特表 2024-532750 バッテリー状態推定方法およびその方法を提供するバッテリーシステム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-09-10

(54)【発明の名称】バッテリー状態推定方法およびその方法を提供するバッテリーシステム

(51)【国際特許分類】

   G01R 31/367 20190101AFI20240903BHJP

   G01R 31/382 20190101ALI20240903BHJP

   G01R 31/385 20190101ALI20240903BHJP

   G01R 31/392 20190101ALI20240903BHJP

   H02J 7/00 20060101ALI20240903BHJP

   G01R 31/396 20190101ALI20240903BHJP

【ＦＩ】

G01R31/367

G01R31/382

G01R31/385

G01R31/392

H02J7/00 X

H02J7/00 Y

G01R31/396

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2024508069

(86)(22)【出願日】2022-11-21

(85)【翻訳文提出日】2024-02-08

(86)【国際出願番号】 KR2022018435

(87)【国際公開番号】W WO2023136455

(87)【国際公開日】2023-07-20

(31)【優先権主張番号】10-2022-0005739

(32)【優先日】2022-01-14

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】521065355

【氏名又は名称】エルジー エナジー ソリューション リミテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100188558

【弁理士】

【氏名又は名称】飯田 雅人

(74)【代理人】

【識別番号】100110364

【弁理士】

【氏名又は名称】実広 信哉

(72)【発明者】

【氏名】ゴン・チェ

(72)【発明者】

【氏名】ドン・ヒョン・キム

(72)【発明者】

【氏名】スン・ジュ・ホン

【テーマコード（参考）】

2G216

5G503

【Ｆターム（参考）】

2G216BA02

2G216BA03

2G216BA21

2G216BA23

2G216BA25

2G216BA71

5G503AA07

5G503BA03

5G503BB01

5G503DA08

5G503EA05

5G503EA08

5G503FA06

5G503GD02

(57)【要約】

本発明は、バッテリーの状態を推定する方法およびその方法を提供するバッテリーシステムに関し、本発明のバッテリーシステムは、複数のバッテリーセルを含むバッテリー、バッテリーシステムが搭載されるシステムと通信して前記システムの識別情報を受信する通信部、前記複数のバッテリーセルの複数のセル電圧、前記バッテリーの電流および温度のうち少なくとも一つのバッテリー情報を収集するモニタリング部、所定のアルゴリズムに従って、前記バッテリー情報に基づいて前記複数のバッテリーセルのそれぞれの充電率（ＳＯＣ，Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）を推定する複数のＳＯＣ推定モデルと、前記識別情報に対応する第１加重値とを格納する格納部、及び前記複数のバッテリーセルのそれぞれに対して、前記複数のＳＯＣ推定モデルが推定した複数のＳＯＣに前記第１加重値を適用した結果を合算して第１ＳＯＣの平均値を算出する制御部を含む。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数のバッテリーセルを含むバッテリーと、
バッテリーシステムが搭載される上位システムと通信して前記上位システムの識別情報を受信する通信部と、
前記複数のバッテリーセルの複数のセル電圧、前記バッテリーの電流および温度のうち少なくとも一つのバッテリー情報を収集するモニタリング部と、
所定のアルゴリズムに従って、前記バッテリー情報に基づいて前記複数のバッテリーセルのそれぞれの充電率（ＳＯＣ，Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）を推定する複数のＳＯＣ推定モデルと、前記識別情報に対応する第１加重値とを格納する格納部と、
前記複数のバッテリーセルのそれぞれに対して、前記複数のＳＯＣ推定モデルが推定した複数のＳＯＣに前記第１加重値を適用した結果を合算して第１ＳＯＣの平均値を算出する制御部と
を含む、バッテリーシステム。

【請求項2】

前記制御部は、
前記複数のバッテリーセルのそれぞれに対して、前記識別情報および既設定された所定の推定条件に対応する第２加重値を前記複数のＳＯＣに適用した結果を合算して第２ＳＯＣの平均値を算出する、請求項１に記載のバッテリーシステム。

【請求項3】

前記推定条件は、
前記収集された複数のセル電圧のそれぞれを所定の基準値を比較した結果に応じて決定される、請求項２に記載のバッテリーシステム。

【請求項4】

前記格納部は、
前記バッテリーシステムが搭載可能な複数の上位システムのそれぞれに対する複数の識別情報と、前記複数の識別情報のそれぞれに対応する複数の第１加重値と、前記複数の識別情報および前記推定条件のそれぞれに対応する複数の第２加重値とを格納する、請求項２または３に記載のバッテリーシステム。

【請求項5】

複数のバッテリーセルを含むバッテリーと、
バッテリーシステムが搭載される上位システムと通信して前記上位システムの識別情報を受信する通信部と、
前記複数のバッテリーセルの複数のセル電圧、前記バッテリーの電流、および温度のうち少なくとも一つのバッテリー情報を収集するモニタリング部と、
所定のアルゴリズムに従って、前記バッテリー情報に基づいて前記複数のバッテリーセルのそれぞれの健全度（ＳＯＨ，Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ）を推定する複数のＳＯＨ推定モデルと、前記識別情報に対応する第１加重値とを格納する格納部と、
前記複数のバッテリーセルのそれぞれに対して、前記複数のＳＯＨ推定モデルが推定した複数のＳＯＨに前記第１加重値を適用した結果を合算して第１ＳＯＨの平均値を算出する制御部と
を含む、バッテリーシステム。

