KR20160101506A - 배터리 신호 세그먼트 데이터의 확률 추론을 기반으로 한 배터리 상태 추정 방법 및 장치 - Google Patents

배터리 신호 세그먼트 데이터의 확률 추론을 기반으로 한 배터리 상태 추정 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

배터리 상태 추정 방법 및 장치가 개시된다. 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법은 배터리 신호를 수신하고, 수신된 배터리 신호를 미리 정해진 시간 간격의 세그먼트 데이터로 분할하고, 세그먼트 데이터의 배터리 상태 확률 추정 값을 이용하여 배터리 상태를 추정할 수 있다.

Description

배터리 신호 세그먼트 데이터의 확률 추론을 기반으로 한 배터리 상태 추정 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR ESTIMATING STATE OF BATTERY BASED ON PROBABILTY INFERENCE OF BATTERY SIGNAL SEGMENT DATA}
아래의 실시 예들은 배터리의 전압, 전류, 온도 등의 신호 패턴을 이용해서 배터리 상태를 추정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
환경문제와 에너지 자원 문제가 중요시되는 가운데 전기 자동차 (Electric Vehicle)가 미래의 운송 수단으로 각광받고 있다. 전기 자동차는 충 방전이 가능한 다수의 2차 전지(cell)가 하나의 팩(pack)으로 형성된 배터리를 주 동력원으로 이용하기 때문에 배기가스가 전혀 없으며 소음이 아주 작은 장점이 있다.
전기 자동차에서 배터리는 가솔린 자동차의 엔진 및 연료 탱크와 같은 역할을 하므로, 전기 자동차 사용자의 안전을 위하여, 실시간으로 배터리 상태를 확인하는 것이 중요할 수 있다.
최근에는, 보다 정확하게 배터리의 상태를 확인하면서, 사용자의 편의성을 증대시키기 위한 연구가 계속되고 있다.
일실시예에 따른 배터리 상태 추정 모델 학습 장치는, 배터리 신호를 수신하는 수신부, 배터리 신호를 미리 정해진 시간 간격의 세그먼트 데이터로 분할하는 신호 처리부 및 세그먼트 데이터 집합의 배터리 상태 확률 밀도를 이용하여 배터리 상태 추정 모델을 학습하는 학습부를 포함할 수 있다.
여기서, 배터리 상태는, 과방전 충격, 수명 정보(State of Health: SoH), 충전 정보(State of Charge: SoC), 기능 정보(State of Function: SoF) 및 오류 정보(Fault State) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 측에 따르면, 신호 처리부는, 배터리 신호의 수집 간격을 일정한 시간 간격으로 보정하고, 배터리 신호의 노이즈를 제거하는 전처리부를 포함할 수 있다.
일 측에 따르면, 학습부는 세그먼트 데이터의 집합을 특징 공간에 사상하여 배터리 상태의 특징에 대응하는 특징 공간 변환 모델을 학습하는 특징 공간 변환 모델 학습부, 특징 공간 변환 모델을 이용하여 배터리 상태 확률 값을 추정하는 배터리 상태 확률 밀도 모델을 학습하는 배터리 상태 확률 밀도 모델 학습부 및 배터리 상태 확률 밀도 모델을 이용해서 배터리 상태를 추정하는 배터리 상태 추정 모델을 학습하는 배터리 상태 추정 모델 학습부를 포함할 수 있다.
일 측에 따르면, 특징 공간 변환 모델 학습부는, 주성분 분석(Principle Component Analysis), 선형 판별 분석(Linear Discriminant Analysis), 비음수 행렬 인수분해(Nonnegtive Matrix Factorization) 및 독립 성분 기법(Independent Component Analysis) 중 적어도 하나를 이용하여 낮은 차원으로 사상(projection)하여, 특징 공간 변환 모델을 학습할 수 있다.
일 측에 따르면, 배터리 상태 확률 밀도 모델 학습부는, 학습된 특징 공간 변환 모델을 이용해 최대 공산(Maximum Likelihood) 및 최대 사후(Maximum a Posteriori) 중 적어도 하나의 방법에 의해 정의된 배터리 상태 확률 밀도 모델의 파라미터를 추정할 수 있다.
일 측에 따르면, 학습부는 학습된 배터리 상태 추정 모델에 대해 대응하는 배터리 상태 확률 밀도를 기반으로 미리 정해진 임계 값 이상이면 정상으로 판단하는 임계 값 파라미터를 결정하고, 상기 임계 값 파라미터를 상기 배터리 상태 추정 모델에 반영할 수 있다.
일실시예에 따른 배터리 상태 추정 장치는, 배터리 신호를 수신하는 수신부, 배터리 신호를 미리 정해진 시간 간격의 세그먼트 데이터로 분할하는 신호 처리부 및 세그먼트 데이터의 학습된 배터리 상태 추정 모델에 대한 배터리 상태 확률 추정 값을 이용하여 배터리 상태를 추정하는 상태 추정부를 포함할 수 있다.
일 측에 따르면, 배터리 상태는, 수명 정보(State of Health: SoH), 충전 정보(State of Charge: SoC), 기능 정보(State of Function: SoF) 및 오류 정보(Fault State) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 측에 따르면, 신호 처리부는, 배터리 신호의 수집 간격을 일정한 시간 간격으로 보정하고, 배터리 신호의 노이즈를 제거하는 전처리부를 포함할 수 있다.
일 측에 따르면, 상태 추정부는, 연속한 복수의 세그먼트 데이터들에 대해 추정된 배터리 상태 확률 추정 값들의 평균 값을 이용하여 배터리 상태를 추정할 수 있다.
일 측에 따르면, 학습된 배터리 상태 추정 모델은, 참조 배터리에서 미리 측정된 배터리 신호의 세그먼트 데이터를 이용하여 학습된 배터리 상태 확률 밀도 모델을 포함할 수 있다.
