KR20140071060A - 배터리 충전 상태 및 건강 상태에 대한 온라인 판단 방법 및 장치 - Google Patents
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Abstract
동적 충전 및 방전 환경을 제공하는 플랫폼 상에서의 배터리의 충전 상태(SoC) 및 건강 상태(SoH)를 판단하는 온라인 방법 및 장치를 제공한다. 휴지 개방 회로 전압(OCV)은 측정된 단자 전압, 전류 및 온도와 함께 배터리 동적 모델을 이용하여 온라인으로 예측될 수 있다. 다음으로, SoC 및 SoH는 이러한 예측된 OCV로부터 결정될 수 있다. 장치 및 방법은, a) 서비스로부터 배터리 시스템을 차단하거나; b) 사전 정의된 휴지 시간 동안 대기하거나; 또는 c) 배터리를 탈분극할 필요 없이 실시간 방식으로 배터리의 SoC 및 SoH를 예측할 수 있다.
Description
본 발명은 배터리 충전 상태(SoC, state of charge) 및 건강 상태(SoH, state of health)를 판단하기 위한 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 동적 충전 및 방전 환경에서 배터리의 SoC 및 SoH를 온라인으로 판단하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
재충전 배터리는 최근에 생겨난 마이크로 그리드 전기 자동차(EV), 플러그인 하이브리드 전기 자동차(PHEV) 및 MEA(more electric aircraft) 시스템의 중요한 요소이다. 이러한 플랫폼은 배터리의 빈번한 충전 및 방전을 필요로 한다. 신뢰성 있는 동작을 위하여, 그리고 배터리 수명을 보존하기 위하여, 배터리의 충전 상태(SoC)와 효과적인 배터리 건강 상태(SoH)에 대한 정확한 지식이 알려지는 것이 필수이다. 효과적인 배터리 용량은 SoH의 선도하는 지시자이다.
종래 기술은 여러 SoC 및 SoH 판단 기술을 제공한다. 그러나, 이러한 기술은 배터리가 오프라인 모드, 즉 실험실 환경에 있거나 또는 호스트 환경 내에서 충전 및 방전 기능을 지원하는데 사용되지 않을 때에만 적용될 수 있다. 온라인 모드에서 발생하는 동적 충전/방전 조건 하에서 배터리의 이례적인 거동 때문에, 이러한 기술은 적용가능하기 않거나 정확한 결과를 제공할 수 없다.
SoC를 판단하기 위한 가장 기본적인 기술은 개방 회로 전압(OCV, open circuit voltage) 또는 휴지 전압 측정에 기초한다. OCV는 일반적으로 최소 30분 내지 수 시간까지의 사전 결정된 시간 동안 부하 또는 충전이 없는 상태로 휴지된 후의 배터리 단자 전압인 것으로 정의된다. 많은 리튬-이온 및 다른 배터리 화학 작용의 경우, OCV는 SoC에 따라 변동하고, 결과적으로 SoC를 계산하는데 사용될 수 없다. 도 1은 0, 25 및 45℃에서 GS Yuasa 28V, 40Ah 리튬 이온 배터리에 대한 OCV-SoC 상호 연관 관계의 예를 제공한다. 이 도면은 대략 10% SoC 내지 100% SoC 범위에서 SoC 및 OCV 사이의 거의 선형인 관계를 나타낸다. OCV 대 SoC 그래프는 일반적으로 배터러/셀 공급자로부터 입수가능하거나, 실험실 시험을 통해서 구축될 수 있다. 이러한 접근 방식을 이용하여, +/-5% SoC 정확성보다 양호한 알고리즘이 개발되었다. 그러나, 이 접근 방식은, 분극 현상 때문에 휴지된 배터리 전압이 거의 사용가능하지 않은 동적 충전/방전 환경에서의 온라인 SoC 판단에 적합하지 않다. 그러나, 분극 현상은 반복적인 10A 부하 펄스에 대한 배터리 응답을 도시하는 도 2a 및 2b에 도시된다. 배터리 전압에 대하여 삽도된 확대도는 부하의 제거에 따라 전압에서의 급격한 점프와 이를 따르는 훨씬 더 느린 전압 회복을 나타내며, 이는 휴지된 배터리 전압을 캡쳐하기 위한 긴 대기 시간을 필요로 한다. 대기 시간은 보통 온라인 환경에서 실용적이지 않다.
