JP2015505956A - バッテリー残容量推定装置および方法 - Google Patents

バッテリー残容量推定装置および方法 Download PDF

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Abstract

バッテリー残容量推定装置および方法が開示される。本発明によるバッテリー残容量推定装置は、既に設定されたパラメータを適用してバッテリーの第1残容量(State Of Charging;SOC)を算出する第1SOC算出部、それぞれ異なるパラメータを適用して前記バッテリーの1つ以上の第2SOCを算出する1つ以上の第2SOC算出部、および前記1つ以上の第2SOCのうち前記バッテリーの実際SOCに最も近い第2SOCを確認し、前記実際SOCに最も近い第2SOCに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出する最適パラメータ抽出部を含み、前記第1SOC算出部は、前記最適パラメータを適用して前記バッテリーの最終SOCを算出する。【選択図】図2

Description

本出願は2012年10月26日に韓国特許庁に提出された韓国特許出願第10−2012−0119712号の出願日の利益を主張し、その内容の全ては本明細書に含まれる。
本発明は、バッテリー残容量推定装置および方法に関し、既に設定されたパラメータを適用してバッテリーの第1残容量(State Of Charging;SOC)を算出する第1SOC算出部、およびそれぞれ異なるパラメータを適用してバッテリーの1つ以上の第2SOCを算出する1つ以上の第2SOC算出部を備え、バッテリーの実際SOCに近い第2SOCに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出し、最適パラメータを適用してバッテリーの最終SOCを算出することにより、リアルタイムでSOC推定に用いられるパラメータを補正することができ、バッテリーの保管状態と劣化に関係なく高いSOC正確度を維持することができるバッテリー残容量推定装置および方法に関する。
製品群に応じた適用容易性が高く、高いエネルギー密度などの電気的特性を有する二次電池は、携帯用機器だけでなく、電気的駆動源によって駆動する電気車両(EV;Electric Vehicle)、ハイブリッド車両(HV;Hybrid Vehicle)または家庭用または産業用に用いられる中大型バッテリーを用いたエネルギー貯蔵システム(Energy Storage System;ESS)や無停電電源供給装置(Uninterruptible Power Supply;UPS)システムなどに普遍的に応用されている。
このような二次電池は、化石燃料の使用を画期的に減少できるという一次的な長所だけでなく、エネルギーの使用に応じた副産物が全く発生しないという点で、環境に優しく且つエネルギー効率性の向上のための新しいエネルギー源として注目されている。
二次電池は携帯端末などのバッテリーとして実現される場合は必ずしもそうではないが、上記のように電気車両またはエネルギー貯蔵源などに適用されるバッテリーは、通常、単位二次電池セル(cell)が複数集合された形態で用いられ、高容量環境に適合性を高めることになる。
このようなバッテリー、特に多数の二次電池が充電と放電を交互に行う場合は、これらの充放電を効率的に制御してバッテリーが適正な動作状態および性能を維持するように管理する必要がある。
このために、バッテリーの状態および性能を管理するバッテリー管理システム(Battery Management System;BMS)が備えられる。BMSは、バッテリーの電流、電圧、温度などを測定し、それに基づいてバッテリーの残容量(State Of Charging;SOC)を推定し、燃料消費効率が最も良くなるようにSOCを制御する。SOCを正確に制御するためには、充放電を行っているバッテリーのSOCを正確に測定することが必要である。
従来、BMSにおいてバッテリーのSOCを測定する方法には、バッテリーに流れる充放電電流を積算してバッテリーのSOCを推定する方法がある。この方法は、電流センサを介して電流を測定する過程で発生する誤差が継続的に累積し、時間の経過に伴ってSOCの正確度が落ちるという問題がある。
または、バッテリーの充放電中にバッテリーの電圧を測定し、測定された電圧から無負荷状態のバッテリー開放電圧(open circuit voltage;OCV)を推定し、開放電圧別SOCテーブルを参照し、推定された開放電圧に該当するSOCをマッピングする方法がある。しかし、バッテリーの充放電が行われている時に測定された電圧は実際の電圧と多くの差を示す。例えば、バッテリーが負荷に連結されて放電が始まればバッテリーの電圧が急激に落ち、バッテリーが外部電源から充電が始まればバッテリーの電圧が急激に上がる。したがって、バッテリーの充放電時に測定された電圧と実際の電圧との誤差によってSOCの正確度が落ちるという問題がある。