【請求項6】

前記制御部は、
前記複数のバッテリーセルのそれぞれに対して、前記識別情報および既設定された所定の推定条件に対応する第２加重値を前記複数のＳＯＨに適用した結果を合算して第２ＳＯＨの平均値を算出する、請求項５に記載のバッテリーシステム。

【請求項7】

前記推定条件は、
前記収集された複数のセル電圧のそれぞれを所定の基準値と比較した結果に応じて決定される、請求項６に記載のバッテリーシステム。

【請求項8】

前記格納部は、
前記バッテリーシステムが搭載可能な複数の上位システムのそれぞれに対する複数の識別情報と、前記複数の識別情報のそれぞれに対応する複数の第１加重値と、前記複数の識別情報および前記推定条件のそれぞれに対応する複数の第２加重値とを格納する、請求項６または７に記載のバッテリーシステム。

【請求項9】

バッテリーシステムが搭載される上位システムの識別情報に対応する第１加重値を決定する段階と、
所定のアルゴリズムに従って、バッテリー情報に基づいてバッテリーに含まれている複数のバッテリーセルのそれぞれの充電率（ＳＯＣ，Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）を推定する複数のＳＯＣ推定モデルから複数のＳＯＣを受信する段階と、
前記複数のバッテリーセルのそれぞれに対して、前記複数のＳＯＣに前記第１加重値を適用した結果を合算して第１ＳＯＣの平均値を算出する段階と
を含み、
前記バッテリー情報は、
前記複数のバッテリーセルの複数のセル電圧、前記バッテリーの電流および温度のうち少なくとも一つを含む、バッテリー状態推定方法。

【請求項10】

前記第１加重値を決定する段階は、
前記上位システムの識別情報および既設定された所定の推定条件に対応する第２加重値を決定する段階を含み、
前記算出する段階は、
前記複数のバッテリーセルのそれぞれに対して、前記複数のＳＯＣに前記第２加重値を適用した結果を合算して第２ＳＯＣの平均値を算出する段階を含む、請求項９に記載のバッテリー状態推定方法。

【請求項11】

前記推定条件は、
前記複数のセル電圧のそれぞれを所定の基準値と比較した結果に応じて決定される、請求項１０に記載のバッテリー状態推定方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

［関連出願との相互引用］
本出願は、２０２２年０１月１４日付の韓国特許出願第１０－２０２２－０００５７３９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。

【0002】

本発明は、バッテリーのＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）、ＳＯＨ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ）、ＳＯＰ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｐｏｗｅｒ）等（以下、ＳＯＸ）のようなバッテリーの状態を推定する方法およびその方法を提供するバッテリーシステムに関する。

【背景技術】

【0003】

電気自動車またはハイブリッド自動車のように高出力製品に搭載されるバッテリーは、負荷に高電圧を供給しなければならないため、直列または並列接続された多数のセルを含む。環境に優しいエコカーにとって、バッテリーの性能は正に自動車の性能と直結する問題であるため、バッテリーの状態を効率的に管理するバッテリー管理システム（Ｂａｔｔｅｒｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ、以下、ＢＭＳ）の役割が重要である。

【0004】

ＢＭＳは、バッテリーに流れるバッテリー電流、複数のバッテリーセルの複数のセル電圧およびバッテリー温度など（以下、バッテリーデータ）に基づいて、バッテリー（またはバッテリーセル）の充電率（ＳＯＣ，Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）、健全度（ＳＯＨ，Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ）、充放電可能電力（ＳＯＰ，Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｐｏｗｅｒ）等を推定して、推定された結果に基づいてバッテリーの状態を診断する。バッテリーの状態を診断した結果、異常（ｅｒｒｏｒ）が発生する場合、ＢＭＳは、診断結果をバッテリーシステムが搭載された上位システム（例えば、自動車、バイク、ＥＳＳなど）に伝達して上位システムの全般的な安全および性能が管理されるようにする。

【0005】

一方、バッテリーセルの非線形性により、バッテリーの充電率（ＳＯＣ）、健全度（ＳＯＨ）、充放電可能電力（ＳＯＰ）等は、直接測定が不可能である。そこで、ＢＭＳは、ＳＯＣ推定モデル、ＳＯＨ推定モデル、ＳＯＰ推定モデルを含み、各推定モデルは、バッテリーデータに基づいてバッテリーの充電率（ＳＯＣ）、健全度（ＳＯＨ）、充放電可能電力（ＳＯＰ）等を推定する。

【0006】

しかし、直接的な測定方法ではなく、間接的な推定方法で導き出された結果に基づいてバッテリーを診断することによって、診断結果を信頼しにくい問題がある。これを解決するために、近年、複数の推定モデルに加重値を反映して充電率（ＳＯＣ）等を推定する方法が使用されている。しかし、これも、バッテリーシステムが搭載された上位システムの種類や状態などを考慮せずに一律に定められた加重値を反映することによって、推定方法に対する信頼度の問題を根本的に解決することができない状況である。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

