JP2013253855A - バッテリの電力供給性能を予測するシステム及び方法 - Google Patents

バッテリの電力供給性能を予測するシステム及び方法 Download PDF

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Abstract

【課題】電力供給性能を予測するバッテリ管理システムを提供する。
【解決手段】選択された放電サイクルについての複数のバッテリ動作パラメータ106、108、110、112を取り出し、バッテリ102のモデル化された内部抵抗118と、選択された放電サイクルより前のバッテリの較正放電サイクルから生成された、観測された内部抵抗116との差を表すオフセット114を計算し、選択された放電サイクルについての複数のバッテリ動作パラメータ106、108、110、112に基づいてモデル化された内部抵抗118とオフセット114との差を表す、オフセット補正された内部抵抗に基づく、バッテリの電力供給性能予測128を出力する。
【選択図】図1

Description

本発明は、バッテリの電力供給性能を予測することに関する。
様々な電力応用において、信頼できるバッテリ動作と、動作中の正確な監視とが必要である。例えば、無停電電源装置(UPS)は、コンピューティング装置や電気通信装置のような負荷に対し、主電源が(例えば、故障により)電力供給を停止した場合にバックアップ電力を供給する。UPSバッテリの充電状態を正確に監視することにより、ユーザは、UPSが放電終止に達するまでに適切に情報を保存して装置をシャットダウンすることが容易になる。別の例として、電気自動車を駆動する電力は、自動車のバッテリから供給される。自動車のバッテリの充電状態を正確に監視することにより、自動車のバッテリを充電するために停車するまでにどれだけの距離を走れるかを、電気自動車の運転者に対して表示することが可能である。
1つの手法として、バッテリシステムが、充電状態(SOC)又は電圧に基づいたバッテリ状態表示を提供することが挙げられる。別の手法として、バッテリシステムが、使用前のオフライン試験を通して調べられたバッテリの容量と初期抵抗との相関に基づいて、電力供給の追跡を試みることが挙げられる。更に別の手法として、放電サイクル数又は充電スループットをカウントし、標準負荷試験でのバッテリのアプリオリ試験に基づいて、健康状態の相対的な劣化を報告することから、バッテリ状態の表示を引き出すことが挙げられる。
米国特許第7683580号
しかしながら、本願発明者らは、上述の各手法に関して、複数の問題を見出した。例えば、これらの手法は、具体的な負荷サイクル下でのバッテリの寿命時間を明らかにしない。例えば、負荷が軽い状態では、バッテリの寿命時間は、負荷が重い電力レベルの場合より長くなる。従って、バッテリは、電力系統の故障を避けるために概して不完全活用状態で使用するか、或いは、十分なバックアップ動作時間をまだ提供できるかどうかを確認するために、バッテリシステムを定期的に検査しなければならない。別の例として、これらの手法は、アプリオリ試験に基づいてバッテリ状態表示を提供するものであって、(経時変化に起因するような)バッテリ挙動の変化を考慮に入れて試験結果に動的更新を行わない。
一実施形態において、バッテリの電力供給性能を予測する方法は、選択された放電サイクルについての複数のバッテリ動作パラメータを取り出すステップと、バッテリのモデル化された内部抵抗と、選択された放電サイクルより前のバッテリの較正放電サイクルから生成された、観測された内部抵抗との差を表すオフセットを計算するステップと、複数のバッテリ動作パラメータに基づいてモデル化された内部抵抗とオフセットとの差を表す、オフセット補正された内部抵抗に基づく、バッテリの電力供給性能予測を出力するステップと、を含む。
内部抵抗の過去の挙動及び特性評価を含むバッテリ使用データのモデルを構築することにより、バッテリの電力供給性能の予測精度を向上させることが可能である。更に、最近のバッテリ挙動から導出されたオフセットを適用してモデルを動的に更新することにより、経時変化に起因するなどしてバッテリ挙動が変化した場合でも、バッテリの電力供給性能の予測精度を維持することが可能である。
本概要は、本明細書で更に記述する概念を抽出して簡潔に説明するために提示されている。本概要は、クレームされている主題の主要な機能又は必須の機能を特定することを意図したものでも、クレームされている主題の範囲を限定するための使用を意図したものでもない。また、クレームされている主題が、本開示のいずれかの部分で言及するいずれかの課題又は全ての課題を解決する実施に限定されることはない。また、本発明の発明者は、いずれの明らかな問題点及びその解決策も認識している。
本発明は、添付図面を参照しながら、以下の非限定的な実施形態の説明を読むことにより、より明確に理解されよう。
本発明のバッテリ管理システムの一実施形態を示す概略図である。 バッテリの電力供給性能を予測するオンライン方法の一実施形態のフロー図である。 バッテリの電力供給性能を予測するオフライン方法の一実施形態のフロー図である。 バッテリの電力供給性能予測モデルを較正するための放電サイクルを選択する方法の一実施形態のフロー図である。
本明細書は、バッテリの電力供給性能を予測するシステム及び方法に関する。より具体的には、放電サイクルの記録に基づいて内部抵抗特性のモデリング及び動的更新を行うことにより、電力供給性能の予測を行う。内部抵抗特性は、(例えば、アンペア時単位で測定される)充電状態に対してモデリングする。動作状態に応じて、充電状態に対する内部抵抗のモデル又は曲線を、バッテリ動作パラメータの観測された測定値、完全放電サイクルにわたるバッテリ動作パラメータの、以前に記憶された値、又は、(例えば、部分放電サイクルから収集された)限定的なバッテリ動作パラメータを外挿したものから導出する。この、バッテリ動作パラメータに基づくモデルを、放電イベントの全体にわたってほぼ一定又は予測可能な放電率に適用して、バッテリの電力供給性能を正確に予測する。電力供給性能(例えば、バッテリが放電終止に達するまでのバッテリ動作時間又は距離)を予測することにより、ユーザは、充電状態や放電サイクル数のような間接的な指標ではなく、バッテリの実際の能力を通知される。
