JP7524469B2 - 電池管理装置および方法 - Google Patents
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Description
本発明は、２０２０年１２月２４日付けの韓国特許出願第１０－２０２０－０１８３９７０号に基づく優先権の利益を主張し、当該韓国特許出願の文献に開示された全ての内容は、本明細書の一部として組み込まれる。
本文書に開示された実施形態は、電池管理装置および方法に関する。
本文書に開示された実施形態は、電池管理装置および方法に関する。
近年、二次電池に対する研究開発が活発に行われている。ここで、二次電池は、充放電が可能な電池であり、従来のＮｉ／Ｃｄ電池、Ｎｉ／ＭＨ電池などと、最近のリチウムイオン電池とをいずれも含む意味である。二次電池の中でも、リチウムイオン電池は、従来のＮｉ／Ｃｄ電池、Ｎｉ／ＭＨ電池などに比べて、エネルギー密度が遥かに高いという長所がある。また、リチウムイオン電池は、小型、軽量に作製することができるため、移動機器の電源として用いられる。また、リチウムイオン電池は、電気自動車の電源にまでその使用範囲が拡張され、次世代エネルギー貯蔵媒体として注目を浴びている。
また、二次電池は、一般的に複数の電池セルが直列および／または並列に連結された電池モジュールを含む電池ラックとして用いられる。そして、電池ラックは、電池管理システムにより、状態および動作が管理および制御される。
このような電池セルの容量を計算するためには、通常、電池セルの充電および放電が全て終わった後、Ａｈ Ｃｏｕｎｔｉｎｇなどの計算式を用いる。また、このような電池セルを出荷する場合、予め電池セルを３００サイクルまで充放電させ、容量劣化率を点検した後に出荷がなされる。しかし、電池セルを３００サイクルまで充放電させることは、時間および費用が多くかかるという問題がある。
本文書に開示された実施形態は、電池セルの充電および放電中にリアルタイムで測定された状態データを統計的に分析することで、電池セルの容量を早期に予測することができる電池管理装置および方法を提供することを１つの目的とする。
本文書に開示された実施形態の技術的課題は、以上で言及した技術的課題に制限されず、言及していないまた他の技術的課題は、下記の記載から当業者にに明らかに理解できるものである。
本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置は、電池セルの電圧に対する容量の微分値を算出する算出部と、前記微分値に対する統計分析を行う分析部と、前記統計分析に基づいて前記電池セルの容量を判定する判定部と、を含むことができる。
一実施形態に係る、前記分析部は、前記電池セルの充放電サイクル間の前記微分値の偏差のうち最も大きい値を代表値に選定し、前記代表値に対して統計分析を行うことができる。
一実施形態に係る、前記分析部は、前記代表値に対する近似式を算出し、前記近似式の係数に対して統計分析を行うことができる。
一実施形態に係る、前記近似式の係数に対してＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを行うことができる。
一実施形態に係る、前記近似式の係数に対してＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを行うことができる。
一実施形態に係る、前記判定部は、前記電池セルが複数のクラスタのうち予め決められたクラスタに属する場合、前記電池セルの容量が正常であると判定することができる。
一実施形態に係る、前記予め決められたクラスタは、前記代表値に対する近似式の傾きが基準値未満である電池セルを含むことができる。
一実施形態に係る、前記複数のクラスタに関する情報を格納する格納部をさらに含むことができる。
一実施形態に係る、前記複数のクラスタに関する情報を格納する格納部をさらに含むことができる。
一実施形態に係る、前記判定部は、前記電池セルが前記予め決められたクラスタに属しない場合、既に設定されたサイクル数まで前記電池セルの充放電を行った後に前記電池セルの容量を判定することができる。
一実施形態に係る、前記近似式は、一次または二次多項式であってもよい。
一実施形態に係る、前記近似式は、一次または二次多項式であってもよい。
本文書に開示された一実施形態に係る電池管理方法は、電池セルの電圧に対する容量の微分値を算出するステップと、前記微分値に対する統計分析を行うステップと、前記統計分析に基づいて前記電池セルの容量を判定するステップと、を含むことができる。
一実施形態に係る、前記電池セルの充放電サイクル間の前記微分値の偏差のうち最も大きい値を代表値に選定するステップをさらに含み、前記統計分析を行うステップは、前記代表値に対して統計分析を行うことができる。
一実施形態に係る、前記近似式の係数に対してＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを行うことができる。
一実施形態に係る、前記近似式の係数に対してＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを行うことができる。
