KR102560584B1 - 클라우드 기반 배터리 상태 분석 시스템 및 방법 - Google Patents

클라우드 기반 배터리 상태 분석 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

미리 설정된 충방전 패턴에 기초하여 배터리의 충방전을 수행하고, 측정 정보를 생성하며, 복수개의 측정 정보를 군집화하여 패턴 정보를 생성하며, 데이터베이스를 생성하고, 데이터베이스로부터 상기 측정 정보에 대응되는 패턴 정보를 추출하여 배터리의 상태 정보를 생성하며, 상태 정보를 전달받아 출력하는, 클라우드 기반 배터리 상태 분석 시스템을 제공한다.

Description

클라우드 기반 배터리 상태 분석 시스템 및 방법{CLOUD-BASED BATTERY HEALTH ANALYSIS SYSTEM AND METHOD}
본 발명은 클라우드 기반 배터리 상태 분석 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 클라우드에 기반하여 배터리의 상태를 분석하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
종래의 전기자동차 등에 배치된 배터리는 전적으로 BMS(Battery Management System)에 의해 이루어지고 있다. 이와 같은, BMS는 BMS가 장착된 차량에서 수집된 전압, 전류, 온도 데이터와 미리 탑재된 알고리즘에 기반하여 배터리 상태를 추정하는 방식이 이용된다.
이와 관련하여, 종래의 BMS는 해당 BMS가 장착된 차량에서 수집된 데이터에만 의존하게 된다. 이에 따라, BMS는 해당 차량에 배치된 배터리의 특성 정보를 미리 완벽하게 파악하여 완벽하게 설정된 상태추정 모델을 해당 BMS에 탑재하지 않는 경우에는 배터리에 대한 고차원의 상태 추정이 거의 불가능하며, 특히, 배터리의 수명이나 이상 현상 발생 등에 대한 조건은 개별 차량으로부터 수집된 정보로는 계량화하기 어려운 단점이 존재한다.
또한, 종래의 BMS에 탑재되는 임베디드 보드의 하드웨어적 제약에 의해 개별 차량의 정보라 하더라도 장기간에 걸친 데이터 수집 및 통계학적 방법론이 적용되기에는 어려운 실정이다.
이와 같은 이유로 인해 대부분의 BMS에서는 간단한 전류 적산 및 개방전압 테이블 기반의 SOC 추정 알고리즘이나, SoP(State of Power) 수준의 알고리즘이 탑재된다. 또한, 배터리 노화와 관련해서도 단순한 전류 적산이나 DCIR 도출 등의 단순한 수준의 구현이 수행되는 것이 현실이다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 배터리 상태의 패턴을 분석하여 배터리 종류 별 데이터베이스를 생성하고, 생성된 데이터베이스에 기반하여 배터리의 상태를 판단하는 클라우드 기반 배터리 상태 분석 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 측면은, 미리 설정된 충방전 패턴에 기초하여 배터리의 충방전을 수행하며, 상기 충방전 패턴에 따라 미리 설정된 시점에서 상기 배터리의 상태를 측정하여 측정 정보를 생성하는 배터리 충전 장치; 서로 다른 배터리로부터 생성된 복수개의 측정 정보를 수집하고, 동일한 배터리에서 생성된 복수개의 측정 정보를 군집화하여 패턴 정보를 생성하며, 상기 배터리 별로 상기 패턴 정보를 저장하여 데이터베이스를 생성하고, 상기 데이터베이스로부터 상기 측정 정보에 대응되는 패턴 정보를 추출하여 상기 배터리 충전 장치에 연결된 배터리의 상태 정보를 생성하는 클라우드 장치; 및 상기 클라우드 장치로부터 상기 상태 정보를 전달받아 출력하는 단말 장치;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 클라우드 장치는, 상기 상태 정보가 동일한 배터리에 대해, 서로 다른 충방전 패턴에서 생성된 측정 정보에 기초하여 충전량이 가장 많은 충방전 패턴을 추출하고, 추출된 충방전 패턴을 상기 상태 정보에 결합하여 상기 배터리의 상태 정보에 따라 상기 배터리 충전 장치가 상기 상태 정보에 결합된 충방전 패턴을 이용하여 상기 배터리를 충전하도록 제어할 수 있다.
또한, 상기 클라우드 장치는, 어느 하나의 배터리로부터 서로 다른 시점에 생성된 복수개의 측정 정보를 수집하고, 상기 복수개의 측정 정보와 상기 데이터베이스에 저장된 어느 하나의 패턴 정보가 대응되는 경우, 상기 패턴 정보에 기초하여 임의의 측정 정보에 따른 상태 정보가 추출되도록 상태 추정 알고리즘을 생성하고, 상기 배터리 충전 장치에 상기 상태 추정 알고리즘을 전달할 수 있다.
또한, 상기 클라우드 장치는, 상기 배터리 충전 장치로부터 상기 배터리가 장착된 이동체의 주행 정보를 수집하고, 상기 주행 정보에 따라 상기 복수개의 측정 정보를 분류하여 분류된 측정 정보 별로 군집화를 수행할 수 있다.
또한, 상기 클라우드 장치는, 상기 패턴 정보로부터 나타나는 배터리의 상태 값과 상기 측정 정보로부터 나타나는 배터리의 상태 값의 차이에 기초하여 상태 정보를 생성할 수 있다.
또한, 상기 배터리 충전 장치는, 상기 배터리의 누적 전류량을 산출하여 상기 누적 전류량이 미리 설정된 임계 누적 전류량에 도달하는 경우, 상기 배터리를 휴지시키도록 상기 충방전 패턴을 설정할 수 있다.
또한, 상기 배터리 충전 장치는, 상기 배터리가 휴지되는 시점에서 상기 배터리의 개방 회로 전압을 측정하고, 상기 누적 전류량과 상기 개방 회로 전압을 결합하여 상기 측정 정보를 생성할 수 있다.
또한, 상기 배터리 충전 장치는, 상기 배터리가 휴지되는 시점으로부터 미리 설정된 시간 간격이 경과된 시점 이후에 상기 배터리에 펄스 전류를 인가하도록 상기 충방전 패턴을 설정할 수 있다.
또한, 상기 배터리 충전 장치는, 상기 펄스 전류에 의한 상기 배터리의 전압 변동량을 측정하고, 상기 펄스 전류와 상기 전압 변동량에 따라 상기 배터리의 내부 저항을 산출하며, 상기 누적 전류량과 상기 내부 저항을 결합하여 상기 측정 정보를 생성할 수 있다.
