(57)【要約】  電気化学セルシステムの現在の電荷状態を決めるようにサポート・ベクトル・マシン（Support Vector Machine:SVM）をトレーニングする方法であって、トレーニングデータを選択するステップと、前記トレーニングデータを前処理するステップと、前記ＳＶＭの最適パラメータを探すステップと、サポート・ベクトルを決めるステップと、を含むことを特徴とするＳＶＭをトレーニングする方法。
2008533486.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電気化学セルシステムの現在の充電状態（State of Charge:SOC）を決めるようにサポート・ベクトル・マシン（Support Vector Machine：SVM）をトレーニングする方法において、
トレーニングデータを選択し、
前記トレーニングデータを前処理し、
前記ＳＶＭの最適パラメータを探し、
サポート・ベクトルを決める、ステップを含むことを特徴とするＳＶＭをトレーニングする方法。
【請求項２】
前記トレーニングデータを選択するステップは、
テストデータと異なるトレーニングデータを得、
測定されたバッテリーデータの連続的な流れを表すトレーニングデータを得、
前記電気化学セルのＳＯＣの予測された範囲をカバーするトレーニングデータを得、
前記電気化学セルの電流の予測された範囲をカバーするトレーニングデータを得、
前記電気化学セルのＳＯＣの予測された範囲及び前記電気化学セルの電流の予測された範囲に対応する前記電気化学セルの電圧値の範囲をカバーするトレーニングデータを得る、ステップを含むことを特徴とする請求項１に記載のＳＶＭをトレーニングする方法。
【請求項３】
前記トレーニングデータを前処理するステップは、
前記トレーニングデータに要素を付け加え、
前記トレーニングデータをスケーリングする、ステップを含むことを特徴とする請求項１に記載のＳＶＭをトレーニングする方法。
【請求項４】
前記要素は、
測定期間の最後の１秒間の前記電気化学セル電圧の変化であることを特徴とする請求項３に記載のＳＶＭをトレーニングする方法。
【請求項５】
前記トレーニングデータをスケーリングするステップは、
前記トレーニングデータの各々を０．０ないし１．０のスケーリングされた値に変換するステップを含み、
前記トレーニングデータの各々はサポートベクトルを含み、前記サポートベクトルは瞬間電流、瞬間電圧、前記測定期間の最後の１秒から演算されたＳＯＣ及び前記測定時間の最後の１秒間の前記電気化学セルの電圧変化のうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項３に記載のＳＶＭをトレーニングする方法。
【請求項６】
前記ＳＶＭの最適パラメータを探すステップは、
トレーニング関数の変数を最適化するステップを含むことを特徴とする請求項１に記載のＳＶＭをトレーニングする方法。
【請求項７】
前記変数を最適化するステップは、
制約条件下で損失関数を最小化するステップをさらに含むことを特徴とする請求項６に記載のＳＶＭをトレーニングする方法。
【請求項８】
前記変数は、
【数１】
2008533486.tif 000008
のうち少なくとも１つを含み、
前記トレーニング関数は、
【数２】
2008533486.tif 000009
であり、
Ｋはカーネル関数であり、
【数３】
2008533486.tif 000010
ａ及びｂはベクトルであり、ｘはサポートベクトルであることを特徴とする請求項７に記載のＳＶＭをトレーニングする方法。
【請求項９】
前記損失関数は、
【数４】
2008533486.tif 000011
であることを特徴とする請求項７に記載のＳＶＭをトレーニングする方法。
【請求項１０】
前記制約条件は、
【数５】
2008533486.tif 000012
のうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項９に記載のＳＶＭをトレーニングする方法。
【請求項１１】
トレーニングされたＳＶＭを用いて電気化学セルの現在のＳＯＣを推定する方法において、
テストデータを前処理し、
前記テストデータを用いて最適化されたＳＶＭをテストする、ステップを含むことを特徴とする電気化学セルの現在のＳＯＣを推定する方法。
【請求項１２】
前記テストデータを前処理するステップは、
