KR20160045509A - 차량에서 실시간으로 중량을 기반으로 배터리를 관리하는 방법 및 중량기반 배터리관리장치 - Google Patents
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Abstract
본 발명의 바람직한 일 실시예에서는 중형 또는 대형 차량에서 중량의 변화량을 고려하여 에너지의 효율 및 배터리의 충방전을 제어하고자 한다.
Description
본 발명은 차량의 배터리를 관리하는 방법에 관한 것으로, 보다 상세히 중대형 xEV 차량의 중량 변화를 이용하여 배터리를 관리하는 방법에 관한 것이다.
차량에서 배터리를 효율적으로 사용하기 위하여 다양한 주행환경을 반영한 주행패턴을 이용하여 SoC 를 제어하는 방안이 도출되고 있다. 주행패턴의 예로는 도로의 정체 여부나 차량의 속도, 네비게이션을 이용한 지도 상의 위치 정보 등이 이용되고 있다. 그러나, 이러한 정보들은 운전자의 운전 성향이나 도로 상황에 따라 가변적인 것으로 신뢰성이 있거나 또는 일관적인 데이터로 활용하기 어려운 문제점이 있다.
본 발명의 바람직한 일 실시예에서는 중형 또는 대형 차량에서 중량의 변화량을 고려하여 에너지의 효율 및 배터리의 충방전을 제어하고자 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 중량기반 배터리관리장치는 실시간으로 차량의 중량을 측정하고, 중량의 변화량을 파악하는 중량측정부; 측정된 차량의 중량 또는 중량 변화량을 기초로 중량패턴을 학습하는 중량패턴학습부; 상기 측정된 차량의 중량 또는 학습된 중량패턴을 기초로 중량에 적합한 배터리의 충방전 범위(SoC)를 재설정하는 배터리관리부; 및 상기 재설정된 SoC를 기초로 차량의 배터리 충방전을 제어하는 자동제어부; 를 포함하고, 상기 배터리관리부에서 상기 SoC는 상기 최적SoC를 참고하여 재설정이 이루어지는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 자동제어부는 상기 학습된 중량패턴을 기초로 중량의 증가로 배터리 충전량 또는 방전량이 증가할 것으로 예측되는 경우, 예측 지점에 앞서 배터리를 냉각하고, 상기 학습된 중량패턴을 기초로 중량의 감소로 배터리의 방전량이 줄어들 것으로 예측되는 경우 배터리의 냉각을 중단하고, 중량이 감소해도 배터리의 충전량이 늘어날 것으로 예측되는 경우, 예측 지점에 앞서 배터리를 냉각하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 중량패턴학습부는 실시간으로 측정된 차량의 중량이 기학습된 중량의 범위를 초과하는 경우 중량패턴을 갱신하고, 중량패턴이 갱신되면 상기 배터리관리부는 초과된 중량의 범위에 따라 상기 배터리의 충방전 범위의 상한값과 하한값을 재설정하며, 상기 자동제어부에서 상기 재설정된 SoC 정보를 이용하여 산출한 가용전력량 중 실제 사용된 전력량을 산출하며, 상기 실제 사용된 전력량 값을 상기 배터리관리부에 제공하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 중량측정부는 차량 타이어의 공기압 변화를 반영하여 상기 중량의 변화량을 파악하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 배터리설정부는 차량 타이어의 공기압 변화량을 기초로 공기압이 감소하는 경우 차량 중량이 증가된 것으로 파악하여 상기 SoC를 증가시키고, 공기압이 증가하는 경우 차량 중량이 감소된 것으로 파악하여 상기 SoC를 감소시키는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 중량측정부는 차량이 버스인 경우 버스에 승하차하는 승객의 버스 요금을 기초로 탑승 승객수를 계산하고, 승객을 나이대별로 분류하며, 분류된 나이대별로 기설정된 평균 중량을 이용하여 실시간으로 차량의 중량을 측정하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게, 상기 자동제어부는 상기 재설정된 SoC 정보를 이용하여 가용전력량을 산출하고, 재설정된 범위 내에서 차량의 모터를 구동하고, 차량의 엔진 또는 발전기를 이용하여 배터리 충방전을 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시예로서, 차량에서 실시간으로 중량을 기반으로 배터리를 관리하는 방법은 중량측정부에서 실시간으로 차량의 중량을 측정하고, 중량의 변화량을 파악하는 단계; 중량패턴학습부에서 측정된 차량의 중량 또는 중량 변화량을 기초로 중량패턴을 학습하는 단계; 배터리관리부에서 상기 측정된 차량의 중량 또는 학습된 중량패턴을 기초로 중량에 적합한 배터리의 충방전 범위(SoC)를 재설정하는 단계; 배터리관리부에서 상기 측정된 차량의 중량 또는 학습된 중량패턴, 상기 차량에서 실제 사용된 전력량 및 재설정된 SoC값의 연관관계를 함께 저장하여 중량 변화에 따른 최적SoC를 지속적으로 학습하는 단계; 및 자동제어부에서 상기 재설정된 SoC를 기초로 차량의 배터리 충방전을 제어하는 단계;를 포함하고, 상기 배터리관리부에서 상기 SoC는 상기 최적SoC를 참고하여 재설정이 이루어지는 것을 특징으로 한다.