일 측에 따르면, 상태 추정부는, 세그먼트 데이터를 특징 공간에 사상하여 배터리 상태 특징을 추출하는 특징 추출부 및 배터리 상태에 대응하는 배터리 상태 확률 밀도 모델을 이용하여 배터리 상태에 대한 확률을 추정하는 배터리 상태 확률 추론부를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법은, 배터리 신호를 수신하는 단계, 배터리 신호를 미리 정해진 시간 간격의 세그먼트 데이터로 분할하는 단계, 학습된 배터리 상태 추정 모델에 대한 세그먼트 데이터의 배터리 상태 확률 추정 값을 계산하는 단계 및 배터리 상태 확률 추정 값을 이용하여 배터리 상태를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 측에 따르면, 세그먼트 데이터로 분할하는 단계는, 배터리 신호의 수집 간격을 일정한 시간 간격으로 보정하고, 배터리 신호의 노이즈를 제거하는 단계를 포함할 수 있다.
일 측에 따르면, 학습된 배터리 상태 추정 모델은, 참조 배터리에서 미리 측정된 배터리 신호의 세그먼트 데이터를 이용하여 학습된 배터리 상태 확률 밀도 모델로부터 생성될 수 있다.
일 측에 따르면, 배터리 상태 확률 밀도 모델은, 참조 배터리의 배터리 정상 상태에 대응하는 정상 상태 추정 모델 및 배터리 비정상 상태에 대응하는 비정상 상태 추정 모델을 포함할 수 있다.
일 측에 따르면, 배터리 상태 확률 밀도 모델은, 참조 배터리의 세그먼트 데이터를 특징 공간에 사상하여 배터리 상태의 특징에 대응하는 특징 공간 변환 모델로부터 생성될 수 있다.
일 측에 따르면, 특징 공간 변환 모델은, 주성분 분석(Principle Component Analysis), 선형 판별 분석(Linear Discriminant Analysis), 비음수 행렬 인수분해(Nonnegtive Matrix Factorization) 및 독립 성분 기법(Independent Component Analysis) 중 적어도 하나를 이용하여 낮은 차원으로 사상(projection)되어 학습될 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 모델 학습 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2는 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 모델 학습 장치의 학습부를 구체적으로 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 일실시예에 따른 신호 처리부가 배터리 신호를 세그먼트 데이터로 처리하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일실시예에 따른 세그먼트 데이터가 배터리 상태 추정 모델로 변경되는 흐름을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 모델 학습 장치의 신호 처리와 특징 공간 변환을 설명하기 위한 그래프이다.
도 6은 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 모델 학습 장치가 최대 사후 알고리즘을 이용하여 배터리 상태 확률 밀도 모델을 학습하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 모델 학습 장치가 배터리 상태 확률 모델을 이용하여 배터리 상태 추정 모델의 임계 값을 학습하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 9는 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
아래 설명하는 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있다. 아래 설명하는 실시예들은 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 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.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
일실시예에 따르면, 전압, 전류, 온도 및 압력 등의 복수의 배터리 온라인 센서 데이터를 기반으로 배터리의 정상 또는 비정상 상태 패턴 배터리 상태 확률 밀도 모델을 학습하고, 학습된 배터리 상태 확률 밀도 모델을 기반으로 배터리의 정상 또는 비정상 상태를 감지 및 모니터링 하는 기술이 제공될 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 모델 학습 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 배터리 상태 추정 모델 학습 장치(120)는 배터리 모듈(110)로부터 배터리 신호를 수신하여 배터리 상태 추정 모델을 학습할 수 있다.
일실시예에 따른 배터리 모듈(110)은 리튬 이온 배터리와 같은 2차 전지를 포함할 수 있다. 배터리는 구동 수단(예를 들어, 전기 자동차)에 전력을 공급할 수 있다.
일실시예에 따르면, 배터리 모듈(110)은 배터리 및 센서를 포함할 수 있다. 다른 일실시예에 따르면, 센서는 배터리 모듈(110)에 포함되지 않고 별도로 존재할 수 있다. 또 다른 일실시예에 따르면, 센서는 수신부(130) 대신 배터리 상태 추정 모델 학습 장치(120)에 포함될 수도 있다.
센서는 배터리에 대한 배터리 신호를 획득할 수 있다. 여기서, 배터리 신호는 배터리의 전압 데이터, 전류 데이터, 온도 데이터 또는 압력 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 센서는 배터리의 타입, 배터리의 오류 원인 등에 관계 없이 실시간으로 배터리의 신호를 획득할 수 있다.
일실시예에 따르면, 배터리 상태 추정 모델 학습 장치(120)는 수신부(130), 신호 처리부(140) 및 학습부(150)를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 수신부(130)는 배터리 모듈(110)로부터 배터리 신호를 수신할 수 있다. 다른 일실시예에 따르면, 수신부(130)는 배터리 상태 추정 모델 학습 장치(120)에 포함된 센서로부터 배터리 신호를 획득할 수도 있다.
일실시예에 따른 신호 처리부(140)는 배터리 신호를 미리 정해진 시간 간격의 세그먼트 데이터로 분할할 수 있다.
일실시예에 따르면, 신호 처리부(140)는 전처리부(미도시)를 포함할 수 있다. 전처리부는 센서에 의해서 연속적으로 측정된 시계열(time-series)의 배터리 신호의 잡음을 제거할 수 있다. 전처리부는 배터리 센서의 노후화 및 신호 전송 지연 등에 의해서 발생할 수 있는 배터리 신호의 불균일한 센싱 간격을 소프트웨어적으로 일정한 시간 간격으로 보정할 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 전처리부는 배터리 모듈(110)에 포함될 수도 있다. 예를 들면, 전처리부는 PC, 서버 또는 클라우드와 같이 배터리 상태 추정 모델 학습 장치(120)의 외부에서 구현될 수도 있다,
일실시예에 따른 신호 처리부(140)는 일정 시간 동안 고정된 크기의 연속한 배터리 신호를 블록 단위의 세그먼트 데이터로 분할할 수 있다. 신호 처리부(140)는 연속으로 센싱되는 시계열의 배터리 신호로부터 미리 정해진 시간 간격 동안, D 차원의 연속된 데이터들로 구성된 세그먼트 데이터를 추출할 수 있다.
여기서, 배터리 신호는 고차원의 시계열 특성의 신호이다. 시계열 특성을 갖는 신호는 센싱이 진행됨에 따라 그 차원이 지속적으로 증가하게 된다. 이러한 가변적인 고차원의 시계열 신호 공간에서 데이터 모델을 생성하는 것은 높은 복잡도와 비용을 요구하는 문제가 발생할 수 있다. 신호 처리부(140)는 이러한 가변적인 고차원의 시계열 배터리 신호를 고정된 차원의 세그먼트 데이터 공간으로 변환할 수 있다.
