JP6958965B2 - バッテリーｓｏｃ推定装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、バッテリーの状態を推定する技術に関し、より詳しくは、バッテリーの状態としてＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ；充電状態）を推定する装置及び方法に関する。

本出願は、２０１７年１１月１日出願の韓国特許出願第１０−２０１７−０１４４９２５号に基づく優先権を主張し、該当出願の明細書及び図面に開示された内容は、すべて本出願に組み込まれる。

最近、ノートブックＰＣ、ビデオカメラ、携帯電話などのような携帯用電子製品の需要が急増し、エネルギー貯蔵用蓄電池、ロボット、衛星などの開発が本格化するにつれ、反復的な充放電の可能な高性能バッテリーについての研究が活発に進行しつつある。

現在、商用化したバッテリーとしては、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、リチウムバッテリーなどがあり、このうち、リチウムバッテリーは、ニッケル系のバッテリーに比べてメモリー効果がほとんど起こらず、充放電が自由で、自己放電率が非常に低くてエネルギー密度が高いという長所から脚光を浴びている。

特に、最近には炭素エネルギーが徐々に枯渇し、環境についての関心が高まるにつれ、全世界的にハイブリッド自動車及び電気自動車に対する需要が次第に増加しつつある。このようなハイブリッド自動車や電気自動車は、二次電池パックの充放電によって車の駆動力を得るため、エンジンのみを用いる自動車に比べて燃費にすぐれており、公害物質を排出しないか、減少させることができるという点で、多くの消費者に良い反応が得られている。これによって、ハイブリッド自動車や電気自動車の核心的な部品である車両用バッテリーについてより多い関心と研究が集中している。

このようなバッテリーに関わる最も重要なイシューの一つは、バッテリーの現在状態を正確に把握することである。バッテリーの状態にはさまざまなファクターが含まれ得るが、その中でＳＯＣ情報はバッテリーの状態情報として非常に重要な情報であると言える。

通常、バッテリーは、自動車や携帯電話などのような各種移動性装置に使われるものであって、使用可能時間を予測することが非常に重要である。このようなＳＯＣは、バッテリーがどのぐらいの時間だけ使用可能であるかを見積もる尺度になるため、使用者が当該装置を使用するに際して非常に重要な情報となるといえる。そのため、ノートブックＰＣや携帯電話、自動車などの通常のバッテリー装着装置は、バッテリーのＳＯＣを推定し、それからバッテリーの使用可能時間や使用可能量などの情報を把握して使用者に提供する。

バッテリーのＳＯＣは、バッテリーの満充電容量 （Ｆｕｌｌ Ｃｈａｒｇｅ Ｃａｐａｃｉｔｙ，ＦＣＣ）に対する残量を百分率で示す形態が一般的である。今までバッテリーのＳＯＣを推定する方法として多様な方式が利用または提示されている。代表的に、ＳＯＣ推定方式としては、電流積算法を用いてＳＯＣを推定する方式が挙げられる。このような電流積算方式は、バッテリーの入出力電流を積算して初期容量から加減することでＳＯＣを求める形態である。

ところが、このような電流積算方式の場合、バッテリーの充放電経路に設けられた電流センサーによって測定された電流によってＳＯＣが推定されるため、電流センサーの正確なセンシングが非常に重要であるといえる。しかし、電流センサーの場合、誤作動や退化などの原因によって実際の電流と電流測定値とに差を生じ得る。したがって、従来の電流積算方式による場合、電流センサーの状況によってＳＯＣ推定正確性が劣ることがある。

最近、拡張カルマンフィルター（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒ；ＥＫＦ）を用いてバッテリーのＳＯＣなどを推定する技術が提案された。ところが、通常、このような拡張カルマンフィルターを用いたＳＯＣの推定は、バッテリーモデリング方式として電気回路モデル（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｍｏｄｅｌ）を用いる。しかし、このような電気回路モデルの場合、正確性面で多少高いエラー率を示している。また、拡張カルマンフィルターを用いる場合、誤差発生時、実際値に収斂するためにはゲイン（Ｇａｉｎ）値に依存するため、誤差率が大きいときは収斂に多い時間がかかるという問題がある。

また、バッテリーのＳＯＣを推定するためにこのような電気回路モデルの外に、他のさまざまなバッテリーモデリング方式が提案されている。しかし、各々のモデリング方式は、正確性が高ければ、演算が複雑になってしまい、演算に長い時間が所要され、演算装置に負荷が多くかかる一方、演算が簡単であれば、正確性が劣るなどの問題が存在する。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、正確性が高く、かつ演算負荷及び時間を減少させることができるバッテリーＳＯＣ推定装置及び方法、並びにこの装置を含むバッテーパックを提供することを目的とする。

本発明の他の目的及び長所は、下記する説明によって理解でき、本発明の実施例によってより明らかに分かるであろう。また、本発明の目的及び長所は、特許請求の範囲に示される手段及びその組合せによって実現することができる。

上記の課題を達成するため、本発明によるバッテリーＳＯＣ推定装置は、バッテリーの状態情報を測定する測定部と、前記測定部によって測定されたバッテリーの状態情報に基づき、第１バッテリーモデリング方式を適用してバッテリーの第１ＳＯＣを推定する第１コア部と、前記測定部によって測定されたバッテリーの状態情報に基づき、前記第１バッテリーモデリング方式と異なる第２バッテリーモデリング方式を適用して前記バッテリーの第２ＳＯＣを推定する第２コア部と、を含み、前記第２コア部は、推定された第２ＳＯＣを第１コア部に伝送し、前記第１コア部は、前記第２コア部によって伝送された第２ＳＯＣを反映して前記バッテリーの第１ＳＯＣを推定し得る。

