(57)【要約】方法は、発電所を有する配電ネットワークと通信するバッテリシステムの電流を測定するように構成される少なくとも１つの電流センサから、電流測定を受信することを含む。本方法はまた、バッテリシステムの電圧を測定するように構成される少なくとも１つの電圧センサから電圧測定を、およびバッテリシステムの温度を測定するように構成される少なくとも１つの温度センサから温度測定を受信することを含む。本方法は、受信された測定に基づいてバッテリシステムのインピーダンスパラメータ、受信された測定に基づいてバッテリシステムの温度パラメータを、インピーダンスパラメータに基づいて予測電圧パラメータを、および温度パラメータに基づいて予測温度パラメータを判定することを含む。本方法は、予測電圧パラメータおよび予測温度パラメータに基づいて、発電所から充電し、または発電所から放電するようにバッテリシステムに命令することを含む。
2019528032.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
方法であって、
電力を１人以上の消費者に分配する発電所を有する配電ネットワークと通信するバッテリシステムの電流を測定するように構成された少なくとも１つの電流センサから、データ処理ハードウェアにおいて電流測定を受信することと、
前記バッテリシステムの電圧を測定するように構成された少なくとも１つの電圧センサから、データ処理ハードウェアにおいて電圧測定を受信することと、
前記バッテリシステムの温度を測定するように構成された少なくとも１つの温度センサから、データ処理ハードウェアにおいて温度測定を受信することと、
前記データ処理ハードウェアによって、前記受信された測定に基づいて前記バッテリシステムのインピーダンスパラメータを判定することと、
前記データ処理ハードウェアによって、前記受信された測定に基づいて前記バッテリシステムの温度パラメータを判定することと、
前記データ処理ハードウェアによって、前記インピーダンスパラメータに基づいて予測電圧パラメータを判定することと、
前記データ処理ハードウェアによって、前記温度パラメータに基づいて予測温度パラメータを判定することと、
前記データ処理ハードウェアによって、前記予測電圧パラメータおよび前記予測温度パラメータに基づいて、前記発電所から充電し、または前記発電所から放電するように前記バッテリシステムに命令することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記インピーダンスパラメータまたは前記温度パラメータを判定することは、時間インターバル［−Ｔ，Ｔ］の中で定義される時系列ｆ（ｔ）の伝達関数Ｈ（ｗ）を判定することを含み、Ｔは、ゼロを上回る整数であり、前記伝達関数Ｈ（ｗ）は、複素領域において、
【数５１】
2019528032.tif 000046
として定義され、ｗ＝２πＦであり、Ｆは、ｔ∈ＲｎおよびＦ∈Ｃｎとして定義される、前記受信された測定の時系列の周波数である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記伝達関数Ｈ（ｗ）は、出力変数ｙ（ｔ）と入力変数ｘ（ｔ）とのフーリエ変換の間の比として定義され、前記出力変数ｙ（ｔ）は、前記インピーダンスパラメータまたは前記温度パラメータのうちの１つであり、前記入力変数ｘ（ｔ）は、前記受信された測定のうちの１つ以上であり、離散領域内の前記伝達関数Ｈ（ｗ）は、
【数５２】
2019528032.tif 000047
として判定される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記予測電圧パラメータまたは前記予測温度パラメータのうちの１つを判定することは、自己回帰モデルを実装する時系列分析を実行することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記自己回帰モデルＡＲ（ｐ）は、
【数５３】
2019528032.tif 000048
として定義され、
【数５４】
2019528032.tif 000049
は、前記モデルのパラメータであり、ｃは、定数であり、εｔは、ホワイトノイズである、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
ニューラルネットワークアプローチ、経験的再帰方法、またはユール・ウォーカープローチを実装し、前記自己回帰モデルＡＲ（ｐ）の最適な解法を判定することをさらに含む、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記データ処理ハードウェアによって、前記発電所から充電するように前記バッテリシステムに命令することは、前記発電所から電力を貯蔵するように前記バッテリシステムに命令することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記電圧測定または前記温度測定に基づいて、インピーダンスプロファイル、電圧プロファイル、または温度プロファイルを更新することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記予測電圧パラメータを判定することは、
前記データ処理ハードウェアを訓練し、前記電圧測定または前記温度測定の最良適合を生成することと、
前記データ処理ハードウェアによって、それぞれ、前記電圧測定または前記温度測定の前記最良適合に基づいて、前記予測電圧パラメータまたは前記予測温度パラメータを予測することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記データ処理ハードウェアによって、前記バッテリシステムの残存利用可能容量を追跡することと、
前記データ処理ハードウェアによって、前記バッテリシステムの充電状態またはライフサイクルのうちの１つを判定することと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
システムであって、
データ処理ハードウェアと、
前記データ処理ハードウェアと通信するメモリハードウェアと
を備え、
前記メモリハードウェアは、命令を記憶し、前記命令は、前記データ処理ハードウェア上で実行されると、前記データ処理ハードウェアに、
電力を１人以上の消費者に分配する発電所を有する配電ネットワークと通信するバッテリシステムの電流を測定するように構成された少なくとも１つの電流センサから、電流測定を受信することと、
前記バッテリシステムの電圧を測定するように構成された少なくとも１つの電圧センサから、電圧測定を受信することと、
前記バッテリシステムの温度を測定するように構成された少なくとも１つの温度センサから、温度測定を受信することと、
前記受信された測定に基づいて前記バッテリシステムのインピーダンスパラメータを判定することと、
前記受信された測定に基づいて前記バッテリシステムの温度パラメータを判定することと、
前記インピーダンスパラメータに基づいて予測電圧パラメータを判定することと、
前記温度パラメータに基づいて予測温度パラメータを判定することと、
前記予測電圧パラメータおよび前記予測温度パラメータに基づいて、前記発電所から充電し、または前記発電所から放電するように前記バッテリシステムに命令することと
を含む動作を実施させる、システム。
【請求項１２】
前記インピーダンスパラメータまたは前記温度パラメータを判定することは、時間インターバル［−Ｔ，Ｔ］の中で定義される時系列ｆ（ｔ）の伝達関数Ｈ（ｗ）を判定することを含み、Ｔは、ゼロを上回る整数であり、前記伝達関数Ｈ（ｗ）は、複素領域において、
【数５５】
2019528032.tif 000050
として定義され、ｗ＝２πＦであり、Ｆは、ｔ∈ＲｎおよびＦ∈Ｃｎとして定義される、前記受信された測定の時系列の周波数である、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記伝達関数Ｈ（ｗ）は、出力変数ｙ（ｔ）と入力変数ｘ（ｔ）とのフーリエ変換の間の比として定義され、前記出力変数ｙ（ｔ）は、前記インピーダンスパラメータまたは前記温度パラメータのうちの１つであり、前記入力変数ｘ（ｔ）は、前記受信された測定のうちの１つ以上であり、離散領域内の前記伝達関数Ｈ（ｗ）は、
【数５６】
2019528032.tif 000051
として判定される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記予測電圧パラメータまたは前記予測温度パラメータのうちの１つを判定することは、自己回帰モデルを実装する時系列分析を実行することを含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記自己回帰モデルＡＲ（ｐ）は、
【数５７】
2019528032.tif 000052
として定義され、
【数５８】
2019528032.tif 000053
は、前記モデルのパラメータであり、ｃは、定数であり、εｔは、ホワイトノイズである、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記命令は、前記データ処理ハードウェア上で実行されると、前記データ処理ハードウェアに、ニューラルネットワークアプローチ、経験的再帰方法、またはユール・ウォーカープローチを実装し、前記自己回帰モデルＡＲ（ｐ）の最適な解法を判定することを含む、動作を実施させる、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１７】
前記データ処理ハードウェアによって、前記発電所から充電するように前記バッテリシステムに命令することは、前記発電所から電力を貯蔵するように前記バッテリシステムに命令することを含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１８】
前記命令は、前記データ処理ハードウェア上で実行されると、前記データ処理ハードウェアに、前記電圧測定または前記温度測定に基づいて、インピーダンスプロファイル、電圧プロファイル、または温度プロファイルを更新することを含む、動作を実施させる、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１９】
前記予測電圧パラメータを判定することは、
