JP2019032299A - 動作条件下で電流を直接検知することなく、バッテリパックまたはセルの電流及び充電状態を推定する方法 - Google Patents

Abstract

【課題】動作条件下で電流を直接検出することなくバッテリパックまたはセルの電流及び充電状態を推定する
【解決手段】バッテリパックまたはセルの特性評価電圧及び特性評価電流の測定された時間的傾向に関連する、バッテリパックまたはセルの特性評価データを取得するステップと、複数の特性評価温度値のそれぞれの値に関連する、特性評価データを取得するステップと、バッテリパックまたはセルの、温度及び充電状態に応じて、バッテリパックまたはセルの動作モデルの複数のパラメータを決定するために特性評価データを処理するステップと、バッテリパックまたはセルが動作条件にある間に、バッテリパックまたはセルの動作電圧及び動作温度を測定するステップと、測定された動作電圧、測定された動作温度及び複数のパラメータに基づく、動作モデルによって、バッテリパックまたはセルの動作電流を推定するステップと、を備える
【選択図】図１

Description

本発明は、電気器具を制御する、電子方法及びシステムの技術的部門に関連する。

特に、本発明は、動作条件下で電流を直接検知することなく、バッテリ、または自動車のバッテリパックまたは、同様に、バッテリセル（単にセル「ｃｅｌｌ」としてこの明細書で定義される）の、動作電流及び充電状態を推定する方法に関連する。

さらに、本発明は、前記方法を実行する、バッテリパックまたはセル、電流センサを備える必要なく、前記方法の長所によって、動作電流及び充電状態をモニタできる自動車のバッテリパックまたはセルの制御装置に関連する。

電気化学的なセル（特に、自動車分野において、電気またはハイブリッド駆動自動車の動作システム及びバッテリという観点において）から構成されるバッテリ、バッテリパックまたはセルの電圧及び電流を知ることは、バッテリ、バッテリパックまたはセルの正しい管理及び制御のとても重要な情報である。

バッテリパックまたはセルの複数のセルの電圧、電流、温度の取得は、セルのパフォーマンス及び耐久性の低下、また、極端な場合、重大な結果として、バッテリパックまたはセルの火災または爆発まで至る、熱暴走「ｔｈｅｒｍａｌ ｒｕｎａｗａｙ」として知られる現象をもたらす、２次物理化学プロセスのきっかけを避けるように、セルそれ自身の充電状態を知り、バッテリパックまたはセルの正しい管理及び保護するために、必要とされる。

さらに、いくつかのモジュールまたは全てのバッテリパックまたはセルに共通の、電流を知ることは、セルの充電状態（ＳＯＣ）を決定するために役立つ。

共通の背景技術の解決方法において、バッテリまたはセルの電流を知ることは、通常、バッテリパックまたはセルそれ自身に設置された、シャントタイプの物理電流センサまたはホール効果ベースのセンサを使って、そのような電流の直接検知によって得られる。

シャントタイプセンサについて言えば、電流は、バッテリまたはセル電流が循環する既知の値の抵抗の電圧を測定することによって、決定される。

ホール効果ベースのセンサについて言えば、電流は、バッテリまたはセルの電流によって横切られ、電磁場を受ける導体に発生するホール電圧を測定することによって、決定される。

前述の両方の場合は、バッテリパックそれ自身またはセルの複雑さとコストの増加の不利益を必然的に伴う、複数の電流センサを備える、バッテリパックまたはセルを提供する必要性を想定している。

それゆえ、電流センサによって、そのような電流の直接の取得に関わらず、バッテリまたはセルの電流（すなわち、「バッテリまたはセル電流」）を推定する方法を特定する必要が生じる。

このアプローチは、しかしながら、実際に使用できるように十分に正確な電流推定を得るさらなる技術的な問題に遭遇する。実際に、必要とされた正確さは、（例えば５％に相当またはそれより小さい）制限されたパーセンテージの範囲内で推定の誤差を最小化することを提供する。

そのような正確なバッテリまたはセルの電流の推定を得ることは、実際のバッテリまたはセルの電流が、得られた瞬間において、その瞬間に検知されたバッテリまたはセルの動作電圧に依存するだけでなく、複雑な振る舞いで、バッテリまたはセルの温度と充電状態（今後、その過程及び寿命）にも依存するので、全く容易でない。それゆえ、バッテリまたはセルの電圧及び温度を知ることによって、必要とされる正確さで、バッテリまたはセル電流を得ることができる、単一の分析式はない。

さらに、バッテリまたはセル電流と他のバッテリまたはセルの電気的、熱的量の関係は、劣化及び経年劣化にも依存するので、さらに、そのような態様を適切に考慮する推定方法を有する必要性が、さらに感じられる。

既知の解決法は、この関連で、上記で言及された必要を満足しない。

前述を参照して、主に自動車応用の分野で、特に電気またはハイブリッドの自動車のバッテリパックとの関連で、バッテリまたはセルの電流及び充電状態を推定し、バッテリまたはセルの電流及び充電状態に関して十分正確な情報を提供する一方で、動作条件下で、バッテリまたはセルの電流を直接取得する必要を避ける方法の必要性が感じられる。

少なくとも部分的に、背景技術を参照して上記に示される欠点を克服すること、特に考えられる技術部門で感じられる上述の必要を満たすことができるような、電流それ自身の直接の取得を必要とすることなく、バッテリまたはセルの電流及び充電状態を十分に正確に推定することを提供することができる、バッテリパックまたはセルの動作電流及び充電状態を推定する方法を提供することが、本発明の目的である。

特に、本発明は、シャントまたはホール効果タイプの物理電流センサを用いる必要なく、バッテリまたはセルが電流によって横切られるとき、バッテリまたはセルの端部において電圧のみを測定することによって、バッテリまたはセルの電流を決定する方法を提供することが目的である。それによって、バッテリまたはセルの端部において、電圧を直接測定することのみで、バッテリパックまたはセルを完全に管理することが可能であり、それにより、温度及び経年劣化を含む、異なる変化に応じて、電圧測定とその内部抵抗の特性評価から電流を決定する。

