JP6755162B2 - Estimator - Google Patents

Estimator Download PDF

Info

Publication number
JP6755162B2
JP6755162B2 JP2016220910A JP2016220910A JP6755162B2 JP 6755162 B2 JP6755162 B2 JP 6755162B2 JP 2016220910 A JP2016220910 A JP 2016220910A JP 2016220910 A JP2016220910 A JP 2016220910A JP 6755162 B2 JP6755162 B2 JP 6755162B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
battery
hysteresis
voltage
estimation
value
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
JP2016220910A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2018077199A (en
Inventor
厚志 馬場
厚志 馬場
修一 足立
修一 足立
一郎 丸田
一郎 丸田
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.)
Kyoto University
Keio University
Marelli Corp
Original Assignee
Kyoto University
Keio University
Marelli 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
Application filed by Kyoto University, Keio University, Marelli Corp filed Critical Kyoto University
Priority to JP2016220910A priority Critical patent/JP6755162B2/en
Publication of JP2018077199A publication Critical patent/JP2018077199A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6755162B2 publication Critical patent/JP6755162B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • YGENERAL 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
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10Energy storage using batteries

Description

本発明は、バッテリの等価回路モデルを用いてバッテリの充電率を推定する推定装置に関する。 The present invention relates to an estimation device that estimates the charge rate of a battery using a battery equivalent circuit model.

従来、バッテリの内部状態及びパラメータを推定するための装置が知られている。例えば、特許文献1に記載のバッテリのパラメータ推定装置は、バッテリの等価回路モデルについて、非特許文献1に記載のPlettのヒステリシスモデルを用いて、ヒステリシス電圧を推定する。同推定装置は、推定したヒステリシス電圧に基づいて、バッテリの開放電圧(OCV)及び充電率(SOC)の推定を行っている。 Conventionally, a device for estimating the internal state and parameters of a battery is known. For example, the battery parameter estimation device described in Patent Document 1 estimates the hysteresis voltage of the battery equivalent circuit model using the Hysteresis model of Plett described in Non-Patent Document 1. The estimation device estimates the open circuit voltage (OCV) and charge rate (SOC) of the battery based on the estimated hysteresis voltage.

特開2016−090322号JP-A-2016-090322

G. L. Plett: "Extended Kalman filtering for battery management systems of LiPB-based HEV battery packs Part 2. Modeling and identification", Journal of Power Sources 134 (2004) 262-276G. L. Plett: "Extended Kalman filtering for battery management systems of LiPB-based HEV battery packs Part 2. Modeling and identification", Journal of Power Sources 134 (2004) 262-276

しかしながら、上記のヒステリシスモデルを用いてヒステリシス電圧を推定しようとする場合、その推定値は、原理的に−∞から+∞の範囲の任意の値を得る可能性があった。一方で、実際のヒステリシス現象では、制約された所定の範囲内において、任意の値を得るのが通常である。すなわち、従来の推定装置は、このような実際のヒステリシス現象に起因する制約を考慮していなかった。 However, when trying to estimate the hysteresis voltage using the above-mentioned hysteresis model, the estimated value may in principle obtain an arbitrary value in the range of −∞ to + ∞. On the other hand, in an actual hysteresis phenomenon, it is usual to obtain an arbitrary value within a constrained predetermined range. That is, the conventional estimation device does not consider the restrictions caused by such an actual hysteresis phenomenon.

かかる観点に鑑みてなされた本発明の目的は、実際のヒステリシス現象に起因する制約を考慮して、より正確な推定を可能にする推定装置を提供することにある。 An object of the present invention made in view of such a viewpoint is to provide an estimation device that enables more accurate estimation in consideration of restrictions caused by an actual hysteresis phenomenon.

上記課題を解決するために、本発明の一実施形態に係るバッテリの等価回路モデルを用いて前記バッテリの充電率を推定する推定装置では、
変数x(t)の関数で表されるヒステリシス電圧v(t)は、前記バッテリの充放電によるヒステリシスの最大値mと、変数x(t)とを用いて、

Figure 0006755162
により定義される制約の範囲内において、
Figure 0006755162
という傾きを有し、
Figure 0006755162
により定義される制約の範囲外において、
Figure 0006755162
という傾きを有する。 In order to solve the above problems, in the estimation device for estimating the charge rate of the battery using the equivalent circuit model of the battery according to the embodiment of the present invention,
Variables x hysteresis voltage is expressed by a function of h (t) v h (t ) , using the maximum value m of the hysteresis due to charging and discharging of the battery, and a variable x h (t),
Figure 0006755162
Within the constraints defined by
Figure 0006755162
With the inclination
Figure 0006755162
Outside the constraints defined by
Figure 0006755162
It has an inclination of.

本発明によれば、実際のヒステリシス現象に起因する制約を考慮して、より正確な推定を可能にする推定装置を提供できる。 According to the present invention, it is possible to provide an estimation device that enables more accurate estimation in consideration of the constraints caused by the actual hysteresis phenomenon.

バッテリに接続された本実施形態に係る推定装置の機能ブロックを示す図である。It is a figure which shows the functional block of the estimation apparatus which concerns on this embodiment connected to a battery. リン酸鉄リチウムイオン電池のSOC−OCV特性の測定結果である。It is a measurement result of SOC-OCV characteristics of a lithium iron phosphate battery. バッテリの等価回路モデルを示す回路図である。It is a circuit diagram which shows the equivalent circuit model of a battery. 式(27)に従った、ヒステリシス電圧と変数xとの関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the hysteresis voltage and a variable x h according to the formula (27). 制約を考慮しない、従来のPlettによるヒステリシスモデルに対してUKFによる推定を行った場合のヒステリシス電圧の推定結果を示す図である。It is a figure which shows the estimation result of the hysteresis voltage at the time of estimating by UKF with respect to the conventional Hysteresis model by Plett which does not consider the constraint. 本実施形態に係る推定装置において、制約を考慮した場合のUKFによるヒステリシス電圧の推定結果を示す図である。It is a figure which shows the estimation result of the hysteresis voltage by UKF when the constraint is taken into consideration in the estimation apparatus which concerns on this embodiment. 等価回路モデルとカルマンフィルタとの関係を示した模式図である。It is a schematic diagram which showed the relationship between an equivalent circuit model and a Kalman filter. カルマンフィルタに入力される電流値と電圧観測値とを示した図である。It is a figure which showed the current value and voltage observation value input to a Kalman filter. 本実施形態に係る推定装置において、2倍のヒステリシス電圧を観測値としてUKFに入力した場合のヒステリシス電圧の推定結果を示す図である。It is a figure which shows the estimation result of the hysteresis voltage at the time of inputting the double hysteresis voltage as an observation value into UKF in the estimation apparatus which concerns on this embodiment. 式(46)に従った、ヒステリシス電圧と変数xとの関係を示す図である。It is a figure which shows the relationship between the hysteresis voltage and a variable x h according to the formula (46).

