TW201721167A - 電池殘留量推定系統以及電池殘留量推定方法 - Google Patents

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Abstract

本發明提供一種可較以往提高電池殘留量的推定精度的電池殘留量推定系統以及電池殘留量推定方法。電池殘留量推定系統1包括連接檢測部15、連接機器確定部17、記憶體16及電池殘留量推定資源決定部18。連接檢測部15對電池包10與充電裝置30的連接進行檢測。連接機器確定部17確定連接機器。記憶體16保存與電池包10所具有的被用於電池殘留量推定的感測器11、CPU12相關的資訊以及與充電裝置30所具有的被用於電池殘留量推定的感測器31、CPU32相關的資訊。電池殘留量推定資源決定部18基於與在連接機器確定部17中所確定的連接機器相關的資訊，來決定保存於記憶體16並用於電池殘留量推定的感測器11、感測器31及CPU12、CPU32。

Description

電池殘留量推定系統以及電池殘留量推定方法
本發明是有關於一種推定電池包（battery pack）的殘留量的電池殘留量推定系統（system）以及電池殘留量推定方法。
藉由充電器來充電而反覆使用的電池包是在連接於充電器或電力消耗體等各種連接機器的狀態下使用。 並且，一般而言，對於電池包的電池殘留量，由於無直接測量的部件，因此使用記錄有電壓、電流、阻抗（impedance）、溫度等物理量的變化的測定歷程等來推定。
例如，在專利文獻1中揭示有一種電池包管理系統，其在使用充放電電流、電池電壓、電池溫度等而推定出的電池的充電狀態（State of Charge，SOC）為基準SOC以下時，使用基準殘存容量、當前的電池電壓等來推定當前的殘存容量，並推定當前的SOC。 現有技術文獻 專利文獻
專利文獻1：日本專利特開2014-228534號公報 專利文獻2：日本專利特開2014-190727號公報 專利文獻3：日本專利特開2011-176958號公報 專利文獻4：日本專利特開2014-535038號公報 [發明所欲解決之問題]
然而，所述以往的電池殘留量推定系統中，存在以下所示的問題。 即，所述公報所揭示的電池殘留量推定系統中，並未考慮將搭載於電池包及連接機器中的資源組合來有效活用。
本發明的課題在於提供一種可較以往提高電池殘留量的推定精度的電池殘留量推定系統以及電池殘留量推定方法。 [解決問題之手段]
第1發明的電池殘留量推定系統對電池包的電池殘留量進行推定，所述電池殘留量推定系統包括連接檢測部、連接機器確定部、記憶部以及電池殘留量推定資源決定部。連接檢測部對電池包與連接電池包的連接機器相連接的情況進行檢測。連接機器確定部確定連接機器。記憶部對被用於電池殘留量推定的、與電池包所具有的第1資源相關的資訊、及與連接機器所具有的第2資源相關的資訊進行保存。電池殘留量推定資源決定部基於與在連接機器確定部中所確定的連接機器相關的資訊，來決定保存於記憶部並用於電池殘留量推定的第1資源及第2資源。
此處，在推定電池包的電池殘留量時，使用電池包側的第1資源與電池包所連接的連接機器側的第2資源來提高電池殘留量的推定精度。 此處，對於連接電池包的連接機器，例如考慮有進行電池包的充電的充電裝置、搭載電池包的各種電力消耗體等。並且，所述電池包側的第1資源、連接機器側的第2資源例如包含中央處理單元（Central Processing Unit，CPU）、圖形處理單元（Graphic Processing Unit，GPU）等計算資源，用於電池殘留量推定的演算法（algorithm），對電池電壓/電流、阻抗等進行測量的感測器（sensor）等測量資源等。而且，在電池殘留量的推定時，既可將所述電池包側的第1資源與連接機器側的第2資源組合來使用，亦可僅使用第1資源或僅使用第2資源來使用。
