KR102325126B1 - Method and system for controlling battery temperature - Google Patents

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KR102325126B1
KR102325126B1 KR1020210025686A KR20210025686A KR102325126B1 KR 102325126 B1 KR102325126 B1 KR 102325126B1 KR 1020210025686 A KR1020210025686 A KR 1020210025686A KR 20210025686 A KR20210025686 A KR 20210025686A KR 102325126 B1 KR102325126 B1 KR 102325126B1
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이정민
정재욱
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케이지씨 주식회사
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Abstract

The present invention relates to a method and system for controlling the temperature of a battery using a heater or a cooler. The present invention relates to a method for controlling the temperature of a battery equipped with a temperature controller that changes the temperature when power is supplied. Specifically, the method comprises the steps of: setting a target value for an available battery output; estimating an available battery output value based on the battery ambient temperature and state information of the battery; supplying power to the temperature controller based on the estimated available output value; re-estimating an available battery output value after a predetermined time has elapsed from the time when power is supplied to the temperature controller; and cutting off the power supplied to the temperature controller when the re-estimated available output value reaches a target value. The present invention is to efficiently control the temperature of the battery based on the battery status.

Description

배터리 온도 제어 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR CONTROLLING BATTERY TEMPERATURE} Battery temperature control method and system

본 발명은 히터 또는 쿨러를 이용하여 배터리의 온도를 제어하기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a method and system for controlling the temperature of a battery using a heater or cooler.

리튬 이온 전지는 가볍다는 장점으로 인하여 다양한 분야에 널리 활용되고 있다. 구체적으로, 리튬 이온 전지는 휴대전화 및 노트북 등의 휴대용 전자 기기 등에 활용되어 왔으며, 최근에는 전기 자동차에서의 활용이 확대되고 있다. 도 1을 참조하면, 전기 자동차(10)에는 엔진(11)의 구동 및 차량에 포함된 장치들의 구동을 위한 배터리(12)가 장착될 수 있다. Lithium ion batteries are widely used in various fields due to their light weight. Specifically, lithium ion batteries have been utilized in portable electronic devices such as mobile phones and notebook computers, and recently, their use in electric vehicles is expanding. Referring to FIG. 1 , an electric vehicle 10 may be equipped with a battery 12 for driving an engine 11 and driving devices included in the vehicle.

한편, 배터리는 온도에 따라 방전 또는 충전 시 내부적인 화학적 변화가 상이하게 나타난다. 배터리는 그 사용 환경에 따라 다양한 온도에 노출될 수 있다. 특히, 자동차에 내장되는 배터리(12)는 저온 또는 고온 환경에 빈번하게 노출될 수 있다. 저온 또는 고온에서는 배터리의 성능이 저하될 수 있으며, 이는 차량 운행에 치명적인 영향을 줄 수 있다.On the other hand, the internal chemical change of the battery appears differently when discharging or charging according to the temperature. A battery may be exposed to various temperatures depending on its usage environment. In particular, the battery 12 embedded in a vehicle may be frequently exposed to a low temperature or high temperature environment. Battery performance may deteriorate at low or high temperatures, which may have a fatal impact on vehicle operation.

종래에는 온도가 배터리에 미치는 영향을 줄이기 위하여 열선 시트를 사용하였다. 상술한 열선 시트는 배터리를 사용하여 작동하므로, 열선 시트를 과도하게 구동할 경우, 배터리의 에너지 효율이 저하되는 문제가 있다. Conventionally, a heated sheet was used to reduce the effect of temperature on the battery. Since the above-described heating ray sheet operates using a battery, when the heating ray sheet is excessively driven, there is a problem in that the energy efficiency of the battery is reduced.

또한, 배터리 구동 중에는 배터리 심부와 표면 온도차가 커진다. 이 때문에, 배터리 표면 부분에 대한 온도 측정 만으로는 배터리의 심부 온도를 정확하게 예측할 수 없게 된다. 이로 인하여, 열선 시트를 통해 배터리 온도 조절 시, 배터리가 적정한 온도에 도달하였는지 판단하는 것이 어렵게 된다는 문제가 있다.In addition, the temperature difference between the core and the surface of the battery increases during battery operation. For this reason, it is impossible to accurately predict the core temperature of the battery only by measuring the temperature on the surface of the battery. For this reason, there is a problem in that it is difficult to determine whether the battery has reached an appropriate temperature when the temperature of the battery is controlled through the heated sheet.

이에 최근에는 센싱 가능한 정보들을 이용하여 배터리의 상태를 정확하게 추정하고, 최적의 효율로 배터리를 히팅 또는 쿨링하기 위한 방법 및 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다.Accordingly, recently, research on a method and system for accurately estimating the state of a battery using senseable information and heating or cooling the battery with optimal efficiency is being conducted.

본 발명의 일 목적은 다양한 환경에서 배터리의 현재 상태를 정확하게 추정할 수 있는 데이터 학습 방법을 제공하는 것이다. It is an object of the present invention to provide a data learning method capable of accurately estimating the current state of a battery in various environments.

본 발명의 다른 일 목적은, 배터리의 상태에 따라 최적의 효율로 배터리의 온도를 제어할 수 있는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a method and system capable of controlling the temperature of the battery with optimum efficiency according to the state of the battery.

상술한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 전원이 공급되면 온도가 가변되는 온도 조절부가 장착된 배터리의 온도 제어 방법을 제공한다. 구체적으로, 본 발명은 배터리 가용 출력에 대한 목표 값을 설정하는 단계, 배터리 주변 온도 및 배터리의 상태 정보를 기반으로 배터리의 가용 출력 값을 추정하는 단계, 추정된 가용 출력 값을 기반으로 상기 온도 조절부에 전원을 공급하는 단계, 상기 온도 조절부에 전원을 공급한 시점부터 소정 시간이 지난 후 배터리의 가용 출력 값을 재 추정하는 단계 및 재 추정된 가용 출력 값이 상기 목표 값에 도달하는 경우, 상기 온도 조절부에 공급되는 전원을 차단하는 단계를 포함하는 배터리의 온도 제어 방법을 제공한다.In order to achieve the above object, the present invention provides a method for controlling the temperature of a battery equipped with a temperature controller that changes the temperature when power is supplied. Specifically, the present invention includes the steps of setting a target value for the available battery output, estimating the available output value of the battery based on the battery ambient temperature and state information of the battery, and adjusting the temperature based on the estimated available output value supplying power to the unit, re-estimating an available output value of the battery after a predetermined time has elapsed from the time when power is supplied to the temperature controller, and when the re-estimated available output value reaches the target value, It provides a method for controlling the temperature of a battery comprising the step of cutting off the power supplied to the temperature control unit.

일 실시 예에 있어서, 상기 배터리의 가용 출력 값을 추정하는 단계 및 상기 배터리의 가용 출력 값을 재 추정하는 단계는, 배터리의 표면 온도, 배터리의 충전량, 배터리 주변 온도, 상기 온도 조절부에서 소모된 열 에너지 및 상기 소정 시간 중 적어도 하나에 기반하여 배터리의 가용 출력 값을 추정하는 것일 수 있다.In an embodiment, the estimating of the available output value of the battery and the re-estimating of the available output value of the battery include: a surface temperature of a battery, a charge amount of the battery, a battery ambient temperature, and the amount of power consumed by the temperature controller. The available output value of the battery may be estimated based on at least one of thermal energy and the predetermined time.

