KR101493355B1

KR101493355B1 - 에너지 저장 장치의 ｓｏｃ 보정 방법 및 이를 이용하는 ｓｏｃ 보정 시스템

Info

Publication number: KR101493355B1
Application number: KR20110141903A
Authority: KR
Inventors: 박정배
Original assignee: 주식회사 케이티
Priority date: 2011-12-26
Filing date: 2011-12-26
Publication date: 2015-02-13
Also published as: KR20130074048A

Abstract

본 발명은 에너지 저장 장치의 SOC 보정 방법 및 이를 이용하는 SOC 보정 시스템으로서, 에너지 저장 장치의 SOC를 보정하는 방법에 있어서, 복수개의 에너지 저장 장치를 그룹화하여 ESS 클러스터를 생성하는 ESS 클러스터 생성 단계; 상기 ESS 클러스터에 포함된 각각의 에너지 저장 장치에 대한 SOC 정보를 수집하여 누적하고, 누적된 SOC 정보를 근거로 상기 ESS 클러스터 내의 복수개의 에너지 저장 장치에 대한 SOC 보정 평균값을 산출하는 SOC 평균값 산출 단계; 및 상기 SOC 보정 평균값을 기초로 각각의 에너지 저장 장치에 대한 SOC 실질값을 산출하는 SOC 실질값 산출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 저장 장치의 SOC 보정 방법이며, 이와 같은 본 발명에 의하면 하나의 에너지 저장 장치에 대한 단편적인 SOC 보정에 따른 문제점을 해결하고자 복수개의 에너지 저장 장치를 그룹화한 ESS 클러스터에 대한 SOC 보정값을 적용하여 개개의 에너지 저장 장치에 대한 SOC를 보정함으로써 확률적으로 SOC의 오차를 더욱 줄일 수 있게 된다.

Description

에너지 저장 장치의 ＳＯＣ 보정 방법 및 이를 이용하는 ＳＯＣ 보정 시스템 {SOC correcting method for Energy Storage System and SOC correcting system thereof}

본 발명은 에너지 저장 장치의 SOC 보정 방법 및 이를 이용한 SOC 보정 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 분산 배치된 에너지 저장 장치(ESS)를 그룹화하여 ESS 클러스터를 형성하고, ESS 클러스터 내의 ESS에 대한 SOC정보에 기초하여 전체 ESS에 대한 SOC 평균치를 산출한 후 산출된 SOC 평균치에 근거하여 각각의 ESS에 대한 SOC를 보정하는 SOC 보정 방법과 이를 이용하는 SOC 보정 시스템에 대한 것이다.

스마트 그리드(Smart grid)는, '발전-송전·배전-판매'의 단계로 이루어지던 기존의 단방향 전력망에 정보기술을 접목하여 전력 공급자와 소비자가 양방향으로 실시간 정보를 교환함으로써 에너지 효율을 최적화하는 '지능형 전력망'을 가리킨다. 발전소와 송전·배전 시설과 전력 소비자를 정보통신망으로 연결하고 양방향으로 공유하는 정보를 통하여 전력시스템 전체가 한몸처럼 효율적으로 작동하는 것이 기본 개념이다.

스마트 그리드를 구축함에 있어서 중요한 구성 요소 중 하나가 에너지 저장장치(ESS : Energy Storage System, 이하에서는 ESS라 칭함)인데, ESS는 전기에너지를 화학적 에너지로 변환시켜 저장하는 장치로서, 특히, 신재생에너지를 중심으로 에너지 산업이 재편되면서 필요한 시점에 전기를 사용할 수 있는 기술인 스마트 그리드와 이를 실현 가능하게 할 수 있는 분산 전원의 저장소로서의 ESS의 역할이 증대되고 있다.

현재 스마트 그리드의 환경 구축에 발맞추어 ESS의 운용 효율성을 증대시키기 위하여 에너지 관리 장치(EMS: Energy Management System) 또는 배터리 관리 시스템(BMS: Battery Management System)에서 ESS에 대한 정보를 취합하여 ESS의 운영을 제어하고 있다.

가장 중요한 ESS의 운영 정보로서는 배터리가 충전되어 있는 정도를 나타내는 SOC(State of Charge)가 있으며, SOC는 전체 배터리의 용량 중 얼마나 충전되어 있는지를 퍼센트(%)로 나타낸 값이다.

배터리의 SOC를 판별은 일반적으로 BMS가 담당하는데, BMS의 SOC 판별은 배터리의 전압과 전류값을 역산하여 나타내는 것이 보통이다. 그런데 일부 양극 재료를 사용한 리튬이온 이차전지 등에서는 특정 SOC 구간에서 배터리 전압이 큰 차이를 나타내지 않는다. 예를 들면 리튬이온 이차전지를 구성하는 양극 재료의 하나인 올리빈(Olivine, LiFePO4)을 양극에 적용한 배터리는 중간 SOC 영역에서 배터리 전압이 큰 차이를 나타내지 않는다.

