KR102630834B1 - 배터리를 진단하기 위한 장치 및 그 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 배터리 셀들 각각의 전압을 측정하여, 배터리 셀들에 에러가 발생하였는지 여부를 진단하는 장치를 제공한다. 본 발명은 전압 측정 회로, 데이터 처리 회로, 진단 회로를 포함한다. 전압 측정 회로는 배터리 셀의 전압을 측정한다. 데이터 처리 회로는 전압 측정 회로에 의해 측정된 전압에 기초하여 배터리 셀의 상태를 나타내는 타겟 통계 값을 계산하고, 분석 기간 동안의 배터리 셀의 타겟 통계 값들을 누적하여 누적 통계 값을 계산한다. 진단 회로는 누적 통계 값을 누적 기준 값과 비교하는 누적 판정 동작을 통해 배터리 셀에서 에러가 발생하였는지 여부를 판단하고, 누적 판정 동작에서 배터리 셀에서 에러가 발생한 것으로 판단되는 경우, 누적 에러 횟수를 카운트한다.
Description
본 발명은 배터리를 진단하기 위한 장치에 관한 것으로, 좀 더 상세하게는 배터리 셀들 각각의 전압을 측정하여, 배터리 셀들에 에러가 발생하였는지 여부를 진단하는 장치에 관한 것이다.
최근 이차 전지에 대한 연구 개발이 활발히 이루어지고 있다. 여기서 이차 전지는 충방전이 가능한 전지로서, 종래의 Ni/Cd 전지, Ni/MH 전지 등과 최근의 리튬 이온 전지를 모두 포함한다. 이차 전지 중 리튬 이온 전지는 종래의 Ni/Cd 전지, Ni/MH 전지 등에 비하여 에너지 밀도가 훨씬 높다는 장점이 있다. 리튬 이온 전지는 소형, 경량으로 제작할 수 있어서, 이동 기기의 전원으로 사용된다. 특히, 리튬 이온 전지는 전기 자동차의 전원으로 사용될 수 있어, 차세대 에너지 저장 매체로 주목을 받고 있다.
또한, 이차 전지는 일반적으로 복수 개의 배터리 셀들이 직렬 및/또는 병렬로 연결된 배터리 모듈을 포함하는 배터리 팩으로 이용된다. 배터리 팩은 배터리 관리 시스템에 의하여 상태 및 동작이 관리 및 제어된다. 배터리 팩 내의 배터리 셀들은 외부로부터 전원을 공급받아 충전된다.
충전된 배터리 셀들은 배터리 팩과 연결된 다양한 장치들 및/또는 회로들로 전원을 공급한다. 배터리 셀이 고장난 경우, 다양한 장치들 및/또는 회로들로 전원이 제대로 공급되지 않으므로, 치명적인 사고가 발생할 수 있다. 따라서, 배터리 셀들을 모니터링 하여, 배터리 셀들에 에러가 발생하였는지 여부를 진단하는 것이 중요하다. 또한, 정확한 진단을 위해서, 어떤 진단 기준 및 어떤 진단 방법을 이용할 것인지에 대한 문제가 대두된다.
본 발명은 상술된 기술적 과제를 해결하기 위한 것으로써, 본 발명의 목적은 배터리 셀들의 전압 경향성에 기초하여 배터리 셀에 에러가 발생하였는지 여부를 판단하고, 배터리 셀의 측정 값들을 누적하여 배터리 셀에 결함이 있는지 여부를 최종적으로 판단하는 배터리 진단 장치를 제공하는데 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 배터리 진단 장치는 전압 측정 회로, 데이터 처리 회로, 진단 회로를 포함할 수 있다. 전압 측정 회로는 배터리 셀의 전압을 측정할 수 있다. 데이터 처리 회로는 전압 측정 회로에 의해 측정된 전압에 기초하여 배터리 셀의 상태를 나타내는 타겟 통계 값을 계산하고, 분석 기간 동안의 배터리 셀의 타겟 통계 값들을 누적하여 누적 통계 값을 계산할 수 있다. 진단 회로는 누적 통계 값을 누적 기준 값과 비교하는 누적 판정 동작을 통해 배터리 셀에서 에러가 발생하였는지 여부를 판단하고, 누적 판정 동작에서 배터리 셀에서 에러가 발생한 것으로 판단되는 경우, 누적 에러 횟수를 카운트할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 배터리 진단 방법은 배터리 진단 장치에 의해, 배터리 셀의 입력 단과 출력 단 사이의 전압을 측정하는 전압 측정 단계, 배터리 진단 장치에 의해, 전압 측정 단계에서 측정된 전압에 기초하여 배터리 셀의 상태를 나타내는 타겟 통계 값을 계산하고, 분석 기간 동안의 배터리 셀의 타겟 통계 값들을 누적하여 누적 통계 값을 계산하는 계산 단계, 및 배터리 진단 장치에 의해, 누적 통계 값을 누적 기준 값과 비교하는 누적 판정 동작을 통해 배터리 셀에서 에러가 발생하였는지 여부를 판단하고, 누적 판정 동작을 통해 배터리 셀에서 에러가 발생한 것으로 판단되는 경우 누적 에러 횟수를 카운트하는 제 1 진단 단계를 포함할 수 있다.
본 발명은 절대 판정, 상대 판정 및 누적 판정을 통해, 배터리 셀에 에러가 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 본 발명은 절대 판정, 상대 판정 및 누적 판정의 결과들을 종합하여, 배터리 셀에 결함이 있는지 여부를 보다 정확하게 판단할 수 있다.
도 1은 배터리 제어 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 배터리 진단 장치를 포함하는 배터리 팩(10)의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 3은 도 2의 배터리 관리 시스템의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 도 2의 배터리 관리 시스템의 제 1 절대 판정 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 도 2의 데이터 처리 회로의 데이터 전처리 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6a는 배터리 전압 데이터의 중복 신호를 제거하기 위해 샘플링을 수행하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 6b는 배터리 전압 데이터에 대하여 샘플링과 평활 스플라인을 통해 전처리를 수행한 결과를 나타내는 그래프이다,
도 6c는 배터리 전압 데이터의 전처리 단계별 미분 개형을 나타내는 그래프이다.
도 6d는 배터리의 충전 사이클 별 미분 신호의 히스토그램을 나타낸다.
도 6e는 배터리의 충전 사이클 별 표준편차를 나타내는 도면이다.
도 6f는 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치에서 미분 신호의 표준편차를 통해 배터리의 이상을 진단하는 것을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 7은 도 2의 배터리 관리 시스템의 제 2 절대 판정 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8a는 배터리 셀의 내부 단락으로 인한 전압 강하가 전체 구간에 걸쳐 발생할 때의 전압 변화를 나타낸다.
도 8b는 배터리 셀의 내부 단락으로 인한 전압 강하가 일시적으로 발생할 때의 전압 변화를 나타내는 도면이다.
도 8c는 배터리의 충전 후 약 10분 동안의 실제 휴지(rest) 전압, 근사식에 따른 전압 및 이들의 차이값을 나타내는 그래프이다.
도 8d는 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치로 배터리 셀의 내부 단락으로 인한 전압 강하가 전체 구간에 걸쳐 발생하는 것을 검출한 결과를 나타낸다.
도 8e는 배터리 셀의 내부 단락으로 인한 전압 강하가 일시적으로 발생하는 것을 검출한 결과를 나타낸다.
도 9는 도 2의 배터리 관리 시스템의 상대 판정 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10a는 배터리 셀들의 제 1 통계 값들의 분포를 보여주는 그래프이다.
도 10b는 배터리 셀들의 상대 에러 횟수를 보여주는 그래프이다.
도 11은 도 2의 배터리 관리 시스템의 누적 판정 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 하드웨어 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 배터리 진단 장치를 포함하는 배터리 팩(10)의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 3은 도 2의 배터리 관리 시스템의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 도 2의 배터리 관리 시스템의 제 1 절대 판정 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 도 2의 데이터 처리 회로의 데이터 전처리 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6a는 배터리 전압 데이터의 중복 신호를 제거하기 위해 샘플링을 수행하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 6b는 배터리 전압 데이터에 대하여 샘플링과 평활 스플라인을 통해 전처리를 수행한 결과를 나타내는 그래프이다,
도 6c는 배터리 전압 데이터의 전처리 단계별 미분 개형을 나타내는 그래프이다.
도 6d는 배터리의 충전 사이클 별 미분 신호의 히스토그램을 나타낸다.
도 6e는 배터리의 충전 사이클 별 표준편차를 나타내는 도면이다.
도 6f는 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치에서 미분 신호의 표준편차를 통해 배터리의 이상을 진단하는 것을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 7은 도 2의 배터리 관리 시스템의 제 2 절대 판정 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8a는 배터리 셀의 내부 단락으로 인한 전압 강하가 전체 구간에 걸쳐 발생할 때의 전압 변화를 나타낸다.
도 8b는 배터리 셀의 내부 단락으로 인한 전압 강하가 일시적으로 발생할 때의 전압 변화를 나타내는 도면이다.
도 8c는 배터리의 충전 후 약 10분 동안의 실제 휴지(rest) 전압, 근사식에 따른 전압 및 이들의 차이값을 나타내는 그래프이다.
도 8d는 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치로 배터리 셀의 내부 단락으로 인한 전압 강하가 전체 구간에 걸쳐 발생하는 것을 검출한 결과를 나타낸다.
도 8e는 배터리 셀의 내부 단락으로 인한 전압 강하가 일시적으로 발생하는 것을 검출한 결과를 나타낸다.
