(57)【要約】【課題】  バッテリ管理方法を提供する。【解決手段】  一実施形態は、複数のバッテリそれぞれの物理量データを形成する対応物理量が動的に変化するときの前記複数のバッテリそれぞれの物理量データを取得し、前記物理量データから導出された物理量差情報に基づいてアンバランスデータを算出し、前記アンバランスデータを特徴空間に射影して前記物理量データに対する特徴データを算出し、前記特徴データの決定された分布情報に基づいて前記複数のバッテリの１つ以上に対するバッテリの安全度を決定する。【選択図】      図２
2017092028.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のバッテリそれぞれの物理量データを形成する対応物理量が動的に変化するときの前記複数のバッテリそれぞれの物理量データを取得するステップと、
前記物理量データから導出された物理量差情報に基づいてアンバランスデータを算出するステップと、
前記アンバランスデータを特徴空間に射影して前記物理量データに対する特徴データを算出するステップと、
前記特徴データの決定された分布情報に基づいて前記複数のバッテリの１つ以上に対するバッテリの安全度を決定するステップと、
を含む、バッテリ管理方法。
【請求項２】
前記バッテリの安全度を決定するステップは、前記決定された分布情報に基づいてユーザに前記バッテリの安全度を選択的にインジケートするステップを含む、請求項１に記載のバッテリ管理方法。
【請求項３】
前記バッテリ管理方法は電子機器によって実行され、
前記バッテリ管理方法は、
前記の決定されたバッテリの安全度を１つ以上の閾値と比較するステップと、
比較結果に基づいて、前記電子機器のユーザに前記複数のバッテリが異常状態であることを警告する動作及び前記複数のバッテリをリバランスする動作のうちの１つ以上を行うステップと、
をさらに含む、請求項１に記載のバッテリ管理方法。
【請求項４】
前記特徴空間は、対応物理量が異常なしに動的に変化するとき用いられたバッテリの物理量データの物理量差情報を示すバランスデータの予め決定した特徴抽出モデルに基づき、
前記特徴データの分布情報は、時間によるバッテリの安全度又はバッテリの危険度に対するバランスデータの予め決定した分布モデリングに基づいて決定される、請求項３に記載のバッテリ管理方法。
【請求項５】
前記電子機器は、電気自動車又はハイブリッド自動車である、請求項４に記載のバッテリ管理方法。
【請求項６】
前記バッテリの安全度を決定するステップは、前記特徴データの分布が予め決定した正常領域内にあるか否かを決定するステップを含む、請求項１に記載のバッテリ管理方法。
【請求項７】
前記正常領域は、正常バッテリデータの差情報に基づくバランスデータに対応する正常特徴データの決定された分布情報が用いられて設定された領域である、請求項６に記載のバッテリ管理方法。
【請求項８】
前記正常領域は、前記バランスデータの前記特徴空間への射影に基づいて設定された特徴空間の領域であり、
前記バランスデータの射影は前記正常特徴データを招く、請求項７に記載のバッテリ管理方法。
【請求項９】
前記バッテリの安全度を決定するステップは、正常特徴データの確率分布情報に基づいて前記決定された分布情報に対応する確率データを算出するステップを含む、請求項６に記載のバッテリ管理方法。
【請求項１０】
前記バッテリの安全度を決定するステップは、正常バッテリデータの分布に対応する正常領域の基準点と前記決定された分布情報に対応する分布位置との間の距離を算出するステップを含む、請求項１に記載のバッテリ管理方法。
【請求項１１】
前記バッテリの安全度を決定するステップは、
前記距離と第１閾値との間の第１比較を行い、前記第１比較の結果が前記距離は前記第１閾値を満たすことを示す場合、前記距離と第２閾値との間の第２比較を行うステップと、
前記距離が前記第２閾値を満たさない場合にセルバランシングを行い、前記距離が前記第２閾値を満たす場合にユーザへのフィードバック出力を制御するために制御信号を生成するステップと、
を含む、請求項１０に記載のバッテリ管理方法。
【請求項１２】
前記特徴データを算出するステップは、特徴抽出モデルを用いて前記アンバランスデータを前記特徴空間に射影するステップを含み、
前記特徴抽出モデルは、正常バッテリデータの差情報に基づき入力データからバランスデータを抽出するために予め定義されたモデルである、請求項１に記載のバッテリ管理方法。
【請求項１３】
前記バッテリの安全度を決定するステップは、前記特徴抽出モデルが抽出した正常特徴に対応する正常特徴データの分布情報に基づいて、以前にモデリングされた特徴分布モデルを用いて前記分布情報を決定するステップを含む、請求項１２に記載のバッテリ管理方法。
【請求項１４】
前記バッテリの安全度と閾値とを比較して、比較結果に基づいてユーザへのフィードバック出力を制御するために制御信号を生成するステップをさらに含む、請求項１に記載のバッテリ管理方法。
【請求項１５】
前記バッテリの安全度と第１閾値との間の第１比較を行い、前記第１比較の結果が前記バッテリの安全度は前記第１閾値を満たさないことを示す場合、前記バッテリの安全度と第２閾値との間の第２比較を行うステップと、
前記バッテリの安全度が前記第２閾値を満たす場合にセルバランシングを行い、前記バッテリの安全度が前記第２閾値を満たさない場合にユーザへのフィードバック出力を制御するために制御信号を生成するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載のバッテリ管理方法。
【請求項１６】
前記アンバランスデータを算出するステップは、
予め決定したタイムウィンドウのサイズに対応する大きさを有する前記物理量差情報に基づいて前記アンバランスデータを導出するステップと、
前記の導出されたアンバランスデータを前記予め決定したタイムウィンドウのサイズに対応する容量を有するバッファに格納するステップと、
を含む、請求項１に記載のバッテリ管理方法。
【請求項１７】
前記アンバランスデータを算出するステップは、互いに異なる第１物理量及び第２物理量に基づいて個別的に算出された第１物理量差情報及び第２物理量差情報から前記アンバランスデータを導出するステップを含み、
前記第１物理量及び前記第２物理量のそれぞれは、複数のバッテリの１つ以上の互いに異なる物理属性の測定値を示す、請求項１に記載のバッテリ管理方法。
【請求項１８】
前記アンバランスデータは、
物理量の平均値と前記複数のバッテリそれぞれの物理量との間の差を示す第１差情報、又は前記第１差情報の平均値と、
物理量の最大値と最小値との間の差を示す第２差情報と、
前記複数のバッテリそれぞれの物理量と前記最大値との間の差を示す第３差情報、又は前記第３差情報の平均値と、
前記複数のバッテリそれぞれの物理量と前記最小値との間の差を示す第４差情報、又は前記第４差情報の平均値と、
のうち少なくとも１つを含む、請求項１に記載のバッテリ管理方法。
【請求項１９】
前記アンバランスデータは、電圧測定値である第１物理量及び温度測定値である第２物理量のそれぞれに対して、前記第１差情報、前記第２差情報、前記第３差情報、及び前記第４差情報のうち少なくとも１つを含む、請求項１８に記載のバッテリ管理方法。
【請求項２０】
前記複数のバッテリに対するアンバランス値を決定するために、前記第１物理量に対応するアンバランスデータの正規化値を前記第２物理量に対応するアンバランスデータの正規化値に加えるステップをさらに含む、請求項１９に記載のバッテリ管理方法。
【請求項２１】
複数のバッテリそれぞれの物理量データを形成する対応物理量が動的に変化するときの前記複数のバッテリそれぞれの物理量データを取得するステップと、
前記物理量データから導出された物理量差情報に基づいてアンバランスデータを算出するステップと、
特徴抽出モデルを用いて前記アンバランスデータから特徴データを抽出するステップと、
前記特徴データが分布する特徴空間の正常領域を定義するためにモデリングされた特徴分布モデルと前記の抽出された特徴データとの間の類似度を推定するステップと、
前記の推定された類似度に基づいてバッテリ状態を決定するステップと、
を含む、バッテリ管理方法。
【請求項２２】
前記特徴抽出モデルは、正常バッテリデータの差情報に基づき、入力データからバランスデータの正常特徴を抽出するために予め定義されたモデルであり、
前記特徴分布モデルは、前記特徴抽出モデルを用いて前記バランスデータから抽出された前記正常特徴に対応する正常特徴データの分布情報に基づいて生成されたモデルである、請求項２１に記載のバッテリ管理方法。
【請求項２３】
前記類似度を推定するステップは、前記正常特徴データの確率分布情報に基づいて前記の抽出された特徴データの分布情報に対応する確率データを算出するステップを含む、請求項２２に記載のバッテリ管理方法。
【請求項２４】
前記類似度を推定するステップは、正常バッテリデータの分布に対応する前記正常領域の基準点と前記の抽出された特徴データの分布情報に対応する分布位置との間の距離を算出するステップを含む、請求項２１に記載のバッテリ管理方法。
【請求項２５】