본 발명의 다른 일측면은, 클라우드 기반 배터리 상태 분석 시스템에서의 배터리 상태 분석 방법에 있어서, 배터리 충전 장치가 미리 설정된 충방전 패턴에 기초하여 배터리의 충방전을 수행하는 단계; 배터리 충전 장치가 상기 충방전 패턴에 따라 미리 설정된 시점에서 상기 배터리의 상태를 측정하여 측정 정보를 생성하는 단계; 클라우드 장치가 서로 다른 배터리로부터 생성된 복수개의 측정 정보를 수집하고, 동일한 배터리에서 생성된 복수개의 측정 정보를 군집화하여 패턴 정보를 생성하며, 상기 배터리 별로 상기 패턴 정보를 저장하여 데이터베이스를 생성하는 단계; 클라우드 장치가 상기 데이터베이스로부터 상기 측정 정보에 대응되는 패턴 정보를 추출하여 상기 배터리 충전 장치에 연결된 배터리의 상태 정보를 생성하는 단계; 및 단말 장치가 상기 클라우드 장치로부터 상기 상태 정보를 전달받아 출력하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 상기 클라우드 장치는, 어느 하나의 배터리로부터 서로 다른 시점에 생성된 복수개의 측정 정보를 수집하고, 상기 복수개의 측정 정보와 상기 데이터베이스에 저장된 어느 하나의 패턴 정보가 대응되는 경우, 상기 패턴 정보에 기초하여 임의의 측정 정보에 따른 상태 정보가 추출되도록 상태 추정 알고리즘을 생성하고, 상기 배터리 충전 장치에 상기 상태 추정 알고리즘을 전달할 수 있다.
또한, 상기 클라우드 장치는, 상기 배터리 충전 장치로부터 상기 배터리가 장착된 이동체의 주행 정보를 수집하고, 상기 주행 정보에 따라 상기 복수개의 측정 정보를 분류하여 분류된 측정 정보 별로 군집화를 수행할 수 있다.
또한, 상기 클라우드 장치는, 상기 패턴 정보로부터 나타나는 배터리의 상태 값과 상기 측정 정보로부터 나타나는 배터리의 상태 값의 차이에 기초하여 상태 정보를 생성할 수 있다.
또한, 상기 배터리 충전 장치는, 상기 배터리의 누적 전류량을 산출하여 상기 누적 전류량이 미리 설정된 임계 누적 전류량에 도달하는 경우, 상기 배터리를 휴지시키도록 상기 충방전 패턴을 설정할 수 있다.
또한, 상기 배터리 충전 장치는, 상기 배터리가 휴지되는 시점에서 상기 배터리의 개방 회로 전압을 측정하고, 상기 누적 전류량과 상기 개방 회로 전압을 결합하여 상기 측정 정보를 생성할 수 있다.
상술한 본 발명의 일측면에 따르면, 클라우드 기반 배터리 상태 분석 시스템 및 방법을 제공함으로써, 배터리 상태의 패턴을 분석하여 배터리 종류 별 데이터베이스를 생성하고, 생성된 데이터베이스에 기반하여 배터리의 상태를 판단할 수 있다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 배터리 상태 분석 시스템의 개략도이다.
도2는 도1의 배터리 충전 장치의 제어블록도이다.
도3은 도1의 클라우드 장치의 제어블록도이다.
도4는 도2의 상태 추정부에서 측정 정보를 생성하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도5는 도3의 패턴 산출부에서 데이터베이스를 생성하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도6은 도3의 제어부에서 상태 정보를 생성하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도7은 도2의 상태 추정부에서 상태 정보를 생성하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도8은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 배터리 상태 분석 방법의 순서도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 배터리 상태 분석 시스템의 개략도이다.
클라우드 기반 배터리 상태 분석 시스템(1)(이하, 배터리 상태 분석 시스템)은 배터리 충전 장치(100), 클라우드 장치(200) 및 단말 장치(300)를 포함할 수 있다.
또한, 배터리 상태 분석 시스템(1)은 도1에 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 구현될 수 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해 구현될 수 있다. 또는, 배터리 상태 분석 시스템(1)은 배터리 상태 분석 시스템(1)에 마련되는 적어도 두 개의 구성요소가 하나의 구성요소로 통합되어 하나의 구성요소가 복합적인 기능을 수행할 수도 있다. 이하, 상술한 구성요소들에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
배터리 충전 장치(100)는 미리 설정된 충방전 패턴에 기초하여 배터리(11)의 충전 또는 방전을 수행할 수 있으며, 배터리 충전 장치(100)는 충방전 패턴에 따라 미리 설정된 시점에서 배터리(11)의 상태를 측정하여 측정 정보를 생성할 수 있다.
여기에서, 배터리(11)는 자동차, 전기차, 전기자전거 등의 이동체(10)에 전력을 공급하도록 마련되는 것을 의미할 수 있다.
이와 같은, 배터리(11)는 양극, 음극 및 전해질이 마련되는 리튬 이온 배터리(Lithium-ion Battery)일 수 있으며, 이에 따라, 배터리(11)는 방전 동작을 수행하는 동안 배터리(11) 내부의 리튬 이온이 음극으로부터 양극으로 이동하도록 마련될 수 있다.
예를 들어, 배터리(11)는 리튬인산철(LFP: LiFePO4) 등의 리튬 이온 배터리가 이용될 수 있으며, 또한, 배터리(11)는 과전압 특성이 비교적 낮아 안정적인 전압이 공급되는 배터리(11)가 이용될 수 있다.
이때, 배터리(11)는 충전 동작을 수행하는 동안 배터리(11) 내부의 리튬 이온이 양극으로부터 음극으로 이동하도록 마련될 수 있으며, 이에 따라, 배터리(11)는 충전 및 재사용이 가능하도록 마련될 수 있다.
이에 따라, 배터리 충전 장치(100)는 배터리(11) 양단의 전위차를 나타내는 단자 전압을 측정할 수 있으며, 이를 위해, 배터리 충전 장치(100)는 전압계 등의 공지된 배터리 전압 측정 기법을 이용하여 배터리(11)의 단자 전압을 측정할 수 있다.
또한, 배터리 충전 장치(100)는 배터리(11)의 일측에 흐르는 전류를 측정할 수 있으며, 이를 위해, 배터리 충전 장치(100)는 전류계 등의 공지된 배터리 전류 측정 기법을 이용하여 배터리(11)의 전류를 측정할 수 있다.
