JP4250425B2 - バッテリの利用可能なエネルギを予測する方法および装置 - Google Patents

Description

本発明は、非侵襲テスト手順を使用することによって、バッテリの利用可能なエネルギおよび任意の充電状態でのそのようなバッテリについての利用可能なランタイムを予測する方法および装置に関する。

通常、アンペア時間（Ａｈ）で測定されたバッテリの実際の容量、および特に鉛酸蓄電池タイプのバッテリの実際の容量を決定することがしばしば望ましい。鉛酸蓄電池バッテリの実際の容量を決定する従来の方法は、バッテリを１００％の充電状態（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｇｅ；ＳＯＣ）に完全に充電し、その後、一定の電流（アンペア）値でバッテリを完全に放電することを含む。バッテリ容量は、放電電流（アンペア）値に、バッテリを完全に放電するために必要な放電時間（時間）を掛けることによって決定される。

その容量を決定するために放電した後で、バッテリは、使用のために準備されるように再び完全に充電されなければならない。分かるように、この方法は、十分な量の充電および放電を含み、各充電および放電サイクルのために比較的長い時間を必要とするので、時間がかかる。サイクリング方法は、バッテリの調子を損なうこともある。たとえば、鉛酸蓄電池バッテリにおいて、ガス発生が、バッテリの過充電で発生しかつ損傷を引き起こす可能性がある。また、放電／充電サイクリングが原因のバッテリの磨耗が存在する。

前述のテストは、基本的にバッテリの静的な状態の分析を提供し、その将来の性能の測定ではない。バッテリが、所定の充電状態で、たとえば完全に充電された（１００％ＳＯＣ）または１００％ＳＯＣより少なく充電されたとき、提供できる利用可能なエネルギを予測できることもしばしば重要である。バッテリの利用可能なエネルギは、その定格容量と異なる。バッテリ容量は、バッテリに蓄積できかつバッテリから取り出すことができるエネルギの最大量である。利用可能なエネルギは、バッテリのＳＯＣの関数である。すなわち、バッテリ容量は、製造業者によって見積もられたものとして、または上述のように実際の放電テストによって最近測定された値であると想定される。バッテリ定格容量は、すべての充電状態で同一である。しかしバッテリは、０％から１００％の様々な充電状態（ＳＯＣ）である可能性がある。充電状態（ＳＯＣ）をかけたバッテリ定格容量（Ａｈ）は、バッテリから提供されることができる利用可能なエネルギを決定する。したがって、実際に利用可能なエネルギは、充電状態が減少すると減少することは明らかである。

これは、ソースバッテリがその機能を実行できる時間を決定するので、たとえば、無停電電源（Ｕｎｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｂｌｅ Ｐｏｗｅｒ Ｓｏｕｒｃｅ、ＵＰＳ）などのミッションが重要な適用において、利用可能なエネルギを予測できることは重要である可能性がある。これは、バッテリが、完全な放電まで利用可能なエネルギに基づく所定の電流放出でその適用において動作できる時間である、バッテリ「ランタイム（ｒｕｎ ｔｉｍｅ）」と時には呼ばれる。これは、現在のＳＯＣでのバッテリの利用可能なエネルギおよび適用の放電電流に基づいて計算される。

明らかなように、バッテリの実際の容量を決定するために、上述の従来の充電／放電サイクリング方法を使用してバッテリをテストするために、保守要員および時間が必要である。また、これを行うために、その間、ＵＰＳなどのその指定された適用にバッテリが使用できないテストのために、バッテリがラインから外されなければならない。

米国特許第５,０４９,８０３号に記載されるなどのバッテリ容量を決定する他の方法が、本出願の譲渡人によって開発された。その方法は、バッテリが放電される必要なしに、完全に充電された（１００％ ＳＯＣ）バッテリの能動的なテストを介してバッテリの実際の容量を決定する。このテストは、上述された従来の放電−充電サイクリングよりかなり速く、かつバッテリおよびその性能に有害な作用を有さない。バッテリの実際の容量、すなわち使用可能なエネルギが分かっている場合、適用の電流放電速度が分かればランタイムが計算されることができる。しかしながら、この特許に記載される方法は、完全に充電された状態、すなわち１００％ＳＯＣのバッテリに適用が限定される。

したがって、充電／放電サイクリングを実行する、またはバッテリを完全に充電する必要なく、ＳＯＣ値の範囲にわたってバッテリの利用可能なエネルギを予測する必要性が存在する。利用可能なエネルギが分かれば、バッテリのランタイム、すなわちバッテリがその適用において良好に動作できる時間が、計算されることができる。

