JP7167415B2 - 温度推定モデル決定方法および装置、温度推定モデルが適用されたバッテリ管理システム - Google Patents

Description

［関連出願との相互引用］
本出願は２０１９年８月２９日付韓国特許出願第１０－２０１９－０１０６７４２号に基づく優先権の利益を主張し、当該韓国特許出願の文献に開示されたすべての内容は本明細書の一部として含まれる。

本開示は温度推定モデル決定方法および装置、温度推定モデル決定方法によって決定された温度推定モデルが適用されたバッテリ管理システムに関する。

バッテリモジュールの充電時間を短縮するためには、バッテリモジュールを構成する複数のバッテリセル間の温度偏差をバッテリ管理システム（Ｂａｔｔｅｒｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）で正確に感知し、感知した温度に基づいてバッテリモジュールに対する充電制御が行われなければならない。

しかし、バッテリ生産工程および費用の限界により、バッテリモジュール内には１－２個の温度センサのみが設けられ、バッテリモジュール内で最高温度および最低温度の地点を正確に検出できない。

本開示の実施形態によりバッテリの最高温度および最低温度の指定を推定できる温度推定モデル決定方法および装置、温度推定モデルが適用されたバッテリ管理システムを提供する。

発明の一特徴によるバッテリモジュール内の温度を推定する温度推定モデルを決定する方法は、温度推定のために選択されたモデル種類によるｎ個のパラメータおよびｎ個のパラメータそれぞれの区間数に基づいてすべてのパラメータセットを計算する段階、すべてのパラメータセットそれぞれに基づいたモデルに予備検証プロファイルの入力データを代入して温度を推定する段階、すべてのパラメータセットそれぞれに対して、予備検証プロファイルの測定された温度と推定された温度の間の差による第１誤差を算出する段階、すべてのパラメータセットに対する第１誤差それぞれが第１臨界値より小さいかを比較する段階、比較結果第１誤差のうちの第１臨界値より小さい第１誤差に対応するパラメータセットを第１パラメータセットとして抽出する段階、第１パラメータセットに基づいたモデルを用いて予備検証プロファイルの時系列的に変わる入力データにより推定された温度と予備検証プロファイルの測定された温度の間の誤差のうちの最も大きい誤差である最大誤差を算出する段階、最大誤差が第２臨界値より小さいかを比較する段階、比較結果第２臨界値より小さい最大誤差に対応する加重値を乗じた値と第１誤差のうちの第１パラメータセットに対応する第１誤差に対応する加重値を乗じた値を足した結果に基づいて第２パラメータセットを抽出する段階、第２パラメータセットに再検証プロファイルの入力データにより温度を推定する段階、再検証プロファイルの測定された温度と推定された温度の間の差による第２誤差を算出する段階、および第２誤差が第３臨界値より小さいと、第２パラメータセットに基づいたモデルを温度推定モデルに決定する段階を含み得る。

予備検証プロファイルおよび再検証プロファイルは、少なくとも時系列的に変わる温度センサの温度値、バッテリ電流、冷却水温度値、および空気温度値を入力データとして含み得る。

推定された温度は、推定されたバッテリモジュールの最高温度または最低温度を含み、測定された温度は、測定されたバッテリモジュールの最高温度または最低温度を含み得る。

第１誤差および第２誤差のうちの少なくとも一つは、二乗平均平方根誤差（Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ Ｅｒｒｏｒ，ＲＭＳＥ）であり得る。

温度推定モデル決定方法は、第１誤差がすべて第１臨界値以上であれば、基準プロファイルを変更する段階をさらに含み、基準プロファイルは、温度推定モデルをビルドアップするための初期値として、温度推定に必要な因子および測定された温度を含み得る。

温度推定モデル決定方法は、第１パラメータセットすべての最大誤差が第２臨界値以上であれば、基準プロファイルを変更する段階をさらに含み得る。

温度推定モデル決定方法は、第２パラメータセットすべての第２誤差が第３臨界値以上であれば、基準プロファイルを変更する段階をさらに含み得る。

第１パラメータセットを抽出する段階は、第１誤差のうちの小さい順に上位ｉ個に属する第１誤差に対応するパラメータセットを第１パラメータセットとして抽出する段階を含み得る。

