KR20220124619A - 배터리 상태 추정 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

배터리 상태 추정 방법 및 장치가 개시된다. 개시된 배터리 상태 추정 방법은 배터리의 측정 전압을 획득하는 단계, 상기 배터리의 내부 상태를 나타내며, 상기 배터리에 관한 열화 파라미터를 포함하는 전기화학 모델로부터 상기 배터리의 추정 전압을 획득하는 단계, 상기 측정 전압 및 상기 추정 전압을 이용하여 상기 배터리의 열화 변화량을 추정하는 단계, 상기 열화 변화량을 이용하여 상기 열화 파라미터를 업데이트하는 단계 및 상기 업데이트된 열화 파라미터가 적용된 전기화학 모델을 이용하여, 상기 배터리의 상태 정보를 추정하는 단계를 포함한다.

Description

배터리 상태 추정 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR ESTIMATING A STATE OF BATTERY}
아래 실시예들은 배터리 상태 추정 방법 및 장치에 관한 것이다.
배터리의 운용을 위해 배터리의 상태가 추정될 수 있으며, 이러한 배터리의 상태를 추정하는 방법은 다양하다. 일례로, 배터리의 상태는 해당 배터리의 전류를 적산하여 추정되거나 배터리 모델(예를 들어, 전기회로 모델)을 이용하여 추정될 수 있다.
고속 충전, 고속 방전, 저온 또는 고온 환경 등 열화가 가속화되는 운용 환경에 배터리의 노출 빈도가 증가될수록 배터리의 열화 상태를 반영하여 배터리의 상태 정보를 예측할 필요성이 높아질 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서에 의해 실행되는 배터리 상태 추정 방법은 배터리의 측정 전압을 획득하는 단계; 상기 배터리의 내부 상태를 나타내며, 상기 배터리에 관한 열화 파라미터를 포함하는 전기화학 모델로부터 상기 배터리의 추정 전압을 획득하는 단계; 상기 측정 전압 및 상기 추정 전압을 이용하여, 상기 배터리의 열화 변화량을 추정하는 단계; 상기 열화 변화량을 이용하여, 상기 열화 파라미터를 업데이트하는 단계; 및 상기 업데이트된 열화 파라미터가 적용된 전기화학 모델을 이용하여, 상기 배터리의 상태 정보를 추정하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법에서 상기 열화 변화량을 추정하는 단계는 상기 배터리의 추정 전압과 상기 배터리의 측정 전압 간 응답 특성 차이를 이용하여 상기 열화 변화량을 추정할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법에서 상기 열화 변화량을 추정하는 단계는 상기 배터리의 상기 추정 전압의 변화량과 상기 측정 전압의 변화량 및 전류 변화량에 기초하여 저항 증가량을 결정하고, 상기 저항 증가량에 기초하여 음극 SEI 저항의 변화량을 상기 열화 변화량으로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법에서 상기 열화 변화량을 추정하는 단계는 상기 배터리의 방전에 따른 상기 추정 전압의 응답 특성과 상기 측정 전압의 응답 특성 간 비율을 상기 열화 변화량으로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법에서 상기 응답 특성들 간 비율은 상기 배터리의 사용 구간 내 두 지점들에서의 추정 전압들로부터 결정된 기울기 및 측정 전압들로부터 결정된 기울기 간 비율; 및 상기 배터리의 사용 구간 내 두 지점들 사이의 추정 전압들로부터 결정된 면적 및 측정 전압들로부터 결정된 면적 간 비율 중 어느 하나일 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법에서 상기 배터리의 사용 구간 내 두 지점들은 상기 전기화학 모델에 대한 보정기의 오프 상태 구간의 시작점과 종료점에 해당하거나, 또는 상기 오프 상태 구간 내에서 상기 배터리의 전류 변화가 미리 정해진 제1 임계치 이하인 구간에 속할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법에서 상기 열화 변화량을 추정하는 단계는 상기 전기화학 모델에 대한 보정기가 오프 상태로 제어되는 경우에 응답하여 상기 열화 변화량을 추정할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법은 상기 전기화학 모델에서 추정된 배터리의 상태 정보를 이용하여, 상기 전기화학 모델에 대한 보정기의 동작 상태를 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법에서 상기 동작 상태를 제어하는 단계는 상기 배터리의 상태 정보, 이온농도 및 활물질 용량 중 어느 하나가 미리 정해진 제2 임계치보다 크거나 미리 정해진 제1 범위에 속하는 경우에 응답하여 상기 보정기를 오프 상태로 제어할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법에서 상기 동작 상태를 제어하는 단계는 상기 배터리의 음극 OCP의 변화가 미리 정해진 제3 임계치 이하이면서, 상기 배터리의 양극 OCP의 변화가 미리 정해진 제4 임계치 이상인 구간에 상기 배터리의 상태 정보, 이온농도 및 활물질 용량 중 어느 하나가 대응한다면, 상기 보정기를 오프 상태로 제어할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법에서 상기 열화 변화량을 추정하는 단계는 상기 보정기가 온 상태로 제어되는 경우에 응답하여, 상기 보정기에 의해 상기 상태 정보가 보정되는 정도를 상기 열화 변화량으로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법에서 상기 동작 상태를 제어하는 단계는 상기 배터리의 상태 정보, 이온농도 및 활물질 용량 중 어느 하나가 미리 정해진 제5 임계치보다 작거나 미리 정해진 제2 범위에 속하는 경우에 응답하여 상기 보정기를 온 상태로 제어할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법에서 상기 동작 상태를 제어하는 단계는 상기 배터리의 음극 OCP의 변화가 미리 정해진 제6 임계치 이상인 구간에 상기 배터리의 상태 정보, 이온농도 및 활물질 용량 중 어느 하나가 대응한다면, 상기 보정기를 온 상태로 제어할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법은 상기 열화 변화량을 메모리에 저장하는 단계를 더 포함하고, 상기 열화 파라미터를 업데이트하는 단계는 상기 열화 파라미터에 대한 업데이트 조건에 도달되는 경우에 응답하여, 상기 메모리에 저장된 하나 이상의 열화 변화량을 이용하여 상기 열화 파라미터를 업데이트할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법에서 상기 업데이트 조건은 상기 배터리의 사이클 수, 누적 사용용량, 누적 사용시간 및 상기 메모리에 저장된 열화 변화량의 개수 중 하나 또는 둘 이상의 조합에 따라 결정될 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법에서 상기 열화 파라미터는 상기 배터리에 대한 음극의 SEI 저항, 양극 활물질의 용량 및 전극 밸런스 시프트(electrode balance shift) 중 하나 또는 둘 이상의 조합을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 장치는 배터리에 대응하는 전기화학 모델을 저장하는 메모리; 및 상기 배터리의 상태 정보를 추정하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 배터리의 측정 전압을 획득하고, 상기 배터리의 내부 상태를 나타내며, 상기 배터리에 관한 열화 파라미터를 포함하는 상기 전기화학 모델로부터 상기 배터리의 추정 전압을 획득하고, 상기 측정 전압 및 상기 추정 전압을 이용하여 상기 배터리의 열화 변화량을 추정하고, 상기 열화 변화량을 이용하여 상기 열화 파라미터를 업데이트하며, 상기 업데이트된 열화 파라미터가 적용된 전기화학 모델을 이용하여, 상기 배터리의 상태 정보를 추정한다.
일 실시예에 따른 모바일 기기는 디스플레이; 상기 디스플레이에 전력을 공급하는 배터리; 상기 배터리의 전기화학 모델을 저장하는 메모리; 및 상기 전기화학 모델을 이용하여 상기 배터리의 전압을 추정하는 프로세서를 포함한다.
일 실시예에 따른 모바일 기기에서 상기 디스플레이의 대각선 길이는 10cm 내지 70cm 일 수 있다.
일 실시예에 따른 모바일 기기에서 상기 디스플레이의 대각선 길이는 50cm 이하일 수 있다.
일 실시예에 따른 모바일 기기에서 상기 배터리의 단위 셀 용량은 10Ah 이하일 수 있다.
일 실시예에 따른 모바일 기기에서 상기 프로세서는 MCU(micro controller unit)일 수 있다.
일 실시예에 따른 모바일 기기에서 상기 메모리에 포함된 휘발성 메모리의 용량은 단위 셀 기준 2 내지 8Kbyte일 수 있다.
일 실시예에 따른 모바일 기기에서 상기 메모리에 포함된 비휘발성 메모리의 용량은 단위 셀 기준 20 내지 100Kbyte일 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 모바일 기기는 PMIC(power management integrated circuit)을 더 포함하고, 상기 메모리와 상기 프로세서는 상기 PMIC에 포함될 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 모바일 기기는 PMIC를 더 포함하고, 상기 메모리와 상기 프로세서는 상기 PMIC에 포함되지 않는다.
일 실시예에 따른 상기 모바일 기기는 카메라를 더 포함하고, 상기 카메라는 상기 디스플레이를 바라보는 사용자를 촬영할 수 있도록 배치될 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 모바일 기기는 커버를 더 포함하고, 상기 배터리, 메모리 및 프로세서는 상기 커버와 상기 디스플레이 사이에 배치될 수 있다.
