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KR-102961507-B1 - SoC estimation device using battery indirect properties and method thereof

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Abstract

본 발명은 배터리의 충전상태를 더욱 정확히 예측하기 위해 배터리에 설치된 전압 센서와 전류 센서를 간접적으로 이용해 센서의 열화에 따른 SoC의 예측 정확도를 높일 수 있고, SoC별 예측정확도가 높은 간접인자를 선별하여 적용함으로써, SoC의 예측 정확도를 더욱 높일 수 있는 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 장치는 스텝 전류를 배터리로 인가하여 측정된 배터리의 과도응답으로부터 간접인자를 추출하는 간접인자 추출부 및 간접인자를 토대로 배터리의 충전상태를 추정하는 SoC 추정부로 이루어진다.

Inventors

  • 김병철

Assignees

  • 효성중공업 주식회사

Dates

Publication Date
20260506
Application Date
20240913

Claims (16)

  1. 스텝 전류를 배터리로 인가하여 측정된 상기 배터리의 과도응답으로부터 간접인자를 추출하는 간접인자 추출부; 및 상기 간접인자를 토대로 상기 배터리의 충전상태(SoC, State of Charge)를 추정하는 SoC 추정부;를 포함하고, 상기 SoC 추정부는, 메모리에 기준테이블이 저장되지 않았을 경우, 상기 스텝 전류의 인가하는 동안에 변화하는 상기 간접인자의 시계열데이터를 상기 기준테이블로 저장하고, 상기 기준테이블은 상기 간접인자별로 SoC가 1% 내지 100%까지 적어도 두 개 이상의 상기 SoC에 대해 측정된 상기 시계열데이터이고, 상기 SoC 추정부는, 상기 메모리에 기준테이블이 저장되어 있으나, SoC별 유효 간접인자 테이블이 없을 경우, 상기 기준테이블과 상기 간접인자 추출부에서 추출된 간접인자를 토대로 SoC별 유효 간접인자를 선택하여 상기 SoC별 유효 간접인자 테이블 저장하는 것을 특징으로 하는 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 장치.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 스텝 전류는 한시간에 상기 배터리를 제로에서 완충에 필요한 전류에 대해 20% 내지 80%를 정해진 시간 동안 충전 또는 방전하는 직류전류인 것을 특징으로 하는 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 장치.
  3. 제 2항에 있어서, 상기 충전 및 상기 방전 전에 일정한 시간 이상의 휴지 시간을 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 장치.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 과도응답은 상기 배터리의 출력 전압에서 개방회로전압(OCV, Open Circuit Voltage) 및 상기 배터리의 직류내부저항(DCIR, Direct Current Internal Resistance) 성분에 의한 전압 상승을 제외한 나머지 응답특성인 것을 특징으로 하는 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 장치.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 간접인자는, 시간에 따른 과도전압인 제 1간접인자; 시간에 따른 과도전압의 적분값(면적)인 제 2간접인자; 시간에 따른 과도전압의 끝 지점 x 시간 - 상기 제 2간접인자인 제 3간접인자; 시간에 따른 과도전압/스텝전류 인 제 4간접인자; 초기 과도전압과 시간에 따른 과도전압의 끝 지점을 연결한 선의 적분값(면적)인 제 5간접인자; 상기 제 2간접인자 - 상기 제 5간접인자 면적인 제 6간접인자; 초기 과도전압과 시간에 따른 과도전압의 끝 지점을 연결한 선분에서 가장 거리가 먼 과도전압과의 거리인 제 7간접인자; 초기 과도전압과 시간에 따른 과도전압의 끝 지점을 연결한 선분에서 가장 거리가 먼 과도전압이 위치한 시간인 제 8간접인자; 및 시간에 따른 전압 변화/전하량 변화인 제 9간접인자; 중 적어도 어느 하나를 사용하는 것을 특징으로 하는 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 장치.