KR20220130175A - 임피던스 결정을 통한 배터리 시스템을 모니터링하기 위한 방법 및 배터리 관리 시스템 - Google Patents

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Abstract

배터리 시스템을 모니터링하기 위한 방법이 제안된다. 방법은 시간적으로 서로 뒤따르는 측정된 전류 및 전압 값들의 쌍들의 시퀀스를 제공하는 단계를 포함한다. 전류 및 전압 값들의 쌍들은 배터리 시스템을 통해 흐르는 전류 및 배터리 시스템에 존재하는 전압을 표시한다. 방법은 또한 제공될 배터리 시스템의 전기적 등가 모델을 제공한다. 등가 전기적 모델은 직렬로 연결된 여러 개의 임피던스를 갖는다. 등가 전기적 모델의 임피던스들에 대해 초기 임피던스 파라미터 값들이 제공된다. 방법은 유한 시퀀스의 초기 임피던스 파라미터 값들 및 제 1 전류 값에 기초하여 시뮬레이션된 제 1 전압 값과 유한 시퀀스의 제 1 측정된 전압 값 사이의 차이에 기초하여 등가 전기적 모델의 임피던스의 제 1 임피던스 파라미터를 조절하는 단계를 제공한다. 이에 의해, 최적화된 제1 임피던스 파라미터 값이 획득된다. 전기적 등가 모델의 임피던스들 중 적어도 하나의 추가 임피던스 파라미터를 적응시킴으로써 측정된 전압 값들의 시퀀스로부터 측정된 전류 값들의 제1 시퀀스 및 전기적 등가 모델에 기초하여 획득된 시뮬레이션된 전압 값들의 시퀀스의 편차를 최소화함으로써, 적어도 하나의 추가 임피던스 파라미터의 적어도 하나의 최적화된 추가 임피던스 파라미터 값이 획득된다. 방법을 수행하기 위한 배터리 관리 시스템도 제안된다.

Description

임피던스 결정을 통한 배터리 시스템을 모니터링하기 위한 방법 및 배터리 관리 시스템
운송 차량의 에너지원으로 배터리 시스템의 확산이 증가함에 따라 이러한 배터리 시스템의 노화 거동에 대한 분석이 점점 더 중요해지고 있다. 배터리 시스템들의 노화는 특히 배터리 시스템들의 변화된 임피던스 및 그들의 주파수 응답에 반영된다. 따라서, 동작 동안 각각의 배터리 시스템의 임피던스를 지속적으로 모니터링하려는 요구가 있다.
M. Baumann, S. Rohr 및 M. Lienkamp는 "전기차 배터리의 제2 수명에 대한 결정을 위한 클라우드 연결 배터리 관리", DOI: 10.1109/EVER.2018.8362355에서 배터리 시스템의 전기 모델의 임피던스 파라미터의 비재귀적(non-recursive) 결정을 위한 접근법을 제안한다. 측정 윈도우들로 지칭되는 측정 파라미터들의 유한 시퀀스들(finite sequences)이 먼저 저장되고, 임피던스 파라미터들은 이러한 측정 윈도우들에 기초하여 결정된다. 전기적 모델은 또한 전기적 등가 모델로 지칭될 수 있다. 배터리 시스템의 전기적 모델은 특히 전기적 등가 회로도(electrical equivalent circuit diagram)로 예시될 수 있다.
본 발명의 목적은 공지된 방법을 개선하는 것이다. 특히, 동작 동안 전기적 등가 모델의 파라미터들의 개선된 결정이 요구된다.
이를 위해, 주요 독립 청구항에 따른 방법 및 추가적인 독립 청구항에 따른 배터리 관리 시스템이 제안된다. 유리한 구성들은 종속항들에서 특정된다.
