(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電気化学的蓄電装置（４）または蓄電池を管理する方法であって、前記蓄電装置（４）の劣化状態の推定値（ＳＯＨＥｂａｒｙ（ｔ））が、前記蓄電装置（４）の電圧値（Ｕ（ｔ））の履歴、前記蓄電装置を通過して流れる電流の強度（ｉ（ｔ））の履歴、及び前記蓄電装置の温度（Ｔ（ｔ））の履歴から決定され、前記推定値（ＳＯＨＥｂａｒｙ（ｔ））が、前記蓄電装置の前記劣化状態を示す少なくとも２つの値、即ち、第１の方法で計算された前記蓄電装置の前記劣化状態を示す第１の値（ＳＯＨＥｍｏｄｅｌ（ｔ））及び、前記第１の方法とは異なる第２の方法で計算された前記蓄電池（４）の前記劣化状態を示す第２の値（ＳＯＨＥＲ（ｔ））の重心として計算された前記劣化状態の重心値であること、並びに、前記第１の方法によって計算された前記蓄電装置の前記劣化状態の前回のＳＯＨＥ値（ＳＯＨＥｍｏｄｅｌ（ｔ））が第１の閾値を超えたときに、前記蓄電装置（４）の当初の使用開始状態から、重心係数（α１，α２）が少なくとも１回変更され、前記蓄電装置の前記劣化状態の次の重心値を計算することを可能にすることを特徴とする、管理する方法。
【請求項２】
前記第１の値（ＳＯＨＥｍｏｄｅｌ（ｔ））は、以下の数式により算出される、請求項１に記載の管理方法。
0006473154.tif 000009
ＳＯＣ：バッテリの充電状態を表す無次元で可変のパラメーターであり、０から１の間の値をとる変数、
Ｔ：温度、
α：所与のＳＯＣ値及び所与のＴ値にそれぞれ提供された充電状態の範囲［ＳＯＣ−ΔＳＯＣ，ＳＯＣ＋ΔＳＯＣ］及び温度の範囲［Ｔ−ΔＴ，Ｔ＋ΔＴ］に関連付けられた、暦による劣化のマッピングされた係数、
δｔ：セルが考察された充電状態の範囲［ＳＯＣ−ΔＳＯＣ，ＳＯＣ＋ΔＳＯＣ］及び温度の範囲［Ｔ−ΔＴ，Ｔ＋ΔＴ］で費やした総時間、
β：所与の充電状態の範囲［ＳＯＣ−ΔＳＯＣ，ＳＯＣ＋ΔＳＯＣ］及び温度の範囲［Ｔ−ΔＴ，Ｔ＋ΔＴ］に関連付けられた、サイクルを行うことによる劣化の、マッピングされた係数、
δＥ：バッテリーが所与の充電状態の範囲［ＳＯＣ−ΔＳＯＣ，ＳＯＣ＋ΔＳＯＣ］及び所与の温度の範囲［Ｔ−ΔＴ，Ｔ＋ΔＴ］にあるときに毎回、バッテリーがサイクルを行う間に放電される（ｋＷｈで表される）総エネルギー量、
ｍ及びｎ：整数または非整数の指数。
【請求項３】
前記第１の方法によって計算された前記値（ＳＯＨＥｍｏｄｅｌ（ｔ））と関連付けられた前記重心係数（α１）は、前記バッテリーの使用開始時には厳密に０．５より大きくてその後減少し、前記第２の方法によって計算された前記値（ＳＯＨＥＲ（ｔ））と関連付けられた前記重心係数（α２）及び、前記第１の方法及び前記第２の方法とは異なる第３の方法で計算された前記蓄電装置（４）の前記劣化状態を示す第３の値（ＳＯＨＥｃｏｕｌｏｍｂ（ｔ））と関連付けられた重心係数（α３）は、厳密に０．５より小さくてその後時間の経過と共に増大する、請求項２に記載の管理方法。
【請求項４】
前記劣化状態を示す前記第１の値（ＳＯＨＥｍｏｄｅｌ（ｔ））に関連付けられた前記重心係数（α１）は、前記重心値（ＳＯＨＥｂａｒｙ（ｔ））が第１の閾値を超えるまでは一定に留まり、次いで、前記重心値（ＳＯＨＥｂａｒｙ（ｔ））が第２の閾値を超えるまでは前記重心値（ＳＯＨＥｂａｒｙ（ｔ））に基づいて実質的に直線的に変化する、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記重心値（ＳＯＨＥｂａｒｙ（ｔ））が前記第１の閾値を超えるまでは、前記重心値（ＳＯＨＥｂａｒｙ（ｔ））は前記劣化状態を示す前記第１の値（ＳＯＨＥｍｏｄｅｌ（ｔ））により近く、次いで、前記重心値（ＳＯＨＥｂａｒｙ（ｔ））が第３の閾値を超えるまで、前記重心値（ＳＯＨＥｂａｒｙ（ｔ））は前記劣化状態を示す第３の値（ＳＯＨＥｃｏｕｌｏｍｂ（ｔ））に徐々に近づき、次いで、前記重心値（ＳＯＨＥｂａｒｙ（ｔ））が第４の閾値を超えるまで、前記重心値は劣化状態を示す第２の値（ＳＯＨＥＲ（ｔ））に徐々に近づく、請求項２から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記劣化状態を示す前記第３の値（ＳＯＨＥｃｏｕｌｏｍｂ（ｔ））は、クーロンカウント型の方法によって計算され、前記劣化状態を示す前記第２の値（ＳＯＨＥＲ（ｔ））は、前記蓄電装置（４）のインピーダンスまたは内部抵抗の推移の計算を含む方法によって計算される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記蓄電装置（４）の再充電ステップの間、充電終了時の電圧は、前記重心値（ＳＯＨＥｂａｒｙ（ｔ））に基づいて計算された値に定められ、前記充電終了時の電圧が、前記蓄電装置（４）を車両上で使用する間、徐々に上昇する、請求項１から６のいずれか一項に記載の管理方法。
【請求項８】
前記充電終了時の電圧が、前記蓄電装置の前記使用開始と前記重心値の、事前に定められた任意の最大電圧である第５の閾値との間で、前記重心値（ＳＯＨＥｂａｒｙ（ｔ））に対して直線的に変化するように定められ、次いで車両上における前記蓄電装置（４）のその後の使用の間、実質的に一定に保たれる、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
自動車両用の電力供給システムであって、少なくとも１つの電気化学的蓄電装置（４）と、前記蓄電装置（４）に関連付けられた温度センサ（６）と、前記蓄電装置（４）の電圧（Ｕ（ｔ））及び前記蓄電装置（４）を通過する電流の強度（ｉ（ｔ））をそれぞれ推定することを可能にする電圧センサ（７）及び電流強度センサ（８）と前記電圧（Ｕ（ｔ））及び強度（ｉ（ｔ））の値を用いて、一定の期間（ｔ）の前記蓄電装置（４）の充電レベル（ＳＯＣ（ｔ））を推定するように構成されるコンピュータ（１３）とを備え、
前記システムが、前記蓄電装置の劣化状態を特性評価する、３つの異なる方法によって計算された第１の値（ＳＯＨＥｍｏｄｅｌ（ｔ））の重心係数（α１）、第２の値（ＳＯＨＥＲ（ｔ））の重心係数（α２）及び第３の値（ＳＯＨＥｃｏｕｌｏｍｂ（ｔ））の重心係数（α３）の少なくとも１つを計算することにより前記蓄電装置（４）の劣化状態の重心値（ＳＯＨＥｂａｒｙ（ｔ））が計算されるように構成された、電子制御ユニット（５）を備え、所与の時点の前記重心値（ＳＯＨＥｂａｒｙ（ｔ））の計算に用いられる前記重心係数（α１，α２，α３）は、前回の評価の間に第１の方法によって計算されたＳＯＨＥ（ＳＯＨＥｍｏｄｅｌ（ｔ））によって推定された値に依存することを特徴とする、電力供給システム。
【請求項１０】
