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WO2025058276A1 - 배터리 진단 장치 및 이의 동작 방법 - Google Patents

배터리 진단 장치 및 이의 동작 방법 Download PDF

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Publication number
WO2025058276A1
WO2025058276A1 PCT/KR2024/012584 KR2024012584W WO2025058276A1 WO 2025058276 A1 WO2025058276 A1 WO 2025058276A1 KR 2024012584 W KR2024012584 W KR 2024012584W WO 2025058276 A1 WO2025058276 A1 WO 2025058276A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
moving average
battery
cell
diagnostic device
low voltage
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
PCT/KR2024/012584
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
최정환
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
LG Energy Solution Ltd
Original Assignee
LG Energy Solution Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by LG Energy Solution Ltd filed Critical LG Energy Solution Ltd
Publication of WO2025058276A1 publication Critical patent/WO2025058276A1/ko
Pending legal-status Critical Current
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/392—Determining battery ageing or deterioration, e.g. state of health
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
    • G01R19/003—Measuring mean values of current or voltage during a given time interval
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
    • G01R19/10—Measuring sum, difference or ratio
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    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/385—Arrangements for measuring battery or accumulator variables
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Definitions

  • Embodiments disclosed in this document relate to a battery diagnostic device and an operating method thereof.
  • secondary batteries are batteries that can be recharged and discharged, and include both conventional Ni/Cd batteries, Ni/MH batteries, and recent lithium-ion batteries.
  • lithium-ion batteries have the advantage of having a much higher energy density than conventional Ni/Cd batteries, Ni/MH batteries, etc.
  • lithium-ion batteries can be manufactured to be small and lightweight, so they are used as power supplies for mobile devices, and recently, their use has expanded to power supplies for electric vehicles, drawing attention as a next-generation energy storage medium.
  • the battery management system that diagnoses the safety of batteries is also developing.
  • the BMS can diagnose the performance of the battery by utilizing various diagnostic algorithms and perform appropriate control according to the state of the battery.
  • there are multiple battery cells in the battery pack and the BMS can detect abnormal cells with excessively low capacity among the multiple battery cells.
  • BMS detects abnormal battery cells by using the voltage drop rate per unit period based on the voltage value of each battery cell.
  • a battery diagnostic device may include a sensor that acquires a voltage value of each of the battery cells; and a processor that calculates a cell voltage deviation of each of the battery cells based on the voltage value and an average voltage value of the battery cells, calculates a moving average of the cell voltage deviation based on the cell voltage deviation, calculates a low-voltage period based on the moving average, and diagnoses whether the battery cells are abnormal based on the moving average and the low-voltage period.
  • the cell voltage deviation may include a first cell voltage deviation, which is the cell voltage deviation at a current time point, and a second cell voltage deviation, which is the cell voltage deviation at a previous time point
  • the moving average may include a first moving average, which is a moving average of the cell voltage deviation at a current time point, and a second moving average, which is a moving average of the cell voltage deviation at a previous time point.
  • the processor can calculate the first moving average based on the first cell voltage deviation and the second moving average.
  • the processor may calculate a moving average variation based on a difference between the first moving average and the second moving average, calculate a time variation between a point in time corresponding to the first cell voltage deviation and a point in time corresponding to the second cell voltage deviation, and calculate the low voltage period based on the moving average variation and the time variation.
  • the processor can calculate the low voltage period based on a comparison result of the moving average change amount and a reference value.
  • the processor may calculate the first low-voltage period by adding the time change amount to the second low-voltage period when the moving average change amount is greater than or equal to the reference value.
  • the processor may subtract the time variation from the second low voltage period to calculate the first low voltage period when the moving average variation is less than the reference value.
  • the processor may calculate a critical range based on the moving average and the low voltage period, and diagnose a battery cell in which the low voltage period according to the moving average is included in the critical range as an abnormal battery cell.
  • the average voltage value may be an average of voltage values of battery module units each including the battery cells.
  • An operating method of a battery diagnosis device may include an operation of obtaining a voltage value of each of the battery cells; an operation of calculating a cell voltage deviation of each of the battery cells based on the voltage value and an average voltage value of the battery cells; an operation of calculating a moving average of the cell voltage deviation based on the cell voltage deviation; an operation of calculating a low voltage period based on the moving average; and an operation of diagnosing whether the battery cells are abnormal based on the moving average and the low voltage period.
  • the cell voltage deviation may include a first cell voltage deviation, which is the cell voltage deviation at a current time point, and a second cell voltage deviation, which is the cell voltage deviation at a previous time point
  • the moving average may include a first moving average, which is a moving average of the cell voltage deviation at a current time point, and a second moving average, which is a moving average of the cell voltage deviation at a previous time point.
  • the operation of calculating the moving average may calculate the first moving average based on the first cell voltage deviation and the second moving average.
  • the operation of calculating the low voltage period may include calculating a moving average change amount based on a difference between the first moving average and the second moving average, calculating a time change amount between a point in time corresponding to the first cell voltage deviation and a point in time corresponding to the second cell voltage deviation, and calculating the low voltage period based on the moving average change amount and the time change amount.
  • the operation of calculating the low voltage period may calculate the low voltage period based on a comparison result between the moving average change amount and a reference value.
  • the low-voltage period may include a first low-voltage period, which is the low-voltage period at the present time, and a second low-voltage period, which is the low-voltage period at a previous time.
  • the operation of calculating the low voltage period may calculate the first low voltage period by adding the time change amount to the second low voltage period when the moving average change amount is greater than or equal to the reference value.
  • the operation of calculating the low voltage period may calculate the first low voltage period by subtracting the time change amount from the second low voltage period when the moving average change amount is less than the reference value.
  • the diagnosing operation may calculate a critical range based on the moving average and the low voltage period, and diagnose a battery cell in which the low voltage period according to the moving average is included in the critical range as an abnormal battery cell.
  • the average voltage value may be an average of voltage values of battery module units each including the battery cells.
  • a battery diagnostic device and an operating method thereof can detect an abnormal battery cell whose voltage value gradually decreases over a long period of time based on various variables calculated based on the voltage value of each battery cell.
  • FIG. 1 illustrates a battery pack according to one embodiment disclosed in this document.
  • FIG. 2 illustrates a block diagram of a battery diagnostic device according to one embodiment disclosed in this document.
  • FIG. 3 illustrates a battery diagnostic device for diagnosing a battery pack from outside the battery pack according to one embodiment disclosed in this document.
  • FIG. 4 is a graph for SOC-OCV according to one embodiment disclosed in this document.
  • FIG. 5 illustrates the cell voltage deviation of each battery cell according to one embodiment disclosed in this document.
  • FIG. 6 illustrates a moving average of cell voltage deviation according to one embodiment disclosed in this document.
  • FIG. 7 is a graph of time-moving average and time-low voltage period according to one embodiment disclosed in this document.
  • FIG. 8 illustrates a threshold range based on a moving average and a low voltage period according to an embodiment disclosed in this document.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an operation method of a battery diagnostic device according to an embodiment disclosed in this document.
  • FIG. 10 is a flowchart showing a detailed operation method of operation 906 according to one embodiment disclosed in this document.
  • FIG. 11 is a flowchart showing a detailed operation method of operation 908 according to one embodiment disclosed in this document.
  • phrases “A or B”, “at least one of A and B”, “at least one of A or B”, “A, B, or C”, “at least one of A, B, and C”, and “at least one of A, B, or C” can each include any one of the items listed together in that phrase, or all possible combinations thereof.
  • the terms “first”, “second”, “first”, “second”, “A”, “B”, “(a)”, or “(b)” may be used merely to distinguish one component from another, and do not limit the components in any other respect (e.g., importance or order), unless specifically stated otherwise.
  • a component e.g., a first component
  • a component e.g., a first component
  • the component can be connected to the other component directly (e.g., wired or wirelessly), or indirectly (e.g., through a third component).
  • the methods according to various embodiments disclosed in this document may be provided as included in a computer program product.
  • the computer program product may be traded between sellers and buyers as a commodity.
  • the computer program product may be distributed in the form of a machine-readable storage medium (e.g., compact disc read only memory, CD-ROM), or may be distributed online (e.g., by download or upload) through an application store or directly between two user devices.
  • a machine-readable storage medium such as a memory of a manufacturer's server, a server of an application store, or an intermediary server.
  • each component e.g., a module or a program of the above-described components may include a single or multiple entities, and some of the multiple entities may be separated and placed in other components.
  • one or more of the components or operations of the aforementioned components may be omitted, or one or more other components or operations may be added.
  • the multiple components e.g., a module or a program
  • the integrated component may perform one or more functions of each of the multiple components identically or similarly to those performed by the corresponding component of the multiple components before the integration.
  • the operations performed by the module, the program, or other components may be executed sequentially, in parallel, repeatedly, or heuristically, or one or more of the operations may be executed in a different order, omitted, or one or more other operations may be added.
  • FIG. 1 illustrates a battery pack according to one embodiment disclosed in this document.
  • a battery pack (1) may include a plurality of battery modules (11, 12, 13) and a battery diagnostic device (100).