ここで、第２バッテリーモデリング方式は、前記第１バッテリーモデリング方式に比べて演算所要時間が相対的に長い方式であり得る。

また、第１バッテリーモデリング方式は電気回路モデリング方式であり、第２バッテリーモデリング方式は電気化学モデリング方式であり得る。

また、前記第１コア部は、前記第２ＳＯＣを周期的に受け、第１ＳＯＣの推定に反映し得る。

また、前記第１コア部及び前記第２コア部は、各々第１ＳＯＣ及び第２ＳＯＣを周期的に推定し、前記第２コア部は、前記第１コア部の第１ＳＯＣ推定周期よりも長い周期で第２ＳＯＣを推定し得る。

また、本発明によるバッテリーＳＯＣ推定装置は、前記第２コア部の第２ＳＯＣ推定結果を前記第１コア部の入力値として周期的に伝達するアップデート部をさらに含み得る。

また、前記アップデート部は、前記第１コア部及び前記第２コア部から第１ＳＯＣ推定結果及び第２ＳＯＣ推定結果を受信し、最も最近に受信された推定結果を第１コア部に伝送し得る。

また、前記測定部は、前記バッテリーの状態情報として、前記バッテリーの電流、電圧及び温度のうち少なくとも一つを測定し得る。

また、上記の目的を達成するための本発明によるバッテリーパックは、本発明によるバッテリーＳＯＣ推定装置を含み得る。

また、上記の目的を達成するための本発明によるバッテリーＳＯＣ推定方法は、バッテリーの状態情報を測定する段階と、前記測定されたバッテリーの状態情報に基づき、第１バッテリーモデリング方式を適用してバッテリーの第１ＳＯＣを推定する段階と、前記測定されたバッテリーの状態情報に基づき、前記第１バッテリーモデリング方式と異なる第２バッテリーモデリング方式を適用して前記バッテリーの第２ＳＯＣを推定する段階と、前記第１ＳＯＣ推定段階で推定された第１ＳＯＣ及び前記第２ＳＯＣ推定段階で推定された第２ＳＯＣの少なくとも一つに基づき、次の段階の第１ＳＯＣを推定する段階と、を含み得る。

本発明によれば、マルチコアを用いてバッテリーのＳＯＣ推定性能をさらに向上させることができる。

特に、本発明の一面によれば、複数のコアが相異なるバッテリーモデリング方式でＳＯＣを推定し、推定結果を補完することができる。

したがって、本発明のこのような面によれば、バッテリーのＳＯＣ推定における迅速性及び正確性を共に確保することができる。

また、本発明の一面によれば、少なくとも一部のコアの演算周期を調節することで、特定のコアやこれを含むＭＣＵなどの演算装置に大きく無理を与えないようにすることができる。

本明細書に添付される次の図面は、本発明の望ましい実施例を例示するものであり、発明の詳細な説明とともに本発明の技術的な思想をさらに理解させる役割をするため、本発明は図面に記載された事項だけに限定されて解釈されてはならない。

本発明の一実施例によるバッテリーＳＯＣ推定装置の機能的構成を概略的に示すブロック図である。

本発明の一実施例によるバッテリーＳＯＣ推定装置の各構成要素間の動作を概略的に示す図である。

本発明の他の実施例によるバッテリーＳＯＣ推定装置の構成と動作を概略的に示す図である。

本発明の一実施例によるバッテリーＳＯＣ推定装置において、アップデート部における第１ＳＯＣの受信時点及び第２ＳＯＣの受信時点を概略的に示す図である。

本発明の一実施例によるバッテリーＳＯＣ推定方法を概略的に示すフローチャートである。

以下、添付された図面を参照して本発明の望ましい実施例を詳しく説明する。これに先立ち、本明細書及び請求範囲に使われた用語や単語は通常的や辞書的な意味に限定して解釈されてはならず、発明者自らは発明を最善の方法で説明するために用語の概念を適切に定義できるという原則に則して本発明の技術的な思想に応ずる意味及び概念で解釈されねばならない。

したがって、本明細書に記載された実施例及び図面に示された構成は、本発明のもっとも望ましい一実施例に過ぎず、本発明の技術的な思想のすべてを代弁するものではないため、本出願の時点においてこれらに代替できる多様な均等物及び変形例があり得ることを理解せねばならない。

図１は、本発明の一実施例によるバッテリーＳＯＣ推定装置の機能的構成を概略的に示すブロック図である。また、図２は、本発明の一実施例によるバッテリーＳＯＣ推定装置の各構成要素間の動作を概略的に示す図である。

図１及び図２を参照すれば、本発明によるバッテリーＳＯＣ推定装置は、測定部３００、第１コア部１００及び第２コア部２００を含み得る。

前記測定部３００は、バッテリーの状態情報を測定し得る。ここで、バッテリーの状態情報とは、バッテリーの物理的または化学的状態に関わる多様な情報であり得る。さらに、前記測定部３００は、センサーなどによって直接的に測定が可能な情報であり得る。

例えば、前記測定部３００は、バッテリーの状態情報としてバッテリーの電流を測定し得る。即ち、前記測定部３００は、バッテリーの充電または放電時、バッテリーの充放電経路に流れる充電電流の大きさまたは放電電流の大きさを測定できる。この場合、前記測定部３００は、バッテリーに備えられた電流センサーを用いてバッテリーの電流を測定し得る。

また、前記測定部３００は、バッテリーの状態情報としてバッテリーの電圧を測定し得る。ここで、前記測定部３００は、バッテリーの端子電圧または二次電池の端子電圧を測定し得る。特に、バッテリーには複数の二次電池が含まれ得る。この場合、測定部３００は、全体二次電池の両端電圧を測定してもよく、一部の二次電池の両端電圧を測定してもよい。

また、前記測定部３００は、バッテリーの状態情報としてバッテリーの温度を測定し得る。例えば、バッテリーには、サーミスタのような温度センシング素子が含まれ得、前記測定部３００は、このような温度センシング素子を介してバッテリーの温度を測定し得る。特に、前記測定部３００は、バッテリーの外部または内部の温度を測定できる。例えば、前記測定部３００は、バッテリーの内部に備えられた二次電池の温度を測定し得る。

