JP6449303B2 - 電池の充電状態を推定するための方法、装置およびシステム - Google Patents
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Description
− 第1に、電圧測定値と電流測定値との直線補間によって無負荷電圧U0を推定するステップと、
− 次に、図表を用いてこのように推定された値U0に基づいて充電状態を決定するステップと、を含む電池の充電状態を推定するための方法について記載している。
− 電流センサが不正確な場合があり、測定された電流が積分されるにつれて、測定誤差が蓄積される。
− 最大容量を知ることが、本願の枠組みのなかでは困難であり、したがって、非常に大まかなものである可能性がある。
− 自己放電現象が考慮されていない。
− ファラデー効率も、リアルタイムでは、あまりよくわからない。
a)前記電池の端子の両端の少なくとも1つの時系列の電圧測定値、ならびに、前記電池の、またはその環境の別の物理的パラメータの、少なくとも1つの他の時系列の測定値を取得するステップと、
b)前記電池の動作レジームを、前記測定値に応じて決定するステップと、
c)非線形回帰モデルを、事前定義された、そのようなモデルのセットの中から、前記動作レジームに応じて選定するステップと、
d)前記時系列の電圧測定値、および前記他の時系列の測定値または少なくとも1つの前記他の時系列の測定値に、前記非線形回帰モデルを「直接」適用することにより、前記電池の充電状態を推定するステップと、を含む方法である。
− 1つの前記物理的パラメータまたは他の前記物理的パラメータは、電池によって供給されるか、もしくは吸収された電流、電池の内部温度、周囲温度の中から選定することが可能である。
− 前記ステップa)は、前記電池の端子の両端の時系列の電圧測定値、およびこの電池によって供給されるか、もしくは吸収された時系列の電流測定値を取得することを少なくとも含み得るとともに、前記ステップb)は、−特に、前記レジームが、充電状態の範囲によって定義される場合に−前記時系列の測定値から生じる、少なくとも1つの電圧値および1つの電流値に基づいて、前記電池の前記動作レジームを決定することを含み得る。
− 前記ステップb)は、−特に、前記レジームが、充電状態の範囲によって定義される場合に−対応表または関数によって、電池の端子の両端の電圧平均値、および電池によって吸収されるか、もしくは供給された電流平均値に基づいて、前記電池の前記動作レジームを決定することを含み得る。
− 前記ステップc)は、前記他の物理的パラメータもしくは前記他の物理的パラメータに応じて、または、前記電池の健全状態に関する情報の項目に応じてもまた、モデルを選定することを含み得る。
− 本方法は、前記ステップd)に先立って、前記時系列の測定値、または少なくとも1つの前記時系列の測定値を、低域通過フィルタリングまたは平滑化する動作を含み得る。
− 前記事前定義されたモデルのセットは、複数のモデルを備え得るとともに、そのうちの少なくとも1つが、カーネル回帰モデル、サポートベクトル回帰モデル、および関連ベクトルマシンの中から選定される。
− 本方法は、以下のステップ、すなわち、前記時系列の測定値が、前記セットの回帰モデルを構築する際に考慮されていない使用条件に相当するかどうかを決定するステップe)と、肯定であった場合に、前記1つ以上の時系列の測定値をデータベースに格納するステップf)と、をまた含み得る。使用条件は、電池の、またはその環境の1つ以上のパラメータによって、−非線形回帰モデルの選択に使用された−動作レジームが、使用条件の集合に相当するように定義することができる。例えば、使用条件は、前記時系列の電圧測定値の平均値、電池が充電または放電を行なっているという事実、電池の充電電流もしくは放電電流、または外部温度の中から選定された1つ以上のパラメータによって、定義することができる。
− 前記ステップf)は、前記電池の充電状態に関係する情報の項目を決定すること、および前記情報の項目を、前記時系列の測定値、または各前記時系列の測定値と関連付けすることもまた含み得る。また本方法は、少なくとも1つの時系列の測定値を、前記少なくとも1つの時系列の測定値と関連付けされた充電状態情報の項目と、続いて決定された電池の充電状態に関する情報の項目との間の比較に基づいて、前記データベースから除外する動作と、をまた含む。
− 本方法は、以下のステップ、すなわち、少なくとも複数の時系列の前記電池の端子の両端の電圧測定値、および少なくとも1つの他の時系列の前記電池の、またはその環境の、別の物理的パラメータの測定値に基づいて、ならびに対応する前記電池の充電状態の基準値に基づいてトレーニングすることによって、前記セットの回帰モデルを構築するステップg)もまた含み得る。
− 本方法は、以下のステップ、すなわち、複数の前記回帰モデル、または少なくとも1つの前記回帰モデルをトレーニングすることによって、再構築するか、または、前記ステップf)の間に前記データベースに格納された1つ以上の時系列を考慮しながら、前記セットの新たな回帰モデルをトレーニングすることによって、構築する、ステップh)もまた含み得る。
