KR100411865B1 - 다차원 상관관계법에 의한 전력원의 성능 특성 예측방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 일차전지, 이차전지, 혹은 연료전지 등과 같은 전기화학적 전력원의 미지 성능 특성을 간접적인 비파괴 시험을 통하여 구한 매개변수들과 전력원의 요구 성능 특성간의 다차원 상관관계로부터 예측하는 방법에 관한 것이다.

본 발명은 임피던스 측정과 같은 전력원의 성능 특성 파악을 위한 간접적이며, 비파괴적인 시험을 통하여 둘 이상의 매개변수를 구하고, 그 매개변수들과 전력원의 성능 특성간의 다차원 상관관계를 구하며, 그 상관관계로부터 전력원의 성능 특성을 예측하도록 한다.

Description

다차원 상관관계법에 의한 전력원의 성능 특성 예측방법{method to obtain performance of electrochemical power sources by multi-dimensional correlation of experimental observables}

본 발명은 전기화학적으로 구동되는 전력원의 성능 특성 예측방법에 관한 것으로, 특히 일차전지, 이차전지, 혹은 연료전지 등과 같은 전기화학적 전력원의 미지 성능 특성을 간접적인 비파괴 시험을 통하여 구한 매개변수들과 전력원의 요구 성능 특성간의 다차원 상관관계로부터 예측하는 방법에 관한 것이다.

일차전지, 이차전지, 혹은 연료전지 등과 같은 전기화학적 전력원의 성능 특성의 예측을 위하여 그 성능 특성에 대한 실시간 방전법과 같은 직접적인 측정법과는 달리 간단하면서 짧은 측정 시간이 소요되는 간접적인 측정법에 의하여 얻어진 물리적 의미가 있는 값들의 분석 방법은 선행기술(Prior art)에서 광범위하게 연구되었다. 실지로 전력원의 제조자 및 전력원의 사용자들에 의해서 보다 효율적인 전력원의 품질관리(quality control)를 위한 목적으로 전력원의 성능 특성을 예측하고자 하는 다양한 방법들이 제시되고, 또한 사용되어져 왔다. 실 예로 일차전지 및 이차전지의 잔존용량과 잔여 사용시간을 예측하는 방법을 들 수 있다.

이러한 시험 측정은 품질관리의 경우에 상당한 시간의 절약 및 제품의 신뢰성을 가져다준다. 예를 들면, 일반적으로 측정시간이 1초보다 적게 걸리는 미리 고정된 주파수에서 전지의 임피던스를 측정하는 방법이 미국특허 3,873,911호에 개시되어 있다. 이러한 전지의 임피던스 측정은 보통의 전지보다 용량이 훨씬 적은 전지들을 감지하여 선별하는 것을 가능하게 한다. 그러나, 전지의 용량을 가장 정밀하게 알아내기 위한 직접적인 방법인 실시간 방전법의 경우에는 일회의 측정에 소요되는 시간이 약 5시간 정도로써 신속한 품질관리에는 약간의 문제점이 있었다. 이러한 실시간 방전법으로 시험 측정한 전력원은 사용자들이 즉시 사용하기 위해 다시 재충전해주어야 하기 때문에 추가적인 시간이 소요되는 등 전력원의 제조자들 및 판매업자들의 경우 보다 짧은 측정 시간 및 효율성을 보장하는 새로운 시험 측정방법을 원하게 되는 것이다. 이러한 시장의 요구에 따라 등장한 시험 측정방법의 일례로써 리튬 이온 전지의 경우 개방 회로 전압(OCV)의 측정방법이 사용되며, 측정된 개방회로 전압과 잔존용량(remaining capacity)과의 상관관계를 이용하여 고속의 품질관리를 수행하게 되었다.

선행기술(prior art)에서 시험 측정으로부터 성능 특성을 결정하기 위해 모든 알려진 방법들은 일차원적인 상관관계(one-dimensional correlation)법에 의한 것이다. 이러한 방법은 N번의 시험 측정으로부터 얻어진 i=1,...N인 하나의 매개변수 p[i]가 임의의 전력원 상태에서 V=f(p)의 형태로 측정된 후, 목표 특성 V[i]와의 상관관계를 갖는 것을 특징으로 한다. 이러한 p(i)를 통한 V=f(p) 및 V(i)의 일차원 상관 관계법은 전력원 성능 특성에 따라 이미 알려진 매개변수 p값들의 데이터 베이스(database)에 근거하여 미지 전력원의 p(i)값과 미지의 p값의 유사성으로부터 성능 특성 값을 얻는데 사용된다. 여기서 매개변수로 주로 사용되는 물리적 값들로는 전압, 전류, 온도, 방전 속도 및 충방전 횟수 등이 있다.