도 9는 도 2의 배터리 관리 시스템의 상대 판정 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10a는 배터리 셀들의 제 1 통계 값들의 분포를 보여주는 그래프이다.
도 10b는 배터리 셀들의 상대 에러 횟수를 보여주는 그래프이다.
도 11은 도 2의 배터리 관리 시스템의 누적 판정 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 하드웨어 구성을 나타내는 도면이다.
이하에서, 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로, 본 발명의 실시 예들이 명확하고 상세하게 기재될 것이다.
도 1은 배터리 제어 시스템의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 팩(1)과 상위 시스템에 포함되어 있는 상위 제어기(2)를 포함하는 배터리 제어 시스템을 개략적으로 나타낸다.
도 1에 도시된 바와 같이, 배터리 팩(1)은 하나의 이상의 배터리 셀로 이루어지고, 충방전 가능한 배터리 모듈(11)과, 배터리 모듈(11)의 +단자 측 또는 -단자 측에 직렬로 연결되어 배터리 모듈(11)의 충방전 전류 흐름을 제어하기 위한 스위칭부(14)와, 배터리 팩(1)의 전압, 전류, 온도 등을 모니터링하여, 과충전 및 과방전 등을 방지하도록 제어 관리하는 배터리 관리 시스템(Battery Management System, 20)을 포함한다.
여기서, 스위칭부(14)는 배터리 모듈(11)의 충전 또는 방전에 대한 전류 흐름을 제어하기 위한 스위칭 소자로서, 예를 들면, 적어도 하나의 MOSFET과 같은 반도체 스위칭 소자, 또는 릴레이 등이 이용될 수 있다.
또한, 배터리 관리 시스템(20)은, 배터리 팩(1)의 전압, 전류, 온도 등을 모니터링할 수 있고, 또한, 스위칭부(14)에 인접해서 마련된 센서(12)를 이용하여 배터리 팩의 전류, 전압, 온도 등을 측정할 수 있다. 배터리 관리 시스템(20)은 상술한 각종 파라미터를 측정한 값을 입력받는 인터페이스로서, 복수의 단자와, 이들 단자와 연결되어 입력받은 값들의 처리를 수행하는 회로 등을 포함할 수 있다.
또한, 배터리 관리 시스템(20)은, 스위칭부(14) 예를 들어 MOSFET나 릴레이의 ON/OFF를 제어할 수도 있으며, 배터리 모듈(11)에 연결되어 배터리 모듈(11)의 상태를 감시할 수 있다.
상위 제어기(2)는 배터리 관리 시스템(20)으로 배터리 모듈(11)에 대한 제어 신호를 전송할 수 있다. 이에 따라, 배터리 관리 시스템(20)은 상위 제어기(2)로부터 인가되는 신호에 기초하여 동작이 제어될 수 있다. 본 발명의 배터리 셀이 ESS(Energy Storage System) 또는 차량 등에 이용되는 배터리 팩에 포함된 구성일 수 있다. 다만, 이러한 용도에 한정되는 것은 아니다.
이와 같은 배터리 팩(1)의 구성 및 배터리 관리 시스템(20)의 구성은 공지된 구성이므로, 보다 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
도 2는 본 발명의 배터리 진단 장치를 포함하는 배터리 팩(10)의 구성을 보여주는 블록도이다. 도 2의 배터리 모듈(100) 및 배터리 관리 시스템(200)은 도 1의 배터리 모듈(11) 및 배터리 관리 시스템(20)에 대응할 수 있다.
배터리 팩(10)은 배터리 모듈(100) 및 배터리 관리 시스템(200)을 포함할 수 있다. 본 발명의 "배터리 진단 장치"는 배터리 관리 시스템(200)의 일부 또는 전체 구성들을 포함하는 장치일 수 있다. 예로서, "배터리 진단 장치"는 전압 측정 회로(210), 데이터 처리 회로(220), 진단 회로(230) 및 메모리(240)를 포함할 수도 있다.
배터리 모듈(100)은 복수 개의 배터리 셀들(B1~BN)을 포함할 수 있다. 복수 개의 배터리 셀들(B1~BN)은 직렬 및/또는 병렬로 연결된 구성일 수 있다. 도 2를 참조하면 배터리 팩(1)이 하나의 배터리 모듈(100)을 포함하는 것으로 도시되지만, 본 발명은 이에 한정되지 않고, 배터리 팩(10)은 하나 이상의 배터리 모듈을 포함할 수 있다.
충전 구간에서, 배터리 모듈(100)은 전원 장치(미도시)로부터 전원을 공급받을 수 있다. 충전 구간에서, 배터리 셀들(B1~BN) 각각의 양 단의 전압이 증가할 수 있다. 이하 설명들에서, "배터리 셀의 전압"은 "배터리 셀의 양 단의 전압"을 의미한다. 방전 구간에서, 배터리 모듈(100)은 외부 장치들 및/또는 회로들로 전원을 공급할 수 있다. 충전 구간과 방전 구간 사이에는 휴지(reset) 구간이 있을 수 있다. 휴지 구간에서, 배터리 모듈(100)은 전원을 공급받거나 전원을 공급하는 동작을 중단할 수 있다. 따라서, 이상적인 경우에는, 휴지 구간에서, 배터리 모듈(100)의 전압은 일정하게 유지된다. 배터리 모듈(100)이 전기 자동차에 포함되는 경우, 외부 장치들 및/또는 회로들은 모터, PCU(Power Control Unit), 인버터 등일 수 있다.
배터리 셀의 내부 단락(internal short-circuit) 또는 외부 단락(external short-circuit)으로 인해, 배터리 셀에서 이상 전압 강하 현상이 감지될 수 있다. 이상 전압 강하 현상은 충전 및 방전 구간 및/또는 휴지 구간에서 배터리 셀의 전압이 비정상적으로 감소하는 것을 의미한다. 본 발명의 배터리 관리 시스템(200)은 배터리 셀들(B1~BN)을 모니터링하여, 배터리 셀들(B1~BN)에 이상 전압 강하 현상이 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다.
배터리 관리 시스템(200)은 전압 측정 회로(210), 데이터 처리 회로(220), 진단 회로(230) 및 메모리(240)를 포함할 수 있다. 배터리 관리 시스템(200)은 절대 판정 동작, 상대 판정 동작 및 누적 판정 동작을 통해, 배터리 셀들(B1~BN)에 이상 전압 강하 현상이 발생하였는지 여부를 보다 정확하게 판단할 수 있다. 이하 설명들에서, 배터리 셀(B1)에서 에러가 발생하였는지 여부를 확인한다는 것은 배터리 셀(B1)에서 이상 전압 강하 현상이 발생하는지 여부를 확인하는 것을 의미한다. 또한, 이하 설명들에서는, 설명의 편의를 위해, 배터리 관리 시스템(200)이 배터리 셀(B1)을 점검하는 방법이 집중적으로 설명된다. 배터리 관리 시스템(200)은 배터리 셀(B1)을 점검하는 방법과 동일하게, 나머지 배터리 셀들(B2~BN)도 점검할 수 있다.
먼저, 배터리 관리 시스템(200)이 절대 판정 동작을 수행하는 방법이 설명된다. 충전 및 방전 구간에서 수행되는 절대 판정 동작과 휴지 구간에서 수행되는 절대 판정 동작이 상이할 수 있다. 이하 설명들에서, 충전 및 방전 구간에서 수행되는 절대 판정 동작은 제 1 절대 판정 동작으로 표현된다. 휴지 구간에서 수행되는 절대 판정 동작은 제 2 절대 판정 동작으로 표현된다.
이하, 제 1 절대 판정 동작이 설명된다. 전압 측정 회로(210)는 충전 및 방전 구간에서, 배터리 셀(B1)의 전압을 측정할 수 있다. 전압 측정 회로(210)는 측정된 전압에 대한 전압 데이터를 데이터 처리 회로(220)로 출력할 수 있다.
데이터 처리 회로(220)는 전압 측정 회로(210)에서 수신된 전압 데이터를 처리하여, 제 1 통계 값을 계산할 수 있다. 예로서, 제 1 통계 값은 배터리 셀(B1)의 용량을 전압에 관하여 미분한 값일 수 있다. 제 1 통계 값을 계산하기 위해, 배터리 셀(B1)의 용량이 배터리 관리 시스템(200)에 의해 측정될 수 있다. 제 1 통계 값은 도 4 내지 도 6f를 참조하여 자세하게 설명된다.
진단 회로(230)는 제 1 통계 값에 대한 정보를 수신할 수 있다. 진단 회로(230)는 제 1 통계 값을 제 1 절대 기준 값과 비교할 수 있다. 제 1 절대 기준 값은 사용자에 의해 설정된 값일 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 않고, 제 1 절대 기준 값은 배터리 셀(B1)의 온도, 배터리 셀(B1)의 SOC 등 배터리 셀(B1)의 상태에 기초하여 결정되는 값일 수 있다. 진단 회로(230)는 제 1 통계 값이 제 1 절대 기준 값 이상인 경우, 배터리 셀(B1)에 에러가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
이하, 제 2 절대 판정 동작이 설명된다. 전압 측정 회로(210)는 휴지 구간에서 배터리 셀(B1)의 전압을 측정할 수 있다. 전압 측정 회로(210)는 측정된 전압에 대한 전압 데이터를 데이터 처리 회로(220)로 출력할 수 있다.
