JP5850142B2 - バッテリー状態推定装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、バッテリーの状態を推定する装置及び方法に関し、より詳しくは、拡張カルマンフィルター（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒ）を用いてバッテリーのＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）などのようなバッテリーの状態を推定するとき、バッテリーに含まれた電流センサーの電流オフセットを考慮することでバッテリーの状態をより正確に推定できるようにする装置及び方法に関する。

本出願は、２０１２年３月１６日出願の韓国特許出願第１０−２０１２−００２７２８４号に基づく優先権を主張し、該当出願の明細書及び図面に開示された内容は、全て本出願に援用される。

近来、ノートパソコン、ビデオカメラ、携帯電話などのような携帯用電子製品の需要が急激に増し、エネルギー貯蔵用蓄電池、ロボット、衛星などの開発が本格化されるにつれて、繰り返して充放電可能な高性能二次電池に対する研究が活発に行われている。

現在、常用化された二次電池としては、ニッケルカドミウム電池、ニッケル水素電池、ニッケル亜鉛電池、リチウム二次電池などがあり、その中でもリチウム二次電池は、ニッケル系列の二次電池に比べてメモリ効果が殆ど起らないため充放電が自由であり、自己放電率が非常に低くエネルギー密度が高いという長所から脚光を浴びている。

特に、近年炭素エネルギーが徐々に枯渇し環境に対する関心が高まるにつれて、米国、欧州、日本、韓国を含めて全世界に亘ってハイブリッド自動車と電気自動車に対する需要が徐々に増加している。このようなハイブリッド自動車や電気自動車は、バッテリーパックの充放電エネルギーから車両の駆動力を得るため、エンジンのみを使用する自動車に比べて燃費に優れ、公害物質を排出しないか又は減らせるという点で多くの消費者に良い反応を得ている。したがって、ハイブリッド自動車や電気自動車の核心的部品である車両用バッテリーにより多くの関心と研究が集中されている。

このようにバッテリーはノートパソコンや自動車のような各種の移動性を有する装置に使用されるものであり、使用時間に限界があるため、バッテリーのＳＯＣに対する正確な情報を把握することが重要である。このようなＳＯＣは、どれ位の時間程バッテリーを使用できるか見積る尺度になるので、ユーザが該当装置を使用する際に非常に重要な情報である。それ故に、ノートパソコンや携帯電話、自動車などの一般的なバッテリー装着装置は、バッテリーのＳＯＣを推定し、それからバッテリーの使用可能時間や使用可能量などの情報を把握してユーザに提供する。

バッテリーのＳＯＣは、バッテリーの満充電容量（ＦＣＣ：Ｆｕｌｌ Ｃｈａｒｇｅ Ｃａｐａｃｉｔｙ）に対する残量を百分率で表す形態が一般的である。バッテリーのＳＯＣを推定する方法としては、多様な方式が用いられるが、代表的には電流積算法を用いてＳＯＣを推定する方式がある。このような電流積算方式は、バッテリーの入出力電流を積算して初期容量から加減することで、ＳＯＣを求める方式である。

このような電流積算方式の場合、バッテリーの充放電経路に設けられた電流センサーを通じて測定された電流によってＳＯＣが推定されるため、電流センサーの正確なセンシングが非常に重要であると言える。しかし、電流センサーの場合、退化などの原因によって実際の電流と電流測定値とに差がある電流オフセット（ｏｆｆｓｅｔ）が生じ得る。このような電流オフセットが生じれば、電流測定値と実際電流値との差である電流オフセット値により、実際のＳＯＣと推定されたＳＯＣとの間で差が生じ得る。特に、カルマンフィルターのようなアルゴリズムを通じてバッテリーのＳＯＣを推定するときは、このような電流オフセット値によるＳＯＣの差は累積し続け、ＳＯＣの推定値に対する誤差がますます大きくなり得る。しかし、従来のＳＯＣ推定技術によれば、ＳＯＣを推定するとき、このような電流オフセットを考慮することができないので、ＳＯＣの推定が不正確になるという問題がある。

このように、電流オフセットのためにＳＯＣのようなバッテリー状態を正確に推定できない場合、ユーザに大きい不便と損害を与えかねない。特に、電気自動車に使用されるバッテリーの場合、バッテリーのＳＯＣが実際より過多に推定されれば、ユーザがバッテリーのＳＯＣ消耗を予め予想できずにバッテリーを充電せず、車両の運行中にバッテリーが満放電される事態が発生し得る。また、このように車両が運行中に満放電されれば、車両を牽引しなければならないなど多大に不便になるだけでなく、交通事故にまでつながる恐れがあり、大きな問題になり得る。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、拡張カルマンフィルターを用いて電流センサーのオフセットに応じて電流センサーを信頼するか又はバッテリーモデルを信頼するかを決定し、バッテリーのＳＯＣのようなバッテリーの状態をより正確に推定できる装置及び方法を提供することを目的とする。

本発明の他の目的及び長所は、下記する説明によって理解でき、本発明の実施形態によってより明らかに分かるであろう。また、本発明の目的及び長所は、特許請求の範囲に示される手段及びその組合せによって実現できることを容易に理解するであろう。