そのような目的は、請求項１による電流を推定する方法で達成される。

そのような方法のさらなる実施形態は、請求項２−１５によって定義される。

請求項１６によるバッテリパックまたはセルの充電状態を推定する方法が、本発明の別の目的である。

本発明の目的は、また前述の方法を実行することができる、請求項１７で定義される、バッテリパックまたはセルの制御装置及び、請求項１８で定義される、電流センサなしで、前述の制御器具によって制御されるバッテリパックまたはセルでもある。

本発明による電流を推定する方法及び充電状態を推定する方法、及び関連する制御装置及びバッテリパックまたはセルのさらなる特徴及び利点は、添付した図を参照して、示す及び制限しない実施例を手段として得られる、好ましい実施形態の続く記載から明白になるであろう。

図式的に、本発明による推定方法の実施形態を、ブロック図によって、示す。 本発明による方法の実施形態に適合された、バッテリまたはセルの電気モデルの図を示す。 図式的に、方法の実施形態で用いられた、プロセスアルゴリズムを、ブロック図によって、示す。 方法の入力データを構成することができる、バッテリパックまたはセルの、電圧の測定された時間的傾向を示す。 方法の入力データを構成することができる、バッテリパックまたはセルの、特性評価電流の測定された時間的傾向を示す。 図４Ａのグラフの一部を拡大した詳細を示す。 図４Ｂのグラフの一部を拡大した詳細を示す。 バッテリまたはセルの充電状態ＳＯＣの推定された時間的傾向を示す。 バッテリまたはセルの負荷なし電圧Ｖｏｃの推定された時間的傾向を示す。 バッテリまたはセルの充電状態及び負荷なし電圧（関数）の間の推定された関係の実施例を示す。 バッテリまたはセルの充電状態及び負荷なし電圧の間の逆の（逆関数）推定された関係の実施例を示す。 バッテリまたはセルの端部において測定された電圧と本発明の方法によって推定された対応する電圧の比較のグラフを示す。 方法の典型的な実施形態で推定された、充電状態に応じたバッテリまたはセル（方法で使われるバッテリまたはセルの可能なモデルに関連する）の回路パラメータの値を示す。 本発明による方法の実施形態に適合された、バッテリまたはセルの熱的モデルの図を示す。 図式的に、方法の実施形態で用いられた、劣化及び／または経年劣化に応じた、パラメータを訂正及び更新した、アルゴリズムを、ブロック図によって、示す。 発明の方法で推定された、バッテリまたはセルの測定された電流から導き出す充電状態とバッテリまたはセルの電流から導き出す充電状態の比較のグラフを示す。 本発明の方法で推定された測定されたバッテリまたはセルの電流及びバッテリまたはセルの電流の比較のグラフを示す。

図１−１５を参照して、バッテリまたはセルによって分配された動作電流Ｉを推定する方法が、これから記載される。

方法は、第１に、バッテリパックまたはセルの特性評価電圧Ｖｍ及び特性評価電流Ｉｍの測定された時間的傾向に関連する、バッテリパックまたはセルの特性評価データを取得するステップを備える。前記時間的傾向のそれぞれは、複数の特性評価温度値Ｔ_ｋのそれぞれの値に関連付けられる。

さらにバッテリパックまたはセルの温度及び充電状態ＳＯＣに応じた、バッテリパックまたはセルの動作モデルの複数のパラメータＰを決定するために前記の特性評価データを処理する方法が提供される。

その後、バッテリパックまたはセルが動作条件下にある間、測定された動作電圧Ｖ、測定された動作温度Ｔ及び前述の複数のパラメータＰ（前にバッテリパックまたはセルの温度及び充電状態に応じて決定されたように）に基づいて、前記の動作モデルによって、バッテリパックまたはセルの動作電圧Ｖ及び動作温度Ｔを測定し、バッテリパックまたはセルの動作電流Ｉを推定する方法が提供される。

動作電流Ｉは、バッテリパックまたはセルの瞬間的な動作電圧Ｖ、瞬間的な温度Ｔが検知されたとき、バッテリパックまたはセルに流れる瞬間的な電流であることに注目すべきである。そのような動作電流Ｉは、それゆえ、前記のパラメータＴ、Ｖ及びＰに基づいて推定される。

パラメータＰは、次に、すでに上記で記述されたように、下記で記載されるように、バッテリパックまたはセルの温度及び充電状態ＳＯＣに基づいて、さらに処理することによって、得られる。

本明細書で記載された方法において、処理するステップは、前記の複数の特性評価温度値Ｔ_ｋのそれぞれの値で処理される、いくつかのステージを備える。

特に、処理するステップは、特性評価温度Ｔ_ｋに関連した、特性評価電圧Ｖｍ及び特性評価電流Ｉｍのそれぞれの時間的傾向に沿った複数の時間観測窓Ｗ_ｉを特定することと、それぞれ特性評価電流Ｉｍ_ｉと特性評価電圧Ｖｍ_ｉ値を検知することを含む。

それゆえ、それぞれの観測窓Ｗ_ｉにおいて、バッテリパックまたはセルの充電状態ＳＯＣ_ｉのそれぞれの値を計算する方法が提供される。

さらに、それぞれの観測窓Ｗ_ｉにおいて、パラメータＰのそれぞれの名目上の値に応じて、バッテリパックまたはセルの動作モデルによって、それぞれ推定された電圧Ｖ_ＡＢｉを計算し、時間観測窓Ｗ_ｉの推定された電圧Ｖ_ＡＢｉと特性評価電圧Ｖｍ_ｉの差に依存するそれぞれの誤差関数Ｅ_ｉを決定する方法が提供される。

さらに、それぞれの観測窓Ｗ_ｉにおいて、前記の誤差関数Ｅ_ｉを最小化することによって、バッテリパックまたはセルのモデルの複数のパラメータＰのそれぞれの実際の値Ｐ_ｉを計算する方法が提供される。