前記テストデータに要素を付け加え、
前記テストデータをスケーリングする、ステップを含み、前記テストデータをスケーリングする段階はスケーリングされたテストデータを算出することを特徴とする請求項１１に記載の電気化学セルの現在のＳＯＣを推定する方法。
【請求項１３】
前記要素は、
測定期間の最後の１秒間の前記電気化学セル電圧の変化であることを特徴とする請求項１２に記載の電気化学セルの現在のＳＯＣを推定する方法。
【請求項１４】
前記テストデータをスケーリングするステップは、
前記テストデータの各々を０．０ないし１．０のスケーリングされた値に変換するステップを含み、
前記テストデータの各々はサポートベクトルを含み、前記サポートベクトルは瞬間電流、瞬間電圧、及び前記測定時間の最後の１秒間の前記電気化学セルの電圧変化を含むことを特徴とする請求項１１に記載の電気化学セルの現在のＳＯＣを推定する方法。
【請求項１５】
前記トレーニングされたＳＶＭを用いて前記テストデータをテストするステップは、
前記スケーリングされたテストデータをテスト関数に適用するステップを含み、
前記テスト関数は前記電気化学セルの前記現在のＳＯＣの推定値を提供することを特徴とする請求項１２に記載の電気化学セルの現在のＳＯＣを推定する方法。
【請求項１６】
電気化学セルシステムの現在のＳＯＣを推定する方法において、
ＳＯＣ推定のためにＳＶＭをトレーニングし、
前記ＳＶＭをテストし、
前記ＳＶＭを用いて前記電気化学セルの現在のＳＯＣの推定値を演算する、ステップを含むことを特徴とする電気化学セルシステムの現在のＳＯＣを推定する方法。
【請求項１７】
前記ＳＶＭをトレーニングするステップは、
トレーニングデータを選択し、
前記トレーニングデータを前処理し、
前記ＳＶＭの最適パラメータを探す、ステップを含むことを特徴とする請求項１６に記載の電気化学セルシステムの現在のＳＯＣを推定する方法。
【請求項１８】
トレーニングデータを選択するステップは、
テストデータと異なるトレーニングデータを得、
測定されたバッテリーデータの連続的な流れを表すトレーニングデータを得、
前記電気化学セルのＳＯＣの予測された範囲をカバーするトレーニングデータを得、
前記電気化学セルの電流の予測された範囲をカバーするトレーニングデータを得、
前記電気化学セルのＳＯＣの予測された範囲及び前記電気化学セルの電流の予測された範囲に対応する前記電気化学セルの電圧値の範囲をカバーするトレーニングデータを得る、ステップを含むことを特徴とする請求項１７に記載の電気化学セルシステムの現在のＳＯＣを推定する方法。
【請求項１９】
前記トレーニングデータを前処理するステップは、
前記トレーニングデータに要素を付け加え、
前記トレーニングデータをスケーリングする、ステップを含み、
前記要素は測定期間の最後の１秒間の前記電気化学セル電圧の変化であることを特徴とする請求項１７に記載の電気化学セルシステムの現在のＳＯＣを推定する方法。
【請求項２０】
前記トレーニングデータをスケーリングするステップは、
前記トレーニングデータの各々を０．０ないし１．０のスケーリングされた値に変換するステップを含み、
前記トレーニングデータの各々はサポートベクトルを含み、前記サポートベクトルは瞬間電流、瞬間電圧、前記測定期間の最後の１秒から演算されたＳＯＣ、及び前記測定時間の最後の１秒間の前記電気化学セルの電圧変化を含むことを特徴とする請求項１９に記載の電気化学セルシステムの現在のＳＯＣを推定する方法。
【請求項２１】
前記ＳＶＭの最適化されたパラメータを探すステップは、
トレーニング関数の変数を最適化するステップを含むことを特徴とする請求項１７に記載の電気化学セルシステムの現在のＳＯＣを推定する方法。
【請求項２２】
前記変数を最適化するステップは、
制約条件下で損失関数を最小化するステップを含むことを特徴とする請求項２１に記載の電気化学セルシステムの現在のＳＯＣを推定する方法。
【請求項２３】
前記ＳＶＭをテストするステップは、
テストデータを前処理し、
前記テストデータを用いて前記ＳＶＭをテストする、ステップを含むことを特徴とする請求項１６に記載の電気化学セルシステムの現在のＳＯＣを推定する方法。
【請求項２４】
前記テストデータを前処理するステップは、
前記テストデータに要素を付け加え、
前記テストデータをスケーリングする、ステップを含み、