일 실시예에 따른 모바일 기기에서 상기 디스플레이는 사용자로부터 입력된 터치 제스처를 감지하는 터치스크린 디스플레이일 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 모바일 기기는 외부 장치와 통신을 수행하는 통신부를 더 포함하고, 상기 통신부는 상기 외부 장치로부터 수신된 데이터를 상기 프로세서로 전달하거나, 상기 프로세서에 의해 처리된 데이터를 상기 외부 장치로 전송할 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 모바일 기기는 스피커를 더 포함하고, 상기 스피커는 상기 모바일 기기의 동작에 따른 사운드를 출력할 수 있도록 배치될 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 배터리 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 전기화학 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 측정 전압과 추정 전압 간 차이를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 열화 파라미터인 음극의 SEI 저항을 업데이트하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5 내지 도 9는 일 실시예에 따른 열화 파라미터인 양극 활물질의 용량을 업데이트하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 보정기의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 11 및 도 12는 일 실시예에 따른 열화 파라미터인 전극 밸런스 시프트를 업데이트하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 13는 일 실시예에 따른 배터리 상태를 추정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 일 실시예에 따라 메모리에 저장된 하나 이상의 열화 변화량을 이용하여 열화 파라미터를 업데이트하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 16은 일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 17은 일 실시예에 따른 모바일 기기를 설명하기 위한 도면이다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 구현될 수 있다. 따라서, 실제 구현되는 형태는 개시된 특정 실시예로만 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 실시예들로 설명한 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 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 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 배터리 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 1을 참조하면, 배터리 시스템(100)은 배터리(110) 및 배터리 상태 추정 장치(120)를 포함한다.
배터리(110)는 하나 이상의 배터리 셀, 배터리 모듈 또는 배터리 팩으로서, 충전 가능한 배터리일 수 있다.
배터리 상태 추정 장치(120)는 배터리(110)의 운용을 위해 배터리 상태를 추정하는 장치로서, 예를 들어, BMS(Battery Management System)을 포함할 수 있다. 배터리 상태 추정 장치(120)는 하나 이상의 센서를 이용하여 배터리(110)를 센싱하여 센싱 데이터를 수집한다. 예를 들어, 센싱 데이터는 전압 데이터, 전류 데이터 및/또는 온도 데이터를 포함할 수 있다. 실시예에 따라서는, 배터리 상태 추정 장치(120)는 센서를 포함하지 않고, 독립된 센서 또는 다른 장치로부터 센싱 데이터를 수신할 수도 있다.
배터리 상태 추정 장치(120)는 센싱 데이터에 기반하여 배터리(110)의 상태 정보를 추정하고, 그 결과를 출력할 수 있다. 상태 정보는, 예를 들어, SOC(State of Charge), RSOC(Relative State of Charge), SOH(State of Health) 및/또는 이상(abnormality) 상태 정보를 포함할 수 있다. 상태 정보를 추정할 때 이용되는 배터리 모델은 전기화학 모델(Electrochemical Model)이며, 이에 대해서는 도 2를 통해 후술한다.
배터리 상태 추정 장치(120)는 배터리(110)의 열화 상태를 배터리 모델에 반영하여, 배터리(110)의 열화 상태가 반영된 상태 정보를 추정할 수 있다.
배터리(110)의 열화 요소에는 단순 저항 성분의 증가뿐만 아니라, 양극 또는 음극의 활물질 양의 감소, 리튬-플레이팅(Li-plating)의 발생 등 다양한 요소가 있으며, 특히 배터리 사용자의 사용 패턴, 사용 환경에 따라 열화의 양상이 달라질 수 있다. 이를테면, 열화에 따라 배터리(110)의 용량 감소가 동일하더라도 열화된 배터리(110)의 내부 상태는 달라질 수 있다. 열화를 배터리 모델에 보다 정확하게 반영하기 위해서, 사용자에 따라 열화된 배터리의 응답 특성(예: 전압 등) 분석을 통해 추정된 배터리의 열화 파라미터를 배터리 모델에 업데이트할 수 있다.
이하, 도면들을 참조하여 배터리 상태 추정 장치(120)에 대해 상세히 설명한다.
도 2는 일 실시예에 따른 전기화학 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 전기화학 모델은 배터리의 이온 농도, 전위 등 배터리의 내부 물리 현상을 모델링하여 배터리 잔량을 추정할 수 있다. 다시 말해, 전기화학 모델은 전극/전해질 계면에서 발생하는 전기화학 반응, 전극/전해질의 농도 및 전하 보존과 관련된 물리 보존식으로 표현될 수 있으며, 이를 위해 형상(예컨대, 두께, 반경 등), OCP(Open Circuit Potential), 물성치(예컨대, 전기전도도, 이온전도도, 확산계수 등) 등 다양한 모델 파라미터를 이용한다.
전기화학 모델에서는 농도, 전위 등 여러 상태변수가 서로 커플링될 수 있다. 전기화학 모델에서 추정되는 배터리의 추정 전압(210)은 양극과 음극 양 끝의 전위차이며, 양극 및 음극의 이온 농도분포가 양극 및 음극의 전위에 영향을 준다(220). 또한, 양극 및 음극의 이온 평균농도가 전기화학 모델에서 배터리의 SOC(203)로 추정될 수 있다.
이온 농도분포는 전극 내 이온 농도분포(240) 또는 전극 내 특정 위치에 존재하는 활물질 입자 내 이온 농도분포(250)를 나타낼 수 있다. 전극 내 이온 농도분포(240)는 전극 방향에 따라 위치하는 활물질 입자의 표면 이온 농도분포 또는 평균 이온 농도분포를 나타내며, 전극 방향은 전극의 일단(예컨대, 집전체에 인접한 경계)과 전극의 타단(예컨대, 분리막에 인접한 경계)을 잇는 방향을 나타낼 수 있다. 또한, 활물질 입자 내 이온 농도분포(250)는 활물질 입자 중심 방향에 따른 활물질 입자 내부의 이온 농도분포를 나타내며, 활물질 입자 중심 방향은 활물질 입자 중심과 활물질 입자 표면을 잇는 방향을 나타낼 수 있다.
도 10을 통해 설명할 보정기에 의해 센싱 전압과 추정 전압 간 전압차를 감소시키기 위해서는, 농도와 관련된 물리 보존을 유지시키면서 양극 및 음극 각각의 이온 농도분포를 이동시키고, 이동된 농도분포에 기초하여 양극 및 음극 각각의 전위를 도출하고, 도출된 양극 및 음극 각각의 전위에 따라 전압이 계산될 수 있다. 센싱 전압과 추정 전압 간 전압차가 0이 되는 내부 상태 이동량을 도출하는 보정기의 동작을 통해, 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 SOC를 보다 높은 정확도로 추정할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 측정 전압과 추정 전압 간 차이를 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 사용에 의해 배터리가 방전됨에 따라 변화하는 측정 전압과 추정 전압이 예시적으로 도시된다. 도 3에서 측정 전압은 전압 측정기를 통해 측정된 배터리 전압을 나타내고, 추정 전압은 배터리 모델에서 추정된 배터리 전압을 나타낼 수 있다.
초기 전기화학 모델은 열화가 발생하지 않은 배터리의 프레쉬 상태(fresh state)를 반영하는 것으로, 배터리의 열화가 진행됨에 따라 전기화학 모델의 추정 전압과 열화가 진행된 실제 배터리의 측정 전압 간 오차가 점차 커질 수 있다. 또한, 전기화학 모델에 업데이트된 열화 파라미터가 반영되었다고 하여도, 배터리는 사용 패턴이나 환경에 따라 지속적으로 열화가 발생하기 때문에, 이전 열화 상태가 반영된 전기화학 모델의 추정 전압과 열화가 더 진행된 실제 배터리의 측정 전압 간 오차가 점차 커질 수 있다.
제2 그래프(320)에서 배터리의 열화가 진행됨에 따라 추정 전압과 측정 전압 간 차이가 점차 증가하는 것을 확인할 수 있다. 배터리 상태 추정 장치는 이러한 추정 전압과 측정 전압 간 응답 특성 차이에 기반하여, 열화 파라미터의 변화량을 추정하고, 전기화학 모델에 반영할 수 있다. 열화 파라미터는 전기화학 모델에 포함된 복수의 파라미터들 중에서 배터리의 열화 상태를 나타내는 파라미터로서, 예를 들어, 음극의 SEI(Solid Electrolyte Interphase) 저항, 양극 활물질의 용량, 전극 밸런스 시프트 중 하나 또는 둘 이상의 조합을 포함할 수 있다.
제2 그래프(320)는 배터리의 전체 사용 구간 중 일부에 해당할 수 있으며, 전체 사용 구간에서의 전압 변화는 제1 그래프(310)에서 확인할 수 있다. 제2 그래프(320)는 추후에 설명할 보정기에 의해 전기화학 모델의 내부 상태가 보정되지 않는 구간을 나타내고, 제1 그래프(310)에서 제2 그래프(320)의 구간을 제외한 나머지 구간은 보정기에 의해 전기화학 모델의 내부 상태가 보정되어 추정 전압이 측정 전압에 매칭되는 그래프 형태를 가질 수 있다. 다만, 보정기는 배터리의 SOC 값이나 전기화학 모델의 내부 상태를 보정할 뿐 모델 파라미터에 속하는 열화 파라미터를 보정하는 것은 아니기 때문에, 보정기를 일시적으로 오프(off)시키면 배터리 모델의 추정 전압과 실제 배터리의 측정 전압 간 차이가 점차 증가할 수 있다. 보정기에 대해서는 도 10을 통해 상세히 설명한다.