본원 발명의 중량기반 배터리관리장치는 배터리를 이용하여 고전력을 사용하는 하이브리드 및 전기차의 배터리 수명을 향상시키는 효과가 있다.
도 1 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 중량기반 배터리관리장치(100)의 내부 구성도를 도시한다.
도 2, 7 내지 9는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 중량측정부(도 1, 110)에서 차량의 중량을 측정하거나 중량의 변화량을 파악하는 예를 도시한다.
도 3 내지 4 및 10 내지 11은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 타이어의 공기압 변화량을 반영하여 중량의 변화량을 측정하는 일 실시예를 도시한다.
도 5 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 차량에서 중량기반 배터리관리장치를 이용하는 일 실시예를 도시한다.
도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 특정 노선을 운영하는 버스의 시간별 중량, 타이어 공기압량, 배터리 냉각 여부 및 배터리 충전상태(SoC)에 대해 일정 기간이상 동안 기록하여 패턴을 파악한 일 예를 도시한다.
도 12 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 자동제어부에서 중량패턴학습부에서 학습된 중량패턴을 이용하여 차량의 충전 및 방전을 제어하는 일 실시예를 도시한다.
도 13 a 및 b는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 차량에서 실시간으로 중량을 기반으로 배터리를 관리하는 방법의 흐름도를 도시한다.
도 2, 7 내지 9는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 중량측정부(도 1, 110)에서 차량의 중량을 측정하거나 중량의 변화량을 파악하는 예를 도시한다.
도 3 내지 4 및 10 내지 11은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 타이어의 공기압 변화량을 반영하여 중량의 변화량을 측정하는 일 실시예를 도시한다.
도 5 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 차량에서 중량기반 배터리관리장치를 이용하는 일 실시예를 도시한다.
도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 특정 노선을 운영하는 버스의 시간별 중량, 타이어 공기압량, 배터리 냉각 여부 및 배터리 충전상태(SoC)에 대해 일정 기간이상 동안 기록하여 패턴을 파악한 일 예를 도시한다.
도 12 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 자동제어부에서 중량패턴학습부에서 학습된 중량패턴을 이용하여 차량의 충전 및 방전을 제어하는 일 실시예를 도시한다.
도 13 a 및 b는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 차량에서 실시간으로 중량을 기반으로 배터리를 관리하는 방법의 흐름도를 도시한다.
이하, 도면을 참고하여 본 발명의 다양한 실시예를 기술한다.
도 1 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 중량기반 배터리관리장치(100)의 내부 구성도를 도시한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 중량기반 배터리관리장치(100)는 화물을 실어나르는 트럭이나 사람을 수송하는 버스 등과 같은 중대형 수송 차량에서 이용이 가능하다. 특히, 배터리를 이용하여 고전력을 사용하는 하이브리드 및 전기차의 배터리 수명을 향상시킬 수 있다.
중대형 수송 차량의 경우 실질적으로 중량변화를 측정할 수 있다. 본 발명의 바람직한 일 실시예에서는 실제로 측정이 가능한 차량의 중량을 이용하여 배터리의 충방전 제어를 수행하고자 한다.
또한, 버스와 같이 특정한 노선을 반복적으로 운행하는 경우, 시간대에 따른 승객 인원 및 배터리 사용량이 일정한 패턴을 나타낼 수 있다. 본 발명의 바람직한 일 실시예에서는 일정한 중량의 변화량 및 그에 따른 SoC 변화량을 나타내는 중량패턴을 학습하여 미리 배터리 사용량을 예측하고, 그에 따라 배터리의 냉각 여부를 미리 결정함으로써 배터리의 효율을 증가시키고자 한다.