前記類似度を推定するステップは、前記距離と第１閾値との間の第１比較を行い、前記第１比較の結果が前記距離は前記第１閾値を満たすことを示す場合、前記距離と第２閾値との間の第２比較を行うステップを含み、
前記バッテリ状態を決定するステップは、前記距離が前記第２閾値を満たさない場合、セルバランシングが実行されなければならないものと決定し、前記距離が前記第２閾値を満たす場合、前記バッテリ状態を異常状態として決定するステップを含む、請求項２４に記載のバッテリ管理方法。
【請求項２６】
前記類似度を推定するステップは、前記類似度に対応する数値と第１閾値との間の第１比較を行い、前記第１比較の結果が前記数値は前記第１閾値を満たさないことを示す場合、前記数値と第２閾値との間の第２比較を行うステップを含み、
前記バッテリ状態を決定するステップは、前記数値が前記第２閾値を満たす場合、セルバランシングが実行されなければならないものと決定し、前記数値が前記第２閾値を満たさない場合、前記バッテリ状態を異常状態として決定するステップをさらに含む、請求項２１に記載のバッテリ管理方法。
【請求項２７】
前記アンバランスデータを算出するステップは、
予め決定したタイムウィンドウのサイズに対応する大きさを有する前記物理量差情報に基づいて前記アンバランスデータを導出するステップと、
前記の導出されたアンバランスデータを前記予め決定したタイムウィンドウのサイズに対応する容量を有するバッファに格納するステップと、
を含む、請求項２１に記載のバッテリ管理方法。
【請求項２８】
前記アンバランスデータを算出するステップは、互いに異なる第１物理量及び第２物理量に基づいて個別的に算出された第１物理量差情報及び第２物理量差情報から前記アンバランスデータを導出するステップを含み、
前記第１物理量及び前記第２物理量のそれぞれは、複数のバッテリの１つ以上の互いに異なる物理属性の測定値を示す、請求項２１に記載のバッテリ管理方法。
【請求項２９】
複数のバッテリそれぞれの物理量データを形成する対応物理量が動的に変化するときの前記複数のバッテリそれぞれの物理量データを取得するインタフェースと、
前記物理量データから導出された物理量差情報に基づいてアンバランスデータを算出し、前記アンバランスデータを特徴空間に射影して前記物理量データに対する特徴データを算出し、前記特徴データの決定された分布情報に基づいて前記複数のバッテリの１つ以上に対するバッテリの安全度を決定する１つ以上の処理デバイスと、
を含む、バッテリ管理装置。
【請求項３０】
前記複数のバッテリと、
前記複数のバッテリの物理量が動的に変化するときの前記複数のバッテリから前記物理量を測定し、前記物理量データの取得のために前記の測定された物理量を前記インタフェースに提供する複数のセンサと、
を含む、請求項２９に記載のバッテリ管理装置。
【請求項３１】
前記バッテリ管理装置は、前記複数のバッテリ及び複数のセンサを含む電気自動車又はハイブリッド自動車の電子制御ユニット（ＥＣＵ）ローカル通信し、
前記複数のセンサは、前記複数のバッテリの物理量が動的に変化するときの前記複数のバッテリから前記物理量を測定し、前記物理量データの取得のために前記の測定された物理量を前記インタフェースに提供する、請求項２９に記載のバッテリ管理装置。
【請求項３２】
１つ以上の処理デバイスに、請求項１乃至２８のうちいずれか一項に記載のバッテリ管理方法を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、バッテリ管理方法及びバッテリ管理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
最近、バッテリを搭載した機器の使用が急増している。スマートフォン、ノート型パソコン、及び電気自動車などの移動性が重要な機器がこのようなバッテリを用いている。上述した機器が次第に多くの容量を必要とし、機器に搭載されるバッテリの容量が増大しつつある。
【０００３】
機器に搭載されたバッテリの容量が大きくなるほど、バッテリが爆発時にもっと大きい被害が発生することでバッテリの危険性が増大している。例えば、スマートフォンのように人の耳に密着して使用する機器の場合、小さい爆発にも生命を脅かす人的被害を発生させることがある。また、電気自動車の場合、走行中にバッテリが爆発すると極めて大きい人的／物的な被害を与え、企業ブランドイメージも大きく毀損される。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、バッテリ管理方法及びバッテリ管理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一側面に係るバッテリ管理方法は、複数のバッテリそれぞれの物理量データを形成する対応物理量が動的に変化するときの前記複数のバッテリそれぞれの物理量データを取得するステップと、前記物理量データから導出された物理量差情報に基づいてアンバランスデータを算出するステップと、前記アンバランスデータを特徴空間に射影して前記物理量データに対する特徴データを算出するステップと、前記特徴データの決定された分布情報に基づいて前記複数のバッテリの１つ以上に対するバッテリの安全度を決定するステップとを含む。
【０００６】
前記バッテリの安全度を決定するステップは、前記決定された分布情報に基づいてユーザに前記バッテリの安全度を選択的にインジケートするステップを含み得る。
【０００７】
前記バッテリ管理方法は、電子機器によって実行され、前記バッテリ管理方法は、前記の決定されたバッテリの安全度を１つ以上の閾値と比較するステップと、比較結果に基づいて、前記電子機器のユーザに前記複数のバッテリが異常状態であることを警告する動作及び前記複数のバッテリをリバランスする動作のうちの１つ以上を行うステップとをさらに含み得る。
【０００８】
前記特徴空間は、対応物理量が異常なしに動的に変化するとき用いられたバッテリの物理量データの物理量差情報を示すバランスデータの予め決定した特徴抽出モデルに基づき、前記特徴データの分布情報は、時間によるバッテリの安全度又はバッテリの危険度に対するバランスデータの予め決定した分布モデリングに基づいて決定され得る。
【０００９】
前記電子機器は、電気自動車又はハイブリッド自動車であってもよい。
【００１０】
前記バッテリの安全度を決定するステップは、前記特徴データの分布が予め決定した正常領域内にあるか否かを決定するステップを含み得る。
【００１１】
前記正常領域は、正常バッテリデータの差情報に基づくバランスデータに対応する正常特徴データの決定された分布情報が用いられて設定された領域であってもよい。
【００１２】
前記正常領域は、前記バランスデータの前記特徴空間への射影に基づいて設定された特徴空間の領域であり、前記バランスデータの射影は前記正常特徴データを招き得る。
【００１３】
前記バッテリの安全度を決定するステップは、正常特徴データの確率分布情報に基づいて前記決定された分布情報に対応する確率データを算出するステップを含み得る。
【００１４】
前記バッテリの安全度を決定するステップは、正常バッテリデータの分布に対応する正常領域の基準点と前記決定された分布情報に対応する分布位置との間の距離を算出するステップを含み得る。
【００１５】
前記バッテリの安全度を決定するステップは、前記距離と第１閾値との間の第１比較を行い、前記第１比較の結果が前記距離は前記第１閾値を満たすことを示す場合、前記距離と第２閾値との間の第２比較を行うステップと、前記距離が前記第２閾値を満たさない場合にセルバランシングを行い、前記距離が前記第２閾値を満たす場合にユーザへのフィードバック出力を制御するために制御信号を生成するステップとを含み得る。
【００１６】
前記特徴データを算出するステップは、特徴抽出モデルを用いて前記アンバランスデータを前記特徴空間に射影するステップを含み、前記特徴抽出モデルは、正常バッテリデータの差情報に基づき入力データからバランスデータを抽出するために予め定義されたモデルであってもよい。
【００１７】
前記バッテリの安全度を決定するステップは、前記特徴抽出モデルが抽出した正常特徴に対応する正常特徴データの分布情報に基づいて、以前にモデリングされた特徴分布モデルを用いて前記分布情報を決定するステップを含み得る。
【００１８】
前記バッテリ管理方法は、前記バッテリの安全度と閾値とを比較して、比較結果に基づいてユーザへのフィードバック出力を制御するために制御信号を生成するステップをさらに含み得る。
【００１９】
前記バッテリの安全度と第１閾値との間の第１比較を行い、前記第１比較の結果が前記バッテリの安全度は前記第１閾値を満たさないことを示す場合、前記バッテリの安全度と第２閾値との間の第２比較を行うステップと、前記バッテリの安全度が前記第２閾値を満たす場合にセルバランシングを行い、前記バッテリの安全度が前記第２閾値を満たさない場合にユーザへのフィードバック出力を制御するために制御信号を生成するステップとをさらに含み得る。
【００２０】
前記アンバランスデータを算出するステップは、予め決定したタイムウィンドウのサイズに対応する大きさを有する前記物理量差情報に基づいて前記アンバランスデータを導出するステップと、前記の導出されたアンバランスデータを前記予め決定したタイムウィンドウのサイズに対応する容量を有するバッファに格納するステップとを含み得る。