前記データ処理ハードウェアを訓練し、前記電圧測定または前記温度測定の最良適合を生成することと、
前記データ処理ハードウェアによって、それぞれ、前記電圧測定または前記温度測定の前記最良適合に基づいて、前記予測電圧パラメータまたは前記予測温度パラメータを予測することと
を含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項２０】
前記命令は、前記データ処理ハードウェア上で実行されると、前記データ処理ハードウェアに、
前記バッテリシステムの残存利用可能容量を追跡することと、
前記バッテリシステムの充電状態またはライフサイクルのうちの１つを判定することと
を含む、動作を実施させる、請求項１１に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願への相互参照）
本ＰＣＴ出願は、２０１６年７月２２日に出願された米国仮出願６２／３６５，４５５号の利益を主張する。この前の出願の開示内容は、本出願の開示内容の一部と見なされ、その全体として参照することによって本明細書において援用される。
【０００２】
（技術分野）
本開示は、バッテリ管理システムと関連付けられるバッテリシステムの時系列分析および履歴データのニューラルネットワークに基づいて、バッテリ管理システム性能を予測することに関する。
【背景技術】
【０００３】
（背景）
バッテリ管理システム（ＢＭＳ）は、１つ以上の電池またはバッテリパックを含む、再充電可能バッテリシステムを管理する電子システムである。ＢＭＳは、安全動作領域外の動作からバッテリを保護し、バッテリの状態（例えば、電圧、温度、電流等）を監視し得る。加えて、ＢＭＳは、バッテリと関連付けられるデータを計算し、バッテリシステムの環境を監視し、制御し、バッテリシステムを認証および／または平衡化するための外部デバイスに、計算されたデータを報告し得る。外部通信バスを有するＢＭＳとともに構築されたバッテリは、スマートバッテリになる。
【０００４】
再充電可能バッテリシステムは、電力配電網内で大規模に電気エネルギーを貯蔵するように構成されてもよい。例えば、電気エネルギーは、（例えば、風力、潮力、太陽光発電等の再生可能電気源等の断続的発電所からの）生産が消費を超える時間中に貯蔵され、生産が消費を下回るときに配電網に返される。したがって、再充電可能バッテリシステムは、配電網消費が低いときに電気エネルギーを貯蔵し、消費が発電所からの生産を超える時間に貯蔵された電気エネルギーを使用する。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
（要約）
本開示の一側面は、電力を１人以上の消費者に分配する発電所と通信するバッテリシステムの電流を測定するように構成される少なくとも１つの電流センサから、電流測定を受信することを含む、データ処理ハードウェア上で実装される方法を提供する。本方法はまた、バッテリシステムの電圧を測定するように構成される少なくとも１つの電圧センサから電圧測定を、およびバッテリシステムの温度を測定するように構成される少なくとも１つの温度センサから温度測定を受信することを含む。本方法は、受信された測定に基づいてバッテリシステムのインピーダンスパラメータを、受信された測定に基づいてバッテリシステムの温度パラメータを、インピーダンスパラメータに基づいて予測電圧パラメータを、および温度パラメータに基づいて予測温度パラメータを判定することを含む。本方法は、予測電圧パラメータおよび予測温度パラメータに基づいて、発電所から充電し、または発電所から放電するようにバッテリシステムに命令することを含む。
【０００６】
本開示の実装は、以下の随意の特徴のうちの１つ以上を含んでもよい。いくつかの実装では、インピーダンスパラメータまたは温度パラメータを判定することは、時間インターバル［−Ｔ，Ｔ］の中で定義される時系列ｆ（ｔ）の伝達関数Ｈ（ｗ）を判定することを含み、Ｔは、ゼロを上回る整数である。伝達関数Ｈ（ｗ）は、複素領域において、
【数１】
2019528032.tif 000003
として定義され得、ｗ＝２πＦであり、Ｆは、ｔ∈ＲｎおよびＦ∈Ｃｎとして定義される、受信された測定の時系列の周波数である。伝達関数Ｈ（ｗ）は、出力変数ｙ（ｔ）と入力変数ｘ（ｔ）とのフーリエ変換の間の比として定義され得、出力変数ｙ（ｔ）は、インピーダンスパラメータまたは温度パラメータのうちの１つであり、入力変数ｘ（ｔ）は、受信された測定のうちの１つ以上である。離散領域内の伝達関数Ｈ（ｗ）は、
【数２】
2019528032.tif 000004
として判定され得る。
【０００７】
いくつかの実装では、予測電圧パラメータまたは予測温度パラメータのうちの１つを判定することは、自己回帰モデルを実装する時系列分析を実行することを含む。自己回帰モデルＡＲ（ｐ）は、
【数３】
2019528032.tif 000005
として定義され得、
【数４】
2019528032.tif 000006
は、モデルのパラメータであり、ｃは、定数であり、εｔは、ホワイトノイズである。本方法はまた、ニューラルネットワークアプローチ、経験的再帰方法、またはユール・ウォーカープローチを実装し、自己回帰モデルＡＲ（ｐ）の最適な解法を判定することを含んでもよい。
【０００８】
いくつかの実装では、データ処理ハードウェアによって、発電所から充電するようにバッテリシステムに命令することは、発電所から電力を貯蔵するようにバッテリシステムに命令することを含む。
【０００９】
いくつかの実装では、本方法は、電圧測定または温度測定に基づいて、インピーダンスプロファイル、電圧プロファイル、または温度プロファイルを更新することを含む。
【００１０】
いくつかの実装では、予測電圧パラメータを判定することは、データ処理ハードウェアを訓練し、電圧測定または温度測定の最良適合を生成することを含む。いくつかの実装では、データ処理ハードウェアによって、それぞれ、電圧測定または温度測定の最良適合に基づいて、予測電圧パラメータまたは予測温度パラメータを予測する。
【００１１】
いくつかの実装では、本方法は、データ処理ハードウェアによって、バッテリシステムの残存利用可能容量を追跡することを含む。本方法はまた、データ処理ハードウェアによって、バッテリシステムの充電状態またはライフサイクルのうちの１つを判定することを含んでもよい。
【００１２】
本開示の別の側面は、データ処理ハードウェアと、メモリハードウェアとを含む、システムを提供する。メモリハードウェアは、データ処理ハードウェアと通信してもよく、データ処理ハードウェア上で実行されると、データ処理ハードウェアに動作を実施させる、命令を記憶してもよい。動作は、電力を１人以上の消費者に分配する発電所を有する配電ネットワークと通信するバッテリシステムの電流を測定するように構成される少なくとも１つの電流センサから、電流測定を受信することを含む。動作はまた、バッテリシステムの電圧を測定するように構成される少なくとも１つの電圧センサから、電圧測定を受信することを含む。動作はさらに、バッテリシステムの温度を測定するように構成される少なくとも１つの温度センサから、温度測定を受信することを含む。動作はまた、受信された測定に基づいてバッテリシステムのインピーダンスパラメータを判定することと、受信された測定に基づいてバッテリシステムの温度パラメータを判定することとを含む。動作はさらに、インピーダンスパラメータに基づいて予測電圧パラメータを判定することと、温度パラメータに基づいて予測温度パラメータを判定することとを含む。動作はまた、予測電圧パラメータおよび予測温度パラメータに基づいて、発電所から充電し、または発電所から放電するようにバッテリシステムに命令することも含む。
【００１３】
本開示の本側面の実装は、以下の随意の特徴のうちの１つ以上を含んでもよい。いくつかの実装では、インピーダンスパラメータまたは温度パラメータを判定することは、時間インターバル［−Ｔ，Ｔ］の中で定義される時系列ｆ（ｔ）の伝達関数Ｈ（ｗ）を判定することを含み、Ｔは、ゼロを上回る整数である。伝達関数Ｈ（ｗ）は、複素領域において、
【数５】
2019528032.tif 000007
として定義され得、ｗ＝２πＦであり、Ｆは、ｔ∈ＲｎおよびＦ∈Ｃｎとして定義される、受信された測定の時系列の周波数である。伝達関数Ｈ（ｗ）は、出力変数ｙ（ｔ）と入力変数ｘ（ｔ）とのフーリエ変換の間の比として定義され得、出力変数ｙ（ｔ）は、インピーダンスパラメータまたは温度パラメータのうちの１つであり、入力変数ｘ（ｔ）は、受信された測定のうちの１つ以上である。離散領域内の伝達関数Ｈ（ｗ）は、
【数６】
2019528032.tif 000008
として判定され得る。
【００１４】
いくつかの実装では、予測電圧パラメータまたは予測温度パラメータのうちの１つを判定することは、自己回帰モデルを実装する時系列分析を実行することを含む。自己回帰モデルＡＲ（ｐ）は、
【数７】
2019528032.tif 000009
として定義され得、
【数８】
2019528032.tif 000010
は、モデルのパラメータであり、ｃは、定数であり、εｔは、ホワイトノイズである。本方法はまた、ニューラルネットワークアプローチ、経験的再帰方法、またはユール・ウォーカープローチを実装し、自己回帰モデルＡＲ（ｐ）の最適な解法を判定することを含んでもよい。
【００１５】
いくつかの実装では、発電所から充電するようにバッテリシステムに命令することは、発電所から電力を貯蔵するようにバッテリシステムに命令することを含む。
【００１６】
いくつかの実装では、本動作は、電圧測定または温度測定に基づいて、インピーダンスプロファイル、電圧プロファイル、または温度プロファイルを更新することを含む。
【００１７】
いくつかの実装では、予測電圧パラメータを判定することは、データ処理ハードウェアを訓練し、電圧測定または温度測定の最良適合を生成することを含む。いくつかの実装では、動作は、それぞれ、電圧測定または温度測定の最良適合に基づいて、予測電圧パラメータまたは予測温度パラメータを予測することを含む。
【００１８】
いくつかの実装では、動作は、バッテリシステムの残存利用可能容量を追跡することと、バッテリシステムの充電状態またはライフサイクルのうちの１つを判定することとを含む。
【００１９】