본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 중량기반 배터리관리장치(100)는 중량측정부(110), 중량패턴학습부(120), 배터리관리부(130) 및 자동제어부(140)를 포함한다.
중량측정부(110)는 실시간으로 차량의 중량을 측정하고, 중량의 변화량을 파악한다. 중량측정부(110)는 차량의 중량을 측정하기 위해 차량에 중량 측정 센서를 장착하거나, 승하차 위치에 질량측정 장치를 설치하거나, 승하차 인원의 카드 또는 현찰 요금을 계산하여 탑승 인원을 계산하고, 중량을 계산할 수 있다. 이 외에도 화물트럭의 경우 화물 트럭에 실은 화물의 적재량을 파악하여 중량을 계산할 수 있다. 구체적 예시는, 도 2, 7 내지 9의 설명을 참고한다.
본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시예로서, 중량측정부(110)는 타이어의 공기압 변화량을 반영하여 중량의 변화량을 측정할 수 있다. 구체적 예시는 도 3 내지 4 및 10 내지 11의 설명을 참고한다.
중량패턴학습부(120)는 측정된 차량의 중량 또는 중량 변화량을 기초로 중량패턴을 학습한다. 중량패턴학습부(120)는 예를 들어, 특정 노선을 운행하는 버스의 실시간 중량을 일정 기간 이상 측정한 후, 시간대에 따른 반복되는 중량의 패턴을 파악할 수 있다. 또한 중량의 변화량에 따라 사용되는 배터리의 변화량을 파악할 수 있으며, 그에 따른 SoC 표준 범위를 학습할 수 있다. 중량패턴학습부(120)에서 학습한 패턴의 일 예는 도 6과 같다.
도 6은 특정 노선을 운영하는 버스의 시간별 중량, 타이어 공기압량, 배터리 냉각 여부 및 배터리 충전상태(SoC)에 대해 일정 기간이상 동안 기록하여 패턴을 파악한 일 예를 도시한다.
배터리관리부(130)는 중량측정부(110)에서 측정된 차량의 중량 또는 중량패턴학습부(120)에서 학습된 중량패턴을 기초로 파악된 중량에 적합한 배터리의 충방전 범위(SoC)를 재설정한다.
일 예로, 도 6 을 참고하면, 중량패턴학습부(120)에서 학습된 중량패턴을 통해 버스의 중량이 오전 7~8시, 오후 6~7시 및 7~8시 사이에 가장 높다는 것을 파악할 수 있다.
배터리관리부(130)는 중량패턴학습부(120)에서 학습된 중량패턴을 기초로 버스의 중량이 가장 높은 오전 7~8시, 오후 6~7시 및 7~8시 사이에 배터리 냉각 여부 및 배터리 충방전 범위(SoC)를 재설정할 수 있다.
예를 들어, 배터리관리부(130)는 중량패턴학습부(120)에서 오전 7~8시 구간에 대해 미리 학습된 중량패턴(예, 타이어 공기압 20b, 중량 3t, 배터리 선냉각, SoC 40~80%)을 참고하여, 오전 7시경 탑승 승객이 급증할 것을 예상하고, 동시에 배터리 방전량이 많아질 것을 예상하여 미리 배터리 냉각을 수행할 수 있다. 또한 오전 6시~7시 경에 배터리의 충전 상태 SoC가 40~60% 였다면, 배터리 냉각을 수행하고 충전 상태를 SoC 40~80%로 재설정할 수 있다.
이 후, 배터리관리부(130)는 실제로 버스를 운영하면서 오전 7~8시 구간에 측정된 타이어 공기압, 중량을 확인하고, 기학습된 SoC 정보를 이용하여 산출한 가용전력량과 실제 사용된 전력량을 비교한다. 실제 측정된 중량이 기학습된 중량패턴을 초과하거나 미달되는 경우 기학습된 SoC 범위의 상한선 및 하한선을 조정한다. 배터리관리부(130)는 또한 기학습된 SoC 범위의 상한선 및 하한선을 조정할 때 실제 사용된 전력량을 참고할 수 있다.