【００２１】
前記アンバランスデータを算出するステップは、互いに異なる第１物理量及び第２物理量に基づいて個別的に算出された第１物理量差情報及び第２物理量差情報から前記アンバランスデータを導出するステップを含み、前記第１物理量及び前記第２物理量のそれぞれは、複数のバッテリの１つ以上の互いに異なる物理属性の測定値を示し得る。
【００２２】
前記アンバランスデータは、前記物理量の平均値と前記複数のバッテリそれぞれの物理量との間の差を示す第１差情報、又は前記第１差情報の平均値と、前記物理量の最大値と最小値との間の差を示す第２差情報と、前記複数のバッテリそれぞれの物理量と前記最大値との間の差を示す第３差情報、又は前記第３差情報の平均値と、前記複数のバッテリそれぞれの物理量と前記最小値との間の差を示す第４差情報、又は前記第４差情報の平均値のうち少なくとも１つを含み得る。
【００２３】
前記アンバランスデータは、電圧測定値である第１物理量及び温度測定値である第２物理量のそれぞれに対して、前記第１差情報、前記第２差情報、前記第３差情報、及び前記第４差情報のうち少なくとも１つを含み得る。
【００２４】
前記複数のバッテリに対するアンバランス値を決定するために、前記第１物理量に対応するアンバランスデータの正規化値を前記第２物理量に対応するアンバランスデータの正規化値に加えるステップをさらに含み得る。
【００２５】
一側面に係るバッテリ管理方法は、複数のバッテリそれぞれの物理量データを形成する対応物理量が動的に変化するときの前記複数のバッテリそれぞれの物理量データを取得するステップと、前記物理量データから導出された物理量差情報に基づいてアンバランスデータを算出するステップと、特徴抽出モデルを用いて前記アンバランスデータから特徴データを抽出するステップと、前記特徴データが分布する特徴空間の正常領域を定義するためにモデリングされた特徴分布モデルと前記の抽出された特徴データとの間の類似度を推定するステップと、前記の推定された類似度に基づいてバッテリ状態を決定するステップとを含む。
【００２６】
前記特徴抽出モデルは、正常バッテリデータの差情報に基づき、入力データからバランスデータの正常特徴を抽出するために予め定義されたモデルであり、前記特徴分布モデルは、前記特徴抽出モデルを用いて前記バランスデータから抽出された前記正常特徴に対応する正常特徴データの分布情報に基づいて生成されたモデルであり得る。
【００２７】
前記類似度を推定するステップは、前記正常特徴データの確率分布情報に基づいて前記の抽出された特徴データの分布情報に対応する確率データを算出するステップを含み得る。
【００２８】
前記類似度を推定するステップは、正常バッテリデータの分布に対応する前記正常領域の基準点と前記の抽出された特徴データの分布情報に対応する分布位置との間の距離を算出するステップを含み得る。
【００２９】
前記類似度を推定するステップは、前記距離と第１閾値との間の第１比較を行い、前記第１比較の結果が前記距離は前記第１閾値を満たすことを示す場合、前記距離と第２閾値との間の第２比較を行うステップを含み、前記バッテリ状態を決定するステップは、前記距離が前記第２閾値を満たさない場合、セルバランシングが実行されなければならないものと決定し、前記距離が前記第２閾値を満たす場合、前記バッテリ状態を異常状態として決定するステップを含み得る。
【００３０】
前記類似度を推定するステップは、前記類似度に対応する数値と第１閾値との間の第１比較を行い、前記第１比較の結果が前記数値は前記第１閾値を満たさないことを示す場合、前記数値と第２閾値との間の第２比較を行うステップを含み、前記バッテリ状態を決定するステップは、前記数値が前記第２閾値を満たす場合、セルバランシングが実行されなければならないものと決定し、前記数値が前記第２閾値を満たさない場合、前記バッテリ状態を異常状態として決定するステップをさらに含み得る。
【００３１】
前記アンバランスデータを算出するステップは、予め決定したタイムウィンドウのサイズに対応する大きさを有する前記物理量差情報に基づいて前記アンバランスデータを導出するステップと、前記の導出されたアンバランスデータを前記予め決定したタイムウィンドウのサイズに対応する容量を有するバッファに格納するステップとを含み得る。
【００３２】
前記アンバランスデータを算出するステップは、互いに異なる第１物理量及び第２物理量に基づいて個別的に算出された第１物理量差情報及び第２物理量差情報から前記アンバランスデータを導出するステップを含み、前記第１物理量及び前記第２物理量のそれぞれは、複数のバッテリの１つ以上の互いに異なる物理属性の測定値を示し得る。
【００３３】
一側面に係るバッテリ管理装置は、複数のバッテリそれぞれの物理量データを形成する対応物理量が動的に変化するときの前記複数のバッテリそれぞれの物理量データを取得するインタフェースと、前記物理量データから導出された物理量差情報に基づいてアンバランスデータを算出し、前記アンバランスデータを特徴空間に射影して前記物理量データに対する特徴データを算出し、前記特徴データの決定された分布情報に基づいて前記複数のバッテリの１つ以上に対するバッテリの安全度を決定する１つ以上の処理デバイスとを含む。
【００３４】
前記バッテリ管理装置は、前記複数のバッテリと、前記複数のバッテリの前記物理量が動的に変化するときの前記複数のバッテリから前記物理量を測定し、前記物理量データの取得のために前記の測定された物理量を前記インタフェースに提供する複数のセンサとを含み得る。
【００３５】
前記バッテリ管理装置は、前記複数のバッテリ及び複数のセンサを含む電気自動車又はハイブリッド自動車の電子制御ユニット（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ：ＥＣＵ）とローカル通信し、前記複数のセンサは、前記複数のバッテリの物理量が動的に変化するときの前記複数のバッテリから前記物理量を測定し、前記物理量データの取得のために前記の測定された物理量を前記インタフェースに提供し得る。
【発明の効果】
【００３６】
一実施形態によると、バッテリの異常状態をより正確に推定することができる。また、バッテリの危険度又はバッテリの安全度がより正確に決定され、ユーザはバッテリの搭載されたシステムにおいて適切な時期に適切な措置を取ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１Ａ】２つの例示的なバッテリの物理量及び物理量間の差の情報を説明するための図である。
【図１Ｂ】２つの例示的なバッテリの物理量及び物理量間の差の情報を説明するための図である。
【図２】一実施形態に係るバッテリ管理方法を説明するためのフローチャートである。
【図３】一実施形態に係る特徴抽出モデルを説明するための図である。
【図４Ａ】一実施形態に係る正常特徴データを説明するための図である。
【図４Ｂ】一実施形態に係る正常特徴データを説明するための図である。
【図５】一実施形態に係る特徴データを説明するための図である。
【図６】一実施形態に係るバッテリの安全度の推定を説明するための図である。
【図７Ａ】一実施形態に係る第１バッテリと第２バッテリのバッテリの安全度を説明するための図である。
【図７Ｂ】一実施形態に係る第１バッテリと第２バッテリのバッテリの安全度を説明するための図である。
【図７Ｃ】一実施形態に係る第１バッテリと第２バッテリのバッテリの安全度を説明するための図である。
【図８】一実施形態に係るバッテリ管理方法の他の一例を説明するためのフローチャートである。
【図９】一実施形態に係るバッテリ管理方法の更なる一例を説明するためのフローチャートである。
【図１０】一実施形態に係るバッテリ管理装置の一例を説明するためのブロック図である。
【図１１】一実施形態に係るバッテリ管理装置の他の一例を説明するための図である。
【図１２】一実施形態に係るバッテリ管理装置の動作を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００３８】
以下、添付する図面を参照しながら実施形態を詳細に説明する。
【００３９】
以下の特定な構造的乃至機能的な説明は、単に実施形態を説明するための目的で例示するものであり、特許出願の範囲が本明細書に説明された内容に限定されるものと解釈されることはない。
【００４０】
説明する分野に属する通常の知識を有する者であれば、このような記載から様々な修正及び変形が可能である。本明細書で「一実施形態」又は「実施形態」に対する言及はその実施形態と関連して説明する特定の特徴、構造又は特性が少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味し、「一実施形態」又は「実施形態」に対する言及が全て同一の実施形態を指すものと理解されるべきではない。
【００４１】
第１又は第２などの用語は、複数のコンポーネントを区分するために用いることができるが、構成要素が第１又は第２などの用語によって限定されると解釈されてはいけない。また、実施形態で用いる用語は、単に特定の実施形態を説明するために用いられるものであって、実施形態を限定しようとする意図はない。単数の表現は文脈上明白に異なるように意味しない限り、複数の表現を含む。
