JP5858504B2 - バッテリー残容量推定装置および方法 - Google Patents
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Description
本出願は２０１２年１０月２６日に韓国特許庁に提出された韓国特許出願第１０−２０１２−０１１９７１２号の出願日の利益を主張し、その内容の全ては本明細書に含まれる。
本発明は、バッテリー残容量推定装置および方法に関し、既に設定されたパラメータを適用してバッテリーの第１残容量（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｉｎｇ；ＳＯＣ）を算出する第１ＳＯＣ算出部、およびそれぞれ異なるパラメータを適用してバッテリーの１つ以上の第２ＳＯＣを算出する１つ以上の第２ＳＯＣ算出部を備え、バッテリーの実際ＳＯＣに近い第２ＳＯＣに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出し、最適パラメータを適用してバッテリーの最終ＳＯＣを算出することにより、リアルタイムでＳＯＣ推定に用いられるパラメータを補正することができ、バッテリーの保管状態と劣化に関係なく高いＳＯＣ正確度を維持することができるバッテリー残容量推定装置および方法に関する。
製品群に応じた適用容易性が高く、高いエネルギー密度などの電気的特性を有する二次電池は、携帯用機器だけでなく、電気的駆動源によって駆動する電気車両（ＥＶ；Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｖｅｈｉｃｌｅ）、ハイブリッド車両（ＨＶ；Ｈｙｂｒｉｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ）または家庭用または産業用に用いられる中大型バッテリーを用いたエネルギー貯蔵システム（Ｅｎｅｒｇｙ Ｓｔｏｒａｇｅ Ｓｙｓｔｅｍ；ＥＳＳ）や無停電電源供給装置（Ｕｎｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｂｌｅ Ｐｏｗｅｒ Ｓｕｐｐｌｙ；ＵＰＳ）システムなどに普遍的に応用されている。
このような二次電池は、化石燃料の使用を画期的に減少できるという一次的な長所だけでなく、エネルギーの使用に応じた副産物が全く発生しないという点で、環境に優しく且つエネルギー効率性の向上のための新しいエネルギー源として注目されている。
二次電池は携帯端末などのバッテリーとして実現される場合は必ずしもそうではないが、上記のように電気車両またはエネルギー貯蔵源などに適用されるバッテリーは、通常、単位二次電池セル（ｃｅｌｌ）が複数集合された形態で用いられ、高容量環境に適合性を高めることになる。
このようなバッテリー、特に多数の二次電池が充電と放電を交互に行う場合は、これらの充放電を効率的に制御してバッテリーが適正な動作状態および性能を維持するように管理する必要がある。
このために、バッテリーの状態および性能を管理するバッテリー管理システム（Ｂａｔｔｅｒｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ；ＢＭＳ）が備えられる。ＢＭＳは、バッテリーの電流、電圧、温度などを測定し、それに基づいてバッテリーの残容量（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｉｎｇ；ＳＯＣ）を推定し、燃料消費効率が最も良くなるようにＳＯＣを制御する。ＳＯＣを正確に制御するためには、充放電を行っているバッテリーのＳＯＣを正確に測定することが必要である。
従来、ＢＭＳにおいてバッテリーのＳＯＣを測定する方法には、バッテリーに流れる充放電電流を積算してバッテリーのＳＯＣを推定する方法がある。この方法は、電流センサを介して電流を測定する過程で発生する誤差が継続的に累積し、時間の経過に伴ってＳＯＣの正確度が落ちるという問題がある。
または、バッテリーの充放電中にバッテリーの電圧を測定し、測定された電圧から無負荷状態のバッテリー開放電圧（ｏｐｅｎ ｃｉｒｃｕｉｔ ｖｏｌｔａｇｅ；ＯＣＶ）を推定し、開放電圧別ＳＯＣテーブルを参照し、推定された開放電圧に該当するＳＯＣをマッピングする方法がある。しかし、バッテリーの充放電が行われている時に測定された電圧は実際の電圧と多くの差を示す。例えば、バッテリーが負荷に連結されて放電が始まればバッテリーの電圧が急激に落ち、バッテリーが外部電源から充電が始まればバッテリーの電圧が急激に上がる。したがって、バッテリーの充放電時に測定された電圧と実際の電圧との誤差によってＳＯＣの正確度が落ちるという問題がある。
または、バッテリーを電気モデル化し、バッテリーモデルの理論出力値と実際出力値を比較して能動的な補正を通じてＳＯＣを推定する方法としてＥＫＦ（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒ） ＳＯＣ推定アルゴリズムと呼ばれるＳＯＣ推定方法がある。ＥＫＦ ＳＯＣ推定アルゴリズムは、常温でＳＯＣ最大誤差が３％レベルとして低く、電力パターンに大きくは関係なく安定的にＳＯＣ推定が可能であるため、バッテリーのＳＯＣを推定するのに多く用いられている。
