KR20180107958A - 머신 러닝 기법을 적용한 불량 셀 검출 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 배터리 팩의 불량 셀 검출 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 머신 러닝 기법을 적용하여, 배터리 구동 시 발생하는 다수 개의 배터리 셀의 각 상태에 따른 상태 데이터의 변화를 파악하고, 그로부터 불량 셀을 판단하는 식을 추출하여 상기 불량 셀 판단식과 현재 산출되는 배터리 상태 데이터를 이용하여 불량 셀을 판단 및 검출 방법에 관한 것이다.

Description

머신 러닝 기법을 적용한 불량 셀 검출 방법{Defective Cell Detection Method Using Machine Learning Technique}
본 발명은 배터리 팩의 불량 셀 검출 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 머신 러닝 기법을 적용하여 다수 개의 배터리 셀을 포함하는 배터리 팩에서 불량 셀 발생을 확인하고, 해당 배터리 셀을 검출하는 방법에 관한 것이다.
일반적으로 전기 자동차 등과 같은 대용량 구동 전력을 필요로 하는 제품에는 다수 개의 배터리 셀이 직렬 또는 병렬 연결로 구성되는 배터리 팩이 장착된다. 그러나, 다수 개의 셀로 구성되는 배터리 팩은 실 사용시 여러 번의 충.방전을 반복하는 과정에서 불량 셀이 발생할 수 있다. 이와 같은 상황에서 불량 셀의 조기 검출이 이루어지지 않을 경우, 불량 셀로 인한 배터리 팩의 발화, 폭발 등의 안정성 문제가 발생할 가능성은 매우 높아진다. 따라서, 다수 개의 배터리 셀로 구성된 배터리 팩에서, 불량 셀을 검출하는 것은 매우 중요한 문제이다.
종래의 배터리 팩을 구성하는 다수 개의 배터리 셀 중 불량 셀을 검출하는 방식은, 예를 들어 병렬 연결로 구성된 배터리 팩에서 셀 간의 전압 편차를 소정의 기준 범위와 비교를 통하여 불량 셀을 검출하는 방식을 사용하였다. 그러나, 이와 같은 방식은 배터리 팩을 구성하는 배터리 셀의 수가 적다면 충분히 셀 간의 전압 편차를 이용하여 불량 셀을 검출할 수 있으나, 대용량 전력 사용에 사용되는 배터리 팩 같은 경우에는 다수 개의 배터리 셀로 구성되기 때문에 만약 특정 셀이 불량이라 하더라도, 그 외에 연결된 배터리 셀이 정상이라면 전압 편차가 훨씬 적어지는 문제점이 발생한다. 따라서, 다수 개의 배터리 셀로 구성되는 배터리 팩은, 셀 간의 전압 편차만으로는 불량 셀을 검출하는 데에 정확성이 현저히 저하된다.
본 발명은 종래의 방식으로 인해 발생하는 문제점을 해결하고자, 머신 러닝 기법을 적용하여 배터리 팩의 실제 동작 과정에서 발생하는 값들을 바탕으로 불량 셀을 검출하는 방법을 제공하고자 한다.
다수 개의 배터리 셀을 포함하여 구성되는 배터리 팩의 불량 셀 검출 시스템은
배터리 구동 시, 배터리 셀의 상태의 변화를 모니터링하는 모니터링부; 상기 모니터링부에서 모니터링한 배터리 셀의 상태의 변화를 바탕으로 하여, 소정의 주기 간격으로 상기 배터리 셀의 상태의 변화에 대응하는 불량 셀 판단식을 추출하는 판단식 추출부; 상기 판단식 추출부에서 추출된 불량 셀 판단식을 통하여 불량 셀을 검출하는 불량 셀 검출부; 를 포함하여 구성된다.
상기 모니터링부는, 배터리 셀의 온도, 전류, 전압 중 적어도 하나 이상을 포함하는 셀 데이터를 측정하는 데이터 측정부; 상기 데이터 측정부에서 측정한 셀 데이터를 바탕으로, 배터리 구동 시 배터리 셀의 상태 데이터를 산출하는 상태 데이터 산출부; 상기 소정의 주기 간격으로, 상기 상태 데이터 산출부에서 산출되는 배터리 셀의 상태 데이터의 변화에 따른 변화량을 산출하는 상태 데이터 변화량 산출부; 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 모니터링부는, 상기 소정의 주기 간격으로, 상기 상태 데이터 변화량 산출부에서 산출되는 배터리 셀의 상태 데이터의 변화량을 모니터링하는 것을 특징으로 한다.
