KR102057311B1 - 배터리의 충전-종료 시각을 추정하기 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 자동차 보드 상의 배터리 충전기에 연결된 배터리의 충전 종료 시각을 추정하기 위한 시스템에 관한 것이다. 상기 시스템은 배터리의 충전 상태를 판별하기 위한 수단 (1), 상기 배터리 충전기의 충전 전력을 판별하기 위한 수단 (6), 그리고 충전 종료 시각을 판별하기 위한 수단 (11)을 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

배터리의 충전-종료 시각을 추정하기 위한 시스템 및 방법{System and method for estimating the end-of-charge time of a battery}

본 발명의 기술적인 분야는 전력을 저장하기 위한 충전 엘리먼트들용의 시스템들이다.

배터리의 충전 종료 시각을 추정하는 것은 이런 유형의 전력 저장 기기의 사용자들에게는 중요한 정보를 나타내는 것이다. 이 정보는 예를 들면 사용자가 충전하기 위해서 배터리에 대해 대기하는데 쓰는 시간을 더 잘 이용하는 것을 가능하게 한다. 이 정보는 온-보드 시스템들이 차량의 전기 또는 하이브리드 차량에서 전력 이용을 더 잘 관리하도록 또한 허용하여, 그 차량의 운행 거리를 증가시키도록 한다.

본 발명의 한 가지 목적은 배터리의 충전 종료 시각이 정밀하게 추정되도록 하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은 에이징되기 쉬운 배터리의 충전 종료 시각이 추정되도록 하는 것이다.

일 실시예에서, 자동차에서 배터리 충전기에 연결된 배터리의 충전 종료 시각을 추정하기 위한 시스템이 제공된다. 상기 시스템은 배터리의 충전 상태를 추산하기 위한 수단, 상기 배터리 충전기의 충전 전력을 추산하기 위한 수단, 그리고 충전 종료 시각을 추산하기 위한 수단을 포함한다. "충전 상태"의 표현은 최대 충전에 대한 현재 충전의 비율을 의미하는 것으로 이해된다.

이 추산 시스템은 남아있는 충전 시간을 추산할 때에 충전의 시작과 종료 사이의 차이들을 고려하는 이점을 가진다.

충전 종료 시각을 추산하기 위한 상기 수단은 충전-시작 지속기간 (start-of-charging duration)을 추산하기 위한 수단, 그리고 충전-종료 지속기간 (end-of-charging duration)을 추산하기 위한 수단을 포함할 수 있을 것이다.

상기 시스템은 상기 배터리의 에이징 (ageing)에 종속하여 상기 충전 종료 시각을 교정하는 수단을 포함할 수 있으며, 이 수단은 충전 종료 시각을 추산하기 위한 상기 수단의 출력단 상으로 연결되며, 그리고 상기 배터리의 상기 에이징 상태에 종속하여 상기 충전 종료 시각을 수정할 수 있다.

충전 종료 시각을 추산하기 위한 상기 수단은, 상기 배터리를 모델링하기 위한 수단, 그리고 상기 충전 종료 시각을 모델링하기 위한 수단을 포함할 수 있을 것이다.

상기 배터리를 모델링하기 위한 상기 수단은 상기 충전 종료 시각을 추정하는 것을 향상시키기 위해서 비-선형인 상기 배터리의 물리적인 특성이 고려되도록 한다

그래서 상기 추산 시스템은 추정을 더욱 빠르게 반환하고 그리고 상이한 배터리들에 더 잘 적응할 수 있다는 이점을 가진다.

상기 충전 종료 시각을 모델링하기 위한 상기 수단은 상기 충전 종료 시각을 기억된 모델의, 상기 배터리를 모델링하기 위한 수단으로부터 수신한 계수들의, 메모리로부터 수신한 상기 배터리의 최대 충전 값의, 상기 충전 상태의 측정의, 충전 전력 측정의, 그리고 상기 배터리의 온도 센서로부터 수신한 상기 배터리의 온도 측정의 함수로서 추산할 수 있을 것이다.

