WO2021107323A1 - 배터리 셀 이상 퇴화 진단 장치 및 방법 - Google Patents

배터리 셀 이상 퇴화 진단 장치 및 방법 Download PDF

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WO2021107323A1
WO2021107323A1 PCT/KR2020/009802 KR2020009802W WO2021107323A1 WO 2021107323 A1 WO2021107323 A1 WO 2021107323A1 KR 2020009802 W KR2020009802 W KR 2020009802W WO 2021107323 A1 WO2021107323 A1 WO 2021107323A1
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charge
battery cells
change amount
change
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PCT/KR2020/009802
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이현철
권동근
윤성열
김승현
김안수
신채빈
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주식회사 엘지에너지솔루션
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Definitions

  • the present invention relates to an apparatus and method for diagnosing abnormal deterioration of a battery cell.
  • the secondary battery is provided in the form of a battery pack including a battery module in which a plurality of battery cells are connected in series and/or in parallel, and a battery management system (BMS) that manages the operation of the battery module.
  • BMS battery management system
  • the battery management system monitors the state of the battery cell and determines whether an abnormality has occurred in the battery cell.
  • abnormal deterioration of the battery was diagnosed through the State of Health (SOH), which is a parameter indicating characteristics related to life such as capacity and resistance deterioration of the battery.
  • SOH State of Health
  • the SOH value calculated through the existing modeling techniques and algorithms has an error of 5% or more when compared with the actual state. Therefore, the existing diagnostic method using the SOH value as it is did not have high reliability in diagnosing abnormal deterioration of the battery.
  • the SOH value was mainly used to confirm the trend of the state change of the battery cell.
  • the present invention has been made in view of these problems, and an object of the present invention is to provide an apparatus and method for diagnosing deterioration of a battery cell, which has high reliability and does not significantly increase configuration complexity compared to the prior art.
  • a state of charge calculation unit for calculating the state of charge (SOC) of a plurality of battery cells; a change amount calculation unit for calculating, for each of the plurality of battery cells, a change amount of the state of charge that is a change amount of the calculated state of charge during a preset period and an average change amount of the state of charge that is an average of the change amount of the state of charge of all the plurality of battery cells;
  • An apparatus for diagnosing abnormal deterioration of a battery cell including a; an abnormal deterioration diagnosis unit for diagnosing whether each of a plurality of battery cells is abnormally deteriorated using the amount of change in the state of charge and the average of the change in the state of charge
  • the abnormal deterioration diagnosis unit may diagnose a battery cell having a (state of charge change amount/average state of charge change amount) value equal to or greater than a reference value as an abnormally deteriorated battery cell.
  • the abnormal deterioration diagnosis unit may diagnose a battery cell maintained for a reference period or longer in a state in which the (state of charge change amount/state of charge change average) value is equal to or greater than the reference value as the abnormally deteriorated battery cell.
  • the change amount calculating unit may calculate the state of charge change amount and the average change amount of the state of charge by using the state of charge calculated by the state of charge calculator during the standby period of the plurality of battery cells.
  • the abnormal degradation diagnosis unit may diagnose whether the battery cells are abnormally degraded regardless of voltages of the plurality of battery cells.
  • the change amount calculator may calculate the charge state change amount due to self-discharge during the standby period as the charge state change amount.
  • the change amount calculator may periodically calculate the pre-charged state change amount and the average charge state change amount.
  • the state of charge calculator includes a voltage measurer for measuring the voltage of each of the plurality of battery cells, and the state of charge of each of the plurality of battery cells based on the voltage measured by the voltage measurer can be calculated.
  • the state of charge calculation unit includes a current measurement unit for measuring the current charged and discharged in the plurality of battery cells, and a timer for measuring the time during which the current is charged and discharged, and the current measurement unit The state of charge of each of the plurality of battery cells may be calculated based on the current measured by the controller and the time measured by the timer.
  • calculating the state of charge (SOC) of a plurality of battery cells calculating, for each of the plurality of battery cells, an amount of change in the state of charge that is a change amount of the calculated state of charge during a preset period; calculating an average of changes in state of charge, which is an average of changes in states of charge across a plurality of battery cells;
  • a method for diagnosing abnormal deterioration of a battery cell comprising: diagnosing whether each of a plurality of battery cells is abnormally deteriorated using the state of charge change amount and the state of charge change average.
  • the diagnosing whether abnormal deterioration includes: calculating a (state of charge change amount/average state of charge change amount) value; comparing the calculated value with a reference value; and diagnosing a battery cell having a (state-of-charge change amount/average state-of-charge change amount) value equal to or greater than a reference value as abnormally degraded battery cell.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a battery pack including a battery management system.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a function of a battery management system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of a state of charge calculator according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a control method of a battery management system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of an abnormal degradation diagnosis method in the control method of the battery management system of FIG. 4 .
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating another example of an abnormal degradation diagnosis method in the control method of the battery management system of FIG. 4 .
  • 7 to 9 are graphs illustrating test data for battery cells.
  • FIG. 10 is a hardware configuration diagram of a battery management system.
  • first, second, first, or second used in various embodiments may modify various components regardless of order and/or importance, do not limit
  • a first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be renamed to a first component.
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a battery pack 1 including a battery management system 20 .
  • a battery pack 1 is made of one or more battery cells, and is connected in series to a chargeable/dischargeable battery module 10 and a + terminal side or a - terminal side of the battery module 10 to the battery module.
  • the switching unit 30 for controlling the charge/discharge current flow of (10) and the voltage, current, temperature, etc. of the battery cell and/or battery module 10 are monitored to prevent overcharging and overdischarging, and and a battery management system 20 (hereinafter referred to as 'BMS') to manage.
  • 'BMS' battery management system 20
  • the battery module 10 includes one or more battery cells 11 that can be charged and discharged.
  • the battery cell 11 may be a lithium ion (Li-ion) battery, a lithium ion polymer battery, a nickel cadmium (Ni-Cd) battery, a nickel hydrogen (Ni-MH) battery, etc., but is not limited thereto. does not
  • the BMS 20 may control the operation of the switching unit 30 to control charging and discharging of the battery module 10 .
  • the BMS 20 may monitor the voltage, current, temperature, etc. of the battery module 10 and/or each battery cell 11 included in the battery module 10 .
  • sensors or various measurement modules not shown may be additionally installed in the battery module 10 , in the charging/discharging path, or in an arbitrary location such as the battery pack 1 .
  • the BMS 20 may calculate a parameter indicating the state of the battery module 10 , for example, SOC or SOH, based on the monitored measured values such as voltage, current, and temperature.
  • the BMS 20 controls and manages the overall operation of the battery pack 1 .
  • the BMS 20 may include various configurations such as a microcomputer as a controller for executing a program and controlling the overall operation of the BMS 20, input/output devices such as sensors or measuring means, and other peripheral circuits.
  • the BMS 20 may calculate the state of charge of the battery cell 11 , and may diagnose whether the battery cell 11 is abnormally deteriorated using the calculated state of charge.
  • the BMS 20 diagnoses whether each of the battery cells is abnormally deteriorated based on the average of the change in the state of charge and the change in the state of charge of each of the plurality of battery cells 11 included in the battery module 10 . can do. A detailed description of the diagnosis of abnormal degeneration of the BMS 20 will be described later.
  • the switching unit 30 is a component for controlling the current flow for charging or discharging of the battery module 10 , and a relay or a magnetic contactor may be used. Alternatively, a semiconductor switching device such as a MOSFET may be used as the switching unit 30 .
  • the battery pack 1 may further be communicatively connected with an external upper controller 2 . That is, the battery pack 1 may transmit various data about the battery pack 1 to the host controller 2 , and may receive a control signal related to the operation of the battery pack 1 from the host controller 2 .
  • the upper controller 2 may be a vehicle controller for controlling the operation of the vehicle when the battery pack 1 is mounted in the electric vehicle.
  • the upper controller 2 may be a rack BMS that manages a plurality of battery modules or a BMS that controls the overall operation of the ESS.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a function of the battery management system 20 according to an embodiment of the present invention.
