(57)【要約】  本発明は、バッテリ（１）の状態変数を推定するアルゴリズムを較正する方法に関し、第１時点における前記状態変数の内の第１の特徴値（１００）を検出することが可能にしてある前記バッテリの少なくとも１つの物理量を測定するステップ、前記第１時点及び第２時点間の期間（Ｐ１，Ｐ２，Ｐｘ，Ｐｘ＋１）を定義するステップ、前記第２時点における前記状態変数の内の第２の特徴値を検出することが可能にしてある前記バッテリの少なくとも１つの物理量を測定するステップ、前記期間の終了時点に、前記アルゴリズムにより求められる前記状態変数の推定値を前記第２の特徴値と比較するステップ（６１）、及び前記比較により前記アルゴリズムにおける少なくとも１つのパラメータを適合するステップ（６３）を含む。本発明はまた、前記方法を実施することが可能であり、バッテリの状態変数を決定する回路に関する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
バッテリ（１）の状態変数（ＳＯＣ）を推定するためのアルゴリズムを較正する方法において、
第１時点（ｔ０，ｔ１，ｔ２，ｔｘ）における前記状態変数の内の第１の特徴値（１００）を検出することが可能にしてある前記バッテリの少なくとも１つの物理量を測定するステップ、
前記第１時点及び第２時点（ｔ１，ｔ２，ｔｘ）間の期間（Ｐ１，Ｐ２，Ｐｘ，Ｐｘ＋１）を定義するステップ、
前記第２時点における前記状態変数の内の第２の特徴値（１００）を検出することが可能にしてある前記バッテリの少なくとも１つの物理量を測定するステップ、
前記期間の終了時点に、前記アルゴリズムにより求められる前記状態変数の推定値を前記第２の特徴値と比較するステップ（６１）、及び
前記比較により前記アルゴリズムにおける少なくとも１つのパラメータ（η）を適合するステップ（６３）
を含むアルゴリズム計算方法。
【請求項２】
前記パラメータは、前記バッテリ（１）のファラデー効率ηi であり、前記期間にて以下の関係式を適用することで算出されるものであり、
ηi ＊Ａｈch＝ηi-1 ＊Ａｈch＋ΔＣnom 
ここで、
Ａｈchは前記バッテリの前記期間の充電段階におけるアンペア時間の累計数を表わし、
ηi-1 は前記期間より前の期間におけるファラデー効率を表わし、
ΔＣnom は１つの期間の終了時点における前記状態変数（ＳＯＣ）の値と推定値との差分に対応する
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１及び第２特徴値は等しい
請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記パラメータ（η）は、前記期間の開始時点にて適合されたパラメータの適用先が、前記状態変数（ＳＯＣ）の前記値の比較の間に、前記期間の終了時点にて一致に至るように適合され、適合されたパラメータは、前記状態変数が特徴的である２つの時点間の新たな期間に使用される
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記期間における前記アルゴリズムにより求められた前記状態変数（ＳＯＣ）の推定値の記憶部を更に備え、
記憶された値は、前記アルゴリズムの少なくとも１つのパラメータの適合に用いられる
請求項１から４のいずれかに記載の方法。
【請求項６】
前記期間における前記状態変数に影響する１又は複数の物理量の変化の記憶部を更に備え、
記憶された物理量の値は、前記アルゴリズムの少なくとも１つのパラメータの適合に用いられる
請求項１から５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記１又は複数の物理量は、前記バッテリの両端の電圧値、充電時又は放電時の電流値、アンペア時間数、温度、及び前記バッテリのアコースティックエミッションの内から選択される
請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記状態変数は、バッテリの充電状態である
請求項１から７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記状態変数は、バッテリの劣化状態である
請求項１から７のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
請求項１から１０のいずれかの方法による較正段階を有するバッテリの状態変数を推定する方法。
