(57)【要約】  充放電パターンに急激な変化が含まれる場合でも、正確に内部状態量を推定するため、本発明の情報処理装置は、計測対象装置の物理量の値を計測する計測手段と、計測値と計測時間と関連させて格納するデータ制御手段と、計測値と計測時間とを記憶する記憶手段と、計測値と計測時間とを基に計測対象装置の内部状態量を所定のモデルと用いて推定し、前記計測値と前記内部状態量の推定値との誤差を基にモデルのパラメータを更新する最適値推定手段とを含む。
2016031191.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
計測対象装置の物理量の値を計測する計測手段と、
前記計測値と計測時間と関連させて格納するデータ制御手段と、
前記計測値と前記計測時間とを記憶する記憶手段と、
前記計測値と前記計測時間とを基に前記計測対象装置の内部状態量を所定のモデルと用いて推定し、前記計測値と前記内部状態量の推定値との誤差を基に前記モデルのパラメータを更新する最適値推定手段と、
を含む情報処理装置。
【請求項２】
前記最適値推定手段が、
前記計測値と前記計測時間とを基に、前記モデルのパラメータであるモデルパラメータと、前記内部状態量を推定するために用いる変数である推定過程変数とを用いて、前記内部状態量の推定値とを推定する内部状態量推定手段と、
前記モデルパラメータと前記推定過程変数と前記内部状態量の推定値とを基に前記モデルの計測値との誤差を評価するモデル化誤差評価手段と、
前記誤差と、前記モデルパラメータと基にモデルパラメータを更新するモデルパラメータ更新手段と
を含む請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記内部状態量推定手段が、
前記更新したモデルパラメータを用いて内部状態量を推定する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記最適値推定手段が、
前記モデル化誤差評価手段が評価した誤差が、所定に条件を満足するまで、前記内部状態量推定手段と、前記モデル化誤差評価手段と、モデルパラメータ更新手段の処理を繰り返す
請求項２又は３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記モデルパラメータ更新手段が、
前記誤差の分散値を用いる
請求項２ないし４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記計測手段が
前記物理量として、蓄電池に流れる電流と前記蓄電池の出力端子間電圧とを計測する
請求項１ないし５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記最適値推定手段は、
データの収束に必要な長さのデータを基に、前記内部状態量を推定する
請求項１ないし６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
計測対象装置の物理量の値を計測し、
前記計測値と計測時間と関連させ、
前記計測値と前記計測時間とを基に前記計測対象装置の内部状態量を所定のモデルと用いて推定し、前記計測値と前記内部状態量の推定値との誤差を基に前記モデルのパラメータを更新する
情報処理方法。
【請求項９】
計測対象装置の物理量の値を計測する処理と、
前記計測値と計測時間と関連させる処理と、
前記計測値と前記計測時間とを基に前記計測対象装置の内部状態量を所定のモデルと用いて推定し、前記計測値と前記内部状態量の推定値との誤差を基に前記モデルのパラメータを更新する処理と
をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データの処理に関し、特に、装置の内部状態量を推定する情報処理装置、情報処理方法、及び、記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
蓄電池の内部状態量は、蓄電池の適切な運用に欠かせない指標である。蓄電池内部状態量として、例えば、蓄電池の充電率（ＳＯＣ：State Of Charge）がある。ここで、ＳＯＣとは、満充電時の充電容量を基準とした充電容量を示しており、一般的に、百分率［％］で定義される。また、蓄電池内部状態量として、ＳＯＨ（State Of Health）がある。ここで、ＳＯＨとは、蓄電池の初期満充電容量に対する、運用中における満充電容量の比率である。【０００３】
しかし、蓄電池の内部状態量は、一般的に、直接観測することが困難である。そこで、蓄電池の内部状態量を推定する技術が、用いられている（例えば、特許文献１、及び、非特許文献１を参照）。【０００４】
特許文献１に記載の技術は、蓄電池のパラメータベクトルを逐次推定し、推定したパラメータベクトルを用いて蓄電池の状態ベクトルを逐次推定する。特許文献１におけるパラメータベクトルは、モデルパラメータを要素とするベクトルである。ここで、モデルパラメータとは、蓄電池の挙動を表した数学モデルに含まれる係数値である。つまり、特許文献１に記載の技術は、パラメータを逐次推定する。【０００５】
また、非特許文献１に記載の技術は、二段のカルマンフィルタを直列に接続して蓄電池の内部状態量を逐次推定する。一段目カルマンフィルタは、蓄電池の等価回路モデルにおける内部インピーダンス値を推定する。二段目カルマンフィルタは、一段目で推定した内部インピーダンス値を、モデルパラメータとした、カルマンフィルタである。二段目カルマンフィルタは、内部状態量のひとつであるＳＯＣを推定し、推定したＳＯＣを出力する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特表２００９−５２８６６２号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】馬場厚志、足立修一、"シリーズカルマンフィルタ法を用いた二次電池の充電率推定"，電気学会論文誌D（産業応用部門誌），Vol.132，No.9，pp.907-914, 2012-09-01