  • the BMS 20 may include a state of charge calculation unit 110 , a change amount calculation unit 120 , an abnormal deterioration diagnosis unit 130 , a storage unit 140 , and a communication unit 150 .
  • the state of charge calculator 110 calculates a state of charge (SOC) of the plurality of battery cells 11 .
  • the state of charge calculation unit 110 may include a voltage measurement unit 111 to calculate the state of charge.
  • the voltage measuring unit 111 may be a voltage sensor that measures the voltage of each of the plurality of battery cells 11 included in the battery module 10 .
  • the state of charge calculator 110 calculates the state of charge of each of the plurality of battery cells 11 based on the respective voltages of the plurality of battery cells 11 measured by the voltage measuring unit 111 .
  • the state of charge calculation unit 110 may calculate the state of charge based on a table indicating the relationship between the voltage and the state of charge.
  • the storage unit 140 stores in advance a table indicating the relationship between the voltage and the state of charge
  • the state of charge calculation unit 110 refers to the table to determine the state of charge of each of the plurality of battery cells 11 . can be calculated.
  • this is an example, and in addition to using a table representing the relationship between voltage and state of charge, various methods may be used, such as direct calculation using a formula for calculating state of charge from voltage.
  • the voltage value is used to calculate the state of charge in this embodiment, it is not limited thereto.
  • other parameters affecting the state of charge such as the temperature of the battery cell 11 and/or the battery pack 1, the type of the battery cell 11, and the usage time are additionally added you might consider
  • the state of charge calculator 110 may monitor the plurality of battery modules 10 in real time. Accordingly, the state of charge calculator 110 can measure the voltage value of the battery cell 11 in real time, and also calculate the state of charge in real time.
  • the change amount calculation unit 120 calculates a change amount of the state of charge, which is a change amount during a preset period of the state of charge calculated by the state of charge calculator 110 , for each of the plurality of battery cells 11 .
  • the preset period may mean a case in which the battery pack 1 is a standby period. That is, the change amount calculator 120 may calculate the change amount of the state of charge using the state of charge calculated by the state of charge calculator 110 during the standby period of the plurality of battery cells 11 .
  • the change amount calculation unit 120 also calculates an average change amount of the state of charge, which is an average of changes in the state of charge of the entire plurality of battery cells 11 .
  • the change calculation unit 120 may calculate an average of the change in the state of charge for the standby period by using the calculated change in the state of charge.
  • the amount of change in the state of charge calculated by the change calculation unit 120 may be the amount of change in the state of charge due to self-discharge during the standby period of each of the plurality of battery cells 11 .
  • the average change amount of the state of charge calculated by the change amount calculator 120 may also be an average of the change amount of the state of charge due to self-discharge during the standby period of the plurality of battery cells 11 .
  • the waiting period may be set periodically. Accordingly, the change amount calculation unit 120 may repeatedly calculate the state of charge change amount and the average charge state change amount for each of the periodically occurring standby periods.
  • the standby period may be appropriately set according to the environment in which the battery pack 1 is installed, such as an ESS or an electric vehicle.
  • the abnormal deterioration diagnosis unit 130 diagnoses whether each of the plurality of battery cells 11 is abnormally deteriorated by using the change amount of the state of charge and the average of the change amount of the state of charge calculated by the change amount calculating unit 120 .
  • the abnormal regression diagnosis unit 130 is a method of diagnosing abnormal degeneration
  • the battery cell 11 that satisfies the condition is diagnosed as an abnormally degraded battery cell. That is, it is not simply diagnosing whether abnormal deterioration occurs by directly using the value of the state of charge of each battery cell 11, the value of SOH, or the amount of change in the state of charge.
  • the present embodiment is characterized in diagnosing abnormal deterioration using the amount of change in the state of charge of the battery cell 11 and the 'average of change in state of charge'. Specifically, when the change in the state of charge of the specific battery cell 11 with respect to the average change in the state of charge is equal to or greater than the first reference value, it is determined that the corresponding battery cell 11 is abnormally deteriorated.
  • the abnormal degradation diagnosis unit 130 is another method for diagnosing abnormal degradation
  • the battery cell 11 that satisfies the condition is diagnosed as an abnormally degraded battery cell. That is, when the change in the state of charge of the specific battery cell 11 with respect to the average change in the state of charge is maintained for more than the reference period in a state equal to or greater than the second reference value, it is determined that the corresponding battery cell 11 is abnormally deteriorated.
  • the second reference value may be a value smaller than the first reference value.
  • the storage unit 140 may store various programs and data necessary for the operation of the BMS 20 .
  • the storage unit 140 may store a table indicating a relationship between a voltage and a state of charge for calculating the state of charge of the battery cell 11 as described above. Also, the storage unit 140 may store data such as the above-described first reference value, second reference value, and reference period.
  • the communication unit 150 may transmit various types of information about the battery cell 11 , the battery module 10 , and/or the battery pack 1 to the host controller 2 as necessary. Also, the communication unit 150 may receive a control signal for controlling the battery pack 1 from the host controller 2 . When the abnormal deterioration diagnosis unit 130 detects an abnormally deteriorated battery cell among the plurality of battery cells 11 , the communication unit 150 may transmit the result to the host controller 2 .
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the state of charge calculation unit 110 according to another embodiment of the present invention.
  • the state of charge calculation unit 110 may include a current measurement unit 113 and a timer 115 to calculate the state of charge.
  • the current measuring unit 113 measures the current charged and discharged in the plurality of battery cells 11 .
  • the current measuring unit 113 may be a current sensor provided on a charging/discharging path of the battery pack 1 .
  • the timer 115 measures the time during which the current is charged and discharged. That is, the timer 115 may measure a time from start to end of charging and a time from start to end of discharging of the battery pack 1 , respectively.
  • the state of charge calculator 110 calculates the state of charge of each of the plurality of battery cells 11 based on the current measured by the current measuring unit 113 and the time measured by the timer 115 . Specifically, the state of charge calculator 110 can calculate the state of charge of the battery cell 11 by integrating the measured current. In this embodiment, it has been described that only the current value and time are used, but the present invention is not limited thereto. For example, in addition to the current value and time to calculate the state of charge, other parameters affecting the state of charge such as the temperature of the battery cell 11 and/or the battery pack 1, the type of the battery cell 11, use time, etc. may be additionally considered.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a control method of the battery management system 20 according to an embodiment of the present invention.
  • the BMS 20 monitors the voltage, current, etc. of the battery cell 11 and/or the battery module 10 through various sensors such as the voltage measuring unit 111 and the current measuring unit 113 . (S10).
  • the state of charge calculator 110 calculates the state of charge of each of the plurality of battery cells 11 based on the monitored values of voltage, current, and the like, and by using the methods as described above ( S11 ). Steps S10 and S11 may be performed in real time.
  • the BMS 20 determines whether the battery pack 1 is in a standby period while performing steps S10 and S11 (S12).
  • the standby period may be an idle period in which charging and discharging of the battery pack 1 is not performed.
  • the BMS 20 determines that the battery pack 1 is not in the standby period in step S12, it returns to step S10 and repeats the operations of steps S10 and S11.
  • the BMS 20 determines that the battery pack 1 is the standby period in step S12, it is determined whether the standby period lasts longer than a reference time (S13).
  • the reference time may be a time during which it can be measured that the state of charge of each battery cell 11 is significantly changed by self-discharge.
  • the process returns to step S10.
  • the change amount calculation unit 120 for each of the plurality of battery cells 11, the charge state that is the amount of change during the preset period of the calculated state of charge.
  • a change amount ⁇ SOC is calculated (S14).
  • the change amount calculation unit 120 calculates an average change amount of state of charge ⁇ SOCavg that is an average of changes amount of state of charge ⁇ SOC of the entire plurality of battery cells 11 ( S15 ).
  • the abnormal deterioration diagnosis unit 130 diagnoses whether each of the plurality of battery cells 11 is abnormally deteriorated using the state of charge change amount ⁇ SOC and the average state of charge change amount ⁇ SOCavg calculated in steps S14 and S15 (S16) .
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of an abnormal degradation diagnosis method in the control method of the battery management system 20 of FIG. 4 .
