(57)【要約】少なくとも１つの時点についての未来の電流需要に対応するバッテリーの未知の電圧を予測する方法及びシステム。方法は、メモリに記憶されたバッテリーの状態の履歴測定物理量のセットから、バッテリーの電圧予測の履歴値のセットの第１の結合ガウス分布のパラメータを求めることを含む。方法は、バッテリーの現在の測定物理量、履歴測定物理量のセット及び第１の結合ガウス分布の求められたパラメータに基づいて、バッテリーの未知の電圧と、電圧予測の履歴値のセットとの第２の結合ガウス分布を求めることを含む。方法は、第２の結合ガウス分布からバッテリーの未知の電圧の平均及び分散を求めて、バッテリーの予測された未知の電圧を得ることを含む。
2020523977.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
バッテリーが、メモリに接続された少なくとも１つのプロセッサと通信している間に、少なくとも１つの時点についての未来の電流需要に対応する前記バッテリーの未知の電圧を予測する方法であって、
前記メモリに記憶された前記バッテリーの状態の履歴測定物理量のセットから、前記バッテリーの電圧予測の履歴値のセットの第１の結合ガウス分布のパラメータを求めることと、
前記バッテリーの現在の測定物理量、前記履歴測定物理量のセット及び前記第１の結合ガウス分布の前記求められたパラメータに基づいて、前記バッテリーの前記未知の電圧と、電圧予測の前記履歴値のセットとの第２の結合ガウス分布を求めることと、
前記第２の結合ガウス分布から前記バッテリーの前記未知の電圧の平均及び分散を求めることと、
を含み、
前記平均は、前記バッテリーの前記未知の電圧の予測値であり、前記分散は、前記予測値の信頼度であり、それにより、前記少なくとも１つの時点についての前記未来の電流需要に対応する前記バッテリーの前記予測された前記未知の電圧を得るようになっており、前記方法のステップは、前記少なくとも１つのプロセッサ及び前記メモリを用いて実行される、方法。
【請求項２】
前記バッテリーの前記状態の前記履歴測定物理量のセットは、１つ以上の連続した時点における電流、電圧、温度のうちの１つ又はそれらの或る組み合わせを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記バッテリーの前記未知の電圧の前記予測される平均及び分散は、前記未知の電圧予測の、少なくとも１つの以前に求められた平均、分散、又は双方のフィードバックを用いて求められる、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記バッテリーの前記現在の測定物理量は、バッテリーサプライに取り付けられた電子回路構造体に結合された検知デバイスのような測定デバイスから得られる、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第１の結合ガウス分布を求めることは、前記第１の結合ガウス分布のパラメータに基づいて前記バッテリーの前記電圧予測の前記履歴値のセットから、各履歴測定値と少なくとも１つの履歴測定値との間の統計的距離を特定することによって、前記バッテリーの前記電圧予測の前記履歴値のセットの分布を求めることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記第１の結合ガウス分布の前記パラメータは、最適化アルゴリズムを用いて、前記バッテリーの前記電圧予測の前記履歴値のセットの前記第１の結合ガウス分布を最大にすることによって求められる、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記第２の結合ガウス分布を求めることは、前記バッテリーの前記現在の測定物理量と、前記第１の結合ガウス分布の前記求められたパラメータに基づく前記履歴測定物理量との間の統計的距離を特定することによって、前記バッテリーの前記未知の電圧と、前記電圧予測の前記履歴値のセットとの分布を求めることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記第２の結合ガウス分布から前記バッテリーの前記未知の電圧の前記平均及び前記分散を求めることは、前記第２の結合ガウス分布から前記未知の電圧の確率分布を評価することによって、前記平均及び前記分散を求めることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記第２の結合ガウス分布から前記未知の電圧の前記確率分布を評価することは、前記未知の電圧のみの確率分布を求めることを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
履歴データの量を削減するために、前記バッテリーの前記電圧予測を推定する少なくとも１つのステップにスパース学習モジュールを用いることを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記バッテリーの前記状態の前記履歴測定物理量のセットは、周囲温度、容積、及び前記バッテリーからのガス漏れ測定値、前記バッテリーの経年劣化、前記バッテリーの経時的な電流の漏れ、前記バッテリーの前記状態の前記測定物理量のエラーレート及び他の関連した誤差関連データのうちの１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記バッテリーの前記未知の電圧の少なくとも１つの以前に求められた予測された平均のフィードバックを用いて、別の時点における未来の電流需要に対応する前記バッテリーの別の未知の電圧を予測すること、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記バッテリーの前記未知の電圧の少なくとも１つの以前に求められた予測された平均及び分散のフィードバックを用いて、別の時点における未来の電流需要に対応する前記バッテリーの別の未知の電圧を予測すること、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
充電式バッテリーが、メモリに接続された少なくとも１つのプロセッサと通信している間に、少なくとも１つの時点についての未来の電圧需要に対応する前記充電式バッテリーの未知の電流を予測する方法であって、
前記メモリに記憶された前記充電式バッテリーの状態の履歴測定物理量のセットから、前記充電式バッテリーの電流予測の履歴値のセットの第１の結合ガウス分布のパラメータを求めることと、
前記充電式バッテリーの現在の測定物理量、前記履歴測定物理量のセット及び前記第１の結合ガウス分布の前記求められたパラメータに基づいて、前記充電式バッテリーの前記未知の電圧と、電流予測の前記履歴値のセットとの第２の結合ガウス分布を求めることと、
前記第２の結合ガウス分布から前記充電式バッテリーの前記未知の電流の平均及び分散を求めることと、
を含み、
前記平均は、前記充電式バッテリーの前記未知の電流の予測値であり、前記分散は、前記予測値の信頼度であり、それにより、前記少なくとも１つの時点についての前記未来の電圧需要に対応する前記充電式バッテリーの前記予測された前記未知の電流を得るようになっており、前記方法のステップは、前記少なくとも１つのプロセッサ及び前記メモリを用いて実行される、方法。
【請求項１５】
少なくとも１つの時点についての未来の電流需要に対応するバッテリーの未知の電圧を予測するシステムであって、
前記バッテリーの関連データ、及び未来の電流需要に対応する前記バッテリーの前記未知の電圧を予測するためのデータを含むデータを記憶しているメモリと、
前記メモリに作動的に接続された少なくとも１つのプロセッサと、
を備え、
前記プロセッサは、
前記メモリに記憶された前記バッテリーの状態の履歴測定物理量のセットから、前記バッテリーの電圧予測の履歴値のセットの第１の結合ガウス分布のパラメータを求めることと、
前記バッテリーの現在の測定物理量、前記履歴測定物理量のセット及び前記第１の結合ガウス分布の前記求められたパラメータに基づいて、前記バッテリーの前記未知の電圧と、電圧予測の前記履歴値のセットとの第２の結合ガウス分布を求めることと、
前記第２の結合ガウス分布から前記バッテリーの前記未知の電圧の平均及び分散を求めることと、
を行うように構成され、
前記平均は、前記バッテリーの前記未知の電圧の予測値であり、前記分散は、前記予測値の信頼度であり、それにより、前記少なくとも１つの時点についての前記未来の電流需要に対応する前記バッテリーの予測された前記未知の電圧を得るようになっている、システム。
【請求項１６】
前記バッテリーの少なくとも１つの以前に求められた予測された前記未知の電圧のフィードバックを用いて、別の時点における未来の電流需要に対応する前記バッテリーの別の未知の電圧を予測すること、
を更に含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記バッテリーの前記未知の電圧の少なくとも１つの以前に求められた予測された平均のフィードバックを用いて、別の時点における未来の電流需要に対応する前記バッテリーの別の未知の電圧を予測すること、
を更に含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１８】
前記第２の結合ガウス分布を求めることは、前記バッテリーの前記現在の測定物理量と、前記第１の結合ガウス分布の前記求められたパラメータに基づく前記履歴測定物理量との間の統計的距離を特定することによって、前記バッテリーの前記未知の電圧と、電圧予測の前記履歴値のセットとの分布を求めることを含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１９】
前記システムは、少なくとも１つのセンサ、前記バッテリーの物理量を測定する前記センサの出力、慣性測定ユニット、送受信機、接続部を通じて他の構成要素に作動的に結合された少なくとも１つのディスプレイ、又はそれらの組み合わせを備える、請求項１５に記載のシステム。
【請求項２０】
前記第１の結合ガウス分布を求めることは、
前記第１の結合ガウス分布のパラメータに基づいて前記バッテリーの電圧予測の前記履歴値のセットから、各履歴測定値と少なくとも１つの履歴測定値との間の統計的距離を特定することによって、前記バッテリーの前記電圧予測の前記履歴値のセットの分布を求めること、
を含み、
前記第１の結合ガウス分布の前記パラメータは、最適化アルゴリズムを用いて、前記バッテリーの前記電圧予測の前記履歴値のセットの前記第１の結合ガウス分布を最大にすることによって求められる、請求項１５に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、バッテリーのデータ駆動型の充放電可能電力（ＳｏＰ：State of Power）推定の方法及びシステムに関する。より詳細には、本開示は、バッテリーのバッテリー管理システム（ＢＭＳ：battery management system）として既知である、所与の未来の電流（電圧）需要に対応するバッテリー電圧（電流）を予測することに関する。
【背景技術】
【０００２】
