JP2018510337A - バッテリパラメータの推定 - Google Patents

Abstract

本発明は、電気又はハイブリッドの車両を推進するための電力をもたらすように配置されたエネルギー貯蔵装置の動作パラメータ値を推定する方法に関する。前記方法は、記エネルギー貯蔵装置の第１の動作パラメータ値（θi-1）を第１の時間に決定すること、記動作パラメータを時間に関連するパラメータに関連付けている予め定められた実験データから基準動作パラメータ値（θi*）を確定すること、前記基準動作パラメータ値（θ*）及び前記第１の動作パラメータ値（θi-1）に基づき、前記第１の時間の後の第２の時間において、前記エネルギー貯蔵装置の第２の動作パラメータ値（θi）を再帰的に計算すること、を含み、前記再帰的な計算は、前記第２の動作パラメータ値（θi）に含まれる前記基準動作パラメータ値（θ*）の部分を修正するためのチューニングパラメータ（β）を含んでいる。【選択図】図３

Description

本発明は、電気又はハイブリッドの車両を推進すべく給電するように配置されたエネルギー貯蔵装置の動作パラメータ値を推定する方法及び装置に関する。

電気及びハイブリッドの車両は、近年、世界中の道路上でより普通に見られる光景となってきている。それらは共通する一つのものを有している。すなわち、それらの全ては大きくパワフルで再充電可能なエネルギー貯蔵装置、例えば再充電可能なバッテリを必要とする。そのような再充電可能バッテリの稼働時間は限られており、それは常に再充電される。ユーザは、典型的に、バッテリの推定される現在利用可能な電力及び／又はエネルギーを監視する方法を知っている。

例えば電気自動車の安全性、信頼性及び性能を確保するためには、エネルギー貯蔵装置の充電状態を監視することが重要である。バッテリの利用可能な電力又は例えば充電状態（ＳｏＣ）といった他の動作状態は、典型的にモデルを用いて推定される。それらを直接測定することは困難だからである。一般的なタイプのバッテリモデルは等価な回路モデルを含んでおり、それによって、モデルのバッテリについての電流−電圧特性曲線を得ることができる。モデルと共にアルゴリズムが用いられ、典型的にバッテリに関する入力、例えばバッテリのバッテリセルの容量及びインピーダンスを必要とする。しかしながら、これらの入力はバッテリが老化するに連れて変化し、それは推定をより複雑なものにする。更にまた、例えば充電状態の推定のドリフトを防止するために、アルゴリズムへの入力は正確であることが重要である。

バッテリパックのシステムモデルのパラメータを推定する方法の一つの実例は特許文献１に開示されており、そこではバッテリセルのモデルと再帰的な手法が用いられている。

米国特許第７，３１５，７８９号明細書

しかしながら、バッテリのパラメータとバッテリの老化の両方を考慮すると、例えば充電状態を推定することの複雑さは高まる。例えば容量を推定する精度を高めるためには、モデルのパラメータとバッテリの老化の両方を効率的なやり方で推定に含めることが望ましい。

上記に鑑みて、本発明の全般的な目的は、エネルギー貯蔵装置の動作パラメータ値を決定するためのよりロバストな方法及びシステムをもたらすことにある。本発明の更なる目的は、エネルギー貯蔵装置の動作パラメータ値を決定するためのオンラインの方法をもたらすことにある。

従って、第１の態様によると、電気あるいはハイブリッドの車両の推進力をもたらすために配置されたエネルギー貯蔵装置の動作パラメータ値を推定する方法であって：
エネルギー貯蔵装置の第１の動作パラメータ値を第１の時間に決定すること；
動作パラメータを時間に関連するパラメータに関連付けている予め定められた実験データから基準動作パラメータ値を確定すること、
基準動作パラメータ値及び第１の動作パラメータ値に基づいて、第１の時間の後の第２の時間において、エネルギー貯蔵装置の第２の動作パラメータ値を再帰的に計算すること、を含み、
その再帰的な算出が、第２の動作パラメータ値に含まれる基準動作パラメータ値の部分を修正するためのチューニングパラメータを含んでいる、方法がもたらされる。

本発明は、再帰的に推定される動作パラメータ値が、実験データから決定される基準の一部を含むようにすることにより、エネルギー貯蔵装置の動作パラメータ値を決定するよりロバストな方法が可能となるという理解に基づいている。言い換えると、新しい更新された動作パラメータ値（すなわち第２の動作パラメータ値）を計算するときに、新しい動作パラメータ値は、再帰的な計算において、先に決定された動作パラメータ値に基づくだけではなく、予め定められた実験データにも基づいたものになる。このように、新しい動作パラメータ値が基準からはるかに相違しないように効率的強制する基準動作パラメータ値とチューニングパラメータにより、再帰的な計算が不合理に逸脱することを少なくとも部分的に防止する。更に、動作パラメータ値が基準からはるかに逸脱する場合は、第２の動作パラメータ値の逸脱を防止するためにチューニングパラメータを調整できる。加えて、エネルギー貯蔵装置のセル、モジュール及びパックレベルにおける予想外の挙動を検出できる。例えば、予想外の挙動は、例えば電解質の漏出による故障によるものとすることができる。