前記蓄電装置（４）の製品寿命の間、再充電システムが前記蓄電装置を到達させることが認められている電圧である最大電圧を規定する充電終了時の電圧を増大するように構成された蓄電装置管理ユニット（５）を備え、前記充電終了時の電圧が、計算された前記重心値（ＳＯＨＥｂａｒｙ（ｔ））に基づいて定められる、請求項９に記載の電力供給システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、蓄電池の充電の管理、具体的には電気及び／またはハイブリッドの自動車両のバッテリーの充電の管理に関する。この種のバッテリーは、例えばリチウムイオン型であり得る。それらは通常、セルとも呼ばれる複数の蓄電装置を備える。各セルは、最大無負荷電圧まで再充電すること、及びその後、当初は最大無負荷電圧より僅かに低く、ついで次のバッテリー再充電のステップまでの間、一定の電流強度を保つように減少する電圧で電流を送達することが可能な、電気化学システムを有する。バッテリーは、一般的に、電子式バッテリー制御システム（ＢＭＳ、「バッテリーマネージメントシステム」）によって制御される。ＢＭＳは例えば、バッテリーが過熱することなく、そしていかなるセルも他のバッテリーセルと比べて極端により高いあるいは極端により低い充電レベルに達することなく、再充電終了時にバッテリーが望ましい電圧に達するよう、バッテリー再充電のフェーズを制御する。
【背景技術】
【０００２】
ＢＭＳシステムは、無次元で可変の「ＳＯＣ」（ｓｔａｔｅ  ｏｆ  ｃｈａｒｇｅ、充電状態）を計算するように構成され得、それによって、充電状態のレベルをゼロと１の間の変数を用いて定量化することを可能にする。その方法はそれ自体が知られているが、例えば、バッテリーを通過し終えた電流の強度値の積分、バッテリーの電圧レベルの変化量、及びバッテリーを通過する電流がゼロであるときに測定されたバッテリーの無負荷電圧、が含まれる。
【０００３】
ＢＭＳシステムによって、バッテリーが典型的な作動範囲の外で作動することを防ぐよう、保護されることが保証される。そしてＢＭＳは、具体的には過電流、過電圧（充電時）、低電圧（放電時）からの保護を保証する。さらには過熱及び低温からの保護さえも保証するが、これはリチウムイオンバッテリーにとって特に重要である。
【０００４】
ＢＭＳシステムは、具体的には、充電の間に許される電力の最大レベルを再充電フェーズ中に定めることによって、バッテリーの充電を制御することを可能にする。上記のシステムは、ＳＯＣのようなバッテリーの状態に関する特性値を表示することを可能にする。ＢＭＳシステムはまた、車両の走行中に、ＳＯＨＥ（健全エネルギー性（ｓｔａｔｅ  ｏｆ  ｈｅａｌｔｈ  ｅｎｅｒｇｙ））値を推定するようにも構成され得る。ＳＯＨＥ値とは、一度最大能力まで充電されたバッテリー内で利用可能なエネルギーのレベルの定量化を可能にする係数であり、前記バッテリーの製品寿命中のバッテリー性能の劣化を考慮に入れている。ＳＯＨＥ値は、例えば以下の比率として計算し得る。
【０００５】
バッテリーが現在の消耗状態で、基準温度（例えば２５°Ｃ）で、バッテリーの電圧が低電圧閾値（例えば２．５Ｖ）に低下するまで定電流基準レベル（例えば３３Ａｈのセルについては３３Ａ）にあるとき、満充電状態から開始してバッテリーから引き出し得るエネルギー。
【０００６】
バッテリーが新品で、同じく基準温度で、同じくバッテリーの電圧が低電圧閾値に低下するまで定電流基準レベルにあるとき、満充電状態から開始してバッテリーから引き出し得るエネルギー。
【０００７】
低電圧閾値は、バッテリーの最小電圧で、バッテリーを劣化させないため、それを超えて下がるようにバッテリーから引き出すことが禁止されている電圧（「カットオフ」電圧として知られる）に相当し得る。
【０００８】
ＳＯＨＥ値は、以下で触れる様々な方法によって計算され得、ＳＯＨＥ値によって、充電終了時のバッテリーから得られるエネルギーの推定及び、運転手が走行を期待し得る距離の推定が可能になる。
【０００９】
したがって、走行可能距離の推定の正確性向上のため、ＳＯＨＥを可能な限り正確に推定することが有益である。  しかし、計算違いの原因には様々なものがあり、バッテリーが経過時間を経るにつれ、そしてバッテリーがサイクルを重ねてゆくにつれ、その原因の大きさも変化する。さらに、走行可能距離の推定値の変動（１回の再充電と次の再充電とで不規則なように見え得る）の結果、車両の運転手を心配させることがないように、ＳＯＨＥの推定値の進展が１回の再充電と次の再充電とで一定であることが好ましい。
【００１０】
さらに、バッテリーのＳＯＨＥを確実に推定することから先に進んで、依然としてバッテリーの無負荷電圧という同じ制約の中で行われている充放電サイクルに比べて、バッテリーの耐用年数を延長するようにバッテリーの充放電サイクルを最適化することが、可能になり得る。
【００１１】
バッテリーの劣化に関する実証的なモデルは、多数存在する。例えば、文献「Ｒ．Ｓｐｏｔｎｉｔｚ，『Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｃａｐａｃｉｔｙ  ｆａｄｅ  ｉｎ  ｌｉｔｈｉｕｍ  ｉｏｎ  ｂａｔｔｅｒｉｅｓ』，Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  Ｐｏｗｅｒ  Ｓｏｕｒｃｅｓ  １１３（２００３）７２−８０」によって、特定の顧客使用プロファイルにとっての理論上のバッテリー劣化の予測が可能になっている。提案されたモデルは、オープンループのモデルである。言い換えれば、このモデルによって予測されたのではないバッテリー劣化（異常な劣化がある、または較正が不十分なモデル）の場合、ＳＯＨＥの推定は誤ったものになり得る。ＳＯＨＥはこのモデルの較正で使用された理論上のバッテリーの進展に従ってはいるが、実際のバッテリーの劣化に基づいて再調整されてはいない。
【００１２】
文献「ＭＥＴＨＯＤ  ＡＮＤ  ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ  ＯＦ  ＥＳＴＩＭＡＴＩＮＧ  ＳＴＡＴＥ  ＯＦ  ＨＥＡＬＴＨ  ＯＦ  ＢＡＴＴＥＲＹ」  （ＵＳ２００７／０００１６７９  Ａ１）によれば、バッテリーセルの内部抵抗とバッテリーセルの劣化状態（ＳＯＨまたは「健全性」（ｓｔａｔｅ  ｏｆ  ｈｅａｌｔｈ））との間には関連があることが開示されている。同文献は、推定されたセルの内部抵抗と、マッピングされた基準抵抗値とを比較することを提案している。この方法の短所は、ＳＯＨＥの推定もまた、バッテリーの実際の使用プロファイル（電流、温度）に依存するということである。
【００１３】