  • a first battery module (11) may include a plurality of battery cells (111, 112, 113).
  • the second battery module (12) and the third battery module (13) may also include a plurality of battery cells.
  • a description will be given based on a plurality of battery cells (111, 112, 113) included in the first battery module (11), but this may also be applied equally to a plurality of battery cells included in the second battery module (12) and the third battery module (13).
  • the battery diagnostic device (100) can obtain the voltage value of each of the battery cells (111, 112, 113).
  • the battery diagnostic device (100) can obtain the voltage value of each of the battery cells (111, 112, 113) in a specified SOC section.
  • the voltage value may be an open circuit voltage (OCV) value, and the following description assumes that the voltage value is an open circuit voltage value.
  • the battery diagnosis device (100) can calculate the cell voltage deviation of each of the battery cells (111, 112, 113).
  • the battery diagnosis device (100) can calculate the cell voltage deviation of each of the battery cells based on the voltage value of each of the battery cells (111, 112, 113) and the average voltage value of the battery cells (111, 112, 113).
  • the cell voltage deviation may be a value obtained by subtracting the average voltage value of all or part of the entire battery cells from the voltage value of each of the battery cells (111, 112, 113).
  • the cell voltage deviation may include a first cell voltage deviation, which is a cell voltage deviation at a current time point, and a second cell voltage deviation, which is a cell voltage deviation at a previous time point.
  • the battery diagnostic device (100) can calculate the cell voltage deviation for each battery module.
  • the battery diagnostic device (100) can calculate the cell voltage deviation for each of the battery cells (111, 112, 113) based on the average voltage value of the first battery module (11).
  • the battery diagnostic device (100) can calculate the cell voltage deviation for each of the battery cells included in the second battery module (12) based on the average voltage value of the battery cells included in the second battery module (12).
  • the battery diagnostic device (100) can calculate a moving average of cell voltage deviation based on the cell voltage deviation.
  • the moving average of the cell voltage deviation can be calculated based on cell voltage deviations of at least two points in time.
  • the moving average can include a first moving average, which is a moving average of a current point in time, and a second moving average, which is a moving average of a previous point in time.
  • the battery diagnostic device (100) can calculate the low voltage period based on the moving average of the cell voltage deviation.
  • the low voltage period may be a period of time in which an internal short circuit of a battery cell occurs and the moving average of the cell voltage deviation is lower than a specified threshold value.
  • the low voltage period may include a first low voltage period, which is a low voltage period at a current time point, and a second low voltage period, which is a low voltage period at a previous time point.
  • the battery diagnostic device (100) can diagnose whether battery cells (111, 112, 113) are abnormal based on the moving average and low voltage period.
  • the battery diagnostic device (100) may be included in a BMS capable of diagnosing a battery pack (1), and operations performed in the battery diagnostic device (100) may be performed in the BMS.
  • operations of the battery diagnostic device (100) may be performed by a BMS in a vehicle, as well as in various devices such as a server, a cloud charger, or a charger/discharger.
  • FIG. 2 illustrates a block diagram of a battery diagnostic device according to one embodiment disclosed in this document.
  • the battery diagnostic device (100) may include a sensor (102), a memory (104), a processor (106), and a communication circuit (108).
  • the battery diagnostic device (100) illustrated in FIG. 2 may further include at least one component (e.g., a display, an input device, or an output device) other than the components illustrated in FIG. 2.
  • the sensor (102) can obtain values related to the states of the battery cells (111, 112, 113).
  • the values related to the states may represent one or more values for voltage, current, resistance, state of charge (SOC), state of health (SOH), or temperature, or a combination thereof, of each of the battery cells (111, 112, 113).
  • SOC state of charge
  • SOH state of health
  • temperature or a combination thereof
  • the senor (102) can obtain the voltage value of each of the battery cells (111, 112, 113) for a specified time or according to a specified cycle.
  • the senor (102) may not be included in the battery diagnostic device (100) if the operations performed in the battery diagnostic device (100) are implemented in a server, cloud charger, or charger/discharger.
  • Memory (104) may include volatile memory and/or non-volatile memory.
  • the memory (104) may include one or more software programs.
  • the memory (104) may store data used by at least one component (e.g., the processor (106)) of the battery diagnostic device (100).
  • the data may include software (or instructions related thereto), input data, or output data.
  • the instructions when executed by the processor (106), may cause the battery diagnostic device (100) to perform operations defined by the instructions.
  • the processor (106) can calculate the cell voltage deviation of each of the battery cells (111, 112, 113).
  • the processor (106) can calculate the cell voltage deviation of each of the battery cells (111, 112, 113) based on the voltage value of each of the battery cells (111, 112, 113) and the average voltage value of the battery cells.
  • the cell voltage deviation can be calculated based on the difference between the voltage value of each of the battery cells (111, 112, 113) and the average voltage value of the voltage values of the battery cells (111, 112, 113).
  • the cell voltage deviation can include a first cell voltage deviation, which is a cell voltage deviation at a current time point, and a second cell voltage deviation, which is a cell voltage deviation at a previous time point.
  • the processor (106) can calculate a moving average of cell voltage deviations.
  • the processor (106) can calculate a first moving average of the current time point based on the first cell voltage deviation, which is the cell voltage deviation of the current time point, and the second moving average calculated at the previous time point.
  • the current time point is a term to distinguish it from the previous time point, and does not necessarily mean only the present based on real time, but can also refer to a specific time point in the past compared to the present based on real time.
  • the processor (106) can calculate the first moving average using a weighted moving average.
  • the processor (106) can calculate the first moving average based on a value obtained by multiplying each of the first cell voltage deviation and the second moving average by a specified weight.
  • the first moving average can be expressed by mathematical expression 1.
  • the weight can be any value within the range of 0 to 1.
  • the processor (106) can calculate a low voltage period based on a moving average.
  • the low voltage period can include a first low voltage period at a current time and a second low voltage period at a previous time.
  • the processor (106) can calculate the first low voltage period based on the amount of change in the moving average and the amount of change in time.
  • the amount of change in the moving average can be calculated based on the first moving average and the second moving average.
  • the amount of change in time can be calculated based on the difference between the current point in time and the previous point in time.
  • the amount of change in time can be calculated based on the difference between the point in time corresponding to the first cell voltage deviation and the point in time corresponding to the second cell voltage deviation.
  • the processor (106) can calculate a moving average change amount based on the first moving average and the second moving average.
  • the moving average change amount can be calculated based on a difference between the first moving average calculated at the current time and the second moving average calculated at the previous time.
  • the processor (106) can diagnose whether the battery cells (111, 112, 113) are abnormal based on the moving average and the low voltage period.
  • the processor (106) can calculate a critical range based on the moving average and the low voltage period.
  • the critical range can be a coordinate value corresponding to the low voltage period according to the moving average. Details on the critical range are described later in FIG. 8.
  • the processor (106) can diagnose a battery cell in which a low voltage period according to a moving average is included in a critical range as an abnormal battery cell.
  • the processor (106) can diagnose a battery cell in which a first low voltage period according to a first moving average is included in a critical range as an abnormal battery cell.
  • the processor (106) may include a central processing unit, an application processor, a graphics processing unit, a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communications processor.
  • a central processing unit an application processor, a graphics processing unit, a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communications processor.
  • NPU neural processing unit
  • image signal processor a sensor hub processor
  • communications processor a communications processor.
  • the processor (106) may execute software to control at least one other component (e.g., a hardware or software component) of the battery diagnostic device (100) connected to the processor (106) and perform various data processing or calculations.
  • a hardware or software component e.g., a hardware or software component
  • the communication circuit (108) can transmit the diagnosis result to the user terminal.
  • the user terminal can be a device that controls the battery diagnosis device (100) and/or receives the diagnosis result from the battery diagnosis device (100). The details of the user terminal are described later in FIG. 3.
  • the communication circuit (108) can establish a wired communication channel and/or a wireless communication channel between the battery diagnostic device (100) and the electronic device including the battery pack (1), and transmit and receive data with the electronic device through the established communication channel. Details of the electronic device including the battery pack (1) are described later in FIG. 3.
  • the communication circuit (108) of the battery diagnostic device (100) establishes a wired communication channel and/or a wireless communication channel between the battery diagnostic device (100) and a user terminal and/or an electronic device, and can transmit and receive data with the user terminal and/or the electronic device through the established communication channel.
  • FIG. 3 illustrates a battery diagnostic device for diagnosing a battery pack from outside the battery pack according to one embodiment disclosed in this document.
  • the battery diagnosis device (100) may be connected to an electronic device (30) and/or a user terminal (300) via wired/wireless.
  • the electronic device (30) may be a mobile device (e.g., a mobile phone, a laptop computer, a smart phone, a smart pad), an electric vehicle (e.g., an electric vehicle (EV), a hybrid EV (HEV), a plug-in HEV (PHEV), a fuel cell EV (FCEV)), or an energy storage system (ESS).