  • n denotes a sequence number of battery cells, and it is assumed that N battery cells 11 are included in the battery module 10 .
  • step S21 If ( ⁇ SOCn / ⁇ SOCavg) is equal to or greater than the first reference value in step S21 , the corresponding battery cell 11 is diagnosed as an abnormally degraded battery cell ( S22 ). On the other hand, if ( ⁇ SOCn / ⁇ SOCavg) is less than the first reference value in step S21, the corresponding battery cell 11 is diagnosed as a normal battery cell (S23).
  • 7 to 9 are graphs illustrating test data for battery cells.
  • FIG. 7 is prepared based on data obtained by measuring the state of charge of each battery cell in an actual battery module including a plurality of battery cells.
  • the graph indicated by a circle is a graph showing the difference ( ⁇ SOC(Max - Min)) between the battery cells having the maximum state of charge and the battery cell having the minimum state of charge among the battery cells.
  • the graph represented by a triangle is a graph showing the difference ( ⁇ SOC(Avg - Min)) between the average state of charge of the battery cells and the state of charge of the battery cell having the minimum state of charge.
  • ⁇ SOC(Max - Min) and ⁇ SOC(Avg - Min) values fluctuate greatly, so only the values of ⁇ SOC(Max - Min) and ⁇ SOC(Avg - Min) can cause abnormal deterioration of a specific battery cell. It is not possible to accurately determine whether It is only possible to determine whether the battery cell is abnormally deteriorated only by the transition of ⁇ SOC(Max - Min) and ⁇ SOC(Avg - Min) values.
  • FIG. 8 shows the change amount of each battery cell itself in the standby state in the graph of FIG. 7 .
  • the interval for determining the amount of change is from 8:00 am on Saturday to 8:00 am on Monday.
  • the issue cell is indicated by a solid line
  • the comparative cell is indicated by a dashed line
  • Avg is indicated by a broken line.
  • FIG. 9 is a graph showing ( ⁇ SOC / ⁇ SOCavg) values calculated as described in FIGS. 2 and 5 for the values in [Table 1].
  • the graph shown by the solid line in the graph of FIG. 9 is a graph obtained by dividing the change in the state of charge of the issue cell by the average change in the state of charge, and the graph indicated by the dashed-dot line is a graph divided by the average change in the state of charge of the comparative cell.
  • the value for the issue cell is larger than the value for the comparison cell over the entire period.
  • the value obtained by dividing the amount of change in the state of charge of each battery cell by the average of the change in state of charge of all battery cells is greater than or equal to a predetermined reference value, it is possible to immediately diagnose that the battery cell is abnormally deteriorated.
  • a predetermined reference value For example, in this example, if the reference value is set to 2 and the ( ⁇ SOC / ⁇ SOCavg) value is 2 or more, it may be diagnosed as an abnormally degraded battery cell.
  • these reference values are merely examples and may be set to other values.
  • the diagnosis is performed using the amount of change in the state of charge due to self-discharge in the standby state of the battery cell and the average of the change in state of charge. Therefore, there is no need to meet specific conditions such as charging or discharging battery cells to a specific voltage for diagnosis. In other words, it is possible to diagnose whether the battery cells are abnormally deteriorated regardless of the voltages of the plurality of battery cells. And there is no need to charge or discharge at a specific C-rate. In addition, abnormal deterioration of the battery cell is diagnosed using the state of charge rather than the voltage affected by the temperature and the C-rate at the end of charging and discharging.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating another example of an abnormal degradation diagnosis method in the control method of the battery management system of FIG. 4 .
  • n denotes a sequence number of battery cells, and it is assumed that N battery cells 11 are included in the battery module 10 .
  • step S31 it is determined whether the corresponding battery cell 11 maintains the state equal to or greater than the second reference value for a reference period or longer ( S32 ).
  • the corresponding battery cell is diagnosed as an abnormally degraded battery cell (S33).
  • ( ⁇ SOCn / ⁇ SOCavg) is less than the first reference value in step S31 or less than the reference period in step S32, the corresponding battery cell 11 is diagnosed as a normal battery cell ( S34 ).
  • the battery cell is abnormally degraded simply because ( ⁇ SOCn / ⁇ SOCavg) of the battery cell 11 is greater than or equal to a reference value, but whether such a state is maintained for a reference period or longer is determined. For this reason, it is possible to prevent an erroneous diagnosis of diagnosing an abnormally deteriorated battery cell when ( ⁇ SOCn / ⁇ SOCavg) temporarily exceeds the reference value.
  • the second reference value may be set to a lower value than the first reference value.
  • the reference value is set to about 1.3, and when the ( ⁇ SOC / ⁇ SOCavg) value is 1.3 or more, it can be diagnosed as an abnormally degraded battery cell.
  • the comparison cell there is a case close to 1.3 (week 11), but since it is temporary, it can be expected that it is difficult to maintain the value of 1.3 or more for a certain period of time. Therefore, even if it temporarily exceeds the reference value, it is not immediately diagnosed as an abnormally deteriorated battery cell, so a erroneous diagnosis can be prevented.
  • FIG. 10 is a hardware configuration diagram of the battery management system 20 .
  • the BMS 20 may include a controller (MCU) 210 , a memory 220 , an input/output interface 230 , and a communication interface 240 .
  • MCU controller
  • the BMS 20 may include a controller (MCU) 210 , a memory 220 , an input/output interface 230 , and a communication interface 240 .
  • the MCU 210 processes various operations and calculations in the BMS 20 and controls each configuration.
  • the memory 220 may store a program in which an algorithm for performing abnormal degradation diagnosis according to embodiments of the present invention is described.
  • the memory 220 may include a volatile memory and a non-volatile memory.
  • the memory 220 may be at least one of various storage media such as a semiconductor memory such as a RAM, a ROM, and a flash memory, a magnetic disk, and an optical disk.
  • the memory 220 may be a memory built into the MCU 210 , or may be an additional memory installed separately from the MCU 210 .
  • the input/output interface 230 performs input/output of various input signals and output signals.
  • the MCU 210 included in the BMS 20 may receive signals from various sensors through the input/output interface 230 .
  • the communication interface 240 is configured to communicate with the outside by wire and/or wirelessly.
  • the memory 220 may function as the storage unit 140 .
  • the MCU 210 may operate together with the input/output interface 230 to perform functions as the voltage measurement unit 111 and the current measurement unit 123 . Also, the MCU 210 may operate together with the communication interface 240 to perform a function as the communication unit 150 .

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Abstract

본 개시는 배터리 셀 이상 퇴화 진단 장치 및 방법에 관한 것으로, 복수의 배터리 셀의 충전상태(SOC)를 산출하는 충전상태 산출부, 복수의 배터리 셀 각각에 대하여, 산출된 충전상태의 미리 설정된 기간 동안의 변화량인 충전상태 변화량 및 복수의 배터리 셀 전체의 충전상태 변화량의 평균인 충전상태 변화량 평균을 계산하는 변화량 계산부, 및 충전상태 변화량 및 충전상태 변화량 평균을 이용하여 복수의 배터리 셀 각각의 이상 퇴화 여부를 진단하는 이상 퇴화 진단부를 포함하는 배터리 셀 이상 퇴화 진단 장치를 제공하여, 배터리 셀들에 대한 이상 퇴화 진단을 정확히 수행하도록 한다.

Description

배터리 셀 이상 퇴화 진단 장치 및 방법
관련출원과의 상호인용
본 발명은 2019.11.28.에 출원된 한국 특허 출원 제10-2019-0156065호에 기초한 우선권의 이익을 주장하며, 해당 한국 특허 출원의 문헌에 개시된 모든 내용을 본 명세서의 일부로서 포함한다.
기술분야
본 발명은 배터리 셀 이상 퇴화 진단 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 스마트폰 등 전자 기기의 보급과 전기 자동차 개발에 수반하여 전력 공급원으로서의 이차 전지에 대한 연구 또한 활발히 이루어지고 있다. 이차 전지는 복수의 배터리 셀이 직렬 및/또는 병렬로 연결된 배터리 모듈과, 배터리 모듈의 동작을 관리하는 배터리 관리 시스템(BMS, Battery Management System)을 포함하는 배터리 팩 형태로 제공된다.