또한, 배터리 충전 장치(100)는 배터리(11)의 온도, 내부 저항(DCIR: Direct Current Internal Resistance), 충전 상태(SoC: State of Charge) 및 열화도 등의 배터리(11)의 상태를 측정 또는 추정하도록 마련될 수 있으며, 이를 위해, 배터리 충전 장치(100)는 측정 가능한 배터리(11)의 상태에 따라 배터리(11)의 여러 상태들을 추정하도록 마련되는 데이터베이스가 마련될 수 있다.
또한, 배터리 충전 장치(100)는 측정 가능한 배터리(11)의 상태에 따라 배터리(11)의 여러 상태들을 추정하는 공지된 기법들을 이용할 수도 있다.
이와 관련하여, 배터리 충전 장치(100)는 배터리(11)의 서로 다른 상태들을 측정할 수 있도록 충방전 패턴이 설정될 수 있다. 여기에서, 충방전 패턴은 배터리(11)의 상태 측정이 가능해지도록 배터리(11)의 충전, 방전 또는 휴지를 수행하는 패턴을 의미할 수 있다.
이를 통해, 배터리 충전 장치(100)는 측정 정보를 생성할 수 있으며, 일 실시예에서, 측정 정보는 배터리(11)의 개방 회로 전압, 내부 저항, 누적 전류량 등의 배터리(11)로부터 측정 또는 추정 가능한 정보를 포함할 수 있다.
이하에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 상태 분석 시스템(1)에 마련되는 배터리 충전 장치(100)에 대해 상세히 설명하도록 한다.
클라우드 장치(200)는 서로 다른 배터리(11)로부터 생성된 복수개의 측정 정보를 수집할 수 있고, 클라우드 장치(200)는 동일한 배터리(11)에서 생성된 복수개의 측정 정보를 군집화하여 패턴 정보를 생성할 수 있으며, 클라우드 장치(200)는 배터리(11) 별로 패턴 정보를 저장하여 데이터베이스(201)를 생성할 수 있다.
이에 따라, 클라우드 장치(200)는 데이터베이스(201)로부터 측정 정보에 대응되는 패턴 정보를 추출하여 배터리 충전 장치(100)에 연결된 배터리(11)의 상태 정보를 생성할 수 있다.
이를 위해, 클라우드 장치(200)는 서로 다른 복수의 배터리 충전 장치(100)와 유선 또는 무선 네트워크를 통해 연결될 수 있다. 이러한 경우에, 각각의 배터리 충전 장치(100)는 연결된 배터리(11)의 측정 정보를 생성할 수 있으며, 이를 통해, 클라우드 장치(200)는 서로 다른 배터리(11)로부터 생성된 복수개의 측정 정보를 수집할 수 있다.
한편, 동일한 배터리(11)라는 것은 동일한 정격 전압, 정격 전류, 정격 출력 등의 제원이 동일한 배터리(11)를 의미할 수 있으며, 또한, 동일한 배터리(11)라는 것은 배터리(11)가 장착된 이동체(10)의 중량, 배기량, 구동 방식, 엔진 종류 등이 동일한 배터리(11)를 의미할 수도 있다.
이에 따라, 패턴 정보는 정상 동작하는 어느 배터리(11)의 측정 가능한 범위에서의 상태를 나타낼 수 있으며, 패턴 정보는 정상 동작하는 어느 배터리(11)의 측정 정보의 집합인 것으로 이해할 수 있다.
이를 위해, 클라우드 장치(200)는 동일한 배터리(11)에 대해 생성된 복수개의 측정 정보로부터 근사화(Approximation)를 수행하여 측정되지 않은 범위에서의 배터리(11)의 상태가 패턴 정보로부터 나타나도록 설정할 수 있다.
또한, 클라우드 장치(200)는 동일한 범위에서 측정된 복수개의 측정 정보에 대해 군집화(Clustering)를 수행하여 패턴 정보를 생성할 수 있다.
이에 따라, 데이터베이스(201)는 서로 다른 배터리(11)에 대한 각각의 패턴 정보가 저장될 수 있으며, 이때, 데이터베이스(201)는 어느 하나의 배터리(11)에 대해 측정 가능한 범위에서의 각각의 상태를 나타내는 정보가 저장될 수 있다.
이하에서, 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 상태 분석 시스템(1)에 마련되는 클라우드 장치(200)에 대해 상세히 설명하도록 한다.
단말 장치(300)는 클라우드 장치(200)로부터 상태 정보를 전달받아 출력할 수 있다. 이를 위해, 배터리 충전 장치(100)는 연결된 배터리(11)의 배터리 정보를 추출할 수 있으며, 배터리 충전 장치(100)는 배터리 정보와 측정 정보를 결합하여 클라우드 장치(200)에 전달할 수 있다.
여기에서, 배터리 정보는 배터리(11)를 나타내는 정보와, 배터리(11)가 장착된 이동체(10)를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 이때, 이동체(10)를 나타내는 정보에는 이동체(10)를 소유한 사용자의 단말 장치(300)를 나타내는 정보가 포함될 수 있으며, 또는, 클라우드 장치(200)는 이동체(10)를 나타내는 정보와 단말 장치(300)를 나타내는 정보가 결합되어 저장될 수 있다.
이를 통해, 클라우드 장치(200)는 이동체(10)를 나타내는 정보에 연계된 단말 장치(300)를 나타내는 정보에 기초하여, 지정된 단말 장치(300)에 상태 정보를 전달할 수 있다.
이때, 상태 정보는 배터리(11)의 상태가 정상인지 이상이 존재하는지 등을 나타내도록 마련될 수 있으며, 또는, 상태 정보는 배터리(11)에 대해 생성된 충전 상태 등의 측정 정보를 나타내도록 마련될 수도 있고, 또한, 상태 정보는 패턴 정보에 따라 배터리(11)의 교체가 요구되는 시점, 배터리(11)에 발생한 이상의 정도 등을 나타내도록 마련될 수 있다.
도2는 도1의 배터리 충전 장치의 제어블록도이다.
배터리 충전 장치(100)는 충방전 제어부(110), 상태 측정부(120), 알고리즘 저장부(130), 상태 추정부(140) 및 충전 장치 통신부(150)를 포함할 수 있다.
