JP2014535038A

JP2014535038A - バッテリーの充電状態を決定するためのシステムおよび方法

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Publication number: JP2014535038A
Application number: JP2014532554A
Authority: JP
Inventors: アーヴィンドラオクルカリニ，プラカッシュ; ジェーピー，ムラリドハラ; シャー，ミテッシュ
Original assignee: ケーピーアイティテクノロジーズリミテッド
Priority date: 2011-09-30
Filing date: 2012-09-18
Publication date: 2014-12-25
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Abstract

【課題】【解決手段】直接的方法および間接的方法を同時には使用せず、バッテリー電流状態によって指示される通り交互に使用する、バッテリーの充電状態（ＳＯＣ）を決定するための新規の方法およびシステムを開示する。本発明の方法は、既存のモデリング誤差およびパラメータ推定誤差を補償して、正確なＳＯＣ推定をもたらす。本発明の方法はＤＣオフセットおよびバッテリーキャパシタンスを計算して、既存のモデリング誤差およびパラメータ推定誤差を補償する。

Description

本発明は一般的に、バッテリー（電池）の充電状態を決定するための方法およびシステムに関する。本発明はさらに詳しくは、リチウム系バッテリーの充電状態（ＳＯＣ）を決定する方法およびシステムに関する。

バッテリーの充電状態（ＳＯＣ）はバッテリーまたはバッテリーパックの燃料計に相当し、バッテリー容量を提供する。換言すると、ＳＯＣは、バッテリーが保持できる最大電荷に対するバッテリーに蓄積された電荷の比である。ＳＯＣは百分率でも表現される。バッテリーは通常、９０％超および２０％未満のＳＯＣには充電されない。

バッテリーのＳＯＣを決定することは様々な用途にとって極めて重要である。バッテリーのＳＯＣは、推定されたときに、バッテリーの残留電荷およびそれを特定の用途にどれだけ長く使用できるかについての指標を提供する。

バッテリーのＳＯＣを推定するための様々な方法が提案されてきた。既存の方法は、経年数、使用法等によって変化するバッテリーのパラメータに依存するので、正確なＳＯＣ推定をもたらさない。さらに、ＳＯＣ推定に使用される方程式の定数および誤差は考慮も補償もされず、不正確なＳＯＣ推定を導いている。

既存の方法のほとんどの典型的な手法は、最良のバッテリーモデルを識別し、次いでモデルパラメータをできるだけ正確に推定するというものである。これらの既存の方法は、カルマンフィルタ法および類似の他の方法のように、本来、極めて複雑である。それらは浮動小数点演算を必要とし、したがって低電力で低コストの固定小数点マイクロコントローラには適さない。

典型的に、ＳＯＣは次の２つの方法を用いて推定される。
１．直接的方法、すなわちクーロン計数法。
２．間接的方法、すなわちバッテリー特性すなわちＳＯＣ対ＯＣＶおよびバッテリー回路モデルを使用する方法。

ＳＯＣを推定するための３つの公知の手法がある。
手法１：バッテリーが動作しているときはいつでも直接的方法のみを使用する。この手法は、バッテリーを休止させた後開放電圧を測定するときにＳＯＣ対ＯＣＶ特性から得られる、ＳＯＣの初期値を必要とする。

手法２：複合バッテリー動的回路モデルのバッテリーパラメータを推定することを含む間接的方法だけを使用する。

手法３：カルマンフィルタまたは拡張カルマンフィルタの状態方程式を形成する直接的方法および間接的方法を同時に使用する。

手法１は、ＤＣ電流オフセットの累積およびバッテリー容量低下に起因する推定誤差の発散を免れない。

手法２は、バッテリーパラメータが緩やかに変化する線形回路モデルによってバッテリーを表すことができると想定するが、それは事実と異なる。そのような想定のため、パラ
メータの推定は、特にバッテリー電流が高い間、およびバッテリー電流が略一定である間にも、不正確さを免れない。

手法３は、バッテリーの電圧および電流の非同時サンプリング、ＤＣオフセット、ならびに有色雑音等のような障害のため、不安定でありかつ発散する傾向のある線形システム理論に由来する。

加えて、既存のＳＯＣ方程式はＤＣオフセットおよびバッテリーキャパシタンスについて補償せず、不正確なＳＯＣ推定を導く。既存のＳＯＣ方程式のほとんどは、ＤＣオフセットの存在および経時的なバッテリーキャパシタンスの減少のため、長期間使用することができない。不明のＤＣオフセットまたは不明のバッテリーキャパシタンスの影響は、ＳＯＣの推定が時間の経過と共に拡散することである。このため、電流が低下しバッテリーが緩和状態になるたびに、ＳＯＣの推定を再初期化することが必要になる。

下の表は、直接的方法および間接的方法の長所と短所を詳述する。

したがって、ＤＣオフセットおよびバッテリーキャパシタンスを考慮することによって、正確なＳＯＣ推定を提供するバッテリーのＳＯＣ推定のための方法が必要とされている。除算の要件を最小化し、かつ同時に既存の複雑なアルゴリズムに匹敵する性能を達成する、バッテリーのＳＯＣ推定のための方法が必要とされている。