米国特許第６，６５３，８１７号（Ｇｅｎｅｒａｌ  Ｍｏｔｏｒｓ）もまた、バッテリーの内部抵抗の特性評価による、バッテリーの劣化状態の推定方法を開示している。この文献に記載されている方法は、特定の高出力電子コンポーネントを持つシステムアーキテクチャを必要とする。さらにこの方法は、中間計算としてＳＯＨＰ（「健全パワー性」、ｓｔａｔｅ  ｏｆ  ｈｅａｌｔｈ  ｐｏｗｅｒ）を利用しているが、ＳＯＨＰ−ＳＯＨＥ間の関連の特性評価が不十分なことによって、ＳＯＨＥの推定において重大なエラーに結び付くことがあり得る。
【００１４】
最後に、「クーロンカウント法」として知られるものによるバッテリーの劣化状態の推定のための方法、例えば「Ｅｎｈａｎｃｅｄ  ｃｏｕｌｏｍｂ  ｃｏｕｎｔｉｎｇ  ｍｅｔｈｏｄ  ｆｏｒ  ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ  ｓｔａｔｅ−ｏｆ−ｃｈａｒｇｅ  ａｎｄ  ｓｔａｔｅ−ｏｆ−ｈｅａｌｔｈ  ｏｆ  ｌｉｔｈｉｕｍ−ｉｏｎ  ｂａｔｔｅｒｉｅｓ」（Ａｐｐｌｉｅｄ  Ｅｎｅｒｇｙ，  Ｖｏｌｕｍｅ  ８６，  Ｉｓｓｕｅ  ９，  Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ  ２００９，  ｐａｇｅｓ  １５０６−１５１１）に記載されているものがある。この方法の短所は、例えば、走行した道路のプロファイルまたは主電力経由の再充電の頻度によってＳＯＣが１００％と５０％の間で変化し、それ以下に一度も下がらないような場合に、バッテリーが２回の再充電の間でただ部分的にだけ放電することにより、正確性を欠くことである。
【発明の概要】
【００１５】
本発明は、電気またはハイブリッドの自動車両に搭載されたバッテリーの劣化状態の推定方法であって、バッテリーの耐用年数全体にわたって正確で、運転手の運転傾向に依存しない推定方法を提供することを目的とする。本発明はまた、バッテリーの耐用年数を延長するように、計算された劣化状態に基づいてバッテリーの再充電フェーズの管理を最適化することも追求する。
【００１６】
この目的のため、本発明は、蓄電装置の劣化状態の推定値が、蓄電装置の電圧値の履歴、蓄電装置を通過して流れる電流強度の履歴、及び蓄電装置の温度の履歴によって決定される、電気化学的蓄電装置または蓄電池の管理方法を提案する。推定値は、蓄電装置の劣化状態を示す少なくとも２つの値（即ち、第１の方法によって計算された蓄電装置の劣化状態を示す第１の値及び、第１の方法とは異なる第２の方法で計算された蓄電装置の劣化状態を示す第２の値）の重心として計算された、劣化状態の重心値である。初期の蓄電装置の使用開始状態から、重心係数は少なくとも１回は変更され、第１の方法に従って計算された蓄電装置の前回のＳＯＨＥ値が第１の閾値を超えたときに、蓄電装置の劣化状態の次の重心値を計算することが可能になる。
【００１７】
有利には、第１の表示値は、充電装置の連続する状態を特徴づける第１の温度及び充電状態の係数の第１の和、並びに、充電装置の連続する状態を特性評価する第２の温度及び充電状態の係数の第２の和から計算され、第１の係数はそれぞれが各状態で費やした時間によって乗じられ、第２の係数はそれぞれこの状態のバッテリーから放電されたエネルギーによって乗じられる。有利には、第１の表示値は、第１の和の１乗及び第２の和の２乗の和を考慮に入れて計算される。第１の表示値は、例えば、第１の和の１乗及び第２の和の２乗の和の、１の補数として計算され得る。
【００１８】
好ましい一実施形態によると、第２の計算方法は、蓄電装置の内部抵抗に類似した及び／またはバッテリーの総充電容量の計算に類似した中間計算条件を提供する計算方法である。
【００１９】
より一般的には、第１の計算方法はオープンループの計算方法であり得、第２の計算方法はクローズドループの計算方法であり得る。ここでは、計算方法が、もし現在のサイクルの振幅（ＳＯＣの変動値または電圧の変動値）とは無関係に、一定の期間バッテリーに連続的に記録された値に基づいて計算された値の和を求めることで進行する場合には、その計算方法はオープンループの方法であると考える。オープンループの方法では、バッテリーが早期に異常に速く劣化していても、検出することが可能にならない。ここで、計算方法がもしバッテリーの劣化状態の実際の推移を反映するための既知の物理的な値（例えばバッテリーの内部抵抗、バッテリーの見かけの内部抵抗、またはバッテリーの総充電容量）を表す中間計算値を含む場合には、その計算方法はクローズドループの方法であると考える。もし方法がサイクル閾値より大きいバッテリーのサイクル振幅の中で得られた値から中間値の計算を提供する場合、及び／または、もし方法が、理論上の行動の偏向を示す式（例えば、カルマンフィルタ型の方法による、ＳＯＣ及び総バッテリー容量の計算）に比べて、バッテリーの実際の行動の偏向を計測し得るデジタルフィルタによって中間値を計算するのに使用される場合には、その方法は特にクローズドループであると考えられ得る。クローズドループの計算方法によって、公表された理論上の行動が同一であるが、（たとえ一定の期間同じサイクルに従っていたとしても）実際には異なるパフォーマンスを示している、２つのバッテリーの間の行動の差分を検出することが可能になる。それは、適応性のある手法である。
【００２０】
変形実施例によれば、重心値をバッテリーの劣化状態を示す２つよりも多い値の重心として（例えば異なる方法で計算したバッテリーの劣化状態を示す３つの値の重心のように）計算することが可能である。第１の表示値は、蓄電装置の連続する状態を特徴づける温度及び充電状態に基づく項の和を含む、一般に「実証的モデル」と呼ばれる方法によって計算され得る。劣化状態を示す第２の値及び／または劣化状態を示す第３の値もそれぞれ、一定の期間の蓄電装置の総充電容量の推移の計算を含む、クーロンカウントとして知られる方法及び、一定の期間の蓄電装置のインピーダンスまたは内部抵抗の推移の計算を含む、インピーダンスまたは内部抵抗法として知られる方法によって計算され得る。
【００２１】
好ましくは、第１の方法によって計算された値と関連付けられた加重係数は、バッテリーの使用開始時には厳密に０．５より大きくてその後減少し、第２の方法によって計算された値と関連付けられた加重係数は、厳密に０．５より小さくてその後時間の経過と共に増大する。
【００２２】
劣化状態を示す第１の値に関連付けられた重心係数は、重心値が第１の閾値を超えるまでは一定に留まり得、次いで、重心値が第２の閾値を超えるまでは重心値に基づいて実質的に直線的に変化し得る。
【００２３】
