WO2024257971A1 - 배터리 진단 장치 및 그것의 동작 방법 - Google Patents

배터리 진단 장치 및 그것의 동작 방법 Download PDF

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    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Definitions

  • Embodiments disclosed in this document relate to a battery diagnostic device and an operating method thereof.
  • secondary batteries are batteries that can be recharged and discharged, and include both conventional Ni/Cd batteries, Ni/MH batteries, and recent lithium-ion batteries.
  • lithium-ion batteries have the advantage of having a much higher energy density than conventional Ni/Cd batteries, Ni/MH batteries, etc.
  • lithium-ion batteries can be manufactured to be small and lightweight, so they are used as a power source for mobile devices, and recently, their use has expanded to include power sources for electric vehicles, attracting attention as a next-generation energy storage medium.
  • One purpose of the embodiments disclosed in this document is to provide a battery diagnostic device and an operating method thereof capable of diagnosing a defect in a battery cell within a short period of time even while the battery pack is in use.
  • One purpose of the embodiments disclosed in this document is to provide a battery diagnostic device and an operating method thereof capable of diagnosing the occurrence of a specific type of failure by determining a diagnostic section according to the type of failure to be diagnosed.
  • a battery diagnosis device may include an information acquisition unit that acquires current and voltage data of each of a plurality of battery cells, a controller that determines a target section based on the current of each of the plurality of battery cells, calculates a value of at least one parameter constituting an equivalent circuit model using voltage data of each of the plurality of battery cells corresponding to the target section, and diagnoses a state of each of the plurality of battery cells based on the value of the at least one parameter.
  • the controller may determine a section in which the current of each of the plurality of battery cells continues in a discharge state for a preset period of time or longer as the target section.
  • the controller may divide the target section into a plurality of sections based on the equivalent circuit model, and determine at least one of the plurality of sections as an analysis section based on a type of defect to be diagnosed.
  • the controller can divide the target section into a plurality of sections based on the correlation between the parameters constituting the equivalent circuit model and the voltage.
  • the controller may determine, as the analysis section, a section related to a resistance component that considers the effect of ion movement between the electrode interface and the electrolyte solution and a capacitor component that considers the capacitive effect due to charges of opposite polarity at the electrode interface.
  • the controller may determine a cell among the plurality of battery cells in which a parameter value associated with the analysis section exceeds a threshold value as defective.
  • the threshold value may be set based on the parameter value of each of the plurality of battery cells.
  • the equivalent circuit model may include a Randles model or a 2RC model.
  • the controller can fit voltage data of each of the battery cells corresponding to the target section to the equivalent circuit model to calculate a value of the at least one parameter.
  • a battery diagnosis method may include a step of obtaining current and voltage data of each of a plurality of battery cells, a step of determining a target section based on the current of each of the plurality of battery cells, a step of calculating a value of at least one parameter constituting an equivalent circuit model using voltage data of each of the plurality of battery cells corresponding to the target section, and a step of diagnosing a state of each of the plurality of battery cells based on the value of the at least one parameter.
  • the step of determining the target section may be characterized by determining a section in which the current of each of the plurality of battery cells continues in a discharge state for a preset time or longer as the target section.
  • the battery diagnosis method may further include a step of dividing the target section into a plurality of sections based on the equivalent circuit model; and a step of determining at least one of the plurality of sections as an analysis section based on a type of defect to be diagnosed.
  • the step of dividing the target section into a plurality of sections may be characterized by dividing the target section into a plurality of sections based on a correlation between parameters constituting the equivalent circuit model and voltage.
  • the step of diagnosing the status of the plurality of cells may be characterized by determining a cell among the plurality of battery cells in which a parameter value associated with the analysis section exceeds a threshold value as defective.
  • the battery diagnostic device and its operating method according to the embodiments disclosed in this document can diagnose whether a battery is defective in a short period of time.
  • the battery diagnostic device and its operating method according to the embodiments disclosed in this document can diagnose battery cells in a diversified manner according to the type of defect.
  • Figure 1 is a block diagram showing the configuration of a typical battery pack.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a battery diagnostic device according to one embodiment disclosed in this document.
  • FIGS. 3A to 3C are diagrams showing examples of a series of processes for performing equivalent circuit model fitting according to one embodiment disclosed in this document.
  • FIG. 4a is a diagram showing an example of an equivalent circuit model according to one embodiment disclosed in this document.
  • Figure 4b is a diagram showing an example of dividing a target section into multiple sections.
  • FIG. 5 is a diagram showing parameter values of each battery cell and an example of diagnosing a defective cell according to one embodiment disclosed in this document.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a battery diagnosis method according to one embodiment disclosed in this document.
  • FIG. 7 is a block diagram showing the hardware configuration of a computing system for performing an operating method of a battery management device according to one embodiment disclosed in this document.
  • a component e.g., a first component
  • another component e.g., a second component
  • the component can be connected to the other component directly (e.g., wired), wirelessly, or through a third component.
  • Each component (e.g., a module or a program) of the components described in this document may include a single or multiple entities. According to various embodiments, one or more components or operations of the components may be omitted, or one or more other components or operations may be added. Alternatively or additionally, a plurality of components (e.g., a module or a program) may be integrated into a single component. In such a case, the integrated component may perform one or more functions of each of the components of the plurality of components identically or similarly to those performed by the corresponding component of the plurality of components before the integration.
  • the operations performed by the module, program or other component may be executed sequentially, in parallel, repeatedly, or heuristically, or one or more of the operations may be executed in a different order, omitted, or one or more other operations may be added.
  • Various embodiments of the present document may be implemented as software (e.g., a program or an application) including one or more instructions stored in a machine-readable storage medium (e.g., a memory).
  • a processor of the device may call at least one instruction among the one or more instructions stored from the storage medium and execute it. This enables the device to operate to perform at least one function according to the at least one instruction called.
  • the one or more instructions may include code generated by a compiler or code executable by an interpreter.
  • the machine-readable storage medium may be provided in the form of a non-transitory storage medium.
  • 'non-transitory' only means that the storage medium is a tangible device and does not include a signal (e.g., an electromagnetic wave), and this term does not distinguish between cases where data is stored semi-permanently and cases where it is stored temporarily in the storage medium.
  • a signal e.g., an electromagnetic wave
  • Figure 1 is a block diagram showing the configuration of a typical battery pack.
  • a battery control system including a battery pack (1) and an upper controller (2) included in an upper system according to one embodiment of the present invention is schematically illustrated.
  • the battery pack (1) is composed of one or more battery cells and includes a plurality of battery cells (10) that are rechargeable and dischargeable, a switching unit (14) that is connected in series to the (+) terminal side or the (-) terminal side of the plurality of battery cells (10) to control the charge and discharge current flow of the plurality of battery cells (10), and a battery management system (20) that monitors voltage, current, temperature, etc. of the battery pack (1) to control and manage it so as to prevent overcharge and overdischarge, etc.
  • the battery pack (1) may be equipped with a plurality of battery cells (10), sensors (12), switching units (14), and battery management systems (20).
  • the switching unit (14) is a device for controlling the current flow for charging or discharging of a plurality of battery cells (10), and for example, at least one relay, magnetic contactor, etc. may be used depending on the specifications of the battery pack (1).
  • the battery management system (20) is an interface for receiving values measured from various parameters described above, and may include a plurality of terminals, a circuit connected to the terminals and processing the values received.
  • the battery management system (20) may control ON/OFF of a switching unit (14), for example, a relay or a contactor, and may be connected to a plurality of battery cells (10) and monitor the status of each of the plurality of battery cells (10).
  • the battery management system (20) may include the battery management device (100) of FIG. 2.
  • the battery management system (20) may be a different system from the battery management device (100) of FIG. 2. That is, the battery management device (100) of FIG.
  • BMS battery management system
  • the upper controller (2) can transmit control signals for multiple battery cells (10) to the battery management system (20). Accordingly, the battery management system (20) can be controlled for operation based on the signals received from the upper controller (2).
  • FIG. 2 is a block diagram showing a battery diagnostic device according to one embodiment disclosed in this document.