最終的に、それぞれの充電状態ＳＯＣ_ｉ及び特性評価温度Ｔ_ｋと観測窓Ｗ_ｉにおいて計算される、パラメータの実際の値Ｐ_ｉを関連付けるステップは、バッテリパックまたはセルの温度及び充電状態ＳＯＣに応じた、前記の複数のパラメータＰを得るために、提供される。

方法の実施形態によると、さらに、それぞれの観測窓Ｗ_ｉにおいて、バッテリパックまたはセルの負荷なし電圧Ｖｏｃ_ｉのそれぞれを決定し、観測窓Ｗ_ｉにおいて得られる複数の負荷なし電圧Ｖｏｃ_ｉ及び充電状態ＳＯＣ_ｉ値に基づいて、バッテリパックまたはセルの負荷なし電圧Ｖｏｃ及び充電状態ＳＯＣの関係を定義する、特性評価データを処理する前記のステップが提供される。

そのような場合において、それぞれの観測窓Ｗ_ｉにおいて、パラメータの実際の値Ｐ_ｉを計算するステップは、それぞれの負荷なし電圧Ｖｏｃ_ｉ値及び決定されたバッテリパックまたはセルの負荷なし電圧Ｖｏｃ及び充電状態ＳＯＣの関係も考慮する。

特定の実施形態によると、複数の観測窓Ｗ_ｉを特定するステップは、特性評価電流Ｉｍが過渡電流現象の完全な消耗時に、ゼロであり、その結果、負荷なし電圧Ｖｏｃ_ｉが特性評価電圧Ｖｍ_ｉに対応する、時間窓を特定することを備える。

特定の実施形態によると、バッテリパックまたはセルの充電状態の値を計算するステップは、特性評価電流の時間的傾向に基づく、バッテリパックまたはセルの充電状態（ＳＯＣ_ｉ）のそれぞれの値を計算することを備える。

方法の異なる可能な実施形態によると、バッテリパックまたはセルの異なる動作モデルを使うことができる。

方法の典型的な実施形態によると、バッテリパックまたはセルの動作モデルは、電気回路モデルである。そのような場合において、モデルパラメータは、電気回路パラメータを含む。

図２で示された実施例において、バッテリパックまたはセルの電気回路モデルは、負荷のない電圧Ｖｏｃ発生器、１以上の回路グループの直列に配置されたバッテリまたはセルの内部抵抗Ｒ_０を備え、それぞれは、回路グループ抵抗及び回路グループ容量の並列を備える。そのような場合において、回路パラメータＰの群は、負荷のない電圧Ｖｏｃ、バッテリまたはセルの内部抵抗Ｒ_０、１以上の回路グループ抵抗Ｒ_１、Ｒ_２、及び１以上の回路グループ容量Ｃ_１、Ｃ_２を備える。

特に図２の実施例は、２次モデル（通常、正確で、同時に、相対的に単一のモデルを有するように使われる）、すなわち２つの回路グループを備えるモデルを示す。そのような場合において、回路パラメータＰの群は、バッテリまたはセルの内部抵抗Ｒ_０及び負荷なし電圧Ｖｏｃに加えて、第１の回路群抵抗Ｒ_１、第１の回路群容量Ｃ_１、第２の回路群抵抗Ｒ_２、第２の回路群容量Ｃ_２を備える。

いくつかのパラメータ、偶数の非回路パラメータで特性評価される、他のタイプのモデル、偶数の非回路モデルを使用する方法が提供されることに注目すべきである。

１つの実施形態において、例えば、バッテリパックまたはセルの動作モデルは、訓練された予測アルゴリズムを備え、パラメータＰは、訓練された予測アルゴリズムのパラメータである。そのような場合において、複数のパラメータＰを決定するステップは、取得されるバッテリパックまたはセルの特性評価データによる予測アルゴリズムを訓練することを備える。

例えば、Ｎパラメータのニューラルネットワークを使用することができる。

電気回路モデル（例えば、図２に示されているもの）の実施例に戻ると、モデルパラメータ（Ｖｏｃ、Ｒ_０、Ｒ_１、Ｒ_２、Ｃ_１、Ｃ_２）は、充電状態ＳＯＣと温度の関数であることに注目すべきである。

電圧、電流及び温度の関係は、次の式（１）で表される。

ここで、電圧Ｖ_ＡＢ（ｔ）は、バッテリセルまたはセルの終端の電圧を示し、Ｉ（ｔ）はセルを循環する電流である。

温度依存は、それぞれ温度に依存する、パラメータ（Ｖｏｃ、Ｒ_０、Ｒ_１、Ｒ_２、Ｃ_１、Ｃ_２）に含まれるので、潜在している。

ジュール効果によって消散した電力とエネルギは、次の式（２）で表される。

すでに上記で記述されたように、電気パラメータは温度に依存し、さらに、バッテリセルまたはセルの充電状態、特に負荷なし電圧Ｖｏｃに依存する。

モデルを効果的に使うために、それゆえ、異なる充電状態ＳＯＣと温度Ｔ値に対するパラメータを特性評価する必要がある。

この目的を達成するために、特性評価データを処理するステップを、一般論として、すでに上記で記載されて、提供している。

さらなる詳細は、これによって、図２の電気回路モデルが使われている方法の実施形態を参照して、処理するステップに用いられているアルゴリズムに提供されている。

アルゴリズムを処理するそのような実施例は、図３に図式的に示されている。

温度を変えてあらかじめ定義され、設定されたＫに対応する、Ｋの時間的傾向、すなわち電圧及び電流傾向を有すると見なす。ｋ＝１に関して、第１の温度は設定され（Ｔ_ｋ＝Ｔ_１）、温度Ｔ_１のバッテリまたはセルで取得される、電圧及び電流の時間的傾向が、選択される。