− 前記ステップg)および/または前記ステップh)は、前記時系列の測定値を低域通過フィルタリングまたは平滑化し、かつ、サブサンプリングする事前動作を含み得る。
− 前記ステップg)および/または前記ステップh)は、前記ステップa)の間に取得された時系列の電流測定値に基づいて、前記電池の電荷のクーロメトリによる推定量を非リアルタイムで算出することと、前記クーロメトリによる推定量を、前記電池の充電状態の基準値として、前記回帰モデルのトレーニングによって構築または再構築するために使用することと、を含み得る。
− 前記電池は、エネルギー消費装置に組み込むことができ、前記ステップa)からd)、またはa)からf)は、同様に前記エネルギー消費装置に組み込まれた充電状態推定装置によって、リアルタイムで実施することができる。
− 前記ステップg)、または前記ステップg)およびh)は、前記エネルギー消費装置に組み込まれていない回帰トレーニング装置によって、非リアルタイムで実施することができる。
SoCt=fλ(xt,w)(2)
ここで、SoCtは、時間「t」における、推定することが求められている充電状態の瞬時値であり、fλは、通常は非線形の、パラメータλのベクトルに依存する関数であり、xtは、「説明変数」のベクトル、すなわち、(フィルタリング後の)時点「t」における、(電圧、電流、内部温度および/または外部温度などの)測定値のベクトルであり、wは、統計的トレーニングによって決定される回帰係数のベクトルである。電池の様々な動作レジームと関連付けされたモデルは、回帰係数、パラメータλのベクトルによって、または実際に関数fλの形式によって区別される。電流の変化率
なお、ここでは、行列Kの各要素は、上述した交差確認スキームによって推定されたパラメータσを有するガウスカーネル
Claims (18)
- 電池(BATT)の充電状態を推定するための方法であって、以下のステップ、すなわち、
a)前記電池の端子の両端の電圧(U τ )の少なくとも1つの時系列の測定値、ならびに、前記電池または前記電池の環境の物理的パラメータの、少なくとも1つの他の時系列の測定値を取得するステップと、
b)前記電池の動作レジームを、前記測定値に応じて決定するステップと、
c)非線形回帰モデルを、事前定義された非線形回帰モデルのセットの中から、前記動作レジームに応じて選定するステップと、
d)電圧の前記時系列の測定値および少なくとも1つの前記他の時系列の測定値に、前記非線形回帰モデルを適用することにより、前記電池の充電状態(SoC)を推定するステップと、
を含む方法。 - 前記物理的パラメータが、電池によって供給されるか、もしくは吸収された電流(Iτ)、電池の内部温度(Tτ)、周囲温度または内部温度(Text,τ)、前記時系列の電圧測定値の平均値、充電速度または放電速度、電池のインピーダンスまたは電池の健全状態の測定値の中から選定される、請求項1に記載の方法。
- 前記ステップa)が、前記電池の端子の両端の電圧(U τ )の時系列の測定値、および電池によって供給されるか、もしくは吸収された電流(I τ )の時系列の測定値を取得することを少なくとも含み、かつ、前記ステップb)が、前記時系列の測定値から生じる、少なくとも1つの電圧値および少なくとも1つの電流値に基づいて前記動作レジームを決定することを含む、請求項1または2に記載の方法。
- 前記ステップb)が、対応表または関数によって、前記電池の端子の両端の電圧の平均値、および前記電池によって吸収されるか、もしくは供給された電流の平均値に基づいて前記電池の前記動作レジームを決定することを含む、請求項3に記載の方法。
- 前記ステップc)が、前記物理的パラメータに応じて、または、前記電池の健全状態に関する情報の項目に応じてもまた、モデルを選定することを含む、請求項3または4に記載の方法。
- 前記ステップd)に先立って、前記時系列の測定値、または少なくとも1つの前記他の時系列の測定値を、低域通過フィルタリングまたは平滑化する動作を含む、請求項1から5のいずれか1項に記載の方法。
- 前記事前定義された非線形回帰モデルのセットが、複数のモデルを備えるとともに、そのうちの少なくとも1つが、カーネル回帰モデル、サポートベクトル回帰モデル、および関連ベクトルマシンの中から選定される、請求項1から6のいずれか1項に記載の方法。
- 前記ステップa)の後に、以下のステップ、すなわち、
e)前記時系列の測定値が、前記セットの非線形回帰モデルを構築する際に考慮されていない使用条件に相当するかどうかを決定するステップと、
f)肯定であった場合に、前記1つ以上の時系列の測定値をデータベース(BD)に格納するステップと、