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、充放電のパターンに急激な変化が生じた場合、特許文献１に記載の技術では、パラメータベクトルの推定値が、乱れる。その結果、特許文献１に記載の技術が算出する蓄電池の状態ベクトルは、乱れる。このように、特許文献１に記載の技術は、充放電データに急激な変化が含まれる場合、正確には内部状態量を推定できないという問題点があった。【０００９】
また、非特許文献１に記載の技術は、電流が急激に変化するなどの不適切な充放電パターンが入力されると、一段目カルマンフィルタが出力する内部インピーダンス値が、乱れる。そして、二段目カルマンフィルタは、一段目のカルマンフィルタの乱れた出力値をモデルパラメータとして用いるため、出力であるＳＯＣ推定値が乱れてしまう。つまり、非特許文献１に記載の技術は、充放電パターンに急激な変化が含まれる場合、正確な内部状態量を推定できないという問題点があった。【００１０】
本発明の目的は、上記の問題を解決し、充放電パターンに急激な変化が含まれる場合でも、正確に内部状態量を推定する情報処理装置、情報処理方法及び記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の一形態のおける情報処理装置は、計測対象装置の物理量の値を計測する計測手段と、計測値と計測時間と関連させて格納するデータ制御手段と、計測値と計測時間とを記憶する記憶手段と、計測値と計測時間とを基に計測対象装置の内部状態量を所定のモデルと用いて推定し、前記計測値と前記内部状態量の推定値との誤差を基にモデルのパラメータを更新する最適値推定手段とを含む。【００１２】
本発明の一形態のおけるデータ処理方法は、計測対象装置の物理量の値を計測し、計測値と計測時間と関連させ、計測値と計測時間とを記憶し、計測値と計測時間とを基に計測対象装置の内部状態量を所定のモデルと用いて推定し、前記計測値と前記内部状態量の推定値との誤差を基にモデルのパラメータを更新する。【００１３】
本発明の一形態のおける記憶媒体は、計測対象装置の物理量の値を計測する処理と、計測値と計測時間と関連させる処理と、計測値と計測時間とを記憶する処理と、計測値と計測時間とを基に計測対象装置の内部状態量を所定のモデルと用いて推定し、前記計測値と前記内部状態量の推定値との誤差を基にモデルのパラメータを更新する処理とをコンピュータに実行させるプログラムをコンピュータが読み取り可能に記録する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明に基づけば、充放電パターンに急激な変化が含まれる場合でも、正確に内部状態量を推定するとの効果を奏することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、本発明における第１の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係る情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図３】図３は、第１の実施形態に係る最適値推定部の構成の一例を示すブロック図である。
【図４】図４は、第１の詳細な実施形態に係るモデルの一例を示す図である。
【図５】図５は、第１の詳細な実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図６】図６は、第１の実施形態に係る開放電圧ＶＯＣと充電率ＳＯＣとの関係の一例を示す図である。
【図７】図７は、第１の実施形態に係る収束長さを説明するための図である。
【図８】図８は、第２の詳細な実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図９】図９は、第１の実施形態に係る情報処理装置の別の構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
次に、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００１７】
なお、各図面は、本発明の実施形態を説明するものである。ただし、本発明は、各図面の記載に限られるわけではない。また、各図面の同様の構成には、同じ番号を付し、その繰り返しの説明を、省略する場合がある。
【００１８】
また、以下の説明に用いる図面において、本発明の説明に関係しない部分の構成については、記載を省略し、図示しない場合もある。
【００１９】
また、本発明における実施形態は、外部の装置の物理量を基に、その装置における、モデルパラメータの最適値の算出と、内部状態量の推定とを実行する。以下、外部の装置の一例として、蓄電池を用いて説明する。ただし、これは、実施形態の計測対象装置を、蓄電池に限定するものではない。本発明における実施形態の計測対象装置は、計測可能な物理量を基に推定可能な状態値を備えた装置であれば、特に制限はない。例えば、本発明における実施形態は、蓄電装置に含まれる蓄電池以外の回路部品の状態値を推定してもよい。
【００２０】
まず、以下の実施形態の説明に用いる用語について整理する。
【００２１】
「モデルパラメータ」とは、計測対象装置の挙動を表した数学モデル（以下、単にモデルと呼ぶ）に含まれる係数値（パラメータ）である。
【００２２】
「データセット」とは、計測対象装置における物理量の計測値及び計測時刻を含むデータ構造体である。
【００２３】
「データログ」は、データセットを時系列（ログ形式）に含んだデータである。
【００２４】
「推定過程変数」とは、内部状態量を推定する演算の過程で用いる変数である。推定過程変数の形式は、最終的な内部状態の推定値の収束値、又は、データログと同じ形式である。
【００２５】
「内部状態量推定値」とは、本発明における実施形態が推定する値である。「内部状態量推定値」の形式は、データログと同様とする。
【００２６】
