(57)【要約】【課題】  本発明の課題は、蓄電部の充電率の推定精度を改善することを目的とする。【解決手段】  上記課題は、蓄電部と、前記蓄電部の電流値と電圧値とを測定する測定部と、前記測定部で測定した前記電流値と前記電圧値とを用いて前記蓄電部の充電率を算出する充電率算出部と、前記電流値が変化した場合に、電流値の変化の履歴を記憶する履歴記憶部と、電流値の変化の履歴から、前記充電率算出部で用いるパラメータ値を決定するルールを記憶するルール記憶部とを有し、前記充電率算出部は、前記ルール記憶部を参照して、測定した前記電流値と前記履歴記憶部に記憶された電流値の変化の履歴から決定されるパラメータ値を用いて充電率を算出することを特徴とするバッテリーにより達成される。【選択図】  図８
2017015594.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
蓄電部と、
前記蓄電部の電流値と電圧値とを測定する測定部と、
前記測定部で測定した前記電流値と前記電圧値とを用いて前記蓄電部の充電率を算出する充電率算出部と、
前記電流値が変化した場合に、電流値の変化の履歴を記憶する履歴記憶部と、
電流値の変化の履歴から、前記充電率算出部で用いるパラメータ値を決定するルールを記憶するルール記憶部とを有し、
前記充電率算出部は、前記ルール記憶部を参照して、測定した前記電流値と前記履歴記憶部に記憶された電流値の変化の履歴から決定されるパラメータ値を用いて充電率を算出することを特徴とするバッテリー。
【請求項２】
前記ルール記憶部に記憶するルールは、
前記充電率の推定精度が悪化する電流履歴パターンと、
該電流履歴パターンに対する前記充電率算出部で用いるパラメータ値とを示す修正ルールが記憶されており、
前記充電率算出部は、
測定した前記蓄電部の電流変化が、前記推定精度が悪化する前記電流履歴パターンに該当した場合、前記修正ルールに従い、前記パラメータ値を修正して充電率を算出する
ことを特徴とする請求項１記載のバッテリー。
【請求項３】
前記電流履歴パターンは、前記蓄電部の充放電の切り替え時の電流値を含むことを特徴とする請求項２記載のバッテリー。
【請求項４】
実験データから得られる前記推定精度が悪化する前記電流履歴パターンを表す複数の電流値を前記充電率算出部に与えることで充電率を算出させ、算出させた該充電率を該実験データから得られる充電率測定値にフィッティングすることで前記パラメータ値を取得して、前記修正ルールを作成する修正ルール作成部を
更に有することを特徴とする請求項２又は３記載のバッテリー。
【請求項５】
前記修正ルール作成部は、
前記パラメータ値を異なる分岐条件でクラスタリングして作成された複数の修正ルールの各々の該パラメータ値の精度を計算し、計算した精度に基づいて最適な修正ルールを選定する
ことを特徴とする請求項４記載のバッテリー。
【請求項６】
蓄電部の電流値と電圧値とを用いて該蓄電部の充電率を算出して算出する充電率算出部と、
前記電流値が変化した場合に、電流値の変化の履歴を記憶する履歴記憶部と、
電流値の変化の履歴から、前記充電率算出部で用いるパラメータ値を決定するルールを記憶するルール記憶部とを有し、
前記充電率算出部は、前記ルール記憶部を参照して、測定した前記電流値と前記履歴記憶部に記憶された電流値の変化の履歴から決定されるパラメータ値を用いて充電率を算出することを特徴とする電源管理装置。
【請求項７】
前記ルール記憶部に記憶するルールは、
前記充電率の推定精度が悪化する電流履歴パターンと、
該電流履歴パターンに対する前記充電率算出部で用いるパラメータ値とを示す修正ルールが記憶されており、
前記充電率算出部は、
測定した前記蓄電部の電流変化が、前記推定精度が悪化する前記電流履歴パターンに該当した場合、前記修正ルールに従い、前記パラメータ値を修正して充電率を算出する
ことを特徴とする請求項６記載の電源管理装置。
【請求項８】
実験データから得られる前記推定精度が悪化する前記電流履歴パターンを表す複数の電流値を前記充電率算出部に与えることで充電率を算出させ、算出させた該充電率を該実験データから得られる充電率測定値にフィッティングすることで前記パラメータ値を取得して、前記修正ルールを作成する修正ルール作成部を
更に有することを特徴とする請求項７記載の電源管理装置。
【請求項９】
蓄電部の電流値と電圧値とを測定する処理と、
測定した前記電流値と前記電圧値とを用いて前記蓄電部の充電率を算出する処理と、
前記電流値が変化した場合に、電流値の変化の履歴を記憶する処理と、
電流値の変化の履歴から、充電率算出のパラメータ値を決定するルールを記憶部に記憶する処理とをコンピュータが行い、
前記充電率を算出する処理は、前記ルールを参照して、測定した前記電流値と前記電流値の変化の履歴から決定されるパラメータ値を用いて充電率を算出する
ことを特徴とする電源管理方法。
【請求項１０】
前記ルールに記憶するルールには、
前記充電率の推定精度が悪化する電流履歴パターンと、
該電流履歴パターンに対する前記充電率算出のパラメータ値とを示す修正ルールが記憶されており、
前記充電率を算出する処理は、
測定した前記蓄電部の電流変化が、前記推定精度が悪化する前記電流履歴パターンに該当した場合、前記修正ルールに従い、前記パラメータ値を修正して充電率を算出する
ことを特徴とする請求項９記載の電源管理方法。
【請求項１１】
蓄電池の電流値と電圧値とを測定する測定部と、
前記測定部で測定した前記電流値と前記電圧値とを用いて前記蓄電池の充電率を算出する充電率算出部と、
前記電流値が変化した場合に、電流値の変化の履歴を記憶する履歴記憶部と、
電流値の変化の履歴から、前記充電率算出部で用いるパラメータ値を決定するルールを記憶するルール記憶部とを有し、
前記充電率算出部は、前記ルール記憶部を参照して、測定した前記電流値と前記履歴記憶部に記憶された電流値の変化の履歴から決定されるパラメータ値を用いて蓄電池の充電率を算出することを特徴とする蓄電池管理装置。
【請求項１２】
蓄電池の電流値と電圧値とを測定する測定部と、
前記測定部で測定した前記電流値と前記電圧値とを用いて前記蓄電池の充電率を算出する充電率算出部と、
前記電流値が変化した場合に、電流値の変化の履歴を記憶する履歴記憶部と、
電流値の変化の履歴から、前記充電率算出部で用いるパラメータ値を決定するルールを記憶するルール記憶部と、
算出部とを有する蓄電池管理装置で実行されるプログラムであって、
前記測定部で測定した前記電流値と前記電圧値とを用いて前記蓄電池の充電率を算出し、
前記充電率の算出は、前記ルール記憶部を参照して、測定した前記電流値と前記履歴記憶部に記憶された電流値の変化の履歴から決定されるパラメータ値を用いて蓄電池の充電率を算出する処理を前記算出部に実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バッテリー、電源管理装置、及び電源管理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、リチウムイオン電池が蓄電池として利用され、車両、携帯型の情報処理装置等のモバイル機器への搭載が実用化されている。モバイル機器において、リチウムイオン電池の充電率（ＳｏＣ：State of Charge）が推定され、モバイル機器の表示部に表示される。
【０００３】