本発明は、バッテリを放電する必要なくその充電状態（ＳＯＣ）とは無関係に、バッテリの利用可能なエネルギを予測する方法に向けられ、かつこれからランタイムを決定することに向けられる。本発明の好ましい実施形態において、システムは、テストを制御するプログラム可能なコンピュータを含む。

本発明によれば、その内部抵抗（ＩＲ）、動作温度（Ｔ）、開放回路電圧（ＯＣＶ）、および充電電流と放電電流の両方に応答するガスポイント電圧などの、様々なバッテリパラメータのデータを取得するためにバッテリをテストすることによって、式の形態の予測アルゴリズムがまず展開される。これらのパラメータ値が、パラメータに関する様々な数値重み付け係数を有するアルゴリズム式を展開するために、数学解析を受ける。式は、数値オフセット値を含むことができる。

テストされるバッテリの利用可能なエネルギを予測するために、バッテリは、パラメータデータを取得するためにテストされる。ＩＲの値を得るために、充電電流パルスが印加され、バッテリ内部抵抗（ＩＲ）が、電圧応答に基づいて決定される。ＯＣＶおよびＴは、直接測定される。ランプ電流がバッテリに印加され、ランプに対する電圧応答がモニタリングされ、このデータから、バッテリ充電および放電のガスポイントのパラメータが決定される。バッテリの取得されたパラメータの値が、式に与えられ、解が予測される利用可能なエネルギである。パラメータデータ値のすべての取得および利用可能なエネルギの予測が、コンピュータの制御の下で達成され、非侵襲に基づき、すなわち電解質を測定することなど、バッテリ構造にアクセスする必要なく行われる。また、テストおよび予測は、迅速な方法で達成される。

バッテリの利用可能なエネルギは、様々な充電状態（ＳＯＣ）で予測されることができ、バッテリが完全に充電されているかどうかには依存しない。本発明は、２Ａｈから２５Ａｈの範囲にわたる容量を有する鉛酸バッテリについて、良好に開発されかつテストされ、様々な範囲の容量のバッテリに適用可能である。

したがって、本発明の目的は、バッテリの利用可能なエネルギを予測する方法を提供することである。
他の目的は、バッテリを放電するまたは侵襲テストを実行する必要なく、バッテリのＳＯＣ範囲にわたってバッテリの利用可能なエネルギを予測する方法を提供することである。

さらに他の目的は、様々なパラメータをテストしかつ測定するパルスおよびランプタイプの電流をバッテリに受けさせることによって、鉛酸蓄電池バッテリの利用可能なエネルギを予測する方法を提供することである。

本発明の他の目的は、非侵襲テストによってバッテリの利用可能なエネルギを予測する方法を提供することである。
本発明の他の目的および利点は、以下の明細書および添付の図面を参照するとより明らかになろう。

本発明を実施するモデル
テストされるべきバッテリは、充電しかつモニタするシステムに取り付けられる。システムは、スタンドアロンユニットまたは別個の構成部品の１つであることができる。システムの各バージョンは、電源、コンピュータ、データ取得システム、および／または電圧計を含む。システムを効果的に形成することができる多くの構成が存在し、一般的な構成が図１に示されている。方法およびシステムは、鉛酸蓄電池バッテリを参照して例示的に記載されるが、それらは、ＮｉＣｄ、ＡｇＺｎ、ＮｉＭＨ、およびＬｉ−Ｉｏｎなどの他のタイプのバッテリに対する適用を有する。

図１には、データ入力装置、たとえばキーボード（図示せず）、および出力装置、たとえばプリンタおよび／またはディスプレイ（図示せず）を含む、任意の適切な従来のマイクロプロセッサまたはマイクロコントローラのタイプのコンピュータＡがある。コンピュータＡは、バッテリの充電および放電を制御し、かつ以下に記載されるような様々な測定、計算、および診断機能を実行するための必要な命令を有する応用プログラムを含む。この応用プログラムは、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、または再プログラムされることができるＰＲＯＭなどの適切な装置に組み込まれることができる。コンピュータＡは、通常のＲＡＭタイプのメモリ、データ処理装置、および計算設備も含む。コンピュータＡは、応用プログラムとインターフェースする自身の内部クロックも有する。コンピュータは、また、以下に記載されるような様々なソースからデータを入力するデータ取得モジュール（ＤＡＱ）−１２を有して示されている。