【請求項１１】
請求項１から１０のいずれかの方法を実施することが可能であり、バッテリの状態変数を決定する回路。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は全体としてはバッテリの管理に関し、特に、バッテリの充電又は劣化の状態を推定するアルゴリズムのサンプリングに関する。
【背景技術】
【０００２】
多くのバッテリは、高出力、中出力、又は低出力のバッテリのいずれでも、電力管理電子回路に関連付けられ、特に充電管理用の回路に関連付けられている。そのような回路は通常、バッテリの充電状態に関する情報を処理する。この情報は直接に測定することが容易でない。したがって、様々な測定結果から充電状態の推定を可能とする充電状態（一般にＳＯＣと呼ばれる）の推定アルゴリズムが利用されている。このようなアルゴリズムはパラメータ群を用い、通常、バッテリの試作品に対して実施された測定結果に基づいて較正される。
【０００３】
バッテリに既に存在しているアルゴリズムは、必要であればメンテナンス工程の間に較正される。しかしながら、このような較正では、同じタイプのバッテリ間で取り得るバラつきを処理できない。更に、通常行なわれている方法は、充電状態の算出アルゴリズムのリアルタイムでの較正との両立が困難である。
【０００４】
欧州１２６５３３５公開公報は、二次電池の残り充電容量を制御する方法及び装置を開示し、バッテリにおける電圧、電流及び温度の取得、電流の積分によるＳＯＣの算出、所定期間におけるバッテリの電圧平均値の算出、所定期間におけるＳＯＣの平均値の算出、ＳＯＣ及び温度の平均値に基づく参照値と電圧値の平均値との比較、及びバッテリのファラデー効率のパラメータ化を提供することに成功している。これは、電圧の平均値及び参照値間の差分によるファラデー効率の調整に等しい。しかしながら、ＳＯＣ、電流、及び温度の関数である参照値の取得は複雑である。
【発明の概要】
【０００５】
本開示の一実施形態は、従来行なわれている方法の欠点の一部又は全部を克服するバッテリの状態変数の推定方法を目的とする。特に、一実施形態は、従来の解決策よりも容易な方法でファラデー効率を調整することを目的とする。
【０００６】
本開示の一実施形態は、バッテリの状態変数を推定するアルゴリズムの較正方法を目的とする。
【０００７】
本開示の一実施形態は、バッテリの充電状態の推定を特に可能とする方法を目的とする。
【０００８】
本開示の一実施形態は、現場で実施可能な方法を目的とする。
【０００９】
本開示の一実施形態は、動作中のバッテリの周期的な再較正との両立が可能な方法を目的とする。
【００１０】
したがって、一実施形態が目的とするバッテリの状態変数の推定のアルゴリズムの較正方法は、
第１時点における前記状態変数の第１の実際の特徴値を検出可能にしてあるバッテリの少なくとも１つの物理変数を測定するステップ、
前記第１時点及び第２時点間の期間を定義するステップ、
第２時点における前記状態変数の第２の実際の特徴値を検出可能にしてあるバッテリの少なくとも１つの物理量を測定するステップ、
前記期間の終了時に、前記アルゴリズムにより求められる前記変数の推定値を前記第２の特徴値と比較するステップ、及び
前記比較により前記アルゴリズムの少なくとも１つのパラメータを適合させるステップ
を含む。
【００１１】
一実施形態によれば、前記パラメータはバッテリ（１）のファラデー効率ηi であり、前記期間中に以下の関係式を適用して算出されるものであり、
ηi ＊Ａｈch＝ηi-1 ＊Ａｈch＋ΔＣnom 
ここで、
Ａｈchは前記バッテリの前記期間における充電段階でのアンペア時の累計数を表わし、
ηi-1 は前記期間より前の期間におけるファラデー効率を表わし、
ΔＣnom は１つの期間の終了時点における前記状態変数（ＳＯＣ）の値と推定値との差分に対応する。
【００１２】
一実施形態によれば、前記第１の特徴値及び第２の特徴値は等しい。
【００１３】
一実施形態によれば、前記パラメータは、前記期間の開始時点にて適合されたパラメータ値の適用先が、前記状態変数の比較の間に、前記期間の終了時点にて一致に至るように適合され、適合されたパラメータは、前記状態変数が特徴的である２つの時点の間の新たな期間に使用される。
【００１４】
一実施形態によれば、前記期間に前記アルゴリズムによって求められた前記状態変数の推定値は記憶され、記憶された値は、前記アルゴリズムの少なくとも１つのパラメータの適合に用いられる。