일 실시 예에 있어서, 본 발명은 상기 배터리의 표면 온도 및 배터리의 주변 온도를 센싱하는 단계, 상기 배터리의 전압을 강하시킨 후 상기 배터리에 흐르는 전류 변화량을 센싱하는 단계, 상기 전류 변화량 및 상기 전압 강하량을 이용하여, 배터리의 가용 출력 값 및 배터리의 내부 저항 값을 산출하는 단계 및 배터리의 표면 온도, 배터리의 충전량, 배터리의 주변 온도, 상기 온도 조절부에서 소모된 에너지, 상기 온도 조절부에 전원을 공급한 시간, 상기 산출된 배터리의 가용 출력 값 및 내부 저항 값 중 적어도 하나를 학습 데이터로 하여 배터리의 가용 출력 추정을 위한 기계 학습을 수행하는 단계를 더 포함하고, 배터리의 가용 출력 값을 추정하는 단계는 상기 기계 학습 결과에 기반하여 수행될 수 있다.In one embodiment, the present invention includes the steps of sensing the surface temperature of the battery and the ambient temperature of the battery, sensing the amount of change in current flowing through the battery after lowering the voltage of the battery, the amount of change in current and the amount of voltage drop calculating the usable output value of the battery and the internal resistance value of the battery using Further comprising the step of performing machine learning for estimating the available output of the battery using at least one of the supplied time, the calculated available output value of the battery, and the internal resistance value as training data, estimating the available output value of the battery The step may be performed based on the machine learning result.

일 실시 예에 있어서, 상기 학습 데이터는 상기 배터리 표면 온도 및 상기 배터리 주변 온도를 기반으로 산출된 열 손실량을 더 포함할 수 있다.In an embodiment, the learning data may further include an amount of heat loss calculated based on the battery surface temperature and the battery ambient temperature.

일 실시 예에 있어서, 상기 배터리 주변 온도 및 배터리의 상태 정보를 기반으로 배터리의 가용 출력 값을 추정하는 단계에서 활용된 상기 배터리 주변 온도 및 상기 배터리 표면 온도와 상기 학습 데이터를 활용하여 상기 소정 시간을 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.In an embodiment, the predetermined time is determined by using the battery ambient temperature and the battery surface temperature and the learning data used in the step of estimating the available output value of the battery based on the battery ambient temperature and battery state information. It may further include the step of calculating.

일 실시 예에 있어서, 상기 소정 시간을 산출하는 단계는, 상기 학습 데이터에서 상기 배터리 주변 온도 및 배터리의 상태 정보를 기반으로 배터리의 가용 출력 값을 추정하는 단계에서 활용된 상기 배터리 주변 온도 및 상기 배터리 표면 온도에 대응하는 제1데이터를 검색하는 단계, 상기 학습 데이터에서 상기 목표 값에 대응하는 제2데이터를 검색하는 단계, 상기 제1 및 제2데이터를 활용하여 추정 열 에너지 소모량을 산출하는 단계 및 상기 추정 열 에너지 소모량에 기반하여 상기 소정 시간을 산출하는 단계를 더 포함할 수 있다.In an embodiment, the calculating of the predetermined time includes the battery ambient temperature and the battery used in the step of estimating an available output value of the battery based on the battery ambient temperature and battery state information from the learning data. retrieving first data corresponding to the surface temperature; retrieving second data corresponding to the target value from the learning data; calculating an estimated amount of thermal energy consumption by using the first and second data; and The method may further include calculating the predetermined time based on the estimated amount of thermal energy consumption.

또한, 본 발명은 배터리의 온도 제어 시스템을 제공한다. 구체적으로, 본 발명은 배터리, 상기 배터리에 장착되며, 전원이 공급되면 온도가 가변되는 온도 조절부, 배터리 가용 출력에 대한 목표 값을 수신하는 경우, 배터리 주변 온도 및 배터리의 상태 정보를 기반으로 배터리의 가용 출력 값을 추정하고, 추정된 가용 출력 값을 기반으로 상기 온도 조절부에 전원을 공급하는 배터리 제어부를 포함하고, 상기 배터리 제어부는, 상기 온도 조절부에 전원을 공급한 시점부터 소정 시간이 지난 후 배터리의 가용 출력 값을 재 추정하고, 재 추정된 가용 출력 값이 상기 목표 값에 도달하는 경우, 상기 온도 조절부에 공급되는 전원을 차단하는 것을 특징으로 하는 배터리의 온도 제어 시스템을 제공한다.The present invention also provides a temperature control system for a battery. Specifically, the present invention relates to a battery, a temperature controller that is mounted on the battery and changes its temperature when power is supplied, and when receiving a target value for the battery available output, the battery is based on the battery ambient temperature and state information of the battery and a battery controller for estimating an available output value of There is provided a temperature control system for a battery, which re-estimates the available output value of the battery after passing, and cuts off the power supplied to the temperature controller when the re-estimated available output value reaches the target value .

일 실시 예에 있어서, 상기 배터리 제어부는, 배터리의 표면 온도, 배터리의 충전량, 배터리 주변 온도, 상기 온도 조절부에서 소모된 열 에너지 및 상기 소정 시간 중 적어도 하나에 기반하여 배터리의 가용 출력 값을 추정할 수 있다.In an embodiment, the battery controller estimates an available output value of the battery based on at least one of a surface temperature of the battery, a charge amount of the battery, a battery ambient temperature, thermal energy consumed by the temperature controller, and the predetermined time. can do.

일 실시 예에 있어서, 상기 배터리 제어부는, 배터리의 표면 온도, 배터리의 충전량, 배터리의 주변 온도, 상기 온도 조절부에서 소모된 에너지, 상기 온도 조절부에 전원을 공급한 시간, 상기 산출된 배터리의 가용 출력 값 및 내부 저항 값 중 적어도 하나를 학습 데이터로 하여 수행된 기계 학습 결과에 기반하여 수행될 수 있다.In one embodiment, the battery control unit, the surface temperature of the battery, the amount of charge of the battery, the ambient temperature of the battery, the energy consumed by the temperature control unit, the time for supplying power to the temperature control unit, the calculated battery This may be performed based on a result of machine learning performed using at least one of an available output value and an internal resistance value as training data.

일 실시 예에 있어서, 상기 학습 데이터는 상기 배터리 표면 온도 및 상기 배터리 주변 온도를 기반으로 산출된 열 손실량을 더 포함할 수 있다.In an embodiment, the learning data may further include an amount of heat loss calculated based on the battery surface temperature and the battery ambient temperature.

위에서 살펴본 것과 같이, 본 발명에 따르면, 다양한 주변 환경 및 다양한 배터리 상태에서 배터리 출력에 대한 기계 학습을 수행하기 때문에, 현재 배터리 주변 온도 및 현재 배터리 상태에 따른 최적의 배터리 출력을 산출할 수 있게 된다.As described above, according to the present invention, since machine learning is performed on the battery output in various surrounding environments and various battery states, it is possible to calculate the optimal battery output according to the current battery ambient temperature and the current battery state.

또한, 본 발명에 따르면 배터리가 기계학습을 통해 산출된 최적의 출력에 도달할 수 있도록, 배터리를 히팅 또는 쿨링하기 때문에 히팅 또는 쿨링에 소모되는 전력소모를 최소화함과 동시에 어떠한 환경에서도 배터리를 최적의 상태로 유지할 수 있도록 한다.In addition, according to the present invention, since the battery is heated or cooled so that the battery can reach the optimal output calculated through machine learning, the power consumption for heating or cooling is minimized and the battery is optimized in any environment. to keep it as it is.

도 1은 배터리가 장착된 전기 자동차를 나타내는 개념도이다.
도 2는 본 발명에 따른 배터리 온도 제어 시스템을 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 본 발명에 따른 배터리 온도 제어 방법을 나타내는 순서도이고, 도 4 및 5는 본 발명에 따른 배터리 가용 출력에 대한 기계 학습 방법을 나타내는 개념도이다.
도 6은 본 발명에 따른 배터리 내부 전압을 산출하는 일 실시 예를 나타내는 개념도이다.
도 7은 본 발명에 따른 배터리 가용 출력을 산출하는 일 실시 예를 나타내는 개념도이다.1 is a conceptual diagram illustrating an electric vehicle equipped with a battery.
2 is a conceptual diagram for explaining a battery temperature control system according to the present invention.
3 is a flowchart illustrating a battery temperature control method according to the present invention, and FIGS. 4 and 5 are conceptual diagrams illustrating a machine learning method for a battery available output according to the present invention.
6 is a conceptual diagram illustrating an embodiment of calculating an internal voltage of a battery according to the present invention.
7 is a conceptual diagram illustrating an embodiment of calculating an available battery output according to the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. Hereinafter, the embodiments disclosed in the present specification will be described in detail with reference to the accompanying drawings, but the same or similar components will be given the same reference numbers regardless of reference numerals, and redundant descriptions thereof will be omitted. The suffixes "module" and "part" for the components used in the following description are given or mixed in consideration of only the ease of writing the specification, and do not have a meaning or role distinct from each other by themselves. In addition, in describing the embodiments disclosed in the present specification, if it is determined that detailed descriptions of related known technologies may obscure the gist of the embodiments disclosed in the present specification, the detailed description thereof will be omitted. In addition, the accompanying drawings are only for easy understanding of the embodiments disclosed in the present specification, and the technical spirit disclosed herein is not limited by the accompanying drawings, and all changes included in the spirit and scope of the present invention , should be understood to include equivalents or substitutes.