充電電流は、その出力が、コンピュータＡに結合されるデジタルアナログコンバータ（ＤＡＣ）−１１からのライン２１上のアナログ電圧信号によって制御されることができるプログラム可能な可変電流（電力供給）源Ｃから、テストされるバッテリＦに供給される。すなわち、コンピュータ応用プログラムは、電流源を制御するための信号を生成する。電流源Ｃは、可変出力を有するようにコンピュータＡによって制御されることができる任意の従来のタイプであることができる。たとえば、電流源Ｃのために、Ｈｅｗｌｅｔｔ Ｐａｃｋａｒｄ Ｍｏｄｅｌ ＨＰ ６０３２Ａが使用されることができる。

電流源Ｃから、ここで正端子として示されている１つのバッテリＦ端子への電流経路は、以下に議論されるように同様にコンピュータＡの制御下にあるリレーＤを通る。バッテリ電流供給回路は、バッテリからの任意の逆電流から電流源Ｃを保護するために、電流源Ｃの共通出力とバッテリの負端子との間に直列に保護ダイオードＧも含む。所望であれば、逆極性の接続が使用されることができる。

参照符号Ｂは、データ入力部分および制御部分を有する、Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｎｔなどの信号調整システムユニットを示し、両方向通信のためにコンピュータＡに接続される。ユニットＢは、リレーＤの接点の開閉を制御するようにライン７７上のコンピュータからの信号を提供するために、リレー制御モジュール１５を含む。ユニットＢは、電圧計１６も含み、電圧計１６の入力リード１４が、充電、放電、および開放回路（充電または放電が無い）状態の間のその電圧を測定するために、バッテリ正端子と負端子とを横切って接続される。ユニットＢは、バッテリＦのケース上など任意の適切な場所に配置される熱電対１２からライン１３上の温度データも受ける。

バッテリ充電／放電回路における電流は、シャントＥを横切る電圧を測定することによって、ユニットＢの制御下で測定される。たとえばホール効果装置などの任意の他の適切な技術が、電流を測定するために使用されることができる。それぞれアナログ量である測定された電圧、電流、および温度は、ユニットＢ内のアナログデジタルコンバータ（ＡＤＣ）モジュール２９によってデジタル形態に変換され、これらのパラメータのデジタルデータは、コンピュータＡに供給される。

したがって、ユニットＢは、その応用プログラムによって指示されるように、コンピュータＡによって供給されるデジタル信号からアナログ制御信号を生成するためのデジタルアナログコンバータ（ＤＡＣ）−１１を含む。ユニットＢの制御部分におけるデジタルアナログコンバータは、電流源Ｃ出力を制御するようにライン２１上のアナログ信号を生成するために、コンピュータＡからのデジタル出力信号に応答する。以下に記載されるように、電流源Ｃは、２つの値間で増加しかつ減少するパルスおよび変化するランプタイプの流れの電流出力を生成するように動作される。

ユニットＢは、バッテリを充電回路へおよび充電回路から切り替えるために、ライン１７上に接点閉鎖制御信号を印加することによってリレーＤを制御する。バッテリＦの充電および解析の間、リレーＤは閉鎖される。リレーＤが開放されたとき、バッテリＦは、回路から取り外され、すなわち電荷は供給されない。このとき、バッテリ開放回路電圧が測定されることができる。

バッテリの診断を実行する方法およびシステムは、コンピュータＡおよびユニットＢのデータ取得および出力制御部分の使用を介して、バッテリＦの全診断テストを自動的に実行するために、コンピュータＡの応用プログラムの制御下にある。コンピュータは、バッテリの全充電および診断テストを制御する。解析のシステムおよび方法のオペレーションが以下に記載される。

本発明の使用において、第１のステップは、その解がバッテリの利用可能なエネルギである式の形態のアルゴリズムを展開することである。これが行われた後、第２のステップは、テスト中のバッテリの様々なパラメータ値のデータを取得し、かつ式にこれらの値を与えることである。以下に記載されるように、両ステップが共通の解析を使用する。

いずれかのステップの解析を開始する前に、安全な電圧および電流限界が、知られているバッテリ特性から確立される。バッテリ製造業者は、一般にこの情報を提供する。すなわち、電圧および電流限界が超えられないように、バッテリ電圧および供給される電流が調整され、好ましくはフェールセーフにされる。

解析サイクルは別個の２つの段階を備える。それは、アルゴリズムを展開することに関して記載されるが、テストされるバッテリに関してデータ値の取得にも使用される。
段階１
この段階の間、コンピュータＡによって指示されたように、ステップまたはパルス充電電流が、電源ＣからバッテリＦへ供給され、バッテリ応答電圧が電圧計１４によって測定される。測定された電圧は、デジタル形態に変換され、データはコンピュータメモリに記憶される。電流も、シャントＥを横切る電圧を測定することによって測定され、このデータも記憶される。電圧計は、交互に電圧および電流を測定するように多重化されることができる。