  • a battery diagnostic device (100) may include an information acquisition unit (110) and a controller (120). Depending on the embodiment, the battery diagnostic device (100) may be included in the battery management system (20) of FIG. 1, or may be another device different from the battery management system (20) of FIG. 1.
  • the battery diagnostic device (100) can diagnose a defective cell from the voltage behavior of the battery cell in an environment where current can be applied without disassembling the battery pack.
  • the battery diagnostic device (100) can diagnose a defective cell in real time by extracting parameters through self-vibration even in a situation where a separate external power source is not connected in a vehicle equipped with a battery pack.
  • the battery diagnostic device (100) can perform a diagnosis at any time as long as it secures a sufficient amount of data to extract parameters of an equivalent circuit model, it can perform a diagnosis of a defective cell in a short period of time.
  • the information acquisition unit (110) can acquire current and voltage data of each of the plurality of battery cells.
  • the information acquisition unit (110) can acquire current and voltage data of each battery cell for a specific period of time to check current behavior and voltage behavior.
  • the current data acquired from the information acquisition unit (110) can be used to determine a target section for diagnosing a defective cell, and the voltage data can be used to determine whether each battery cell is defective in the determined target section.
  • the information acquisition unit (110) can further acquire cell-related data such as temperature, SOH, and SOC of each battery cell.
  • the controller (120) can determine a target section based on the current of each battery cell.
  • the target section can be a section for diagnosing each battery cell, and can be determined as the same section for multiple cells.
  • the target section can be a part of the entire period during which the information acquisition unit (110) acquires data of the battery cell.
  • Each battery cell may be connected in series and/or in parallel within the battery pack. At this time, even if the current value of each battery cell is different, the current behavior may be the same.
  • the controller (120) may determine a target section for diagnosing each battery cell according to the current behavior of each battery cell. For example, in the charging section of the battery pack, the current values of each battery cell may all have a positive (+) value, and in the discharging section of the battery pack, the current values of each battery cell may all have a negative (-) value. At this time, the controller (120) may determine the point after the current behavior of each battery cell switches from positive (+) to negative (-) in the same manner (i.e., switches from the charging section to the discharging section) as the target section.
  • the controller (120) can calculate the value of at least one parameter constituting an equivalent circuit model using voltage data of each of a plurality of battery cells corresponding to a target section.
  • the controller (120) can extract voltage data corresponding to a target section from among voltage data acquired for each battery cell, and calculate the value of at least one parameter using the extracted voltage data.
  • the controller (120) can fit voltage data of each of the battery cells corresponding to the target section to an equivalent circuit model to calculate the parameter value.
  • fitting the equivalent circuit model may mean configuring an electric circuit that simulates voltage behavior according to current, time, etc. of a battery cell.
  • the controller (120) can diagnose the status of each of the plurality of battery cells based on at least one parameter value.
  • the controller (120) can diagnose whether each of the battery cells is defective based on the parameter value calculated for each of the battery cells. For example, the controller (120) can determine that the battery cell is defective if the value of the parameter calculated for a specific battery cell is not within a reference range or if the deviation from the average parameter value of the plurality of battery cells is greater than a reference value.
  • the controller (120) may determine as a target section a section in which the current of the battery cell continues in a discharge state for a preset time or longer.
  • the controller (120) may set as a target section a section in which the current of the battery cell is in a discharge state so that diagnosis of the battery cell is possible even when the battery cell is not connected to an external device, for example, while driving a car.
  • the controller (120) may determine as a target section a section in which the discharge current of each battery cell continues for a preset time or longer at 1 C (crate) or more for the reliability of the data of each battery cell and the accuracy of the equivalent circuit model fitting.
  • the preset time may be determined as a time for securing data sufficient to ensure the reliability and accuracy of the equivalent circuit model fitting.
  • the controller (120) may set the target section to a section corresponding to pulse application from an external device when the battery pack is connected to an external device (e.g., a charging device) to perform a diagnosis.
  • an external device e.g., a charging device
  • the controller (120) can divide the target section into a plurality of sections based on the equivalent circuit model.
  • the equivalent circuit model can include various circuit models such as the Randles model and the nRC model (n is a natural number), and the parameters included in each equivalent circuit model can be different. Therefore, the controller (120) can divide the target section into a plurality of sections based on the equivalent circuit model.
  • the controller (120) may divide the target section into a plurality of sections based on the correlation between the parameters constituting the equivalent circuit model and the voltage.
  • the parameters included in the equivalent circuit model may have different correlations with the voltage behavior of the battery cell depending on the characteristics of each parameter.
  • the battery pack may include an electrolyte solution, and the resistance of the electrolyte solution itself may affect the voltage behavior of the battery cell.
  • the resistance of the electrolyte solution may be expressed as a series resistance component of the equivalent circuit model. That is, an independent series resistance component in the equivalent circuit model may be related to the 'resistance of the electrolyte solution' with respect to the voltage of the battery cell.
  • each parameter of the equivalent circuit model may have different correlations with the voltage of the battery cell, and the controller (120) may divide the target section based on the correlation of the parameters with the voltage.
  • the controller (120) may determine at least one of the plurality of sections as an analysis section based on the type of defect to be diagnosed.
  • the type of defect of the cell may include various types, such as electrode interface defect, terminal contact defect, lithium deposition, etc., and the abnormal form of voltage behavior and the section in which such an abnormality occurs may vary depending on the type of defect. Accordingly, the controller (120) may determine an analysis section among the plurality of sections based on the type of defect to be diagnosed.
  • the controller (120) can diversify the diagnosis of defective cells by setting different analysis sections according to the types of defects or the correlations to be intensively examined through the determination of the analysis section.
  • the controller (120) may determine, as the analysis section, a section related to a resistance component that considers the effect of ion movement between the electrode interface and the electrolyte solution and a capacitor component that considers the storage effect due to opposite polarity charges at the electrode interface.
  • the battery pack may include an electrolyte solution and electrodes (anode and cathode), and an electrochemical reaction occurring at the interface between the electrode and the electrolyte solution may affect the voltage and/or current of the battery cell.
  • charges with opposite polarity to that of the electrode may gather at the interface to have a charge distribution similar to a capacitor, and at this time, a capacitive effect similar to a capacitor may be exhibited by these opposite polarity charges.
  • This capacitive effect may be expressed as a condenser component in an equivalent circuit model.
  • the influence of the activation energy, reaction speed, etc. of the reaction in the redox reaction through the diffusion of ions or the transfer of electrons at the electrode interface may be expressed as a resistance component connected in parallel with the condenser component in the equivalent circuit model.
  • the controller (120) sets an analysis section by considering electrochemical theory and phenomena according to the type of defect, thereby enabling more accurate and detailed defect diagnosis.
  • the controller (120) may determine a cell among a plurality of battery cells whose parameter values associated with the analysis section exceed a threshold value as defective. For example, if the defective type is a defect at an electrode interface, it may be determined that the capacitor component due to the opposite polarity exceeds the threshold value because a large number of opposite polarity charges exist at the electrode interface, thereby affecting the voltage and/or current behavior of the battery cell beyond the normal range, and the controller (120) may diagnose the corresponding battery cell as defective.
  • the threshold value may be set based on the parameter value of each of the plurality of battery cells.
  • the controller (120) may set the threshold value as an absolute reference value or as a relative reference value through comparison of each battery cell.
  • the absolute reference value may be set statistically or experimentally, and may be set based on a reference range of parameter values that are typically calculated when the battery cell is normal.
  • the controller (120) may calculate an average value of each battery cell for the same parameter, and may set the threshold value based on the calculated average value.
  • the controller (120) may normalize the parameter value of each battery cell, and may set a value whose standard deviation of the normalized parameter is greater than or equal to a preset level as the threshold value.
  • the threshold value may be set to 0.65.
  • the controller (120) can individually diagnose whether a cell is abnormal by calculating a parameter value associated with the analysis section for each battery cell.