예를 들어, 기준 중량이 1t이고, Max 중량이 2t 일때는 1t~2t사이의 중량분포를 60~80%사이에 맞도록 SoC 범위의 상한선과 하한선을 미리 결정한다. 일 예로, 1t이면 SoC를 40~60%, 2t이면 SoC를 40~80%으로 설정할 수 있다.
그 외의 중량 값 예를 들어, 1.5t의 중량의 경우 SoC를 40~70%로 임의값을 설정한 후, 추후 실제 사용된 SoC값이 최대 68%까지 사용한 것을 반영한다. 이 후 다시 배터리를 사용하게 되는 경우 중량이 1.5t이면 SoC를 40~68%로 기본 설정한다.
이 경우, 중량패턴학습부(120)도 실시간으로 측정된 차량의 중량이 기학습된 중량의 범위를 초과하는 경우 중량패턴을 갱신하여 중량패턴을 업데이트 한다. 측정된 중량과 실제 주행후 사용한 SOC 범위를 지속적으로 저장하고 업데이트 하여 중량별로 좀 더 세분화되고 최적화된 SOC 범위를 파악할 수 있다.
배터리관리부(130)는 또한 중량패턴학습부(120)에서 학습된 중량패턴을 기초로 시간 구간별로 SoC의 상한값 및 하한값을 재설정하도록 구현될 수 있다.
자동제어부(140)는 배터리관리부(130)에서 재설정된 SoC를 기초로 차량의 배터리 충방전을 제어한다. 도 12 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 자동제어부(140)에서 중량패턴학습부(120)에서 학습된 중량패턴을 이용하여 차량의 충전 및 방전을 제어하는 일 실시예를 도시한다.
도 1 및 12를 참고하여 설명하면 아래와 같다.
자동제어부(140)는 중량패턴학습부(120)에서 학습된 중량패턴을 기초로(S1210) 중량의 증가(S1220)로 배터리 충전량(S1240) 또는 방전량(S1230)이 증가할 것으로 예측되는 경우, 예측 지점에 앞서 배터리를 냉각시킨다(S1250).
도 6을 참고하면, 오후 5~6시 사이 중량이 1t 정도이다가 오후 6시경부터 퇴근 시간으로 인해 승객이 몰리면서 중량이 3t 정도로 급격히 증가할 것으로 예측되는 경우 오후 6시가 되기 이전부터 배터리를 냉각시킬 수 있다. 또한 만원버스가 내리막길을 내려가는 경우에도 중량과 배터리 충전량이 모두 증가할 것으로 예상하여 배터리의 냉각을 미리 수행할 수 있다.
자동제어부(140)는 학습된 중량패턴을 기초로 중량의 감소로 배터리의 방전량이 줄어들 것으로 예측되면서 충전량이 증가가 예상되지 않는 경우 배터리의 냉각을 중단한다(S1260, S1270, S1280). 도 6을 참고하면, 오후 8시에서 9시 사이 승객의 감소로 중량이 3t에서 1t으로 줄어들 것으로 예측되어 배터리의 방전량이 줄어들 것으로 예상되면 미리 배터리의 냉각을 중단할 수 있다.
자동제어부(140)는 또한 중량이 감소해도 배터리의 충전량이 늘어날 것으로 예측되는 경우, 예측 지점에 앞서 배터리를 냉각하도록 구현될 수 있다(S1220, S1260, S1270, S1280). 예를 들어, 승객이 없으나 내리막길을 내려가는 버스의 경우 중량은 감소하더라도 배터리의 충전량이 늘어날 것으로 예상되어 배터리를 미리 냉각시킬 수 있다.
자동제어부(140)는 또한 배터리관리부(130)에서 재설정된 SoC 정보를 이용하여 산출한 가용전력량과 실제 사용된 전력량을 비교하도록 구현이 가능하다. 이후, 실제 사용된 전력량 값과 산출한 가용전력량의 차이가 기설정된 값 이상인 경우 실제 사용된 전력량 값을 배터리관리부(130)에 제공하여 추후에 비슷한 조건에서 SoC 정보를 설정할 때 참고한다.
도 2, 7 내지 9는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 중량측정부(도 1, 110)에서 차량의 중량을 측정하거나 중량의 변화량을 파악하는 예를 도시한다.
