(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
直列接続された３以上の電気化学セル（Ｃ１、…ＣＮ）を含むバッテリの充電状態（ＳＯＣＢＡＴ）を推定する方法であって、
前記バッテリの端子間の電圧は、セル電圧と呼ばれる各セルの端子間の電圧の合計に対応しており、
―所定の時点に、前記セル電圧の中から最小セル電圧（ＵＣｍｉｎ）及び最大セル電圧（ＵＣｍａｘ）を決定するためのステップと、
―前記バッテリの前記充電状態（ＳＯＣＢＡＴ）が直接的又は間接的に依存する物理量（Ｕｍｐ、ＳＯＣＢＡＴ）を計算するためのステップとを含み、
前記物理量は、関連するセルの充電状態が上昇するときに前記最大セル電圧（ＵＣｍａｘ）に関連する重み付けが増加し、関連するセルの充電状態が下降するときに前記最小セル電圧（ＵＣｍｉｎ）に関連する重み付けが増加することを保証する重み付け要素を含む方程式に従って、前記最小セル電圧（ＵＣｍｉｎ）及び前記最大セル電圧（ＵＣｍａｘ）に解析的に、直接的又は間接的に依存し、
前記物理量（Ｕｍｐ、ＳＯＣＢＡＴ）は、前記最小セル電圧（ＵＣｍｉｎ）及び前記最大セル電圧（ＵＣｍａｘ）のみを使用して計算され、前記最小セル電圧（ＵＣｍｉｎ）及び前記最大セル電圧（ＵＣｍａｘ）以外のセル電圧は使用されない、方法。
【請求項２】
前記物理量は、次の方程式による前記最小セル電圧（ＵＣｍｉｎ）及び前記最大セル電圧（ＵＣｍａｘ）に解析的に依存する重み付けされた平均電圧で、
0006509725.tif 000015
ここで、ＵＣｍｉｎ（ｋ）及びＵＣｍａｘ（ｋ）はそれぞれ、所定の時点ｋでの最小セル電圧及び最大セル電圧のサンプルであり、Ｖｌｏｗ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄは関連するセルの最小充電状態に対応して使用される所定の最小電圧閾値で、Ｖｈｉｇｈ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄは関連するセルの最大充電状態に対応して使用される所定の最大電圧閾値であることを特徴とする、請求項１に記載の推定方法。
【請求項３】
推定方法は、前記平均電圧から前記バッテリの前記充電状態（ＳＯＣＢＡＴ）を推定するための、前記時点での前記セルを通って流れる電流を測定するための、及び前記時点での前記バッテリの温度を測定するためのステップをさらに含むことを特徴とする、請求項２に記載の推定方法。
【請求項４】
前記推定ステップはカルマンタイプのフィルタリングを含むことを特徴とする、請求項３に記載の推定方法。
【請求項５】
推定方法は、
―前記最小セル電圧（ＵＣｍｉｎ）、前記時点での前記セルを通って流れる電流の測定値、及び前記時点での温度の第１の測定値を使用する前記最小セル電圧（ＵＣｍｉｎ）に関連するセルの充電状態ＳＯＣＣｍｉｎ（ｋ）の第１の推定と、
―前記最大セル電圧（ＵＣｍａｘ）、前記時点での前記セルを通って流れる電流の測定値、及び前記時点での温度の第２の測定値を使用する前記最大セル電圧（ＵＣｍａｘ）に関連する前記セルの充電状態ＳＯＣＣｍａｘ（ｋ）の第２の推定とをさらに含むこと、
並びに、前記物理量は直接的に前記時点での前記バッテリの前記充電状態（ＳＯＣＢＡＴ）であり、方程式
0006509725.tif 000016
に従って計算されることと
を特徴とする、請求項１に記載の推定方法。
【請求項６】
前記第１及び第２の推定はカルマンタイプのフィルタリングを含むことを特徴とする、請求項５に記載の推定方法。
【請求項７】
前記第１及び第２の温度の測定値は、前記バッテリの前記温度を代表する測定値と全く同一であることを特徴とする、請求項５及び６のいずれか一項に記載の推定方法。
【請求項８】
前記第１及び第２の温度の測定値はそれぞれ、前記最小セル電圧（ＵＣｍｉｎ）に関連する前記セルの近傍、及び前記最大セル電圧（ＵＣｍａｘ）に関連する前記セルの近傍で得られた２つの異なる測定値であることを特徴とする、請求項５及び６のいずれか一項に記載の推定方法。