상기 불량 셀 검출부는, 상기 상태 데이터로 산출부로부터 산출되는 배터리 셀의 상태 데이터를 입력 받는 상태 데이터 수신부; 상기 판단식 추출부로부터 소정의 주기 간격으로 추출된 불량 셀 판단식과 상기 상태 데이터 수신부를 통해 입력되는 배터리 셀의 상태 데이터를 이용하여 불량 셀 판단 값을 산출하는 판단 값 산출부; 상기 판단 값 산출부에서 산출된 불량 셀 판단 값이 소정의 범위를 벗어나는 경우, 해당 셀을 불량 셀인 것으로 판단하는 불량 셀 판단부; 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
상기 배터리 셀의 상태 데이터는, 배터리 구동 시 셀 충전상태(SOC)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다. 또한, 상기 배터리 셀의 상태 데이터는, 각 배터리 뱅크의 셀 전압 편차를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
다수 개의 배터리 셀을 포함하여 구성되는 배터리 팩의 불량 셀 검출 방법은,
배터리 구동 시, 배터리 셀의 상태의 변화를 모니터링하는 모니터링단계; 상기 모니터링단계에서 모니터링하는 배터리 셀의 상태의 변화를 바탕으로, 소정의 주기 간격으로 상기 배터리 셀의 상태의 변화에 대응하는 불량 셀 판단식을 추출하는 판단식 추출단계; 상기 판단식 추출단계에서 추출된 불량 셀 판단식을 통하여 불량 셀을 검출하는 불량 셀 검출단계; 를 포함하여 구성된다.
상기 모니터링단계는, 배터리 셀의 온도, 전류, 전압 중 적어도 하나 이상을 포함하는 셀 데이터를 측정하는 셀 데이터 측정단계; 측정한 셀 데이터를 바탕으로, 배터리 구동 시 배터리 셀의 상태 데이터를 산출하는 상태 데이터 산출단계; 상기 소정의 주기 간격으로, 상기 상태 데이터 산출단계에서 산출되는 배터리 셀의 상태 데이터의 변화에 따른 변화량을 산출하는 상태 데이터 변화량 산출단계; 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
상기 모니터링단계는, 상기 소정의 주기 간격으로, 상기 상태 데이터 변화량 산출부에서 산출되는 배터리 셀의 상태 데이터의 변화량을 모니터링하는 것을 특징으로 한다.
상기 불량 셀 검출단계는, 상기 상태 데이터 산출단계에서 산출되는 배터리 셀의 상태 데이터를 입력 받는 상태 데이터 수신단계; 상기 판단식 추출단계에서 소정의 주기 간격으로 추출되는 불량 셀 판단식과 상기 상태 데이터 수신단계를 통하여 입력되는 현재 시점의 배터리 셀의 상태 데이터를 이용하여 불량 셀 판단 값을 산출하는 판단 값 산출단계; 산출된 불량 셀 판단 값이 소정의 범위를 벗어나는 경우, 해당 배터리 셀을 불량 셀인 것으로 판단하는 불량 셀 판단단계; 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
상기 배터리 셀의 상태 데이터는, 배터리 구동 시 셀 충전상태(SOC)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다. 또한, 상기 배터리 셀의 상태 데이터는, 각 배터리 뱅크의 셀 전압 편차를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 다수 개의 배터리 셀로 구성된 배터리 팩의 실제 동작 시 발생하는 다양한 변수(온도, 전류, 전압, 저항 등)들을 반영하여 불량 셀을 검출함으로써 보다 향상된 정확성을 제공할 수 있다.
도 1은 종래의 불량 셀 검출 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 불량 셀 검출 시스템을 도시한 도면이다.
도 3는 본 발명에 따른 불량 셀 검출 방법을 나타내는 블록도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위하여 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 “연결”되어 있다고 할 때, 이는 “직접적으로 연결”되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 두고 “전기적으로 연결”되어 있는 경우도 포함된다. 또한 어떤 부분이 다른 구성 요소를 “포함” 한한다 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 본원 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 “~ (하는) 단계” 또는 “~ 의 단계” 는 ”~ 를 위한 단계” 를 의미하지 않는다.