도 4는 일 실시예에 따른 열화 파라미터인 음극의 SEI 저항을 업데이트하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 배터리의 전류 변화에 따라 변화하는 추정 전압과 측정 전압 각각을 예시적으로 나타내는 그래프이다. 도 4에 도시된 그래프는 도 3의 제1 그래프(310)와 비교하여 상대적으로 짧은 시간 구간에서의 전압 변화를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 배터리가 장착된 전자 장치에서 큰 전력이 요구되는 작업(task)을 실행하거나, 슬립 모드(sleep mode)의 전자 장치가 웨이크(wake)할 경우, 배터리의 전류가 갑자기 증가할 수 있다. 이외에도 다양한 원인에 의해 전류가 도 4와 같이 예시적으로 변할 수 있다.
음극의 SEI 저항은 음극 부반응에 의해 음극 표면에 SEI 레이어가 쌓이면서 발생하는 저항을 나타내는 것으로, 열화가 심할수록 음극의 SEI 저항이 점차 커질 수 있다. 음극의 SEI 저항은 보정기가 오프인 상태에서 추정 전압과 측정 전압 간 응답 특성 차이에 기반하여 업데이트될 수 있다. 배터리 상태 추정 장치는 추정 전압의 변화량과 측정 전압의 변화량 및 전류 변화량에 기초하여 저항 증가량을 결정할 수 있으며, 이는 아래 수학식으로 표현될 수 있다.
Figure pat00001
위의 수학식 1에서, dVFresh는 전기화학 모델에서 추정된 배터리의 추정 전압의 변화량을 나타내고, 전류 변화가 미리 정해진 임계치 이상인 두 지점에 대해서 계산될 수 있다. 여기서, 전기화학 모델은 열화가 발생하지 않은 배터리의 프레쉬 상태를 반영한 초기 전기화학 모델 또는 이전 열화 상태가 반영된 전기화학 모델일 수 있다. dVAged는 실제 배터리의 측정 전압의 변화량을 나타낸다. dI는 전류 변화량을 나타내며,
Figure pat00002
으로 결정될 수도 있다. F는 패러데이 상수를 나타내고,
Figure pat00003
은 전류밀도의 변화량을 나타낸다.
Figure pat00004
은 저항 증가량을 나타내며, 이를 이용하여 아래와 같이 음극의 SEI 저항의 변화량
Figure pat00005
이 아래 수학식으로 결정될 수 있다.
Figure pat00006
위의 수학식 2에서, an은 음극 활물질의 비표면적(specific surface area)을 나타내고, eps a,s 는 음극 활물질의 부피분율(volume fraction)을 나타내고, ra는 음극 활물질의 반지름을 나타낸다. ln은 음극 전극의 두께를 나타내고, area는 음극 전극의 면적을 나타낸다.
배터리 상태 추정 장치는 음극의 SEI 저항의 변화량을 열화 변화량으로 결정하고, 이를 이용하여 열화 파라미터 중 하나인 음극의 SEI 저항을 업데이트할 수 있다. 실시예에 따라서, 결정된 음극의 SEI 저항의 변화량이 열화 파라미터에 바로 반영되기 보다는, 결정된 음극의 SEI 저항의 변화량이 메모리에 저장되고, 업데이트 조건에 도달하면 그동안 메모리에 저장되었던 값들(예: 평균값, 이동 평균값 등)에 따라 전기화학 모델의 열화 파라미터가 업데이트될 수 있다. 이에 대해서는 도 14을 통해 상세히 설명한다.
도 5 내지 도 9는 일 실시예에 따른 열화 파라미터인 양극 활물질의 용량을 업데이트하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 배터리 방전에 따른 셀 전압, 양극(cathode) OCP, 음극(anode) OCP가 도시된다.
셀 전압은 배터리의 측정 전압을 나타내는 것으로, VCA - VAN으로 결정될 수 있으며, 배터리 사용에 의한 방전이 진행될수록 크기가 점차 감소한다. 양극 OCP는 음극 OCP보다 비교적 일정하게 감소하다가 감소 기울기가 점차 작아지는 반면, 음극 OCP는 양극 OCP에 비해 초기에 상대적으로 작은 기울기를 가지다가 마지막에 급격한 기울기를 가질 수 있다. 특히, 음극 OCP는 초기에 기울기가 0 또는 0에 근접한 기울기를 가질 수 있다. 아래에서 설명할 양극 활물질의 용량 감소는 음극 OCP의 기울기가 0 또는 0에 근접한 기울기를 가지는 구간(510)에서 결정될 수 있다. 구간(510)은 배터리의 SOC가 큰 구간에 해당할 수 있다. 달리 표현하면, 양극 활물질의 용량 감소가 추정되는 구간(510)은 배터리의 상태 정보(예: SOC)가 미리 정해진 임계치보다 크거나 미리 정해진 범위에 속하는 구간으로, 구간(510)에서는 보정기가 오프 상태로 제어될 수 있다. 또한, 배터리의 상태 정보가 배터리의 이온농도 및 활물질 용량과 일정한 상관관계를 가지는 점을 이용하여, 배터리의 상태 정보 외에도 배터리의 이온농도 및 활물질 용량 중 어느 하나에 기반하여 구간(510)이 검출될 수도 있다.
양극 활물질의 용량은 양극에서 리튬이온을 수용할 수 있는 활물질이 열화되면 감소하는 현상을 정량화하여 나타내는 것으로, 열화가 심할수록 양극 활물질의 용량 감소가 클 수 있다. 양극 활물질의 용량은 보정기가 오프인 상태에서 추정 전압과 측정 전압 간 응답 특성 차이에 기반하여 업데이트될 수 있다. 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 방전에 따른 추정 전압의 응답 특성과 측정 전압의 응답 특성 간 비율을 이용하여 양극 활물질의 용량을 결정할 수 있으며, 이는 아래 수학식으로 표현될 수 있다.
Figure pat00007
위의 수학식 3에서, CA용량은 초기 전기화학 모델 또는 이전 열화 상태가 반영된 전기화학 모델에 반영된 양극 활물질의 용량을 나타내고, CA ratio 는 응답 특성 간 비율로 결정된 양극 활물질의 용량 변화율을 나타내며, 아래에서 설명하는 것처럼 배터리의 열화 정도에 기반하여 결정될 수 있으므로 열화 변화량에 해당할 수 있다. CA용량_열화는 열화 파라미터로서 전기화학 모델에 반영되는 양극 활물질의 용량을 나타낸다.
배터리 상태 추정 장치는 결정된 양극 활물질의 용량 CA용량_열화을 전기화학 모델에 반영함으로써, 양극 활물질의 용량에 해당하는 열화 파라미터를 업데이트할 수 있다. 실시예에 따라서, 결정된 응답 특성들 간 비율이 열화 파라미터에 바로 반영되기 보다는, 결정된 응답 특성들 간 비율이 메모리에 저장되고, 업데이트 조건에 도달하면 그동안 메모리에 저장되었던 값들(예: 평균값, 이동 평균값 등)에 따라 전기화학 모델의 열화 파라미터가 업데이트될 수 있다. 이에 대해서는 도 14를 통해 상세히 설명한다.
응답 특성들 간 비율은 보정기의 오프 상태 구간 내 두 지점들에서의 추정 전압들과 측정 전압들에 기반하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 응답 특성들 간 비율은, 배터리의 사용 구간 내 두 지점들에서의 추정 전압들로부터 결정된 기울기 및 측정 전압들로부터 결정된 기울기 간 비율 또는 배터리의 사용 구간 내 두 지점들 사이의 추정 전압들로부터 결정된 면적 및 측정 전압들로부터 결정된 면적 간 비율일 수 있다. 사용 구간 내 두 지점들은 보정기의 오프 상태 구간의 시작점과 종료점이거나, 오프 상태 구간 내의 단조 감소 구간의 두 지점들일 수 있다. 이에 대해서는 도 6 내지 도 9를 통해 상세히 설명한다.
도 6을 참조하면, 응답 특성들 간 비율은 보정기의 오프 상태 구간의 시작점 t1과 종료점 t2에서의 추정 전압들 V1Fresh, V2Fresh로부터 결정된 기울기 1 및 측정 전압들 V1Aged, V2Aged로부터 결정된 기울기 2 간 비율로 결정될 수 있다. 실시예에 따라서는, 특정 시점 ta에서 전자 장치가 수행하는 작업의 변경으로 배터리의 전류가 감소하면, 배터리의 전압이 갑자기 상승할 수도 있으나, 보정기의 오프 상태 구간의 시작점 t1과 종료점 t2에서의 추정 전압들 V1Fresh, V2Fresh로부터 결정된 기울기 1 및 측정 전압들 V1Aged, V2Aged로부터 결정된 기울기 2 간 비율에만 기반하여 응답 특성들 간 비율이 결정될 수 있다. 보정기의 오프 상태로 인해 시간이 지남에 따라 추정 전압과 측정 전압 간 차이가 점차 커지고, 이러한 특성 차이가 기울기 1 및 기울기 2 간 비율로 표현될 수 있다. 응답 특성들 간 비율은 아래 수학식으로 표현될 수 있다.
