JP2024500788A - 電池管理装置および方法 - Google Patents

Abstract

本文書に開示された電池管理装置は、電池セルの電流および電圧を測定する測定部と、前記電池セルの電流および電圧から得られる特性値および前記電池セルそれぞれの劣化挙動に基づいて前記電池セルそれぞれを複数のクラスに分類する分析部と、前記複数のクラスそれぞれに対して既に設定された方式で前記電池セルの寿命を判断する判断部と、を含むことができる。

Description

本発明は、２０２１年０１月０８日付けの韓国特許出願第１０－２０２１－０００２９０７号に基づく優先権の利益を主張し、当該韓国特許出願の文献に開示された全ての内容は、本明細書の一部として組み込まれる。
本文書に開示された実施形態は、電池管理装置および方法に関する。

近年、二次電池に対する研究開発が活発に行われている。ここで、二次電池は、充放電が可能な電池であり、従来のＮｉ／Ｃｄ電池、Ｎｉ／ＭＨ電池などと、最近のリチウムイオン電池とをいずれも含む意味である。二次電池の中でも、リチウムイオン電池は、従来のＮｉ／Ｃｄ電池、Ｎｉ／ＭＨ電池などに比べて、エネルギー密度が遥かに高いという長所がある。また、リチウムイオン電池は、小型、軽量に作製することができるため、移動機器の電源として用いられる。また、リチウムイオン電池は、電気自動車の電源にまでその使用範囲が拡張され、次世代エネルギー貯蔵媒体として注目を浴びている。

また、二次電池は、一般的に複数の電池セルが直列および／または並列に連結された電池モジュールを含む電池パックとして用いられる。そして、電池パックは、電池管理システムにより、状態および動作が管理および制御される。

このような電池セルの容量を計算するためには、通常、電池セルの充電および放電が全て終わった後、Ａｈ Ｃｏｕｎｔｉｎｇなどの計算式を用いる。また、このような電池セルを出荷する場合、予め電池セルを３００サイクルまで充放電させ、容量劣化率を点検した後に出荷がなされる。しかし、電池セルを３００サイクルまで充放電させることは、時間および費用が多くかかるという問題がある。

本文書に開示された実施形態は、電池セルの劣化特性を示すデータに基づいて電池セルをクラス別に分類して容量を推定することで、電池セルの寿命を早期に予測することができる電池管理装置および方法を提供することを１つの目的とする。

本文書に開示された実施形態の技術的課題は、以上で言及した技術的課題に制限されず、言及していないまた他の技術的課題は、下記の記載から当業者にに明らかに理解できるものである。

本文書に開示された電池管理装置は、電池セルの電流および電圧を測定する測定部と、前記電池セルの電流および電圧から得られる特性値および前記電池セルそれぞれの劣化挙動に基づいて前記電池セルそれぞれを複数のクラスに分類する分析部と、前記複数のクラスそれぞれに対して既に設定された方式で前記電池セルの寿命を判断する判断部と、を含むことができる。

一実施形態に係る、前記分析部は、前記電池セルのうち特性値の不連続性が存在する電池セルを寿命判断対象から除外することができる。
一実施形態に係る、前記分析部は、前記特性値の変化の様子に基づいて前記電池セルそれぞれを複数のクラスに分類することができる。
一実施形態に係る、前記特性値の変化の様子は、前記特性値の初期値およびサイクルに対する変化率を含むことができる。

一実施形態に係る、前記分析部は、前記電池セルに対して第１サイクルまで充放電を行った状態で、前記電池セルの特性値に基づいて前記電池セルの寿命が正常であると判定可能な電池セルを第１クラスに分類することができる。

一実施形態に係る、前記分析部は、前記第１クラスに属しない電池セルに対しては、第２サイクルまで充放電を行った状態で、前記電池セルの寿命判断が可能な第２クラスに分類し、前記第２サイクルは、前記第１サイクルよりも大きい値を有することができる。

