DE112020001752T5 - Verfahren zur Schätzung eines Ladezustands einer Sekundärbatterie, System zur Schätzung einesLadezustands einer Sekundärbatterie und Verfahren zur Anomalie-Erkennung einer Sekundärbatterie - Google Patents

Verfahren zur Schätzung eines Ladezustands einer Sekundärbatterie, System zur Schätzung einesLadezustands einer Sekundärbatterie und Verfahren zur Anomalie-Erkennung einer Sekundärbatterie Download PDF

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Abstract

Ein Verfahren zur Schätzung des Ladezustands einer Sekundärbatterie, das selbst mit fortschreitender Verschlechterung der Sekundärbatterie eine hohe Schätzgenauigkeit aufweist, wird bereitgestellt. Ferner wird ein System zur Messung der Kapazität einer Sekundärbatterie bereitgestellt, in dem SOC mit hoher Genauigkeit in kurzer Zeit mit geringen Kosten geschätzt wird. Wenn die Kapazität einer Sekundärbatterie mit hoher Genauigkeit geschätzt werden kann, kann auch eine Anomalie-Erkennung auf Basis des Wertes durchgeführt werden. Ein neuartiges Verfahren zur Anomalie-Erkennung einer Sekundärbatterie wird bereitgestellt. In dem Ladeverfahren der CCCV-Ladung werden die CC-Zeit und die CV-Zeit als Lernparameter verwendet, um ein Lernmodell aufzubauen. Unter Verwendung dieses Lernmodells kann ein geschätzter Kapazitätswert mit hoher Genauigkeit erhalten werden, indem zwei Daten, nämlich die CC-Zeit und die CV-Zeit, oder drei Daten, nämlich die CC-Zeit, die CV-Zeit und der Ladestartspannungswert, als minimale Anzahl von Eingabedaten verwendet werden.

Description

  • Technisches Gebiet
  • Eine Ausführungsform der vorliegenden Erfindung betrifft einen Gegenstand, ein Verfahren oder ein Herstellungsverfahren. Die vorliegende Erfindung betrifft alternativ einen Prozess, eine Maschine, ein Erzeugnis oder eine Zusammensetzung (Zusammensetzung eines Materials). Eine Ausführungsform der vorliegenden Erfindung betrifft eine Halbleitervorrichtung, eine Anzeigevorrichtung, eine Licht emittierende Vorrichtung, eine Energiespeichervorrichtung, eine Beleuchtungsvorrichtung, ein elektronisches Gerät oder ein Herstellungsverfahren dafür. Eine Ausführungsform der vorliegenden Erfindung betrifft ferner ein Verfahren zur Schätzung des Ladezustands einer Energiespeichervorrichtung, ein System zur Schätzung des Ladezustands einer Energiespeichervorrichtung und ein Verfahren zur Anomalie-Erkennung einer Energiespeichervorrichtung. Eine Ausführungsform der vorliegenden Erfindung betrifft insbesondere ein System zur Schätzung des Ladezustands einer Energiespeichervorrichtung und ein System zur Anomalie-Erkennung einer Energiespeichervorrichtung.
  • Es sei angemerkt, dass in dieser Beschreibung eine Energiespeichervorrichtung ein Sammelbegriff ist, der Elemente und Vorrichtungen mit einer Energiespeicherfunktion beschreibt. Beispielsweise umfasst die Energiespeichervorrichtung eine Speicherbatterie (auch als Sekundärbatterie bezeichnet), wie z. B. eine Lithiumionen-Sekundärbatterie, einen Lithiumionen-Kondensator, eine Nickel-Hydrid-Batterie, eine Festkörperbatterie und einen elektrischen Doppelschichtkondensator.
  • Eine Ausführungsform der vorliegenden Erfindung betrifft ferner ein neuronales Netz und ein System zur Schätzung des Ladezustands einer Energiespeichervorrichtung unter Verwendung des neuronalen Netzes. Eine Ausführungsform der vorliegenden Erfindung betrifft ferner ein Fahrzeug, bei dem ein neuronales Netz verwendet wird. Eine Ausführungsform der vorliegenden Erfindung betrifft ferner ein elektronisches Gerät, bei dem ein neuronales Netz verwendet wird. Eine Ausführungsform der vorliegenden Erfindung ist nicht auf ein Fahrzeug beschränkt und kann auch auf eine Energiespeichervorrichtung zum Speichern elektrischer Energie angewendet werden, die von Energieerzeugungsanlagen, wie z. B. einem Panel zur Erzeugung von Solarstrom, das in einem Strukturteil oder dergleichen installiert ist, erhalten wird, und betrifft ein System zur Schätzung des Ladezustands der Energiespeichervorrichtung.
  • Stand der Technik
  • Als Verfahren zur Schätzung der verbleibenden Kapazität einer Sekundärbatterie wird ein Coulomb-Zähler-Verfahren oder ein Leerlaufspannungs- (Open Circuit Voltage, OCV-) Verfahren angegeben.
  • Ein herkömmliches Verfahren könnte dazu führen, dass die Schätzgenauigkeit einer Laderate, nämlich State of Charge (SOC), stark verringert wird, indem Fehler durch den langfristigen Betrieb und die wiederholte Ladung und Entladung akkumuliert werden. Außerdem ändert sich dann, wenn die Zeit vergeht, ohne dass eine Batterie verwendet wird, ein anfänglicher SOC(0) aufgrund der Selbstentladung; daher ist es schwierig, die Schätzgenauigkeit von SOC zu erhöhen. Das Coulomb-Zähler-Verfahren ist beispielsweise insofern nachteilig, als Fehler des anfänglichen SOC(0) nicht korrigiert werden können und Fehler eines Stromsensors akkumuliert werden. Patentdokument 1 offenbart eine Technik, mit der ein Zustand einer Sekundärbatterie bei niedriger Temperatur durch ein Mittel zur Zustandsschätzung auf Basis von Informationen, in denen ein Parameter mit einer Temperatur verlinkt ist, mit hoher Genauigkeit geschätzt wird.
  • [Referenz]
  • [Patentdokument]
  • [Patentdokument 1] Japanische Patentoffenlegungsschrift Nr. 2016-80693
  • Zusammenfassung der Erfindung
  • Durch die Erfindung zu lösendes Problem
  • Bei der Herstellung von Sekundärbatterien ergeben sich in einigen Fällen geringe individuelle Unterschiede, die beim Aufbauen durch geringe Unterschiede der Menge an Aktivmaterial, der Elektrodengröße oder dergleichen verursacht werden, selbst wenn das Fertigungslos gleich ist. Da eine Vielzahl von Sekundärbatterien beispielsweise in Fahrzeugen verwendet wird, führt in einigen Fällen der Einfluss von individuellen Unterschieden durch die Kombination einer großen Anzahl von Batterien zu einem großen Unterschied der Kapazität zwischen den Fahrzeugen, der durch eine Verschlechterung verursacht wird. Selbst wenn die Batterien aus demselben Los stammen, ist der Grad der Verschlechterung durch den Einfluss der Verwendung (Umgebungstemperatur, Häufigkeit der Ladung und Entladung und Speicherzustand) oder dergleichen unterschiedlich.
  • Mit fortschreitender Verschlechterung einer Sekundärbatterie könnte ferner die Schätzgenauigkeit von SOC stark verringert werden. Bei einem Schätzverfahren unter Verwendung von Stromintegrationswerten werden beispielsweise Erfassungsfehler von Stromwerten durch die langfristige Verwendung akkumuliert, so dass die Schätzgenauigkeit von SOC allmählich verringert wird. Es sei angemerkt, dass SOC als Anteil der verbleibenden Kapazität zu der maximalen Kapazität der Sekundärbatterie definiert wird. Die maximale Kapazität der Sekundärbatterie kann aus einem Zeitintegral eines Stroms berechnet werden, wobei die Sekundärbatterie nach der vollen Ladung entladen wird; jedoch könnte die volle Entladung viel Zeit erfordern. Außerdem muss die Sekundärbatterie vor der Verwendung wieder geladen werden.
  • Ein Verfahren zur Schätzung des Ladezustands einer Sekundärbatterie, das selbst mit fortschreitender Verschlechterung der Sekundärbatterie eine hohe Schätzgenauigkeit aufweist, wird bereitgestellt. Ferner wird ein System zur Messung der Kapazität einer Sekundärbatterie bereitgestellt, in dem SOC mit hoher Genauigkeit in kurzer Zeit mit geringen Kosten geschätzt wird.
  • Wenn die Kapazität einer Sekundärbatterie mit hoher Genauigkeit geschätzt werden kann, kann auch eine Anomalie-Erkennung auf Basis des Wertes durchgeführt werden. Daher besteht eine weitere Aufgabe darin, ein neuartiges Verfahren zur Anomalie-Erkennung einer Sekundärbatterie bereitzustellen.
  • Mittel zur Lösung des Problems
  • In dem Fall, in dem der Ladezustand einer Sekundärbatterie geschätzt wird, können verschiedene Parameterinformationen der Sekundärbatterie verwendet werden. Beispiele für die Parameterinformationen der Sekundärbatterie umfassen einen Innenwiderstand der Sekundärbatterie, einen Stromwert, einen Spannungswert, eine Umgebungstemperatur, eine Innentemperatur der Sekundärbatterie, einen Kapazitätswert im vollen Ladezustand, Ladebedingungen und Entladebedingungen. Die Verwendung von mehr Arten von Daten führt nicht notwendigerweise zu einer höheren Schätzgenauigkeit. Im Gegensatz dazu führt die Verwendung von vielen Arten von Daten in einigen Fällen zu einem Ergebnis, dass viel Rauschen enthalten sind; daher könnte die Schätzgenauigkeit verringert werden. Außerdem erfordert die Verwendung von vielen Arten von Daten viele arithmetische Operationen; daher könnte die Ausgabe von Lösungen viel Zeit benötigen, oder die Lösungen könnten nicht konvergieren und die arithmetischen Operationen könnten nicht beendet werden.
  • Bei einem in dieser Beschreibung offenbarten Verfahren zur Schätzung des Ladezustands einer Sekundärbatterie werden einige Parameter, die direkt oder indirekt auf die Verschlechterung der Sekundärbatterie beeinflussen, aus vielen Arten von Daten gefunden, und eine Lernvorrichtung eines neuronalen Netzes lernt eine kleine Anzahl von Arten von Parametern als Lehrerdaten; und ein Lernergebnis des neuronalen Netzes deutet auf die Kapazität der Sekundärbatterie hin.
  • Bei der Lernvorrichtung des neuronalen Netzes führt eine Erhöhung der Anzahl von Parametern und Daten nicht notwendigerweise zu einer Erhöhung der Genauigkeit, und eine große Anzahl von Daten verursacht in einigen Fällen ein Überlernen, so dass die Schätzgenauigkeit verringert wird.
  • Es ist wichtig, dass eine so kleine Anzahl von Lernparametern wie möglich aus einer großen Anzahl von Parametern ausgewählt wird, als Lehrerdaten bestimmt wird und von einer Lernvorrichtung des neuronalen Netzes gelernt wird, um die Kapazität der Sekundärbatterie mit hoher Genauigkeit zu berechnen.