有利には、重心値が第１の閾値を超えるまでは、重心値は劣化状態を示す第１の値により近づくか、または等しくさえなり得る。次いで重心値は、第２の閾値に達する一方で劣化状態を示す第２の表示値と等しくなるまで、この第２の値に徐々に近づき得る。重心値が、第３の閾値を超えると、重心係数の効果によって、劣化状態を示す第３の値に近づき始め得る（前記第３の値に到達するまで、すなわち第４の閾値に達する瞬間まで）ということは可能である。
【００２４】
好ましい一実施形態では、劣化状態を示す第２の値は、クーロンカウント型の方法によって計算され、劣化状態を示す第３の値は、蓄電装置のインピーダンスまたは内部抵抗の推移の計算を含む方法によって計算される。
【００２５】
車両上に搭載された蓄電装置への本発明の応用によると、蓄電装置の再充電ステップの間、充電終了時の電圧は、重心値に基づいて計算された値に定められる。この充電終了時の電圧は、蓄電装置を車両上で使用する間、徐々に上昇する。
【００２６】
有利な実施形態では、蓄電装置の使用開始と重心値の第５の閾値との間で、充電終了時の電圧は、重心値に対して直線的に変化するように定められ、ついでその後に車両上で蓄電装置を使用している間、実質的に一定に保たれる。
【００２７】
変形実施例によれば、充電終了時の電圧は、重心値の増加関数または減少関数である。この充電終了時の電圧は、蓄電装置の使用開始時の方が蓄電装置の耐用年数の終期よりも、重心値に対してより速く変化する。蓄電装置の耐用年数の終了時には、充電終了時の電圧曲線は高原状態（ｐｌａｔｅａｕ）を有し得るか、または高原状態に向かって収束し得る。
【００２８】
別の形態によれば、本発明によって、電力供給システムが提案される。電力供給システムは、少なくとも１つの電気化学式蓄電装置と、蓄電装置に関連付けられた温度センサと、蓄電装置の電圧の推定及び蓄電装置を通過する電流の強度の推定を可能にする電圧センサ及び電流強度センサと、具体的には電圧値及び強度値を用いることで一定の期間にわたって蓄電装置の充電レベルを推定するように構成されたコンピュータ、を備える。システムは、例えば蓄電装置の劣化状態を特徴づけ且つ２つの異なる方法によって計算された、少なくとも１つの第１の値及び１つの第２の値の重心といった、蓄電装置の劣化状態の重心値を計算するように構成された、電子制御ユニットを備える。所定の時点で重心値を計算するために使用される重心係数は、前回の評価の際に劣化状態を特徴づけた第１の値によって前提とされる値に依存する。
【００２９】
電力供給システムは、蓄電装置の製品寿命の間、再充電システムが蓄電装置を到達させることが認められている最大無負荷電圧を規定する充電終了時の電圧を増大するように構成された、蓄電装置管理ユニットを備える。充電終了時の電圧は、計算された重心値に基づいて定められる。
【００３０】
本発明のさらなる目的、特徴、及び利点は、非限定的な例としてのみ示される後述の記載を読み添付図面を参照することによって明らかとなるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】バッテリー及び本発明によるバッテリーマネージメントシステムを装備した自動車両の概略図である。
【図２】本発明によるバッテリーマネージメントシステムを用いてバッテリーの劣化状態を計算するための、単純化されたアルゴリズムである。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
図１に示すとおり、自動車両１（例えば電気型またはハイブリッド型の自動車両）は、車両の車輪を駆動することが可能なモータ３及び、モータ３に電力を供給することが可能な電力供給システム２を装備している。電力供給システム２には、具体的には、蓄電池４、及びバッテリー４を管理するように構成され、「バッテリーマネージメントシステム」の頭文字ＢＭＳで示される電子制御ユニット５が含まれる。バッテリー４は、バッテリー固有でＢＭＳ５に伝達される温度Ｔを測定することが可能な温度センサ６を装備している。バッテリーはまた、バッテリー４の電圧Ｕを知ることを可能にし、この値ＵをＢＭＳ５に伝送する電圧計７も装備している。最後に、バッテリー４を通過する電流の強度を測定するため、電流計８がバッテリー４に接続される。電流強度に相当する値ｉも、またＢＭＳ５に伝送される。
【００３３】
ＢＭＳは、特にバッテリーの電圧及びバッテリーを通過する電力強度をモニターすることを可能にする。ＢＭＳはまた、バッテリーの充電状態及び、特にバッテリーの充電状態に従って（バッテリーの温度または、バッテリーを形成する電気化学的セルの温度といった）パラメータの推定も可能にする。ＢＭＳはまた、例えば、バッテリー端子への閾値を超える電圧及び／またはバッテリーを通過する閾値を超える電流の印加を禁止することも可能にする。
【００３４】
ＢＭＳはまた、バッテリーの充電状態が一定の閾値を下回ったときにはバッテリーからのエネルギーの引き出しを禁止するということもでき、バッテリーを充電終了時の電圧にするように、例えば主電源を経由したバッテリーの再充電の間、バッテリーの端末に印加される電圧を定めることもできる。
【００３５】
ＢＭＳシステム５は、バッテリー４の充電レベル（ＳＯＣ：充電状態、ｓｔａｔｅ  ｏｆ  ｃｈａｒｇｅ）、バッテリーの劣化状態を特徴づけるＳＯＨＥ値、バッテリーが現在の測定レベルで貯蔵可能な最大のエネルギーに実質的に相当するバッテリーの最大充電容量Ｑｍａｘといった値を計算するように構成され得る。ＢＭＳは、バッテリーの作動を許容する範囲である作動制限値を調整するために、これらの値を使用することができる（バッテリーからエネルギーを引き出すことが禁止される前のバッテリーの最小電圧、バッテリーの再充電終了時のバッテリーの最大電圧、バッテリーから引き出すことが許される瞬間最大電力、など）。
【００３６】
図２は具体的には、バッテリー４の消耗を考慮に入れて、図１のＢＭＳ５によって実行される、バッテリーの劣化状態を表す値ＳＯＨＥｂａｒｙを推定するための計算プロセスを示す。以下に示す理由により、この値ＳＯＨＥｂａｒｙの計算は、３つの独立した方法によって推定されたＳＯＨＥｍｏｄｅｌ、ＳＯＨＥｃｏｕｌｏｍｂ、及びＳＯＨＥＲの３つの劣化状態の推定値の加重平均または重心平均を行うことによって実行される。計算の時点ｔで、バッテリー４の温度Ｔ、バッテリー４の電圧Ｕ及びバッテリー４を通過して流れる電流強度ｉは、図１のセンサ６、７及び８によって決定される。これらの値は、時点ｔにおける測定値を表すボックス１０内に要約されている。この同じ時点ｔにおいてメモリボックス内で得られる値として、メモリボックス１２内の第１の値「経過時間」及びメモリボックス１１内のＵ０がある。値「経過時間」は、先に実行された劣化状態の計算（モデルＳＯＨＥｍｏｄｅｌから計算された）に由来し、値Ｕ０は、時点ｔより前の時点ｔｉ０（その間、バッテリーは電流を受容も送達もせず）で記録された、バッテリー４の無負荷電圧値である。変形実施例によれば、値Ｕ０は、定期的な間隔で実施される他の測定の値Ｔ、Ｕ、ｉに応じて、様々な方法で再評価され得る。ＢＭＳ５には、既知の方法に従って時点ｔにおけるバッテリー４の充電状態に相当する値ＳＯＣ（ｔ）を推定するＳＯＣコンピュータ１３が含まれる。典型的には、このＳＯＣ値は電圧Ｕの履歴と電流強度の履歴ｉに応じ、使用される方法に従って、最後に得られる無負荷電圧値Ｕ０に応じて計算され得る。
