[BMS] SOC - State of Charge

도입

BMS ( Battery Management System )에서 모니터링하는 요소들이 여러 가지가 존재하였습니다.

BMS - Battery Management System ( 배터리 관리 시스템 )

그중에 한 요소로써 SOC ( State of Charge )는 배터리의 충전상태를 의미하는데 기본적으로 배터리는 입력(전류) 및 출력(전압) 관계를 가지는 하나의 시스템으로 생각할 수 있습니다.

그리고 배터리는 온도에 따라서 시스템의 활성이 달라지는데 온도가 낮은 환경에서는 배터리 속의 리튬 이온을 포함한 양이온과 음이온의 속도가 줄면서 전지의 내부 저항이 증가하게 되어 성능이 떨어지게 됩니다.

외부 온도가 더 낮아질수록 영하 10도에서 배터리의 충전율은 30% 가까이 감소하며, 영하 30도 정도가 되면 거의 작동을 하지 않는다고 합니다. 예시로 우리가 가진 폰이 추위로 인하여 꺼지는 현상도 이러한 이유 때문이라고 하네요. 

출처 : https://blog.lgchem.com/2016/11/24_2_winter-battery-editor/

 

때문에 배터리의 정확한 특성 파악은 곧 전류, 전압, 온도 데이터의 모니터링의 정확도에 달렸으며 정확한 관찰에 의해서 적절한 피드백을 기기에 줌으로써 우리가 극한의 환경에서도 정상적인 작동을 바랄 수 있게 되는 기초 작업이 됩니다.

SOC

: SOC - State of Charge 

SOC 추종 알고리즘을 설명드리기 전에 SOC 개념에 대해서 설명드리겠습니다.
SOC는 배터리의 잔존 용량을 의미합니다. 정확히는 비율로써 전체에 대해서 얼마나 충전되었는지를 나타냅니다. 

출처 : 칼만 필터 이용한 2차 전지 충전율 추정 (1page)

탱크 모델을 통해서 SOC의 개념을 나타낸 자료입니다. 

우리는 휴대폰에서 배터리 충전 상태를 0에서 100% 사이의 수를 항상 보고 있습니다.
100% 즉 배터리가 풀로 충전되었을 때를 만충 상태 (Fully-Charged)라고 부르며 
0%, 배터리의 에너지가 모두 소모되었을 때 만방 상태 (Fully-discharged)라고 부르게 됩니다.

• 만충 상태 ( Fully - Charged ) = SOC 100%(1)
• 만방 상태 ( Fully - Discharged ) = SOC 0%(0)

그러나 배터리의 동작 전압 범위, 허용 가능한 방전, 충전 상태를 넘어선 경우 과방전, 과충전이라 부르게 되는데

• 과 방전 상태 ( Over-Discharge ) -  [ SOC < 0 ]
• 과 충전 상태 ( Over-Discharge ) - [ SOC > 1 ]

때문에 배터리의 안정적인 운용을 위해서 만방과 만충 범위 사이(0 \(\leq\) SOC \(\leq\) 1)에서 운용을 할 수 있도록 컨트롤이 되어야 갑작스러운 변화에 대해서 방지하도록 수시로 SOC 가 체크되어야 합니다.

SOC 추종 알고리즘 

BMS에 적용되는 SOC 추정법은 다양하게 존재합니다. 

크게 4가지의 추종 방법이 존재합니다.

1. Direct Measurements (직접추종방법)
2. Book-keeping Estimation (충전과 방전 전류를 이용한 방법)
3. Model Based Methods (모델 기반)
4. Computer Intelligence (인공지능) 

그리고 각각의 추종 (Estimation) 방법에 대한 평가는 MAE (Mean Average Error), ME (Maximum Error), RMS (Root square Error) 수식을 이용하여 성능(Performance)을 평가하게 됩니다. 

정리 

SOC 추정은 전기자동차의 BMS 설계시 매우 중요한 요소입니다. 유용한 에너지의 정도에 대한 정보를 제공해주며 또한 과충전, 과방전에 대한 상태에 대한 정보를 줌으로써 EV의 안전에 대해 직접적으로 연관 있는 파라미터입니다.

그러나 배터리의 매우 비선형 적이고 일관적이지 않은 작동으로 인해서 정확한 SOC 추정은 아직도 어려우며 많은 노력이 필요합니다. 

 

글 읽어주셔서 감사합니다. 피드백은 항상 환영합니다!

 

참조 : 
Towards a Smarter Battery Management System for Electric Vehicle Applications: A Critical Review of Lithium-Ion Battery State of Charge Estimation ( 2019 )