  • Die Erfinder der vorliegenden Erfindung haben herausgefunden, dass dann, wenn Lade- und Entladezyklen durch ein Ladeverfahren der CCCV-Ladung durchgeführt werden und die Verschlechterung einer Sekundärbatterie gemessen wird, eine Periode der CV-Ladung (auch als CV-Zeit bezeichnet) entsprechend der Verschlechterung der Sekundärbatterie verlängert wird. Für die Ladung einer Lithiumionen-Sekundärbatterie wird im Allgemeinen das Ladeverfahren der CCCV-Ladung verwendet. Die CCCV-Ladung ist ein Ladeverfahren, bei dem eine CC-Ladung durchgeführt wird, bis die Spannung eine vorbestimmte Spannung erreicht, und dann eine CV-Ladung durchgeführt wird, bis der Betrag des Stromflusses klein wird, insbesondere sich auf einen Abschlussstromwert verringert. Eine Ladeperiode wird in eine Periode der CC-Ladung (auch als CC-Zeit bezeichnet) und eine folgende Periode der CV-Ladung (CV-Zeit) unterteilt. In der Periode der CC-Ladung fließt ein konstanter Strom in eine Sekundärbatterie, bis die Spannung eine vorbestimmte Spannung erreicht. In der Periode der CV-Ladung wird eine Ladung mit vorbestimmter Spannung durchgeführt, bis der Strom einen Abschlussstromwert erreicht.
  • In dem Ladeverfahren der CCCV-Ladung werden die CC-Zeit und die CV-Zeit als Lernparameter verwendet, um ein Lernmodell aufzubauen. Der Aufbau eines derartigen Lernmodells bezeichnet eine Lernstufe (Lernphase).
  • Als Lernparameter, die für das Lernmodell verwendet werden, werden nicht nur Daten der CC-Zeit und der CV-Zeit, sondern auch verschiedene Daten verwendet, die bei Lade- und Entladezyklusprüfungen einer Referenz-Sekundärbatterie tatsächlich erhalten werden.
  • Unter Verwendung dieses Lernmodells kann ein geschätzter Kapazitätswert erhalten werden, indem drei Daten, nämlich die CC-Zeit, die CV-Zeit und der Ladestartspannungswert, als minimale Anzahl von Eingabedaten verwendet werden. Das Erhalten des geschätzten Kapazitätswerts aus dem Lernergebnis unter Verwendung des Lernmodells bezeichnet eine Bestimmungsstufe (Bestimmungsphase). Sowohl die Lernstufe als auch die Bestimmungsstufe können beispielsweise in einem Fahrzeug montiert werden; jedoch kann dann, wenn das Lernergebnis im Voraus erhalten wird und mindestens die Bestimmungsstufe in dem Fahrzeug montiert wird, ein Fahrer einen geschätzten Kapazitätswert erhalten. In dem Fall, in dem Daten beim Fahren als Lernparameter verwendet werden, werden sowohl die Lernstufe als auch die Bestimmungsstufe in dem Fahrzeug montiert, so dass der Fahrer beim Fahren einen genaueren geschätzten Kapazitätswert erhalten kann.
  • Bei einem in dieser Beschreibung offenbarten Verfahren zur Schätzung der Kapazität einer Sekundärbatterie wird ein Ladestartspannungswert der Sekundärbatterie gemessen; eine erste Zeit (CC-Zeit) vom Start der Ladung bis zum Zeitpunkt, zu dem eine Anschlussspannung der Sekundärbatterie eine Referenzspannung erreicht, wird gemessen; eine zweite Zeit (CV-Zeit) vom Zeitpunkt des Erreichens der Referenzspannung bis zur Beendigung der Ladung wird gemessen; und eine Kapazität der Sekundärbatterie wird durch einen Abschnitt für ein neuronales Netz berechnet, in den der Ladestartspannungswert, die erste Zeit und die zweite Zeit eingegeben werden.
  • In dem Fall, in dem zusätzlich zu den drei Werten ein Spannungswert nach einer dritten Zeit, in der eine chemische Reaktion in der Sekundärbatterie nach der Pause nach der Beendigung der Ladung stabilisiert wird, d. h. insgesamt vier Daten, eingegeben werden, kann die höchste Genauigkeit erhalten werden, obwohl die Anzahl von Eingabedaten erhöht wird. Es sei angemerkt, dass in der dritten Zeit eine Zyklusprüfung im Voraus an der Referenz-Sekundärbatterie durchgeführt wird, die Pause nach der Beendigung der Ladung eingelegt wird und die Zeit gemessen wird, in der die chemische Reaktion stabilisiert wird.
  • Bei einem in dieser Beschreibung offenbarten weiteren Verfahren zur Schätzung der Kapazität einer Sekundärbatterie wird ein Ladestartspannungswert der Sekundärbatterie gemessen; eine erste Zeit (CC-Zeit) vom Start der Ladung bis zum Zeitpunkt, zu dem eine Anschlussspannung der Sekundärbatterie eine Referenzspannung erreicht, wird gemessen; eine zweite Zeit (CV-Zeit) vom Zeitpunkt des Erreichens der Referenzspannung bis zur Beendigung der Ladung wird gemessen; ein Spannungswert nach einer dritten Zeit vom Zeitpunkt der Beendigung der Ladung bis zum Zeitpunkt, zu dem eine chemische Reaktion in der Sekundärbatterie stabilisiert wird, wird gemessen; und ein Ladezustand der Sekundärbatterie, insbesondere eine Kapazität der Sekundärbatterie, wird durch einen Abschnitt für ein neuronales Netz berechnet, in den der Ladestartspannungswert, die erste Zeit (CC-Zeit), die zweite Zeit (CV-Zeit) und der Spannungswert eingegeben werden.
  • In dem Fall, in dem eine kleine Anzahl von Daten verwendet wird, wird eine erste Zeit (CC-Zeit) vom Start der Ladung der Sekundärbatterie bis zum Zeitpunkt, zu dem eine Anschlussspannung der Sekundärbatterie eine Referenzspannung erreicht, gemessen; eine zweite Zeit (CV-Zeit) vom Zeitpunkt des Erreichens der Referenzspannung bis zur Beendigung der Ladung wird gemessen; und ein Ladezustand der Sekundärbatterie, insbesondere eine Kapazität der Sekundärbatterie, wird durch einen Abschnitt für ein neuronales Netz berechnet, in den zwei Daten, nämlich die erste Zeit und die zweite Zeit, eingegeben werden. Die Berechnung der Kapazität der Sekundärbatterie kann nach der Beendigung der Ladung der Sekundärbatterie oder während der Entladung der Sekundärbatterie (insbesondere beim Fahren eines Fahrzeugs) angemessen durchgeführt werden.
  • Die CC-Ladung und die CV-Ladung werden nachstehend beschrieben.
  • Zuerst wird eine CC-Ladung beschrieben, bei der es sich um eines der Ladeverfahren handelt. Die CC-Ladung ist ein Ladeverfahren, bei dem ein konstanter Strom während der gesamten Ladeperiode in eine Sekundärbatterie fließt und die Ladung beendet wird, wenn die Spannung eine vorbestimmte Spannung erreicht. Es wird angenommen, dass die Sekundärbatterie eine äquivalente Schaltung mit einem Innenwiderstand R und einer Sekundärbatteriekapazität bzw. einem Sekundärbatteriekondensator C ist, wie in 6A dargestellt. In diesem Fall ist eine Sekundärbatteriespannung VB die Summe einer an den Innenwiderstand R angelegten Spannung VR und einer an die Sekundärbatteriekapazität C angelegten Spannung Vc.
  • Während die CC-Ladung durchgeführt wird, ist ein Schalter eingeschaltet, wie in 6A dargestellt, so dass ein konstanter Strom 1 in die Sekundärbatterie fließt. Während der Periode ist der Strom 1 konstant; nach dem Ohmschen Gesetz (VR = R × I) ist die an den Innenwiderstand R angelegte Spannung VR somit ebenfalls konstant. Im Gegensatz dazu steigt die an die Sekundärbatteriekapazität C angelegte Spannung Vc mit der Zeit an. Demzufolge steigt die Sekundärbatteriespannung VB mit der Zeit an.
  • Wenn die Sekundärbatteriespannung VB eine vorbestimmte Spannung, z. B. 4,3 V, erreicht, wird die Ladung beendet. Wenn die CC-Ladung beendet wird, wird der Schalter ausgeschaltet, wie in 6B dargestellt, und der Strom 1 wird 0. Somit wird die an den Innenwiderstand R angelegte Spannung VR 0 V. Demzufolge nimmt die Sekundärbatteriespannung VB ab.
  • 6C zeigt ein Beispiel für die Sekundärbatteriespannung VB und den Ladestrom während einer Periode, in der die CC-Ladung durchgeführt wird, und nach Beendigung der CC-Ladung. Die Sekundärbatteriespannung VB steigt während der CC-Ladung an und nimmt nach Beendigung der CC-Ladung leicht ab.
  • Als Nächstes wird eine CCCV-Ladung beschrieben, bei der es sich um ein Ladeverfahren handelt, das sich von dem vorstehenden Verfahren unterscheidet. Die CCCV-Ladung ist ein Ladeverfahren, bei dem eine CC-Ladung durchgeführt wird, bis die Spannung eine vorbestimmte Spannung erreicht, und dann eine CV-Ladung durchgeführt wird, bis der Betrag des Stromflusses klein wird, insbesondere sich auf einen Abschlussstromwert verringert.
  • Während die CC-Ladung durchgeführt wird, ist ein Schalter einer Konstantstromquelle eingeschaltet und ist ein Schalter einer Konstantspannungsquelle ausgeschaltet, wie in 7A dargestellt, so dass der konstante Strom 1 in die Sekundärbatterie fließt. Während der Periode ist der Strom 1 konstant; nach dem Ohmschen Gesetz (VR = R × I) ist die an den Innenwiderstand R angelegte Spannung VR somit ebenfalls konstant. Im Gegensatz dazu steigt die an die Sekundärbatteriekapazität C angelegte Spannung Vc mit der Zeit an. Demzufolge steigt die Sekundärbatteriespannung VB mit der Zeit an.
  • Wenn die Sekundärbatteriespannung VB eine vorbestimmte Spannung, z. B. 4,3 V, erreicht, wird das Umschalten von der CC-Ladung auf die CV-Ladung durchgeführt. Während die CV-Ladung durchgeführt wird, ist der Schalter der Konstantspannungsquelle eingeschaltet und ist der Schalter der Konstantstromquelle ausgeschaltet, wie in 7B dargestellt; somit ist die Sekundärbatteriespannung VB konstant. Im Gegensatz dazu steigt die an die Sekundärbatteriekapazität C angelegte Spannung Vc mit der Zeit an. Da VB = VR + VC erfüllt ist, nimmt die an den Innenwiderstand R angelegte Spannung VR mit der Zeit ab. Wenn die an den Innenwiderstand R angelegte Spannung VR abnimmt, nimmt auch der in die Sekundärbatterie fließende Strom 1 gemäß dem Ohmschen Gesetz (VR = R × I) ab.
  • Wenn der in die Sekundärbatterie fließende Strom 1 einen vorbestimmten Strom, z. B. ungefähr 0,01 C, erreicht, wird die Ladung beendet. Wenn die CCCV-Ladung beendet wird, werden alle Schalter ausgeschaltet, wie in 7C dargestellt, so dass der Strom 1 zu 0 wird. Somit wird die an den Innenwiderstand R angelegte Spannung VR 0 V. Jedoch wird die an den Innenwiderstand R angelegte Spannung VR durch die CV-Ladung ausreichend niedrig; selbst wenn kein Spannungsabfall mehr im Innenwiderstand R auftritt, nimmt also die Sekundärbatteriespannung VB kaum ab.
