WO2025206554A1 - 배터리 진단 장치 및 그의 동작 방법 - Google Patents

배터리 진단 장치 및 그의 동작 방법

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WO2025206554A1
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battery
cell
data
standard score
diagnostic
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PCT/KR2025/001059
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French (fr)
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김영진
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LG Energy Solution Ltd
Original Assignee
LG Energy Solution Ltd
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Publication date
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    • G08B—SIGNALLING SYSTEMS, e.g. PERSONAL CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/18—Status alarms

Definitions

  • the embodiments disclosed in this document relate to a battery diagnostic device and an operating method thereof.
  • secondary battery refers to a rechargeable battery, encompassing both conventional Ni/Cd and Ni/MH batteries, as well as more recent lithium-ion batteries.
  • lithium-ion batteries boast a significantly higher energy density than conventional Ni/Cd and Ni/MH batteries.
  • lithium-ion batteries can be manufactured in a compact and lightweight form, making them ideal power sources for mobile devices. Recently, their use has expanded to include power sources for electric vehicles, drawing attention as a next-generation energy storage medium.
  • secondary batteries can be utilized as battery packs, which typically include battery modules in which multiple battery cells are connected in series and/or parallel.
  • secondary batteries can be utilized as battery racks, which include multiple battery modules and a rack frame that accommodates these battery modules.
  • Battery cells, battery modules, battery packs, or battery racks like these can be utilized in a variety of devices.
  • batteries can be used in mobile devices such as cell phones, laptops, smartphones, and tablets, as well as in electric vehicles (EVs, HEVs, PHEVs) and large-capacity energy storage systems (ESS).
  • EVs electric vehicles
  • HEVs HEVs
  • PHEVs PHEVs
  • ESS large-capacity energy storage systems
  • BMS battery management system
  • the battery management system can manage and control the battery while being separated from the device containing the battery.
  • the battery management system can be implemented as a separate server device.
  • the battery management system can collect battery data and vehicle data from vehicles and other devices, and utilize the collected data to manage and control the battery.
  • a method is needed to detect abnormal battery conditions and reduce the risk of damage to devices containing the battery.
  • a battery diagnosis device may include an acquisition unit that acquires time series voltage data of a plurality of battery cells, a conversion unit that converts the time series voltage data into standard score (Z-score) data for each cell group, a calculation unit that calculates cell diagnosis feature values based on the standard score data, and a diagnosis unit that diagnoses an abnormality of the plurality of battery cells based on the calculated cell diagnosis feature values.
  • Z-score standard score
  • the acquisition unit acquires the time series voltage data satisfying a specified condition
  • the specified condition may include at least one of a first condition in which a time length of the data is greater than or equal to a specified time length or a second condition in which a State of Charge (SOC) of a battery cell is greater than or equal to a specified SOC.
  • SOC State of Charge
  • the conversion unit can convert the time series voltage data into the standard score data based on the following equation 1.
  • Z i is the standard score of the i-th battery cell among the plurality of battery cells
  • V cells,i is the voltage of the i-th battery cell
  • mean(V cell group ) is the average voltage of the cell group including the i-th battery cell
  • std(V cell group ) is the voltage standard deviation of the battery cells included in the cell group.
  • the calculation unit may calculate a target characteristic value by cumulatively adding up the absolute value of the difference between the standard score in the current cycle and the standard score in the previous cycle for each battery cell within a specified cycle based on the standard score data, and may calculate the cell diagnosis characteristic value based on the target characteristic value.
  • the calculation unit can calculate a variance value of a plurality of target feature values corresponding to each of a plurality of cycles as the cell diagnosis feature value.
  • a battery diagnostic device further includes an abnormality processing unit that performs an abnormality processing function based on abnormality diagnosis results of the plurality of battery cells, and the abnormality processing function may include a notification function or a short circuit function.
  • An operating method of a battery diagnosis device may include an operation of acquiring time series voltage data of a plurality of battery cells, an operation of converting the time series voltage data into standard score (Z-score) data in units of cell groups, an operation of calculating cell diagnosis feature values based on the standard score data, and an operation of diagnosing an abnormality of the plurality of battery cells based on the calculated cell diagnosis feature values.
  • Z-score standard score
  • the operation of acquiring the time series voltage data includes an operation of acquiring the time series voltage data that satisfies a specified condition
  • the specified condition may include at least one of a first condition in which a time length of the data is greater than or equal to a specified time length or a second condition in which a State of Charge (SOC) of a battery cell is greater than or equal to a specified SOC.
  • SOC State of Charge
  • the operation of converting the time series voltage data into the standard score data may be based on the above equation 1.