【請求項９】
直列接続された３以上の電気化学セル（Ｃ１、…ＣＮ）を含むバッテリの充電状態（ＳＯＣＢＡＴ）を推定するための装置であって、
前記バッテリの端子間の電圧は、セル電圧と呼ばれる各セルの端子間の電圧の合計に対応しており、
―所定の時点に、前記セル電圧の中から最小セル電圧（ＵＣｍｉｎ）及び最大セル電圧（ＵＣｍａｘ）を決定するための手段（３）と、
―前記バッテリの前記充電状態（ＳＯＣＢＡＴ）が直接的又は間接的に依存する物理量（Ｕｍｐ、ＳＯＣＢＡＴ）を計算するための手段（４、４０、４１；４、４３、４４）とを含み、
前記物理量は、関連するセルの充電状態が上昇するときに前記最大セル電圧（ＵＣｍａｘ）に関連する重み付けが増加し、関連するセルの充電状態が下降するときに前記最小セル電圧（ＵＣｍｉｎ）に関連する重み付けが増加することを保証する重み付け要素を含む方程式に従って、前記最小セル電圧（ＵＣｍｉｎ）及び前記最大セル電圧（ＵＣｍａｘ）に解析的に、直接的又は間接的に依存し、
前記物理量（Ｕｍｐ、ＳＯＣＢＡＴ）は、前記最小セル電圧（ＵＣｍｉｎ）及び前記最大セル電圧（ＵＣｍａｘ）のみを使用して計算され、前記最小セル電圧（ＵＣｍｉｎ）及び前記最大セル電圧（ＵＣｍａｘ）以外のセル電圧は使用されない、装置。
【請求項１０】
前記決定手段（３）は、ＭＩＮ−ＭＡＸ関数を実行するアナログコンポーネントであることを特徴とする、請求項９に記載の推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、直列接続された複数の電気化学セルを含むバッテリの充電状態を推定するための方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電気自動車及びハイブリッド自動車の非限定的な分野では、駆動用バッテリの管理システムに関する主たる課題の一つは、バッテリの充電状態すなわちＳＯＣの推定である。この情報は「バッテリゲージ」の形態でダッシュボード上に表示され、これにより運転者は残存自律走行可能距離を知ることができる。電気自動車の自律性は熱自動車の自律性を大幅に下回るため、可能な限り信頼性の高い情報を提供することによって運転者に再確認させることが重要である。バッテリゲージの推定誤差によって、運転者は実際に好ましくない状況（機能停止）、或いは危険な状況（追い越し時の電力不足）に陥ることがある。
【発明の概要】
【０００３】
現在、図１に図解されているように、直列接続されたＮ個の電気化学セルＣｉを含むバッテリの充電状態ＳＯＣＢＡＴは、従来ユニット全体とみなされるバッテリに関連する測定値に基づいて推定される。したがって、第１の装置１は、直列のセルの組全体の端子間でバッテリの総電圧ＵＢＡＴを測定し、電流及び温度センサ（図示せず）は、バッテリを流れる電流ＩＢＡＴ及びバッテリの温度ＴＢＡＴをそれぞれ提供する。これら３つの測定値を用いて、ソフトウェアブロック２は、アンペア時間測定法、又はカルマンフィルタリングタイプのモデリングなどの従来の方法を利用して充電状態ＳＯＣＢＡＴの推定値を計算する。このような全体的測定値に基づく推定などは、したがって、セルの充電状態の平均値にほぼ対応する。
【０００４】
しかしながら、バッテリを構成する電気化学セルは、その構造ゆえに、容量及び内部抵抗のばらつきの点で互いに異なる特性を有し、また、バッテリ内の配置によって異なる温度変化の影響をさらに受ける。その結果として、これらのセルは必然的に互いに異なる充電状態を有し、バッテリは非平衡になる。非平衡状態が発生すると、バッテリの使用範囲は最も充電量の多いセル及び最も充電量の少ないセルによって影響を受ける。この場合には、全体の測定値に基づく推定は誤りとなる。
【０００５】