上記の課題を達成するため、本発明によるバッテリー状態推定装置は、バッテリーの充放電電流を測定する電流センサーを備えるバッテリーの状態を推定する装置であって、前記バッテリーの端子電圧、充放電電流、及び電流オフセット値を測定する測定部；前記バッテリーのＳＯＣ及びオーバーポテンシャル（ｏｖｅｒｐｏｔｅｎｔｉａｌ）を状態変数として含み、前記バッテリーの端子電圧を出力変数として含む状態方程式を用いて状態変数及び出力変数を予測する予測部；前記予測された出力変数を前記測定部によって測定された出力変数と比べて前記予測された状態変数を補正する補正部；前記補正された状態変数を通じて前記バッテリーのＳＯＣを推定するＳＯＣ推定部；及び前記測定された電流オフセット値に応じて前記バッテリーのＳＯＣを推定するための１つの状態変数を選択し、前記選択された状態変数を通じて前記ＳＯＣ推定部に前記バッテリーのＳＯＣを推定させる制御部を含む。

望ましくは、前記制御部は、前記測定された電流オフセット値が参照値より大きければ、前記ＳＯＣを推定するための状態変数としてオーバーポテンシャルを選択し、前記ＳＯＣ推定部に補正されたオーバーポテンシャルを通じて前記バッテリーのＳＯＣを推定させる。

望ましくは、前記ＳＯＣ推定部は、前記補正されたオーバーポテンシャルを通じて前記バッテリーのＯＣＶ（Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ）を算定し、前記算定されたＯＣＶを通じて前記バッテリーのＳＯＣを推定する。

望ましくは、前記制御部は、前記測定された電流オフセット値が参照値以下であれば、前記ＳＯＣを推定するための状態変数としてＳＯＣを選択し、前記ＳＯＣ推定部に補正されたＳＯＣを前記バッテリーのＳＯＣとして推定させる。

望ましくは、前記ＳＯＣ推定部で推定されたＳＯＣによって前記バッテリーのＳＯＨを推定するＳＯＨ推定部をさらに含む。

また、上記の課題を達成するため、本発明によるバッテリー管理システムは上述したバッテリー状態推定装置を含む。

さらに、上記の課題を達成するため、本発明による自動車は上述したバッテリー状態推定装置を含む。

さらに、上記の課題を達成するため、本発明によるバッテリー状態推定方法は、バッテリーの端子電圧、充放電電流、及び電流オフセット値を測定する段階；前記バッテリーのＳＯＣ及びオーバーポテンシャルを状態変数として含み、前記バッテリーの端子電圧を出力変数として含む状態方程式を用いて状態変数及び出力変数を予測する段階；前記予測された出力変数を測定された出力変数と比べて前記予測された状態変数を補正する段階；及び前記測定された電流オフセット値に応じて前記バッテリーのＳＯＣを推定するための１つの状態変数を選択し、前記選択された状態変数を通じて前記バッテリーのＳＯＣを推定する段階を含む。

本発明によれば、拡張カルマンフィルターを用いてバッテリーのＳＯＣのような状態を推定することで、バッテリーの状態をより正確に推定することができる。特に、バッテリーの充放電電流を測定する電流センサーの電流オフセット値が存在しても、バッテリーのＳＯＣを正確に推定することができる。すなわち、電流オフセット値に応じて、電流測定値によってＳＯＣを推定するか又はオーバーポテンシャル値によってＳＯＣを推定するかを決定することで、バッテリー状態を電流オフセット状況を考慮してより正確に推定することができる。

特に、本発明の一実施形態による場合、電流オフセット値が参照値より大きければ、状態変数に含まれたオーバーポテンシャル値によってＳＯＣが決定され、電流オフセット値が参照値以下であれば、状態変数に含まれたＳＯＣによってＳＯＣ推定値が決定される。したがって、電流オフセット値が一定水準を超える場合、バッテリーモデルを信頼してバッテリーのＳＯＣが推定され、電流オフセット値が一定水準を下回る場合、電流センサーを信頼してバッテリーのＳＯＣが推定され、電流オフセットに応じた適切なＳＯＣの推定が可能になる。

したがって、電流センサーのオフセットにもかかわらず、ユーザにバッテリーの満放電時点が正確に提供されるため、バッテリーを充電するなどバッテリーの満放電に前もって十分備えることができ、不測の事故や損害、不便などを防止することができる。

本明細書に添付される次の図面は、本発明の望ましい実施形態を例示するものであり、発明の詳細な説明とともに本発明の技術的な思想をさらに理解させる役割をするため、本発明は図面に記載された事項だけに限定されて解釈されてはならない。

本発明の一実施形態によるバッテリー状態推定装置の機能的構成を概略的に示したブロック図である。 本発明の一実施形態によるバッテリー状態推定方法を概略的に示したフロー図である。