배터리 용량은 사용 및 시간의 지남에 따라 점점 감소한다. 배터리의 용량이 100% SoC에서 50%만큼 감소하면, 처음 사용될 때에 비하여 절반의 에너지만을 가질 것이다. 따라서, SoC 측정 단독으로는 시스템 내의 배터리의 효율적인 동작을 보장하는데 충분하지 않다. SoH의 주요 지시자인 배터리 용량도 모니터링되어야만 한다.
종래 기술에서, 배터리 용량을 예측하는 방법들이 있지만, 이러한 모든 방법은 오프라인에서만 구현될 수 있고 배터리가 평형 상태에 도달하는 대기 시간을 필요로 한다. 미국 등록 특허 제7,576,545호에 설명된 바와 같이, 배터리의 전체 용량은 부분적인 충전/방전을 통해 판단될 수 있다. 이 방법은 알려진 SoC 상태로 시작하고, 알려진 에너지량이 더해지거나 빼진 후에, 배터리의 휴지된 개방 회로 전압이 측정되어 새로운 SoC가 계산된다. 그 다음, 전체 용량(C full )이 수학식 1에 의해 충전/방전 에너지(ΔE)를 SoC에서의 변화(Δ SoC)와 상호 연관시킴으로써 획득될 수 있다.
[수학식 1]
C full *Δ SoC = ΔE
여기서, Δ SoC = |SoC after - SoC before | 이다. 그러나, 부분적인 충전/방전 후에, 휴지된 개방 회로 전압은 탈분극/사전 정의된 휴지 시간을 통해 획득될 필요가 있으며, 따라서 시스템 동작을 인터럽트한다. 이것은 배터리가 온라인일 때 실용적이지 않다.
알 수 있는 바와 같이, 배터리의 SoC 및 SoH를 판단하는 온라인 기술에 대한 요구가 있다.
본 발명의 일 양태에서, 배터리 충전 상태와 건강 상태를 판단하기 위한 시스템은, 전압 센서, 전류 센서 및 온도 센서를 가지며 배터리로부터 측정값을 취하는 측정부; 전원 스위치를 통해 상기 배터리에 연결된 전원; 부하 스위치를 통해 상기 배터리에 연결된 부하; 및 상기 측정부로부터 측정값을 수신하고, 상기 전원 스위치와 상기 부하 스위치를 개폐하는 제어 카드를 가지며, 배터리 휴지 시간을 요구하지 않으면서 개방 회로 전압을 온라인으로 계산하는 컴퓨터를 포함한다.
본 발명의 다른 양태에서, 배터리 휴지 시간을 요구하지 않으면서 배터리 개방 회로 전압을 온라인 판단하는 방법은, 상기 배터리를 충전 또는 방전시키는 단계; V OC = V BAT + Δ V R + Δ V P 를 이용하여 상기 개방 회로 전압을 계산하는 단계; 및 계산된 개방 회로 전압 및 배터리 온도를 이용하여 충전 상태를 판단하는 단계를 포함하고, 여기서, VBAT은 배터리 단자 전압이고, ΔVR은 배터리 저항에 기인하는 전압 강하이고, ΔVP는 분극 현상에 기인하는 전압 강하이다.
본 발명의 또 다른 양태에서, 배터리의 건강 상태를 판단하는 방법은, 상기 배터리를 충전 또는 방전시켜 상기 배터리의 전체 용량을 예측하는 단계; V OC = V BAT + Δ V R + Δ V P 를 이용하여 개방 회로 전압을 계산하는 단계; 계산된 개방 회로 전압 및 배터리 온도를 이용하여 충전 상태를 판단하는 단계; 충전 또는 방전 에너지를 충전 상태에서의 변동과 상호 연관시켜 전체 배터리 용량을 얻도록 추정하는 단계; 시간의 함수로 상기 배터리의 전체 용량을 추적하는 단계; 및 상기 배터리의 전체 용량이 사전 결정된 양만큼 감소하였는지 판단하는 단계를 포함하고, 여기서, VBAT은 배터리 단자 전압이고, ΔVR은 배터리 저항에 기인하는 전압 강하이고, ΔVP는 분극 현상에 기인하는 전압 강하이다.
본 발명의 이러한 특징 및 다른 특징은 하기의 도면, 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용 및 특허청구범위를 참조하여 더 잘 이해될 것이다.