いくつかの実装では、インピーダンスパラメータまたは温度パラメータを判定することは、時間インターバル［−Ｔ，Ｔ］の中で定義される時系列ｆ（ｔ）の伝達関数Ｈ（ｗ）を判定することを含み、Ｔは、ゼロを上回る整数である。伝達関数Ｈ（ｗ）は、複素領域において、
【数９】
2019528032.tif 000011
として定義され得、ｗ＝２πＦであり、Ｆは、ｔ∈ＲｎおよびＦ∈Ｃｎとして定義される、受信された測定の時系列の周波数である。伝達関数Ｈ（ｗ）は、出力変数ｙ（ｔ）と入力変数ｘ（ｔ）とのフーリエ変換の間の比として定義され得、出力変数ｙ（ｔ）は、インピーダンスパラメータまたは温度パラメータのうちの１つであり、入力変数ｘ（ｔ）は、受信された測定のうちの１つ以上である。離散領域内の伝達関数Ｈ（ｗ）は、
【数１０】
2019528032.tif 000012
として判定され得る。
【００２０】
いくつかの実装では、予測電圧パラメータまたは予測温度パラメータのうちの１つを判定することは、自己回帰モデルを実装する時系列分析を実行することを含む。
【００２１】
いくつかの実装では、発電所から充電するようにバッテリシステムに命令することは、発電所から電力を貯蔵するようにバッテリシステムに命令することを含む。
【００２２】
いくつかの実装では、動作は、電圧測定または温度測定に基づいて、インピーダンスプロファイル、電圧プロファイル、または温度プロファイルを更新することを含む。
【００２３】
いくつかの実装では、予測電圧パラメータを判定することは、データ処理ハードウェアを訓練し、電圧測定または温度測定の最良適合を生成することを含む。予測電圧パラメータを判定することはまた、データ処理ハードウェアによって、それぞれ、電圧測定または温度測定の最良適合に基づいて、予測電圧パラメータまたは予測温度パラメータを予測することを含んでもよい。
【００２４】
いくつかの実装では、命令は、データ処理ハードウェア上で実行されると、データ処理ハードウェアに、バッテリシステムの残存利用可能容量を追跡させ、バッテリシステムの充電状態またはライフサイクルのうちの１つを判定させる。
【００２５】
本開示の１つ以上の実装の詳細は、付随する図面および以下の説明に記載される。他の側面、特徴、および利点が、説明および図面から、ならびに請求項から明白であろう。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】図１は、例示的配電ネットワークの機能ブロック図である。
【図２Ａ】図２Ａは、図１の配電ネットワークの例示的コントローラの機能ブロック図である。
【図２Ｂ】図２Ｂは、エネルギー貯蔵システムの性能を予測する方法のための動作の例示的配列の概略図である。
【図２Ｃ】図２Ｃは、図１の配電ネットワークの例示的コントローラの機能ブロック図である。
【図３】図３は、例示的人工ニューラルネットワークの機能ブロック図である。
【図４】図４は、バッテリシステムセンサから取得される例示的入力電流のグラフである。
【図５】図５は、図３のニューラルネットワークを訓練および試験することから予測される例示的電圧のグラフである。
【図６Ａ】図６Ａは、図３のニューラルネットワークを訓練および試験することから予測される例示的温度のグラフである。
【図６Ｂ】図６Ｂは、図３のニューラルネットワークを訓練および試験することから予測される例示的残存容量のグラフである。
【図６Ｃ】図６Ｃは、図６Ｂのグラフの一部の詳細図である。
【図７】図７は、バッテリシステムセンサから取得される例示的入力電流のグラフである。
【図８】図８は、ユール・ウォーカープローチを使用して予測される例示的電圧のグラフである。
【図９】図９は、ユール・ウォーカープローチを使用して予測される例示的温度のグラフである。
【図１０】図１０は、バッテリシステムとその周囲外部環境との間の例示的熱交換の機能ブロック図である。
【図１１】図１１は、充電サイクルと関連付けられる最高および最低温度の例示的計算のグラフである。
【図１２】図１２は、充電サイクルと関連付けられる熱容量および熱の例示的予測のグラフである。
【図１３Ａ】図１３Ａは、充電サイクルと関連付けられる例示的電流周波数調整プロファイルのグラフである。
【図１３Ｂ】図１３Ｂは、充電サイクルと関連付けられる例示的電圧周波数調整プロファイルのグラフである。
【図１４】図１４は、充電サイクルと関連付けられる予測データと測定データとの間の例示的比較のグラフである。
【図１５Ａ】図１５Ａは、例示的電力プロファイルのグラフである。
【図１５Ｂ】図１５Ｂは、図１５Ａに示される電力プロファイルの電力訓練データを使用する、例示的測定および予測電圧のグラフである。
【図１６】図１６は、例示的電力およびその関連付けられる充電状態のグラフである。
【図１７】図１７は、例示的電圧プロファイルおよび最小カットオフ電圧のグラフである。
【図１８】図１８は、将来のバッテリシステムパラメータを予測する方法のための動作の例示的配列の概略図を提供する。
【図１９】図１９は、本明細書に説明される任意のシステムまたは方法を実行する、例示的コンピューティングデバイスの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
種々の図面中の同様の参照記号は、類似要素を示す。
【００２８】
（詳細な説明）
図１は、発電所１１０からエネルギー貯蔵システム１２０および個々の消費者１３０に電力を伝送するように構成される、例示的配電ネットワーク１００を図示する。エネルギー貯蔵システム１２０は、再充電可能バッテリシステム１２４と通信するバッテリ管理システム（ＢＭＳ）１２２を含む。バッテリシステム１２４は、発電所１１０から電力を捕捉し、以降の時間における分配のために電力を貯蔵するように構成される、電力貯蔵デバイス（例えば、バッテリ）を含む。再充電可能バッテリシステム１２４は、配電ネットワーク１００内で大規模に電気エネルギーを貯蔵する。いくつかの実施例では、複数のバッテリを含む大型バッテリシステム１２４に関して、バッテリの集合の挙動は、個々のバッテリの平均挙動と同一である。
【００２９】
電気を供給する費用は、１日の経過中に変動する。したがって、配電ネットワーク１００上の電気の卸売価格は、発電所１１０から電気を供給するためのリアルタイム費用を反映する。例えば、電気需要は、通常、午後および早朝（ピーク時）に最高であり、電気を提供する費用は、通常、これらの時間により高い。通常、殆どの消費者１３０は、電気を提供する季節平均費用に基づく価格を支払う。したがって、消費者１３０は、電気価格の毎日の変動に気付かない。したがって、オフピーク時中に電気を貯蔵し、ピーク時中に貯蔵された電気を分配して、発電所１１０の需要を低減させるように構成される、配電ネットワーク１００を有することが望ましい。いくつかの実施例では、エネルギー貯蔵システム１２０は、断続的である、風および太陽光によって生産されるエネルギー等の再生可能エネルギーを貯蔵し、したがって、再充電可能バッテリシステム１２４は、断続的な再生可能エネルギーを貯蔵し、円滑な電気を消費者１３０に提供する。消費者１３０は、家庭消費者１３０ａ、工場消費者１３０ｂ、事業消費者１３０ｃ、または配電ネットワーク１００から電力を受電する任意の他の消費者のうちの１つ以上を含んでもよい。
【００３０】
ＢＭＳ１２２は、再充電可能バッテリシステム１２４を管理し、安全動作状態外で動作することからバッテリを保護する。加えて、ＢＭＳ１２２は、例えば、バッテリシステム１２４の電圧、温度、および電流を監視することによって、バッテリシステム１２４の性能を監視する。その結果として、ＢＭＳ１２２は、監視されたデータをコントローラ２００に報告してもよい。いくつかの実施例では、ＢＭＳ１２２が、データをコントローラ２００に送信する前に、監視されたデータに計算を実施する一方で、他の実施例では、ＢＭＳ１２２は、コントローラ２００に未加工データを送信する。
【００３１】
エネルギー貯蔵システム１２０は、ネットワーク１０を介してコントローラ２００と通信してもよい。ネットワーク１０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、および／またはインターネット等の種々のタイプのネットワークを含んでもよい。コントローラ２００は、ＢＭＳ１２２から、例えば、エネルギー貯蔵システム１２０のバッテリシステム１２４と関連付けられるセンサ１２３から、データを受信し、センサ１２３を監視して、バッテリシステム１２４の性能を予測する。したがって、コントローラ２００は、センサ１２３からの受信されたデータ１２６の一連の分析を実行する。
【００３２】
加えて、図２Ａおよび２Ｂを参照すると、センサ１２３からの受信されたデータ１２６の初期サイクルは、（電圧予測２５２ｂにおいて）電圧および（温度予測２５４ｂにおいて）温度を予測するように適用される、（インピーダンス伝達関数２４２において）インピーダンス／抵抗プロファイルを予測するために使用される、学習サイクルまたは学習パラメータと見なされる。コントローラ２００が、例えば、ネットワーク１０を介して、センサ１２３からデータ１２６を連続的に受信するため、コントローラ２００は、抵抗のプロファイル、したがって、電圧および温度のプロファイルを連続的に更新する。したがって、コントローラ２００は、バッテリシステム１２４の性能を予測するアルゴリズムを実行し、予測測定基準を使用し、ＢＭＳの電力を市場に入札してもよい。
【００３３】
以下でさらに詳細に説明されるであろうように、本明細書に説明されるアルゴリズムによって利用される学習サイクルまたは学習パラメータは、コントローラ２００が、バッテリシステム１２４の将来の性能を予測し、その故障を回避すること、および貯蔵または使用のためにバッテリシステム１２４に、もしくはそこからエネルギーを伝送するように正確かつ効率的にＢＭＳ１２２に命令することを可能にする。例えば、前もって生成されたデータ１２６を利用することによって、アルゴリズムは、ＢＭＳ１２２がバッテリシステム１２４の将来の性能を予測し、エネルギー貯蔵システム１２０の効率および寿命を増加させる決定を行う（例えば、電力を貯蔵する、または電力を放電するようにバッテリシステム１２４に命令する）ことを可能にする。アルゴリズムによる学習サイクルの利用は、バッテリシステム１２４の将来の性能を予測する正確なモデルを構築するために、ＢＭＳ１２２が、センサ１２３から伝送される前もって生成されたデータ１２６から学習することを可能にする。ＢＭＳ１２２によって行われる予測および決定は、厳正な静的法則に依拠するバッテリ管理システムに対して、バッテリシステム１２４の効率および寿命を増加させる。例えば、前もって生成されたデータ１２６に基づくモデル化および最適化が、データ１２６の定量化された測定の正確度を増加させる一方で、データ１２６の変更に応答して、決定および成果を調節することは、データ１２６の正確な測定および解釈を確実にする。ロバストなプログラミングプロトコルまたはプロシージャ（例えば、Ｃ＋＋プロシージャ）の利用は、コントローラ２００が本明細書に説明されるアルゴリズムを実行するために要求される時間量を削減する。