以下、添付された図面を参照して本発明の望ましい実施形態を詳しく説明する。これに先立ち、本明細書及び特許請求の範囲に使用された用語や単語は通常的および辞書的な意味に限定して解釈されてはならず、発明者自らは発明を最善の方法で説明するために用語の概念を適切に定義できるという原則に則して本発明の技術的な思想に応ずる意味及び概念で解釈されねばならない。

したがって、本明細書に記載された実施形態及び図面に示された構成は、本発明のもっとも望ましい一実施形態に過ぎず、本発明の技術的な思想のすべてを代弁するものではないため、本出願の時点においてこれらに代替できる多様な均等物及び変形例があり得ることを理解せねばならない。

図１は、本発明の一実施形態によるバッテリー状態推定装置の機能的構成を概略的に示したブロック図である。

図１を参照すれば、本発明によるバッテリー状態推定装置は、測定部１１０、予測部１２０、補正部１３０、制御部１６０、及びＳＯＣ推定部１４０を含むことができる。

前記測定部１１０は、バッテリーの端子電圧及び充放電電流を測定する。このとき、バッテリーの充放電電流は電流センサーのような従来バッテリーパックに備えられた電流測定部を通じて測定され得る。

特に、本発明による測定部１１０は、バッテリーの電流オフセット値を測定する。ここで、バッテリーの電流オフセット値とは、電流センサー（電流測定部）のオフセットによって生じる、電流に対する測定値とバッテリーの充放電経路に実際流れる電流値との間の差を意味する。例えば、実際バッテリーの充放電経路には電流が流れていないが、バッテリーの電流センサーによって２Ａの電流が流れると測定された場合、電流オフセット値は２Ａであると言える。このような電流オフセット現象は、電流センサーの退化などによって生じ得る。

前記測定部１１０は、バッテリーの電圧測定など幾つかの方式で電流オフセット値を測定することができる。一例として、前記測定部１１０は、バッテリーに電流が流れないとき電流センサーによってセンシング値を測定するなどの方式で電流オフセット値を決定することができる。

前記予測部１２０及び補正部１３０は、アルゴリズムを用いて状態変数と出力変数を予測して補正する。特に、本発明による予測部１２０及び補正部１３０は、状態変数と出力変数を予測して補正するためのアルゴリズムとして拡張カルマンフィルターを用いることができる。

カルマンフィルターは、バッテリーの動作をモデリングし、このようなモデルに基づいてＳＯＣを予測する技術のうち１つであって、システムの出力値を通じて動的システムの内的状態を循環的に予測できるようにする。拡張カルマンフィルターは、このようなカルマンフィルターの基本的原理の下、線形関数ではなく、非線形関数を対象にするという点に特徴がある。本発明では、このような拡張カルマンフィルターを用いてバッテリーのＳＯＣなどを推定する。このような拡張カルマンフィルターの原理は本発明の技術分野に属する当業者に周知のことであるため、本明細書では主に本発明の特徴的な部分を説明する。

前記予測部１２０は、状態方程式を用いて状態変数及び出力変数を予測する。ここで、状態方程式には状態変数に関するシステム方程式、及び出力変数に関する測定方程式が含まれ得る。特に、状態方程式の状態変数にはバッテリーのＳＯＣ及びオーバーポテンシャルが含まれ得、状態方程式の出力変数にはバッテリーの端子電圧が含まれ得る。

本発明の予測部１２０で用いる拡張カルマンフィルターの一般的な状態方程式は、以下の数式１及び数式２のように表すことができる。

数式１は拡張カルマンフィルターの一般的なシステム方程式であり、数式２は一般的な測定方程式である。

ここで、ｋは時間ステップを示す。また、ｘ_ｋは状態変数として推定しようとする値であり、ｕ_ｋはバッテリーの電流であり、ｗ_ｋはシステムノイズ成分である。また、ｙ_ｋは出力変数として測定できる値であり、ｚ_ｋは測定ノイズ成分である。

本発明による予測部１２０は、前記状態方程式に対して、バッテリーのＳＯＣ及びオーバーポテンシャルを状態変数として含み、バッテリーの端子電圧を出力変数として含み得る。ここで、バッテリーのＳＯＣとは、バッテリーの充電状態を表すものであり、バッテリーのオーバーポテンシャルとは、バッテリーの端子電圧から開放回路電圧（ＯＣＶ）を引いた値を意味する。

したがって、本発明による予測部１２０で用いる状態方程式は、以下の数式３及び数式４のようにより具体的な形態で表すことができる。

数式３及び４において、ｋは時間ステップを示し、ｘ_{１（ｋ＋１）}及びｘ_{２（ｋ＋１）}はそれぞれ現段階のＳＯＣ及びオーバーポテンシャル、すなわちＳＯＣ及びオーバーポテンシャルの予測値を示し、ｘ_１（ｋ）及びｘ_２（ｋ）はそれぞれ以前段階のＳＯＣ及びオーバーポテンシャルを示す。また、ｕ_１（ｋ）及びｕ_２（ｋ）はそれぞれ現在のバッテリー電流及び以前のバッテリー電流を示し、ｗ_１（ｋ）及びｗ_２（ｋ）はシステムノイズ成分を示す。また、Ａ、Ｂ及びＣはバッテリーの抵抗及びキャパシタンスのようなバッテリーの特性を表す変数であって、実験的に決定され得る。また、α_ｅｋｆはバッテリーの容量に係る変数であって、実験的に決定され得る。