另外，連接檢測部、連接機器確定部、記憶部、電池殘留量推定資源決定部既可分別設置於電池包側，亦可設置於連接機器側。或者，亦可跨及電池包及連接機器而設置。 藉此，例如能使用可實現精度最高的推定的第1資源與第2資源的組合來進行電池殘留量的推定。 其結果，可較以往提高電池殘留量的推定精度。
第2發明的電池殘留量推定系統是如第1發明的電池殘留量推定系統，其中，第1資源及第2資源包含：具有計算功能的計算資源；對電壓、電流、阻抗進行測定的測定資源；以及推定電池殘留量的演演算法。
此處，作為電池包側的第1資源及連接機器側的第2資源，使用CPU或GPU等計算資源、各種感測器等測定資源、用於電池殘留量推定的各種演算法等。 藉此，可使用電池包側、連接機器側的資源來決定最佳組合，從而可效率良好地進行高精度的電池殘留量的推定。
第3發明的電池殘留量推定系統是如第1發明或第2發明的電池殘留量推定系統，其中，電池殘留量推定資源決定部將第1資源與第2資源組合來推定電池殘留量。 此處，將電池包側的第1資源中的至少一個與連接機器側的第2資源中的至少一個組合來進行電池殘留量的推定。 藉此，可有效地活用在電池包側及連接機器側所設的各種資源，藉由最佳組合來實施高精度的電池殘留量的推定。
第4發明的電池殘留量推定系統是如第1發明至第3發明中任一發明的電池殘留量推定系統，其中，電池殘留量推定資源決定部基於電池殘留量的推定精度、推定速度、推定所需的消耗電力中的任一個，來選擇第1資源及第2資源。
此處，基於電池推定的推定精度、推定速度、消耗電力等因素來選擇用於電池推定的第1資源及第2資源。 藉此，例如藉由以優先選擇推定精度最高的包含CPU或感測器、演算法等的組合的方式來使用第1資源/第2資源，從而可有效地實施高精度的電池殘留量的推定。 另外，例如亦可在可確保推定精度為規定值以上的情況下，以選擇推定處理速度高的包含CPU等的組合，或者以選擇消耗電力最低的包含CPU等的組合的方式，來使用第1資源/第2資源。
第5發明的電池殘留量推定系統是如第1發明至第4發明中任一發明的電池殘留量推定系統，其中，記憶部對在電池殘留量推定資源決定部中被決定用於電池殘留量推定的第1資源及第2資源進行保存。
此處，將電池殘留量的推定時所使用的第1資源及第2資源的組合保存至記憶部中。 藉此，在下次電池殘留量的推定時，當在同樣的條件下實施電池推定時，藉由讀出並使用過去選擇的組合，例如可效率更好、更高精度地實施電池殘留量的推定，或者可實施進一步抑制了消耗電力的電池殘留量的推定。
第6發明的電池殘留量推定系統是如第1發明至第5發明中任一發明的電池殘留量推定系統，其中，連接機器為充電裝置。 此處，作為連接電池包的連接機器，使用進行電池包的充電的充電裝置。 藉此，當檢測出電池包被設置（set）於充電裝置中的狀態時，可使用電池包側的第1資源與充電裝置側的第2資源來效率良好地實施高精度的電池殘留量的推定。
第7發明的電池殘留量推定系統是如第1發明至第5發明中任一發明的電池殘留量推定系統，其中，連接機器為交通工具、家電、電動工具中的任一個。 此處，作為連接電池包的連接機器，使用安裝電池包的交通工具、家電、電動工具。
此處，作為交通工具，例如包含藉由來自電池包的電力來行駛的電動機車等。而且，作為家電，例如包含藉由來自電池包的電力來發揮功能的冰箱、洗衣機、掃除機、電飯鍋、熱水壺等。進而，作為電動工具，例如包含藉由電池包來動作的電鑽、電動的粉碎機等。 藉此，當檢測出電池包被設置於交通工具、家電、電動工具等中的狀態時，可使用電池包側的第1資源與交通工具等的第2資源，例如效率良好地實施高精度的電池殘留量的推定，或者抑制消耗電力來實施電池殘留量的推定。
第8發明的電池殘留量推定系統是如第7發明的電池殘留量推定系統，其中，交通工具包含電動機車、電動自行車、電動輔助自行車、電動汽車、插電式混合動力汽車（Plug-in Hybrid Vehicle，PHV）。
此處，對於作為連接機器的交通工具，使用電動機車、電動自行車等。 藉此，例如可在規定的電池站（battery station）等中將殘留容量少的電池包更換為已充電的電池包並使用的交通工具中，可高精度地推定電池殘留量。