【００３４】
コントローラ２００は、命令を記憶するメモリハードウェア２１０と、１つ以上の動作を実施する命令を実行するデータ処理ハードウェア２２０とを含む。メモリハードウェア２１０は、コンピューティングデバイスによる使用のために、一時的または恒久的基準でプログラム（例えば、命令のシーケンス）もしくはデータ（例えば、プログラム状態情報）を記憶するために使用される、物理的デバイスであってもよい。非一過性のメモリは、揮発性および／または不揮発性アドレス可能半導体メモリであってもよい。不揮発性メモリの実施例は、限定されないが、フラッシュメモリおよび読取専用メモリ（ＲＯＭ）／プログラマブル読取専用メモリ（ＰＲＯＭ）／消去可能プログラマブル読取専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）／電子的消去可能プログラマブル読取専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）（例えば、典型的には、ブートプログラム等のファームウェアに使用される）を含む。揮発性メモリの実施例は、限定されないが、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、相変化メモリ（ＰＣＭ）、ならびにディスクまたはテープを含む。
【００３５】
データ処理ハードウェア２２０は、メモリハードウェア２１０と通信してもよく、１つ以上の動作を実施する命令を実行してもよい。いくつかの実装では、データ処理ハードウェア２２０は、初期サイクル抽出関数２３０、伝達関数計算関数２４０、および予測関数２５０を実行する。実行された関数２３０、２４０、２５０は、捕捉されたセンサデータ１２６を使用し、エネルギー貯蔵システム１２０、特に、ＢＭＳ１２２の将来の性能を予測する。
【００３６】
いくつかの実装では、ＢＭＳ１２２は、バッテリシステム１２４と関連付けられる、電流センサ１２３ａと、電圧センサ１２３ｂと、温度センサ１２３ｃとを含む。データ処理ハードウェア２２０は、それぞれ、電流センサ１２３ａ、電圧センサ１２３ｂ、および温度センサ１２３ｃのうちのそれぞれ１つから、センサ信号１２６ａ、１２６ｂ、１２６ｃを受信する。
【００３７】
訓練データ選択
【００３８】
データ処理ハードウェア２２０上で実行される初期サイクル抽出関数２３０、伝達関数計算関数２４０、および予測関数２５０は、より多くの信号データ１２６がＢＭＳ１２２から受信されるにつれて、進化および更新してもよい。したがって、関数２３０、２４０、２５０の核は、ｔが、現在の時間であり、ｎが、ゼロを上回る正の数である、サイクルｔ＋ｎ＋１においてデータを予測するように、時間インターバル［ｔ，ｔ＋ｎ］の中でセンサ１２３からＢＭＳ１２２によって記録される、履歴信号データ１２６の使用を含む、進化しつつある訓練プロセスに基づく。
【００３９】
いったんデータ処理ハードウェア２２０がセンサデータ信号１２６を受信すると、データ処理ハードウェア２２０は、センサ１２３ａ、１２３ｂ、１２３ｃのうちのそれぞれ１つと関連付けられる異なるデータ信号１２６の間の数学的関係を定義する、費用関数を実行する。故に、訓練データは、履歴信号データ１２６の選択がｎサイクル毎に再訪問されるため、連続的に進化している。履歴信号データ１２６の本連続的更新は、コントローラ２００が、その循環計画中に信号データ１２６の変化を捕捉することを可能にする。訓練要因の最適化は、考慮中のＢＭＳの特性に依存し得る。
【００４０】
伝達関数
【００４１】
図２Ｃに示されるように、コントローラ２００は、入力変数、すなわち、センサ信号１２６ａ、１２６ｂ、１２６ｃを受信し、訓練データ選択関数２３０から出力される訓練パラメータ１２８ａ、１２８ｂ、１２８ｃを使用して、予測出力変数２７０ａ、２７０ｂを出力する。より具体的には、入力・出力関係は、コントローラ２００の伝達関数（すなわち、インピーダンス伝達関数２４２および温度伝達関数２４４）として定義されることができる。
【００４２】
連続領域では、Ｔがゼロを上回る整数である、時間インターバル［−Ｔ，Ｔ］の中で定義される時系列ｆ（ｔ）のフーリエ変換Ｈ（ｗ）は、以下の方程式：
【数１１】
2019528032.tif 000013
によって求められ、ｗ＝２πＦであり、Ｆは、時系列の周波数であり、ｔ∈ＲｎおよびＦ∈Ｃｎである。Ｈ（ｗ）は、複素領域で定義される。
【００４３】
伝達関数Ｈ（ｗ）、すなわち、コントローラ２００によって実行されるインピーダンス伝達関数２４２および／または温度伝達関数２４４は、出力変数ｙ（ｔ）と入力変数ｘ（ｔ）とのフーリエ変換の間の比であり、離散領域において、
【数１２】
2019528032.tif 000014
として定義される。
【００４４】
電圧予測に関して、伝達関数は、
【数１３】
2019528032.tif 000015
として定義される。
【００４５】
温度予測に関して、伝達関数は、
【数１４】
2019528032.tif 000016
として定義される。
【００４６】
いくつかの実施例では、コントローラ２００は、伝達関数Ｈ（ｗ）（例えば、伝達関数計算関数２４０）の出力を使用し、ニューラルネットワーク３００（図３）を訓練し、かつ予測を試験する。伝達関数Ｈ（ｗ）は、２つの部分：規模｜Ｈ｜および位相
【数１５】
2019528032.tif 000017
を有する、複素ベクトルとしてフーリエ領域で定義される。伝達関数Ｈ（ｗ）、すなわち、インピーダンス伝達関数２４２および／または温度伝達関数２４４の規模｜Ｈ｜および位相
【数１６】
2019528032.tif 000018
は両方とも、新しいデータを予測するために使用される訓練セットを生成および改良するために、訓練ならびに試験／予測関数で使用される。予測電圧および温度を回収するために、逆フーリエ変換関数が、訓練された伝達関数と現在のフーリエ変換との間の積に適用されてもよい。現在のフーリエ変換の規模は、さらなる分析および可視化のために複素数値を実数値に変換することによって取得される、電圧規模および温度規模を定義する。
【００４７】
伝達関数Ｈ（ｗ）の規模｜Ｈ｜は、
【数１７】
2019528032.tif 000019
によって示され、ＨｒｅａｌおよびＨｉｍａｇは、伝達関数Ｈ（ｗ）の実数および虚数部である。
【００４８】
伝達関数Ｈ（ｗ）の位相
【数１８】
2019528032.tif 000020
は、以下によって示される。
【数１９】
2019528032.tif 000021
【００４９】
伝達関数Ｈ（ｗ）の規模｜Ｈ｜および位相
【数２０】
2019528032.tif 000022
は、時間および周波数にわたって変動し得る。規模｜Ｈ｜は、性能測定基準を定量化するため、および保守目的のために経時的に電圧および温度分布を追跡および監視するために使用される。いくつかの実施例では、位相
【数２１】
2019528032.tif 000023
は、測定データと予測データとの間の角度差を示すために使用される。位相
【数２２】
2019528032.tif 000024
はまた、いくつかの状況では、正常な段階からの偏差として解釈され得る、データの相変化を追跡するために、測定基準として使用されてもよい。
【００５０】
伝達関数Ｈ（ｗ）は、電圧／電流２７０ａ（インピーダンス関数２４２）および温度／電流２７０ｂ（温度関数２４４）である、２つの別個の伝達関数に適用される。伝達関数Ｈ（ｗ）（例えば、伝達関数計算関数２４０）は、訓練パラメータ１２８、すなわち、インピーダンス訓練パラメータ１２８ｂ／１２８ａおよび温度訓練パラメータ１２８ｃ／１２８ａを出力する。
【００５１】
予測
【００５２】
予測関数２５０は、訓練データ選択２３０で使用される電圧および温度２７０ａ、２７０ｂの前の記録された値とともに、電圧および温度（予測電圧２７２ａ、予測温度２７２ｂ）を予測するために電流センサデータ１２６ａを使用する。予測関数２５０は、訓練ステップ２５２と、試験ステップ２５４とを含む。加えて、予測関数２５０は、別個に、電圧および温度のうちのそれぞれ１つに適用される。予測関数２５０は、訓練インピーダンスデータ２５２ａを合致させるステップと、訓練温度データ２５４ａを合致させるステップと、電圧２５２ｂを予測するステップと、温度２５４ｂを予測するステップとを含む。
【００５３】
予測：訓練ステップ
【００５４】
訓練ステップ２５２ａ、２５４ａ中に、コントローラ２００は、訓練データ１２６のトポロジの最良適合を生成するように、履歴訓練データ１２６について訓練され、次いで、これらの訓練エンティティを使用し、将来に向けてＢＭＳデータ２７２を予測する。概して、任意の学習機械は、新しいまたは予測事例を一般化することを可能にする下層構造を捕捉するために、データ１２８の代表的実施例を必要とする。したがって、コントローラ２００は、データ１２８の固有の構造のみに依存するため、適合フィルタリングと見なされ得る。いくつかの実装では、訓練ステップ２５２ａ、２５４ａは、履歴訓練データ１２６に対して予測ＢＭＳデータ２７２を相互検証し、収束誤差を最小限にすることを含む。
【００５５】
以下でさらに詳細に解説されるであろうように、いくつかの実装では、訓練ステップ２５２ａ、２５４ａは、学習サイクルの数量を削減するために、例えば、コントローラ２００を用いて、センサ（例えば、それぞれ、電流センサ１２３ａ、電圧センサ１２３ｂ、または温度センサ１２３ｃ）のそれぞれからの入力（例えば、電流信号１２６ａ、電圧信号１２６ｂ、または温度信号１２６ｃ）を組み合わせることによって、最適化される。例えば、訓練ステップ２５２ａ、２５４ａは、入力として最初の５つの学習サイクルのみを使用し、最小限の収束誤差に収束してもよい。