또한, 배터리 충전 장치(100)는 도 2에 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 구현될 수 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해 구현될 수 있다. 또는, 배터리 충전 장치(100)는 배터리 충전 장치(100)에 마련되는 적어도 두 개의 구성요소가 하나의 구성요소로 통합되어 하나의 구성요소가 복합적인 기능을 수행할 수도 있다. 이하, 상술한 구성요소들에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
충방전 제어부(110)는 미리 설정된 충방전 패턴에 기초하여 배터리(11)의 충전 또는 방전을 수행할 수 있다. 여기에서, 충방전 패턴은 배터리(11)의 서로 다른 상태들을 측정할 수 있도록 미리 설정되는 것일 수 있다.
이때, 충방전 제어부(110)는 배터리(11)에 인가되는 전압의 크기, 전류의 크기, 충전 동작, 방전 동작, 휴지 동작, 시간 간격 등이 다르게 설정되도록 충방전 패턴을 설정할 수 있다.
이에 따라, 상태 측정부(120)는 충방전 패턴에 따라 미리 설정된 시점에서 배터리(11)의 상태를 측정하여 측정 정보를 생성할 수 있다. 이때, 상태 측정부(120)는 서로 다른 충방전 패턴에 대해 측정 정보를 생성하는 시점이 다르게 설정될 수 있다.
일 실시예에서, 충방전 제어부(110)는 배터리(11)의 누적 전류량을 산출하여 누적 전류량이 미리 설정된 임계 누적 전류량에 도달하는 경우, 배터리(11)를 휴지시키도록 충방전 패턴을 설정할 수 있다.
이러한 경우에, 상태 측정부(120)는 배터리(11)가 휴지되는 시점에서 배터리(11)의 개방 회로 전압을 측정할 수 있고, 상태 측정부(120)는 누적 전류량과 개방 회로 전압을 결합하여 측정 정보를 생성할 수 있다.
한편, 다른 일 실시예에서, 충방전 제어부(110)는 배터리(11)의 누적 전류량을 산출하여 누적 전류량이 미리 설정된 임계 누적 전류량에 도달하는 경우, 배터리(11)를 휴지시키고, 배터리(11)가 휴지되는 시점으로부터 미리 설정된 시간 간격이 경과된 시점 이후에 배터리(11)에 펄스 전류를 인가하도록 충방전 패턴을 설정할 수 있다.
이때, 배터리(11)에 펄스 전류를 인가하도록 설정되는 시간 간격은 배터리(11)가 안정 상태에 도달 가능한 시간 간격을 의미할 수 있다.
이러한 경우에, 상태 측정부(120)는 펄스 전류에 의한 배터리(11)의 전압 변동량을 측정할 수 있고, 상태 측정부(120)는 펄스 전류와 전압 변동량에 따라 배터리(11)의 내부 저항을 산출할 수 있으며, 상태 측정부(120)는 누적 전류량과 내부 저항을 결합하여 측정 정보를 생성할 수 있다.
여기에서, 상태 측정부(120)는 펄스 전류와 전압 변동량의 비율에 따라 내부 저항을 산출할 수 있다.
이와 같이, 충방전 제어부(110)는 배터리(11)의 서로 다른 상태 측정이 가능해지도록 배터리(11)의 충전, 방전 또는 휴지를 수행하는 패턴을 의미할 수 있으며, 상태 측정부(120)는 충방전 패턴에 기초하여 배터리(11)의 상태를 측정할 수 있다.
이와 관련하여, 상태 측정부(120)는 배터리(11)의 등가 회로인 랜들 회로(Randle Circuit) 등의 파라미터를 추정할 수도 있으며, 이를 위해, 충방전 제어부(110)는 랜들 회로 등의 파라미터를 추정할 수 있도록 미리 설정된 충방전 패턴을 배터리(11)에 인가할 수 있다.
또한, 상태 측정부(120)는 배터리(11)의 충전 상태, 열화도, 온도 등의 배터리(11)의 상태와 연관된 다양한 파라미터를 계측 또는 추정하도록 마련될 수 있으며, 이를 위해, 충방전 제어부(110)는 배터리(11)의 상태와 연관된 다양한 파라미터를 효과적으로 측정할 수 있도록 임의의 충방전 패턴이 설정될 수 있다.
한편, 충방전 제어부(110)는 서로 다른 충방전 패턴을 번갈아가며 배터리(11)에 적용할 수도 있으며, 이러한 경우에, 상태 측정부(120)는 배터리(11)로부터 서로 다른 측정 정보를 생성할 수 있다.
이에 따라, 충전 장치 통신부(150)는 유선 또는 무선 네트워크를 통해 클라우드 장치(200)에 측정 정보를 전달할 수 있다. 또한, 충전 장치 통신부(150)는 측정 정보와 이동체(10)의 주행 정보를 결합하여 클라우드 장치(200)에 전달할 수도 있다.
이를 위해, 상태 측정부(120)는 연결된 배터리(11)가 장착된 이동체(10)의 주행 정보를 수집할 수 있다. 여기에서, 주행 정보는 배터리(11)의 주행 가능 거리(DTE: Distance to Empty)를 의미할 수 있다.
이를 위해, 상태 측정부(120)는 배터리(11)의 가용 에너지(SoE: State of Energy), 배터리(11)의 사이클 횟수 등으로부터 주행 정보를 추정할 수 있다.
한편, 충전 장치 통신부(150)는 클라우드 장치(200)로부터 상태 추정 알고리즘을 전달받을 수 있으며, 이때, 상태 추정 알고리즘은 패턴 정보에 기초하여 임의의 측정 정보에 따라 상태 정보가 추출되도록 생성된 알고리즘으로 이해할 수 있다.
이때, 충전 장치 통신부(150)는 상태 추정부(140)에 의해 설정되는 어느 배터리(11)에 대한 상태 추정 알고리즘을 전달받을 수 있으며, 이를 위해, 상태 추정부(140)는 일정한 기간 동안 배터리 충전 장치(100)에 서로 다른 배터리(11)가 연결되는 패턴을 수집할 수 있다.
예를 들어, 상태 추정부(140)는 일정한 기간 동안 배터리 충전 장치(100)에 특정 종류의 배터리(11)가 미리 설정된 횟수를 초과하여 연결되는 경우, 해당 배터리(11)에 대한 상태 추정 알고리즘을 전달받도록 제어할 수 있다.
또는, 상태 추정부(140)는 일정한 기간 동안 배터리 충전 장치(100)에 특정 종류의 배터리(11)가 미리 설정된 시간 간격을 초과하여 연결되는 경우, 해당 배터리(11)에 대한 상태 추정 알고리즘을 전달받도록 제어할 수 있다.
