 대한 제1 충전 지표를 산출할 수 있다(S331).
구체적으로, 배터리 수명 예측 장치는 배터리에 대하여 생성된 충전 사이클 정보에 기초하여 산출된 충전 량 및 충전 소요 시간의 비를 산출할 수 있다. 즉, 배터리 수명 예측 장치는 배터리에 대하여 생성된 충전 사이클 정보에 기초하여 산출된 충전 량 및 충전 소요 시간의 비를 산출함으로써 시간 대비 충전 량인 충전 효율을 의미할 수 있는 제1 충전 지표를 산출할 수 있다.
이후, 배터리 수명 예측 장치는 제1 효율 지표 및 제1 효율 지표의 산출 방식과 동일한 방식으로 제1 충전 지표 이전에 산출된 지표인 제2 충전 지표를 비교할 수 있다(S332).
여기서, 배터리 수명 예측 장치는 단계 S331에서 설명된 바와 같은 제1 효율 지표의 산출 방식과 동일한 방식으로 제1 충전 지표 이전에 산출된 지표인 제2 충전 지표를 확인할 수 있다. 다시 말해, 배터리 수명 예측 장치는 주기적으로 제1 효율 지표의 산출 방식과 동일한 방식으로 충전 지표를 산출할 수 있으며, 이를 누적하여 저장된 상태일 수 있다.
이에 따라, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대하여 산출된 복수의 충전 지표들 중 제1 충전 지표를 제1 충전 지표 이전에 산출된 제2 충전 지표와 비교할 수 있다.
*이후, 배터리 수명 예측 장치는 비교 결과를 기반으로 전기 자동차에 대한 배터리의 충전 효율에 대한 최종적인 지표인 제1 지표를 산출할 수 있다(S333).
여기서, 배터리 수명 예측 장치는 제1 충전 지표 및 제2 충전 지표 간의 비를 산출할 수 있다. 이후, 배터리 수명 예측 장치는 제1 충전 지표 및 제2 충전 지표 간에 산출된 비를 전기 자동차의 배터리에 대한 충전 효율을 의미할 수 있는 최종적인 지표인 제1 지표로 산출할 수 있다.
다시, 도 3을 참조하면 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 배터리 수명 예측 장치는 생성된 사이클 정보를 기반으로 배터리의 시간에 따른 방전과 관련된 제2 지표를 산출할 수 있다(S340).
여기서, 배터리 수명 예측 장치에서 전기 자동차의 배터리에 대하여 생성된 사이클 정보를 기반으로 배터리의 시간에 따른 방전과 관련된 제2 지표를 산출하는 구체적인 과정은 이하에서 도 8을 참조하여 보다 상세하게 설명될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법에서 제2 지표를 산출하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 배터리 수명 예측 장치는 산출된 방전 량에 기초하여 미리 설정된 단위 방전 량을 산출하여 배터리의 방전 효율에 대한 제1 방전 지표를 산출할 수 있다(S341).
구체적으로, 배터리 수명 예측 장치는 배터리에 대하여 생성된 방전 사이클 정보에 기초하여 산출된 방전 량과 방전 소요 시간을 기반으로 미리 설정된 단위 방전 량을 산출할 수 있다. 이후, 배터리 수명 예측 장치는 산출된 미리 설정된 단위 방전 량에 기초하여 미리 설정된 단위 방전 량에 상응하는 전기 자동차의 주행 거리를 산출할 수 있다.
이후, 배터리 수명 예측 장치는 산출된 미리 설정된 단위 방전 량에 상응하는 전기 자동차의 주행 거리에 대한 정보를 전기 자동차의 배터리에 대한 방전 효율을 의미할 수 있는 제1 방전 지표로 산출할 수 있다.
이후, 배터리 수명 예측 장치는 제1 방전 지표 및 제1 방전 지표의 산출 방식과 동일한 방식으로 제1 방전 지표 이전에 산출된 지표인 제2 방전 지표를 비교할 수 있다(S342).
여기서, 배터리 수명 예측 장치는 단계 S341에서 설명된 바와 같은 제1 방전 지표의 산출 방식과 동일한 방식으로 제1 방전 지표 이전에 산출된 지표인 제2 방전 지표를 확인할 수 있다. 다시 말해, 배터리 수명 예측 장치는 주기적으로 제1 방전 지표의 산출 방식과 동일한 방식으로 방전 지표를 산출할 수 있으며, 이를 누적하여 저장된 상태일 수 있다.
