JP6902467B2 - バッテリのセルの充電状態を自動的に推定する方法 - Google Patents
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Description
a)前記時点kで、前記セルのターミナル間の電圧の測定値ykと、このセルの充電電流又は放電電流の測定強度ikとを取得するステップ;
b)時点kにおいて、前記測定値yk、前記測定強度ik及び前記セルの容量Cn,k3から、時点k3における前記セルの充電状態SOCkの推定を行うステップ;ここで、前記時点k3は、前記充電状態SOCkの推定がなされた時点の中で前記時点kに最も近い時点であり、及び
電子計算機により、前記時点k3において測定された前記強度ik3から、前記容量Cn,k3の推定を行うアルゴリズムを完全に実行するステップ;ここで、前記時点k3は、前記時点kよりも頻度が少ない。
特に、このことは、セルの充電状態の推定の精度を低下させることなく、この方法を実行するのに必要な計算能力を減少させることを可能にしている。しかし、容量Cn,k3の推定が行われる頻度を設定するのは簡単ではない。さらに、容量Cn,k3の推定が行われる頻度の選定は、得られる推定の精度に直接的な影響を及ぼし、容量Cn,k3の推定が行われる頻度と、セルの充電状態の推定の精度との間に、単純な関係がないことも認められている。
さらに、容量Cn,k3の推定を、充電閾値の状態、電圧閾値、あるいは、流れた電流値の量が閾値を超えた状態においてのみ、1回だけ行うことにより、セルの充電・放電のサイクル当たり1回だけの推定を可能とする。これは、この容量の推定を、精度を伴って行うのに十分である。
各時点kにおけるこの容量の予測値を単に計算するだけで容量Cn,k3を推定し、かつ、前記予測値の修正は行わないことで、前記各時点kにおける前記容量Cn,k3の最新の推定値が得られる利点がある。これにより、セルの充電状態の推定の精度が増大する。さらに、予測の演算のステップはこの予測の修正のステップよりも、必要な計算能力がはるかに少ないため、この方法は、必要な計算能力を実質的に増加させない。
前記測定強度ikが予め設定された閾値を越える場合に限り、前記内部抵抗ROk2の推定をトリガーすることにより、この内部抵抗の推定の精度を増加させることができる。特に、電流値が大きいときに、電流計の測定値がより正確であるという事実を生かせる。従って、電流の強度が高い場合に限り、前記内部抵抗の推定を行うことによって、この内部抵抗の推定の精度を向上させることができ、他方、この推定方法を実行するために必要な計算能力を低減させることができる。
各時点kにおいて、この内部抵抗の予測値を単に計算するだけで、前記内部抵抗ROk2を推定し、かつ、この予測の修正は行わないため、各時点kにおける前記内部抵抗ROk2の最新の推定値が得られる利点がある。これにより、セルの充電状態の推定の精度が増大する。さらに、予測の演算のステップは、この予測の修正のステップよりも、必要な計算能力がはるかに少ないため、この方法は、必要な計算能力を実質的に増加させることはない。
2つの連続する内部抵抗の推定の間に測定されたN個の電圧値ykを、前記内部抵抗ROk2の推定に使用することにより、この推定の精度が向上する。
図面では、同じ符号は同じ要素を示している。この明細書において、当業者によく知られた特徴や機能については、詳細な記載を省略している。
ここでは、第1のステージは、2つのブランチを含み、各ブランチは、それぞれ一つのセルを含んでいる。第2のステージは、図1に示す例では、第1のステージと構造上同一である。
− 当該セルのターミナル間の電圧を測定する電圧計。
− 当該セルの充電電流若しくは放電電流の値を測定する電流計。
このシステム40は、バッテリ10の健全性と同様にこのバッテリの充電状態も決定する機能を備えている。この充電状態及びこの健全性を決定するために、システム40は、バッテリ10の各セルの充電状態、及び、健全性を推定することができる。セルの健全性は、このセルの老化の進行の状態を表している。ここで、セルの健全性は、時刻kにおいて、SOHkで表示される。以下では、健全性は、比率Cn,k/Cn iniによって測定される。さらに、セルの健全性を計算するために、システム40は、現在の時刻kにおける当該セルの容量Cn,kを推定することができる。
