JP2020193963A - Ｓｏｃ補正方法及び装置、電池管理システム、並びに記憶媒体 - Google Patents

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Abstract

【課題】ＳＯＣ補正方法及び装置、電池管理システム、その記録媒体を提供する。【解決手段】予め設定された静置条件を満たす電池コア状態データを収集するステップと、電池コア状態データにおける電圧データの長さが第１のプリセット長さより大きく且つ第２のプリセット長さより小さく、且つ電池コア状態データにおける電圧データの変化値が予め設定された変化閾値より大きい場合、電池コア状態データに基づいて、予め設定された準定常状態電池モデルの第１組の未定パラメータを決定するステップと、第１組の未定パラメータに基づいて、予め設定された準定常状態電池モデルの第２組の未定パラメータを予測するステップと、第２組の未定パラメータに基づいて、定常状態ＯＣＶ予測値を算出し、予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣ補正値を決定して、現時点のＳＯＣを補正するステップとを含む。【選択図】図１

Description

本発明は、電池技術分野に関し、特に、ＳＯＣ補正方法及び装置、電池管理システム、並びに記憶媒体に関する。
ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ、充電状態）は、電池を一定期間使用した後又は長期間放置した後の残存容量と完全充電状態の容量との比率を示し、ＳＯＣ＝０の場合は電池が完全に放電されたことを示す。ＳＯＣ＝１の場合は電池が満充電になったことを示す。ＳＯＣ推定は電池管理システムの最も重要な機能の一つであり、電池管理システムの電量表示、残りの走行距離、過充放電保護、電池均等化、充電制御及び電池の健康状態予測を実現するために用いられる。
従来技術では、主に開回路電圧法を用いてＳＯＣ推定を行っており、具体的には、電池コアの定常状態における開回路電圧ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を利用して、定常状態における電池ＳＯＣ（即ち、定常状態ＳＯＣ）を得る。
しかし、定常状態ＯＣＶを取得するために、一般的に、比較的長時間（数時間以上）静置する必要があるが、実際の使用条件では電池コアを長時間静置する機会が少ないため、定常状態ＯＣＶを取得する機会が極めて少なく、開回路電圧法の適用性が低下する。
本発明の実施例はＳＯＣ補正方法及び装置、電池管理システム、並びに記憶媒体を提供し、電池の短時間静置時の外部回路特性により、急速に定常状態ＯＣＶを推定することができ、開回路電圧法の適用性を向上させる。
第１の様態では、本発明の実施例は、ＳＯＣ補正方法であって、
予め設定された静置条件を満たす電池コア状態データを収集するステップと、
前記電池コア状態データにおける電圧データの長さが第１のプリセット長さより大きく且つ第２のプリセット長さより小さく、且つ電池コア状態データにおける電圧データの変化値が予め設定された変化閾値より大きい場合に、電池コア状態データに基づいて、予め設定された準定常状態電池モデルの第１組の未定パラメータを決定するステップと、
第１組の未定パラメータに基づいて、予め設定された準定常状態電池モデルの第２組の未定パラメータを予測するステップと、
第２組の未定パラメータに基づいて、定常状態ＯＣＶ予測値を算出し、予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣ補正値を決定して、現時点のＳＯＣを補正するステップと
を含むＳＯＣ補正方法を提供する。
第２の様態では、本発明の実施例は、ＳＯＣ補正装置であって、
予め設定された静置条件を満たす電池コア状態データを収集するために用いられるデータ収集モジュールと、
電池コア状態データにおける電圧データの長さが第１のプリセット長さより大きく且つ第２のプリセット長さより小さく、且つ電池コア状態データにおける電圧データの変化値が予め設定された変化閾値より大きい場合に、電池コア状態データに基づいて、予め設定された準定常状態電池モデルの第１組の未定パラメータを決定するために用いられる第１組の未定パラメータ決定モジュールと、
第１組の未定パラメータに基づいて、予め設定された準定常状態電池モデルの第２組の未定パラメータを予測するために用いられる第２組の未定パラメータ予測モジュールと、
第２組の未定パラメータに基づいて、定常状態ＯＣＶ予測値を算出し、予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣ補正値を決定して、現時点のＳＯＣを補正するために用いられるＳＯＣ補正モジュールと
を含むＳＯＣ補正装置を提供する。
第３の様態では、本発明の実施例は、上記のＳＯＣ補正装置を備える電池管理システムを提供する。
第４の様態では、本発明の実施例は、プロセッサに実行されることにより上記のＳＯＣ補正方法を実現するプログラムが記憶されている記憶媒体を提供する。
ＳＯＣ推定時に定常状態ＯＣＶに対して長時間放置する必要があるという問題を解決するために、本発明の実施例では、まず、電池コアが予め設定された放置条件を満たす場合の電池コア状態データに基づいて、準定常状態電池モデルの未定パラメータを決定して、準定常状態時のＯＣＶの経時変化傾向を表現し、その後、未定パラメータを用いて定常状態時間閾値を処理して定常状態ＯＣＶの推定値を得、次に、予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣの対応関係を利用し、定常状態ＯＣＶの推定値に対応するＳＯＣを決定して、現在のＳＯＣを補正する。