  • 8A zeigt ein Beispiel für die Sekundärbatteriespannung VB und den Ladestrom während einer Periode, in der die CCCV-Ladung durchgeführt wird, und nach Beendigung der CCCV-Ladung. Sogar nach der Beendigung der CCCV-Ladung nimmt die Sekundärbatteriespannung VB kaum ab.
  • Als Nächstes wird eine CC-Entladung beschrieben, bei der es sich um eines der Entladeverfahren handelt. Die CC-Entladung ist ein Entladeverfahren, bei dem ein konstanter Strom während der gesamten Entladeperiode von einer Sekundärbatterie fließt und die Entladung beendet wird, wenn die Sekundärbatteriespannung VB eine vorbestimmte Spannung, z. B. 2,5 V, erreicht.
  • 8B zeigt ein Beispiel für die Sekundärbatteriespannung VB und den Entladestrom, während die CC-Entladung durchgeführt wird. Mit fortschreitender Entladung nimmt die Sekundärbatteriespannung VB ab.
  • Als Nächstes werden eine Entladerate und eine Laderate beschrieben. Die Entladerate bezieht sich auf das relative Verhältnis des Entladestroms zur Batteriekapazität und wird in der Einheit C ausgedrückt. Ein Strom von ungefähr 1 C in einer Batterie mit einer NennkapazitätX(Ah) beträgt X (A). Der Fall, in dem die Entladung mit einem Strom von 2X(A) durchgeführt wird, wird wie folgt umformuliert: Die Entladung wird bei 2 C durchgeführt. Der Fall, in dem die Entladung mit einem Strom von X/5 (A) durchgeführt wird, wird wie folgt umformuliert: Die Entladung wird bei 0,2 C durchgeführt. Das Gleiche gilt auch für die Laderate; der Fall, in dem die Ladung mit einem Strom von 2X (A) durchgeführt wird, wird wie folgt umformuliert: Die Ladung wird bei 2 C durchgeführt; und der Fall, in dem die Ladung mit einem Strom von X/5 (A) durchgeführt wird, wird wie folgt umformuliert: Die Ladung wird bei 0,2 C durchgeführt.
  • Das in dieser Beschreibung offenbarte Verfahren zur Schätzung des Ladezustands einer Sekundärbatterie ist ein Verfahren, bei dem der Grad der Verschlechterung der Sekundärbatterie grundsätzlich nicht bei der tatsächlichen Verwendung, sondern nach der Beendigung der Ladung geschätzt wird. Beispielsweise kann die Kapazität einer Sekundärbatterie eines Elektrofahrzeugs bei der vollen Ladung mit hoher Genauigkeit geschätzt werden. In diesem Fall wird eine Verarbeitung im neuronalen Netz in einer Ladungssteuervorrichtung zum Laden des Elektrofahrzeugs oder in einem Server durchgeführt, der zur Datenübertragung mit der Ladungssteuervorrichtung geeignet ist. In dem Fall, in dem die Verarbeitung im neuronalen Netz durchgeführt wird, wird eine Hardware benötigt, die ausreichende Speicher zum Akkumulieren von Lerndaten umfasst und ausreichend eine arithmetische Operation durchführen kann.
  • Ein Programm einer Software zum Ausführen eines Inferenzprogramms für die Verarbeitung im neuronalen Netz kann mit verschiedenen Programmiersprachen, wie z. B. Python, Go, Perl, Ruby, Prolog, Visual Basic, C, C++, Swift, Java (eingetragenes Markenzeichen) und .NET, beschrieben werden. Alternativ kann eine Applikation unter Verwendung einer Rahmenstruktur bzw. eines Frameworks, wie z. B. Chainer (mit Python verwendbar), Caffe (mit Python und C++ verwendbar) und TensorFlow (mit C, C++ und Python verwendbar), erstellt werden. Beispielsweise wird ein Algorithmus von LSTM mit Python programmiert, und dabei wird ein Hauptprozessor (Central Processing Unit, CPU) oder ein Grafikprozessor (Graphics Processing Unit, GPU) verwendet. Ein Chip, bei dem ein CPU und ein GPU integriert werden, wird in einigen Fällen auch als beschleunigte Verarbeitungseinheit bzw. Accelerated Processing Unit (APU) bezeichnet, und auch dieser APU-Chip kann zum Einsatz kommen. Ein IC, der das KI-System umfasst (auch als Inferenz-Chip bezeichnet), kann auch verwendet werden. Der IC, der das KI-System umfasst, wird in einigen Fällen auch als Schaltung zum Ausführen einer Operation eines neuronalen Netzes (Mikroprozessor) bezeichnet.
  • Wirkung der Erfindung
  • Beim in dieser Beschreibung offenbarten Verfahren zur Schätzung des Ladezustands einer Sekundärbatterie kann die Kapazität unter Verwendung einer kleinen Anzahl von Arten von Daten mit hoher Genauigkeit geschätzt werden. Demzufolge kann die arithmetische Operation unter Verwendung einer kleinen Menge an Lerndaten vereinfacht werden.
  • Die Größe einer Hardware, die die Verarbeitung im neuronalen Netz durchführen kann, kann verringert werden; daher kann die Hardware auch in einer kleinen Ladungssteuervorrichtung eingebaut werden. Wenn ein tragbares Informationsendgerät verwendet wird, auf dem die Hardware montiert wird, die die Verarbeitung im neuronalen Netz durchführen kann, kann die Kapazität eines Elektrofahrzeugs auf Basis von Ladeinformationen des Elektrofahrzeugs geschätzt werden.
  • Des Weiteren kann die kleine Hardware in einem Elektrofahrzeug eingebaut werden. Wenn die kleine Hardware in dem Elektrofahrzeug eingebaut wird, kann die Kapazität nach der Ladung an einer Ladestation, die sich an einem Zielort befindet, mit hoher Genauigkeit geschätzt werden.
  • Figurenliste
    • 1A ist ein Diagramm, das die Schätzgenauigkeit durch ein Verfahren einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt. 1 B ist eine Tabelle, die Arten von Eingabedaten zeigt. 1C ist eine Tabelle, die 1A entspricht.
    • 2A ist ein Diagramm, das die Schätzgenauigkeit durch ein Verfahren einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt. 2B und 2C sind jeweils eine Tabelle, die Arten von Eingabedaten zeigt.
    • 3 ist ein Flussdiagramm, das eine Ausführungsform der vorliegenden Erfindung zeigt.
    • 4 ist Daten, die die Pausenzeit und die Spannungsänderung nach der Ladung einer Sekundärbatterie zeigen.
    • 5A und 5B sind Darstellungen, die ein Strukturbeispiel einer Verarbeitung im neuronalen Netz zeigen.
    • 6A, 6B und 6C sind Diagramme, die ein Ladeverfahren einer Sekundärbatterie zeigen.
    • 7A, 7B und 7C sind Diagramme, die ein Ladeverfahren einer Sekundärbatterie zeigen.
    • 8A und 8B zeigen eine Ladekurve einer Sekundärbatterie bzw. eine Entladekurve der Sekundärbatterie.
    • 9A und 9B sind Darstellungen, die eine Knopfzellen-Sekundärbatterie darstellen.
    • 10A ist eine perspektivische Ansicht, 10B ist eine perspektivische Querschnittsansicht, 10C ist eine perspektivische Ansicht, und 10D ist eine Draufsicht, welche eine zylindrische Sekundärbatterie darstellen.
    • 11 A, 11B und 11C sind perspektivische Ansichten, die ein Beispiel für eine Sekundärbatterie darstellen.
    • 12A, 12B, 12C, 12D und 12E sind Darstellungen, die Beispiele für kleine elektronische Geräte und Fahrzeuge darstellen, welche jeweils ein Sekundärbatteriemodul einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung beinhalten.
    • 13A, 13B und 13C sind Darstellungen, die Beispiele für ein Fahrzeug und ein Haus darstellen, welche jeweils ein Sekundärbatteriemodul einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung beinhalten.
    • 14 zeigt ein Programm einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung und ein Verfahren zur Informationsverarbeitung.
    • 15 zeigt ein Programm einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung und ein Verfahren zur Informationsverarbeitung.
    • 16 zeigt ein Programm einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung und ein Verfahren zur Informationsverarbeitung.
    • 17 zeigt ein Programm einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung und ein Verfahren zur Informationsverarbeitung.
    • 18 zeigt ein Programm einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung und ein Verfahren zur Informationsverarbeitung.
  • Ausführungsformen der Erfindung
  • Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung werden nachstehend anhand der Zeichnungen ausführlich beschrieben. Es sei angemerkt, dass die vorliegende Erfindung nicht auf die folgende Beschreibung beschränkt ist und es für den Fachmann leicht ersichtlich ist, dass Modi und Details auf verschiedene Weise geändert werden können. Außerdem sollte die vorliegende Erfindung nicht als auf die folgende Beschreibung der Ausführungsformen beschränkt ausgelegt werden.
  • (Ausführungsform 1)
  • Bei dieser Ausführungsform werden Schritte, in denen eine Zyklusprüfung an einer Referenz-Sekundärbatterie durchgeführt wird, ein Lernmodell auf Basis der Daten aufgebaut wird und die Kapazität geschätzt wird, und ein Schritt, in dem eine Anomalie-Erkennung unter Verwendung der geschätzten Kapazität durchgeführt wird, in 3 beschrieben.
  • Zuerst wird eine Lade- und Entladezyklusprüfung an der Referenz-Sekundärbatterie durchgeführt. (S1)
  • Daten, die durch die Lade- und Entladezyklusprüfung erhalten werden, werden gesammelt. (S2) Bei dieser Datensammlung werden verschiedene Daten gesammelt. Beispielsweise werden die folgenden Daten gemessen: die CC-Zeit, die CV-Zeit, die Temperatur, die Entladespannung, die anfängliche FCC (mAh), die Anzahl von Zyklen, die Ladestartspannung, die Spannung in einer Sekunde nach dem Start der Ladung, die Spannung in zwei Sekunden nach dem Start der Ladung, die Spannung in 60 Sekunden nach dem Start der Ladung, die Spannung in 120 Sekunden nach dem Start der Ladung, die Spannung kurz nach der Beendigung der Ladung, die Spannung nach einer Sekunde Pause nach der Beendigung der Ladung, die Spannung nach zwei Sekunden Pause nach der Beendigung der Ladung, die Spannung nach 10 Sekunden Pause nach der Beendigung der Ladung, die Spannung nach 120 Sekunden Pause nach der Beendigung der Ladung, und die Spannung nach 600 Sekunden Pause nach der Beendigung der Ladung. Diese Daten (mit Ausnahme der Anzahl von Zyklen) können durch einen Lade- und Entladezyklus erhalten werden. Bei und nach dem zweiten und nachfolgenden Lade- und Entladezyklus können diese Daten ebenfalls erhalten werden. Eine Vielzahl von Sekundärbatterien kann als Referenz-Sekundärbatterie verwendet werden, wenn sie im Wesentlichen gleiche Eigenschaften aufweisen.