更に、バッテリの較正サイクルから観測される内部抵抗からオフセットを導出することにより、バッテリ挙動の予測モデルを時間とともに更新する。このオフセットは、経時変化に起因するバッテリ放電挙動の変化を補償する。オフセットを用いてモデルを更新することにより、バッテリが古くなって放電挙動が変化した場合でも、電力供給性能の予測精度を維持することが可能である。
実装によっては、予測電力供給性能を評価する際の電力レベル、並びに、最低許容性能目標が、ユーザ定義であるか、ユーザ調節可能である。言い換えると、様々なユーザが、常に最大定格電力を用いるわけではなく、電力潮流速度をワット単位で調節することが可能である。従って、様々なユーザが、個々の需要を満たす予測電力供給性能が得られるようにバッテリ管理システムを調整することが可能である。一例として、第1のユーザが動作時間目標を履歴平均電力潮流で10分に設定する一方で、第2のユーザが動作時間目標を最大定格電力潮流で14分に設定する。予測電力供給性能は、ユーザ定義入力を考慮するために、ユーザ定義の目標及び潮流ごとに異なった評価がなされる。従って、様々な用途及びユーザにとって適切なバッテリ利用を、シンプル且つ動的に達成できる。これに対し、ユーザ調節可能な入力がシステムにない場合は、適切なバッテリ利用を達成し、許容できる挙動を決定するために、各バッテリの負荷試験を様々な速度及び時間で繰り返し行うことが必要になる。
本明細書に記載のバッテリ管理システム及び方法は、バッテリの不完全活用を減らし、且つ、オフライン試験又は臨時の試験を減らすための、プログラム可能且つ柔軟なバッテリ電力供給性能予測器を提供する。更に、これらのバッテリ管理システム及び方法は、ユーザ定義の負荷動特性に応じた、バッテリの健康状態(SOH)の正確な表示を提供し、最近のバッテリの劣化を明らかにし、ユーザごとの有効使用寿命の仕様に対して柔軟である。
図1は、本開示のバッテリ管理システム100の一実施形態を示す概略図である。バッテリ管理システム100は、バッテリ102と結合して、バッテリが適切な動作範囲内で動作するようにバッテリ性能を監視する。バッテリ管理システム100は、複数のバッテリセンサ104と、予測回路120と、ディスプレイ装置126とを含んでいる。
複数のバッテリセンサ104は、バッテリ102と結合されているか、バッテリ102の内部に配置されている。複数のバッテリセンサ104は、バッテリ102の動作パラメータを観測するための任意の好適な装置又は構成を含んでいる。実装可能なバッテリセンサの、非限定的な例として、電流計、電圧計、抵抗計、熱電対などがある。複数のバッテリセンサ104は、バッテリの動作パラメータを表すセンサ信号を予測回路120に送信する。図示した実装では、複数のバッテリセンサ104は、電流信号106、温度信号108、内部抵抗信号110、及び充電状態信号又は放電アンペア時信号112を予測回路120に送信する。
予測回路120は、複数のバッテリセンサ104からセンサ信号106、108、110、及び112を受信し、これらのセンサ信号に対応する動作パラメータに基づくアルゴリズムを実施して、バッテリの内部抵抗と充電状態(放電アンペア時)との関係を記述する数学的モデル118を構築するように動作する。このアルゴリズムは、新しいバッテリの放電サイクルストリングによる実験室試験の結果に基づく。このモデルを放電サイクル中に適用して、いわゆるオンラインモード動作におけるバッテリの電力供給性能(例えば、放電能力が終了するまでのバッテリ動作時間)を予測する。予測回路120は、現在の放電サイクル中はオンラインモードで動作し、放電サイクル全体にわたって、電力供給性能の予測を定期的に更新する。例えば、予測回路120は、5秒おきに複数のセンサ104からセンサ信号を受信し、それらのセンサ信号に応じて電力供給性能の予測を更新する。
予測回路120は、バッテリ102の以前のバッテリ放電サイクルの放電サイクルマップ116を記憶する。各放電サイクルマップ116は、放電サイクルの継続時間の間に複数のセンサ104から受信した動作パラメータのマッピングを含んでいる。場合によっては、放電サイクルは、バッテリの部分放電であり、この部分放電サイクル中に受信した動作パラメータから部分的なマッピング又は曲線を生成する。場合によっては、放電サイクルは、バッテリの完全放電であり、この完全放電サイクル中に受信した動作パラメータから完全なマッピング又は曲線を生成する。
内部抵抗モデル118は新しいバッテリの放電サイクルのアプリオリ試験に基づいているため、時間とともにバッテリ102が古くなるにつれて、観測される放電サイクルマップは、内部抵抗モデル118から生成した予測とずれてくる。このずれを補償するために、予測回路120は、オフセット114を計算して内部抵抗モデル118に適用することにより、内部抵抗モデル118と観測される放電サイクルマップ116との間で予測精度を維持する。予測回路120は、動作パラメータを較正放電サイクルから内部抵抗モデル118に適用することにより、オフセット114を計算する。較正放電サイクルは、放電サイクルマップ116から選択される最近の放電サイクルである。較正放電サイクルは、現在のバッテリ挙動を正確に表現する。較正放電サイクルは、部分放電サイクルである場合もあり、完全放電サイクルである場合もある。後で、較正放電サイクルの選択の一例について、図4を参照しながら更に詳細に説明する。
オフセット114は、バッテリ102のモデル化された内部抵抗と、バッテリの較正放電サイクルから生成された、観測された内部抵抗との差を表す。オンラインモードで動作している場合、予測回路120は、現在の放電サイクルについての動作パラメータに基づく内部抵抗モデル118によって生成された、モデル化された内部抵抗にオフセット114を適用する。予測回路120は、オフセット補正された内部抵抗に基づく、バッテリの電力供給性能予測128をディスプレイ装置126に出力する。オフセット補正された内部抵抗は、現在の放電サイクルについての複数のバッテリ動作パラメータに基づいてモデル化された内部抵抗と、オフセットとの差を表す。オンラインモードでは、バッテリの電力供給性能予測128は、現在の放電サイクルに適用可能である。
