JP7266587B2 - 再充電可能なバッテリを制御するための方法およびシステム - Google Patents

Description

発明の分野
本発明は、再充電可能なバッテリの分野に関する。特に、本発明は、独立特許請求項に係る、高度な診断および制御のための自己較正バッテリモデルに基づいて再充電可能なバッテリを制御するための方法およびバッテリ管理システムに関する。

発明の背景
電気化学バッテリ（以下では、簡潔に「バッテリ」と称される）は、一般にバッテリエネルギ貯蔵システムの基礎を成すものであるが、時間とともに経時変化する。バッテリ経時変化は、複雑なプロセスであり、たとえバッテリが全く利用されなくても起こる。経時変化は、バッテリが循環させられると、すなわち繰り返し充放電されると、より速く進行する。それぞれの充電／放電サイクルの影響は、時間とともに累積していき、経時変化に対するそれらの影響は、たとえば高い充電率もしくは放電率または低すぎるもしくは高すぎる充電状態によりバッテリに対する電気化学および熱応力が増加するにつれて大きくなり、これらは全て、バッテリセル内である程度の不可逆的な物理的および化学的変化を引き起こす。したがって、経時変化挙動は、バッテリのセル設計および化学的性質に大きく依存するが、バッテリの動作のさせ方にも依存する。経時変化は、損失の増加につながるが、より重要なことに、電荷を保持するためのバッテリの容量を減少させ、ひいてはバッテリが提供し得る電力およびエネルギを両方とも減少させる。電力およびエネルギは、バッテリが提供しようとしているサービスの重要な側面であるので、さまざまな段階において、特に設計局面において、経時変化の影響を慎重に検討する必要がある。

経時変化挙動を分析するためのモデルは、たとえばＪ．シュマルシュティーヒ等による「Ｌｉ（ＮｉＭｎＣｏ）Ｏ_２ベースの１８６５０リチウムイオンバッテリのための全体論的経時変化モデル（A holistic ageing model for Li(NiMnCo)O₂ based 18650 lithium-ion batteries）」（ジャーナル・オブ・パワー・ソーシーズ２５７（２０１４）、３２５－３３４）に記載されており、これは全文が引用によって本明細書に含まれる。

したがって、重要なおよび／または高性能の用途のためのバッテリは、通常、広範な先験的試験により特徴付けられてきた。それゆえに、安全マージンを減らした状態でバッテリシステムを最適に設計できるまでに相当な時間、時には最大数年かかったものだった。バッテリの経時変化挙動に関連する詳細な先験的知識がない状態では、耐用年数の初めから終わりまで安全な動作を可能にするために、固定されかつ縮小された動作範囲がしばしば使用されていた。これは、実際に必要とされる以上にバッテリを大きくし、高価にし、競争力を低くする傾向がある。

現在、バッテリのエネルギおよび電力密度は、１年当たり５～８％の割合で増加している。続々と材料限界に近づくことにより、安全性限界が下がっていくであろう。したがって、バッテリの正確な診断および安全な制御は、さらに困難になり、同時にさらに重要になる。新たなセルタイプおよび化学的性質が加速的に出現して、使用開始前の完全な特徴付けに利用可能な経験に基づくデータはますます少なくなっていく。これは、バッテリまたはエネルギ管理およびモニタリングシステムを構築して動作させるやり方を変化させる。

システム全体へのバッテリの最適な組み込みおよび最適かつ安全な制御を可能にするために、たとえば原則としてＵＳ２０１５／３２６０３８Ａ１またはＵＳ２０１４／２７８１６７Ａ１に記載されている適切かつ効率的なバッテリ管理システム（ＢＭＳ）が必要である。このようなバッテリ管理システムは、一次レベルまたはより高いレベルのエネルギ管理システム（ＥＭＳ）の一部であってもよい。また、エネルギ管理システムという語は、時には、バッテリ管理システムの同義語として使用されてもよい。ハードウェアの観点からＢＭＳが商品になることが予想されるが、計算能力はますます増加していくであろう。

したがって、ＢＭＳは、特に以下の問題および課題に対処することができるべきである：
・今後、バッテリは、エネルギ密度およびコスト圧力の増加に起因して、より低い安全マージンを有する見込みである
・酷使に耐える用途での安全なバッテリ動作は、バッテリの電圧限界が温度、充電／放電率および経時変化によってどのように影響を受けるかに関する詳細な知識を必要とする
・製品化までの時間が短くなることにより、経時変化挙動を先験的に理解するのに利用可能な経験に基づくデータが少なくなる
・安全なおよび／または最適な操作ウィンドウは、耐用期間にわたって変化していき、安全性および性能を最大化するためには適切に動的に適合させる必要がある
・バッテリの環境条件は、突然変化する可能性があり、バッテリが経験する温度およびバッテリをどのように動作させるべきかに影響を及ぼす
・エンドユーザによって適用される負荷プロファイルは、先験的に未知であることが多い。

発明の概要
したがって、本発明の目的は、上記の問題に対処して解決することができるシステムおよび方法を提供することである。この目的およびさらなる目的は、独立請求項１に規定されているバッテリ管理システム、ならびに、独立請求項９に規定されているバッテリによってまたはバッテリに供給される充電状態、電流、電圧および／または電力を制御するための方法によって解決される。