または、バッテリーを電気モデル化し、バッテリーモデルの理論出力値と実際出力値を比較して能動的な補正を通じてSOCを推定する方法としてEKF(Extended Kalman Filter) SOC推定アルゴリズムと呼ばれるSOC推定方法がある。EKF SOC推定アルゴリズムは、常温でSOC最大誤差が3%レベルとして低く、電力パターンに大きくは関係なく安定的にSOC推定が可能であるため、バッテリーのSOCを推定するのに多く用いられている。
しかし、EKF SOC推定アルゴリズムは、バッテリーモデルのパラメータを実験によって抽出し、抽出されたパラメータをテーブル(table)化して適用しているが、一度抽出して算出されたパラメータは変わらないため、初期にはSOCの正確度が高いが、実際のバッテリーの保管状態および劣化に応じてSOCの正確度が落ちるという問題点がある。
本発明の目的は、既に設定されたパラメータを適用してバッテリーの第1残容量(State Of Charging;SOC)を算出する第1SOC算出部、およびそれぞれ異なるパラメータを適用してバッテリーの1つ以上の第2SOCを算出する1つ以上の第2SOC算出部を備え、バッテリーの実際SOCに近い第2SOCに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出し、最適パラメータを適用してバッテリーの最終SOCを算出することにより、リアルタイムでSOC推定に用いられるパラメータを補正することができ、バッテリーの保管状態と劣化に関係なく高いSOC正確度を維持することができるバッテリー残容量推定装置および方法を提供することにある。
本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置は、既に設定されたパラメータを適用してバッテリーの第1残容量(State Of Charging;SOC)を算出する第1SOC算出部、それぞれ異なるパラメータを適用して前記バッテリーの1つ以上の第2SOCを算出する1つ以上の第2SOC算出部、および前記1つ以上の第2SOCのうち前記バッテリーの実際SOCに最も近い第2SOCを確認し、前記実際SOCに最も近い第2SOCに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出する最適パラメータ抽出部を含み、前記第1SOC算出部は、前記最適パラメータを適用して前記バッテリーの最終SOCを算出する。
前記既に設定されたパラメータは、EKF(Extended Kalman Filter) SOC推定アルゴリズムのバッテリーモデルから抽出されたパラメータであっても良い。
前記第2SOC算出部は、前記第1SOC算出部が前記第1SOCを算出する時、同時多発的に前記1つ以上の第2SOCを算出しても良い。
前記最適パラメータ抽出部は、前記第2SOC算出部で同時多発的に算出された第2SOCを用いてリアルタイムで前記最適パラメータを抽出しても良い。
前記最適パラメータ抽出部は、前記バッテリーに流れる電流が、既に設定された時間以上、既に設定された電流値以下に流れる場合、その時の電圧値を前記バッテリーの開放電圧(Open Circuit Voltage;OCV)と判断し、前記OCVを用いて前記バッテリーの実際SOCを算出しても良い。
前記既に設定された時間は30分であっても良い。
前記既に設定された電流値は1Aであっても良い。
前記パラメータは、前記バッテリーの電流、電圧および温度のうち1つ以上と関連した値であっても良い。
本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定方法は、既に設定されたパラメータを適用してバッテリーの第1残容量(State Of Charging;SOC)を算出するステップ、それぞれ異なるパラメータを適用して前記バッテリーの1つ以上の第2SOCを算出するステップ、前記1つ以上の第2SOCのうち前記バッテリーの実際SOCに最も近い第2SOCを確認するステップ、前記実際SOCに最も近い第2SOCに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出するステップ、および前記最適パラメータを適用して前記バッテリーの最終SOCを算出するステップを含む。
前記既に設定されたパラメータは、EKF(Extended Kalman Filter) SOC推定アルゴリズムのバッテリーモデルから抽出されたパラメータであっても良い。
前記第2SOCを算出するステップは、前記第1SOCを算出するステップと同時多発的に行われても良い。
前記実際SOCに最も近い第2SOCに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出するステップは、前記第2SOCを算出するステップにおいて同時多発的に算出された第2SOCを用いてリアルタイムで前記最適パラメータを抽出しても良い。