도 7 은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 버스나 화물트럭에서 중량 측정 센서를 활용하여 중량을 파악하는 일 예를 도시한다. 버스나 화물트럭의 기본 중량을 확인한다(S710). 이 후, 화물트럭의 경우 장착된 중량 측정 센서를 이용하여 화물 선적량에 따라 중량의 변화량을 측정한다(S720, S730). 버스의 경우 승하차 위치에 설치된 중량측정 센서를 활용하여 승차 인원 및 하차 인원을 실시간으로 반영하여 중량의 변화량을 측정할 수 있다(S720, S730).
도 8은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 버스에 중량측정 센서가 설치되어 있지 않은 경우 버스 운임 비용을 기초로 실시간으로 버스의 중량을 파악하는 예를 나타낸다.
버스에서는 승객이 지불한 버스 운임 비용을 기초로 승객을 유아, 청소년, 성인 및 노인 등으로 분류할 수 있다(S810). 그 후 분류된 승객이 승차하는 경우 승차인원을 추가하고, 분류된 승객이 하차하는 경우 승차인원을 감소시킨다(S820, S830).
이 후, 분류된 승객인원에 따른 중량을 계산한다. 도 2 는 분류된 승객별로 기설정된 중량의 일 예를 도시한다. 중량측정부(110)에서는 유아, 청소년, 성인, 노인 각각에 대해 기설정된 중량 범위에서 특정 중량을 평균 몸무게로 미리 설정해 놓을 수 있다.
일 예로, 오전 11시에 버스에 승차한 인원이 10명이고, 유아 2명, 청소년 3명, 성인 3명, 노인 2명으로 구성될 수 있다. 이 경우, 유아는 13kg으로, 청소년은 50kg 으로, 성인은 58kg으로, 노인은 57kg으로 평균 몸무게를 기설정하고, 인원수에 따른 중량을 계산할 수 있다(S850).
도 9 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 화물 트럭에 중량 측정 센서가 장착되어 있지 않은 경우 중량을 측정하는 예이다. 먼저 화물 트럭에 싣고자 하는 화물마다 밀도를 확인하고(S910), 이 후 화물 적재량이 적정인지, 초과인지, 미달인지 여부에 따라 총 중량을 추정한다(S920, S930).
도 3 및 10 내지 11은 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 타이어의 공기압 변화량을 반영하여 중량의 변화량을 측정하는 일 실시예를 도시한다.
도 3 은 차량의 중량과 타이어의 공기압 간의 관계를 도시한다. 차량의 중량이 높아질수록 타이어공기압은 낮아진다. 따라서, 본 발명의 바람직한 일 실시예에서는 타이어의 공기압 변화량을 기초로 중량의 변화량을 검출할 수 있다. 또한, 타이어의 공기압 변화량을 반영하여 충방전 범위(SoC)를 조절할 수 있다.
도 4 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 타이어 공기압 값을 반영하여 충방전 범위를 설정하는 일 실시예를 도시한다. 도 4 를 참고하면, 타이어 공기압이 120PSI로, 과도한 중량이 탑재되지 않은 보통의 상태로 파악될 경우에는 SoC의 범위가 40~50% 라도 원활히 주행이 가능하다.
그러나, 타이어 공기압이 140PSI로, 최대(Max) 중량에 가까워질 경우 SoC를 70~80% 로 설정하여 많은 양의 배터리를 소모할 수 있도록 설정해야 원활히 주행이 가능하다.
도 10 내지 11은 타이어 공기압을 확인하여, 차량의 중량을 파악하고 충방전 범위(SoC)를 제어하는 일 실시예를 도시한다.
도 10 은 차량의 중량이 증가한 경우의 일 예를 도시한다.
도 10을 참고하면 배터리 관리부(도 1, 130)는 차량에 적재된 것이 없을 때 차량의 디폴트(Default) 타이어 공기압을 확인한다(S1010). 이 후, 화물 적재나 승객 탑승으로 차량의 중량이 증가한 경우(S1020), 타이어가 스마트 타이어인지를 확인한다(S1030).
스마트타이어가 아닌 경우, 차량의 중량 증가에 의해 타이어 공기압이 감소하므로, 타이어의 공기압 감소량을 측정하여 중량 변화량을 파악한다(S1040).
스마트타이어인 경우, 스마트타이어가 중량 변화량을 반영하여 차량의 디폴트(Default) 타이어 공기압 레벨로 맞추기 위해 증가시킨 타이어 공기압 변화량을 파악한다(S1050).