− 無負荷電圧OCV(SOCk)のジェネレーター52、
− 並列のRC回路54、及び、
− 以下では時刻kにおける「内部抵抗ROk」と定義された内部抵抗56。
この最初の実施例では、システム40は、充電状態SOCk、及び、電圧の測定値ykに基づく電圧VD,k、及び測定電流値ikの状態のエスティメータ60を含んでいる。
エスティメータ60は、カルマンフィルターの形で実装されている。そのため、状態のモデル62(図4)、及び、観察のモデル64(図5)を使用する。これら図4及び図5において、これらのモデルの方程式は、以前に定義した表記を使用して表わされる。
表記C n,k3 及びRO K2 は、それぞれ、時刻k2と時刻k3における、セル18の容量及び内部抵抗を表わす。これらの時刻k2、k3については、後で定義する。さらに、モデル62では、xkは、時刻kにおける状態のベクトル[SOCk,VD,k]Tを示す。ここで符号“T”は、数学的転置操作を示している。乗算演算は、演算子”・”あるいは“*”として示されている。
この条件下では、Teが、バッテリ10の電流計及び電圧計の測定用のサンプリング周期である場合、現在の時刻kは、kTeに等しい。従って、Teは、システム40による電圧及び電流の測定値の獲得のための、任意の2つの連続する時刻k、k−1を分離する期間である。この期間Teは、一般に、0.1sから10sまでの間の定数である。ここで、期間Teは、1s±20%に等しい。例えば、Teは1秒に等しい。
モデル62は、同様に、Xk+1=Fkxk+Bkik+wkの形式で記載されている。ここで、
− Fkは、時刻kにおける状態遷移マトリックスであり、
− Bkは、時刻kにおけるコントロール・ベクトルである。
yk=Hkxk+ROk2.ik+vk
の線形観測モデルでそれは終了する。一般的には、モデル64は、ベクトルxkの近辺でテーラー級数に展開される。その二次で始まる導関数の貢献は無視する。従って、ここで、マトリックスHkは、充電状態SOCkの付近にある関数OCVの一次導関数と等しい。モデル64のこの線形化は、一般に、充電状態SOCkの個々の新しい値のために行われる。
以下では、エスティメータ66及び68の実行の時刻は、それらの時刻と上記時刻kとを区別するために、k2とk3としてそれぞれ表示されている。ここで、時刻k2のセット及び時刻k3のセットは、時刻kのセットの部分集合である。従って、2つの連続する時刻k2とk2−1の間で、及び、または2つの連続する時刻k3とk3−1の間で、幾つかの期間Te、あるいは幾つかの時刻kが経過する。
Qk=[N0G0,k(N0)]−1及び、Rk=I
ここで、
− N0は、絶対に1よりも大きな前もって定義された整数、
− Iは、単位行列、
− G0,k(N0)は、次式によって定義される。
[(β*ROini)/(3*NC eol*NS)]2
ここで:
− βは、定数であり、0.3または0.5以上の値、好ましくは、0.8より大きく、通常、3未満である。
− Nc eolは、セル18の、寿命に達する前の、充・放電のサイクルの回数を予測する定数である。
− NSは、セル18の、充・放電サイクル毎に内部抵抗が推定される回数である。
一般的に、βは、ユーザによってセットされるか、あるいは実験で測定される。Nc eolは、実験的に測定することができるか、セル18のメーカーのデータから得ることができるサイクル数である。NSは、コンピューター44によって実行される充電状態の推定の方法によってセットされる。この実施例では、以下で明らかになるように、内部抵抗は、1サイクル当たり1回だけ推定される。従って、NSは、1と同じである。
、及び、回路54のターミナルの電圧VDの予測値VD,k/k−1をそれぞれ計算する。
ここで使用する表記では、インデックスk/k−1は、予測が、もっぱら時刻0とk−1の間でなされた測定に基づいていることを示している。よって、これは、演繹的予測(priori prediction)ともいわれる。
インデックスk/kは、時刻kの予測が、時刻0とkの間で行われた全ての測定を考慮していることを示している。よって、これは、帰納的予測(posteriori prediction)とも呼ばれる。
予測値
及びVD,k/k−1は、測定強度ik−1及び容量Cn,k3に基づき、モデル62を活用して計算される。モデル62では、状態遷移マトリックスFk−1がkの如何に拘わらす一定であり、各時刻kで再予測する必要はないことに注目すべきである。
