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신경망을 이용한 리튬배터리 팩의 각 셀에 대한 실시간 충전상태 추정장치

  • 기술번호 : KST2022016026
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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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 다수개의 셀로 구성된 배터리 팩; 상기 배터리 팩의 각 셀을 충전하는 전원공급장치 및 방전하는 부하; 상기 배터리 팩의 각 셀의 전압, 전류 및 온도 가변 데이터를 측정하는 배터리 컨트롤러; 상기 배터리 컨트롤러로부터 제공된 측정 데이터로 신경망을 통해 학습하고 학습된 데이터를 처리하여 상기 배터리 팩의 각 셀의 SOC를 추정하는 배터리 SOC 추정부;를 포함하는 신경회로망을 이용한 배터리의 상태 추정과 모니터링 장치를 제공한다.
Int. CL G01R 31/367 (2019.01.01) G01R 31/36 (2019.01.01) G01R 31/382 (2019.01.01) G01R 31/396 (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 31/382(2013.01) G01R 31/396(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020210016616 (2021.02.05)
출원인 경북대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0112997 (2022.08.12) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.02.05)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경북대학교 산학협력단 대한민국 대구광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이인수 대구광역시 수성구
2 박재형 경상북도 포항시 북구
3 이종현 대구광역시 북구
4 김시진 대구광역시 달서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김일환 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로 ***(역삼동, 황화빌딩) ****호(더케이국제특허법률사무소)

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		 2021.02.05 수리 (Accepted) 1-1-2021-0150713-82
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번호 청구항
1 1
신경회로망을 이용한 배터리의 상태 추정과 모니터링 장치에 있어서, 다수개의 셀로 구성된 배터리 팩;상기 배터리 팩의 각 셀을 충전하는 전원공급장치 및 방전하는 부하;상기 배터리 팩의 각 셀의 전압, 전류 및 온도 가변 데이터를 측정하는 배터리 컨트롤러;상기 배터리 컨트롤러로부터 제공된 측정 데이터로 신경망을 통해 학습하고 학습된 데이터를 처리하여 상기 배터리 팩의 각 셀의 SOC를 추정하는 배터리 SOC 추정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 신경회로망을 이용한 배터리의 상태 추정과 모니터링 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 측정 데이터는 전압 데이터 및 온도 가변 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 신경회로망을 이용한 배터리의 상태 추정과 모니터링 장치
3 3
제2항에 있어서, 상기 전압 데이터는 6개의 전압 데이터임을 특징으로 하는 신경회로망을 이용한 배터리의 상태 추정과 모니터링 장치
4 4
제1항에 있어서,상기 신경망은 LSTM 방법을 이용하는 것을 특징으로 하는 신경회로망을 이용한 배터리의 상태 추정과 모니터링 장치
5 5
제1항에 있어서,상기 배터리 팩은 4개의 셀로 구성되는 것을 특징으로 하는 신경회로망을 이용한 배터리의 상태 추정과 모니터링 장치
6 6
제1항에 있어서,상기 다수개의 셀의 순차적인 SOC 추정을 위해 상기 배터리 컨트롤러에 상기 설치된 셀의 2배수에 해당하는 채널수의 릴레이 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 신경회로망을 이용한 배터리의 상태 추정과 모니터링 장치
7 7
제1항에 있어서,상기 배터리 SOC 추정부는 신경망 모델링 정보를 이용하여 입력 수에 따른 오차율 차이를 비교하고, 사용된 온도 변수 데이터에 따른 오차율 차이를 비교하며, MNN과 LSTM의 성능 차이를 비교하여, 가장 낮은 오차율로 얻은 학습 방법의 입력 값을 사용하여 실시간으로 추정하는 것을 특징으로 하는 신경회로망을 이용한 배터리의 상태 추정과 모니터링 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 경북대학교 산학협력단 이공학학술연구기반 구축(R＆D) 지역대학 우수과학자 지원사업(후속연구) 머신러닝기술을 이용한 배터리 팩의 잔존 용량 추정 및 상태진단 알고리즘 개발