  • the operation of calculating the cell diagnosis characteristic value may include an operation of calculating a target characteristic value by cumulatively adding the absolute value of the difference between the standard score in the current cycle and the standard score in the previous cycle for each battery cell based on the standard score data, and an operation of calculating the cell diagnosis characteristic value based on the target characteristic value.
  • Figure 2 is a flowchart of the operation of a battery diagnostic device according to one embodiment.
  • Figure 3 is a flowchart of the operation of a battery diagnostic device according to one embodiment.
  • FIG. 4 is a block diagram showing the hardware configuration of a computing system for performing an operating method of a battery diagnostic device according to one embodiment.
  • the abnormality processing unit (155) may perform an abnormality processing function based on the abnormality diagnosis results of a plurality of battery cells (121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143).
  • the abnormality processing function may include a notification function or a short circuit function.
  • FIG. 2 is only one embodiment, and the order of steps according to various embodiments of the present invention may be different from that illustrated in FIG. 2, and some of the steps illustrated in FIG. 2 may be omitted, the order between steps may be changed, or steps may be merged.
  • the battery diagnostic device (150) can obtain time series voltage data of a plurality of battery cells (121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143) included in the battery pack (110).
  • the time series voltage data may be data representing the voltages of the plurality of battery cells (121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143) over time.
  • the battery diagnostic device (150) can obtain time series voltage data satisfying a specified condition.
  • the specified condition may include at least one of a first condition in which the time length of the data is greater than or equal to a specified time length, or a second condition in which the SOC (State of Charge) of the battery cells (121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, and/or 143) is greater than or equal to a specified SOC.
  • the battery diagnostic device (150) can convert the time series voltage data acquired in operation 205 into standard score data for each cell group. According to one embodiment, the battery diagnostic device (150) can convert the time series voltage data of a plurality of battery cells (121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143) into standard score data based on the above equation 1.
  • the battery diagnostic device (150) can calculate cell diagnostic feature values based on the standard score data converted in operation 210.
  • the operation 215 of the battery diagnostic device (150) calculating the cell diagnostic characteristic value can be described in more detail with reference to FIG. 3, which will be described later.
  • the battery diagnostic device (150) can diagnose an abnormality in a plurality of battery cells (121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143) based on the cell diagnostic feature values calculated in operation 215.
  • the battery diagnosis device (150) can diagnose an abnormality of a battery cell to be diagnosed based on a cell diagnosis feature value corresponding to the battery cell to be diagnosed among a plurality of battery cells (121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143). For example, the battery diagnosis device (150) can diagnose an abnormality of a first battery cell (121) based on a cell diagnosis feature value corresponding to the first battery cell (121), which is the battery cell to be diagnosed.
  • the battery diagnostic device (150) can diagnose an abnormality in the plurality of battery cells (121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143) by comparing cell diagnostic feature values corresponding to each of the plurality of battery cells (121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143) with a preset threshold feature value.
  • the battery diagnostic device (150) may perform an abnormality processing function based on abnormality diagnosis results of a plurality of battery cells (121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143).
  • the abnormality processing function may include a notification function or a short circuit function.
  • the battery diagnostic device (150) can transmit abnormal diagnosis results of a plurality of battery cells (121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143) to a user terminal connected via a wired and/or wireless network.
  • the battery diagnostic device (150) can isolate a faulty battery cell from an electronic device in which the plurality of battery cells (121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143) are arranged based on the abnormal diagnosis results of the plurality of battery cells (121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143).
  • the isolation can include electrical and/or mechanical isolation.
  • Fig. 3 is a flowchart illustrating the operation of a battery diagnostic device according to one embodiment. Fig. 3 can be explained using the configurations of Fig. 1.
  • FIG. 3 is only one embodiment, and the order of steps according to various embodiments of the present invention may be different from that illustrated in FIG. 3, and some of the steps illustrated in FIG. 3 may be omitted, the order between steps may be changed, or steps may be merged.
  • the battery diagnostic device (150) can calculate, based on standard score data, an absolute value of a difference value between a standard score in the current cycle and a standard score in the previous cycle for the first battery cell (121).
  • the battery diagnostic device (150) can cumulatively add up the calculated absolute values within a specified cycle (e.g., charge/discharge cycle) to calculate a target characteristic value.
  • a specified cycle e.g., charge/discharge cycle
  • the target characteristic value may correspond to a specific charge/discharge cycle.
  • the battery diagnostic device (150) can calculate a variance value of a plurality of target characteristic values corresponding to each of a plurality of cycles as a cell diagnostic characteristic value.
  • FIG. 4 is a block diagram showing the hardware configuration of a computing system for performing an operating method of a battery diagnostic device according to one embodiment.