「目的関数」とは、モデルのパラメータ等を基に、モデルの近似の程度を示す値を出力する関数である。目的関数の出力が、所定の条件を満たす場合、モデルは、実システムに近似していると判断される。
【００２７】
＜第１の実施形態＞
［構成の説明］
まず、本発明における第１の実施形態の構成について、図面を参照して、詳細に説明する。
【００２８】
図１は、第１の実施形態に係る情報処理装置１００の構成の一例を示すブロック図である。
【００２９】
図１を参照すると、情報処理装置１００は、計測部１０１と、データ制御部１０２と、データログ記憶部１０３と、最適値推定部１０４とを含む。
【００３０】
計測部１０１は、推定の対象装置である蓄電池の物理量（蓄電池物理量）を計測する。例えば、計測部１０１は、所定の周期で、推定の対象装置である蓄電池の物理量（蓄電池物理量）を計測する。計測部１０１は、蓄電池物理量の計測値を、計測時刻とともにデータ制御部１０２に出力する。
【００３１】
データ制御部１０２は、まず、計測値と計測時刻とを含むデータセットを生成する。次に、データ制御部１０２は、データログ記憶部１０３が記憶するデータログに、生成したデータセットを格納（追加）する。つまり、データ制御部１０２は、計測値と計測時間とを関連させて格納する。ただし、データログ記憶部１０３は、データログに、所定の量のデータセットを保存してもよい。この場合、データログ記憶部１０３は、所定の量のデータセットを保存後に、新しいデータセットを追加する場合、保存済みであるデータセットのいずれかを削除して、新しいデータセットを保存する。この場合、データログ記憶部１０３が、所定の量のデータセットを保存後は、データ制御部１０２は、データログを更新することになる。
【００３２】
なお、データ制御部１０２は、計測値を受信した時間を計測時刻としてもよい。この場合、計測部１０１は、計測時間をデータ制御部１０２に送信（出力）しなくてもよい。以下、データ制御部１０２の受信した時間を含め「計測時間」と呼ぶ。
【００３３】
データログ記憶部１０３は、データログを記憶する。つまり、データログ記憶部１０３は、計測値と計測時間とを、関連させて記憶する。
【００３４】
最適値推定部１０４は、データログ記憶部１０３に記憶されているデータログを読み出す。最適値推定部１０４は、読み出したデータログを基に、モデルパラメータを用いて蓄電池の内部状態量を推定する。そして、最適値推定部１０４は、データログと内部状態量の推定値との誤差を算出する。そして、最適値推定部１０４は、算出した誤差を基に、モデルパラメータを更新（最適化）する。
【００３５】
このように、最適値推定部１０４は、計測値と計測時間とを基に計測対象装置（蓄電池）の内部状態量を所定のモデルと用いて推定する。そして、最適値推定部１０４は、計測値と内部状態量の推定値との誤差を基に、モデルのパラメータを更新する。
【００３６】
そのため、情報処理装置１００は、充放電パターンに急激な変化が含まれる場合でも、正確に内部状態量を推定できるように、モデルのパラメータを更新することができる。つまり、情報処理装置１００は、充放電パターンに急激な変化が含まれる場合でも、正確に内部状態量を推定するとの効果を奏することができる。
【００３７】
さらに、最適値推定部１０４は、更新後の（最適化された）モデルパラメータを用いて、再度、蓄電池の内部状態量を推定する。そして、最適値推定部１０４は、計測値と更新後のモデルを用いた内部状態量の推定値との誤差を基に、モデルのパラメータを更新する。最適値推定部１０４は、計測値と内部状態量の推定値との誤差が所定の条件を満足するまで、この動作を繰り返す。
【００３８】
そのため、情報処理装置１００は、充放電パターンに急激な変化が含まれる場合でも、正確に内部状態量を推定できるように、モデルのパラメータを更新することができる。つまり、情報処理装置１００は、上記の繰り返し動作を基に、充放電パターンに急激な変化が含まれる場合でも、より正確に内部状態量を推定するとの効果を奏することができる。
【００３９】
［動作の説明］
次に、図面を参照して、情報処理装置１００の動作について説明する。
【００４０】
図２は、本実施形態の情報処理装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。
【００４１】
まず、情報処理装置１００のデータログの生成及び更新の動作について説明する。
【００４２】
計測部１０１は、蓄電池の物理量を計測し、計測値と計測時間とをデータ制御部１０２に出力する（ステップＳ１０１）。計測部１０１は、所定の周期で、上記の動作を繰り返す。
【００４３】
データ制御部１０２は、蓄電池の物理量の計測値と、計測時刻とを含むデータセットを生成する。そして、データ制御部１０２は、生成したデータセットを用いて、データログ記憶部１０３が記憶するデータログを更新する（ステップＳ１０２）。ただし、データ制御部１０２が、データセットをデータログ記憶部１０３に送信し、データログ記憶部１０３が、受信したデータセットを用いて、データログを更新してもよい。データログ記憶部１０３でのデータログの更新手法は、特に制限はない。例えば、データログ記憶部１０３は、一般的な情報処理装置で用いられるキャッシュアルゴリズム又はページ置換アルゴリズムと同様の手法を用いてもよい。より具体的には、データログ記憶部１０３は、キャッシュのＬＲＵ（Least Recently Used）と同様に、データログ内の最も古いデータセットを削除し、最新のデータセットとして受信したデータセットを加えてもよい。
【００４４】
次に、情報処理装置１００のモデルパラメータの最適化及び蓄電池の内部状態量の推定の動作について説明する。
【００４５】
まず、最適値推定部１０４は、所定のタイミングとなったか否か、又は、所定の条件が満足となったか否か判定する（ステップＳ１０３）。ここで、所定のタイミングとは、例えば、蓄電池の定期的な管理のタイミングである。また、所定の条件とは、例えば、図示しない保守装置からの確認依頼の受信である。以下、所定のタイミング及び所定の条件をまとめて、「内部状態推定タイミング」と呼ぶ。
【００４６】