이에 따라, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대하여 산출된 복수의 방전 지표들 중 제1 방전 지표를 제1 방전 지표 이전에 산출된 제2 방전 지표와 비교할 수 있다.
*이후, 배터리 수명 예측 장치는 비교 결과를 기반으로 전기 자동차에 대한 배터리의 방전 효율에 대한 최종적인 지표인 제2 지표를 산출할 수 있다(S343).
여기서, 배터리 수명 예측 장치는 제1 방전 지표 및 제2 방전 지표 간의 비를 산출할 수 있다. 이후, 배터리 수명 예측 장치는 제1 방전 지표 및 제2 방전 지표 간에 산출된 비를 전기 자동차의 배터리에 대한 방전 효율을 의미할 수 있는 최종적인 지표인 제2 지표로 산출할 수 있다.
다시, 도 3을 참조하면 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 배터리 수명 예측 장치는 제1 지표 및 제2 지표를 기반으로 전기 자동차의 배터리에 대한 수명의 예측을 위한 제3 지표를 산출할 수 있다(S350).
여기서, 배터리 수명 예측 장치에서 단계 S330을 기반으로 산출된 제1 지표 및 단계 S340을 기반으로 산출된 제2 지표의 값이 반영되는 값을 가지는 제3 지표를 산출할 수 있다. 예를 들어, 배터리 수명 예측 장치는 제1 지표 및 제2 지표의 값을 반영하기 위해 미리 설정된 알고리즘을 기반으로 제1 지표 및 제2 지표의 값이 반영된 제3 지표를 산출할 수 있다.
즉, 미리 설정도니 알고리즘은 서로 다른 방식을 기반으로 산출된 2개 이상의 값이 동일한 기준으로 치환이나 환산되어 하나의 값을 가지도록 수행될 수 있는 수학식 기반의 알고리즘 등을 의미할 수 있으며, 제3 지표는 제1 지표의 값과 제2 지표의 값을 모두 반영하는 평균 값이나 합의 값 등으로 표현될 수도 있다.
이후, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대하여 산출된 제3 지표 및 배터리의 사용 이력에 대한 정보에 기초하여 제3 지표를 보정하여 배터리의 최종적인 수명을 예측할 수 있다(S360).
여기서, 배터리 수명 예측 장치에서 전기 자동차의 배터리에 대하여 산출된 제3 지표 및 배터리의 사용 이력에 대한 정보에 기초하여 제3 지표를 보정하여 배터리의 최종적인 수명을 예측하는 구체적인 과정은 이하에서 도 9를 참조하여 보다 상세하게 설명될 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법에서 최종적인 수명을 예측하는 방법을 도시한 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 배터리 수명 예측 장치는 배터리의 사용 이력에 대한 정보에서 제3 지표의 산출 방식과 동일한 방식으로 제3 지표 이전에 산출된 지표인 제4 지표를 확인할 수 있다(S361).
여기서, 배터리 수명 예측 장치는 단계 S310 내지 단계 S350을 참조하여 설명된 바와 같은 제3 지표의 산출 방식과 동일한 방식으로 제3 지표 이전에 산출된 지표인 제4 방전 지표를 확인할 수 있다. 다시 말해, 배터리 수명 예측 장치는 주기적으로 제3 지표의 산출 방식과 동일한 방식으로 배터리의 수명을 예측하기 위해 사용될 수 있는 지표를 산출할 수 있으며, 이를 누적하여 저장된 상태일 수 있다.
이에 따라, 배터리 수명 예측 장치는 배터리의 사용 이력에 대한 정보에 주기적으로 산출된 배터리의 수명을 예측하기 위해 사용될 수 있는 복수의 지표들을 누적하여 저장된 상태일 수 있다. 이후, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대하여 산출된 복수의 지표들 중 제3 지표를 제3 지표 이전에 산출된 제4 지표와 비교할 수 있다.
이후, 배터리 수명 예측 장치는 제3 지표 및 확인된 제4 지표 간의 비를 산출하여 배터리의 수명이 저하되는 비율을 의미하는 수명 저하율을 산출할 수 있다(S362).