  • a mobile device e.g., a mobile phone, a laptop computer, a smart phone, a smart pad
  • an electric vehicle e.g., an electric vehicle (EV), a hybrid EV (HEV), a plug-in HEV (PHEV), a fuel cell EV (FCEV)
  • ESS energy storage system
  • the user terminal (300) may be a device that controls the battery diagnosis device (100) or receives a diagnosis result from the battery diagnosis device (100), and may be a mobile device (e.g., a mobile phone, a laptop computer, a smart phone, a smart pad) or a personal computer (PC).
  • the connection between the battery diagnosis device (100) and the electronic device (30) and/or the user terminal (300) may be a communication connection via a wired and/or wireless network.
  • the battery diagnostic device (100) can obtain voltage values of battery cells (111, 112, 113).
  • the battery diagnostic device (100) can obtain voltage values of battery cells (111, 112, 113) through a wired/wireless network.
  • the battery diagnostic device (100) may not include a sensor (102) and can obtain voltage values of battery cells (111, 112, 113) through a communication circuit (108).
  • the battery diagnostic device (100) can transmit the diagnosis results of diagnosing whether the battery cells (111, 112, 113) are abnormal to the user terminal (300).
  • the battery diagnostic device (100) can transmit the diagnosis results of diagnosing whether the battery cells (111, 112, 113) are abnormal to the user terminal (300) through a wired and/or wireless communication channel established through the communication circuit (108).
  • the diagnosis results can include the presence or absence of an abnormal battery cell, a status value for an abnormal battery cell, and/or a diagnosis result for a battery module including an abnormal battery cell.
  • the connection between the battery diagnostic device (100) and the electronic device (30) and/or the user terminal (300) may be a communication connection via a wired and/or wireless network.
  • the wired network may be based on a local area network (LAN) communication, or a power line communication.
  • the wireless network may be based on a short-range communication network (e.g., Bluetooth, wireless fidelity (WiFi), or infrared data association (IrDA)), or a long-range communication network (cellular network, 4G network, 5G network).
  • connection between the battery diagnostic device (100) and the electronic device (30) and/or the user terminal (300) may be a connection via a device-to-device communication method (e.g., a bus, a general purpose input and output (GPIO), a serial peripheral interface (SPI), or a mobile industry processor interface (MIPI)).
  • a device-to-device communication method e.g., a bus, a general purpose input and output (GPIO), a serial peripheral interface (SPI), or a mobile industry processor interface (MIPI)).
  • GPIO general purpose input and output
  • SPI serial peripheral interface
  • MIPI mobile industry processor interface
  • FIG. 4 is a graph for SOC-OCV according to one embodiment disclosed in this document.
  • the graph may include an open circuit voltage (OCV) value according to the SOC of the battery pack (1).
  • OCV open circuit voltage
  • the battery diagnosis device (100) can generate a more accurate diagnosis result when calculating the cell voltage deviation using the voltage value obtained in the second section (402) where the voltage value increases linearly without abrupt changes.
  • FIG. 5 illustrates the cell voltage deviation of each battery cell according to one embodiment disclosed in this document.
  • the graph may include cell voltage deviations over time for each of the battery cells (111, 112, 113).
  • T 1 to T 9 are time units, and may refer to points in time that are evenly divided from several hours to several months.
  • the battery diagnostic device (100) can calculate the cell voltage deviation based on the voltage value obtained at a specified time point or at a specified cycle.
  • the battery diagnosis device (100) can calculate a moving average of cell voltage deviations using the calculated cell voltage deviations. For example, the battery diagnosis device (100) can calculate a moving average of cell voltage deviations at time point t 2 ( 502) based on the cell voltage deviations for the first battery cell (111) calculated at time points t 1 (500) and t 2 (502).
  • FIG. 6 illustrates a moving average of cell voltage deviation according to one embodiment disclosed in this document.
  • the graph may include a moving average of cell voltage deviations over time for each of the battery cells (111, 112, 113).
  • the battery diagnostic device (100) may calculate the moving average of the cell voltage deviations based on the cell voltage deviations at at least two points in time (e.g., point in time t 1 (500) and point in time t 2 (502) of FIG. 5).
  • the battery diagnostic device (100) may calculate a second moving average based on a second cell voltage deviation calculated at a previous point in time t 1 (500) and a first moving average corresponding to point in time t 2 (502) using the aforementioned [Mathematical Formula 1] based on the first cell voltage deviation calculated at point in time t 2 (500), for each of the first to third battery cells (111 to 113).
  • FIG. 7 is a graph of time-moving average and time-low voltage period according to one embodiment disclosed in this document.
  • the graph may include a moving average of cell voltage deviation and a low voltage period for each of the battery cells (111, 112, 113).
  • the battery diagnosis device (100) can diagnose the second battery cell (112) as an abnormal battery cell when each of the first moving average at the current time and the first low voltage period at the current time of the second battery cell (112) exceeds a threshold value.
  • the first moving average and the first low voltage period can refer to the most recently calculated ones.
  • FIG. 8 illustrates a threshold range based on a moving average and a low voltage period according to an embodiment disclosed in this document.
  • the graph may include a threshold range (800).
  • the threshold range (800) may be calculated based on threshold values for each of the moving average and the low voltage period.
  • the threshold range (800) may be set by simultaneously considering the currently or previously calculated moving averages and the low voltage periods.
  • a battery cell whose first moving average is less than or equal to A can be diagnosed as an abnormal battery cell regardless of the first low voltage period.
  • a and B can be less than or equal to 0, and the absolute value of A can be greater than the absolute value of B.
  • a battery cell whose first moving average is B can be diagnosed as an abnormal battery cell if the first low voltage period is M days or longer.
  • a battery cell whose first moving average is greater than or equal to A and less than or equal to B can be diagnosed as an abnormal battery cell if the first low voltage period is longer than or equal to a specified threshold number of days.
  • the specified threshold number of days can be a y-axis value on a straight line based on coordinate values (A, N) and (B, M) of the first low voltage period according to the first moving average.
  • A, B, N, and M can be arbitrary values. For example, if A is -20, B is -7, N is 10, and M is 100, a battery cell having a first moving average of -7 mV can be diagnosed as an abnormal battery cell if the first low voltage period is 100 days or longer, and a battery cell having a first moving average of -20 mV or lower can be diagnosed as an abnormal battery cell regardless of the first low voltage period.
  • the battery diagnosis device (100) can diagnose the second battery cell (112) as an abnormal battery cell if the first low voltage period according to the first moving average of the second battery cell (112) is included in the critical range (800).
  • the battery diagnosis device (100) can diagnose the first battery cell (111) and the third battery cell (113) as normal battery cells if the first low voltage period according to the first moving average of each of the first battery cell (111) and the third battery cell (113) is not included in the critical range (800).
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an operation method of a battery diagnostic device according to an embodiment disclosed in this document.
  • the battery diagnostic device (100) can obtain the voltage value of each of the battery cells (111, 112, 113).
  • the battery diagnosis device (100) can calculate the cell voltage deviation of each of the battery cells (111, 112, 113).
  • the battery diagnosis device (100) can calculate the cell voltage deviation of each of the battery cells (111, 112, 113) based on the voltage value of each of the battery cells (111, 112, 113) and the average voltage value of the battery cells (111, 112, 113).
  • the average voltage value may be an average value of the voltage values of all battery cells or an average value of the voltage values of a battery module unit.
  • the battery diagnostic device (100) can calculate a moving average of cell voltage deviations.
  • the battery diagnostic device (100) can diagnose whether the battery cells (111, 112, 113) are abnormal based on the moving average and the low voltage period.
  • operation 906 illustrated in FIG. 9 may include operations 1000, 1002, and 1004.
  • the battery diagnosis device (100) can calculate a moving average change amount.
  • the battery diagnosis device (100) can calculate the moving average change amount based on a first moving average of a current time point and a second moving average of a previous time point.
  • the battery diagnosis device (100) can calculate the moving average change amount based on a difference between the first moving average and the second moving average.
  • the battery diagnostic device (100) can calculate the time variation.
  • the battery diagnostic device (100) can calculate the time variation based on a point in time corresponding to the first cell voltage deviation and a point in time corresponding to the second cell voltage deviation.
  • the battery diagnostic device (100) can calculate the time variation based on a difference between a point in time corresponding to the first cell voltage deviation and a point in time corresponding to the second cell voltage deviation.
  • the battery diagnostic device (100) can calculate a low voltage period based on the moving average change amount and the time change amount.
  • the battery diagnostic device (100) can calculate a first low voltage period based on the moving average change amount, the time change amount, and the second low voltage period calculated at a previous point in time.
  • FIG. 11 is a flowchart showing a detailed operation method of operation 908 according to one embodiment disclosed in this document.
  • operation 908 illustrated in FIG. 9 may include operations 1100, 1102, 1104, and 1106.
  • the battery diagnostic device (100) can calculate a threshold range (800) based on the moving average and the low voltage period.
  • the battery diagnostic device (100) can calculate the threshold range (800) based on a threshold value for the moving average and a threshold value for the low voltage period.