電圧と電流の時間的傾向は、例えば、バッテリまたはセルの、「オフライン」で特性を評価するステップで取得される。それゆえ、そのような電圧とそのような電流は、それぞれ上記で定義された、特性評価電圧Ｖｍ及び特性評価電流Ｉｍに対応する。

特性評価電圧Ｖｍと特性評価電流Ｉｍの時間的傾向の実施例は、温度２８℃、２０アンペアアウア（Ａｈ）チタン酸リチウム（ＬＴＯ）バッテリセルまたはセルについて言えば、それぞれ、図４Ａ及び４Ｂに示される。

Ｖｍ及びＩｍの前記時間的傾向において、電流がゼロであり、例えば、セルそれ自身の挙動が決定されると考えることができることなど、時間間隔の間、ゼロ値で残る、すなわち、回路モデルの容量Ｃ_１及びＣ_２がかなり放電された状態で、時間観測窓Ｗ_ｉは、特定される。図４Ａ及び４Ｂにおいて、観測窓Ｗ_ｉの終わりは、「Ｘ」マークによって示される。

第１の時間観測窓の拡大が、特性評価電圧Ｖｍに関して、図５Ａで、特性評価電流Ｉｍに関して、図５Ｂで示される。

次のステージは、測定された電流Ｉｍに基づいて、充電状態（ＳＯＣ）を計算することである。充電状態ＳＯＣを、例えば、次の式（４）に基づいて、いわゆる「クーロンカウンタ」技術で、計算することができる。

ここで、Ｑ_ｎｏｍは、１クーロンの放電割合で推定された、セルの名目上の容量（示されている実施例において、２０Ａｈの値を有する）である。

時間の関数として計算されている、充電状態ＳＯＣは、図６に示される。

その後、負荷なし電圧Ｖｏｃも、時間の関数として計算される。この目的を達成するために、観測窓Ｗ_ｉの最初と終わりの点は、電流がゼロであり、それゆえ、容量Ｃ_１及びＣ_２の端部の電圧が無視できると考慮できる、「変化しない」点であることに注目すべきである。それゆえ、そのような点において、負荷なし電圧Ｖｏｃは、測定された電圧Ｖｍと一致する。他の点において、負荷なし電圧Ｖｏｃの計算は、前に推定された充電状態ＳＯＣの関数の線形補間として実行されることができる。

時間の関数として計算された負荷なし電圧Ｖｏｃは、図７に示される。

前記情報に基づいて、負荷なし電圧Ｖｏｃの関数として充電状態ＳＯＣ、すなわち、図が図８に示されるＳＯＣ＝ｆ（Ｖｏｃ）、を計算することが可能である。

同様に、逆関数を負荷なし電圧Ｖｏｃを充電状態ＳＯＣと結び付けて、すなわち図が図９に示されるＶｏｃ＝ｆ^−１（ＳＯＣ）で得ることができる。

ＶｏｃとＳＯＣの関係を参照して、第ｉの観測窓Ｗ_ｉが設定された時点で、次の関係が、有効である。

ここで、下付文字１及び２は、それぞれ時間観測窓の最初及び終わりの点を示す。より小さいΔＳＯＣ＝ＳＯＣ_２−ＳＯＣ_１はそのような近似関係をより正確にする。

現時点で、残っている回路パラメータ（Ｒ_０、Ｒ_１、Ｒ_２、Ｃ_１、Ｃ_２）を得ることができる：それぞれの観測窓Ｗ_ｉにおいて、モデルは、それぞれ測定された電流Ｉｍ_ｉで促され、前記５つの回路パラメータの組み合わせが、測定された電圧Ｖｍとモデルによって推定された電圧Ｖ_ＡＢの誤差を最小化するように、決定される。

そのような誤差の最小化プロセスの終わりに、推定された電圧Ｖ_ＡＢは、図１０（図のスケールにおいて、２つの電圧は、実際には区別ができない）に示されるように、測定された特性評価電圧Ｖｍを高い精度で、再現する。

特性評価温度Ｔ_ｋ（特定の場合において、２８℃）についての処理手順の終わりに、モデルのすべてのパラメータは、図１１の図に示されるように、充電状態ＳＯＣの関数として得られる。

処理手順は複数の特性評価温度Ｔ_ｋで反復される。理想的には、手順は、いくつもの温度値で実行されることができる。

全手順の終わりに、それゆえ、バッテリパックまたはセルのモデルの回路パラメータのそれぞれの値は、充電状態ＳＯＣの値の関数として、及び異なる動作温度値の関数として入手可能である。

処理手順の結果は、「ルックアップテーブル」の形で、集められ、保存することができる。

実際には、方法の実施形態によると、処理はさらに電子保存手段（動作条件でバッテリパックまたはセルにアクセス可能な）に、入力として温度と充電状態を受け取り、出力としてパラメータＰのそれぞれの値を提供するように構成された、ルックアップテーブルとして、バッテリパックまたはセルの動作モデルのパラメータＰを保存するステップを備える。

そのような場合において、方法の実施形態によると、バッテリパックまたはセルの動作電流を推定するステップは、前記保存されたルックアップテーブルにアクセスするように構成され、入力として、バッテリパックまたはセルに組み込まれたそれぞれのセンサから生じる測定された動作電圧Ｖと動作温度Ｔ値を受け取るように構成された、バッテリパックまたはセルに関連する電子プロセッサによって、実行される。

本明細書において、バッテリパックまたはセルの特性評価データを取得するステップは、広い意味で、限定されない実施例を手段として、ここから下記で記載される実施形態に記載されているそれらを含む、多くの異なる方法で実行されることができる、前の特性を評価する段階に続いて、そのようなデータを利用可能にするように、理解されるに違いない。

方法の可能な実施形態において、バッテリパックまたはセルの特性評価データを取得するステップは、動作条件下でバッテリパックまたはセルを使用する前に、それぞれの特性評価温度Ｔ_ｋ値における、バッテリパックまたはセルの特性評価電圧Ｖｍ及び特性評価電流Ｉｍの時間的傾向を測定することを備える。