도 1은 올리빈을 적용한 배터리의 충전 프로파일 그래프를 나타내는데, 0.5C-rate을 적용하여 일정한 전류를 가하여 충전한 배터리의 프로파일에서는 SOC 20과 SOC 70의 전압 차이가 0.1V 범위 안에 있으므로 측정된 정보에 오차의 범위가 넓어서 정확한 SOC정보를 측정하는 것이 쉽지 않은 문제점이 있다.

만약 배터리 상으로 충전되어 들어오는 전류에 리플 및 노이즈가 포함되어 있는 경우에는 실제 SOC 값과 계측 SOC값 간의 오차가 50% 이상이 나타날 수도 있다.

이러한 에너지 저장장치의 SOC는 배터리의 충전 및 방전에 있어서 상당히 중요한 문제로서 SOC의 오차가 증대될수록 에너지 저장 장치의 운영에 치명적인 결함이 나타나게 되어 에너지 저장 장치의 확산에 걸림돌이 되고 있다.

본 발명은 상술한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하고자 하는 것으로서, 에너지 저장 장치의 SOC에 대한 오차를 줄인 보다 정확한 SOC를 제공함으로써 에너지 저장 장치의 효율적인 운영에 기여할 수 있는 SOC 보정 방안을 제공하는 것을 주된 목적으로 한다.

특히 하나의 에너지 저장 장치에 대한 단편적인 SOC 보정을 통해서는 상이한 조건과 위치에 따른 실질적인 보정이 불가능하여 보정한 SOC와 실제 SOC 간에 오차가 크게 발생되는 문제점을 해결하고자 한다.

나아가서 에너지 저장 장치가 설치된 지역의 기온, 날씨 등의 환경 요인과 이용되는 업무적인 특성을 고려하지 못해 발생되는 SOC에 대한 오차의 범위를 줄이고자 한다.

상기 기술적 과제를 달성하고자 본 발명은, 에너지 저장 장치의 SOC를 보정하는 방법에 있어서, 복수개의 에너지 저장 장치를 그룹화하여 ESS 클러스터를 생성하는 ESS 클러스터 생성 단계; 상기 ESS 클러스터에 포함된 각각의 에너지 저장 장치에 대한 SOC 정보를 수집하여 누적하고, 누적된 SOC 정보를 근거로 상기 ESS 클러스터 내의 복수개의 에너지 저장 장치에 대한 SOC 보정 평균값을 산출하는 SOC 평균값 산출 단계; 및 상기 SOC 보정 평균값을 기초로 각각의 에너지 저장 장치에 대한 SOC 실질값을 산출하는 SOC 실질값 산출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 저장 장치의 SOC 보정 방법이다.

바람직하게는 상기 ESS 클러스터 생성 단계는, 일정 지역별, 제품 종류별, 설치 위치의 환경 요인별 및 설치 위치의 업무 특성별의 카테고리로 복수개의 에너지 저장 장치를 분류하는 단계; 및 분류된 카테고리 중 선택된 어느 하나의 카테고리에 따라 에너지 저장 장치를 그룹화하여 ESS 클러스터를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

그리고 상기 SOC 평균값 산출 단계는, 각각의 에너지 저장 장치와 연계된 배터리 관리 시스템(BMS)를 통해 각각의 에너지 저장 장치에 대한 계측 SOC값을 수집하는 SOC 수집 단계; 상기 에너지 저장 장치의 충전 및 방전 전력량을 계측하고, 상기 에너지 저장 장치의 초기 SOC 값을 기준으로 상기 충전 및 방전 전력량을 반영하여 예상 SOC 값을 산출하는 예상 SOC 산출 단계; 상기 계측 SOC값과 상기 예상 SOC값의 SOC 오차값을 산출하는 SOC 오차값 산출 단계; 및 상기 각각의 에너지 저장 장치에 대한 상기 SOC 오차값을 취합하여 SOC 보정 평균값을 산출하는 SOC 보정 평균값 산출 단계를 포함할 수 있다.

보다 바람직하게는 상기 SOC 평균값 산출 단계는, 상기 SOC 수집 단계, 상기 예상 SOC 산출 단계 및 상기 SOC 오차값 산출 단계를 반복 수행하여 누적된 SOC 오차값을 산출하는 단계를 더 포함하고, 상기 SOC 보정 평균값 산출 단계는, 상기 누적된 SOC 오차값을 취합하여 SOC 보정 평균값을 산출할 수 있다.

나아가서 상기 SOC 보정 평균값 산출 단계는, 상기 각각의 에너지 저장 장치에 대한 SOC 오차값을 취합하고, 산술평균, 가중평균, 기하평균 또는 조화평균 중 어느 하나의 방식으로 SOC 보정 평균값을 산출할 수도 있다.