제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.Terms including an ordinal number, such as first, second, etc., may be used to describe various elements, but the elements are not limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.When a component is referred to as being “connected” or “connected” to another component, it is understood that the other component may be directly connected or connected to the other component, but other components may exist in between. it should be On the other hand, when it is said that a certain element is "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that no other element is present in the middle.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise.

본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 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.In the present application, terms such as "comprises" or "have" are intended to designate that a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification exists, but one or more other features It should be understood that this does not preclude the existence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.

이하, 본 발명에 따른 배터리 온도 제어 시스템에 대하여 구체적으로 설명한다. 다만, 본 발명은 후술하는 구성요소들에 한정하지 않고, 후술할 구성요소보다 많거나 적은 구성요소들을 포함할 수 있다.Hereinafter, a battery temperature control system according to the present invention will be described in detail. However, the present invention is not limited to the components to be described later, and may include more or fewer components than the components to be described later.

도 2는 본 발명에 따른 배터리 온도 제어 시스템을 설명하기 위한 개념도이다.2 is a conceptual diagram for explaining a battery temperature control system according to the present invention.

도 2에 도시된 것과 같이, 본 발명에 따른 배터리 온도 제어 시스템은, 중앙 제어부(100), 배터리 제어부(310), 배터리(320), 온도 조절부(330) 및 배터리 온도 센서(340) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.As shown in FIG. 2 , the battery temperature control system according to the present invention includes at least one of the central control unit 100 , the battery control unit 310 , the battery 320 , the temperature control unit 330 , and the battery temperature sensor 340 . may contain one.

여기서, 중앙 제어부(100)는 배터리가 장착된 장치(예를 들어, 전기 자동차)의 동작을 제어하기 위한 수단이다. 구체적으로, 중앙 제어부(100)는 통신부(110), 저장부(120), 디스플레이부(130), 입력부(140), 센서부(150) 및 제어부(160) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. Here, the central control unit 100 is a means for controlling the operation of a battery-mounted device (eg, an electric vehicle). Specifically, the central control unit 100 may include at least one of a communication unit 110 , a storage unit 120 , a display unit 130 , an input unit 140 , a sensor unit 150 , and a control unit 160 .

본 명세서에서는 설명의 편의를 위하여, 중앙 제어부(100)를 전기 자동차의 전반적인 동작을 제어하기 위한 제어 수단인 것으로 설명하지만, 이에 한정되지 않고, 상기 중앙 제어부(100)는 배터리가 장착된 장치의 제어 수단일 수 있다.In the present specification, for convenience of explanation, the central control unit 100 is described as a control means for controlling the overall operation of the electric vehicle, but the present disclosure is not limited thereto, and the central control unit 100 controls the device in which the battery is mounted. can be a means.

중앙 제어부(100)를 구성하는 구성요소들에 대하여 설명한다. Components constituting the central control unit 100 will be described.

통신부(110)는, 공간에 배치된 다양한 디바이스와 유선 또는 무선으로 통신하도록 이루어질 수 있다. 구체적으로, 통신부(110)는 적어도 하나의 외부 서버(또는 외부 저장소, 200)와 통신하도록 이루어질 수 있다. 여기에서, 외부 서버(200)는, 도시된 것과 같이, 클라우드 서버(210) 또는 데이터베이스(220) 중 적어도 하나를 포함하도록 구성될 수 있다. 상기 클라우드 서버(210) 또는 데이터베이스(220)에는 후술할 기계 학습 데이터가 저장될 수 있다.The communication unit 110 may be configured to communicate with various devices arranged in a space by wire or wirelessly. Specifically, the communication unit 110 may be configured to communicate with at least one external server (or external storage, 200 ). Here, the external server 200, as shown, may be configured to include at least one of the cloud server 210 and the database 220. Machine learning data to be described later may be stored in the cloud server 210 or the database 220 .

다음으로 저장부(120)는, 본 발명과 관련된 다양한 정보를 저장하도록 이루어질 수 있다. 본 발명에서 저장부(120)는 배터리 온도 제어 시스템 자체에 구비될 수 있다. 이와 다르게, 저장부(120)의 적어도 일부는, 클라우드 서버(210) 및 데이터베이스(220) 중 적어도 하나를 의미할 수 있다. 즉, 저장부(120)는 본 발명에 따른 배터리 제어를 위하여 필요한 정보가 저장되는 공간이면 충분하며, 물리적인 공간에 대한 제약은 없는 것으로 이해될 수 있다. 이에, 이하에서는, 저장부(120), 클라우드 서버(210) 및 데이터베이스(220)를 별도로 구분하지 않고, 모두 저장부(120)라고 표현하도록 한다. Next, the storage unit 120 may be configured to store various information related to the present invention. In the present invention, the storage unit 120 may be provided in the battery temperature control system itself. Alternatively, at least a portion of the storage unit 120 may mean at least one of the cloud server 210 and the database 220 . That is, it can be understood that the storage unit 120 is sufficient as long as a space in which information necessary for battery control according to the present invention is stored, and there is no restriction on the physical space. Accordingly, hereinafter, the storage unit 120 , the cloud server 210 , and the database 220 are not separately distinguished, and are all referred to as the storage unit 120 .

다음으로 디스플레이부(130)는 배터리가 장착된 장치와 관련된 화면 정보, 배터리의 상태와 관련된 화면 정보 중 적어도 하나를 출력하도록 이루어질 수 있다. 디스플레이부(130)는 본 발명에 있어 필수적인 구성 요소는 아니며, 디스플레이부의 종류에 대해서는 제한을 두지 않는다.Next, the display unit 130 may be configured to output at least one of screen information related to the device in which the battery is installed and screen information related to the state of the battery. The display unit 130 is not an essential component in the present invention, and the type of the display unit is not limited.

다음으로, 입력부(140)는 사용자로부터 입력되는 정보의 입력을 위한 것으로서, 입력부(140)는 사용자와 배터리 온도 제어 시스템 사이의 매개체가 될 수 있다. 보다 구체적으로, 입력부(140)는 사용자로부터 배터리가 장착된 장치를 제어하기 위한 제어 명령을 수신하는 입력 수단을 의미할 수 있다. 예를 들어, 전기 자동차의 경우, 입력부(140)는 가속 페달 및 감속 페달 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Next, the input unit 140 is for inputting information input from the user, and the input unit 140 may be a medium between the user and the battery temperature control system. More specifically, the input unit 140 may refer to an input unit for receiving a control command for controlling a device in which a battery is installed from a user. For example, in the case of an electric vehicle, the input unit 140 may include at least one of an accelerator pedal and a deceleration pedal.

다음으로, 센서부(150)는 배터리가 장착된 장치와 관련된 정보를 센싱하는 센서를 포함할 수 있다. 전기 자동차에 포함된 센서부(150)를 예로 들면, 센서부(150)는 차량 내부 온도 및 차량 외부 온도 중 적어도 하나를 센싱하도록 이루어지는 온도 센서를 포함할 수 있다. Next, the sensor unit 150 may include a sensor for sensing information related to the device in which the battery is installed. Taking the sensor unit 150 included in the electric vehicle as an example, the sensor unit 150 may include a temperature sensor configured to sense at least one of an internal temperature of the vehicle and an external temperature of the vehicle.