実装によっては、バッテリが放電サイクルで動作していない場合に、予測回路120は、オフラインモードで、次の放電サイクルにおけるバッテリ102の電力供給性能の瞬時予測を提供するように動作する。オフラインモードでは、予測回路120は、放電サイクルマップ116の1つを選択することにより、以前の放電サイクルから、記憶された複数のバッテリ動作パラメータを取り出す。実装によっては、最新の放電サイクルから、記憶されたバッテリ動作パラメータを取り出す。実装によっては、最近の完全な放電サイクルから、又はバッテリが閾値充電状態(例えば、放電アンペア時の閾値)を超えて放電している放電サイクルから、記憶されたバッテリ動作パラメータを取り出す。予測回路120は、オンラインでの動作の場合と同様に、バッテリ102の較正放電サイクルからオフセット114を計算する。予測回路120は、選択された放電サイクルマップに記憶された動作パラメータに基づく内部抵抗モデル118によって生成された、モデル化された内部抵抗にオフセット114を適用する。予測回路120は、オフセット補正された内部抵抗に基づく、バッテリの電力供給性能予測128をディスプレイ装置126に出力する。オフセット補正された内部抵抗は、選択された放電サイクルマップに記憶された複数のバッテリ動作パラメータに基づいてモデル化された内部抵抗と、オフセットとの差を表す。オフラインモードでは、バッテリの電力供給性能予測128は、次の放電サイクルに適用可能である。
実装によっては、予測回路120は、電力供給性能予測を評価する方式をユーザがプログラムしたり調節したりすることが可能である。言い換えると、ユーザによって定義される様々な用途の要件を満たすように、電力供給性能予測を調節することが可能である。具体的には、予測回路120は、ユーザ定義電力レベル122を受信するように動作する。ユーザ定義電力レベル122は、バッテリ102が放電サイクルの残り部分にわたって内部抵抗モデル118に適用されるように動作していると見なされるときの電力レベルである。例えば、ユーザ定義電力レベルは、最大定格レベル又は最大電力レベルに設定される。別の例として、ユーザ定義電力レベルは、平均電力レベル又は部分電力レベルに設定される。予測回路120は、オフセット補正された内部抵抗及びユーザ定義電力レベル122に基づく、バッテリの電力供給性能予測128を、ディスプレイ装置126に出力する。実装によっては、ユーザ定義電力レベル122は、予測回路120内にプログラムされ、メモリに記憶される。実装によっては、ユーザ定義電力レベル122は、リモート記憶場所(例えば、別のコンピューティング装置)から受信される。実装によっては、ユーザ定義電力レベル122は、ユーザ調節可能であり、電力供給性能予測128の調節は、ユーザが調節した電力レベルを受信して行う。
実装によっては、予測回路120は、ユーザ定義目標時間124(又は目標距離)を受信するように動作する。ユーザ定義目標時間124は、特定の用途におけるバッテリの健康状態を定義するための、最低許容動作時間の許容値である。例えば、ある用途におけるユーザ定義目標時間は、平均電力潮流速度において最低10分に設定することが可能である。別の例として、様々な用途におけるユーザ定義目標時間を、最大定格電力潮流において最低14分に設定することが可能である。更に別の例として、ユーザ定義目標距離を、平均電力潮流速度において最低10マイルに設定することが可能である。この例は、電気自動車に適用可能であると考えられる。予測回路は、電力供給性能予測128の一部としてバッテリの健康状態を出力する場合に、ユーザ定義目標時間124を考慮することが可能である。従って、予測回路120は、ユーザ定義目標時間の調節が行われると、バッテリの健康状態を調節する。従って、個々の用途の必要に応じて、ユーザが電力供給性能予測を調節することが可能である。更に、ユーザ調節によって予測を動的に調整することにより、バッテリの用途が変わっても補償することが可能である。
実装によっては、予測回路120を、コンピューティング装置(例えば、プロセッサ及びメモリを含むマイクロコントローラ)によって実行されるソフトウェアとして実装する。実装によっては、予測回路120を、ハードウェア命令又はファームウェア命令を実行するように構成された1つ以上のハードウェア又はファームウェアの論理機械として実装する。実装によっては、予測回路120を、ハードウェア及びソフトウェアの組み合わせとして実装する。
ディスプレイ装置126は、予測回路120から受信した電力供給性能予測128を可視的に表示する。ディスプレイ装置126は、ほとんどあらゆるタイプのディスプレイ技術を利用する。ディスプレイ装置126は、バッテリの電力供給性能予測128を表示するように動作する。実装によっては、バッテリの電力供給性能予測128は、動作時間130、又はバッテリ102が放電終止内部抵抗に達するまでの残り時間を含む。実装によっては、バッテリの電力供給性能予測128は、バッテリが放電終止内部抵抗に達するまでの距離130を含む。例えば、距離130は、バッテリが放電終止内部抵抗に達するまでに、電気自動車が、設定された電力レートで移動する距離である。実装によっては、バッテリの電力供給性能予測128は、バッテリが少なくとも目標時間にわたって電力を供給できるかどうかを示す、バッテリの健康状態(SOH)132を含む。例えば、100%のSOHは、バッテリが少なくとも目標時間にわたって電力を供給できることを示している。別の例として、0%のSOHは、バッテリが所望の電力レベルを目標時間にわたって供給できないことを示している。
バッテリの残り放電時間の予測に用いる内部抵抗モデル118及び対応するアルゴリズムの具体例を以下に示す。本例では、以下に示すモデルを、特定バッテリタイプの新しいバッテリストリングについての実験室試験の結果に基づいてあらかじめ開発した。本モデルは、様々なバッテリタイプに適用可能であるが、各数学的変数は、バッテリタイプに応じて異なる可能性がある。