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 제 1항에 있어서, 상기 SoC별 유효 간접인자는, 상기 간접인자 추출부에서 추출된 간접인자를 상기 기준테이블과 비교하여 간접인자별 예측에러가 일정값 이하를 갖는 적어도 어느 하나 이상의 간접인자인 것을 특징으로 하는 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 장치.
  10. 제 9항에 있어서, 상기 간접인자별 예측에러는 상기 간접인자 추출부에서 추출된 간접인자의 특정SoC의 시계열데이터를 상기 기준테이블의 전체 SoC의 시계열데이터와 비교하여 가장 오차가 적은 상기 기준테이블의 SoC와 상기 특정SoC와의 차이인 것을 특징으로 하는 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 장치.
  11. 제 10항에 있어서, 상기 비교는, 가장 유사한 시계열데이터를 선택하는 그리드 서치 기반으로 수행하는 것을 특징으로 하는 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 장치.
  12. 제 11항에 있어서, 상기 SoC 추정부는, 상기 메모리에 상기 기준테이블과, 상기 SoC별 유효 간접인자 테이블이 모두 저장되어 있을 경우, 모든 SoC에 대해 상기 SoC별 유효 간접인자 테이블 상에 있는 상기 SoC별 유효 간접인자만 상기 기준테이블과 비교하여 SoC별 예측에러의 평균이 가장 적은 SoC를 최종 SoC로 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 장치.
  13. 제 12항에 있어서, 상기 SoC별 예측에러는 상기 간접인자 추출부에서 추출된 간접인자의 특정SoC의 시계열데이터를 상기 기준테이블의 상기 특정SoC의 시계열데이터와 비교하여 시계열데이터의 평균 제곱근 오차(RMSE, Root Mean Square Error)로 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 장치.
  14. 제 13항에 있어서, 상기 비교는, 배터리관리시스템(BMS, Battery Management System)에서 추정된 SoC를 수신하여 일정 범위 내의 SoC에 대해 수행하는 것을 특징으로 하는 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 장치.
  15. 간접인자 추출부에서 스텝 전류를 배터리로 인가하여 측정된 상기 배터리의 과도응답으로부터 간접인자를 추출하는 간접인자 추출단계; 및 SoC 추정부에서 상기 간접인자를 토대로 상기 배터리의 충전상태(SoC, State of Charge)를 추정하는 SoC 추정단계;를 포함하고, 상기 SoC 추정단계는, 상기 SoC 추정부에서 메모리에 기준테이블이 저장되었는지 확인하는 기준테이블 저장 확인단계; 상기 기준테이블이 저장되지 않을 경우 상기 기준테이블을 생성하는 기준테이블 생성단계; 상기 SoC 추정부에서 상기 메모리에 기준테이블이 저장되어 있으나, SoC별 유효 간접인자 테이블이 저장되었는지 확인하는 SoC별 유효 간접인자 테이블 저장 확인단계; 상기 SoC별 유효 간접인자 테이블이 저장되지 않을 경우 상기 SoC별 유효 간접인자 테이블을 생성하는 SoC별 유효 간접인자 테이블 생성단계; 및 상기 SoC 추정부에서, 상기 메모리에 상기 기준테이블과, 상기 SoC별 유효 간접인자 테이블이 모두 저장되어 있을 경우, 모든 SoC에 대해 상기 SoC별 유효 간접인자 테이블 상에 있는 상기 SoC별 유효 간접인자만 상기 기준테이블과 비교하여 SoC별 예측에러의 평균이 가장 적은 SoC를 최종 SoC로 산출하는 최종 SoC 산출단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 방법.
  16. 삭제