想定される他の推定装置は、各セルの個別の充電状態の推定を含み、その推定からセル間の不均衡を考慮してバッテリに対する充電状態の値を推論する。そのような装置は、図２に概略的に示したように、理想的には、バッテリを構成する各セルＣｉの端子間の電圧Ｕ１からＵＮまでを同時に測定する第１の機器１ａ、バッテリのＮ個のセル流れる電流ＩＢＡＴをそれぞれ示す電流センサ（図示せず）並びにバッテリを構成する各セルＣｉの温度Ｔｉを供給する温度センサ（図示せず）を含む。各測定値Ｕｉ、Ｔｉ及びＩＢＡＴを用いて、Ｎ個のソフトウェアブロック２ａは、アンペア時間測定法、或いは米国特許第７，３１５，７８９号に記載されているようなカルマンフィルタリングタイプのモデリングなどの従来の方法を利用して、各セルＣｉの充電状態ＳＯＣｉの推定値を計算する。次いで、バッテリの充電状態ＳＯＣＢＡＴは、ソフトウェアブロック２ａによって示されるＮ個の充電状態ＳＯＣｉに基づいて、計算モジュール２ｂによって推定される。これらの装置は実際にはさらに精密ではあるが、ソフトウェアの観点からすると、より高価でより複雑である。これらは、バッテリを構成する各セルの端子間の電圧の測定値、及び各セルの挙動を記述するための精巧なモデル（特に、カルマンフィルタ）を必要とする。電気自動車に使用されるものなど、高電圧バッテリの場合には、多数の基本セル（現行のバッテリでは９６個のｂｉセル）により装置のコストはかなり高額になる。
【０００６】
本発明の目的は、セル内の不均衡を考慮に入れてバッテリの充電状態を正確に推定するための方法を安価に提供することによって、従来技術の欠点を克服することにある。
【０００７】
そのため、本発明の主題は、直列接続された幾つかの電気化学セルを含むバッテリの充電状態、セル電圧と呼ばれる各セルの端子間の電圧の合計に対応するバッテリの端子間の電圧を推定するための方法で、
―所定の時点に、前記セル電圧の中から最小セル電圧及び最大セル電圧を決定するためのステップと；
―バッテリの充電状態が直接的又は間接的に依存する物理量を計算するためのステップであって、前記物理量は、関連するセルの充電状態が上昇するときに最大セル電圧に関連する重み付けが増加し、関連するセルの充電状態が下降するときに最小セル電圧に関連する重み付けが増加することを保証する重み付け要素を含む方程式に従って、前記最小セル電圧及び前記最大セル電圧に解析的に、直接的又は間接的に依存するステップと
を含むことを特徴とする。
【０００８】
本発明の他の可能な特徴によれば：
―前記物理量は、次の方程式による前記最小セル電圧及び前記最大セル電圧に解析的に依存する重み付けされた平均電圧である。
0006509725.tif 000002
ここで、ＵＣｍｉｎ（ｋ）及びＵＣｍａｘ（ｋ）はそれぞれ、所定の時点ｋでの最小セル電圧及び最大セル電圧のサンプルであり、Ｖｌｏｗ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄは関連するセルの最小充電状態に対応して使用される所定の最小電圧閾値で、Ｖｈｉｇｈ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄは関連するセルの最大充電状態に対応して使用される所定の最大電圧閾値である。
【０００９】
―次いで、推定方法は、前記平均電圧、前記時点でのセルを通って流れる電流の測定値、及び前記時点でのバッテリの温度の測定値を使用して、バッテリの充電状態を推定するためのステップをさらに含む。推定ステップは例えば、カルマンタイプのフィルタリングを含む。
【００１０】
―変形例として、推定方法は、前記最小セル電圧、前記時点でのセルを通って流れる電流の測定値、及び前記時点での温度の第１の測定値を使用して、最小セル電圧に関連するセルの充電状態ＳＯＣＣｍｉｎ（ｋ）の第１の推定；並びに前記最大セル電圧、前記時点でのセルを通って流れる電流の測定値、及び前記時点での温度の第２の測定値を使用して、最大セル電圧に関連するセルの充電状態ＳＯＣＣｍａｘ（ｋ）の第２の推定を含み、前記物理量は前記時点でのバッテリの充電状態を直接的に表わしており、次の方程式に従って計算される。