선행기술에서 언급된 일차원 상관관계법을 이용한 다수의 시험 측정 방법에 대하여 다음에서 예를 들어 설명해보기로 한다. 고정된 주파수에서의 동적 저항(dynamic resistance)값을 측정하는 방법이 미국특허 3,873,911호에 개시되어있고, 전압과 용량사이의 방전곡선에서의 기울기를 측정하는 방법이 유럽특허 0119547호에 개시되어 있으며, 충전신호를 인가했을 때 전지로부터 되돌아오는 응답신호의 매개변수를 측정하는 방법이 미국특허 3,808,487호에 개시되어 있고, 전지에 인가된 교류전류와 전지 양단의 교류 전압 사이의 위상각에 의해 시험 측정하는 방법이 미국특허 3,98,762호에 개시되어 있으며, 리튬-요오드(Li-iodine) 전지의 내부 저항에 의해 시험 측정하는 방법이 미국특허 4,259,639호에 개시되어 있고, 두 개의 다른 주파수에서 측정된 임피던스의 차이에 의한 편각을 시험 측정하는 방법이 미국특허 4,743,855호에 개시되어 있으며, 임피던스의 실수부와 허수부 사이의 그래프에서 몇 개의 주파수에서의 임피던스 값 사이의 직선에 의해서 만들어지는 각(angle)에 의해 시험 측정하는 방법이 미국특허 5,241,275호에 개시되어 있고, 그리고 임피던스 스펙트럼을 등가회로 모델(model)에 피팅(fitting)하여 얻어진 매개변수를 시험 측정하여 얻는 방법이 미국특허 6,208,147호에 개시되어 있는 등 다양하고 특별한 시험 방법과 시험 매개변수들이 선행기술에서 제안되었다.

이러한 일차원 상관관계법들의 문제점은 각각의 방법들이 선택한 매개변수 이외에도 다른 많은 매개변수들이 같은 시험의 결과로부터 얻어질 수 있고, 또한 예측의 정확성을 높이는데 사용될 수 있음에도 불구하고, 시험 측정에서 얻어진 많은 양의 정보가 단지 하나의 매개변수로 환원되어 축소해석 된다는 것이다. 예를 들면, 미국특허 6,118,275호에서 전류펄스에 대한 전압 응답을 1밀리초(milli-second)의 샘플링 속도(sampling rate)를 가지고 1초 동안 측정한 결과는 5개의 서로 다른 주파수에서의 임피던스 값에 대한 정보를 가질 수 있다는 것이 개시되어있다. 각 주파수에서의 임피던스 값은 그 시스템에 대한 각각의 고유한 정보를 가지며, 각각의 의미 있는 물리적인 량으로 분리되어 상관관계 매개변수로 사용될 수 있다. 그러나, 선행기술들에서는 오직 하나의 주파수로부터 얻은 정보만을 상관관계를 분석하는데 사용하였으며, 다른 주파수들에서 얻을 수 있는 의미 있는 정보들이 유실됨으로써 상관관계 분석 방법의 정밀도가 감소하게 되었다.

한편, 이러한 일차원적인 상관관계법에서 분석에 사용되는 매개변수가 제한되어 전력원의 성능 특성 예측의 정확성을 높이는데 상당한 문제점이 발생함에도 불구하고 선행기술들에서는 일차원 상관관계법을 계속 사용하고 있다. 실제로 이미 V1=f2(p1)이라는 일차적인 상관관계가 있다면, 또 다른 매개변수를 가지고 V2=f2(p2)라는 또 다른 일차원적인 상관관계를 얻을 수 있다. 즉, 원하는 성능 특성값 V를 찾기 위하여 이들 두 함수를 적용하면 두 개의 서로 다른 성능 특성값 V1과 V2를 얻게 될 것이다. 그리고, 각각의 일차원적인 상관관계법에 의하여 V1과 V2를 구한 후 이들의 평균으로써 전력원의 성능 특성값 V를 찾게 될 것이다. 그러나, 이러한 일차원 상관관계법들의 경우 V1의 성능 예측 정확성이 V2의 정확성보다 훨씬 높다면 이들의 평균 성능 특성값인 V는 V1에 의해서 예측된 것보다 낮은 정확성을 갖게 되는 것이다.