데이터 처리 회로(220)는 전압 측정 회로(210)에서 수신된 전압 데이터를 처리하여, 제 2 통계 값을 계산할 수 있다. 제 2 통계 값은 전압 데이터를 전압 근사식에 대입하여 계산한 값일 수 있다. 제 2 통계 값은 도 7 내지 도 8e를 참조하여 자세하게 설명된다.
진단 회로(230)는 제 2 통계 값에 대한 정보를 수신할 수 있다. 진단 회로(230)는 제 2 통계 값을 제 2 절대 기준 값과 비교할 수 있다. 제 2 절대 기준 값은 사용자에 의해 설정된 값일 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 않고, 제 2 절대 기준 값은 배터리 셀(B1)의 온도, 배터리 셀(B1)의 SOC 등 배터리 셀(B1)의 상태에 기초하여 결정되는 값일 수 있다. 진단 회로(230)는 제 2 통계 값이 제 2 절대 기준 값 이상인 경우, 배터리 셀(B1)에 에러가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
두번째로, 배터리 관리 시스템(200)이 상대 판정 동작을 수행하는 방법이 설명된다. 충전 및 방전 구간에서 수행되는 상대 판정 동작과 휴지 구간에서 수행되는 상대 판정 동작이 상이할 수 있다. 이하 설명들에서, 충전 및 방전 구간에서 수행되는 상대 판정 동작은 제 1 상대 판정 동작으로 표현된다. 휴지 구간에서 수행되는 상대 판정 동작은 제 2 상대 판정 동작으로 표현된다.
이하, 제 1 상대 판정 동작이 설명된다. 전압 측정 회로(210)는 충전 및 방전 구간에서, 배터리 셀들(B1~BN) 각각의 전압을 측정할 수 있다. 전압 측정 회로(210)는 측정된 전압들에 대한 전압 데이터를 데이터 처리 회로(220)로 출력할 수 있다.
데이터 처리 회로(220)는 전압 측정 회로(210)에서 수신된 전압 데이터를 처리하여, 제 1 상대 기준 값을 계산할 수 있다. 구체적으로, 데이터 처리 회로(220)는 절대 판정 동작에서 배터리 셀(B1)의 제 1 통계 값을 계산하는 방법과 동일하게, 배터리 셀들(B1~BN)의 제 1 통계 값들을 계산할 수 있다. 데이터 처리 회로(220)는 배터리 셀들(B1~BN)의 제 1 통계 값들의 'n' 시그마 값에 기초하여 제 1 상대 기준 값을 결정할 수 있다. 여기에서, 'n'은 양수일 수 있다. 예로서, 제 1 상대 기준 값은 제 1 통계 값들의 +3 일 수 있다.
진단 회로(230)는 배터리 셀(B1)의 제 1 통계 값 및 제 1 상대 기준 값에 대한 정보를 수신할 수 있다. 진단 회로(230)는 제 1 통계 값을 제 1 상대 기준 값과 비교할 수 있다. 진단 회로(230)는 제 1 통계 값이 제 1 상대 기준 값 이상인 경우, 배터리 셀(B1)에 에러가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
이하, 제 2 상대 판정 동작이 설명된다. 전압 측정 회로(210)는 휴지 구간에서, 배터리 셀들(B1~BN) 각각의 전압을 측정할 수 있다. 전압 측정 회로(210)는 측정된 전압들에 대한 전압 데이터를 데이터 처리 회로(220)로 출력할 수 있다.
데이터 처리 회로(220)는 전압 측정 회로(210)에서 수신된 전압 데이터를 처리하여, 제 2 상대 기준 값을 계산할 수 있다. 구체적으로, 데이터 처리 회로(220)는 절대 판정 동작에서 배터리 셀(B1)의 제 2 통계 값을 계산하는 방법과 동일하게, 배터리 셀들(B1~BN)의 제 2 통계 값들을 계산할 수 있다. 데이터 처리 회로(220)는 배터리 셀들(B1~BN)의 제 2 통계 값들의 'k' 시그마 값에 기초하여 제 2 상대 기준 값을 결정할 수 있다. 여기에서, 'k'는 양수일 수 있다. 예로서, 제 2 상대 기준 값은 제 2 통계 값들의 +3 시그마 값일 수 있다.
진단 회로(230)는 배터리 셀(B1)의 제 2 통계 값 및 제 2 상대 기준 값에 대한 정보를 수신할 수 있다. 진단 회로(230)는 제 2 통계 값을 제 2 상대 기준 값과 비교할 수 있다. 진단 회로(230)는 제 2 통계 값이 제 2 상대 기준 값 이상인 경우, 배터리 셀(B1)에 에러가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
다음으로, 배터리 관리 시스템(200)이 누적 판정 동작을 수행하는 방법이 설명된다. 배터리 관리 시스템(200)은 분석 기간 동안 일정 주기마다 절대 판정 동작 및 상대 판정 동작을 수행할 수 있다. 절대 판정 동작 및 상대 판정 동작에서 생성되는 데이터를 이용하여, 배터리 관리 시스템(200)은 누적 판정 동작을 수행할 수 있다.
데이터 처리 회로(220)는 배터리 셀(B1)의 전압에 관한 통계 값들을 누적하여 누적 통계 값을 계산할 수 있다. 예로서, 데이터 처리 회로(220)는 분석 기간 동안 계산된 모든 통계 값들을 누적하여 누적 통계 값을 계산할 수 있다. 다른 예로서, 데이터 처리 회로(220)는 분석 기간 동안 계산된 통계 값들 중 일부를 선별하고, 선별된 통계 값들을 누적하여 누적 통계 값을 계산할 수 있다. 구체적으로, 데이터 처리 회로(220)는 분석 기간 동안 특정 시간대에 획득된 통계 값들을 누적하여, 누적 통계 값을 계산할 수 있다.
데이터 처리 회로(220)는 누적 통계 값을 계산한 것과 유사한 방법으로, 상대 기준 값들을 누적하여 누적 기준 값을 계산할 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 않고, 데이터 처리 회로(220)는 절대 기준 값에 기초하여, 누적 기준 값을 계산할 수도 있다. 또한, 누적 기준 값은 사용자에 의해 설정된 값일 수도 있다.
진단 회로(230)는 누적 통계 값 및 누적 기준 값에 대한 정보를 수신할 수 있다. 진단 회로(230)는 누적 통계 값과 누적 기준 값을 비교할 수 있다. 진단 회로(230)는 누적 통계 값이 누적 기준 값 이상인 경우, 배터리 셀(B1)에 에러가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
즉, 누적 판정 동작은 상대 판정 동작을 위한 데이터 값들(예로서, 통계 값, 상대 기준 값)을 특정 기간 동안 누적하여 더한 값들(예로서, 누적 통계 값, 누적 기준 값)을 이용하여 비교 동작을 수행하거나, 절대 판정 동작을 위한 데이터 값들(예로서, 통계 값, 절대 기준 값)을 특정 기간 동안 누적하여 더한 값들(예로서, 누적 통계 값, 누적 기준 값)을 이용하여 비교 동작을 수행하는 판정 동작을 의미한다.
데이터 처리 회로(220) 및 진단 회로(230)는 배터리 셀(B1)의 제 1 통계 값을 누적하여 제 1 누적 판정 동작을 수행하거나, 배터리 셀(B1)의 제 2 통계 값을 누적하여 제 2 누적 판정 동작을 수행할 수 있다. 또한, 본 발명은 이에 한정되지 않고, 데이터 처리 회로(220) 및 진단 회로(230)는 제 1 누적 판정 동작 및 제 2 누적 판정 동작을 모두 수행할 수도 있다.
진단 회로(230)는 절대 판정 동작, 상대 판정 동작 및 누적 판정 동작을 반복하여 수행할 수 있다. 진단 회로(230)는 절대 판정 동작에서 배터리 셀(B1)에 에러가 발생한 것으로 판단되는 절대 에러 횟수를 카운트할 수 있다. 진단 회로(230)는 상대 판정 동작에서 배터리 셀(B1)에 에러가 발생한 것으로 판단되는 상대 에러 횟수를 카운트할 수 있다. 진단 회로(230)는 누적 판정 동작에서 배터리 셀(B1)에 에러가 발생한 것으로 판단되는 누적 에러 횟수를 카운트할 수 있다.
진단 회로(230)는 절대 에러 횟수, 상대 에러 횟수 및 누적 에러 횟수에 기초하여, 배터리 셀(B1)에 결함이 있는지 여부를 최종적으로 판단할 수 있다. 예로서, 진단 회로(230)는 배터리 셀(B1)의 절대 에러 횟수, 상대 에러 횟수 및 누적 에러 횟수가 각각 제 1 횟수, 제 2 횟수 및 제 3 횟수 이상인 경우, 배터리 셀(B1)에 결함이 있는 것으로 판단할 수 있다. 제 1 횟수, 제 2 횟수 및 제 3 횟수는 사용자에 의해 설정된 값일 수 있다. 또한, 제 1 횟수, 제 2 횟수 및 제 3 횟수는 각각 배터리 셀들(B1~BN)의 절대 에러 횟수들, 상대 에러 횟수들 및 누적 에러 횟수들에 기초하여 결정될 수도 있다. 예로서, 제 1 횟수는 배터리 셀들(B1~BN)의 절대 에러 횟수들 중 상위 2%에 해당하는 절대 에러 횟수일 수 있다.