배터리 시스템을 모니터링하기 위한 방법이 제안된다. 방법은 시간적으로 서로 뒤따르는 측정된 전류 및 전압 값들의 쌍들의 시퀀스를 제공하는 단계를 포함한다. 전류 및 전압 값들의 쌍들은 배터리 시스템을 통해 흐르는 전류 및 배터리 시스템에 존재하는 전압을 표시한다. 방법은 또한 제공될 배터리 시스템의 전기적 등가 모델을 제공한다. 등가 전기적 모델은 직렬로 연결된 여러 개의 임피던스를 갖는다. 등가 전기적 모델의 임피던스들에 대해 초기 임피던스 파라미터 값들이 제공된다. 방법은 유한 시퀀스의 초기 임피던스 파라미터 값들 및 제 1 전류 값에 기초하여 시뮬레이션된 제 1 전압 값과 유한 시퀀스의 제 1 측정된 전압 값 사이의 차이에 기초하여 등가 전기적 모델의 임피던스의 제 1 임피던스 파라미터를 조절하는 단계를 제공한다. 이에 의해, 최적화된 제1 임피던스 파라미터 값이 획득된다. 전기적 등가 모델의 임피던스들 중 적어도 하나의 추가 임피던스 파라미터를 적응시킴으로써 측정된 전압 값들의 시퀀스로부터 측정된 전류 값들의 제1 시퀀스 및 전기적 등가 모델에 기초하여 획득된 시뮬레이션된 전압 값들의 시퀀스의 편차를 최소화함으로써, 적어도 하나의 추가 임피던스 파라미터의 적어도 하나의 최적화된 추가 임피던스 파라미터 값이 획득된다.
배터리 시스템은 단일 배터리 셀일 수 있다. 그 경우, 전류 및 전압 값들의 쌍들은 이 배터리 셀을 통해 흐르는 전류 및 이 배터리 셀에 존재하는 전압을 표시할 수 있다. 그러나, 배터리 시스템은 또한 여러 배터리 셀들을 포함할 수 있다. 배터리 셀들은 병렬로 연결될 수 있다. 그런 다음 전류 및 전압 값들의 쌍들은 병렬로 연결된 배터리 셀들을 통해 흐르는 전류 및 병렬로 연결된 배터리 셀들에 걸쳐 존재하는 전압을 표시할 수 있다. 배터리 셀들은 또한 직렬로 연결될 수 있다. 이 경우, 전류 및 전압 값들의 쌍들은 직렬 연결된 배터리 셀들을 통해 흐르는 전류 및 모든 직렬 연결된 배터리 셀들에 걸친 전압 강하를 특정할 수 있다. 또한, 배터리 시스템은 직렬로 연결된 배터리 셀들의 병렬로 연결된 복수의 서브시스템 또는 병렬로 연결된 배터리 셀들의 직렬로 연결된 복수의 서브시스템을 갖는 것이 고려된다. 위에서 설명한 의미에서의 배터리 시스템은 또한 더 큰 배터리 시스템의 서브시스템일 수 있다.
전류 및 전압 값들의 쌍뿐만 아니라, 배터리 시스템의 현재 상태를 설명하는 다른 측정된 값들을 제공하는 것도 고려할 수 있다. 예를 들어, 대응하는 시점에서의 배터리 시스템의 온도는 또한 전류 및 전압 값들의 쌍들 각각에 대해 제공될 수 있다.
측정된 값들을 제공하는 것은 대응하는 값들을 측정하는 것을 포함할 수 있다. 그러나, 이미 측정되어 저장된 값을 사용하는 것도 고려할 수 있다. 예를 들어, 측정된 값들은 먼저 배터리 시스템의 위치에서 측정되고, 거기에 일시적으로 저장된 다음 유선 또는 무선 통신 지점을 통해 다른 시스템으로 송신될 수 있다.