以下、添付図面を参照しながら本発明の一実施形態について説明する。図1は、バッテリ1に接続された本実施形態に係る推定装置10の機能ブロックを示す図である。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. FIG. 1 is a diagram showing a functional block of the estimation device 10 according to the present embodiment connected to the battery 1.

本実施形態のバッテリ1の推定装置10は、電気自動車又はハイブリッド電気自動車などの車両に用いられる。このような車両には、車両を駆動する電気モータ、バッテリ、及びこれらのコントローラなどが搭載される。そして、電気モータへの電力の供給(放電)、並びに制動時における電気モータからの制動エネルギの回生、及び地上充電設備からのバッテリへの電力回収(充電)が行われる。このような充放電電流のバッテリへの入出力により、バッテリ内部の状態は変化する。この内部状態を推定装置10により推定しながらモニタしていくことで、バッテリ残量などの必要な情報が収集される。 The estimation device 10 for the battery 1 of the present embodiment is used for a vehicle such as an electric vehicle or a hybrid electric vehicle. Such a vehicle is equipped with an electric motor for driving the vehicle, a battery, a controller thereof, and the like. Then, electric power is supplied (discharged) to the electric motor, braking energy is regenerated from the electric motor during braking, and electric power is recovered (charged) from the ground charging facility to the battery. The state inside the battery changes due to the input / output of the charge / discharge current to and from the battery. By monitoring the internal state while estimating it with the estimation device 10, necessary information such as the remaining battery level is collected.

図1に示すように、バッテリ1の推定装置10は、電圧センサ(端子電圧検出部)2と、電流センサ(充放電電流検出部)3と、推定部4と、電荷量算出部5と、充電率算出部6と、健全度算出部7と、を備える。推定部4、電荷量算出部5、充電率算出部6、及び健全度算出部7は、例えば車載のマイクロコンピュータで構成される。 As shown in FIG. 1, the estimation device 10 of the battery 1 includes a voltage sensor (terminal voltage detection unit) 2, a current sensor (charge / discharge current detection unit) 3, an estimation unit 4, a charge amount calculation unit 5, and the like. A charge rate calculation unit 6 and a soundness calculation unit 7 are provided. The estimation unit 4, the charge amount calculation unit 5, the charge rate calculation unit 6, and the soundness calculation unit 7 are composed of, for example, an in-vehicle microcomputer.

バッテリ1は、例えばリチャージャブルバッテリ(二次電池)である。バッテリ1は、本実施の形態においてリチウムイオンバッテリであるものとして説明するが、これに限定されない。バッテリ1は、他の種類のバッテリであってもよい。 The battery 1 is, for example, a rechargeable battery (secondary battery). The battery 1 will be described as being a lithium ion battery in the present embodiment, but the battery 1 is not limited thereto. The battery 1 may be another type of battery.

端子電圧検出部2は、例えば電圧センサであって、バッテリ1の端子電圧値vを検出する。端子電圧検出部2は、検出した端子電圧値vを推定部4に出力する。 The terminal voltage detection unit 2 is, for example, a voltage sensor and detects the terminal voltage value v of the battery 1. The terminal voltage detection unit 2 outputs the detected terminal voltage value v to the estimation unit 4.

充放電電流検出部3は、例えば電流センサであって、バッテリ1の充放電電流値iを検出する。充放電電流検出部3は、検出した充放電電流値iを推定部4に出力する。 The charge / discharge current detection unit 3 is, for example, a current sensor and detects the charge / discharge current value i of the battery 1. The charge / discharge current detection unit 3 outputs the detected charge / discharge current value i to the estimation unit 4.

推定部4は、バッテリ1の等価回路モデル41と、カルマンフィルタ42と、を有する。推定部4は、カルマンフィルタ42を用いて、等価回路モデル41のパラメータ値と、バッテリ1の開放電圧OCV(Open Circuit Voltage)と、バッテリ1の内部状態量と、を推定(算出)可能である。本実施形態において、推定部4は、端子電圧検出部2からの端子電圧v及び充放電電流検出部3からの充放電電流iに基づいて、パラメータ値及び内部状態量を同時に推定する。推定部4は、推定したパラメータ値に基づいて開放電圧OCVを算出する。推定部4が行う推定及び算出の処理の詳細については後述する。また、推定部4は、算出した開放電圧OCVを、充電率算出部6及び健全度算出部7に出力する。 The estimation unit 4 includes an equivalent circuit model 41 of the battery 1 and a Kalman filter 42. The estimation unit 4 can estimate (calculate) the parameter value of the equivalent circuit model 41, the open circuit voltage OCV (Open Circuit Voltage) of the battery 1, and the internal state amount of the battery 1 by using the Kalman filter 42. In the present embodiment, the estimation unit 4 simultaneously estimates the parameter value and the internal state quantity based on the terminal voltage v from the terminal voltage detection unit 2 and the charge / discharge current i from the charge / discharge current detection unit 3. The estimation unit 4 calculates the open circuit voltage OCV based on the estimated parameter value. Details of the estimation and calculation processing performed by the estimation unit 4 will be described later. Further, the estimation unit 4 outputs the calculated open circuit voltage OCV to the charge rate calculation unit 6 and the soundness calculation unit 7.

等価回路モデル41は、抵抗とコンデンサとの並列回路を接続した、無限級数の和による近似で表されるフォスタ型RC梯子回路、又は、直列接続した抵抗間をコンデンサで接地した、連分数展開による近似で表されるカウエル型RC梯子回路等で構成される。なお、抵抗及びコンデンサは、等価回路モデル41のパラメータとなる。 The equivalent circuit model 41 is a Foster-type RC ladder circuit represented by an approximation based on the sum of infinite series, in which a parallel circuit of a resistor and a capacitor is connected, or an approximation by continuous fraction expansion in which resistors connected in series are grounded by a capacitor. It is composed of a Cowell type RC ladder circuit represented by. The resistor and capacitor are parameters of the equivalent circuit model 41.