をまた含む、請求項1から7のいずれか1項に記載の方法。 - 前記ステップf)が、前記電池の充電状態に関係する情報の項目を決定すること、および前記情報の項目を、前記時系列の測定値と関連付けすることもまた含み、かつ、少なくとも1つの時系列の測定値を、少なくとも1つの時系列の測定値と関連付けされた充電状態情報の項目と、続いて決定された電池の充電状態に関する情報の項目との間の比較に基づいて、前記データベースから除外する動作もまた含む、請求項8に記載の方法。
- 前記ステップc)に先立って、以下のステップ、すなわち、
g)前記電池の端子の両端の電圧の少なくとも複数の時系列の測定値、および前記電池または前記電池の環境の物理的パラメータの少なくとも1つの他の時系列の測定値、ならびに前記電池の充電状態の対応する基準値に基づいてトレーニングすることによって、前記セットの非線形回帰モデルを構築するステップもまた含む、請求項1から9のいずれか1項に記載の方法。 - 前記ステップf)の後に、以下のステップ、すなわち、
g)前記電池の端子の両端の電圧の少なくとも複数の時系列の測定値、および前記電池または前記電池の環境の物理的パラメータの少なくとも1つの他の時系列の測定値、ならびに前記電池の充電状態の対応する基準値に基づいてトレーニングすることによって、前記セットの非線形回帰モデルを構築するステップと、
h)少なくとも1つの前記非線形回帰モデルをトレーニングすることによって、再構築するか、または、前記セットの新たな非線形回帰モデルを、前記ステップf)の間に前記データベースに格納された1つ以上の時系列を考慮しながら、トレーニングすることによって、構築するステップ
もまた含む、請求項8または9に記載の方法。 - 前記ステップg)および/または前記ステップh)が、前記時系列の測定値を低域通過フィルタリングまたは平滑化し、かつ、サブサンプリングする事前動作を含む、請求項11に記載の方法。
- 前記ステップg)および/または前記ステップh)が、前記ステップa)の間に取得された時系列の電流測定値に基づいて、前記電池の電荷のクーロメトリによる推定量を非リアルタイムで算出することと、前記クーロメトリによる推定量を、前記電池の充電状態の基準値として、前記非線形回帰モデルのトレーニングによって構築または再構築するために使用することと、を含む、請求項11または12に記載の方法。
- 前記電池が、エネルギー消費装置に組み込まれ、前記ステップa)からd)が、同様に前記エネルギー消費装置に組み込まれた充電状態推定装置(DESoC)によって、リアルタイムで実施される、請求項1から13のいずれか1項に記載の方法。
- 前記電池が、エネルギー消費装置に組み込まれ、前記ステップa)からd)が、同様に前記エネルギー消費装置に組み込まれた充電状態推定装置(DESoC)によって、リアルタイムで実施され、前記ステップg)、または前記ステップg)およびh)が、前記エネルギー消費装置に組み込まれていない回帰トレーニング装置(PRD)によって、非リアルタイムで実施される、請求項11から13のいずれか1項に記載の方法。
- 電池(BATT)の充電状態(DESoC)を推定するための装置であって、
− 前記電池の端子の両端の電圧を測定するための、少なくとも1つの電圧センサ(CV)と、
− 前記電池または前記電池の環境の物理的パラメータを測定するための、少なくとも1つの他のセンサ(CT1、CT1、CI)と、
− 前記電池の前記充電状態の非線形回帰モデルのセットを記憶するためのメモリ(ME)と、
− 前記電圧センサ、前記他のセンサおよび前記メモリと協同することによって、請求項1から15のいずれか1項に記載の方法の各ステップを実施するように構成されたプロセッサ(PRE)と、
を備える装置。 - 回帰モデル(DAM)をトレーニングするための装置であって、
− 複数の時系列の、電池の端子の両端の電圧測定値、ならびに前記電池の、または前記電池の環境の少なくとも1つの他の物理的パラメータを格納するデータベースと、
− 請求項11から13のいずれか1項に記載の方法のステップg)、またはステップg)およびh)を実施するように構成されたプロセッサ(PRD)と、
を備える、回帰モデル(DAM)をトレーニングするための装置。 - 請求項16の充電状態推定装置(DESoC)と、請求項17の回帰モデルをトレーニングするための装置(DAM)と、前記装置をリンクするデータ伝送システム(LD)と、を備える、電池の充電状態を推定するためのシステム。
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2015178963A (ja) * | 2014-03-18 | 2015-10-08 | 株式会社東芝 | 算出装置及び算出方法 |
FR3020142B1 (fr) * | 2014-04-16 | 2016-05-13 | Renault Sa | Procede d'estimation de l'etat de sante d'une batterie |
US10371755B2 (en) * | 2014-10-21 | 2019-08-06 | Fairchild Semiconductor Corporation | Reported state-of-charge scaling |
