JP7047205B2 - ノイズを反映したバッテリーの残存容量の算出装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、ノイズを反映してバッテリーの残存容量を算出する装置及び方法に関する。

より具体的には、本発明は、バッテリーの残存容量の算出に用いられる値を測定する上で生じるノイズを考慮して、バッテリーの残存容量を算出する装置及び方法に関する。

最近、高エネルギー密度の非水電解液を用いた高出力二次電池が開発されており、大電力を必要とする機器、例えば、電気自動車などのモーターの駆動に使用できるように上述した高出力二次電池を複数直列に接続して大容量の二次電池を構成することになる。

このように、一つの大容量二次電池（以下、明細書の全般にわたって、説明のしやすさのために、電池モジュールと称する。）は、通常、直列に接続される複数の二次電池（以下、明細書の全般にわたって、説明のしやすさのために、単位電池と称する。）からなる。

上述した電池モジュール、特に、ハイブリッド電気自動車（ＨＥＶ）用の二次電池モジュールの場合、数個から、多くは数十個の単位電池が充電及び放電を交互に行うことにより、このような充電及び放電などを制御して電池モジュールが適正な動作状態で保たれるように管理する必要がある。

このために、ＨＥＶ用の電池モジュールは、電池の電圧、電流、温度などを検出してバッテリーの残存容量（ＳＯＣ）を演算により推定し、車両の燃料の消費効率が最も良くなるようにＳＯＣ制御を行っている。また、このときのＳＯＣレベルは、加速時のモーターの駆動によるパワーアシスト及び減速時のエネルギー回収（回生制動）をバランスよく動作させるために、一般に、例えば、ＳＯＣが５０％から７０％までの範囲内になるように、ＳＯＣが低下して、例えば、５０％となった場合は、充電過ぎの制御を行い、逆に、ＳＯＣが上昇して、例えば、７０％となった場合は、放電過ぎの制御を行って、ＳＯＣを制御の中心に近づくようにするのである。

一方、エネルギー貯蔵システムの場合は、ＳＯＣが０％から１００％まで、エネルギー貯蔵システムの全体の範囲に対して充電及び放電を行うように制御してもよい。

このようなＳＯＣ制御を正確に行うためには、充電及び放電を行っている二次電池のＳＯＣを正確に推定することが必要になる。

従来より、このようなＳＯＣを推定するに当たって、当初に任意に設定された外部誤差値によってＳＯＣが算出されてきた。

このように、当初に任意に設定された外部誤差値は、様々な環境のノイズに不向きであるため、ＳＯＣの算出に誤差が生じてしまうという問題があった。

本発明においては、様々な環境のノイズに適した外部誤差値を設定してバッテリーの残存容量を正確に算出する装置及び方法を提供する。

本発明の実施形態に係る、リアルタイムにてバッテリーの残存容量（ＳＯＣ）を算出する方法は、リアルタイムにてバッテリーの残存容量（ＳＯＣ）を算出する方法は、バッテリーの電流、電圧、温度、及び劣化度を測定するバッテリーパラメーター測定ステップと、前記測定されたバッテリーパラメーターに基づいて、バッテリーの残存容量をリアルタイムにて算出するリアルタイム残存容量算出ステップと、を含んでなり、前記リアルタイム残存容量算出ステップは、次の拡張カルマンフィルター（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒ）を用いて、バッテリーの残存容量をリアルタイムにて算出するリアルタイム残存容量演算ステップを含んでなってもよい。

前記リアルタイム残存容量算出ステップは、
外部誤差により設定されるノイズ変数（Ｗ）を設定するノイズ変数設定ステップを含んでなってもよい。

一方、前記ノイズ変数設定ステップは、それぞれのバッテリーパラメーターを測定するときに発生する誤差を設定する外部誤差設定ステップと、前記拡張カルマンフィルターのノイズ変数として用いられる一時ノイズ変数を設定する一時ノイズ変数設定ステップと、前記外部誤差と前記一時ノイズ変数とに基づいて算出された残存容量と、外部誤差のない状態の残存容量との誤差を算出する誤差算出ステップと、を含んでなってもよい。