초기 임피던스 파라미터 값들은 랜덤 임피던스 파라미터 값들일 수 있다. 그러나, 초기 임피던스 파라미터 값들은 또한 유사한 구조를 갖는 배터리 시스템들로부터의 경험적 값들에 기초할 수 있다. 특히, 초기 임피던스 파라미터 값들은 또한 모니터링될 배터리 시스템과 동일하거나 유사한 유형의 배터리 시스템들의 실험실 측정치들에 기초할 수 있다.
이 방법 내에서, 하나의 추가 임피던스 파라미터뿐만 아니라 여러 추가 임피던스 파라미터들, 특히 모든 추가 임피던스 파라미터들은 편차를 최소화할 때 조절될 수 있다. 하나의 추가적인 임피던스 파라미터 또는 다수의 추가적인 임피던스 파라미터들은 특히 더 낮은 시간 상수들을 갖는 전기적 등가 모델의 임피던스들과 연관될 수 있다.
본 방법의 일 실시예에서, 제1 임피던스 파라미터는 초기 임피던스 파라미터에 상수와의 차이의 곱을 더함으로써 획득된다.
이러한 간단한 계산으로 이 방법을 실시간으로 수행할 수 있다.
또한, 본 방법의 예시적인 실시예는 편차를 최소화할 때 초기 파라미터 값들, 제1 측정된 전류 값 및 제1 측정된 전압 값에 기초하여 계산된 보정 전압이 사용되는 것을 제공한다.
또한, 방법의 한 구성에서, 전기적 등가 모델의 적어도 하나의 임피던스는 전류 의존 저항을 갖는다.
이는 배터리 시스템의 전하 이동 저항을 맵핑할 수 있어, 등가 전기적 모델은 배터리 시스템을 보다 사실적으로 나타낸다.
본 방법의 일 실시예에서는, 편차를 최소화할 때 신뢰 영역 방법이 사용된다. 이는 비선형 최적화 문제에 대한 임피던스 파라미터 값의 결정을 더 단순화할 수 있다.
적어도 하나의 추가 임피던스 파라미터의 최적화된 추가 임피던스 값에 대한 편차를 최소화할 때, 이는 또한 실제 배터리 시스템을 더 잘 매핑하는 더 사실적인 값을 획득하는 것을 가능하게 할 수 있다. 일부 구성에서, 신뢰 영역 방법의 사용은 또한 편차를 최소화하는데 필요한 컴퓨팅 시간을 감소시키는 것을 도울 수 있다.
다른 예시적인 실시예는, 유한 시퀀스가 측정된 전류 및 전압 값들의 쌍들의 더 긴 시퀀스로부터 선택되고, 더 긴 시퀀스의 쌍이 더 긴 시퀀스의 미리 결정된 수의 쌍들 후에 유한 시퀀스의 제1 쌍으로서 선택되는 것을 제공하며, 여기서 전류 값은 본질적으로 일정하게 유지되거나, 또는 배터리 시스템의 공칭 용량(nominal capacity) 및 전류 값의 몫(quotient)의 양- 몫은 또한 C 레이트로 지칭됨 - 은 미리 결정된 최대 C 레이트보다 낮다.
더 긴 시퀀스는, 특히 정의된 끝(end)이 없는 동작 동안 데이터의 연속적인 흐름에서, 특히 동작 동안 연속적으로 측정되는 측정된 전류 및 전압 값들의 쌍들일 수 있다. 전류 및 전압 값들이 측정되는 한, 고려 중인 시계열은 거의 무한정 계속된다. 전형적으로, 연속적인 데이터 흐름으로부터 정의된 길이의 전류 및 전압 값들의 쌍들의 더 긴 시퀀스만이 고려된다. 더 긴 시퀀스는 유한 시퀀스보다 더 많은 쌍의 측정된 전류 및 전압 값들을 포함한다.
이는 최적화된 제1 임피던스 파라미터 값 및 최적화된 추가 임피던스 파라미터 값이 유한 시퀀스의 일부가 아닌 전류 및 전압 값들에 대해 가능한 한 독립적으로 결정되는 것을 가능하게 할 수 있다.