바람직하게는 상기 SOC 실질값 산출 단계는, 상기 에너지 저장 장치에 대한 충방전 횟수 및 사용 기간에 따른 퇴화 양상 테이블에 기초한 SOC 퇴화값에 따른 가중치를 부과하여 SOC 실질값을 산출하는 단계를 더 포함할 수도 있다.

또한 본 발명은, 전력을 공급하거나 저장하는 배터리와 상기 배터리를 관리하는 배터리 관리 장치를 포함하는 에너지 저장 장치를 복수개 그룹화하여 ESS 클러스터를 생성하는 ESS 클러스터 생성부; 상기 ESS 클러스터의 각각의 에너지 저장 장치에 대한 SOC정보를 수집하는 ESS 정보 수집부: 및 수집된 에너지 저장 장치의 정보에 기초하여 에너지 저장 장치의 SOC에 대한 SOC 보정값의 평균치를 산출하고, 산출된 평균치를 근거로 각각의 에너지 저장 장치에 대한 SOC 실질값을 산출하는 SOC 보정값 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 저장 장치의 SOC 보정 시스템이다.

바람직하게는 상기 ESS 정보 수집부는, 상기 에너지 저장 장치와 연계된 배터리 관리 시스템(BMS)을 통해 SOC정보를 수집하는 BMS 연동부; 상기 에너지 저장 장치와 연계된 스마트 미터기를 통해 상기 에너지 저장 장치의 계측된 충전 및 방전 전력량에 따른 SOC 정보를 수집하는 스마트 미터기 연동부; 및 상기 에너지 저장 장치에 대한 퇴화 양상 테이블을 획득하는 퇴화 정보 획득부를 포함할 수 있다.

그리고 상기 SOC 보정값 산출부는, 상기 ESS 정보 수집부와 연동하여, 상기 배터리 관리 시스템을 통한 계측 SOC값과 상기 스마트 미터기를 통한 충전 및 방전 전력량에 따른 예상 SOC 값을 추출하고, 상기 계측 SOC 값과 예상 SOC 값에 대한 SOC 오차값을 산출하여 누적하는 SOC 오차값 산출부; 상기 각각의 에너지 저장 장치에 대한SOC 오차값을 고려한 전체 에너지 저장 장치에 대한 SOC 보정 평균값을 산출하는 SOC 보정 평균값 산출부; 및 상기 SOC 보정 평균값을 기초로 각각의 에너지 저장 장치에 대한 SOC 실질값을 산출하는 SOC 실질값 산출부를 포함할 수 있다.

나아가서 상기 SOC 보정값 산출부에서 산출된 SOC 실질값을 각각의 에너지 저장 장치의 SOC로 반영하는 SOC 관리부를 더 포함할 수도 있다.

이와 같은 본 발명에 의하면, 에너지 저장 장치의 SOC에 대한 오차를 줄인 보다 정확한 SOC를 제공함으로써 에너지 저장 장치의 효율적인 운영에 기여할 수 있는 SOC 보정 방안을 제공한다.

특히 하나의 에너지 저장 장치에 대한 단편적인 SOC 보정에 따른 문제점을 해결하고자 복수개의 에너지 저장 장치를 그룹화한 ESS 클러스터에 대한 SOC 보정값을 적용하여 개개의 에너지 저장 장치에 대한 SOC를 보정함으로써 확률적으로 SOC의 오차를 더욱 줄일 수 있게 된다.

나아가서 에너지 저장 장치가 설치된 지역의 기온, 날씨 등의 환경 요인과 이용되는 업무적인 특성을 고려하는 SOC 보정 방안을 제공함으로써 더욱 정확한 SOC를 산출할 수 있게 된다.

도 1은 올리빈(Olivine, LiFePO4)을 적용한 배터리의 충전 프로파일 그래프를 나타내며,
도 2는 본 발명에 따른 ESS 클러스터의 구성에 대한 개념도를 도시하며,
도 3은 하나의 에너지 저장 장치 및 이와 연계된 시스템의 개념도를 도시하며,
도 4는 본 발명에 따른 SOC 보정 시스템의 실시예에 대한 구성도를 도시하며,
도 5는 상기 도 4의 실시예에서 ESS 정보 수집부의 구성에 대한 실시예를 도시하며,
도 6은 상기 도 4의 실시예에서 SOC 보정값 산출부의 구성에 대한 실시예를 도시하며,
도 7은 본 발명에 따른 SOC 보정 방법의 실시예에 대한 흐름도를 도시하며,
도 8은 상기 도 7의 실시예에서 SOC평균값 산출 과정에 대한 실시예의 흐름도를 도시하며,
도 9는 상기 도 7의 실시예에서 ESS에 대한 퇴화 양상 정보를 반영하여 SOC 실질값을 산출하는 과정에 대한 실시예의 흐름도를 도시하며,
도 10은 상기 도 9의 실시예에서 퇴화 양상 테이블의 실시예를 도시한다.

