KR20240117830A - Method for providing EV performance evaluation information service - Google Patents
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Abstract
본 발명은 전기차 성능 평가정보 서비스를 제공하는 방법에 관한 것으로, 그 방법은 전기차의 BMS(Battery Management System)를 이용하여 획득된 BMS 데이터에 대응하는 배터리의 가치를 측정하도록 구성된 배터리 진단 학습 모델을 구축하는 단계; 배터리의 셀(cell) 단위 최소/최고 전압을 측정하여 배터리 데이터를 확보하는 단계; 및 상기 배터리 데이터를 상기 배터리 진단 학습 모델에 입력하여, 배터리의 현재 가치 및 미래 가치를 측정해 전기차의 성능 평가정보를 제공하는 가치 측정 단계;를 포함한다.The present invention relates to a method of providing an electric vehicle performance evaluation information service, which includes constructing a battery diagnostic learning model configured to measure the value of the battery corresponding to BMS data obtained using the BMS (Battery Management System) of an electric vehicle. steps; Obtaining battery data by measuring the minimum/maximum voltage of each cell of the battery; and a value measurement step of inputting the battery data into the battery diagnosis learning model, measuring the current value and future value of the battery, and providing performance evaluation information of the electric vehicle.
Description
본 발명은 중고 전기차 거래를 위해 배터리를 진단하여 잔존 가치 측정 및 가치 산정에 이용하는 전기차 성능 평가정보 서비스를 제공하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method of providing an electric vehicle performance evaluation information service that is used to diagnose batteries and measure residual value and calculate value for used electric vehicle trading.
차량 연료로는 경유, 휘발유 등의 석유나 LNG, LPG 등의 천연가스와 같은 화석연료가 주로 사용되고 있다. 그런데 근래에 들어선 화석연료를 사용하면 환경을 오염시키는 배기가스가 다량으로 배출되는 문제 등으로 인하여 화석연료 차량의 대안으로서 전기를 에너지원으로 하는 전기차(electric vehicle, EV)가 주목을 받고 있다.Fossil fuels such as petroleum such as diesel and gasoline or natural gas such as LNG and LPG are mainly used as vehicle fuels. However, in recent years, electric vehicles (EVs), which use electricity as an energy source, are attracting attention as an alternative to fossil fuel vehicles due to the problem of large amounts of exhaust gases that pollute the environment when fossil fuels are used.
전기차로는 순수 전기차(battery powered EV), 연료 전지를 전동기로 사용하는 연료 전지 전기차(fuel cell EV), 전동기와 엔진(engine)을 함께 이용하는 하이브리드 전기차(hybrid EV) 등이 개발되고 있다. 아울러, 전기차의 보급 확대 및 활성화를 위하여, 전기차 충전 인프라(EV charging infra) 구축에 관한 연구 또한 다양하게 진행되고 있다.Electric vehicles such as pure electric vehicles (battery powered EV), fuel cell EVs that use fuel cells as electric motors, and hybrid electric vehicles (hybrid EVs) that use both electric motors and engines are being developed. In addition, in order to expand and revitalize the distribution of electric vehicles, various studies on establishing electric vehicle charging infrastructure (EV charging infra) are also being conducted.
한편, 전기차는 플러그인(plug-in) 방식으로 충전되므로, 전기차 배터리의 성능의 유지 및 관리가 중요한 문제로 대두되고 있다.Meanwhile, since electric vehicles are charged using a plug-in method, maintaining and managing the performance of electric vehicle batteries has emerged as an important issue.
전기차의 경우 배터리의 성능은 주행거리와 직결되어, 내연기관과 달리 배터리의 효율성을 진단하는 것이 필요하며, 특히 중고 전기차 거래에 있어 배터리의 잔존 가치 측정 및 가격 산정하는 것이 필요한 상황이다.In the case of electric vehicles, the performance of the battery is directly related to the driving range, so unlike internal combustion engines, it is necessary to diagnose the efficiency of the battery. In particular, when trading used electric vehicles, it is necessary to measure the residual value of the battery and calculate the price.
