JP6623725B2 - バッテリ残量推定システムおよびバッテリ残量推定方法 - Google Patents

バッテリ残量推定システムおよびバッテリ残量推定方法 Download PDF

Info

Publication number
JP6623725B2
JP6623725B2 JP2015234859A JP2015234859A JP6623725B2 JP 6623725 B2 JP6623725 B2 JP 6623725B2 JP 2015234859 A JP2015234859 A JP 2015234859A JP 2015234859 A JP2015234859 A JP 2015234859A JP 6623725 B2 JP6623725 B2 JP 6623725B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
battery
resource
remaining amount
battery pack
estimating
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2015234859A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2017103898A (ja
Inventor
皓正 高塚
皓正 高塚
一希 笠井
一希 笠井
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Omron Corp
Original Assignee
Omron Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority to JP2015234859A priority Critical patent/JP6623725B2/ja
Application filed by Omron Corp filed Critical Omron Corp
Priority to US15/758,763 priority patent/US10684328B2/en
Priority to MYPI2018700915A priority patent/MY187146A/en
Priority to EP16870372.6A priority patent/EP3386062B1/en
Priority to PCT/JP2016/082665 priority patent/WO2017094432A1/ja
Priority to TW105136983A priority patent/TWI619956B/zh
Publication of JP2017103898A publication Critical patent/JP2017103898A/ja
Priority to PH12018500487A priority patent/PH12018500487A1/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6623725B2 publication Critical patent/JP6623725B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L53/00—Methods of charging batteries, specially adapted for electric vehicles; Charging stations or on-board charging equipment therefor; Exchange of energy storage elements in electric vehicles
    • B60L53/60—Monitoring or controlling charging stations
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L3/00—Electric devices on electrically-propelled vehicles for safety purposes; Monitoring operating variables, e.g. speed, deceleration or energy consumption
    • B60L3/12—Recording operating variables ; Monitoring of operating variables
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L53/00—Methods of charging batteries, specially adapted for electric vehicles; Charging stations or on-board charging equipment therefor; Exchange of energy storage elements in electric vehicles
    • B60L53/30—Constructional details of charging stations
    • B60L53/305—Communication interfaces
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/389—Measuring internal impedance, internal conductance or related variables
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/48—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L2240/00—Control parameters of input or output; Target parameters
    • B60L2240/40—Drive Train control parameters
    • B60L2240/42—Drive Train control parameters related to electric machines
    • B60L2240/427—Voltage
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L2240/00—Control parameters of input or output; Target parameters
    • B60L2240/40—Drive Train control parameters
    • B60L2240/42—Drive Train control parameters related to electric machines
    • B60L2240/429—Current
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L2240/00—Control parameters of input or output; Target parameters
    • B60L2240/40—Drive Train control parameters
    • B60L2240/54—Drive Train control parameters related to batteries
    • B60L2240/547—Voltage
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L2240/00—Control parameters of input or output; Target parameters
    • B60L2240/40—Drive Train control parameters
    • B60L2240/54—Drive Train control parameters related to batteries
    • B60L2240/549—Current
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/64—Electric machine technologies in electromobility
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/70—Energy storage systems for electromobility, e.g. batteries
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/7072—Electromobility specific charging systems or methods for batteries, ultracapacitors, supercapacitors or double-layer capacitors
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02T90/10—Technologies relating to charging of electric vehicles
    • Y02T90/12—Electric charging stations
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02T90/10—Technologies relating to charging of electric vehicles
    • Y02T90/16—Information or communication technologies improving the operation of electric vehicles

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Sustainable Development (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Sustainable Energy (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Electrochemistry (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
  • Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)