Figure pat00008
도 6의 방식과 달리, 도 7은 응답 특성들 간 비율을 결정하는 두 지점들 t3, t4이 보정기의 오프 상태 구간 내에서 배터리의 전류 변화가 미리 정해진 임계치 이하인 단조 감소(monotonic decreasing) 구간(710)에 해당하는 경우를 나타낸다. 보정기가 오프된 상태에서 전자 장치가 수행하는 작업이 변경되면 배터리의 측정 전압과 추정 전압이 급격히 변화될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치가 특정 작업을 수행하다가 해당 작업이 종료되어 슬립 모드로 전환한 경우나 무거운 작업을 수행하다가 가벼운 작업을 수행하는 경우 등이 발생하면, 배터리의 전류가 감소하면서 배터리의 측정 전압과 추정 전압이 상승할 수 있다. 배터리의 전류 변화에 의한 배터리의 측정 전압과 추정 전압의 상승이 응답 특성에 영향을 미치는 것을 방지하기 위하여, 보정기의 오프 상태 구간 내에서 단조 감소 구간(710)이 식별되고, 이 단조 감소 구간 내의 두 지점들 t3, t4가 응답 특성들 간 비율을 결정하는 데 사용될 수 있다. 단조 감소 구간(710)은 배터리의 전류 변화가 미리 정해진 임계치 이하인 구간으로, 작업 변화 등에 의한 전류 변화가 발생하지 않는 구간일 수 있다. 단조 감소 구간(710)의 시작점과 종료점에 해당하는 두 지점들 t3, t4에서 추정 전압들 V3Fresh, V4Fresh로부터 결정된 기울기 3 및 측정 전압들 V3Aged, V4Aged로부터 결정된 기울기 4 간 비율에 기반하여 응답 특성들 간 비율이 결정될 수 있다.
도 6 및 도 7과 달리, 도 8은 응답 특성들 간 비율이 보정기의 오프 상태 구간의 시작점 t1과 종료점 t2 사이의 추정 전압들로부터 결정된 면적 1 및 측정 전압들로부터 결정된 면적 2 간 비율로 결정되는 예시를 나타낸다. 면적 1은 오프 상태 구간의 처음 추정 전압 V1Fresh로부터 시작해서 마지막 추정 전압 V2Fresh까지의 전압들을 이용하여 결정될 수 있다. 마찬가지로, 면적 2는 오프 상태 구간의 처음 측정 전압 V1Aged로부터 시작해서 마지막 측정 전압 V2Aged까지의 전압들을 이용하여 결정될 수 있다. 보정기의 오프 상태로 인해 시간이 지남에 따라 추정 전압과 측정 전압 간 차이가 점차 커지고, 이러한 특성 차이가 면적 1 및 면적 2 간 비율로 표현될 수 있다. 응답 특성들 간 비율은 아래 수학식으로 표현될 수 있다.
Figure pat00009
도 8의 방식과 달리, 도 9는 응답 특성들 간 비율을 결정하는 두 지점들 t3, t4이 보정기의 오프 상태 구간 내에서 배터리의 전류 변화가 미리 정해진 임계치 이하인 단조 감소 구간(910)에 해당하는 경우를 나타낸다. 단조 감소 구간(910)의 시작점과 종료점에 해당하는 두 지점들 t3, t4사이의 추정 전압들로부터 결정된 면적 3 및 측정 전압들로부터 결정된 면적 4 간 비율에 기반하여 응답 특성들 간 비율이 결정될 수 있다. 면적 3은 단조 감소 구간(910)의 처음 추정 전압 V3Fresh로부터 시작해서 마지막 추정 전압 V4Fresh까지의 전압들을 이용하여 결정될 수 있다. 마찬가지로, 면적 4는 단조 감소 구간(910)의 처음 측정 전압 V3Aged로부터 시작해서 마지막 측정 전압 V4Aged까지의 전압들을 이용하여 결정될 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 보정기의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 10을 참조하면, 보정기(1020)는 전기화학 모델(1030)에서 추정된 배터리(1010)의 추정 전압과 측정 전압 간 오차가 발생하였을 때 전기화학 모델(1030)의 내부 상태를 보정할 수 있다.
전기화학 모델(1030)을 이용하여 상태 정보 추정 시, 전기화학 모델(1030)에 입력되는 전류, 전압, 온도 데이터를 측정하는 센서 정보와 모델링 기법으로 계산된 상태 정보 사이에 오차가 발생할 수 있으므로 보정기(1020)에 의해 오차 보정이 수행될 수 있다.
우선, 센서에서 측정된 배터리(1010)의 측정 전압과 전기화학 모델(1030)에서 추정된 배터리(1010)의 추정 전압 사이의 전압차가 결정될 수 있다.
그리고, 보정기(1020)는 전압차, 전기화학 모델(1030)에서 기 추정된 이전 상태 정보 및 OCV(open circuit voltage) 테이블을 이용하여, 배터리(1010)의 상태 변화량을 결정할 수 있다. 보정기(1020)는 OCV 테이블에 기반하여 이전 상태 정보에 대응하는 개회로 전압을 획득하고, 개회로 전압에 전압차를 반영하여 배터리(1010)의 상태 변화량을 결정할 수 있다. 예를 들어, 상태 변화량은 SOC 변화량을 포함할 수 있다.
그리고, 보정기(1020)는 상태 변화량을 이용하여 전기화학 모델(1030)의 내부 상태를 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 전기화학 모델(1030)의 내부 상태는 배터리(1010)의 전압, 과전위, SOC, 양극 리튬이온 농도분포, 음극 리튬이온 농도분포 및 전해질 리튬이온 농도분포 중 하나 또는 둘 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 프로파일 형태를 가질 수 있다. 보정기(1020)는 배터리(1010)의 상태 변화량에 기반하여 활물질 입자 내 이온 농도분포 또는 전극 내 이온 농도분포를 보정함으로써, 전기화학 모델(1030)의 내부 상태를 업데이트할 수 있다.
그리고, 배터리 상태 추정 장치는 업데이트된 전기화학 모델(1030)의 내부 상태를 이용하여, 배터리(1010)의 상태 정보를 추정할 수 있다.
이처럼, 배터리 상태 추정 장치는 배터리(1010)의 측정 전압과 전기화학 모델(1030)에서 추정된 추정 전압 사이의 전압차가 최소화되도록 배터리(1010)의 상태 변화량을 결정하여 전기화학 모델(1030)의 내부 상태를 업데이트하는 피드백 구조를 통해 보다 높은 정확도로 배터리(1010)의 상태 정보를 추정할 수 있다.
앞서 설명한 보정기(1020)의 동작은 전극 밸런스 시프트의 업데이트에 이용될 수 있으며, 이에 대해서는 도 11 및 도 12를 통해 상세히 설명한다.
도 11 및 도 12는 일 실시예에 따른 열화 파라미터인 전극 밸런스 시프트를 업데이트하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 열화가 발생하지 않은 프레쉬 상태와 열화가 발생한 열화 상태의 셀 전압, 양극 OCP 및 음극 OCP를 도시한다.
셀 전압 그래프는 배터리 사용에 의한 방전을 나타내는데, 방전 초기인 높은 SOC 상태보다 방전 말기인 낮은 SOC 상태에서 프레쉬 상태의 전압과 열화 상태의 전압 간 차이가 클 수 있다. 특히, 낮은 SOC 상태에서 프레쉬 상태와 열화 상태 간 전압의 급격한 변화가 발생할 수 있다. OCP 그래프에서 그 원인을 찾을 수 있다. 양극 OCP는 프레쉬 상태와 열화 상태 간 차이가 미미한 반면, 음극 OCP는 낮은 SOC에서 프레쉬 상태와 열화 상태 간 차이가 크게 발생할 수 있다. 열화 상태의 음극 OCP는 프레쉬 상태의 음극 OCP가 왼쪽으로 시프트된 형태를 가질 수 있으며, 이를 전극 밸런스 시프트라고 지칭할 수 있다.
전극 밸런스 시프트는 리튬이온이 부반응(side reaction)에 의해 음극과 화학적 결합되어 양극으로 되돌아가지 못하는 현상에 의해 양극과 음극 간 밸런스가 변화하는 정도를 나타내는 것으로, 열화가 심할수록 전극 밸런스 시프트가 크게 발생할 수 있다.
도 12를 참조하면, 초기 전기화학 모델 또는 이전 열화 상태가 반영된 전기화학 모델에서 추정된 배터리의 추정 전압 1, 음극의 SEI 저항 증가 및 양극 활물질의 용량 감소가 반영된 전기화학 모델에서 추정된 배터리의 추정 전압 2, 실제 열화가 발생한 배터리의 측정 전압이 도시된다.
배터리 상태 추정 장치는 열화 파라미터인 전극 밸런스 시프트를 업데이트하기 위하여 배터리의 상태 정보(예: SOC)가 보정기에 의해 보정되는 정도를 이용할 수 있다. 보정기에 의한 보정 정도를 구하기 위해 도 12의 그래프가 이용될 수 있다. 추정 전압 1은 전극 밸런스 시프트뿐만 아니라 음극의 SEI 저항 증가나 양극 활물질의 용량 감소도 반영되지 않은 전기화학 모델에서 추정된 전압일 수 있다. 이 경우 보정기에서 다른 열화 파라미터로 인한 차이도 보상할 수 있으므로, 전극 밸런스 시프트로 인한 보정기의 보정 정도만을 구하기 어려울 수 있다. 추정 전압 2는 음극의 SEI 저항 증가와 양극 활물질의 용량 감소가 반영된 전기화학 모델에서 추정된 전압으로, 이 경우 보정기의 보정 정도는 전극 밸런스 시프트에 의한 것일 수 있다. 따라서, 보정기에 의해 추정 전압 2를 측정 전압으로 보정하는 정도(1220)에 따라 SOC 보정량이 결정될 수 있다. 배터리의 열화 정도에 따라 보정기에 의한 SOC 보정량이 결정되므로, SOC 보정량은 열화 변화량에 해당할 수 있다. 배터리 상태 추정 장치는 미리 정해진 구간에서 보정기에 의한 SOC의 보정량을 전극 밸런스 시프트 값으로 환산하여 전기화학 모델의 열화 파라미터를 업데이트할 수 있다. 미리 정해진 구간은 전기화학 모델의 내부 상태에 기반한 SOC에 따라 결정될 수 있으며, 예를 들어 SOC 50~0%일 수 있다. 도 12의 지점(1210)이 전극 밸런스 시프트 값 추정을 위한 보정기의 보정량을 적산하는 시작점일 수 있다.