第２パラメータセットを抽出する段階は、足した結果が小さい順に上位ｊ個に属する足した結果に対応するパラメータセットを第２パラメータセットとして抽出する段階を含み得る。

本発明の他の特徴によるバッテリ管理システムは、温度推定モデル決定方法によって決定された温度推定モデルを含み得る。

本発明のまた他の特徴によるバッテリモジュール内の温度を推定する温度推定モデルを決定する装置は、温度推定のために選択されたモデル種類によるｎ個のパラメータおよびｎ個のパラメータそれぞれの区間数に基づいてすべてのパラメータセットを計算するパラメータセット生成部、すべてのパラメータセットそれぞれに基づいたモデルに予備検証プロファイルの入力データを代入して温度を推定するモデリング部、およびすべてのパラメータセットそれぞれに対して、予備検証プロファイルの測定された温度と推定された温度の間の差による第１誤差を算出する誤差計算部を含む。

モデリング部は、すべてのパラメータセットに対する第１誤差それぞれが第１臨界値より小さいかを比較し、比較結果第１誤差のうちの第１臨界値より小さい第１誤差に対応するパラメータセットを第１パラメータセットとして抽出する。

温度推定モデル決定装置は、第１パラメータセットに基づいたモデルを用いて予備検証プロファイルの時系列的に変わる入力データにより推定された温度と予備検証プロファイルの測定された温度の間の誤差のうちの最も大きい誤差である最大誤差を算出し、最大誤差が第２臨界値より小さいかを比較し、比較結果第２臨界値より小さい最大誤差に対応する加重値を乗じた値と第１誤差のうちの第１パラメータセットに対応する第１誤差に対応する加重値を乗じた値を足した結果に基づいて第２パラメータセットを抽出する最大誤差計算部、および第２パラメータセットに再検証プロファイルの入力データにより温度を推定し、再検証プロファイルの測定された温度と推定された温度の間の差による第２誤差を算出し、第２誤差が第３臨界値より小さいと、第２パラメータセットに基づいたモデルを温度推定モデルに決定する最終モデル決定部をさらに含み得る。

予備検証プロファイルおよび再検証プロファイルは、少なくとも時系列的に変わる温度センサの温度値、バッテリ電流、冷却水温度値、および空気温度値を入力データとして含み得る。

推定された温度は、推定されたバッテリモジュールの最高温度または最低温度を含み、測定された温度は、測定されたバッテリモジュールの最高温度または最低温度を含み得る。

第１誤差および第２誤差のうちの少なくとも一つは、二乗平均平方根誤差（Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ Ｅｒｒｏｒ，ＲＭＳＥ）であり得る。

本開示の実施形態によりバッテリの最高温度および最低温度の指定を推定できる温度推定モデル決定方法および装置、温度推定モデルが適用されたバッテリ管理システムを提供する。

一実施形態による温度推定モデル決定装置を示す図である。 一実施形態による温度推定モデル決定方法を示すフローチャートである。 一実施形態による最高温度推定モデル決定方法を示すフローチャートである。 一実施形態による最低温度推定モデル決定方法を示すフローチャートである。 一実施形態による温度推定モデルが適用されたバッテリ管理システムを含むバッテリシステムを示す図である。

本開示の実施形態はシステム識別（ｓｙｓｔｅｍ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）方法に基づいてサーミスタ（ｔｈｅｒｍｉｓｔｏｒ）測定値、バッテリモジュールに流れる電流、冷却水および外気温度値を用いて実際のバッテリモジュール内の最高温度および最低温度を推定するロジックを導き出して最終的にサーミスタの限界を改善することができる。バッテリモジュール内の最高温度および最低温度推定によりバッテリ管理システムはより精巧な充電制御が可能である。