Description

本発明は、バッテリパックの残量を推定するバッテリ残量推定システムおよびバッテリ残量推定方法に関する。
充電器によって充電されて繰り返し使用されるバッテリパックは、充電器や電力消費体等の様々な接続機器に接続された状態で使用される。
そして、一般的に、バッテリパックのバッテリ残量は、直接的に計測する手段がないため、電圧、電流、インピーダンス、温度等の物理量の変化を記録した測定履歴等を用いて推定される。
例えば、特許文献１には、充放電電流、バッテリ電圧、バッテリ温度等を用いて推定されたバッテリのＳＯＣが基準ＳＯＣ以下である場合には、基準残存容量、現在のバッテリ電圧等を用いて現在の残存容量を推定し、現在のＳＯＣを推定するバッテリパック管理システムについて開示されている。
特開２０１４−２２８５３４号公報 特開２０１４−１９０７２７号公報 特開２０１１−１７６９５８号公報 特開２０１４−５３５０３８号公報
しかしながら、上記従来のバッテリ残量推定システムでは、以下に示すような問題点を有している。
すなわち、上記公報に開示されたバッテリ残量推定システムでは、バッテリパックおよび接続機器に搭載された資源を組み合わせて効果的に活用することについて考慮されていない。
本発明の課題は、従来よりもバッテリ残量の推定精度を向上させることが可能なバッテリ残量推定システムおよびバッテリ残量推定方法を提供することにある。
第１の発明に係るバッテリ残量推定システムは、バッテリパックのバッテリ残量を推定するバッテリ残量推定システムであって、接続検出部と、接続機器特定部と、記憶部と、バッテリ残量推定資源決定部と、を備えている。接続検出部は、バッテリパックとバッテリパックが接続される接続機器とが接続されたことを検出する。接続機器特定部は、接続機器を特定する。記憶部は、バッテリ残量の推定に用いられる、バッテリパックが有する第１資源に関する情報、および接続機器が有する第２資源に関する情報を保存する。バッテリ残量推定資源決定部は、接続機器特定部において特定された接続機器に関する情報に基づいて、記憶部に保存されバッテリ残量の推定に用いられる第１資源および第２資源を決定する。
ここでは、バッテリパックのバッテリ残量を推定する際に、バッテリパック側の第１資源と、バッテリパックが接続された接続機器側の第２資源を用いて、バッテリ残量の推定精度を向上させる。
ここで、バッテリパックが接続される接続機器には、例えば、バッテリパックの充電を行う充電装置、バッテリパックが搭載される各種電力消費体等が考えられる。そして、上記バッテリパック側の第１資源、接続機器側の第２資源には、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）等の計算資源、バッテリ残量の推定に用いられるアルゴリズム、バッテリ電圧・電流、インピーダンス等を計測するセンサ等の計測資源等が含まれる。また、バッテリ残量の推定において、上記バッテリパック側の第１資源と、接続機器側の第２資源とが組み合わせて用いられてもよいし、第１資源のみ、第２資源のみを用いて用いられてもよい。
なお、接続検出部、接続機器特定部、記憶部、バッテリ残量推定資源決定部は、それぞれバッテリパック側に設けられていてもよいし、接続機器側に設けられていてもよい。あるいは、バッテリパックおよび接続機器にまたがって設けられていてもよい。
これにより、例えば、最も精度の高い推定が可能な第１資源と第２資源との組合せを用いて、バッテリ残量の推定を行うことができる。
この結果、従来よりもバッテリ残量の推定精度を向上させることができる。
第２の発明に係るバッテリ残量推定システムは、第１の発明に係るバッテリ残量推定システムであって、第１資源および第２資源には、計算機能を有する計算資源、電圧、電流、インピーダンスを測定する測定資源、バッテリ残量を推定するアルゴリズムが含まれる。
ここでは、バッテリパック側の第１資源、および接続機器側の第２資源として、ＣＰＵやＧＰＵ等の計算資源、各種センサ等の測定資源、バッテリ残量の推定に用いられる各種アルゴリズム等が使用される。
これにより、バッテリパック側、接続機器側の資源を用いて、最適な組合せを決定して、効率よく高精度なバッテリ残量の推定を行うことができる。
第３の発明に係るバッテリ残量推定システムは、第１または第２の発明に係るバッテリ残量推定システムであって、バッテリ残量推定資源決定部は、第１資源と第２資源とを組み合わせて、バッテリ残量を推定する。
ここでは、バッテリパック側の第１資源の中の少なくとも１つと、接続機器側の第２資源の中の少なくとも１つを組み合わせて、バッテリ残量の推定を行う。
これにより、バッテリパック側および接続機器側に設けられた各種資源を効果的に活用して、最適な組合せによって高精度なバッテリ残量の推定を実施することができる。
第４の発明に係るバッテリ残量推定システムは、第１から第３の発明のいずれか１つに係るバッテリ残量推定システムであって、バッテリ残量推定資源決定部は、バッテリ残量の推定精度、推定速度、推定に要する消費電力のうち、いずれか１つに基づいて、第１資源および第２資源を選択する。
ここでは、バッテリ推定の推定精度、推定速度、消費電力等の要素に基づいて、バッテリ推定に使用される第１資源および第２資源を選択する。
これにより、例えば、推定精度が最も高いＣＰＵやセンサ、アルゴリズム等を含む組合せを優先的に選択するように、第１・第２資源を用いることで、効果的に高精度なバッテリ残量の推定を実施することができる。
なお、例えば、推定精度が所定値以上を確保できる場合には、推定処理の速度が高いＣＰＵ等を含む組合せ、あるいは消費電力が最も低いＣＰＵ等を含む組合せを選択するように、第１・第２資源を用いてもよい。
第５の発明に係るバッテリ残量推定システムは、第１から第４の発明のいずれか１つに係るバッテリ残量推定システムであって、記憶部は、バッテリ残量推定資源決定部においてバッテリ残量の推定に使用されることが決定された第１資源および第２資源を保存する。
ここでは、バッテリ残量の推定時に使用された第１資源および第２資源の組合せを、記憶部に保存する。
これにより、次回のバッテリ残量の推定時に、同様の条件でバッテリ推定を実施する際には、過去に選択された組合せを読み出して用いることで、例えば、さらに効率よく、高精度に、あるいは消費電力を抑制したバッテリ残量の推定を実施することができる。
第６の発明に係るバッテリ残量推定システムは、第１から第５の発明のいずれか１つに係るバッテリ残量推定システムであって、接続機器は、充電装置である。
ここでは、バッテリパックが接続される接続機器として、バッテリパックの充電を行う充電装置を用いている。
これにより、バッテリパックが充電装置にセットされた状態を検出すると、バッテリパック側の第１資源と、充電装置側の第２資源とを用いて、効率よく高精度なバッテリ残量の推定を実施することができる。
第７の発明に係るバッテリ残量推定システムは、第１から第５の発明のいずれか１つに係るバッテリ残量推定システムであって、接続機器は、モビリティ、家電、電動工具のうちのいずれかである。
ここでは、バッテリパックが接続される接続機器として、バッテリパックが装着されるモビリティ、家電、電動工具を用いている。
ここで、モビリティとしては、例えば、バッテリパックからの電力によって走行する電動自動二輪車等が含まれる。また、家電としては、例えば、バッテリパックからの電力によって機能する冷蔵庫、洗濯機、掃除機、炊飯器、湯沸しポット等が含まれる。さらに、電動工具としては、例えば、バッテリパックによって動作する電動ドリル、電動のこぎり等が含まれる。
これにより、バッテリパックがモビリティ、家電、電動工具等にセットされた状態を検出すると、バッテリパック側の第１資源と、モビリティ等の第２資源とを用いて、例えば、効率よく高精度なバッテリ残量の推定を実施する、あるいは消費電力を抑制してバッテリ残量の推定を実施することができる。
第８の発明に係るバッテリ残量推定システムは、第７の発明に係るバッテリ残量推定システムであって、モビリティは、電動自動二輪車、電動自転車、電動アシスト自転車、電気自動車、ＰＨＶ（Plug-in Hybrid Vehicle）を含む。
ここでは、接続機器であるモビリティとして、電動自動二輪車、電動自転車等を用いている。
これにより、例えば、所定のバッテリステーション等において、残容量が少ないバッテリパックを充電済みのバッテリパックと交換しながら使用されるモビリティにおいて、高精度にバッテリ残量を推定することができる。