KR20160090140A (ko) * | 2015-01-21 | 2016-07-29 | 삼성전자주식회사 | 배터리의 상태를 추정하는 방법 및 장치 |
KR102468895B1 (ko) * | 2015-07-21 | 2022-11-21 | 삼성전자주식회사 | 배터리의 상태를 추정하는 방법 및 장치 |
KR102553031B1 (ko) * | 2016-01-14 | 2023-07-06 | 삼성전자주식회사 | 배터리의 상태 추정 장치 및 방법 |
CN105954682B (zh) * | 2016-05-20 | 2018-08-21 | 国家计算机网络与信息安全管理中心 | 蓄电池荷电状态在线估计检测方法及*** |
KR102409009B1 (ko) * | 2016-07-22 | 2022-06-15 | 이오에스 에너지 스토리지 엘엘씨 | 배터리 관리 시스템 |
KR20180037760A (ko) * | 2016-10-05 | 2018-04-13 | 삼성전자주식회사 | 배터리 상태 추정 장치 및 방법 |
US10427548B2 (en) * | 2016-10-17 | 2019-10-01 | Eaton Intelligent Power Limited | Electric vehicle charging device and method for charging electric vehicle |
KR20180055192A (ko) * | 2016-11-16 | 2018-05-25 | 삼성전자주식회사 | 배터리 상태를 추정하는 방법 및 장치 |
FR3061307B1 (fr) * | 2016-12-22 | 2021-05-07 | Electricite De France | Caracterisation perfectionnee d'un dispositif electrochimique en operation pour un pronostic de fonctionnement futur du dispositif |
CN107390138B (zh) * | 2017-09-13 | 2019-08-27 | 山东大学 | 动力电池等效电路模型参数迭代辨识新方法 |
FR3076908B1 (fr) * | 2018-01-16 | 2021-01-01 | Renault Sas | Procede de detection d'une cellule defaillante dans une batterie electrique |
US11243262B2 (en) * | 2018-03-20 | 2022-02-08 | Gs Yuasa International Ltd. | Degradation estimation apparatus, computer program, and degradation estimation method |
CN110336336A (zh) * | 2018-03-29 | 2019-10-15 | 中国科学院微电子研究所 | 一种电池剩余电量计算方法及装置 |
WO2019192670A1 (en) * | 2018-04-06 | 2019-10-10 | Volvo Truck Corporation | A method and system for estimating battery properties in a vehicle drive system |
CN108896926B (zh) * | 2018-07-18 | 2021-01-01 | 湖南宏迅亿安新能源科技有限公司 | 一种锂电池健康状态的评估方法、评估***及相关组件 |
KR102297543B1 (ko) * | 2019-12-05 | 2021-09-02 | 동국대학교 산학협력단 | 전지 충전 상태 예측 장치 및 방법 |
JP2021170511A (ja) * | 2020-04-17 | 2021-10-28 | 株式会社エンビジョンAescジャパン | 残容量推定装置、モデル生成装置、残容量推定方法、モデル生成方法、及びプログラム |
CN112379273B (zh) * | 2020-11-16 | 2021-07-30 | 北京理工大学 | 基于人工智能的锂离子电池充电曲线重构及状态估计方法 |
US20220284747A1 (en) * | 2021-03-08 | 2022-09-08 | Toyota Research Institute, Inc. | System and method for forecasting battery state with imperfect data |
