KR20240030553A - 이상 배터리 검출 장치 및 방법 - Google Patents

이상 배터리 검출 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 이상 배터리 검출 장치는, 복수의 배터리들 중 이상 배터리를 검출하는 이상 배터리 검출 장치로서, 적어도 하나의 프로세서; 상기 적어도 하나의 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령을 저장하는 메모리;를 포함한다.
여기에서, 상기 적어도 하나의 명령은, 복수의 배터리들 각각에 대한 상태 데이터를 수집하는 명령; 상기 수집된 상태 데이터를 기초로, 배터리 상태 간의 상관성 분석(correlation analysis)을 수행하여, 배터리들 각각에 대한 상관 계수(correlation coefficient)를 산출하는 명령; 및 상기 산출된 상관 계수를 기초로, 복수의 배터리들 중 이상 배터리를 검출하는 명령;을 포함할 수 있다.

Description

이상 배터리 검출 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING ABNORMAL BATTERY}
본 발명은 이상 배터리 검출 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 상관성 분석을 이용해 복수의 배터리들 중 이상 배터리를 검출하는, 이상 배터리 검출 장치 및 방법에 관한 것이다.
이차 전지는 방전 이후에도 충전을 통해 재사용이 가능한 전지로, 휴대용 전화기, 태블릿 PC, 청소기 등 소형 디바이스의 에너지원으로 활용될 수 있으며, 자동차, 스마트 그리드용 ESS(Energy Storage System) 등 중대형 디바이스의 에너지원으로서도 활용되고 있다.
이차 전지는 시스템의 요구 조건에 따라 다수의 배터리 셀들이 직병렬로 연결된 배터리 모듈, 또는 배터리 모듈들이 직병렬로 연결된 배터리 팩 등의 어셈블리 형태로 시스템에 적용된다. 전기자동차 등 중대형 디바이스의 경우, 해당 디바이스의 요구 용량을 만족시키기 위하여, 다수의 배터리 팩이 병렬로 연결된 고용량의 배터리 시스템이 적용될 수 있다.
배터리 어셈블리에 포함되는 배터리 셀들은 동일한 조건에서 동작하므로, 동일하거나 매우 유사한 퇴화 과정을 거치게 된다. 따라서, 배터리 어셈블리 내의 배터리 셀들에 대한 상태 값(예를 들어, 전압 값)을 수집하고, 배터리 셀들의 상태 값을 비교하는 방식으로, 이상 배터리 셀을 검출할 수 있다.
이러한 상태 값의 편차를 이용한 이상 배터리 검출 방식의 경우, 배터리의 고장이 아닌, 다른 요인에 의해 나타나는 상태 값의 편차로 인해 오진단이 발생될 가능성 있다. 예를 들어, 개방 회로 전압(OCV; Open Circuit Voltage), 내부 저항(IR; Internal Resistance) 및 전압 센서의 측정 오차 등에 의해 배터리 셀들 간의 전압 편차가 나타날 수 있으며, 이러한 경우 특정 배터리에 고장이 발생되지 않았음에도 해당 배터리가 이상 배터리로 검출될 수 있다.
이러한 종래 기술의 문제점을 해결할 수 있는 기술로서, 이상 배터리를 보다 정확하게 검출할 수 있는 적절한 기술이 필요하다.
한국 등록특허 1604710호
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 검출 정확도가 향상된 이상 배터리 검출 장치를 제공하는 데 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은 이러한 이상 배터리 검출 장치에 의한 이상 배터리 검출 방법을 제공하는 데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 이상 배터리 검출 장치는, 복수의 배터리들 중 이상 배터리를 검출하는 이상 배터리 검출 장치로서, 적어도 하나의 프로세서; 상기 적어도 하나의 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령을 저장하는 메모리;를 포함한다.
여기에서, 상기 적어도 하나의 명령은, 복수의 배터리들 각각에 대한 상태 데이터를 수집하는 명령; 상기 수집된 상태 데이터를 기초로, 배터리 상태 간의 상관성 분석(correlation analysis)을 수행하여, 배터리들 각각에 대한 상관 계수(correlation coefficient)를 산출하는 명령; 및 상기 산출된 상관 계수를 기초로, 복수의 배터리들 중 이상 배터리를 검출하는 명령;을 포함할 수 있다.
상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 명령은, 배터리 상태 값의 표준 편차 및 공분산(covariance)에 기초하여 정의되는 상관성 분석 모델을 이용하여, 상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 명령을 포함할 수 있다.
여기에서, 상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 명령은, 기정의된 노이즈 상수가 반영된 상관성 분석 모델을 이용하여, 상태 측정 센서의 센싱 노이즈에 의한 영향이 제거된 상관 계수를 산출하는 명령을 포함할 수 있다.
상기 노이즈 상수는, 상기 상태 측정 센서의 계측 오차값을 기초로 정의될 수 있다.
상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 명령은, 배터리 상태 값의 표준 편차 및 공분산(covariance)에 기초하여 정의되는 제1 상관성 분석 모델, 및 상기 제1 상관성 분석 모델에, 상태 측정 센서의 센싱 노이즈에 의한 영향을 제거하기 위한 노이즈 상수가 반영된 제2 상관성 분석 모델 중 어느 하나를 이용하여, 상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 명령을 포함할 수 있다.
