特開 2024-100749 バッテリの電気化学モデルを用いてバッテリの内部状態を推定する方法及び装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024100749

(43)【公開日】2024-07-26

(54)【発明の名称】バッテリの電気化学モデルを用いてバッテリの内部状態を推定する方法及び装置

(51)【国際特許分類】

   G01R 31/367 20190101AFI20240719BHJP

   G01R 31/382 20190101ALI20240719BHJP

   G01R 31/385 20190101ALI20240719BHJP

   H01M 10/48 20060101ALI20240719BHJP

   H02J 7/00 20060101ALI20240719BHJP

【ＦＩ】

G01R31/367

G01R31/382

G01R31/385

H01M10/48 P

H01M10/48 301

H02J7/00 Q

【審査請求】未請求

【請求項の数】15

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2024003939

(22)【出願日】2024-01-15

(31)【優先権主張番号】10-2023-0006305

(32)【優先日】2023-01-16

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(71)【出願人】

【識別番号】590002817

【氏名又は名称】三星エスディアイ株式会社

【氏名又は名称原語表記】ＳＡＭＳＵＮＧ ＳＤＩ Ｃｏ．， ＬＴＤ．

【住所又は居所原語表記】１５０－２０ Ｇｏｎｇｓｅ－ｒｏ，Ｇｉｈｅｕｎｇ－ｇｕ，Ｙｏｎｇｉｎ－ｓｉ， Ｇｙｅｏｎｇｇｉ－ｄｏ， ４４６－９０２ Ｒｅｐｕｂｌｉｃ ｏｆ Ｋｏｒｅａ

(74)【代理人】

【識別番号】100108453

【弁理士】

【氏名又は名称】村山 靖彦

(74)【代理人】

【識別番号】100133400

【弁理士】

【氏名又は名称】阿部 達彦

(72)【発明者】

【氏名】田 昌潤

【テーマコード（参考）】

2G216

5G503

5H030

【Ｆターム（参考）】

2G216BA07

2G216CB11

5G503AA01

5G503BA01

5G503BB02

5G503CA01

5G503CA11

5G503CB11

5G503EA09

5G503GD03

5G503GD06

5H030AA10

5H030AS08

5H030FF22

5H030FF41

5H030FF42

5H030FF43

5H030FF44

5H030FF52

(57)【要約】

【課題】バッテリの電気化学モデルを用いてバッテリの内部状態を推定する方法及び装置を提供する。
【解決手段】本発明によるバッテリ内部状態推定方法は、バッテリの少なくとも１つのパラメータを測定することにより生成されるデータに基づき、バッテリの内部状態を推定するプロセッサを用いてバッテリの内部状態を推定する方法において、少なくとも１つのパラメータを獲得する段階、及び少なくとも１つのパラメータに基づき、バッテリの正極電極及び負極電極に係わる単一粒子モデルに基づいて算出された電気化学モデルを用いてバッテリの内部状態を推定する段階を含み、電気化学モデルは、バッテリの正極電極及び負極電極のリチウムイオンの拡散差を考慮し、正極電極及び負極電極の内部リチウムイオン濃度を計算し、正極電極と負極電極との内部リチウムイオン濃度差を用いてバッテリの内部状態を推定するモデルである、バッテリ内部状態推定方法を提供する。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

バッテリの少なくとも１つのパラメータを測定することで生成されるデータに基づいてバッテリの内部状態を推定するプロセッサを用いてバッテリの内部状態を推定する方法において、
前記少なくとも１つのパラメータを獲得する段階と、
前記少なくとも１つのパラメータに基づき、前記バッテリの正極電極及び負極電極に係わる単一粒子モデルに基づいて算出された電気化学モデルを用いて前記バッテリの内部状態を推定する段階と、を含み、
前記電気化学モデルは、前記バッテリの正極電極及び負極電極のリチウムイオンの拡散差を考慮し、前記正極電極及び負極電極の内部リチウムイオン濃度を計算し、前記正極電極と負極電極との内部リチウムイオン濃度差を用いて前記バッテリの内部状態を推定するモデルである、バッテリ内部状態推定方法。

【請求項2】

前記少なくとも１つのパラメータは、前記バッテリの電圧、電流及び温度を含む、請求項１に記載のバッテリ内部状態推定方法。

【請求項3】

前記電気化学モデルは、前記バッテリの正極電極及び負極電極に係わる前記単一粒子モデルを、それぞれ複数層を有する球に離散化し、前記バッテリの正極電極及び負極電極の内部リチウムイオン濃度を計算するモデルである、請求項１に記載のバッテリ内部状態推定方法。

【請求項4】

前記電気化学モデルは、前記バッテリの正極電極及び負極電極の濃度分布による拡散係数を用いて前記バッテリの正極電極及び負極電極の内部リチウムイオン濃度を計算するモデルであり、
前記拡散係数は、前記バッテリの正極電極及び負極電極の前記単一粒子モデルの前記複数層で各層の濃度及び温度によって決定される、請求項３に記載のバッテリ内部状態推定方法。

【請求項5】

前記電気化学モデルは、前記バッテリの測定電圧と前記バッテリの開放電圧との差である過電位の値に基づいてバッテリの電圧を推定するモデルである、請求項３に記載のバッテリ内部状態推定方法。

【請求項6】

前記電気化学モデルは、前記バッテリの正極電極及び負極電極の前記単一粒子モデルの前記複数層で最外郭層のリチウムイオン濃度に係わる情報、前記バッテリの正極電極及び負極電極の平均リチウムイオン濃度に係わる情報、及び前記バッテリの電圧降下情報を用いて予測過電位の値を算出し、
前記予測過電位の値と既定の過電位比例係数を用いて前記過電位の値を算出するモデルである、請求項５に記載のバッテリ内部状態推定方法。

【請求項7】

前記既定の過電位比例係数は、前記予測過電位の値と前記過電位の値との関係をバトラー・ボルマー方程式でカーブフィッティングを用いて模写する実験値である、請求項６に記載のバッテリ内部状態推定方法。