FR3121643A1 (fr) * | 2021-04-08 | 2022-10-14 | Psa Automobiles Sa | Systeme d’estimation de tension en circuit ouvert de batterie de traction de vehicule automobile, procede et vehicule comprenant un tel systeme |
US11485517B1 (en) * | 2021-08-20 | 2022-11-01 | Beta Air, Llc | System and method for communicating a pre-charging package stream of an electric aircraft |
WO2023035164A1 (zh) * | 2021-09-08 | 2023-03-16 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 动力电池充电的方法和电池管理*** |
KR20230107638A (ko) * | 2021-09-08 | 2023-07-17 | 컨템포러리 엠퍼렉스 테크놀로지 씨오., 리미티드 | 파워 배터리 충전 방법 및 배터리 관리 시스템 |
KR102424916B1 (ko) * | 2021-10-14 | 2022-07-22 | 모나일렉트릭 주식회사 | 배터리 진단 방법 및 그 장치 |
US11901748B2 (en) | 2022-02-02 | 2024-02-13 | Enevate Corporation | State-of-charge balancing in battery management systems for si/li batteries |
CN115079012B (zh) * | 2022-07-22 | 2022-11-29 | 羿动新能源科技有限公司 | 大数据预测电池soc的特征数据提取***及提取方法 |
CN117755150A (zh) * | 2023-11-28 | 2024-03-26 | 北京潞电电力建设有限公司 | 一种基于机器学习的快速充电方法 |
CN117497887B (zh) * | 2023-12-14 | 2024-04-26 | 杭州义益钛迪信息技术有限公司 | 蓄电池管理方法和*** |
Family Cites Families (27)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE3573321D1 (en) | 1984-06-30 | 1989-11-02 | Udo Kopmann | Device for controlling the charge state of rechargeable batteries |
JPH09236641A (ja) * | 1995-12-28 | 1997-09-09 | Yazaki Corp | バッテリー残量容量計測装置 |
US6411911B1 (en) | 1999-06-30 | 2002-06-25 | Tyco Electronics Logistics Ag | Battery diagnostic method utilizing a universal normalized discharge curve for predicting battery reserve time |
DE19960761C1 (de) * | 1999-12-16 | 2001-05-23 | Daimler Chrysler Ag | Verfahren zur Überwachung der Restladung und der Leistungsfähigkeit einer Batterie |
DE10106508A1 (de) * | 2001-02-13 | 2002-08-29 | Bosch Gmbh Robert | Verfahren und Anordnung zur Bestimmung der Leistungsfähigkeit einer Batterie |
JP4449240B2 (ja) * | 2001-03-26 | 2010-04-14 | トヨタ自動車株式会社 | バッテリ容量判定装置 |
CA2766337C (en) * | 2001-07-05 | 2013-02-12 | Research In Motion Limited | System and method for battery capacity reporting |
JP3539412B2 (ja) * | 2001-08-09 | 2004-07-07 | 日産自動車株式会社 | 組電池の異常検出装置 |
US6534954B1 (en) * | 2002-01-10 | 2003-03-18 | Compact Power Inc. | Method and apparatus for a battery state of charge estimator |