しかし、ＥＫＦ ＳＯＣ推定アルゴリズムは、バッテリーモデルのパラメータを実験によって抽出し、抽出されたパラメータをテーブル（ｔａｂｌｅ）化して適用しているが、一度抽出して算出されたパラメータは変わらないため、初期にはＳＯＣの正確度が高いが、実際のバッテリーの保管状態および劣化に応じてＳＯＣの正確度が落ちるという問題点がある。
本発明の目的は、既に設定されたパラメータを適用してバッテリーの第１残容量（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｉｎｇ；ＳＯＣ）を算出する第１ＳＯＣ算出部、およびそれぞれ異なるパラメータを適用してバッテリーの１つ以上の第２ＳＯＣを算出する１つ以上の第２ＳＯＣ算出部を備え、バッテリーの実際ＳＯＣに近い第２ＳＯＣに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出し、最適パラメータを適用してバッテリーの最終ＳＯＣを算出することにより、リアルタイムでＳＯＣ推定に用いられるパラメータを補正することができ、バッテリーの保管状態と劣化に関係なく高いＳＯＣ正確度を維持することができるバッテリー残容量推定装置および方法を提供することにある。
本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置は、既に設定されたパラメータを適用してバッテリーの第１残容量（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｉｎｇ；ＳＯＣ）を算出する第１ＳＯＣ算出部、それぞれ異なるパラメータを適用して前記バッテリーの１つ以上の第２ＳＯＣを算出する１つ以上の第２ＳＯＣ算出部、および前記１つ以上の第２ＳＯＣのうち前記バッテリーの実際ＳＯＣに最も近い第２ＳＯＣを確認し、前記実際ＳＯＣに最も近い第２ＳＯＣに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出する最適パラメータ抽出部を含み、前記第１ＳＯＣ算出部は、前記最適パラメータを適用して前記バッテリーの最終ＳＯＣを算出する。
前記既に設定されたパラメータは、ＥＫＦ（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒ） ＳＯＣ推定アルゴリズムのバッテリーモデルから抽出されたパラメータであっても良い。
前記第２ＳＯＣ算出部は、前記第１ＳＯＣ算出部が前記第１ＳＯＣを算出する時、同時多発的に前記１つ以上の第２ＳＯＣを算出しても良い。
前記最適パラメータ抽出部は、前記第２ＳＯＣ算出部で同時多発的に算出された第２ＳＯＣを用いてリアルタイムで前記最適パラメータを抽出しても良い。
前記最適パラメータ抽出部は、前記バッテリーに流れる電流が、既に設定された時間以上、既に設定された電流値以下に流れる場合、その時の電圧値を前記バッテリーの開放電圧（Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ；ＯＣＶ）と判断し、前記ＯＣＶを用いて前記バッテリーの実際ＳＯＣを算出しても良い。
前記既に設定された時間は３０分であっても良い。
前記既に設定された電流値は１Ａであっても良い。
前記パラメータは、前記バッテリーの電流、電圧および温度のうち１つ以上と関連した値であっても良い。
本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定方法は、既に設定されたパラメータを適用してバッテリーの第１残容量（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｉｎｇ；ＳＯＣ）を算出するステップ、それぞれ異なるパラメータを適用して前記バッテリーの１つ以上の第２ＳＯＣを算出するステップ、前記１つ以上の第２ＳＯＣのうち前記バッテリーの実際ＳＯＣに最も近い第２ＳＯＣを確認するステップ、前記実際ＳＯＣに最も近い第２ＳＯＣに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出するステップ、および前記最適パラメータを適用して前記バッテリーの最終ＳＯＣを算出するステップを含む。
前記既に設定されたパラメータは、ＥＫＦ（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒ） ＳＯＣ推定アルゴリズムのバッテリーモデルから抽出されたパラメータであっても良い。
前記第２ＳＯＣを算出するステップは、前記第１ＳＯＣを算出するステップと同時多発的に行われても良い。
前記実際ＳＯＣに最も近い第２ＳＯＣに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出するステップは、前記第２ＳＯＣを算出するステップにおいて同時多発的に算出された第２ＳＯＣを用いてリアルタイムで前記最適パラメータを抽出しても良い。
