KR20130097709A - 재충전 가능한 배터리의 적어도 하나의 배터리 유닛의 효율을 추정하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 재충전 가능한 배터리(14)의 적어도 하나의 배터리 유닛(12)의 충전 상태(SOC) 및 상기 배터리 유닛의 에이징 상태(SOH)를 나타내는 배터리 유닛의 적어도 하나의 변수(C_akt, R_{i , DC ,B, akt})를 선택 가능한 작동점에서 배터리(14) 또는 적어도 배터리 유닛(12)의 모델(22), 특히 수학적 모델을 이용하여 추정하기 위한 방법에 관한 것으로, 이 경우 먼저 충전 상태(SOC)가 추정된다. 에이징 상태(SOH)를 나타내는 변수는 배터리 유닛(12)의 현재 충전 용량(C_akt)이고, 상기 충전 용량은 작동점에서 배터리 유닛의 부하 전류(I_B) 및 배터리 유닛(12)의 먼저 추정된 충전 상태(SOC)의 시간에 따른 도함수의 역수로부터 추정된다. 또한, 본 발명은 재충전 가능한 배터리(14)의 배터리 유닛(12)의 충전 상태를 추정하기 위한 상응하는 장치(10)에 관한 것이다.

Description

재충전 가능한 배터리의 적어도 하나의 배터리 유닛의 효율을 추정하기 위한 방법 및 장치{METHOD AND ARRANGEMENT FOR ESTIMATING THE EFFICIENCY OF AT LEAST ONE BATTERY UNIT OF A RECHARGEABLE BATTERY}

본 발명은 재충전 가능한 배터리의 적어도 하나의 배터리 유닛의 충전 상태 및 상기 배터리 유닛의 에이징 상태를 나타내는 배터리 유닛의 적어도 하나의 변수를 선택 가능한 작동 점에서 배터리 또는 적어도 배터리 유닛의 모델, 특히 수학적 모델을 이용하여 추정하기 위한 방법에 관한 것으로, 이 경우 먼저 충전 상태가 추정된다. 또한, 본 발명은 재충전 가능한 배터리의 적어도 하나의 배터리 유닛의 충전 상태 및 상기 배터리 유닛의 에이징 상태를 나타내는 배터리 유닛의 적어도 하나의 변수를 선택 가능한 작동점에서 배터리 유닛을 이용하여 그리고 장치의 계산 장치에서 실행되는 배터리 또는 적어도 배터리 유닛의 모델, 특히 수학적 모델을 이용하여 추정하기 위한 장치에 관한 것으로, 이 경우 제 1 상태 추정기는 모델을 이용하여 먼저 충전 상태를 추정한다.

차량의 (국부적) 배기가스를 줄이기 위해 현재 점점 더 많은 하이브리드 구동 컨셉 또는 순수한 전기 구동 컨셉이 개발되고 있다. 이러한 구동 컨셉의 모터 및 제너레이터 작동시 전기 기계의 작동은 차량 내의 재충전 가능한 배터리와 같은 적어도 하나의 전기 에너지 저장기를 전제로 한다. 다른 배터리 시스템에 비해 높은 에너지 밀도로 인해 전기 에너지의 이동식 또는 고정식 저장기, 즉 전기 에너지 저장기용 리튬 이온 전지가 선호된다. 설치된 저장기 출력과 저장기 용량을 가능한 완전히 이용하기 위해, 수학적 모델에 의해 배터리의 또는 상기 배터리의 배터리 유닛의 입/출력 거동이 특정 부하 프로파일 하에서, 즉 적절한 충전 및 방전 전류 하에서 예측된다. 이것은 일반적으로 측정된 변수와 시뮬레이션된 변수를 비교하여 그로부터 예컨대 현재 충전 상태(SOC:State of Charge)를 계산하는 소위 상태 추정기에 의해 이루어진다. 그러나, 이 과정에서 저장기의 출력 및 용량과 관련한 저하(degradation) 효과는 고려되지 않는다.