이 후, 스마트타이어가 아닌 경우 타이어 공기압 감소량을 기준으로, 스마트타이어인 경우 타이어 공기압 증가량을 기준으로 충방전 범위(SoC)의 상한선 및 하한선을 제어한다(S1060).
도 11은 차량의 중량이 감소한 경우의 일 예를 도시한다.
도 11을 참고하면 배터리 관리부(도 1, 130)는 차량에 적재된 것이 없을 때 차량의 디폴트(Default) 타이어 공기압을 확인한다(S1110). 이 후, 화물 하역 또는 승객 하차로 차량의 중량이 감소한 경우(S1120), 타이어가 스마트 타이어인지를 확인한다(S1130).
스마트타이어가 아닌 경우, 차량의 중량 감소에 의해 타이어 공기압이 증가하므로, 타이어의 공기압 증가량을 측정하여 중량 변화량을 파악한다(S1140).
스마트타이어인 경우, 스마트타이어가 중량 변화량을 반영하여 차량의 디폴트(Default) 타이어 공기압 레벨로 맞추기 위해 감소시킨 타이어 공기압 변화량을 파악한다(S1150).
이 후, 스마트타이어가 아닌 경우 타이어 공기압 증가량을 기준으로, 스마트타이어인 경우 타이어 공기압 감소량을 기준으로 충방전 범위(SoC)의 상한선 및 하한선을 제어한다(S1160).
도 5 는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 차량에서 중량기반 배터리관리장치를 이용하는 일 실시예를 도시한다.
차량(500)은 중량측정부(510), 중량패턴학습부(미 도시), 배터리관리부(530) 및 자동제어부(540)를 포함한다.
중량측정부(510)는 중량측정 센서, 승하차 인원 계산기 등의 형태로 구현이 되며, 이 외에 중량을 측정할 수 있는 모든 기구나 방법을 포함한다. 중량패턴학습부는 도 5에 도시되어 있지 않으나, 차량에서는 CPU나 메인 컨트롤러 등을 이용하여 주행상황 또는 주행패턴을 모니터링하고, 중량의 변화량 패턴, 중량의 변화량에 따른 SoC 변화량 등의 패턴을 학습하고 업데이트 한다.
배터리관리부(530)는 배터리 셀의 밸런싱을 제어하며, 충방전 SOC범위를 설정한다. 또한, 차량의 반복적인 주행패턴에 추가적으로 중량패턴을 고려하여 중량에 따른 SoC 범위를 수정할 수 있다.
배터리관리부(530)는 그 결과 시간대별로 차량의 중량에 따른 적합한 SoC 범위를 설정할 수 있다. 자동제어부(540)는 배터리관리부(530)에서 설정된 SoC 범위 내에서 충방전을 제어하고 엔진 또는 발전기(532) 및 모터(534)의 출력을 제한한다.
도 13 a 및 b는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 차량에서 실시간으로 중량을 기반으로 배터리를 관리하는 방법의 흐름도를 도시한다.
차량의 중량측정부는 실시간으로 차량의 현재 중량을 측정하고, 중량의 변화량을 파악한다(S1310). 현재 측정된 차량의 중량이 기준 중량을 초과하는지를 확인하여, 이미 저장된 중량범위 이내인 경우에는 기저장된 SoC 표준범위를 사용한다(S1320~S1340).
일 예로 화물 트럭의 적정 적재량이 2t이고, 최대 적재량이 4t인 경우, 현재 화물 트럭의 적재량이 2t으로 적정 적재량의 범위 내인 경우, 기저장된 SoC 표준 범위를 이용한다. 화물 트럭의 적정 적재량 2t에서 SoC 표준범위가 40~60% 인 것으로 가정한다.
그러나, 현재 화물 트럭의 적재량이 4t으로 최대 적재량인 경우 SoC 표준 범위의 하한값과 상한값을 40~80%로 변경한다(S1350, S1352). 주의할 것은 40%와 80%는 수치의 일 실시예에 해당할 뿐 이에 한정되는 것은 아니다.
현재 화물트럭의 적재량이 적정 적재량을 초과하였으나 최대 적재량에는 미치지 못하는 경우, 예를 들어 3t인 경우 최대 적재량에는 못 미치므로, 중량이 3t일 경우에 기저장된 SoC 표준범위가 3t인 경우에도 적용되는지 여부를 확인한다(S1362).