内部状態推定タイミングでない場合（ステップＳ１０３でＮＯ）、情報処理装置１００は、ステップＳ１０１に戻り、計測を続ける。
【００４７】
内部状態推定タイミングの場合（ステップＳ１０３でＹＥＳ）、最適値推定部１０４は、データログ記憶部１０３からデータログを読み出す。
【００４８】
以下、最適値推定部１０４の動作について、最適値推定部１０４の詳細な構成の説明と合わせて説明する。
【００４９】
図３は、最適値推定部１０４の機能構成の一例を示すブロック図である。
【００５０】
最適値推定部１０４は、内部状態量推定部２０１と、モデル化誤差評価部２０２と、モデルパラメータ更新部２０３とを含む。
【００５１】
まず、内部状態量推定部２０１は、データログと、モデルパラメータ更新値とを基に、蓄電池の内部状態量を推定する（ステップＳ１０４）。ただし、最初の段階では、モデルパラメータ更新値は、算出されていない。そこで、内部状態量推定部２０１は、予め保持するモデルパラメータの初期値を、モデルパラメータ更新値として用いる。つまり、内部状態量推定部２０１は、初回において、モデルパラメータ更新値として、初期値を用いる。
【００５２】
なお、内部状態量推定部２０１は、この推定に用いるデータログのログ期間において、モデルパラメータを時間不変とする。
【００５３】
そして、内部状態量推定部２０１は、推定に用いたモデルパラメータと、推定過程変数と、内部状態量推定値とをモデル化誤差評価部２０２に出力する。
【００５４】
モデル化誤差評価部２０２は、内部状態量推定部２０１から受信したモデルパラメータと、推定過程変数と、内部状態量推定値とを基に、モデル化誤差を評価する（ステップＳ１０５）。より具体的には、モデル化誤差評価部２０２は、モデルパラメータと、推定過程変数と、内部状態推定値とを、所定の目的関数へ入力する。そして、モデル化誤差評価部２０２は、目的関数の出力（結果値）をモデル化誤差の大きさを表す評価値とする。そして、モデル化誤差評価部２０２は、評価値が所定の条件（規定条件）を満足するか否かを判定する。なお、モデル化誤差評価部２０２は、判定にデータログなど計測値を用いてもよい。目的関数については、後ほど説明する。
【００５５】
評価値が規定条件を満足する場合（ステップＳ１０６でＹＥＳ）、モデルは、実システムの近似となっている。そのため、モデル化誤差評価部２０２は、モデルパラメータ及び内部状態量推定値を外部へ出力する。そして、最適値推定部１０４は、動作を終了する。
【００５６】
評価値が規定条件を満足しない場合（ステップＳ１０６でＮＯ）、モデルは、実システムに近似していない。そこで、モデル化誤差評価部２０２は、モデル化誤差評価値及びモデルパラメータを、モデルパラメータ更新部２０３に出力する。なお、モデル化誤差評価部２０２は、モデル化誤差評価値の導関数をモデルパラメータ更新部２０３に出力してもよい。
【００５７】
モデルパラメータ更新部２０３は、モデル化誤差評価部２０２から受信したモデル化誤差評価値（及びその導関数）及びモデルパラメータに基づいて、モデルパラメータを更新する（ステップＳ１０７）。ただし、モデルパラメータ更新部２０３は、モデル化誤差評価値が小さくなるように、モデルパラメータ値を更新する。モデルパラメータ更新部２０３は、更新処理において、計測値又はデータログのデータを用いてもよい。
【００５８】
モデルパラメータ更新部２０３は、更新したモデルパラメータを、内部状態量推定部２０１に出力する。
【００５９】
内部状態量推定部２０１は、モデルパラメータ更新部２０３から受信したモデルパラメータ更新値を用いて、再度、蓄電池の内部状態量を推定する（ステップＳ１０４）。
【００６０】
以降、評価値が規定条件を満足するまで（ステップＳ１０６でＹＥＳとなるまで）、最適値推定部１０４は、上記の動作を繰り返す。
【００６１】
［効果の説明］
次に、本実施形態の効果について説明する。
【００６２】
本実施形態は、充放電パターンに急激な変化が含まれる場合でも、正確に内部状態量を推定するとの効果を奏することができる。
【００６３】
その理由は、既に説明したが、次のとおりである。
計測部１０１は、計測対象装置の物理量を計測する。データ制御部１０２は、計測値と計測時刻とを関連付けて、データログ記憶部１０３に格納する。
【００６４】
そして、最適値推定部１０４が、データログを基に、モデルパラメータを用いて計測対象装置の内部状態量を推定し、データログと内部状態量の推定値との誤差を算出し、算出した誤差を基にモデルパラメータを最適化（更新）するためである。
【００６５】
さらに、最適値推定部１０４が、更新後のモデルパラメータを適用したモデルを用いて計測対象装置の内部状態量を推定し、計測値と内部状態量の推定値との誤差を基に、モデルのパラメータを更新する。最適値推定部１０４は、計測値と内部状態量の推定値との誤差が所定の条件を満足するまで、この動作を繰り返すためである。
【００６６】
さらに、本実施形態に係る情報処理装置１００は、蓄電池の充放電パターンに依存せず、ログ期間において最適とされるモデルパラメータを出力することができる。つまり、本実施形態は、充放電パターンに急激な変化が含まれる場合でも、正確な内部状態量を推定するとの効果を奏することができる。
【００６７】
その理由は、次のとおりである。
【００６８】
最適値推定部１０４のモデル化誤差評価部２０２が、内部状態量推定部２０１が推定に用いるモデルパラメータなどを基にモデル化誤差を評価する。そして、モデル化誤差が、モデルが実システムと近似していないことを示す場合、モデルパラメータ更新部２０３が、モデルパラメータを更新する。つまり、最適値推定部１０４は、モデル化誤差が小さくなるまでモデルパラメータを更新する。そして、最適値推定部１０４は、モデル化誤差が小さくなったモデルパラメータを用いて内部状態量を推定するためである。
【００６９】
さらに、本実施形態は、蓄電池の内部状態量推定値を最適化するとの効果を奏することができる。
【００７０】
その理由は、本実施形態のモデル化誤差評価部２０２は、モデル化誤差が最適（最小）と判断できる評価指標を用いているためである。
