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배터리의 전압, 전류, 용량, 및 내부 저항(IR) 중 적어도 하나 이상을 측정하는 배터리 정보 입력부;상기 배터리 정보 입력부에서 측정한 배터리 정보를 입력받은 후, 배터리의 용량을 바탕으로 SOHc를 예측하고, 배터리의 내부 저항을 바탕으로 SOHr을 예측한 후, 상기 SOHc와 상기 SOHr을 바탕으로 최종적인 SOH(State of Health)를 예측하는 제어부; 및상기 제어부에서 예측한 SOH를 지정된 장치에 출력하는 SOH 출력부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 SOH 예측 장치
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제 1항에 있어서, 상기 제어부는,딥러닝을 수행하도록 구현된 것을 특징으로 하는 배터리 SOH 예측 장치
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제 1항에 있어서, 상기 제어부는,배터리의 원시 전압 및 전류 데이터 수집하고, 상기 수집한 원시 전압 및 전류에 대한 전처리 작업을 수행하여 배터리 건강 표시기(HI)의 특징을 추출하며,상기 추출한 특징을 딥러닝을 통해 SOHc와 SOHr을 예측하고,상기 예측한 SOHc 및 SOHr을 바탕으로 SOH를 예측하는 것을 특징으로 하는 배터리 SOH 예측 장치
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제 3항에 있어서, 상기 원시 전압 및 전류는,각기 충전 및 방전 과정의 처음 지정된 초기 시간 동안에 측정된 전압 및 전류 값인 것을 특징으로 하는 배터리 SOH 예측 장치
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제 3항에 있어서, 상기 전처리 작업은,데이터 정리 및 정규화를 포함하며, 상기 데이터 정리는 과소 적합을 방지하기 위해 데이터에서 특이 값을 제거하는 과정이며, 상기 정규화는 데이터를 0과 1 사이의 값으로 조정하는 과정인 것을 특징으로 하는 배터리 SOH 예측 장치
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제 3항에 있어서, 상기 SOHc는,초기 배터리 용량과 정격 용량의 비율로 정의되며, 아래의 수학식 1과 같이 표현되는 것을 특징으로 하는 배터리 SOH 예측 장치
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제 3항에 있어서, 상기 SOHr은,배터리 내부 저항(IR) 증가와 초기 내부 저항(IR) 증가 비율로 정의되며, 아래의 수학식 2와 같이 표현되는 것을 특징으로 하는 배터리 SOH 예측 장치
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제 3항에 있어서, 상기 제어부는,상기 SOH, SOHc 및 SOHr 사이의 관계를 모델링하기 위해 커브 피팅 방법을 사용하며, 아래의 수학식 3과 같이 모델링된 다항식 함수 의 연산을 통해 SOH를 예측하는 것을 특징으로 하는 배터리 SOH 예측 장치
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제어부가 배터리의 원시 전압 및 전류 데이터 수집하는 단계;상기 제어부가 상기 수집한 원시 전압 및 전류에 대한 전처리 작업을 수행하여 배터리 건강 표시기(HI)의 특징을 추출하는 단계;상기 제어부가 상기 추출한 특징을 딥러닝을 통해 SOHc와 SOHr을 예측하는 단계; 및상기 제어부가 상기 예측한 SOHc 및 SOHr을 바탕으로 SOH를 예측하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 배터리 SOH 예측 방법
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제 9항에 있어서, 상기 원시 전압 및 전류는,각기 충전 및 방전 과정의 처음 지정된 초기 시간 동안에 측정된 전압 및 전류 값인 것을 특징으로 하는 배터리 SOH 예측 방법
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제 9항에 있어서, 상기 전처리 작업은,데이터 정리 및 정규화를 포함하며, 상기 데이터 정리는 과소 적합을 방지하기 위해 데이터에서 특이 값을 제거하는 과정이며, 상기 정규화는 데이터를 0과 1 사이의 값으로 조정하는 과정인 것을 특징으로 하는 배터리 SOH 예측 방법
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제 9항에 있어서, 상기 SOHc는,초기 배터리 용량과 정격 용량의 비율로 정의되며, 아래의 수학식 1과 같이 표현되는 것을 특징으로 하는 배터리 SOH 예측 방법
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제 9항에 있어서, 상기 SOHr은,배터리 내부 저항(IR) 증가와 초기 내부 저항(IR) 증가 비율로 정의되며, 아래의 수학식 2와 같이 표현되는 것을 특징으로 하는 배터리 SOH 예측 방법
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제 9항에 있어서, 상기 SOH를 예측하는 단계에서,상기 제어부는,상기 SOH, SOHc 및 SOHr 사이의 관계를 모델링하기 위해 커브 피팅 방법을 사용하며, 아래의 수학식 3과 같이 모델링된 다항식 함수 의 연산을 통해 SOH를 예측하는 것을 특징으로 하는 배터리 SOH 예측 방법
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