  • the battery diagnostic device (100) can calculate a threshold value of the moving average based on the moving average of each of the battery cells (111, 112, 113), and can calculate a threshold value of the low voltage period based on the low voltage period of each of the battery cells (111, 112, 113).
  • the battery diagnostic device (100) can determine whether a low voltage period according to the moving average is included in a critical range (800). The battery diagnostic device (100) can determine whether a value corresponding to a first low voltage period according to the first moving average is included in the critical range (800).
  • the battery diagnostic device (100) can diagnose a battery cell in which a low voltage period according to a moving average is included in a critical range (800) as an abnormal battery cell.
  • the battery diagnostic device (100) can diagnose a battery cell in which a first low voltage period according to a first moving average is included in a critical range (800) as an abnormal battery cell.
  • the battery diagnostic device (100) can diagnose a battery cell in which a low voltage period according to the moving average is not included in the critical range (800) as a normal battery cell.
  • the battery diagnostic device (100) can diagnose a battery cell in which a first low voltage period according to the first moving average is not included in the critical range (800) as an abnormal battery cell.

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Abstract

본 문서에서 개시되는 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치는, 배터리 셀들 각각의 전압 값을 획득하는 센서; 및 상기 전압 값 및 상기 배터리 셀들의 평균 전압 값에 기초하여 상기 배터리 셀들 각각의 셀 전압 편차를 산출하고, 상기 셀 전압 편차에 기초하여 상기 셀 전압 편차의 이동 평균을 산출하고, 상기 이동 평균에 기초하여 저전압 기간을 산출하고, 상기 이동 평균 및 상기 저전압 기간에 기초하여 상기 배터리 셀들의 이상 여부를 진단하는 프로세서를 포함할 수 있다.

Description

배터리 진단 장치 및 이의 동작 방법
관련출원과의 상호인용
본 발명은 2023년 09월 14일에 출원된 한국 특허 출원 제10-2023-0122554호에 기초한 우선권의 이익을 주장하며, 해당 한국 특허 출원의 문헌에 개시된 모든 내용을 본 명세서의 일부로서 포함한다.
기술분야
본 문서에서 개시되는 실시 예들은, 배터리 진단 장치 및 이의 동작 방법에 관한 것이다.
최근 이차 전지에 대한 연구 개발이 활발히 이루어지고 있다. 여기서 이차 전지는 충방전이 가능한 전지로서, 종래의 Ni/Cd 배터리, Ni/MH 배터리 등과 최근의 리튬 이온 배터리를 모두 포함하는 의미이다. 이차 전지 중 리튬 이온 배터리는 종래의 Ni/Cd 배터리, Ni/MH 배터리 등에 비하여 에너지 밀도가 훨씬 높다는 장점이 있다. 또한, 리튬 이온 배터리는 소형, 경량으로 제작할 수 있어서 이동 기기의 전원으로 사용되며, 최근에는 전기 자동차의 전원으로 사용 범위가 확장되어 차세대 에너지 저장 매체로 주목을 받고 있다.
배터리를 활용하는 산업 분야가 확장되면서, 배터리의 안전성을 진단하는 배터리 관리 시스템(BMS: Battery Management System)도 발전하고 있다. BMS는 다양한 진단 알고리즘을 활용하여 배터리의 성능을 진단할 수 있고, 배터리의 상태에 따라 적절한 제어를 수행할 수 있다. 일반적으로, 배터리 팩에는 복수의 배터리 셀들이 존재하며, BMS는 복수의 배터리 셀들 중 과도하게 낮은 용량을 가진 이상 셀을 검출할 수 있다.
일반적으로, BMS는 배터리 셀들 각각의 전압 값에 기초하여 단위 기간에 따른 전압 하강 비율을 이용하여 이상 배터리 셀을 검출하였다.
다만, 이상 배터리 셀 중 내부 단락 정도가 작은 이상 배터리 셀의 경우, 장기간 동안 전압 값이 느리게 하강하기 때문에, BMS가 해당 배터리 셀을 정상 배터리 셀로 잘못 진단할 수 있다. 이에 따라, 이상 배터리 셀을 검출하는 정확도가 떨어지는 문제점이 존재한다.
본 문서에 개시된 실시예들의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 문서에서 개시되는 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치는, 배터리 셀들 각각의 전압 값을 획득하는 센서; 및 상기 전압 값 및 상기 배터리 셀들의 평균 전압 값에 기초하여 상기 배터리 셀들 각각의 셀 전압 편차를 산출하고, 상기 셀 전압 편차에 기초하여 상기 셀 전압 편차의 이동 평균을 산출하고, 상기 이동 평균에 기초하여 저전압 기간을 산출하고, 상기 이동 평균 및 상기 저전압 기간에 기초하여 상기 배터리 셀들의 이상 여부를 진단하는 프로세서를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 셀 전압 편차는, 현재 시점의 상기 셀 전압 편차인 제1 셀 전압 편차 및 이전 시점의 상기 셀 전압 편차인 제2 셀 전압 편차를 포함할 수 있고, 상기 이동 평균은, 현재 시점의 상기 셀 전압 편차의 이동 평균인 제1 이동 평균 및 이전 시점의 상기 셀 전압 편차의 이동 평균인 제2 이동 평균을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 프로세서는, 상기 제1 셀 전압 편차와 상기 제2 이동 평균에 기초하여 상기 제1 이동 평균을 산출할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 프로세서는, 상기 제1 이동 평균과 상기 제2 이동 평균 간의 차이에 기초하여 이동 평균 변화량을 산출하고, 상기 제1 셀 전압 편차에 대응되는 시점과 상기 제2 셀 전압 편차에 대응되는 시점 간의 시간 변화량을 산출하고, 상기 이동 평균 변화량 및 상기 시간 변화량에 기초하여 상기 저전압 기간을 산출할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 프로세서는, 상기 이동 평균 변화량과 기준 값의 비교 결과에 기초하여 상기 저전압 기간을 산출할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 저전압 기간은, 현재 시점의 상기 저전압 기간인 제1 저전압 기간 및 이전 시점의 상기 저전압 기간인 제2 저전압 기간을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 프로세서는, 상기 이동 평균 변화량이 상기 기준 값 이상인 경우, 상기 제2 저전압 기간에 상기 시간 변화량을 더하여 상기 제1 저전압 기간을 산출할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 프로세서는, 상기 이동 평균 변화량이 상기 기준 값 미만인 경우, 상기 제2 저전압 기간에 상기 시간 변화량을 빼서 상기 제1 저전압 기간을 산출할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 프로세서는, 상기 이동 평균 및 상기 저전압 기간에 기초하여 임계 범위를 산출하고, 상기 이동 평균에 따른 상기 저전압 기간이 상기 임계 범위에 포함되는 배터리 셀을 이상 배터리 셀로 진단할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 평균 전압 값은, 상기 배터리 셀들 각각이 포함된 배터리 모듈 단위의 전압 값들의 평균일 수 있다.
본 문서에서 개시되는 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 동작 방법은, 배터리 셀들 각각의 전압 값을 획득하는 동작; 상기 전압 값 및 상기 배터리 셀들의 평균 전압 값에 기초하여 상기 배터리 셀들 각각의 셀 전압 편차를 산출하는 동작; 상기 셀 전압 편차에 기초하여 상기 셀 전압 편차의 이동 평균을 산출하는 동작; 상기 이동 평균에 기초하여 저전압 기간을 산출하는 동작; 및 상기 이동 평균 및 상기 저전압 기간에 기초하여 상기 배터리 셀들의 이상 여부를 진단하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 셀 전압 편차는, 현재 시점의 상기 셀 전압 편차인 제1 셀 전압 편차 및 이전 시점의 상기 셀 전압 편차인 제2 셀 전압 편차를 포함할 수 있고, 상기 이동 평균은, 현재 시점의 상기 셀 전압 편차의 이동 평균인 제1 이동 평균 및 이전 시점의 상기 셀 전압 편차의 이동 평균인 제2 이동 평균을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 이동 평균을 산출하는 동작은, 상기 제1 셀 전압 편차와 상기 제2 이동 평균에 기초하여 상기 제1 이동 평균을 산출할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 저전압 기간을 산출하는 동작은, 상기 제1 이동 평균과 상기 제2 이동 평균 간의 차이에 기초하여 이동 평균 변화량을 산출하고, 상기 제1 셀 전압 편차에 대응되는 시점과 상기 제2 셀 전압 편차에 대응되는 시점 간의 시간 변화량을 산출하며, 상기 이동 평균 변화량 및 상기 시간 변화량에 기초하여 상기 저전압 기간을 산출할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 저전압 기간을 산출하는 동작은, 상기 이동 평균 변화량과 기준 값의 비교 결과에 기초하여 상기 저전압 기간을 산출할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 저전압 기간은, 현재 시점의 상기 저전압 기간인 제1 저전압 기간 및 이전 시점의 상기 저전압 기간인 제2 저전압 기간을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 저전압 기간을 산출하는 동작은, 상기 이동 평균 변화량이 상기 기준 값 이상인 경우, 상기 제2 저전압 기간에 상기 시간 변화량을 더하여 상기 제1 저전압 기간을 산출할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 저전압 기간을 산출하는 동작은, 상기 이동 평균 변화량이 상기 기준 값 미만인 경우, 상기 제2 저전압 기간에 상기 시간 변화량을 빼서 상기 제1 저전압 기간을 산출할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 진단하는 동작은, 상기 이동 평균 및 상기 저전압 기간에 기초하여 임계 범위를 산출하고, 상기 이동 평균에 따른 상기 저전압 기간이 상기 임계 범위에 포함되는 배터리 셀을 이상 배터리 셀로 진단할 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 평균 전압 값은, 상기 배터리 셀들 각각이 포함된 배터리 모듈 단위의 전압 값들의 평균일 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시 예들에 따른 배터리 진단 장치 및 이의 동작 방법은, 배터리 셀들 각각의 전압 값에 기초하여 산출된 다양한 변수들에 기초하여 장시간에 걸쳐 전압 값이 서서히 낮아지는 이상 배터리 셀을 검출할 수 있다.