구체적으로, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대하여 산출된 제3 지표 및 제4 지표 간의 비를 산출할 수 있다. 여기서, 산출된 제3 지표 및 제4 지표 간의 비는 전기 자동차의 배터리에 대한 수명이 저하되는 비율을 의미하는 수명 저하율을 의미할 수 있다.
다시 말해, 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차의 배터리에 대한 충전 효율을 이미할 수 있는 지표와 전기 자동차의 배터리에 대한 방전 효율을 의미할 수 있는 지표가 반영된 최종적인 지표를 이전에 산출된 지표와 비교함으로써 전기 자동차의 배터리에 대한 수명 저하율을 산출할 수 있다.
이후, 배터리 수명 예측 장치는 제3 지표의 값에 대하여 산출된 수명 저하율을 적용하여 배터리의 최종적인 수명을 예측할 수 있다(S363).
여기서, 배터리 수명 예측 장치는 제3 지표의 값에 산출된 수명 저하율을 반영할 수 있고, 이를 통해 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하기 위해 사용될 수 있는 최종적인 지표를 산출할 수 있다. 이후, 배터리 수명 예측 장치는 산출된 최종적인 지표를 기반으로 배터리에 대한 충전 효율 및 방전 효율이 반영된 배터리의 수명을 예측할 수 있다.
상술한 바와 같은 방법을 통해 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 배터리 수명 예측 장치는 배터리의 충전 효율과 방전 효율을 고려하여 배터리의 수명을 정확하게 예측할 수 있다.
한편, 본 발명의 배터리 수명 예측 장치에서 전기 자동차의 배터리에 대한 충전 사이클 정보 및 방전 사이클 정보를 생성하는 과정에서 사용된 충전 시작 시점, 충전 종료 시점, 방전 시작 시점 및 방전 종료 시점은 이하에서 도 10을 참조하여 추가적으로 설명될 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법에서 전압 이력 정보를 도시한 개념도이다.
도 10을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 배터리 수명 예측 장치는 전기 자동차에서 배터리가 사용되는 동안 배터리의 전압에 대한 변화의 이력을 그래프와 같은 형태로 출력할 수 있으며, 이를 통해 시간에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 잔여 충전 량에 대한 정보를 그래프와 같은 형태로 출력할 수 있다.
도 10에 도시된 그래프를 참조하면, 제1 구간인 A는 충전 시작 시점에 상응하는 배터리의 잔여 충전 량 및 충전 종료 시점에 상응하는 배터리의 잔여 충전 량 간의 량을 의미할 수 있는 충전 량을 의미할 수 있다. 또한, 제2 구간인 B는 충전 시작 시점에 상응하는 시각부터 충전 종료 시점에 상응하는 시각 간의 시간을 의미할 수 있는 충전 소요 시간을 의미할 수 있다.
또한, 제3 구간인 C는 방전 시작 시점에 상응하는 배터리의 잔여 충전 량 및 방전 종료 시점에 상응하는 배터리의 잔여 충전 량 간의 량을 의미할 수 있는 방전 량을 의미할 수 잇다. 또한, 제4 구간인 D는 방전 시작 시점에 상응하는 시각부터 방전 종료 시점에 상응하는 시각 간의 시간을 의미할 수 있는 방전 소요 시간을 의미할 수 있다.
이와 같이 방법으로 배터리 수명 예측 장치는 A, B, C 및 D에 대한 값을 기반으로 전기 자동차의 배터리에 대한 충전 사이클 정보 및 방전 사이클 정보를 생성할 수 있다. 특히, 방전 사이클 정보에는 미리 설명된 바와 같이 방전 소요 시간 동안에 상응하는 전기 자동차의 주행 거리를 추가적으로 반영할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 배터리 수명 예측 장치는 지표를 산출하는 과정에서 이전에 산출된 지표와 비교하는 방식으로 산출하는 것으로 설명되었으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아닐 수 있다.
