JP2021067674A - バッテリ状態推定方法及び装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】 バッテリ状態推定方法及び装置を提供する。【解決手段】 開示されたバッテリ状態推定方法は、バッテリの検出電圧と、バッテリに対応する電気化学モデルから推定されたバッテリの推定電圧との間の電圧差を用いて、バッテリの状態変化量を決定するステップと、バッテリの状態変化量に基づいて、電気化学モデルの内部状態をアップデートするステップと、電気化学モデルの内部状態に基づいて、バッテリの状態情報を推定するステップと、を含む。【選択図】 図２

Description

本発明は、バッテリ状態推定方法及び装置に関する。
バッテリの状態を推定する方法は様々である。一例として、バッテリの状態は、当該バッテリの電流を積算して推定され、または、バッテリモデル（例えば、電気回路モデル、又は電気化学モデル）を用いて推定され得る。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法及び装置の目的は、少ない演算量で簡単に電気化学モデルを用いて、バッテリのＳＯＣ推定値を補正することにある。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法は、バッテリの検出電圧と、前記バッテリに対応する電気化学モデルから推定された前記バッテリの推定電圧との間の電圧差を用いて、前記バッテリの状態変化量を決定するステップと、前記バッテリの状態変化量に基づいて、前記電気化学モデルの内部状態をアップデートするステップと、前記電気化学モデルの内部状態に基づいて、前記バッテリの状態情報を推定するステップと、を含む。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法において、前記バッテリの状態変化量を決定するステップは、前記電圧差、前記電気化学モデルで予め推定された以前状態情報、及びＯＣＶテーブルに基づいて、前記バッテリの状態変化量を決定することができる。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法において、前記バッテリの状態変化量を決定するステップは、前記ＯＣＶテーブルに基づいて前記以前状態情報に対応する開回路電圧を取得し、前記開回路電圧に前記電圧差を反映して、前記バッテリの状態変化量を決定することができる。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法において、前記電気化学モデルの内部状態をアップデートするステップは、前記バッテリの状態変化量に基づいて、活物質粒子内のイオン濃度分布又は電極内のイオン濃度分布を補正することにより、前記電気化学モデルの内部状態をアップデートすることができる。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法において、前記電気化学モデルの内部状態をアップデートするステップは、前記バッテリの状態変化量に応じて、前記活物質粒子内のイオン濃度分布又は電極内のイオン濃度分布を均一に補正して、前記電気化学モデルの内部状態をアップデートすることができる。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法において、前記電気化学モデルの内部状態をアップデートするステップは、前記バッテリの状態変化量による拡散特性に基づいて濃度勾配の特性を決定し、前記濃度勾配の特性に応じて前記バッテリのイオン濃度分布を補正し、前記電気化学モデルの内部状態をアップデートすることができる。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法において、前記電気化学モデルの内部状態をアップデートするステップは、前記バッテリの状態変化量に応じて活物質の拡散方程式を算出し、前記活物質粒子内のイオン濃度分布又は電極内のイオン濃度分布を補正して、前記電気化学モデルの内部状態をアップデートすることができる。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法において、前記電気化学モデルの内部状態は、前記バッテリの正極リチウムイオン濃度分布、負極リチウムイオン濃度分布、及び電解質リチウムイオン濃度分布のいずれか１つ又はこれらの組み合わせを含むことができる。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法は、前記バッテリの検出電圧と、前記電気化学モデルから取得した前記バッテリの推定電圧との間の電圧差が閾値電圧差を超過するか否かを確認するステップ、をさらに含むことができる。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法において、前記電気化学モデルは、複数のバッテリのうち状態情報を推定しようとするターゲットバッテリの状態情報を推定し、前記検出電圧は、前記ターゲットバッテリに測定された電圧であり、前記推定電圧は、前記電気化学モデルによって前記複数のバッテリの中から他のバッテリに対して予め推定された電圧であり得る。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法において、前記バッテリは、電池セル、バッテリモジュール、又はバッテリパックであり得る。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法において、前記バッテリの推定された状態情報は、ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）、ＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ）、及び異常状態情報のいずれか１つ、又は、これらの組み合わせを含むことができる。
一実施形態に係る他のバッテリ状態推定方法は、バッテリの検出電圧を含む検出データを取得するステップと、前記バッテリに対応する電気化学モデルを用いて、前記検出データから前記バッテリの推定電圧を取得するステップと、前記バッテリの前記検出電圧と前記推定電圧との間の第１電圧差を算出するステップと、前記電圧差に基づいて前記電気化学モデルの補正法を選択するステップと、前記選択された補正法を前記電気化学モデルに適用することにより、前記電気化学モデルの内部状態又は電気化学モデルから入力される検出電流を補正するステップと、前記補正法が適用された電気化学モデルを用いて、前記バッテリの状態情報を推定するステップと、を含む。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法において、前記選択された補正法により、前記電気化学モデルの内部状態又は電気化学モデルから入力される検出電流を補正するステップは、現在期間のバッテリの検出電圧と、前記電気化学モデルから推定された前記バッテリの推定電圧との間の第１電圧差により決定された前記バッテリの状態変化量を用いて、前記電気化学モデルの内部状態をアップデートし、又は、以前期間の前記バッテリの検出電圧と推定電圧との間の第２電圧差に対応する容量誤差を用いて、前記電気化学モデルから入力される前記バッテリの現在期間の検出電流を補正することができる。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法において、前記電圧差に基づいて前記電気化学モデルの補正法を決定するステップは、前記第１電圧差が予め決定された閾値電圧差を超過する場合に、前記電気化学モデルの内部状態を補正する補正法を選択し、前記電圧差が予め決定された閾値電圧差の以下である場合に、前記電気化学モデルから入力される検出電流を補正する補正法を選択することができる。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法において、前記電気化学モデルの補正法を決定するステップは、前記電気化学モデルから入力される検出電流を補正する補正法が、前記電気化学モデルの内部状態を補正する補正法よりも頻繁に行われるよう前記電気化学モデルの補正法を選択することができる。