【請求項8】

コンピュータ装置を用いて請求項１～７のうちいずれか１項の方法を実行させるために記録媒体に保存された、コンピュータプログラム。

【請求項9】

バッテリの少なくとも１つのパラメータを測定することで生成されるデータを保存するメモリと、
前記少なくとも１つのパラメータに基づき、前記バッテリの正極電極及び負極電極に係わる単一粒子モデルに基づいて算出された電気化学モデルを用いて前記バッテリの内部状態を推定するプロセッサと、を含み、
前記電気化学モデルは、前記バッテリの正極電極及び負極電極のリチウムイオンの拡散差を考慮して前記正極電極及び負極電極の内部リチウムイオン濃度を計算し、前記正極電極と負極電極との内部リチウムイオン濃度差を用いて前記バッテリの内部状態を推定するモデルである、バッテリ内部状態推定装置。

【請求項10】

前記少なくとも１つのパラメータは、前記バッテリの電圧、電流及び温度を含む、請求項９に記載のバッテリ内部状態推定装置。

【請求項11】

前記電気化学モデルは、前記バッテリの正極電極及び負極電極に係わる前記単一粒子モデルを、それぞれ複数層を有する球に離散化し、前記バッテリの正極電極及び負極電極の内部リチウムイオン濃度を計算するモデルである、請求項９に記載のバッテリ内部状態推定装置。

【請求項12】

前記電気化学モデルは、前記バッテリの正極電極及び負極電極の濃度分布による拡散係数を用いて前記バッテリの正極電極及び負極電極の内部リチウムイオン濃度を計算するモデルであり、
前記拡散係数は、前記バッテリの正極電極及び負極電極の前記単一粒子モデルの前記複数層で各層の濃度及び温度によって決定される、請求項１１に記載のバッテリ内部状態推定装置。

【請求項13】

前記電気化学モデルは、前記バッテリの測定電圧と前記バッテリの開放電圧との差である過電位の値に基づいてバッテリの電圧を推定するモデルである、請求項１１に記載のバッテリ内部状態推定装置。

【請求項14】

前記電気化学モデルは、前記バッテリの正極電極及び負極電極の前記単一粒子モデルの前記複数層で最外郭層のリチウムイオン濃度に係わる情報、前記バッテリの正極電極及び負極電極の平均リチウムイオン濃度に係わる情報、及び前記バッテリの電圧降下情報を用いて予測過電位の値を算出し、
前記予測過電位の値と既定の過電位比例係数とを用いて、前記過電位の値を算出するモデルである、請求項１３に記載のバッテリ内部状態推定装置。

【請求項15】

前記既定の過電位比例係数は、前記予測過電位の値と前記過電位の値との関係をバトラー・ボルマー方程式でカーブフィッティングを用いて模写する実験値である、請求項１４に記載のバッテリ内部状態推定装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、バッテリの電気化学モデルを用いてバッテリの内部状態を推定する方法及び装置に関する。

【背景技術】

【0002】

バッテリの内部状態推定は、バッテリ管理及び制御において最も重要な考慮要素の１つである。例えば、充電状態（ＳＯＣ： Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）、健康状態（ＳＯＨ： Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ）及び出力状態（ＳｔａｔｅＯｆＰｏｗｅｒ）などに係わる推定は、バッテリの性能をリアルタイムでモニタリングし、保持するのに非常に重要である。

【0003】

バッテリの内部状態推定において、リチウムイオン二次電池を数値的にモデル化してリチウムイオン二次電池でなされる移動現象を定量的かつ理論的な方式で理解しようとする試みがされてきた。また、最近では、バッテリ研究においてＳＰＭ（ｓｉｎｇｌｅ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｍｏｄｅｌ）のような電気化学モデルが用いられている。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本発明が解決しようとする課題は、バッテリの電気化学モデルを用いてバッテリの内部状態を推定する方法及び装置を提供することである。しかし、そのような課題は、一例示に過ぎず、これにより、本発明の範囲が限定されるものではない。

【課題を解決するための手段】

【0005】

上述した技術的課題を達成するための技術的手段として、本発明の一側面によるバッテリ内部状態の推定方法は、バッテリの少なくとも１つのパラメータを測定することで生成されるデータに基づいてバッテリの内部状態を推定するプロセッサを用いてバッテリの内部状態を推定する方法において、前記少なくとも１つのパラメータを獲得する段階、及び前記少なくとも１つのパラメータに基づき、前記バッテリの正極電極及び負極電極に係わる単一粒子モデルに基づいて算出された電気化学モデルを用いて前記バッテリの内部状態を推定する段階を含み、前記電気化学モデルは、前記バッテリの正極電極及び負極電極のリチウムイオンの拡散差を考慮し、前記正極電極及び負極電極の内部リチウムイオン濃度を計算し、前記正極電極と負極電極との内部リチウムイオン濃度差を用いて前記バッテリの内部状態を推定するモデルである、バッテリ内部状態推定方法を提供する。

【0006】

一例によれば、前記少なくとも１つのパラメータは、前記バッテリの電圧、電流及び温度を含みうる。

【0007】

他の例によれば、前記電気化学モデルは、前記バッテリの正極電極及び負極電極に係わる前記単一粒子モデルを、それぞれ複数層を有する球（ｓｐｈｅｒｅ）に離散化（ｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎ）し、前記バッテリの正極電極及び負極電極の内部リチウムイオン濃度を計算するモデルでもある。

【0008】

さらに他の例によれば、前記電気化学モデルは、前記バッテリの正極電極及び負極電極の濃度分布による拡散係数（ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）を用いて前記バッテリの正極電極及び負極電極の内部リチウムイオン濃度を計算するモデルであり、
前記拡散係数は、前記バッテリの正極電極及び負極電極の前記単一粒子モデルの前記複数層で各層の濃度及び温度によって決定されうる。

【0009】

さらに他の例によれば、前記電気化学モデルは、前記バッテリの測定電圧と前記バッテリの開放電圧（ｏｐｅｎ－ｃｉｒｃｕｉｔ ｖｏｌｔａｇｅ）との差である過電位（ｏｖｅｒｐｏｔｅｎｔｉａｌ）の値に基づいてバッテリの電圧を推定するモデルでもある。

