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인공지능 모듈을 이용한 스마트 배터리관리시스템

  • 기술번호 : KST2022023439
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 인공지능 모듈을 이용한 스마트 배터리관리시스템에 관한 것으로서, 하나 이상의 배터리를 통합 관리하는 스마트 배터리관리시스템(Smart Battery Management System, S-BMS)에 있어서, 입력(input) 레이어와 히든(hidden) 레이어와 출력(output) 레이어로 구성되고 상기 레이어들 각각은 노드(뉴런)들과 그 노드(뉴런)들 각각을 연결한 가중치들로 구성되는 ANN(artificial neural network)을 이용하여 배터리의 SOC를 추정하는 인공지능 모듈;을 포함하여 구성되며, 상기 ANN 입력 레이어가 리튬 배터리 팩 출력단에서 주기 k에 측정하는 전압 VL(k), 전류IL(k), 온도T(k) 에 주기 당 전압차 VL(k)-VL(k-1) 또는 HKF의 출력 SOC(k-1)에서 적어도 하나를 선택한 입력 노드를 구성하여 출력 레이어에서 SOC(k)를 구하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 의하여, BMS에 적용된 인공 신경망(ANN)의 SOC 추정 오차 한계를 극복하여 BMS를 신뢰할 수 있게 하는 인공지능 모듈을 이용한 스마트 배터리관리시스템이 제공되는 이점이 있다.
Int. CL G01R 31/367 (2019.01.01) G01R 31/36 (2019.01.01) G01R 31/396 (2019.01.01) G01R 31/382 (2019.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G01R 31/367(2013.01) G01R 31/3648(2013.01) G01R 31/396(2013.01) G01R 31/382(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020210070399 (2021.05.31)
출원인 한국전기연구원, 주식회사 아이이에스
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0161981 (2022.12.07) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 3

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전기연구원 대한민국 경상남도 창원시 성산구
2 주식회사 아이이에스 대한민국 부산광역시 강서구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 배정효 경상남도 김해시 율하로 ***,
2 백지국 부산광역시 강서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인부경 대한민국 부산광역시 연제구 법원남로**번길 **, *층 (거제동, 대한타워)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2021.05.31 수리 (Accepted) 1-1-2021-0628751-39
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
하나 이상의 배터리를 통합 관리하는 스마트 배터리관리시스템(Smart Battery Management System, S-BMS)에 있어서,입력(input) 레이어와 히든(hidden) 레이어와 출력(output) 레이어로 구성되고 상기 레이어들 각각은 노드(뉴런)들과 그 노드(뉴런)들 각각을 연결한 가중치들로 구성되는 ANN(artificial neural network)을 이용하여 배터리의 SOC를 추정하는 인공지능 모듈;을 포함하여 구성되며,상기 ANN 입력 레이어가 리튬 배터리 팩 출력단에서 주기 k에 측정하는 전압 VL(k), 전류IL(k), 온도T(k) 및 주기 당 전압차 VL(k)-VL(k-1)로 이루어져 출력 레이어에서 SOC(k)를 구하는 것을 특징으로 하는 인공지능 모듈을 이용한 스마트 배터리관리시스템
2 2
제1항에 있어서 상기 배터리 팩 출력단에는 출력전류와 전압으로 테브닌 등가회로를 모델링시키고, 전류적산법(Ampere-hour Counting Method) 및 칼만 필터(Kalman Filter)를 결합시켜, 기 설정된 주기로 배터리의 SOC를 추정하는 하이브리드 칼만필터(Hybrid Kalman Filter, HKF)가 더 포함되어 구성되고, 상기 ANN 입력 레이어에는 상기 하이브리드 칼만필터(Hybrid Kalman Filter, HKF)의 전주기 출력값 SOC(k-1)이 더 추가되는 것을 특징으로 하는 인공지능 모듈을 이용한 스마트 배터리관리시스템
3 3
하나 이상의 배터리를 통합 관리하는 스마트 배터리관리시스템(Smart Battery Management System, S-BMS)에 있어서,입력(input) 레이어와 히든(hidden) 레이어와 출력(output) 레이어로 구성되고 상기 레이어들 각각은 노드(뉴런)들과 그 노드(뉴런)들 각각을 연결한 가중치들로 구성되는 ANN(artificial neural network)을 이용하여 배터리의 SOC(k)를 추정하는 인공지능 모듈; 상기 배터리 팩 출력단에 연결되어 출력전류와 전압으로 테브닌 등가회로를 모델링시키고, 전류적산법(Ampere-hour Counting Method) 및 칼만 필터(Kalman Filter)를 결합시켜, 기 설정된 주기로 배터리의 SOC(k)를 추정하는 하이브리드 칼만필터(Hybrid Kalman Filter, HKF);를 포함하여 구성되며,상기 ANN 입력 레이어가 리튬 배터리 팩 출력단에서 주기 k에 측정하는 전압 VL(k), 전류IL(k), 온도T(k) 및 상기 하이브리드 칼만필터(Hybrid Kalman Filter, HKF)의 전주기 출력 SOC(k-1)로 이루어지며, 출력 레이어에서 SOC(k)를 구하는 것을 특징으로 하는 인공지능 모듈을 이용한 스마트 배터리관리시스템
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 주식회사 아이이에스 연구개발특구육성(R＆D) HKF와 Deep Learning을 이용한 화재예방용 고정밀 Smart-BMS 개발