バッテリー状態推定の方法は、モデルベースの方法及びデータ駆動型ベースの方法に分割することができる。モデルベースの手法の場合、ＳｏＰは、健全状態（ＳｏＨ：state of health）及び電流の状態（ＳｏＣ：state of current）（及び抵抗）から推定され、したがって、この推定の精度は、ＳｏＨ／ＳｏＣ推定器の品質に依存する。しかしながら、正確なＳｏＨ／ＳｏＣ推定を達成することは、とりわけ、測定値からのＳｏＨ及びＳｏＣの可観測性が不良であることに起因して、リチウム鉄リン酸（ＬｉＦｅＰＯ４）バッテリー、東芝社の充電式バッテリー（ＳＣｉＢ）、ニッケル金属水素（ＮｉＭＨ）バッテリー等の、「平坦な（flat）」開回路電圧（ＯＣＶ：Open Circuit Voltage）特性を有するバッテリーの場合困難である。測定値からのＳｏＰの直接推定は、より強力な可観測性を有し得るが、しかし、物理学的に理解可能な今日知られているモデルが存在しない。本発明者らは、今日の応用について、バッテリーＳｏＰ推定のデータ駆動型方法を認識していない。これは、おそらく、バッテリーＳｏＰ推定がバッテリーのＳｏＣ及びＳｏＨ推定よりも遥かに注目度が低いことに起因しており、それゆえ、これが、本発明者らがバッテリーＳｏＰ推定の既知のデータ駆動型方法を何ら認識していない理由である。
【０００３】
したがって、バッテリー管理システムのためのバッテリーＳｏＰ推定のデータ駆動型方法について、多大な重要性と、技術的需要とが存在する。
【発明の概要】
【０００４】
本開示は、バッテリーのデータ駆動型バッテリー充放電可能電力（ＳｏＰ）推定の方法及びシステムに関する。詳細には、バッテリーのバッテリー管理システム（ＢＭＳ）に既知である、所与の未来の電流（電圧）需要に対応するバッテリー電圧（電流）を予測することに関する。
【０００５】
本開示の実施形態は、バッテリー電圧の予測は、電流測定値とともに履歴測定値を用いて所定の電圧需要プロファイルからバッテリー電圧を直接予測するデータ駆動型方法を用いてより正確なものとすることができるという認識に基づいている。
【０００６】
当初、本発明者らは、所与の未来の電流需要に対応するバッテリー電圧を予測するためにモデルベースの手法を用いて実験を行った。しかしながら、本発明者らは、モデルベースの手法が、測定値から充放電可能電力（ＳｏＰ）の可観測性を要求することを突き止めた。本発明者らの知見によれば、このことは、平坦な開回路電圧（ＯＣＶ）特性を有するバッテリーにおいて特に問題である。例えば、ＳｏＰは、バッテリーの健全状態（ＳｏＨ）及び充電状態（ＳｏＣ）（及び抵抗）から推定され、したがって、この推定の精度は、ＳｏＨ／ＳｏＣ推定器の品質に依存する。本発明者らは、正確なＳｏＨ／ＳｏＣ推定を達成することは、ＬｉＦｅＰＯ４、ＳＣｉＢ、ＮｉＭＨバッテリー等の、「平坦な」ＯＣＶ特性を有するバッテリーの場合困難であることを見出した。なぜならば、これらのタイプのバッテリーは、測定値からのＳｏＨ及びＳｏＣの可観測性が不良であるためである。それゆえ、本発明者らは、測定値からのＳｏＰの直接推定は、より強力な可観測性を有することを認識したが、しかし、本発明者らが知る限り物理学的に理解可能なモデルは存在しない。このことが、本発明者らがデータ駆動型の手法に着手する動機となった。
【０００７】
データ駆動型方法を用いた実験において、本発明者らは、モデルベースの手法に優る、より良好な推定性能を得た。バッテリー充放電可能電力予測のデータ駆動型手法の別の利点は、再トレーニングの方法が比較的容易であることである。すなわち、バッテリーＳｏＰ、ＳｏＣ及びＳｏＨ推定における最大の問題のうちの１つは、バッテリーの経年劣化である。バッテリーが経年劣化するにつれて、エネルギーを蓄積するバッテリーの容量が経時的に減少するとともに、ＳｏＨが低下する。したがって、再トレーニングが必要である。本質的には、データ駆動型モデルを再トレーニングするために、バッテリーを動作状況（すなわち負荷）から切り離して、研究所環境内で広範囲のＳｏＣ値にわたって電圧、電流、温度及び対応するＳｏＣを測定する必要があるが、これは、非常に非実用的である。しかしながら、これは、データ駆動型バッテリーＳｏＰ予測の事例においては当てはまらない。詳細には、トレーニングデータがバッテリーの動作中に得られるとともに、また、必要な場合には、再トレーニングがオンラインで行われる。
【０００８】
そのために、本開示は、ガウス過程回帰（ＧＰＲ）フレームワークに基づくデータ駆動型方法の一クラスに属する２つの手法を用いることができるという別の理解の上に見出されたものである。例えば、本発明者らが見出したＧＰＲフレームワークは、トレーニングデータを用いて複雑なバッテリーダイナミクスを正確にモデル化する。さらに、ＧＰＲを用いたセットアップは、バッテリーの経年劣化、又は大幅に変化した温度条件（すなわち、日毎の気温変動及び季節的な気温変動）等に起因して、再トレーニングの必要性が生じた場合にはいつでも、トレーニングデータへの容易なアクセスを提供する。本発明者らは、比較的小さいトレーニングデータセット及び比較的大きいトレーニングデータセットの双方を用いて電圧測定値／電流測定値の平滑な変化及び急峻な変化を伴う多様なバッテリー動作状態に対処することができる、本開示の手法又はアルゴリズムを提示する。例えば、バッテリーが定電流で充電及び放電される場合、電流値はバッテリーの充電から放電に変化する時点において急峻に変化する。他方、バッテリーから負荷への放電電流は、経時的に平滑に変化する可能性がある。本開示の第１のアルゴリズムは、適切にダウンサンプリングされた測定値に対して機能する複数の並列の１ステップ予測器からなる並列マルチステップ電圧予測（Ｐ−ＭＳＶＰ）である。本開示の第２のアルゴリズムは、電圧予測に先立ち複数の１ステップを再帰的に実行する１ステップ予測器から構成される再帰的マルチステップ電圧予測（Ｒ−ＭＳＶＰ）である。
【０００９】
未来の電流プロファイルがＢＭＳにとって既知でありかつ利用可能であることを仮定して、この未来の電流プロファイルに対応するバッテリー電圧を予測するという問題に対処するために、本発明者らは、これら２つのアルゴリズム（Ｐ−ＭＳＶＰ及びＲ−ＭＳＶＰ）が、いくつかの応用、例えば、非限定的な例として、無停電電源（ＵＰＳ）システムにおける応用に特に適していることを見出した。例えば、現時点をｔと仮定すると、本発明者らは、２つのアルゴリズム（Ｐ−ＭＳＶＰ及びＲ−ＭＳＶＰ）が、未来の時点ｔ＋Ｔにおける電流需要が既知であると仮定して、ｔ＋Ｔに対応する電圧を予測することを提案する。さらに、推定されている数量の真値を期間Ｔの直後に利用可能とすることができることを所与とすると、この設定により、任意の動作時点におけるトレーニングデータへの比較的容易なアクセスが可能になる。すなわち、本開示の利用されるモデルが、バッテリーの経年劣化、外気温の著しい変化、負荷抵抗の変化等が理由で再トレーニングされる必要がある場合に、トレーニングデータを容易に利用可能とすることができる。本発明者らは、いくつかの理由で、とりわけ、本開示によるデータ駆動型方法から学習されるモデルは、従来のモデルよりも正確に実際のバッテリーダイナミクスに適合することができるので、データ駆動型手法に基づく２つのアルゴリズムを提案した。その上、本開示の提案されるデータ駆動型アルゴリズムは、未来の電圧需要に対応する電流を予測するという代替問題を解決するように比較的容易に変換することができる。さらに、電圧が予測されると、バッテリーＳｏＰを、予測された電圧と電流需要との積として与えることができることを特筆しておく。
【００１０】
また、本発明者らは、比較的小さいトレーニングデータセットを用いて、非常に複雑な入力−出力関係をモデル化するのにベイズのノンパラメトリック手法が適しているということを理解した。したがって、ＧＰＲフレームワークに基づく、提案される電圧予測アルゴリズム（Ｐ−ＭＳＶＰ及びＲ−ＭＳＶＰ）は、ベイズのノンパラメトリック手法を具現化する。例えば、ＧＰＲは、未知の数量を、予測される平均が点推定である一方、予測される分散がその点推定における不確実性を定量化するのに用いられる、ガウス分布確率変数としてモデル化する。ＧＰＲフレームワークから自然と導かれるこの不確実性の定量化は、数ある利点の中でも、他の方法に優るＧＰＲの利点のうちの１つである。本開示のＧＰＲフレームワークは、バッテリーのＳｏＨ及びＳｏＣの推定にうまく適用することができる。
【００１１】
さらに、本開示の問題の本質は未来の電流需要に対応するバッテリー電圧を予測することであるものの、本発明者らは、未来の電圧需要を所与として電流を予測するという同等の問題を解決することもできることを発見した。例えば、本発明者らは、現時点までのバッテリーの物理量の測定値（電圧、電流及び温度等）が利用可能でありかつ電圧予測のために利用されると仮定する。よって、形式的に、離散時点ｔにおけるバッテリーの電圧、電流及び温度の測定値は、それぞれ、Ｖｔ、Ｉｔ及びＴｔと表記することができる。測定値は、サンプリング期間＿Ｔを用いて取得することができる。時点ｔに続く、Ｍ個の後続の時点ｔ＋１；：：：；ｔ＋Ｍにおける未来の電流需要は、Ｉｔ＋１；：：：；Ｉｔ＋Ｍである。これにより、利用可能なデータを用いて、未来の電流需要に対応する電圧を予測する、すなわち、Ｖｔ＋１；：：：；Ｖｔ＋Ｍを推定するという本発明者らの目標が到達される。
【００１２】
本開示の方法によれば、この方法は、バッテリーが、メモリに接続された少なくとも１つのプロセッサと通信している間に、少なくとも１つの時点についての未来の電流需要に対応するバッテリーの未知の電圧を予測するためのものである。この方法は、メモリに記憶されたバッテリーの状態の履歴測定物理量のセットから、バッテリーの電圧予測の履歴値のセットの第１の結合ガウス分布のパラメータを求めることを含む。さらに、この方法は、バッテリーの現在の測定物理量、履歴測定物理量のセット及び第１の結合ガウス分布の求められたパラメータに基づいて、バッテリーの未知の電圧と、電圧予測の履歴値のセットとの第２の結合ガウス分布を求めることを含む。この方法は、第２の結合ガウス分布からバッテリーの未知の電圧の平均及び分散を求めることを含む。平均は、バッテリーの未知の電圧の予測値であり、分散は、予測値の信頼度であり、それにより、少なくとも１つの時点についての未来の電流需要に対応するバッテリーの予測された未知の電圧を得るようになっている。方法のステップは、少なくとも１つのプロセッサ及びメモリを用いて実行される。
【００１３】
開示される主題の別の方法によれば、この方法は、充電式バッテリーが、メモリに接続された少なくとも１つのプロセッサと通信している間に、少なくとも１つの時点についての未来の電圧需要に対応する充電式バッテリーの未知の電流を予測するためのものである。この方法は、メモリに記憶された充電式バッテリーの状態の履歴測定物理量のセットから、充電式バッテリーの電流予測の履歴値のセットの第１の結合ガウス分布のパラメータを求めることを含む。この方法は、充電式バッテリーの現在の測定物理量、履歴測定物理量のセット及び第１の結合ガウス分布の求められたパラメータに基づいて、充電式バッテリーの未知の電圧と、電流予測の履歴値のセットとの第２の結合ガウス分布を求めることを含む。この方法は、第２の結合ガウス分布から充電式バッテリーの未知の電流の平均及び分散を求めることを含む。平均は、充電式バッテリーの未知の電流の予測値であり、分散は、予測値の信頼度であり、それにより、少なくとも１つの時点についての未来の電圧需要に対応する充電式バッテリーの予測された未知の電流を得るようになっている。方法のステップは、少なくとも１つのプロセッサ及びメモリを用いて実行される。