본 문서의 개시에 따른 배터리 진단 장치 및 이의 동작 방법의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또다른 효과들은 본 문서의 개시에 따라 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 팩을 도시한다.
도 2는 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 블록도를 예시한다.
도 3은 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 팩 외부에서 배터리 팩을 진단하는 배터리 진단 장치를 도시한다.
도 4는 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 SOC-OCV에 대한 그래프이다.
도 5는 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 셀들 각각의 셀 전압 편차를 예시한다.
도 6은 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 셀 전압 편차의 이동 평균을 예시한다.
도 7은 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 시간-이동 평균 및 시간-저전압 기간에 대한 그래프이다.
도 8은 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 이동 평균 및 저전압 기간에 기초한 임계 범위를 도시한다.
도 9는 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 동작 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 10은 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 동작 906의 세부 동작 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 11은 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 동작 908의 세부 동작 방법을 나타내는 흐름도이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
이하, 본 발명의 실시 예들이 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 실시 예의 다양한 변경(modification), 균등물(equivalent), 및/또는 대체물(alternative)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 문서의 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다.
본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제1", "제2", "첫째", "둘째", "A", "B", "(a)" 또는 "(b)"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다.
본 문서에서, 어떤(예: 제1) 구성요소가 다른(예: 제2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 언급되거나 "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로, 또는 무선으로), 또는 간접적으로(예: 제3 구성요소를 통하여) 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory, CD-ROM)의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
본 문서에 개시된 실시 예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 본 문서에 개시된 실시 예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 본 문서에 개시된 실시 예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
도 1은 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 팩을 도시한다.
도 1을 참조하면, 배터리 팩(1)은 복수의 배터리 모듈들(11, 12, 13) 및 배터리 진단 장치(100)를 포함할 수 있다. 제1 배터리 모듈(11)은 복수의 배터리 셀들(111, 112, 113)을 포함할 수 있다. 도 1에서는 제1 배터리 모듈(11)에 포함되는 배터리 셀들(111, 112, 113)만을 도시하였으나, 제2 배터리 모듈(12) 및 제3 배터리 모듈(13) 역시 복수의 배터리 셀들을 포함할 수 있다. 이하에서는, 제1 배터리 모듈(11)에 포함된 복수의 배터리 셀들(111, 112, 113)을 기준으로 설명하나, 이는 제2 배터리 모듈(12) 및 제3 배터리 모듈(13)에 포함된 복수의 배터리 셀들도 동일하게 적용될 수 있다.
배터리 진단 장치(100)는 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각의 전압 값을 획득할 수 있다. 배터리 진단 장치(100)는 지정된 SOC 구간에서 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각의 전압 값을 획득할 수 있다. 여기서, 전압 값은 개방 회로 전압(OCV: open circuit voltage) 값일 수 있고, 이하에서는 전압 값은 개방 회로 전압 값이라고 가정하여 설명한다.
배터리 진단 장치(100)는 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각의 셀 전압 편차를 산출할 수 있다. 배터리 진단 장치(100)는 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각의 전압 값과 배터리 셀들(111, 112, 113)의 평균 전압 값에 기초하여 배터리 셀들 각각의 셀 전압 편차를 산출할 수 있다. 여기서, 셀 전압 편차는, 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각의 전압 값에서 전체 배터리 셀들 중 전부 또는 일부의 평균 전압 값을 뺀 값일 수 있다. 셀 전압 편차는, 현재 시점의 셀 전압 편차인 제1 셀 전압 편차 및 이전 시점의 셀 전압 편차인 제2 셀 전압 편차를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 배터리 진단 장치(100)는 배터리 모듈 단위로 셀 전압 편차를 산출할 수 있다. 배터리 진단 장치(100)는, 제1 배터리 모듈(11)의 평균 전압 값에 기초하여 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각의 셀 전압 편차를 산출할 수 있다. 마찬가지로, 배터리 진단 장치(100)는, 제2 배터리 모듈(12)에 포함된 배터리 셀들의 평균 전압 값에 기초하여 제2 배터리 모듈(12)에 포함된 배터리 셀들 각각의 셀 전압 편차를 산출할 수 있다.
배터리 진단 장치(100)는 셀 전압 편차에 기초하여 셀 전압 편차의 이동 평균을 계산할 수 있다. 여기서, 셀 전압 편차의 이동 평균은 적어도 두 시점의 셀 전압 편차들에 기초하여 산출될 수 있다. 이동 평균은 현재 시점의 이동 평균인 제1 이동 평균 및 이전 시점의 이동 평균인 제2 이동 평균을 포함할 수 있다.
배터리 진단 장치(100)는 셀 전압 편차의 이동 평균에 기초하여 저전압 기간을 산출할 수 있다. 여기서, 저전압 기간은 배터리 셀의 내부 단락이 발생하여 셀 전압 편차의 이동 평균이 지정된 임계 값보다 낮은 시간을 누적한 기간일 수 있다. 저전압 기간은 현재 시점의 저전압 기간인 제1 저전압 기간 및 이전 시점의 저전압 기간인 제2 저전압 기간을 포함할 수 있다.
배터리 진단 장치(100)는 이동 평균 및 저전압 기간에 기초하여 배터리 셀들(111, 112, 113)의 이상 여부를 진단할 수 있다.
일 실시 예에서, 배터리 진단 장치(100)는 배터리 팩(1)을 진단할 수 있는 BMS에 포함될 수 있고, 배터리 진단 장치(100)에서 수행되는 동작들은 BMS에서 수행될 수 있다. 또한, 배터리 진단 장치(100)의 동작은 차량 내 BMS에 의해 수행될 수 있음은 물론, 서버, 클라우드 충전기, 또는 충방전기 등 다양한 기기에서 수행될 수 있다.
도 2는 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 블록도를 예시한다.
도 2를 참조하면, 배터리 진단 장치(100)는 센서(102), 메모리(104), 프로세서(106), 및 통신 회로(108)를 포함할 수 있다.　실시 예에 따라, 도 2에 도시된 배터리 진단 장치(100)는 도 2에서 도시된 구성 요소들 이외의 적어도 하나의 구성 요소(예: 디스플레이, 입력 장치, 또는 출력 장치)를 더 포함할 수 있다.
센서(102)는, 배터리 셀들(111, 112, 113)의 상태와 관련된 값들을 획득할 수 있다. 일 실시 예에서, 상태와 관련된 값들은 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각의 전압, 전류, 저항, 충전 상태(state of charge, SOC), 건강 상태(state of health, SOH), 또는 온도, 또는 이들의 조합에 대한 하나 이상의 값들을 나타낼 수 있다. 이하에서, 상태와 관련된 값은 ‘상태 값’으로 지칭될 수 있다.
일 실시 예에서, 센서(102)는, 지정된 시간 동안 또는 지정된 주기에 따라 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각의 전압 값을 획득할 수 있다.
일 실시 예에서, 센서(102)는, 배터리 진단 장치(100)에서 수행되는 동작들이 서버, 클라우드 충전기, 또는 충방전기에서 구현되는 경우, 배터리 진단 장치(100)에 포함되지 않을 수도 있다.
메모리(104)는 휘발성 메모리 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 메모리(104)는 하나 이상의 소프트웨어들을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 메모리(104)는, 배터리 진단 장치(100)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(106))에 의해 사용되는 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 데이터는 소프트웨어(또는, 이와 관련된 명령어(instruction)), 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 명령어는 프로세서(106)에 의해 실행 시 배터리 진단 장치(100)가 명령어에 의해 정의되는 동작들을 수행하게 할 수 있다.