また、ｙ_ｋはバッテリーの端子電圧を示し、Ｈ_１はＳＯＣとＯＣＶとの相互関係を表す変数であって、実験的に決定され得る。

前記予測部１２０は、数式３のようなシステム方程式を用いて状態変数を予測し、数式４のような出力方程式を用いて出力変数を予測することができる。

特に、前記予測部１２０は、最初の段階では初期パラメータの入力によりＳＯＣ及びオーバーポテンシャルに係る状態変数を予測することができる。しかし、以降の段階では補正部１３０によって補正された状態変数を通じて状態変数を予測し得る。

また、前記予測部１２０は、状態変数推定による誤差に対する分散、すなわち推定誤差分散を予測することができる。このとき、推定誤差分散Ｐ_ｋは次の数式５のように計算され得る。

ここで、Ａ_ｋ−１は
を意味し、Ａ_ｋ−１ ^ＴはＡ_ｋ−１の転置行列を意味する。また、Ｗは
を意味し、Ｑはプロセスノイズパラメータを意味し、ＷＱＷ^Ｔはシステムノイズの分散値を意味する。

前記補正部１３０は、前記予測部１２０によって予測された出力変数を前記測定部１１０によって測定された出力変数と比べる。また、補正部１３０はこのような比較結果を用いて予測された状態変数を補正する。

そのために、前記補正部１３０は以下の数式６のような数式を通じてカルマンゲインＫ_ｋ、すなわちゲインファクターを生成することができる。

ここで、Ｐ_ｋは推定誤差分散を意味し、Ｃ_ｋは
を意味する。また、Ｖ及びＲは測定ノイズパラメータを示し、ＶＲＶ^Ｔは測定ノイズの分散値を意味する。

このようにゲインファクターが得られれば、前記補正部１３０は以下の数式７のように、ゲインファクターとともに予測された出力変数及び測定された出力変数を用いて予測された状態変数を補正することができる。

ここで、ｘ_ｋ’は予測された状態変数であるｘ_ｋの補正された値を意味し、Ｋ_ｋはゲインファクター、すなわちカルマンゲインを意味する。また、ｙ_ｋは測定された出力変数、すなわち測定されたバッテリー端子電圧を意味し、ｇ（ｘ_ｋ、ｕ_ｋ）は予測部１２０によって予測された出力変数、すなわち予測されたバッテリー端子電圧を意味する。

このように予測された状態変数が補正されれば、補正された状態変数は次の段階の状態変数を予測するための以前値として入力され得る。例えば、数式７のｘ_ｋ’は数式１のｘ_ｋとして入力され、次の段階の状態変数ｘ_{（ｋ＋１）}の予測に用いられ得る。

また、前記補正部１３０は、予測部１２０によって予測された推定誤差分散をカルマンゲインを用いて補正でき、これは以下の数式８のように表すことができる。

ここで、Ｐ_ｋ’は予測された推定誤差分散であるＰ_ｋの補正された値を意味し、Ｋ_ｋはカルマンゲインを意味する。また、Ｃ_ｋは
を意味する。

このように予測された推定誤差分散が補正されれば、補正された推定誤差分散は次の段階の推定誤差分散を予測するための以前値として入力され得る。例えば、数式８のＰ_ｋ’は数式５のＰ_ｋ−１として入力され、次の段階の推定誤差分散Ｐ_ｋの予測に用いられ得る。

前記ＳＯＣ推定部１４０は、補正部１３０によって補正された状態変数を用いてバッテリーのＳＯＣを推定する。ここで、補正部１３０によって補正される状態変数にはＳＯＣとオーバーポテンシャルが含まれ得る。したがって、前記ＳＯＣ推定部１４０は、補正部１３０によって補正されたＳＯＣを用いてＳＯＣを推定するか、または、補正部１３０によって補正されたオーバーポテンシャルを用いてＳＯＣを推定することができる。

前記制御部１６０は、測定部１１０によって測定された電流オフセット値に応じてバッテリーのＳＯＣを推定するための１つの状態変数を選択する。すなわち、ＳＯＣ推定部１４０がＳＯＣを推定するためには状態変数として補正されたＳＯＣまたは補正されたオーバーポテンシャルを用いるが、どの状態変数を用いるかは制御部１６０によって選択され得る。

したがって、制御部１６０は補正されたＳＯＣ及び補正されたオーバーポテンシャルのうちの１つを選択し、ＳＯＣ推定部１４０に選択された状態変数を通じてバッテリーのＳＯＣを推定させることができる。

このとき、本発明による制御部１６０は、測定部１１０によって測定された電流オフセット値に応じてどの状態変数を通じてバッテリーのＳＯＣを推定するかを決定することができる。