  • the controller (120) can determine that the battery pack is defective or requires a precise diagnosis if the number of cells determined to be defective in the battery pack is greater than or equal to a preset number or a preset ratio. For example, if the number of cells determined to be defective out of the total number of battery cells included in the battery pack as a result of the diagnosis of each battery cell is greater than or equal to a preset ratio, the controller (120) can determine that the battery pack (1) is a subject of a precise diagnosis.
  • the controller (120) can provide information on the defective battery cell to the user.
  • the controller (120) can provide information on the defective battery cell to the user terminal through a communication unit (not shown), and can also provide information on the defective battery cell through a display equipped in a vehicle or charger.
  • the controller (120) can determine that the battery pack and each battery cell have not experienced the defect type, and can perform a diagnosis for another defect type.
  • FIGS. 3A to 3C are diagrams showing examples of a series of processes for performing equivalent circuit model fitting according to one embodiment disclosed in this document.
  • FIG. 3a shows an example of current and voltage data of each battery cell acquired by the information acquisition unit (110)
  • FIG. 3b shows an example of voltage data of each battery cell in the target section
  • FIG. 3c shows an example of the result of fitting the voltage data of each battery cell in the target section to an equivalent circuit model.
  • the information acquisition unit (110) can acquire voltage data (310) and current data (320) of each battery cell.
  • the voltage data (310) can include voltage data (CV1, CV2, CV3) for three battery cells.
  • FIG. 3a exemplifies a situation in which three battery cells are connected in series, and the current data of each battery cell can be the same.
  • the controller (120) can determine the target section based on the current data (320) of the battery cell.
  • the target section can represent a circular section represented by a dotted line.
  • the controller (120) can extract voltage data (330) of each battery cell in the target section as shown in Fig. 3b.
  • the voltage data (330) may be a part of the voltage data (310).
  • the controller (120) can fit the voltage data (340) of each battery cell in the target section to an equivalent circuit model.
  • the voltage data (340) in FIG. 3c can be substantially the same as the voltage data (330) in FIG. 3b.
  • 350 in FIG. 3c can represent voltage behavior according to the equivalent circuit model.
  • Fig. 4a is a diagram showing an example of an equivalent circuit model according to one embodiment disclosed in this document.
  • Fig. 4b is a diagram showing an example of dividing a target section into multiple sections.
  • Fig. 4a shows an example of the Randles model among equivalent circuit models.
  • the Randles model is an independent series resistance component ( ), condenser components connected in parallel ( ), parallel resistance component ( ) and impedance components ( ) can be included.
  • the series resistance component ( ) can be related to the resistance of the electrolyte in the battery pack, and the capacitor component ( ) can be associated with the capacitive effect due to opposite polarity charges at the electrode interface, and the parallel resistance component ( ) can be associated with the effect of ion movement between the electrode interface and the electrolyte solution, and the impedance component ( ) may be associated with the effect of ion diffusion between the electrode interface and the electrolyte solution.
  • the controller (120) may determine section 3 among the target sections as the analysis section.
  • the parameter that serves as the criterion for diagnosing each battery cell as defective is the parallel resistance component ( ) and condenser components ( ) may be.
  • Fig. 5 (b) shows an example of diagnosing a defective cell based on a parameter value.
  • Fig. 5 (b) shows diagnosing a defective cell based on the value of parameter 6 when the parameter associated with the analysis section is parameter 6.
  • the controller (120) can diagnose a cell in which the value of parameter 6 exceeds a threshold value as a defective cell.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a battery diagnosis method according to one embodiment disclosed in this document.
  • the battery diagnosis method may include a step of obtaining current and voltage data of each of a plurality of battery cells (S100), a step of determining a target section based on the current of each of the plurality of battery cells (S200), a step of calculating a value of at least one parameter constituting an equivalent circuit model using voltage data of each of the plurality of battery cells corresponding to the target section (S300), and a step of diagnosing a state of each of the plurality of battery cells based on the value of the at least one parameter (S400).
  • the information acquisition unit (110) can acquire current and voltage data of each of the plurality of battery cells.
  • the information acquisition unit (110) can also acquire additional cell-related data such as temperature, SOH, and SOC of each battery cell.
  • the controller (120) can determine a target section based on the current of each of the plurality of battery cells. For example, the controller (120) can determine a section in which the discharge current of the battery cell continues in a discharge state for a preset time or longer as a target section.
  • the controller (120) can diagnose the status of each of the plurality of battery cells based on the value of at least one parameter. For example, the controller (120) can determine a cell in which a parameter value associated with an analysis section exceeds a threshold value as defective.
  • a computing system (1000) may include an MCU (1010), a memory (1020), an input/output I/F (1030), and a communication I/F (1040).
  • the MCU (1010) may be a processor that executes various programs stored in the memory (1020) (e.g., a battery cell current and voltage data collection program, a target section determination program, an equivalent circuit model configuration program, a parameter calculation program, a battery cell diagnosis program, etc.), processes various information including battery cell current, voltage, and parameters through these programs, and performs the functions of the controller included in the battery management device illustrated in FIG. 2 described above.
  • various programs stored in the memory (1020) e.g., a battery cell current and voltage data collection program, a target section determination program, an equivalent circuit model configuration program, a parameter calculation program, a battery cell diagnosis program, etc.
  • the memory (1020) can store various programs such as a battery cell current and voltage data collection program, a target section determination program, an equivalent circuit model configuration program, a parameter calculation program, and a battery cell diagnosis program. In addition, the memory (1020) can store various information including the SOC, OCV, and parameters of the battery cell.
  • the memories (1020) may be provided in multiple numbers as needed.
  • the memories (1020) may be volatile memories or nonvolatile memories.
  • RAM volatile memories
  • DRAM dynamic random access memory
  • SRAM static random access memory
  • nonvolatile memories (1020) ROM, PROM, EAROM, EPROM, EEPROM, flash memories, etc. may be used.
  • the examples of the memories (1020) listed above are only examples and are not limited to these examples.
  • the input/output I/F (1030) can provide an interface that enables data to be transmitted and received between an input device (not shown) such as a keyboard, mouse, or touch panel, and an output device (not shown) such as a display and the MCU (1010).
  • an input device such as a keyboard, mouse, or touch panel
  • an output device such as a display and the MCU (1010).
  • the communication I/F (1040) is a configuration capable of transmitting and receiving various data with the server, and may be various devices capable of supporting wired or wireless communication.
  • the battery management device can transmit and receive various information, including SOC, OCV, and parameters of the battery cell, from a separately provided external server through the communication I/F (1040).
  • a computer program according to one embodiment disclosed in this document may be implemented as a module that performs each function illustrated in FIG. 2, for example, by being recorded in a memory (1020) and processed by an MCU (1010).

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Abstract

본 문서에 개시되는 실시예에 따르면, 배터리 진단 장치는, 복수의 배터리 셀 각각의 전류 및 전압 데이터를 획득하는 정보 획득부 및 상기 배터리 셀의 전류에 기초하여 대상 구간을 결정하고, 상기 대상 구간에 대응되는 상기 복수의 배터리 셀 각각의 전압 데이터를 이용하여 등가 회로 모델을 구성하는 적어도 하나의 파라미터의 값을 산출하고, 상기 적어도 하나의 파라미터의 값에 기초하여 상기 복수의 배터리 셀 각각의 상태를 진단하는 컨트롤러를 포함할 수 있다.

Description

배터리 진단 장치 및 그것의 동작 방법
관련출원과의 상호인용
본 문서에 개시된 실시예들은 2023.06.12.에 출원된 한국 특허 출원 제10-2023-0074764호에 기초한 우선권의 이익을 주장하며, 해당 한국 특허 출원의 문헌에 개시된 모든 내용을 본 명세서의 일부로서 포함한다.
기술분야
본 문서에 개시된 실시예들은 배터리 진단 장치 및 그것의 동작 방법에 관한 것이다.