従来技術の開回路電圧法と比較すると、本発明の実施例は電池の短時間静置時の外部回路特性を利用して、準定常状態時のＯＣＶの経時変化傾向を表す準定常状態電池モデルの第１組の未定パラメータを決定することができ、その後、第１組の未定パラメータを利用して定常状態ＯＣＶを推定することで、定常状態ＯＣＶの取得に要する時間を減少させ、ＳＯＣの補正機会を増加させ、開回路電圧法の適用性を向上させる。
また、本発明の実施例は、電圧データ量が十分であるか否か、及び電圧データの変化値が信頼できるか否かの観点から、準定常状態電池モデル演算に関与する電池コア状態データの条件を限定した。例えば、電圧データの長さが十分でないという問題を解決するために、本発明の実施例は、第１の未定パラメータに基づいて、第２のプリセット長さの場合の予め設定された準定常状態電池モデルの第２の未定パラメータを予測することができ、その後、第１組の未定パラメータを利用して定常状態ＯＣＶを推定することにより、電池コア状態データが不十分であるため予め設定された準定常状態電池モデルの未定パラメータの精度が低いという問題を解決し、開回路電圧法の推定精度と適用性をさらに向上させる。
本発明は、添付の図面を参照した以下の詳細な説明からよりよく理解される。ここで、同一又は類似の参照番号は、同一又は類似の特徴を示す。
本発明の第１の実施例に係るＳＯＣ補正方法のフローチャートである。 本発明の一実施例に係る時系列及びそれに対応する電圧系列に基づいて得られた電圧の経時変化を示すグラフである。 本発明の他の実施例に係る時系列及びそれに対応する電圧系列に基づいて得られた電圧の経時変化を示すグラフである。 本発明の第２の実施例に係るＳＯＣ補正方法のフローチャートである。 本発明の第３の実施例に係るＳＯＣ補正方法のフローチャートである。 本発明の第４の実施例に係るＳＯＣ補正方法のフローチャートである。 本発明の第５の実施例に係るＳＯＣ補正方法のフローチャートである。 本発明の実施例に係るＳＯＣ補正装置の概略構成図である。
以下、本発明の各態様の特徴及び例示的な実施例を詳細に説明する。以下の詳細な説明では、本発明の完全な理解を提供するために、多くの具体的なものが提示されている。
本発明の実施例はＳＯＣ補正方法及び装置、電池管理システム、並び記憶媒体を提供し、本発明の実施例における技術案を採用すると、電池の開回路電圧が定常状態に近づく時のモデルを確立することができ、電池の短時間静置時の外部回路特性から定常時の開回路電圧を推定することにより、定常状態の開回路電圧を取得するのに要する時間を減少し、開回路電圧が定常に達するのに要する時間が長すぎるという問題を解消し、ＳＯＣの補正の機会を増加させ、開回路電圧法の適用性を向上させる。
以下、本発明の実施例に係るいくつかの概念について簡単に説明する。
開回路電圧ＯＣＶとは、開回路状態又は外部電流が０に近いときの電池コアの端子電圧を指す。
定常状態ＯＣＶとは、長時間開回路状態にある又は外部電流が０に近いときに、電圧変化率が予め設定された閾値未満である場合の電池コアの端子電圧を指す。
非定常状態ＯＣＶとは、電池コアが短時間開回路状態にある又は外部電流が０に近いときに、分極電圧補償値を加算した推定開回路電圧を指す。
準定常状態ＯＣＶとは、電池コアが一定時間の電流励起を受けた後、開回路状態又は電流が０に近いときに、電圧が定常状態ＯＣＶの電圧に近づく過程での電圧を指す。
図１は、本発明の第１の実施例に係るＳＯＣ補正方法を示すフローチャートである。図１に示すように、当該ＳＯＣ補正方法は、ステップ１０１からステップ１０４を含む。
ステップ１０１では、予め設定された静置条件を満たす電池コア状態データを収集する。
ここで、電池コア状態データには、電池が充電可能である能力を示すための、定格容量に対する満充電容量の割合であるＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ、健康状態）が含まれている。新たに出荷された電池のＳＯＨは１００％で、使用時間が長くなるにつれて徐々にＳＯＨが低下するが、短い時間でＳＯＨの値は変わらないと考えられる。
一例では、電池コア状態データは、電圧、電流及び温度などをさらに含む。
一例では、予め設定された静置条件は、電池コアの電流が予め設定された電流閾値未満であるとする。
ここで、予め設定された電流閾値は、現時点の電池コアのＳＯＣと温度とに基づいて、ＳＯＣ、温度と予め設定された電流閾値とのマッピング関係が予め設定されたテーブルを調べることで得ることができる。
具体的には、電池コアが予め設定された静置条件を満すると、電池コアのＳＯＨ、電圧系列ＵＬｉｓｔ＝［Ｖ１、Ｖ２、…、Ｖｎ］、電流系列ＩＬｉｓｔ＝［Ｉ１、Ｉ２、…、Ｉｎ］、温度系列ＴＬｉｓｔ＝［Ｔ１、Ｔ２、…、Ｔｎ］、及び時系列ＴｉｍｅＬｉｓｔ＝［ｔ１、ｔ２、…、ｔｎ］を記録することができ、静置条件を満たす時間Ｔｅを積算する。
図２は、本発明の一実施例に係る時系列及びそれに対応する電圧系列に基づいて得られた電圧の経時変化を示すグラフである。
図２における横軸は時間で、縦軸は電圧であり、ｔ１時刻に対応する電圧をＶ１、ｔ２時刻に対応する電圧をＶ２、ｔ１２時刻に対応する電圧をＶ１２、ｔ１３時刻に対応する電圧をＶ１３とする。
一例では、準定常状態電池モデルを利用して、図２の変化曲線を表すことができる。
４つの準定常状態電池モデルを以下に示す。
ここで、Ｖ（ｔ）は、準定常状態時の電池の経時的な電圧である。
モデルＭ１：
Figure 2020193963
ここで、ａ１、ｂ１、ｃ１、ｃ′１、ｄ１はモデルＭ１の未定パラメータであり、ｅは自然対数の底である。