도 1은, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 공지된 바와 같이, 휴지된 배터리 전압 대 배터리 충전 상태를 도시하는 그래프이다;
도 2a는 동적 부하 조건 하에서 배터리 단자 전압을 도시하는 그래프이다;
도 2b는 도 2a의 그래프의 상세 부분이다;
도 3은 분극 현상에 기인하는 시간에 대한 전압 회복을 보여주는 그래프이다;
도 4는 예시적인 룩업 테이블을 보여주는 차트이다;
도 5는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 SoC 및 SoH를 판단하는 시스템을 도시하는 개략도이다;
도 6은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 2개의 RC 브랜치와 직렬인 저항(Rs)를 구비하는 배터리 모델을 도시하는 개략도이다;
도 7은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 배터리 SoC를 판단하는 방법을 도시하는 플로우차트이다;
도 8은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 배터리 용량을 측정하는 방법을 도시하는 플로우차트이다; 그리고,
도 9는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 배터리 SoH를 판단하는 방법을 도시하는 플로우차트이다.
도 2a는 동적 부하 조건 하에서 배터리 단자 전압을 도시하는 그래프이다;
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도 7은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 배터리 SoC를 판단하는 방법을 도시하는 플로우차트이다;
도 8은 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 배터리 용량을 측정하는 방법을 도시하는 플로우차트이다; 그리고,
도 9는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 배터리 SoH를 판단하는 방법을 도시하는 플로우차트이다.
이하의 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용은 본 발명의 예시적인 실시예를 실시하는 현재 고려되는 최선의 형태이다. 본 내용은 한정적인 의미로 취급되어서는 안되고, 본 발명이 첨부된 특허청구범위에 의해 최선으로 정의되기 때문에, 본 발명의 일반적인 원리를 예시하는 목적으로만 설명된다.
이하, 서로 독립적으로 또는 다른 특징과 조합하여 각각 사용될 수 있는 다양한 진보적인 특징들이 설명된다.
광범위하게, 본 발명의 실시예는 동적 충전 및 방전 환경을 제공하는 플랫폼 상에서의 배터리의 충전 상태(SoC) 및 건강 상태(SoH)를 판단하는 온라인 방법 및 장치를 제공한다. 휴지 개방 회로 전압(OCV)은 측정된 단자 전압, 전류 및 온도와 함께 배터리 동적 모델을 이용하여 온라인으로 예측될 수 있다. 다음으로, SoC 및 SoH는 이러한 예측된 OCV로부터 결정될 수 있다. 본 장치 및 방법은, a) 서비스로부터 배터리 시스템을 차단하거나; b) 사전 정의된 휴지 시간 동안 대기하거나; 또는 c) 배터리를 탈분극할 필요 없이 실시간 방식으로 배터리의 SoC 및 SoH를 예측할 수 있다.
본 발명의 방법은, 전술한 바와 같이, 도 5에 도시된 컴포넌트를 이용하여 실시될 수 있다. 배터리 모니터링 시스템(10)은, 단일 셀이나 직렬 또는 병렬의 다수의 셀을 포함할 수 있는 배터리(12)를 포함할 수 있다. 시스템(10)은, 제어가능한 스위치(16)로 배터리(12)에 걸쳐 연결되는, 배터리(12)를 부분적으로 또는 완전히 충전하는데 사용되는 고정되거나 프로그래밍가능한 전원을 더 포함할 수 있다. 또한, 시스템(10)은, 제어가능한 스위치(20)로 배터리(12)에 결쳐 연결된, 정전류 또는 사전 정의된 전류 형상으로 배터리(12)를 방전하기 위한 저항성 부하 또는 프로그래밍가능한 전자 부하(18)를 포함할 수 있다. 측정부(22)는 전류계 또는 전류 센서(24), 전압계 또는 전압 센서(26) 및 온도 센서(28)를 포함할 수 있어, 측정값을 감지하여 데이터 획득 시스템(DAQ; data acquisition system)(30)으로 공급한다. 시스템(10)은 데이터 획득 시스템(30), 룩업 테이블 및 데이터를 저장하기 위한 비휘발성 메모리(NVM)(34), 본 방법을 실행하기 위한 프로세서(36) 및 배터리 성능 데이터를 디스플레이하기 위한 디스플레이(38)를 포함하는 컴퓨터 또는 프로세서(32)를 더 포함할 수 있다. 데이터 획득 시스템(30)은 샘플 및 유지 회로, A/D 컨버터 및 센서 노이즈를 제거하기 위한 비확산 필터(미도시)를 포함할 수 있다. 컴퓨터(32)는 제어 카드(40)를 통해 스위치(16, 20)를 제어함으로써 배터리(12)의 충전 및 방전 사이클을 제어할 수 있다.
