JP5819288B2 - エネルギシステムを監視及び制御するシステム及び方法 - Google Patents

Description

実施形態は、主に、少なくとも一部が電気で動くエネルギシステムに関し、特に、しかし限定でなく、エネルギシステムの遠隔監視及び適応制御に関する。

少なくとも一部が電気で動くエネルギシステムの例としては、電気自動車、ハイブリッド電気自動車、無停電電源装置等があり、これらに限定されない。このようなエネルギシステムは、一般に、エネルギ蓄積システム（ＥＳＳ）、エネルギ消費システム（ＥＣＳ）、及びエネルギ管理システム（ＥＭＳ）を含む。ＥＳＳは、ＥＣＳの１つ以上のサブシステムで消費可能な電気エネルギを蓄積するように構成される。又、ＥＭＳは、主に、ＥＭＳにおいて与えられる命令に基づいて、ＥＳＳ及びＥＣＳと通信して両者を管理するように構成される。更にＥＭＳは、ＥＳＳ及びＥＣＳの両者を管理するように構成されることに加えて、ＥＳＳ及びＥＣＳに関連する、トラブルシューティングに利用可能な各種パラメータに関するデータを蓄積するように構成される。

一般に、エネルギシステムのトラブルシューティングを行う場合は、システムをサービスステーションに持っていくか、システムのある場所にサービス担当者が来る。そして、ＥＭＳに蓄積されているデータを、分析の為に取り出す。ＥＳＳ及びＥＣＳに関連する各種パラメータに対応するデータを分析して、システムに関連付けられる問題を識別する。このようなトラブルシューティングの方法には、克服しなければならない不利点が幾つかある。

上述のトラブルシューティングの方法の不利点として、まず、システムをサービスステーションに持っていく場合でも、システムのある場所にサービス担当者が来る場合でも、時間がかかることが挙げられる。更に、システムが遭遇しうる問題を予測することが不可能な場合がある。加えて、データを分析して問題を識別するのに時間がかかる場合がある。

更に、前述のように、従来、ＥＭＳは、ＥＳＳ及びＥＣＳを管理する命令を与えられる。これらの命令は、ＥＭＳが特定の動作条件においてＥＳＳ及びＥＣＳの最適性能を引き出すようにＥＳＳ及びＥＣＳを管理することを可能にするように設計される。これらの命令の設計対象となる動作条件は、エネルギシステムが一般的に使用される際の動作条件に基づくものであってよい。しかしながら、エネルギシステムが、それらの命令の当初の設計対象となった動作条件で常に使用されるとは限らないことに注目されたい。そのような状況では、ＥＳＳ及びＥＣＳは、最適性能を発揮しない可能性がある。そこで、ＥＳＳ及びＥＣＳが、様々な動作条件において、強化された性能を発揮することを可能にする方法が必要とされている。

そこで、一実施形態は、エネルギシステムに関連付けられる少なくとも１つの状態を遠隔場所において識別する方法を提供する。エネルギシステムは、電気エネルギを蓄積することが可能なエネルギ蓄積システムと、エネルギ蓄積システムから得られる電気エネルギの少なくとも一部を消費することが可能なエネルギ消費システムと、エネルギ蓄積システム及びエネルギ消費システムのうちの少なくとも一方と対話することが可能なエネルギ管理システムと、を含む。本方法は、上記状態に関連する、エネルギ蓄積システムに関連付けられた少なくとも１つのパラメータを測定するステップを含む。その後に、測定値を、上記パラメータに対応する基準データと比較するステップと、比較に基づいて、測定されたパラメータの、基準データからの偏差を求めるステップと、を含む。この偏差は、エネルギシステムの状態を示している。測定されたパラメータを基準データと比較するステップ、及び、測定されたパラメータの、基準データからの偏差を求めるステップは、エネルギ管理システムによって、又は遠隔場所において実行される。値を基準データと比較するステップと、収集されたパラメータの、基準データからの偏差を求めるステップとがエネルギ管理システムによって実行される場合は、求められた偏差が遠隔場所に送信される。

更に、エネルギシステムに関連付けられる少なくとも１つの状態を遠隔場所において識別するシステムを提供する。エネルギシステムは、電気エネルギを蓄積することが可能なエネルギ蓄積システムと、エネルギ蓄積システムから得られる電気エネルギの少なくとも一部を消費することが可能なエネルギ消費システムと、を含む。本システムは更に、エネルギ蓄積システム及びエネルギ消費システムのうちの少なくとも一方と対話するように構成されたエネルギ管理システムを含む。エネルギ管理システムは、基準データを記憶するように構成されたメモリ装置と、上記状態に関連する、エネルギ蓄積システムに関連付けられた少なくとも１つのパラメータの測定値を収集するように構成された入出力装置と、測定値を、パラメータに対応する基準データと比較するステップ、及び、比較に基づいて、測定されたパラメータの、基準データからの偏差を求めるステップを行うように構成された処理装置であって、偏差は本システムの上記状態を表す、処理装置と、エネルギシステムの上記状態を表す、求められた偏差を、遠隔場所にあるデータ処理システムに送信するように構成された信号送受信装置と、を含む。

更に、エネルギシステムに関連付けられる少なくとも１つの状態を遠隔場所において識別するシステムを提供する。エネルギシステムは、電気エネルギを蓄積することが可能なエネルギ蓄積システムと、エネルギ蓄積システムから得られる電気エネルギの少なくとも一部を消費することが可能なエネルギ消費システムと、を含む。本システムは更に、エネルギ管理システム及びデータ処理システムを含む。エネルギ管理システムは、エネルギ蓄積システム及びエネルギ消費システムのうちの少なくとも一方と対話するステップと、上記状態に関連する、エネルギ蓄積システムに関連付けられた少なくとも１つのパラメータの測定値を収集するステップと、収集された測定値を遠隔場所に送信するステップと、を行うように構成される。遠隔場所に配置されたデータ処理システムは、遠隔場所に送信された、収集された測定値を受信するステップと、測定値を、パラメータに対応する基準データと比較するステップと、比較に基づいて、測定されたパラメータの、基準データからの偏差を求めるステップであって、偏差は本システムの上記状態を表す、偏差を求めるステップと、を行うように構成される。

更に、少なくとも一部が電気で動くエネルギシステムの適応制御の方法を提供する。エネルギシステムは、電気エネルギを蓄積することが可能なエネルギ蓄積システムと、エネルギ蓄積システムに蓄積されている電気エネルギの少なくとも一部を消費することが可能なエネルギ消費システムと、エネルギ蓄積システム及びエネルギ消費システムを管理する命令を備えるエネルギ管理システムと、を含む。本方法は、エネルギ蓄積システム及びエネルギ消費システムの少なくとも一方に関連するデータを収集するステップを含む。収集されたデータを用いて、１つ以上のパターンを生成する。更に、パターンに基づいて、エネルギ管理システムにある命令の修正が必要かどうかを判定する。エネルギ管理システムにある命令の修正が必要な場合は、エネルギ管理システムにある命令を修正する。

更に、少なくとも一部が電気で動くエネルギシステムの適応制御のシステムを提供する。エネルギシステムは、電気エネルギを蓄積することが可能なエネルギ蓄積システムと、エネルギ蓄積システムに蓄積された電気エネルギの少なくとも一部を消費することが可能なエネルギ消費システムと、を含む。本システムは、エネルギ管理システム及びデータ処理システムを含む。エネルギ管理システム及びデータ処理システムは、エネルギ蓄積システム及びエネルギ消費システムの少なくとも一方に関連するデータを収集するように構成される。更に、エネルギ管理システム及びデータ処理システムは、収集されたデータからパターンを生成し、エネルギ管理システムにある命令の修正が必要かどうかを、パターンに基づいて判定するように構成される。更に、エネルギ管理システム及びデータ処理システムは、エネルギ管理システムにある命令の修正が必要な場合に、エネルギ管理システムにある命令を修正するように構成される。