【００７１】
［第１の詳細な実施形態］
次に、具体的なモデルを用いて、本実施形態の動作を、より詳細に説明する。
【００７２】
図４は、本説明に用いる蓄電池の回路モデルの一例を示す図である。
【００７３】
図４に示す回路モデルは、Ｒ０−ＲＣ回路モデルである。以下の説明は、内部状態量として、ＳＯＣを推定する場合について説明する。そして、この説明の場合、モデルパラメータは、図４に示す抵抗「Ｒ０」と、抵抗「Ｒ」と、コンデンサ「Ｃ」である。なお、本実施形態の回路モデルは、Ｒ０−ＲＣ回路モデルに限定されない。例えば、回路モデルは、1つの抵抗、２つを超える抵抗、複数のコンデンサ、又は、他のインピーダンス素子を含んでもよい。
【００７４】
図５は、情報処理装置１００の具体的な詳細例である情報処理装置３００の構成の一例を示すブロック図である。
【００７５】
図５に示す情報処理装置３００は、計測部１０１としてセンサ３０１を含み、データ制御部１０２として第一のＣＰＵ（Central Processing Unit）３０２を含む。さらに、情報処理装置３００は、データログ記憶部１０３としてＲＡＭ（Random Access Memory）３０３を含み、最適値推定部１０４として第二のＣＰＵ３０４を含む。
【００７６】
なお、以下の説明の前提として、ＲＡＭ３０３は、初期値として、Ｎ（Ｎは所定の自然数）個のデータセットを時系列的に記憶しているとする。ここで、データセットは、蓄電池における物理量の計測時刻（ｔ）と、蓄電池における物理量である蓄電池端子間電圧（ＶＣＣ）と、蓄電池に流れる電流（Ｉ）とを含む。また、データログにおける最も古いデータセットの識別番号は、１番とする。そして、識別番号は、データセットが新しくなるにつれて大きくなるとする。つまり、最も新しいデータセットの識別番号は、Ｎ番である。
【００７７】
次に、情報処理装置３００の動作を説明する。
【００７８】
まず、センサ３０１が、蓄電池の物理量である端子間電圧（ＶＣＣ）及び電流（Ｉ）を計測する（ステップＳ１０１）。センサ３０１は、計測された蓄電池の物理量を、第一のＣＰＵ３０２に送る。
【００７９】
ＣＰＵ３０２は、受信した端子間電圧（ＶＣＣ）及び電流（Ｉ）に加え、計測時刻（ｔ）を含むデータセットを、所定の周期（以下、「Ｔｍｅａｓｕｒｅ」とする）で生成する。ここで、Ｔｍｅａｓｕｒｅは、例えば、１秒以下の所定の周期である。ＣＰＵ３０２は、生成されたデータセットを、ＲＡＭ３０３に記憶されているデータログに挿入する。つまり、ＣＰＵ３０２は、データログを更新する（ステップＳ１０２）。より具体的には、ＣＰＵ３０２は、データログの更新として、次のように動作する。まず、ＣＰＵ３０２は、データログの識別番号が１番目のデータセットを削除する。そして、ＣＰＵ３０２は、残りのデータセットの識別番号を小さい方へ１ずつ減少させる。そして、ＣＰＵ３０２は、新しいデータセットを追加（挿入）する。そのため、新たに挿入される最新のデータセットの識別番号は、Ｎ番となる。
【００８０】
次に、第二のＣＰＵ３０４は、モデルパラメータを最適化する動作と、蓄電池内部状態量を推定する動作とを実行する（ステップＳ１０４）。
【００８１】
まず、ＣＰＵ３０４は、所定のタイミングでＲＡＭ３０３に記憶されているデータログを読み込む。ＣＰＵ３０４がデータログを読み込むタイミングは、任意に設定可能である。以下の説明では、ＣＰＵ３０４は、所定の周期（Ｔｅ）でデータログを読み込むとする。
【００８２】
続いて、ＣＰＵ３０４は、読み込んだデータログとモデルパラメータ初期値とを用いて蓄電池の内部状態を推定する。蓄電池の近似モデルであるＲ０−ＲＣ回路は、下記の数式１に示す状態方程式で定義される。
【００８３】
また、数式２は、Ｒ０−ＲＣ回路モデルの出力方程式を示している。
【００８４】
ここで、添え字「（ｋ）」は、データログ内のデータセット識別番号に対応している。
【００８５】
「Ｒ０」と「Ｒ」と「Ｃ」とは、それぞれＲ０−ＲＣ回路モデルにおけるモデルパラメータＲ０と、Ｒと、Ｃとを示している。
【００８６】
「ＳＯＣ」は、既に説明した通り、満充電時の充電容量を基準とした充電容量を示しており、百分率［％］で定義される。
【００８７】
「Ｆｕｌｌｃａｐ」は、満充電時の電流積算容量を示している。「Ｆｕｌｌｃａｐ」は、電流の時間積分で定義される。したがって、ここで「Ｆｕｌｌｃａｐ」の単位は、［Ａ・ｓｅｃ］となる。
【００８８】
「ＶＲＣ」は、Ｒ０−ＲＣ回路モデルにおけるＲＣ並列回路の両端に掛かる電圧を示している。
【００８９】
「Δｔ（ｋ）」は、識別番号ｋ番のデータ計測時刻（ｔ（ｋ））と、識別番号ｋ＋１番のデータ計測時刻（ｔ（ｋ＋１））との、差分時間を示している。
【００９０】
「ｗ１（ｋ）」及び「ｗ２（ｋ）」は、それぞれ、システムノイズを示す。「ｖ（ｋ）」は、観測ノイズを示している。これらノイズは、平均値０の白色ガウスノイズであると仮定できる。
【００９１】
「ＶＯＣ（ＳＯＣ）」は、ＳＯＣを変数とした蓄電池端子間の開放電圧（ＶＯＣ）を示す関数である。ＶＯＣ（ＳＯＣ）は、通常、非線形関数である。ＶＯＣ（ＳＯＣ）は、例えば、蓄電池の特性試験結果を基に作成されたマッピングテーブルを用いて定義される。
【００９２】
図６は、開放電圧ＶＯＣと充電率ＳＯＣとの関係の一例を示す図である。ここで、図６に示すグラフは、蓄電池の特性試験結果を基に作図されたグラフである。ＶＯＣ（ＳＯＣ）の定義に用いられるマッピングテーブルは、図６に示すようなグラフを用いて、作成可能である。
【００９３】
添え字「＊」は、直接観測可能な状態量であることを示す。
【００９４】
［数式１］
2016031191.tif 000003
【００９５】
［数式２］
2016031191.tif 000004
【００９６】
ＣＰＵ３０４は、この蓄電池モデルであるＲ０−ＲＣ回路モデルの状態方程式に、拡張カルマンフィルタを適用して、内部状態量（ＳＯＣ）の挙動を推定する。ＣＰＵ３０４は、識別番号１番目からＮ番目までの全てのログ区間に対して、内部状態量を推定する。
【００９７】
