JP7226723B2 - バッテリー管理システム、バッテリーパック、電気車両及びバッテリー管理方法 - Google Patents

Description

本発明は、複数のバッテリーセル各々の充電状態（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）を推定するための技術に関する。

本出願は、２０１９年１０月２５日出願の韓国特許出願第１０－２０１９－０１３３５２５号に基づく優先権を主張し、該当出願の明細書及び図面に開示された内容は、すべて本出願に組み込まれる。

最近、ノートブックＰＣ、ビデオカメラ、携帯電話などのような携帯用電子製品の需要が急増し、電気自動車、エネルギー貯蔵用蓄電池、ロボット、衛星などの開発が本格化するにつれ、反復的な充放電の可能な高性能二次電池についての研究が活発に進行しつつある。

現在、商用化したバッテリーとしては、ニッケルカドミウム電池、ニッケル水素電池、ニッケル亜鉛電池、リチウムバッテリーなどがあり、このうち、リチウムバッテリーは、ニッケル系のバッテリーに比べてメモリ効果がほとんど起こらず、充放電が自由で、自己放電率が非常に低くてエネルギー密度が高いという長所から脚光を浴びている。

バッテリーの充放電を制御するに際して重要なパラメーターの一つは、充電状態（ＳＯＣ：ｓｔａｔｅ ｏｆ ｃｈａｒｇｅ）である。充電状態とは、バッテリーが完全に充電されたときにバッテリーに貯蔵された電気エネルギーを示す最大容量（ｍａｘｉｍｕｍ ｃａｐａｃｉｔｙ）に対する現在容量の相対的な割合を示すパラメーターであって、０～１（または０～１００％）で示し得る。例えば、バッテリーの最大容量が１０００Ａｈ（ａｍｐｅｒｅ－ｈｏｕｒ）であり、現在バッテリーに貯蔵された容量が７５０Ａｈである場合、バッテリーの充電状態は０．７５（または７５％）となる。

バッテリーのＳＯＣを推定するに際し、アンペアカウンティングと等価回路モデルが代表的に用いられている。アンペアカウンティングは、バッテリーを介して流れる電流の積算値に基づいてバッテリーのＳＯＣを推定する。しかし、電流測定の誤差などによって、時間が経過するほど正確度が低下するという短所がある。等価回路モデルは、バッテリーの電気的特性に倣うように設計されたものであって、バッテリーの非線形的な特性にまで十分に倣うように設計することは困難であるという短所がある。

前述したアンペアカウンティング及び等価回路モデルの各々の短所を解決するために、カルマンフィルターを用いてバッテリーのＳＯＣを推定する技術がある。カルマンフィルターは、アンペアカウンティングと等価回路モデルとを組み合わせたアルゴリズムであって、相互に各々短所が補完された結果を得ることができる。

一方、高電圧を生成するための目的で、電気的に直列に接続した数～数十個のバッテリーセルを含むセルアセンブリーが広く用いられている。セルアセンブリーを安全に使用するためには、全てのバッテリーセルのＳＯＣを個別的に推定する必要がある。ところが、カルマンフィルターを用いてＳＯＣを推定するに際し、ＳＯＣのみならず分極電圧までも必須に演算しなければならないため、全てのバッテリーセルに対して従来技術によるカルマンフィルターを適用する場合、データ処理速度が低下し、データ保存空間が過度に要求されるという短所がある。

本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、複数のバッテリーセルをグループ化し、各グループの代表パラメーター（後述する平均分極電圧）を該当のグループに属する各バッテリーセルのＳＯＣを推定するための共通因子として活用することで、全てのバッテリーセル各々のＳＯＣ推定に必要な演算量を効果的に低減するバッテリー管理システム、バッテリーパック、電気車両及びバッテリー管理方法を提供することを目的とする。

本発明の他の目的及び長所は、下記する説明によって理解でき、本発明の実施例によってより明らかに分かるであろう。また、本発明の目的及び長所は、特許請求の範囲に示される手段及びその組合せによって実現することができる。

本発明の一面によるバッテリー管理システムは、直列接続した複数のバッテリーセルを介して流れるセル電流を測定するように構成される電流測定部と、各バッテリーセルのセル電圧を測定するように構成される電圧測定部と、前記電流測定部及び前記電圧測定部に動作可能に結合した制御部と、を含む。前記制御部は、以前周期で推定された各バッテリーセルのＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）に基づいて前記複数のバッテリーセルを少なくとも一つのグループに分類するように構成される。前記制御部は、第１カルマンフィルターを用いて、各グループの以前周期の平均ＳＯＣ、第１セル電流及び第２セル電流に基いて各グループの現周期の平均分極電圧を推定するように構成される。前記第１セル電流は、以前周期で測定されたセル電流を示す。前記第２セル電流は、現周期で測定されたセル電流を示す。前記制御部は、第２カルマンフィルターを用いて、前記第１セル電流、前記第２セル電流及び各グループの現周期の平均分極電圧に基づいて、各バッテリーセルの現周期のＳＯＣを推定するように構成される。

前記制御部は、各グループの最大ＳＯＣと最小ＳＯＣとの差が臨界差値以下になるように、前記複数のバッテリーセルを少なくとも一つのグループに分類するように構成され得る。

前記制御部は、前記複数のバッテリーセルの平均最大容量に基づいて前記臨界差値を決定するように構成され得る。

前記制御部は、前記平均最大容量が臨界容量以上である場合、第１設定値と同一に前記臨界差値を決定するように構成され得る。前記制御部は、前記平均最大容量が前記臨界容量未満である場合、前記第１設定値よりも小さい第２設定値と同一に前記臨界差値を決定するように構成され得る。

前記制御部は、以前周期で推定された各バッテリーセルのＳＯＣの大きさ順に臨界個数ずつ前記複数のバッテリーセルを少なくとも一つのグループに分類するように構成され得る。

前記制御部は、前記複数のバッテリーセルの平均最大容量に基づいて前記臨界個数を決定するように構成され得る。

前記制御部は、前記平均最大容量が臨界容量以上である場合、第３設定値と同一に前記臨界個数を決定するように構成され得る。前記制御部は、前記平均最大容量が前記臨界容量未満である場合、前記第３設定値より小さい第４設定値と同一に前記臨界個数を決定するように構成され得る。