この方法は再帰的な方法であり、第２の（後の）動作パラメータ値は、少なくとも部分的に第１の（前の）動作パラメータ値に基づく。

動作パラメータは、例えば、エネルギー貯蔵容量又はエネルギー貯蔵装置のインピーダンス（例えば抵抗又は静電容量）とすることができる。

再帰的な計算は、例えば、再帰的な最小二乗法による計算あるいはカルマンフィルタアルゴリズムとすることができる。

時間に関連付けられるパラメータは、時間そのものとし、又は例えば使用の反復回数のような使用履歴、又はバッテリの老化のより複雑なモデル、例えば重み付けしたアンペア−時間モデルとすることができる。

本発明の一実施形態によると、第２の動作パラメータ値に含まれる第１の動作パラメータ値の部分を調整するために、チューニングパラメータを更に実行できる。言い換えると、第２の動作パラメータ値に含まれる基準動作パラメータ値の部分と以前に決定された第１の動作パラメータ値の部分の両方を調整するために、チューニングパラメータを適合させる。このことは、第２の動作パラメータ値の計算のロバストネスを高める効率的な方法を可能にする。

本発明の一実施例によると、この方法は、
第１の動作パラメータ値と各基準動作パラメータ値の間の差を決定し、
その差が制限値を超える場合はその差を減少させるためにチューニングパラメータを修正することを更に含む。言い換えると、第１の動作パラメータ値が基準動作パラメータ値から制限値より大きく逸脱していると決定された場合、チューニングパラメータを調整できる。制限値は、例えば、約２％、３％、４％、５％、１０％、１１％、１５％又は５０％とすることができる。すなわち、第１の動作パラメータ値が基準動作パラメータ値から約２％、３％、４％、５％、１０％、１１％、１５％又は５０％を超えて逸脱した場合、逸脱を減少させるためにチューニングパラメータを修正できる。制限値の大きさは、動作パラメータのタイプに応じて決めることができる。それによって、この方法のロバストネスあるいは正確さは、少なくとも部分的に制御することができる。

本発明の更に他の実施形態によると、予め定められる実験データは、複数のエネルギー貯蔵装置の動作パラメータの曲線の測定値から決定できる。言い換えると、何百又は何千ものエネルギー貯蔵装置から以前に測定された動作パラメータのデータを、実験データを得るために用いることができる。例えば基準動作パラメータは、基準容量を時間と、あるいはエネルギー貯蔵装置のサイクル数と対比させたものとすることができる。基準動作パラメータの他の実施例は、エネルギー貯蔵装置を通る電流を蓄積したものであり、例えば、エネルギー貯蔵装置を使用した第１の日から現時点までの、エネルギー貯蔵装置のアンペア−時のスループットを累積したものとして与えられる。代わりに、又は加えて、基準動作パラメータは、エネルギー貯蔵装置を使用した第１の日から現時点までの、エネルギー貯蔵装置のワット数−時間（Ｗｈ）のスループットを累積したものとして与えられる。更に、エネルギー貯蔵装置の温度は、動作パラメータ（例えば容量又は抵抗）に影響を及ぼし、従って、動作パラメータを推定するエネルギー貯蔵装置の温度を監視し、かつその温度に対応する基準動作パラメータに適合させることができる。言い換えると、異なる温度について異なる基準パラメータ値があり得る。例えば、第１の温度には第１の基準パラメータ値があり得るし、かつ第２の温度には第２の基準パラメータ値があり得る。更にまた、基準パラメータ値は、累積されたワット数及び／又はアンペア−時スループットと共に変動し得る。実験データを得るエネルギー貯蔵装置は、有利には動作パラメータ値を推定するエネルギー貯蔵装置と類似のタイプである。しかしながら、実験データは、他のタイプのエネルギー貯蔵装置から推定できる。

本発明の一実施例によると、第２の動作パラメータ値（θ_i）は、以下の公式に従って再帰的に計算することができる：

ここで、０≦β＜１はチューニングパラメータ、θ_i ^*は基準動作パラメータ値、θ_i-1は第１の動作パラメータ値、θ_iは第２の動作パラメータ値、ε_ｉは（予想される動作パラメータ値と測定された動作パラメータ値間の）残差、Ｋ_ｉはゲインファクターである。

更にまた、公式は以下を更に含むことができる：

ここで、Ｐ_ｉは動作パラメータ値θ_iの共分散、Ｉは恒等行列、φ_ｉは再帰的アルゴリズムの独立変数、λ_iは忘却因子であり、かつＣは定数である。従って、第２の動作パラメータ値を再帰的に計算する数式は、再帰的な最小二乗（ＲＬＳ）アルゴリズムとすることができる。パラメータλ_iは忘却因子である。忘却因子はトリミングパラメータの形式とすることができ、０〜１の範囲、好ましくは１に近い（例えば０．９０−０．９９）値を有する。忘却因子は、再帰的数式の異なる反復において、推定されるパラメータに異なる重みを与える。例えば、より最近得られた第２の推定より前の時点に得られた推定パラメータに、より小さい重みを与えることができる。従って、より最近の推定により大きい重みが与えられる。代わりに、再帰的アルゴリズムはカルマンフィルタを含むことができる。例えば、カルマンフィルタアルゴリズムは以下の形式をとることができる：