第9發明的電池殘留量推定方法對電池包的電池殘留量進行推定，所述電池殘留量推定方法包括連接檢測步驟、連接機器確定步驟以及電池殘留量推定資源決定步驟。在連接檢測步驟中，對電池包與連接電池包的連接機器相連接的情況進行檢測。在連接機器確定步驟中，確定連接機器。在電池殘留量推定資源決定步驟中，基於與在連接機器確定步驟中所確定的連接機器相關的資訊，來決定用於電池殘留量推定的、電池包所具有的第1資源及連接機器所具有的第2資源。
此處，在推定電池包的電池殘留量時，使用電池包側的第1資源與電池包所連接的連接機器側的第2資源來提高電池殘留量的推定精度。 此處，對於連接電池包的連接機器，例如考慮有進行電池包的充電的充電裝置、搭載電池包的各種電力消耗體等。並且，所述電池包側的第1資源、連接機器側的第2資源例如包含CPU、GPU（Graphic Processing Unit）等計算資源，用於電池殘留量推定的演算法，對電池電壓/電流、阻抗等進行測量的感測器等測量資源等。而且，在電池殘留量的推定時，既可將所述電池包側的第1資源與連接機器側的第2資源組合來使用，亦可僅使用第1資源或僅使用第2資源來使用。
藉此，例如能使用可實現精度最高的推定的第1資源與第2資源的組合來進行電池殘留量的推定。 其結果，可較以往提高電池殘留量的推定精度。 [發明的效果]
根據本發明的電池殘留量推定系統，可較以往提高電池包的殘留量的推定精度。
若使用圖1至圖6對本發明的一實施形態的電池殘留量推定系統1進行說明，則為如下所述。 本實施形態的電池殘留量推定系統1如圖1所示，對以可更換的狀態而搭載於電動機車等交通工具20中的電池包10的電池殘留量進行推定。
電池包10如圖1所示，是用於對交通工具20供給電力的二次電池，且二個電池包10以可更換的狀態而搭載於交通工具20。 並且，電池包10使用被設置在規定的電池站中的充電裝置30（參照圖2）來進行充電，藉此進行反覆使用。 交通工具20是從搭載於坐席（seat）20a下的二個電池包10供給電力來行駛的電動機車，具備前輪20c及後輪（驅動輪）20d。
前輪20c是設於交通工具20的前部與路面之間的轉向輪，藉由聯動於把手（handle）20b的方向來改變方向，從而可切換行駛方向。 後輪20d是設於搭載有電池包10的交通工具20的後部與路面之間的驅動輪，藉由馬達（未圖示）而進行旋轉驅動。 並且，本實施形態的電池殘留量推定系統1如圖2所示，在電池包10連接於連接機器（本實施形態中為充電裝置30）的狀態下，進行電池包10的電池殘留量的推定。
（電池包10的構成） 電池包10如圖2所示，具備感測器（第1資源、測量資源）11、CPU（Central Processing Unit）（第1資源、計算資源）12、收發部13、連接部14、連接檢測部15、記憶體（memory）（記憶部）16、連接機器確定部17及電池殘留量推定資源決定部18。
感測器（第1資源、測量資源）11進行各種資料（data）的測定，並且實施用以對電池包10的電池殘留量進行推定所需的資料的測定。具體而言，感測器11實施電池包10內的單元（cell）的電壓、電流、內部阻抗中的至少其中之一的測定。 本實施形態中，在電池包10中，搭載有例如電流感測器、電壓感測器等感測器11。另外，電池包10側的電流感測器及電壓感測器如圖3所示，搭載的是精度低於搭載於充電裝置30中的感測器31（電流感測器）者。
CPU（第1資源、計算資源）12如圖2所示，與感測器11連接，進行與電池包10相關的各種控制。並且，CPU 12使用用以對電池包10的電池殘留量進行推定所需的資料的測定結果、保存於記憶體16中的演算法，來算出電池包10的電池殘留量的推定值。具體而言，CPU 12例如使用在感測器11中測定出的電池包10的電流值的歷程資訊與保存於記憶體16中的庫侖計數器（Coulomb counter）法等演算法，來算出電池殘留量的推定值。