そのために、制御部１６０は測定された電流オフセット値を参照値と比べることができる。ここで、参照値とは、電流オフセットの測定値と比較するための電流値であって、予め決定され得る。このような参照値は、バッテリーのＳＯＣを推定するとき、電流センサーによって測定された電流値を信頼できると言える電流誤差の最大値であり得る。

例えば、参照値は０Ａであり得る。この場合、電流オフセット値の有無によってＳＯＣを推定するための状態変数が変わり得る。このような電流オフセットの参照値は、制御部１６０の内部または外部に設けられたメモリに予め格納されている。

望ましくは、前記制御部１６０は、測定部１１０によって測定された電流オフセット値が予め決められた参照値より大きければ、ＳＯＣを推定するための状態変数としてオーバーポテンシャルを選択する。したがって、この場合、ＳＯＣ推定部１４０は、補正部１３０によって補正されたオーバーポテンシャルを通じてバッテリーのＳＯＣを推定することができる。

例えば、数式３のオーバーポテンシャルに係る状態変数であるｘ_{２（ｋ＋１）}が数式７によって補正され、バッテリーのＳＯＣを推定するのに用いられ得る。

より具体的に、前記ＳＯＣ推定部１４０は、補正されたオーバーポテンシャルを通じてバッテリーの開放回路電圧（ＯＣＶ）を算定し、算定されたＯＣＶを通じてバッテリーのＳＯＣを推定することができる。ここで、バッテリーのＯＣＶとＳＯＣとの関係は、実験的測定などを通じて、数式やテーブルのような形態で制御部１６０の内部または外部に設けられたメモリなどの格納装置に格納されている。

状態変数として含まれて予測及び補正されるＳＯＣ（ｘ_１（ｋ））は、電流測定値によって決定されたものであるが、電流オフセット値が参照値より大きいときには電流センサーを信頼し難いため、電流測定値によって決定されたＳＯＣは実際ＳＯＣとの誤差が大きいはずである。したがって、本発明の上記の実施形態によれば、電流オフセット値が参照値より大きい場合、状態変数として補正されたＳＯＣではなく、補正されたオーバーポテンシャルを用いてＳＯＣを推定することで、より正確なＳＯＣを推定することができる。すなわち、上記の実施形態によれば、電流オフセット値が参照値より大きい場合、電流センサーを信頼せず、バッテリーモデルを信頼してバッテリーのＳＯＣを推定する。

また望ましくは、前記制御部１６０は、測定部１１０によって測定された電流オフセット値が参照値以下であれば、ＳＯＣを推定するための状態変数としてＳＯＣを選択することができる。したがって、この場合、ＳＯＣ推定部１４０は補正部１３０によって補正されたＳＯＣをバッテリーのＳＯＣとして推定することができる。

例えば、数式３のＳＯＣに対して予測されたｘ_{１（ｋ＋１）}が数式７によって補正された値が、バッテリーのＳＯＣ推定値として算出され得る。

電流オフセット値が参照値以下であれば、電流オフセットは無視できる程度であると言えるので、この場合は、状態変数として含まれて予測及び補正されたＳＯＣをそのままバッテリーのＳＯＣ推定値とすることができる。すなわち、電流オフセット値が参照値以下の場合は、電流センサーを信頼して電流測定値によって決定されたＳＯＣをバッテリーのＳＯＣ推定値として用いることができる。

このように、前記制御部１６０はどの状態変数を通じてＳＯＣを推定するかを決定できるが、特に、制御部１６０は状態方程式のシステムノイズ成分を変化させることで、ＳＯＣを推定するとき、どの状態変数を用いるかを決定することができる。

例えば、数式３でｗ_１（ｋ）及びｗ_２（ｋ）はシステムノイズ成分を示すが、前記制御部１６０はこのようなｗ_１（ｋ）及びｗ_２（ｋ）を変化させることで、どの状態変数を用いてＳＯＣを推定するかを決定することができる。

このとき、制御部１６０は測定された電流オフセット値に応じて、状態方程式から状態変数に対するシステムノイズ成分の比を変化させることで、どの状態変数を用いてＳＯＣを推定するかを決定することができる。

例えば、電流オフセット値に対する参照値が０Ａであり、測定された電流オフセット値は２Ａであると仮定する。このとき、制御部１６０は測定された電流オフセット値が参照値より大きいので、ＳＯＣを推定するための状態変数としてオーバーポテンシャルを選択させることができる。そのために、制御部１６０は、ＳＯＣに対する状態変数ｘ_１（ｋ）に対するシステムノイズ成分であるｗ_１（ｋ）とオーバーポテンシャルに対する状態変数ｘ_２（ｋ）に対するシステムノイズ成分であるｗ_２（ｋ）との比、ｗ_１（ｋ）：ｗ_２（ｋ）を変化させることができる。

より具体的に、制御部１６０は、電流オフセット値が０Ａであるときはｗ_１（ｋ）：ｗ_２（ｋ）を１：０．１にし、電流オフセット値が参照値より大きい２Ａであるときはｗ_１（ｋ）：ｗ_２（ｋ）を１：０．０１に変更することができる。すなわち、制御部は、電流オフセット値が参照値より大きいときは、電流センサーを信頼せずにバッテリーモデルを信頼するという意味でｗ_２パラメータを０．１から０．０１に変化させることができる。また、この場合、その後に電流オフセット値が参照値より小さくなれば、再び電流センサーを信頼し、電流のセンシング値もアルゴリズムに影響を与えられるようにｗ_２パラメータを０．０１から０．１に戻すことができる。