이에 따라, 알고리즘 저장부(130)는 전달받은 상태 추정 알고리즘이 저장될 수 있으며, 이때, 알고리즘 저장부(130)는 일정한 시간 주기에 따라 저장된 상태 추정 알고리즘을 초기화할 수 있다.
한편, 상태 추정부(140)는 배터리 충전 장치(100)에 연결된 배터리(11)에 대한 상태 추정 알고리즘이 알고리즘 저장부(130)에 저장된 것으로 판단되는 경우, 해당 상태 추정 알고리즘으로부터 상태 측정부(120)에서 측정된 측정 정보에 대응되는 패턴 정보를 추출할 수 있으며, 상태 측정부(120)는 추출된 패턴 정보에 따라 배터리 충전 장치(100)에 연결된 배터리(11)의 상태 정보를 생성할 수 있다.
이에 따라, 충전 장치 통신부(150)는 생성된 상태 정보를 단말 장치(300)에 출력되도록 전달할 수 있으며, 또는, 배터리 충전 장치(100)에 디스플레이가 마련되어 상태 정보를 사용자가 식별 가능하도록 출력할 수도 있다.
이와 관련하여, 상태 추정부(140)는 배터리 충전 장치(100)에 연결된 배터리(11)로부터 서로 다른 시점에 수집된 측정 정보에 기초하여, 배터리(11) 상태의 변화 추이를 분석할 수 있다.
이러한 경우에, 상태 추정부(140)는 일정한 시간 주기마다의 배터리(11) 상태의 변화량을 산출할 수 있으며, 이에 따라, 상태 추정부(140)는 서로 다른 시간 주기에서 산출된 배터리(11) 상태의 변화량들의 차이에 기초하여 배터리(11)의 상태 정보를 생성할 수 있다.
예를 들어, 상태 추정부(140)는 배터리(11) 상태의 변화량이 급격히 변화되는 경우에, 배터리(11)에 이상이 발생한 것을 나타내도록 상태 정보를 생성할 수 있다. 이때, 상태 추정부(140)는 배터리(11) 상태의 변화량이 변화하는 패턴에 따라 특정한 이상을 나타내도록 상태 정보를 생성할 수도 있다.
도3은 도1의 클라우드 장치의 제어블록도이다.
클라우드 장치(200)는 클라우드 통신부(210), 패턴 산출부(220), 클라우드 저장부(230) 및 제어부(240)를 포함할 수 있다.
또한, 클라우드 장치(200)는 도3에 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 구현될 수 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해 구현될 수 있다. 또는, 클라우드 장치(200)는 클라우드 장치(200)에 마련되는 적어도 두 개의 구성요소가 하나의 구성요소로 통합되어 하나의 구성요소가 복합적인 기능을 수행할 수도 있다. 이하, 상술한 구성요소들에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
클라우드 통신부(210)는 배터리 충전 장치(100)로부터 측정 정보를 전달받을 수 있다. 이때, 클라우드 통신부(210)는 서로 다른 배터리 충전 장치(100)로부터 복수개의 측정 정보를 전달받을 수 있으며, 클라우드 통신부(210)는 서로 다른 배터리(11)로부터 생성된 복수개의 측정 정보를 전달받을 수 있다.
패턴 산출부(220)는 동일한 배터리(11)에서 생성된 복수개의 측정 정보를 군집화하여 패턴 정보를 생성할 수 있다.
이와 관련하여, 패턴 산출부(220)는 누적 전류량에 따른 개방 회로 전압의 변화가 나타나도록 패턴 정보를 생성할 수 있으며, 또한, 패턴 산출부(220)는 온도 또는 충전 상태에 따른 내부 저항의 변화가 나타나도록 패턴 정보를 생성할 수도 있다.
또한, 패턴 산출부(220)는 사이클 횟수에 따른 내부 저항의 변화 또는 방전 용량의 변화가 나타나도록 패턴 정보를 생성할 수도 있다.
이때, 패턴 산출부(220)는 동일한 배터리(11)로부터 생성된 측정 정보를 분류하고, 분류된 측정 정보 별로 군집화를 수행하여 패턴 정보를 생성할 수 있다.
이와 관련하여, 클라우드 통신부(210)는 배터리 충전 장치(100)로부터 배터리(11)가 장착된 이동체(10)의 주행 정보를 전달받을 수도 있으며, 이러한 경우에, 패턴 산출부(220)는 주행 정보에 따라 복수개의 측정 정보를 분류하여 분류된 측정 정보 별로 군집화를 수행할 수 있다.
클라우드 저장부(230)는 배터리(11) 별로 패턴 정보를 저장하여 데이터베이스를 생성할 수 있다. 다시 말해서, 클라우드 저장부(230)는 배터리(11) 별로 분류된 패턴 정보가 데이터베이스 형태로 저장될 수 있다.
또한, 클라우드 저장부(230)는 주행 정보 별로 패턴 정보를 저장하여 데이터베이스를 생성할 수 있으며, 이는, 클라우드 저장부(230)에 주행 정보 별로 분류된 패턴 정보가 데이터베이스 형태로 저장되는 것으로 이해할 수 있다.
한편, 패턴 산출부(220)는 기계 학습 등의 인공지능 기법을 이용하여 패턴 정보를 생성할 수도 있으며, 이와 관련하여, 기계 학습은 복수개의 정보에 기초하여, 복수개의 정보를 하나 이상의 그룹으로 분류 가능하도록 학습 모델을 생성하고, 생성된 학습 모델에 기초하여 임의의 정보를 분류하는 기법으로 이해할 수 있으며, 이와 같은, 기계 학습은 관리자에 의해 분류된 복수개의 정보에 따라 임의의 정보를 분류 가능 하도록 학습 모델을 생성하는 지도 학습(Supervised Learning), 복수개의 정보 자체를 분석하거나, 또는 군집화 과정을 수행하며 학습 모델을 생성하는 비지도 학습(Unsupervised Learning), 지도 학습과 비지도 학습을 혼합하여 학습 모델을 생성하는 준지도 학습(Semi-Supervised Learning) 및 복수개의 정보에 대해 임의의 동작을 수행하는 과정에서 발생한 보상에 따라 학습 모델을 생성하는 강화 학습(Reinforcement Learning) 등을 포함할 수 있다.