本発明の他面によるバッテリーパックは、前記バッテリー管理システムを含む。

本発明のさらに他面による電気車両は、前記バッテリーパックを含む。

本発明のさらに他面によるバッテリー管理方法は、直列接続した複数のバッテリーセルのためのことである。前記バッテリー管理方法は、以前周期で推定された各バッテリーセルのＳＯＣに基づいて前記複数のバッテリーセルを少なくとも一つのグループに分類する段階と、第１カルマンフィルターを用いて、各グループの以前周期の平均ＳＯＣ、第１セル電流及び第２セル電流に基づいて各グループの現周期の平均分極電圧を推定する段階と、第２カルマンフィルターを用いて、前記第１セル電流、前記第２セル電流及び各グループの現周期の平均分極電圧に基づいて各バッテリーセルの現周期のＳＯＣを推定する段階と、を含む。前記第１セル電流は、以前周期で測定されたセル電流を示す。前記第２セル電流は、現周期で測定されたセル電流を示す。

本発明の実施例の少なくとも一つによると、複数のバッテリーセルをグループ化し、各グループの代表パラメーター（後述する平均分極電圧）を該当のグループに属する各バッテリーセルのＳＯＣを推定するための共通因子として活用することで、全てのバッテリーセル各々のＳＯＣ推定に必要な演算量を効果的に低減することができる。

また、本発明の実施例の少なくとも一つによると、複数のバッテリーセルの平均最大容量に基づいて複数のバッテリーセルのためのグループ化の基準を設定することで、複数のバッテリーセルの平均的な退化度に合わせて各バッテリーセルのＳＯＣの推定精度を調節することができる。

本発明の効果は以上で言及した効果に制限されず、言及されていない本発明の他の効果は請求範囲の記載から当業者により明らかに理解されるだろう。

本明細書に添付される次の図面は、本発明の望ましい実施例を例示するものであり、発明の詳細な説明とともに本発明の技術的な思想をさらに理解させる役割をするため、本発明は図面に記載された事項だけに限定されて解釈されてはならない。

本発明による電気車両の構成を例示的に示す図である。

バッテリーセルの等価回路モデルを例示的に示す。

バッテリーセルのＯＣＶ－ＳＯＣカーブを例示的に示す。

複数のバッテリーセルのグループ化過程を説明するのに参照される図である。

本発明の第１実施例によるＳＯＣ推定方法を例示的に示すフローチャートである。

本発明の第２実施例によるＳＯＣ推定方法を例示的に示すフローチャートである。

本発明の第３実施例によるＳＯＣ推定方法を例示的に示すフローチャートである。

以下、添付された図面を参照して本発明の望ましい実施例を詳しく説明する。これに先立ち、本明細書及び特許請求の範囲に使われた用語や単語は通常的や辞書的な意味に限定して解釈されてはならず、発明者自らは発明を最善の方法で説明するために用語の概念を適切に定義できるという原則に則して本発明の技術的な思想に応ずる意味及び概念で解釈されねばならない。

したがって、本明細書に記載された実施例及び図面に示された構成は、本発明のもっとも望ましい一実施例に過ぎず、本発明の技術的な思想のすべてを代弁するものではないため、本出願の時点においてこれらに代替できる多様な均等物及び変形例があり得ることを理解せねばならない。

第１、第２などのように序数を含む用語は、多様な構成要素のうちいずれか一つを残りと区別する目的として使用され、このような用語によって構成要素が限定されることではない。

なお、明細書の全体にかけて、ある部分が、ある構成要素を「含む」とするとき、これは特に反する記載がない限り、他の構成要素を除くことではなく、他の構成要素をさらに含み得ることを意味する。また、明細書に記載の「制御部」のような用語は、少なくとも一つの機能や動作を処理する単位を示し、これはハードウェアやソフトウェア、またはハードウェアとソフトウェアとの結合せにより具現され得る。

さらに、明細書の全体に亘って、ある部分が他の部分と「連結（接続）」されているとするとき、これは、「直接的に連結（接続）」されている場合のみならず、その中間に他の素子を介して「間接的に連結（接続）」されている場合も含む。

図１は、本発明による電気車両の構成を例示的に示す図である。

図１を参照すると、電気車両１は、セルアセンブリー１０、リレー２０、インバーター３０、電気モーター４０及びバッテリー管理システム１００を含む。

セルアセンブリー１０は、電気車両１の走行に必要な電気エネルギーを提供するためのものである。セルアセンブリー１０は、セルアセンブリー１０の正極端子１１と負極端子１２との間に電気的に直列接続する複数のバッテリーセルＣｅｌｌ_１～Ｃｅｌｌ_ｎ（ｎは、２以上の自然数である。）を含む。各バッテリーセルＣｅｌｌは、例えば、リチウムイオンセルなどのように反復的な充放電が可能なものであれば、特に限定されない。

リレー２０は、セルアセンブリー１０の充放電のための電流経路に設けられる。リレー２０は、制御部１２０によって出力されるスイチング信号ＳＳに応じてオンオフ制御される。

インバーター３０は、バッテリー管理システム１００からの命令ＳＤに応じて、セルアセンブリー１０からの直流電流を交流電流に変換するように提供される。電気モーター４０は三相交流モーターであって、インバーター３０によって生成される交流電流を受けて駆動する。電気車両１は、電気モーター４０が駆動中に発生する駆動力によって走行する。

バッテリー管理システム１００は、各バッテリーセルＣｅｌｌに電気的に接続可能に提供される。バッテリー管理システム１００は、電流測定部１１１、電圧測定部１１２、制御部１２０及びメモリー部１３０を含む。バッテリー管理システム１００は、温度測定部１１３及び通信部１４０の少なくとも一つをさらに含み得る。

電流測定部１１１は、電流経路に電気的に接続可能に提供される。例えば、シャント抵抗やホール効果素子などが電流測定部１１１として用いられ得る。電流測定部１１１は、セルアセンブリー１０を介して流れる電流（以下、「セル電流」と称する）を測定し、測定されたセル電流を示す第１信号ＳＩを制御部１２０に出力するように構成される。

電圧測定部１１２は、各バッテリーセルＣｅｌｌの正極端子と負極端子に電気的に接続可能に提供される少なくとも一つの電圧センサーを含む。電圧測定部１１２は、各バッテリーセルＣｅｌｌの両端にかかった電圧であるセル電圧を測定し、測定されたセル電圧を示す第２信号ＳＶを制御部１２０に出力するように構成される。