本発明は、バッテリーシステムが搭載された上位システムに最適化した加重値を複数の推定モデルに反映してバッテリーの状態（ＳＯＣ、ＳＯＨ、ＳＯＰなど）を推定するバッテリー状態推定方法およびその方法を提供するバッテリーシステムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明の一特徴に係るバッテリーシステムは、複数のバッテリーセルを含むバッテリー、バッテリーシステムが搭載されるシステムと通信して前記システムの識別情報を受信する通信部、前記複数のバッテリーセルの複数のセル電圧、前記バッテリーの電流および温度のうち少なくとも一つのバッテリー情報を収集するモニタリング部、所定のアルゴリズムに従って、前記バッテリー情報に基づいて前記複数のバッテリーセルのそれぞれの充電率（ＳＯＣ，Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）を推定する複数のＳＯＣ推定モデルと、前記識別情報に対応する第１加重値とを格納する格納部、及び前記複数のバッテリーセルのそれぞれに対して、前記複数のＳＯＣ推定モデルが推定した複数のＳＯＣに前記第１加重値を適用した結果を合算して第１ＳＯＣの平均値を算出する制御部を含む。

【0009】

前記制御部は、前記複数のバッテリーセルのそれぞれに対して、前記識別情報および既設定された所定の推定条件に対応する第２加重値を前記複数のＳＯＣに適用した結果を合算して第２ＳＯＣの平均値を算出することができる。

【0010】

前記推定条件は、前記収集された複数のセル電圧のそれぞれを所定の基準値を比較した結果に応じて決定することができる。

【0011】

前記格納部は、前記バッテリーシステムが搭載可能な複数の上位システムのそれぞれに関する複数の識別情報と、前記複数の識別情報のそれぞれに対応する複数の第１加重値と、前記複数の識別情報および前記推定条件のそれぞれに対応する複数の第２加重値とを格納する。

【0012】

本発明の他の特徴に係るバッテリーシステムは、複数のバッテリーセルを含むバッテリー、バッテリーシステムが搭載されるシステムと通信して前記システムの識別情報を受信する通信部、前記複数のバッテリーセルの複数のセル電圧、前記バッテリーの電流、および温度のうち少なくとも一つのバッテリー情報を収集するモニタリング部、所定のアルゴリズムに従って、前記バッテリー情報に基づいて前記複数のバッテリーセルのそれぞれの健全度（ＳＯＨ，Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ）を推定する複数のＳＯＨ推定モデルと、前記識別情報に対応する第１加重値とを格納する格納部、及び前記複数のバッテリーセルのそれぞれに対して、前記複数のＳＯＨ推定モデルが推定した複数のＳＯＨに前記第１加重値を適用した結果を合算して第１ＳＯＨの平均値を算出する制御部を含む。

【0013】

前記制御部は、前記複数のバッテリーセルのそれぞれに対して、前記識別情報および既設定された所定の推定条件に対応する第２加重値を前記複数のＳＯＨに適用した結果を合算して第２ＳＯＨの平均値を算出することができる。

【0014】

前記推定条件は、前記収集された複数のセル電圧のそれぞれを所定の基準値と比較した結果に応じて決定される。

【0015】

前記格納部は、前記バッテリーシステムが搭載可能な複数の上位システムのそれぞれに関する複数の識別情報と、前記複数の識別情報のそれぞれに対応する複数の第１加重値と、前記複数の識別情報および前記推定条件のそれぞれに対応する複数の第２加重値とを格納する。

【0016】

本発明のさらに他の特徴に係るバッテリー状態推定方法は、バッテリーシステムが搭載されるシステムの識別情報に対応する第１加重値を決定する段階、所定のアルゴリズムに従って、バッテリー情報に基づいてバッテリーに含まれている複数のバッテリーセルのそれぞれの充電率（ＳＯＣ，Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）を推定する複数のＳＯＣ推定モデルから複数のＳＯＣを受信する段階、及び前記複数のバッテリーセルのそれぞれに対して、前記複数のＳＯＣに前記第１加重値を適用した結果を合算して第１ＳＯＣの平均値を算出する段階を含み、前記バッテリー情報は、前記複数のバッテリーセルの複数のセル電圧、前記バッテリーの電流および温度のうち少なくとも一つを含む。

【0017】

前記加重値を決定する段階は、前記システムの識別情報および既設定された所定の推定条件に対応する第２加重値を決め、前記算出する段階は、前記複数のバッテリーセルのそれぞれに対して、前記複数のＳＯＣに前記第２加重値を適用した結果を合算して第２ＳＯＣの平均値を算出することができる。

【0018】

前記推定条件は、前記複数のセル電圧のそれぞれを所定の基準値と比較した結果に応じて決定される。

【発明の効果】

【0019】

本発明は、バッテリーが使用される環境、即ちバッテリーシステムが搭載された上位システムに最適化した加重値を複数の推定モデルに反映してバッテリーの状態を推定することにより、推定された結果の信頼度を高めることができる。

【0020】

本発明は、バッテリーシステムが搭載された上位システムだけでなく、バッテリーの現在状態（セル電圧など）まで考慮した加重値を複数の推定モデルに反映してバッテリーの状態を推定することで、推定された結果の信頼度を顕著に高めることができる。

【図面の簡単な説明】

【0021】

【図1】一実施例に係るバッテリーシステムが搭載される上位システムを説明する概念図である。

【図2】図１のバッテリーシステムを詳細に説明するブロック図である。

【図3】図２の制御部（ＭＣＵ）の機能を詳細に説明するブロック図である。

【図4】他の実施例に係るバッテリー状態推定方法を説明する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、添付の図面を参照して本明細書に開示された実施例を詳しく説明し、同じまたは類似する構成要素には同一、類似の図面符号を付与し、これに関する重複する説明は省略する。以下の説明で使用される構成要素に対する接尾辞「モジュール」および／または「部」は、明細書作成のための容易性だけが考慮する付与または混用されるものであり、それ自体に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例を説明するにあたり、関連する公知技術に関する具体的な説明が本明細書に開示された実施例の要旨を不明瞭にすると判断される場合、その詳細な説明を省略する。また、添付した図面は、本明細書に開示された実施例を簡単に理解できるようにするためのものであり、添付した図面によって本明細書に開示された技術的な思想が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全ての変更、均等物乃至代替物を含むものと理解しなければならない。