또한, 일 실시예에서, 유한 시퀀스는 배터리 시스템의 전류 값과 공칭 용량의 몫의 크기가 미리 결정된 최소 C 레이트(CRmin)보다 높은 미리 결정된 길이의 서브-시퀀스를 포함한다.
이는 배터리 시스템의 임피던스를 결정하고 등가의 전기화학적 모델로 표현되는 모든 물리적 효과가 충분히 활성화(excited)되지 않는 위험을 감소시킬 수 있다. 이러한 방식으로, 전기적 등가 모델의 임피던스 파라미터 값들의 보다 정밀한 결정이 가능하게 될 수 있다.
본 방법의 예시적인 실시예는 최적화된 제1 임피던스 파라미터 및 최적화된 추가 임피던스 파라미터 또는 파라미터들이 후속 유한 시퀀스의 초기 임피던스 파라미터 값들로서 사용되는 것을 제공한다.
전형적으로, 배터리 시스템의 임피던스 파라미터 값의 변화는 짧은 시간 기간에 걸쳐 다소 작다. 방법의 제1 반복에서 결정된 임피던스 파라미터 값들을 후속 반복에 대한 초기 임피던스 파라미터 값들로서 사용하는 것은 후속 반복에서 최적화된 임피던스 파라미터 값들의 결정을 가속화할 수 있다.
위에서 설명한 방법 중 하나를 수행하도록 설정된 배터리 관리 시스템이 또한 제안된다. 배터리 관리 시스템은 배터리 시스템의 위치에서 사용될 수 있다. 그러나, 배터리 시스템이 배터리 시스템으로부터 분리된 위치에 제공되는 것도 생각할 수 있다. 예를 들어, 배터리 관리 시스템은 무선 또는 유선 통신을 통해 배터리 관리 시스템으로부터 측정된 값들을 수신하는 서버에 의해 구현될 수 있다. 측정된 값들은 배터리 시스템의 위치에 또는 클라우드에 일시적으로 저장될 수 있다.
일 실시예에서, 배터리 관리 시스템은 측정된 전류 및 전압 값들의 쌍들을 측정하기 위한 수단 및 쌍들의 유한 시퀀스를 저장하기 위한 메모리를 포함한다. 메모리는 특히 링 메모리를 가질 수 있다. 측정된 값들을 클라우드에 저장하는 것도 고려할 수 있다.
예시적인 실시예들은 도면들의 도움으로 아래에 예시된다. 특히
도 1은 전기적 등가 모델의 예를 도시한다.
도 2는 배터리 관리 시스템의 예를 도시한다.
도 3은 전류 및 전압 쌍들의 예시적인 시퀀스를 도시한다; 그리고
도 4는 도 3의 시퀀스 섹션을 도시한다.
도 1은 배터리 시스템을 모니터링하는데 사용될 수 있는 전기적 등가 모델의 예를 도시한다. 전기적 등가 모델은 소스 전압(UOC) 및 4개의 직렬 연결된 임피던스(Z1, Z2, Z3 및 Z4)를 제공하는 이상적인 전압 소스를 포함한다.
임피던스(Z1)는 순수 옴 저항(Rohm)이고, 임피던스들(Z2, Z3 및 Z4)은 RC 요소들이다. 등가 전기 모델은 또한 직렬로 연결된 임피던스들의 더 작거나 더 큰 세트를 가질 수 있다. 임피던스들은 또한 RC 요소들에 추가로 또는 대안으로서 다른 임피던스 요소들을 포함하는 것이 또한 고려 가능하다. 예를 들어, 등가 전기적 모델의 임피던스는 또한 일정 위상 요소(constant phase element, CPE), 특히 Warburg 요소 및/또는 ZARC 요소를 포함할 수 있다.