ＣＰＵ３０４が、拡張カルマンフィルタを用いるには、数式１で示した非線形状態方程式を線形化する必要がある。数式１を線形化した状態方程式は、次に示す数式３となる。数式３において、記号上部の「＾」は、推定された状態量であることを示している。ただし、明細書の説明文中では「＾」を変数の横に併記する（例えば、「ｘ＾」）。また、「（ｋ｜ｋ−１）」は、識別番号ｋ−１番までのデータセットを用いて推定される識別番号ｋにおける状態量の予測推定値である。また、数式３において、第２項の乗算の前半の括弧（［］）は、１行２列の行列であり、後半の括弧（［］）は、２行１列の行列である。そのため、第２項の行列の演算結果は、第１項及び第３項と同様に、スカラーとなる。
【００９８】
［数式３］
2016031191.tif 000005
【００９９】
ＣＰＵ３０４は、数式２及び数式３で定義された状態方程式に、拡張カルマンフィルタを適用する。
【０１００】
以後の説明では、式の記述を簡単にするために、内部状態量ＳＯＣ（ｋ）及びＶＲＣ（ｋ）を数４に示すように状態量ベクトルｘ（ｋ）と定義する。
【０１０１】
［数式４］
2016031191.tif 000006
【０１０２】
なお、ｘ（ｋ）の初期値（ｘ（０））、つまり、ＳＯＣ（０）とＶＲＣ（０）は、どのような値でもよい。例えば、ＳＯＣ（０）とＶＲＣ（０）は、「０」でもよい。これは、ＣＰＵ３０４における繰り返し処理に伴い、ＳＯＣ（ｋ）とＶＲＣ（ｋ）が、適切な値に収束するためである。これは、ｘ（ｋ）の推定値ｘ＾（ｋ）の初期値（ＳＯＣ＾（０）とＶ＾ＲＣ（０））においても、同様である。
【０１０３】
次に、拡張カルマンフィルタが動作する手順を示す。
【０１０４】
まず、ＣＰＵ３０４は、数式５に示す式を用いて、一段予測誤差「ｘ（ｋ｜ｋ−１）−ｘ＾（ｋ｜ｋ−１）」の共分散行列を求める。数式５の記号の右上の添え字「Ｔ」は、行列の転置であることを示す。
【０１０５】
［数式５］
2016031191.tif 000007
【０１０６】
ここで、数式５の各記号（Ａ，Ｄ，Ｗ）は、次の数式６に示す値である。数式６におけるＥ［・］は、平均を示す式である。また、ｗ（ｋ）は、システムノイズである。ｗ（ｋ）は、例えば、入力として与える電流値と実際に流れる電流の差を表した平均値０の白色ガウスノイズと仮定できる値である。
【０１０７】
［数式６］
2016031191.tif 000008
【０１０８】
「Ｐ（ｋ−１｜ｋ−１）」は、推定状態量ベクトル「ｘ＾（ｋ）」の推定誤差に対する共分散である。なお、Ｐ（ｋ｜ｋ）の初期値は、どのような値でも良い。これは、ＣＰＵ３０４における繰り返し処理に伴い、Ｐ（ｋ｜ｋ）が、適切な値に収束するためである。例えば、Ｐ（ｋ０｜ｋ０）は、次に示す数式７でもよい。数式７において、「Ｌ」は、単位行列である。「α」は、０より大きい任意のスカラー値である。
【０１０９】
［数式７］
2016031191.tif 000009
【０１１０】
また、以降の「Ｐ（ｋ−１｜ｋ−１）」は、数式８を利用して算出される。
【０１１１】
［数式８］
2016031191.tif 000010
【０１１２】
ここで、「Ｃ（ｋ）」は、次に示す数式９である。なお、数式９に示すように、「Ｃ（ｋ）」は、１行２列の行列である。
【０１１３】
［数式９］
2016031191.tif 000011
【０１１４】
次に、ＣＰＵ３０４は、カルマンゲインを算出する。具体的には、ＣＰＵ３０４は、数式１０を用いて、カルマンゲイン（Ｋ（ｋ））を算出できる。
【０１１５】
［数式１０］
2016031191.tif 000012
【０１１６】
次に、ＣＰＵ３０４は、数式１１に示すように、計測した端子間電圧Ｖ＊ＣＣ（ｋ）から推定端子間電圧（推定値）Ｖ＾ＣＣ（ｋ）を引いた確率変数ｅ（ｋ）を算出する。
【０１１７】
［数式１１］
2016031191.tif 000013
【０１１８】
ここで、ＣＰＵ３０４は、端子間電圧（推定値）Ｖ＾ＣＣ（ｋ）を、次に示す数式１８を用いて算出する。数式１８は、端子間電圧Ｖ＊ＣＣにおける、数式２に相当する式である。ただし、Ｖ＾ＣＣ（ｋ）は、推定値のため、システムノイズ（ｖ（ｋ））成分を含まない。
【０１１９】
［数式１８］
2016031191.tif 000014
【０１２０】
ＣＰＵ３０４は、カルマンゲインＫ（ｋ）と確率変数ｅ（ｋ）とを数式１２に適用して、識別番号ｋ番における推定状態量ｘ＾（ｋ｜ｋ）を算出する。
【０１２１】
［数式１２］
2016031191.tif 000015
【０１２２】
ここまでのＣＰＵ３０４の算出過程をまとめると、次のようになる。
【０１２３】
まず、ＣＰＵ３０４は、初期値を設定する。つまり、ＣＰＵ３０４は、ｘ（ｋ）とｘ＾（ｋ）の初期値を設定する。そして、ＣＰＵ３０４は、Ｖ＊ＣＣ（ｋ）とＶ＾ＣＣ（ｋ）の初期値を算出する（数式２と１８）。ＣＰＵ３０４は、ｅ（ｋ）の初期値を算出する（数式１１）。
【０１２４】
これ以降、ＣＰＵ３０４は、次に示す動作を繰り返す。
【０１２５】
（１）ＣＰＵ３０４は、初期値Ｐ（ｋ０｜ｋ０）を用いてＭ（ｋ｜ｋ−１）を算出する（数式５ないし数式７）。
【０１２６】
（２）ＣＰＵ３０４は、Ｋ（ｋ）を算出する（数式１０と数式９）。
【０１２７】
（３）ＣＰＵ３０４は、次のＰ（ｋ−１｜ｋ−１）を算出する（数式８）。
【０１２８】
（４）ＣＰＵ３０４は、拡張カルマンフィルタを用いて、Ｖ＊ＣＣ（ｋ）とＶ＾ＣＣ（ｋ）とを算出する（数式２と１８）。
【０１２９】
（５）ＣＰＵ３０４は、ｅ（ｋ）を算出する（数式１１）。
【０１３０】
（６）ＣＰＵ３０４は、ｘ＾（ｋ｜ｋ）を算出する（数式１２）。
【０１３１】
このように、ＣＰＵ３０４は、推定状態量ベクトルｘ＾（ｋ）の推定誤差に対する共分散を求め、識別番号ｋ番における推定状態量ｘ＾（ｋ｜ｋ）を算出する過程を繰り返し、蓄電池の内部状態量ＳＯＣ（ｋ）及びＶＲＣ（ｋ）を推定できる。
【０１３２】
次に、ＣＰＵ３０４が、モデル化誤差を評価する方法を説明する。
【０１３３】