【００４２】
本明細書において、「含む」又は「有する」などの用語は明細書に記載された特徴、数字、ステップ、処理、構成要素、部品又はその組み合わせの存在を指定するためのものであって、１つ又は複数の他の特徴や数字、ステップ、処理、構成要素、部品又はそれを組み合わせたものの存在又は付加の可能性を予め排除しないものとして理解されなければならない。
【００４３】
添付図面を参照して説明するに際し、符号に関係なく同一の構成要素には同一の参照符号を付与し、これに対する重複する説明は省略する。
【００４４】
図１Ａ〜図１Ｂは、２つの例示的なバッテリの物理量及び物理量差情報を説明するための図である。
【００４５】
バッテリは、バッテリモジュール又はバッテリセルを示す。したがって、複数のバッテリは、複数のバッテリモジュール又は複数のバッテリセルを示し得る。複数のバッテリが複数のバッテリモジュールを示す場合、それぞれのバッテリモジュールは１つ又は複数のバッテリセルを含む。バッテリモジュールに含まれる複数のバッテリセルは直列又は並列に接続される。一実施形態において、複数のバッテリモジュールは、例えば、バッテリパックとして直列に接続される。
【００４６】
複数のバッテリの物理量は、電圧、電流、及び／又は温度を含む。
【００４７】
図１Ａを参照すると、２つの例示的なバッテリ、すなわち、バッテリ１及びバッテリ２の測定された電圧が示されている。複数のバッテリの充放電などの使用によって複数のバッテリの電圧は動的に変わる。
【００４８】
図１Ｂを参照すると、測定された電圧に基づくバッテリ１及びバッテリ２のそれぞれに対する物理量の差を示している。それぞれの物理量の差はバッテリ１及びバッテリ２のそれぞれの偏差を示す。例えば、時間ｔにおいて、バッテリ１の電圧値がＶ１であり、バッテリ２の電圧値がＶ２であり、Ｖ１とＶ２の平均がＶａｖｅｒａｇｅである場合、時間ｔにおいて、バッテリ１の物理量差情報はＶ１−Ｖａｖｅｒａｇｅであり、バッテリ２の物理量差情報はＶ２−Ｖａｖｅｒａｇｅである。図１Ｂに示すように、それぞれのバッテリの物理量の差には特定の変化パターンが見られないこともある。それぞれのバッテリの使用が規則的でないため、それぞれのバッテリの物理量の差は特定の変化パターンを見せないこともある。バッテリの物理量の差が特定の変化パターンを見せないため、１つの閾値を用いてバッテリの状態を決定することは難しい。言い換えて表現すると、物理量の差を特定の閾値と比較してバッテリの状態を決定することは難しい。また、物理量の差が特定の変化パターンを見せないことから、バッテリの状態を決定するために用いられる定数の閾値を設定することが難しい。また、電圧が動的に変わらないとき（例えば、電気自動車の出発直前に）物理量の差が決定され、物理量の差を閾値と比較すれば、バッテリ状態に対する決定は正確でない。異常の決定は、バッテリをどれ程使用したかを考慮していないからである。また、物理量の差は、対応物理量よりも小さい値を有し（例えば、物理量の差は０〜０．２Ｖの範囲内の値を有する）、物理量の差はセンサ誤差に敏感である。そのため、バッテリの状態が間違って決定される確率が高く、決定エラーが大きいこともある。また、バッテリが使用中ではない場合（例えば、物理量の動的変化がない場合）に物理量の差が考慮されることになると、バッテリ異常決定の信頼度は低下する。
【００４９】
図２は、一実施形態に係るバッテリ管理方法の一例を説明するためのフローチャートである。図２に示されたバッテリ管理方法は、バッテリ管理装置によって実行される。バッテリ管理装置は１つ又は複数のプロセッサを含んでよく、１つ又は複数のメモリを含んでよい。プロセッサは、メモリを参照しながらバッテリ管理方法を行うことができる。
【００５０】
図２を参照すると、バッテリ管理装置は、複数のバッテリに関する物理量を受信する（Ｓ２１０）。ここで、バッテリは、バッテリセル又はバッテリモジュールであり得る。複数のバッテリの物理量は、１つ又は複数のセンサを含む検出システムによって検出又は測定される。実施形態によると、バッテリ管理装置は、複数のバッテリ及び検出システムを含む。また、複数のセンサは、複数のバッテリそれぞれに含まれる。検出システムは、測定された又は検出された物理量をバッテリ管理装置又はバッテリ管理装置の他の構成要素に伝達する。例えば、検出システムは、予め決定した時間間隔で（例えば、１秒間隔で）複数のバッテリそれぞれの電圧データ、電流データ、及び／又は温度データを収集し、電圧データ、電流データ及び／又は温度データをバッテリ管理装置に伝達する。予め決定した時間間隔は、全てのバッテリ又は物理量に対して同一である。また、予め決定した時間間隔は変化し得る。検出システムは、予め決定した時間まで且つ／又はそれぞれのデータがバッテリ管理装置によって要求されるまで、収集されたデータを格納する。また、検出システムは、測定した直後に収集されたデータをバッテリ管理装置に伝達し得る。
【００５１】
検出された物理量は動的に変化し得る。また、検出された物理量は互いに異なるパターンを有する。例えば、複数のバッテリが充電及び放電される電気自動車のような物理的アプリケーションのために用いられる場合、複数のバッテリそれぞれの対応物理量は充放電パターンが個別的に示される。
【００５２】
バッテリ管理装置は、タイムウィンドウのサイズに対応する大きさを有するバッファに物理量を格納する。バッファのサイズは、受信した物理量を格納するほどのサイズである。バッファに物理量が格納された場合、バッテリ管理装置はバッファにアクセスする。例えば、伝達された全ての物理量がバッファに格納された場合、バッテリ管理装置はステップＳ２２０のような動作を行うように設定される。
【００５３】
バッテリ管理装置は、バッファに格納された複数のバッテリの物理量に基づいて算出された物理量差情報を用いてアンバランスデータを取得（例えば、算出又は導出）する（Ｓ２２０）。一実施形態において、バッテリ管理装置は、複数のバッテリの第１物理量に基づいて第１物理量差情報を算出し、第１物理量差情報を用いてアンバランスデータを導出する。
【００５４】
一例として、バッテリ管理装置は、ｎ個のバッテリセルの電圧データＶ１、Ｖ２、...、Ｖｎの平均Ｖａｖｅｒａｇｅを算出し、Ｖ１、Ｖ２、...、ＶｎのそれぞれとＶａｖｅｒａｇｅとの間の第１電圧差情報を算出する。ｎ個の第１電圧差情報がアンバランスデータとして算出される。算出結果が負数である場合に絶対値が適用される。また、バッテリ管理装置は、ｎ個の第１電圧差情報の平均、分散、及び／又は標準偏差をアンバランスデータとして算出する。また、バッテリ管理装置は、ｎ個の第１電圧差情報の絶対値の平均、分散、及び／又は標準偏差をアンバランスデータとして算出する。
【００５５】
他の一例として、バッテリ管理装置は、Ｖ１、Ｖ２、...、Ｖｎのうち最大Ｖｍａｘと最小Ｖｍｉｎを決定し、ＶｍａｘとＶｍｉｎとの間の第２電圧差情報をアンバランスデータとして算出する。
【００５６】
更なる一例として、バッテリ管理装置は、Ｖ１、Ｖ２、...、ＶｎのそれぞれとＶｍａｘとの間の第３電圧差情報を算出したり、Ｖ１、Ｖ２、...、ＶｎのそれぞれとＶｍｉｎとの間の第４電圧差情報を算出したりする。ここで、ｎ個の第３電圧差情報がアンバランスデータとして算出されたり、ｎ個の第４電圧差情報がアンバランスデータとして算出されたりする。また、バッテリ管理装置は、ｎ個の第３電圧差情報の平均、分散、及び／又は標準偏差をアンバランスデータとして算出する。また、バッテリ管理装置は、ｎ個の第３電圧差情報の絶対値の平均、分散、及び／又は標準偏差をアンバランスデータとして算出する。また、バッテリ管理装置は、ｎ個の第４電圧差情報の平均、分散、及び／又は標準偏差をアンバランスデータとして算出する。また、バッテリ管理装置は、ｎ個の第４電圧差情報の絶対値の平均、分散、及び／又は標準偏差をアンバランスデータとして算出する。
【００５７】
アンバランスデータの導出は、一実施形態に係る例示的な事項に過ぎず、アンバランスデータの導出は以上で説明した内容によって限定されることはない。
【００５８】
一実施形態において、バッテリ管理装置は、複数のバッテリの第２物理量に基づいて第２物理量差情報を算出し、第２物理量差情報に基づいて、又は、第１物理量差情報及び第２物理量差情報の両方に基づいてアンバランスデータを導出することができる。ここで、第２物理量は、第１物理量の属性と他の属性を有する。例えば、第２物理量は、複数のバッテリそれぞれの測定された温度を示し、測定された温度に関する情報は、検出システムによってバッテリ管理装置に伝達される。バッテリ管理装置は、複数のバッテリセルの温度データに基づいて温度差の情報を算出する。バッテリ管理装置は、上記で説明した第１電圧差情報乃至第４電圧差情報のうちいずれか１つと同じ方式で温度差の情報を算出する。また、バッテリ管理装置は、電圧差情報と温度差の情報に基づいてアンバランスデータを導出する。例えば、バッテリ管理装置は電圧差情報と温度差の情報を正規化し、正規化された電圧差情報と温度差の情報を合わせてアンバランスデータを導出する。合わせた結果がアンバランスデータであり得る。また、更なる物理量がアンバランスデータを導出するために考慮され得る。