本明細書に開示の実施形態のこれら及び他の態様は、以下の説明及び添付図面を併せて検討することにより、よりよく理解されるであろう。しかしながら、以下の説明は、好ましい実施形態並びにその様々な具体的詳細を示しているものの、あくまで例示であって限定ではないことを理解されたい。本明細書に開示の実施形態の趣旨から逸脱することなく、本明細書に開示の実施形態の範囲内で様々な変更及び修正を行うことが可能であり、そのような修正は全て、本明細書に開示の実施形態に包含される。

実施形態を添付図面に示したが、図面全体を通して、類似の参照符号は、各図における対応する要素を示している。以下の説明を、図面を参照しながら読むことにより、本明細書に開示の実施形態がよりよく理解されるであろう。

エネルギシステム１０２に関連付けられる少なくとも１つの状態を遠隔場所において識別すること、又は、エネルギシステム１０２の適応制御を行う、本発明の一実施形態によるシステム１００を示すブロック図である。 一実施形態による、ＥＣＳ１０６のサブシステムを示すブロック図である。 一実施形態による、ＥＭＳ１０８を示すブロック図である。 本発明の実施形態による、エネルギシステム１０２に関連付けられる少なくとも１つの状態を遠隔場所において識別する方法を示すフローチャートである。 一実施形態による、温度の基準を示すグラフである。 一実施形態による、ＥＳＳの充電パターンの基準を示すグラフである。 一実施形態による、ＥＳＳの放電パターンの基準を示すグラフである。 一実施形態による、ＥＳＳの容量の基準を示すグラフである。 一実施形態による、ＥＳＳのインピーダンスの基準を示すグラフである。 一実施形態による、ＥＳＳの放電パターンの基準を示すグラフである。 一実施形態による、エネルギシステムの適応制御の方法を示すフローチャートである。 一実施形態による、パターン生成方法を示すフローチャートである。 一実施形態による、ＥＳＳから得られるエネルギの使用パターンを示す図である。 一実施形態による、ＥＳＳの容量パターンを示す図である。 一実施形態による、自動車使用パターンを示す図である。 一実施形態による、ＥＭＳにある命令の修正が必要かどうかを判定する方法を示すフローチャートである。 一実施形態による、駆動パターンを示すグラフである。 一実施形態による、駆動パターンを示すグラフである。 一実施形態による、駆動パターンを示すグラフである。

本明細書に開示の実施形態及びそれらの様々な特徴及び有利な詳細を、添付図面に示され、以下の説明で詳述される、限定的でない実施形態を参照しながら、より詳細に説明する。本明細書に開示の実施形態が不必要に不明瞭にならないように、周知の構成要素及び処理技術については説明を省略する場合がある。本明細書で用いた実施例は、本明細書に開示の実施形態を実施する方法の理解を促進すること、更には、本明細書に開示の実施形態を当業者が実施することを可能にすることを意図したものに過ぎない。従って、これらの実施例は、本明細書に開示の実施形態の範囲を限定するものとして解釈すべきではない。

本明細書に開示の実施形態は、エネルギシステムに関連付けられる少なくとも１つの状態を遠隔場所において識別することを可能にする。更に、本明細書に開示の実施形態は、エネルギシステムの適応制御を可能にする。各図面（具体的には図１から図１６）は、好ましい実施形態を示す。全図面を通して、類似の参照符号は、対応する機能を一貫して表している。

システム説明
図１は、エネルギシステム１０２に関連付けられる少なくとも１つの状態を遠隔場所において識別することと、エネルギシステム１０２の適応制御とを行う、本発明の一実施形態によるシステム１００を示すブロック図である。システム１００は、エネルギシステム１０２及びデータ処理システム（ＤＰＳ）１１０を含んでいる。エネルギシステムは、少なくとも一部が電気エネルギで動くシステムである。エネルギシステム１０２の例としては、電気自動車、ハイブリッド電気自動車、無停電電源装置等があり、これらに限定されない。エネルギシステム１０２は、エネルギシステム１０２の場所から離れた場所にあるＤＰＳ１１０と無線接続されている。エネルギシステム１０２は、電気通信ネットワーク１１２を介してＤＰＳ１１０と接続されている。

データ処理システム
エネルギシステム１０２は、遠隔場所へのデータ送信及び遠隔場所からのデータ受信を行うように構成可能である。実施形態によっては、エネルギシステム１０２は、１つ以上の遠隔場所を含む任意の場所に配置可能な、１つ以上のデータ処理システム（ＤＰＳ）１１０と通信する。ＤＰＳ１１０は、１つ以上の処理ユニットに接続された１つ以上のメモリ装置を含むことが可能である。この１つ以上の処理ユニットは、例えば、汎用マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ、データを処理できる別の装置、又は装置の組み合わせ等であることが可能である。特定実施形態では、１つ以上のメモリ装置のうちの少なくとも幾つかが、少なくとも１つの処理ユニットと一体化している。一実施形態では、ＤＰＳは、電気通信ネットワーク経由の無線通信が可能な専用コンピュータである。一実施形態では、ＤＰＳ１１０は、エネルギシステム１０２に対して遠隔場所に配置される。別の実施形態では、ＤＰＳ１１０は、エネルギシステム１０２の近傍に配置される。他の実施形態では、ＤＰＳ１１０は、本明細書に記載のＤＰＳ１１０の機能を実行する個別部品の集合体であってよい。

エネルギシステム
エネルギシステム１０２は、エネルギ蓄積システム（ＥＳＳ）１０４、エネルギ消費システム（ＥＣＳ）１０６、及びエネルギ管理システム（ＥＭＳ）１０８を含んでいる。ＥＳＳ１０４は、電気を蓄積できる電池パックであってよい。ＥＳＳ１０４は、数ある中でも特に、鉛蓄電池、ゲル電池、リチウムイオン電池、リチウムイオンポリマー電池、ＮＡＳ電池、ニッケル鉄電池、ニッケル水素電池、ニッケルカドミウム電池、及びキャパシタからなる群の中の１種類以上を含んでよい。ＥＳＳ１０４内に蓄積された電気エネルギの少なくとも一部は、ＥＣＳ１０６の１つ以上のサブシステムで消費される。

ＥＣＳ１０６は、１つ以上のサブシステムを含んでよい。図２は、一実施形態による、ＥＣＳ１０６のサブシステムを示すブロック図である。ＥＣＳ１０６に含まれるサブシステムとしては、数ある中でも特に、駆動系１０６ａ、モータ制御装置１０６ｂ、室内環境制御１０６ｃ、サブシステム環境制御１０６ｄ、充電システム１０６ｅ、ダッシュボードディスプレイ１０６ｆ、カーアクセスシステム１０６ｇ、駆動モータ１０６ｈ、座席環境制御１０６ｉ、室内ＨＶＡＣ１０６ｊ、追加暖房システム１０６ｋ、電池ヒータ１０６ｌ、電池換気装置１０６ｍ、車載充電器１０６ｎ、安全装置１０６ｏ、衝突センサ１０６ｐ、センシングシステム１０６ｑ、温度センサ１０６ｒ、液面センサ１０６ｓ、圧力センサ１０６ｔ等がある。ＥＣＳ１０６の１つ以上のサブシステムは、ＥＳＳ１０４に蓄積されている電気エネルギの少なくとも一部を消費する。ＥＳＳ１０４に蓄積されている電気エネルギをＥＣＳ１０６の各サブシステムに配分することは、少なくとも部分的にはＥＭＳ１０８によって管理される。

図３は、一実施形態による、ＥＭＳ１０８を示すブロック図である。ＥＭＳ１０８は、処理装置３０２、メモリ装置３０４、入出力（Ｉ／Ｏ）装置３０６、及び信号送受信装置３０８を含んでいる。処理装置３０２は、Ｉ／Ｏ装置３０６、信号送受信装置３０８、及びメモリ装置３０４から取得されるデータの受信及び処理を行うことが可能である。更に、処理装置３０２は、データをメモリ装置３０４に送信して記憶させることが可能である。更に、処理装置３０２は、Ｉ／Ｏ装置３０６にコマンドを送信することが可能であり、これらのコマンドは、Ｉ／Ｏ装置３０６に関連付けられたシステム及びサブシステムに伝達される。更に、処理装置３０２は、データを、ＤＰＳ１１０等への送信の為に、信号送受信装置３０８に送信することが可能である。一実施形態では、処理装置３０２は、市販の汎用マイクロコントローラチップを含む電子回路で作られている。メモリ装置３０４は、情報をデジタル形式で記憶可能な揮発性及び不揮発性のメモリチップを組み合わせて含むことが可能である。Ｉ／Ｏ装置３０６は、各線が個別に処理装置３０２に接続されている出力線のセットを含んでいる。これらの出力線は、アナログ入力、アナログ出力、デジタル入力、デジタル出力、パルス／周波数出力、及びデータ線の組み合わせであってよい。データ線は、信号送受信装置３０８を介して、外部世界と接続されている。