第９の発明に係るバッテリ残量推定方法は、バッテリパックのバッテリ残量を推定するバッテリ残量推定方法であって、接続検出ステップと、接続機器特定ステップと、バッテリ残量推定資源決定ステップと、を備えている。接続検出ステップでは、バッテリパックとバッテリパックが接続される接続機器とが接続されたことを検出する。接続機器特定ステップでは、接続機器を特定する。バッテリ残量推定資源決定ステップでは、接続機器特定ステップにおいて特定された接続機器に関する情報に基づいて、バッテリ残量の推定に用いられるバッテリパックが有する第１資源および接続機器が有する第２資源を決定する。
ここでは、バッテリパックのバッテリ残量を推定する際に、バッテリパック側の第１資源と、バッテリパックが接続された接続機器側の第２資源を用いて、バッテリ残量の推定精度を向上させる。
ここで、バッテリパックが接続される接続機器には、例えば、バッテリパックの充電を行う充電装置、バッテリパックが搭載される各種電力消費体等が考えられる。そして、上記バッテリパック側の第１資源、接続機器側の第２資源には、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）等の計算資源、バッテリ残量の推定に用いられるアルゴリズム、バッテリ電圧・電流、インピーダンス等を計測するセンサ等の計測資源等が含まれる。また、バッテリ残量の推定において、上記バッテリパック側の第１資源と、接続機器側の第２資源とが組み合わせて用いられてもよいし、第１資源のみ、第２資源のみを用いて用いられてもよい。
これにより、例えば、最も精度の高い推定が可能な第１資源と第２資源との組合せを用いて、バッテリ残量の推定を行うことができる。
この結果、従来よりもバッテリ残量の推定精度を向上させることができる。
本発明に係るバッテリ残量推定システムによれば、従来よりもバッテリパックの残量の推定精度を向上させることができる。
本発明の一実施形態に係るバッテリ残量推定システムに含まれるバッテリパックが搭載されるモビリティの構成を示す図。 本発明の一実施形態に係るバッテリ残量推定システムの構成を示す制御ブロック図。 図２のバッテリ残量推定システムに含まれるバッテリパック、充電装置に搭載されたＣＰＵ、アルゴリズム、センサを比較したテーブル。 図２のバッテリ残量推定システムにおいてバッテリ残量の推定条件（モード）の内容を示すテーブル。 図４のバッテリ残量の推定条件を各モードごとに示すテーブル。 図２のバッテリ残量推定システムにおけるバッテリ残量推定方法の流れを示すフローチャート。 本発明の他の実施形態に係るバッテリ残量推定システムの構成を示す制御ブロック図。 本発明のさらに他の実施形態に係るバッテリ残量推定システムの構成を示す制御ブロック図。
本発明の一実施形態に係るバッテリ残量推定システム１について、図１〜図６を用いて説明すれば以下の通りである。
本実施形態に係るバッテリ残量推定システム１は、図１に示すように、電動自動二輪車等のモビリティ２０に交換可能な状態で搭載されるバッテリパック１０のバッテリ残量を推定する。
バッテリパック１０は、図１に示すように、モビリティ２０に対して電力を供給するための二次電池であって、モビリティ２０に対して交換可能な状態で２本搭載されている。そして、バッテリパック１０は、所定のバッテリステーションに設置された充電装置３０（図２参照）を用いて充電されることで、繰り返し使用される。
モビリティ２０は、シート２０ａの下に搭載された２本のバッテリパック１０から電力を供給されて走行する電動自動二輪車であって、前輪２０ｃ、後輪（駆動輪）２０ｄを備えている。
前輪２０ｃは、モビリティ２０の前部と路面との間に設けられた操舵輪であって、ハンドル２０ｂの向きに連動して向きを変えることで、走行方向を切り替えることができる。
後輪２０ｄは、バッテリパック１０が搭載されたモビリティ２０の後部と路面との間に設けられた駆動輪であって、モータ（図示せず）によって回転駆動される。
そして、本実施形態のバッテリ残量推定システム１は、図２に示すように、バッテリパック１０が接続機器（本実施形態では、充電装置３０）に接続された状態で、バッテリパック１０のバッテリ残量の推定を行う。
（バッテリパック１０の構成）
バッテリパック１０は、図２に示すように、センサ（第１資源、計測資源）１１、ＣＰＵ（Central Processing Unit）（第１資源、計算資源）１２、送受信部１３、接続部１４、接続検出部１５、メモリ（記憶部）１６、接続機器特定部１７、およびバッテリ残量推定資源決定部１８を備えている。
センサ（第１資源、計測資源）１１は、各種データの測定を行うとともに、バッテリパック１０のバッテリ残量を推定するために必要なデータの測定を実施する。具体的には、センサ１１は、バッテリパック１０内のセルの電圧、電流、内部インピーダンスのうち、少なくとも１つの測定を実施する。
本実施形態では、バッテリパック１０には、例えば、電流センサ、電圧センサ等のセンサ１１が搭載されている。なお、バッテリパック１０側の電流センサおよび電圧センサは、図３に示すように、充電装置３０に搭載されたセンサ３１（電流センサ）よりも精度が低いものが搭載されている。
ＣＰＵ（第１資源、計算資源）１２は、図２に示すように、センサ１１と接続されており、バッテリパック１０に関する各種制御を行う。そして、ＣＰＵ１２は、バッテリパック１０のバッテリ残量を推定するために必要なデータの測定結果、メモリ１６に保存されたアルゴリズムを用いて、バッテリパック１０のバッテリ残量の推定値を算出する。具体的には、ＣＰＵ１２は、例えば、センサ１１において測定されたバッテリパック１０の電流値の履歴情報とともに、メモリ１６に保存されたクーロンカウンタ法等のアルゴリズムを用いて、バッテリ残量の推定値を算出する。
本実施形態では、バッテリパック１０に搭載されたＣＰＵ１２は、図３に示すように、充電装置３０に搭載されたＣＰＵ３２よりも、バッテリ残量の推定精度が低いものが用いられている。また、ＣＰＵ１２によるバッテリ残量の推定に用いられるアルゴリズムは、図３に示すように、クーロンカウンタ法、ＯＣＶ（Open Circuit Voltage）法等がある。
ここで、クーロンカウンタ法とは、バッテリパック１０に流入した電流と、流出した電流とを測定することでバッテリ残量を算出する手法であって、電流積算法とも呼ばれる。そしてクーロンカウンタ法では、電流検出抵抗を使って充電時に蓄えられた電流量を積算し、放電時の電流量を求めることで、バッテリ残量を算出する。クーロンカウンタ法によるバッテリ残量の推定は、一般的に、電圧測定方式と比べて精度は高いという特徴がある（例えば、特許文献２参照）。
また、ＯＣＶ法とは、閉回路電圧（ＣＣＶ）から開回路電圧（ＯＣＶ）を推定し、開回路電圧（ＯＣＶ）とバッテリ残量との対応関係を示すテーブルを用いて、バッテリ残量を推定する手法である（例えば、特許文献３参照）。ＯＣＶ法によって推定されたバッテリ残量は、一般的に、他の手法によって推定された値よりも精度が低い（図５のモードＫ参照）。
送受信部１３は、ＣＰＵ１２、メモリ１６、接続機器特定部１７等と接続されている。そして、送受信部１３は、接続検出部１５においてバッテリパック１０が充電装置３０に接続されたことが検出されると、充電装置３０側の送受信部３３との間で通信を行う。具体的には、送受信部１３は、送受信部３３を介して、バッテリパック１０が接続された充電装置３０側に搭載されたセンサ３１、ＣＰＵ３２等の情報を取得する。
接続部１４は、バッテリパック１０側に設けられた充電装置３０との接続部分であって、バッテリパック１０が充電装置３０にセットされた際に、充電装置３０側の接続部３４と接触する。そして、接続部１４は、接続検出部１５に接続されている。
接続検出部１５は、バッテリパック１０が充電を行う場合等に充電装置３０にセットされた際に、バッテリパック１０側の接続部１４と充電装置３０側の接続部３４とが接触したことを検出することで、バッテリパック１０と充電装置３０とが接続状態にあることを検出する。そして、接続検出部１５は、検出結果を送受信部１３へと送信する。
これにより、送受信部１３は、充電装置３０側の送受信部３３との間で通信可能な状態となる。
メモリ（記憶部）１６は、図３に示すように、送受信部１３を介して取得した充電装置３０側の第２資源（センサ３１、ＣＰＵ３２、アルゴリズム）に関する情報を保存するとともに、バッテリパック１０側の第１資源（センサ１１、ＣＰＵ１２、アルゴリズム）に関する情報を保存する。
また、メモリ１６は、図４に示すように、バッテリパック１０側の第１資源と充電装置３０側の第２資源とを用いたバッテリ残量の推定に関して、複数設定されたモードごとのの推定条件を保存している。