本實施形態中，搭載於電池包10中的CPU 12如圖3所示，使用的是電池殘留量的推定精度低於搭載於充電裝置30中的CPU 32者。而且，利用CPU 12的電池殘留量的推定中所用的演算法如圖3所示，有庫侖計數器法、開路電壓（Open Circuit Voltage，OCV）法等。 此處，所謂庫侖計數器法，是指藉由對流入電池包10的電流與流出電池包10的電流進行測定，從而算出電池殘留量的方法，亦被稱作電流累計法。並且，在庫侖計數器法中，使用電流檢測電阻來累計充電時所蓄積的電流量，並求出放電時的電流量，藉此來算出電池殘留量。基於庫倫計數器法的電池殘留量推定一般具有精度高於電壓測定方式的特徵（例如參照專利文獻2）。
而且，所謂OCV法，是指根據閉路電壓（Closed Circuit Voltage，CCV）來推定開路電壓（OCV），並使用表示開路電壓（OCV）與電池殘留量的對應關係的表來推定電池殘留量的方法（例如參照專利文獻3）。藉由OCV法推定出的電池殘留量一般精度低於藉由其他方法推定出的值（參照圖5的模式K）。
收發部13是與CPU 12、記憶體16、連接機器確定部17等連接。並且，收發部13在連接檢測部15中檢測出電池包10被連接於充電裝置30時，與充電裝置30側的收發部33之間進行通信。具體而言，收發部13經由收發部33來獲取在連接有電池包10的充電裝置30側所搭載的感測器31、CPU 32等的資訊。
連接部14是與電池包10側所設的充電裝置30的連接部分，當電池包10被設置於充電裝置30時，與充電裝置30側的連接部34接觸。並且，連接部14連接於連接檢測部15。 連接檢測部15在電池包10進行充電的情況等下被設置於充電裝置30時，對電池包10側的連接部14與充電裝置30側的連接部34相接觸的情況進行檢測，藉此來檢測電池包10與充電裝置30處於連接狀態的情況。並且，連接檢測部15將檢測結果發送至收發部13。
藉此，收發部13成為可與充電裝置30側的收發部33之間進行通信的狀態。 記憶體（記憶部）16如圖3所示，保存經由收發部13而獲取的與充電裝置30側的第2資源（感測器31、CPU 32、演算法）相關的資訊，並且保存與電池包10側的第1資源（感測器11、CPU 12、演算法）相關的資訊。
而且，記憶體16如圖4所示，關於使用電池包10側的第1資源與充電裝置30側的第2資源的電池殘留量推定，保存設定有多個的模式的每個模式的推定條件。 此處，作為保存於記憶體16中的模式，例如，如圖4所示，有優先選擇電池殘留量的推定精度高的資源的推定精度優先模式、優先選擇電池殘留量的推定所需的電力少的資源的消耗電力優先模式等。
此種多個模式如圖5所示，預先在記憶體16內準備有多種，例如，圖4所示的推定精度優先模式對應於圖5所示的模式A，圖4所示的消耗電力優先模式對應於圖5所示的模式G。 例如，在推定精度優先模式（模式A）下，如圖5所示，以電池殘留量的推定精度達到最高的方式，來選擇電池包10及充電裝置30側的各資源的組合。
具體而言，在推定精度優先模式下，如圖4所示，演算法是採用充電裝置30側的卡爾曼濾波器（Kalman filter）法，並且使用更高精度的充電裝置30側的CPU 32、電流感測器（感測器31）及電池包10側的電壓感測器（感測器11）來進行電池殘留量的推定。 而且，在消耗電力優先模式下，如圖5所示，以電池包10的電池殘留量的推定所需的電力量變少的方式，來選擇電池包10及充電裝置30側的各資源的組合。
具體而言，在消耗電力優先模式下，如圖4所示，演算法是採用庫侖計數器法，並且使用消耗電力更少的電池包10側的CPU 12與充電裝置30側的電流感測器（感測器31），來進行電池殘留量的推定。另外，充電裝置30側的電流感測器與電池包10側的感測器11相比，消耗電力為大致同程度或較少。因此，以可滿足消耗電力少這一條件，並可實施精度儘可能高的電池殘留量推定的方式，在模式G下使用充電裝置30側的電流感測器（感測器31）。