電源Ｃからバッテリに印加される電流パルスは、０アンペアから始まり、好ましくは電源が可能なだけ速く、たとえば１．５アンペアの所定のレベルまで増加する。電流は、たとえば２秒の所定時間についてその強度で維持され、その後、実質的に瞬間的に０アンペアに戻る。電圧および電流は、パルスの印加の間に連続して測定され、このデータはコンピュータメモリに記憶される。

記憶された測定電圧（Ｖ）および電流（Ｉ）パラメータデータを使用して、バッテリの内部抵抗（ＩＲ）が、コンピュータによって計算される。ＩＲは、電流パルスの立ち上がり部分の間にｄＶ／ｄＩとして定義される。コンピュータＡは、取得された測定データを使用してｄＶ／ｄＩを計算する。たとえば、これは、始まりの０アンペア値、および電流パルスの終了の１．５アンペア値で、各電圧および電流の値であることができる。計算された内部抵抗値パラメータは、段階２で必要になるまで記憶される。

段階２
この段階の適用の前に、バッテリ開放回路電圧（ＯＣＶ）および温度（Ｔ）が測定され、かつこのデータが記憶される。コンピュータＡ応用プログラムは、電圧計１４によってＯＣＶ測定を可能にするようにリレーＤを開く。温度Ｔは、熱電対２２から取得される。これら両方の測定が、ＤＡＣ１１によってデジタル形態に変換されるアナログデータをもたらす。

テストのこの段階の間、コンピュータによって指示されたように、電源Ｃからの直線状に増加する充電電流がバッテリに印加され、バッテリ応答電圧が測定され、データがコンピュータメモリに記憶される。電流は、０アンペアで始まり、ランプ電流が、たとえば５アンペアの所定の電流レベルに到達するまで、またはバッテリ電圧が、直列に接続されたバッテリセル数で乗算された、たとえば２．５Ｖの事前設定された限界に到達するまで、直線状に増加する。

電流が増加する速度は、所望のテスト時間、所望の精度、解像度、およびバッテリの定格容量に基づき選択される。たとえば、０．０３３アンペア／秒の勾配が、２５Ａｈまでの定格容量を有する鉛酸バッテリについて妥当な値であることが見出された。直線状に増加する電流が好ましいが、単調に増加する限り、増加は直線状である必要はない。

正のランプの最大電流点に到達した後、電流は、電流が０アンペアに到達するまで、同様に但し負の値で減少される。バッテリ電圧が連続して測定され、デジタルデータが、テスト中ずっとコンピュータメモリに記憶される。

図２は、典型的な電流ランプテストサイクルおよび電圧応答を示す。図２に示されるように、電流Ｉ（ライン３５）が、最初に増加し次に減少するランプとして印加される。時間がグラフの水平軸で示され、電流値が左側の垂直軸で示される。この電流波形に応答するバッテリ端子を横切って測定された電圧Ｖが、データライン３６によって示され、右側の垂直軸で示される。

電圧応答曲線（ｄＶ／ｄｔ）の傾斜が、印加された正および負の電流ランプに応答して測定された電圧データからコンピュータＡによって計算された。図３は、図２の電圧応答について計算された電圧勾配を示す。図３は、電圧曲線（ライン３８）も示す。勾配値（ライン３９）が、電流ランプの持続期間にわたって連続してｄＶ／ｄｔを計算するコンピュータによって生成される。電圧値が、グラフの左側の垂直軸であり、勾配値が右側の垂直軸である。電圧曲線の勾配（ｄＶ／ｄｔ）の決定は、わずかな時間間隔にわたって連続する電圧値の差を、記憶されたデータからコンピュータで計算することによって達成される。なされる計算数が、必要であれば選択される。より多くの計算の数が、解像度（正確性）を増加するが、コンピュータの処理速度およびメモリ容量における増加も必要である。

勾配が最大値に通過するとき、供給される電流の上がるランプにおいて充電反応から過充電反応へ、および供給される電流の下がるランプにおいて過充電反応から充電反応へのバッテリにおける遷移を示す。鉛酸タイプなどの水性バッテリにおいて、過充電反応は、水素および酸素ガス放出である。コンピュータＡは、最大勾配値の点を決定する。これが生じる電流および電圧レベルは、以降それぞれガス電流（Ｉ_ｇａｓ）およびガス電圧（Ｖ_ｇａｓ）と呼ばれる。