方法の別の可能な実施形態において、バッテリパックまたはセルの特性評価データを取得するステップは、バッテリパックまたはセルの動作条件下で使用する前に、実行される特性を評価する手順で特性評価データを取得することを備える。

方法のさらなる可能な実施形態において、特性評価データを取得するステップは、バッテリパックまたはセルの入手可能なデータシートから特性評価データを導き出すことを備える。

バッテリパックまたはセルの動作モデルのパラメータが、前に記載されたように、バッテリまたはセルの温度と充電状態の両方を考慮して、決定されると、バッテリパックまたはセルの動作電流Ｉを推定することが可能である。

これは、例えば、次の方程式（５）に基づいて、なされることができる。

ここで、

である。

反復法の、次のステージ（ステップ：Ｔ_ｓ）を離散化することで、次の式が得られる。

ここで、下付文字_ＯＬＤをつけて、反復法の前のステージＴ_ｓから得られたＩ、Ｉ_Ｒ１、Ｉ_Ｒ２、Ｃ_１、Ｃ_２、Ｒ_１及びＲ_２の値が示される。

方法の前に記載された実施形態は、適当な方法で、いかなる動作条件でも、そのような電流を直接検知する必要なく、バッテリパックまたはセルの電流の信頼性のある推定を得るように、バッテリパックまたはセルの充電状態及び動作温度を考慮することができる。

電流の実際の値からの推定の狂いのさらなる原因は、バッテリまたはセル及びその構成要素の劣化及び／または経年劣化に由来することがかもしれない。

実際には、回路モデルのパラメータが、バッテリまたはセルが新しいか特性を評価することが実行されたときのものである場合有効である。充電状態と温度のそのようなパラメータの依存は、バッテリまたはセルの劣化により、徐々に変化する。それゆえ、厳しく言うと、特性を評価することは、バッテリパックまたはセルがハイブリッドまたは電気自動車に取り付けられた後、これは簡単ではなく、または、実現可能ではないが、周期的に実行されるべきである。

そのような態様に対処し、及び経年劣化及び劣化に関連する要因も考慮して、モデルのパラメータを正しく推定しようとするために、方法のさらなる実施形態は、続くさらなるステップを提供する。

第１に、バッテリパックまたはセルの熱的モデルが、前述の動作モデルに追加して、定義される。

その後、少なくとも１つの測定時間間隔（ｔ_０−ｔ_１）において、消散した電力Ｐ_ｅを、バッテリパックまたはバッテリセルの電圧Ｖと温度Ｔ_ｃの前記間隔（ｔ_０−ｔ_１）で測定された値に基づいて、及びバッテリパックまたはバッテリセルの前記温度Ｔ_ｃにおいて推定されるパラメータＰに基づいて、バッテリパックまたはセルの動作モデルによって推定する。

さらに、同じ測定時間間隔（ｔ_０−ｔ_１）において、消散した熱出力Ｐ_ｄを、バッテリパックまたはバッテリセルの温度Ｔ_ｃの前記値に基づいて、及び前記間隔（ｔ_０−ｔ_１）で測定された環境温度Ｔ_ｅ値に基づいて、及びバッテリパックまたはバッテリセルの温度Ｔ_ｃにおいて推定されるパラメータＰに基づいて、バッテリパックまたはセルの熱的モデルによって推定する。

その後、前に推定された消散した電力Ｐ_ｅと消散した熱出力Ｐ_ｄの差ΔＰを決定するためのステップを実行する。

最終的に、そのような劣化及び／または経年劣化の現象を考慮するために、パラメータＰの更新値を得るように、前記推定された差ΔＰに基づいてパラメータＰを、修正する。

方法の実施形態によると、バッテリパックまたはセルの熱的モデルは、それぞれの熱的セルモデルが、熱的セル容量Ｃ_Ｔ、熱的セル抵抗Ｒ_Ｔ、セル温度Ｔ_ｃ及び環境温度Ｔ_ｅによって特性評価される、１以上の熱的セルモデルから成り立って使われる。

熱的セル容量Ｃ_Ｔ及び熱的セル抵抗Ｒ_Ｔパラメータは、セル及びバッテリパックまたはセルの特定の形態に特有である。

特に、方法に使われる熱的モデルの実施例は、例えば、図式的に図１２に示されるものなど、１次熱的モデルである。

そのような熱的モデルによると、次の関係（６）が有効である。

ここで、パラメータの意味するものは、すでに上記に記載されている。

時間間隔（ｔ_０−ｔ_１）で消散した熱エネルギＥ_Ｔは次の式（７）によって計算されることができる。

現時点で、与えられた時間間隔で消散したエネルギ及び／または熱及び電力を利用可能に有するので、パラメータの値は更新されることができる。

特に、図１３のブロック図で示される実施形態によって、モデルパラメータを修正する前記ステップは、前に記載されたように、劣化を除外して決定される値から始まる、内部抵抗Ｒ_０パラメータの修正を備える。

この目的を達成するために、修正因子Ｇが、推定された電力と推定された熱出力の差ΔＰに基づいて、決定される。その後、劣化を除外して有効な、バッテリまたはセルの内部抵抗Ｒ_０値は、バッテリまたはセルの内部抵抗Ｒ_０の更新された推定を得るために、前記修正因子Ｇで乗じられる。

その後、内部抵抗Ｒ_０の更新された推定に基づいて、電力Ｐ_ｅを再計算し、その後、差ΔＰがあらかじめ決められたしきい値未満に減らされるまで、決定することと、乗じることと、再計算する前記ステップを繰り返すステップが提供される。最終的に、前記反復法の終わりにおいて得られる更新された推定は、バッテリまたはセルの内部抵抗Ｒ_０値として考えられる。

また、劣化及び／または経年劣化の存在するバッテリまたはセルの電気動作パラメータを推定においても、目的とされる方法の代替の実施形態は、動作条件下でバッテリパックまたはセルを使う前に、異なる温度値と使用の時間に応じたバッテリまたはセルの内部抵抗Ｒ_０の値の変化の特性評価をし、バッテリまたはセルの内部抵抗の特性評価データを保存するステップを備える。

