JP7099943B2 - バッテリ状態推定方法及び装置 - Google Patents

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Description

以下の実施形態はバッテリ状態推定に関する。
バッテリの状態を推定する方法は様々である。一例として、バッテリの状態は、該当バッテリの電流を積算して推定されたり、バッテリモデル（例えば、電気回路モデル、又は電気化学モデル）を用いて推定されたりする可能性がある。
本発明の目的は、バッテリ状態推定の適正化を図ることにある。
一側面に係るバッテリ状態推定方法は、
複数のバッテリを１つ以上の一部のバッテリと残りのバッテリに分類するステップと、
複数のスイッチング期間を含むアップデート期間に属するｋ番目のスイッチング期間の前記一部のバッテリの状態情報を、前記一部のバッテリの前記ｋ番目のスイッチング期間の検出データと第１バッテリモデルに基づいて決定するステップと（ｋは１以上Ｋ－１以下の自然数であり、Ｋはアップデート期間に含まれるスイッチング期間の個数を示す）、
前記ｋ番目のスイッチング期間で前記残りのバッテリをターゲットバッテリと非ターゲットバッテリに分類するステップと、
前記ｋ番目のスイッチング期間の前記ターゲットバッテリの状態情報を、前記ターゲットバッテリの前記ｋ番目のスイッチング期間の検出データと第２バッテリモデルに基づいて決定するステップと、
前記ｋ番目のスイッチング期間の前記非ターゲットバッテリの状態情報を、前記非ターゲットバッテリの前記ｋ番目のスイッチング期間の状態変化量に基づいて決定するステップと、
ｋ＋１番目のスイッチング期間の前記一部のバッテリの状態情報を、前記一部のバッテリの前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の検出データと前記第１バッテリモデルに基づいて決定するステップと、
前記ｋ＋１番目のスイッチング期間で前記残りのバッテリをターゲットバッテリと非ターゲットバッテリに分類するステップであって、前記ｋ番目のスイッチング期間でターゲットバッテリとして選択されたバッテリは、前記ｋ＋１番目のスイッチング期間では非ターゲットバッテリとなり、前記非ターゲットバッテリのうち未だターゲットバッテリに選択されていない何れかのバッテリが、前記ｋ＋１番目のスイッチング期間でターゲットバッテリとなるステップと、
前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の前記ターゲットバッテリの状態情報を、前記ターゲットバッテリの前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の検出データと前記第２バッテリモデルに基づいて決定するステップと、
前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の前記非ターゲットバッテリの状態情報を、前記非ターゲットバッテリの前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の状態変化量に基づいて決定するステップと、
を含むバッテリ状態推定方法である。
前記状態情報は充電状態情報（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ：ＳＯＣ）であり得る。
前記第１バッテリモデル及び前記第２バッテリモデルは電気化学モデルであり得る。
前記一部のバッテリは２つのバッテリであり得る。
前記２つのバッテリは最大ＳＯＣバッテリと最小ＳＯＣバッテリであり得る。
前記状態変化量は、各スイッチング期間中の前記一部のバッテリの状態情報変化量又は前記各スイッチング期間中の電流積算による状態情報変化量に対応し得る。
前記ｋ番目のスイッチング期間の前記ターゲットバッテリの状態情報を決定するステップは、前記ｋ番目のスイッチング期間の前記ターゲットバッテリの前記状態情報を補正するステップを含み得る。
前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の前記ターゲットバッテリの状態情報を決定するステップは、前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の前記ターゲットバッテリの前記状態情報を補正するステップを含み得る。
一実施形態に係るバッテリ状態推定装置は、
複数のバッテリを１つ以上の一部のバッテリと残りのバッテリに分類し、
複数のスイッチング期間を含むアップデート期間に属するｋ番目のスイッチング期間の前記一部のバッテリの状態情報を、前記一部のバッテリの前記ｋ番目のスイッチング期間の検出データと第１バッテリモデルに基づいて決定し、
前記ｋ番目のスイッチング期間で前記残りのバッテリをターゲットバッテリと非ターゲットバッテリに分類し、
前記ｋ番目のスイッチング期間の前記ターゲットバッテリの状態情報を、前記ターゲットバッテリの前記ｋ番目のスイッチング期間の検出データと第２バッテリモデルに基づいて決定し、
前記ｋ番目のスイッチング期間の前記非ターゲットバッテリの状態情報を、前記非ターゲットバッテリの前記ｋ番目のスイッチング期間の状態変化量に基づいて決定し、
ｋ＋１番目のスイッチング期間の前記一部のバッテリの状態情報を、前記一部のバッテリの前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の検出データと前記第１バッテリモデルに基づいて決定し、
前記ｋ＋１番目のスイッチング期間で残りのバッテリをターゲットバッテリと非ターゲットバッテリに分類する場合において、前記ｋ番目のスイッチング期間でターゲットバッテリとして選択されたバッテリは、前記ｋ＋１番目のスイッチング期間では非ターゲットバッテリとなり、前記非ターゲットバッテリのうち未だターゲットバッテリに選択されていない何れかのバッテリが、前記ｋ＋１番目のスイッチング期間でターゲットバッテリとなるようにし、