一実施形態に係る、前記判断部は、前記第２クラスに含まれる電池セルに対して前記第２サイクルだけ充放電を行った状態で、前記第２クラスに含まれる電池セルの特性値を回帰モデル（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｍｏｄｅｌ）に適用することで、電池セルの寿命を判断することができる。

一実施形態に係る、前記分析部は、前記特性値に対する近似式の係数に基づいて前記電池セルそれぞれを前記複数のクラスに分類することができる。
一実施形態に係る、前記分析部は、前記近似式の係数に対してＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを行うことができる。

本文書に開示された電池管理方法は、電池セルの電流および電圧を測定するステップと、前記電池セルの電流および電圧から得られる特性値および前記電池セルそれぞれの劣化挙動に基づいて前記電池セルそれぞれを複数のクラスに分類するステップと、前記複数のクラスそれぞれに対して既に設定された方式で前記電池セルの寿命を判断するステップと、を含むことができる。

一実施形態に係る、前記電池セルのうち特性値の不連続性が存在する電池セルを寿命判断対象から除外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、前記電池セルそれぞれを複数のクラスに分類するステップは、前記特性値の変化の様子に基づいて前記電池セルそれぞれを複数のクラスに分類することができる。

一実施形態に係る、前記電池セルそれぞれを複数のクラスに分類するステップは、前記特性値の傾きに基づいて前記電池セルそれぞれを複数のクラスに分類することができる。

一実施形態に係る、前記電池セルそれぞれを複数のクラスに分類するステップは、前記電池セルに対して第１サイクルまで充放電を行った状態で、前記電池セルの特性値に基づいて前記電池セルの寿命が正常であると判定可能な電池セルを第１クラスに分類することができる。

一実施形態に係る、前記電池セルそれぞれを複数のクラスに分類するステップは、前記第１クラスに属しない電池セルに対しては、第２サイクルまで充放電を行った状態で、前記電池セルの寿命判断が可能な第２クラスに分類し、前記第２サイクルは、前記第１サイクルよりも大きい値を有することができる。

一実施形態に係る、前記電池セルの寿命を判断するステップは、前記第２クラスに含まれる電池セルに対して前記第２サイクルだけ充放電を行った状態で、前記第２クラスに含まれる電池セルの特性値を回帰モデルに適用することで、電池セルの寿命を判断することができる。

本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置および方法は、電池セルの劣化特性を示すデータに基づいて電池セルをクラス別に分類して容量を推定することで、電池セルの寿命を早期に予測することができる。

本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置を含む一般的な電池パックの構成を示すブロック図である。 本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置の構成を示すブロック図である。 本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置において電池セルの特性値データをフィルタリングすることを示す図である。 本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置において電池セルの特性値データに基づいて電池セルのクラスを分類することを例示的に示す図である。 本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置を介して電池セルの寿命を判断した結果を例示的に示す図である。 本文書に開示された一実施形態に係る電池管理方法を示すフローチャートである。 本文書に開示された一実施形態に係る電池管理方法を実行するコンピューティングシステムを示すブロック図である。

以下、添付図面を参照して本文書に開示された多様な実施形態について詳しく説明する。本文書において、図面上の同一の構成要素に対しては同一の参照符号を付し、同一の構成要素に対して重複した説明は省略する。

本文書に開示されている多様な実施形態に対し、特定の構造的ないし機能的説明は、単に実施形態を説明するための目的で例示されたものであり、本文書に開示された多様な実施形態は、種々の形態で実施されてもよく、本文書に説明された実施形態に限定されるものと解釈されてはならない。

多様な実施形態で用いられた「第１」、「第２」、「１番目」、または「２番目」などの表現は、多様な構成要素を、順序および／または重要度に関係なく修飾してもよく、当該構成要素を限定しない。例えば、本文書に開示された実施形態の権利範囲から逸脱せずに、第１構成要素は第２構成要素と命名してもよく、それと同様に、第２構成要素も第１構成要素に変更して命名してもよい。

本文書で用いられた用語は、単に特定の実施形態を説明するために用いられたものであって、他の実施形態の範囲を限定しようとするものではない。単数の表現は、文脈上、明らかに他を意味しない限り、複数の表現を含んでもよい。