本発明に係る再充電可能なバッテリ（１）のためのバッテリ管理システムは、
ａ）１つ以上の制御システム設定に依存して以下のもののうちの１つ以上を制御するように構成された制御システム（２）を備え、上記以下のものは、
ｉ）電流と、
ｉｉ）電圧と、
ｉｉｉ）上記バッテリによってまたは上記バッテリに供給される電力と、
ｉｖ）充電状態とを含み、
上記バッテリ管理システムはさらに、
ｂ）数値バッテリモデル（３）を備え、上記数値バッテリモデル（３）は、
ｉ）複数の電気パラメータによって特徴付けられる等価電気回路の観点から上記バッテリを表すパラメータ化された電気モデル（３１）と、
ｉｉ）複数の熱パラメータに基づいて、上記バッテリによってまたは上記バッテリに供給される電流、電圧および／または電力の関数として上記バッテリの内部温度を推定することができるパラメータ化された熱モデル（３２）と、
ｉｉｉ）経時変化モデル（３３）とを備え、上記経時変化モデル（３３）は、
（１）上記バッテリの内部温度、ならびに、供給される瞬間的充電状態、電流、電圧および電力のうちの１つ以上に依存して、上記バッテリの予想寿命の瞬時消費量を示す応力パラメータを提供するように構成され、
（２）上記パラメータ化された熱モデルから得られる内部温度、ならびに好ましくは、供給される瞬間的充電状態、電流、電圧および電力のうちの１つ以上の時系列順序に基づいて、更新された電気パラメータおよび／または更新された熱パラメータを提供するように構成され、
上記バッテリ管理システムはさらに、
ｃ）応力パラメータに基づいてコントローラ設定を適合させるように構成された制御システム設定更新ユニット（２１）を備える。

本発明に係るバッテリ（１）によってまたはバッテリ（１）に供給される充電状態、電流、電圧および／または電力を制御するための方法は、
ａ）閉ループ制御スキームのもとで１つ以上の制御システム設定に依存して上記量を制御するための制御システム（２）を提供するステップと、
ｂ）数値バッテリモデル（３）を提供するステップとを備え、上記数値バッテリモデル（３）は、
ｉ）複数の電気パラメータによって特徴付けられる等価電気回路の観点から上記バッテリを表すパラメータ化された電気モデル（３１）と、
ｉｉ）複数の熱パラメータに基づいて、上記バッテリによってまたは上記バッテリに供給される電流、電圧および／または電力の関数として上記バッテリの内部温度を推定することができるパラメータ化された熱モデル（３２）と、
ｉｉｉ）経時変化モデル（３３）とを備え、上記経時変化モデル（３３）は、
（１）上記バッテリの上記内部温度、ならびに、供給される瞬間的充電状態、電流、電圧および電力のうちの１つ以上に依存して、上記バッテリの予想寿命の瞬時消費量を示す応力パラメータを提供するように構成され、
（２）上記パラメータ化された熱モデルから得られる内部温度、ならびに好ましくは、供給される瞬間的充電状態、電流、電圧および電力のうちの１つ以上の時系列順序に基づいて、更新された電気パラメータおよび／または更新された熱パラメータを提供するように構成され、
上記方法はさらに、
ｃ）上記応力パラメータならびに／または上記複数の電気および熱パラメータの初期値を求めるステップと、
ｄ）上記コントローラ設定でコントローラの制御下で上記バッテリを動作させるステップと、
ｅ）上記数値バッテリモデル、特に上記電気および熱パラメータを定期的に更新するステップと、
ｆ）充電状態、電流、電圧および／または内部温度の所与の動作範囲に基づいて、更新された制御システム設定を選択するステップと、
ｇ）ステップｄ）～ｆ）を繰り返すステップとを備える。

制御システムは、特に、当業者に公知のタイプの標準的な閉ループ制御システム、特に多入力多出力（ＭＩＭＯ）閉ループ制御システムであってもよく、電気化学バッテリ、並列および／または直列に電気的に接続された複数の電気化学バッテリセルを備える集合体、および／または、個々の電気化学バッテリセルの１つ、２つまたはそれ以上の動作変数を、充電および／または放電サイクル中に、および／または、アイドル時に制御してもよい。したがって、動作変数は、特に放電サイクル中はバッテリによって提供および／または供給され、特に充電サイクル中はバッテリに提供および／または供給される特に電流Ｉ、電圧Ｖおよび電力Ｐのうちの１つ以上であってもよい。充電状態（ＳｏＣ）、放電深度（ＤｏＤ）および／またはバッテリの温度Ｔ、特に内部温度Ｔ_ｃｅｌｌも動作変数としてみなされてもよい。動作変数のうちの１つ以上は、制御システムの制御された変数であってもよく、制御システムは、瞬時値、平均値、値の時間依存性などのうちの１つ以上を制御してもよい。制御システムは、特にＰＩＤ制御を利用してもよい。

パラメータ化された電気モデルは、特に、ＳｏＣ依存の開回路電圧（ＯＣＶ）Ｖ_ＯＣを有する電圧源と、ＳｏＣおよび任意に温度依存の１つの直列抵抗器Ｒ_０（Ｒ０）とを有する等価回路モデル（ＥＣＭ）であってもよい。任意に、このＥＣＭは、動的構成要素（たとえば、ＲＣループ）によって拡張されてもよく、各ＲＣループは、抵抗およびキャパシタンス（換言すれば、抵抗および時定数）によって指定される。

