KR20220133695A - 리튬이온 전지를 제조 또는 평가하기 위한 충방전기 데이터를 기초로 충방전기 이상을 감지하는 방법 - Google Patents
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Abstract
본 개시는 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는, 리튬이온 전지를 제조 또는 평가하기 위한 충방전기 데이터를 기초로 충방전기 이상을 감지하는 방법에 관한 것이다. 충방전기 이상 감지 방법은 하나 이상의 충방전기의 충방전기 평가 데이터를 수집하는 단계, 수집된 충방전기 평가 데이터에 기초하여, 하나 이상의 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널에 대한 이상(anomaly)을 감지하는 단계 및 이상이 감지된 적어도 하나의 채널에 대한 미리 결정된 조치를 수행하는 단계를 포함한다.
Description
본 개시는 리튬이온 전지를 제조 또는 평가하기 위한 충방전기 데이터를 기초로 충방전기 이상을 감지하는 방법에 관한 것으로서, 구체적으로, 하나 이상의 충방전기의 충방전기 평가 데이터를 수집하여 하나 이상의 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널에 대한 이상(anomaly)을 감지하고, 이상이 감지된 적어도 하나의 채널에 대한 미리 결정된 조치를 수행하는 방법에 관한 것이다.
일반적으로 리튬이온 전지는 양극 활물질로 리튬 화합물을 사용하고, 음극 활물질로 탄소 또는 흑연을 사용한다. 전해액으로 유기 용매를 사용한 전지로, 니켈 카드뮴 전지에 비해서 효율적이어서 휴대기기에 많이 사용되며, 최근에는 크기와 용량이 대형화되어 ESS(Energy Storage System), 전기자동차에 많이 사용되고 있다. 리튬이온 전지는 용량이 높을수록 사용시간이 길고 효율도 좋지만, 높은 온도에서 폭발할 수 있으니 주의해야 한다. 리튬이온 전지를 제조/평가하는 데 있어서, 전지 이상 또는 충방전기 설비 이상으로 인해 충전/방전 시 전지의 급격한 화학 반응으로 내입 및 온도가 상승할 수 있다. 이러한 이상 징후는 유해 가스, 가연성 가스 발생 및 화재, 폭발로도 이어질 수 있다. 또한, 리튬이온 전지를 충방전기로 제조하여 평가를 반복하는 경우, 전지의 내부 쇼트 현상은 초기에 큰 특징이 없고, 전지가 열화됨에 따라 특징이 서서히 발현되기 시작하며 일단 발현되면 순간 몇 초 내에 큰 화재나 폭발로 이어질 수 있다.
종래의 리튬이온 전지의 충방전기 설비는 충방전기 내 온도 센서, 연기 센서 등을 사용하여 화재로 인한 열과 연기 등을 감지할 수 있다. 충방전기 내 온도 센서, 연기 센서 등을 사용하는 경우에는 화재 발생 등 위험성이 극도로 고조된 시점에서 센서가 작동하므로 작업자가 대처하는데 어려움이 있고, 휴일 및 야간인 경우 자칫 대형 화재로 번질 수 있다. 또한, 충방전기 설비 고장으로 인한 오작동에 의해 이상 경보 및 경보음이 발생하거나 또는 경보음이 발생하지 않을 수 있다.
본 개시는 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 충방전기 이상 감지 방법, 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 및 장치(시스템)를 제공한다.
본 개시는 방법, 장치(시스템) 또는 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 포함한 다양한 방식으로 구현될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는, 리튬이온 전지를 제조 또는 평가하기 위한 충방전기 데이터를 기초로 충방전기 이상을 감지하는 방법은 하나 이상의 충방전기의 충방전기 평가 데이터를 수집하는 단계, 수집된 충방전기 평가 데이터에 기초하여, 하나 이상의 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널에 대한 이상(anomaly)을 감지하는 단계 및 이상이 감지된 적어도 하나의 채널에 대한 미리 결정된 조치를 수행하는 단계를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 하나 이상의 충방전기는 복수의 충방전기를 포함하고, 수집하는 단계는, 복수의 충방전기에서 발생하는 하나 이상의 포맷의 평가 데이터를 분석가능한 형태의 데이터로 변환하는 단계 및 변환된 분석 가능한 형태의 데이터를 충방전기 평가 데이터로서 수집하는 단계를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 감지하는 단계는, 충방전기 평가 데이터에 기초하여, 하나 이상의 충방전기 내에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널과 연관된 평가 데이터가 미리 결정된 안전조건을 만족하는지 여부에 대한 판정 결과를 생성하는 단계 및 생성된 판정 결과에 기초하여, 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 실시간으로 결정하는 단계를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 감지하는 단계는, 수집된 충방전기 평가 데이터에 기초하여, 하나 이상의 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널과 연관된 리튬이온 전지의 내부 쇼트(short) 여부에 대한 판정 결과를 생성하는 단계 및 생성된 판정 결과에 기초하여, 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 감지하는 단계를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널과 연관된 리튬이온 전지의 내부 쇼트 여부에 대한 판정 결과를 생성하는 단계는, 적어도 하나의 채널로부터 수집된 서브 평가 데이터를 이용하여 서브 전압 모델을 생성하는 단계, 생성된 서브 전압 모델과 하나 이상의 충방전기와 연관된 표준 전압 모델 사이의 차이를 산출하는 단계 및 산출된 차이 및 임계치에 기초하여, 적어도 하나의 채널과 연관된 리튬이온 전지의 내부 쇼트 여부를 판정하는 단계를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 표준 전압 모델은, 하나 이상의 충방전기에 포함된 복수의 채널 각각의 전압 모델을 복수의 군(group)으로 클러스터링함으로써 생성된다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 임계치는, 하나 이상의 충방전기의 충방전기 평가 데이터에 기초하여 자동으로 변경된다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 이상이 감지된 적어도 하나의 채널에 대한 미리 결정된 조치를 수행하는 단계는, 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 감지하는 것에 응답하여, 이상이 감지된 적어도 하나의 채널의 가동을 즉시 중단시키는 단계를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 이상이 감지된 적어도 하나의 채널에 대한 미리 결정된 조치를 수행하는 단계는, 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 감지하는 것에 응답하여, 이상이 감지된 적어도 하나의 채널에 대한 이상 발생 알림을 출력하는 단계를 포함한다.
본 개시의 일 실시예에 따른 상술된 충방전기 이상 감지 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.
본 개시의 일부 실시예에서 따르면, 리튬이온 전지 제조, 평가 시 측정되는 데이터를 수집, 저장, 분석하여 리튬이온 전지 이상, 충방전기 설비 이상을 사전 검출함으로써, 화재 등의 위험을 사전 예방할 수 있다.
본 개시의 일부 실시예에서 따르면, 충방전기에 대한 이상 발생 여부를 실시간으로 모니터링함으로써, 이상이 발생한 충방전기에 대하여 적절한 조치를 신속히 취할 수 있다. 또한, 충방전기 설비(예를 들어, 온도 센서 등) 고장에 의해 하드웨어적인 1차 보호 기능이 작동 불능한 경우에도, 소프트웨어적으로 2차 보호 기능을 수행할 수 있다.
본 개시의 일부 실시예에서 따르면, 프로세서는 여러 포맷의 평가 데이터를 분석가능한 형태의 데이터(예를 들어, 텍스트 데이터)로 변환하여 자동 수집할 수 있다. 또한, 충방전기 업체마다 상이한 포맷의 파일이 하나의 포맷의 파일로 변환될 수 있다. 이에 따라, 여러 충방전기 업체의 복수의 충방전기에 대한 이상 발생 여부를 동시에 모니터링할 수 있다.