【００５９】
バッテリ管理装置は、導出されたアンバランスデータをバッファに格納する。ここで、バッファは伝達された物理量を格納したバッファ又は他のバッファであり得る。また、バッテリ管理装置は、バッファに格納されたアンバランスデータ量がタイムウィンドウのサイズに対応するかを判定する（Ｓ２３０）。タイムウィンドウのサイズは、バッファに格納されたアンバランスデータ量及び／又はバッファの容量に対応する。バッテリ管理装置は、格納されたアンバランスデータのサイズ又はアンバランスデータ量がバッファの設定された又は限界容量のサイズに対応するか、又は近接するかを判定する。アンバランスデータ量がタイムウィンドウのサイズに対応しない場合、バッテリ管理装置は追加アンバランスデータを導出し、バッファに格納する。バッファが充填された場合、バッテリ管理装置はバッファにアクセスしてアンバランスデータを取り戻す（ｒｅｔｒｉｅｖｅ）。
【００６０】
バッテリ管理装置は、取り戻されたアンバランスデータを特徴空間に射影して特徴データを取得（例えば、算出又は導出）する（Ｓ２４０）。一実施形態において、バッテリ管理装置は、特徴抽出モデルを用いて特徴データを特徴空間に射影する。そのため、特徴データは、特徴抽出モデルに依存する特定の特徴空間に分布するものとして示される。
【００６１】
特徴抽出モデルは、バランスデータ（例えば、バッテリの正常動作を示すデータ）の特徴を抽出するために予め定義されたモデルや、予め学習されたモデルであり得る。例えば、特徴抽出モデルは、検出された物理量に基づいてバッテリの異常又は安全度が決定される前に、トレーニング差情報から予め定義又は予め学習される。バランスデータは、正常に動作するバッテリのデータ（例えば、正常バッテリの放電使用パターンに基づくデータ）又は正常バッテリデータの導出された又は提供された差情報に基づいて、予め学習されたり導き出されたりする。正常バッテリデータは、過充電、過放電、熱暴走、爆発、接触エラー、又は電力減少のような異常が発生しない正常バッテリの使用履歴データを示す。特徴抽出モデルについては図３を参照して詳しく説明する。
【００６２】
バッテリ管理装置は、算出された特徴データの分布情報に基づいてバッテリの安全度を推定する（Ｓ２５０）。バッテリ管理装置は、特徴分布モデルを用いて特徴データの分布情報を決定する。
【００６３】
特徴分布モデルは、検出された物理量に基づいてバッテリの安全度又は異常が決定される前にモデリングされる。例えば、バランスデータの対応特徴に対応する正常特徴データが予め取得される。一例として、正常特徴データが予め算出又は導き出される。特徴分布モデルは、正常特徴データの分布情報に基づいて予めモデリング又は学習される。特徴分布モデルによって正常領域（一例として、正常範囲）が定義される。例えば、特徴分布モデルは、アンバランス特徴モデルのために用いられた同一の正常バッテリの動作領域又は範囲を学習する。そのため、特徴分布モデルは、算出された特徴情報から動作領域又は範囲をより容易に認知又は取り戻すことができる。複数の正常バッテリそれぞれの性能は実質的に差がないこともある。そのため、正常バッテリデータは互いに実質的には同一であり、多くのバランスデータは０又は０に近い値を有する。正常特徴データは、特徴空間の原点に位置したり原点に近接したりするように分布する。正常領域又は正常範囲は、特徴空間の原点を取囲む領域である。また、特徴分布モデルがモデリングされる場合、バッテリ状態が異常状態であるか正常状態であるかを決定するために用いられる閾値が設定されたり決定されたりする。例えば、正常領域の決定された又は選択された境界に基づいて閾値が設定され得る。
【００６４】
特徴分布モデルは、マシンラーニングによってトレーニングされる。マシンラーニングは、例えば、ディープラーニング（Ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）、サポートベクトルマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）、隠れマルコフモデル（Ｈｉｄｄｅｎ  Ｍａｒｋｏｖ  Ｍｏｄｅｌ）、回帰分析（Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）、ニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、単純ベイズ分類（Ｎａｉｖｅ  Ｂａｙｅｓ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）、及び／又は決定木（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅ）を含む。
【００６５】
一実施形態において、バッテリ管理装置は、現在の算出された特徴データが特徴抽出モデルに類似する程度を数値化する。数値化された程度はバッテリの安全度を示す。例えば、バッテリ管理装置は、正常領域に対応する確率分布情報を用いて特徴データの分布情報に対応する確率データを算出する。正常領域に対応する確率分布情報は、予め算出されたバランシングデータの平均及び分散を含む。言い換えて表現すると、バッテリ管理装置は、予め算出されたバランシングデータの平均及び分散に基づいて特徴データの分布情報に対応する確率データを算出する。確率データは、ステップＳ２６０で確率閾値と比較される。異なる一例として、バッテリ管理装置は、特徴データと正常領域との間の距離を算出する。距離はステップＳ２６０で距離閾値と比較される。バッテリ管理装置は正常領域の基準点を設定し、基準点と特徴データの分布位置との間の距離を算出する。正常領域の基準点は、例えば、正常領域の原点又は正常特徴データが最も多く分布した位置であり得る。バッテリ管理装置は、ユークリッド距離及び／又はマハラノビス距離を算出する。
【００６６】
バッテリ管理装置は、決定されたバッテリの安全度と閾値とを比較する（Ｓ２６０）。ここで、閾値は上記で説明した閾値であり、特徴分布モデルがモデリングされる場合に設定される。上記で説明の、算出された確率データがバッテリの安全度のインジケーションとして考慮されるとき、バッテリの安全度が確率閾値を満たさないと判定されれば（例えば、バッテリの安全度が確率閾値よりも小さければ）、バッテリ管理装置は、フィードバックの出力のための制御信号を生成したりして、フィードバック出力装置を制御する（Ｓ２７０）。バッテリの安全度が確率閾値を満たさないとき、バッテリ状態は異常状態であることを示す。この場合、視覚的、聴覚的、及び触覚的な方式のフィードバックのいずれか１つ又はその組合せが出力される。確率データに対する考慮とは異なって、基準点と特徴データとの間の決定された距離がバッテリの安全度のインジケーションであるとき、バッテリの安全度が設定された距離閾値を満たす場合（例えば、バッテリの安全度が設定された距離閾値を超える場合）、バッテリ管理装置はフィードバックの出力のための制御信号を生成する。正常領域の基準点と特徴データの分布位置との間の距離が距離閾値を満たすと判定された場合、バッテリ管理装置はフィードバックの出力のための制御信号を生成する。
【００６７】
複数のバッテリで構成されたバッテリパックから取得された物理量情報は、バッテリの内部状態による物理量の変化又は変動だけではなく、バッテリの使用による電流変化に基づく物理量の変化を含む。バッテリ使用による電流変化がバッテリパックに同一に適用されるため（バッテリパックを構成している複数のバッテリモジュールは互いに直列に接続され、複数のバッテリモジュールには電流変化が同一に適用される）、複数のバッテリの物理量の差に基づいて算出されたアンバランスデータには、バッテリ使用による電流変化の影響が相殺される効果があり、各バッテリの内部状態による差情報のみが残る。したがって、バッテリ管理装置は、バッテリ使用による電流変化及び／又は電圧変化の影響なしで独立的にバッテリの異常有無を決定することができる。また、バッテリ管理装置は、アンバランスデータから抽出された特徴データを用いてバッテリの異常有無を決定することができるため、バッテリ管理方法は、検出された物理量の全てを用いてバッテリの異常有無を決定する方法よりも算出速度が速い。また、バッテリ管理装置は、予め決定した時間間隔ごとにバッテリの異常有無を決定し、物理量が動的に変化する状況でもバッテリの異常有無を決定することができ、異常状態の検出に対する信頼度を確保することができる。
【００６８】
図３は、一実施形態に係る特徴抽出モデルを説明するための図である。図３を参照すると、バッテリ管理装置は、アンバランスデータ３１０を特徴空間に射影して特徴データ３３０を取得したり抽出したりする。ここで、バッテリ管理装置は、特徴抽出モデル３２０を用いてアンバランスデータ３１０を特徴空間に射影する。
【００６９】