  • Mindestens drei Daten, nämlich die CC-Zeit, die CV-Zeit und die Ladestartspannung, werden gesammelt. Bei dieser Ausführungsform werden Daten erhalten, indem eine Vielzahl von kommerziell verfügbaren Lithiumionen-Sekundärbatterien (NCR18650B) für die Zyklusprüfung verwendet wird. Die Lithiumionen-Sekundärbatterie weist eine Nennkapazität von 3350 mAh und eine durchschnittliche Spannung von 3,6 V auf. Als Zyklusprüfung wird der folgende Vorgang wiederholt: Eine Ladung bei 4,2 V und 0,5 C (CV-Cut-Off von 0,02 C) wird durchgeführt, eine 10 Minuten Pause wird eingelegt, und dann wird die Entladung durchgeführt, bis die Spannung eine beliebige Spannung erreicht, und eine 10 Minuten Pause wird eingelegt.
  • Daten in der Pause nach der Beendigung der Ladung werden auch im Voraus gesammelt. Diese Daten werden auf die folgende Weise gesammelt: Nach der vollen Ladung der Lithiumionen-Sekundärbatterie werden Daten erfasst, wobei die horizontale Achse die Pausenzeit (Überlassungszeit) darstellt und die vertikale Achse die Spannung darstellt, und der Zeitpunkt, zu dem eine Änderung der Spannung klein wird, wird ausgewählt. 4 zeigt gemessene Werte in einem Diagramm, das eine Änderung der Spannung über die Zeit zeigt, welche in einer Pause nach der Beendigung der vollen Ladung erhalten wird. Aus 4 ist ersichtlich, dass die Änderung der Spannung in einem Bereich zwischen ungefähr 110 Sekunden und ungefähr 130 Sekunden nach dem Start der Pause klein wird. Dieser Zeitpunkt, zu dem die Änderung klein wird, entspricht einem Zeitpunkt, zu dem eine chemische Reaktion in der Sekundärbatterie stabilisiert wird. Es sei angemerkt, dass in einer Sekundärbatterie, die 1000-maligen Zyklusprüfungen tatsächlich unterzogen wird, der Innenwiderstand wegen der Verschlechterung erhöht wird und der Spannungsabfall größer wird, und in Bezug auf den Ablauf der Zeit der Spannung nach der Beendigung der vollen Ladung wird eine fast gleiche Tendenz beobachtet. Bei dieser Ausführungsform wird der Spannungswert, der in 120 Sekunden (zwei Minuten) nach dem Start der Pause gemessen wird, als wichtiger Parameter verwendet. Es sei angemerkt, dass sich die Zeit, in der eine chemische Reaktion in der Sekundärbatterie stabilisiert wird, abhängig von dem Typ der Sekundärbatterie unterscheidet; daher kann die Zeit aus Daten bestimmt werden, die durch Zyklusprüfungen unter Verwendung einer Sekundärbatterie, die einer Kapazitätsschätzung unterzogen werden soll, erhalten werden.
  • Als Nächstes wird ein Lernmodell durch das Lernen der erhaltenen Daten aufgebaut. (S3)
  • Bei dieser Ausführungsform wird das Lernen derart durchgeführt, dass ein optimales Gewicht und ein optimaler Bias für jeden Knoten, an dem Neuronen verbunden sind, eingestellt werden, um ein Lernmodell zu erstellen. Chainer wird als Framework verwendet, und eine Verarbeitung eines vollständig verbundenen neuronalen Netzes wird auf Basis der offiziellen Source von MNIST durchgeführt. Die Anzahl von Mittelschichten ist drei, und die Anzahl von versteckten Schichten ist 200. Es sei angemerkt, dass Adam als Optimizer, der eine Optimierung durchführt, verwendet wird. Als Lerndaten werden mindestens drei Daten, nämlich die CC-Zeit, die CV-Zeit und die Ladestartspannung, verwendet, und eine entladbare Kapazität wird als richtiges Label gelernt. Daten, die alle einer linearen Interpolation und einer Normalisierung unterzogen werden, werden für das Lernen verwendet.
  • 5A und 5B zeigen ein Beispiel für eine arithmetische Operation der Verarbeitung im neuronalen Netz.
  • Wie in 5A dargestellt, kann eine Verarbeitung im neuronalen Netz NN eine Eingabeschicht IL, eine Ausgabeschicht OL und eine Mittelschicht (versteckte Schicht) HL beinhalten. Die Eingabeschicht IL, die Ausgabeschicht OL und die Mittelschicht HL beinhalten jeweils ein oder mehrere Neuronen (Einheiten). Es sei angemerkt, dass die Mittelschicht HL aus einer Schicht oder aus zwei oder mehr Schichten bestehen kann. Eine Verarbeitung im neuronalen Netz, das zwei oder mehr Mittelschichten HL beinhaltet, kann auch als tiefes neuronales Netz bzw. Deep Neural Network (DNN) bezeichnet werden, und das Lernen unter Verwendung einer Verarbeitung eines tiefen neuronalen Netzes kann auch als „tiefgehendes Lernen“ bzw. „Deep Learning“ bezeichnet werden.
  • Die Eingabedaten werden in Neuronen der Eingabeschicht IL eingegeben, die Ausgabesignale der Neuronen in der vorhergehenden Schicht oder der folgenden Schicht werden in Neuronen der Mittelschicht HL eingegeben, und die Ausgabesignale der Neuronen in der vorhergehenden Schicht werden in Neuronen der Ausgabeschicht OL eingegeben. Es sei angemerkt, dass jedes Neuron mit allen Neuronen der vorhergehenden und folgenden Schichten verbunden sein kann (vollständige Verbindung) oder mit einigen der Neuronen verbunden sein kann.
  • 5B stellt ein Beispiel für eine arithmetische Operation mit den Neuronen dar. Hier werden ein Neuron N und zwei Neuronen der vorhergehenden Schicht, die Signale an das Neuron N ausgeben, dargestellt. Eine Ausgabe x1 von dem Neuron der vorhergehenden Schicht und eine Ausgabe x2 von dem Neuron der vorhergehenden Schicht werden in das Neuron N eingegeben. Anschließend wird bei dem Neuron N die Summe (x1w1 + x2w2) von dem Multiplikationsergebnis der Ausgabe x1 mit einem Gewicht w1(x1w1) und dem Multiplikationsergebnis der Ausgabe x2 mit einem Gewicht w2(x2w2) berechnet, und dann wird ein Bias b je nach Bedarf hinzuaddiert, so dass der Wert a = x1w1 + x2w2 + b erhalten wird. Der Wert a wird mit einer Aktivierungsfunktion h umgewandelt, und ein Ausgabesignal y = h(a) wird von dem Neuron N ausgegeben.
  • Auf diese Weise umfasst die arithmetische Operation mit den Neuronen eine arithmetische Operation, bei der die Produkte aus den Eingabedaten und den Gewichten addiert werden, d. h. eine Produkt-Summen-Operation. Diese Produkt-Summen-Operation kann durch eine Produkt-Summen-Operations-Schaltung, die eine Stromquellenschaltung, eine Offset-Absorptionsschaltung und ein Zellenarray umfasst, durchgeführt werden. Ferner kann eine Signalumwandlung mit der Aktivierungsfunktion h durch eine hierarchische Ausgabeschaltung durchgeführt werden. Das heißt, dass die arithmetische Operation der Mittelschicht oder der Ausgabeschicht durch eine arithmetische Schaltung durchgeführt werden kann.
  • Das Zellenarray, das in der Produkt-Summen-Operations-Schaltung enthalten ist, wird von einer Vielzahl von Speicherzellen gebildet, die in einer Matrix angeordnet sind.
  • Die Speicherzellen weisen jeweils eine Funktion auf, erste Daten zu speichern. Die ersten Daten entsprechen einem Gewicht zwischen den Neuronen bei der Verarbeitung im neuronalen Netz. Ferner weisen die Speicherzellen jeweils eine Funktion auf, die ersten Daten mit zweiten Daten, die von außerhalb des Zellenarrays eingegeben werden, zu multiplizieren. Das heißt, dass die Speicherzellen sowohl eine Funktion einer Speicherschaltung als auch eine Funktion einer Multiplikationsschaltung aufweisen.
  • In dem Fall, in dem es sich bei den ersten Daten um analoge Daten handelt, weisen die Speicherzellen eine Funktion eines analogen Speichers auf. In dem Fall, in dem es sich bei den ersten Daten um mehrstufige Daten handelt, weisen die Speicherzellen eine Funktion eines mehrstufigen Speichers auf.
  • Die Multiplikationsergebnisse in den Speicherzellen in derselben Spalte werden addiert. Auf diese Weise wird die Produkt-Summen-Operation der ersten Daten und der zweiten Daten durchgeführt. Daher werden die Ergebnisse der arithmetischen Operation in dem Zellenarray als dritte Daten an die hierarchische Ausgabeschaltung ausgegeben.
  • Die hierarchische Ausgabeschaltung weist eine Funktion auf, die dritten Daten, die von dem Zellenarray ausgegeben werden, gemäß einer vorbestimmten Aktivierungsfunktion umzuwandeln. Ein analoges Signal oder ein mehrstufiges digitales Signal, welches von der hierarchischen Ausgabeschaltung ausgegeben wird, entspricht den Ausgabedaten der Mittelschicht oder der Ausgabeschicht bei der Verarbeitung im neuronalen Netz.
  • Als Aktivierungsfunktion kann z. B. eine Sigmoid-Funktion, eine Tanh-Funktion, eine Softmax-Funktion, eine ReLU-Funktion oder eine Schwellenfunktion verwendet werden. Das Signal, das durch die hierarchische Ausgabeschaltung umgewandelt wird, wird als analoge Daten oder mehrstufige digitale Daten (Daten Danalog) ausgegeben.
  • Auf diese Weise kann eine arithmetische Operation der Mittelschicht oder eine arithmetische Operation der Ausgabeschicht bei der Verarbeitung im neuronalen Netz durch eine arithmetische Schaltung durchgeführt werden.
  • Analoge Daten oder mehrstufige digitale Daten, welche von einer ersten arithmetischen Schaltung ausgegeben werden, werden einer zweiten arithmetischen Schaltung als zweite Daten zugeführt. Die zweite arithmetische Schaltung führt eine arithmetische Operation unter Verwendung der ersten Daten, die in den Speicherzellen gespeichert sind, und der zweiten Daten durch, die von der ersten arithmetischen Schaltung eingegeben werden. Daher kann eine arithmetische Operation einer Verarbeitung im neuronalen Netz, das aus einer Vielzahl von Schichten besteht, durchgeführt werden.
  • Um die gewünschte Kapazität einer Sekundärbatterie zu erhalten, wird ein geschätzter Wert erhalten, indem Daten bei der Ladung unter Verwendung eines Lernmodels eingegeben werden. (S4)
  • Unter Verwendung eines Lernmodells, in dem drei Daten, nämlich die CC-Zeit, die CV-Zeit und die Ladestartspannung, als Lerndaten verwendet werden, werden die Daten als Eingabe 1 eingegeben, so dass der durchschnittliche Fehler 6,088 mAh beträgt.
  • Unter Verwendung eines Lernmodells, in dem fünf Daten, nämlich die CC-Zeit, die CV-Zeit, die Ladestartspannung, die Spannung in einer Sekunde nach der Beendigung der Ladung und die Spannung in zwei Sekunden nach der Beendigung der Ladung, als Lerndaten verwendet werden, werden die Daten als Eingabe 2 eingegeben, so dass der durchschnittliche Fehler 6,382 mAh beträgt.