望ましくは、前記測定部３００は、バッテリーの状態情報として、このようなバッテリーの電流、電圧及び温度の少なくとも一つを測定し得る。

前記測定部３００は、このようにバッテリーの状態情報を測定すれば、測定された状態情報を第１コア部１００及び第２コア部２００に伝送し得る。即ち、測定部３００による状態情報測定結果は、図２において矢印ａ１１及びａ２１で示したように、第１コア部１００及び第２コア部２００の入力端子に入力され得る。この際、第１コア部１００に伝送される状態情報と第２コア部２００に伝送される状態情報とは相互同じ情報であってもよく、相異なる情報であってもよい。例えば、前記測定部３００は、バッテリーの電流、電圧及び温度の測定結果を第１コア部１００及び第２コア部２００に共に伝送し得る。

前記第１コア部１００及び前記第２コア部２００は、測定部３００によって測定されたバッテリーの状態情報を各々受信し得る（図２のａ１１、ａ２１）。特に、第１コア部１００及び第２コア部２００は、相異なるコアから構成され得る。さらに、第１コア部１００及び第２コア部２００は、一つの単一集積回路に備えられた相異なるコアであり得る。したがって、本発明によるバッテリーＳＯＣ推定装置は、マルチコアを含む装置であり得る。例えば、本発明によるバッテリーＳＯＣ推定装置は、バッテリーのＢＭＳ（Ｂａｔｔｅｒｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）として具現され得、この際、第１コア部１００及び第２コア部２００は、ＢＭＳのＭＣＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ｕｎｉｔ）に備えられたマルチコアであり得る。

前記第１コア部１００及び第２コア部２００は、測定部３００から受信されたバッテリーの状態情報に基づき、バッテリーのＳＯＣを各々推定できる。ここで、バッテリーのＳＯＣは、バッテリーの充電状態（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）を意味する。即ち、第１コア部１００及び第２コア部２００は、各々の演算過程によってバッテリーの充電状態を別に推定し得る。

この際、前記第１コア部１００及び前記第２コア部２００は、バッテリーの ＳＯＣを推定するに際し、バッテリーモデリングを用い得る。特に、前記第１コア部１００及び前記第２コア部２００は、相異なるモデリング方式を用いてバッテリーのＳＯＣを推定し得る。本明細書では、各モデリング方式を区分するために、第１コア部１００によって用いられたバッテリーモデリング方式を第１バッテリーモデリング方式とし、第２コア部２００によって用いられたバッテリーモデリング方式を第２バッテリーモデリング方式とする。

このような第１バッテリーモデリング方式及び第２バッテリーモデリング方式は、非線形的な特性を有するバッテリーの状態を推定するために用いられるバッテリーモデリング方法であって、本発明の出願時点における多様なモデリング方式が含まれ得る。例えば、このようなバッテリーモデリング方式には、電気回路モデル（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｍｏｄｅｌ）、電気化学モデル（Ｅｌｅｃｔｒｏｃｈｅｍｉｃａｌ Ｍｏｄｅｌ）、分析的モデル（Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｍｏｄｅｌ）及び確率的モデル（Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ Ｍｏｄｅｌ）などが含まれ得る。各々のバッテリーモデリング方式は、本発明の出願時点において公知であり、これについての詳細な説明は省略する。

本発明において、第１バッテリーモデリング方式と第２バッテリーモデリング方式とは相異なる方式であり得る。即ち、前記第１コア部１００及び前記第２コア部２００は、相異なるバッテリーモデリング方式を用いてＳＯＣを推定し得る。

より具体的に、第１コア部１００は、測定部３００によって測定されたバッテリーの状態情報に基づき、第１バッテリーモデリング方式を適用してバッテリーのＳＯＣを推定できる（図２の矢印ａ１２）。この際、第１コア部１００によって推定されたバッテリーのＳＯＣは、本明細書において第１ＳＯＣとする。即ち、第１コア部１００は、第１バッテリーモデリング方式を用いて第１ＳＯＣを推定し得る。

さらに、前記第１コア部１００は、第１ＳＯＣを推定するに際し、再帰関数を用い得る。即ち、前記第１コア部１００は、以前段階で推定された第１ＳＯＣ推定値を用いて現在の第１ＳＯＣ値を推定し得る。例えば、前記第１コア部１００は、図２において矢印ａ１３で示したように、第１ＳＯＣ推定値が第１コア部１００の入力値としてフィードバックされるようにすることで、第１ＳＯＣの演算に用い得る。即ち、第１コア部１００は、以前段階の第１ＳＯＣ推定結果を用いて次の段階の第１ＳＯＣ値を推定できる。

また、第２コア部２００は、測定部３００によって測定されたバッテリーの状態情報に基づき、第２バッテリーモデリング方式を適用してバッテリーの ＳＯＣを推定し得る（図２の矢印ａ２２）。この際、第２コア部２００によって推定されたバッテリーのＳＯＣは、本明細書で第２ＳＯＣとする。即ち、第２コア部２００は、第２バッテリーモデリング方式を用いて第２ＳＯＣを推定できる。

一方、第２コア部２００は、第２ＳＯＣの推定に第１ＳＯＣを用い得る。即ち、図２において矢印ａ１４で示したように、第１コア部１００は、第１ＳＯＣを推定すれば、当該結果を第２コア部２００に伝送し得、第２コア部２００は、このように伝送された第１ＳＯＣに基づいて第２ＳＯＣを推定し得る。例えば、第２コア部２００は、過去に演算された第１ＳＯＣ推定値に基づいて現在の第２ＳＯＣ推定値を演算し得る。

前記第２コア部２００は、推定された第２ＳＯＣを第１コア部１００に伝送し得る。そして、第１コア部１００は、このように第２コア部２００によって伝送された第２ＳＯＣを反映してバッテリーの第１ＳＯＣを推定し得る。