充電率を推定するために、現在の電池状態で変わる電池モデル式のパラメータを記憶し、充電時に電池状態のデータを収集し、その値に基づいてパラメータを補正して充電率を算出する技術、検知された二次電池の電流値に基づいて、電池モデルのパラメータを逐次推定する技術、最小二乗法等の適応デジタルフィルタを適用することでパラメータを推定する技術等が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−０１５５２０号公報
【特許文献２】特開２００６−１０５８２１号公報
【特許文献３】特開２０１０−０６０３８４号公報
【特許文献４】特開２００３−０７５５１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
蓄電池として使用されるリチウムイオン電池の充電率（ＳｏＣ）を推定する場合、カルマンフィルタで代表されるように、リチウムイオン電池の動作をＲ、Ｃ、（及びＬ）による等価回路でモデル化する。モデルの各パラメータは、予め推定された端子電圧等から同定されるため、実際のリチウムイオン電池の動作を等価回路で完全に表現することは困難であり、充電率の推定には誤差が発生する。
【０００６】
したがって、１つの側面では、本発明は、蓄電部の充電率の推定精度を改善することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一態様によれば、蓄電部と、前記蓄電部の電流値と電圧値とを測定する測定部と、前記測定部で測定した前記電流値と前記電圧値とを用いて前記蓄電部の充電率を算出する充電率算出部と、前記電流値が変化した場合に、電流値の変化の履歴を記憶する履歴記憶部と、電流値の変化の履歴から、前記充電率算出部で用いるパラメータ値を決定するルールを記憶するルール記憶部とを有し、前記充電率算出部は、前記ルール記憶部を参照して、測定した前記電流値と前記履歴記憶部に記憶された電流値の変化の履歴から決定されるパラメータ値を用いて充電率を算出するバッテリーが提供される。
【０００８】
本発明の他の観点によれば、蓄電部の電流値と電圧値とを用いて該蓄電部の充電率を算出して算出する充電率算出部と、前記電流値が変化した場合に、電流値の変化の履歴を記憶する履歴記憶部と、電流値の変化の履歴から、前記充電率算出部で用いるパラメータ値を決定するルールを記憶するルール記憶部とを有し、前記充電率算出部は、前記ルール記憶部を参照して、測定した前記電流値と前記履歴記憶部に記憶された電流値の変化の履歴から決定されるパラメータ値を用いて充電率を算出することを特徴とする電源管理装置が提供される。
【０００９】
本発明の他の観点によれば、蓄電池の電流値と電圧値とを測定する測定部と、前記測定部で測定した前記電流値と前記電圧値とを用いて前記蓄電池の充電率を算出する充電率算出部と、前記電流値が変化した場合に、電流値の変化の履歴を記憶する履歴記憶部と、電流値の変化の履歴から、前記充電率算出部で用いるパラメータ値を決定するルールを記憶するルール記憶部とを有し、前記充電率算出部は、前記ルール記憶部を参照して、測定した前記電流値と前記履歴記憶部に記憶された電流値の変化の履歴から決定されるパラメータ値を用いて蓄電池の充電率を算出することを特徴とする蓄電池管理装置が提供される。
【発明の効果】
【００１０】
蓄電部の充電率の推定精度を改善することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】リチウムイオン電池の等価回路モデルの例を示す図である。
【図２】ＯＣＶ特性曲線の例を示す図である。
【図３】カルマンフィルタによるＳｏＣ推定方法を説明するための図である。
【図４】カルマンフィルタの例を示す図である。
【図５】カルマンフィルタＦＫによるＳｏＣ推定方法による推定精度の例を示す図である。
【図６】パラメータＣ２の修正による推定精度の比較例を示す図である。
【図７】バッテリーの構成例を示す図である。
【図８】第１実施例における充電率推定部の機能構成例を示す図である。
【図９】パラメータ修正処理を説明するための図である。
【図１０】充電率算出部におけるパラメータ修正値の適用状態を示す図である。
【図１１】電流履歴パターンの例を示す図である。
【図１２】修正ルールを決定する方法を説明するための図である。
【図１３】第２実施例における充電率推定部の機能構成例を示す図である。
【図１４】修正ルール作成部による修正ルール作成処理を説明するためのフローチャートである。
【図１５】基準電流値の例を示す図である。
【図１６】抽出パターンを用いたＳｏＣ推定を説明するための図である。
【図１７】フィッティングの例を説明するための図である。
【図１８】分岐閾値と分岐条件の例を示す図である。
【図１９】閾値決定方法を説明するための図である。
【図２０】修正ルールの例を示す図である。
【図２１】修正ルール群の例を示す図である。
【図２２】最適な修正ルールの選定方法の例を示す図である。
【図２３】第３実施例における情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。
【図２４】第３実施例における情報処理装置の機能構成例を示す図である。
【図２５】ＳｏＣ推定精度の比較を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。先ず、リチウムイオン電池の充電率（State of Charge、以下、ＳｏＣという）を、等価回路モデルを用いて推定する方法について説明する。以下、リチウムイオン電池を、単に、蓄電池という。
【００１３】
図１は、リチウムイオン電池の等価回路モデルの例を示す図である。図１に示す等価回路モデル２では、リチウムイオン電池の端子電圧ｖを、以下の３つの部分の電圧の和として表現する。
・ＳｏＣの変化に対応して変化する電位差は、開回路電圧（Open Circuit voltage、以下、ＯＣＶという）で表される。等価回路モデル２では、ＯＣＶは、簡易的に電圧源として表記する。
・電流変化に対して発生する電圧変化は、抵抗Ｒ０で表される。
・電流変化に対して過渡的な電圧変化は、ＲＣ部分回路で表される。図１の例では、２つのＲＣ部分回路で表しているが、３以上のＲＣ部分回路で表現されてもよい。
【００１４】
従って、端子電圧ｖは、
【００１５】
【数１】
2017015594.tif 000003
より、上記３つの部分の電圧ＯＣＶ、Ｖ０、Ｖ１、及びＶ２の和で表される。
【００１６】
蓄電池のＳｏＣを推定する際は、実際に測定した蓄電池の端子電圧ＯＢＳと、等価回路モデル２で予測した端子電圧ｖとが合うように、
・等価回路モデル２の抵抗Ｒ０、Ｒ１及びＲ２と、容量Ｃ１及びＣ２と、
・ＳｏＣに応じて変化するＯＣＶを表現してＯＣＶ特性曲線と、
を事前に同定しておく。
【００１７】
図２は、ＯＣＶ特性曲線の例を示す図である。図２において、縦軸は、電圧ＯＣＶ（ｍＶ）を示し、横軸はＳｏＣを示す。ＳｏＣが０（枯渇状態）から凡そ０．１までの充電開始の初期には、電圧ＯＣＶは、急速に上昇する。その後、ＳｏＣが１（満充電状態）となる直前まで、所定範囲（例えば、３１００ｍＶ強から３３００ｍＶ強程の範囲）で緩慢に上昇する。そして、ＳｏＣが１（満充電）の直前から所定電圧値（例えば、凡そ３８００ｍＶ）へと急速に上昇して、蓄電池は満充電状態となる。
【００１８】
次に、図１に示す等価回路モデル２を用いたＳｏＣ推定方法の一例として、カルマンフィルタＫＦ（図４）によるＳｏＣ推定方法を、図３を参照して説明する。図３は、カルマンフィルタによるＳｏＣ推定方法を説明するための図である。
【００１９】
