JP2022041931A - 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、ターゲットバッテリの測定電圧及びターゲットバッテリに対応する第１電気化学モデルで推定されたターゲットバッテリの推定電圧間の第１電圧差を用いて第１電気化学モデルを補正することで、ターゲットバッテリの現在ＳＯＣを推定するステップと、第２電気化学モデルで推定された仮想バッテリの推定電圧と予め設定された電圧との間の第２電圧差を用いて第２電気化学モデルを補正することで、ターゲットバッテリの終了ＳＯＣを推定するステップと、ターゲットバッテリの現在ＳＯＣ及び終了ＳＯＣに基づいて、ターゲットバッテリのＲＳＯＣを推定するステップとを含む。第２電気化学モデルは、ターゲットバッテリが放電で予め設定された電圧に達したことを仮定した仮想バッテリに対応する。【選択図】図１

Description

以下の実施形態は、バッテリ状態推定方法及び装置に関する。
バッテリの最適な運用のためにバッテリの状態が推定され、このような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、該当バッテリの電流を積算して推定したり、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）を用いて推定されることができる。
実施形態によれば、電気化学モデルを用いてＲＳＯＣを迅速かつ正確に推定できるバッテリ状態推定方法及び装置が提供される。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法は、ターゲットバッテリの測定電圧と前記ターゲットバッテリに対応する第１電気化学モデルで推定された前記ターゲットバッテリの推定電圧との間の第１電圧差を用いて前記第１電気化学モデルを補正することで、前記ターゲットバッテリの現在ＳＯＣを推定するステップと、第２電気化学モデルで推定された仮想バッテリの推定電圧と予め設定された電圧との間の第２電圧差を用いて前記第２電気化学モデルを補正することで、前記ターゲットバッテリの終了ＳＯＣを推定するステップと、前記ターゲットバッテリの現在ＳＯＣ及び終了ＳＯＣに基づいて、前記ターゲットバッテリのＲＳＯＣを推定するステップとを含み、前記第２電気化学モデルは、放電で前記予め設定された電圧に達した前記ターゲットバッテリに対応する前記仮想バッテリに基づく。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法は、放電で予め設定された電圧に達したターゲットバッテリに対応する仮想バッテリに対応する電気化学モデルで推定された前記仮想バッテリの推定電圧と前記予め設定された電圧間電圧との差を用いて、前記仮想バッテリの状態変化量を決定するステップと、前記仮想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仮想バッテリの状態情報を推定することで、前記ターゲットバッテリの終了ＳＯＣ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装置は、ターゲットバッテリに対応する第１電気化学モデル及び放電で予め設定された電圧に達した前記ターゲットバッテリに対応する仮想バッテリに基づく第２電気化学モデルを格納するメモリと、前記ターゲットバッテリのＲＳＯＣを推定するプロセッサとを含み、前記プロセッサは、前記ターゲットバッテリの測定電圧と、前記第１電気化学モデルで推定された前記ターゲットバッテリの推定電圧との間の電圧差を用いて前記第１電気化学モデルを補正することで、前記ターゲットバッテリの現在ＳＯＣを推定し、前記第２電気化学モデルで推定された前記仮想バッテリの推定電圧と前記予め設定された電圧との間の電圧差を用いて前記第２電気化学モデルを補正することで、前記ターゲットバッテリの終了ＳＯＣを推定し、前記ターゲットバッテリの現在ＳＯＣ及び終了ＳＯＣに基づいて、前記ターゲットバッテリのＲＳＯＣを推定する。
本発明によると、電気化学モデル基盤であってもＲＳＯＣを迅速かつ正確に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。 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。 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。 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。 一実施形態により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。 一実施形態により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。 一実施形態により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。 一実施形態によりＲＳＯＣを推定する様々な例示を示す図である。 一実施形態によりＲＳＯＣを推定する様々な例示を示す図である。 一実施形態によりＲＳＯＣを推定する様々な例示を示す図である。 一実施形態によりＲＳＯＣを推定する様々な例示を示す図である。 一実施形態によりＲＳＯＣを推定する様々な例示を示す図である。 一実施形態によりＲＳＯＣを推定する様々な例示を示す図である。 一実施形態によりＲＳＯＣを推定する様々な例示を示す図である。 一実施形態によりＲＳＯＣを推定する様々な例示を示す図である。 一実施形態によりＲＳＯＣを推定する様々な例示を示す図である。 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。 一実施形態に係るモバイル機器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。 一実施形態に係る車両を説明するための図である。
＜発明の概要＞
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法は、ターゲットバッテリの測定電圧と前記ターゲットバッテリに対応する第１電気化学モデルで推定された前記ターゲットバッテリの推定電圧との間の第１電圧差を用いて前記第１電気化学モデルを補正することで、前記ターゲットバッテリの現在ＳＯＣを推定するステップと、第２電気化学モデルで推定された仮想バッテリの推定電圧と予め設定された電圧との間の第２電圧差を用いて前記第２電気化学モデルを補正することで、前記ターゲットバッテリの終了ＳＯＣを推定するステップと、前記ターゲットバッテリの現在ＳＯＣ及び終了ＳＯＣに基づいて、前記ターゲットバッテリのＲＳＯＣを推定するステップとを含み、前記第２電気化学モデルは、放電で前記予め設定された電圧に達した前記ターゲットバッテリに対応する前記仮想バッテリに基づく。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法において、前記終了ＳＯＣを推定するステップは、前記予め設定された電圧に対応する仮想バッテリの推定電圧に応答して、アップデートされた前記第２電気化学モデルを用いて前記仮想バッテリの現在ＳＯＣを推定し、前記仮想バッテリの現在ＳＯＣを前記ターゲットバッテリの終了ＳＯＣとして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、前記第１電気化学モデルと第２電気化学モデルは、同じ物理的な特性パラメータ及び異なる内部状態情報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において、前記終了ＳＯＣは、前記ターゲットバッテリから出力される電流によって前記ターゲットバッテリが放電され、前記予め設定された電圧に達した場合のＳＯＣ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、前記終了ＳＯＣを推定するステップは、前記第２電圧差を用いて前記仮想バッテリの状態変化量を決定し、前記仮想バッテリの状態変化量に基づいて前記第２電気化学モデルの内部状態をアップデートし、前記第２電気化学モデルの内部状態に基づいて前記仮想バッテリの状態情報を推定することで前記ターゲットバッテリの終了ＳＯＣを推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、前記仮想バッテリの状態変化量は、前記第２電圧差、前記第２電気化学モデルで予め推定された以前状態情報、及びＯＣＶテーブルに基づく。