即ち、第２コア部２００が第２バッテリーモデリング方式によって第２ＳＯＣを推定すれば、図２において矢印ａ２３で示しように、第２コア部２００は、第２ＳＯＣ推定値を第１コア部１００の入力端子に入力パラメータとして入力し得る。そうすれば、第１コア部１００は、このように入力された第２ＳＯＣ推定値を用いて第１ＳＯＣを推定し得る。そして、このように推定された第１ＳＯＣの推定結果は、現在の最終ＳＯＣ推定値として出力され得る（図２の矢印ａ１２）。言い換えれば、第２ＳＯＣの推定結果を反映して第１ＳＯＣが推定されれば、このような第１ＳＯＣの推定結果がバッテリーの最終ＳＯＣ推定値として決定され得る。そして、このように決められたバッテリーの最終ＳＯＣ推定値は、バッテリーＳＯＣ推定装置そのものに保存されるか、外部の他の装置、例えば、自動車のＥＣＵなどに提供され得る。そして、このように提供されたバッテリーの最終ＳＯＣ推定値は、以後にバッテリーのＳＯＣを推定するのにさらに用いられるか、使用者などに関連情報を提供するための用途などとして用いられ得る。

望ましくは、第２バッテリーモデリング方式は、第１バッテリーモデリング方式に比べて演算所要時間が相対的に長いものであり得る。即ち、同じ性能のコアを用いるという点を前提にするとき、第１バッテリーモデリング方式は、第２バッテリーモデリング方式に比べて相対的に短い演算時間を有し得る。これは、言い換えれば、第２バッテリーモデリング方式が第１バッテリーモデリング方式に比べて演算が複雑である一方、正確性が高い方式であるといる。バッテリーモデリング方式の場合、演算が複雑であれば、時間が長くかかって演算による負荷が多くかかり得るが、通常、正確性が高い場合が多い。

したがって、この場合、第２コア部２００は、第１コア部１００に比べて相対的に正確性が高いバッテリーモデリング方式を採用してＳＯＣを推定するといえる。したがって、第２コア部２００は、第１コア部１００に比べて、実際値にさらに近くＳＯＣを推定するといえる。

特に、第１コア部１００は、第１バッテリーモデリング方式として電気回路モデルを用い、第２コア部２００は、第２バッテリーモデリング方式として電気化学モデルを用い得る。

ここで、電気回路モデルは、電気回路の構成を通じてバッテリーの入力と出力特性をモデリングする方法であって、バッテリーの種類によって素子構成に変化を与えて具現し得る。特に、このような電気回路モデルは、等価回路のモデリングによって具現され得る。電気回路モデルは、演算過程が比較的簡単で演算による所要時間が長くなく、演算のための負荷があまりかからないという長所を有する。しかし、このような電気回路モデルの場合、正確性が少し劣るという不具合がある。

一方、電気化学モデルは、バッテリーの内部で発生する化学的作用を基盤にしてバッテリーの特性をモデリングする方法である。このような電気化学モデルの代表的な例として、ＤＦＮ（Ｄｏｙｌｅ−Ｆｕｌｌｅｒ−Ｎｅｗｍａｎ） モデルが挙げられる。ＤＦＮモデルは、多孔性の電極内に存在するリチウムイオン濃度の時空間的な変化、電位、インターカレーションキネチック、固体相と電解液相との間の電流密度などをモデリングし得る。このような電気化学モデルは、正確性が非常に高いという長所を有する。

このような電気回路モデル及び電気化学モデルを用いてバッテリーのＳＯＣを推定する各々の方法は、本発明の出願時点における公知であるため、これについての詳細な説明は省略する。

本発明の前記実施例よる場合、第２コア部２００は、ＤＦＮモデルのような電気化学モデルを用いて高い正確度のＳＯＣ推定値（第２ＳＯＣ）を得ることができる。そして、第１コア部１００は、このように高い正確度を有する第２コア部２００のＳＯＣ推定結果（第２ＳＯＣ）を入力パラメーターに反映することで、ＳＯＣ（第１ＳＯＣ）推定の正確度を高めることができる。

望ましくは、前記第１コア部１００は、第２ＳＯＣを周期的に受け得る。即ち、第２コア部２００は、第２ＳＯＣの推定結果を第１コア部１００に周期的に伝送し得る。そして、第１コア部１００は、このように伝送された第２ＳＯＣを反映して第１ＳＯＣを推定し得る。例えば、前記第１コア部１００は、図２において矢印ａ２３で示したように、第２コア部２００から第２ＳＯＣ値を周期的に受け得、周期的に伝送される度に第２ＳＯＣ値を用いて第１ＳＯＣ値を推定し得る。

例えば、前記第１コア部１００は、第２コア部２００から伝送された第２ＳＯＣ値をバッテリーの実際ＳＯＣ値またはそれに近い値として認識し、これに基づいて第１ＳＯＣ値を補正するようにすることができる。

特に、第２コア部２００から伝送された第２ＳＯＣ値は、第１コア部１００によって推定された第１ＳＯＣ値に比べて正確性が高い。したがって、第１コア部１００は、このように正確性が高い第２ＳＯＣ値を周期的に受け、これを ＳＯＣ推定に反映し得る。したがって、第１コア部１００は、第１ＳＯＣ推定誤差が大きくなることを周期的に防止することができ、これによってＳＯＣ推定の正確性を向上させることができる。

さらに、前記第１コア部１００は、第１ＳＯＣを周期的に推定し得る。例えば、前記第１コア部１００は、Ｔ１（第１周期）ごとに一回ずつ第１ＳＯＣを推定し得る。この際、第１コア部１００は、以前段階（周期）で推定された第１ＳＯＣがフィードバックされ、これに基づいて現在段階（周期）の第１ＳＯＣを推定し得る。

例えば、第１コア部１００が０．２ｓ（秒）の周期として第１ＳＯＣを推定するとしたら、ｔ＝０ｓ、０．２ｓ、０．４ｓ、０．６ｓ、…になる時点で第１ＳＯＣを推定するといえる。この際、第１コア部１００は、現在周期（時点）の第１ＳＯＣ値を推定するために、直前段階で推定された第１ＳＯＣ値を用い得る。例えば、第１コア部１００は、ｔ＝０．４ｓになる時点で第１ＳＯＣを推定するために、直前段階であるｔ＝０．２ｓになる時点で推定された第１ＳＯＣ値をフィードバックを受けて入力値として用い得る（図２の矢印ａ１３参照）。