カルマンフィルタ42は、対象となるシステムのモデル(本実施形態では等価回路モデル41)と実システムとに同一の入力信号を入力した場合の両者の出力を比較する。カルマンフィルタ42は、両者の出力に誤差があれば、この誤差にカルマンゲインを乗算して上記のモデルへとフィードバックする。これにより、カルマンフィルタ42は、両者の誤差が最小になるようにモデルを修正する。カルマンフィルタ42は、これらを繰り返すことで、モデルのパラメータを推定する。 The Kalman filter 42 compares the outputs of both the target system model (equivalent circuit model 41 in this embodiment) and the actual system when the same input signal is input. If there is an error in the outputs of both, the Kalman filter 42 multiplies this error by the Kalman gain and feeds it back to the above model. As a result, the Kalman filter 42 modifies the model so that the error between the two is minimized. The Kalman filter 42 estimates the parameters of the model by repeating these steps.

電荷量算出部5は、充放電電流検出部3で検出したバッテリ1の充放電電流値iを取得する。電荷量算出部5は、この値を逐次積算していくことで、バッテリ1から出力された電荷量、及びバッテリ1へと入力された電荷量を求める。電荷量算出部5は、入出力された電荷量を、逐次積算演算前に記憶した残存電荷量から減算することで、現在のバッテリ1が有する電荷量Qを算出する。この電荷量Qは、健全度算出部7へ出力される。 The charge amount calculation unit 5 acquires the charge / discharge current value i of the battery 1 detected by the charge / discharge current detection unit 3. The charge amount calculation unit 5 obtains the charge amount output from the battery 1 and the charge amount input to the battery 1 by sequentially accumulating these values. The charge amount calculation unit 5 calculates the charge amount Q of the current battery 1 by subtracting the input / output charge amount from the residual charge amount stored before the sequential integration calculation. This charge amount Q is output to the soundness calculation unit 7.

充電率算出部6は、開放電圧OCVと充電率SOC(State of Charge)との関係が温度及びバッテリ1の劣化に影響されにくいことから、これらの関係を予め実験等で求めて得た相関データを記憶する。充電率算出部6は、例えば、SOC−OCV特性を表として記憶してもよい。充電率算出部6は、対応する表に基づき、推定部4で推定した開放電圧OCVから、該当する時点での充電率SOCを推定する。推定された充電率SOCは、バッテリ1のバッテリマネージメントに利用される。 Since the relationship between the open circuit voltage OCV and the charge rate SOC (State of Charge) is not easily affected by the temperature and deterioration of the battery 1, the charge rate calculation unit 6 obtains correlation data obtained by obtaining these relationships in advance through experiments or the like. Remember. The charge rate calculation unit 6 may store, for example, the SOC-OCV characteristics as a table. The charge rate calculation unit 6 estimates the charge rate SOC at the corresponding time point from the open circuit voltage OCV estimated by the estimation unit 4 based on the corresponding table. The estimated charge rate SOC is used for battery management of battery 1.

健全度算出部7は、所定幅で区分けした健全度SOH(State of Health)毎に電荷量Qと開放電圧OCVとの相関を表す特性表を有する。当該特性表の詳細については、例えば、本出願人の出願による特開2012−57956号公報に開示されている。健全度算出部7には、推定部4で推定した開放電圧OCVと電荷量算出部5で算出した電荷量Qとが入力される。健全度算出部7は、入力されたこれらの値が上記特性表のいずれの健全度SOHの範囲に入るのかを算出する。健全度算出部7は、当てはまる健全度SOHを出力する。 The soundness calculation unit 7 has a characteristic table showing the correlation between the charge amount Q and the open circuit voltage OCV for each soundness SOH (State of Health) divided by a predetermined width. Details of the characteristic table are disclosed in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2012-57956 filed by the applicant. The open circuit voltage OCV estimated by the estimation unit 4 and the charge amount Q calculated by the charge amount calculation unit 5 are input to the soundness calculation unit 7. The soundness calculation unit 7 calculates which of the soundness SOH ranges in the above-mentioned characteristic table the input values fall into. The soundness calculation unit 7 outputs the applicable soundness SOH.

次に、推定部4の処理について説明する。 Next, the processing of the estimation unit 4 will be described.

本実施形態において、推定部4は、等価回路モデル41において、カルマンフィルタ42を用いてバッテリ1の内部状態量とパラメータ値とを同時に推定する。バッテリ1の内部状態量は、バッテリ1の充電率SOCを含み、パラメータ値は、後述する拡散容量C又は拡散抵抗Rの少なくとも1つを含むのが好適である。本実施形態において、カルマンフィルタ42は、例えば無香料カルマンフィルタ(UKF: Unscented Kalman Filter)であるが、これに限定されない。UKFは、シグマポイントという重み付きサンプル点を使って確率分布を近似し、それぞれの重み付き遷移を計算する。具体的には、UKFは、シグマポイントごとに遷移後の平均値と分散とを計算し、それらを重みに従って加算する。これにより、UKFは、遷移後の確率分布について、より真値に近く、かつ、計算量も増大し過ぎないような近似を行うことができる。また、UKFは、システムを近似するのではなく、確率分布をシグマポイントで近似しているので、システムの非線形性について制約がない。 In the present embodiment, the estimation unit 4 simultaneously estimates the internal state quantity of the battery 1 and the parameter value using the Kalman filter 42 in the equivalent circuit model 41. It is preferable that the internal state amount of the battery 1 includes the charge rate SOC of the battery 1 and the parameter value includes at least one of the diffusion capacity C d or the diffusion resistance R d described later. In the present embodiment, the Kalman filter 42 is, for example, an unscented Kalman filter (UKF), but is not limited thereto. UKF approximates the probability distribution using weighted sample points called sigma points and calculates each weighted transition. Specifically, UKF calculates the mean and variance after the transition for each sigma point and adds them according to the weights. As a result, UKF can approximate the probability distribution after the transition so that it is closer to the true value and the amount of calculation does not increase too much. In addition, UKF does not approximate the system, but approximates the probability distribution with sigma points, so there are no restrictions on the non-linearity of the system.