技術的または科学的な用語を含めてここで用いられる全ての用語は、本文書に開示された実施形態の技術分野における通常の知識を有する者により一般的に理解されるものと同一の意味を有してもよい。一般的に用いられる辞書に定義された用語は、関連技術の文脈上の意味と同一または類似の意味を有するものと解釈されてもよく、本文書において明らかに定義しない限り、理想的または過度に形式的な意味に解釈されない。場合によっては、本文書で定義された用語であっても、本文書に開示された実施形態を排除するように解釈されてはならない。

図１は、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置を含む一般的な電池パックの構成を示すブロック図である。
具体的に、図１は、本文書に開示された一実施形態に係る電池パック１０と、上位システムに含まれている上位制御器２０と、を含む電池制御システム１を概略的に示す。

図１に示されたように、電池パック１０は、複数の電池モジュール１２、センサ１４、スイッチング部１６、および電池管理システム１００を含むことができる。この際、電池パック１０には、電池モジュール１２、センサ１４、スイッチング部１６、および電池管理システム１００が複数備えられることができる。

複数の電池モジュール１２は、充放電可能な少なくとも１つの電池セルを含むことができる。この際、複数の電池モジュール１２は、直列または並列に連結されていてもよい。
センサ１４は、電池パック１０に流れる電流を検出することができる。この際、検出信号は、電池管理システム１００に伝達されることができる。

スイッチング部１６は、電池モジュール１２の（＋）端子側または（－）端子側に直列に連結され、電池モジュール１２の充放電電流の流れを制御することができる。例えば、スイッチング部１６は、電池パック１０の仕様に応じて少なくとも１つのリレー、電磁接触器などを用いることができる。

電池管理システム１００は、電池パック１０の電圧、電流、温度などをモニターし、過充電および過放電などを防止するように制御管理することができ、例えば、ＲＢＭＳを含むことができる。

電池管理システム１００は、上述した各種パラメータを測定した値の入力を受けるインターフェースであり、複数の端子、およびこれらの端子と連結され、入力を受けた値の処理を行う回路などを含むことができる。また、電池管理システム１００は、スイッチング部１６、例えば、リレーまたは接触器などのＯＮ／ＯＦＦを制御することもでき、電池モジュール１２に連結され、電池モジュール１２それぞれの状態を監視することができる。

一方、本文書に開示された電池管理システム１００においては、以下に後述するように、測定された電池セルの電圧および電流に基づいて別のプログラムを介して特性値および劣化挙動を算出し、それを複数のクラスに分類して電池セルの寿命を推定することができる。

上位制御器２０は、電池モジュール１２を制御するための制御信号を電池管理システム１００に伝送することができる。これにより、電池管理システム１００は、上位制御器２０から印加される制御信号に基づいて動作が制御されることができる。また、電池モジュール１２は、ＥＳＳ（Ｅｎｅｒｇｙ Ｓｔｏｒａｇｅ Ｓｙｓｔｅｍ）に含まれた構成であってもよい。この場合、上位制御器２０は、複数の電池パック１０を含む電池バンクの制御器（ＢＢＭＳ）または複数のバンクを含むＥＳＳ全体を制御するＥＳＳ制御器であってもよい。ただし、電池パック１０は、このような用途に限定されるものではない。
このような電池パック１０の構成および電池管理システム１００の構成は公知の構成であるため、より具体的な説明は省略することにする。

図２は、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置の構成を示すブロック図である。
図２を参照すると、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置１００は、測定部１１０、分析部１２０、および判断部１３０を含むことができる。

測定部１１０は、電池セルの電流および電圧を測定することができる。この際、測定部１１０は、電池セルの電圧および電流を一定時間間隔で測定することができる。測定部１１０を介して測定された電圧および電流は、電池セルそれぞれに対する特性値（ｆｅａｔｕｒｅ）を算出するために用いることができる。例えば、電池セルの特性値は、電池セルの電圧に対する容量の微分値（ｄＱ／ｄＶ）に基づいて算出された値であってもよい。