前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の前記ターゲットバッテリの状態情報を、前記ターゲットバッテリの前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の検出データと前記第２バッテリモデルに基づいて決定し、
前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の前記非ターゲットバッテリの状態情報を、前記非ターゲットバッテリの前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の状態変化量に基づいて決定するコントローラを含むバッテリ状態推定装置である。
前記状態情報は充電状態情報（ＳＯＣ）であり得る。
前記第１バッテリモデル及び前記第２バッテリモデルは電気化学モデルであり得る。
前記一部のバッテリは２つのバッテリであり得る。
前記２つのバッテリは、最大ＳＯＣバッテリと最小ＳＯＣバッテリであり得る。
前記状態変化量は、各スイッチング期間中の前記一部のバッテリの状態情報変化量又は前記各スイッチング期間中の電流積算による状態情報変化量に対応し得る。
前記コントローラは、前記ｋ番目のスイッチング期間の前記ターゲットバッテリの前記状態情報を補正し得る。
前記コントローラは、前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の前記ターゲットバッテリの前記状態情報を補正し得る。
本発明によると、バッテリ状態推定を提供することができる。
一実施形態に係るバッテリシステムを説明するための図である。 一実施形態に係るバッテリ状態推定装置の動作を説明するための図である。 一実施形態に係るバッテリ状態推定装置の動作を説明するための図である。 一実施形態に係るバッテリ状態推定装置の動作を説明するための図である。 一実施形態に係るバッテリ状態推定装置の動作を説明するための図である。 一実施形態に係るバッテリ状態推定装置の動作を説明するための図である。 一実施形態に係るスイッチングの順序を説明するための図である。 実施形態に係るスイッチングの順序を説明するための図である。 一実施形態に係るスイッチングの順序を説明するための図である。 一実施形態に係るスイッチングの順序を説明するための図である。 一実施形態に係るバッテリ状態推定方法を説明するためのフローチャートである。 一実施形態に係るバッテリ状態推定装置を説明するためのブロック図である。 一実施形態に係る車両を説明するための図である。
以下、実施形態を添付する図面を参照しながら詳細に説明する。
下記で説明する実施形態は様々な変更が加えられることができる。特許出願の範囲がこのような実施形態によって制限も限定もされることはない。各図面に提示された同じ参照符号は同じ部材を示す。
本明細書で開示されている特定の構造的又は機能的な説明は単に実施形態を説明するための目的として例示されたものであり、実施形態は様々な異なる形態で実施され、本明細書に説明された実施形態に限定されることはない。
本明細書で用いた用語は、単に特定の実施形態を説明するために用いられるものであって、本発明を限定しようとする意図はない。単数の表現は、文脈上、明白に異なる意味をもたない限り複数の表現を含む。本明細書において、「含む」又は「有する」等の用語は明細書上に記載した特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品又はこれらを組み合わせたものが存在することを示すものであって、１つ又はそれ以上の他の特徴や数字、ステップ、動作、構成要素、部品、又はこれを組み合わせたものなどの存在又は付加の可能性を予め排除しないものとして理解しなければならない。
異なる定義がされない限り、技術的であるか又は科学的な用語を含むここで用いる全ての用語は、本実施形態が属する技術分野で通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同じ意味を有する。一般的に用いられる予め定義された用語は、関連技術の文脈上で有する意味と一致する意味を有するものと解釈すべきであって、本明細書で明白に定義しない限り、理想的又は過度に形式的な意味として解釈されることはない。
また、添付図面を参照して説明することにおいて、図面符号に関係なく同じ構成要素は同じ参照符号を付与し、これに対する重複する説明は省略する。実施形態の説明において関連する公知技術に対する具体的な説明が実施形態の要旨を不要に曖昧にすると判断される場合、その詳細な説明は省略する。
図１は、一実施形態に係るバッテリシステムを説明するための図である。
図１を参照すれば、一実施形態に係るバッテリシステム１００は、バッテリ１１０－１ないし１１０－ｎ、及びバッテリ状態推定装置１２０を含む。
バッテリ１１０－１ないし１１０－ｎのそれぞれは、バッテリセル、バッテリモジュール又はバッテリパックを示す。
バッテリ状態推定装置１２０は、１つ以上のセンサを用いてバッテリ１１０－１ないし１１０－ｎのそれぞれを検出し、各検出データを収集する。検出データは、例えば、電圧データ、電流データ、及び温度データのいずれか１つ、又はその組み合せを含んでもよいが、この例に制限されることはない。
バッテリ状態推定装置１２０は、バッテリ１１０－１ないし１１０－ｎそれぞれの状態情報を決定する。状態情報は、例えば、充電状態情報（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ：ＳＯＣ）、寿命状態情報（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ：ＳＯＨ）などを含んでもよい。以下、図２～図６を参照しながらバッテリ状態推定装置１２０がバッテリ１１０－１ないし１１０－ｎそれぞれの状態情報をどのように決定するかについて詳細に説明する。
図２～図６は、一実施形態に係るバッテリ状態推定装置を説明するための図である。
図２を参照すれば、バッテリ状態推定装置１２０は、選択器２１０、推定器２２０、２３０、及び２４０、及び比較器２５０を含む。