温度測定部１１３は、各バッテリーセルＣｅｌｌから所定の距離内の領域に配置された少なくとも一つの温度センサーＴを含む。例えば、熱電対などが温度センサーＴとして用いられ得る。温度測定部１１３は、各バッテリーセルＣｅｌｌの温度を測定し、測定された温度を示す第３信号ＳＴを制御部１２０に出力するように構成される。

制御部１２０は、電流測定部１１１、電圧測定部１１２、温度測定部１１３、メモリー部１３０、通信部１４０及びリレー２０に動作可能に結合する。制御部１２０は、ハードウェア的に、ＡＳＩＣｓ（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔｓ）、ＤＳＰｓ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ）、ＤＳＰＤｓ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｄｅｖｉｃｅｓ）、ＰＬＤｓ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｄｅｖｉｃｅｓ）、ＦＰＧＡｓ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙｓ）、マイクロプロセッサー（ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ）、その他の機能の遂行のための電気的ユニットの少なくとも一つを用いて具現され得る。

制御部１２０は、第１信号ＳＩ、第２信号ＳＶ及び第３信号ＳＴを周期的に収集するように構成される。制御部１２０は、それに内蔵されたＡＤＣ（ａｎａｌｏｇ－ｔｏ－ｄｉｇｉｔａｌ ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）を用いて、第１信号ＳＩ、第２信号ＳＶ及び第３信号ＳＴの各々からセル電流、セル電圧及び温度を決定した後、決定された値をメモリー部１３０に保存するように構成される。

メモリー部１３０は、制御部１２０に動作可能に結合する。メモリー部１３０には、後述する実施例によるＳＯＣ推定方法の段階を行うのに必要なプログラム及び各種データが保存され得る。メモリー部１３０は、例えば、フラッシュメモリタイプ（ｆｌａｓｈ（登録商標） ｍｅｍｏｒｙ ｔｙｐｅ）、ハードディスクタイプ（ｈａｒｄ ｄｉｓｋ ｔｙｐｅ）、ＳＳＤタイプ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｉｓｋ ｔｙｐｅ，ソリッドステートディスクタイプ）、ＳＤＤタイプ（Ｓｉｌｉｃｏｎ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ ｔｙｐｅ，シリコンディスクドライブタイプ）、マルチメディアカードマイクロタイプ（ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ｃａｒｄ ｍｉｃｒｏ ｔｙｐｅ）、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ，ランダムアクセスメモリ）、ＳＲＡＭ（ｓｔａｔｉｃ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ，スタティックランダムアクセスメモリ）、ＲＯＭ（ｒｅａｄ‐ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ，リードオンリメモリ）、ＥＥＰＲＯＭ（ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ｅｒａｓａｂｌｅ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｒｅａｄ‐ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ，エレクトリカリーイレーサブルリードオンリメモリ）、ＰＲＯＭ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｒｅａｄ－ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ，プログラマブルリードオンリメモリ）の少なくとも一つのタイプの保存媒体を含み得る。

通信部１４０は、電気車両１のＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）２と通信可能に結合し得る。通信部１４０は、ＥＣＵ２からの車両メッセージを制御部１２０に伝送し、制御部１２０からのバッテリーメッセージをＥＣＵ２に伝送し得る。前記車両メッセージは、電気車両１がキーオンまたはキーオフされたことを通知するための情報を含み得る。バッテリーメッセージは、各バッテリーセルＣｅｌｌのＳＯＣを通知するための情報を含み得る。通信部１４０とＥＣＵ２との通信には、例えば、ＬＡＮ（ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ，ローカルエリア・ネットワーク）、ＣＡＮ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ，コントローラー・エリア・ネットワーク）、デージチェーンのような有線ネットワーク及び／またはブルートゥース（登録商標）、ジグビー、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）などの近距離無線ネットワークが活用され得る。

本明細書においては、ＳＯＣを０～１の範囲で表しており、ＳＯＣ０は、完全放電した状態を示し、ＳＯＣ１は完全充電された状態を示す。

本明細書においては、Ｕをある変数であるとすれば、「Ｕ［ｋ－１］」は、以前周期のＵ値を示し、「Ｕ［ｋ］」は、現周期のＵ値を示すと仮定する。記号［ ］と共に使用された記号ｋは、初期時点ｔ_０では０に設定され、初期時点ｔ_０から所定の時間Δｔ（例えば、０．００１秒）が経過する度に１ずつ増加する時間インデックスである。例えば、ｋ＝１０であることは、初期時点ｔ_０からΔｔ×１０だけの時間が経過したことを示す。初期時点ｔ_０は、予め決められたイベントが発生する時点であって、例えば、制御部１２０がスリップ状態からウェークアップ状態に切り換えられる時点であり得る。制御部１２０は、電気車両１がキーオンされることに応じて、スリップ状態からウェークアップ状態に切り換えられ、電気車両１がキーオフされることに応じて、ウェークアップ状態からスリップ状態に切り換えられ得る。

以下、カルマンフィルターに関わるアンペアカウンティング及び等価回路モデルについて説明する。

先ず、下記の数式１は、アンペアカウンティングによるバッテリーセルＣｅｌｌのＳＯＣを示す。

数式１において、Ｉ［ｋ－１］は、以前周期で測定されたセル電流（「第１セル電流」と称することがある。）、Ｑ_ｉはバッテリーセルＣｅｌｌの最大容量、ＳＯＣ［ｋ－１］は以前周期のＳＯＣ、ＳＯＣ［ｋ］は現周期のＳＯＣを示す。Ｉ［０］＝０Ａであり得る。最大容量Ｑ_ｉは、バッテリーセルＣｅｌｌに最大に保存可能な電荷量を示す。最大容量Ｑ_ｉは、バッテリーが完全充電された状態から完全放電した状態になるまでのセル電流の積算値と同一であり得る。

次に、等価回路モデル２００を説明する。図２を参照すると、等価回路モデル２００は、電圧源２１０、抵抗Ｒ_１及びＲＣペアＲ_２、Ｃ_２を含む。

電圧源２１０は、無負荷状態で長期間維持されたバッテリーセルＣｅｌｌの開放電圧Ｖ_ＯＣＶに倣う。開放電圧Ｖ_ＯＣＶは、分極電圧が完全に解消された状態におけるバッテリーセルＣｅｌｌのセル電圧と同一であり得る。図３に示したＯＣＶ－ＳＯＣカーブのように、開放電圧Ｖ_ＯＣＶは、バッテリーセルＣｅｌｌのＳＯＣと非線形的な関数関係を有する。即ち、Ｖ_ＯＣＶ＝ｆ_１（ＳＯＣ）、ＳＯＣ＝ｆ_２（Ｖ_ＯＣＶ）である。ｆ_１及びｆ_２は互いの逆関数である。例えば、図３を参照すると、３．３Ｖ＝ｆ_１（０．５）であり、０．７＝ｆ_２（３．４７Ｖ）である。ＯＣＶ－ＳＯＣカーブは、多様な温度別に予め決められていてもよい。