【0010】

さらに他の例によれば、前記電気化学モデルは、前記バッテリの正極電極及び負極電極の前記単一粒子モデルの前記複数層において最外郭層のリチウムイオン濃度に係わる情報、前記バッテリの正極電極及び負極電極の平均リチウムイオン濃度に係わる情報、及び前記バッテリの電圧降下情報を用いて予測過電位の値を算出し、
前記予測過電位の値と既定の過電位比例係数を用いて前記過電位の値を算出するモデルでもある。

【0011】

さらに他の例によれば、前記既定の過電位比例係数は、前記予測過電位の値と前記過電位の値との関係をバトラー・ボルマー方程式（ＢｕｌｔｅｒＶｏｌｍｅｒ ｅｑｕａｔｉｏｎ）でカーブフィッティング（ｃｕｒｖｅ ｆｉｔｔｉｎｇ）を用いて模写する実験値でもある。

【0012】

上述した技術的課題を達成するための技術的手段として、コンピューティング装置を用いて上述した方法を実行させるために記録媒体に保存されたコンピュータプログラムが提供される。

【0013】

上述した技術的課題を達成するための技術的手段として、本発明の一側面によるバッテリ内部状態推定装置は、バッテリの少なくとも１つのパラメータを測定することで生成されるデータを保存するメモリ、及び前記少なくとも１つのパラメータに基づき、前記バッテリの正極電極及び負極電極に係わる単一粒子モデルに基づいて算出された電気化学モデルを用いて前記バッテリの内部状態を推定するプロセッサを含み、前記電気化学モデルは、前記バッテリの正極電極及び負極電極のリチウムイオンの拡散差を考慮し、前記正極電極及び負極電極の内部リチウムイオン濃度を計算し、前記正極電極と負極電極との内部リチウムイオン濃度差を用いて前記バッテリの内部状態を推定するモデルである、バッテリ内部状態推定装置を提供する。

【0014】

一例によれば、前記少なくとも１つのパラメータは、前記バッテリの電圧、電流及び温度を含みうる。

【0015】

他の例によれば、前記電気化学モデルは、前記バッテリの正極電極及び負極電極に係わる前記単一粒子モデルを、それぞれ複数層を有する球（ｓｐｈｅｒｅ）に離散化（ｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎ）し、前記バッテリの正極電極及び負極電極の内部リチウムイオン濃度を計算するモデルでもある。

【0016】

さらに他の例によれば、前記電気化学モデルは、前記バッテリの正極電極及び負極電極の濃度分布による拡散係数（ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）を用いて前記バッテリの正極電極及び負極電極の内部リチウムイオン濃度を計算するモデルであり、
前記拡散係数は、前記バッテリの正極電極及び負極電極の前記単一粒子モデルの前記複数層において各層の濃度及び温度によって決定されうる。

【0017】

さらに他の例によれば、前記電気化学モデルは、前記バッテリの測定電圧と前記バッテリの開放電圧（ｏｐｅｎ－ｃｉｒｃｕｉｔ ｖｏｌｔａｇｅ）との差である過電位（ｏｖｅｒｐｏｔｅｎｔｉａｌ）の値に基づいてバッテリの電圧を推定するモデルでもある。

【0018】

さらに他の例によれば、前記電気化学モデルは、前記バッテリの正極電極及び負極電極の前記単一粒子モデルの前記複数層において最外郭層のリチウムイオン濃度に係わる情報、前記バッテリの正極電極及び負極電極の平均リチウムイオン濃度に係わる情報、及び前記バッテリの電圧降下情報を用いて予測過電位の値を算出し、前記予測過電位の値と既定の過電位比例係数とを用いて前記過電位の値を算出するモデルでもある。

【0019】

さらに他の例によれば、前記既定の過電位比例係数は、前記予測過電位の値と前記過電位の値との関係をバトラー・ボルマー方程式（ＢｕｌｔｅｒＶｏｌｍｅｒ ｅｑｕａｔｉｏｎ）でカーブフィッティング（ｃｕｒｖｅ ｆｉｔｔｉｎｇ）を用いて模写する実験値でもある。

【発明の効果】

【0020】

本発明によれば、バッテリの正極と負極の活物質を１つの球体で表現した単一粒子モデル（ｓｉｎｇｌｅ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｍｏｄｅｌ， ＳＰＭ）に基づき、既存の短所であった、電流が大きい領域で電解質のリチウムイオン濃度によって発生するセル電圧模写の限界を克服しつつ、バッテリの内部状態を保持することができる。もちろん、そのような効果によって本発明の範囲が限定されるものではない。

【図面の簡単な説明】

【0021】

【図1】本発明の一実施例によるバッテリパックを概略的に示す図面である。

【図2】本発明の一実施例によるバッテリの単一粒子モデル（ｓｉｎｇｌｅ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｍｏｄｅｌ， ＳＰＭ）を説明するための例示的な図面である。

【図3】本発明の一実施例によるバッテリのリチウムイオン濃度の変化を説明するための図面である。

【図4】本発明の一実施例によるバッテリの単一粒子モデルを離散化する方法を説明するための図面である。

【図5】本発明の一実施例によるバトラー・ボルマー方程式（ＢｕｌｔｅｒＶｏｌｍｅｒ ｅｑｕａｔｉｏｎ）を説明するための図面である。

【図6】本発明の一実施例によるバッテリ内部状態推定方法を説明するためのフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0022】

以下、添付図面に基づいて本開示が属する技術分野で通常の知識を有する者が容易に実施可能なように多様な実施例を詳細に説明する。しかし、本開示の技術的思想は、多様な形態に変形されて具現されうるので、本明細書において説明する実施例に制限されない。本明細書に開示された実施例を説明するに当たり、関連した公知技術を具体的に説明することが、本開示の技術的思想の要旨を曖昧にしうると判断される場合、その公知技術に係わる具体的な説明を省略する。同一または類似の構成要素は、同じ参照番号を付し、それに係わる重複説明は省略する。

【0023】

本明細書においてある要素が他の要素と「連結」されていると記述されるとき、これは、「直接連結」されている場合のみならず、その中間に他の要素を挟んで「間接的に連結」されている場合も含む。ある要素が他の要素を「含む」とするとき、これは、特に反対となる記載がない限り、他の要素以外にさらに他の要素を排除するものではなく、さらに他の要素をさらに含むことを意味する。