Pk/k−1=Fk−1Pk−1/k−1Fk−1 T+Qk−1
及びVD,k/k−1を、測定値ykとモデル64から予測された値
の間の差の関数として修正する。この違いは、“イノベーション”として知られている。このステップ122は、一般的には次のものを含んでいる。
− 予測値
を計算するためのオペレーション124。
− 予測値
VD,k/k−1、及び、マトリックスPk/k−1を修正し、修正された予測値
、VD,k/k及びPk/kを得るためのオペレーション126。
はモデル64を活用して計算される。このモデル64で、充電状態の値は、
に等しく、電圧の値VD,k/kは、VD,k/k−1に等しいものとする。測定値ykとその予測値
との間の差は、以降、Ekとして示す。
、及び、イノベーションEkに基づいたVD,k/k−1を修正する多くの方法がある。例えば、オペレーション126中に、これらの推定値は、カルマンゲインKkを用いて修正される。利得Kkは、次の関係式から与えられる。
Kk=Pk/k−1HT k(HkPk/k−1HT k+Rk)−1
その後、演繹的な予測は、次の関係式を活用して修正される。
xk/k=xk/k−1+KkEk
Pk/k=Pk/k−1−KkHkPk/k−1
反対に、一旦測定強度ikがこの閾値SHiを横切れば、エスティメータ66は直ちに実行される。閾値SHiは、一般にImax/2より大きく、望ましくは、0.8*Imaxないし0.9*Imaxがよい。
P2,k2/k2−1=P2,k2−1/k2−1+Q2,0
このモデル72は、状態変数の一次関数であることに注目すべきである。従って、マトリックスH2,k2を得るために、予測
の付近で、それを線形化する必要はない。ここで、マトリックスH2,k2は−Nと等しい。
の間の差の関数として、予測
を修正する。ここで、Nは、予め選択された定数であり、選ばれた完全に1つの、望ましくは10または30を超えた値である。量uk2は、測定され得られた値ykとして、エスティメータ66によって取得される。
を計算する。量uk2の獲得は、測定値ykの最後のN回の測定値の合算により行われる。予測値
は、モデル72を活用して計算される。このモデル72では、値ROk2は、以前に計算された値ROk2/k2−1と同じものが得られる。
を修正する。イノベーションEk2は、測定された量uk2と予測された量
の間の差と等しい。例えば、オペレーション152中に、オペレーション126中に実行された方法と同じ方法が使用される。従って、このオペレーション152については、ここでは詳細には記述しない。その後、エスティメータ60の次の実行において、新しい推定ROk2/k2が、前の推定ROk2−1/k2−1の代わりに使用される。
− ステップ170において、モデル74の支援による予測Cn,k3/k3−1の計算、
− ステップ172において、容量の推定誤差の共分散マトリックスの予測P3,k3/k3−1の計算、及び
− ステップ174において、予測Cn,k3/k3−1及び予測P3,k3/k3−1の修正。
ここで、値Nは、充電の推定された状態が閾値SHsocよりも低下した時と、充電の推定された状態が閾値SLsoc以下に落ちた時の間に経過した時間kの回数である。値Nは、ステップ162の間に数えられた値と等しい。
の計算のオペレーション176を含んでいる。物理量zk3の獲得は、時刻k−1とk−Nの間で測定された最後のN個の測定値の合計である。予測値
は、モデル76から得られる。
との差の関数として、予測された容量Cn,k3/k3−1を修正する。この修正は、例えば前記ステップのオペレーション126の間に行われる。
SOHk3=Cn,k3/Cn ini
ステップ190において、コンピューター44は、このステージの各セルの充電状態を合算することにより、バッテリの各ステージの充電状態を決定する。
電圧がUmaxに近いセル群や、Uminに近いセル群の充電状態の推定は、頻繁にリフレッシュすることが重要である。実際、そのような状況下にあるセルの充電状態の推定の誤差は、そのセルの電気的性質及び機械的性質の低下に繋がりかねない。
これについては、例えば、コンピューター44は、第一に、高い優先レベルのセル群の推定をリフレッシュするのに必要な時間を保存する。次に、既に予約されたリフレッシュ時間を考慮に入れて、ミディアム優先レベルのセル群の充電状態の推定をリフレッシュするのに必要な時間を保存する。最後に、低い優先レベルを割り当てられたセル群で同じことを行う。