すなわち、以後電流オフセット値が参照値より小さくなるときは、制御部１６０はｗ_２（ｋ）に対するｗ_１（ｋ）の大きさを増加させることで、ｘ_１（ｋ）によるＳＯＣの推定を可能にすることができる。

また望ましくは、前記測定部１１０はバッテリーの温度を測定することができる。この場合、前記制御部１６０は、測定部１１０によって測定されたバッテリーの温度に応じて状態変数に対するシステムノイズ成分の比を変化させることができる。

このとき、より望ましくは、前記制御部１６０は測定されたバッテリーの温度が所定温度以下であれば、バッテリーのＳＯＣを推定するための状態変数としてＳＯＣを選択することができる。この場合、制御部１６０はＳＯＣ推定部１４０に数式７によって補正されたＳＯＣをバッテリーのＳＯＣとして推定させることができる。

バッテリーの温度が低いときは、ＯＣＶなどを通じたバッテリーのＳＯＣ推定の信頼度が低下し得る。したがって、上記の実施形態によれば、バッテリーの温度が所定温度以下の低温状態になる場合、状態変数として予測及び補正されたＳＯＣをバッテリーのＳＯＣ推定値としてそのまま用いるようにする。すなわち、バッテリーの温度が所定温度以下の場合、バッテリーのＯＣＶによるバッテリーモデルを信頼せずに電流センサーを信頼するようにする。

したがって、このときの所定温度はＯＣＶを通じたバッテリーのＳＯＣ推定の際、容認され得る最大誤差を表す最低温度であって、実験的に予め決定され得る。このような所定温度は制御部１６０の内部または外部に設けられたメモリに予め保存されている。

例えば、所定温度が０℃と決まっている場合、測定部１１０によって測定されたバッテリーの温度が０℃以下であれば、制御部１６０は数式３のＳＯＣに対する状態変数ｘ_{１（ｋ＋１）}の数式７によって補正された値をバッテリーのＳＯＣ推定値として算出させることができる。

望ましくは、本発明によるバッテリー状態推定装置は、ＳＯＨ推定部１５０をさらに含むことができる。前記ＳＯＨ推定部１５０は、前記ＳＯＣ推定部１４０で推定されたＳＯＣによってバッテリーの健康状態（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ：ＳＯＨ）を推定することができる。

バッテリーは継続的な使用により電力及び容量などの性能が退化し得、それによりバッテリーのＳＯＨは継続的に減少する。このようなバッテリーのＳＯＨはバッテリーのＳＯＣによって推定できるが、これは本発明が属する技術分野の当業者にとって自明であるため、詳細な説明を省略する。本発明によれば、電流オフセットを考慮してバッテリーのＳＯＣが推定され、このようなＳＯＣの推定結果によってバッテリーのＳＯＨが推定されるため、バッテリーのＳＯＨを推定するときにも電流オフセットが考慮されると言える。したがって、本発明のこのような実施形態によれば、電流オフセットを考慮してバッテリーのＳＯＨをより正確に予測することができる。

一方、本発明によるバッテリー状態推定装置は、バッテリーパックのバッテリー管理システム（Ｂａｔｔｅｒｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ；ＢＭＳ）に含まれる形態で具現することができる。すなわち、本発明によるバッテリー管理システムは、上述したバッテリー状態推定装置を含むことができる。ここで、バッテリー管理システムとは、バッテリーパックの充放電動作を全般的に制御する管理装置であって、このようなＢＭＳはバッテリーパック保護装置に通常含まれ得る。特に、ＢＭＳにはＭＣＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ Ｕｎｉｔ）が備えられ得るが、上述したバッテリー状態推定装置の制御部１６０などはこのようなＭＣＵによって具現され得る。

また、本発明によるバッテリー状態推定装置は自動車に含まれ得る。特に、ハイブリッド自動車を含む電気自動車は、バッテリーによってモーターの駆動電力が供給されるため、バッテリーを運用するとき、バッテリーのＳＯＣのような状態の推定が非常に重要である。本発明による自動車は、上述したバッテリー状態推定装置を含むため、電流センサーのオフセットが生じてもバッテリーのＳＯＣ及びＳＯＨをより正確に推定することができる。

図２は、本発明の一実施形態によるバッテリー状態推定方法を概略的に示したフロー図である。図２において、各動作の主体は上述したバッテリー状態推定装置の構成要素であり得る。

図２に示されたように、本発明によるバッテリー状態推定方法は、バッテリーの端子電圧、充放電電流、及び電流オフセット値を測定する段階を含む（Ｓ１１０）。ただし、ここでバッテリーの端子電圧、充放電電流、及び電流オフセット値の測定が必ず同じ段階で共に行われる必要はない。特に、バッテリーの端子電圧の測定や電流オフセット値の測定が必ずＳ１２０段階の以前に行われる必要はない。