EP 01 231 476 A3호에는 재충전 가능한 배터리의 배터리 유닛의 충전 상태 및 상기 배터리 유닛의 에이징 상태를 나타내는 배터리 유닛의 적어도 하나의 변수를 선택 가능한 작동 점에서 배터리 또는 상기 배터리의 적어도 배터리 유닛의 모델을 이용하여 추정하기 위한 전술한 방법 및 장치가 공지되어 있고, 이 경우 먼저 충전 상태가 추정된다. 이 방법에서 현재 충전 상태(SOC) 외에도 현재 출력 또는 현재 에이징 상태(SOH:State of Health)를 나타내는 다른 변수들이 추정된다.

본 발명의 과제는 순간적이고 부하와 무관하게 배터리 유닛의 에이징 상태를 나타내는 변수를 추정하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.

상기 과제는 청구범위 제 1 항의 특징을 포함하는 방법 및 청구범위 제 9 항의 특징을 포함하는 장치에 의해 해결된다.

청구범위 제 1 항에 제시된 특징을 포함하는 본 발명에 따른 방법은, 배터리 유닛의 에이징 상태를 나타내는 변수의 추정이 상기 변수의 순간적인(instant)인 그리고 부하와 무관한 결정이라는 장점을 갖는다.

본 발명에 따라, 에이징 상태를 나타내는 변수는 배터리 유닛의 현재 충전 용량(C_akt)이고, 상기 충전 용량은 작동점에서 배터리 유닛의 부하 전류(I_B) 및 배터리 유닛의 먼저 추정된 충전 상태(SOC:State of charge)의 시간에 따른 도함수의 역수로부터 평가된다.

상기 컨셉은, 전기 에너지 저장기, 특히 어큐물레이터의 출력과 잔류 용량을 사용전 신규 상태와 관련해서 상태 추정기의 추정된 상태 변수로부터 직접 결정하는 것을 가능하게 한다. 따라서 각각의 시점에 저장기의 현재 에이징 상태(SOH:State of Health)가 특징적인 파라미터를 기초로 결정될 수 있다. 공지된 출발 용량(C₀)에서, 차분 계수 dSOC/dt = (SOC(k + 1) - SOC(k))/Δt를 이용하여 먼저 추정된 충전 상태의 시간에 따른 도함수를 결정하기 위해서는 시간 간격 Δt로 2개의 연속하는 시간 단계 k와 k+1만으로 충분하다.

바람직하게, 현재 충전 용량(C_akt)은 하기 식,

C_akt = k1 ·I_B ·1/(dSOC/dt)에 따라 추정된다. 이 경우 k1은 배터리 유형 고유의 상수이다.

잔류 용량의 척도로서 충전-에이징 상태(SOH_Q), 즉,

SOH_Q = C_akt /C₀가 규정되고, 상기 식에서 C₀는 사용 전인 신규 전지 용량이고 C_akt는 고려된 시점에 에이징된 전지의 용량이다.

일반적으로 이러한 방법에 의해 임의의 전기(에너지-) 저장기의 저장기 유닛의 충전 상태 및 상기 저장기 유닛의 에이징 상태를 나타내는 적어도 하나의 변수가 추정될 수 있다. 전기 저장기는 특히 상기 재충전 가능한 배터리, 즉 어큐물레이터 또는 전기 화학적 처리에 의해 전기 에너지를 저장하는 부재, 또는 순수 용량성 저장기이고, 바람직하게는 저장 커패시터 또는 이중층 커패시터이다.

일반적으로 배터리 유닛은 하나의 배터리 전지일 수 있고, 서로 병렬 및/또는 직렬 접속된 배터리 전지들의 배열일 수 있거나 또는 배터리 전체일 수 있다. 그러나 특히 배터리 유닛은 하나의 배터리 전지이다. 따라서 바람직하게 각각의 개별 배터리 전지들의 출력이 별도로 추정된다.

본 발명의 바람직한 실시예에 따라, 에이징 상태를 나타내는 다른 변수는 배터리 유닛의 현재 내부 저항(R_{i , DC ,B, akt})이고, 상기 저항은 작동 점에서 배터리 유닛의 검출된 과전위(U_OV)와 부하 전류(I_B)로부터 추정된다. 작동 점은 현재 요구되는 부하 전류(I_B), 즉 배터리 유닛의 현재 충전 상태(State of Charge = SOC) 및 주변 온도(T_∞)와 배터리 유닛 자체의 온도에 의해 규정된다.