分析部１２０は、電池セルの電流および電圧から得られる特性値および電池セルそれぞれの劣化挙動に基づいて電池セルそれぞれを複数のクラスに分類することができる。具体的に、分析部１２０は、特性値の変化の様子に基づいて電池セルそれぞれを複数のクラスに分類することができる。例えば、特性値の変化の様子は、特性値の初期値、サイクルに対する特性値の変化率（傾き）などを含むことができる。

また、分析部１２０は、電池セルのうち特性値の不連続性が存在する電池セルを寿命判断対象から除外することができる。すなわち、特性値データにおいて雑音や誤差によるノイズが現れる電池セルは、実験過程やデータの算出時に異常が発生したとみなし、早期に容量予測が不可能なものとして分析対象から除外することができる。この際、寿命判断対象から除外された電池セルは、従来のように設定されたサイクル（例えば、３００サイクル）まで充放電を行った後に容量を推定することができる。

分析部１２０は、電池セルに対して第１サイクルまで充放電を行った状態で、電池セルの特性値に基づいて電池セルの寿命が正常であると判定可能な電池セルを第１クラスに分類することができる。例えば、第１サイクルは３６サイクルであってもよい。すなわち、本文書に開示された電池管理装置によると、従来の３００サイクルまで充放電が行われた後に寿命を予測していた方式に比べてさらに迅速に容量を推定することができる。

また、分析部１２０は、第１クラスに属しない電池セルに対しては、第２サイクルまで充放電を行った状態で、電池セルの寿命判断が可能な第２クラスに分類することができる。この際、第２サイクルは、前述した第１サイクルよりも大きい値であって、１００サイクルであってもよい。すなわち、分析部１２０は、第１サイクル（例えば、３６サイクル）までのデータだけでは容量を判定することはできないが、第１サイクルよりも大きい第２サイクルまでのデータでも容量が推定可能な電池セルに対しては、３００サイクルまで充放電させなくても別の推定モデルを介して容量を推定することができる。

そして、分析部１２０は、得られた特性値データに対する近似式を算出し、近似式の係数に基づいて電池セルそれぞれを複数のクラスに分類することができる。この際、近似式は、一次または二次多項式であってもよい。例えば、分析部１２０は、近似式の係数に対してＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを行うことで、電池セルを劣化挙動に応じて複数のクラス（クラスタ）に分類することができる。

判断部１３０は、複数のクラスそれぞれに対して既に設定された方式で電池セルの寿命を判断することができる。具体的に、判断部１３０は、分析部１２０を介して第１クラスに分類された電池セルに対しては、第１サイクルだけ充放電を行った後に、劣化度が正常であると早期に判定することができる。また、判断部１３０は、分析部１２０を介して第２クラスに分類された電池セルに対しては、第２サイクルだけ充放電を行った後に、抽出された電池セルの特性値を回帰モデル（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｍｏｄｅｌ）に適用することで、電池セルの寿命を判断することができる。

ここで、回帰モデルは、１～１００サイクルまでのデータに基づいて３００サイクル後のＳＯＨ値まで算出できる容量推定モデルであってもよい。例えば、回帰モデルは、機械学習を介したニューラルネットワーク（ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）技法のうち１つとしてＥｌａｓｔｉｃ Ｎｅｔなどの推定モデルが用いられることができる。

一方、図２には示されていないが、本文書に開示された電池管理装置１００は、格納部を含むことができる。この場合、格納部は、電池セルの電圧および電流、特性値、第１、２クラスに関するデータなどの各種データを格納することができる。一方、図１の電池管理装置１００は、格納部の代わりに通信部（図示せず）を含むことができる。この場合、電池管理装置１００は、電池セルそれぞれに関する各種データを外部サーバに格納しておき、通信部を介して送受信する方式で動作することができる。

このように、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置は、電池セルの劣化特性を示すデータに基づいて電池セルをクラス別に分類して容量を推定することで、電池セルの寿命を早期に予測することができる。

