JP5852399B2 - バッテリの状態予測システム、方法及びプログラム - Google Patents
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Description
z = 2y'(y-1)になる。ここでyは特に、時刻tの容量維持率と時刻t+1の容量維持率の平均であり、y'はyの時間微分であり、時刻t〜時刻t+1の間の劣化速度である。時刻t〜時刻t+1の間隔は、好適には1週間である。
Vc(T,S)は、時刻t〜時刻t+1の間にT,Sに滞在中に通電した通電量である。y、y'、Vh(T,S)、Vc(T,S)は、予め測定されたものであり、学習データとして与えられる。
ah(T,S) ≦ ah(T+1,S)
ac(T,S) ≦ ac(T+1,S)
ah(T,S) ≦ ah(T,S+1)
という制約の下で解く。これは、線形制約付き2次計画問題なので、既存のソルバで解くことができる。
(1) プローブカーである自動車106及び108等からサーバ102に、バッテリの劣化環境(容量維持率、SOC、温度、負荷)のデータを送信する。
(2) サーバ102は、プローブカーから収集した、特定のバッテリに関する劣化環境のデータが所定の数に達した段階で、当該バッテリに関する放置係数のテーブルと通電係数のテーブルの値を計算し、ハードディスクなどの不揮発記憶装置に保存する。
(3) サーバ102は、当該バッテリに関する放置係数のテーブルと通電係数のテーブルの値を利用して、プローブカーに、バッテリ寿命推定結果や、推奨の運転・充電スケジュールを計算して、送信する。
(4) 一方サーバ102は、プローブカーのディーラのオフィス112に設置されているクライアント・コンピュータ114に、プローブカーのバッテリの寿命推定結果を送信する。ディーラーは、各車両の寿命予測結果を参考にして、バッテリ交換時期をスケジュールし、車両の所有者に通知するなどして、適切なアフターサービスを行う。
ここで、Vhi(T,S)は、i番目の、ある一週間の温度、SOC毎の滞在時間、
Vci(T,S)は、i番目の、ある一週間の温度、SOC毎の通電量、
ystartiは、i番目の、ある一週間の最初の容量維持率、
yendiは、i番目の、ある一週間の最後の容量維持率である。
尚ここで、一週間は、一例の期間であって、目的応じて、一日、一ヶ月、など様々な期間が使用される。
yavei = (ystarti + yendi)/2
di = yendi - ystarti
zi = 2*di*(yavei - 1)
また、Vhi(T,S)、Vci(T,S)を横に並べて、400次元のベクトルを作る。より具体的には次のように行う。すなわち、この実施例では、Tは20個の成分をもち、Sは10個の成分をもつので、Vhi(T,S)自体は200次元である。そこで、Sが0から9まで動き、Tが0から19まで動くとして、添字をjとして、
Vhi(T,S)については、j = S*20 + T
Vci(T,S)については、j = 200 + S*20 + Tとする。
このようにして、添字j = 0,...,399について、Vhi(T,S)とVci(T,S)を並べて、i番目の400次元のベクトルが作られる。
そしてこのようなベクトルをi = 1からNまで順に縦に並べると、縦Nで横400のサイズの行列が生成される。この行列をWと呼ぶことにする。
すなわち、Dの非対角成分dp,qは、上記の添え字の変換規則により、pとqのそれぞれをah(T,S)あるいはac(T,S)の位置に対応させ、それらが隣り合っているときDの非対角成分dp,qに-1を入れ、そうでないとき0を入れる。Dの対角成分dp,pは、p行の-1の数を入れる。
ここで、制約条件は、上記で説明した添字の変換規則に従い、ソルバ310に入力される。
が0なら、dt = 0とする。一方、
が0より大きければ、式(2)を、dtを変数とする2次方程式として解く。
がゼロより大きいことから、式(2)から2つの実数解が得られ、この一方は正、他方は負になるので、正しい実数解をdtとして採用する。
302・・・プローブ・データ
306・・・係数計算ルーチン
310・・・ソルバ
312・・・係数テーブル
314・・・予測ルーチン
Claims (12)
- コンピュータの処理により、バッテリの劣化予測のための処理方法であって、
異なるSOCと異なる温度毎に経時劣化率を記録するための変数のテーブルを用意するステップと、
異なるSOCと異なる温度毎に通電劣化率を記録するための変数のテーブルを用意するステップと、
所定期間における、異なるSOCと異なる温度毎の前記バッテリの滞在時間と、異なるSOCと異なる温度毎の前記バッテリの通電量と、前記所定期間の最初の容量維持率と、前記所定期間の最後の容量維持率を含むデータを受領するステップと、
前記所定期間の最初の容量維持率と前記所定期間の最後の容量維持率のデータに、容量維持率を劣化速度係数と時間の関数として表す前記バッテリの所与のモデルの計算式を適用することにより、劣化速度係数を計算するステップと、
前記経時劣化率を記録するための変数と前記バッテリの滞在時間との積を異なるSOCと異なる温度毎に加えた値と、前記通電劣化率を記録するための変数と前記バッテリの通電量との積を異なるSOCと異なる温度毎に加えた値との和である線形和モデル式により与えられる劣化速度係数と、前記所与のモデルの計算式を利用して計算された前記劣化速度係数との差を減少させるようにSOCと温度の値毎に経時劣化率の値と通電劣化率の値を決定して前記テーブルのデータを保存するステップを有し、