메모리(240)는 절대 판정 동작, 상대 판정 동작 및 누적 판정 동작을 위해 필요한 데이터를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(240)는 데이터 처리 회로(220) 및 진단 회로(230)에서 생성된 데이터를 저장할 수 있다. 구체적으로, 메모리(240)는 통계 값, 누적 통계 값, 절대 에러 횟수, 상대 에러 횟수, 누적 에러 횟수에 관한 데이터를 저장할 수 있다. 배터리 셀(B1)에 결함이 있는 것으로 판단되는 경우, 메모리(240)는 배터리 셀(B1)에 대한 정보, 배터리 셀(B1)에 발생된 결함에 대한 정보 등을 저장할 수 있다.
도 3은 도 2의 배터리 관리 시스템의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3을 참조하여, 도 2의 배터리 관리 시스템(200)이 절대 판정 동작, 상대 판정 동작 및 누적 판정 동작을 통해, 배터리 셀(B1)에 결함이 있는지 여부를 판단하는 방법이 설명된다. 도 3이 참조된 설명에서, 배터리 관리 시스템(200)이 절대 판정 동작을 수행한다는 것은 제 1 절대 판정 동작 및/또는 제 2 절대 판정 동작을 수행한다는 것을 의미한다. 배터리 관리 시스템(200)이 상대 판정 동작을 수행한다는 것은 제 1 상대 판정 동작 및/또는 제 2 상대 판정 동작을 수행한다는 것을 의미한다. 또한, 배터리 관리 시스템(200)이 누적 판정 동작을 수행한다는 것은 제 1 누적 판정 동작 및/또는 제 2 누적 판정 동작을 수행한다는 것을 의미한다.
S110 동작에서, 배터리 관리 시스템(200)은 배터리 셀들(B1~BN) 각각의 전압을 측정할 수 있다.
S120 동작에서, 배터리 관리 시스템(200)은 측정된 전압들에 기초하여, 절대 판정 동작, 상대 판정 동작 및 누적 판정 동작을 위한 데이터를 생성할 수 있다. 구체적으로, 배터리 관리 시스템(200)은 측정된 전압들에 기초하여, 배터리 셀(B1)의 통계 값, 누적 통계 값 등을 계산할 수 있고, 상대 기준 값, 누적 기준 값 등을 계산할 수 있다.
S130 동작에서, 배터리 관리 시스템(200)은 절대 판정 동작을 수행할 수 있다. 배터리 관리 시스템(200)은 배터리 셀(B1)의 통계 값과 절대 기준 값을 비교할 수 있다. 배터리 관리 시스템(200)은 배터리 셀(B1)의 통계 값이 절대 기준 값 이상인 경우, 절대 에러 횟수를 1만큼 증가시킬 수 있다.
S140 동작에서, 배터리 관리 시스템(200)은 상대 판정 동작을 수행할 수 있다. 배터리 관리 시스템(200)은 배터리 셀(B1)의 통계 값과 상대 기준 값을 비교할 수 있다. 배터리 관리 시스템(200)은 배터리 셀(B1)의 통계 값이 상대 기준 값 이상인 경우, 상대 에러 횟수를 1만큼 증가시킬 수 있다.
S150 동작에서, 배터리 관리 시스템(200)은 누적 판정 동작을 수행할 수 있다. 배터리 관리 시스템(200)은 배터리 셀(B1)의 누적 통계 값과 상대 기준 값을 비교할 수 있다. 배터리 관리 시스템(200)은 배터리 셀(B1)의 누적 통계 값이 누적 기준 값 이상인 경우, 누적 에러 횟수를 1만큼 증가시킬 수 있다.
S160 동작에서, 배터리 관리 시스템(200)은 절대 에러 횟수, 상대 에러 횟수 및 누적 에러 횟수가 조건을 만족하는지 여부를 판단할 수 있다. 상기 조건은 도 2를 참조하여 설명된 것처럼, 절대 에러 횟수, 상대 에러 횟수 및 누적 에러 횟수가 각각 제 1 횟수, 제 2 횟수 및 제 3 횟수 이상인지 여부를 판단하는 것일 수 있다. 상기 조건을 만족한다는 것은 상기 에러 횟수들(절대 에러 횟수, 상대 에러 횟수 및 누적 에러 횟수)이 각각 대응하는 횟수들(제 1 횟수, 제 2 횟수 및 제 3 횟수) 이상이어야 한다는 것을 의미할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 상기 조건을 만족한다는 것은 상기 에러 횟수들 중 적어도 하나(예로서, 누적 에러 횟수)가 대응하는 횟수(제 3 횟수) 이상인 것으로 충분할 수도 있다. 또는, 상기 조건을 만족한다는 것은 상기 에러 횟수들 중 일부의 합(예로서, 절대 에러 횟수와 상대 에러 횟수의 합)이 대응하는 횟수들의 합(제 1 횟수와 제 2 횟수의 합) 이상이고, 상기 에러 횟수들 중 나머지(누적 횟수)가 대응하는 횟수(제 3 횟수) 이상인 것을 의미할 수 있다. 이외에도, 상기 조건은 상기 에러 횟수들을 대응하는 횟수들과 비교하는 것으로부터 다양하게 변형될 수 있다.
절대 에러 횟수, 상대 에러 횟수 및 누적 에러 횟수가 상기 조건을 만족하는 경우, S170 동작이 수행된다. S170 동작에서, 배터리 관리 시스템(200)은 배터리 셀(B1)에 결함이 있는 것으로 최종적으로 판단할 수 있다.
절대 에러 횟수, 상대 에러 횟수 및 누적 에러 횟수가 상기 조건을 만족하지 않는 경우, S180 동작이 수행된다. S180 동작에서, 배터리 관리 시스템(200)은 배터리 셀(B1)에 결함이 없는 것으로 최종적으로 판단할 수 있다.
도 4는 도 2의 배터리 관리 시스템의 제 1 절대 판정 동작을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 2의 배터리 관리 시스템(200)은 충전 및 방전 구간에서 제 1 절대 판정 동작을 수행할 수 있다.
S210 동작에서, 전압 측정 회로(210)는 배터리 셀(B1)의 전압을 측정할 수 있다.
S220 동작에서, 데이터 처리 회로(220)는 전압 측정 회로(210)에서 측정된 배터리 셀(B1)의 전압을 미분 신호로 변환할 수 있다. 이 경우, 데이터 처리 회로(220)는 배터리 셀(B1)의 용량과 전압에 관하여 미분 신호(예를 들면, dQ/dV)를 산출할 수 있다. 미분 신호를 산출하기 위해, 배터리 관리 시스템(200)은 배터리 셀(B1)의 용량을 측정할 수 있다.
또한, 데이터 처리 회로(220)는 배터리 셀(B1)의 전압이 4V 내지 4.2V인 영역에 대해 미분 신호로 변환할 수 있다. 이는 배터리 셀(B1)의 전압이 4V 내지 4.2V인 고전압 영역에서 배터리 내부 단락으로 인한 불안정 전압 개형을 검출할 수 있고, 배터리 셀(B1) 간의 편차나 퇴화 등 다른 요인에 의한 미분 피크(peak) 변화의 영향을 배제할 수 있기 때문이다. 그러나, 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터 처리 회로(220)에서 변환되는 미분 신호가 반드시 4V 내지 4.2V의 전압 범위에 제한되는 것은 아니며, 그 외에도 임의의 전압 범위에 대하여 미분 신호로 변환할 수 있다.
데이터 처리 회로(220)는 미분 신호를 산출하기 전에 배터리 셀(B1)의 전압 데이터를 전처리 함으로써, 배터리 셀(B1)의 전압이 일정 구간에서 미분 가능하도록 변환할 수 있다. 데이터 처리 회로(220)의 전처리 동작은 도 5를 참조하여 자세하게 설명된다.
S230 동작에서, 데이터 처리 회로(220)는 변환된 미분 신호에 대하여 제 1 통계 값을 산출할 수 있다. 이 때, 데이터 처리 회로(220)에 의해 산출된 미분 신호의 제 1 통계 값은 후술하는 바와 같이 슬라이딩 윈도우(Sliding Window)(또는, 무빙 윈도우(Moving Window)) 방식으로 배터리의 비정상 거동을 판별하기 위함이다. 예를 들면, 미분 신호에 대한 제 1 통계 값은 표준편차를 포함할 수 있다.
S240 동작에서, 진단 회로(230)는 데이터 처리 회로(220)에서 변환된 미분 신호에 기초하여 배터리 셀(B1)을 진단할 수 있다.
배터리 전압의 미분 신호에 대한 제 1 통계 값이 제 1 절대 기준 값 이상인 경우, S250 동작이 수행된다. S250 동작에서, 진단 회로(230)는 배터리 셀(B1)에 에러가 발생한 것으로 판단할 수 있다. 진단 회로(230)는 배터리 전압에 관한 미분 신호의 제 1 통계 값에 대하여 슬라이딩 윈도우 방식으로 배터리 셀(B1)을 진단할 수 있다. 이처럼, 진단 회로(230)가 슬라이딩 윈도우 방식으로 배터리 셀(B1)을 진단하는 경우 윈도우의 사이즈는 사용자에 의해 임의로 설정될 수 있다. 배터리 전압의 미분 신호에 대한 제 1 통계 값이 제 1 절대 기준 값보다 작은 경우, S210 동작 내지 S540 동작이 다시 수행된다.
도 5는 도 2의 데이터 처리 회로의 데이터 전처리 동작을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 2의 데이터 처리 회로(220)는 제 1 통계 값을 산출하기 위해 데이터 전처리 동작을 수행할 수 있다.
S310 동작에서, 전압 측정 회로(210)는 배터리 셀(B1)의 전압을 측정할 수 있다.