이러한 일차원 상관관계법들 중 몇가지 경우에는 처음으로 하나 이상의 매개변수를 얻어 사용하는 방법이 미국특허 4,743,855 및 5,241,275와 6,028,147호에 개시되어 있다. 그러나, 각각의 방법으로 얻어진 서로 다른 매개변수들에 대하여 각각 직접 원하는 성능 특성과의 상관관계를 구하는 것이 아니라 먼저 서로 다른둘 이상의 매개변수들을 정해진 규칙에 의하여 하나의 매개변수로 환원한 후 얻어진 이 하나의 매개변수와 전력원의 성능 특성간의 상관관계를 구하는 방법을 사용하였다. 또한, 이러한 방법으로 사용된 함수관계는 전력원 내부 구성요소가 다른 전력원에 대해서는 유효하지 않은 단점을 갖고 있다. (전압과 전류 정보를 이용한 미국특허 4,952,863호의 Peukert relation과 같은 함수). 이러한 예측 방법은 특별한 경우(위의 예로서 납축전지(Lead-acid battery))에 대해서는 어느 정도의 정확성을 갖지만 모든 종류의 전력원에 대한 다중 매개변수(multiple parameter)를 사용한 성능 특성 예측의 정확성을 증가시키는 일반적인 상관관계 방법은 아니다.

비슷한 시기에, 서로 대립 혹은 충돌하지 않는 다수의 매개변수를 동시에 사용하여 물리적으로 의미 있는 한가지 값과의 상관관계를 분석하는 방법들이 통계학의 연구분야에 매우 잘 알려져 있었다( Stone C. J. Consistent non-parameteric regression, Ann. of Stat., 5, (1997)595). 이러한 상관관계 분석법 중에서 가장 간단한 방법은 M개의 매개변수에 의존하는 어떤 하나의 변수값을 포함하는 데이터 집합(data set)을 M차원 공간에서 평탄한 일차(first order)표면에 피팅(fitting)하는 다변수 선형 회귀(multi-variant linear regression) 방법이다. 또한, 이차, 삼차, 또는 그 이상의 차수의 표면들을 이용하여 어떤 특정 데이터 집합(data set)의 피팅을 통한 다변수 선형 회귀법을 적용함으로써 예측의 정확성을 향상시킬 수 있다. 이러한 다차수 표면을 이용할 경우에는 분석하고자 하는 데이터 집합(data set)이 하나의 표면보다는 다차원 공간에서 다수 표면의 형태로 피팅된다. 이러한 다변수 선형회수(회귀) 방법은 국소화 회귀(localized regression)방법(Cleverland W. S. Greosse E, Computaional methods for local regression, Statistics and Computing, 1, (1991)47)과 다변수 평활(smoothing) 스플라인(spline) 방법(G. Wahbe, Spline Models for Observational Data, Soc. for Industrial and appl. mathematics(SIAM), 1990) 등을 포함한다.

따라서 본 발명의 목적은 통계학에서 널리 알려진 다변수 회귀(multi-variant regression) 분석법을 이용하여 전력원의 성능 특성을 예측하는 방법을 제공함에 있다.

본 발명의 다른 목적은 전력원에 대한 성능 특성 예측의 정확성 및 신뢰성을 상당히 향상시킴은 물론 전력원의 시험 측정 및 분석에 소요되는 평가 시간을 획기적으로 단축하는 전력원의 성능 특성 예측방법을 제공함에 있다.

본 발명은 일차 전지, 이차 전지, 혹은 연료전지 등과 같은 전기화학적 전력원의 미지 성능 특성(예를 들어 충전 상태, 열화 상태, 제조 품질, 전지 수명 등)을 측정하고 예측하기 위해 직접적인 시험(전지 내부저항, 개방 회로 전압, 전지 구동시의 전압강하, 축전 전류 측정 등의 방법)에 의하지 아니하고, 서로 다른 성능 특성을 갖는 다수 전력원에 대한 간접적이고 비파괴적인 시험을 통하여 구한 둘 혹은 그 이상의 매개변수들과 전력원의 요구 성능 특성 사이의 다차원(혹은 다변수) 상관관계로부터 구하도록 하고 있다.