遠隔監視
システム１００は、エネルギシステム１０２に関連付けられる少なくとも１つの状態を遠隔場所において識別することが可能である。エネルギシステム１０２は、電気エネルギを蓄積することが可能なＥＳＳ１０４と、ＥＳＳ１０４から得られる電気エネルギの少なくとも一部を消費することが可能なＥＣＳ１０６と、ＥＳＳ１０４及びＥＣＳ１０６の少なくとも一方と対話することが可能なＥＭＳ１０８と、を含む。図４は、一実施形態による、エネルギシステム１０２に関連付けられる少なくとも１つの状態を遠隔場所において識別する方法をフローチャートで示したものである。本方法は、ステップ４０２で、上記状態に関連する、ＥＳＳ１０４に関連付けられた少なくとも１つのパラメータを測定する。その後、ステップ４０４で、測定値を、当該パラメータに対応する基準データと比較し、ステップ４０６で、収集したパラメータの、基準データからの偏差を、比較結果に基づいて求める。この偏差は、システム１００の状態を示している。一実施形態では、値を基準データと比較して、収集したパラメータの、基準データからの偏差を求めることを、ＥＭＳ１０８で行い、このようにして求めた偏差を遠隔場所に送信する。別の実施形態では、値を基準データと比較して、収集したパラメータの、基準データからの偏差を求めることを、遠隔場所で行う。

上記方法の中の各種アクションは、説明した順序で行うことも、別の順序で行うことも、同時に行うことも可能である。

ＥＳＳ１０４及びＥＣＳ１０６の少なくとも一方からの１つ以上のパラメータの測定は、求める必要がある状態に応じて行う。

パラメータの測定
ＥＳＳ１０４又はＥＣＳ１０６から読みを取得することによって測定されるパラメータの幾つかと、取得した読みを用いる計算によって測定されるパラメータの幾つかとを、表１に示す。データは、ほぼ実時間で収集可能、又は一定時間毎に収集可能である。

上述のパラメータ以外のパラメータも、識別を必要とする状態の関連先に基づいて測定可能である。

基準データ
測定された１つ以上のパラメータは、各パラメータに対応する基準データと比較する。

比較に用いる基準データは、数ある中でも特に、ＥＳＳ１０４の使用年数、ＥＳＳ１０４に対して実行された充電及び放電のサイクル数、システム１００の周囲温度、システム１００が使用される地形のうちの少なくとも１つに基づいて変化する可能性がある。

図５は、一実施形態による、基準温度を示すグラフである。このグラフでは、線５０２は、ＥＳＳ１０４の寿命の間の様々な時点における基準温度を表している。グラフからわかるように、使用中のＥＳＳ１０４の温度は、ＥＳＳ１０４の使用サイクル数に対して変化する。基準データ（このグラフでは線５０２）は、ＥＳＳ１０４に対応するデータとの比較に用いることが可能である。このグラフでは、線５０４は、ＥＳＳ１０４の使用の様々な段階で収集されてきた、ＥＳＳ１０４の温度に対応するデータを表している。

図６は、一実施形態による、ＥＳＳ１０４の充電パターンの基準を示すグラフである。このグラフでは、線６０２及び６０４は、それぞれ、ＥＳＳ１０４の使用の初期段階でのＥＳＳ１０４の充電中の、電圧及び電流の変化の基準を表している。更に、線６０６及び６０８は、それぞれ、８００回の使用サイクルの後のＥＳＳ１０４の充電中の、電圧及び電流の変化の基準を表している。同様に、ＥＳＳ１０４の使用の様々な段階に対応する基準データを、比較に用いることが可能である。

図７は、一実施形態による、ＥＳＳ１０４の放電パターンの基準を示すグラフである。このグラフでは、線７０２及び７０６は、それぞれ、ＥＳＳ１０４の使用サイクルの初期段階と、ＥＳＳ１０４の８００回の使用サイクルの後とにおける、一定電流での放電パターンの基準データを表している。更に、線７０４は、ＥＳＳ１０４の、１０００回の使用サイクルの後における一定電流での実際の放電パターンを表している。同様に、ＥＳＳ１０４の使用の様々な段階に対応する放電パターンの基準データを、比較に用いることが可能である。

図８は、一実施形態による、ＥＳＳの容量の基準を示すグラフである。このグラフでは、線８０２は、ＥＳＳ１０４の使用サイクル数に対応する、ＥＳＳ１０４の容量の変化の基準を表している。更に、線８０４は、ＥＳＳ１０４の使用サイクル数に対応する、ＥＳＳ１０４の容量の実際の変化を表している。基準線８０２と線８０４とを比較して、対処が必要と考えられる、ＥＳＳ１０４に関連付けられる何らかの状態が存在するかどうかを判定する。

図９は、一実施形態による、ＥＳＳ１０４のインピーダンスの基準を示すグラフである。このグラフでは、線９０２は、ＥＳＳ１０４の使用サイクル数に対応する、ＥＳＳ１０４のインピーダンスの変化の基準を表している。更に、線９０４は、ＥＳＳ１０４の使用サイクル数に対応する、ＥＳＳ１０４のインピーダンスの実際の変化を表している。基準線９０２と線９０４とを比較して、対処が必要と考えられる、ＥＳＳ１０４に関連付けられる何らかの状態が存在するかどうかを判定する。図１０は、一実施形態による、ＥＳＳ１０４の放電パターンの基準を示すグラフである。このグラフでは、線１００２、１００４、１００６、及び１００８は、それぞれ、温度が０℃、１０℃、２５℃、及び４０℃の場合のＥＳＳ１０４の放電パターンの基準を表している。更に、ＥＳＳ１０４の動作温度に基づいて、対応する基準データを比較に用いることが可能である。同様に、ＥＳＳ１０４の様々な使用温度に対応する基準データを、比較に用いることが可能である。

基準データは、エネルギシステム１０２の状態を識別するために、エネルギシステム１０２から収集された実データとの比較に用いる。

測定したパラメータと基準データとの比較
エネルギシステム１０２から収集したデータを基準データと比較することにより、エネルギシステム１０２に関連付けられる状態を特定することが可能である。例えば、この比較によって、ＥＳＳ１０４によって提示される、航続距離を短くする可能性のある状態を識別することが可能である。この比較によって、エネルギシステム１０２の１つ以上の部分の実性能の、基準データからの偏差が示される。エネルギシステム１０２が、少なくとも一部が電気で動く自動車である一実施形態では、比較によって、自動車に関連付けられる状態にスポットを当てることが可能である。自動車によって提供される航続距離（走行可能距離）が期待値より短い場合は、比較によって、提供される航続距離が短いことの原因である状態にスポットを当てることが可能である。

図５は、使用サイクルの各種段階における、ＥＳＳ１０４の実温度とＥＳＳ１０４の基準温度との比較を示している。グラフからわかるように、実温度の、基準からの偏差はかなり大きい。これは、ＥＳＳ１０４に関連付けられる故障、又はＥＳＳ１０４の温度を制御する役割の構成要素に関連付けられる故障の徴候である可能性がある。更に、この比較によって、エネルギシステム１０２の１つ以上の部分の、将来の故障を識別することが可能になる場合もある。

同様に、図７は、実際の放電パターン７０４と基準の放電パターン７０６との比較を示している。このグラフでは、線７０２及び７０６は、それぞれ、ＥＳＳ１０４の使用サイクルの初期段階と、ＥＳＳ１０４の８００回の使用サイクルの後とにおける、一定電流での放電パターンの基準データを表している。更に、線７０４は、ＥＳＳ１０４の、１０００回の使用サイクルの後における一定電流での実際の放電パターンを表している。グラフからわかるように、ＥＳＳ１０４は、使用の現在の段階では、期待以上の性能を示している。これは、ＥＳＳ１０４が正常動作していることを示している。