選択器２１０は、バッテリ１１０－１ないし１１０－ｎの検出データを推定器２２０～２４０に送信する。一例として、Ｎｔｈアップデート期間で、選択器２１０は、最大バッテリの検出データを選択して第１推定器２２０に送信し、最小バッテリの検出データを選択して第２推定器２３０に送信し、最大バッテリ及び最小バッテリを除いた残りのバッテリの検出データを第３推定器２４０に送信する。最大バッテリ及び最小バッテリは、比較器２５０によって決定される。以前アップデート期間におけるバッテリ１１０－１ないし１１０－ｎの最終状態情報のうち、最大値を有するバッテリが最大バッテリに該当し、最小値を有するバッテリが最小バッテリに該当する。
第１推定器２２０は、最大バッテリの検出データに基づいて最大バッテリの状態情報を決定する。一例として、第１推定器２２０は、Ｎｔｈアップデート期間で最大バッテリの検出データ及び第１バッテリモデルを用いて最大バッテリの状態情報を決定し得る。第１推定器２２０は、Ｎｔｈアップデート期間における最大バッテリの最終状態情報を比較器２５０に送信する。
同様に、第２推定器２３０は、最小バッテリの検出データに基づいて最小バッテリの状態情報を決定する。一例として、第２推定器２３０は、Ｎｔｈアップデート期間で最小バッテリの検出データ及び第２バッテリモデルを用いて最小バッテリの状態情報を決定し得る。第２推定器２３０は、Ｎｔｈアップデート期間における最小バッテリの最終状態情報を比較器２５０に送信する。
第３推定器２４０は、最大バッテリ及び最小バッテリを除いた残りのバッテリの状態情報を決定する。一例として、第３推定器２４０は、Ｎｔｈアップデート期間でスイッチング期間ごとにターゲットバッテリを選択してもよい。各スイッチング期間で選択されていないバッテリは、非ターゲットバッテリと表現される。第３推定器２４０は、各スイッチング期間で、各スイッチング期間のターゲットバッテリの状態情報を、該当ターゲットバッテリの検出データ及び第３バッテリモデルを用いて決定する。各スイッチング期間の非ターゲットバッテリの状態情報は、該当の非ターゲットバッテリの以前スイッチング期間における状態情報、及び該当スイッチング期間中の状態変化量に基づいて決定する。状態変化量は、例えば、該当スイッチング期間中の電流積算（ｃｏｕｌｏｍｂ ｃｏｕｎｔｉｎｇ）による状態変化量、該当のスイッチング期間中の最大バッテリの状態変化量、及び該当スイッチング期間中の最小バッテリの状態変化量のいずれか１つ又は２以上の組み合せの平均に該当する。状態変化量については後述する。
第３推定器２４０は、ターゲットバッテリの状態情報を決定するときは第３バッテリモデルを利用するが、非ターゲットバッテリの状態情報を決定するときは第３バッテリモデルを利用しない。現在のスイッチング期間におけるターゲットバッテリは、最大バッテリ及び最小バッテリを除いた残りのうち、先行するスイッチング期間で第３バッテリモデルが利用されて状態情報が決定されたバッテリと相違するように選択される。第３推定器２４０は、Ｎｔｈアップデート期間における最大及び最小バッテリを除いた残りのバッテリの最終状態情報を比較器２５０に送信する。
前述した第１バッテリモデル、第２バッテリモデル、及び第３バッテリモデルは、例えば、電気回路モデル（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｍｏｄｅｌ）又は電気化学的モデル（Ｅｌｅｃｔｒｏｃｈｅｍｉｃａｌ Ｍｏｄｅｌ）であってもよいが、この例に制限されることはない。
第３推定器２４０は、１つのバッテリモデル（言い換えれば、前述した１つの第３バッテリモデル）を含んでもよい。実施形態によって、バッテリ１１０－１ないし１１０－ｎの個数が特定個数（例えば、２０個）を超過すれば、第３推定器２４０は、２以上のバッテリモデルを含んでもよい。
比較器２５０は、バッテリ１１０－１ないし１１０－ｎそれぞれの最終状態情報を比較し、比較結果に基づいて最大バッテリ及び最小バッテリを再び決定する。
以下、図３～図６を参照しながら、Ｎｔｈアップデート期間中に選択器２１０、推定器２２０～２４０、及び比較器２５０がどのように動作するかについて詳細に説明する。
図３に示された例において、バッテリ１～１２のうち、バッテリ１が最大バッテリに該当し、バッテリ５が最小バッテリに該当する場合、Ｎｔｈアップデート期間で第１推定器２２０は、選択器２１０からバッテリ１の検出データが入力され、第２推定器２３０は、選択器２１０からバッテリ５の検出データが入力される。言い換えれば、バッテリ１～１２それぞれのＮ－１ｔｈアップデート期間における状態情報ＳＯＣＮ－１＃１、ＳＯＣＮ－１＃２、．．．、ＳＯＣＮ－１＃１２のうち、ＳＯＣＮ－１＃１が最大値であり、ＳＯＣＮ－１＃５が最小値である場合、比較器２５０は、バッテリ１をＮｔｈアップデート期間における最大バッテリとして決定し、バッテリ５をＮｔｈアップデート期間における最小バッテリとして決定し、バッテリ１の識別情報「１」とバッテリ５の識別情報「５」を選択器２１０に送信する。Ｎ－１ｔｈアップデート期間が終了してＮｔｈアップデート期間が開始される場合、選択器２１０は、第１推定器２２０にバッテリ１の検出データを送信し、バッテリ５の検出データ第２推定器２３０に送信する。
第３推定器２４０は、Ｎｔｈアップデート期間でバッテリ１及び５を除いた残りの検出データ、言い換えれば、バッテリ２～４及び６～１２それぞれの検出データが選択器２１０から入力される。
第１推定器２２０は、Ｎｔｈアップデート期間の１ｓｔスイッチング期間でバッテリ１の検出データ及び第１バッテリモデルを用いてバッテリ１の状態情報ＳＯＣＮ＿１＃１を決定し得る。ここで、ＳＯＣＮ＿１＃１は、第１バッテリモデルがバッテリ１の検出データを用いて演算を行った結果である。ＳＯＣＮ＿１＃１における下付文字ＮはＮｔｈアップデート期間を示し、下付文字１は１ｓｔスイッチング期間を示し、＃１はバッテリ１を示す。
第２推定器２３０は、Ｎｔｈアップデート期間の１ｓｔスイッチング期間でバッテリ５の検出データ及び第２バッテリモデルを用いてバッテリ５の状態情報ＳＯＣＮ＿１＃５を決定し得る。ここで、ＳＯＣＮ＿１＃５は、第２バッテリモデルがバッテリ５の検出データを用いて演算を行った結果である。
第３推定器２４０は、バッテリ１及び５を除いた残りのスイッチングの順序を考慮し、残りのうちバッテリ２をＮｔｈアップデート期間の１ｓｔスイッチング期間のターゲットバッテリとして選択する。スイッチングの順序について、図７を参照して後述する。１ｓｔスイッチング期間でバッテリ３～４及び６～１２は、非ターゲットバッテリに該当する。