モデルＭ２：
Figure 2020193963
ここで、ａ１、ｂ１、ｃ１、ｄ１はモデルＭ２の未定パラメータであり、ｅは自然対数の底である。
モデルＭ３：
Figure 2020193963
ここで、ａ１、ｂ１、…、ｂｎ、ｃ１、…、ｃｎ、ｄ１、…ｄｎはモデルＭ３の未定パラメータであり、ｅは自然対数の底である。
モデルＭ４：
Figure 2020193963
ここで、ａ３、ｂ３、ｃ３はモデルの未定パラメータであり、ｅは自然対数の底である。
なお、本発明の実施例に係る準定常状態電池モデルは、上記３種類に限定されるものではなく、各モデルの簡略化及びその変形を含むものであり、ここでは限定しない。
図３は、本発明の他の実施例に係る時系列及びそれに対応する電圧系列に基づいて得られた電圧の経時変化を示すグラフである。
図３と図２との相違点は、図３にｔ１−ｔ７時刻の電圧系列に基づいて得られた電圧の経時変化のグラフが示されている点であり、図２のデータに対して、データ量が十分でないか、静置時間が短いという問題がある可能であり、そのため、ｔ１〜ｔ７時刻に基づく電圧系列だけでは、ｔ７時刻以降の電圧の経時変化を正確に反映できず、予め設定された準定常状態電池モデルの未定パラメータの精度が低い。
これに基づいて、本発明の実施例は、電圧データの長さを用いて、収集された電圧データの数、即ち、計算に関与する電圧データのデータ量を表すと同時に、静置時間の長さも反映される。
本発明の実施例では、電圧データ量が十分であるか否かを説明するために、電圧データの長さに応じて３つの区間を仕分けてもよい。
第１の長さ区間：０〜第１のプリセット長さ。収集された電圧データの長さが第１の長さ区間にあると、データ量が少なすぎ、電池コアの静置時間が短すぎ、この場合、現在のＳＯＣに対する補正ポリシーは実行されない。
第２の長さ区間：第１のプリセット長さから第２のプリセット長さまで。収集された電圧データの長さが第２の長さ区間にあると、データ量が十分でなく、電池コアの静置時間も十分に長くないことが分かり、この場合、静的ＯＣＶを直接に予測すると、精度が低い。
第３の長さ区間：第２のプリセット長さからまで。収集された電圧データの長さが第３の長さ区間にあると、データ量が十分であり、電池コアの静置時間も十分に長いことが分かり、この場合、静的ＯＣＶを直接に予測することができ、精度が高い。
さらに、電圧データが信頼できるかどうかを表現するために、電池コア状態データにおける電圧データの変化値も確認する必要がある。
電圧データの変化値が予め設定された変化閾値より大きければ、図２又は図３の電圧の経時変化グラフの傾向が明らかであり、静的ＯＣＶを直接予測することができ、精度が高い。
電圧データの変化値が予め設定された変化閾値より大きくなければ、図２又は図３の電圧の経時変化グラフの傾向は明らかではなく、この場合に静的ＯＣＶを直接に予測すると、精度が低い。
ここで、第１のプリセット長さ及び第２のプリセット長さは、いずれも電池コアの電流によって決定することができ、電池コアの電流が小さいと、電圧勾配の変化が小さいことを意味するため、第１のプリセット長さ及び第２のプリセット長さの値を適切に小さくすることができる。電池コアの電流が小さいと、電圧勾配の変化が小さいことを意味するため、第１のプリセット長さと第２のプリセット長さの値を適切に大きくしなければならず、データ量を十分に確保し、予め設定された準定常状態電池モデルの未定パラメータの精度を保証することができる。
第２の長さ区間に対して、ステップ１０２〜ステップ１０４を実行してもよい。
ステップ１０２では、電池コア状態データにおける電圧データの長さが第１のプリセット長さより大きく且つ第２のプリセット長さより小さく、且つ電池コア状態データにおける電圧データの変化値が予め設定された変化閾値より大きい場合、電池コア状態データに基づいて、予め設定された準定常状態電池モデルの第１組の未定パラメータを決定する。
ステップ１０３では、第１組の未定パラメータに基づいて、予め設定された準定常状態電池モデルの第２組の未定パラメータを予測する。
具体的には、第１組の未定パラメータ、及び予め設定された第１組の未定パラメータと第２組の未定パラメータとの電圧データ長さによる対応関係に基づいて、予め設定された準定常状態電池モデルの第２組の未定パラメータを予測することができる。
一例として、Ｍ１などの決定された準定常状態電池モデルについて、Ｍ１の第１の未定パラメータに基づいて、第２のプリセット長さにおけるＭ１の第１の未定パラメータと第２組の未定パラメータとの間のマッピング関係が予め設定されたテーブルを調べることで、Ｍ１の第２組の未定パラメータを決定する。
ステップ１０４では、第２組の未定パラメータに基づいて、定常状態ＯＣＶ予測値を算出し、予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣ補正値を決定し、現時点のＳＯＣを補正する。
具体的には、電池コア状態データに対応する定常状態時間閾値Ｔｔを決定して、第２組の未定パラメータによって決定された準定常状態電池モデルを用いて定常状態時間閾値Ｔｔを処理することにより、即ち、定常状態時間閾値Ｔｔを、第２組の未定パラメータによって決定された準定常状態電池モデルに代入して、定常状態ＯＣＶ予測値を算出する。
ここで、定常状態時間閾値Ｔｔは、現時点における電池コアのＳＯＨと温度に基づいて、ＳＯＨ、温度と定常状態時間閾値とのマッピング関係が予め設定されたテーブルを調べることで得ることができる。
第３の長さ区間に対して、ステップ１０５〜ステップ１０６（図４参照）を実行してもよい。