除此以外，在使電池殘留量推定時的處理速度優先的情況下，如圖5所示，選擇處理速度最大的處理速度優先模式（模式B）。 另外，對於與圖5所示的各模式對應的演算法，卡爾曼濾波器法是由充電裝置30側的CPU 32來使用。並且，庫侖計數器法、OCV法是由電池包10側的CPU 12、充電裝置30側的CPU 32雙方來使用。
並且，對於與圖5所示的各模式對應的CPU，所謂高精度，是指搭載於充電裝置30中的CPU 32。另一方面，所謂低精度，是指搭載於電池包10中的CPU 12。 進而，對於與圖5所示的各模式對應的感測器，所謂高精度，是指搭載於充電裝置30中的感測器31（電流感測器）。另一方面，所謂低精度，是指搭載於電池包10中的感測器11（電流感測器、電壓感測器）。
而且，圖5所示的精度、消耗電力、處理速度一欄的數值意味著小者性能高。 連接機器確定部17基於經由收發部13而獲取的連接機器（充電裝置30）的資訊，來確定連接機器為充電裝置30。並且，當在連接機器確定部17中確定連接機器為充電裝置30時，將與搭載於充電裝置30中的感測器31、CPU 32等第2資源相關的資訊保存於記憶體16中。
電池殘留量推定資源決定部18參照在連接機器確定部17中所確定的充電裝置30中所搭載的第2資源的資訊與電池包10中所搭載的第1資源的資訊，來進行電池包10的電池殘留量的推定。 具體而言，基於預先設定的條件（模式）來選擇電池包10側的第1資源、充電裝置30側的第2資源中的任一個，以作為用於電池殘留量推定的資源。
此處，電池殘留量推定資源決定部18如上所述，例如在以推定精度最高的模式來進行電池殘留量的推定的情況下，如圖4所示，使用搭載於充電裝置30中的感測器31、CPU 32、演算法，並且選擇搭載於電池包10中的電流感測器（感測器11），來進行電池殘留量的推定。 另一方面，電池殘留量推定資源決定部18如上所述，例如在以消耗電力最少的模式來進行電池殘留量的推定的情況下，如圖4所示，使用搭載於電池包10中的CPU 12、演算法，並且選擇搭載於充電裝置30中的電流感測器（感測器31），來進行電池殘留量的推定。 藉此，可將電池包10及連接有電池包10的連接機器（充電裝置30）中所搭載的演算法、CPU、感測器等資源（第1資源/第2資源）適當地組合而以最佳條件來推定電池包10的電池殘留量。
（充電裝置30的構成） 充電裝置30被設置於規定的電池站，以進行所述電池包10的充電。並且，充電裝置30如圖2所示，具備感測器（第2資源、測量資源）31、CPU（第2資源、計算資源）32、收發部33及連接部34。
感測器（第2資源、測量資源）31進行各種資料的測定，並且實施用以對電池包10的電池殘留量進行推定所需的資料的測定。具體而言，感測器31實施電池包10的電壓、電流、內部阻抗中的至少其中之一的測定。 本實施形態中，在充電裝置30中，例如搭載有電流感測器等感測器31。另外，充電裝置30側的電流感測器如圖3所示，搭載的是精度高於搭載於電池包10中的感測器11（電流感測器、電壓感測器）者。
CPU（第2資源、計算資源）32如圖2所示，與感測器31連接，進行與充電裝置30相關的各種控制。並且，CPU 32使用用以對電池包10的電池殘留量進行推定所需的資料的測定結果，來算出電池包10的電池殘留量的推定值。具體而言，CPU 32例如使用在感測器31中測定出的電池包10的電流值的歷程資訊與卡爾曼濾波器法等演算法，來算出電池殘留量的推定值。
本實施形態中，搭載於充電裝置30中的CPU 32如圖3所示，使用的是電池殘留量的推定精度高於搭載於電池包10中的CPU 12者。而且，利用CPU 32的電池殘留量的推定時所用的演算法如圖3所示，除了所述的庫侖計數器法、開路電壓（Open Circuit Voltage，OCV）法以外，還有卡爾曼濾波器法等。