パラメータ化された熱モデルは、特に、バッテリ、特にバッテリセルの内部温度または温度分布を、バッテリに加えられるまたはバッテリによって供給される電圧、電流および／または電力ならびに利用可能な任意の温度測定値の関数として、推定することを可能にする任意の数値モデルであってもよく、熱パラメータ（たとえば、熱抵抗または熱伝導率）、冷却剤の流量および熱容量、周囲温度などが考慮に入れられてもよい。次いで、好ましくは、計算された内部温度または温度分布は、電気パラメータの調節のために電気モデルに戻されてもよい。

経時変化モデルは、特に、寿命の瞬時消費量を示す応力パラメータおよび更新されたモデルパラメータの形式で、バッテリ経時変化の２つの主要な側面に関連する定量的情報を提供する数値モデルであってもよい。この意味で、バッテリ経時変化は、バッテリの残余寿命の消費としてみなされてもよく、上記寿命は、複数の量、特に上記の動作量に定性的および／または定量的に依存し得て、ひいては時間に依存し得る速度で、バッテリの使用によりおよび／または時間の経過により消費される。経時変化モデルにおいて、残余寿命は、予想残余寿命と称される量Ｌによって表されてもよく、予想残余寿命は、特に時間ｔの関数Ｌ（ｔ）によって表されてもよく、上記関数は、１と０との間の値をとり、Ｌ＝１は、新たなおよび／または未使用のバッテリに対応し、Ｌ＝０は、もはや本来の目的で使用されない、使用されるべきでないおよび／または使用できないバッテリに対応する。予想残余寿命は、実際の残余寿命の推定値または予測値としてみなされ得るモデル量であり、予想残余寿命および実際の残余寿命は異なっていてもよい、ということが理解されるべきである。一方では、経時変化モデルは、バッテリの残余寿命と、さまざまなモデルパラメータ、特にパラメータ化された電気モデルの電気パラメータおよび／またはパラメータ化された熱モデルの熱パラメータとの間の相関関係に関連する情報に基づいて、更新されたモデルパラメータを提供してもよい。他方では、経時変化モデルは、予想残余寿命の瞬時消費率の推定値の形式で応力パラメータを提供してもよく、予想残余寿命は、特に特定の充電状態（ＳＯＣ）、放電深度（ＤＯＤ）、温度および／または電流（Ｃレート）のような応力係数の関数としての、時間に対する導関数Ｌ（ｔ）、すなわちｄＬ（ｔ）／ｄｔに特に対応してもよい。応力パラメータは、特に、応力係数依存の予想残余寿命関数Ｌ（ｔ，...）、特にＬ（ｔ，Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔ_ｃｅｌｌ，ＳｏＣ，ＤｏＤ）の偏導関数、すなわちたとえば∂Ｌ（ｔ，Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔ_ｃｅｌｌ，ＳｏＣ，ＤｏＤ）／∂Ｉ、∂Ｌ（ｔ，Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔ_ｃｅｌｌ，ＳｏＣ，ＤｏＤ）／∂Ｖ、∂Ｌ（ｔ，Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔ_ｃｅｌｌ，ＳｏＣ，ＤｏＤ）／∂Ｐ、∂Ｌ（ｔ，Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔ_ｃｅｌｌ，ＳｏＣ，ＤｏＤ）／∂Ｔ_ｃｅｌｌ、∂Ｌ（ｔ，Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔ_ｃｅｌｌ，ＳｏＣ，ＤｏＤ）／∂ＳｏＣ、および／または、∂Ｌ（ｔ，Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔ_ｃｅｌｌ，ＳｏＣ，ＤｏＤ）／∂ＤｏＤとして定義されてもよい。寿命関数Ｌ（ｔ，Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔ_ｃｅｌｌ，ＳｏＣ，ＤｏＤ）は、式Ｌ（ｔ，...）によって示されるように、必ずしも全ての動作変数、特に応力パラメータＩ，Ｖ，Ｐ，Ｔ_ｃｅｌｌ，ＳｏＣ，ＤｏＤに依存しなくてもよい。それは、特に、Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔ_ｃｅｌｌ，ＳｏＣおよびＤｏＤを備える一組の量の、好ましくは非空の、サブセット、特に２つまたは３つの動作変数の任意の組み合わせにのみ依存してもよい。

また、好ましくは、パラメータ化された熱モデルによって得られる計算された内部温度または温度分布は、内部温度に関連する応力パラメータの調節ならびに電気パラメータおよび／または熱パラメータの更新のために経時変化モデルに渡されてもよい。

バッテリの推定残余寿命とさまざまなモデルパラメータとの間の相関関係に関連する情報は、特に、パラメータ化された関数、さまざまなタイプの近似曲線などを介して、ルックアップテーブルの形式で提供されてもよい。

制御システム設定更新ユニットまたは更新された制御システム設定の選択は、特に上記の応力パラメータを備える数値バッテリモデルによって得られるデータに従って、制御システムのセットポイントもしくは設定値を適合させ、および／または、動作限界を更新もしくは適合させ、または、バッテリの動作ルールを設定してもよい。

好ましくは、パラメータ化された電気モデル、パラメータ化された熱モデルおよび／または経時変化モデルは、特に連続的な充電および／または放電サイクル間に繰り返し更新され、または、たとえば充電および／または放電サイクル中に一定の間隔で繰り返し更新され、および／または、充放電サイクルから独立した一定の間隔で繰り返し更新される。