ステップ１０５では、電池コア状態データの電圧データの長さが第２のプリセット長さより大きく、且つ、電池コア状態データの電圧データの変化値が予め設定された変化閾値より大きい場合、電池コアの状態データに基づいて、予め設定された準定常状態電池モデルの第１の未定パラメータを決定する。
ステップ１０６では、第１の未定パラメータに基づいて、定常状態ＯＣＶ予測値を算出し、予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣ補正値を決定して、現時点のＳＯＣを補正する。
ステップ１０１〜ステップ１０６を組み合わせてみると、ＳＯＣ推定時に定常状態ＯＣＶに対して長時間静置する必要があるという問題を避けるために、本発明の実施例は、まず電池コアが予め設定された静置条件を満たす電池コア状態データに基づいて準定常状態電池モデルの未定パラメータを決定し、準定常状態時のＯＣＶの経時変化の傾向を表し、その後、定常状態時間閾値を未定パラメータで処理して定常状態ＯＣＶ予測値を求め、次に、予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣを決定して、現時点のＳＯＣを補正する。
従来技術の開回路電圧法と比較すると、本発明の実施例は電池の短時間静置時の外部回路特性を利用して、準定常状態の開回路電圧ＯＣＶの経時変化を表す準定常状態電池モデルの第１組の未定パラメータを決定することができ、その後、第１組の未定パラメータを利用して定常状態ＯＣＶを予測し、定常状態ＯＣＶの取得に要する時間を減少させ、ＳＯＣの補正機会を増加させ、開回路電圧法の適用性を向上させる。
また、本発明の実施例は、電圧データ量が十分であるか否か、及び電圧データの変化値が信頼できるか否かの観点から、準定常状態電池モデルの演算に関与する電池コア状態データの条件を限定する。
例えば、電圧データの長さが第２の長さ区間にあるため、データが不十分であるという問題を解決するために、本発明の実施例は、第１の未定パラメータに基づいて、第２のプリセット長さの場合の予め設定された準定常状態電池モデルの第２組の未定パラメータを予測することができ、その後、第１組の未定パラメータを利用して定常状態ＯＣＶを予測することにより、電池コア状態データが不十分であるため、予め設定された準定常状態電池モデルの未定パラメータの精度が低いという問題を避け、開回路電圧法の推定精度と適用性をさらに向上させる。
選択可能な一実施例では、まず、定常状態ＯＣＶ予測値が予め設定されたＯＣＶ予測範囲を超えているかどうかを判断し、定常状態ＯＣＶ予測値が予め設定されたＯＣＶ予測範囲を超えていなければ、予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣ補正値を決定し、現時点のＳＯＣを補正し、そうでなければ、定常状態ＯＣＶ予測値は、通常の動作範囲から大きく外れているか、又は通常の動作範囲にいないことを示し、この場合、非定常状態ＯＣＶ方法を用いて補正するか、又は補正しない。
準定常状態電池モデルの第１の未定パラメータを取得する方法を以下に説明する。
一例では、第１組の未定パラメータの少なくとも一部のパラメータは、予め設定されたＳＯＨ、電圧、電流、温度と前記一部のパラメータとのマッピング関係により、現時点のＳＯＨ、電圧、電流及び温度に基づいて決定することができる。即ち、オフラインでＳＯＨ、電流、温度、電圧と当該少なくとも一部のパラメータとのマッピング関係が予め設定されたテーブルを調べることで得られる。
一例では、第１組の未定パラメータの少なくとも一部のパラメータは、上記現時点までの電圧データのフィッティングによって得られる。本発明の実施例における少なくとも一部のパラメータは、一部のパラメータと全てのパラメータを含むと理解されるべきである。
一例では、第１組の未定パラメータの少なくとも一部のパラメータは、予め設定されたＳＯＨ、電圧、電流、温度と前記一部のパラメータとのマッピング関係により、現時点のＳＯＨ、電圧、電流及び温度に基づいて決定することができる。残りの未定パラメータは、予め設定された静置条件を満たしてから現時点までの電圧系列ＵＬｉｓｔ＝［Ｖ１、Ｖ２、…、Ｖｎ］がフィッティングすることにより得られる。フィッティングアルゴリズムは、最小二乗法及びその変形、遺伝アルゴリズム又は他のパラメータフィッティング方法などを含むが、これらに限定されない。
例えば、上記の準定常状態電池モデル３に対して、現時点の電池コアのＳＯＨ、電流、温度、電圧と、オフラインで設定された電流、温度、電圧、ＳＯＨとモデルパラメータとのマッピング関係テーブルにより、テーブルを調べてモデルパラメータの値を決定することができる。次に、最小二乗推定法を用いてＵＬｉｓｔ＝［Ｖ１、Ｖ２、…Ｖｎ］をフィッティングし、未定パラメータ及びを得ることができる。
次に、ステップ１０２における予め設定された準定常状態電池モデルの決定について説明する。
一例では、当業者は、電池コア電圧データに基づいて、経験により、適切な１つの準定常状態電池モデルを、予め設定された準定常状態電池モデルとして選択することができる。
一例では、当業者は、電池コア電圧データに基づいて、経験により、適切な複数の準定常状態電池モデルを選択し、これら複数の準定常状態電池モデルの和を予め設定された準定常状態電池モデルとすることができる。
一例では、当業者は、現時点までの電圧データに基づいて、ｍ個のサブ準定常状態電池モデルをそれぞれフィッティングして、ｍ個のフィッティング曲線及び対応するフィッティング差を得ることもできる。