前記要素は測定期間の最後の１秒間の前記電気化学セル電圧の変化であり、前記テストデータをスケーリングする段階はスケーリングされたテストデータを算出することを特徴とする請求項２３に記載の電気化学セルシステムの現在のＳＯＣを推定する方法。
【請求項２５】
前記テストデータをスケーリングするステップは、
前記テストデータの各々を０．０ないし１．０のスケーリングされた値に変換するステップを含み、
前記テストデータの各々は特定時間に対応するサポートベクトルを含み、前記サポートベクトルは瞬間電流、瞬間電圧、及び前記測定期間の最後の１秒間の前記電気化学セル電圧の変化のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項２４に記載の電気化学セルシステムの現在のＳＯＣを推定する方法。
【請求項２６】
前記テストデータをテストするステップは、
前記スケーリングされたテストデータをテスト関数に適用するステップを含み、前記テスト関数は前記電気化学セルの前記現在のＳＯＣの推定値を提供することを特徴とする請求項２４に記載の電気化学セルシステムの現在のＳＯＣを推定する方法。
【請求項２７】
電気化学セルのＳＯＣを推定する装置において、
前記電気化学セルのパラメータを測定するように構成されたセンシング要素と、
前記電気化学セルのＳＯＣを推定するように構成されたトレーニングされた要素と、を含み、
前記トレーニングされた要素は前記センシング要素と電気的に通信可能であり、前記トレーニングされた要素はＳＶＭであることを特徴とする電気化学セルのＳＯＣを推定する装置。
【請求項２８】
前記電気化学セルのパラメータを測定するように構成されたセンシング要素は、
前記電気化学セルの電圧を測定する電圧センサ及び前記電気化学セルの電流を測定する電流センサのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項２７に記載の電気化学セルのＳＯＣを推定する装置。
【請求項２９】
前記トレーニングされた要素は、
指令を受信するように構成される演算回路を含み、
前記指令は第二関数が制約条件下で最小化された場合、第一関数の最適変数を前記トレーニングされた要素が探せるようにすることを特徴とする請求項２８に記載の電気化学セルのＳＯＣを推定する装置。
【請求項３０】
前記トレーニングされた要素は、
第三関数を通じて前記電気化学セルのＳＯＣを推定するように構成される演算回路をさらに含むことを特徴とする請求項２９に記載の電気化学セルのＳＯＣを推定する装置。
【請求項３１】
前記第一関数は、
【数６】
2008533486.tif 000013
であり、
前記数式でＫはカーネル関数であり、
【数７】
2008533486.tif 000014
ａ及びｂはベクトル、ｘはサポートベクトルであり、
前記最適変数は、
【数８】
2008533486.tif 000015
のうち少なくとも１つであることを特徴とする請求項２９に記載の電気化学セルのＳＯＣを推定する装置。
【請求項３２】
前記第二関数は、
【数９】
2008533486.tif 000016
であり、
前記制約条件は、
【数１０】
2008533486.tif 000017
のうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項２９に記載の電気化学セルのＳＯＣを推定する装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バッテリーパックシステムの充電状態を推定する装置及び方法に関し、特にサポート・ベクトル・マシン（Support Vector Machine:SVM）を用いてバッテリーパックシステムの充電状態を推定する装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
バッテリーシステム分野、特に例えば、ハイブリッド電気輸送手段（Hybrid Electric Vehicle:HEV）、バッテリー電気輸送手段（Battery Electric Vehicle:BEV）、ノートパソコンのバッテリー、移動可能な装備のバッテリーパックなどのように、バッテリーの寿命に悪影響を及ぼさずになるべく長時間活発に作動する必要があるものなどにおいて、どれだけ多くのバッテリーエネルギーが現在作動可能であるかなどの推定には、急変するパラメータ（例えば、SOC:State of Charge）などに対する情報を用いることが望ましい。さらに、有用なサービス時間を延張しながらパックの寿命期間の間、先行演算（prior calculation）の精度を維持してパックの健康状態（state of health:SOH）を判断するのに役立つためには、ゆっくり変化するパラメータ（例えば、全体容量）に対する情報を確認することが望ましい。