본 발명에 따른 다수 개의 배터리 셀을 포함하여 구성되는 배터리 팩의 불량 셀 검출 시스템에 있어서,
배터리 구동 시 발생하는 배터리 셀의 상태의 변화를 모니터링하는 모니터링부;
상기 모니터링부에서 모니터링한 배터리 셀의 상태의 변화를 바탕으로, 소정의 주기 간격으로 상기 배터리 셀의 상태의 변화에 대응하는 불량 셀 판단식을 추출하는 판단식 추출부;
상기 판단식 추출부에서 추출된 불량 셀 판단식을 통하여 불량 셀을 검출하는 불량 셀 검출부; 를 포함하여 구성된다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하도록 한다.
도 1은 종래의 불량 셀 검출 시스템을 간략하게 나타내는 도면이다.
상기 도 1을 참조하면, 배터리 팩(10)은 병렬로 연결된 다수 개의 배터리 셀(11) 및 배터리관리시스템(BMS, 12)를 포함하여 구성된다.
종래의 배터리 팩의 불량 셀을 검출하는 방식은, 배터리관리시스템(BMS, 12)에서 각 배터리 셀(11)에 전압을 측정하고, 이를 바탕으로 배터리 셀 간의 전압 편차를 산출한다. 산출된 배터리 셀 간의 전압 편차가 소정의 기준 범위를 벗어날 경우, 불량 셀인 것으로 판단할 수 있다.
그러나, 상기와 같은 종래의 방식은, 병렬로 연결된 배터리 셀의 수가 적은 경우에는 셀 간의 전압 편차로 불량 셀을 구분하는 것이 쉽지만, 병렬로 연결된 배터리 셀의 수가 많은 경우에는 특정 셀이 불량이더라도 상기 특정 셀을 제외한 나머지 배터리 셀들이 정상인 경우, 배터리 셀 간의 전압 편차가 훨씬 적게 나타나므로 불량 셀을 구분하는 것의 정확성 및 효율성이 저하되는 문제점이 존재한다.
따라서, 본 발명은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 배터리 구동 시 발생하는 배터리 상태에 따른 데이터의 변화를 실시간으로 모니터링하며, 배터리 상태의 변화를 반영하여 불량 셀을 검출하는 방법을 제공하고자 한다.
도 2는 본 발명에 따른 불량 셀 검출 시스템을 도시한 도면이다.
상기 도 2를 참조하면, 배터리 팩(100)은 병렬로 연결된 다수 개의 배터리 셀(110)과 배터리관리시스템(BMS, 120)을 포함하여 구성된다.
상기 배터리관리시스템(BMS, 120)은, 모니터링부(122), 판단식 추출부(124) 및 불량 셀 검출부(126)를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 모니터링부(122)는, 배터리 구동 시 배터리 셀(110)의 상태의 변화를 모니터링하는 구성이다. 상기 모니터링부(122)는, 셀 데이터 측정부(1222), 상태 데이터 산출부(1224), 상태 데이터 변화량 산출부(1226)를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 셀 데이터 측정부(1222)는, 각 배터리 셀의 연결된 각각의 온도, 전류, 전압 센서를 이용하여 배터리 구동 시 발생하는 각 배터리 셀의 온도, 전류, 전압 데이터를 측정하는 구성이다. 본 명세서에서 언급하는 셀 데이터란, 상기 배터리 셀의 온도, 전류, 전압 데이터 중 적어도 하나 이상을 포함하는 데이터를 의미한다.
상기 상태 데이터 산출부(1224)는, 상기 데이터 측정부(1222)에서 측정한 셀 데이터를 바탕으로, 배터리 구동 시 실시간으로 발생하는 배터리 셀의 상태 데이터를 산출하는 구성이다. 상기 배터리 셀의 상태 데이터는, 상기 셀 데이터를 이용하여 산출되는 배터리 셀의 상태에 따른 데이터를 의미한다. 예를 들어, 셀 온도, 충전 상태(SOC), 배터리 뱅크의 셀 전압 편차 등과 같은 셀 데이터를 바탕으로 산출 가능한 배터리 셀의 상태에 따른 데이터를 포함하여 구성될 수 있다.
여기서, 배터리 뱅크의 셀 전압편차란, 하나 이상의 병렬로 연결된 배터리 셀로 구성되는 배터리 뱅크에 포함되는 각 셀 간의 전압의 차이에 대한 평균을 산출한 것을 의미한다.