そして、フィッティング差に基づいてｍ個のサブ準定常状態電池モデルをソートし、フィッティング差が小さい方からのｎ個のサブ準定常状態電池モデルの和を予め設定された準定常状態電池モデル（m≧n≧1）とする。この例では、フィッティング差が小さいほど、サブ準定常状態電池モデルが実際の動作状態データとがもっと合わせること、即ち、サブ準定常状態電池モデルがより正確であり、ＳＯＣの推定精度がより高いことを示す。ここで、フィッティング分散は、分散、標準偏差、誤差絶対値累積和、誤差和、最大誤差絶対値などであってもよいが、これらに限定されるものではない。
なお、当業者は、必要に応じて適切なモデル未定パラメータ決定方法を選択することができるが、ここでは限定されていない。なお、準定常状態電池モデルの未定パラメータを算出する手順は、リアルタイムで行ってもよいし、即ち、電池コアの静置時間が長くなるにつれて準定常状態電池モデルの未定パラメータを更新していくようにしてもよいし、一定の時間間隔で行ってもよい。
電圧データの変化値が信頼できないため、予め設定された準定常状態電池モデルに基づいて算出されたＳＯＣの精度が低いという問題点を考慮して、本発明の実施例は、第２の長さ区間に対して、図５を参照してステップ１０７を実行してもよい。第３の長さ区間に対して、図６を参照してステップ１０８を実行してもよい。
ステップ１０７では、電池コア状態データにおける電圧データの長さが第１のプリセット長さより大きく且つ第２のプリセット長さより小さく、且つ電池コア状態データにおける電圧データの変化値が予め設定された変化閾値より小さい場合、電池コア状態データから非定常状態ＯＣＶ予測値を決定し、予め設定された非定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、非定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣ補正値を取得して、現時点のＳＯＣを補正する。
ステップ１０８では、電池コア状態データにおける電圧データの長さが第２のプリセット長さより大きく且つ電池コア状態データにおける電圧データの変化値が予め設定された変化閾値より小さい場合、電池コア状態データに基づいて、非定常状態ＯＣＶ予測値を決定し、予め設定された非定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、非定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣ補正値を取得して、現時点のＳＯＣを補正する。
一例では、非定常状態ＯＣＶ予測値は、電池コアの静置終了の最後の時刻における電圧と分極電圧補償値との差である。
一例では、電池コアの今回の静置終了の最後の時刻での電流と温度に基づいて、オフラインで設定された電流、温度と分極電圧補償値とのマッピング関係のテーブルを調べることで、電池コアの静置終了の最後の時刻での電圧とその時刻での分極電圧補償値を取得することができる。
一例では、電池コアの今回の静置期間における電圧と温度の統計的特徴（例えば二乗平均平方根値など）に基づいて、統計的特徴と分極補償値とのマッピング関係に関するテーブルを調べ、分極補償値を決定してもよい。
即ち、本発明の実施例は、従来技術の開回路電圧法と比較して、電圧データの変化値が信頼できないため、予め設定された準定常状態電池モデルによるＳＯＣの精度が低いという問題に対して、非定常状態ＯＣＶ推定方式を採用し、ＳＯＣの補正機会をさらに増加し、開回路電圧法の適用性を向上させる。
また、定常状態ＯＣＶの直接補正方式とは異なり、ＳＯＣを過度に補正することを避けるために、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣで現時点のＳＯＣを補正する前に、以下の補正ポリシーを採用してもよい。
まず、静置期間における電池コアの電圧反発方向を特定する。電圧反発方向とは、電流が減少するにつれて、電池コアの電圧が変化する方向を意味する。
電圧反発方向が電圧の増加であれば、即ち静置期間の電圧の経時変化グラフが単調増加であれば、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣが信頼性ＳＯＣの下限であることを意味し、このとき、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣが現時点のＳＯＣより大きいと判断された場合にのみ、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを用いて現時点のＳＯＣを補正する。
電圧反発方向が電圧の減少であれば、即ち静置期間の電圧の経時変化グラフが単調減少であれば、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣが信頼性ＳＯＣの上限であることを意味し、このとき、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣが現時点のＳＯＣより小さいと判断された場合にのみ、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを用いて現時点のＳＯＣを補正する。
また、計算資源を節約するために、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを利用して現時点のＳＯＣを補正する前に、以下の補正ポリシーを採用してもよい。
非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣと現時点のＳＯＣとの差を算出し、差の絶対値が予め設定された差閾値より大きければ、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを利用して現時点のＳＯＣを補正する。