데이터 처리 회로(220)는 미분 신호를 산출하기 전에 배터리 셀(B1)의 전압 데이터를 전처리 함으로써, 배터리 셀(B1)의 전압이 일정 구간에서 미분 가능하도록 변환할 수 있다. 일반적으로 측정된 배터리의 전압 데이터는 중복 신호와 불연속 구간 등에 의해 미분 분석이 불가능한 경우가 발생할 수 있다. 따라서, 데이터 처리 회로(220)에서는 미분 신호의 변환 이전에 배터리 셀(B1)의 전압 데이터를 전처리하여 배터리 셀(B1)의 전압이 일정 구간에서 미분 가능하도록 변환할 수 있다.
S320 동작에서, 데이터 처리 회로(220)는 전압 데이터에 대한 샘플링을 통해 배터리 셀(B1)의 전압을 단조 증가 또는 단조 감소 형태의 데이터로 변환할 수 있다. 예를 들면, 데이터 처리 회로(220)는 동일한 전압 크기(V)를 갖는 배터리 셀(B1)의 용량값(Q)들을 분류하고, 전압 크기 별로 배터리 셀(B1)의 용량값들의 평균값을 산출함으로써 전압에 대한 샘플링을 수행할 수 있다.
S330 동작에서, 데이터 처리 회로(220)는 평활 스플라인(Smoothing Spline)을 통해 인접한 데이터 간의 연속성을 만족하도록 변환할 수 있다. 이를 통해, 배터리 셀(B1)의 전압 데이터의 기울기의 곡선을 완만한 형태로 변환할 수 있다.
도 6a는 배터리 전압 데이터의 중복 신호를 제거하기 위해 샘플링을 수행하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 6a를 참조하면, 각각의 시간에 대한 배터리의 용량과 전압의 측정 데이터가 나타나 있다. 여기서, 배터리의 용량이 43Ah, 44Ah, 46Ah인 구간에서는 전압이 3.23V로 동일하고, 배터리 용량이 45Ah, 47Ah인 구간에서는 전압이 3.24V로 동일하다. 따라서, 전압 데이터의 중복 신호가 발생하여 미분 분석이 불가능해질 수 있다.
이러한 경우에는 배터리의 용량과 전압 데이터에 대하여 특정 크기의 전압을 기준으로 배터리의 용량값을 분류하고, 그 평균값을 계산함으로써 배터리 전압 데이터를 샘플링할 수 있다. 예를 들면, 도 6a에 나타낸 바와 같이, 중복되어 나타나는 배터리 전압인 3.23V와 3.24V를 기준으로 하여 각 전압에 해당하는 용량값의 평균값을 계산할 수 있다. 예를 들면, 전압이 3.23V의 경우에는 배터리 용량 43Ah, 44Ah, 46Ah의 평균값인 44.3Ah를 용량값으로 결정하고, 전압이 3.24V인 경우에는 배터리 용량 45Ah, 47Ah의 평균값인 46Ah를 용량값으로 결정할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치에서는 도 6a에 나타낸 방법을 통해 샘플링을 수행함으로써, 측정 전압을 기준으로 전압 데이터를 단조 증가(또는 단조 감소) 형태로 변환할 수 있다.
도 6b는 배터리 전압 데이터에 대하여 샘플링과 평활 스플라인을 통해 전처리를 수행한 결과를 나타내는 그래프이고, 도 6c는 배터리 전압 데이터의 전처리 단계별 미분 개형을 나타내는 그래프이다. 이 때, 도 6b의 가로축은 배터리의 용량(Ah)을 나타내고, 세로축은 배터리의 측정 전압(V)을 나타낸다. 또한, 도 6c의 가로축은 배터리의 전압(V)을 나타내고, 세로축은 배터리의 용량과 전압에 관한 미분 신호(Ah/V)를 나타낸다.
도 6b에 나타낸 바와 같이, 전압의 로우 데이터의 경우 중복 신호와 노이즈가 발생하고 있으나, 도 6a에 따라 샘플링 처리한 전압 데이터의 경우 단조 증가 형태로 나타남을 알 수 있다.
한편, 전압의 로우 데이터에 대해 샘플링 처리를 수행하더라도 인접한 데이터 간의 기울기 차이로 인해 미분이 불가능한 구간이 나타날 수 있다. 이에 관하여, 도 6c를 참조하면, 단순히 전압의 로우 데이터에 샘플링 처리만을 수행한 경우에는 미분 신호의 값이 완전하게 나타나지 못하게 됨을 알 수 있다.
따라서, 샘플링 처리한 전압 데이터에 평활 스플라인을 수행함으로써 배터리의 전압 데이터의 기울기가 연속성을 만족하도록 변환할 수 있다. 예를 들면, 평활 스플라인의 계산식은 다음과 같이 나타낼 수 있다.
상기 평활 스플라인 식을 통해 샘플링된 전압 데이터의 기울기가 급격하게 변화하는 것을 방지하고 연속적인 곡선으로 변환할 수 있다. 이 때, λ값이 커질수록 곡선은 더욱 완만해진다. 예를 들면, λ값은 각각 0.001(V) 및 0.01(Q)일 수 있다.
도 6d는 배터리의 충전 사이클 별 미분 신호의 히스토그램을 나타내고, 도 6e는 배터리의 충전 사이클 별 표준편차를 나타내는 도면이다. 이 때, 도 6d의 가로축은 미분 신호값의 Bins를 나타내고, 세로축은 각 미분 신호값의 수를 나타낸다. 또한, 도 6d의 가로축은 전압(V)을 나타내고, 세로축은 미분 신호의 표준편차를 나타낸다. 한편, 도 6d 및 6e의 경우 무빙(슬라이딩) 윈도우의 크기를 60으로 하여 도출한 결과를 나타낸 것이다.
도 6d를 참조하면, 충전 사이클이 각각 113, 135, 140인 경우에 대한 미분 신호의 히스토그램을 나타내고 있다. 도 6d에 나타낸 바와 같이, 충전 사이클이 113인 경우에는 정상적인 충전 상태의 개형이 나타나지만, 충전 사이클이 135와 140의 경우에는 불안정한 개형이 나타남을 확인할 수 있다.
한편, 도 6e를 참조하면, 미분 신호의 표준편차가 전압에 대해 균일한 경우에는 정상적인 전압 거동이 나타남을 의미하고, 미분 신호의 표준편차가 특정 전압 구간에서 급격하게 상승하는 경우에는 전압의 불안정 거동이 발생함을 의미한다.
이와 같이, 배터리 전압에 대한 미분 신호의 분석 윈도우 내에서의 표준편차의 변화를 통해 전압의 불안정 여부를 검출할 수 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치에 의하면 배터리 전압의 정상 거동 또는 비정상 거동의 판별 조건을 정량화할 수 있다.
도 6f는 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치에서 미분 신호의 표준편차를 통해 배터리의 이상을 진단하는 것을 예시적으로 나타내는 도면이다. 이 때, 도 6f는 무빙(슬라이딩) 윈도우의 크기를 10으로 하여 도출한 결과를 나타내며, 가로축은 전압(V)을, 세로축은 미분 신호의 표준편차를 나타낸다.
도 6f에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치는 미분 신호의 표준편차가 미리 설정된 기준치 이상인지 여부에 기초하여 배터리의 내부 단락으로 인한 이상 전압 강하를 진단할 수 있다. 예를 들어, 도 6f를 참조할 때 배터리 전압이 4.16 내지 4.18V인 영역에서 이상 전압 강하가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
한편, 도 6f와 같이 미분 신호의 표준편차를 이용하는 경우에는 슬라이딩 윈도우의 크기가 작을수록 불안정 거동의 변별력이 증가하므로 전압 강하 현상을 보다 용이하고 정확하게 검출할 수 있다.
또한, 이상에서는 배터리 전압의 미분 신호에 대한 표준편차를 이용하여 이상 여부를 판단하는 것으로 설명하였으나, 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니며 표준편차 외에도 미분 신호에 대한 평균값, 중앙값, 외도, 첨도 등 다양한 통계치들이 사용될 수 있다.
도 7은 도 2의 배터리 관리 시스템의 제 2 절대 판정 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
S410 동작에서, 전압 측정 회로(210)는 배터리 셀(B1)의 전압을 측정할 수 있다. 이 때, 전압 측정 회로(210)는 배터리 셀(B1)의 전압을 일정 시간 간격으로 측정할 수 있다.
S420 동작에서, 데이터 처리 회로(220)는 배터리 셀(B1)의 전압에 관한 근사(fitting)식을 산출할 수 있다. 이 때, 데이터 처리 회로(220)에 의해 산출되는 근사식은 배터리 셀(B1)의 전압 개형을 나타내는 모델 전압일 수 있다. 예를 들면, 상기 근사식은 지수(exponential)에 관한 식일 수 있다. 또한, 데이터 처리 회로(220)는 최소 제곱법(least square estimation)에 의해 근사식을 산출할 수 있다. 그러나, 이는 예시적인 것일 뿐, 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니며 데이터 처리 회로(220)는 다양한 방식으로 근사식을 산출할 수 있다. 데이터 처리 회로(220)는 배터리 셀(B1)의 충전이 완료된 후 배터리의 내부 단락으로 인한 전압 강하 현상이 나타나는 휴지 구간에서의 전압에 관한 근사식을 산출할 수 있다. 데이터 처리 회로(220)에 의해 산출된 배터리 셀(B1)의 전압에 관한 근사식에 기초하여 제 2 통계 값을 계산할 수 있다. 제 2 통계 값은 데이터 처리 회로(220)는 측정된 배터리 셀(B1)의 전압과 데이터 처리 회로(220)에 의해 산출된 근사식에 따른 전압의 차이 값일 수 있다.