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法において、前記仮想バッテリの状態変化量は、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第２電圧差を反映することによって決定されることができる。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法において、前記第２電気化学モデルの内部状態は、前記仮想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アップデートされることができる。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法において、前記第２電気化学モデルの内部状態は、前記仮想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うち１つ以上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において、前記ＲＳＯＣを推定するステップは、前記現在ＳＯＣ及び前記終了ＳＯＣのうち現在周期で推定されたいずれか１つ、及び以前周期で推定された他の１つに基づいて前記ＲＳＯＣを推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、前記終了ＳＯＣを推定するステップは、前記現在ＳＯＣを推定するステップが予め決定された回数だけ実行された後に行われることができる。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法において、前記ターゲットバッテリは複数のバッテリのうちの１つであり、前記現在ＳＯＣを推定するステップは、前記複数のバッテリそれぞれに対して実行され、前記終了ＳＯＣを推定するステップは、前記複数のバッテリのうち代表バッテリに対して実行され、前記ＲＳＯＣを推定するステップは、前記複数のバッテリそれぞれに対して推定された現在ＳＯＣ、及び前記代表バッテリに対して推定された終了ＳＯＣに基づいて前記複数のバッテリそれぞれのＲＳＯＣを推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、前記終了ＳＯＣを推定するステップは、前記ターゲットバッテリが異なる電流で放電され、前記予め設定された電圧に達したことを仮定した複数の仮想バッテリそれぞれを用いて終了ＳＯＣを推定し、前記ＲＳＯＣを推定するステップは、前記ターゲットバッテリの現在ＳＯＣと前記終了ＳＯＣそれぞれに基づいて前記ターゲットバッテリのＲＳＯＣを推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、前記予め設定された電圧は、前記ターゲットバッテリの放電下限電圧であり得る。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法において、前記ターゲットバッテリは、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は、放電で予め設定された電圧に達したターゲットバッテリに対応する仮想バッテリに対応する電気化学モデルで推定された前記仮想バッテリの推定電圧と前記予め設定された電圧間電圧との差を用いて、前記仮想バッテリの状態変化量を決定するステップと、前記仮想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仮想バッテリの状態情報を推定することで、前記ターゲットバッテリの終了ＳＯＣ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装置は、ターゲットバッテリに対応する第１電気化学モデル及び放電で予め設定された電圧に達した前記ターゲットバッテリに対応する仮想バッテリに基づく第２電気化学モデルを格納するメモリと、前記ターゲットバッテリのＲＳＯＣを推定するプロセッサとを含み、前記プロセッサは、前記ターゲットバッテリの測定電圧と、前記第１電気化学モデルで推定された前記ターゲットバッテリの推定電圧との間の電圧差を用いて前記第１電気化学モデルを補正することで、前記ターゲットバッテリの現在ＳＯＣを推定し、前記第２電気化学モデルで推定された前記仮想バッテリの推定電圧と前記予め設定された電圧との間の電圧差を用いて前記第２電気化学モデルを補正することで、前記ターゲットバッテリの終了ＳＯＣを推定し、前記ターゲットバッテリの現在ＳＯＣ及び終了ＳＯＣに基づいて、前記ターゲットバッテリのＲＳＯＣを推定する。
＜発明の詳細＞
実施形態に対する特定な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、実施形態は特定な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構成要素にも命名することができる。
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。
異なるように定義さがれない限り、技術的であるか又は科学的な用語を含む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。
また、図面を参照して説明する際に、図面符号に拘わらず同じ構成要素は同じ参照符号を付与し、これに対する重複する説明は省略する。実施形態の説明において関連する公知技術に対する具体的な説明が本発明の要旨を不要に曖昧にすると判断される場合、その詳細な説明は省略する。
図１～図４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及びバッテリ状態推定装置１２０を含む。
バッテリ１１０は１つ以上の電池セル、バッテリモジュール、又はバッテリパックであってもよい。
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を検出する。相違に表現すると、バッテリ状態推定装置１２０は、バッテリ１１０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んでもよい。
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）、ＲＳＯＣ（Ｒｅｌａｔｉｖｅ Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）、ＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ）及び／又は異常状態情報を含んでもよい。状態情報を推定する際に用いられるバッテリモデルは電気化学モデルであり、これについては図６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ＳＯＣとＲＳＯＣを説明するための例示が示されている。
ＳＯＣは、ＯＣＶ（ｏｐｅｎ－ｃｉｒｃｕｉｔ ｖｏｌｔａｇｅ）基準で設計された総バッテリ容量対比現在の使用可能な容量であり、次の数式（１）に表現されてもよい。ＳＯＣは、図２に示されているＯＣＶグラフを基準として決定される。図２に示すＶｍａｘは、該当バッテリが完全に充填された電圧である緩衝電圧を示し、Ｖｍｉｎは、ＯＣＶ基準で完全に放電された電圧である放電下限電圧を示す。Ｖｍｉｎは、メーカーによってバッテリがこれ以上放電されないように予め設定された電圧を示す。
Figure 2022041931000002