  • 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 voltage collection program, a data conversion program, a cell diagnosis feature value calculation program, a cell diagnosis program, etc.), processes various information including cell voltage, standard score data, and cell diagnosis feature values through these programs, and performs functions according to the configurations of the battery diagnosis device shown in the aforementioned FIG. 1.
  • various programs stored in the memory (1020) e.g., a battery cell voltage collection program, a data conversion program, a cell diagnosis feature value calculation program, a cell diagnosis program, etc.
  • Such memories (1020) may be provided in multiple numbers as needed.
  • the memories (1020) may be volatile memories or non-volatile memories.
  • volatile memories (1020) RAM, DRAM, SRAM, etc. may be used.
  • non-volatile memories (1020) ROM, PROM, EAROM, EPROM, EEPROM, flash memories, etc. may be used.
  • the examples of the memories (1020) listed above are merely examples and are not limited to these examples.
  • the input/output I/F (1030) can provide an interface that enables data transmission and reception 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 component capable of transmitting and receiving various data with a server, and may be any device capable of supporting wired or wireless communication.
  • a battery diagnostic device can transmit and receive information, such as battery cell time-series voltage data and battery cell abnormality diagnosis results, from a separately provided external server via the communication I/F (1040).

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Abstract

본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치는, 복수의 배터리 셀들의 시계열 전압 데이터를 획득하는 획득부, 셀 그룹 단위로 상기 시계열 전압 데이터를 표준 점수(Z-score) 데이터로 변환하는 변환부, 상기 표준 점수 데이터에 기초하여, 셀 진단 특징 값을 산출하는 산출부, 및 상기 산출된 셀 진단 특징 값에 기초하여 상기 복수의 배터리 셀들의 이상을 진단하는 진단부를 포함할 수 있다.

Description

배터리 진단 장치 및 그의 동작 방법
관련출원과의 상호인용
본 발명은 2024년 3월 26일에 출원된 한국 특허 출원 제10-2024-0041265호에 기초한 우선권의 이익을 주장하며, 해당 한국 특허 출원의 문헌에 개시된 모든 내용을 본 명세서의 일부로서 포함한다.
기술분야
본 문서에 개시된 실시 예들은, 배터리 진단 장치 및 그의 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.
또한, 이차 전지는 일반적으로 복수 개의 배터리 셀들이 직렬 및/또는 병렬로 연결된 배터리 모듈을 포함하는 배터리 팩으로 이용될 수 있다. 그리고, 이차 전지는 복수 개의 배터리 모듈 및 이러한 배터리 모듈을 수용하는 랙 프레임을 포함하는 배터리 랙으로 이용될 수 있다.
이와 같은 배터리 셀, 배터리 모듈, 배터리 팩, 또는 배터리 랙은 다양한 장치에서 활용될 수 있다. 일 예로, 배터리는 휴대폰, 랩탑 컴퓨터, 스마트 폰, 스마트 패드 등의 모바일 디바이스뿐만 아니라 전기로 구동되는 자동차(EV, HEV, PHEV)나 대용량 전력 저장 장치(ESS) 등의 분야에서도 활용될 수 있다.
이러한 배터리들은 배터리 관리 시스템(BMS, battery management system)에 의하여 상태 및 동작이 관리 및 제어될 수 있다. 배터리 관리 시스템은 하나의 장치 내에서 배터리와 함께 포함될 수 있다.
또한, 배터리 관리 시스템은 배터리를 포함하는 장치와 이격된 상태로 상기 배터리를 관리 및 제어할 수 있다. 예를 들어, 배터리 관리 시스템은 별도의 서버 장치로 구현될 수 있다. 이 경우, 배터리 관리 시스템은 차량 등으로부터 배터리 데이터 및 차량 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 활용하여 배터리를 관리 및 제어할 수 있다.
한편, 배터리에 결함이 있는 경우, 해당 배터리를 포함하는 장치들(예컨대, EV, ESS)의 손상 가능성이 증가할 수 있다. 이에 따라, 배터리의 이상 상태를 감지하여 배터리를 포함하는 장치들의 손상 가능성을 감소시키기 위한 방안이 요구된다.
본 문서에 개시된 실시 예들은, 배터리 셀의 시계열 전압 데이터로부터 변환된 표준 점수 데이터에 기초하여 배터리 셀의 진단에 이용될 셀 진단 특징 값을 산출할 수 있는 배터리 진단 장치 및 그의 동작 방법을 제공할 수 있다.