Res=exp(a1*Temp+b1*Ah−c1*Temp*Ah)
但し、
Resは、バッテリの内部抵抗であり、
Tempは、バッテリの動作温度であり、
Ahは、現在の放電イベントの間に放電された電荷量であり、
a1、b1、及びc1は、特定のバッテリに関して較正されている、バッテリ管理システム固有の変数である。

本モデルを実際の(理想的ではない)用途において効果的に使用するためには、バッテリの経時劣化並びにバッテリ固有の特性に対応するように、本モデルを動的に更新する必要がある。(「較正放電サイクル」と呼ばれる)最近の放電サイクルの観測結果を利用する動的更新方式を、以下に示す。次に示す表xは、較正放電サイクルについてのアンペア時と抵抗とのマッピングを示す。
┌──────┬──────┬───────┬──────┬───────┐
放電アンペア時│ 抵抗 │ 平均電流 │ 温度 │ 残り時間 │
├──────┼──────┼───────┼──────┼───────┤
│ Ax1 │ Rx1 │ Cx1 │ Tx1 │ Sx1 │
├──────┼──────┼───────┼──────┼───────┤
│ Ax2 │ Rx2 │ Cx2 │ Tx2 │ Sx2 │
├──────┼──────┼───────┼──────┼───────┤
│ Ax3 │ Rx3 │ Cx3 │ Tx3 │ Sx3 │
├──────┼──────┼───────┼──────┼───────┤
│ Ax4 │ Rx4 │ Cx4 │ Tx4 │ Sx4 │
├──────┼──────┼───────┼──────┼───────┤
│ Ax5 │ Rx5 │ Cx5 │ Tx5 │ Sx5 │
└──────┴──────┴───────┴──────┴───────┘
表x:較正サイクルからのAhと抵抗とのマッピング

次に示す表yは、本例の目的に関して、現在の放電サイクルと見なされるものについてのアンペア時と抵抗とのマッピングを示す。放電終止状態まで放電した後の抵抗は、R_term=Rx5であった。較正放電サイクルの最後における抵抗(Rx5)と、現在の放電サイクルの最後における抵抗(Ry5)との間には差があることに注意されたい。
┌──────┬──────┬───────┬──────┬───────┐
放電アンペア時抵抗(オーム)│ 平均電流 │温度(℃) │残り時間(秒)│
├──────┼──────┼───────┼──────┼───────┤
│ Ay1 │ Ry1 │ Cy1 │ Ty1 │ Sy1 │
├──────┼──────┼───────┼──────┼───────┤
│ Ay2 │ Ry2 │ Cy2 │ Ty2 │ Sy2 │
├──────┼──────┼───────┼──────┼───────┤
│ Ay3 │ Ry3 │ Cy3 │ Ty3 │ Sy3 │
├──────┼──────┼───────┼──────┼───────┤
│ Ay4 │ Ry4 │ Cy4 │ Ty4 │ Sy4 │
├──────┼──────┼───────┼──────┼───────┤
│ Ay5 │ Ry5 │ Cy5 │ Ty5 │ Sy5 │
└──────┴──────┴───────┴──────┴───────┘
表y:現在のサイクルにおけるAhと抵抗とのマッピング