배터리 관리 시스템은 배터리 셀의 상태를 모니터링 하여 배터리 셀에 이상이 발생하였는지를 판단한다. 그중 배터리의 용량 및 저항 퇴화도 등 수명과 관련된 특성을 나타내는 파라미터인 SOH(State of Health)를 통하여 배터리의 이상 퇴화를 진단하였다. 그러나 기존의 모델링 기법 및 알고리즘을 통하여 산출되는 SOH 값은 실제 상태와 비교할 때 5% 이상의 오차를 갖는다. 따라서 SOH 값을 그대로 이용하는 기존의 진단 방법은 배터리 이상 퇴화의 진단에 높은 신뢰성을 갖지 못하였다. 실제로, 기존에는 주로 SOH 값을 배터리 셀의 상태 변화의 추세 확인용으로 사용하였다.
본 발명은 이러한 문제점을 감안하여 이루어진 것으로, 높은 신뢰도를 가지면서도 기존에 비하여 구성상의 복잡도가 크게 증가하지 않는 배터리 셀 이상 퇴화 진단 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 개시의 실시예들의 일 측면에 의하면, 복수의 배터리 셀의 충전상태(SOC)를 산출하는 충전상태 산출부; 복수의 배터리 셀 각각에 대하여, 산출된 충전상태의 미리 설정된 기간 동안의 변화량인 충전상태 변화량 및 복수의 배터리 셀 전체의 충전상태 변화량의 평균인 충전상태 변화량 평균을 계산하는 변화량 계산부; 충전상태 변화량 및 충전상태 변화량 평균을 이용하여 복수의 배터리 셀 각각의 이상 퇴화 여부를 진단하는 이상 퇴화 진단부;를 포함하는 배터리 셀 이상 퇴화 진단 장치를 제공한다.
이러한 본 개시의 실시예의 다른 특징에 의하면, 이상 퇴화 진단부는 (충전상태 변화량/충전상태 변화량 평균) 값이 기준값 이상인 배터리 셀을 이상 퇴화된 배터리 셀로 진단할 수 있다.
본 개시의 실시예의 또 다른 특징에 의하면, 이상 퇴화 진단부는 (충전상태 변화량/충전상태 변화량 평균) 값이 기준값 이상인 상태로 기준 기간 이상 유지되는 배터리 셀을 이상 퇴화된 배터리 셀로 진단할 수 있다.
본 개시의 실시예의 또 다른 특징에 의하면, 변화량 계산부는 복수의 배터리 셀의 대기 기간 동안에 충전상태 산출부가 산출한 충전상태를 이용하여 충전상태 변화량 및 충전상태 변화량 평균을 계산할 수 있다.
본 개시의 실시예의 또 다른 특징에 의하면, 이상 퇴화 진단부는 복수의 배터리 셀의 전압과 무관하게 배터리 셀의 이상 퇴화 여부를 진단할 수 있다.
본 개시의 실시예의 또 다른 특징에 의하면, 변화량 계산부는 충전상태 변화량으로서 대기 기간 동안의 자가방전에 의한 충전상태 변화량을 산출할 수 있다.
본 개시의 실시예의 또 다른 특징에 의하면, 변화량 계산부는 주기적으로 기 충전상태 변화량 및 충전상태 변화량 평균을 계산할 수 있다.
본 개시의 실시예의 또 다른 특징에 의하면, 충전상태 산출부는 복수의 배터리 셀 각각의 전압을 측정하는 전압 측정부를 포함하고, 전압 측정부에 의하여 측정된 전압에 기초하여 복수의 배터리 셀 각각의 충전상태를 산출할 수 있다.
본 개시의 실시예의 또 다른 특징에 의하면, 충전상태 산출부는 복수의 배터리 셀에 충방전되는 전류를 측정하는 전류 측정부와, 전류가 충방전되는 시간을 측정하는 타이머를 포함하고, 전류 측정부에 의하여 측정된 전류 및 타이머에 의하여 측정된 시간에 기초하여 복수의 배터리 셀 각각의 충전상태를 산출할 수 있다.
상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 개시의 실시예들의 일 측면에 의하면, 복수의 배터리 셀의 충전상태(SOC)를 산출하는 단계; 복수의 배터리 셀 각각에 대하여, 산출된 충전상태의 미리 설정된 기간 동안의 변화량인 충전상태 변화량을 계산하는 단계; 복수의 배터리 셀 전체의 충전상태 변화량의 평균인 충전상태 변화량 평균을 계산하는 단계; 충전상태 변화량 및 충전상태 변화량 평균을 이용하여 복수의 배터리 셀 각각의 이상 퇴화 여부를 진단하는 단계;를 포함하는 배터리 셀 이상 퇴화 진단 방법을 제공한다.
본 개시의 실시예의 또 다른 특징에 의하면, 이상 퇴화 여부를 진단하는 단계는, (충전상태 변화량/충전상태 변화량 평균) 값을 계산하는 단계; 계산된 값을 기준값과 비교하는 단계; 및 (충전상태 변화량/충전상태 변화량 평균) 값이 기준값 이상인 배터리 셀을 이상 퇴화된 배터리 셀로 진단 단계를 포함할 수 있다.
이상의 구성으로 인하여, 배터리 셀들에 대한 이상 퇴화 진단을 정확히 수행할 수 있게 된다.
도 1은 배터리 관리 시스템을 포함하는 배터리 팩의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 관리 시스템의 기능을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 충전상태 산출부의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 관리 시스템의 제어방법을 나타내는 흐름도이다.
도 5는 도 4의 배터리 관리 시스템의 제어방법에 있어서 이상 퇴화 진단 방법의 일 예를 나타내는 흐름도이다.
도 6은 도 4의 배터리 관리 시스템의 제어방법에 있어서 이상 퇴화 진단 방법의 다른 예를 나타내는 흐름도이다.
도 7 내지 도 9는 배터리 셀들에 대한 시험 데이터를 나타내는 그래프이다.
도 10은 배터리 관리 시스템의 하드웨어 구성도이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시 예들에 대해 상세히 설명하고자 한다. 본 문서에서 도면상의 동일한 구성 요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
본 문서에 개시되어 있는 본 발명의 다양한 실시 예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 다양한 실시 예들은 여러 가지 형태로 실시될 수 있으며 본 문서에 설명된 실시 예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.
다양한 실시 예에서 사용된 "제1", "제2", "첫째", 또는 "둘째" 등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 해당 구성 요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성 요소로 바꾸어 명명될 수 있다.
본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시 예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.
도 1은 배터리 관리 시스템(20)을 포함하는 배터리 팩(1)의 구성을 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 배터리 팩(1)은 하나의 이상의 배터리 셀로 이루어지고, 충방전 가능한 배터리 모듈(10)과, 배터리 모듈(10)의 +단자 측 또는 -단자 측에 직렬로 연결되어 배터리 모듈(10)의 충방전 전류 흐름을 제어하기 위한 스위칭부(30)와, 배터리 셀 및/또는 배터리 모듈(10)의 전압, 전류, 온도 등을 모니터링 하여, 과충전 및 과방전 등을 방지하도록 제어 및 관리하는 배터리 관리 시스템(20)(이하 'BMS'라고 함)을 포함한다.
배터리 모듈(10)은 충방전 가능한 하나 이상의 배터리 셀(11)을 포함한다. 배터리 셀(11)은 리튬 이온(Li-ion) 전지, 리튬 이온 폴리머(Li-ion polymer) 전지, 니켈 카드뮴(Ni-Cd) 전지, 니켈 수소(Ni-MH) 전지 등일 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
BMS(20)는, 배터리 모듈(10)의 충방전을 제어하기 위하여 스위칭부(30)의 동작을 제어할 수 있다. 또한, BMS(20)는 배터리 모듈(10) 및/또는 배터리 모듈(10)에 포함된 각 배터리 셀(11)의 전압, 전류, 온도 등을 모니터링 할 수 있다. 그리고 BMS(20)에 의한 모니터링을 위해 도시하지 않은 센서나 각종 측정 모듈이 배터리 모듈(10)이나 충방전 경로, 또는 배터리 팩(1) 등의 임의의 위치에 추가로 설치될 수 있다. BMS(20)는 모니터링 한 전압, 전류, 온도 등의 측정값에 기초하여 배터리 모듈(10)의 상태를 나타내는 파라미터, 예를 들어 SOC나 SOH 등을 산출할 수 있다.