 上記の数式（１）において、ＱｍａｘはＯＣＶ基準で設計された総バッテリ容量であり、設計された容量を示し、Ｑｐａｓｓｅｄは現在まで用いたバッテリ容量を示す。従って、「Ｑｍａｘ－Ｑｐａｓｓｅｄ」はＯＣＶ基準で現在の使用可能な容量を示す。このようなＳＯＣは、放電電流と関係のない絶対的なＳＯＣを示す点でＡＳＯＣ（Ａｂｓｏｌｕｔｅ ＳＯＣ）に称されてもよく、また、現在状態のバッテリのＳＯＣを示す点で現在ＳＯＣにも称されてもよい。
一実施形態において、バッテリは、接続された負荷に電流を印加することで放電されてもよい。このように実際の使用ケースでは、ＯＣＶを基準とするＳＯＣよりも、Ｕｎｄｅｒ Ｌｏａｄ電圧を基準とするＲＳＯＣが活用され得る。ＲＳＯＣは、電流印加状態の電圧基準で総使用可能な容量対比現在の使用可能な容量であって、ユーザの観点で使用可能な容量を表示することができる。ＲＳＯＣは、図２に示されたＵｎｄｅｒ Ｌｏａｄグラフを基準として決定されてもよい。
Figure 2022041931000003
 上記の数式（２）において、Ｑｕｓａｂｌｅはバッテリに負荷が接続されて電流印加状態の電圧基準で総使用可能な容量であって、ＦＣＣ（ｆｕｌｌ ｃｈａｒｇｅ ｃａｐａｃｉｔｙ）を示す。Ｑｕｓａｂｌｅは「Ｑｍａｘ－Ｑｕｎｕｓａｂｌｅ」に決定されてもよい。Ｑｕｎｕｓａｂｌｅは、負荷に接続されているバッテリが放電下限電圧に達するにつれ、さらに多くの放電が制限されて使用できない容量を示す。Ｑｕｎｕｓａｂｌｅは、バッテリの電流の大きさ、温度及び／又は劣化状態に応じて変わり得る。
例えば、バッテリに負荷が接続されてバッテリで電流が出力されれば、バッテリの出力電圧がＯＣＶよりも低くなるため、図２において、Ｕｎｄｅｒ ＬｏａｄグラフがＯＣＶグラフよりも小さい値を有する。言い換えれば、バッテリから出力される電流が大きいほど、Ｕｎｄｅｒ ＬｏａｄグラフとＯＣＶグラフとの間の間隔が大きくなる。バッテリから出力される電流が大きいほど、Ｑｕｎｕｓａｂｌｅも増加する。
バッテリのＲＳＯＣを正確に予測するためには、ＱｕｓａｂｌｅとＱｐａｓｓｅｄが正確に予測されなければならない。但し、先に説明したようにＱｕｓａｂｌｅは、電流の大きさと温度に影響を受けるＱｕｎｕｓａｂｌｅに基づいて決定されるためには、正確な予測が難しいこともあるため、数式（２）のように、ＲＳＯＣをＱではないＳＯＣによる数式に表現することができる。相違に表現すると、ＲＳＯＣは、現在ＳＯＣ及び終了ＳＯＣに基づいて決定されてもよい。ここで、終了ＳＯＣは、該当バッテリが電流印加で放電して放電下限電圧に達したときのＳＯＣを示す。終了ＳＯＣは、放電下限電圧におけるＳＯＣとして、バッテリの電流の大きさ、温度及び／又は劣化状態に応じて変わり得る。終了ＳＯＣは、ＳＯＣＥＤＶにも称されてもよい。
一実施形態において、バッテリが装着された装置の動作タイプに応じてバッテリの出力電流の大きさが変わり得る。例えば、スマートフォンで音楽を再生する場合、動画を再生する場合、ゲームをプレーする場合、待機状態で動作する場合などの様々な動作タイプに応じて、出力電流の大きさが変わることで終了ＳＯＣが変化するため、これに基づいたＲＳＯＣも変わり得る。音楽よりも動画を再生する場合に、装置の動作可能な時間が短いこともある。このように、終了ＳＯＣは、現在の印加されている電流の大きさで該当バッテリが放電されれば、放電下限電圧に達した時のＳＯＣを推定するもので、現在状態で未来状態を予測することに該当する。以下、図面を参照してＲＳＯＣを推定する過程について詳細に説明する。
図３を参照すると、一実施形態によりバッテリモデルを用いて状態情報を推定する過程を説明するためのブロック図が示されている。
一実施形態において、バッテリ状態推定装置は、電気化学モデルを用いてバッテリ３１０の状態情報を推定する。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像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。電気化学モデルについては図６を参照して後述する。
バッテリ３１０の状態情報の推定正確度は、バッテリ３１０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推定情報との間に誤差が発生する恐れがあるため、誤差補正が行われてもよい。
先に説明したように、ＲＳＯＣを推定するためには、現在ＳＯＣと終了ＳＯＣが要求され、現在ＳＯＣは実際バッテリパート３２０で推定され、終了ＳＯＣは仮想バッテリパート３３０で推定されてもよい。
実際バッテリパート３２０は、バッテリ３１０の現在ＳＯＣを推定する部分であって、次に説明する仮想バッテリと区分するために、バッテリ３１０を実際のバッテリ、ターゲットバッテリと称する。実際電気化学モデルは、バッテリ３１０内の物理現像をモデリングしてバッテリ３１０の状態情報を推定するモデルであってもよい。実際電気化学モデルの入力データは、リアルタイムで測定されたバッテリ３１０の電圧、電流、温度に関する情報を含んでもよい。
バッテリ３１０の現在ＳＯＣを推定するために、まず、センサで測定されたバッテリ３１０の検出電圧と実際電気化学モデルで推定されたバッテリ３１０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は、電圧差を用いてバッテリ３１０の状態変化量を決定してもよい。そして、バッテリ状態推定装置は、状態変化量に基づいて実際電気化学モデルの内部状態をアップデートする。そして、バッテリ状態推定装置は、アップデートされた実際電気化学モデルの内部状態に基づいてバッテリ３１０の現在ＳＯＣ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は、バッテリ３１０の検出電圧と実際電気化学モデルで推定された推定電圧との間の電圧差が最小化になるよう、実際電気化学モデルの内部状態を補正するフィードバック構造を介して、モデルの複雑度、演算量の増加を最小化しながら、高い正確度でバッテリ３１０の現在ＳＯＣを推定することができる。
また、仮想バッテリパート３３０はバッテリ３１０の終了ＳＯＣを推定する部分であって、そのためにバッテリ３１０が放電で予め設定された電圧（例えば、放電下限電圧）に達したことを仮定した仮想バッテリを用いてもよい。仮想電気化学モデルは、仮想バッテリ内部の物理現像をモデリングして仮想バッテリの状態情報を推定するモデルとして、推定された仮想バッテリのＳＯＣがバッテリ３１０の終了ＳＯＣに該当する。仮想電気化学モデルは、実際電気化学モデルと同じ物理的な特性パラメータ及び異なる内部状態情報を有してもよい。例えば、物理的な特性パラメータは、活物質粒子（ｐａｒｔｉｃｌｅ）の特性（例えば、大きさ、形態など）、電極の厚さ、電解質の厚さ、物性値（例えば、電気伝導度、イオン伝導性、拡散係数など）などを含んでもよい。内部状態情報は、活物質粒子内の電位、活物質粒子内のイオン濃度分布、電極内の電位、電極内のイオン濃度分布などを含んでもよい。仮想電気化学モデルの入力データは、バッテリ３１０の移動平均電流、移動平均温度、放電下限電圧に関する情報を含んでもよい。例えば、移動平均電流は、予め決定された特定時間の間の移動平均電流であって、場合に応じて、移動平均電流の代わりに現在の印加される電流、予め決定された特定時間の間の算術平均電流、加重平均電流に関する情報が仮想電気化学モデルに入力されてもよい。移動平均温度も同様に、現在の温度、算術平均温度、加重平均温度に関する情報が仮想電気化学モデルに入力されてもよい。その他にも、様々な平均的な特性を有するように決定された電流、温度情報が制限されることなく仮想電気化学モデルに入力されてもよい。
バッテリ３１０の終了ＳＯＣを推定するために、仮想電気化学モデルで推定された仮想バッテリの推定電圧と放電下限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は、電圧差を用いて仮想バッテリの状態変化量を決定することができる。そして、バッテリ状態推定装置は、状態変化量に基づいて仮想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。そして、バッテリ状態推定装置は、アップデートされた仮想電気化学モデルの内部状態に基づいて、仮想バッテリのＳＯＣを推定することで、バッテリ３１０の終了ＳＯＣを決定することができる。