0006509725.tif 000003
【００１１】
―第１及び第２の推定は、カルマンタイプのフィルタリングを含む。
【００１２】
―温度の第１及び第２の測定値は、バッテリの温度を代表する測定値と全く同一である。
【００１３】
―変形例として、温度の第１及び第２の測定値は、最小セル電圧に関連するセルの近傍及び最大セル電圧に関連するセルの近傍でそれぞれ得られる２つの異なる測定値である。
【００１４】
本発明の別の主題は、直列接続された幾つかの電気化学セルを含むバッテリの充電状態、セル電圧と呼ばれる各セルの端子間の電圧の合計に対応するバッテリの端子間の電圧を推定するための装置で、
―所定の時点に、前記セル電圧の中から最小セル電圧及び最大セル電圧を決定するための手段と；
―バッテリの充電状態が直接的又は間接的に依存する物理量を計算するための手段であって、前記物理量は、関連するセルの充電状態が上昇するときに最大セル電圧に関連する重み付けが増加し、関連するセルの充電状態が下降するときに最小セル電圧に関連する重み付けが増加することを保証する重み付け要素を含む方程式に従って、前記最小セル電圧及び前記最大セル電圧に解析的に、直接的又は間接的に依存する手段と
を含むことを特徴とする。
【００１５】
決定手段は好ましくは、ＭＩＮ−ＭＡＸ関数を実行するアナログコンポーネントである。
【００１６】
本発明及び本発明が提供する利点は、添付図面を参照しつつ後述の説明を読むことによってより良く理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】公知の方法により、全体としてとらえたバッテリに関する測定値に基づいて、バッテリの充電状態を推定するための装置を概略的に図解している。
【図２】バッテリを構成する各セルの上で行われた電圧測定値に基づいて、バッテリの充電状態を推定するための装置を概略的に図解している。
【図３】本発明により、バッテリの充電状態を推定するための方法を実装する第１の装置を概略的に図解している。
【図４】バッテリの電気的挙動のモデリングを示している。
【図５】図３の装置により取得したバッテリの充電状態の推定の一実施例を表している。
【図６】本発明により、バッテリの充電状態を推定するための方法を実装する第２の装置を概略的に図解している。
【図７】図６の装置により取得したバッテリの充電状態の推定の一実施例を表している。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下の部品では、バッテリは直列接続されたＮ個の電気化学セルＣ１からＣＮを含むとみなされている。したがって動作時には、Ｎ個のセルは、同一の電流ＩＢＡＴ、及び各時点でＮ個のセルの端子間で得られるＮ個の電圧Ｕ１からＵＮの合計に対応するバッテリの端子間での電圧ＵＢＡＴを有する。
【００１９】
既に示されているように、従来技術の解決策は、セルの集合体全体での端子間の総電圧ＵＢＡＴの１個の測定値で、或いは以下のようにセル電圧と呼ばれるＮ個のセルの端子間のＮ個の電圧Ｕ１からＵＮまでに対応するＮ個の測定値で、このようなバッテリの充電状態を推定することを基本としているが、後者は推定の精度が向上する利点を有するが、高い処理電力が犠牲になる。
【００２０】
本発明の枠組みの中で行われた研究により、図２の装置で得られる推定値と少なくとも同等の精度の推定値が、Ｎ個のセル電圧の組全体ではなく、所定の時点でのこれらのセル電圧の特定の２つの値だけを考慮することによって得られることが実証された。これら２つの値の１つはセル電圧の組全体の中で最小値に対応する最小セル電圧と呼ばれる電圧で、もう１つはセル電圧の組全体の中で最大値に対応する最大セル電圧と呼ばれる電圧で、これら２つの値は以下でそれぞれＵＣｍｉｎ及びＵＣｍａｘと表示される。
【００２１】