ステップＳ１：等価回路モデル２を用いて、１つ前（区間ｋ−１）のＶ１、Ｖ２、及びＳｏＣの値と、入力される電流ｉの値とから、現在のＶ１、Ｖ２、及びＳｏＣと、現在の端子電圧ｖとを予測する。予測した現在の端子電圧ｖを、現在の端子電圧推定値と言う。
【００２０】
区間ｋにおける推定は、下記の数２、数３、数４、及び数５の等価回路方程式により行われる。
【００２１】
【数２】
2017015594.tif 000004
【００２２】
【数３】
2017015594.tif 000005
【００２３】
【数４】
2017015594.tif 000006
【００２４】
【数５】
2017015594.tif 000007
【００２５】
数２から数５において、Δｔは離散化による時間幅（メッシュ幅）を示し、Ｓｃａは、蓄電池の容量を示し、Ｖｏｃｖは、図２に示す蓄電池のＯＣＶ特性曲線を表す関数である。
【００２６】
ステップＳ２：実際に測定した端子電圧測定値（ＯＢＳ）と、現在の端子電圧推定値との差を計算する。
【００２７】
ステップＳ３：現在のＶ１、Ｖ２、及びＳｏＣと、現在の端子電圧ｖに対して想定されるノイズを考慮したうえで、端子電圧測定値と現在の端子電圧推定値との誤差の原因となる現在のＶ１、Ｖ２、及びＳｏＣの誤差を推定する。
【００２８】
ステップＳ４：現在のＶ１、Ｖ２、及びＳｏＣの誤差を予測に加えて修正することで、より精度の高いＳｏｃ推定値を出力する。
【００２９】
ここで、カルマンフィルタＫＦの一例を示す。カルマンフィルタＫＦの記号は以下のように定義される。
【００３０】
【数６】
2017015594.tif 000008
【００３１】
【数７】
2017015594.tif 000009
Ｎ１は、システムノイズを表し、平均０、共分散Σｖの３次元正規分布ノイズに相当する。
【００３２】
【数８】
2017015594.tif 000010
Ｎ１は、観測ノイズを表し、平均０、分散Σｗの正規分布ノイズに相当する。
【００３３】
【数９】
2017015594.tif 000011
Ａは、対角行列によって表される。
【００３４】
上述したＳｏＣ推定方法におけるカルマンフィルタＫＦについて説明する。図４は、カルマンフィルタの例を示す図である。図４において、
【００３５】
【数１０】
2017015594.tif 000012
区間ｋ−１での推定値ｘを示す。
【００３６】
【数１１】
2017015594.tif 000013
区間ｋ−１での推定誤差共分散（３×３行列）を示す。
【００３７】
【数１２】
2017015594.tif 000014
区間ｋでの端子電圧測定値を示す。これらの数１０〜数１２がカルマンフィルタＫＦに入力される。
【００３８】
カルマンフィルタＫＦのアルゴリズムを、下記の数１３〜数１８で説明する。。
【００３９】
【数１３】
2017015594.tif 000015
は、区間ｋでの端子電圧測定値（数１２）を与える前の、区間ｋ−１での推定誤差共分散（数１１）に基づいて推定した、区間ｋでの推定誤差共分散Ｐを示す。
【００４０】
【数１４】
2017015594.tif 000016
は、区間ｋでの端子電圧測定値（数１２）を与える前の、区間ｋ−１での推定値ｘ及び電流値ｉとから推定した、区間ｋでの推定値ｘを示す。
【００４１】
【数１５】
2017015594.tif 000017
は、数１６のカルマンゲインＧを算出するための調整値に相当し、３次元ベクトルで表される。
【００４２】
【数１６】
2017015594.tif 000018
は、共分散Ｐを最小とする。
【００４３】
【数１７】
2017015594.tif 000019
は、数１２で与えられた端子電圧測定値と、端子電圧推定値との差（電圧差）を示す。
【００４４】
【数１８】
2017015594.tif 000020
は、数１６のカルマンゲインＧと、数１７の電圧差とから得た推定値ｘの誤差を示す。
【００４５】
上述したカルマンフィルタＫＦによって、下記の推定値を得られる。
【００４６】
【数１９】
2017015594.tif 000021
推定値ｘの誤差（数１８）を、区間ｋ−１での推定値ｘ（数１０）に加算することで、区間ｋでの推定値ｘを得る。
【００４７】
【数２０】
2017015594.tif 000022
区間ｋでの推定値ｘから区間ｋでのＳｏＣ推定値を得る。
【００４８】
【数２１】
2017015594.tif 000023
区間ｋでの推定誤差共分散Ｐを取得する。
【００４９】
カルマンフィルタＦＫによるＳｏＣ推定方法による推定精度について説明する。図５は、カルマンフィルタＦＫによるＳｏＣ推定方法による推定精度の例を示す図である。図５（Ａ）では、縦軸に入力電流（ｍＡ）を示し、横軸に時間（秒）を示したグラフによって、蓄電池の電流値の変化を示している。図５（Ａ）において、正の入力電流が充電であり、負の入力電流が放電である。図５（Ａ）のグラフから、時間「６０００」秒で充電から放電へと変化している。
【００５０】
図５（Ｂ）では、縦軸にＳｏＣを示し、横軸に時間（秒）を示したグラフによって、実際のＳｏＣ測定値５ａと、上述したカルマンフィルタＦＫによるＳｏＣ推定方法によって推定したＳｏＣ推定値５ｂの変化を示している。
【００５１】
図５（Ｂ）のグラフから、充電から放電へと変化する時間「６０００」秒までは、ＳｏＣ推定値５ｂはＳｏＣ測定値５ａと略一致している。しかしながら、時間「６０００」秒で、電流値が正（充電）から突然負（放電）になるとＳｏＣ測定値５ａとＳｏＣ推定値５ｂとの差が広がり、ＳｏＣの推定精度が悪化していることが分かる。
【００５２】
発明者は、蓄電池の充放電の状態が切り替わった時からＳｏＣの推定精度が悪化することに着目した。図５の例において、具体的には、ＳｏＣの推定精度が悪化する時間「６０００」秒で、ＳｏＣ測定値５ａに合うようにパラメータを修正すれば、ＳｏＣ推定値５ｂの精度を改善できる。図１に示す等価回路モデル２のパラメータのうち、Ｃ２を修正した場合で説明する。
【００５３】
図６は、パラメータＣ２の修正による推定精度の比較例を示す図である。図６では、縦軸にＳｏＣを示し、横軸に時間（秒）を示したグラフで、Ｖ１及びＶ２の電圧値を示している。測定値６ａに対して、蓄電池の充放電の状態が切り替わった時間「６０００」秒でＣ２を修正したＣ２修正後推定値６ｂは、修正しなかった修正無し推定値６ｃより、測定値６ａとの差が有意に改善されている。
【００５４】
Ｃ２の修正に加え、他のパラメータＲ０、Ｒ１、Ｒ２、及びＣ１を修正することで、推定値の精度をより改善できる。
【００５５】
図５及び図６の例では、充電から放電へと切り替わる状態を例として説明したが、放電から充電へと切り替わる状態においても、ＳｏＣの推定精度が悪化する。従って、このような充放電が切り替わる状態を検知した場合にパラメータをＲ０、Ｒ１、Ｒ２、Ｃ１、及びＣ２を修正すればよい。
【００５６】
上述より、ＳｏＣ推定値を悪化させる状態で、パラメータＲ０、Ｒ１、Ｒ２、Ｃ１、及びＣ２を修正する第１実施例について以下に説明する。
【００５７】
図７は、バッテリーの構成例を示す図である。図７において、バッテリー９００は、主に、蓄電池９０と、電源管理装置１００と、正電圧端子（＋）と、負電圧端子（−）と、及びＳｏＣを出力する出力端子とを有する。
【００５８】
蓄電池９０は、例えば、リチウムイオン電池等の蓄電池本体に相当し、正電圧端子（＋）と、負電圧端子（−）とに接続されている。バッテリー９００の正電圧端子（＋）又は負電圧端子（−）から蓄電池９０に電圧が印加されることにより、蓄電池９０は充放電を行う。