このように、仮想電気化学モデルで推定された仮想バッテリの推定電圧が放電下限電圧と一致するように、仮想電気化学モデルの内部状態を補正するフィードバック構造を介して、モデルの複雑度、演算量を最小化しながらも高い正確度でバッテリ３１０の終了ＳＯＣを推定することができる。
そして、バッテリ状態推定装置は、現在ＳＯＣ及び終了ＳＯＣに基づいてバッテリ３１０のＲＳＯＣを算出する。これについては、数式（２）に基づいて説明した事項がそのまま適用され得るため、より詳細な説明は省略する。
このように、バッテリ状態推定装置は、２つの電気化学モデルとそれぞれの内部状態を補正する補正器に基づくデュアル－セルモデル（ｄｕａｌ－ｃｅｌｌ ｍｏｄｅｌ）を介して、バッテリ３１０のＲＳＯＣを迅速かつ正確に推定することができる。
図４を参照すると、一実施形態に係るデュアル－セルモデルの動作を説明するための例示が示されている。図４に示されたグラフの具体的な数値は、説明の便宜のための実施形態であり、これに制限されることはない。
バッテリ状態推定装置は、実際電気化学モデル４１０から推定された現在ＳＯＣと仮想電気化学モデル４２０から推定された終了ＳＯＣに基づいてＲＳＯＣを決定する。ＲＳＯＣ予測時間を最小化するためには現在ＳＯＣだけでなく、終了ＳＯＣの推定時間が最小化されなければならない。そのために、放電下限電圧の近くに仮想バッテリが存在していると仮定し、仮想バッテリに対応する仮想電気化学モデル４２０で推定された電圧が放電下限電圧に達するよう仮想電気化学モデル４２０を補正することで、直接に終了ＳＯＣを推定する方式を用いてもよい。相違に表現すると、現在ＳＯＣ位置からバッテリを放電させるシミュレーション方式ではない、放電下限電圧の近くの仮想電気化学モデル４２０から直接終了ＳＯＣを推定する方式に基づいて、終了ＳＯＣを求めるための算出が放電下限電圧の近くにのみ実行されることで、終了ＳＯＣの推定時間を最小化することができる。
図５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。
以下、実施形態において、各ステップは順次実行されてもよいが、必ず順次に行われなくてもよい。例えば、各ステップの順序が変更されてもよく、少なくとも２ステップが並列的に行われてもよい。
図５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推定するフローチャートが示されている。バッテリ状態は、複数の期間で推定され、図５に示すフローチャートは、複数の期間それぞれでバッテリの状態情報を推定する過程を示す。先ず、実際バッテリパートで現在ＳＯＣを推定する過程について説明する。
ステップＳ５１０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、及び検出温度を含んでもよい。例えば、検出データは、時間の流れに伴った大きさ変化を示すプロファイル形態に格納されてもよい。
ステップＳ５２０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、現在ＳＯＣ）が決定される。
ステップＳ５３０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で推定された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時間の間の移動平均電圧に決定されてもよい。
図５には別に図示されていないが、実施形態によって、バッテリ状態推定装置は、電圧差が閾値電圧を超過するか否かに基づいて、バッテリ状態情報が補正され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が必要であるか否かを判断する。
例えば、電圧差が閾値電圧を超過すると、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Ｓ５４０が次に実行される。反対に、電圧差が閾値電圧を超過しなければ、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Ｓ５４０，Ｓ５５０，Ｓ５６０を行うことなくステップＳ５１０が再び実行されてもよい。
ステップＳ５４０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Ｓ５２０で電気化学モデルを用いて先に推定し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変化量を含んでもよい。詳しい内容は、図７及び図８を参照して後述する。
ステップＳ５５０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、負極を含んでもよい。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。このように、検出電圧と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て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、少ない演算リソースでもバッテリの状態情報を高い正確度で推定することができる。より詳しい内容については、図９～図１１を参照して後述する。
ステップＳ５６０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Ｓ５１０が引き続き実行される。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する。
次に、仮想バッテリパートで終了ＳＯＣを推定する過程を説明する。終了ＳＯＣを推定する過程は、先に説明した現在ＳＯＣを推定する過程と一部の差異を中心に説明する。例えば、ステップＳ５２０で活用された電気化学モデルは、実際バッテリパートでは、実際のバッテリに対応する実際電気化学モデルである一方、仮想バッテリパートでは、仮想バッテリに対応する仮想電気化学モデルである。また、ステップＳ５３０で電圧差を算出するとき、仮想バッテリパートでは、仮想バッテリの推定電圧と予め設定された放電下限電圧との間の電圧差が算出される。残りのステップについては、先に説明した説明が同様に適用され得るため、より詳細な説明は省略する。
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像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／電解質の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）、物性値（例えば、電気伝導度、イオン伝導性、拡散係数など）などの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てもよい。電気化学モデルで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分布に影響を受ける（Ｓ６２０）。電気化学モデルで推定される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、電極方向により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。
先に説明したように、検出電圧と推定電圧との間の電圧差、又は、予め設定された放電下限電圧と推定電圧との間の電圧差を低減するためには、濃度に関する物理保存を保持させて正極及び負極それぞれのイオン濃度分布を移動させ、移動され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を算出することができる。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現在ＳＯＣ又は終了ＳＯＣが決定されることができる。