特徴抽出モデル３２０は、上記で説明したように予め定義されたモデルである。例えば、複数の正常バッテリの充放電によって動的に変化（又は変動）する正常物理量（例えば、複数の正常バッテリの電圧、電流、及び／又は温度）が検出又はシミュレーションされ、トレーニングデータとして記録される。複数の正常バッテリの正常物理量に基づいて対応正常物理量差情報が算出される。複数の正常バッテリは、複数のバッテリが異常なしで正常動作すると確認されるときに算出された物理量差情報又は以前の物理量に基づいて検査される基盤バッテリであり得る。正常物理量差情報は、上記で説明した第１電圧差情報乃至第４電圧差情報のうちいずれか１つと同じ方式により算出される。バランスデータは、正常物理量差情報に基づいて導き出される。ここで、バランスデータに次元減少関数が適用されて正常特徴データが導き出される。次元減少関数は、例えば、ＰＣＡ（Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）、ＬＤＡ（Ｌｉｎｅａｒ  Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）などの特徴抽出関数を含む。バランスデータに次元減少関数が適用される場合にバランスデータの次元は減少し、バランスデータの特徴を示す正常特徴データが導き出される。バランスデータは、正常特徴データでマッピングされるが、マッピングに必要な情報がモデリングされて特徴抽出モデル３２０が生成される。特徴抽出モデル３２０はバッテリ管理装置に予め格納され、現在の特徴データを抽出するために使用される。
【００７０】
図３に示すように、アンバランスデータ３１０の次元はｄであり、特徴抽出モデル３２０の次元はｄ×ｐであり、特徴データ３３０の次元はｐである。高次元のアンバランスデータ３１０は低次元の特徴データ３３０に変換される。バッテリ管理装置は、複数のバッテリを含むバッテリパックの異常状態を検出するために特徴データ３３０を用いる。バッテリの異常はデータの全てよりも次元の減少したデータ又はデータの一部に基づいて決定され、次元減少によって異常状態の検出に必要な算出速度が増加し得る。そのため、バッテリ管理方法が実行される場合、高次元の収集された物理量又はアンバランスデータに存在し得るノイズ（例えば、ノイズはバッテリ内部抵抗、センサ誤差、及びデータ損失などによって引き起こされる）の影響が減少する。同様に、バッテリ管理方法を行うバッテリ管理装置はノイズにロバスト（ｒｏｂｕｓｔ）である。
【００７１】
図４Ａ〜図４Ｂは、一実施形態に係る正常特徴データを説明するための図である。
【００７２】
図４Ａを参照すると、特徴空間４００に正常特徴データが分布されている。
【００７３】
正常領域４０１〜４０４が定義又は選択される場合、バッテリ管理装置は、算出された特徴データが正常領域４０１〜４０４に分布又は位置するかを決定し、バッテリの安全度を推定する。
【００７４】
図４Ｂを参照すると、確率分布情報が示されている。図４Ｂのグラフに示すｘ軸は正常特徴データに対応するランダム変数を示し、ｙ軸は確率密度を示す。図４Ｂのグラフに示す点線内の領域は正常領域４０１〜４０４に対応する。特徴分布モデルが生成されながら正常特徴データの平均及び分散が算出され、確率分布情報が算出される。特徴空間の原点又は原点の近くに正常特徴データが主に分布し、特徴空間の原点又は原点の近くの確率密度は高い。
【００７５】
図５は、一実施形態に係る特徴データを説明するための図である。
【００７６】
図４Ａに示す正常特徴データの分布と比較すると、アンバランスデータからの特徴データは特徴空間５００の原点を基準にして左側により多く分布している。特徴データが正常領域以外に分布する場合、バッテリ管理装置はバッテリに異常が発生したと決定する。
【００７７】
図６は、一実施形態に係るバッテリの安全度の推定を説明するための図である。図６を参照すると、第１グラフ６１０〜第４グラフ６４０が示されている。
【００７８】
第１グラフ６１０には第１バッテリの電圧データが示されている。一実施形態において、バッテリ管理装置は、タイムウィンドウ６１１の時間ｔにおける第１バッテリの電圧データＶ１と異なるバッテリの電圧データＶを用いて、平均Ｖａｖｅｒａｇｅを算出し、Ｖ１−Ｖａｖｅｒａｇｅを用いてアンバランスデータを導出する。バッテリ管理装置は、タイムウィンドウ６１１内の予め決定した時間間隔ごとにアンバランスデータを導出する。例えば、タイムウィンドウ６１１の長さが１００秒であり、１秒ごとにアンバランスデータが導出される場合、バッテリ管理装置は、１００個のアンバランスデータを導出することができる。バッテリ管理装置は、タイムウィンドウ６１１に対応するアンバランスデータセットを導出する。同様に、バッテリ管理装置は、タイムウィンドウ６１２及びタイムウィンドウ６１３のそれぞれに対応するアンバランスデータセットを導出することができる。
【００７９】
第２グラフ６２０には、タイムウィンドウ６１１に対応するアンバランスデータセットが示されている。バッテリ管理装置は、特徴抽出モデルにアンバランスデータセットを入力して特徴データを取得する。バッテリ管理装置は、アンバランスデータセットから特徴データを抽出する。
【００８０】
第３グラフ６３０には、正常領域６３１が設定された特徴空間が示されている。正常領域６３１は、アンバランスデータセットを取得する前に定義された領域や設定された領域である。また、正常領域の境界は閾値に対応する。閾値は、バッテリの安全度を決定するために抽出されたアンバランスデータと比較される。
【００８１】
第４グラフ６４０には、時間によるバッテリの危険度が示されている。バッテリの安全度はバッテリの危険度の絶対値であって、バッテリの安全度とバッテリの危険度は実質的に同一であるか類似の尺度である。場合に応じて、バッテリ管理装置は、バッテリの安全度の代わりにバッテリの危険度を用いてバッテリの異常有無を決定することができる。バッテリ管理装置は、特徴データの分布情報に基づいてバッテリの危険度を推定し、バッテリの危険度を閾値と比較する。バッテリの危険度が閾値を満たさない場合（例えば、バッテリの危険度が閾値よりも小さい場合）、ユーザにフィードバックが出力される。
【００８２】
図７Ａ〜図７Ｃは、一実施形態に係る第１バッテリと第２バッテリのバッテリの安全度を説明するための図である。ここで、第１バッテリは正常バッテリを示し、第２バッテリは異常状態であるバッテリを示す。
【００８３】
図７Ａを参照すると、ボックス７１０の左側グラフは第１バッテリの電圧データを示し、右側グラフは第１バッテリに対応するアンバランスデータを示す。グラフ７２０の左側グラフは第２バッテリの電圧データを示し、右側グラフは第２バッテリに対応するアンバランスデータを示す。
【００８４】
第１バッテリ及び第２バッテリの電圧データは動的に変化（又は変動）する。より具体的に、第１バッテリ及び第２バッテリの電圧データは、充放電パターンとユーザプロファイルパターンを含む。ここで、ユーザプロファイルパターンは、どれ程速いか、遅いかなどのように（例えば、ユーザが加速したか又はブレーキを踏んだか）電気移動体又は車両のユーザがどのように運転したかを示す１つ以上のパターンを示す。
【００８５】
図７Ｂは、第１バッテリ及び第２バッテリの電圧データに基づいて推定されたバッテリの安全度を説明するための図であり、図７Ｃは、第１バッテリ及び第２バッテリのアンバランスデータに基づいてバッテリの安全度を説明するための図である。図７Ｂ〜図７Ｃにはバッテリの危険度が図示されているが、上記で説明したように、バッテリの安全度はバッテリの危険度と実質的に同一であるか類似の尺度である。
【００８６】
図７Ｂを参照すると、第１バッテリ及び第２バッテリの電圧データそれぞれに対応する特徴データが特徴空間７３０に分布している。第１バッテリ及び第２バッテリそれぞれの充放電パターンとユーザプロファイルパターンが除去されないため、第１バッテリの特徴データと第２バッテリの特徴データが区別されないよう特徴空間７３０に分布する。
【００８７】
グラフ７４０には、第１バッテリ及び第２バッテリそれぞれのバッテリの危険度が示されている。実線が第１バッテリのバッテリの危険度であり、点線が第２バッテリのバッテリの危険度である。第１バッテリ及び第２バッテリのバッテリの危険度は互いに区別されない。また、バッテリの危険度が時間に応じて動的に変化し、バッテリ管理装置は、第２バッテリの異常有無を正確に決定し難い。そのため、バッテリ管理装置は、第２バッテリのバッテリの危険度を特定の閾値と比較して第２バッテリの異常有無を正確に決定することができない。
【００８８】
図７Ｃを参照すると、第１バッテリ及び第２バッテリのアンバランスデータのそれぞれに対応する特徴データが特徴空間７５０に分布している。ｘ軸を基準にして、第１バッテリの特徴データは−５と０との間に主に分布し、第２バッテリの特徴データは−１５と０との間に分布している。第２バッテリの特徴データの場合、第１バッテリの特徴データよりも左側に偏向して分布している。第１バッテリの特徴データと第２バッテリの特徴データが区別されるよう特徴空間７５０に分布する。
【００８９】