본 명세서에서 센서부(150)는 배터리 주변 온도를 센싱하기 위한 수단으로 활용된다. 본 명세서에서 배터리 주변 온도는 배터리와 소정 거리 이격된 상태에서 센싱되는 온도를 의미한다. 일 예로, 배터리 주변 온도는 배터리로부터 소정 거리 이격된 위치의 대기 온도로 정의될 수 있다. 다른 일 예로, 배터리 주변 온도는 배터리로부터 소정 거리 이격되어 배치된 온도 센서에서 센싱된 온도로 정의될 수 있다.In this specification, the sensor unit 150 is used as a means for sensing the ambient temperature of the battery. In the present specification, the ambient temperature of the battery means a temperature sensed while being spaced apart from the battery by a predetermined distance. For example, the ambient temperature of the battery may be defined as the ambient temperature of a location spaced apart from the battery by a predetermined distance. As another example, the ambient temperature of the battery may be defined as a temperature sensed by a temperature sensor disposed to be spaced apart from the battery by a predetermined distance.

다음으로 제어부(160)는 배터리가 장착된 장치의 전반적인 동작을 제어하도록 이루어질 수 있다. 제어부(160)는 위에서 살펴본 구성요소들을 통해 입력 또는 출력되는 신호, 데이터, 정보 등을 처리하거나 사용자에게 적절한 정보 또는 기능을 제공 또는 처리할 수 있다.Next, the controller 160 may be configured to control the overall operation of the device in which the battery is installed. The controller 160 may process signals, data, information, etc. input or output through the above-described components, or may provide or process information or functions appropriate to the user.

일 실시 예에 있어서, 전기 자동차에 포함된 제어부(160)는 차량의 주행 중 배터리의 상태를 모니터링하고, 배터리의 가용 출력 값을 설정하도록 이루어진다.In an embodiment, the controller 160 included in the electric vehicle monitors the state of the battery while the vehicle is driving and sets an available output value of the battery.

본 명세서에서 가용 출력 값이란, 현재 상태에서 배터리가 낼 수 있는 최대 수시치 가용 파워를 의미한다. 보다 구체적으로, 가용 출력 값이란 배터리를 순간적으로 방전시키는 상황을 가정하였을 때 컷 오프(Cut-off) 전압에 다다르게 하는 전류의 크기를 고려하여 도출된 출력 값이다. 가용 출력 값의 산출 식에 대한 구체적인 설명은 후술한다.In the present specification, the available output value means the maximum available power that can be produced by the battery in the current state. More specifically, the available output value is an output value derived in consideration of the magnitude of the current that reaches the cut-off voltage, assuming a situation in which the battery is momentarily discharged. A detailed description of the formula for calculating the available output value will be described later.

상기 가용 출력 값은 배터리의 충전량, 배터리의 온도에 따라 가변되는 값으로, 배터리가 장착된 장치의 구동 시 중요하게 고려되는 값이다. The available output value is a value that varies according to the amount of charge of the battery and the temperature of the battery, and is a value that is considered important when driving a device in which the battery is mounted.

상술한 중앙 제어부(100)는 배터리가 장착된 장치의 종류에 따라, 상술한 구성요소들보다 많거나 적은 구성요소를 포함할 수 있다.The above-described central control unit 100 may include more or fewer components than the above-described components according to the type of device in which the battery is mounted.

다음으로, 배터리 제어부(310)는 배터리의 구동과 관련된 제어를 수행하도록 이루어진다. 구체적으로, 배터리 제어부(310)는 배터리의 구동 여부, 배터리의 출력 전압, 출력 전류 중 적어도 하나를 제어하고, 배터리의 온도를 제어하도록 이루어진다.Next, the battery control unit 310 is configured to perform control related to driving of the battery. Specifically, the battery control unit 310 controls at least one of whether the battery is driven, an output voltage of the battery, and an output current, and controls the temperature of the battery.

본 명세서에서는 편의상 상술한 제어부(160)와 배터리 제어부(310)를 구분하여 설명하지만, 상술한 제어부(160)와 배터리 제어부(310)는 동일한 제어수단으로 이루어질 수 있다. 즉, 후술하는 배터리 제어부(310)의 제어는 제어부(160)에 의해서도 수행될 수 있음은 통상의 기술자에게 자명하다.In the present specification, the above-described control unit 160 and the battery control unit 310 are separately described for convenience, but the above-described control unit 160 and the battery control unit 310 may be formed of the same control means. That is, it is apparent to those skilled in the art that the control of the battery control unit 310, which will be described later, may also be performed by the control unit 160 .

배터리(320)는 충전 및 방전이 가능한 2차 전지일 수 있으며, 적어도 하나의 전기화학 셀로 구성될 수 있다. 배터리(320)는 배터리(320) 장착된 장치에 전원을 공급하도록 이루어지며, 배터리(320)의 출력 전압 및 출력 전류는 배터리 제어부(310)에 의해 제어된다. The battery 320 may be a secondary battery capable of charging and discharging, and may be composed of at least one electrochemical cell. The battery 320 is configured to supply power to a device in which the battery 320 is mounted, and the output voltage and output current of the battery 320 are controlled by the battery controller 310 .

한편, 배터리(320)에는 온도 조절부(330)가 장착될 수 있다. 온도 조절부(330)는 전원 공급 시 온도가 가변되도록 이루어진다. 예를 들어, 온도 조절부(330)는 히터 또는 쿨러일 수 있다. 본 명세서에서는 설명의 편의를 위하여 온도 조절부(330)가 히터인 경우를 예를 들어 설명하지만, 온도 조절부(330)는 배터리(320)의 온도를 낮출 수 있는 쿨러를 포함할 수 있다.Meanwhile, the battery 320 may be equipped with a temperature control unit 330 . The temperature controller 330 is configured to change the temperature when power is supplied. For example, the temperature controller 330 may be a heater or a cooler. In this specification, a case in which the temperature controller 330 is a heater is described as an example for convenience of description, but the temperature controller 330 may include a cooler capable of lowering the temperature of the battery 320 .

온도 조절부(330)는 배터리(320)와 접촉하도록 배치되어, 배터리(320)의 온도를 가변 시킨다. 일 실시 예에 있어서, 상기 온도 조절부(330)는 배터리(320)의 표면 상에 시트 형태로 부착될 수 있다. 다만, 온도 조절부(330)의 형태는 이에 한정되지 않는다.The temperature controller 330 is disposed to be in contact with the battery 320 to change the temperature of the battery 320 . In one embodiment, the temperature control unit 330 may be attached to the surface of the battery 320 in the form of a sheet. However, the shape of the temperature control unit 330 is not limited thereto.

온도 조절부(330)에 전원이 공급됨에 따라, 온도 조절부(330)의 온도가 변하며, 온도 조절부(330)와 접촉한 배터리(320)의 온도가 변하게 된다. As power is supplied to the temperature controller 330 , the temperature of the temperature controller 330 changes, and the temperature of the battery 320 in contact with the temperature controller 330 changes.

한편, 배터리 제어부(310)는 배터리(320)의 전력이 온도 조절부(330)로 공급되도록 배터리를 제어한다. 배터리 제어부(310)는 온도 조절부(330)에 인가되는 전압 값, 전류 값 및 온도 조절부(330)에 전원이 인가되는 시간 중 적어도 하나를 제어하여 온도 조절부(330)의 온도를 가변 시킨다.Meanwhile, the battery controller 310 controls the battery so that the power of the battery 320 is supplied to the temperature controller 330 . The battery control unit 310 changes the temperature of the temperature control unit 330 by controlling at least one of a voltage value applied to the temperature control unit 330 , a current value, and a time during which power is applied to the temperature control unit 330 . .