図３は、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置において電池セルの特性値データをフィルタリングすることを示す図である。
図３を参照すると、複数の電池セルそれぞれのサイクルに対する特性値の変化の様子を示すグラフを示す。この際、図３の横軸は電池セルの充放電サイクル数を示し、縦軸は電池セルの特性値を示す。例えば、特性値は、電池セルの電圧に対する容量の微分値（ｄＱ／ｄＶ）であってもよい。

図３に示したように、複数の電池セルそれぞれに対して算出した特性値データは、通常、連続的な値として平滑に現れるデータと、ノイズなどにより不連続的な値として傾向性から外れるデータが混在している。このような不連続的な特性値データは、平滑化するための補正処理をしない限り、統計的な分析により結果値を得ることが難しい。

このように、本文書に開示された電池管理装置においては、電池セルのうち特性値の不連続性が存在する電池セルは、事前に別のクラスに分類して寿命判断対象から除外することで、特性値に対する分析をさらに正確かつ容易に行うことができる。

図４は、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置において電池セルの特性値データに基づいて電池セルのクラスを分類することを例示的に示す図である。

図４を参照すると、電池セルの充放電サイクルに対する特性値の変化の様子を複数のクラスに分けて示している。この際、Ｃｌａｓｓ１－１は、前述した第１クラスを示し、Ｃｌａｓｓ１－２および１－３は、前述した第２クラスを示す。また、図４に示した各クラスは、Ｋ－ｍｅａｎｓクラスタリング分析により分類されたものであってもよい。例えば、図４の特性値は、電池セルの電圧に対する容量の微分値であってもよい。

図４に示したように、Ｃｌａｓｓ１－２および１－３と比べて、Ｃｌａｓｓ１－１に属した電池セルが、サイクルに対する特性値の傾きがさらに緩やかであることを確認することができる。すなわち、Ｃｌａｓｓ１－１に含まれる電池セルの場合、ＳＯＨとの相関性が高い特性値の変化が相対的に小さく現れるため、他の電池セルに比べて容量劣化が少なく発生し得る。

このように、本文書に開示された電池管理装置を介して分析を行った結果、電池セルがＣｌａｓｓ１－１、すなわち、第１クラスに属する場合には、一定サイクル数（例えば、３６サイクル）だけ充放電を行った後、これ以上充放電を行わなくても、早期に劣化度が正常な電池セルと判断することができる。また、電池セルがＣｌａｓｓ１－２または１－３、すなわち、第２クラスに属する場合には、一定回数以上のサイクル数（例えば、１００サイクル）だけ充放電を行った後、前述した回帰モデルを介して電池セルの容量を予測することができる。例えば、一部の異なる劣化挙動を示すＣｌａｓｓ１－２および１－３に適用される回帰モデルは、初期値、算出条件などが互いに異なるように構成されることができる。

図５は、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置を介して電池セルの寿命を判断した結果を例示的に示す図である。
図５を参照すると、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置を介して、図４で説明したＣｌａｓｓ１－２および１－３に分類されて算出された電池セルのＳＯＨ値（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）と、Ｃｌａｓｓ１－１に分類されて劣化度が正常であると判断された電池セルのＳＯＨ値（Ａｌｌ Ｐａｓｓ）を示す。また、図５のグラフ２００は、実際に測定された電池セルの寿命値を概略的に示したものである。

図５に示したように、Ｃｌａｓｓ１－１に分類された電池セルは、ＳＯＨ値が実際の測定値と同一なものであって、グラフ２００上に位置することが分かる。これに対し、Ｃｌａｓｓ１－２および１－３に含まれた電池セルの場合は、実際に測定されたＳＯＨ値とは一部の誤差が発生し、グラフ２００から一定距離離れていることが分かる。この際、グラフ２００からの距離は誤差大きさを示す。

また、図５の下段を参照すると、実際のＳＯＨ値（Ａｃｔｕａｌ ＳＯＨ）からの誤差を直線に対する距離（絶対誤差、Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｅｒｒｏｒ）で示している。すなわち、図５の下段部分は、Ｃｌａｓｓ１－２および１－３に含まれた電池セル（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）のポイントがグラフ２００から離れた距離の絶対値に該当する大きさを示したものである。