【0023】

第１、第２などのように序数を含む用語は、様々な構成要素を説明するために使用することができるが、前記構成要素は、前記用語によって限定されない。前記用語は、一つの構成要素を他の構成要素から区別する目的にだけ使用される。

【0024】

ある構成要素が他の構成要素に「連結されて」いる、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的に連結されているか、または接続されていてもよいが、その間にさらに他の構成要素が存在してもよいと理解しなければならない。一方、ある構成要素が他の構成要素に「直接連結されて」いる、または「直接接続されて」いると言及された時には、その間に他の構成要素が存在しないものと理解しなければならない。

【0025】

本出願において、「含む」または「有する」等の用語は、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のが存在することを指定するものであって、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の存在または付加の可能性を予め排除しないものと理解しなければならない。

【0026】

図１は、一実施例に係るバッテリーシステムが搭載される上位システムを説明する概念図であり、図２は、図１のバッテリーシステムを詳細に説明するブロック図であり、図３は、図２の制御部（ＭＣＵ）の機能を詳細に説明するブロック図である。

【0027】

図１を参照すると、上位システム１は、バッテリーシステム２が搭載されるシステムである。

【0028】

上位システム１は、バッテリーが必要なすべてのシステムを含むことができる。例えば、上位システム１は、自動車、バイク、エネルギー貯蔵システム（ＥＳＳ，Ｅｎｅｒｇｙ Ｓｔｏｒａｇｅ Ｓｙｓｔｅｍ）等を含むことができる。

【0029】

バッテリーシステム２は、上位システム１にカスタマイズＳＯＸ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｘ）推定アルゴリズムを含む。一実施例により、バッテリーシステム２は、現在バッテリーシステム２が搭載された上位システム１を識別し、それに対応するＳＯＸ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｘ）推定アルゴリズムに従って、バッテリー状態（ＳＯＸ，Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｘ）を推定する。

【0030】

すると、様々な上位システム１に使用可能な標準バッテリーが特定上位システム１に搭載されて使用される場合でも、バッテリーシステム２は、個別上位システム１の特徴がよく反映されるバッテリーの充電率（ＳＯＣ，Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）、健全度（ＳＯＨ，Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ）、充放電可能電力（ＳＯＰ，Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｐｏｗｅｒ）等を推定することができる。即ち、一実施例に係るバッテリーシステム２は、バッテリー状態（ＳＯＸ，Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｘ）を精度高く推定することができる。

【0031】

図２を参照すると、バッテリーシステム２は、バッテリー１０、リレー２０、電流センサー３０、及びＢＭＳ（Ｂａｔｔｅｒｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）４０を含む。

【0032】

バッテリー１０は、電気的に直列および並列接続されている複数のバッテリーセルＣｅｌｌ１～Ｃｅｌｌｎを含むことができる。一実施例において、バッテリーセルは、充電可能な二次電池でありうる。所定個数のバッテリーセルが直列接続してバッテリーモジュール（ｂａｔｔｅｒｙ ｍｏｄｕｌｅ）を構成し、所定個数のバッテリーモジュールが直列接続してバッテリーパック（ｂａｔｔｅｒｙ ｐａｃｋ）を構成し、所定個数のバッテリーパックが並列接続してバッテリーバンク（ｂａｔｔｅｒｙ ｂａｎｋ）を構成して、所望の電力を供給することができる。図１には、複数のバッテリーセルＣｅｌｌ１～Ｃｅｌｌｎが直列接続されたバッテリー１０を示しているが、これに限定されず、バッテリー１０は、バッテリーモジュール、バッテリーパック、またはバッテリーバンク単位で構成される。

【0033】

複数のバッテリーセルＣｅｌｌ１～Ｃｅｌｌｎのそれぞれは、配線を介してＢＭＳ４０に電気的に接続されている。ＢＭＳ４０は、複数のバッテリーセルＣｅｌｌ１～Ｃｅｌｌｎに対する情報を含むバッテリーセルに関する様々な情報を収集しかつ分析してバッテリーセルの充電および放電、保護動作などを制御して、リレー２０の動作を制御することができる。

【0034】

図１では、バッテリー１０は、直列接続されている複数のバッテリーセルＣｅｌｌ１～Ｃｅｌｌｎを含み、バッテリーシステム２の二つの出力端ＯＵＴ１、ＯＵＴ２の間に接続されており、バッテリーシステム２の正極と第１出力端ＯＵＴ１との間にリレー２０が接続されており、バッテリーシステム２の負極と第２出力端ＯＵＴ２との間に電流センサー３０が接続されている。図１に示された構成および構成間の接続関係は一例であり本発明がこれに限定されるものではない。

【0035】

リレー２０は、バッテリーシステム２と外部装置と間の電気的接続を制御する。リレー２０がオンされると、バッテリーシステム２と外部装置が電気的に接続して充電または放電が行われ、リレー２０がオフされると、バッテリーシステム２と外部装置が電気的に切断される。この時、外部装置は、バッテリー１０に電力を供給して充電する充電サイクルにおいては充電器であり、バッテリー１０が外部装置に電力を放電する放電サイクルにおいては負荷でありうる。