선행기술문헌 1. 한국 등록 특허 제10-2031116호 (2019.10.04 공고)Prior Art Document 1. Korean Registered Patent No. 10-2031116 (announced on October 4, 2019)
상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 전기차 배터리의 안전하고 효율적으로 진단할 수 있도록 하는 전기차 성능 평가정보 서비스를 제공하는 방법을 제공하는데 본 발명의 목적이 있다. 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지는 않으며, 이하의 설명으로부터 또 다른 기술적 과제가 도출될 수도 있다.In order to solve the above problems, the purpose of the present invention is to provide a method of providing an electric vehicle performance evaluation information service that allows safe and efficient diagnosis of electric vehicle batteries. It is not limited to the technical challenges described above, and other technical challenges may be derived from the description below.
본 발명의 일실시예에 따른 전기차 성능 평가정보 서비스를 제공하는 방법은, 전기차의 BMS(Battery Management System)를 이용하여 획득된 BMS 데이터에 대응하는 배터리의 가치를 측정하도록 구성된 배터리 진단 학습 모델을 구축하는 단계; 배터리의 셀(cell) 단위 최소/최고 전압을 측정하여 배터리 데이터를 확보하는 단계; 및 상기 배터리 데이터를 상기 배터리 진단 학습 모델에 입력하여, 배터리의 현재 가치 및 미래 가치를 측정해 전기차의 성능 평가정보를 제공하는 가치 측정 단계;를 포함한다.A method of providing an electric vehicle performance evaluation information service according to an embodiment of the present invention uses a BMS (Battery Management System) of an electric vehicle to build a battery diagnostic learning model configured to measure the value of the battery corresponding to the acquired BMS data. steps; Obtaining battery data by measuring the minimum/maximum voltage of each cell of the battery; and a value measurement step of inputting the battery data into the battery diagnosis learning model, measuring the current value and future value of the battery, and providing performance evaluation information of the electric vehicle.
한편, 상기 전기차 성능 평가정보 서비스를 제공하는 방법 중 적어도 일부 단계는 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현될 수 있으며, 프로그램 그 자체로 제공될 수 있다.Meanwhile, at least some steps in the method of providing the electric vehicle performance evaluation information service may be implemented as a computer-readable recording medium that records a program for execution on a computer, or may be provided as the program itself.
본 발명의 실시예에 따르면, 전기차의 BMS(Battery Management System) 데이터를 머신 러닝을 이용해 분석하며, 배터리의 제조 정보, 전기차의 주행 지역 정보, 운전자의 주행 및 충전 습관 정보를 조합한 모델을 사용하여 배터리의 현재 가치 및 미래 가치를 측정함으로써, 중고 전기차 거래의 활성화에 기여할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, BMS (Battery Management System) data of an electric vehicle is analyzed using machine learning, and a model that combines battery manufacturing information, driving area information of the electric vehicle, and driver's driving and charging habit information is used. By measuring the current and future value of batteries, it can contribute to revitalizing used electric vehicle trading.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 배터리 진단 장치의 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 중고 전기차 거래를 위한 배터리 진단 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3 내지 도 6은 배터리 진단 데이터에 대한 실시예들을 설명하기 위한 도면들이다.
도 7 및 도 8은 배터리 데이터를 분석하여 배터리의 가치를 측정하는 방법에 대한 실시예들을 설명하기 위한 도면들이다.
도 9는 배터리 진단 데이터에 대한 또 다른 실시예를 나타내는 도면이다.
도 10은 배터리 진단 결과를 중고 전기차 거래에 활용하는 방법에 대한 일실시예를 설명하기 위한 도면이다.1 is a block diagram showing the configuration of a battery diagnosis device according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a flowchart showing a battery diagnosis method for used electric vehicle trading according to an embodiment of the present invention.
3 to 6 are diagrams for explaining embodiments of battery diagnosis data.