최근 이차 전지에 대한 연구 개발이 활발히 이루어지고 있다. 여기서 이차 전지는 충방전이 가능한 전지로서, 종래의 Ni/Cd 배터리, Ni/MH 배터리 등과 최근의 리튬 이온 배터리를 모두 포함하는 의미이다. 이차 전지 중 리튬 이온 배터리는 종래의 Ni/Cd 배터리, Ni/MH 배터리 등에 비하여 에너지 밀도가 훨씬 높다는 장점이 있다, 또한, 리튬 이온 배터리는 소형, 경량으로 제작할 수 있어 이동 기기의 전원으로 사용되며, 최근에는 전기 자동차의 전원으로 사용 범위가 확장되어 차세대 에너지 저장 매체로 주목을 받고 있다.
배터리 팩에 포함된 배터리 셀에 단선, 음극 노출, 리튬 석출 등과 같은 배터리의 불량이 발생하면 화재 발생의 위험이 존재하기 때문에 화재가 발생하기 전에 불량 배터리 셀을 조기에 검출하고 조치를 취하는 것이 필요하다. 사용중인 배터리의 상태를 진단할 때에는, 배터리 상태 변화를 최소화하기 위해 비파괴 검사를 진행하거나 외부에서 펄스를 인가하였을 때 배터리의 응답을 보고 배터리의 상태를 진단하는 방법이 주로 사용되었다. 그러나, 이러한 방식은 주로 배터리의 불량이 아닌 퇴화도를 판단하는데 그쳐, 사용 중인 배터리에 대해 단기간에 불량 셀을 진단할 수 없다는 문제가 있었다.
본 문서에 개시된 실시예들의 일 목적은 배터리 팩의 사용 중에도 단기간 내에 배터리 셀의 불량을 진단할 수 있는 배터리 진단 장치 및 그것의 동작 방법을 제공하는데 있다.
본 문서에 개시된 실시예들의 일 목적은 진단하고자 하는 불량 유형에 따라 진단 구간을 결정함으로써 특정 불량 유형의 발생 여부를 진단할 수 있는 배터리 진단 장치 및 그것의 동작 방법을 제공하는데 있다.
본 문서에 개시된 실시예들의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 문서에 개시되는 실시예에 따르면, 배터리 진단 장치는, 복수의 배터리 셀 각각의 전류 및 전압 데이터를 획득하는 정보 획득부 및 상기 복수의 배터리 셀 각각의 전류에 기초하여 대상 구간을 결정하고, 상기 대상 구간에 대응되는 상기 복수의 배터리 셀 각각의 전압 데이터를 이용하여 등가 회로 모델을 구성하는 적어도 하나의 파라미터의 값을 산출하고, 상기 적어도 하나의 파라미터의 값에 기초하여 상기 복수의 배터리 셀 각각의 상태를 진단하는 컨트롤러를 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 컨트롤러는, 상기 복수의 배터리 셀 각각의 전류가 방전 상태로 기 설정된 시간 이상 지속되는 구간을 상기 대상 구간으로 결정할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 컨트롤러는, 상기 등가 회로 모델에 기초하여 상기 대상 구간을 복수의 구간으로 구분하고, 진단하고자 하는 불량 유형에 기초하여 상기 복수의 구간 중 적어도 어느 하나를 분석 구간으로 결정할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 컨트롤러는, 상기 등가 회로 모델을 구성하는 파라미터들과 전압과의 연관성에 기초하여 상기 대상 구간을 복수의 구간으로 구분할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 컨트롤러는, 진단하고자 하는 불량 유형이 전극 계면에서의 불량인 경우, 상기 전극 계면과 전해질 용액 사이에 이온이 이동함에 따른 영향을 고려한 저항 성분 및 상기 전극 계면에서의 반대 극성의 전하에 의한 축전 효과를 고려한 컨덴서 성분에 연관되는 구간을 상기 분석 구간으로 결정할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 컨트롤러는, 상기 복수의 배터리 셀 중 상기 분석 구간에 연관되는 파라미터 값이 임계값을 초과하는 셀을 불량으로 판단할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 임계값은 상기 복수의 배터리 셀 각각의 상기 파라미터 값에 기초하여 설정될 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 등가 회로 모델은 랜들스(Randles) 모델 또는 2RC 모델을 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 컨트롤러는, 상기 대상 구간에 대응되는 상기 배터리 셀 각각의 전압 데이터를 상기 등가 회로 모델에 피팅하여 상기 적어도 하나의 파라미터의 값을 산출할 수 있다.
본 문서에 개시되는 실시예에 따르면, 배터리 진단 방법은, 복수의 배터리 셀 각각의 전류 및 전압 데이터를 획득하는 단계, 상기 복수의 배터리 셀 각각의 전류에 기초하여 대상 구간을 결정하는 단계, 상기 대상 구간에 대응되는 상기 복수의 배터리 셀 각각의 전압 데이터를 이용하여 등가 회로 모델을 구성하는 적어도 하나의 파라미터의 값을 산출하는 단계 및 상기 적어도 하나의 파라미터의 값에 기초하여 상기 복수의 배터리 셀 각각 상태를 진단하는 단계를 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 대상 구간을 결정하는 단계는, 상기 복수의 배터리 셀 각각의 전류가 방전 상태로 기 설정된 시간 이상 지속되는 구간을 상기 대상 구간으로 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
실시예에 따르면, 배터리 진단 방법은, 상기 등가 회로 모델에 기초하여 상기 대상 구간을 복수의 구간으로 구분하는 단계; 및 진단하고자 하는 불량 유형에 기초하여 상기 복수의 구간 중 적어도 어느 하나를 분석 구간으로 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 대상 구간을 복수의 구간으로 구분하는 단계는, 상기 등가 회로 모델을 구성하는 파라미터들과 전압과의 연관성에 기초하여 상기 대상 구간을 복수의 구간으로 구분하는 것을 특징으로 할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 복수의 구간 중 적어도 어느 하나를 분석 구간으로 결정하는 단계는, 진단하고자 하는 불량 유형이 전극 계면에서의 불량인 경우, 상기 전극 계면과 전해질 용액 사이에 이온이 이동함에 따른 영향을 고려한 저항 성분 및 상기 전극 계면에서의 반대 극성의 전하에 의한 축전 효과를 고려한 컨덴서 성분에 연관되는 구간을 상기 분석 구간으로 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.
실시예에 따르면, 상기 복수의 셀의 상태를 진단하는 단계는, 상기 복수의 배터리 셀 중 상기 분석 구간에 연관되는 파라미터 값이 임계값을 초과하는 셀을 불량으로 판단하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 문서에 개시되는 실시예들에 따른 배터리 진단 장치 및 그것의 동작 방법은, 단기간에 배터리 불량 여부를 진단할 수 있다.
본 문서에 개시되는 실시예들에 따른 배터리 진단 장치 및 그것의 동작 방법은, 배터리 셀을 불량 유형에 따라 다각화하여 진단할 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 일반적인 배터리 팩의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 진단 장치를 보여주는 블록도이다.
도 3a 내지 도 3c는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 등가 회로 모델 피팅을 수행하는 일련의 과정의 예시를 보여주는 도면이다.
도 4a는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 등가 회로 모델의 예시를 보여주는 도면이다.
도 4b는 대상 구간을 복수의 구간을 구분하는 예시를 보여주는 도면이다.
도 5는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 각 배터리 셀의 파라미터 값과 불량 셀을 진단하는 예시를 보여주는 도면이다.
도 6은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 진단 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법을 수행하기 위한 컴퓨팅 시스템의 하드웨어 구성을 나타내는 블록도이다.
이하, 본 발명의 다양한 실시 예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시 예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 문서에서 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나",“A 또는 B 중 적어도 하나”, "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나” 및 “A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, “기능적으로” 또는 “통신적으로”라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, “커플드” 또는 “커넥티드”라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서에서 설명되는 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
본 문서에서 사용되는 용어 "모듈", 또는 “...부”는 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시 예들은 기기(machine) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 메모리)에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램 또는 애플리케이션)로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기의 프로세서는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서,'비일시적'은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
도 1은 일반적인 배터리 팩의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 팩(1)과 상위 시스템에 포함되어 있는 상위 제어기(2)를 포함하는 배터리 제어 시스템을 개략적으로 나타낸다.