【0036】

電流センサー３０は、バッテリー１０と外部装置との間の電流経路に直列接続されている。電流センサー３０は、バッテリー１０に流れるバッテリー電流を測定し、測定結果をＢＭＳ４０に伝達することができる。例えば、複数のバッテリーセルＣｅｌｌ１～Ｃｅｌｌｎが直列接続する場合、バッテリー電流はセル電流に対応することができる。この時、バッテリー電流は、即ち、充電電流または放電電流でありうる。

【0037】

図２には図示しなかったが、バッテリーシステム２は、バッテリー１０の温度を測定する温度センサー（図示せず）をさらに含むすることができる。温度センサーは、バッテリー１０の温度を測定し、測定結果をＢＭＳ４０に伝達することができる。複数のバッテリーセルＣｅｌｌ１～Ｃｅｌｌｎのそれぞれのセルの温度は、バッテリー１０の温度に基づいて推定することができる。

【0038】

ＢＭＳ４０は、モニタリング部４１、格納部４３、通信部４５、及び制御部４７を含む。

【0039】

モニタリング部４１は、複数のバッテリーセルＣｅｌｌ１～Ｃｅｌｌｎのそれぞれの正極および負極に電気的に接続して、複数のバッテリーセルＣｅｌｌ１～Ｃｅｌｌｎのそれぞれのセル電圧を測定する。電流センサー３０によって測定されたバッテリー電流値、および温度センサー（図示せず）によって測定されたバッテリー温度値は、モニタリング部４１に伝達される。モニタリング部４１は、測定されたセル電圧、バッテリー電流、およびバッテリー温度に関する情報を制御部４７に伝達する。

【0040】

例えば、モニタリング部４１は、充電および放電が発生しない休息（ｒｅｓｔ）期間に複数のバッテリーセルＣｅｌｌ１～Ｃｅｌｌｎのそれぞれのセル電圧を所定周期毎に測定し、測定されたセル電圧に基づいてセル電流を計算できる。モニタリング部４１は、複数のバッテリーセルＣｅｌｌ１～Ｃｅｌｌｎのそれぞれのセル電圧およびセル電流を制御部４７に伝達することができる。

【0041】

格納部４３は、システム識別情報（ＡＰＰ ＩＤ）、加重値、バッテリー状態（ＳＯＸ，Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｘ）を推定する複数の推定モデル、およびバッテリー情報を格納する。バッテリー状態（ＳＯＸ，Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｘ）は、バッテリーセルの充電率（ＳＯＣ，Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）、バッテリーセルの健全度（ＳＯＨ，Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ）、バッテリーセルの充放電可能電力（ＳＯＰ，Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｐｏｗｅｒ）等を含むことができる。この時、バッテリー情報は、セル電圧、バッテリー電流、およびバッテリー温度などバッテリーに関する情報を含むことができる。

【0042】

格納部４３は、所定のアルゴリズムに従って、バッテリー情報に基づいてバッテリー１０に含まれている複数のバッテリーセルのそれぞれの充電率（ＳＯＣ）を推定する複数のＳＯＣ推定モデルを格納することができる。図３では、第１ＳＯＣ推定モデルおよび第２ＳＯＣ推定モデル、即ち二つのＳＯＣ推定モデルを示しているが、これに限定されず、ＢＭＳ４０は、三つ以上のＳＯＣ推定モデルを含むことができる。

【0043】

例えば、図３を参照すると、格納部４３は、従来広く知られている電流積算法（Ｃｏｕｌｏｍｂ Ｃｏｕｎｔｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ）により充電率（ＳＯＣ）を推定する第１ＳＯＣ推定モデル、ＯＣＶ（Ｏｐｅｎ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｖｏｌｔａｇｅ Ｍｅｔｈｏｄ）－ＳＯＣ関係に基づいて充電率（ＳＯＣ）を推定する第２ＳＯＣ推定モデル、端子電圧に基づいて充電率（ＳＯＣ）を推定する第３ＳＯＣ推定モデルなどを格納るす。

【0044】

格納部４３は、所定のアルゴリズムに従って、バッテリー情報に基づいてバッテリー１０に含まれている複数のバッテリーセルのそれぞれの健全度（ＳＯＨ）を推定する複数のＳＯＨ推定モデルを格納することができる。図３では、第１ＳＯＨ推定モデルおよび第２ＳＯＨ推定モデル、即ち二つのＳＯＨ推定モデルを示しているが、これに限定されず、ＢＭＳ４０は、三つ以上のＳＯＨ推定モデルを含むことができる。

【0045】

例えば、図３を参照すると、格納部４３は、ジュライ広く知られているＯＣＶ－ＳＯＨ関係に基づいて健全度（ＳＯＨ）を推定する第１ＳＯＨ推定モデル、ＳＯＣ－ＳＯＨ関係に基づいて健全度（ＳＯＨ）を推定する第２ＳＯＨ推定モデル、バッテリーセルの直流内部抵抗（ＤＣＩＲ，Ｄｉｒｅｃｔ Ｃｕｒｒｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｎａｌ Ｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ）に基づいて健全度（ＳＯＨ）を推定する第３ＳＯＨ推定モデルなどを格納する。