실시예에 따라서, 결정된 SOC 보정량이 열화 파라미터에 바로 반영되기 보다는, 결정된 SOC 보정량이 메모리에 저장되고, 업데이트 조건에 도달하면 그동안 메모리에 저장되었던 값들(예: 평균값, 이동 평균값 등)에 따라 전기화학 모델의 열화 파라미터가 업데이트될 수 있다. 이에 대해서는 도 14을 통해 상세히 설명한다.
도 13는 일 실시예에 따른 배터리 상태를 추정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 13을 참조하면, 배터리 상태 추정 장치가 배터리 상태를 추정하는 플로우차트가 도시된다.
단계(1301)에서, 배터리 상태 추정 장치는 센서를 이용하여 배터리의 상태를 측정할 수 있다. 예를 들어, 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 전압, 전류 및 온도 중 하나 또는 둘 이상의 조합을 측정할 수 있다. 측정된 데이터는 시간 흐름에 따른 크기 변화를 나타내는 프로파일 형태를 가질 수 있다.
단계(1302)에서, 배터리 상태 추정 장치는 전기화학 모델을 통해 배터리의 추정 전압 및 상태 정보(예: SOC, RSOC, SOH 등) 중 하나 또는 둘의 조합을 결정할 수 있다. 이때, 전기화학 모델은 단계(1301)에서 측정된 전류 및 온도 중 하나 또는 둘의 조합을 고려할 수 있다.
단계(1303)에서, 배터리 상태 추정 장치는 보정기를 통해 추정 전압과 측정 전압 간 차이를 이용하여, 배터리의 SOC 값 및 전기화학 모델의 내부 상태 중 하나 또는 둘의 조합을 보정할 수 있다.
단계(1304)에서, 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 현재 상태가 열화 파라미터의 탐지 구간에 해당하는지를 판단할 수 있다. 예를 들어, 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 추정 SOC를 이용하여, 배터리의 현재 상태가 열화 파라미터의 탐지 구간에 해당하는지를 판단할 수 있다. 또한, 배터리의 SOC와 배터리의 전압이 일정한 상관관계를 가지는 점을 이용하여, 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 추정 전압을 이용하여, 열화 파라미터의 탐지 구간에 해당하는지를 판단할 수도 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위해 배터리의 추정 SOC에 따라 열화 파라미터의 탐지 구간에 해당하는지를 판단하는 경우를 예로 설명하나, 이러한 설명이 배터리의 추정 전압에 따라 열화 파라미터의 탐지 구간에 해당하는지를 판단하는 경우를 배제하는 것은 아니다.
열화 파라미터는 배터리에 대한 음극의 SEI 저항, 양극 활물질의 용량 및 전극 밸런스 시프트 중 하나 또는 둘 이상의 조합을 포함할 수 있다. 단계(1304) 내지 단계(1309)은 각 열화 파라미터에 대해 독립적으로 수행될 수 있으며, 열화 파라미터별로 구분하여 기술한다.
먼저 열화 파라미터가 음극의 SEI 저항인 경우에 대해 설명한다.
단계(1304)에서, 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 추정 SOC를 이용하여, 배터리의 현재 상태가 열화 파라미터 탐지 구간에 해당하는지를 판단할 수 있다. 음극의 SEI 저항의 경우 다양한 SOC 범위에서도 열화 파라미터가 추정될 수 있으나, 저항 값이 작은 높은 SOC 구간에서 전기화학 모델의 정확도가 크기 때문에 높은 SOC 구간에서 열화 파라미터가 추정될 수 있다. 또한, 음극의 SEI 저항을 추정하기 위해서는 보정기를 오프시켜야 하는데, 양극 활물질의 용량을 추정하는 구간과 상이한 구간에서 보정기를 오프시킨다면, 전체 동작 구간에서 보정기 오프 구간이 차지하는 비중이 높아질 수 있다. 보정기 오프 구간을 최소화 시키기 위하여, 양극 활물질의 용량 추정을 위해 보정기를 오프 시킬 때 음극의 SEI 저항이 함께 추정될 수 있다. 다시 말해, 음극의 SEI 저항의 탐지 구간은 양극 활물질의 용량의 탐지 구간과 동일하게 설정될 수 있다. 정리하면, 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 추정 SOC가 미리 정해진 임계치보다 크거나 미리 정해진 범위에 속하는지에 따라 배터리의 현재 상태가 열화 파라미터 탐지 구간에 해당하는지를 판단할 수 있다. 또한, 배터리의 SOC가 배터리의 이온농도 및 활물질 용량과 일정한 상관관계를 가지는 점을 이용하여, 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 이온농도 및 활물질 용량 중 어느 하나가 미리 정해진 임계치보다 크거나 미리 정해진 범위에 속하는지에 따라 배터리의 현재 상태가 열화 파라미터 탐지 구간에 해당하는지를 판단할 수도 있다. 예를 들어, 탐지 구간은 도 5에 도시된 구간(510)에 해당할 수 있다.
단계(1305)에서, 배터리 상태 추정 장치는 음극의 SEI 저항 추정을 위해 보정기를 일정 시간 동안 오프 상태로 제어할 수 있다. 해당 시간이 경과하면, 배터리 상태 추정 장치는 보정기를 다시 온 상태로 제어할 수 있다.
단계(1306)에서, 배터리 상태 추정 장치는 측정 전압과 추정 전압을 이용하여, 배터리의 열화 변화량을 추정할 수 있다. 이를테면, 배터리 상태 추정 장치는 배터리 추정 전압의 변화량과 측정 전압의 변화량 및 전류 변화량에 기초하여 저항 증가량을 결정하고, 저항 증가량에 기초하여 음극 SEI 저항의 변화량을 열화 변화량으로 결정할 수 있다.
단계(1307)에서, 배터리 상태 추정 장치는 추정된 열화 변화량인 음극 SEI 저항의 변화량을 메모리에 저장할 수 있다. 메모리는 배터리 상태 추정 장치의 내부 메모리이거나, 또는 배터리 상태 추정 장치와 유선 및/또는 무선 네트워크를 통해 연결된 외부 메모리일 수 있다.
단계(1308)에서, 배터리 상태 추정 장치는 음극 SEI 저항의 업데이트 조건에 도달하였는지를 판단할 수 있다. 이에 대해서는 도 14를 통해 상세히 설명한다. 만약 업데이트 조건에 도달하였다면 단계(1309)가 이어서 수행되고, 반대로 업데이트 조건에 도달하지 않았다면 단계(1302)가 이어서 수행될 수 있다.
단계(1309)에서, 배터리 상태 추정 장치는 메모리에 저장된 하나 이상의 열화 변화량을 이용하여, 전기화학 모델의 열화 파라미터에 해당하는 음극의 SEI 저항 값을 업데이트할 수 있다. 이에 대해서는 도 14를 통해 상세히 설명한다.
전기화학 모델의 모델 파라미터들 중 일부 또는 전체는 상호 영향력을 가져서, 일부 모델 파라미터의 변경이 다른 모델 파라미터에 영향을 미칠 수 있다. 배터리 상태 추정 장치는 전기화학 모델의 음극의 SEI 저항 값 이외의 모델 파라미터도 음극의 SEI 저항 값에 기반하여 업데이트할 수 있다.
다음으로 열화 파라미터가 양극 활물질의 용량인 경우에 대해 설명한다.
단계(1304)에서, 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 추정 SOC가 미리 정해진 임계치보다 크거나 미리 정해진 범위에 속하는지에 따라 배터리의 현재 상태가 열화 파라미터 탐지 구간에 해당하는지를 판단할 수 있다. 또한, 배터리 상태 추정 장치는 양극 활물질의 용량 감소 특성이 극대화되는 구간인지에 따라 배터리의 현재 상태가 열화 파라미터 탐지 구간에 해당하는지를 판단할 수 있다. 이를테면, 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 음극 OCP의 변화가 미리 정해진 제1 임계치 이하이면서, 배터리의 양극 OCP의 변화가 미리 정해진 제2 임계치 이상인 구간에 배터리의 추정 SOC가 대응하는지에 따라 배터리의 현재 상태가 열화 파라미터 탐지 구간에 해당하는지를 판단할 수 있다. 예를 들어, 도 5의 구간(510)과 같이 음극 OCP의 변화는 미미한 반면, 양극 OCP의 변화는 크며, 배터리의 추정 SOC가 일정 수준 이상이라면 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 현재 상태가 열화 파라미터 탐지 구간에 해당하는 것으로 판단할 수 있다.