일실시예에 따른 학습부(150)는 세그먼트 데이터 집합의 배터리 상태 확률 밀도를 이용하여 배터리 상태 추정 모델을 학습할 수 있다. 학습부(150)는, 블록 단위의 세그먼트 데이터를 기반으로 배터리의 정상 또는 비정상 등과 같은 배터리 상태에 대응하는 배터리 상태 추정 모델을 학습할 수 있다.
일실시예에 따르면, 배터리 상태는, 과방전 충격, 수명 정보(State of Health: SoH), 충전 정보(State of Charge: SoC), 기능 정보(State of Function: SoF) 및 오류 정보(Fault State) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 학습부(150)는 배터리 상태 추정 장치에서 필요한 모델들의 파라미터를, 참조 배터리의 세그먼트 데이터를 기반으로 학습할 수 있다. 학습부(150)에 대한 설명은 도 2에서 보다 상세하게 설명하도록 한다.
도 2는 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 모델 학습 장치의 학습부를 구체적으로 설명하기 위한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 학습부(150)는 특징 공간 변환 모델 학습부(210), 배터리 상태 확률 밀도 모델 학습부(220) 및 배터리 상태 추정 모델 학습부(230)를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 특징 공간 변환 모델 학습부(210)는, 참조 배터리의 세그먼트 데이터의 집합을 기반으로 최적의 특징 공간 변환 모델을 학습할 수 있다. 일실시예에 따른 특징 공간 변환 모델은 주성분 분석(Principle Component Analysis), 선형 판별 분석(Linear Discriminant Analysis), 비음수 행렬 인수분해(Nonnegtive Matrix Factorization), 독립 성분 기법(Independent Component Analysis) 중 적어도 하나의 저차원 사상 모델을 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 배터리 상태 확률 밀도 모델 학습부(220)는, 정상 상태의 참조 배터리로부터 수집된 세그먼트 데이터의 특징 데이터 벡터 집합으로부터 정상 혹은 비정상 상태에 대한 배터리 상태 확률 밀도 모델을 생성할 수 있다. 배터리 상태 확률 밀도 모델 학습부(220)는, 정상 상태의 배터리로부터 추출된 특징 데이터 벡터 집합으로부터 정상 상태에 대한 배터리 상태 확률 밀도 모델을 생성하고, 비정상 상태의 배터리로부터 추출된 특징 데이터 벡터 집합으로부터 비정상 상태에 대한 배터리 상태 확률 밀도 모델을 생성할 수 있다.
일실시예에 따른 배터리 상태 추정 모델 학습부(230)는, 참조 배터리에서 수집한 세그먼트 데이터의 집합에 대해 추론된 상태 확률 값들을 기반으로 배터리 상태 추정 모델의 최적 파라미터 값을 학습할 수 있다.
도 3은 일실시예에 따른 신호 처리부가 배터리 신호를 세그먼트 데이터로 처리하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 신호 처리부는 배터리 신호(310)를 미리 정해진 시간 간격의 세그먼트 데이터(320)로 분할할 수 있다. 예를 들면, 신호 처리부는 배터리 신호(310-1, 310-2, 310-3)에 대응하는 세그먼트 데이터(320-1, 320-2, 320-3)를 생성할 수 있다.
배터리 신호(310)는 배터리의 시간에 대한 전압, 전류 및 온도 신호를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 신호 처리부는 센서로부터 수신한 시계열의 배터리 신호로부터 획득된 배터리 신호(310)를 데이터 처리에 적합한 형태로 전처리하고, 일정 시간 동안 고정된 크기의 연속한 배터리 신호로 구성된 세그먼트 데이터(320)를 생성할 수 있다. 이때, 신호 처리부는 센서에 의해서 연속적으로 측정되는 시계열(time-series) 배터리 신호의 잡음을 제거할 수 있다. 일측에 따르면, 신호 처리부는 센서의 노후화 및 신호 전송 지연 등에 의해서 발생할 수 있는 배터리 신호의 불균일한 센싱 간격을 소프트웨어적으로 일정한 시간 간격으로 보정할 수 있다.
도 4는 일실시예에 따른 세그먼트 데이터가 배터리 상태 추정 모델로 변경되는 흐름을 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 세그먼트 데이터(410)는 특징 공간 변환 모델(420), 배터리 상태 확률 밀도 모델(430)을 거쳐서 배터리 상태 추정 모델(440)로 변경될 수 있다.
신호 처리부는 배터리 신호를 일정한 시간 간격으로 분할하여 세그먼트 데이터를 생성할 수 있다.
학습부는 세그먼트 데이터(410)의 집합을 기반으로 특징 공간 변환 모델(420)을 생성할 수 있다. 즉, 세그먼트 데이터(410)의 특징을 추출하여 특징 공간 변환 모델(420)을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면 특징 추출은 하기 수학식 1을 이용할 수 있다.
Figure pat00001
여기서 t는 시간, S는 세그먼트 데이터이며 X가 세그먼트 데이터 S의 차별적 특징이 될 수 있다. 이때, 특징 공간 변환 모델은 주성분 분석(Principle Component Analysis), 선형 판별 분석(Linear Discriminant Analysis), 비음수 행렬 인수분해(Nonnegtive Matrix Factorization) 및 독립 성분 기법(Independent Component Analysis) 중 적어도 하나를 이용하여 낮은 차원으로 사상(projection)하여 학습될 수 있다. 일실시예에 따르면, 특징 공간 변환 모델은 세그먼트 데이터로부터 기계 학습 방법을 통해 자동으로 최적 모델의 파라미터를 추정함으로써 생성될 수 있다.
특징 공간 변환 모델(420)은 저차원의 세그먼트 데이터 벡터로부터 필요한 데이터만을 선별적으로 추출하여 생성될 수 있다. 학습부는 이러한 저차원 사상 모델을 통해 D차원 세그먼트 공간에 존재하는 데이터를 정보량의 손실을 최소화 하면서, 정상 또는 비정상 패턴의 차이를 극명하게 구별 가능한 K 차원 공간으로 변환 가능하게 한다.