本発明は、直接的方法および間接的方法を含み、前記直接的方法および間接的方法が同
時には使用されず、バッテリー電流状態によって交互にまたは条件付きで使用されるようにし、システムの始動、最小二乗法を用いたバッテリーの健康状態（ＳＯＨ）の決定およびバッテリー容量の決定の後に、ＤＣオフセット電流およびバッテリーキャパシタンス誤差を最小化し、それによってバッテリーの正確な充電状態（ＳＯＣ）の決定中にモデリング誤差およびパラメータ推定誤差を補償する方法およびシステムを開示する。

さらに、本発明は、本来単純であり、かつ除算の要件を最小化すると同時に既存の複雑なアルゴリズムに匹敵する性能を達成する、バッテリーのＳＯＣ推定の方法を開示する。

充電状態（ＳＯＣ）推定のフローチャートを示す。開放電圧（ＯＣＶ）と充電状態（ＳＯＣ）との間の典型的な関係を示す。バッテリーのＯＣＶの抵抗表現を示す。直接的方法および間接的方法の使用に向けられる、バッテリー電流状態を示す。健康状態（ＳＯＨ）推定のフローチャートを示す。

定義：
１）バッテリーの充電状態（ＳＯＣ）は、バッテリーが保持できる最大電荷に対するバッテリーに蓄積された電荷の比である。ＳＯＣはしばしば百分率で表現される。
２）バッテリーの健康状態（ＳＯＨ）は、定格または未使用のバッテリー容量に対する実際のバッテリー容量の比である。それは、理想的な状態と比較したバッテリーの状態の性能指数でもある。ＳＯＨはしばしば百分率で表現される。
３）ＯＣＶは開放電圧を表す。それは、外部負荷が接続されていないとき、すなわち開回路状態のときの装置の２つの端子間の電位差である。
４）「Ｔ」はサンプリング周期を表す。それはサンプル間の時間である。
５）「Ｉ」はアンペア単位で表現される計測電流である。
６）「ｄ」はアンペア単位で表現されるオフセット電流である。
７）「Ｃ」はクーロン単位で表現されるバッテリー容量を表す。それは、蓄積することのできる電荷の量である。
８）Ｒはオーム単位で表現される抵抗を表す。

本発明のシステムおよび方法は、モデリング誤差およびパラメータ推定誤差が存在するにもかかわらず、リチウム系バッテリーの正確な推定を提供する。欠点を考慮して、本開示で取られる手法は、本質的に線形である既存の手法とは異なり、非線形である。本発明における手法は単純であるだけでなく、上述した障害を許容するので頑健でもある。充電状態（ＳＯＣ）は、同時にではないが直接的方法および間接的方法の両方を使用して推定される。本発明の方法は、一方の方法が他方より優れている状態を識別した後、推定の誤差を最小化するために、直接的方法または間接的方法の間でいずれかに切り替える。こうして、所与の時間に、ＳＯＣは一方の方法だけによって算出される。

直接的方法および間接的方法について以下で検討する。
直接的方法：
定義により、ＳＯＣは、バッテリーの容量に対しバッテリーに残留している電荷の比である。標準的常法ではＳＯＣを百分率で表現する。バッテリーのＳＯＣは充電によって増大し、放電によって低下する。
ＳＯＣとバッテリー電流（充電または放電）間の関係は、次の方程式で表される。
---方程式１
式中、
ＳＯＣ（ｔ２）は時間ｔ２におけるバッテリーのＳＯＣである。
ＳＯＣ（ｔ１）は時間ｔ１におけるバッテリーのＳＯＣであり、ここでｔ２＞ｔ１である。
i（ｔ）は測定されたアンペア単位のバッテリー電流である。
Ｃはクーロン単位で表現されるバッテリー容量である。
ｄは電流オフセットである。

コンピュータプログラムの場合、上記方程式１の次の離散化バージョンの方がより適している。
---方程式２
式中、
ＳＯＣ（ｎ）はｎ番目のサンプル時間のＳＯＣである。
ＳＯＣ（ｎ−１）は（ｎ−１）番目のサンプル時間のＳＯＣである。
ΔＴはサンプリング周期（典型的には１秒）である。
Ｉ［ｎ］はバッテリー電流である。
Ｃはバッテリー容量（クーロン単位で表現される）である。
ｄは電流オフセットである。

方程式２を使用すると、ｎ−１におけるＳＯＣが分かると、サンプル時間ｎにおけるＳＯＣの推定が可能になる。さらに、ｎ−１のサンプルとｎのサンプルとの間のΔＴでバッテリー電流測定値がサンプリングされ、正確なバッテリー容量および電流測定値のＤＣオフセットが分かるはずである。

間接的方法：
リチウムイオンバッテリーのＯＣＶがバッテリーのＳＯＣのみに依存し、温度、バッテリー容量またはバッテリーの負荷もしくは充電プロファイルの履歴のような他の因子には依存しないことは、充分に確立された経験的事実である。ＯＣＶとＳＯＣとの間の関係は通常非線形であり、それを図２に示す。バッテリーのＯＣＶが分かれば、バッテリーのＳＯＣは、バッテリー特性またはＯＣＶ対ＳＯＣの補間付きルックアップテーブルを参照することによって見出すことができる。