一方、前記ノイズ変数設定ステップにおいては、前記外部誤差及び前記一時ノイズを複数の値に変化させて、前記誤差算出ステップを繰り返し行ってもよい。

一方、前記ノイズ変数設定ステップは、前記外部誤差に最適化された最終的なノイズ変数を検出する最終ノイズ変数検出ステップをさらに含んでなり、前記最終ノイズ変数検出ステップにおいては、前記誤差算出ステップにおいて算出された誤差が所定の範囲内に収まる一時ノイズ変数を最終的なノイズ変数として検出してもよい。

本発明の実施形態に係る、リアルタイムにてバッテリーの残存容量を測定する装置は、バッテリーの電流、電圧、温度、及び劣化度を測定するパラメーター測定部と、前記パラメーター測定部において測定されたバッテリーの電流、電圧、温度、及び劣化度を入力されてリアルタイムにてバッテリーの残存容量を算出するリアルタイム残存容量算出部と、を備えてなり、前記リアルタイム残存容量算出部は、次の拡張カルマンフィルターを用いて、リアルタイムにてバッテリーの残存容量を算出する演算部を備えてなってもよい。

一方、前記リアルタイム残存容量算出部は、外部誤差によりノイズ変数を設定して前記演算部に入力するノイズ変数設定部をさらに備えてなってもよい。

一方、前記ノイズ変数設定部は、ユーザーからそれぞれのバッテリーパラメーターを測定するときに発生する誤差を入力されて外部誤差を設定する外部誤差設定モジュールと、ユーザーから前記カルマン拡張フィルターのノイズ変数として用いられる一時ノイズ変数を入力されて一時ノイズ変数を設定する一時ノイズ変数設定モジュールと、前記外部誤差と一時ノイズ変数に基づいて、算出された残存容量と、外部誤差のない状態の残存容量との誤差を算出する誤差算出モジュールと、を備えてなってもよい。

一方、前記ノイズ変数設定部は、前記外部誤差に最適化された最終的なノイズ変数を検出する最終ノイズ検出モジュールをさらに備えてなり、前記最終ノイズ検出モジュールは、前記誤差算出モジュールにおいて算出された誤差が所定の範囲内に収まる一時ノイズ変数を最終的なノイズ変数として検出してもよい。

本発明は、様々な外部環境のノイズに適した外部誤差値を設定することにより、正確なバッテリーの残存容量を算出することができる。

本発明の実施形態に係る、アルタイムにてバッテリーの残存容量を算出する方法の手順図である。 前記誤差算出ステップにおいて、電圧モデルのノイズ変数に対する誤差を時間－誤差のグラフで表わした例である。 電圧モデルのノイズ変数に対する誤差グラフである。 温度モデルのノイズ変数に対する誤差グラフである。 電流モデルのノイズ変数に対する誤差グラフである。 劣化度とノイズ変数に対する誤差グラフである。 外部誤差の有無に応じた電圧モデル及び電流モデルの誤差を示すグラフである。 本発明の実施形態に係るリアルタイムのバッテリーの残存容量の算出装置の全体的な構成図である。

以下、添付図面に基づいて、本発明が属する技術分野において通常の知識を有する者が容易に実施できるように本発明の実施形態について詳しく説明する。しかしながら、本発明は以下に開示される実施形態に何ら限定されるものではなく、異なる様々な形態に具体化される。なお、図中、本発明を明確に説明するために、説明とは無関係な部分は省略し、明細書の全般に亘って、類似の部分には類似の図面符号を付している。

「第１の」、「第２の」など序数を含む言い回しは、様々な構成要素を説明するうえで使用可能であるが、前記構成要素は、前記言い回しによって何等限定されない。前記言い回しは、ある構成要素を他の構成要素から区別する目的でしか使えない。例えば、本発明の権利範囲を逸脱しないつつも、第１の構成要素は第２の構成要素と命名されてもよく、同様に、第２の構成要素もまた第１の構成要素と命名されてもよい。本出願において用いた用語は、単に特定の実施形態を説明するために用いられたものであり、本発明を限定しようとする意図はない。単数の表現は、文脈からみて明らかに他の意味を有さない限り、複数の言い回しを含む。

明細書の全般に亘って、ある部分が他の部分と「連結」されているとしたとき、これは、「直接的に連結」されている場合のみならず、これらの間に他の部材を挟んで「電気的に連結」されている場合も含む。なお、ある部分がある構成要素を「備える」としたとき、これは、特に断りのない限り、他の構成要素を除外するわけではなく、他の構成要素をさらに備えていてもよいことを意味する。本願明細書の全体にわたって用いられる度合いの用語「～するステップ」又は「～のステップ」は、「～のためのステップ」を意味するものではない。