【０００３】
ＳＯＣ（急変する量的要素）、電力減退（power-fade）、及び容量減退（capacity-fade）の３つの量的要素の予測に一般的に係る、セル状態予測の多様な方法が公知されている。例えば、他の方法も使用できるが、電力減退は現在と初期のパック電気抵抗が分かっていれば計算することができ、容量減退は現在と初期のパック全体容量が分かっていれば計算することができる。電力と容量の減退は、通常健康状態（state of health:SOH）の表現として示される。与えられた時間におけるパックからの利用可能な最大電力のような変数の値を用いて他の情報を類推することができる。追加的な状態要素及びパラメータも特定の応用に必要となることがあり、個別的なアルゴリズムはそれぞれを探すために典型的に求められる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
通常パーセントで示されるＳＯＣは、現在動作可能なセル容量の一部を表す。ＳＯＣを推定する他の多くの接近方法が採られているが、放電テスト、アンペアアワーカウンティング（クーロンカウンティング）、開回路（open-circuit）電圧測定、線形及び非線形回路モデリング、インピーダンス分光（impedance spectroscopy）、内部抵抗測定、coupde fouet、そしてカルマンフィルタの幾つかの形態などがある。放電テストは、ＳＯＣを決めるためにセルを完全に放電させなければならない。前記放電テストは、テストが行われる間にシステム機能を中断させ、過度に時間を消耗する恐れがあるため、大部分の場合に有用ではない。アンペアアワーカウンティングは一種の開ループ（open-loop）方法論であり、蓄積された測定誤差によってその精度は時間の経過とともに低くなる。電解質の測定は、排気式鉛蓄電池（vented lead-acid batteries）の場合に実行可能であるため、制限された活用性を有する。開回路電圧測定は、拡張されたセル非活性期間の後にのみ測定でき、無視可能なヒステリシス効果を有するセルに対して行うことができ、動的状態においては動作しない。線形及び非線形回路モデリング方法は、直接的にはＳＯＣを算出しない。ＳＯＣは計算された値から推論されなければならない。インピーダンス分光は、一般的な応用に常に有用ではない測定を要する。内部抵抗測定は、測定誤差に非常に敏感であり、一般的な応用に有用でない測定を要する。coup de fouetは、鉛蓄電池にのみ動作する。フィルタ状態としてＳＯＣを使用しないカルマンフィルタリングの形態は、推定に対する誤差範囲を直接的に算出しない。しかし、カルマンフィルタリングは典型的に高い演算的複雑性を伴う。そこで、カルマンフィルタリングは３２ビットのプロセッサが必要となり、このことは具現コストを増大させる。
【０００５】
低コストで高精度のＳＯＣの推定値が算出可能な、カルマンフィルタリングに比べてより安価な代案が必要である。さらに、侵襲的な測定、システム機能の中断またはエネルギーの浪費なく、安価かつ高精度でＳＯＣが推定可能な方法が必要である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
電気化学セルの充電状態、より具体的に、例えばバッテリー充電値の状態を推定する１つまたはその以上の方法及び装置が開示される。
【０００７】
本発明の望ましい実施例は、電気化学セルシステムの現在の充電状態を決めるようにＳＶＭ（Support Vector Machine）をトレーニングする方法を含む。上記方法は、データをトレーニングするステップ、前記トレーニングデータを前処理するステップ、ＳＶＭの最適パラメータを探すステップ、及びＳＶ（Support Vector）を決めるステップを含む。
【０００８】
本発明の他の望ましい実施例は、トレーニングされたＳＶＭを用いて電気化学セルの現在の充電状態を推定する方法を含む。上記方法はテストデータを前処理するステップ、及び前記テストデータを用いて最適のＳＶＭをテストするステップを含む。