【００５６】
表（１）は、誤差が訓練ステップ中に最小限にされる、測定データ（例えば、電流信号１２６ａ、電圧信号１２６ｂ、または温度信号１２６ｃ）と予測データ（例えば、予測ＢＭＳデータ２７２）との間の平均二乗誤差（ＭＳＥ）を示す。
【表１】
2019528032.tif 000025
バッテリシステム１２４の残存放電時間の正確な予測は、バッテリシステム１２４のいくつかの充電・放電サイクルに対して、バッテリシステム１２４の健全性を追跡することを可能にする。
【００５７】
予測：試験ステップ
【００５８】
試験ステップ２５２ｂ、２５４ｂ中に、コントローラ２００は、訓練ステップ２５２ａ、２５４ａ中に捕捉される全体的構造、すなわち、訓練データ１２６のトポロジの最良適合を使用して、新しいデータ２７２を予測する。試験ステップ２５２ｂ、２５４ｂは、訓練ステップ２５２ａ、２５４ａに類似する。しかしながら、試験ステップ２５２ｂ、２５４ｂでは、電流センサデータ１２６ａは、入力として使用される。
【００５９】
予測：電圧予測
【００６０】
電圧予測関数２５２は、訓練ステップ２５２ａと、試験ステップ２５２ｂとを含む。コントローラ２００は、電圧予測関数２５２を電圧データ１２６ｂおよび温度データ１２６ｃの両方に適用する。電流信号１２６ａは、電圧予測関数２５２の既知の変数と見なされる。いくつかの実施例では、電流信号１２６ａは、オームの法則を使用して、バッテリシステム１２４の電力から判定されてもよい。オームの法則は、２つの点の間の導体を通した電流が、２つの点を横断する電圧に正比例する、すなわち、Ｉ＝Ｖ／Ｒであり、Ｉは、アンペア単位の導体を通した電流であり、Ｖは、ボルト単位の導体を横断して測定される電圧であり、Ｒは、オーム単位の導体の抵抗であることを記述する。しかしながら、コントローラ２００は、オームの法則の適用に先立って、抵抗／インピーダンスを判定する。
【００６１】
予測：温度予測
【００６２】
温度予測関数２５４は、訓練ステップ２５４ａと、試験ステップ２５４ｂとを含む。熱（または温度）は、エネルギー貯蔵システム１２０のバッテリシステム１２４の健全性に影響を及ぼす重要なパラメータである。したがって、経時的にバッテリシステム１２４の温度を追跡することが重要である。
【００６３】
予測：計算
【００６４】
コントローラ２００は、時系列分析を使用することによって、予測関数２５０を判定する。時系列は、連続的に等しく離間した時点から引き出される一連のデータ点、すなわち、センサ１２３からのセンサデータ１２６ａ、１２６ｂ、１２６ｃである。したがって、時系列は、一連の離散時間データである。時系列分析は、時系列データを分析し、時系列データの有意義な統計および他の特性を抽出するための方法を含む。着目パラメータ、すなわち、電圧および温度を予測するために、コントローラ２００は、時系列上で自己回帰（ＡＲ）モデルを採用する。ＡＲモデルは、あるタイプのランダムプロセスの表現であり、したがって、自然、経済等におけるある時変プロセスを説明する。ＡＲモデルは、出力変数がその独自の以前の値および確率項（不完全に予測可能な項）に直線的に依存することを規定する。したがって、モデルは、確率差分方程式の形態である。
【００６５】
表記ＡＲ（ｐ）は、次数ｐの自己回帰モデルを示す。ＡＲ（ｐ）モデルは、
【数２３】
2019528032.tif 000026
として定義される。
【数２４】
2019528032.tif 000027
は、予測関数２５０のパラメータであり、ｃは、定数であり、εｔは、ホワイトノイズである。
【００６６】
いったん訓練パラメータ１２８が出力されると、訓練パラメータ１２８は、新しいデータを予測するために使用される。いくつかの実施例では、コントローラ２００は、ニューラルネットワークアプローチ、経験的再帰方法、またはユール・ウォーカープローチのうちの１つを実行することによって、ＡＲモデル時系列予測の最適な解法を判定する。
【００６７】
ニューラルネットワークアプローチ
【００６８】
人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）は、動物の中枢神経系、具体的には、脳等の生物学的ニューラルネットワークから着想を得たモデル群である。ＡＮＮは、多数の入力に依存し得、概して、不明である、機能を推定または概算するために使用される。いくつかの実施例では、ＡＮＮは、３つの構成要素：アーキテクチャ法則、活動法則、および学習法則を使用して、定義される。ＡＮＮのアーキテクチャ法則は、ネットワークおよびそれらのトポロジ関係に関与する変数を規定する。活動法則は、ニューロンの活動が相互に応答して変化する方法を定義する。学習法則は、ニューラルネットワークの権利が時間とともに変化する方法を規定する（図３参照）。
【００６９】
図３を参照すると、いくつかの実装では、ニューラルネットワーク３００は、基本形態を伴う非線形系：
Ｆ（ｘ，ｗ）＝ｙ      （６）
と見なされることができ、ｘは、ネットワークに提示される入力ベクトルであり、ｗは、ネットワークの重量ベクトルであり、ｙは、ネットワークによって概算または予測される、対応する出力ベクトルである。重量ベクトルｗは、一般的に、最初に層別に、次いで、ニューロン別に、最終的に、そのバイアスを加えた各ニューロンの重量別に順序付けられる。
【００７０】
いくつかの実施例では、コントローラ２００は、レーベンバーグ・マーカートアルゴリズムを使用し、ニューラルネットワーク３００の非線形系を解法する。レーベンバーグ・マーカートアルゴリズム（ＬＭＡ）はまた、減衰最小二乗（ＤＬＳ）法としても公知であり、非線形最小二乗問題を解法するために使用される。レーベンバーグ・マーカートアルゴリズムは、
（ＪＴＪ＋γＩ）δ＝ＪＴＥ      （７）
であり、Ｊは、系統のためのヤコビ行列であり、γは、レーベンバーグ減衰係数であり、δは、コントローラ２００が判定している重力更新ベクトルであり、Ｅは、訓練ネットワーク上の入力ベクトル毎に出力誤差を含有する誤差ベクトルである。
【数２５】
2019528032.tif 000028
Ｆ（ｘｉ，ｗ）では、ネットワーク関数は、重量ｗを使用して、訓練セットのｉ番目の入力ベクトルに関して評価され、ｗｊは、ネットワークの重量ベクトルｗのｊ番目の要素である。
【００７１】
ニューラルネットワーク３００に関して、ヤコビ行列は、連鎖法則およびアクティブ化関数の一次導関数を使用して概算される。連鎖法則は、２つ以上の関数の組成の導関数を算出するための式である。例えば、ｆおよびｇが関数である場合には、連鎖法則は、それらの組成の導関数を表す。
【００７２】
バックプロパゲーションニューラルネットワーク（ＢＰＮ）は、入力データが所望の出力とともに供給される、監視下学習アルゴリズムである。ＢＰＮは、２つの隠された層を有する。ＢＰＮは、訓練エポック中に学習する。この場合、ＢＰＮは、０．５の運動量および０．５の学習速率を伴って１，０００のエポックを通過し、誤差が最小限にされる最適な解法に収束する。エントリ毎の訓練エポックは、以下のステップ：ネットワークの中へ入力データをフィードする、重量を初期化する、所望の値およびフィードバック誤差に対して出力をチェックする、誤差を計算する、およびレーベンバーグ・マーカート方法を使用して計算されるニューロンの間の重量を更新するステップから成る。特徴選択は、冗長性を低減させるように、および出力のより良好な正確度を確実にするように、正則化ベイズ方法を使用して、ＢＰＮ（例えば、ニューラルネットワーク３００）の入力層上に適用されてもよい。
【００７３】
隠された層および出力層のニューロンの各アクティブ化において、加重和が、計算され、
【数２６】
2019528032.tif 000029
として定義されるアクティブ化関数を通過させられる。誤差を最小限にする、最終的な調節された重量は、電圧および温度等の新しい変数を予測するように、新しい入力データの中へマップされる。
【００７４】
図４は、バッテリシステムセンサ１２３ａから取得される例示的入力電流データ１２６ａのグラフを示す。図５は、図４に示されるバッテリシステムセンサ１２３ａから取得される入力電流データ１２６ａを使用して、ニューラルネットワークを訓練および試験することからの例示的予測電圧データ２７２ａのグラフを示す。加えて、図６Ａは、図４に示されるバッテリシステムセンサ１２３ａから取得される入力電流データ１２６ａを使用して、ニューラルネットワークを訓練および試験することからの例示的予測温度データ２７２ｂのグラフを示す。
【００７５】
いくつかの実装では、コントローラ２００は、センサ（例えば、それぞれ、電流センサ１２３ａ、電圧センサ１２３ｂ、または温度センサ１２３ｃ）のそれぞれからの入力（例えば、電流信号１２６ａ、電圧信号１２６ｂ、または温度信号１２６ｃ）を組み合わせ、組み合わせられた入力を入力特徴として適用し、ニューラルネットワーク３００を訓練する。図６Ｂおよび６Ｃは、ＢＰＮを使用する例示的予測残存容量のグラフを示す。予測残存容量は、前述で説明されたように、組み合わせられた入力を使用して、ニューラルネットワーク３００を訓練および試験することに対応し得る。いくつかの実装では、予測残存容量は、エネルギー貯蔵システム１２０の充電モードに基づいて判定される、エネルギー貯蔵システム１２０の放電モード中の予測残存容量に対応し得る。予測残存容量測定に基づいて、コントローラ２００は、エネルギー貯蔵システム１２０（例えば、バッテリシステム１２４）内の残存利用可能容量を追跡し、エネルギー貯蔵システム１２０（例えば、バッテリシステム１２４）の充電状態またはライフサイクルを判定してもよい。
【００７６】
経験的再帰方法
【００７７】
いくつかの実施例では、コントローラ２００は、初期サイクルのセンサデータ１２６のうちのいくつかを使用することによって、将来の測定を予測する。コントローラは、次数ｎの公知のＡＲモデルに基づいて、一連のパラメータを推定する。
【００７８】
本動作を定義する方程式は、以下の通りであり、
【数２７】
2019528032.tif 000030
ここで、Ｙｋは、ｋ番目の時系列であり、Ｙ１は、初期サイクル時系列であり、αおよびβは、それぞれ、傾斜および切片である。Ｙ１は、最大１０サイクルまでの初期サイクルを表し得、その値を調節するようにオンラインプロセスで更新され得る。
【００７９】