動作データ、特に動作変数を使用して、パラメータ化された電気モデルは、好ましくは事前知識と組み合わせて更新されてもよい。開回路電圧、内部抵抗、キャパシタンスの特性曲線が非線形の態様で充電状態に関連付けられる電気モデルの非線形性のために、そうする好ましい方法は、ルール（たとえば、ＳｏＣにおいて開回路電圧は単調に増加する）の形式で事前知識を組み込みながら、関連する量のルックアップテーブルを維持して、それらを動作データを使用して再較正することによる。

本発明に係るシステムおよび方法の好ましい変形例では、特に新たなバッテリが使用されるとき、またはバッテリが最初に使用されるときに、応力パラメータならびに／または複数の電気および熱パラメータの初期値が得られる。このような初期値は、特に、製造業者から入手可能であってもよく、またはバッテリが受ける指定の試験手順を介して得られてもよい。初期値は、比較的信頼できないものであり得て、すなわち正確な値からの比較的強い逸脱を示し得る。

その後、ヘルス状態（ＳｏＨ）推定および／または劣化推定によって、応力パラメータならびに／または複数の電気および熱パラメータの更新された値が導き出されてもよい。加えてまたは代替的に、専用の診断サイクルが実行されてもよく、どの診断サイクルの後にも、実質容量減少ΔＱ_ｒおよび抵抗増加ΔＲ_ｒは、対応するモデル予測ΔＱ_ｍおよびΔＲ_ｍとそれぞれ相互チェックされる。好ましくは、バッテリ動作変数のオフセットおよび履歴を使用して、オフセットがゼロになるまで応力パラメータを再較正してもよい。この再較正を実行する好ましい方法は、モデルベースのアプローチであり、いくつかの応力係数は、パラメータ化された態様でモデルに入力されてもよい。たとえば、好ましくは、内部温度がアレニウスの式を介して入力されてもよい。他の応力係数がルックアップテーブルによって考慮に入れられてもよい。その結果、先行技術に見られるような従来技術のバッテリとしての初期設計寿命から逸脱せずに、接続されたバッテリからの履歴データを考慮に入れて残余寿命の推定をますます正確にする電気および熱パラメータならびに経時変化の自己較正バッテリモデルが得られる。

本発明に係るシステムおよび方法の好ましい変形例では、数値バッテリモデルは、要約統計量および／または詳細情報をネットワークベースのサービスまたはクラウドサービスに通信し、および／または、そこから情報を収集してもよい。このように、このモデル更新は、恐らくさまざまな用途で動作して補完的情報を提供し得るさまざまな動作プラント／施設から恩恵を受けることができる。これにより、以下のプラスの影響が可能になる：
・バッテリの広範な先験的特徴付けの要件が大幅に減少する
・バッテリの安全性が向上する
・どのバッテリも常に最新の平均故障予測時間を報告し得るので、新たなサービスビジネスケースが可能である
・このような適応モデルは、記憶容量の将来的アップグレード、故障しているモジュールまたはパックの新たなものとの交換、またはセカンドライフ用途での予測不可能な自動車バッテリの使用さえも可能にする
・特に、オンラインで較正されたＥＣＭは、将来の熱損失のより正確な推定を可能にする。

本発明に係るシステムおよび方法の好ましい変形例では、制御システムは、バッテリの動作変数のうちの１つ以上を制御するためのモデル予測制御を利用し、コントローラによって利用されるモデルは、上記のパラメータ化された電気モデルおよび／またはパラメータ化された熱モデルを備える。

連続的に更新されるバッテリモデルは、たとえばプランニング／最適化ステップ内のモデルを使用してバッテリ動作を最適化することによって、モデル予測制御と組み合わせて使用されてもよい。特に、経時変化モデルによって更新される応力パラメータが、ヘルスコンシャス制御を可能にするために使用されてもよい。更新された動作限界、ルールおよび／またはターゲットは、数値バッテリモデルを介して得られる予測に従ってバッテリに対して設定されてもよい。たとえば、モデルが特定のＳｏＣレベルで増幅された経時変化を検出すると、バッテリのコントローラは、上記ＳｏＣレベル付近の範囲を自動的に試行および回避することによってバッテリの寿命および安全性を向上させるように構成されてもよい。さらに、動作パラメータによって特徴付けられる特定の動作または動作範囲がバッテリ内に高温を生じさせるであろうと数値バッテリモデルが予測した場合、コントローラは、その将来の動作の電力の定格を下げるか、または先制の冷却シーケンスを開始させるであろう。再較正された電気モデルは、任意のＳＯＨ、ＳＯＣ、温度および電流レベルにおける利用可能な電力を予測する可能性も提供する。これにより、この電力限界を超えた場合に、充放電電力プロファイル、特に充放電率を早めに適合させることが可能になる。別の可能性は、限界に近いシステムの動作による、および／または、好ましい動作範囲内での、全体システム性能、たとえばエネルギ効率の最適化である。