【００１４】
本開示のシステムによれば、このシステムは、少なくとも１つの時点についての未来の電流需要に対応するバッテリーの未知の電圧を予測するためのものである。このシステムは、バッテリー関連データ、及び未来の電流需要に対応するバッテリーの未知の電圧を予測するためのデータを含むデータを記憶しているメモリを備える。少なくとも１つのプロセッサはメモリに作動的に接続される。プロセッサは、メモリに記憶されたバッテリーの状態の履歴測定物理量のセットから、バッテリーの電圧予測の履歴値のセットの第１の結合ガウス分布のパラメータを求めるように構成される。プロセッサは、バッテリーの現在の測定物理量、履歴測定物理量のセット及び第１の結合ガウス分布の求められたパラメータに基づいて、バッテリーの未知の電圧と、電圧予測の履歴値のセットとの第２の結合ガウス分布を求める。プロセッサは、第２の結合ガウス分布からバッテリーの未知の電圧の平均及び分散を求め、平均は、バッテリーの未知の電圧の予測値であり、分散は、予測値の信頼度であり、それにより、少なくとも１つの時点についての未来の電流需要に対応するバッテリーの予測された未知の電圧を得るようになっている。
【００１５】
更なる特徴及び利点は、添付図面とともに取り入れると、この詳細な説明からより容易に明らかになる。
【００１６】
本開示は、本開示の例示的な実施形態の非限定的な例として述べる複数の図面に関する以下の詳細な説明において更に説明される。これらの図面において、同様の参照符号は、図面のいくつかの図を通して同様の部分を表している。示されている図面は、必ずしも一律の縮尺というわけではなく、その代わり、一般的に、以下に開示する実施形態の原理を示すことに強調が置かれている。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１Ａ】本開示の実施形態による、バッテリーと通信している間にこのバッテリーの電圧を予測する方法のブロック図である。
【図１Ｂ】本開示の実施形態による、図１Ａの方法のいくつかのフロープロセスステップを示す、この方法のブロック図である。
【図１Ｃ】本開示の実施形態による、バッテリーと通信している間にこのバッテリーの電圧を予測する方法のいくつかの構成要素のブロック図である。
【図１Ｄ】本開示の実施形態による、電気自動車に電力を供給するバッテリーのための電圧予測を求める１つの実施形態のアプリケーションを示す図である。
【図１Ｅ】本開示の実施形態による、図１Ｄの実施形態の推定された電圧予測を表示する車両の一例示的なインストルメントパネルの概略図である。
【図２】本開示の実施形態による、アルゴリズムのトレーニングステージ及び予測ステージを示すブロック図である。
【図３】本開示の実施形態による、図２の方法のアルゴリズムの予測ステージの詳細を示すブロック図である。
【図４】本開示の実施形態による、図２の方法の電圧予測のトレーニングステージに組み込まれた処理ステップを示すブロック図である。
【図５】本開示の実施形態による、図２の方法の再帰的マルチステップ電圧予測（Ｒ−ＭＳＶＰ）アルゴリズムを示すブロック図である。
【図６Ａ】本開示の実施形態による、１ステップ電圧予測のトレーニングステージのフローチャートである。
【図６Ｂ】本開示の実施形態による、１ステップ電圧予測の動作ステージのフローチャートである。
【図７Ａ】本開示の実施形態による、Ｐ−ＭＳＶＰのトレーニングステージのフローチャートである。
【図７Ｂ】本開示の実施形態による、Ｐ−ＭＳＶＰの動作ステージのフローチャートである。
【図８】本開示の実施形態による、Ｒ−ＭＳＶＰの動作ステージのフローチャートである。
【図９】本開示のいくつかの実施形態による、バッテリーの電圧予測を求めるように構成された少なくとも１つのシステムのブロック図である。
【図１０】本開示の実施形態による、代替コンピュータ又はプロセッサを使用して実施することができる、図１Ａの方法を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
上記で明らかにされた図面は、ここに開示されている実施形態を記載しているが、この論述において言及されるように、他の実施形態も意図されている。この開示は、限定ではなく代表例として例示の実施形態を提示している。ここに開示されている実施形態の原理の範囲及び趣旨に含まれる非常に多くの他の変更及び実施形態を当業者は考案することができる。
【００１９】
以下の説明は、例示的な実施形態のみを提供し、本開示の範囲も、適用範囲も、構成も限定することを意図していない。そうではなく、例示的な実施形態の以下の説明は１つ以上の例示的な実施形態を実施することを可能にする説明を当業者に提供する。添付の特許請求の範囲に明記されているような開示された主題の趣旨及び範囲から逸脱することなく要素の機能及び配置に行うことができる様々な変更が意図されている。以下の説明では、実施形態の十分な理解を提供するために、具体的な詳細が与えられる。しかしながら、当業者は、これらの具体的な詳細がなくても実施形態を実施することができることを理解することができる。例えば、開示された主題におけるシステム、プロセス、及び他の要素は、実施形態を不必要な詳細で不明瞭にしないように、ブロック図形式の構成要素として示される場合がある。それ以外の場合において、よく知られたプロセス、構造、及び技法は、実施形態を不明瞭にしないように不必要な詳細なしで示される場合がある。さらに、様々な図面における同様の参照符号及び名称は、同様の要素を示す。
【００２０】
また、個々の実施形態は、フローチャート、フロー図、データフロー図、構造図、又はブロック図として描かれるプロセスとして説明される場合がある。フローチャートは、動作を逐次的なプロセスとして説明することができるが、これらの動作の多くは、並列又は同時に実行することができる。加えて、これらの動作の順序は、再配列することができる。プロセスは、その動作が完了したときに終了することができるが、論述されない又は図に含まれない追加のステップを有する場合がある。さらに、特に説明される任意のプロセスにおける全ての動作が全ての実施形態において行われ得るとは限らない。プロセスは、方法、関数、手順、サブルーチン、サブプログラム等に対応することができる。プロセスが関数に対応するとき、その関数の終了は、呼び出し側関数又はメイン関数へのその機能の復帰に対応することができる。
【００２１】
さらに、開示された主題の実施形態は、少なくとも一部は手動又は自動のいずれかで実施することができる。手動実施又は自動実施は、マシン、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語、又はそれらの任意の組み合わせを用いて実行することもできるし、少なくとも援助することができる。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア又はマイクロコードで実施されるとき、必要なタスクを実行するプログラムコード又はプログラムコードセグメントは、マシン可読媒体に記憶することができる。プロセッサ（複数の場合もある）が、それらの必要なタスクを実行することができる。
【００２２】
概略
本開示の実施形態は、バッテリーのデータ駆動型の充放電可能電力（ＳｏＰ）推定のシステム及び方法を提供する。より詳細には、バッテリーのバッテリー管理システム（ＢＭＳ）に既知である、所与の未来の電流（電圧）需要に対応するバッテリー電圧（電流）を予測することを提供する。
【００２３】
本開示の実施形態は、バッテリー電圧の予測は、バッテリーの履歴測定物理量のセット、物理量の現在の測定値、及び未来の電流プロファイルからバッテリー電圧を直接予測するデータ駆動型方法を用いてより正確なものとすることができるという認識に基づいている。
【００２４】
本発明者らは、ＳｏＰは、或るバッテリーが所与の時点において提供することができる電力量を示すとともに、ＳｏＨ／ＳｏＣと組み合わせて、バッテリーの機能を評価するメトリックとすることもできると理解していることに留意されたい。一方、ＳｏＨ及びＳｏＣは、バッテリーの状態を定量化するのに用いることができる。バッテリーＳｏＨは、定格（公称）容量に対するバッテリーの最大容量、すなわち、バッテリーが保持することができる電荷量を定量化することができるようになっている。
【００２５】
そのために、本開示は、ガウス過程回帰（ＧＰＲ）フレームワークに基づくデータ駆動型方法の一クラスに属する２つの手法を用いることができるという別の理解の上に見出されたものである。例えば、本発明者らが見出したＧＰＲフレームワークは、トレーニングデータを用いて複雑なバッテリーダイナミクスを正確にモデル化する。さらに、ＧＰＲを用いたセットアップは、バッテリーの経年劣化、又は外気温の著しい変化、又は負荷の抵抗の変化等に起因して、再トレーニングの必要性が生じた場合にはいつでも、トレーニングデータへの容易なアクセスを提供する。本発明者らは、比較的小さいトレーニングデータセット及び比較的大きいトレーニングデータセットの双方を用いて電圧測定値／電流測定値の平滑な変化及び急峻な変化を伴う多様なバッテリー動作状態に対処することができる、本開示の手法又はアルゴリズムを提示する。例えば、バッテリーが定電流で充電及び放電される場合、電流値がバッテリーの充電から放電に変化する時点において急峻に変化する。他方、バッテリーから負荷への放電電流は、経時的に平滑に変化する可能性がある。本開示の第１のアルゴリズムは、適切にダウンサンプリングされた測定値に対して機能する複数の並列の１ステップ予測器からなる並列マルチステップ電圧予測（Ｐ−ＭＳＶＰ）である。本開示の第２のアルゴリズムは、電圧予測に先立ち複数の１ステップを再帰的に実行する１ステップ予測器から構成される再帰的マルチステップ電圧予測（Ｒ−ＭＳＶＰ）である。
【００２６】
未来の電流プロファイルがＢＭＳにとって既知でありかつ利用可能であることを仮定して、この未来の電流プロファイルに対応するバッテリー電圧を予測するという問題に対処する。本発明者らは、これら２つのアルゴリズム（Ｐ−ＭＳＶＰ及びＲ−ＭＳＶＰ）が、いくつかの応用、例えば、非限定的な例として、無停電電源（ＵＰＳ）システムにおける応用に特に適していることを見出した。例えば、現時点をｔと仮定すると、本発明者らは、２つのアルゴリズム（Ｐ−ＭＳＶＰ及びＲ−ＭＳＶＰ）が、未来の時点ｔ＋Ｔにおける電流需要が既知であると仮定して、ｔ＋Ｔに対応する電圧を予測することを提案する。さらに、本発明者らは、推定されている数量の真値が期間Ｔの直後に利用可能とすることができることを所与として、２つのアルゴリズムをデータ駆動型として提案した。これにより、任意の動作時点におけるトレーニングデータへの比較的容易なアクセスが可能になる。それゆえ、データ駆動型及びモデルベースのＳｏＨ／ＳｏＣ推定とは異なり、本開示の利用されるモデルが、バッテリーの経年劣化又は外気温の著しい変化、又は負荷抵抗の変化等が理由で再トレーニングされる必要がある場合に、トレーニングデータを容易に利用可能とすることができる。本発明者らは、いくつかの理由で、とりわけ、本開示によるデータ駆動型方法から学習されるモデルは、従来のモデルよりも正確に実際のバッテリーダイナミクスに適合することができるので、データ駆動型として２つのアルゴリズムを提案した。その上、本開示の提案されるデータ駆動型アルゴリズムは、未来の電圧需要に対応する電流を予測するという代替問題を解決するように比較的容易に変換することができる。さらに、電圧が予測されると、バッテリーＳｏＰを、予測された電圧と電流需要との積として与えることができることを特筆しておく。