まず、ＣＰＵ３０４は、数式１３に示す多目的関数Ｆの値を算出し、算出した値をモデル化誤差評価値とする。このモデル化誤差評価値が小さいほど、モデルパラメータが最適値に近いといえる。数式１３における「ｒ」は、目的関数の数である。「ｆｉ」は、目的関数である。上付きバーを付したｆｉ（以下、明細書中では「ｆ−ｉ」とする）は、目的関数水準値、つまり、モデルパラメータが最適値に至った際の目的関数値の目安値である。ｗｉは、それぞれの目的関数に対する重みである。
【０１３４】
［数式１３］
2016031191.tif 000016
【０１３５】
各目的関数に対する重みとなるｗｉは、数式１４のように定義される。
【０１３６】
［数式１４］
2016031191.tif 000017
【０１３７】
この説明では、ＣＰＵ３０４は、４つの目的関数を組み合わせた多目的関数を用いる。
【０１３８】
第一の目的関数は、数式１５に示すｆ１のように定義される。ここで、Ｖ［・］は、分散を示す。第一の目的関数は、推定値（Ｖ＾ＣＣ（ｋ））の分散値を表す。
【０１３９】
［数式１５］
2016031191.tif 000018
【０１４０】
ＣＰＵ３０４は、目的関数の変数となる状態量に、ログ区間における識別番号ｋｅ以降に対応するデータを用いる。ここでｋｅは、モデルパラメータが最適値である状態で内部状態量推定を行った際に、内部状態量が収束するのに必要な収束長さである。つまり、ＣＰＵ３０４は、収束に必要な長さを基に、内部状態量を推定する。
【０１４１】
ただし、このｋｅの適正値は、製品の個体ごとに異なる。そのため、ｋｅは、製品出荷前に、実験的に求める必要がある。
【０１４２】
ここで、ｋｅを求める実験の一例の手順を示す。まず、実験者が、データログ長の初期値（Ｎ＿ｌａｒｇｅ）と、収束長さ初期値（ｋｅ＿ｌａｒｇｅ）とを設定する。このとき、Ｎ＿ｌａｒｇｅは、ｋｅ＿ｌａｒｇｅより大きくすることが必要である。また、Ｎ＿ｌａｒｇｅ及びｋｅ＿ｌａｒｇｅの初期値は、できる限り大きめに設定することが望ましい。図７は、Ｎ＿ｌａｒｇｅ及びｋｅ＿ｌａｒｇｅの設定値を模式的に示す図である。これらの初期値の基で、ＣＰＵ３０４が、上記の処理を用いてログ区間におけるＶＣＣ推定値の収束を確認できた場合、この収束長さが、ｋｅの適正値である。もし、ログ区間内でＶＣＣ推定値の収束が完了しない場合、実験者は、Ｎ＿ｌａｒｇｅ及びｋｅ＿ｌａｒｇｅの設定値を大きくし、同様の実験を行えばよい。
【０１４３】
第二の目的関数は、数式１６で示すｆ２のように定義される。数式１６は、推定Ｖ＾ＣＣ（ｋ）の平均値と計測Ｖ＊ＣＣ（ｋ）の平均値との差分絶対値を表している。
【０１４４】
［数式１６］
2016031191.tif 000019
【０１４５】
第三及び第四の目的関数は、数式１７で示すｆ３及びｆ４のように定義される。Ｋ１及びＫ２は、それぞれカルマンゲインの第一要素及び第二要素を表す。
【０１４６】
［数式１７］
2016031191.tif 000020
【０１４７】
ＣＰＵ３０４は、以上の４つの目的関数を用いることで、モデル化誤差を数値化した多目的関数を実現できる。この多目的関数は、大域的な解が存在する形状をしている。ここで、大域的な解とは、最適解のことであるが、局所的な最適解ではない最適解である。したがって、ＣＰＵ３０４は、任意のモデルパラメータ初期値から、最適化手法を用いて、最適解を得ることができる。ＣＰＵ３０４は、最適化手法として、例えば、準ニュートンラプソン又はシンプレックス法を適用できる。
【０１４８】
このように、第１の詳細な実施形態の情報処理装置３００は、図１に示す情報処理装置１００と同様の効果を得ることができる。
【０１４９】
その理由は、情報処理装置３００が、情報処理装置１００と同様の構成を含み、同様の機能を実現できるためである。
【０１５０】
［第２の詳細な実施形態］
次に、第２の詳細な実施形態について説明する。
【０１５１】
一般的にＣＰＵは、複数の処理を並行に実行できる。つまり、図５に示す情報処理装置３００に含まれる第一のＣＰＵ３０２及び第二のＣＰＵ３０４は、同じＣＰＵを用いても実現可能である。
【０１５２】
図８は、第２の詳細な実施形態に係る情報処理装置４００の構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置４００は、センサ４０１と、ＣＰＵ４０２と、ＲＡＭ４０３とを含む。
【０１５３】
図８に示すように、情報処理装置４００におけるＣＰＵ４０２は、情報処理装置３００におけるＣＰＵ３０２及びＣＰＵ３０４の機能を実現する。つまり、ＣＰＵ４０２は、図１に示すデータ制御部１０２及び最適値推定部１０４としての機能を実現する。
【０１５４】
なお、センサ４０１は、計測部１０１として機能する。また、ＲＡＭ４０３は、データログ記憶部１０３として機能する。
【０１５５】
このように構成された、第２の詳細な実施形態の情報処理装置４００は、図１に示す情報処理装置１００と同様の効果を得ることができる。
【０１５６】
その理由は、情報処理装置４００は、情報処理装置１００と同様の機能の構成を含み、同様の機能を実現できるためである。
【０１５７】
［変形例］
以上のように説明した情報処理装置１００は、次のように構成される。
【０１５８】
例えば、情報処理装置１００の各構成部は、ハードウェア回路で構成されても良い。
【０１５９】
また、情報処理装置１００は、情報処理装置１００の各構成部を、ネットワーク又はバスを介して接続した複数の情報処理装置を用いて構成されても良い。
【０１６０】
また、情報処理装置１００は、複数の構成部を１つのハードウェアで構成されても良い。
【０１６１】
また、情報処理装置１００は、ＣＰＵとＲＡＭに加え、ＲＯＭ（Read Only Memory）を含むコンピュータ装置として構成されても良い。情報処理装置１００は、上記構成に加え、さらに、入出力接続回路（ＩＯＣ：Input / Output Circuit）と、ネットワークインターフェース回路（ＮＩＣ：Network Interface Circuit）とを含むコンピュータ装置として構成されても良い。
【０１６２】
図９は、本変形例に係る情報処理装置６００の構成の一例を示すブロック図である。