【0046】

格納部４３は、所定のアルゴリズムに従って、バッテリー情報に基づいてバッテリー１０に含まれている複数のバッテリーセルのそれぞれの充放電可能電力（ＳＯＰ）を推定する複数のＳＯＰ推定モデルを格納する。図３では、第１ＳＯＰ推定モデルおよび第２ＳＯＰ推定モデル、即ち二つのＳＯＰ推定モデルを示しているが、これに限定されず、ＢＭＳ４０は、三つ以上のＳＯＰ推定モデルを含むことができる。

【0047】

例えば、図３を参照すると、格納部４３は、従来広く知られている直流内部抵抗（ＤＣＩＲ）に基づいて充放電可能電力（ＳＯＰ）を推定する第１ＳＯＰ推定モデル、電流データおよび電圧データを利用して回帰分析法によって算出されたＩ－Ｖプロファイルと放電下限電圧との交差する点に基づいて充放電可能電力（ＳＯＰ）を推定する第２ＳＯＰ推定モデル、バッテリーデータからカルマンフィルターのような適応計算アルゴリズムを利用して、充放電可能電力（ＳＯＰ）を推定する第３ＳＯＰ推定モデルなどを格納する。

【0048】

システム識別情報（ＡＰＰ ＩＤ）は、バッテリーシステム２が搭載されるシステムを区別する識別情報でありうる。例えば、格納部４３は、車両システムの識別情報（Ｅ_Ｖｅｈｉｃｌｅ、ＡＰＰ ＩＤ=００１）、バイクシステムの識別情報（Ｅ_Ｂｉｋｅ、ＡＰＰ ＩＤ=００２）、ＥＳＳシステムの識別情報（Ｅ_ＥＳＳ、ＡＰＰ ＩＤ=００３）等の様々なシステム識別情報（ＡＰＰ ＩＤ）を格納する。

【0049】

加重値は、上位システム１にカスタマイズバッテリー状態（ＳＯＸ）を推定するために既設定されて格納部４３に格納される値でありうる。一実施例により、加重値は、システム識別情報（ＡＰＰ ＩＤ）に対応する複数の第１加重値を含むことができる。他の実施例により、加重値は、システム識別情報（ＡＰＰ ＩＤ）および所定の推定条件に対応する複数の第２加重値を含むことができる。より詳細な説明は、以下、制御部４７と共に説明する。

【0050】

推定条件は、バッテリーセルの現在状態を反映する条件でありうる。例えば、推定条件は、バッテリーセルのセル電圧を所定の基準値と比較した結果に応じて決定される。他の例を挙げると、推定条件は、バッテリーセルのセル電圧、バッテリー電流またはバッテリー温度によって決定される条件を含むことができる。しかし、推定条件は、セル電圧、バッテリー電流、およびバッテリー温度に限定されず、バッテリー１０またはバッテリーセルの現在状態を反映する様々な条件を含むことができる。

【0051】

通信部４５は、上位システム１と通信して上位システム１の識別情報（以下、システム識別情報）を受信する。例えば、制御部４７は、通信部４５が受信したシステム識別情報（ＡＰＰ ＩＤ）を格納部４３に格納することができる。

【0052】

制御部４７は、通信部４５を介して受信したシステム識別情報（ＡＰＰ ＩＤ）および所定の推定条件のうち少なくとも一つに対応する加重値を決定し、決定された加重値に基づいてバッテリー状態（ＳＯＸ）を推定する。

【0053】

図３を参照すると、制御部４７は、バッテリー１０の状態（ＳＯＸ）を推定する第１モジュール４７１および推定された値に基づいて所定の基準によりバッテリー１０を診断する第２モジュール４７３を含むことができる。

【0054】

第１モジュール４７１は、システム識別情報（ＡＰＰ ＩＤ）および所定の推定条件のうちの少なくとも一つに対応する加重値を決定する。第１モジュール４７１は、決定された加重値を複数のＳＯＸ推定モデルが推定した複数の推定結果に適用し、加重値が適用された複数の推定結果を合算して平均値を算出する。

【0055】

下記表１は、所定のシステム識別情報（ＡＰＰ ＩＤ）に対応する複数の第１加重値に対する一例である。先に説明したように、第１加重値は、システム識別情報（ＡＰＰ ＩＤ）だけを考慮した加重値であり、下記表１のように推定モデル毎に対応する値が異なり得る。

【0056】

【表1】

【0057】

例えば、上位システム１が、車両システム（Ｅ_Ｖｅｈｉｃｌｅ、ＡＰＰ ＩＤ=００１）であると仮定しよう。図３および表１を参照すると、第１モジュール４７１は、第１ＳＯＣ推定モジュールが推定した第１ＳＯＣ値（Ａ１）に対応する第１加重値０．７を適用し(A1x0.7)、第２ＳＯＣ推定モジュールが推定した第２ＳＯＣ値（Ａ２）に対応する第１加重値０．３を適用して(A2x0.3)、第１バッテリーセルに対する充電率（ＳＯＣ）の平均値(Aave=(A1x0.7)+(A2x0.3))を算出することができる。

【0058】

具体的に、第１バッテリーセルに対して、第１ＳＯＣ推定モジュールが推定した第１ＳＯＣ値（Ａ１）が５０％であり、第２ＳＯＣ推定モジュールが推定した第２ＳＯＣ値（Ａ２）が５４％である場合、第１モジュール４７１は、第１バッテリーセルに対する充電率（ＳＯＣ）の平均値（Ａａｖｅ）を５１．２％と算出することができる。同様の方法で、第１モジュール４７１は、第２バッテリーセル、第３バッテリーセルなど複数のバッテリーセルのそれぞれに対する充電率（ＳＯＣ）の平均値（Ａａｖｅ）を算出することができる。