상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 명령은, 상기 배터리들의 동작 모드를 확인하는 명령; 및 충방전 모드인 경우, 상기 제1 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하고, 휴지 모드인 경우, 상기 제2 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하는 명령을 포함할 수 있다.
상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 명령은, 배터리 상태 값의 공분산 및 노이즈 성분 값의 공분산을 산출하는 명령; 및 상기 배터리 상태 값의 공분산이 상기 노이즈 성분 값의 공분산을 초과하면, 상기 제1 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하고, 상기 배터리 상태 값의 공분산이 상기 노이즈 성분 값의 공분산 이하하면, 상기 제2 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하는 명령을 포함할 수 있다.
상기 복수의 배터리들 중 이상 배터리를 검출하는 명령은, 기정의된 임계 값 이하의 상관 계수를 갖는 배터리를 이상 배터리로 결정하는 명령을 포함할 수 있다.
상기 상태 데이터를 수집하는 명령은, 상기 배터리들 각각에 대한 전압 값 및 전류 값 중 하나 이상을 단위 시간마다 수집하는 명령을 포함할 수 있다.
상기 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 이상 배터리 검출 방법은, 복수의 배터리들 중 이상 배터리를 검출하는 이상 배터리 검출 장치에 의한 이상 배터리 검출 방법으로서, 복수의 배터리들 각각에 대한 상태 데이터를 수집하는 단계; 상기 수집된 상태 데이터를 기초로, 배터리 상태 간의 상관성 분석(correlation analysis)을 수행하여, 배터리들 각각에 대한 상관 계수(correlation coefficient)를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 상관 계수를 기초로, 복수의 배터리들 중 이상 배터리를 검출하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 단계는, 배터리 상태 값의 표준 편차 및 공분산(covariance)에 기초하여 정의되는 상관성 분석 모델을 이용하여, 상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 단계는, 기정의된 노이즈 상수가 반영된 상관성 분석 모델을 이용하여, 상태 측정 센서의 센싱 노이즈에 의한 영향이 제거된 상관 계수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 노이즈 상수는, 상기 상태 측정 센서의 계측 오차값을 기초로 정의될 수 있다.
상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 단계는, 배터리 상태 값의 표준 편차 및 공분산(covariance)에 기초하여 정의되는 제1 상관성 분석 모델, 및 상기 제1 상관성 분석 모델에, 상태 측정 센서의 센싱 노이즈에 의한 영향을 제거하기 위한 노이즈 상수가 반영된 제2 상관성 분석 모델 중 어느 하나를 이용하여, 상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 단계는, 상기 배터리들의 동작 모드를 확인하는 단계; 및 충방전 모드인 경우, 상기 제1 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하고, 휴지 모드인 경우, 상기 제2 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 단계는, 배터리 상태 값의 공분산 및 노이즈 성분 값의 공분산을 산출하는 단계; 및 상기 배터리 상태 값의 공분산이 상기 노이즈 성분 값의 공분산을 초과하면, 상기 제1 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하고, 상기 배터리 상태 값의 공분산이 상기 노이즈 성분 값의 공분산 이하하면, 상기 제2 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 복수의 배터리들 중 이상 배터리를 검출하는 단계는, 기정의된 임계 값 이하의 상관 계수를 갖는 배터리를 이상 배터리로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 상태 데이터를 수집하는 단계는, 상기 배터리들 각각에 대한 전압 값 및 전류 값 중 하나 이상을 단위 시간마다 수집하는 단계를 포함할 수 있다.
상기와 같은 본 발명의 실시예에 따르면, 상관성 분석 모델을 이용해 도출되는 상관 계수를 기초로 이상 배터리를 검출함으로써, 이상 배터리를 보다 정확하게 검출할 수 있다.
도 1은 종래 기술에 따른 이상 배터리 검출 방법의 동작 순서도이다.
도 2는 종래 기술에 따른 이상 배터리 검출 방법에 의한 오진단의 예시이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 이상 배터리 검출 시스템을 나타내는 블록 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이상 배터리 검출 방법의 동작 순서도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 상관 계수 도출 방법의 동작 순서도이다.
도 6은 본 발명 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 상관 계수 도출 방법의 동작 순서도이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 상관 계수 도출 방법의 동작 순서도이다.
도 7 내지 10은 본 발명의 실시예에 따른 상관성 분석 모델을 이용하여 이상 배터리를 검출한 결과를 나타낸다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 이상 배터리 검출 장치의 블록 구성도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는 데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는"이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 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 본 발명이 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.
본 명세서에 사용되는 일부 용어를 정의하면 다음과 같다.
배터리 셀은 전력을 저장하는 역할을 수행하는 최소 단위이며, 배터리 모듈은 복수의 배터리 셀들이 전기적으로 연결된 집합체를 의미한다.
배터리 팩 또는 배터리 랙은, 배터리 제조사에서 설정한 모듈 단위를 전기적으로 연결하여 BMS를 통해 모니터링과 제어가 가능한 최소 단일 구조의 시스템을 의미하며, 여러 개의 배터리 모듈과 1개의 BPU 또는 보호장치를 포함하여 구성될 수 있다.