サーミスタ（ｔｈｅｒｍｉｓｔｏｒ）の温度値、バッテリ電流、冷却水温度値、および外気温度値に基づいたバッテリモジュール内の最高／最低温度の間の相関関係を推定する温度推定モデルを決定する方法およびそれを実現した装置に関する。

以下、添付する図面を参照して本明細書に開示された実施形態を詳細に説明するが、同一または似の構成要素は同一、類似の図面符号を付与し、これに対する重複する説明は省略する。以下の説明で使われる構成要素に対する接尾辞の「モジュール」および／または「部」は明細書作成の容易さだけを考慮して付与されたり混用されたりするものであり、それ自体が互いに区別される意味または役割を有するものではない。また、本明細書に開示された実施形態を説明することにおいて関連する公知技術に対する具体的な説明が本明細書に開示された実施形態の要旨を曖昧にすると判断される場合はその詳細な説明を省略する。また、添付する図面は本明細書に開示された実施形態を容易に理解できるようにするためのものであり、本明細書に開示された技術的思想は添付する図面によって制限されるものではなく、本発明の思想および技術範囲に含まれるすべての変更、均等物または代替物を含むものとして理解しなければならない。

第１、第２などのように序数を含む用語は多様な構成要素を説明するために使われるが、構成要素は用語によって限定されない。用語は一つの構成要素を他の構成要素から区別するための目的にのみ使用される。

ある構成要素が他の構成要素に「連結されて」いるか、または「接続されて」いると言及された時には、その他の構成要素に直接連結されているかまたは接続されていてもよいが、中間に他の構成要素が存在し得ると理解されなければならない。反面、ある構成要素が他の構成要素に「直接連結されて」いるか、「直接接続されて」いると言及された時には、中間に他の構成要素が存在しないと理解されなければならない。

本出願で、「含む」または「有する」などの用語は明細書上に記載された特徴、数字、段階、動作、構成要素、部品またはこれらを組み合わせたものが存在することを指定するためであり、一つまたはそれ以上の他の特徴や数字、段階、動作、構成要素、部品またはこれらを組み合わせたものなどの存在または付加の可能性をあらかじめ排除しないものとして理解されなければならない。

図１は一実施形態による温度推定モデル決定装置を示す図である。

図１に示すように、温度推定モデル決定装置１は、パラメータセット生成部１０、モデリング部２０、誤差計算部３０、最大誤差計算部４０、および最終モデル決定部５０を含む。

図１に示す各構成は最高温度および最低温度推定モデル決定装置の構成を説明するための一例として、少なくとも二つの構成が合わさるか、一つの構成が少なくとも二つの構成に分離されるか、または追加的な構成が付加されるなどの変更が可能であり、図１に示す実施形態が発明を制限しない。

図２は一実施形態による温度推定モデル決定方法を示すフローチャートである。

図３は一実施形態による最高温度推定モデル決定方法を示すフローチャートである。

図４は一実施形態による最低温度推定モデル決定方法を示すフローチャートである。

以下、図１から図４を参照して一実施形態による温度推定モデル決定装置および方法について説明する。

先に、パラメータセット生成部１０は実験データの入力を受け、基準プロファイル、予備検証プロファイル、および再検証プロファイルを選択する（Ｓ１）。基準プロファイルは温度推定モデルをビルドアップ（ｂｕｌｉｄ）するために必要な初期値として、温度推定に必要な因子を含む入力データおよび測定された温度である出力データを含み得る。予備検証プロファイルは温度推定に必要なパラメータ個数とパラメータ範囲により決定されるすべてのパラメータセットのうちの温度推定モデルとして適したパラメータセットを決定するために利用されるデータを提供する。再検証プロファイルは温度推定モデルを最終的に検証するためのデータを提供する。

基準プロファイル、予備検証プロファイル、および再検証プロファイルそれぞれは時系列的に区分されて羅列された少なくともサーミスタの温度値、バッテリ電流、バッテリモジュールの冷却水温度値、バッテリモジュールの外気温度値、バッテリモジュール内の最高／最低温度に関するデータを含み得る。この時、サーミスタの温度値、バッテリ電流、バッテリモジュールの冷却水温度値、およびバッテリモジュールの外気温度値は温度推定モデルの入力データであり、バッテリモジュール内の最高温度または最低温度は温度推定モデルの出力データであり得る。

