(57)【要約】  バッテリー寿命予測方法と装置およびそれを用いたバッテリー管理システムが開示される。バッテリーの寿命を予測する方法は、時間別にバッテリーの劣化程度を予測するためのＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ）推定値を推定するステップ、前記複数の推定値を整列して履歴テーブル（Ｈｉｓｔｏｒｙ  ｔａｂｌｅ）を生成するステップ、前記履歴テーブルから候補値を抽出するステップ、および前記候補値に基づいて前記バッテリーのターゲットＳＯＨを決定するステップを含む。【選択図】図３
2014513274.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
バッテリーの劣化程度を予測するためのＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ）推定値を推定するＳＯＨ推定部と、
前記ＳＯＨ推定値を格納して履歴テーブル（Ｈｉｓｔｏｒｙ  ｔａｂｌｅ）を生成するデータ格納部と、
前記履歴テーブルから候補値を抽出して前記バッテリーのターゲットＳＯＨを決定する処理部と、
を含むバッテリー寿命予測装置。
【請求項２】
前記候補値は、
前記履歴テーブルの最大値および最小値を除外した値であることを特徴とする、請求項１に記載のバッテリー寿命予測装置。
【請求項３】
前記バッテリーの前記ターゲットＳＯＨは、前記候補値の平均であることを特徴とする、請求項１又は２に記載のバッテリー寿命予測装置。
【請求項４】
前記履歴テーブルは、
前記ＳＯＨ推定値を昇順または降順に整列したものであることを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載のバッテリー寿命予測装置。
【請求項５】
前記データ格納部は、
ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  ａｎｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）を用いることを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載のバッテリー寿命予測装置。
【請求項６】
時間別にバッテリーの劣化程度を予測するためのＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ）推定値を推定するステップと、
複数の前記推定値を整列して履歴テーブル（Ｈｉｓｔｏｒｙ  ｔａｂｌｅ）を生成するステップと、
前記履歴テーブルから候補値を抽出するステップと、
前記候補値に基づいて前記バッテリーのターゲットＳＯＨを決定するステップと、
を含むバッテリー寿命予測方法。
【請求項７】
前記候補値は、
前記履歴テーブルの最大値および最小値を除外した値であることを特徴とする、請求項６に記載のバッテリー寿命予測方法。
【請求項８】
前記バッテリーの前記ターゲットＳＯＨは、前記候補値の平均であることを特徴とする、請求項６又は７に記載のバッテリー寿命予測方法。
【請求項９】
前記履歴テーブルは、
前記ＳＯＨ推定値を昇順または降順に整列したものであることを特徴とする、請求項６から８のいずれか一項に記載のバッテリー寿命予測方法。
【請求項１０】
前記履歴テーブルは、
ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  ａｎｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）を用いることを特徴とする、請求項６から９のいずれか一項に記載のバッテリー寿命予測方法。
【請求項１１】
前記バッテリーの前記ターゲットＳＯＨを使用者に出力するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項６から１０のいずれか一項に記載のバッテリー寿命予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は２０１２年２月２日に韓国特許庁に提出された韓国特許出願第１０−２０１２−００１０６６１号の出願日の利益を主張し、その内容の全ては本明細書に含まれる。
【０００２】
本発明は、バッテリー管理システムに関し、より詳しくは、バッテリーの寿命を予測する方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００３】