도 1에 도시된 바와 같이, 배터리 팩(1)은 하나 이상의 배터리 셀로 이루어지고 충방전 가능한 복수의 배터리 셀(10)과, 복수의 배터리 셀(10)의 (+) 단자 측 또는 (-) 단자 측에 직렬로 연결되어 복수의 배터리 셀(10)의 충방전 전류 흐름을 제어하기 위한 스위칭부(14)와, 배터리 팩(1)의 전압, 전류, 온도 등을 모니터링하여, 과충전 및 과방전 등을 방지하도록 제어 관리하는 배터리 관리 시스템(20)을 포함한다. 이 때, 배터리 팩(1)에는 복수의 배터리 셀(10), 센서(12), 스위칭부(14) 및 배터리 관리 시스템(20)이 복수 개 구비될 수 있다.
여기서, 스위칭부(14)는 복수의 배터리 셀(10)의 충전 또는 방전에 대한 전류 흐름을 제어하기 위한 소자로서, 예를 들면, 배터리 팩(1)의 사양에 따라서 적어도 하나의 릴레이, 마그네틱 접촉기 등이 이용될 수 있다.
배터리 관리 시스템(20)은 상술한 각종 파라미터를 측정한 값을 입력받는 인터페이스로서, 복수의 단자와, 이들 단자와 연결되어 입력받은 값들의 처리를 수행하는 회로 등을 포함할 수 있다. 또한, 배터리 관리 시스템(20)은, 스위칭부(14) 예를 들어, 릴레이 또는 접촉기 등의 ON/OFF를 제어할 수도 있으며, 복수의 배터리 셀(10)에 연결되어 복수의 배터리 셀(10) 각각의 상태를 감시할 수 있다. 실시예에 따르면, 배터리 관리 시스템(20)은 도 2의 배터리 관리 장치(100)를 포함할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 배터리 관리 시스템(20)은 도 2의 배터리 관리 장치(100)와 상이한 다른 시스템일 수 있다. 즉, 도 2의 배터리 관리 장치(100)는 배터리 팩(1)에 포함될 수도 있고, 배터리 팩(1) 외부의 다른 장치로 구성될 수도 있다. 또한, 이하의 배터리 관리 장치(100)의 동작은 차량 내 BMS(Battery management system)에 의해 수행될 수 있음은 물론, 서버, 클라우드, 충전기 또는 충방전기 등 다양한 기기에서 수행될 수 있다.
상위 제어기(2)는 배터리 관리 시스템(20)으로 복수의 배터리 셀(10)에 대한 제어 신호를 전송할 수 있다. 이에 따라, 배터리 관리 시스템(20)은 상위 제어기(2)로부터 인가되는 신호에 기초하여 동작이 제어될 수 있을 것이다.
도 2는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 진단 장치를 보여주는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 진단 장치(100)는 정보 획득부(110) 및 컨트롤러(120)를 포함할 수 있다. 실시예에 따라서, 배터리 진단 장치(100)는 도 1의 배터리 관리 시스템(20)에 포함될 수도 있고, 또는 도 1의 배터리 관리 시스템(20)과 상이한 다른 장치일 수도 있다.
배터리 진단 장치(100)는 배터리 팩의 분해 없이도 전류 인가가 가능한 환경에서 배터리 셀의 전압 거동으로부터 불량 셀을 진단할 수 있다. 또한, 배터리 진단 장치(100)는 배터리 팩이 탑재된 자동차에서 별도의 외부 전원이 연결되지 않는 상황에서도 자체 방진을 통해 파라미터를 추출하여 실시간으로 불량 셀을 진단할 수 있다. 특히, 배터리 진단 장치(100)는 등가 회로 모델의 파라미터를 추출하기에 충분한 양의 데이터를 확보하면 언제든 진단이 가능하므로, 짧은 시간 내에 불량 셀의 진단을 수행할 수 있다.
정보 획득부(110)는 복수의 배터리 셀 각각의 전류 및 전압 데이터를 획득할 수 있다. 예를 들어, 정보 획득부(110)는 특정 기간 동안의 배터리 셀 각각의 전류 및 전압 데이터를 획득하여, 전류 거동 및 전압 거동을 확인할 수 있다. 실시예에서, 정보 획득부(110)로부터 획득되는 전류 데이터는 불량 셀 진단을 위한 대상 구간을 결정하기 위해 사용될 수 있고, 전압 데이터는 결정된 대상 구간에서 각 배터리 셀이 불량인지 여부를 판단하기 위해 사용될 수 있다. 또한, 정보 획득부(110)는 각 배터리 셀의 온도, SOH, SOC 등의 셀 관련 데이터를 더 획득할 수 있다.
컨트롤러(120)는 배터리 셀 각각의 전류에 기초하여 대상 구간을 결정할 수 있다. 대상 구간은 각 배터리 셀을 진단하기 위한 구간일 수 있고, 복수의 셀에 대해 동일한 구간으로 결정될 수 있다. 대상 구간은 정보 획득부(110)가 배터리 셀의 데이터를 획득한 전체 기간 중 일부 구간일 수 있다.
배터리 셀 각각은 배터리 팩 내에서 직렬 및/또는 병렬 연결될 수 있다. 이 때, 배터리 셀 각각의 전류값은 다르더라도 전류 거동은 동일한 형태일 수 있다. 컨트롤러(120)는 배터리 셀 각각의 전류 거동에 따라 각 배터리 셀 진단을 위한 대상 구간을 결정할 수 있다. 예를 들어, 배터리 팩의 충전 구간에서는 각 배터리 셀의 전류값은 모두 양(+)의 값을 가질 수 있고, 배터리 팩의 방전 구간에서는 각 배터리 셀의 전류값은 모두 음(-)의 값을 가질 수 있다. 이 때, 컨트롤러(120)는 각 배터리 셀의 전류 거동이 동일하게 양(+)에서 음(-)으로 전환(즉, 충전 구간에서 방전 구간으로 전환)되는 시점 이후를 대상 구간으로 결정할 수 있다.
컨트롤러(120)는 대상 구간에 대응되는 복수의 배터리 셀 각각의 전압 데이터를 이용하여 등가 회로 모델을 구성하는 적어도 하나의 파라미터의 값을 산출할 수 있다. 컨트롤러(120)는 각각의 배터리 셀에 대해 획득된 전압 데이터 중 대상 구간에 대응되는 전압 데이터를 추출하고, 추출된 전압 데이터를 이용하여 적어도 하나의 파라미터의 값을 산출할 수 있다. 실시예에서, 컨트롤러(120)는 대상 구간에 대응되는 배터리 셀 각각의 전압 데이터를 등가 회로 모델에 피팅하여 파라미터 값을 산출할 수 있다. 여기서, 등가 회로 모델 피팅은, 배터리 셀의 전류, 시간 등에 따른 전압 거동을 모사하는 전기 회로를 구성하는 것을 의미할 수 있다.
컨트롤러(120)는 적어도 하나의 파라미터 값에 기초하여 복수의 배터리 셀 각각의 상태를 진단할 수 있다. 컨트롤러(120)는 배터리 셀 각각마다 산출된 파라미터 값에 기초하여 배터리 셀 각각의 불량 여부를 진단할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(120)는 특정 배터리 셀에 대해 산출된 파라미터의 값이 기준 범위에 포함되지 않는다거나, 복수의 배터리 셀의 평균 파라미터 값과의 편차가 기준치 이상인 경우 해당 배터리 셀을 불량으로 판단할 수 있다.
실시예에 따르면, 컨트롤러(120)는 배터리 셀의 전류가 방전 상태로 기 설정된 시간 이상 지속되는 구간을 대상 구간으로 결정될 수 있다. 컨트롤러(120)는 외부 장치와 연결되지 않은 상황 예를 들어, 자동차 주행 중에서도 배터리 셀의 진단이 가능하도록, 배터리 셀의 전류가 방전 상태인 구간을 대상 구간으로 할 수 있다. 또한, 컨트롤러(120)는 각 배터리 셀의 데이터의 신뢰성 및 등가 회로 모델 피팅의 정확성을 위해 각 배터리 셀의 방전 전류가 1 C(crate) 이상으로 기 설정된 시간 이상 지속되는 구간을 대상 구간으로 결정할 수 있다. 즉, 기 설정된 시간은 등가 회로 모델 피팅의 신뢰성 및 정확성을 보장할 수 있을 정도의 데이터를 확보할 수 있는 시간으로 결정될 수 있다.