【００５９】
電源管理装置１００は、ＳｏＣ推定値を悪化させる状態でパラメータＲ０、Ｒ１、Ｒ２、Ｃ１、及びＣ２を修正して、精度良く推定したＳｏＣを出力する装置である。推定されたＳｏＣは、出力端子から出力される。
【００６０】
電源管理装置１００は、更に、電流計測部３０と、電圧計測部４０と、充電率推定部５０とを有する。
【００６１】
電流計測部３０は、蓄電池９０の電流を計測し、充電率推定部５０に電流値を入力する積算電流計等である。電圧計測部４０は、蓄電池９０の電圧を計測して得たＯＢＳを充電率推定部５０に入力する。ＯＢＳは、上述した端子電圧測定値である。
【００６２】
充電率推定部５０は、電流計測部３０から入力される電流値と、電圧計測部４０から入力されるＯＢＳとを用いて、ＳｏＣを推定する装置である。充電率推定部５０は、ＣＰＵ５１と、メモリ５２とを有し、詳述される第１実施例におけるＳｏＣの推定処理が、ソフトウェアによって実現される。
【００６３】
ＣＰＵ５１は、メモリ５２に記憶されたプログラムを実行することで、ＳｏＣを推定する。メモリ５２には、ＳｏＣを推定するプログラム、ＳｏＣ推定に係る種々のデータ等を記憶する。第１実施例において、メモリ５２は、予め特定した、ＳｏＣ推定値が悪化する電流状態毎に、予め求めた、ＳｏＣの推定精度を改善するパラメータＲ０、Ｒ１、Ｒ２、Ｃ１、及びＣ２の値を示した最適修正ルール７０（図８）を記憶している。
【００６４】
ＣＰＵ５１は、電流が変化する状態が最適修正ルール７０が示す電流状態に相当する場合に、最適修正ルール７０で示されるパラメータＲ０、Ｒ１、Ｒ２、Ｃ１、及びＣ２の値に変更して、ＳｏＣを推定する。
【００６５】
充電率推定部５０は、後述される第１実施例におけるＳｏＣの推定処理を実現するハードウェア回路であってもよい。
【００６６】
図８は、第１実施例における充電率推定部の機能構成例を示す図である。図８において、充電率推定部５０は、パラメータ修正部４１と、充電率計算部４３とを有する。メモリ５２には、過去２回のΔｔ毎にサンプリングされた２つ前電流値８２及び１つ前電流値８１、予め用意された最適修正ルール７０等が記憶される。
【００６７】
パラメータ修正部４１は、電流計測部３０から現在の電流値８０が入力される毎に、メモリ５２に記憶しておいた過去２回の２つ前電流値８２及び１つ前電流値８１と、入力された現在の電流値とから得られる電流変化が、最適修正ルール７０で示され精度が悪化する電流履歴パターン（以下、精度悪化電流履歴パターン６８という）に相当する場合に、パラメータ修正値６９を充電率算出部４３に入力する。等価回路モデル２の現在のパラメータ値がパラメータ修正値６９に置き換えられる。
【００６８】
充電率算出部４３は、Δｔ毎にサンプリングされた現在の電流値８０及び端子電圧測定値ＯＢＳとを入力し、現在のパラメータ値を用いて、カルマンフィルタＫＦによるＳｏＣ推定処理を行う。充電率算出部４３によって推定されたＳＯＣは、バッテリー９００の出力端子から出力される。
【００６９】
最適修正ルール７０は、精度悪化電流履歴パターン６８毎に、精度を維持するパラメータ修正値６９を出力するプログラム、精度悪化電流履歴パターン６８毎にパラメータ修正値６９が対応付けられたテーブル形式のデータ等によって示される。
【００７０】
パラメータ修正部４１によって行われるパラメータ修正処理について説明する。図９は、パラメータ修正処理を説明するための図である。パラメータ修正部４１は、２つ前電流値８２、１つ前電流値８１、及び現在の電流値８０で示される電流変化が、最適修正ルール７０の精度悪化電流履歴パターン６８のいずれかに相当することを検知すると、精度悪化電流履歴パターン６８に対応付けられたパラメータ修正値６９を最適修正ルール７０を用いて取得して、充電率算出部４３に入力する。
【００７１】
図１０は、充電率算出部におけるパラメータ修正値の適用状態を示す図である。図１０において、等価回路モデル２のパラメータが、パラメータ修正値６９で置き換えられることによって、充電率算出部４３が行うステップＳ１、Ｓ２、及びＳ３の種々の計算式内の等価回路モデル２のパラメータが調整される。
【００７２】
パラメータ修正値６９は、上述した数２〜数１８に適応されることにより、精度良く推定されたＳｏＣが出力される。
【００７３】
次に、最適修正ルール７０を生成する第２実施例について説明する。先ず、第２実施例の概要について説明する。
【００７４】
時系列の複数の区間、及び各区間において多くの電流値を考慮して最適修正ルール７０を作成すれば、ＳｏＣの推定精度が向上すると考えられる。その場合、最適修正ルール７０の実装において、場合分け（以下、分岐という）が多くなり、パラメータ修正値６９を記憶するメモリ５２や処理時間等の計算コストが増加する。
【００７５】
そこで、上述したように、ＳｏＣの測定精度を悪化させる場合は、蓄電池９０の充放電による電流変化時である、ことに基づいて、電流変化を示す時系列の電流履歴パターンを作成する。時系列の電流履歴パターンとは、２つ前（区間ｋ−２）、１つ前（区間ｋ−１）、及び現在（区間ｋ）において変動を示す電流値のパターンである。考慮する区間は３区間とする。更に、ＳｏＣの測定精度を悪化させる蓄電池９０の電流変化を図１１のように定める。このようにすることで、電流履歴パターンの総数を削減でき、メモリ５２等の資源や、計算コストの増加を抑制することができる。
【００７６】
図１１は、電流履歴パターンの例を示す図である。図１１において、縦軸を電流とし、横軸を時間とし、充放電による電流変化を示す電流履歴パターンを作成するために、２つ前、１つ前、及び現在の各区間において、充電／放電状態を定める。電流履歴パターンは、時系列の３つの区間の充電／放電状態の組み合せに相当する。
【００７７】
２つ前では、充電（高電流）、充電（低電流）、放電（低電流）、及び放電（高電流）の４つの充電／放電状態が考えられ、１つ前では、充電（中電流）及び放電（中電流）の２つの充電／放電状態が考えられ、現在では、充電（高電流）、充電（低電流）、放電（低電流）、及び放電（高電流）の４つの充電／放電状態が考えられる。
【００７８】
従って、２つ前、１つ前、及び現在の時系列における３区間において、蓄電池９０の充放電による電流変化を示す電流履歴パターンは、全３２（＝４×２×４）パターンとなる。各電流履歴パターンにおける端子電圧測定値ＯＢＳに等価回路モデル２の端子電圧ｖが近づくように、パラメータ値をフィッティングする。
【００７９】
フィッティングしたパラメータ値に基づいて最適修正ルール７０を決定する方法について概説する。図１２は、修正ルールを決定する方法を説明するための図である。
【００８０】
修正ルールの決定では、全３２の電流履歴パターンの各々でフィッティングしたパラメータ値が似ているもの同士を、所定の近似幅でクラスタリングする。異なる複数の近似幅に基づいて、複数のクラスタリングを行うことが望ましい。近似幅は、後述される分岐数とにおいて、相関関係を有する。つまり、近似幅が狭くなる程、分岐数が多くなる。
【００８１】
図１２（Ａ）では、（Ｒ０、Ｒ１、Ｒ２、Ｃ１、Ｃ２）の５次元のパラメータ空間を、便宜的に（Ｒ、Ｃ）の２次元のパラメータ空間で示している。図１２（Ａ）のパラメータ空間において、全３２の電流履歴パターンの各々でフィッティングしたパラメータ値が似ているもの同士を、近似幅３ａ及び３ｂでクラスタリングした例を示している。
【００８２】