ここでＰは異なる動作パラメータ値の間の共分散と推定された動作パラメータ値の分散とを含むマトリックス、Ｋは（ＲＬＳアルゴリズムにおける上記のゲインファクターと類似の）カルマンゲイン、φ_ｉは独立変数であり、Ｒ_ｋはカルマンフィルタのトリムパラメータを含むマトリックスであり、かつｙ_ｋは動作パラメータ値の現在の推定値である。通常、カルマンフィルタはそれ自体は従来良く知られたものである。

本発明によると、動作パラメータはバッテリの容量とすることができ、あるいは動作パラメータはバッテリのインピーダンスとすることができる。インピーダンスの場合、動作パラメータは、バッテリのバッテリセルの等価回路モデルのパラメータとすることができる。例えば、そのような動作パラメータは内部抵抗Ｒ_０、又は等価回路モデルのＲＣ回路における抵抗部Ｒ_１あるいは静電容量Ｃ_１とすることができる。

動作パラメータは、例えばエネルギー貯蔵装置の容量とすることができる。この場合、一実施形態によると、この方法は：
エネルギー貯蔵装置の第１の開回路電圧を測定する段階；
エネルギー貯蔵装置の第２の開回路電圧を測定する段階；
エネルギー貯蔵装置の開回路電圧と充電状態との間の予め定められた関係から、エネルギー貯蔵装置の第１の充電状態とエネルギー貯蔵装置の第２の充電状態を推定する段階；及び、
第１の充電状態と第２の充電状態との間の差から充電状態の変化を計算する段階、を含み、充電状態の変化は再帰的な計算の入力として用いられる。

開回路電圧とエネルギー貯蔵装置の充電状態の関係は実験的に決定できる。エネルギー貯蔵装置がリラックスした状態にあるときに（例えば、使用していない間に）、開回路電圧を測定し、かつ予め定められた関係から充電状態を見出すことができる。モデル化された開回路電圧の代わりに開回路電圧の測定値を用いることは有利である。それが、容量の決定を充電状態の決定から切り離し、二つの決定の間の相互に関係するフィードバックエラーを減少させるからである。

この方法は、充電状態の変化を閾値と比較することを更に含むことができ、充電状態の変化が閾値より大きい場合にのみ、第２の容量である第２の動作パラメータ値の再帰的な計算を実行する。このことは、あまりに高いノイズを含む推定を有利に放棄できる。例えば、充電状態の差が測定値のノイズレベルに近い場合、信頼できる容量推定値を得るのは困難であり得る。従ってその場合、容量は更新されない。例えば、このことは、エネルギー貯蔵装置が車両を駆動する間に用いられなかった場合、又はエネルギー貯蔵装置が限られた範囲で用いられた場合、又は休みのない長時間ドライブの間に決定された電流の誤差が累積動作において積み上がるときに発生し得る。

更に、動作パラメータがエネルギー貯蔵装置の容量である場合、この方法は、第１の動作パラメータ値が決定された第１の時間から第２の動作パラメータ値が決定された第２の時までにエネルギー貯蔵装置から取り出された電流の総量を決定する段階、を更に含み、その電流の総量は再帰的な計算の入力として用いられる。

本発明の第２の態様によると、以下のものが提供される。電気又はハイブリッドの車両に配置されたエネルギー貯蔵装置の動作パラメータ値を決定するためのシステムであって、このシステムは：
エネルギー貯蔵装置を通る電流を測定するための電流センサ；
エネルギー貯蔵装置の電圧を測定するための電圧センサ；
電流センサから電流の測定値を受信するように配置された制御ユニット；及び、
制御ユニットに接続されたメモリストレージであり、エネルギー貯蔵装置の基準動作パラメータ値を含む予め定められた実験データを有しているメモリストレージと、を備え、
制御ユニットは：
エネルギー貯蔵装置の第１の動作パラメータ値を決定し；
予め定められた実験データから基準動作パラメータ値を確定し、
基準動作パラメータ値、第１の動作パラメータ値、電流センサから受信した電流測定値、及び電圧センサから受信した測定電圧に基づいて、エネルギー貯蔵装置の第２の動作パラメータ値を再帰的に計算する、ように構成されており、
再帰的な計算は、第２の動作パラメータ値に含まれる基準動作パラメータ値の部分を調整するためのチューニングパラメータを含む。

制御ユニットは、望ましくはマイクロプロセッサ又は他のタイプの任意のコンピュータである。制御ユニットは、リムーバブルな不揮発性／揮発性のランダムアクセスメモリ、ハードディスクドライブ、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ、ＳＤメモリカード、又は公知技術の類似のコンピュータ可読媒体のうちの一つを含む任意のタイプのメモリ装置とし得るコンピュータ可読媒体を備えることができる。

センサは、例えばエネルギー貯蔵装置からの各電圧又は電流、エネルギー貯蔵装置の個々のエネルギー貯蔵セルからの電圧又は電流を測定するように構成できる。更に、エネルギー貯蔵装置の温度、個々のエネルギー貯蔵セルの温度、エネルギー貯蔵装置（又はセル）を冷却するために用いる冷却剤（例えば、液体冷却剤）の温度、セルバランシング電流（エネルギー貯蔵装置の異なるセルの充電状態のバランスをとるために用いる電流）、又はエネルギー貯蔵装置から電力を取り出すことができるようにコンタクタが閉じているか、等を測定するためのセンサが存在し得る。