바람직하게, 배터리 유닛의 현재 내부 저항(R_{i , DC ,B, akt})은 하기 식,

R_{i , DC ,B, akt} = U_{OV , B} /(q3 ·I_B)

에 따라 추정된다. 상기 식에서, q3은 오프라인 매개변수화로부터 공지된 파라미터이고, 상기 파라미터는 특정 배터리 유닛에 대한 특성을 나타낸다.

본 발명의 다른 바람직한 실시예에 따라, 배터리 유닛의 과전위(U_OV)는 작동 점에서 배터리 유닛의 부하 전류(I_B), 검출된 온도(T)의 시간에 따른 도함수 및 열 전달을 나타내는 배터리 유닛의 함수 f(T)로부터 추정된다. 상기 과전위(U_OV)에 의해 - 전술한 바와 같이 - 현재 내부 저항(R_{i , DC ,B, akt})은 에이징 상태를 나타내는 다른 변수로서 결정될 수 있다. 현재 내부 저항(R_{i , DC ,B, akt}) 대신에 정해진 부하 전류에서 나타나는 과전위(U_OV)도 출력의 척도로서 이용될 수 있다. 해당 출력-에이징 상태(SOH_p)는

SOH_p = (R_{i , DC , akt}/R_{i , DC ,0})^-1 또는 SOH_p = (U_{OV , akt}/U_{OV ,0})^{- 1} 로서 규정된다.

특히, 과전위(U_OV)는 식,

U_{OV ,B}(R_{i , DC ,B},I_B) = 1/I_B ·(dT/dt + k2 ·f(T))

에 따라 추정된다. 상기 식에서, k2는 다른, 배터리 유형 고유의 상수이다.

본 발명의 다른 바람직한 실시예에 따라, 작동점에서 배터리 유닛의 충전 상태(SOC_B)를 나타내는 변수는 배터리 유닛의 에이징 상태 의존적 휴지 전위와 부하 의존적 과전위(U_OV)의 합, 즉

SOC_B = 1/q2 ·((y2 -U_OV(R_{i , DC ,B, akt},I_B)) -q1)로부터 결정될 수 있다.

상기 식에서, q1, q2는 오프라인 매개변수화에서 추정되는 2개의 다른 파라미터이다.

본 발명의 다른 바람직한 실시예에 따라, 배터리 모델은 하기 변수와 함수적 관계를 나타낸다:

(a) (물리적) 충전 상태 SOC

(b) 충전 상태 SOC의 함수로서 휴지 전위 U₀

(c) 배터리 유닛의 온도 T

(d) 부하 상태에서 과전위 U_OV

(e) 휴지 전위와 과전위의 합으로서 배터리 유닛의 단자 전압 U_kl

본 발명에 따른 방법의 다른 바람직한 실시예에 따라, 충전 상태(SOC)의 추정은 상태 추정기에 의해 이루어진다. 특히, 상기 상태 추정기는 칼만(Kalman)식 상태 추정기이거나 또는 루엔베르거(Luenberger)식 상태 관측기이다. 칼만(칼만 필터)의 방식은 시스템 상태의 다이내믹과 그것의 측정 프로세스 사이가 명시적으로 구분되는 상태 공간 모델링에 기초한다. 시스템의 상태 백터는 흔히 시스템을 충분히 정확하게 나타내는 결정 요인들의 최소 세트이고, 다차원 백터의 형태로 모델 형성의 범주에서 적절한 동적 식, 소위 상태 공간 모델로 나타내진다. 루엔베르거 방식은 칼만 방식처럼 상태 추정기의 출발 변수와 각각의 조절 시스템의 출력 변수의 비교에 기초한다. 옵저버(observer)의 추정된 출력값과 조절 시스템의 측정값 사이의 차이는 모델로 리턴된다. 옵저버는 조절 시스템의 모델과 보정항으로 이루어지고, 상기 보정항은 조절 시스템 출력값과 모델의 추정된 출력값을 비교함으로써 상태 백터를 조절 시스템의 실제 상태 백터로 안내한다. 궤환 이득이라고도 하는 보정항은 칼만에 따라 스토캐스틱(stochastic) 방법을 이용하여 측정- 및 프로세스 소음의 가정에 의해 또는 루엔베르거에 따라 결정 요인식 방법에 의해 결정될 수 있다. 기본적인 조절 구조는 두 경우에 동일하다. 옵저버/상태 추정기는 장애 및 측정 소음 및 프로세스 소음 또는 모델 불안전성을 보상할 수 있고, 모델의 상태 백터는 조절 시스템의 상태 백터에 수렴한다.