抵抗Ｒ_１は、バッテリーセルＣｅｌｌのＩＲドロップＶ_１に関わる。ＩＲドロップＶ_１は、セル電流によるバッテリーセルＣｅｌｌの両端にかかった電圧の瞬間的な変化を指す。メモリー部１３０には、ＳＯＣ、温度と抵抗Ｒ_１との対応関係が定義された第１ルックアップテーブルが記録され得、制御部１２０は、第１ルックアップテーブルから現周期のＳＯＣと温度に対応する抵抗Ｒ_１を決定し得る。

ＲＣペアは、抵抗Ｒ_２とキャパシタンスＣ_２の並列回路を称し、バッテリーセルＣｅｌｌの分極電圧（「オーバーポテンシャル」と称することもある。）Ｖ_Ｐに関わる。ＲＣペアの時定数（ｔｉｍｅ ｃｏｎｓｔａｎｔ）は、抵抗Ｒ_２とキャパシタンスＣ_２との積である。メモリー部１３０には、ＳＯＣ、温度と抵抗Ｒ_２との対応関係が定義された第２ルックアップテーブルが記録され得、制御部１２０は、第２ルックアップテーブルから現周期のＳＯＣと温度に対応する抵抗Ｒ_２を決定し得る。メモリー部１３０には、ＳＯＣ、温度とキャパシタンスＣ２との対応関係が定義された第３ルックアップテーブルが記録され得、制御部１２０は、第３ルックアップテーブルから現周期のＳＯＣと温度に対応するキャパシタンスＣ_２を決定し得る。

Ｖ_ｅｃｍは、等価回路モデル２００の両端にかかった電圧を示す変数であって、下記の数式２のように、開放電圧Ｖ_ＯＣＶ、ＩＲドロップＶ_１及び分極電圧Ｖ_Ｐの和と同一である。

数式２において、Ｒ_１［ｋ］は現周期の抵抗Ｒ_１、Ｉ［ｋ］は現周期で測定されたセル電流（「第２セル電流」と称することがある。）である。Ｃ［ｋ］は、二つの成分ｃ［ｋ］と１を有するシステム行列である。ｃ［ｋ］は、関数ｆ_１によるＳＯＣ［ｋ］からＶ_ＯＣＶ［ｋ］への変換係数である。即ち、ｃ［ｋ］とＳＯＣ［ｋ］との積は、Ｖ_ＯＣＶ［ｋ］と同一である。例えば、図３を参照すると、ＳＯＣ［ｋ］＝０．５の場合、Ｖ_ＯＣＶ［ｋ］は３．３Ｖであることから、制御部１２０は、ｃ［ｋ］を６．６に設定し得る。

等価回路モデル２００において、分極電圧Ｖ_Ｐは、下記の数式３のように定義できる。

数式３において、Ｒ_２［ｋ－１］は以前周期の抵抗Ｒ_２、τはＲＣペアの時定数、Ｖ_Ｐ［ｋ－１］は以前周期の分極電圧、Ｖ_Ｐ［ｋ］は現周期の分極電圧を示す。Ｖ_Ｐ［０］＝０Ｖである。数式３のτは、Ｒ_２［ｋ－１］とＣ_２［ｋ－１］との積であり得る。

制御部１２０は、以前周期で推定された各バッテリーセルＣｅｌｌのＳＯＣに基づいて、複数のバッテリーセルＣｅｌｌ_１～Ｃｅｌｌ_ｎを少なくとも一つのグループに分類する。

図４は、複数のバッテリーセルのグループ化過程を説明するのに参照される図である。

図４においては、理解を助けるために、ｎ＝１０、即ち、直列接続した合計１０個のバッテリーセルＣｅｌｌ_１～Ｃｅｌｌ_１０がセルアセンブリー１０に含まれ、以前周期で推定された第１～第１０バッテリーセルＣｅｌｌ_１～Ｃｅｌｌ_１０のＳＯＣが、順番に０．８８、０．８０、０．８２、０．８４、０．８７、０．８９、０．９０、０．９５、０．９４、０．８１であることとして例示した。最小ＳＯＣは０．８０であり、最大ＳＯＣは０．９５であることが分かる。

制御部１２０は、最小ＳＯＣ０．８０を基準で、各グループの最大ＳＯＣと最小ＳＯＣとの差が臨界差値以下になるよう、第１～第１０バッテリーセルＣｅｌｌ_１～Ｃｅｌｌ_１０をグループ化し得る。例えば、臨界差値が０．０６として予め与えられた場合、図４に示したように、０．８０、０．８１、０．８２及び０．８４のＳＯＣを有する４個のバッテリーセルＣｅｌｌ_２、Ｃｅｌｌ_１０、Ｃｅｌｌ_３、Ｃｅｌｌ_４が第１グループ（Ｇ＃１）に分類され、０．８７、０．８８、０．８９及び０．９０のＳＯＣを有する四つのバッテリーセルＣｅｌｌ_５、Ｃｅｌｌ_１、Ｃｅｌｌ_６、Ｃｅｌｌ_７が第２グループ（Ｇ＃２）に分類され、０．９４及び０．９５のＳＯＣを有する二つのバッテリーセルＣｅｌｌ_９、Ｃｅｌｌ_８が第３グループ（Ｇ＃３）に分類される。

または、制御部１２０は、最大ＳＯＣ０．９５を基準で、各グループの最大 ＳＯＣと最小ＳＯＣとの差が臨界差値以下になるよう、第１～第１０バッテリーセルＣｅｌｌ_１～Ｃｅｌｌ_１０をグループ化し得る。例えば、臨界差値が０．０６である場合、０．８９、０．９０、０．９４及び０．９５のＳＯＣを有する４個のバッテリーセルが一つのグループに分類され、０．８２、０．８４、０．８７、０．８８のＳＯＣを有する４個のバッテリーセルが他の一つのグループに分類され、０．８０及び０．８１のＳＯＣを有する二つのバッテリーセルがさらに他の一つのグループに分類される。