S430 동작에서, 진단 회로(230)는 데이터 처리 회로(220)에 의해 산출된 배터리 셀(B1)의 전압에 관한 근사식에 기초하여 배터리 셀(B1)에 에러가 발생하였는지 여부를 진단할 수 있다.
제 2 통계 값이 제 2 절대 기준 값 이상인 경우, S440 동작이 수행된다. 이 때, 제 2 절대 기준 값은 전압 측정 회로(210)의 사전 결정된 측정 오차값에 기초하여 설정될 수 있다. S440 동작에서, 진단 회로(230)는 배터리 셀(B1)에 에러가 발생한 것으로 판단할 수 있다. 제 2 통계 값이 제 2 절대 기준 값 미만인 경우, S410 내지 S430 동작이 다시 수행된다.
도 8a는 배터리 셀의 내부 단락으로 인한 전압 강하가 전체 구간에 걸쳐 발생할 때의 전압 변화를 나타내고, 도 8b는 배터리 셀의 내부 단락으로 인한 전압 강하가 일시적으로 발생할 때의 전압 변화를 나타내는 도면이다. 여기서, 도 8a 및 3b의 가로축은 시간(초)을 나타내고, 세로축은 배터리의 전압(V)을 나타낸다.
도 8a를 참조하면, 충전 사이클이 113, 135, 140, 149 및 150회차인 경우에 대하여 배터리의 충전 후 휴지 구간에서의 배터리 셀 내부 단락으로 인한 전압 강하가 전체 구간에 걸쳐서 점진적으로 나타나는 것을 확인할 수 있다.
또한, 도 8b를 참조하면, 충전 사이클이 73, 74, 82 및 105회차인 경우에 대하여 배터리의 충전 후 휴지 구간에서의 배터리 셀 내부 단락으로 인한 전압 강하가 약 1500초 구간과 2300초 구간 등에서 일시적으로 발생하는 것을 확인할 수 있다.
도 8c는 배터리의 충전 후 약 10분 동안의 실제 휴지(rest) 전압, 근사식에 따른 전압 및 이들의 차이값을 나타내는 그래프이다. 이 때, 도 8c의 가로축은 시간(초)을 나타내고, 세로축(좌)은 배터리의 전압(V)을 나타내고, 세로축(우)은 배터리의 실제 측정 전압과 근사식에 따른 전압의 차이의 절대 값(mV)을 나타낸다.
도 8c의 배터리 전압의 근사식은 최소 제곱법을 통해 도출한 것이다. 이 때, 배터리 전압의 근사식은 다음과 같이 나타낼 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치에서는 상기 식의 a, b, c의 상수를 각각 계산함으로써 배터리 전압의 근사식을 완성할 수 있다. 그러나, 상기 식은 예시로 나타낸 것일 뿐, 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니며 배터리의 전압을 근사할 수 있는 다양한 식이 사용될 수 있다.
도 8c를 참조하면, 실제 측정된 배터리의 휴지 전압(raw)과 근사식에 따른 전압(Exp.fitting)의 차이의 절대 값이 그래프 중앙에 로 나타나 있다. 위에서 설명하였듯이, 배터리의 실제 측정 전압과 근사식에 따른 전압의 차이의 절대 값은 제 2 통계 값을 의미한다. 본 발명의 배터리 진단 장치는 제 2 통계 값을 제 2 절대 기준 값과 비교함으로써 배터리의 휴지 구간에서의 내부 단락으로 인한 전압 강하를 검출할 수 있다.
도 8d는 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치로 배터리 셀의 내부 단락으로 인한 전압 강하가 전체 구간에 걸쳐 발생하는 것을 검출한 결과를 나타내고, 도 8e는 배터리 셀의 내부 단락으로 인한 전압 강하가 일시적으로 발생하는 것을 검출한 결과를 나타낸 것이다.
이 때, 도 8d 및 8e의 가로축은 배터리의 충전 사이클 수를 나타내고, 세로축은 배터리의 실제 측정 전압과 근사식에 따른 전압의 차이값의 최대치(V)를 나타낸다.
도 8d를 참조하면, 배터리 진단 장치는 배터리 셀의 내부 단락으로 인한 전압 강하가 전체 구간에 걸쳐 발생하는 경우에 대하여 제 2 통계 값을 제 2 절대 기준 값과 비교하고, 제 2 통계 값이 제 2 절대 기준 값 이상인 경우 배터리의 내부 단락에 따른 전압 강하가 발생한 것으로 판단할 수 있다.
마찬가지로, 도 8e를 참조하면, 배터리 진단 장치는 배터리 셀의 내부 단락으로 인한 전압 강하가 일시적으로 발생하는 경우에 대해서도 제 2 통계 값을 제 2 절대 기준 값과 비교하고, 제 2 통계 값이 제 2 절대 기준 값 이상인 경우 배터리의 내부 단락에 따른 전압 강하가 발생한 것으로 판단할 수 있다. 이 때, 도 8d 및 8e의 기준치는 전압 센서 자체의 측정 범위에 기초하여 결정될 수 있다.
도 9는 도 2의 배터리 관리 시스템의 상대 판정 동작을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 9를 참조하여 설명되는 상대 판정 동작과 대응하는 방법으로, 제 1 상대 판정 동작 및 제 2 상대 판정 동작이 수행될 수 있다.
S510 동작에서, 전압 측정 회로(210)는 배터리 셀들(B1~BN) 각각의 전압을 측정할 수 있다. 이 때, 전압 측정 회로(210)는 배터리 셀들(B1~BN)의 전압들을 일정 시간 간격마다 측정할 수 있다.
S520 동작에서, 데이터 처리 회로(220)는 측정된 배터리 셀(B1)의 전압에 기초하여, 배터리 셀(B1)의 통계 값을 계산할 수 있다. 통계 값은 배터리 셀(B1)의 전압 상태를 나타내는 지표 값으로써, 다양한 방법으로 계산될 수 있다. 예로서, 제 1 상대 판정 동작에서, 데이터 처리 회로(220)는 배터리 셀(B1)의 전압의 미분 신호에 대한 표준 편차를 계산할 수 있다. 배터리 셀(B1)의 전압이 일정 시간 간격으로 여러 번 측정된 경우, 데이터 처리 회로(220)는 시간 구간 별로 배터리 셀(B1)의 전압의 미분 신호에 대한 표준 편차를 계산할 수 있다. 이 경우, 제 1 통계 값은 계산된 표준 편차들 중 최대 값일 수도 있다.
S530 동작에서, 데이터 처리 회로(220)는 측정된 배터리 셀들(B1~BN)의 전압들에 기초하여, 배터리 셀들(B1~BN)의 통계 값들을 계산할 수 있다. 배터리 셀들(B1~BN)의 통계 값들도 S520 동작을 참조하여 설명된 것과 실질적으로 동일하게 계산될 수 있다.
S540 동작에서, 데이터 처리 회로(220)는 배터리 셀들(B1~BN)의 통계 값들에 기초하여 상대 기준 값을 계산할 수 있다. 상대 기준 값은 배터리 셀들(B1~BN)의 통계 값들의 'n' 시그마 값일 수 있다. 여기에서, 'n'은 양수일 수 있다.
S550 동작에서, 진단 회로(230)는 배터리 셀(B1)의 통계 값을 상대 기준 값과 비교할 수 있다.
배터리 셀(B1)의 통계 값이 상대 기준 값 이상인 경우, S560 동작이 수행된다. S560 동작에서, 진단 회로(230)는 배터리 셀(B1)에 에러가 발생한 것으로 판단할 수 있다. 배터리 셀(B1)의 통계 값이 상대 기준 값 미만인 경우, S570 동작이 수행된다. S570 동작에서, 진단 회로(230)는 배터리 셀(B1)에 에러가 발생하지 않은 것으로 판단할 수 있다.
도 10a는 배터리 셀들의 제 1 통계 값들의 분포를 보여주는 그래프이다.
도 10a의 가로축은 제 1 통계 값을 나타내고, 세로축은 배터리 셀의 개수를 나타낸다. 도 10a를 참조하여 설명되는 임의의 배터리 셀의 제 1 통계 값은 배터리 셀의 전압을 미분한 값들의 표준 편차들 중 최대 값(max(std(dQ/dV)))을 의미한다.
상대 기준 값이 배터리 셀들(B1~BN)의 통계 값들의 3 시그마 값으로 결정되는 경우, 도 10a의 그래프에서 3 시그마 값 우측에 포함되는 배터리 셀들은 에러가 발생한 것으로 판단될 수 있다.
도 10b는 배터리 셀들의 상대 에러 횟수를 보여주는 그래프이다.
도 10b의 가로축은 배터리 셀들의 상대 에러 횟수를 나타내고, 세로축은 배터리 셀들의 개수를 나타낸다. 진단 회로(230)는 상대 판정 동작을 일정 시간 간격 마다 수행할 수 있다. 진단 회로(230)는 상대 판정 동작을 수행하면서, 배터리 셀의 상대 에러 횟수를 누적시킬 수 있다. 배터리 셀의 상대 에러 횟수가 클수록, 해당 배터리 셀은 결함이 있는 것으로 판단될 가능성이 높아진다.
도 11은 도 2의 배터리 관리 시스템의 누적 판정 동작을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 11을 참조하여 설명되는 누적 판정 동작과 대응하는 방법으로, 제 1 누적 판정 동작 및 제 2 누적 판정 동작이 수행될 수 있다.