一実施形態に係る、前記判定部は、前記電池セルが複数のクラスタのうち予め決められたクラスタに属する場合、前記電池セルの容量が正常であると判定することができる。
一実施形態に係る、前記予め決められたクラスタは、前記代表値に対する近似式の傾きが基準値未満である電池セルを含むことができる。
一実施形態に係る、前記複数のクラスタに関する情報を格納する格納部をさらに含むことができる。
一実施形態に係る、前記複数のクラスタに関する情報を格納する格納部をさらに含むことができる。
一実施形態に係る、前記判定部は、前記電池セルが前記予め決められたクラスタに属しない場合、既に設定されたサイクル数まで前記電池セルの充放電を行った後に前記電池セルの容量を判定することができる。
一実施形態に係る、前記近似式は、一次または二次多項式であってもよい。
一実施形態に係る、前記近似式は、一次または二次多項式であってもよい。
本文書に開示された一実施形態に係る電池管理方法は、電池セルの電圧に対する容量の微分値を算出するステップと、前記微分値に対する統計分析を行うステップと、前記統計分析に基づいて前記電池セルの容量を判定するステップと、を含むことができる。
一実施形態に係る、前記電池セルの充放電サイクル間の前記微分値の偏差のうち最も大きい値を代表値に選定するステップをさらに含み、前記統計分析を行うステップは、前記代表値に対して統計分析を行うことができる。
一実施形態に係る、前記代表値に対する近似式を算出するステップをさらに含み、前記統計分析を行うステップは、前記近似式の係数に対して統計分析を行うことができる。
一実施形態に係る、前記近似式の係数に対してＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを行うステップをさらに含むことができる。
一実施形態に係る、前記近似式の係数に対してＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを行うステップをさらに含むことができる。
一実施形態に係る、前記電池セルの容量を判定するステップは、前記電池セルが複数のクラスタのうち予め決められたクラスタに属する場合、前記電池セルの容量が正常であると判定することができる。
本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置および方法は、電池セルの充電および放電中にリアルタイムで測定された状態データを統計的に分析することで、電池セルの容量を早期に予測することができる。
以下、添付図面を参照して本文書に開示された多様な実施形態について詳しく説明する。本文書において、図面上の同一の構成要素に対しては同一の参照符号を付し、同一の構成要素に対して重複した説明は省略する。
本文書に開示されている多様な実施形態に対し、特定の構造的ないし機能的説明は、単に実施形態を説明するための目的で例示されたものであり、本文書に開示された多様な実施形態は、種々の形態で実施されてもよく、本文書に説明された実施形態に限定されるものと解釈されてはならない。
多様な実施形態で用いられた「第１」、「第２」、「１番目」、または「２番目」などの表現は、多様な構成要素を、順序および／または重要度に関係なく修飾してもよく、当該構成要素を限定しない。例えば、本文書に開示された実施形態の権利範囲から逸脱せずに、第１構成要素は第２構成要素と命名してもよく、それと同様に、第２構成要素も第１構成要素に変更して命名してもよい。
本文書で用いられた用語は、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って、他の実施形態の範囲を限定しようとするものではない。単数の表現は、文脈上、明らかに他を意味しない限り、複数の表現を含んでもよい。
技術的または科学的な用語を含めてここで用いられる全ての用語は、本文書に開示された実施形態の技術分野における通常の知識を有する者により一般的に理解されるものと同一の意味を有してもよい。一般的に用いられる辞書に定義された用語は、関連技術の文脈上の意味と同一または類似の意味を有するものと解釈されてもよく、本文書において明らかに定義しない限り、理想的または過度に形式的な意味に解釈されない。場合によっては、本文書で定義された用語であっても、本文書に開示された実施形態を排除するように解釈されてはならない。
図１は、一般的な電池ラックの構成を示すブロック図である。
具体的に、図１は、本文書に開示された一実施形態に係る電池ラック１０と、上位システムに含まれている上位制御器２０と、を含む電池制御システム１を概略的に示す。
具体的に、図１は、本文書に開示された一実施形態に係る電池ラック１０と、上位システムに含まれている上位制御器２０と、を含む電池制御システム１を概略的に示す。
図１に示されたように、電池ラック１０は、複数の電池モジュール１２、センサ１４、スイッチング部１６、および電池管理システム２を含むことができる。この際、電池ラック１０には、電池モジュール１２、センサ１４、スイッチング部１６、および電池管理システム２が複数備えられることができる。