BMS(20)는 배터리 팩(1)의 전반적인 동작을 제어 및 관리한다. 이를 위하여 BMS(20)는 프로그램을 실행시키고 BMS(20)의 전체 동작을 제어하는 컨트롤러로서의 마이컴과, 센서나 측정 수단등의 입출력 장치, 기타 주변 회로 등 다양한 구성을 포함할 수 있다.
또한 BMS(20)는 배터리 셀(11)의 충전상태를 산출할 수 있으며, 산출한 충전상태를 이용하여 배터리 셀(11)의 이상 퇴화 여부를 진단할 수 있다. 특히 본 실시예에 따른 BMS(20)는 배터리 모듈(10)에 포함된 복수의 배터리 셀(11) 각각의 충전상태의 변화량과 충전상태 변화량의 평균에 기초하여 배터리 셀 각각의 이상 퇴화 여부를 진단할 수 있다. BMS(20)의 이상 퇴화 진단에 대한 구체적인 내용은 후술하도록 한다.
스위칭부(30)는 배터리 모듈(10)의 충전 또는 방전에 대한 전류 흐름을 제어하기 위한 구성으로서, 릴레이나 마그네틱 접촉기 등이 사용될 수 있다. 또는, 스위칭부(30)로서 MOSFET 등의 반도체 스위칭 소자가 사용될 수 있다.
배터리 팩(1)은 추가로 외부의 상위 제어기(2)와 통신 가능하게 연결될 수 있다. 즉, 배터리 팩(1)은 상위 제어기(2)로 배터리 팩(1)에 대한 각종 데이터를 전송하고, 상위 제어기(2)로부터 배터리 팩(1)의 동작에 관한 제어신호를 수신할 수 있다. 상위 제어기(2)는 배터리 팩(1)이 전기 자동차에 탑재된 경우 차량의 운행을 제어하기 위한 차량 제어기일 수 있다. 상위 제어기(2)는 배터리 팩(1)이 에너지 저장 장치(ESS)에 사용되는 경우, 복수의 배터리 모듈을 관리하는 랙 BMS나, ESS의 전체 동작을 제어하는 BMS일 수도 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 관리 시스템(20)의 기능을 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, BMS(20)는 충전상태 산출부(110), 변화량 계산부(120), 이상 퇴화 진단부(130), 저장부(140) 및 통신부(150)를 포함할 수 있다.
충전상태 산출부(110)는 복수의 배터리 셀(11)의 충전상태(SOC, State of Charge)를 산출한다. 본 실시예에서 충전상태 산출부(110)는 충전상태를 산출하기 위하여 전압 측정부(111)를 포함할 수 있다. 전압 측정부(111)는 배터리 모듈(10)에 포함된 복수의 배터리 셀(11) 각각의 전압을 측정하는 전압 센서일 수 있다. 그리고 충전상태 산출부(110)는 전압 측정부(111)에 의하여 측정된 복수의 배터리 셀(11) 각각의 전압에 기초하여 복수의 배터리 셀(11) 각각의 충전상태를 산출한다. 이때, 충전상태 산출부(110)는 전압과 충전상태 사이의 관계를 나타내는 테이블에 기초하여 충전상태를 산출할 수 있다. 예를 들어, 저장부(140)가 전압과 충전상태 사이의 관계를 나타내는 테이블을 미리 저장해두고, 충전상태 산출부(110)가 해당 테이블을 참조함으로써 복수의 배터리 셀(11) 각각의 충전상태를 산출할 수 있다. 그러나 이는 예시적인 것으로, 전압과 충전상태 사이의 관계를 나타내는 테이블을 사용하는 것 외에 전압으로부터 충전상태를 산출하는 공식을 사용하여 직접 계산하는 등, 다양한 방법이 사용될 수 있을 것이다. 또한, 본 실시예에서는 충전상태를 산출하기 위하여 전압값만을 사용하는 것으로 설명하였으나 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 충전상태를 산출하기 위하여 전압값 이외에 배터리 셀(11) 및/또는 배터리 팩(1)의 온도, 배터리 셀(11)의 종류, 사용시간 등 충전상태에 영향을 미치는 다른 파라미터를 추가적으로 고려할 수도 있을 것이다.
충전상태 산출부(110)는 복수의 배터리 모듈(10)을 실시간으로 모니터링할 수 있다. 이로써 충전상태 산출부(110)는 배터리 셀(11)의 전압값을 실시간으로 측정할 수 있으며, 또한 충전상태를 실시간으로 산출할 수 있다.
변화량 계산부(120)는 복수의 배터리 셀(11) 각각에 대하여, 충전상태 산출부(110)에 의하여 산출된 충전상태의 미리 설정된 기간 동안의 변화량인 충전상태 변화량을 계산한다. 미리 설정된 기간이란 배터리 팩(1)이 대기 기간인 경우를 의미할 수 있다. 즉, 변화량 계산부(120)는 복수의 배터리 셀(11)의 대기 기간 동안에 충전상태 산출부(110)가 산출한 충전상태를 이용하여 충전상태 변화량을 계산할 수 있다.
변화량 계산부(120)는 또한 복수의 배터리 셀(11) 전체의 충전상태 변화량의 평균인 충전상태 변화량 평균을 계산한다. 변화량 계산부(120)는 복수의 배터리 셀(11)의 대기 기간 동안의 충전상태 변화량을 계산하는 경우, 계산된 충전상태 변화량을 이용하여 마찬가지로 대기 기간에 대한 충전상태 변화량 평균을 계산할 수 있다.
변화량 계산부(120)가 계산하는 충전상태 변화량은 복수의 배터리 셀(11) 각각의 대기 기간 동안의 자가방전에 의한 충전상태의 변화량일 수 있다. 또한 마찬가지로 변화량 계산부(120)가 계산하는 충전상태 변화량 평균도 복수의 배터리 셀(11)들의 대기 기간 동안의 자가방전에 의한 충전상태 변화량의 평균일 수 있다.
한편, 대기 기간은 주기적으로 설정되는 것일 수 있다. 따라서 변화량 계산부(120)는 주기적으로 발생하는 대기 기간 각각에 대하여 충전상태 변화량 및 충전상태 변화량 평균을 반복하여 계산할 수 있다. 다만 이는 예시적인 것으로, 대기 기간이 ESS나 전기차 등 배터리 팩(1)이 설치되는 환경에 따라서 적절히 설정될 수 있을 것이다.
이상 퇴화 진단부(130)는 변화량 계산부(120)가 계산한 충전상태 변화량 및 충전상태 변화량 평균을 이용하여 복수의 배터리 셀(11) 각각의 이상 퇴화 여부를 진단한다.
이상 퇴화 진단부(130)는 이상 퇴화를 진단하는 한 가지 방법으로서,
(충전상태 변화량/충전상태 변화량 평균) ≥ 제1 기준값 :조건1
을 만족하는 배터리 셀(11)을 이상 퇴화된 배터리 셀로 진단한다. 즉, 단순히 각 배터리 셀(11)의 충전상태의 값, SOH의 값 또는 충전상태의 변화량을 직접적으로 사용하여 이상 퇴화 여부를 진단하는 것이 아니다. 다시 말해, 본 실시예에서는 배터리 셀(11)의 충전상태의 변화량과 '충전상태 변화량의 평균'을 사용하여 이상 퇴화를 진단하는 것에 특징이 있다. 구체적으로는 충전상태 변화량 평균에 대한 특정 배터리 셀(11)의 충전상태 변화량이 제1 기준값 이상인 경우에 해당 배터리 셀(11)이 이상 퇴화된 것으로 판단한다.