例えば温度センサは、エネルギー貯蔵装置の温度を測定するように配置することができ、制御ユニットは、測定された温度に少なくとも部分的に依存して基準動作パラメータを確定するように構成されている。

このシステムは、有利にはエネルギー貯蔵装置を備えることができる。

更にまた、システムは、電気又はハイブリッドの車両のエネルギー貯蔵装置、例えば再充電可能なバッテリを監視するために用いることができる、従って、このシステムは、有利には車両に配置できる。しかしながら、システムの制御ユニットは車両の外側のどこか他のところに配置できる。

本発明の第２の態様の更なる効果及び特徴は、本発明の第１の態様に関連して上記したものに大部分は類似している。

本発明の更なる特徴及び利点は、添付の請求の範囲及び以下の説明を検討するときに明らかになるであろう。以下に説明するもの以外の実施形態を生み出すために、本発明の範囲を逸脱しない範囲で本発明の異なる特徴を組み合わせ得ることは、当業者が理解するところである。

本発明のこれらの及び他の態様を、本発明の目下のところ好ましい実施形態を示す添付の図面を参照して更に詳細に説明する。

本発明の一実施形態の適用の一実施例を示している。 本発明の例示の実施例のシステムを図式的に示している。 本発明の例示の実施例に従う段階を示すフローチャートである。 一実施例の基準トレースを示している。 エネルギー貯蔵装置における電圧と充電状態の関係の一実施例を示している。 本発明の例示の実施形態による段階を示すフローチャートである。 本発明の例示の実施形態による段階を示すフローチャートである。 バッテリセルの等価な回路モデルを図式的に示している。

以下の説明において、本発明は、自動車の形態の電気あるいはハイブリッドの車両に配置されたエネルギー貯蔵装置に関して主に記載されている。しかしながら、本発明は、例えばトラック、フォークリフト、ボートといった任意のタイプの電気車両の適用できる。更にまた、この説明においては、容量推定のための方法が記載されている。しかしながら、この方法は他のパラメータにも等しく適用できる。例えば、この方法は、例えばエネルギー貯蔵装置の等価な回路モデルの抵抗及び静電容量といったパラメータに適用できる。

図１は、本発明の実施形態の例示的な用途を図示している。図１には、再充電可能なバッテリ１０２を備えるハイブリッドあるいは電気の車両１００の形態の車両１００が示されている。車両１００には、再充電可能なバッテリ１０２を制御し、かつ再充電可能なバッテリ１０２の動作及びバッテリ１０２の状態を監視するバッテリ管理システム１０４が更に存在している。本発明のシステム２００は、バッテリ管理システム１０４の一部としあるいは独立したシステムとすることができる。再充電可能なバッテリ１０２はリチウムイオンバッテリとすることができる。

図２は、本発明の一実形態の例示的なシステム２００を図式的に示している。図２において、システム２００は、電流センサ２０２、電圧センサ２０６、温度センサ２０８、センサ２０２、２０６、２０８に接続されたプロセッサ２０４の形態とし得る制御ユニット２０４を備え、プロセッサ２０４はセンサ２０２、２０６、２０８から信号を受信できる。例えば、電流センサ２０２からの信号は、電流センサ２０２で測定されたバッテリ１０２の電流データを含むことができる。バッテリ１０２はいくつかのバッテリセル１０３（一つだけ図面に示されている）を備えるが、それはリチウムイオンセルとすることができる。いくつかのバッテリセルがある場合は、当然、複数の電圧あるいは電流センサ、及び複数の温度センサが有り得る。プロセッサ２０４は、バッテリマネジメントシステム１０４の一部とすることができるが、プロセッサはバッテリマネジメントシステム１０４に外部のものとすることもできる。電圧センサ２０６と温度センサ２０８の両方がプロセッサ２０４に接続されていて、それぞれバッテリ電圧データ及び温度データをプロセッサ２０４にもたらすことができる。温度センサ２０８は、バッテリ１０２の個々のセル１０３の温度を測定できる。バッテリ１０２は、車両に推進力をもたらすための車両電気モータ２１０とし得る負荷２１０に接続できる。このように、バッテリ１０２は電気モータ２１０に給電するように構成されている。従って、プロセッサ２０４は、負荷２１０が用い得る電力の量を制御するように構成できる。このように、プロセッサ２０４は、負荷２１０が用い得る電力の量に関する情報を負荷２１０にもたらすことができる。このシステムは、図面に示されない追加の要素、例えばバッテリ１０２と負荷２１０との間のＡＣ／ＤＣコンバータを更に備えることができる。

更にまた、制御ユニット２０４は、データを記憶するように構成されたメモリ記憶デバイス２１２（例えばコンピュータ可読媒体）と通信している。記憶装置２１２は、制御ユニット２０４にアクセス可能な基準動作パラメータ（θ^*）のデータを記憶している。制御ユニット２０４は、バッテリ１０２（又はバッテリセル１０３）の第１の動作パラメータ値（θ_i-1）を決定するように構成されている。更にまた、制御ユニット２０４は基準動作パラメータ値（θ_i ^*）を、記憶装置２１２に貯蔵された予め定められた実験データから確立する。基準動作パラメータ値（θ_i ^*）、第１の動作パラメータ値（θ_i-1）、電流センサ２０２から受信する電流測定値及び電圧センサ２０６から受信する電圧測定値に基づいて、制御ユニット２０４はバッテリ１０２の第２の動作パラメータ値（θ_i）を再帰的に計算する。更にまた、再帰的な計算は、第２の動作パラメータ値（θ_i）に含まれる基準動作パラメータ値（θ_i ^*）の部分を調整するためのチューニングパラメータ（β）を含んでいる。