본 문서에 개시된 실시 예들의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치는, 복수의 배터리 셀들의 시계열 전압 데이터를 획득하는 획득부, 셀 그룹 단위로 상기 시계열 전압 데이터를 표준 점수(Z-score) 데이터로 변환하는 변환부, 상기 표준 점수 데이터에 기초하여, 셀 진단 특징 값을 산출하는 산출부, 및 상기 산출된 셀 진단 특징 값에 기초하여 상기 복수의 배터리 셀들의 이상을 진단하는 진단부를 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치에 있어서, 상기 획득부는, 지정된 조건을 만족하는 상기 시계열 전압 데이터를 획득하고, 상기 지정된 조건은, 데이터의 시간 길이가 지정된 시간 길이 이상인 제1 조건 또는 배터리 셀의 SOC(State of Charge)가 지정된 SOC 이상인 제2 조건 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치에 있어서, 상기 변환부는, 하기의 수식 1에 기초하여 상기 시계열 전압 데이터를 상기 표준 점수 데이터로 변환할 수 있다.
[수식 1]
(수식 1에서, Zi는 상기 복수의 배터리 셀들 중 제i 배터리 셀의 표준 점수, Vcells,i는 상기 제i 배터리 셀의 전압, mean(Vcell group)은 상기 제i 배터리 셀을 포함하는 셀 그룹의 평균 전압, std(Vcell group)는 상기 셀 그룹에 포함된 배터리 셀들의 전압 표준 편차이다.)
본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치에 있어서, 상기 산출부는, 상기 표준 점수 데이터에 기초하여, 각 배터리 셀에 대해, 현재 주기에서의 표준 점수와 이전 주기에서의 표준 점수 간의 차이 값의 절대 값을 지정된 사이클 내에서 누적적으로 합산하여 타겟 특징 값을 산출하고, 상기 타겟 특징 값에 기초하여 상기 셀 진단 특징 값을 산출할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치에 있어서, 상기 산출부는, 복수의 사이클들 각각에 대응되는 복수의 타겟 특징 값들의 분산 값을 상기 셀 진단 특징 값으로 산출할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치는, 상기 복수의 배터리 셀들의 이상 진단 결과에 기초하여 이상 처리 기능을 수행하는 이상 처리부를 더 포함하고, 상기 이상 처리 기능은 알림 기능 또는 단락 기능을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 동작 방법은, 복수의 배터리 셀들의 시계열 전압 데이터를 획득하는 동작, 셀 그룹 단위로 상기 시계열 전압 데이터를 표준 점수(Z-score) 데이터로 변환하는 동작, 상기 표준 점수 데이터에 기초하여, 셀 진단 특징 값을 산출하는 동작, 및 상기 산출된 셀 진단 특징 값에 기초하여 상기 복수의 배터리 셀들의 이상을 진단하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 시계열 전압 데이터를 획득하는 동작은, 지정된 조건을 만족하는 상기 시계열 전압 데이터를 획득하는 동작을 포함하고, 상기 지정된 조건은, 데이터의 시간 길이가 지정된 시간 길이 이상인 제1 조건 또는 배터리 셀의 SOC(State of Charge)가 지정된 SOC 이상인 제2 조건 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 시계열 전압 데이터를 상기 표준 점수 데이터로 변환하는 동작은, 상기의 수식 1에 기초할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 셀 진단 특징 값을 산출하는 동작은, 상기 표준 점수 데이터에 기초하여, 각 배터리 셀에 대해, 현재 주기에서의 표준 점수와 이전 주기에서의 표준 점수 간의 차이 값의 절대 값을 누적적으로 합산하여 타겟 특징 값을 산출하는 동작, 및 상기 타겟 특징 값에 기초하여 상기 셀 진단 특징 값을 산출하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 동작 방법에 있어서, 상기 셀 진단 특징 값을 산출하는 동작은, 상기 복수의 배터리 셀들 각각의 복수의 타겟 특징 값들의 분산 값을 상기 셀 진단 특징 값으로 산출하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 동작 방법은, 상기 복수의 배터리 셀들의 이상 진단 결과에 기초하여 이상 처리 기능을 수행하는 동작을 더 포함하고, 상기 이상 처리 기능은 알림 기능 또는 단락 기능을 포함할 수 있다.
본 문서에 개시된 실시 예들에 따르면, 배터리 셀의 전압 표준 점수를 이용하여 진단 지표를 산출함으로써 진단 정확도를 향상시킬 수 있다.
이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.
도 1은 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 블록도이다.
도 2는 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 동작 흐름도이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 동작 흐름도이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 배터리 진단 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 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 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", "첫째", "둘째", "A", "B", "(a)" 또는 "(b)"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다.
본 문서에서, 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 언급되거나 "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.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 전술한 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.