本発明は、電気モデル、熱モデルおよび経時変化モデルを含むバッテリヘルス、特に予想残余寿命の適応推定を可能にする。これは、特に以下で使用されてもよい：
・予知／処方的保全（たとえば、ヘルス推定に基づいて、所与のまたは予め定められた時間、特にｘヶ月以内にバッテリサービスを準備する、または、次のサービスウィンドウが最適に満たされるようにバッテリ負荷を適合させること、など）
・複数のバッテリが並列である場合の負荷分散（たとえば、１つのバッテリが速く経時変化するため、負荷を減少させる）
・システム全体におけるセットポイントの変化（たとえばＨＶＡＣ、温度、ＳｏＣ操作ウィンドウ、Ｃレート限界など）に対する影響。

本発明の実施形態は、１つ以上の電子もしくはコンピューティングデバイスを含んでもよく、および／または、このようなデバイスの使用を含んでもよい。上記デバイスは、一般に、プロセッサ、処理装置またはコントローラ（汎用中央処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス処理装置（ＧＰＵ）、マイクロコントローラ、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジック回路（ＰＬＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号処理（ＤＳＰ）デバイス、および／または、本明細書に記載されている機能を実行することができるその他の回路もしくは処理装置など）を含む。特に、バッテリ管理システム、制御システムおよび／または制御システム設定更新ユニットは、このような電子またはコンピューティングデバイス上で個々にまたは一緒に部分的または完全に実現されてもよい。

本明細書に記載されている方法は、ソフトウェアとしてまたはソフトウェアの形式で部分的または完全に実現されてもよく、このソフトウェアはさらに、非一時的なコンピュータ読取可能媒体において具体化される実行可能な命令として符号化されてもよく、非一時的なコンピュータ読取可能媒体は、ストレージデバイスおよび／またはメモリデバイスを含むが、これらに限定されるものではない。このような命令は、処理装置によって実行されると、本明細書に記載されている方法の少なくとも一部を好ましくはリアルタイムで処理装置に実行させる。上記の例は、例示に過ぎないため、プロセッサおよび処理装置という語の定義および／または意味を限定するよう意図されるものではない。

本明細書における「プロセッサ」または「コンピュータ」という語、ならびに関連する語（たとえば、「処理装置」、「コンピューティングデバイス」および「コントローラ」）は、当該技術分野においてコンピュータと称されるそれらの集積回路だけに限定されるものではなく、広くマイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）、特定用途向け集積回路、および他のプログラマブル回路を指し、これらの語は、本明細書において交換可能に使用されている。本明細書に記載されている実施形態では、メモリは、コンピュータ読取可能媒体（ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）など）、コンピュータ読取可能不揮発性媒体（フラッシュメモリなど）を含み得るが、これらに限定されるものではない。代替的に、フロッピー（登録商標）ディスク、コンパクトディスク（リードオンリメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、光磁気ディスク（ＭＯＤ）および／またはデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ））も使用されてもよい。また、本明細書に記載されている実施形態では、付加的な入力チャネルは、マウスおよびキーボードなどのオペレータインターフェイスに関連付けられたコンピュータ周辺装置であってもよいが、これに限定されるものではない。代替的に、たとえばスキャナを含み得るがこれに限定されない他のコンピュータ周辺装置も使用されてもよい。さらに、例示的な実施形態では、付加的な出力チャネルは、オペレータインターフェイスモニタを含み得るが、これに限定されるものではない。

さらに、本明細書における「ソフトウェア」および「ファームウェア」という語は、交換可能であり、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、クライアントおよびサーバによる実行のための任意のコンピュータプログラムストレージをメモリ内に含んでいる。

本明細書における「非一時的なコンピュータ読取可能媒体」という語は、任意のデバイスにおけるコンピュータ読取可能命令、データ構造、プログラムモジュールおよびサブモジュール、または他のデータなどの情報を短期的および長期的に格納する技術の任意の方法において実現される任意の有形のコンピュータベースのデバイスを表すよう意図される。したがって、本明細書に記載されている方法は、ストレージデバイスおよび／またはメモリデバイスを含むがこれらに限定されない有形の非一時的なコンピュータ読取可能媒体において具体化される実行可能な命令として符号化されてもよい。このような命令は、プロセッサによって実行されると、本明細書に記載されている方法の少なくとも一部をプロセッサに実行させる。さらに、本明細書における「非一時的なコンピュータ読取可能媒体」という語は、非一時的なコンピュータストレージデバイスを含むがこれに限定されない全ての有形のコンピュータ読取可能媒体を含み、非一時的なコンピュータストレージデバイスは、揮発性および不揮発性媒体、リムーバブルおよび非リムーバブル媒体（ファームウェア、物理および仮想ストレージ、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、その他のデジタルソース（ネットワークまたはインターネットなど）、ならびに、まだ未開発のデジタル手段を含むが、これらに限定されるものではなく、唯一の例外は、一時的な伝搬信号である。

本明細書における「リアルタイム」という語は、関連付けられたイベントの発生時間、予め定められたデータの測定および収集時間、データを処理する時間、ならびにイベントおよび環境に対するシステム応答時間のうちの少なくとも１つを指す。本明細書に記載されている実施形態では、これらのアクティビティおよびイベントは、実質的に瞬時に発生する。

本開示は、さまざまな実施形態または変形例における、上記および／または下記に説明または示される特徴の任意の組み合わせを有する実施形態も含む。また、本開示は、図面に示されている個々の特徴を、たとえそれらが他の特徴に関連付けてそこに示されていても、および／または、たとえそれらが上記または下記で説明されていなくても、含む。本開示は、特許請求の範囲または例示的な実施形態に記載されている特徴をもっぱら備える実施形態、および、追加の他の特徴を備える実施形態を備える。