이상 퇴화 진단부(130)는 이상 퇴화를 진단하는 다른 방법으로서,
(충전상태 변화량/충전상태 변화량 평균) ≥ 제2 기준값 :조건2
[조건2]를 만족하는 기간 ≥ 기준 기간 :조건3
을 만족하는 배터리 셀(11)을 이상 퇴화된 배터리 셀로 진단한다. 즉, 충전상태 변화량 평균에 대한 특정 배터리 셀(11)의 충전상태 변화량이 제2 기준값 이상인 상태로 기준 기간 이상 유지되는 경우에 해당 배터리 셀(11)을 이상 퇴화된 것으로 판단한다. 여기서 제2 기준값은 제1 기준값보다 작은 값일 수 있다.
저장부(140)는 BMS(20)의 동작에 필요한 각종 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 저장부(140)는 상술한 바와 같이 배터리 셀(11)의 충전상태를 산출하기 위한 전압과 충전상태 사이의 관계를 나타내는 테이블을 저장할 수 있다. 또한 저장부(140)는 상술한 제1 기준값, 제2 기준값, 기준 기간 등의 데이터를 저장할 수 있다.
통신부(150)는 필요에 따라서 배터리 셀(11), 배터리 모듈(10) 및/또는 배터리 팩(1)에 대한 각종 정보를 상위 제어기(2)에 송신할 수 있다. 또한 통신부(150)는 상위 제어기(2)로부터 배터리 팩(1)을 제어하기 위한 제어신호를 수신할 수 있다. 통신부(150)는 이상 퇴화 진단부(130)에 의하여 복수의 배터리 셀(11) 중 이상 퇴화된 배터리 셀이 검출된 경우, 그 취지를 상위 제어기(2)로 송신할 수 있다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 충전상태 산출부(110)의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3을 참조하면, 충전상태 산출부(110)는 충전상태를 산출하기 위하여 전류 측정부(113) 및 타이머(115)를 포함할 수 있다.
전류 측정부(113)는 복수의 배터리 셀(11)에 충방전되는 전류를 측정한다. 전류 측정부(113)는 배터리 팩(1)의 충방전 경로 상에 마련되는 전류 센서일 수 있다.
타이머(115)는 전류가 충방전되는 시간을 측정한다. 즉, 타이머(115)는 배터리 팩(1)의 충전 개시부터 종료까지의 시간 및 방전 개시부터 종료까지의 시간을 각각 측정할 수 있다.
충전상태 산출부(110)는 전류 측정부(113)에 의하여 측정된 전류 및 타이머(115)에 의하여 측정된 시간에 기초하여 복수의 배터리 셀(11) 각각의 충전상태를 산출한다. 구체적으로는, 충전상태 산출부(110)는 측정된 전류를 적분함으로써 배터리 셀(11)의 충전상태를 산출할 수 있게 된다. 본 실시예에서는 전류값 및 시간만을 사용하는 것으로 설명하였으나 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 충전상태를 산출하기 위하여 전류값 및 시간 이외에 배터리 셀(11) 및/또는 배터리 팩(1)의 온도, 배터리 셀(11)의 종류, 사용시간 등 충전상태에 영향을 미치는 다른 파라미터를 추가적으로 고려할 수도 있을 것이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 배터리 관리 시스템(20)의 제어방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4를 참조하면, BMS(20)는 전압 측정부(111), 전류 측정부(113) 등 각종 센서를 통하여 배터리 셀(11) 및/또는 배터리 모듈(10)의 전압, 전류 등을 모니터링한다(S10). 충전상태 산출부(110)는 모니터링한 전압, 전류 등의 값에 기초하여, 그리고 상술한 바와 같은 방법들을 이용하여 복수의 배터리 셀(11) 각각의 충전상태를 산출한다(S11). S10 및 S11 단계는 실시간으로 수행되는 것일 수 있다.
한편, BMS(20)는 S10 및 S11 단계의 수행 중 배터리 팩(1)이 대기 기간인지 여부를 판단한다(S12). 대기 기간은 배터리 팩(1)에 충방전이 수행되지 않는 휴지 기간일 수 있다.
BMS(20)가 S12 단계에서 배터리 팩(1)이 대기 기간이 아니라고 판단한 경우에는 다시 S10 단계로 돌아가 S10 및 S11 단계의 동작을 반복하여 수행한다. 반면에, BMS(20)가 S12 단계에서 배터리 팩(1)이 대기 기간이라고 판단한 경우, 해당 대기 기간이 기준 시간 이상 지속되는지를 판단한다(S13). 기준 시간은 각 배터리 셀(11)이 자가방전에 의하여 충전상태가 유의미하게 변경되는 것을 측정할 수 있는 시간일 수 있다.
BMS(20)가 대기 기간이 기준 시간 이상 지속되지 않았다고 판단한 경우, 즉 기준 시간 이내에 배터리 팩(1)이 다시 충방전된 경우에는 S10 단계로 돌아간다. 반면, BMS(20)가 대기 기간이 기준 시간 이상 지속되었다고 판단한 경우, 변화량 계산부(120)는 복수의 배터리 셀(11) 각각에 대하여, 산출된 충전상태의 미리 설정된 기간 동안의 변화량인 충전상태 변화량(ΔSOC)을 계산한다(S14). 또한, 변화량 계산부(120)는 복수의 배터리 셀(11) 전체의 충전상태 변화량(ΔSOC)의 평균인 충전상태 변화량 평균(ΔSOCavg)을 계산한다(S15).
이상 퇴화 진단부(130)는 S14 및 S15 단계에서 계산된 충전상태 변화량(ΔSOC) 및 충전상태 변화량 평균(ΔSOCavg)을 이용하여 복수의 배터리 셀(11) 각각의 이상 퇴화 여부를 진단한다(S16).
이하에서는 이상 퇴화 진단부(130)가 배터리 셀(11)의 이상 퇴화를 진단하는 구체적인 방법에 대해서 설명한다.
도 5는 도 4의 배터리 관리 시스템(20)의 제어방법에 있어서 이상 퇴화 진단 방법의 일 예를 나타내는 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 우선 첫 번째 배터리 셀부터 시작하여(S20), 계산한 배터리 셀(11)의 충전상태 변화량(ΔSOCn)을 충전상태 변화량 평균(ΔSOCavg)으로 나눈 값을 제1 기준값과 비교한다(S21). n은 배터리 셀의 순번을 나타내며, 배터리 모듈(10) 내에 N개의 배터리 셀(11)이 포함되어 있는 것으로 가정한다.
S21 단계에서 (ΔSOCn / ΔSOCavg)가 제1 기준값 이상이면 해당 배터리 셀(11)을 이상 퇴화된 배터리 셀이라고 진단한다(S22). 반면에 S21 단계에서 (ΔSOCn / ΔSOCavg)가 제1 기준값 미만이면 해당 배터리 셀(11)을 정상 배터리 셀이라고 진단한다(S23).
그리고 모든 배터리 셀(11)에 대하여 이상 퇴화 진단을 수행하였는지를 판단한다(S24). 모든 배터리 셀(11)에 대하여 이상 퇴화 진단을 수행하지 않은 경우에는 다음 배터리 셀(11)로 넘어간다(S25). 반면, 모든 배터리 셀(11)에 대하여 이상 퇴화 진단을 수행한 경우에는 이상 퇴화 진단을 종료한다. 이 경우, 다음 대기 기간까지 대기한 후, 다음 대기 기간이 도래하면 상술한 동작을 다시 반복할 것이다.
이상과 같은 BMS(20)의 구성 및 그 제어방법에 의하여 배터리 셀(11)의 이상 퇴화를 정확하게 진단할 수 있게 된다. 이와 관련하여 배터리 셀들에 대하여 측정한 시험 데이터를 참조하여 본 발명의 실시예들의 효과에 대해서 설명한다.
도 7 내지 도 9는 배터리 셀들에 대한 시험 데이터를 나타내는 그래프이다.