상기 시스템은 상기 배터리의 에이징 (ageing)을 추산하기 위한 수단을 포함할 수 있을 것이며, 이 수단은 상기 충전 종료 시각을 추산하기 위해서 상기 메모리 및 상기 수단 사이에 연결된다.

상기 시스템은 배터리의 충전 상태를 추산하기 위한 수단 (1)의 그리고 상기 배터리 충전기의 충전 전력을 추산하기 위한 수단의 다운스트림의 필터를 포함할 수 있을 것이며, 측정 잡음이 감쇄되도록 허용한다.

충전 종료 시각을 추정하기 위한 그런 시스템은 배터리를 제어하기 위한 기기에 또는 배터리에 연결된 자동차 파워트레인을 제어하기 위한 기기에 통합될 수 있을 것이다.

배터리의 충전 종료 시각을 추산하기 위한 방법이 또한 제공되며, 이 경우에 배터리의 충전 상태가 추산되며, 배터리 충전기의 충전 전력이 추산되며, 그리고 충전 종료 시각이 상기 충전 상태 및 충전 전력에 의존하여 추산된다.

상기 충전 종료 시각을 정정하는 것은 상기 배터리의 에이징에 종속하여 추산될 수 있을 것이다.

상기 충전 종료 시각은 모델의, 기억된 최대 충전 값의, 상기 충전 상태의 측정의, 충전 전력 측정의, 그리고 상기 배터리의 온도 측정의 함수로서 추산될 수 있을 것이다.

본 발명의 효과는 본 명세서의 해당되는 부분들에 개별적으로 명시되어 있다.

다른 목적들, 특징들 및 이점들은 비한정적인 예로만 주어진 다음의 설명을 읽고 그리고 첨부된 도면들을 참조하면 명백하게 될 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 추산 시스템의 제1 실시예를 도시한다.
도 2는 본 발명에 따른 추산 시스템의 제2 실시예를 도시한다.

도 1은 충전 상태를 추산(evaluate)하기 위한 수단 (1)을 보여주며, 이는 충전-시작 지속기간 (start-of-charging duration)을 추산하기 위한 수단 (3)에 참조번호 2의 커넥션에 의해서 연결되며, 그리고 충전-종료 지속기간 (end-of-charging duration)을 추산하기 위한 수단 (5)에 상기 커넥션 (2)으로부터의 분기 (4)에 의해서 연결된다. 배터리 충전기의 전력을 추산하기 위한 수단 (6)이 충전-시작 지속기간 (duration)을 추산하기 위한 상기 수단 (3)에 참조번호 7의 커넥션에 의해서 연결되며, 그리고 충전-종료 지속기간을 추산하기 위한 수단 (5)에 상기 커넥션 (7)으로부터의 분기 (8)에 의해서 연결된다.

합산기 (10)는 충전-시작 지속기간을 추산하기 위한 상기 수단 (3)에 참조번호 9a의 커넥션에 의해서 연결되며, 그리고 충전-종료 지속기간을 추산하기 위한 상기 수단 (5)에 참조번호 9b의 커넥션에 의해서 연결된다.

참조번호 12의 커넥션은 상기 합산기 (10)의 출력에 연결된다.

충전 종료 시각을 추산하기 위한 수단 (11)은 상기 합산기 (10), 충전-시작 지속기간을 추산하기 위한 수단 (3), 그리고 충전-종료 지속기간을 추산하기 위한 수단 (5)을 포함한다.

이 첫 번째 실시예에서, 충전 종료 시각을 추정하는 것은 두 개의 맵들을 이용하는 경험적인 방법에 의존한다. 충전 지속기간 (duration)을 추정하는 것은 충전 전력에 그리고 그 배터리의 충전 상태에 의존한다. 사용된 상기 맵들은 그러므로 두 개의 입력들 그리고 하나의 출력을 포함하는 맵들이다.