先に、温度推定モデル決定装置１は最高温度を推定するのか、最低温度を推定するのかを選択し（Ｓ２）、最高温度推定の場合、最高温度推定モデルを設定し（Ｓ３）、最低温度推定の場合、最低温度推定モデルを設定する（Ｓ４）。最高温度推定と最低温度推定それぞれのためのモデル設定は同様の方法により行われるので、以下、図３および図４に示す各段階を共に説明する。

パラメータセット生成部１０は最高温度または最低温度推定のためのモデルの種類を選択し、選択されたモデル種類によるパラメータ個数および各パラメータの範囲区間数を乗じたｎ個のすべてのパラメータセットを計算する（Ｓ３０１，Ｓ４０１）。温度推定のためのモデルの種類はＡＲＸモデル（Ａｕｔｏ Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ ｅＸｔｅｒｎａｌ ｍｏｄｅｌ）および伝達関数モデル（ｔｒａｎｓｆｅｒ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ）などがあり得る。

パラメータセット生成部１０で計算されたすべてのパラメータセットは予備検証プロファイルと共にモデリング部２０に伝達され、モデリング部２０はすべてのパラメータセットそれぞれに基づいたモデルに予備検証プロファイルの入力データを代入して最高温度または最低温度を推定する（Ｓ３０２，Ｓ４０２）。

誤差計算部３０は予備検証プロファイルの出力データである最高温度または最低温度とモデリング部２０の出力（ＯＵＴ１～ＯＵＴｎ）である推定された最高温度または最低温度の間の二乗平均平方根誤差（Ｒｏｏｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ Ｅｒｒｏｒ，ＲＭＳＥ）を算出する（Ｓ３０３，Ｓ４０３）。出力（ＯＵＴ１－ＯＵＴｎ）それぞれは一つのパラメータセットによって定義されたモデルに対して、予備検証プロファイルに含まれた時系列的に区分されて羅列されたサーミスタの温度値、バッテリ電流、バッテリモジュールの冷却水温度値、およびバッテリモジュールの外気温度値それぞれを、入力をした時の推定された最高温度または最低温度を含み、誤差計算部３０は予備検証プロファイルで入力データに対応する出力データと推定された最高温度または最低温度の間の差を二乗平均した結果を平方根処理して二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ）を算出することができる。ＲＭＳＥは推定結果と実際の測定結果の間の誤差を算出するための一例として、発明はこれに限定されるものではない。

モデリング部２０は誤差計算部３０からＲＭＳＥを受信し、最高温度または最低温度それぞれに対する臨界値ＴＨ２よりＲＭＳＥが小さいかを比較する（Ｓ３０４，Ｓ４０４）。

モデリング部２０はＲＭＳＥが臨界値ＴＨ２より小さいパラメータセットとＲＭＳＥを保存し（Ｓ３０５，Ｓ４０５）、すべてのパラメータセットに対する段階Ｓ３０４または段階Ｓ４０４を完了した後、保存されたＲＭＳＥのうちの小さい順に上位ｉ個に対応するｉ個の第１パラメータセットを抽出する（Ｓ３０７，Ｓ４０７）。ｉ個は最大個数として、段階Ｓ３０４または段階Ｓ４０４で臨界値ＴＨ２よりＲＭＳＥが小さいパラメータセットの個数がｉ個以下である場合、該当パラメータセットを第１パラメータセットとして抽出する。

モデリング部２０は段階Ｓ３０４および段階Ｓ４０４を満足するパラメータセットがないと判断すると（Ｓ３０６，Ｓ４０６）、パラメータセット生成部１０に失敗信号（ＦＳ１）を伝送してこれを知らせ、パラメータセット生成部１０は段階Ｓ１により基準プロファイルを変更する。この時、基準プロファイルの変更に応じて予備検証プロファイルおよび再検証プロファイルのうちの少なくとも一つが共に変更され得る。第１パラメータセットは予備検証プロファイルと共に最大誤差計算部４０に伝送される。