本発明において用いられる用語としては、本発明における機能を考慮したうえで、できる限り現在汎用されている通常の用語を選択したが、これは、当分野に携わっている技術者の意図又は判例、新たな技術の出現などに応じて異なる。なお、特定の場合、出願人が任意に選定した用語もあり、この場合、対応する発明の説明の部分において詳しくその意味を記載する。したがって、本発明において用いられる用語は、単なる用語の名称ではなく、その用語が有する意味と本発明の全般に亘たっての内容に基づいて定義されるべきである。

１．本発明の実施形態に係る、リアルタイムにてバッテリーの残存容量を算出する方法。

図１は、本発明の実施形態に係る、リアルタイムにてバッテリーの残存容量を算出する方法の手順図である。

以下では、図１に基づいて、本発明の実施形態に係る、リアルタイムにてバッテリーの残存容量を算出する方法について説明する。

本発明の実施形態によれば、リアルタイムにてバッテリーの残存容量を算出する方法は、バッテリーの電流、電圧、温度、及び劣化度などを測定するバッテリーパラメーター測定ステップ（Ｓ１００）と、前記測定されたバッテリーパラメーターに基づいて、バッテリーの残存容量をリアルタイムにて算出するリアルタイム残存容量算出ステップ（Ｓ２００）と、を含んでなってもよい。

より具体的に、前記バッテリーパラメーター測定ステップ（Ｓ１００）は、現在のバッテリー状態値を測定するステップであって、バッテリーに搭載されるバッテリー管理システム（ＢＭＳ）において測定されてもよく、別途の装置によりバッテリーの電流、電圧、温度、及び劣化度などの現在のバッテリー状態値が測定されてもよい。

一方、前記リアルタイム残存容量算出ステップ（Ｓ２００）は、拡張カルマンフィルター（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒ）を用いて、バッテリーの残存容量をリアルタイムにて算出するリアルタイム残存容量演算ステップ（Ｓ２２０）を含んでいてもよい。

前記拡張カルマンフィルターは、次の数式１に基づくものであってもよい。

より具体的には、拡張カルマンフィルターは、大きく、予測ステップと、補正ステップと、に分けられる。

前記予測ステップにおいては、以前の時間に推定された状態に応じて、ユーザーによる入力が行われた場合、予想される状態を計算するステップであり、前記補正ステップは、先に予想した状態と実際の測定状態に基づいて正確な状態を計算するステップであってもよい。

すなわち、拡張カルマンフィルターは、予測→補正→予測→補正を繰り返し行って誤差を減らす方法であってもよい。

一方、前記カルマンフィルターにおいて残存容量を算出する数式であるｆ（ｘ，ｕ，０）は、次の数式２に基づいて算出されてもよい。

一方、前記リアルタイム残存容量算出ステップ（Ｓ２００）は、外部プロセスのノイズ値により設定されるノイズ変数（Ｗ）を設定するノイズ変数設定ステップ（Ｓ２１０）をさらに含んでなってもよい。

より具体的に、ノイズ変数設定ステップ（Ｓ２１０）は、バッテリーパラメーターのそれぞれを測定するときに必然的に発生せざるを得ない外部誤差を設定する外部誤差設定ステップ（Ｓ２１１）、前記拡張カルマンフィルターのノイズ変数（Ｗ）として用いられる一時ノイズ変数を設定する一時ノイズ変数設定ステップ（Ｓ２１２）、前記外部誤差と前記一時ノイズ変数に基づいて算出された残存容量と、外部誤差のない状態の残存容量との誤差を算出する誤差算出ステップ（Ｓ２１３）と、を含んでなってもよい。

一方、前記ノイズ変数設定ステップ（Ｓ２１０）においては、前記外部誤差及び前記一時ノイズ変数を複数の値に変化させて、前記誤差算出ステップ（Ｓ２１３）を繰り返し行ってもよい。