프로세서(106)는 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각의 셀 전압 편차를 산출할 수 있다. 프로세서(106)는 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각의 전압 값과 배터리 셀들의 평균 전압 값에 기초하여 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각의 셀 전압 편차를 계산할 수 있다. 여기서, 셀 전압 편차는, 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각의 전압 값과 배터리 셀들(111, 112, 113)의 전압 값들의 평균 전압 값 간의 차이에 기초하여 산출될 수 있다. 셀 전압 편차는 현재 시점의 셀 전압 편차인 제1 셀 전압 편차 및 이전 시점의 셀 전압 편차인 제2 셀 전압 편차를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(106)는 배터리 팩(1)에 포함된 전체 배터리 셀들 각각의 셀 전압 편차를 산출할 수 있다. 예컨대, 프로세서(106)는, 전체 배터리 셀들 각각의 전압 값과 전체 배터리 셀들의 평균 전압 값 간의 차이에 기초하여 전체 배터리 셀들 각각의 셀 전압 편차를 산출할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(106)는 배터리 모듈 단위로 셀 전압 편차를 산출할 수 있다. 프로세서(106)는 제1 배터리 모듈(11)을 구성하는 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각의 전압 값과 배터리 셀들(111, 112, 113)의 평균 전압 값 간의 차이에 기초하여 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각의 셀 전압 편차를 산출할 수 있다.
프로세서(106)는, 셀 전압 편차의 이동 평균을 산출할 수 있다. 프로세서(106)는, 현재 시점의 셀 전압 편차인 제1 셀 전압 편차 및 이전 시점에서 산출된 제2 이동 평균에 기초하여 현재 시점의 제1 이동 평균을 산출할 수 있다. 여기서, 현재 시점은 이전 시점과 구분하기 위한 용어로서, 반드시 실시간 기준 현재를 지칭하는 것만을 의미하는 것이 아니고 실시간 기준 현재보다 과거의 특정 시점을 지칭할 수도 있다. 프로세서(106)는 가중 이동 평균을 이용하여 제1 이동 평균을 산출할 수 있다. 프로세서(106)는, 제1 셀 전압 편차 및 제2 이동 평균 각각에 지정된 가중치를 곱한 값에 기초하여 제1 이동 평균을 산출할 수 있다. 제1 이동 평균은 수학식 1로 나타낼 수 있다.
[수학식 1]
제1 이동 평균 = 제2 이동 평균*(1-가중치) + 제1 셀 전압 편차*가중치
여기서, 가중치는 0 이상 1 이하의 범위 내의 임의의 값일 수 있다.
프로세서(106)는 이동 평균에 기초하여 저전압 기간을 산출할 수 있다. 여기서, 저전압 기간은 현재 시점의 제1 저전압 기간 및 이전 시점의 제2 저전압 기간을 포함할 수 있다.
프로세서(106)는 이동 평균의 변화량 및 시간 변화량에 기초하여 제1 저전압 기간을 산출할 수 있다. 여기서, 이동 평균의 변화량은 제1 이동 평균 및 제2 이동 평균에 기초하여 산출될 수 있다. 시간 변화량은 현재 시점과 이전 시점 간의 차이에 기초하여 산출될 수 있다. 시간 변화량은 제1 셀 전압 편차에 대응되는 시점과 제2 셀 전압 편차에 대응되는 시점 간의 차이에 기초하여 산출될 수 있다.
프로세서(106)는 제1 이동 평균 및 제2 이동 평균에 기초하여 이동 평균 변화량을 산출할 수 있다. 여기서, 이동 평균 변화량은, 현재 시점에 산출된 제1 이동 평균과 이전 시점에서 산출된 제2 이동 평균 간의 차이에 기초하여 산출될 수 있다.
프로세서(106)는, 이동 평균 변화량과 기준 값을 비교한 결과에 기초하여 저전압 기간을 산출할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(106)는, 이동 평균 변화량이 기준 값 이상인 경우, 이전 시점에서 산출된 제2 저전압 기간에 시간 변화량을 더하여 현재 시점의 제1 저전압 기간을 산출할 수 있다. 프로세서(106)는, 이동 평균 변화량이 기준 값 미만인 경우, 이전 시점에서 산출된 제2 저전압 기간에 시간 변화량을 빼서 현재 시점의 제1 저전압 기간을 산출할 수 있다.
프로세서(106)는 이동 평균 및 저전압 기간에 기초하여 배터리 셀들(111, 112, 113)의 이상 여부를 진단할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(106)는 이동 평균 및 저전압 기간에 기초하여 임계 범위를 산출할 수 있다. 여기서, 임계 범위는 이동 평균에 따른 저전압 기간에 대응되는 좌표 값일 수 있다. 임계 범위에 대한 자세한 내용은 도 8에서 후술한다.
프로세서(106)는 이동 평균에 따른 저전압 기간이 임계 범위에 포함되는 배터리 셀을 이상 배터리 셀로 진단할 수 있다. 프로세서(106)는, 제1 이동 평균에 따른 제1 저전압 기간이 임계 범위에 포함되는 배터리 셀을 이상 배터리 셀로 진단할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(106)는 중앙 처리 장치, 어플리케이션 프로세서, 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU, neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(106)는 소프트웨어를 실행하여 프로세서(106)에 연결된 배터리 진단 장치(100)의 적어도 하나의 다른 구성 요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다.
통신 회로(108)는, 진단 결과를 사용자 단말에게 전송할 수 있다. 여기서, 사용자 단말은 배터리 진단 장치(100)를 제어하거나, 및/또는 배터리 진단 장치(100)로부터 진단 결과를 수신하는 장치일 수 있다. 사용자 단말에 대한 내용은 도 3에서 후술한다.
일 실시 예에서, 통신 회로(108)는 배터리 진단 장치(100)와 배터리 팩(1)을 포함하는 전자 장치 간의 유선 통신 채널 및/또는 무선 통신 채널을 수립하고, 수립된 통신 채널을 통해 전자 장치와 데이터를 송수신할 수 있다. 배터리 팩(1)을 포함하는 전자 장치에 대한 내용은 도 3에서 후술한다.
일 실시 예에서, 배터리 진단 장치(100)의 통신 회로(108)는 배터리 진단 장치(100)와 사용자 단말 및/또는 전자 장치 간의 유선 통신 채널 및/또는 무선 통신 채널을 수립하고, 수립된 통신 채널을 통해 사용자 단말 및/또는 전자 장치와 데이터를 송수신할 수 있다.
도 3은 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 팩 외부에서 배터리 팩을 진단하는 배터리 진단 장치를 도시한다.
도 3을 참조하면, 배터리 진단 장치(100)는 전자 장치(30) 및/또는 사용자 단말(300)과 유선/무선으로 연결될 수 있다. 여기서, 전자 장치(30)는, 모바일 디바이스(예: 휴대폰, 랩탑 컴퓨터, 스마트 폰, 스마트 패드), 전기 자동차(예: EV(electric vehicle), HEV(hybrid EV), PHEV(plug-in HEV), FCEV(fuel cell EV)), 또는 에너지 저장 장치(ESS, energy storage system)일 수 있다. 사용자 단말(300)은, 배터리 진단 장치(100)를 제어하거나 배터리 진단 장치(100)로부터 진단 결과를 수신하는 장치로서, 모바일 디바이스(예: 휴대폰, 랩탑 컴퓨터, 스마트 폰, 스마트 패드), 또는 PC(personal computer)일 수 있다. 일 실시 예에서, 배터리 진단 장치(100)와 전자 장치(30) 및/또는 사용자 단말(300) 간의 연결은 유선 및/또는 무선 네트워크를 통한 통신 연결일 수 있다.
배터리 진단 장치(100)는 배터리 셀들(111, 112, 113)의 전압 값을 획득할 수 있다. 배터리 진단 장치(100)는 유선/무선 네트워크를 통해 배터리 셀들(111, 112, 113)의 전압 값을 획득할 수 있다. 이 경우, 배터리 진단 장치(100)는, 센서(102)를 포함하지 않을 수 있고, 통신 회로(108)를 통해 배터리 셀들(111, 112, 113)의 전압 값을 획득할 수 있다.
배터리 진단 장치(100)는 배터리 셀들(111, 112, 113)의 이상 여부를 진단한 진단 결과를 사용자 단말(300)에게 전송할 수 있다. 배터리 진단 장치(100)는, 통신 회로(108)를 통해 수립된 유선 및/또는 무선 통신 채널을 통해, 배터리 셀들(111, 112, 113)의 이상 여부를 진단한 진단 결과를 사용자 단말(300)에게 전송할 수 있다. 여기서, 진단 결과는 이상 배터리 셀의 유무, 이상 배터리 셀에 대한 상태 값, 및/또는 이상 배터리 셀을 포함하는 배터리 모듈 등에 대한 진단 결과를 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 배터리 진단 장치(100)와 전자 장치(30) 및/또는 사용자 단말(300) 간의 연결은 유선 및/또는 무선 네트워크를 통한 통신 연결일 수 있다. 일 실시 예에서, 유선 네트워크는 LAN(local area network) 통신, 또는 전력선 통신에 기초할 수 있다. 일 실시 예에서, 무선 네트워크는 근거리 통신 네트워크(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) 또는 IrDA(infrared data association)), 또는 원거리 통신 네트워크(셀룰러 네트워크, 4G 네트워크, 5G 네트워크)에 기초할 수 있다.
일 실시 예에서, 배터리 진단 장치(100)와 전자 장치(30) 및/또는 사용자 단말(300) 간의 연결은 기기 간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통한 연결일 수 있다.