さらに、過度に補正することを避けるために、現時点のＳＯＣと非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣとの平均値を算出し、当該平均値で現時点のＳＯＣを補正してもよい。
図７は、本発明のさらに他の実施例に係るＳＯＣ補正方法のフローチャートである。
図７に示すＳＯＣ補正方法は、本発明の実施例のＳＯＣ補正方法を例示するためのステップ７０１〜ステップ７１３を含む。
ステップ７０１では、電池コアが静置条件にあるか否かを判断し、ＹＥＳ（Ｙと略称する）である場合にステップ５０２を実行し、Ｎｏ（Ｎと略称する）である場合にステップ５０１に戻る。
ステップ７０２では、電池コアが静置条件を満たす場合、電池コアの電圧系列、電流系列、温度系列及び時系列を記録する。
ステップ７０３では、電圧系列の長さが第１のプリセット長さ未満であるか否かを判断する。もし、ＹＥＳである場合に、ステップ７０２に戻り、Ｎｏである場合に、ステップ７０３を実行する。
ステップ７０４では、電圧系列の長さが第１のプリセット長さより大きく且つ第２のプリセット長さより小さいかどうかを判断する。ＹＥＳである場合にステップ７０５を実行し、Ｎｏである場合にステップ７１２を実行する。
ステップ７０５では、電圧系列の電圧変化値が予め設定された変化閾値より大きいか否かを判断し、ＹＥＳである場合にステップ７０６を実行し、Ｎｏである場合にステップ７０９を実行する。
ステップ７０６では、準定常状態電池モデルの第１の未定パラメータを決定する。
ステップ７０７において、第１組の未定パラメータに基づいて準定常状態電池モデルの第２組の未定パラメータを予測し、第２組の未定パラメータに基づいて定常状態ＯＣＶを予測する。
ステップ７０８では、予測された定常状態ＯＣＶに基づいて、定常状態ＯＣＶとＳＯＣとのマッピング関係に関するテーブルを調べることで、予測された定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを決定して、現時点のＳＯＣを補正する。
ステップ７０９では、非定常状態ＯＣＶを予測する。
ステップ７１０では、非定常状態ＯＣＶに基づいて、非定常状態ＯＣＶ−ＳＯＣのマッピング関係に関するテーブルを調べることで、予測された非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを決定する。
ステップ７１１では、予測された非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣに基づいて現時点のＳＯＣを補正する。
ステップ７１２では、電圧系列の長さが第２のプリセット長さより大きいか否かを判断し、ステップ７０５を実行し、ＹＥＳである場合にステップ７１３を実行し、Ｎｏである場合にステップ７０９を実行する。
ステップ７１３では、準定常状態電池モデルの第１組の未定パラメータを決定し、第１組の未定パラメータに基づいて定常状態ＯＣＶを予測し、次いでステップ７０８を実行する。
図８は、本発明の実施例に係るＳＯＣ補正装置の概略構成図であり、図８に示すように、当該ＳＯＣ補正装置は、データ収集モジュール８０１と、第１組の未定パラメータ決定モジュール８０２と、第２組の未定パラメータ予測モジュール８０３と、ＳＯＣ補正モジュール８０４とを含む。
ここで、データ収集モジュール８０１は、予め設定された静置条件を満たす電池コア状態データを収集するために使用される。
第１組の未定パラメータ決定モジュール８０２は、電池コア状態データにおける電圧データの長さが第１のプリセット長さより大きく且つ第２のプリセット長さより小さく、且つ電池コア状態データにおける電圧データの変化値が予め設定された変化閾値より大きい場合、電池コア状態データに基づいて、予め設定された準定常状態電池モデルの第１組の未定パラメータを決定する。
第２組の未定パラメータ予測モジュール８０３は、第１組の未定パラメータに基づいて、予め設定された準定常状態電池モデルの第２組の未定パラメータを予測する。
ＳＯＣ補正モジュール８０４は、第２組の未定パラメータに基づいて、定常状態ＯＣＶ予測値を算出し、予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣ補正値を決定し、現時点のＳＯＣを補正する。
また、本発明の実施例は、上述のＳＯＣ補正装置を備えた電池管理システムを提供する。
また、本発明の実施例は、プロセッサによって実行されることで上記のＳＯＣ補正方法を実現するプログラムが記憶されている記憶媒体を提供する。
なお、本明細書において、各実施例は、累加する形態で記載されており、各実施例において同一又は類似の部分はお互いに参照することができ、各実施例は、他の実施例との相違点を重点として記載されていることは言うまでもない。装置の実施例については、方法の実施例の関連説明を参照することができる。本発明の実施例は、上記のように記載し且つ図に示した特定のステップ及び構成に限定されるものではない。当業者は、本発明の実施例の趣旨を理解した上で、様々な変更、補正及び追加、又はステップ間の順番の変更を行うことができる。なお、簡略化のため、既知の方法技術の詳細な説明は省略した。