【００３７】
ＢＭＳ５には、コンピュータ１３が計算した充電状態値ＳＯＣ及び、センサ６が測定した温度Ｔを利用する、実証型の劣化状態推定装置１４が含まれる。推定装置１４は、一般的には、状態ＳＯＣ，Ｔの対に基づいて集計された係数の線型結合を含む、Ｔの値ＳＯＨＥｍｏｄｅｌを出す。このうちのある係数はバッテリーの休息状態と関連付けられ、次いで休息状態での滞留時間によって重みづけされる。また他の係数は、ＳＯＣ，Ｔの対に相当する状態にあったバッテリーに生じたエネルギーの変化量によって重みづけされる。
【００３８】
ＢＭＳ５にはまた、内部抵抗推定装置１６も含まれる。内部抵抗推定装置１６は、バッテリー４の見かけの内部抵抗の推定を実施し、次いで、マップ１８の補助を得て、バッテリー４の劣化状態の値ＳＯＨＥＲを推論する。
【００３９】
バッテリー４の内部抵抗Ｒの推定は、具体的には、バッテリーの充電または放電のフェーズの間に、与えられた電圧の変化量ΔＵと組み合わされた、与えられた電流の変化量Δｉを測定することによって実行され得る。
【００４０】
クーロンカウント法によるバッテリー４の劣化状態の推定装置１５は、時点ｔにおけるバッテリーの充電容量Ｑｍａｘの推定を実行する。この目的のため、推定装置１５はバッテリーの充電状態の差分ΔＳＯＣを利用し得る。差分ΔＳＯＣは、ＳＯＣコンピュータ１３によって前記推定装置に伝送される。（時点ｔまで）ＳＯＣの差分が計算される、その開始時点の選択及び、この開始状態に対応するＳＯＣ値の記憶は、推定装置１３または推定装置１５のいずれかによってなされ得る。
【００４１】
クーロン式の推定装置１５はまた、一定の期間にわたって記録された電流強度ｉ（ｔ）に関する情報を受信する。例えば、積分器２１は、時点ｔまでの一定の期間に測定された電流強度値ｉ（ｔ）の積分値を受信する。クーロン式推定装置は、これらの値からｔの最大充電容量Ｑｍａｘを計算し、（可能的にはこの最大充電容量を、バッテリーが新しいときの最大充電容量の初期値で除した後で）マップ１７内で劣化状態の値ＳＯＨＥｃｏｕｌｏｍｂを読むときにこの値を使用する。劣化状態の値ＳＯＨＥｍｏｄｅｌ、ＳＯＨＥｃｏｕｌｏｍｂ、ＳＯＨＥＲの計算と並行して、ＢＭＳ５は、セレクタ１９を用いて３つの重心係数α１、α２、α３を選択する。値α１、α２、α３は、メモリ１２内に記憶された値「経過時間」に基づき得るか、またはこの値「経過時間」に基づいたマップの中で読み出され得る。ＢＭＳ５は、重みづけするステップ２０内で、３つの重心係数α１、α２、α３によって３つの値ＳＯＨＥｍｏｄｅｌ、ＳＯＨＥｃｏｕｌｏｍｂ及びＳＯＨＥＲを重みづけすることによって、バッテリー４の劣化状態の重心値を計算する。
【００４２】
この劣化状態の重心が推定された後、ＢＭＳ５はこうして発見されたこの値を、例えば、バッテリーの再充電終了時の最大電圧Ｖｃｈａｒｇｅ＿ｍａｘを決定するために使用し得る。ＢＭＳは、もし新しい最大充電容量の値が再充電の次のステップの間に計算されなければ、バッテリーの再充電の次のステップの間の最大再充電電圧を制限するために、この値Ｖｃｈａｒｇｅ＿ｍａｘを使用し得る。ＢＭＳはまた、再充電終了時にバッテリー内で得られるエネルギーの量を正確に計算するため、及び車両の運転手に対して表示される、走行可能距離を演繹するために、値ＳＯＨＥｂａｒｙを使用し得る。最後の値ＳＯＨＥｂａｒｙはまた、ＳＯＨＥｂａｒｙの新しい値が得られるまでの間、ＳＯＣを計算する際にも利用され得る。
【００４３】
ステップ２２では、重心係数α１、α２、α３を決定するのに使用される値「経過時間」が、計算された新しい値ＳＯＨＥｍｏｄｅｌ（ｔ）をメモリ１２内に記録することによって更新される。次いで、ステップ２３で時点ｔのカウンターがインクリメントされ、温度、電圧及び電流強度の各センサを用いて、新たなシリーズの測定Ｔ（ｔ）、Ｕ（ｔ）、ｉ（ｔ）が行われる。
【００４４】
本発明は、いくつかの計算方法の組み合わせによってバッテリーの劣化状態ＳＯＨＥを計算することを提案する。典型的には、劣化状態を特徴づける値はバッテリーが新しいときには１に等しく（または１００％に等しく）、次いで減少する。本発明によって計算された値ＳＯＨＥは、いくつかの方法によって相互に独立して得られたいくつかの推定値の重心である。バッテリーの耐用年数の所与の段階で、先験的にエラーがより低いだろうと考えられる方法に対して、最大の重みが与えられる。これを行うため、各種方法に対して割り当てられる重みは、最新で実施されたバッテリーの劣化状態の評価に基づいて計算される。例えば、値ＳＯＨＥｍｏｄｅｌが第１の閾値よりも下に下落するとき、異なる方法の重みは、ＳＯＨＥｍｏｄｅｌに基づいて直線的に変更され始める。ＢＭＳ５は例えば、バッテリーの寿命の初期段階で用いられた方法に関連付けられた係数を１からゼロに変化させ、同時にバッテリーの耐用年数の後半で好まれるようになる方法の係数をゼロから１に変化させる。バッテリーの寿命の終期においてＳＯＨＥを計算する第３の方法を支持するため、ＳＯＨＥｍｏｄｅｌが第２の閾値よりも下に下落するときに、同じ手法を再び適用することが可能である。別の変形実施例によれば、バッテリーの寿命の初期段階では、第１の計算方法が適用され得る。次いで、寿命の中期及び／または終期では、２つの別の計算方法の結果の（一定係数を伴う）加重平均である値を計算するための、重心係数が開発され得る。他の組み合わせも可能であり、重心係数は値ゼロまたは１を必ずしも通過しない。
【００４５】
ＳＯＨＥを推定するための、３つの基本的で好適な方法の計算の概略が、ここで提供される。本発明によるＢＭＳは、好ましくはこれら基本的方法のうちの少なくとも２つによる重心的な組み合わせを使用するように構成される。好ましくは、重心は、バッテリーが新しいときには「実証的な」方法の型により重みを置いて計算され、続いて、第２の方法の少なくとも１つ、「クーロンカウント」型またはバッテリーの「内部抵抗」を推定する型のどちらかの重みを増大させていく。
【００４６】
ＳＯＨＥ値はバッテリー全体に対して包括的に計算され得るか、または、具体的には、各セル用の電圧センサ及び各バッテリーセルの温度評価が可能な温度推定装置が備えられている場合には、最初に各セルのＳＯＨＥを計算し、次いで所与の時点のバッテリーのＳＯＨＥ値として、その時点の全てのセル用に計算された最小ＳＯＨＥ値を取ることによって、計算され得る。