または、ＳＯＣが小さい順に臨界個数ずつ第１～第１０バッテリーセルＣｅｌｌ_１～Ｃｅｌｌ_１０をグループ化し得る。例えば、臨界個数が３である場合、０．８０、０．８１、０．８２のＳＯＣを有する３個のバッテリーセルが一つのグループに分類され、０．８４、０．８７、０．８８のＳＯＣを有する三つのバッテリーセルが他の一つのグループに分類され、０．８９、０．９０、０．９４のＳＯＣを有する三つのバッテリーセルがさらに他の一つのグループに分類され、０．９５のＳＯＣを有する一つのバッテリーセルは、さらに他の一つのグループに分類される。

または、ＳＯＣが大きい順に臨界個数ずつ第１～第１０バッテリーセルＣｅｌｌ_１～Ｃｅｌｌ_１０をグループ化し得る。例えば、臨界個数が４である場合、０．８９、０．９０、０．９４、０．９５のＳＯＣを有する４個のバッテリーセルが一つのグループに分類され、０．８２、０．８４、０．８７、０．８８のＳＯＣを有する４個のバッテリーセルが他の一つのグループに分類され、０．８０、０．８１のＳＯＣを有する二つのバッテリーセルが、さらに他の一つのグループに分類される。

下記の数式において、下付き文字「_＾」で表された各パラメーターは、時間アップデートによって予測された値を示す。また、上付き文字「^－」で表された各パラメーターは、測定アップデートによって補正された状態変数の値を示す。

制御部１２０は、グループ化が完了すると、第１カルマンフィルターを用いて、各グループの以前周期の平均ＳＯＣ、第１セル電流及び第２セル電流に基づいて現周期における各グループの平均ＳＯＣ及び平均分極電圧を推定する。

以下、第１カルマンフィルターについて詳しく説明する。下記の数式４は、第１カルマンフィルターの状態方程式であって、数式１及び数式３に関わる。

数式４において、ＳＯＣ_ａｖ＿＾［ｋ－１］は、以前周期における各グループの平均ＳＯＣ、Ｖ_{Ｐ＿ａｖ＿＾}［ｋ－１］は、以前周期における各グループの平均分極電圧、Ｑ_ａｖは、各グループの平均最大容量、τ_ａｖは、各グループのＲＣペアの平均時定数、Ｒ_２＿ａｖ［ｋ－１］は、以前周期における各グループのＲＣペアの抵抗Ｒ_２の平均を示す。一例で、第２グループにおいて、ＳＯＣ_ａｖ＿＾［ｋ－１］＝（０．８７＋０．８８＋０．８９＋０．９０）／４＝０．８８５である。各グループの平均時定数は、同じグループに属するバッテリーセルの平均ＳＯＣ及び平均温度に各々対応する抵抗Ｒ_２とキャパシタンスＣ_２との積であり得る。

下記の数式５は、第１カルマンフィルターの時間アップデート方程式である。

数式５において、Ｐ［ｋ－１］は、以前周期の補正された誤差共分散行列（ｅｒｒｏｒ ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｍａｔｒｉｘ）、Ｑは、プロセスノイズ共分散行列（ｐｒｏｃｅｓｓ ｎｏｉｓｅ ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｍａｔｒｉｘ）、Ｐ^－［ｋ］は、現周期の誤差共分散行列を示す。Ｗ_１は、アンペアカウンティングの不正確度を示す予め決められた定数、Ｗ_２は、等価回路モデルの不正確度を示す予め決められた定数であり得る。Ａ［ｋ－１］^Ｔは、Ａ［ｋ－１］の転置行列である。ｋ＝０であり、Ｐ［０］＝［１ ０；０ １］であり得る。制御部１２０は、数式４及び数式５を用いた時間アップデート過程が完了すると、測定アップデート過程を実行する。

下記の数式６は、第１カルマンフィルターの第１測定アップデート方程式である。

数式６において、Ｋ_Ｇ［ｋ］は、各グループの現周期のカルマンゲイン、Ｃ^Ｔ［ｋ］は、Ｃ［ｋ］（数式２参照）の転置行列、Ｌは、予め決められた成分を有する測定ノイズ共分散行列（ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｎｏｉｓｅ ｃｏｖａｒｉａｎｃｅ ｍａｔｒｉｘ）を示す。

下記の数式７は、第１カルマンフィルターの第３測定アップデート方程式である。

数式７において、Ｅは２×２の単位行列を示す。Ｐ［ｋ］は、数式５からのＰ^－［ｋ］が数式７によって補正された結果である。

下記の数式８は、第１カルマンフィルターの出力方程式であり、数式９は、第１カルマンフィルターの第２測定アップデート方程式である。

数式８及び数式９において、ｙ［ｋ］は、現周期で測定された各グループの平均セル電圧、ｙ_＾［ｋ］は、現周期で推定された各グループの平均セル電圧、Ｒ_１＿ａｖ［ｋ］は、各グループの抵抗Ｒ_１の平均、ＳＯＣ_ａｖ＿＾［ｋ］は、現周期で推定された各グループの平均ＳＯＣ、Ｖ_{Ｐ＿ａｖ＿＾}［ｋ］は、現周期で推定された各グループの平均分極電圧を示す。数式９によるｘ_＾［ｋ］は、次の周期で数式４のｘ_＾［ｋ－１］として用いられ得る。

第１カルマンフィルターによって各グループに対して１回実行された後、各グループに属する各バッテリーセルＣｅｌｌに対して第２カルマンフィルターを一回ずつ実行することで、現周期における全てのバッテリーセルＣｅｌｌ_１～Ｃｅｌｌ_ｎの各々のＳＯＣが推定される。

注目すべき点は、第２カルマンフィルターは、現周期における各バッテリーセルＣｅｌｌの分極電圧を直接演算せず、第１カルマンフィルターによって決められた現周期の平均分極電圧を活用するという点である。これによって、第２カルマンフィルターによっては、各バッテリーセルＣｅｌｌの分極電圧をアップデートするための演算が省略される。