【0024】

一部実施例は、機能的なブロック構成及び多様な処理段階によって説明されうる。そのような機能ブロックの一部または全部は、特定機能を行う多様な個数のハードウェア及び／またはソフトウェア構成によって具現されうる。例えば、本開示の機能ブロックは、１つ以上のマイクロプロセッサによって具現されるか、所定の機能のための回路構成によって具現されうる。本開示の機能ブロックは、多様なプログラミングまたはスクリプト言語によって具現されうる。本開示の機能ブロックは、１つ以上のプロセッサで実行されるアルゴリズムによって具現される。本開示の機能ブロックの遂行する機能は、複数の機能ブロックによって遂行されるか、本開示において複数の機能ブロックが遂行する機能は、１つの機能ブロックによって遂行されうる。また、本開示は、電子的な環境設定、信号処理、及び／または、データ処理のために、従来技術を採用することができる。

【0025】

図１は、本発明の一実施例によるバッテリパックを概略的に示す図面である。

【0026】

図１を参照すれば、バッテリパック１００は、バッテリ１１０、プロセッサ１５０、メモリ１６０、電圧測定部１２０、電流測定部１３０、及び温度測定部１４０を含みうる。

【0027】

バッテリ１１０は、少なくとも１つのバッテリセルを含み、バッテリ１１０は、充電可能な二次電池でもある。例えば、バッテリ１１０は、リチウム－イオン電池（ｌｉｔｈｉｕｍ ｉｏｎ ｂａｔｔｅｒｙ）を含みうる。

【0028】

バッテリ１１０に含まれるバッテリセルの個数及び連結方式は、バッテリパック１００に要求される電力量及び電圧などに基づいて決定されうる。例えば、バッテリセルは、互いに並列に連結されるか、直列及び並列に連結されうる。図１には、単に概念的な目的により、バッテリパック１００が１つのバッテリ１１０を含むように図示されているが、直列、並列または直列と並列に連結される複数のバッテリ１１０を含みうる。バッテリ１１０は、ただ１つのバッテリセルを含みうる。

【0029】

バッテリ１１０は、それぞれ複数のバッテリセルによって構成される複数のバッテリモジュールを含みうる。また、バッテリパック１００は、電気負荷または充電装置が連結される１対のパック端子１０１、１０２を含みうる。

【0030】

本明細書において、バッテリの内部状態を推定する対象としてバッテリは、バッテリ１１０でもあり、バッテリ１１０に含まれる少なくとも１つのバッテリセルそれぞれでもある。本明細書においては、１つのバッテリの内部状態を推定する方法について説明するが、バッテリ１１０に含まれる複数のバッテリセルそれぞれの内部状態を推定する方法にも同一に適用されうる。

【0031】

本発明の一実施例によるバッテリパックは、スイッチを含みうる。スイッチは、バッテリ１１０とパック端子１０１、１０２のうち１つ（例えば、１０１）の間に連結されうる。スイッチは、プロセッサ１５０によって制御されうる。図１に図示されていないが、バッテリパック１００は、バッテリ保護回路、ヒューズ、電流センサーなどをさらに含みうる。

【0032】

本発明の一実施例によるバッテリの内部状態を推定する装置は、プロセッサ１５０及びメモリ１６０を含む。

【0033】

プロセッサ１５０は、バッテリの内部状態を推定する装置の全般的な動作を制御する。例えば、プロセッサ１５０は、上述した動作を遂行するために、当業界に知られたプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ－Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、他のチップセット、論理回路、レジスタ、通信モデム及び／または、データ処理装置などを選択的に含む形態によっても具現される。

【0034】

プロセッサ１５０は、基本的な算術、ロジック及び入出力演算を遂行し、例えば、メモリ１６０に保存されたプログラムコードを実行することができる。プロセッサ１５０は、データをメモリ１６０に保存するか、メモリ１６０に保存されたデータをローディングすることができる。

【0035】

メモリ１６０は、プロセッサ１５０が判読可能な記録媒体であって、ＲＡＭ、ＲＯＭ及びディスクドライブのような非消滅性大容量記録装置（ｐｅｒｍａｎｅｎｔ ｍａｓｓ ｓｔｏｒａｇｅ ｄｅｖｉｃｅ）を含みうる。メモリ１６０には、運用体制（ＯＳ）と少なくとも１つのプログラムまたはアプリケーションコードが保存されうる。メモリ１６０には、本発明の一実施例によってバッテリの内部状態を推定するためのプログラムコードが保存されうる。例えば、メモリ１６０には、バッテリ１１０の少なくとも１つのパラメータを測定することで生成されるデータが保存されうる。また、メモリ１６０には、バッテリ１１０の固有容量が保存されうる。また、メモリ１６０には、バッテリ１１０のＳＯＣ－ＯＣＶ（Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ）データが保存されうる。例えば、前記データは、バッテリの充放電電流、端子電圧及び／または温度を含みうる。また、前記データは、バッテリの放電率を含みうる。メモリ１６０には、バッテリ１１０の少なくとも１つのパラメータを測定することで生成されるデータを用いてバッテリのＳＯＣを推定するためのプログラムコード、ＳＯＣ－ＯＣＶデータが保存されうる。バッテリ１１０の少なくとも１つのパラメータは、バッテリ１１０の端子電圧、充放電電流、及び／または周辺温度のような要素（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）または変数（ｖａｒｉａｂｌｅ）を意味する。

【0036】

バッテリの内部状態を推定する装置は、バッテリ１１０の少なくとも１つのパラメータを測定するための電圧測定部１２０、電流測定部１３０、及び温度測定部１４０をさらに含みうる。バッテリの内部状態を推定する装置は、車両の電子制御装置、充電装置のコントローラのような他の装置と通信するための通信モジュールをさらに含みうる。

【0037】

電圧測定部１２０は、バッテリ１１０の電圧を測定するように構成されうる。例えば、図１の構成に図示されたように、電圧測定部１２０は、バッテリ１１０の両端と電気的に連結されうる。また、電圧測定部１２０は、電気的信号を送受信するように、プロセッサ１５０と電気的に連結されうる。また、電圧測定部１２０は、プロセッサ１５０の統制下に、時間間隔を置いてバッテリ１１０の両端電圧を測定し、測定された電圧の大きさを示す信号をプロセッサ１５０に出力することができる。この際、プロセッサ１５０は、電圧測定部１２０から出力される信号からバッテリ１１０の電圧を決定しうる。例えば、電圧測定部１２０は、当業界で一般的に使用される電圧測定回路を用いて具現されうる。