このテストサイクルに応答する典型的なバッテリは、供給された電流ランプの増加する部分および減少する部分の両方でｄＶ／ｄｔの最大値を示す。ランプの増加する部分の遷移点に対応する電流および電圧値は、Ｉ_ｕｐおよびＶ_ｕｐと呼ばれ、一方ランプの減少する部分の対応する値は、Ｉ_ｄｎおよびＶ_ｄｎと呼ばれる。ガス点が発生する電流および電圧パラメータの値が、計算され、その後コンピュータによって記憶される。

計算された勾配データは、好ましくは平均化プロセスを受ける。好ましい実施形態において、７点平均化技術が、電子回路によって引き起こされたノイズを十分に除去することが見出された。平均化のためにわずかな点を使用することは、結果として不十分なノイズ抑制を生じることがあり、一方より多くの点を含むことは、ｄＶ／ｄｔデータのシャープネスを抑制することができる。

上述された測定されたパラメータＯＣＶおよびＴ、ならびに計算されたパラメータＩ_ｕｐ、Ｖ_ｕｐ、Ｉ_ｄｎ、Ｖ_ｄｎ、およびＩＲのそれぞれが、バッテリの使用可能なエネルギの値を比例して反映することが見出された。その項の適切な重みを含むアルゴリズム（式）に使用されるこれら７個の各パラメータの組み合わせが、バッテリの利用可能なエネルギの予測に正確に相関することが見出された。上述のようにバッテリについて得られた７つのパラメータの数値は、エネルギ予測アルゴリズムを展開するための入力として使用される。

アルゴリズムを展開するために、多数のバッテリが、７個のパラメータの各１つからデータを取得するために上述のテストを通してサイクリングされた。アルゴリズムは、１つのサイズだけのバッテリ、たとえば５Ａｈの定格容量のバッテリについて、または幅広い範囲、たとえば５Ａｈから２０Ａｈのバッテリについて展開されることができる。後者の場合、一組のテストが、たとえば、５Ａｈ、１０Ａｈ、および２０Ａｈの範囲内の異なるサイズのバッテリに行われた。テストされた各バッテリについて取得されたデータ点はプロットされた。異なるテストの結果は平均にされていない。異常と思われるデータは破棄された。アルゴリズムは、たとえばＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｅｘｃｅｌソフトウエアプログラムに見出されるような線形推定アルゴリズムを用いて、このデータから決定された。他の類似する技術が、使用されることができる。アルゴリズムは、それらの一般的な形態が式（１）で示される線形タイプの式を生成する。

ここで、各（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）、（ｆ）、（ｇ）および（ｈ）は数値である。
分かるように、アルゴリズムの一部として、各パラメータは数値重み値を有し、一定のオフセット値がある。これらの重みが、利用可能なエネルギを予測するための７個のパラメータ間の線形性、すなわち相関を特徴付ける。

表１は、１つのバッテリサイズおよびタイプに関する、７個の入力パラメータの結果としての重みおよび式のオフセットを示す。ここで、項サイズは２〜２５Ａｈ範囲であり、タイプはバッテリ構造（すなわちプレート構造、電解質、ゲルなど）である。

この範囲のバッテリについて、以下の利用可能なエネルギ予測式が、上記重みから結果として生じる。

その実際の定格容量が、アルゴリズムが展開される範囲内にあるテストされるバッテリの利用可能なエネルギを予測するために、７個のパラメータの数値が、段階１および段階２をテストするために上述のようにバッテリについて決定された。その後、これらの値が、バッテリについての利用可能なエネルギを予測するために式（２）に挿入される。式（２）の解は、取得されコンピュータメモリに記憶された７個のパラメータの値に基づいて、コンピュータによって自動的に計算される。計算された利用可能なエネルギ予測は、コンピュータＡによって駆動される適切なディスプレイ装置上に項Ａｈで示されることができる。放電速度（または放電率）も表示されることができる。

予測式の精度がテストされる。図４は、式（２）の解のグラフであり、この図示では１３個であるサンプルテスト数について、実際の放電テストによって測定されるような、エネルギの実際の量（実際の容量）に対してプロットされる、計算されたまたは予測された利用可能なエネルギである。左側の垂直ラインは、実際に測定されたバッテリ容量を示す。実際の利用可能なエネルギは、２Ｃ（バッテリの標準定格容量の２倍）の速度で、一定の電流放電を介して確認される。したがって放電容量結果は定格より低い。データ点（ドット）は、７個のパラメータの数値の決定および式（１）の適用に基づいて、利用可能なエネルギの各テストについての予測の結果である。結果のデータ点は、放電テストによって測定された実際の容量に対してプロットされる。実際に対する結果の誤差（点線からの逸脱）は、平均で４％以下の誤差である。これは、予測方法の精度を確認する。