일실시예에 따른 특징 공간 변환 모델(420)은 복수의 세그먼트 데이터를 기반으로 성능 상태(SoH) 추정 모델, 충전 상태(SoC) 추정 모델, 용량(Capacity) 추정 모델, 내부 저항(Internal Resistance) 추정 모델을 포함 할 수 있다. 특징 공간 변환 모델(420)은 성능 상태(SoH), 충전 상태(SoC), 용량(Capacity), 내부 저항(Internal Resistance) 등과 같은 배터리 특성들을 특징 데이터 벡터의 구성 요소로 포함시킬 수 있다.
학습부는 특징 공간 변환 모델(420)을 이용해서 배터리 상태 확률 밀도 모델(430)을 학습할 수 있다. 배터리 상태 확률 밀도 모델(430)은 특징 공간에서 정의 되며, 확률 혼합 모델, 은닉 마르코프 모델(HMM)등과 같은 확률 분포 모델로써 정의 될 수 있다.
일실시예에 따르면, 학습부는 정상 상태의 배터리로부터 추출된 특징 공간 변환 모델로부터 특징 공간에서의 정상 또는 비정상 상태에 대한 배터리 상태 확률 밀도 모델을 생성할 수 있다. 이때, 학습부는 특징 공간 변환 모델을 이용해 최대 공산(Maximum Likelihood) 및 최대 사후(Maximum a Posteriori) 중 적어도 하나의 방법에 의해 정의된 배터리 상태 확률 밀도 모델의 파라미터를 추정하여 배터리 상태 확률 밀도 모델을 학습할 수 있다.
정상 상태 배터리 운용에 의해 발생된 특징 벡터 데이터의 경우 배터리 상태 확률 밀도 모델은 높은 확률 값을 표현하게 되며, 비정상 상태 배터리 운용에 의해 발생된 특징 벡터 데이터의 경우 배터리 상태 확률 밀도 모델은 낮은 확률 값을 표현하게 된다.
학습부는 배터리 상태 확률 밀도 모델(430)을 이용하여 배터리 상태 추정 모델(440)을 생성할 수 있다. 배터리 상태 추정 모델(440)은 배터리 정상 상태 추정 모델 및 배터리 비정상 상태 추정 모델을 포함할 수 있다. 예를 들면, 정상 상태 확률 패턴의 확률 밀도 모델을 이용하여 배터리 정상 상태 추정 모델을 생성하고, 비정상 상태 확률 패턴의 확률 밀도 모델을 이용하여 배터리 비정상 상태 추정 모델을 생성할 수 있다.
배터리 상태 추정 모델(440)은 정상 상태 배터리 운용에서 발생하는 특징 벡터 데이터에 대한 배터리 상태 확률 값의 패턴과 비정상 상태 배터리 운용에서 발생하는 특징 벡터 데이터에 대한 배터리 상태 확률 값의 패턴 차이를 표현하는 모델로 정의 될 수 있다.
일실시예에 따르면, 배터리 상태 추정 모델(440)은 임계 값 모델을 포함할 수 있다. 임계 값 모델을 기반으로 한 배터리 상태 추정은 배터리 정상 상태 확률 추정 값이 일정 임계 값 이상이면 정상으로 판단하고 임계 값 이하이면 비정상으로 판단하는 방식이 될 수 있다.
일실시예에 따르면, 임계 값 모델의 학습은 배터리 상태 확률 밀도 모델로부터 최적 임계 값 결정에 의해서 수행될 수 있다. 정상 배터리 운용 중 발생한 정상 상태 특징 벡터 데이터들 대해 추정된 확률 값과 비정상 배터리 운용 중 발생한 비정상 상태 특징 벡터 데이터들에 대해 추정된 확률 값을 기반으로, 후보 임계 값을 정의할 수 있다. 이때, 각 후보 임계 값에 기반 하여, 배터리 상태 추정의 정확도를 측정할 수 있다. 여기서, 최적의 정확도를 갖는 후보 임계 값을 최적의 임계 값 모델로 추정할 수 있다.
다른 예로써, 각 배터리 상태에 대해서 추정된 확률 값을 이용하여, 서포트 벡터 머신(SVM), 의사 결정 나무(Decision Tree), 중립 네트워크(Neural Network), 나이브 베이즈 분류(Navie Bayes) 등과 같은 머신 러닝 분류 모델을 배터리 상태 추정 모델로 사용할 수 있다.
도 5는 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 모델 학습 장치의 신호 처리와 특징 공간 변환을 설명하기 위한 그래프이다.
도 5를 참조하면, 일실시예에 따른 배터리 신호의 배터리 신호 그래프(510), 세그먼트 데이터 그래프(520) 및 특징 공간 변환 모델(530)을 확인할 수 있다.
일실시예에 따른 배터리 신호 그래프(510)에서, 정상 상태의 전압 곡선(실선)과 과방전 상태의 전압 곡선(점선)을 확인할 수 있다. 정상 상태(실선)와 과방전 충격에 의한 비정상 상태(점선)의 시계열 방전 전압 신호를 분할하여 5분 간격의 정보를 담고 있는 60 차원의 세그먼트 데이터를 추출할 수 있다.
특징 공간 변환 모델(530)은 세그먼트 데이터 그래프(520)를 학습된 3차원 주성분 분석(Principal component analysis; 이하 PCA)을 통해 특징 공간에 사상한 데이터를 나타낸다. 세그먼트화 과정을 통해 가변 길이 특성의 시계열 신호 공간 모델은 고정된 차원의 세그먼트 블록 단위로 D차적 공간 변환될 수 있다. 주성분 분석(PCA)을 통한 특징 공간 변환 모델은 정보의 손실을 최소화 하면서 저차원 공간에 세그먼트 데이터 정보를 압축적으로 표현 함으로써, 추후 데이터 처리 시 계산량을 대폭적으로 줄일 수 있다. 따라서, 주성분 분석(PCA)은 배터리 상태 확률 밀도 모델을 저차원 공간에 정의할 수 있기 때문에, 배터리 상태 확률 밀도 모델의 파라미터 개수를 줄일 수 있다.