しかし、バッテリーが負荷されあるいは充電条件下にあるとき、またはバッテリーが安定した開放電圧までまだ充分に緩和（解放、負荷の低減）されていないときに、ＯＣＶを推定することはかなり困難なタスクである。端子電圧およびバッテリー電流のような他の測定可能な量の助け（支援）を得て、様々な複雑さのバッテリー回路モデルを用いて、ＯＣＶが求められる。図３に示す通り、インピーダンスＺと直列の非定電圧源から成る単純な集中バッテリーモデルが考慮される。典型的なＺはＡＣインピーダンス、すなわち容量性であり、モデルが静的ではなく動的であり、回路方程式が時間領域微分方程式またはラプラス領域のラプラス変換方程式のいずれかであることを示す。次の方程式：
---方程式３
に従って、バッテリー端子電圧Ｖ_ｂおよびバッテリー電流Ｉ_ｂの知識はＡＣインピーダン
スＺの知識と共に、ＯＣＶを求めるのに充分である。ＯＣＶが決定されると、図２に示した関係から対応するＳＯＣを推定することができる。

本書に開示する本発明は、直接的方法および間接的方法の両方を適切な条件で一度に一つずつ、両方法のそれぞれの欠点を克服しながら使用する。さらに、本発明で開示する方法は、カルマンフィルタの実装の場合のようにそれらを同時には使用しない。任意の時点で、ＳＯＣは、直接的方法または間接的方法のいずれかを用いて推定される。直接的方法および間接的方法は、それらの長所が生かされ、かつ短所が緩和されるように、戦略に基づいて呼び出される。

間接的方法は、次の場合に呼び出される。
１．電流の大きさが小さい（閾値より低い）とき。
２．バッテリーが定常（または静的）状態に達した（または緩和した）とき。
上記の状態のため、ＡＣインピーダンスの代わりに単純な抵抗モデルを利用することができる。電流が小さいので、Ｚ（またはＲ）の推定の誤差は、方程式３の通りＯＣＶの推定に対する影響が小さい。

直接的方法は次の場合に呼び出される。
１．前回のサンプル時間にＳＯＣが推定されたとき。
２．バッテリー電流の大きさが閾値すなわちＴＨ＿３より高いとき。
３．バッテリーが過渡状態にあるとき、すなわちそれがまだ緩和されていないとき。

ＴＨ＿３の値が小さければ小さいほど、間接的方法を用いたＳＯＣの推定誤差は小さくなる。しかし、小さい閾値は、クーロン計数の発散のため誤差が高くなるので、クーロン計数を長引かせる。抵抗Ｒが小さい場合、高いＴＨ＿３が選択され、それは温度に依存する。したがって、温度が低い場合、抵抗は高くなり、したがってＴＨ＿３は小さくなる。

バッテリーの端子電圧はその期待値（ＯＣＶ＋ＩＲ）に等しくないので、バッテリーは緩和することができる。緩和時間は温度に依存し、例えば低温の場合、セッティング時間は非常に高く、したがって閾値は増大する。

Ｒの推定：
方程式３に従って、ＯＣＶを求めるために、Ｚ（またはＲ）、Ｖ_ｂ、およびＩ_ｂを知る必要がある。定常状態の状況中にだけ間接的方法が使用されるので、ＡＣインピーダンスＺは抵抗Ｒに置き換えられる。
方程式３は、時間領域において離散化形式で次のように書き換えられる。
---方程式４
バッテリー抵抗Ｒのオンライン推定のための方程式は、方程式４から次のように導出される。
この方程式は（ｎ−１）番目のサンプル用である。
そして、
この方程式はｎ番目のサンプル用である。

ＯＣＶおよびＲは緩やかに変化するパラメータであると想定され、したがってそれらは
（ｎ−１）番目および次のｎ番目のサンプル時間中は一定として処理される。すると上の２つの方程式は次のように書き換えられる。
および、
したがって抵抗は次式によって算出される。

測定雑音が存在するので、Ｒは、分母が適度に大きく、例えばＴＨ＿１より大きい場合にだけ、推定される。この閾値は充分に大きく、０．２５Ａである雑音に加えて、例えば最低でも電流センサの精度の５倍である。閾値が高すぎるように選択されると、Ｒの更新率は低下する。ＴＨ＿１の最適値は全ての温度に対して２Ａであることが分かっている。

また、ＯＣＶは（ｎ−１）番目およびｎ番目のサンプル中は略一定であると想定され、それはＳＯＣが略一定のときだけ可能である。ＳＯＣは、Ｉ_ｂが閾値すなわちＴＨ＿２より小さい場合にだけ、略一定であり続ける。ＴＨ＿２の値が小さすぎると、Ｒの更新率が低下することが注目される。したがってＲは、ａｂｓ［Ｉ_ｂ（ｎ）−Ｉ_ｂ（ｎ−１）］がＴＨ＿２より大きく、かつＩ_ｂ（ｎ−１）またはＩ_ｂ（ｎ）が閾値ＴＨ＿２より小さい場合は常に、推定される。Ｒの推定値はＲの次の更新まで、Ｖ_ｂおよびＩ_ｂからＯＣＶを推定するために使用される。

ＳＯＣを決定するステップ：
ステップ１：システムの始動が行われる。キーオン後に、キーオフ直前にＥＥＰＲＯＭに保存された様々な状態が読み出される。例えば、前回に算出されたバッテリー容量「Ｃ」、ＤＣ電流オフセット「ｄ」、差分ＳＯＣ（Ａ_ｋ）値、および荷電移動（Ｂ_ｋ）値がこの瞬間に読み出される。バッテリー容量の推定およびＳＯＨの算出に最小平均二乗（ＬＭＳ）点が使用される。