기저장된 SoC 표준범위가 3t인 경우에 적용되지 않는 경우, 3t의 중량에 대해 새로운 SoC 표준 범위를 설정한다(S1370, S1372). 이 경우, 3t의 중량은 적정 적재량의 범위는 초과하고 최대 적재량 이내이므로, 새롭게 SoC 표준 범위는 40~80% 사이의 임의의 미지값 TBD(To be determined)으로 설정될 수 있다(S1372). 임의의 미지수값 TBD는 차량이 실제로 주행을 수행한 후, 3t 중량에서 사용한 실제전력량을 추가로 반영하여 SoC의 하한값과 상한값을 갱신한다(S1374, S1376, S1378, S1380). 실제 주행후 중량에 따른 SoC의 하한값과 상한값을 설정하는 과정을 반복하여 학습이 이루어지면 새로운 SoC 표준 범위를 갱싱하여 미지수값을 설정할 수 있다.
본 방법발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예를 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 균등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
Claims (15)
- 실시간으로 차량의 중량을 측정하고, 중량의 변화량을 파악하는 중량측정부;
측정된 차량의 중량 또는 중량 변화량을 기초로 중량패턴을 학습하는 중량패턴학습부;
상기 측정된 차량의 중량 또는 학습된 중량패턴을 기초로 차량의 중량에 적합한 배터리의 충방전 범위(SoC)를 재설정하는 배터리관리부; 및
상기 재설정된 SoC를 기초로 차량의 배터리 충방전을 제어하는 자동제어부; 를 포함하고, 상기 배터리관리부는 상기 배터리의 충방전 범위(SoC) 재설정시 차량에서 실제로 사용된 전력량 값을 추가로 반영하는 것을 특징으로 하는 중량기반 배터리관리장치. - 제 1 항에 있어서, 상기 자동제어부는
상기 학습된 중량패턴을 기초로 중량의 증가로 배터리 충전량 또는 방전량이 증가할 것으로 예측되는 경우, 예측 지점에 앞서 배터리를 냉각하고, 상기 학습된 중량패턴을 기초로 중량의 감소로 배터리의 방전량이 줄어들 것으로 예측되는 경우 배터리의 냉각을 중단하고, 중량이 감소해도 배터리의 충전량이 늘어날 것으로 예측되는 경우, 예측 지점에 앞서 배터리를 냉각하는 것을 특징으로 하는 중량기반 배터리관리장치. - 제 1 항에 있어서,
상기 중량패턴학습부는 실시간으로 측정된 차량의 중량이 기학습된 중량의 범위를 초과하는 경우 중량패턴을 갱신하고, 중량패턴이 갱신되면
상기 배터리관리부는 초과된 중량의 범위에 따라 상기 배터리의 충방전 범위의 상한값과 하한값을 재설정하며,
상기 자동제어부에서 상기 재설정된 SoC 정보를 이용하여 산출한 가용전력량 과 실제 사용된 전력량을 비교하며, 상기 실제 사용된 전력량 값과 상기 산출한 가용전력량의 차이가 기설정된 값 이상인 경우 상기 실제 사용된 전력량 값을 상기 배터리관리부에 제공하는 것을 특징으로 하는 중량기반 배터리관리장치. - 제 1 항에 있어서, 상기 중량측정부는
차량에 탑승한 승객의 수를 기반으로 상기 중량의 변화량을 파악하는 것을 특징으로 하는 중량기반 배터리관리장치. - 제 3 항에 있어서, 상기 중량패턴학습부는
시간대별로 상기 승객의 수에 따른 차량의 중량 변화량을 파악하여 중량패턴을 학습하는 것을 특징으로 하는 중량기반 배터리관리장치. - 제 1 항에 있어서, 상기 중량측정부는
차량 타이어의 공기압 변화를 반영하여 상기 중량의 변화량을 파악하는 것을 특징으로 하는 중량기반 배터리관리장치. - 제 1 항에 있어서, 상기 배터리설정부는
차량 타이어의 공기압 변화량을 기초로 공기압이 감소하는 경우 차량 중량이 증가된 것으로 파악하여 상기 SoC를 증가시키고, 공기압이 증가하는 경우 차량 중량이 감소된 것으로 파악하여 상기 SoC를 감소시키는 것을 특징으로 하는 중량기반 배터리관리장치. - 제 1 항에 있어서, 상기 중량측정부는