한편, 배터리 온도 센서(340)는 배터리의 표면 온도를 센싱하도록 이루어진다. 배터리 제어부(310)는 배터리 온도 센서(340)에서 센싱되는 온도 값에 기반하여, 온도 조절부(330)를 제어한다.On the other hand, the battery temperature sensor 340 is configured to sense the surface temperature of the battery. The battery controller 310 controls the temperature controller 330 based on the temperature value sensed by the battery temperature sensor 340 .

이하, 상술한 시스템을 이용한 배터리의 온도 제어 방법에 대하여 설명한다.Hereinafter, a method for controlling the temperature of a battery using the above-described system will be described.

도 3은 본 발명에 따른 배터리 온도 제어 방법을 나타내는 순서도이고, 도 4 및 5는 본 발명에 따른 배터리 가용 출력에 대한 기계 학습 방법을 나타내는 개념도이다. 3 is a flowchart illustrating a battery temperature control method according to the present invention, and FIGS. 4 and 5 are conceptual diagrams illustrating a machine learning method for a battery available output according to the present invention.

도 3을 참조하면, 배터리 가용 출력에 대한 목표 값을 설정하는 단계(S110)가 수행된다.Referring to FIG. 3 , the step of setting a target value for the available battery output ( S110 ) is performed.

중앙 제어부(100)에 포함된 제어부(160)는 장치 제어 중 필요에 따라 배터리 가용 출력에 대한 목표 값을 설정할 수 있다. The control unit 160 included in the central control unit 100 may set a target value for the available battery output as needed during device control.

일 실시 예에 있어서, 제어부(160)는 차량 구동 중 사용자의 가속 요청에 의해 배터리 가용 출력에 대한 목표 값을 설정할 수 있다. 다만, 제어부(160)가 배터리 가용 출력에 대한 목표 값을 설정하는 상황은 별도로 한정하지 않는다.In an embodiment, the controller 160 may set a target value for the available battery output in response to a user's acceleration request while the vehicle is being driven. However, the situation in which the controller 160 sets the target value for the available battery output is not specifically limited.

이후, 제어부(160)는 설정된 목표 값을 배터리 제어부(310)로 전송한다. 배터리 제어부(310)는 상기 목표 값을 전송 받을 경우, 배터리 주변 온도 및 배터리 상태 정보를 기반으로 현재 배터리의 가용 출력을 추정한다.Thereafter, the controller 160 transmits the set target value to the battery controller 310 . When receiving the target value, the battery controller 310 estimates the current available output of the battery based on the battery ambient temperature and battery state information.

여기서, 배터리 주변 온도는 도 2에서 설명한 센서부(150)에 의해 센싱된 온도를 의미한다.Here, the battery ambient temperature means a temperature sensed by the sensor unit 150 described in FIG. 2 .

배터리 상태 정보는 도 2에서 설명한 배터리 온도 센서(340)에 의해 센싱된 배터리 표면 온도 및 배터리의 현재 충전량 중 적어도 하나를 포함한다.The battery state information includes at least one of a battery surface temperature sensed by the battery temperature sensor 340 described with reference to FIG. 2 and a current charge amount of the battery.

상술한 정보 외에도, 본 발명은 배터리의 가용 출력 추정에 다른 정보를 활용할 수 있다. 이에 대하여는 후술한다.In addition to the above information, the present invention may utilize other information for estimating the available power of the battery. This will be described later.

한편, 배터리 가용 출력의 추정은 기계 학습을 통해 생성된 가용 출력 추정 모델에 의해 이루어진다. 이하, 본 발명에 따른 기계 학습 방법에 대하여 구체적으로 설명한다. On the other hand, the estimation of the available battery power is made by the available power estimation model generated through machine learning. Hereinafter, the machine learning method according to the present invention will be described in detail.

도 4를 참조하면, 본 발명에 따른 기계 학습에서는 초기 배터리 표면 온도(MCT0), 현재 배터리 표면 온도(MCT), 배터리 주변 온도(AT), 온도 조절부에서의 에너지 소모량(HA), 배터리 충전량(SOC), 시간 변화량(Δt) 적어도 하나가 학습 데이터(410)로 활용될 수 있다.Referring to FIG. 4 , in machine learning according to the present invention, the initial battery surface temperature (MCT 0 ), the current battery surface temperature (MCT), the battery ambient temperature (AT), the energy consumption in the temperature controller (HA), the battery charge amount At least one of (SOC) and time variation (Δt) may be used as the learning data 410 .

한편, 추가적으로, 본 발명은 배터리에서 외부로 방출되는 열 손실량을 학습 데이터로 활용할 수 있다. 이에 대하여는 후술한다.Meanwhile, in addition, the present invention may utilize the amount of heat loss emitted from the battery to the outside as learning data. This will be described later.

여기서, 초기 배터리 표면 온도(MCT0)는 기계 학습 데이터를 수집하기 시작한 시점에서의 배터리 표면 온도를 의미한다. Here, the initial battery surface temperature (MCT 0 ) means the battery surface temperature at the time when machine learning data is started to be collected.

현재 배터리 표면 온도(MCT)는 배터리 가용 출력을 측정하는 시점에서의 배터리 표면 온도를 의미한다.The current battery surface temperature (MCT) refers to the battery surface temperature at the point in time when the available battery output is measured.

배터리 주변 온도(AT)는 도 2에서 설명한 센서부(150)에서 센싱된 온도를 의미한다.The battery ambient temperature AT means a temperature sensed by the sensor unit 150 described with reference to FIG. 2 .

온도 조절부에서의 에너지 소모량(HA)은 기계 학습 데이터를 수집하기 시작한 시점부터 배터리 가용 출력을 측정하는 시점까지 온도 조절부에서 소모된 에너지를 의미한다. 이는, 온도 조절부에 인가된 전압 및 전류값을 통해 산출될 수 있다.The energy consumption (HA) in the temperature controller refers to energy consumed by the temperature controller from the point in time when machine learning data is started to when the available battery output is measured. This may be calculated through the voltage and current values applied to the temperature controller.

배터리 충전량은 배터리 제어부(310)에 의해 모니터링되는 값이다. The battery charge amount is a value monitored by the battery controller 310 .

시간 변화량(Δt)은 기계 학습 데이터를 수집하기 시작한 시점부터 배터리 가용 출력을 측정하는 시점까지의 시간 간격을 의미한다.The time variation Δt refers to a time interval from the point in time when machine learning data is started to when the available battery output is measured.

시간 변화량(Δt)은 상기 열 손실량을 산출하는데 활용될 수 있다.The time change amount Δt may be used to calculate the heat loss amount.

일 실시 예에 있어서, 본 발명은 온도 별, 충전량 별로 온도 조절부에서의 에너지 소모량(HA)을 증가시켜가며 배터리 내부 저항과 배터리 가용 출력을 산출하여, 도 5와 같이 테이블화 한다. 상기 테이블은 배터리 가용 출력 추정을 위한 기계 학습(420) 데이터로 활용된다.In one embodiment, the present invention calculates the battery internal resistance and the battery usable output while increasing the energy consumption (HA) in the temperature controller for each temperature and each charge amount, and forms a table as shown in FIG. 5 . The table is used as machine learning 420 data for estimating battery usable output.

이때, 상기 학습 데이터는 배터리에서 외부로 방출되는 열 손실량을 포함할 수 있다. 열 손실량은 배터리 표면 온도와 배터리 주변 온도 간의 차이 값을 통해 산출될 수 있다. In this case, the learning data may include an amount of heat loss emitted from the battery to the outside. The amount of heat loss may be calculated through a difference value between the battery surface temperature and the battery ambient temperature.

구체적으로, 열 손실량은 하기 수학식 1과 같이 산출될 수 있다.Specifically, the amount of heat loss may be calculated as in Equation 1 below.

[수학식 1][Equation 1]

Figure 112021023064338-pat00001
Figure 112021023064338-pat00001

상기 수학식 1에서 α, β는 상수이며, 기계 학습을 통해 정해질 수 있다. t는 기계 학습 데이터를 수집하기 시작한 시점부터 배터리 가용 출력을 측정하는 시점까지의 시간 간격을 의미한다. 한편, MCT는 배터리 표면 온도, AT는 배터리 주변 온도를 의미한다.In Equation 1, α and β are constants and may be determined through machine learning. t denotes the time interval from the start of collecting machine learning data to the time of measuring the battery usable output. Meanwhile, MCT is the battery surface temperature, and AT is the battery ambient temperature.

