JP6757602B2 - バッテリ状態推定装置及び方法 - Google Patents
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Description
ML)に適用されるモデルであって、任意の要因に対してバッテリの状態(例えば、寿命、故障など)が劣化される程度を出力するためのモデルを示してもよい。例えば、バッテリ劣化モデルは機械学習構造のパラメータであって、機械学習構造としてニューラルネットワークが用いられる場合、バッテリ劣化モデルは、ニューラルネットワークの各ノード間の接続重みであってもよい。例えば、バッテリ劣化モデルは、与えられた機械学習構造に対して、基準バッテリ情報(reference battery information)から当該基準バッテリ情報に対応する基準状態情報(reference state information)が出力されるように学習された学習器のパラメータを含んでもよい。学習器を学習させるための学習データは、上述した基準状態情報及び基準バッテリ情報を含んでもよく、例えば、基準状態情報は、従来のプロファイルなどにおいて当該基準バッテリ情報を有するバッテリが示した状態情報であってもよい。
110 バッテリパック
120 バッテリ状態推定装置
Claims (20)
- バッテリ状態推定装置であって、
バッテリパックに含まれたバッテリモジュールから、前記バッテリモジュールと関連するモジュールデータを受信するデータ受信部と、
前記モジュールデータから前記バッテリモジュールに含まれたバッテリセルに対応するセルデータを取得して、前記セルデータに基づいて前記バッテリモジュールと関連するモジュール状態を決定するプロセッサと、
を含み、
前記プロセッサは、
前記モジュールデータをスケールダウンすることで前記セルデータを取得し、
前記セルデータを機械学習に基づいたバッテリ劣化モデルに入力し、前記バッテリモジュールのモジュール状態を決定し、
前記モジュール状態に基づいて前記バッテリパックの状態を決定するバッテリ状態推定装置。 - 前記プロセッサは、前記モジュール状態に基づいて前記バッテリパックと関連するパック状態を決定する、請求項1に記載のバッテリ状態推定装置。
- 前記バッテリパックは複数のバッテリモジュールを含み、
前記プロセッサは、
前記複数のバッテリモジュールの各モジュール状態の統計値を算出し、前記統計値に基づいて前記パック状態を決定する、
請求項2に記載のバッテリ状態推定装置。 - 前記バッテリパックは電気自動車に装着され、
前記プロセッサは、
前記複数のバッテリモジュールの前記モジュール状態の最小値を算出し、前記最小値に基づいて前記パック状態を決定する、
請求項3に記載のバッテリ状態推定装置。 - 外部装置に前記モジュール状態及び前記パック状態のうち少なくとも1つを送信するデータ送信部をさらに含む、請求項2に記載のバッテリ状態推定装置。
- 前記バッテリモジュールは互いに並列に接続された複数のバッテリセルを含み、
前記プロセッサは、
互いに並列に接続された前記バッテリセルの個数に基づいて前記モジュールデータを前記セルデータに変換することによって、前記セルデータを取得する、
請求項1ないし5のうちの何れか1項に記載のバッテリ状態推定装置。 - 前記モジュールデータは、前記バッテリモジュールから出力された電圧信号の値、前記バッテリモジュールから出力された電流信号の値、及び前記バッテリモジュールから出力された温度信号の値を含み、
前記プロセッサは、
前記電圧信号の値及び前記温度信号の値を保持して、前記電流信号の値を前記バッテリセルの前記個数に分けることによって前記セルデータを取得する、
請求項6に記載のバッテリ状態推定装置。 - 前記受信されたモジュールデータを前処理し、前処理された結果を前記プロセッサに提供する前処理部をさらに含む、請求項1ないし7のうちの何れか1項に記載のバッテリ状態推定装置。
- 前記モジュールデータは、前記バッテリモジュールから出力される電圧信号、前記バッテリモジュールから出力される電流信号、及び前記バッテリモジュールから出力される温度信号のうち少なくとも1つ又は2つ以上の組合わせを含む、請求項1ないし8のうちの何れか1項に記載のバッテリ状態推定装置。