本モデルの目的は、バッテリの放電終止までの動作時間を正確に予測することである。そこで、バッテリ挙動の変化を補償するために、本アルゴリズムにオフセットを適用することにより、モデル化結果が(表の最後の列に示された)観測結果とほぼ一致するようにする。表xxは、較正放電サイクルに本アルゴリズムを適用した結果を示す。最後の列は、実際の結果とモデル予測との間のオフセットを示す。これらのオフセット値を用いて、現在の放電サイクルに対する予測を補正する。
┌────────────┬────────────┬────────────┐
│ 放電アンペア時 放電終止抵抗時のアンペア時│ オフセット │
├────────────┼────────────┼────────────┤
│ Axx1 │ Rxx1 │ Oxx1 │
├────────────┼────────────┼────────────┤
│ Axx2 │ Rxx2 │ Oxx2 │
├────────────┼────────────┼────────────┤
│ Axx3 │ Rxx3 │ Oxx3 │
├────────────┼────────────┼────────────┤
│ Axx4 │ Rxx4 │ Oxx4 │
├────────────┼────────────┼────────────┤
│ Axx5 │ Rxx5 │ Oxx5 │
└────────────┴────────────┴────────────┘
表xx:較正サイクル:オフセットの計算

充電状態Ay1に関する計算を以下に示す。上述の数学的モデルから、次のように、本モデルを反転してAh_termについて解くことにより、Ah_termが得られる。

Ah_term=(loge(Res_term)+a1*Temp)/(c1*Temp)

表xの値を上式に代入することにより、Ah_termについて解くことが可能である。

Ah_term=(loge(Rx5)+a1*Tx1)/(c1*Tx15)=Rxx1

Ah_termは、較正サイクルから観測されるように、Axx5として既知である。従って、オフセット(観測結果とモデル予測との差)は、Rxx1−Axx5=Oxx1である。このオフセットは、かなりの程度、バッテリの経時劣化によるものである。このオフセットを数学的モデルに適用して、現在の放電サイクルの場合の動作時間を予測する。次に示す表yyは、現在のサイクルに対する本モデルベースの予測が、較正サイクルからのオフセットによってどのように改善されるかを示す。
┌───────┬──────────────┬──────────────┐
│放電アンペア時放電終止抵抗時のモデル化アンペモデル化残り時間と実際の残り時│
│ ア時と補正済みアンペア時との間│ 間との間のオフセット │
│ │ のオフセット │ │
├───────┼──────────────┼──────────────┤
│ Ayy1 │ 1.7 │ 0 │
├───────┼──────────────┼──────────────┤
│ Ayy2 │ 1.8 │ 0.1 │
├───────┼──────────────┼──────────────┤
│ Ayy3 │ 2.1 │ 0.2 │
├───────┼──────────────┼──────────────┤
│ Ayy4 │ 2.2 │ 0.2 │
├───────┼──────────────┼──────────────┤
│ Ayy5 │ 2.4 │ 0.3 │
└───────┴──────────────┴──────────────┘
表yy:放電終止抵抗に達するまでの、現在のサイクルの予測残り時間

ある充電状態における、現在の放電サイクルに対するオフセット補正された計算値は、表yの値を上式に代入してAh_termに対して解くことにより得られる。較正サイクルからのオフセットを、現在のサイクルについてモデル化されたAh_termに適用することにより、オフセット補正されたAh_termが得られる。最後に、放電終止までの推定時間を計算する。

(Ah_term−Ah_obs)/電流*秒数=残り時間(例えば、分単位)