前記バッテリー残容量推定方法は、前記バッテリーに流れる電流が、既に設定された時間以上、既に設定された電流値以下に流れる場合、その時の電圧値を前記バッテリーの開放電圧(Open Circuit Voltage;OCV)と判断するステップ、および前記OCVを用いて前記バッテリーの実際SOCを算出するステップをさらに含んでも良い。
前記既に設定された時間は30分であっても良い。
前記既に設定された電流値は1Aであっても良い。
前記パラメータは、前記バッテリーの電流、電圧および温度のうち1つ以上と関連した値であっても良い。
本発明の一側面によれば、既に設定されたパラメータを適用してバッテリーの第1残容量(State Of Charging;SOC)を算出する第1SOC算出部、およびそれぞれ異なるパラメータを適用してバッテリーの1つ以上の第2SOCを算出する1つ以上の第2SOC算出部を備え、バッテリーの実際SOCに近い第2SOCに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出し、最適パラメータを適用してバッテリーの最終SOCを算出することにより、リアルタイムでSOC推定に用いられるパラメータを補正することができ、バッテリーの保管状態と劣化に関係なく高いSOC正確度を維持することができるバッテリー残容量推定装置および方法を提供することができる。
本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置が適用される電気自動車を概略的に示す図である。 本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置を概略的に示す図である。 本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定方法を説明するためのフローチャートである。
本発明を添付図面を参照して詳細に説明すれば次の通りである。ここで、繰り返される説明、本発明の要旨を不要に濁す恐れのある公知機能および構成に関する詳細な説明は省略する。本発明の実施形態は当業界で平均的な知識を有する者に本発明をより完全に説明するために提供されるものである。したがって、図面での要素の形状および大きさ等はより明確な説明のために誇張されることがある。
明細書の全体において、ある部分がある構成要素を「含む」とする時、これは、特に反対となる記載がない限り、他の構成要素を除外するのではなく、他の構成要素をさらに含むことができることを意味する。
また、明細書に記載された「...部」という用語は1つ以上の機能や動作を処理する単位を意味し、これは、ハードウェアやソフトウェアまたはハードウェアおよびソフトウェアの結合で実現されることができる。
図1は、本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置が適用される電気自動車を概略的に示す図である。
図1に本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置が電気自動車に適用された例を示しているが、本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置は、電気自動車以外にも家庭用または産業用のエネルギー貯蔵システム(Energy Storage System;ESS)や無停電電源供給装置(Uninterruptible Power Supply;UPS)システムなどの二次電池が適用できる分野であれば、いかなる技術分野にも適用されることができる。
電気自動車1は、バッテリー10、BMS20(Battery Management System)、ECU30(Electronic Control Unit)、インバータ40およびモータ50を含んで構成されることができる。
バッテリー10は、モータ50に駆動力を提供して電気自動車1を駆動させる電気エネルギー源である。バッテリー10は、モータ50および/または内燃機関(図示せず)の駆動に応じてインバータ40によって充電されたり放電されたりすることができる。
ここで、バッテリー10の種類は特に限定されず、例えば、リチウムイオン電池、リチウムポリマー電池、ニッケルカドミウム電池、ニッケル水素電池、ニッケル亜鉛電池などで構成することができる。
また、バッテリー10は、複数の電池セルが直列および/または並列に連結された電池パックで形成される。また、このような電池パックが1つ以上備えられ、バッテリー10を形成することもできる。
BMS20は、バッテリー10の状態を推定し、推定した状態情報を用いてバッテリー10を管理する。例えば、バッテリー10の残容量(State Of Charging;SOC)、残存寿命(State Of Health;SOH)、最大入出力電力許容量、出力電圧などのバッテリー10の状態情報を推定し管理する。また、このような状態情報を用いてバッテリー10の充電または放電を制御し、さらにバッテリー10の交替時期の推定も可能である。