본 개시의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자(이하, '통상의 기술자'라 함)에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시의 실시예들은, 이하 설명하는 첨부 도면들을 참조하여 설명될 것이며, 여기서 유사한 참조 번호는 유사한 요소들을 나타내지만, 이에 한정되지는 않는다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 리튬이온 전지를 제조 또는 평가하기 위한 충방전기 데이터를 기초로 충방전기 이상을 감지하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 프로세서의 내부 구성을 나타내는 기능적인 블록도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 충방전기 이상 감지 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 충방전기 평가 데이터 수집하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 실시간으로 감지하기 위한 기능적 구성의 예시를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널에 대한 안전조건 이상을 실시간으로 감지하기 위한 기능적 구성의 예시를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널에 대한 Level Ⅱ 이상을 실시간으로 감지하기 위한 기능적 구성의 예시를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따라 리튬이온 전지의 방전 시 측정되는 시간에 따른 전압 값을 나타내는 그래프이다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 리튬이온 전지를 제조 또는 평가하기 위한 충방전기 데이터를 기초로 충방전기 이상을 감지하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 프로세서의 내부 구성을 나타내는 기능적인 블록도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 충방전기 이상 감지 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 충방전기 평가 데이터 수집하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 실시간으로 감지하기 위한 기능적 구성의 예시를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널에 대한 안전조건 이상을 실시간으로 감지하기 위한 기능적 구성의 예시를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널에 대한 Level Ⅱ 이상을 실시간으로 감지하기 위한 기능적 구성의 예시를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따라 리튬이온 전지의 방전 시 측정되는 시간에 따른 전압 값을 나타내는 그래프이다.
이하, 본 개시의 실시를 위한 구체적인 내용을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 이하의 설명에서는 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있는 경우, 널리 알려진 기능이나 구성에 관한 구체적 설명은 생략하기로 한다.
첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응되는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나, 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지는 않는다.
개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 통상의 기술자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서, 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 복수의 표현은 문맥상 명백하게 복수인 것으로 특정하지 않는 한, 단수의 표현을 포함한다. 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.
또한, 명세서에서 사용되는 '모듈' 또는 '부'라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어 구성요소를 의미하며, '모듈' 또는 '부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '모듈' 또는 '부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터 베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 또는 변수들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들은 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '모듈' 또는 '부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들로 더 분리될 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, '모듈' 또는 '부'는 프로세서 및 메모리로 구현될 수 있다. '프로세서'는 범용 프로세서, 중앙 처리 장치(CPU), 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 제어기, 마이크로제어기, 상태 머신 등을 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. 몇몇 환경에서, '프로세서'는 주문형 반도체(ASIC), 프로그램가능 로직 디바이스(PLD), 필드 프로그램가능 게이트 어레이(FPGA) 등을 지칭할 수도 있다. '프로세서'는, 예를 들어, DSP와 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들의 조합, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서들의 조합, 또는 임의의 다른 그러한 구성들의 조합과 같은 처리 디바이스들의 조합을 지칭할 수도 있다. 또한, '메모리'는 전자 정보를 저장 가능한 임의의 전자 컴포넌트를 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. '메모리'는 임의 액세스 메모리(RAM), 판독-전용 메모리(ROM), 비-휘발성 임의 액세스 메모리(NVRAM), 프로그램가능 판독-전용 메모리(PROM), 소거-프로그램가능 판독 전용 메모리(EPROM), 전기적으로 소거가능 PROM(EEPROM), 플래쉬 메모리, 자기 또는 광학 데이터 저장장치, 레지스터들 등과 같은 프로세서-판독가능 매체의 다양한 유형들을 지칭할 수도 있다. 프로세서가 메모리로부터 정보를 판독하고/하거나 메모리에 정보를 기록할 수 있다면 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다고 불린다. 프로세서에 집적된 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다.
본 개시에서 '충방전기'는, 리튬이온 전지를 제조/평가하기 위해, 전지의 충전 및/또는 방전을 반복 수행할 수 있는 설비를 지칭할 수 있다. 예를 들어, 하나의 충방전기는 복수의 채널을 포함할 수 있으며, 각 채널마다 하나의 전지에 대한 충전 및 방전을 수행할 수 있다. 따라서, 하나의 충방전기는 복수의 전지에 대하여 충전 및/또는 방전을 수행할 수 있다. 또한, 충방전기는 충방전기 제조 업체별 및/또는 평가 대상 전지별로 상이한 사양, 안전조건 등을 가질 수 있다. 본 개시에서, 충방전기 설비는 충방전기를 지칭하고, 충방전기는 충방전기 설비를 지칭할 수 있다.
본 개시에서 '평가 데이터'는, 충방전기를 통해 측정되는 데이터, 충방전기와 연관된 전지에 대한 데이터, 평가를 위해 산출되는 데이터, 이상 여부를 감지하기 위해 산출되는 데이터 등을 지칭할 수 있다. 여기서, '평가 데이터'는 '충방전기 평가 데이터'를 지칭할 수 있고, '충방전기 평가 데이터'는 '평가 데이터'를 지칭할 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 리튬이온 전지를 제조 또는 평가하기 위한 충방전기 데이터를 기초로 충방전기 이상을 감지하는 예시를 나타내는 도면이다. 정보 처리 시스템(미도시, 예를 들어, 정보 처리 시스템의 적어도 하나의 프로세서)은 리튬이온 전지 제조, 평가 시 데이터를 수집·저장·분석하여 리튬이온 전지 이상, 충방전기 설비 이상을 사전 검출함으로써, 화재 등의 위험을 사전 예방할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서는 리튬이온 전지 제조/평가 시 측정되는 충방전기 데이터 수집하고, 실시간으로 충방전기의 이상을 감지(Anomaly Detection)하고, 충방전기 데이터를 저장하고, 충방전기 이상에 대한 조치를 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템은 실시간 이상 감지부(120), 저장부(130) 및 조치부(140)를 포함할 수 있다.
충방전기 이상을 감지하기 위해, 정보 처리 시스템은 하나 이상의 충방전기의 충방전기 평가 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시예에서, 정보 처리 시스템은 각 충방전기 업체와 연관된 Data PC들(110_1, 110_2, 110_3)로부터 데이터를 수신함으로써, 하나 이상의 충방전기의 충방전기 평가 데이터를 수집할 수 있다. 여기서, 하나 이상의 충방전기는 복수의 채널을 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이, 각 충방전기 업체는 하나 이상의 충방전기 설비를 구비할 수 있으며, Data PC를 통해(예를 들어, Data PC에 설치된 수집 agent를 통해) 자신이 구비한 충방전기 설비의 충방전기 평가 데이터를 제공할 수 있다. 예를 들어, P사는 5개의 충방전기(B-1 호기 내지 B-5호기)를 구비할 수 있으며, P사의 Data PC(110_1)를 통해 P사의 5개의 충방전기의 충방전기 평가 데이터를 제공할 수 있다. 또한, H사는 4개의 충방전기(K-1 호기 내지 K-4 호기)를 구비할 수 있으며, H사의 Data PC(110_2)를 통해 4개의 충방전기의 충방전기 평가 데이터를 제공할 수 있다. 마찬가지로, T사는 6개의 충방전기(P-1 호기 내지 P-4 호기)를 구비할 수 있으며, T사의 Data PC(110_3)를 통해 6개의 충방전기의 충방전기 평가 데이터를 제공할 수 있다. 즉, 정보 처리 시스템은 각 충방전기 업체의 충방전기 평가 데이터를 동시에 실시간으로 수집할 수 있다. 도 1에 도시된 충방전기의 각각은 하나 이상의 채널을 포함할 수 있다.