一実施形態に係るバッテリ状態推定装置は、バッテリの検出電圧と、前記バッテリに対応する格納された電気化学モデルによって推定された前記バッテリの推定電圧との間の電圧差を用いて、前記バッテリの状態変化量を決定し、前記バッテリの状態変化量に基づいて、前記電気化学モデルの内部状態をアップデートし、前記電気化学モデルの内部状態に基づいて、前記バッテリの状態情報を推定する、プロセッサを含む。
一実施形態に係るバッテリ状態推定装置は、前記電気化学モデルを格納するメモリをさらに含むことができる。
一実施形態に係るバッテリ状態推定装置は、車両又はモバイルデバイスであり、前記バッテリによって電力が供給され得る。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法及び装置は、バッテリの検出電圧と電気化学モデルから推定された推定電圧と間の電圧差が最小化されるように、バッテリの状態変化量を決定して、バッテリモデルの内部状態をアップデートするフィードバック構造により、少ない演算量でもバッテリの状態情報を高い精度で推定することができる。
一実施形態に係るバッテリシステムを説明するための図である。 一実施形態に係るバッテリシステムを説明するための図である。 一実施形態に係るバッテリ状態を推定する過程を説明するための図である。 他の一実施形態に係るバッテリ状態を推定する過程を説明するための図である。 他の一実施形態に係るバッテリ状態を推定する過程を説明するための図である。 一実施形態に係るバッテリモデルを説明するための図である。 一実施形態に係るバッテリの状態変化量を決定する過程を説明するための図である。 一実施形態に係るバッテリの状態変化量を決定する過程を説明するための図である。 一実施形態に係るバッテリモデルの内部状態をアップデートする過程を説明するための図である。 一実施形態に従ってイオン濃度分布を非均一に補正し、電気化学モデルの内部状態をアップデートする例を示している。 一実施形態に従ってイオン濃度分布を非均一に補正し、電気化学モデルの内部状態をアップデートする例を示している。 一実施形態に係るバッテリモデルの内部状態をアップデートする過程を説明するための図である。 他の一実施形態に係るバッテリ状態推定方法を示す図である。 他の一実施形態に係るバッテリ状態推定方法を示す図である。 一実施形態に係るバッテリ状態推定装置を示す図である。 一実施形態に係る車両を説明するための図である。 一実施形態に係る車両を説明するための図である。 一実施形態に係るモバイル機器を説明するための図である。
実施形態に対する特定の構造的又は機能的な説明は、単なる例示のための目的として開示されたものとして、様々な形態に変更される。したがって、実施形態は、特定の開示形態に限定されるものではなく、本明細書の範囲は、技術的な思想に含まれる変更、均等物ないし代替物を含む。
第１又は第２などの用語を複数の構成要素を説明するために用いることがあるが、このような用語は１つの構成要素を他の構成要素から区別する目的としてのみ解釈されなければならない。例えば、第１構成要素は第２構成要素と命名することができ、同様に第２構成要素は第１構成要素としても命名することができる。
いずれかの構成要素が他の構成要素に「連結」されているか「接続」されていると言及されたときには、その他の構成要素に直接的に連結されているか、又は、接続されているが、中間に他の構成要素が存在し得るものと理解されなければならない。
単数の表現は、文脈上、明白に異なる意味をもたない限り、複数の表現を含む。本明細書において、「含む」又は「有する」等の用語は、明細書上に記載した特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれらを組み合わせたものが存在することを示すものであって、１つ又はそれ以上の他の特徴や数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれを組み合わせたものなどの存在、又は、付加の可能性を予め排除しないものとして理解しなければならない。
また、異なるように定義されない限り、技術的であるか又は科学的な用語を含んで、ここで用いる全ての用語は、本実施形態が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。一般的に用いられる予め定義された用語は、関連技術の文脈上で有する意味と一致する意味を有するものと解釈すべきであって、本明細書で明白に定義しない限り、理想的又は過度に形式的な意味として解釈されることはない。
以下に、添付する図面を参照しながら実施形態を詳細に説明する。添付の図面を参照して説明することにおいて、図面符号に関係なく、同じ構成要素には、同じ参照符号を付し、これに対する重複した説明は省略することにする。
図１及び図２は、一実施形態に係るバッテリシステムを説明するための図である。
図１を参照すると、一実施形態に係るバッテリシステム１００は、バッテリ１１０−１から１１０−ｎ及びバッテリ状態推定装置１２０を含む。
バッテリ１１０−１から１１０−ｎのそれぞれは、電池セル、バッテリモジュール又はバッテリパックであり得る。
バッテリ状態推定装置１２０は、１つ以上のセンサを用いてバッテリ１１０−１から１１０−ｎのそれぞれを検出する。別に表現すると、バッテリ状態推定装置１２０は、バッテリ１１０−１から１１０−ｎそれぞれの検出データを収集する。例えば、検出データは、電圧データ、電流データ、及び／又は温度データを含む。
バッテリ状態推定装置１２０は、検出データに基づいてバッテリ１１０−１から１１０−ｎそれぞれの状態情報を推定し、その結果を出力する。状態情報は、例えば、ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）、ＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ）及び／又は異常（ａｂｎｏｒｍａｌｉｔｙ）状態情報を含む。状態情報を推定するとき用いられるバッテリモデルは、電気化学モデル（Ｅｌｅｃｔｒｏｃｈｅｍｉｃａｌ Ｍｏｄｅｌ）であり、これについては図２を参照して後述する。
図２を参照すると、一実施形態に係るバッテリモデルを用いて状態情報を推定する例示が示されている。
バッテリ状態推定装置１２０は、バッテリ１１０に対応する電気化学モデルを用いてバッテリ１１０の状態情報を推定する。例えば、バッテリ１１０は、図１に示されたバッテリ１１０−１から１１０−ｎのいずれか１つに対応する。電気化学モデルはバッテリの電位、イオン濃度分布などのような、内部の物理現象をモデリングしてバッテリの状態情報を推定するモデルである。
バッテリ１１０の状態情報の推定正確度は、バッテリ１１０の最適な運用、制御に影響を及ぼし得る。電気化学モデルを用いて状態情報を推定するとき、電気化学モデルに入力される電流、電圧、温度データを測定するセンサ情報とモデリング方式で算出された状態情報との間に誤差が発生する可能性があるため、誤差補正が行われる。
まず、センサで測定されたバッテリ１１０の検出電圧と電気化学モデルから推定されたバッテリ１１０の推定電圧との間の電圧差が決定される。そして、バッテリ状態推定装置１２０は、電圧差を用いてバッテリ１１０の状態変化量を決定する。そして、バッテリ状態推定装置１２０は、状態変化量に基づいて電気化学モデルの内部状態（例えば、バッテリの電位、イオン濃度分布など）をアップデートする。そして、バッテリ状態推定装置１２０は、アップデートされた電気化学モデルの内部状態に基づいてバッテリ１１０の状態情報を推定することができる。このように、バッテリ状態推定装置１２０は、バッテリ１１０の検出電圧と電気化学モデルから推定された推定電圧との間の電圧差が最小化されるようバッテリの状態変化量を決定し、電気化学モデルの内部状態をアップデートするフィードバック構造により、モデルの複雑度、演算量の増加なくても高い精度でバッテリの状態情報を推定することができる。
図３は、一実施形態に係るバッテリ状態を推定する過程を説明するための図である。