これらの仮定で得られた結果を、図13に示す。この図では、kからk+11までの時間が、X軸に沿ってプロットされている。これらの時間k毎の各時刻の2つのボックスは、各時刻で、コンピューター44が図10の方法のフェーズ114を2回実行するということを記号化している。これらのボックスの各々で、フェーズ114が実行されるセルの番号が記載されている。ボックスに番号が付されていない場合、それは、図10の方法が実行されず、従って、計算能力を保存し、他の目的、例えば、エスティメータ66及び68の実行に使用することができることを意味する。
例えば、図14は、エスティメータの他の構成例を示している。エスティメータ66及び68が、1個のエスティメータ230に置き換えられる点を除いて、これらのエスティメータの他の構成は、図3のそれと同一である。エスティメータ230は、同時にセル18の容量及び内部抵抗を推定する。エスティメータ230は、エスティメータ60ほど頻繁に実行されない。ここで、k4としてエスティメータ230の実行の時刻をk4と指示すると、時刻k4における容量と内部抵抗Cn,k4及びROk4が推定される。時刻k4のセットは、時刻kの部分集合である。
このエスティメータ230は、状態のモデル232(図15)及び観察のモデル234(図16)を使用する、カルマンフィルターを実行する。
修正済の状態のモデルの例については、国際特許出願WO2006057468を参照することができる。
RD,k+1=RD,k及びCD,k+1=CD,k
Mehra, R.K: “On the identification of variances and adaptative kalman Filtering”, Automatic Control, IEEE Transaction on, Volume 15, No. 2, pages 175-184, April 1970.
この方法は、例えば、オペレーション102で記述されているような、マトリックスR0及びQ0の最初のセットアップの後に適用される。
− 1つの項目は、測定値の推定誤差にリンクし、かつ
− 他の項目は、状態ベクトルの推定誤差にリンクしている。
この方法については、次の文献の10.5.2章に詳細に述べられている。
Y. Bar-Shalom, et al.: “Estimation With Applications to Tracking and Navigation, Theory Algorithms and Software”, Wiley inter-science, 2001.
− αは、1±30%又は10%と等しい。
− βもまた、1±30%又は10%と等しい。そして
− γは、一般的に0.1と0.5の間である。例えば、γは、0.2±30%、又は10%と等しい。
− 内部抵抗は、セルの年齢に応じて増加し、かつ、
− セルの容量は、セルの年齢に応じて減少する。
ROk2+1=(α+βNC k2/NC EOL)ROk2+w2,k2
ここで、このモデルの各シンボルは、既に定義されたものである。
Cn,k3+1=(1−γNC k3/NC EOL)Cn,k3+v3,k3
ここで、このモデルの異なるシンボルについては、既に定義したものである。
このために、コンピューター44は、セルの電圧あるいはセルの充電状態が、予め定義された上側の閾値よりも下側に低下した時から開始して、各時刻kで次の関係を活用してセルから出力された電荷の量QCkを計算する。
QCk=QCk−1+ikTe
一旦、電荷の量QCkが上側の閾値SHQと交差すれば、フェーズ166あるいは246が実行される。他方では、電荷の量QCkが閾値SHQ以上である限り、フェーズ166や246の実行は禁止される。変形例として、Nが予め定義された定数である場合、電荷の量QCkは、最後のN回のkを含んでいるスライディングウィンドウ上で計算されてもよい。
SOHK=ROK/ROini
4 電動機
6 車輪
8 車道
10 バッテリ
12 ターミナル
14 ターミナル
18〜21 セル
30 ターミナル
32 ターミナル
34 電圧計
36 電流計
40 システム
42 メモリ
44 コンピュータ
50 電気的モデル
52 ジェネレーター
54 並列のRC回路
56 内部抵抗
60 エスティメータ
62 状態のモデル