즉, 배터리 수명 예측 장치는 이전에 산출된 지표가 존재하지 않는 경우, 전기 자동차의 종료와 동일한 종류의 전기 자동차에 대하여 미리 산출된 지표가 배터리에 대한 지표를 산출하기 위해 참조할 수 있는 지표로 미리 저장된 상태일 수 있다. 이후, 배터리 수명 예측 장치는 이전에 산출된 지표가 존재하지 않는 경우, 미리 저장된 지표를 기반으로 배터리의 수명을 예측하기 위한 지표를 산출할 수도 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 전기 자동차의 배터리에 대한 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 방법을 수행하는 배터리 수명 예측 장치에서 산출하는 전기 자동차에 대한 수명을 의미할 수 있는 지표는 구체적인 단위나 개념이 생략되었으나, 이와 관련하여서는 SOH(State of Health) 등의 개념이 적용될 수 있으며, 배터리의 잔여 충전 량에 대한 값은 SOC(State of Charge) 등의 개념이 적용될 수 있다.
본 발명에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위해 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능 매체의 예에는 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함될 수 있다.
특히, 프로그램 명령의 예에는 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 상술한 방법 또는 장치는 그 구성이나 기능의 전부 또는 일부가 결합되어 구현되거나, 분리되어 구현될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (10)

  1. 전기 자동차의 배터리에 대한 충전 사이클 정보 및 방전 사이클 정보를 기반으로 배터리의 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 장치에서 수행되는 배터리 수명 예측 방법으로서,
    상기 전기 자동차의 전력을 공급하기 위해 사용된 배터리의 시간에 따른 전압의 이력과 관련된 정보인 전압 이력 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 전압 이력 정보에 기초하여 상기 배터리의 시간에 따른 충전과 방전의 이력과 관련된 사이클 정보를 생성하는 단계;
    상기 생성된 사이클 정보를 기반으로 상기 배터리의 시간에 따른 충전과 관련된 제1 지표를 산출하는 단계;
    상기 생성된 사이클 정보를 기반으로 상기 배터리의 시간에 따른 방전과 관련된 제2 지표를 산출하는 단계;
    상기 제1 지표 및 상기 제2 지표를 기반으로 상기 전기 자동차의 배터리에 대한 수명의 예측을 위한 제3 지표를 산출하는 단계; 및
    상기 제3 지표 및 상기 배터리의 사용 이력에 대한 정보에 기초하여 상기 제3 지표를 보정하여 상기 배터리의 최종적인 수명을 예측하는 단계를 포함하는, 배터리 수명 예측 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 전압 이력 정보는,
    상기 전기 자동차에 전력을 공급하기 위해 사용된 배터리에 대하여 미리 설정된 기간 동안 확인되는 시간에 따라 전압이 변화된 이력에 대한 정보를 의미하는 것을 특징으로 하는, 배터리 수명 예측 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 사이클 정보를 생성하는 단계는,
    상기 획득된 전압 이력 정보에 기초하여 상기 배터리의 시간에 따른 충전의 이력과 관련된 충전 사이클 정보를 생성하는 단계; 및
    상기 획득된 전압 이력 정보에 기초하여 상기 배터리의 시간에 따른 방전의 이력과 관련된 방전 사이클 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 배터리 수명 예측 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 충전 사이클 정보를 생성하는 단계는,
    상기 전압 이력 정보에서 상기 배터리의 충전이 시작된 지점인 충전 시작 시점과 충전이 종료된 시점인 충전 종료 시점을 추출하는 단계;
    상기 충전 시작 시점 및 상기 충전 종료 시점 간에 소요된 시간을 산출하여 상기 배터리에 대한 충전 소요 시간을 산출하는 단계;
    상기 충전 시작 시점부터 상기 충전 종료 시점까지 상기 배터리가 충전된 량을 의미하는 상기 배터리에 대한 충전 량을 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 충전 소요 시간에 대한 정보 및 상기 산출된 충전 량에 대한 정보가 포함된 상기 충전 사이클 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 배터리 수명 예측 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 제1 지표를 산출하는 단계는,
    상기 산출된 충전 량과 상기 산출된 충전 소요 시간 간의 비를 산출하여 상기 배터리의 충전 효율에 대한 제1 충전 지표를 산출하는 단계;
    상기 제1 효율 지표 및 상기 제1 효율 지표의 산출 방식과 동일한 방식으로 상기 제1 충전 지표 이전에 산출된 지표인 제2 충전 지표를 비교하는 단계; 및
    상기 비교 결과를 기반으로 상기 배터리의 충전 효율에 대한 최종적인 지표인 상기 제1 지표를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 배터리 수명 예측 방법.
