JP2023103268A - 電気車充電ステーションを用いたバッテリー性能管理システム及び方法 - Google Patents
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Abstract
Description
複数の電気車充電ステーションからバッテリー性能評価情報が受信される度に、最新充電特性情報がバッテリーの現在退化度を決定できるほどのデータを含んでいると判断されると、最新充電特性情報からバッテリーの現在退化度を決定し、バッテリーの動作特性累積情報、電気車の運行特性累積情報及び最新充電特性情報を人工知能モデルの学習入力データとしてデータベースに保存し、バッテリーの現在退化度を人工知能モデルの学習出力データとしてデータベースに保存するように構成され得る。
即ち、保険会社サーバー19は、バッテリーBnの退化度が高いほど電気車EVnの減価償却の割合を増加させて電気車EVnの値段を算定し得る。また、保険会社サーバー19は、電気車EVnの総運行距離に比べてバッテリーBnの退化度が平均より大きい場合、運転者の運転習慣がよくないと判断して自動車事故による危険料率を増加させて保険料を増額し得る。
Claims (20)
- 複数の充電ステーションとネットワークを介して通信可能に連結されたバッテリー性能管理サーバーと、
前記バッテリー性能管理サーバーと連結され、電気で駆動可能な自動車に搭載されたバッテリーの退化度情報が保存されるデータベースと、を含み、
前記バッテリー性能管理サーバーは、
前記複数の充電ステーションからバッテリーの識別情報及び動作特性累積情報と、自動車の識別情報及び運行特性累積情報と、バッテリーの最新充電特性情報と、を含むバッテリー性能評価情報を、前記ネットワークを介して収集して前記データベースに保存し、
バッテリー性能評価情報を受けてバッテリーの退化度を出力するように予め学習された人工知能モデルを用いて前記収集されたバッテリー性能評価情報に対応する現在退化度を決定し、
前記データベースを参照して、バッテリー動作の制御に使われる制御ファクターと退化度との相関関係情報を用いて現在退化度に対応する最新制御ファクターを決定し、
前記最新制御ファクターを、前記ネットワークを介して前記複数の充電ステーションへ伝送するように構成された、充電ステーションを用いたバッテリー性能管理システム。 - 前記バッテリー性能管理サーバーは、前記現在退化度が直前退化度に比べて基準値以上に増加した場合、バッテリー動作の制御に使われる制御ファクターと退化度との相関関係情報を用いて現在退化度に対応する最新制御ファクターを決定するように構成された、請求項1に記載の充電ステーションを用いたバッテリー性能管理システム。
- 前記バッテリーの動作特性累積情報は、電圧区間別の累積動作時間、電流区間別の累積動作時間及び温度区間別の累積動作時間を含む群より選択された少なくとも一つを含む、請求項1または2に記載の充電ステーションを用いたバッテリー性能管理システム。
- 前記自動車の運行特性累積情報は、速度区間別の累積運行時間、運行地域別の累積運行時間及び湿度区間別の累積運行時間を含む群より選択された少なくとも一つを含む、請求項1から3のいずれか一項に記載の充電ステーションを用いたバッテリー性能管理システム。
- 前記最新充電特性情報は、複数の時点で測定または予測されたバッテリーの充電状態、電圧、電流、及び温度データを含む群より選択された少なくとも一つを含む、請求項1から4のいずれか一項に記載の充電ステーションを用いたバッテリー性能管理システム。
- 前記バッテリー性能管理サーバーは、
複数の充電ステーションからバッテリー性能評価情報が受信される度に、前記最新充電特性情報がバッテリーの現在退化度を決定できるほどのデータを含んでいると判断されると、前記最新充電特性情報からバッテリーの現在退化度を決定し、前記バッテリーの動作特性累積情報から生成された度数分布データ、前記自動車の運行特性累積情報から生成された度数分布データ及び前記最新充電特性情報を前記人工知能モデルの学習入力データとして前記データベースに保存し、前記バッテリーの現在退化度を前記人工知能モデルの学習出力データとして前記データベースに保存するように構成される、請求項1から5のいずれか一項に記載の充電ステーションを用いたバッテリー性能管理システム。 - 前記バッテリー性能管理サーバーは、
前記データベースに基準値以上の学習入力データ及び学習出力データが累積保存される度に前記人工知能モデルを反復的に学習させる、請求項1から6のいずれか一項に記載の充電ステーションを用いたバッテリー性能管理システム。 - 前記バッテリー性能管理サーバーは、
前記バッテリーの識別情報、前記自動車の識別情報、及び前記自動車の運行地域の少なくとも一つとマッチングして前記学習入力データ及び前記学習出力データを前記データベースに保存し、
基準値以上のマッチングされた前記学習入力データ及び前記学習出力データが累積保存される度に、前記バッテリーの識別情報、前記自動車の識別情報、及び前記自動車の運行地域の少なくとも一つに対応するように人工知能モデルを反復的に学習させる、請求項6または7に記載の充電ステーションを用いたバッテリー性能管理システム。 - 前記バッテリー性能管理サーバーは、
前記バッテリー性能評価情報を分析して前記バッテリーの識別情報、前記自動車の識別情報、及び前記自動車の運行地域の少なくとも一つに対応するように学習された人工知能モデルを用いてバッテリーの退化度を決定するように構成された、請求項1から8のいずれか一項に記載の充電ステーションを用いたバッテリー性能管理システム。 - 前記バッテリー性能管理サーバーは、