한편, 패턴 산출부(220)는 상태 정보가 동일한 배터리(11)에 대해, 서로 다른 충방전 패턴에서 생성된 측정 정보를 충방전 패턴에 따라 분류할 수 있으며, 이에 따라, 패턴 산출부(220)는 해당 배터리(11)의 상태 정보에 가장 적합한 충방전 패턴을 판단할 수 있다.
예를 들어, 패턴 산출부(220)는 동일한 시간 간격 동안 생성된 측정 정보로부터 가장 많은 양의 충전이 수행된 충방전 패턴을 추출할 수 있으며, 이를 통해, 패턴 산출부(220)는 추출된 충방전 패턴과 배터리(11)의 상태 정보를 결합하여 저장할 수 있다.
이러한 경우에, 배터리 충전 장치(100)는 배터리 충전 장치(100)에 연결된 배터리(11)의 상태 정보에 기초하여, 해당 상태 정보에 결합된 충방전 패턴을 이용하여 배터리(11)의 충방전을 수행할 수 있다.
제어부(240)는 데이터베이스로부터 측정 정보에 대응되는 패턴 정보를 추출하여 배터리 충전 장치(100)에 연결된 배터리의 상태 정보를 생성할 수 있다.
이때, 제어부(240)는 패턴 정보로부터 나타나는 배터리의 상태 값과 측정 정보로부터 나타나는 배터리의 상태 값의 차이에 기초하여 상태 정보를 생성할 수 있다.
예를 들어, 제어부(240)는 데이터베이스로부터 동일한 배터리에 대한 패턴 정보를 추출하여 해당 패턴 정보에서 누적 전류량에 따른 개방 회로 전압을 비교할 수 있으며, 이때, 제어부(240)는 패턴 정보의 개방 회로 전압과 측정 정보의 개방 회로 전압의 차이에 따라 상태 정보를 생성할 수 있다.
이와 관련하여, 제어부(240)는 패턴 정보로부터 나타나는 배터리의 상태 값과 측정 정보로부터 나타나는 배터리의 상태 값의 차이가 미리 설정된 허용 범위 이내인 경우에 배터리가 정상인 것을 나타내도록 상태 정보를 생성할 수 있다.
또한, 제어부(240)는 패턴 정보로부터 나타나는 배터리의 상태 값과 측정 정보로부터 나타나는 배터리의 상태 값의 차이가 미리 설정된 허용 범위를 벗어나는 경우에 배터리(11)에 이상이 발생한 것을 나타내도록 상태 정보를 생성할 수 있다.
이러한 경우에, 제어부(240)는 제어부(240)는 패턴 정보로부터 나타나는 배터리의 상태 값과 측정 정보로부터 나타나는 배터리의 상태 값의 차이가 클수록 배터리(11)에 발생한 이상의 정도가 큰 것으로 판단할 수 있고, 제어부(240)는 패턴 정보로부터 나타나는 배터리의 상태 값과 측정 정보로부터 나타나는 배터리의 상태 값의 차이가 작을수록 배터리(11)에 발생한 이상의 정도가 작은 것으로 판단할 수 있다.
또한, 제어부(240)는 하나의 배터리(11)로부터 서로 다른 시점에 수집된 측정 정보에 기초하여, 배터리(11) 상태의 변화 추이를 분석할 수 있다.
이러한 경우에, 제어부(240)는 일정한 시간 주기마다의 배터리(11) 상태의 변화량을 산출할 수 있으며, 이에 따라, 제어부(240)는 서로 다른 시간 주기에서 산출된 배터리(11) 상태의 변화량들의 차이에 기초하여 배터리(11)의 상태 정보를 생성할 수 있다.
예를 들어, 제어부(240)는 배터리(11) 상태의 변화량이 급격히 변화되는 경우에, 배터리(11)에 이상이 발생한 것을 나타내도록 상태 정보를 생성할 수 있다. 이때, 제어부(240)는 배터리(11) 상태의 변화량이 변화하는 패턴에 따라 특정한 이상을 나타내도록 상태 정보를 생성할 수도 있다.
이에 따라, 클라우드 통신부(210)는 단말 장치(300)에 상태 정보를 전달할 수 있다.
한편, 클라우드 통신부(210)는 어느 하나의 배터리(11)로부터 서로 다른 시점에 생성된 복수개의 측정 정보를 전달받을 수 있고, 제어부(240)는 복수개의 측정 정보와 데이터베이스에 저장된 어느 하나의 패턴 정보가 대응되는 경우, 해당 패턴 정보에 기초하여 임의의 측정 정보에 따른 상태 정보가 추출되도록 상태 추정 알고리즘을 생성할 수 있다.
이에 따라, 클라우드 통신부(210)는 배터리 충전 장치(100)에 상태 추정 알고리즘을 전달할 수 있다.
도4는 도2의 상태 추정부에서 측정 정보를 생성하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도4를 참조하면, 충방전 제어부(110)는 미리 설정된 충방전 패턴에 기초하여 배터리(11)의 충전 또는 방전을 수행할 수 있다. 이에 따라, 상태 측정부(120)는 충방전 패턴에 따라 미리 설정된 시점에서 배터리(11)의 상태를 측정하여 측정 정보를 생성할 수 있다.
이에 따라, 충전 장치 통신부(150)는 유선 또는 무선 네트워크를 통해 클라우드 장치(200)에 측정 정보를 전달할 수 있다. 또한, 충전 장치 통신부(150)는 측정 정보와 이동체(10)의 주행 정보를 결합하여 클라우드 장치(200)에 전달할 수도 있다.
도5는 도3의 패턴 산출부에서 데이터베이스를 생성하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도5를 참조하면, 클라우드 통신부(210)는 배터리 충전 장치(100)로부터 측정 정보를 전달받을 수 있다. 이에 따라, 패턴 산출부(220)는 동일한 배터리(11)에서 생성된 복수개의 측정 정보를 군집화하여 패턴 정보를 생성할 수 있다.
이를 위해, 패턴 산출부(220)는 동일한 배터리(11)로부터 생성된 측정 정보를 분류하고, 분류된 측정 정보 별로 군집화를 수행하여 패턴 정보를 생성할 수 있다.
이와 관련하여, 클라우드 통신부(210)는 배터리 충전 장치(100)로부터 배터리(11)가 장착된 이동체(10)의 주행 정보를 전달받을 수도 있으며, 이러한 경우에, 패턴 산출부(220)는 주행 정보에 따라 복수개의 측정 정보를 분류하여 분류된 측정 정보 별로 군집화를 수행할 수 있다.