【００４７】
内部抵抗に基づく、バッテリーセルの劣化状態の推定
【００４８】
ＢＭＳは、電流強度の大幅な変動（充電または放電）を通したセルの見かけの抵抗の計算から、ＳＯＨＥを計算する。一般原則は、次のとおりである。所定の期間における電流の変化は、セル端子間の電圧の変動と比較される。次いで、電流強度の変化量に対する電圧の変化量の比は、セルの「見かけの抵抗」に相当する。もしこの見かけの抵抗が特定の周波数範囲にわたって決定される場合には、セルのインピーダンスが参照される。少なくとも、２つの実施技術が可能である。
【００４９】
この見かけの抵抗ＲＥＳＩＳＴＡＮＣＥｃｅｌｌａｐｐａｒｅｎｔは、充電または放電の同条件下における新しい状態でこのセルが有したであろう内部抵抗ＲＥＳＩＳＴＡＮＣＥｃｅｌｌＮＥＷの値と比較される。次いで、例えばＳＯＨＰと呼ばれるパラメータが計算される。これは、セルの内部抵抗の増加を特徴づける比である。
0006473154.tif 000002
【００５０】
最後に、あらかじめ記録されたマップによって、こうして推定されたＳＯＨＰ値に基づいて値ＳＯＨＥＲを読み出すことが可能になる。
【００５１】
この手法は、実施が簡便であるという利点を有する。
【００５２】
セルについて計算されるこの「見かけ」の抵抗は、セルにその最大出力を超える負荷をかけないために（放電の際、主電源経由で充電する際、及び回生ブレーキの場合）、最大電流強度を計算する際にも役立ち得る値である。
【００５３】
値ＲＥＳＩＳＴＡＮＣＥｃｅｌｌＮＥＷは、特定の、明確に識別された条件（例えば正規化ピーク電流）下で測定された新しいセルの抵抗であるとして批判され得るが、それらは実際には見かけの抵抗が測定された条件ではない（なぜなら電流のプロファイルは運転手によって制御されるから）。したがって、計算されたＳＯＨＰは、マップを確立するために使用されたＳＯＨＰとは異なる。
【００５４】
加えて、いくつかのセルは寿命の初期において低減する見かけの内部抵抗を有し得る（驚くべきことに見え得る）。次いで、ＳＯＨＰとＳＯＨＥとの間の関連は、特に寿命の初期においては全単射ではない。これによって、とりわけ寿命の初期段階においては、バッテリーの内部抵抗の推定に基づくバッテリーの劣化の推定は、非常に不確実なものになる。
【００５５】
セルの内部抵抗に基づく推定方法は、バッテリーを通過する電流強度の変化量が大きいほど、なお一層正確なものになる。したがって、ＢＭＳがＳＯＣの正確な推定を提供する能力は、車両の運転手の使用プロファイルによって決まるであろう。
【００５６】
特定の周波数帯における励起によって、セルのインピーダンスを計算することが可能である。
【００５７】
特定の周波数帯は、オプションで、単一の周波数に限定され得る。この推定には、特定の周波数帯への電流（または電圧）励起の適用が必要になる。この励起は、充電システムまたは他の高電圧回路のパワー電子コンポーネント（例えばＤＣ／ＤＣコンバータ）に由来し得る。
【００５８】
この後者の型によるセルの特性評価は、反復可能である。なぜなら、対象の周波数帯における電流励起は、常に同一になるように構成可能だからである。これによって、同条件下で新しいセルが有したであろう値において測定されたインピーダンスの比較が、ＳＯＨＰの比較のためにより意味のあるものになる。
【００５９】
しかしこの特性評価には、システムが、明確に規定された周波数帯への反復可能な励起をバッテリーに対して適用することを可能にするための、パワー電子システム用の特別なアーキテクチャ及び制御システムが必要とされる。
【００６０】
内部抵抗に基づくバッテリーセルの劣化状態の推定値ＳＯＨＥＲは、計算された値によってセルの早期劣化を検出することが可能になるという点で（もしこのセルがこの計算方法の較正に使われる基準セルとして機能しない場合）、ここではクローズドループの推定と考えられる。
【００６１】
クーロンカウンティングによる、バッテリーセルの劣化状態の推定。
【００６２】
一般原則は、次のとおりである。以下が比較される。
【００６３】
−サイクルの過程中の、セルの充電状態の推移：ΔＳＯＣ＝ＳＯＣｅｎｄ−ＳＯＣｉｎｉｔ（ＳＯＣｅｎｄはサイクル終了時の充電状態で、ＳＯＣｉｎｉｔはサイクル開始時の充電状態）
【００６４】
−サイクル期間中に、セルによって供給された電荷の総量：Ｑ＝∫ｉ．ｄｔ（Ｉはセルを通過する電流）
【００６５】
セルが供給することが可能な最大充電容量Ｑｍａｘは（もし前記セルがこの時点で最大容量まで再充電されていた場合）、供給された電荷及びＳＯＣの変化量から再計算される。
【００６６】
Ｑｍａｘはまた、「セルの総容量」とも呼ばれる。
0006473154.tif 000003
【００６７】
新しいときのセルの最大容量に対するこの最大容量の比ＳＯＨＱ、即ち
ＳＯＨＱ＝Ｑｍａｘ／ＱＮｅｗＣｅｌｌｍａｘは、マップの補助も得て、セルの劣化状態を特徴づける値ＳＯＨＥｃｏｕｌｏｍｂを辿ることを可能にする。
【００６８】
この手法の実施は、十分に簡便である。しかしこの計算は、ＳＯＣがセルの電圧から計算された場合にのみ、意味を有する。この計算は、（セルの分極化による）ＳＯＣ推定の誤りによって歪曲され得る。
【００６９】
この計算はまた、（特にパワーオフセットによる）不十分な電流測定で生じる誤りによっても損なわれ得る。
【００７０】
ＳＯＨＥの正確な推定を得るためには、高振幅のＳＯＣの変化に対応するサイクルの間にわたって、値が記録されなければならない。したがって、ＢＭＳがＳＯＣの正確な推定を提供する能力は、車両の運転手の運転傾向及びバッテリー再充電傾向プロファイルによって決まるであろう。
【００７１】
この計算方法においては、サイクルの開始時と終了時において、「セル電圧」の情報に基づいてＳＯＣ値を再推定する必要がある。したがって、考慮すべき重要な前提は、電圧と充電状態ＳＯＣを結び付ける曲線が知られているかどうか、及び、それが劣化に二次的にのみ依存しているかどうか、である。この方法によって、ＢＭＳによって推定される劣化状態の著しい変動が生じ得る。この型による推定は、サイクルを行うプロファイル（電流のプロファイル、セルの温度）に高度に依存するからである。
【００７２】
クーロンカウント法によるバッテリーセルの劣化状態の推定は、同様に、ここではクローズドループの推定法と考えられる。もしセルの劣化が活物質の減損と本質的に結び付いている場合、計算された値によって、セルの早期劣化の検出が可能になる。
【００７３】
劣化の車載モデルを用いた、バッテリーセルの劣化状態の推定。
【００７４】
