バッテリー管理システムにおけるバッテリーのＳＯＣ測定方法及び装置
本発明の一実施例によるバッテリーＳＯＣ測定方法は、バッテリーの電流、電圧及び温度を測定して電流データ、電圧データ及び温度データを獲得する段階と、電流データを積算してＳＯＣｉを算出する段階と、電流データ、電圧データ及びバッテリーを電気回路を通じて簡単に表現した等価回路モデルを用いて起電力ＯＣＶを算出する段階と、温度データ及び起電力を用いてＳＯＣｖを算出する段階と、一定時間区間でバッテリー電流状態を判断し、ＳＯＣｉ及びＳＯＣｖの少なくとも一つを用いてバッテリーのＳＯＣを設定する段階とを含む。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バッテリー管理システムにおいてバッテリーのＳＯＣ（State Of Charge）を測定する方法及び装置に関するものであって、更に詳しくは、実際バッテリーに対する簡単な等価回路モデルを用いて一定した条件によりＳＯＣｉ（State Of Charge based on current）又はＳＯＣｖ（State Of Charge based on voltage）をバッテリー管理システムにおいてバッテリーＳＯＣに設定する方法及び装置{THE METHOD FOR MEASURING SOC OF A BATTERY IN A BATTERY MANAGEMENT SYSTEM AND THE APPARATUS THEREOF}に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ガソリンや重油を主燃料に使用する内燃エンジンを利用する自動車は、大気汚染など公害発生に深刻な影響を与えている。したがって、最近は公害発生を減らすために、電気自動車又はハイブリッド（Hybrid）自動車の開発に多くの努力をしている。
【０００３】
最近、高エネルギー密度の非水電解液を用いた高出力二次電池が開発されている。電気自動車などのようにモーター駆動のための大電力を必要とする機器に使用されるように、前記高出力二次電池は、複数個を直列に連結して大容量の二次電池を構成する。
【０００４】
このように、一つの大容量二次電池（以下、「バッテリー」という）は、通常、直列に連結される複数個の二次電池からなる。前記バッテリー、特にＨＥＶ用バッテリーの場合、数個から、多くは数十個の二次電池が充電と放電を繰り返して行うが、このような充放電などを制御することにより、バッテリーが適正な動作状態に維持されるように管理する必要がある。
【０００５】
このために、バッテリーに対する全般的な状態を管理するバッテリー管理システム（ＢＭＳ：Battery Management System）が備えられる。前記ＢＭＳは、電池の電圧、電流、温度などを検出してＳＯＣを演算によって推定し、車両の燃料消費効率が最も良くなるようにＳＯＣを制御する。ＳＯＣを正確に制御するために、充放電を行っているバッテリーのＳＯＣを正確に測定する必要がある。
【０００６】
従来技術として、大韓民国特許出願番号２００５−００６１１２３（２００５年０７月０７日出願）には、「二次電池モジュールの電池残存容量測定方法」が開示されている。
【０００７】
前記従来技術は、発明は、電池のＳＯＣを精密に算出することができるように、始動オン時に電池モジュールの電流値と電圧値、及び温度値を測定する段階、前記測定された値で初期ＳＯＣを算出する段階、電流積算段階、前記電流積算値による実際ＳＯＣ算出段階、前記電池モジュールが無負荷状態であるのかを確認する段階、無負荷状態である場合、前記実際ＳＯＣが電流積算によって測定可能な設定範囲以内であるのかを確認する段階、前記実際ＳＯＣが設定範囲外である場合、電圧値を測定して電圧値によるＳＯＣを算出する段階を含む二次電池モジュールの電池残存容量測定方法を提供する。しかし、前記従来技術は、実際バッテリーに対する簡単な等価回路モデルを用いる方法及び装置に関しては開示していない。
【０００８】
一般的にＳＯＣｉは短期的には大きな誤差は生じない。しかし、図１に示したように、持続的に誤差が積算される傾向を有しており、バッテリーを長く運転する場合、相当量の誤差が発生するようになる。このような累積誤差は、特に完全に充放電が行われていないときに主に発生する。この理由は、ＳＯＣの計算のためのＣＰＵのＬＢＳ桁（ｄｉｇｉｔ）の省略や自記放電による充電量減少によって発生した誤差により、正確度が大きく影響を受けるためである。また、ＳＯＣの正確度は電流測定センサーに大きく依存するため、センサーに問題が生じる場合、誤差の補正が不可能な問題がある。
【０００９】
その反面、ＳＯＣｖは、図２に示したように起電力によりＳＯＣを測定する。前記測定方法は、電流が流れていないときに非常に正確な結果を有する。しかし、電流が流れているときのＳＯＣｖ計算の正確度は電池の充電と放電パターンに依存する。そのため、ＳＯＣの正確度は充放電のパターンに依存して悪化される。しかも、ＳＯＣｖの正確度を悪化させる充放電パターンは、主にバッテリーの一般的な使用範囲内にある。従って、ＳＯＣｖのみ使用することも同様に、相当の誤差のことを考えなければならない問題がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上記のような問題を解決するために、本発明は実際バッテリーに対する簡単な等価回路モデル（Equivalent circuit model）、及び適応デジタルフィルタ（Adaptive digital filter）を用いて、さらに簡便、且つ正確にバッテリーＳＯＣを測定する方法、及び装置を提供することにその目的がある。
【００１１】
また、上記のような問題を解決するために、本発明は一定時間区間で低電流状態を維持するのかを判断してＳＯＣｉ又はＳＯＣｖをバッテリーのＳＯＣに設定することにより、さらに簡便、且つ正確にバッテリーＳＯＣを測定する方法、及び装置を提供することにその目的がある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するために、本発明の一実施例によるバッテリーＳＯＣ測定方法は、バッテリーの電流、電圧及び温度を測定して電流データ、電圧データ及び温度データを獲得する段階と、前記電流データを積算してＳＯＣｉ（State Of Charge based on current）を算出する段階と、前記電流データ、前記電圧データ及び前記バッテリーを電気回路を通じて簡単に表現した等価回路モデルを用いて起電力（ＯＣＶ：Open Circuit Voltage（開路電圧））を算出する段階と、前記温度データ及び前記起電力を用いてＳＯＣｖ（State Of Charge based on voltage）を算出する段階と、一定時間区間で前記バッテリー電流状態（current state）を判断し、前記ＳＯＣｉ及びＳＯＣｖの少なくとも一つを用いて前記バッテリーのＳＯＣを設定する段階とを含む。
【００１３】
また、本発明の一実施例によるバッテリーＳＯＣ測定装置は、バッテリーの電流、電圧及び温度を測定して電流データ、電圧データ及び温度データを獲得するバッテリー情報獲得部と、前記電流データを積算してＳＯＣｉを算出する電流積算部と、前記電流データ、前記電圧データ及び前記バッテリーを電気回路を通じて簡単に表現した等価回路モデルを用いて起電力を算出する起電力算出部と、前記温度データ及び前記起電力を用いてＳＯＣｖを推定するＳＯＣｖ推定部と、一定時間区間で前記バッテリーの電流状態を判断し、前記ＳＯＣｉ及びＳＯＣｖの少なくとも一つを用いて前記バッテリーのＳＯＣを設定するＳＯＣ設定部とを含む。
【発明の効果】
【００１４】
本発明は、実際バッテリーに対する簡単な等価回路モデル及び適応デジタルフィルタを用いて、バッテリーＳＯＣをさらに簡便、且つ正確に測定することができる。
【００１５】
また、本発明は一定時間区間で低電流状態を維持するのかを判断し、ＳＯＣｉ及びＳＯＣｖの少なくとも一つを用いてバッテリーのＳＯＣを設定することにより、バッテリーＳＯＣをさらに簡便、且つ正確に測定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】従来のＳＯＣｉでバッテリーＳＯＣを設定する場合を示すグラフである。
【図２】従来のＳＯＣｖでバッテリーＳＯＣを補正する場合を示すグラフである。
【図３】本発明の一実施例によるバッテリーＳＯＣ測定装置に対するブロック図である。
【図４】本発明の一実施例によるバッテリーＳＯＣ測定方法に対するフロー図である。
【図５】本発明の一実施例による１Ａオフセットが生じた場合を想定してシミュレーションを行った結果を示すグラフである。
【図６】本発明の一実施例による等価回路モデルを示す図である。
【図７】本発明の一実施例による積分効果を与えたモデルを使用した場合に、実際ＳＯＣと計算されたＢＭＳ ＳＯＣとを示すグラフである。
【図８】本発明の一実施例による積分効果を与えたモデルを使用した場合に、補償点を示すグラフである。
【図９】本発明の他の実施例による等価回路モデルを示す図である。
【図１０】本発明の一実施例による提案された時間基準を示すグラフである。
【図１１】本発明の一実施例による２０秒時間基準と、提案された時間基準とでシミュレーションを行った場合の誤差を示すグラフである。
【符号の説明】
【００１７】
１００ 電流積算部
２００ ローパスフィルタリング部
３００ 起電力算出部
４００ ＳＯＣｖ推定部
５００ ＳＯＣ設定部
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明で使用される用語はなるべく現在広く使用されている一般的な用語を選択したが、特定の場合は出願人が任意で選定した用語もあり、この場合は、該当する発明の詳細な説明部分にその意味を記載したため、単純な用語の名称ではなく、用語の有する意味で本発明を把握しなければならない。
【００１９】
以下、上記の目的を具体的に実現することができる本発明の好ましい実施例を、添付した図面を参照して説明するが、本発明は前記実施例によって制限されるか、限定されるものではない。
【００２０】
図３は、本発明の一実施例によるバッテリー管理システムにおけるバッテリーＳＯＣ測定装置に対するブロック図である。図３を参照すると、前記バッテリーＳＯＣ測定装置は、バッテリー情報獲得部（図示せず）、電流積算部１００、ローパスフィルタリング部２００、起電力算出部３００、ＳＯＣｖ推定部４００、及びＳＯＣ設定部５００を含む。
【００２１】
バッテリー管理システムにおいてバッテリーＳＯＣ（以下、「ＢＭＳ ＳＯＣ」という）を計算する過程は下記のように６段階で構成される。
【００２２】
１段階：電流及び電圧データの収集
２段階：電流積算を通じたＳＯＣｉの計算
３段階：ローパスフィルタリング
４段階：等価回路モデル及び適応デジタルフィルタリング
５段階：起電力と温度を通じたＳＯＣｖの計算
６段階：適切なＳＯＣ選択
【００２３】
前記バッテリー情報獲得部は前記１段階過程を行う。即ち、ＢＭＳ（Battery Management System）から電流データ、電圧データ、温度データなどを収集する。収集された電流データは電流積算部１００に伝達される。前記電流積算部１００は電流データを積算して、以前段階で計算したＳＯＣ（図３では「ＳＯＣ（ｋ−１）」と示される）に加える方式でＳＯＣｉを計算する。
【００２４】
また、前記バッテリー情報獲得部で収集された電流データ及び電圧データはローパスフィルタリング部２００に伝達される。前記ローパスフィルタリング部２００は、電流データ及び電圧データをフィルタリングした後、起電力算出部３００に伝達する。前記起電力算出部３００は、等価回路モデル及び適応デジタルフィルタリングを通じて前記等価回路モデルに用いられるパラメータを算出し、前記パラメータを用いて起電力ＯＣＶを算出する。
【００２５】
ＳＯＣｖ推定部４００は、温度データ及び前記起電力を用いてＳＯＣｖを推定し、推定されたＳＯＣｖをＳＯＣ設定部５００に伝達する。前記ＳＯＣ設定部５００は、予め決定された基準により電流積算部１００で算出されたＳＯＣｉ、又はＳＯＣｖ推定部４００で推定されたＳＯＣｖをＢＭＳ ＳＯＣに設定する。前記バッテリーＳＯＣ測定装置の各構成要素で行われる詳細な過程は図５乃至図１０を参照して後述される。