最大誤差計算部４０はｉ個の第１パラメータセットそれぞれに基づいたモデルを用いて時系列的に変わる推定最高温度または推定最低温度と予備検証プロファイルでの出力データの測定された最高温度または最低温度の間の最大誤差を算出する（Ｓ３０８，Ｓ４０８）。上で言及したように、予備検証プロファイルは時系列的に区分されて羅列された入力データおよび出力データを含み、最大誤差は時系列的に変わる入力データにより推定された最高温度または最低温度と入力データに対応する出力データすなわち、測定された最高温度または最低温度の間の誤差のうちの最も大きい誤差を意味する。

最大誤差計算部４０は第１パラメータセットそれぞれの最大誤差と臨界値ＴＨ３より小さいかを比較する（Ｓ３０９，Ｓ４０９）。最大誤差計算部４０は比較結果最大誤差が臨界値ＴＨ３より小さいパラメータセットに対して、誤差計算部３０により段階Ｓ３０３またはＳ４０３で算出されたＲＭＳＥに対応する加重値を乗じた結果と最大誤差に対応する加重値を乗じた結果を足して加重誤差を算出してこれを保存する（Ｓ３１０，Ｓ４１０）。

最大誤差計算部４０は段階Ｓ３０９および段階Ｓ４０８を満足するパラメータセットがないと判断すると（Ｓ３１１，Ｓ４１１）、パラメータセット生成部１０に失敗信号（ＦＳ２）を伝送してこれを知らせ、パラメータセット生成部１０は段階Ｓ１により基準プロファイルを変更する。この時、基準プロファイルの変更に応じて予備検証プロファイルおよび再検証プロファイルのうちの少なくとも一つが共に変更され得る。

最大誤差計算部４０は段階Ｓ３１０またはＳ４１０で保存された加重誤差のうちの小さい順にｊ個に対応する第２パラメータセットを抽出する（Ｓ３１２，Ｓ４１２）。ｊ個は最大個数として、段階Ｓ３０９または段階Ｓ４０９で臨界値ＴＨ３より最大誤差が小さいパラメータセットの個数がｊ個以下である場合、該当パラメータセットを第２パラメータセットとして抽出する。第２パラメータセットは再検証プロファイルと共に最終モデル決定部５０に伝送される。

最終モデル決定部５０は再検証プロファイルの入力データにより最高温度または最低温度を推定し、再検証プロファイルの出力データである測定された最高温度または最低温度と推定最高温度または推定最低温度の間のＲＭＳＥを算出する（Ｓ５）。

最終モデル決定部５０はＲＭＳＥが臨界値ＴＨ１より小さいかを比較する（Ｓ６）。

段階Ｓ６で比較結果、ＲＭＳＥが臨界値ＴＨ１より小さい時、最終モデル決定部５０は該当パラメータセットに基づいたモデルを最終モデル（ＦＯＵＴ）に決定し得る。もし、ｊ個の第２パラメータセットの少なくとも二つの第２パラメータセットに対するＲＭＳＥが臨界値ＴＨ１より小さい時、最も小さいＲＭＳＥに対応する第２パラメータセットを選択し得る。

最終モデル（ＦＯＵＴ）は最高温度に対する最高温度推定モデルおよび最低温度については最低温度推定モデルに区分され、バッテリ管理システム（Ｂａｔｔｅｒｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）に挿入され得る（Ｓ７）。

図５は一実施形態による温度推定モデルが適用されたバッテリ管理システムを含むバッテリシステムを示す図である。

図５に示すように、バッテリシステム２は、バッテリ管理システム（Ｂａｔｔｅｒｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ，ＢＭＳ，１００）、バッテリモジュール２００、少なくとも二つの温度センサ３００，５００、電流センサ４００、および冷却部６００を含む。

ＢＭＳ１００は先立って図１から図４で説明した実施形態によって決定された温度推定モデル１１０を含む。温度推定モデル１１０はバッテリモジュール２００の最高温度および最低温度のうちの少なくとも一つを推定し得る。