図３は、本発明の一実施形態による例示的な方法の各段階のフローチャートである。第１段階Ｓ３０２においては、第１の動作パラメータ値（θ_i-1）が決定される。第１の動作パラメータ値は、この方法における以前の段階から決定することができ、又はこの方法がこの第１段階において、起動される場合は、第１の動作パラメータ値は、充電状態の変動及び以下に説明するクーロンカウントに基づいた計算から決定できる。例えば、この方法は、続行する計算に用いられる予め定められた動作パラメータ値の、予め定められた時間に起動できる。第２段階Ｓ３０４においては基準動作パラメータ値（θ_i ^*）を確定する。基準動作パラメータ値（θ_i ^*）は、動作パラメータ（すなわちθのセット）を時間あるいはサイクル数、すなわち使用の量に関連付ける、予め定められた実験データに基づいている。ステップＳ３０６において、第２の動作パラメータ値（θ_i）は、第１の動作パラメータ値（θ_i-1）及び基準動作パラメータ値（θ_i ^*）に基づいて再帰的に計算される。第２の動作パラメータ値（θ_i）の計算は、第２の動作パラメータ値（θ_i）の計算に含まれる基準動作パラメータ値（θ_i ^*）の部分を修正するチューニングパラメータβを用いることを含んでいる。このように、チューニングパラメータは、計算において、基準動作パラメータ値（θ_i ^*）の部分を決定できる。動作パラメータ（θ）は、エネルギー貯蔵装置１０２の容量とすることができる。このように、図３に記載されている方法は、エネルギー貯蔵装置１０２の容量を推定するために用いることができる。再帰的な計算は、以下に与えられる再帰的最小二乗（ＲＬＳ）アルゴリズムとすることができる：

ここで０≦β＜１はチューニングパラメータ、θ_i ^*は基準動作パラメータ値、θ_i-1は第１の動作パラメータ値、θ_iは第２の動作パラメータ値、ε_ｉは（予想される動作パラメータ値と測定された動作パラメータ値の間の）残差、Ｋ_ｉはゲインファクター、Ｐ_ｉは動作パラメータθ_iの共分散、Ｉは恒等行列、φ_ｉは独立変数、例えば容量推定のための充電状態又はインピーダンス推定のための電流の差、λ_ｉは忘却因子、かつＣは定数である。Ｗは、アルゴリズムにおけるその後のステップの理解を単純化する単なる中間項である。

図４は、実験的に決定された容量とサイクル数との対比の一実施例を示している（サイクル数は、当然バッテリの老化に関連する）。図４に示されている容量データは、基準動作パラメータ値θ_i ^*を確定するために用いる基準データθ^*の実施例であり、図４の場合、基準動作パラメータ値θ^*は、基準容量のフェードと使用のサイクル数との対比である。一つのサイクルは、エネルギー貯蔵装置１０２の放電と充電のサイクルを含んでいる。図４に示されている基準データは、複数のエネルギー貯蔵装置（例えばバッテリ）での実験的な測定値から決定できる。従って、基準データθ^*は、複数のエネルギー貯蔵装置での実験的な測定値の平均とすることができる。

図５は、バッテリ１０２における開回路電圧と充電状態５００の対比の一実施例を示している。当然、開回路電圧は、低い充電状態について低く、かつ高い充電状態については高い。実施例の開回路電圧と充電状態の対比は、容量の推定のために用いられ、かつ例えば温度及び電圧の変動が安定するように使用した後のリラックス状態のバッテリにおいて測定される。例えば、バッテリがリラックスした状態にあるときに、バッテリ電圧は開回路電圧のレベルあるいはその近傍に安定している。

次に、車両のバッテリ（例えばリチウムイオンバッテリ）の容量決定の説明に続く。第１に、車両が走行していないときにバッテリ電圧５０２が測定される（図５を参照）。開回路電圧と充電状態の対比のデータ５００から、例えば図５に示すように、時間ｔｏにおける第１の充電状態５０４（z(t₀)）を決定できる。バッテリがリラックスした状態（図７に関して説明される）において、電圧が測定されることに注意されたい。バッテリを用いて車両が動作している間、総使用容量は、使用の間に用いた電荷量（Ｑ_cc）を「計数する」（すなわち「クーロンカウント」）ことにより理想的に決定できる。これは以下の公式を用いてなすことができる：

ここでｉ_ｋは測定された電流、Δｔはサンプリング時間、ｔは時間を意味し、かつηは１に近い定数である。車両を使用した後の第２の時間において、バッテリの第２の電圧５０６がリラックス状態において、測定される。再び、例えば図５に示されている開回路電圧と充電状態との対比のデータから、（時間ｔ_１における）第２の充電状態z(t₁)５０８が決定される。第２の充電状態z(t₁)が、開回路電圧と充電状態の対比の第２の測定値から決定されることに注意されたい。ここでバッテリ容量（Ｑ_cell）は、以下により、充電状態の変動及びクーロンカウントから推定できる：