본 발명의 예시적인 실시예는 휴지 개방 회로 전압을 온라인으로 계산하는 방법을 제공한다. 온라인 방법은 개방 회로 전압을 예측하기 위하여 측정된 단자 전압, 전류 및 온도와 함께 배터리 동적 모델을 이용할 수 있다. 배터리 모델은 배터리 특성을 나타내는 임의의 선형/비선형 등가 전기 모델일 수 있다. 배터리 모델은 종속 전압원과 직렬로 저항, 커패시턴스 및 인덕턴스를 포함할 수 있다. 모델 파라미터는 펄스 전류 충전/방전을 통해 식별될 수 있다. 모델을 개발하기 위하여, 다양한 충전/방전 전류에 대하여 상이한 온도에서 시험이 수행될 수 있다. 배터리 개방 회로 전압은 모델과 관련된 수학식 2를 이용하여 온라인으로 계산될 수 있다. SoC는 계산된 OCV 및 온도를 이용하여 룩업 테이블/대수 방정식을 통해 예측될 수 있다.
[수학식 2]
V OC = V BAT + Δ V R + Δ V P
여기서, V BAT 는 배터리 단자 전압이고, Δ V R 은 배터리 저항에 기인하는 전압 강하이고, Δ V P 는 분극 현상에 기인하는 전압 강하이다.
도 6을 참조하면, 이러한 값들은 예를 들어 리튬 이온 배터리의 특성을 나타내는 전기 모델을 이용하여 계산될 수 있다. 배터리 모델은 도 6에 도시된 바와 같이 2개의 RC 브랜치와 직렬인 저항(R s )을 포함할 수 있다. 각 RC 브랜치는 저항과 커패시턴스의 병렬 조합을 포함할 수 있다.
배터리 단자 전압(VBAT)은 배터리 단자에 걸쳐 연결될 수 있는 전압 감지 장치를 이용하여 측정될 수 있다.
배터리 내부 저항(Δ V R )에 기인하는 전압 강하는 수학식 3을 이용하여 계산될 수 있다.
[수학식 3]
Δ V R = I*R s
여기서, R s 는 배터리 내부 저항이고, I는 배터리 단자에 흐르는 전류이다.
분극 현상은 도 6에 도시된 바와 같이 직렬인 2개의 RC 브랜치를 이용하여 나타낼 수 있고, 이 현상에 기인하는 강하는 수학식 4를 이용하여 계산될 수 있다.
[수학식 4]
여기서, R st 및 C st 는 배터리를 휴지 상태에 유지한 후에 단시간 동안의 분극 현상을 나타내는 제1 RC 브랜치의 요소이고, R lt 및 C lt 는 배터리를 휴지 상태에 유지한 후에 장시간 동안의 분극 현상을 나타내는 제1 RC 브랜치의 요소이다.
수학식 2는 다음과 같이 쓸 수 있다.
[수학식 5]
초기 배터리 파리미터는 부하를 제거한 직후의 배터리 응답으로부터 예측될 수 있다. 이전 부분에서 논의된 바와 같이, 전압에서의 급격한 점프는 배터리 내부 저항(R S )에 기인하며, 수학식 6으로부터 예측될 수 있다.
[수학식 6]
분극 현상에 기인하는 느린 전압 회복은 도 3에 도시된 바와 같이 수학식 7로 최상으로 피팅될 수 있다.
[수학식 7]
배터리 분극 파라미터(R st , C st , R lt , C lt )는 수학식 7의 계수 a, b, c 및 d로부터 다음과 같이 계산될 수 있다.
[수학식 8]
[수학식 9]
[수학식 10]
[수학식 11]
이 과정은 상이한 동작 온도에서 상이한 부하에 대하여 상이한 SOC 레벨로 반복될 수 있다. 임의의 회로 시뮬레이터를 이용하여, 회로 시뮬레이션을 통해 가장 잘 맞는 파라미터가 식별되고 인증될 수 있다. 새로운 28V, 40Ah 리튬 이온 배터리에 대한 이러한 값들은 다음과 같다:
R s = 0.01388 Ω;
R st = 0.01394 Ω;
C st = 11031.218 F;
R lt = 0.01531 Ω; 및
C lt = 4662154.6 F.
이러한 배터리 파라미터는 배터리의 사용 및 노화에 따라 변동한다. 이러한 파라미터는 상이한 시스템 부하에 대하여 실시간으로 배터리 데이터를 모니터링하고 저장함으로써 일정한 시간 간격으로 예측될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들은 사이클링 및 노화로부터의 배터리 파라미터의 변동에 기인하는 온라인 모델 업데이트 방법을 개시한다. 이 목적으로, 배터리 특성은 적합한 시스템 부하에 대한 응답을 모니터링함으로써 온라인으로 수행될 수 있다; 전압, 전류 및 온도가 이 과정에서 사용되는 파라미터이다.