상기 상태 데이터 변화량 산출부(1226)는, 상기 소정의 주기 간격으로, 상기 상태 데이터 산출부(1224)에서 산출되는 배터리 셀의 상태 데이터의 변화에 대한 변화량을 산출하는 구성이다.
상기 상태 데이터 변화량이란, 소정의 주기의 한 주기에 산출된 배터리 셀의 상태 데이터들의 변화 정도를 의미한다. 이차방정식을 예로 들어 설명하면, x, y 값으로 배터리 셀의 상태 데이터를 설정하고, 각 셀 1과 셀 2에서 산출된 상태 데이터가 (a, b), (c, d)로 산출되었다면, 상기 상태 데이터 변화량은 (a/c, b/d)로 산출되는 것이며, 즉 기울기를 의미하는 것이다.
따라서, 상기 모니터링부(122)는, 상기 상태 데이터 변화량 산출부(1226)에서 소정의 주기 간격으로 산출되는 배터리 셀의 상태 데이터의 변화량을 모니터링하는 것이다. 상기 배터리 셀의 상태 데이터의 변화량은 그래프의 형태로 산출된다.
판단식 추출부(124)는, 상기 모니터링부(122)에서 모니터링한 배터리 셀의 상태의 변화를 바탕으로, 소정의 주기 간격으로 상기 배터리 셀의 상태의 변화에 대응하는 식을 추출하는 구성이다. 여기서, 추출되는 식을 불량 셀 판단식이라고 한다.
상기 불량 셀을 추출하는 것은, 예를 들어, Curve Fitting(곡선 맞춤) 방식으로 추출할 수 있다. 상기 Curve Fitting(곡선 맞춤) 방식은, 데이터를 수식화하여 표현하는 방식이다.
따라서, 상기 판단식 추출부(124)는, 상기 상태 데이터 변화량 산출부(1226)에서 산출된 소정의 주기에 대한 배터리 셀의 상태 데이터의 변화량에 해당하는 함수식을 추출할 수 있다.
예를 들어, Curve Fitting(곡선 맞춤) 방식을 사용하여, 상기 판단식 추출부(124)가 예를 들어 Z=Ax+By의 식을 추출하였다면, 상기 Z=Ax+By의 식은 배터리 셀의 상태에 따라 산출되는 배터리 셀의 상태 데이터의 변화를 의미하는 것이며, 상기 Z=Ax+By 식은 소정의 주기에 대한 불량 셀 판단식이 되는 것이다.
상기 불량 셀 판단식은, 배터리 셀의 상태 데이터의 변화 및 사용자가 어떤 배터리 셀의 상태 데이터를 x, y와 같은 미지수로 설정하느냐에 따라 1차, 2차, 3차 방정식 등의 다양한 형태의 식으로 추출될 수 있다.
여기서, 예를 들어, 추출된 불량 셀 판단식이 Z= Ax+By 라고 가정하면, A와 B는 배터리 셀의 상태 데이터의 변화에 따른 계수가 되는 것이고, x와 y는 SOC(충전 상태), 배터리 뱅크의 셀 전압편차 등을 포함하는 셀 데이터를 바탕으로 산출 가능한 배터리 셀의 상태 데이터이다. 또한, 상기 계수(A, B)와 x, y(배터리 셀의 상태 데이터)를 이용하여 산출되는 Z 값은 추후 설명할 불량 셀 판단 값이 되는 것이다.
또한, 상기 불량 셀 판단식을 추출하는 것은, Curve Fitting(곡선 맞춤) 방식을 포함하는 회귀분석, 통계 분석 기법 등을 통하여 추출할 수 있다.
불량 셀 검출부(126)는, 상기 판단식 추출부(124)에서 추출된 불량 셀 판단식을 통하여 불량 셀을 검출하는 구성이다. 상기 불량 셀 검출부(126)는, 상태 데이터 수신부(1262), 판단 값 산출부(1264), 불량 셀 판단부(1266)를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 상태 데이터 수신부(1262)는, 상기 상태 데이터 산출부(1224)로부터 산출되는 배터리 셀의 상태 데이터를 입력 받는 구성이다.
상기 판단 값 산출부(1264)는, 상기 판단식 추출부(124)로부터 소정의 주기 간격으로 추출되는 불량 셀 판단식과 상기 상태 데이터 수신부(1262)가 입력 받는 배터리 셀의 상태 데이터를 이용하여 불량 셀 판단 값을 산출하는 구성이다.