청구범위 제 9 항에 제시된 특징을 포함하는 본 발명에 따른 장치는, 용량 에이징 상태(SOH_Q)와 출력 에이징 상태(SOH_P)로 이루어진 배터리 유닛의 에이징 상태를 나타내는 변수의 추정이 상기 변수의 순간적인(instant) 그리고 부하와 무관한 결정이라는 장점을 제공한다.

본 발명에 따라, 상기 장치에서 용량 에이징 상태(SOH_Q)를 나타내는 변수는 배터리 유닛의 현재 충전 용량(C_akt)을 포함하고, 상기 장치는 에이징 상태 추정기(SOH-추정기)를 포함하고, 상기 추정기는 상기 충전 용량(C_akt)이 작동점에서 배터리 유닛의 부하 전류(I_B), 배터리 유형 고유의 상수 및 배터리 유닛의 먼저 추정된 충전 상태(SOC)의 시간에 따른 도함수의 역수로부터 추정되도록 설계된다.

또한, 바람직하게, 출력 에이징 상태(SOH_P)를 나타내는 변수는 현재 내부 저항(R_{i , DC ,B, akt}) 이거나 또는 배터리 유닛의 과전위(U_OV,B)이다. 또한, 에이징 상태 추정기는, 배터리 유닛의 과전위(U_OV)가 작동점에서 배터리 유닛의 부하 전류(I_B), 검출된 온도(T)의 시간에 따른 도함수 및 열 전달을 나타내는 배터리 유닛의 함수 f(T)로부터 추정되도록 설계된다. 상기 과전위(U_OV)에 의해 - 전술한 바와 같이 - 현재 내부 저항(R_{i , DC ,B, akt})은 에이징 상태를 나타내는 다른 변수로서 결정될 수 있다. 현재 내부 저항(R_{i , DC ,B, akt}) 대신, 정해진 부하 전류에서 나타나는 과전위(U_OV)도 출력의 척도로서 이용될 수 있다.

바람직하게, 상태 추정기 및 에이징 상태 추정기(SOH-추정기)는 장치의 계산 장치 내에 실시된다.

본 발명에 따른 장치의 바람직한 실시예에 따라, 상태 추정기는 칼만식 상태 추정기이거나 또는 루엔베르거식 상태 관측기이다. 칼만식 상태 추정기는 바람직하게 상태 변수 필터이다. 대안으로서, 상태 추정기는 다른 방법에 따라서도, 예를 들어 "무향 변환(unscented transformation)"-방법에 따라, 즉 무향 칼만 필터로서 작동한다.

본 발명은 하기에서 실시예의 도면을 참고로 설명된다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른, 재충전 가능한 배터리로서 형성된 전기 저장기의 충전 상태와 에이징 상태를 추정하기 위한 장치의 개략도.