도 7을 참조하여, 배터리의 충전 상태를 판단하는 방법(50)이 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 설명된다. 단계(51)에서, OCV가 측정되고, 초기 SoC가 판단될 수 있다. 이 시점에서, 배터리가 이미 휴지 상태에 있기 때문에, 분극은 문제가 아닐 수 있다. 단계(52)에서, 배터리의 충전/방전이 시작하고, 단계(53)에서, 배터리 단자 전압, 충전/방전 전류 및 온도가 측정될 수 있다. 선택적인 단계(54)에서, 모델 파라미터는 배터리의 전류 상태, 온도 또는 수명에 대하여 업데이트될 수 있다. 단계(55)에서, OCV가 전술한 수학식 2를 이용하여 계산될 수 있다. 단계(56)에서, SoC는 룩업 테이블을 통해 또는 대수 방정식을 통해 단계(55)로부터의 계산된 OCV 및 온도를 이용하여 판단될 수 있다. 단계(57)에서, 이러한 SoC는 메모리에 저장되거나, 사용자에게 디스플레이되거나 등을 하기 위하여 리턴될 수 있다.
도 8을 참조하여, 본 발명의 예시적인 실시예에 따라 배터리 용량을 판단하기 위한 방법(60)이 설명된다. 단계(61)에서, OCV가 측정되고 초기 SoC가 판단된다. 이 시점에서, 배터리가 이미 휴지 상태에 있기 때문에, 분극은 문제가 아닐 수 있다. 단계(62)에서, 배터리의 충전/방전이 시작하고, 단계(63)에서, 배터리 단자 전압, 충전/방전 전류 및 온도가 측정될 수 있다. 본 방법(60)이 배터리를 충전하고 있다면, 본 방법(60)은 플로우차트의 왼쪽을 따를 수 있다. 본 방법(60)이 배터리를 방전하고 있다면, 본 방법(60)은 플로우차트의 오른쪽을 따를 수 있다. 선택적인 단계(64)에서, 모델 파라미터는 배터리의 전류 상태, 온도 또는 수명에 대하여 업데이트될 수 있다. 단계(65)에서, OCV가 전술한 수학식 2를 이용하여 예측될 수 있다. 단계(66)에서, SoC는 예측된 OCV를 통해 판단될 수 있다. 단계(67)에서, 사용된 충전/방전 에너지가 SoC에서의 변동과 상호 연관되고, 전체 배터리 용량이 추정된다. 단계(67)의 추가적인 상세는 내용이 본 명세서에 참조로서 편입되는 미국 등록 특허 제7,576,545호에서 찾을 수 있다.
도 9를 참조하여, 배터리 SoH를 판단하는 방법(70)이 설명된다. 본 방법(70)은 도 8을 참조하여 전술한 방법에서 판단된 바와 같이, 예측된 전체 배터리 용량을 이용할 수 있다. 본 방법(70)은 시간의 함수로서 배터리의 전체 용량을 추적하는 단계(71)와, 배터리의 수명 종료을 예측하기 위하여 시간에 대하여 배터리의 전체 용량의 경향 해석을 수행하는 단계(72)를 포함할 수 있다. 배터리의 전체 용량이 소정의 양만큼 감소하면, 본 방법(70)은 배터리의 용량이 적어도 그 소정의 양만큼 감소하였다면 배터리가 그 수명 종료에 도달하였다는 판단이 이루어지고, 아니라면 배터리는 여전히 양호한 것으로 판단되어 그 사용이 계속될 수 있는 판단점(73)을 포함한다.
배터리의 사용가능한 전체 용량은 배터리의 수명을 결정하는 주요 파라미터이다. 전술한 방법은 시간의 함수로서 배터리의 전체 용량을 추적하고, 배터리의 수명 종료를 예측하여 배터리 교체를 제안하기 위한 배터리의 전체 용량에 대한 경향 분석을 수행하는 매커니즘을 포함할 수 있다.
본 발명의 방법들은, a) 서비스로부터 배터리 시스템을 차단하거나, b) 사전 정의된 휴지 시간 동안 대기하거나, 또는 c) 배터리를 탈분극할 필요 없이 실시간 방식으로 배터리의 SoC 및 SoH를 예측하는 문제점을 해결한다.