本発明の上記のおよび他の局面は、下記の実施形態から明らかになり、下記の実施形態を参照して説明される。

添付の図面に示されている例示的な実施形態を参照して、本発明の主題を以下の本文においてより詳細に説明する。

本発明に係るバッテリの動作変数を制御するためのバッテリ管理システムおよび方法の例示的な実施形態を示す。 本発明に係るバッテリ管理システムまたは方法の一部として使用されるパラメータ化された電気モデルの例示的な実施形態を示す。 本発明に係るバッテリ管理システムまたは方法の一部として使用されるパラメータ化された熱モデルの例示的な実施形態を示す。 本発明に係る更新された電気パラメータを取得するための経時変化モデルの一部として使用される計算プロセスの例示的な実施形態を示す。

例示的な実施形態の詳細な説明
図１は、閉ループ制御システム２によって制御されるバッテリ１の動作変数を制御するためのバッテリ管理システムおよび方法の例示的な実施形態を示す。

バッテリ管理システムは、数値バッテリモデル３を備え、この数値バッテリモデル３は、パラメータ化された電気モデル３１と、パラメータ化された熱モデル３２と、経時変化モデル３３とをさらに備える。

図２は、本発明に係るバッテリ管理システムまたは方法の一部として使用されるパラメータ化された電気モデル３１の例示的な実施形態を示す。パラメータ化された電気モデル３１は、充電状態（ＳｏＣ）依存の開回路電圧（Ｖｏｃ）によって特徴付けられる電圧源と、抵抗Ｒ_０がＳｏＣ依存であり、任意に温度Ｔ、特に内部バッテリ温度Ｔ_ｃｅｌｌに依存する１つの直列抵抗器と、この直列抵抗器に直列に電気的に接続された少なくとも１つのＲＣ要素とを有する等価回路モデルであり、このＲＣ要素は、並列に電気的に接続されたＲＣ抵抗器とＲＣキャパシタとを備え、ＲＣ抵抗器は抵抗Ｒ_１を有し、ＲＣキャパシタはキャパシタンスＣ_１を有し、Ｒ_１およびＣ_１もＳｏＣ、任意に温度Ｔ、特に内部バッテリ温度Ｔ_ｃｅｌｌに依存する。ＳｏＣは、∫ｌｄｔにより求められるバッテリ内の累積電荷と実際のフル充電容量（ＦＣＣ）との間の比率として例示的に定義される。

曲線３１１，３１２，３１３および３１４は、２つの異なる内部バッテリ温度Ｔ１およびＴ２＞Ｔ１での充電状態と開回路電圧Ｒ_０，Ｒ_１およびＣ_１との間の例示的な関係をそれぞれ示す。

図３は、本発明に係るバッテリ管理システムまたは方法の一部として使用されるパラメータ化された熱モデル３２の例示的な実施形態を示す。パラメータ化された熱モデル３２は、２つの温度ノード、すなわち平均的な内部セル温度Ｔ_ｃｅｌｌおよび周囲温度Ｔ_ａｍｂ、を有する熱ネットワークモデルである。バッテリ内の電気損失によって生成される熱Ｑは、ＳＯＣ、電流、および任意に温度依存であり、電気モデルによって計算される。バッテリは、熱抵抗が冷却流体の流量ｍ_ｃｏｏｌに依存し得る熱抵抗Ｒ_{ｃｏｏｌｉｎｇ}を介して熱（ｃ_ｐ）が放散される前に熱（ｃ_ｐ）を貯蔵するための容量を有する。

計算された内部温度は、その後、電気特性の調節のために電気モデルに戻され、温度応力係数の調節のために経時変化モデルに戻される。

充電状態（ＳＯＣ）、放電深度（ＤＯＤ）、温度および電流（Ｃレート）が経時変化挙動の主な要因であり、特定の関数形式を有する。上記の量は、時間とともに積分されて、サイクルにわたって合計されて、変則的な条件を考慮にいれる。すなわち、以下の通りである。

ＦＣＣは、特に経時変化モデルΔＱ_ｍを介して予測される容量の相対的減少を予測し、それに初期容量Ｃ_ｉｎｉｔを乗算することによって、経時変化モデルからの出力に基づいて再較正されてもよい。

抵抗Ｒ_０およびＲ_１、ならびに任意にパラメータ化された電気モデル３１に含まれ得る他の抵抗は、Ｒｘ＝Ｒｘ_０×ΔＩＲ_ｍに従って経時変化モデルΔＩＲ_ｍによって予測される相対的抵抗増加で再較正される。パラメータ化された電気モデルの例示的な実施形態のキャパシタンスは、経時変化による影響を受けないと想定される。

Claims (29)