以下、第２カルマンフィルターについて詳しく説明する。下記の数式１０は、第２カルマンフィルターの状態方程式である。

数式１０において、ＳＯＣ_ｉ＿＾［ｋ－１］は、以前周期で推定された各バッテリーセルＣｅｌｌのＳＯＣ、Ｑｉは、各バッテリーセルＣｅｌｌの最大容量、ＳＯＣ_ｉ ^－ _＿＾［ｋ］は、現周期で時間アップデートによって予測された各バッテリーセルＣｅｌｌのＳＯＣである。各バッテリーセルＣｅｌｌにおいて、ＳＯＣ_ｉ＿＾［０］＝ｆ_２（Ｖ_ＯＣＶ［０］）である。Ｖ_ＯＣＶ［０］は、初期時点ｔ_０で測定された各バッテリーセルＣｅｌｌの電圧である。

下記の数式１１は、第２カルマンフィルターの時間アップデート方程式である。

数式１１において、ｓ［ｋ－１］は、以前周期の誤差共分散、ｗは、プロセスノイズ、ｓ^－［ｋ］は、現周期で予測された誤差共分散である。ｗは、数式５のＷ_１と同一であり得る。ｋ＝０であり、Ｓ［０］＝０であり得る。制御部１２０は、数式１０及び数式１１を用いた時間アップデート過程が完了すると、測定アップデート過程を実行する。

下記の数式１２は、第２カルマンフィルターの第１測定アップデート方程式である。

数式１２において、Ｋ_ｉ［ｋ］は、現周期のカルマンゲイン、Ｊは、測定ノイズ共分散である。Ｊは、数式６のＬの１行１列の成分と同一であり得る。

下記の数式１３は、第２カルマンフィルターの第３測定アップデート方程式である。

数式１３において、ｓ［ｋ］は、現周期の誤差共分散であって、数式１１からのｓ^－［ｋ］が数式１３によって補正された結果である。

下記の数式１４は、第２カルマンフィルターの出力方程式であり、数式１５は、第２カルマンフィルターの第２測定アップデート方程式である。

数式１４及び数式１５において、Ｖ_ｉ［ｋ］は、現周期で測定されたバッテリーセルＣｅｌｌのセル電圧、Ｖ_ｉ＿＾［ｋ］は、現周期で時間アップデートによって予測されたバッテリーセルＣｅｌｌのセル電圧、Ｒ_１＿ｉ［ｋ］は、現周期におけるバッテリーセルＣｅｌｌの抵抗Ｒ_１、Ｖ_{Ｐ＿ａｖ＿＾}［ｋ］は、バッテリーセルＣｅｌｌが属しているグループの現周期の平均分極電圧、ＳＯＣ_ｉ＿＾［ｋ］は、現周期で推定されたバッテリーセルＣｅｌｌのＳＯＣを示す。一例で、バッテリーセルＣｅｌｌ_１のＶ_ｉ＿＾［ｋ］を演算するに際しては、第２グループ（Ｇ＃２）に対する数式８のＶ_{Ｐ＿ａｖ＿＾}［ｋ］が数式１４のＶ_{Ｐ＿ａｖ＿＾}［ｋ］として用いられ得る。数式１５によるＳＯＣ_ｉ＿＾［ｋ］は、次の周期で数式１０のＳＯＣ_ｉ＿＾［ｋ－１］として用いられ得る。

今まで第１カルマンフィルター及び第２カルマンフィルターによる各バッテリーセルＣｅｌｌのＳＯＣ推定について説明した。

制御部１２０は、下記の数式１６を用いて、容量アップデート期間におけるセル電流積算値と容量アップデート期間における各バッテリーセルＣｅｌｌのＳＯＣ変化に基づいて、各バッテリーセルＣｅｌｌの最大容量Ｑ_ｉを決定し得る。

数式１６において、ΔＳＯＣは、容量アップデート期間におけるＳＯＣ変化分、ΔＱは、容量アップデート期間におけるセル電流積算値である。数式１６において、ａは、容量アップデート期間の開始時点に対応する時間インデックスを示し、ｂは、容量アップデート期間の終了時点に対応する時間インデックスを示す。容量アップデート期間は、ΔＳＯＣが臨界変化分（例えば、０．５）以上になる最も最近の期間であり得る。例えば、第１バッテリーセルＣｅｌｌ_１において、ａ＝０、ｂ＝ｋ、ΔＳＯＣ＝０．６、ΔＱ＝１２０ｍＡｈの場合、第１バッテリーセルＣｅｌｌ_１の最大容量Ｑ_ｉは２００ｍＡｈに決定され得る。

一方、バッテリーセルＣｅｌｌが退化するほど最大容量が減少する。したがって、バッテリーセルＣｅｌｌの退化度が一定の水準を超えると、バッテリーセルが急に使用不能状態になってしまう可能性が非常に高いため、ＳＯＣをより精密に推定する必要がある。

制御部１２０は、複数のバッテリーセルＣｅｌｌ_１～Ｃｅｌｌ_ｎに対するグループ化の前に、複数のバッテリーセルＣｅｌｌ_１～Ｃｅｌｌ_ｎの平均最大容量に基づいて、前述した臨界差値または臨界個数を決定し得る。

一例で、平均最大容量が臨界容量（例えば、設計容量の８５％）以上である場合、臨界差値は、第１設定値（例えば、０．０６）と同一に決められ、平均最大容量が臨界容量未満である場合、臨界差値は第１設定値より小さい第２設定値（例えば、０．０４）と同一に決定され得る。臨界差値が減少すると、複数のバッテリーセルＣｅｌｌ_１～Ｃｅｌｌ_ｎがさらに多い個数のグループに分類可能になるので、各バッテリーセルＣｅｌｌのＳＯＣがより精密に推定される。

他の例で、平均最大容量が臨界容量以上である場合、臨界個数は第３設定値（例えば、４）と同一に決定され、平均最大容量が臨界容量未満である場合、臨界個数は、第３設定値より小さい第４設定値（例えば、３）と同一に決定され得る。臨界個数が減少すると、複数のバッテリーセルＣｅｌｌ_１～Ｃｅｌｌ_ｎがさらに多い個数のグループに分類可能になるので、各バッテリーセルＣｅｌｌのＳＯＣがより精密に推定される。

図５～図７を参照して後述する各実施例による方法は、制御部１２０が予め決められたイベントの発生に応じて、スリップモードからウェークアップモードに切り替えられる初期時点ｔ_０で開始される。初期時点ｔ_０で、時間インデックスｋ＝０である。各実施例による方法は、制御部１２０がウェークアップモードからスリップモードに切り換えられるときに終了する。