近似幅３ａの場合、実線で囲まれた４つのクラスタが作成される。即ち、４分岐数となる。近似幅３ｂの場合、破線で囲まれた７つのクラスタが作成される。即ち、７分岐数となる。
【００８３】
各クラスタで代表となるパラメータ値６９'を取得する。パラメータ値６９'は、クラスタ内でのパラメータ値の平均値、又は中心値等であればよい。
【００８４】
更に、異なる種々の近似幅でクラスタリングし、パラメータ値６９'を取得した後、ＳｏＣの推定誤差を求める。
【００８５】
図１２（Ｂ）では、縦軸に推定誤差を示し、横軸に分岐数を示すグラフを示している。図１２（Ｂ）において、推定誤差７ａは、近似幅３ａでクラスタリングした場合、即ち、４分岐数の場合のＳｏＣの推定誤差を示し、推定誤差７ｂは、近似幅３ｂでクラスタリングした場合、即ち、７分岐数の場合のＳｏＣの推定誤差を示している。
【００８６】
図１２（Ｂ）のグラフから、推定誤差７ａと推定誤差７ｂとを比較すると、推定誤差７ａは、推定誤差７ｂより分岐数が少ないが、ＳｏＣの推定誤差が高いことが分かる。しかしながら、推定誤差７ｂは、推定誤差７ａより分岐数が多いため計算コストが掛る。第２実施例では、ＳｏＣの推定誤差と、計算コストとのトレードオフを考慮した最適な最適修正ルール７０を作成する。
【００８７】
第２実施例において、バッテリー９００の構成は、第１実施例と同様であるため、その説明を省略する。第２実施例では、第１実施例における充電率推部５０の機能構成が異なっている。
【００８８】
図１３は、第２実施例における充電率推定部の機能構成例を示す図である。図１３において、充電率推定部５０は、図８に示す第１実施例における充電率推定部５０の機能構成に加えて、更に、修正ルール作成部４５を有する。また、メモリ５２には、更に、実験データ６０、抽出パターン６１、フィッティング結果６２、修正ルール群６３、修正後精度データ６４等が記憶される。図８と同様の部分、データ等には同様の符号を付し、第２実施例で新たに追加された部分について説明する。
【００８９】
修正ルール作成部４５は、上述した３２個の電流履歴パターンを実験データ６０から抽出し、抽出した各電流履歴パターンに係る種々の測定値と、等価回路モデル２から得られる種々の推定値とを用いて、最適修正ルール７０を作成する。
【００９０】
修正ルール作成部４５は、充電率算出部４３に疑似的に時系列に３区間の電流値及び端子電圧測定値とを与えて推定されたＳｏＣ推定値を取得する。充電率算出部４３から得たＳｏＣ推定値と、実験データ６０から得られるＳｏＣ測定値とを用いて、パラメータ値が算出される。よって、最適修正ルール７０が作成される。
【００９１】
修正ルール作成部４５は、更に、最適修正ルール７０を用いたＳｏＣ推定を行うために、パラメータ修正部４１に疑似的に時系列に３区間の電流値を与え、また、充電率算出部４３に疑似的に時系列に３区間の電流値及び端子電圧測定値とを与えることで、ＳｏＣを再推定し、パラメータ値を最適化する。例えば、抽出パターン６１の実験データ６０から抽出した抽出電流履歴パターンに基づいて、パラメータ修正部４１と充電率算出部４３とに電流値が与えられればよい。
【００９２】
実験データ６０は、予め得られた、電流履歴パターン、端子電圧測定値、ＳｏＣ測定値等の値を含むデータである。電流履歴パターンは、区間ｋ−２、区間ｋ−１、及び区間ｋの３区間の電流値を示す。ＳｏＣ測定値は、３区間の電流値に対応する蓄電池９０の充電率を示す。端子電圧測定値は、実測値であるＯＢＳに相当する。
【００９３】
抽出電流履歴パターンは、実験データ６０の複数の電流履歴パターンから抽出した、図１１で説明した３２通りに相当する電流履歴パターンである。フィッティング結果６２は、抽出電流履歴パターンに対して、フィッティングした等価回路モデル２のパラメータ値を示すデータである。
【００９４】
修正ルール群６３は、フィッティング結果６２に基づくパラメータ値をクラスタリングした際の分岐数毎の修正ルール７０ａを含む。修正後精度データ６４は、等価回路モデル２のパラメータ値の修正後の精度を示すデータである。最適修正ルール７０は、修正後精度データ６４を参照することで決定された、修正後のパラメータ値の精度が最もよい修正ルール７０ａである。
【００９５】
図１４は、修正ルール作成部による修正ルール作成処理を説明するためのフローチャートである。図１４において、修正ルール作成部４５は、実験データ６０から、図１１で説明した３２の電流履歴パターンに相当する電流履歴パターンを抽出電流履歴パターンとして抽出する（ステップＳ２１）。抽出電流履歴パターンと、抽出電流履歴パターンに対するＳｏＣ測定値及び端子電圧測定値とが抽出パターン６１としてメモリ５２に格納される。
【００９６】
修正ルール作成部４５は、抽出パターン６１の抽出電流履歴パターン毎に、等価回路モデル２のパラメータ値をフィッティングする（ステップＳ２２）。そして、修正ルール作成部４５は、パラメータ値を異なる近似幅でクラスタリングし、クラスタリングによる分岐数毎の修正ルール７０ａを示した修正ルール群６３を生成する（ステップＳ２３）。
【００９７】
修正ルール作成部４５は、異なる近似幅に基づく修正ルール７０ａ毎にパラメータ値の精度を計算する（ステップＳ２４）。修正ルール７０ａ毎にパラメータ値の精度を示した修正後精度データ６４がメモリ５２に記憶される。
【００９８】
修正ルール作成部４５は、修正後精度データ６４に対して多目的最適化による最適な最適修正ルール７０を選出する（ステップＳ２５）。最適修正ルール７０がメモリ５２に記憶される。その後、修正ルール作成部４５は、修正ルール作成処理を終了する。
【００９９】
電流履歴パターンを抽出する基準電流値の例について説明する。図１５は、基準電流値の例を示す図である。図１５のグラフは、図１１と同様に、縦軸を電流とし、横軸を時間とする。
【０１００】
図１５において、２つ前の区間では、充電及び放電の無い状態（例えば、電流０Ａ）から−１５Ａ、−５Ａ、＋５Ａ、及び＋１５Ａを基準電流値とする。１つ前の区間では、充電及び放電の無い状態から−１０Ａ及び＋１０Ａを基準電流値とする。現在の区間では、２つ前の区間と同様に、−１５Ａ、−５Ａ、＋５Ａ、及び＋１５Ａを基準電流値とする。
【０１０１】
修正ルール作成部４５は、時系列の３つの区間の基準電流値の組み合せのいずれかに相当する電流履歴パターンを実験データ６０から抽出する（図１４のステップＳ２１）。電流履歴パターンと共に、端子電圧測定値とＳｏＣ測定値とが抽出され、抽出パターン６１で示される。
【０１０２】
抽出パターン６１において、電流履歴パターンは、時系列に２つ前電流値８２、１つ前電流値８１、及び現在の電流値８０を示す。端子電圧測定値とＳｏＣ測定値とは、３つの区間の各々の値を示す。
【０１０３】
次に、修正ルール作成部４５は、抽出パターン６１を用いて、パラメータ修正部４１及び充電率算出部４２とを制御してＳｏＣを推定させ、パラメータ値をフィッティングする処理（図１４のステップＳ２２）について、図１６及び図１７で説明する。
【０１０４】
図１６は、抽出パターンを用いたＳｏＣ推定を説明するための図である。図１６において、修正ルール作成部４５は、抽出パターン６１を用いて、抽出電流履歴パターン毎に、区間ｋ−２、区間ｋ−１、及び区間ｋの電流値と、端子電圧測定値とを時系列に充電率推定部５０に入力する。
【０１０５】
修正ルール作成部４５は、充電率推定部５０から入力されるＳｏＣ推定値と、抽出パターン６１から得られるＳｏＣ測定値とを比較して、充電率推定結果５ｃを得る。充電率推定結果５ｃにより、ＳｏＣ測定値５ａとＳｏＣ推定値５ｂとの誤差５ｅを得られる。