본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 설명하기 위하여 이하에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하고 이를 참조하여 살펴본다.

먼저, 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로서, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니며, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 또한 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

본 발명의 제 1 특징은 분산 배치된 에너지 저장 장치(ESS)를 그룹화하여 ESS 클러스터를 형성하고, ESS 클러스터 내의 에너지 저장 장치에 대한 SOC정보에 취합하여 전체 에너지 저장 장치에 대한 SOC 보정 평균값을 산출한 후 산출된 SOC 보정 평균값에 근거하여 각각의 에너지 저장 장치에 대한 SOC를 보정하는 SOC 보정 시스템을 제시한다.

먼저 본 발명에 따라 분산 배치된 에너지 저장 장치(ESS)를 그룹화하여 ESS 클러스터를 형성하는 개념을 살펴보자면, 도 2는 본 발명에 따른 ESS 클러스터의 구성에 대한 개념도를 도시한다.

본 발명에서는 분산 배치된 ESS(10)를 조건별로 그룹화하여 ESS 클러스터(100a, 100b,...100n)을 생성하고, ESS 클러스터(100a, 100b,...100n)를 기준으로 ESS 클러스터(100a, 100b,...100n)에 포함된 개별 ESS(10)들의 SOC를 보정한다.

여기서 ESS 클러스터(100a, 100b,...100n)는 다양한 조건을 통해 생성할 수 있는데, 상기 도 2에서는 ESS(10)가 설치된 위치의 업무 특성을 고려하여 ESS를 분류하고 그룹화하여 ESS 클러스터를 생성하였다. 제1 ESS 클러스터(100a)는 주택 지구의 가정에 설치된 ESS들을 그룹화하였고, 제2 ESS 클러스터(100b)는 상업 지구의 건물에 설치된 ESS들을 그룹화하였으며, 제3 ESS 클러스터(100n)는 산업 지구의 공장에 설치된 ESS들을 그룹화하였다. 이와 같이 업무 특성별로 ESS를 그룹화하면 충방전 패턴이 유사한 ESS들 간의 SOC를 고려하여 SOC를 보정함으로써 더욱 정확한 확률적 SOC 보정이 가능해진다.

나아가서 ESS가 설치된 위치의 업무 특성 이외에도 설치된 지역의 기온, 날씨 등의 환경적 요인을 고려하여 ESS 클러스터를 생성할 수도 있고, ESS의 배터리 제품 종류별로 ESS 클러스터를 생성할 수도 있으며, 단편적으로는 일정 지역에 속한 ESS들을 그룹화하여 ESS 클러스터를 형성할 수도 있을 것이다. 또한 이와 같은 다양한 조건을 동시에 고려하여 ESS들의 카테고리를 분류하고, 이를 기초로 ESS 클러스터를 형성할 수도 있을 것이다.

그리고 각각의 ESS 클러스터에 대한 SOC를 보정하기 위한 SOC 보정 시스템이 구비될 수 있는데, 여기서 SOC 보정 시스템은 하나의 ESS 클러스터(100a, 100b,...100n)마다 각각의 SOC 보정 시스템(200a, 200b,...200n)이 설치될 수도 있고, ESS 클러스터(100a, 100b,...100n)의 위치에 제한되지 않고 별도의 SOC 보정 시스템(200)이 설치되어 ESS 클러스터들을 구성한 후 각각의 ESS 클러스터에 대한 SOC 보정을 수행할 수도 있다.

상기 ESS 클러스터를 구성하는 하나의 ESS에 대한 시스템은, 도 3에 도시된 바와 같이 하나의 에너지 저장 장치 및 이와 연계된 시스템으로 도시될 수 있다.

상기 도 3은 가정 내에 설치되는 ESS에 대한 시스템의 구성도로서, 하나의 ESS 시스템은 개략적으로 전력을 저장하고 필요시에 저장된 전력을 방전하여 사용하기 위한 ESS(10), 가정 내의 부하와 ESS(10)에 전력을 공급하는 외부 계통 전력(70) 및 신재생발전설비인 태양광 발전 설비(90) 및 ESS(10)의 배터리의 제어하고 관리하기 위한 배터리 관리 장치(BMS: Battery Management System)(30)을 포함하여 구성되며, 추가적으로 태양광 발전 설비(90)의 발전량, 외부 계통 전력(70)의 전력 사용량 또는 ESS(10)에 입출력된 전력량을 계측하기 위한 스마트 미터기(50)가 구비될 수 있다.

이와 같이 상기 도 3에 도시된 하나의 ESS에 대한 시스템들이 모여서 상기 도 2의 ESS 클러스터를 구성하게 된다.

본 발명에서는 ESS 클러스터를 생성하고 SOC 보정값을 산출하는 SOC 보정 시스템의 구성에 대하여 살펴보자면, 도 4는 본 발명에 따른 SOC 보정 시스템의 실시예에 대한 구성도를 도시한다.