【0038】

また、電流測定部１３０は、バッテリの電流を測定するように構成されうる。例えば、図１の構成に図示されたように、電流測定部１３０は、バッテリ１１０の充放電経路上に備えられた電流センサーと電気的に連結されうる。また、電流測定部１３０は、電気的信号を送受信可能なようにプロセッサ１５０と電気的に連結されうる。また、電流測定部１３０は、プロセッサ１５０の統制下に、時間間隔を置いてバッテリ１１０の充電電流または放電電流の大きさを反復測定し、測定された電流の大きさを示す信号をプロセッサ１５０に出力することができる。この際、プロセッサ１５０は、電流測定部１３０から出力される信号から電流の大きさを決定することができる。例えば、電流センサーは、当業界で一般的に使用されるホールセンサーまたはセンス抵抗を用いて具現されうる。

【0039】

温度測定部１４０は、バッテリの温度を測定するように構成されうる。例えば、図１の構成に図示されたように、温度測定部１４０は、バッテリ１１０と連結されてバッテリ１１０に備えられた二次電池の温度を測定することができる。また、温度測定部１４０は、電気的信号を送受信可能なようにプロセッサ１５０と電気的に連結されうる。また、温度測定部１４０は、時間間隔を置いて二次電池の温度を反復測定し、測定された温度の高さを示す信号をプロセッサ１５０に出力することができる。この際、プロセッサ１５０は、温度測定部１４０から出力される信号から二次電池の温度を決定することができる。例えば、温度測定部１４０は、当業界で一般的に使用される熱電対（ｔｈｅｒｍｏｃｏｕｐｌｅ）を用いて具現されうる。

【0040】

また、プロセッサ１５０は、電圧測定部１２０、電流測定部１３０、及び温度測定部１４０から受信したバッテリ１１０に係わる電圧測定値、電流測定値及び温度測定値のうち少なくとも１つ以上を用いて、バッテリ１１０の内部状態を推定することができる。例えば、プロセッサ１５０は、バッテリ１１０の充電状態（ＳＯＣ： Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）を推定することができる。ここで、ＳＯＣは、０％～１００％範囲でバッテリ１１０の残存量と対応する数値に算出されうる。

【0041】

本発明の一側面において、プロセッサ１５０は、バッテリ１１０の充放電電流を積算してバッテリ１１０のＳＯＣを推定することができる。ここで、バッテリ１１０の充電または放電が始まるとき、充電状態の初期値は、充電または放電が始まる前に測定したバッテリ１１０の開放電圧（ＯＣＶ： Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ）を用いて決定することができる。そのために、プロセッサ１５０は、開放電圧別に充電状態を定義したＳＯＣ－ＯＣＶデータに基づき、ＳＯＣ－ＯＣＶデータからバッテリ１１０の開放電圧に対応する充電状態をマッピングしうる。

【0042】

本発明の他の側面において、プロセッサ１５０は、拡張カルマンフィルタを用いてバッテリ１１０のＳＯＣを推定することができる。拡張カルマンフィルタ（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒ）は、二次電池の電圧、電流及び温度を用いて二次電池の充電状態を適応的に推定する数学的アルゴリズムを言う。

【0043】

バッテリ１１０のＳＯＣは、前述した電流積算法または拡張カルマンフィルタ以外にも二次電池の電圧、電流及び温度を選択的に活用して充電状態を推定することができる他の公知の方法によっても決定されうる。

【0044】

図２は、本発明の一実施例によるバッテリの単一粒子モデル（ｓｉｎｇｌｅ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｍｏｄｅｌ， ＳＰＭ）を説明するための例示的な図面である。また、図３は、本発明の一実施例によるバッテリのリチウムイオン濃度の変化を説明するための図面である。

【0045】

図２及び図３を参照すれば、バッテリの負極は、バッテリ充電時、リチウムイオン（Ｌｉ－ｉｏｎ）がインターカレーション（ｉｎｔｅｒｃａｌａｔｉｏｎ）されて最外郭から濃度が上昇し、逆に、正極は、リチウムイオン（Ｌｉ－ｉｏｎ）が抜け出つつ、最外郭から濃度が低くなる。ここで、バッテリの単一粒子モデル（Ｓｉｎｇｌｅ ｐａｒｔｉｃｌｅｍｏｄｅｌ）の正極と負極に印加される電流情報（境界条件（ｂｏｕｎｄａｒｙ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ））は、同一なので、単一粒子モデル（ＳＰＭ）内部の正極から抜け出たリチウムイオン（Ｌｉ－ｉｏｎ）量と負極内部に入り込まれたリチウムイオン（Ｌｉ－ｉｏｎ）量は同一である。

【0046】

また、バッテリの負極の充電されたリチウムイオン（Ｌｉ－ｉｏｎ）濃度を単一粒子モデル（ＳＰＭ）に入りうる最大濃度であるＣ_{ｓ，ｍａｘ}で除算して正規化（ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ）させれば、ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ Ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）になる。但し、バッテリの正極では、リチウムイオン（Ｌｉ－ｉｏｎ）が抜け出すので、ＳＯＣが高くなるほど、濃度が低くなる形態に模写されねばならないが、図３に図示されたように、本発明では、バッテリの正極でも、リチウムイオン（Ｌｉ－ｉｏｎ）の流出量を基準に定義し、充電が多くなるほど、リチウムイオン（Ｌｉ－ｉｏｎ）の流出量が多くなるとも見られるので、負極と同一であると見なされうる。すなわち、バッテリの負極では、濃度が増加量を基準として定義し、バッテリの正極では、濃度減少量を基準としてＣ_ｓを定義しうる。ここで、Ｃ_ｓは、リチウムイオン濃度を示し、Ｃ_ｓ，ｐは、正極電極リチウムイオン濃度（ｍｏｌ ｍ^－３）を示し、Ｃ_ｓ，ｎは、負極電極リチウムイオン濃度（ｍｏｌ ｍ^－３）を示しうる。