図３を参照すると、一実施形態によりバッテリ状態推定装置がバッテリの状態情報を決定するフローチャートを示している。バッテリ状態は、複数の期間の間に推定され、図３に示すフローチャートは、各期間でバッテリの状態情報を推定する過程を示している。説明の便宜のために、このような場合を単一セルモデルと称する。
ステップＳ３１０において、バッテリ状態推定装置は、バッテリの検出データを収集する。検出データは、バッテリの検出電圧、検出電流、及び検出温度を含む。例えば、検出データは、時間の流れに伴った大きさの変化を示すプロファイル形態として格納される。
ステップＳ３２０において、検出電流及び検出温度が入力された電気化学モデルでバッテリの推定電圧、状態情報（例えば、ＳＯＣ）が決定される。
ステップＳ３３０において、バッテリ状態推定装置は、バッテリの検出電圧及び電気化学モデルから推定された推定電圧間の電圧差を算出する。例えば、電圧差は、予め決定された最近の時間の間の移動平均電圧に決定される。
図３には図示されていないが、実施形態に応じて、バッテリ状態推定装置は、電圧差が閾値電圧差を超過するか否かに基づいて、バッテリ状態情報の補正が必要であるか否かを判断する。電気化学モデルに誤差が発生すると、電気化学モデルを用いて推定された推定電圧がバッテリの検出電圧と相当に、あるいは推定電圧が過度に不正確になるほど変わり得る。したがって、誤差の累積を防止するために電圧差に基づいて補正の必否が判断される。
例えば、電圧差が閾値電圧差を超過すると、バッテリ状態推定装置は、バッテリの状態情報に補正が必要であると判断し、ステップＳ３４０が続いて実行される。反対に、電圧差が閾値電圧差を超過しなければ、バッテリ状態推定装置は、バッテリの状態情報に補正が必要でないと判断し、ステップＳ３４０、Ｓ３５０、Ｓ３６０を行うことなくステップＳ３１０が再び行われる。
ステップＳ３４０において、バッテリ状態推定装置は、電圧差を用いてバッテリの状態変化量を決定する。例えば、バッテリ状態推定装置は、電圧差、バッテリの以前状態情報、及びＯＣＶテーブルに基づいて、バッテリの状態変化量を決定することができる。バッテリの以前状態情報は、ステップＳ３２０で電気化学モデルを用いて予め推定された状態情報であってもよい。例えば、バッテリの状態変化量は、ＳＯＣ変化量を含む。詳細な内容は図７及び図８を参照して後述する。
ステップＳ３５０において、バッテリ状態推定装置は、バッテリの状態変化量に基づいて電気化学モデルの内部状態を補正することで、電気化学モデルをアップデートする。例えば、バッテリ状態推定装置は、バッテリの状態変化量に基づいて活物質粒子内のイオン濃度分布又は電極内のイオン濃度分布を補正することで、電気化学モデルの内部状態をアップデートすることができる。活物質は、バッテリの正極、負極を含む。バッテリ状態推定装置は、内部状態がアップデートされた電気化学モデルを用いて、バッテリの状態情報を推定することができる。このように、バッテリの検出電圧と、電気化学モデルから推定された推定電圧と間の電圧差が最小化されるようバッテリの状態変化量を決定し、電気化学モデルの内部状態をアップデートするフィードバック構造により、少ない演算量でもバッテリの状態情報を高い精度で推定することができる。より詳しくは、図９〜図１１を参照して後述する。
ステップＳ３６０において、バッテリ状態推定装置は、バッテリ状態推定動作運行を終了するか否かを判断する。例えば、予め決定された運行期間が経過していなければ、次の期間に対してステップＳ３１０が次に行われる。反対に、予め決定された運行期間が経過したのであれば、バッテリ状態推定動作が終了される。
図４〜図５は、他の一実施形態に係るバッテリ状態を推定する過程について説明するための図である。
他の一実施形態により、バッテリ状態推定装置は、複数の期間それぞれで複数のバッテリの状態情報を決定することができる。複数の期間それぞれで複数のバッテリのうち電気化学モデルを用いて複数のバッテリの中からバッテリの状態情報が推定されるターゲットバッテリを選択する。言い換えれば、各期間において、バッテリ状態推定装置は、電気化学モデルを用いてターゲットバッテリの状態情報を決定し、電流積算法を用いて残りの非ターゲットバッテリの状態情報を決定することができる。ここで、電流積算法は、バッテリの終端に位置する電流センサを介して充電又は放電される電流量を積算し、バッテリの残量を推定する方式であり得る。
次の期間になると、電気化学モデルに基づいて、状態情報が推定されるターゲットバッテリも他のバッテリに変更される。例えば、複数の期間のうち、第１期間で設定されたターゲットバッテリは、第２期間で非ターゲットバッテリとして設定され、第１期間における非ターゲットバッテリが第２期間でターゲットバッテリに設定されてもよい。
このように、予め決定された順序に応じて、順次ターゲットバッテリを指定し、電気化学モデルでバッテリの状態情報を推定することで、比較的に多くの演算量が求められる電気化学モデルを用いても演算量の負担なしに、効率よく、かつ迅速にバッテリ状態を高い精度で推定することができる。説明の便宜のために、このような場合をセル転換モデルと称する。セル転換モデルの例示については、図４及び図５を参照して後述する。
図４を参照すると、他の一実施形態に従って、バッテリ状態推定装置が複数の期間それぞれでターゲットバッテリの状態情報を決定する例示が示されている。
期間Ｔ１では、バッテリ１がターゲットバッテリと指定されてバッテリ１の検出電圧４１０が電気化学モデルに入力され、バッテリ１の状態情報が電気化学モデルから推定される。期間Ｔ１から期間Ｔ２に変更されると、ターゲットバッテリがバッテリ１からバッテリ２にスイッチングされ、電気化学モデルは、バッテリ１の検出電圧４１０ではないバッテリ２の検出電圧４２０が入力されることになる。言い換えれば、スイッチングの時点で電気化学モデルに入力される検出電圧４１０と検出電圧４２０との間に不連続性が存在する。このような不連続性が存在する状態で、電気化学モデルが検出電圧４２０からバッテリ２の状態情報を導出して出力すると、電気化学モデルの出力は、グラフ４３０のように、期間Ｔ１と期間Ｔ２の境界で不連続的になる。このような不連続性は、バッテリ２の状態情報を推定するとき、電気化学モデルの初期誤差に適用されるため、補正することができる。以後に説明する補正により電気化学モデルの補正された出力は、グラフ４４０のように連続的になる。
図５を参照すると、他の一実施形態に従って、ターゲットバッテリが他のバッテリに転換されるとき、バッテリ状態推定装置が電気化学モデルを用いて転換されたターゲットバッテリの状態情報を決定するフローチャートを示している。セル転換モデルにおいても、ターゲットバッテリが他のバッテリに転換されない間には、図３を参照して説明したバッテリ状態推定方式が適用される。
ステップＳ５１０において、バッテリ状態推定装置は、以前バッテリと現在バッテリのデータを収集する。現在バッテリは、現在期間にターゲットバッテリとして選定されたバッテリであり、以前バッテリは、以前期間にターゲットバッテリとして選定されたバッテリである。例えば、バッテリ状態推定装置は、現在バッテリの検出データを収集し、以前バッテリの検出データ及び／又は推定電圧を収集する。検出データは、検出電圧、及び検出電流を含んでもよく、時間の流れに応じた大きさの変化を示すプロファイルの形態に格納されてもよい。以前バッテリの推定電圧は、以前期間で電気化学モデルにより推定された以前バッテリの電圧である。
ステップＳ５２０において、バッテリ状態推定装置は、ターゲットバッテリの検出電圧と、以前バッテリの検出電圧又は推定電圧との間の電圧差を算出する。例えば、電圧差は、予め決定された最近の時間の間の移動平均電圧として決定される。
図５において、別途に示していないが、実施形態によって、バッテリ状態推定装置は、電圧差が閾値電圧差を超過するか否かに基づいて、バッテリ状態情報の補正が必要であるか否かを判断する。ターゲットバッテリが転換されなくても、電気化学モデルに発生した誤差により、推定電圧がターゲットバッテリの検出電圧と相違することになり、誤差の累積を防止するために電圧差に基づいて補正の必否が判断される。