본 발명에 따른 SOC 보정 시스템(200)은 개략적으로 ESS 클러스터 생성부(210), ESS 정보 수집부(230), SOC 보정값 산출부(250) 및 SOC 관리부(270)를 포함하여 구성된다.

ESS 클러스터 생성부(210)는 일정 지역별, 제품 종류별, 설치 위치의 환경 요인별 또는 업무 특성별 등의 다양한 기준에 따라 복수개의 ESS를 그룹화하여 ESS 클러스터를 생성하는데, 분산 배치된 ESS들을 설정되는 기준에 따라 분류하고 분류된 복수개의 ESS를 그룹화하여 SOC 보정 시스템(200) 상에서의 가상 ESS 클러스터로 형성시킬 수도 있다.

ESS 정보 수집부(230)는 ESS 클러스터에 포함된 각각의 ESS에 대한 SOC 정보를 수집하는데, 도 5는 본 발명에 따른 ESS 정보 수집부의 구성에 대한 실시예를 도시한다.

ESS 정보 수집부(230)는, 개략적으로 BMS연동부(231), 스마트 미터기 연동부(233) 및 퇴화 정보 획득부(235) 등을 포함하여 구성될 수 있다.

BMS 연동부(231)는 해당 ESS와 연계된 BMS(30)로부터 해당 ESS에 대한 정보를 획득하는데, 획득하는 SOC 정보는 BMS(30)가 계측한 해당 ESS의 계측 SOC 값, BMS(30)가 산출한 SOC 보정값, 해당 ESS의 충방전 횟수 등 ESS의 배터리와 관련된 다양한 정보를 포함할 수 있다.

스마트 미터기 연동부(233)는 스마트 미터기(50)가 해당 ESS의 배터리에 충전되는 전력량 및 방전되는 전력량 등을 계측한 SOC 정보를 획득하게 된다.

퇴화 정보 획득부(235)는 해당 ESS와 연계된 에너지 관리 장치(EMS)나 해당 배터리의 제조사가 보유하고 있는 배터리의 퇴화 양상 데이터 등의ESS에 대한 정보를 획득한다.

이와 같은 구성을 통해 ESS 정보 수집부(230)는 SOC 보정을 위한 다양한 정보를 획득할 수 있다.

다시 도 4로 회귀하여, SOC 보정값 산출부(250)는 ESS 정보 수집부(230)가 획득한 다양한 정보를 기초로 SOC에 대한 보정값을 산출하는데, 기본적으로는 ESS 클러스터에 포함된 복수개의 ESS에 대한 SOC 보정값의 평균값을 산출하고 산출된 SOC 보정 평균값을 기초로 각각의 ESS에 대한 실질값을 산출하게 된다.

SOC 보정값 산출부(250)의 구성을 도 6을 참조하여 살펴보자면, 상기 도 6은 SOC 보정값 산출부의 구성에 대한 실시예를 도시한다.

SOC 보정값 산출부(250)는 개략적으로 SOC 오차값 산출부(251), SOC 보정 평균값 산출부(253) 및 SOC 실질값 산출부(254) 등을 포함하여 구성될 수 있다.

SOC 오차값 산출부(251)는 각각의 ESS에 대한 계측 SOC값 및 충전과 방전 전력량을 고려하여 예상 SOC 값을 추출한 후 상기 계측 SOC값과 상기 예상 SOC값에 대한 SOC 오차값을 산출한다.

SOC 보정 평균값 산출부(253)는 각각의 ESS에 대한 상기 SOC오차값을 취합하여 전체 ESS에 대한 SOC 보정 평균값을 산출하며, SOC 실질값 산출부(254)는 상기 SOC 보정 평균값에 기초하여 각각의 ESS에 대한 SOC 실질값을 산출하게 된다.

여기서 SOC 보정값 산출부(250)의 기능적인 구분을 통해 각각의 구성을 구분하여 분류하였으나, 실질적으로는 SOC 보정값 산출부(250)는 하나의 연산 처리 수단을 통해 SOC 오차값부터 SOC 실질값을 모두 산출할 수 있도록 구성될 수도 있으며, 각각의 값에 대한 구체적인 산출 과정은 이하의 본 발명에 따른 SOC 보정 방법의 실시예에서 보다 자세히 살펴보기로 한다.

다시 도 4로 돌아와서, SOC 관리부(270)는 SOC 보정 시스템(200)에서 산출된 각각의 ESS에 대한 SOC 실질값을 해당 ESS에 적용하는데, 이를 위해 SOC 관리부(270)가 직접 SOC 실질값을 통해 해당 ESS와 연계된 BMS를 제어할 수도 있으나, 바람직하게는 해당 ESS와 연계된 BMS 또는 EMS에 SOC 실질값을 제공하여 BMS 또는 EMS가 해당 ESS를 관리할 수 있다.