【0047】

例えば、バッテリの正極は、ＬｉＣｏＯ_２、バッテリの負極は、Ｃからなるバッテリを仮定する場合、充電時にＳＯＣが０％から１００％になるとき、負極では、Ｌｉ_ｘＣ_６がｘ＝０からｘ＝１に大きくなり、バッテリの正極では、Ｌｉ_ｙＣｏＯ_２のｙ＝１からｙ＝０に減少する。本発明の単一粒子モデル（ＳＰＭ）では、電解液にリチウムイオン（Ｌｉ－ｉｏｎ）濃度を考慮せず、正極と負極のリチウムイオン（Ｌｉ－ｉｏｎ）濃度の総和は保存されるので、ｙ＝１－ｘと示しうる。したがって、ｘ側面で正極と負極とを展開すれば、同じ数式を正極と負極との拡散（ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ）差のみを考慮すれば良い。また、単一粒子モデルで使用する具体構造内の平均濃度を計算すれば、正極と負極に印加される電流が同一なので、平均値である

【数1】

と

【数2】

の値は、ＳＯＣと同一である。ここで、

【数3】

は、正極電極の平均リチウム濃度（ｍｏｌ ｍ^－３）を示し、

【数4】

は、負極電極の平均リチウム濃度（ｍｏｌ ｍ^－３）を示しうる。

【0048】

また、バッテリの正極と負極それぞれの拡散（ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ）程度は異なるので、多様なＳＯＣ、温度によって拡散差が広くなり、セル電圧や単一粒子（Ｓｉｎｇｌｅ ｐａｒｔｉｃｌｅ）内部濃度勾配差が示し、それを拡張して利用すれば、アノード・セパレータ（ａｎｏｄｅ－ｓｅｐａｒａｔｏｒ）部位の電解質の濃度や電位を予測するのに使用することができる。

【0049】

図４は、本発明の一実施例によるバッテリの単一粒子モデルを離散化する方法を説明するための図面である。

【0050】

図４を参照すれば、本発明の一実施例によるバッテリの正極電極及び負極電極に係わる単一粒子モデルについて複数層を有する球（ｓｐｈｅｒｅ）に離散化（ｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎ）された図面が図示されている。

【0051】

【数5】

【数6】

ここで、Ｃ_ｓ，ｐは、正極電極リチウムイオン濃度（ｍｏｌ ｍ^－３）を示し、Ｃ_ｓ，ｎは、負極電極リチウムイオン濃度（ｍｏｌ ｍ^－３）を示す。また、Ｄ_ｓ，ｐは、正極電極粒子の拡散係数（ｍ^２ｓ^－１）を示し、Ｄ_ｓ，ｎは、負極電極粒子の拡散係数（ｍ^２ｓ^－１）を示す。

【0052】

例えば、図４に図示されたように、Ｃ_ｓ，ｐＣ_ｓ，ｎそれぞれに対して前記数式１と数式２の数式を展開してバッテリの内部状態（ｓｔａｔｅ）を推定するとき、バッテリの単一粒子モデルは、Ｎ層の層（ｌａｙｅｒ）を有する球（ｓｐｈｅｒｅ）に分けられ、それぞれ下記数式３～数式７のように離散化（ｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎ）されうる。具体的に、数式１及び２が数式３のように離散化され、数式３を解くためには、層（ｌａｙｅｒ）の両端における境界条件（ｂｏｕｎｄａｒｙ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）を確認せねばならない。また、最初の層（ｌａｙｅｒ）ではさらに内側へ拡散が展開され得ないので、数式４のように、Ｎ番目層（ｌａｙｅｒ）（最外郭層（ｌａｙｅｒ））での球外部の境界条件（ｂｏｕｎｄａｒｙ ｃｏｎｄｉｔｏｎ）によって濃度が異なるので、数式５のような表記が可能である。すなわち、外部から流入される電流と容量の関係によって数式６の関係が影響を及ぼすので、数式６を数式５に代入すれば、数式７で表現されうる。

【0053】

【数7】

【数8】

【数9】

【数10】

【数11】

ここで、Ｉは、バッテリ電流（Ａ）を示し、Ｒは、電極粒子の半径（ｍ）を示し、Ａは、電極の面積（ｍ^２）、δは、電極の厚さ（ｍ）、Ｆは、ファラデー定数（Ｃ／ｍｏｌ）、εは、活物質の体積分率を示す。

【0054】

前記数式１と数式２は、数式３～数式７のように離散化（ｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎ）して正極及び負極それぞれに対して数式が展開されうる。また、Ｄ_ｓ，ｒｋは、正極と負極の濃度分布による拡散係数（ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）であり、当該位置の濃度と温度によって決定される値である。

【0055】

【数12】

【数13】

【数14】

【数15】

ここで、Ｒ_ｏは、抵抗（Ｏｈｍ）を示し、Ｔは、バッテリの温度（℃またはＫ）を示し、ＯＣＰは、開放電位（ｏｐｅｎ－ｃｉｒｃｕｉｔ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ）を示し、ＯＣＰ_ｐは、正極電極のＯＣＰ、ＯＣＰ_ｎはｍ負極電極のＯＣＰを示し、Ｃ_{ｓ，ｐ，ｓｕｒｆａｃｅ}は、正極最外郭層（ｌａｙｅｒ）のリチウム濃度（ｍｏｌ ｍ^－３）、Ｃ_{ｓ，ｎ，ｓｕｒｆａｃｅ}は、負極最外郭層（ｌａｙｅｒ）のリチウム濃度（ｍｏｌ ｍ^－３）を示す。また、

【数16】

は、正極電極の平均リチウム濃度（ｍｏｌ ｍ^－３）を示し、

【数17】

は、負極電極の平均リチウム濃度（ｍｏｌ ｍ^－３）を示しうる。また、Ｋ_Ｒは、過電位（ｏｖｅｒｐｏｔｅｎｔｉａｌ）比例係数を示しうる。

【0056】

ηは、過電位（ｏｖｅｒｐｏｔｅｎｔｉａｌ）を示す。過電位（ｏｖｅｒｐｏｔｅｎｔｉａｌ）は、前記数式８においてセル電圧Ｖと開放電圧（ＯＣＶ）との差であり、数式８に数式９を代入すれば、セル電圧を予測することができる。しかし、本発明による電気化学モデルで計算された予測過電位の値（ｐｒｉｏｒｉ ｏｖｅｒｐｏｔｅｎｔｉａｌ）η_－は、実際過電位の値ηと差が発生するが、その理由は、バトラー・ボルマー（ｂｕｔｌｅｒ－ｖｏｌｍｅｒ）関係のためである。例えば、図５を共に参照すれば、バトラー・ボルマー（ｂｕｔｌｅｒ－ｖｏｌｍｅｒ）関係が図示されている。