ここで、メモリ１６に保存されるモードとしては、例えば、図４に示すように、バッテリ残量の推定精度が高い資源を優先的に選択した推定精度優先モード、バッテリ残量の推定に要する電力が少ない資源を優先的に選択した消費電力優先モード等がある。
このような複数のモードは、図５に示すように、予めメモリ１６内に複数用意されており、例えば、図４に示す推定精度優先モードは、図５に示すモードＡに対応し、図４に示す消費電力優先モードは、図５に示すモードＧに対応している。
例えば、推定精度優先モード（モードＡ）では、図５に示すように、バッテリ残量の推定精度が最も高くなるように、バッテリパック１０および充電装置３０側の各資源の組合せを選択する。
具体的には、推定精度優先モードでは、図４に示すように、アルゴリズムは充電装置３０側のカルマンフィルタ法を採用するとともに、より高精度な充電装置３０側のＣＰＵ３２、電流センサ（センサ３１）およびバッテリパック１０側の電圧センサ（センサ１１）を使用して、バッテリ残量の推定を行う。
また、消費電力優先モードでは、図５に示すように、バッテリパック１０のバッテリ残量の推定に要する電力量が少なくなるように、バッテリパック１０および充電装置３０側の各資源の組合せを選択する。
具体的には、消費電力優先モードでは、図４に示すように、アルゴリズムはクーロンカウンタ法を採用するとともに、より消費電力が少ないバッテリパック１０側のＣＰＵ１２と、充電装置３０側の電流センサ（センサ３１）を使用して、バッテリ残量の推定を行う。なお、充電装置３０側の電流センサは、バッテリパック１０側のセンサ１１と比較して消費電力がほぼ同程度か少ない。このため、消費電力が少ないという条件を満たしつつ、できるだけ精度の高いバッテリ残量の推定が実施できるように、モードＧでは充電装置３０側の電流センサ（センサ３１）を用いている。
その他、バッテリ残量の推定時における処理速度を優先する場合には、図５に示すように、最も処理速度が大きい処理速度優先モード（モードＢ）が選択される。
なお、図５に示す各モードに対応するアルゴリズムについて、カルマンフィルタ法は、充電装置３０側のＣＰＵ３２によって用いられる。そして、クーロンカウンタ法、ＯＣＶ法は、バッテリパック１０側のＣＰＵ１２、充電装置３０側のＣＰＵ３２の双方で用いられる。
そして、図５に示す各モードに対応するＣＰＵについて、高精度とは、充電装置３０に搭載されたＣＰＵ３２を意味している。一方、低精度とは、バッテリパック１０に搭載されたＣＰＵ１２を意味している。
さらに、図５に示す各モードに対応するセンサについて、高精度とは、充電装置３０に搭載されたセンサ３１（電流センサ）を意味している。一方、低精度とは、バッテリパック１０に搭載されたセンサ１１（電流センサ、電圧センサ）を意味している。
また、図５に示す精度、消費電力、処理速度の欄の数値は、小さい方が性能が高いことを意味している。
接続機器特定部１７は、送受信部１３を介して取得した接続機器（充電装置３０）の情報に基づいて、接続機器が充電装置３０であることを特定する。そして、接続機器特定部１７において、接続機器が充電装置３０であることが特定されると、充電装置３０に搭載されたセンサ３１、ＣＰＵ３２等の第２資源に関する情報がメモリ１６に保存される。
バッテリ残量推定資源決定部１８は、接続機器特定部１７において特定された充電装置３０に搭載された第２資源の情報と、バッテリパック１０に搭載された第１資源の情報とを参照して、バッテリパック１０のバッテリ残量の推定を行う。
具体的には、予め設定された条件（モード）に基づいて、バッテリ残量の推定に用いられる資源として、バッテリパック１０側の第１資源、充電装置３０側の第２資源のうちのいずれかを選択する。
ここで、バッテリ残量推定資源決定部１８は、上述したように、例えば、推定精度が最も高いモードでバッテリ残量の推定を行う場合には、図４に示すように、充電装置３０に搭載されたセンサ３１、ＣＰＵ３２、アルゴリズムを用いるとともに、バッテリパック１０に搭載された電流センサ（センサ１１）を選択して、バッテリ残量の推定を行う。
一方、バッテリ残量推定資源決定部１８は、上述したように、例えば、消費電力が最も少ないモードでバッテリ残量の推定を行う場合には、図４に示すように、バッテリパック１０に搭載されたＣＰＵ１２、アルゴリズムを用いるとともに、充電装置３０に搭載された電流センサ（センサ３１）を選択して、バッテリ残量の推定を行う。
これにより、バッテリパック１０およびバッテリパック１０が接続された接続機器（充電装置３０）に搭載されたアルゴリズム、ＣＰＵ、センサ等の資源（第１・第２資源）を適切に組み合わせて最適な条件でバッテリパック１０のバッテリ残量を推定することができる。
（充電装置３０の構成）
充電装置３０は、上述したバッテリパック１０の充電を行うために、所定のバッテリステーションに設置されている。そして、充電装置３０は、図２に示すように、センサ（第２資源、計測資源）３１、ＣＰＵ（第２資源、計算資源）３２、送受信部３３、および接続部３４を備えている。
センサ（第２資源、計測資源）３１は、各種データの測定を行うとともに、バッテリパック１０のバッテリ残量を推定するために必要なデータの測定を実施する。具体的には、センサ３１は、バッテリパック１０の電圧、電流、内部インピーダンスのうち、少なくとも１つの測定を実施する。
本実施形態では、充電装置３０には、例えば、電流センサ等のセンサ３１が搭載されている。なお、充電装置３０側の電流センサは、図３に示すように、バッテリパック１０に搭載されたセンサ１１（電流センサ、電圧センサ）よりも精度が高いものが搭載されている。
ＣＰＵ（第２資源、計算資源）３２は、図２に示すように、センサ３１と接続されており、充電装置３０に関する各種制御を行う。そして、ＣＰＵ３２は、バッテリパック１０のバッテリ残量を推定するために必要なデータの測定結果を用いて、バッテリパック１０のバッテリ残量の推定値を算出する。具体的には、ＣＰＵ３２は、例えば、センサ３１において測定されたバッテリパック１０の電流値の履歴情報とともに、カルマンフィルタ法等のアルゴリズムを用いて、バッテリ残量の推定値を算出する。
本実施形態では、充電装置３０に搭載されたＣＰＵ３２は、図３に示すように、バッテリパック１０に搭載されたＣＰＵ１２よりも、バッテリ残量の推定精度が高いものが用いられている。また、ＣＰＵ３２によるバッテリ残量の推定に用いられるアルゴリズムは、図３に示すように、上述したクーロンカウンタ法、ＯＣＶ（Open Circuit Voltage）法に加えて、カルマンフィルタ法等がある。
ここで、カルマンフィルタ法とは、カルマンフィルタを用いてバッテリ残量の推定を行う手法であって、一般的に、上述したクーロンカウンタ法やＯＣＶ法と比較して、推定精度が高いという利点がある（例えば、特許文献４参照）。
送受信部３３は、ＣＰＵ３２と接続されている。そして、送受信部３３は、バッテリパック１０が充電装置３０に接続された状態において、バッテリパック１０側の送受信部１３との間で通信を行う。具体的には、送受信部３３は、送受信部１３を介して、バッテリパック１０側へ、充電装置３０側に搭載されたセンサ３１、ＣＰＵ３２等の情報を送信する。
接続部３４は、充電装置３０側に設けられたバッテリパック１０との接続部分であって、バッテリパック１０が充電装置３０にセットされた際に、バッテリパック１０側の接続部１４と接触する。
＜バッテリ残量推定方法＞
本実施形態のバッテリ残量推定システム１では、以上のような構成を備えており、図６に示すフローチャートに従って、バッテリ残量の推定を行う。
すなわち、ステップＳ１１では、バッテリパック１０と充電装置３０との接続が検出されたか否かを確認する。ここで、接続が検出されると、ステップＳ１２へ進む。
次に、ステップＳ１２では、バッテリパック１０が接続された接続機器を特定する。本実施形態では、接続機器として、充電装置３０が特定される。
次に、ステップＳ１３では、接続機器として特定された充電装置３０側およびバッテリパック１０側に搭載された資源（第１・第２資源）の種類、性能等の情報を確認する。なお、これらの情報は、送受信部１３，３３を介して、充電装置３０から取得するとともに、メモリ１６に保存された情報を用いることができる。
次に、ステップＳ１４では、バッテリ残量の推定条件（モード）を取得する。推定条件は、予め設定されたモードをそのまま選択してもよいし、使用者によって選択入力されたモードを選択してもよい。