此處，所謂卡爾曼濾波器法，是指使用卡爾曼濾波器來進行電池殘留量的推定的方法，一般而言，與所述庫侖計數器法或OCV法相比，具有推定精度高的優點（例如參照專利文獻4）。 收發部33是與CPU 32連接。並且，收發部33在電池包10被連接於充電裝置30的狀態下，與電池包10側的收發部13之間進行通信。具體而言，收發部33經由收發部13而將充電裝置30側所搭載的感測器31、CPU 32等的資訊發送至電池包10側。 連接部34是與充電裝置30側所設的電池包10的連接部分，當電池包10被設置於充電裝置30時，與電池包10側的連接部14接觸。
＜電池殘留量推定方法＞ 本實施形態的電池殘留量推定系統1具備如上所述的構成，依據圖6所示的流程圖來進行電池殘留量的推定。
即，在步驟S11中，確認是否檢測出電池包10與充電裝置30的連接。此處，若檢測出連接，則前進至步驟S12。 接下來，在步驟S12中，確定電池包10所連接的連接機器。本實施形態中，作為連接機器，確定為充電裝置30。 接下來，在步驟S13中，對被確定為連接機器的充電裝置30側及電池包10側所搭載的資源（第1資源/第2資源）的種類、性能等的資訊進行確認。另外，該些資訊可使用經由收發部13、收發部33而從充電裝置30獲取並保存於記憶體16中的資訊。
接下來，在步驟S14中，獲取電池殘留量的推定條件（模式）。推定條件既可直接選擇預先設定的模式，亦可選擇由使用者選擇輸入的模式。 作為多個推定條件（模式），如上所述，有使推定精度優先的推定精度優先模式（圖5的模式A）、抑制消耗電力的消耗電力優先模式（圖5的模式G）或使處理速度優先的處理速度優先模式（圖5的模式B）等。
接下來，在步驟S15中，為了滿足在步驟S14中所選擇的推定條件，從電池包10側的第1資源（感測器11、CPU 12及演算法）與充電裝置30側的第2資源（感測器31、CPU 32及演算法）中選擇最佳資源。 例如，在推定精度優先模式下，如圖4所示，以可實施精度高的電池殘留量推定的方式，來選擇精度最高的感測器31、CPU 32、演算法（卡爾曼濾波器法）。
而且，在消耗電力優先模式下，如圖4所示，以可實施精度雖低但抑制了消耗電力的電池殘留量推定的方式，來選擇感測器31、CPU 12、演算法（庫侖計數器法）。 接下來，在步驟S16中，使用在步驟S15中所選擇的資源來進行電池包10的電池殘留量的推定。
接下來，在步驟S17中，將在步驟S16中用於電池殘留量推定的資源組合保存於記憶體16中。 本實施形態的電池殘留量推定方法中，如上所述，檢測電池包10與充電裝置30的連接狀態，來確定連接機器為充電裝置30，並且根據推定條件來使用電池包10側的第1資源、充電裝置30側的第2資源，以選擇最佳組合的資源。
藉此，無須依存於電池包10側所搭載的感測器11或CPU 12、演算法等的性能，而可藉由根據各種模式，亦活用充電裝置30側的第2資源的最佳組合，來實施高精度的電池殘留量的推定。
[其他實施形態] 以上，對本發明的一實施形態進行了說明，但本發明並不限定於所述實施形態，可在不脫離發明的主旨的範圍內進行各種變更。 （A） 所述實施形態中，如圖2所示，列舉下述示例進行了說明，即，在電池包10連接於電池站中所設置的充電裝置30的狀態下，決定被用於電池殘留量推定的資源。然而，本發明並不限定於此。 例如，亦可採用下述構成，即，如圖7所示，在電池包10連接於交通工具20的狀態下，決定被用於電池殘留量推定的資源。
即，作為構成本發明的電池殘留量推定系統的連接機器，除了充電裝置以外，亦可使用交通工具20。 此時，亦可使用交通工具20側的資源（感測器21、CPU 22等），來決定是否作為用於電池殘留量推定的資源來使用。 藉此，可與所述實施形態同樣，當在連接檢測部15中檢測出電池包10側的連接部14與交通工具20側的連接部24的連接時，收發部13與收發部23進行通信來確定連接機器，並且決定進行電池殘留量推定的資源。