バッテリモジュール２００は複数のバッテリセルが直列／並列連結されて必要な電源を供給し得る。図５では、バッテリモジュール２００が直列連結されている複数のバッテリセル（Ｃ１－Ｃｎ）を含み、バッテリシステム２の二つの出力端（＋、－）の間に連結されていることを示しているが、図５に示す構成および構成間の連結関係は一例であり、発明はこれに限定されるものではない。

温度センサ３００はバッテリモジュール２００の温度を測定し、測定された温度を指示する情報をＢＭＳ１００に伝送する。温度センサ３００はサーミスタとして具現され得、サーミスタによって測定された値が測定された温度を指示する情報であり得る。図５ではバッテリモジュール２００に付着した一つの温度センサ３００が示されているが、発明はこれに限定されず、二つ以上の温度センサがバッテリモジュール２００に付着してもよい。

電流センサ４００はバッテリモジュール２００の正極と出力端（＋）の間に直列連結され、バッテリモジュール２００に流れる電流を測定し、測定された電流を指示する情報をＢＭＳ１００に伝送する。

温度センサ５００は外気温度を測定し、測定された外気温度を指示する情報をＢＭＳ１００に伝送する。

冷却部６００はバッテリモジュール２００の少なくとも一面に接触して位置し、バッテリモジュール２００の温度を低くし得る。冷却部６００の内部には冷却水があり、冷却部６００は冷却水の温度を測定し、測定された冷却水温度を指示する情報をＢＭＳ１００に伝送する。

ＢＭＳ１００に伝送されたサーミスタ測定値、バッテリに流れる電流、外気温度値、および冷却水温度値は温度推定モデル１１０に入力され、温度推定モデル１１０はバッテリモジュール２００の最高温度および最低温度のうちの少なくとも一つを推定し得る。

上記実施形態により、バッテリモジュール内の最高温度および最低温度を正確に推定することができ、サーミスタの測定値にのみ依存してバッテリモジュールの温度を測定する従来技術の問題を克服することができる。

また、バッテリモジュール内の最高温度および最低温度を正確に推定することができ、バッテリモジュールの出力制御をより精巧に遂行できるバッテリ管理システムが提供される。

以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の権利範囲がこれに限定されるのではなく、本発明の属する分野における通常の知識を持った者が様々に変形および改良した形態も本発明の権利範囲に属する。

Claims (14)