一般原則は次のとおりである。セルの劣化モデルによって、各ＳＯＣレベル及び各温度レベルでセルが費やした時間からセルの保持能力を計算することが可能になる。このモデルは、オープンループモデルである。この計算によっては、セルの劣化がこのモデルを較正するときに使用した基準セルの劣化に相当するかどうかを検出することは可能にならない。しかしこの計算方法では、バッテリーのサイクルを行う具体的なプロファイルは何も要求されない。
【００７５】
このモデルは、以下の型の数式による、セルの劣化状態の値ＳＯＨＥｍｏｄｅｌの推定方法を提案する。
0006473154.tif 000004
α（ＳＯＣ，Ｔ）は、所与のＳＯＣ値及び所与のＴ値にそれぞれ提供された（例えば中央に置かれた）充電状態の範囲［ＳＯＣ−ΔＳＯＣ，ＳＯＣ＋ΔＳＯＣ］及び温度の範囲［Ｔ−ΔＴ，Ｔ＋ΔＴ］に関連付けられた、暦による劣化のマッピングされた係数である。
【００７６】
δＴは、セルが考察された充電状態の範囲［ＳＯＣ−ΔＳＯＣ，ＳＯＣ＋ΔＳＯＣ］及び温度の範囲［Ｔ−ΔＴ，Ｔ＋ΔＴ］で費やした総時間である。
【００７７】
0006473154.tif 000005
は、セルの作動の間に考えられる全範囲［ＳＯＣ−ΔＳＯＣ，ＳＯＣ＋ΔＳＯＣ］及び［Ｔ−ΔＴ，Ｔ＋ΔＴ］をカバーする。
【００７８】
βは、所与の充電状態の範囲［ＳＯＣ−ΔＳＯＣ，ＳＯＣ＋ΔＳＯＣ］及び温度の範囲［Ｔ−ΔＴ，Ｔ＋ΔＴ］に関連付けられた、サイクルを行うことによる劣化の、マッピングされた係数である。
【００７９】
δＥは、バッテリーが所与の充電状態の範囲［ＳＯＣ−ΔＳＯＣ，ＳＯＣ＋ΔＳＯＣ］及び所与の温度の範囲［Ｔ−ΔＴ，Ｔ＋ΔＴ］にあるときに毎回、バッテリーがサイクルを行う間に放電される（ｋＷｈで表される）総エネルギー量である。
【００８０】
ｍ及びｎは（整数または非整数の）指数であり、好ましくは０．５から２の間である。
【００８１】
別の実施態様によれば、係数α（ＳＯＣ，Ｔ）１／ｎ及びβ（ＳＯＣ，Ｔ）１／ｍを直接マッピングすることは可能である。
【００８２】
典型的には、積分∫Ｕ．ｉｄｔは、α及びβをマッピングするための決められた範囲制限の１つを、ＳＯＣまたは温度Ｔのいずれかが超過した最後の時点以降、恒常的に計算される。制限のうちの１つが再び超過されたとき、過ぎられたばかりの範囲の対［ＳＯＣ−ΔＳＯＣ，ＳＯＣ＋ΔＳＯＣ］，［Ｔ−ΔＴ，Ｔ＋ΔＴ］に関連付けられたメモリに、積分値が加えられる。そして∫Ｕ．ｉｄｔは、セルの現在の状態に相当する新たな範囲の対に対応する別のメモリボックスに加えられるために、また再計算される。
【００８３】
具体的な実施形態によると、パラメータβはまた、セルを通過する電流のレベルに依存し得る。
【００８４】
実証的モデルによる本計算方法では、ＳＯＨＥ推定値の著しい変動は避けられる。
【００８５】
本モデルはオープンループであるため、モデルの較正を可能にするために、多くのセルの劣化の特性評価テストが要求される。バッテリーは本モデルの較正に使われた基準のセルに近い特性及び特性の推移を示すため、較正には特に意味があるが、先験的に、セルの寿命の初期において最も意味がある。
【００８６】
もしＢＭＳのスイッチがオフの間にバッテリーが高温に晒された場合、劣化の計算にこの現象は考慮されないだろう。
【００８７】
加重係数の選択
【００８８】
本発明によって、バッテリーの劣化の各段階においてこれらの方法のそれぞれの利点から便益を受けることが可能になる。
【００８９】
寿命の初期において、車載モデルの劣化の計算は、正確なだけでなく、ＢＭＳによって推定される劣化状態ＳＯＨＥの大きな変動を避けることも可能にする。
【００９０】
寿命の終期においては、（本モデルが予期していなかったであろう）いかなるバッテリーの劣化も検出するため、クローズドループの推定（内部抵抗及び／またはクーロンカウントによる）を行うことが有利である。したがって本発明は、以下のように計算されるバッテリーの劣化状態の推定方法ＳＯＨＥｂａｒｙの計算を提案する。
0006473154.tif 000006
α１、α２及びα３は、劣化状態の計算に関連付けられた重心係数であって、以下を立証する。
0006473154.tif 000007
【００９１】
加重係数を時間によって変化させる代わりに、本発明では係数α１、α２及びα３を、前回ＢＭＳによって推定された劣化レベルＳＯＨＥｂａｒｙに基づいて変化させることを提案する。
【００９２】
ＳＯＨＥｍｏｄｅｌ、ＳＯＨＥｃｏｕｌｏｍｂ、及びＳＯＨＥＲは、バッテリーの電圧を通じて及びバッテリーの全体的ＳＯＣを通じて、上記の方法をバッテリーに全体対して直接適用することによって計算され得る。ＳＯＨＥｍｏｄｅｌ、ＳＯＨＥｃｏｕｌｏｍｂ、及びＳＯＨＥＲはそれぞれ、各バッテリーセルに対して所与の時点で計算された値ＳＯＨＥｍｏｄｅｌ、ＳＯＨＥｃｏｕｌｏｍｂ、及びＳＯＨＥＲの値の中で、バッテリーセルのセットに対する最小値として計算され得る。
【００９３】
上述したように、本発明は、バッテリーの推定された劣化状態に基づいた最適化された方法で、係数α１、α２及びα３を選択することを提案する。
【００９４】
本発明の具体的実施形態によれば、係数α１、α２及びα３はまた、バッテリーの、及び／またはバッテリーが搭載された車両の使用プロファイルにも依存し得る。例えば、ＳＯＨＥｂａｒｙは一度第１の閾値を超えて下落すると、ＳＯＨＥｍｏｄｅｌの計算方法に関連付けれられたα１の重みを減少させ、重みα２及びα３を増大させることができる。バッテリー寿命のこの第２の部分においては、記録された最終の放電サイクル（単数または複数）が放電閾値よりも大きい振幅を有する場合（例えばＳＯＣの振幅が０．７より大きく、好ましくは０．８より大きい場合）、α２＜α３となる値（例えばα２＝０でα３＝１）を、そしてそれ以外の場合にはα２＞α３となる値（例えばα２＝１でα３＝０）を選択することが可能である。
【００９５】
前出の実施形態と組み合わせ得る一実施形態によると、ＳＯＨＥｂａｒｙは以下の式によって制限することによって、恒常的に、実証的モデルによって計算されるＳＯＨＥｍｏｄｅｌ以下になるように固定され得る。
0006473154.tif 000008
【００９６】
重力係数の変化プロファイルの幾つかの例が、以下に提供される。
【００９７】
例えば、値ＳＯＨＥｂａｒｙが値ＳＯＨＥｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿１に達するまでは主としてＳＯＨＥｍｏｄｅｌを使うことが求められ、次いでＳＯＨＥｃｏｕｌｏｍｂを主に使うことが求められる。
寿命の初期、ＳＯＨＥｂａｒｙ＞ＳＯＨＥｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿１の場合には、α１＝１である。
【００９８】