第３推定器２４０は、１ｓｔスイッチング期間のターゲットバッテリの状態情報を決定し得る。一例として、第３推定器２４０は、バッテリ２の検出データで１ｓｔスイッチング期間に該当する検出データを抽出し、抽出された検出データ及び第３バッテリモデルを用いてバッテリ２の状態情報α１を決定する。ここで、α１は、第３バッテリモデルと抽出された検出データとを用いて演算を行った結果である。
第３推定器２４０は、１ｓｔスイッチング期間の非ターゲットバッテリの状態情報を決定し得る。一実施形態において、第３推定器２４０は、１ｓｔスイッチング期間中の状態変化量Δ１を算出し、該当の非ターゲットバッテリのＮ－１ｔｈアップデート期間における最終状態情報及びΔ１に基づいて該当非ターゲットバッテリの状態情報を決定する。状態変化量Δ１は、例えば、１ｓｔスイッチング期間中の電流積算による状態変化量ΔＳＯＣｃｏｕｌｏｍｂ ｃｏｕｎｔｉｎｇ、１ｓｔスイッチング期間中のバッテリ１の状態情報変化量ΔＳＯＣＮ＿１＃１、及び１ｓｔスイッチング期間中のバッテリ５の状態情報変化量ΔＳＯＣＮ＿１＃５のうち、１つ又は２以上の組み合せの平均であり得る。ΔＳＯＣｃｏｕｌｏｍｂ ｃｏｕｎｔｉｎｇについては後述する。
一例として、第３推定器２４０は、バッテリ３のＮ－１ｔｈアップデート期間における最終状態情報ＳＯＣＮ－１＃３にΔ１を加え、ＳＯＣＮ－１＃３＋Δ１をバッテリ３の１ｓｔスイッチング期間における状態情報として決定する。これと類似して、第３推定器２４０は、残りの非ターゲットバッテリのＮ－１ｔｈアップデート期間における状態情報にΔ１を加え、１ｓｔスイッチング期間における残りの非ターゲットバッテリの状態情報を決定する。
次の表１は、１ｓｔスイッチング期間におけるバッテリ１～１２それぞれの状態情報の一例を示す。
Figure 0007099943000001
一実施形態において、Δ１の例のうち、１つのΔＳＯＣｃｏｕｌｏｍｂ ｃｏｕｎｔｉｎｇは次の数式（１）により算出されてもよい。
Figure 0007099943000002
 数式（１）において、ｔ１は１ｓｔスイッチング期間の開始時点を示し、ｔ２は１ｓｔスイッチング期間の終了時点を示し、ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｃａｐａｃｉｔｙは、予め設定された値にバッテリ１～１２と同じ種類のバッテリの総キャパシティを示す。Ｉはバッテリ１～１２の電流を示す。バッテリ１～１２が互いに直列に接続されれば、バッテリ１～１２には同じ電流が流れる。そのため、上記の表１の一例のように、第３推定器２４０は、バッテリ３～４及び６～１２それぞれの状態情報を決定するために、同一のΔＳＯＣｃｏｕｌｏｍｂ ｃｏｕｎｔｉｎｇを用いることができる。一実施形態では、バッテリ１～１２は並列に接続されてもよい。バッテリ１～１２に同じ電流が流れない場合、第３推定器２４０は、バッテリ３～４及び６～１２それぞれの１ｓｔスイッチング期間中の電流検出結果及び前述したｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｃａｐａｃｉｔｙに基づいて、バッテリ３～４及び６～１２それぞれの電流積算による状態変化量を算出し得る。ここで、１ｓｔスイッチング期間中の電流検出結果の代わりに、並列接続されたバッテリ１～１２に１ｓｔスイッチング期間中に流れた電流量をバッテリ数で割った値（言い換えれば、平均電流量）を用いてもよい。一例として、該当の平均電流量は、１ｓｔスイッチング期間中の電流検出結果がない場合、バッテリ３～４及び６～１２それぞれの電流積算による状態変化量を算出するために用いてもよい。第３推定器２４０は、バッテリ３～４及び６～１２それぞれのＮ－１ｔｈアップデート期間における状態情報にバッテリ３～４及び６～１２それぞれの電流積算による状態変化量を加え、１ｓｔスイッチング期間におけるバッテリ３～４及び６～１２それぞれの状態情報を決定し得る。
図４を参照すれば、２ｎｄスイッチング期間で第１推定器２２０は、バッテリ１の検出データ及び第１バッテリモデルを用いてバッテリ１の状態情報ＳＯＣＮ＿２＃１を決定し、第２推定器２３０は、バッテリ５の検出データ及び第２バッテリモデルを用いてバッテリ５の状態情報ＳＯＣＮ＿２＃５を決定する。Ｎｔｈアップデート期間で第１推定器２２０は、バッテリ１の状態情報のみを決定し、第２推定器２３０はバッテリ５の状態情報のみを決定する。
第３推定器２４０は、スイッチングの順序を考慮して、バッテリ３を２ｎｄスイッチング期間のターゲットバッテリとして選択する。２ｎｄスイッチング期間で、バッテリ１及び５を除いた残りのうち、バッテリ２、４、及び６～１２は非ターゲットバッテリに該当する。１ｓｔスイッチング期間のターゲットバッテリに選択されたバッテリ２は、他のスイッチング期間では非ターゲットバッテリに該当する。
第３推定器２４０は、バッテリ３の検出データで２ｎｄスイッチング期間に該当する検出データを抽出し、抽出された検出データ及び第３バッテリモデルを用いて、バッテリ３の２ｎｄスイッチング期間における状態情報α２を決定する。言い換えれば、第３推定器２４０は、抽出された検出データを第３バッテリモデルに入力し、第３バッテリモデルは、入力データからバッテリ３の２ｎｄスイッチング期間における状態情報α２を導き出して出力できる。ここで、第３推定器２４０はα２を補正し得る。
図５を参照して補正について説明すると、２ｎｄスイッチング期間でターゲットバッテリは、バッテリ２からバッテリ３にスイッチングされ、第３バッテリモデルは、バッテリ２の検出データではないバッテリ３の検出データが入力される。言い換えれば、スイッチングの時点で、第３バッテリモデルの入力データ５１０と入力データ５２０との間に不連続性が存在し得る。このような不連続性が存在する状態で、第３バッテリモデルが入力データ５２０から状態情報を導き出して出力すると、第３バッテリモデルの出力は、グラフ５３０のようにスイッチング時点で不連続的である。実施形態によれば、第３推定器２４０は、各スイッチング期間における第３バッテリモデルの出力を別に構築された補正モデル又はフィルタ（一例として、カルマンフィルタ）を用いて補正してもよい。そのため、補正された出力は、グラフ５４０のように連続的であり得る。一実施形態によれば、第３バッテリモデルに補正機能が内蔵されており、第３バッテリモデルの出力がグラフ５４０のように連続的であってもよい。