도 6은 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 모델 학습 장치가 최대 사후 알고리즘을 이용하여 배터리 상태 확률 밀도 모델을 학습하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6을 참조하면, 배터리 상태 추정 모델 학습 장치가 배터리 정상 상태의 주성분 분석(PCA)을 통한 특징 공간 변환 모델(610)을 이용하여 정상 상태의 배터리 상태 확률 밀도 모델로써 가우시안 혼합 모델(mixture of Gaussian model)(620)을 학습한 결과를 보여준다. 이때, 배터리 상태 추정 모델 학습 장치는 최대 사후(Maximum a Posteriori)(MAP) 혹은 기대 최대화(Expectation-Maximization) 학습 알고리즘을 기반으로 데이터 기반 가우시안 혼합 모델(MoG) 파라미터를 학습할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리 상태 추정 모델 학습 장치는 최대 사후(MAP) 알고리즘을 기반으로 150개의 가우시안 구성 요소들로 구성된 가우시안 혼합 모델(MoG) 학습 결과를 확인할 수 있다. 정상 상태 가우시안 혼합 모델(620)은 배터리 정상 상태 데이터 패턴의 확률 분포 패턴을 표현하고 있기 때문에, 정상 상태(622)의 데이터 패턴에 대해서는 높은 확률 값을 표현하고, 배터리 정상 상태 데이터 패턴을 벗어나는 데이터 패턴(621)에 대해서는 낮은 정상 상태 확률 값을 표현할 수 있다.
도 7은 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 모델 학습 장치가 배터리 상태 확률 모델을 이용하여 배터리 상태 추정 모델의 임계 값을 학습하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참조하면, 배터리 상태 확률 밀도 모델(710), 임계 값 추정 모델(720) 및 최적의 임계 값 모델(730)을 확인할 수 있다.
일실시예에 따르면, 배터리 상태 추정 장치는 배터리 정상 상태의 가우시안 혼합 모델(MoG)(710)을 기반으로 임계 값 추정 모델(720)을 이용하여 배터리의 정상 또는 비정상 상태를 검출할 수 있다. 또한, 학습 데이터 세트를 기반으로 임계 값 추정 모델의 임계 값 파라미터를 학습할 수 있다.
임계 값 추정 모델 기반의 배터리 상태 추정 장치는, 학습된 배터리 정상 상태의 가우시안 혼합 모델(MoG)(710)을 기반으로, 세그먼트 데이터의 특징 공간 변환 데이터가 배터리 정상 상태일 확률 값을 추론할 수 있다.
일실시예에 따른 배터리 상태 추정 장치는, 연속한 세그먼트 데이터들로부터 추정된 복수의 정상 상태 확률 값의 평균을 이용하여 정상 상태 확률 값을 추론할 수 있다. 이때, 배터리 정상 상태의 확률 값(721)을 기반으로, 임계 값 추정 모델의 후보 임계 값(723)을 결정할 수 있다. 여기서, 과방전 배터리의 배터리 상태 확률 값(722)이 후보 임계 값(723) 이상이면 정상 상태로 판단하고, 후보 임계 값(723) 이하면, 비정상 상태로 판단할 수 있다.
일실시예에 따른 임계 값 추정 모델 기반의 배터리 상태 추정 장치의 정확성을 보장하기 위해서, 최적의 임계 값이 설정되어야 한다. 배터리 상태 추정 장치는, 배터리 정상 상태의 특징 공간 변환 모델과 과방전 충격 후 비정상 상태의 특징 공간 변환 모델에 대해서 학습된 정상군 가우시안 혼합 모델(MoG)(710)을 이용해서 배터리 정상 상태 확률 값을 추론할 수 있다. 이렇게 추론된 배터리 정상 상태의 특징 공간 변환 모델과 비정상 상태의 특징 공간 변환 모델에 대한 정상 상태 확률 값 범위 내에서 다수의 후보 임계 값을 정의할 수 있다. 개별 후보 임계 값들에 대해서 임계 값 추정 모델을 이용하여, 배터리 정상 상태의 학습 데이터 집합과 비정상 상태의 학습 데이터 집합을 활용하면 후보 임계 값에 대응하는 정상 또는 비정상 상태 검출 정확도를 측정할 수 있다. 최적의 임계 값 모델(730)은 각 후보 임계 값에 대응하는 검출 정확도를 기반으로 최적의 검출 정확도를 갖는 후보 임계 값을 임계 값 추정 모델의 최적 임계 값(731)으로 추정할 수 있다.
도 8은 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
도 8을 참조하면, 배터리 상태 추정 장치(820)는 배터리 모듈(810)로부터 수신된 배터리 신호를 통해 배터리 상태를 추정할 수 있다.
일실시예에 따르면, 배터리 모듈(810)은 배터리 및 센서를 포함할 수 있다. 다른 일실시예에 따르면, 센서는 배터리 모듈(810)에 포함되지 않고 별도로 존재할 수 있다. 또 다른 일실시예에 따르면, 센서는 수신부(830) 대신 배터리 상태 추정 모델 학습 장치(820)에 포함될 수도 있다.
센서는 배터리에 대한 배터리 신호를 획득할 수 있다. 여기서, 배터리 신호는 배터리의 전압 데이터, 전류 데이터, 온도 데이터 또는 압력 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 센서는 배터리의 타입, 배터리의 오류 원인 등에 관계 없이 실시간으로 배터리의 신호를 획득할 수 있다.
일실시예에 따르면, 배터리 상태 추정 장치(820)는 수신부(830), 신호 처리부(840) 및 학습부(850)를 포함할 수 있다. 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 장치(820)는 배터리 상태 추정 모델을 포함하는 데이터베이스(860)에 연결될 수 있다. 다른 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 장치(820)는 데이터베이스(860)를 포함할 수 있다.
일실시예에 따른 수신부(830)는 배터리 모듈(810)로부터 배터리 신호를 수신할 수 있다. 다른 일실시예에 따르면, 수신부(830)는 배터리 상태 추정 장치(820)에 포함된 센서로부터 배터리 신호를 획득할 수도 있다.
일실시예에 따른 신호 처리부(840)는 배터리 신호를 미리 정해진 시간 간격의 세그먼트 데이터로 분할할 수 있다.