배터리의 음극 OCP의 변화가 미리 정해진 제1 임계치 이하이면서, 배터리의 양극 OCP의 변화가 미리 정해진 제2 임계치 이상인 구간인지는 음극 OCP 및 양극 OCP를 직접 측정함으로써 판단될 수 있으나, 실시예에 따라서는 해당 구간에 대응하는 배터리의 이온 농도 및/또는 활물질 용량에 해당하는지에 따라 판단될 수도 있다.
단계(1305)에서, 배터리 상태 추정 장치는 양극 활물질의 용량 추정을 위해 보정기를 일정 시간 동안 오프 상태로 제어할 수 있다. 해당 시간이 경과하면, 배터리 상태 추정 장치는 보정기를 다시 온 상태로 제어할 수 있다.
단계(1306)에서, 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 방전 및 전류 변화 중 하나 또는 둘의 조합에 따른 추정 전압의 응답 특성과 측정 전압의 응답 특성 간 비율을 열화 변화량으로 결정할 수 있다.
열화 파라미터가 양극 활물질의 용량의 경우에 대해서도 앞서 설명한 단계(1307) 내지 단계(1309)의 설명이 마찬가지로 적용될 수 있으므로, 보다 상세한 설명은 생략한다.
마지막으로 열화 파라미터가 전극 밸런스 시프트인 경우에 대해 설명한다.
단계(1304)에서, 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 추정 SOC, 배터리의 이온농도 및 활물질 용량 중 어느 하나가 미리 정해진 임계치보다 작거나 미리 정해진 범위에 속하는지에 따라 배터리의 현재 상태가 열화 파라미터 탐지 구간에 해당하는지를 판단할 수 있다. 또한, 배터리 상태 추정 장치는 전극 밸런스 시프트 특성이 극대화되는 구간인지에 따라 배터리의 현재 상태가 열화 파라미터 탐지 구간에 해당하는지를 판단할 수 있다. 예를 들어, 전극 밸런스 시프트 특성이 극대화되는 구간인지는 배터리의 SOC, 배터리의 이온농도 및 활물질 용량 중 어느 하나에 기반하여 판단될 수 있다.
단계(1305)에서, 배터리 상태 추정 장치는 전극 밸런스 시프트 추정을 위해 보정기를 온 상태로 제어할 수 있다.
단계(1306)에서, 배터리 상태 추정 장치는 보정기에 의해 SOC 값이 보정되는 정도를 열화 변화량으로 결정할 수 있다.
열화 파라미터가 전극 밸런스 시프트인 경우에 대해서도 앞서 설명한 단계(1307) 내지 단계(1309)의 설명이 마찬가지로 적용될 수 있으므로, 보다 상세한 설명은 생략한다.
단계(1310)에서, 배터리 상태 추정 장치는 종료 조건에 도달하였는지를 판단할 수 있다. 예를 들어, 미리 정해진 운행 시간이 경과되었으면 종료 조건이 도달되었다고 판단될 수 있다. 만약 미리 정해진 운행 시간이 경과되지 않았다면, 단계(1301)가 이어서 수행될 수 있다. 반대로, 미리 정해진 운행 시간이 경과되었다면 배터리 상태 추정 동작이 종료될 수 있다.
상술된 배터리 상태 추정 장치의 동작을 통해, 배터리의 사용 패턴이나 환경에 따라 상이하게 열화된 실제 배터리의 열화 상태를 능동적으로 따라가도록 전기화학 모델의 열화 파라미터가 업데이트될 수 있다.
도 13에 도시된 각 단계들에는 도 1 내지 도 12를 통하여 전술한 사항들이 그대로 적용되므로, 보다 상세한 설명은 생략한다.
도 14는 일 실시예에 따라 메모리에 저장된 하나 이상의 열화 변화량을 이용하여 열화 파라미터를 업데이트하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 열화 변화량이 추정될 때마다 메모리에 저장되는 예시가 도시된다. 도 14의 An-1, An, ..., An+3는 순차적으로 추정된 열화 변화량을 나타낼 수 있다. 열화 변화량 An+3이 추정된 후 업데이트 조건에 도달한 경우, 메모리에 저장된 하나 이상의 열화 변화량에 따라 열화 파라미터를 업데이트하는 데 이용할 최종 열화 변화량 A*이 결정될 수 있다. 예를 들어, 업데이트 조건에 도달한 현재 시점과 마지막 시점 사이의 열화 변화량 An, ..., An+3의 통계 값(예: 평균값, 이동 평균값 등)으로 최종 열화 변화량 A*이 결정될 수 있다. 또는, 업데이트 조건에 도달한 현재 시점을 기준으로 가장 최근에 추정된 n개의 열화 변화량의 통계 값으로 최종 열화 변화량 A*이 결정될 수도 있다(n은 자연수). 이 경우에는 상황에 따라(예: n이 5인 경우) 이전 열화 파라미터의 결정에 이용되었던 열화 변화량(예: An-1)이 금번 업데이트에도 이용될 수 있다.
업데이트 조건은 배터리의 사이클 수, 누적 사용용량, 누적 사용시간 및 메모리에 저장된 열화 변화량의 개수 중 하나 또는 둘 이상의 조합에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 배터리의 충전과 방전이 여러 번 수행되면서 누적된 여러 열화 변화량을 이용하여 열화 파라미터를 업데이트하기 위해, 배터리의 사이클 수, 누적 사용용량, 누적 사용시간 및 메모리에 저장된 열화 변화량의 개수 중 하나 또는 둘 이상의 조합이 업데이트 조건으로 이용될 수 있다. 업데이트 조건은 음극의 SEI 저항, 양극 활물질의 용량 및 전극 밸런스 시프트 각각에 대해 독립적으로 설정됨으로써, 특정 열화 파라미터가 다른 열화 파라미터보다 빈번하게 업데이트되도록 할 수도 있으나, 업데이트 조건에 대한 실시예가 이에 한정되는 것은 아니다.
도 15는 일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 15를 참조하면, 배터리 상태 추정 장치(1500)는 메모리(1510) 및 프로세서(1520)를 포함한다. 실시예에 따라, 배터리 상태 추정 장치(1500)는 센서(1530)를 더 포함할 수 있다. 메모리(1510), 프로세서(1520) 및 센서(1530)는 버스(bus), PCIe(Peripheral Component Interconnect Express), NoC(Network on a Chip) 등을 통하여 서로 통신할 수 있다.
메모리(1510)는 컴퓨터에서 읽을 수 있는 명령어를 포함할 수 있다. 프로세서(1520)는 메모리(1510)에 저장된 명령어가 프로세서(1520)에서 실행됨에 따라 앞서 언급된 동작들을 수행할 수 있다. 메모리(1510)는 휘발성 메모리 및 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(1510)는 배터리에 대응하는 전기화학 모델을 저장한다. 전기화학 모델을 저장한다는 것은 전기화학 모델의 모델 파라미터들과 변수들 간 관계 정보를 저장한다는 것을 나타낼 수 있다.
예를 들어, 휘발성 메모리는 RAM(random access memory)를 포함할 수 있으며, 단위 셀 기준 2 내지 8Kbyte일 수 있다. 배터리가 멀티 셀을 포함한다면, 휘발성 메모리의 용량이 셀 개수에 따라 더 증가할 수 있다. 예를 들어, 배터리가 3개의 단위 셀들을 포함한다면, 휘발성 메모리의 용량은 6 내지 24Kbyte일 수 있다.
비휘발성 메모리는 플래시 메모리(flash memory)를 포함할 수 있으며, 전기화학 모델에서 사용되는 룩업 테이블(예: OCV 테이블), 추정된 열화 변화량, 배터리 상태 추정 장치(1500)에서 실행되는 컴파일된 코드를 저장할 수 있다. 예를 들어, 비휘발성 메모리의 용량은 단위 셀 기준 20 내지 100Kbyte일 수 있으며, 마찬가지로 배터리가 멀티 셀을 포함한다면, 용량 크기가 더 증가할 수 있다.
센서(1530)는 배터리의 전압을 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 배터리 상태 추정 장치(1500)는 배터리의 전류를 측정하는 센서 및/또는 배터리의 온도를 측정하는 센서를 추가적으로 포함할 수도 있다. 센서(1530)에서 측정된 정보는 프로세서(1520)로 전달될 수 있다. 센서(1530)는 배터리 상태 추정 장치(1500)의 일부일 수도 있지만, 그렇지 않을 수도 있다. 일례로, 센서(1530)는 배터리의 일부일 수 있고, 배터리 상태 추정 장치(1500)는 센서(1530)의 측정 값을 입력 받아 사용할 수 있다.
프로세서(1520)는 명령어들, 혹은 프로그램들을 실행하거나, 배터리 상태 추정 장치(1500)를 제어하는 디바이스로서, 예를 들어, MCU(Micro Controller Unit)일 수 있다. 프로세서(1520)는 배터리의 측정 전압 및 전기화학 모델로부터 획득한 추정 전압을 이용하여 배터리의 열화 변화량을 추정하고, 열화 변화량을 이용하여 전기화학 모델의 열화 파라미터를 업데이트한다. 또한, 프로세서(1520)는 업데이트된 열화 파라미터가 적용된 전기화학 모델을 이용하여 배터리의 상태 정보를 추정할 수 있다.