이와 같은 본 발명에 따른 SOC 보정 시스템의 구성을 통해 복수개의 에너지 저장 장치를 그룹화한 ESS 클러스터를 생성하고 ESS 클러스터에 포함된 복수개의 에너지 저장 장치에 대한 SOC 보정값의 평균값을 도입하여 각각의 에너지 저장 장치의 SOC 실질값을 산출함으로써 보다 확률적으로 정확한 SOC가 산출 가능하게 되는데, 이를 위한 본 발명에 따른 SOC 보정 방법에 대하여 이하에서 실시예를 통해 자세히 살펴보기로 한다.

도 7은 본 발명에 따른 SOC 보정 방법의 실시예에 대한 흐름도를 도시한다.

본 발명에 따른 SOC 보정 방법은 개략적으로는 ESS 클러스터 생성 과정(S100), SOC 평균값 산출 과정(S200) 및 SOC 실질값 산출 과정(S300)으로 구성될 수 있다.

먼저 분산 배치된 복수개의 ESS에 대하여 설정되는 기준에 따라 ESS를 분류하여 그룹화한 ESS 클러스터를 생성(S100)하는데, 여기서 ESS 클러스터를 생성하는 기준은 앞서 살펴본 바와 같이 ESS가 설치된 일정 지역별, 제품 종류별, 환경 요인별 또는 업무 특성별 등 다양한 조건 기준에 따라 카테고리가 분류되어 그룹화된 ESS 클러스터를 형성할 수 있으며, 나아가서는 복수개의 조건 기준을 고려하여 그룹화된 ESS 클러스터를 형성할 수도 있다.

바람직하게는 ESS 클러스터는 본 발명에 따른 에너지 저장 장치의 SOC 보정 시스템 상에서 가상으로 생성될 수도 있다.

이와 같은 ESS 클러스터가 생성(S100)되면, ESS 클러스터 내의 각각의 ESS에 대한 SOC 정보를 수집(S210)하고 수집된 SOC 정보에 기초하여 각각의 ESS에 대한 SOC 보정값을 산출(S230)한 후 산출된 SOC 보정값들을 취합하여 SOC 보정 평균값을 산출(S250)하는 SOC 평균값 산출 단계(S200)를 수행하는데, 이를 도 8에 도시된 SOC 평균값 산출 과정의 실시예에 대한 흐름도를 통해 좀 더 살펴보기로 한다.

ESS 클러스터에 포함된 각각의 ESS와 연계된 BMS를 통해 각각의 ESS에 대한 계측 SOC를 수집(S211)한다. 또한 각각의 ESS에 연계된 스마트 미터기를 통해 각각의 ESS에 대한 충/방전 전력량을 수집(S215)하고, 각각의 ESS의 초기 SOC를 기준으로 충전 전력량과 방전 전력량을 고려하여 예상 SOC를 산출(S216)한다.

가령, ESS의 용량이 10kWh이고 배터리의 초기 충전량이 5kWh라면, 초기 SOC는 50이 된다. 이를 기준으로 배터리의 전력 출입량에 대한 계측 데이터를 고려하여 배터리에 충전 전력량이 2kWh이고 방전 전력량이 3kWh라면 배터리의 예상 전력 보유량은 4kWh로서 예상 SOC는 40이 된다.

그리고 상기 계측 SOC와 예상 SOC 간의 SOC 오차값을 산출(S220)하는데, 가령 계측 SOC가 47이고 예상 SOC가 40인 경우에 SOC 오차값은 7이 될 수 있다.

이와 같은 SOC 오차값 산출 과정을 반복 수행하여 산출되는 SOC 오차값을 누적(S221)한 후 주기적으로 또는 필요한 경우에 누적된 SOC 오차값을 고려하여 SOC 오차값에 대한 평균을 SOC 오차값으로 설정한다.

이와 같은 과정으로 각각의 ESS에 대한 SOC 오차값이 산출되면 산출된 각각의 SOC 오차값을 취합하여 SOC 보정 평균값을 산출(S250)하게 되는데, 가령 하나의 ESS 클러스터에 n개의 ESS가 포함된다면 n개의 ESS에 대한 SOC 오차값의 평균값이 SOC 보정 평균값이 되게 된다.

여기서 SOC 보정 평균값은 다양한 방식으로 산출될 수 있는데, 가령 n개의 ESS에 대한 각각의 SOC 오차값에 대한 산술평균, 가중평균, 기하평균 또는 조화평균 등의 다양한 방식을 이용하여 SOC 보정 평균값을 산출할 수 있으며, 나아가서 n개의 ESS에 대한 각각의 SOC 오차값의 분포도를 고려하여 SOC 오차값 중 가장 많이 존재하는 최빈 오차값이나, 중앙 오차값 등의 대표 통계치를 기준값으로 설정하고 기준값을 기초로 근접한 SOC 오차값들을 고려하여 SOC 보정 평균값을 산출할 수도 있다. 이와 같은 SOC 보정 평균값의 산출은 상기의 방식에 한정되지 않으며 상기에서 제시된 방식 이외에도 다양한 방식으로 적합한 SOC 보정 평균값이 선택될 수도 있을 것이다.