일실시예에 따르면, 신호 처리부(840)는 전처리부(미도시)를 포함할 수 있다. 전처리부는 센서에 의해서 연속적으로 측정된 시계열(time-series)의 배터리 신호의 잡음을 제거할 수 있다. 전처리부는 배터리 센서의 노후화 및 신호 전송 지연 등에 의해서 발생할 수 있는 배터리 신호의 불균일한 센싱 간격을 소프트웨어적으로 일정한 시간 간격으로 보정할 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 전처리부는 배터리 모듈(810)에 포함될 수도 있다. 예를 들면, 전처리부는 PC, 서버 또는 클라우드와 같이 배터리 상태 추정 모델 학습 장치(820)의 외부에서 구현될 수도 있다,
일실시예에 따른 신호 처리부(840)는 일정 시간 동안 고정된 크기의 연속한 배터리 신호를 블록 단위의 세그먼트 데이터로 분할할 수 있다. 신호 처리부(840)는 연속으로 센싱되는 시계열의 배터리 신호로부터 미리 정해진 시간 간격 동안, D 차원의 연속된 데이터들로 구성된 세그먼트 데이터를 추출할 수 있다.
데이터베이스(860)는 배터리 상태 추정 모델 학습 장치에서 학습된 특징 공간 변환 모델, 배터리 상태 확률 밀도 모델 및 배터리 상태 추정 모델을 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상태 추정부(850)는, 블록 단위의 세그먼트 데이터를 기반으로 배터리의 정상 또는 비정상 등과 같은 상태를 온라인으로 추정할 수 있다.
일실시예에 따른 상태 추정부(850)는 특징 추출부(870), 배터리 상태 확률 추론부(880) 및 배터리 상태 추정부(890)를 포함할 수 있다.
특징 추출부(870)는 대상 배터리 모듈(810)로부터 추출된 D차원의 세그먼트 데이터로부터 필요한 특징 데이터만을 선별적으로 추출할 수 있다. 저차원 사상 모델을 통해, D차원 세그먼트 데이터를 D차원 세그먼트 공간에 존재하는 정보량의 손실을 최소화 하면서, 정상 또는 비정상 패턴의 차이를 극명하게 구별 가능한 K차원 공간으로 변환할 수 있다. 이후 데이터 처리 과정에서 낮은 계산량으로 보다 효과적인 데이터 처리를 가능하게 하는 효과를 가진다.
일실시예에 따른 배터리 상태 확률 추론부(880)는, 학습된 정상, 비정상 등의 배터리 상태 별 배터리 상태 확률 밀도 모델들을 이용하여 저차원 특징 공간에서 세그먼트 블록 데이터에 대한 정상, 비정상 상태의 확률 값을 추론할 수 있다. 정상, 비정상 등과 같은 배터리 상태에 대한 확률 값의 추론은, 단일의 세그먼트 데이터에 대해 추론된 상태 확률 값이 될 수 있고, 연속한 복수의 세그먼트 블록들에 대해 추론된 상태 확률 값들의 평균 값으로 확장 수행될 수도 있다.
일실시예에 따른 배터리 상태 추정부(890)는, 배터리 상태 확률 추론부(880)로부터 추론된 정상 또는 비정상 상태 확률 값을 기반으로 현재 배터리 상태를 추정할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리 센서 신호로부터 추출된 세그먼트 데이터가 정상 상태 확률 패턴에 따르는지, 비정상 상태 확률 패턴을 따르는지 여부를 미리 학습된 배터리 상태 추정 모델을 통해 결정할 수 있다.
일실시예에 따르면, 배터리 상태를 정상, 비정상의 두 가지 종류를 예로 하고 있지만, 일반적으로 다양한 종류의 배터리 타입들에 대해서, 배터리 상태 확률 밀도 모델 생성 및 추론이 가능한 형태로 확장이 가능하다. 예를 들면, 배터리 상태는, 과방전 충격, 수명 정보(State of Health: SoH), 충전 정보(State of Charge: SoC), 기능 정보(State of Function: SoF) 및 오류 정보(Fault State) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
도 9는 일실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 단계(910)에서 배터리 상태 추정 장치는 배터리 신호를 센싱하는 센서로부터 배터리 신호를 수신할 수 있다. 여기서, 배터리 신호는 배터리의 전압, 전류, 온도 또는 압력 중 적어도 하나에 관련된 신호를 포함할 수 있다. 센서는 배터리의 타입, 배터리의 오류 원인 등에 관계없이 실시간으로 배터리의 신호를 획득할 수 있다.
단계(920)에서, 배터리 상태 추정 장치는 배터리 신호를 미리 정해진 시간 간격의 세그먼트 데이터로 분할 할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리 상태 추정 장치는 센서에서 획득한 시계열의 배터리 신호를 데이터 처리에 적합한 형태로 전처리하고, 일정 시간 동안 고정된 크기의 연속한 센서 시그널들로 구성된 세그먼트 데이터를 생성할 수 있다.
단계(930)에서, 분할된 세그먼트 데이터를 특징 공간에 사상하여 배터리 상태 확률 값을 계산할 수 있다.
일실시예에 따르면, 배터리 상태 추정 장치는 세그먼트 데이터의 특징 공간을 변환하여 특징 데이터를 추출할 수 있다. 배터리 상태 추정 장치는 미리 학습된 특징 공간 변환 모델을 기반으로 세그먼트 데이터를 저차원의 특징 데이터 벡터로 변환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 배터리 상태 추정 장치는 미리 학습된 배터리 상태 확률 밀도 모델을 이용하여 대상 배터리의 상태를 확률적으로 추론할 수 있다. 배터리 상태 추정 장치는 학습된 정상, 비정상 등의 배터리 상태 별 배터리 상태 확률 밀도 모델들을 기초로 저차원 특징 공간에서 세그먼트 데이터에 대한 정상, 비정상 상태에 대한 확률 값을 추론할 수 있다. 정상, 비정상 등과 같은 배터리 상태에 대한 확률 값의 추론은 단일의 세그먼트 데이터를 통해 추론할 수 있고, 연속한 복수의 세그먼트 데이터들에 대해 추론된 상태 확률 값들의 평균 값을 통해 추론할 수도 있다.