また、前記第２コア部２００も、第２ＳＯＣを周期的に推定し得る。例えば、前記第２コア部２００は、Ｔ２（第２周期）ごとに一回ずつ第２ＳＯＣを推定し得る。ここで、第２コア部２００は、第１コア部１００の第１ＳＯＣ推定周期よりも長い周期で第２ＳＯＣを推定し得る。即ち、第２コア部２００の第２周期Ｔ２は、第１コア部１００の第１周期Ｔ１よりも長く構成され得る。

例えば、第１コア部１００が前記実施例のように０．２ｓごとに第１ＳＯＣを推定する場合、第２コア部２００は、これよりも長い周期、例えば、３ｓごとに第２ＳＯＣを推定するように構成され得る。この場合、第２コア部２００は、３ｓに一回ずつ第２ＳＯＣ推定結果を第１コア部１００に伝送し得る。そうすれば、第１コア部１００は、０．２ｓごとに自発的に演算された過去の値を用いて第１ＳＯＣを推定し、３ｓに一回ずつ第２コア部２００によって演算された第２ＳＯＣを用いて第１ＳＯＣを推定し得る。即ち、第１コア部１００は、０．２ｓごとにＳＯＣを推定してその結果値を提供し、３ｓに一回ずつＳＯＣ推定結果が実際値に近くなるように補正し得る。

本発明のこのような構成によれば、ＳＯＣを推定する各コアの周期を異ならせて構成することで、ＳＯＣ推定効率をさらに向上させることができる。特に、前記構成の場合、演算が複雑で負荷が大きくかかるモデリング方式に対しては、周期を長くすることで、当該コアに過負荷がかかることを防止することができる。一方、相対的に簡単な演算を行うコアに対しては、遂行周期を短くすることで、ＳＯＣ推定アップデートが速く行われるようにすることができる。そして、これはＳＯＣ推定における正確性を向上させることができる。

即ち、前記構成によれば、第１コア部１００は、相対的に簡単なバッテリーモデリング方式によって迅速ながらも低い演算負荷でＳＯＣを推定し、正確性が多少低い部分に対しては第２コア部２００によって周期的に補完されるようにすることができる。これに対し、第２コア部２００は、第１コア部１００に比べて相対的に複雑なバッテリーモデリング方式を用いる。例えば、第２コア部２００が電気化学モデルを用いる場合、偏微分方程式、常微分方程式などを計算しなければならないが、数学的に非常に複雑なので、演算による負荷が大きくかかり、演算時間も長い。しかし、電気化学モデルに対する演算周期が長く形成されることで、第２コア部２００に演算負荷があまりかからないようにすることができる。さらに、このように第２コア部２００の演算周期を長くすれば、第２コア部２００による電力消耗が過多に起こることも防止することができる。このように、本発明の上記のような面によれば、マルチコアの相互作用によって各コアの短所が補完されるようにする一方、長所を確保することで、バッテリーＳＯＣ推定における効率性を極大化させることができる。

より望ましくは、本発明によるバッテリーＳＯＣ推定装置は、図１に示したように、アップデート部４００をさらに含み得る。

前記アップデート部４００は、第２コア部２００の第２ＳＯＣ推定結果を第１コア部１００の入力値として周期的に伝達し得る。例えば、前記アップデート部４００は、３ｓに一回ずつ第２ＳＯＣ推定結果を第１コア部１００に入力し得る。このようなアップデート部４００の動作については、図３を参照してより具体的に説明する。

図３は、本発明の他の実施例によるバッテリーＳＯＣ推定装置の構成と動作を概略的に示す図である。このような図３については、前述の実施例と相違した部分を中心にして説明し、前述の実施例の説明が同一または類似に適用される部分については詳細な説明を省略する。

図３を参照すれば、電圧（Ｖ）、電流（Ｉ）、温度（Ｔ）などのようなバッテリーの状態情報が第２コア部２００に入力されて第２ＳＯＣが演算され得る。そして、このように演算された第２ＳＯＣは、図３における矢印ｂ２で示しように、アップデート部４００に入力され得る。

そうすれば、前記アップデート部４００は、図３における矢印ｂ３で示したように、第２コア部２００から入力された第２ＳＯＣ値を第１コア部１００の入力値として伝送し得る。したがって、前記第１コア部１００は、このようにアップデート部４００によって入力された第２ＳＯＣ値を、次の段階において第１ＳＯＣの推定に用い得る。

また、前記アップデート部４００には、第１ＳＯＣの演算結果が伝送され得る。即ち、第１コア部１００が第１ＳＯＣを演算すれば、第１コア部１００は、図３においてｂ１で示したように、第１ＳＯＣ演算結果をアップデート部４００に伝送し得る。そうすれば、アップデート部４００は、このような第１ＳＯＣ演算結果を第１コア部１００の入力値として伝送し（ｂ３）、第１コア部１００が以前段階のＳＯＣに基づいて次の段階のＳＯＣを推定し得る。

特に、前記アップデート部４００は、第１コア部１００の第１ＳＯＣ推定結果及び第２コア部２００の第２ＳＯＣ推定結果を共に受信し得る。この場合、前記アップデート部４００は、最も最近に受信された推定結果を第１コア部１００に伝送し得る。これについては、図４を参照してより具体的に説明する。

図４は、本発明の一実施例によるバッテリーＳＯＣ推定装置において、アップデート部４００における第１ＳＯＣの受信時点及び第２ＳＯＣの受信時点を概略的に示す図である。図４における水平線は時間軸であり、このような時間軸を基準で上部に位置した矢印は、第１ＳＯＣの受信を示し、下部に位置した矢印は第２ＳＯＣの受信を示す。即ち、ｃ１〜ｃ５は、アップデート部４００に対する第１ＳＯＣの受信時点を示し、ｄ１は、アップデート部４００に対する第２ＳＯＣの受信時点を示す。