배터리를 완전히 충전시키기 위해서 두 개의 별개의 국면들이 통과된다. 완전한 충전은 자신의 완전 충전의 0%와 같은 충전 상태에서 자신의 완전 충전의 100%와 같은 충전 상태로 가도록 배터리를 충전하는 것에 해당된다.

"충전-시작 (start-of-charging)"으로 불리는 첫 번째 시기는 그 시기 동안에 충전 전력이 일정한 시기에 해당된다.

"충전-완료 (end-of-charging)"로 불리는 두 번째 시기는 그 시기 동안에 전력이 단계별로 줄어드는 시기에 해당된다.

상기 첫 번째 시기에 대응하는 맵은 충전-시작 지속기간을 추산하기 위한 수단 (3)에 포함된다.

두 번째 시기에 대응하는 맵은 충전-종료 지속기간을 추산하기 위한 수단 (5)에 포함된다.

상기 합산기 (10)는 충전-시작 지속기간을 추산하기 위한 수단 (3)으로부터의 그리고 충전-종료 지속기간을 추산하기 위한 수단 (5)으로부터의 출력으로서 획득된 지속기간들을 합산한다.

에이징 (ageing)이 되면, 배터리들은 자신의 용량, 그리고 그 배터리들을 충전시키기 위해서 걸리는 시간의 길이의 면에서 감소를 나타낸다.

그러나, 충전-시작 지속기간을 추산하기 위한 상기 수단 (3)에 그리고 충전-종료 지속기간을 추산하기 위한 상기 수단 (5)에 포함된 상기 맵들은 새 배터리들에 대응하는 완전 충전들을 위해서 설립된다.

에이징된 배터리에 대해서 측정된 충전 상태는 그러므로 새로운 배터리의 충전 상태에 상응하지 않는다. 추정된 충전 지속기간은 그러므로 에이징에 대해서 교정되지 않는다면 잘못될 것이다. 충전 상태는 배터리의 최대 충전에 대한 현재의 충전의 비율로서 표현된다는 것이 상기될 것이다.

배터리 수명의 처음부터 끝까지 충전 지속기간을 신뢰성있게 추정하는 것을 지키기 위해서, 충전-시작 지속기간을 추산하기 위한 상기 수단 (3)으로 그리고 충전-종료 지속기간을 추산하기 위한 상기 수단 (5)으로 전송된 충전 상태 값들을, 도 2를 참조하여 설명되는 두 번째 실시예에 따라서 교정하는 것이 필요하다.

이것을 하기 위해서, 배터리의 에이징에 의존하여 충전 종료 시각을 교정하기 위한 수단이, 충전 상태를 추산하기 위한 수단 (1)의 다운스트림 (downstream)에 삽입될 수 있을 것이다. 완전한 충전 이후에 저장된 충전량의 기억된 값을 이용하여, 충전 상태를 추산하기 위한 상기 수단 (1)은 배터리의 에이징 상태를 추산할 수 있다. 충전 상태를 추산하기 위한 상기 수단 (1)에 의해서 판별된 충전 상태의 값을 수정하는 것이 또한 가능하며, 그래서 충전-종료 지속기간을 추산하기 위해 충전-시작 지속기간을 추산하기 위한 상기 수단 (3)으로 그리고 충전-종료 지속기간을 추산하기 위한 상기 수단 (5)으로 출력으로서 전송된 상기 충전 상태의 값은 에이징 상태 교정을 포함한다.

상기 에이징 상태 교정은 예를 들면 측정된 충전 상태의 배수 인자 (multiplicative factor)일 수 있다. 이 배수 인자는 에이징 배터리의 완전 충전의 그 동일한 배터리가 새것일 때의 완전 충전에 대한 비율일 수 있다. 이 인자는 시간에 따른 에이징 배터리의 충전 상태에서의 변이를 새로운 배터리의 충전 상태와 비교한 규범으로부터 유래한다. 도 2는 충전 종료 시각을 추산하기 위한 수단 (11)을 보여주며, 이는 배터리를 모델링하기 위한 수단 (16) 그리고 충전 종료 시각을 추정하기 위한 수단 (28)을 포함한다.