また、本発明によるBMS20は、後述するバッテリー残容量推定装置(図2の100)を含むことができる。このようなバッテリー残容量推定装置によってバッテリー10のSOC推定の正確度および信頼度をさらに向上させることができる。
ECU30は電気自動車1の状態を制御する電子的制御装置である。例えば、アクセラレータ(accelerator)、ブレーキ(break)、速度などの情報に基づいてトルク程度を決定し、モータ50の出力がトルク情報に合うように制御する。
また、ECU30は、BMS20によって伝達されたバッテリー10のSOC、SOHなどの状態情報に基づいてバッテリー10が充電または放電されるようにインバータ40に制御信号を送る。
インバータ40は、ECU30の制御信号に基づいてバッテリー10が充電または放電されるようにする。
モータ50は、バッテリー10の電気エネルギーを用いてECU30から伝達される制御情報(例えば、トルク情報)に基づいて電気自動車1を駆動する。
上述した電気自動車1は、バッテリー10の電気エネルギーを用いて駆動するため、バッテリー10の状態(例えば、SOC)を正確に推定することが重要である。
以下では、図2および図3を参照して、本発明によるバッテリー残容量推定装置および方法について説明する。
図2は、本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置を概略的に示す図である。
図2を参照すれば、本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置100は、バッテリー10と連結され、バッテリー10のSOCを推定する。本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置100は、バッテリー10に連結されたバッテリー管理システム(Battery Management System;BMS)、電力モニタリングシステム[例;遠隔監視制御データ収集システム(Supervisory Control And Data Acquisition;SCADA)]、ユーザ利用端末および充放電機のうち1つ以上に含まれるか、またはBMS、電力モニタリングシステム、ユーザ利用端末および充放電機の形態として実現されることができる。
本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置100は、第1SOC算出部110、第2SOC算出部121,122,123および最適パラメータ抽出部130を含んで構成されることができる。図2に示されたバッテリー残容量推定装置100は一実施形態によるものであり、その構成要素は図2に示された実施形態に限定されるものではなく、必要に応じて一部の構成要素が付加、変更または削除されても良い。
第1SOC算出部110は、既に設定されたパラメータを適用してバッテリー10の第1SOCを算出する。この時、パラメータはSOCを推定するのに用いられるパラメータであって、バッテリー10の電流、電圧および温度のうち1つ以上と関連した値であっても良い。また、第1SOC算出部110で第1SOCを算出するのに用いる既に設定されたパラメータは、EKF(Extended Kalman Filter) SOC推定アルゴリズムのバッテリーモデルから抽出されたパラメータであっても良い。EKF SOC推定アルゴリズムにおけるバッテリーモデルはバッテリーに対する実験によって抽出され、最も正確なSOCの推定ができるようにパラメータが決定される。しかし、このような実験によって決定されたパラメータを用いてSOCを推定すると、初期には推定されたSOCの正確度が高いが、その後のバッテリーの保管状態および劣化の程度に応じて正確度が落ちるようになる。このため、本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置は、第2SOC算出部121,122,123および最適パラメータ抽出部130を備え、バッテリー10の状態に応じてパラメータを補正できるようにする。
第2SOC算出部121,122,123は、それぞれ異なるパラメータを適用してバッテリー10の1つ以上の第2SOCを算出する。図2に第2SOC算出部121,122,123は3個として示されているが、これは一実施形態によるものであり、必要に応じ、第2SOC算出部121,122,123は1個、2個または4個以上であっても良い。第2SOC算出部121,122,123は、第1SOC算出部110に適用された既に設定されたパラメータとは異なる色々な場合のパラメータをそれぞれ適用して複数の第2SOCを算出することができる。