상기 수학식 1에 따르면, 본 발명은 배터리에서 외부로 방출되는 열 에너지를 배터리 가용 출력 추정을 위한 기계 학습에 활용함으로써, 배터리 가용 출력 추정 시 외부 환경에 의한 영향이 반영되도록 할 수 있다.According to Equation 1, the present invention utilizes thermal energy emitted to the outside from the battery for machine learning for estimating the usable battery output, so that the influence of the external environment can be reflected when estimating the usable battery output.

한편, 배터리 내부 저항 및 배터리 가용 출력은 배터리 전압 강하에 의한 전류 변화량을 통해 산출될 수 있다.Meanwhile, the internal resistance of the battery and the available output of the battery may be calculated through the amount of change in current caused by the voltage drop of the battery.

구체적으로, 기설정된 시간 동안 전압을 강하시켰을 때, 배터리에서 출력되는 전류 변화량을 모니터링 한다. 전압 강하량(ΔVi)과 전류 변화량(ΔIt)를 하기 수학식 1에 대입하면 배터리 내부저항(DICR)을 산출할 수 있다.Specifically, when the voltage is lowered for a preset time, the amount of change in current output from the battery is monitored. By substituting the voltage drop amount ΔV i and the current change amount ΔI t into Equation 1 below, the battery internal resistance DICR can be calculated.

[수학식 2][Equation 2]

Figure 112021023064338-pat00002
Figure 112021023064338-pat00002

일 실시 예에 있어서, 도 6을 참조하면, 배터리 전압 강하량이 전압 강하량(ΔVi)이 되도록 배터리 출력 전압을 강하 시킨다. 이때, 센싱된 전류 변화량(ΔIt)을 이용하여 배터리 내부 전압(DCIR)을 산출한다.In an embodiment, referring to FIG. 6 , the battery output voltage is decreased such that the battery voltage drop amount becomes the voltage drop amount ΔVi. At this time, the battery internal voltage DCIR is calculated using the sensed current variation ΔIt.

한편, 배터리 가용 출력은 배터리 출력 전압을 컷 오프(Cut-Off) 전압까지 강하 시켰을 때, 배터리 출력 전류값을 활용하여 산출한다. 다만, 배터리를 컷 오프 전압까지 강하시키는 데는 많은 시간이 소모되기 때문에, 배터리 출력 전압을 특정 전압까지 강하시켜 출력 전류량을 센싱한 후, 비율적인 방법으로 컷 오프 전압에서의 출력 전류값을 산출한다.Meanwhile, the available battery output is calculated using the battery output current value when the battery output voltage is dropped to the cut-off voltage. However, since it takes a lot of time to lower the battery to the cut-off voltage, the output current is sensed by dropping the battery output voltage to a specific voltage, and then the output current value at the cut-off voltage is calculated in a proportionate way.

배터리 가용 출력은 하기 수학식 3과 같이 산출될 수 있다.The battery usable output may be calculated as in Equation 3 below.

[수학식 3][Equation 3]

Figure 112021023064338-pat00003
Figure 112021023064338-pat00003

상기 수학식 3에서, SOP(T)는 배터리 온도 T에서의 배터리 가용 출력을 의미하고, Vlow bound는 배터리의 컷 오프 전압이고, OCVstate(T)는 배터리 표면 온도 T에서의 배터리 Open Circuit Voltage이고, Rstate(T)는 배터리 온도 T에서의 배터리 내부 저항을 의미한다.In Equation 3, SOP(T) is the battery usable output at the battery temperature T, V low bound is the cut-off voltage of the battery, and OCV state (T) is the battery Open Circuit Voltage at the battery surface temperature T , and R state (T) means the internal resistance of the battery at the battery temperature T.

예를 들어, 도 7을 참조하면, 배터리 출력 전압을 3.1V까지 1초간 강하시켜 출력 전류값(5A)을 센싱한다. 이후, 비례식을 통해 컷 오프 전압(Vmin, 2.8V)에서의 전류값(Imax, 6.36)을 산출한다. 배터리 가용 출력(SOPsoc)은 컷 오프 전압까지 전압 강하 시 출력이므로, 컷 오프 전압과 Imax를 통해 산출(17.8W)된다. For example, referring to FIG. 7 , the output current value 5A is sensed by dropping the battery output voltage to 3.1V for 1 second. Thereafter, a current value (Imax, 6.36) at the cut-off voltage (Vmin, 2.8V) is calculated through a proportional expression. Since the available battery output (SOPsoc) is the output when the voltage drops to the cut-off voltage, it is calculated (17.8 W) through the cut-off voltage and Imax.

상술한 방식으로 산출된 가용 출력 및 내부 저항은 배터리의 온도에 의존하는 값이다. 현실에서는 배터리의 표면 온도와 심부 온도가 상이한 경우 가 많기 때문에, 센싱 가능한 배터리 표면 온도만으로는 배터리 가용 출력을 정확하게 산출하기 어렵다.The available output and internal resistance calculated in the above manner are values dependent on the temperature of the battery. In reality, since the surface temperature and the core temperature of the battery are often different from each other, it is difficult to accurately calculate the usable battery output using only the battery surface temperature that can be sensed.

이를 보완하기 위해, 본 발명은 배터리 표면 온도뿐만 아니라, 다른 센싱 가능한 정보(예를 들어, 배터리 주변 온도(AT), 온도 조절부에서의 에너지 소모량(HA), 배터리 충전량(SOC), 시간 변화량(Δt) 적어도 하나)를 기계 학습에 활용하여, 배터리 심부 온도를 센싱 할 수 없더라도 배터리의 가용 출력을 정확하게 추정할 수 있도록 한다.To supplement this, the present invention provides not only battery surface temperature, but also other senseable information (eg, battery ambient temperature (AT), energy consumption (HA) in the temperature controller), battery charge amount (SOC), time change amount ( Δt) at least one) is used for machine learning, so that the usable power of the battery can be accurately estimated even if the core temperature of the battery cannot be sensed.

상술한 학습 데이터 및 기계 학습을 통해 생성된 배터리 가용 출력 산출 모델은 상술한 저장부(120) 또는 외부 저장소(200)에 저장될 수 있다. The above-described learning data and the battery usable output calculation model generated through machine learning may be stored in the above-described storage unit 120 or the external storage 200 .

기계 학습을 통해 생성된 배터리 가용 출력 산출 모델을 이용하여, 배터리 제어부(310)는 현재 배터리 가용 출력을 산출한다.Using the battery available output calculation model generated through machine learning, the battery control unit 310 calculates the current available battery output.

구체적으로, 배터리 제어부는 배터리의 표면 온도 및 배터리의 충전량, 배터리 주변 온도 중 적어도 하나에 기반하여 현재 배터리 가용 출력을 산출한다.Specifically, the battery control unit calculates the current available battery output based on at least one of a surface temperature of the battery, a charging amount of the battery, and an ambient temperature of the battery.

이후, 배터리 제어부(310)는 상기 배터리 가용 출력에 기반하여, 온도 조절부(330)에 전원을 공급한다.Thereafter, the battery control unit 310 supplies power to the temperature control unit 330 based on the available battery output.

배터리 제어부(310)는 소정 시간 동안 온도 조절부(330)에 전원을 공급한 후, 배터리의 가용 출력을 재 추정하여, 재 추정된 가용 출력이 목표 값에 도달하였는지 판단(S140)한다. 이때, 배터리 제어부(310)는 S120 단계에서 사용된 배터리 가용 출력 추정 모델과 동일한 모델을 사용하여 배터리 가용 출력을 재 추정한다.After supplying power to the temperature controller 330 for a predetermined time, the battery controller 310 re-estimates the available output of the battery, and determines whether the re-estimated available output reaches a target value (S140). In this case, the battery controller 310 re-estimates the available battery output using the same model as the available battery output estimation model used in step S120 .