FIGS. 7 and 8 are diagrams for explaining embodiments of a method for measuring the value of a battery by analyzing battery data.
Figure 9 is a diagram showing another embodiment of battery diagnosis data.
Figure 10 is a diagram to explain an embodiment of a method of using battery diagnosis results in used electric vehicle trading.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 중고 전기차 거래를 위한 배터리 진단 방법 및 장치에 대해 상세히 설명하고자 한다.Hereinafter, a battery diagnosis method and device for used electric vehicle trading according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings.
하기에서 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 발명에서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.In the following description of the present invention, if a detailed description of a related known function or configuration is judged to unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description will be omitted. The terms described below are defined in consideration of the functions in the present invention, and may vary depending on the intention or custom of the user or operator. Therefore, the definition should be made based on the overall content of the present invention.
또한, 이하 실시되는 본 발명의 바람직한 실시예는 본 발명을 이루는 기술적 구성요소를 효율적으로 설명하기 위해 각각의 시스템 기능구성에 기 구비되어 있거나, 또는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적으로 구비되는 시스템 기능구성은 가능한 생략하고, 본 발명을 위해 추가적으로 구비되어야 하는 기능구성을 위주로 설명한다.In addition, preferred embodiments of the present invention to be implemented below are provided in each system function configuration in order to efficiently explain the technical components constituting the present invention, or system functions commonly provided in the technical field to which the present invention pertains. The configuration will be omitted whenever possible, and the description will focus on the functional configuration that must be additionally provided for the present invention.
만약 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 하기에 도시하지 않고 생략된 기능구성 중에서 종래에 기사용되고 있는 구성요소의 기능을 용이하게 이해할 수 있을 것이며, 또한 상기와 같이 생략된 구성요소와 본 발명을 위해 추가된 구성요소 사이의 관계도 명백하게 이해할 수 있을 것이다.If a person has ordinary knowledge in the technical field to which the present invention pertains, he or she will be able to easily understand the functions of conventionally used components among the functional configurations not shown and omitted below, and also the configurations omitted as above. The relationships between elements and components added for the present invention will also be clearly understood.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 배터리 진단 장치의 구성을 블록도로 도시한 것으로, 도시된 배터리 진단 장치(100)는 데이터획득부(110), 데이터분석부(120), 가치측정부(130) 및 가격산출부(140)를 포함하여 구성될 수 있다.Figure 1 is a block diagram showing the configuration of a battery diagnosis device according to an embodiment of the present invention. The battery diagnosis device 100 shown includes a data acquisition unit 110, a data analysis unit 120, and a value measurement unit 130. ) and a price calculation unit 140.
도 1을 참조하면, 배터리 진단 장치(100)는 전기차에 장착되어 배터리를 진단하기 위한 장치로서, 배터리 진단 요청시 차량 내에 간단 설치되는 배터리 진단 툴(tool)로 구현될 수 있다.Referring to FIG. 1, the battery diagnosis device 100 is a device mounted on an electric vehicle to diagnose a battery, and can be implemented as a battery diagnosis tool that is simply installed in the vehicle when a battery diagnosis is requested.
데이터획득부(110)는 전기차의 BMS(Battery Management System) 데이터를 획득한다.The data acquisition unit 110 acquires BMS (Battery Management System) data of the electric vehicle.
배터리 시스템은 배터리 관련 정보를 처리하기 위한 배터리 관리 시스템(BMS: Battery Management System)를 포함한다. 배터리 관리 시스템(BMS)는 다양한 전기 소비자들의 제어기들과 적절한 통신 버스(예를 들어, CAN 또는 SPI 인터페이스)를 통해 통신할 수 있다.The battery system includes a battery management system (BMS) to process battery-related information. The battery management system (BMS) can communicate with the controllers of various electric consumers via a suitable communication bus (eg, CAN or SPI interface).