特徴空間７５０において各特徴データの分布を実現するために、バッテリ管理装置は、物理量の充放電パターンとユーザプロファイルパターンのような動的変化パターンを除去する。より具体的に、バッテリパックに直列に接続された複数のバッテリモジュールの電流値は同一である。又は、１つのバッテリモジュールに直列に接続されたバッテリセルの電流値は同一である。電圧データの動的変化は、要求電力による電流の変化とバッテリの内部抵抗の変化によって発生し得る。電流が変化すると、複数のバッテリセルの電圧データが共通して変化する。言い換えて表現すれば、電流が変化すると、複数のバッテリモジュールそれぞれの電圧データは共通の動的変化パターンを含む。そのため、複数のバッテリモジュール間の電圧差が算出される場合、共通の動的変化パターンが除去される。電圧差は電流の変化に関わらず複数のバッテリモジュールの内部抵抗の間の差に比例する。
【００９０】
第１バッテリ及び第２バッテリのアンバランスデータの場合、第１バッテリ及び第２バッテリの物理量の動的変化パターンが除去され、第１バッテリ及び第２バッテリの特徴データは区別されるように分布する。
【００９１】
図７Ｃに示すグラフ７６０には、第１バッテリ及び第２バッテリそれぞれのバッテリの危険度が示されている。第１バッテリのバッテリの危険度は領域７６１に属し、第２バッテリのバッテリの危険度は領域７６２に属する。ここで、領域７６１は正常領域であり、領域７６２は異常領域である。閾値に基づいて第１バッテリのバッテリの危険度と第２バッテリのバッテリの危険度とが区分され得る。アンバランスデータから抽出された特徴データを用いる場合、バッテリ管理装置はバッテリの異常有無を正確に決定することができる。
【００９２】
図８は、一実施形態に係るバッテリ管理方法の他の一例を説明するためのフローチャートである。図８に示されたバッテリ管理方法は、バッテリ管理装置によって実行される。ステップＳ８１０〜ステップＳ８５０は、図２に示されたステップＳ２１０〜ステップＳ２５０と同一であるため、詳細な説明は省略する。
【００９３】
バッテリ管理装置は、バッテリの安全度が第１閾値を満たさないか否かを判定する（Ｓ８６０）。例えば、バッテリ管理装置は、バッテリの安全度が第１閾値よりも小さいかを判定する。バッテリの安全度が第１閾値を満たさないと判定されれば、バッテリ管理装置は、バッテリの安全度が第２閾値を満たすか否かを判定する（Ｓ８７０）。例えば、バッテリ管理装置は、バッテリの安全度が第２閾値よりも大きいかを判定する。バッテリの安全度が第２閾値を満たすと判定された場合、バッテリ管理装置はセルバランシングを行う（Ｓ８８０）。バッテリの安全度が第２閾値を満たさないと判定されれば、バッテリ管理装置はフィードバックの出力のための制御信号を生成する（Ｓ８９０）。実装に応じて、バッテリの安全度が第２閾値を満たさないと判定されれば、バッテリ管理装置はセルバランシングを行う。
【００９４】
図９は、一実施形態に係るバッテリ管理方法の更なる一例を説明するためのフローチャートである。図９に示されたバッテリ管理方法は、バッテリ管理装置によって実行される。
【００９５】
バッテリ管理装置は、複数のバッテリの第１物理量に基づいて算出された物理量差情報を用いてアンバランスデータを導出する（Ｓ９１０）。例えば、バッテリ管理装置は、タイムウィンドウのサイズだけの物理量差情報を用いてアンバランスデータを導出し、タイムウィンドウのサイズに対応するサイズを有するバッファにアンバランスデータを格納する。
【００９６】
一実施形態において、バッテリ管理装置は、第１物理量とは異なる物理属性を有する第２物理量に基づいて第２物理量差情報を算出し、第２物理量差情報をさらに用いてアンバランスデータを導出することができる。
【００９７】
バッテリ管理装置は、特徴抽出モデルを用いてアンバランスデータから特徴データを抽出する（Ｓ９２０）。ここで、特徴抽出モデルは、正常バッテリデータの差情報に基づいて導出されたバランスデータの特徴を抽出するために予め定義されたモデルであり得る。
【００９８】
バッテリ管理装置は、抽出された特徴データが分布する特徴空間の正常領域を定義するためにモデリングされた特徴分布モデルと抽出された特徴データとの間の類似度を推定する（Ｓ９３０）。ここで、特徴分布モデルは、特徴抽出モデルが抽出した特徴に対応する正常特徴データの分布情報に基づいて生成される。バッテリの動作が異常現象を示さない場合に類似度は高く、バッテリの動作が異常現象を示す場合には類似度が低い。バッテリ管理装置は、類似度を推定するために類似度に対応する数値（例えば、類似の程度又は比率）を算出する。
【００９９】
バッテリ管理装置は、推定された類似度に基づいてバッテリ状態を決定する（Ｓ９４０）。バッテリ状態は、例えば、正常状態又は異常状態であり得る。バッテリ管理装置は、数値と閾値とを比較してバッテリ状態を決定する。例えば、バッテリ管理装置は、正常特徴データの確率分布情報を用いて特徴データの分布情報に対応する確率データを算出する。バッテリ管理装置は、確率データと確率閾値とを比較する。確率データが確率閾値を満たさない場合（例えば、確率データが確率閾値よりも小さい場合）、バッテリ管理装置はバッテリが異常状態であると決定する。異なる一例として、バッテリ管理装置は、正常領域の基準点と特徴データの分布情報に対応する分布位置との間の距離を算出する。バッテリ管理装置は、距離と距離閾値とを比較する。距離が距離閾値を満たす場合（例えば、距離が距離閾値よりも大きい場合）、バッテリ管理装置はバッテリが異常状態であると決定する。バッテリ管理装置は、確率比較及び距離比較のうちいずれか１つを行う。また実装に応じて、バッテリ管理装置は確率比較及び距離比較の両方を行うことができる。
【０１００】
一実施形態において、図９に示す方法は図８に示すステップＳ８６０〜ステップＳ８９０に類似のステップを含んでいる。一例として、確率データが第１閾値を満たさない場合、確率データが第２閾値を満たすか否かが追加的に考慮される。ここで、確率データが第１閾値を満たさずに第２閾値を満たす場合、バッテリ管理装置はセルバランシングを行うものと決定する。同様に、距離が第１閾値を満たさずに第２閾値を満たす場合、バッテリ管理装置はセルバランシングを行うものと決定する。
【０１０１】
図１〜図８を参照して説明された事項は、図９を参照して説明された事項に適用され得るため、詳細な説明は省略する。
【０１０２】
図１０は、一実施形態に係るバッテリ管理装置の一例を説明するためのブロック図である。図１０を参照すると、一実施形態に係るバッテリ管理装置１０００は、インタフェース１０１０、プロセッサ１０２０、及びメモリ１０３０を含む。
【０１０３】
１つ以上のセンサは複数のバッテリの物理量を収集し、収集された物理量をインタフェース１０１０に伝達する。インタフェース１０１０は複数の物理量を受信し、メモリに複数の物理量を格納する。ここで、物理量は動的に変化する。
【０１０４】
プロセッサ１０２０は、プロセッサ１０２０が物理量に基づいて算出した物理量差情報によってアンバランスデータを導出する。また、プロセッサ１０２０は、アンバランスデータを特徴空間に射影してアンバランスデータから特徴データを取得又は抽出する。プロセッサ１０２０は、特徴データの分布情報に基づいて対応バッテリに対するバッテリの安全度を推定（又は決定）する。プロセッサ１０２０は１つ以上の処理デバイスを示し得る。
【０１０５】
メモリ１０３０は、特徴データを取得するために用いられる特徴抽出モデルとバッテリの安全度の推定（又は決定）のために用いられる特徴分布モデルを格納する。
【０１０６】
プロセッサ１０２０は、図１〜図９を参照して説明されたバッテリ管理方法を具現化する。ここで、プロセッサ１０２０は、メモリ１０３０を参照しながら特徴抽出モデル及び特徴分布モデルを用いてバッテリ管理方法を具現化することができる。
【０１０７】
図１〜図９を参照して説明された事項は、図１０を参照して説明された事項に適用され得るため、詳細な説明は省略する。
【０１０８】
図１１は、一実施形態に係るバッテリ管理装置の他の一例を説明するための図である。
【０１０９】
バッテリ管理装置１１００は、物理量収集部１１１０、アンバランスデータ取得部１１２０、特徴データ取得部１１４０、特徴抽出モデル１１５０、特徴分布モデル１１６０、及びバッテリ安全度推定部１１７０を含む。物理量収集部１１１０、アンバランスデータ取得部１１２０、特徴データ取得部１１４０、特徴抽出モデル１１５０、特徴分布モデル１１６０、及びバッテリ安全度推定部１１７０のうちいずれか１つ又はその組合せは１つ以上の処理デバイスによって具現化される。物理量収集部１１１０、アンバランスデータ取得部１１２０、特徴データ取得部１１４０、特徴抽出モデル１１５０、特徴分布モデル１１６０、及びバッテリ安全度推定部１１７０のそれぞれは、他のハードウェア構成要素によって具現化され得る。例えば、アンバランスデータ取得部１１２０、特徴データ取得部１１４０、及びバッテリ安全度推定部１１７０は、図２又は図１０を参照して説明した処理デバイスによって具現化され得る。特徴抽出モデル１１５０及び特徴分布モデル１１６０は、図１０に示すメモリ１０３０に類似する、バッテリ管理装置のメモリに格納される。
【０１１０】
物理量収集部１１１０は、バッテリ部１１８０の物理量に対する測定又はセンサ情報を受信する。バッテリ部１１８０は複数のバッテリモジュール１１８１〜１１８３を含む。複数のバッテリモジュール１１８１〜１１８３のそれぞれの物理量を検出するセンサは、バッテリ部１１８０の内部又は外部に位置する。１つのセンサが複数のバッテリモジュール１１８１〜１１８３に接続し、複数のバッテリモジュール１１８１〜１１８３のそれぞれの物理量を検出する。また、複数のバッテリモジュール１１８１〜１１８３のそれぞれに対応するセンサが対応バッテリモジュールの物理量を検出する。センサは物理量を物理量収集部１１１０に伝達する。