【0057】

本発明では、本発明による電気化学モデルで計算された前記数式１０と数式８で実際測定されたセル電圧とＯＣＶとの差を用いてバトラー・ボルマー（ｂｕｔｌｅｒ－ｖｏｌｍｅｒ）関係を模写する数式１１の形態に予測過電位の値（ｐｒｉｏｒｉ ｏｖｅｒｐｏｔｅｎｔｉａｌ）η_－と実際過電位の値ηの関係を一般化した。例えば、過電位比例係数Ｋ_Ｒは、実験を通じて導出された実験値であり、カーブフィッティング（ｃｕｒｖｅ ｆｉｔｔｉｎｇ）を用いた一例である。本発明によれば、予測過電位の値（ｐｒｉｏｒｉ ｏｖｅｒｐｏｔｅｎｔｉａｌ）η_－と実際過電位の値ηの関係を用いて電流密度と過電位（ｏｖｅｒｐｏｔｅｎｔｉａｌ）との繰り返し（ｉｔｅｒａｔｉｏｎ）なしに関係を導出することができる。

【0058】

前記数式１０は、バッテリの正極電極及び負極電極の最外郭濃度と正極電極及び負極電極の平均リチウム濃度情報、電圧降下（ＩＲ ｄｒｏｐ）情報を用いて導出され、前記数式８で測定された電圧Ｖと正極電極及び負極電極の平均リチウム濃度情報をＯＣＰに変形して実際過電位の値ηとの関係と前記数式１１のようにカーブフィッティング（ｃｕｒｖｅ ｆｉｔｔｉｎｇ）を通じて導出されうる。

【0059】

数式８～数式１１において、下記数式１２を参照すれば、正極ＯＣＰと負極ＯＣＰとのＳＯＣを差し引くと、意味上ＳＯＣによるＯＣＶが導出されうる。

【0060】

【数18】

ここで、

【数19】

は、正極から抜け出た平均リチウムイオン濃度／最大濃度なので、正極のＳＯＣを示す。また、

【数20】

は、負極に流入された平均リチウムイオン濃度／最大濃度なので、負極のＳＯＣを示す。また、ＳＯＣ_ｐ＝ＳＯＣ_ｎ＝ＳＯＣにおいて正極と負極がいずれも単一粒子（ｓｉｎｇｌｅ ｐａｒｔｉｃｌｅ）なので、正極及び負極ＳＯＣは、ＳＯＣと同一である。

【0061】

数式８において、η（過電位（ｏｖｅｒｐｏｔｅｎｔｉａｌ））は、測定したセル電圧Ｖと安定化されたときの電圧ＯＣＶとの差によって定義すれば、過電位（ｏｖｅｒｐｏｔｅｎｔｉａｌ）は、測定したセル電圧ＶからＯＣＶの電圧を差し引いて求めることができ、該過電位（ｏｖｅｒｐｏｔｅｎｔｉａｌ）と数式１０の予測過電位の値（ｐｒｉｏｒｉ ｏｖｅｒｐｏｔｅｎｔｉａｌ）η_－との関係を、実験を通じてグラフで示してバトラー・ボルマー方程式（ＢｕｌｔｅｒＶｏｌｍｅｒ ｅｑｕａｔｉｏｎ）を模写するように、カーブフィッティング（ｃｕｒｖｅ ｆｉｔｔｉｎｇ）を遂行すれば、数式１２のような数式とＫ_Ｒ（過電位比例係数）が算出されうる。例えば、過電位比例係数は、シグモイド関数、ロジスティック関数、双曲線正接、逆正接、代数関数などを用いて算出されうる。

【0062】

図６は、本発明の一実施例によるバッテリ内部状態推定方法を説明するためのフローチャートである。本発明の一実施例によるバッテリの内部状態を推定する方法は、図１に図示されたプロセッサ１５０によって遂行されうる。ここで、プロセッサ１５０は、バッテリの少なくとも１つのパラメータに基づき、バッテリの正極電極及び負極電極に係わる単一粒子モデルに基づいて算出された電気化学モデルを用いてバッテリの内部状態を推定することができる。

【0063】

図６を参照すれば、段階Ｓ１１０において、プロセッサ１５０は、バッテリの少なくとも１つのパラメータを獲得することができる。例えば、本発明の一実施例による少なくとも１つのパラメータは、バッテリの電圧、電流及び温度を含みうる。

【0064】

段階Ｓ１２０において、プロセッサ１５０は、バッテリの少なくとも１つのパラメータに基づき、バッテリの正極電極及び負極電極に係わる単一粒子モデルに基づいて算出された電気化学モデルを用いてバッテリの内部状態を推定することができる。

【0065】

本発明の一実施例による電気化学モデルは、バッテリの正極電極及び負極電極のリチウムイオンの拡散差を考慮して正極電極及び負極電極の内部リチウムイオン濃度を計算し、正極電極と負極電極との内部リチウムイオン濃度差を用いてバッテリの内部状態を推定するモデルでもある。

【0066】

また、本発明の一実施例による電気化学モデルは、バッテリの正極電極及び負極電極に係わる単一粒子モデルを、それぞれ複数層を有する球（ｓｐｈｅｒｅ）に離散化（ｄｉｓｃｒｅｔｉｚａｔｉｏｎ）してバッテリの正極電極及び負極電極の内部リチウムイオン濃度を計算するモデルでもある。

【0067】

また、本発明の一実施例による電気化学モデルは、バッテリの正極電極及び負極電極の濃度分布による拡散係数（ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）を用いてバッテリの正極電極及び負極電極の内部リチウムイオン濃度を計算するモデルでもある。