【０００９】
本発明のさらに他の望ましい実施例は、電気化学セルの現在の充電状態を推定する方法を含む。上記方法は、充電状態推定のためにＳＶＭをトレーニングするステップ、前記ＳＶＭをテストするステップ、及び前記ＳＶＭを用いて電気化学セルの現在の充電状態値を演算するステップを含む。
【００１０】
本発明のさらに他の望ましい実施例は、電気化学セルシステムの充電状態を推定する装置を含む。上記装置は、センシング要素及びトレーニングされた要素を含む。前記センシング要素は、電気化学セルのパラメータを測定するように構成される。前記トレーニングされた要素は、電気化学セルの充電状態を推定するように構成される。前記トレーニングされた要素はＳＶＭである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
ＳＶＭを用いて電気化学セルの充電状態を推定する多様な実施例の方法、システム、及び装置が開示される。図１ないし６を参照した以下の説明において、多くの特定の詳細事項は本発明のより完全な理解を提供するために提示される。望ましい実施例はバッテリーセルを参照して説明されるが、セルに該当するバッテリー、バッテリーパック、ウルトラキャパシタ、キャパシタバンク、燃料セル、電解質セル、及び前述の少なくとも１つを含む組合せを含めて多様な電気化学セルが採用できると理解されなければならない。また、バッテリーまたはバッテリーパックは、複数のセルを含むことができ、開示される一実施例は上記複数のセルのうちのいずれか１つまたはその以上のセルに適用できると理解されなければならない。
【００１２】
前記ＳＶＭ（例えば８ビット演算子）は、テストステップに先立って前記ＳＶＭがトレーニングされた後にバッテリーの現在のＳＯＣを演算するように構成され得る。ＳＶＭのトレーニングは、数千のデータポイントを扱える数のＳＶに圧縮することを含む。トレーニングの後、前記ＳＶＭはカルマンフィルタリングより安価なプロセッサを用いて短時間にバッテリーのＳＯＣを演算することができる。さらに、前記ＳＶＭは精度でカルマンフィルタリングの演算結果に匹敵する演算結果を提供する。前記ＳＶＭのトレーニング後、前記ＳＶＭは前記ＳＶＭのトレーニングに使われたトレーニングデータと類似した動作範囲を有する如何なるバッテリーに対しても繰り返してＳＯＣを演算することができる。したがって、前記ＳＶＭによって明らかに異なるバッテリーがテストされるのではなければ、前記ＳＶＭは一回のトレーニングのみを必要とする。
【００１３】
図１は、バッテリーの現在のＳＯＣを決めるため、ＳＶＭを用いる方法を示すフローチャートである。上記方法はＳＶＭをトレーニングさせるステップ１０、最適化されたＳＶＭをテストするステップ１２、及びバッテリーの現在のＳＯＣを推定するステップ１４を含む。ステップ１０、ステップ１２、及びステップ１４の詳細な説明は後述する。
【００１４】
図２は、前記ＳＶＭをトレーニングさせるステップのより詳細な過程を示すフローチャートである。前記ＳＶＭをトレーニングさせるステップは、トレーニングデータを選択するステップ２０、トレーニングデータを前処理するステップ２２、前記ＳＶＭの最適化されたパラメータを探すステップ２４、及び前記ＳＶを探すステップ２６を含む。
【００１５】
図３は、図２のトレーニングデータを選択するステップ２０の過程を示す詳細なフローチャートである。トレーニングデータを選択するステップは、テストデータと異なるトレーニングデータを選択するステップ４０、測定されたバッテリーデータの連続的な流れを表すトレーニングデータを選択するステップ４２、バッテリーＳＯＣの予測された範囲をカバーするトレーニングデータを選択するステップ４４、バッテリー電流の予測された範囲をカバーするトレーニングデータを選択するステップ４６、及びバッテリー電流の予測された範囲及びバッテリーＳＯＣの予測された範囲に対応するバッテリー電圧の予測された範囲をカバーするトレーニングデータを選択するステップ４８を含む。
【００１６】