表yyの右端の列からわかるように、本アルゴリズムベースの予測は、観測された(実際の)対応する値とほぼ一致する。言い換えると、モデル化結果にオフセットを適用することにより、バッテリ挙動が変化した場合でも予測精度を維持することが可能である。
図2は、バッテリの電力供給性能を予測するオンライン方法200の一実施形態のフロー図である。例えば、方法200は、バッテリ102の放電サイクル中に図1のバッテリ管理システム100によって実施可能である。202で、方法200は、ユーザ定義入力を受信する。実装によっては、ユーザ定義入力は、ユーザ定義電力レベルを含む。実装によっては、ユーザ定義入力は、ユーザ定義目標時間を含む。実装によっては、ユーザ定義入力は、ユーザ定義目標距離を含む。
204で、方法200は、ユーザ定義入力に基づいて予測閾値を設定する。予測閾値は、予測された電力供給性能を内部抵抗モデルにおいてどのように評価するかを定義する。例えば、予測閾値は、予測された動作時間をどの電力レベルで評価するかを定義する。更に、予測閾値を設定することは、放電終止を定義する、バッテリの内部抵抗値を設定することを含む。
206で、方法200は、観測された動作パラメータを取り出す。バッテリ動作パラメータは、バッテリの現在の放電サイクルに関してリアルタイムで取り出す。例えば、バッテリ動作パラメータは、動作電流、動作温度、観測された内部抵抗、及び充電状態を含んでいる。観測されたバッテリ動作パラメータは、現在の放電サイクルにわたって、バッテリセンサから取り出される。例えば、センサ信号は、現在の放電サイクル中に、5秒おきにバッテリセンサから受信される。
208で、方法200は、内部抵抗オフセットを計算する。内部抵抗オフセットは、バッテリのモデル化された内部抵抗と、バッテリの較正放電サイクルから生成された、観測された内部抵抗との差を表す。モデル化された内部抵抗は、バッテリの充電状態及び温度の関数である。モデル化された内部抵抗は、新しいバッテリの放電サイクルから導出され、一方、較正放電サイクルは、経時変化に起因するバッテリ放電挙動を表す。モデル化された内部抵抗と観測された内部抵抗との差を補償するために、現在の放電サイクルにオフセットを適用する。
210で、方法200は、現在のバッテリ放電サイクルについて、オフセット補正された放電終止充電状態予測を計算する。放電終止充電状態は、内部抵抗モデルを反転して、放電終止充電状態について解くことにより予測される。具体的には、放電終止充電状態は、放電終止内部抵抗とオフセットとの差及びバッテリの温度の関数である。
212で、方法200は、オフセット補正された内部抵抗及びユーザ定義入力に基づくバッテリの電力供給性能予測を、現在の放電サイクル中にリアルタイムで出力する。オフセット補正された内部抵抗は、現在の放電サイクルからの複数のバッテリ動作パラメータに基づいてモデル化された内部抵抗と、オフセットとの差を表す。電力供給性能予測は、動作時間、距離、又は健康状態のうちの1つ以上を含んでよい。
214で、方法200は、ユーザ調節入力を受信する。ユーザ調節入力は、電力レベル及び最小動作時間閾値を含んでよい。ユーザ調節入力は、ユーザ定義入力と異なる。
216で、方法200は、オフセット補正された内部抵抗及びユーザ調節入力に基づくバッテリの電力供給性能予測を、現在の放電サイクル中にリアルタイムで出力する。
218で、方法200は、バッテリが現在の放電サイクルで放電しているかどうかを判定する。これは、例えば、バッテリの内部抵抗が放電終止内部抵抗に達したかどうかに基づいて判定される。バッテリが放電を継続している場合、本方法は206に移る。そうでない場合、本方法は他の動作に戻る。
図3は、バッテリの電力供給性能を予測するオフライン方法300の一実施形態のフロー図である。例えば、方法300は、バッテリ102の放電サイクル間に図1のバッテリ管理システム100によって実施可能である。302で、方法300は、ユーザ定義入力を受信する。304で、方法300は、ユーザ定義入力に基づいて予測閾値を設定する。
306で、方法300は、選択された、以前の放電サイクルから、記憶されたバッテリ動作パラメータを取り出す。例えば、バッテリ動作パラメータは、最新の放電サイクルから記憶される。別の例として、バッテリ動作パラメータは、最新の完全放電サイクルから記憶される。
308で、方法300は、内部抵抗オフセットを計算する。内部抵抗オフセットは、バッテリのモデル化された内部抵抗と、バッテリの較正放電サイクルから生成された、観測された内部抵抗との差を表す。モデル化された内部抵抗は、バッテリの充電状態及び温度の関数である。モデル化された内部抵抗は、新しいバッテリの放電サイクルから導出され、一方、較正放電サイクルは、経時変化に起因するバッテリ放電挙動を表す。モデル化された内部抵抗と観測された内部抵抗との差を補償するために、選択された、以前の放電サイクルにオフセットを適用する。
310で、方法300は、次のバッテリ放電サイクルについて、オフセット補正された放電終止充電状態予測を計算する。放電終止充電状態は、内部抵抗モデルを反転して、放電終止充電状態について解くことにより予測される。具体的には、放電終止充電状態は、放電終止内部抵抗とオフセットとの差及びバッテリの温度の関数である。