실시예에서, 컨트롤러(120)는 배터리 팩이 외부 장치(예: 충전 장치)와 연결되어 진단을 수행하는 경우에는 대상 구간을 외부 장치의 펄스 인가에 대응되는 구간으로 설정할 수도 있다.
실시예에 따르면, 컨트롤러(120)는 등가 회로 모델에 기초하여 대상 구간을 복수의 구간으로 구분할 수 있다. 등가 회로 모델은 랜들스 모델, nRC 모델(n은 자연수) 등 다양한 회로 모델을 포함할 수 있고, 각 등가 회로 모델마다 포함된 파라미터는 각기 다를 수 있다. 따라서, 컨트롤러(120)는 등가 회로 모델에 따라 대상 구간을 복수의 구간으로 나눌 수 있다.
실시예에 따르면, 컨트롤러(120)는 등가 회로 모델을 구성하는 파라미터들과 전압과의 연관성에 기초하여 대상 구간을 복수의 구간으로 구분할 수 있다. 등가 회로 모델에 포함된 파라미터들은 각 파라미터의 특성에 따라 배터리 셀의 전압 거동과 각기 다른 연관성을 가질 수 있다. 예를 들어, 배터리 팩은 전해질 용액을 포함할 수 있는데, 전해질 용액 자체의 저항이 배터리 셀의 전압 거동에 영향을 미칠 수 있다. 이 때, 이러한 전해질 용액의 저항이 등가 회로 모델의 직렬 저항 성분으로 표현될 수 있다. 즉, 등가 회로 모델에서 독립적인 직렬 저항 성분은 배터리 셀의 전압에 대해 '전해질 용액의 저항'과 연관될 수 있다. 이처럼, 등가 회로 모델의 각 파라미터들은 배터리 셀의 전압과 각기 다른 연관성을 가질 수 있고, 컨트롤러(120)는 파라미터들의 전압과의 연관성에 기초하여 대상 구간을 나눌 수 있다.
실시예에 따르면, 컨트롤러(120)는 진단하고자 하는 불량 유형에 기초하여 복수의 구간 중 적어도 어느 하나를 분석 구간으로 결정할 수 있다. 셀의 불량 유형은 예를 들어, 전극 계면 불량, 단자 접촉 불량, 리튬 석출, 등 다양한 유형을 포함할 수 있고, 불량 유형에 따라 전압 거동의 이상 형태와 그러한 이상이 발생하는 구간이 달라질 수 있다. 따라서, 컨트롤러(120)는 진단하고자 하는 불량 유형에 따라 복수의 구간 중 분석 구간을 결정할 수 있다.
컨트롤러(120)는 분석 구간의 결정을 통해 다양한 불량 유형이나 집중적으로 살피고자 하는 연관성에 따라 다른 분석 구간을 설정함으로써 불량 셀 진단의 다각화를 꾀할 수 있다.
실시예에 따르면, 컨트롤러(120)는 진단하고자 하는 불량 유형이 전극 계면에서의 불량인 경우, 전극 계면과 전해질 용액 사이에서 이온이 이동함에 따른 영향을 고려한 저항 성분 및 전극 계면에서의 반대 극성 전하에 의한 축전 효과를 고려한 컨덴서 성분에 연관되는 구간을 분석 구간으로 결정할 수 있다. 배터리 팩은 전해질 용액과 전극(양극 및 음극)을 포함할 수 있고, 전극과 전해질 용액 사이의 계면에서 발생하는 전기화학적 반응이 배터리 셀의 전압 및/또는 전류에 영향을 미칠 수 있다.
예를 들어, 전극 계면에서 해당 전극과 극성이 반대인 전하가 계면에 모임으로써 축전기(Capacitor)와 유사한 전하 분포를 가질 수 있고, 이 때, 이러한 반대 극성 전하에 의해 축전기와 유사한 축전 효과를 보일 수 있다. 이러한 축전 효과는 등가 회로 모델에서 컨덴서 성분으로 표현될 수 있다. 또한, 전극 계면에서 이온의 확산 또는 전자의 전달 과정을 통한 산화환원 반응에서 반응의 활성화에너지, 반응속도 등에 따른 영향이 등가 회로 모델에서 컨덴서 성분과 병렬로 연결되는 저항 성분으로 표현될 수 있다. 이와 같이, 컨트롤러(120)는 불량 유형에 따라 전기화학적 이론 및 현상을 고려하여 분석 구간을 설정함으로써 보다 정확하고 세분화된 불량 진단이 가능하다.
실시예에 따르면, 컨트롤러(120)는 복수의 배터리 셀 중 분석 구간에 연관되는 파라미터 값이 임계값을 초과하는 셀을 불량으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 불량 유형이 전극 계면에서의 불량인 경우, 반대 극성에 의한 컨덴서 성분이 임계값 이상이라는 것은 전극 계면에서 반대 극성 전하가 다수 존재함으로써 배터리 셀의 전압 및/또는 전류의 거동에 정상 범주 외의 영향을 끼치는 것으로 판단할 수 있고, 컨트롤러(120)는 해당 배터리 셀을 불량으로 진단할 수 있다.
실시예에 따르면, 임계값은 복수의 배터리 셀 각각의 파라미터 값에 기초하여 설정될 수 있다. 컨트롤러(120)는 임계값을 절대적 기준값으로 설정하거나, 각 배터리 셀의 비교를 통한 상대적 기준값으로 설정될 수도 있다. 절대적 기준값은 통계적, 실험적으로 설정될 수 있으며, 배터리 셀이 정상일 때 통상적으로 산출되는 파라미터 값의 기준 범위에 기초하여 설정될 수 있다. 상대적 기준값은 예를 들어, 컨트롤러(120)는 동일한 파라미터에 대해 각 배터리 셀의 평균값을 산출할 수 있고, 산출된 평균값을 기준으로 임계값을 설정할 수 있다. 다른 예에서, 컨트롤러(120)는 각 배터리 셀의 파라미터 값을 정규화할 수 있고, 정규화된 파라미터의 표준 편차가 기 설정된 수준 이상인 값을 임계값으로 설정할 수 있다. 일 예로, 임계값은 0.65로 설정될 수 있다.
이와 같이, 컨트롤러(120)는 각 배터리 셀에 대해 분석 구간에 연관되는 파라미터 값을 산출함으로써 셀의 이상 여부를 개별적으로 진단할 수 있다. 실시예에서, 컨트롤러(120)는 배터리 팩에서 불량으로 판단된 셀이 기 설정된 개수 또는 기 설정된 비율 이상인 경우, 해당 배터리 팩을 불량으로 판단하거나 정밀 진단이 필요하다고 판단할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(120)는 배터리 셀 각각의 진단 결과 배터리 팩에 포함된 총 배터리 셀의 개수 중 불량으로 판단된 셀이 기 설정된 비율 이상인 경우, 해당 배터리 팩(1)을 정밀 진단 대상으로 판단할 수 있다.
그리고, 진단 결과, 배터리 셀이 불량인 것으로 확인되면, 컨트롤러(120)는 불량 배터리 셀에 대한 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 일 예로, 컨트롤러(120)는 통신부(미도시)를 통해 사용자 단말로 불량 배터리 셀에 대한 정보를 제공할 수 있음은 물론, 차량 또는 충전기 등에 구비된 디스플레이를 통해 불량 배터리 셀에 대한 정보를 제공할 수 있을 것이다.
반대로, 컨트롤러(120)는 불량 유형에 대해 불량으로 판단되는 배터리 셀이 존재하지 않는 경우에는 배터리 팩 및 각 배터리 셀이 해당 불량 유형이 발생하지 않았다고 판단할 수 있고, 다른 불량 유형에 대한 진단을 수행할 수 있다.