도 1은 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 배터리 팩(110)은 복수의 셀 그룹들(120, 130, 140)을 포함하고, 복수의 셀 그룹들(120, 130, 140)은 각각 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143)을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 배터리 팩(110)은 전기 자동차 내부에 탑재되어 상기 전기 자동차에 전력을 제공하기 위한 배터리일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 배터리 진단 장치(150)는 배터리 유닛으로부터 획득되는 시계열 전압 데이터에 기초하여 배터리 유닛의 이상을 진단할 수 있다. 본 개시에서, 배터리 유닛은 배터리 팩(110), 셀 그룹(120, 130, 또는 140), 또는 배터리 셀(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 또는 143)을 의미할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 배터리 진단 장치(150)는 배터리 유닛과 일체로 형성될 수 있다. 이 경우, 배터리 진단 장치(150)는 배터리 유닛의 BMS(Battery Management System)로 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 배터리 진단 장치(150)는 배터리 유닛과 별도로 형성될 수 있다. 이 경우, 배터리 진단 장치(150)는 배터리 유닛과 무선 네트워크를 통해 연결되는 외부 서버(예: 클라우드)로 구현될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 배터리 진단 장치(150)는 획득부(151), 변환부(152), 산출부(153), 진단부(154), 및/또는 이상 처리부(155)를 포함할 수 있다. 실시 예에 따라, 도 1에 도시된 배터리 진단 장치(150)는 도 1에서 도시된 구성 요소들 이외의 적어도 하나의 구성 요소를 더 포함하거나, 도 1에서 도시된 구성 요소들 중 적어도 하나의 구성 요소(예: 이상 처리부(155))를 생략할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 획득부(151)는 배터리 팩(110)에 포함된 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143)의 시계열 전압 데이터를 획득할 수 있다. 여기서, 시계열 전압 데이터는 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143)의 전압을 시간에 따라 나타낸 데이터일 수 있다.
예를 들어, 배터리 진단 장치(150)가 배터리 유닛의 BMS로 구현된 경우, 획득부(151)는 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143)의 전압을 측정하여 시계열 전압 데이터를 획득할 수 있다. 이 경우, 획득부(151)는 배터리 전압을 측정하기 위한 센서를 이용할 수 있다.
다른 예로, 배터리 진단 장치(150)가 외부 서버로 구현된 경우, 획득부(151)는 배터리 유닛이 획득한 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143)의 시계열 전압 데이터를 수신할 수 있다. 이 경우, 획득부(151)는 유선 및/또는 무선 네트워크 통신이 가능한 통신 회로를 이용할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 획득부(151)는 지정된 조건을 만족하는 시계열 전압 데이터를 획득할 수 있다. 여기서, 지정된 조건은, 데이터의 시간 길이가 지정된 시간 길이 이상인 제1 조건 또는 배터리 셀(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 및/또는 143)의 SOC(State of Charge)가 지정된 SOC 이상인 제2 조건 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 변환부(152)는 획득부(151)에 의해 획득된 시계열 전압 데이터를 셀 그룹 단위로 표준 점수(Z-score) 데이터로 변환할 수 있다. 여기서, 셀 그룹 단위로 변환한다는 것은 특정 셀 그룹(120, 130, 또는 140)에 포함된 복수의 배터리 셀들 전체의 시계열 전압 데이터를 이용하여 배터리 셀 각각의 시계열 전압 데이터를 표준 점수 데이터로 변환한다는 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 변환부(152)는 셀 그룹(120)에 포함된 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123)의 시계열 전압 데이터를 이용하여 배터리 셀(121, 122, 123)의 시계열 전압 데이터를 표준 점수 데이터로 변환할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 변환부(152)는 하기의 수식 1에 기초하여 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143)의 시계열 전압 데이터를 표준 점수 데이터로 변환할 수 있다.
[수식 1]
상기 수식 1에서, Zi는 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143) 중 제i 배터리 셀(예: 121)의 표준 점수, Vcells,i는 상기 제i 배터리 셀의 전압, mean(Vcell group)은 상기 제i 배터리 셀을 포함하는 셀 그룹(예: 120)의 평균 전압, std(Vcell group)는 상기 셀 그룹에 포함된 배터리 셀들(예: 121, 122, 123)의 전압 표준 편차이다.)
일 실시 예에 따르면, 산출부(153)는 변환부(152)에 의해 변환된 표준 점수 데이터에 기초하여 셀 진단 특징 값을 산출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 산출부(153)는 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143) 각각에 대응되는 셀 진단 특징 값을 산출할 수 있다. 이하에서는, 설명의 편의를 위해 산출부(153)가 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143) 중 진단 대상 배터리 셀인 제1 배터리 셀(121)에 대응되는 셀 진단 특징 값을 산출하는 예시만을 설명한다.