1. 再充電可能なバッテリ（１）のためのバッテリ管理システムであって、
   ａ）１つ以上の制御システム設定に依存して以下のもののうちの１つ、２つまたはそれ以上を制御するように構成された制御システム（２）を備え、前記以下のものは、
   ｉ）前記バッテリによってまたは前記バッテリに供給される電流と、
   ｉｉ）前記バッテリの電圧と、
   ｉｉｉ）前記バッテリによってまたは前記バッテリに供給される電力と、
   ｉｖ）前記バッテリの充電状態とを含み、
   前記バッテリ管理システムはさらに、
   ｂ）数値バッテリモデル（３）を備え、前記数値バッテリモデル（３）は、
   ｉ）複数の電気パラメータによって特徴付けられる等価電気回路の観点から前記バッテリを表すパラメータ化された電気モデル（３１）と、
   ｉｉ）複数の熱パラメータに基づいて、前記バッテリによってまたは前記バッテリに供給される電流、電圧および／または電力の関数として前記バッテリの内部温度を推定することができるパラメータ化された熱モデル（３２）と、
   ｉｉｉ）経時変化モデル（３３）とを備え、前記経時変化モデル（３３）は、
   （１）前記バッテリの内部温度、ならびに、供給される瞬間的充電状態、電流、電圧および電力のうちの１つ以上に依存して、前記バッテリの予想寿命の瞬時消費量を示す応力パラメータを提供するように構成され、
   （２）前記パラメータ化された熱モデルから得られる内部温度の時系列順序に基づいて、更新された電気パラメータおよび／または更新された熱パラメータを提供するように構成され、
   前記バッテリ管理システムはさらに、
   ｃ）応力パラメータに基づいてコントローラ設定を適合させるように構成された制御システム設定更新ユニット（２１）を備える、バッテリ管理システム。
2. 前記制御システムはさらに、前記バッテリの内部温度を閉ループ制御スキームを介して制御するように構成される、請求項１に記載のシステム。
3. 前記制御システムは、前記数値バッテリモデルの前記パラメータ化された電気および熱モデルを使用したモデル予測制御に基づく、請求項１または２に記載のシステム。
4. 前記パラメータ化された電気モデルの前記等価電気回路は、電圧源と、前記電圧源に直列に接続された直列抵抗器とを備える、請求項１～３のいずれか１項に記載のシステム。
5. 前記パラメータ化された電気モデルの前記等価電気回路は、前記直列抵抗器に直列に接続されたＲＣ要素を備え、前記ＲＣ要素は、並列に接続されたＲＣ抵抗器とＲＣキャパシタとを備える、請求項４に記載のシステム。
6. 少なくとも１つの電気量の数値は、前記バッテリの内部温度に依存する、請求項１～５のいずれか１項に記載のシステム。
7. 少なくとも１つの電気量の数値は、前記バッテリの瞬時充電状態（ＳｏＣ）に依存する、請求項１～６のいずれか１項に記載のシステム。
8. 前記経時変化モデルは、更新されたモデル量と対応する観察された量との間の差を考慮に入れるように更新され得る、請求項１～７のいずれか１項に記載のシステム。
9. バッテリ（１）によってまたはバッテリ（１）に供給される充電状態、電流、電圧および／または電力のうちの１つ、２つまたはそれ以上の量を制御するための方法であって、
   ａ）閉ループ制御スキームのもとで１つ以上の制御システム設定に依存して前記量を制御するための制御システム（２）を提供するステップと、
   ｂ）数値バッテリモデル（３）を提供するステップとを備え、前記数値バッテリモデル（３）は、
   ｉ）複数の電気パラメータによって特徴付けられる等価電気回路の観点から前記バッテリを表すパラメータ化された電気モデル（３１）と、
   ｉｉ）複数の熱パラメータに基づいて、前記バッテリによってまたは前記バッテリに供給される電流、電圧および／または電力の関数として前記バッテリの内部温度を推定することができるパラメータ化された熱モデル（３２）と、
   ｉｉｉ）経時変化モデル（３３）とを備え、前記経時変化モデル（３３）は、
   （１）前記バッテリの前記内部温度、ならびに、供給される瞬間的充電状態、電流、電圧および電力のうちの１つ以上に依存して、前記バッテリの予想寿命の瞬時消費量を示す応力パラメータを提供するように構成され、
   （２）前記パラメータ化された熱モデルから得られる内部温度の時系列順序に基づいて、更新された電気パラメータおよび／または更新された熱パラメータを提供するように構成され、
   前記方法はさらに、
   ｃ）前記応力パラメータならびに／または前記複数の電気および熱パラメータの初期値を求めるステップと、
   ｄ）前記コントローラ設定でコントローラの制御下で前記バッテリを動作させるステップと、
   ｅ）前記数値バッテリモデル、特に前記電気および熱パラメータを定期的に更新するステップと、
   ｆ）充電状態、電流、電圧および／または内部温度の所与の動作範囲に基づいて、更新された制御システム設定を選択するステップと、
   ｇ）ステップｄ）～ｆ）を繰り返すステップとを備える、方法。
10. 前記制御システムはさらに、前記バッテリの内部温度を閉ループ制御スキームを介して制御するように構成される、請求項９に記載の方法。
11. ステップｄ）において、前記バッテリは、前記数値バッテリモデルの前記パラメータ化された電気および熱モデルを使用したモデル予測制御下で動作される、請求項９または１０に記載の方法。
12. ステップｅ）において、前記数値バッテリモデルは、前記経時変化モデルからの出力を使用して更新される、請求項９～１１のいずれか１項に記載の方法。
13. ステップｅ）において、前記数値バッテリモデルは、診断ルーチンを使用して更新される、請求項９～１２のいずれか１項に記載の方法。
14. ステップｅ）において、前記数値バッテリモデルは、他のバッテリから得られるデータを使用して更新される、請求項９～１３のいずれか１項に記載の方法。