【００１５】
一実施形態によれば、前記期間における前記状態変数に影響する１又は複数の物理量の変化が記憶され、記憶された物理量の値は、前記アルゴリズムの少なくとも１つのパラメータの適合に用いられる。
【００１６】
一実施形態によれば、前記１又は複数の物理量は、前記バッテリの両端の電圧値、充電時又は放電時の電流値、アンペア時間数、温度、及び前記バッテリのアコースティックエミッションの内から選択される。
【００１７】
一実施形態によれば、前記状態変数はバッテリの充電状態である。
【００１８】
一実施形態によれば、前記状態変数はバッテリの劣化状態である。
【００１９】
一実施形態はまた、上述のような較正段階を有するバッテリの状態変数を推定する方法を目的とする。
【００２０】
一実施形態はまた、前記推定又は較正方法を実施することが可能であり、バッテリの状態変数を決定する回路を目的とする。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
上述又はそれ以外の特徴及び長所は、以下の添付された図面についての具体的な実施形態の非限定的な説明にて詳細に記載される。
【００２２】
【図１】説明する実施形態が適用されるタイプのバッテリ管理システムの簡易説明図である。
【図２】バッテリの充電状態を推定する回路を較正する方法の一実施形態を示すタイミングチャートである。
【図３】バッテリの充電状態を推定する回路を較正する方法の他の実施形態を示すブロック図である。
【図４】図３の実施形態における動作を示すタイミングチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
同一の部材は異なる図中で同一の符号を付して示される。更に、以下に説明される実施形態の理解に有用なそれらの手順及び較正のみが示され、詳細に説明される。特に、バッテリ管理システムによる充電状態に関する情報の処理は詳細に説明されないが、説明される実施形態は、このような充電量の推定処理の従来の機構と両立できるものである。
【００２４】
図１は、充電状態を算出する回路２に関連するデバイス４（Ｑ）へ電力供給を行なうバッテリ１（ＢＡＴ）を模式的に示す。中でも、バッテリ充電器５（ＣＨＡＲＧＥＲ）を制御するために、バッテリの充電状態のモニタが使用されている。回路２はバッテリ管理システムの全体を含んでもよく、又は、特にバッテリ群の管理を行なうために、本システムの一部は、離隔された装置３に分散されてもよい。回路２は、離隔された装置３に有線（接続３２）又は、無線（接続３４）の媒体により接続しており、可能であれば直接的に充電器に接続している（破線５２にて接続）。分散されたシステム３は、同時に、同一群（バッテリパック）の複数のバッテリと、更に離隔しているシステム、例えば、大規模なバッテリ群を管理する制御室にてシェアされる回路群を意味する。エネルギー管理は、多様な形式をとることができる。例えば、放電量が閾値に達した場合におけるエコ動作モードへの充電切り替え４、又は、充電レベルが臨界的な閾値に達した場合における放電停止等などがある。
【００２５】
電子回路２は例えば、バッテリに付属しているマイクロプロセッサタイプの回路の場合通常であれば、バッテリの両端における電圧を測定できるように、バッテリ電極１１及び１２に接続されている。更に、回路２は、例えば、電極１１及び電極１２の一方と、負荷４及び充電器５に接続するための端子２４との間における電流センサ２２からの情報を受信する。回路２は、実際のバッテリ１から動作に必要なエネルギーを引き出す。実際には、負荷４及び充電器５は最も頻繁に、電流センサ２２を積算する回路２に接続され、回路２のみがバッテリ電極に接続される。
【００２６】
バッテリの充電状態をモニタする回路２の多くは、バッテリを通過する電流、ファラデー効率、及びバッテリの公称容量を取り入れたＳＯＣ算出アルゴリズムを用いる。あるアルゴリズムは温度もまた取り入れる。ＳＯＣ算出アルゴリズムは、電流測定を用い、充電及び放電における電流量をアンペア時で算出する。あたえられた時間でのＳＯＣの算出は、その前の時間におけるＳＯＣに依存する。充電状態は通常、バッテリの満充電に対するパーセンテージで表される。
【００２７】