64 観察のモデル
66 エスティメータ
68 エスティメータ
70 状態のモデル
72 観察のモデル
74 状態のモデル
76 観察のモデル
100 共分散マトリックスの調節のフェーズ
110 セルの充電電流及び放電電流の測定強度ikを取得するフェーズ
114 充電状態の推定のフェーズ
122 推定の修正用のステップ
140 内部抵抗ROk2の推定のフェーズ
148
の予測修正のステップ
166 セルの容量の推定のためのフェーズ
174 容量Cn,k3/k3−1の予測及び予測P3(k3/k3−1)の修正ステップ
Claims (9)
- バッテリ管理システムによるバッテリの1つのセルの充電状態の自動的な推定方法であって、
前記バッテリ管理システムは、メモリに記録された命令を実行することができるコンピュータを備えており、
前記命令を実行する時点として、複数の時点kのセットと複数の時点k3のセットを有しており、前記時点k3は、前記時点kよりも少ない頻度で繰り返されるものであり、
前記推定方法は、
a)1つの前記時点kで、前記セルのターミナル間の電圧の測定値ykと、前記セルの充電電流又は放電電流の測定強度ikとを取得するステップ(110);
b)前記時点kにおける前記電圧の測定値yk、前記電流の測定強度ik、及び前記時点k3における推定された前記セルの容量Ck3から、前記時点kにおける前記セルの充電状態SOCkの推定を行うステップ(114);及び
前記時点k3において測定された前記電流の測定強度ik3から、前記b)で使用する前記セルの容量Ck3の推定を行うアルゴリズムを完全に実行するステップ(166;246)を含んでおり、
但し、前記b)における前記時点k3は、前記容量Ck3の推定がなされた時点k3のセットの中で前記時点kと等しいか、若しくは、前記時点kに先行しかつ前記時点kとの時間差が最小のものであり、前記容量Ck3は、Ah(アンペア時)で表現され、前記時点k3において前記セルに蓄積可能な最大の電気エネルギーであり、
1つのパラメーターが、前記セルの前記電圧の測定値ykと前記充電状態SOCkの推定値、及び、前記時点kと該時点kに先行する所定の時間内に前記セルから出力された電荷の量QCkから構成されるグループから選ばれており、
前記時点kにおいて、前記パラメーターの値が予め設定された第1の閾値と交差していなければ、前記容量Ck3の推定を行うステップの完全実行は禁止され(164;244)、かつ、
前記パラメーターが、前記電圧の測定値yk又は前記充電状態SOCkの推定値である場合には、前記時点kにおいて、該パラメーターの値が前記第1の閾値と交差して低下しているのに応答して、また、前記パラメーターが前記電荷の量QCkである場合には、前記時点kにおいて、該パラメーターの値が前記第1の閾値と交差して上昇しているのに応答して、前記容量Ck3の推定を行うステップの完全実行がトリガーされる(164;244)、ことを特徴とするバッテリのセルの充電状態の自動的な推定方法。 - 請求項1に記載の方法において、
前記時点k3のセットには、前記セルの容量Ck3の推定を行う前記アルゴリズムを完全に実行する第1のセットと、前記アルゴリズムの完全実行が禁止される第2のセットがあり、
前記セルの容量Ck3を推定するアルゴリズムの前記完全実行は、
同じ前記セルの、前記時点k3に対してさらに過去の時点k3−1における容量Ck3−1に、前記容量Ck3を関連づける状態モデルを使用して、前記時点k3における前記容量Ck3の予測値の計算を行うステップ(170)と、
前記時点k3において測定された前記電流の測定強度ik3に基づいて、前記時点k3における前記容量Ck3の予測値の修正を行うステップ(174)とを含み、
前記アルゴリズムの完全実行が禁止される前記時点k3の第2のセットに関して、前記方法は、前記容量Ck3の予測値を計算し、この予測値を修正せず、該修正されない前記容量Ck3の予測値を、前記時点kにおける前記容量Ck3の推定値に使用することを特徴とするバッテリのセルの充電状態の自動的な推定方法。 - 請求項1又は2のいずれかに記載の方法において、
前記命令を実行する時点として、複数の時点k2からなる時点k2のセットを有し、前記時点k2は、前記時点kよりも少ない頻度で繰り返されるものであり、
前記時点kにおいて前記セルの充電状態SOCkの推定を行うステップ(114)は、前記セルの内部抵抗ROk2を推定するためのアルゴリズム(66)を含んでおり、