上述した構成ブロック図に示される機能ブロックは、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの組み合わせによって実現されてもよい。ハードウェアで実現される場合、例えば、電子回路、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、適切なファームウェア、プラグイン、機能カードなどであってもよい。ソフトウェアで実現される場合、本発明の実施例の要素は、所望のタスクを実行するために使用されるプログラム又はコードセグメントである。プログラム又はコードセグメントは、機械読取り可能媒体に記憶されてもよいし、搬送波に運ばれたデータ信号によって伝送媒体又は通信リンク上で伝送されてもよい。「機械読取り可能媒体」は、情報を記憶又は伝送することができる任意の媒体を含むことができる。機械読取り可能媒体の例には、電子回路、半導体メモリ装置、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、消去可能ＲＯＭ（ＥＲＯＭ）、ソフトディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光ディスク、ハードディスク、光ファイバ媒体、無線周波数（ＲＦ）リンクなどが含まれる。コードセグメントは、インターネット、イントラネットなどのコンピュータネットワークを介してダウンロードされる。
本発明の実施例は、その趣旨及び本質的な特徴から逸脱することなく、他の具体的な形態で実施することができる。例えば、システムアーキテクチャが本発明の実施例の基本的な趣旨から逸脱することなく、特定の実施例に記載されたアルゴリズムを補正することができる。したがって、本発明の実施例は、すべての点で例示であって限定的なものではないと考えられるべきであり、本発明の実施例の範囲は、上記の説明ではなく添付の特許請求の範囲によって定義され、且つ、特許請求の範囲の意味及び均等物の範囲内に含まれるすべての変更は、本発明の実施例の範囲内に含まれる。

Claims (15)

  1. ＳＯＣ補正方法であって、
    予め設定された静置条件を満たす電池コア状態データを収集するステップと、
    前記電池コア状態データにおける電圧データの長さが第１のプリセット長さより大きく且つ第２のプリセット長さより小さく、且つ前記電池コア状態データにおける電圧データの変化値が予め設定された変化閾値より大きい場合、前記電池コア状態データに基づいて、予め設定された準定常状態電池モデルの第１組の未定パラメータを決定するステップと、
    前記第１組の未定パラメータに基づいて、前記予め設定された準定常状態電池モデルの第２組の未定パラメータを予測するステップと、
    前記第２組の未定パラメータに基づいて、定常状態ＯＣＶ予測値を算出し、予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、前記定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣ補正値を決定して、現時点のＳＯＣを補正するステップと
    を含むことを特徴とするＳＯＣ補正方法。
  2. 前記電池コア状態データにおける電圧データの長さが前記第２のプリセット長さより大きく、且つ前記電池コア状態データにおける電圧データの変化値が前記予め設定された変化閾値より大きい場合、前記電池コア状態データに基づいて、前記予め設定された準定常状態電池モデルの第１組の未定パラメータを決定するステップと、
    前記第１組の未定パラメータに基づいて、定常状態ＯＣＶ予測値を得て、予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、前記定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣ補正値を決定して、現時点のＳＯＣを補正するステップと
    をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  3. 前記電池コア状態データにおける電圧データの長さが第１のプリセット長さより大きく且つ第２のプリセット長さより小さく、且つ前記電池コア状態データにおける電圧データの変化値が前記予め設定された変化閾値より小さい場合、前記電池コア状態データに基づいて、非定常状態ＯＣＶ予測値を決定するステップ、或いは、
    前記電池コア状態データにおける電圧データの長さが前記第２のプリセット長さより大きく、且つ、前記電池コア状態データにおける電圧データの変化値が前記予め設定された変化閾値より小さい場合、前記電池コア状態データに基づいて、非定常状態ＯＣＶ予測値を決定するステップと、
    予め設定された非定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、前記非定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣ補正値を得て、現時点のＳＯＣを補正するステップと
    をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  4. 前記電池コア状態データの長さが前記第１のプリセット長さ未満である場合、現時点のＳＯＣを補正しないステップをさらに含む
    ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  5. 前記第１組の未定パラメータに基づいて、前記予め設定された準定常状態電池モデルの第２組の未定パラメータを予測するステップは、
    前記第１組の未定パラメータ、及び予め設定された前記第１組の未定パラメータと前記第２組の未定パラメータとの電圧データの長さによる対応関係に基づいて、前記予め設定された準定常状態電池モデルの第２組の未定パラメータを予測するステップをさらに含む
    ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  6. 前記第２組の未定パラメータに基づいて、定常状態ＯＣＶ予測値を算出するステップは、
