KR100836391B1 - 하이브리드 전기자동차용 배터리의 잔존용량 추정방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 하이브리드 전기자동차용 배터리의 잔존용량 추정방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 과도구간에서도 SOC를 보정할 수 있도록 함으로써, 산악의 연속 오르막 주행 및 전기차 주행 시 배터리의 연속방전 및 내리막 주행시 배터리의 연속충전 발생으로 인한 리얼 SOC의 신뢰성 저하를 극복할 수 있고, 급격한 SOC의 변화로 인한 운전자의 불안감을 해소할 수 있도록 한 하이브리드 전기자동차용 배터리의 잔존용량 추정방법에 관한 것이다.

이를 위해, 본 발명은 소정시간 마다 검출된 전류를 이용하여 SOC에 따른 배터리 단자전압 맵(MAP)을 계산하여 검출된 전압과 비교 또는 인터폴레이션 수단을 이용하여 보정용 SOC를 산출하는 단계; 및 상기 보정용 SOC에 보정계수를 적용하여 전류적산 SOC를 보정하는 단계;를 포함하고, 상기 보정계수는 배터리 정상상태에 대한 신뢰성을 나타내기 위해 소정의 기간동안 사용한 배터리의 측정 또는 연산 데이터에 근거하여 계산되는 퍼지이론의 확실계수 형태인 것을 특징으로 하는 하이브리드 전기자동차용 배터리의 잔존용량 추정방법을 제공한다.

SOC, 배터리, 정상상태, 과도구간

Description

하이브리드 전기자동차용 배터리의 잔존용량 추정방법{Deduction method for battery state of charge in hybrid electric vehicle}

도 1 및 도 2는 SOC의 개념을 설명하기 위한 개략도이고,

도 3은 배터리 가용최대용량의 온도특성을 나타내는 그래프이고,

도 4는 배터리 가용최대용량의 열화특성을 나타내는 그래프이고,

도 5 및 도 6은 배터리 정상상태 전압을 산출하기 위한 정상상태 등가회로모델을 나타내는 도면이고,

도 7은 SOC_R에 따른 배터리 전압을 나타내는 그래프이고,

도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 배터리의 잔존용량 추정방법을 설명하기 위한 제어블럭도이고,

도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 확실계수 k1을 설명하기 위한 그래프이고,

도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 확실계수 k2를 설명하기 위한 그래프이고,

도 11은 혼다방식에 의한 전류전산 대비 BMS SOC를 나타내는 그래프이고,

도 12는 당사의 기구현 기술에 의한 전류전산 대비 BMS SOC를 나타내는 그래프이고,

도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 전류전산 대비 BMS SOC를 나타내는 그래프이고,

도 14는 도 11 내지 도 13을 비교한 그래프이다.

본 발명은 하이브리드 전기자동차용 배터리의 잔존용량 추정방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 과도구간에서도 SOC를 보정할 수 있도록 함으로써, 산악의 연속 오르막 주행 및 전기차 주행 시 배터리의 연속방전 및 내리막 주행시 배터리의 연속충전 발생으로 인한 리얼 SOC의 신뢰성 저하를 극복할 수 있고, 급격한 SOC의 변화로 인한 운전자의 불안감을 해소할 수 있도록 한 하이브리드 전기자동차용 배터리의 잔존용량 추정방법에 관한 것이다.

일반적으로, 배터리를 에너지원으로 사용하는 순수 전기 자동차와, 에너지 버퍼로 사용하는 엔진 하이브리드 전기 자동차 및 연료 전지 하이브리드 전기 자동차에서 배터리는 차량의 품질을 결정하는 주요한 부품중의 하나이다.

따라서, 이러한 배터리에 대한 제반적인 상태를 총괄하여 관리하는 배터리 관리 시스템(Battery Management System; BMS)은 배터리 수명의 조기 단축을 방지 하고, 총합제어를 수행하는 차량 제어기에 배터리의 SOC 정보를 알려줌으로써 발전제어와 주행 제어를 지원해 준다.