前記内部抵抗ROk2は、前記時点k2における前記セルの内部抵抗であり、
前記内部抵抗ROk2を推定する前記時点k2は、前記時点kと等しいか、若しくは、前記時点kに先行しかつ前記時点kとの時間差が最小の時点であり、
前記方法は、前記電流の測定強度ikが予め設定された電流閾値よりも低いときに、前記内部抵抗ROk2を推定するための前記アルゴリズムの完全実行を禁止し、前記電流の測定強度ikが予め設定された前記電流閾値よりも増大したのに応答して、前記内部抵抗ROk2を推定するための前記アルゴリズムの完全実行をトリガーするステップ(130;244)を含んでいることを特徴とするバッテリのセルの充電状態の自動的な推定方法。 - 請求項3に記載の方法において、
前記内部抵抗ROk2を推定するための前記アルゴリズムの完全実行は、
同じ前記セルの前記時点k2よりも過去の時点k2−1における内部抵抗ROk2−1に、前記内部抵抗ROk2を関連づける状態モデルを使用して、前記内部抵抗ROk2の予測の計算を行うステップ(142)と、
前記時点k2において、以下の式で定義される測定可能な物理量uk2を取得するステップ(150)と、
以下の式で定義される観察モデルを使用して、前記測定可能な物理量uk2の予測値
を計算し、
OCV(SOCm)は、時点mにおける、前記セルの充電状態SOCmの関数としての前記セルのターミナル間の開放電圧であり、
VD,mは、並列RC回路の端子電圧であり、そして
ROk2は、前記観察モデルにおいて、前記時点k2、すなわち、修正がなされる直前に予測された前記セルの内部抵抗の予測値であり、
前記取得された物理量uk2と前記計算された予測値
の差に基づいて、前記内部抵抗の予測値ROk2を修正するステップ(152)とを含むことを特徴とするバッテリのセルの充電状態の自動的な推定方法 - 請求項4に記載の方法において、
前記時点k2のセットには、前記セルの前記内部抵抗RO k2 の推定を行う前記アルゴリズムを完全に実行する第1のセットと、前記アルゴリズムの完全実行が禁止される第2のセットがあり、
前記時点k2の前記第1のセットの各時点において、前記内部抵抗ROk2は前記内部抵抗RO k2 の推定を行うアルゴリズムを完全に実行することにより推定され、前記第2のセットの各時点において前記内部抵抗ROk2は前記内部抵抗RO k2 の推定を行うアルゴリズムを完全に実行することなく推定され、
前記内部抵抗ROk2を推定する前記アルゴリズムの完全実行が禁止されている前記第2のセットの各時点において、前記時点k2における前記内部抵抗ROk2の予測値を計算し、該予測値を修正せずに、該修正されない前記内部抵抗ROk2の予測値を前記時点kにおける前記セルの充電状態SOCkの推定値に使用することを特徴とするバッテリのセルの充電状態の自動的な推定方法。 - 請求項4に記載の方法において、
前記Nは、1よりも大きいことを特徴とするバッテリのセルの充電状態の自動的な推定方法。 - コンピュータ読み取り可能な記録媒体(42)であって、
命令を実行する時点として、複数の時点kのセットと複数の時点k3のセットを有しており、前記時点k3は、前記時点kよりも少ない頻度で繰り返されるものであり、
コンピュータに、
a)1つの前記時点kで、セルのターミナル間の電圧の測定値ykと、前記セルの充電電流又は放電電流の測定強度ikとを取得する手順(110)と;
b)前記時点kにおける前記電圧の測定値yk、前記電流の測定強度ik、及び、前記時点k3における推定された前記セルの容量Ck3から、前記時点kにおける前記セルの充電状態SOCkの推定を行うSOCkの推定手順(114);及び
前記時点k3において測定された前記電流の測定強度ik3から、前記b)で使用する
前記セルの容量Ck3の推定を行うアルゴリズムを完全に実行する容量Ck3の推定手順(166;246)を実行させるための、プログラムを記録した記録媒体であり、
但し、前記b)における前記時点k3は、前記容量Ck3の推定がなされた時点k3のセットの中で前記時点kと等しいか、若しくは前記時点kに先行しかつ前記時点kとの時間差が最小のものであり、前記容量Ck3は、Ah(アンペア時)で表現され、前記時点k3において前記セルに蓄積可能な最大の電気エネルギーであり、