総使用容量（Ｑ_cc）の決定は、本質的に雑音が多くなり得るため、他の誤差を含み得る。更にまた、容量（Ｑ_cell）の決定は、容量に依存する充電状態（z(t_o)及びz(t₁)）に依存する。このことは、相互に関係する依存による追加の誤差に至ることになり得る。この場合、充電状態（z(t_o)及びz(t₁)）は、例えば図５に示されているような測定された関係から決定され、それによって、誤差の寄与を著しく減少させる。このように、充電状態（z(t₀)及びz(t₁)）は、モデル化された開回路電圧にではなく、リラックスしたバッテリでの開回路電圧の測定値に基づいており、それによって、容量の推定を充電状態の推定から切り離す。残差を考慮に入れた容量の更新された推定は、再帰的な最小二乗（ＲＬＳ）アルゴリズムを用いて得ることができる。使用するＲＬＳアルゴリズムは上に記載したが、ここで繰り返して以下に示す：

ここで０≦β＜１は、チューニングパラメータ、θ_i ^*は基準動作パラメータ値、θ_i-1は第１の動作パラメータ値、θ_iは第２の動作パラメータ値、ε_ｉは（測定された動作パラメータ値と予想された動作パラメータ値の間の）残差、Ｋ_ｉはゲインファクター、Ｐ_ｉは動作パラメータ値θ_iの共分散、Ｉは統一マトリックス、φ_ｉは独立変数、例えば容量推定における充電状態の差又はインピーダンス推定における電流の差、λ_ｉは忘却因子、かつＣは定数である。定数Ｃは共分散Ｐ_ｉが小さくなるように調整される。この容量の場合は、θ＾＝Ｑ＾_cell、かつε_i＝Ｑ_cc−θ_iΔzであり、Δzは充電状態の差（z(t_i)− z(t_i-1)）である。

チューニングパラメータβにより、更新された容量の一部がデータの基準セットから実験的に決定されたデータに基づいたものとなるように、新しい更新（例えば第２の動作パラメータ値）を調整できる。これは、推定値がある範囲の中にあることを強制し、従って推定をよりロバストなものとする。例えば、チューニングパラメータの機能を図示するために、β＝０．５と仮定し、続いて、容量θ_iの新しい推定値の半分を基準θ_i ^*に基づいたものとし、かつ半分を以前の（すなわち第１の）容量θ_iの半分に基づいたものとする。容量の第１の推定値θ_i-1が基準θ_i ^*から制限値以上に逸脱することが見出された場合は、続いて、アルゴリズムの次の反復における偏差を減少させるように、チューニングパラメータβを調整し、又は調整されたチューニングパラメータβにより反復できる。制限値は、例えばエネルギー貯蔵装置の老化、エネルギー貯蔵装置のタイプ（例えば化学的パラメータ）、エネルギー貯蔵装置の用途、といったいくつかの入力によって、決まる。しかしながら、一例として、制限値は基準動作パラメータ値から５％〜５０％の範囲で認めることができる。このようにして上記の公式を書きかえると：

は、基準θ_i ^*と第１の推定値θ_i-1との間の差、及び第２の推定値θ_i上のチューニングパラメータβの影響をより単純な方法で示している。チューニングパラメータβは、非線形に増幅するものと考えることができる。更にまた、偏差に関する通知は、制御ユニットにより車両のユーザに対して送信できる。

図６は、本発明の一実施形態によるバッテリ容量を決定する方法ステップのフローチャートである。第１段階Ｓ６０２において、第１の充電状態５０４(z(t₀))が決定される。充電の第１ステージは、最初にバッテリの開回路電圧を測定し、次いで開回路電圧と充電状態との間の測定された関係５００（図５を参照）から充電状態を見出すことにより決定される。例えば、開回路電圧が４ボルト（５０２で表示）であると、図５に示される例示的な関係５００により、対応する充電状態は７５％（５０４で表示）である。その後のステップＳ６０４において、車両の制御ユニット２０４によって、クーロンカウントが開始される。第１の充電状態が決定された後、バッテリが用いられるとすぐに、クーロンカウントを開始できる。クーロンカウントは、時間ウインドウ（Δｔ）の間にバッテリから取り出された全電流を測定することによって、なされる。クーロンカウントは、パラメータＱ_ｃｃを決定するために用いることができる。続いて、車両の運転が終了した後、あるいは少なくともバッテリの使用（例えば電流の取り出し）が終了したとき、第１の充電状態ｚ(t₀)と同様のやり方で第２の充電状態５０８(z(t₁))が決定される。このように開回路電圧５０６が決定され、その後に関係５００から対応する充電状態５０８が決定される。続いてＳ６０８において、第１の充電状態z(t₀)と第２の充電状態z(t₁)間の差が決定されて、閾値Ｘと比較される。充電状態の差が閾値Ｘより小さい場合、方法はステップＳ６０２に戻る。その場合、その差の信号対ノイズの比率は、その後の段階における容量の正確な推定にとってあまりに小さい。このように、閾値は測定された容量（Ｑ_ｃｃ）のノイズの量とすることができる。充電状態の差が閾値Ｘより大きい場合、この方法はＳ６１０に進み、以前に説明したアルゴリズムによる容量の再帰的な計算を実行する。閾値は、第１の充電状態z(t₀)が、少なくとも１％、２％、３％、４％、５％、又は例えば１０％（このリストは網羅的なものではない）第２の充電状態z(t₁)より大きいものとすることができる。代わりに、閾値は、第２の充電状態z(t₁)が、少なくとも１％、２％、３％、４％、５％、又は例えば１０％（このリストは網羅的なものではない）第１の充電状態z(t₀)より大きいものとすることができる。