再び図４に戻って、第３推定器２４０は、２ｎｄスイッチング期間中の状態変化量Δ２を算出する。上記でΔ１に対する説明がΔ２に適用されてよいため、Δ２に対する詳細な説明は省略する。第３推定器２４０は、２ｎｄスイッチング期間の非ターゲットバッテリ（すなわち、バッテリ２、４、及び６～１２）の以前スイッチング期間に対する状態情報とΔ２に基づいて、２ｎｄスイッチング期間の非ターゲットバッテリの状態情報を決定し得る。一例として、第３推定器２４０は、バッテリ２の１ｓｔスイッチング期間における状態情報α１にΔ２を加えてバッテリ２の状態情報を決定し、バッテリ４の１ｓｔスイッチング期間における状態情報ＳＯＣＮ－１＃４＋Δ１にΔ２を加えてバッテリ４の状態情報を決定し得る。これと類似して、第３推定器２４０は、２ｎｄスイッチング期間に対するバッテリ６～１２それぞれの状態情報を決定し得る。次の表２は、２ｎｄスイッチング期間におけるバッテリ１～１２それぞれの状態情報の一例を示す。
Figure 0007099943000003
Ｎｔｈアップデート期間の残りのスイッチング期間それぞれに対して推定器２２０～２４０は、図３～図５を参照して説明した方法により動作する。
図６には、推定器２２０～２４０それぞれのＮｔｈアップデート期間中の動作結果の一例が示されている。図６を参照すれば、第１推定器２２０は、全体スイッチング期間でバッテリ１の検出データ及び第１バッテリモデルを用いてバッテリ１の状態情報を決定し、第２推定器２３０は、全体スイッチング期間でバッテリ５の検出データ及び第２バッテリモデルを用いてバッテリ５の状態情報を決定する。第１推定器２２０の出力ＳＯＣＮ＃１は、Ｎｔｈアップデート期間で決定されたバッテリ１の最終状態情報に該当し、第２推定器２３０の出力ＳＯＣＮ＃５は、Ｎｔｈアップデート期間で決定されたバッテリ５の最終状態情報に該当する。
第３推定器２４０は、Ｎｔｈアップデート期間の個別スイッチング期間のターゲットバッテリの状態情報を該当ターゲットバッテリの検出データ及び第３バッテリモデルを用いて決定し、Ｎｔｈアップデート期間の個別スイッチング期間の非ターゲットバッテリの状態情報を非ターゲットバッテリの以前スイッチング期間における状態情報及び個別スイッチング期間中の状態変化量に基づいて決定し得る。一例として、第３推定器２４０は、最後のスイッチング期間のターゲットバッテリであるバッテリ１２の状態情報を、バッテリ１２の最後のスイッチング期間中の検出データ及び第３バッテリモデルを用いて決定し、最後のスイッチング期間におけるバッテリ２の状態情報を、バッテリ２の９ｔｈスイッチング期間における状態情報α１＋Δ２＋Δ３＋．．．＋Δ９に最後のスイッチング期間中の状態変化量Δ１０を加えて決定し得る。
次の表３は、Ｎｔｈアップデート期間で決定されたバッテリ１～１２それぞれの最終状態情報の一例を示す。
Figure 0007099943000004
比較器２５０は、ＳＯＣＮ＃１、．．．、．ＳＯＣＮ＃１２を推定器２２０～２４０から受信し、ＳＯＣＮ＃１、．．．、．ＳＯＣＮ＃１２に基づいて最大バッテリ及び／又は最小バッテリを再び決定する。一例として、ＳＯＣＮ＃３が最大値であり、ＳＯＣＮ＃８が最小値である場合、比較器２５０は、最大バッテリをバッテリ３に再び決定し、最小バッテリをバッテリ８に再び決定し得る。
比較器２５０は、再び決定された最大バッテリ及び／又は最小バッテリに関する情報を選択器２１０に送信する。一例として、比較器２５０は、バッテリ３の識別情報「３」とバッテリ８の識別情報「８」を選択器２１０に送信してもよい。選択器２１０は、Ｎ＋１ｔｈアップデート期間でバッテリ３の検出データを第１推定器２２０に入力し、バッテリ８の検出データを第２推定器２３０に入力し、バッテリ３及び８を除いた残りの検出データを第３推定器２４０に入力してもよい。Ｎ＋１ｔｈアップデート期間中の推定器２２０～２４０の動作には、Ｎｔｈアップデート期間中の推定器２２０～２４０の動作に対する説明が適用されているため、詳細な説明は省略する。
図７～図１０は、一実施形態に係るスイッチングの順序を説明するための図である。
上記で説明したように、第３推定器２４０は、残りのスイッチングの順序を考慮して、残りのうち１つずつをスイッチング期間それぞれのターゲットバッテリとして選択し得る。
一実施形態によれば、スイッチングの順序は、残りの識別情報の順序であってもよい。例えば、その順序は若番順又は老番順であってもよい。図７に示された例を参照すれば、第３推定器２４０は、Ｎｔｈアップデート期間の１ｓｔスイッチング期間で、バッテリ１及び５を除いたバッテリ２～４及びバッテリ６～１２のうち、識別情報が最も小さいバッテリ２を１ｓｔスイッチング期間のターゲットバッテリとして選択し、２ｎｄスイッチング期間でターゲットバッテリを残りのうち２番目に識別情報が小さいバッテリ３として選択する。言い換えれば、第３推定器２４０は、２ｎｄスイッチング期間でターゲットバッテリをバッテリ２からバッテリ３にスイッチングする。最後のスイッチング期間で、第３推定器２４０は、バッテリ１２を最後のスイッチング期間のターゲットバッテリとして選択する。一実施形態では、第３推定器２４０は、残りのうち識別情報が最も大きいバッテリ１２を１ｓｔスイッチング期間のターゲットバッテリとして選択してもよい。この場合、第３推定器２４０は、最後のスイッチング期間でバッテリ２を最後のスイッチング期間のターゲットバッテリとして選択してもよい。