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又は放電下限電圧が電気化学モデルで推定された推定電圧よりも大きい場合にバッテリの状態変化量を決定する例示が示されている。ここで、推定電圧は、以前期間に推定されたバッテリの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し、該当バッテリの固有な特性である。実際電気化学モデルと仮想電気化学モデルは、同じ物理的な特性パラメータを有するため、現在ＳＯＣと終了ＳＯＣを求めるとき同じＯＣＶテーブルを用いてもよい。ＯＣＶテーブルを利用するとき、ＳＯＣ値に応じて補正しなければならない△ＳＯＣが変わるため、以前（例えば、最も最近）に推定された以前期間のＳＯＣ情報が用いられてもよい。ここで、以前期間のＳＯＣ情報は、以前期間の該当バッテリの推定ＳＯＣであってもよい。
ＯＣＶテーブルの特性曲線を介して、以前期間のＳＯＣ情報に対応する開回路電圧である推定ＯＣＶが導出される。前に算出された電圧差が推定ＯＣＶに反映されるが、検出電圧又は放電下限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により電圧差を反映できる。再びＯＣＶテーブルの特性曲線を用いて電圧差反映結果に対応する補正ＳＯＣが決定され、推定ＳＯＣ及び補正ＳＯＣ間の差が状態変化量△ＳＯＣに決定されることができる。
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又は放電下限電圧が電気化学モデルで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示が示されている。
先に説明したように、ＯＣＶテーブルを利用するとき、以前（例えば、最も最近）に推定された以前期間のＳＯＣ情報が用いられてもよい。ＯＣＶテーブルの特性曲線を介して、以前期間のＳＯＣ情報に対応する開回路電圧である推定ＯＣＶが導出される。前に算出された電圧差が推定ＯＣＶに反映されるが、検出電圧又は放電下限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により電圧差を反映することができる。再びＯＣＶテーブルの特性曲線を用いて電圧差反映結果に対応する補正ＳＯＣが決定され、推定ＳＯＣ及び補正ＳＯＣ間の差が状態変化量△ＳＯＣに決定されることができる。
図９～図１１は、一実施形態により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ことができる。電気化学モデルは、バッテリの内部物理現像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は、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、プロファイル形態を有してもよい。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、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が示されている。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、活物質粒子内の位置（ｌｏｃａｔｉｏｎ）を示し、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、０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、初期内部状態とアップデートされた内部状態との間の面積９１０である。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ことを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、後で説明した非均一アップデート方式よりその実現が簡単になる。
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、他の電極では、対応する変化量だけリチウムイオン濃度が減少するよう内部状態がアップデートされてもよい。
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て電気化学モデルの内部状態をアップデートする例示が示されている。
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、及び／又はバッテリの温度が低い場合には内部の拡散特性が弱くなり、これにより、電極方向にイオン濃度分布の勾配が大きくなる特徴がある。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てもよい。
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してもよい。正極のリチウムイオンが負極に移動すると仮定すれば、正極内のリチウムイオンのうちでも負極に最も近く位置した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化すれば、正極内部でリチウムイオンの移動は極めて遅く進み、負極に抜け出たリチウムイオンの部分が容易に満たされないため、正極の先端に位置するリチウムイオンだけが持続的に負極に抜け出て、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も良くなれば、負極に抜け出たリチウムイオンの部分を満たすために、正極の内部に位置しているリチウムイオンが先端に早く移動するため、図１０Ｂに示すグラフのように、イオン濃度分布の勾配は小さくなる。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１０１０，１１１０はリチウムイオン濃度変化量である。このような拡散特性は、バッテリの状態情報（例えば、ＳＯＣ）に基づくため、バッテリの状態変化量に応じる拡散特性が考慮され、これについて以下で詳細に説明する。
バッテリ状態推定装置は、バッテリの状態変化量に応じる拡散特性に基づいて濃度勾配特性を決定し、濃度勾配特性に応じて、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出されてもよい。例えば、以前のＳＯＣ基盤拡散係数と、移動するＳＯＣとの間の拡散係数が導出されてもよい。そして、拡散係数により予め決定された濃度勾配特性に応じて、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れば、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てもよい。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れば、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てもよい。
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、電解質の間を移動するだけであって、リチウムイオンの全体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の移動は、拡散方程式に基づいて求められ、これについては以下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、リチウムイオンの濃度が高まる方向）に電流の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ことができる。拡散特性も物理的な特性であるため、バッテリ状態推定装置は、拡散紡績式をイオン濃度分布に対して解いて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１２～図２０は、一実施形態によりＲＳＯＣを推定する様々な例示を示す図である。