ステップ２：瞬間ｎにサンプリングされた電圧、電流、および温度のＡＤＣサンプルの値、すなわちｖ［ｎ］、ｉ［ｎ］、Ｔ［ｎ］が検索される。

ステップ３：瞬間ｎのサンプルがキーオン後の最初のサンプルではない場合、連続する瞬間に測定されたバッテリー電流間の差は顕著になり、すなわちこの差の大きさはＴＨ＿１より大きくなり、かつ測定されたバッテリー電流の平均も閾値ＴＨ＿２より小さくなることが分かり、抵抗「Ｒ」は更新される。Ｒが更新されると、Ｒの次回の更新まで、同値が間接的方法で使用される。

閾値ＴＨ＿１は電流測定の分解能および精度に基づく。一般的に、電流測定の誤差／雑音による抵抗の推定の不正確さが最小化されるように、該閾値は電流測定分解能より５倍から８倍の大きさである。しかし、ＴＨ＿１の高い値は、温度、ＳＯＣ、およびＳＯＨに依存する本質的に非定パラメータである、Ｒの更新率を低下させる。Ｒを算出するために使用される式は、連続する瞬間の間のＳＯＣの変化およびしたがってＯＣＶの変化が無視できるほど小さいことを前提として導出される。この前提は、バッテリー電流の平均がＴＨ＿２より小さいときにだけ真である。したがってＴＨ＿２はバッテリー容量にも依存する。バッテリー容量が高ければ高いほど、１つの瞬間から別の瞬間までの同一電流に対す
るＳＯＣの変化は低くなる。したがってＴＨ＿２はバッテリー容量に比例する。ＴＨ＿２が小さければ、Ｒの推定の精度は改善されるが、時間的に変化するバッテリー抵抗Ｒの更新率は低下する。

ステップ４：前回のバッテリーＳＯＣが瞬間「ｎ」の前に入手でき、かつバッテリー電流の大きさが閾値ＴＨ＿３より大きい場合には、現在の瞬間「ｎ」におけるＳＯＣは、直接的方法の方程式である方程式２に従って算出され、ここでΔＴは１秒である。また、緩和カウンタは、温度および電流の大きさｉ［ｎ］に基づく緩和時間に対応する整数に設定される。このステップにおけるＳＯＣの計算は直接的方法である。

ステップ５：バッテリー電流の大きさが閾値ＴＨ＿３より小さく、かつ緩和カウンタが０より大きい場合には、緩和カウンタは整数１だけ減分され、次いでＳＯＣは方程式２によって算出される。ここでΔＴは１秒である。非ゼロ緩和カウンタは、バッテリーが充分に休止していない、あるいは定常状態に達していないことを示す。

さもなければ、バッテリー電流が閾値ＴＨ＿４より小さく、かつ緩和カウンタがゼロである場合には、ＳＯＣは、瞬間「ｎ」における端子電圧ｖ［ｎ］がＯＣＶであると仮定して、該端子電圧から求められる。これは間接的方法である。

さもなければ、バッテリー電流の大きさが閾値ＴＨ＿３より小さく、緩和カウンタがゼロであり、かつ抵抗値が利用可能である場合には、ＯＣＶは、方程式ＯＣＶ＝Ｖ［ｎ］−Ｒ＊ｉ［ｎ］を用いて算出される。したがって、対応するＳＯＣ値が見出される。

高いＴＨ＿３は直接的方法による推定数を低減させる一方、間接的方法によるＳＯＣの計算にモデリング誤差およびパラメータ推定誤差を生じ易くすることが注目される。他方、小さいＴＨ＿３は、直接的方法に対する依存性を高め、かつ間接的方法におけるＳＯＣの不正確さを低減させる。直接的方法は連続的に行われた場合には拡散するので、小さいＴＨ＿３は、電流測定精度が高い場合にだけ推奨される。電流測定の分解能または精度が低い場合、ＴＨ＿３を増大することが有利である。ＴＨ＿３を選択または調整しながら、バッテリーの充放電電流の駆動プロファイルおよび確立密度曲線も考慮される。

また、ＴＨ＿４の選択は電流測定の分解能およびバッテリー容量にも依存することが注目される。この閾値は、電流測定分解能の１．５倍またはバッテリー容量の１／３０である。

ステップ６：ＳＯＨは、バッテリー容量が計算されるときにはいつでも、容量を更新するために推定される。

ステップ７：新しい測定サンプル毎にステップ２ないし７を繰り返す。

バッテリー容量およびＳＯＨの推定：
一般的に百分率で表されるＳＯＨは、定格または未使用のバッテリー容量に対する実際のバッテリー容量の比である。このパラメータはバッテリーの健全性を示す。典型的には、バッテリーは、バッテリーがその定格容量の７０％（すなわち８０％ＳＯＨ）に達するまで、車両で機能することができる。バッテリーは、健全度が７０％未満に低下すると、交換しなければならない。

ＳＯＨの推定は、ＳＯＣの変化および電荷移動の知識から算出される現在のバッテリー容量の推定の後に続く。

バッテリー容量およびＳＯＨは、間接的方法によって得られるＳＯＣを用いて推定される。方程式２で、実際のバッテリー容量Ｃは未知である。ＳＯＣ値は、記載したＳＯＣ推定のための方法を用いて決定される。また、無視することのできない未知の電流センサＤＣオフセットがある。