도 1은 적어도 하나의 재충전 가능한 배터리(14)의 배터리 유닛(12)의 충전 상태 및 상기 배터리 유닛(12)의 에이징 상태를 나타내는 배터리 유닛(12)의 적어도 하나의 변수를 추정하기 위한 장치(10)의 블록회로도를 도시한다. 장치(10)는 배터리 유닛(12) 외에도 계산 장치(16)를 포함하고, 상기 계산 장치 내에 상태 추정기(18)와 에이징 상태 추정기(SOH-추정기;20)가 실시된다. 상태 추정기(18)는 일반적으로 충전 상태-추정기(SOC-추정기)로서 형성된다. 에이징 상태 추정기(20)는 상태 추정기(18) 후방에 접속된다. 상태 추정기(18)는 배터리 유닛(12)의 모델을 포함하고, 상기 모델은 적어도 다음의 변수들과 관련된다:(물리적) 충전 상태(SOC), 내부 저항(R_{i , DC ,B}) 및 부하 전류(I)의 함수로서 부하 상태에서 과전위(U_OV), 배터리 유닛의 온도(T) 및 충전 상태(SOC)의 함수로서 휴지 전위(U₀).

배터리 유닛(12) 및 해당 모델(22)의 입력 변수는 부하 전류(I)이다. 배터리 유닛(12) 및 모델(22)의 해당 출발 변수 y = [T U_kl]^T는 비교기(24)에 의해 비교되고, 비교 결과는 궤환 이득(보정항;26)에 의해 다른 입력값으로서 모델(22)에 공급된다. 폐쇄된 조절 회로가 제공된다.

상태 추정기의 출력 변수는 (i) 온도(T)와 (ii) 단자 전압(U_KL)이다. 내부 상태 변수로서 SOC, 출력 변수 온도(T) 및 과전위(U_OV)(과전위(U_OV)의 추정을 위한 상기 식에 따라)가 에이징 상태 추정기(20)에 공급된다. 에이징 상태 추정기(20) 내에서 변수인 충전 상태(SOC)와 온도(T)는 (이산 시간) 미분기(28)에 의해 시간에 따라 미분된다. 충전 상태(SOC)와 온도(T)의 상기의 시간에 따른 미분의 결과는 - 과전위(U_OV)처럼 - 장치(30)의 에이징 상태 추정기(20) 내에 모델의 역산 및 경우에 따라서 최소 자승법(LSQ)의 실행을 위해 제공된다. 상기 장치(30)는 그것으로부터 배터리 유닛(12)의 에이징 상태(SOH)를 나타내는 변수 C_akt 및/또는 R_{i , DC ,B, akt}를 검출한다.

일반적으로, 다수의 시간 단계로 이루어진 시간 간격에 걸친 변수들 dSOC/dt, dT/dt와 I=const의 평균 산출 후에 그로부터 값 C_akt 및/또는 R_{i , DC ,B, akt}를 결정하는 것이 바람직하다. 모델 구조에 따라 C_akt 및/또는 R_{i , DC ,B, akt}가 직접 계산되거나 또는 최소 자승법(LSQ)에 의해 결정된다.

하기에는 배터리 전지로서 형성된, 재충전 가능한 배터리, 특히 Li-이온 배터리의 배터리 유닛의 예와 관련하여 설명된다:

전기 화학 배터리 전지의 아직 남아있는 출력과 용량의 척도로서 바람직하게 용량(C)과 내부 저항(R_{i , DC})이 도입된다. 상기 내부 저항은 부하 상태에서 전지의 단자 전압(U_KL)의 전압 강하를 야기하는 다양한 효과의 저항값을 나타낸다. Li-이온 전지에서 안전을 이유로 항상 상위 및 하위 항복 전압이 유지되어야 하기 때문에, R_{i , DC}로부터 결과되는 전압 강하는 배터리(14)의 출력 거동에 대한 특성을 나타낸다. 대안으로서, 정해진 부하 전류에서 나타나는 과전위(U₀)도 출력 조사에 이용될 수 있다.

잔류 용량에 대한 척도로서 전술한 바와 같이, 용량-에이징 상태(SOH_Q), 즉

SOH_Q = C_akt /C₀ (1)

이 규정되고, 이 경우 C₀는 사용 전인 신규 전지의 용량이고, C_akt는 조사 시점에서 에이징된 전지의 용량이다.

또한, 출력-에이징 상태(SOH_P)는,

SOH_P = (R_{i , DC , akt}/R_{i , DC ,0})^-1 (2)

또는

SOH_P = (U_{OV , akt}/U_{OV ,0})^-1 (2')

로서 규정된다.