実際のバッテリでは、充電後と放電後とで異なるSOC−OCV特性を示すヒステリシス現象が発生することがある。この場合、バッテリのSOC−OCV特性を正確に表すことができない。ヒステリシス現象は電極の材料により発生し、特にリン酸リチウムを用いた場合にはヒステリシス現象の影響が大きく表れる。 In an actual battery, a hysteresis phenomenon showing different SOC-OCV characteristics after charging and discharging may occur. In this case, the SOC-OCV characteristics of the battery cannot be accurately represented. The hysteresis phenomenon occurs depending on the material of the electrode, and the effect of the hysteresis phenomenon is particularly large when lithium phosphate is used.

図2は、リン酸鉄リチウムイオン電池のSOC−OCV特性の測定結果である。図2(a)に着目すると、充電時の特性と放電時の特性との間でOCVの差が生じていることが分かる。また、図2(a)の破線囲み部を拡大した図2(b)において、SOCが68%の時点で放電するようにしてもヒステリシス特性を示すことが分かる。より具体的には、SOCが68%から38%に低下するまで放電が行われた後に、SOCが38%から68%に上昇するまで充電が行われた場合の小ループにおいても、充電時の特性と放電時の特性との間でOCVの差が生じている。このような小ループは、図2(a)に示す全体ループの内側に形成される。すなわち、ヒステリシスによって生じる充電時の特性と放電時の特性との間のOCV差の最大値を2×mとすると、ヒステリシス電圧vは、以下の式(1)のような制約を受ける。

Figure 0006755162
FIG. 2 shows the measurement results of the SOC-OCV characteristics of the lithium iron phosphate battery. Focusing on FIG. 2A, it can be seen that there is a difference in OCV between the characteristics during charging and the characteristics during discharging. Further, in FIG. 2 (b) in which the portion surrounded by the broken line in FIG. 2 (a) is enlarged, it can be seen that the hysteresis characteristic is exhibited even if the SOC is discharged at the time of 68%. More specifically, even in a small loop when discharging is performed until the SOC decreases from 68% to 38% and then charging is performed until the SOC increases from 38% to 68%, the charging time There is a difference in OCV between the characteristics and the characteristics at the time of discharge. Such a small loop is formed inside the entire loop shown in FIG. 2 (a). That is, assuming that the maximum value of the OCV difference between the characteristics during charging and the characteristics during discharging caused by hysteresis is 2 × m, the hysteresis voltage v h is restricted by the following equation (1).
Figure 0006755162

このようなヒステリシス現象を表すモデルの1つとして、Plettのヒステリシスモデルが知られている。本実施形態の推定装置10は、図3に示す等価回路のように、並列接続された可変抵抗R及び可変コンデンサCによって構成されるPlettのヒステリシスモデルを組み込んだ等価回路モデル41を採用する。 Plett's hysteresis model is known as one of the models expressing such a hysteresis phenomenon. Estimating apparatus 10 of the present embodiment, as the equivalent circuit shown in FIG. 3, employs the equivalent circuit model 41 incorporating the hysteresis model Plett constituted by a parallel connected variable resistor R h and the variable capacitor C h ..

図3は、バッテリ1の等価回路モデル41を示す回路図である。図3(a)は、バッテリ1の等価回路モデル41の全体を示す回路図である。図3(b)は、等価回路モデル41を構成するワールブルグインピーダンスZの等価回路モデルを示す回路図である。 FIG. 3 is a circuit diagram showing an equivalent circuit model 41 of the battery 1. FIG. 3A is a circuit diagram showing the entire equivalent circuit model 41 of the battery 1. FIG. 3B is a circuit diagram showing an equivalent circuit model of the Warburg impedance Z w constituting the equivalent circuit model 41.

図3を用いて、バッテリ1の等価回路モデル41について説明する。図3に示すように、バッテリ1の等価回路モデル41として、開放電圧OCVを有し、並列接続された可変抵抗R及び可変コンデンサCと、内部抵抗Rと、ワールブルグインピーダンスZと、が直列に接続される開回路を想定する。 The equivalent circuit model 41 of the battery 1 will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 3, an equivalent circuit model 41 of the battery 1 has an open voltage OCV, and a variable resistor R h and the variable capacitor C h connected in parallel, the internal resistance R 0, the Warburg impedance Z w, Suppose an open circuit in which is connected in series.

図3に示すモデルにおいて、入力を電流u=i、出力を端子電圧y=vとして、状態変数を、

Figure 0006755162
とすると、連続時間系の状態空間表現は、
Figure 0006755162
となる。ただし、
Figure 0006755162
である。また、
Figure 0006755162
である。この状態空間表現で、FCCはバッテリ1の満充電容量、Rはバッテリ1の直達抵抗である。また,C及びRはバッテリ1の拡散現象を表すパラメータであり、それぞれ拡散容量及び拡散抵抗である。C及びRはバッテリ1のヒステリシス現象を表すパラメータであり、それぞれヒステリシス容量及びヒステリシス抵抗である。パラメータγはヒステリシスの速さを表すパラメータである。さらに、fOCV(SOC(t))は、充電側及び放電側のSOC-OCV特性の平均を表す非線形な関数(図1のOCVとSOCとの関係に相当)である。 In the model shown in FIG. 3, the input is the current u = i, the output is the terminal voltage y = v, and the state variable is
Figure 0006755162
Then, the state-space representation of the continuous time system is
Figure 0006755162
Will be. However,
Figure 0006755162
Is. Also,
Figure 0006755162
Is. In this state-space representation, FCC is the full charge capacity of the battery 1 and R 0 is the direct resistance of the battery 1. Further, C d and R d are parameters representing the diffusion phenomenon of the battery 1, and are diffusion capacity and diffusion resistance, respectively. Ch and R h are parameters representing the hysteresis phenomenon of the battery 1, and are the hysteresis capacitance and the hysteresis resistance, respectively. The parameter γ is a parameter representing the speed of hysteresis. Further, f OCV (SOC (t)) is a non-linear function (corresponding to the relationship between OCV m and SOC in FIG. 1) representing the average of SOC-OCV characteristics on the charging side and the discharging side.