図５は、本発明の第１実施例によるＳＯＣ推定方法を例示的に示すフローチャートである。

図１～図５を参照すると、段階Ｓ５１０で、制御部１２０は、セル電流Ｉ［０］及び各バッテリーセルＣｅｌｌのセル電圧Ｖ_ｉ［０］を測定する。セル電流Ｉ［０］は、初期時点ｔ_０で最初に測定されたセル電流を示す。セル電圧Ｖ_ｉ［０］は、初期時点ｔ_０で最初に測定された各バッテリーセルＣｅｌｌの電圧を示す。Ｖ_ｉ［０］＝Ｖ_ＯＣＶ［０］である。

段階Ｓ５１２で、制御部１２０は、各バッテリーセルＣｅｌｌのセル電圧Ｖ_ｉ［０］に基づいて、各バッテリーセルＣｅｌｌの初期ＳＯＣであるＳＯＣ_ｉ＿＾［０］を決定する。

段階Ｓ５２０で、制御部１２０は、時間インデックスｋを１だけ増加させる。

段階Ｓ５３０で、制御部１２０は、以前周期で推定された各バッテリーセルＣｅｌｌのＳＯＣであるＳＯＣ_ｉ＿＾［ｋ－１］に基づいて、各グループの最大ＳＯＣと最小ＳＯＣとの差が所定の値（例えば、０．０６）以下になるよう、複数のバッテリーセルＣｅｌｌ_１～Ｃｅｌｌ_ｎを少なくとも一つのグループに分類する。

段階Ｓ５４０で、制御部１２０は、セル電流Ｉ［ｋ］及び各バッテリーセルＣｅｌｌのセル電圧Ｖ_ｉ［ｋ］を測定する。

段階Ｓ５５０で、制御部１２０は、第１カルマンフィルターを用いて各グループの現周期の平均分極電圧Ｖ_{Ｐ＿ａｖ＿＾}［ｋ］を推定する（数式４～９参照）。

段階Ｓ５６０で、制御部１２０は、第２カルマンフィルターを用いて各グループの各バッテリーセルＣｅｌｌの現周期のＳＯＣであるＳＯＣ_ｉ＿＾［ｋ］を推定する（数式１０～１５参照）。段階Ｓ５６０の後、段階Ｓ５２０に戻り得る。

図６は、本発明の第２実施例によるＳＯＣ推定方法を例示的に示すフローチャートである。

図１～図４及び図６を参照すると、段階Ｓ６１０において、制御部１２０は、セル電流Ｉ［０］及び各バッテリーセルＣｅｌｌのセル電圧Ｖ_ｉ［０］を測定する。

段階Ｓ６１２で、制御部１２０は、各バッテリーセルＣｅｌｌのセル電圧Ｖ_ｉ［０］に基づいて、各バッテリーセルＣｅｌｌの初期ＳＯＣであるＳＯＣ_ｉ＿＾［０］を決定する。

段階Ｓ６２０で、制御部１２０は、時間インデックスｋを１だけ増加させる。

段階Ｓ６３０で、制御部１２０は、複数のバッテリーセルＣｅｌｌ_１～Ｃｅｌｌ_ｎの平均最大容量Ｑ_ａｖが臨界容量以上であるか否かを判定する。平均最大容量Ｑ_ａｖは、下記の数式１７によって決定され得る。

数式１７において、Ｑ_ｉはバッテリーセルＣｅｌｌ_ｉの最大容量を示す。段階Ｓ６３０の値が「はい」である場合、段階Ｓ６４２へ進む。段階Ｓ６３０の値が「いいえ」である場合、段階Ｓ６４４へ進む。

段階Ｓ６４２で、制御部１２０は、第１設定値と同一に臨界差値を決定する。

段階Ｓ６４４で、制御部１２０は、第２設定値と同一に臨界差値を決定する。第２設定値は第１設定値より小さい。

段階Ｓ６５０で、制御部１２０は、以前周期で推定された各バッテリーセルＣｅｌｌのＳＯＣであるＳＯＣ_ｉ＿＾［ｋ－１］に基づいて、各グループの最大ＳＯＣと最小ＳＯＣとの差が臨界差値以下になるよう、複数のバッテリーセルＣｅｌｌ_１～Ｃｅｌｌ_ｎを少なくとも一つのグループに分類する。

段階Ｓ６６０で、制御部１２０は、セル電流Ｉ［ｋ］及び各バッテリーセルＣｅｌｌのセル電圧Ｖ_ｉ［ｋ］を測定する。

段階Ｓ６７０で、制御部１２０は、第１カルマンフィルターを用いて、各グループの現周期の平均分極電圧Ｖ_{Ｐ＿ａｖ＿＾}［ｋ］を推定する（数式４～９参照）。

段階Ｓ６８０で、制御部１２０は、第２カルマンフィルターを用いて、各グループの各バッテリーセルＣｅｌｌの現周期のＳＯＣであるＳＯＣ_ｉ＿＾［ｋ］を推定する（数式１０～１５参照）。段階Ｓ６８０の後、段階Ｓ６２０に戻り得る。

図７は、本発明の第３実施例によるＳＯＣ推定方法を例示的に示すフローチャートである。

図１～図４及び図７を参照すると、段階Ｓ７１０で、制御部１２０は、セル電流Ｉ［０］及び各バッテリーセルＣｅｌｌのセル電圧Ｖ_ｉ［０］を測定する。

段階Ｓ７１２で、制御部１２０は、各バッテリーセルＣｅｌｌのセル電圧Ｖ_ｉ［０］に基づいて、各バッテリーセルＣｅｌｌの初期ＳＯＣであるＳＯＣ_ｉ＿＾［０］を決定する。

段階Ｓ７２０で、制御部１２０は、時間インデックスｋを１だけ増加させる。

段階Ｓ７３０で、制御部１２０は、複数のバッテリーセルＣｅｌｌ_１～Ｃｅｌｌ_ｎの平均最大容量Ｑ_ａｖが臨界容量以上であるか否かを判定する。段階Ｓ７３０の値が「はい」である場合、段階Ｓ７４２へ進む。段階Ｓ７３０の値が「いいえ」である場合、段階Ｓ７４４へ進む。