1つのパラメーターが、前記セルの前記電圧の測定値ykと前記充電状態SOCkの推定値、及び、前記時点kと該時点kに先行する時点t1の間において前記セルから出力された電荷の量QCkから構成されるグループから選ばれており、
前記時点kと時点k−1の間において、前記パラメーターの値が予め設定された第1の閾値と交差しない場合、前記容量Ck3の推定手順の完全実行は禁止され(164;244)、かつ、
前記パラメーターが、前記電圧の測定値yk又は前記充電状態SOCkの推定値である場合には、前記時点kにおいて、該パラメーターの値が前記第1の閾値と交差して低下しているのに応答して、また、前記パラメーターが前記電荷の量QCkである場合には、前記時点kにおいて、該パラメーターの値が前記第1の閾値と交差して上昇しているのに応答して、前記容量Ck3の推定手順の完全実行がトリガーされる(164;244)、ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 - 少なくとも1個のセルを備えるバッテリを管理するためのバッテリ管理システムであって、
前記バッテリ管理システムは、メモリに記録された命令を実行することができるコンピュータ(44)を含んでおり、
前記命令を実行する時点として、複数の時点kのセットと複数の時点k3のセットを有しており、前記時点k3は、前記時点kよりも少ない頻度で繰り返されるものであり、
a)1つの前記時点kにおいて、前記セルのターミナル間の電圧の測定値yk、及び、前記セルの充電電流及び放電電流の測定強度ikをする測定手段;
b)前記時点kにおける前記電圧の測定値yk、前記電流の測定強度ik、及び前記時点k3における推定された前記セルの容量Ck3から、前記時点kにおける前記セルの充電状態SOCkの推定を行うSOCkの推定手段;及び
前記時点k3において測定された前記電流の測定強度ik3から、前記b)で使用する前記セルの容量Ck3の推定を行うアルゴリズムを完全に実行する容量Ck3の推定手段を有しており、
但し、前記b)における前記時点k3は、前記容量Ck3の推定がなされた時点k3のセットの中で前記時点kと等しいか、若しくは、前記時点kに先行しかつ前記時点kとの時間差が最小のものであり、前記容量Ck3は、Ah(アンペア時)で表現され、前記時点k3において前記セルに蓄積可能な最大の電気エネルギーであり、
1つのパラメーターが、前記セルの前記電圧の測定値ykと前記充電状態SOCkの推定値、及び、前記時点kと該時点kに先行する時点の間において前記セルから出力された電荷の量QCkから構成されるグループから選ばれており、
前記時点kにおいて、前記パラメーターの値が予め設定された第1の閾値と交差していなければ、前記容量Ck3の推定手段の完全実行は禁止され(164;244)、かつ、
前記パラメーターが、前記電圧の測定値yk又は前記充電状態SOCkの推定値である場合には、前記時点kにおいて、該パラメーターの値が前記第1の閾値と交差して低下しているのに応答して、また、前記パラメーターが前記電荷の量QCkである場合には、該パラメーターの値が前記第1の閾値と交差して上昇しているのに応答して、前記容量Ck3の推定手段の完全実行がトリガーされる(164;244)、ことを特徴とするバッテリ管理システム。 - 自動車であって、
− 少なくとも1の駆動輪(6);
− 前記自動車を移動させるために前記駆動輪を駆動することができる電動機(4);
− 電気的エネルギーを蓄積することができると共に、前記電動機に動力を供給するために電気的エネルギーを放出する、少なくとも1個のセル(18〜21)を含むバッテリ(10)であって、前記セルは、当該セルを前記電動機に電気的に接続する2つのターミナル(30、32)を含み;
− 前記ターミナル間の電圧を測定するために、前記セルのターミナル間に電気的に接続されている電圧計(34);
− 前記セルを充電若しくは放電する電流の測定値を測定するために、前記セルと直列に接続されている電流計(36);及び
− 前記バッテリ(10)を管理するためのバッテリ管理システム(40)であって、該バッテリ管理システムは、前記電圧計と前記電流計に接続され、プログラム可能なコンピュータ(44)を含んでおり、
前記バッテリを管理するための前記バッテリ管理システム(40)は、請求項8に記載された前記バッテリ管理システムであることを特徴とする自動車。
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