본 발명에서 사용되는 매개 변수 값을 얻고 전력원의 성능 특성을 예측하기위한 시험 방법은 직접적으로 전력원의 성능 특성을 시험 측정하는 방법에 비하여 비파괴적이고 짧은 시간내에 이루어짐을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 다차원 상관관계를 이용한 전력원의 성능 특성 예측방법은, 같은 생산라인에서 동일하게 제조된 서로 다른 성능 특성을 갖는 다수의 전력원에 대하여 간접적인 방법을 통하여 비파괴 시험 측정하는 제1 단계와, 상기 제1단계에서 비파괴 시험측정을 거친 다수의 서로 다른 전력원에 대하여 직접적인 시험 측정을 수행하는 제2단계와, 상기 제1 단계에서 시험 측정한 결과로부터 각각의 전력원에 대한 p1, p2....pN으로 표시되는 둘 혹은 그 이상의 매개변수들을 도출하는 제3단계와, 상기 제3단계에서 도출한 둘 혹은 그 이상의 매개변수들(p1, p2....pN)과 요구 성능 특성간의 다차원 상관관계 분석방법에 의해 미지 전력원의 성능 특성에 대한 다차원적, 함수적 혹은 알고리듬 적으로 종속성을 나타내는 동시에 상관관계를 정확히 정의할 수 있는 회귀 매개변수들(k1, k2....kN)의 집합을 구하는 제4단계와, 상기 제4단계에서 회귀 매개변수들의 집합을 구한 후, 적절한 방법에 의하여 매개변수(p1, p2,....pN), 회귀 매개변수(k1, k2....kN)와 전력원의 성능 특성간의 상관관계를 도출하는 제5단계와, 미지의 성능 특성을 갖는 전력원에 대하여 상기 제1단계의 동일한 시험측정을 하는 제6단계와, 상기 제6단계에서 얻은 시험 측정결과로부터 상기 제3단계와 같은 방법으로 미지의 전력원에 대한 u1, u2....uN와 같은 둘 혹은 그 이상의 매개변수를 도출하는 제7단계와, 상기 제7단계에서 얻은 u1, u2....uN의 미지 전력원의 매개변수들을 상기 제4단계에서 도출한 회귀 매개변수 k1, k2.....kN으로 잘 정의되는 V=f(p1, p2....pN, k1, k2....kN)로 표시되는 함수의 p1, p2....pN과 치환하여 대입한 후 V1=f(u1, u2,...uN, k1, k2,... kN) 함수를 계산하여 미지 전력원의 요구 성능 특성을 예측하는 제8단계로 이루어짐을 특징으로 한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 적용되는 임피던스 스펙트럼 측정결과 파형도

도 2는 본 발명의 실시 예에 적용되는 전지 등가회로도

도 3은 본 발명의 실시 예에 적용되는 저항(Rm)과 저항(Rl)에 대한 에너지 상관관계의 이차원 그래프

도 4는 본 발명의 실시 예에 적용되는 저항(Rm)과 저항(Rl) 및 저항(Rct)에 대한 에너지 상관관계의 실측정값과 회귀 분석의 상관관계를 통한 예측값 사이의 상대적 차이를 나타낸 그래프

도 5는 본 발명의 실시 예에 적용되는 저항(Rm)과 저항(Rl)을 이용하여 얻어진 실 측정값과 예측값 사이의 상대적 차이를 나타낸 그래프

도 6은 본 발명의 실시 예에 적용되는 저항(Rl)의 매개변수에 대한 결과를 실험값 및 예측값을 비교하여 나타낸 그래프

본 발명은 구체적으로 미국특허 출원 제09/746,452호에 기술되어 있는 방법에 따라서 임의의 전지의 1kHz~10mHz 주파수 영역에서 시험 측정한 임피던스데이터를 적절한 분석 소프트웨어를 사용하여 피팅한 후 얻어진 3개의 매개변수와 시험한 전지의 에너지 사이의 이차원 상관관계를 이용하여 미지의 리튬 이온전지의 1C 방전속도(1C discharge rate)에서의 전지 성능 특성, 즉, 미지 전지의 에너지를 예측하여 얻는 방법에 관한 것이다. 상기와 같은 전지 성능 평가를 위한 시험 측정 및 평가 방법에 소요되는 시간은 1C 방전으로 직접 에너지를 얻을 경우에 소요되는 1시간에 비하여 약 100초 정도의 짧은 시간이 소요되는 것으로서 비파괴 검사법임을 특징으로 한다.