他の実施形態において、スイッチングの順序は、残りの以前アップデート期間における最終状態情報の順序であってもよい。図８に示された例を参照すれば、第３推定器２４０は、Ｎｔｈアップデート期間の１ｓｔスイッチング期間で、バッテリ１及び５を除いたバッテリ２～４及びバッテリ６～１２のうちＮ－１ｔｈアップデート期間における最終状態情報が最も大きいバッテリ３を１ｓｔスイッチング期間のターゲットバッテリとして選択し、２ｎｄスイッチング期間で、残りのうち２番目に状態情報が大きいバッテリ４を２ｎｄスイッチング期間のターゲットバッテリとして選択してもよく、最後のスイッチング期間で、バッテリ７を最後のスイッチング期間のターゲットバッテリとして選択してもよい。一実施形態では、逆に、第３推定器２４０は、残りのうちＮ－１ｔｈアップデート期間における状態情報が最も小さいバッテリ７を１ｓｔスイッチング期間のターゲットバッテリとして選択してもよい。この場合、第３推定器２４０は、最後のスイッチング期間で、バッテリ３を最後のスイッチング期間のターゲットバッテリとして選択してもよい。
更なる実施形態において、第３推定器２４０は、残りの電圧の大きさ順にターゲットバッテリをスイッチングしてもよい。一例として、第３推定器２４０は、選択器２１０から残りの電圧データを受信し、Ｎｔｈアップデート期間中に残りの電圧が高い順又は低い順にターゲットバッテリをスイッチングしてもよい。
更なる実施形態において、第３推定器２４０は、任意にターゲットバッテリをスイッチングしてもよい。
Ｎｔｈアップデート期間でバッテリ１１０－１～１１０－ｎそれぞれの最終状態情報が決定された場合、比較器２５０は、決定された最終状態情報に基づいて最大バッテリ及び／又は最小バッテリを再び決定する。また、比較器２５０は、Ｎ＋１ｔｈアップデート期間のスイッチングの順序を前述した実施形態のうちの１つによって決定し得る。
一実施形態によれば、Ｎ＋１ｔｈアップデート期間中、第３推定器２４０は、Ｎｔｈアップデート期間のスイッチングの順序の反対の順に、残りでターゲットバッテリをスイッチングし得る。図９に示された例を参照すれば、第３推定器２４０は、Ｎｔｈアップデート期間中に、図７を参照して説明したスイッチングの順序にターゲットバッテリをスイッチングした場合、Ｎ＋１ｔｈアップデート期間中ではその順序の反対の順にターゲットバッテリをスイッチングし得る。言い換えれば、第３推定器２４０は、Ｎ＋１ｔｈアップデート期間の１ｓｔスイッチング期間でバッテリ１及び５を除いた残りのうち、バッテリ１２をターゲットバッテリとして選択し、２ｎｄスイッチング期間でターゲットバッテリをバッテリ１２からバッテリ１１にスイッチングし、以下同様にスイッチングし、最後のスイッチング期間でターゲットバッテリをバッテリ３からバッテリ２にスイッチングしてもよい。
図１０に示された例を参照すれば、第３推定器２４０は、Ｎｔｈアップデート期間中に図８を参照して説明したスイッチングの順序にターゲットバッテリをスイッチングした場合、Ｎ＋１ｔｈアップデート期間の１ｓｔスイッチング期間でバッテリ１及び５を除いた残りのうち、バッテリ７をターゲットバッテリとして選択し、２ｎｄスイッチング期間でターゲットバッテリをバッテリ７からバッテリ１０にスイッチングし、以下同様にスイッチングし、最後のスイッチング期間でターゲットバッテリをバッテリ４からバッテリ３にスイッチングしてもよい。
図７及び図８を参照して説明した例の最大バッテリ及び／又は最小バッテリに対するアップデート周期は、図９及び図１０を参照して説明した例の最大バッテリ及び／又は最小バッテリに対するアップデート周期と異なってもよい。図７及び図８を参照して説明した例の場合、アップデート周期はＮであってもよく、図９及び図１０を参照して説明した例の場合、アップデート周期は２Ｎであってもよい。
図１１は、一実施形態に係るバッテリ状態推定方法を説明するためのフローチャートである。
一実施形態に係るバッテリ状態推定方法は、バッテリ状態推定装置１２０によって実行される。
図１１を参照すれば、バッテリ状態推定装置１２０は、バッテリ１１０－１～１１０－ｎのうち一部のバッテリの検出データを選択し、推定器２２０～２４０のうち１つ又はそれ以上の推定器２１０及び２２０に送信し、一部のバッテリを除いた残りの検出データを推定器２２０～２４０のうち１つ以上の推定器を除いた残りの推定器２４０に送信する（Ｓ１１１０）。一部のバッテリは、例えば、図３～図１０を参照して説明したＮｔｈアップデート周期におけるバッテリ１及び５に対応する。
バッテリ状態推定装置１２０は、推定器２２０～２４０を介してバッテリ１１０－１～１１０－ｎそれぞれの状態情報を決定する（Ｓ１１２０）。一実施形態によれば、バッテリ状態推定装置１２０は、推定器２１０及び２２０を介して一部のバッテリの状態情報を一部のバッテリの検出データに基づいて決定する。バッテリ状態推定装置１２０は、推定器２４０を介してスイッチング期間の個別スイッチング期間のターゲットバッテリの状態情報を該当ターゲットバッテリの検出データに基づいて決定し、推定器２４０を介して個別スイッチング期間の非ターゲットバッテリの状態情報を該当の非ターゲットバッテリの以前スイッチング期間における状態情報及び個別スイッチング期間中の状態変化量に基づいて決定する。
バッテリ状態推定装置１２０は、バッテリ１１０－１～１１０－ｎそれぞれの決定された状態情報の最大値又は最小値をバッテリ１１０－１～１１０－ｎを含んでいるバッテリセットの状態情報として決定する。一例として、バッテリ状態推定装置１２０がバッテリパック内のバッテリセルそれぞれの状態情報を決定した場合、バッテリセルそれぞれの決定された状態情報の最大値又は最小値をバッテリパックの状態情報として決定し得る。
図１～図１０を参照して記述された事項は、図１１を参照して記述された事項に適用し得るため、詳細な説明は省略する。
図１２は、一実施形態に係るバッテリ状態推定装置を説明するためのブロック図である。
図１２を参照すれば、バッテリ状態推定装置１２０は、メモリ１２１０及びコントローラ１２２０を含む。
コントローラ１２２０は、メモリ１２１０と結合される。また、コントローラ１２２０は、選択器２１０、推定器２２０～２４０、及び比較器２５０を実現する。
一実施形態によれば、バッテリ状態推定装置１２０は、上述した方法によりバッテリ１１０－１～１１０－ｎそれぞれのＳＯＣを推定し、従来のＳＯＣ推定方式（一例として、ＳＯＣ－ＯＣＶルックアップテーブルを利用した推定方式）よりも推定結果が正確であり、算出時間も減らし得る。
図１～図１１を参照して記述された事項は、図１２を参照して記述された事項に適用し得るため、詳細な説明は省略する。