ノートパソコン、ビデオカメラ、携帯電話などのような携帯用電気製品の使用が活性されることにより、その駆動電源として主に用いられる２次電池に対する重要性が増加している。また、最近では、環境問題に対する関心が高まるにつれて、ハイブリッド自動車と電気自動車に対する研究が活発に進められている。ハイブリッド自動車や電気自動車は、バッテリーの充放電エネルギーを用いて車両を駆動させるため、エンジンのみを用いる自動車に比べて、燃費に優れ、公害物質を減少できるという点で消費者から良い反応を得ている。このため、ハイブリッド自動車や電気自動車の核心部品であるバッテリーにより多くの関心と研究が集中している。
【０００４】
それと共に、バッテリーをより効率的に使いながらも管理するためのバッテリー管理システムに関する技術もその重要性が増加している。特に、バッテリー管理システムは、バッテリーの充電または放電出力および残容量（Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  Ｃｈａｒｇｉｎｇ；ＳＯＣ）の使用戦略を適切に調整するためにバッテリーの寿命（Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ；ＳＯＨ（劣化状態））を正確に予測しなければならない。
【０００５】
したがって、バッテリーのＳＯＨの予測正確度を高めて推定誤差を減らすために、実際のＳＯＨより高く予測されるか低く予測される値は除外して、その実際のＳＯＨに最も近い平均的な値を得ることができる方法が必要である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、バッテリーの寿命を予測した値を用いて、その最大値および最小値は除外して、より正確なＳＯＨ予測値を得るためのバッテリー寿命予測方法とその装置およびそれを用いたバッテリー管理システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一実施形態は、バッテリー寿命予測装置であって、バッテリーの劣化程度を予測するためのＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ）推定値を推定するＳＯＨ推定部、前記ＳＯＨ推定値を格納して履歴テーブル（Ｈｉｓｔｏｒｙ  ｔａｂｌｅ）を生成するデータ格納部、および前記履歴テーブルから候補値を抽出して前記バッテリーのターゲットＳＯＨを決定する処理部を含む。
前記候補値は、前記履歴テーブルの最大値および最小値を除外した値である。前記バッテリーのターゲットＳＯＨは前記候補値の平均である。前記履歴テーブルは、前記ＳＯＨ推定値を昇順または降順に整列したものである。前記データ格納部は、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  ａｎｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）を用いることができる。
【０００８】
本発明の他の実施形態は、バッテリー寿命予測方法であって、時間別にバッテリーの劣化程度を予測するためのＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ）推定値を推定するステップ、前記複数の推定値を整列して履歴テーブル（Ｈｉｓｔｏｒｙ  ｔａｂｌｅ）を生成するステップ、前記履歴テーブルから候補値を抽出するステップ、および前記候補値に基づいて前記バッテリーのターゲットＳＯＨを決定するステップを含む。
【０００９】
前記候補値は、前記履歴テーブルの最大値および最小値を除外した値である。前記バッテリーのターゲットＳＯＨは前記候補値の平均である。前記履歴テーブルは、前記ＳＯＨ推定値を昇順または降順に整列したものである。前記履歴テーブルは、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  ａｎｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）を用いることができる。
【００１０】
本実施形態において、前記バッテリーのターゲットＳＯＨを使用者に出力するステップをさらに含むことができる。
【００１１】
本発明のまた他の実施形態は、バッテリーの寿命を予測するバッテリー管理システムに関するものであり、バッテリーの劣化程度を予測するためのＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ）推定値を推定するＳＯＨ推定部と、前記ＳＯＨ推定値を格納して履歴テーブル（Ｈｉｓｔｏｒｙ  ｔａｂｌｅ）を生成するデータ格納部、および前記履歴テーブルから候補値を抽出して前記バッテリーのターゲットＳＯＨを決定する処理部を含む。
【００１２】