【００２７】
また、本発明者らは、比較的小さいトレーニングデータセットを用いて、非常に複雑な入力−出力関係をモデル化するのにベイズのノンパラメトリック手法が適しているということを理解した。したがって、ＧＰＲフレームワークに基づく、提案される電圧予測アルゴリズム（Ｐ−ＭＳＶＰ及びＲ−ＭＳＶＰ）は、ベイズのノンパラメトリック手法を具現化する。例えば、ＧＰＲは、未知の数量を、予測される平均が点推定である一方、予測される分散がその点推定における不確実性を定量化するのに用いられる、ガウス分布確率変数としてモデル化する。ＧＰＲフレームワークから自然と導かれるこの不確実性の定量化は、数ある利点の中でも、他の方法に優るＧＰＲの利点のうちの１つである。
【００２８】
さらに、本開示の問題の本質は未来の電流需要に対応するバッテリー電圧を予測することであるものの、本発明者らは、未来の電圧需要を所与として電流を予測するという同等の問題を解決することもできることを発見した。例えば、本発明者らは、現時点までのバッテリーの物理量の測定値（電圧、電流及び温度等）が利用可能でありかつ電圧予測のために利用されると仮定する。よって、形式的に、離散時点ｔにおけるバッテリーの電圧、電流及び温度の測定値は、それぞれ、Ｖｔ、Ｉｔ及びＴｔと表記することができる。測定値は、サンプリング期間＿Ｔを用いて取得することができる。時点ｔに続く、Ｍ個の後続の時点ｔ＋１；：：：；ｔ＋Ｍにおける未来の電流需要は、Ｉｔ＋１；：：：；Ｉｔ＋Ｍである。これにより、利用可能なデータを用いて、未来の電流需要に対応する電圧を予測する、すなわち、Ｖｔ＋１；：：：；Ｖｔ＋Ｍを推定するという本発明者らの目標が到達される。
【００２９】
本発明者らは、未来の電圧需要を所与として電流を予測することができるということとともに、未来の電流需要に対応するバッテリー電圧を予測する本開示の手法を、多くの技術分野に適用することができると考える。例えば、本開示は、家庭用電化製品、住宅屋根太陽光発電システム、電気自動車、スマートグリッドシステム等の適用例を含む、主要エネルギー蓄積構成要素に適用することができる。本開示の他の適用例は、ハイブリッド電源系統、ハイブリッド電気自動車のパワートレイン系を含む。本開示は、充電式バッテリーを含む、種々のタイプのバッテリーに適用することができることも特筆しておく。
【００３０】
図１Ａは、本開示の実施形態による、バッテリーと通信している間にこのバッテリーの電圧を予測する方法のブロック図である。図１Ａの方法１００Ａは、バッテリーが少なくとも１つのプロセッサ１５０と通信している間に、少なくとも１つの未来の電流需要プロファイルに対応する、このバッテリーの電圧を予測するためのものである。方法は、メモリに記憶されたバッテリーの状態の履歴測定物理量のセットからバッテリーの電圧予測の履歴値のセットの第１の結合ガウス分布を求めるステップ１１０を含む。
【００３１】
図１Ａの次のステップ１２０は、バッテリーの現在の測定物理量、履歴測定物理量のセット及び第１の結合ガウス分布の求められたパラメータを用いて、バッテリーの未知の電圧と、電圧予測の履歴値のセットとの第２の結合ガウス分布を求めることを含むことができる。
【００３２】
図１Ａの次のステップ１３０は、第２の結合ガウス分布からバッテリーの現在の電圧予測の平均及び分散を求めることを含むことができる。平均は、バッテリーの現在の電圧予測の推定値であり、分散は、推定値の信頼度である。方法のステップは、少なくとも１つのプロセッサ及びメモリを用いて実行される。
【００３３】
図１Ｂは、本開示の実施形態による、図１Ａの方法のいくつかのプロセスフローステップを示す、この方法のブロック図である。方法１００Ａは、バッテリーの電圧を予測することに関連したデータについての情報が記憶されたメモリ１５２に作動的に接続されるとともに、バッテリーの物理量を測定するセンサ（図示せず）の出力に作動的に接続されたプロセッサ１５０を用いて実施することができる。プロセッサ１５０は、任意選択で、別のプロセッサ、コントローラ、バッテリー管理アプリケーション１５５等と通信することができることが考えられる。さらに、プロセッサ１５０は、とりわけ、バッテリーの電圧予測を計算するのに用いることができ、バッテリーが用いられるデバイス、すなわち、電気自動車に統合することもできるし、外部システムと通信することもできる。代替的に、プロセッサ１５０は、別個のデバイスの一構成要素とすることができ、バッテリーがこの別個のデバイスに挿入されると他の態様を決定することができ、電気回路と通信することができる。バッテリーの電圧予測についての情報は、無線で又は配線を介して、別個のデバイスからプロセッサに、及び、プロセッサからディスプレイ又はこの別個のデバイスに送信することができる。さらに、プロセッサ１５０は、２つ以上のプロセッサとすることができ、各プロセッサが少なくとも１つのメモリを有することができるようになっている。２つ以上のプロセッサは、別のプロセッサと通信することができることが考えられる。
【００３４】
図１Ｂを更に参照すると、方法１００Ａは、プロセッサ１５０と通信する及び／又はプロセッサ１５０上で動作するバッテリー管理アプリケーション１５５を用いて実施することができ、種々のバッテリー管理方法を実施及び実行することができる。
【００３５】
図１Ｂの方法１００Ａは、バッテリーの状態の履歴測定物理量１１２のセットからバッテリーの電圧予測の履歴値のセットの第１の結合ガウス分布１１５を求めることができる（１１０）、トレーニングステージ１１３を含む。
【００３６】
図１Ｂの方法１００Ａは、バッテリーの状態の履歴測定物理量１１２のセット、現時点及び未来の電流需要におけるバッテリーの測定物理量１１７、並びに求められた第１の結合ガウス分布１１５を用いて、バッテリーの未知の電圧と、電圧予測の履歴値のセットとの第２の結合ガウス分布１２５を求めることができる（１２０）、試験ステージ１２１を含む。
【００３７】
図１Ｂを更に参照すると、バッテリーの電圧予測の値の第２の結合ガウス分布１２５は、ボックス１１７に表記された現在の測定値１１８及び未来の電流需要１１９を所与とする電圧予測の値の確率分布である。このようにして、バッテリーの電圧予測は確率論的に求められる。例えば、本方法は、ボックス１３０において、第２の結合ガウス分布からバッテリーの電圧予測の現在の値の平均１３２及び分散１３４を求める。具体的には、平均１３２は、バッテリーの未知の電圧の推定値であり、分散１３４は、この推定値の信頼度である。平均１３２及び分散１３４の双方が出力される（１３５）。
【００３８】
図１Ｃは、本開示の実施形態による、バッテリーと通信している間にこのバッテリーの電圧を予測する方法１００Ｂのアプリケーションのいくつかの構成要素のブロック図である。例えば、バッテリー１０５は、電気自動車等のアプリケーション１６０と通信している（１１１）。さらに、バッテリー１０５は、センサ１０７と通信しており（１１３）、プロセッサ１５０と更に通信している（１３２）。プロセッサは、メモリ１５２に記憶することができるアルゴリズム１３９を実行することができる。アルゴリズム１３９は、制御ユニット１４１と通信することができ（１５１）、これは、制御ユニット１４１からアルゴリズム１３９に戻るフィードバック１４３を含むことができる。さらに、制御ユニット１４１は、アプリケーション１６０から制御ユニット１４１に戻るフィードバック１４６とともに、アプリケーション１６０と通信することができる（１４４）。制御ユニット１４１は、プロセッサ１５０の一部とすることもできるし、他の或る位置に位置決めされたプロセッサ１５０と通信することもできることが考えられる。
【００３９】
図１Ｃ及び図１Ｄは、バッテリー１０５から電力を得る電気自動車を含む、方法１００Ｂの電気自動車等のアプリケーション１６０を示している。バッテリー１０５は、充電式バッテリー等とすることができる。図１Ｃは、バッテリー電圧、電流、温度等の種々の物理量を測定する、バッテリー１０５に接続された（１１３）センサのセット１０７を示している。図１Ｃのセンサ１０７は、図１Ｄにおけるバッテリーの近位に配置することができる。図１Ｃは、制御命令１４４を送信するとともにフィードバック／測定値１４６を受信することによってアプリケーション１６０を制御する制御ユニット１４１を示している。図１Ｃの制御ユニット１４１は、図１Ｄのバッテリー１０５の近位に配置することもできるし、図１Ｄの電気自動車の他の或る位置に配置することもできる。制御ユニット１４１は、アプリケーション１６０が動作のために必要とし得る所与の未来の電流プロファイルのためにバッテリーが提供することができる最大電圧を知っておく必要がある場合がある。したがって、制御ユニット１４１は、アルゴリズム１３９に、未来の電流プロファイル１４３を供給することができる。アルゴリズム１３９は、センサ測定値１０７及び所与の未来の電流プロファイルを入力として取り、対応する電圧１５１を予測する。予測された電圧１５１は、制御ユニット１４１に入力され、制御ユニット１４１は、必要な判断を行うことができる。
【００４０】
図１Ｄは、例えば、車両１６０のドライバーが、或る期間における動作のために十分な電力が利用可能であることを確保するようにバッテリーシステム１００Ｂを管理することを可能にするいくつかの実施形態を示している。一般に、コネクタ１３１を介してバッテリー１０５及び／又はバッテリーのセンサに接続することができる（図１Ｃ）、例えばプロセッサ及びメモリを備える、図１Ｄの別個のデバイス１７３は、必要な測定を行うことができ、電圧予測を推定する。図１Ｄの別個のデバイス１７３は、とりわけ、バッテリー管理アプリケーションを備えることができると考えられる。
【００４１】
図１Ｅは、電気自動車１６０の一例示的なインストルメントパネル１６２を示している。インストルメントパネル１６２は、電圧予測の結果を車両のドライバーに表示する１つ又はいくつかのディスプレイ１６３及び１６４を備えることができる。電圧予測は、ディスプレイ１６３、１６４に自動的に示すこともできるし、電圧予測の臨界レベルに達したときに示すこともできるし、電圧予測の他の何らかの指定されたレベルにおいて示すこともできる。加えて又は代替的に、電圧予測は、例えば、コントロール１６５、及び／又はハンドル１６６に配置されたコントロール１６７、１６８及び／又は１６９を介してオンデマンドで表示することができる。ディスプレイは、無線デバイス、すなわち、スマートフォンと通信する、インストルメントパネル１６２とは別個の無線デバイスであってもよいと考えられる。
【００４２】