도 3a 내지 도 3c는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 등가 회로 모델 피팅을 수행하는 일련의 과정의 예시를 보여주는 도면이다.
도 3a는 정보 획득부(110)에 의해 획득된 각 배터리 셀의 전류 및 전압 데이터의 예시를 나타내고, 도 3b는 대상 구간에서의 각 배터리 셀의 전압 데이터의 예시를 나타내며, 도 3c는 대상 구간에서의 각 배터리 셀의 전압 데이터를 등가 회로 모델에 피팅한 결과의 예시를 나타낸다.
도 3a를 참조하면, 정보 획득부(110)는 각 배터리 셀의 전압 데이터(310) 및 전류 데이터(320)를 획득할 수 있다. 도 3a에서 전압 데이터(310)는 3개의 배터리 셀에 대한 전압 데이터(CV1, CV2, CV3)를 포함할 수 있다. 또한, 도 3a는 3개의 배터리 셀이 직렬 연결된 상황을 예시한 것으로 각 배터리 셀의 전류 데이터는 동일할 수 있다.
컨트롤러(120)는 배터리 셀의 전류 데이터(320)에 기초하여 대상 구간을 결정할 수 있다. 도 3a에서 대상 구간은 점선으로 표현된 원 구간을 나타낼 수 있다.
컨트롤러(120)는 도 3b와 같이 대상 구간에서의 각 배터리 셀의 전압 데이터(330)를 추출할 수 있다. 전압 데이터(330)은 전압 데이터(310)의 일부일 수 있다.
컨트롤러(120)는 대상 구간에서의 각 배터리 셀의 전압 데이터(340)를 등가 회로 모델에 피팅할 수 있다. 도 3c에서 전압 데이터(340)는 도 3b의 전압 데이터(330)와 실질적으로 동일할 수 있다. 도 3c에서 350은 등가 회로 모델에 따른 전압 거동을 나타낼 수 있다.
도 4a는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 등가 회로 모델의 예시를 보여주는 도면이다. 도 4b는 대상 구간을 복수의 구간을 구분하는 예시를 보여주는 도면이다.
도 4a는 등가 회로 모델 중 랜들스 모델의 예시를 나타낸다. 도 4의 (a)를 참조하면, 랜들스 모델은 독립 직렬 저항 성분(
Figure PCTKR2023019860-appb-img-000001
), 병렬로 연결되는 컨덴서 성분(
Figure PCTKR2023019860-appb-img-000002
), 병렬 저항 성분(
Figure PCTKR2023019860-appb-img-000003
) 및 임피던스 성분(
Figure PCTKR2023019860-appb-img-000004
)를 포함할 수 있다. 랜들스 모델에서 직렬 저항 성분(
Figure PCTKR2023019860-appb-img-000005
)은 배터리 팩의 전해액에 의한 저항과 연관될 수 있고, 컨덴서 성분(
Figure PCTKR2023019860-appb-img-000006
)은 전극 계면에서의 반대 극성의 전하에 의한 축전 효과와 연관될 수 있고, 병렬 저항 성분(
Figure PCTKR2023019860-appb-img-000007
)은 전극 계면과 전해질 용액 사이에 이온이 이동함에 따른 효과와 연관될 수 있으며, 임피던스 성분(
Figure PCTKR2023019860-appb-img-000008
)은 전극 계면과 전해질 용액 사이에 이온의 확산에 의한 효과와 연관될 수 있다.
도 4b는 대상 구간을 복수의 구간을 구분하는 예시를 나타낸다. 예를 들어, 컨트롤러(120)는 등가 회로 모델이 랜들스 모델인 경우 도 4b와 같이 대상 구간을 4개의 구간으로 구분할 수 있다. 컨트롤러(120)는 등가 회로 모델을 구성하는 파라미터들과 전압 거동의 연관성에 기초하여 대상 구간을 구분할 수 있다. 예를 들어, 도 4b에서 1번 구간은 랜들스 모델의 직렬 저항 성분(
Figure PCTKR2023019860-appb-img-000009
) 와 연관되는 구간일 수 있고, 3번 구간은 병렬 저항 성분(
Figure PCTKR2023019860-appb-img-000010
) 및 컨덴서 성분(
Figure PCTKR2023019860-appb-img-000011
)와 연관되는 구간일 수 있다.
예를 들어, 컨트롤러(120)는 진단하고자 하는 불량 유형이 전극 계면에서의 불량인 경우 대상 구간 중 3번 구간을 분석 구간으로 결정할 수 있다. 이 때, 각 배터리 셀을 불량으로 진단하기 위한 기준이 되는 파라미터는 병렬 저항 성분(
Figure PCTKR2023019860-appb-img-000012
) 및 컨덴서 성분(
Figure PCTKR2023019860-appb-img-000013
)일 수 있다.
도 5는 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 각 배터리 셀의 파라미터 값과 불량 셀을 진단하는 예시를 보여주는 도면이다.
도 5의 (a)는 각 배터리 셀의 등가 회로 모델 피팅 결과 산출된 파라미터들의 값을 나타낸다. 도 5의 (a)는 총 18개의 셀에 대한 파라미터들의 값을 나타낸다. 도 5의 (a)는 6개의 파라미터를 포함하는 등가 회로 모델에 피팅한 결과일 수 있다.
도 5의 (b)는 파라미터 값에 기초하여 불량 셀을 진단하는 예시를 보여준다. 도 5의 (b)는 분석 구간에 연관되는 파라미터가 파라미터 6인 경우에, 파라미터 6의 값에 기초하여 불량 셀을 진단하는 것을 나타낸다. 컨트롤러(120)는 파라미터 6의 값이 임계값을 초과하는 셀을 불량 셀로 진단할 수 있다.
도 5에서 도시되는 파라미터의 수 및 배터리 셀의 수는 예시일 뿐, 이에 제한되지 않는다.
도 6은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 진단 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 배터리 진단 방법은, 복수의 배터리 셀 각각의 전류 및 전압 데이터를 획득하는 단계(S100), 복수의 배터리 셀 각각의 전류에 기초하여 대상 구간을 결정하는 단계(S200), 대상 구간에 대응되는 복수의 배터리 셀 각각의 전압 데이터를 이용하여 등가 회로 모델을 구성하는 적어도 하나의 파라미터의 값을 산출하는 단계(S300) 및 적어도 하나의 파라미터의 값에 기초하여 복수의 배터리 셀 각각의 상태를 진단하는 단계(S400)를 포함할 수 있다.
S100 단계에서, 정보 획득부(110)는 복수의 배터리 셀 각각의 전류 및 전압 데이터를 획득할 수 있다. 정보 획득부(110)는 각 배터리 셀의 온도, SOH, SOC 등의 셀 관련 데이터를 더 획득할 수도 있다.
S200 단계에서, 컨트롤러(120)는 복수의 배터리 셀 각각의 전류에 기초하여 대상 구간을 결정할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(120)는 배터리 셀의 방전 전류가 방전 상태로 기 설정된 시간 이상 지속되는 구간을 대상 구간으로 결정할 수 있다.
S300 단계에서, 컨트롤러(120)는 대상 구간에 대응되는 복수의 배터리 셀 각각의 전압 데이터를 이용하여 등가 회로 모델을 구성하는 적어도 하나의 파라미터의 값을 산출할 수 있다. 등가 회로 모델은 랜들스 모델 및 2RC 모델 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 컨트롤러(120)는 대상 구간에 대응되는 전압 데이터를 등가 회로 모델에 피팅하여 적어도 하나의 파라미터의 값을 산출할 수 있다.
실시예에서, 컨트롤러(120)는 등가 회로 모델에 기초하여 대상 구간을 복수의 구간으로 구분할 수 있다. 컨트롤러(120)는 복수의 구간 중 적어도 하나를 분석 구간으로 결정할 수 있다.
S400 단계에서, 컨트롤러(120)는 적어도 하나의 파라미터의 값에 기초하여 복수의 배터리 셀 각각의 상태를 진단할 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러(120)는 분석 구간에 연관되는 파라미터 값이 임계값을 초과하는 셀을 불량으로 판단할 수 있다.