상기 배터리 관리 시스템(BMS)의 주요기능은 배터리의 SOC 예측과 만충전 감지, 각 셀 모듈간 전압의 균형 유지, 배터리의 SOC에 따른 최대 충전 및 방전 전압의 제어, 안전 관리 및 냉각 제어 등을 수행하는 것이다.

상기 배터리 SOC란 도 2 및 도 3에 도시한 바와 같이 배터리의 가용최대용량(Qmax) 대비 현재보유용량(Q_t)의 백분율로 다음 수학식 1과 같다. 이때 도 3에서 BOL은 배터리의 수명이 시작되는 시점(Begin Of Life)이고, EOL은 배터리의 수명이 끝나는 시점(End Of Life)이다.

그러나, 배터리의 가용최대용량(Qmax)은 도 4에 도시한 바와 같이 배터리 온도에 따라 가용할 수 있는 용량이 변화하고, 도 5에 도시한 바와 같이 배터리 열화/노화에 따라 용량이 줄어드는 특성을 갖는다.

이와 같이 배터리 SOC를 추정할 수 있는 종래의 기초기술을 정리하면 다음 표 1과 같다. 이러한 방식을 응용하여 HEV 및 BMS 메이커별 SOC 추정로직을 개발하고 있다.

배터리의 SOC를 계산하는 방법으로는 충전 및 방전 전류량을 측정하여 현재의 SOC를 계산하는 것이 통상적으로 이용되고 있는데, 이를 위하여 전류 센서에서 검출되는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 과정에서 전류량의 누적 오차가 발생한다.

따라서, 누적 오차를 줄이기 위한 방안으로 A/D 컨버터의 사양과 전류 센서의 정밀도를 높여야 하므로 시스템 비용이상승을 초래하게 된다.

또한, 배터리의 내부 저항에 의한 자가 방전과 배터리 온도 효율에 의한 영향으로 SOC 오차가 발생한다.

배터리를 에너지원으로 사용하는 순수 전기 자동차의 경우 정형화된 충전방법을 적용하고 있으며, 배터리의 만충전이 종료된 이후에 SOC가 100%로 재설정되도록 되어 있어 만충전 종료후 오차가 발생되더라도 누적되는 오차가 적게 발생된다.

그러나, 배터리를 에너지 버퍼로 사용하는 엔진 하이브리드 전기 자동차 및 연료 전지 하이브리드 전기 자동차는 순수 전기 자동차의 경우처럼 일정한 주기마다 만충전이 수행되지 않고, 일정 SOC 영역에서 지속적인 사용이 요구되므로, 이로 인한 누적 오차를 보상하지 못하는 경우 SOC의 동작 범위를 초과하게 되어 배터리의 수명 단축과 차량 에너지 효율 감소뿐만 아니라 시스템 동작 전압을 초과하는 경우가 발생하게 되는 문제점이 발생한다.

즉, 배터리를 에너지 버퍼로 사용하는 엔진 하이브리드 전기 자동차 및 연료 전지 하이브리드 전기 자동차의 경우에 배터리의 SOC는 환경에 따라 변화하는 제어 파라미터들이 많아 실제 배터리 SOC를 정확히 따라가기가 쉽지 않고 시간이 지남에 따라 누적되는 오차가 커지게 되어 차량 효율의 저하 및 배터리의 조기 손상을 일으키게 되는 문제점이 있다.

또한, 특허출원 2000-82936호에서는 배터리가 SOC에 따른 고유의 내부 저항을 갖는 특성을 이용하여 배터리의 충방전 단자의 전압으로부터 SOC를 예측하는 방법이 제시되어 있는데, 하이브리드 시스템은 동적상태의 충방전 싸이클 특성을 갖고 있어 내부 저항을 이용한 SOC의 예측이 쉽지 않은 단점이 있다.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 미국특허 6,845,332 B2(2005.1.18)에 는 배터리 전류와 단자전압으로부터 기전력을 산출하여 실제(REAL) SOC를 구한 후 전류적산으로 계산된 SOC를 수정하는 방법이 개시되어 있다. 이 방법의 내용을 정리하면 다음 표 2와 같다.