例えば、電圧差が閾値電圧差を超過すると、バッテリ状態推定装置は、バッテリの状態情報に補正が必要であると判断し、ステップＳ５３０が次に行われる。反対に、電圧差が閾値電圧差を超過しなければ、バッテリ状態推定装置は、バッテリの状態情報に補正が必要でないものと判断し、ステップＳ５３０、Ｓ５４０を行うことなく、電気化学モデルを用いてターゲットバッテリの状態情報を推定することができる。
ステップＳ５３０において、バッテリ状態推定装置は、電圧差を用いてターゲットバッテリの状態変化量を決定する。例えば、バッテリ状態推定装置は、電圧差、以前期間で予め推定された以前状態情報及びＯＣＶテーブルに基づいて、ターゲットバッテリの状態変化量を決定することができる。以前状態情報は、以前期間でターゲットバッテリとして選定された以前バッテリに対して、電気化学モデルから推定された状態情報であり得る。以前期間でターゲットバッテリとして選定された以前バッテリは、現在期間で非ターゲットバッテリである。ターゲットバッテリの状態変化量は、ＳＯＣ変化量を含んでもよく、詳細な内容については図７及び図８を参照して後述する。
ステップＳ５４０において、バッテリ状態推定装置は、ターゲットバッテリの状態変化量に基づいて電気化学モデルの内部状態を補正することで、電気化学モデルをアップデートする。例えば、バッテリ状態推定装置は、ターゲットバッテリの状態変化量に基づいて、活物質粒子内のイオン濃度分布又は電極内のイオン濃度分布を補正することで、電気化学モデルの内部状態をアップデートし、その詳細な内容は図９〜図１１を参照して後述する。
バッテリ状態推定装置は、内部状態が補正された電気化学モデルを用いて、ターゲットバッテリの状態情報を推定する。また、バッテリ状態推定装置は、電気化学モデルに基づいてターゲットバッテリ又は現在バッテリの電圧、もしくは、ターゲットバッテリ又は現在バッテリの電圧に関するか、これを示す属性なども制限されることなく推定することができる。
図６は、一実施形態に係る電気化学モデルを説明するための図である。
図６を参照すると、電気化学モデルは、バッテリのイオン濃度、電位などのバッテリの内部物理現象をモデリングしてバッテリ残量を推定することができる。言い換えれば、電気化学モデルは、電極／電解質界面で発生する電気化学反応及び電極／電解質の濃度、及び電荷保存に関する物理保存式に表現され、そのために形状（例えば、厚さ、半径など）、ＯＣＰ（Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ）、物性分（例えば、電気伝導度、イオン伝導性、拡散係数など）など、様々なモデルパラメータを使用する。
電気化学モデルにおいて、濃度、電位などの様々な状態変数が互いにカップリングされる。電気化学モデルから推定されるバッテリの推定電圧６１０は、正極と負極の両端の電位差である。正極及び負極それぞれの電位情報は、正極及び負極それぞれのイオン濃度の分布に影響を受ける（６２０）。電気化学モデルから推定されるＳＯＣ６３０は、正極及び負極のイオン平均濃度である。
ここで、イオン濃度分布は、電極内のイオン濃度分布６４０又は電極内の特定位置に存在する活物質粒子内のイオン濃度分布６５０を示す。電極内のイオン濃度分布６４０は、電極方向に応じて位置する活物質粒子の表面イオン濃度分布又は平均イオン濃度分布を示し、電極方向は、電極の一端（例えば、集電体に隣接している境界）と電極の他端（例えば、分離膜に隣接している境界）をつなぐ方向を示す。また、活物質粒子内のイオン濃度分布６５０は、活物質粒子の中心方向による活物質粒子内部のイオン濃度分布を示し、活物質粒子の中心方向は、活物質粒子中心と活物質粒子表面をつなぐ方向を示す。
上記に説明したように、検出電圧と推定電圧との間の電圧差を低減するためには、濃度に関する物理格納を保持しながら、正極及び負極それぞれのイオン濃度分布を移動させ、移動した濃度分布に基づいて正極及び負極それぞれの電位情報を導出し、導き出された正極及び負極それぞれの電位情報に基づいて電圧が算出される。検出電圧と推定電圧との間の電圧差が０になる内部状態移動量を導出し、最終的にバッテリのＳＯＣが決定される。
図７及び図８は、一実施形態によりバッテリの状態変化量を決定する過程を説明するための図である。
図７を参照すると、一実施形態によりバッテリの検出電圧が電気化学モデルから推定された推定電圧よりも大きい場合、バッテリの状態変化量を決定する例が示されている。ここで、推定電圧は、図３を参照して説明した単一セルモデルの場合、以前期間に推定されたバッテリの電圧であってもよく、図４〜図６を参照して説明したセル転換モデルの場合は、以前期間にターゲットバッテリとして選定された以前バッテリの推定電圧であってもよい。
一実施形態に係るＯＣＶテーブルは、ＳＯＣと開回路電圧との間の特性曲線を示すもので、当該バッテリの固有な特性を示す。ＯＣＶテーブルを利用するとき、ＳＯＣ値により補正しなければならない△ＳＯＣが変わるため、最後に推定された（例えば、最近推定された）以前期間のＳＯＣ情報を用いてもよい。ここで、以前期間のＳＯＣ情報は、図３を参照して説明した単一セルモデルである場合、以前期間の当該バッテリの推定ＳＯＣであってもよく、図４〜図６を参照して説明したセル転換モデルの場合、以前期間にターゲットバッテリとして選定された以前バッテリの推定ＳＯＣであってもよい。
図７に示されたＯＣＶテーブルの特性曲線により、以前期間のＳＯＣ情報に対応する開回路電圧である推定ＯＣＶが導き出される。事前に算出された電圧差が推定ＯＣＶに反映されるが、検出電圧が推定電圧よりも大きい場合であるため、推定ＯＣＶに電圧差を加えることで電圧差が反映される。再びＯＣＶテーブルの特性曲線を用いて、電圧差の反映結果に対応する補正ＳＯＣが決定され、推定ＳＯＣと補正ＳＯＣとの間の差が状態変化量△ＳＯＣに決定される。
図８を参照すると、一実施形態によりバッテリの検出電圧が電気化学モデルから推定された推定電圧よりも小さい場合、バッテリの状態変化量を決定する例を示している。ここで、推定電圧は、図３を参照して説明した単一セルモデルである場合、以前期間に推定されたバッテリの電圧であってもよく、図４〜図６を参照して説明したセル転換モデルである場合、以前期間にターゲットバッテリとして選定された以前バッテリの推定電圧であってもよい。
上記で説明したように、ＯＣＶテーブルを利用するとき、最後に推定された以前期間のＳＯＣ情報を用いる。ここで、以前期間のＳＯＣ情報は、図３を参照して説明した単一セルモデルである場合、以前期間の当該バッテリの推定ＳＯＣであってもよく、図４〜図６を参照して説明したセル転換モデルである場合、以前期間にターゲットバッテリとして選定された以前バッテリの推定ＳＯＣであってもよい。
図８に示されたＯＣＶテーブルの特性曲線により、以前期間のＳＯＣ情報に対応する開回路電圧である推定ＯＣＶが導き出される。事前に算出された電圧差が推定ＯＣＶに反映されるが、検出電圧が推定電圧よりも小さい場合であるため、推定ＯＣＶに電圧差を差し引くことで電圧差が反映される。再び、ＯＣＶテーブルの特性曲線を用いて電圧差の反映結果に対応する補正ＳＯＣが決定され、推定ＳＯＣと補正ＳＯＣとの間の差が状態変化量△ＳＯＣに決定される。
図９〜図１１は、一実施形態に係る電気化学モデルの内部状態をアップデートする過程を説明するための図である。
一実施形態に係るバッテリ状態推定装置は、バッテリの状態変化量に基づいて電気化学モデルの内部状態をアップデートする。電気化学モデルは、バッテリの内部物理現象をモデリングしてバッテリの状態情報を推定するための電気化学モデルとして、電気化学モデルの内部状態が、バッテリの電圧、過電位、ＳＯＣ、正極リチウムイオン濃度分布、負極リチウムイオン濃度分布、及び／又は、電解質リチウムイオン濃度分布を含んでもよく、プロファイルの形態を有する。例えば、バッテリ状態推定装置は、バッテリの状態変化量に基づいて活物質粒子内のイオン濃度分布又は電極内のイオン濃度分布を補正し、電気化学モデルの内部状態をアップデートし、これについては図９〜図１１を参照して説明する。