上の方程式で、未知の電流センサＤＣオフセットは、たとえ非常に小さくても、分子の加算中に累積されるので、無視することができない。上の方程式は、電流測定ＤＣオフセットが「ｄ」に等しいと仮定して、次のように書き換えられる。

分子は簡単にｎ１とｎ２との間のクーロン単位の電荷移動である。この分子はｙによって示される。分母は、ｎ１とｎ２との間の電荷移動によるＳＯＣの変化または差分ＳＯＣであり、ｘによって表される。

分かり易くするために、サンプリングは、単位時間すなわちΔＴ＝１毎に行われる。次いで上の方程式は次のように書き直される。
または
式中、ＡはＳＯＣの差であり、Ｂは測定された電流すなわち測定された電荷移動の累積である。
Ｃおよびｄは未知である。

ＳＯＣの推定における誤差のため、Ａ項は誤りになる。特に推定差分ＳＯＣと期待差分ＳＯＣとの間に差が大きい場合、Ｃの推定に大きい誤差が導入されることがあり得る。したがって、Ａの大きさが適度に大きいことが重要である。したがって、Ｃを推定するためには、ＳＯＣ差の大きさ（すなわちＡ）を閾値（ＴＨ＿５）より大きくしなければならないように、条件が課せられる。この閾値が高ければ高いほど、精度が良くなるが、容量推定の更新率は劇的に低下する。例えばＨＥＶ用途に対しては、この閾値は、バッテリーが例えば６０から４０の小さい範囲内のＳＯＣで動作する場合、１５を超えないようにする必要がある。ＴＨ＿５の最適値は、ＨＥＶに対しては１０ないし１５内、ＥＶ用途に対しては、１５ないし２０内であることが明らかになっている。

Ｃはかなり長い期間（数ヶ月）にわたって一定であることが期待されるので、ｘおよびｙの幾つかの値は、ａｂｓ（ｘ）＞ＴＨ＿５になるように収集される。ＡおよびＢにＡ_ｉおよびＢ_ｉと添え字をつけ、方程式５から次式が得られる。

２つの未知数Ｃおよびｄを含む上記の決定されたｎ個１組の方程式は、最小平均二乗法を用いて解かれる。
Ｘ＝［（Ａ１，１），（Ａ２，１），．．．（Ａｎ，１）］^Ｔはｎ×２の行列である。
Ｙ＝［Ｂ１，Ｂ２，．．，Ｂｎ］^Ｔはｎ×１の行列である。

Ｘを計算するために、間接的方法（タイプ１）だけを使用する。これは、直接的方法によるＳＯＣは実際のバッテリー容量Ｃの知識を必要とするためである。
ＳＯＨを決定するステップ：

ステップ１：ｍ＝２０の場合にサンプル時間ｎ１、ｎ２、ｎ３、．．．ｎｍにおける推定ＳＯＣ［ｎ１］、ＳＯＣ［ｎ２］、ＳＯＣ［ｎ３］、ＳＯＣ［ｎｍ＋１］は、連続するＳＯＣの間の差の大きさが閾値ＴＨ＿５より大きくなるようにタッピングされる（段階的に上昇される）。ＳＯＨｋは間接的方法を用いて推定される。また、ｎｋサンプルとｎ（ｋ＋１）サンプルとの間に生じた累積電流または電荷移動Ｂｋが計算される。

ステップ２：Ａが２つの連続するＳＯＣの間の差であり、Ａ１＝ＳＯＣ［ｎ２］−ＳＯＣ［ｎ１］、Ａ２＝ＳＯＣ［ｎ３］−ＳＯＣ［ｎ４］．．．Ａｍ＝ＳＯＣ［ｎ（ｍ＋１）］−ＳＯＣ［ｎｍ］となる場合、以下の行列が構成される。
Ｘ＝［（Ａ１，１），（Ａ２，１），．．．（Ａｎ，１）］^Ｔはｎ×２の行列である。
Ｙ＝［Ｂ１，Ｂ２，．．，Ｂｎ］^Ｔはｎ×１の行列である。
［Ｃ，ｄ］^Ｔ＝（Ｘ^ＴＸ）^−１Ｘ^ＴＹ
Ｃはバッテリー容量であり、ｄはＤＣ電流測定オフセットである。

したがって、本発明は、直接的方法および間接的方法を含み、前記直接的方法および間接的方法が同時には使用されず、バッテリー電流状態によって交互にまたは条件付きで使用されるようにし、システムの始動、最小二乗法を用いたバッテリーの健康状態（ＳＯＨ）の決定およびバッテリー容量の決定の後に、ＤＣオフセット電流およびバッテリーキャパシタンス誤差を最小化し、それによってバッテリーの正確な充電状態（ＳＯＣ）を決定中にモデリング誤差およびパラメータ推定誤差を補償する方法およびシステムを記載する。

また、ＳＯＣの決定中にＤＣオフセット電流およびバッテリーキャパシタンス誤差を最小化する方法およびシステムは、バッテリーが過渡状態にある場合に、あるいはバッテリー電流の大きさが予め定められた閾値ＴＨ＿３より大きく、かつ緩和カウンタが設定値か
ら整数値だけ減分されるときに、瞬間「ｎ」に直接的方法を呼び出すことを含む。