일 실시 예에 따르면, 산출부(153)는 제1 배터리 셀(121)에 대해, 현재 주기에서의 표준 점수와 이전 주기에서의 표준 점수 간의 차이 값의 절대 값을 산출할 수 있다. 산출부(153)는 산출된 절대 값을 지정된 사이클(예: 충방전 사이클) 내에서 누적적으로 합산하여 타겟 특징 값을 산출할 수 있다. 여기서, 타겟 특징 값은 특정 충방전 사이클에 대응될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 산출부(153)는 제1 배터리 셀(121)에 대해, 복수의 사이클들 각각에 대응되는 복수의 타겟 특징 값들의 분산 값을 제1 배터리 셀(121)에 대응되는 셀 진단 특징 값으로 산출할 수 있다.
전술한 셀 진단 특징 값 산출 방식은, 제1 배터리 셀(121) 뿐만 아니라 배터리 팩(110)에 포함된 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143) 각각에 대응되는 셀 진단 특징 값 산출 시 동일하게 적용될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 진단부(154)는 산출부(153)에 의해 산출된 셀 진단 특징 값에 기초하여 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143)의 이상을 진단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 진단부(154)는 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143) 중 진단 대상 배터리 셀에 대응되는 셀 진단 특징 값에 기초하여 진단 대상 배터리 셀의 이상을 진단할 수 있다. 예를 들어, 진단부(154)는 진단 대상 배터리 셀인 제1 배터리 셀(121)에 대응되는 셀 진단 특징 값에 기초하여 제1 배터리 셀(121)의 이상을 진단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 진단부(154)는 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143) 각각에 대응되는 셀 진단 특징 값들을 미리 설정된 임계 특징 값과 비교하여 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143)의 이상을 진단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이상 처리부(155)는, 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143)의 이상 진단 결과에 기초하여 이상 처리 기능을 수행할 수 있다. 여기서, 상기 이상 처리 기능은 알림 기능, 또는 단락 기능을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이상 처리부(155)는 유선 및/또는 무선 네트워크를 통해 연결되는 사용자 단말에게 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143)의 이상 진단 결과를 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 이상 처리부(155)는 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143)의 이상 진단 결과에 기초하여 이상 배터리 셀을 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143)이 배치된 전자 장치에서 격리할 수 있다. 여기에서, 격리는 전기적 및/또는 기계적 격리를 포함할 수 있다.
도 2는 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 동작 흐름도이다. 도 2는 도 1의 구성들을 이용하여 설명될 수 있다.
도 2에 도시된 실시 예는 일 실시 예일 뿐이며, 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 단계의 순서는 도 2에 도시된 바와 다를 수 있고, 도 2에 도시된 일부 단계들이 생략되거나 단계들 간의 순서가 변경되거나 단계들이 병합될 수도 있다.
도 2를 참조하면, 동작 205에서, 배터리 진단 장치(150)는 배터리 팩(110)에 포함된 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143)의 시계열 전압 데이터를 획득할 수 있다. 여기서, 시계열 전압 데이터는 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143)의 전압을 시간에 따라 나타낸 데이터일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 배터리 진단 장치(150)는 지정된 조건을 만족하는 시계열 전압 데이터를 획득할 수 있다. 여기서, 지정된 조건은, 데이터의 시간 길이가 지정된 시간 길이 이상인 제1 조건 또는 배터리 셀(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 및/또는 143)의 SOC(State of Charge)가 지정된 SOC 이상인 제2 조건 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
동작 210에서, 배터리 진단 장치(150)는 동작 205에서 획득된 시계열 전압 데이터를 셀 그룹 단위로 표준 점수 데이터로 변환할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 배터리 진단 장치(150)는 상기의 수식 1에 기초하여 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143)의 시계열 전압 데이터를 표준 점수 데이터로 변환할 수 있다.
동작 215에서, 배터리 진단 장치(150)는 동작 210에서 변환된 표준 점수 데이터에 기초하여 셀 진단 특징 값을 산출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 배터리 진단 장치(150)는 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143) 각각에 대응되는 셀 진단 특징 값을 산출할 수 있다.
배터리 진단 장치(150)가 셀 진단 특징 값을 산출하는 동작 215에 대해서는 후술할 도 3을 통해 보다 구체적으로 설명될 수 있다.