1. バッテリモジュール内の温度を推定する温度推定モデルを決定する温度推定モデル決定方法であって、
   温度推定のために選択されたモデル種類によるｎ個（ｎは自然数）のパラメータおよび前記ｎ個のパラメータそれぞれの各パラメータ範囲区間数に基づいてすべてのパラメータセットを計算する段階と、
   温度推定に用いられる入力データと、前記バッテリモジュール内の測定温度とを含み、前記温度推定モデルの予備検証に用いられる予備検証プロファイルを取得する段階と、
   温度推定に用いられる入力データと、前記バッテリモジュール内の測定温度とを含み、前記温度推定モデルの再検証に用いられる再検証プロファイルを取得する段階と、
   すべての前記パラメータセットのそれぞれに対応するモデルに、前記予備検証プロファイルの前記入力データを代入して温度を推定する段階と、
   すべての前記パラメータセットのそれぞれに対して、前記予備検証プロファイルの前記測定温度と、前記推定された温度との差による第１誤差を算出する段階と、
   すべての前記パラメータセットに対する第１誤差のそれぞれと、第１臨界値とを比較する段階と、
   前記第１誤差のうち、前記第１臨界値より小さい第１誤差に対応するパラメータセットを第１パラメータセットとして抽出する段階と、
   前記第１パラメータセットに対応するモデルを用いて前記予備検証プロファイルの時系列的に変わる入力データにより推定された温度と、前記予備検証プロファイルの前記測定温度との差のうちの最も大きい差である最大誤差を算出する段階と、
   前記最大誤差と第２臨界値とを比較する段階と、
   前記第２臨界値より小さい前記最大誤差に対応する加重値を乗じた値と、前記第１パラメータセットに応じた第１誤差に対応する加重値を乗じた値を足した結果に基づいて第２パラメータセットを抽出する段階と、
   前記第２パラメータセットに対応するモデルに、前記再検証プロファイルの前記入力データを代入して温度を推定する段階と、
   前記再検証プロファイルの前記測定温度と、前記推定された温度との差による第２誤差を算出する段階と、
   前記第２誤差が第３臨界値より小さい場合、前記第２パラメータセットに対応するモデルを前記温度推定モデルに決定する段階と、を含む、
   温度推定モデル決定方法。
2. 前記予備検証プロファイルおよび前記再検証プロファイルは、
   少なくとも時系列的に変わる温度センサの温度値、バッテリ電流、冷却水温度値、および空気温度値を前記入力データとして含む、請求項１に記載の温度推定モデル決定方法。
3. 前記推定された温度は、推定された前記バッテリモジュールの最高温度または最低温度を含み、
   前記測定温度は、測定された前記バッテリモジュールの最高温度または最低温度を含む、請求項１または２に記載の温度推定モデル決定方法。
4. 前記第１誤差および前記第２誤差のうちの少なくとも一つは、二乗平均平方根誤差である、請求項１から３のいずれか一項に記載の温度推定モデル決定方法。
5. 前記第１誤差がすべて前記第１臨界値以上であれば、基準プロファイルを変更する段階をさらに含み、
   前記基準プロファイルは、前記温度推定モデルをビルドアップするための初期値として、温度推定に必要な因子および測定された温度を含む、請求項１から４のいずれか一項に記載の温度推定モデル決定方法。
6. 前記第１パラメータセットすべての前記最大誤差が前記第２臨界値以上であれば、前記基準プロファイルを変更する段階をさらに含む、請求項５に記載の温度推定モデル決定方法。
7. 前記第２パラメータセットすべての前記第２誤差が前記第３臨界値以上であれば、前記基準プロファイルを変更する段階をさらに含む、請求項６に記載の温度推定モデル決定方法。
8. 前記第１パラメータセットを抽出する段階は、
   前記第１誤差のうちの小さい順に上位ｉ個に属する第１誤差に対応するパラメータセットを前記第１パラメータセットとして抽出する段階を含む、請求項１から７のいずれか一項に記載の温度推定モデル決定方法。
9. 前記第２パラメータセットを抽出する段階は、
   前記足した結果が小さい順に上位ｊ個（ｊは自然数）に属する足した結果に対応するパラメータセットを前記第２パラメータセットとして抽出する段階を含む、請求項１から８のいずれか一項に記載の温度推定モデル決定方法。
10. バッテリモジュール内の温度を推定する温度推定モデルを決定する温度推定モデル決定装置であって、
    温度推定のために選択されたモデル種類によるｎ個（ｎは自然数）のパラメータおよび前記ｎ個のパラメータのそれぞれの各パラメータ範囲区間数に基づいてすべてのパラメータセットを計算するパラメータセット生成部であって、温度推定に用いられる入力データと、前記バッテリモジュール内の測定温度とを含み、前記温度推定モデルの予備検証に用いられる予備検証プロファイルを取得し、温度推定に用いられる入力データと、前記バッテリモジュール内の測定温度とを含み、前記温度推定モデルの再検証に用いられる再検証プロファイルを取得する、パラメータ生成部と、