【００２６】
図４は、本発明の一実施例によるバッテリー管理システムにおけるバッテリーＳＯＣ測定方法に対するフロー図である。図３に示されたバッテリーＳＯＣ測定装置を用いて前記ＳＯＣ測定方法を記述する。
【００２７】
図４を参照すると、まず、バッテリー情報獲得部はＢＭＳでバッテリーパックの電流データ、電圧データ、温度データなどをリアルタイムで測定する（Ｓ４０１）。その後、電流積算部１００は前記電流データを積算してＳＯＣｉを算出する（Ｓ４０２）。その後、ローパスフィルタリング部２００は前記電流データ及び電圧データをフィルタリングする（Ｓ４０３）。
【００２８】
フィルタリングされた電流データ及び電圧データは起電力算出部３００に伝達され、 起電力算出部３００は適応デジタルフィルタリングを通じて等価回路モデルに用いられるパラメータを算出し（Ｓ４０４）、前記パラメータを用いて起電力Ｖｏを算出する（Ｓ４０５）。その後、ＳＯＣｖ推定部４００は前記起電力を用いてＳＯＣｖを推定する（Ｓ４０６）。
【００２９】
その後、ＳＯＣ設定部５００は低電流状態であるのかを判定し、もし、低電流状態である場合（Ｓ４０７）、ＳＯＣｖをＢＭＳ ＳＯＣに設定し（Ｓ４０８）、もし、低電流状態ではない場合、ＳＯＣｉをＢＭＳ ＳＯＣに設定する（Ｓ４０９）。このような過程を通じてバッテリー管理システムにおいてバッテリーＳＯＣが計算される（Ｓ４１０）。以下、ＢＭＳ ＳＯＣの測定方法を構成する各段階について詳細に記述する。
【００３０】
Ａ．１段階：電流データ、電圧データ、温度データなどの収集
この段階ではＢＭＳから電流データ、電圧データなどを収集する。この段階では電流センサーの異常により正確な電流データが測定されない可能性がある。特に、電流センサーが電流の大きさを正確に測定できず、概略的な値ばかり測定する場合、電流積算過程で相当量の誤差が生じかねない。しかし、本発明によるバッテリーＳＯＣ測定方法は、ＳＯＣｖでＳＯＣｉの誤差を補償するものである。実際シミュレーションを通じて本発明によるバッテリーＳＯＣ測定方法がＢＭＳ ＳＯＣを正確に計算するのかを確認してみた。その結果、ＳＯＣｉはだんだんと誤差が累積されるが、ＳＯＣｖによる適切な補償がなされ、全体ＢＭＳ ＳＯＣの計算には大きな問題がなかった。この際、実際値との誤差は最大１．５０２％から最小−４．１７０％で、目標誤差範囲の５．０００％以内にあることが確認された。即ち、本発明によるバッテリーＳＯＣの測定方法は、電流センサーの異常により電流がある程度、不正確に測定されてもＳＯＣ計算時に大きな誤差は生じない。
【００３１】
電流センサーの異常以外に他の問題が発生する可能性がある。電流センサーの異常、又はＣＡＮ（Controller Area Network）通信上の問題により電流値がオフセット（offset）されて伝送されることがある。
【００３２】
図５は、１Ａオフセットが生じた場合を想定してシミュレーションを行った結果である。図５に示したように、ＳＯＣｉは誤差がだんだんと累積されている。累積の程度がかなり大きいことが分かるが、このような累積の原因は、１Ａがオフセットされて入り、積算されて発生するためである。しかし、ＳＯＣｖで適切に補償がなされ、実際誤差は大きく発生しないことが分かる。
【００３３】
全般的に分析すると、パターンの始まりと終わりの充放電をする部分ではＳＯＣｖ補償がなされないため、ＢＭＳ ＳＯＣに問題が発生しかねない。しかし、充電又は放電が終了した後、ＳＯＣｖにより補償がなされると、その以後からは信頼性を確保することができるようになる。同様に、反対の場合である−１Ａオフセットが発生する場合にもＢＭＳ ＳＯＣに対する信頼性を確保することができる。
【００３４】
Ｂ．２段階：電流積算を通じたＳＯＣｉの計算
この段階では、前記１段階を経て集まった電流データを積算して、直前段階で計算したＳＯＣに加える方式で ＳＯＣｉを計算する。計算方法は、電流を時間によって積分する方法で行われる。計算された結果を全体キャパシティ（capacity）で割って残りのキャパシティの量を％で表現する。これを式で表現すると、数学式１のようになる。
【００３５】
［数学式１］
本発明によるバッテリーＳＯＣ測定方法は電流を秒単位で認識するため、上記数学式１は数学式２のように表現することができる。
【００３６】
［数学式２］
即ち、ｋ段階におけるＳＯＣｉの計算は、ｋ−１段階におけるＳＯＣにｋ段階で流れる電流を総キャパシティで割っただけ、基準時間である１秒に対して積算して計算する。
【００３７】
Ｃ．３段階：ローパスフィルタリング（Low pass filtering）
前記１段階を経て集まった電流データと電圧データは、ローパスフィルタ（low pass filter）を通過する。本発明は３次ローパスフィルタを使用し、フィルタ常数ｆは０．６にしたが、本発明はこれに制限されなく、他種類のフィルタ及びフィルタ常数を使用することも含む。本発明で用いられるフィルタは数学式３のような形態を有する。
【００３８】
［数学式３］
【００３９】
本発明によるバッテリーＳＯＣ測定方法において、等価回路モデルで必要とされる電流データと電圧データは総６つである。電流データはそのまま使用され、電圧データは初期値との差異値が使用される。電流値、電流の微分値、電流の２次微分値が電流データの一セットであり、初期電圧と現在電圧との差異値、その値の１次微分値と２次微分値が電圧データの一セットである。微分データが必要とされる理由や電圧の差異値が必要とされる理由については、等価回路モデル部分で詳細に記述される。
【００４０】
Ｄ．４段階；等価回路モデル及び適応デジタルフィルタリング
前記等価回路モデルは本発明の実施例により２つのモデルに具現されることができる。即ち、前記等価回路モデルはそれぞれの実施例により第１等価回路モデル及び第２等価回路モデルに具現されることができる。以下では図６乃至図８によって前記第１等価回路モデルについて説明した後、図９を参照して前記第２等価回路モデルについて説明する。
【００４１】
１）第１等価回路モデル
（１）第１等価回路モデル
この段階では、前記３段階で収集された電流データと電圧データをバッテリーモデルに適用して起電力を求めるようにする。前記起電力を通じてＳＯＣｖを求めることができるためである。一般的にバッテリーモデルには、バッテリー内の電気化学的現象や熱的挙動を考慮した第一原理モデル（first-principle model）がある。しかし、前記モデルを開発するのにかなりの時間や費用が必要とされるという短所があるため、本発明は電気回路を通じて簡単に表現する等価回路モデルを通じてバッテリーモデルを具現する。
【００４２】
モデリング対象はリチウムポリマー電池（ＬｉＰＢ）であり、回路モデルは１次モデルで構成された。図６は本発明による等価回路モデルを示す。本発明によるバッテリーＳＯＣ測定方法は、簡単な電気回路で表現されるバッテリーモデルを用いる。前記等価回路モデル内に含まれている抵抗、キャパシタなどの素子はそれぞれ表１のような意味を有する。
【００４３】
［表１］
【００４４】
図６において、Ｒ２は電極内の抵抗を意味し、Ｒ１とＣは電極と電極、又は分離膜の界面で起こる電気二重層現象（electric double layer）を抵抗と蓄電の概念で表現する。各パラメータ数値は一般的に第一原理モデルを通して求めるか、実験を通して求めることができる。図６に示した等価回路モデルを数学的に表現すると、数学式４のようになる。
【００４５】
［数学式４］
【００４６】
前記数学式４で、前記等価回路モデルを構成する各素子に対応されるパラメータを求めると、起電力（ＯＣＶ）が求められることが分かる。即ち、各パラメータを求め、求められたパラメータを前記数学式４に代入して起電力を求めることが本発明によるバッテリーモデリングの目標である。
【００４７】
前記数学式４は次のような過程を通じて誘導されることができる。図６の等価回路モデルにおいて、キルヒホッフの法則により電流は数学式５のような形態で表現される。
【００４８】
［数学式５］
【００４９】
また、全体回路で抵抗と蓄電器の値を考慮してモデルを立てると、数学式６のようになる。
【００５０】
［数学式６］
【００５１】
ここで、電圧と起電力を初期値（ｔ＝０）との差異で表現すると、数学式７のように表現することができる。
【００５２】
［数学式７］
【００５３】
【数１】
であるため、前記数学式７を整理すると、数学式８を求めることができる。
【００５４】
［数学式８］
【００５５】
前記数学式８を時間に対して微分した後、整理すると、数学式９を求めることができる。
【００５６】
［数学式９］
【００５７】
ラプラス変換（Laplace transform）で変換して整理すると、数学式１０のようになる。
【００５８】
［数学式１０］
【００５９】
ここで、電流と起電力の変化量が比例すると仮定し、比例常数ｈと仮定すると、
【数２】
という式を立てることができ、この式を上記数学式１０に代入すると、数学式１１のように表現される。
【００６０】
［数学式１１］
【００６１】
ここで、それぞれの因子を数学式１２のように定義することができる。
【００６２】
［数学式１２］
【００６３】
このように定義された値を上記数学式１１に代入して整理すると、数学式１３のようになる。
【００６４】
［数学式１３］
【００６５】
前記数学式１３を行列形態で表現すると、数学式１４のようになる。
【００６６】
［数学式１４］
【００６７】
ここで、電流と電圧に関連した因子はＢＭＳで収集され、前記３段階でフィルタリングを経た電流データと電圧データを通じて求めることができる。これらの値を代入し、適応デジタルフィルタを使用すると、各パラメータＲ１，Ｒ２，Ｃ，ｈを求めることができる。適応デジタルフィルタの方法については後述する。
【００６８】
フィルタを通じてそれぞれの状況に対するパラメータが求められたら、起電力が求められる基本式を整理した数学式１５に代入する。
【００６９】
［数学式１５］
【００７０】
前記数学式１５を用いて求められた起電力は、次の段階に進んでＳＯＣｖを計算するのに用いられる。
【００７１】
本発明によるバッテリーＳＯＣ測定方法は上記のような等価回路モデルを用いる。ところで、前記モデルから誘導された式で全般的に一段階ずつ積分をさらにすると、数学式１６を求めることができる。
【００７２】
［数学式１６］
【００７３】
元の式の分母分子をｓで割ることにより、全般的に積分した効果を得ることができる。図７は積分効果を与えたモデルを使用した場合に、実際ＳＯＣと計算されたＢＭＳ ＳＯＣとを示す。図８は積分効果を与えたモデルを使用した場合の補償点を示す。
【００７４】
本発明による等価回路モデルを使用する場合、全般的に補償が適切になされる。積分効果を与えたモデルを使用する場合、補償がさらに頻繁になされる。積分効果を与えたモデルを使用する場合、ノイズがさらに生じる。これは、特に補償をした部分で起こるが、積分をする場合、全般的にデータが不安定で、飛んでしまうということを意味する。しかし、そのような程度が大きくないため、積分効果を与えたモデルを使用することができる。即ち、基本的に本発明による等価回路モデルを使用することが最も良いが、必要に応じて積分効果を与えたモデルも使用することができる。
【００７５】
２）適応デジタルフィルタ
等価回路モデルは前記数学式１４のように行列式で表現される。前記数学式１４のうち、
【数３】
をｗとし、
【数４】
をθとすると、前記数学式１４を数学式１７のように表現することができる。
【００７６】
［数学式１７］
【００７７】
この行列において、ｗは電流データと電圧データをローパスフィルタに通過させた前記３段階を通じて分かることができ、Ｖ２も同様に同じ結果から分かる。この二つの値によりθ行列を求め、θ行列の各要素（element）を通じてパラメータ値をリアルタイムで推定することが、適応デジタルフィルタの目的である。ローパスフィルタを通過したＶ２をｇＶ２とすると、前記数学式１７は数学式１８のように表現される。