バッテリ状態推定装置１２０は、バッテリ１１０－１～１１０－ｎを電源として用いる様々な電子機器（一例として、車両、歩行補助機器、ドローン、移動端末）に搭載されてもよく、図１～図１２を参照して説明した動作を行ってもよい。以下、図１３を参照して、バッテリ状態推定装置１２０が車両に搭載された場合について説明する。図１３に対する説明は、他の電子機器に対しても適用される。
図１３は、一実施形態に係る車両を説明するためのブロック図である。
図１３を参照すれば、車両１３００は、バッテリパック１３１０及びバッテリ管理システム（Ｂａｔｔｅｒｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ：ＢＭＳ）１３２０を含む。車両１３００は、バッテリセルを含むバッテリパック１３１０を電源として利用する。車両１３００は、例えば、電気自動車又はハイブリッド自動車であり得る。
バッテリ管理システム１３２０は、バッテリパック１３１０に異常が発生したか否かをモニタリングし、バッテリパック１３１０が過充電又は過放電されないようにする。また、バッテリ管理システム１３２０は、バッテリパック１３１０の温度が第１温度（一例として、４０℃）を超過したり、第２温度（一例として、－１０℃）未満であったりすると、バッテリパック１３１０に対して温度制御を行う。また、バッテリ管理システム１３２０は、セルバランシングを行ってバッテリパック１３１０に含まれたバッテリセル間の充電状態が均等になるようにする。
一実施形態によれば、バッテリ管理システム１３２０は、バッテリ状態推定装置１２０の動作を行ってバッテリパック１３１０内のバッテリセルそれぞれの状態情報を決定する。バッテリ管理システム１３２０がバッテリセルそれぞれの状態情報をどのように決定するかについては、図１～図１２を参照して説明した内容が適用されるため、その詳細な説明は省略する。
バッテリ管理システム１３２０は、バッテリセルそれぞれの状態情報の最大値又は最小値をバッテリパック１３１０の状態情報として決定する。バッテリ管理システム１３２０は、バッテリパック１３１０の状態情報を車両１３００のＥＣＵ又はＶＣＵに送信する。車両１３００のＥＣＵ又はＶＣＵは、バッテリパック１３１０の状態情報を車両１３００のディスプレイ１３３０に出力する。
実施形態に係る方法は、様々なコンピュータ手段を介して実施されるプログラム命令の形態で具現され、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独又は組合せて含む。記録媒体及びプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計して構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり使用可能なものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＹＩＪＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気－光媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置を含む。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。ハードウェア装置は、本発明に示す動作を実行するために１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成してもよく、その逆も同様である。
上述したように実施形態をたとえ限定された図面によって説明したが、当技術分野で通常の知識を有する者であれば、上記の説明に基づいて様々な技術的な修正及び変形を適用することができる。例えば、説明された技術が説明された方法と異なる順で実行されるし、及び／又は説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が説明された方法と異なる形態で結合又は組み合わせられてもよいし、他の構成要素又は均等物によって置き換え又は置換されたとしても適切な結果を達成することができる。
したがって、本発明の範囲は、開示された実施形態に限定されて定められるものではなく、特許請求の範囲及び特許請求の範囲と均等なものなどによって定められるものである。

Claims (17)

  1. 複数のバッテリを１つ以上の一部のバッテリと残りのバッテリに分類するステップと、
    複数のスイッチング期間を含むアップデート期間に属するｋ番目のスイッチング期間の前記一部のバッテリの状態情報を、前記一部のバッテリの前記ｋ番目のスイッチング期間の検出データと第１バッテリモデルに基づいて決定するステップと、
    前記ｋ番目のスイッチング期間で前記残りのバッテリをターゲットバッテリと非ターゲットバッテリに分類するステップと、
    前記ｋ番目のスイッチング期間の前記ターゲットバッテリの状態情報を、前記ターゲットバッテリの前記ｋ番目のスイッチング期間の検出データと第２バッテリモデルに基づいて決定するステップと、
    前記ｋ番目のスイッチング期間の前記非ターゲットバッテリの状態情報を、前記非ターゲットバッテリの前記ｋ番目のスイッチング期間の状態変化量に基づいて決定するステップと、
    ｋ＋１番目のスイッチング期間の前記一部のバッテリの状態情報を、前記一部のバッテリの前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の検出データと前記第１バッテリモデルに基づいて決定するステップと、
    前記ｋ＋１番目のスイッチング期間で前記残りのバッテリをターゲットバッテリと非ターゲットバッテリに分類するステップであって、前記ｋ番目のスイッチング期間でターゲットバッテリとして選択されたバッテリは、前記ｋ＋１番目のスイッチング期間では非ターゲットバッテリとなり、前記非ターゲットバッテリのうち未だターゲットバッテリに選択されていない何れかのバッテリが、前記ｋ＋１番目のスイッチング期間でターゲットバッテリとなるステップと、