정보 처리 시스템의 실시간 이상 감지부(120)는 수집된 충방전기 평가 데이터에 기초하여, 하나 이상의 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널에 대한 이상(anomaly)을 감지할 수 있다. 일 실시예에서, 실시간 이상 감지부(120)는 수집된 충방전기 평가 데이터에 기초하여, 적어도 하나의 채널이 안전조건(예를 들어, 기준 값 이내, 임계값 이상/이하 등)을 만족하는지 판정함으로써, 해당 채널에 대한 이상 발생 여부를 감지할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 실시간 이상 감지부(120)는 수집된 충방전기 평가 데이터에 기초하여, 적어도 하나의 채널과 연관된 전지(즉, 해당 채널의 제조/평가 대상 전지)의 내부 쇼트 여부를 판정함으로써, 해당 채널에 대한 이상 발생 여부를 감지할 수 있다. 정보 처리 시스템은 건물(층)별, 충방전기 호기별, 충방전기 호기 채널별, 이상 항목별로 이상 발생 여부를 모니터링 할 수 있다.
정보 처리 시스템의 저장부(130)는 충방전기 설비와 연관된 데이터, 수집된 충방전기 평가 데이터 및/또는 이상 감지 결과 데이터를 데이터 베이스(DB)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장부(130)는 날짜, 충방전기 번호, 채널 번호, 평가 제목 등의 기본 정보 및/또는 최대/최소 전압, 최대/최소 전류, 최대 온도 등의 안전조건 정보를 데이터 베이스에 저장할 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 저장부(130)는 충전 용량, 방전 용량, 충전 시간, 방전 시간, 온도, Raw Data 등의 평가 요약 정보 및/또는 실시간 이상 감지 정보(예를 들어, 이상 발생 여부를 나타내는 Event 값(0 또는 1))를 데이터 베이스에 저장할 수 있다.
정보 처리 시스템의 조치부(140)는 이상이 감지된 적어도 하나의 채널에 대하여 미리 결정된 조치를 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 조치부(140)는 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 감지하는 것에 응답하여, 이상이 감지된 적어도 하나의 채널의 가동을 즉시 중단시킬 수 있다. 다른 실시예에서, 조치부(140)는 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 감지하는 것에 응답하여, 이상이 감지된 적어도 하나의 채널에 대한 이상 발생 알림을 출력할 수 있다. 예를 들어, 이상이 감지된 적어도 하나의 채널에 대하여, 해당 채널의 충방전기 설비의 가동을 즉시 중단하고, 해당 채널의 담당자(150_1), 관리자(150_2) 및/또는 STAFF(150_3)에게 감지된 이상에 대한 메일을 발송하거나 경고음 송출할 수 있다. 그 후, 담당자(150_1), 관리자(150_2) 및/또는 STAFF(150_3)는 충방전기 설비 이상에 대한 작업을 수행할 수 있다.
도 1에서는 각 충방전기 업체마다 하나의 Data PC와 연관되어 하나의 Data PC를 통해 충방전기 평가 데이터를 제공하는 것으로 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 하나의 충방전기 업체가 상이한 수의 Data PC와 연관되고, 연관된 Data PC를 통해 충방전기 평가 데이터를 제공할 수 있다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템(200)의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 정보 처리 시스템(200)은 메모리(210), 프로세서(220), 통신 모듈(230) 및 입출력 인터페이스(240)를 포함할 수 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, 정보 처리 시스템(200)은 통신 모듈(230)을 이용하여 네트워크를 통해 정보 및/또는 데이터를 통신할 수 있도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 도 1의 실시간 이상 감지부(120) 및 조치부(140)는 정보 처리 시스템(200)의 프로세서(220)에 의해 동작될 수 있다.
메모리(210)는 비-일시적인 임의의 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(210)는 RAM(random access memory), ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 다른 예로서, ROM, SSD, 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치는 메모리와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 정보 처리 시스템(200)에 포함될 수 있다. 또한, 메모리(210)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드(예를 들어, 정보 처리 시스템(200)에 설치되어 구동되는 충방전기 평가 데이터 수집, 채널에 대한 이상 감지, 조치 수행 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다.
이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(210)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체는 이러한 정보 처리 시스템(200)에 직접 연결가능한 기록 매체를 포함할 수 있는데, 예를 들어, 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈(230)을 통해 메모리(210)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 어플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템이 통신 모듈(230)을 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램(예를 들어, 충방전기 평가 데이터 수집, 채널에 대한 이상 감지, 조치 수행 등을 위한 프로그램 등)에 기반하여 메모리(210)에 로딩될 수 있다.
프로세서(220)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(210) 또는 통신 모듈(230)에 의해 사용자 단말(미도시) 또는 다른 외부 시스템으로 제공될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 메모리(210)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.
통신 모듈(230)은 네트워크를 통해 사용자 단말(미도시)(예를 들어, 담당자의 사용자 단말)과 정보 처리 시스템(200)이 서로 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있으며, 정보 처리 시스템(200)이 외부 시스템(예를 들어, 충방전기 시스템, 별도의 클라우드 시스템 등)과 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 정보 처리 시스템(200)의 프로세서(220)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호, 명령, 데이터 등이 통신 모듈(230)과 네트워크를 거쳐 사용자 단말 및/또는 외부 시스템의 통신 모듈을 통해 사용자 단말 및/또는 외부 시스템으로 전송될 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템(200)은 통신 모듈(230)과 네트워크를 통해 이상 발생 알림, 채널 가동 중단 명령 등을 사용자 단말 및/또는 외부 시스템으로 전달할 수 있다. 다른 실시예에서, 정보 처리 시스템(200)의 프로세서(220)는 통신 모듈(230)과 네트워크를 통해 사용자 단말 및/또는 외부 시스템으로부터 제어 신호, 명령, 데이터 등을 수신할 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템(200)의 프로세서(220)는 통신 모듈(230)과 네트워크를 통해 충방전기 평가 데이터 등을 사용자 단말 및/또는 외부 시스템으로부터 수신할 수 있다.
또한, 정보 처리 시스템(200)의 입출력 인터페이스(240)는 정보 처리 시스템(200)과 연결되거나 정보 처리 시스템(200)이 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 도 2에서는 입출력 인터페이스(240)가 프로세서(220)와 별도로 구성된 요소로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 입출력 인터페이스(240)가 프로세서(220)에 포함되도록 구성될 수 있다. 정보 처리 시스템(200)은 도 2의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다.
정보 처리 시스템(200)의 프로세서(220)는 복수의 사용자 단말 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 하나 이상의 충방전기의 충방전기 평가 데이터를 수집하고, 수집된 충방전기 평가 데이터에 기초하여, 하나 이상의 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널에 대한 이상(anomaly)을 감지할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 이상이 감지된 적어도 하나의 채널에 대한 미리 결정된 조치를 수행할 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 프로세서(220)의 내부 구성을 나타내는 기능적인 블록도이다. 도시된 바와 같이, 프로세서(220)는 데이터 수집부(310), 실시간 이상 감지부(320), 이상 조치부(330) 등을 포함할 수 있다. 이 경우, 프로세서(220)는 데이터 베이스(340) 등과 통신하며 충방전기 이상을 감지하기 위한 데이터 및/또는 정보를 주고받을 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 실시간으로 또는 주기적으로 데이터 베이스(340) 등과 통신하거나, 새로운 데이터가 생성되는 경우 데이터 베이스(340) 등과 통신하며 충방전기 이상을 감지하기 위한 데이터 및/또는 정보를 주고받을 수 있다.
데이터 수집부(310)는 하나 이상의 충방전기의 충방전기 평가 데이터를 수집할 수 있다. 일 실시예에서, 복수의 충방전기로부터 충방전기 평가 데이터가 수신되는 경우, 데이터 수집부(310)는 복수의 충방전기에서 발생하는 하나 이상의 포맷의 평가 데이터를 분석가능한 형태의 데이터로 변환하고, 변환된 분석 가능한 형태의 데이터를 충방전기 평가 데이터로서 수집할 수 있다. 다른 실시예에서, 데이터 수집부(310)는 하나 이상의 충방전기와 연관된 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 충방전기의 기본 정보 및/또는 안전조건에 대한 정보를 수집할 수 있다.