배터리 뱅크(Bank)는, 복수의 배터리 랙들을 병렬 연결하여 구성되는 큰 규모의 배터리 랙 시스템의 집합 군을 의미할 수 있다. 배터리 뱅크 단위의 BMS를 통해 배터리 랙 단위의 랙 BMS(RBMS)에 대한 모니터링과 제어를 수행할 수 있다.
배터리 어셈블리는, 전기적으로 연결된 복수의 배터리 셀을 포함하여 구성되며, 특정 시스템 또는 장치에 적용되어 전력 공급원으로 기능하는 집합체를 의미한다. 여기서, 배터리 어셈블리는 배터리 모듈, 배터리 팩, 배터리 랙 또는 배터리 뱅크 등을 의미할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이들 개체에 한정되는 것은 아니다.
도 1은 종래 기술에 따른 이상 배터리 검출 방법의 동작 순서도이다.
도 1을 참조하면, 종래 기술에 따른 이상 배터리 검출 방법은, 배터리들의 상태 값의 편차를 이용하여 복수의 배터리들 중 이상 배터리를 검출하는 방식이다. 보다 구체적으로, 이상 배터리 검출 장치는, 배터리 어셈블리에 포함되는 배터리들에 대한 상태 데이터를 수집한다(S110). 이후, 이상 배터리 검출 장치는, 수집된 상태 데이터를 기초로, 배터리들 각각에 대한 상태 값의 편차를 도출한다(S120). 이후, 이상 배터리 검출 장치는, 도출된 상태 값의 편차가 기정의된 임계값을 초과하는 배터리를 이상 배터리로 검출한다(S130).
이러한 종래 기술에 따르면, 배터리의 고장이 아닌, 다른 요인에 의해 나타나는 상태 값의 편차로 인해 오진단이 발생될 가능성 있다.
도 2는 종래 기술에 따른 이상 배터리 검출 방법에 의한 오진단의 예시이다.
도 2(A)는, 단위 시간마다 측정된 배터리들의 전압 값을 나타내고, 도 2(B)는, 배터리 셀들 간의 전압 편차에 기초한 이상 진단 결과를 나타낸다.
도 2(A)를 참조하면, 개방 회로 전압(OCV), 내부 저항(IR)의 영향으로 인해, 특정 배터리 (Cell 9)의 전압이 다른 배터리들의 전압과 차이를 나타내며, 도 2(B)에 도시된 바과 같이, 해당 시점에서의 높은 전압 편차로 인해, 고장이 아님에도 이상 배터리로 검출되는 오진단이 발생될 수 있다.
본 발명은, 이러한 종래 기술에 따른 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 고장이 아닌 다른 요인에 의한 오진단을 방지하여 이상 배터리의 검출 정확도를 향상시킬 수 있는, 이상 배터리 검출 장치 및 방법에 관한 것이다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 이상 배터리 검출 시스템을 나타내는 블록 구성도이다.
도 3을 참조하면, 이상 배터리 검출 시스템은, 복수의 배터리(10)들을 포함하여 구성되는 배터리 어셈블리(100)와, 이상 배터리 검출 장치(200)를 포함한다.
복수의 배터리(10)들은 전기적으로 연결되어 배터리 어셈블리(100)에 구성될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 이상 배터리 검출 시스템은, 전기 자동차에 포함되어 구현될 수 있으나, 본 발명의 범위가 이들 개체에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명에 따른 이상 배터리 검출 시스템은, 복수의 배터리들이 구비된 디바이스에 적용되어, 이하에서 설명하는 이상 배터리 검출 방법을 수행하여 이상 배터리를 검출하도록 동작할 수 있다.
실시예에서, 이상 배터리 검출 장치(200)는, 배터리 시스템 내부에 위치한 BMS에 포함되어 구현될 수 있다.
이상 배터리 검출 장치(200)는, 복수의 배터리들 각각에 대한 상태 데이터를 수집할 수 있다. 여기에서, 상태 데이터는, 배터리의 전압 값 및 전류 값 중 하나 이상의 상태 값에 대한 데이터에 해당할 수 있다.
이상 배터리 검출 장치(200)는, 배터리들 각각에 대한 상태 값을 측정하는 상태 측정 센서로부터 상태 데이터를 수신할 수 있다. 예를 들어, 이상 배터리 검출 장치(200)는, 배터리들 각각에 대한 전압 값을 센싱하는 전압 측정 센서, 또는 배터리들 각각에 흐르는 전류 값을 센싱하는 전류 측정 센서로부터 상태 데이터를 수신할 수 있다.
이상 배터리 검출 장치(200)는, 기정의된 단위 시간마다 상태 데이터를 수집할 수 있다. 예를 들어, 이상 배터리 검출 장치(200)는, 1초마다 배터리들 각각에 대한 상태 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다.
이상 배터리 검출 장치(200)는, 수집된 상태 데이터를 기초로, 배터리 상태 간의 상관성 분석(correlation analysis)을 수행하여, 배터리들 각각에 대한 상관 계수(correlation coefficient)를 산출할 수 있다. 이후, 이상 배터리 검출 장치(200)는, 산출된 상관 계수를 기초로, 복수의 배터리들 중 이상 배터리를 검출할 수 있다. 여기에서, 이상 배터리 검출 장치(200)는, 기정의된 임계 값 이하의 상관 계수를 갖는 배터리를 이상 배터리로 결정할 수 있다.