【0059】

下記表２は、所定のシステム識別情報（ＡＰＰ ＩＤ）および推定条件に対応する複数の第２加重値に対する一例である。先に説明したように第２加重値はシステム識別情報（ＡＰＰ ＩＤ）および推定条件を全て考慮した加重値であり、下記表２のように推定モデル毎に対応する値が異なり得る。

【0060】

【表2】

【0061】

表２では、推定条件をセル電圧と所定の基準値（例えば、３．７Ｖ）の比較結果によって決定される条件で説明しているが、先に説明したように推定条件が前記セル電圧および基準値に限定されるものではない。

【0062】

例えば、表２を参照すると、上位システム１が車両システム（Ｅ_Ｖｅｈｉｃｌｅ、ＡＰＰ ＩＤ=００１）であり、現在バッテリー１０に含まれている第１バッテリーセルのセル電圧が３．７Ｖ以上であると仮定しよう。図３および表２を参照すると、第１モジュール４７１は、第１ＳＯＣ推定モジュールが推定した第１ＳＯＣ値（Ａ１）に対応する第２加重値０．７を適用し(A1x0.7)、第２ＳＯＣ推定モジュールが推定した第２ＳＯＣ値（Ａ２）に対応する第２加重値０．３を適用して(A2x0.3)、第１バッテリーセルに対する充電率（ＳＯＣ）の平均値(Aave=(A1x0.7)+(A2x0.3))を算出することができる。

【0063】

具体的に、第１バッテリーセルに対して、第１ＳＯＣ推定モジュールが推定した第１ＳＯＣ値（Ａ１）が５０％であり、第２ＳＯＣ推定モジュールが推定した第２ＳＯＣ値（Ａ２）が５４％である場合、第１モジュール４７１は、第１バッテリーセルに対する充電率（ＳＯＣ）の平均値（Ａａｖｅ）を５１．２％に算出することができる。同様の方法で、第１モジュール４７１は、第２バッテリーセル、第３バッテリーセルなど複数のバッテリーセルのそれぞれに対する充電率（ＳＯＣ）の平均値（Ａａｖｅ）を算出することができる。

【0064】

他の例として、表２を参照すると、上位システム１がバイクシステム（Ｅ_Ｂｉｋｅ、ＡＰＰ ＩＤ=００２）であり、現在バッテリー１０に含まれている第１バッテリーセルのセル電圧が３．７Ｖ未満であると仮定しよう。図３および表２を参照すると、第１モジュール４７１は、第１ＳＯＣ推定モジュールが推定した第１ＳＯＣ値（Ａ１）に対応する第２加重値０．５を適用し(A1x0.5)、第２ＳＯＣ推定モジュールが推定した第２ＳＯＣ値（Ａ２）に対応する第２加重値０．５を適用して(A2x0.5)、第１バッテリーセルに対する充電率（ＳＯＣ）の平均値(Aave=(A1x0.5)+(A2x0.5))を算出することができる。

【0065】

具体的に、第１バッテリーセルに対して、第１ＳＯＣ推定モジュールが推定した第１ＳＯＣ値（Ａ１）が５０％であり、第２ＳＯＣ推定モジュールが推定した第２ＳＯＣ値（Ａ２が５４％である場合、第１モジュール４７１は、第１バッテリーセルに対する充電率（ＳＯＣ）の平均値（Ａａｖｅ）を５２％に算出することができる。同様の方法で、第１モジュール４７１は、第２バッテリーセル、第３バッテリーセルなど複数のバッテリーセルのそれぞれに対する充電率（ＳＯＣ）の平均値（Ａａｖｅ）を算出することができる。

【0066】

前記表１および表２では、バッテリー１０の充電率（ＳＯＣ）についてだけ説明しているが、これに限定されるものではない。第１モジュール４７１は、先に説明した方法と同様の方法で、図３に示された複数のＳＯＨ推定モデルおよび複数のＳＯＰ推定モデルを利用して、複数のバッテリーセルのそれぞれに対する健全度（ＳＯＨ）の平均値（Ｂａｖｅ）および充放電可能電力（ＳＯＰ）の平均値（Ｃａｖｅ）を算出することができる。

【0067】

第２モジュール４７３は、第１モジュール４７１が算出したバッテリー状態（ＳＯＸ）の平均値をバッテリー状態（ＳＯＸ）値に決定し、これに基づいてバッテリー１０に対する故障診断などを行うことができる。例えば、第２モジュール４７３は、健全度（ＳＯＨ）の平均値（Ｂａｖｅ）が既設定された基準値より小さいと、バッテリー１０を故障状態と診断することができる。

【0068】

図４は、他の実施例に係るバッテリー状態推定方法を説明するフローチャートである。

【0069】

以下、図１乃至図４を参照して、バッテリー状態推定方法およびその方法を提供するバッテリーシステムを説明する。

【0070】

図４を参照すると、ＢＭＳ４０は、バッテリーシステム２が搭載される上位システム１の識別情報（ＡＰＰ ＩＤ）および既設定された所定の推定条件に対応する加重値を決定する（Ｓ１００）。

【0071】

ＢＭＳ４０は、まず、推定するバッテリー状態（ＳＯＸ）、システム識別情報（ＡＰＰ ＩＤ）、および推定条件適用の可否に基づいて、第１加重値または第２加重値を決定することができる。