複数の電池モジュール１２は、充放電可能な少なくとも１つの電池セルを含むことができる。
センサ１４は、電池ラック１０に流れる電流を検出することができる。この際、検出信号は、電池管理システム２に伝達されることができる。
センサ１４は、電池ラック１０に流れる電流を検出することができる。この際、検出信号は、電池管理システム２に伝達されることができる。
スイッチング部１６は、電池モジュール１２の（＋）端子側または（－）端子側に直列に連結され、電池モジュール１２の充放電電流の流れを制御することができる。例えば、スイッチング部１６は、電池ラック１０の仕様に応じて少なくとも１つのリレー、電磁接触器などを用いることができる。
電池管理システム２は、電池ラック１０の電圧、電流、温度などをモニターし、過充電および過放電などを防止するように制御管理することができ、例えば、ＲＢＭＳを含むことができる。
電池管理システム２は、上述した各種パラメータを測定した値の入力を受けるインターフェースであり、複数の端子、およびこれらの端子と連結され、入力を受けた値の処理を行う回路などを含むことができる。また、電池管理システム２は、スイッチング部１６、例えば、リレーまたは接触器などのＯＮ／ＯＦＦを制御することもでき、電池モジュール１２に連結され、電池モジュール１２それぞれの状態を監視することができる。
一方、本文書に開示された電池管理システム２においては、以下に後述するように、別のプログラムを介して測定された電池セルの電圧に対する容量の微分値を算出し、それを統計的に分析して電池セルの容量を予測することができる。
上位制御器２０は、電池モジュール１２を制御するための制御信号を電池管理システム２に伝送することができる。これにより、電池管理システム２は、上位制御器２０から印加される制御信号に基づいて動作が制御されることができる。また、電池モジュール１２は、ＥＳＳ（Ｅｎｅｒｇｙ Ｓｔｏｒａｇｅ Ｓｙｓｔｅｍ）に含まれた構成であってもよい。この場合、上位制御器２０は、複数の電池ラック１０を含む電池バンクの制御器（ＢＢＭＳ）または複数のバンクを含むＥＳＳ全体を制御するＥＳＳ制御器であってもよい。ただし、電池ラック１０は、このような用途に限定されるものではない。
このような電池ラック１０の構成および電池管理システム２の構成は公知の構成であるため、より具体的な説明は省略することにする。
このような電池ラック１０の構成および電池管理システム２の構成は公知の構成であるため、より具体的な説明は省略することにする。
図２は、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置の構成を示すブロック図である。
図２を参照すると、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置１００は、算出部１１０、分析部１２０、判定部１３０、および格納部１４０を含むことができる。
図２を参照すると、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置１００は、算出部１１０、分析部１２０、判定部１３０、および格納部１４０を含むことができる。
算出部１１０は、電池セルの電圧に対する容量の微分値を算出することができる。具体的に、算出部１１０は、電池セルそれぞれの充放電サイクル（ｃｙｃｌｅ）ごとの電圧および電流に基づいて、電池セルの電圧に対する容量の微分値であるｄＱ／ｄＶを算出することができる。また、算出部１１０は、電池セルそれぞれに対して算出された充放電サイクルごとのｄＱ／ｄＶ値を格納部１４０に格納することができる。
分析部１２０は、算出部１１０を介して算出された微分値に対する統計分析を行うことができる。具体的に、分析部１２０は、電池セルの充放電サイクル間の微分値の偏差のうち最も大きい値を代表値（以下、ｎｏｎｆｉｘＶ ｄＱ／ｄＶと説明する）に選定し、選定された代表値に対して統計分析を行うことができる。また、分析部１２０は、電池セルそれぞれに対し、充放電サイクルごとに算出されたそれぞれの代表値を格納部１４０に格納することができる。
分析部１２０は、代表値に対する近似式を算出し、近似式の係数に対して統計分析を行うことができる。例えば、代表値に対する近似式は、一次または二次多項式であってもよい。また、近似式は、任意の数の充放電サイクル数に対して近似して算出されることができる。例えば、近似式は、電池セルそれぞれに対し、１～４サイクルまでのデータに基づいて算出されるか、または１～１００サイクルまでのデータに基づいて算出されることができる。分析部１２０を介して算出される近似式が二次式である場合には、代表値に対する概形にさらに近く近似させることができるため、概形自体に重点を置いて分析する場合に有用であり、近似式が一次式である場合には、代表値の傾きが浮き彫りになるように近似させることができるため、変化量にさらに重点を置いて分析することができる。
また、分析部１２０は、算出された近似式の係数に対してＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを行い、既に設定された数のクラスタに分類することができる。この際、各クラスタは、電池セルの代表値の傾きに基づいて分類されることができる。これについては、図５を参照して後述する。