式（２）によって示される線形推定は、２〜２５Ａｈのバッテリ定格容量の範囲について最適化される。これは、より大きな定格の容量のバッテリについての精度ほどではない可能性がある。ある一般的な式は、すべてのサイズのバッテリおよび所望の全体範囲における状況で試し、かつこの範囲にわたる最も良い予測精度を示すアルゴリズムを選択することによって、１つまたは複数の上記パラメータを含んで展開されることができる。

１つのアルゴリズムは、バッテリサイズの大きな範囲に適合するように展開されることができるが、この単一のアルゴリズムは、いくつかのより細かく調整されたアルゴリズムほど正確ではない。すなわち、より良い精度のために、７個のパラメータを含む別個の式が、一般に、定格容量のいくつかの異なる範囲のバッテリについて望ましい。たとえば、２〜２５Ａｈ範囲のバッテリについての１つの式と、２５〜５０Ａｈ範囲のバッテリについての他の式と、５０〜１００Ａｈ範囲についての第３の式などが存在することができる。アルゴリズムは、上述の手順を使用する各異なる容量範囲について展開されることができる。

ランプテストは、異なるテストパラメータ、たとえばランプ勾配を使用して実行されることが可能である。しかしながら、その勾配に特定の式（１）に対応するなどの異なる較正曲線が、テストのために生成されかつ使用されなければならないことに留意することは重要である。パラメータは、特定の範囲にだけ変化することができる。さらに、ランプテスト応答の非線形性のために、パラメータの変化はテスト応答における変化および較正曲線結果に比例作用を有さない。基本的に、パラメータ変化に線形作用を有することは期待されない。たとえば、電圧限界が１０％だけ上昇されたなら、これは、すべてのパラメータを、そのいくつかの係数によって調整させない。ＯＣＶの重みは５％変化することができ、一方Ｉ_ｕｐの重みは１０％変化することができ、以下同様である。また、パルス電流を２倍にすることは、電圧上昇を２倍にさせない。バッテリの反応は線形ではない。

パルステストは、異なるテストパラメータ、たとえばパルス強度、パルス持続期間などを使用して実行されることが可能である。また、内部抵抗を測定する独立した手段が、上述されたパルステストの代わりに使用されることもできる。しかしながら、前のように、異なる較正曲線が、バッテリ内部抵抗の計算の異なる手段を説明するために生成されなければならない。ここで、変化は最小であり、恐らくＩＲの重みだけに影響するが、まだ変化があるであろう。

上述されたようなバッテリの利用可能な予測は、放電速度に無関係な値ではないが、放電速度に依存して展開される。これは、より低い放電速度がより高い利用可能なエネルギを可能にすることを意味する。たとえば、上述された式（２）のアルゴリズムは、２Ｃ、すなわち定格容量の２倍の放電速度に基づいて展開される。２Ｃアンペアで放電されるバッテリについて、式はかなり正確である。

異なる放電速度での利用可能なエネルギの予測の必要性に適合するために、利用可能なエネルギ値は、放電速度に基づいて調整されることができる。これを行うため、表が、放電電流に対する利用可能なエネルギで構成される。値は、２つの手順の１つから生じる。すなわち、（１）バッテリ製造業者の仕様書シートのデータ点を読み取ること、または（２）異なる放電速度（たとえば、Ｃ／１０、Ｃ／５、Ｃ／３、Ｃ／２、Ｃ、２Ｃ、３Ｃなど）での１００％から０％ＳＯＣのバッテリを繰り返しサイクリングすることである。より幅広い速度の変化が、より良好である。これらの値が、各サイクルランで達成される実際の放電容量に対して表に置かれる。

上記プロセスは、関係を確認するためにいくつかのバッテリに繰り返すことが好ましい。しかしながら、作業の主要な目標は、放電速度における変化が、任意の所定のバッテリにどのように影響するかを見ることであるので、各バッテリでのデータを観察することは重要である。関係表が上記２つの方法のいずれかで適切であれば、対数回帰曲線が、放電速度間の関係を近似するように実施される。特性が本来対数的であるために、対数推定が用いられる。放電容量を放電電流と比較するバッテリ性能アルゴリズムは、以下の通りである。