한편, 배터리 제어부(310)는 기계 학습에 활용된 학습 데이터를 활용하여 상기 소정 시간을 설정할 수 있다. 구체적으로, 배터리 제어부(310)는 S120 단계 수행 시 센싱된 배터리 충전량, 배터리 주변 온도, 배터리 표면 온도와 소정 범위 이내의 값을 포함하며, Δt가 0인 학습 데이터를 검색한다. 즉, 배터리 제어부(310)는 S120 단계 수행 상황과 유사한 상황에서의 학습 데이터를 검색한다. 상기 검색된 데이터는 제1데이터라 한다.Meanwhile, the battery controller 310 may set the predetermined time by using learning data used for machine learning. Specifically, the battery control unit 310 searches for learning data in which Δt is 0, including the battery charge amount, the battery ambient temperature, the battery surface temperature, and values within a predetermined range sensed when step S120 is performed. That is, the battery control unit 310 searches for learning data in a situation similar to the situation in which step S120 is performed. The retrieved data is referred to as first data.

또한, 배터리 제어부(310)는 상기 제1데이터와 동일한 테이블에서 목표 배터리 가용 출력 값과 소정 범위 이내의 값을 검색한다. 상기 검색된 데이터는 제2데이터라 한다. 상기 제2데이터는 온도 조절부에서 소모된 열 에너지 값이 포함된다. Also, the battery controller 310 searches for a target battery available output value and a value within a predetermined range in the same table as the first data. The retrieved data is referred to as second data. The second data includes a value of thermal energy consumed by the temperature controller.

배터리 제어부(310)는 상기 제1 및 제2데이터를 활용하여 추정 열 에너지 소모량을 산출하고, 상기 추정 열 에너지 소모량 및 온도 조절부(330)의 출력 값을 이용하여, 온도 조절 시간을 산출한다. The battery controller 310 calculates an estimated thermal energy consumption by using the first and second data, and calculates a temperature control time using the estimated thermal energy consumption and an output value of the temperature controller 330 .

여기서, 추정 열 에너지 소모량은 학습 데이터에 포함된 온도 조절부에서의 에너지 소모량(HA)이거나 이를 기반으로 산출될 수 있다.Here, the estimated thermal energy consumption may be an energy consumption (HA) in the temperature controller included in the learning data or may be calculated based on this.

배터리 제어부(310)는 S120 단계를 수행한 시점부터 상기 산출된 온도 조절 시간이 지난 시점에 배터리의 가용 출력을 재 추정한다. The battery control unit 310 re-estimates the available output of the battery at a time point when the calculated temperature control time elapses from the point in time when step S120 is performed.

상술한 바와 같이, S120 단계 수행 후 배터리 가용 출력을 재 추정하는 시간은 S120 단계 수행 시 센싱된 배터리 충전량, 배터리 주변 온도, 배터리 표면 온도에 따라 달라질 수 있다. 이를 통해, 배터리 온도 조절에 소모되는 에너지 소모량을 최소화할 수 있으며, 최소한의 가용 출력 추정으로 배터리가 목표 가용 출력 값에 도달하도록 할 수 있다.As described above, the time for re-estimating the usable battery output after performing step S120 may vary depending on the battery charge amount sensed when step S120 is performed, the battery ambient temperature, and the battery surface temperature. Through this, the amount of energy consumed for temperature control of the battery may be minimized, and the battery may reach the target available output value by estimating the minimum available output.

한편, 배터리 제어부(310)는 배터리의 표면 온도, 배터리의 충전량, 배터리 주변 온도, 상기 온도 조절부에서 소모된 열 에너지 및 상기 온도 조절 시간 중 적어도 하나에 기반하여 현재 배터리 가용 출력을 추정한다.Meanwhile, the battery controller 310 estimates the current battery output based on at least one of the surface temperature of the battery, the charge amount of the battery, the battery ambient temperature, the thermal energy consumed by the temperature controller, and the temperature control time.

마지막으로, 재 추정된 배터리가 목표 가용 출력의 소정 범위 이내에 도달하는 경우, 배터리 제어부(310)는 온도 조절부(330)에 인가되는 전원을 차단(S150)한다.Finally, when the re-estimated battery reaches a predetermined range of the target available output, the battery controller 310 cuts off the power applied to the temperature controller 330 ( S150 ).

한편, 재 추정된 배터리가 목표 가용 출력의 소정 범위 이내에 도달하지 않는 경우, 배터리 제어부(310)는 온도 조절부(330)에 인가되는 전원을 유지하고, 소정 시간이 지난 후, 배터리의 가용 출력을 재 추정한다. 배터리 제어부(310)는 재 추정된 배터리가 목표 가용 출력의 소정 범위 이내에 도달할 때까지 S120 및 S130 단계를 반복하여 수행한다.On the other hand, if the re-estimated battery does not reach within a predetermined range of the target available output, the battery control unit 310 maintains the power applied to the temperature control unit 330, and after a predetermined time elapses, the available output of the battery re-estimate The battery controller 310 repeats steps S120 and S130 until the re-estimated battery reaches a predetermined range of the target available output.

위에서 살펴본 것과 같이, 본 발명에 따르면, 다양한 주변 환경 및 다양한 배터리 상태에서 배터리 출력에 대한 기계 학습을 수행하기 때문에, 현재 배터리 주변 온도 및 현재 배터리 상태에 따른 최적의 배터리 출력을 산출할 수 있게 된다.As described above, according to the present invention, since machine learning is performed on the battery output in various surrounding environments and various battery states, it is possible to calculate the optimal battery output according to the current battery ambient temperature and the current battery state.

또한, 본 발명에 따르면 배터리가 기계학습을 통해 산출된 최적의 출력에 도달할 수 있도록, 배터리를 히팅 또는 쿨링하기 때문에 히팅 또는 쿨링에 소모되는 전력소모를 최소화함과 동시에 어떠한 환경에서도 배터리를 최적의 상태로 유지할 수 있도록 한다.In addition, according to the present invention, since the battery is heated or cooled so that the battery can reach the optimal output calculated through machine learning, the power consumption for heating or cooling is minimized and the battery is optimized in any environment. to keep it as it is.

이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. As mentioned above, although embodiments of the present invention have been described with reference to the accompanying drawings, those skilled in the art to which the present invention pertains can realize that the present invention can be embodied in other specific forms without changing its technical spirit or essential features. you will be able to understand Therefore, it should be understood that the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive.

Claims (10)