먼저, 도 7은 복수의 배터리 셀들이 포함된 실제 배터리 모듈에서 각 배터리 셀들의 충전상태를 측정한 데이터를 기초로 작성된 것이다. 이중, 동그라미로 표시된 그래프(위쪽 그래프)는 배터리 셀들 중 최대 충전상태를 갖는 배터리 셀과 최소 충전상태를 갖는 배터리 셀의 충전상태의 차이(ΔSOC(Max - Min))를 나타내는 그래프이다. 그리고 삼각형으로 표히된 그래프(아래쪽 그래프)는 배터리 셀들의 평균 충전상태와 최소 충전상태를 갖는 배터리 셀의 충전상태의 차이(ΔSOC(Avg - Min))를 나타내는 그래프이다.
본 시험에서는 토요일 아침부터 월요일 낮까지는 배터리의 상태를 대기 상태(rest 상태)로 유지하였다. 즉, 주말동안에는 배터리 모듈을 사용하지 않았다. 그리고 월요일 오후부터 토요일 아침까지는 지속적으로 충방전이 수행되도록 운영하였다.
위와 같은 조건으로 인하여, 월요일 오후부터 토요일 아침까지의 동안에는 ΔSOC(Max - Min) 및 ΔSOC(Avg - Min) 값이 크게 증가하지 않았다. 반면, 토요일 오후부터 월요일 오전까지의 대기 상태에서는 ΔSOC(Max - Min) 및 ΔSOC(Avg - Min) 값 모두 크게 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 최소 충전상태를 갖는 배터리 셀은 이상 퇴화된 배터리 셀이어서 자가방전의 양이 정상인 배터리 셀보다 크기 때문이다.
그러나 본 그래프에서 확인할 수 있듯이, ΔSOC(Max - Min) 및 ΔSOC(Avg - Min) 값이 크게 요동치기 때문에, ΔSOC(Max - Min) 및 ΔSOC(Avg - Min) 의 값만으로는 특정 배터리 셀의 이상 퇴화 여부를 정확하게 판단할 수 없다. 단지 ΔSOC(Max - Min) 및 ΔSOC(Avg - Min) 값의 추이로만 배터리 셀의 이상 퇴화 여부를 판단할 수 있을 뿐이다.
도 8은 도 7의 그래프에 있어서, 대기 상태에서의 각 배터리 셀의 자기자신의 변화량을 나타낸다. 변화량의 판단 구간은 토요일 오전 8시부터 월요일 오전 8시이다.
구체적인 측정값은 아래와 같다.
주 비교 Cell 이슈 Cell Avg 비교 Cell/Avg 이슈 Cell/Avg
1 0.0048 0.0082 0.0059 0.813559322 1.389830508
2 0.008 0.0131 0.0076 1.052631579 1.723684211
3 0.008 0.0148 0.0076 1.052631579 1.947368421
4 0.008 0.0174 0.0093 0.860215054 1.870967742
5 0.0114 0.0223 0.0159 0.716981132 1.402515723
6 0.0064 0.0215 0.0083 0.771084337 2.590361446
7 0.0083 0.02 0.0093 0.892473118 2.150537634
8 0.0115 0.0255 0.0117 0.982905983 2.179487179
9 0.0091 0.0222 0.0093 0.978494624 2.387096774
10 0.0048 0.0204 0.0067 0.716417910 3.044776119
11 0.0081 0.0213 0.0068 1.191176471 3.132352941
위 측정값들 중 이슈 Cell을 실선으로 나타내었고, 비교 Cell을 1점 쇄선으로 나타내었으며, Avg를 파선으로 나타내었다.
도 8의 그래프들을 살펴보면, 이슈 Cell(즉, 이상 퇴화 셀)은 5주차 이후의 대기 상태에서 자가방전이 증가함을 확인할 수 있었다. 그러나 마찬가지로 비교 Cell 및 Avg 값도 5주차에서 증가하는 등의 모습을 나타내었다.
따라서 단순히 자가방전 양이 증가하는 것만으로도 이상 퇴화를 진단하는 경우 오진단의 우려가 존재하였다.
도 9는 [표 1]의 값에 대하여 도 2 및 5에서 설명한 바와 같이 (ΔSOC / ΔSOCavg) 값을 계산하여 나타낸 그래프이다. 도 9의 그래프에서 실선으로 나타낸 그래프가 이슈 Cell의 충전상태 변화량을 충전상태 변화량 평균으로 나눈 그래프이며, 1점 쇄선으로 나타낸 그래프가 비교 Cell의 충전상태 변화량을 충전상태 변화량 평균으로 나눈 그래프이다.
도 9의 그래프들에서 확인할 수 있듯이, 이슈 Cell의 경우 6주차부터 값이 급속히 증가하였다. 뿐만 아니라 전 기간에 걸쳐서 이슈 Cell에 대한 값이 비교 Cell에 대한 값보다 큰 것을 확인할 수 있다.
즉, 본 발명의 실시예들에서와 같이 각 배터리 셀의 충전상태의 변화량을 전체 배터리 셀의 충전상태 변화량의 평균으로 나눈 값이 소정의 기준값 이상이면 이상 퇴화된 배터리 셀이라고 즉시 진단할 수 있게 된다. 예를 들어, 본 예의 경우 기준값을 2로 설정하고, (ΔSOC / ΔSOCavg) 값이 2 이상이면 이상 퇴화된 배터리 셀이라고 진단할 수 있다. 다만, 이러한 기준값은 예시일 뿐, 다른 값으로 설정될 수 있음은 통상의 기술자에게 자명할 것이다.
이러한 본 발명의 실시예들에 따르면 배터리 셀의 대기 상태에서의 자가방전에 의한 충전상태 변화량과 충전상태 변화량 평균을 이용하여 진단을 수행한다. 따라서 진단을 위해 배터리 셀을 특정 전압까지 충전 또는 방전시키는 등 특정 조건을 맞출 필요가 없다. 다시 말해 복수의 배터리 셀의 전압과 무관하게 배터리 셀의 이상 퇴화 여부를 진단할 수 있다. 그리고 특정 C-rate로 충전 혹은 방전시킬 필요도 없다. 또한, 온도 및 충방전 종료 시점의 C-rate에 영향을 받는 전압이 아닌 충전상태를 이용하여 배터리 셀의 이상 퇴화를 진단한다.
즉, 본 발명의 실시예들에서는 충방전 구분없이 대기 상태에서의 충전상태의 변화량의 충전상태 변화량 평균에 대한 비율로 이상 퇴화 여부를 진단할 수 있게 된다. 그리고 이러한 방법을 사용함으로써 이상 퇴화의 오진단의 확률을 낮추어 BMS(20) 제어 및 관리의 신뢰성을 향상시킬 수 있게 된다.
도 6은 도 4의 배터리 관리 시스템의 제어방법에 있어서 이상 퇴화 진단 방법의 다른 예를 나타내는 흐름도이다.
도 6을 참조하면, 우선 첫 번째 배터리 셀부터 시작하여(S30), 계산한 배터리 셀(11)의 충전상태 변화량(ΔSOCn)을 충전상태 변화량 평균(ΔSOCavg)으로 나눈 값을 제2 기준값과 비교한다(S31). n은 배터리 셀의 순번을 나타내며, 배터리 모듈(10) 내에 N개의 배터리 셀(11)이 포함되어 있는 것으로 가정한다.
S31 단계에서 (ΔSOCn / ΔSOCavg)가 제2 기준값 이상이면 해당 배터리 셀(11)이 제2 기준값 이상인 상태를 기준 기간 이상 유지하는지를 판단한다(S32). 제2 기준값 이상인 상태를 기준 기간 이상 유지하는 경우에는 해당 배터리 셀을 이상 퇴화된 배터리 셀이라고 진단한다(S33). 반면에 S31 단계에서 (ΔSOCn / ΔSOCavg)가 제1 기준값 미만이거나 S32 단계에서 기준 기간 미만인 경우이면 해당 배터리 셀(11)을 정상 배터리 셀이라고 진단한다(S34).