前記ネットワークを介してバッテリーデータ提供サーバーからバッテリーに対する各充放電サイクルが行われる度に測定された動作特性累積情報及び最新充電特性情報を含むサイクル別の性能評価情報と、サイクル別の退化度と、を受信して前記データベースに保存し、
前記バッテリー性能管理サーバーは、前記データベースに保存された前記サイクル別の性能評価情報及びサイクル別の退化度を用いて、バッテリーの動作特性累積情報及び最新充電特性情報から退化度を出力するように学習された補助人工知能モデルをさらに含む、請求項1から9のいずれか一項に記載の充電ステーションを用いたバッテリー性能管理システム。 - 前記バッテリー性能管理サーバーは、
前記人工知能モデルの学習が完了しなかったとき、前記バッテリー性能評価情報に含まれたバッテリーの動作特性累積情報及び最新充電特性情報を前記補助人工知能モデルに入力してバッテリーの退化度を決定するように構成された、請求項10に記載の充電ステーションを用いたバッテリー性能管理システム。 - 前記バッテリー性能管理サーバーは、前記バッテリー性能評価情報に含まれたバッテリーの動作特性累積情報及び最新充電特性情報を前記補助人工知能モデルに入力してバッテリーの退化度を決定するように構成され、
前記人工知能モデルから決定された退化度と前記補助人工知能モデルから決定された退化度との加重平均をバッテリーの退化度として決定するように構成された、請求項10または11に記載の充電ステーションを用いたバッテリー性能管理システム。 - 前記バッテリー性能管理サーバーは、前記人工知能モデルの学習量が増加するほど、前記加重平均の算出に際して前記人工知能モデルの退化度に付与されるウェイトを増加させるように構成された、請求項12に記載の充電ステーションを用いたバッテリー性能管理システム。
- 前記人工知能モデルは、人工ニューラルネットワークである、請求項1から13のいずれか一項に記載の充電ステーションを用いたバッテリー性能管理システム。
- 前記制御ファクターは、
充電状態区間ごとに適用される充電電流の大きさ、充電上限電圧値、放電下限電圧値、最大充電電流、最大放電電流、最小充電電流、最小放電電流、最大温度、最小温度、充電状態別のパワーマップ、及び前記充電状態別の内部抵抗マップより選択された少なくとも一つ、
パルス休止時間に対するパルス維持時間の割合であるパルス電流デューティ比の上限、前記パルス電流デューティ比の下限、パルス電流デュレーションの上限、前記パルス電流デュレーションの下限、パルス電流の最大値、及び前記パルス電流の最小値より選択された少なくとも一つ、または、
定電流充電(CC)モードにおける電流の大きさ、前記定電流充電(CC)モードが終了するカットオフ電圧、及び定電圧充電(CV)モードにおける電圧の大きさより選択された少なくとも一つ、を含む、請求項1から14のいずれか一項に記載の充電ステーションを用いたバッテリー性能管理システム。 - 前記バッテリー性能管理サーバーは、自動車の運行距離及び現在退化度と、自動車識別情報と、を保険会社のサーバーに伝送するように構成された、請求項1から15のいずれか一項に記載の充電ステーションを用いたバッテリー性能管理システム。
- 前記バッテリー性能管理システムが、保険会社のサーバーをさらに含み、
前記保険会社のサーバーは、自動車の識別情報を参照して該当自動車の保険料を自動車の運行距離及び現在退化度を参照して算出するように構成された、請求項1から16のいずれか一項に記載の充電ステーションを用いたバッテリー性能管理システム。 - 電気で駆動可能な自動車が充電ステーションで充電される間に、ネットワークを介して充電ステーションからバッテリーの識別情報及び動作特性累積情報と、自動車の識別情報及び運行特性累積情報と、バッテリーの最新充電特性情報と、を含むバッテリー性能評価情報を収集してデータベースに保存する段階と、
バッテリー性能評価情報を受けてバッテリーの退化度を出力するように予め学習された人工知能モデルを用いて、前記収集されたバッテリー性能評価情報に対応する現在退化度を決定する段階と、
バッテリー動作の制御に使用される制御ファクターと退化度との相関関係情報を用いて現在退化度に対応する最新制御ファクターを決定する段階と、
前記最新制御ファクターを、前記ネットワークを介して充電ステーションに伝送する段階と、を含む、充電ステーションを用いたバッテリー性能管理方法。 - 前記最新制御ファクターを決定する段階は、現在退化度が直前退化度に比べて基準値以上に増加した場合、バッテリー動作の制御に使用される制御ファクターと退化度との相関関係情報を用いて現在退化度に対応する最新制御ファクターを決定する段階を含む、請求項18に記載の充電ステーションを用いたバッテリー性能管理方法。
- 複数のプロセッサ実行命令を保存している非一時的メモリデバイスと、
前記複数のプロセッサ実行命令を実行するように構成されたプロセッサと、を含み、
前記プロセッサは、前記複数のプロセッサ実行命令を実行することによって、
(a)ネットワークを介して電気で駆動可能な自動車の充電ステーションからバッテリーの識別情報及び動作特性累積情報と、自動車の識別情報及び運行特性累積情報と、バッテリーの最新充電特性情報と、を含むバッテリー性能評価情報を受信し、
(b)前記バッテリー性能評価情報からバッテリーの退化度を出力するように人工知能モデルを学習させ、
(c)学習された人工知能モデルを用いて、収集されたバッテリー性能評価情報に対応する現在退化度を決定し、
(d)バッテリー動作の制御に用いられる制御ファクターと退化度との相関関係情報を用いて現在退化度に対応する最新制御ファクターを決定し、
(e)前記最新制御ファクターを、前記ネットワークを介して前記充電ステーションへ伝送するように構成された、コンピューターデバイス。
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