前記候補値は、前記履歴テーブルの最大値および最小値を除外した値である。前記バッテリーのターゲットＳＯＨは前記候補値の平均である。前記履歴テーブルは、前記ＳＯＨ推定値を昇順または降順に整列したものである。
【発明の効果】
【００１３】
バッテリーの寿命予測誤差を最小化することにより、さらに正確なバッテリーのＳＯＨ予測値を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態によるバッテリーの寿命（Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ；ＳＯＨ（劣化状態））を予測する方法を使う電気自動車を概略的に示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態によるバッテリー寿命予測装置を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態によるバッテリー寿命予測方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、添付図面を参照し、本発明の実施形態について本発明が属する技術分野で通常の知識を有した者が容易に実施できるように詳しく説明する。また、本発明は、以下で説明する実施形態に限定されず、本発明の技術的な思想の範囲内で色々な他の形態で適用されてもよい。
【００１６】
本明細書で説明する構成要素は、必要に応じて以下で説明する構成要素以外のものを含んでもよく、本発明に直接な関連のない部分または重複する内容について詳しい説明は省略する。また、本明細書で説明する各構成要素の配置は必要に応じて調整可能であり、１つの構成要素が他の構成要素に含まれてもよく、１つの構成要素が２つ以上の構成要素に細分化されてもよい。
【００１７】
以下で記述する電気自動車（ｅｌｅｃｔｒｉｃ  ｖｅｈｉｃｌｅ）は、推進力として１つまたはそれ以上の電気モーターを含む車両をいう。電気自動車を推進するのに用いられるエネルギーは、再充電可能なバッテリーおよび／または燃料電池のような電気的なソース（ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ  ｓｏｕｒｃｅ）を含む。電気自動車は、燃焼機関（ｃｏｍｂｕｓｔｉｏｎ  ｅｎｇｉｎｅ）をまた１つの動力源として用いるハイブリッド電気自動車であってもよい。
【００１８】
図１は、本発明の実施形態によるバッテリーの寿命（Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ；ＳＯＨ（劣化状態））を予測する方法を使う電気自動車を概略的に示すブロック図である。
【００１９】
図１を参照すれば、電気自動車１は、バッテリー１０、ＢＭＳ（Ｂａｔｔｅｒｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）２０、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）３０、インバータ４０、およびモーター５０を含む。
【００２０】
バッテリー１０は、モーター５０に駆動力を提供して電気自動車１を駆動させる電気エネルギー源である。バッテリー１０は、モーター５０および／または燃焼機関（図示せず）の駆動に応じてインバータ４０によって充電されたり放電されたりする。
【００２１】
ここで、バッテリー１０の種類は特に限定されず、例えば、リチウムイオン電池、リチウムポリマー電池、ニッケルカドミウム電池、ニッケル水素電池、ニッケル亜鉛電池などで構成することができる。
【００２２】
また、バッテリー１０は、複数の電池セルが直列および／または並列に接続している電池パックで形成される。また、このような電池パックが１つ以上備えられてバッテリー１０を形成してもよい。
【００２３】
ＢＭＳ２０は、前記バッテリー１０の状態を推定し、推定した状態情報を用いてバッテリー１０を管理する。例えば、バッテリー１０の残容量（Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  Ｃｈａｒｇｉｎｇ；ＳＯＣ）、寿命（Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ；ＳＯＨ（劣化状態））、最大入出力電力許容量、出力電圧などのバッテリー１０の状態情報を推定し管理する。また、このような状態情報を用いてバッテリー１０の充電または放電を制御する。
【００２４】
また、本発明によるＢＭＳ２０は、後述するバッテリーの寿命（以下、ＳＯＨという）を予測するためのバッテリー寿命予測装置（図２の２００）を含む。