更に、図８は、使用サイクルの各種段階における、ＥＳＳ１０４の容量とＥＳＳ１０４の基準容量との比較を示している。グラフからわかるように、実容量の、基準からの偏差はかなり大きい。これは、ＥＳＳ１０４に関連付けられる故障の徴候である可能性がある。一実施形態では、この比較によって、ＥＳＳ１０４によって提供される航続距離が短くなる原因が、ＥＳＳ１０４によって行われる充電の低容量化である可能性があることが示される。更に、この比較によって、エネルギシステム１０２の１つ以上の部分の、将来の故障を識別することが可能になる場合もある。同様に、図９は、使用サイクルの各種段階における、ＥＳＳ１０４のインピーダンスとＥＳＳ１０４の基準インピーダンスとの比較を示している。グラフからわかるように、実インピーダンスの、基準からの偏差はかなり大きい。これは、ＥＳＳ１０４に関連付けられる故障の徴候である可能性がある。

一実施形態では、比較に用いる基準データを、一群のエネルギシステム１０２から収集したデータから導出することが可能である。例えば、エネルギシステム１０２が、少なくとも一部が電気で動く自動車である場合は、一群の電気自動車から収集したデータから基準データを導出する。一群の自動車から収集するのは、数ある中でも特に、充電特性、放電特性、温度特性、及び容量特性に対応するデータである。収集したデータは、数ある中でも特に、充電パターン、放電パターン、温度パターン、及び容量パターンの導出に使用する。更に、ほぼ同回数の使用サイクルを経たであろう一群の自動車を用いて、そのほぼ同回数の使用サイクルに対応する基準データを導出することに注目されたい。更に、同様の動作条件にさられている一群の自動車を用いて、上述の条件と同様の動作条件の自動車から収集したデータとの比較に用いることが可能な基準データを導出する。

エネルギシステムの適応制御の方法
図１１は、一実施形態による、エネルギシステム１０２の適応制御の方法を示すフローチャートである。本方法では、ステップ１１０２で、ＥＳＳ１０４及びＥＣＳ１０６の少なくとも一方に関連するデータを収集する。データの収集は、ＥＭＳ１０８によって行う。ステップ１１０４では、ＥＭＳ１０８によって収集したデータを用いて、１つ以上のパターンを生成する。更に、ステップ１１０６では、ＥＭＳ１０８にある、ＥＳＳ１０４及びＥＣＳ１０６を管理する命令をチェックして、これらの命令を修正する必要があるかどうかを、パターンに基づいて決定する。ステップ１１０６で、命令を修正する必要があると判定した場合には、次のステップ１１０８で、命令を修正する。

上記方法の中の各種アクションは、説明した順序で行うことも、別の順序で行うことも、同時に行うことも可能である。更に、実施形態によっては、図１１に列挙したアクションの幾つかを省略してよい。

ＥＳＳ及びＥＣＳからのデータ収集
上述のように、エネルギシステム１０２の適応制御では、ＥＳＳ１０４及びＥＣＳ１０４の少なくとも一方からデータを収集してパターンを生成することが必要である。一実施形態では、収集したデータを用いて、パターン生成に使用可能なパラメータを計算する。

一実施形態では、ＥＭＳ１０８で収集したデータを用いて、パターン生成に使用可能なパラメータを計算する。

表２は、収集したデータを用いて計算されるパラメータの例示的なリストである。

パターンの生成
収集したデータ及び計算したパラメータを用いて、エネルギシステム１０２の適応制御を可能にするパターンを生成する。

一実施形態では、生成するパターンを、履歴パターンと現在パターンとに分類する。履歴パターンの生成には、比較的長期間にわたって収集したデータと、比較的長期間にわたって収集したデータを用いて計算したパラメータと、を用いる。これに対し、現在パターンの生成には、比較的短期間で収集したデータと、比較的短期間で収集したデータを用いて計算したパラメータと、を用いる。

図１２は、一実施形態による、パターン生成方法を示すフローチャートである。ステップ１２０２では、ＥＭＳ１０８によって、ＥＳＳ１０４及びＥＣＳ１０６の少なくとも一方から測定値を収集する。ＥＭＳ１０８は、Ｉ／Ｏ装置１１２からデータを受信する。ＥＭＳ１０８は、ステップ１２０４で、ステップ１２０２で収集したデータを用いてパラメータを計算する。パラメータの計算は、処理装置１０８で行う。代替として、収集したデータの少なくとも一部をＤＰＳ１１０に送信し、ＤＰＳ１１０でパラメータを計算する。ステップ１２０６では、収集及び計算したデータのうちの１つ以上の一部を、ＤＰＳ１１０に記憶する。その後、ステップ１２０８で、生成するパターンに基づいて、記憶されたデータを取り出す。取り出すデータのサンプルサイズ及び取り出すデータが収集された期間は、要件に応じて異なる。更に、ステップ１２１０で、ステップ１２０８でデータを取り出した対象のシステムとは別のシステムに関連するデータが必要かどうかを判定する。別のシステムからのデータが必要な場合は、ステップ１２１２で、そのデータを取り出す。ステップ１２１２においても、取り出すデータのサンプルサイズ及び取り出すデータが収集された期間は、要件に応じて異なる場合がある。次にステップ１２１４で、取り出したデータを相互に関連付けて、必要なパターンを生成する。方法１２００の中の各種アクションは、説明した順序で行うことも、別の順序で行うことも、同時に行うことも可能である。更に、実施形態によっては、図１２に列挙したアクションの幾つかを省略してよい。

エネルギシステム１０２から収集されたデータを用いて生成されるパターンの幾つかを以下に示す。

エネルギシステム用として生成されるパターンの例
充電パターン
充電パターンは、ある期間にわたってＥＳＳ１０４が充電されているパターンを示す。一例として、ユーザ１が、ＥＳＳ１０４の充電を、全場合の９０％において１００％までしていて、全場合の１０％において９０％までしていることが考えられる。これに対し、ユーザ２が、ＥＳＳ１０４の充電を、全日数の４０％において８０％までしていて、全日数の２０％において９０％までしていて、残りの日数において１００％までしていることが考えられる。或いは、別のユーザが、ＥＳＳ１０４の等化充電体制を繰り返し妨害していて、ＥＳＳ１０４が等化を完遂できないようにしていることが考えられる。電池をＥＳＳ１０４として充電パターンを計算する場合は、サイクル数、充電状態、アンペア時、充電の継続時間、電池エネルギ、及び温度のうちの少なくとも１つ以上を用いる。

温度パターン
ＥＳＳ１０４の温度パターンは、ＥＳＳ１０４を充電して、ＥＳＳ１０４の寿命又は寿命の一部分の期間にわたって駆動を行うたびに到達した、ＥＳＳ１０４の平均温度、最大温度、及び最小温度をプロットしたものである。このような情報により、気候変化、経年、及び使用パターンに対するＥＳＳ１０４の挙動変化を分析することが可能である。又、このパターンにより、ＥＳＳ１０４自体又は前調整システムに異常挙動があった場合にこれを分析することも可能である。典型的な電池をＥＳＳとした場合の温度パターンの計算には、サイクル数、充電及び放電の継続時間、抽出電流、並びに、電池、環境、及び他のサブシステムの温度のうちの少なくとも１つ以上を用いる。

健康状態パターン
健康状態は、任意の時刻におけるＥＳＳ１０４の能力を示すパラメータである。健康状態は、容量、使用時間、インピーダンス等のようなパラメータから導出する。通常使用時には、ＥＳＳ１０４の健康状態は、経年及び使用と共に低下し続ける。使用サイクル数に対する健康状態のパターンは、ＥＳＳ１０４の経年過程に関する徴候を与える。この情報は、様々な機能に用いられ、例えば、航続距離を顧客に示すこと、差し迫った故障がないか予測すること、更には、健康状態に影響を及ぼす要因を認識することに用いられる。典型的な電池をＥＳＳとした場合の健康状態パターンの生成には、サイクル数、アンペア時、エネルギ（ｋｗｈ）、温度、及びインピーダンスのうちの少なくとも１つ以上を用いる。