図７は、図３を参照して説明したステップに対し、代わりのあるいは追加となる方法ステップのフローチャートである。従って、車両の推進のための電力をもたらすために用いられるバッテリの動作パラメータを決定する方法ステップが記載されている。Ｓ７０１でバッテリが用いられている場合、この方法はそれに続くステップＳ７０２に進み、測定された動作パラメータ値が決定され、それによって、動作パラメータ値の以前に作られた測定値が更新される。動作パラメータがエネルギー貯蔵装置の容量である場合、この測定値は上記したクーロンカウント法を用いて決定することができ、このように容量が動作パラメータである場合は、測定された動作パラメータ値をＱ_ｃｃとすることができる。その後のステップＳ７０４においては、予め定められた実験データから基準動作パラメータ値θ_i ^*が決定され、それにより、この方法の進行中の反復のために、以前に得られた基準動作パラメータ値が更新される。その後のステップＳ７０４及びＳ７０６は、バッテリの現在の使用が終了した後に実行できる。次に、ステップＳ７０６においては、以前に決定された第１の動作パラメータ値（θ_i-1）は、第２の動作パラメータ値を再帰的に計算することによって、動作パラメータ値を更新するために、測定された動作パラメータ値（例えばＱ_ｃｃ）及び基準動作パラメータ値θ_i ^*と共に用いられる。

図３を参照して説明したステップに加えて、動作パラメータ値を測定するステップＳ７０２を、図７（ステップＳ７０２）に記載したように、図３のステップに含めることができる。

図８は、バッテリセルの等価な回路モデル８００を示している。等価な回路モデル８００は、動作パラメータ：内部抵抗Ｒ_０及びＲ₁、及び静電容量Ｃ₁を含んでいる。モデル８００の図から良く理解できるように、Ｒ_１及びＣ_１はいわゆるＲＣ回路を形成している。更に、ｉ_battはバッテリを通る電流を示し、Ｖ_OCVはバッテリの開回路電圧を示し、かつＶ_battはバッテリの出力電圧を示している。十分にリラックスした状態（従って、ＲＣ回路における動きは抑制され、かつ温度が室温で安定している）において、Ｖ_OCV＝Ｖ_battである。

動作パラメータがインピーダンスである実施形態において、例えばバッテリのバッテリセルの抵抗、再帰的な公式は以下によって、与えることができる：

ここで、０≦β＜１がチューニングパラメータ、θ_i ^*は基準抵抗、θ_i-1は第１の抵抗、θ_iは第２の抵抗、ε_ｉは（測定された抵抗と予想された抵抗との間の）残差である、Ｋ_ｉはゲインファクター、Ｐ_ｉは抵抗θ_iの共分散、Ｉは統一マトリックス、φ_ｉは独立変数、λ_ｉは忘却因子、かつＣは定数である。この抵抗の場合、θ＾＝Ｒ＾_０、及び、ε_ｉ＝△v_batt−Ｒ_i-1△i_batt、であり△v_batt及び△i_battは、それぞれバッテリを使用する前と後の間の（以前に説明した充電状態の差Δｚに類似した）電圧と電流の差である。

加えて、開示された実施形態に対する変形は、図面、開示、及び添付の請求の範囲の検討から、請求の範囲に記載された本発明を実施する当業者によって、理解しかつ遂行できる。例えば、再帰的方法は、記載した実施形態に示されている例示のアルゴリズム以外にも、例えばカルマンフィルタアルゴリズムに用いることができる。

請求の範囲において、「含む」という用語は他の要素又はステップを除外せず、かつ不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」は複数を除外しない。ある手段が異なる従属クレームに相互に詳述されているという単なる事実は、これらの手段の組み合せを有効に用いことができないことを示すものではない。

Claims (15)

1. 電気又はハイブリッドの車両を推進するための電力をもたらすように配置されたエネルギー貯蔵装置の動作パラメータ値を推定する方法であって、前記方法は：
   前記エネルギー貯蔵装置の第１の動作パラメータ値（θ_i-1）を第１の時間に決定すること；
   前記動作パラメータを時間に関連するパラメータに関連付けている予め定められた実験データから基準動作パラメータ値（θ_i ^*）を確定すること、
   前記基準動作パラメータ値（θ_i ^*）及び前記第１の動作パラメータ値（θ_i-1）に基づき、前記第１の時間の後の第２の時間において、前記エネルギー貯蔵装置の第２の動作パラメータ値（θ_i）を再帰的に計算すること、
   を含み、前記再帰的な計算は、前記第２の動作パラメータ値（θ_i）に含まれる前記基準動作パラメータ値（θ_i ^*）の部分を修正するためのチューニングパラメータ（β）を含んでいる、方法。
2. 前記第２の動作パラメータ値（θ_i）に含まれる前記第１の動作パラメータ値（θ_i-1）の部分を調整するために前記チューニングパラメータが更に実行される、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１の動作パラメータ値（θ_i-1）と各基準動作パラメータ値（θ_i ^*）の間の差を決定することを更に含み、
   前記差が制限値を超える場合は、前記差を減少させるために前記チューニングパラメータを修正する、
   請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記予め定められた実験データは、複数のエネルギー貯蔵装置の動作パラメータ曲線の測定値から決定される、請求項１乃至３のいずれかに記載の方法。
5. 前記第２の動作パラメータ値（θ_i）は、以下の公式に従って再帰的に計算され：
   