  6. 청구항 3에 있어서,
    상기 방전 사이클 정보를 생성하는 단계는,
    상기 전압 이력 정보에서 상기 배터리의 방전이 시작된 지점인 방전 시작 시점과 방전이 종료된 시점인 방전 종료 시점을 추출하는 단계;
    상기 방전 시작 시점 및 상기 방전 종료 시점 간에 소요된 시간을 산출하여 상기 배터리에 대한 방전 소요 시간을 산출하는 단계;
    상기 방전 시각 시점 및 상기 방전 종료 시점까지 상기 배터리가 방전된 량을 의미하는 상기 배터리에 대한 방전 량을 산출하는 단계;
    상기 산출된 방전 소요 시간 동안 상기 전기 자동차가 주행한 거리를 의미하는 주행 거리에 대한 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 방전 소요 시간에 대한 정보, 방전 량에 대한 정보 및 상기 주행 거리에 대한 정보가 포함된 방전 사이클 정보를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 배터리 수명 예측 방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 제2 지표를 산출하는 단계는,
    상기 산출된 방전 량에 기초하여 미리 설정된 단위 방전 량을 산출하여 상기 배터리의 방전 효율에 대한 제1 방전 지표를 산출하는 단계;
    상기 제1 방전 지표 및 상기 제1 방전 지표의 산출 방식과 동일한 방식으로 상기 제1 방전 지표 이전에 산출된 지표인 제2 방전 지표를 비교하는 단계; 및
    상기 비교 결과를 기반으로 상기 배터리의 방전 효율에 대한 최종적인 지표인 상기 제2 지표를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 배터리 수명 예측 방법.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 제3 지표를 산출하는 단계는,
    상기 제1 지표 및 상기 제2 지표의 값을 반영하기 위해 미리 설정된 알고리즘을 기반으로 상기 제1 지표 및 상기 제2 지표의 값이 반영된 상기 제3 지표를 산출하는 것을 특징으로 하는, 배터리 수명 예측 방법.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 배터리의 최종적인 수명을 예측하는 단계는,
    상기 배터리의 사용 이력에 대한 정보에서 상기 제3 지표의 산출 방식과 동일한 방식으로 상기 제3 지표 이전에 산출된 지표인 제4 지표를 확인하는 단계;
    상기 제3 지표 및 상기 확인된 제4 지표 간의 비를 산출하여 상기 배터리의 수명이 저하되는 비율을 의미하는 수명 저하율을 산출하는 단계; 및
    상기 제3 지표의 값에 대하여 상기 산출된 수명 저하율을 적용하여 상기 배터리의 최종적인 수명을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 배터리 수명 예측 방법.
  10. 전기 자동차의 배터리에 대한 충전 사이클 정보 및 방전 사이클 정보를 기반으로 배터리의 수명을 예측하는 배터리 수명 예측 장치로서,
    프로세서(processor); 및
    상기 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령이 저장된 메모리(memory)를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    상기 전기 자동차의 전력을 공급하기 위해 사용된 배터리의 시간에 따른 전압의 이력과 관련된 정보인 전압 이력 정보를 획득하고;
    상기 획득된 전압 이력 정보에 기초하여 상기 배터리의 시간에 따른 충전과 방전의 이력과 관련된 사이클 정보를 생성하고;
    상기 생성된 사이클 정보를 기반으로 상기 배터리의 시간에 따른 충전과 관련된 제1 지표를 산출하고;
    상기 생성된 사이클 정보를 기반으로 상기 배터리의 시간에 따른 방전과 관련된 제2 지표를 산출하고;
    상기 제1 지표 및 상기 제2 지표를 기반으로 상기 전기 자동차의 배터리에 대한 수명의 예측을 위한 위한 제3 지표를 산출하고; 그리고
    상기 제3 지표 및 상기 배터리의 사용 이력에 대한 정보에 기초하여 상기 제3 지표를 보정하여 상기 배터리의 최종적인 수명을 예측하도록 실행되는, 배터리 수명 예측 장치.
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