ＳＯＨＥｂａｒｙ＝ＳＯＨＥｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿１の場合、次いでＳＯＨＥｂａｒｙ＜ＳＯＨＥｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿１の場合、α１は１から０へ（ＳＯＨＥｂａｒｙに対して）線型的に減少する。例えば、０．９から０．８の範囲にあるＳＯＨＥｂａｒｙに対して、α１は１から０へ直線的に減少し得る。
【００９９】
別の変形実施例によると、α１の直線変化は、ＳＯＨＥｍｏｄｅｌ自体に関しても行われ得、バッテリーが搭載されている車両が走行した距離に関してさえも行われ得る。
ＳＯＨＥｍｏｄｅｌ＜８０％の場合、α１＝０である。
【０１００】
α１の減少は、それ以外の重心係数の１つを（例えばその後クーロン計算に力点を置くためにα２を）単独で直線的に増加させることによって、または他のいくつかの重力係数を同時に増加させることによって、補償され得る。
【０１０１】
バッテリーの内部抵抗からＳＯＨＥを推定するのがクーロンカウントによってＳＯＨＥを推定するよりも一般的にはより正確ではないことは、当業者に知られている（クーロンカウントがバッテリーの深放電に対して行われるという前提で）。
【０１０２】
したがって、バッテリー駆動の車両の運転手がバッテリーの深放電を実施しない限り、クローズドループによってバッテリーの劣化状態を推定する最前の方法は、バッテリーの内部抵抗に基づく手法を使用することである。
【０１０３】
好適な実施形態によると、もし車両の運転手が、ＳＯＨＥｔｈｒｅｓｈｏｌｄ＿１を過ぎるまで限られた範囲のＳＯＣでだけバッテリーを使用していた（例えばＳＯＣが一貫して０．７以上に保たれている）という場合、α２の増加によってα１の減少を補償することが選択される。即ちα２＝１−α１に設定され、α２が１に等しくなるまではα３＝０である。
【０１０４】
しかし、もし最小限の回数のサイクルの中で車両の運転手が閾値よりも大きいＳＯＣの変化量（例えばＳＯＣ振幅の０．４よりも大きい数）を定めた場合、α３の増加によってα１の減少を補償することが選択される。即ちα３＝１−α１に設定され、α３が１に等しくなるまではα２＝０である。
【０１０５】
α２＝１であるような具体的なケースで、閾値よりも大きい（例えばＳＯＣ振幅の０．４より大きい）ＳＯＣの変化量を持つ最小限の回数のサイクルが検出された場合、α２を直線的に減少させα３の増加によってα２の減少を補償することもまた可能である。即ちα３＝１−α２に設定され、α３が１に等しくなるまではα１＝０である。
【０１０６】
他の具体的なケース、例えば、α２及びα３を同時に増加させることによってα１の直線的減少を補償することももちろん可能である。例えばα２＝α３で、α２＝０．５−０．５．α１である。
【０１０７】
バッテリーの充電終了時の電圧が高ければ高いほど、サイクルを行う中でのバッテリーの劣化は速くなることが知られている。数か月または数年後には、バッテリーがより小さいＳＯＣの範囲内で行われたサイクルを経た場合に比べて、バッテリーの劣化状態はより速く悪化する。したがって、充電終了時の電圧の管理によって、短期の再充電終了時に持つことを望むエネルギーと、バッテリーの持続性との間で妥協する必要がある。
【０１０８】
変形実施例によれば、バッテリーの耐用年数を改善するために、バッテリーの製品寿命の初期において、充電終了時の許容最大電圧よりも小さい充電終了時最大電圧が、ＢＭＳによって定められる。次いでＢＭＳは、バッテリーの製品寿命の間にこの最大電圧を増大させる。最大電圧の変化量は、計算されたＳＯＨＥ値の重心に基づいてあらかじめ決められた曲線に従う。例えばこの進行は、バッテリーの使用開始からＢＭＳによって定められる充電終了時の最大電圧が、バッテリーの製造者によって推奨される充電終了時の最大電圧と等しくなるか、または事前に定められた任意の最大電圧と等しくなる時点までの間、直線的に上昇し得る。その時点以降も、ＢＭＳは引き続き同じ充電終了時最大電圧を定め得る。充電終了時最大電圧の曲線は、次いで閾値よりは下においてＳＯＨＥ値の高原状態を有する（ＳＯＨＥの高い値がバッテリーの新しい状態に相当する場合）。もちろん、（例えばＳＯＨＥｂａｒｙに関連して表される）充電終了時最大電圧の上昇率がバッテリーの経過時間の増加に伴って低下するような、他の曲線の形態も可能である。
【０１０９】
本発明は記載されている例示的な実施形態に限定されることはなく、数多くの変形例で提供され得る。例えば、このコンセプトは、バッテリーの劣化状態の特性値で、時間の経過と共に上昇する値を用いて、例えば上述のＳＯＨＥ値の１の補数（または１００％の補数）を使って、実施され得る。ＳＯＣ、ＳＯＨＥ及びＳＯＨＰの各値は、ゼロと１の間でカウントされ得るか、または一定の任意の値（例えば１００％）で乗ぜられ得る。重心の計算に際して考慮に入れられる異なる計算方法によるＳＯＨＥ値の推定は、バッテリー全体に対して包括的に計算され得るか、または好ましくは、必要に応じて特に１またはそれ以上のセルの早期劣化を考慮に入れるように、各セルごとに計算され得る。重心係数は、車載モデルのＳＯＨＥｍｏｄｅｌの推定以外に、基本的なＳＯＨＥの推定値のうちの１つによって前提とされる値に基づいて（例えばクーロンカウント型の方法によって得られた値ＳＯＨＥｃｏｕｌｏｍｂに基づいて、または蓄電装置のインピーダンスもしくは内部抵抗の推移の計算を含む方法によって計算されたＳＯＨＥＲ値に基づいて）、変化させられ得る。さらなる別の実施形態によると、前回計算された重心値自体に基づいて、重心係数を変化させることが可能である。これらの係数を、他の推定方法に比べて不規則な変動がより少ないＳＯＨＥｍｏｄｅｌに基づいて変化させることは有益である。好ましくは、ＳＯＨＥの閾値を一方向に超えること（例えばＳＯＨＥの閾値を超えて下がること）は、重心係数の変化を生じさせるが、続いてこの閾値の周辺で変動した場合でも、係数の反対方向への変化は生じさせない。
【０１１０】
本発明によって、蓄電池の劣化状態の値の正確性の向上及び推定のばらつきの減少が可能になる。次いで、このバッテリーの劣化状態の推定における整合性によって、一方で車両の運転手に対して、再充電終了の度ごとに、次回再充電までの走行距離が規則的かつ安全に向上することを保証しながら、バッテリーの耐用年数を改善するため、信頼性が高く整合性のある、バッテリーの充電終了時の電圧の管理を提供することが可能になる。
【図１】
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【図２】
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