다시 도 7을 참조하면, 이와 같은 과정을 통해 SOC 보정 평균값이 산출(S250)되면, 산출된 SOC 보정 평균값을 각각의 ESS의 SOC에 반영하여 각각의 ESS에 대한 SOC 실질값을 산출(S310)하는데, 여기서 상기 SOC 실질값은 각각의 ESS에 대한 계측 SOC에 상기 SOC 보정 평균값을 반영하여 산출할 수 있다.

그리고 각각의 ESS에 대한 SOC실질값으로 각각의 ESS에 대한 SOC를 보정(S330)하게 된다.

한걸음 더 나아가서, 본 발명에 따른 SOC 실질값 산출 과정(S300)은 ESS의 충방전 횟수, 사용 기간, 지역 기온 등의 ESS에 영향을 미치는 퇴화 양상에 따라 보정값을 반영할 수 있는데, 도 9는 상기 도 7의 실시예에서 ESS에 대한 퇴화 양상 정보를 반영하여 SOC 실질값을 산출하는 과정에 대한 실시예의 흐름도를 도시한다.

SOC 보정 평균값을 반영하여 산출된 각각의 ESS에 대한 SOC 실질값에 해당 특성에 따른 퇴화 양상 정보를 반영하여 추가적인 SOC 실질값을 산출하는데, 우선 해당 ESS에 대한 퇴화 양상 테이블을 획득(S301)한다. 여기서 퇴화 양상 테이블은 ESS의 배터리 제조사에서 제공하는 배터리 특성 프로파일이 될 수 있으며, 또한 본 발명에 따른 SOC 보정 시스템이 누적된 SOC 정보를 보유함에 따라 획득하여 분석한 퇴화 양상 정보일 수도 있다.

도 10은 상기 도 9의 실시예에서 퇴화 양상 테이블의 실시예를 도시하는데, 가령 상기 도 10의 실시예에서는 충방전 횟수, 사용 기간 및 사용 기온에 따른 ESS의 배터리에 대한 퇴화 양상에 대한 가중치가 부여(S303)된 퇴화 양상 테이블을 제시하며, SOC 실질값에 퇴화 양상에 대한 가중치를 반영하여 추가적인 SOC 실질값을 산출(S310)할 수 있다.

이와 같은 본 발명에 따른 에너지 저장 장치의 SOC 보정 방법은, 에너지 저장 장치의 SOC에 대한 오차를 줄인 보다 정확한 SOC를 제공함으로써 에너지 저장 장치의 효율적인 운영에 기여할 수 있는 SOC 보정 방안을 제공한다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명에 기재된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상이 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의해서 해석되어야하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

10, 10a, 10b,...10n : 에너지 저장 장치,
30 : 배터리 관리 시스템, 50 : 스마트 미터기,
100a,100b,...100n : ESS 클러스터,
200, 200a, 200b,...200n : SOC 보정 시스템,
210 : ESS 클러스터 생성부, 230 : ESS 정보 수집부,
231 : BMS 연동부, 233 : 스마트 미터기 연동부,
235 : 퇴화 정보 획득부, 250 : SOC 보정값 산출부,
251 : SOC 오차값 산출부, 253 : SOC 계측 보정값 산출부,
255 : SOC 보정 평균값 산출부, 270 : SOC 관리부.