실시간 이상 감지부(320)는, 수집된 충방전기 평가 데이터에 기초하여, 하나 이상의 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널에 대한 이상(anomaly)을 감지할 수 있다. 일 실시예에서, 실시간 이상 감지부(320)는, 충방전기 평가 데이터에 기초하여, 하나 이상의 충방전기 내에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널과 연관된 평가 데이터가 미리 결정된 안전조건을 만족하는지 여부에 대한 판정 결과를 생성할 수 있다. 그리고 나서, 실시간 이상 감지부(320)는, 생성된 판정 결과에 기초하여, 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 실시간으로 결정할 수 있다.
다른 실시예에서, 실시간 이상 감지부(320)는, 수집된 충방전기 평가 데이터에 기초하여, 하나 이상의 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널과 연관된 리튬이온 전지의 내부 쇼트(short) 여부에 대한 판정 결과를 생성할 수 있다. 예를 들어, 실시간 이상 감지부(320)는, 적어도 하나의 채널로부터 수신된 서브 평가 데이터를 이용하여 서브 전압 모델을 생성하고, 생성된 서브 전압 모델과 하나 이상의 충방전기와 연관된 표준 전압 모델 사이의 차이를 산출하고, 산출된 차이 및 임계치에 기초하여, 적어도 하나의 채널과 연관된 리튬이온 전지의 내부 쇼트 여부를 판정할 수 있다. 여기서, 표준 전압 모델은, 하나 이상의 충방전기 포함된 복수의 채널 각각의 전압 모델을 복수의 군(group)으로 클러스터링함으로써 생성될 수 있다. 또한, 임계치는, 하나 이상의 충방전기의 충방전기 평가 데이터를 기초하여 자동으로 변경될 수 있다. 그 후, 실시간 이상 감지부(320)는, 생성된 판정 결과에 기초하여, 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 실시간으로 결정할 수 있다.
이상 조치부(330)는 이상이 감지된 적어도 하나의 채널에 대한 미리 결정된 조치를 수행할 수 있다. 일 실시예에서, 이상 조치부(330)는 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 감지하는 것에 응답하여, 이상이 감지된 적어도 하나의 채널의 가동을 즉시 중단시킬 수 있다. 다른 실시예에서, 이상 조치부(330)는 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 감지하는 것에 응답하여, 이상이 감지된 적어도 하나의 채널에 대한 이상 발생 알림을 출력할 수 있다.
도 3에서는 프로세서(220)의 구성을 각각의 기능별로 구분하여 설명하였으나, 반드시 물리적으로 구분되는 것을 의미하지 않는다. 예를 들어, 데이터 수집부(310)와 실시간 이상 감지부(320)는 구분되어 상술되었으나, 이는 발명의 이해를 돕기 위한 것으로서, 이에 한정되지 않는다. 또한, 도 3에서는 프로세서(220)가 데이터 수집부(310), 실시간 이상 감지부(320) 및 이상 조치부(330)를 모두 포함하는 것으로 구성되었으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 데이터 수집부(310)는 프로세서(220)에 포함되지 않고, 각 충방전기 업체의 Data PC의 프로세서에 포함되어 기능을 수행할 수 있다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 충방전기 이상 감지 방법(400)을 나타내는 흐름도이다. 일 실시예에 따르면, 충방전기 이상 감지 방법(400)은 프로세서(예를 들어, 정보 처리 시스템의 적어도 하나의 프로세서)에 의해 수행될 수 있다. 도시된 바와 같이, 충방전기 이상 감지 방법(400)은 프로세서가 하나 이상의 충방전기의 충방전기 평가 데이터를 수집함으로써 개시될 수 있다(S410). 예를 들어, 프로세서는 복수의 충방전기에서 발생하는 하나 이상의 포맷의 평가 데이터를 분석가능한 형태의 데이터로 변환하고, 변환된 분석가능한 형태의 데이터를 충방전기 평가 데이터로서 수집할 수 있다.
프로세서는 수집된 충방전기 평가 데이터에 기초하여, 하나 이상의 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널에 대한 이상(anomaly)을 감지할 수 있다(S420). 일 실시예에서, 프로세서는 충방전기 평가 데이터에 기초하여, 하나 이상의 충방전기 내에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널과 연관된 평가 데이터가 미리 결정된 안전조건을 만족하는지 여부에 대한 판정 결과를 생성할 수 있다. 그 후, 프로세서는 생성된 판정 결과에 기초하여, 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 실시간으로 결정할 수 있다.
다른 실시예에서, 프로세서는 수집된 충방전기 평가 데이터에 기초하여, 하나 이상의 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널과 연관된 리튬이온 전지의 내부 쇼트(short) 여부에 대한 판정 결과를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 적어도 하나의 채널로부터 수신된 서브 평가 데이터를 이용하여 서브 전압 모델을 생성하고, 생성된 서브 전압 모델과 하나 이상의 충방전기와 연관된 표준 전압 모델 사이의 차이를 산출하고, 산출된 차이 및 임계치에 기초하여, 적어도 하나의 채널과 연관된 리튬이온 전지의 내부 쇼트 여부를 판정할 수 있다. 여기서, 표준 전압 모델은, 하나 이상의 충방전기에 포함된 복수의 채널 각각의 전압 모델을 복수의 군(group)으로 클러스터링함으로써 생성될 수 있다. 또한, 임계치는, 하나 이상의 충방전기의 충방전기 평가 데이터에 기초하여 자동으로 변경될 수 있다. 그 후, 프로세서는 생성된 판정 결과에 기초하여, 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 실시간으로 결정할 수 있다.
프로세서는 이상이 감지된 적어도 하나의 채널에 대한 미리 결정된 조치를 수행할 수 있다(S430). 일 실시예에서, 프로세서는 적어도 하나의 채널에 대한 이상(anomaly)을 감지하는 것에 응답하여, 이상이 감지된 적어도 하나의 채널의 가동을 즉시 중단시킬 수 있다. 다른 실시예에서, 프로세서는 이상이 감지된 적어도 하나의 채널에 대한 이상 발생 알림을 출력할 수 있다.
프로세서는 상술한 일련의 동작들을 반복함으로써 충방전기의 이상 발생 여부를 실시간으로 모니터링할 수 있다. 또한, 이러한 일련의 동작들이 1회 수행되는 과정을 하나의 평가 사이클이라고 지칭할 수 있다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 충방전기 평가 데이터 수집하는 예시를 나타내는 도면이다. 충방전기 이상 감지를 위해, 프로세서(예를 들어, 정보 처리 시스템의 적어도 하나의 프로세서)는, 충방전기를 통한 리튬이온 전지 제조/평가 과정에서 측정되는 충방전기 평가 데이터 수집할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서가 실시간으로 또는 미리 결정된 주기마다 각 충방전기 업체의 DATA PC로부터 하나 이상의 충방전기의 충방전기 평가 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 하나 이상의 충방전기의 충방전기 평가 데이터를 저장하는 Data PC(예를 들어, 충방전기 업체의 사용자 단말 등)에 자동 수집기(Agent)(예를 들어, 데이터 수집/전송을 위한 코드, 프로그램, 시스템 등)가 설치되고, 프로세서는 자동 수집기를 통해 Data PC로부터 충방전기 평가 데이터를 수신함으로써 실시간으로 충방전기 평가 데이터를 자동 수집할 수 있다. 이와 달리, 자동 수집기가 Data PC에 유무선 통신을 통해 접근 가능하도록 별도의 장치에 설치될 수 있다. 여기서, Data PC로부터 수신되는 충방전기 평가 데이터는 업체별, 충방전기의 모델별 및/또는 제조/평가 대상 리튬이온 전지의 모델별로 상이한 포맷(format)으로 구성될 수 있다.