도 1에 도시된 예시적인 실시예에서, 임피던스(Z1)는 전하 이동 동안의 저항을 나타내는 전류 의존 저항(
Figure pct00001
) 및 배터리 시스템의 이중 레이어 커패시턴스를 나타내는 커패시턴스(
Figure pct00002
)를 포함한다. 임피던스(Z2)는 저항(Reldiff) 및 커패시턴스(Celdiff)를 가지며 배터리 시스템에서의 전해 확산 프로세스를 나타낸다. 임피던스(Z3)는 저항(Rsoldiff) 및 커패시턴스(Csoldiff)를 포함하고, 고체 상태 확산 효과를 나타낸다.
전기적 등가 모델은 물리적 프로세스를 정확하게 설명하지 않고, 단지 의미 있는 방식으로 배터리 시스템을 파라미터화할 수 있도록 하기 위해 이들을 기초로 한다는 점에 유의해야 한다.
부하에 걸친 그리고 배터리 시스템에 의해 제공되는 전압 강하(
Figure pct00003
)는 이상적인 전압 소스의 소스 전압(
Figure pct00004
) 및 등가 회로의 개별 임피던스들(Z1, Z2, Z3, Z4)에 걸친 전압들로 이루어지며, 다음과 같이 표현될 수 있다:
(1)
Figure pct00005
이산 형태로, 시간(k)에서 배터리 시스템에 의해 제공된 전압(
Figure pct00006
)은 다음과 같이 표현될 수 있다:
(2)
Figure pct00007
다음 사항이 적용된다.
(3)
Figure pct00008
함께
(4)
Figure pct00009
그리고
(5)
Figure pct00010
뿐만 아니라
(6)
Figure pct00011
그리고
(7)
Figure pct00012
따라서, 전기적 등가 모델은 파라미터 세트에 의해 설명될 수 있다.
Figure pct00013
또는
Figure pct00014
시스템의 수치 안정성은 전기적 등가 모델이 감소된 파라미터 세트에 의해 설명될 수 있도록 전기적 등가 모델을 실제 측정된 값들에 적응시킬 때, 시간 상수들(
Figure pct00015
)을 결정하지 않음으로써 증가될 수 있다.
Figure pct00016
일부 예시적인 실시예들에서, 시간 상수들(
Figure pct00017
)은 배터리 시스템이 노화됨에 따라 단지 약간만 변화한다고 가정될 수 있다. 검사될 배터리 시스템에 대한 시간 상수들(
Figure pct00018
)은 실험실 측정의 일부로서 미리 결정될 수 있다. 그러나, 시간 상수들(
Figure pct00019
)이 시간 경과에 따라 변화하는 것도 고려할 수 있으며, 이는 배터리 시스템을 모니터링할 때 고려해야 한다.
도 2에 도시된 바와 같이, 배터리 관리 시스템(201)은 배터리 시스템(202)을 통해 흐르는 전류(
Figure pct00020
) 및 배터리 시스템(202)에 의해 제공된 전압(
Figure pct00021
)을 측정할 수 있다.
측정은 특히 이산적인 시점들(
Figure pct00022
)에서 연속적으로 수행될 수 있어, 측정 쌍들의 연속적인 시퀀스(
Figure pct00023
)가 획득된다.
대안적으로, 측정 쌍들은 또한 개별적으로 획득될 수 있고, 예를 들어 무선 데이터 송신에 의해 배터리 관리 시스템에 이용 가능하게 될 수 있다.
배터리 관리 시스템(201)은 배터리 시스템을 모니터링하도록 설정된 임의의 시스템을 의미하는 것으로 이해될 수 있다. 배터리 관리 시스템(201)은, 예를 들어, 무선 또는 유선 인터페이스들을 통해 서로 통신하는 다수의 개별 컴포넌트들을 가질 수 있다. 특히, 배터리 관리 시스템(201)은 배터리 시스템의 전기적 등가 모델의 임피던스 파라미터 값들을 결정하도록 설정되는 업저버를 가질 수 있다. 배터리 관리 시스템(201)은, 예를 들어, 노화 효과들로 인한 이들 임피던스 파라미터 값들의 변화들을 결정하도록 설정될 수 있다.