앞서 설명한 추정된 열화 변화량은 전기화학 모델의 열화 파라미터를 업데이트하는데 활용되며, 비휘발성 메모리에 저장될 수 있다. 배터리 상태 추정 장치(1500)가 리셋되는 경우, 휘발성 메모리에 저장되어 있던 열화 변화량이 지워지며, 프로세서(1520)는 비휘발성 메모리에 저장된 열화 변화량에 기반하여 전기화학 모델의 열화 파라미터를 업데이트할 수 있다.
배터리 상태 추정 장치(1500)는 PMIC(power management integrated circuit) 또는 FGIC (fuel gauge integrated circuit)에 탑재 가능하면서도 배터리의 열화 상태를 전기화학 모델에 반영시킬 수 있다. 배터리 상태 추정 장치(1500)는 보정기를 활용하여 입력 전류에 따른 전압 응답 특성을 비교하는 간단한 방식을 통해 배터리의 열화 파라미터를 추정할 수 있기 때문에 적은 비용(cost)로도 열화를 전기화학 모델에 반영시킬 수 있다. 또한, 배터리의 응답 특성에 따라 전기화학 모델의 열화 파라미터가 업데이트됨으로써, 배터리의 사용 패턴, 사용 환경에 따른 열화가 능동적으로 전기화학 모델에 반영될 수 있다. 또한, 전기화학 모델의 열화 파라미터를 직접 업데이트하는 방식이기 때문에, 열화 가속 조건을 효과적으로 회피하면서 배터리를 급속 충전시킬 수 있다.
그 밖에, 배터리 상태 추정 장치(1500)에 관해서는 상술된 동작을 처리할 수 있다.
도 16은 일 실시예에 따른 배터리 상태 추정 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 16을 참조하면, 배터리 상태 추정 장치에 구비된 프로세서에 의해 수행되는 배터리 상태 추정 방법이 도시된다.
단계(1610)에서, 배터리 상태 추정 장치는 배터리에 연결된 센서로부터 배터리의 측정 전압을 획득한다.
단계(1620)에서, 배터리 상태 추정 장치는 메모리에 저장된 전기화학 모델로부터 배터리의 추정 전압을 획득한다.
단계(1630)에서, 배터리 상태 추정 장치는 측정 전압 및 추정 전압을 이용하여, 배터리의 열화 변화량을 추정한다. 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 추정 전압과 배터리의 측정 전압 간 응답 특성 차이를 이용하여 열화 변화량을 추정할 수 있다. 예를 들어, 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 전류 변화에 따른 추정 전압의 변화량과 측정 전압의 변화량 및 전류 변화량에 기초하여 저항 증가량을 결정하고, 저항 증가량에 기초하여 음극 SEI 저항의 변화량을 열화 변화량으로 결정할 수 있다. 배터리 상태 추정 장치는 배터리의 방전에 따른 추정 전압의 응답 특성과 측정 전압의 응답 특성 간 비율을 열화 변화량으로 결정할 수 있다. 이때, 전기화학 모델에 대한 보정기는 오프 상태로 제어될 수 있다.
또한, 배터리 상태 추정 장치는 보정기가 온 상태로 제어되는 경우에 응답하여, 보정기에 의해 상태 정보가 보정되는 정도를 열화 변화량으로 결정할 수 있다.
단계(1640)에서, 배터리 상태 추정 장치는 열화 변화량을 이용하여, 전기화학 모델의 열화 파라미터를 업데이트한다. 예를 들어, 배터리 상태 추정 장치는 열화 파라미터에 대한 업데이트 조건에 도달되는 경우에 응답하여, 메모리에 저장된 하나 이상의 열화 변화량을 이용하여 열화 파라미터를 업데이트할 수 있다. 업데이트 조건은 배터리의 사이클 수, 누적 사용용량, 누적 사용시간 및 메모리에 저장된 열화 변화량의 개수 중 하나 또는 둘 이상의 조합에 따라 결정될 수 있다.
도 16에는 도시되지 않았으나, 배터리 상태 추정 장치는 추가적으로 업데이트된 열화 파라미터가 적용된 전기화학 모델을 이용하여, 배터리의 상태 정보를 추정할 수 있다. 열화 파라미터는 배터리에 대한 음극의 SEI 저항, 양극 활물질의 용량 및 전극 밸런스 시프트 중 하나 또는 둘 이상의 조합을 포함할 수 있다.
도 16에 도시된 각 단계들에는 도 1 내지 도 15를 통하여 전술한 사항들이 그대로 적용되므로, 보다 상세한 설명은 생략한다.
도 17 및 도 18은 일 실시예에 따른 모바일 기기를 설명하기 위한 도면이다.
도 17을 참조하면, 모바일 기기(1700)는 배터리(1710) 및 배터리 상태 추정 장치(1720)을 포함한다. 모바일 기기(1700)는 배터리(1710)을 전원으로 이용하는 장치일 수 있다. 예를 들어, 배터리(1710)는 단일 셀 기준 용량이 10Ah 이하이고, 파우치 타입 셀일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 모바일 기기(1700)는 휴대용 단말로서, 예를 들어, 스마트 폰일 수 있다. 모바일 기기(1700)에 구비된 디스플레이는 배터리에 관한 정보 및/또는 모바일 기기(1700)의 동작 화면을 표시할 수 있다. 도 17에서는 설명의 편의를 위해 모바일 기기(1700)가 스마트 폰인 경우를 설명하였으나, 이외에도 노트북, 태블릿 PC, 웨어러블 디바이스와 같은 다양한 단말이 제한 없이 적용될 수 있다.
배터리 상태 추정 장치(1720)는 배터리(1710)에 대응하는 전기화학 모델을 이용하여 배터리(1710)의 상태 정보를 추정할 수 있다. 배터리 상태 추정 장치(1720)는 측정 전압 및 추정 전압에 기초하여 배터리의 열화 변화량을 추정하고, 열화 변화량에 기초하여 열화 파라미터를 업데이트할 수 있다.
도 18을 참조하면, 모바일 기기(1800)는 디스플레이(1810), 배터리(1820), 메모리(1830) 및 프로세서(1840)를 포함한다. 나아가, 모바일 기기(1800)는 카메라(1850), 커버(도면 미도시), 통신부(1860) 및 스피커(1870)를 더 포함할 수 있다.
디스플레이(1810)는 프로세서(1840)에서 처리된 데이터나 모바일 기기(1800)의 동작을 표시할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(1810)의 대각선 길이는 10cm 내지 70cm일 수 있다. 나아가, 디스플레이(1810)의 대각선 길이는 50cm 이하일 수 있다. 또한, 디스플레이(1810)는 사용자로부터 입력된 터치 제스처를 감지하는 터치스크린 디스플레이(1810)일 수 있다. 터치스크린 디스플레이(1810)에서 감지한 터치 제스처는 프로세서(1840)로 전달되어 처리될 수 있다.
배터리(1820)는 모바일 기기(1800)가 동작하기 위한 전력을 공급할 수 있다. 예를 들어, 배터리(1820)는 디스플레이(1810), 메모리(1830), 프로세서(1840), 카메라(1850), 커버, 통신부(1860), 스피커(1870)로 전력을 공급할 수 있다. 배터리(1820)의 단위 셀 용량은 10Ah 이하일 수 있다.
메모리(1830)는 배터리(1820)의 전기화학 모델을 저장할 수 있으며, 휘발성 메모리 및 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 예를 들어, 휘발성 메모리의 용량은 단위 셀 기준 2 내지 8Kbyte일 수 있으며, 배터리(1820)에 포함된 단위 셀 개수에 따라 증가할 수 있다. 비휘발성 메모리의 용량은 단위 셀 기준 20 내지 10Kbyte일 수 있으며, 마찬가지로 배터리(1820)에 포함된 단위 셀 개수에 따라 증가할 수 있다.
프로세서(1840)는 전기화학 모델을 이용하여 배터리(1820)의 전압을 추정할 수 있다. 또한, 프로세서(1840)는 모바일 기기(1800)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1840)는 배터리(1820)의 추정 전압을 디스플레이(1810)에 표시할 수 있다. 프로세서(1840)는 MCU(micro controller unit)일 수 있다.
모바일 기기(1800)는 PMIC를 더 포함할 수 있다. 메모리(1830)와 프로세서(1840)는 PMIC에 포함될 수 있다. 다만, 실시예가 이에 한정되지 않으며, 다른 실시예에서는 메모리(1830)와 프로세서(1840)가 PMIC에 포함되지 않을 수 있다.
카메라(1850)는 디스플레이(1810)를 바라보는 사용자를 촬영할 수 있도록 배치될 수 있다. 예를 들어, 카메라(1850)는 모바일 기기(1800)에서 디스플레이(1810)와 동일한 측면에 배치될 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않으며, 모바일 기기(1800)에서 다양한 방향으로 사진 및/또는 동영상을 촬영할 수 있다. 실시예에 따라서는, 모바일 기기(1800)는 복수의 카메라(1850)들을 포함할 수도 있다.
커버는 모바일 기기(1800)에서 디스플레이(1810) 이외의 부분을 덮을 수 있다. 배터리(1820), 메모리(1830), 프로세서(1840), 통신부(1860)는 커버와 디스플레이(1810) 사이에 배치될 수 있다.
통신부(1860)는 외부 장치와 통신을 수행할 수 있다. 통신부(1860)는 외부 장치로부터 수신된 데이터를 프로세서(1840)로 전달하거나, 프로세서(1840)에 의해 처리된 데이터를 상기 외부 장치로 전송할 수 있다.
