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2차 전지의 개방 회로 전압(Voc(Z)), 전지의 분극 효과에 의한 캐패시터 성분(Cp) 및 전지 내부의 저항 성분을 고려한 RC 회로 모델링에 의해 유도된 2차 전지 출력 전압(Vt), 캐패시터 양단 전압(Vp) 및 SOC(Z)에 대한 각 상태 방정식의 파라미터; 상기 각 상태 방정식을 토대로 슬라이딩 모드 디자인된 관측기의 정 궤환 이득 상수; 개방 회로 전압별 SOC 테이블; 및 상기 관측기에 기초하여 Vt, Vp 및 Z의 예측치 , 및 를 계산하는 2차 전지 상태 예측 프로그램;을 수록하고 있는 저장매체;
샘플링 타임 t에서 이차 전지의 입력 전류(I)와 출력 전압(Vt)을 측정하여 출력하는 전류/전압 검지 수단; 및
상기 저장매체로부터 상기 2차 전지 상태 예측 프로그램, 상기 파라미터, 상기 정 궤환 이득 상수 및 상기 개방 회로 전압별 SOC 테이블을 메모리에 로드하는 한편, 상기 전류/전압 검지 수단으로부터 출력된 이차 전지의 입력 전류 및 출력 전압을 입력받아, 상기 로드된 파라미터 및 정 궤환 이득 상수에 의해 상기 관측기의 방정식을 확립하고, 입력 전류(I) 및 출력 전압(Vt)과 개방 회로 전압별 SOC 테이블을 이용하여 2차 전지의 SOC 예측치 를 계산하여 출력하는 마이크로프로세서;를 포함하는 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 2차 전지의 SOC 예측 장치
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제1항에 있어서,
상기 저항 성분은 파급 저항 성분 Rb, 확산 저항 성분 Rp 및 오믹 저항 성분 Rt를 포함하는 것을 특징으로 하는 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 2차 전지의 SOC 예측 장치
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제2항에 있어서,
상기 2차 전지 출력 전압(Vt), 캐패시터 양단 전압(Vp) 및 SOC(Z)에 대한 각 상태 방정식은 다음의 수학식에 의해 표현되고,
상기 저장매체에 수록된 파라미터는 상기 상태 방정식의 계수 , , , , , , 로서,
이며, 상기 T는 전치 행렬이고, 상기 Cn은 2차 전지의 공칭 정전용량인 것을 특징으로 하는 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 2차 전지의 SOC 예측 장치
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제3항에 있어서,
상기 2차 전지 출력 전압(Vt), 캐패시터 양단 전압(Vp) 및 SOC(Z)에 대한 슬라이딩 모드 관측기는 다음의 수학식에 의해 표현되고,
상기 , 및 는 상기 저장매체에 수록된 정 궤환 이득 상수이며, 상기 sgn()은 시그넘 함수인 것을 특징으로 하는 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 2차 전지의 SOC 예측 장치
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제4항에 있어서,
상기 마이크로프로세서는 상기 슬라이딩 모드 관측기의 수식을 오일러 이산 식으로 변환한 다음의 수학식에 의해 Vt, Vp 및 Z의 예측치 , 및 를 계산하고,
상기 Ts는 2차 전지의 입력 전류(I) 및 출력 전압(Vt)에 대한 샘플링 주기이고, K는 샘플링이 이루어지는 회차(K≥1)인 것을 특징으로 하는 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 2차 전지의 SOC 예측 장치
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제1항에 있어서,
상기 SOC 예측치 는 전지 관리 시스템(BMS)에 입력되는 것을 특징으로 하는 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 2차 전지의 SOC 예측 장치
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삭제
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제1항에 있어서,
상기 저장매체는 RC 모델링 회로에 포함된 캐패시터 성분값 및 저항 성분값을 더 수록하고 있는 것을 특징으로 하는 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 2차 전지의 SOC 예측 장치
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제8항에 있어서,
상기 저장매체는 2차 전지의 입력 전류 크기에 따른 캐패시터 성분값 리스트 및 저항 성분값 리스트를 더 수록하고 있고,
상기 마이크로프로세서는 2차 전지의 입력 전류가 검지되는 시점 t에서 검지된 입력 전류의 크기에 따른 캐패시터 성분값 및 저항 성분값을 상기 리스트로부터 리드하여 상기 파라미터를 실시간으로 계산하는 것을 특징으로 하는 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 2차 전지의 SOC 예측 장치