【００７８】
［数学式１８］
【００７９】
まず、パラメータの電流が流れなく、電圧が起電力値を有する初期状態のパラメータを求め、その値を前記数学式１８に代入してθ行列の初期値を求める。このときの行列をθ０と表現する。この行列の自乗を求めると、数学式１９のように表現される。
【００８０】
［数学式１９］
【００８１】
ここで、θ行列の持続的な更新のために必要なＫ行列を数学式２０のように定義することができる。
【００８２】
［数学式２０］
【００８３】
ここで、Ｒは初期のｇＶ２値により分母が０に発散することを防ぐために定める値であって、その値は非常に小さい。この行列を整理すると、数学式２１のように表現される。
【００８４】
［数学式２１］
【００８５】
ここで、ｇＶ２（ｎ−１）はｇＶ２の１段階前の値である。θ行列の持続的な更新が数学式２２のような比例関係によってなされる。
【００８６】
［数学式２２］
【００８７】
前記数学式２２を整理すると、数学式２３を得ることができる。
【００８８】
［数学式２３］
【００８９】
ここで、Ｒが非常に小さいため、Ｋ行列を置換して代入することができる。これを整理すると、数学式２４のようになる。
【００９０】
［数学式２４］
【００９１】
ここで、基本的な関係式を代入すると、数学式２５を得ることができる。
【００９２】
［数学式２５］
【００９３】
前記数学式２５において、θ値は電流データと電圧データ、そして以前のθ行列を通じて求めることができる。従って、これを通じて持続的にそれぞれのパラメータを推定することができる。そして、初期段階以後には、それぞれのθ行列とＰ行列を新たに求めた値に更新することができる。これにより、持続的に等価回路モデルに適したパラメータの値を連続的に(continuously)更新して求めることができる。そして、ここで求めたパラメータにより起電力を求めることができる。
【００９４】
２）第２等価回路モデル
（１）第２等価回路モデル
以下では、図９を参照して本発明の第２実施例による第２等価回路モデル及び適応デジタルフィルタリング方法について説明する。
【００９５】
本発明の第２実施例による第２等価回路モデル及び適応デジタルフィルタリング方法は、ＢＭＳがバッテリーの電圧、電流、及び温度値を離散的に（discrete）受信する特徴を活用して離散的な等価回路モデリング方法を提示する。本発明の第２実施例による第２等価回路モデルは縮小モデル（reduced model）の一種であって、バッテリー内部の電気化学的特性を電気回路を通じて簡単に表現している。これにより、モデルを簡単にデザインすることができ、モデリングに所要される時間を最小化することができるため、バッテリー管理システム（ＢＭＳ）に適合するように適用されることができる。
【００９６】
図９は本発明の第２実施例による第２等価回路モデルを示した図である。
【００９７】
本発明の第２実施例による第２等価回路モデルは１次モデルで構成される。前記モデルの抵抗及び蓄電器などの素子はそれぞれの意味を有する。前記各素子の意味は下記表２のようになる。
【００９８】
［表２］
【００９９】
表２のように、図９においてＲＯは電極内の抵抗を意味し、ＲとＣは電極と電極、又は分離膜の界面で起こる電気二重層（electric double layer）現象を抵抗と蓄電の概念で表現する。Ｖ０はバッテリーの起電力を意味する。
【０１００】
前記第２等価回路モデルに適用される核心アイディアは、電流データ及び電圧データがＢＭＳに一定した間隔で離散的に入力されるという点である。このような点を用いて、前記第２等価回路モデルを通じてバッテリーの挙動を表現するモデルを具現することができる。前記各モデルで使用されるパラメータは 適応デジタルフィルタ（Adaptive digital filter）を通じて算出することができる。
【０１０１】
図９及び表２のパラメータを通じて数学式２６乃至数学式２９を算出することができる。
【０１０２】
［数学式２６］
【０１０３】
［数学式２７］
【０１０４】
［数学式２８］
【０１０５】
［数学式２９］
【０１０６】
数学式２８を時間に対して微分した後、整理すると、数学式３０を算出することができる。
【０１０７】
［数学式３０］
【０１０８】
数学式３０を積分因子（integrating factor）を用いて時間に対して積分すると、数学式３１を算出することができる。
【０１０９】
［数学式３１］
【０１１０】
バッテリーがＢＭＳ作動初期時刻において分極（polarization）現象がないと仮定する場合、Ｑ（０）＝０とされる。従って、数学式３１は数学式３２のように表現することができる。
【０１１１】
［数学式３２］
【０１１２】
数学式３２において、電圧データ及び電流データなどがＢＭＳに一定時間周期で入力されるため、離散的に表現することができる。データの入力時間間隔をΔｔとする。
【０１１３】
まず、ｔ≦０の場合、Ｉ（ｔ）＝０と仮定すると、Ｔ＝０において、
【数５】
であるため、数学式３２は数学式３３のようになる。
【０１１４】
［数学式３３］
【０１１５】
また、時間がｔ＝Δｔ＝ｔ１、即ち、Δｔだけ時間が経過した場合に対し、部分積分を通じて数学式３２を表現すると、数学式３４のようになる。
【０１１６】
［数学式３４］
【０１１７】
また、時間がｔ＝２Δｔ＝ｔ２、即ち、ｔ１からΔｔだけ時間が経過した場合に対し、部分積分を通じて数学式３２を表現すると、数学式３５のようになる。
【０１１８】
［数学式３５］
【０１１９】
数学式３４及び数学式３５を連立させると、数学式３６のようになる。
【０１２０】
［数学式３６］
【０１２１】
上記のような計算を繰り返すと、時間ｔに対して数学式３２を数学式３７のように表現することができる。
【０１２２】
［数学式３７］
【０１２３】
従って、前記等価回路モデルは数学式３８を通じて演算されることができる。
【０１２４】
［数学式３８］
【０１２５】
数学式３８において、Δｔはデータの入力時間間隔であり、ｔ−Δｔは以前段階における各変数値を意味する。数学式３８を簡単に整理するために、α＝１／Ｃ、及びβ＝１／ＲＣと表現すると、数学式３８は数学式３９のように整理されることができる。
【０１２６】
［数学式３９］
【０１２７】
数学式３９において、βは時間常数（time constant）τの逆数である。τはバッテリーが正常状態に到達する時間を表すことができる。一般的に電池の作動時間が３τ以上経過する場合、電池内の反応は正常状態に到達したと評価される。
【０１２８】
電流及び電圧に対する因子はＢＭＳで収集され、フィルタリングを経た電流データ及び電圧データを通じて算出されることができる。各変数を代入して起電力を算出することができる。
【０１２９】
パタメータのうち、電池自体のオーム抵抗（ohmic resistance）を意味するＲＯは電池内物質の特性によるものであって、固定された値に定めることができる。一般的に前記値はインピーダンスにより容易に求めることができる。分極（Polarization）と関連された二つのパラメータＲ及びＣが結合された新しい変数α及びβは、適応デジタルフィルタを通じて最適化される。
【０１３０】
（２）適応デジタルフィルタ
図９の等価回路モデルを数学的に表現した数学式３９を数学式４０のような行列式で表現することができる。
【０１３１】
［数学式４０］
【０１３２】
数学式４０において、
【数６】
である場合、数学式４０は数学式４１のように表現することができる。
【０１３３】
［数学式４１］
【０１３４】
数学式４１において、ｗは電流データ及び電圧データを通じて求めることができ、Ｖもまた前記電流データ及び前記電圧データを通じて求めることができる。前記 適応デジタルフィルタは前記二つの値（ｗ，Ｖ）を通じてθを求め、θの各成分を通じてパラメータの値をリアルタイムで推定することができる。
【０１３５】
ローパスフィルタ（Low Pass Filter）を通過したＶをｇＶとする場合、数学式４１は数学式４２のように表現される。
【０１３６】
［数学式４２］
【０１３７】
ｔ＝０、即ち、電流が流れなく、電圧が起電力値を有する状態のパラメータを求めてθの初期値を求めることができる。このときの行列をθ０とする。θ０及びθｔ０の積は数学式４３のようになる。
【０１３８】
［数学式４３］
【０１３９】
数学式４３において、θの持続的な更新のために必要な行列Ｋを数学式４４のように定義する。
【０１４０】
［数学式４４］
【０１４１】
数学式４４において、ｒは初期のＶにより分母が発散することを防止するために定める常数（constant）であって、非常に小さい値に定められる。これに、数学式４４の行列を整理すると、数学式４５のようになる
【０１４２】
［数学式４５］
【０１４３】
数学式４５において、ｇＶ（ｎ−１）はｇＶの１段階前の値である。θの持続的な更新が数学式４６の比例関係によって発生するとしてθを整理すると、数学式４７のようになる。
【０１４４】
［数学式４６］
【０１４５】
［数学式４７］
【０１４６】
数学式４７においてｒは非常に小さい値であるため、Ｋを置換して代入することができる。即ち、数学式４５及び数学式４７を連立させて整理すると、数学式４８のようになる。
【０１４７】
［数学式４８］
【０１４８】
数学式４８に数学式４２を代入すると、数学式４９を得ることができる。
【０１４９】
［数学式４９］
【０１５０】
数学式４９において、主要変数は電流データ、電圧データ、及びθ０を通じて求めることができる。従って、これにより持続的にそれぞれのパラメータを推定することができる。
【０１５１】
また、初期段階以後には、それぞれのθとＰを新たに求めた値に更新することができる。これにより、持続的に等価回路モデルに適合したパラメータの値を続けて更新することができる。また、このような方法で求めたパラメータによりバッテリーの起電力を算出することができる。前記起電力を通じてＳＯＣｖを計算することができる。
【０１５２】
Ｅ．５段階：温度と起電力を用いたＳＯＣｖの計算
本発明による等価回路モデルにより起電力値を求めることができる。一般的に、ＳＯＣｖは起電力と温度の影響を受け、これらの間の関数で表すことができる。常温で起電力とＳＯＣｖとの関係式は数学式５０のようになる。
【０１５３】
［数学式５０］
【０１５４】
上記のような起電力とＳＯＣｖとの関係により、常温状態における起電力値を通じてＳＯＣｖを求めることができる。しかし、前記数学式５０には問題がある。常温状態のモデルであるため、温度が変わる場合、誤差を有することになる。実際、常温状態（２５℃）以外の４５℃と−１０℃でシミュレーションを行う場合、発生する誤差の最大値及び最小値は表３のようになる。
【０１５５】
［表３］
【０１５６】
従って、常温における起電力とＳＯＣｖの関係を使用すると、４５℃では正確な値を求めることができるが、−１０℃では不正確な値を有するということが分かる。即ち、−１０℃では他の関係式を使うか、温度を考慮するファクター（Factor）を導入しなければならない。まず、−１０℃における起電力とＳＯＣｖとの関係式は数学式５１のようになる。
【０１５７】
［数学式５１］
【０１５８】
Ｆ．６段階：適切なＳＯＣの選択
前記６段階は以前段階で求めたＳＯＣｉとＳＯＣｖのうち、何を選択するのかに対して判断する段階である。一般的に低電流状態である場合、ＳＯＣｖが正確な値を有すると知られているため、低電流状態である場合、ＳＯＣｖで計算する。そして、その他の場合は、直前のＳＯＣ値に電流積算をすることにより計算する。
【０１５９】
低電流状態の判断基準は、一定した絶対値以下を電流が一定時間以上、持続的に流れる場合で判断する。この際に重要な基準は、電流の絶対値と電流が流れる時間である。適切な基準を探した結果、前記絶対値及び時間は２Ａ、２０ｓ〜６０ｓであるのが好ましい。
【０１６０】
電流の絶対的な大きさが２Ａ以上である場合、低電流に対する判断基準が大きく緩和され、低電流が流れていない区間も低電流が流れていると判断されるようになる。その結果、正確なＳＯＣｖの推算が難しくなり、ＳＯＣｖによる補償があなりにも頻繁になされてしまう。その反面、２Ａ以下の場合は、オフセットが生じた場合、低電流に対する認識が不可能である。従って、２Ａという基準が好ましい。