【０１０６】
図１７は、フィッティングの例を説明するための図である。図１７では、縦軸にＳｏＣを示し、横軸に時間（秒）を示したグラフで、Ｖ１及びＶ２の電圧値を示し，等価回路モデル２の複数のパラメータのうちの容量Ｃ２をフィッティングした例を示している。
【０１０７】
誤差６ｒは、修正無し推定値６ｃと測定値６ａとの差を示し、誤差６ｐは、Ｃ２修正後推定値６ｂと測定値６ａとの差を示している。誤差６ｐは、誤差６ｒより小さく、フィッティングにより、精度が改善されている。
【０１０８】
抽出電流履歴パターンと、対応するパラメータ値との組みが修正ルール７０ａと定義される。修正ルール７０ａは、各区間（現在、１つ前、２つ前）の電流値に係る分岐閾値の数と、各電流閾値と、分岐に対応するパラメータ値とが与えられたときに決まる。
【０１０９】
分岐とは、分岐閾値との比較による判断処理を言い、分岐数とは、判断処理の回数に相当する。
【０１１０】
分岐閾値の数が、現在の区間でＮ０個、１つ前の区間でＮ１個、２つ前の区間Ｎ２個の場合、分岐数は、各区間において分岐閾値が無い場合を含めると、（Ｎ０+１）×（Ｎ１+１）×（Ｎ２+１）となる。
【０１１１】
図１８は、分岐閾値と分岐条件の例を示す図である。図１８において、各区間での分岐閾値を、
現在の区間で、分岐閾値Ａ及びＢの２個、
１つ前の区間で分岐閾値Ｃの１個、
２つ前の区間で、分岐閾値Ｄ及びＥの２個である場合、
分岐条件は、
現在の区間で、「Ｉ＜Ａ  ｏｒ  Ａ≦Ｉ≦Ｂ  ｏｒ  Ｂ＜Ｉ」
１つ前の区間で、「Ｉ＜Ｃ  ｏｒ  Ｃ≦Ｉ」
２つ前の区間で、「Ｉ＜Ｄ  ｏｒ  Ｄ≦Ｉ≦Ｅ  ｏｒ  Ｅ＜Ｉ」
となる。
【０１１２】
修正ルール７０ａのための閾値決定方法について説明する。図１９は、閾値決定方法を説明するための図である。図１９では、現在、１つ前、２つ前の各区間において、分岐閾値の数が１である場合で説明する。
【０１１３】
図１９（Ａ）では、簡単のため、縦軸にパラメータＣ２を示し、横軸にパラメータＲ１を示すグラフを示している。図１９（Ａ）において、分岐条件の組み合せは合計８通りであるため、フィッティング後のパラメータ値は、分岐条件を同じとする８個のクラスタにクラスタリングされる。クラスタリングの際には、各クラスタの直径の最大値が最小になるように、分岐閾値Ｉ０、Ｉ１、Ｉ２を最適化する。最適化は、遺伝的アルゴリズムを用いればよい。
【０１１４】
図１９（Ｂ）は、最適化された分岐閾値Ｉ０、Ｉ１、Ｉ２の例を示す。図１９（Ｂ）では、最適化の後、２つ前の分岐閾値Ｉ２は充電状態の高電流側に設定され、１つ前の分岐閾値Ｉ１は放電状態の中電流未満で設定され、現在の分岐閾値Ｉ０は充電状態の低電流以下で設定された例を示す。
【０１１５】
図１９（Ａ）に戻り、この例において、２つ前の電流値＜Ｉ２、１つ前の電流値＜Ｉ１、現在の電流値＞Ｉ０のクラスタをクラスタ４ａで示し、２つ前の電流値＞Ｉ２、１つ前の電流値＜Ｉ１、現在の電流値＜Ｉ０のクラスタをクラスタ４ｂで示している。
【０１１６】
クラスタ４ａ内の（Ｒ１、Ｃ２）の平均（Ｐ、Ｑ）を求めてクラスタ４ａの分岐条件を満たす場合のパラメータＲ１及びＣ２の値とする。また、クラスタ４ｂ内の（Ｒ１、Ｃ２）の平均（Ｕ、Ｖ）を求めてクラスタ４ｂの分岐条件を満たす場合のパラメータＲ１及びＣ２の値とする。他クラスタについても同様に平均を求める。
【０１１７】
パラメータＲ１及びＣ２の場合の修正ルール７０ａの例について説明する。図２０は、修正ルールの例を示す図である。図２０に例示する修正ルール７０ａは、図１９（Ａ）に基づいている。簡単のため、パラメータＲ１及びＣ２のみで示すが、等価回路モデル２の全てのパラメータＲ０、Ｒ１、Ｒ２、Ｃ１、及びＣ２を含む場合でも同様である。
【０１１８】
図２０に例示する修正ルール７０ａは、分岐条件と分岐条件を満たす場合に設定されるパラメータＲ１及びＣ２の値を示している。分岐条件は、３区間の電流値を示し、精度悪化電流履歴パターン６８ａを表している。分岐条件を満たす場合のパラメータＲ１及びＣ２の値が、パラメータ修正値６９ａを表している。
【０１１９】
このような修正ルール７０ａは、分岐数（３区間の分岐閾値の組み合せ）毎に作成され、修正ルール群６３が作成される（図１４のステップＳ２３）。
【０１２０】
そして、修正ルール作成部４５は、修正ルール群６３の各修正ルール７０ａの誤差（精度）を求める（図１４のステップＳ２４）。修正ルール作成部４５は、修正ルール７０ａを適用して、パラメータ修正部４１及び充電率算出部４３とにより、先に準備した各電流パターン及び測定端子電圧を用いてＳｏＣを再推定させて、平均推定誤差を算出する。
【０１２１】
図２１は、修正ルール群の例を示す図である。図２１において、左に示す複数の修正ルール７０ａを含む修正ルール群６３を簡易的に右のように示す。複数の修正ルール７０ａは、それぞれ修正ルール１、２等で識別されるものとする。
【０１２２】
修正ルール群６３は、識別子、分岐数、分岐閾値数、誤差等で修正ルール７０ａを表すものとする。識別子は、修正ルール７０ａを識別する情報を示す。分岐数は、精度悪化電流履歴パターン６８の数（クラスタの数）に相当する。分岐閾値数は、分岐閾値の３区間の総数を示す。誤差は、修正ルール７０ａの平均推定誤差の値を示す。
【０１２３】
修正ルール群６３に対して、誤差を小さくし、且つ、計算コストを小さくする多目的最適化により、精度と計算コストのトレードオフを考慮した最適修正ルール７０を選定する（図１４のステップＳ２５）。精度は、誤差に相当し、計算ンコストは、分岐数及び分岐閾値数に相当する。
【０１２４】
最適修正ルール７０は、遺伝的アルゴリズムを用いて選定すればよく、例えば、パレート最適、加重和最適等を用いてもよく、組み合せて用いてもよい。
【０１２５】
図２２は、最適な修正ルールの選定方法の例を示す図である。図２２におけるパレート最適では、誤差と分岐閾値数との関係において修正ルール７１が最適なルールとなる。一方、点７９は、パラメータ値を修正しなかった場合の誤差を示している。
【０１２６】
加重和最適は、下記（１）式で計算される。
【０１２７】
加重和  ＝  ａ×誤差 ＋ ｂ×分岐数 ＋ ｃ×閾値数                  （１）
係数ａ、ｂ、及びｃは適宜決定可能である。加重和最適では、修正ルール７２が最適なルールとなる。
【０１２８】
修正ルール７１及び修正ルール７２からいずれか１つを最適修正ルール７０として選定すればよい。
【０１２９】
上述した第２実施例において、蓄電池９０のＳｏＣを推定する場合、充電率推定部５０が生成した最適修正ルール７０に基づいて、パラメータ修正部４１によって精度悪化電流履歴パターンを示す場合に、パラメータ修正値６９を適用させることで、充電率算出部４３は、精度を維持してＳｏＣを推定し続けることができる。
【０１３０】
第２実施例では、電源管理装置１００内において最適修正ルール７０を作成したが、予め情報処理装置２００（図２３）で作成し、メモリ５２に記憶するようにしてもよい。情報処理装置２００で最適修正ルール７０を作成する場合を第３実施例とする。
【０１３１】