312で、方法300は、オフセット補正された内部抵抗及びユーザ定義入力に基づくバッテリの電力供給性能予測を出力する。オフセット補正された内部抵抗は、選択された、以前の放電サイクルからの複数のバッテリ動作パラメータに基づいてモデル化された内部抵抗と、オフセットとの差を表す。電力供給性能予測は、動作時間、距離、又は健康状態のうちの1つ以上を含んでよい。
314で、方法300は、ユーザ調節入力を受信する。ユーザ調節入力は、電力レベル及び最小動作時間閾値を含んでよい。ユーザ調節入力は、ユーザ定義入力と異なる。
316で、方法300は、オフセット補正された内部抵抗及びユーザ調節入力に基づくバッテリの電力供給性能予測を出力する。
上述の方法は、バッテリ放電サイクル中に(即ち、オンラインで)バッテリの電力供給性能を予測すること、又は、次のバッテリ放電サイクルについて(即ち、オフラインで)バッテリの電力供給性能を予測することに用いることが可能である。両方法においては、バッテリの充電状態と内部抵抗との関係を記述するモデルを、バッテリの、最近の観測された動作パラメータから導出されるオフセットを用いて更新することにより、バッテリが古くなった場合でも、電力供給性能予測の精度が維持される。更に、バッテリの電力供給性能予測をユーザ定義入力に基づいて調節することにより、個々の用途及びユーザの必要に合わせて予想を調整する。
図4は、バッテリの電力供給性能予測モデルを較正するための放電サイクルを選択する方法400の一実施形態のフロー図である。例えば、方法400は、図1のバッテリ管理システム100によって実施可能である。402で、方法400は、現在の放電サイクルについての観測された動作パラメータを取り出す。観測された動作パラメータは、バッテリセンサから、センサ信号の形で取り出される。バッテリ動作パラメータは、動作電流、動作温度、観測された内部抵抗、及び充電状態を含んでいる。
404で、方法400は、現在の放電サイクルが完全放電サイクルかどうかを、動作パラメータに基づいて判定する。この判定は、例えば、内部抵抗が放電終止内部抵抗に達したかどうかに基づいてなされる。現在の放電サイクルが完全放電サイクルであると判定された場合、本方法は406に移る。そうでない場合、本方法は410に移る。
406で、方法400は、現在のサイクルに基づいてモデルオフセットを較正する。言い換えると、現在のサイクルは、オフセットを導出するための較正サイクルとして選択される。これは、現在のサイクルが完全放電サイクルであるためである。バッテリの完全放電は、充電状態と内部抵抗との関係の、より完全なマッピングを与えるものであり、結果として、バッテリ挙動のより正確な予測が得られる。
408で、方法400は、サイクルカウントをゼロにする。サイクルカウントは、完全バッテリ放電サイクル間に行われる放電サイクルの回数の記録である。
410で、方法400は、サイクルカウントがサイクルカウント閾値未満かどうかを判定する。本モデルが生成する電力供給性能予測と観測された予測との差が指定の許容値になる前であれば、サイクルカウント閾値は、任意の好適な放電サイクル数に設定可能である。例えば、サイクルカウント閾値は、200放電サイクルに設定可能である。サイクルカウントがサイクルカウント閾値未満と判定された場合、本方法は412に移る。そうでない場合、本方法は416に移る。
412で、方法400は、現在のサイクルを、較正サイクルであるとして無視する。言い換えると、現在のサイクルは、部分放電サイクルでしかなく、充電状態と内部抵抗との現在の関係の、最も完全なマッピングを与えるものではないため、現在のサイクルが無視され、以前に記憶された放電サイクルが優先される。
414で、方法400は、サイクルカウントをインクリメントし、402に戻る。
416で、方法400は、現在の放電サイクルに基づいてモデルオフセットを較正する。現在の放電サイクルは、たとえ部分放電サイクルであっても、オフセットの生成に用いることが可能である。これは、本モデルを更新して、バッテリの現在の挙動を記録する必要があるためである。部分放電サイクルであっても、動作パラメータの不完全なマッピングが得られる。これらの動作パラメータを用いることにより、バッテリ挙動の変化を補償するオフセットを与えないモデルと比較して、バッテリ挙動が変化した場合の予測精度を向上させるオフセットを与えることが可能である。
418で、方法は、サイクルカウントをゼロに設定し、402に戻る。
本明細書では、最適な態様を含め、例を用いて本発明を開示し、これによって更に、当業者はあらゆる装置又はシステムの作製及び使用、並びにあらゆる付随の方法の実行を含め、本発明を実施できる。本発明の特許請求の範囲は、請求項により定義されると共に、当業者に想到可能なその他の例も包含し得る。こうしたその他の例は、請求項の文言と相違ない構成要素を有する場合、又は請求項の文言と実質的に相違ない同等の構成要素を有する場合、特許請求の範囲に含まれるものとする。