【０１６１】
低電流が流れる時間に対する基準はさらに複雑である。充電、あるいは放電に該当する電流が２Ａ以下で持続的に流れる時間をｔとすると、前記基準は表４のような形式で表現される。
【０１６２】
［表４］
【０１６３】
図１０は前記時間基準を示す。図１０を参照すると、２０秒未満で低電流が流れると、電流積算によってＳＯＣを計算する。しかし、２０秒以上流れる場合、ＳＯＣｖによる補償が発生する。補償が発生する時点は２Ａ以下の低電流区間が終わる時点である。しかし、６０秒以上低電流が流れる場合には６０秒で補償がなされる。そして、補償がなされる瞬間、低電流が流れる持続時間をまた計算し始める。
【０１６４】
前記基準は、多様なシミュレーションによって最適の時間基準を定めるなかで、決定された。まず、最小２０秒時間基準は、電流センサーの異常が生じた場合でも、補償が適切になされることを基準として定めたものである。実際に、１０秒に補償基準を移した場合、誤差が８．３％に至る。また、持続時間が６０秒となるように基準を定めた場合には、アップダウンパターン（up down pattern）で補償が適切になされず、誤差が累積される現象を発見することができる。
【０１６５】
時間基準を移動可能とした最も大きな原因は、長時間の充填が終わったときに補償が時宜適切になされず、誤差が大きくなる現象を防止するためである。本発明は前記時間基準に制限されなく、多様な時間基準を用いることを含む。
【０１６６】
図１１（ａ）は２０秒時間基準でシミュレーションを行った場合の誤差を示し、図１１（ｂ）は提案された時間基準でシミュレーションを行った場合の誤差を示す。
【０１６７】
図１１を参照すると、提案された時間基準の効用性を確認することができる。２０秒時間基準でシミュレーションをした場合、始まりと終わりの充填直後部分で誤差が相当発生したことが分かる。しかし、提案された時間基準を使用してシミュレーションをした場合、始まりと終わりの部分で誤差が殆ど発生しない。全般的な誤差の大きさはあまり変わらないが、充填が終わった時点での誤差発生が１．５％以上減ったことが分かる。
【０１６８】
提案された時間基準は低温でさらに大きな効果を発揮する。低温状態の場合には充填が終わった時点だけでなく、全般的に効果が大きく表れる。提案された時間基準を用いる場合、誤差の最大値が７．２８７％から３．５４２％に小さくなり、最小値は−４．１９１％から−３．８７０％に減った。これは、低温で提案された時間基準がさらに大きな効果を表すことを意味する。
【０１６９】
上記のような時間及び電流の基準によって低電流であると判断されると、ＳＯＣｖがＳＯＣに決定される。そうでない場合には、電流積算によって求められるＳＯＣｉがＳＯＣに決定される。上記のような本発明によるバッテリーＳＯＣ測定方法はＢＭＳ ＳＯＣを正確に計算することができる。
【０１７０】
本発明によるバッテリーＳＯＣ測定方法は、多様なコンピュータ手段を介して実行されるプログラム命令の形態で具現され、コンピュータ読み出し可能な媒体に記録されることができる。前記コンピュータ読み出し可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独、又は組み合わせて含むことができる。前記媒体に記録されるプログラム命令は、本発明のために特別に設計されて構成されたものであるか、コンピュータソフトウェアの当業者に公知されて使用可能なものであり得る。コンピュータ読み出し可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピーディスク、及び磁気テープのような磁気媒体（magnetic media）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体（optical media）、フロプティカルディスク（floptical disk）のような磁気−光媒体（magneto-optical media）、及びロム（ＲＯＭ）、ラム（ＲＡＭ）、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を貯蔵して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。前記媒体は、プログラム命令、データ構造などを指定する信号を伝送する搬送波を含む光又は金属線、導波管などの伝送媒体であり得る。プログラム命令の例には、コンパイラによって作られるような機械語コードだけでなく、インタープリターなどを使用してコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。前記ハードウェア装置は、本発明の動作を実行するために一つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成されることができ、その逆も同様である。
【０１７１】
以上のように本発明は、たとえ限定された実施例と図面によって説明されたが、本発明は前記実施例に限定されるものではなく、これは本発明の属する分野で通常の知識を有する者なら、このような記載から多様な修正及び変形が可能である。従って、本発明の思想は下記に記載された特許請求範囲によってのみ把握されるべきであり、これの均等又は等価的な変形は全て本発明思想の範疇に属するものである。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バッテリー管理システムにおいてバッテリーのＳＯＣ（State Of Charge）を測定する方法及び装置に関するものであって、更に詳しくは、実際バッテリーに対する簡単な等価回路モデルを用いて一定した条件によりＳＯＣｉ（State Of Charge based on current）又はＳＯＣｖ（State Of Charge based on voltage）をバッテリー管理システムにおいてバッテリーＳＯＣに設定する方法及び装置{THE METHOD FOR MEASURING SOC OF A BATTERY IN A BATTERY MANAGEMENT SYSTEM AND THE APPARATUS THEREOF}に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ガソリンや重油を主燃料に使用する内燃エンジンを利用する自動車は、大気汚染など公害発生に深刻な影響を与えている。したがって、最近は公害発生を減らすために、電気自動車又はハイブリッド（Hybrid）自動車の開発に多くの努力をしている。
【０００３】
最近、高エネルギー密度の非水電解液を用いた高出力二次電池が開発されている。電気自動車などのようにモーター駆動のための大電力を必要とする機器に使用されるように、前記高出力二次電池は、複数個を直列に連結して大容量の二次電池を構成する。
【０００４】
このように、一つの大容量二次電池（以下、「バッテリー」という）は、通常、直列に連結される複数個の二次電池からなる。前記バッテリー、特にＨＥＶ用バッテリーの場合、数個から、多くは数十個の二次電池が充電と放電を繰り返して行うが、このような充放電などを制御することにより、バッテリーが適正な動作状態に維持されるように管理する必要がある。
【０００５】
このために、バッテリーに対する全般的な状態を管理するバッテリー管理システム（ＢＭＳ：Battery Management System）が備えられる。前記ＢＭＳは、電池の電圧、電流、温度などを検出してＳＯＣを演算によって推定し、車両の燃料消費効率が最も良くなるようにＳＯＣを制御する。ＳＯＣを正確に制御するために、充放電を行っているバッテリーのＳＯＣを正確に測定する必要がある。
【０００６】
従来技術として、大韓民国特許出願番号２００５−００６１１２３（２００５年０７月０７日出願）には、「二次電池モジュールの電池残存容量測定方法」が開示されている。
【０００７】
前記従来技術は、発明は、電池のＳＯＣを精密に算出することができるように、始動オン時に電池モジュールの電流値と電圧値、及び温度値を測定する段階、前記測定された値で初期ＳＯＣを算出する段階、電流積算段階、前記電流積算値による実際ＳＯＣ算出段階、前記電池モジュールが無負荷状態であるのかを確認する段階、無負荷状態である場合、前記実際ＳＯＣが電流積算によって測定可能な設定範囲以内であるのかを確認する段階、前記実際ＳＯＣが設定範囲外である場合、電圧値を測定して電圧値によるＳＯＣを算出する段階を含む二次電池モジュールの電池残存容量測定方法を提供する。しかし、前記従来技術は、実際バッテリーに対する簡単な等価回路モデルを用いる方法及び装置に関しては開示していない。
【０００８】
一般的にＳＯＣｉは短期的には大きな誤差は生じない。しかし、図１に示したように、持続的に誤差が積算される傾向を有しており、バッテリーを長く運転する場合、相当量の誤差が発生するようになる。このような累積誤差は、特に完全に充放電が行われていないときに主に発生する。この理由は、ＳＯＣの計算のためのＣＰＵのＬＢＳ桁（ｄｉｇｉｔ）の省略や自記放電による充電量減少によって発生した誤差により、正確度が大きく影響を受けるためである。また、ＳＯＣの正確度は電流測定センサーに大きく依存するため、センサーに問題が生じる場合、誤差の補正が不可能な問題がある。
【０００９】
その反面、ＳＯＣｖは、図２に示したように起電力によりＳＯＣを測定する。前記測定方法は、電流が流れていないときに非常に正確な結果を有する。しかし、電流が流れているときのＳＯＣｖ計算の正確度は電池の充電と放電パターンに依存する。そのため、ＳＯＣの正確度は充放電のパターンに依存して悪化される。しかも、ＳＯＣｖの正確度を悪化させる充放電パターンは、主にバッテリーの一般的な使用範囲内にある。従って、ＳＯＣｖのみ使用することも同様に、相当の誤差のことを考えなければならない問題がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上記のような問題を解決するために、本発明は実際バッテリーに対する簡単な等価回路モデル（Equivalent circuit model）、及び適応デジタルフィルタ（Adaptive digital filter）を用いて、さらに簡便、且つ正確にバッテリーＳＯＣを測定する方法、及び装置を提供することにその目的がある。
【００１１】
また、上記のような問題を解決するために、本発明は一定時間区間で低電流状態を維持するのかを判断してＳＯＣｉ又はＳＯＣｖをバッテリーのＳＯＣに設定することにより、さらに簡便、且つ正確にバッテリーＳＯＣを測定する方法、及び装置を提供することにその目的がある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するために、本発明の一実施例によるバッテリーＳＯＣ測定方法は、バッテリーの電流、電圧及び温度を測定して電流データ、電圧データ及び温度データを獲得する段階と、前記電流データを積算してＳＯＣｉ（State Of Charge based on current）を算出する段階と、前記電流データ、前記電圧データ及び前記バッテリーを電気回路を通じて簡単に表現した等価回路モデルを用いて起電力（ＯＣＶ：Open Circuit Voltage（開路電圧））を算出する段階と、前記温度データ及び前記起電力を用いてＳＯＣｖ（State Of Charge based on voltage）を算出する段階と、一定時間区間で前記バッテリー電流状態（current state）を判断し、前記ＳＯＣｉ及びＳＯＣｖの少なくとも一つを用いて前記バッテリーのＳＯＣを設定する段階とを含む。
【００１３】
また、本発明の一実施例によるバッテリーＳＯＣ測定装置は、バッテリーの電流、電圧及び温度を測定して電流データ、電圧データ及び温度データを獲得するバッテリー情報獲得部と、前記電流データを積算してＳＯＣｉを算出する電流積算部と、前記電流データ、前記電圧データ及び前記バッテリーを電気回路を通じて簡単に表現した等価回路モデルを用いて起電力を算出する起電力算出部と、前記温度データ及び前記起電力を用いてＳＯＣｖを推定するＳＯＣｖ推定部と、一定時間区間で前記バッテリーの電流状態を判断し、前記ＳＯＣｉ及びＳＯＣｖの少なくとも一つを用いて前記バッテリーのＳＯＣを設定するＳＯＣ設定部とを含む。