判定部１３０は、統計分析に基づいて電池セルの容量を判定することができる。具体的に、判定部１３０は、電池セルが分析部１２０を介して算出された複数のクラスタのうち予め決められたクラスタに属する場合には、電池セルの容量が正常であると判定することができる。この場合、予め決められたクラスタは、代表値の傾きが基準値未満である電池セルを含むことができる。一方、判定部１３０は、電池セルが予め決められたクラスタに属しない場合には、既に設定されたサイクル数（例えば、３００サイクル）まで電池セルの充放電を行った後に電池セルの容量を判定することができる。
格納部１４０は、複数のクラスタに関する情報を格納することができる。例えば、格納部１４０は、分析部１２０を介してＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングにより予め算出されたクラスタに関する情報を格納することができる。また、格納部１４０は、電池セルそれぞれに対して算出された微分値および代表値に関するデータを格納することができる。
一方、図１では本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置１００が格納部１４０を含むものとして説明したが、電池管理装置１００は、格納部１４０の代わりに通信部（図示せず）を含むことができる。この場合、電池管理装置１００は、電池セルそれぞれに対する微分値データ、代表値、複数のクラスタに関する情報などの各種データを外部サーバに格納しておき、通信部を介して送受信する方式で動作することができる。
このように、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置１００によると、電池セルの充電および放電中にリアルタイムで測定された状態データを統計的に分析することで、電池セルの容量を早期に予測することができる。
図３は、電池セルの充放電サイクル間の微分値の偏差のうち最も大きい値を代表値に選定することを例示的に説明するための図である。
図３を参照すると、ｘ軸は、電池セルの電圧（Ｖ）を示し、ｙ軸は、電池セルの電圧に対する容量の微分値（ｄＱ／ｄＶ）を示す。また、図３の各グラフは、電池セルの充放電サイクル別に微分値を算出して示したものである。
図３を参照すると、ｘ軸は、電池セルの電圧（Ｖ）を示し、ｙ軸は、電池セルの電圧に対する容量の微分値（ｄＱ／ｄＶ）を示す。また、図３の各グラフは、電池セルの充放電サイクル別に微分値を算出して示したものである。
図３に示したように、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置１００は、電池セルの充放電サイクル間の微分値の偏差のうち最も大きい値を代表値に選定することができる。このように算出された代表値は、以下に説明するように電池セルの容量との相関性が高いため、電池セルの充放電サイクルを多く行わなくても早期に電池セルの容量を予測するのに好適である。
図４は、電池セルの代表値に対して算出された近似式のグラフを例示的に示す図である。
図４を参照すると、ｘ軸は、電池セルの充放電サイクル数を示し、ｙ軸は、電池セルの代表値ｎｏｎｆｉｘＶ ｄＱ／ｄＶを示す。この際、ｙ軸の代表値は、電池セルのｄＱ／ｄＶのうち充放電サイクル間の偏差が最も大きい値であってもよい。図４は、電池セルの代表値のグラフ（Ａ）と、代表値に対する近似式を二次多項式（ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ）により算出してグラフ（Ｂ）で示したものである。図４に示したように、代表値は、充放電サイクルが行われるほど減少して近似式と類似した形態で現れることが分かる。
図４を参照すると、ｘ軸は、電池セルの充放電サイクル数を示し、ｙ軸は、電池セルの代表値ｎｏｎｆｉｘＶ ｄＱ／ｄＶを示す。この際、ｙ軸の代表値は、電池セルのｄＱ／ｄＶのうち充放電サイクル間の偏差が最も大きい値であってもよい。図４は、電池セルの代表値のグラフ（Ａ）と、代表値に対する近似式を二次多項式（ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ）により算出してグラフ（Ｂ）で示したものである。図４に示したように、代表値は、充放電サイクルが行われるほど減少して近似式と類似した形態で現れることが分かる。
図５は、電池セルの代表値に対する近似式の係数に対してＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを行うことを示す図である。
図５に示した座標空間において、それぞれの座標軸は、代表値の近似式の係数であるａ、ｂ、およびｃ軸を示す。また、図５の各ポイントは、電池セルそれぞれの代表値に対する近似式の係数を示す。図５の例示においては、各電池セルをＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングにより３個のクラスタ（Ｃｌｕｓｔｅｒ１～３）に分類している。しかし、本実施形態はこれに制限されず、各電池セルのクラスタは任意の数に決められてもよい。