미국특허 6,522,148 B2(2003.2.18)에는 배터리 전압이 상한 경계치 및 하한 경계치 범위를 초과할 경우 전류적산으로 계산된 SOC를 상한 SOC 및 하한 SOC로 리셋 및 전류적산 SOC의 이득계수를 산출하는 방법이 개시되어 있고, 이 방법의 내용을 정리하면 다음 표 3과 같다.

상기 표 2 및 표 3 방식의 공통점은 전류적산 베이스의 SOC 계산 방법이고, 전류적산 SOC의 단점인 전류오차누적 문제를 해결하기 위해 배터리 전압을 사용한 SOC 보정방식으로 구성되어 있다.

또한 표 2 및 표 3 방식의 차이점은 전압 SOC 산출 방식에 있으며, 이는 SOC 추정 성능을 결정하는 주된 인자이다.

그러나, 표 4에 나타낸 바와 같이 도요타 방식의 경우에 리얼 SOC 검출의 최적 조건은 충전/방전 에너지, 크기 및 횟수 등 균형이 이루어질 때이나, 산악 연속 오르막 주행 또는 EV 주행 시 배터리의 연속 방전 및 산악 내리막 주행시 배터리 연속 충전 발생으로 리얼 SOC 신뢰성이 저하되는 문제가 있다.

또한, 혼다 방식의 경우에 상한/하한 SOC 리셋으로 인한 비연속적 SOC 변화 발생(최대 30%)으로 SOC 추정 신뢰성이 저하되고, 특히 SOC 리셋 발생시 SOC의 순간적인 변화로 HCU 주행제어시 급격한 변화가 발생하고, 상기 급격한 SOC 변화는 운전자에게 불안감을 조성한다.

본 발명은 상기와 같은 점을 감안하여 안출한 것으로서, 과도구간에서도 SOC를 보정할 수 있도록 함으로써, 산악의 연속 오르막 주행 및 전기차 주행 시 배터 리의 연속방전 및 내리막 주행시 배터리의 연속충전 발생으로 인한 리얼 SOC의 신뢰성 저하를 극복할 수 있고, 급격한 SOC의 변화로 인한 운전자의 불안감을 해소할 수 있도록 한 하이브리드 전기자동차용 배터리의 잔존용량 추정방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명은 하이브리드 전기자동차용 배터리의 잔존용량 추정방법에 있어서,

소정시간 마다 검출된 전류를 이용하여 SOC에 따른 배터리 단자전압 맵(MAP)을 계산하여 검출된 전압과 비교 또는 인터폴레이션 수단을 이용하여 보정용 SOC를 산출하는 단계; 및 상기 보정용 SOC에 보정계수를 적용하여 전류적산 SOC를 보정하는 단계;를 포함하고, 상기 보정계수는 배터리 정상상태에 대한 신뢰성을 나타내기 위해 소정의 기간동안 사용한 배터리의 측정 또는 연산 데이터에 근거하여 계산되는 퍼지이론의 확실계수 형태인 것을 특징으로 한다.

바람직한 구현예로서, 상기 보정용 SOC를 산출하는 단계는 복수의 배터리 셀/모듈이 직렬로 연결된 배터리 팩의 잔존용량을 추정하기 위해 배터리 전압을 측정하는 단계와, 배터리 온도를 측정하는 단계와, 배터리 충전/방전 전류를 측정하는 단계와, 상기 측정된 전류를 적산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부도면을 참조로 상세하게 설명한다.

첨부한 도 5 및 도 6은 배터리 정상상태 전압을 산출하기 위한 정상상태 등가회로모델을 나타내는 도면이고, 도 7은 SOC_R에 따른 배터리 전압을 나타내는 그래프이다.

종래의 전류적산 SOC의 단점인 전류오차누적 문제를 해결하기 위한 당사의 현재 SOC 보정방법은 전류적산방식을 주로 사용하고 배터리의 정상상태 전압을 산출하여 단자전압과 비교하는 방식으로 리얼 SOC를 추정하여 전류적산 SOC를 보정해 가는 방식이다.