클라우드 저장부(230)는 배터리(11) 별로 패턴 정보를 저장하여 데이터베이스를 생성할 수 있으며, 또는, 클라우드 저장부(230)는 주행 정보 별로 패턴 정보를 저장하여 데이터베이스를 생성할 수 있다.
도6은 도3의 제어부에서 상태 정보를 생성하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도6을 참조하면, 클라우드 통신부(210)는 배터리 충전 장치(100)로부터 측정 정보를 전달받을 수 있다.
이때, 클라우드 저장부(230)는 배터리(11) 별로 패턴 정보를 저장하여 데이터베이스를 생성할 수 있으며, 또는, 클라우드 저장부(230)는 주행 정보 별로 패턴 정보를 저장하여 데이터베이스를 생성할 수 있다.
이에 따라, 제어부(240)는 데이터베이스로부터 측정 정보에 대응되는 패턴 정보를 추출하여 배터리 충전 장치(100)에 연결된 배터리의 상태 정보를 생성할 수 있다.
이때, 제어부(240)는 패턴 정보로부터 나타나는 배터리의 상태 값과 측정 정보로부터 나타나는 배터리의 상태 값의 차이에 기초하여 상태 정보를 생성할 수 있다.
이에 따라, 클라우드 통신부(210)는 단말 장치(300)에 상태 정보를 전달할 수 있다.
도7은 도2의 상태 추정부에서 상태 정보를 생성하는 과정을 나타낸 블록도이다.
도7을 참조하면, 충전 장치 통신부(150)는 상태 추정부(140)에 의해 설정되는 어느 배터리(11)에 대한 상태 추정 알고리즘을 전달받을 수 있으며, 이에 따라, 알고리즘 저장부(130)는 전달받은 상태 추정 알고리즘이 저장될 수 있다.
이때, 상태 측정부(120)는 충방전 패턴에 따라 미리 설정된 시점에서 배터리(11)의 상태를 측정하여 측정 정보를 생성할 수 있다.
상태 추정부(140)는 배터리 충전 장치(100)에 연결된 배터리(11)에 대한 상태 추정 알고리즘이 알고리즘 저장부(130)에 저장된 것으로 판단되는 경우, 해당 상태 추정 알고리즘으로부터 상태 측정부(120)에서 측정된 측정 정보에 대응되는 패턴 정보를 추출할 수 있으며, 상태 측정부(120)는 추출된 패턴 정보에 따라 배터리 충전 장치(100)에 연결된 배터리(11)의 상태 정보를 생성할 수 있다.
이에 따라, 충전 장치 통신부(150)는 생성된 상태 정보를 단말 장치(300)에 출력되도록 전달할 수 있으며, 또는, 배터리 충전 장치(100)에 디스플레이가 마련되어 상태 정보를 사용자가 식별 가능하도록 출력할 수도 있다.
도8은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 배터리 상태 분석 방법의 순서도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 배터리 상태 분석 방법은 도1에 도시된 배터리 상태 분석 시스템(1)과 실질적으로 동일한 구성 상에서 진행되므로, 도1의 배터리 상태 분석 시스템(1)과 동일한 구성요소에 대해 동일한 도면 부호를 부여하고, 반복되는 설명은 생략하기로 한다.
클라우드 기반 배터리 상태 분석 방법은 충방전 패턴에 기초하여 배터리의 충방전을 수행하는 단계(800), 배터리의 상태를 측정하여 측정 정보를 생성하는 단계(810), 측정 정보를 군집화하여 패턴 정보를 생성하며, 데이터베이스를 생성하는 단계(820), 측정 정보에 대응되는 패턴 정보를 추출하여 배터리의 상태 정보를 생성하는 단계(830) 및 상태 정보를 전달받아 출력하는 단계(840)를 포함할 수 있다.
충방전 패턴에 기초하여 배터리의 충방전을 수행하는 단계(800)는 배터리 충전 장치(100)가 미리 설정된 충방전 패턴에 기초하여 배터리(11)의 충방전을 수행하는 단계일 수 있다.
배터리의 상태를 측정하여 측정 정보를 생성하는 단계(810)는 배터리 충전 장치(100)가 충방전 패턴에 따라 미리 설정된 시점에서 배터리(11)의 상태를 측정하여 측정 정보를 생성하는 단계일 수 있다.
측정 정보를 군집화하여 패턴 정보를 생성하며, 데이터베이스를 생성하는 단계(820)는 클라우드 장치(200)가 서로 다른 배터리로부터 생성된 복수개의 측정 정보를 수집하고, 동일한 배터리(11)에서 생성된 복수개의 측정 정보를 군집화하여 패턴 정보를 생성하며, 배터리(11) 별로 패턴 정보를 저장하여 데이터베이스를 생성하는 단계일 수 있다.
측정 정보에 대응되는 패턴 정보를 추출하여 배터리의 상태 정보를 생성하는 단계(830)는 클라우드 장치(200)가 데이터베이스로부터 측정 정보에 대응되는 패턴 정보를 추출하여 배터리 충전 장치(100)에 연결된 배터리의 상태 정보를 생성하는 단계일 수 있다.