さらに、ＳＯＣの決定中にＤＣオフセット電流およびバッテリーキャパシタンス誤差を最小化する方法およびシステムは、バッテリーが充分に緩和され、バッテリー電流の大きさが予め定められた閾値ＴＨ＿４より低い場合に、瞬間「ｎ」に間接的方法を呼び出すことを含む。

図１に示す通り、方法およびシステムは、システムの始動後に、最初に最小二乗法を用いてバッテリー容量およびバッテリーのＳＯＨを決定する。次いで変数すなわち任意の瞬間「ｎ」における電圧、電流、および温度がサンプリングされる。バッテリー電流の大きさが閾値ＴＨ＿１より大きい場合、またはバッテリー電流の大きさが閾値ＴＨ＿２より小さい場合、任意の瞬間「ｎ」における抵抗「Ｒ」の値が決定される。バッテリーがまだ充分に緩和されておらず、バッテリー電流の大きさが閾値ＴＨ＿３より大きい場合、任意の瞬間「ｎ」のＳＯＣが直接的方法により決定される。代替的に、バッテリー電流の大きさが前記閾値ＴＨ＿３より小さく、緩和カウンタが設定値から整数値だけ減分される場合、瞬間「ｎ」のＳＯＣは直接的方法によって決定され、あるいはバッテリーが充分に緩和され、バッテリー電流の大きさが閾値ＴＨ＿４より低い場合、ＳＯＣは間接的方法によって決定される。バッテリー容量「Ｃ」は最小平均二乗法によって推定ＳＯＣを用いて算出され、バッテリーの健康状態（ＳＯＨ）は、最小化されたＤＣオフセット電流およびバッテリーキャパシタンスによりＳＯＣを算出した直後に決定される。記載したステップは、ＳＯＣの新しい変数を測定するために繰り返され、直接的方法および間接的方法は同時には使用されず、ＤＣオフセット電流および未知のバッテリーキャパシタンスを除去または最小化するために、バッテリー電流状態によって交互に使用されまたは決定される。

バッテリーのＳＯＣはさらに、バッテリー電流の大きさが閾値ＴＨ＿３より大きく、かつバッテリーがまだ緩和カウンタを設定するだけ充分に緩和されていない場合に、直接的方法によって決定される。当該方法は、システムの始動後に、最初に、最小二乗法を用いてバッテリー容量およびバッテリーのＳＯＨを決定すること、任意の瞬間「ｎ」に変数すなわち電圧、電流、および温度をサンプリングすること、前回の瞬間「ｎ−１」におけるＳＯＣを決定すること、「ｎ−１」から「ｎ」の間の変動サンプリング周期ΔＴでバッテリー電流をサンプリングすること、および正確なバッテリー容量「Ｃ」およびＤＣオフセット電流「ｄ」を測定することから構成される。

バッテリーのＳＯＣはさらに、バッテリー電流の大きさが前記閾値ＴＨ＿３より小さく、かつ緩和カウンタが前記設定値から減分される場合に、直接的方法によって決定される。当該方法は、システムの始動後に、最初に最小二乗法を用いてバッテリー容量およびバッテリーのＳＯＨを決定すること、任意の瞬間「ｎ」に変数すなわち電圧、電流、および温度をサンプリングすること、バッテリー電流の大きさが閾値ＴＨ＿１より大きい場合、またはバッテリー電流の大きさが閾値ＴＨ＿２より低い場合に、任意の瞬間「ｎ」における抵抗「Ｒ」の値を決定すること、前回の瞬間「ｎ−１」におけるＳＯＣを決定すること、「ｎ−１」から「ｎ」の間の変動サンプリング周期ΔＴでバッテリー電流をサンプリングすること、正確なバッテリー容量「Ｃ」およびＤＣオフセット電流「ｄ」を測定することから構成される。

代替的にバッテリーのＳＯＣは、バッテリーが充分に緩和され、バッテリー電流の大きさが閾値ＴＨ＿４より低い場合に、間接的方法によって決定される。当該方法は、システムの始動後に、最初に最小二乗法を用いてバッテリー容量およびバッテリーのＳＯＨを決定すること、任意の瞬間「ｎ」に変数すなわち電圧、電流、および温度をサンプリングすること、バッテリーの端子電圧（Ｖ_ｂ）、バッテリー電流（Ｉ_ｂ）、および抵抗性ＡＣインピーダンス（Ｚ）を測定することによってバッテリーの開放電圧（ＯＣＶ）を決定する
こと、図式法を用いてバッテリーのＳＯＣを推定することを含む。

図４は、直接的方法および間接的方法の使用に向けられたバッテリー電流状態を示す。バッテリー容量を算出するために、ＳＯＣ間の差の大きさは閾値ＴＨ＿５（４１）より高くなければならない。間接的方法の領域（４２）は低電流および定常状態の領域であり、直接的方法の領域（４３）は高電流および過渡状態の領域である。

開示した方法およびシステムでは、抵抗「Ｒ」は、バッテリー電流間の差の大きさすなわちａｂｓ［Ｉ_ｂ（ｎ）−Ｉ_ｂ（ｎ−１）］が閾値すなわちＴＨ＿１より大きいときに決定される。抵抗「Ｒ」はまた、前回の状態のバッテリー電流すなわちＩ_ｂ（ｎ−１）または現在の状態のバッテリー電流すなわちＩ_ｂ（ｎ）のいずれかが閾値すなわちＴＨ＿２より低い場合にも、決定される。