前記バッテリー残容量推定方法は、前記バッテリーに流れる電流が、既に設定された時間以上、既に設定された電流値以下に流れる場合、その時の電圧値を前記バッテリーの開放電圧（Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ；ＯＣＶ）と判断するステップ、および前記ＯＣＶを用いて前記バッテリーの実際ＳＯＣを算出するステップをさらに含んでも良い。
前記既に設定された時間は３０分であっても良い。
前記既に設定された電流値は１Ａであっても良い。
前記パラメータは、前記バッテリーの電流、電圧および温度のうち１つ以上と関連した値であっても良い。
本発明の一側面によれば、既に設定されたパラメータを適用してバッテリーの第１残容量（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｉｎｇ；ＳＯＣ）を算出する第１ＳＯＣ算出部、およびそれぞれ異なるパラメータを適用してバッテリーの１つ以上の第２ＳＯＣを算出する１つ以上の第２ＳＯＣ算出部を備え、バッテリーの実際ＳＯＣに近い第２ＳＯＣに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出し、最適パラメータを適用してバッテリーの最終ＳＯＣを算出することにより、リアルタイムでＳＯＣ推定に用いられるパラメータを補正することができ、バッテリーの保管状態と劣化に関係なく高いＳＯＣ正確度を維持することができるバッテリー残容量推定装置および方法を提供することができる。
本発明を添付図面を参照して詳細に説明すれば次の通りである。ここで、繰り返される説明、本発明の要旨を不要に濁す恐れのある公知機能および構成に関する詳細な説明は省略する。本発明の実施形態は当業界で平均的な知識を有する者に本発明をより完全に説明するために提供されるものである。したがって、図面での要素の形状および大きさ等はより明確な説明のために誇張されることがある。
明細書の全体において、ある部分がある構成要素を「含む」とする時、これは、特に反対となる記載がない限り、他の構成要素を除外するのではなく、他の構成要素をさらに含むことができることを意味する。
また、明細書に記載された「...部」という用語は１つ以上の機能や動作を処理する単位を意味し、これは、ハードウェアやソフトウェアまたはハードウェアおよびソフトウェアの結合で実現されることができる。
図１は、本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置が適用される電気自動車を概略的に示す図である。
図１に本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置が電気自動車に適用された例を示しているが、本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置は、電気自動車以外にも家庭用または産業用のエネルギー貯蔵システム（Ｅｎｅｒｇｙ Ｓｔｏｒａｇｅ Ｓｙｓｔｅｍ；ＥＳＳ）や無停電電源供給装置（Ｕｎｉｎｔｅｒｒｕｐｔｉｂｌｅ Ｐｏｗｅｒ Ｓｕｐｐｌｙ；ＵＰＳ）システムなどの二次電池が適用できる分野であれば、いかなる技術分野にも適用されることができる。
電気自動車１は、バッテリー１０、ＢＭＳ２０（Ｂａｔｔｅｒｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＥＣＵ３０（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）、インバータ４０およびモータ５０を含んで構成されることができる。
バッテリー１０は、モータ５０に駆動力を提供して電気自動車１を駆動させる電気エネルギー源である。バッテリー１０は、モータ５０および／または内燃機関（図示せず）の駆動に応じてインバータ４０によって充電されたり放電されたりすることができる。
ここで、バッテリー１０の種類は特に限定されず、例えば、リチウムイオン電池、リチウムポリマー電池、ニッケルカドミウム電池、ニッケル水素電池、ニッケル亜鉛電池などで構成することができる。
また、バッテリー１０は、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パックで形成される。また、このような電池パックが１つ以上備えられ、バッテリー１０を形成することもできる。
ＢＭＳ２０は、バッテリー１０の状態を推定し、推定した状態情報を用いてバッテリー１０を管理する。例えば、バッテリー１０の残容量（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｉｎｇ；ＳＯＣ）、残存寿命（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ；ＳＯＨ）、最大入出力電力許容量、出力電圧などのバッテリー１０の状態情報を推定し管理する。また、このような状態情報を用いてバッテリー１０の充電または放電を制御し、さらにバッテリー１０の交替時期の推定も可能である。