図１２を参照すると、現在ＳＯＣと終了ＳＯＣは周期ごとに推定され、それに基づいてＲＳＯＣも周期ごとに推定されてもよい。例えば、一周期は数百ミリ秒（ｍｓ）から数秒（ｓ）であってもよい。ＲＳＯＣを取得するために、「実際電気化学モデルで現在ＳＯＣ推定」、「現在ＳＯＣ補正」、「仮想電気化学モデルで終了ＳＯＣ推定」、「終了ＳＯＣ補正」、「ＲＳＯＣ算出」が順次に行われ、このような５ステップの実行時間がＲＳＯＣを推定する時間となる。例えば、現在ＳＯＣは、実際電気化学モデルで推定され、ここで、実際電気化学モデルで現在ＳＯＣの初期値は、バッテリの開始電圧（例えば、緩衝電圧）から設定されてもよい。また、終了ＳＯＣは仮想電気化学モデルで推定され、ここで、仮想電気化学モデルにおいて終了ＳＯＣの初期値はＯＣＶ状態であるため、０Ｖから設定されてもよい。
図１３を参照すると、現在ＳＯＣと終了ＳＯＣは一周期で全て算出されず、周期ごとに交互に算出される。各周期で算出されていないＳＯＣは、以前周期で算出された値を利用することで、周期ごとにＲＳＯＣが算出される。図１２を参照して説明した実行プロセス対比演算時間が５０％減少した。
図１４を参照すると、現在ＳＯＣに比べて終了ＳＯＣが徐々に変わる特性を用いて、現在ＳＯＣをＮ回算出した後終了ＳＯＣを１回算出することで、現在ＳＯＣ、終了ＳＯＣがそれぞれアップデートされて、周期ごとにＲＳＯＣを算出することができる。図１２を参照して説明した実行プロセス対比演算時間が５０％減少しても現在ＳＯＣの正確度を保持することができる。
図１５を参照すると、装置に複数のバッテリが含まれている場合、複数のバッテリそれぞれに対して現在ＳＯＣ、終了ＳＯＣを周期ごとに算出し、ＲＳＯＣも周期ごとに算出することができる。
図１６を参照すると、複数のバッテリそれぞれの終了ＳＯＣは周期ごとに算出するが、一周期で現在ＳＯＣは、複数のバッテリのうち１つに対してのみ算出し、残りのバッテリは、以前アップデートされた現在ＳＯＣを活用して周期ごとにＲＳＯＣを算出する。周期ごとに現在ＳＯＣ算出は１回、終了ＳＯＣ算出はＮ回行われてもよい。
図１７を参照すると、複数のバッテリそれぞれの現在ＳＯＣは周期ごとに算出するが、一周期で終了ＳＯＣは、複数のバッテリの１つについてのみ算出し、残りのバッテリは、以前アップデートされた終了ＳＯＣを活用して周期ごとにＲＳＯＣを算出する。周期ごとに現在ＳＯＣの算出はＮ回、終了ＳＯＣの算出は１回行われてもよい。
図１８を参照すると、一周期で複数のバッテリのいずれか１つにのみ現在ＳＯＣ及び終了ＳＯＣを算出し、該当バッテリについてのみＲＳＯＣを算出する。残りのバッテリのＲＳＯＣは、以前アップデートされたＲＳＯＣがそのまま活用されてもよい。周期ごとに現在ＳＯＣの算出は１回、終了ＳＯＣの算出は１回行われてもよい。
図１９を参照すると、複数のバッテリそれぞれの現在ＳＯＣは、周期ごとに算出するが、一周期で終了ＳＯＣは、複数のバッテリのうち代表バッテリについてのみ算出し、残りのバッテリは、代表バッテリの終了ＳＯＣをそのまま活用して周期ごとにＲＳＯＣを算出する。ここで、複数のバッテリは、同じセル特性を有するバッテリに該当し、終了ＳＯＣがバッテリごとに大きく差はないため、終了ＳＯＣは、代表バッテリについてのみ算出されてもよい。複数のバッテリのうち平均の現在ＳＯＣ（又は、終了ＳＯＣ）を有するバッテリが代表バッテリとして選択されてもよい。周期ごとに現在ＳＯＣの算出はＮ回、終了ＳＯＣの算出は１回行われてもよい。
図２０を参照すると、単一バッテリ構造で一周期ごとに現在ＳＯＣは１回算出され、終了ＳＯＣはＮ回算出し、周期ごとにＲＳＯＣがＮ回算出されてもよい。前で説明したように、終了ＳＯＣはバッテリの印加電流によって変わるが、印加電流は装置の動作タイプに応じて変わる。このような実行プロセスを通じて、現在のバッテリ状態で音楽再生、動画再生、ゲームプレイ、待機状態動作などの様々な場合の使用可能な残余時間を算出し、ユーザに提供することができる。周期ごとに現在ＳＯＣの算出は１回、終了ＳＯＣの算出はＮ回行われてもよい。
図２１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。
以下、実施形態で各ステップは順次実行されるが、必ず順次に行われなくてもよい。例えば、各ステップの順序が変更されてもよく、少なくとも２つのステップが並列的に行われてもよい。
図２１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で実行されるバッテリ状態推定方法が示されている。
ステップＳ２１１０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測定電圧と、ターゲットバッテリに対応する第１電気化学モデルから推定されたターゲットバッテリの推定電圧との間の第１電圧差を用いて第１電気化学モデルを補正することで、ターゲットバッテリの現在ＳＯＣを推定する。ステップＳ２１２０において、バッテリ状態推定装置は、第２電気化学モデルで推定された仮想バッテリの推定電圧と予め設定された電圧との間の第２電圧差を用いて第２電気化学モデルを補正することで、ターゲットバッテリの終了ＳＯＣを推定する。第２電気化学モデルは、ターゲットバッテリが放電で予め設定された電圧に達したことを仮定した仮想バッテリに対応する。ステップＳ２１３０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現在ＳＯＣ及び終了ＳＯＣに基づいて、ターゲットバッテリのＲＳＯＣを推定する。
図２１に示された各ステップには、図１～図２０を参照して前述した事項がそのまま適用され得るため、より詳細な説明は省略する。
図２２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。
以下の実施形態において、各ステップは順次に実行されてもよいが、必ず順次に行われなくてもよい。例えば、各ステップの順序が変更されてもよく、少なくとも２ステップが並列的に行われてもよい。
図２２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で実行されるバッテリ状態推定方法が示されている。
ステップＳ２２１０において、バッテリ状態推定装置は、ターゲットバッテリが放電で予め設定された電圧に達したことを仮定した仮想バッテリに対応する電気化学モデルから推定された仮想バッテリの推定電圧と予め設定された電圧との間の電圧差を用いて、仮想バッテリの状態変化量を決定する。ステップＳ２２２０において、バッテリ状態推定装置は、仮想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Ｓ２２３０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仮想バッテリの状態情報を推定することで、ターゲットバッテリの終了ＳＯＣを推定する。
図２２に示された各ステップには、図１～図２０を参照して前述した事項がそのまま適用され得るため、より詳細な説明は省略する。
図２３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２３を参照すると、一実施形態に係るバッテリ状態推定装置２３００は、メモリ２３１０及びプロセッサ２３２０を含む。メモリ２３１０及びプロセッサ２３２０は、バス２３３０を介して通信する。
メモリ２３１０は、コンピュータで読み出し可能な命令語を含んでもよい。プロセッサ２３２０は、メモリ２３１０に格納されている命令語がプロセッサ２３２０で実行されることにより、先に言及した動作を行うことができる。メモリ２３１０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２３２０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２３００を制御する装置であってもい。プロセッサ２３２０は、ターゲットバッテリの測定電圧と、第１電気化学モデルで推定されたターゲットバッテリの推定電圧との間の電圧差を用いて第１電気化学モデルを補正することで、ターゲットバッテリの現在ＳＯＣを推定する。そして、プロセッサ２３２０は、第２電気化学モデルで推定された仮想バッテリの推定電圧と予め設定された電圧との間の電圧差を用いて第２電気化学モデルを補正することで、ターゲットバッテリの終了ＳＯＣを推定する。そして、プロセッサ２３２０は、ターゲットバッテリの現在ＳＯＣ及び終了ＳＯＣに基づいて、ターゲットバッテリのＲＳＯＣを推定する。