図５に示した座標空間において、それぞれの座標軸は、代表値の近似式の係数であるａ、ｂ、およびｃ軸を示す。また、図５の各ポイントは、電池セルそれぞれの代表値に対する近似式の係数を示す。図５の例示においては、各電池セルをＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングにより３個のクラスタ（Ｃｌｕｓｔｅｒ１～３）に分類している。しかし、本実施形態はこれに制限されず、各電池セルのクラスタは任意の数に決められてもよい。
図６は、Ｋ－ｍｅａｎｓクラスタリングにより分類された各クラスタに属した電池セルのＳＯＨおよび代表値を例示的に示す図である。
図６を参照すると、図５に示した座標空間上のクラスタ１～３に対するグラフを示している。また、図６のＣｌｕｓｔｅｒ１～３において、薄く表示したグラフは、電池セルの容量が正常範囲に属する場合（Ｐａｓｓ）を示し、濃く表示したグラフは、電池セルの容量に異常がある部分（Ｆａｉｌ）を示す。
図６を参照すると、図５に示した座標空間上のクラスタ１～３に対するグラフを示している。また、図６のＣｌｕｓｔｅｒ１～３において、薄く表示したグラフは、電池セルの容量が正常範囲に属する場合（Ｐａｓｓ）を示し、濃く表示したグラフは、電池セルの容量に異常がある部分（Ｆａｉｌ）を示す。
具体的に、図６は、前述した代表値をＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングにより分類した後、各クラスタに対して容量劣化テストを行い、正常または異常を判定して示したものである。この際、図６に示したＣｌｕｓｔｅｒ１の場合は、２４２個の電池セルのうち、正常（Ｐａｓｓ）が２２６個、異常（Ｆａｉｌ）が１６個であり、Ｃｌｕｓｔｅｒ２の場合は、１９７個の電池セルのうち、正常（Ｐａｓｓ）が１５４個、異常（Ｆａｉｌ）が４３個であった。これに対し、Ｃｌｕｓｔｅｒ３の場合は、１１個の電池セルのいずれも正常であった。
このように、Ｋ－ｍｅａｎｓクラスタリングにより分類したＣｌｕｓｔｅｒ３の場合は、電池セルの微分値のうち最大値を示す代表値の傾きが他のクラスタに比べて小さいため、初期代表値と対比して一定サイクル後の変化量が小さいことが分かる。したがって、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置によると、電池セルの微分値に関する代表値に対してＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを行って各クラスタを事前に算出した後、電池セルが特定のクラスタ（例えば、Ｃｌｕｓｔｅｒ３）に属する場合に劣化度が正常範疇（Ｐａｓｓ）であると判断することで、従来のように３００サイクルまで行わなくても早期に電池セルの容量を推定することができる。
図７は、電池セルの代表値に対するグラフをクラスタ別に分類して示す図である。
図７を参照すると、ｘ軸は、電池セルの充放電サイクル数であり、ｙ軸は、電池セルの微分値に関する代表値を示す。図７から分かるように、Ｃｌｕｓｔｅｒ１および２と比べてＣｌｕｓｔｅｒ３の場合が、微分値に関する代表値のサイクルに対する傾きが緩やかであることを確認することができる。すなわち、Ｃｌｕｓｔｅｒ３に属する電池セルの場合、ＳＯＨと相関性が高い代表値の変化が少ないため、相対的に小さい正極の容量劣化を示すことができる。したがって、本文書に開示された電池管理装置を介して統計分析を行った結果、特定の電池セルがＣｌｕｓｔｅｒ３に属する場合、直ちに充放電実験を中断し、劣化度が正常な電池セルと判断することができる。
図７を参照すると、ｘ軸は、電池セルの充放電サイクル数であり、ｙ軸は、電池セルの微分値に関する代表値を示す。図７から分かるように、Ｃｌｕｓｔｅｒ１および２と比べてＣｌｕｓｔｅｒ３の場合が、微分値に関する代表値のサイクルに対する傾きが緩やかであることを確認することができる。すなわち、Ｃｌｕｓｔｅｒ３に属する電池セルの場合、ＳＯＨと相関性が高い代表値の変化が少ないため、相対的に小さい正極の容量劣化を示すことができる。したがって、本文書に開示された電池管理装置を介して統計分析を行った結果、特定の電池セルがＣｌｕｓｔｅｒ３に属する場合、直ちに充放電実験を中断し、劣化度が正常な電池セルと判断することができる。
図８は、各クラスタに属した電池セルに対する容量劣化度をサイクルに応じて示す図である。
図８を参照すると、電池セルの電圧に対する容量の微分値のサイクル間の最大偏差値である代表値に対し、それぞれ一次多項式と二次多項式で近似させた後、容量劣化度の正常（Ｐａｓｓ）または異常（Ｆａｉｌ）有無を示した。図８に示したように、電池セルの充放電サイクルの初期には正常／異常の判定結果が拡散または振動しており、サイクルが一定回数以上行われた後には次第に結果値が収斂していくことが分かる。
図８を参照すると、電池セルの電圧に対する容量の微分値のサイクル間の最大偏差値である代表値に対し、それぞれ一次多項式と二次多項式で近似させた後、容量劣化度の正常（Ｐａｓｓ）または異常（Ｆａｉｌ）有無を示した。図８に示したように、電池セルの充放電サイクルの初期には正常／異常の判定結果が拡散または振動しており、サイクルが一定回数以上行われた後には次第に結果値が収斂していくことが分かる。