複数の推定条件（モード）としては、上述したように、推定精度を優先する推定精度優先モード（図５のモードＡ）や、消費電力を抑える消費電力優先モード（図５のモードＧ）、処理速度を優先する処理速度優先モード（図５のモードＢ）等がある。
次に、ステップＳ１５では、ステップＳ１４において選択された推定条件を満たすために、バッテリパック１０側の第１資源（センサ１１、ＣＰＵ１２、およびアルゴリズム）と、充電装置３０側の第２資源（センサ３１、ＣＰＵ３２、およびアルゴリズム）の中から、最適な資源が選択される。
例えば、推定精度優先モードでは、図４に示すように、精度の高いバッテリ残量の推定が実施できるように、最も精度の高いセンサ３１、ＣＰＵ３２、アルゴリズム（カルマンフィルタ法）が選択される。
また、消費電力優先モードでは、図４に示すように、精度は低くなるものの消費電力を抑えたバッテリ残量の推定が実施できるように、センサ３１、ＣＰＵ１２、アルゴリズム（クーロンカウンタ法）が選択される。
次に、ステップＳ１６では、ステップＳ１５において選択された資源を用いて、バッテリパック１０のバッテリ残量の推定を行う。
次に、ステップＳ１７では、ステップＳ１６においてバッテリ残量の推定に用いられた資源の組合せをメモリ１６に保存する。
本実施形態のバッテリ残量推定方法では、以上のように、バッテリパック１０と充電装置３０との接続状態を検出して、接続機器が充電装置３０であることを特定するとともに、推定条件に応じて、バッテリパック１０側の第１資源、充電装置３０側の第２資源を用いて、最適な組合せの資源を選択する。
これにより、バッテリパック１０側に搭載されたセンサ１１やＣＰＵ１２、アルゴリズム等の性能に依存することなく、各種モードに応じて、充電装置３０側の第２資源も活用した最適な組合せによって、高精度なバッテリ残量の推定を実施することができる。
［他の実施形態］
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。
（Ａ）
上記実施形態では、図２に示すように、バッテリパック１０が、バッテリステーションに設置された充電装置３０に接続された状態で、バッテリ残量の推定に用いられる資源を決定する例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、図７に示すように、バッテリパック１０がモビリティ２０に接続された状態で、バッテリ残量の推定に用いられる資源を決定する構成であってもよい。
すなわち、本発明のバッテリ残量推定システムを構成する接続機器として、充電装置以外に、モビリティ２０を用いてもよい。
この場合には、モビリティ２０側の資源（センサ２１、ＣＰＵ２２等）を用いて、バッテリ残量の推定に用いられる資源として使用するか否かを決定してもよい。
これにより、上記実施形態と同様に、バッテリパック１０側の接続部１４とモビリティ２０側の接続部２４との接続が接続検出部１５において検出されると、送受信部１３と送受信部２３とが通信して、接続機器を特定するとともに、バッテリ残量の推定を行う資源を決定することができる。
（Ｂ）
上記実施形態では、バッテリパック１０が図１に示すモビリティ２０に搭載される例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、バッテリパックが搭載される接続機器としては、モビリティ以外に、電動工具（電動ドリル、電動カッター等）、家電（冷蔵庫、洗濯機、扇風機等）であってもよい。
例えば、バッテリパック１０が電動工具４０に搭載される場合には、図８に示すように、電動工具４０側の資源（センサ４１、ＣＰＵ４２等）を用いて、バッテリ残量の推定に用いられる資源として使用するか否かを決定してもよい。
この場合には、上記実施形態と同様に、バッテリパック１０側の接続部１４と電動工具４０側の接続部４４との接続が接続検出部１５において検出されると、送受信部１３と送受信部４３とが通信して、接続機器を特定するとともに、バッテリ残量の推定を行う資源を決定すればよい。
（Ｃ）
上記実施形態では、本バッテリ残量推定システム１を構成する接続検出部１５、接続機器特定部１７、およびバッテリ残量推定資源決定部１８が、全てバッテリパック１０側に配置されている例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、上記構成のうちの少なくとも一部が、充電装置３０側、つまり接続機器側に配置された構成であってもよい。
（Ｄ）
上記実施形態では、バッテリパック１０側に設けられた第１資源として、図２に示すように、センサ１１およびＣＰＵ１２を用いた例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、バッテリパック側の資源としては、センサだけであってもよい。つまり、バッテリパック側のＣＰＵが設けられていない構成であってもよい。
この場合には、接続機器側の計算資源であるＣＰＵ等を用いることで、バッテリ残量の推定を実施することができる。
（Ｅ）
上記実施形態では、バッテリパック１０側の計算資源および接続機器としての充電装置３０側の計算資源として、ＣＰＵ１２，３２を用いた例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、バッテリ推定に使用される計算資源としては、ＣＰＵの代わりに、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を用いてもよい。
（Ｆ）
上記実施形態では、バッテリパック１０側および充電装置３０側の計測資源として、電圧、電流、内部インピーダンス等の測定を行うセンサ１１，３１を用いた例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、バッテリパック側および接続機器側に設けられる計測資源としては、電圧、電流、内部インピーダンスのうち、いずれか１つの計測を行うセンサのみを設けてもよい。
（Ｇ）
上記実施形態では、バッテリパック１０が搭載されるモビリティ２０に、２本のバッテリパック１０が搭載される例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、モビリティ等の接続機器に搭載されるバッテリパックは、１本、あるいは３本以上であってもよい。
（Ｈ）
上記実施形態では、バッテリパック１０がモビリティ２０におけるシート２０ａの下に搭載されている例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、バッテリパック１０は、モビリティ２０におけるハンドル２０ｂの下の部分等、他の位置に配置されていてもよい。
（Ｉ）
上記実施形態では、バッテリパック１０が搭載されるモビリティ２０として、図１に示す電動自動二輪車を例として挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、バッテリパックが搭載されるモビリティとして、電動自動二輪車以外にも、電動一輪車、電動自転車、電動アシスト自転車、電気自動車（ＥＶ）、ＰＨＶ（Plug-in Hybrid Vehicle）等の他のモビリティを用いてもよい。
あるいは、バッテリパックが搭載される接続機器としては、モビリティに限らず、交換可能なバッテリによって駆動される他の電気製品であってもよい。
電気製品としては、例えば、バッテリパックからの電力によって機能する冷蔵庫、洗濯機、掃除機、炊飯器、湯沸しポット等の家電製品も含まれる。
本発明のバッテリ残量推定システムは、従来よりもバッテリパックの残量の推定精度を向上させることができるという効果を奏することから、バッテリ残量の推定を行う各種システムに対して広く適用可能である。
１ バッテリ残量推定システム
３ バッテリステーション
１０ バッテリパック
１１ センサ（第１資源、計測資源）
１２ ＣＰＵ（第１資源、計算資源）
１３ 送受信部
１４ 接続部
１５ 接続検出部
１６ メモリ（記憶部）
１７ 接続機器特定部
１８ バッテリ残量推定資源決定部
２０ モビリティ（接続機器）
２０ａ シート
２０ｂ ハンドル
２０ｃ 前輪
２０ｄ 後輪
２１ センサ（第２資源、計測資源）
２２ ＣＰＵ（第２資源、計算資源）
２３ 送受信部
２４ 接続部
３０ 充電装置（接続機器）
３１ センサ（第２資源、計測資源）
３２ ＣＰＵ（第２資源、計算資源）
３３ 送受信部
３４ 接続部
４０ 電動工具（接続機器）
４１ センサ（第２資源、計測資源）
４２ ＣＰＵ（第２資源、計算資源）
４３ 送受信部
４４ 接続部