本方法では、初期サイクルは、アルゴリズムのパラメータを計算すると見なされる。方程式（９）および方程式（１０）を考慮すると、コントローラ２００は、将来に向けてデータを予測してもよい。経験的自己回帰モデルは、方程式（９）および方程式（１０）で暴露されるパラメータを算出することにおいて進化している。初期測定Ｙ１（電圧または温度）は、以前の測定の平均であると見なされる。傾斜および切片も、以前の傾斜および切片の平均値であると見なされる。本方法は、サイクルにわたって進化し、パラメータは、新しい値を判定するように更新される。
【００８０】
ユール・ウォーカーアプローチ
【００８１】
ユール・ウォーカー方程式は、理論的共分散を推定値と置換することによって、ＡＲ（ｐ）モデルのパラメータを推定することへのいくつかの経路を提供する。ユール・ウォーカー方程式は、以前のステップ測定の自己相関係数を算出し、次いで、これらの係数を適用し、次の測定を予測することを含む。ＡＲ（ｐ）モデルを解法する際の方程式のユール・ウォーカーセットは、以下である。
【数２８】
2019528032.tif 000031
【００８２】
本方法は、自己回帰であり、
【数２９】
2019528032.tif 000032
として表され、係数
【数３０】
2019528032.tif 000033
は、以下の方程式に基づいて計算される。
【数３１】
2019528032.tif 000034
【００８３】
以前のステップの自己相関係数γｋを把握すると、コントローラ２００は、
【数３２】
2019528032.tif 000035
を判定し、したがって、Ｘｔを予測してもよい。この場合、標準偏差σεは、ゼロに等しい。
【００８４】
図７は、バッテリシステムセンサ１２３ａから取得される例示的入力電流センサデータ１２６ａのグラフを示す。図８は、ユール・ウォーカープローチを使用する、例示的予測電圧データ２７２ａのグラフを示す一方で、図９は、ユール・ウォーカープローチを使用する、例示的予測温度データ２７２ｂのグラフを示す。
【００８５】
ＢＭＳ性能測定基準の定量化
【００８６】
解説されるように、コントローラ２００は、３つの数学的技法のうちの１つを使用し、予測データ／パラメータ２７２、すなわち、予測電圧データ２７２ａおよび予測温度データ２７２ｂを判定してもよい。説明される数学的技法のうちの各１つは、他の数学的技法と異なる予測パラメータ２７２を出力してもよい。したがって、以下の議論は、コントローラ２００が実装し得る、説明される数学的技法の異なる性能測定基準を実証する。
【００８７】
熱力学の第１法則は、エネルギーが、熱、仕事、および内部エネルギーの相互作用を用いて、１つの形態から別の形態に変換され得るが、生成も破壊もされることができないことを記述する。数学的に、これは、
Ｅ＝Ｗ＋Ｑ      （１２）
として表され、Ｅは、システム、すなわち、バッテリシステム１２４の内部エネルギーの総変化であり、Ｑは、バッテリシステム１２４とその周辺との間で交換される熱であり、Ｗは、バッテリシステム１２４によって行われる仕事である。
【００８８】
熱的容量としても公知である、熱容量Ｃは、結果として生じる温度変化に対する物体に追加される（またはそこから除去される）熱の比に等しい、測定可能な物理量である。コントローラ２００は、以下の方程式から、バッテリシステム１２４のための熱容量を判定してもよい。
ΔＥ＝ΔＷ＋ΔＱ      （１３）
【００８９】
完全充電または放電サイクルにわたって、以下であるように、ΔＥ＝０である。
【数３３】
2019528032.tif 000036
【００９０】
サイクルにおけるバッテリシステム１２４の熱容量Ｃは、以下の方程式：
【数３４】
2019528032.tif 000037
によって求められる。
【００９１】
【数３５】
2019528032.tif 000038
は、温度がサイクルｉに関して上昇しているときの最高温度と最低温度との間の温度差である。図１０は、バッテリシステム１２４とその周囲環境との間の熱交換の概観を示す。示されるように、バッテリシステム１２４（例えば、使用可能な電圧／電位を用いてバッテリまたはバッテリ列を生産するように直列に接続される、いくつかの電池／バッテリを含む、バッテリ列もしくはバンク）およびその周辺環境は、熱を交換する。サイクルｉにおけるバッテリシステム１２４の熱は、
【数３６】
2019528032.tif 000039
として定義される。Ｋは、因数であり、Ｔｍｅａｎは、温度上昇時の平均温度であり、Ｔａｍｂｉｅｎｔは、バッテリシステム１２４の外部環境の周囲温度である。図１１は、各サイクルｉと関連付けられる最高および最低温度の例示的計算のグラフを図示する一方で、図１２は、熱力学方程式および方程式（１２−１６ｂ）の導出を使用する、熱容量および熱の例示的予測のグラフを図示する。熱効率は、電気的に産生される総熱量に対する、利用される熱の比として、定義され得る。熱効率とも呼ばれる、エネルギー効率は、
【数３７】
2019528032.tif 000040
として測定および定義され、Ｃ、ΔＴ、
【数３８】
2019528032.tif 000041
、Ｔａｍｂｉｅｎｔは、それぞれ、熱容量、温度上昇時の最高温度と最低温度との間の差、温度上昇時の平均温度、および周囲温度である。
【００９２】
検証
【００９３】
いくつかの実装では、コントローラ２００は、平均二乗誤差（ＭＳＥ）方程式：
【数３９】
2019528032.tif 000042
を使用して、センサ１２３から収集されるデータ１２６を用いて、予測データ２７２ａ、２７２ｂの正当性を立証してもよく、
【数４０】
2019528032.tif 000043
は、それぞれ、予測および測定データである。
【００９４】
ユースケース
【００９５】
以下の２つのユースケースは、コントローラ２００が、予測値２７２を予測するために使用し、エネルギー貯蔵システム１２０の円滑な機能を維持するとともに、その効率を向上させる、アルゴリズムの正確度を示す。しかしながら、議論されるアルゴリズムは、エネルギー市場と関連付けられる任意のユースケースで使用されてもよい。
【００９６】
ユースケース１：周波数調整
【００９７】
周波数調整は、閾値周波数を維持するための秒毎の基準の電力の注入および引き出しである。より具体的には、電力配電網は、具体的周波数（例えば、アメリカでは６０Ｈｚ、およびヨーロッパならびにアジアでは５０Ｈｚ）において発振する交流電流（ＡＣ）を使用して、発電所１１０からエンドユーザに電力を伝送する。発電と使用との間のギャップは、配電網周波数を変化させる。需要が供給よりも高い場合、周波数は、低下し、電圧低下および停電につながるであろう。発電所１１０が、消費者１３０が使用しているよりも多くの電力を生成する場合、周波数は、上昇し、配電網またはそれに差し込まれる電気デバイスを潜在的に損傷する。
【００９８】
高可変再生可能資源の近年の増加および消費者側の需要の変動性の増加に起因して、配電ネットワーク１００内の周波数変動も増加している。したがって、ネットワーク１００は、一貫した電力周波数を維持するために、エネルギー供給および需要の平衡を継続的に保つ必要がある。したがって、コントローラ２００は、電力の一定の秒毎の調節によって、分配された電力の周波数を調整して、ネットワーク周波数を維持し、したがって、上記で議論される機能を使用しながら、ネットワーク１００の安定性を確実にすることに役立つ方法を予測してもよい。いくつかの実施例では、エネルギー貯蔵システム１２０は、周波数調整を実装することによって、ネットワーク１００の電力品質を改良することで配電ネットワーク１００を補助する。図１３Ａは、例示的電流周波数調整プロファイルのグラフを図示する一方で、図１３Ｂは、例示的電圧周波数調整プロファイルのグラフを図示する。
【００９９】
発電所からの配電の高周波数発振は、全ネットワーク負荷における高い発振に起因する、ネットワーク電圧周波数の偏差を補償するために必要である。いくつかの実施例では、高周波数電力信号を印加し、バッテリシステム１２４の出力／入力を調節して、全ネットワーク電力負荷の予想外の増加または減少を補償し、電力品質問題へのほぼ瞬時の補正を可能にすることが有益である。
【０１００】
高周波数電力を印加するとき、いくつかの実施例では、ネットワーク１０は、電圧の降下を受ける。本電圧の降下は、多くの場合、放電中に起こる。例えば、エネルギー貯蔵システム１２０が最小電圧（０％充電状態）に到達するとき、発電所１１０は、完全充電（１００％充電状態（ＳＯＣ））に迅速に到達し、バッテリシステム１２４が正常に機能することを可能にするように、バッテリシステム１２４に適用される。本０％ＳＯＣ状態を予測することは、消費者１３０がバッテリシステム１２４の可用性を予想することを可能にするために重要である。
【０１０１】
いくつかの実施例では、コントローラ２００は、所定の固定値を使用し、電圧降下を数値的に定義する。所定の固定値は、３５０Ｖに等しくあり得る。提案されるアルゴリズムの目標は、固定閾値（例えば、３５０Ｖ）未満またはそれと等しい値を明示する、全ての電圧（すなわち、電圧予測データ２７２ａ）を予測することである。アルゴリズムの結果、ならびに測定データは、図１４に表示される。図１４の目視検査は、予測結果（すなわち、電圧予測データ２７２ａ）が測定データに大いに合致することを示す。
【０１０２】
予測データ２７２と測定データとの間の差を定量化するために、二乗平均平方根誤差（ＲＭＳＥ）が、方程式（１９）で定義されるように計算されてもよい。
【数４１】
2019528032.tif 000044
【０１０３】
この場合、ＲＭＳＥは、約９８．７％の正確度につながる、１．２６％に等しいことが示唆される。正確度は、
正確度＝（１００−ＲＭＳＥ）％      （２０）
として定義される。
【０１０４】
図１−１４を参照して上記で説明される予測アルゴリズムは、本タイプのユースケースに直面するときに、バッテリシステム１２４を管理および監視することの多くの側面で有益であり得る。例えば、予測アルゴリズムは、正確な特徴選択に基づいて、正確で迅速な最適化された方法を提供し、予測データ２７２の正確度を改良する。予測アルゴリズムは、ＢＭＳ１２２がリアルタイムでバッテリシステム１２４の充電および放電計画を調節することを可能にする、フィードバックを提供してもよい。換言すると、予測アルゴリズムは、電圧降下の時間および所定の電力要求に対する電圧の規模を提供する。