ここで、推定部4は、バッテリ1の等価回路モデル41において推定したいパラメータを状態変数として加えた拡大系を構成し、バッテリ1の内部状態量とパラメータ値とを同時に推定する。推定するパラメータとして、直達抵抗R、拡散抵抗R、及び拡散容量Cを選択し、パラメータベクトルを

Figure 0006755162
と選ぶと、拡大系状態ベクトルは、
Figure 0006755162
となる。このとき、拡大系は、
Figure 0006755162
となる。ただし、
Figure 0006755162
である。ここで、パラメータベクトルを、式(12)のように定義したが、ヒステリシスの最大値mは、上述のとおり、充放電のSOC-OCV特性の幅(の2分の1)に相当する量であるので、予め計測しておくことができる。そのため、この値については既知として、推定するパラメータから除外してもよい。すなわち、
Figure 0006755162
であってもよい。これにより、推定するパラメータが少なくなるので、他のパラメータの推定精度が向上する。以下では、説明の簡略化のために、式(18)のパラメータベクトルを用いる。 Here, the estimation unit 4 constitutes an expansion system in which the parameters to be estimated in the equivalent circuit model 41 of the battery 1 are added as state variables, and simultaneously estimates the internal state amount of the battery 1 and the parameter values. Select the direct resistance R 0 , the diffusion resistance R d , and the diffusion capacitance C d as the parameters to be estimated, and set the parameter vector.
Figure 0006755162
If you select, the expanded state vector is
Figure 0006755162
Will be. At this time, the expansion system
Figure 0006755162
Will be. However,
Figure 0006755162
Is. Here, the parameter vector is defined as in the equation (12), but the maximum value m of the hysteresis is an amount corresponding to (1/2) the width of the SOC-OCV characteristic of charge / discharge as described above. Since there is, it can be measured in advance. Therefore, this value may be known and excluded from the estimated parameters. That is,
Figure 0006755162
It may be. As a result, the number of parameters to be estimated is reduced, so that the estimation accuracy of other parameters is improved. In the following, the parameter vector of equation (18) is used for simplification of the description.

上記の拡大系をそのまま利用すると、推定するパラメータのオーダの差が大きく、計算機による数値計算の精度が劣化する。そこで、各パラメータを対数化し、指数部分を推定することで数値計算の精度が向上する。パラメータベクトルを対数化すると、

Figure 0006755162
となる。これにより、拡大系状態ベクトルは、
Figure 0006755162
となる。このとき、拡大系は、
Figure 0006755162
となる。ただし、
Figure 0006755162
である。 If the above expansion system is used as it is, the difference in the order of the parameters to be estimated is large, and the accuracy of the numerical calculation by the computer deteriorates. Therefore, the accuracy of numerical calculation is improved by logarithmizing each parameter and estimating the exponential part. Logarithmic parameter vector
Figure 0006755162
Will be. As a result, the expanded state vector becomes
Figure 0006755162
Will be. At this time, the expansion system
Figure 0006755162
Will be. However,
Figure 0006755162
Is.

ここで、本実施形態に係る推定装置10は、上述した式(1)により表わされるヒステリシスによる制約を考慮するために、以下の処理を行う。すなわち、推定部4は、ヒステリシス電圧vを以下のように置換して、ヒステリシス電圧vに代えて変数x(t)を推定する。

Figure 0006755162
より具体的には、式(1)により定義される制約の範囲内において、ヒステリシス電圧vは、変数xの変化に対して傾きが略1となるような関数によって置換される。一方で、制約の範囲外では、ヒステリシス電圧vは、変数xの変化に対して傾きが1よりも大きいような関数によって置換される。 Here, the estimation device 10 according to the present embodiment performs the following processing in order to consider the restriction due to hysteresis represented by the above-mentioned equation (1). That is, the estimation unit 4 substitutes the hysteresis voltage v h as follows, and estimates the variable x h (t) instead of the hysteresis voltage v h .
Figure 0006755162
More specifically, within the range of the constraint defined by Eq. (1), the hysteresis voltage v h is replaced by a function such that the slope becomes approximately 1 with respect to the change of the variable x h . On the other hand, outside the constraints, the hysteresis voltage v h is replaced by a function such that the slope is greater than 1 with respect to changes in the variable x h .

上記の両方の条件を満たす微分可能な1つの関数は、以下のとおりである。

Figure 0006755162
図4は、式(27)に従った、ヒステリシス電圧vと変数xとの関係を示す図である。図4に示すとおり、ヒステリシス電圧vは、式(1)により定義される制約の範囲内においては、傾き略1で変化する。一方で、ヒステリシス電圧vは、制約の範囲外では、変数xの絶対値が大きくなるにつれて、その傾きを増大させる。以下では、式(27)におけるx(t)/mを改めてx(t)と置き直す。すなわち、以下では、変数x(t)の軸をm分の1倍にして、各式の導出を行う。 One differentiable function that satisfies both of the above conditions is:
Figure 0006755162
FIG. 4 is a diagram showing the relationship between the hysteresis voltage v h and the variable x h according to the equation (27). As shown in FIG. 4, the hysteresis voltage v h changes with a slope of approximately 1 within the range of the constraint defined by the equation (1). On the other hand, the hysteresis voltage v h increases its slope as the absolute value of the variable x h increases outside the constraint range. In the following, x h (t) / m in the equation (27) is replaced with x h (t). That is, in the following, each equation is derived by multiplying the axis of the variable x h (t) by 1 / m.

ここで、式(23)よりヒステリシス電圧vについての方程式を抽出すると、

Figure 0006755162
となる。式(28)のヒステリシス電圧vを式(27)で置き換えると、
Figure 0006755162
が得られる。ただし、式(29)の導出過程において、
Figure 0006755162
と仮定した。すなわち、ヒステリシスの最大値mは、時間変化しないものと仮定する。 Here, when extracting the equation for hysteresis voltage v h from Equation (23),
Figure 0006755162
Will be. Replacing hysteresis voltage v h of formula (28) in equation (27),
Figure 0006755162
Is obtained. However, in the process of deriving equation (29),
Figure 0006755162
Was assumed. That is, it is assumed that the maximum value m of hysteresis does not change with time.

推定部4は、上記の結果を、対数化した拡大系に入れ込む。より具体的には、以下のとおりである。すなわち、初めに、状態ベクトル及びパラメータベクトルを

Figure 0006755162
とすると、拡大系状態ベクトルは、
Figure 0006755162
と表せる。このとき、拡大系は、
Figure 0006755162
となる。ただし、
Figure 0006755162
である。 The estimation unit 4 puts the above result into a logarithmic expansion system. More specifically, it is as follows. That is, first, the state vector and the parameter vector
Figure 0006755162
Then, the expanded state vector is
Figure 0006755162
Can be expressed as. At this time, the expansion system
Figure 0006755162
Will be. However,
Figure 0006755162
Is.