図９を参照すると、一実施形態によりイオン濃度分布を均一に補正して電気化学モデルの内部状態をアップデートする例示を示している。ここで、イオン濃度分布は、活物質粒子内のイオン濃度分布又は電極内のイオン濃度分布を示す。図９に示すグラフが活物質粒子内のイオン濃度分布を示す場合、グラフの横軸は、活物質粒子内位置（ｌｏｃａｔｉｏｎ）を示し、例えば、０は活物質粒子の中心を示し、１は活物質粒子の表面を示す。又は、図９に示すグラフが電極内のイオン濃度分布を示す場合、グラフの横軸は電極内位置を示し、例えば、０は電極の一方の端（例えば、集電体に隣接している境界）を示し、１は電極の他方の端（例えば、分離膜に隣接している境界）を示す。
バッテリ状態推定装置は、バッテリの状態変化量を内部状態の変化量に変換し、変換された変化量を電気化学モデルの内部状態に均一に反映することができる。ここで、内部状態の変化量は、リチウムイオン濃度変化量であり、初期の内部状態とアップデートされた内部状態の間の面積９１０に該当する。均一に内部状態をアップデートする方式は、濃度変化が均一であると仮定したものであって、バッテリから出力される電流が大きくない場合に適用され、以後に説明した非均一アップデート方式よりも具現化が簡単である。
また、図９に示された例示が、正極と負極のいずれか１つの電極活物質でリチウムイオン濃度が上昇する内部状態のアップデートを示すものであれば、正極と負極のうち、他の電極活物質では前記リチウムイオン濃度の上昇変化量だけリチウムイオン濃度が減少するように内部状態がアップデートされる。
図１０Ａ及び図１０Ｂを参照すると、一実施形態によりイオン濃度分布を非均一に補正し、電気化学モデルの内部状態をアップデートする例を示している。ここで、イオン濃度分布は、活物質粒子内のイオン濃度分布又は電極内のイオン濃度分布を示す。図１０Ａ及び図１０Ｂのグラフが活物質粒子内のイオン濃度分布を示す場合、グラフの横軸は活物質粒子内位置を示し、例えば、０は活物質粒子の中心を示し、１は活物質粒子の表面を示す。又は、図１０Ａ及び図１０Ｂのグラフが電極内のイオン濃度分布を示す場合、グラフの横軸は電極内位置を示し、例えば、０は電極の一方の端（例えば、集電体に隣接している境界）を示し、１は電極の他方の端（例えば、分離膜に隣接している境界）を示す。
バッテリの化学的特性に応じて電気伝導度が極めて低いか、バッテリの電流が大きいか、かつ／あるいは、バッテリの温度が低い場合、内部の拡散特性が弱くなり、これによって電極方向にイオン濃度分布の勾配が増大する特徴を示し、この場合に、バッテリ内部の拡散特性を考慮して電気化学モデルの内部状態が活物質粒子内の各位置又は電極内の各位置で非均一にアップデートされる。
一実施形態によりバッテリ内部でリチウムイオンは、拡散特性に基づいて移動することができる。正極のリチウムイオンが負極に移動すると仮定すれば、正極内リチウムイオンの中でも負極に最も近く位置しているリチウムイオンが最初に移動するのであろう。ここで、バッテリ内部の拡散特性が以前よりも悪くなった場合、正極内部でリチウムイオンの移動はかなり遅くなり、負極に移動したリチウムイオンの箇所が容易に充填されないため、正極の終端に位置するリチウムイオンだけが持続的に負極に移動することになり、図１０Ａに示すグラフのように、イオン濃度分布の勾配が大きくなる。一方、バッテリ内部の拡散特性が以前より良好になった場合、負極に移動したリチウムイオンの箇所を充填するため、正極の内部に位置するリチウムイオンが終端に迅速に移動することから、図１０Ｂに示すグラフのように、イオン濃度分布の勾配が小さくなる。図９を参照して説明したように、初期内部状態とアップデートされた内部状態との間の面積１０１０、１０２０は、リチウムイオン濃度の変化量に該当する。このような拡散特性は、バッテリの状態情報（例えば、ＳＯＣ）に基づいたものであるため、バッテリの状態変化量による拡散特性が考慮され、これについては下記で、より詳細に説明する。
バッテリ状態推定装置は、バッテリの状態変化量による拡散特性に基づいて濃度勾配の特性を決定し、濃度勾配の特性に応じて電気化学モデルの内部状態をアップデートすることができる。リチウムイオンが移動しなければならない状態方向（例えば、リチウムイオン濃度が高まる方向）の拡散特性に対する分析に基づいて拡散係数が導き出される。例えば、以前ＳＯＣ基盤の拡散係数と移動するＳＯＣとの間の拡散係数が導き出される。そして、拡散係数により予め決定された濃度勾配の特性に応じて、電気化学モデルの内部状態がアップデートされる。例えば、移動しなければならない方向への拡散係数が減少する場合、濃度勾配が増加する方向に電気化学モデルの内部状態がアップデートされる。反対に、移動しなければならない方向への拡散係数が増加する場合は、濃度勾配が減少する方向に電気化学モデルの内部状態がアップデートされる。
他の一実施形態により電気化学モデルは、リチウムイオンが正極、負極、電解質の間で移動するものの、リチウムイオンの総量は一定に保存されることに基づいたモデルである。そして、正極、負極、電解質の間のリチウムイオン移動は、拡散方程式に基づいて求められ、これについては下記でより詳細に説明する。
バッテリ状態推定装置は、バッテリの状態変化量に応じて活物質の拡散方程式を算出し、電気化学モデルの内部状態をアップデートする。リチウムイオンが移動しなければならない状態方向（例えば、リチウムイオン濃度が高まる方向）に電流境界条件を付与して拡散方程式を算出することで、電気化学モデルの内部状態がアップデートされる。バッテリ状態推定装置は、状態変化量に対応する内部状態の変化量に対して活物質の拡散方程式を算出し、拡散方程式を介して算出されたイオン濃度分布を電気化学モデルの内部状態にアップデートする。拡散特性も物理的な特性の１つであるため、バッテリ状態推定装置は、イオン濃度分布に対して拡散方程式を算出することにより、電気化学モデルの内部状態を非均一にアップデートすることができる。
図１１は、一実施形態に係るバッテリ状態推定方法を示す図である。
図１１を参照すると、一実施形態に係るバッテリ状態推定装置に備えられたプロセッサによって行われるバッテリ状態推定方法が示されている。
ステップＳ１１１０において、バッテリ状態推定装置は、バッテリの検出電圧と、電気化学モデルから推定されたバッテリの推定電圧との間の電圧差を用いて、バッテリの状態変化量を決定する。バッテリ状態推定装置は、電圧差、電気化学モデルで予め推定された以前状態情報、及びＯＣＶテーブルに基づいて、バッテリの状態変化量を決定する。例えば、バッテリ状態推定装置は、ＯＣＶテーブルに基づいて以前状態情報に対応する開回路電圧を取得し、開回路電圧に電圧差を反映して、バッテリの状態変化量を決定することができる。
ステップＳ１１２０において、バッテリ状態推定装置は、バッテリの状態変化量に基づいて、電気化学モデルの内部状態をアップデートする。バッテリ状態推定装置は、バッテリの状態変化量に基づいて活物質粒子内のイオン濃度分布又は電極内のイオン濃度分布を補正することで、電気化学モデルの内部状態をアップデートすることができる。例えば、バッテリ状態推定装置は、バッテリの状態変化量に応じて活物質粒子内のイオン濃度分布又は電極内のイオン濃度分布を均一に補正し、電気化学モデルの内部状態をアップデートすることができる。また、バッテリ状態推定装置は、バッテリの状態変化量による拡散特性に基づいて、濃度勾配の特性を決定し、濃度勾配の特性に応じて活物質粒子内のイオン濃度分布又は電極内のイオン濃度分布を補正して、電気化学モデルの内部状態をアップデートすることができる。また、バッテリ状態推定装置は、バッテリの状態変化量に応じて、活物質の拡散方程式を算出し、活物質粒子内のイオン濃度分布又は電極内のイオン濃度分布を補正して電気化学モデルの内部状態をアップデートすることができる。
ステップＳ１１３０において、バッテリ状態推定装置は、電気化学モデルの内部状態に基づいてバッテリの状態情報を推定する。
実施形態によって、ステップＳ１１１０が行われる前に、バッテリ状態推定装置は、バッテリの検出電圧及び電気化学モデルから取得したバッテリの推定電圧の間の電圧差が閾値電圧差を超過するか否かを確認する。もし、電圧差が閾値電圧差を超過する場合は、上記で説明したステップＳ１１１０〜ステップＳ１１３０が行われる。
図１１に示された各ステップには、図１〜図１０を参照して前述した事項がそのまま適用されるため、より詳細な説明は省略する。
図１２Ａ及び図１２Ｂは、他の一実施形態に係るバッテリ状態推定方法を示す図である。