즉, 상기 배터리 정상상태 전압을 산출하기 위해서 내부저항과 기전력만으로 구성된 정상상태 등가회로모델(공개특허 제2005-0015767호)을 적용하고, 이런 배터리 정상상태의 특성을 적용한 배터리 잔존용량 추정 기술로서 전류적산 SOC 보정을 SOC 리셋 적용(공개특허 제2003-0050125)하여 이미 구현하였다.

그러나 상기 기 구현기술은 배터리 정상상태에서만 작동하므로, SOC 리셋시 급격한 SOC 변동으로(혼다 방식의 문제점과 동일) SOC 신뢰성이 저하되는 문제점이 있다.

여기서, 본 발명의 일실시예는 기 구현기술의 문제점을 해결하기 위해 과도구간에서도 SOC를 보정할 수 있도록 함으로써, 산악의 연속 오르막 주행 및 전기차 주행 시 배터리의 연속방전 및 내리막 주행시 배터리의 연속충전 발생으로 인한 리얼 SOC의 신뢰성 저하(도요타 방식)를 극복할 수 있고, 급격한 SOC의 변화(혼다 방식 또는 기 구현기술)로 인한 운전자의 불안감을 해소할 수 있다.

상기 과도구간에서도 SOC를 보정하기 위해 퍼지이론을 적용하고, 이는 배터리 정상상태에 대한 확실계수(CF, Certain Factor)로 반영되어 도요타 및 혼다방식의 문제점을 보완할 수 있다.

본 발명의 일실시예에 따른 하이브리드 전기자동차용 배터리의 잔존용량 추정방법을 보다 상세하게 설명하면 다음과 같다. 도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 배터리의 잔존용량 추정방법을 설명하기 위한 제어블럭도이다.

본 발명은 하나이상의 배터리 셀/모듈이 직렬로 연결된 배터리 팩 시스템의 잔존용량을 추정하기 위한 것이다.

본 발명에 따른 배터리 팩 시스템의 잔존용량을 추정하기 위한 제어장치는 하나 이상의 배터리 전압을 측정할 수 있는 전압센서, 복수의 배터리 온도를 측정할 수 있는 온도센서, 배터리 충전/방전 전류를 검출할 수 있는 전류센서와, 상기 전류센서에 의해 측정된 전류를 적산하는 SOC 연산수단과, 상기 검출된 전류를 이용하여 SOC에 따른 배터리 단자전압을 계산하는 배터리 단자전압 맵을 포함한다.

먼저 상기 전압센서, 온도센서 및 전류센서에 의해 배터리의 전압, 온도 및 전류를 측정하고, 상기 SOC 연산수단에 의해 측정된 전류를 적산한다.

소정시간마다 검출된 전류를 이용하여 SOC에 따른 배터리 단자전압 맵(MAP)을 계산한 다음, 상기 전압센서에 의해 검출된 전압과 비교 또는 인터폴레이션 수단을 사용하여 보정용 SOC를 산출한다.

상기 보정용 SOC에 산출된 보정계수를 적용하여 전류적산 SOC를 보정한다. 이때, 상기 보정계수는 배터리 정상상태에 대한 신뢰성을 나타내기 위해 소정의 기 간동안 사용한 배터리의 측정 또는 연산데이터에 근거하여 계산되는 퍼지이론의 학실계수 형태를 갖는다.

본 발명의 일실시예에 따른 리얼 SOC(SOC_R)를 추정하기 위한 식은 다음과 같다.

여기서 정상상태에 대한 확실계수(CF)는 SOC 보정계수 k에 해당한다. 즉 1>k>0 인 경우 SOC 보정이 작동하게 되어 리얼 SOC를 추정하게 되는 것이다. k=0인 경우는 과도상태이나, k가 0이므로 SOC보정이 작동하지 않는다. 종래기술에서는 k=1.0(정상상태) 일 경우만 SOC를 보정하였다.

도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 확실계수 k1을 설명하기 위한 그래프이고, 도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 확실계수 k2를 설명하기 위한 그래프이다.

상기 확실계수의 퍼지규칙의 일례로, 일정한 전류가 충분한 시간동안 유지되면 정상상태(k=1)이다.