    前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の前記ターゲットバッテリの状態情報を、前記ターゲットバッテリの前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の検出データと前記第２バッテリモデルに基づいて決定するステップと、
    前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の前記非ターゲットバッテリの状態情報を、前記非ターゲットバッテリの前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の状態変化量に基づいて決定するステップと、
    を含む、バッテリ状態推定方法。
  2. 前記状態情報は充電状態情報（ＳＯＣ）である、請求項１に記載のバッテリ状態推定方法。
  3. 前記第１バッテリモデル及び前記第２バッテリモデルは電気化学モデルである、請求項１又は２に記載のバッテリ状態推定方法。
  4. 前記一部のバッテリは２つのバッテリである、請求項１ないし３のうち何れか一項に記載のバッテリ状態推定方法。
  5. 前記２つのバッテリは最大ＳＯＣバッテリと最小ＳＯＣバッテリである、請求項４に記載のバッテリ状態推定方法。
  6. 前記状態変化量は、各スイッチング期間中の前記一部のバッテリの状態情報変化量又は前記各スイッチング期間中の電流積算による状態情報変化量に対応する、請求項１ないし５のうち何れか一項に記載のバッテリ状態推定方法。
  7. 前記ｋ番目のスイッチング期間の前記ターゲットバッテリの状態情報を決定するステップは、前記ｋ番目のスイッチング期間の前記ターゲットバッテリの前記状態情報を補正するステップを含む、請求項１ないし６のうち何れか一項に記載のバッテリ状態推定方法。
  8. 前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の前記ターゲットバッテリの状態情報を決定するステップは、前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の前記ターゲットバッテリの前記状態情報を補正するステップを含む、請求項７に記載のバッテリ状態推定方法。
  9. 請求項１ないし８のいずれか一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。
  10. 複数のバッテリを１つ以上の一部のバッテリと残りのバッテリに分類し、
    複数のスイッチング期間を含むアップデート期間に属するｋ番目のスイッチング期間の前記一部のバッテリの状態情報を、前記一部のバッテリの前記ｋ番目のスイッチング期間の検出データと第１バッテリモデルに基づいて決定し、

    前記ｋ番目のスイッチング期間で前記残りのバッテリをターゲットバッテリと非ターゲットバッテリに分類し、
    前記ｋ番目のスイッチング期間の前記ターゲットバッテリの状態情報を、前記ターゲットバッテリの前記ｋ番目のスイッチング期間の検出データと第２バッテリモデルに基づいて決定し、
    前記ｋ番目のスイッチング期間の前記非ターゲットバッテリの状態情報を、前記非ターゲットバッテリの前記ｋ番目のスイッチング期間の状態変化量に基づいて決定し、
    ｋ＋１番目のスイッチング期間の前記一部のバッテリの状態情報を、前記一部のバッテリの前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の検出データと前記第１バッテリモデルに基づいて決定し、
    前記ｋ＋１番目のスイッチング期間で残りのバッテリをターゲットバッテリと非ターゲットバッテリに分類する場合において、前記ｋ番目のスイッチング期間でターゲットバッテリとして選択されたバッテリは、前記ｋ＋１番目のスイッチング期間では非ターゲットバッテリとなり、前記非ターゲットバッテリのうち未だターゲットバッテリに選択されていない何れかのバッテリが、前記ｋ＋１番目のスイッチング期間でターゲットバッテリとなるようにし、
    前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の前記ターゲットバッテリの状態情報を、前記ターゲットバッテリの前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の検出データと前記第２バッテリモデルに基づいて決定し、
    前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の前記非ターゲットバッテリの状態情報を、前記非ターゲットバッテリの前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の状態変化量に基づいて決定するコントローラを含む、バッテリ状態推定装置。
  11. 前記状態情報は充電状態情報（ＳＯＣ）である、請求項１０に記載のバッテリ状態推定装置。
  12. 前記第１バッテリモデル及び前記第２バッテリモデルは電気化学モデルである、請求項１０又は１１に記載のバッテリ状態推定装置。
  13. 前記一部のバッテリは２つのバッテリである、請求項１０ないし１２のうち何れか一項に記載のバッテリ状態推定装置。
  14. 前記２つのバッテリは、最大ＳＯＣバッテリと最小ＳＯＣバッテリである、請求項１３に記載のバッテリ状態推定装置。
  15. 前記状態変化量は、各スイッチング期間中の前記一部のバッテリの状態情報変化量又は前記各スイッチング期間中の電流積算による状態情報変化量に対応する、請求項１０ないし１４のうち何れか一項に記載のバッテリ状態推定装置。
  16. 前記コントローラは、前記ｋ番目のスイッチング期間の前記ターゲットバッテリの前記状態情報を補正する、請求項１０ないし１５のうち何れか一項に記載のバッテリ状態推定装置。
  17. 前記コントローラは、前記ｋ＋１番目のスイッチング期間の前記ターゲットバッテリの前記状態情報を補正する、請求項１６に記載のバッテリ状態推定装置。
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