図１２Ａを参照すると、他の一実施形態に係るバッテリ状態推定装置に備えられたプロセッサによって行われるバッテリ状態推定方法が示されている。バッテリ状態は複数の期間で推定され、図１２Ａに示すフローチャートは、各期間でバッテリの状態情報を推定する過程を示す。
ステップＳ１２１０において、バッテリ状態推定装置は、バッテリの検出データを収集する。検出データは、バッテリの検出電圧、検出電流、及び検出温度を含む。
ステップＳ１２２０において、検出電流及び検出温度が入力された電気化学モデルでバッテリの推定電圧、状態情報（例えば、ＳＯＣ）が決定される。
ステップＳ１２３０において、バッテリ状態推定装置は、現在期間でバッテリの検出電圧及び電気化学モデルから推定された推定電圧間の第１電圧差を算出する。例えば、第１電圧差は、予め決定された最近の時間の間の移動平均電圧に決定される。
図１２Ａには別途に図示されていないが、実施形態に係るバッテリ状態推定装置は、第１電圧差が第１閾値電圧差を超過するか否かに基づいて、バッテリ状態情報の補正が必要であるか否かを判断する。電気化学モデルに誤差が発生すれば、電気化学モデルを用いて推定された推定電圧がバッテリの検出電圧と相違することになり、誤差の累積を防止するために第１電圧差に基づいて補正の要否が判断される。
例えば、第１電圧差が第１閾値電圧差を超過すると、バッテリ状態推定装置は、バッテリの状態情報に補正が必要であると判断し、ステップＳ１２４０が次に行われる。反対に、第１電圧差が第１閾値電圧差を超過しなければ、バッテリ状態推定装置は、バッテリの状態情報に補正が必要でないと判断し、次の期間でステップＳ１２１０を再び行う。
ステップＳ１２４０において、バッテリ状態推定装置は、濃度補正法及び微細電流補正法のうち実行する１つ以上の補正法を選択する。例えば、バッテリ状態推定装置は、第１電圧差が予め決定された第２閾値基準を超過すれば、濃度補正法が選択され、そうでなければ、微細電流補正法が選択される。又は、バッテリ状態推定装置は、第１周期ごとに濃度補正法が実行され、第２周期ごとに微細電流補正法が行われるよう、濃度補正法及び微細電流補正法のうち実行する１つ以上の補正法を選択し、このとき、第１周期は、第２周期よりも長くてもよい。言い換えれば、微細電流補正法が濃度補正法よりも頻繁に行われる。
もし、濃度補正法が選択される場合、ステップＳ１２５０において、バッテリ状態推定装置は、第１電圧差によって決定されたバッテリの状態変化量を用いて電気化学モデルの内部状態を補正する。濃度補正法には、図１〜図１１を参照して前述した事項がそのまま適用されるため、より詳細な説明は省略する。
もし、微細電流補正法が選択される場合、ステップＳ１２６０において、バッテリ状態推定装置は、以前期間のバッテリの検出電圧と推定電圧との間の第２電圧差に対応する容量誤差を用いて、電気化学モデルから入力されるバッテリの現在期間の検出電流を補正する。微細電流補正法については、以下で、詳細に説明する。
バッテリ状態推定装置は、バッテリの現在区間の検出電流を受信し、バッテリの以前区間の電圧差に対応する容量誤差を用いて補正値を決定し、補正値を用いて検出電流を補正することができる。このように補正された検出電流は、電気化学モデルに入力される。
以前区間の電圧差は、バッテリの以前区間の推定電圧とバッテリの以前区間の検出電圧との間の差である。
容量誤差は、以前区間の電圧差及びバッテリの以前区間の推定開回路電圧に基づいて決定される。説明の便宜のために、図１２Ｂに示すＯＣＶテーブルを参照して容量誤差が決定される過程について説明する。まず、以前区間の推定開回路電圧である推定ＯＣＶ１２０１において、電圧差ΔＶ１２０２の一部の値αを減算した第１ＯＣＶ１２０３に対応する第１ＳＯＣ１２０４が決定され、推定ＯＣＶ１２０１において、電圧差ΔＶ１２０２の残りの値βを加算した第２ＯＣＶ１２０５に対応する第２ＳＯＣ１２０６が決定される。そして、第１ＳＯＣ１２０４と第２ＳＯＣ１２０６との間の状態差ΔＳＯＣ１２０７にバッテリの容量が乗算されて容量誤差が決定される。
補正値は、容量誤差に加重値を適用し、加重値の適用された容量誤差を定数値で割った値に決定される。加重値は、現在区間の検出電流及び／又は以前区間の検出電流に基づいて算出される電流平均値により決定される。例えば、電流平均値が大きければ加重値が小さく決定され、反対に、電流平均値が小さければ加重値が大きく決定される。定数値は、状態情報のアップデート周期として、特定のｐｅｒｉｏｄの長さであってもよい。
微細電流補正法については、米国特許出願第２０１８−０１４３２５４号に記載されており、その専門が本明細書に参照として含まれている。
ステップＳ１２７０において、バッテリ状態推定装置は、バッテリ状態推定動作運行を終了するか否かを判断する。例えば、予め決定された運行期間が経過していなければ、次の期間に対してステップＳ１２１０が次に行われる。反対に、予め決定された運行期間が経過したとすれば、バッテリ状態推定動作が終了する。
図１３は、一実施形態に係るバッテリ状態推定装置を示す図である。
図１３を参照すると、一実施形態に係るバッテリ状態推定装置１３００は、メモリ１３１０及びプロセッサ１３２０を含む。メモリ１３１０及びプロセッサ１３２０は、バス（ｂｕｓ）１３３０を介して通信する。
メモリ１３１０は、コンピュータで読み取り可能な命令語を含む。プロセッサ１３２０は、メモリ１３１０に格納された命令語がプロセッサ１３２０で行われることにより、上述した動作を行う。メモリ１３１０は、揮発性メモリ又は不揮発性メモリであってもよい。
プロセッサ１３２０は、命令語、あるいはプログラムを実行したり、バッテリ状態推定装置１３００を制御する装置である。プロセッサ１３２０は、バッテリの検出電圧と、電気化学モデルから推定されたバッテリの推定電圧との間の電圧差を用いてバッテリの状態変化量を決定し、バッテリの状態変化量に基づいて、電気化学モデルの内部状態をアップデートし、電気化学モデルの内部状態に基づいて、バッテリの状態情報を推定することができる。
その他に、バッテリ状態推定装置１３００については上述した動作を処理する。
図１４及び図１５は、一実施形態に係る車両を説明するための図である。
図１４を参照すると、車両１４００は、バッテリパック１４１０及びバッテリ管理システム１４２０を含む。車両１４００は、バッテリパック１４１０を電源（ｐｏｗｅｒ ｓｏｕｒｃｅ）として利用する。車両１４００は、例えば、電気自動車又はハイブリッド自動車であってもよい。
バッテリパック１４１０は、複数のバッテリモジュールを含む。バッテリモジュールは複数の電池セルを含む。
バッテリ管理システム１４２０は、バッテリパック１４１０の異常が発生したか否かを監視し、バッテリパック１４１０が過充電（ｏｖｅｒ−ｃｈａｒｇｉｎｇ）又は過放電（ｏｖｅｒ−ｄｉｓｃｈａｒｇｉｎｇ）されないようにする。また、バッテリ管理システム１４２０は、バッテリパック１４１０の温度が第１温度（一例として、４０℃）を超過したり、第２温度（一例として、−１０℃）未満であれば、バッテリパック１４１０に対して熱制御を行う。また、バッテリ管理システム１４２０は、セルバランシングを行ってバッテリパック１４１０に含まれている電池セル間の充電状態を均等にする。
一実施形態によれば、バッテリ管理システム１４２０は、上記で説明したバッテリ状態推定装置を含んでもよく、バッテリ状態推定装置を介してバッテリパック１４１０に含まれた電池セルそれぞれの状態情報、又は、バッテリパック１４１０の状態情報を決定することができる。バッテリ管理システム１４２０は、電池セルそれぞれの状態情報の最大値、最小値、又は平均値をバッテリパック１４１０の状態情報として決定してもよい。
バッテリ管理システム１４２０は、バッテリパック１４１０の状態情報を車両１４００のＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）又はＶＣＵ（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）に送信する。車両１４００のＥＣＵ又はＶＣＵは、バッテリパック１４１０の状態情報を車両１４００のディスプレイに出力する。図１５に示した例のように、ＥＣＵ又はＶＣＵは、バッテリパック１４１０の状態情報を車両１４００内の計器盤１５１０に表示する。又は、ＥＣＵ又はＶＣＵは、推定された状態情報に基づいて決定された残余走行距離などを計器盤１５１０に表示してもよい。図１５に示していないが、ＥＣＵ又はＶＣＵは、バッテリパック１４１０の状態情報、残余走行距離などを車両１４００のヘッドアップディスプレイに表示する。