容量パターン
ＥＳＳ１０４の容量は、任意のサイクルにおけるＥＳＳ１０４内の使用可能エネルギの絶対尺度である。この容量は、ＥＳＳ１０４のタイプに応じた、初期改善及びその後の劣化の特定パターンに従うことが予想される。サイクル寿命に対する容量の実際の変化のプロットは、ＥＳＳ１０４の健康状態の重要な徴候を与える。典型的な電池をＥＳＳとした場合の容量パターンの生成には、サイクル数、温度、アンペア時、充電状態、及びエネルギ（ｋｗｈ）のうちの少なくとも１つ以上を用いる。
エネルギシステムが自動車である場合に生成されるパターンの例

エネルギ使用パターン
エネルギ使用パターンは、ＥＳＳ１０４から得られるエネルギをどのように使用しているかを示すマップである。エネルギシステム１０２が自動車である場合、このパターンは、ユーザが各走行において蓄積エネルギをどのように使用しているかを示すマップになる。一例として、ユーザ１が、全走行の９０％において３０〜４０％のエネルギを使用していて、残りの走行において９０％のエネルギを使用していることが考えられる。ユーザ２が、全走行のほとんどにおいて９０〜８０％のエネルギを使用していて、一部の走行でのみ、それより低いレベルのエネルギを使用していることが考えられる。典型的な電気自動車用途の場合のエネルギ使用パターンの生成には、サイクル数、走行距離（ｋｍ）、及びエネルギ（ｋｗｈ）のうちの少なくとも１つ以上を用いる。

駆動パターン
駆動パターンは、エネルギをどのように使用しているかを示すマップである。エネルギシステム１０２が自動車である場合は、ユーザ１が、所定値よりも高いレベルの走行キロメートル当たりエネルギを使用していることが考えられ、これは苛酷な走行又は荒い地形を示している。ユーザ２が、単位消費エネルギでより多くのキロ数を走行していることが考えられ、従って、これは別の駆動パターンを示していることが考えられる。又、ユーザ１のパターンは、ユーザ２に比べて発進停止の数が多いことも考えられる。典型的な電気自動車用途の場合の駆動パターンの生成には、サイクル数、走行距離（ｋｍ）、エネルギ（ｋｗｈ）、速度、及び温度のうちの少なくとも１つ以上を用いる。

自動車使用パターン
エネルギシステム１０２が自動車である場合、このパターンは、自動車がユーザによってどのように使用されているかを示す。例えば、ユーザ１が、週１回しか自動車を使用しない不定期ユーザであることや、ユーザ２が、自動車を毎日利用するものの、毎日数キロしか走行しない多用ユーザであることが考えられる。又、ユーザ３が、自動車を使用して毎日長距離を走行するユーザであることも考えられる。これらの使用パターンは、サブシステム挙動を予測及び分析して、自動車がどのように使用されるかを特定することに役立つ。典型的な電気自動車用途の場合の自動車使用パターンの生成には、サイクル数、日時、充電の継続時間、走行の継続時間、走行距離（ｋｍ）、及び走行速度のうちの少なくとも１つ以上を用いる。

走行速度パターン
エネルギシステム１０２が自動車である場合、走行速度パターンは、自動車がどのように使用されるかを示す別の指標である。これらのパターンは、個々のユーザを区別することに役立つだけでなく、異なる地勢におけるパターンや季節をまたいでのパターンを認識することにも役立つ。速度パターンから可能な推論は、例えば、「日曜日のロンドンにおける平均走行速度は、日曜日のバンガロールにおける平均速度の２倍である」というようなものである。典型的な電気自動車用途の場合の走行速度パターンの生成には、サイクル数、走行継続時間、速度、走行距離、日時、及び温度のうちの少なくとも１つ以上を用いる。

回生エネルギパターン
エネルギシステム１０２が自動車である場合、自動車は、ブレーキ時にエネルギを回収してＥＳＳ１０４に蓄積することも可能である。返されるエネルギは、地形、ユーザのブレーキの癖、特定のソフトウェア設定、自動車のブレーキシステムの状態など、様々な要因によって決まる。複数の使用サイクルにわたるこのエネルギ回収の程度のパターンは、ユーザの癖及びブレーキシステムの健康状態をかなりよく示す。このようなパターンを用いて、ユーザの運転の効率並びに回生ブレーキシステムの健康状態を分析することが可能である。様々な気候条件及び地理条件での回生エネルギパターンからのデータは、ソフトウェア設定を最適化する新しい方法に到達することにも役立つ。典型的な電気自動車用途の場合の回生エネルギパターンの生成には、サイクル数、走行距離、電池電流、エネルギ（ｋｗｈ）、日時、及び温度のうちの少なくとも１つ以上を用いる。

ＨＶＡＣ使用パターン
ＨＶＡＣシステムは、ＥＣＳ１０６のサブシステムである。エネルギ消費は、使用サイクル数に対して、又は指定期間内の時間に対してプロットできる。このパターンを分析することは、個々のユーザの使用パターン、更には地理的パターンを認識することに役立つ。この情報は、様々な条件の下で航続距離の期待値を加減すること、更には必要に応じてシステムのトラブルシューティングを行うことに用いる。典型的な電気自動車用途の場合のＨＶＡＣ使用パターンの生成には、サイクル数、日時、ＨＶＡＣ電力、走行継続時間、及び温度のうちの少なくとも１つ以上を用いる。

エネルギシステムが電気自動車でない場合に生成されるパターンの例
エネルギシステムが、集合住宅にエネルギを供給するソーラーファームである一実施形態では、同様のパターンを生成し、そのパターンに基づく性能に関してパターンの最適化を行うことが可能である。一日及び複数の季節にわたる個々の消費者のエネルギ消費パターンを生成することにより、ピーク負荷及び平均負荷に対する要求を推定することが可能である。更に、これらのパターンを用いることにより、消費者にフィードバックを与えてピーク負荷を「ずらし」、負荷均衡を達成することが可能である。生成されたパターンを用いることにより、居住区のエレベータ、庭のスプリンクラー、プールの加温システム、及び共用領域の照明のスイッチングを自動的にスケジュールすることが可能である。

以上の説明から、当業者であれば明らかなように、上述のパターン以外のパターンも、要件に応じて生成可能である。

図１２ａ、１２ｂ、及び１２ｃは、一実施形態によるエネルギ使用パターン、容量パターン、及び自動車使用パターンを示す。

図１２ａは、一実施形態による、ＥＳＳ１０４から得られるエネルギの使用パターンを示している。図１２ａでは、使用サイクル数に対するエネルギ使用量（Ｗｈ／Ｋｍ）をプロットしており、使用サイクル数は、充電又は放電のサイクルの回数を表している。帯域１２０２ａは、所定のエネルギ使用量を表す基準帯域であり、線１２０４ａは、使用サイクル数に対する、ＥＳＳ１０４から実際に使用したエネルギ量を表している。このグラフは、自動車のユーザが運転中のエネルギ使用を控えめにしていることを示している。このエネルギ使用パターンは、自動車のユーザから、航続距離の短いことや自動車の挙動の変化に関して苦情があった場合に、診断の参考として用いることが可能である。

図１２ｂは、一実施形態による、ＥＳＳ１０４の容量パターンを示している。図１２ｂでは、線１２０２ｂは、使用サイクル数に対する、ＥＳＳ１０４の所定の容量を表しており、線１２０４ｂは、使用サイクル数に対する、ＥＳＳ１０４の実際の容量を表している。２つの線１２０２ｂ及び１２０４ｂの間の偏差がＥＳＳ１０４の劣化を示しており、これに基づいて、ＥＳＳ１０４に関連付けられる状態を是正するアクションを、必要に応じてとることが可能である。

図１２ｃは、一実施形態による、自動車使用パターンを示している。このグラフは、走行毎に、自動車のユーザがＥＳＳ１０４／自動車に充電用プラグを差し込むまでに走行したキロメートル数を表している。このグラフは、ユーザが自動車を充電するまでに自動車を使用した距離が非常に短いことを示している。