배터리 관리 시스템(BMS)은 각 배터리 서브모듈, 특히 각 배터리 서브모듈의 셀 감시 회로(CSC: cell supervision circuit)와 추가로 통신할 수 있으며, CSC는 배터리 서브모듈의 배터리 셀들을 연결하는 배터리 서브모듈의 셀 연결 및 감지 장치(CCU: cell connection and sensing unit)와 추가로 연결될 수 있다.The battery management system (BMS) may further communicate with each battery submodule, particularly with a cell supervision circuit (CSC) of each battery submodule, where the CSC is a battery submodule that connects the battery cells of the battery submodule. It can be additionally connected to a cell connection and sensing unit (CCU).
따라서, 배터리 관리 시스템(BMS)은 배터리를 안전 작동 영역 외부에서 작동하는 것으로부터 보호하거나, 배터리의 상태 모니터링, 보조 데이터 산출, 데이터 보고, 배터리의 환경 제어, 배터리 인증 또는 배터리 밸런싱 등을 통해, 배터리 팩을 관리하도록 제공될 수 있다.Therefore, a battery management system (BMS) protects the battery from operating outside its safe operating area, monitors the battery's health, produces auxiliary data, reports data, controls the battery's environment, authenticates the battery, or balances the battery. May be provided to manage packs.
데이터획득부(110)는 배터리 관리 시스템(BMS)으로부터 전기차의 배터리 관련 BMS 데이터를 수집할 수 있으나, 본 발명은 이에 한정되지는 아니한다.The data acquisition unit 110 may collect battery-related BMS data of an electric vehicle from a battery management system (BMS), but the present invention is not limited thereto.
데이터분석부(120)는 데이터획득부(110)에서 획득된 BMS 데이터를 분석한다.The data analysis unit 120 analyzes the BMS data obtained from the data acquisition unit 110.
한편, 가치측정부(130)는, 데이터분석부(120)의 분석 결과에 기초하여, 배터리의 현재 가치 및 미래 가치를 측정해 전기차의 성능 평가정보를 제공할 수 있다.Meanwhile, the value measurement unit 130 may measure the current value and future value of the battery based on the analysis results of the data analysis unit 120 and provide performance evaluation information of the electric vehicle.
여기에서 전기차의 성능 평가정보는 배터리의 제조 정보, 상기 전기차의 주행 지역 정보, 운전자의 주행 및 충전 습관 정보 중 적어도 하나를 이용해 전기차의 성능이 평가될 수 있다.Here, the performance evaluation information of the electric vehicle may be evaluated using at least one of battery manufacturing information, information on the driving area of the electric vehicle, and information on the driver's driving and charging habits.
또한, 가격산출부(140)는 데이터획득부(110)를 통해 확보된 셀 단위 배터리 데이터를 누적하여, 배터리의 표준 가격을 산출할 수 있다.Additionally, the price calculation unit 140 may calculate the standard price of the battery by accumulating cell-level battery data obtained through the data acquisition unit 110.
본 발명의 실시예에 따르면, 전기차의 BMS(Battery Management System) 데이터를 머신 러닝을 이용해 분석하며, 배터리의 제조 정보, 전기차의 주행 지역 정보, 운전자의 주행 및 충전 습관 정보를 조합한 모델을 사용하여 배터리의 현재 가치 및 미래 가치를 측정함으로써, 중고 전기차 거래의 활성화에 기여할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, BMS (Battery Management System) data of an electric vehicle is analyzed using machine learning, and a model that combines battery manufacturing information, driving area information of the electric vehicle, and driver's driving and charging habit information is used. By measuring the current and future value of batteries, it can contribute to revitalizing used electric vehicle trading.
이하 도 2 내지 도 10을 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 중고 전기차 거래를 위한 배터리 진단 방법에 대해 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, with reference to FIGS. 2 to 10, a battery diagnosis method for used electric vehicle trading according to an embodiment of the present invention will be described in detail.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 중고 전기차 거래를 위한 배터리 진단 방법을 흐름도로 도시한 것이다.Figure 2 is a flowchart showing a battery diagnosis method for used electric vehicle trading according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 배터리 진단 장치(100)는 전기차의 BMS 데이터를 획득한다(S200 단계).Referring to FIG. 2, the battery diagnosis device 100 acquires BMS data of an electric vehicle (step S200).