図５から確認できるように、図４において、Ｃｌａｓｓ１－１（第１クラス）に分類された電池セルの場合、充放電を一定サイクル数だけ行っても正常（Ｐａｓｓ）と判断することができ、残りのＣｌａｓｓ１－２および１－３の電池セルの場合にも、実際のＳＯＨ値と一部の誤差はあるが、大体一致する傾向を示すことが分かる。

図６は、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理方法を示すフローチャートである。
図６を参照すると、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理方法においては、先ず、電池セルの電圧および電流を測定する（Ｓ１１０）。この際、電池セルの電圧および電流を一定時間間隔で測定することができる。また、ステップＳ１１０で測定された電圧および電流は、電池セルそれぞれに対する特性値を算出するために用いることができる。例えば、電池セルの特性値は、電池セルの電圧に対する容量の微分値（ｄＱ／ｄＶ）に基づいて算出された値であってもよい。

そして、電池セルのうち特性値の不連続性が存在する電池セルを寿命判断対象から除外する（Ｓ１２０）。すなわち、特性値データにおいて雑音や誤差によるノイズが現れる電池セルは、実験過程やデータの算出時に異常が発生したとみなし、早期に容量予測が不可能なものとして分析対象から除外することができる。この際、寿命判断対象から除外された電池セルは、従来のように設定されたサイクル（例えば、３００サイクル）まで充放電を行った後に容量を推定することができる。

次に、電池セルの電流および電圧から得られる特性値および電池セルそれぞれの劣化挙動に基づいて電池セルそれぞれを複数のクラスに分類する（Ｓ１３０）。具体的に、ステップＳ１３０においては、特性値の変化の様子に基づいて電池セルそれぞれを複数のクラスに分類することができる。例えば、特性値の変化の様子は、特性値の初期値、サイクルに対する特性値の変化率（傾き）などを含むことができる。

また、ステップＳ１３０においては、得られた特性値データに対する近似式を算出し、近似式の係数に基づいて電池セルそれぞれを複数のクラスに分類することができる。この際、近似式は、一次または二次多項式であってもよい。例えば、近似式の係数に対してＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを行うことで、電池セルを劣化挙動に応じて複数のクラス（クラスタ）に分類することができる。

仮に、ステップＳ１４０において、電池セルが第１クラスに含まれる場合（ＹＥＳ）、第１サイクルまで充放電を行った状態で、電池セルの特性値に基づいて電池セルの寿命が正常であると判定する（Ｓ１５０）。例えば、第１サイクルは３６サイクルであってもよい。

これに対し、ステップＳ１４０において、電池セルが第１クラスに含まれない場合（ＮＯ）、電池セルを第２クラスに分類する（Ｓ１６０）。また、第２サイクルだけ充放電を行った状態で、電池セルの特性値を回帰モデルに適用して電池セルの寿命を評価する（Ｓ１７０）。例えば、第２サイクルは、前述した第１サイクルよりも大きい値であって、１００サイクルであってもよい。

ここで、回帰モデルは、１～１００サイクルまでのデータに基づいて３００サイクル後のＳＯＨ値まで算出できる容量推定モデルであってもよい。例えば、回帰モデルは、機械学習を介したニューラルネットワーク技法のうち１つとしてＥｌａｓｔｉｃ Ｎｅｔなどの推定モデルが用いられることができる。

このように、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理方法は、電池セルの劣化特性を示すデータに基づいて電池セルをクラス別に分類して容量を推定することで、電池セルの寿命を早期に予測することができる。

図７は、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理方法を実行するコンピューティングシステムを示すブロック図である。
図７を参照すると、本文書に開示された一実施形態に係るコンピューティングシステム（電池管理装置又は電池管理システム）３０は、ＭＣＵ３２、メモリ３４、入出力Ｉ／Ｆ３６、および通信Ｉ／Ｆ３８を含むことができる。