물론, 전술한 바가 본 발명의 예시적인 실시예에 관련되고, 수정이 특허청구범위에 설명된 바와 같은 본 발명의 기술적 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 이루어질 수 있다는 것이 이해되어야 한다.
Claims (10)
- 전압 센서(26), 전류 센서(24) 및 온도 센서(28)를 가지며 배터리(12)로부터 측정값을 취하는 측정부(22);
전원 스위치(16)를 통해 상기 배터리(12)에 연결된 전원(14);
부하 스위치(20)를 통해 상기 배터리(12)에 연결된 부하(18); 및
상기 측정부(22)로부터 측정값을 수신하고, 상기 전원 스위치(16)와 상기 부하 스위치(20)를 개폐하는 제어 카드(40)를 가지며, 배터리 휴지 시간을 요구하지 않으면서 개방 회로 전압을 온라인으로 계산하는 컴퓨터(32)
를 포함하는,
배터리 충전 상태와 건강 상태를 판단하기 위한 시스템.
- 제1항에 있어서,
상기 개방 회로 전압은
V OC = V BAT + Δ V R + Δ V P
에 의해 계산되고,
여기서, VBAT은 배터리 단자 전압이고,
ΔVR은 배터리 저항에 기인하는 전압 강하이고,
ΔVP는 분극 현상에 기인하는 전압 강하인,
배터리 충전 상태와 건강 상태를 판단하기 위한 시스템.
- 제2항에 있어서,
ΔVP는
를 이용하여 계산되고,
여기서, R st 및 C st 는 배터리를 휴지 상태로 유지한 후에 단시간 동안의 분극 현상을 나타내는 제1 RC 브랜치의 요소이고,
R lt 및 C lt 는 배터리를 휴지 상태로 유지한 후에 장시간 동안의 분극 현상을 나타내는 제2 RC 브랜치의 요소인,
배터리 충전 상태와 건강 상태를 판단하기 위한 시스템.
- 제2항 또는 제3항에 있어서,
상기 측정부로부터 데이터를 수집하는 데이터 획득 시스템(30)을 더 포함하는,
배터리 충전 상태와 건강 상태를 판단하기 위한 시스템.
- 제2항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
룩업 테이블 및 데이터를 저장하는 비휘발성 메모리(34)를 더 포함하는,
배터리 충전 상태와 건강 상태를 판단하기 위한 시스템.
- 배터리 휴지 시간을 요구하지 않으면서 배터리 개방 회로 전압을 온라인 판단하는 방법에 있어서,
상기 배터리(12)를 충전 또는 방전시키는 단계;
상기 개방 회로 전압을
VOC = VBAT + ΔVR + ΔVP
를 이용하여 계산하는 단계; 및
계산된 상기 개방 회로 전압 및 배터리 온도를 이용하여 충전 상태를 판단하는 단계
를 포함하고,
여기서, VBAT은 배터리 단자 전압이고,
ΔVR은 배터리 저항에 기인하는 전압 강하이고,
ΔVP는 분극 현상에 기인하는 전압 강하인,
배터리 개방 회로 전압 온라인 판단 방법.
- 제6항에 있어서,
계산된 상기 개방 회로 전압 및 상기 배터리 온도를 이용하여 상기 배터리의 충전 상태를 판단하는데 룩업 테이블이 사용되는,
배터리 개방 회로 전압 온라인 판단 방법.
- 제6항 또는 제7항에 있어서,
상기 배터리의 개방 회로 전압을 휴지 상태에서 초기에 측정하여, 초기 배터리 충전 상태를 판단하는 단계를 더 포함하는,
배터리 개방 회로 전압 온라인 판단 방법.
- 제6항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
전류, 충전 상태, 온도 및 배터리 수명에 대한 모델 파라미터를 주기적으로 업데이트하는 단계를 더 포함하는,
배터리 개방 회로 전압 온라인 판단 방법.
- 제6항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
충전 또는 방전 에너지를 충전 상태에서의 변동과 상호 연관시키고, 전체 배터리 용량을 얻도록 추정하는 단계를 더 포함하는,
배터리 개방 회로 전압 온라인 판단 방법.
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020120138975A KR20140071060A (ko) | 2012-12-03 | 2012-12-03 | 배터리 충전 상태 및 건강 상태에 대한 온라인 판단 방법 및 장치 |
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-
2012
- 2012-12-03 KR KR1020120138975A patent/KR20140071060A/ko not_active Withdrawn
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