Claims (9)

  1. バッテリパックのバッテリ残量を推定するバッテリ残量推定システムであって、
    前記バッテリパックと前記バッテリパックが接続される接続機器とが接続されたことを検出する接続検出部と、
    前記接続機器を特定する接続機器特定部と、
    前記バッテリ残量の推定に用いられる、前記バッテリパックが有する第１資源に関する情報、および前記接続機器が有する第２資源に関する情報を保存する記憶部と、
    前記接続機器特定部において特定された前記接続機器に関する情報に基づいて、前記記憶部に保存され前記バッテリ残量の推定に用いられる前記第１資源および前記第２資源を決定するバッテリ残量推定資源決定部と、
    を備えているバッテリ残量推定システム。
  2. 前記第１資源および前記第２資源には、計算機能を有する計算資源、電圧、電流、インピーダンスのうちの少なくとも１つを測定する測定資源、前記バッテリ残量を推定するアルゴリズムが含まれる、
    請求項１に記載のバッテリ残量推定システム。
  3. 前記バッテリ残量推定資源決定部は、前記第１資源と前記第２資源とを組み合わせて、前記バッテリ残量を推定する、
    請求項１または２に記載のバッテリ残量推定システム。
  4. 前記バッテリ残量推定資源決定部は、前記バッテリ残量の推定精度、推定速度、推定に要する消費電力のうち、いずれか１つに基づいて、前記第１資源および前記第２資源を選択する、
    請求項１から３のいずれか１項に記載のバッテリ残量推定システム。
  5. 前記記憶部は、前記バッテリ残量推定資源決定部において前記バッテリ残量の推定に使用されることが決定された前記第１資源および前記第２資源を保存する、
    請求項１から４のいずれか１項に記載のバッテリ残量推定システム。
  6. 前記接続機器は、充電装置である、
    請求項１から５のいずれか１項に記載のバッテリ残量推定システム。
  7. 前記接続機器は、モビリティ、家電、電動工具のうちのいずれかである、
    請求項１から５のいずれか１項に記載のバッテリ残量推定システム。
  8. 前記モビリティは、電動自動二輪車、電動自転車、電動アシスト自転車、電気自動車、ＰＨＶ（Plug-in Hybrid Vehicle）を含む、
    請求項７に記載のバッテリ残量推定システム。
  9. バッテリパックのバッテリ残量を推定するバッテリ残量推定方法であって、
    前記バッテリパックと前記バッテリパックが接続される接続機器とが接続されたことを検出する接続検出ステップと、
    前記接続機器を特定する接続機器特定ステップと、
    前記接続機器特定ステップにおいて特定された前記接続機器に関する情報に基づいて、前記バッテリ残量の推定に用いられる前記バッテリパックが有する第１資源および前記接続機器が有する第２資源を決定するバッテリ残量推定資源決定ステップと、
    を備えたバッテリ残量推定方法。
JP2015234859A 2015-12-01 2015-12-01 バッテリ残量推定システムおよびバッテリ残量推定方法 Active JP6623725B2 (ja)