【0068】

本発明の一実施例による拡散係数は、バッテリの正極電極及び負極電極の単一粒子モデルの複数層で各層の濃度及び温度によって決定されうる。

【0069】

また、本発明の一実施例による電気化学モデルは、バッテリの測定電圧とバッテリの開放電圧（ｏｐｅｎ－ｃｉｒｃｕｉｔ ｖｏｌｔａｇｅ）との差である過電位（ｏｖｅｒｐｏｔｅｎｔｉａｌ）の値に基づいてバッテリの電圧を推定するモデルでもある。

【0070】

また、本発明の一実施例による電気化学モデルは、バッテリの正極電極及び負極電極の単一粒子モデルの複数層で最外郭層のリチウムイオン濃度に係わる情報、バッテリの正極電極及び負極電極の平均リチウムイオン濃度に係わる情報、及びバッテリの電圧降下情報を用いて予測過電位の値を算出するモデルでもある。

【0071】

また、本発明の一実施例による電気化学モデルは、予測過電位の値と既定の過電位比例係数を用いて過電位の値を算出するモデルでもある。

【0072】

また、本発明の一実施例による既定の過電位比例係数は、予測過電位の値及び過電位の値との関係をバトラー・ボルマー方程式（ＢｕｌｔｅｒＶｏｌｍｅｒ ｅｑｕａｔｉｏｎ）でカーブフィッティング（ｃｕｒｖｅ ｆｉｔｔｉｎｇ）を用いて模写する実験値でもある。

【0073】

本発明によれば、本発明によるバッテリモデルは、単一粒子（Ｓｉｎｇｌｅ ｐａｒｔｉｃｌｅ）形態の電気化学モデルであって、電解質（電解液）の拡散（ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ）より固体粒子（ｓｏｌｉｄ ｐａｒｔｉｃｌｅ）内部の拡散が主に影響を及ぼす計算量を減少させたモデル（ｒｅｄｕｃｅ ｏｒｄｅｒ ｍｏｄｅｌ）であり、パラメータは、正極と負極の拡散（ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ）と抵抗で表現されうる。

【0074】

また、本発明によるバッテリモデルは、等価モデルの場合にも、電気化学モデルの表面Ｌｉ濃度（ｓｕｒｆａｃｅ Ｌｉ－ｄｅｎｓｉｔｙ）を計算することと類似した概念である表面ＳＯＣ（ｓｕｒｆａｃｅ ＳＯＣ）を導出するモデルである。

【0075】

また、本発明によるバッテリモデルは、正極／負極間拡散（Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ）差を考慮して正極と負極内部のＬｉ濃度（Ｌｉ－ｄｅｎｓｉｔｙ）情報を導出するモデルである。

【0076】

また、本発明によるバッテリモデルは、正／負極の拡散（ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ）差で発生する正／負極内部のＬｉ濃度（Ｌｉ－ｄｅｎｓｉｔｙ）分布、正／負極間Ｌｉ濃度（Ｌｉ－ｄｅｎｓｉｔｙ）情報差を用いて電解質の濃度、電位を予測し、それを通じて特定位置の電位を予測するモデル（例：アノード・セパレータ（ａｎｏｄｅ－ｓｅｐａｒａｔｏｒ）部位のアノード電位（ａｎｏｄｅ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ））に拡張が可能である。

【0077】

前述した多様な実施例は、一例示であって、互いに区別されて独立して実施されねばならないものではない。本明細書において説明された実施例は、互いに組み合わせられた形態にも実施される。

【0078】

前述した多様な実施例は、コンピュータ上で多様な構成要素を通じて実行されうるコンピュータプログラムの形態によって具現され、そのようなコンピュータプログラムは、コンピュータで読取り可能な媒体に記録されうる。この際、媒体は、コンピュータで実行可能なプログラムを保存し続けるか、実行またはダウンロードのために臨時保存するものでもある。また、媒体は、単一または複数のハードウェアが結合された形態の多様な記録手段または保存手段でもあるが、あるコンピュータシステムに直接接続される媒体に限定されず、ネットワーク上に分散存在するものでもある。媒体の例示としては、ハードディスク、フロッピィーディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭ及びＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）のような磁気－光媒体（ｍａｇｎｅｔｏ－ｏｐｔｉｃａｌ ｍｅｄｉｕｍ）、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどを含み、プログラム命令語が保存されるように構成されたものもある。また、他の媒体の例示として、アプリケーションを流通するアプリストアやその他の多様なソフトウェアを供給ないし流通するサイト、サーバなどで管理する記録媒体ないし保存媒体も挙げられる。

【0079】

本明細書において、「部」、「モジュール」などは、プロセッサまたは回路のようなハードウェア構成（ｈａｒｄｗａｒｅ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）、及び／またはプロセッサのようなハードウェア構成によって実行されるソフトウェア構成（ｓｏｆｔｗａｒｅ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）でもある。例えば、「部」、「モジュール」などは、ソフトウェア構成要素、客体指向ソフトウェア構成要素、クラス構成要素及びタスク構成要素のような構成要素と、プロセス、関数、属性、プロシージャ、サブルーチン、プログラムコードのセグメント、ドライバ、ファームウエア、マイクロコード、回路、データ、データベース、データ構造、テーブル、アレイ及び変数によっても具現される。

【0080】

前述した本発明の説明は、一例示に過ぎず、本発明が属する技術分野の通常の知識を有する者は、本発明の技術的思想や必須な特徴を変更せずとも、他の具体的な形態に容易に変形可能であるということを理解するであろう。したがって、以上で記述した実施例は、あらゆる面で例示的なものであり、限定的なものではないと理解せねばならない。例えば、単一型と説明されている各構成要素は、分散されて実施されもし、同様に分散されていると説明されている構成要素も結合された形態に実施されうる。

【0081】

本発明の範囲は、前記詳細な説明よりは、後述する特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲の意味及び範囲、そしてその均等概念から導出されるあらゆる変更または変形された形態が、本発明の範囲に含まれると解釈されねばならない。

【符号の説明】

【0082】

１００ バッテリパック
１１０ バッテリ
１２０ 電圧測定部
１３０ 電流測定部
１４０ 温度測定部
１５０ プロセッサ
１６０ メモリ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】