第３実施例に係る情報処理装置２００は、図２３に示すようなハードウェア構成を有する。図２３は、第３実施例における情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。図２３において、情報処理装置２００は、コンピュータによって制御される装置であって、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、主記憶装置１２と、補助記憶装置１３と、入力装置１４と、表示装置１５と、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）１７と、ドライブ装置１８とを有し、バスＢに接続される。
【０１３２】
ＣＰＵ１１は、主記憶装置１２に格納されたプログラムに従って情報処理装置２００を制御する。主記憶装置１２には、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等が用いられ、ＣＰＵ１１にて実行されるプログラム、ＣＰＵ１１での処理に必要なデータ、ＣＰＵ１１での処理にて得られたデータ等を記憶又は一時保存する。
【０１３３】
補助記憶装置１３には、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等が用いられ、各種処理を実行するためのプログラム等のデータを格納する。補助記憶装置１３に格納されているプログラムの一部が主記憶装置１２にロードされ、ＣＰＵ１１に実行されることによって、各種処理が実現される。記憶部１３０は、主記憶装置１２及び／又は補助記憶装置１３に相当する。
【０１３４】
入力装置１４は、マウス、キーボード等を有し、ユーザが情報処理装置２００による処理に必要な各種情報を入力するために用いられる。表示装置１５は、ＣＰＵ１１の制御のもとに必要な各種情報を表示する。入力装置１４と表示装置１５とは、一体化したタッチパネル等によるユーザインタフェースであってもよい。通信Ｉ／Ｆ１７は、有線又は無線などのネットワークを通じて通信を行う。通信Ｉ／Ｆ１７による通信は無線又は有線に限定されるものではない。
【０１３５】
情報処理装置２００によって行われる処理を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read-Only Memory）等の記憶媒体１９によって情報処理装置２００に提供される。
【０１３６】
ドライブ装置１８は、ドライブ装置１８にセットされた記憶媒体１９（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等）と情報処理装置２００とのインターフェースを行う。
【０１３７】
また、記憶媒体１９に、後述される本実施の形態に係る種々の処理を実現するプログラムを格納し、この記憶媒体１９に格納されたプログラムは、ドライブ装置１８を介して情報処理装置２００にインストールされる。インストールされたプログラムは、情報処理装置２００により実行可能となる。
【０１３８】
尚、プログラムを格納する記憶媒体１９はＣＤ−ＲＯＭに限定されず、コンピュータが読み取り可能な、構造（structure）を有する１つ以上の非一時的（non-transitory）な、有形（tangible）な媒体であればよい。コンピュータ読取可能な記憶媒体として、ＣＤ−ＲＯＭの他に、ＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリであっても良い。
図２４は、第３実施例における情報処理装置の機能構成例を示す図である。情報処理装置２００は、第２実施例における電源管理装置１００の充電率推定部５０と同様に、パラメータ修正部４１と、充電率算出部４３と、修正ルール作成部４５とを有する。
【０１３９】
また、記憶部１３０には、２つ前電流値８２及び１つ前電流値８１、実験データ６０、抽出パターン６１、フィッティング結果６２、修正ルール群６３、修正後精度データ６４、最適修正ルール７０等が記憶される。
【０１４０】
情報処理装置２００は、正電圧端子（＋）と、負電圧端子（−）と、及びＳｏＣを出力する出力端子を含まない点において、電源管理装置１００とは異なっているが、機能構成、及び、各構成部による処理内容は上述した通りであるため、図８、図１３と同様の符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１４１】
情報処理装置２００にて作成された最適修正ルール７０が、電源管理装置１００のメモリ５２に予め格納されることにより、蓄電池９０の充放電による電圧が変化する状態においても、精度良くＳｏＣを推測することができる。
【０１４２】
次に、蓄電池９０が充放電を繰り返した場合のＳｏＣ推定の精度について説明する。図２５は、ＳｏＣ推定精度の比較を示す図である。図２５において、蓄電池９０充放電を繰り返した時間「180000」（秒）から時間「210000」（秒）までのＳｏＣの推移を示すグラフである。
【０１４３】
図２５において、ＳｏＣ測定値９１は、ＳｏＣの実測値を示し、関連技術９２は、本実施の形態における第１〜第３実施例のいずれの適用のない技術によって推定したＳｏＣを示し、本実施の形態９３は、上述したような特定の電圧変化の状態でパラメータ値を修正して推定したＳｏＣを示す。
【０１４４】
上述したように、等価回路モデル２のパラメータ値が推定精度が悪化するような電圧変化の状態で修正されることにより、本実施の形態９３は、関連技術９２と比べて、ＳｏＣ推定の精度が改善されている。
【０１４５】
本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、主々の変形や変更が可能である。
【０１４６】
以上の第１〜第３実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
蓄電部と、
前記蓄電部の電流値と電圧値とを測定する測定部と、
前記測定部で測定した前記電流値と前記電圧値とを用いて前記蓄電部の充電率を算出する充電率算出部と、
前記電流値が変化した場合に、電流値の変化の履歴を記憶する履歴記憶部と、
電流値の変化の履歴から、前記充電率算出部で用いるパラメータ値を決定するルールを記憶するルール記憶部とを有し、
前記充電率算出部は、前記ルール記憶部を参照して、測定した前記電流値と前記履歴記憶部に記憶された電流値の変化の履歴から決定されるパラメータ値を用いて充電率を算出することを特徴とするバッテリー。
（付記２）
前記ルール記憶部に記憶するルールには、
前記充電率の推定精度が悪化する電流履歴パターンと、
該電流履歴パターンに対する前記充電率算出部で用いるパラメータ値とを示す修正ルールが記憶されており、
前記充電率算出部は、
測定した前記蓄電部の電流変化が、前記推定精度が悪化する前記電流履歴パターンに該当した場合、前記修正ルールに従い、前記パラメータ値を修正して充電率を算出する
ことを特徴とする付記１記載のバッテリー。
（付記３）
前記電流履歴パターンは、前記蓄電部の充放電の切り替え時の電流値を含むことを特徴とする付記２記載のバッテリー。
（付記４）
実験データから得られる前記推定精度が悪化する前記電流履歴パターンを表す複数の電流値を前記充電率算出部に与えることで充電率を算出させ、算出させた該充電率を該実験データから得られる充電率測定値にフィッティングすることで前記パラメータ値を取得して、前記修正ルールを作成する修正ルール作成部を
更に有することを特徴とする付記２又は３記載のバッテリー。
（付記５）
前記修正ルール作成部は、
前記パラメータ値を異なる分岐条件でクラスタリングして作成された複数の修正ルールの各々の該パラメータ値の精度を計算し、計算した精度に基づいて最適な修正ルールを選定する
ことを特徴とする付記４記載のバッテリー。