Priority Applications (7)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015234859A JP6623725B2 (ja) 2015-12-01 2015-12-01 バッテリ残量推定システムおよびバッテリ残量推定方法
MYPI2018700915A MY187146A (en) 2015-12-01 2016-11-02 Remaining battery charge estimation system and remaining battery charge estimation method
EP16870372.6A EP3386062B1 (en) 2015-12-01 2016-11-02 Battery residual capacity estimating system and battery residual capacity estimating method
PCT/JP2016/082665 WO2017094432A1 (ja) 2015-12-01 2016-11-02 バッテリ残量推定システムおよびバッテリ残量推定方法
US15/758,763 US10684328B2 (en) 2015-12-01 2016-11-02 Remaining battery charge estimation system and remaining battery charge estimation method
TW105136983A TWI619956B (zh) 2015-12-01 2016-11-14 電池殘留量推定系統以及電池殘留量推定方法
PH12018500487A PH12018500487A1 (en) 2015-12-01 2018-03-06 Remaining battery charge estimation system and remaining battery charge estimation method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015234859A JP6623725B2 (ja) 2015-12-01 2015-12-01 バッテリ残量推定システムおよびバッテリ残量推定方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2017103898A JP2017103898A (ja) 2017-06-08
JP6623725B2 true JP6623725B2 (ja) 2019-12-25

Family

ID=58797081

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015234859A Active JP6623725B2 (ja) 2015-12-01 2015-12-01 バッテリ残量推定システムおよびバッテリ残量推定方法

Country Status (7)

Country Link
US (1) US10684328B2 (ja)
EP (1) EP3386062B1 (ja)
JP (1) JP6623725B2 (ja)
MY (1) MY187146A (ja)
PH (1) PH12018500487A1 (ja)
TW (1) TWI619956B (ja)
WO (1) WO2017094432A1 (ja)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6707843B2 (ja) 2015-11-17 2020-06-10 オムロン株式会社 バッテリ残量表示装置、バッテリシステムおよびバッテリ残量表示方法
JP2020131898A (ja) * 2019-02-19 2020-08-31 株式会社シマノ 電力供給装置、充電装置、コンポーネント、および、制御方法
CN111806605B (zh) * 2019-12-31 2022-02-25 北京骑胜科技有限公司 调整系统运行状态的方法、装置、存储介质及电子设备
US11299063B2 (en) * 2020-02-12 2022-04-12 GM Global Technology Operations LLC Method and apparatus for controlling electric power flow in a battery system