본 발명은 임피던스 측정과 같은 전력원의 성능 특성 파악을 위한 간접적이며 비파괴적인 시험을 통하여 다차원 상관관계를 구하며, 그 상관관계로부터 전력원의 성능 특성을 예측하는 방법으로서, 실시간 방전법 등과 같은 측정시간이 길고 파괴적인 검사법에 비하여 효율적이며, 하나의 매개변수를 이용한 상관관계법에 비하여 신뢰성이 우수한 전력원의 성능 특성 예측방법에 관한 것이다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 적용되는 임피던스 스펙트럼 측정결과 파형도이고,

도 2는 본 발명의 실시 예에 적용되는 전지 등가회로도이며,

도 3은 본 발명의 실시 예에 적용되는 저항(Rm)과 저항(Rl)에 대한 에너지 상관관계의 이차원 그래프이고,

도 4는 본 발명의 실시 예에 적용되는 저항(Rm)과 저항(Rl) 및 저항(Rct)에 대한 에너지 상관관계의 실측정값과 회귀 분석의 상관관계를 통한 예측값 사이의 상대적 차이를 나타낸 그래프이며,

도 5는 본 발명의 실시 예에 적용되는 저항(Rm)과 저항(Rl)을 이용하여 얻어진 실 측정값과 예측값 사이의 상대적 차이를 나타낸 그래프이며,

도 6은 본 발명의 실시 예에 적용되는 저항(Rl)의 매개변수에 대한 결과를 실험값 및 예측값을 비교하여 나타낸 그래프이다.

상술한 도 1 내지 도 6을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예의 동작을 상세히 설명한다.

(a) 동일한 생산공정을 거쳤지만 서로 다른 성능 특성을 가진 25개의 리튬 이온 전지에 대하여 1kHz ~ 10mHz 사이의 주파수 범위에서 50개의 주파수에 대한 복소(complex) 임피던스 값을 각각 시험 측정하였다. 시험에 사용한 25개의 리튬 이온 전지는 1C 방전에서 서로 다른 에너지 값을 보여 주었다. 임피던스 시험측정은 미국 특허 09/746,452호에 나타난 방법을 그대로 적용하여 실시하였다. 구체적인 임피던스 스펙트럼 측정 결과는 도 1에 도시되어 있다.

(b) 그리고, 동일한 생산공정을 거쳤지만 서로 다른 성능 특성을 가진 25개의리튬 이온 전지들에 대한 1C 방전속도에서의 에너지를 구하기 위하여는 직접적인 측정법으로서 실시간 방전법을 사용하여 수행하였다. 에너지 값은 0.65A의 일정 전류 상태에서 4.1V에서 2.75V 구간의 1C 방전 곡선(방전시간에 대한 방전 전압 변화 곡선)을 시간에 대하여 적분함으로써 구현하였다. 여기서 에너지를 얻기 위하여 사용한 적분식은 다음의 수학식 1로 나타내었다.

(c) 동일한 생산공정을 거쳤지만 서로 다른 성능 특성을 가진 25개의 전지에 대하여 측정된 임피던스 스펙트럼 곡선을 도 2에 나타낸 전지 등가 회로(equivalent circuit) 모델에 각각 근사하였다. 그 전지 등가 회로 모델은 저항 및 축전 성분(Rser, R1, C1, Rct, Cdl, Rm)등 모두 6개의 저항 및 축전 성분이 물리적으로 전지와 관련 있는 적절한 매개변수들로 구성되어지며, 이러한 6개의 매개변수들은 앞서 기술한 임피던스 스펙트럼 곡선의 전지 등가 회로 모델 근사를 통한 피팅법으로 얻을 수 있었다. 이러한 6개의 매개변수들 중에서 R1(i), Rm(i), Rct(i)(i=1, 2, 3.....25)를 상기 수학식 1에 의해 구한 에너지값 E(i)에 대하여 다변수 국소화된 회귀 분석 알고리듬을 통하여 다차원 상관관계를 구하였다(Cleverland W. S. Gross E, Computaional methods for local regression, Statistics and Computing, 1, (1991)47). 이 회귀 분석에서 평활 인자(smoothing factor)는 0.8을 사용하였으며, 그 회귀 분석 결과로서 E= f(R1, Rm, Rct, k1,k2....kN)로 표시되는 상관관계 함수에 대한 다차원적, 함수적으로 종속성을 갖도록 잘 정의된 회귀 매개변수 k1, k2....kN들을 구할 수 있었다. 그 회귀 분석의 결과로서 도 3은 저항(R1, Rm)에 대한 에너지 상관관계의 이차원 그래프를 보여주고 있다. 도 4는 Rl, Rm과 Rct의 3개의 매개변수를 이용하여 얻어진 실측정 값과 회귀 분석의 상관 관계를 통한 예측값 사이의 상대적 차이를 보여주고 있다.