충전 상태를 추산하기 위한 수단 (1)은 커넥션 (13)에 의해서 제1 필터 (14)에 연결된다. 그 필터 (14)는 출력단 상으로 상기 배터리를 모델링하기 위한 상기 수단 (16)에 연결되며, 이 수단은 출력단 상으로 자체적으로 커넥션 (17)에 연결된다. 분기 (18)는 또한 참조번호 15의 커넥션에 연결된다.

메모리 (19)는 참조번호 20의 커넥션에 의해, 배터리 에이징을 추산하기 위한 수단 (21)에 연결되며, 이 수단은 자체적으로 출력단 상으로 참조번호 22의 커넥션에 연결된다.

배터리 충전기의 전력을 추산하기 위한 수단 (6)은 참조번호 23의 커넥션에 의해서 제2 필터 (24)에 연결되며, 이는 자체적으로 출력단 상에서 참조번호 25의 커넥션으로 연결된다.

온도를 추산하기 위한 수단 (26)은 출력단 상에서 참조번호 27의 커넥션에 연결된다.

충전 종료 시각을 추정하기 위한 상기 수단 (28)은 입력단 상으로 상기 커넥션들 (17, 18, 22, 25 그리고 27)에 연결된다. 제3 필터 (30)는 입력단 상으로 커넥션 (29)을 경유하여 충전 종료 시각을 추정하기 위한 상기 수단 (28)으로 연결되며, 그리고 출력단 상으로 커넥션 (31)에 연결된다.

충전 종료 시각을 추정하기 위한 상기 수단 (28)은 배터리 충전의 물리적인 특성이 아주 정밀하게 모델링되도록 한다. 그것은 배터리의 충전 종료 시각을 추정하기 위해서 각 가능한 동작 포인트에 대해, 즉, 프리셋 (preset) 온도들, 프리셋 수명들, 프리셋 충전 전력들 및 프리셋 충전 상태들의 시리즈에 대해 충전 시간의 특성을 나타내기 위해 맵들을 사용하여 시스템으로부터 추정을 획득할 때에 메모리 자원들 및 시간이 절약되도록 한다.

대안으로, 배터리 에이징을 추산하기 위한 상기 수단 (21)이 제거될 수 있을 것이며, 이 경우 충전 종료 시각을 추산하기 위한 상기 수단 (28)은 상기 메모리 (19)에 기억된 값을 직접 채택한다.

두 번째 실시예는 충전 종료 시각을 추산하기 위해서 배터리의 충전 그리고 방전의 물리적인 모델을 사용한다. 그 물리적인 모델은 완전 충전 지속기간을 그 배터리의 온도, 그 배터리의 충전 전력, 충전 상태, 그리고 그 배터리의 에이징의 함수로서 특징을 부여한다.

이 모델을 획득하기 위해서, 먼저 충전된 배터리가 모델링된다. 이것을 하기 위해서, 상기 배터리의 충전 상태 SOC는 배터리의 전류

의, 배터리의 온도 T의, 새로운 배터리의 용량

의, 그리고 시각 t, 온도 T에서 그 배터리의 용량

의 함수로서 표현된다.

상기 배터리의 용량은 그 배터리의 온도 및 그 배터리의 충전 상태에 종속하여 감소한다. 그것으로부터 전압, 전류 및 저항에 관련한 표현이 추론된다.

이 경우에, U^bat 은 상기 배터리의 전압이며;

U₀(T,SOC)는 상기 배터리의 개방-회로 (open-circuit) 전압이며; 그리고

R(T,SOC)는 상기 배터리의 저항이다.