예를 들어, 추출된 불량 셀 판단식이 Z=2x+3y라고 하고, 상기 x, y를 각 배터리 셀의 SOC와 배터리 뱅크의 셀 전압편차라고 하면, 상기 불량 셀 판단 값인 Z는 2x+3y의 x, y에 상기 상태 데이터 수신부(1262)가 입력 받는 현재 시점의 배터리 셀의 SOC와 배터리 뱅크의 셀 전압편차를 대입하여 산출되는 것이다. 여기서 산출된 Z를 불량 셀 판단 값이라고 한다.
상기 불량 셀 판단부(1266)는, 상기 판단 값 산출부(1264)에서 산출된 불량 셀 판단 값(Z)을 소정의 기준 범위와 비교하여, 상기 불량 셀 판단 값(Z)이 소정의 기준 범위를 벗어나는 경우 해당 배터리 셀의 상태 데이터에 해당하는 배터리 셀을 불량 셀인 것으로 판단하는 구성이다.
도 3는 본 발명에 따른 불량 셀 검출 방법을 나타내는 블록도이다.
상기 도 3를 참조하면, 배터리 구동 시 발생하는 배터리 셀의 상태의 변화를 모니터링하는 모니터링단계(S100); 상기 모니터링단계에서 모니터링한 배터리 셀의 변화를 바탕으로, 소정의 주기 간격으로 상기 배터리 셀의 상태의 변화에 대응하는 불량 셀 판단식을 추출하는 판단식 추출단계(S200); 상기 판단식 추출단계에서 추출된 불량 셀 판단식을 통하여 불량 셀을 검출하는 불량 셀 검출단계;(S300)를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 모니터링단계(S100)는, 배터리 구동 시 발생하는 배터리 셀의 상태의 변화를 모니터링하는 단계이다.
상기 모니터링단계(S100)는, 셀 데이터 측정단계(S110), 상태 데이터 산출단계(S120) 및 상태 데이터 변화량 산출단계(S130)을 포함하여 구성될 수 있다.
상기 셀 데이터 측정단계(S110)는, 각 배터리 셀의 연결된 각각의 온도, 전류, 전압 센서를 이용하여 배터리 구동 시 발생하는 각 배터리 셀의 온도, 전류, 전압 데이터를 측정하는 단계이다.
상기 상태 데이터 산출단계(S120)는, 상기 셀 데이터 측정단계(S110)에서 측정된 셀 데이터를 바탕으로, 배터리 구동 시 실시간으로 발생하는 배터리 셀의 상태 데이터를 산출하는 단계이다. 여기서, 상기 배터리 셀의 상태 데이터는, 상기 도 2를 참조하여 설명한 바와 같이, 상기 셀 데이터를 이용하여 산출되는 배터리 셀의 상태에 따른 데이터를 의미한다.
상기 상태 데이터 변화량 산출단계(S130)는, 상기 소정의 주기 간격으로, 상기 상태 데이터 산출단계(S120)에서 산출되는 배터리 셀의 상태 데이터의 변화에 대한 변화량을 산출하는 구성이다.
따라서, 상기 모니터링단계(S100)는, 상기 상태 데이터 변화량 산출단계(S130)에서 소정의 주기 간격으로 산출되는 배터리 셀의 상태 데이터의 변화량을 모니터링하는 것이다. 여기서, 상기 배터리 셀의 상태 데이터의 변화량은 그래프의 형태로 산출된다.
판단식 추출단계(S200)는, 상기 모니터링단계(S100)에서 모니터링한 배터리 셀의 변화를 바탕으로, 소정의 주기 간격으로 상기 배터리 셀의 상태의 변화에 대응하는 불량 셀 판단식을 추출하는 단계이다. 상기 불량 셀을 추출하는 것은, 예를 들어, Curve Fitting(곡선 맞춤) 방식으로 추출할 수 있다.
따라서, 상기 판단식 추출단계(S200)는, 상기 상태 데이터 변화량 산출단계(S130)에서 산출된 소정의 주기에 대한 배터리 셀의 상태 데이터의 변화량에 해당하는 함수식을 추출할 수 있다.