도 7은 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 배터리 관리 장치의 동작 방법을 수행하기 위한 컴퓨팅 시스템의 하드웨어 구성을 나타내는 블록도이다.
도 7을 참조하면, 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 컴퓨팅 시스템(1000)은 MCU(1010), 메모리(1020), 입출력 I/F(1030) 및 통신 I/F(1040)를 포함할 수 있다.
MCU(1010)는 메모리(1020)에 저장되어 있는 각종 프로그램(예를 들면, 배터리 셀 전류, 전압 데이터 수집 프로그램, 대상 구간 결정 프로그램, 등가 회로 모델 구성 프로그램, 파라미터 산출 프로그램, 배터리 셀 진단 프로그램 등)을 실행시키고, 이러한 프로그램들을 통해 배터리 셀의 전류, 전압, 파라미터 등을 포함한 각종 정보를 처리하며, 전술한 도 2에 나타낸 배터리 관리 장치에 포함된 컨트롤러의 기능들을 수행하도록 하는 프로세서일 수 있다.
메모리(1020)는 배터리 셀 전류, 전압 데이터 수집 프로그램, 대상 구간 결정 프로그램, 등가 회로 모델 구성 프로그램, 파라미터 산출 프로그램, 배터리 셀 진단 프로그램 등 각종 프로그램을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(1020)는 배터리 셀의 SOC, OCV, 파라미터 등을 포함한 각종 정보를 저장할 수 있다.
이러한 메모리(1020)는 필요에 따라서 복수 개 마련될 수도 있을 것이다. 메모리(1020)는 휘발성 메모리일 수도 있으며 비휘발성 메모리일 수 있다. 휘발성 메모리로서의 메모리(1020)는 RAM, DRAM, SRAM 등이 사용될 수 있다. 비휘발성 메모리로서의 메모리(1020)는 ROM, PROM, EAROM, EPROM, EEPROM, 플래시 메모리 등이 사용될 수 있다. 상기 열거한 메모리(1020)들의 예를 단지 예시일 뿐이며 이들 예로 한정되는 것은 아니다.
입출력 I/F(1030)는, 키보드, 마우스, 터치 패널 등의 입력 장치(미도시)와 디스플레이(미도시) 등의 출력 장치와 MCU(1010) 사이를 연결하여 데이터를 송수신할 수 있도록 하는 인터페이스를 제공할 수 있다.
통신 I/F(1040)는 서버와 각종 데이터를 송수신할 수 있는 구성으로서, 유선 또는 무선 통신을 지원할 수 있는 각종 장치일 수 있다. 예를 들면, 배터리 관리 장치는 통신 I/F(1040)를 통해 별도로 마련된 외부 서버로부터 배터리 셀의 SOC, OCV, 파라미터 등을 포함한 각종 정보를 송수신할 수 있다.
이와 같이, 본 문서에 개시된 일 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은 메모리(1020)에 기록되고, MCU(1010)에 의해 처리됨으로써, 예를 들면 도 2에서 도시한 각 기능들을 수행하는 모듈로서 구현될 수도 있다.
이상에서, 본 문서에 개시된 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 문서에 개시된 실시예들이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 문서에 개시된 실시예들의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다.
또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다", 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소를 내재할 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 문서에 개시된 실시예들이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 문서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 문서에 개시된 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 문서에 개시된 실시예들이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 문서에 개시된 실시예들의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 문서에 개시된 실시예들은 본 문서에 개시된 실시예들의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 문서에 개시된 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 문서에 개시된 기술사상의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 문서의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (15)

  1. 복수의 배터리 셀 각각의 전류 및 전압 데이터를 획득하는 정보 획득부; 및
    상기 복수의 배터리 셀 각각의 전류에 기초하여 대상 구간을 결정하고,
    상기 대상 구간에 대응되는 상기 복수의 배터리 셀 각각의 전압 데이터를 이용하여 등가 회로 모델을 구성하는 적어도 하나의 파라미터의 값을 산출하고,
    상기 적어도 하나의 파라미터의 값에 기초하여 상기 복수의 배터리 셀 각각의 상태를 진단하는 컨트롤러를 포함하는 배터리 진단 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    상기 복수의 배터리 셀 각각의 전류가 방전 상태로 기 설정된 시간 이상 지속되는 구간을 상기 대상 구간으로 결정하는, 배터리 진단 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    상기 등가 회로 모델에 기초하여 상기 대상 구간을 복수의 구간으로 구분하고,
    진단하고자 하는 불량 유형에 기초하여 상기 복수의 구간 중 적어도 어느 하나를 분석 구간으로 결정하는, 배터리 진단 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    상기 등가 회로 모델을 구성하는 파라미터들과 전압과의 연관성에 기초하여 상기 대상 구간을 복수의 구간으로 구분하는, 배터리 진단 장치.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    진단하고자 하는 불량 유형이 전극 계면에서의 불량인 경우,
    상기 전극 계면과 전해질 용액 사이에 이온이 이동함에 따른 영향을 고려한 저항 성분 및 상기 전극 계면에서의 반대 극성의 전하에 의한 축전 효과를 고려한 컨덴서 성분에 연관되는 구간을 상기 분석 구간으로 결정하는, 배터리 진단 장치.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    상기 복수의 배터리 셀 중 상기 분석 구간에 연관되는 파라미터 값이 임계값을 초과하는 셀을 불량으로 판단하는, 배터리 진단 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 임계값은 상기 복수의 배터리 셀 각각의 상기 파라미터 값에 기초하여 설정되는, 배터리 진단 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 등가 회로 모델은 랜들스(Randles) 모델 또는 2RC 모델을 포함하는, 배터리 진단 장치.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 컨트롤러는,
    상기 대상 구간에 대응되는 상기 배터리 셀 각각의 전압 데이터를 상기 등가 회로 모델에 피팅하여 상기 적어도 하나의 파라미터의 값을 산출하는, 배터리 진단 장치.
  10. 복수의 배터리 셀 각각의 전류 및 전압 데이터를 획득하는 단계;
    상기 복수의 배터리 셀 각각의 전류에 기초하여 대상 구간을 결정하는 단계;
    상기 대상 구간에 대응되는 상기 복수의 배터리 셀 각각의 전압 데이터를 이용하여 등가 회로 모델을 구성하는 적어도 하나의 파라미터의 값을 산출하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 파라미터의 값에 기초하여 상기 복수의 배터리 셀 각각 상태를 진단하는 단계를 포함하는 배터리 진단 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 대상 구간을 결정하는 단계는,
    상기 복수의 배터리 셀 각각의 전류가 방전 상태로 기 설정된 시간 이상 지속되는 구간을 상기 대상 구간으로 결정하는 것을 특징으로 하는, 배터리 진단 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 등가 회로 모델에 기초하여 상기 대상 구간을 복수의 구간으로 구분하는 단계; 및
    진단하고자 하는 불량 유형에 기초하여 상기 복수의 구간 중 적어도 어느 하나를 분석 구간으로 결정하는 단계를 더 포함하는, 배터리 진단 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 대상 구간을 복수의 구간으로 구분하는 단계는,
    상기 등가 회로 모델을 구성하는 파라미터들과 전압과의 연관성에 기초하여 상기 대상 구간을 복수의 구간으로 구분하는 것을 특징으로 하는, 배터리 진단 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 복수의 구간 중 적어도 어느 하나를 분석 구간으로 결정하는 단계는,
    진단하고자 하는 불량 유형이 전극 계면에서의 불량인 경우, 상기 전극 계면과 전해질 용액 사이에 이온이 이동함에 따른 영향을 고려한 저항 성분 및 상기 전극 계면에서의 반대 극성의 전하에 의한 축전 효과를 고려한 컨덴서 성분에 연관되는 구간을 상기 분석 구간으로 결정하는 것을 특징으로 하는, 배터리 진단 장치.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 복수의 셀의 상태를 진단하는 단계는,
    상기 복수의 배터리 셀 중 상기 분석 구간에 연관되는 파라미터 값이 임계값을 초과하는 셀을 불량으로 판단하는 것을 특징으로 하는, 배터리 진단 장치.
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