프로세서는 다수의 충방전기 업체, 다양한 종류의 충방전기에서 발생하는 여러 포맷의 평가 데이터를 분석가능한 형태의 데이터로 변환하여 자동 수집할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서는 복수의 충방전기에서 발생하는 하나 이상의 포맷의 평가 데이터를 분석가능한 형태의 데이터로 변환하고, 변환된 데이터를 충방전기 평가 데이터로서 수집할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 Data PC로부터 수신되는 Binary 데이터 형태의 충방전기 평가 데이터를 리버스 엔지니어링을 통해 분석가능한 형태인 텍스트 데이터로 변환하고, 텍스트 데이터로 변환된 데이터를 충방전기 평가 데이터로서 수집할 수 있다.
도시된 바와 같이, 자동 수집기(AGENT)(510)는 Data PC로부터 충방전기 평가 데이터를 수집하여, BinaryParser(520)로 제공할 수 있다. BinaryParser(520)는 각 충방전기 업체의 고유 파일 형태로 생성/저장된 충방전기 평가 데이터를 해독할 수 있다. 즉, BinaryParser(520)는 충방전기 업체의 고유 파일 형태의 충방전기 평가 데이터를 분석가능한 형태의 데이터로 변환할 수 있다. 그 후, 변환된 충방전기 평가 데이터는 Core(530)로 제공될 수 있다. Core(530)는 제공받은 변환된 충방전기 평가 데이터를 이용하여, 충방전기의 이상(예를 들어, 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널에 대한 이상)을 감지하고, 이상 감지 결과를 출력할 수 있다. 충방전기 평가 데이터 및/또는 이상 감지 결과는 데이터 베이스에 업데이트될 수 있다.
도 5에 도시된 Agent(510), BinaryParser(520) 및/또는 Core(530)는 충방전기 평가 데이터 수집하고, 충방전기 이상을 감지하기 위한 코드의 구성 요소, 프로그램(예를 들어, 정보 처리 시스템에서 작동하는 프로그램 및/또는 Data PC에서 작동하는 프로그램 등)의 구성 요소 및/또는 프로세서의 일부 기능적 구성 요소에 해당할 수 있다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 실시간으로 감지하기 위한 기능적 구성의 예시를 나타내는 도면이다. 프로세서(예를 들어, 정보 처리 시스템의 적어도 하나의 프로세서)는 수집된 충방전기 평가 데이터에 기초하여, 하나 이상의 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 감지할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서의 실시간 이상 감지부(320)는 입력부(610)를 통해 입력되는 충방전기 평가 데이터에 기초하여, 하나 이상의 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 감지할 수 있다. 예를 들어, 실시간 이상 감지부(320)는 적어도 하나의 채널에 이상이 발생한 것으로 판정되는 경우, 해당 채널에 대한 이상 발생 여부를 나타내는 Event 값으로 1을 출력하고, 이상이 발생하지 않은 것으로 판정되는 경우, Event 값으로 0을 출력함으로써, 해당 채널에 대한 이상 발생 여부를 실시간으로 출력할 수 있다.
실시간 이상 감지부(320)의 안전조건 이상 감지부(620)는 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널과 연관된 평가 데이터가 미리 결정된 안전조건을 만족하는지 여부에 대하여 판정할 수 있다. 안전조건 이상 감지부(620)는 자동 수집된 안전조건에 대한 정보(예를 들어, 안전조건 설정 항목) 및 충방전기 평가 데이터를 이용하여, 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널에 대한 안전조건 이상을 감지할 수 있다. 예를 들어, 안전조건 이상 감지부(620)는 입력부(610)를 통해 입력되는 충방전기의 Time(t), Current(I), Voltage(V), Temperature(T) 등의 데이터(예를 들어, 충방전기에 포함된 복수의 채널 각각으로부터 수집되는 평가 데이터)를 이용하여, 해당 충방전기의 안전조건 항목(예를 들어, 전압/전류/온도 상하한치, 변화량 등)을 벗어나는 채널을 실시간으로 감지할 수 있다.
또한, 실시간 이상 감지부(320)의 Level Ⅱ 감지부(630)는 하나의 채널과 연관된 리튬이온 전지의 내부 쇼트 발생 여부에 대하여 판정할 수 있다. 예를 들어, Level Ⅱ 감지부(630)는 반복되는 충방전 평가로 인한 리튬이온 전지 내부 쇼트 발생 여부를 실시간으로 감지할 수 있다. 전지의 내부 쇼트는 Level Ⅰ, Level Ⅱ, Level Ⅲ의 3 단계로 구분될 수 있다. Level Ⅰ은 느린 자가방전으로 전압이 서서히 떨어지고 눈에 띄는 열발생이 없으며, 전기적 조치로 대응이 가능한 단계를 나타나고, Level Ⅱ는 온도가 빠르게 상승하고, 전압이 빠르게 떨어지며, 쇼트로 인한 특징이 더욱 명확히 드러나고, 전기화학적 조치로 대응이 가능한 단계를 나타내고, Level Ⅲ은 화학 반응에 의해 대규모 열이 방출되고, 어떤 조치를 취하기엔 너무 늦은 단계를 나타낼 수 있다. Level Ⅱ 감지부(630)는 리튬이온 전지의 Level Ⅱ 내부 쇼트를 감지할 수 있다.
도 6에서는 입력부(610)가 실시간 이상 감지부(320)의 외부 구성으로 도시되어 있으나 이에 한정되지 않으며, 입력부(610)는 정보 처리 시스템의 프로세서의 일부 구성에 포함될 수 있다. 예를 들어, 입력부(610)는 데이터 수집부(310) 및/또는 실시간 이상 감지부(320)에 포함될 수 있다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널에 대한 안전조건 이상을 실시간으로 감지하기 위한 기능적 구성의 예시를 나타내는 도면이다. 충방전기 설비 자체에 안전조건에 따라 이상을 감지하여 1차 보호 기능을 수행하는 하드웨어 구성(예를 들어, 온도 센서 등)이 포함될 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따르면, 충방전기 설비 고장에 의해 1차 보호 기능이 작동 불능한 경우에도, 소프트웨어적인 2차 보호 기능이 수행될 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(예를 들어, 정보 처리 시스템의 적어도 하나의 프로세서)는 충방전기 평가 데이터에 기초하여, 하나 이상의 충방전기 내에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널과 연관된 평가 데이터가 미리 결정된 안전조건을 만족하는지 여부에 대한 판정 결과를 생성할 수 있다. 그 후, 프로세서는 생성된 판정 결과에 기초하여, 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 실시간으로 결정할 수 있다.
안전조건 이상 감지부(620)에서 이상을 감지하는데 기준이 되는 안전조건은, 리튬이온 전지의 제조/평가 시 사전에 충방전기 설비에 설정될 수 있다. 이러한 안전조건의 항목들은, 충방전기 평가 데이터(또는, 충방전기 평가 데이터에 기초하여 산출된 값)가 설정된 값(예를 들어, 임계값 등)에 도달하면 즉시 충방전기 설비를 멈추거나 경보음 등을 송출함으로써 설비를 보호하기 위한 항목들에 해당하며, 실시간 처리가 중요한 항목들이다. 예를 들어, 안전조건의 항목으로는, 전압(상/하한 전압, 전압 변화량, 충전 Step 중 CC(Constant Current) 구간 전압 변화량), 전류(상/하한 전류, 전류 변화량), 용량(상/하한 용량, 용량 변화량), 온도(상/하한 온도, 온도 변화량) 등이 포함될 수 있다.
입력부(610)에 의해, 충방전기 내에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널과 연관된 Time(t), Current(I), Voltage(V), Temperature(T) 등의 데이터가 안전조건 이상 감지부(620)로 입력될 수 있다. 안전조건 이상 감지부(620)의 계산부(710)는 입력된 데이터에 기초하여, 해당 채널의 전압 변화량(ΔV), 전류 변화량(ΔI), 충전 CC 전압 변화량(ΔVcc), 온도 변화량(ΔT), 최대/최소 전압(Vmax, Vmin), 최대/최소 전류(Imax, Imin), 최대/최소 용량(Cmax, Cmin), 및/또는 최대/최소 온도(Tmax, Tmin) 등을 산출할 수 있다.