図４を参照すれば、アップデート部４００における第１ＳＯＣの受信周期は、０．２ｓ単位であって、ｔ＝３．０、３．２、３．４、３．６、３．８ｓになる時点で各々第１ＳＯＣ推定値がアップデート部４００に伝送されたといえる（ｃ１〜ｃ５）。また、図４において、第２ＳＯＣは、ｔ＝３．０ｓになる時点でアップデート部４００に伝送されたといえる（ｄ１）。

もし、現在時点がｔ＝３．８ｓ以後であれば、アップデート部４００は、最も最新の受信情報であるといえるｔ＝３．８ｓになる時点における第１ＳＯＣ推定結果ｃ５をアップデート情報として第１コア部１００に伝送し得る。

一方、最も最近の第１ＳＯＣ推定結果と第２ＳＯＣ推定結果とが同時にアップデート部４００に受信された場合、前記アップデート部４００は、第２ＳＯＣ推定結果をアップデート情報として第１コア部１００に入力し得る。

例えば、図４の実施例において、現在時点がｔ＝３．０ｓ直後の時点であれば、アップデート部４００へは、第１コア部１００及び第２コア部２００から各々ｔ＝３．０ｓである時点における第１ＳＯＣ推定結果ｃ１及び第２ＳＯＣ推定結果ｄ１が伝送され得る。この場合、前記アップデート部４００は、第２ＳＯＣ推定結果ｄ１を第１コア部１００に伝送し、次の段階の第１ＳＯＣの推定に用い得る。例えば、前記アップデート部４００は、ｔ＝３．０ｓになる時点における第２ＳＯＣ推定結果ｄ１を第１コア部１００に伝送し得、第１コア部１００は、このようなｔ＝３．０ｓにおける第２ＳＯＣ推定結果ｄ１に基づき、ｔ＝３．２ｓになる時点における第１ＳＯＣ（ｃ２）を推定し得る。即ち、前記アップデート部４００は、同時点における第１ＳＯＣ推定結果及び第２ＳＯＣ推定結果が存在すれば、第２ＳＯＣ推定結果を第１ＳＯＣ推定結果よりも優先し得る。第２ＳＯＣ推定結果は、第１ＳＯＣ推定結果に比べて正確性が高いバッテリーモデリング方式に基づくものであり得、この場合、同時点において、第１ＳＯＣ推定結果よりは第２ＳＯＣ推定結果がより実際に近い値であり得る。

一方、前記実施例においては、アップデート部４００が第１ＳＯＣ推定結果及び第２ＳＯＣ推定結果のいずれか一つの結果のみを第１コア部１００に伝達する構成にして説明したが、本発明は必ずしもこのような実施例に限定されることではない。例えば、前記アップデート部４００は、第１ＳＯＣ推定結果と第２ＳＯＣ推定結果を共に用いて新しい値を導き出し、導き出された値をアップデイト情報として第１コア部１００に入力し得る。

特に、第１ＳＯＣ推定結果の最終受信時点が第２ＳＯＣ推定結果の最終受信時点よりも遅れた場合、前記アップデート部４００は、最後の第１ＳＯＣ推定結果とともに最後の第２ＳＯＣ推定結果も反映し、第１コア部１００に伝送するアップデート情報を構成し得る。即ち、前記アップデート部４００は、第１ＳＯＣ推定結果のうち最も最近に受信された値及び第２ＳＯＣ推定結果のうち最も最近に受信された値を用いて、新しいＳＯＣ値（アップデートＳＯＣ）を導き出し得る。そして、アップデート部４００は、このように導出されたアップデートＳＯＣ値を第１コア部１００に伝送し、第１コア部１００はアップデートＳＯＣ値を以前段階のＳＯＣ値として次の段階の第１ＳＯＣの推定に用い得る。

例えば、図４の実施例で、現在時点がｔ＝３．３ｓになる時点の場合であれば、第２コア部２００から第２ＳＯＣ推定結果がアップデート部４００に伝送された最後の時点はｔ＝３．０ｓである時点であり、第１コア部１００から第１ＳＯＣ推定結果がアップデート部４００に伝送された最後の時点はｔ＝３．２ｓである時点であり得る。この場合、前記アップデート部４００は、ｔ＝３．２ｓになる時点における第１ＳＯＣ推定結果ｃ２は勿論、ｔ＝３ｓになる時点における第２ＳＯＣ推定結果ｄ１も共に用いて新しいＳＯＣ推定結果をアップデートＳＯＣとして導き出し得る。そして、アップデート部４００は、このように導き出されたアップデートＳＯＣを第１コア部１００にアップデート情報として入力し得る。

本発明のこのような構成によれば、最も最近に第１ＳＯＣが推定されたとしても、正確性が相対的に高い第２ＳＯＣ推定結果もともに反映されるようにすることで、第１コア部１００によるＳＯＣ推定の正確度をより向上させることができる。

さらに、前記アップデート部４００は、第１ＳＯＣの受信時点と第２ＳＯＣの受信時点との時間差によって加重値を相違に付与し得る。例えば、前記アップデート部４００は、第１ＳＯＣの受信時点と第２ＳＯＣの受信時点との時間差が大きいほど、第１ＳＯＣよりも先に受信された第２ＳＯＣの推定結果が少なく反映されるようにすることができる。