ＭＣＵ３２は、メモリ３４に格納されている各種プログラム（例えば、特性値の算出プログラム、クラス分類および寿命推定プログラムなど）を実行させ、このようなプログラムを介して電池セルの電圧、電流などを含む各種データを処理し、前述した図２に示した電池管理装置の機能を行うようにするプロセッサであってもよい。

メモリ３４は、電池セルの特性値の算出、クラス分類および寿命推定に関する各種プログラムを格納することができる。また、メモリ３４は、電池セルそれぞれの電圧、電流、特性値データなどの各種データを格納することができる。

このようなメモリ３４は、必要に応じて複数備えられてもよい。メモリ３４は、揮発性メモリであってもよく、不揮発性メモリであってもよい。揮発性メモリとしてのメモリ３４は、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭなどが用いられることができる。不揮発性メモリとしてのメモリ３４は、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＡＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリなどが用いられることができる。上記で列挙したメモリ３４の例は単なる例示にすぎず、これらの例に限定されるものではない。

入出力Ｉ／Ｆ３６は、キーボード、マウス、タッチパネルなどの入力装置（図示せず）と、ディスプレイ（図示せず）などの出力装置と、ＭＣＵ３２との間を連結してデータを送受信できるようにするインターフェースを提供することができる。

通信Ｉ／Ｆ３８は、サーバと各種データを送受信できる構成であり、有線または無線通信を支援できる各種装置であってもよい。例えば、通信Ｉ／Ｆ３８を介して、別に備えられた外部サーバから電池セルの特性値の算出、クラス分類および寿命推定のためのプログラムや各種データなどを送受信することができる。

このように、本文書に開示された一実施形態に係るコンピュータプログラムは、メモリ３４に記録され、ＭＣＵ３２により処理されることで、例えば、図２に示した各機能を行うモジュールとして実現されてもよい。

以上、本文書に開示された実施形態を構成する全ての構成要素が１つに結合するかまたは結合して動作するものと説明されたからといって、本文書に開示された実施形態が必ずしもこのような実施形態に限定されるものではない。すなわち、本文書に開示された実施形態の目的の範囲内であれば、その全ての構成要素が１つ以上に選択的に結合して動作してもよい。

また、以上に記載された「含む」、「構成する」、または「有する」などの用語は、特に反対の記載がない限り、当該構成要素が内在できることを意味するため、他の構成要素を除くものではなく、他の構成要素をさらに含んでもよいものと解釈されなければならない。技術的または科学的な用語を含む全ての用語は、他に定義しない限り、本文書に開示された実施形態が属する技術分野における通常の知識を有する者により一般的に理解されるものと同一の意味を有する。辞書に定義された用語のように一般的に用いられる用語は、関連技術の文脈上の意味と一致するものと解釈されなければならず、本文書において明らかに定義しない限り、理想的または過度に形式的な意味に解釈されない。

以上の説明は本文書に開示された技術思想を例示的に説明したものにすぎず、本文書に開示された実施形態が属する技術分野における通常の知識を有する者であれば、本文書に開示された実施形態の本質的な特性から逸脱しない範囲内で多様な修正および変形が可能である。したがって、本文書に開示された実施形態は本文書に開示された実施形態の技術思想を限定するためのものではなく説明するためのものであって、このような実施形態により本文書に開示された技術思想の範囲が限定されるものではない。本文書に開示された技術思想の保護範囲は後述の請求範囲により解釈されなければならず、それと同等な範囲内にある全ての技術思想は本文書の権利範囲に含まれるものと解釈されるべきである。

１：電池制御システム
１０：電池パック
１２：複数の電池モジュール
１４：センサ
１６：スイッチング部
２０：上位制御器
３０：電池管理装置
３２：ＭＣＵ
３４：メモリ
３６：入出力Ｉ／Ｆ
３８：通信Ｉ／Ｆ
１００：電池管理装置、電池管理システム（ＢＭＳ）
１１０：測定部
１２０：分析部
１３０：判断部

Claims (16)