上記のように対数化して、かつ、ヒステリシスの制約を考慮した拡大系は、連続系の状態空間表現である。従って、推定部4は、最後にルンゲクッタ法又はオイラー法などを用いて離散化を行う。本実施形態では、一例として、推定部4は、ルンゲクッタ法により離散化を行う。これにより、推定部4は、通常よく用いられるオイラー法と比べて、離散化誤差を低減できる。 The expansion system that is logarithmic as described above and that considers the constraint of hysteresis is a state-space representation of a continuous system. Therefore, the estimation unit 4 finally discretizes using the Runge-Kutta method, the Euler method, or the like. In the present embodiment, as an example, the estimation unit 4 discretizes by the Runge-Kutta method. As a result, the estimation unit 4 can reduce the discretization error as compared with the Euler method which is usually often used.

サンプリング周期をT秒とすると、

Figure 0006755162
となる。ただし、
Figure 0006755162
である。また、
Figure 0006755162
である。 When the sampling period is T S seconds,
Figure 0006755162
Will be. However,
Figure 0006755162
Is. Also,
Figure 0006755162
Is.

続いて、上記の推定部4の処理によって得られる、制約を考慮したUKFによる推定結果について説明する。 Subsequently, the estimation result by UKF in consideration of the constraint obtained by the processing of the estimation unit 4 will be described.

図5は、制約を考慮しない、従来のPlettによるヒステリシスモデルに対してUKFによる推定を行った場合のヒステリシス電圧vの推定結果を示す図である。図6は、本実施形態に係る推定装置10において、制約を考慮した場合のUKFによるヒステリシス電圧vの推定結果を示す図である。図6(a)は、Plettのヒステリシスモデルによる出力値とUKFによる推定値とを比較した図である。図6(b)は、ヒステリシス電圧vの推定誤差を示した図である。 Figure 5 does not consider the constraint is a diagram showing the estimation result of the hysteresis voltage v h in the case of performing estimation by UKF against hysteretic model conventional Plett. 6, the estimation device 10 according to the present embodiment and showing the estimation result of the hysteresis voltage v h by UKF in consideration of the constraints. FIG. 6A is a diagram comparing the output value by Plett's hysteresis model and the estimated value by UKF. 6 (b) is a diagram showing the estimation error of the hysteresis voltage v h.

初めに比較のために、図5を用いて、制約を考慮しない、従来のPlettによるヒステリシスモデルを用いた場合のヒステリシス電圧vの推定結果について説明する。図5では、従来のPlettのヒステリシスモデルによる出力値を破線で示し、UKFによる推定値を実線で示す。図5に示すとおり、上記のように制約を考慮しない場合、従来のPlettのヒステリシスモデルによる出力値とUKFによる推定値とは、一部の時間領域において大きく異なる。特に、図5の2つの破線囲み部では、出力値と推定値とは、一致しない。さらに、2つの破線囲み部において、ヒステリシス電圧vのUKFによる推定値は、制約(約−10mV)を大きく超えることもある。 For comparison the beginning, with reference to FIG. 5, without considering constraints, will be described estimation result of hysteresis voltage v h in the case of using a hysteresis model by conventional Plett. In FIG. 5, the output value by the conventional Plett's hysteresis model is shown by a broken line, and the estimated value by UKF is shown by a solid line. As shown in FIG. 5, when the constraint is not taken into consideration as described above, the output value by the conventional Plett's hysteresis model and the estimated value by UKF are significantly different in a part of the time domain. In particular, in the two dashed lines in FIG. 5, the output value and the estimated value do not match. Further, in the two dashed lines enclosing parts, the estimated value by the UKF hysteresis voltage v h is also greatly exceed constraints (about -10 mV).

一方で、図6を用いて、制約を考慮した場合のUKFによるヒステリシス電圧vの推定結果について説明する。図6(a)では、図5と同様にPlettのヒステリシスモデルによる出力値を破線で示し、UKFによる推定値を実線で示す。制約を考慮した、本実施形態に係る推定装置10では、図6(a)に示すとおり、Plettのヒステリシスモデルによる出力値とUKFによる推定値とは、よく一致している。実際、図6(b)に示すとおり、ヒステリシス電圧vの推定誤差は、数mVの範囲内に収まっている。さらに、ヒステリシス電圧vのUKFによる推定値は、全ての時間領域において制約内(約±10mV)に収まっている。 Meanwhile, with reference to FIG. 6, the estimation result of the hysteresis voltage v h by UKF in the case of considering a constraint is described. In FIG. 6A, the output value by the hysteresis model of Plett is shown by a broken line, and the estimated value by UKF is shown by a solid line, as in FIG. In the estimation device 10 according to the present embodiment in consideration of the restrictions, as shown in FIG. 6A, the output value by the hysteresis model of Plett and the estimation value by UKF are in good agreement. In fact, as shown in FIG. 6 (b), the estimated error of the hysteresis voltage v h is within the range of a few mV. Furthermore, the estimated value by the UKF hysteresis voltage v h is falls constraint in all the time domain (about ± 10 mV).

続いて、2倍のヒステリシス電圧vを観測値としてUKFに入力する場合を考える。図7は、等価回路モデル41とカルマンフィルタ42との関係を示した模式図である。図8はカルマンフィルタ42に入力される電流値と電圧観測値とを示した図である。図9は、本実施形態に係る推定装置10において、2倍のヒステリシス電圧vを観測値としてUKFに入力した場合のヒステリシス電圧vの推定結果を示す図である。図9(a)は、Plettのヒステリシスモデルによる出力値とUKFによる推定値とを比較した図である。図9(b)は、ヒステリシス電圧vの推定誤差を示した図である。 Then, consider a case where input to the UKF twice the hysteresis voltage v h as observed values. FIG. 7 is a schematic diagram showing the relationship between the equivalent circuit model 41 and the Kalman filter 42. FIG. 8 is a diagram showing a current value and a voltage observed value input to the Kalman filter 42. FIG. 9 is a diagram showing an estimation result of the hysteresis voltage v h when the double hysteresis voltage v h is input to UKF as an observed value in the estimation device 10 according to the present embodiment. FIG. 9A is a diagram comparing the output value by Plett's hysteresis model and the estimated value by UKF. 9 (b) is a diagram showing the estimation error of the hysteresis voltage v h.