  • Unter Verwendung eines Lernmodells, in dem vier Daten, nämlich die CC-Zeit, die CV-Zeit, die Ladestartspannung und die Spannung in 120 Sekunden nach der Beendigung der Ladung, als Lerndaten verwendet werden, werden die Daten als Eingabe 3 eingegeben, so dass der durchschnittliche Fehler 5,844 mAh beträgt.
  • Unter Verwendung eines Lernmodells, in dem sechs Daten, nämlich die CC-Zeit, die CV-Zeit, die Ladestartspannung, die Spannung in einer Sekunde nach der Beendigung der Ladung, die Spannung in zwei Sekunden nach der Beendigung der Ladung und ein Verhältnis der CC-Zeit zu der CV-Zeit (CCCV-Zeitverhältnis), als Lerndaten verwendet werden, werden die Daten als Eingabe 4 eingegeben, so dass der durchschnittliche Fehler 6,66 mAh beträgt.
  • 1A ist ein Säulendiagramm, bei dem diese Ergebnisse verglichen werden. 1B ist eine Tabelle über die Eingabe. 1C ist eine Liste für den durchschnittlichen Fehler.
  • Diese Ergebnisse zeigen, dass dann, wenn mindestens drei Daten, nämlich die CC-Zeit, die CV-Zeit und die Ladestartspannung, verwendet werden, der Fehler des geschätzten Kapazitätswerts auf ungefähr 7 mAh eingeschränkt werden kann; insbesondere kann dann, wenn ein Lernmodell verwendet wird, in dem vier Daten, nämlich die CC-Zeit, die CV-Zeit, die Ladestartspannung und die Spannung in 120 Sekunden nach der Beendigung der Ladung, als Lerndaten verwendet werden, die Kapazität mit der höchsten Genauigkeit geschätzt werden.
  • Die Schritte S1 bis S4 können als Schritte zum Aufbauen eines Lernmodells und zum Schätzen der Kapazität bezeichnet werden.
  • Als vorstehende Lerndaten werden nur normale Daten gelernt. Demzufolge wird dann, wenn irgendeine Anomalie in einer Sekundärbatterie auftritt, der geschätzte Wert geändert und der geschätzte Fehler wird erhöht. Dies kann für eine Anomalie-Erkennung genutzt werden.
  • Anschließend wird die Sekundärbatterie verwendet und geladen, d. h., dass ein Lade- und Entladezyklus durchgeführt wird, und nach der Beendigung der Ladung wird die Kapazität unter Verwendung des vorstehend beschriebenen Lernmodells geschätzt.
  • Ein Schritt 5 (S5) wird angenommen, in dem eine Anomalie in einer Sekundärbatterie in einem Ladezyklus auftritt.
  • Ein geschätzter Fehler wird nach dem Auftreten einer Anomalie berechnet, so dass ein großer geschätzter Fehler ausgegeben wird. (S6)
  • Es wird als Anomalie bestimmt, wenn der geschätzte Fehler im S6 einen Schwellenwert eines geschätzten Fehlers überschreitet, der als Auftreten einer Anomalie angesehen werden kann. (S7)
  • Es sei angemerkt, dass der Schwellenwert des geschätzten Fehlers im Voraus bestimmt wird, um das Auftreten von Rauschen und das Auftreten einer Anomalie zu unterscheiden.
  • Wenn eine Anomalie auftritt, kann eine Anomalie-Erfassung durch die Schritte S5, S6 und S7 durchgeführt werden.
  • Wie vorstehend beschrieben, werden die Schritte zur Kapazitätsschätzung unter Verwendung des Flussdiagramms in 3 beschrieben. Die Ergebnisse in 1 zeigen, dass eine ausgezeichnete Kapazitätsschätzung mit hoher Genauigkeit durchgeführt wird. Das Flussdiagramm in 3 zeigt auch die Schritte zur Anomalie-Erfassung, wobei die Anomalie-Erfassung auf Basis der Kapazitätsschätzung mit hoher Genauigkeit durchgeführt wird.
  • Es sei angemerkt, dass der geschätzte Fehler eine Differenz zwischen einem Wert, der unter Verwendung des Lernmodells geschätzt wird, und einer entladbaren Kapazität bezeichnet und dass der durchschnittliche Fehler einen Durchschnitt des geschätzten Fehlers in jeder von verwendeten Batteriezellen bezeichnet. Bei dieser Ausführungsform werden 10 Batteriezellen verwendet; daher wird ein Wert, der durch Teilen einer Summe der geschätzten Fehler der 10 Batteriezellen durch 10 erhalten wird, als durchschnittlicher Fehler bezeichnet.
  • (Ausführungsform 2)
  • Bei dieser Ausführungsform wird ein Vergleich mit einem Vergleichsbeispiel, das sich von demjenigen der Ausführungsform 1 unterscheidet, nachstehend anhand von 2 beschrieben.
  • 2A zeigt die Ergebnisse von geschätzten Fehlern, die durch Verwendung eines Lernmodells, das demjenigen der Ausführungsform 1 gleich ist, und durch Änderung von Eingabedaten erhalten werden.
  • Es sei angemerkt, dass eine Eingabe 3 in 2A und 2B der Eingabe 3 in 1A gleich ist und die Ergebnisse unter den gleichen Bedingungen gezeigt werden.
  • Eine Eingabe 5 in 2A und 2B ist die Ergebnisse, die durch Verwendung der CC-Zeit und der CV-Zeit erhalten werden. Die Eingabe 5 ist eine vorliegende Erfindung. Die Eingabe 5 weist einen Durchschnittwert von 5,9 auf, und der Minimalwert der Eingabe 5 ist 3,2 im Vergleich zu der Eingabe 3; daher ist die Schätzgenauigkeit niedriger als diejenige der Eingabe 3.
  • Eine Eingabe 6, eine Eingabe 7, eine Eingabe 8 und eine Eingabe 9 in 2C sind Vergleichsbeispiele, und der geschätzte Fehler jedes der Vergleichsbeispiele ist größer als oder gleich 10 (mAh). Als Daten der Eingabe 6 werden die Ladestartspannung und die Spannung nach 120 Sekunden Pause nach der Beendigung der Ladung verwendet. Als Daten der Eingabe 7 werden die Spannung in einer Sekunde nach der Beendigung der Ladung, die Spannung in zwei Sekunden nach der Beendigung der Ladung und das CCCV-Zeitverhältnis verwendet. Als Daten der Eingabe 8 werden die Spannung in einer Sekunde nach der Beendigung der Ladung und die Spannung in zwei Sekunden nach der Beendigung der Ladung verwendet. Als Daten der Eingabe 9 wird das CCCV-Zeitverhältnis verwendet.
  • Für jede Eingabe werden geschätzte Kapazitäten von 10 Batteriezellen berechnet, und der Durchschnitt dieser wird als Fehlerkapazität (mAh) gezeigt.
  • Die Ergebnisse in 2A zeigen, dass dann, wenn mindestens die CC-Zeit und die CV-Zeit und zusätzlich die Ladestartspannung und die Spannung nach 120 Sekunden Pause nach der Beendigung der Ladung für das Lernmodell verwendet werden, die geschätzte Kapazität mit der höchsten Genauigkeit im Vergleich zu den geschätzten Kapazitäten unter anderen Bedingungen ausgegeben werden kann. In dem Fall, in dem die Anzahl von Daten verringert werden soll, wird ein Lernmodell bevorzugt, in dem zwei Daten, nämlich die CC-Zeit und die CV-Zeit, verwendet werden.
  • (Ausführungsform 3)
  • Ein Beispiel für eine Knopfzellen-Sekundärbatterie wird beschrieben. 9A ist eine Außenansicht einer Knopfzellen- (einschichtigen flachen) Sekundärbatterie, und 9B ist eine Querschnittsansicht davon.
  • Bei einer Knopfzellen-Sekundärbatterie 300 sind eine Positivelektrodendose 301, die auch als Positivelektrodenanschluss dient, und eine Negativelektrodendose 302, die auch als Negativelektrodenanschluss dient, durch eine Dichtung 303, die aus Polypropylen oder dergleichen besteht, voneinander isoliert und abgedichtet. Eine Positivelektrode 304 beinhaltet einen Positivelektrodenstromkollektor 305 und eine Positivelektrodenaktivmaterialschicht 306, die in Kontakt mit diesem bereitgestellt ist. Eine Negativelektrode 307 beinhaltet einen Negativelektrodenstromkollektor 308 und eine Negativelektrodenaktivmaterialschicht 309, die in Kontakt mit diesem bereitgestellt ist.
  • Es sei angemerkt, dass nur eine Oberfläche von jeder der Positivelektrode 304 und der Negativelektrode 307, die für die Knopfzellen-Sekundärbatterie 300 verwendet werden, mit einer Aktivmaterialschicht versehen sein kann.
  • Für die Positivelektrodendose 301 und die Negativelektrodendose 302 kann ein Metall mit Korrosionsbeständigkeit gegen eine Elektrolytlösung, wie z. B. Nickel, Aluminium oder Titan, eine Legierung dieses Metalls oder eine Legierung aus diesem Metall und einem weiteren Metall (z. B. Edelstahl) verwendet werden. Eine Beschichtung mit Nickel, Aluminium oder dergleichen wird bevorzugt, um eine Korrosion aufgrund der Elektrolytlösung zu verhindern. Die Positivelektrodendose 301 und die Negativelektrodendose 302 sind elektrisch mit der Positivelektrode 304 bzw. der Negativelektrode 307 verbunden.
  • Die Negativelektrode 307, die Positivelektrode 304 und ein Separator 310 werden in einen Elektrolyten eingetaucht. Wie in 9B dargestellt, werden dann die Positivelektrode 304, der Separator 310, die Negativelektrode 307 und die Negativelektrodendose 302 in dieser Reihenfolge übereinander angeordnet, wobei die Positivelektrodendose 301 am unteren Ende liegt, und die Positivelektrodendose 301 und die Negativelektrodendose 302 werden unter Druck verbunden, wobei die Dichtung 303 dazwischen liegt. Auf diese Weise wird die Knopfzellen-Sekundärbatterie 300 hergestellt.
  • [Zylindrische Sekundärbatterie]
  • Als Nächstes wird ein Beispiel für eine zylindrische Sekundärbatterie anhand von 10A bis 10D beschrieben. Eine zylindrische Sekundärbatterie 600 beinhaltet, wie in 10A dargestellt, eine Positivelektrodenkappe (Batteriedeckel) 601 an einer Oberseite und eine Batteriedose (Außendose) 602 an einer Seitenfläche und einer Unterseite. Die Positivelektrodenkappe und die Batteriedose (Außendose) 602 sind durch eine Dichtung (Isolierdichtung) 610 voneinander isoliert.
  • 10B zeigt eine schematische Querschnittsansicht der zylindrischen Sekundärbatterie. Innerhalb der Batteriedose 602, die eine hohle zylindrische Form aufweist, ist ein Batterieelement bereitgestellt, bei dem eine streifenförmige Positivelektrode 604 und eine streifenförmige Negativelektrode 606 gewickelt sind, wobei ein Separator 605 dazwischen liegt. Obwohl nicht dargestellt, ist das Batterieelement um einen zentralen Stift gewickelt. Ein Ende der Batteriedose 602 ist geschlossen, und das andere Ende ist geöffnet. Für die Batteriedose 602 kann ein Metall mit Korrosionsbeständigkeit gegen eine Elektrolytlösung, wie z. B. Nickel, Aluminium oder Titan, eine Legierung dieses Metalls oder eine Legierung aus diesem Metall und einem weiteren Metall (z. B. Edelstahl) verwendet werden. Eine Beschichtung mit Nickel, Aluminium oder dergleichen wird bevorzugt, um eine Korrosion aufgrund der Elektrolytlösung zu verhindern. Innerhalb der Batteriedose 602 ist das Batterieelement, bei dem die Positivelektrode, die Negativelektrode und der Separator gewickelt sind, zwischen einem Paar von Isolierplatten 608 und 609 angeordnet, die einander zugewandt sind. Eine nicht-wässrige Elektrolytlösung (nicht dargestellt) wird in die Batteriedose 602, die mit dem Batterieelement versehen ist, injiziert. Als nicht-wässrige Elektrolytlösung kann diejenige, die derjenigen der Knopfzellen-Sekundärbatterie ähnlich ist, verwendet werden.