후속해서 예를 들어 간단한 물리적 저장기 모델(22)에 대한 변수 C_akt와 U_OV,akt 또는 R_{i , DC , akt}의 계산이 실시된다. 개략적인 과정이 도면에 도시된다.

또한, 저장기 모델(어큐물레이터 모델;22)은 다음과 같이 조사될 수 있다: 입력 변수(u)는 부하 전류(I)이고, 따라서 상태 변수 모델은 다음과 같다.

dSOC/dt = k1 ·(1/C)·I (3)

dT/dt = -k2·f(T) + U_OV(R_{i , DC},I)·I (4)

모델(22)의 출력 변수, y1은 온도(T)이고 y2는 단자 전압 U_kl = U₀(SOC) + U₀(R_i,DC,I)이다.

이 경우 상수 k1과 k2는 2개의 배터리 유형 고유의 상수들이고, 함수 f(T)는 (예를 들어 자유 대류, 방사, 열전도에 의한) 열의 방출을 나타내는 함수이다. C는 재충전 가능한 배터리의 용량이고, R_{i , DC}는 내부 저항이다. 온도(T)는 직접 측정될 수 있기 때문에, 이 경우의 조사 과제로 중요하지 않다. 일반적으로 상태 추정기(18;도면에서 SOC-추정)는 u, y1, 및 y2로부터 (내부) 변수들 SOC와 T를 결정한다.

주어진 측정 정보로부터 용량(C)과 내부 저항(R_{i , DC})이 명확하게 결정될 수 있는지 여부의 문제가 제기된다. 이에 대해 하기 가정이 적용된다.

사용 전 신규 배터리 유닛, 특히 배터리 전지를 위한 모델의 {C₀, R_{i , DC ,0}}를 포함한 매개변수화가 공지되어 있고, 상태 추정기(SOC-상태 추정기;18)는 수렴적이고, 즉 추정된 상태는 점근적으로 실 시스템의 상태에 근사해지고, 작동점(I_B, T_B, SOC_B, R_{i , DC ,B})에서 제 2 출력 변수 y2의 선형화가 이루어진다:

y2_B = -q1 + q2·SOC_B + q3·R_{i , DC ,B} ·I_B (5)

조사된 변수들 {C_akt, R_{i , DC , akt}}은 하기식에 따라 검출될 수 있다:

1. y1의 정의로부터 과전위의 직접 결정:

U_{OV ,B}(R_{i , DC ,B},I_B) - 1/I_B·(dT/dt + k2·f(T)) (6)

2. 그로부터 현재 내부 저항이 다음 식으로부터 얻어진다:

R_{i , DC ,B, akt} = U_{OV ,B}/(q3·I_B) (7)

3. 또한, (5)에서 (6)으로부터 충전 상태가 얻어진다:

SOC_B = 1/q2·((y2 - U_OV(R_{i , DC ,B, akt},I_B))-q1) (8)

4. 마지막으로 배터리 유닛(특히 전지)의 현재 용량이 (3)으로부터 결정될 수 있다:

C_akt = k1·I_B·1/(dSOC/dt) (9)

1 내지 4 단계에 의해 파라미터 쌍{C_akt,R_{i , DC , akt}}은 주어진 정보로부터 명확하게 결정될 수 있다.

12 배터리 유닛
14 배터리
16 계산 장치
20 에이징 상태 추정기
22 모델

Claims (10)