本明細書の以下の部分でより詳細に説明されるように、バッテリの充電状態ＳＯＣＢＡＴが直接的又は間接的に依存する物理量を定義することは実際に可能で、この物理量自体は、関連するセルの充電状態が上昇するときに上昇する最大セル電圧（ＵＣｍａｘ）に関連する重み付け、及び関連するセルの充電状態が下降するときに上昇する最小セル電圧（ＵＣｍｉｎ）に関する重み付けを保証する重み付け要素を含む方程式に従って、最小セル電圧ＵＣｍｉｎ及び最大セル電圧ＵＣｍａｘによって解析的に、直接的又は間接的に依存する。
【００２２】
より正確には、最大セル電圧ＵＣｍａｘに関連する重み付けは、この電圧ＵＣｍａｘが関連するセルの最大充電状態（１００％）に対応して使用される所定の最大閾値の近傍にあるときに最大となること、並びに最小セル電圧ＵＣｍｉｎに関連する重み付けは、この電圧ＵＣｍｉｎが関連するセルの最小充電状態（０％）に対応して使用される所定の最小閾値の近傍にあるときに最小となること、が保証されなければならない。この２つの間で、物理量の変動は連続的で、かつ急変動なしでなければならない。
【００２３】
第１の可能性に従って、その実装は図３を参照して説明されており、問題となっている物理量は次の方程式に従って、最小セル電圧ＵＣｍｉｎ及び最大セル電圧ＵＣｍａｘに解析的に結合されている重み付き平均電圧Ｕｍｐである。
0006509725.tif 000004
ここで、Ｕｍｐ（ｋ）、ＵＣｍｉｎ（ｋ）及びＵＣｍａｘ（ｋ）はそれぞれ、所定の時点ｋでの重み付き平均電圧、最小セル電圧及び最大セル電圧のサンプルであり、Ｖｌｏｗ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄは使用されている最小閾値（セルの充電状態が０％である電圧の値）であり、Ｖｈｉｇｈ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄは使用されている最大閾値（セルの充電状態が１００％である電圧の値）である。
【００２４】
この方程式はまた、上記に示されている重み付け要素α（ｋ）及び（１−α（ｋ））をより明確にすることで、以下の形式に書くこともできる。
0006509725.tif 000005
【００２５】
図３に示したように、本発明による推定装置は、バッテリを構成するセルＣ１からＣＮまでの各端子に接続され、最小セル電圧ＵＣｍｉｎ及び最大セル電圧ＵＣｍａｘを提供することが可能で、好ましくは所定の時点ｋでサンプルＵＣｍｉｎ（ｋ）及びＵＣｍａｘ（ｋ）の形態にある第１のモジュール３を含む。第１のモジュール３は好ましくは、ＭＩＮ−ＭＡＸ関数を実行することが可能な、言い換えるならば、Ｎ個のセルの電圧を測定する必要なく、２つの値ＵＣｍｉｎ（ｋ）及びＵＣｍａｘ（ｋ）を決定すること及び２つの値を装置の電子制御ユニット４に直接供給することができるコンポーネントである。電子制御ユニット４の計算モジュール４０は次に、上述の方程式（１）を適用することにより、重み付けされた平均電圧Ｕｍｐを計算する。
【００２６】
装置はさらに、バッテリの電流の測定値ＩＢＡＴを提供することができる電流センサ（図示せず）、及びバッテリの温度の測定値ＴＢＡＴを提供することができる温度センサ（図示せず）を含む。
【００２７】
電子制御ユニット４の推定モジュール４１は、一方においては重み付けされた平均電圧Ｕｍｐを、他方では測定された電流ＩＢＡＴ及び温度ＴＢＡＴを受信し、これら３つの値を使用してバッテリの充電状態ＳＯＣＢＡＴの推定値を計算する。
【００２８】
他のアルゴリズムが使用されてもよいが、推定モジュール４１は好ましくは、今から説明されるカルマンタイプのフィルタリングモデルを実装する。
【００２９】
バッテリの電気的挙動は、図４に示す「等価電気回路」タイプのモデルによって記述される。ここでは、バッテリは１つのセルで表されており、その重み付けされた平均電圧Ｕｍｐは閉回路電圧であり、ＯＣＶは無負荷電圧、ＩＢＡＴはバッテリを通って流れる電流、Ｒ１はセルの平均内部抵抗に対応し、Ｒ２及びＣ２は動的現象のモデリングに使用される抵抗とキャパシタンス（１個のセルに対する平均）であり、ＵＣ２はＲ２／／Ｃ２ペアの電圧である。無負荷電圧ＯＣＶは充電状態の非線形関数であり、各バッテリの化学物質によって異なる。この曲線のセグメント化されたアフィン近似、すなわち以下で使用されるタイプＯＣＶ（θ）＝αθ＋ｂの近似を実行することができる。