Family Cites Families (42)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3235167B2 (ja) 1992-02-06 2001-12-04 株式会社タツノ・メカトロニクス 電気自動車
JP3400034B2 (ja) 1993-10-12 2003-04-28 本田技研工業株式会社 電動車両のバッテリ残容量遠隔表示装置
JPH11102732A (ja) 1997-09-26 1999-04-13 Suzuki Motor Corp 移動体動力用電池の残量測定装置
US6650089B1 (en) * 2002-10-16 2003-11-18 Texas Instruments Incorporated Control circuit for multiple battery systems with capacity gauge on end equipment
JP4161854B2 (ja) 2003-09-02 2008-10-08 ソニー株式会社 電池残容量算出方法、電池残容量算出装置および電池残容量算出プログラム
JP4275078B2 (ja) 2005-01-13 2009-06-10 三洋電機株式会社 電池の制限電流制御方法
JP4715708B2 (ja) * 2006-10-03 2011-07-06 トヨタ自動車株式会社 電動車両および車両充電システム
US20090132186A1 (en) * 2007-11-15 2009-05-21 Broadcom Corporation Method and system for reporting battery status based on current estimation
JP4277928B1 (ja) 2007-12-07 2009-06-10 トヨタ自動車株式会社 車両
JP4893653B2 (ja) 2008-02-19 2012-03-07 トヨタ自動車株式会社 車両、二次電池の充電状態推定方法および車両の制御方法
JP4577413B2 (ja) 2008-06-20 2010-11-10 トヨタ自動車株式会社 車両
WO2010032319A1 (ja) 2008-09-22 2010-03-25 日本ビクター株式会社 電子機器、電池残量表示方法および動作可能時間表示方法
JP2010237796A (ja) 2009-03-30 2010-10-21 Victor Co Of Japan Ltd 電子機器および動作可能時間表示方法
KR101267213B1 (ko) 2009-06-03 2013-05-24 규슈덴료쿠 가부시키가이샤 전지 충전율 산출 장치
JP5488046B2 (ja) 2010-02-25 2014-05-14 株式会社デンソー 車載電源装置
WO2012005553A2 (ko) * 2010-07-09 2012-01-12 (주)브이이엔에스 전기자동차, 충전스탠드 및 그 충전방법
JP5544499B2 (ja) * 2010-07-12 2014-07-09 アルプス・グリーンデバイス株式会社 バッテリ充電システム及びバッテリ充電方法
CN102340156A (zh) * 2010-07-26 2012-02-01 联想(北京)有限公司 一种终端的充放电方法及终端
JP5625727B2 (ja) 2010-10-20 2014-11-19 ソニー株式会社 電池パック及びその充放電方法、並びに、電力消費機器
US9385552B2 (en) * 2010-10-25 2016-07-05 Nokia Technologies Oy Method of detecting charger type and estimating remaining recharging time for mobile devices with USB recharging
JP2012159357A (ja) * 2011-01-31 2012-08-23 Canon Inc 電池装置
US9147909B2 (en) * 2011-08-19 2015-09-29 Samsung Sdi Co., Ltd. Battery management system and method for synchronizing voltage and current of battery
JP2013046512A (ja) 2011-08-25 2013-03-04 Makita Corp 電源装置
EP2761317A2 (en) 2011-09-30 2014-08-06 KPIT Technologies Limited A system and method for determining state of charge of a battery
JP5887959B2 (ja) 2012-01-27 2016-03-16 トヨタ自動車株式会社 ハイブリッド車両の表示装置
JP5919857B2 (ja) * 2012-02-03 2016-05-18 スズキ株式会社 充放電制御装置
TW201341223A (zh) 2012-04-09 2013-10-16 Isuda Recreation & Sports Co Ltd 具兩種充電方式電池的電動車
SG11201406477UA (en) * 2012-04-10 2014-11-27 Tencent Tech Shenzhen Co Ltd Method for monitoring and manging battery charge level and apparatus for performing the same
JP2013225951A (ja) 2012-04-20 2013-10-31 Panasonic Corp 電力シェアリングシステム、電子機器及び電力シェアリング方法
US9182451B2 (en) * 2012-07-30 2015-11-10 Robert Bosch Gmbh System and method for posteriori adaptation of a state of charge model in a battery
US20140095089A1 (en) 2012-10-02 2014-04-03 Zhijian James Wu System and method for estimated battery state of charge
KR101547006B1 (ko) 2012-10-26 2015-08-24 주식회사 엘지화학 배터리 잔존 용량 추정 장치 및 방법
CN103852725B (zh) * 2012-11-30 2018-05-01 凹凸电子（武汉）有限公司 用于估算电池剩余容量的设备、方法及系统
JP6013227B2 (ja) 2013-02-22 2016-10-25 株式会社東芝 蓄電装置
JP6054788B2 (ja) 2013-03-26 2016-12-27 Ｎｅｃプラットフォームズ株式会社 蓄電池の残量推定装置及び残量推定方法
KR20140139322A (ko) 2013-05-27 2014-12-05 삼성에스디아이 주식회사 배터리 관리 시스템 및 그 구동방법
JP2014233783A (ja) 2013-05-31 2014-12-15 株式会社マキタ 放電制御装置，電動機械器具およびアタッチメント
CN104237791A (zh) * 2013-06-20 2014-12-24 电子科技大学 一种锂电池荷电状态估算方法及电池管理系统和电池系统
US9131452B2 (en) * 2013-10-25 2015-09-08 Motorola Solutions, Inc. Method and apparatus for adjusting transmission power in a two-way device based on battery impedance
TWI547057B (zh) * 2014-03-21 2016-08-21 台灣立凱綠能移動股份有限公司 電池管理裝置
KR102225667B1 (ko) * 2014-07-02 2021-03-12 삼성전자주식회사 배터리의 상태를 추정하는 방법 및 장치
JP6707843B2 (ja) 2015-11-17 2020-06-10 オムロン株式会社 バッテリ残量表示装置、バッテリシステムおよびバッテリ残量表示方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP2017103898A (ja) 2017-06-08
EP3386062A4 (en) 2019-08-21
MY187146A (en) 2021-09-04
US10684328B2 (en) 2020-06-16
TWI619956B (zh) 2018-04-01
PH12018500487A1 (en) 2018-09-10
EP3386062B1 (en) 2022-06-08
US20190041467A1 (en) 2019-02-07
TW201721167A (zh) 2017-06-16
WO2017094432A1 (ja) 2017-06-08
EP3386062A1 (en) 2018-10-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6623725B2 (ja) バッテリ残量推定システムおよびバッテリ残量推定方法
US20120109556A1 (en) Band select state of charge weighted scaling method
CN107533109B (zh) 电池控制装置以及电动车辆系统
US20140139189A1 (en) Power storage system and method of calculating full charge capacity
KR102004404B1 (ko) 자동차 배터리로부터 추출될 수 있는 에너지의 평가
KR20150126208A (ko) 배터리 관리 장치
US20140100803A1 (en) Power estimation device for estimating chargeable/dischargeable power of electric storage device, electric storage apparatus, and method of estimating chargeable/dischargeable power
KR101779941B1 (ko) 배터리 충전 상태 측정 장치 및 방법
JP7366975B2 (ja) バッテリ劣化推定装置、バッテリ劣化推定システム、バッテリ劣化推定方法、およびプログラム
US10974788B2 (en) Battery pack, battery system comprising the same, and method for distinguishing use application of battery pack
JP4129109B2 (ja) 充電制御装置および方法
CN114763079A (zh) 燃料电池车辆的剩余里程估算方法、装置及整车控制器
WO2022024848A1 (ja) 電池管理装置、演算システム、電池の劣化予測方法、及び電池の劣化予測プログラム
JP6955673B2 (ja) 電池異常検出システム
JP2016024170A (ja) 電池制御装置
JP7031301B2 (ja) 蓄電素子の管理装置、及び、管理方法
JP2007278851A (ja) 電池状態検知システム
JP2013096785A (ja) 電池劣化判定装置および電池劣化判定方法
JP7207100B2 (ja) 電池特性検知装置
US20240110989A1 (en) Method for Analyzing a State of an Exchangeable Battery Pack, Exchangeable Battery Pack, System, and Computer Program
JP2017003286A (ja) バッテリ管理装置、及び、バッテリ管理方法
JP2021129439A (ja) 電池監視装置
JP2008281382A (ja) 蓄電量算出装置および蓄電量算出方法
KR20190102814A (ko) 배터리 관리 장치 및 방법
KR101566742B1 (ko) 자동차 및 자동차의 운행 제어 방법

Legal Events

Date Code Title Description
RD03 Notification of appointment of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423

Effective date: 20161007

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20161007

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20181005

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20191029

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20191111

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6623725

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250