S200 단계에서, 배터리 진단 장치(100)의 데이터획득부(110)는, 배터리의 셀(cell) 단위 최소 전압 및 최고 전압을 측정하여 배터리 데이터를 확보할 수 있다.In step S200, the data acquisition unit 110 of the battery diagnosis device 100 may secure battery data by measuring the minimum voltage and maximum voltage per cell of the battery.
예를 들어, 전체 배터리 외에도 각 셀 단위 배터리 데이터가 확보되어, 도 3에 도시된 바와 같이, 고전압 배터리 셀 및 고전압 배터리 총량에 대한 정보가 확보될 수 있다.For example, in addition to the entire battery, battery data for each cell can be secured, and as shown in FIG. 3, information on the high-voltage battery cells and the total amount of the high-voltage battery can be secured.
한편, S200 단계에서 확보된 셀 단위 배터리 데이터를 이용하여, 배터리의 효율성이 모니터링될 수 있다.Meanwhile, the efficiency of the battery can be monitored using cell-level battery data secured in step S200.
예를 들어, 도 4 및 도 5에 도시된 바와 같이, 차량의 실시간 배터리 상태 파악, 향후 운행 가능한 배터리 정보 및 누적 배터리 사용 데이터가 확보될 수 있다.For example, as shown in FIGS. 4 and 5, the real-time battery status of the vehicle, information on batteries that can be driven in the future, and accumulated battery usage data can be secured.
또한, S200 단계에서 확보되는 셀 단위 배터리 데이터를 누적하여, 배터리의 표준 가격이 추가로 산출될 수도 있다.In addition, the standard price of the battery may be additionally calculated by accumulating cell-level battery data obtained in step S200.
예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 배터리 효율성 하락 데이터가 배터리 용량 변화 그래프로 표현될 수 있고, 가격산출부(140)를 통해 누적 데이터를 활용한 배터리 표준 가격이 산출될 수 있다. For example, as shown in FIG. 6, battery efficiency decline data can be expressed as a battery capacity change graph, and a standard battery price can be calculated using the accumulated data through the price calculation unit 140.
배터리 진단 장치(100)는 S200 단계에서 획득된 BMS 데이터를 분석한다(S210 단계).The battery diagnosis device 100 analyzes the BMS data acquired in step S200 (step S210).
배터리 진단 장치(100)의 데이터분석부(120)는 머신 러닝(machine learning)을 이용하여 BMS 데이터를 분석할 수 있으나, 본 발명은 이에 한정되지는 아니한다.The data analysis unit 120 of the battery diagnosis device 100 may analyze BMS data using machine learning, but the present invention is not limited thereto.
그 후, 배터리 진단 장치(100)는, S210 단계의 분석 결과에 기초하여, 배터리의 현재 가치 및 미래 가치를 측정한다.Thereafter, the battery diagnosis device 100 measures the current value and future value of the battery based on the analysis result of step S210.
본 발명의 일실시예에 따르면, 배터리 진단 장치(100)의 가치측정부(130)는, 배터리의 제조 정보, 해당 전기차의 주행 지역 정보, 해당 전기차 운전자의 주행 및 충전 습관 정보를 이용하여 배터리의 현재 가치를 측정하고, 데이터 분석 결과와 현재 가치에 기반해 배터리 진단 장치(100)의 미래 가치를 예측할 수 있다.According to one embodiment of the present invention, the value measurement unit 130 of the battery diagnosis device 100 uses the manufacturing information of the battery, the driving area information of the electric vehicle, and the driving and charging habit information of the driver of the electric vehicle to determine the value of the battery. The current value can be measured and the future value of the battery diagnostic device 100 can be predicted based on the data analysis results and the current value.