    前記電池コア状態データに対応する定常状態時間閾値を決定するステップと、
    前記第２組の未定パラメータによって決定された準定常状態電池モデルを用いて前記定常状態時間閾値を処理して、定常状態ＯＣＶ予測値を算出するステップとを含む
    ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  7. 前記予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、前記定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣ補正値を決定して、現時点のＳＯＣを補正するステップは、
    前記定常状態ＯＣＶ予測値が予め設定されたＯＣＶ予測範囲を超えるか否かを判断するステップと、
    前記定常状態ＯＣＶ予測値が前記予め設定されたＯＣＶ予測範囲を超えていなければ、予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、前記定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣ補正値を決定して、現時点のＳＯＣを補正するステップとを含む
    ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  8. 前記電池コアの静置期間における電圧反発方向を決定するステップと、
    前記電圧反発方向が電圧増加であり、且つ、前記非定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣ補正値が前記現時点のＳＯＣより大きい場合、前記非定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣ補正値を利用して前記現時点のＳＯＣを補正するステップと、
    前記電圧反発方向が電圧減少であり、且つ、前記非定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣ補正値が前記現時点のＳＯＣ未満である場合、前記非定常状態ＯＣＶの予測値に対応するＳＯＣ補正値を利用して前記現時点のＳＯＣを補正するステップと
    をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  9. 前記電池コア状態データは、ＳＯＨ、電圧、電流、及び温度を含み、
    前記第１組の未定パラメータの少なくとも一部のパラメータは、予め設定されたＳＯＨ、電圧、電流、温度と前記一部のパラメータとのマッピング関係、及び前記現時点のＳＯＨ、電圧、電流、温度に基づいて決定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
  10. 前記電池コア状態データは、ＳＯＨ、電圧、及び温度を含み、
    第１組の未定パラメータの少なくとも一部のパラメータは、現時点までの電圧データからフィッティングによって得られる
    ことを特徴とする請求項１又は９に記載の方法。
  11. 前記電池コア状態データにおける電圧データに基づいて、それぞれｍ個のサブ準定常状態電池モデルをフィッティングして、ｍ個のフィッティング曲線及び対応するフィッティング差を得るステップと、
    前記フィッティング差に基づいてｍ個の前記サブ準定常状態電池モデルをソートし、前記フィッティング差が小さい方からのｎ個のサブ準定常状態電池モデルの和を前記予め設定された準定常状態電池モデルとするステップとを
    さらに含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
  12. 前記予め設定された静置条件は、前記電池コアの電流が予め設定された電流閾値未満であることとする
    ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  13. ＳＯＣ補正装置であって、
    予め設定された静置条件を満たす電池コア状態データを収集するために用いられるデータ収集モジュールと、
    前記電池コア状態データにおける電圧データの長さが第１のプリセット長さより大きく且つ第２のプリセット長さより小さく、且つ前記電池コア状態データにおける電圧データの変化値が予め設定された変化閾値より大きい場合、前記電池コア状態データに基づいて、予め設定された準定常状態電池モデルの第１組の未定パラメータを決定するために用いられる第１組の未定パラメータ決定モジュールと、
    前記第１組の未定パラメータに基づいて、前記予め設定された準定常状態電池モデルの第２組の未定パラメータを予測するために用いられる第２組の未定パラメータ予測モジュールと、
    前記第２組の未定パラメータに基づいて、定常状態ＯＣＶ予測値を算出し、予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、前記定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣ補正値を決定して、現時点のＳＯＣを補正するために用いられるＳＯＣ補正モジュールと
    を含むことを特徴とするＳＯＣ補正装置。
  14. 請求項１３に記載のＳＯＣ補正装置を備えることを特徴とする電池管理システム。
  15. プロセッサに実行されることにより請求項１乃至１２のいずれか１項に記載のＳＯＣ補正方法を実行するプログラムが記憶されている記憶媒体。
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