一実施形態において、バッテリ状態推定装置２３００は、二次電池バッテリなどのＳＯＣを推定する機能の含まれたＢＭＳ（Ｂａｔｔｅｒｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）、二次電池バッテリなどを使用する電子機器、移動手段、二次電池バッテリなど基盤の電力格納装置に適用されてもよい。また、バッテリ状態推定装置２３００は、仮想バッテリモデルに基づく終了ＳＯＣ推定方式を介してバッテリの終了ＳＯＣ算出時間を効率よく短縮し、ＰＭＩＣ（Ｐｏｗｅｒ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ）などの低い仕様機器に搭載されてもよい。また、バッテリ状態推定装置２３００は、電気化学モデルの内部状態情報を反映した急速充電、電気化学モデル基盤の劣化自動アップデート、バッテリの内部短絡の予測、バッテリの燃料計などに適用されてもよい。
また、バッテリ状態推定装置２３００は、スマートフォン、タブレット、ラップトップ、パーソナルコンピュータなどの様々なコンピューティング装置、スマートウォッチ、スマートメガネなどの様々なウェアラブル機器、スマートスピーカ、スマートＴＶ、スマート冷蔵庫などの様々な家電装置、スマート自動車、ロボット、ドローン、ＷＡＤ（Ｗａｌｋｉｎｇ Ａｓｓｉｓｔ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）機器などに適用されてもよい。
その他に、バッテリ状態推定装置２３００に関しては上述した動作を処理することができる。
図２４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２４を参照すると、モバイル機器２４００は、バッテリパック２４１０を含む。モバイル機器２４００は、バッテリパック２４１０を電源として使用する装置である。モバイル機器２４００は携帯用端末であって、例えば、スマートフォンであってもよい。図２４では、説明の便宜のためにモバイル機器２４００がスマートフォンである場合を説明したが、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てもよい。バッテリパック２４１０は、ＢＭＳ及び電池セル（又は、バッテリモジュール）を含む。
実施形態によれば、モバイル機器２４００は、バッテリ状態推定装置を含む。バッテリ状態推定装置は、バッテリパック２４１０（又は、バッテリパック２４１０内の電池セル）の現在ＳＯＣ及び終了ＳＯＣに基づいてバッテリパック２４１０のＲＳＯＣを推定する。
図１～図２３を参照して記述した事項は、図２４に基づい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。
図２５及び図２６は、一実施形態に係る車両を説明するための図である。
図２５を参照すると、車両２５００は、バッテリパック２５１０及びバッテリ管理システム２５２０を含む。車両２５００は、バッテリパック２５１０を電源（ｐｏｗｅｒ ｓｏｕｒｃｅ）として利用することができる。車両２５００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２５１０は、複数のバッテリモジュールを含んでもよい。バッテリモジュールは、複数の電池セルを含んでもよい。
バッテリ管理システム２５２０は、バッテリパック２５１０に異常が発生したかを監視し、バッテリパック２５１０が過充電又は過放電されないようにする。また、バッテリ管理システム２５２０は、バッテリパック２５１０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２５１０に対して熱制御を行ってもよい。また、バッテリ管理システム２５２０は、セルバランシングを行ってバッテリパック２５１０に含まれている電池セル間の充電状態が均等になるようにする。
一実施形態によれば、バッテリ管理システム２５２０は、先に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２５１０に含まれている電池セルそれぞれの状態情報又はバッテリパック２５１０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２５２０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２５１０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２５２０は、バッテリパック２５１０の状態情報を車両２５００のＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）又はＶＣＵ（Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）に送信する。車両２５００のＥＣＵ又はＶＣＵは、バッテリパック２５１０の状態情報を車両２５００のディスプレイに出力する。図２６に示すように、ＥＣＵ又はＶＣＵは、バッテリパック２５１０の状態情報を車両２５００内の計器盤２６１０に表示してもよい。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２６１０に表示する。図２６に図示していないが、ＥＣＵ又はＶＣＵは、バッテリパック２５１０の状態情報、残余走行距離などを車両２５００のヘッドアップディスプレイに表示することができる。
図２５及び図２６を参照して説明した事項には、図１～図２３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。
以上で説明された実施形態は、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、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ー、又は命令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特殊目的コンピュータを用いて具現される。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及び／又は複数類型の処理要素を含むことが把握する。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、希望の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出し可能な記録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され、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。記録媒体は、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。記録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。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例として、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。
上述したように実施形態をたとえ限定された図面によって説明したが、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、及び／又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。