도 3은 예시적인 배터리 시스템(202)에 대한 시간 단위(hour)의 시간(t)에 따른 암페어 단위의 전류(I)의 측정된 값들(
Figure pct00024
)의 시퀀스를 도시한다. 배터리 시스템(202)은, 예를 들어, 전기 자동차의 배터리 시스템(202)일 수 있으며, 측정된 값들(
Figure pct00025
)은 자동차가 제동될 때 회복(recuperation) 동안 자동차를 가속시키는데 사용되거나 배터리 시스템(202)으로 다시 공급되는 전류를 표시한다.
도 4는 초 단위의 시간(t)에 따른 암페어 단위의 전류(I)의 측정된 값들(
Figure pct00026
)의 시퀀스의 부분 시퀀스를 도시한다.
전술한 바와 같이, 배터리 관리 시스템(201)은 측정된 전류 및 전압 값들의 쌍들의 시퀀스를 제공받는다. 측정된 전류 및 전압 값들의 쌍들의 유한 시퀀스는 측정된 전류 및 전압 값들의 쌍들의 이러한 더 긴 시퀀스로부터 선택된다.
도 3에서는 더 긴 시퀀스에서 선택된 유한 시퀀스들의 예들이 점들로 강조 표시되었다. 선택된 유한 시퀀스들은 또한 윈도우들이라 불릴 수 있다.
더 긴 시퀀스의 쌍은 더 긴 시퀀스의 미리 결정된 수의 쌍들 후에 유한 시퀀스의 제1 쌍으로서 선택될 수 있으며, 여기서 전류 값은 실질적으로 일정하게 유지되거나 배터리 시스템(202)의 공칭 용량 및 전류 값의 몫의 크기는 미리 결정된 하나의 최대 C 레이트(Cmax)보다 작다.
도 4는 도 3에 도시된 더 긴 시퀀스의 단면을 도시하며, 이는 유한 시퀀스를 포함한다. 시점(t1)으로부터 시점(t2)까지 전류 값(I)은 대략 일정하게 유지된다. 특히, 배터리 시스템(202)의 공칭 용량 및 전류 값의 몫의 크기는 미리 결정된 최대 C 레이트(Cmax) 보다 낮게 유지된다. 결과적으로, 도 4에 도시된 시퀀스의 시간(t2) 이후의 제1 쌍이 유한 시퀀스의 제1 쌍으로서 선택될 수 있다. 선택된 유한 시퀀스는 또한 배터리 시스템의 전류 값과 정격 용량(rated capacity)의 몫의 크기가 미리 결정된 최소 C-레이트(Cmin)보다 높은 미리 결정된 길이의 서브-시퀀스를 포함한다.
윈도우 결정 유닛(203)은 유한 시퀀스를 선택하기 위해 사용될 수 있다. 윈도우 결정 유닛(203)은 임피던스 파라미터들의 결정이 시작되게 하는 트리거 신호(204)를 생성할 수 있다.
이를 위해, 시스템은 측정된 전류(Imeas)에 기초하여 배터리 시스템(202) Usim(t)에 걸친 시뮬레이션된 전압 강하를 계산하도록 설정되는 모델 유닛(205)을 가질 수 있다. 특히, 위에서 설명한 바와 같은 배터리 시스템(202)의 전기적 등가 모델이 모델 유닛(205)과 매핑될 수 있다. 이를 위해, 모델 유닛(205)은 초기 임피던스 파라미터 값을 제공받을 수 있다.