단계(940)에서, 추론된 정상 또는 비정상 상태 확률 값을 기반으로 대상 배터리의 배터리 상태를 추정할 수 있다. 배터리 센서 신호로부터 추출된 세그먼트 데이터가 정상 상태 확률 패턴에 따르는지, 비정상 상태 확률 패턴을 따르는지 여부를 미리 학습된 배터리 상태 추정 모델을 통해 결정할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (20)

  1. 배터리 상태 추정 모델 학습 장치에 있어서,
    배터리 신호를 수신하는 수신부;
    상기 배터리 신호를 미리 정해진 시간 간격의 세그먼트 데이터로 분할하는 신호 처리부; 및
    상기 세그먼트 데이터 집합의 배터리 상태 확률 밀도를 이용하여 배터리 상태 추정 모델을 학습하는 학습부
    를 포함하는 배터리 상태 추정 모델 학습 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 배터리 상태는,
    과방전 충격, 수명 정보(State of Health: SoH), 충전 정보(State of Charge: SoC), 기능 정보(State of Function: SoF) 및 오류 정보(Fault State) 중 적어도 하나를 포함하는
    배터리 상태 추정 모델 학습 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 신호 처리부는,
    상기 배터리 신호의 수집 간격을 일정한 시간 간격으로 보정하고, 상기 배터리 신호의 노이즈를 제거하는 전처리부
    를 포함하는 배터리 상태 추정 모델 학습 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 학습부는
    상기 세그먼트 데이터의 집합을 특징 공간에 사상하여 배터리 상태의 특징에 대응하는 특징 공간 변환 모델을 학습하는 특징 공간 변환 모델 학습부;
    상기 특징 공간 변환 모델을 이용하여 배터리 상태 확률 값을 추정하는 배터리 상태 확률 밀도 모델을 학습하는 배터리 상태 확률 밀도 모델 학습부; 및
    상기 배터리 상태 확률 밀도 모델을 이용해서 배터리 상태를 추정하는 배터리 상태 추정 모델을 학습하는 배터리 상태 추정 모델 학습부
    를 포함하는 배터리 상태 추정 모델 학습 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 특징 공간 변환 모델 학습부는,
    주성분 분석(Principle Component Analysis), 선형 판별 분석(Linear Discriminant Analysis), 비음수 행렬 인수분해(Nonnegtive Matrix Factorization) 및 독립 성분 기법(Independent Component Analysis) 중 적어도 하나를 이용하여 낮은 차원으로 사상(projection)하여, 특징 공간 변환 모델을 학습하는
    배터리 상태 추정 모델 학습 장치.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 배터리 상태 확률 밀도 모델 학습부는,
    학습된 특징 공간 변환 모델을 이용해 최대 공산(Maximum Likelihood) 및 최대 사후(Maximum a Posteriori) 중 적어도 하나의 방법에 의해 정의된 배터리 상태 확률 밀도 모델의 파라미터를 추정하는
    배터리 상태 추정 모델 학습 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 학습부는
    상기 학습된 배터리 상태 추정 모델에 대해 대응하는 배터리 상태 확률 밀도를 기반으로 미리 정해진 임계 값 이상이면 정상으로 판단하는 임계 값 파라미터를 결정하고, 상기 임계 값 파라미터를 상기 배터리 상태 추정 모델에 반영하는
    배터리 상태 추정 모델 학습 장치.
  8. 배터리 상태 추정 장치에 있어서,
    배터리 신호를 수신하는 수신부;
    상기 배터리 신호를 미리 정해진 시간 간격의 세그먼트 데이터로 분할하는 신호 처리부; 및
    상기 세그먼트 데이터의 학습된 배터리 상태 추정 모델에 대한 배터리 상태 확률 추정 값을 이용하여 배터리 상태를 추정하는 상태 추정부
    를 포함하는 배터리 상태 추정 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 배터리 상태는,
    수명 정보(State of Health: SoH), 충전 정보(State of Charge: SoC), 기능 정보(State of Function: SoF) 및 오류 정보(Fault State) 중 적어도 하나를 포함하는
    배터리 상태 추정 장치.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 신호 처리부는,
    상기 배터리 신호의 수집 간격을 일정한 시간 간격으로 보정하고, 상기 배터리 신호의 노이즈를 제거하는 전처리부
    를 포함하는 배터리 상태 추정 장치.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 상태 추정부는,
    연속한 복수의 세그먼트 데이터들에 대해 추정된 배터리 상태 확률 추정 값들의 평균 값을 이용하여 배터리 상태를 추정하는
    배터리 상태 추정 장치.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 학습된 배터리 상태 추정 모델은,
    참조 배터리에서 미리 측정된 배터리 신호의 세그먼트 데이터를 이용하여 학습된 배터리 상태 확률 밀도 모델을 포함하는
    배터리 상태 추정 장치.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 상태 추정부는,
    상기 세그먼트 데이터를 특징 공간에 사상하여 배터리 상태 특징을 추출하는 특징 추출부; 및
    배터리 상태에 대응하는 배터리 상태 확률 밀도 모델을 이용하여 배터리 상태에 대한 확률을 추정하는 배터리 상태 확률 추론부
    를 포함하는 배터리 상태 추정 장치.
  14. 배터리 상태 추정 방법에 있어서,
    배터리 신호를 수신하는 단계;
    상기 배터리 신호를 미리 정해진 시간 간격의 세그먼트 데이터로 분할하는 단계;
    학습된 배터리 상태 추정 모델에 대한 상기 세그먼트 데이터의 배터리 상태 확률 추정 값을 계산하는 단계; 및
    상기 배터리 상태 확률 추정 값을 이용하여 배터리 상태를 추정하는 단계
    를 포함하는 배터리 상태 추정 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 세그먼트 데이터로 분할하는 단계는,
    상기 배터리 신호의 수집 간격을 일정한 시간 간격으로 보정하고, 상기 배터리 신호의 노이즈를 제거하는 단계를 포함하는 배터리 상태 추정 방법.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 학습된 배터리 상태 추정 모델은,
    참조 배터리에서 미리 측정된 배터리 신호의 세그먼트 데이터를 이용하여 학습된 배터리 상태 확률 밀도 모델로부터 생성된 배터리 상태 추정 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 배터리 상태 확률 밀도 모델은,
    상기 참조 배터리의 배터리 정상 상태에 대응하는 정상 상태 추정 모델 및 배터리 비정상 상태에 대응하는 비정상 상태 추정 모델을 포함하는 배터리 상태 추정 방법.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 배터리 상태 확률 밀도 모델은,
    상기 참조 배터리의 세그먼트 데이터를 특징 공간에 사상하여 배터리 상태의 특징에 대응하는 특징 공간 변환 모델로부터 생성된 배터리 상태 추정 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 특징 공간 변환 모델은,
    주성분 분석(Principle Component Analysis), 선형 판별 분석(Linear Discriminant Analysis), 비음수 행렬 인수분해(Nonnegtive Matrix Factorization) 및 독립 성분 기법(Independent Component Analysis) 중 적어도 하나를 이용하여 낮은 차원으로 사상(projection)되어 학습된 배터리 상태 추정 방법.