一方、前記誤差算出ステップ（Ｓ２１３）においては、誤差値を時間－誤差グラフで表わしても良い。

図２は、前記誤差算出ステップにおいて、電圧モデルのノイズ変数に対する誤差を時間－誤差グラフで表わした例である。

図２を参照すると、電圧モデルのノイズ変数が大きくなるにつれて、バッテリーの残存容量が実際の値に収束されるために長い時間がかかるということが認められる。

したがって、この場合、電圧モデルのノイズ変数が最も小さな値の方が有利であり得る。

一方、前記ノイズ変数設定ステップ（Ｓ２１０）は、前記外部誤差に最適化された最終的なノイズ変数を検出する最終ノイズ変数検出ステップ（Ｓ２１４）をさらに含んでなってもよい。

より具体的に、最終的なノイズ変数は、前記誤差算出ステップ（Ｓ２１３）において算出された誤差が所定の範囲内に収まる一時ノイズ変数であってもよい。

以下では、具体的な実験データに基づいて、本発明の実施形態に係る最適化されたノイズ変数の設定について説明する。

図３から図６は、電圧、温度、電流、及び劣化度のそれぞれのモデルのノイズ変数に対する誤差グラフである。

まず、図３は、電圧誤差があるとき、電圧モデルのノイズ変数に対する誤差グラフである。

図３の上のグラフを参照すると、外部誤差が０．０２Ｖである場合、電圧モデルのノイズ変数が大きくなるにつれて、誤差が少なく生じるということが認められる。

一方、図３の下のグラフを参照すると、残存容量のエラーの変化率は、外部電圧の誤差がある場合は、電圧モデルのノイズ変数を大きくする場合、誤差の差分が最大で約２％になり得る。

一方、電流モデルのノイズ変数に伴う誤差は、最大で１％であって、外部電圧の誤差がある場合、最終的なノイズ変数は、電圧モデルのノイズ変数に対する重み付け値は最大限に低く設定され、電流モデルのノイズ変数に対する重み付け値は高く設定されるようにすることが正しい方法であり得る。

一方、図４は、温度の誤差があるとき、電圧モデルのノイズ変数に対する誤差グラフである。

図４の上のグラフを参照すると、温度モデルのノイズ変数が大きくなるにつれて、誤差が小さくなるということが認められるが、実際のセルの充電／放電を考慮すれば、残存容量のエラーの変化率は０に近いため、温度モデルのノイズ変数は大きくないということが認められる。

一方、図５は、電流の誤差があるとき、電圧モデルのノイズ変数に対する誤差グラフである。

まず、図５の上のグラフを参照すると、電圧モデルのノイズ変数が小さくなるにつれて、残存容量のエラーが少なくなるということが認められる。

一方、図５の下のグラフを参照すると、電圧モデルのノイズ変数を最大限に小さくする場合、残存容量のエラーの変化率が最大で２％であるのに対し、電流モデルのノイズ変数に対する残存容量のエラーの変化率は９％以上であるということが認められる。

したがって、外部の電流ノイズが存在する場合、電圧モデルのノイズ変数は小さな値に設定し、電圧モデルに対応する重み付け値は高く設定し、電流モデルに対応する重み付け値は低く設定することが好ましいといえる。

一方、図６は、劣化度及び電流モデルと電圧モデルに対応する重み付け値に応じて生じる誤差を示すグラフである。

まず、図６の上のグラフは、劣化度が５％であるとき、電流モデルと電圧モデルに対応する重み付け値に応じて生じる誤差を示す誤差グラフである。

このときは、電流モデルの重み付け値及び電圧モデル重み付け値を問わずに、略同じ値を有するということが認められる。

しかしながら、図６の下のグラフを参照すると、劣化度が１０％であるときは電圧モデルに対応する重み付け値が大きな場合の方が、電流モデルに対応する重み付け値が大きな場合よりも誤差が少ないということが認められる。

したがって、劣化度が高くなるにつれて、電圧モデルに対応する重み付け値を高く設定することが好ましいといえる。

図７は、前記外部誤差の有無に応じた電圧モデル及び電流モデルの誤差を示すグラフである。

まとめると、バッテリーの電圧、電流、温度、及び劣化度などのパラメーターを測定するプロセスにおいて誤差が発生せざるを得ず、これをより正確な値に補正するためには、電圧モデルのノイズ変数をできる限り小さな値に設定し、電圧モデルに対応する重み付け値を大きく設定することが好ましいといえる。