例えば、図４の実施例において、現在時点がｔ＝３．３ｓである場合に比べて、現在時点がｔ＝３．５ｓである場合、第２ＳＯＣの反映の割合をさらに低くし得る。現在時点がｔ＝３．３ｓであれば、第１ＳＯＣの最新値受信時点（ｔ＝３．２ｓ）と第２ＳＯＣの最新値受信時点（ｔ＝３．０ｓ）との時間差が０．２ｓであるといえる。そして、現在時点がｔ＝３．５ｓであれば、第１ＳＯＣの最新値受信時点（ｔ＝３．４ｓ）と第２ＳＯＣの最新値受信時点（ｔ＝３．０ｓ）との時間差は０．４ｓであるといえる。この場合、前記アップデート部４００は、アップデートＳＯＣを導出するに際し、ｔ＝３．５ｓである時点における第２ＳＯＣの反映の割合は、ｔ＝３．３ｓである時点における第２ＳＯＣの反映の割合よりも低くすることができる。本発明のこのような構成によれば、最後に推定された第２ＳＯＣを反映してアップデートＳＯＣを構成するが、第２ＳＯＣの推定時点に応じて信頼性を相違に付与することで、ＳＯＣをより正確に推定することができる。

一方、図３においては、第１コア部１００及び第２コア部２００の入力値として、電圧Ｖ、電流Ｉ、温度Ｔなどが示されているが、これは一例であるだけで、第１コア部１００及び第２コア部２００には、バッテリーモデリングを用いてＳＯＣを推定するために、Ｖ、Ｉ、Ｔの外に他の多様な入力ファクターが入力され得る。例えば、第２コア部２００が電気化学モデルを用いて第２ＳＯＣを推定する場合、Ｖ、Ｉ、Ｔの外に、単一セルの大きさ、拡散係数、初期濃度などのような初期値が偏微分方程式を計算するために入力され得る。

また、本発明によるバッテリーＳＯＣ推定装置は、図１に示したように、メモリー部５００をさらに含み得る。

前記メモリー部５００は、本発明によるバッテリーＳＯＣ推定装置の各構成要素の動作に必要な様々な情報または各動作によって導き出された情報などを保存し得る。例えば、前記メモリー部５００は、第１コア部１００による第１ＳＯＣ推定結果、第２コア部２００による第２ＳＯＣ推定結果、測定部３００によるバッテリー状態情報測定結果などを保存し得る。また、前記メモリー部５００は、第１コア部１００及び／または第２コア部２００がＳＯＣを導出するのに必要な各種情報などを保存し得る。特に、第１コア部１００及び第２コア部２００は、相異なるバッテリーモデリング方式によって各々ＳＯＣを演算でき、前記メモリー部５００は、このように第１コア部１００及び第２コア部２００がＳＯＣを演算するためにバッテリーモデリングを行うのに必要な各種情報などを保存し得る。さらに、前記メモリー部５００は、バッテリーＳＯＣ推定装置が適用されたバッテリーの各種詳細情報などを保存し得る。

そして、メモリー部５００は、このように保存された情報を、本発明によるバッテリーＳＯＣ推定装置の各構成要素、例えば、第１コア部１００、第２コア部２００及びアップデート部４００に伝送し得る。

一方、上述した実施例の場合、第１バッテリーモデリング方式として電気回路モデルが用いられ、第２バッテリーモデリング方式として電気化学モデルが用いられた場合を中心にして説明したが、第１コア部１００及び第２コア部２００は、他の多様なバッテリーモデリング方式を用いてＳＯＣを推定し得る。即ち、第１コア部１００及び第２コア部２００は、第１バッテリーモデリング方式及び第２バッテリーモデリング方式として、電気回路モデル、電気化学モデル、分析的モデル及び化学的モデルより選択された相異なる一つのモデリング方式を用い得る。但し、第２コア部２００は、第１コア部１００に比べて演算が複雑で演算にかかる時間が長いとしても正確性が高いバッテリーモデリング方式を用い得る。例えば、第１コア部１００は、第１バッテリーモデリング方式として電気回路モデルを用い、第２コア部２００は、第２バッテリーモデリング方式として確率的モデルを用い得る。

本発明によるバッテリーＳＯＣ推定装置は、バッテリーパックに含まれるバッテリー管理装置ＢＭＳに含まれ得る。即ち、本発明によるバッテリー管理装置は、上述した本発明によるバッテリーＳＯＣ推定装置を含み得る。この場合、ＢＭＳのＭＣＵは、少なくとも二つのコアを備えたマルチコアとして構成され得、前記第１コア部１００及び前記第２コア部２００は、ＭＣＵの相異なるコアによって具現され得る。

また、本発明によるバッテリーパックは、上述した本発明によるバッテリーＳＯＣ推定装置を含み得る。この場合、バッテリーＳＯＣ推定装置は、バッテリーパックに含まれたＢＭＳまたは別の装置に含まれ得る。また、本発明によるバッテリーパックは、このようなバッテリーＳＯＣ推定装置の外にも、リレー、ヒューズなど幾つかの電装品が装着された電装プレート、複数の二次電池が積層された形態で構成されたバッテリーモジュール及びバッテリーモジュールと電装プレートを収納するパックケースなどを備え得る。

また、本発明による自動車は、上述した本発明によるバッテリーＳＯＣ推定装置を含み得る。この場合、バッテリーＳＯＣ推定装置は、バッテリーパックに含まれ得る。または、バッテリーＳＯＣ推定装置の少なくとも一部は、バッテリーパックの外部に備えられた他の装置として具現されることも可能である。

図５は、本発明の一実施例によるバッテリーＳＯＣ推定方法を概略的に示すフローチャートである。図５において、各段階の遂行主体は、上述したバッテリーＳＯＣ推定装置の各構成要素であり得る。

図５に示したように、本発明によるバッテリーＳＯＣ推定方法によれば、先ず、バッテリーの状態情報が測定され得る（Ｓ１１０）。ここで、バッテリーの状態情報には、バッテリーの電流、電圧及び温度などが含まれ得る。

そして、前記Ｓ１１０段階で測定されたバッテリーの状態情報に基づき、第１バッテリーモデリング方式を適用してバッテリーの第１ＳＯＣを推定し得る（Ｓ１２０）。また、前記Ｓ１１０段階で測定されたバッテリーの状態情報に基づき、第２バッテリーモデリング方式を適用してバッテリーの第２ＳＯＣを推定し得る（Ｓ１３０）。ここで、第２バッテリーモデリング方式は、第１バッテリーモデリング方式とは異なる種類のバッテリーモデルを用いることであり得る。