特に、図８を参照すると、電池セルの代表値に対して概形に重点を置いて二次多項式で近似させた場合には、相対的に容量劣化度の結果値が正常と異常の両方で拡散または振動することがが分かる。これに対し、電池セルの代表値に対して傾きを極大化した一次多項式で近似させた場合には、容量劣化度の結果値が初期段階から収斂することが分かる。すなわち、図８に示したように、一次多項式の場合には、Ｃｌｕｓｔｅｒ３の場合、約３６サイクルから正常と異常が収斂し、特に異常（Ｆａｉｌ）の場合が３６サイクル以後には０を示しており、二次多項式に比べて安定的に容量劣化有無を区分することができる。
このように、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理装置によると、電池セルの代表値に対する統計分析により電池セルの正極劣化による容量の正常有無を早期に判定することができる。
図９は、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理方法を示すフローチャートである。
図９を参照すると、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理方法は、先ず、電池セルの電圧に対する容量の微分値を算出する（Ｓ１１０）。具体的に、ステップＳ１１０においては、電池セルそれぞれの充放電サイクルごとの電圧および電流に基づいて、電池セルの電圧に対する容量の微分値であるｄＱ／ｄＶを算出することができる。
図９を参照すると、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理方法は、先ず、電池セルの電圧に対する容量の微分値を算出する（Ｓ１１０）。具体的に、ステップＳ１１０においては、電池セルそれぞれの充放電サイクルごとの電圧および電流に基づいて、電池セルの電圧に対する容量の微分値であるｄＱ／ｄＶを算出することができる。
そして、電池セルの充放電サイクル間の微分値の偏差のうち最も大きい値を代表値に選定し（Ｓ１２０）、選定された代表値に対する近似式を算出する（Ｓ１３０）。この際、近似式は、一次または二次多項式であってもよい。前述したように、近似式が二次式である場合には、代表値に対する概形にさらに近似させることができるため、概形自体に重点を置いて分析する場合に有用であり、近似式が一次式である場合には、代表値の変化量にさらに重点を置いて分析することができる。
次に、ステップＳ１３０で算出された近似式の係数に対してＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを行う（Ｓ１４０）。したがって、既に設定されたクラスタ数に応じて各電池セルをクラスタ別に分類することができる。また、電池セルが予め決められたクラスタに含まれるか否かを判断する（Ｓ１５０）。
仮に、電池セルが予め決められたクラスタに含まれる場合（ＹＥＳ）、当該電池セルの容量が正常であると判定する（Ｓ１６０）。この場合、予め決められたクラスタは、代表値に対する近似式の傾きが基準値未満である電池セルを含むことができる。例えば、予め決められたクラスタは、前述したＣｌｕｓｔｅｒ３に該当することができる。これに対し、電池セルが予め決められたクラスタに含まれない場合（ＮＯ）、既に設定されたサイクル数（例えば、３００サイクル）まで電池セルの充放電を行った後に電池セルの容量を判定する（Ｓ１７０）。
このように、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理方法によると、電池セルの充電および放電中にリアルタイムで測定された状態データを統計的に分析することで、電池セルの容量を早期に予測することができる。
図１０は、本文書に開示された一実施形態に係る電池管理方法を実行するコンピューティングシステムを示すブロック図である。
図１０を参照すると、本文書に開示された一実施形態に係るコンピューティングシステム３０は、ＭＣＵ３２、メモリ３４、入出力Ｉ／Ｆ３６、および通信Ｉ／Ｆ３８を含むことができる。
図１０を参照すると、本文書に開示された一実施形態に係るコンピューティングシステム３０は、ＭＣＵ３２、メモリ３４、入出力Ｉ／Ｆ３６、および通信Ｉ／Ｆ３８を含むことができる。
ＭＣＵ３２は、メモリ３４に格納されている各種プログラム（例えば、微分値の算出プログラム、容量予測プログラムなど）を実行させ、このようなプログラムを介して電池セルの電圧、電流、容量などを含む各種データを処理し、前述した図２に示した電池管理装置の機能を行うようにするプロセッサであってもよい。
メモリ３４は、電池セルの微分値の算出および容量予測に関する各種プログラムを格納することができる。また、メモリ３４は、電池セルそれぞれの電圧、電流、微分値、代表値データなどの各種データを格納することができる。