【００２５】
ＥＣＵ３０は、電気自動車１の状態を制御する電子的制御装置である。例えば、アクセラレータ（ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ）、ブレーキ（ｂｒｅａｋ）、速度などの情報に基づいてトルク程度を決定し、モーター５０の出力がトルク情報に合うように制御する。
【００２６】
また、ＥＣＵ３０は、ＢＭＳ２０から伝えられるバッテリー１０のＳＯＣ、ＳＯＨなどの状態情報に基づいて、バッテリー１０が充電または放電されるようにインバータ４０に制御信号を送る。
【００２７】
インバータ４０は、ＥＣＵ３０の制御信号に基づいて、バッテリー１０が充電または放電されるようにする。
【００２８】
モーター５０は、バッテリー１０の電気エネルギーを用いて、ＥＣＵ３０から伝えられる制御情報（例えば、トルク情報）に基づいて電気自動車１を駆動する。
【００２９】
以上、電気自動車１はバッテリー１０の電気エネルギーを用いて駆動されるため、バッテリー１０の状態を予測することが重要である。以下では、図２および図３を参照して、バッテリーの寿命を推定し、推定した値の誤差を減らすことができるバッテリー寿命予測装置および方法について説明する。
【００３０】
図２は、本発明の実施形態によるバッテリー寿命予測装置を示すブロック図である。
【００３１】
図２を参照すれば、バッテリー寿命予測装置２００は、ＳＯＨ推定部２１０、データ格納部２２０、および処理部２３０を含む。
【００３２】
ＳＯＨ推定部２１０は、バッテリーの劣化程度を予測するためのＳＯＨ推定値を推定する。
【００３３】
ここで、バッテリーのＳＯＨ推定は様々な方法で行われてもよい。例えば、バッテリーの内部抵抗と温度を用いてＳＯＨを推定することができる。すなわち、充放電実験を通じてバッテリーの内部抵抗と温度別にバッテリーの容量を測定する。その次に、バッテリーの初期容量を基準に前記測定された容量を相対数値化することによって、ＳＯＨマッピングのためのルックアップテーブルを得る。そして、実際のバッテリー使用環境でバッテリーの内部抵抗と温度を測定し、前記ルックアップテーブルから内部抵抗と温度に対応するＳＯＨをマッピングすると、バッテリーのＳＯＨを推定することができる。その他に、様々なＳＯＨ推定アルゴリズムを用いることもできる。
【００３４】
データ格納部２２０は、ＳＯＨ推定部２１０からＳＯＨ推定値の伝達を受けて格納し、格納されたＳＯＨ推定値を根拠に履歴テーブル（Ｈｉｓｔｏｒｙ  ｔａｂｌｅ）を生成する。
【００３５】
より具体的には、データ格納部２２０は、ＳＯＨ推定部２１０によって推定されたＳＯＨの伝達を受ける。この時、ＳＯＨ推定部２１０は、周期的にまたは要請信号によってＳＯＨを推定することができ、このようなＳＯＨ推定値をデータ格納部２２０に伝達する。
【００３６】
データ格納部２２０は、伝達を受けたＳＯＨ推定値を整列して履歴テーブルを生成する。例えば、２０個のＳＯＨ推定値を格納できる空間、すなわち履歴テーブルを生成し、この空間にＳＯＨ推定値を格納する。この時、２０個のＳＯＨ推定値は、昇順や降順などの方法で整列して格納することができる。
【００３７】
ここで、データ格納部２２０は、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  ａｎｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ  ｍｅｍｏｒｙ）などのようなメモリを用いることができる。
【００３８】
処理部２３０は、データ格納部２２０によって生成された履歴テーブルから候補値を抽出してバッテリーのターゲットＳＯＨを決定する。
【００３９】
より具体的には、処理部２３０は、履歴テーブルに格納されたＳＯＨ推定値から候補値を抽出する。ここで、候補値はターゲットＳＯＨを決定するための値であり、履歴テーブルに格納された値のうち少なくとも最大値および最小値を除外した値で構成される。例えば、履歴テーブルに格納されたＳＯＨ推定値のうち上位および下位に格納された値を除外したＳＯＨ推定値を候補値として選択することができる。
【００４０】
その次に、処理部２３０は、候補値として選択されたＳＯＨ推定値の平均を計算し、この平均値をターゲットＳＯＨに決定する。この時、ターゲットＳＯＨは、ＢＭＳ（図１の２０）においてバッテリーの状態を推定し管理するパラメータ値として利用することができる。また、使用者にバッテリーの情報としてターゲットＳＯＨを提供することもできる。
【００４１】
図３は、本発明の実施形態によるバッテリー寿命予測方法を示すフローチャートである。この方法は、図２のバッテリー寿命予測装置２００によって行われることができる。