본 발명에 따른 이상 배터리 검출 장치는, 동일한 조건 하에서 동작하는 배터리들의 상태 값에 기초하여 이상 배터리를 검출할 수 있다. 이하에서는, 배터리 어셈블리 내에 병렬 연결되어 구성되는 배터리들의 전압 값에 기초하여 이상 배터리를 검출하는 방법을 예시로 하여 설명하나, 본 발명의 범위는 이에 한정되지 않는다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이상 배터리 검출 방법의 동작 순서도이다.
이상 배터리 검출 장치(200)는, 복수의 배터리들 각각에 대한 상태 데이터를 수집할 수 있다(S410). 여기에서, 이상 배터리 검출 장치(200)는, 배터리들 각각에 대한 전압 값 및 전류 값 중 하나 이상에 대한 상태 데이터를 단위 시간마다 수집할 수 있다.
이상 배터리 검출 장치(200)는, 수집된 상태 데이터를 기초로, 배터리 상태 간의 상관성 분석을 수행하여, 배터리들 각각에 대한 상관 계수(r)를 산출할 수 있다(S420).
이상 배터리 검출 장치(200)는, 기정의된 상관성 분석 모델을 이용해 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출할 수 있다. 여기에서, 상관성 분석 모델은, 복수의 배터리들에 대한 상태 데이터가 입력되면, 배터리들 각각에 대한 상관 계수가 출력되도록 정의될 수 있다.
본 발명의 제1 실시예에 따른 상관성 분석 모델(이하, 제1 상관성 분석 모델)은, 배터리 상태 값의 표준 편차 및 공분산(covariance)에 기초하여 정의될 수 있다. 예를 들어, 제1 상관성 분석 모델은, 아래 수학식 1에 기초하여 정의될 수 있다.
[수학식 1]
여기에서, rX,Y는 배터리 X와 배터리 Y의 상관계수, COVX,Y는 배터리 X와 배터리 Y의 상태 값의 공분산(covariance), σX는 배터리 X의 상태 값의 표준 편차, σY는 배터리 Y의 상태 값의 표준 편차를 의미한다. 또한, x는 배터리 X의 상태 값, μx는 기정의된 기간 동안의 배터리 X의 상태 값에 대한 평균 값, y는 배터리 Y의 상태 값, μy는 기정의된 기간 동안의 배터리 Y의 상태 값에 대한 평균 값을 의미한다.
수학식 1에 기초하여, 특정 배터리(예 : Cell_1)에 대한 상관 계수를 도출하는 경우, 상관성 분석 모델에, 해당 배터리(Cell_1)에 대한 상태 데이터가 x로 입력되고, 다른 배터리에 대한 상태 데이터가 y로 입력될 수 있다. 여기에서, y는, 다른 배터리 들의 상태 값의 평균 값, 또는 중앙 값에 해당할 수 있다. 실시예에서, 상관 계수의 정확한 산출을 위해, 이상 배터리 검출 장치(200)는, 다른 배터리들의 상태 값의 중앙 값을 기정의된 프로세스에 따라 보정하고, 보정된 중앙 값을 상관성 분석 모델에 y로 입력할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 제1 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수가 산출되고, 산출된 상관 계수에 기초하여 이상 배터리가 검출되는 경우, 개방 회로 전압(OCV) 또는 내부 저항(IR)의 영향에 의한 오진단이 방지될 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 수학식 1에, 개방 회로 전압(OCV) 또는 내부 저항(IR)의 영향으로 인한 전압 값의 변동(αX+β)이 반영되는 경우, 전압 값의 평균 값 역시 동일하게 변동되므로, 상관 계수는, 아래 수학식 2와 같이, 수학식 1에 따른 상관 계수와 동일한 값으로 산출될 수 있다.
[수학식 2]
이상 배터리 검출 장치(200)는, 수학식 1에 기초하여 정의되는 제1 상관성 분석 모델을 이용해 상관 계수를 산출하고, 산출된 상관 계수를 이용하여 이상 배터리를 검출함으로써, 개방 회로 전압(OCV) 또는 내부 저항(IR)의 영향에 의한 오진단을 방지할 수 있다.
단계 S420에서, 이상 배터리 검출 장치(200)는, 본 발명의 제2 실시예에 따른 상관성 분석 모델(이하, 제2 상관성 분석 모델)을 이용하여, 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출할 수 있다. 여기에서, 제2 상관성 분석 모델은, 배터리 상태 값의 표준 편차, 공분산(covariance) 및 노이즈 상수에 기초하여 정의될 수 있다. 예를 들어, 상관성 분석 모델은, 아래 수학식 3에 기초하여 정의될 수 있다.
[수학식 3]
여기에서, N은 노이즈 상수를 의미하며, 아래 수학식 4와 같이 정의될 수 있다.
[수학식 4]
N = a * RMS(Noise)
여기에서, RMS(Noise)는 상태 측정 센서의 계측 오차값의 RMS(Root Mean Square) 값이며, a는 가중 계수이다.