    すべての前記パラメータセットのそれぞれに対応するモデルに予備検証プロファイルの前記入力データを代入して温度を推定するモデリング部と、
    すべての前記パラメータセットのそれぞれに対して、前記予備検証プロファイルの前記測定温度と、前記推定された温度との差による第１誤差を算出する誤差計算部と、を含み、
    前記モデリング部は、
    すべての前記パラメータセットに対する第１誤差のそれぞれと、第１臨界値とを比較し、前記第１誤差のうちの前記第１臨界値より小さい第１誤差に対応するパラメータセットを第１パラメータセットとして抽出し、
    前記第１パラメータセットに対応するモデルを用いて前記予備検証プロファイルの時系列的に変わる入力データにより推定された温度と、前記予備検証プロファイルの前記測定温度との差のうちの最も大きい差である最大誤差を算出し、前記最大誤差と、第２臨界値とを比較し、前記第２臨界値より小さい前記最大誤差に対応する加重値を乗じた値と、前記第１パラメータセットに応じた第１誤差に対応する加重値を乗じた値を足した結果に基づいて第２パラメータセットを抽出する最大誤差計算部と、
    前記第２パラメータセットに対応するモデルに、前記再検証プロファイルの前記入力データを代入して温度を推定し、前記再検証プロファイルの前記測定温度と、前記推定された温度との差による第２誤差を算出し、前記第２誤差が第３臨界値より小さい場合、前記第２パラメータセットに対応するモデルを前記温度推定モデルに決定する最終モデル決定部と、を有する、温度推定モデル決定装置。
11. 前記予備検証プロファイルおよび前記再検証プロファイルは、
    少なくとも時系列的に変わる温度センサの温度値、バッテリ電流、冷却水温度値、および空気温度値を入力データとして含む、請求項１０に記載の温度推定モデル決定装置。
12. 前記推定された温度は、推定された前記バッテリモジュールの最高温度または最低温度を含み、
    前記測定温度は、測定された前記バッテリモジュールの最高温度または最低温度を含む、請求項１０または１１に記載の温度推定モデル決定装置。
13. 前記第１誤差および前記第２誤差のうちの少なくとも一つは、二乗平均平方根誤差である、請求項１０から１２のいずれか一項に記載の温度推定モデル決定装置。
14. バッテリモジュール内の温度を推定する温度推定モデル決定方法によって決定された温度推定モデルを有し、
    前記温度推定モデル決定方法は、
    温度推定のために選択されたモデル種類によるｎ個（ｎは自然数）のパラメータおよび前記ｎ個のパラメータのそれぞれの各パラメータ範囲区間数に基づいてすべてのパラメータセットを計算する段階と、
    温度推定に用いられる入力データと、前記バッテリモジュール内の測定温度とを含み、前記温度推定モデルの予備検証に用いられる予備検証プロファイルを取得する段階と、
    温度推定に用いられる入力データと、前記バッテリモジュール内の測定温度とを含み、前記温度推定モデルの再検証に用いられる再検証プロファイルを取得する段階と、
    すべての前記パラメータセットのそれぞれに対応するモデルに前記予備検証プロファイルの前記入力データを代入して温度を推定する段階と、
    すべての前記パラメータセットのそれぞれに対して、前記予備検証プロファイルの前記測定温度と、前記推定された温度との差による第１誤差を算出する段階と、
    すべての前記パラメータセットに対する第１誤差のそれぞれと、第１臨界値とを比較する段階と、
    前記第１誤差のうちの前記第１臨界値より小さい第１誤差に対応するパラメータセットを第１パラメータセットとして抽出する段階と、
    前記第１パラメータセットに対応するモデルを用いて前記予備検証プロファイルの時系列的に変わる入力データにより推定された温度と、前記予備検証プロファイルの前記測定温度との差のうちの最も大きい差である最大誤差を算出する段階と、
    前記最大誤差と、第２臨界値とを比較する段階と、
    前記第２臨界値より小さい前記最大誤差に対応する加重値を乗じた値と、前記第１パラメータセットに応じた第１誤差に対応する加重値を乗じた値を足した結果に基づいて第２パラメータセットを抽出する段階と、
    前記第２パラメータセットに対応するモデルに、前記再検証プロファイルの前記入力データを代入して温度を推定する段階と、
    前記再検証プロファイルの前記測定温度と、前記推定された温度との差による第２誤差を算出する段階と、
    前記第２誤差が第３臨界値より小さい場合、前記第２パラメータセットに対応するモデルを前記温度推定モデルに決定する段階と、を含む、
    バッテリ管理システム。

Images