유한 시퀀스의 값들의 제1 쌍에 대한 측정된 전압(Umeas(t1))과 시뮬레이션된 전압(Usim(t1)) 사이의 차이는 최적화된 제1 임피던스 파라미터 값을 결정하기 위해 사용될 수 있다. 이를 위해, 배터리 관리 시스템(201)은 저주파 조절 유닛(207)를 가질 수 있다.
제1 임피던스 파라미터는 위의 상기 등가 전기적 모델의 저항(Rsoldiff)일 수 있다. 제1 임피던스 파라미터는 최적화된 제1 임피던스 파라미터 값을 획득하기 위해 초기 제1 임피던스 파라미터 값을 갖는 전압들의 차이와 상수의 곱을 더함으로써 조절될 수 있다:
(8)
Figure pct00027
그런 다음 최적화된 제1 임피던스 파라미터 값은 추가 임피던스 파라미터 값들을 적응시킬 때 사용될 수 있다. 식 (8)에 따른 최적화된 제1 임피던스 파라미터 값의 계산은 또한 여러 번 반복될 수 있으며, 최적화된 임피던스 파라미터 값은 이전 반복(
Figure pct00028
)에서 결정되고 다른 초기 임피던스 파라미터 값들은 (
Figure pct00029
)의 결정을 위해 사용된다.
배터리 시스템(201)은 또한 고주파 조절 유닛(208)을 가질 수 있다. 고주파 유닛(208)은 유한 시퀀스에 기초하여 추가 임피던스 파라미터 값들을 결정하도록 설정될 수 있다.
전체 모델의 평균 제곱 오차(mean square error)는 다음과 같이 결정할 수 있다.
(9)
Figure pct00030
중첩된 확산 파라미터의 영향을 최소화하기 위해 확산 과전압이 도입될 수 있다:
(10)
Figure pct00031
이는 편차를 최소화할 때 중첩된 확산 파라미터의 영향이 낮게 유지되도록 할 수 있다.
확산 과전압(Uerr,2)이 유한 시퀀스의 시간 동안 일정하게 유지된다고 가정될 수 있다.
그런 다음, 다음의 비용 함수는 추가로 최적화된 파라미터 값들을 결정하기 위해 최소화될 수 있다:
(11)
Figure pct00032
이러한 방식으로, 더 최적화된 파라미터 값들이 획득될 수 있다. 원칙적으로, 편차(
Figure pct00033
)를 최소화하는 또 다른 비용 함수를 이용하여 더 최적화된 파라미터 값들을 결정하는 것도 고려할 수 있다.
결론적으로, 제안된 방법은 배터리 시스템이 모니터링될 수 있게 하고, 전기적 등가 모델의 임피던스 파라미터들이 결정될 수 있게 한다. 낮은 시간 상수를 갖는 임피던스에 할당될 수 있는 적어도 하나의 임피던스 파라미터 값의 결정으로부터, 높은 시간 상수를 갖는 임피던스에 할당될 수 있는 제1 임피던스 파라미터 값의 결정의 분리는 임피던스 파라미터 값들의 더 정확하고 더 빠른 결정을 허용한다.