２．本発明の実施形態に係るリアルタイムのバッテリーの残存容量の算出装置。

図８は、本発明の実施形態に係るリアルタイムのバッテリーの残存容量の算出装置の全体的な構成図である。

以下では、図８に基づいて、本発明の実施形態に係るリアルタイムのバッテリーの残存容量の算出装置について説明する。

本発明の実施形態に係るリアルタイムのバッテリーの残存容量の算出装置は、バッテリーの電流、電圧、温度、及び劣化度を測定するパラメーター測定部１００、前記パラメーター測定部１００において測定されたバッテリーの電流、電圧、温度、及び劣化度を入力されて、リアルタイムにてバッテリーの残存容量を算出するリアルタイム残存容量算出部２００を備えてなってもよい。

より具体的に、前記パラメーター測定部１００は、本発明においては、別途の構成要素として示されているが、バッテリーに基本的に搭載されるバッテリー管理システムにおいて測定されてもよい。

一方、前記リアルタイム残存容量算出部２００は、拡張カルマンフィルターを用いてリアルタイムにてバッテリーの残存容量を算出する演算部２１０を備えてなってもよい。

一方、前記拡張カルマンフィルターは、前記本発明の実施形態に係る、リアルタイムにてバッテリーの残存容量を算出する方法において用いられる拡張カルマンフィルターと同様であるため、これについての詳しい説明は省略する。

一方、前記リアルタイム残存容量算出部２００は、外部誤差によりノイズ変数を設定して前記演算部に入力するノイズ変数設定部２２０をさらに備えてなってもよい。

より具体的に、前記ノイズ変数設定部２２０は、ユーザーからそれぞれのバッテリーパラメーターを測定するときに発生する誤差を入力されて外部誤差を設定する外部誤差設定モジュール２２１、ユーザーから前記カルマン拡張フィルターのノイズ変数として用いられる一時ノイズ変数を入力されて一時ノイズ変数を設定する一時ノイズ変数設定モジュール２２２、前記外部誤差と一時ノイズ変数に基づいて算出された残存容量と、外部誤差のない状態の残存容量との誤差を算出する誤差算出モジュール２２３を備えてなってもよい。

一方、前記外部誤差設定モジュール２２１は、前記本発明の実施形態に係るリアルタイムのバッテリーの残存容量の算出方法の外部誤差設定ステップを行い、前記一時ノイズ変数設定モジュール２２２は、前記本発明の実施形態に係るリアルタイムのバッテリーの残存容量の算出方法の一時ノイズ変数設定ステップを行い、前記誤差算出モジュール２２３は、前記本発明の実施形態に係るリアルタイムのバッテリーの残存容量の算出方法の誤差算出ステップを行ってもよい。

一方、前記ノイズ変数設定部２２０は、前記外部誤差に最適化された最終的なノイズ変数を検出する最終ノイズ変数検出モジュール２２４をさらに備えてなってもよい。

より具体的に、前記最終ノイズ変数検出モジュール２２４は、前記誤差算出モジュール２２３において算出された誤差が所定の範囲内に収まる一時ノイズ変数を最終的なノイズ変数として検出してもよい。

一方、前記演算部２１０は、前記ノイズ変数設定部２２０において設定された値を前記数式１のカルマンフィルターに代入してリアルタイムの残存容量を演算してもよい。

一方、本発明の技術的思想は、前記実施形態に基づいて具体的に記述されたが、前記実施形態はその説明のためのものであり、その制限のためのものではないということに留意すべきである。なお、本発明の技術分野における当業者であれば、本発明の技術思想の範囲内において種々の実施形態が実施可能であるということが理解できる筈である。

Claims (5)