예를 들어, 배터리 전류가 충전될 때 0~3초에서 전류가 0으로 k1도 0이고, 3~10초에서 전류가 변하여 보정계수가 0<k1<1 이 되며, 10초이상에서 전류가 일정시간동안 유지하면 k1=1이 된다(도 9).

또한, 확실계수의 퍼지규칙의 다른예로, 충전시 SOC_R이 충분히 높으면 정상 상태이고, 방전시 SOC_R이 충분히 낮으면 정상상태이다.

예를 들어, 배터리 SOC_R이 0~30%인 경우에서는 방전시 k2가 1로 유지되고, 배터리 SOC_R이 30~80%인 경우에서는 k2가 0<k2<1 사이에 있고, 배터리 SOC_R이 80% 이상인 경우에서 충전시 k2가 1로 유지된다(도 10).

상기와 같은 조건에서 k는 최종 보정계수로서, k=k1×k2×kn 이고, kn는 확실계수의 퍼지규칙의 또 다른예로써 정해질 수 있는 보정계수이다.

이와 같이 k가 1인 경우는 물론 0<k<1 인 경우에서도 보정계수 k(k=k1×k2×kn)에 의해 SOC 보정을 하여 리얼 SOC의 추정에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

도 11 내지 도 14는 MBI 배터리를 적용한 HEV 주행 시험 데이터에 적용하여 시뮬레이션 한 결과로서, 도 11은 혼다방식에 의한 전류적산 대비 BMS SOC를 나타내고, 최대 SOC 오차는 29.7%로 추정되며, 이때 분홍색은 전류적산이고 파란색은 BMS SOC이다.

도 12는 당사의 현재 기 구현기술에 의한 전류적산 대비 BMS SOC를 나타내고, 최대 SOC 오차는 25%로 추정되고, 도 13은 본 발명의 일실시예에 따른 전류적산 대비 BMS SOC를 나타내고, 최대 SOC 오차는 10%로 추정되는 것으로 나타내고 있다.

도시한 바와 같이 본 발명이 기존기술에 비해 SOC의 거동 현상 측면에서 큰 성능 차이가 없음 알 수 있었고, 본 발명에 따른 배터리 모델 파라미터 튜닝시 경쟁사의 동등 수준이상으로 구현할 수 있다.

이상에서는 본 발명을 특정의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 이러한 실시예에 한정되지 않으며, 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위내에서 실시할 수 있는 다양한 형태의 실시예들을 모두 포함한다.

이상에서 본 바와 같이, 본 발명에 따른 하이브리드 전기자동차용 배터리의 잔존용량 추정방법에 의하면, HEV 별 사용조건에 맞는 최적 파라미터를 도출함으로써, SOC 추정 성능이 경장사에 비해 동등 수준 이상으로 향상될 수 있다.

또한, SOC 추정 소프트웨어를 자체적으로 개발함으로써, 개발비를 절감할 수 있고, 당사의 고유기술을 확보할 수 있다.

Claims (2)

1. 하이브리드 전기자동차용 배터리의 잔존용량 추정방법에 있어서,

   소정시간 마다 검출된 전류를 이용하여 SOC에 따른 배터리 단자전압 맵(MAP)을 계산하여 검출된 전압과 비교 또는 인터폴레이션 수단을 이용하여 보정용 SOC를 산출하는 단계; 및

   상기 보정용 SOC에 보정계수를 적용하여 전류적산 SOC를 보정하는 단계;

   를 포함하고, 상기 보정계수는 배터리 정상상태에 대한 신뢰성을 나타내기 위해 소정의 기간동안 사용한 배터리의 측정 또는 연산 데이터에 근거하여 계산되는 퍼지이론의 확실계수 형태인 것을 특징으로 하는 하이브리드 전기자동차용 배터리의 잔존용량 추정방법.
2. 청구항 1에 있어서,

   상기 보정용 SOC를 산출하는 단계는 복수의 배터리 셀/모듈이 직렬로 연결된 배터리 팩의 잔존용량을 추정하기 위해 배터리 전압을 측정하는 단계와, 배터리 온도를 측정하는 단계와, 배터리 충전/방전 전류를 측정하는 단계와, 상기 측정된 전류를 적산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 전기자동차용 배터리의 잔존용량 추정방법.

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