段階Ｓ７４２で、制御部１２０は、第３設定値と同一に臨界個数を決定する。

段階Ｓ７４４で、制御部１２０は、第４設定値と同一に臨界個数を決定する。第４設定値は、第３設定値より小さい。

段階Ｓ７５０で、制御部１２０は、以前周期で推定された各バッテリーセルＣｅｌｌのＳＯＣであるＳＯＣ_ｉ＿＾［ｋ－１］の大きさ順に臨界個数ずつ複数のバッテリーセルＣｅｌｌ_１～Ｃｅｌｌ_ｎを少なくとも一つのグループに分類する。

段階Ｓ７６０で、制御部１２０は、複数のバッテリーセルＣｅｌｌ_１～Ｃｅｌｌ_ｎを介して流れる電流Ｉ［ｋ］及び各バッテリーセルＣｅｌｌのセル電圧Ｖ_ｉ［ｋ］を測定する。

段階Ｓ７７０で、制御部１２０は、第１カルマンフィルターを用いて、各グループの現周期の平均分極電圧Ｖ_{Ｐ＿ａｖ＿＾}［ｋ］を推定する（数式４～９参照）。

段階Ｓ７８０で、制御部１２０は、第２カルマンフィルターを用いて、各グループの各バッテリーセルＣｅｌｌの現周期のＳＯＣであるＳＯＣ_ｉ＿＾［ｋ］を推定する（数式１０～１５参照）。段階Ｓ７８０の後、段階Ｓ７２０に戻り得る。

制御部１２０は、複数のバッテリーセルＣｅｌｌ_１～Ｃｅｌｌ_ｎの少なくとも一つのＳＯＣであるＳＯＣ_ｉ＿＾［ｋ］が所定の安全範囲（例えば、０．０３～０．９７）から外れる場合、リレー２０をオフし得る。または、制御部１２０は、複数のバッテリーセルＣｅｌｌ_１～Ｃｅｌｌ_ｎの平均ＳＯＣが所定の安全範囲（例えば、０．０３～０．９７）から外れる場合、リレー２０をオフし得る。

以上で説明した本発明の実施例は、必ずしも装置及び方法を通じて具現されることではなく、本発明の実施例の構成に対応する機能を実現するプログラムまたはそのプログラムが記録された記録媒体を通じて具現され得、このような具現は、本発明が属する技術分野における専門家であれば、前述した実施例の記載から容易に具現できるはずである。

以上、本発明を限定された実施例と図面によって説明したが、本発明はこれに限定されず、本発明の属する技術分野で通常の知識を持つ者によって本発明の技術思想と特許請求の範囲の均等範囲内で多様な修正及び変形が可能であることは言うまでもない。

また、上述の本発明は、本発明が属する技術分野における通常の知識を持つ者によって本発明の技術思想から脱しない範囲内で多様な置換、変形及び変更が可能であるため、上述の実施例及び添付された図面によって限定されず、多様な変形が行われるように各実施例の全部または一部を選択的に組み合わせて構成可能である。

Claims (10)

1. 直列接続した複数のバッテリーセルを介して流れるセル電流を測定するように構成される電流測定部と、
   各バッテリーセルのセル電圧を測定するように構成される電圧測定部と、
   前記電流測定部及び前記電圧測定部に動作可能に結合した制御部と、を含み、
   前記制御部は、
   以前に推定された各バッテリーセルのＳＯＣに基づいて前記複数のバッテリーセルを複数のグループに分類し、
   第１カルマンフィルターを用いて、各グループの以前の平均ＳＯＣ、第１セル電流及び第２セル電流に基づいて各グループの現在の平均分極電圧を推定し、前記第１セル電流は、以前に測定されたセル電流を示し、前記第２セル電流は、現在の測定されたセル電流を示し、
   第２カルマンフィルターを用いて、前記第１セル電流、前記第２セル電流、各グループの現在の平均分極電圧、及び以前に推定された各バッテリーセルのＳＯＣに基づいて、各バッテリーセルの現在のＳＯＣを推定するように構成される、バッテリー管理システム。
2. 前記制御部は、
   各グループの最大ＳＯＣと最小ＳＯＣとの差が臨界差値以下になるように、前記複数のバッテリーセルを複数のグループに分類するように構成される、請求項１に記載のバッテリー管理システム。
3. 前記制御部は、
   前記複数のバッテリーセルの平均最大容量に基づいて前記臨界差値を決定するように構成される、請求項２に記載のバッテリー管理システム。
4. 前記制御部は、
   前記平均最大容量が臨界容量以上である場合、第１設定値と同一に前記臨界差値を決定し、
   前記平均最大容量が前記臨界容量未満である場合、前記第１設定値よりも小さい第２設定値と同一に前記臨界差値を決定するように構成される、請求項３に記載のバッテリー管理システム。
5. 前記制御部は、
   以前に推定された各バッテリーセルのＳＯＣの大きさ順に臨界個数ずつ前記複数のバッテリーセルを複数のグループに分類するように構成される、請求項１から４のいずれか一項に記載のバッテリー管理システム。
6. 前記制御部は、
   前記複数のバッテリーセルの平均最大容量に基づいて前記臨界個数を決定するように構成される、請求項５に記載のバッテリー管理システム。
7. 前記制御部は、
   前記平均最大容量が臨界容量以上である場合、第３設定値と同一に前記臨界個数を決定し、
   前記平均最大容量が前記臨界容量未満である場合、前記第３設定値より小さい第４設定値と同一に前記臨界個数を決定するように構成される、請求項６に記載のバッテリー管理システム。
8. 請求項１から７のいずれか一項に記載の前記バッテリー管理システムを含む、バッテリーパック。
9. 請求項８に記載の前記バッテリーパックを含む、電気車両。
10. 直列接続した複数のバッテリーセルのためのバッテリー管理方法であって、
    以前に推定された各バッテリーセルのＳＯＣに基づいて前記複数のバッテリーセルを複数のグループに分類する段階と、
    第１カルマンフィルターを用いて、各グループの以前の平均ＳＯＣ、第１セル電流及び第２セル電流に基づいて各グループの現在の平均分極電圧を推定する段階と、
    第２カルマンフィルターを用いて、前記第１セル電流、前記第２セル電流、各グループの現在の平均分極電圧、及び以前に推定された各バッテリーセルのＳＯＣに基づいて各バッテリーセルの現在のＳＯＣを推定する段階と、を含み、
    前記第１セル電流は、以前に測定されたセル電流を示し、
    前記第２セル電流は、現在の測定されたセル電流を示す、バッテリー管理方法。

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