15. 更新されたモデル量と対応する観察された量との間の差を考慮に入れるように前記経時変化モデルを繰り返し更新するステップをさらに備える、請求項９～１４のいずれか１項に記載の方法。
16. 前記経時変化モデルは、推定された残余寿命を時間の関数Ｌ（ｔ）、特にＬ（ｔ，...）として提供するように構成される、請求項１～８のいずれか１項に記載のシステム。
17. 少なくとも１つの応力パラメータは、予想残余寿命関数の偏導関数として定義され、特に前記関数は、応力係数依存、特にＬ（ｔ，Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔ_ｃｅｌｌ，ＳｏＣ，ＤｏＤ）である、請求項１６に記載のシステム。
18. 少なくとも１つの応力パラメータは、∂Ｌ（ｔ，Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔｃｅｌｌ，ＳｏＣ，ＤｏＤ）／∂Ｉ、∂Ｌ（ｔ，Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔｃｅｌｌ，ＳｏＣ，ＤｏＤ）／∂Ｖ、∂Ｌ（ｔ，Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔｃｅｌｌ，ＳｏＣ，ＤｏＤ）／∂Ｐ、∂Ｌ（ｔ，Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔｃｅｌｌ，ＳｏＣ，ＤｏＤ）／∂Ｔｃｅｌｌ、∂Ｌ（ｔ，Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔｃｅｌｌ，ＳｏＣ，ＤｏＤ）／∂ＳｏＣ、または∂Ｌ（ｔ，Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔｃｅｌｌ，ＳｏＣ，ＤｏＤ）／∂ＤｏＤに従って定義される、請求項１６に記載のシステム。
19. 前記制御システム（２）は、１つ以上の制御システム設定に依存して以下のもののうちの１つだけを制御するように構成され、前記以下のものは、
    ｉ）前記バッテリによってまたは前記バッテリに供給される電流と、
    ｉｉ）前記バッテリの電圧と、
    ｉｉｉ）前記バッテリによってまたは前記バッテリに供給される電力と、
    ｉｖ）前記バッテリの充電状態とを含む、請求項１～８、１６～１８のいずれか１項に記載のシステム。
20. 前記経時変化モデルは、推定された残余寿命を時間の関数Ｌ（ｔ）、特にＬ（ｔ，...）として提供するように構成される、請求項９～１５のいずれか１項に記載の方法。
21. 少なくとも１つの応力パラメータは、予想残余寿命関数の偏導関数として定義され、特に前記関数は、応力係数依存、特にＬ（ｔ，Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔ _ｃｅｌｌ ，ＳｏＣ，ＤｏＤ）である、請求項２０に記載の方法。
22. 少なくとも１つの応力パラメータは、∂Ｌ（ｔ，Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔｃｅｌｌ，ＳｏＣ，ＤｏＤ）／∂Ｉ、∂Ｌ（ｔ，Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔｃｅｌｌ，ＳｏＣ，ＤｏＤ）／∂Ｖ、∂Ｌ（ｔ，Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔｃｅｌｌ，ＳｏＣ，ＤｏＤ）／∂Ｐ、∂Ｌ（ｔ，Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔｃｅｌｌ，ＳｏＣ，ＤｏＤ）／∂Ｔｃｅｌｌ、∂Ｌ（ｔ，Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔｃｅｌｌ，ＳｏＣ，ＤｏＤ）／∂ＳｏＣ、または∂Ｌ（ｔ，Ｉ，Ｖ，Ｐ，Ｔｃｅｌｌ，ＳｏＣ，ＤｏＤ）／∂ＤｏＤに従って定義される、請求項２０に記載の方法。
23. 前記制御システム（２）は、１つ以上の制御システム設定に依存して以下のもののうちの１つだけを制御するように構成され、前記以下のものは、
    ｉ）前記バッテリによってまたは前記バッテリに供給される電流と、
    ｉｉ）前記バッテリの電圧と、
    ｉｉｉ）前記バッテリによってまたは前記バッテリに供給される電力と、
    ｉｖ）前記バッテリの充電状態とを含む、請求項９～１５、２０～２２のいずれか１項に記載の方法。
24. 供給される瞬間的充電状態、電流、電圧および電力のうちの１つ以上の時系列順序に基づいて、前記更新された電気パラメータおよび／または更新された熱パラメータを提供するように構成される、請求項１に記載のシステム。
25. 前記制御システムはさらに、前記パラメータ化された熱モデルから得られる前記バッテリの内部温度を閉ループ制御スキームを介して制御するように構成される、請求項１に記載のシステム。
26. 少なくとも１つの電気量は、前記直列抵抗器および／または前記ＲＣ抵抗器の抵抗の数値であり、前記バッテリの内部温度に依存する、請求項５に記載のシステム。
27. 少なくとも１つの電気量は、前記直列抵抗器および／または前記ＲＣ抵抗器の抵抗の数値であり、前記バッテリの瞬時充電状態（ＳｏＣ）に依存する、請求項５または２６に記載のシステム。
28. 供給される瞬間的充電状態、電流、電圧および電力のうちの１つ以上の時系列順序に基づいて、前記更新された電気パラメータおよび／または更新された熱パラメータを提供するように構成される、請求項９に記載の方法。
29. 前記制御システムはさらに、前記パラメータ化された熱モデルから得られる前記バッテリの内部温度を閉ループ制御スキームを介して制御するように構成される、請求項９に記載の方法。

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