도 5는 저항(R1, Rm)을 이용하여 얻어진 실 측정값과 예측값 사이의 상대적 차이를 보여 주고 있으며,

도 6은 저항(R1)에 대한 한 개의 매개변수에 대한 결과를 비교의 목적으로 보여주고 있다. 도 4 내지 도 6의 오른쪽 그래프는 각 매개변수끼리 상관관계가 존재하지 않는 다는 가정에서의 평균 상대편차와 상관관계의 가정을 통한 평균 상태편차의 비율을 도시하고 있다. 그 비율의 값이 크면 예측 값이 보다 좋은 정확성을 갖고 있음을 의미한다. 그 비율은 3개의 매개변수를 사용한 경우 3.7, 2개의 매개변수의 경우 2.9, 1개의 매개변수의 경우 1.6으로써, 상관 관계의 도출에 이용된 매개변수의 수가 증가할수록 커짐을 알 수 있다. 평균 상태 편차는 각각 5.8%, 7.5%, 13.7%로 계산되어졌다. 다변수 상관 관계법이 전통적인 단일 매개변수를 이용한 상관관계법보다 약 3배의 감소된 상대편차 값을 보여줌을 알 수 있다.

(d) 동일한 생산공정을 거친 미지의 성능 특성을 갖는 전지에 대하여 1kHz ~10mHz 사이의 주파수 범위에서 50개의 주파수에 대한 복소 임피던스 값을 시험 측정하였다.

(e) 상기 (d)에서 시험 측정하여 얻은 복소 임피던스 스펙트럼 데이터를 단순화된 전지 등가회로에 근사하고 피팅하여 등가회로를 구성하는 저항(Rser), 저항(R1), 캐패시터(C1), 저항(Rct), 캐패시터(Cdl), 저항(Rm) 등 모두 6개의 물리적으로 의미 있는 적절한 매개변수들을 구하였다.

(f) (e)에서 얻은 R1, Rm, Rct 등의 매개변수들을 (c)에서 얻은 회귀 매개변수인 k1, k2....kN 등으로 정의되는 다차원 함수에 치환하여 E1 = f(R1, Rm, Rct, k1, k2....kN)의 다차원 함수를 계산하여 미지의 전지의 에너지를 구하였다.

상술한 바와 같이 본 발명은 임의의 전지의 1kHz~10mHz 주파수 영역에서 시험 측정한 임피던스 데이터를 적절한 분석 소프트웨어를 사용하여 피팅한 후 얻어진 3개의 매개변수와 시험한 전지의 에너지 사이의 다차원 상관관계를 이용하여 미지의 리튬 이온전지의 1C 방전속도(1C discharge rate)에서의 전지 성능 특성, 즉 미지 전지의 에너지를 예측하여 평가하므로 전력원에 대한 성능 특성 예측의 정확성 및 신뢰성을 향상시키는 동시에 전력원의 시험측정 및 분석에 소요되는 평가시간을 단축시킬 수 있는 효과가 있다.