トレーニングデータを選択することは、前記ＳＶＭの適切なトレーニングにおいて重要である。トレーニングデータはトレーニングのために選択されるために、ある基準に適合しなければならない。トレーニングデータはテストデータと異ならなければならない。テストデータはバッテリーのＳＯＣの決定に用いられるバッテリーに対するバッテリーデータである。テストデータと異ならないトレーニングデータが選択されると、ＳＶＭが正確にテストデータをテストすることに妨げになる。ステップ４０でトレーニングデータがテストデータと異なるように選択されたとしても、さらに前記トレーニングデータはステップ４４ないしステップ４８のステップでテストされるバッテリーの予測された動作範囲をカバーできるように選択されなければならない。望ましい一実施例において、前記トレーニングデータはＳＯＣの２０％程度ないしＳＯＣの８０％程度のバッテリーＳＯＣの範囲をカバーするように選択される。さらに、前記トレーニングデータは、＋５０アンペア程度ないし−５０アンペア程度のバッテリー電流の範囲をカバーするように選択される。さらに、前記トレーニングデータは、ステップ４０でバッテリーＳＯＣの範囲及びバッテリー電流の範囲に対応するバッテリー電圧の範囲をカバーするように選択される。テストされるバッテリーの予測された動作範囲をカバーするトレーニングデータを選択することは、ＳＶＭ推定値がテストされるバッテリーに連関され、ＳＯＣ演算の精度を改善することを保障する。前記トレーニングデータは、ＳＶＭの実質的なトレーニングポイントの十分な数を保障するため、測定されたバッテリーデータの連続的な流れも表さなければならない。
【００１７】
図４は、図２の前記トレーニングデータの前処理ステップ２２の過程を示す詳細なフローチャートである。前記トレーニングデータを前処理するステップは、前記トレーニングデータに要素を付け加えるステップ５０、及び前記トレーニングデータをスケーリングするステップ５２を含む。
【００１８】
トレーニングデータを選択するステップ２０の後、前記トレーニングデータはステップ２２で（図２参照）前処理される。トレーニングデータの前処理ステップにおいて、前記トレーニングデータはＳＶＭのトレーニングに使用可能な形態になるように処理される。前記トレーニングデータを前処理するステップは、測定期間の最後の一秒間のバッテリー電圧の変化を説明するために、前記トレーニングデータに要素を付け加えるステップ５０を含む。バッテリー電圧はバッテリーの動作中に急激に変化することができる。測定期間の最後の一秒間のバッテリー電圧の変化を説明するための要素を付け加えることは、ＳＯＣ演算に含まれるバッテリー電圧の急激な変化を説明する補正ファクタを保障する。前記要素が付け加えられた後、前記トレーニングデータはスケーリングされたトレーニングデータを算出するためにスケーリングステップ５２を経る。トレーニングデータをスケーリングするため、トレーニングデータの各々は全ての入力ベクトル要素が０．０ないし１．０の範囲になるように０．０ないし１．０の値にスケーリングされる。例えば、図３に参照された望ましい一実施例を用いると、２７％のＳＯＣ測定値は０．２７にスケーリングされ、−２０の電流測定値は０．３７にスケーリングされる。スケーリングの後、トレーニングデータの各々は瞬間バッテリー電流測定値、瞬間バッテリー電圧測定値、以前秒から演算されたＳＯＣ、及び測定期間の最後の一秒間のバッテリー電圧変化に対応するサポートベクトル要素（Support Vector element）を含む。
【００１９】
トレーニングデータの前処理ステップは、前記ＳＶＭの最適パラメータを探すステップ２４に先行する。ＳＶＭの最適パラメータを探すステップ２４は、トレーニング関数の複数の変数を最適化するステップを含む。前記複数の変数のうちの各変数は最適化される単一のパラメータを意味する。前記トレーニング関数は、前記ＳＶＭが数学的演算によって近似化される関数である。前記トレーニング関数がある条件下で近似化される場合、前記複数の変数は最適化され得る。
【００２０】
望ましい一実施例において前記トレーニング関数は、
【数１】
2008533486.tif 000003
であり、前記数式においてｋはカーネル関数（kernel function）である。
【数２】
2008533486.tif 000004
【００２１】
特定の条件は、損失関数（loss function）が制約条件下で最小化されることであり、制約条件は、
【数３】
2008533486.tif 000005
である。
【００２２】
前記損失関数は、次のように表現される。
【数４】
2008533486.tif 000006
【００２３】