このようなメモリ３４は、必要に応じて複数備えられてもよい。メモリ３４は、揮発性メモリであってもよく、不揮発性メモリであってもよい。揮発性メモリとしてのメモリ３４は、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭなどが用いられることができる。不揮発性メモリとしてのメモリ３４は、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＡＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリなどが用いられることができる。上記で列挙したメモリ３４の例は単なる例示にすぎず、これらの例に限定されるものではない。
入出力Ｉ／Ｆ３６は、キーボード、マウス、タッチパネルなどの入力装置（図示せず）と、ディスプレイ（図示せず）などの出力装置と、ＭＣＵ３２との間を連結してデータを送受信できるようにするインターフェースを提供することができる。
通信Ｉ／Ｆ３４０は、サーバと各種データを送受信できる構成であり、有線または無線通信を支援できる各種装置であってもよい。例えば、通信Ｉ／Ｆ３８を介して、別に備えられた外部サーバから電池セルの微分値および代表値の算出や容量予測のためのプログラムや各種データなどを送受信することができる。
このように、本文書に開示された一実施形態に係るコンピュータプログラムは、メモリ３４に記録され、ＭＣＵ３２により処理されることで、例えば、図２に示した各機能を行うモジュールとして実現されてもよい。
以上、本文書に開示された実施形態を構成する全ての構成要素が１つに結合するかまたは結合して動作するものと説明されたからといって、本文書に開示された実施形態が必ずしもこのような実施形態に限定されるものではない。すなわち、本文書に開示された実施形態の目的の範囲内であれば、その全ての構成要素が１つ以上に選択的に結合して動作してもよい。
また、以上に記載された「含む」、「構成する」、または「有する」などの用語は、特に反対の記載がない限り、当該構成要素が内在できることを意味するため、他の構成要素を除くものではなく、他の構成要素をさらに含んでもよいものと解釈されなければならない。技術的または科学的な用語を含む全ての用語は、他に定義しない限り、本文書に開示された実施形態が属する技術分野における通常の知識を有する者により一般的に理解されるものと同一の意味を有する。辞書に定義された用語のように一般的に用いられる用語は、関連技術の文脈上の意味と一致するものと解釈されなければならず、本文書において明らかに定義しない限り、理想的または過度に形式的な意味に解釈されない。
以上の説明は本文書に開示された技術思想を例示的に説明したものにすぎず、本文書に開示された実施形態が属する技術分野における通常の知識を有する者であれば、本文書に開示された実施形態の本質的な特性から逸脱しない範囲内で多様な修正および変形が可能である。したがって、本文書に開示された実施形態は本文書に開示された実施形態の技術思想を限定するためのものではなく説明するためのものであって、このような実施形態により本文書に開示された技術思想の範囲が限定されるものではない。本文書に開示された技術思想の保護範囲は後述の特許請求の範囲により解釈されなければならず、それと同等な範囲内にある全ての技術思想は本文書の権利範囲に含まれるものと解釈されるべきである。
Claims (14)
- 電池セルの電圧に対する容量の微分値を算出する算出部と、
前記微分値に対する統計分析を行う分析部と、
前記統計分析に基づいて前記電池セルの容量を判定する判定部と、
を含み、
前記分析部は、前記電池セルの充放電サイクル間の前記微分値の偏差に基づいて代表値を選定し、前記代表値に対して統計分析を行う、電池管理装置。 - 前記分析部は、前記電池セルの充放電サイクル間の前記微分値の偏差のうち最も大きい値を代表値に選定し、前記代表値に対して統計分析を行う、請求項１に記載の電池管理装置。
- 前記分析部は、前記代表値に対する近似式を算出し、前記近似式の係数に対して統計分析を行う、請求項２に記載の電池管理装置。
- 前記分析部は、前記近似式の係数に対してＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを行う、請求項３に記載の電池管理装置。
- 前記判定部は、前記電池セルが複数のクラスタのうち予め決められたクラスタに属する場合、前記電池セルの容量が正常であると判定する、請求項４に記載の電池管理装置。
- 前記予め決められたクラスタは、前記代表値に対する近似式の傾きが基準値未満である電池セルを含む、請求項５に記載の電池管理装置。
- 前記複数のクラスタに関する情報を格納する格納部をさらに含む、請求項５又は６に記載の電池管理装置。
- 前記判定部は、前記電池セルが前記予め決められたクラスタに属しない場合、既に設定されたサイクル数まで前記電池セルの充放電を行った後に前記電池セルの容量を判定する、請求項５に記載の電池管理装置。
- 前記近似式は、一次または二次多項式である、請求項３又は４に記載の電池管理装置。
- 電池管理方法であって、
電池セルの電圧に対する容量の微分値を算出するステップと、
前記微分値に対する統計分析を行うステップと、