S610 동작에서, 전압 측정 회로(210)는 배터리 셀(B1)의 전압을 일정 시간 간격마다 측정할 수 있다.
S620 동작에서, 데이터 처리 회로(220)는 일정 시간 간격마다 측정된 배터리 셀(B1)의 전압들에 기초하여, 배터리 셀(B1)의 통계 값들을 계산할 수 있다.
S630 동작에서, 데이터 처리 회로(220)는 배터리 셀(B1)의 통계 값들을 누적하여 누적 통계 값을 계산할 수 있다. 데이터 처리 회로(220)는 분석 기간 동안 계산된 통계 값들 중 일부를 선별하고, 선별된 통계 값들을 누적하여 누적 통계 값을 계산할 수도 있다.
S640 동작에서, 진단 회로(230)는 누적 통계 값과 누적 기준 값을 비교할 수 있다. 누적 기준 값은 상대 기준 값들을 누적하여 계산된 값이거나, 사용자에 의해 설정된 값이거나, 배터리 셀의 상태에 기초하여 설정된 값일 수 있다.
누적 통계 값이 누적 기준 값 이상인 경우, S650 동작이 수행된다. S650 동작에서, 진단 회로(230)는 배터리 셀(B1)에 에러가 발생한 것으로 판단할 수 있다. 누적 통계 값이 누적 기준 값 미만인 경우, S660 동작이 수행된다. S660 동작에서, 진단 회로(230)는 배터리 셀(B1)에 에러가 발생하지 않은 것으로 판단할 수 있다.
위에서 설명하였듯이, 본 발명의 배터리 진단 장치는 절대 판정 동작, 상대 판정 동작 및 누적 판정 동작의 결과들을 종합적으로 고려하여, 배터리 셀에 결함이 있는지 여부를 최종적으로 판단할 수 있다. 따라서, 본 발명에 의하면, 배터리 셀의 결함에 대한 판단 정확도가 높아질 수 있다. 또한, 본 발명은 충전 및 방전 구간에서 발생되는 배터리 셀의 에러 진단 동작과 휴지 구간에서 발생되는 배터리 셀의 에러 진단 동작을 수행할 수 있으며, 위에서 설명된 진단 동작들을 상황에 맞게 선택적으로 수행할 수도 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 하드웨어 구성을 나타내는 도면이다.
도 12를 참조하면, 배터리 진단 장치(800)는, 각종 처리 및 각 구성을 제어하는 마이크로컨트롤러(MCU; 810)와, 운영체제 프로그램 및 각종 프로그램(예로서, 배터리 진단 프로그램, 전압 근사식 산출 프로그램 등) 등이 기록되는 메모리(820)와, 배터리 셀 모듈 및/또는 반도체 스위칭 소자와의 사이에서 입력 인터페이스 및 출력 인터페이스를 제공하는 입출력 인터페이스(830)와, 유무선 통신망을 통해 외부와 통신 가능한 통신 인터페이스(840)를 구비할 수 있다. 이와 같이, 본 발명에 따른 컴퓨터 프로그램은 메모리(820)에 기록되고, 마이크로 컨트롤러(810)에 의해 처리됨으로써 예를 들면 도 2에서 도시한 각 기능 블록들을 수행하는 모듈로서 구현될 수 있다.
상술된 내용은 본 발명을 실시하기 위한 구체적인 실시 예들이다. 본 발명은 상술된 실시 예들뿐만 아니라, 단순하게 설계 변경되거나 용이하게 변경할 수 있는 실시 예들 또한 포함할 것이다. 또한, 본 발명은 실시 예들을 이용하여 용이하게 변형하여 실시할 수 있는 기술들도 포함될 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 상술된 실시 예들에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 발명의 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 할 것이다.
Claims (14)
- 배터리 셀의 전압을 측정하는 전압 측정 회로;
상기 전압 측정 회로에 의해 측정된 상기 전압에 기초하여 상기 배터리 셀의 상태를 나타내는 타겟 통계 값을 계산하고, 분석 기간 동안의 상기 배터리 셀의 타겟 통계 값들을 누적하여 누적 통계 값을 계산하는 데이터 처리 회로; 및
상기 누적 통계 값을 누적 기준 값과 비교하는 누적 판정 동작을 통해 상기 배터리 셀에서 에러가 발생하였는지 여부를 판단하고, 상기 누적 판정 동작에서 상기 배터리 셀에서 에러가 발생한 것으로 판단되는 경우, 누적 에러 횟수를 카운트하는 진단 회로를 포함하는 배터리 진단 장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 데이터 처리 회로는 배터리 셀들의 타겟 통계 값들에 기초하여 상대 기준 값을 계산하고,
상기 진단 회로는 상기 타겟 통계 값을 상기 상대 기준 값과 비교하는 상대 판정 동작을 통해 상기 배터리 셀에서 에러가 발생하였는지 여부를 판단하고, 상기 상대 판정 동작에서 상기 배터리 셀에서 에러가 발생한 것으로 판단되는 경우 상대 에러 횟수를 카운트하되,
상기 배터리 셀들은 상기 배터리 셀이 포함된 배터리 모듈의 배터리 셀들인 배터리 진단 장치. - 청구항 2에 있어서,
상기 데이터 처리 회로는 상기 타겟 통계 값들의 'n' 시그마 값을 상기 상대 기준 값으로 설정하고,
상기 'n'은 양수인 배터리 진단 장치. - 청구항 2에 있어서,
상기 데이터 처리 회로는 상기 분석 기간 동안 계산된 상대 기준 값들을 누적하여 상기 누적 기준 값을 계산하는 배터리 진단 장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 데이터 처리 회로는 상기 배터리 셀의 상기 타겟 통계 값들 중 상기 분석 기간의 특정 시간대에 대응하는 타겟 통계 값들을 선별하고, 상기 선별된 타겟 통계 값들을 누적하여 상기 누적 통계 값을 계산하는 배터리 진단 장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 진단 회로는 상기 타겟 통계 값을 절대 기준 값과 비교하는 절대 판정 동작을 통해 상기 배터리 셀에서 에러가 발생하였는지 여부를 판단하고, 상기 절대 판정 동작에서 상기 배터리 셀에서 에러가 발생한 것으로 판단되는 경우, 절대 에러 횟수를 카운트하는 배터리 진단 장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 배터리 셀의 충전 및 방전 구간에서 상기 배터리 셀의 전압들이 측정되는 경우, 상기 데이터 처리 회로는 상기 배터리 셀의 상기 전압들을 상기 배터리 셀의 용량과 전압에 관한 미분 신호로 변환하고, 상기 미분 신호에 기초하여 상기 타겟 통계 값을 계산하는 배터리 진단 장치. - 청구항 7에 있어서,
상기 데이터 처리 회로는 상기 전압들에 대한 샘플링을 통해, 상기 배터리 셀의 전압을 단조 증가 또는 단조 감소 형태의 전압 데이터로 변환하고, 상기 변환된 전압 데이터를 미분하여 미분 값들을 산출하고, 상기 미분 값들의 표준 편차를 상기 타겟 통계 값으로 설정하는 배터리 진단 장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 배터리 셀의 휴지 구간에서 상기 배터리 셀의 전압들이 측정된 경우, 상기 데이터 처리 회로는 상기 배터리 셀의 상기 전압들에 관한 근사 값을 산출하고, 상기 전압 측정 회로에 의해 측정된 전압과 상기 근사 값 사이의 차이의 절대 값을 상기 타겟 통계 값으로 설정하는 배터리 진단 장치. - 청구항 9에 있어서,
상기 데이터 처리 회로는 최소 제곱법(least square estimation)에 따라 상기 근사 값을 산출하는 배터리 진단 장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 데이터 처리 회로는 배터리 셀들의 타겟 통계 값들에 기초하여 상대 기준 값을 계산하고,
상기 진단 회로는 상기 타겟 통계 값을 상기 상대 기준 값과 비교하는 상대 판정 동작을 통해 상기 배터리 셀에서 에러가 발생하였는지 여부를 판단하고, 상기 상대 판정 동작을 통해 상기 배터리 셀에서 에러가 발생한 것으로 판단되는 경우 상대 에러 횟수를 카운트하고, 상기 타겟 통계 값을 절대 기준 값과 비교하는 절대 판정 동작을 통해 상기 배터리 셀에서 에러가 발생하였는지 여부를 판단하고, 상기 절대 판정 동작을 통해 상기 배터리 셀에서 에러가 발생한 것으로 판단되는 경우 절대 에러 횟수를 카운트하고, 상기 절대 에러 횟수, 상기 상대 에러 횟수 및 상기 누적 에러 횟수가 진단 조건을 만족하는 경우 상기 배터리 셀에 결함이 있는 것으로 판단하되,
상기 배터리 셀들은 상기 배터리 셀이 포함된 배터리 모듈의 배터리 셀들인 배터리 진단 장치. - 청구항 11에 있어서,
상기 진단 조건은 상기 절대 에러 횟수가 제 1 횟수 이상이고, 상기 상대 에러 횟수가 제 2 횟수 이상이고, 상기 누적 에러 횟수가 제 3 횟수 이상인 것이고,
상기 제 1 횟수는 상기 배터리 셀들의 절대 에러 횟수들과 관련되고,
상기 제 2 횟수는 상기 배터리 셀들의 상대 에러 횟수들과 관련되고,
상기 제 3 횟수는 상기 배터리 셀들의 누적 에러 횟수들과 관련되는 배터리 진단 장치. - 배터리 진단 장치에 의해, 배터리 셀의 입력 단과 출력 단 사이의 전압을 측정하는 전압 측정 단계;
상기 배터리 진단 장치에 의해, 상기 전압 측정 단계에서 측정된 상기 전압에 기초하여 상기 배터리 셀의 상태를 나타내는 타겟 통계 값을 계산하고, 분석 기간 동안의 상기 배터리 셀의 타겟 통계 값들을 누적하여 누적 통계 값을 계산하는 계산 단계; 및
상기 배터리 진단 장치에 의해, 상기 누적 통계 값을 누적 기준 값과 비교하는 누적 판정 동작을 통해 상기 배터리 셀에서 에러가 발생하였는지 여부를 판단하고, 상기 누적 판정 동작을 통해 상기 배터리 셀에서 에러가 발생한 것으로 판단되는 경우 누적 에러 횟수를 카운트하는 제 1 진단 단계를 포함하는 배터리 진단 방법. - 청구항 13에 있어서,
상기 계산 단계는 상기 배터리 셀이 포함된 배터리 셀들의 타겟 통계 값들에 기초하여 상대 기준 값을 계산하는 단계를 더 포함하고,
상기 배터리 진단 장치에 의해, 상기 타겟 통계 값을 상기 상대 기준 값과 비교하는 상대 판정 동작을 통해 상기 배터리 셀에서 에러가 발생하였는지 여부를 판단하고, 상기 상대 판정 동작을 통해 상기 배터리 셀에서 에러가 발생한 것으로 판단되는 경우 상대 에러 횟수를 카운트하는 제 2 진단 단계;
상기 배터리 진단 장치에 의해, 상기 타겟 통계 값을 절대 기준 값과 비교하는 절대 판정 동작을 통해 상기 배터리 셀에서 에러가 발생하였는지 여부를 판단하고, 상기 절대 판정 동작을 통해 상기 배터리 셀에서 에러가 발생한 것으로 판단되는 경우 절대 에러 횟수를 카운트하는 제 3 진단 단계; 및
상기 절대 에러 횟수, 상기 상대 에러 횟수 및 상기 누적 에러 횟수가 진단 조건을 만족하는 경우 상기 배터리 셀에 결함이 있는 것으로 판단하고, 상기 배터리 셀의 상기 결함에 대한 알람을 제공하는 최종 진단 단계를 더 포함하는 배터리 진단 방법.