【０１０５】
いくつかの実装では、コントローラ２００は、複数の機械学習アルゴリズムの組み合わせに基づくスコア化方法を使用し、バッテリシステム１２４のＳＯＣを予測する。例えば、コントローラ２００は、ファジー論理方法、サポートベクトルマシン、またはディープニューラルネットワーク（例えば、ニューラルネットワーク３００）のうちの１つを使用し、バッテリシステム１２４のＳＯＣを正確に予測してもよい。この点に関して、時間ｔにおけるバッテリシステム１２４のＳＯＣは、方程式（２１）：
【数４２】
2019528032.tif 000045
で定義されるように計算されてもよく、ＳＯＣ（ｔ）は、時間ｔにおけるＳＯＣであり、Ｐ（ｔ）ｃｈａｒｇｅは、バッテリシステム１２４の充電モードでの予測電力であり、Ｐ（ｔ）ｄｉｓｃｈａｒｇｅは、バッテリシステム１２４の放電モードでの予測電力であり、γは、予測効率である。
【０１０６】
いくつかの実装では、コントローラ２００は、スケール方法を使用し、０パーセントと１００パーセントとの間でＳＯＣをスケーリングし、オペレータが、バッテリシステム１２４の利用可能電力容量を可視化および追跡し、ＢＭＳシステム１２２を変更することを可能にする。
【０１０７】
ユースケース２：１日前市場
【０１０８】
いくつかの実装では、電気を供給する費用は、１日の経過中に変動する。したがって、配電ネットワーク１００上の電気の卸売価格は、発電所１１０から電気を供給するためのリアルタイム費用を反映する。例えば、電気需要は、通常、午後および早朝（ピーク時）に最高であり、電気を提供する費用は、通常、これらの時間により高い。本ユースケースは、バッテリシステム１２４が、１日前スポット市場における低価格時間中に充電され、次いで、高価格時間中に放電されることを考慮する。本ユースケースは、市場入札目的のために電力の異なるレベルで放電されたときに、エネルギー貯蔵システム１２０の性能を判定するために使用される。
【０１０９】
電力プロファイル「１日前市場」ユースケースの実施例が、図１５Ａの中で提供される。示されるように、バッテリシステム１２４は、エネルギー市場からの高い需要を満たすように、（例えば、時間０〜０．２５を中心として）一定の電力において充電され、次いで、（例えば、２．２５を上回る時間を中心として）異なる電力で放電される。本動作は、バッテリシステム１２４の全バッテリに関して繰り返される。
【０１１０】
分析の目的のために、図１５Ｂは、測定および予測電圧のグラフを図示する。注目され得るように、予測データ２７２は、測定データに完璧に適合する。ＲＭＳＥは、本実施例に関して、０．０２６％に等しいことが示唆される。したがって、これは、１００％に接近する正確度につながる。２つのグラフＡ、Ｂを図示する、図１６を考慮すると、第１のグラフＡは、バッテリシステム１２４の電力／時間のグラフであり、第２のグラフＢは、バッテリシステム１２４のＳＯＣ割合／時間であり、ＳＯＣ％は、（例えば、２．５を上回る時間を中心として）高い電力放電に起因して減少することが顕著である。本減少は、ＳＯＣが６０％まで降下する、４ｋＷにおいて、最も明白である。
【０１１１】
図１７を参照すると、上記で説明される予測アルゴリズムはまた、最小カットオフ電圧を予測してもよい。これは、新しい充電計画を開始し、バッテリシステム１２４が正常に機能することを可能にし、したがって、そのライフサイクルを増加させるために使用され得る、電圧下限に対応する。
【０１１２】
したがって、上記で議論される予測アルゴリズムは、定刻前に、重要かつ有益な測定を提供してもよい。重要かつ有益な測定のうちのいくつかは、市場需要に応じて、異なる電力における放電の残存持続時間を含んでもよい。他の重要かつ有益な測定は、電圧、最小カットオフ電圧、およびバッテリシステム１２４を円滑に起動させたままでバッテリシステム１２４の充電を監視するために必要とされるＳＯＣを含んでもよい。したがって、配電ネットワーク１００は、バッテリシステム１２４およびシステム能力の完全な数々のステータス情報を消費者１３０に提供する。
【０１１３】
いくつかの実施例では、バッテリ配設の商業的に関連する性質は、時間領域内の基底関数または基底変数の最小限のセットから計算される。上記で説明されるネットワーク１００によると、エネルギー効率は、配設の収益性を直接駆動し、エネルギー貯蔵資産のための入札方略を駆動するため、将来予測することができるバッテリ配設の最も重要な性質である。したがって、ネットワーク１００は、履歴時間依存性電流および時間依存性周囲温度のみから、エネルギー貯蔵配設の前向き予測エネルギー効率を判定するように構成される。説明される方法は、エネルギー貯蔵配設毎に時不変または低速時変パラメータのセットを判定し、これらを使用し、仮定される電流および温度プロファイルを考慮して性能を前向きに予測するように構成される。入札ソフトウェアアプリケーションは、いくつかの異なる可能性として考えられる将来の負荷プロファイルのための効率がどのようなものであるかをＢＭＳ１２２に尋ね、次いで、最も利益になるものを選定してもよい。これを行うための最良の基底関数は、電流、周囲温度、電流および温度の一次および二次導関数、ならびに温度および電流の第１および第２積分のセット順列であると考えられる。
【０１１４】
図１８は、将来のバッテリシステムパラメータを予測する方法１８００のための動作の例示的配列の概略図を提供する。動作１８０２では、方法１８００は、電力を１人以上の消費者に分配する発電所を有する、配電ネットワークと通信するバッテリシステムの電流を測定するように構成される少なくとも１つの電流センサから、データ処理ハードウェアにおいて電流測定を受信することを含む。動作１８０４では、方法１８００は、バッテリシステムの電圧を測定するように構成される少なくとも１つの電圧センサから、データ処理ハードウェアにおいて電圧測定を受信することを含む。動作１８０６では、方法１８００は、バッテリシステムの温度を測定するように構成される少なくとも１つの温度センサから、データ処理ハードウェアにおいて温度測定を受信することを含む。動作１８０８では、方法１８００は、データ処理ハードウェアによって、受信された測定に基づいてバッテリシステムのインピーダンスパラメータを判定することを含む。動作１８１０では、方法１８００は、データ処理ハードウェアによって、受信された測定に基づいてバッテリシステムの温度パラメータを判定することを含む。動作１８１２では、方法１８００は、データ処理ハードウェアによって、インピーダンスパラメータに基づいて予測電圧パラメータを判定することを含む。動作１８１４では、方法１８００は、データ処理ハードウェアによって、温度パラメータに基づいて予測温度パラメータを判定することを含む。動作１８１６では、方法１８００は、データ処理ハードウェアによって、予測電圧パラメータおよび予測温度パラメータに基づいて、発電所から充電する（例えば、電力を貯蔵する）、または発電所から放電するようにバッテリシステムに命令することを含む。例えば、動作１８１６では、方法１８００は、データ処理ハードウェアによって、予測電圧パラメータおよび予測温度パラメータに基づいて、発電所から電力を貯蔵する、または発電所から放電するようにバッテリシステムに命令することを含んでもよい。
【０１１５】
図１９は、本書に説明されるシステムおよび方法を実装するために使用され得る、例示的コンピューティングデバイス１９００の概略図である。コンピューティングデバイス１９００は、ラップトップ、デスクトップ、ワークステーション、携帯情報端末、サーバ、ブレードサーバ、メインフレーム、および他の適切なコンピュータ等の種々の形態のデジタルコンピュータを表すことを意図している。ここに示されるコンポーネント、それらの接続および関係、ならびにそれらの機能は、例示的にすぎないように意図されており、本書に説明および／または請求される発明の実装を限定するように意図されていない。
【０１１６】
コンピューティングデバイス１９００は、プロセッサ１９１０と、メモリ１９２０と、記憶デバイス１９３０と、メモリ１９２０および高速拡張ポート１９５０に接続する高速インターフェース／コントローラ１９４０と、低速バス１９７０および記憶デバイス１９３０に接続する低速インターフェース／コントローラ１９６０とを含む。コンポーネント１９１０、１９２０、１９３０、１９４０、１９５０、および１９６０はそれぞれ、種々のバスを使用して相互接続され、共通マザーボード上に、または適宜、他の様式で、搭載されてもよい。プロセッサ１９１０は、高速インターフェース１９４０に結合されるディスプレイ１９８０等の外部入出力デバイス上のグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）のためのグラフィカル情報を表示するようにメモリ１９２０内または記憶デバイス１９３０上に記憶された命令を含む、コンピューティングデバイス１９００内で実行するための命令を処理することができる。他の実装では、複数のプロセッサおよび／または複数のバスが、適宜、複数のメモリおよびタイプのメモリとともに使用されてもよい。また、複数のコンピューティングデバイス１９００が接続されてもよく、各デバイスは、（例えば、サーババンク、ブレードサーバのグループ、またはマルチプロセッサシステムとして）必要な動作の部分を提供する。
【０１１７】
メモリ１９２０は、コンピューティングデバイス１９００内に情報を非一過性に記憶する。メモリ１９２０は、コンピュータ可読媒体、揮発性メモリユニット、または不揮発性メモリユニットであってもよい。非一過性メモリ１９２０は、コンピューティングデバイス１９００による使用のために、一時的または恒久的基準でプログラム（例えば、命令のシーケンス）もしくはデータ（例えば、プログラム状態情報）を記憶するために使用される、物理的デバイスであってもよい。不揮発性メモリの実施例は、限定されないが、フラッシュメモリおよび読取専用メモリ（ＲＯＭ）／プログラマブル読取専用メモリ（ＰＲＯＭ）／消去可能プログラマブル読取専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）／電子的消去可能プログラマブル読取専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）（例えば、典型的には、ブートプログラム等のファームウェアに使用される）を含む。揮発性メモリの実施例は、限定されないが、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、相変化メモリ（ＰＣＭ）、ならびにディスクまたはテープを含む。