最適パラメータ抽出部130は、1つ以上の第2SOCのうちバッテリー10の実際SOCに最も近い第2SOCを確認し、前記実際SOCに最も近い第2SOCに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出する。ここで、最適パラメータ抽出部130は、バッテリー10に流れる電流が、既に設定された時間以上、既に設定された電流値以下に流れる場合、その時の電圧値を前記バッテリーの開放電圧(Open Circuit Voltage;OCV)と判断し、前記OCVを用いて前記バッテリーの実際SOCを算出することができる。一実施形態において、前記既に設定された時間は30分であっても良く、前記既に設定された電流値は1Aであっても良い。すなわち、最適パラメータ抽出部130は、バッテリー10に流れる電流が30分以上1A以下に流れる場合、その時の電圧値を前記バッテリーの開放電圧(Open Circuit Voltage;OCV)と判断することができる。最適パラメータ抽出部130がOCVを用いて実際SOCを算出する時、開放電圧別SOCテーブルを参照し、推定された開放電圧に該当するSOCをマッピングして実際SOCを求めることができる。
このように、第2SOC算出部121,122,123と最適パラメータ抽出部130を経て最適パラメータを抽出すれば、第1SOC算出部110は前記最適パラメータを適用してバッテリー10の最終SOCを算出する。これにより、本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置100は、抽出された最適パラメータを用いて正確なSOCを算出できるようになる。
一実施形態において、第2SOC算出部121,122,123は、第1SOC算出部110が前記第1SOCを算出する時、同時多発的に前記1つ以上の第2SOCを算出することができる。また、最適パラメータ抽出部130は、第2SOC算出部121,122,123で同時多発的に算出された第2SOCを用いてリアルタイムで前記最適パラメータを抽出することができる。これにより、本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置100はリアルタイムで正確なSOCを算出することができる。
図3は、本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定方法を説明するためのフローチャートである。
図3を参照すれば、本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定方法が始まれば、先ず、既に設定されたパラメータを適用してバッテリーの第1SOCを算出する(S10)。この時、既に設定されたパラメータはEKF SOC推定アルゴリズムのバッテリーモデルから抽出されたパラメータであっても良い。
また、それぞれ異なるパラメータを適用して前記バッテリーの1つ以上の第2SOCを算出する(S20)。
次に、前記バッテリーに流れる電流が、既に設定された時間(例;30分)以上、既に設定された電流値(例;1A)以下に流れるか否かを判断する(S30)。前記バッテリーに流れる電流が、既に設定された時間以上、既に設定された電流値以下に流れる場合、その時の電圧値を前記バッテリーのOCVと判断し(S40)、OCVを用いて前記バッテリーの実際SOCを算出する(S50)。
次に、前記1つ以上の第2SOCのうち前記バッテリーの実際SOCに最も近い第2SOCを確認し(S60)、前記実際SOCに最も近い第2SOCに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出する(S70)。
最適パラメータが抽出されれば(S70)、前記最適パラメータを適用して前記バッテリーの最終SOCを算出する(S80)。
一実施形態において、ステップS20はステップS10と同時多発的に行われても良い。また、ステップS70はステップS20において同時多発的に算出された第2SOCを用いてリアルタイムで前記最適パラメータを抽出することができる。これにより、本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定方法はリアルタイムで正確なSOCを算出することができる。
前述したバッテリー残容量推定方法は図面に提示されたフローチャートを参照して説明した。簡単に説明するために前記方法は、一連のブロックで図示して説明したが、本発明は、前記ブロックの順に限定されず、いくつかのブロックは他のブロックと本明細書で図示して記述したものとは異なる順にまたは同時になされても良く、同一または類似の結果を達成する様々な他の分岐、流れ経路、およびブロックの順が実現されても良い。また、本明細書で記述される方法の実現のために示された全てのブロックが必要とされない場合もある。
以上、本発明の特定実施形態を図示して説明したが、本発明の技術思想は添付図面と前記説明の内容に限定されるものではなく、本発明の思想を逸脱しない範囲内で様々な形態の変形が可能であるということは本分野の通常の知識を有する者には明らかであり、このような形態の変形は本発明の精神に違背しない範囲内で本発明の特許請求の範囲に属するとみなすことができる。

Claims (16)