前記数式において、εは誤差許容度を表す値であり、ｙは望ましい応答、そしてｘは入力ベクトルである。もし推定されたｆ（ｘ）と前記望ましい応答ｙ間の差が前記誤差許容度εより小さければ、前記損失関数は０と同じである。Ｃ、ε、ｓ、及びｒに対する最適値は実験的に決まる。前記損失関数は、前記制約条件下で最小化される。
【数５】
2008533486.tif 000007
に対するサポートベクトルは０ではない。前記サポートベクトルがＳ２６で決まるとき、前述のようにＳＶＭがトレーニングされる。望ましい一実施例において、前記ＳＶＭはSVMlite[T.Joachims,in:Scholkopf,C.Bueges,A.Smola(Eds.),Making Large-Scale SVM learning Practical.Advances in Kernel Methods-Support Vector Learning,MIT Press,1999]を用いてトレーニングされ得る。
【００２４】
再度図１を参照すると、ステップ１０において前記ＳＶＭのトレーニングが完了すると、前記ＳＶＭはステップ１２でテストされる。ステップ１０及びステップ１２を経て、前記ＳＶＭは前記トレーニングデータに類似した特性を有した全てのバッテリーの現在のＳＯＣを正確に推定することができる。図５は、前記ＳＶＭをテストするステップの過程をより詳しく示すフローチャートである。前記ＳＶＭをテストするステップは、テストデータを前処理するステップ３０、及び前記テストデータを用いて最適化されたＳＶＭをテストするステップ３２を含む。図６に詳しく示されたテストデータを前処理するステップ３０は、テストデータがトレーニングデータに置き換えられたことを除けば図４に示した過程と同一である。前記入力ベクトルのＳＯＣ要素は以前秒から推定されたＳＯＣである。図５及び図６を参照すると、テストデータを前処理するステップ３０は測定期間の最後の一秒間のバッテリー電圧の変化を説明するためにテストデータに要素を付け加えるステップ６２を含む。前記要素が前記テストデータに付け加えられた後、前記テストデータはスケーリングされたテストデータを算出するためにスケーリングステップ６４を経ることになる。前記テストデータをスケーリングするために、テストデータの各々は入力ベクトル要素が０．０ないし１．０の範囲になるように０．０ないし１．０の値にスケーリングされる。スケーリングの後、トレーニングデータの各々は瞬間バッテリー電流測定値、瞬間バッテリー電圧測定値、以前秒から演算されたＳＯＣ、及び測定期間の最後の一秒間のバッテリー電圧変化に対応するサポートベクトル要素を含む。
【００２５】
スケーリングされたテストデータは、最適化されたＳＶＭのテストに用いられる。トレーニング過程で得られたサポートベクトルは、最適化されたＳＶＭを生成するためＳＶＭに読み込まれる。前記最適化されたＳＶＭは、一連の前処理されたテストデータに対する現在のバッテリーＳＯＣを推定する。前記現在のバッテリーＳＯＣは、最適化されたＳＶＭの正確性を計算するために既知のＳＯＣと比較される。最も正確な最終的に最適化されたＳＶＭを算出する一連のサポートベクトルを探すため、多様な一連のサポートベクトルがテストされ得る。最終的に最適化されたＳＶＭは、その後、バッテリーＳＯＣのリアルタイム推定を行う装置に使われ得る。
【００２６】
図１ないし図６を参照して前述した最適化されたＳＶＭを用いてバッテリーセルの現在のＳＯＣを演算する、本発明の望ましい一実施例によって構成された装置の概路図が図７に示される。セルパック１００は、負荷回路１０４に電気的に連結される。例えば、セルパック１００は、１つ以上のセル１０２を含むことができ、前記負荷回路１０４は電気輸送手段（EV、Electric Vehicle）またはハイブリッド電気輸送手段（HEV、Hybrid Electric Vehicle）のモーターであり得る。さらに、前記セルパック１００は、例えば電圧計などのような電圧センサ１０６、及び電流計などのような電流センサに電気的に連結され得る。電圧及び電流センサ１０６、１０８は、ＳＶＭ１１０に電気的に連結される。前記ＳＶＭは、図２ないし図４を参照して説明されたように、トレーニング可能な演算回路（arithmetic circuit）である。他の演算回路も考慮され得るが、望ましい一実施例としての前記ＳＶＭの一例は８ビットプロセッサである。
【００２７】