1. 재충전 가능한 배터리(14)의 적어도 하나의 배터리 유닛(12)의 충전 상태(SOC) 및 상기 배터리 유닛의 에이징 상태(SOH)를 나타내는 상기 배터리 유닛의 적어도 하나의 변수(C_akt, R_{i , DC ,B, akt})를 선택 가능한 작동점에서 상기 배터리(14) 또는 적어도 상기 배터리 유닛(12)의 모델, 특히 수학적 모델을 이용하여 추정하기 위한 방법으로서, 먼저 상기 충전 상태(SOC)가 추정되는 방법에 있어서,
   상기 에이징 상태(SOH)를 나타내는 변수는 상기 배터리 유닛(12)의 현재 충전 용량(C_akt)이고, 상기 충전 용량은 작동점에서 상기 배터리 유닛의 부하 전류(I_B) 및 상기 배터리 유닛(12)의 먼저 추정된 상기 충전 상태(SOC)의 시간에 따른 도함수의 역수로부터 추정되는 것을 특징으로 하는 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 배터리 유닛은 배터리 전지인 것을 특징으로 하는 방법.
3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서, 상기 에이징 상태를 나타내는 변수들(C_akt, R_i,DC,B,akt) 중 다른 하나는 상기 배터리 유닛의 현재 내부 저항(R_{i , DC ,B, akt})이고, 상기 내부 저항은 작동점에서 상기 배터리 유닛(12)의 결정된 과전위(U_OV)와 부하 전류(I_B)로부터 추정되는 것을 특징으로 하는 방법.
4. 제 3 항에 있어서, 상기 배터리 유닛(12)의 과전위(U_OV)는 상기 작동점에서 상기 배터리 유닛(12)의 상기 부하 전류(I_B), 검출된 온도(T)의 시간에 따른 도함수 및 열 전달을 나타내는 상기 배터리 유닛(12)의 함수(f(T))로부터 추정되는 것을 특징으로 하는 방법.
5. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서, 작동점에서 상기 배터리 유닛(12)의 충전 상태(SOC_B)를 나타내는 변수는 상기 배터리 유닛(12)의 에이징 상태 의존적인 휴지 전위(U₀)와 부하 의존적인 과전위(U_OV)의 합으로부터 주어지는 것을 특징으로 하는 방법.
6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서, 배터리 모델(22)은 하기 변수 및 함수 관계,
   - 물리적 충전 상태(SOC),
   - 상기 충전 상태(SOC)의 함수로서 휴지 전위(U₀),
   - 상기 배터리 전지의 온도(T),
   - 부하 상태에서 과전위(U_ov),
   - 상기 휴지 전위(U₀)와 상기 과전위(U_OV)의 합으로서 단자 전압(U_kl)을 나타내는 것을 특징으로 하는 방법.
7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 충전 상태(SOC)의 추정은 상태 추정기(18)에 의해 이루어지는 것을 특징으로 하는 방법.
8. 제 7 항에 있어서, 상기 상태 추정기(18)는 칼만식 상태 추정기 또는 루엔베르거식 상태 관측기인 것을 특징으로 하는 방법.
9. 재충전 가능한 배터리(14)의 적어도 하나의 배터리 유닛(12)의 충전 상태(SOC) 및 상기 배터리 유닛(12)의 에이징 상태(SOH)를 나타내는 상기 배터리 유닛(12)의 적어도 하나의 변수(C_akt, R_{i , DC ,B, akt})를 선택 가능한 작동점에서 상기 배터리 유닛(12) 및 장치(10)의 계산 장치(16) 내에 실시된 배터리(14) 또는 적어도 상기 배터리 유닛(12)의 모델(22), 특히 수학적 모델을 이용하여 추정하기 위한 장치(10)로서, 상태 추정기(18)는 상기 모델(22)을 이용하여 먼저 상기 충전 상태(SOC)를 추정하는 장치(10)에 있어서,
   상기 에이징 상태(SOH)를 나타내는 변수는 상기 배터리 유닛의 현재 충전 용량(C_akt)이고, 상기 장치(10)는 에이징 상태 추정기(20)를 포함하고, 상기 에이징 상태 추정기는 상기 충전 용량(C_akt)을 작동점에서 상기 배터리 유닛의 부하 전류(I_B), 배터리 유형 고유의 상수(k1) 및 상기 배터리 유닛의 먼저 추정된 상기 충전 상태(SOC)의 시간에 따른 도함수의 역수로부터 추정하도록 설계되는 것을 특징으로 하는 장치.
10. 제 9 항에 있어서, 상기 상태 추정기(18)는 칼만식 상태 추정기 또는 루엔베르거식 상태 관측기인 것을 특징으로 하는 장치.
    

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