수학식 3을 참조하면, 제2 상관성 분석 모델은, 제1 상관성 분석 모델에 상태 측정 센서의 센싱 노이즈에 의한 영향을 제거하기 위한 노이즈 상수(N)가 반영된 모델이다.
일반적으로, 상태 측정 센서에 의해 측정되는 상태 값은, 노이즈 성분이 포함된다. 이러한 노이즈 성분을 수학식 1에 반영하면, 수학식 1은 아래와 같이 표현될 수 있다.
[수학식 5]
여기에서, N 은 x 의 노이즈 성분, M은 y의 노이즈 성분을 의미한다.
노이즈 성분과 고유 상태 값(측정 값에서 노이즈 성분이 제거된 값)의 관계에 따라, 아래와 같은 두 가지 케이스를 가정할 수 있다.
(case1)
COVX,Y > COVN,M
(case2)
COVX,Y ≤ COVN,M
cas1은, 고유 상태 값의 변화량이 노이즈 성분보다 큰 경우로, 예를 들어, 배터리의 충방전 구간에 해당할 수 있다. Case1의 경우, 고유 상태 값의 변화량이 노이즈 성분보다 크기 때문에, 상태 측정 센서의 센싱 노이즈에 의한 영향이 작아, 제1 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하더라도, 검출 정확도가 크게 저하되지 않는다.
case2는, 고유 상태 값의 변화량이 노이즈 성분 이하인 경우로, 예를 들어, 배터리의 휴지 구간에 해당할 수 있다. Case2의 경우, 노이즈 성분이 고유 상태 값의 변화량보다 크기 때문에, 제1 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하는 경우, 센싱 노이즈에 의한 영향으로 오진단이 발생될 수 있다.
case2에서, COVX,Y = COVN,M 인 경우, 노이즈 성분과 고유 상태 값이 동일한 수준의 변화량을 가지므로, 수학식 5는 아래와 같이 단순화될 수 있다.
[수학식 6]
여기에서, 노이즈 성분이 백색 노이즈(white noise)라면, 노이즈 성분의 평균 값(μN,μM)은 0 이고, 배터리들의 상태 값이 동일한 센서에 의해 측정되었다면, N = M 이므로, 수학식 6은 아래와 같이 표현될 수 있다.
[수학식 7]
즉, case 2의 경우, 수학식 1의 분자와 분모에 각각 적절한 노이즈 상수 N을 합하여 상관 계수(rX+N,Y+M)를 계산하더라도 동일한 결과가 얻어질 수 있으므로, 수학식 3에 따라 정의되는 제2 상관성 분석 모델이 이용될 수 있다.
노이즈 상수 N은, 수학식 4에 따라, RMS(Noise)에 가중 계수 a가 곱해진 값으로 정의될 수 있다. 예를 들어, 노이즈 상수 N은, 전압 센서의 계측 오차값인 5mV의 RMS값에 가중 계수 0.8을 곱한 값으로 정의될 수 있다.
가중 계수 a는, 검출 정확도를 조정하기 위한 값으로, 0.2 이상 1.1 이하의 특정 값으로 정의될 수 있으며, 바람직하게는, 0.8 이상 1.0 이하의 특정 값으로 정의될 수 있다.
이상 배터리 검출 장치(200)는, case2(예를 들어, 휴지 모드)의 경우, 수학식 3에 기초하여 정의되는 제2 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출할 수 있으나, case1(예를 들어, 충방전 모드)의 경우에도, 보다 높은 검출 정확도를 나타내기 위해, 제2 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하도록 구성될 수 있다.
이상 배터리 검출 장치(200)는, 단계 S420에서 산출된, 배터리들 각각에 대한 상관 계수(r)를 기정의된 임계값(r_th)과 비교할 수 있다(S430). 본 발명의 실시예에 따른 상관 계수(r)는, 특정 배터리의 상태가 다른 배터리의 상태와 어느 정도의 상관성을 갖는지를 나타내며, -1 내지 1 사이의 특정 값으로 산출될 수 있다. 1에 가까운 값의 상관 계수(r)를 갖는 배터리는, 다른 배터리들과 높은 상관성을 가지며, 0 에 가까운 값의 상관 계수(r)를 갖는 배터리는, 다른 배터리들과 낮은 상관성을 가지는 것으로 볼 수 있다.
이상 배터리 검출 장치(200)는, 임계 값(r_th) 이하의 상관 계수를 갖는 배터리를 이상 배터리로 결정할 수 있다(S440). 예를 들어, 임계 값(r_th)이 0.5로 정의되는 경우, 이상 배터리 검출 장치(200)는, 복수의 배터리들 중 0.5의 이하의 상관 계수를 갖는 배터리를 이상 배터리로 결정할 수 있다. 한편, 임계 값(r_th)은, 필요에 따라 적절한 값으로 결정될 수 있으며, 0.4 이상 0.8 이하의 특정 값으로 정의될 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 상관 계수 도출 방법의 동작 순서도이다.
이상 배터리 검출 장치(200)는, 배터리들의 동작 모드를 확인할 수 있다(S510). 여기에서, 동작 모드는, 충방전 모드 및 휴지 모드를 포함할 수 있다.