図7に示すとおり、推定部4は、等価回路モデル41、すなわちPlettのヒステリシスモデルからの電圧真値の出力を分岐して、分岐された出力において電圧真値を2倍(α=2)する。推定部4は、倍になった電圧真値を電圧観測値としてカルマンフィルタ42に入力する。 As shown in FIG. 7, the estimation unit 4 branches the output of the true voltage value from the equivalent circuit model 41, that is, the hysteresis model of Plett, and doubles the true voltage value (α = 2) at the branched output. .. The estimation unit 4 inputs the doubled true voltage value to the Kalman filter 42 as a voltage observation value.

このとき、図8に示すとおり、ヒステリシス電圧vについて、実線で示した観測値は、全ての時間領域において、破線で示した真値の倍となる。すなわち、観測値は、一部の時間領域において、制約の範囲(約±10mV)を超える。 At this time, as shown in FIG. 8, the hysteresis voltage v h, observations are that indicated by the solid line, in all the time domain, the multiple of the true value indicated by a broken line. That is, the observed values exceed the constrained range (about ± 10 mV) in some time domains.

一方で、図9に着目すると、電圧観測値が制約の範囲を超える場合であっても、Plettのヒステリシスモデルによる出力値、すなわち真値と、カルマンフィルタ42を構成するUKFによる推定値とは、よく一致している。実際、図9(b)に示すとおり、ヒステリシス電圧vの推定誤差は、略0である。さらに、ヒステリシス電圧vのUKFによる推定値は、破線囲み部において一部制約の範囲を超えるものの、直ちに制約の範囲内に収まり、略全ての時間領域において制約内(約±10mV)に収まる。 On the other hand, focusing on FIG. 9, even when the observed voltage value exceeds the range of the constraint, the output value by the hysteresis model of Plett, that is, the true value and the estimated value by UKF constituting the Kalman filter 42 are often found. Match. In fact, as shown in FIG. 9 (b), the estimated error of the hysteresis voltage v h is approximately zero. Furthermore, the estimated value by the UKF hysteresis voltage v h, although beyond the scope of some limitations in the dashed line enclosed portion immediately fits within the constraints, falls within constraints (about ± 10 mV) at substantially all time domain.

以上のような推定装置10は、実際のヒステリシス現象に起因する制約を考慮して、より正確な推定を可能にする。すなわち、推定装置10は、実際のヒステリシス現象の制約範囲内に収まるヒステリシス電圧vを推定可能である。特に、推定装置10は、式(27)によりヒステリシス電圧vを置き換えることで、図6及び図9に示すとおり、推定誤差を低減できる。また、推定装置10は、図9に示すとおり、電圧観測値が制約の範囲を超える場合であっても、ヒステリシス電圧vを制約の範囲内で精度良く推定可能である。これは、以下の理由によるものと考えられる。すなわち、式(27)では、変数xが+m以上、又は−m以下になると、ヒステリシス電圧vの絶対値が急激に増大する。一方で、実際の現象では、ヒステリシス電圧vは、−m以上+m以下の値をとる。従って、式(27)で置換しない場合と比べて、推定値と測定値との乖離が増大する。乖離が増大すると、カルマンフィルタ42がそれを低減するようにカルマンゲインを調整して直ちにフィードバックする。これにより、推定装置10は、推定値を制約の範囲内から大きく逸脱しない範囲に留めることができる。 The estimation device 10 as described above enables more accurate estimation in consideration of the restrictions caused by the actual hysteresis phenomenon. That is, estimator 10 can estimate the hysteresis voltage v h that fall within the constraints actual range of the hysteresis phenomenon. In particular, estimator 10, by replacing the hysteresis voltage v h by the equation (27), as shown in FIGS. 6 and 9, can be reduced estimation error. Further, the estimation unit 10, as shown in FIG. 9, even when the voltage observed value exceeds the range of constraints, it is possible to accurately estimate within the constraints of the hysteresis voltage v h. This is considered to be due to the following reasons. That is, in the equation (27), when the variable x h becomes + m or more or −m or less, the absolute value of the hysteresis voltage v h increases sharply. On the other hand, in an actual phenomenon, the hysteresis voltage v h takes a value of −m or more and + m or less. Therefore, the discrepancy between the estimated value and the measured value increases as compared with the case where the replacement is not performed by the equation (27). When the divergence increases, the Kalman filter 42 adjusts the Kalman gain so as to reduce it and immediately feeds back. As a result, the estimation device 10 can keep the estimated value within a range that does not deviate significantly from the range of the constraint.

本発明は、その精神又はその本質的な特徴から離れることなく、上述した実施形態以外の他の所定の形態で実現できることは当業者にとって明白である。従って、先の記述は例示的なものであり、これに限定されるものではない。発明の範囲は、先の記述によってではなく、付加した請求項によって定義される。あらゆる変更のうちその均等の範囲内にあるいくつかの変更は、その中に包含されるものとする。 It will be apparent to those skilled in the art that the present invention can be realized in certain forms other than those described above without departing from its spirit or its essential features. Therefore, the above description is exemplary and is not limited thereto. The scope of the invention is defined by the appended claims, not by the earlier description. Some of all changes that are within their equality shall be included therein.

例えば、本実施形態に係る推定装置10は、ヒステリシス電圧vを式(27)で置き換えたが、これに限定されない。例えば、推定装置10は、以下の式でヒステリシス電圧vを置き換えてもよい。

Figure 0006755162
ただし、kは1よりも大きな値の係数である。 For example, the estimation apparatus 10 according to the present embodiment, a hysteresis voltage v h is replaced by equation (27), but is not limited thereto. For example, the estimation device 10 may replace the hysteresis voltage v h with the following equation.
Figure 0006755162
However, k is a coefficient having a value larger than 1.

図10は、式(46)に従った、ヒステリシス電圧vと変数xとの関係を示す図である。図10に示すとおり、ヒステリシス電圧vは、式(1)により定義される制約の範囲内(−m≦x≦m)においては、傾き1で変化する。一方で、ヒステリシス電圧vは、制約の範囲外では、傾きkで変化する。これにより、推定装置10は、ヒステリシス電圧vを単純な線形関数に置き換えるので、推定処理における計算式を簡素化できる。 FIG. 10 is a diagram showing the relationship between the hysteresis voltage v h and the variable x h according to the equation (46). As shown in FIG. 10, the hysteresis voltage v h changes with a slope of 1 within the range of the constraint defined by the equation (1) (−m ≦ x h ≦ m). On the other hand, the hysteresis voltage v h changes with a slope k outside the constraint range. Thus, estimating apparatus 10, since replacing the hysteresis voltage v h a simple linear function, can be simplified equation in the estimation process.