【０１１１】
物理量収集部１１１０は、複数のバッテリモジュール１１８１〜１１８３のそれぞれに含まれる１つ又は複数のバッテリセルの物理量を受信する。複数のバッテリモジュール１１８１〜１１８３のそれぞれはセルモニタを含み、セルモニタは１つ又は複数のバッテリセルの物理量を検出して物理量収集部１１１０に伝達する。
【０１１２】
物理量の測定は、物理量収集部１１１０に直ちに又は遅延して伝達され得る。このような測定は、設定された区間で実行される。区間又は物理量の測定に対する他の特性は、特定センサが測定する物理量に応じて異なり得る。一実施形態において、物理量収集部１１１０は、複数のバッテリモジュール１１８１〜１１８３からの物理量の複数の測定値を収集又は格納するためのメモリを含む。メモリの容量に達するまで、又は他の考慮事項に基づいて、複数の測定値が特定タイムウィンドウの間に収集される。
【０１１３】
図１〜図９を参照して説明されたバッファの事項は、バッファ１１３０の事項に適用され得るため、詳細な説明は省略する。図１〜図１０を参照して説明された事項は、図１１を参照して説明された事項に適用され得るため、詳細な説明は省略する。
【０１１４】
図１２は、一実施形態に係るバッテリ管理装置の動作を説明するための図である。
【０１１５】
一実施形態に係るバッテリ管理装置は、電気移動体のような物理的アプリケーションに含まれ、物理的アプリケーションに含まれるバッテリパック又はバッテリモジュールの異常有無を決定し得る。例えば、図１２に示すように、電気自動車が走行して１つ以上のバッテリが使用される（一例として、１つ以上のバッテリが充放電される）間に（物理量は動的に変動する）、バッテリ管理装置は、バッテリモジュール又はバッテリセルの物理量に基づいて物理量差情報を算出し、物理量差情報を用いてアンバランスデータを取得する。電気自動車が走行する場合、物理量は電気自動車の走行パターンを含む。図７Ａに示す例のように、走行する間に伝達された物理量は充放電パターンとユーザプロファイルパターンを含む。走行パターンが含む物理量を用いて特徴データが取得されれば、走行パターンなどを除去したり、弱化させたりする追加動作がなくて、バッテリ状態決定に対する正確度は減少する。一実施形態に係るバッテリ管理装置は、走行パターンを含む物理量に基づいて物理量差情報を算出し、物理量差情報を用いてアンバランスデータを取得し、アンバランスデータから抽出された特徴データを用いてバッテリ状態を決定し得る。ここで、特徴データの抽出は特徴抽出モデルに従う。特徴抽出モデルは、評価された基盤バッテリの正常バッテリ動作、シミュレーションされたバッテリ動作、又は、理想的バッテリ動作に基づいて学習され得る。特徴抽出モデルは、ドライバの特定走行パターンをさらに考慮する。
【０１１６】
前述した物理的アプリケーションは例示的な事項に過ぎず、物理的アプリケーションは前述した例に限定されることはない。バッテリ管理装置は、電気移動体だけでなく、バッテリを用いる全ての物理的アプリケーションに適用され得る。例えば、バッテリ管理装置は、ノート型パソコン、タブレットコンピュータ、スマートフォン、又は、ウェアラブルデバイスなどの様々な形態の物理的アプリケーションに適用され得る。
【０１１７】
バッテリ状態が異常状態として決定された場合、電気自動車のコントローラは計器盤に視覚的フィードバックを出力したり、音声の聴覚的なフィードバックを出力したりする。
【０１１８】
一実施形態に係るバッテリ管理装置は、電気自動車が走行する間にバッテリの異常有無を決定し、バッテリの異常による事故の危険性を低下させ得ることで、バッテリの異常検出に対する信頼性を高めることができる。
【０１１９】
一実施形態によると、バッテリ管理装置は、チップ形態に具現化されてＥＣＵに搭載され得る。また、バッテリ管理装置は、物理的ボード又はユニット形態に具現されてＥＣＵと通信し得る。また、バッテリ管理装置は、電気自動車（又は、ハイブリッド自動車）又はエネルギー貯蔵装置（Ｅｎｅｒｇｙ  Ｓｔｏｒａｇｅ  Ｓｙｓｔｅｍ：ＥＳＳ）のような大容量バッテリ管理システムに搭載され得る。また、バッテリ管理装置は、充電可能なバッテリが搭載される電子機器又は機器管理システムに搭載され得る。
【０１２０】
また、一実施形態によると、バッテリ管理方法は、ファームウェア又はオペレーティングシステム上にてソフトウェアで具現化され得る。
【０１２１】
実施形態に係る方法は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、又はハードウェア構成要素及びソフトウェア構成要素の組合せで具現化される。例えば、本実施形態で説明した装置及び構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ  ｌｏｇｉｃ  ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ、マイクロコンピュータ、ＦＰＡ（ｆｉｅｌｄ  ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、又は命令を実行して応答する異なる装置のように、１つ以上の汎用コンピュータ又は特殊目的コンピュータを用いて具現化される。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）及びＯＳ上で行われる１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行する。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答してデータにアクセスし、データを格納、操作、処理、及び生成する。理解の便宜のために、処理装置は１つが使用されるものとして説明する場合もあるが、当該技術分野で通常の知識を有する者は、処理装置が複数の処理要素（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｅｌｅｍｅｎｔ）及び／又は複数種類の処理要素を含むことが分かるであろう。例えば、処理装置は、複数のプロセッサ又は１つのプロセッサ及び１つのコントローラを含む。また、並列プロセッサ（ｐａｒａｌｌｅｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）のような、他の処理構成も可能である。
【０１２２】
本実施形態による方法は、多様なコンピュータ手段を介して実施されるプログラム命令の形態で具現化され、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録される。記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独で又は組合せて含む。記録媒体及びプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計して構成されたものでもよいし、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり使用可能なものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような光磁気媒体、及びＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置を含む。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。ハードウェア装置は、本発明の動作を実行するために１つ以上のソフトウェアモジュールとして動作するように構成してもよく、その逆も同様である。
【０１２３】
以上、本発明の実施形態について図面を参照しながら詳細に説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的範囲から逸脱しない範囲内で多様に変更実施することが可能である。
【符号の説明】
【０１２４】
１０１０  インタフェース
１０２０  プロセッサ
１０３０  メモリ
１１１０  物理量収集部
１１２０  アンバランスデータ取得部
１１３０  バッファ
１１４０  特徴データ取得部
１１５０  特徴抽出モデル
１１６０  特徴分布モデル
１１７０  バッテリ安全度推定部
１１８０  バッテリ部
１１８１、１１８２、１１８３  バッテリモジュール
【図１Ａ】
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【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2017092028.tif 000016
【図１１】
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【図１２】
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