이상 배터리 검출 장치(200)는, 배터리들에 대한 출력 전류 값 또는 입력 전류 값에 기초하여, 동작 모드를 결정할 수 있다. 예를 들어, 배터리들의 출력 또는 입력 전류값이 0이면 휴지 모드로 결정되고, 0 이 아니면 충방전 모드로 결정될 수 있다.
이상 배터리 검출 장치(200)는, 외부 장치로부터 수신되는 배터리의 동작 상태 신호에 기초하여 동작 모드를 결정할 수 있다. 예를 들어, 배터리의 충방전 제어 장치로부터 배터리의 동작 상태 신호를 수신하여, 배터리가 충방전 상태인지 또는 휴지 상태인지 결정할 수 있다.
배터리의 동작 모드가 충방전 모드인 경우(S520의 Y), 이상 배터리 검출 장치(200)는, 상관 계수의 산출을 위한 모델로, 수학식 1에 기초하여 정의되는 제1 상관성 분석 모델을 결정할 수 있다(S530).
배터리의 동작 모드가 휴지 모드인 경우(S520의 N), 이상 배터리 검출 장치(200)는, 상관 계수의 산출을 위한 모델로, 수학식 3에 기초하여 정의되는 제2 상관성 분석 모델을 결정할 수 있다(S540).
이상 배터리 검출 장치(200)는, 배터리의 동작 모드에 따라 결정된 상관성 분석 모델을 이용하여, 배터리들 각각에 대한 상관 계수(r)를 도출할 수 있다(S550).
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 상관 계수 도출 방법의 동작 순서도이다.
이상 배터리 검출 장치(200)는, 배터리들의 상태 데이터를 기초로, COVX,Y 및 COVN,M를 산출할 수 있다(S610).
여기에서, COVX,Y 및 COVN,M는 아래 수학식에 기초하여 산출될 수 있다.
[수학식 8]
[수학식 9]
이상 배터리 검출 장치(200)는, COVX,Y 및 COVN,M를 비교할 수 있다(S620).
COVX,Y 가 COVN,M를 초과하는 경우(S620의 Y), 이상 배터리 검출 장치(200)는, 상관 계수의 산출을 위한 모델로, 수학식 1에 기초하여 정의되는 제1 상관성 분석 모델을 결정할 수 있다(S630).
COVX,Y 가 COVN,M이하인 경우 (S620의 N), 이상 배터리 검출 장치(200)는, 상관 계수의 산출을 위한 모델로, 수학식 3에 기초하여 정의되는 제2 상관성 분석 모델을 결정할 수 있다(S640).
이상 배터리 검출 장치(200)는, 배터리의 동작 모드에 따라 결정된 상관성 분석 모델을 이용하여, 배터리들 각각에 대한 상관 계수(r)를 도출할 수 있다(S650).
도 7 내지 10은 본 발명의 실시예에 따른 상관성 분석 모델을 이용하여 이상 배터리를 검출한 결과를 나타낸다.
도 7은, 병렬 연결된 8개의 배터리들(Cell 1 ~ 8) 각각에 대한 전압 측정 값을 나타낸다. 도 7을 참조하면, 약 1375 sec 시점에 Cell 1과 Cell 2에 이상 전압 현상이 발생됨을 확인할 수 있다.
도 8 내지 10은, 본 발명의 실시예에 따른 상관성 분석 모델을 적용하여 산출된, 배터리셀들 각각에 대한 상관 계수를 나타낸다. 도 8은 제1 상관성 분석 모델이 적용된 결과 그래프이고, 도 9는 가중 계수 a가 0.1, RMS(Noise)가 0.5mV의 RMS 값으로 정의된 제2 상관성 분석 모델이 적용된 결과 그래프이고, 도 10은 가중 계수 a가 1.0, RMS(Noise)가 0.5mV의 RMS 값으로 정의된 제2 상관성 분석 모델이 적용된 결과 그래프이다. 이상 배터리를 검출하기 위한 임계 값(r_th)은 0.5로 설정되었다.
도 8을 참조하면, 제1 상관성 분석 모델을 이용한 경우, 이상 전압 현상이 발생한 시점 이외의 구간에서, 임계 값(0.5) 이하의 상관 계수를 갖는 배터리가 검출되었으며, Cell 3 ~ 8이 이상 배터리로 오검출되었다.
도 9를 참조하면, 가중 계수 a가 0.1로 정의된 제2 상관성 분석 모델을 이용한 경우, 이상 전압 현상이 발생한 시점 이외의 구간에서, 임계 값(0.5) 이하의 상관 계수를 갖는 배터리가 검출되었으며, 도 8의 경우와 마찬가지로, Cell 3 ~ 8이 이상 배터리로 오검출되었다.
도 10을 참조하면, 가중 계수 a가 1.0으로 정의된 제2 상관성 분석 모델을 이용한 경우, 임계 값(0.5) 이하의 상관 계수를 갖는 배터리로 Cell 1과 Cell 2가 검출되었다.
도 8 내지 10을 참조하면, 최적 범위 내의 가중 계수(0.2 이상 1.1 이하)가 적용된 제2 상관성 분석 모델이 적용되는 경우, 높은 정확도로 이상 배터리가 검출될 수 있음을 확인할 수 있다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 이상 배터리 검출 장치의 블록 구성도이다.