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2차 전지의 개방 회로 전압(Voc(Z)), 전지의 분극 효과에 의한 캐패시터 성분(Cp) 및 전지 내부의 저항 성분을 고려한 RC 회로 모델링에 의해 유도된 2차 전지 출력 전압(Vt), 캐패시터 양단 전압(Vp) 및 SOC(Z)에 대한 각 상태 방정식의 파라미터; 상기 각 상태 방정식을 토대로 슬라이딩 모드 디자인된 관측기의 정 궤환 이득 상수; 개방 회로 전압별 SOC 테이블; 및 상기 관측기에 기초하여 Vt, Vp 및 Z의 예측치 , 및 를 계산하는 2차 전지 상태 예측 프로그램;을 수록한 저장매체를 이용하여 마이크로프로세서가 2차 전지의 SOC를 예측하는 방법에 있어서,
(a) 상기 저장매체로부터 상기 프로그램, 파라미터, 정 궤환 이득 상수 및 개방 회로 전압별 SOC 테이블을 메모리에 로드하는 단계;
(b) 샘플링 타임 t에서 전류/전압 검지 수단으로부터 이차 전지의 입력 전류(I)와 출력 전압(Vt)을 입력받는 단계; 및
(c) 로드된 파라미터 및 정 궤환 이득 상수에 의해 상기 관측기의 방정식을 확립하고, 입력 전류(I) 및 출력 전압(Vt)과 개방 회로 전압별 SOC 테이블을 이용하여 2차 전지의 SOC 예측치 를 계산하여 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 2차 전지의 SOC 예측 방법
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제10항에 있어서,
상기 저항 성분은 파급 저항 성분 Rb, 확산 저항 성분 Rp 및 오믹 저항 성분 Rt를 포함하는 것을 특징으로 하는 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 2차 전지의 SOC 예측 방법
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제11항에 있어서,
상기 2차 전지 출력 전압(Vt), 캐패시터 양단 전압(Vp) 및 SOC(Z)에 대한 각 상태 방정식은 다음의 수학식에 의해 표현되고,
상기 저장매체에 수록된 파라미터는 상기 상태 방정식의 계수인 , , , , , , 로서,
이며, 상기 T는 전치 행렬이고, 상기 Cn은 2차 전지의 공칭 정전용량인 것을 특징으로 하는 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 2차 전지의 SOC 예측 방법
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제12항에 있어서,
상기 2차 전지 출력 전압(Vt), 캐패시터 양단 전압(Vp) 및 SOC(Z)에 대한 슬라이딩 모드 관측기는 다음의 수학식에 의해 표현되고,
상기 , 및 는 상기 저장매체에 수록된 정 궤환 이득 상수이며, 상기 sgn()은 시그넘 함수인 것을 특징으로 하는 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 2차 전지의 SOC 예측 방법
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제13항에 있어서, 상기 (c) 단계는,
(c1) 상기 저장매체에 수록된 파라미터와 정 궤환 이득 상수를 하기 수학식에 대입함으로써 2차 전지의 출력 전압(Vt), 캐패시터 양단 전압(Vp) 및 SOC(Z)의 예측치 , 및 의 계산을 위한 수학적 알고리즘을 확립하는 단계; 및
(c2) 샘플링 시간 t 에 입력된 입력 전류(I) 및 출력 전압(Vt)와, 개방 회로 전압별 SOC 테이블에 수록된 시간 t에서의 개방 회로 전압 및 SOC를 상기 이산 식에 대입하여 2차 전지의 출력 전압, 캐패시터의 양단 전압 및 SOC의 예측치 , 및 를 계산하는 단계;를 포함하되, 상기 Ts는 2차 전지의 입력 전류(I) 및 출력 전압(Vt)에 대한 샘플링 주기이고, K는 샘플링이 이루어지는 회차(K≥1)인 것을 특징으로 하는 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 2차 전지의 SOC 예측 방법
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제10항에 있어서, 상기 (c) 단계에서,
상기 계산된 SOC 예측치는 전지 관리 시스템(BMS)에 입력되는 것을 특징으로 하는 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 2차 전지의 SOC 예측 방법
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제10항에 있어서,
상기 저장매체는 2차 전지의 입력 전류 크기에 따른 캐패시터 성분값 리스트 및 저항 성분값 리스트를 더 수록하고 있고,
상기 (c) 단계는, 2차 전지의 입력 전류가 검지되는 시점 t에서 검지된 입력 전류의 크기에 따른 캐패시터 성분값 및 저항 성분값을 상기 리스트로부터 리드하여 상기 파라미터를 실시간으로 계산하는 단계;를 더 포함하고,
상기 (c) 단계에서, 수학적 알고리즘의 확립시 사용되는 파라미터는 상기 실시간으로 계산된 파라미터인 것을 특징으로 하는 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 2차 전지의 SOC 예측 방법
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