【００４２】
図３を参照すれば、時間別にバッテリーの劣化程度を予測するためのＳＯＨ推定値を推定する（Ｓ１０）。ここで、バッテリーのＳＯＨ推定は、上述したように、バッテリーの内部抵抗と温度を用いて推定してもよく、その他の様々なＳＯＨ推定方法によって行われてもよい。ＳＯＨ推定は周期的に行われてもよく、要請信号によって行われてもよい。
【００４３】
下記の表１は時間別に推定されたＳＯＨ推定値の一例を示すものである。
【００４４】
【表１】
2014513274.tif 000003
【００４５】
次に、推定されたＳＯＨ推定値を整列して履歴テーブルを生成する（Ｓ２０）。例えば、履歴テーブルは、時間別に推定したＳＯＨ推定値を昇順または降順に整列して格納することができる。この時、履歴テーブルは、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  ａｎｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ＲＯＭ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ  ｍｅｍｏｒｙ）などのようなメモリを用いることができる。
【００４６】
下記の表２は前記表１の時間別のＳＯＨ推定値を降順に整列した履歴テーブルの一例を示すものである。
【００４７】
【表２】
2014513274.tif 000004
【００４８】
次に、履歴テーブルから候補値を抽出する（Ｓ３０）。この時、候補値は、履歴テーブルに格納されたＳＯＨ推定値のうち少なくとも最大値および最小値を除外した値で構成される。
【００４９】
例えば、前記表２の履歴テーブルのＳＯＨ推定値のうち上位および下位に格納された値を除外した値を候補値として抽出することができる。前記表２の履歴テーブルの上位５個のＳＯＨ推定値と下位５個のＳＯＨ推定値を除外した値を候補値として抽出することができる。下記の表３は、上位および下位の値を除外した候補値の一例を示すものである。
【００５０】
【表３】
2014513274.tif 000005
【００５１】
次に、候補値に基づいてバッテリーのターゲットＳＯＨを決定する（Ｓ４０）。すなわち、候補値として抽出されたＳＯＨ推定値の平均を算出し、この平均値をターゲットＳＯＨに決定する。例えば、前記表３のように候補値が選択された場合、候補値の平均（９５＋９４＋９４＋９３＋９１＋９１＋８９＋８４＋８４＋８４）／１０＝８９．１を計算し、８９．１をターゲットＳＯＨに決定する。
【００５２】
この時、ターゲットＳＯＨはディスプレイ画面などに出力され、使用者にバッテリーに関する寿命情報を提供することができる。
【００５３】
以上で説明した本発明によるバッテリー寿命予測方法および装置は、履歴テーブルを用いて、予想より高く予測された値と予想より低く予測された値を除外してＳＯＨを決定する。したがって、最も平均的な値を取ることができるので、ＳＯＨ推定誤差を最小化することができる。
【００５４】
また、本発明の実施形態は、バッテリーのＳＯＨを予測する装置および方法について説明しているが、ＳＯＨのように測定値が急激に変わるものではなく徐々に変わるシステムにも適用可能である。
【００５５】
上述した本発明によるフローチャートのステップは、上述したものとは異なるステップと異なる順にまたは同時に発生してもよい。また、当業者であれば、フローチャートに示すステップが排他的ではなく、他のステップが含まれるか、フローチャートの１つまたはそれ以上のステップが本発明の範囲に影響を及ぼすことなく削除されてもよいことを理解するであろう。
【００５６】
以上の説明は本発明の技術思想を例示的に説明したものに過ぎず、本発明が属する技術分野で通常の知識を有した者であれば、本発明の本質的な特性から外れない範囲内で様々な修正および変形が可能である。したがって、本発明に開示された実施形態は本発明の技術思想を限定するためのものではなく説明するためのものであり、このような実施形態によって本発明の技術思想の範囲が限定されるものではない。本発明の保護範囲は請求範囲によって解釈しなければならず、それと同等な範囲内にある全ての技術思想は本発明の権利範囲に含まれると解釈しなければならない。
【図１】
2014513274.tif 000006
【図２】
2014513274.tif 000007
【図３】
2014513274.tif 000008
【国際調査報告】
2014513274.tif 000009
2014513274.tif 000010
2014513274.tif 000011
2014513274.tif 000012