【0072】

一実施例により、バッテリーシステム２が搭載される上位システム１の識別情報（ＡＰＰ ＩＤ）だけを考慮してバッテリー状態（ＳＯＸ）を推定する場合、ＢＭＳ４０は、格納部４３に既格納された前記表１から第１加重値を決定することができる。

【0073】

例えば、車両システム（Ｅ_Ｖｅｈｉｃｌｅ、ＡＰＰ ＩＤ=００１）に搭載された複数のバッテリーセルのそれぞれの充電率（ＳＯＣ）を推定する場合、ＢＭＳ４０は、第１ＳＯＣ推定モジュールが推定した第１ＳＯＣ値（Ａ１）に適用する第１加重値（０．７）および第２ＳＯＣ推定モジュールが推定した第２ＳＯＣ値（Ａ２）に対応する第１加重値（０．３）を決定することができる。

【0074】

他の実施例により、バッテリーシステム２が搭載される上位システム１の識別情報（ＡＰＰ ＩＤ）および推定条件を考慮してバッテリー状態（ＳＯＸ）を推定する場合、ＢＭＳ４０は、格納部４３に既格納された前記表２から第２加重値を決定することができる。

【0075】

例えば、バイクシステム（Ｅ_Ｂｉｋｅ、ＡＰＰ ＩＤ=００２）に搭載された複数のバッテリーセルのそれぞれの充電率（ＳＯＣ）をセル電圧３．７Ｖ未満の条件で推定する場合、第１ＳＯＣ推定モジュールが推定した第１ＳＯＣ値（Ａ１）に適用する第２加重値（０．５）および第２ＳＯＣ推定モジュールが推定した第２ＳＯＣ値（Ａ２）に対応する第２加重値（０．５）を決定することができる。

【0076】

次に、ＢＭＳ４０は、所定のアルゴリズムに従って、バッテリー情報に基づいてバッテリー状態（ＳＯＸ）を推定する複数のＳＯＸ推定モデルのそれぞれから複数のバッテリーセルのそれぞれに対するバッテリー状態（ＳＯＸ）に対する情報を収集する（Ｓ２００）。

【0077】

図３を参照すると、例えば、ＢＭＳ４０は、第１ＳＯＣ推定モジュールが推定した第１ＳＯＣ値（Ａ１）および第２ＳＯＣ推定モジュールが推定した第２ＳＯＣ値（Ａ２）に対する情報を収集することができる。他の例として、ＢＭＳ４０は、第１ＳＯＨ推定モジュールが推定した第１ＳＯＨ値（Ｂ１）および第２ＳＯＨ推定モジュールが推定した第２ＳＯＨ値（Ｂ２）に対する情報を収集することができる。さらに他の例として、ＢＭＳ４０は、第１ＳＯＰ推定モジュールが推定した第１ＳＯＰ値（Ｃ１）および第２ＳＯＰ推定モジュールが推定した第２ＳＯＰ値（Ｃ２）に対する情報を収集することができる。

【0078】

次に、ＢＭＳ４０は、複数のバッテリー状態（ＳＯＸ）のそれぞれに加重値を適用した結果を合算してバッテリー状態（ＳＯＸ）の平均値を算出する（Ｓ３００）。

【0079】

例えば、上位システム１がバイクシステム（Ｅ_Ｂｉｋｅ、ＡＰＰ ＩＤ=００２）であり、現在バッテリー１０に含まれている第１バッテリーセルのセル電圧が３．７Ｖ未満であると仮定しよう。図３および表２を参照すると、ＢＭＳ４０は、第１ＳＯＣ推定モジュールが推定した第１ＳＯＣ値（Ａ１）に対応する第２加重値０．５を適用し(A1x0.5)、第２ＳＯＣ推定モジュールが推定した第２ＳＯＣ値（Ａ２）に対応する第２加重値０．５を適用して(A2x0.5)、第１バッテリーセルに対する充電率（ＳＯＣ）の平均値(Aave=(A1x0.5)+(A2x0.5))を算出することができる。具体的に、第１ＳＯＣ値（Ａ１）が５０％であり、第２ＳＯＣ値（Ａ２）が５４％である場合、ＢＭＳ４０は、第１バッテリーセルに対する充電率（ＳＯＣ）の平均値（Ａａｖｅ）を５２％に算出することができる。

【0080】

以降、ＢＭＳ４０は、推定したバッテリーの状態（ＳＯＸ）の平均値に基づいてバッテリーの故障状態診断、セルバランシングの可否などを決定することができる。

【0081】

まとめると、バッテリー１０は、使用される環境、即ち上位システム１およびバッテリーの現在状態（セル電圧、セル温度など）に応じて、充電率（ＳＯＣ）、健全度（ＳＯＨ）、充放電可能電力（ＳＯＰ）等を精度よく推定することができる推定モデルが異なり得る。本発明は、複数の推定モデルを使用するだけでなく、複数の推定モデルが推定した結果に、前記のような状況を反映した加重値を適用して現在バッテリー１０の状態（ＳＯＸ）をより精度高く推定することができる。

【0082】

以上、本発明の実施例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ずに本発明の属する分野において通常の知識を有する者が多様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。

【符号の説明】

【0083】

１ 上位システム
２ バッテリーシステム
１０ バッテリー
２０ リレー
３０ 電流センサー
４１ モニタリング部
４３ 格納部
４５ 通信部
４７ 制御部
４７１ 第１モジュール
４７３ 第２モジュール

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【国際調査報告】