  20. 제14항 내지 제19항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 하는 명령어들을 포함하는 하나 이상의 프로그램을 저장한 컴퓨터 판독 가능 저장매체.
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Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180082936A (ko) * 2017-01-11 2018-07-19 삼성전자주식회사 배터리 상태 추정 방법 및 장치
KR20180100016A (ko) * 2017-02-28 2018-09-06 한국생산기술연구원 가우시안 혼합 모델을 이용한 배터리 상태 모니터링 방법 및 장치
US10928456B2 (en) 2017-08-17 2021-02-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for estimating state of battery
KR20210108076A (ko) 2020-02-25 2021-09-02 충남대학교산학협력단 열분포 영상을 활용한 머신러닝 기반 배터리 충전상태 추정 방법
WO2022035153A1 (ko) * 2020-08-13 2022-02-17 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 용량 추정 장치 및 방법
WO2022149824A1 (ko) * 2021-01-08 2022-07-14 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 관리 장치 및 방법
KR20220124900A (ko) * 2021-03-04 2022-09-14 한국에너지기술연구원 배터리 상태 추정 장치 및 배터리 상태 추정 모델 학습 장치
WO2023234538A1 (ko) * 2022-06-02 2023-12-07 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 셀 수명 진단 장치 및 그것의 동작 방법
US11927640B2 (en) 2018-06-11 2024-03-12 Samsung Electronics Co., Ltd. Method for acquiring information about state of battery on basis of voltage change amount of battery during charging, and electronic device for supporting same

Families Citing this family (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10361567B2 (en) * 2016-02-05 2019-07-23 Indian Institute Of Technology Madras (Iitm) Complementary engagement of battery banks to augment life, performance and capacity of energy storage system
US10650621B1 (en) 2016-09-13 2020-05-12 Iocurrents, Inc. Interfacing with a vehicular controller area network
KR20180085165A (ko) * 2017-01-18 2018-07-26 삼성전자주식회사 배터리 관리 방법 및 장치
US10525791B2 (en) 2017-03-28 2020-01-07 International Business Machines Corporation Intelligent in-vehicle air-quality control
US10288029B2 (en) 2017-05-26 2019-05-14 Lear Corporation Battery state of function prediction with warm/cold cranking recognition and self-correction
KR102663466B1 (ko) * 2017-09-01 2024-05-03 리미널 인사이츠 인코포레이티드 음향 신호들을 사용한 전기화학 시스템들의 특징들의 결정
CN108045230A (zh) * 2017-11-15 2018-05-18 苏州工业园区职业技术学院 一种带有自动学习装置的电池管理装置
EP3742540A4 (en) * 2018-01-16 2021-03-17 GS Yuasa International Ltd. MONITORING DEVICE, MONITORING METHOD, COMPUTER PROGRAM, DEGRADATION DETERMINATION METHOD, DEGRADATION DETERMINATION DEVICE AND DEGRADATION DETERMINATION SYSTEM
EP3770620B1 (en) * 2018-03-20 2023-10-25 GS Yuasa International Ltd. Deterioration estimation device and deterioration estimation method
CN109541476A (zh) * 2019-01-16 2019-03-29 广州亚美信息科技有限公司 一种评测汽车电瓶电压的方法及装置
US11097633B1 (en) * 2019-01-24 2021-08-24 Veritone Alpha, Inc. Using battery state excitation to model and control battery operations
US11644806B1 (en) 2019-01-24 2023-05-09 Veritone Alpha, Inc. Using active non-destructive state excitation of a physical system to model and control operations of the physical system
US11065978B2 (en) * 2019-02-25 2021-07-20 Toyota Research Institute, Inc. Systems, methods, and storage media for adapting machine learning models for optimizing performance of a battery pack
JP7497163B2 (ja) 2020-02-13 2024-06-10 株式会社デンソーテン 異常検出装置および異常検出方法
CN112379273B (zh) * 2020-11-16 2021-07-30 北京理工大学 基于人工智能的锂离子电池充电曲线重构及状态估计方法
CN112485693B (zh) * 2020-11-19 2022-09-27 上海电力大学 一种基于温度概率密度函数的电池健康状态快速评估方法
CN114690047A (zh) * 2020-12-26 2022-07-01 华为技术有限公司 电池故障检测方法、***、装置及设备
US11892809B2 (en) 2021-07-26 2024-02-06 Veritone, Inc. Controlling operation of an electrical grid using reinforcement learning and multi-particle modeling
CN113884903B (zh) * 2021-10-19 2023-08-18 中国计量大学 一种基于多层感知器神经网络的电池故障诊断方法
CN115498750B (zh) * 2022-11-21 2023-01-31 深圳市恒生智能科技有限公司 一种光伏电源的智能充电管理方法及***
CN116154914B (zh) * 2023-03-02 2023-11-07 深圳市南霸科技有限公司 电池充电管理方法和装置

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180082936A (ko) * 2017-01-11 2018-07-19 삼성전자주식회사 배터리 상태 추정 방법 및 장치
KR20180100016A (ko) * 2017-02-28 2018-09-06 한국생산기술연구원 가우시안 혼합 모델을 이용한 배터리 상태 모니터링 방법 및 장치
US10928456B2 (en) 2017-08-17 2021-02-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for estimating state of battery
US11927640B2 (en) 2018-06-11 2024-03-12 Samsung Electronics Co., Ltd. Method for acquiring information about state of battery on basis of voltage change amount of battery during charging, and electronic device for supporting same
KR20210108076A (ko) 2020-02-25 2021-09-02 충남대학교산학협력단 열분포 영상을 활용한 머신러닝 기반 배터리 충전상태 추정 방법
WO2022035153A1 (ko) * 2020-08-13 2022-02-17 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 용량 추정 장치 및 방법
WO2022149824A1 (ko) * 2021-01-08 2022-07-14 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 관리 장치 및 방법
KR20220124900A (ko) * 2021-03-04 2022-09-14 한국에너지기술연구원 배터리 상태 추정 장치 및 배터리 상태 추정 모델 학습 장치
WO2023234538A1 (ko) * 2022-06-02 2023-12-07 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 셀 수명 진단 장치 및 그것의 동작 방법

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