（B） 所述實施形態中，列舉電池包10被搭載於圖1所示的交通工具20中的示例進行了說明。然而，本發明並不限定於此。 例如，作為搭載電池包的連接機器，除了交通工具以外，亦可為電動工具（電鑽、電動切割機（cutter）等）、家電（冰箱、洗衣機、電風扇等）。
例如，在電池包10被搭載於電動工具40的情況下，亦可如圖8所示，使用電動工具40側的資源（感測器41、CPU 42等），來決定是否作為用於電池殘留量推定的資源來使用。 此時，只要與所述實施形態同樣，當在連接檢測部15中檢測出電池包10側的連接部14與電動工具40側的連接部44的連接時，收發部13與收發部43進行通信來確定連接機器，並且決定進行電池殘留量推定的資源即可。
（C） 所述實施形態中，列舉構成本電池殘留量推定系統1的連接檢測部15、連接機器確定部17、及電池殘留量推定資源決定部18全部配置於電池包10側的示例進行了說明。然而，本發明並不限定於此。 例如，亦可為所述構成中的至少一部分配置於充電裝置30側、即連接機器側的構成。
（D） 所述實施形態中，作為電池包10側所設的第1資源，如圖2所示，列舉使用感測器11及CPU 12的示例進行了說明。然而，本發明並不限定於此。 例如，作為電池包側的資源，亦可僅為感測器。即，亦可為未設有電池包側CPU的構成。 此時，藉由使用作為連接機器側計算資源的CPU等，可實施電池殘留量的推定。
（E） 所述實施形態中，對於電池包10側的計算資源及作為連接機器的充電裝置30側的計算資源，列舉使用CPU 12、CPU 32的示例進行了說明。然而，本發明並不限定於此。 例如，作為被用於電池推定的計算資源，亦可取代CPU而使用GPU（Graphic Processing Unit）、現場可程式閘陣列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）。
（F） 所述實施形態中，作為電池包10側及充電裝置30側的測量資源，列舉使用進行電壓、電流、內部阻抗等的測定的感測器11、感測器31的示例進行了說明。然而，本發明並不限定於此。 例如，作為電池包側及連接機器側所設的測量資源，亦可僅設置進行電壓、電流、內部阻抗中任一個的測量的感測器。
（G） 所述實施形態中，列舉在搭載電池包10的交通工具20中搭載二個電池包10的示例進行了說明。然而，本發明並不限定於此。 例如，搭載於交通工具等連接機器中的電池包亦可為一個或者三個以上。
（H） 所述實施形態中，列舉電池包10被搭載於交通工具20中的坐席20a下的示例進行了說明。然而，本發明並不限定於此。 例如，電池包10亦可配置於交通工具20中的把手20b下的部分等其他位置。
（I） 所述實施形態中，作為搭載電池包10的交通工具20，列舉圖1所示的電動機車為例進行了說明。然而，本發明並不限定於此。
例如，作為搭載電池包的交通工具，除了電動機車以外，亦可使用電動獨輪車、電動自行車、電動輔助自行車、電動汽車（Electric Vehicle，EV）、PHV（Plug-in Hybrid Vehicle）等其他交通工具。 或者，作為搭載電池包的連接機器，並不限於交通工具，亦可為藉由可更換的電池來驅動的其他電氣製品。
作為電氣製品，例如亦包含藉由來自電池包的電力來發揮功能的冰箱、洗衣機、掃除機、電飯鍋、熱水壺等家電製品。 [產業上之可利用性]
本發明的電池殘留量推定系統起到可較以往提高電池包殘留量的推定精度的效果，因此可廣泛適用於進行電池殘留量推定的各種系統中。
1‧‧‧電池殘留量推定系統 3‧‧‧電池站 10‧‧‧電池包 11‧‧‧感測器（第1資源、測量資源） 12‧‧‧CPU（第1資源、計算資源） 13、23、33、43‧‧‧收發部 14、24、34、44‧‧‧連接部 15‧‧‧連接檢測部 16‧‧‧記憶體（記憶部） 17‧‧‧連接機器確定部 18‧‧‧電池殘留量推定資源決定部 20‧‧‧交通工具（連接機器） 20a‧‧‧坐席 20b‧‧‧把手 20c‧‧‧前輪 20d‧‧‧後輪 21、31、41‧‧‧感測器（第2資源、測量資源） 22、32、42‧‧‧CPU（第2資源、計算資源） 30‧‧‧充電裝置（連接機器） 40‧‧‧電動工具（連接機器） S11～S17‧‧‧步驟