規定された機能、望ましいプロセス、及びその結果として演算（例えば、モデリング、ここで規定されたパラメータ及び状態の推定など）を行うために、前記ＳＶＭ１１０はプロセッサ、ゲートアレイ、カスタムロジッグ、コンピュータ、メモリ、保存装置、レジスタ、タイミングインタラプト、通信インタフェース、入出力信号インタフェース、及び前述の少なくとも１つ以上を含む組合せを制限せずに含むことができる。
【００２８】
本発明の１つ以上の実施例は、ＳＶＭ１１０及び／または他のプロセス制御手段において実行される、新たな、または、アップデートされるファームウェア及びソフトウェアによって具現可能である。ソフトウェアの機能は、ファームウェアを制限せずに含み、ハードウェア、ソフトウェア、またはこれらの組合せで具現可能である。したがって、本発明の著しい利点は、電気化学セルの充電及び制御のための現在及び／または新しいプロセスシステムの利用により具現可能であるということである。
【００２９】
開示された方法は、前記プロセスを実行するための装置及びコンピュータで実行されるプロセスの形態で実現することができる。また、上記方法は、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、または他のコンピュータ読込み可能な保存媒体のような媒体によって実行される命令語を含むコンピュータプログラムコードの形態で実現され得る。プログラムコードはコンピュータによって読み込まれて実行され、コンピュータは上記方法を実行する装置になる。さらに、本願方法は、コンピュータプログラムコードの形態、例えば、保存媒体に保存されたり、コンピュータによって実行されたり、コンピュータ内に読み込まれる形態、または変調されたキャリアウエーブ、電気送電線、ケーブル、光ファイバまたは電磁気伝送などの伝送媒体の形態で実現され得る。コンピュータプログラムコードが、コンピュータによって読み込まれて実行される場合、コンピュータは上記方法を実行する装置になる。汎用のマイクロプロセッサによって実行される場合、コンピュータプログラムコードセグメントは、前記マイクロプロセッサが特定の論理回路を形成するように構成する。
【００３０】
類似した要素を示すための第一、第二または他の類似した命名法の使用は、別の言及がなければ、特定の手順を暗示または特定を意図しないと理解すべきである。さらに、「１つ」及び「少なくとも１つ」の用語の使用は、別の言及がなければ、それぞれ「１つ以上」の意味と連関される。
【産業上の利用可能性】
【００３１】
本発明は、実施例を参照して説明されているが、当業者によって多様な変更例が可能であって、均等な要素が本発明の範囲を逸脱することなく本発明の要素に代替できると理解されなければならない。さらに、多くの応用例は、本発明の本質的な範囲を逸脱することなく発明の教示に関する特定の状況や材料に適応され得る。したがって、本発明は、本発明を実施するために考慮されたベストモードとして開示される特定の実施例に制限されず、本発明は添付された請求範囲にあたるすべての実施例を含むと解釈される。
【００３２】
本発明の多様な特徴、態様、及び長所は、発明の詳細な説明と添付された請求の範囲及び図面を通じてより明確に理解できる。なお、図面において、同じ構成要素には同じ参照符号が付される。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の望ましい一実施例によるバッテリーの現在の充電状態（ＳＯＣ）を決めるためにＳＶＭを用いる方法を示すフローチャート。
【図２】本発明の望ましい一実施例によるＳＶＭをトレーニングする過程を示すフローチャート。
【図３】本発明の望ましい一実施例によるトレーニングデータを選択する過程を示すフローチャート。
【図４】本発明の望ましい一実施例による前記トレーニングデータを前処理する過程を示すフローチャート。
【図５】本発明の望ましい一実施例によるバッテリーの現在のＳＯＣを推定する過程を示すフローチャート。
【図６】本発明の望ましい一実施例によるテストデータを前処理する過程を示すフローチャート。
【図７】本発明の望ましい一実施例による最適化されたＳＶＭを用いてバッテリーセルの前記現在のＳＯＣを演算するように構成された装置の概略図。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
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