【００３０】
さらに、サンプリング周期Ｔｅによって分離される２つの連続するサンプル間でのバッテリの充電状態の変動は次の式で与えられる。
0006509725.tif 000006
ここで、ＱｍａｘはバッテリのＡｈ（アンペア時）単位での容量である。
【００３１】
電気的挙動のモデルとバッテリの充電状態の変動を結合することによって、以下の連立方程式によって与えられる数学モデルが得られる。
0006509725.tif 000007
【００３２】
遷移Ａｓ、制御Ｂｓ、及び制御と出力Ｄｓとの間のリンクに対するマトリクスは、
温度、充電状態（及び潜在的には、劣化状態ＳＯＨ）の関数として変化するパラメータＲ１、Ｒ２及びＣ２に依存しているため、各計算ステップで更新されることに留意されたい。  
【００３３】
カルマンフィルタリングは通常、以下から成る。
（ａ）次の方程式を使用して状態及び出力を予測すること
0006509725.tif 000008
（ｂ）フィルタの最適ゲインＫｋを計算すること
0006509725.tif 000009
ここで、Ｑｋａｌ及びＲｋａｌはそれぞれ、状態の分散及び出力の分散に対応する。
（ｃ）推定した出力に誤差を再代入することによって、予測された状態を修正すること
0006509725.tif 000010
【００３４】
バッテリの充電状態は、次の関係に従って、推定装置の結果によって与えられる。
0006509725.tif 000011
【００３５】
１駆動サイクルに前述の推定装置を適用することによって得られる結果の一例を図５に示す。この試験では、セルの充電状態が±５％の分散を有する１２個のセルから構成されるバッテリが使用された。図は、推定されたバッテリの充電状態の時間変動を太線で、種々のセルの充電状態の変動を細線で示している。この図５では、バッテリの充電状態の時間変動が予測に一致していることが認められている。実際に、最も充電量の多いセルが１００％の充電状態を示すときには、バッテリの充電状態は１００％で、また、最も充電量の少ないセルが０％の充電状態を示すときには、バッテリの充電状態は０％である。これら２つの値の間で、充電状態は連続的に下降し、急変動することはない。
【００３６】
図６は、本発明による第２の装置を概略的に図解している。ここでは、注目している物理量はバッテリの直接的な充電状態ＳＯＣＢＡＴである。図３に示した事例でのように、装置は、バッテリを構成するセルＣ１からＣＮまでの各端子に接続され、最小セル電圧ＵＣｍｉｎ及び最大セル電圧ＵＣｍａｘを提供することが可能で、好ましくは所定の時点ｋでサンプルＵＣｍｉｎ（ｋ）及びＵＣｍａｘ（ｋ）の形態にある第１のモジュール３を含む。ここでは再び、第１のモジュール３は好ましくは、ＭＩＮ−ＭＡＸ関数を実行することが可能な、言い換えるならば、Ｎ個のセルの電圧を測定する必要なく、２つの値ＵＣｍｉｎ（ｋ）及びＵＣｍａｘ（ｋ）を決定すること及び２つの値を装置の電子制御ユニット４に直接供給することができるコンポーネントである。
【００３７】
装置はさらに、バッテリの電流の測定値ＩＢＡＴを提供することができる電流センサ（図示せず）、及びバッテリの温度の測定値ＴＢＡＴを提供することができる温度センサ（図示せず）を含む。
【００３８】
図３の装置と対照的に、電子制御ユニット４はここで２つの推定モジュール４３を含む。
―最小セル電圧ＵＣｍｉｎを提供する第１のモジュール３の２つの出力の電圧に接続された第１のモジュールで、この第１のモジュールは、値ＵＣｍｉｎ、ＩＢＡＴ及びＴＢＡＴを使用して最も充電量の少ないセルの充電状態の推定値ＳＯＣＣｍｉｎを提供することができる。