동작 220에서, 배터리 진단 장치(150)는 동작 215에서 산출된 셀 진단 특징 값에 기초하여 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143)의 이상을 진단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 배터리 진단 장치(150)는 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143) 중 진단 대상 배터리 셀에 대응되는 셀 진단 특징 값에 기초하여 진단 대상 배터리 셀의 이상을 진단할 수 있다. 예를 들어, 배터리 진단 장치(150)는 진단 대상 배터리 셀인 제1 배터리 셀(121)에 대응되는 셀 진단 특징 값에 기초하여 제1 배터리 셀(121)의 이상을 진단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 배터리 진단 장치(150)는 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143) 각각에 대응되는 셀 진단 특징 값들을 미리 설정된 임계 특징 값과 비교하여 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143)의 이상을 진단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 배터리 진단 장치(150)는, 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143)의 이상 진단 결과에 기초하여 이상 처리 기능을 수행할 수 있다. 여기서, 상기 이상 처리 기능은 알림 기능, 또는 단락 기능을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 배터리 진단 장치(150)는 유선 및/또는 무선 네트워크를 통해 연결되는 사용자 단말에게 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143)의 이상 진단 결과를 송신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 배터리 진단 장치(150)는 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143)의 이상 진단 결과에 기초하여 이상 배터리 셀을 복수의 배터리 셀들(121, 122, 123, 131, 132, 133, 141, 142, 143)이 배치된 전자 장치에서 격리할 수 있다. 여기에서, 격리는 전기적 및/또는 기계적 격리를 포함할 수 있다.
이하에서는, 도 3을 통해 배터리 진단 장치(150)가 셀 진단 특징 값을 산출하는 방법에 대해 설명한다.
도 3은 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 동작 흐름도이다. 도 3은 도 1의 구성들을 이용하여 설명될 수 있다.
도 3에 도시된 실시 예는 일 실시 예일 뿐이며, 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 단계의 순서는 도 3에 도시된 바와 다를 수 있고, 도 3에 도시된 일부 단계들이 생략되거나 단계들 간의 순서가 변경되거나 단계들이 병합될 수도 있다.
도 3을 참조하면, 동작 305에서, 배터리 진단 장치(150)는 표준 점수 데이터에 기초하여, 제1 배터리 셀(121)에 대해, 현재 주기에서의 표준 점수와 이전 주기에서의 표준 점수 간의 차이 값의 절대 값을 산출할 수 있다.
동작 310에서, 배터리 진단 장치(150)는 산출된 절대 값을 지정된 사이클(예: 충방전 사이클) 내에서 누적적으로 합산하여 타겟 특징 값을 산출할 수 있다. 여기서, 타겟 특징 값은 특정 충방전 사이클에 대응될 수 있다.
동작 315에서, 배터리 진단 장치(150)는 복수의 사이클들 각각에 대응되는 복수의 타겟 특징 값들의 분산 값을 셀 진단 특징 값으로 산출할 수 있다.
도 4는 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 동작 방법을 수행하기 위한 컴퓨팅 시스템의 하드웨어 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4를 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 전압 수집 프로그램, 데이터 변환 프로그램, 셀 진단 특징 값 산출 프로그램, 셀 진단 프로그램 등)을 실행시키고, 이러한 프로그램들을 통해 셀 전압, 표준 점수 데이터, 셀 진단 특징 값을 포함한 각종 정보를 처리하며, 전술한 도 1에 나타낸 배터리 진단 장치의 구성들에 의한 기능들을 수행하도록 하는 프로세서일 수 있다.
메모리(1020)는 배터리 셀 전압 수집 프로그램, 데이터 변환 프로그램, 셀 진단 특징 값 산출 프로그램, 셀 진단 프로그램 등 각종 프로그램을 저장할 수 있다. 또한, 메모리(1020)는 배터리 셀의 시계열 전압 데이터 등 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 진단 장치는 통신 I/F(1040)를 통해 별도로 마련된 외부 서버로부터 배터리 셀의 시계열 전압 데이터, 배터리 셀 이상 진단 결과와 같은 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 1에서 도시한 각 기능들을 수행하는 모듈로서 구현될 수도 있다.
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 실시 예들이 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.

Claims (12)

  1. 복수의 배터리 셀들의 시계열 전압 데이터를 획득하는 획득부;
    셀 그룹 단위로 상기 시계열 전압 데이터를 표준 점수(Z-score) 데이터로 변환하는 변환부;
    상기 표준 점수 데이터에 기초하여, 셀 진단 특징 값을 산출하는 산출부; 및
    상기 산출된 셀 진단 특징 값에 기초하여 상기 복수의 배터리 셀들의 이상을 진단하는 진단부를 포함하는, 배터리 진단 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 획득부는, 지정된 조건을 만족하는 상기 시계열 전압 데이터를 획득하고,
    상기 지정된 조건은, 데이터의 시간 길이가 지정된 시간 길이 이상인 제1 조건 또는 배터리 셀의 SOC(State of Charge)가 지정된 SOC 이상인 제2 조건 중 적어도 하나를 포함하는, 배터리 진단 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 변환부는, 하기의 수식 1에 기초하여 상기 시계열 전압 데이터를 상기 표준 점수 데이터로 변환하는, 배터리 진단 장치.
