JP2020170699A - 電池パックの放電プロファイルを予測するためのシステム、方法および記憶媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
分野
本明細書は、一般的に、電池パック特性の予測に関し、より具体的には、機械学習を用いて、様々な動作条件における特定構成の車両電池パックがどのように放電するかを予測するためのシステム、方法および記憶媒体に関する。
車両(例えば、ハイブリッドのガス/電気自動車、電気自動車など)に使用される電池パックは、一般的に、一組の単電池から構成される。単電池の配置は、車両電池パックの放電に、特に特定の動作条件下で使用される車両電池パックの放電に影響を与える可能性がある。したがって、特定の電池パックが特定の動作条件下でエネルギーを放電する方法に関する情報は、車両が特定のルートを走行する前に特定のパックを適切に充電していること、特定の種類の車両に応じて特定のパックを使用していること、および/または特定の用途に応じて特定の放電設定を設定していることを保証するのに有用であり得る。
本開示の一態様は、車両電池パックの予測放電プロファイルを生成する方法に関する。この方法は、処理装置を用いて、複数の条件下で運転している車両群内の各車両に設けられた電池パック内の単電池に関するデータを受信することを含む。データは、車両群内の少なくとも1つの車両から受信される。この方法は、処理装置を用いて、データを機械学習サーバに提供することと、処理装置を用いて、予測モデルを生成するように機械学習サーバに指示することとをさらに含む。この予測モデルは、データの機械学習に基づいている。この方法は、処理装置を用いて、予測モデルから車両電池パックの予測放電プロファイルを生成することと、放電プロファイルを外部装置に提供することとをさらに含む。
本開示は、一般的に、特定の条件が特定の電池パックの放電、具体的には電気自動車(EV:electric vehicle)、およびハイブリッドのガス/電気自動車などの車両に見られる電池パックの放電に与える影響を予測するための機械学習(ML:machine learning)モデルの訓練および使用に関する。本明細書に記載の方法およびシステムは、一般的に、現在運転中の車両群内に設けられた電池パックの単電池に関するデータ、実際の条件下で単電池の放電に関するデータ、および/または模擬条件下で単電池の放電に関するデータを取得することを含む。その後、データは、機械学習サーバに提供され、機械学習サーバは、予測モデルを生成する。この予測モデルを用いて、特定の動作条件に対応する放電プロファイルを生成することができる。
Claims (20)
- 車両電池パックの予測放電プロファイルを生成するための方法であって、
処理装置を用いて、複数の条件下で運転している車両群内の少なくとも1つの車両から、前記車両群内の各車両に設けられた電池パック内の単電池に関するデータを受信することと、
前記処理装置を用いて、前記データを機械学習サーバに提供することと、
前記処理装置を用いて、前記データの機械学習に基づいて予測モデルを生成するように前記機械学習サーバに指示することと、
前記処理装置を用いて、前記予測モデルから前記車両電池パックの前記予測放電プロファイルを生成することと、
前記放電プロファイルを外部装置に提供することとを含む、方法。 - 前記データ、前記予測モデルおよび前記放電プロファイルを電池データベースに格納することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記処理装置を用いて、前記放電プロファイルに1つ以上の部分空間を生成することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記電池パック内の前記単電池に関する前記データを受信することは、単電池構成データおよび動作データのうち少なくとも1つを受信することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記動作データを用いて、前記車両の運転条件を決定する、請求項4に記載の方法。
- 前記データを受信することは、前記車両群内の各車両に設けられた1つ以上の車両固有センサから追加データを受信することを含む、請求項1に記載の方法。
- 1つ以上の追加電池パックの放電状態をシミュレートするように構成された1つ以上の電池検査装置から診断サイクリングデータを受信することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記電池パック内の前記単電池に関する前記データは、完全に充電されたときの前記電池パックの放電方法と、完全に充電されていないときの前記電池パックの放電方法とを示す、請求項1に記載の方法。
- 車両電池パックの予測放電プロファイルを生成するように構成されたシステムであって、
車両群と、
前記車両群内の各車両に通信可能に接続された1つ以上のハードウェアプロセッサとを備え、
前記車両群内の各車両は、複数の単電池を有する電池パックを含み、
前記1つ以上のハードウェアプロセッサは、
複数の条件下で運転している車両群内の少なくとも1つの車両から、前記車両群内の各車両に設けられた電池パック内の単電池に関するデータを受信し、
前記データを機械学習サーバに提供し、
前記データの機械学習に基づいて予測モデルを生成するように前記機械学習サーバに指示し、
前記予測モデルから前記車両電池パックの前記予測放電プロファイルを生成し、
前記放電プロファイルを外部装置に提供するように、機械可読命令によって構成される、システム。 - 前記1つ以上のハードウェアプロセッサに通信可能に接続された電池データベースをさらに備え、
前記1つ以上のハードウェアプロセッサは、前記データ、前記予測モデルおよび前記放電プロファイルを前記電池データベースに格納するように、機械可読命令によってさらに構成される、請求項9に記載のシステム。 - 前記1つ以上のハードウェアプロセッサは、前記放電プロファイルに1つ以上の部分空間を生成するように、機械可読命令によってさらに構成される、請求項9に記載のシステム。
- 前記電池パック内の前記単電池に関する前記データを受信することは、単電池構成データおよび動作データのうち少なくとも1つを受信することを含む、請求項9に記載のシステム。
- 前記動作データを用いて、前記車両の運転条件を決定する、請求項12に記載のシステム。
- 前記データを受信することは、前記車両群内の各車両に設けられた1つ以上の車両固有センサから追加データを受信することを含む、請求項9に記載のシステム。
- 前記1つ以上のハードウェアプロセッサに通信可能に結合された1つ以上の電池検査装置をさらに備え、
前記1つ以上の電池検査装置は、1つ以上の追加電池パックの放電状態をシミュレートするように構成される、請求項9に記載のシステム。 - 前記1つ以上のハードウェアプロセッサは、前記1つ以上の電池検査装置から診断サイクリングデータを受信するように、機械可読命令によってさらに構成される、請求項15に記載のシステム。
- 前記1つ以上の電池検査装置は、1つ以上のハイスループット(HT)サイクラーを含む、請求項15に記載のシステム。
- 命令を格納する非一時的なコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、1つ以上のプロセッサに車両電池パックの予測放電プロファイルを生成するための方法を行うように、1つ以上のプロセッサによって実行可能であり、前記方法は、
複数の条件下で運転している車両群内の少なくとも1つの車両から、前記車両群内の各車両に設けられた電池パック内の単電池に関するデータを受信することと、
前記データを機械学習サーバに提供することと、
前記データの機械学習に基づいて予測モデルを生成するように前記機械学習サーバに指示することと、
前記予測モデルから前記車両電池パックの前記予測放電プロファイルを生成することと、
前記放電プロファイルを外部装置に提供することとを含む、コンピュータ可読記憶媒体。 - 前記方法は、前記放電プロファイルに1つ以上の部分空間を生成することをさらに含む、請求項17に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記方法は、1つ以上の追加電池パックの放電状態をシミュレートするように構成された1つ以上の電池検査装置から診断サイクリングデータを受信することをさらに含む、請求項17に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
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