상기 배터리의 개방-전류 전압 및 내부 저항은 경험적인 지도들 또는 배터리들의 전기화학적인 이론으로부터 유도된 함수들 중 어느 하나로부터 또는 둘 모두의 조합으로부터 획득된다.

상기 저항 및 개방-회로 전압에서의 비선형성들을 특히 고려한 추정 알고리즘을 설계하는 것은 그 추정의 정밀도가 증가하도록 허용한다.

이것을 하기 위해서, 새로운 배터리의 용량

은 수학식 1의 파라미터인 것으로 간주된다.

배터리의 충전 전력은 다음의 수학식으로 표현될 수 있을 것이다.

수학식 3에서, U^bat 가 수학식 2로부터 끌어온 자신의 표현으로 대체된다면, 다음의 표현이 획득된다.

수학식 4는 다음의 식을 얻기 위해서 전개될 수 있을 것이다.

이 식을 풀어버리는 것은 상기 전류

가 다음의 식으로 결정되도록 한다.

를 수학식 6에서 끌어온 수학식 1에 있는 자신의 표현으로 대체하면 다음과 같다.

수학식 7은 시간의 도함수 dt를 표현하기 위해서 다시 공식화될 수 있을 것이다.

수학식 8의 항에 의한 적분 항은 충전 종료 시각

이 결정되도록 하며, 충전 시작 시각

은 다음과 같이 주어진다.

여기에서:

S_i 는 충전의 시작에서 충전 상태 SOC의 값이며; 그리고

S_f 는 충전의 종료에서 충전 상태 SOC의 값이며, 이 값은 100%와는 다를 수 있을 것이다.

개방-회로 전압 U₀ 그리고 저항 R의 표현들의 복잡성 때문에 수학식 7의 적분은 어렵다.

이 어려움을 극복하기 위해서, 상기 개방-회로 전압 U₀ 그리고 상기 저항 R을 선형화하기 위한 방법이 제공된다.

상기에서 설명된 것처럼, 충전 상태의 함수로서의 상기 개방-회로 전압의 커브는 세 개의 분리된 구역들의 경계를 표시하는 두 개의 굴곡 포인트들을 나타낸다. 이 구역들 각각에서, 상기 개방-회로 전압은 충전 상태에 따라 선형으로 변하는 것으로 추정된다. 그래서 인덱스 k를 이 세 인터벌들 각각과 연관시키는 것이 가능하다.

상기 구역들 각각에 대해서, 상기 개방-회로 전압은 다음의 식의 모습으로 표현될 수 있을 것이다.

이때에:

- k 는 0 내지 2 사이에서 변하는 인덱스이며 상기 세 개의 구역들 중 하나의 구역을 나타낸다; 물론 상기 개방-회로 전압 커브를 세 개보다 많은 구역들로 분할하는 것이 가능하다; 그리고

- α_k 그리고 β_k 는 두 계수들이다.

배터리의 충전 상태의 함수로서의 상기 내부 저항 R에서의 변이에 동일한 논리가 적용될 수 있을 것이다. 내부 저항 R 내의 상기 변이는 역 다항식으로 표현되며 그리고 두 개의 구역들을 포함하며, 그 구역들 내에서 변이의 레이트 (rate)는 상이하다. 상기 두 구역들 사이 경계의 횡좌표 (abscissa)는 상기 개방-회로 전압 구역들을 분리하는 경계들의 횡좌표와는 상이하다.

상기 구역들 각각에 대해서, 상기 저항은 다음의 식의 모습으로 표현될 수 있을 것이다.

여기에서:

- k 는 0 또는 1과 동일한 인덱스이며 상기 두 구역들 중 하나의 구역을 나타낸다; 물론 상기 내부 저항 커브를 두 개보다 많은 구역들로 분할하는 것이 가능하다; 그리고

- p_k 그리고 τ_k 는 두 계수들이다.