전원이 공급되면 온도가 가변되는 온도 조절부가 장착된 배터리의 온도 제어 방법에 있어서,
배터리 가용 출력에 대한 목표 값을 설정하는 단계;
배터리 주변 온도 및 배터리의 상태 정보를 기반으로 배터리의 가용 출력 값을 추정하는 단계;
추정된 가용 출력 값을 기반으로 상기 온도 조절부에 전원을 공급하는 단계;
상기 온도 조절부에 전원을 공급한 시점부터 소정 시간이 지난 후 배터리의 가용 출력 값을 재 추정하는 단계; 및
재 추정된 가용 출력 값이 상기 목표 값에 도달하는 경우, 상기 온도 조절부에 공급되는 전원을 차단하는 단계를 포함하고,
상기 배터리의 가용 출력 값을 추정하는 단계 및 상기 배터리의 가용 출력 값을 재 추정하는 단계는,
배터리의 표면 온도, 배터리의 충전량, 배터리 주변 온도, 상기 온도 조절부에서 소모된 열 에너지 및 상기 소정 시간 중 적어도 하나에 기반하여 배터리의 가용 출력 값을 추정하는 것이고,
상기 배터리의 표면 온도 및 배터리의 주변 온도를 센싱하는 단계;
상기 배터리의 전압을 강하시킨 후 상기 배터리에 흐르는 전류 변화량을 센싱하는 단계;
상기 전류 변화량 및 상기 전압 강하량을 이용하여, 배터리의 가용 출력 값 및 배터리의 내부 저항 값을 산출하는 단계; 및
배터리의 표면 온도, 배터리의 충전량, 배터리의 주변 온도, 상기 온도 조절부에서 소모된 에너지, 상기 온도 조절부에 전원을 공급한 시간, 상기 산출된 배터리의 가용 출력 값 및 내부 저항 값 중 적어도 하나를 학습 데이터로 하여 배터리의 가용 출력 추정을 위한 기계 학습을 수행하는 단계를 더 포함하고,
상기 배터리의 가용 출력 값을 추정하는 단계는 상기 기계 학습 결과에 기반하여 수행되는 것을 특징으로 하는 배터리의 온도 제어 방법.In the method for controlling the temperature of a battery equipped with a temperature control unit that changes the temperature when power is supplied,
setting a target value for the battery usable output;
estimating an available output value of the battery based on the battery ambient temperature and state information of the battery;
supplying power to the temperature controller based on the estimated available output value;
re-estimating the available output value of the battery after a predetermined time has elapsed from the time when power is supplied to the temperature controller; and
When the re-estimated available output value reaches the target value, cutting off power supplied to the temperature controller;
estimating the available output value of the battery and re-estimating the available output value of the battery,
estimating the available output value of the battery based on at least one of the surface temperature of the battery, the charge amount of the battery, the battery ambient temperature, the thermal energy consumed by the temperature controller, and the predetermined time,
sensing a surface temperature of the battery and an ambient temperature of the battery;
sensing a change amount of current flowing through the battery after the voltage of the battery is lowered;
calculating an available output value of the battery and an internal resistance value of the battery by using the current change amount and the voltage drop amount; and
At least one of the surface temperature of the battery, the charge amount of the battery, the ambient temperature of the battery, the energy consumed by the temperature controller, the time that power is supplied to the temperature controller, the calculated available output value of the battery, and the internal resistance value Further comprising the step of performing machine learning for estimating the available power of the battery as the training data,
The estimating of the available output value of the battery is performed based on the machine learning result. 삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 학습 데이터는,
상기 배터리 표면 온도 및 상기 배터리 주변 온도를 기반으로 산출된 열 손실량을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리의 온도 제어 방법.According to claim 1,
The learning data is
The temperature control method of the battery, characterized in that it further comprises the amount of heat loss calculated based on the battery surface temperature and the battery ambient temperature. 제4항에 있어서,
상기 배터리 주변 온도 및 배터리의 상태 정보를 기반으로 배터리의 가용 출력 값을 추정하는 단계에서 활용된 상기 배터리 주변 온도 및 상기 배터리 표면 온도와 상기 학습 데이터를 활용하여 상기 소정 시간을 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리의 온도 제어 방법.5. The method of claim 4,
The method further includes calculating the predetermined time by using the battery ambient temperature and the battery surface temperature and the learning data used in the step of estimating the available output value of the battery based on the battery ambient temperature and battery state information. A method of controlling the temperature of the battery, characterized in that. 제5항에 있어서,
상기 소정 시간을 산출하는 단계는,
상기 학습 데이터에서 상기 배터리 주변 온도 및 배터리의 상태 정보를 기반으로 배터리의 가용 출력 값을 추정하는 단계에서 활용된 상기 배터리 주변 온도 및 상기 배터리 표면 온도에 대응하는 제1데이터를 검색하는 단계;
상기 학습 데이터에서 상기 목표 값에 대응하는 제2데이터를 검색하는 단계;
상기 제1 및 제2데이터를 활용하여 추정 열 에너지 소모량을 산출하는 단계; 및
상기 추정 열 에너지 소모량에 기반하여 상기 소정 시간을 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리의 온도 제어 방법.6. The method of claim 5,
Calculating the predetermined time comprises:
retrieving first data corresponding to the battery ambient temperature and the battery surface temperature used in the step of estimating an available output value of a battery based on the battery ambient temperature and battery state information from the learning data;
retrieving second data corresponding to the target value from the learning data;
calculating an estimated amount of thermal energy consumption by using the first and second data; and
The method of controlling the temperature of a battery further comprising calculating the predetermined time based on the estimated amount of thermal energy consumption. 배터리의 온도 제어 시스템에 있어서,
배터리;
상기 배터리의 표면 온도를 센싱하도록 이루어지는 배터리 온도 센서부;
상기 배터리의 주변 온도를 센싱하도록 이루어지는 센서부;
상기 배터리에 장착되며, 전원이 공급되면 온도가 가변되는 온도 조절부;
배터리 가용 출력에 대한 목표 값을 수신하는 경우, 배터리 주변 온도 및 배터리의 상태 정보를 기반으로 배터리의 가용 출력 값을 추정하고,
추정된 가용 출력 값을 기반으로 상기 온도 조절부에 전원을 공급하는 배터리 제어부를 포함하고,
상기 배터리 제어부는,
상기 온도 조절부에 전원을 공급한 시점부터 소정 시간이 지난 후 배터리의 가용 출력 값을 재 추정하고,
재 추정된 가용 출력 값이 상기 목표 값에 도달하는 경우, 상기 온도 조절부에 공급되는 전원을 차단하고,
상기 배터리의 표면 온도, 상기 배터리의 충전량, 상기 배터리의 주변 온도, 상기 온도 조절부에서 소모된 열 에너지 및 상기 소정 시간 중 적어도 하나에 기반하여 상기 배터리 가용 출력은 추정하고,
상기 배터리의 전압을 강하시킨 후 상기 배터리에 흐르는 전류 변화량을 센싱하고,
상기 전류 변화량 및 상기 전압 강하량을 이용하여, 상기 배터리의 가용 출력 값 및 상기 배터리의 내부 저항 값을 산출하고,
상기 배터리의 표면 온도, 상기 배터리의 충전량, 상기 배터리의 주변 온도, 상기 온도 조절부에서 소모된 에너지, 상기 온도 조절부에 전원을 공급한 시간, 상기 산출된 배터리의 가용 출력 값 및 내부 저항 값 중 적어도 하나를 학습 데이터로 하여 배터리의 가용 출력 추정을 위한 기계 학습을 수행하고,
상기 배터리의 가용 출력의 추정은 상기 기계 학습 결과에 기반하여 수행되는 것을 특징으로 하는 배터리의 온도 제어 시스템.In the battery temperature control system,
battery;
a battery temperature sensor unit configured to sense a surface temperature of the battery;
a sensor unit configured to sense an ambient temperature of the battery;
a temperature control unit mounted on the battery, the temperature of which varies when power is supplied;
When receiving the target value for the battery usable output, estimate the usable output value of the battery based on the battery ambient temperature and state information of the battery;
A battery control unit for supplying power to the temperature control unit based on the estimated available output value,
The battery control unit,
Re-estimating the available output value of the battery after a predetermined time has elapsed from the time when power is supplied to the temperature controller;
When the re-estimated available output value reaches the target value, the power supplied to the temperature controller is cut off;
estimating the battery usable output based on at least one of a surface temperature of the battery, a charge amount of the battery, an ambient temperature of the battery, thermal energy consumed by the temperature controller, and the predetermined time;
After the voltage of the battery is lowered, the amount of change in current flowing through the battery is sensed,
calculating an available output value of the battery and an internal resistance value of the battery by using the current change amount and the voltage drop amount;
Among the surface temperature of the battery, the amount of charge of the battery, the ambient temperature of the battery, the energy consumed by the temperature controller, the time that power is supplied to the temperature controller, the calculated available output value of the battery, and the internal resistance value Performing machine learning for estimating the available power of the battery using at least one as training data,
The battery temperature control system, characterized in that the estimation of the available output of the battery is performed based on the machine learning result. 삭제delete 삭제delete 제7항에 있어서,
상기 학습 데이터는,
상기 배터리 표면 온도 및 상기 배터리 주변 온도를 기반으로 산출된 열 손실량을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리의 온도 제어 시스템.8. The method of claim 7,
The learning data is
The battery temperature control system, characterized in that it further comprises a heat loss calculated based on the battery surface temperature and the battery ambient temperature.
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