  • Da eine Positivelektrode und eine Negativelektrode, die für eine zylindrische Speicherbatterie verwendet werden, gewickelt sind, sind vorzugsweise Aktivmaterialien an beiden Seiten eines Stromkollektors ausgebildet. Ein Positivelektrodenanschluss (Positivelektroden-Stromsammelleitung) 603 ist mit der Positivelektrode 604 verbunden, und ein Negativelektrodenanschluss (Negativelektroden-Stromsammelleitung) 607 ist mit der Negativelektrode 606 verbunden. Sowohl für den Positivelektrodenanschluss 603 als auch für den Negativelektrodenanschluss 607 kann ein Metallmaterial, wie z. B. Aluminium, verwendet werden. Der Positivelektrodenanschluss 603 und der Negativelektrodenanschluss 607 sind an einem Sicherheitsventil-Mechanismus 612 bzw. am Boden der Batteriedose 602 widerstandsgeschweißt. Der Sicherheitsventil-Mechanismus 612 ist über ein positives Temperaturkoeffizienten- (positive temperature coefficient, PTC-) Element 611 elektrisch mit der Positivelektrodenkappe 601 verbunden. Der Sicherheitsventil-Mechanismus 612 trennt die elektrische Verbindung zwischen der Positivelektrodenkappe 601 und der Positivelektrode 604, wenn ein erhöhter Innendruck der Batterie einen vorbestimmten Schwellenwert überschreitet. Außerdem ist das PTC-Element 611 ein wärmeempfindlicher Widerstand, dessen Widerstand sich mit dem Temperaturanstieg erhöht, und das PTC-Element 611 schränkt die Strommenge durch die Erhöhung des Widerstands ein, um anormale Wärmeerzeugung zu verhindern. Eine auf Bariumtitanat (BaTiO3) basierende Halbleiterkeramik oder dergleichen kann für das PTC-Element verwendet werden.
  • Alternativ kann, wie in 10C dargestellt, eine Vielzahl von Sekundärbatterien 600 zwischen einer leitfähigen Platte 613 und einer leitfähigen Platte 614 angeordnet sein, um ein Modul 615 zu bilden. Die Vielzahl von Sekundärbatterien 600 kann zueinander parallel oder in Reihe geschaltet sein, oder sie können zueinander parallel und dann in Reihe geschaltet sein. Mit dem Modul 615, das die Vielzahl von Sekundärbatterien 600 umfasst, kann eine große Menge an elektrischer Energie entnommen werden.
  • 10D ist eine Draufsicht auf das Modul 615. Die leitfähige Platte 613 wird zur Verdeutlichung der Zeichnung durch eine gestrichelte Linie dargestellt. Wie in 10D dargestellt, kann das Modul 615 eine Leitung 616 umfassen, die die Vielzahl von Sekundärbatterien 600 elektrisch miteinander verbindet. Es ist möglich, die leitfähige Platte über der Leitung 616 derart bereitzustellen, dass sie einander überlappen. Zusätzlich kann eine Temperatursteuervorrichtung zwischen der Vielzahl von Sekundärbatterien 600 bereitgestellt sein. Wenn die Sekundärbatterien 600 überwärmt werden, kann die Temperatursteuervorrichtung diese kühlen, und wenn die Sekundärbatterien 600 zu stark gekühlt werden, kann die Temperatursteuervorrichtung diese erwärmen. Somit wird die Leistung des Moduls 615 nicht so leicht durch die Außenlufttemperatur beeinflusst. Ein Wärmeträger, der in der Temperatursteuervorrichtung enthalten ist, weist vorzugsweise eine isolierende Eigenschaft und Unbrennbarkeit auf.
  • [Strukturbeispiele von Sekundärbatterien]
  • Eine laminierte Sekundärbatterie 980 wird anhand von 11A, 11B und 11C beschrieben. Die laminierte Sekundärbatterie 980 umfasst ein in 11A dargestelltes gewickeltes Teil 993. Das gewickelte Teil 993 umfasst eine Negativelektrode 994, eine Positivelektrode 995 und einen Separator 996. Das gewickelte Teil 993 wird durch Aufwickeln einer Schichtanordnung erhalten, in der die Negativelektrode 994 und die Positivelektrode 995 einander überlappen, wobei der Separator 996 dazwischen liegt.
  • Wie in 11B dargestellt, wird das gewickelte Teil 993 in einen Raum gepackt, der durch Verbinden eines Films 981 und eines Films 982 mit einem vertieften Teil, welche als Außenteile dienen, durch Thermokompressionsbonden oder dergleichen gebildet wird, wodurch, wie in 11C dargestellt, die Sekundärbatterie 980 hergestellt werden kann. Das gewickelte Teil 993 umfasst eine Anschlusselektrode 997 und eine Anschlusselektrode 998 und wird in eine Elektrolytlösung innerhalb eines Raums eingetaucht, der von dem Film 981 und dem Film 982 mit einem vertieften Teil umschlossen ist.
  • Für den Film 981 und den Film 982 mit einem vertieften Teil kann beispielsweise ein Metallmaterial, wie z. B. Aluminium, oder ein Harzmaterial verwendet werden. Unter Verwendung eines Harzmaterials als Material des Films 981 und des Films 982 mit einem vertieften Teil können die Formen des Films 981 und des Films 982 mit einem vertieften Teil geändert werden, wenn eine äußere Kraft ausgeübt wird; auf diese Weise kann eine flexible Speicherbatterie hergestellt werden.
  • Obwohl 11B und 11C ein Beispiel darstellen, in dem zwei Filme zur Abdichtung verwendet werden, kann das vorstehend beschriebene gewickelte Teil 993 in einem Raum gepackt werden, der durch Biegen eines Films gebildet wird.
  • Es gibt keine besondere Beschränkung bezüglich der Art der Sekundärbatterien in 9A bis 11C, die bei dieser Ausführungsform beschrieben werden.
  • In dem Fall, in dem ein elektronisches Gerät oder ein Fahrzeug unter Verwendung einer der Sekundärbatterien in 9A bis 11C hergestellt wird, kann die Zeit, in der eine chemische Reaktion in der Sekundärbatterie stabilisiert wird, im Voraus gemessen werden, und ein System zur Kapazitätsschätzung oder zur Anomalie-Erfassung kann entsprechend dem Flussdiagramm in 3 aufgebaut werden. Diese Ausführungsform kann mit der Ausführungsform 1 oder der Ausführungsform 2 frei kombiniert werden.
  • Um das bei der Ausführungsform 1 beschriebene Lernmodell einzubauen, kann eine Hardware, wie z. B. ein GPU, in einem elektronischen Gerät oder einem Fahrzeug eingebaut werden. Durch den Einbau kann ein System, das die Schätzung der Kapazität der Sekundärbatterie mit hoher Genauigkeit durchführt, bereitgestellt werden. Außerdem kann ein System aufgebaut werden, das nach der Ladung der Sekundärbatterie eine bidirektionale Kommunikation mit einem Server durchführt, der unter Verwendung des Lernmodells eine Verarbeitung im neuronalen Netz durchführen kann.
  • (Ausführungsform 4)
  • Bei dieser Ausführungsform wird ein Beispiel, in dem das bei der vorstehenden Ausführungsform beschriebene System, das die Schätzung der Kapazität einer Sekundärbatterie mit hoher Genauigkeit durchführt, für eine Sekundärbatterie eines elektronischen Geräts aufgebaut wird, anhand von 12A bis 12E und 13A bis 13C beschrieben. Es sei angemerkt, dass ein Sekundärbatteriemodul mindestens eine Sekundärbatterie und eine Schutzschaltung umfasst.
  • Zuerst werden Beispiele für kleine elektronische Geräte, die jeweils ein Sekundärbatteriemodul umfassen, anhand von 12A bis 12C beschrieben.
  • 12A stellt ein Beispiel für ein Mobiltelefon dar. Ein Mobiltelefon 2100 beinhaltet einen Anzeigeabschnitt 2102, der in einem Gehäuse 2101 eingebaut ist, einen Bedienknopf 2103, einen externen Verbindungsanschluss 2104, einen Lautsprecher 2105, ein Mikrofon 2106 und dergleichen. Es sei angemerkt, dass das Mobiltelefon 2100 ein Sekundärbatteriemodul 2107 beinhaltet.
  • Das Mobiltelefon 2100 kann verschiedene Applikationen ausführen, beispielsweise das Durchführen von Mobiltelefongesprächen, das Verschicken und Empfangen von E-Mails, das Anzeigen und Bearbeiten von Texten, das Wiedergeben von Musik, Internet-Kommunikation und das Ausführen von Computerspielen.
  • Der Bedienknopf 2103 kann verschiedene Funktionen aufweisen, wie z. B. Zeiteinstellung, Ein-/Ausschalten des Stroms, Ein-/Ausschalten der drahtlosen Kommunikation, Aktivieren und Deaktivieren des Ruhemodus sowie Aktivieren und Deaktivieren eines Stromsparmodus. Beispielsweise können die Funktionen des Bedienknopfs 2103 frei durch ein Betriebssystem, das in dem Mobiltelefon 2100 eingebaut ist, eingestellt werden.
  • Das Mobiltelefon 2100 kann ferner die Nahfeldkommunikation ausführen, die auf einem Kommunikationsstandard basiert. Zum Beispiel ermöglicht eine bidirektionale Kommunikation mit einem Headset, das für die drahtlose Kommunikation geeignet ist, Freisprech-Telefonate.
  • Das Mobiltelefon 2100 beinhaltet ferner einen externen Verbindungsanschluss 2104, und Daten können über einen Anschluss direkt an ein weiteres Informationsendgerät gesendet und von ihm empfangen werden. Ein Laden über den externen Verbindungsanschluss 2104 ist auch möglich. Es sei angemerkt, dass der Ladevorgang ohne den externen Verbindungsanschluss 2104 durch drahtlose Stromzufuhr durchgeführt werden kann.
  • Das Mobiltelefon 2100 beinhaltet vorzugsweise einen Sensor. Als Sensor wird vorzugsweise zum Beispiel ein Sensor für den menschlichen Körper, wie z. B. ein Fingerabdrucksensor, ein Impulssensor oder ein Temperatursensor, ein Berührungssensor, ein Drucksensor oder ein Beschleunigungssensor eingebaut.
  • Das Mobiltelefon 2100 kann unter Verwendung eines Lernmodells, das in einem Ladegerät oder in einem Server, der eine bidirektionale Kommunikation mit dem Ladegerät durchführen kann, aufgebaut wird, die Kapazitätsschätzung mit hoher Genauigkeit durchführen, nachdem das Mobiltelefon 2100 mit dem Ladegerät geladen worden ist. Ferner kann eine Anomalie-Erkennung unter Verwendung der geschätzten Kapazität durchgeführt werden.