本開示のいくつかの実施形態によれば、方法及びシステムは、バッテリーと通信している間にこのバッテリーの電圧を予測するためのものである。バッテリーの電圧を予測するという語は、負荷の既知の未来の電流需要に対応する未来のバッテリー電圧を推定することと理解される。
【００４３】
図２は、本開示の実施形態による、アルゴリズムのトレーニングステージ及び予測ステージを示すブロック図である。図２は、本開示の１つの実施形態によるバッテリー電圧予測のためのマルチステージ方法２００のブロック図を示している。この実施形態は、２つのステージ、すなわち、トレーニングステージ２２０及び予測ステージ２４０において電圧予測を求める。バッテリー電圧を予測するとき、バッテリーは、メモリを有する少なくとも１つのプロセッサと通信することが考えられる。
【００４４】
図２の方法２００は、対象となるバッテリーに取り付けられた電子回路構造体に結合された検知デバイス等の測定デバイスから取得される物理量の測定値２０１を用いる。測定物理量２０１は、対象となるバッテリーの電圧、電流及び温度を含むことができる。測定物理量２０１は、周囲温度、バッテリーの容積（volume）、及びバッテリーからのガス漏れ測定値も含むことができることが考えられる。さらに、測定物理量は、現在の測定値だけでなく、以前の時点における測定値も含むことができる。より具体的には、時刻ｔにおける入力は、例えば、時刻ｔ、ｔ−１、．．．、ｔ−Ｔにおける測定値とすることができる。
【００４５】
図２を更に参照すると、トレーニングデータが収集され、物理量と、バッテリーの未来の電流に対応する未来の電圧との間のマッピングを推論するのに用いられる。例えば、トレーニングデータ入力２１０が、プロセッサのメモリから取り出される。特に、トレーニングデータ入力２１０は、通常、実験室においてオフラインで取得され、測定値は、対象となるバッテリーと同じタイプのバッテリーを広範囲の異なる温度、負荷等に暴露することによって得られる。例えば、トレーニングデータ入力２１０は、対象となるバッテリーと同じタイプのバッテリーの電流、電圧、温度、容積等、又はそれらの或る組み合わせ等の種々の物理量の測定値の集合体とすることができる。トレーニングデータ入力２１０は、周囲温度及びバッテリーからのガス漏れ測定値も含むことができるとともに、電流、電圧及び容積の以前の時間値も含むことができると考えられる。トレーニングデータ出力２１２は、対応する未来の電圧値であり、ここで、「未来」とは、対象となる、トレーニングデータからの測定値のセットの時間基準に対する時点である。このトレーニングデータ出力は、以前に求められてプロセッサのメモリに保存されたものである。
【００４６】
トレーニングステージ２２０において、プロセッサは、トレーニングデータ（トレーニングデータ入力２１０及びトレーニングデータ出力２１２）をオフラインで利用し、トレーニングを実行する。このトレーニングでは、選ばれた共分散関数がトレーニングデータ２１０、２１２の特性を合理的にモデル化するように、最適なハイパーパラメータ２２２が求められ、これらの最適化されたハイパーパラメータ２２２はメモリに記憶される。
【００４７】
図２を更に参照すると、トレーニングステージ２２０において最適化されたハイパーパラメータ２２２を求める少なくとも１つの方法は、確率的ノンパラメトリック機械学習方法であるガウス過程回帰（ＧＰＲ）フレームワークを用いて、バッテリーの電圧を正確に予測することを含むことができる。回帰という用語は、対象となる出力変数を１つ以上の入力パラメータの関数又は関数の組み合わせによって表したものとすることができることに留意されたい。
【００４８】
図２は、本開示の実施形態による予測ステージ２４０を更に示している。上述したように、トレーニングステージ後にトレーニングデータを破棄する従来の方法と異なり、本開示は、予測ステージ２４０においてトレーニングデータ２１０、２１２を更に利用する。例えば、図２は、予測ステージ２４０が未来の電流需要に対応する予測された電圧２５０を出力するように、（１）トレーニングデータ入力２１０と、（２）トレーニングデータ出力２１２と、（３）物理量の測定値２０１と、（４）トレーニングステージ２２０において評価された、求められたハイパーパラメータ２２２と、（５）未来の電流需要２０３とを含む入力を取り込む予測ステージ２４０を示している。
【００４９】
図３は、本開示の実施形態による、図２のアルゴリズムの予測ステージの詳細を示すブロック図である。図３を参照すると、予測ステージ２４０は、物理量の測定値と、トレーニングステージにおいて学習されたハイパーパラメータと、従来技術における従来の方法と異なり、トレーニングデータセットとに基づいて、未来の電流に対応する電圧の確率分布を計算する（３４０Ａ）。最後に、求められた確率分布３４０Ａから未知のバッテリー電圧の平均及び分散を求める（３４０Ｂ）。ここで、平均は、未知のバッテリー電圧の点推定であり、分散は、この点推定の信頼度である。本方法のステップは、少なくとも１つのプロセッサを用いて実行される。
【００５０】
図４は、本開示の実施形態による、図２の電圧予測のトレーニングステージに組み込まれた処理ステップを示すブロック図である。例えば、図４は、図２のトレーニングステージ２２０のブロック図を更に詳細に示している。本開示の実施形態による電圧予測は、ユーザが選択又は設計する必要があるカーネル関数４０１に結び付けられている。１つの可能なカーネル関数は、以下で規定される二乗指数（ＳＥ）カーネルである。トレーニングデータ入力２１０及び選択されたカーネル関数４０１は、入力トレーニングデータセット２１０内の測定値のペア間の類似性を計算する４４２に入力される。これらの類似性測定値は、求められることになるハイパーパラメータ２２２の関数である。これらの類似度は、その後、トレーニングデータ出力２１２の尤度関数４４３を指定するのに用いられる。トレーニングデータセットの尤度関数は、トレーニングデータセットの尤度を最大にするハイパーパラメータの値を見つける最適化ルーチン４４５において目的関数とみなされる。最適化ルーチン４４５は、ハイパーパラメータのいくつかの初期値４４４を用いて開始される。これらの初期値は、完全にランダムであってもよいし、選ばれたカーネル関数に従って選択されてもよい。最適化ルーチン４４５からの出力は、ハイパーパラメータの値である。
【００５１】
図５は、本開示の実施形態による、図２の方法の再帰的マルチステップ電圧予測（Ｒ−ＭＳＶＰ）アルゴリズムを示すブロック図である。具体的には、２つ以上の未来の時点における未来の電流需要に対応する電圧値を予測するために、より早期の時点における電圧予測がフィードバックされ（５０１）、予測ステージ４０１において物理量の測定値として扱われる。フィードバックされる値は、予測される電圧の（１）平均のみ、又は、（２）平均及び分散の双方とすることができる。
【００５２】
アルゴリズムの記述
本開示の本質は、未来の電流需要が既知でありかつ利用可能であることを仮定して、この未来の電流需要に対応するバッテリー電圧を予測することである。これと同等の問題は、未来の電圧需要を所与として、電流を予測することである。本発明では、前者の問題のための方法が提示されるが、これらの方法は、後者の問題も同様に取り扱うことができることに留意されたい。
【００５３】
現時点までのバッテリーの物理量（電圧、電流及び温度等）の測定値が利用可能であり、電圧予測のために利用することができると仮定される。形式的には、離散時点ｔにおけるバッテリーの電圧、電流及び温度の測定値は、それぞれ、Ｖｔ、Ｉｔ及びＴｔと表記される。これらの測定値は、サンプリング期間ΔＴで取得される。時点ｔに続くＭ個の後続の時点、ｔ＋１、．．．、ｔ＋Ｍにおける未来の電流需要は、Ｉｔ＋１、．．．、Ｉｔ＋Ｍである。本発明の目的は、未来の電流需要に対応する電圧を予測すること、すなわち、利用可能なデータを用いてＶｔ＋１、．．．、Ｖｔ＋Ｍを推定することである。
【００５４】
１ステップ電圧予測アルゴリズム
図６Ａは、本開示の実施形態による、アルゴリズム１の１ステップ電圧予測のトレーニングステージのフローチャートである。例えば、時点ｔ、...、ｔ−Ｌにおける測定値と、時点ｔ＋１に対応する電流需要Ｉｔ＋１とから時点ｔ＋１に対応する電圧を予測するより単純な問題を含むトレーニングステージのための１ステップ予測器が、最初に検討される。Ｌは、メモリサイズとして参照される。なぜならば、メモリサイズが電圧予測のために用いられる以前の測定値の数を指定するためである。
【００５５】
測定値及び未来の電流は、以下のように定式化される、長さ３Ｌ＋１の入力ベクトルｘｔ内に収集される。
【数１】
2020523977.tif 000003
【００５６】
図６Ａを更に参照すると、１ステップ電圧予測アルゴリズムからの出力ｙｔは、時点ｔ＋１に対応する電圧である。
【数２】
2020523977.tif 000004
【００５７】
提案される予測アルゴリズムは、ガウス過程回帰（ＧＰＲ）フレームワークに基づいている。この方法の核心は、Ｎ個の出力
【数３】
2020523977.tif 000005
の結合確率密度関数を、以下のように結合ガウス確率密度としてモデル化することにある。
【数４】
2020523977.tif 000006
ここで、一般性を失うことなく、ゼロ平均が仮定される。共分散行列Σ∈ＲＮ×Ｎは、
【数５】
2020523977.tif 000007
によって与えられる。ここで、
【数６】
2020523977.tif 000008
は、入力
【数７】
2020523977.tif 000009
と、
【数８】
2020523977.tif 000010
との間の統計的類似性を測定するカーネル関数である。直観的に、類似した入力ベクトル同士は、類似した出力すなわち電圧値をもたらすはずである。
【００５８】
図６Ａを更に参照すると、文献において利用可能である複数の標準的なカーネルからの一カーネルの選択は、特定の問題の詳細によって左右される。概念上では、出力が入力にどのように依存するかについての洞察を捉えるカーネルを選択すべきである。その意味で、問題に固有のカーネルを設計することができる。代替的に、最良の性能をもたらすいくつかの異なる候補から一カーネルを選択することができる。
【００５９】
ＧＰＲフレームワークにおいて一般に用いられるカーネル関数の一例は、
【数９】
2020523977.tif 000011
と定義される二乗指数（ＳＥ）カーネルであり、ここで、
【数１０】
2020523977.tif 000012
は、対角エントリが入力ベクトル内の各エントリの関連度を示す対角行列である。それらのエントリは、カーネル強度σｖ２とともに、ハイパーパラメータと称され、まとめて
【数１１】
2020523977.tif 000013
と表記される。
【００６０】
図６Ａを更に参照すると、ハイパーパラメータは、トレーニングデータから推定される。トレーニングデータ
【数１２】
2020523977.tif 000014
は、Ｎ個の入力出力ペア
【数１３】
2020523977.tif 000015
からなり、ここで、ｉ＝１，．．．，Ｎである。結合ガウス分布（３）から、トレーニングデータの負の対数尤度（ＮＬＬ）関数が以下のように直接導かれ、
【数１４】
2020523977.tif 000016
ここで、
【数１５】
2020523977.tif 000017
であり、Σ内のエントリは、ハイパーパラメータ