상기 계수들 α_k, β_k, p_k 그리고 τ_k 는 상기 개방-회로 전압 및 상기 내부 저항의 관계들이 선형 함수들에 접근하도록 세팅된다. 추가로, 상기 계수들은 온도 그리고 배터리의 유형의 함수로서 변할 수 있을 것이다.

상기 충전 상태 SOC의 초기 값 S_i 이 속한 인터벌의 인덱스는 k_i 로 표시되며, 그리고 상기 SOC의 최종 값 S_f 가 속한 인터벌의 인덱스는 k_f 로 표시되며, 그리고 수학식 10 및 수학식 11이 고려되면, 상기 충전 종료 시각을 정의하는 수학식 9의 식은 다음의 표현으로 변환된다.

최종의 충전 시각은 계속되는 단계들에서 추정된다. 먼저, 현재의 충전 상태에 대응하는 인덱스 k_i 가 결정된다. 그 인덱스 k_i 는 0 내지 3에 포함된다.

다음에, 수학식 12가 적용되어, 수학식 9 내의 상기 저항 및 개방-회로 전압의 값들을 수학식 10 및 수학식 11의 선형의 표현들로 대체하며, 문제의 인덱스 k_i 에 대응하는 계수들을 선택하려고 신경 쓴다. 이 식들의 계수들은 이전에 세팅되었다.

상기 추산하는 시스템은 파워트레인의 메인 프로세서에 또는 배터리의 프로세서에 통합될 수 있을 것이다.

충전 종료 시각을 추정하기 위한 상기 시스템의 이 두 번째 실시예의 한 가지 응용은 배터리의 충전 전력의 최적화이다.

배터리를 충전하는데 걸리는 시간의 길이는 상기 추산하는 시스템이 사용되면 줄어든다. 이는 상기 추산 시스템이 배터리를 충전하는데 있어서 분산 (dispersion)을 최소화하면서도 배터리를 충전하는데 걸리는 시간의 길이를 최소화하기 때문이다. 배터리를 충전하는데 있어서 분산을 최소화하는 것은 충전하는 동안에 배터리에 의해서 수용되는 전력을 최대화함으로써 얻어진다. 이는 상기 추산 시스템 모델의 해석적인 표현에 의해서 용이해진다.

여기에서

는 배터리가 자신의 수명을 손상하지 않으면서도 수용할 수 있는 최대의 전력이다.

상기 충전 상태 SOC의 값의 분산은 osoc로 표시된다. 배터리의 충전 상태의 값에서의 분산은 전류에서의 분산

에 종속적이며, 전류에서의 분산은 그 자체적으로 온도 T와 전류 I에 종속적이다. 전류가 커질수록, 충전 시간은 더 짧아진다. 유사하게, 전류가 낮을수록, 그 충전 상태에서의 분산은 더 작아지며, 그리고 배터리 수명에 관한 강제에 관하여는 더 커진다. 그래서, 상기 충전 전류의 최적화에 수반된 문제가 존재한다. 이 문제는 해석적인 또는 수치적인 방법들에 의해서 해결될 수 있을 것이다.

충전 종료 시각을 추정하기 위한 상기 시스템의 두 번째 실시예의 다른 응용은 차량의 내구성, 범위 및 가용성을 향상시키기 위해서 사용자와 대화식으로 차량 충전 시간들을 최적화하는 것이다. 상기 시스템은 차량의 범위 및 차량의 가용성이 향상되도록 한다. 휴먼-머신 인터페이스를 통해서, 사용자는 남아있는 충전량, 완전한 충전을 위해서 필요한 충전 지속기간, 그리고 예측된 충전 시간을 통보받을 수 있을 것이다. 사용자는 이 정보를 위성-지원 내비게이션 애플리케이션 (예를 들면, GPS) 또는 어떤 다른 경로 계획 프로그램 내에서 종합적으로 또한 수신할 수 있을 것이다.