도 7을 참조하면, 중고 전기차에 대한 배터리 진단이 요청되면, 배터리 진단 장치(100)가 차량 내 배터리 관리 시스템(BMS)과 유선 또는 무선 연결되도록 설치되어 BMS 데이터가 확보되며, 머신 러닝에 의한 알고리즘이 적용되어 BMS 데이터가 분석되고, 분석 결과에 따라 배터리의 현재 가치가 측정되며, 데이터에 의한 미래 가치가 측정되어, 배터리 통합 시스템으로 전달될 수 있다.Referring to FIG. 7, when battery diagnosis for a used electric vehicle is requested, the battery diagnosis device 100 is installed to be connected wired or wirelessly to the in-vehicle battery management system (BMS) to secure BMS data, and an algorithm based on machine learning is used. By applying this, BMS data is analyzed, the current value of the battery is measured according to the analysis results, and the future value based on the data can be measured and transmitted to the battery integration system.
여기서, 머신 러닝에 의한 알고리즘에, 도 8에 도시된 바와 같이 배터리 제조 정보, 지역 정보(전기차 주행 지역) 및 운전자 정보(수행 및 충전 습관)가 함께 고려되어 배터리의 현재 및 미래 가치가 측정될 수 있다.Here, the current and future value of the battery can be measured by considering battery manufacturing information, regional information (electric vehicle driving area), and driver information (performance and charging habits) in the machine learning algorithm, as shown in Figure 8. there is.
도 9는 배터리 진단 데이터에 대한 또 다른 실시예를 도시한 것으로, 일(day) 트립, 차량제어, 보조배터리, 타이어, 조전압 배터리 상태 및 고전압 배터리 총량 등, 중고차 거래 시점에서의 배터리 효율 진단을 위한 다양한 정보들이 제공될 수 있다.Figure 9 shows another embodiment of battery diagnosis data, including battery efficiency diagnosis at the time of used car transaction, such as day trip, vehicle control, auxiliary battery, tire, low-voltage battery status, and high-voltage battery total amount. A variety of information can be provided for this purpose.
도 10은 배터리 진단 결과를 중고 전기차 거래에 활용하는 방법에 대한 일실시예를 설명하기 위해 도시한 것이다.Figure 10 is a diagram to explain an embodiment of a method of using battery diagnosis results in used electric vehicle trading.
도 10을 참조하면, 중고 전기차 거래를 위한 플랫폼 서비스에 있어서, 중고 전기차에 대한 니즈가 발생하면, 원하는 차량의 조회 및 필터링, 프로모션 및 조건 비교가 가능하도록 제공될 수 있다.Referring to FIG. 10, in the platform service for used electric vehicle trading, when a need for a used electric vehicle arises, the service can be provided to enable inquiry and filtering of the desired vehicle, promotion, and comparison of conditions.
이 때, 배터리 제조/주행 관련 데이터 조회 및 필터링이 가능하며, 시승 등과 같은 오프라인 서비스 필요 시 그와 연결된 서비스가 제공될 수 있다.At this time, battery manufacturing/driving-related data can be viewed and filtered, and when offline services such as test drives are needed, services connected to them can be provided.
한편, 중고 전기차 거래를 위한 플랫폼 서비스에서, 상기한 바와 같은 배터리 진단 방법에 따른 배터리 미래 가치가 측정되어 제공될 수 있으며, 그와 함께 전기차 보증 데이터의 제공 및 거래/사후 관리 서비스가 제공될 수 있다.Meanwhile, in a platform service for trading used electric vehicles, the future value of the battery can be measured and provided according to the battery diagnosis method described above, and along with it, provision of electric vehicle warranty data and transaction/post-management services can be provided. .
한편, 상기한 바와 같은 배터리 진단 정보는 배터리 생애 주기에 따른 배터리 재활용/재사용 산업에도 활용될 수 있다. Meanwhile, the battery diagnosis information described above can also be used in the battery recycling/reuse industry according to the battery life cycle.