当業者であれば明らかなように、上述のパターン以外のパターンも、ＥＳＳ１０４及びＥＣＳ１０６からデータを収集することによって導出可能である。

命令の修正が必要かどうかの判定
生成したパターンを用いて、ＥＭＳ１０８にある命令の修正が必要かどうかを判定することが可能である。図１３は、ＥＭＳ１０８にある命令の修正が必要かどうかを判定する方法を示すフローチャートである。この方法では、ステップ１３０２で、生成された１つ以上のパターンにアクセスする。一実施形態では、これらのパターンを基準パターンと比較する。ステップ１３０４で、この比較結果を用いて、パターンが、ＥＳＳ１０４及びＥＣＳ１０６の一方又は両方に関連付けられる問題を示しているかどうかを判定する。

図１４は、一実施形態による、駆動パターンを示すグラフである。この実施形態では、エネルギシステム１０２の駆動パターンを生成する。ここでは、エネルギシステム１０２は電気自動車である。この駆動パターンは、電気自動車の航続距離が短くなったというユーザの苦情を解決する為に生成する。苦情に対処する為に、収集したデータを用いて、走行毎の走行キロメートル数を示すパターン１４０２を生成する。更に、収集したデータを用いて、対応する駆動サイクル数に対する充電消費量のパターン１４０４も生成する。更にシステムは、充電エネルギ消費量のパターンに基づいて、予想航続距離のパターン１４０６も生成する。これは、パターン１４０６で示したような、値の「帯域」である。「予想」航続距離パターンと実際に達成された航続距離とを比較することにより、性能が十分に予想範囲内であることがわかる。従って、ユーザの苦情の原因は、ユーザが知覚した、車内の燃料計の見た目での下がり方によるものと考えられる。この苦情は、燃料計を再構成することにより、解決可能である。

ＥＭＳ１０８にある命令を修正することによって苦情を解決できる場合もある。そのような一例を、図１５を用いて示す。図１５は、一実施形態による、駆動パターンを示すグラフである。この実施形態では、エネルギシステム１０２の駆動パターンを生成する。ここでは、エネルギシステム１０２は電気自動車である。この駆動パターンは、電気自動車の航続距離が短くなったというユーザの苦情を解決する為に生成する。苦情に対処する為に、収集したデータを用いて、走行毎の走行キロメートル数を示すパターン１５０２を生成する。更に、収集したデータを用いて、対応する駆動サイクル数に対する充電消費量のパターン１５０４も生成する。更にシステムは、充電エネルギ消費量のパターンに基づいて、予想航続距離のパターン１５０６も生成する。これは、パターン１５０６で示したような、値の「帯域」である。「予想」航続距離パターンと実際に達成された航続距離とを比較することにより、最近の走行で達成された航続距離が明らかに予想を下回っていることがわかる。ＥＳＳ１０４又はＥＣＳ１０６のどちらかに問題があるのは明らかである。そこで、ＥＳＳ１０４をチェックするパターンを生成する。そして、一実施形態では、問題がＥＳＳ１０４に該当していないことが判明すると、ＥＣＳ１０６の様々なサブシステムをチェックするパターンを生成する。航続距離に対応する問題の原因が、ＥＣＳ１０６のサブシステムなどの問題（例えば、駆動系が、ブレーキの踏みつけによって、より多くの電力を消費している問題）にある場合は、サービス担当者が来て問題を是正することが必要であり、ＥＭＳ１０８にある命令を修正することでは解決できない。

ステップ１３０４で、ＥＳＳ１０４及びＥＣＳ１０６の一方又は両方に関連付けられる問題が存在することが判明した場合は、ステップ１３０６で、ＥＭＳ１０８にある命令を修正することで問題を是正することが可能かどうかを調べる。ステップ１３０６で、命令を修正することで問題に対処できることが判明した場合は、ステップ１３１２で、命令の修正を開始する。一方、ステップ１３０４で、パターンが、ＥＳＳ１０４及びＥＣＳ１０６の一方又は両方に関連付けられる問題を何も示していないことが判明した場合は、ステップ１３０８で、パターンを分析することにより、エネルギシステム１０２のユーザによってなされた苦情に、命令を修正することで対処できるかどうかを判定する。ステップ１３０８で、命令を修正することでユーザの苦情に対処できることが判明した場合は、ステップ１３１２で、命令の修正を開始する。一方、ステップ１３０８で、命令を修正することではユーザの苦情に対処できないことが判明した場合は、ステップ１３１０で、命令をパターンに照らして分析することにより、示されたパターンに対して命令が最適化されているかどうかを判定する。

パターンに照らして命令を分析することの一例を、図１６を用いて示す。図１６は、一実施形態による、駆動パターンを示すグラフである。この例では、エネルギシステム１０２は電気自動車である。このグラフは、様々な速度での、電力の幾つかのプロットを示している。線１６０２は、様々な速度において、自動車によって提供される最大電力を示している。電気自動車の場合、使用可能な電力を全て使用すると、結果として、航続距離が短くなる。そこで、自動車の速度、加速度、及び航続距離の各仕様に基づいて、特定量の電力を使用できるように、ＥＭＳ１０８をプログラムする。線１６０４は、そのような電力マップが自動車においてプログラムされている様子を示している。これらの電力マップは、工場において自動車にプリプログラムされる。しかしながら、ユーザによって、使用パターンに基づく要件が異なることもありうる。例えば、線１６０６で示したユーザ１による典型的な走行パターンでは、低速時に多くの電力を必要とするが、全速で走行することはない。これは、丘陵地に暮らす人々によく見られるパターンである。ユーザ１は、坂道を踏破するために低速時に高い電力を必要とする。しかしながら、そのような地形なので、高い速度は不要である。ＤＰＳ１１０は、ユーザ１の走行から収集した実際の走行情報を分析して、ユーザ１の駆動パターンをマッピングする。このパターンから新しいマップを生成して、自動車のＥＭＳにプログラムすることが可能である。この結果、ユーザ１が必要とする使い方に適した駆動マップが出来上がる。同様にして、線１６０８で表される別のユーザについて考える。このユーザは、より平坦な道路を走行し、かなり頻繁に全速走行を行う。そのような使用の頻度を、ＤＰＳ１１０によってマッピングすることが可能である。ＤＰＳ１１０は、このユーザに適した電力マップを生成することが可能である。このユーザの加速を抑えることが可能であり、低速時の電力を抑えることが可能であり、これによって、エネルギのよりよい利用が可能になる。これらは、可能性のある２つの例である。このような多様な要件を、システム１００によって満たすことが可能である。

既存の命令がパターンに対して最適化されていない場合は、ステップ１３１２で、命令の修正を開始することによって、それらの命令を最適化する。

命令を修正することにより、ＥＣＳ１０６の１つ以上のサブシステムを一時的に停止することが可能である。なお、万一、エネルギシステムがリコールの対象になった場合には、エネルギシステム１０２のユーザの安全を保証する為に、サブシステムの幾つかを一時的に停止することが可能である。更に、幾つかのサブシステムの動作を停止することにより、ユーザは、エネルギシステム１０２の欠陥が対策されるまでエネルギシステム１０２を使用することが可能になる場合がある。或いは、ＥＣＳ１０６の１つ以上のサブシステムの性能を修正する場合があり、例えば、エネルギシステム１０２のユーザの安全を保証するために、性能を低下させる場合がある。更に、幾つかのサブシステムの性能を修正することにより、ユーザは、エネルギシステム１０２の故障が対策されるまでエネルギシステム１０２を使用することが可能になる可能性がある。例えば、電気自動車等のエネルギシステム１０２の設計に欠陥があって、その為に、ある速度を超えると自動車が望ましくない加速をする場合がある。設計の欠陥を是正する為には、その自動車をリコールしなければならない。しかしながら、その自動車がリコールされて欠陥が是正されるまで、電気自動車が特定の速度を超えて運転されないように電気自動車の幾つかのサブシステムの性能を修正することによって、電気自動車のユーザの安全を保証することが可能である。