次に、バッテリーのＳＯＣ及びオーバーポテンシャルを状態変数として含む状態方程式、すなわちシステム方程式を設定し、そこに測定された電流値を入力して状態変数を予測する（Ｓ１２０）。このとき、最初の段階では状態変数としてバッテリーの初期パラメータが入力され得る。

また、バッテリーの端子電圧を出力変数として含む状態方程式、すなわち出力方程式に予測された状態変数を入力して出力変数を予測する（Ｓ１３０）。

次いで、このように予測された出力変数を測定された出力変数と比べて予測された状態変数を補正する（Ｓ１６０）。すなわち、前記Ｓ１３０段階で予測されたバッテリーの端子電圧を前記Ｓ１１０段階で測定されたバッテリーの端子電圧と比べて、このような比較結果を通じて前記Ｓ１２０段階で予測された状態変数を補正する。

そのために前記Ｓ１３０段階の後に推定誤差分散Ｐ_ｋが予測され（Ｓ１４０）、このような推定誤差分散の結果を用いてゲインファクターとしてカルマンゲインＫ_ｋを演算することができる（Ｓ１５０）。また、このようにＳ１５０段階で演算されたカルマンゲインは、前記Ｓ１３０段階で予測された端子電圧及び前記Ｓ１１０段階で測定された端子電圧と共に前記Ｓ１６０段階における状態変数の補正のために用いられ得る。

このように、状態変数が補正されれば、補正された状態変数を用いてＳＯＣが推定される（Ｓ１７０）。ただし、補正された状態変数にはバッテリーのＳＯＣに係る状態変数とバッテリーのオーバーポテンシャルに係る状態変数とが含まれるが、Ｓ１７０段階でバッテリーのＳＯＣを推定するためには、そのうち１つの状態変数を選択することができる。このとき、状態変数の選択は前記Ｓ１１０段階で測定された電流オフセット値に応じて決定することができる。すなわち、Ｓ１７０段階ではバッテリーの電流オフセット値に応じてバッテリーのＳＯＣを推定するための１つの状態変数が選択され、このように選択された状態変数を通じてバッテリーのＳＯＣが推定される。例えば、前記Ｓ１１０段階で測定された電流オフセット値が参照値より大きければ、Ｓ１７０段階では補正されたオーバーポテンシャルを通じてＳＯＣを推定することができる。

一方、前記Ｓ１６０段階で補正された状態変数は、前記Ｓ１２０段階の以前の値として入力され、次の段階で状態変数を予測するときに用いられ得る。

また、前記Ｓ１６０段階の後に、推定誤差分散を補正する段階をさらに含むことができる（Ｓ１８０）。すなわち、前記Ｓ１４０段階で予測された推定誤差分散値は、前記Ｓ１５０段階で演算されたカルマンゲインを通じて補正され、このように補正された推定誤差分散値は前記Ｓ１４０段階の以前値として入力されて次の段階で推定誤差分散を予測するときに用いられ得る。

以上のように、本発明が限定された実施形態と図面によって説明されたが、本発明はこれに限定されるものではなく、本発明の属する技術分野で通常の知識を持つ者によって本発明の技術思想と特許請求の範囲の均等範囲内で多様な修正及び変形が可能であることは言うまでもない。

一方、本明細書において「部」という用語を使用したが、これは論理的な構成単位を表すものであって、必ずしも物理的に分離されるか又は物理的に分離されなければならない構成要素を表すものではないという点は、本発明が属する技術分野の当業者にとっては自明である。

１１０ 測定部
１２０ 予測部
１３０ 補正部
１４０ ＳＯＣ推定部
１５０ ＳＯＨ推定部
１６０ 制御部

Claims (14)