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|---|---|---|---|---|
| KR20230018643A (ko) | 2021-07-30 | 2023-02-07 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | 결함 있는 배터리 셀의 검출 방법 및 그 방법을 제공하는 배터리 관리 시스템 |
| KR20230096736A (ko) * | 2021-12-23 | 2023-06-30 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | 배터리 관리 장치 및 이의 동작 방법 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004247319A (ja) * | 2004-04-26 | 2004-09-02 | Ngk Insulators Ltd | 電池故障検出方法 |
| JP2011054413A (ja) * | 2009-09-01 | 2011-03-17 | Nissan Motor Co Ltd | 二次電池の劣化状態判別システム、および二次電池の劣化状態判別方法 |
| WO2011108317A1 (ja) * | 2010-03-01 | 2011-09-09 | トヨタ自動車株式会社 | 燃料電池システム、燃料電池の制御方法、および、燃料電池の判定方法 |
| CN102667513B (zh) * | 2009-12-25 | 2015-03-25 | 丰田自动车株式会社 | 电池组的异常检测装置 |
Family Cites Families (33)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4009416B2 (ja) | 1999-10-25 | 2007-11-14 | 松下電器産業株式会社 | 組電池制御装置 |
| EP2413420B1 (en) | 2009-03-27 | 2018-11-21 | Hitachi, Ltd. | Electric storage device |
| JP5302086B2 (ja) | 2009-04-27 | 2013-10-02 | ホーチキ株式会社 | 警報器 |
| KR101210523B1 (ko) | 2009-12-30 | 2012-12-10 | 주식회사 뉴피에스 | 충, 방전모듈로 구성된 배터리 성능향상과 상태를 진단하고 표시하는 장치 |
| KR101182431B1 (ko) | 2010-10-12 | 2012-09-12 | 삼성에스디아이 주식회사 | 배터리 팩, 이의 제어방법 및 이를 포함하는 전력 저장 시스템 |
| KR101189342B1 (ko) | 2010-11-10 | 2012-10-09 | 기아자동차주식회사 | 차량 진단 서비스 제공 시스템 및 그 서비스 제공 방법 |
| US9037426B2 (en) * | 2011-05-13 | 2015-05-19 | GM Global Technology Operations LLC | Systems and methods for determining cell capacity values in a multi-cell battery |
| JP2013064649A (ja) | 2011-09-16 | 2013-04-11 | Toshiba Corp | 電池システムの故障検出システム |
| JP5994240B2 (ja) | 2011-12-02 | 2016-09-21 | 日産自動車株式会社 | 組電池の制御装置 |
| KR101899839B1 (ko) | 2011-12-29 | 2018-09-20 | 한국단자공업 주식회사 | 배터리 셀의 불량 검출방법 |
| JP5992186B2 (ja) | 2012-03-16 | 2016-09-14 | 株式会社東芝 | 二次電池装置および二次電池装置の異常検出方法 |
| JP2013254664A (ja) | 2012-06-07 | 2013-12-19 | Hitachi Vehicle Energy Ltd | 二次電池の制御装置 |
| GB201216127D0 (en) * | 2012-09-11 | 2012-10-24 | Jaguar Cars | A method for determining the change in a vehicle battery |
| EP2963728A4 (en) | 2013-02-26 | 2016-11-16 | Hitachi Ltd | POWER SOURCE DEVICE |
| JP2015031674A (ja) | 2013-08-07 | 2015-02-16 | 株式会社東芝 | 蓄電池状態監視装置及び蓄電池装置 |
| KR101354081B1 (ko) | 2013-10-30 | 2014-01-24 | 부영주 | 배터리상태진단장치 및 그 방법 |
| KR102151048B1 (ko) * | 2014-05-19 | 2020-09-02 | 에스케이이노베이션 주식회사 | 배터리의 과충전 감지 기준 전압값 결정 장치 및 방법 |
| JP6471463B2 (ja) | 2014-11-06 | 2019-02-20 | 日立化成株式会社 | 蓄電池状態監視システム、蓄電池状態監視方法、および蓄電池状態監視プログラム |
| EP3217464B1 (en) * | 2014-11-07 | 2020-11-04 | Hitachi, Ltd. | Electricity storage management system |
| JP6675775B2 (ja) | 2015-08-26 | 2020-04-01 | 東北電力株式会社 | 太陽電池劣化異常判定システム |
| JP6635743B2 (ja) | 2015-10-09 | 2020-01-29 | 株式会社ピューズ | 蓄電池保全装置、及び、蓄電池保全方法 |
| KR102035675B1 (ko) | 2015-12-28 | 2019-10-23 | 주식회사 엘지화학 | 무선통신을 활용한 불량 배터리 처리 시스템 및 방법 |
| US10493848B2 (en) | 2016-01-28 | 2019-12-03 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Management device and power storage system |
| KR101862454B1 (ko) * | 2016-03-02 | 2018-05-29 | 최범진 | 배터리 열화 탐지 장치 및 방법 |
| JP2017156268A (ja) | 2016-03-03 | 2017-09-07 | 株式会社東芝 | 電池ユニットおよび電流測定器の故障検出方法 |
| US9840161B2 (en) * | 2016-03-10 | 2017-12-12 | Ford Global Technologies, Llc | Circuit and method for detection of battery cell degradation events |
| KR101667913B1 (ko) | 2016-03-25 | 2016-10-20 | (주)아이비티 | 충전특성곡선을 이용한 배터리 팩 균등 충전 장치 및 방법 |
| JP6807017B2 (ja) | 2016-09-16 | 2021-01-06 | 日本電気株式会社 | 検出装置、検出方法、蓄電システムおよびプログラム |
| KR101865402B1 (ko) | 2017-03-30 | 2018-07-13 | (주)에코파워텍 | 배터리 상태 판단장치 |
| KR102259382B1 (ko) * | 2017-12-15 | 2021-06-01 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | 배터리 누전을 검출하기 위한 방법 및 장치 |
| KR102443429B1 (ko) * | 2017-12-19 | 2022-09-14 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | 저전압 배터리 셀 분별 장치 및 방법 |
| KR102062813B1 (ko) | 2018-08-22 | 2020-01-06 | 이용현 | 배터리군을 이루는 각 배터리셀의 soh 판별시스템 |
| KR20200027326A (ko) | 2018-09-04 | 2020-03-12 | 주식회사 엘지화학 | 배터리의 고장을 진단하기 위한 장치 및 방법과, 상기 장치를 포함하는 배터리팩 |
-
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-
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004247319A (ja) * | 2004-04-26 | 2004-09-02 | Ngk Insulators Ltd | 電池故障検出方法 |
| JP2011054413A (ja) * | 2009-09-01 | 2011-03-17 | Nissan Motor Co Ltd | 二次電池の劣化状態判別システム、および二次電池の劣化状態判別方法 |
| CN102667513B (zh) * | 2009-12-25 | 2015-03-25 | 丰田自动车株式会社 | 电池组的异常检测装置 |
| WO2011108317A1 (ja) * | 2010-03-01 | 2011-09-09 | トヨタ自動車株式会社 | 燃料電池システム、燃料電池の制御方法、および、燃料電池の判定方法 |
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