【発明の効果】
【００１４】
本発明は、実際バッテリーに対する簡単な等価回路モデル及び適応デジタルフィルタを用いて、バッテリーＳＯＣをさらに簡便、且つ正確に測定することができる。
【００１５】
また、本発明は一定時間区間で低電流状態を維持するのかを判断し、ＳＯＣｉ及びＳＯＣｖの少なくとも一つを用いてバッテリーのＳＯＣを設定することにより、バッテリーＳＯＣをさらに簡便、且つ正確に測定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】従来のＳＯＣｉでバッテリーＳＯＣを設定する場合を示すグラフである。
【図２】従来のＳＯＣｖでバッテリーＳＯＣを補正する場合を示すグラフである。
【図３】本発明の一実施例によるバッテリーＳＯＣ測定装置に対するブロック図である。
【図４】本発明の一実施例によるバッテリーＳＯＣ測定方法に対するフロー図である。
【図５】本発明の一実施例による１Ａオフセットが生じた場合を想定してシミュレーションを行った結果を示すグラフである。
【図６】本発明の一実施例による等価回路モデルを示す図である。
【図７】本発明の一実施例による積分効果を与えたモデルを使用した場合に、実際ＳＯＣと計算されたＢＭＳ ＳＯＣとを示すグラフである。
【図８】本発明の一実施例による積分効果を与えたモデルを使用した場合に、補償点を示すグラフである。
【図９】本発明の他の実施例による等価回路モデルを示す図である。
【図１０】本発明の一実施例による提案された時間基準を示すグラフである。
【図１１】本発明の一実施例による２０秒時間基準と、提案された時間基準とでシミュレーションを行った場合の誤差を示すグラフである。
【符号の説明】
【００１７】
１００ 電流積算部
２００ ローパスフィルタリング部
３００ 起電力算出部
４００ ＳＯＣｖ推定部
５００ ＳＯＣ設定部
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明で使用される用語はなるべく現在広く使用されている一般的な用語を選択したが、特定の場合は出願人が任意で選定した用語もあり、この場合は、該当する発明の詳細な説明部分にその意味を記載したため、単純な用語の名称ではなく、用語の有する意味で本発明を把握しなければならない。
【００１９】
以下、上記の目的を具体的に実現することができる本発明の好ましい実施例を、添付した図面を参照して説明するが、本発明は前記実施例によって制限されるか、限定されるものではない。
【００２０】
図３は、本発明の一実施例によるバッテリー管理システムにおけるバッテリーＳＯＣ測定装置に対するブロック図である。図３を参照すると、前記バッテリーＳＯＣ測定装置は、バッテリー情報獲得部（図示せず）、電流積算部１００、ローパスフィルタリング部２００、起電力算出部３００、ＳＯＣｖ推定部４００、及びＳＯＣ設定部５００を含む。
【００２１】
バッテリー管理システムにおいてバッテリーＳＯＣ（以下、「ＢＭＳ ＳＯＣ」という）を計算する過程は下記のように６段階で構成される。
【００２２】
１段階：電流及び電圧データの収集
２段階：電流積算を通じたＳＯＣｉの計算
３段階：ローパスフィルタリング
４段階：等価回路モデル及び適応デジタルフィルタリング
５段階：起電力と温度を通じたＳＯＣｖの計算
６段階：適切なＳＯＣ選択
【００２３】
前記バッテリー情報獲得部は前記１段階過程を行う。即ち、ＢＭＳ（Battery Management System）から電流データ、電圧データ、温度データなどを収集する。収集された電流データは電流積算部１００に伝達される。前記電流積算部１００は電流データを積算して、以前段階で計算したＳＯＣ（図３では「ＳＯＣ（ｋ−１）」と示される）に加える方式でＳＯＣｉを計算する。
【００２４】
また、前記バッテリー情報獲得部で収集された電流データ及び電圧データはローパスフィルタリング部２００に伝達される。前記ローパスフィルタリング部２００は、電流データ及び電圧データをフィルタリングした後、起電力算出部３００に伝達する。前記起電力算出部３００は、等価回路モデル及び適応デジタルフィルタリングを通じて前記等価回路モデルに用いられるパラメータを算出し、前記パラメータを用いて起電力ＯＣＶを算出する。
【００２５】
ＳＯＣｖ推定部４００は、温度データ及び前記起電力を用いてＳＯＣｖを推定し、推定されたＳＯＣｖをＳＯＣ設定部５００に伝達する。前記ＳＯＣ設定部５００は、予め決定された基準により電流積算部１００で算出されたＳＯＣｉ、又はＳＯＣｖ推定部４００で推定されたＳＯＣｖをＢＭＳ ＳＯＣに設定する。前記バッテリーＳＯＣ測定装置の各構成要素で行われる詳細な過程は図５乃至図１０を参照して後述される。
【００２６】
図４は、本発明の一実施例によるバッテリー管理システムにおけるバッテリーＳＯＣ測定方法に対するフロー図である。図３に示されたバッテリーＳＯＣ測定装置を用いて前記ＳＯＣ測定方法を記述する。
【００２７】
図４を参照すると、まず、バッテリー情報獲得部はＢＭＳでバッテリーパックの電流データ、電圧データ、温度データなどをリアルタイムで測定する（Ｓ４０１）。その後、電流積算部１００は前記電流データを積算してＳＯＣｉを算出する（Ｓ４０２）。その後、ローパスフィルタリング部２００は前記電流データ及び電圧データをフィルタリングする（Ｓ４０３）。
【００２８】
フィルタリングされた電流データ及び電圧データは起電力算出部３００に伝達され、 起電力算出部３００は適応デジタルフィルタリングを通じて等価回路モデルに用いられるパラメータを算出し（Ｓ４０４）、前記パラメータを用いて起電力Ｖｏを算出する（Ｓ４０５）。その後、ＳＯＣｖ推定部４００は前記起電力を用いてＳＯＣｖを推定する（Ｓ４０６）。
【００２９】
その後、ＳＯＣ設定部５００は低電流状態であるのかを判定し、もし、低電流状態である場合（Ｓ４０７）、ＳＯＣｖをＢＭＳ ＳＯＣに設定し（Ｓ４０８）、もし、低電流状態ではない場合、ＳＯＣｉをＢＭＳ ＳＯＣに設定する（Ｓ４０９）。このような過程を通じてバッテリー管理システムにおいてバッテリーＳＯＣが計算される（Ｓ４１０）。以下、ＢＭＳ ＳＯＣの測定方法を構成する各段階について詳細に記述する。
【００３０】
Ａ．１段階：電流データ、電圧データ、温度データなどの収集
この段階ではＢＭＳから電流データ、電圧データなどを収集する。この段階では電流センサーの異常により正確な電流データが測定されない可能性がある。特に、電流センサーが電流の大きさを正確に測定できず、概略的な値ばかり測定する場合、電流積算過程で相当量の誤差が生じかねない。しかし、本発明によるバッテリーＳＯＣ測定方法は、ＳＯＣｖでＳＯＣｉの誤差を補償するものである。実際シミュレーションを通じて本発明によるバッテリーＳＯＣ測定方法がＢＭＳ ＳＯＣを正確に計算するのかを確認してみた。その結果、ＳＯＣｉはだんだんと誤差が累積されるが、ＳＯＣｖによる適切な補償がなされ、全体ＢＭＳ ＳＯＣの計算には大きな問題がなかった。この際、実際値との誤差は最大１．５０２％から最小−４．１７０％で、目標誤差範囲の５．０００％以内にあることが確認された。即ち、本発明によるバッテリーＳＯＣの測定方法は、電流センサーの異常により電流がある程度、不正確に測定されてもＳＯＣ計算時に大きな誤差は生じない。
【００３１】
電流センサーの異常以外に他の問題が発生する可能性がある。電流センサーの異常、又はＣＡＮ（Controller Area Network）通信上の問題により電流値がオフセット（offset）されて伝送されることがある。
【００３２】
図５は、１Ａオフセットが生じた場合を想定してシミュレーションを行った結果である。図５に示したように、ＳＯＣｉは誤差がだんだんと累積されている。累積の程度がかなり大きいことが分かるが、このような累積の原因は、１Ａがオフセットされて入り、積算されて発生するためである。しかし、ＳＯＣｖで適切に補償がなされ、実際誤差は大きく発生しないことが分かる。
【００３３】
全般的に分析すると、パターンの始まりと終わりの充放電をする部分ではＳＯＣｖ補償がなされないため、ＢＭＳ ＳＯＣに問題が発生しかねない。しかし、充電又は放電が終了した後、ＳＯＣｖにより補償がなされると、その以後からは信頼性を確保することができるようになる。同様に、反対の場合である−１Ａオフセットが発生する場合にもＢＭＳ ＳＯＣに対する信頼性を確保することができる。
【００３４】
Ｂ．２段階：電流積算を通じたＳＯＣｉの計算
この段階では、前記１段階を経て集まった電流データを積算して、直前段階で計算したＳＯＣに加える方式で ＳＯＣｉを計算する。計算方法は、電流を時間によって積分する方法で行われる。計算された結果を全体キャパシティ（capacity）で割って残りのキャパシティの量を％で表現する。これを式で表現すると、数学式１のようになる。
【００３５】
［数学式１］
本発明によるバッテリーＳＯＣ測定方法は電流を秒単位で認識するため、上記数学式１は数学式２のように表現することができる。
【００３６】
［数学式２］
即ち、ｋ段階におけるＳＯＣｉの計算は、ｋ−１段階におけるＳＯＣにｋ段階で流れる電流を総キャパシティで割っただけ、基準時間である１秒に対して積算して計算する。
【００３７】
Ｃ．３段階：ローパスフィルタリング（Low pass filtering）
前記１段階を経て集まった電流データと電圧データは、ローパスフィルタ（low pass filter）を通過する。本発明は３次ローパスフィルタを使用し、フィルタ常数ｆは０．６にしたが、本発明はこれに制限されなく、他種類のフィルタ及びフィルタ常数を使用することも含む。本発明で用いられるフィルタは数学式３のような形態を有する。
【００３８】
［数学式３］
【００３９】
本発明によるバッテリーＳＯＣ測定方法において、等価回路モデルで必要とされる電流データと電圧データは総６つである。電流データはそのまま使用され、電圧データは初期値との差異値が使用される。電流値、電流の微分値、電流の２次微分値が電流データの一セットであり、初期電圧と現在電圧との差異値、その値の１次微分値と２次微分値が電圧データの一セットである。微分データが必要とされる理由や電圧の差異値が必要とされる理由については、等価回路モデル部分で詳細に記述される。
【００４０】
Ｄ．４段階；等価回路モデル及び適応デジタルフィルタリング
前記等価回路モデルは本発明の実施例により２つのモデルに具現されることができる。即ち、前記等価回路モデルはそれぞれの実施例により第１等価回路モデル及び第２等価回路モデルに具現されることができる。以下では図６乃至図８によって前記第１等価回路モデルについて説明した後、図９を参照して前記第２等価回路モデルについて説明する。
【００４１】
１）第１等価回路モデル
（１）第１等価回路モデル
この段階では、前記３段階で収集された電流データと電圧データをバッテリーモデルに適用して起電力を求めるようにする。前記起電力を通じてＳＯＣｖを求めることができるためである。一般的にバッテリーモデルには、バッテリー内の電気化学的現象や熱的挙動を考慮した第一原理モデル（first-principle model）がある。しかし、前記モデルを開発するのにかなりの時間や費用が必要とされるという短所があるため、本発明は電気回路を通じて簡単に表現する等価回路モデルを通じてバッテリーモデルを具現する。
【００４２】
モデリング対象はリチウムポリマー電池（ＬｉＰＢ）であり、回路モデルは１次モデルで構成された。図６は本発明による等価回路モデルを示す。本発明によるバッテリーＳＯＣ測定方法は、簡単な電気回路で表現されるバッテリーモデルを用いる。前記等価回路モデル内に含まれている抵抗、キャパシタなどの素子はそれぞれ表１のような意味を有する。
【００４３】
［表１］
【００４４】