  • 12B ist eine perspektivische Ansicht einer Vorrichtung, die auch als Verdampfer (elektronische Zigarette) bezeichnet wird. In 12B beinhaltet eine elektronische Zigarette 2200 ein Heizelement 2201 und ein Sekundärbatteriemodul 2204, das dem Heizelement 2201 elektrische Energie zuführt. Wenn ein Stab 2202 darin gesteckt wird, wird der Stab 2202 durch das Heizelement 2201 erwärmt. Um die Sicherheit zu erhöhen, kann eine Schutzschaltung, die ein Überladen und ein Überentladen des Sekundärbatteriemoduls 2204 verhindert, elektrisch mit dem Sekundärbatteriemodul 2204 verbunden sein. Das in 12B dargestellte Sekundärbatteriemodul 2204 umfasst einen externen Anschluss zur Verbindung mit einem Ladegerät. Wenn man das Sekundärbatteriemodul 2204 hält, entspricht das Sekundärbatteriemodul 2204 einem Spitzenabschnitt; daher ist vorzuziehen, dass das Sekundärbatteriemodul 2204 eine kurze Gesamtlänge und ein kleines Gewicht aufweist.
  • Das Sekundärbatteriemodul 2204 kann unter Verwendung eines Lernmodells, das in einem Ladegerät oder in einem Server, der eine bidirektionale Kommunikation mit dem Ladegerät durchführen kann, aufgebaut wird, die Kapazitätsschätzung mit hoher Genauigkeit durchführen, nachdem das Sekundärbatteriemodul 2204 mit dem Ladegerät geladen worden ist. Ferner kann eine Anomalie-Erkennung unter Verwendung der geschätzten Kapazität durchgeführt werden.
  • Wenn eine Anomalie-Erkennung nach der Ladung unter Verwendung des Lernmodells durchgeführt wird, kann die Sicherheit des Sekundärbatteriemoduls erhöht werden; daher kann die kleine und leichte elektronische Zigarette 2200, die für eine lange Zeit über einen langen Zeitraum sicher verwendet werden kann, bereitgestellt werden.
  • 12C stellt ein unbemanntes Flugzeug 2300 mit einer Vielzahl von Rotoren 2302 dar. Das unbemannte Flugzeug 2300 beinhaltet ein Sekundärbatteriemodul 2301, eine Kamera 2303 und eine Antenne (nicht dargestellt). Das unbemannte Flugzeug 2300 kann mit der Antenne ferngesteuert werden.
  • Das Sekundärbatteriemodul 2301 kann unter Verwendung eines Lernmodells, das in einem Ladegerät oder in einem Server, der eine bidirektionale Kommunikation mit dem Ladegerät durchführen kann, aufgebaut wird, die Kapazitätsschätzung mit hoher Genauigkeit durchführen, nachdem das Sekundärbatteriemodul 2301 mit dem Ladegerät geladen worden ist. Ferner kann eine Anomalie-Erkennung unter Verwendung der geschätzten Kapazität durchgeführt werden.
  • Wenn eine Anomalie-Erkennung nach der Ladung unter Verwendung des Lernmodells durchgeführt wird, kann die Sicherheit des Sekundärbatteriemoduls erhöht werden; daher kann das Sekundärbatteriemodul für eine lange Zeit über einen langen Zeitraum sicher verwendet werden und es ist als Sekundärbatteriemodul, das in dem unbemannten Flugzeug 2300 eingebaut wird, geeignet.
  • Als Nächstes wird ein Beispiel, in dem das System zur Kapazitätsschätzung oder das System zur Anomalie-Erfassung einer Sekundärbatterie, welche jeweils eine Ausführungsform der vorliegenden Erfindung sind, in einem Fahrzeug montiert wird, anhand von 12D, 12E und 13A bis 13C beschrieben.
  • 12D stellt ein elektrisches Zweirad 2400 dar, das ein Sekundärbatteriemodul beinhaltet. Das elektrische Zweirad 2400 beinhaltet ein Sekundärbatteriemodul 2401, einen Anzeigeabschnitt 2402 und einen Lenker 2403. Das Sekundärbatteriemodul 2401 kann einem Motor, der als Stromquelle dient, elektrische Energie zuführen. Der Anzeigeabschnitt 2402 kann die verbleibende Kapazität des Sekundärbatteriemoduls 2401, die Geschwindigkeit und den horizontalen Zustand des elektrischen Zweirades 2400 und dergleichen anzeigen.
  • 12E stellt ein Beispiel für ein elektrisches Fahrrad dar, das ein Sekundärbatteriemodul beinhaltet. Ein elektrisches Fahrrad 2500 beinhaltet ein Batteriepack 2502. Das Batteriepack 2502 umfasst ein Sekundärbatteriemodul.
  • Das Batteriepack 2502 kann einem Motor, der einen Fahrer unterstützt, elektrische Energie zuführen. Das Batteriepack 2502 kann getrennt von dem elektrischen Fahrrad 2500 getragen werden. Das Batteriepack 2502 und das elektrische Fahrrad 2500 können jeweils einen Anzeigeabschnitt zum Anzeigen der verbleibenden Batteriekapazität und dergleichen beinhalten.
  • Das Batteriepack 2502 kann unter Verwendung eines Lernmodells, das in einem Ladegerät oder in einem Server, der eine bidirektionale Kommunikation mit dem Ladegerät durchführen kann, aufgebaut wird, die Kapazitätsschätzung mit hoher Genauigkeit durchführen, nachdem das Batteriepack 2502 mit dem Ladegerät geladen worden ist. Ferner kann eine Anomalie-Erkennung unter Verwendung der geschätzten Kapazität durchgeführt werden.
  • Wenn eine Anomalie-Erkennung nach der Ladung unter Verwendung des Lernmodells durchgeführt wird, kann die Sicherheit des Batteriepacks 2502 erhöht werden; daher kann das Batteriepack 2502 für eine lange Zeit über einen langen Zeitraum sicher verwendet werden und es ist als System zur Anomalie-Erkennung, das in dem elektrischen Fahrrad 2500 integriert wird, geeignet.
  • Wie in 13A dargestellt, kann ferner ein Sekundärbatteriemodul 2602, das eine Vielzahl von Sekundärbatterien 2601 umfasst, in einem Hybrid-Elektrofahrzeug (hybrid electric vehicle, HEV), einem Elektrofahrzeug (electric vehicle, EV), einem Plug-in-Hybrid-Elektrofahrzeug (plug-in hybrid electric vehicle, PHEV) oder einem anderen elektronischen Gerät eingebaut sein.
  • 13B stellt ein Beispiel für ein Fahrzeug dar, das das Sekundärbatteriemodul 2602 umfasst. Ein Fahrzeug 2603 ist ein Elektrofahrzeug, das mittels eines Elektromotors als Stromquelle läuft. Alternativ ist das Fahrzeug 2603 ein Hybrid-Elektrofahrzeug, das in angemessener Weise entweder mit einem Elektromotor oder mit einem Verbrennungsmotor als Stromquelle betrieben werden kann. Das Fahrzeug 2603, das unter Verwendung eines Elektromotors läuft, umfasst eine Vielzahl von Steuergeräten (Electronic Control Unit, ECU) und führt durch die ECU die Steuerung des Verbrennungsmotors durch. Das ECU umfasst einen Mikrocomputer. Das ECU ist mit einem Controller Area Network (CAN) verbunden, das in dem Elektrofahrzeug bereitgestellt ist. Das CAN ist ein serieller Kommunikationsstandard, der als fahrzeuginternes LAN verwendet wird.
  • Für das ECU wird ein CPU oder ein GPU verwendet. Ein Chip, bei dem ein CPU und ein GPU integriert werden, wird in einigen Fällen auch als beschleunigte Verarbeitungseinheit bzw. Accelerated Processing Unit (APU) bezeichnet, und auch dieser APU-Chip kann zum Einsatz kommen. Ein IC, der das KI-System umfasst (auch als Inferenz-Chip bezeichnet), kann auch verwendet werden. Das Sekundärbatteriemodul 2602 kann unter Verwendung eines Lernmodells, das in einem Ladegerät, in einem ECU oder in einem Server, der eine bidirektionale Kommunikation mit dem Ladegerät durchführen kann, aufgebaut wird, die Kapazitätsschätzung mit hoher Genauigkeit durchführen, nachdem das Sekundärbatteriemodul 2602 mit dem Ladegerät geladen worden ist. Ferner kann eine Anomalie-Erkennung unter Verwendung der geschätzten Kapazität durchgeführt werden.
  • Wenn eine Anomalie-Erkennung nach der Ladung unter Verwendung des Lernmodells durchgeführt wird, kann die Sicherheit des Sekundärbatteriemoduls erhöht werden; daher kann das Sekundärbatteriemodul für eine lange Zeit über einen langen Zeitraum sicher verwendet werden und es ist als System zur Kapazitätsschätzung oder System zur Anomalie-Erkennung, das in dem Fahrzeug 2603 integriert wird, geeignet.
  • Die Sekundärbatterie kann nicht nur zum Betreiben eines Elektromotors (nicht dargestellt), sondern auch zum Zuführen elektrischer Energie zu einer Licht emittierenden Vorrichtung, wie z. B. einem Scheinwerfer oder einer Innenraumbeleuchtung, verwendet werden. Die Sekundärbatterie kann ferner einer Anzeigevorrichtung und einer Halbleitervorrichtung in dem Fahrzeug 2603, wie z. B. einem Geschwindigkeitsmesser, einem Tachometer und einem Navigationssystem, elektrische Energie zuführen .
  • Das Fahrzeug 2603 kann geladen werden, indem eine Sekundärbatterie, die in dem Sekundärbatteriemodul 2602 enthalten ist, mit elektrischer Energie über eine externe Ladeeinrichtung durch ein Plug-in-System, ein kontaktloses Energieversorgungssystem oder dergleichen versorgt wird.
  • 13C stellt einen Zustand dar, in dem das Fahrzeug 2603 mittels eines bodengestützten Ladegeräts 2604 über ein Kabel geladen wird. Bei der Ladung kann angemessen ein gegebenes Verfahren, wie z. B. CHAdeMO (eingetragenes Markenzeichen) oder Combined Charging System, als Ladeverfahren, Standard eines Anschlusses oder dergleichen verwendet werden. Zum Beispiel kann das Sekundärbatteriemodul 2602, das in dem Fahrzeug 2603 eingebaut ist, mittels einer Plug-in-Technik geladen werden, indem es mit elektrischer Energie von außen versorgt wird. Die Ladung kann durch Umwandlung eines Wechselstroms in einen Gleichstrom mittels eines Wandlers, wie z. B. eines ACDC-Wandlers, durchgeführt werden. Das Ladegerät 2604 kann, wie in 13C dargestellt, an einem Haus montiert werden oder kann eine Ladestation sein, die in einer Handelseinrichtung bereitgestellt ist.
  • Nach der Ladung mittels des bodengestützten Ladegeräts 2604 kann die Schätzung der Kapazität unter Verwendung eines Lernmodells, das in dem Ladegerät 2604 oder in einem Server, der eine bidirektionale Kommunikation mit dem Ladegerät 2604 durchführen kann, aufgebaut wird, mit hoher Genauigkeit durchgeführt werden. Außerdem kann, wie bei der Ausführungsform 1 beschrieben, ein System zur Anomalie-Erkennung aufgebaut werden.