Description

배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 장치 및 방법{SoC estimation device using battery indirect properties and method thereof} 본 발명은 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 장치 및 방법에 관한 것으로, 상세하게는, 배터리에 인가한 충전 또는 방전전류에 대한 응답을 분석하여 배터리의 충전상태(State of Charge; SoC)를 추정하는 것이다. 또한, 본 발명은 배터리의 응답을 토대로 간접인자를 추출하여 배터리의 충전상태를 더욱 정확히 예측할 수 있는 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 장치 및 방법에 관한 것이다. 전기자동차와 ESS(Energy Storage System, 에너지 저장 시스템) 등에서 배터리의 충전 상태(State of Charge; SoC)의 추정은 매우 중요한 요소이다. 수명이 줄어든 상태에서 충방전을 반복하게 되면, 상황에 따라 과충전, 과방전, 과전류 등의 문제가 발생할 수 있다. 특히, 퍼스널 모빌리티 시장의 성장으로 인해 각 가정에서 전동킥보드 및 전기자전거 등을 충전하면서, 수명상태를 고려하지 않고 충전을 하다가, 과열 및 발화로 인한 화재사고도 빈번하게 발생하고 있다. 배터리의 SoC의 추정 기법에는 여러 종류가 있으며 대표적으로 배터리 개방회로전압(OCV)을 이용한 추정, 전류적산법, 확장 칼만 필터를 사용한 추정 기법이 있다. 배터리 개방회로를 이용한 추정 방법은, 배터리의 개방회로전압이 배터리 SoC와 1:1 매칭이 되기 때문에 배터리의 개방회로 전압을 측정하여 배터리의 SoC를 추정할 수 있어 가장 정확한 추정 방법이지만, 배터리에 휴지기간을 거쳐서 측정해야 하는 단점으로 인해 실시간적인 배터리의 SoC 추정이 불가능하다. 전류 적산법은 배터리의 전류를 측정하고 시간에 따라 적분하여 배터리의 SoC를 추정하는 기법으로 낮은 알고리즘 연산량과 실시간 추정이 가능하다는 장점이 있지만 배터리 SoC 초기값에 의존하여 초기 배터리 SoC 오차가 있거나 전류센서의 오차가 있다면 적분과정에서 오차가 누적된다는 단점이 있다. 확장 칼만필터는 배터리의 등가회로 모델링을 기반으로 확장 칼만필터 알고리즘을 사용하여 배터리 SoC를 추정하는 기법으로 배터리의 비선형성을 반영하여 추정할 수 있고 오차가 낮은 장점이 있지만 배터리 등가회로 모델의 정확성과 확장 칼만필터의 파라미터의 정확성에 따라 오차가 달라진다는 단점이 있다. 따라서, 더욱 정확한 배터리의 SoC추정 기법이 연구되어 왔다. 그 일례로, 대한민국 공개특허공보 제10-2024-0112583호 에서는 적응형 배터리 파라미터를 적용한 확장 칼만 필터 기반 배터리 SOC 추정방법에 관해 개시하고 있다. 그러나, 이 경우에도 배터리에 설치된 전압 센서와 전류 센서를 이용함으로써, 센서의 열화에 따른 SoC의 예측 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 장치를 나타낸 블록도이다. 도 2는 도 1의 배터리의 충전 및 방전 전압을 나타낸 파형이다. 도 3은 도 1의 배터리에 인가되는 스텝전류 및 배터리에서 출력되는 응답전압 및 과도전압을 나타낸 신호파형이다. 도 4는 도 1의 간접인자 추출부에서 추출하는 간접인자를 나타낸 신호파형으로서, 도 4(a)는 제 1간접인자 내지 제 4간접인자를 나타내고, 도 4(b)는 제 5간접인자 및 제 6간접인자를 나타내고, 도 4(c)는 제 7간접인자 및 제 8간접인자를 나타내고, 도 4(d)는 제 9간접인자를 나타낸다. 도 5는 도 1의 메모리에 저장되는 기준테이블의 예를 나타낸 표이다. 도 6은 도 1의 메모리에 저장되는 SoC별 유효 간접인자 테이블의 예를 나타내는 표이다. 도 7은 도 1의 SoC 추정부에서 간접인자별 예측에러를 계산하는 예를 나타낸 표이다. 도 8은 도 1의 SoC 추정부에서 SoC를 추정하기 위해 SoC별 예측에러를 나타낸 표이다. 도 9는 도 1의 SoC 추정부에서 바운더리(Boundary)의 적용 유무에 따른 SoC별 예측에러를 비교한 예를 나타낸 그래프이다. 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 방법을 나타낸 순서도이다. 도 11은 도 10의 SoC 추정단계를 상세히 나타낸 순서도이다. 이하, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어서 제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되지 않을 수 있다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 연결되어 있다거나 접속되어 있다고 언급되는 경우는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해될 수 있다. 