図６において、Ｒ２は電極内の抵抗を意味し、Ｒ１とＣは電極と電極、又は分離膜の界面で起こる電気二重層現象（electric double layer）を抵抗と蓄電の概念で表現する。各パラメータ数値は一般的に第一原理モデルを通して求めるか、実験を通して求めることができる。図６に示した等価回路モデルを数学的に表現すると、数学式４のようになる。
【００４５】
［数学式４］
【００４６】
前記数学式４で、前記等価回路モデルを構成する各素子に対応されるパラメータを求めると、起電力（ＯＣＶ）が求められることが分かる。即ち、各パラメータを求め、求められたパラメータを前記数学式４に代入して起電力を求めることが本発明によるバッテリーモデリングの目標である。
【００４７】
前記数学式４は次のような過程を通じて誘導されることができる。図６の等価回路モデルにおいて、キルヒホッフの法則により電流は数学式５のような形態で表現される。
【００４８】
［数学式５］
【００４９】
また、全体回路で抵抗と蓄電器の値を考慮してモデルを立てると、数学式６のようになる。
【００５０】
［数学式６］
【００５１】
ここで、電圧と起電力を初期値（ｔ＝０）との差異で表現すると、数学式７のように表現することができる。
【００５２】
［数学式７］
【００５３】
【数１】
であるため、前記数学式７を整理すると、数学式８を求めることができる。
【００５４】
［数学式８］
【００５５】
前記数学式８を時間に対して微分した後、整理すると、数学式９を求めることができる。
【００５６】
［数学式９］
【００５７】
ラプラス変換（Laplace transform）で変換して整理すると、数学式１０のようになる。
【００５８】
［数学式１０］
【００５９】
ここで、電流と起電力の変化量が比例すると仮定し、比例常数ｈと仮定すると、
【数２】
という式を立てることができ、この式を上記数学式１０に代入すると、数学式１１のように表現される。
【００６０】
［数学式１１］
【００６１】
ここで、それぞれの因子を数学式１２のように定義することができる。
【００６２】
［数学式１２］
【００６３】
このように定義された値を上記数学式１１に代入して整理すると、数学式１３のようになる。
【００６４】
［数学式１３］
【００６５】
前記数学式１３を行列形態で表現すると、数学式１４のようになる。
【００６６】
［数学式１４］
【００６７】
ここで、電流と電圧に関連した因子はＢＭＳで収集され、前記３段階でフィルタリングを経た電流データと電圧データを通じて求めることができる。これらの値を代入し、適応デジタルフィルタを使用すると、各パラメータＲ１，Ｒ２，Ｃ，ｈを求めることができる。適応デジタルフィルタの方法については後述する。
【００６８】
フィルタを通じてそれぞれの状況に対するパラメータが求められたら、起電力が求められる基本式を整理した数学式１５に代入する。
【００６９】
［数学式１５］
【００７０】
前記数学式１５を用いて求められた起電力は、次の段階に進んでＳＯＣｖを計算するのに用いられる。
【００７１】
本発明によるバッテリーＳＯＣ測定方法は上記のような等価回路モデルを用いる。ところで、前記モデルから誘導された式で全般的に一段階ずつ積分をさらにすると、数学式１６を求めることができる。
【００７２】
［数学式１６］
【００７３】
元の式の分母分子をｓで割ることにより、全般的に積分した効果を得ることができる。図７は積分効果を与えたモデルを使用した場合に、実際ＳＯＣと計算されたＢＭＳ ＳＯＣとを示す。図８は積分効果を与えたモデルを使用した場合の補償点を示す。
【００７４】
本発明による等価回路モデルを使用する場合、全般的に補償が適切になされる。積分効果を与えたモデルを使用する場合、補償がさらに頻繁になされる。積分効果を与えたモデルを使用する場合、ノイズがさらに生じる。これは、特に補償をした部分で起こるが、積分をする場合、全般的にデータが不安定で、飛んでしまうということを意味する。しかし、そのような程度が大きくないため、積分効果を与えたモデルを使用することができる。即ち、基本的に本発明による等価回路モデルを使用することが最も良いが、必要に応じて積分効果を与えたモデルも使用することができる。
【００７５】
２）適応デジタルフィルタ
等価回路モデルは前記数学式１４のように行列式で表現される。前記数学式１４のうち、
【数３】
をｗとし、
【数４】
をθとすると、前記数学式１４を数学式１７のように表現することができる。
【００７６】
［数学式１７］
【００７７】
この行列において、ｗは電流データと電圧データをローパスフィルタに通過させた前記３段階を通じて分かることができ、Ｖ２も同様に同じ結果から分かる。この二つの値によりθ行列を求め、θ行列の各要素（element）を通じてパラメータ値をリアルタイムで推定することが、適応デジタルフィルタの目的である。ローパスフィルタを通過したＶ２をｇＶ２とすると、前記数学式１７は数学式１８のように表現される。
【００７８】
［数学式１８］
【００７９】
まず、パラメータの電流が流れなく、電圧が起電力値を有する初期状態のパラメータを求め、その値を前記数学式１８に代入してθ行列の初期値を求める。このときの行列をθ０と表現する。この行列の自乗を求めると、数学式１９のように表現される。
【００８０】
［数学式１９］
【００８１】
ここで、θ行列の持続的な更新のために必要なＫ行列を数学式２０のように定義することができる。
【００８２】
［数学式２０］
【００８３】
ここで、Ｒは初期のｇＶ２値により分母が０に発散することを防ぐために定める値であって、その値は非常に小さい。この行列を整理すると、数学式２１のように表現される。
【００８４】
［数学式２１］
【００８５】
ここで、ｇＶ２（ｎ−１）はｇＶ２の１段階前の値である。θ行列の持続的な更新が数学式２２のような比例関係によってなされる。
【００８６】
［数学式２２］
【００８７】
前記数学式２２を整理すると、数学式２３を得ることができる。
【００８８】
［数学式２３］
【００８９】
ここで、Ｒが非常に小さいため、Ｋ行列を置換して代入することができる。これを整理すると、数学式２４のようになる。
【００９０】
［数学式２４］
【００９１】
ここで、基本的な関係式を代入すると、数学式２５を得ることができる。
【００９２】
［数学式２５］
【００９３】
前記数学式２５において、θ値は電流データと電圧データ、そして以前のθ行列を通じて求めることができる。従って、これを通じて持続的にそれぞれのパラメータを推定することができる。そして、初期段階以後には、それぞれのθ行列とＰ行列を新たに求めた値に更新することができる。これにより、持続的に等価回路モデルに適したパラメータの値を連続的に(continuously)更新して求めることができる。そして、ここで求めたパラメータにより起電力を求めることができる。
【００９４】
２）第２等価回路モデル
（１）第２等価回路モデル
以下では、図９を参照して本発明の第２実施例による第２等価回路モデル及び適応デジタルフィルタリング方法について説明する。
【００９５】
本発明の第２実施例による第２等価回路モデル及び適応デジタルフィルタリング方法は、ＢＭＳがバッテリーの電圧、電流、及び温度値を離散的に（discrete）受信する特徴を活用して離散的な等価回路モデリング方法を提示する。本発明の第２実施例による第２等価回路モデルは縮小モデル（reduced model）の一種であって、バッテリー内部の電気化学的特性を電気回路を通じて簡単に表現している。これにより、モデルを簡単にデザインすることができ、モデリングに所要される時間を最小化することができるため、バッテリー管理システム（ＢＭＳ）に適合するように適用されることができる。
【００９６】
図９は本発明の第２実施例による第２等価回路モデルを示した図である。
【００９７】
本発明の第２実施例による第２等価回路モデルは１次モデルで構成される。前記モデルの抵抗及び蓄電器などの素子はそれぞれの意味を有する。前記各素子の意味は下記表２のようになる。
【００９８】
［表２］
【００９９】
表２のように、図９においてＲＯは電極内の抵抗を意味し、ＲとＣは電極と電極、又は分離膜の界面で起こる電気二重層（electric double layer）現象を抵抗と蓄電の概念で表現する。Ｖ０はバッテリーの起電力を意味する。
【０１００】
前記第２等価回路モデルに適用される核心アイディアは、電流データ及び電圧データがＢＭＳに一定した間隔で離散的に入力されるという点である。このような点を用いて、前記第２等価回路モデルを通じてバッテリーの挙動を表現するモデルを具現することができる。前記各モデルで使用されるパラメータは 適応デジタルフィルタ（Adaptive digital filter）を通じて算出することができる。
【０１０１】
図９及び表２のパラメータを通じて数学式２６乃至数学式２９を算出することができる。
【０１０２】
［数学式２６］
【０１０３】
［数学式２７］
【０１０４】
［数学式２８］
【０１０５】
［数学式２９］
【０１０６】
数学式２８を時間に対して微分した後、整理すると、数学式３０を算出することができる。
【０１０７】
［数学式３０］
【０１０８】
数学式３０を積分因子（integrating factor）を用いて時間に対して積分すると、数学式３１を算出することができる。
【０１０９】
［数学式３１］
【０１１０】
バッテリーがＢＭＳ作動初期時刻において分極（polarization）現象がないと仮定する場合、Ｑ（０）＝０とされる。従って、数学式３１は数学式３２のように表現することができる。
【０１１１】
［数学式３２］
【０１１２】
数学式３２において、電圧データ及び電流データなどがＢＭＳに一定時間周期で入力されるため、離散的に表現することができる。データの入力時間間隔をΔｔとする。
【０１１３】
まず、ｔ≦０の場合、Ｉ（ｔ）＝０と仮定すると、Ｔ＝０において、
【数５】
であるため、数学式３２は数学式３３のようになる。
【０１１４】
［数学式３３］
【０１１５】
また、時間がｔ＝Δｔ＝ｔ１、即ち、Δｔだけ時間が経過した場合に対し、部分積分を通じて数学式３２を表現すると、数学式３４のようになる。
【０１１６】
［数学式３４］
【０１１７】
また、時間がｔ＝２Δｔ＝ｔ２、即ち、ｔ１からΔｔだけ時間が経過した場合に対し、部分積分を通じて数学式３２を表現すると、数学式３５のようになる。
【０１１８】
［数学式３５］
【０１１９】
数学式３４及び数学式３５を連立させると、数学式３６のようになる。
【０１２０】
［数学式３６］
【０１２１】
上記のような計算を繰り返すと、時間ｔに対して数学式３２を数学式３７のように表現することができる。
【０１２２】
［数学式３７］
【０１２３】
従って、前記等価回路モデルは数学式３８を通じて演算されることができる。
【０１２４】
［数学式３８］
【０１２５】
数学式３８において、Δｔはデータの入力時間間隔であり、ｔ−Δｔは以前段階における各変数値を意味する。数学式３８を簡単に整理するために、α＝１／Ｃ、及びβ＝１／ＲＣと表現すると、数学式３８は数学式３９のように整理されることができる。
【０１２６】
［数学式３９］
【０１２７】
数学式３９において、βは時間常数（time constant）τの逆数である。τはバッテリーが正常状態に到達する時間を表すことができる。一般的に電池の作動時間が３τ以上経過する場合、電池内の反応は正常状態に到達したと評価される。
【０１２８】
電流及び電圧に対する因子はＢＭＳで収集され、フィルタリングを経た電流データ及び電圧データを通じて算出されることができる。各変数を代入して起電力を算出することができる。
【０１２９】
パタメータのうち、電池自体のオーム抵抗（ohmic resistance）を意味するＲＯは電池内物質の特性によるものであって、固定された値に定めることができる。一般的に前記値はインピーダンスにより容易に求めることができる。分極（Polarization）と関連された二つのパラメータＲ及びＣが結合された新しい変数α及びβは、適応デジタルフィルタを通じて最適化される。
【０１３０】
（２）適応デジタルフィルタ
図９の等価回路モデルを数学的に表現した数学式３９を数学式４０のような行列式で表現することができる。