【０１１８】
記憶デバイス１９３０は、コンピューティングデバイス１９００のための大容量記憶装置を提供することが可能である。いくつかの実装では、記憶デバイス１９３０は、コンピュータ可読媒体である。種々の異なる実装では、記憶デバイス１９３０は、フロッピーディスクデバイス、ハードディスクデバイス、光ディスクデバイス、またはテープデバイス、フラッシュメモリもしくは他の類似ソリッドステートメモリデバイス、またはストレージエリアネットワーク内のデバイスもしくは他の構成を含む、数々のデバイスであってもよい。付加的実装では、コンピュータプログラム製品は、情報担体で有形に具現化される。コンピュータプログラム製品は、実行されると、上記で説明されるもの等の１つ以上の方法を実施する、命令を含有する。情報担体は、メモリ１９２０、記憶デバイス１９３０、またはメモリオンプロセッサ１９１０等のコンピュータもしくは機械可読媒体である。
【０１１９】
高速コントローラ１９４０が、コンピューティングデバイス１９００のための帯域幅集約的動作を管理する一方で、低速コントローラ１９６０は、より低い帯域幅集約的動作を管理する。そのような任務の配分は、例示的にすぎない。いくつかの実装では、高速コントローラ１９４０は、メモリ１９２０、ディスプレイ１９８０（例えば、グラフィックスプロセッサまたはアクセラレータを通して）、および種々の拡張カード（図示せず）を受け入れ得る高速拡張ポート１９５０に結合される。いくつかの実装では、低速コントローラ１９６０は、記憶デバイス１９３０および低速拡張ポート１９７０に結合される。種々の通信ポート（例えば、ＵＳＢ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、無線Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標））を含み得る、低速拡張ポート１９７０は、キーボード、ポインティングデバイス、スキャナ、または例えば、ネットワークアダプタを通した、スイッチもしくはルータ等のネットワーキングデバイス等の１つ以上の入出力デバイスに結合されてもよい。
【０１２０】
コンピューティングデバイス１９００は、図に示されるように、いくつかの異なる形態で実装されてもよい。例えば、これは、標準サーバ１９００ａとして、またはそのようなサーバ１９００ａのグループで複数回、ラップトップコンピュータ１９００ｂとして、もしくはラックサーバシステム１９００ｃの一部として、実装されてもよい。
【０１２１】
本明細書に説明されるシステムおよび技法の種々の実装は、デジタル電子および／または光学回路、集積回路、特別に設計されたＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、ならびに／もしくはそれらの組み合わせで実現されることができる。これらの種々の実装は、記憶システム、少なくとも１つの入力デバイス、および少なくとも１つの出力デバイスからデータならびに命令を受信し、そこにデータならびに命令を伝送するように結合される、特殊用途または汎用であり得る、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含む、プログラマブルシステム上で実行可能および／または解釈可能である１つ以上のコンピュータプログラムにおける実装を含むことができる。いくつかの実装では、本明細書に説明されるアルゴリズムを含む、コンピュータプログラムは、最適化された高速ＯＰＥＮＭＰクラスおよび関数を使用して、Ｃ＋＋で実装される。
【０１２２】
これらのコンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーションまたはコードとしても公知である）は、プログラマブルプロセッサのための機械命令を含み、高レベルプロシージャおよび／またはオブジェクト指向プログラミング言語で、ならびに／もしくはアセンブリ／機械言語で実装されることができる。本明細書に使用されるように、用語「機械可読媒体」および「コンピュータ可読媒体」は、機械可読信号としての機械命令を受信する機械可読媒体を含む、機械命令および／またはデータをプログラマブルプロセッサに提供するために使用される、任意のコンピュータプログラム製品、非一過性のコンピュータ可読媒体、装置、ならびに／もしくはデバイス（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ））を指す。用語「機械可読信号」は、機械命令および／またはデータをプログラマブルプロセッサに提供するために使用される、任意の信号を指す。
【０１２３】
本明細書に説明されるプロセスおよび論理フローは、入力データに動作し、出力を生成することによって、関数を実施するように１つ以上のコンピュータプログラムを実行する、１つ以上のプログラマブルプロセッサによって実施されることができる。プロセスおよび論理フローはまた、特殊用途論理回路、例えば、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）、またはＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）によって実施されることができる。コンピュータプログラムの実行のために好適なプロセッサは、一例として、汎用および特殊用途マイクロプロセッサの両方、ならびに任意の種類のデジタルコンピュータのいずれか１つ以上のプロセッサを含む。概して、プロセッサは、読取専用メモリまたはランダムアクセスメモリもしくは両方から、命令およびデータを受信するであろう。コンピュータの不可欠な要素は、命令を実施するためのプロセッサ、および命令ならびにデータを記憶するための１つ以上のメモリデバイスである。概して、コンピュータはまた、データを記憶するための１つ以上の大容量記憶デバイス、例えば、磁気、光磁気ディスク、もしくは光学ディスクを含む、またはそこからデータを受信する、もしくはそこにデータを転送する、または両方を行うように、動作可能に結合されるであろう。しかしながら、コンピュータは、そのようなデバイスを有する必要はない。コンピュータプログラム命令およびデータを記憶するために好適なコンピュータ可読媒体は、一例として、半導体メモリデバイス、例えば、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、およびフラッシュメモリデバイス、磁気ディスク、例えば、内部ハードディスクまたは可撤性ディスク、光磁気ディスク、およびＣＤ  ＲＯＭならびにＤＶＤ−ＲＯＭディスクを含む、全ての形態の不揮発性メモリ、媒体、およびメモリデバイスを含む。プロセッサおよびメモリは、特殊用途論理回路によって補完される、またはそれに組み込まれることができる。
【０１２４】
ユーザとの相互作用を提供するために、本開示の１つ以上の側面は、情報をユーザに表示するための表示デバイス、例えば、ＣＲＴ（陰極線管）、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ、またはタッチスクリーンと、随意に、それによってユーザが入力をコンピュータに提供することができる、キーボードおよびポインティングデバイス、例えば、マウスまたはトラックボールとを有する、コンピュータ上に実装されることができる。他の種類のデバイスも、ユーザとの相互作用を提供するために使用されることができ、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形態の感覚フィードバック、例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または触覚フィードバックであることができ、ユーザからの入力は、音響、発話、または触覚入力を含む、任意の形態で受信されることができる。加えて、コンピュータは、ユーザによって使用されるデバイスに文書を送信し、そこから文書を受信することによって、例えば、ウェブブラウザから受信される要求に応答して、ユーザのクライアントデバイス上のウェブブラウザにウェブページを送信することによって、ユーザと相互作用することができる。
【０１２５】
いくつかの実装が説明されてきた。それでもなお、本開示の精神および範囲から逸脱することなく、種々の修正が行われ得ることが理解されるであろう。故に、他の実装も、以下の請求項の範囲内である。
【図１】
2019528032.tif 000054
【図２Ａ】
2019528032.tif 000055
【図２Ｂ】
2019528032.tif 000056
【図２Ｃ】
2019528032.tif 000057
【図３】
2019528032.tif 000058
【図４】
2019528032.tif 000059
【図５】
2019528032.tif 000060
【図６Ａ】
2019528032.tif 000061
【図６Ｂ】
2019528032.tif 000062
【図６Ｃ】
2019528032.tif 000063
【図７】
2019528032.tif 000064
【図８】
2019528032.tif 000065
【図９】
2019528032.tif 000066
【図１０】
2019528032.tif 000067
【図１１】
2019528032.tif 000068
【図１２】
2019528032.tif 000069
【図１３Ａ】
2019528032.tif 000070
【図１３Ｂ】
2019528032.tif 000071
【図１４】
2019528032.tif 000072
【図１５Ａ】
2019528032.tif 000073
【図１５Ｂ】
2019528032.tif 000074
【図１６】
2019528032.tif 000075
【図１７】
2019528032.tif 000076
【図１８】
2019528032.tif 000077
【図１９】
2019528032.tif 000078
【国際調査報告】
2019528032.tif 000079
2019528032.tif 000080