Claims (20)

  1. バッテリ(100)の電力供給性能を予測する方法であって、
    選択された放電サイクルについての複数のバッテリ動作パラメータ(106、108、110、112)を取り出すステップと、
    前記バッテリ(102)のモデル化された内部抵抗(118)と、前記選択された放電サイクルより前の前記バッテリの較正放電サイクルから生成された、観測された内部抵抗(116)との差を表すオフセット(114)を計算するステップと、
    前記複数のバッテリ動作パラメータ(106、108、110、112)に基づいてモデル化された内部抵抗(118)と前記オフセット(114)との差を表す、オフセット補正された内部抵抗に基づく、バッテリの電力供給性能予測(128)を出力するステップとを含む方法。
  2. ユーザ定義電力レベル(122)を受信するステップと、
    前記オフセット補正された内部抵抗及び前記ユーザ定義電力レベル(122)に基づく、バッテリの電力供給性能予測(128)を出力するステップとを更に含む、請求項1に記載の方法。
  3. 前記ユーザ定義電力レベル(122)とは異なるユーザ調節電力レベルを受信するステップと、
    前記オフセット補正された内部抵抗及び前記ユーザ調節電力レベルに基づく、更新された、バッテリの電力供給性能予測(128)を出力するステップとを更に含む、請求項1に記載の方法。
  4. 前記バッテリ電力供給性能予測(128)は、前記バッテリ(102)が放電終止内部抵抗に達するまでの残り時間(130)を含む、請求項1に記載の方法。
  5. 前記バッテリ電力供給性能予測(128)は、前記バッテリ(102)が放電終止内部抵抗に達するまでの自動車移動距離(132)を含む、請求項1に記載の方法。
  6. 前記バッテリ電力供給性能予測(128)は、前記バッテリ(102)が少なくとも目標時間にわたって電力を供給できるかどうかを示すバッテリ健康状態(134)を含む、請求項1に記載の方法。
  7. ユーザ定義目標時間(124)を受信するステップと、
    前記ユーザ定義目標時間(124)に基づく前記バッテリ健康状態(134)を調節するステップとを更に含む、請求項6に記載の方法。
  8. 前記複数のバッテリ動作パラメータは、動作電流(106)、動作温度(108)、観測された内部抵抗(110)、及び充電状態(112)を含む、請求項1に記載の方法。
  9. 前記選択された放電サイクルについての前記複数のバッテリ動作パラメータ(106、108、110、112)を取り出す前記ステップは、前記複数のバッテリ動作パラメータ(106、108、110、112)を表す複数のセンサ信号をリアルタイムで受信するステップを含み、前記バッテリ電力供給性能予測(128)は、現在の放電サイクル中にリアルタイムで更新される、請求項1に記載の方法。
  10. 前記選択された放電サイクルについての前記複数のバッテリ動作パラメータ(106、108、110、112)を取り出す前記ステップは、次の放電サイクルより前に、以前の放電サイクルから、記憶された前記複数のバッテリ動作パラメータ(106、108、110、112)を取り出すステップを含み、前記バッテリ電力供給性能予測(128)は、前記次の放電サイクルに適用される、請求項1に記載の方法。
  11. バッテリ(102)の電力供給性能を予測する方法であって、
    ユーザ定義電力レベル(122)を受信するステップと、
    現在の放電サイクルについての複数のバッテリ動作パラメータ(106、108、110、112)をリアルタイムで取り出すステップと、
    前記バッテリ(102)のモデル化された内部抵抗(118)と、前記現在の放電サイクルより前の前記バッテリの較正放電サイクルから生成された、観測された内部抵抗(116)との差を表すオフセット(114)を計算するステップと、
    前記現在の放電サイクル中に、前記複数のバッテリ動作パラメータ(106、108、110、112)に基づいてモデル化された内部抵抗(118)と前記オフセット(114)との差を表す、オフセット補正された内部抵抗と、前記ユーザ定義電力レベル(122)とに基づく、バッテリの電力供給性能予測(128)を出力するステップとを含む方法。
  12. 前記ユーザ定義電力レベル(122)とは異なるユーザ調節電力レベルを受信するステップと、
    前記オフセット補正された内部抵抗及び前記ユーザ調節電力レベルに基づく、更新された、バッテリの電力供給性能予測(128)を出力するステップとを更に含む、請求項11に記載の方法。
  13. 前記バッテリ電力供給性能予測(128)は、前記バッテリ(102)が放電終止内部抵抗に達するまでの残り時間(130)を含む、請求項11に記載の方法。
  14. 前記バッテリ電力供給性能予測(128)は、前記バッテリ(102)が放電終止内部抵抗に達するまでの距離(132)を含む、請求項11に記載の方法。
  15. 前記バッテリ電力供給性能予測(128)は、前記バッテリ(102)が少なくとも目標時間にわたって電力を供給できるかどうかを示すバッテリ健康状態(134)を含む、請求項11に記載の方法。
  16. 完全放電サイクルが発生しない放電サイクルのサイクルカウントが放電サイクル閾値未満の場合には前記較正サイクルは完全放電サイクルであり、完全放電サイクルが発生しない放電サイクルの前記サイクルカウントが前記放電サイクル閾値を超えている場合には前記較正サイクルは部分放電サイクルである、請求項11に記載の方法。
  17. バッテリ(102)と、
    複数のバッテリ動作パラメータ(106、108、110、112)を表す複数のセンサ信号を予測回路(120)に送信するように動作する複数のバッテリセンサ(104)であって、
    オフラインモードで、前記予測回路(120)は、以前の放電サイクルから、記憶された複数のバッテリ動作パラメータ(116)を取り出し、前記バッテリ(102)のモデル化された内部抵抗(118)と、前記以前の放電サイクルより前の前記バッテリの較正放電サイクルから生成された、観測された内部抵抗との差を表すオフセット(114)を計算し、前記記憶された複数のバッテリ動作パラメータに基づいてモデル化された内部抵抗(118)と前記オフセット(114)との差を表す、オフセット補正された内部抵抗に基づく、バッテリの電力供給性能予測(128)を出力するように動作し、前記バッテリ電力供給性能予測(128)は次の放電サイクルに適用可能であり、オンラインモードで、前記予測回路(120)は、現在の放電サイクル中に、前記複数のバッテリ動作パラメータ(106、108、110、112)を表す前記複数のバッテリセンサ信号を受信し、前記バッテリ(102)のモデル化された内部抵抗(118)と、前記現在の放電サイクルより前の前記バッテリの較正放電サイクルから生成された、観測された内部抵抗との差を表すオフセット(114)を計算し、前記現在の放電サイクルについての前記複数のバッテリ動作パラメータ(106、108、110、112)に基づいてモデル化された内部抵抗(118)と前記オフセット(114)との差を表す、オフセット補正された内部抵抗に基づく、バッテリの電力供給性能予測(128)を出力するように動作し、前記バッテリ電力供給性能予測(128)は前記現在の放電サイクルに適用可能である、前記複数のバッテリセンサ(104)と、
    前記予測回路(120)から前記バッテリ電力供給性能予測(128)を受信することと、前記バッテリ電力供給性能予測(128)を表示することと、を行うように動作するディスプレイ装置(126)とを備える、バッテリ管理システム(100)。
  18. 前記予測回路(120)は、ユーザ定義電力レベル(122)を受信し、前記オフセット補正された内部抵抗及び前記ユーザ定義電力レベル(122)に基づく、バッテリの電力供給性能予測(128)を出力するように動作する、請求項17に記載のバッテリ管理システム。
  19. 前記バッテリ電力供給性能予測(128)は、前記バッテリ(102)が少なくとも目標時間にわたって電力を供給できるかどうかを示すバッテリ健康状態(134)を含み、前記予測回路(120)は、ユーザ定義目標時間(124)を受信し、前記ユーザ定義目標時間に基づいて前記バッテリ健康状態を調節するように動作する、請求項17に記載のバッテリ管理システム。
  20. 前記バッテリ電力供給性能予測(128)は、前記バッテリ(102)が放電終止内部抵抗に達するまでの残り時間(130)と、前記バッテリ(102)が放電終止内部抵抗に達するまでの距離(132)と、前記バッテリ(102)が少なくとも目標時間にわたって電力を供給できるかどうかを示すバッテリ健康状態(134)とを含む、請求項17に記載のバッテリ管理システム。
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