―最大セル電圧ＵＣｍａｘを提供する第１のモジュール３の２つの出力の電圧に接続された第２のモジュールで、この第２のモジュールは、値ＵＣｍａｘ、ＩＢＡＴ及びＴＢＡＴから始まる最も充電量の多いセルの充電状態の推定値ＳＯＣＣｍａｘを提供することができる。
【００３９】
２つの推定モジュール４３は、各サンプリング時ｋに、前述のカルマンタイプのフィルタリング方法など、任意の公知の方法によって推定される２つのサンプルＳＯＣＣｍｉｎ（ｋ）およびＳＯＣＣｍａｘ（ｋ）を提供する。
【００４０】
電子制御ユニット４の計算モジュール４４はその後、次の方程式に従って最も充電量の多い及び最も充電量の少ない２つのセルの充電状態を重み付けすることによって、バッテリの充電状態ＳＯＣＢＡＴ（ｋ）を計算する。
0006509725.tif 000012
ここで、ＳＯＣｈｉｇｈ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄはセル電圧があらかじめ定義された最大閾値に対応するセルの１に等しい充電状態で、ＳＯＣｌｏｗ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄはセル電圧があらかじめ定義された最小閾値に対応するセルの０に等しい充電状態である。
【００４１】
すなわち、
0006509725.tif 000013
である。
【００４２】
ＳＯＣｈｉｇｈ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＝１及びＳＯＣｌｏｗ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＝０であることから、単純化された次の方程式が導かれる。
0006509725.tif 000014
【００４３】
１駆動サイクルに前述の推定装置を適用することによって得られる結果の一例を図７に示す。この試験では、セルの充電状態が±５％の分散を有する１２個のセルから構成されるバッテリが使用された。図は、推定されたバッテリの充電状態の時間変動を太線で、種々のセルの充電状態の変動は細線を用いて示している。バッテリの充電状態の時間変動が予想どおりであり、最も充電量の多いセルがまた１００％の充電状態を有するときにはバッテリの充電状態は１００％で、最も充電量の少ないセルがまた０％の充電状態を有するときにはバッテリの充電状態は０％で、さらに、これら２つの極値の間で充電状態は連続的に下降し、急変動はないことが、ここで再度観測される。
【００４４】
図６による装置は、図３の装置に必要とされる処理電力よりもわずかに高い処理電力を要求するが、バッテリの無負荷電圧の非線形挙動に反応しにくいという利点をもたらす。
【００４５】
図６の装置による推定は、第１のモジュール３が値ＵＣｍｉｎ及びＵＣｍａｘを有する２つのセルを特定することができる場合、さらに精度が高くなることがある。ＳＯＣＣｍｉｎ（ｋ）およびＳＯＣＣｍａｘ（ｋ）の値をより高い精度で推定することは、特定された２つのセルの近傍での温度を考慮すること、及びこれらのセルに固有のパラメータ（特に、セルの容量Ｑｍａｘ及びセルの劣化状態ＳＯＨ）を使用することによって、モジュール４３によって行うことができる。
【００４６】
前述に示したすべての事例で、本発明による推定装置は図２に図解したものと同等の精度を有するが、必要とする処理電力はより少なくなっている。しかも、すべてのセル電圧を測定する必要がなく、使用されるモジュール３が、ＵＣｍｉｎ（ｋ）およびＵＣｍａｘ（ｋ）の測定値を直接提供することができる場合には、装置の総コストはさらに削減されうる。
【図１】
0006509725.tif 000017
【図２】
0006509725.tif 000018
【図３】
0006509725.tif 000019
【図４】
0006509725.tif 000020
【図５】
0006509725.tif 000021
【図６】
0006509725.tif 000022
【図７】
0006509725.tif 000023