一実施形態では、命令の修正が必要かどうかを判定することは、生成されたパターンに基づき、更に、エネルギシステム１０２の性能に関するユーザの優先傾向に基づく。

一実施形態では、ユーザは、エネルギシステム１０２（電気自動車等）を高性能モードで使用することを選択できる。高性能モードでは、自動車は、ユーザから与えられる入力（例えば、アクセル）により敏感になる。ユーザがモードを選択すると、自動車の現在の性能レベルが判定され、次に、現在の性能レベルが所望の性能を提供できるかどうかが判定される。自動車の現在の性能では所望の性能を提供できない場合は、所望のレベルの性能が達成されるように命令を修正する。

更に注目されてよいのは、所望の性能は、数ある中でも特に、エネルギ蓄積システムの、効率の向上、速度の増加、及び寿命の増加であってよいことである。

エネルギ管理システムにある命令の修正
一実施形態では、ＥＭＳ１０８にある命令を、無線手段を用いて修正する。ＤＰＳ１１０は、命令を修正することを決定した後、ＥＭＳ１０８にコマンドを送信する。ＤＰＳ１１０から送信されたコマンドは、信号送受信装置３０８で受信される。更に、処理装置３０２が、ＤＰＳ１１０から送信されたコマンドを実行して、ＥＭＳ１０８にある命令を修正する。

一実施形態では、修正すべき命令は、一群のエネルギシステム１０２からデータを収集することにより導出する。収集したデータを分析することにより、特定のパターンを示しているエネルギシステムに対して最適化された命令を決定する。更に、一群のエネルギシステムから収集されたデータから導出された、動作を実行する最も好ましい方法に従うように、ＥＭＳ１０８にある命令を修正する。

一実施形態では、ＤＰＳ１１０は、エネルギシステム１０２のユーザに対して、ＥＭＳ１０８にある命令の修正に関する通知を行う。

一実施形態では、ＤＰＳ１１０が命令の修正を行うのは、ＥＭＳ１０８にある命令に修正を施すことの許可をエネルギシステム１０２のユーザから受信した後に限られる。

一実施形態では、通知はユーザの無線通信装置に送信され、それらは、数ある中でも特に、携帯電話、個人用携帯情報端末、パーソナルコンピュータ等である。

一実施形態では、通知は、エネルギシステム１０２内に設けられた通信インタフェースに送信される。このような通信インタフェースの一例として、自動車のダッシュボードディスプレイがあり、その場合は自動車がエネルギシステム１０２である。

一実施形態では、エネルギシステム１０２の外部にあるソース（例えば、インターネット）から収集した情報に基づいて、ＥＭＳ１０８にある命令を修正する。

一実施形態では、気象情報を収集し、気象状態に基づいて、ＥＳＳ１０４を前調整する。

一実施形態では、ＥＳＳ１０４の前調整は、ＥＳＳ１０４を加熱又は冷却して最適動作温度にすることを含み、これによって、エネルギシステム１０２が自動車であれば、自動車の航続距離が増える。

一実施形態では、所定の場所の温度情報を含む気象情報を、ＥＭＳ１０８が受信する。気象情報は、外部ソース（例えば、気象情報を提供する、インターネット上の気象データベース）から受信可能である。この情報を用いて、自動車を走行させる前に、ＥＳＳ１０４を最適温度まで事前加熱又は事前冷却する。

実施形態によっては、気象情報は、ＤＰＳ１１０からＥＳＳ１０４に提供可能である。別の実施形態では、気象情報は、ＥＳＳ１０４が外部ソースから直接取り出すことが可能である。

自動車が現在置かれている場所の環境条件は、自動車が走行する際の環境条件と大きく異なる可能性がある。例えば、自動車が車庫内に駐車している場合の自動車の外部温度は、２０℃前後かもしれないが、車庫の外の温度は、−１０℃かもしれない。そこで、外部ソースから気象情報を取り出すと、ＥＳＳ１０４の効果的な前調整が可能になる。

一実施形態では、ＥＳＳ１０４が保証期間を過ぎてから発揮する性能を推定する方法及びシステムを提供する。この方法は、ＥＳＳ１０４に対応するデータを収集するステップと、収集したデータの少なくとも一部分を用いてＥＳＳ１０４の挙動パターンを生成するステップと、この挙動パターンを、履歴データを用いて生成されたパターンと比較するステップと、履歴データを用いて生成されたパターンの中から、ＥＳＳ１０４の挙動パターンと類似のパターンを識別するステップと、履歴データを用いて生成されたパターンの中の、ＥＳＳ１０４の挙動パターンと類似のパターンにおいてＥＳＳ１０４の保証期間後に示されている性能に基づいて、ＥＳＳ１０４が保証期間を過ぎてから発揮する性能を推定するステップと、を含んでいる。

別の実施形態では、ＥＳＳ１０４が保証期間を過ぎてから発揮できる性能を強化する方法及びシステムを提供する。この方法は、ＥＳＳ１０４が保証期間を過ぎてから発揮する性能を推定するステップと、ＥＳＳ１０４の性能を強化する為に施される適応を識別するステップと、ＥＳＳ１０４に適応を施して、ＥＳＳ１０４が保証期間を過ぎてから発揮できる性能を強化するステップと、を含んでいる。

本明細書に開示の実施形態は、少なくとも１つのソフトウェアプログラムによって実装可能であり、これらのソフトウェアプログラムは、少なくとも１つのハードウェア装置で実行され、ネットワーク管理機能を実施してネットワーク要素群を制御する。図１に示したネットワーク要素群は、ハードウェア装置、又はハードウェア装置とソフトウェアモジュールとの組み合わせの少なくとも一方であってよい複数のブロックを含んでいる。

本明細書に開示の実施形態は、エネルギシステムに関連付けられる少なくとも１つの状態を遠隔場所において識別する方法と、エネルギシステムの適応制御の方法と、を含んでいる。従って、本開示の実施形態は、プログラム、並びに、データが格納されたコンピュータ可読媒体を含むことを理解されたい。コンピュータ可読媒体は、本開示の方法の１つ以上のステップを実装するプログラムコードを収容することが可能である。本開示の実施形態は又、そのプログラムコードを実行するように構成されたサーバ又は任意の好適なプログラマブル装置を含んでいる。本開示の方法の１つ以上が、（例えば、超高速集積回路ハードウェア記述言語（ＶＨＤＬ）又は別のプログラミング言語で書かれた）ソフトウェアプログラムによって、又はこのソフトウェアプログラムと共に実装可能である。更に、本開示の方法は、少なくとも１つのハードウェア装置で実行されている１つ以上のソフトウェアモジュールによって実装可能である。この少なくとも１つのハードウェア装置は、プログラム可能な任意の種類の可搬装置を含んでよい。又、この少なくとも１つのハードウェア装置は、プログラム可能な素子（例えば、ＡＳＩＣのようなハードウェア素子、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等のハードウェア素子及びソフトウェア素子の組み合わせ、又は、ソフトウェアモジュールが組み込まれた少なくとも１つのマイクロプロセッサ及び少なくとも１つのメモリ）を含んでよい。本明細書に記載の方法は、一部がハードウェアで実装可能であり、一部がソフトウェアで実装可能である。代替として、（例えば、複数のＣＰＵを用いた）別のハードウェア素子群で実施形態を実装することも可能である。

前述の特定実施形態の説明により、本明細書に開示の実施形態の全般的性質が十分に明らかになっているので、本願発明者でなくとも、現在の知識を適用することにより、そのような特定実施形態を、上位概念から逸脱することなく、容易に修正すること、及び／又は、様々な用途に適応させることが可能であり、従って、そのような適応及び修正は、本開示の実施形態の等価物の意味及び範囲に含まれるものと理解されるべきであり、理解されるものとする。当然のことながら、本明細書で用いた表現又は用語は、限定ではなく、説明を目的としたものである。従って、ここまでは、本明細書に開示の実施形態を、好ましい実施形態に関して説明してきたが、当業者であれば理解されるように、本明細書に開示の実施形態は、本明細書に記載の実施形態の趣旨及び範囲において、修正を加えて実践することが可能である。