また、本発明によるＢＭＳ２０は、後述するバッテリー残容量推定装置（図２の１００）を含むことができる。このようなバッテリー残容量推定装置によってバッテリー１０のＳＯＣ推定の正確度および信頼度をさらに向上させることができる。
ＥＣＵ３０は電気自動車１の状態を制御する電子的制御装置である。例えば、アクセラレータ（ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒ）、ブレーキ（ｂｒｅａｋ）、速度などの情報に基づいてトルク程度を決定し、モータ５０の出力がトルク情報に合うように制御する。
また、ＥＣＵ３０は、ＢＭＳ２０によって伝達されたバッテリー１０のＳＯＣ、ＳＯＨなどの状態情報に基づいてバッテリー１０が充電または放電されるようにインバータ４０に制御信号を送る。
インバータ４０は、ＥＣＵ３０の制御信号に基づいてバッテリー１０が充電または放電されるようにする。
モータ５０は、バッテリー１０の電気エネルギーを用いてＥＣＵ３０から伝達される制御情報（例えば、トルク情報）に基づいて電気自動車１を駆動する。
上述した電気自動車１は、バッテリー１０の電気エネルギーを用いて駆動するため、バッテリー１０の状態（例えば、ＳＯＣ）を正確に推定することが重要である。
以下では、図２および図３を参照して、本発明によるバッテリー残容量推定装置および方法について説明する。
図２は、本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置を概略的に示す図である。
図２を参照すれば、本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置１００は、バッテリー１０と連結され、バッテリー１０のＳＯＣを推定する。本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置１００は、バッテリー１０に連結されたバッテリー管理システム（Ｂａｔｔｅｒｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ；ＢＭＳ）、電力モニタリングシステム［例；遠隔監視制御データ収集システム（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ａｎｄ Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ；ＳＣＡＤＡ）］、ユーザ利用端末および充放電機のうち１つ以上に含まれるか、またはＢＭＳ、電力モニタリングシステム、ユーザ利用端末および充放電機の形態として実現されることができる。
本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置１００は、第１ＳＯＣ算出部１１０、第２ＳＯＣ算出部１２１，１２２，１２３および最適パラメータ抽出部１３０を含んで構成されることができる。図２に示されたバッテリー残容量推定装置１００は一実施形態によるものであり、その構成要素は図２に示された実施形態に限定されるものではなく、必要に応じて一部の構成要素が付加、変更または削除されても良い。
第１ＳＯＣ算出部１１０は、既に設定されたパラメータを適用してバッテリー１０の第１ＳＯＣを算出する。この時、パラメータはＳＯＣを推定するのに用いられるパラメータであって、バッテリー１０の電流、電圧および温度のうち１つ以上と関連した値であっても良い。また、第１ＳＯＣ算出部１１０で第１ＳＯＣを算出するのに用いる既に設定されたパラメータは、ＥＫＦ（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒ） ＳＯＣ推定アルゴリズムのバッテリーモデルから抽出されたパラメータであっても良い。ＥＫＦ ＳＯＣ推定アルゴリズムにおけるバッテリーモデルはバッテリーに対する実験によって抽出され、最も正確なＳＯＣの推定ができるようにパラメータが決定される。しかし、このような実験によって決定されたパラメータを用いてＳＯＣを推定すると、初期には推定されたＳＯＣの正確度が高いが、その後のバッテリーの保管状態および劣化の程度に応じて正確度が落ちるようになる。このため、本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置は、第２ＳＯＣ算出部１２１，１２２，１２３および最適パラメータ抽出部１３０を備え、バッテリー１０の状態に応じてパラメータを補正できるようにする。
第２ＳＯＣ算出部１２１，１２２，１２３は、それぞれ異なるパラメータを適用してバッテリー１０の１つ以上の第２ＳＯＣを算出する。図２に第２ＳＯＣ算出部１２１，１２２，１２３は３個として示されているが、これは一実施形態によるものであり、必要に応じ、第２ＳＯＣ算出部１２１，１２２，１２３は１個、２個または４個以上であっても良い。第２ＳＯＣ算出部１２１，１２２，１２３は、第１ＳＯＣ算出部１１０に適用された既に設定されたパラメータとは異なる色々な場合のパラメータをそれぞれ適用して複数の第２ＳＯＣを算出することができる。