図１４及び図１５を参照して説明した事項には、図１〜図１３を参照して記述した事項が適用され得るため、詳細な説明は省略する。
図１６は、一実施形態に係るモバイル機器を説明するための図である。
図１６を参照すると、モバイル機器１６００は、バッテリパック１６１０を含む。モバイル機器１６００は、バッテリパック１６１０を電源として使用する装置である。モバイル機器１６００は携帯用端末であり、例えば、スマートフォンであってもよい。図１６において、説明の便宜のためにモバイル機器１６００がスマートフォンであると説明したが、その他にも、ノート型パソコン、タブレットＰＣ、ウェアラブルデバイスのような様々な端末が制限されることなく適用され得る。バッテリパック１６１０は、ＢＭＳ及び電池セル（又は、バッテリモジュール）を含み得る。
実施形態によれば、モバイル機器１６００はバッテリ充電装置を含む。バッテリ充電装置は、バッテリパック１６１０（又は、バッテリパック１６１０内の電池セル）の状態変化量に基づいて電気化学モデルの内部状態をアップデートし、電気化学モデルの内部状態に基づいてバッテリの状態情報を推定することができる。
図１〜図１５を参照して記述した事項は、図１６を参照して記述した事項に適用され得るため、詳細な説明は省略する。
上述した実施形態は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、又はハードウェア構成要素及びソフトウェア構成要素の組み合せで具現化される。例えば、本実施形態で説明した装置及び構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、マイクロコンピュータ、ＦＰＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、又は命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行して応答する異なる装置のように、１つ以上の汎用コンピュータ又は専用コンピュータを用いて具現化される。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）及びオペレーティングシステム上で実行される１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行する。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答して、データをアクセス、格納、操作、処理、及び生成する。理解の便宜のために、処理装置は１つが使用されるものとして説明する場合もあるが、当技術分野で通常の知識を有する者は、処理装置が複数の処理要素（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｅｌｅｍｅｎｔ）及び／又は複数類型の処理要素を含むことを把握する。例えば、処理装置は、複数のプロセッサ又は１つのプロセッサ及び１つのコントローラを含む。また、並列プロセッサ（ｐａｒａｌｌｅｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような、他の処理構成も可能である。
ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、又はそのうちの一つ以上の組合せを含み、希望通りに動作するよう処理装置を構成したり、独立的又は結合的に処理装置を命令することができる。ソフトウェア及び／又はデータは、処理装置によって解釈されたり、処理装置に命令又はデータを提供するために、いずれかの類型の機械、構成要素、物理的装置、仮想装置、コンピュータ格納媒体又は装置、又は送信される信号波において、永久的又は一時的に具体化することができる。ソフトウェアはネットワークに連結されたコンピュータシステム上に分散され、分散した方法で格納されたり、実行され得る。ソフトウェア及びデータは、一つ以上のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に格納され得る。
本実施形態による方法は、様々なコンピュータ手段を介して実施されるプログラム命令の形態で具現化され、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記録される。記憶媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独又は組み合せて含む。記憶媒体及びプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計して構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり、使用可能なものであってもよい。コンピュータで読み取り可能な記憶媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気−光媒体、及び、ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置を含む。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。ハードウェア装置は、本発明に示す動作を実行するために１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成してもよく、その逆も同様である。
上述のように、実施形態がたとえ限定された図面によって説明されたとしても、当技術分野で通常の知識を有する者であれば、上記の説明に基づいて様々な技術的な修正及び変形を適用することができる。例えば、説明された技術が説明された方法と異なる順で実行されるし、かつ／あるいは、説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法と異なる形態で結合又は組み合わせられてもよいし、他の構成要素又は均等物によって置き換えられ、又は置換されたとしても適切な結果を達成することができる。
したがって、本発明の範囲は、開示された実施形態に限定されて定められるものではなく、特許請求の範囲及び特許請求の範囲と均等なものなどによって定められるものである。
１１０ バッテリ
１２０ バッテリ状態推定装置
１３１０ メモリ
１３２０ プロセッサ
１４１０ バッテリパック
１４２０ バッテリ管理システム

Claims (27)

  1. プロセッサによって行われるバッテリ状態推定方法であって、
    バッテリの検出電圧と、前記バッテリに対応する電気化学モデルから推定された前記バッテリの推定電圧との間の電圧差を用いて、前記バッテリの状態変化量を決定するステップと、
    前記バッテリの状態変化量に基づいて、前記電気化学モデルの内部状態をアップデートするステップと、
    前記電気化学モデルの内部状態に基づいて、前記バッテリの状態情報を推定するステップと、
    を含む、バッテリ状態推定方法。
  2. 前記バッテリの状態変化量を決定するステップは、前記電圧差、前記電気化学モデルで予め推定された以前状態情報、及びＯＣＶテーブルに基づいて、前記バッテリの状態変化量を決定する、
    請求項１に記載のバッテリ状態推定方法。
  3. 前記バッテリの状態変化量を決定するステップは、前記ＯＣＶテーブルに基づいて前記以前状態情報に対応する開回路電圧を取得し、前記開回路電圧に前記電圧差を反映して、前記バッテリの状態変化量を決定する、
    請求項２に記載のバッテリ状態推定方法。
  4. 前記電気化学モデルの内部状態をアップデートするステップは、前記バッテリの状態変化量に基づいて、活物質粒子内のイオン濃度分布又は電極内のイオン濃度分布を補正することにより、前記電気化学モデルの内部状態をアップデートする、
    請求項１乃至３いずれか一項に記載のバッテリ状態推定方法。