このように、推定装置10は、式(25)及び(26)の条件を満たす関数であれば、任意の関数でヒステリシス電圧vを置き換えてもよい。 As described above, the estimation device 10 may replace the hysteresis voltage v h with any function as long as it is a function satisfying the conditions of the equations (25) and (26).

1 バッテリ
2 電圧センサ(端子電圧検出部)
3 電流センサ(充放電電流検出部)
4 推定部
41 等価回路モデル
42 カルマンフィルタ
5 電荷量算出部
6 充電率算出部
7 健全度算出部
10 推定装置
1 Battery 2 Voltage sensor (terminal voltage detector)
3 Current sensor (charge / discharge current detector)
4 Estimating unit 41 Equivalent circuit model 42 Kalman filter 5 Charge amount calculation unit 6 Charge rate calculation unit 7 Soundness calculation unit 10 Estimator

Claims (3)

バッテリの等価回路モデルを用いて前記バッテリの充電率を推定する推定装置であって、
変数x(t)の関数で表されるヒステリシス電圧v(t)は、前記バッテリの充放電によるヒステリシスの最大値mと、変数x(t)とを用いて、
Figure 0006755162
により定義される制約の範囲内において、
Figure 0006755162
という傾きを有し、
Figure 0006755162
により定義される制約の範囲外において、
Figure 0006755162
という傾きを有する、
推定装置。
An estimation device that estimates the charge rate of the battery using the equivalent circuit model of the battery.
Variables x hysteresis voltage is expressed by a function of h (t) v h (t ) , using the maximum value m of the hysteresis due to charging and discharging of the battery, and a variable x h (t),
Figure 0006755162
Within the constraints defined by
Figure 0006755162
With the inclination
Figure 0006755162
Outside the constraints defined by
Figure 0006755162
Has an inclination,
Estimator.
前記ヒステリシス電圧v(t)と前記変数x(t)とは、
Figure 0006755162
という関係を満たす、
請求項1に記載の推定装置。
The hysteresis voltage v h (t) and the variable x h (t) are
Figure 0006755162
Satisfy the relationship,
The estimation device according to claim 1.
前記ヒステリシス電圧v(t)と前記変数x(t)とは、kを1よりも大きな値の係数として、
Figure 0006755162
という関係を満たす、
請求項1に記載の推定装置。
The hysteresis voltage v h (t) and the variable x h (t) have k as a coefficient having a value larger than 1.
Figure 0006755162
Satisfy the relationship,
The estimation device according to claim 1.
JP2016220910A 2016-11-11 2016-11-11 Estimator Active JP6755162B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016220910A JP6755162B2 (en) 2016-11-11 2016-11-11 Estimator

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016220910A JP6755162B2 (en) 2016-11-11 2016-11-11 Estimator

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2018077199A JP2018077199A (en) 2018-05-17
JP6755162B2 true JP6755162B2 (en) 2020-09-16

Family

ID=62149216

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016220910A Active JP6755162B2 (en) 2016-11-11 2016-11-11 Estimator

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6755162B2 (en)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110687462B (en) * 2019-11-04 2020-09-04 北京理工大学 Power battery SOC and capacity full life cycle joint estimation method
US11360147B2 (en) 2020-03-03 2022-06-14 Karma Automotive Llc Method of determining the state of charge of a battery used in an electric vehicle
CN112666474A (en) * 2020-11-04 2021-04-16 深圳市科陆电子科技股份有限公司 Battery detection method and battery detection system
CN116930772B (en) * 2023-09-15 2023-11-24 东方电子股份有限公司 Battery SOC estimation method and device considering boundary constraint

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7612532B2 (en) * 2005-06-21 2009-11-03 Gm Global Technology Operations, Inc. Method for controlling and monitoring using a state estimator having variable forgetting factors
US9726732B2 (en) * 2010-06-22 2017-08-08 GM Global Technology Operations LLC Adaptive battery parameter extraction and SOC estimation for lithium-ion battery
CN104535932B (en) * 2014-12-20 2017-04-19 吉林大学 Lithium ion battery charge state estimating method

Also Published As

Publication number Publication date
JP2018077199A (en) 2018-05-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5944291B2 (en) Battery parameter estimation apparatus and method
CN103907030B (en) The estimation unit of battery charge rate and the method for estimation of battery charge rate
JP6182025B2 (en) Battery health estimation device and health estimation method
EP2963434B1 (en) Battery state estimation method and system using dual extended kalman filter, and recording medium for performing the method
JP6450565B2 (en) Battery parameter estimation device
JP6055960B1 (en) Battery state estimation device
JP5946436B2 (en) Battery parameter estimation apparatus and parameter estimation method
KR102511510B1 (en) Automatic method of estimating the charge state of a battery cell
CN108291944B (en) Battery management device
JP6755162B2 (en) Estimator
JP5393619B2 (en) Battery charge rate estimation device
KR102534692B1 (en) Automatic method for estimating the state of charge of a cell of a battery
JP5292375B2 (en) Battery charge rate estimation device
WO2016067587A1 (en) Battery parameter estimation device
KR102542397B1 (en) Automatic method for determining the state of charge of a battery
JP6711981B2 (en) Battery parameter estimation device
KR101661578B1 (en) Battery status estimation method, system and recording medium for performing the method
JP7112252B2 (en) A method for estimating the current and state of charge of a battery pack or cell without directly sensing the current under operating conditions
KR101802028B1 (en) Method of estimating the state of charge of a battery and system thereof
JP6455914B2 (en) Storage power remaining amount estimation device, method for estimating remaining power storage amount of storage battery, and computer program
JP4587299B2 (en) Internal state detection method for power storage device for vehicles
JP2019016528A (en) Evaluation device for storage battery equivalent circuit model
CN113853524B (en) Method for estimating battery state
JP2018048913A (en) Device and method for estimating parameter of battery
Taylor Joule counting correction for electric vehicles using artificial neural networks

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20190924

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821

Effective date: 20190926

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20191213

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20191225

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20200729

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: 20200818

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20200825

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6755162

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250