1. バッテリーの端子電圧、充放電電流、及び電流オフセット値を測定する測定部と、
   前記バッテリーの以前段階のＳＯＣ及びオーバーポテンシャルを状態変数として含み、前記バッテリーの端子電圧を出力変数として含む状態方程式を用いて状態変数及び出力変数を予測する予測部と、
   前記予測された出力変数を前記測定部によって測定された出力変数と比べて前記予測された状態変数を補正する補正部と、
   前記補正された状態変数を通じて前記バッテリーのＳＯＣを推定するＳＯＣ推定部と、
   前記測定された電流オフセット値に応じて前記バッテリーのＳＯＣを推定するための１つの状態変数を選択し、前記選択された状態変数を通じて前記ＳＯＣ推定部に前記バッテリーのＳＯＣを推定させる制御部と、を含み、
   前記電流オフセット値は、前記バッテリーの充放電経路に流れる実際の電流値と前記測定部によって測定される電流値との間の差であり、
   前記予測部は、方程式
   を用いて前記状態変数を予測し、
   ここで、ｘ _{１（ｋ＋１）} 及びｘ _{２（ｋ＋１）} はそれぞれ現段階のＳＯＣ及びオーバーポテンシャルを示し、ｘ _１（ｋ） 及びｘ _２（ｋ） はそれぞれ以前段階のＳＯＣ及びオーバーポテンシャルを示し、ｕ _１（ｋ） 及びｕ _２（ｋ） はそれぞれ現在のバッテリー電流及び以前のバッテリー電流を示し、ｗ _１（ｋ） 及びｗ _２（ｋ） はシステムノイズ成分を示し、Ａ、Ｂ及びＣはバッテリー特性に係る変数であり、α _ｅｋｆ はバッテリー容量に係る変数であり、ｋは時間ステップを示すことを特徴とするバッテリー状態推定装置。
2. 前記制御部が、前記測定された電流オフセット値が参照値より大きければ、前記ＳＯＣを推定するための状態変数としてオーバーポテンシャルを選択し、前記ＳＯＣ推定部に補正されたオーバーポテンシャルを通じて前記バッテリーのＳＯＣを推定させることを特徴とする請求項１に記載のバッテリー状態推定装置。
3. 前記ＳＯＣ推定部が、前記補正されたオーバーポテンシャルを通じて前記バッテリーのＯＣＶを算定し、前記算定されたＯＣＶを通じて前記バッテリーのＳＯＣを推定することを特徴とする請求項２に記載のバッテリー状態推定装置。
4. 前記制御部が、前記測定された電流オフセット値が参照値以下であれば、前記ＳＯＣを推定するための状態変数としてＳＯＣを選択し、前記ＳＯＣ推定部に補正されたＳＯＣを前記バッテリーのＳＯＣとして推定させることを特徴とする請求項２に記載のバッテリー状態推定装置。
5. 前記制御部が、前記測定された電流オフセット値に応じて前記状態方程式のシステムノイズ成分を変化させることを特徴とする請求項１に記載のバッテリー状態推定装置。
6. 前記制御部が、前記測定された電流オフセット値に応じて前記状態変数に対するシステムノイズ成分の比を変化させることを特徴とする請求項５に記載のバッテリー状態推定装置。
7. 前記予測部が、前記補正部によって補正された状態変数を以前値として用いて次回の状態変数及び出力変数を予測することを特徴とする請求項１に記載のバッテリー状態推定装置。
8. 前記測定部は前記バッテリーの温度をさらに測定し、
   前記制御部は前記測定されたバッテリーの温度に応じて前記状態変数に対するシステムノイズ成分の比を変化させることを特徴とする請求項１に記載のバッテリー状態推定装置。
9. 前記制御部が、前記測定されたバッテリーの温度が所定温度以下であれば、前記バッテリーのＳＯＣを推定するための状態変数としてＳＯＣを選択し、前記ＳＯＣ推定部に補正されたＳＯＣを前記バッテリーのＳＯＣとして推定させることを特徴とする請求項８に記載のバッテリー状態推定装置。
10. 前記補正部が、ゲインファクター、前記予測された出力変数及び前記測定された出力変数を通じて前記予測された状態変数を補正することを特徴とする請求項１に記載のバッテリー状態推定装置。
11. 前記ＳＯＣ推定部で推定されたＳＯＣによって前記バッテリーのＳＯＨを推定するＳＯＨ推定部をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載のバッテリー状態推定装置。
12. 請求項１ないし請求項１１のうちいずれか１項に記載のバッテリー状態推定装置を含むバッテリー管理システム。
13. 請求項１ないし請求項１１のうちいずれか１項に記載のバッテリー状態推定装置を含む自動車。
14. バッテリーの端子電圧、充放電電流、及び電流オフセット値を測定する段階と、
    前記バッテリーの以前段階のＳＯＣ及びオーバーポテンシャルを状態変数として含み、前記バッテリーの端子電圧を出力変数として含む状態方程式を用いて状態変数及び出力変数を予測する段階と、
    前記予測された出力変数を測定された出力変数と比べて前記予測された状態変数を補正する段階と、
    前記測定された電流オフセット値に応じて前記バッテリーのＳＯＣを推定するための１つの状態変数を選択し、前記選択された状態変数を通じて前記バッテリーのＳＯＣを推定する段階と、を含み、
    前記電流オフセット値は、前記バッテリーの充放電経路に流れる実際の電流値と電流センサーによって測定される電流値との間の差であり、
    前記予測する段階は、方程式
    を用いて前記状態変数を予測する段階を含み、
    ここで、ｘ _{１（ｋ＋１）} 及びｘ _{２（ｋ＋１）} はそれぞれ現段階のＳＯＣ及びオーバーポテンシャルを示し、ｘ _１（ｋ） 及びｘ _２（ｋ） はそれぞれ以前段階のＳＯＣ及びオーバーポテンシャルを示し、ｕ _１（ｋ） 及びｕ _２（ｋ） はそれぞれ現在のバッテリー電流及び以前のバッテリー電流を示し、ｗ _１（ｋ） 及びｗ _２（ｋ） はシステムノイズ成分を示し、Ａ、Ｂ及びＣはバッテリー特性に係る変数であり、α _ｅｋｆ はバッテリー容量に係る変数であり、ｋは時間ステップを示すことを特徴とするバッテリー状態推定方法。