前記経時劣化率の配列と、前記通電劣化率の配列が、後にバッテリの劣化予測に使用されるようにする、
バッテリの劣化予測のための処理方法。 - 前記バッテリがリチウム・イオン・バッテリであり、前記劣化速度係数を計算する計算式がルート則モデルに基づく、請求項1に記載の方法。
- 前記SOCと温度の値毎に経時劣化率の値と通電劣化率の値を決定するステップが、ソルバによって解かれる、請求項1に記載の方法。
- 請求項1の方法で作成された前記テーブルのデータを読み込むステップと、
将来の劣化環境のデータを読み込むステップと、
前記テーブルのデータと、前記将来の劣化環境のデータを使用して、前記線形和モデル式により、容量維持率劣化量を計算するステップと、
前記計算された容量維持率劣化量を前記モデルの計算式に適用することにより、劣化予測値を求めるステップを有する、
バッテリの劣化予測方法。 - コンピュータの処理により、バッテリの劣化予測のための処理プログラムであって、
前記コンピュータに、
異なるSOCと異なる温度毎に経時劣化率を記録するための変数のテーブルを用意するステップと、
異なるSOCと異なる温度毎に通電劣化率を記録するための変数のテーブルを用意するステップと、
所定期間における、異なるSOCと異なる温度毎の前記バッテリの滞在時間と、異なるSOCと異なる温度毎の前記バッテリの通電量と、前記所定期間の最初の容量維持率と、前記所定期間の最後の容量維持率を含むデータを受領するステップと、
前記所定期間の最初の容量維持率と前記所定期間の最後の容量維持率のデータに、容量維持率を劣化速度係数と時間の関数として表す前記バッテリの所与のモデルの計算式を適用することにより、劣化速度係数を計算するステップと、
前記経時劣化率を記録するための変数と前記バッテリの滞在時間との積を異なるSOCと異なる温度毎に加えた値と、前記通電劣化率を記録するための変数と前記バッテリの通電量との積を異なるSOCと異なる温度毎に加えた値との和である線形和モデル式により与えられる劣化速度係数と、前記所与のモデルの計算式を利用して計算された前記劣化速度係数との差を減少させるようにSOCと温度の値毎に経時劣化率の値と通電劣化率の値を決定して前記テーブルのデータを保存するステップを実行させ、
前記経時劣化率の配列と、前記通電劣化率の配列が、後にバッテリの劣化予測に使用されるようにする、
バッテリの劣化予測のための処理プログラム。 - 前記バッテリがリチウム・イオン・バッテリであり、前記劣化速度係数を計算する計算式がルート則モデルに基づく、請求項5に記載のプログラム。
- 前記SOCと温度の値毎に経時劣化率の値と通電劣化率の値を決定するステップが、ソルバによって解かれる、請求項5に記載のプログラム。
- 請求項5のプログラムで作成された前記テーブルのデータを読み込むステップと、
将来の劣化環境のデータを読み込むステップと、
前記テーブルのデータと、前記将来の劣化環境のデータを使用して、前記線形和モデル式により、容量維持率劣化量を計算するステップと、
前記計算された容量維持率劣化量を前記モデルの計算式に適用することにより、劣化予測値を求めるステップを有する、
バッテリの劣化予測プログラム。 - コンピュータの処理により、バッテリの劣化予測を行うためのシステムであって、
記憶手段と、
前記記憶手段中に用意された異なるSOCと異なる温度毎に経時劣化率を記録するための変数のテーブル及び、異なるSOCと異なる温度毎に通電劣化率を記録するための変数のテーブルと、
所定期間における、異なるSOCと異なる温度毎の前記バッテリの滞在時間と、異なるSOCと異なる温度毎の前記バッテリの通電量と、前記所定期間の最初の容量維持率と、前記所定期間の最後の容量維持率を含むデータを保持する手段と、
前記所定期間の最初の容量維持率と前記所定期間の最後の容量維持率のデータに、容量維持率を劣化速度係数と時間の関数として表す前記バッテリの所与のモデルの計算式を適用することにより、劣化速度係数を計算する手段と、
前記経時劣化率を記録するための変数と前記バッテリの滞在時間との積を異なるSOCと異なる温度毎に加えた値と、前記通電劣化率を記録するための変数と前記バッテリの通電量との積を異なるSOCと異なる温度毎に加えた値との和である線形和モデル式により与えられる劣化速度係数と、前記所与のモデルの計算式を利用して計算された前記劣化速度係数との差を減少させるようにSOCと温度の値毎に経時劣化率の値と通電劣化率の値を決定して前記テーブルのデータを保存する手段を実行させ、
前記経時劣化率の配列と、前記通電劣化率の配列が、後にバッテリの劣化予測に使用されるようにする、
バッテリの劣化予測のためのシステム。 - 前記バッテリがリチウム・イオン・バッテリであり、前記劣化速度係数を計算する計算式がルート則モデルに基づく、請求項9に記載のシステム。
- 前記SOCと温度の値毎に経時劣化率の値と通電劣化率の値を決定する手段が、ソルバによって解かれる、請求項9に記載のシステム。
- 請求項9のシステムで作成された前記テーブルのデータを読み込む手段と、
将来の劣化環境のデータを読み込む手段と、
前記テーブルのデータと、前記将来の劣化環境のデータを使用して、前記線形和モデル式により、容量維持率劣化量を計算する手段と、
前記計算された容量維持率劣化量を前記モデルの計算式に適用することにより、劣化予
測値を求める手段を有する、
バッテリの劣化予測システム。
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