さらに、方法が、バッテリパックまたはセルの動作条件下で適用されたとき、バッテリまたはセルの内部抵抗Ｒ_０の修正された値は、バッテリパックまたはセルの実際の使用の経過時間を考慮して、バッテリまたはセルの内部抵抗Ｒ_０の前記特性評価データによって、用いられる。

本発明は、また、バッテリパックまたはセルの充電状態ＳＯＣを推定する方法を備える。そのような方法は、上記で記載された実施形態のいずれか１つによって、バッテリパックまたはセルの動作時間に沿って、バッテリパックまたはセルによって分配される動作電流Ｉを推定するステップを備える。その後、バッテリパックまたはセルの動作開始の瞬間から現在の瞬間まで、動作する、動作電流Ｉの推定された時間的傾向に基づく、最初の充電状態ＳＯＣ_０からバッテリパックまたはセルの充電状態ＳＯＣを推定する方法が提供される。

特に、実施形態によると、前述の式はこの目的において使われることができる（４）。

そのような方法は、比較が、物理センサによって、取得される電流を測定することによって推定される充電状態ＳＯＣ_Ｉｍｉｓと、物理電流センサを除外して、この方法に基づいて推定される充電状態ＳＯＣ_Ｉｅｓｔの間でなされる、図１４の実施例を手段として示されるように、３％と同じかそれより低い誤差で、充電状態を正確に推定することができる。

図１５において、比較は、測定された電流Ｉ_ｍｉｓと本発明の方法によって推定されたように推定された電流Ｉ_ｅｓｔでなされる。注目されることができるように、５％と同じかそれより低い、高い正確性が得られる。

本発明は、さらに一体化された電流センサを除外しても、バッテリパックまたはセルを制御するように構成されたバッテリパックまたはセル制御装置を備え、装置は、バッテリパックまたはセルの測定された動作電圧Ｖ値及びバッテリパックまたはセルの測定された動作温度Ｔ値を受け取るように構成されている。

装置は、上記に記載された実施形態のいずれかによって、バッテリパックまたはセルの動作電流Ｉを推定する方法を実行、及び／または上記に記載された実施形態のいずれか１つによって、バッテリパックまたはセルの充電状態ＳＯＣを推定する方法を実行するように構成された電子処理手段を備える。

本発明は、さらに、一体化された電流センサを備えることなく、動作するように構成されたバッテリパックまたはセルを備える。

バッテリパックまたはセルは、バッテリパックまたはセルの動作電圧Ｖを検知するように構成された、電圧センサ、バッテリパックまたはセルの動作温度Ｔを検知するように構成された、温度センサ、前に記載されたものによる制御装置を備える。

注目されることができるように、本発明の目的は、記載された推定する方法によって、そのそれぞれの動作特徴の長所によって、完全に達成される。

実際には、バッテリまたはセルの電流及びバッテリまたはセルの充電状態を推定する方法は、適切なセンサによって、バッテリまたはセルの電流を直接取得する必要なく、バッテリまたはセルの電圧及び温度のみを「オンライン」での取得（すなわち、バッテリまたはセルは動作条件下である間）に基づく。

これは、さらに、複雑さとコストを減らすことに関して、明らかな利点を導き出すバッテリパックまたはセルから電流センサを排除する（並びに対応する配線、電流信号を取得するハードウェアシステム及び関連のあるソフトウェア管理も排除する）ことが可能である。

本方法が物理電流センサの存在下で用いられたとしても、電流の追加の間接の推定を得る方法を提供すること、この方法の使用は、ついでの利益として、安全の観点から有益な、合同性または妥当性の推定をする可能性をどちらにせよ提供するであろうことは注目すべきである（ＩＳＯ２６２６２規格）。

さらに、前に詳細に記載されているように、バッテリまたはセルの電流及びバッテリまたはセルの充電状態を推定する方法は、実用的に、効果的に用いられるように、十分正確な推定を得ることができる。特に、記載された方法は、５％より低い誤差でバッテリパックまたはセルを流れる瞬間電流を推定し、３％より低い誤差で充電状態を推定することができる。

同様な利点を、前記推定方法を実行する、本発明による制御装置、並びに装置及び制御システムを使って、電流センサのなくてもよい、そのような推定方法から利益を得る、本発明によるバッテリパックまたはセルを参照して特定することができる。

当業者は、付随する要求を満足するために、続く請求項の範囲から逸脱することなく、上記に記載された電流を推定する方法、充電状態を推定する方法、制御装置及びバッテリパックまたはセルの実施形態の他の機能的な均等物に、要素を改良し、適合し、置き換えることができる。

可能な実施形態に付属するように記載された特徴のそれぞれは、記載された他の実施形態から独立に達成されることができる。用語「備える」（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）は、他の要素またはステップを排除することがなく、用語「１つの」（ａ）または「１つの」（ｏｎｅ）は複数を排除することがないことも留意すべきである。より明確に説明するために、さまざまな部分に適切なハイライトをする要求を許容するので、図はノンスケールで描かれている。

Claims (18)