慣例では、バッテリ管理は、バッテリの電力供給先のため又は前記実際のバッテリの動作のために、致命的な値に到達することから回避するようにしてある。例えば、供給先のため、即ち動力付き負荷のために、バッテリの充電状態が、供給先を適切に停止させてしまう（例えば、データをセーブし、回路をスタンバイ状態へ設定する等）ほど不足することにならないことが求められる。他の例によれば、バッテリ自身が過度に放電された場合に損傷を受ける可能性があるときには、充電状態の下限が設定される（例えば２０％）。
【００２８】
しかしながら、充電状態の推定アルゴリズムがドリフトし、もはや信頼できる値を示さなくなった場合、バッテリ管理に支障をきたす。例えば、アルゴリズムが低いＳＯＣ値を提供する場合、この値が正しくない場合であっても、バッテリ管理システムは電力供給先を停止させるか、動作を制限することになる。逆に高い値の場合は、バッテリが満充電されていないにも拘わらず充電の停止が実施されることになる。
【００２９】
現状使用されている１つのアルゴリズムは、ＳＯＣを以下の関係式（１）により算出する。
【００３０】
【数１】
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【００３１】
ここで、ηはバッテリのファラデー効率を表わし、Ｉはバッテリを通過する電流の代数値を表わし、Ｃnom はバッテリの公称容量を表わす。上述の関係式における積分期間は通常、既知の充電状態ＳＯＣｉから経過した時間に対応する。
【００３２】
パラメータηは通常、バッテリが充電中であるか放電中であるかによって異なる値が用いられる。例えば、この効率は放電サイクルでは「１」であり、充電サイクルでは「０．９７」である。
【００３３】
なおこれは一例に過ぎず、他のＳＯＣアルゴリズムは他の関係式を用いる。しかしながら、これらのアルゴリズムは共通に、少なくとも１つのパラメータ、ここでいうη、つまりサイクルが充電サイクルなのか、又は放電サイクルなのかによって異なるパラメータを取り入れる。このパラメータは時に、アルゴリズムを調整するためのメンテナンス動作の間に調整される。
【００３４】
このパラメータ、又はより一般には、アルゴリズムにより求められるＳＯＣの値の修正を可能とするアルゴリズムにおけるある調整可能なパラメータを、自動的に現場で変化させることが提案される。これを実現するために、充電状態についての値をアルゴリズムにより求められた値と比較し、それに対応してパラメータηを調節することができる既知の、即ち測定可能な充電状態の開発が提案される。
【００３５】
例えば、充電サイクルの終了時点の都度、アルゴリズムにより求められた値を１００％へ調整するための測定の実施が考案されてきた。しかしながらこれは、充電サイクルは満充電に達する前に中止されることがあるので現実的でない。例えば、バッテリが太陽光充電により再充電される場合、日中の充電は未完了に終わる可能性がある。
【００３６】
したがって、特徴的な時点又は特徴値へのこの調整又は再較正の実施が提案される。特徴値は、満充電（１００％）又は完全放電（０％）に対応させる必要がない。好ましくは、調整は、充電サイクル／放電サイクルの回数に対応する時間窓を決定することによって定期的に実施されるとよい。この時間窓は、アルゴリズム較正の２つの時点間の最短期間を表わす。そして再較正は、特徴的な時点、好ましくは、この期間の終点時点後の第１の特徴的な時点にて実施される。
【００３７】
特徴的な時点又は特徴値は、バッテリの１又は複数の物理量の測定によって充電状態の実際の値が得られるような充電状態に対応する。例えば、状態０％及び１００％は通常知ることが可能であり、つまり、考慮されているバッテリにおいては、測定可能な量（例えば、バッテリの両端における電圧値及びバッテリが出力する電流値の組）により特定される値は、バッテリが特徴的な状態になった場合に分かる。それらは一般には、バッテリが満充電になった場合、又は完全に放電された場合に対応する。これらの２つの値の間には、ＳＯＣ値は一般に、バッテリを流れる電流を通常取り入れる算出アルゴリズムを用いて推定される。
【００３８】
ある特徴的な時点においては、物理量の測定から得られるＳＯＣの実際の値は、ＳＯＣ算出アルゴリズムにより推定された値と比較されてよい。
【００３９】
したがって、バッテリが既知状態（例えば１００％）に対応する値に達した場合にＳＯＣ算出アルゴリズムのパラメータを調整することが提供される。このような調整は、推定されたＳＯＣ値がその時点の実際の値に対応し、推定が最後までドリフトしてしまうことを回避するべく、ＳＯＣの算出を修正することを目的とする。