도 4는 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 SOC-OCV에 대한 그래프이다.
도 4를 참조하면, 그래프는 배터리 팩(1)의 SOC에 따른 개방회로전압(OCV: open circuit voltage) 값을 포함할 수 있다.
그래프를 참조하면, 상대적으로 높은 SOC에 대응되는 구간인 제2 구간(402)의 경우, SOC에 따른 전압 값이 제1 구간(400)에 비하여 급격한 변화 없이 직선형과 유사하게 상승하는 것을 확인할 수 있다. 변곡점을 포함하는 구간 또는 급격한 OCV 값의 상승을 보이는 구간은 충전 OCV 값과 방전 OCV 값이 차이가 나는 등 오차의 요인이 발생할 수 있다. 이에 따라, 배터리 진단 장치(100)는, 전압 값이 급격한 변동 없이 선형적으로 상승하는 제2 구간(402)에서 획득된 전압 값을 이용하여 셀 전압 편차를 산출할 경우, 더 정확한 진단 결과를 생성할 수 있다.
도 5는 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 셀들 각각의 셀 전압 편차를 예시한다.
도 5를 참조하면, 그래프는 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각에 대하여 시간에 따른 셀 전압 편차를 포함할 수 있다. 여기서, T1 내지 T9는 시간 단위로서, 수 시간 내지 수 개월을 균등하게 나눈 시점을 지칭할 수 있다.
배터리 진단 장치(100)는, 지정된 시점 또는 지정된 주기마다 획득된 전압 값에 기초하여 셀 전압 편차를 산출할 수 있다.
배터리 진단 장치(100)는, 산출된 셀 전압 편차들을 이용하여 셀 전압 편차의 이동 평균을 산출할 수 있다. 예컨대, 배터리 진단 장치(100)는 t1 시점(500)과 t2 시점(502)에서 산출된 제1 배터리 셀(111)에 대한 셀 전압 편차들에 기초하여 t2 시점(502)에서의 셀 전압 편차 이동 평균을 산출할 수 있다.
도 6은 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 셀 전압 편차의 이동 평균을 예시한다.
도 6을 참조하면, 그래프는 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각에 대하여 시간에 따른 셀 전압 편차의 이동 평균을 포함할 수 있다. 배터리 진단 장치(100)는, 적어도 두 시점(예컨대, 도 5의 t1 시점(500) 및 t2 시점(502))의 셀 전압 편차에 기초하여 셀 전압 편차의 이동 평균을 산출할 수 있다. 예컨대, 배터리 진단 장치(100)는, 제1 배터리 셀(111) 내지 제3 배터리 셀(113) 각각에 대하여, 이전 시점인 t1 시점(500)에 산출된 제2 셀 전압 편차에 기초한 제2 이동 평균 및 t2 시점(500)에 산출된 제1 셀 전압 편차에 기초하여 전술한 [수학식 1]을 이용하여 t2 시점(502)에 대응되는 제1 이동 평균을 산출할 수 있다.
도 7은 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 시간-이동 평균 및 시간-저전압 기간에 대한 그래프이다.
도 7을 참조하면, 그래프는 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각에 대하여 셀 전압 편차의 이동 평균과 저전압 기간을 포함할 수 있다.
그래프를 참조하면, 제2 배터리 셀(112)에 대한 이동 평균 및 저전압 기간의 경향은, 제1 배터리 셀(111) 및 제3 배터리 셀(113)과는 달리, 이동 평균이 하락하는 경향과 동시에 저전압 기간이 상승하는 경향을 확인할 수 있다. 배터리 진단 장치(100)는, 제2 배터리 셀(112)의 현재 시점의 제1 이동 평균 및 현재 시점의 제1 저전압 기간 각각이 임계 값을 벗어나는 경우, 제2 배터리 셀(112)을 이상 배터리 셀로 진단할 수 있다. 여기서, 제1 이동 평균 및 제1 저전압 기간은 가장 최근에 산출된 것을 지칭할 수 있다.
도 8은 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 이동 평균 및 저전압 기간에 기초한 임계 범위를 도시한다.
도 8을 참조하면, 그래프는 임계 범위(800)를 포함할 수 있다. 임계 범위(800)는 이동 평균 및 저전압 기간 각각에 대한 임계 값에 기초하여 산출될 수 있다. 임계 범위(800)는 현재 또는 이전에 산출된 이동 평균들과 저전압 기간들을 동시에 고려하여 설정될 수 있다.
그래프를 참조하면, 제1 이동 평균이 A 이하인 배터리 셀은, 제1 저전압 기간과 상관없이, 이상 배터리 셀로 진단될 수 있다. 여기서, A 및 B는 0 이하일 수 있고, A의 절대값은 B의 절대값보다 클 수 있다. 제1 이동 평균이 B인 배터리 셀은, 제1 저전압 기간이 M일 이상인 경우에 이상 배터리 셀로 진단될 수 있다. 제1 이동 평균이 A 이상이고 B 이하인 배터리 셀은, 지정된 임계 일자 이상인 경우, 이상 배터리 셀로 진단될 수 있다. 여기서, 지정된 임계 일자는, 제1 이동 평균에 따른 제1 저전압 기간의 좌표 값인 (A, N)와 (B, M)에 기초한 직선 상의 y축 값일 수 있다. 전술한 A, B, N, 및 M은 임의의 값일 수 있다. 예컨대, A는 -20, B는 -7, N은 10, M은 100일 경우, 제1 이동 평균이 -7 mV인 배터리 셀은 제1 저전압 기간이 100일 이상일 경우 이상 배터리 셀로 진단될 수 있고, 제1 이동 평균이 -20 mV 이하인 배터리 셀은 제1 저전압 기간과 상관없이 이상 배터리 셀로 진단될 수 있다.
도 7 및 도 8을 참조하면, 배터리 진단 장치(100)는, 제2 배터리 셀(112)의 제1 이동 평균에 따른 제1 저전압 기간이 임계 범위(800)에 포함되는 경우, 제2 배터리 셀(112)을 이상 배터리 셀로 진단할 수 있다. 반면에, 배터리 진단 장치(100)는, 제1 배터리 셀(111) 및 제3 배터리 셀(113) 각각의 제1 이동 평균에 따른 제1 저전압 기간이 임계 범위(800)에 포함되지 않는 경우, 제1 배터리 셀(111) 및 제3 배터리 셀(113)을 정상 배터리 셀로 진단할 수 있다.
도 9는 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 배터리 진단 장치의 동작 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 동작 900에서, 배터리 진단 장치(100)는 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각의 전압 값을 획득할 수 있다.
동작 902에서, 배터리 진단 장치(100)는 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각의 셀 전압 편차를 산출할 수 있다. 배터리 진단 장치(100)는, 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각의 전압 값과 배터리 셀들(111, 112, 113)의 평균 전압 값에 기초하여 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각의 셀 전압 편차를 계산할 수 있다. 여기서, 평균 전압 값은 전체 배터리 셀들의 전압 값들의 평균 값 또는 배터리 모듈 단위의 전압 값들의 평균 값일 수 있다.
동작 904에서, 배터리 진단 장치(100)는 셀 전압 편차의 이동 평균을 산출할 수 있다.
동작 906에서, 배터리 진단 장치(100)는 이동 평균에 기초하여 저전압 기간을 산출할 수 있다.
동작 908에서, 배터리 진단 장치(100)는 이동 평균 및 저전압 기간에 기초하여 배터리 셀들(111, 112, 113)의 이상 여부를 진단할 수 있다.
도 10은 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 동작 906의 세부 동작 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 도 9에 도시된 동작 906은 동작 1000, 1002, 및 1004를 포함할 수 있다.
동작 1000에서, 배터리 진단 장치(100)는 이동 평균 변화량을 산출할 수 있다. 배터리 진단 장치(100)는 현재 시점의 제1 이동 평균 및 이전 시점의 제2 이동 평균에 기초하여 이동 평균 변화량을 산출할 수 있다. 배터리 진단 장치(100)는 제1 이동 평균과 제2 이동 평균 간의 차이에 기초하여 이동 평균 변화량을 산출할 수 있다.
동작 1002에서, 배터리 진단 장치(100)는 시간 변화량을 산출할 수 있다. 배터리 진단 장치(100)는 제1 셀 전압 편차에 대응되는 시점과 제2 셀 전압 편차에 대응되는 시점에 기초하여 시간 변화량을 산출할 수 있다. 배터리 진단 장치(100)는 제1 셀 전압 편차에 대응되는 시점과 제2 셀 전압 편차에 대응되는 시점 간의 차이에 기초하여 시간 변화량을 산출할 수 있다.
동작 1004에서, 배터리 진단 장치(100)는 이동 평균 변화량 및 시간 변화량에 기초하여 저전압 기간을 산출할 수 있다. 배터리 진단 장치(100)는 이동 평균 변화량, 시간 변화량, 및 이전 시점에서 산출된 제2 저전압 기간에 기초하여 제1 저전압 기간을 산출할 수 있다.