（付記６）
前記修正ルール作成部は、
前記分岐条件による分岐数と、前記分岐条件で用いられる分岐閾値数の少なくとも１以上と、前記精度とを用いて前記パラメータ値を最適化する
ことを特徴とする付記５記載のバッテリー。
（付記７）
前記電流履歴パターンは、時系列に得た３以上の電流値で表される
ことを特徴とする付記６記載のバッテリー。
（付記８）
蓄電部の電流値と電圧値とを測定する測定部と、
前記測定部で測定した前記電流値と前記電圧値とを用いて前記蓄電部の充電率を算出する充電率算出部と、
前記電流値が変化した場合に、電流値の変化の履歴を記憶する履歴記憶部と、
電流値の変化の履歴から、前記充電率算出部で用いるパラメータ値を決定するルールを記憶するルール記憶部とを有し、
前記充電率算出部は、前記ルール記憶部を参照して、測定した前記電流値と前記履歴記憶部に記憶された電流値の変化の履歴から決定されるパラメータ値を用いて充電率を算出することを特徴とする電源管理装置。
（付記９）
前記ルール記憶部に記憶するルールは、
前記充電率の推定精度が悪化する電流履歴パターンと、
該電流履歴パターンに対する前記充電率算出部で用いるパラメータ値とを示す修正ルールが記憶されており、
前記充電率算出部は、
測定した前記蓄電部の電流変化が、前記推定精度が悪化する前記電流履歴パターンに該当した場合、前記修正ルールに従い、前記パラメータ値を修正して充電率を算出する
ことを特徴とする付記８記載の電源管理装置。
（付記１０）
実験データから得られる前記推定精度が悪化する前記電流履歴パターンを表す複数の電流値を前記充電率算出部に与えることで充電率を算出させ、算出させた該充電率を該実験データから得られる充電率測定値にフィッティングすることで前記パラメータ値を取得して、前記修正ルールを作成する修正ルール作成部を
更に有することを特徴とする付記９記載の電源管理装置。
（付記１１）
蓄電部の電流値と電圧値とを測定する処理と、
測定した前記電流値と前記電圧値とを用いて前記蓄電部の充電率を算出する処理と、
前記電流値が変化した場合に、電流値の変化の履歴を記憶する処理と、
電流値の変化の履歴から、充電率算出のパラメータ値を決定するルールを記憶部に記憶する処理とをコンピュータが行い、
前記充電率を算出する処理は、前記ルールを参照して、測定した前記電流値と前記電流値の変化の履歴から決定されるパラメータ値を用いて充電率を算出する
ことを特徴とする電源管理方法。
（付記１２）
前記ルールに記憶するルールには、
前記充電率の推定精度が悪化する電流履歴パターンと、
該電流履歴パターンに対する前記充電率算出のパラメータ値とを示す修正ルールが記憶されており、
前記充電率を算出する処理は、
測定した前記蓄電部の電流変化が、前記推定精度が悪化する前記電流履歴パターンに該当した場合、前記修正ルールに従い、前記パラメータ値を修正して充電率を算出する
ことを特徴とする付記１１記載の電源管理方法。
（付記１３）
実験データから得られる前記推定精度が悪化する前記電流履歴パターンを表す複数の電流値を前記充電率を算出する処理に与えることで充電率を算出させ、算出させた該充電率を該実験データから得られる充電率測定値にフィッティングすることで前記パラメータ値を取得して、前記修正ルールを作成する処理を更に前記コンピュータが行うことを特徴とする付記１２記載の電源管理方法。
（付記１４）
蓄電池の電流値と電圧値とを測定する測定部と、
前記測定部で測定した前記電流値と前記電圧値とを用いて前記蓄電池の充電率を算出する充電率算出部と、
前記電流値が変化した場合に、電流値の変化の履歴を記憶する履歴記憶部と、
電流値の変化の履歴から、前記充電率算出部で用いるパラメータ値を決定するルールを記憶するルール記憶部とを有し、
前記充電率算出部は、前記ルール記憶部を参照して、測定した前記電流値と前記履歴記憶部に記憶された電流値の変化の履歴から決定されるパラメータ値を用いて蓄電池の充電率を算出することを特徴とする蓄電池管理装置。
（付記１５）
蓄電池の電流値と電圧値とを測定する測定部と、
前記測定部で測定した前記電流値と前記電圧値とを用いて前記蓄電池の充電率を算出する充電率算出部と、
前記電流値が変化した場合に、電流値の変化の履歴を記憶する履歴記憶部と、
電流値の変化の履歴から、前記充電率算出部で用いるパラメータ値を決定するルールを記憶するルール記憶部と、
算出部とを有する蓄電池管理装置で実行されるプログラムであって、
前記測定部で測定した前記電流値と前記電圧値とを用いて前記蓄電池の充電率を算出し、
前記充電率の算出は、前記ルール記憶部を参照して、測定した前記電流値と前記履歴記憶部に記憶された電流値の変化の履歴から決定されるパラメータ値を用いて蓄電池の充電率を算出する処理を前記算出部に実行させることを特徴とするプログラム。
【符号の説明】
【０１４７】
２          等価回路モデル
１１        ＣＰＵ
１２        主記憶装置
１３        補助記憶装置
１４        入力装置
１５        表示装置
１７        通信Ｉ／Ｆ
１８        ドライブ装置
１９        記憶媒体
３０        電流計測部
４０        電圧計測部
４１        パラメータ修正部
４３        充電率算出部
４５        修正ルール作成部
５０        充電率推定部
５２        メモリ
６０        実験データ
６１        抽出パターン
６２        フィッティング結果
６３        修正ルール群
６４        修正後精度データ
６８        精度悪化電流履歴パターン
６９        パラメータ修正値
７０        最適修正ルール
９０        蓄電池
１００      電源管理装置
２００      情報処理装置
９００      バッテリー
【図１】
2017015594.tif 000024
【図２】
2017015594.tif 000025
【図３】
2017015594.tif 000026
【図４】
2017015594.tif 000027
【図５】
2017015594.tif 000028
【図６】
2017015594.tif 000029
【図７】
2017015594.tif 000030
【図８】
2017015594.tif 000031
【図９】
2017015594.tif 000032
【図１０】
2017015594.tif 000033
【図１１】
2017015594.tif 000034
【図１２】
2017015594.tif 000035
【図１３】
2017015594.tif 000036
【図１４】
2017015594.tif 000037
【図１５】
2017015594.tif 000038
【図１６】
2017015594.tif 000039
【図１７】
2017015594.tif 000040
【図１８】
2017015594.tif 000041
【図１９】
2017015594.tif 000042
【図２０】
2017015594.tif 000043
【図２１】
2017015594.tif 000044
【図２２】
2017015594.tif 000045
【図２３】
2017015594.tif 000046
【図２４】
2017015594.tif 000047
【図２５】
2017015594.tif 000048