  1. 既に設定されたパラメータを適用してバッテリーの第1残容量(State Of Charging;SOC)を算出する第1SOC算出部、
    それぞれ異なるパラメータを適用して前記バッテリーの1つ以上の第2SOCを算出する1つ以上の第2SOC算出部、および
    前記1つ以上の第2SOCのうち前記バッテリーの実際SOCに最も近い第2SOCを確認し、前記実際SOCに最も近い第2SOCに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出する最適パラメータ抽出部を含み、
    前記第1SOC算出部は、前記最適パラメータを適用して前記バッテリーの最終SOCを算出することを特徴とするバッテリー残容量推定装置。
  2. 前記既に設定されたパラメータは、EKF(Extended Kalman Filter) SOC推定アルゴリズムのバッテリーモデルから抽出されたパラメータであることを特徴とする、請求項1に記載のバッテリー残容量推定装置。
  3. 前記第2SOC算出部は、前記第1SOC算出部が前記第1SOCを算出する時、同時多発的に前記1つ以上の第2SOCを算出することを特徴とする、請求項1に記載のバッテリー残容量推定装置。
  4. 前記最適パラメータ抽出部は、前記第2SOC算出部で同時多発的に算出された第2SOCを用いてリアルタイムで前記最適パラメータを抽出することを特徴とする、請求項3に記載のバッテリー残容量推定装置。
  5. 前記最適パラメータ抽出部は、前記バッテリーに流れる電流が、既に設定された時間以上、既に設定された電流値以下に流れる場合、その時の電圧値を前記バッテリーの開放電圧(Open Circuit Voltage;OCV)と判断し、前記OCVを用いて前記バッテリーの実際SOCを算出することを特徴とする、請求項1に記載のバッテリー残容量推定装置。
  6. 前記既に設定された時間は、30分であることを特徴とする、請求項5に記載のバッテリー残容量推定装置。
  7. 前記既に設定された電流値は、1Aであることを特徴とする、請求項5に記載のバッテリー残容量推定装置。
  8. 前記パラメータは、前記バッテリーの電流、電圧および温度のうち1つ以上と関連した値であることを特徴とする、請求項1に記載のバッテリー残容量推定装置。
  9. 既に設定されたパラメータを適用してバッテリーの第1残容量(State Of Charging;SOC)を算出するステップ、
    それぞれ異なるパラメータを適用して前記バッテリーの1つ以上の第2SOCを算出するステップ、
    前記1つ以上の第2SOCのうち前記バッテリーの実際SOCに最も近い第2SOCを確認するステップ、
    前記実際SOCに最も近い第2SOCに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出するステップ、および
    前記最適パラメータを適用して前記バッテリーの最終SOCを算出するステップを含むことを特徴とするバッテリー残容量推定方法。
  10. 前記既に設定されたパラメータは、EKF(Extended Kalman Filter) SOC推定アルゴリズムのバッテリーモデルから抽出されたパラメータであることを特徴とする、請求項9に記載のバッテリー残容量推定方法。
  11. 前記第2SOCを算出するステップは、
    前記第1SOCを算出するステップと同時多発的に行われることを特徴とする、請求項10に記載のバッテリー残容量推定方法。
  12. 前記実際SOCに最も近い第2SOCに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出するステップは、
    前記第2SOCを算出するステップにおいて同時多発的に算出された第2SOCを用いてリアルタイムで前記最適パラメータを抽出することを特徴とする、請求項11に記載のバッテリー残容量推定方法。
  13. 前記バッテリーに流れる電流が、既に設定された時間以上、既に設定された電流値以下に流れる場合、その時の電圧値を前記バッテリーの開放電圧(Open Circuit Voltage;OCV)と判断するステップ、および
    前記OCVを用いて前記バッテリーの実際SOCを算出するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項9に記載のバッテリー残容量推定方法。
  14. 前記既に設定された時間は、30分であることを特徴とする、請求項13に記載のバッテリー残容量推定方法。
  15. 前記既に設定された電流値は、1Aであることを特徴とする、請求項13に記載のバッテリー残容量推定方法。
  16. 前記パラメータは、前記バッテリーの電流、電圧および温度のうち1つ以上と関連した値であることを特徴とする、請求項9に記載のバッテリー残容量推定方法。
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