상술한 본 발명의 일실시예에 따른 방법들은 컴퓨터에서 실행되기 위한 프로그램으로 제작될 수 있다. 또한, 상기 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있으며, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있다.The methods according to an embodiment of the present invention described above can be produced as a program to be executed on a computer. Additionally, the program may be stored in a computer-readable recording medium, and examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, and optical data storage devices.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 상기 방법을 구현하기 위한 기능적인(function) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.The computer-readable recording medium is distributed in a computer system connected to a network, so that computer-readable code can be stored and executed in a distributed manner. And, functional programs, codes, and code segments for implementing the method can be easily deduced by programmers in the technical field to which the present invention pertains.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형 실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안 될 것이다.In addition, although preferred embodiments of the present invention have been shown and described above, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and the technical field to which the invention pertains without departing from the gist of the present invention as claimed in the claims. Of course, various modifications can be made by those skilled in the art, and these modifications should not be understood individually from the technical idea or perspective of the present invention.
Claims (4)
배터리의 셀(cell) 단위 최소/최고 전압을 측정하여 배터리 데이터를 확보하는 단계; 및
상기 배터리 데이터를 상기 배터리 진단 학습 모델에 입력하여, 배터리의 현재 가치 및 미래 가치를 측정해 전기차의 성능 평가정보를 제공하는 가치 측정 단계;를 포함하는
전기차 성능 평가정보 서비스를 제공하는 방법.Building a battery diagnostic learning model configured to measure the value of a battery corresponding to BMS data obtained using a battery management system (BMS) of an electric vehicle;
Obtaining battery data by measuring the minimum/maximum voltage of each cell of the battery; and
Including a value measurement step of inputting the battery data into the battery diagnosis learning model to measure the current value and future value of the battery to provide performance evaluation information of the electric vehicle.
Method of providing electric vehicle performance evaluation information service.
상기 확보된 셀 단위 배터리 데이터를 이용하여, 상기 배터리의 효율성을 모니터링하는 단계;를 포함하는
전기차 성능 평가정보 서비스를 제공하는 방법.According to paragraph 1,
Comprising: monitoring the efficiency of the battery using the secured cell-level battery data.
Method of providing electric vehicle performance evaluation information service.
상기 확보된 셀 단위 배터리 데이터를 누적하여, 상기 배터리의 표준 가격을 산출하는 단계;를 포함하는
전기차 성능 평가정보 서비스를 제공하는 방법.According to paragraph 1,
Comprising: accumulating the secured cell-level battery data and calculating a standard price of the battery;
Method of providing electric vehicle performance evaluation information service.
상기 가치 측정 단계는,
상기 배터리의 제조 정보, 상기 전기차의 주행 지역 정보, 운전자의 주행 및 충전 습관 정보 중 적어도 하나를 이용해 전기차의 성능을 평가하는
전기차 성능 평가정보 서비스를 제공하는 방법.
According to paragraph 1,
The value measurement step is,
Evaluating the performance of the electric vehicle using at least one of the manufacturing information of the battery, information on the driving area of the electric vehicle, and information on the driver's driving and charging habits.
Method of providing electric vehicle performance evaluation information service.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020230010143A KR20240117830A (en) | 2023-01-26 | 2023-01-26 | Method for providing EV performance evaluation information service |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| KR1020230010143A KR20240117830A (en) | 2023-01-26 | 2023-01-26 | Method for providing EV performance evaluation information service |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20240117830A true KR20240117830A (en) | 2024-08-02 |
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| KR1020230010143A Pending KR20240117830A (en) | 2023-01-26 | 2023-01-26 | Method for providing EV performance evaluation information service |
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| KR (1) | KR20240117830A (en) |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102031116B1 (en) | 2018-09-20 | 2019-10-14 | 주식회사 이에스피 | Remote self-diagnostic feedback system and method of electric car charger |
-
2023
- 2023-01-26 KR KR1020230010143A patent/KR20240117830A/en active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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|---|---|---|---|
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