차량이 버스인 경우 버스에 승하차하는 승객의 버스 요금을 기초로 탑승 승객수를 계산하고, 승객을 나이대별로 분류하며, 분류된 나이대별로 기설정된 평균 중량을 이용하여 실시간으로 차량의 중량을 측정하는 것을 특징으로 하는 중량기반 배터리관리장치. - 제 1 항에 있어서, 상기 중량측정부는
차량이 버스인 경우 버스의 승하차 위치에 질량측정장치를 설치하여 실시간으로 차량의 중량을 측정하는 것을 특징으로 하는 중량기반 배터리관리장치. - 제 1 항에 있어서, 상기 중량측정부는
중량 측정 센서를 이용하여 차량의 실시간 질량을 측정하는 것을 특징으로 하는 중량기반 배터리관리장치. - 제 1 항에 있어서, 상기 자동제어부는
상기 재설정된 SoC 정보를 이용하여 가용전력량을 산출하고, 재설정된 범위 내에서 차량의 모터를 구동하고, 차량의 엔진 또는 발전기를 이용하여 배터리 충방전을 수행하는 것을 특징으로 하는 중량기반 배터리관리장치. - 중량기반 배터리관리장치가 탑재된 버스로서, 상기 중량기반 배터리관리장치는
차량에 탑승한 승객의 수 또는 버스 타이어의 공기압 변화를 기초로 실시간으로 차량의 중량을 측정하고, 중량의 변화량을 파악하는 중량측정부;
시간대별로 상기 승객의 수의 변동에 따른 차량의 중량 변화량을 파악하여 중량패턴을 학습하는 중량패턴학습부;
상기 측정된 차량의 중량 또는 학습된 중량패턴을 기초로 시간대별로 차량의 중량에 적합한 배터리의 충방전 범위(SoC)를 재설정하는 배터리관리부; 및
상기 재설정된 SoC를 기초로 차량의 배터리 충방전을 제어하고, 상기 학습된 중량패턴을 기초로 중량의 증가로 배터리 충전량 또는 방전량이 증가할 것으로 예측되는 경우, 예측 지점에 앞서 배터리를 냉각하고, 상기 학습된 중량패턴을 기초로 중량의 감소로 배터리의 방전량이 줄어들 것으로 예측되는 경우 배터리의 냉각을 중단하고, 중량이 감소해도 배터리의 충전량이 늘어날 것으로 예측되는 경우, 예측 지점에 앞서 배터리를 냉각 자동제어부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 중량기반 배터리관리장치가 탑재된 버스. - 제 12 항에 있어서,
상기 중량패턴학습부는 실시간으로 측정된 차량의 중량이 기학습된 중량의 범위를 초과하는 경우 중량패턴을 갱신하고, 중량패턴이 갱신되면
상기 배터리관리부는 초과된 중량의 범위에 따라 상기 배터리의 충방전 범위의 상한값과 하한값을 재설정하며,
상기 자동제어부에서 상기 재설정된 SoC 정보를 이용하여 산출한 가용전력량 중 실제 사용된 전력량을 산출하며, 상기 실제 사용된 전력량 값을 상기 배터리관리부에 제공하는 것을 특징으로 하는 중량기반 배터리관리장치가 탑재된 버스. - 차량에서 실시간으로 중량을 기반으로 배터리를 관리하는 방법으로서,
중량측정부에서 실시간으로 차량의 중량을 측정하고, 중량의 변화량을 파악하는 단계;
중량패턴학습부에서 측정된 차량의 중량 또는 중량 변화량을 기초로 중량패턴을 학습하는 단계;
배터리관리부에서 상기 측정된 차량의 중량 또는 학습된 중량패턴을 기초로 중량에 적합한 배터리의 충방전 범위(SoC)를 재설정하는 단계; 및
자동제어부에서 상기 재설정된 SoC를 기초로 차량의 배터리 충방전을 제어하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법. - 제 1 항에 있어서, 상기 자동제어부는
상기 학습된 중량패턴을 기초로 중량의 증가로 배터리 충전량 또는 방전량이 증가할 것으로 예측되는 경우, 예측 지점에 앞서 배터리를 냉각하고, 상기 학습된 중량패턴을 기초로 중량의 감소로 배터리의 방전량이 줄어들 것으로 예측되는 경우 배터리의 냉각을 중단하고, 중량이 감소해도 배터리의 충전량이 늘어날 것으로 예측되는 경우, 예측 지점에 앞서 배터리를 냉각하는 것을 특징으로 하는 방법.
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