- 前記プロセッサは、前記モジュール状態に基づいて前記バッテリパックのバッテリの寿命を推定し、前記推定されたバッテリの寿命に基づいて前記バッテリパックの充電量を決定する、請求項1ないし9のうちの何れか1項に記載のバッテリ状態推定装置。
- 単一バッテリセルに対するバッテリ劣化がモデリングされたバッテリ劣化モデルを格納するメモリ
をさらに含み、
前記プロセッサは、
前記単一バッテリセルに対するバッテリ劣化モデルを用いて、前記受信されたモジュールデータから取得した前記セルデータから前記バッテリモジュールと関連する前記モジュール状態を決定する、
請求項1ないし10のうちの何れか1項に記載のバッテリ状態推定装置。 - 前記バッテリパックは、互いに直列に接続された複数のバッテリモジュールを含み、
前記複数のバッテリモジュールのそれぞれは、互いに並列に接続された複数のバッテリセルを含む、
請求項1ないし11のうちの何れか1項に記載のバッテリ状態推定装置。 - バッテリ状態推定方法であって、
バッテリパックに含まれたバッテリモジュールから、前記バッテリモジュールと関連するモジュールデータを受信するステップと、
前記受信されたモジュールデータから前記バッテリモジュールに含まれたバッテリセルに対応するセルデータを取得するステップと、
前記セルデータに基づいて前記バッテリモジュールと関連するモジュール状態を決定するステップと、
前記モジュール状態に基づいて前記バッテリパックの状態を決定するステップと、
を含み、
前記セルデータを取得するステップは、前記モジュールデータをスケールダウンすることで前記セルデータを取得するステップを含み、
前記モジュール状態を決定するステップは、前記セルデータを機械学習に基づいたバッテリ劣化モデルに入力し、前記バッテリモジュールのモジュール状態を決定するステップを含むバッテリ状態推定方法。 - 前記モジュール状態に基づいて前記バッテリパックと関連するパック状態を決定するステップをさらに含む、請求項13に記載のバッテリ状態推定方法。
- 前記バッテリパックは複数のバッテリモジュールを含み、
前記パック状態を決定するステップは、
前記複数のバッテリモジュールの各モジュール状態の統計値を算出するステップと、
前記統計値に基づいて前記パック状態を決定するステップと、
を含む、請求項14に記載のバッテリ状態推定方法。 - 前記バッテリモジュールは、互いに並列に接続された複数のバッテリセルを含み、
前記セルデータを取得するステップは、
前記バッテリモジュールに含まれた互いに並列に接続されたバッテリセルの個数に基づいて前記モジュールデータを前記セルデータに変換するステップ、
を含む、請求項13ないし15のうちの何れか1項に記載のバッテリ状態推定方法。 - コンピュータハードウェアは、請求項13から請求項16のうち何れか1項に記載のバッテリ状態推定方法をバッテリ状態推定装置のコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
- nSmP構造のバッテリパックの状態を推定する装置であって、
前記nSmP構造のバッテリパックから複数の1SmP構造のモジュールのそれぞれに対するモジュールデータを受信するデータ受信部と、
前記モジュールデータを用いて、前記複数の1SmP構造のモジュールのそれぞれに対応するセルデータを取得して、前記セルデータを用いて前記バッテリパックの状態を推定するプロセッサと、
を含み、
前記プロセッサは、
前記モジュールデータをスケールダウンすることで前記セルデータを取得し、
前記セルデータを機械学習に基づいたバッテリ劣化モデルに入力し、前記複数の1SmP構造のモジュール状態を決定し、
前記モジュール状態に基づいて前記バッテリパックの状態を決定するバッテリ状態推定装置。 - 前記プロセッサは、前記セルデータを用いて前記複数の1SmP構造のモジュールのそれぞれに対してモジュール状態を推定し、前記推定されたモジュール状態に基づいて前記バッテリパックの状態を決定する、請求項18に記載のバッテリ状態推定装置。
- 前記モジュールのそれぞれは、互いに並列に接続されたm個のバッテリセルを含み、
前記プロセッサは、
互いに並列に接続された前記m個のバッテリセルに基づいて前記モジュールデータを前記セルデータに変換することによって前記セルデータを取得する、(前記mは、1つ以上の正数)
請求項18又は19に記載のバッテリ状態推定装置。
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