1. バッテリパックまたはセルによって分配される動作電流（Ｉ）を推定する方法であって、
   −バッテリパックまたはセルの特性評価電圧（Ｖｍ）及び特性評価電流（Ｉｍ）の測定された時間的傾向に関連する、バッテリパックまたはセルの特性評価データを取得するステップであって、それぞれの時間的傾向は、複数の特性評価温度値（Ｔ_ｋ）のそれぞれの値に関連する、特性評価データを取得するステップと、
   −バッテリパックまたはセルの、温度及び充電状態「ｓｔａｔｅ ｏｆ ｃｈａｒｇｅ」（ＳＯＣ）に応じて、バッテリパックまたはセルの動作モデルの複数のパラメータ（Ｐ）を決定するために前記特性評価データを処理するステップと、
   −バッテリパックまたはセルが動作条件にある間に、バッテリパックまたはセルの動作電圧（Ｖ）及び動作温度（Ｔ）を測定するステップと、
   −測定された動作電圧（Ｖ）、測定された動作温度（Ｔ）及び前記複数のパラメータ（Ｐ）に基づく、前記動作モデルによって、バッテリパックまたはセルの動作電流（Ｉ）を推定するステップと、を備え、
   ここで、処理するステップは、前記複数の特性評価温度値（Ｔ_ｋ）のそれぞれの値のために実行される、次のステージ、
   −特性評価温度（Ｔ_ｋ）に関連する特性評価電圧（Ｖｍ）及び特性評価電流（Ｉｍ）のそれぞれの時間的傾向に沿って複数の時間観測窓（Ｗ_ｉ）を特定し、それぞれの特性評価電流（Ｉｍ_ｉ）及び特性評価電圧（Ｖｍ_ｉ）値を検知するステップと、
   −それぞれの観測窓（Ｗ_ｉ）において、バッテリパックまたはセルの充電状態（ＳＯＣ_ｉ）のそれぞれの値を計算するステップと、
   −それぞれの観測窓（Ｗ_ｉ）において、パラメータ（Ｐ）のそれぞれの名目上の値に応じた、バッテリパックまたはセルの動作モデルによって、それぞれの推定した電圧（Ｖ_ＡＢｉ）を計算し、時間観測窓（Ｗ_ｉ）の推定された電圧（Ｖ_ＡＢｉ）と特性評価電圧（Ｖｍ_ｉ）の間の差によって決まるそれぞれの誤差関数（Ｅ_ｉ）を決定するステップと、
   −それぞれの観測窓（Ｗ_ｉ）において、前記誤差関数（Ｅ_ｉ）を最小化することによって、バッテリパックまたはセルのモデルの複数のパラメータ（Ｐ）のそれぞれについての実際の値（Ｐ_ｉ）を計算するステップと、
   −バッテリパックまたはセルの温度と充電状態に応じた前記複数のパラメータ（Ｐ）を得るために、それぞれの充電状態（ＳＯＣ_ｉ）及び特性評価温度（Ｔ_ｋ）と、観測窓（Ｗ_ｉ）において計算される、パラメータの実際の値（Ｐ_ｉ）を関連付けるステップと、を備える方法。
2. バッテリパックまたはセルの動作モデルは、電気回路モデルであり、モデルパラメータは、電気回路パラメータを備える、請求項１に記載の方法。
3. 処理ステップはさらに、
   −それぞれの観測窓（Ｗ_ｉ）において、バッテリパックまたはセルのそれぞれの負荷なし電圧（Ｖｏｃ_ｉ）値を決定ステップと、
   −観測窓（Ｗ_ｉ）で得られた複数の負荷なし電圧（Ｖｏｃ_ｉ）及び充電状態（ＳＯＣ_ｉ）値に基づいて、バッテリパックまたはセルの負荷なし電圧（Ｖｏｃ）及び充電状態（ＳＯＣ）の関係を定義するステップと、
   ここで、それぞれの観測窓（Ｗ_ｉ）において、パラメータの実際の値（Ｐ_ｉ）を計算するステップは、それぞれの負荷なし電圧（Ｖｏｃ_ｉ）値と、バッテリパックまたはセルの負荷なし電圧及び充電状態（ＳＯＣ）の前記関係も考慮するステップと、を備える請求項２に記載の方法。
4. 複数の観測窓（Ｗ_ｉ）を特定するステップは、特性評価電流（Ｉｍ）が過渡電流現象の完全な消耗時に、ゼロであり、その結果として、負荷のない電圧（Ｖｏｃ_ｉ）は、特性評価電圧（Ｖｍ_ｉ）に対応する、時間窓を特定するステップを備える、請求項３に記載の方法。
5. バッテリパックまたはセルの充電状態（ＳＯＣ_ｉ）のそれぞれの値を計算するステップは、
   −特性評価電流の時間的傾向に基づいて、バッテリパックまたはセルの充電状態（ＳＯＣ_ｉ）のそれぞれの値を計算する、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。
6. バッテリパックまたはセルの電気回路モデルは、負荷のない電圧（Ｖｏｃ）発生器、バッテリまたはセルの内部抵抗（Ｒ_０）及び１以上の回路グループの直列を備え、それぞれは、それぞれの回路グループ抵抗及びそれぞれの回路グループ容量の並列を備え、
   回路パラメータＰの群は、負荷のない電圧（Ｖｏｃ）、バッテリまたはセルの内部抵抗（Ｒ_０）、１以上の回路グループ抵抗（Ｒ_１、Ｒ_２）、及び１以上の回路グループ容量（Ｃ_１、Ｃ_２）を備える、請求項２乃至５のいずれか１項に記載の方法。
7. バッテリパックまたはセルの電気回路モデルは、２つの回路群を備え、回路パラメータＰの群は、第１の回路群抵抗（Ｒ_１）、第１の回路群容量（Ｃ_１）、第２の回路群抵抗（Ｒ_２）、第２の回路群容量（Ｃ_２）を備える、請求項６に記載の方法。
8. バッテリパックまたはセルの動作モデルは、訓練された予測アルゴリズムを備え、パラメータ（Ｐ）は、訓練された予測アルゴリズムのパラメータであり、
   複数のパラメータ（Ｐ）を決定するステップは、取得されるバッテリパックまたはセルの特性評価データによる予測アルゴリズムを訓練するステップを備える、請求項１に記載の方法。
9. バッテリパックまたはセルの特性評価データを取得するステップは、
   −動作条件下でバッテリパックまたはセルを使う前に、それぞれの特性評価温度（Ｔ_ｋ）値において、バッテリパックまたはセルの特性評価電圧（Ｖｍ）の及び特性評価電流（Ｉｍ）の時間的傾向を測定するステップ、または、