   

   ここで０≦β＜１はチューニングパラメータであり、θ_i ^*は基準動作パラメータ値であり、θ_i-1は第１の動作パラメータ値であり、θ_iは第２の動作パラメータ値であり、ε_ｉは残差であり、かつ、Ｋ_iはゲインファクターである、
   請求項１乃至４のいずれかに記載の方法。
6. 前記公式は、以下を更に含み：
   

   

   ここでＰ_ｉは動作パラメータ値θ_iの共分散、Ｉは恒等行列、φｉは独立変数であり、λ_ｉは忘却因子であり、かつＣは定数である、
   請求項５に記載の方法。
7. 前記動作パラメータは前記エネルギー貯蔵装置の容量であり、前記方法は：
   前記エネルギー貯蔵装置の第１の開回路電圧（５０２）を測定する段階；
   前記エネルギー貯蔵装置の第２の開回路電圧（５０６）を測定する段階；
   前記エネルギー貯蔵装置の開回路電圧と充電状態の間の予め定められた関係から、前記エネルギー貯蔵装置の第１の充電状態（５０４）と前記エネルギー貯蔵装置の第２の充電状態（５０８）を推定する段階；及び、
   前記第１の充電状態と前記第２の充電状態の間の差から充電状態の変化を計算する段階、を含み、前記充電状態の変化を前記再帰的な計算の入力として用いる、
   請求項１乃至６のいずれかに記載の方法。
8. 前記充電状態の変化を閾値（Ｘ）と比較する段階を更に含み：
   前記充電状態の変化が前記閾値より大きい場合にのみ、第２の容量である第２の動作パラメータ値（θ_i）の前記再帰的な計算を実行する、
   請求項７に記載の方法。
9. 前記動作パラメータは前記エネルギー貯蔵装置の容量であり、前記方法は：
   前記第１の動作パラメータ値が決定された第１の時間から前記第２の動作パラメータ値が決定された第２の時間までに前記エネルギー貯蔵装置から取り出された電流の総量を決定する段階、を更に含み前記電流の総量を前記再帰的な計算の入力として用いる、
   請求項１乃至８のいずれかに記載の方法。
10. 前記動作パラメータは等価な回路モデルのバッテリセルパラメータである、請求項１乃至６のいずれかに記載の方法。
11. 前記動作パラメータは前記エネルギー貯蔵装置のインピーダンスであり、前記方法は：
    前記エネルギー貯蔵装置の第１及び第２の電圧と前記エネルギー貯蔵装置を通る第１及び第２の電流を決定する段階；
    前記第１の電圧と前記第２の電圧の間の電圧差、及び前記第１の電流と前記第２の電流の間の電流差を決定する段階、を更に含み、
    前記再帰的な計算は前記電圧の差と前記電流の差を入力として含んでいる、
    請求項１０に記載の方法。
12. 電気又はハイブリッドの車両に配置されたエネルギー貯蔵装置の動作パラメータ値を決定するためのシステム（２００）であって、前記システムは：
    前記エネルギー貯蔵装置を通る電流を測定するための電流センサ（２０２）；
    前記エネルギー貯蔵装置の電圧を測定するための電圧センサ（２０６）；
    前記電流センサから電流測定値を受信するように配置された制御ユニット（２０４）；及び、
    前記制御ユニットに接続されたメモリストレージ（２１２）であり、前記エネルギー貯蔵装置の基準動作パラメータ値（θ_i ^*）を含む予め定められた実験データを有しているメモリストレージと、を備え、
    前記制御ユニットは：
    前記エネルギー貯蔵装置の第１の動作パラメータ値（θ_i-1）を決定し；
    前記予め定められた実験データから基準動作パラメータ値（θ_i ^*）を確定し、
    前記基準動作パラメータ値（θ_i ^*）、前記第１の動作パラメータ値（θ_i-1）、前記電流センサから受信した前記電流測定値、及び前記電圧センサから受信した前記測定電圧に基づいて、前記エネルギー貯蔵装置の第２の動作パラメータ値（θ_i）を再帰的に計算する、ように構成されており、
    前記再帰的な算出は、前記第２の動作パラメータ値（θ_i）に含まれる前記基準動作パラメータ値（θ_i ^*）の部分を調整するためのチューニングパラメータ（β）を含んでいる、システム。
13. 前記エネルギー貯蔵装置（１０２）を更に備える請求項１２に記載のシステム。
14. 前記エネルギー貯蔵装置の温度を測定するために配置された温度センサ（２０８）を更に備え、前記制御ユニットは、前記測定された温度に少なくとも部分的に依存して前記基準動作パラメータを確定するように構成されている、請求項１２又は１３に記載のシステム。
15. 請求項１２乃至１４のいずれかに記載のシステムを備える車両（１００）。

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