式（３） Ｎｅｗ ＡＥ＝Ｏｌｄ ＡＥ−１．８ｌｏｇ（Ｎｅｗ Ｄｉｓｃ Ｒａｔｅ／Ｏｌｄ Ｄｉｓｃ Ｒａｔｅ）
ここで、
Ｏｌｄ＝アルゴリズムが展開される（２Ｃ放電速度）レベル
Ｎｅｗ＝決定されるべき新たな能動レベル
ＡＥ＝利用可能なエネルギ
Ｄｉｓｃ Ｒａｔｅ＝放電速度である。

上記計算のすべては、コンピュータＡによって実行されることができ、結果の適切なディスプレイは、すべての必要な情報とともになされる。
バッテリの利用可能なエネルギの計算された予測値は、バッテリの動作に対して残された時間が、利用可能なエネルギについてＡｈ形式の代わりに時間／分情報として示される、タイムツーラン（Ｔｉｍｅ ｔｏ Ｒｕｎ）の形態でディスプレイ上に示されることもできる。放電容量が、式（３）を使用することなどで、新たな放電速度状態に適合するために調整されると、第２のステップが、Ａｈの形態からタイムツーランの形態へ変換される。これは、予測された利用可能なエネルギを放電電流で割り、結果を所望の時間スケール（秒、分、時間）に変換することによってなされる。これについての式は、以下の通りである。

式（４） タイムツーラン＝利用可能なエネルギ／放電速度×時間単位
タイムツーランを作る際に、適用の放電速度の計算は、予測式が展開される適用とは異なるなら、調整係数は、式（３）を使用することによってなどで適用されなければならない。連続する正確性を維持するために、タイムツーランは、放電電流における変化に反応するように作られなければならない。したがって、式（３）を用いて、次にタイムツーランの式（４）を用いることによる、異なる放電速度に対する第１の調整の２つのステップ技術は、残る利用可能なエネルギを調整するために連続して繰り返されなければならない。これを行うために、放電電流は、無限ループ内で連続的にモニタリングされなければならない。各ループサイクル（電流が測定されたら）の最終動作は、新たな電流放出に適合する残るタイムツーランを調整するために使用される。これのすべては、取得されたデータが更新されるように、コンピュータＡによって行われる。

ＵＰＳなどの非放電状態の場合において、ＵＰＳ負荷は、放電電流についての推定に使用され、上記プロセスは、タイムツーランを決定するためにＵＰＳ負荷の推定された変換を使用する。これは、初期の予測された利用可能なエネルギが、クーロン計数などのモニタリング技術を介して低減されなければならないことを意味する。クーロン計数は、サイクル周期が掛けられたループサイクル間に、バッテリへの平均電流（充電）またはバッテリからの平均電流（放電）を測定することによって達成される。この再計算された残りの利用可能なエネルギは、放電電流に残りの利用可能なエネルギを再調整し、その後残る時間の形態に変換される利用可能なエネルギを再調整するために、上述の２ステッププロセスを受ける。

以下は、直列の並列構成で接続された４個のＰａｎａｓｏｎｉｃ ＬＣ−Ｒ１２９Ｐ１セルによって形成される、２４Ｖ、１８Ａｈの鉛酸再充電可能なバッテリについての本発明の使用の例である。バッテリは、ＵＰＳシステムから取り外され、バッテリテストスタンドに接続された。バッテリは、１．５Ａ充電パルスを受けた。内部抵抗は、６５．４ミリオームに等しく決定された。バッテリは、次に電流ランプテストを受けた。バッテリの開放回路電圧は、２５．２１Ｖで測定された。２つのガス点が検出された。すなわち１つは、ランプの立ち上がりの半分上であり、１つは、ランプの立下りの半分上である。ガスアップ点は、１．９Ａ、２９．０１Ｖで起きた。ガスダウン点は、０．９９Ａ、２７．６３Ｖで起きた。バッテリケース温度は、２４．３８℃で測定された。

上記で与えられた利用可能なエネルギ決定式（２）におけるこれらの値を使用して、利用可能なエネルギが、以下のように予測される。
利用可能なエネルギ＝２５．２１×１．８７２＋２４．３８×（−０．１８４）＋６５．４×（−０．０６２）＋１．９×１．４１５＋２９．０１×（−０．４８５）＋０．９９×１．６３２＋２７．６３×０．５４９８−３６．１３
これは、２Ｃ速度について４．６９Ａｈに等しい。予測された利用可能なエネルギ結果は、２Ｃ速度で実行されたバッテリの完全放電を介して確認される。

バッテリの利用可能なエネルギが、タイムツーランに変換される。
タイムツーラン＝利用可能なエネルギ／電流×６０＝７．２３分
これを確認するために、バッテリは、ユーティリティ電力を用いるＵＰＳシステムに取り付けられる。その後、電力は外される。バッテリに加えられる７５％負荷を有して、システムは、ユニットが、適切な放電電流について完全なバッテリ放電の点で自身をシャットダウンするまで、動作することができる。シャットダウンは、７．２５分で起きる。これは、利用可能なエネルギ式を確認する２秒の誤差である。