【０１３１】
［数学式４０］
【０１３２】
数学式４０において、
【数６】
である場合、数学式４０は数学式４１のように表現することができる。
【０１３３】
［数学式４１］
【０１３４】
数学式４１において、ｗは電流データ及び電圧データを通じて求めることができ、Ｖもまた前記電流データ及び前記電圧データを通じて求めることができる。前記 適応デジタルフィルタは前記二つの値（ｗ，Ｖ）を通じてθを求め、θの各成分を通じてパラメータの値をリアルタイムで推定することができる。
【０１３５】
ローパスフィルタ（Low Pass Filter）を通過したＶをｇＶとする場合、数学式４１は数学式４２のように表現される。
【０１３６】
［数学式４２］
【０１３７】
ｔ＝０、即ち、電流が流れなく、電圧が起電力値を有する状態のパラメータを求めてθの初期値を求めることができる。このときの行列をθ０とする。θ０及びθｔ０の積は数学式４３のようになる。
【０１３８】
［数学式４３］
【０１３９】
数学式４３において、θの持続的な更新のために必要な行列Ｋを数学式４４のように定義する。
【０１４０】
［数学式４４］
【０１４１】
数学式４４において、ｒは初期のＶにより分母が発散することを防止するために定める常数（constant）であって、非常に小さい値に定められる。これに、数学式４４の行列を整理すると、数学式４５のようになる
【０１４２】
［数学式４５］
【０１４３】
数学式４５において、ｇＶ（ｎ−１）はｇＶの１段階前の値である。θの持続的な更新が数学式４６の比例関係によって発生するとしてθを整理すると、数学式４７のようになる。
【０１４４】
［数学式４６］
【０１４５】
［数学式４７］
【０１４６】
数学式４７においてｒは非常に小さい値であるため、Ｋを置換して代入することができる。即ち、数学式４５及び数学式４７を連立させて整理すると、数学式４８のようになる。
【０１４７】
［数学式４８］
【０１４８】
数学式４８に数学式４２を代入すると、数学式４９を得ることができる。
【０１４９】
［数学式４９］
【０１５０】
数学式４９において、主要変数は電流データ、電圧データ、及びθ０を通じて求めることができる。従って、これにより持続的にそれぞれのパラメータを推定することができる。
【０１５１】
また、初期段階以後には、それぞれのθとＰを新たに求めた値に更新することができる。これにより、持続的に等価回路モデルに適合したパラメータの値を続けて更新することができる。また、このような方法で求めたパラメータによりバッテリーの起電力を算出することができる。前記起電力を通じてＳＯＣｖを計算することができる。
【０１５２】
Ｅ．５段階：温度と起電力を用いたＳＯＣｖの計算
本発明による等価回路モデルにより起電力値を求めることができる。一般的に、ＳＯＣｖは起電力と温度の影響を受け、これらの間の関数で表すことができる。常温で起電力とＳＯＣｖとの関係式は数学式５０のようになる。
【０１５３】
［数学式５０］
【０１５４】
上記のような起電力とＳＯＣｖとの関係により、常温状態における起電力値を通じてＳＯＣｖを求めることができる。しかし、前記数学式５０には問題がある。常温状態のモデルであるため、温度が変わる場合、誤差を有することになる。実際、常温状態（２５℃）以外の４５℃と−１０℃でシミュレーションを行う場合、発生する誤差の最大値及び最小値は表３のようになる。
【０１５５】
［表３］
【０１５６】
従って、常温における起電力とＳＯＣｖの関係を使用すると、４５℃では正確な値を求めることができるが、−１０℃では不正確な値を有するということが分かる。即ち、−１０℃では他の関係式を使うか、温度を考慮するファクター（Factor）を導入しなければならない。まず、−１０℃における起電力とＳＯＣｖとの関係式は数学式５１のようになる。
【０１５７】
［数学式５１］
【０１５８】
Ｆ．６段階：適切なＳＯＣの選択
前記６段階は以前段階で求めたＳＯＣｉとＳＯＣｖのうち、何を選択するのかに対して判断する段階である。一般的に低電流状態である場合、ＳＯＣｖが正確な値を有すると知られているため、低電流状態である場合、ＳＯＣｖで計算する。そして、その他の場合は、直前のＳＯＣ値に電流積算をすることにより計算する。
【０１５９】
低電流状態の判断基準は、一定した絶対値以下を電流が一定時間以上、持続的に流れる場合で判断する。この際に重要な基準は、電流の絶対値と電流が流れる時間である。適切な基準を探した結果、前記絶対値及び時間は２Ａ、２０ｓ〜６０ｓであるのが好ましい。
【０１６０】
電流の絶対的な大きさが２Ａ以上である場合、低電流に対する判断基準が大きく緩和され、低電流が流れていない区間も低電流が流れていると判断されるようになる。その結果、正確なＳＯＣｖの推算が難しくなり、ＳＯＣｖによる補償があなりにも頻繁になされてしまう。その反面、２Ａ以下の場合は、オフセットが生じた場合、低電流に対する認識が不可能である。従って、２Ａという基準が好ましい。
【０１６１】
低電流が流れる時間に対する基準はさらに複雑である。充電、あるいは放電に該当する電流が２Ａ以下で持続的に流れる時間をｔとすると、前記基準は表４のような形式で表現される。
【０１６２】
［表４］
【０１６３】
図１０は前記時間基準を示す。図１０を参照すると、２０秒未満で低電流が流れると、電流積算によってＳＯＣを計算する。しかし、２０秒以上流れる場合、ＳＯＣｖによる補償が発生する。補償が発生する時点は２Ａ以下の低電流区間が終わる時点である。しかし、６０秒以上低電流が流れる場合には６０秒で補償がなされる。そして、補償がなされる瞬間、低電流が流れる持続時間をまた計算し始める。
【０１６４】
前記基準は、多様なシミュレーションによって最適の時間基準を定めるなかで、決定された。まず、最小２０秒時間基準は、電流センサーの異常が生じた場合でも、補償が適切になされることを基準として定めたものである。実際に、１０秒に補償基準を移した場合、誤差が８．３％に至る。また、持続時間が６０秒となるように基準を定めた場合には、アップダウンパターン（up down pattern）で補償が適切になされず、誤差が累積される現象を発見することができる。
【０１６５】
時間基準を移動可能とした最も大きな原因は、長時間の充填が終わったときに補償が時宜適切になされず、誤差が大きくなる現象を防止するためである。本発明は前記時間基準に制限されなく、多様な時間基準を用いることを含む。
【０１６６】
図１１（ａ）は２０秒時間基準でシミュレーションを行った場合の誤差を示し、図１１（ｂ）は提案された時間基準でシミュレーションを行った場合の誤差を示す。
【０１６７】
図１１を参照すると、提案された時間基準の効用性を確認することができる。２０秒時間基準でシミュレーションをした場合、始まりと終わりの充填直後部分で誤差が相当発生したことが分かる。しかし、提案された時間基準を使用してシミュレーションをした場合、始まりと終わりの部分で誤差が殆ど発生しない。全般的な誤差の大きさはあまり変わらないが、充填が終わった時点での誤差発生が１．５％以上減ったことが分かる。
【０１６８】
提案された時間基準は低温でさらに大きな効果を発揮する。低温状態の場合には充填が終わった時点だけでなく、全般的に効果が大きく表れる。提案された時間基準を用いる場合、誤差の最大値が７．２８７％から３．５４２％に小さくなり、最小値は−４．１９１％から−３．８７０％に減った。これは、低温で提案された時間基準がさらに大きな効果を表すことを意味する。
【０１６９】
上記のような時間及び電流の基準によって低電流であると判断されると、ＳＯＣｖがＳＯＣに決定される。そうでない場合には、電流積算によって求められるＳＯＣｉがＳＯＣに決定される。上記のような本発明によるバッテリーＳＯＣ測定方法はＢＭＳ ＳＯＣを正確に計算することができる。
【０１７０】
本発明によるバッテリーＳＯＣ測定方法は、多様なコンピュータ手段を介して実行されるプログラム命令の形態で具現され、コンピュータ読み出し可能な媒体に記録されることができる。前記コンピュータ読み出し可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独、又は組み合わせて含むことができる。前記媒体に記録されるプログラム命令は、本発明のために特別に設計されて構成されたものであるか、コンピュータソフトウェアの当業者に公知されて使用可能なものであり得る。コンピュータ読み出し可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピーディスク、及び磁気テープのような磁気媒体（magnetic media）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体（optical media）、フロプティカルディスク（floptical disk）のような磁気−光媒体（magneto-optical media）、及びロム（ＲＯＭ）、ラム（ＲＡＭ）、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を貯蔵して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。前記媒体は、プログラム命令、データ構造などを指定する信号を伝送する搬送波を含む光又は金属線、導波管などの伝送媒体であり得る。プログラム命令の例には、コンパイラによって作られるような機械語コードだけでなく、インタープリターなどを使用してコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。前記ハードウェア装置は、本発明の動作を実行するために一つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成されることができ、その逆も同様である。
【０１７１】
以上のように本発明は、たとえ限定された実施例と図面によって説明されたが、本発明は前記実施例に限定されるものではなく、これは本発明の属する分野で通常の知識を有する者なら、このような記載から多様な修正及び変形が可能である。従って、本発明の思想は下記に記載された特許請求範囲によってのみ把握されるべきであり、これの均等又は等価的な変形は全て本発明思想の範疇に属するものである。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
バッテリーの電流、電圧及び温度を測定して電流データ、電圧データ及び温度データを獲得する段階と、
前記電流データを積算してＳＯＣｉ（State Of Charge based on current）を算出する段階と、
前記電流データ、前記電圧データ及び前記バッテリーを電気回路を通じて簡単に表現した等価回路モデルを用いて起電力（ＯＣＶ：Open Circuit Voltage）を算出する段階と、
前記温度データ及び前記起電力を用いてＳＯＣｖ（State Of Charge based on voltage）を算出する段階と、
一定時間区間で前記バッテリー電流状態を判断し、前記ＳＯＣｉ及びＳＯＣｖの少なくとも一つを用いて前記バッテリーのＳＯＣを設定する段階とを含むことを特徴とするバッテリーＳＯＣ測定方法。
【請求項２】
前記電流データ、前記電圧データ及び前記バッテリーを電気回路を通じて簡単に表現した等価回路モデルを用いて起電力を算出する段階は、
低域通過フィルタ（Lowpass filter）を用いて前記電流データ及び前記電圧データをフィルタリングする段階と、
フィルタリングされた前記電流データ及び前記電圧データを前記等価回路モデル及び適応デジタルフィルタ（Adaptive digital filter）に適用して、前記等価回路モデルに用いられるパラメータを算出する段階と、
前記パラメータを用いて前記起電力を算出する段階とを含むことを特徴とする請求項１に記載のバッテリーＳＯＣ測定方法。
【請求項３】
前記低域通過フィルタは３次低域通過フィルタであることを特徴とする請求項２に記載のバッテリーＳＯＣ測定方法。
【請求項４】