【数１６】
2020523977.tif 000018
のために、（４）を用いて評価される。ハイパーパラメータの最大尤度（ＭＬ）点推定は、ＮＬＬを最大にする引数として、以下のように得られる。
【数１７】
2020523977.tif 000019
【００６１】
１ステップ電圧予測アルゴリズムの動作ステージ
図６Ｂは、本開示の実施形態による、アルゴリズム２の１ステップ電圧予測の動作ステージのフローチャートである。詳細には、勾配ベースの方法等の最適化アルゴリズムを用いて、最適化問題（７）を解くことができる。ＮＬＬ（６）の勾配は、大抵の利用可能なカーネル関数について閉形式で与えられることに留意されたい。しかしながら、ＮＬＬ関数は、一般に非凸であり、したがって、最適化（７）は、極小値に収束する場合がある。この問題を軽減するために、異なるように初期化されたいくつかの最適化ルーチンを並列して実行することができ、これらのルーチンの全てが収束すると、最小ＮＬＬ値を結果として出すルーチンが点推定
【数１８】
2020523977.tif 000020
をもたらす。上述したように、１ステップ電圧予測のトレーニングステージのフローチャートが、図６Ａに示されている。
【００６２】
推定されたハイパーパラメータ
【数１９】
2020523977.tif 000021
及びトレーニングデータ
【数２０】
2020523977.tif 000022
は、試験／動作ステージにおいて入力ｘｔに対応する出力ｙｔを推論するのに用いられる。これを行うために、まず、トレーニングデータ出力
【数２１】
2020523977.tif 000023
及び目標出力ｙｔの結合分布は、ガウス分布であることを想起されたい。
【数２２】
2020523977.tif 000024
【００６３】
図６Ｂを更に参照すると、共分散行列
【数２３】
2020523977.tif 000025
は、
【数２４】
2020523977.tif 000026
によって与えられる。
【００６４】
上記のように、Σは、トレーニングデータに対応するとともに（４）から得られる共分散行列であり、
【数２５】
2020523977.tif 000027
は、トレーニングデータ
【数２６】
2020523977.tif 000028
からの各入力
【数２７】
2020523977.tif 000029
及びテスト入力ｘｔにおいて評価されるカーネル関数のベクトルである。
【数２８】
2020523977.tif 000030
一方、κ０は、
【数２９】
2020523977.tif 000031
によって与えられる。
【００６５】
図６Ｂを更に参照すると、共分散行列Σ’内の全てのカーネルκは、トレーニングステージにおいて得られた、推定されたハイパーパラメータ
【数３０】
2020523977.tif 000032
を用いて評価されることに留意されたい。
【００６６】
未知の出力ｙｔは、既知のトレーニングデータ出力
【数３１】
2020523977.tif 000033
に対して条件を付けることによって結合分布（８）から推論される。結合分布はガウス分布であるので、条件付き分布もガウス分布である。
【数３２】
2020523977.tif 000034
ここで、平均μｔ及び分散σｔ２は、
【数３３】
2020523977.tif 000035
によって与えられる。
【００６７】
図６Ｂを更に参照すると、推論される分布の平均値は、予測される電圧の点推定であり、
【数３４】
2020523977.tif 000036
一方、分散は、予測不確実性を表しており、例えば、対応する９５％信頼区間を指定するのに用いることができる。
【数３５】
2020523977.tif 000037
【００６８】
上述したように、動作ステージにおける１ステップ電圧予測のフローチャートが図６Ｂに示されている。
【００６９】
最後に言及すると、（３）における非ゼロ平均ベクトルの事例に対する提示された展開の拡張は、比較的容易である。静的な事例では、非ゼロ平均は、トレーニングデータ出力のサンプル平均として推定される。その場合、推定される平均は、トレーニングデータ出力から抽出され、トレーニングステージ及び試験ステージの全ての処理ステップを実行する際に、（１３）に加えられて最終電圧推定値がもたらされる。
【００７０】
マルチステップ電圧予測
並列マルチステップ電圧予測（Ｐ−ＭＳＶＰ）
図７Ａは、本開示の実施形態による、Ｐ−ＭＳＶＰのトレーニングステージのフローチャートである。詳細には、Ｐ−ＭＳＶＰは、Ｍ個の並列した分岐からなり、ｍ＝１，．．．，Ｍによってインデックス付けされる。ここで、各分岐ｍは、別個のｍステップ電圧予測を実行する。それゆえ、Ｐ−ＭＳＶＰの基本ルーチンは、ｍステップ電圧予測であり、これは、前述の部分において記載された１ステップ電圧予測の一般化である。
【００７１】
或る離散時点ｔにおけるｍステップ電圧予測ルーチンの入力ベクトルｘｔ（ｍ）は、ｔ＋ｍにおける未来の電流需要と、ｔ、ｔ−ｍ、．．．、ｔ−ｍＬにおける電圧、電流及び温度の測定値とを連結することによって以下のように定式化される。
【数３６】
2020523977.tif 000038
ここで、
【数３７】
2020523977.tif 000039
である。
【００７２】
目標出力は、時点ｔ＋ｍに対応する電圧である。
【数３８】
2020523977.tif 000040
【００７３】
図７Ａを更に参照すると、ｍステップ電圧予測ルーチンのトレーニングステージは、トレーニングデータ出力の負の対数尤度（ＮＬＬ）を最小にすることによって、利用されるカーネル関数に対応するハイパーパラメータ
【数３９】
2020523977.tif 000041
を学習し、ここで、トレーニングデータ
【数４０】
2020523977.tif 000042
は、Ｎ（ｍ）個の入力出力ペア
【数４１】
2020523977.tif 000043
、ｉ＝１，．．．，Ｎ（ｍ）からなる。
【００７４】
図７Ｂは、本開示の実施形態による、Ｐ−ＭＳＶＰの動作ステージのフローチャートである。試験／動作ステージにおいて、未来の電流Ｉｔ＋ｍに対応する電圧の推論されるガウス分布の平均μｔ（ｍ）及び分散σｔ２（ｍ）は、１ステップ電圧（正：Voltage）予測において記述された手順に後続して評価される。トレーニングステージのフローチャート及び動作ステージのフローチャートは、それぞれ図７Ａ及び図７Ｂに示されている。フローチャート内のｆｏｒループは、並列に実行されることに留意されたい。
【００７５】
再帰的マルチステップ電圧予測（Ｒ−ＭＳＶＰ）
Ｒ−ＭＳＶＰのトレーニングステージは、１ステップ電圧予測の場合と同じである。それゆえ、図６Ａは、本開示の実施形態による、Ｒ−ＭＳＶＰのトレーニングステージのフローチャートでもある。
【００７６】
図８は、本開示の実施形態による、Ｒ−ＭＳＶＰの動作ステージのフローチャートである。詳細には、Ｒ−ＭＳＶＰの背後にある主な着想は、或る特定の時点ｔ＋ｍに対応する予測された電圧を、後続の時点ｔ＋ｍ＋１に対応する電圧を予測する場合の測定された電圧として扱うことである。より正確には、或る時点ｔにおいて、１ステップ電圧予測は、（１３）を用いて評価されるμｔ（１）をもたらす。ｔ＋２に対応する電圧を予測するために、ｔ＋１に対応する予測された電圧の点推定μｔ（１）は、測定された電圧として扱われ、１ステップ予測アルゴリズムにおいて、時点ｔ、ｔ−１、．．．、ｔ−Ｌにおける電圧、電流及び温度の測定値並びに未来の電流需要Ｉｔ＋１及びＩｔ＋２とともに用いられて、μｔ（２）が得られる。全てのＭ個の電圧予測が得られるまで、この趣旨でプロセスが継続する。
【００７７】
図８を更に参照すると、Ｒ−ＭＳＶＰの基本ルーチンは、１ステップ予測アルゴリズムである。Ｒ−ＭＳＶＰアルゴリズムのトレーニングステージは、１ステップ電圧予測におけるものと同じであり、Ｎ個の入力出力ペア
【数４２】
2020523977.tif 000044
、ｉ＝１，．．．，Ｎからなるトレーニングデータ
【数４３】
2020523977.tif 000045
の負の対数尤度を最小にすることによってカーネル関数のハイパーパラメータを学習することからなる。推定されたハイパーパラメータは、予測時間ホライゾン全体にわたる電圧予測のために用いられる。
【００７８】
図８の試験／動作ステージにおいて、時点ｔにおけるＲ−ＭＳＶＰは、ｔ＋１、．．．、ｔ＋Ｍに対応する電圧を逐次的に予測する。時点ｔ＋ｍに対応する電圧は、１ステップ予測アルゴリズムを用いて予測され、ここで、入力は、
【数４４】
2020523977.tif 000046
として定式化され、ただし、
【数４５】
2020523977.tif 000047
であり、ここで、μｔ（ｐ）は、ｔ＋ｐに対応する予測された電圧の推論されるガウス分布の平均である。（１９）における定式化は、Ｌ＞ｍであるときに成り立つ一方で、Ｌ≦ｍである事例が類似した方法で取り扱われることに留意されたい。
【００７９】
上述されたように、Ｒ−ＭＳＶＰのトレーニングステージのフローチャートが図６Ａに示され、Ｒ−ＭＳＶＰの動作ステージのフローチャートが図８に示されている。Ｒ−ＭＳＶＰのトレーニングステージのフローチャートは、図６Ａに示される１ステップ予測の場合と同じであることに留意されたい。
【００８０】
オンライン再トレーニング
フローチャートが図６Ａ及び図６Ｂに示されている双方の提案されるアルゴリズムは、利用されるカーネル関数のハイパーパラメータを学習するのにトレーニングデータを必要とする。しかしながら、バッテリーモデルは、経年に起因して変化するので、ハイパーパラメータは、或る特定の期間の後には再推定されるべきである。この制約は、データ駆動型ＳｏＣ及びＳｏＨ推定において著しい難題を課す一方で、これは、バッテリー電圧予測における問題にはならない。すなわち、バッテリーの電流、電圧及び温度は、連続的に測定されるので、それゆえ、トレーニングデータは、電圧予測誤差（トレーニングデータと同様に容易に利用可能である）が再トレーニングの必要性が生じたことを示し始めると即座に利用可能である。
【００８１】
改良形態
図７Ａ及び図７ＢのＰ−ＭＳＶＰアルゴリズムの少なくとも１つの主な不利点は、そのアルゴリズムの並列した各分岐が、到来する測定値を実効的にダウンサンプリングし、それにより場合によってはエイリアシングがもたらされ、このエイリアシングにより性能が悪影響を受けることであり得る。したがって、この特定の方法は、電圧及び電流が急峻な変化を呈するシナリオには適さない場合がある。この問題を軽減する少なくとも１つの手法は、並列した各分岐にアンチエイリアシングフィルタリングを組み込むことであり得る。
【００８２】
他方、図８のＲ−ＭＳＶＰは、測定システムのサンプリング期間ΔＴが適切に選択される限り、急峻な変化を有するデータを取り扱うことができる。しかしながら、図８のＲ−ＭＳＶＰは、ｔ＋ｍ＋１についての電圧を予測するためにｔ＋１、．．．、ｔ＋ｍに対応する電圧予測に依拠し、これは、推定誤差が予測時間ホライゾンにわたって蓄積する場合があることを暗に意味している。この問題を克服する可能な一方法は、予測された平均μｔのみでなく、予測された分散もフィードバックすることであり得る。換言すれば、予測されたガウス分布の平均及び分散の双方をフィードバックすることができる。その場合、予測されたガウス分布から或る特定の数のサンプルが取得されて、予測された電圧がより良好に表される。それらのサンプルは、その後、後続の時点における予測のための別個の測定値として扱われる。