圖1是表示本發明的一實施形態的電池殘留量推定系統中所含的搭載電池包的交通工具的構成的圖。 圖2是表示本發明的一實施形態的電池殘留量推定系統的構成的控制方塊圖。 圖3是對圖2的電池殘留量推定系統中所含的電池包、充電裝置中所搭載的CPU、演算法、感測器進行比較的表。 圖4是表示圖2的電池殘留量推定系統中的電池殘留量推定條件（模式）的內容的表。 圖5是對應於各模式中的每個模式來表示圖4的電池殘留量推定條件的表。 圖6是表示圖2的電池殘留量推定系統中的電池殘留量推定方法的流程的流程圖。 圖7是表示本發明的另一實施形態的電池殘留量推定系統的構成的控制方塊圖。 圖8是表示本發明的又一實施形態的電池殘留量推定系統的構成的控制方塊圖。
1‧‧‧電池殘留量推定系統
10‧‧‧電池包
11‧‧‧感測器(第1資源、測量資源)
12‧‧‧CPU(第1資源、計算資源)
13、33‧‧‧收發部
14、34‧‧‧連接部
15‧‧‧連接檢測部
16‧‧‧記憶體(記憶部)
17‧‧‧連接機器確定部
18‧‧‧電池殘留量推定資源決定部
30‧‧‧充電裝置(連接機器)
31‧‧‧感測器(第2資源、測量資源)
32‧‧‧CPU(第2資源、計算資源)

Claims (9)

  1. 一種電池殘留量推定系統，對電池包的電池殘留量進行推定，所述電池殘留量推定系統包括： 連接檢測部，對所述電池包與連接所述電池包的連接機器相連接的情況進行檢測； 連接機器確定部，確定所述連接機器； 記憶部，對被用於所述電池殘留量推定的、與所述電池包所具有的第1資源相關的資訊、及與所述連接機器所具有的第2資源相關的資訊進行保存；以及 電池殘留量推定資源決定部，基於與在所述連接機器確定部中所確定的所述連接機器相關的資訊，來決定保存於所述記憶部並用於所述電池殘留量推定的所述第1資源及所述第2資源。
  2. 如申請專利範圍第1項所述的電池殘留量推定系統，其中 所述第1資源及所述第2資源包含：具有計算功能的計算資源；對電壓、電流、阻抗中的至少其中之一進行測定的測定資源；以及推定所述電池殘留量的演算法。
  3. 如申請專利範圍第1項或第2項所述的電池殘留量推定系統，其中 所述電池殘留量推定資源決定部將所述第1資源與所述第2資源組合來推定所述電池殘留量。
  4. 如申請專利範圍第1項至第3項中任一項所述的電池殘留量推定系統，其中 所述電池殘留量推定資源決定部基於所述電池殘留量的推定精度、推定速度、推定所需的消耗電力中的任一個，來選擇所述第1資源及所述第2資源。
  5. 如申請專利範圍第1項至第4項中任一項所述的電池殘留量推定系統，其中 所述記憶部對在所述電池殘留量推定資源決定部中被決定用於所述電池殘留量推定的所述第1資源及所述第2資源進行保存。
  6. 如申請專利範圍第1項至第5項中任一項所述的電池殘留量推定系統，其中 所述連接機器為充電裝置。
  7. 如申請專利範圍第1項至第5項中任一項所述的電池殘留量推定系統，其中 所述連接機器為交通工具、家電、電動工具中的任一個。
  8. 如申請專利範圍第7項所述的電池殘留量推定系統，其中 所述交通工具包含電動機車、電動自行車、電動輔助自行車、電動汽車、插電式混合動力汽車。
  9. 一種電池殘留量推定方法，對電池包的電池殘留量進行推定，所述電池殘留量推定方法包括： 連接檢測步驟，對所述電池包與連接所述電池包的連接機器相連接的情況進行檢測； 連接機器確定步驟，確定所述連接機器；以及 電池殘留量推定資源決定步驟，基於與在所述連接機器確定步驟中所確定的所述連接機器相關的資訊，來決定用於所述電池殘留量推定的、所述電池包所具有的第1資源及所述連接機器所具有的第2資源。
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