バッテリーがまだ充分に緩和されていないときに、緩和カウンタは、温度およびバッテリー電流の大きさに基づいて緩和時間に対応する整数値に設定される。緩和カウンタはさらに、バッテリー電流の大きさが前記閾値ＴＨ＿３より低いときにファクタ１（１段階）だけ低減される。

図５に示す通り、前記ＳＯＨを決定する方法およびシステムは、２つの連続するＳＯＣ間の差（Ａｋ）の大きさが閾値ＴＨ＿５より大きい場合に、様々な瞬間に間接的方法によって推定されたＳＯＣをタッピングすること、２つの連続するサンプル間の累積電流または電荷移動Ｂｋを算出すること、最小平均二乗法によって推定されたパラメータを用いてバッテリー容量「Ｃ」を算出すること、バッテリー容量「Ｃ」を用いてＳＯＨを算出することから構成される。本発明のバッテリーはリチウム系バッテリーとすることができる。

本発明の方法およびシステムは、様々な種類のバッテリーおよび様々な用途のＳＯＣを決定するために利用することができる。ハイブリッド自動車のバッテリー、電気自動車のバッテリー、インバータのバッテリー等のように、様々な用途に使用されるバッテリーに対し、ＳＯＣを決定することができる。さらに、バッテリーのＳＯＣは、バッテリーが使用されているときにオンラインで、あるいはバッテリーが休止しているときにオフラインで、どちらでも決定することができる。上記の実施例は本発明の実施を解説するのに役立ち、特定の詳細は、本発明の好適な実施形態を分かり易く説明することを目的に、例として示したものであって、発明の範囲を限定するものではないと理解される。