1. リアルタイムにてバッテリーの残存容量（ＳＯＣ）を算出する方法において、
   バッテリーの電流、電圧、温度、及び劣化度を測定するバッテリーパラメーター測定ステップと、
   前記測定されたバッテリーパラメーターに基づいて、前記バッテリーの前記残存容量をリアルタイムにて算出するリアルタイム残存容量算出ステップと、
   を含んでなり、
   前記リアルタイム残存容量算出ステップは、
   以下の拡張カルマンフィルター（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ Ｆｉｌｔｅｒ）を用いて、前記バッテリーの残存容量をリアルタイムにて算出するリアルタイム残存容量演算ステップを含んでなり、
   前記リアルタイム残存容量算出ステップは、
   前記拡張カルマンフィルターにおいて、外部誤差により設定されるノイズ変数（Ｗ）を設定するノイズ変数設定ステップをさらに含んでなり、
   前記ノイズ変数設定ステップは、
   それぞれのバッテリーパラメーターを測定するときに発生する誤差を設定する外部誤差設定ステップと、
   前記拡張カルマンフィルターのノイズ変数として用いられる一時ノイズ変数を設定する一時ノイズ変数設定ステップと、
   前記外部誤差と前記一時ノイズ変数とが反映されて算出された残存容量と、前記外部誤差が反映されずに算出された残存容量との誤差を算出する誤差算出ステップと、
   前記外部誤差に最適化された最終的なノイズ変数を検出する最終ノイズ変数検出ステップであって、前記誤差算出ステップにおいて算出された誤差が所定の範囲内に収まる一時ノイズ変数を最終的なノイズ変数として設定する最終ノイズ変数検出ステップと、
   を含んでなり、
   前記最終ノイズ変数検出ステップは、
   前記外部誤差が電圧である場合には、電圧モデルに対応する重み付け値が低く設定され、且つ電流モデルに対応する重み付け値が高く設定されるように構成されており、
   前記外部誤差が電流である場合には、前記電圧モデルに対応する重み付け値が高く設定され、且つ前記電流モデルに対応する重み付け値が低く設定されるように構成されていることを特徴とするリアルタイムのバッテリーの残存容量の算出方法。
   

   
2. 前記ノイズ変数設定ステップにおいては、
   前記外部誤差及び前記一時ノイズ変数を複数の値に変化させて、前記誤差算出ステップを繰り返し行うことを特徴とする請求項１に記載のリアルタイムのバッテリーの残存容量の算出方法。
3. 前記劣化度が高くなるにつれて、前記電圧モデルに対応する重み付け値が高く設定される、請求項１又は２に記載のリアルタイムのバッテリーの残存容量の算出方法。
4. バッテリーの電流、電圧、温度、及び劣化度を測定するパラメーター測定部と、
   前記パラメーター測定部において測定された前記バッテリーの電流、電圧、温度、及び劣化度を入力されてリアルタイムにて前記バッテリーの残存容量を算出するリアルタイム残存容量算出部と、
   を備えてなり、
   前記リアルタイム残存容量算出部は、
   以下の拡張カルマンフィルターを用いて、リアルタイムにて前記バッテリーの残存容量を算出する演算部を備えてなり、
   前記リアルタイム残存容量算出部は、
   前記拡張カルマンフィルターにおいて外部誤差によるノイズ変数（Ｗ）を設定して前記演算部に入力するノイズ変数設定部をさらに備えてなり、
   前記ノイズ変数設定部は、
   ユーザーからそれぞれのバッテリーパラメーターを測定するときに発生する誤差を入力されて外部誤差を設定する外部誤差設定モジュールと、
   ユーザーから前記拡張カルマンフィルターのノイズ変数として用いられる一時ノイズ変数を入力されて一時ノイズ変数を設定する一時ノイズ変数設定モジュールと、
   前記外部誤差と前記一時ノイズ変数に基づいて、算出された残存容量と、外部誤差のない状態の残存容量との誤差を算出する誤差算出モジュールと、
   前記外部誤差に最適化された最終的なノイズ変数を検出する最終ノイズ検出モジュールであって、前記誤差算出モジュールにおいて算出された誤差が所定の範囲内に収まる一時ノイズ変数を最終的なノイズ変数として検出する最終ノイズ検出モジュールと、
   を備えてなり、
   前記最終ノイズ検出モジュールは、
   前記外部誤差が電圧である場合には、電圧モデルに対応する重み付け値が低く設定され、且つ電流モデルに対応する重み付け値が高く設定されるように構成されており、
   前記外部誤差が電流である場合には、前記電圧モデルに対応する重み付け値が高く設定され、且つ前記電流モデルに対応する重み付け値が低く設定されるように構成されていることを特徴とするリアルタイムのバッテリーの残存容量の算出装置。
   

   
5. 前記劣化度が高くなるにつれて、前記電圧モデルに対応する重み付け値が高く設定される、請求項４に記載のリアルタイムのバッテリーの残存容量の算出装置。

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