【００８３】
計算複雑度
図６Ｂの動作ステージにおける１ステップ電圧予測の計算複雑度は、（１３）及び（１４）から評価することができる。ここで、平均μｔは、係数がベクトル行列積κＴΣ−１によって与えられる、トレーニングデータ出力の線形結合として与えられることに留意されたい。トレーニングデータの共分散行列Σがトレーニングステージの終了時に反転される
ことを仮定すると、１ステップ電圧予測器の計算複雑度は、それぞれ、平均及び分散の予測ごとにＯ（Ｎ２）及びＯ（Ｎ３）である。
【００８４】
図７Ａ及び図７ＢのＰ−ＭＳＶＰ及び図６Ａ及び図８のＲ−ＭＳＶＰのいずれも、任意の時点ｔにおいてＭ個の１ステップ電圧予測を実行するので、いずれのアルゴリズムの動作ステージにおける電圧平均を予測する全体計算複雑度もＯ（ＭＮ２）である。他方、図６Ａ及び図８のＲ−ＭＳＶＰが単一の１ステップ予測器に依拠するのに対して、図７Ａ及び図７ＢのＰ−ＭＳＶＰは、Ｍ個の別個の１ステップ予測器を利用する。これは、図７ＡのＰ−ＭＳＶＰのトレーニングが、図８のＲ−ＭＳＶＰのトレーニングのＭ倍の計算を要求するということを暗に意味している。
【００８５】
図７ＢのＰ−ＭＳＶＰ及び図８のＲ−ＭＳＶＰが動作ステージにおいて同じ計算複雑度を有する一方で、Ｍ個の電圧予測全てを出力するのに必要な計算回数は異なる。なぜならば、前者が並列実施を認めるのに対し、後者は予測を逐次的に実行するためである。これは、図７ＢのＰ−ＭＳＶＰが図８のＲ−ＭＳＶＰよりもＭ倍高速であることを暗に意味している。
【００８６】
本開示の他の態様は、履歴データの量を削減するために、バッテリーの電圧予測を推定する少なくとも１つのステップにスパース学習モジュールを用いることを更に含むことができる。
【００８７】
１ステップ予測ＧＰＲと同様に全てのトレーニングデータセットを用いるのではなく、誘導点（inducing points）と呼ばれるトレーニングデータ点の適切に選択されたサブセットが、トレーニングに用いられ得る。したがって、提案される方法は、トレーニングデータセットのサイズが数千を越えているとき、計算複雑度を大幅に低減する。この技法は、スパースＧＰＲとして知られている。種々のスパースＧＰＲアルゴリズムが文献において存在し、ここで、それらのうちの１つの原理を略述する。
【００８８】
表記をシンプルにするために、未知の電圧をｆ＊と表記し、トレーニングデータセットからの全ての電圧値の集合体をｆと表記する。また、現時点における測定値はｘ＊と表記される一方、トレーニングデータセットからの入力測定値はｘと表記される。
【００８９】
ｍ個の誘導変数を導入し、結合事前分布
【数４６】
2020523977.tif 000048
を変更することによって、正規のＧＰＲの計算コストは削減される。誘導点と呼ばれる入力ロケーション
【数４７】
2020523977.tif 000049
のセットに対応する誘導変数を、
【数４８】
2020523977.tif 000050
で示すことにする。これらの誘導点は、データ点のサブセットとして選ばれる。誘導点が与えられると、結合事前分布
【数４９】
2020523977.tif 000051
は、以下のように書き換えることができる。
【数５０】
2020523977.tif 000052
ここで、
【数５１】
2020523977.tif 000053
である。ｆ＊及び
【数５２】
2020523977.tif 000054
は、
【数５３】
2020523977.tif 000055
を所与として、
【数５４】
2020523977.tif 000056
の以下の近似について、条件付き独立であると仮定される。
【数５５】
2020523977.tif 000057
【００９０】
その後、トレーニング条件
【数５６】
2020523977.tif 000058
が完全に独立であり、試験条件が以下のように正確なままであると仮定される。
【数５７】
2020523977.tif 000059
ここで、ｄｉａｇ［Ａ］は、対角要素の全てがＡの対応する要素に等しく、他の要素が０である対角行列を示す。上記分布を（２）に挿入し、
【数５８】
2020523977.tif 000060
にわたって積分することによって、結合事前分布は、以下の式によって与えられる。
【数５９】
2020523977.tif 000061
ここで、
【数６０】
2020523977.tif 000062
は、低ランク行列（すなわち、ランクｍ）である。上記結合事前分布を用いると、予測分布は、以下のように取得される。
【数６１】
2020523977.tif 000063
ここで、
【数６２】
2020523977.tif 000064
である。
【００９１】
上記において、
【数６３】
2020523977.tif 000065
であり、
【数６４】
2020523977.tif 000066
である。反転を必要とする唯一の行列は、計算複雑度の大幅な低減をもたらすＮ×Ｎ対角行列Λであることが分かる。１ステップ予測器をトレーニングする計算コストは、Ｎにおいて線形であるＯ（Ｎｍ）になり、ｍが大きいほど、所要計算量の増加と引き換えにより良好な正確度が得られる。また、試験時間複雑度は、平均及び分散を計算する場合にそれぞれＯ（ｍ）及びＯ（ｍ２）である。
【００９２】
特徴
本開示は、１つ以上の連続した時点における電流、電圧、温度のうちの１つ又はそれらの或る組み合わせを有するバッテリーの状態の履歴測定物理量のセットを含むことができる。さらに、バッテリーの未知の電圧の予測される平均及び分散は、未知の電圧予測の、少なくとも１つの以前に求められた平均、分散、又は双方のフィードバックを用いて求められ得る。さらにまた、バッテリーの現在の測定物理量は、バッテリーサプライに取り付けられた電子回路構造体に結合された検知デバイスのような測定デバイスから得られる可能性がある。
【００９３】
別の特徴は、第１の結合ガウス分布のパラメータに基づいてバッテリーの電圧予測の履歴値のセットから、各履歴測定値と少なくとも１つの履歴測定値との間の統計的距離を特定することによって、バッテリーの電圧予測の履歴値のセットの分布を求めることによって第１の結合ガウス分布を求めることを含むことができる。第１の結合ガウス分布のパラメータは、最適化アルゴリズムを用いて、バッテリーの電圧予測の履歴値のセットの第１の結合ガウス分布を最大にすることによって求められる。
【００９４】
更に別の態様は、バッテリーの現在の測定物理量と、第１の結合ガウス分布の求められたパラメータに基づく履歴測定物理量との間の統計的距離を特定することによって、バッテリーの未知の電圧と、電圧予測の履歴値のセットとの第２の結合ガウス分布を求めることを含むことができる。
【００９５】
第２の結合ガウス分布から未知の電圧の確率分布を評価することによって、第２の結合ガウス分布からバッテリーの未知の電圧の平均及び分散を求めることが可能である。第２の結合ガウス分布から未知の電圧の確率分布を評価することは、未知の電圧のみの確率分布を求めることを含むことができる。
【００９６】
本開示の他の態様は、履歴データの量を削減するために、バッテリーの電圧予測を推定する少なくとも１つのステップにスパース学習モジュールを用いることを更に含むことができる。
【００９７】
さらに、態様は、周囲温度、容積、及びバッテリーからのガス漏れ測定値、バッテリーの経年劣化、バッテリーの経時的な電流の漏れ、バッテリーの状態の測定物理量のエラーレート及び他の関連した誤差関連データのうちの１つを含むバッテリーの状態の履歴測定物理量のセットを含むことができる。
【００９８】
態様は、バッテリーの未知の電圧の少なくとも１つの以前に求められた予測された平均のフィードバックを用いて、別の時点における未来の電流需要に対応するバッテリーの別の未知の電圧を予測することも更に含む。また、本開示は、バッテリーの未知の電圧の少なくとも１つの以前に求められた予測された平均及び分散のフィードバックを用いて、別の時点における未来の電流需要に対応するバッテリーの別の未知の電圧を予測することを更に含むことができる。
【００９９】
また、本開示の態様は、バッテリーの電圧予測の履歴値のセットの第１の結合ガウス分布のパラメータは、最適化アルゴリズムを用いて、バッテリーの電圧予測の履歴値のセットの第１の結合ガウス分布を最大にすることによって求められることを含む。さらに、他の態様は、未知の電圧と、バッテリーの現在の測定物理量からのバッテリーの電圧予測の履歴値のセットとの第２の結合ガウス分布は、バッテリーの現在の測定物理量と、第１の結合ガウス分布の求められたパラメータに基づく履歴測定物理量との間の統計的距離を特定することによって求めることができることを含むことができる。
【０１００】
更なる態様は、接続部を通じて他の構成要素に作動的に結合された少なくとも１つのセンサ、バッテリーの物理量を測定するセンサの出力、慣性測定ユニット、送受信機、少なくとも１つのディスプレイのうちの１つ、又はそれらの或る組み合わせを備えるシステムを含むことができる。
【０１０１】
図９は、本開示のいくつかの実施形態による、バッテリーの未知の電圧を予測するように構成される例示的なシステム９００のブロック図を示している。システム９００は、バッテリーと一体に実現することができるか、又はバッテリーを有する機械とすることができる。加えて又は代替的に、システム９００は、バッテリーの物理量を測定するセンサに通信可能に接続することができる。
【０１０２】
システム９００は、センサ９１０、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）９３０、プロセッサ９５０、メモリ９６０、送受信機９７０、及びディスプレイ／スクリーン９８０のうちの１つ又は組み合わせを備えることができる。これらは、接続部９２０を通じて他の構成要素に作動的に結合することができる。接続部９２０は、バス、ライン、ファイバー、リンク又はそれらの組み合わせを含むことができる。
【０１０３】
送受信機９７０は、例えば、１つ以上のタイプの無線通信ネットワークを通じて１つ以上の信号を送信することを可能にする送信機と、１つ以上のタイプの無線通信ネットワークを通じて送信された１つ以上の信号を受信する受信機とを備えることができる。送受信機９７０は、様々な技術に基づいて無線ネットワークとの通信を可能にすることができる。これらの技術は、標準規格のＩＥＥＥ８０２．１１ファミリーに基づくことができるフェムトセル、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク又は無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、標準規格のＩＥＥＥ８０２．１５ｘファミリーに基づくＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ネットワーク、近距離場通信（ＮＦＣ）ネットワーク等の無線パーソナルエリアネットワーク（ＷＰＡＮ）、及び／又はＬＴＥ、ＷｉＭＡＸ等の無線ワイドエリアネットワーク（ＷＷＡＮ）等であるが、これらに限定されるものではない。システム９００は、有線ネットワークを通じて通信する１つ以上のポートを備えることもできる。