Claims

直接的方法および間接的方法を含み、前記直接的方法および間接的方法は、同時には使用されず、バッテリー電流の状態によって交互にまたは条件付きで使用されるようにし、
システムが始動し、最小二乗法を用いたバッテリーの健康状態（ＳＯＨ）の決定およびバッテリー容量の決定後に、
ＤＣオフセット電流およびバッテリーキャパシタンス誤差を最小化し、それによってバッテリーの正確な充電状態（ＳＯＣ）の決定中にモデリング誤差およびパラメータ推定誤差を補償する方法およびシステム。
バッテリーが過渡状態にあり、あるいはバッテリー電流の大きさが予め定められた閾値ＴＨ＿３より大きく、緩和カウンタが設定値から整数値だけ減分される瞬間「ｎ」に直接的方法を呼び出すことを含む、請求項１に記載のＳＯＣの決定中にＤＣオフセット電流およびバッテリーキャパシタンス誤差を最小化する方法およびシステム。
バッテリーが充分に緩和されており、バッテリー電流の大きさが予め定められた閾値ＴＨ＿４より低い瞬間「ｎ」に間接的方法を呼び出すことを含む、請求項１に記載のＳＯＣの決定中にＤＣオフセット電流およびバッテリーキャパシタンス誤差を最小化する方法およびシステム。
ａ．最初に、間接的方法による推定ＳＯＣの助けを得て最小二乗法を用いてバッテリー容量およびバッテリーの健康状態（ＳＯＨ）を周期的に決定するステップと、
ｂ．瞬間「ｎ」に変数すなわち電圧、電流、および温度をサンプリングするステップと、ｃ．バッテリー電流の大きさの変化が予め定められた閾値（ＴＨ＿１）より大きい場合、およびバッテリー電流の大きさが予め定められた閾値ＴＨ＿２より低い場合に、瞬間「ｎ」の抵抗「Ｒ」の値を決定するステップと、
ｄ．バッテリーがまだ充分に緩和されておらず、バッテリー電流の大きさが閾値ＴＨ＿３より大きい場合に、直接的方法によって瞬間「ｎ」のＳＯＣを決定するか、
代替的に、バッテリー電流の大きさが前記閾値ＴＨ＿３より低く、かつ緩和カウンタが設定値から整数値だけ減分される場合に、直接的方法によって瞬間「ｎ」のＳＯＣを決定するか、
あるいは、バッテリーが充分に緩和され、バッテリー電流の大きさが閾値ＴＨ＿４より低い場合に、間接的方法によってＳＯＣを決定するステップと、
ｅ．最小平均二乗法によって推定ＳＯＣを用いてバッテリー容量「Ｃ」を算出するステップと、
ｆ．最小化されたＤＣオフセット電流および最小化されたバッテリーキャパシタンス誤差によりＳＯＣを算出した直後に、バッテリーの健康状態（ＳＯＨ）を決定するステップと、
ｇ．ＳＯＣの新しい変数を測定するためにステップ「ｂ」から「ｆ」を繰り返すステップと、
を含む、請求項１に記載のＳＯＣの決定中にＤＣオフセット電流およびバッテリーキャパシタンス誤差を最小化する方法およびシステム。
バッテリー電流の大きさが前記閾値ＴＨ＿３より大きく、かつバッテリーがまだ緩和カウンタを設定するほど充分に緩和されていない場合に、
ａ．最小二乗法を用いてバッテリー容量およびバッテリーのＳＯＨを周期的に決定し、かつ直接的方法で使用される式の容量およびＤＣオフセットを更新するステップと、
ｂ．瞬間「ｎ」に変数すなわち電圧、電流、および温度をサンプリングするステップと、ｃ．前回の瞬間「ｎ−１」のＳＯＣを決定するステップと、
ｄ．「ｎ−１」から「ｎ」の間の変動サンプリング周期ΔＴでバッテリー電流をサンプリ
ングするステップと、
ｅ．正確なバッテリー容量「Ｃ」およびＤＣオフセット電流「ｄ」を測定するステップと、
を含む、
請求項１に記載の直接的方法によってＳＯＣの決定中にＤＣオフセット電流およびバッテリーキャパシタンス誤差を最小化する方法およびシステム。
バッテリー電流の大きさが前記閾値ＴＨ＿３より低く、かつ緩和カウンタが前記設定値から減分される場合に、さらに、
ａ．最初に、最小二乗法を用いてバッテリー容量およびバッテリーのＳＯＨを周期的に決定するステップと、
ｂ．瞬間「ｎ」に変数すなわち電圧、電流、および温度をサンプリングするステップと、ｃ．バッテリー電流の大きが閾値ＴＨ＿１より大きい場合、またはバッテリー電流の大きさが閾値ＴＨ＿２より低い場合に、瞬間「ｎ」の抵抗「Ｒ」の値を決定するステップと、ｄ．前回の瞬間「ｎ−１」のＳＯＣを決定するステップと、
ｅ．「ｎ−１」から「ｎ」の間の変動サンプリング周期ΔＴでバッテリー電流をサンプリングするステップと、
ｆ．正確なバッテリー容量「Ｃ」およびＤＣオフセット電流「ｄ」を測定するステップと、
を含む、直接的方法によって請求項１に記載のＳＯＣの決定中にＤＣオフセット電流およびバッテリーキャパシタンス誤差を最小化する方法およびシステム。
バッテリーが充分に緩和され、バッテリー電流の大きさが閾値ＴＨ＿４より低い場合に、
ａ．最小二乗法を用いてバッテリー容量およびバッテリーのＳＯＨを周期的に決定するステップと、
ｂ．瞬間「ｎ」に変数すなわち電圧、電流、および温度をサンプリングするステップと、ｃ．バッテリー端子電圧（Ｖ_ｂ）、バッテリー電流（Ｉ_ｂ）、および抵抗性インピーダンス（Ｒ）を測定することによって、バッテリーの開放電圧（ＯＣＶ）を決定するステップと、
ｄ．バッテリーのＳＯＣを図式法によって推定するステップと、
を含む、間接的方法によって請求項１に記載のＳＯＣの決定中にＤＣオフセット電流およびバッテリーキャパシタンス誤差を最小化する方法およびシステム。
バッテリー電流間の差の大きさすなわちａｂｓ［Ｉ_ｂ（ｎ）−Ｉ_ｂ（ｎ−１）］が、閾値すなわちＴＨ＿１より大きいときに抵抗「Ｒ」が決定される、請求項１に記載のＳＯＣの決定中にＤＣオフセット電流およびバッテリーキャパシタンス誤差を最小化する方法およびシステム。
前回の状態のバッテリー電流すなわちＩ_ｂ（ｎ−１）または現在の状態のバッテリー電流すなわちＩ_ｂ（ｎ）のいずれかが、閾値すなわちＴＨ＿２より低いときに、抵抗「Ｒ」が決定される、請求項１に記載のＳＯＣの決定中にＤＣオフセット電流およびバッテリーキャパシタンス誤差を最小化する方法およびシステム。
バッテリーがまだ、緩和カウンタを温度およびバッテリー電流の大きさに基づく緩和時間に対応する整数値に設定するほど充分に緩和されていない場合に、請求項１に記載のＳＯＣの決定中にＤＣオフセット電流およびバッテリーキャパシタンス誤差を最小化する方法およびシステム。
バッテリー電流の大きさが前記閾値ＴＨ＿３より低いときに、前記緩和カウンタがファ
クタ１だけ低減される、請求項１に記載のＳＯＣの決定中にＤＣオフセット電流およびバッテリーキャパシタンス誤差を最小化する方法およびシステム。
前記ＳＯＨを決定する方法が、
ａ．２つの連続するＳＯＣ間の差（Ａｋ）の大きさが予め定められた閾値ＴＨ＿５より大きい場合に、様々な瞬間に前記間接的方法により推定されたＳＯＣをタッピングするステップと、
ｂ．２つの連続するサンプルの間に蓄積された電流または電荷移動Ｂｋを算出するステップと、
ｃ．ステップａおよびステップｂで推定されたパラメータを用いて最小平均二乗法によってバッテリー容量「Ｃ」を算出するステップと、
ｄ．ステップｂで算出された前記バッテリー容量「Ｃ」を用いてＳＯＨを算出するステップと、
を含む、請求項１に記載のＳＯＣの決定中にＤＣオフセット電流およびバッテリーキャパシタンス誤差を最小化する方法およびシステム。
ＳＯＣ間の差の大きさすなわちＡｋが、閾値すなわちＴＨ＿５より大きいときに、バッテリー容量「Ｃ」が決定される、請求項１に記載のＳＯＣの決定中にＤＣオフセット電流およびバッテリーキャパシタンス誤差を最小化する方法およびシステム。
前記バッテリーがリチウム系バッテリーである、請求項１ないし１３のいずれかに記載のＳＯＣの決定中にＤＣオフセット電流およびバッテリーキャパシタンス誤差を最小化する方法およびシステム。