  • Darüber hinaus kann, obwohl nicht dargestellt, das Fahrzeug ein Energieempfangsgerät beinhalten, um geladen zu werden, indem es mit elektrischer Energie von einem oberirdischen Energieübertragungsgerät auf kontaktlose Weise versorgt wird. Im Falle des kontaktlosen Energieversorgungssystems kann das Fahrzeug nicht nur beim Halten, sondern auch beim Fahren geladen werden, indem ein Energieübertragungsgerät in eine Straße oder eine Außenwand eingebaut wird. Des Weiteren kann das kontaktlose Energieversorgungssystem benutzt werden, um elektrische Energie zwischen Fahrzeugen zu übertragen und zu empfangen. Darüber hinaus kann eine Solarzelle an der Außenseite des Fahrzeugs bereitgestellt sein, um beim Halten oder Fahren die Sekundärbatterie zu laden. Für eine derartige kontaktlose Versorgung von elektrischer Energie kann ein elektromagnetisches Induktionsverfahren oder ein magnetisches Resonanzverfahren verwendet werden.
  • Das in 13C dargestellte Haus beinhaltet ein Energiespeichersystem 2612 mit einem Sekundärbatteriemodul und ein Solarpanel 2610. Das Energiespeichersystem 2612 ist über eine Leitung 2611 oder dergleichen elektrisch mit dem Solarpanel 2610 verbunden. Das Energiespeichersystem 2612 kann elektrisch mit dem bodengestützten Ladegerät 2604 verbunden sein. Das Energiespeichersystem 2612 kann mit elektrischer Energie, die durch das Solarpanel 2610 erhalten wird, geladen werden. Das Sekundärbatteriemodul 2602 in dem Fahrzeug 2603 kann über das Ladegerät 2604 mit elektrischer Energie, die in dem Energiespeichersystem 2612 gespeichert wird, geladen werden.
  • Elektrische Energie, die in dem Energiespeichersystem 2612 gespeichert wird, kann auch anderen elektronischen Geräten in dem Haus zugeführt werden. Somit können elektronische Geräte unter Verwendung des Energiespeichersystems 2612 als unterbrechungsfreie Energieversorgung verwendet werden, auch wenn keine elektrische Energie aus einer Netz-Energieversorgung wegen eines Stromausfalls oder dergleichen zugeführt werden kann.
  • Diese Ausführungsform kann je nach Bedarf mit einer der anderen Ausführungsformen kombiniert werden.
  • [Beispiel 1]
  • In diesem Beispiel werden Beispiele für tatsächlich erstellte Programme in 14, 15, 16, 17 und 18 beschrieben.
  • Ein CPU oder ein GPU, welcher ein Lernmodell aufbauen kann, greift unter Verwendung von Daten in einem Speicher auf ein Programm (Python in diesem Beispiel) zu, das in einem SSD (oder einer Festplatte) gespeichert ist. Das Programm wird gelesen, das Programm, das in dem SSD (oder der Festplatte) gespeichert ist, wird in den Speicher heruntergeladen und in dem Speicher als Prozess entwickelt.
  • Ein Programm, das ein Lernmodell aufbaut, und ein Programm, das die Kapazität schätzt und diese ausgibt, werden in 14, 15, 16, 17 und 18 beschrieben. Es sei angemerkt, dass in dem Programm auf Daten verwiesen wird; jedoch wird hier wegen einer enormen Datenmenge nur der Dateiname gezeigt, und der Inhalt wird weggelassen.
  • Beispielsweise kann eine aktuelle Verschlechterung einer Fahrzeugbatterie vorhergesagt werden, indem ein Modell und Parameter, die durch das Lernen unter Verwendung eines neuronalen Netzes erhalten werden, zu einem fahrzeuginternen ECU, insbesondere einem Mikrocomputer, einem Mikroprozessor oder dergleichen übertragen werden. Daten für das Lernen werden im Voraus unter Verwendung einer Sekundärbatterie erhalten, die mit der gleichen Herstellungsvorrichtung wie die Sekundärbatterie, die als Objekt dient, hergestellt wird.
  • Auch wenn die Menge an Daten über die Ladung und Entladung einer Sekundärbatterie groß ist und die Daten kompliziert sind, sind zwei oder mehr Parameter, die CC-Zeit und die CV-Zeit in diesem Beispiel, der Schlüssel für die Kapazitätsschätzung; daher kann eine hohe Genauigkeit der Kapazitätsschätzung erhalten werden, wenn diese Parameter und das Modell, das durch das Lernen unter Verwendung eines neuronalen Netzes erhalten wird, verwendet werden.
  • In dem Fall, in dem eine Verarbeitung zur Schätzung der Kapazität der Sekundärbatterie mit einer Software durchgeführt wird, kann ein Programm oder dergleichen aus einem Computer, in dem ein Programm, das eine Software bildet, in einer Hardware integriert wird, einem Netz oder einem Aufzeichnungsmedium installiert werden. Ein Programm, das in einem computerlesbaren Aufzeichnungsmedium, wie z. B. einem CD-ROM (Compact Disk Read-Only Memory, Compact-Disc-Nur-Lese-Speicher), aufgezeichnet wird, wird installiert, und das Programm zur Schätzung der Kapazität der Sekundärbatterie wird durchgeführt. Die Verarbeitung, die durch das Programm durchgeführt wird, wird nicht notwendigerweise in der Reihenfolge oder in einer Zeitreihe durchgeführt und kann beispielsweise parallel durchgeführt werden.
  • Bezugszeichenliste
    • 300:
    Sekundärbatterie,
    301:
    Positivelektrodendose,
    302:
    Negativelektrodendose,
    303:
    Dichtung,
    304:
    Positivelektrode,
    305:
    Positivelektrodenstromkollektor,
    306:
    Positivelektrodenaktivmaterialschicht,
    307:
    Negativelektrode,
    308:
    Negativelektrodenstromkollektor,
    309:
    Negativelektrodenaktivmaterialschicht,
    310:
    Separator,
    600:
    Sekundärbatterie,
    601:
    Positivelektrodenkappe,
    602:
    Batteriedose,
    603:
    Positivelektrodenanschluss,
    604:
    Positivelektrode,
    605:
    Separator,
    606:
    Negativelektrode,
    607:
    Negativelektrodenanschluss,
    608:
    Isolierplatte,
    609:
    Isolierplatte,
    610:
    Dichtung,
    611:
    PTC-Element,
    612:
    Sicherheitsventil-Mechanismus,
    613:
    leitfähige Platte,
    614:
    leitfähige Platte,
    615:
    Modul,
    616:
    Leitung,
    980:
    Sekundärbatterie,
    981:
    Film,
    982:
    Film,
    993:
    gewickeltes Teil,
    994:
    Negativelektrode,
    995:
    Positivelektrode,
    996:
    Separator,
    997:
    Anschlusselektrode,
    998:
    Anschlusselektrode,
    2100:
    Mobiltelefon,
    2101:
    Gehäuse,
    2102:
    Anzeigeabschnitt,
    2103:
    Bedienknopf,
    2104:
    externer Verbindungsanschluss,
    2105:
    Lautsprecher,
    2106:
    Mikrofon,
    2107:
    Sekundärbatteriemodul,
    2200:
    elektronische Zigarette,
    2201:
    Heizelement,
    2202:
    Stab,
    2204:
    Sekundärbatteriemodul,
    2300:
    unbemanntes Flugzeug,
    2301:
    Sekundärbatteriemodul,
    2302:
    Rotor,
    2303:
    Kamera,
    2400:
    elektrisches Zweirad,
    2401:
    Sekundärbatteriemodul,
    2402:
    Anzeigeabschnitt,
    2403:
    Lenker,
    2500:
    elektrisches Fahrrad,
    2502:
    Batteriepack,
    2601:
    Sekundärbatterie,
    2602:
    Sekundärbatteriemodul,
    2603:
    Fahrzeug,
    2604:
    Ladegerät,
    2610:
    Solarpanel,
    2611:
    Leitung,
    2612:
    Energiespeichersystem

Claims (7)

  1. Verfahren zur Schätzung eines Ladezustands einer Sekundärbatterie, das umfasst: Messen eines Ladestartspannungswerts der Sekundärbatterie; Messen einer ersten Zeit vom Start der Ladung bis zum Zeitpunkt, zu dem eine Anschlussspannung der Sekundärbatterie eine Referenzspannung erreicht; Messen einer zweiten Zeit vom Zeitpunkt des Erreichens der Referenzspannung bis zur Beendigung der Ladung; und Berechnen einer Kapazität der Sekundärbatterie durch einen Abschnitt für ein neuronales Netz, in den der Ladestartspannungswert, die erste Zeit und die zweite Zeit eingegeben werden.
  2. Verfahren zur Schätzung eines Ladezustands einer Sekundärbatterie, das umfasst: Messen eines Ladestartspannungswerts der Sekundärbatterie; Messen einer ersten Zeit vom Start der Ladung bis zum Zeitpunkt, zu dem eine Anschlussspannung der Sekundärbatterie eine Referenzspannung erreicht; Messen einer zweiten Zeit vom Zeitpunkt des Erreichens der Referenzspannung bis zur Beendigung der Ladung; Messen eines Spannungswerts nach einer dritten Zeit vom Zeitpunkt der Beendigung eines Stroms bis zum Zeitpunkt, zu dem eine chemische Reaktion in der Sekundärbatterie stabilisiert wird; und Berechnen einer Kapazität der Sekundärbatterie durch einen Abschnitt für ein neuronales Netz, in den der Ladestartspannungswert, die erste Zeit, die zweite Zeit und der Spannungswert eingegeben werden.
  3. Verfahren zur Schätzung eines Ladezustands einer Sekundärbatterie, das umfasst: Messen einer ersten Zeit vom Start der Ladung der Sekundärbatterie bis zum Zeitpunkt, zu dem eine Anschlussspannung der Sekundärbatterie eine Referenzspannung erreicht; Messen einer zweiten Zeit vom Zeitpunkt des Erreichens der Referenzspannung bis zur Beendigung der Ladung; und Berechnen einer Kapazität der Sekundärbatterie durch einen Abschnitt für ein neuronales Netz, in den der Ladestartspannungswert, die erste Zeit und die zweite Zeit eingegeben werden.
  4. Verfahren zur Schätzung eines Ladezustands einer Sekundärbatterie nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei die Sekundärbatterie eine fahrzeuginterne Sekundärbatterie ist.
  5. Verfahren zur Schätzung eines Ladezustands einer Sekundärbatterie nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei der Abschnitt für ein neuronales Netz in einem fahrzeuginternen ECU enthalten ist.
  6. Verfahren zur Schätzung eines Ladezustands einer Sekundärbatterie nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei die Berechnung der Kapazität der Sekundärbatterie beim Fahren eines Fahrzeugs durchgeführt wird.
  7. Verfahren zur Schätzung eines Ladezustands einer Sekundärbatterie nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei die Berechnung der Kapazität der Sekundärbatterie nach der Beendigung der Ladung der Sekundärbatterie durchgeführt wird.
DE112020001752.4T 2019-04-02 2020-03-23 Verfahren zur Schätzung eines Ladezustands einer Sekundärbatterie, System zur Schätzung einesLadezustands einer Sekundärbatterie und Verfahren zur Anomalie-Erkennung einer Sekundärbatterie Pending DE112020001752T5 (de)

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