  5. 前記電気化学モデルの内部状態をアップデートするステップは、前記バッテリの状態変化量に応じて、前記活物質粒子内のイオン濃度分布又は電極内のイオン濃度分布を均一に補正して、前記電気化学モデルの内部状態をアップデートする、
    請求項４に記載のバッテリ状態推定方法。
  6. 前記電気化学モデルの内部状態をアップデートするステップは、前記バッテリの状態変化量による拡散特性に基づいて濃度勾配の特性を決定し、前記濃度勾配の特性に応じて前記バッテリのイオン濃度分布を補正し、前記電気化学モデルの内部状態をアップデートする、請求項４に記載のバッテリ状態推定方法。
  7. 前記電気化学モデルの内部状態をアップデートするステップは、前記バッテリの状態変化量に応じて活物質の拡散方程式を算出し、前記活物質粒子内のイオン濃度分布又は電極内のイオン濃度分布を補正して前記電気化学モデルの内部状態をアップデートする、
    請求項４に記載のバッテリ状態推定方法。
  8. 前記電気化学モデルの内部状態は、前記バッテリの正極リチウムイオン濃度分布、負極リチウムイオン濃度分布、及び電解質リチウムイオン濃度分布のいずれか１つ、又は、これらの組み合わせを含む、
    請求項１に記載のバッテリ状態推定方法。
  9. 前記バッテリ状態推定方法は、さらに、
    前記バッテリの検出電圧と、前記電気化学モデルから取得した前記バッテリの推定電圧との間の電圧差が閾値電圧差を超過するか否かを確認するステップ、
    を含む、請求項１に記載のバッテリ状態推定方法。
  10. 前記電気化学モデルは、複数のバッテリのうち状態情報を推定しようとするターゲットバッテリの状態情報を推定し、
    前記検出電圧は、前記ターゲットバッテリに測定された電圧であり、
    前記推定電圧は、前記電気化学モデルによって前記複数のバッテリの中から他のバッテリに対して予め推定された電圧である、
    請求項１に記載のバッテリ状態推定方法。
  11. 前記バッテリは、電池セル、バッテリモジュール、又はバッテリパックである、
    請求項１に記載のバッテリ状態推定方法。
  12. 前記バッテリの推定された状態情報は、ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）、ＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ）、及び異常状態情報のいずれか１つ、又は、これらの組み合わせを含む、
    請求項１に記載のバッテリ状態推定方法。
  13. プロセッサによって行われるバッテリ状態推定方法において、
    バッテリの検出電圧を含む検出データを取得するステップと、
    前記バッテリに対応する電気化学モデルを用いて、前記検出データから前記バッテリの推定電圧を取得するステップと、
    前記バッテリの前記検出電圧と前記推定電圧との間の第１電圧差を算出するステップと、
    前記電圧差に基づいて前記電気化学モデルの補正法を選択するステップと、
    前記選択された補正法を前記電気化学モデルに適用することにより、前記電気化学モデルの内部状態又は電気化学モデルから入力される検出電流を補正するステップと、
    前記補正法が適用された電気化学モデルを用いて、前記バッテリの状態情報を推定するステップと、
    を含む、バッテリ状態推定方法。
  14. 前記選択された補正法により、前記電気化学モデルの内部状態又は電気化学モデルから入力される検出電流を補正するステップは、
    現在期間のバッテリの検出電圧と、前記電気化学モデルから推定された前記バッテリの推定電圧との間の第１電圧差により決定された前記バッテリの状態変化量を用いて、前記電気化学モデルの内部状態をアップデートし、又は、
    以前期間の前記バッテリの検出電圧と推定電圧との間の第２電圧差に対応する容量誤差を用いて、前記電気化学モデルから入力される前記バッテリの現在期間の検出電流を補正する、
    請求項１３に記載のバッテリ状態推定方法。
  15. 前記電圧差に基づいて前記電気化学モデルの補正法を決定するステップは、前記第１電圧差が予め決定された閾値電圧差を超過する場合に、前記電気化学モデルの内部状態を補正する補正法を選択し、前記電圧差が予め決定された閾値電圧差の以下である場合に、前記電気化学モデルから入力される検出電流を補正する補正法を選択する、
    請求項１３に記載のバッテリ状態推定方法。
  16. 前記電気化学モデルの補正法を決定するステップは、前記電気化学モデルから入力される検出電流を補正する補正法が、前記電気化学モデルの内部状態を補正する補正法よりも頻繁に行われるよう前記電気化学モデルの補正法を選択する、
    請求項１３に記載のバッテリ状態推定方法。
  17. 請求項１乃至１６いずれか一項に記載の方法を実行させるためのプログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
  18. バッテリの検出電圧と、前記バッテリに対応する格納された電気化学モデルによって推定された前記バッテリの推定電圧との間の電圧差を用いて、前記バッテリの状態変化量を決定し、
    前記バッテリの状態変化量に基づいて、前記電気化学モデルの内部状態をアップデートし、
    前記電気化学モデルの内部状態に基づいて、前記バッテリの状態情報を推定する、
    プロセッサ、を含む、
    バッテリ状態推定装置。
  19. 前記プロセッサは、前記電圧差、前記電気化学モデルで予め推定された以前状態情報及びＯＣＶテーブルに基づいて、前記バッテリの状態変化量を決定する、
    請求項１８に記載のバッテリ状態推定装置。
  20. 前記プロセッサは、前記ＯＣＶテーブルに基づいて、前記以前状態情報に対応する開回路電圧を取得し、前記開回路電圧に前記電圧差を反映して前記バッテリの状態変化量を決定する、
    請求項１９に記載のバッテリ状態推定装置。
  21. 前記プロセッサは、前記バッテリの状態変化量に基づいて、活物質粒子内のイオン濃度分布又は電極内のイオン濃度分布を補正することにより、前記電気化学モデルの内部状態をアップデートする、
    請求項１８乃至２０いずれか一項に記載のバッテリ状態推定装置。
  22. 前記プロセッサは、前記バッテリの状態変化量に応じて、前記活物質粒子内のイオン濃度分布又は電極内のイオン濃度分布を均一に補正し、前記電気化学モデルの内部状態をアップデートする、
    請求項２１に記載のバッテリ状態推定装置。
  23. 前記プロセッサは、前記バッテリの状態変化量による拡散特性に基づいて、濃度勾配の特性を決定し、前記濃度勾配の特性に応じて前記活物質粒子内のイオン濃度分布又は電極内のイオン濃度分布を補正して、前記電気化学モデルの内部状態をアップデートする、
    請求項２１に記載のバッテリ状態推定装置。
  24. 前記電気化学モデルは、複数のバッテリのうち状態情報を推定しようとするターゲットバッテリの状態情報を推定し、
    前記検出電圧は、前記ターゲットバッテリに測定された電圧であり、
    前記推定電圧は、前記電気化学モデルによって前記複数のバッテリの中から他のバッテリに対して予め推定された電圧である、
    請求項１８に記載のバッテリ状態推定装置。
  25. 前記バッテリ状態推定装置は、さらに、
    前記電気化学モデルを格納するメモリ、を含む、
    請求項１８に記載のバッテリ状態推定装置。
  26. 前記バッテリの推定された状態情報は、ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）、ＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ）、及び異常（ａｂｎｏｒｍａｌｉｔｙ）状態情報のいずれか１つ、又は、これらの組み合わせを含む、
    請求項１８に記載のバッテリ状態推定装置。
  27. 前記バッテリ状態推定装置は、車両又はモバイルデバイスであり、前記バッテリによって電力が供給される、
    請求項１８に記載のバッテリ状態推定装置。
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