Claims (11)

1. (삭제)
2. (정정) 다차원 상관관계법에 의한 전력원의 성능 특성 예측방법에 있어서,

   같은 생산라인에서 동일하게 제조된 서로 다른 성능 특성을 갖는 다수의 전력원에 대하여 간접적인 방법을 통하여 비파괴 시험 측정하는 제1 단계와, 상기 제1단계에서 비파괴 시험측정을 거친 다수의 서로 다른 전력원에 대하여 직접적인 시험 측정을 수행하는 제2단계와, 상기 제1 단계에서 시험 측정한 결과로부터 각각의 전력원에 대한 p1, p2....pN으로 표시되는 둘 혹은 그 이상의 화학적/물리적으로 의미 있는 매개변수들을 도출하는 제3단계와, 상기 제3단계에서 도출한 둘 혹은 그 이상의 매개변수들(p1, p2....pN)과 요구 성능 특성간의 다차원 상관관계 분석방법에 의해 미지 전력원의 성능 특성에 대한 다차원적, 함수적 혹은 알고리듬 적으로 종속성을 나타내는 동시에 상관관계를 정확히 정의할 수 있는 회귀 매개변수들(k1, k2....kN)의 집합을 구하는 제4단계와, 상기 제4단계에서 회귀 매개변수들의 집합을 구한 후, 매개변수(p1, p2,....pN), 회귀 매개변수(k1, k2....kN)와 전력원의 성능 특성간의 상관관계를 도출하는 제5단계와, 미지의 성능 특성을 갖는 전력원에 대하여 상기 제1단계의 동일한 시험측정을 하는 제6단계와, 상기 제6단계에서 얻은 시험 측정결과로부터 상기 제3단계와 같은 방법으로 미지의 전력원에 대한 u1, u2....uN와 같은 둘 혹은 그 이상의 매개변수를 도출하는 제7단계와, 상기 제7단계에서 얻은 u1, u2....uN의 미지 전력원의 매개변수들을 상기 제4단계에서 도출한 회귀 매개변수 k1, k2.....kN으로 잘 정의되는 V=f(p1, p2....pN, k1, k2....kN)로 표시되는 함수의 p1, p2....pN과 치환하여 대입한 후 V1=f(u1, u2,...uN, k1, k2,... kN) 함수를 계산하여 미지 전력원의 요구 성능 특성을 예측하는 제8단계로 이루어짐을 특징으로 하는 다차원 상관관계법에 의한 전력원의 성능 특성 예측방법.
3. 제2항에 있어서,

   상기 전력원은 일차 전지, 연료 전지, 이차전지, 즉 리튬 이온, 리튬 이온폴리머, 리튬폴리머, NiCd, NiMH 및 납축 전지임을 특징으로 하는 다차원 상관관계법에 의한 전력원의 성능 특성 예측방법.
4. 제3항에 있어서,

   상기 매개변수의 도출은 등가 회로 모델에 선형 혹은 비선형 근사하여 피팅함을 특징으로 하는 다차원 상관관계법에 의한 전력원의 성능 특성 예측방법.
5. 제4항에 있어서,

   상기 등가 회로 모델은 전송선 모델에 근거한 것임을 특징으로 하는 다차원 상관관계법에 의한 전력원의 성능 특성 예측방법.
6. 제4항에 있어서,

   상기 다차원 상관관계법은 1차수 혹은 2차수의 국소화된 다변수 회귀법임을 특징으로 하는 다차원 상관관계법에 의한 전력원의 성능 특성 예측방법.
7. 제4항에 있어서,

   상기 다차원 상관관계법은 다차원 평활 스플라인법임을 특징으로 하는 다차원 상관관계법에 의한 전력원의 성능 특성 예측방법.
8. 제2항에 있어서,

   상기 제2단계의 직접적인 측정법은 실시간 방전법을 사용함을 특징으로 하는 다차원 상관관계법에 의한 전력원의 성능 특성 예측방법.
9. 제2항에 있어서,

   상기 전력원의 미지 성능 특성은 충전 상태, 열화 상태, 제조 품질, 전지 수명임을 특징으로 하는 다차원 상관관계법에 의한 전력원의 성능 특성 예측방법.
10. 제2항에 있어서,

    상기 다차원 상관관계법에 의한 전력원의 성능 특성을 예측하는데 이용되는 매개변수 중의 하나가 온도임을 특징으로 하는 다차원 상관관계법에 의한 전력원의 성능 특성 예측방법.
11. 제2항에 있어서,

    상기 다차원 상관관계법에 의한 전력원의 성능 특성을 예측하는데 이용되는 매개변수 중의 하나가 개방 회로 전압임을 특징으로 하는 다차원 상관관계법에 의한 전력원의 성능 특성 예측방법.