    [수식 1]
    (수식 1에서, Zi는 상기 복수의 배터리 셀들 중 제i 배터리 셀의 표준 점수, Vcells,i는 상기 제i 배터리 셀의 전압, mean(Vcell group)은 상기 제i 배터리 셀을 포함하는 셀 그룹의 평균 전압, std(Vcell group)는 상기 셀 그룹에 포함된 배터리 셀들의 전압 표준 편차이다.)
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 산출부는,
    상기 표준 점수 데이터에 기초하여, 각 배터리 셀에 대해, 현재 주기에서의 표준 점수와 이전 주기에서의 표준 점수 간의 차이 값의 절대 값을 지정된 사이클 내에서 누적적으로 합산하여 타겟 특징 값을 산출하고,
    상기 타겟 특징 값에 기초하여 상기 셀 진단 특징 값을 산출하는, 배터리 진단 장치.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 산출부는, 복수의 사이클들 각각에 대응되는 복수의 타겟 특징 값들의 분산 값을 상기 셀 진단 특징 값으로 산출하는, 배터리 진단 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 복수의 배터리 셀들의 이상 진단 결과에 기초하여 이상 처리 기능을 수행하는 이상 처리부를 더 포함하고,
    상기 이상 처리 기능은 알림 기능 또는 단락 기능을 포함하는, 배터리 진단 장치.
  7. 복수의 배터리 셀들의 시계열 전압 데이터를 획득하는 동작;
    셀 그룹 단위로 상기 시계열 전압 데이터를 표준 점수(Z-score) 데이터로 변환하는 동작;
    상기 표준 점수 데이터에 기초하여, 셀 진단 특징 값을 산출하는 동작; 및
    상기 산출된 셀 진단 특징 값에 기초하여 상기 복수의 배터리 셀들의 이상을 진단하는 동작을 포함하는, 배터리 진단 장치의 동작 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 시계열 전압 데이터를 획득하는 동작은, 지정된 조건을 만족하는 상기 시계열 전압 데이터를 획득하는 동작을 포함하고,
    상기 지정된 조건은, 데이터의 시간 길이가 지정된 시간 길이 이상인 제1 조건 또는 배터리 셀의 SOC(State of Charge)가 지정된 SOC 이상인 제2 조건 중 적어도 하나를 포함하는, 배터리 진단 장치의 동작 방법.
  9. 청구항 7에 있어서,
    상기 시계열 전압 데이터를 상기 표준 점수 데이터로 변환하는 동작은, 하기의 수식 1에 기초하는, 배터리 진단 장치의 동작 방법.
    [수식 1]
    (수식 1에서, Zi는 상기 복수의 배터리 셀들 중 제i 배터리 셀의 표준 점수, Vcells,i는 상기 제i 배터리 셀의 전압, mean(Vcell group)은 상기 제i 배터리 셀을 포함하는 셀 그룹의 평균 전압, std(Vcell group)는 상기 셀 그룹에 포함된 배터리 셀들의 전압 표준 편차이다.)
  10. 청구항 7에 있어서,
    상기 셀 진단 특징 값을 산출하는 동작은,
    상기 표준 점수 데이터에 기초하여, 각 배터리 셀에 대해, 현재 주기에서의 표준 점수와 이전 주기에서의 표준 점수 간의 차이 값의 절대 값을 누적적으로 합산하여 타겟 특징 값을 산출하는 동작, 및
    상기 타겟 특징 값에 기초하여 상기 셀 진단 특징 값을 산출하는 동작을 포함하는, 배터리 진단 장치의 동작 방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 셀 진단 특징 값을 산출하는 동작은, 상기 복수의 배터리 셀들 각각의 복수의 타겟 특징 값들의 분산 값을 상기 셀 진단 특징 값으로 산출하는 동작을 포함하는, 배터리 진단 장치의 동작 방법.
  12. 청구항 7에 있어서,
    상기 복수의 배터리 셀들의 이상 진단 결과에 기초하여 이상 처리 기능을 수행하는 동작을 더 포함하고,
    상기 이상 처리 기능은 알림 기능 또는 단락 기능을 포함하는, 배터리 진단 장치의 동작 방법.
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