그 후, 안전조건 이상 감지부(620)의 판단부(720)는 산출된 데이터 및/또는 입력된 데이터에 기초하여, 해당 채널과 연관된 평가 데이터가 미리 결정된 안전조건을 만족하는지 여부에 대한 판정 결과를 생성할 수 있다. 예를 들어, 판단부(720)는 산출된 ΔV, ΔI, ΔVcc 및/또는 ΔT의 값이 충방전기 설비의 안전조건 값보다 크거나 같은 경우, 해당 채널과 연관된 평가 데이터가 안전조건을 만족하지 못하는 것으로 판정할 수 있다. 다른 예로서, 판단부(720)는 산출된 Vmin, Imin, Cmin 및/또는 Tmin의 값이 충방전기 설비의 안전조건 값보다 작거나 같은 경우, 해당 채널과 연관된 평가 데이터가 안전조건을 만족하지 못하는 것으로 판정할 수 있다. 또 다른 예로서, 판단부(720)는 산출된 Vmax, Imax, Cmax 및/또는 Tmax가 충방전기 설비의 안전조건 값보다 크거나 같은 경우, 해당 채널과 연관된 평가 데이터가 안전조건을 만족하지 못하는 것으로 판정할 수 있다.
이러한 판정 결과에 기초하여, 판단부(720)는 해당 채널에 대한 이상을 실시간으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 판단부(720)는 판정 결과에 따라, 이상이 발생한 채널에 대하여 이상 발생 여부를 나타내는 Event 값으로 1을 출력하고, 이상이 발생하지 않은 채널에 대하여 Event 값으로 0을 출력함으로써, 각 채널에 대한 이상 발생 여부를 실시간으로 출력할 수 있다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따른 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널에 대한 Level Ⅱ 이상을 실시간으로 감지하기 위한 기능적 구성의 예시를 나타내는 도면이다. 일반적으로 기계적 충격, 진동 등과 같은 물리적 사고로 리튬이온 전지의 내부 쇼트(Short)가 발생하면 전기적 문제로 이어지고, 발열을 동반하며 열폭주로 이어지는 패턴을 거치고, 이러한 연쇄 반응들이 끊기지 않고 이어져 연기, 발화, 폭발로 이어질 수 있다. 리튬이온 전지 제조 시 급격한 하드 쇼트(Hard Short)는 출하 전에 표준시험을 거치며 검출할 수 있으나, 전지의 열화나 반복되는 충방전으로 인한 열화에 의해 자연적으로 발생하는 소프트 쇼트(Soft Short)는 천천히 스스로 유발되므로 검출하기 어렵다. 이러한 자연 발생적인 내부 쇼트는 제조 시 오염이나 결함으로 발생할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 수집된 충방전기 평가 데이터에 기초하여, 하나 이상의 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널과 연관된 리튬이온 전지의 내부 쇼트(short) 여부에 대한 판정 결과를 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 적어도 하나의 채널로부터 수신된 서브 평가 데이터를 이용하여 서브 전압 모델을 생성하고, 생성된 서브 전압 모델과 하나 이상의 충방전기와 연관된 표준 전압 모델 사이의 차이를 산출하고, 산출된 차이 및 임계치에 기초하여, 적어도 하나의 채널과 연관된 리튬이온 전지의 내부 쇼트 여부를 판정할 수 있다. 여기서, 표준 전압 모델은, 하나 이상의 충방전기에 포함된 복수의 채널 각각의 전압 모델을 복수의 군(group)으로 클러스터링함으로써 생성될 수 있다. 또한, 임계치는, 하나 이상의 충방전기의 충방전기 평가 데이터를 기초하여 자동으로 변경될 수 있다. 그 후, 프로세서는 생성된 판정 결과에 기초하여, 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 실시간으로 결정할 수 있다.
Level Ⅱ 감지부(630)는 이상 감지 대상 채널의 평가 데이터에 기초하여 해당 채널의 전압 모델(예를 들어, 서브 전압 모델)을 생성하고, 생성된 전압 모델과 표준 전압 모델과 비교하여 이상(Event)을 감지할 수 있다. 예를 들어, 입력부(610)에 의해, 하나 이상의 충방전기에 포함된 복수의 채널과 연관된 Time(t), Current(I), Voltage(V), Temperature(T), Capacity(C) 등의 데이터가 Level Ⅱ 감지부(630)로 입력될 수 있다. 그 후, Level Ⅱ 감지부(630)의 모델링부(810)는 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널에 대한 서브 전압 모델을 생성하는 Parameter 모델링을 수행할 수 있다. 예를 들어, 모델링부(810)는 입력된 데이터 중 적어도 하나의 채널로부터 수집된 서브 평가 데이터를 이용하여, 시간 흐름에 따른 전압 값(t-V), 단위 시간에 따른 전압 변화량(Vt2-Vt1)을 기초로 해당 채널에 대한 서브 전압 모델을 생성할 수 있다. 또한. 모델링부(810)는 적어도 하나의 채널로부터 수집된 서브 평가 데이터를 이용하여, 시간 흐름에 따른 전류 값(t-I), 단위 시간에 따른 전류 변화량(It2-It1)을 기초로 해당 채널에 대한 전류 모델을 생성할 수 있다.
모델링부(810)는 Level Ⅱ 이상을 감지하기 위해, 전체 채널에 대한 모델인 표준 전압 모델을 생성하는 표준 전압 모델링을 수행할 수 있다. 즉, 표준 전압 모델은 입력되는 전체 충방전기 설비의 모든 채널의 평가 데이터들에 기초하여 생성될 수 있다. 여기서, 전체 충방전기 설비의 모든 채널의 평가 데이터들은 현재 평가 사이클(cycle)에서 수집된 충방전기 평가 데이터, 이전 평가 사이클에서 수집된 충방전기 평가 데이터, 데이터 베이스에 저장된 충방전기 평가 데이터 등을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 모델링부(810)는 하나 이상의 충방전기에 포함된 복수의 채널 각각으로부터 수집된 충방전기 평가 데이터에 기초하여, 복수의 채널 각각의 전압 모델을 생성하고, 복수의 채널 각각의 전압 모델을 복수의 군으로 클러스터링함으로써, 표준 전압 모델을 생성할 수 있다. 예를 들어, 표준 전압 모델은, 복수의 채널 각각의 전압 모델을 충방전기 설비가 평가하고 있는 대상 전지의 설계 및 제조 방식, 제조/평가 대상 전지 모델, 대상 전지의 열화 정도, 대상 전지의 사이즈, 충/방전 전압/전류/용량의 크기, 충/방전 시간, 온도 등에 따라 복수개의 군(cluster)으로 클러스터링함으로써 생성될 수 있다. 모델링부(810)는 클러스터링된 복수의 군 각각의 중심 값을 복수의 군 각각에 대한 표준 전압 모델로 결정할 수 있다.