상기 도 2의 판단식 추출부(124)에서 설명한 바와 같이, 상기 불량 셀 판단식은, 배터리 셀의 상태 데이터의 변화 및 사용자가 어떤 배터리 셀의 상태 데이터를 x, y와 같은 미지수로 설정하느냐에 따라 1차, 2차, 3차 방정식 등의 다양한 형태의 식으로 추출될 수 있다.
불량 셀 검출단계(S300)는, 상기 판단식 추출단계(S200)에서 추출된 불량 셀 판단식을 통하여 불량 셀을 검출하는 단계이다.
상기 불량 셀 검출단계(S300)는, 상태 데이터 수신단계(S310), 판단 값 산출단계(S320) 및 불량 셀 판단단계(S330)를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 상태 데이터 수신단계(S310)는, 상기 상태 데이터 산출단계(S120)에서 산출되는 배터리 셀의 상태 데이터를 실시간으로 입력 받는 단계이다.
상기 판단 값 산출단계(S320)는, 상기 판단식 산출단계(S200)에서 소정의 주기로 산출되는 불량 셀 판단식과 상기 상태 데이터 수신단계(S310)를 통하여 입력되는 배터리 셀의 상태 데이터를 이용하여 불량 셀 판단 값을 산출하는 단계이다.
상기 불량 셀 판단단계(S330)는, 상기 판단 값 산출단계(S320)에서 산출된 불량 셀 판단 값을 소정의 기준 범위와 비교하여, 상기 불량 셀 판단 값이 소정의 기준 범위를 벗어나는 경우, 상기 불량 셀 판단 값을 산출하는데 사용된 배터리 셀의 상태 데이터에 해당하는 배터리 셀을 불량 셀인 것으로 판단할 수 있다.
따라서, 상기 불량 셀 판단단계(S330)를 통하여 불량 셀을 검출할 수 있다.
상기 모니터링단계(S100), 상기 판단식 추출단계(S200) 및 불량 셀 검출단계(S300)는 배터리 구동에 따라 발생하는 배터리 셀의 상태 변화를 실시간으로 반영하고, 반복적으로 동작하는 즉, 머신 러닝 기법을 적용함으로써 다수 개의 배터리 셀로 구성되는 배터리 팩에서 보다 향상된 정확성과 효율성으로 불량 셀을 검출할 수 있다.
100: 배터리 팩
110: 배터리 셀
120: 배터리관리시스템

Claims (12)

  1. 다수 개의 배터리 셀을 포함하여 구성되는 배터리 팩의 불량 셀 검출 시스템에 있어서,
    배터리 구동 시, 배터리 셀의 상태의 변화를 모니터링하는 모니터링부;
    상기 모니터링부에서 모니터링한 배터리 셀의 상태의 변화를 바탕으로, 소정의 주기 간격으로 상기 배터리 셀의 상태의 변화에 대응하는 불량 셀 판단식을 추출하는 판단식 추출부;
    상기 판단식 추출부에서 추출된 불량 셀 판단식을 통하여 불량 셀을 검출하는 불량 셀 검출부;
    를 포함하여 구성되는 불량 셀 검출 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 모니터링부는,
    배터리 셀의 온도, 전류, 전압 중 적어도 하나 이상을 포함하는 셀 데이터를 측정하는 데이터 측정부;
    상기 데이터 측정부에서 측정한 셀 데이터를 바탕으로, 배터리 구동 시 배터리 셀의 상태 데이터를 산출하는 상태 데이터 산출부;
    상기 소정의 주기 간격으로, 상기 상태 데이터 산출부에서 산출되는 배터리 셀의 상태 데이터의 변화에 따른 변화량을 산출하는 상태 데이터 변화량 산출부;
    를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 불량 셀 검출 시스템.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 모니터링부는,
    상기 소정의 주기 간격으로, 상기 상태 데이터 변화량 산출부에서 산출되는 배터리 셀의 상태 데이터의 변화량을 모니터링하는 것을 특징으로 하는 불량 셀 검출 시스템.
  4. 청구항 2에 있어서,
    상기 불량 셀 검출부는,
    상기 상태 데이터로 산출부로부터 산출되는 배터리 셀의 상태 데이터를 입력 받는 상태 데이터 수신부;
    상기 판단식 추출부로부터 소정의 주기 간격으로 추출된 불량 셀 판단식과 상기 상태 데이터 수신부를 통해 입력되는 배터리 셀의 상태 데이터를 이용하여 불량 셀 판단 값을 산출하는 판단 값 산출부;
    상기 판단 값 산출부에서 산출된 불량 셀 판단 값이 소정의 범위를 벗어나는 경우, 해당 셀을 불량 셀인 것으로 판단하는 불량 셀 판단부; 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 불량 셀 검출 시스템.