Claims (10)

1. 자동차에서 배터리 충전기에 연결된 배터리의 충전 종료 시각을 추정하기 위한 시스템으로서, 상기 시스템은,
   배터리의 충전 상태를 추산하기 위한 수단 (1),
   상기 배터리 충전기의 충전 전력을 추산하기 위한 수단 (6), 그리고
   충전 종료 시각을 추산하기 위한 수단 (11)을 포함하며,
   충전 종료 시각을 추산하기 위한 상기 수단 (11)은,
   충전-시작 지속기간 (start-of-charging duration)을 추산하기 위한 수단 (3), 그리고
   충전-종료 지속기간 (end-of-charging duration)을 추산하기 위한 수단 (5)을 포함하며,
   상기 충전-시작은 충전 전력이 일정한 시기이며 그리고 충전-완료는 충전 전력이 단계별로 줄어드는 시기이며,
   상기 시스템은, 상기 배터리의 에이징 (ageing)에 종속하여 상기 충전 종료 시각을 교정하는 수단을 포함하며, 이 수단은 충전 종료 시각을 추산하기 위한 상기 수단 (11)의 출력단 상으로 연결되며, 그리고 상기 배터리의 상기 에이징 상태에 종속하여 상기 수단 (11)에 의해 추산된 상기 충전 종료 시각을 수정할 수 있는 것을 특징으로 하는, 시스템.
2. 삭제
3. 삭제
4. 제1항에 있어서,
   충전 종료 시각을 추산하기 위한 상기 수단 (11)은,
   상기 배터리의 개방-회로 전압과 내부 저항을 선형화한 것을 이용하여 상기 배터리를 모델링하기 위한 수단 (16), 그리고
   상기 충전 종료 시각을 추정하기 위한 수단 (28)을 포함하는, 시스템.
5. 제4항에 있어서,
   상기 충전 종료 시각을 추정하기 위한 상기 수단 (28)은 상기 충전 종료 시각을 기억된 모델의, 상기 배터리를 모델링하기 위한 수단으로부터 수신한 계수들의, 메모리 (19)로부터 수신한 상기 배터리의 최대 충전 값의, 상기 충전 상태의 측정의, 충전 전력 측정의, 그리고 상기 배터리의 온도 센서 (26)로부터 수신한 상기 배터리의 온도 측정의 함수로서 추산할 수 있는, 시스템.
6. 제5항에 있어서,
   상기 배터리의 에이징을 추산하기 위한 수단 (21)을 포함하며, 이 수단은 상기 충전 종료 시각을 추산하기 위해서 상기 메모리 (19) 및 상기 수단 (11) 사이에 연결된, 시스템.
7. 제5항 또는 제6항에 있어서,
   배터리의 충전 상태를 추산하기 위한 수단 (1)의 그리고 상기 배터리 충전기의 충전 전력을 추산하기 위한 수단 (6)의 다운스트림의 필터를 포함하여, 측정 잡음이 감쇄되도록 허용하는 시스템.
8. 배터리의 충전 종료 시각을 추산하기 위한 방법으로서,
   배터리의 충전 상태가 추산되며,
   배터리 충전기의 충전 전력이 추산되며, 그리고
   충전 종료 시각이 상기 충전 상태 및 충전 전력에 의존하여 추산되며,
   충전-시작 지속기간 및 충전-종료 지속기간이 추산되며,
   상기 충전-시작은 충전 전력이 일정한 시기이며 그리고 충전-완료는 충전 전력이 단계별로 줄어드는 시기이며, 그리고
   상기 충전 종료 시각을 교정하는 것은 상기 배터리의 에이징에 종속하여 추산되는 것을 특징으로 하는, 방법.
9. 삭제
10. 제8항에 있어서,
    상기 충전 종료 시각은 모델의, 기억된 최대 충전 값의, 상기 충전 상태의 측정의, 충전 전력 측정의, 그리고 상기 배터리의 온도 측정의 함수로서 추산되는, 방법.

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