도 11은 본 문서에 개시된 일 실시 예에 따른 동작 908의 세부 동작 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 11을 참조하면, 도 9에 도시된 동작 908은 동작 1100, 1102, 1104 및 1106을 포함할 수 있다.
동작 1100에서, 배터리 진단 장치(100)는 이동 평균 및 저전압 기간에 기초하여 임계 범위(800)를 산출할 수 있다. 배터리 진단 장치(100)는 이동 평균에 대한 임계 값 및 저전압 기간에 대한 임계 값에 기초하여 임계 범위(800)를 산출할 수 있다. 예컨대, 배터리 진단 장치(100)는 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각의 이동 평균에 기초하여 이동 평균의 임계 값을 산출하고, 배터리 셀들(111, 112, 113) 각각의 저전압 기간에 기초하여 저전압 기간의 임계 값을 산출할 수 있다.
동작 1102에서, 배터리 진단 장치(100)는 이동 평균에 따른 저전압 기간이 임계 범위(800)에 포함되는지 여부를 판단할 수 있다. 배터리 진단 장치(100)는 제1 이동 평균에 따른 제1 저전압 기간에 대응되는 값이 임계 범위(800)에 포함되는지 여부를 판단할 수 있다.
동작 1104에서, 배터리 진단 장치(100)는 이동 평균에 따른 저전압 기간이 임계 범위(800)에 포함되는 배터리 셀을 이상 배터리 셀로 진단할 수 있다. 배터리 진단 장치(100)는 제1 이동 평균에 따른 제1 저전압 기간이 임계 범위(800)에 포함되는 배터리 셀을 이상 배터리 셀로 진단할 수 있다.
동작 1106에서, 배터리 진단 장치(100)는 이동 평균에 따른 저전압 기간이 임계 범위(800)에 포함되지 않은 배터리 셀을 정상 배터리 셀로 진단할 수 있다. 배터리 진단 장치(100)는 제1 이동 평균에 따른 제1 저전압 기간이 임계 범위(800)에 포함되지 않는 배터리 셀을 이상 배터리 셀로 진단할 수 있다.
이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다", 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소를 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 문서에 개시된 실시예들이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 문서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 문서에 개시된 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 문서에 개시된 실시예들이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 문서에 개시된 실시예들의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 문서에 개시된 실시예들은 본 문서에 개시된 실시예들의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 문서에 개시된 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 문서에 개시된 기술사상의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술사상은 본 문서의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (20)

  1. 배터리 셀들 각각의 전압 값을 획득하는 센서; 및
    상기 전압 값 및 상기 배터리 셀들의 평균 전압 값에 기초하여 상기 배터리 셀들 각각의 셀 전압 편차를 산출하고,
    상기 셀 전압 편차에 기초하여 상기 셀 전압 편차의 이동 평균을 산출하고,
    상기 이동 평균에 기초하여 저전압 기간을 산출하고,
    상기 이동 평균 및 상기 저전압 기간에 기초하여 상기 배터리 셀들의 이상 여부를 진단하는 프로세서를 포함하는,
    배터리 진단 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 셀 전압 편차는, 현재 시점의 상기 셀 전압 편차인 제1 셀 전압 편차 및 이전 시점의 상기 셀 전압 편차인 제2 셀 전압 편차를 포함하고,
    상기 이동 평균은, 현재 시점의 상기 셀 전압 편차의 이동 평균인 제1 이동 평균 및 이전 시점의 상기 셀 전압 편차의 이동 평균인 제2 이동 평균을 포함하는,
    배터리 진단 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 셀 전압 편차와 상기 제2 이동 평균에 기초하여 상기 제1 이동 평균을 산출하는,
    배터리 진단 장치.
  4. 청구항 2에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제1 이동 평균과 상기 제2 이동 평균 간의 차이에 기초하여 이동 평균 변화량을 산출하고,
    상기 제1 셀 전압 편차에 대응되는 시점과 상기 제2 셀 전압 편차에 대응되는 시점 간의 시간 변화량을 산출하고,
    상기 이동 평균 변화량 및 상기 시간 변화량에 기초하여 상기 저전압 기간을 산출하는,
    배터리 진단 장치.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 이동 평균 변화량과 기준 값의 비교 결과에 기초하여 상기 저전압 기간을 산출하는,
    배터리 진단 장치.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 저전압 기간은, 현재 시점의 상기 저전압 기간인 제1 저전압 기간 및 이전 시점의 상기 저전압 기간인 제2 저전압 기간을 포함하는,
    배터리 진단 장치.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 이동 평균 변화량이 상기 기준 값 이상인 경우, 상기 제2 저전압 기간에 상기 시간 변화량을 더하여 상기 제1 저전압 기간을 산출하는,
    배터리 진단 장치.
  8. 청구항 6에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 이동 평균 변화량이 상기 기준 값 미만인 경우, 상기 제2 저전압 기간에 상기 시간 변화량을 빼서 상기 제1 저전압 기간을 산출하는,
    배터리 진단 장치.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 이동 평균 및 상기 저전압 기간에 기초하여 임계 범위를 산출하고,
    상기 이동 평균에 따른 상기 저전압 기간이 상기 임계 범위에 포함되는 배터리 셀을 이상 배터리 셀로 진단하는,
    배터리 진단 장치.
  10. 청구항 1에 있어서,
    상기 평균 전압 값은, 상기 배터리 셀들 각각이 포함된 배터리 모듈 단위의 전압 값들의 평균인,
    배터리 진단 장치.
  11. 배터리 셀들 각각의 전압 값을 획득하는 동작;
    상기 전압 값 및 상기 배터리 셀들의 평균 전압 값에 기초하여 상기 배터리 셀들 각각의 셀 전압 편차를 산출하는 동작;
    상기 셀 전압 편차에 기초하여 상기 셀 전압 편차의 이동 평균을 산출하는 동작;
    상기 이동 평균에 기초하여 저전압 기간을 산출하는 동작; 및
    상기 이동 평균 및 상기 저전압 기간에 기초하여 상기 배터리 셀들의 이상 여부를 진단하는 동작을 포함하는,
    배터리 진단 장치의 동작 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 셀 전압 편차는, 현재 시점의 상기 셀 전압 편차인 제1 셀 전압 편차 및 이전 시점의 상기 셀 전압 편차인 제2 셀 전압 편차를 포함하고,
    상기 이동 평균은, 현재 시점의 상기 셀 전압 편차의 이동 평균인 제1 이동 평균 및 이전 시점의 상기 셀 전압 편차의 이동 평균인 제2 이동 평균을 포함하는,
    배터리 진단 장치의 동작 방법.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 이동 평균을 산출하는 동작은,
    상기 제1 셀 전압 편차와 상기 제2 이동 평균에 기초하여 상기 제1 이동 평균을 산출하는,
    배터리 진단 장치의 동작 방법.
  14. 청구항 12에 있어서,
    상기 저전압 기간을 산출하는 동작은,
    상기 제1 이동 평균과 상기 제2 이동 평균 간의 차이에 기초하여 이동 평균 변화량을 산출하고,
    상기 제1 셀 전압 편차에 대응되는 시점과 상기 제2 셀 전압 편차에 대응되는 시점 간의 시간 변화량을 산출하며,
    상기 이동 평균 변화량 및 상기 시간 변화량에 기초하여 상기 저전압 기간을 산출하는,
    배터리 진단 장치의 동작 방법.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 저전압 기간을 산출하는 동작은,
    상기 이동 평균 변화량과 기준 값의 비교 결과에 기초하여 상기 저전압 기간을 산출하는,
    배터리 진단 장치의 동작 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 저전압 기간은, 현재 시점의 상기 저전압 기간인 제1 저전압 기간 및 이전 시점의 상기 저전압 기간인 제2 저전압 기간을 포함하는,
    배터리 진단 장치의 동작 방법.
  17. 청구항 16에 있어서,
    상기 저전압 기간을 산출하는 동작은,
    상기 이동 평균 변화량이 상기 기준 값 이상인 경우, 상기 제2 저전압 기간에 상기 시간 변화량을 더하여 상기 제1 저전압 기간을 산출하는,
    배터리 진단 장치의 동작 방법.
  18. 청구항 16에 있어서,
    상기 저전압 기간을 산출하는 동작은,
    상기 이동 평균 변화량이 상기 기준 값 미만인 경우, 상기 제2 저전압 기간에 상기 시간 변화량을 빼서 상기 제1 저전압 기간을 산출하는,
    배터리 진단 장치의 동작 방법.
  19. 청구항 11에 있어서,
    상기 진단하는 동작은,
    상기 이동 평균 및 상기 저전압 기간에 기초하여 임계 범위를 산출하고,
    상기 이동 평균에 따른 상기 저전압 기간이 상기 임계 범위에 포함되는 배터리 셀을 이상 배터리 셀로 진단하는,
    배터리 진단 장치의 동작 방법.
  20. 청구항 11에 있어서,
    상기 평균 전압 값은, 상기 배터리 셀들 각각이 포함된 배터리 모듈 단위의 전압 값들의 평균인,
    배터리 진단 장치의 동작 방법.
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