最適パラメータ抽出部１３０は、１つ以上の第２ＳＯＣのうちバッテリー１０の実際ＳＯＣに最も近い第２ＳＯＣを確認し、前記実際ＳＯＣに最も近い第２ＳＯＣに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出する。ここで、最適パラメータ抽出部１３０は、バッテリー１０に流れる電流が、既に設定された時間以上、既に設定された電流値以下に流れる場合、その時の電圧値を前記バッテリーの開放電圧（Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ；ＯＣＶ）と判断し、前記ＯＣＶを用いて前記バッテリーの実際ＳＯＣを算出することができる。一実施形態において、前記既に設定された時間は３０分であっても良く、前記既に設定された電流値は１Ａであっても良い。すなわち、最適パラメータ抽出部１３０は、バッテリー１０に流れる電流が３０分以上１Ａ以下に流れる場合、その時の電圧値を前記バッテリーの開放電圧（Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ；ＯＣＶ）と判断することができる。最適パラメータ抽出部１３０がＯＣＶを用いて実際ＳＯＣを算出する時、開放電圧別ＳＯＣテーブルを参照し、推定された開放電圧に該当するＳＯＣをマッピングして実際ＳＯＣを求めることができる。
このように、第２ＳＯＣ算出部１２１，１２２，１２３と最適パラメータ抽出部１３０を経て最適パラメータを抽出すれば、第１ＳＯＣ算出部１１０は前記最適パラメータを適用してバッテリー１０の最終ＳＯＣを算出する。これにより、本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置１００は、抽出された最適パラメータを用いて正確なＳＯＣを算出できるようになる。
一実施形態において、第２ＳＯＣ算出部１２１，１２２，１２３は、第１ＳＯＣ算出部１１０が前記第１ＳＯＣを算出する時、同時多発的に前記１つ以上の第２ＳＯＣを算出することができる。また、最適パラメータ抽出部１３０は、第２ＳＯＣ算出部１２１，１２２，１２３で同時多発的に算出された第２ＳＯＣを用いてリアルタイムで前記最適パラメータを抽出することができる。これにより、本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定装置１００はリアルタイムで正確なＳＯＣを算出することができる。
図３は、本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定方法を説明するためのフローチャートである。
図３を参照すれば、本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定方法が始まれば、先ず、既に設定されたパラメータを適用してバッテリーの第１ＳＯＣを算出する（Ｓ１０）。この時、既に設定されたパラメータはＥＫＦ ＳＯＣ推定アルゴリズムのバッテリーモデルから抽出されたパラメータであっても良い。
また、それぞれ異なるパラメータを適用して前記バッテリーの１つ以上の第２ＳＯＣを算出する（Ｓ２０）。
次に、前記バッテリーに流れる電流が、既に設定された時間（例；３０分）以上、既に設定された電流値（例；１Ａ）以下に流れるか否かを判断する（Ｓ３０）。前記バッテリーに流れる電流が、既に設定された時間以上、既に設定された電流値以下に流れる場合、その時の電圧値を前記バッテリーのＯＣＶと判断し（Ｓ４０）、ＯＣＶを用いて前記バッテリーの実際ＳＯＣを算出する（Ｓ５０）。
次に、前記１つ以上の第２ＳＯＣのうち前記バッテリーの実際ＳＯＣに最も近い第２ＳＯＣを確認し（Ｓ６０）、前記実際ＳＯＣに最も近い第２ＳＯＣに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出する（Ｓ７０）。
最適パラメータが抽出されれば（Ｓ７０）、前記最適パラメータを適用して前記バッテリーの最終ＳＯＣを算出する（Ｓ８０）。
一実施形態において、ステップＳ２０はステップＳ１０と同時多発的に行われても良い。また、ステップＳ７０はステップＳ２０において同時多発的に算出された第２ＳＯＣを用いてリアルタイムで前記最適パラメータを抽出することができる。これにより、本発明の一実施形態によるバッテリー残容量推定方法はリアルタイムで正確なＳＯＣを算出することができる。
前述したバッテリー残容量推定方法は図面に提示されたフローチャートを参照して説明した。簡単に説明するために前記方法は、一連のブロックで図示して説明したが、本発明は、前記ブロックの順に限定されず、いくつかのブロックは他のブロックと本明細書で図示して記述したものとは異なる順にまたは同時になされても良く、同一または類似の結果を達成する様々な他の分岐、流れ経路、およびブロックの順が実現されても良い。また、本明細書で記述される方法の実現のために示された全てのブロックが必要とされない場合もある。