그 후, 판단부(820)는 표준 전압 모델과 서브 전압 모델에 기초하여, Level Ⅱ 이상을 감지할 수 있다. 예를 들어, 서브 전압 모델과 표준 전압 모델의 차이가 임계치보다 크거나 같은 경우, 판단부(820)는 해당 서브 전압 모델과 연관된 채널에 Level Ⅱ 이상이 있는 것으로 판정할 수 있다. 여기서, Level Ⅱ 이상의 기준이 되는 임계치는 하나 이상의 충방전기의 충방전기 평가 데이터에 기초하여 자동으로 변경될 수 있다. 즉, 임계치는, 입력되는 충방전기 평가 데이터에 의해 적응적으로 학습되며, 데이터가 누적됨에 따라 자동으로 업데이트될 수 있다. 예를 들어, 임계치는, 이상이 없는 것으로 판정된 이전 평가 사이클들(예를 들어, 이전 3 사이클)의 충방전기 평가 데이터(또는, 충방전기 평가 데이터에 기초하여 산출된 값)에 기초하여 결정될 수 있다. 다른 예로서, 임계치는, 이상이 없는 것으로 판정된 이전 평가 사이클들(예를 들어, 이전 3 사이클)에서의 서브 전압 모델과 표준 전압 모델의 차이의 평균으로 결정될 수 있다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따라 리튬이온 전지의 방전 시 측정되는 시간에 따른 전압 값을 나타내는 그래프이다. 일 실시예에서, 프로세서(예를 들어, 정보 처리 시스템의 적어도 하나의 프로세서)는 특정 채널에 대하여 매 평가 사이클의 전압 변화량이 급격히 커지면 해당 채널에 대하여 이상(예를 들어, Level Ⅱ 이상)이 발생한 것으로 판정할 수 있다. 프로세서는 표준 전압 모델과 서브 전압 모델의 전압차를 이용하여, 이상 감지 대상 채널의 전압 강하를 수치화할 수 있다. 프로세서는 표준 전압 모델과 서브 전압 모델의 전압차가 임계치보다 큰 경우, 이상이 발생한 것으로 판정될 수 있다.
도시된 그래프에서 긴 파선-점선은 표준 전압 모델을 나타내고, 파선은 이상 감지 대상 채널의 서브 전압 모델을 나타낼 수 있다. 도시된 그래프에 따르면 긴 파선-점선(즉, 표준 전압 모델)에 비하여, 파선(즉, 서브 전압 모델)이 더욱 빠르게 방전되고 있다. 이러한 표준 전압 모델과 서브 전압 모델의 전압차(또는 전압 변화량 차이)가 임계치 이내인 경우, 해당 채널과 연관된 전지의 일반적인 전압 강하로 판정할 수 있다. 반면, 표준 전압 모델과 서브 전압 모델의 전압차가 임계치 이상인 경우, 해당 채널과 연관된 전지의 내부 쇼트 등의 이상이 발생한 것으로 판정할 수 있다.
그 후, 프로세서는 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 감지하는 것에 응답하여, 이상이 감지된 적어도 하나의 채널의 가동을 즉시 중단시키거나 이상이 감지된 적어도 하나의 채널에 대한 이상 발생 알림을 출력할 수 있다. 즉, 이상이 감지된 채널의 담당자에게 해당 채널에 대한 이상 발생을 알림으로써, 화재 등의 치명적인 문제가 발생하기 전에 담당자가 미리 해당 채널의 문제를 보완하고 수리할 수 있도록 유도할 수 있다.
상술한 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공될 수 있다. 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.
본 개시의 방법, 동작 또는 기법들은 다양한 수단에 의해 구현될 수도 있다. 예를 들어, 이러한 기법들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수도 있다. 본원의 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리적 블록들, 모듈들, 회로들, 및 알고리즘 단계들은 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양자의 조합들로 구현될 수도 있음을 통상의 기술자들은 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 대체를 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 구성요소들, 블록들, 모듈들, 회로들, 및 단계들이 그들의 기능적 관점에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능이 하드웨어로서 구현되는지 또는 소프트웨어로서 구현되는지의 여부는, 특정 애플리케이션 및 전체 시스템에 부과되는 설계 요구사항들에 따라 달라진다. 통상의 기술자들은 각각의 특정 애플리케이션을 위해 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수도 있으나, 그러한 구현들은 본 개시의 범위로부터 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.
하드웨어 구현에서, 기법들을 수행하는 데 이용되는 프로세싱 유닛들은, 하나 이상의 ASIC들, DSP들, 디지털 신호 프로세싱 디바이스들(digital signal processing devices; DSPD들), 프로그램가능 논리 디바이스들(programmable logic devices; PLD들), 필드 프로그램가능 게이트 어레이들(field programmable gate arrays; FPGA들), 프로세서들, 제어기들, 마이크로제어기들, 마이크로프로세서들, 전자 디바이스들, 본 개시에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛들, 컴퓨터, 또는 이들의 조합 내에서 구현될 수도 있다.
따라서, 본 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 및 회로들은 범용 프로세서, DSP, ASIC, FPGA나 다른 프로그램 가능 논리 디바이스, 이산 게이트나 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 본원에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 것들의 임의의 조합으로 구현되거나 수행될 수도 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 대안으로, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한, 컴퓨팅 디바이스들의 조합, 예를 들면, DSP와 마이크로프로세서, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 연계한 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 구성의 조합으로서 구현될 수도 있다.
펌웨어 및/또는 소프트웨어 구현에 있어서, 기법들은 랜덤 액세스 메모리(random access memory; RAM), 판독 전용 메모리(read-only memory; ROM), 비휘발성 RAM(non-volatile random access memory; NVRAM), PROM(programmable read-only memory), EPROM(erasable programmable read-only memory), EEPROM(electrically erasable PROM), 플래시 메모리, 컴팩트 디스크(compact disc; CD), 자기 또는 광학 데이터 스토리지 디바이스 등과 같은 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장된 명령들로서 구현될 수도 있다. 명령들은 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행 가능할 수도 있고, 프로세서(들)로 하여금 본 개시에 설명된 기능의 특정 양태들을 수행하게 할 수도 있다.
이상 설명된 실시예들이 하나 이상의 독립형 컴퓨터 시스템에서 현재 개시된 주제의 양태들을 활용하는 것으로 기술되었으나, 본 개시는 이에 한정되지 않고, 네트워크나 분산 컴퓨팅 환경과 같은 임의의 컴퓨팅 환경과 연계하여 구현될 수도 있다. 또 나아가, 본 개시에서 주제의 양상들은 복수의 프로세싱 칩들이나 장치들에서 구현될 수도 있고, 스토리지는 복수의 장치들에 걸쳐 유사하게 영향을 받게 될 수도 있다. 이러한 장치들은 PC들, 네트워크 서버들, 및 휴대용 장치들을 포함할 수도 있다.
본 명세서에서는 본 개시가 일부 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 개시의 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자가 이해할 수 있는 본 개시의 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 변경이 이루어질 수 있다. 또한, 그러한 변형 및 변경은 본 명세서에 첨부된 특허청구의 범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.
110_1, 110_2, 110_3: Data PC
120: 실시간 이상 감지부
130: 저장부
140: 이상 조치부
120: 실시간 이상 감지부
130: 저장부
140: 이상 조치부
Claims (10)
- 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는, 리튬이온 전지를 제조 또는 평가하기 위한 충방전기 데이터를 기초로 충방전기 이상을 감지하는 방법에 있어서,
하나 이상의 충방전기의 충방전기 평가 데이터를 수집하는 단계;
상기 수집된 충방전기 평가 데이터에 기초하여, 상기 하나 이상의 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널에 대한 이상(anomaly)을 감지하는 단계; 및
상기 이상이 감지된 적어도 하나의 채널에 대한 미리 결정된 조치를 수행하는 단계
를 포함하는, 충방전기 이상 감지 방법.
- 제1항에 있어서,
하나 이상의 충방전기는 복수의 충방전기를 포함하고,
상기 수집하는 단계는,
상기 복수의 충방전기에서 발생하는 하나 이상의 포맷의 평가 데이터를 분석가능한 형태의 데이터로 변환하는 단계; 및
상기 변환된 분석 가능한 형태의 데이터를 상기 충방전기 평가 데이터로서 수집하는 단계
를 포함하는, 충방전기 이상 감지 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 감지하는 단계는,
상기 충방전기 평가 데이터에 기초하여, 상기 하나 이상의 충방전기 내에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널과 연관된 평가 데이터가 미리 결정된 안전조건을 만족하는지 여부에 대한 판정 결과를 생성하는 단계; 및
상기 생성된 판정 결과에 기초하여, 상기 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 실시간으로 결정하는 단계
를 포함하는, 충방전기 이상 감지 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 감지하는 단계는,
상기 수집된 충방전기 평가 데이터에 기초하여, 상기 하나 이상의 충방전기에 포함된 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널과 연관된 리튬이온 전지의 내부 쇼트(short) 여부에 대한 판정 결과를 생성하는 단계; 및
상기 생성된 판정 결과에 기초하여, 상기 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 감지하는 단계
를 포함하는, 충방전기 이상 감지 방법.