代替実施形態
本発明の特定の特徴は、各特徴が、本発明による他の特徴に組み合わせられることができるので、便宜だけのために１つまたは複数の図面で示される。代替実施形態が、当業者には認識され、特許請求の範囲内に含まれることが意図される。

本発明を実行する回路の概略図である。 ランプテストの電流および電圧応答を示すグラフである。 図２の印加された電流および電圧応答のｄＶ／ｄｔを示すグラフである。 予測されたバッテリ容量と実際の測定容量との比較を示すグラフである。

Claims (8)

1. バッテリの充電状態と無関係にテスト下の鉛酸バッテリの利用可能なエネルギを予測する方法であって、
   テスト下で前記バッテリの内部抵抗（ＩＲ）を決定するステップと、
   テスト下で前記バッテリの開放回路電圧（ＯＣＶ）および温度（Ｔ）を測定するステップと、
   前記バッテリが、少なくとも１つのバッテリ充電および放電に応答して、１つの充電状態から過充電状態へまたは過充電状態から充電状態へと遷移する、電圧および電流点（Ｖ_ｇａｓおよびＩ_ｇａｓ）を計算するステップと、該計算するステップは、
   正および負の各方向に、バッテリに電流（Ｉ）のランプを供給するステップと、
   印加された電流（Ｉ）への電圧応答（Ｖ）をモニタリングするステップと、
   勾配の最大点を決定するステップと、を含み、
   バッテリパラメータの関数として、利用可能なエネルギ予測のアルゴリズムを展開するステップと、
   テストの下で前記バッテリの利用可能なエネルギを予測するために、前記アルゴリズムに対するテストの下で前記バッテリパラメータの取得した値を適用するステップと、を含み、
   正電流ランプ上の勾配のＶ_ｇａｓおよびＩ_ｇａｓの前記最大点は、充電から過充電への遷移におけるＶ_ｕｐおよびＩ_ｕｐであり、負電流ランプ上の勾配のＶ_ｇａｓおよびＩ_ｇａｓの前記最大点は、過充電から充電への遷移におけるＶ_ｄｎおよびＩ_ｄｎであり、
   前記アルゴリズムを展開するステップは、パラメータＯＣＶ、Ｔ、ＩＲ、Ｖ_ｕｐ、Ｉ_ｕｐ、Ｖ_ｄｎ、およびＩ_ｄｎを用いるステップを含み、
   前記バッテリパラメータの取得した値を適用するステップは、テスト下のバッテリの前記バッテリパラメータＯＣＶ、Ｔ、ＩＲ、Ｖ_ｕｐ、Ｉ_ｕｐ、Ｖ_ｄｎ、およびＩ_ｄｎの値を前記アルゴリズムに適用してテスト下のバッテリの利用可能なエネルギを予測するステップを含む、方法。
2. 前記アルゴリズムを展開するステップは、各パラメータＯＣＶ、Ｔ、ＩＲ、Ｖ_ｕｐ、Ｉ_ｕｐ、Ｖ_ｄｎ、およびＩ_ｄｎに対する重み係数を展開するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 数値の前記重み係数を展開するステップは、各パラメータに関連付けられた重み係数として数値を有する線形式を作るために、解析にＯＣＶ、Ｔ、ＩＲ、Ｖ_ｕｐ、Ｉ_ｕｐ、Ｖ_ｄｎ、およびＩ_ｄｎのデータを用いるステップを含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記解析は、線形回帰を含み、作られた前記アルゴリズムは、数値セットオフ値を含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記アルゴリズムの式は、
   

   

   であり、ここで、各（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）、（ｆ）、（ｇ）および（ｈ）は数値である、請求項４に記載の方法。
6. 前記アルゴリズムは、
   

   

   である、請求項５に記載の方法。
7. タイムツーラン＝利用可能なエネルギ／放電速度×時間単位
   の式によって予測された利用可能なエネルギに基づいて、テスト下でバッテリの放電に対するタイムツーランを決定するステップをさらに含む、請求項３に記載の方法。
8. 連続するタイムツーラン決定間にバッテリから放出された電流を差し引き、最後のタイムツーラン決定について利用可能なエネルギの再計算において前記差し引きの結果を使用することによって、電流がバッテリから放出される時間期間にわたってタイムツーランを決定するステップを繰り返すステップをさらに含む、請求項７に記載の方法。

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