以上、本発明の特定実施形態を図示して説明したが、本発明の技術思想は添付図面と前記説明の内容に限定されるものではなく、本発明の思想を逸脱しない範囲内で様々な形態の変形が可能であるということは本分野の通常の知識を有する者には明らかであり、このような形態の変形は本発明の精神に違背しない範囲内で本発明の特許請求の範囲に属するとみなすことができる。
Claims (10)
- ＥＫＦ（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒ）ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｉｎｇ；ＳＯＣ）推定アルゴリズムのバッテリーモデルから抽出されたパラメータを適用してバッテリーの第１残容量（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｉｎｇ；ＳＯＣ）を算出する第１ＳＯＣ算出部、
前記バッテリーの電流、電圧および温度のうち１つ以上と関連した、それぞれ異なるパラメータを適用して前記バッテリーの２つ以上の第２ＳＯＣを算出する２つ以上の第２ＳＯＣ算出部、および
前記２つ以上の第２ＳＯＣのうち前記バッテリーの実際ＳＯＣに最も近い第２ＳＯＣを確認し、前記実際ＳＯＣに最も近い第２ＳＯＣに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出する最適パラメータ抽出部を含み、
前記第１ＳＯＣ算出部は、前記最適パラメータを適用して前記バッテリーの最終ＳＯＣを算出し、
前記第２ＳＯＣ算出部は、前記第１ＳＯＣ算出部が前記第１ＳＯＣを算出する時、同時多発的に前記２つ以上の第２ＳＯＣを算出する、バッテリー残容量推定装置。 - 前記最適パラメータ抽出部は、前記第２ＳＯＣ算出部で同時多発的に算出された第２ＳＯＣを用いてリアルタイムで前記最適パラメータを抽出する、請求項１に記載のバッテリー残容量推定装置。
- 前記最適パラメータ抽出部は、前記バッテリーに流れる電流が、既に設定された時間以上、既に設定された電流値以下に流れる場合、その時の電圧値を前記バッテリーの開放電圧（Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ；ＯＣＶ）と判断し、前記ＯＣＶを用いて前記バッテリーの実際ＳＯＣを算出する、請求項１または２に記載のバッテリー残容量推定装置。
- 前記既に設定された時間は、３０分である、請求項３に記載のバッテリー残容量推定装置。
- 前記既に設定された電流値は、１Ａである、請求項３または４に記載のバッテリー残容量推定装置。
- ＥＫＦ（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒ）ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｉｎｇ；ＳＯＣ）推定アルゴリズムのバッテリーモデルから抽出されたパラメータを適用してバッテリーの第１残容量（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｉｎｇ；ＳＯＣ）を算出するステップ、
前記バッテリーの電流、電圧および温度のうち１つ以上と関連した、それぞれ異なるパラメータを適用して前記バッテリーの２つ以上の第２ＳＯＣを算出するステップ、
前記２つ以上の第２ＳＯＣのうち前記バッテリーの実際ＳＯＣに最も近い第２ＳＯＣを確認するステップ、
前記実際ＳＯＣに最も近い第２ＳＯＣに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出するステップ、および
前記最適パラメータを適用して前記バッテリーの最終ＳＯＣを算出するステップを含み、
前記実際ＳＯＣに最も近い第２ＳＯＣに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出するステップは、前記第２ＳＯＣを算出するステップにおいて同時多発的に算出された第２ＳＯＣを用いてリアルタイムで前記最適パラメータを抽出することを含む、バッテリー残容量推定方法。 - 前記実際ＳＯＣに最も近い第２ＳＯＣに適用されたパラメータを最適パラメータとして抽出するステップは、
前記第２ＳＯＣを算出するステップにおいて同時多発的に算出された第２ＳＯＣを用いてリアルタイムで前記最適パラメータを抽出する、請求項６に記載のバッテリー残容量推定方法。 - 前記バッテリーに流れる電流が、既に設定された時間以上、既に設定された電流値以下に流れる場合、その時の電圧値を前記バッテリーの開放電圧（Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ；ＯＣＶ）と判断するステップ、および
前記ＯＣＶを用いて前記バッテリーの実際ＳＯＣを算出するステップをさらに含む、請求項６または７に記載のバッテリー残容量推定方法。 - 前記既に設定された時間は、３０分である、請求項８に記載のバッテリー残容量推定方法。
- 前記既に設定された電流値は、１Ａである、請求項８または９に記載のバッテリー残容量推定方法。
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