본 발명의 실시예에 따른 이상 배터리 검출 장치(200)는, 적어도 하나의 프로세서(210), 상기 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령을 저장하는 메모리(220) 및 네트워크와 연결되어 통신을 수행하는 송수신 장치(230)를 포함할 수 있다.
상기 적어도 하나의 명령은, 복수의 배터리들 각각에 대한 상태 데이터를 수집하는 명령; 상기 수집된 상태 데이터를 기초로, 배터리 상태 간의 상관성 분석(correlation analysis)을 수행하여, 배터리들 각각에 대한 상관 계수(correlation coefficient)를 산출하는 명령; 및 상기 산출된 상관 계수를 기초로, 복수의 배터리들 중 이상 배터리를 검출하는 명령;을 포함할 수 있다.
상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 명령은, 배터리 상태 값의 표준 편차 및 공분산(covariance)에 기초하여 정의되는 상관성 분석 모델을 이용하여, 상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 명령을 포함할 수 있다.
여기에서, 상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 명령은, 기정의된 노이즈 상수가 반영된 상관성 분석 모델을 이용하여, 상태 측정 센서의 센싱 노이즈에 의한 영향이 제거된 상관 계수를 산출하는 명령을 포함할 수 있다.
상기 노이즈 상수는, 상기 상태 측정 센서의 계측 오차값을 기초로 정의될 수 있다.
상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 명령은, 배터리 상태 값의 표준 편차 및 공분산(covariance)에 기초하여 정의되는 제1 상관성 분석 모델, 및 상기 제1 상관성 분석 모델에, 상태 측정 센서의 센싱 노이즈에 의한 영향을 제거하기 위한 노이즈 상수가 반영된 제2 상관성 분석 모델 중 어느 하나를 이용하여, 상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 명령을 포함할 수 있다.
상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 명령은, 상기 배터리들의 동작 모드를 확인하는 명령; 및 충방전 모드인 경우, 상기 제1 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하고, 휴지 모드인 경우, 상기 제2 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하는 명령을 포함할 수 있다.
상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 명령은, 배터리 상태 값의 공분산 및 노이즈 성분 값의 공분산을 산출하는 명령; 및 상기 배터리 상태 값의 공분산이 상기 노이즈 성분 값의 공분산을 초과하면, 상기 제1 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하고, 상기 배터리 상태 값의 공분산이 상기 노이즈 성분 값의 공분산 이하하면, 상기 제2 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하는 명령을 포함할 수 있다.
상기 복수의 배터리들 중 이상 배터리를 검출하는 명령은, 기정의된 임계 값 이하의 상관 계수를 갖는 배터리를 이상 배터리로 결정하는 명령을 포함할 수 있다.
상기 상태 데이터를 수집하는 명령은, 상기 배터리들 각각에 대한 전압 값 및 전류 값 중 하나 이상을 단위 시간마다 수집하는 명령을 포함할 수 있다.
이상 배터리 검출 장치(200)는 또한, 입력 인터페이스 장치(240), 출력 인터페이스 장치(250), 저장 장치(260) 등을 더 포함할 수 있다. 이상 배터리 검출 장치(200)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus)(270)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
여기서, 프로세서(210)는 중앙처리장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU), 또는 본 발명의 실시예들에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(또는 저장 장치)는 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 방법의 동작은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산 방식으로 컴퓨터로 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
본 발명의 일부 측면들은 장치의 문맥에서 설명되었으나, 그것은 상응하는 방법에 따른 설명 또한 나타낼 수 있고, 여기서 블록 또는 장치는 방법 단계 또는 방법 단계의 특징에 상응한다. 유사하게, 방법의 문맥에서 설명된 측면들은 또한 상응하는 블록 또는 아이템 또는 상응하는 장치의 특징으로 나타낼 수 있다. 방법 단계들의 몇몇 또는 전부는 예를 들어, 마이크로프로세서, 프로그램 가능한 컴퓨터 또는 전자 회로와 같은 하드웨어 장치에 의해(또는 이용하여) 수행될 수 있다. 몇몇의 실시예에서, 가장 중요한 방법 단계들의 하나 이상은 이와 같은 장치에 의해 수행될 수 있다.
이상 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
10 : 배터리
100: 배터리 어셈블리
200: 이상 배터리 검출 장치

Claims (18)

  1. 복수의 배터리들 중 이상 배터리를 검출하는, 이상 배터리 검출 장치로서,
    적어도 하나의 프로세서;
    상기 적어도 하나의 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령을 저장하는 메모리;를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 명령은,
    복수의 배터리들 각각에 대한 상태 데이터를 수집하는 명령;
    상기 수집된 상태 데이터를 기초로, 배터리 상태 간의 상관성 분석(correlation analysis)을 수행하여, 배터리들 각각에 대한 상관 계수(correlation coefficient)를 산출하는 명령; 및
    상기 산출된 상관 계수를 기초로, 복수의 배터리들 중 이상 배터리를 검출하는 명령;을 포함하는, 이상 배터리 검출 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 명령은,
    배터리 상태 값의 표준 편차 및 공분산(covariance)에 기초하여 정의되는 상관성 분석 모델을 이용하여, 상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 명령을 포함하는, 이상 배터리 검출 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 명령은,
    기정의된 노이즈 상수가 반영된 상관성 분석 모델을 이용하여, 상태 측정 센서의 센싱 노이즈에 의한 영향이 제거된 상관 계수를 산출하는 명령을 포함하는, 이상 배터리 검출 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 노이즈 상수는,
    상기 상태 측정 센서의 계측 오차값을 기초로 정의되는, 이상 배터리 검출 장치.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 명령은,
    배터리 상태 값의 표준 편차 및 공분산(covariance)에 기초하여 정의되는 제1 상관성 분석 모델, 및 상기 제1 상관성 분석 모델에, 상태 측정 센서의 센싱 노이즈에 의한 영향을 제거하기 위한 노이즈 상수가 반영된 제2 상관성 분석 모델 중 어느 하나를 이용하여, 상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 명령을 포함하는, 이상 배터리 검출 장치.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 명령은,
    상기 배터리들의 동작 모드를 확인하는 명령; 및
    충방전 모드인 경우, 상기 제1 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하고, 휴지 모드인 경우, 상기 제2 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하는 명령을 포함하는, 이상 배터리 검출 장치.