  5. 청구항 1 내지 4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 배터리 셀의 상태 데이터는,
    배터리 구동 시 셀 충전상태(SOC)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 불량 셀 검출 시스템.
  6. 청구항 1 내지 4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 배터리 셀의 상태 데이터는,
    각 배터리 뱅크의 셀 전압 편차를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 불량 셀 검출 시스템.
  7. 다수 개의 배터리 셀을 포함하여 구성되는 배터리 팩의 불량 셀 검출 방법에
    있어서,
    배터리 구동 시, 배터리 셀의 상태의 변화를 모니터링하는 모니터링단계;
    상기 모니터링단계에서 모니터링하는 배터리 셀의 상태의 변화를 바탕으로 하여, 소정의 주기 간격으로 상기 배터리 셀의 상태의 변화에 대응하는 불량 셀 판단식을 추출하는 판단식 추출단계;
    상기 판단식 추출단계에서 추출된 불량 셀 판단식을 통하여 불량 셀을 검출하는 불량 셀 검출단계;
    를 포함하여 구성되는 불량 셀 검출 방법.
  8. 청구항 7에 있어서,
    상기 모니터링단계는,
    배터리 셀의 온도, 전류, 전압 중 적어도 하나 이상을 포함하는 셀 데이터를 측정하는 셀 데이터 측정단계;
    측정한 셀 데이터를 바탕으로, 배터리 구동 시 배터리 셀의 상태 데이터를 산출하는 상태 데이터 산출단계;
    상기 소정의 주기 간격으로, 상기 상태 데이터 산출단계에서 산출되는 배터리 셀의 상태 데이터의 변화에 따른 변화량을 산출하는 상태 데이터 변화량 산출단계;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 불량 셀 검출 방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 모니터링단계는,
    상기 소정의 주기 간격으로, 상기 상태 데이터 변화량 산출부에서 산출되는 배터리 셀의 상태 데이터의 변화량을 모니터링하는 것을 특징으로 하는 불량 셀 검출 방법.
  10. 청구항 8에 있어서,
    상기 불량 셀 검출단계는,
    상기 상태 데이터 산출단계에서 산출되는 배터리 셀의 상태 데이터를 입력 받는 상태 데이터 수신단계;
    상기 판단식 추출단계에서 소정의 주기 간격으로 추출되는 불량 셀 판단식과 상기 상태 데이터 수신단계를 통하여 입력되는 현재 시점의 배터리 셀의 상태 데이터를 이용하여 불량 셀 판단 값을 산출하는 판단 값 산출단계;
    산출된 불량 셀 판단 값이 소정의 범위를 벗어나는 경우, 해당 배터리 셀을 불량 셀인 것으로 판단하는 불량 셀 판단단계; 를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 불량 셀 검출 방법.
  11. 청구항 7 내지 10항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 배터리 셀의 상태 데이터는,
    배터리 구동 시 셀 충전상태(SOC)를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 불량 셀 검출 방법.
  12. 청구항 7 내지 10항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 배터리 셀의 상태 데이터는,
    각 배터리 뱅크의 셀 전압 편차를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 불량 셀 검출 방법.




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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150144558A (ko) * 2014-06-17 2015-12-28 주식회사 엘지화학 이차 전지의 불량 검출 시스템 및 검출 방법
KR20160073109A (ko) * 2014-12-16 2016-06-24 중소기업은행 배터리 관리 시스템 및 이를 탑재한 전기자동차
KR20160098883A (ko) * 2015-02-11 2016-08-19 엘에스산전 주식회사 에너지 저장 시스템의 제어 장치 및 그 제어 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150144558A (ko) * 2014-06-17 2015-12-28 주식회사 엘지화학 이차 전지의 불량 검출 시스템 및 검출 방법
KR20160073109A (ko) * 2014-12-16 2016-06-24 중소기업은행 배터리 관리 시스템 및 이를 탑재한 전기자동차
KR20160098883A (ko) * 2015-02-11 2016-08-19 엘에스산전 주식회사 에너지 저장 시스템의 제어 장치 및 그 제어 방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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