Claims (11)

  1. 배터리 시스템(202)을 모니터링하기 위한 방법에 있어서,
    - 시간적으로 서로 뒤따르는 측정된 전류 및 전압 값들(Imeas,k; Umeas,k)의 쌍들의 유한 시퀀스를 제공하는 단계 - 상기 전류 및 전압 값들(Ik; Uk)의 쌍들은 대응하는 시점에서 상기 배터리 시스템(202)을 통해 흐르는 전류(IL) 및 상기 배터리 시스템(202)에 존재하는 전압(UL)을 표시함 - ;
    - 상기 배터리 시스템(202)의 전기적 등가 모델을 제공하는 단계 - 상기 전기적 등가 모델은 직렬 연결된 임피던스들(Z1, Z2, Z3, Z4)을 가짐 - ;
    - 상기 등가 전기적 모델의 임피던스의 초기 임피던스 파라미터 값들(Rohm,initial; Rct,initial; Reldiff,initial; Rsoldiff,initial)을 제공하는 단계;
    - 상기 초기 임피던스 값들(Rohm,0; Rct,0; Reldiff,0; Rsoldiff,0)에 기초한 제1 임피던스 파라미터와 시뮬레이션된 전압 값들(Usim,1)의 유한 시퀀스의 제1 전류 값(I1) 및 상기 유한 시퀀스의 제1 측정된 전압 값(Umeas,1) 사이의 차이에 기초하여 상기 등가 전기적 모델의 임피던스(Z4)의 제1 임피던스 파라미터(Rsoldif)를 적응시키는 단계 - 이로 인해 최적화된 제1 임피던스 파라미터 값(Rsoldif,optimated)이 획득됨 - ;
    - 상기 등가 전기적 모델의 임피던스들 (Z0, Z1, Z2, Z3, Z4)의 적어도 하나의 추가 임피던스 파라미터 (Rohm; Rct; Reldiff)를 적응시킴으로써 상기 등가 전기적 모델에 기초하여 획득된 시뮬레이션된 전압 값들(Usim,k)의 시퀀스 및 측정된 전류 값들(Imeas,k)의 제 1 시퀀스 및 측정된 전압 값들(Umeas,k)의 시퀀스의 편차를 최소화하는 단계 - 이로 인해 상기 적어도 하나의 추가 임피던스 파라미터의 최적화된 추가 임피던스 파라미터 값 (Rohm,optimal; Rct,optimal; Reldiff, optimal)이 획득됨 - 를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 임피던스 파라미터(Rsoldif)는 상기 초기 제1 임피던스 파라미터 값에 상기 초기 제1 임피던스 파라미터 값과의 차와 상수의 곱을 더하여 조절되는, 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 편차를 최소화하는 경우, 상기 초기 파라미터 값들, 상기 제1 측정된 전류 값 및 상기 제1 측정된 전압 값에 기초하여 계산되는 보정 전압이 사용되는, 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    적어도 하나의 임피던스는 전류 의존 저항을 갖는, 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 편차를 최소화하기 위해 신뢰영역(trust region) 방법이 사용되는, 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 유한 시퀀스는 측정된 전류 및 전압 값들(Imeas,k; Umeas,k)의 쌍들의 더 긴 시퀀스로부터 선택되고, 및
    상기 유한 시퀀스의 제1 쌍으로서, 상기 더 긴 시퀀스의 쌍은 상기 전류 값이 실질적으로 일정하게 유지되는 더 긴 시퀀스의 미리 결정된 수의 쌍들 후에 선택되거나, 상기 배터리 시스템(202)의 공칭 용량 및 전류 값의 몫의 크기가 미리 결정된 최대 C-레이트(CRmax)보다 작은, 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 유한 시퀀스는 상기 배터리 시스템(202)의 공칭 용량 및 전류 값의 몫의 크기가 미리 결정된 최소 C-레이트(Cmin)보다 높은 미리 결정된 길이의 서브시퀀스를 포함하는, 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 최적화된 제1 임피던스 파라미터 및 상기 최적화된 추가 임피던스 파라미터들은 후속 유한 시퀀스의 초기 임피던스 파라미터 값들로서 사용되는, 방법.
  9. 배터리 관리 시스템(201)으로서, 상기 배터리 관리 시스템(201)은 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하도록 설정되는, 배터리 관리 시스템(201).
  10. 제9항에 있어서, 상기 배터리 관리 시스템(201)은
    - 측정된 전류 및 전압 값들(Imeas,k; Umeas,k)의 쌍들을 측정하기 위한 수단; 및
    - 상기 쌍들의 유한 시퀀스를 저장하기 위한 메모리를 갖는, 배터리 관리 시스템(201).
  11. 제7항에 있어서, 상기 메모리는 링 메모리를 갖는, 배터리 관리 시스템(201).

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