【００４０】
逆に、ＥＰ１２６５３３５号公報に開示されている解決策によれば、ＳＯＣ又は電圧値の平均は処理されず、しかしながら一連の値は解析される。更に、ＳＯＣ値を知り得る特徴的な時点、例えば０％状態又は１００％状態（又は他の知り得る中間状態）、に対応する値が処理される。
【００４１】
図２は、バッテリＳＯＣの変化の一例を示す。この図は、ある時点ｔ０からのバッテリの放電ｄ及び充電ｃのサイクルを夫々図示している。ＳＯＣの推定アルゴリズムがドリフトする様子、つまりＳＯＣ値の実際の値に対する過小評価が悪化していく様子が示されている。なおドリフトの程度は、図の意図するところのために誇張されている。結果として、時点ｔｍにおいて、アルゴリズムにより得られる値は、実際の充電状態が４０％の状態であるにも拘わらず、例えば２０％の状態である。
【００４２】
単純化された例においては、放電サイクルの終了時点で、限界値（ここでは、２０％とする）に達するＳＯＣ値をアルゴリズムが提供したときに、較正に続く満充電サイクルの終了時点に較正が開始されるはずである。図示されている例では、次の充電サイクルｃ１において、ＳＯＣ値は、充電が満充電（測定によって検出され、推定ではない）に達するときである時点ｔ１に再調整され、これによりＳＯＣ値は１００％（実際の値）に対応する。
【００４３】
充電サイクルｃ１が事実上完了していることを決定するために、実際のＳＯＣ値が処理される。実際には、測定された電圧値及び電流値は、満充電と対応付けて回路２内に記憶されている既知の値と比較される。
【００４４】
再較正は、時点ｔ１において、実際の値に基づくアルゴリズムにより提供される値の調整を可能とする。
【００４５】
しかしながら、充電及び放電サイクルが、時点ｔ１の後、時点ｔ０の後のサイクルと一致すると想定した場合、現象は繰り返される、即ちＳＯＣにより得られる誤りは再度増加する。したがって、次の特徴的な時点ｔ２、即ち、新たな較正が実施される時点において、同一の誤りが再度補正されなければならない。
【００４６】
図３は、改良された較正方法の実施手順を簡易的に示すブロック図である。
【００４７】
この方法は、特徴的なバッテリのサイクル周期の定義に基づき、即ち、２つの連続する特徴的な時点間の期間の定義に基づく。
【００４８】
図４は、図２に示したタイミングチャートと比較されるタイミングチャートであり、図３の方法の実施を図示している。図４は複数の期間Ｐｉを示している。これらの期間は、特徴的な時点ｔ０及び時点ｔ１間、時点ｔ１及び時点ｔ２間、時点ｔｘ−１（図示せず）及び時点ｔｘ間、そして時点ｔｘ及び時点ｔｘ＋１（図示せず）間を夫々、Ｐ１，Ｐ２，Ｐｘ、Ｐｘ＋１として示される。
【００４９】
期間Ｐｉの各終点において、特徴的な期間の終了時における実際のＳＯＣ値と、ＳＯＣゲージ（アルゴリズムの適用による）により示された推定値との差分Δ（図３中のブロック６１）が測定される。この差分は、バッテリの電圧Ｕ、及び電流Ｉのような測定された物理量からの推測により得られる。例えば、実際のＳＯＣ値は、与えられているＳＯＣに対応する電圧、電流及び温度の３つの測定値の組が得られれば、得られるはずである。
【００５０】
時点ｔｉにおける正しいＳＯＣ値を得るための時点ｔｉ−１からアルゴリズムに適用されるべき修正（ブロック６３）は、推測され得る。
【００５１】
好ましくは、その修正は、バッテリ両端間の電圧、充電又は放電時の電流、アンペア時間数、及び温度のような量の変化に対応する２つの特徴的な時点間におけるＳＯＣ値の変化の解析（ブロック６２の「解析」）を取り入れる。
【００５２】
これにより、同様のドリフトの場合、より具体的には、次の期間Ｐｉ＋１におけるドリフトは追加されず、この期間の終了時点（時点ｔｉ＋１）にて正しい値が得られている。
【００５３】
効率ηを例に挙げれば、これは、時点ｔｉ−１及びｔｉ間の充電段階におけるバッテリで累積されたアンペア時間を示すＡｈch、期間Ｐｉにおける効率の値ηi を用い、以下の関係式（２）を適用することによって効率ηi を算出することに帰する。 
ηi ＊Ａｈch＝ηi-1 ＊Ａｈch＋ΔＣnom ，      （２） 
ここで、ΔＣnom は期間の終了時点における実際のＳＯＣ値とＳＯＣゲージにより示された推定値との差分に対応する。
【００５４】