Claims (23)

1. エネルギシステムの適応制御の方法であって、前記エネルギシステムは、電気エネルギを蓄積することが可能なエネルギ蓄積システムと、前記エネルギ蓄積システムから得られる電気エネルギの少なくとも一部を消費することが可能なエネルギ消費システムと、前記エネルギ蓄積システム及び前記エネルギ消費システムと作用するエネルギ管理システムと、を備え、前記方法は、
   前記エネルギシステムに関連付けられる複数の状態を遠隔場所において識別するステップと、
   前記エネルギ蓄積システムに関連付けられた複数のパラメータであって、前記エネルギシステムの前記複数の状態の少なくとも１つに関連付けられたパラメータを測定するステップと、
   前記パラメータを、少なくとも関連する基準データと比較するステップと、
   前記比較に基づいて、前記パラメータの、前記基準データからの偏差を求めるステップであって、前記偏差を求めること及び前記比較は、前記エネルギ管理システムによって前記遠隔場所において実行され、前記求められた偏差は前記遠隔場所に送信され、更に、前記エネルギ管理システムは、前記遠隔場所から、前記エネルギシステムの複数のサブシステムにおける少なくとも１つに対してコマンドを送信することが可能となっている、前記偏差を求めるステップと、
   前記測定されたパラメータからの少なくとも１つのパターンであって、少なくとも所定期間にわたって取得されたデータを用いて求められた前記エネルギシステムの少なくとも挙動パターンである前記パターンを生成するステップと、
   前記エネルギ管理システムからのコマンドの修正が必要かどうかを、前記パターンに基づいて判定するステップと、
   前記エネルギシステムからの前記コマンドを修正するステップと、を含む方法。
2. 前記エネルギ蓄積システムの電圧、前記エネルギシステムの温度、前記エネルギ蓄積システム内の水位、前記エネルギ蓄積システムの電流、前記エネルギ蓄積システムの電力、前記エネルギ蓄積システムの偏差、前記エネルギ蓄積システムのエネルギ、前記エネルギ蓄積システムのインピーダンス、前記エネルギ蓄積システムの使用年数、前記エネルギ蓄積システムに対して実行された充電及び放電のサイクル数、前記システムの周囲温度、前記システムが使用される地形、及び履歴使用パターンのうちの少なくとも１つに従って変化されるように構成されている、請求項１に記載の方法。
3. 一群のエネルギシステムから前記エネルギ蓄積システム及び前記エネルギ消費システムの少なくとも１つに関連するデータを収集するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記一群のシステムは、類似の動作条件下に置かれる、請求項３に記載の方法。
5. 前記測定するステップは、前記パラメータを一定時間毎に測定することを含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記測定するステップは、前記パラメータを略実時間で測定することを含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記エネルギシステムの外部の情報を収集するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記情報は気象に関する、請求項７に記載の方法。
9. 前記収集した情報に基づいて、前記エネルギ蓄積システムを加熱又は冷却することにより、前記エネルギ蓄積システムを前調整するステップを含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記情報は、前記エネルギ蓄積システムの再充電に使用される電源に関連しており、前記情報は、少なくとも、前記エネルギシステムが前記電源を使用して再充電された回数となるように構成されている、請求項７に記載の方法。
11. 前記エネルギ管理システムにおける前記コマンドを修正するステップは、前記コマンドを修正することにより、前記エネルギ消費システムの１つ以上のサブシステムを停止したり、前記１つ以上のサブシステムの少なくとも動作条件に基づく性能を強化したりすることを可能にすることを含む、請求項１に記載の方法。
12. 前記エネルギ管理システムにおける前記コマンドの修正が必要かどうかを判定するステップは、前記パターンと、前記エネルギシステムの性能であって前記エネルギシステムの使用パターンに基づいて求められる前記性能とに基づいている、請求項１に記載の方法。
13. エネルギシステムの適応制御のシステムであって、前記エネルギシステムは、電気エネルギを蓄積することが可能なエネルギ蓄積システムと、前記エネルギ蓄積システムから得られる電気エネルギの少なくとも一部を消費することが可能なエネルギ消費システムと、前記エネルギ蓄積システム及び前記エネルギ消費システムと作用するエネルギ管理システムと、を備え、
    前記システムは、前記エネルギシステムに関連付けられる複数の状態を遠隔場所において識別するように構成されており、
    前記エネルギシステムは、
    少なくとも基準データを記憶するように構成されたメモリ装置と、
    前記エネルギ蓄積システムに関連付けられた複数のパラメータであって、前記エネルギシステムの前記複数の状態の少なくとも１つに関連付けられたパラメータの測定値を収集するように構成された入出力装置と、
    前記エネルギシステムの前記状態を表す、前記求められた偏差を、前記遠隔場所にあるデータ処理システムに送信するように構成された信号送受信装置と、
    処理装置と、を備え、
    前記エネルギ管理システムは、前記エネルギシステムの複数のサブシステムにおける少なくとも１つに対してコマンドを送信することが可能となっており、
    前記処理装置は、
    前記測定されたパラメータを関連する基準データと比較して、前記比較に基づいて、前記測定されたパラメータの、前記基準データからの偏差を求めるステップと、
    前記測定されたパラメータからの少なくとも１つのパターンであって、少なくとも所定期間にわたって取得されたデータを用いて求められた前記エネルギシステムの少なくとも挙動パターンである前記パターンを生成するステップと、
    前記エネルギ管理システムからのコマンドの修正が必要かどうかを、前記パターンに基づいて判定するステップと、
    前記エネルギシステムからの前記コマンドを修正するステップと、を実行するように構成されている、
    システム。
14. 前記エネルギシステムは自動車であり、前記自動車の少なくとも一部は、前記エネルギ蓄積システムに蓄積された前記電気エネルギで動く、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記エネルギ蓄積システムの電圧、前記エネルギ蓄積システムの温度、前記エネルギ蓄積システム内の水位、前記エネルギ蓄積システムの電流、前記エネルギ蓄積システムの電力、前記エネルギ蓄積システムの偏差、前記エネルギ蓄積システムのエネルギ、前記エネルギ蓄積システムのインピーダンス、前記エネルギ蓄積システムの使用年数、前記エネルギ蓄積システムに対して実行された充電及び放電のサイクル数、前記システムの周囲温度、前記システムが使用される地形、及び履歴使用パターンのうちの少なくとも１つに従って変化されるように構成されている、請求項１３に記載のシステム。
16. エネルギ蓄積システムの充電パターン、電気エネルギの使用パターン、前記エネルギシステムの駆動パターン、前記エネルギシステムの使用パターン、前記エネルギシステムの走行速度パターン、回生エネルギパターン、温度パターン、暖房、換気、及び空調（ＨＶＡＣ）の使用パターン、前記エネルギ蓄積システムの特性を示す前記エネルギ蓄積システムの健康状態のパターン、及びエネルギ蓄積システムの容量のパターンのうちの少なくとも１つに従って変化されるように構成されている、請求項１３に記載のシステム。
17. 一群のエネルギシステムから、前記エネルギ蓄積システム及び前記エネルギ消費システムの少なくとも一方に関連するデータを収集するように更に構成されている、請求項１３に記載のシステム。
18. 前記一群のエネルギシステムから収集されたデータに基づいて、前記エネルギ管理システムにおけるコマンドを修正するように更に構成されている、請求項１７に記載のシステム。
19. 前記エネルギシステムの外部の情報を収集するように更に構成されている、請求項１３に記載のシステム。
20. 気象情報を収集するように構成されている、請求項１９に記載のシステム。
21. 前記収集された情報に基づいて、前記エネルギ蓄積システムを加熱又は冷却することにより、前記エネルギ蓄積システムを前調整するように構成されている、請求項２０に記載のシステム。
22. 前記エネルギ蓄積システムの再充電に使用される電源に関連する情報を収集するように構成されており、前記情報は、少なくとも前記エネルギシステムが前記電源を使用して再充電された回数を含むように構成されている、請求項１９に記載のシステム。
23. 前記データ処理システムは、前記エネルギシステムに対して遠隔場所に配置される、請求項１３に記載のシステム。
    

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