그리고 모든 배터리 셀(11)에 대하여 이상 퇴화 진단을 수행하였는지를 판단한다(S35). 모든 배터리 셀(11)에 대하여 이상 퇴화 진단을 수행하지 않은 경우에는 다음 배터리 셀(11)로 넘어간다(S36). 반면, 모든 배터리 셀(11)에 대하여 이상 퇴화 진단을 수행한 경우에는 이상 퇴화 진단을 종료한다. 이 경우, 다음 대기 기간까지 대기한 후, 다음 대기 기간이 도래하면 상술한 동작을 다시 반복할 것이다.
본 실시예의 경우, 배터리 셀(11)의 (ΔSOCn / ΔSOCavg)가 단순히 기준값 이상이라고 이상 퇴화된 배터리 셀이라고 판단하지 않고, 그러한 상태가 기준 기간 이상 유지되지를 판단한다. 이로 인하여, 일시적으로 (ΔSOCn / ΔSOCavg)가 기준값 이상이 된 경우를 이상 퇴화된 배터리 셀로 진단하는 오진단을 방지할 수 있다. 이러한 제2 기준값을 제1 기준값에 비하여 낮은 값으로 설정될 수 있을 것이다. 예를 들어, [표 1]의 경우 기준값을 1.3 정도로 설정하고, (ΔSOC / ΔSOCavg) 값이 1.3 이상이면 이상 퇴화된 배터리 셀이라고 진단할 수 있다. 비교 Cell의 경우 1.3에 근접한 경우가 존재하나(11주차) 일시적인 것이므로, 그 값이 1.3 이상이 일정 기간 이상 유지되기 어렵다는 것을 예상할 수 있다. 따라서 일시적으로 기준값 이상이 되어도 즉시 이상 퇴화된 배터리 셀이라고 진단하지 않으므로, 오진단을 방지할 수 있을 것이다.
도 10은 배터리 관리 시스템(20)의 하드웨어 구성도이다.
도 10을 참조하면, BMS(20)는 컨트롤러(MCU)(210), 메모리(220), 입출력 인터페이스(230) 및 통신 인터페이스(240)를 포함할 수 있다.
MCU(210)는 BMS(20) 내의 각종 동작 및 연산의 처리와 각 구성의 제어를 수행한다.
메모리(220)에는 운영체제 프로그램 및 BMS(20)의 기능을 수행하기 위한 프로그램이 기록된다. 즉, 메모리(220)에는 본 발명의 실시예들에 따른 이상 퇴화 진단을 수행하기 위한 알고리즘이 기술된 프로그램이 저장될 수 있다. 메모리(220)는 휘발성 메모리 및 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(220)는 RAM, ROM, 플래시 메모리 등의 반도체 메모리, 자기 디스크, 광 디스크 등 각종 저장매체 중 적어도 어느 하나가 사용될 수 있다. 메모리(220)는 MCU(210)에 내장된 메모리일 수도 있으며, MCU(210)와는 별도로 설치된 추가적인 메모리일 수도 있다.
입출력 인터페이스(230)는 각종 입력신호 및 출력신호의 입출력을 수행한다. 예를 들어, BMS(20)에 포함된 MCU(210)는 입출력 인터페이스(230)를 통하여 각종 센서로부터의 신호를 수신할 수 있다.
통신 인터페이스(240)는 외부와 유선 및/또는 무선으로 통신 가능한 구성이다.
MCU(210)가 메모리(220)에 저장된 프로그램을 실행함으로써 충전상태 산출부(110), 변화량 계산부(120) 및 이상 퇴화 진단부(130)의 기능을 수행하는 모듈을 구현할 수 있을 것이다. 메모리(220)는 저장부(140)로서의 기능을 수행할 수 있을 것이다. MCU(210)가 입출력 인터페이스(230)와 함께 동작하여 전압 측정부(111), 전류 측정부(123)로서의 기능을 수행할 수 있을 것이다. 또한 MCU(210)가 통신 인터페이스(240)와 함께 동작하여 통신부(150)로서의 기능을 수행할 수 있을 것이다.
또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다", 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재할 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지는 것으로 해석될 수 있다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (11)

  1. 복수의 배터리 셀의 충전상태(SOC)를 산출하는 충전상태 산출부;
    상기 복수의 배터리 셀 각각에 대하여, 상기 산출된 충전상태의 미리 설정된 기간 동안의 변화량인 충전상태 변화량 및 상기 복수의 배터리 셀 전체의 충전상태 변화량의 평균인 충전상태 변화량 평균을 계산하는 변화량 계산부; 및
    상기 충전상태 변화량 및 충전상태 변화량 평균을 이용하여 상기 복수의 배터리 셀 각각의 이상 퇴화 여부를 진단하는 이상 퇴화 진단부;를 포함하는 배터리 셀 이상 퇴화 진단 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 이상 퇴화 진단부는 (충전상태 변화량/충전상태 변화량 평균) 값이 기준값 이상인 배터리 셀을 이상 퇴화된 배터리 셀로 진단하는 배터리 셀 이상 퇴화 진단 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 이상 퇴화 진단부는 (충전상태 변화량/충전상태 변화량 평균) 값이 기준값 이상인 상태로 기준 기간 이상 유지되는 배터리 셀을 이상 퇴화된 배터리 셀로 진단하는 배터리 셀 이상 퇴화 진단 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 변화량 계산부는 상기 복수의 배터리 셀의 대기 기간 동안에 상기 충전상태 산출부가 산출한 충전상태를 이용하여 상기 충전상태 변화량 및 충전상태 변화량 평균을 계산하는 것을 특징으로 하는 배터리 셀 이상 퇴화 진단 장치.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 이상 퇴화 진단부는 상기 복수의 배터리 셀의 전압과 무관하게 상기 배터리 셀의 이상 퇴화 여부를 진단하는 것을 특징으로 하는 배터리 셀 이상 퇴화 진단 장치.
  6. 청구항 4에 있어서,
    상기 변화량 계산부는 상기 충전상태 변화량으로서 상기 대기 기간 동안의 자가방전에 의한 충전상태 변화량을 산출하는 것인 배터리 셀 이상 퇴화 진단 장치.
  7. 청구항 4에 있어서,
    상기 변화량 계산부는 주기적으로 상기 충전상태 변화량 및 충전상태 변화량 평균을 계산하는 것을 특징으로 하는 배터리 셀 이상 퇴화 진단 장치.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 충전상태 산출부는,
    상기 복수의 배터리 셀 각각의 전압을 측정하는 전압 측정부를 포함하고,
    상기 전압 측정부에 의하여 측정된 전압에 기초하여 상기 복수의 배터리 셀 각각의 충전상태를 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리 셀 이상 퇴화 진단 장치.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 충전상태 산출부는,
    상기 복수의 배터리 셀에 충방전되는 전류를 측정하는 전류 측정부와, 상기 전류가 충방전되는 시간을 측정하는 타이머를 포함하고,
    상기 전류 측정부에 의하여 측정된 전류 및 상기 타이머에 의하여 측정된 시간에 기초하여 상기 복수의 배터리 셀 각각의 충전상태를 산출하는 것을 특징으로 하는 배터리 셀 이상 퇴화 진단 장치.
  10. 복수의 배터리 셀의 충전상태(SOC)를 산출하는 단계;
    상기 복수의 배터리 셀 각각에 대하여, 상기 산출된 충전상태의 미리 설정된 기간 동안의 변화량인 충전상태 변화량을 계산하는 단계;
    상기 복수의 배터리 셀 전체의 충전상태 변화량의 평균인 충전상태 변화량 평균을 계산하는 단계;
    상기 충전상태 변화량 및 충전상태 변화량 평균을 이용하여 상기 복수의 배터리 셀 각각의 이상 퇴화 여부를 진단하는 단계;를 포함하는 배터리 셀 이상 퇴화 진단 방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 이상 퇴화 여부를 진단하는 단계는,
    (충전상태 변화량/충전상태 변화량 평균) 값을 계산하는 단계;
    상기 계산된 값을 기준값과 비교하는 단계; 및
    상기 (충전상태 변화량/충전상태 변화량 평균) 값이 상기 기준값 이상인 배터리 셀을 이상 퇴화된 배터리 셀로 진단하는 단계를 포함하는 배터리 셀 이상 퇴화 진단 방법.
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