상태 정보를 전달받아 출력하는 단계(840)는 단말 장치(300)가 클라우드 장치(200)로부터 상태 정보를 전달받아 출력하는 단계일 수 있다.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
1: 클라우드 기반 배터리 상태 분석 시스템
10: 이동체
11: 배터리
100: 배터리 충전 장치
200: 클라우드 장치
201: 데이터베이스
300: 단말 장치

Claims (15)

  1. 미리 설정된 충방전 패턴에 기초하여 배터리의 충방전을 수행하며, 상기 충방전 패턴에 따라 미리 설정된 시점에서 상기 배터리의 상태를 측정하여 측정 정보를 생성하는 배터리 충전 장치;
    서로 다른 배터리로부터 생성된 복수개의 측정 정보를 수집하고, 동일한 배터리에서 생성된 복수개의 측정 정보를 군집화하여 패턴 정보를 생성하며, 상기 배터리 별로 상기 패턴 정보를 저장하여 데이터베이스를 생성하고, 상기 데이터베이스로부터 상기 측정 정보에 대응되는 패턴 정보를 추출하여 상기 배터리 충전 장치에 연결된 배터리의 상태 정보를 생성하는 클라우드 장치; 및
    상기 클라우드 장치로부터 상기 상태 정보를 전달받아 출력하는 단말 장치;를 포함하고,
    상기 클라우드 장치는,
    상기 상태 정보가 동일한 배터리에 대해, 서로 다른 충방전 패턴에서 생성된 측정 정보에 기초하여 충전량이 가장 많은 충방전 패턴을 추출하고, 추출된 충방전 패턴을 상기 상태 정보에 결합하여 상기 배터리의 상태 정보에 따라 상기 배터리 충전 장치가 상기 상태 정보에 결합된 충방전 패턴을 이용하여 상기 배터리를 충전하도록 제어하고,
    상기 클라우드 장치는,
    어느 하나의 배터리로부터 서로 다른 시점에 생성된 복수개의 측정 정보를 수집하고, 상기 복수개의 측정 정보와 상기 데이터베이스에 저장된 어느 하나의 패턴 정보가 대응되는 경우, 상기 패턴 정보에 기초하여 임의의 측정 정보에 따른 상태 정보가 추출되도록 상태 추정 알고리즘을 생성하고, 상기 배터리 충전 장치에 상기 상태 추정 알고리즘을 전달하고,
    상기 클라우드 장치는,
    상기 패턴 정보로부터 나타나는 배터리의 상태 값과 상기 측정 정보로부터 나타나는 배터리의 상태 값의 차이에 기초하여 상태 정보를 생성하는, 클라우드 기반 배터리 상태 분석 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서, 상기 클라우드 장치는,
    상기 배터리 충전 장치로부터 상기 배터리가 장착된 이동체의 주행 정보를 수집하고, 상기 주행 정보에 따라 상기 복수개의 측정 정보를 분류하여 분류된 측정 정보 별로 군집화를 수행하는, 클라우드 기반 배터리 상태 분석 시스템.
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서, 상기 배터리 충전 장치는,
    상기 배터리의 누적 전류량을 산출하여 상기 누적 전류량이 미리 설정된 임계 누적 전류량에 도달하는 경우, 상기 배터리를 휴지시키도록 상기 충방전 패턴을 설정하는, 클라우드 기반 배터리 상태 분석 시스템.
  7. 제6항에 있어서, 상기 배터리 충전 장치는,
    상기 배터리가 휴지되는 시점에서 상기 배터리의 개방 회로 전압을 측정하고, 상기 누적 전류량과 상기 개방 회로 전압을 결합하여 상기 측정 정보를 생성하는, 클라우드 기반 배터리 상태 분석 시스템.
  8. 제6항에 있어서, 상기 배터리 충전 장치는,
    상기 배터리가 휴지되는 시점으로부터 미리 설정된 시간 간격이 경과된 시점 이후에 상기 배터리에 펄스 전류를 인가하도록 상기 충방전 패턴을 설정하는, 클라우드 기반 배터리 상태 분석 시스템.
  9. 제8항에 있어서, 상기 배터리 충전 장치는,
    상기 펄스 전류에 의한 상기 배터리의 전압 변동량을 측정하고, 상기 펄스 전류와 상기 전압 변동량에 따라 상기 배터리의 내부 저항을 산출하며, 상기 누적 전류량과 상기 내부 저항을 결합하여 상기 측정 정보를 생성하는, 클라우드 기반 배터리 상태 분석 시스템.
  10. 클라우드 기반 배터리 상태 분석 시스템에서의 배터리 상태 분석 방법에 있어서,
    배터리 충전 장치가 미리 설정된 충방전 패턴에 기초하여 배터리의 충방전을 수행하는 단계;
    배터리 충전 장치가 상기 충방전 패턴에 따라 미리 설정된 시점에서 상기 배터리의 상태를 측정하여 측정 정보를 생성하는 단계;
    클라우드 장치가 서로 다른 배터리로부터 생성된 복수개의 측정 정보를 수집하고, 동일한 배터리에서 생성된 복수개의 측정 정보를 군집화하여 패턴 정보를 생성하며, 상기 배터리 별로 상기 패턴 정보를 저장하여 데이터베이스를 생성하는 단계;
    클라우드 장치가 상기 데이터베이스로부터 상기 측정 정보에 대응되는 패턴 정보를 추출하여 상기 배터리 충전 장치에 연결된 배터리의 상태 정보를 생성하는 단계; 및
    단말 장치가 상기 클라우드 장치로부터 상기 상태 정보를 전달받아 출력하는 단계;를 포함하고,
    상기 클라우드 장치는,
    상기 상태 정보가 동일한 배터리에 대해, 서로 다른 충방전 패턴에서 생성된 측정 정보에 기초하여 충전량이 가장 많은 충방전 패턴을 추출하고, 추출된 충방전 패턴을 상기 상태 정보에 결합하여 상기 배터리의 상태 정보에 따라 상기 배터리 충전 장치가 상기 상태 정보에 결합된 충방전 패턴을 이용하여 상기 배터리를 충전하도록 제어하고,
    상기 클라우드 장치는,
    어느 하나의 배터리로부터 서로 다른 시점에 생성된 복수개의 측정 정보를 수집하고, 상기 복수개의 측정 정보와 상기 데이터베이스에 저장된 어느 하나의 패턴 정보가 대응되는 경우, 상기 패턴 정보에 기초하여 임의의 측정 정보에 따른 상태 정보가 추출되도록 상태 추정 알고리즘을 생성하고, 상기 배터리 충전 장치에 상기 상태 추정 알고리즘을 전달하고,
    상기 클라우드 장치는,
    상기 패턴 정보로부터 나타나는 배터리의 상태 값과 상기 측정 정보로부터 나타나는 배터리의 상태 값의 차이에 기초하여 상태 정보를 생성하는, 클라우드 기반 배터리 상태 분석 방법.
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 제10항에 있어서, 상기 클라우드 장치는,
    상기 배터리 충전 장치로부터 상기 배터리가 장착된 이동체의 주행 정보를 수집하고, 상기 주행 정보에 따라 상기 복수개의 측정 정보를 분류하여 분류된 측정 정보 별로 군집화를 수행하는, 클라우드 기반 배터리 상태 분석 방법.
  14. 삭제
  15. 제10항에 있어서, 상기 배터리 충전 장치는,
    상기 배터리의 누적 전류량을 산출하여 상기 누적 전류량이 미리 설정된 임계 누적 전류량에 도달하는 경우, 상기 배터리를 휴지시키도록 상기 충방전 패턴을 설정하는, 클라우드 기반 배터리 상태 분석 방법.

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