前記等価回路モデルは、前記バッテリーの抵抗（Ｒ）、電流（Ｉ）、キャパシタ（Ｃ）、端子電圧（Ｖ：Terminal voltage）、及び前記起電力（Ｖｏ）のパラメータを用いた電気回路で表現されることを特徴とする請求項２に記載のバッテリーＳＯＣ測定方法。
【請求項５】
前記等価回路モデルで用いられる前記パラメータの値は、前記適応デジタルフィルタを通じて更新されることを特徴とする請求項２に記載のバッテリーＳＯＣ測定方法。
【請求項６】
前記一定時間区間で前記バッテリー電流状態を判断し、前記ＳＯＣｉ及びＳＯＣｖの少なくとも一つを用いて前記バッテリーのＳＯＣを設定する段階は、
前記一定時間区間で前記バッテリー電流状態が低電流状態である場合、前記ＳＯＣｖを前記バッテリーのＳＯＣに設定する段階と、
前記一定時間区間で前記バッテリー電流状態が低電流状態でない場合、前記ＳＯＣｉを前記バッテリーのＳＯＣに設定する段階とを含むことを特徴とする請求項１に記載のバッテリーＳＯＣ測定方法。
【請求項７】
前記一定時間区間は２０秒乃至６０秒であり、前記低電流の判断基準は２Ａであることを特徴とする請求項６に記載のバッテリーＳＯＣ測定方法。
【請求項８】
前記電流データ、前記電圧データ及び前記バッテリーを電気回路を通じて簡単に表現した等価回路モデルを用いて起電力を算出する段階は、
前記電流データ、前記電圧データ及び前記バッテリーを電気回路を通じて簡単に表現した前記等価回路モデルの積分モデルを用いて前記起電力を算出する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載のバッテリーＳＯＣ測定方法。
【請求項９】
バッテリーの電流、電圧及び温度を測定して電流データ、電圧データ及び温度データを獲得するバッテリー情報獲得部と、
前記電流データを積算してＳＯＣｉを算出する電流積算部と、
前記電流データ、前記電圧データ及び前記バッテリーを電気回路を通じて簡単に表現した等価回路モデルを用いて起電力を算出する起電力算出部と、
前記温度データ及び前記起電力を用いてＳＯＣｖを推定するＳＯＣｖ推定部と、
一定時間区間で前記バッテリーの電流状態を判断し、前記ＳＯＣｉ及びＳＯＣｖの少なくとも一つを用いて前記バッテリーのＳＯＣを設定するＳＯＣ設定部とを含むことを特徴とするバッテリーＳＯＣ測定装置。
【請求項１０】
低域通過フィルタを用いて前記電流データ及び前記電圧データをフィルタリングする低域通過フィルタリング部をさらに含み、
前記起電力算出部は、前記低域通過フィルタリング部でフィルタリングされた前記電流データ及び前記電圧データを前記等価回路モデル及び適応デジタルフィルタに適用して前記等価回路モデルに用いられるパラメータを算出し、前記パラメータを用いて前記起電力を算出することを特徴とする請求項９に記載のバッテリーＳＯＣ測定装置。
【請求項１１】
前記低域通過フィルタは３次低域通過フィルタであることを特徴とする請求項１０に記載のバッテリーＳＯＣ測定装置。
【請求項１２】
前記等価回路モデルは、前記バッテリーを抵抗（Ｒ）、電流（Ｉ）、キャパシタ（Ｃ）、端子電圧（Ｖ）、及び前記起電力（Ｖｏ）パラメータを用いた電気回路で表現されることを特徴とする請求項１０に記載のバッテリーＳＯＣ測定装置。
【請求項１３】
前記適応デジタルフィルタは、前記等価回路モデルで用いられる前記パラメータの値を連続的に更新することを特徴とする請求項１０に記載のバッテリーＳＯＣ測定装置。
【請求項１４】
前記ＳＯＣ設定部は、前記一定時間区間でバッテリー電流状態が低電流状態であると、前記ＳＯＣｖを前記バッテリーのＳＯＣに設定し、その他は前記ＳＯＣｉを前記バッテリーのＳＯＣに設定することを特徴とする請求項９に記載のバッテリーＳＯＣ測定装置。
【請求項１５】
前記一定時間区間は２０秒乃至６０秒であり、前記低電流の判断基準は２Ａであることを特徴とする請求項１４に記載のバッテリーＳＯＣ測定装置。
【請求項１６】
前記起電力算出部は、前記等価回路モデルの積分モデルを通じて前記起電力を算出することを特徴とする請求項９に記載のバッテリーＳＯＣ測定装置。
【請求項１７】
請求項１〜８の何れか１項の方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み出し可能な記録媒体。
【請求項１】
バッテリーの電流、電圧及び温度を測定して電流データ、電圧データ及び温度データを獲得する段階と、
前記電流データを積算してＳＯＣｉ（State Of Charge based on current）を算出する段階と、
前記電流データ、前記電圧データ及び前記バッテリーを電気回路を通じて簡単に表現した等価回路モデルを用いて起電力（ＯＣＶ：Open Circuit Voltage）を算出する段階と、
前記温度データ及び前記起電力を用いてＳＯＣｖ（State Of Charge based on voltage）を算出する段階と、
一定時間区間で前記バッテリー電流状態を判断し、前記ＳＯＣｉ及びＳＯＣｖの少なくとも一つを用いて前記バッテリーのＳＯＣを設定する段階とを含むことを特徴とするバッテリーＳＯＣ測定方法。
【請求項２】
前記電流データ、前記電圧データ及び前記バッテリーを電気回路を通じて簡単に表現した等価回路モデルを用いて起電力を算出する段階は、
低域通過フィルタ（Lowpass filter）を用いて前記電流データ及び前記電圧データをフィルタリングする段階と、
フィルタリングされた前記電流データ及び前記電圧データを前記等価回路モデル及び適応デジタルフィルタ（Adaptive digital filter）に適用して、前記等価回路モデルに用いられるパラメータを算出する段階と、
前記パラメータを用いて前記起電力を算出する段階とを含むことを特徴とする請求項１に記載のバッテリーＳＯＣ測定方法。
【請求項３】
前記低域通過フィルタは３次低域通過フィルタであることを特徴とする請求項２に記載のバッテリーＳＯＣ測定方法。
【請求項４】
前記等価回路モデルは、前記バッテリーの抵抗（Ｒ）、電流（Ｉ）、キャパシタ（Ｃ）、端子電圧（Ｖ：Terminal voltage）、及び前記起電力（Ｖｏ）のパラメータを用いた電気回路で表現されることを特徴とする請求項２に記載のバッテリーＳＯＣ測定方法。
【請求項５】
前記等価回路モデルで用いられる前記パラメータの値は、前記適応デジタルフィルタを通じて更新されることを特徴とする請求項２に記載のバッテリーＳＯＣ測定方法。
【請求項６】
前記一定時間区間で前記バッテリー電流状態を判断し、前記ＳＯＣｉ及びＳＯＣｖの少なくとも一つを用いて前記バッテリーのＳＯＣを設定する段階は、
前記一定時間区間で前記バッテリー電流状態が低電流状態である場合、前記ＳＯＣｖを前記バッテリーのＳＯＣに設定する段階と、
前記一定時間区間で前記バッテリー電流状態が低電流状態でない場合、前記ＳＯＣｉを前記バッテリーのＳＯＣに設定する段階とを含むことを特徴とする請求項１に記載のバッテリーＳＯＣ測定方法。
【請求項７】
前記一定時間区間は２０秒乃至６０秒であり、前記低電流の判断基準は２Ａであることを特徴とする請求項６に記載のバッテリーＳＯＣ測定方法。
【請求項８】
前記電流データ、前記電圧データ及び前記バッテリーを電気回路を通じて簡単に表現した等価回路モデルを用いて起電力を算出する段階は、
前記電流データ、前記電圧データ及び前記バッテリーを電気回路を通じて簡単に表現した前記等価回路モデルの積分モデルを用いて前記起電力を算出する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載のバッテリーＳＯＣ測定方法。
【請求項９】
バッテリーの電流、電圧及び温度を測定して電流データ、電圧データ及び温度データを獲得するバッテリー情報獲得部と、
前記電流データを積算してＳＯＣｉを算出する電流積算部と、
前記電流データ、前記電圧データ及び前記バッテリーを電気回路を通じて簡単に表現した等価回路モデルを用いて起電力を算出する起電力算出部と、
前記温度データ及び前記起電力を用いてＳＯＣｖを推定するＳＯＣｖ推定部と、
一定時間区間で前記バッテリーの電流状態を判断し、前記ＳＯＣｉ及びＳＯＣｖの少なくとも一つを用いて前記バッテリーのＳＯＣを設定するＳＯＣ設定部とを含むことを特徴とするバッテリーＳＯＣ測定装置。
【請求項１０】
低域通過フィルタを用いて前記電流データ及び前記電圧データをフィルタリングする低域通過フィルタリング部をさらに含み、
前記起電力算出部は、前記低域通過フィルタリング部でフィルタリングされた前記電流データ及び前記電圧データを前記等価回路モデル及び適応デジタルフィルタに適用して前記等価回路モデルに用いられるパラメータを算出し、前記パラメータを用いて前記起電力を算出することを特徴とする請求項９に記載のバッテリーＳＯＣ測定装置。
【請求項１１】
前記低域通過フィルタは３次低域通過フィルタであることを特徴とする請求項１０に記載のバッテリーＳＯＣ測定装置。
【請求項１２】
前記等価回路モデルは、前記バッテリーを抵抗（Ｒ）、電流（Ｉ）、キャパシタ（Ｃ）、端子電圧（Ｖ）、及び前記起電力（Ｖｏ）パラメータを用いた電気回路で表現されることを特徴とする請求項１０に記載のバッテリーＳＯＣ測定装置。
【請求項１３】
前記適応デジタルフィルタは、前記等価回路モデルで用いられる前記パラメータの値を連続的に更新することを特徴とする請求項１０に記載のバッテリーＳＯＣ測定装置。
【請求項１４】
前記ＳＯＣ設定部は、前記一定時間区間でバッテリー電流状態が低電流状態であると、前記ＳＯＣｖを前記バッテリーのＳＯＣに設定し、その他は前記ＳＯＣｉを前記バッテリーのＳＯＣに設定することを特徴とする請求項９に記載のバッテリーＳＯＣ測定装置。
【請求項１５】
前記一定時間区間は２０秒乃至６０秒であり、前記低電流の判断基準は２Ａであることを特徴とする請求項１４に記載のバッテリーＳＯＣ測定装置。
【請求項１６】
前記起電力算出部は、前記等価回路モデルの積分モデルを通じて前記起電力を算出することを特徴とする請求項９に記載のバッテリーＳＯＣ測定装置。
【請求項１７】
請求項１〜８の何れか１項の方法を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み出し可能な記録媒体。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公表番号】特表２０１１−５１５６５２（Ｐ２０１１−５１５６５２Ａ）
【公表日】平成２３年５月１９日（２０１１．５．１９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−５４２１８０（Ｐ２０１０−５４２１８０）
【出願日】平成２１年１月１２日（２００９．１．１２）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＫＲ２００９／０００１６２
【国際公開番号】ＷＯ２００９／０８８２７２
【国際公開日】平成２１年７月１６日（２００９．７．１６）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．フロッピー
【出願人】（３０８００７０４４）エスケー エナジー カンパニー リミテッド (53)
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２３年５月１９日（２０１１．５．１９）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年１月１２日（２００９．１．１２）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＫＲ２００９／０００１６２
【国際公開番号】ＷＯ２００９／０８８２７２
【国際公開日】平成２１年７月１６日（２００９．７．１６）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．フロッピー
【出願人】（３０８００７０４４）エスケー エナジー カンパニー リミテッド (53)
【Ｆターム（参考）】
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