DE10328721A1 (de) * | 2003-06-25 | 2005-01-13 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zur Vorhersage einer Restlebensdauer eines elektrischen Energiespeichers |
US6927554B2 (en) * | 2003-08-28 | 2005-08-09 | General Motors Corporation | Simple optimal estimator for PbA state of charge |
US6940255B2 (en) | 2003-10-23 | 2005-09-06 | Cardiac Pacemakers, Inc. | Battery charge indicator such as for an implantable medical device |
WO2005059579A1 (en) * | 2003-12-18 | 2005-06-30 | Lg Chem, Ltd. | Apparatus and method for estimating state of charge of battery using neural network |
US7197487B2 (en) | 2005-03-16 | 2007-03-27 | Lg Chem, Ltd. | Apparatus and method for estimating battery state of charge |
JP4587306B2 (ja) * | 2005-04-20 | 2010-11-24 | 株式会社デンソー | 二次電池の残存容量演算方法 |
KR100793616B1 (ko) | 2005-06-13 | 2008-01-10 | 주식회사 엘지화학 | 배터리 잔존량 추정 장치 및 방법 |
JP2007240308A (ja) * | 2006-03-08 | 2007-09-20 | Toyota Motor Corp | バッテリーの制御装置 |
JP2008232758A (ja) * | 2007-03-19 | 2008-10-02 | Nippon Soken Inc | 二次電池の内部状態検出装置及びニューラルネット式状態量推定装置 |
JP5364309B2 (ja) * | 2008-07-14 | 2013-12-11 | 株式会社東芝 | 液滴噴射塗布装置及び塗布体の製造方法 |
EP2351184A4 (en) * | 2008-10-10 | 2014-07-09 | Deeya Energy Technologies Inc | METHOD AND APPARATUS FOR ESTABLISHING BATTERY CHARGE STATUS |
FR2943794B1 (fr) | 2009-03-24 | 2011-05-06 | Saft Groupe Sa | Procede de determination de l'etat de sante d'une batterie |
US8872518B2 (en) * | 2010-06-25 | 2014-10-28 | Atieva, Inc. | Determining the state of-charge of batteries via selective sampling of extrapolated open circuit voltage |
JP5875037B2 (ja) * | 2011-07-08 | 2016-03-02 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーションInternational Business Machines Corporation | バッテリの状態予測システム、方法及びプログラム |
JP5247874B2 (ja) * | 2011-12-06 | 2013-07-24 | パナソニック株式会社 | 蓄電池移転支援装置および蓄電池移転支援方法 |
JP5798067B2 (ja) * | 2012-03-13 | 2015-10-21 | プライムアースEvエナジー株式会社 | 二次電池の状態推定装置 |
US9625533B2 (en) * | 2013-04-16 | 2017-04-18 | Johnson Controls Technology Company | Lead acid state of charge estimation for auto-stop applications |
KR102399720B1 (ko) * | 2014-08-06 | 2022-05-19 | 삼성전자주식회사 | 패턴 정보에 기초하여 사용자 특성에 따른 배터리 수명을 추정하는 장치 및 방법 |
-
2013
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