前記統計分析に基づいて前記電池セルの容量を判定するステップと、
を含み、
前記電池管理方法は、前記電池セルの充放電サイクル間の前記微分値の偏差に基づいて代表値を選定するステップをさらに含み、
前記統計分析を行うステップは、前記代表値に対して統計分析を行う、電池管理方法。 - 前記電池セルの充放電サイクル間の前記微分値の偏差のうち最も大きい値を代表値に選定するステップをさらに含み、
前記統計分析を行うステップは、前記代表値に対して統計分析を行う、請求項１０に記載の電池管理方法。 - 前記代表値に対する近似式を算出するステップをさらに含み、
前記統計分析を行うステップは、前記近似式の係数に対して統計分析を行う、請求項１１に記載の電池管理方法。 - 前記近似式の係数に対してＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを行うステップをさらに含む、請求項１２に記載の電池管理方法。
- 前記電池セルの容量を判定するステップは、前記電池セルが複数のクラスタのうち予め決められたクラスタに属する場合、前記電池セルの容量が正常であると判定する、請求項１３に記載の電池管理方法。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016053564A (ja) | 2014-09-01 | 2016-04-14 | 横河電機株式会社 | 二次電池容量測定システム及び二次電池容量測定方法 |
| US20190170802A1 (en) | 2017-12-04 | 2019-06-06 | Industrial Technology Research Institute | Method and system for detecting resistance of internal short circuit of battery |
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Family Cites Families (7)
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|---|---|---|---|---|
| JP5682955B2 (ja) * | 2010-08-04 | 2015-03-11 | Ｎｅｃエナジーデバイス株式会社 | リチウム二次電池の制御システム、およびリチウム二次電池の状態検出方法 |
| US10393813B2 (en) * | 2013-08-27 | 2019-08-27 | The Regents Of The University Of Michigan | On-board state of health monitoring of batteries using incremental capacity analysis |
| CN103785629B (zh) * | 2014-01-13 | 2015-10-28 | 国家电网公司 | 一种梯次利用锂电池筛选成组方法 |
| JP6638227B2 (ja) * | 2015-07-10 | 2020-01-29 | 株式会社Ｇｓユアサ | 蓄電素子劣化状態推定装置、蓄電素子劣化状態推定方法及び蓄電システム |
| JP6380417B2 (ja) * | 2016-01-21 | 2018-08-29 | 横河電機株式会社 | 二次電池容量測定システム及び二次電池容量測定方法 |
| JP6477957B2 (ja) * | 2017-07-19 | 2019-03-06 | 株式会社Ｇｓユアサ | 推定装置、蓄電装置、推定方法、及びコンピュータプログラム |
| US11226374B2 (en) * | 2017-10-17 | 2022-01-18 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Data-driven model for lithium-ion battery capacity fade and lifetime prediction |
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016053564A (ja) | 2014-09-01 | 2016-04-14 | 横河電機株式会社 | 二次電池容量測定システム及び二次電池容量測定方法 |
| US20190170802A1 (en) | 2017-12-04 | 2019-06-06 | Industrial Technology Research Institute | Method and system for detecting resistance of internal short circuit of battery |
| JP2020106470A (ja) | 2018-12-28 | 2020-07-09 | 横河電機株式会社 | 学習装置、推定装置、学習方法、推定方法、学習プログラム、および推定プログラム |
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