特に、第２バッテリーモデリング方式は、第１バッテリーモデリング方式に比べ、相対的に演算が複雑で演算に必要な時間が長いが、ＳＯＣ推定における正確性が相対的に高い方式である。例えば、前記Ｓ１２０段階は、電気回路モデルを用いて第１ＳＯＣを推定し得、前記Ｓ１３０段階は、電気化学モデルを用いて第２ＳＯＣを推定し得る。

次に、前記Ｓ１２０段階で推定された第１ＳＯＣ及び前記Ｓ１３０段階で推定された第２ＳＯＣの少なくとも一つに基づき、次の段階の第１ＳＯＣを推定し得る（Ｓ１４０）。特に、前記Ｓ１４０段階は、前記Ｓ１３０段階で推定された第２ＳＯＣ値を周期的に受けて次の段階の第１ＳＯＣの推定に用い得る。

また、前記Ｓ１２０段階及び前記Ｓ１３０段階は、周期的に行われ得る。この際、Ｓ１３０段階の第２ＳＯＣ推定周期は、Ｓ１２０段階の第１ＳＯＣ推定周期よりも長く構成され得る。

そして、前記Ｓ１４０段階は、Ｓ１２０段階で推定された第１ＳＯＣ及びＳ１３０段階で推定された第２ＳＯＣのうち最後に推定された値、即ち、最も最新の推定値を用いて次の段階の第１ＳＯＣを推定し得る。

以上のように、本発明を限定された実施例と図面によって説明したが、本発明はこれに限定されず、本発明の属する技術分野における通常の知識を持つ者によって本発明の技術思想と特許請求の範囲の均等範囲内で多様な修正及び変形が可能であることは言うまでもない。

１００ 第１コア部
２００ 第２コア部
３００ 測定部
４００ アップデート部
５００ メモリー部

Claims (8)

1. バッテリーの状態情報を測定する測定部と、
   前記測定部によって測定されたバッテリーの状態情報に基づき、第１バッテリーモデリング方式を適用してバッテリーの第１ＳＯＣを周期的に推定する第１コア部と、
   前記測定部によって測定されたバッテリーの状態情報に基づき、前記第１バッテリーモデリング方式と異なる第２バッテリーモデリング方式を適用して前記バッテリーの第２ＳＯＣを周期的に推定する第２コア部と、を含むバッテリーＳＯＣ推定装置であって、
   前記第２コア部は、推定された第２ＳＯＣを第１コア部に伝送し、
   前記第１コア部は、前記第２コア部によって伝送された第２ＳＯＣを反映して前記バッテリーの第１ＳＯＣを推定し、
   前記第２コア部は、前記第１コア部の第１ＳＯＣ推定周期よりも長い周期で第２ＳＯＣを推定し、
   前記バッテリーＳＯＣ推定装置は、
   前記第１コア部及び前記第２コア部から第１ＳＯＣ推定結果及び第２ＳＯＣ推定結果を受信し、前記第１ＳＯＣ推定結果及び前記第２ＳＯＣ推定結果のうち最も最近に受信された推定結果に基づく値を、前記第１コア部の入力値として周期的に伝達するアップデート部をさらに含む
   バッテリーＳＯＣ推定装置。
2. 第２バッテリーモデリング方式は、前記第１バッテリーモデリング方式に比べて演算所要時間が相対的に長い請求項１に記載のバッテリーＳＯＣ推定装置。
3. 第１バッテリーモデリング方式は電気回路モデリング方式であり、第２バッテリーモデリング方式は電気化学モデリング方式である請求項２に記載のバッテリーＳＯＣ推定装置。
4. 前記第１コア部は、前記第２ＳＯＣを周期的に受信し、第１ＳＯＣの推定に反映する請求項１から３のいずれか一項に記載のバッテリーＳＯＣ推定装置。
5. 前記アップデート部は、前記第１コア部及び前記第２コア部から第１ＳＯＣ推定結果及び第２ＳＯＣ推定結果を受信し、最も最近に受信された推定結果を第１コア部に伝送する請求項１から４のいずれか一項に記載のバッテリーＳＯＣ推定装置。
6. 前記測定部は、前記バッテリーの状態情報として、前記バッテリーの電流、電圧及び温度のうち少なくとも一つを測定する請求項１から５のいずれか一項に記載のバッテリーＳＯＣ推定装置。
7. 請求項１から請求項６のいずれか一項に記載のバッテリーＳＯＣ推定装置を含む、バッテリーパック。
8. バッテリーの状態情報を測定する段階と、
   前記測定されたバッテリーの状態情報に基づき、第１バッテリーモデリング方式を適用してバッテリーの第１ＳＯＣを周期的に推定する段階と、
   前記測定されたバッテリーの状態情報に基づき、前記第１バッテリーモデリング方式と異なる第２バッテリーモデリング方式を適用して前記バッテリーの第２ＳＯＣを周期的に推定する段階と、
   前記第１ＳＯＣ推定段階で推定された第１ＳＯＣ及び前記第２ＳＯＣ推定段階で推定された第２ＳＯＣの少なくとも一つに基づき、次の段階の第１ＳＯＣを推定する段階と、を含む、バッテリーＳＯＣ推定方法であって、
   前記第２ＳＯＣを周期的に推定する段階は、前記第１ＳＯＣを周期的に推定する段階の第１ＳＯＣ推定周期よりも長い周期で第２ＳＯＣを推定する段階を有し、
   前記バッテリーＳＯＣ推定方法は、
   前記第１ＳＯＣ推定段階で推定された第１ＳＯＣ推定結果及び前記第２ＳＯＣ推定段階で推定された第２ＳＯＣ推定結果を受信し、前記第１ＳＯＣ推定結果及び前記第２ＳＯＣ推定結果のうち最も最近に受信された推定結果に基づく値を、前記第１ＳＯＣ推定段階における入力値として周期的に伝達する段階を含む
   バッテリーＳＯＣ推定方法。

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