- 제4항에 있어서,
상기 복수의 채널 중 적어도 하나의 채널과 연관된 리튬이온 전지의 내부 쇼트(short) 여부에 대한 판정 결과를 생성하는 단계는,
상기 적어도 하나의 채널로부터 수집된 서브 평가 데이터를 이용하여 서브 전압 모델을 생성하는 단계;
상기 생성된 서브 전압 모델과 상기 하나 이상의 충방전기와 연관된 표준 전압 모델 사이의 차이를 산출하는 단계; 및
상기 산출된 차이 및 임계치에 기초하여, 상기 적어도 하나의 채널과 연관된 리튬이온 전지의 내부 쇼트 여부를 판정하는 단계
를 포함하는, 충방전기 이상 감지 방법.
- 제5항에 있어서,
상기 표준 전압 모델은,
상기 하나 이상의 충방전기에 포함된 복수의 채널 각각의 전압 모델을 복수의 군(group)으로 클러스터링함으로써 생성되는, 충방전기 이상 감지 방법.
- 제5항에 있어서,
상기 임계치는,
상기 하나 이상의 충방전기의 충방전기 평가 데이터에 기초하여 자동으로 변경되는, 충방전기 이상 감지 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 이상이 감지된 적어도 하나의 채널에 대한 미리 결정된 조치를 수행하는 단계는,
상기 적어도 하나의 채널에 대한 이상(anomaly)을 감지하는 것에 응답하여, 상기 이상이 감지된 적어도 하나의 채널의 가동을 즉시 중단시키는 단계를 포함하는, 충방전기 이상 감지 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 이상이 감지된 적어도 하나의 채널에 대한 미리 결정된 조치를 수행하는 단계는,
상기 적어도 하나의 채널에 대한 이상을 감지하는 것에 응답하여, 상기 이상이 감지된 적어도 하나의 채널에 대한 이상 발생 알림을 출력하는 단계를 포함하는, 충방전기 이상 감지 방법.
- 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 따른 충방전기 이상 감지 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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| KR1020210039130A KR102645879B1 (ko) | 2021-03-25 | 2021-03-25 | 리튬이온 전지를 제조 또는 평가하기 위한 충방전기 데이터를 기초로 충방전기 이상을 감지하는 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
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| KR1020210039130A KR102645879B1 (ko) | 2021-03-25 | 2021-03-25 | 리튬이온 전지를 제조 또는 평가하기 위한 충방전기 데이터를 기초로 충방전기 이상을 감지하는 방법 |
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| KR1020210039130A KR102645879B1 (ko) | 2021-03-25 | 2021-03-25 | 리튬이온 전지를 제조 또는 평가하기 위한 충방전기 데이터를 기초로 충방전기 이상을 감지하는 방법 |
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116404186A (zh) * | 2023-06-08 | 2023-07-07 | 西安黄河电子技术有限公司 | 一种功率型锂锰电池生产*** |
| CN116799899A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-09-22 | 芜湖鑫锐信息科技有限公司 | 电池安全管理方法、装置、设备和存储介质 |
| CN117540225A (zh) * | 2024-01-09 | 2024-02-09 | 成都电科星拓科技有限公司 | 一种基于DBSCAN聚类的分布式ups***一致性评估***及方法 |
| CN117554737A (zh) * | 2024-01-11 | 2024-02-13 | 深圳市美顺和电子有限公司 | 一种车载充电器的健康状况检测方法及*** |
| CN117970126A (zh) * | 2024-03-28 | 2024-05-03 | 广东好易点科技有限公司 | 一种基于数据分析的电池安全预警*** |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20130114312A (ko) * | 2012-04-09 | 2013-10-18 | 주식회사 엘지화학 | 충방전기 검사 및 교정 장치 |
| KR20140106122A (ko) * | 2013-02-26 | 2014-09-03 | 주식회사 엘지화학 | 충방전기의 측정 전압 오차 교정방법 |
| KR20150033292A (ko) * | 2013-09-24 | 2015-04-01 | 주식회사 엘지화학 | 충방전기의 충전 전류 정밀도 검출 장치 |
| WO2017086110A1 (ja) * | 2015-11-17 | 2017-05-26 | 株式会社オートネットワーク技術研究所 | 充放電装置 |
| KR101979542B1 (ko) * | 2018-04-02 | 2019-05-15 | 주식회사 피앤이솔루션 | 충방전기 교정기, 충방전기 교정 시스템 및 이를 이용한 교정 방법 |
| KR20220130366A (ko) * | 2021-03-18 | 2022-09-27 | 포항공과대학교 산학협력단 | 내부 단락 고장 조기 검출 방법 및 장치 |
-
2021
- 2021-03-25 KR KR1020210039130A patent/KR102645879B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20130114312A (ko) * | 2012-04-09 | 2013-10-18 | 주식회사 엘지화학 | 충방전기 검사 및 교정 장치 |
| KR20140106122A (ko) * | 2013-02-26 | 2014-09-03 | 주식회사 엘지화학 | 충방전기의 측정 전압 오차 교정방법 |
| KR20150033292A (ko) * | 2013-09-24 | 2015-04-01 | 주식회사 엘지화학 | 충방전기의 충전 전류 정밀도 검출 장치 |
| WO2017086110A1 (ja) * | 2015-11-17 | 2017-05-26 | 株式会社オートネットワーク技術研究所 | 充放電装置 |
| KR101979542B1 (ko) * | 2018-04-02 | 2019-05-15 | 주식회사 피앤이솔루션 | 충방전기 교정기, 충방전기 교정 시스템 및 이를 이용한 교정 방법 |
| KR20220130366A (ko) * | 2021-03-18 | 2022-09-27 | 포항공과대학교 산학협력단 | 내부 단락 고장 조기 검출 방법 및 장치 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 비특허문헌1,대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회* * |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116799899A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-09-22 | 芜湖鑫锐信息科技有限公司 | 电池安全管理方法、装置、设备和存储介质 |
| CN116799899B (zh) * | 2023-05-29 | 2024-02-27 | 深圳市泰量电子有限公司 | 电池安全管理方法、装置、设备和存储介质 |
| CN116404186A (zh) * | 2023-06-08 | 2023-07-07 | 西安黄河电子技术有限公司 | 一种功率型锂锰电池生产*** |
| CN116404186B (zh) * | 2023-06-08 | 2023-09-19 | 西安黄河电子技术有限公司 | 一种功率型锂锰电池生产*** |
| CN117540225A (zh) * | 2024-01-09 | 2024-02-09 | 成都电科星拓科技有限公司 | 一种基于DBSCAN聚类的分布式ups***一致性评估***及方法 |
| CN117540225B (zh) * | 2024-01-09 | 2024-04-12 | 成都电科星拓科技有限公司 | 一种基于DBSCAN聚类的分布式ups***一致性评估***及方法 |
| CN117554737A (zh) * | 2024-01-11 | 2024-02-13 | 深圳市美顺和电子有限公司 | 一种车载充电器的健康状况检测方法及*** |
| CN117554737B (zh) * | 2024-01-11 | 2024-03-26 | 深圳市美顺和电子有限公司 | 一种车载充电器的健康状况检测方法及*** |
| CN117970126A (zh) * | 2024-03-28 | 2024-05-03 | 广东好易点科技有限公司 | 一种基于数据分析的电池安全预警*** |
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