1. 電池セルの電流および電圧を測定する測定部と、
   前記電池セルの電流および電圧から得られる特性値および前記電池セルそれぞれの劣化挙動に基づいて前記電池セルそれぞれを複数のクラスに分類する分析部と、
   前記複数のクラスそれぞれに対して既に設定された方式で前記電池セルの寿命を判断する判断部と、
   を含む、電池管理装置。
2. 前記分析部は、前記電池セルのうち特性値の不連続性が存在する電池セルを寿命判断対象から除外する、請求項１に記載の電池管理装置。
3. 前記分析部は、前記特性値の変化の様子に基づいて前記電池セルそれぞれを複数のクラスに分類する、請求項１又は２に記載の電池管理装置。
4. 前記特性値の変化の様子は、前記特性値の初期値およびサイクルに対する変化率を含む、請求項３に記載の電池管理装置。
5. 前記分析部は、前記電池セルに対して第１サイクルまで充放電を行った状態で、前記電池セルの特性値に基づいて前記電池セルの寿命が正常であると判定可能な電池セルを第１クラスに分類する、請求項１～４のいずれか一項に記載の電池管理装置。
6. 前記分析部は、前記第１クラスに属しない電池セルに対しては、第２サイクルまで充放電を行った状態で、前記電池セルの寿命判断が可能な第２クラスに分類し、前記第２サイクルは、前記第１サイクルよりも大きい値を有する、請求項５に記載の電池管理装置。
7. 前記判断部は、前記第２クラスに含まれる電池セルに対して前記第２サイクルだけ充放電を行った状態で、前記第２クラスに含まれる電池セルの特性値を回帰モデル（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ ｍｏｄｅｌ）に適用することで、電池セルの寿命を判断する、請求項６に記載の電池管理装置。
8. 前記分析部は、前記特性値に対する近似式の係数に基づいて前記電池セルそれぞれを前記複数のクラスに分類する、請求項１～７のいずれか一項に記載の電池管理装置。
9. 前記分析部は、前記近似式の係数に対してＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを行う、請求項８に記載の電池管理装置。
10. 電池セルの電流および電圧を測定するステップと、
    前記電池セルの電流および電圧から得られる特性値および前記電池セルそれぞれの劣化挙動に基づいて前記電池セルそれぞれを複数のクラスに分類するステップと、
    前記複数のクラスそれぞれに対して既に設定された方式で前記電池セルの寿命を判断するステップと、
    を含む、電池管理方法。
11. 前記電池セルのうち特性値の不連続性が存在する電池セルを寿命判断対象から除外するステップをさらに含む、請求項１０に記載の電池管理方法。
12. 前記電池セルそれぞれを複数のクラスに分類するステップは、前記特性値の変化の様子に基づいて前記電池セルそれぞれを複数のクラスに分類する、請求項１０又は１１に記載の電池管理方法。
13. 前記電池セルそれぞれを複数のクラスに分類するステップは、前記特性値の傾きに基づいて前記電池セルそれぞれを複数のクラスに分類する、請求項１２に記載の電池管理方法。
14. 前記電池セルそれぞれを複数のクラスに分類するステップは、前記電池セルに対して第１サイクルまで充放電を行った状態で、前記電池セルの特性値に基づいて前記電池セルの寿命が正常であると判定可能な電池セルを第１クラスに分類する、請求項１０～１３のいずれか一項に記載の電池管理方法。
15. 前記電池セルそれぞれを複数のクラスに分類するステップは、前記第１クラスに属しない電池セルに対しては、第２サイクルまで充放電を行った状態で、前記電池セルの寿命判断が可能な第２クラスに分類し、前記第２サイクルは、前記第１サイクルよりも大きい値を有する、請求項１４に記載の電池管理方法。
16. 前記電池セルの寿命を判断するステップは、前記第２クラスに含まれる電池セルに対して前記第２サイクルだけ充放電を行った状態で、前記第２クラスに含まれる電池セルの特性値を回帰モデルに適用することで、電池セルの寿命を判断する、請求項１５に記載の電池管理方法。