Claims (20)

  1. ターゲットバッテリの測定電圧と前記ターゲットバッテリに対応する第１電気化学モデルで推定された前記ターゲットバッテリの推定電圧との間の第１電圧差を用いて前記第１電気化学モデルを補正することで、前記ターゲットバッテリの現在ＳＯＣを推定するステップと、
    第２電気化学モデルで推定された仮想バッテリの推定電圧と予め設定された電圧との間の第２電圧差を用いて前記第２電気化学モデルを補正することで、前記ターゲットバッテリの終了ＳＯＣを推定するステップと、
    前記ターゲットバッテリの現在ＳＯＣ及び終了ＳＯＣに基づいて、前記ターゲットバッテリのＲＳＯＣを推定するステップと、
    を含み、
    前記第２電気化学モデルは、放電で前記予め設定された電圧に達した前記ターゲットバッテリに対応する前記仮想バッテリに基づく、
    バッテリ状態推定方法。
  2. 前記終了ＳＯＣを推定するステップは、
    前記予め設定された電圧に対応する仮想バッテリの推定電圧に応答して、アップデートされた前記第２電気化学モデルを用いて前記仮想バッテリの現在ＳＯＣを推定し、前記仮想バッテリの現在ＳＯＣを前記ターゲットバッテリの終了ＳＯＣとして決定する、請求項１に記載のバッテリ状態推定方法。
  3. 前記第１電気化学モデルと第２電気化学モデルは、同じ物理的な特性パラメータ及び異なる内部状態情報を含む、請求項１又は２に記載のバッテリ状態推定方法。
  4. 前記終了ＳＯＣは、前記ターゲットバッテリから出力される電流によって前記ターゲットバッテリが放電され、前記予め設定された電圧に達した場合のＳＯＣである、請求項１～３のいずれかに記載のバッテリ状態推定方法。
  5. 前記終了ＳＯＣを推定するステップは、前記第２電圧差を用いて前記仮想バッテリの状態変化量を決定し、前記仮想バッテリの状態変化量に基づいて前記第２電気化学モデルの内部状態をアップデートし、前記第２電気化学モデルの内部状態に基づいて前記仮想バッテリの状態情報を推定することで前記ターゲットバッテリの終了ＳＯＣを推定する、請求項１に記載のバッテリ状態推定方法。
  6. 前記仮想バッテリの状態変化量は、前記第２電圧差、前記第２電気化学モデルで予め推定された以前状態情報、及びＯＣＶテーブルに基づく、請求項５に記載のバッテリ状態推定方法。
  7. 前記仮想バッテリの状態変化量は、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第２電圧差を反映することによって決定される、請求項６に記載のバッテリ状態推定方法。
  8. 前記第２電気化学モデルの内部状態は、前記仮想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アップデートされる、請求項５～７のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定方法。
  9. 前記第２電気化学モデルの内部状態は、前記仮想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うち１つ以上を含む、請求項５～７のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定方法。
  10. 前記ＲＳＯＣを推定するステップは、前記現在ＳＯＣ及び前記終了ＳＯＣのうち現在周期で推定されたいずれか１つ、及び以前周期で推定された他の１つに基づいて前記ＲＳＯＣを推定する、請求項１～９のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定方法。
  11. 前記終了ＳＯＣを推定するステップは、前記現在ＳＯＣを推定するステップが予め決定された回数だけ実行された後に行われる、請求項１～１０のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定方法。
  12. 前記ターゲットバッテリは複数のバッテリのうちの１つであり、
    前記現在ＳＯＣを推定するステップは、前記複数のバッテリそれぞれに対して実行され、
    前記終了ＳＯＣを推定するステップは、前記複数のバッテリのうち代表バッテリに対して実行され、
    前記ＲＳＯＣを推定するステップは、前記複数のバッテリそれぞれに対して推定された現在ＳＯＣ、及び前記代表バッテリに対して推定された終了ＳＯＣに基づいて前記複数のバッテリそれぞれのＲＳＯＣを推定する、請求項１～１１のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定方法。
  13. 前記終了ＳＯＣを推定するステップは、前記ターゲットバッテリが異なる電流で放電され、前記予め設定された電圧に達したことを仮定した複数の仮想バッテリそれぞれを用いて終了ＳＯＣを推定し、
    前記ＲＳＯＣを推定するステップは、前記ターゲットバッテリの現在ＳＯＣと前記終了ＳＯＣそれぞれに基づいて前記ターゲットバッテリのＲＳＯＣを推定する、請求項１に記載のバッテリ状態推定方法。
  14. 前記予め設定された電圧は、前記ターゲットバッテリの放電下限電圧である、請求項１～１３のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定方法。
  15. 前記ターゲットバッテリは、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１～１４のいずれか一項に記載のバッテリ状態推定方法。
  16. 放電で予め設定された電圧に達したターゲットバッテリに対応する仮想バッテリに対応する電気化学モデルで推定された前記仮想バッテリの推定電圧と前記予め設定された電圧間電圧との電圧差を用いて、前記仮想バッテリの状態変化量を決定するステップと、
    前記仮想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仮想バッテリの状態情報を推定することで、前記ターゲットバッテリの終了ＳＯＣを推定するステップと、
    を含むバッテリ状態推定方法。
  17. 前記仮想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、前記仮想バッテリの状態変化量を決定する、請求項１６に記載のバッテリ状態推定方法。
  18. 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、前記仮想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１６又は１７に記載のバッテリ状態推定方法。
  19. 請求項１～１８の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出し可能な格納媒体。
  20. ターゲットバッテリに対応する第１電気化学モデル及び放電で予め設定された電圧に達した前記ターゲットバッテリに対応する仮想バッテリに基づく第２電気化学モデルを格納するメモリと、
    前記ターゲットバッテリのＲＳＯＣを推定するプロセッサと、
    を含み、
    前記プロセッサは、
    前記ターゲットバッテリの測定電圧と、前記第１電気化学モデルで推定された前記ターゲットバッテリの推定電圧との間の電圧差を用いて前記第１電気化学モデルを補正することで、前記ターゲットバッテリの現在ＳＯＣを推定し、
    前記第２電気化学モデルで推定された前記仮想バッテリの推定電圧と前記予め設定された電圧との間の電圧差を用いて前記第２電気化学モデルを補正することで、前記ターゲットバッテリの終了ＳＯＣを推定し、
    前記ターゲットバッテリの現在ＳＯＣ及び終了ＳＯＣに基づいて、前記ターゲットバッテリのＲＳＯＣを推定する、
    バッテリ状態推定装置。
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