스피커(1870)는 모바일 기기(1800)의 동작에 따른 사운드를 출력할 수 있도록 배치될 수 있다. 예를 들어, 스피커(1870)는 디스플레이(1810)를 바라보는 사용자로 사운드를 출력하도록 디스플레이(1810)와 동일한 측면에 배치될 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않으며, 모바일 기기(1800)에서 다양한 방향으로 배치되어 사운드를 출력할 수 있다.
도 1 내지 도 16을 통해 기술된 사항은 도 17 및 도 18을 통해 기술된 사항에 적용될 수 있으므로, 상세한 설명은 생략한다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 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 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 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 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. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 저장할 수 있으며 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.
위에서 설명한 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 또는 복수의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 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 (33)

  1. 프로세서에 의해 실행되는 배터리 상태 추정 방법에 있어서,
    배터리에 연결된 센서로부터 상기 배터리의 측정 전압을 획득하는 단계;
    메모리에 저장된 전기화학 모델로부터 상기 배터리의 추정 전압을 획득하는 단계;
    상기 측정 전압 및 상기 추정 전압을 이용하여, 상기 배터리의 열화 변화량을 추정하는 단계; 및
    상기 열화 변화량을 이용하여, 상기 전기화학 모델의 열화 파라미터를 업데이트하는 단계
    를 포함하는
    배터리 상태 추정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 열화 변화량을 추정하는 단계는
    상기 배터리의 추정 전압과 상기 배터리의 측정 전압 간 응답 특성 차이를 이용하여 상기 열화 변화량을 추정하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 열화 변화량을 추정하는 단계는
    상기 배터리의 상기 추정 전압의 변화량과 상기 측정 전압의 변화량 및 전류 변화량에 기초하여 저항 증가량을 결정하고, 상기 저항 증가량에 기초하여 음극 SEI 저항의 변화량을 상기 열화 변화량으로 결정하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 열화 변화량을 추정하는 단계는
    상기 배터리의 방전에 따른 상기 추정 전압의 응답 특성과 상기 측정 전압의 응답 특성 간 비율을 상기 열화 변화량으로 결정하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 응답 특성들 간 비율은
    상기 배터리의 사용 구간 내 두 지점들에서의 추정 전압들로부터 결정된 기울기 및 측정 전압들로부터 결정된 기울기 간 비율; 및
    상기 배터리의 사용 구간 내 두 지점들 사이의 추정 전압들로부터 결정된 면적 및 측정 전압들로부터 결정된 면적 간 비율
    중 어느 하나인,
    배터리 상태 추정 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 배터리의 사용 구간 내 두 지점들은
    상기 전기화학 모델에 대한 보정기의 오프 상태 구간의 시작점과 종료점에 해당하거나, 또는
    상기 오프 상태 구간 내에서 상기 배터리의 전류 변화가 미리 정해진 제1 임계치 이하인 구간에 속하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 열화 변화량을 추정하는 단계는
    상기 전기화학 모델에 대한 보정기가 오프 상태로 제어되는 경우에 응답하여 상기 열화 변화량을 추정하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 전기화학 모델에서 추정된 배터리의 상태 정보를 이용하여, 상기 전기화학 모델에 대한 보정기의 동작 상태를 제어하는 단계
    를 더 포함하는
    배터리 상태 추정 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 동작 상태를 제어하는 단계는
    상기 배터리의 상태 정보, 이온농도 및 활물질 용량 중 어느 하나가 미리 정해진 제2 임계치보다 크거나 미리 정해진 제1 범위에 속하는 경우에 응답하여 상기 보정기를 오프 상태로 제어하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 동작 상태를 제어하는 단계는
    상기 배터리의 음극 OCP의 변화가 미리 정해진 제3 임계치 이하이면서, 상기 배터리의 양극 OCP의 변화가 미리 정해진 제4 임계치 이상인 구간에 상기 배터리의 상태 정보, 이온농도 및 활물질 용량 중 어느 하나가 대응한다면, 상기 보정기를 오프 상태로 제어하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 열화 변화량을 추정하는 단계는
    상기 보정기가 온 상태로 제어되는 경우에 응답하여, 상기 보정기에 의해 상기 상태 정보가 보정되는 정도를 상기 열화 변화량으로 결정하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 동작 상태를 제어하는 단계는
    상기 배터리의 상태 정보, 이온농도 및 활물질 용량 중 어느 하나가 미리 정해진 제5 임계치보다 작거나 미리 정해진 제2 범위에 속하는 경우에 응답하여 상기 보정기를 온 상태로 제어하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 동작 상태를 제어하는 단계는
    상기 배터리의 음극 OCP의 변화가 미리 정해진 제6 임계치 이상인 구간에 상기 배터리의 상태 정보, 이온농도 및 활물질 용량 중 어느 하나가 대응한다면, 상기 보정기를 온 상태로 제어하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 열화 변화량을 상기 메모리에 저장하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 열화 파라미터를 업데이트하는 단계는
    상기 열화 파라미터에 대한 업데이트 조건에 도달되는 경우에 응답하여, 상기 메모리에 저장된 하나 이상의 열화 변화량을 이용하여 상기 열화 파라미터를 업데이트하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 업데이트 조건은
    상기 배터리의 사이클 수, 누적 사용용량, 누적 사용시간 및 상기 메모리에 저장된 열화 변화량의 개수 중 하나 또는 둘 이상의 조합에 따라 결정되는,
    배터리 상태 추정 방법.
  16. 제1항에 있어서,
    상기 열화 파라미터는
    상기 배터리에 대한 음극의 SEI 저항, 양극 활물질의 용량 및 전극 밸런스 시프트(electrode balance shift) 중 하나 또는 둘 이상의 조합을 포함하는,
    배터리 상태 추정 방법.
  17. 제1항에 있어서,
    상기 업데이트된 열화 파라미터가 적용된 전기화학 모델을 이용하여, 상기 배터리의 상태 정보를 추정하는 단계
    를 더 포함하는
    배터리 상태 추정 방법.
  18. 제1항 내지 제17항 중에서 어느 한 항의 방법을 실행하는 컴퓨터 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독가능 기록매체.
  19. 배터리에 대응하는 전기화학 모델을 저장하는 메모리;
    상기 배터리의 전압을 측정하는 센서; 및
    상기 배터리의 측정 전압 및 상기 전기화학 모델로부터 획득한 추정 전압을 이용하여 상기 배터리의 열화 변화량을 추정하고, 상기 열화 변화량을 이용하여 상기 전기화학 모델의 열화 파라미터를 업데이트하는 프로세서
    를 포함하는,
    배터리 상태 추정 장치.
  20. 디스플레이;
    상기 디스플레이에 전력을 공급하는 배터리;
    상기 배터리의 전기화학 모델을 저장하는 메모리; 및
    상기 전기화학 모델을 이용하여 상기 배터리의 전압을 추정하는 프로세서
    를 포함하는
    모바일 기기.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 디스플레이의 대각선 길이는 10cm 내지 70cm 인,
    모바일 기기.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 디스플레이의 대각선 길이는 50cm 이하인,
    모바일 기기.
  23. 제20항에 있어서,
    상기 배터리의 단위 셀 용량은 10Ah 이하인,
    모바일 기기.
  24. 제20항에 있어서,
    상기 프로세서는 MCU(micro controller unit)인,
    모바일 기기.
  25. 제20항에 있어서,
    상기 메모리에 포함된 휘발성 메모리의 용량은 단위 셀 기준 2 내지 8Kbyte인,
    모바일 기기.
  26. 제20항에 있어서,
    상기 메모리에 포함된 비휘발성 메모리의 용량은 단위 셀 기준 20 내지 100Kbyte인,
    모바일 기기.
  27. 제20항에 있어서,
    상기 모바일 기기는 PMIC(power management integrated circuit)을 더 포함하고,
    상기 메모리와 상기 프로세서는 상기 PMIC에 포함된,
    모바일 기기.
  28. 제20항에 있어서,
    상기 모바일 기기는 PMIC를 더 포함하고,
    상기 메모리와 상기 프로세서는 상기 PMIC에 포함되지 않는,
    모바일 기기.
  29. 제20항에 있어서,
    상기 모바일 기기는 카메라를 더 포함하고,
    상기 카메라는 상기 디스플레이를 바라보는 사용자를 촬영할 수 있도록 배치된,
    모바일 기기.
  30. 제20항에 있어서,
    상기 모바일 기기는 커버를 더 포함하고,
    상기 배터리, 메모리 및 프로세서는 상기 커버와 상기 디스플레이 사이에 배치된,
    모바일 기기.
  31. 제20항에 있어서,
    상기 디스플레이는 사용자로부터 입력된 터치 제스처를 감지하는 터치스크린 디스플레이인,
    모바일 기기.
  32. 제20항에 있어서,
    상기 모바일 기기는 외부 장치와 통신을 수행하는 통신부를 더 포함하고,
    상기 통신부는 상기 외부 장치로부터 수신된 데이터를 상기 프로세서로 전달하거나, 상기 프로세서에 의해 처리된 데이터를 상기 외부 장치로 전송하는,
    모바일 기기.
  33. 제20항에 있어서,
    상기 모바일 기기는 스피커를 더 포함하고,
    상기 스피커는 상기 모바일 기기의 동작에 따른 사운드를 출력할 수 있도록 배치된,
    모바일 기기.
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