  7. 청구항 5에 있어서,
    상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 명령은,
    배터리 상태 값의 공분산 및 노이즈 성분 값의 공분산을 산출하는 명령; 및
    상기 배터리 상태 값의 공분산이 상기 노이즈 성분 값의 공분산을 초과하면, 상기 제1 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하고, 상기 배터리 상태 값의 공분산이 상기 노이즈 성분 값의 공분산 이하하면, 상기 제2 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하는 명령을 포함하는, 이상 배터리 검출 장치.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 복수의 배터리들 중 이상 배터리를 검출하는 명령은,
    기정의된 임계 값 이하의 상관 계수를 갖는 배터리를 이상 배터리로 결정하는 명령을 포함하는, 이상 배터리 검출 장치.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 상태 데이터를 수집하는 명령은,
    상기 배터리들 각각에 대한 전압 값 및 전류 값 중 하나 이상을 단위 시간마다 수집하는 명령을 포함하는, 이상 배터리 검출 장치.
  10. 복수의 배터리들 중 이상 배터리를 검출하는 이상 배터리 검출 장치에 의한, 이상 배터리 검출 방법으로서,
    복수의 배터리들 각각에 대한 상태 데이터를 수집하는 단계;
    상기 수집된 상태 데이터를 기초로, 배터리 상태 간의 상관성 분석(correlation analysis)을 수행하여, 배터리들 각각에 대한 상관 계수(correlation coefficient)를 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 상관 계수를 기초로, 복수의 배터리들 중 이상 배터리를 검출하는 단계;를 포함하는, 이상 배터리 검출 방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 단계는,
    배터리 상태 값의 표준 편차 및 공분산(covariance)에 기초하여 정의되는 상관성 분석 모델을 이용하여, 상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 단계를 포함하는, 이상 배터리 검출 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 단계는,
    기정의된 노이즈 상수가 반영된 상관성 분석 모델을 이용하여, 상태 측정 센서의 센싱 노이즈에 의한 영향이 제거된 상관 계수를 산출하는 단계를 포함하는, 이상 배터리 검출 방법.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 노이즈 상수는,
    상기 상태 측정 센서의 계측 오차값을 기초로 정의되는, 이상 배터리 검출 방법.
  14. 청구항 10에 있어서,
    상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 단계는,
    배터리 상태 값의 표준 편차 및 공분산(covariance)에 기초하여 정의되는 제1 상관성 분석 모델, 및 상기 제1 상관성 분석 모델에, 상태 측정 센서의 센싱 노이즈에 의한 영향을 제거하기 위한 노이즈 상수가 반영된 제2 상관성 분석 모델 중 어느 하나를 이용하여, 상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 단계를 포함하는, 이상 배터리 검출 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 단계는,
    상기 배터리들의 동작 모드를 확인하는 단계; 및
    충방전 모드인 경우, 상기 제1 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하고, 휴지 모드인 경우, 상기 제2 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하는 단계를 포함하는, 이상 배터리 검출 방법.
  16. 청구항 14에 있어서,
    상기 배터리들 각각에 대한 상관 계수를 산출하는 단계는,
    배터리 상태 값의 공분산 및 노이즈 성분 값의 공분산을 산출하는 단계; 및
    상기 배터리 상태 값의 공분산이 상기 노이즈 성분 값의 공분산을 초과하면, 상기 제1 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하고, 상기 배터리 상태 값의 공분산이 상기 노이즈 성분 값의 공분산 이하하면, 상기 제2 상관성 분석 모델을 이용하여 상관 계수를 산출하는 단계를 포함하는, 이상 배터리 검출 방법.
  17. 청구항 10에 있어서,
    상기 복수의 배터리들 중 이상 배터리를 검출하는 단계는,
    기정의된 임계 값 이하의 상관 계수를 갖는 배터리를 이상 배터리로 결정하는 단계를 포함하는, 이상 배터리 검출 방법.
  18. 청구항 10에 있어서,
    상기 상태 데이터를 수집하는 단계는,
    상기 배터리들 각각에 대한 전압 값 및 전류 값 중 하나 이상을 단위 시간마다 수집하는 단계를 포함하는, 이상 배터리 검출 방법.
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