   −バッテリパックまたはセルの動作条件下の使用の前に処理される特性評価手順から特性評価データを取得するステップ、を備える請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
10. 処理するステップはさらに、
    −動作条件下のバッテリパックまたはセルを容易に利用できる電気保存手段で、入力として、温度と充電状態値を受け取り、パラメータ（Ｐ）のそれぞれの値を提供するように構成された、ルックアップテーブルとして、バッテリパックまたはセルの動作モデルのパラメータ（Ｐ）を保存するステップ、を備える請求項１乃至９のいずれか１項に記載の方法。
11. バッテリパックまたはセルの動作電流を推定するステップは、前記保存ルックアップテーブルにアクセスするように構成され、入力として、バッテリパックまたはセルに組み込まれたそれぞれのセンサから、測定された動作電圧（Ｖ）及び動作温度（Ｔ）を受け取るように構成された、バッテリパックまたはセルと関連する、電子プロセッサによって処理される、請求項１０に記載の方法。
12. さらに
    −バッテリパックまたはセルの熱的モデルを定義するステップと、
    −少なくとも１つの測定時間間隔において、前記間隔で測定される、バッテリパックまたはバッテリセルの電圧（Ｖ）及び温度（Ｔ_ｃ）の値に基づいて、及びバッテリパックまたはバッテリセルの前記温度（Ｔ_ｃ）に対応するパラメータ（Ｐ）に基づいて、バッテリパックまたはセルの動作モデルによって、浪費した電力（Ｐ_ｅ）を推定するステップと、
    −バッテリパックまたはバッテリセルの前記温度値（Ｔ_ｃ）に基づいて、環境温度値（Ｔ_ｅ）に基づいて、ここで両方の温度値は、前記間隔で測定され、及びバッテリパックまたはバッテリセルの前記温度（Ｔ_ｃ）に対応するパラメータ（Ｐ）に基づいて、バッテリパックまたはセルの熱的モデルによって、浪費した熱出力（Ｐ_ｄ）を推定するステップと、
    −推定された、浪費した電力（Ｐ_ｅ）と浪費した熱出力（Ｐ_ｄ）の差（ΔＰ）を決定するステップと、
    −劣化及び／または経年劣化現象を考慮するパラメータ（Ｐ）の訂正した値を得るように、前記推定した差（ΔＰ）によって、パラメータを訂正するステップと、を備える請求項１乃至１１のいずれか１項に記載の方法。
13. バッテリパックまたはセルの熱的モデルは、１以上の熱的セルモデルからなり、
    それぞれの熱的セルモデルは、熱的セル容量（Ｃ_Ｔ）、熱的セル抵抗（Ｒ_Ｔ）、セル温度（Ｔ_ｃ）及び環境温度（Ｔ_ｅ）によって特性評価される、請求項１２に記載の方法。
14. 訂正するステップは、
    −電力と熱出力の差（ΔＰ）により、訂正因子（Ｇ）を決定するステップと、
    −バッテリまたはセルの内部抵抗（Ｒ_０）の更新された推定を得るために、前記訂正因子（Ｇ）を、内部抵抗（Ｒ_０）の値に乗じるステップと、
    −バッテリまたはセルの内部抵抗（Ｒ_０）の更新された推定による、電力（Ｐ_ｅ）を再計算するステップと、
    −前記差（ΔＰ）があらかじめ決められたしきい値以下に減るまで、決定すること、乗じること、及び再計算することの前記ステップを反復するステップと、
    −前記反復の終わりに得られた更新された推定をバッテリまたはセルの内部抵抗（Ｒ_０）値と見なすステップと、を備える請求項１２または１３のいずれか１項に記載の方法。
15. さらに、
    −動作条件下でバッテリパックまたはセルを使用する前に、異なる温度値及び使用時間に応じて、バッテリまたはセルの内部抵抗（Ｒ_０）の値の変化の特性を評価するステップと、
    −内部抵抗の特性評価データを保存するステップと、
    −方法が適用されたとき、バッテリパックまたはセルの動作条件下で、バッテリパックまたはセルの実際の使用の経過時間を考慮して、バッテリまたはセルの内部抵抗（Ｒ_０）の前記特性評価データによって、バッテリまたはセルの内部抵抗（Ｒ_０）の訂正値を使用するステップと、を備える請求項６に記載の方法。
16. バッテリパックまたはセルの充電状態（ＳＯＣ）を推定する方法であって、
    −請求項１乃至１５のいずれか１項に記載の、バッテリパックまたはセルの動作時間に沿って、バッテリパックまたはセルにより分配される動作電流（Ｉ）を推定するステップと、
    −バッテリパックまたはセルの動作開始時から現在時まで動作する、動作電流（Ｉ）の推定された時間的傾向に基づき、初期充電状態（ＳＯＣ_０）からバッテリパックまたはセルの充電状態（ＳＯＣ）を推定するステップと、を備える方法。
17. 一体化した電流センサを除外しても、バッテリパックまたはセルを制御するように構成されたバッテリパックまたはセルの制御装置であって、
    装置は、バッテリパックまたはセルの測定された動作電圧（Ｖ）値とバッテリパックまたはセルの測定された動作温度（Ｔ）値を受け取ように構成され、
    装置は、請求項１乃至１５のいずれか１項に記載された、バッテリパックまたはセルの動作電流（Ｉ）を推定する方法を実行する及び／または請求項１６に記載されたバッテリパックまたはセルの充電状態（ＳＯＣ）を推定する方法を実行するように構成された電子処理手段を備える、バッテリパックまたはセル制御装置。
18. 一体化された電流センサを備えることなく、動作するように構成されたバッテリパックまたはセルであって、
    バッテリパックまたはセルの動作電圧（Ｖ）を検知するように構成された、電圧センサと、
    バッテリパックまたはセルの動作温度（Ｔ）を検知するように構成された、温度センサと、
    請求項１７に記載の制御装置と、を備えるバッテリパックまたはセル。

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