본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 본 명세서에서, 포함하다 또는 구비하다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것으로서, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해될 수 있다. 또한, 도면에서의 요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 장치 및 방법에 대해 상세히 설명한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 장치를 나타낸 블록도이며, 도 2 내지 도 9는 도 1을 상세히 설명하기 위한 세부 파형, 신호파형, 표, 및 그래프이다. 이하, 도 1 내지 도 9를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 장치를 설명한다. 먼저, 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 장치는 스텝 전류를 배터리(400)로 인가하여 측정된 배터리(400)의 과도응답으로부터 간접인자를 추출하는 간접인자 추출부(100) 및 간접인자를 토대로 배터리(400)의 충전상태(SoC, State of Charge)를 추정하는 SoC 추정부(200)로 이루어진다. 전압이나 전류 형태만 측정한 기존 방식은 시간에 따라 에러가 누적되거나 SoC 상태에 따라 값의 변동이 었어 정확한 SoC를 추정하는 것이 어려운 반면, 본 발명에 의한 배터리 간접 인자를 이용한 SoC 추정 장치는 배터리(400)의 과도응답에 대한 시계열데이터를 면적 및 거리 등으로 구성된 간접인자를 사용하여 추정하고 SoC별로 정확도가 높은 간접인자를 선별하여 적용함으로써, 더욱 정확도가 높은 SoC를 추정할 수 있는 장점이 있다. 여기서, 충전 및 방전에 사용되는 스텝 전류는 한시간에 배터리(400)를 제로에서 완충에 필요한 전류(1C)에 대해 20%(0.2C) 내지 80%(0.8C)를 정해진 시간 동안 충전 또는 방전하는 직류전류를 사용하며, 예를 들어 약 3분간 충전을 위한 충전전류 또는 방전을 위한 방전전류로 구성될 수 있다. 이러한 직류전류의 인가를 위해 배터리(400)가 안정된 상태에서 진행하여햐 하는데 도 2에서 상세히 설명한다. 도 2는 도 1의 배터리(400)의 충전 및 방전 전압을 나타낸 파형이다. 도 2에서 볼 수 있는 바와 같이, 안정된 간접인자를 추출하기 위해 충전 및 방전 전에 일정한 시간 이상의 휴지 시간(rest)을 포함할 수 있다. 여기서, 휴지 시간은 1시간 내지 2시간을 포함할 수도 있다. 도 3은 도 1의 배터리(400)에 인가되는 스텝전류 및 배터리(400)에서 출력되는 응답전압 및 과도전압(Transient Voltage)을 나타낸 신호파형이다. 도 3에서 알 수 있는 바와 같이, 과도응답은 배터리(400)의 출력 전압에서 개방회로전압(OCV, Open Circuit Voltage) 및 배터리(400)의 직류내부저항(DCIR, Direct Current Internal Resistance) 성분에 의한 전압 상승(Vrs)을 제외한 나머지 응답특성(Vrp)이다. 즉, SoC를 추정하는데에 있어서, OCV는 배터리(400)의 상태에 따라 변동이 심하며, 직류내부저항 성분에 의한 전압 상승도 배터리(400)의 종류 및 상태에 따라 변동이 심하여 SoC 추정에 사용하기 어렵다. 따라서, 과도응답과 관련된 시계열데이터만 SoC추정에 사용되며, 이를 위한 간접인자의 추출을 도 4에서 설명하고, 추출된 간접인자를 토대로 도 5에서는 기준테이블을 생성하는 것에 대해 설명하며, 도 6 및 도 7에서는 기준테이블을 활용하여 SoC별 유효 간접인자 테이블을 생성하는 것에 대해 설명하고, 도 8 및 도 9에서는 기준테이블 및 SoC별 유효 간접인자 테이블을 활용한 SoC 추정을 상세히 설명한다. 도 4는 도 1의 간접인자 추출부(100)에서 추출하는 간접인자를 나타낸 신호파형으로서, 도 4(a)는 제 1간접인자(IP1) 내지 제 4간접인자(IP4)를 나타내고, 도 4(b)는 제 5간접인자(IP5) 및 제 6간접인자(IP6)를 나타내고, 도 4(c)는 제 7간접인자(IP7) 및 제 8간접인자(IP8)를 나타내고, 도 4(d)는 제 9간접인자(IP9)를 나타낸다. 간접인자는 도 4(a)에 나타낸 바와 같이, 시간에 따른 과도전압인 제 1간접인자(IP1), 시간에 따른 과도전압의 적분값(면적)인 제 2간접인자(IP2), 시간에 따른 과도전압의 끝 지점 x 시간 - 제 2간접인자(IP2)인 제 3간접인자(IP3), 및 시간에 따른 과도전압/스텝전류 인 제 4간접인자(IP4)를 사용할 수 있고, 도 4(b)에 나타낸 바와 같이, 초