【０１０４】
いくつかの実施形態において、システム９００は、本明細書においてこれ以降「センサ９１０」と呼ばれる、バッテリーの物理量を測定するためのセンサを備えることができる。例えば、センサ９１０は、バッテリーの電圧を測定するための電圧計、バッテリーの電流を測定するための電流計、及びバッテリーの温度を測定するための温度計を含むことができる。
【０１０５】
また、システム９００は、バッテリーの予測される未知の電圧についての情報をレンダリングするスクリーン又はディスプレイ９８０を含むことができる。いくつかの実施形態において、ディスプレイ９８０は、センサ９１０からの測定値を表示するためにも使用することができる。いくつかの実施形態では、ディスプレイ９８０は、ユーザが、仮想キーボード、アイコン、メニュー、又は他のＧＵＩ、ユーザジェスチャー及び／又はスタイラス及び他の筆記用具等の入力デバイスの或る組み合わせを介してデータを入力することを可能にするタッチスクリーンを備えることができ及び／又はこのようなタッチスクリーンとともに収容することができる。いくつかの実施形態では、ディスプレイ９８０は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）又は有機ＬＥＤ（ＯＬＥＤ）ディスプレイ等の発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイを用いて実施することができる。他の実施形態では、ディスプレイ９８０は、ウェアラブルディスプレイとすることができる。
【０１０６】
いくつかの実施形態では、融合の結果をディスプレイ９８０にレンダリングすることもできるし、システム９００の内部又は外部に存在することができる異なるアプリケーションにサブミットすることもできる。例えば、プロセッサ９５０上で動作するバッテリー管理アプリケーション９５５は、種々のバッテリー管理方法を実施及び実行することができる。
【０１０７】
例示的なシステム９００は、図示した機能ブロックのうちの１つ以上の追加、組み合わせ、又は省略等によって、本開示と整合性を有するように様々な方法で変更することもできる。例えば、いくつかの構成では、システム９００は、ＩＭＵ９３０又は送受信機９７０を備えていない。
【０１０８】
プロセッサ９５０は、ハードウェア、ファームウェア及びソフトウェアの組み合わせを用いて実現することができる。プロセッサ９５０は、センサフュージョン及び／又は融合した測定値を更に処理するための方法に関連付けられる計算手順又はプロセスの少なくとも一部を実行するように構成可能な１つ以上の回路を表すことができる。プロセッサ９５０は、メモリ９６０から命令及び／又はデータを引き出す。プロセッサ９５０は、１つ以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、中央及び／又はグラフィカル処理ユニット（ＣＰＵ及び／又はＧＰＵ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、デジタル信号処理デバイス（ＤＳＰＤ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、埋め込みプロセッサコア、電子デバイス、本明細書において記述される機能を実行するように設計された他の電子ユニット、又はその組み合わせを用いて実現することができる。
【０１０９】
メモリ９６０は、プロセッサ９５０の内部に、及び／又はプロセッサ９５０の外部に実装することができる。本明細書において使用されるときに、「メモリ」という用語は、任意のタイプの長期、短期、揮発性、不揮発性又は他のメモリを指しており、任意の特定のタイプのメモリ若しくはメモリの数、又はメモリが記憶される物理媒体のタイプに制限されるべきではない。いくつかの実施形態では、メモリ９６０は、バッテリーの未知の電圧の予測、及びプロセッサ９５０によって実行される他のタスクを容易にするプログラムコードを保持する。
【０１１０】
一般に、メモリ９６０は、任意のデータ記憶機構を表すことができる。メモリ９６０は、例えば、一次メモリ及び／又は二次メモリを含むことができる。一次メモリは、例えば、ランダムアクセスメモリ、リードオンリーメモリ等を含むことができる。図９においてプロセッサ９５０とは別個であるように示されるが、一次メモリの全て又は一部をプロセッサ９５０内に設けることができるか、又はそうでなくても、プロセッサ９５０と同一の場所に配置し、及び／又はプロセッサ９５０に結合することができることは理解されたい。
【０１１１】
二次メモリは、例えば、一次メモリと同じ、又は類似のタイプのメモリ、及び／又は例えば、フラッシュ／ＵＳＢメモリドライブ、メモリカードドライブ、ディスクドライブ、光ディスクドライブ、テープドライブ、ソリッドステートドライブ、ハイブリッドドライブ等の１つ以上のデータ記憶デバイス又はシステムを含むことができる。或る特定の実施態様において、二次メモリは、取外し可能な媒体ドライブ（図示せず）内の非一時的コンピュータ可読媒体に動作可能に収容可能であるか、又は別の方法で、動作可能に構成可能とすることができる。いくつかの実施形態において、非一時的コンピュータ可読媒体は、メモリ９６０及び／又はプロセッサ９５０の一部を形成する。
【０１１２】
図１０は、本開示の実施形態による、代替コンピュータ又はプロセッサを使用して実施することができる、図１Ａの方法を示すブロック図である。コンピュータ／コントローラ等１０１１は、バス１０５６を通じて接続される、プロセッサ１０４０、コンピュータ可読メモリ１０１２、記憶装置１０５８、並びに、ディスプレイ１０５２及びキーボード１０５１とのユーザインターフェース１０４９を含むか、又はこれらと通信することができる。例えば、プロセッサ１０４０及びコンピュータ可読メモリ１０１２と通信するユーザインターフェース１０４９は、ユーザによるユーザインターフェース１０５７の表面、キーボード表面からの入力を受信すると、データを入手し、コンピュータ可読メモリ１０１２内に記憶する。
【０１１３】
メモリ１０１２は、プロセッサによって実行可能な命令と、履歴データと、本開示の方法及びシステムによって利用することができる任意のデータとを記憶することができることが意図されている。プロセッサ１０４０は、シングルコアプロセッサ、マルチコアプロセッサ、コンピューティングクラスター、又は任意の数の他の構成体とすることができる。プロセッサ１０４０は、バス１０５６を通じて１つ以上の入力デバイス及び出力デバイスに接続することができる。メモリ１０１２は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、又は他の任意の適したメモリシステムを含むことができる。
【０１１４】
図１０を更に参照すると、記憶デバイス１０５８は、プロセッサによって用いられる補助データ及び／又はソフトウェアモジュールを記憶するように構成することができる。例えば、記憶デバイス１０５８は、履歴データと、本開示に関して上述したような他の関連したデータとを記憶することができる。加えて又は代替的に、記憶デバイス１０５８は、本開示の開示したネットワークと同様の履歴ネットワークデータと同様の履歴データを記憶することができる。記憶デバイス１０５８は、ハードドライブ、光ドライブ、サムドライブ、ドライブのアレイ、又はそれらの任意の組合せを含むことができる。
【０１１５】
システムは、任意選択で、バス１０５６を通じて、システムをディスプレイデバイス（図示せず）に接続するように構成されたディスプレイインターフェース（図示せず）にリンクすることができ、ディスプレイデバイスは、とりわけ、コンピュータモニタ、カメラ、テレビ、プロジェクタ、又はモバイルデバイスを含むことができる。
【０１１６】
コンピュータ／コントローラ等１０１１は、用途に応じて、電力源１０５４を備えることができ、電力源１０５４は、任意選択でコンピュータ１０１１の外部に配置されてもよい。バス１０５６を通じて、ディスプレイデバイス１０４８に接続するように構成されたユーザ入力インターフェース１０５７をリンクすることができ、ディスプレイデバイス１０４８は、とりわけ、コンピュータモニタ、カメラ、テレビ、プロジェクタ、又はモバイルデバイスを含むことができる。プリンタインターフェース１０５９も、バス１０５６を通じて接続することができ、印刷デバイス１０３２に接続するように構成することができる。印刷デバイス１０３２は、とりわけ、液体インクジェットプリンタ、固体インクプリンタ、大規模商用プリンタ、感熱式プリンタ、ＵＶプリンタ、又は昇華型プリンタを含むことができる。ネットワークインターフェースコントローラ（ＮＩＣ）１０３４は、バス１０５６を通じてネットワーク１０３６に接続するように構成され、とりわけ、データ又は他のデータは、コンピュータ１０１１の外部の第三者のディスプレイデバイス、第三者の画像デバイス、及び／又は第三者の印刷デバイス上にレンダリングすることができる。
【０１１７】
図１０を更に参照すると、とりわけ、データ又は他のデータは、ネットワーク１０３６の通信チャネルを介して送信することができ、及び／又は、記憶及び／又は更なる処理のために記憶システム１０５８内に記憶することができる。さらに、データ又は他のデータは、受信機１０４６（又は外部受信機１０３８）から無線又は配線接続で受信することもできるし、送信機１０４７（又は外部送信機１０３９）を介して無線又は配線接続で送信することもでき、受信機１０４６及び送信機１０４７は、ともにバス１０５６を通じて接続されている。さらに、バス１０５６を介してコンピュータ１０１１にＧＰＳ１００１を接続することができる。コンピュータ１０１１は、入力インターフェース１００８を介して外部検知デバイス１０４４及び外部入力／出力デバイス１０４１に接続することができる。コンピュータ１０１１は、他の外部コンピュータ１０４２に接続することができる。出力インターフェース１００９は、プロセッサ１０４０からの処理データを出力するのに用いることができる。
【図１Ａ】
2020523977.tif 000067
【図１Ｂ】
2020523977.tif 000068
【図１Ｃ】
2020523977.tif 000069
【図１Ｄ】
2020523977.tif 000070
【図１Ｅ】
2020523977.tif 000071
【図２】
2020523977.tif 000072
【図３】
2020523977.tif 000073
【図４】
2020523977.tif 000074
【図５】
2020523977.tif 000075
【図６Ａ】
2020523977.tif 000076
【図６Ｂ】
2020523977.tif 000077
【図７Ａ】
2020523977.tif 000078
【図７Ｂ】
2020523977.tif 000079
【図８】
2020523977.tif 000080
【図９】
2020523977.tif 000081
【図１０】
2020523977.tif 000082
【国際調査報告】
2020523977.tif 000083
2020523977.tif 000084