【０１６３】
情報処理装置６００は、ＣＰＵ６１０と、ＲＯＭ６２０と、ＲＡＭ６３０と、内部記憶装置６４０と、ＩＯＣ６５０と、ＮＩＣ６８０とを含み、コンピュータ装置を構成している。
【０１６４】
ＣＰＵ６１０は、ＲＯＭ６２０からプログラムを読み込む。そして、ＣＰＵ６１０は、読み込んだプログラムに基づいて、ＲＡＭ６３０と、内部記憶装置６４０と、ＩＯＣ６５０と、ＮＩＣ６８０とを制御する。そして、ＣＰＵ６１０を含むコンピュータは、これらの構成を制御し、図１に示す、情報処理装置１００としての各機能を実現する。より具体的には、ＣＰＵ６１０は、図１に示す計測部１０１と、データ制御部１０２と、最適値推定部１０４としての各機能を実現する。
【０１６５】
ＣＰＵ６１０は、各機能を実現する際に、ＲＡＭ６３０又は内部記憶装置６４０を、プログラムの一時記憶として使用しても良い。
【０１６６】
また、ＣＰＵ６１０は、コンピュータで読み取り可能にプログラムを記憶した記憶媒体７００が含むプログラムを、図示しない記憶媒体読み取り装置を用いて読み込んでも良い。あるいは、ＣＰＵ６１０は、ＮＩＣ６８０を介して、図示しない外部の装置からプログラムを受け取り、ＲＡＭ６３０に保存して、保存したプログラムを基に動作しても良い。
【０１６７】
ＲＯＭ６２０は、ＣＰＵ６１０が実行するプログラム及び固定的なデータを記憶する。ＲＯＭ６２０は、例えば、Ｐ−ＲＯＭ（Programmable-ROM）又はフラッシュＲＯＭである。
【０１６８】
ＲＡＭ６３０は、ＣＰＵ６１０が実行するプログラム及びデータを一時的に記憶する。ＲＡＭ６３０は、データログ記憶部１０３として動作してもよい。ＲＡＭ６３０は、例えば、Ｄ−ＲＡＭ（Dynamic-RAM）である。
【０１６９】
内部記憶装置６４０は、情報処理装置６００が長期的に保存するデータ及びプログラムを記憶する。また、内部記憶装置６４０は、ＣＰＵ６１０の一時記憶装置として動作しても良い。さらに、内部記憶装置６４０は、データログ記憶部１０３として動作してもよい。内部記憶装置６４０は、例えば、ハードディスク装置、光磁気ディスク装置、ＳＳＤ（Solid State Drive）又はディスクアレイ装置である。
【０１７０】
ここで、ＲＯＭ６２０と内部記憶装置６４０は、不揮発性の記憶媒体である。一方、ＲＡＭ６３０は、揮発性の記憶媒体である。そして、ＣＰＵ６１０は、ＲＯＭ６２０、内部記憶装置６４０、又は、ＲＡＭ６３０に記憶されているプログラムを基に動作可能である。つまり、ＣＰＵ６１０は、不揮発性記憶媒体又は揮発性記憶媒体を用いて動作可能である。
【０１７１】
ＩＯＣ６５０は、ＣＰＵ６１０と、入力機器６６０及び表示機器６７０とのデータを仲介する。ＩＯＣ６５０は、例えば、ＩＯインターフェースカード又はＵＳＢ（Universal Serial Bus）カードである。
【０１７２】
入力機器６６０は、情報処理装置６００の操作者からの入力指示を受け取る機器である。入力機器６６０は、例えば、キーボード、マウス又はタッチパネルである。
【０１７３】
表示機器６７０は、情報処理装置６００の操作者に情報を表示する機器である。表示機器６７０は、例えば、液晶ディスプレイである。
【０１７４】
ＮＩＣ６８０は、ネットワークを介した図示しない外部の装置とのデータのやり取りを中継する。ＮＩＣ６８０は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）カードである。
【０１７５】
このように構成された情報処理装置６００は、情報処理装置１００と同様の効果を得ることができる。
【０１７６】
その理由は、情報処理装置６００のＣＰＵ６１０が、プログラムに基づいて情報処理装置１００と同様の機能を実現できるためである。
【０１７７】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成及び詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１７８】
この出願は、２０１４年８月２８日に出願された日本出願特願２０１４−１７４１８３を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０１７９】
本発明は、蓄電池を搭載する装置全般において、蓄電池の状態の正確な把握を基に、適切な運用を実現する用途に適用できる。例えば、本発明は、電気自動車において、蓄電池のＳＯＣ状態量から残りの走行可能距離を算出できる。
【符号の説明】
【０１８０】
１００    情報処理装置
１０１    計測部
１０２    データ制御部
１０３    データログ記憶部
１０４    最適値推定部
２０１    内部状態量推定部
２０２    モデル化誤差評価部
２０３    モデルパラメータ更新部
３００    情報処理装置
３０１    センサ
３０２    ＣＰＵ
３０３    ＲＡＭ
３０４    ＣＰＵ
４００    情報処理装置
４０１    センサ
４０２    ＣＰＵ
４０３    ＲＡＭ
６００    情報処理装置
６１０    ＣＰＵ
６２０    ＲＯＭ
６３０    ＲＡＭ
６４０    内部記憶装置
６５０    ＩＯＣ
６６０    入力機器
６７０    表示機器
６８０    ＮＩＣ
７００    記憶媒体
【図１】
2016031191.tif 000021
【図２】
2016031191.tif 000022
【図３】
2016031191.tif 000023
【図４】
2016031191.tif 000024
【図５】
2016031191.tif 000025
【図６】
2016031191.tif 000026
【図７】
2016031191.tif 000027
【図８】
2016031191.tif 000028
【図９】
2016031191.tif 000029
【国際調査報告】
2016031191.tif 000030
2016031191.tif 000031
2016031191.tif 000032