Claims

에너지 저장 장치의 SOC를 보정하는 방법에 있어서,
복수개의 에너지 저장 장치를 지역별, 제품 종류별, 설치 위치의 환경 요인별 또는 설치 위치의 업무특성별 조건을 기초로 그룹화하여 ESS 클러스터를 생성하는 ESS 클러스터 생성 단계;
상기 ESS 클러스터에 포함된 각각의 에너지 저장 장치에 대한 SOC 정보를 수집하여 누적하고, 누적된 SOC 정보를 근거로 상기 ESS 클러스터 내의 복수개의 에너지 저장 장치에 대한 SOC 보정 평균값을 산출하는 SOC 평균값 산출 단계; 및
상기 SOC 보정 평균값을 기초로 각각의 에너지 저장 장치에 대한 SOC 실질값을 산출하는 SOC 실질값 산출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 저장 장치의 SOC 보정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 ESS 클러스터 생성 단계는,
일정 지역별, 제품 종류별, 설치 위치의 환경 요인별 및 설치 위치의 업무 특성별의 카테고리로 복수개의 에너지 저장 장치를 분류하는 단계; 및
분류된 카테고리 중 선택된 어느 하나의 카테고리에 따라 에너지 저장 장치를 그룹화하여 ESS 클러스터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 저장 장치의 SOC 보정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 SOC 평균값 산출 단계는,
각각의 에너지 저장 장치와 연계된 배터리 관리 시스템(BMS)를 통해 각각의 에너지 저장 장치에 대한 계측 SOC값을 수집하는 SOC 수집 단계;
상기 에너지 저장 장치의 충전 및 방전 전력량을 계측하고, 상기 에너지 저장 장치의 초기 SOC 값을 기준으로 상기 충전 및 방전 전력량을 반영하여 예상 SOC 값을 산출하는 예상 SOC 산출 단계;
상기 계측 SOC값과 상기 예상 SOC값의 SOC 오차값을 산출하는 SOC 오차값 산출 단계; 및
상기 각각의 에너지 저장 장치에 대한 상기 SOC 오차값을 취합하여 SOC 보정 평균값을 산출하는 SOC 보정 평균값 산출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 저장 장치의 SOC 보정 방법.
제 3 항에 있어서,
상기 SOC 평균값 산출 단계는,
상기 SOC 수집 단계, 상기 예상 SOC 산출 단계 및 상기 SOC 오차값 산출 단계를 반복 수행하여 누적된 SOC 오차값을 산출하는 단계를 더 포함하고,
상기 SOC 보정 평균값 산출 단계는, 상기 누적된 SOC 오차값을 취합하여 SOC 보정 평균값을 산출하는 것을 특징으로 하는 에너지 저장 장치의 SOC 보정 방법.
제 3 항에 있어서,
상기 SOC 보정 평균값 산출 단계는,
상기 각각의 에너지 저장 장치에 대한 SOC 오차값을 취합하고, 산술평균, 가중평균, 기하평균 또는 조화평균 중 어느 하나의 방식으로 SOC 보정 평균값을 산출하는 것을 특징으로 하는 에너지 저장 장치의 SOC 보정 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 SOC 실질값 산출 단계는,
상기 에너지 저장 장치에 대한 충방전 횟수 및 사용 기간에 따른 퇴화 양상 테이블에 기초한 SOC 퇴화값에 따른 가중치를 부과하여 SOC 실질값을 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 저장 장치의 SOC 보정 방법.
전력을 공급하거나 저장하는 배터리와 상기 배터리를 관리하는 배터리 관리 장치를 포함하는 에너지 저장 장치를 지역별, 제품 종류별, 설치 위치의 환경 요인별 또는 설치 위치의 업무특성별 조건을 기초로 복수개 그룹화하여 ESS 클러스터를 생성하는 ESS 클러스터 생성부;
상기 ESS 클러스터의 각각의 에너지 저장 장치에 대한 SOC정보를 수집하는 ESS 정보 수집부: 및
수집된 에너지 저장 장치의 정보에 기초하여 에너지 저장 장치의 SOC에 대한 SOC 보정값의 평균치를 산출하고, 산출된 평균치를 근거로 각각의 에너지 저장 장치에 대한 SOC 실질값을 산출하는 SOC 보정값 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 저장 장치의 SOC 보정 시스템.
제 7 항에 있어서,
상기 ESS 정보 수집부는,
상기 에너지 저장 장치와 연계된 배터리 관리 시스템(BMS)을 통해 SOC정보를 수집하는 BMS 연동부;
상기 에너지 저장 장치와 연계된 스마트 미터기를 통해 상기 에너지 저장 장치의 계측된 충전 및 방전 전력량에 따른 SOC 정보를 수집하는 스마트 미터기 연동부; 및
상기 에너지 저장 장치에 대한 퇴화 양상 테이블을 획득하는 퇴화 정보 획득부를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 저장 장치의 SOC 보정 시스템.
제 7 항에 있어서,
상기 SOC 보정값 산출부는,
상기 ESS 정보 수집부와 연동하여, 상기 배터리 관리 시스템을 통한 계측 SOC값과 스마트 미터기를 통한 충전 및 방전 전력량에 따른 예상 SOC 값을 추출하고, 상기 계측 SOC 값과 예상 SOC 값에 대한 SOC 오차값을 산출하여 누적하는 SOC 오차값 산출부;
상기 각각의 에너지 저장 장치에 대한 SOC 오차값을 고려한 전체 에너지 저장 장치에 대한 SOC 보정 평균값을 산출하는 SOC 보정 평균값 산출부; 및
상기 SOC 보정 평균값을 기초로 각각의 에너지 저장 장치에 대한 SOC 실질값을 산출하는 SOC 실질값 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 저장 장치의 SOC 보정 시스템.
제 7 항에 있어서,
상기 SOC 보정값 산출부에서 산출된 SOC 실질값을 각각의 에너지 저장 장치의 SOC로 반영하는 SOC 관리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 저장 장치의 SOC 보정 시스템.