特徴的な時点が同一の特徴値に対応するように特徴的な時点を選択することが、単純であるために、好ましい実施形態である。しかしながら、他の実施形態によれば、アルゴリズム較正方法に用いられる２つの連続する特徴的な時点における特徴的な値は一致しない。例えば、第１の特徴値はバッテリの充電率であり、第２の特徴値は異なるパーセンテージである。しかしながら、推定値は、特徴的な各時点にて実際の値と比較される。
【００５５】
改良された実施形態による場合、各期間Ｐｉ（ブロック６０、ＳＯＣ）に、アルゴリズムにより提供された推定ＳＯＣ値の変化が記録される。このような記録は例えば、連続する値を記憶することを含む。値の数は、後に得られる正確さを要件とする。実際には、少なくとも最小値及び最大値が記憶される。
【００５６】
電流、電圧のような物理量、又は温度などの環境値に関係する物理量の変化も記録することが更に望ましい。
【００５７】
このような記録は、推定アルゴリズムがこれらの物理量に係る値の関数である場合に特に有用である。そして記録されたデータを用いる最適化アルゴリズムは、推定アルゴリズムに最も良く適合するパラメータの定義に使用され得る。
【００５８】
図４における左側部分は、図２の時点ｔ０及び時点ｔ１間に存在したドリフトに類似している期間Ｐ１におけるドリフトの例を図示している。図２と比較した場合、動作条件が類似していると想定される次の期間Ｐ２において、推定されるＳＯＣ値は修正されるから、正しくなっている。
【００５９】
図４における右側部分は、期間Ｐｘにおける新たなドリフトを図示している。この新たなドリフトに関係する誤差は時点ｔｘで推定され、次の期間Ｐｘ＋１においてこのドリフトが補償されるように、時点ｔｘにて効率が適合される。
【００６０】
特徴的な期間におけるＳＯＣの変化を解析することにより、アルゴリズムのパラメータの修正を改良することが可能になり、これにより、ある期間に発生したドリフトが次の期間でもはや存在しなくなる。
【００６１】
取り入れられる１又は複数のパラメータの選択は、実行されたＳＯＣアルゴリズムに依存する。解析段階にて取り入れられる環境的な１又は複数の特徴量の選択は、得られる（容易に測定できる）量に依存する。温度と、ことによるとバッテリのアコースティックエミッションの測定とが現在用いられている。
【００６２】
上述の解決策は、実績もありテストもされているために最も実施されているＳＯＣアルゴリズムを一般に用いるバッテリに特に適合される。このような場合、同一のＳＯＣアルゴリズムを有していても、同一の製造ラインにて連続で製造されたバッテリの性能にバラつきが存在する。したがって、動作中にこのアルゴリズムのパラメータを調整することが可能であることは有利である。
【００６３】
この解決策はまた特に、同様に頻繁に用いられるバッテリ群に適合される。実際に、その修正は、バッテリの充電及び放電の必要条件が頻繁で同一であるほどに、正確になる。
【００６４】
同様の技術が、充電状態とは異なる、例えば、劣化状態（ＳＯＨ）に関するバッテリのパラメータを調整するために実施されてもよい。このとき特徴的な時点とは、バッテリ容量又は内部抵抗の状態を測定することが可能な時間として定義される。ＳＯＨアルゴリズムは、ＳＯＣパラメータと同様にパラメータを扱う。
【００６５】
多様な実施形態について説明した。多様な変更及び調整が当業者によって想到されるであろう。特に、周期的期間により適合されるＳＯＣアルゴリズムのパラメータの選択は、使用されるＳＯＣアルゴリズムに依存する。更に、例では特徴的な時点は充電１００％に対応したが、検討されるシステムにて用いることが可能ないかなる特徴的な時点を使用してもよく、充電の終了時点、又は放電の終了時点、又は充電の中間状態における時点でもよい。例えば、あるシステムにおいて、バッテリの中間の充電状態が測定可能である場合、特徴的な時点として充電５０％の時点における状態が推定されてもよい。最後に、上述した実施形態の実用化は、上述にて与えられた機能の示唆に基づき、通常のコンピュータ等を用いて当業者の通常の創作能力で実施される範囲を含む。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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2016532107.tif 000009
2016532107.tif 000010
2016532107.tif 000011
2016532107.tif 000012
2016532107.tif 000013