電力貯蔵用の少なくとも第1の電気化学システムの内部状態を推定する方法であって、前記第1の電気化学システムの内部状態に関する少なくとも1つの特性が電気化学インピーダンス測定値から推定される方法において、前記第1の電気化学システムと同じ種類の少なくとも第2の電気化学システムの様々な内部状態について、前記第2のシステムの内部状態に関する前記特性を測定し、少なくとも1つの周波数で前記第2の電気化学システムの電気化学インピーダンスを測定する段階と、電気化学インピーダンスモデルを前記特性およびパラメータの関数として定義し、前記内部状態に関して得られた前記電気化学インピーダンス測定値を調整することによって前記パラメータを較正する段階と、少なくとも1つの周波数について前記第1の電気化学システムの電気化学インピーダンスZを求める段階と、前記モデルおよび電気化学インピーダンスZを使用して前記電気化学システムの内部状態に関する前記特性を推定することによって前記第1の電気化学システムの前記内部状態を推定する段階と、を含む方法。前記電気化学システムの前記内部状態に関する前記特性は、i.前記特性の初期値を選択する段階と、ii.前記モデルを前記初期値に適用して、少なくとも1つの周波数について前記第1のシステムの電気化学インピーダンスZmをモデル化する段階と、iii.前記モデル化された電気化学インピーダンスZmが前記測定された電気化学インピーダンスZに対応するように前記値を調整する段階と、によって推定される、請求項1に記載の方法。前記電気化学インピーダンスモデルは、i.前記第1の電気化学システムと同じ種類の電気化学システム上で得られる代表的なインピーダンス線図の曲線形状を選択する段階と、ii.前記曲線形状を再現できるようにする数式によって前記モデルを定義する段階と、を実行することによって構成される、請求項1または2に記載の方法。次式のような種類のモデルが使用され、上式で、Zm:電気化学インピーダンス、ω:周波数、x:前記曲線によって形成される半円の数、a、b、ck、dk、およびnk:前記第1の電気化学システムの前記内部状態に関する前記特性に応じて較正すべきモデルのパラメータである、請求項3に記載の方法。様々な前記内部状態は、前記第1の電気化学システムと同じ種類の電力貯蔵用の第2の電気化学システムの促進劣化によって得られる、請求項1から4のいずれか1項に記載の方法。様々な前記内部状態は、前記第1の電気化学システムと同じ種類であり、異なる内部状態を有する1組の第2の電気化学システムを選択することによって得られる、請求項1から4のいずれか1項に方法。前記電気化学システムの前記内部状態に関する前記特性である、前記システムの充電状態SoC、前記システムの健全状態SoHの少なくとも1つが算出される、請求項1から6のいずれか1項に記載の方法。前記電気化学インピーダンスは、前記電気化学システム内を流れる電流に電気信号を加えることによって得られる電気インピーダンス線図を測定することによって様々な周波数について求められる、請求項1から7のいずれか1項に記載の方法。前記電気インピーダンス線図は、前記電気化学システムに正弦波電流摂動を印加し、前記電気化学システムの端子の所で誘導正弦波電圧を測定することによって測定される、請求項8に記載の方法。前記電気インピーダンス線図は、前記電気化学システム上の、いくつかの正弦波の重ね合わせの形またはホワイトノイズの形で電流摂動を印加し、前記電気化学システムの前記端子の所で誘導正弦波電圧を測定することによって測定される、請求項8に記載の方法。前記電気化学インピーダンスは、電圧信号および電流信号を時間の関数として処理することを含む非侵襲的方法を使用して得られる電気インピーダンス線図を測定することによっていくつかの周波数について求められる、請求項1から10のいずれか1項に方法。前記電気化学システムは、静止するかあるいは動作させられる、請求項1から11のいずれか1項に記載の方法。前記電気化学システムは、電池またはパックの要素である、請求項1から12のいずれか1項に記載の方法。電池パックの少なくとも1つの要素の欠陥が、前記電池パックの少なくとも1つの要素の機能状態SoFを判定することによって検出される、請求項1から13のいずれか1項に記載の方法。電力貯蔵用の電気化学システムの内部状態を推定するシステムであって、前記電気化学システムの電気化学インピーダンスを測定または推定する手段を含む少なくとも1つの検出器Gと、前記電気化学システムと同じ種類の少なくとも第2の電気化学システムの様々な内部状態についての測定手段によって初めに較正される電気化学インピーダンスモデルを、前記特性の関数として記憶できるようにするメモリと、前記モデルを使用して前記電気化学システムの内部状態に関する特性を算出する手段と、を有するシステム。請求項15に記載の前記電池の内部状態を推定するシステムを有するスマート電池管理または充電/放電システム。電池の充電状態SoCおよび健全状態SoHを推定するいくつかの方法が公知である。たとえば、公知のクーロンカウンティング法およびブックキーピング法がある。しかし、これらの方法では、自己放電などの現象を無視することによって推定誤差が生じる。SoC指標として無負荷電圧が測定される公知の方法もある。たとえば内部抵抗の推定のような他の指標を使用することも公知の方法米国特許第6191590号明細書、欧州特許第1835297号明細書である。この2つの方法は、まず、SoCが、静的マップまたは分析的関数依存性によって測定可能であるかあるいは容易に推定可能な1つ以上の数量電位、内部抵抗に関連付けられることを特徴とする。しかし、これらの依存性は実際には、BMSにおいて通常考慮されるものよりもずっと複雑であり、SoC推定誤差を生じさせることが多い。他の手法は、他の分野で公知の推定技術を使用する数学的電池モデルに基づく手法である。特に、米国特許出願公開第2007/0035307号明細書には、数学的電池モデルを使用して電池の状態変数およびパラメータをサービスデータ電圧U、電流I、Tから推定する方法を記載している。この数学的モデルは、複数の数学的サブモデルを有し、より高速な応答を可能にすることを特徴とする。サブモデルは、RCモデルと呼ばれ、制限された周波数範囲に関連する等価電気回路型のモデルである。場合によってはより有望な方法は、SoCによってパラメータ化された数量をインピーダンス分光法EISによって測定することに基づく。たとえば、米国特許出願公開第2007/0090843号明細書では、容量/誘導遷移に関連する周波数f±をEISによって求めることを目的としている。鉛電池とNi-Cd電池およびNi-MH電池について、周波数f±とSoCとの相関が提示される。同様な手法としては、酸鉛対に関する多周波数電気化学インピーダンス分光法に基づく自動車電池テスタSpectroCA-12CadexElectronicsInc.、カナダを発展させる等価電気回路であり、米国特許第6778913号明細書に記載されたようにSoCによって各構成要素がパラメータ化された要素の等価電気回路によるEISスペクトルのモデル化に基づく手法がある。EISスペクトルは等価電気回路によって近似され、各構成要素の変化がSoCによってパラメータ化される。同様に、米国特許第6037777号明細書では、充電状態および他の電池特性が、鉛電池または他のシステムの複素インピーダンス/アドミッタンスの実部および虚部を測定することによって判定される。RCモデルの使用は欧州特許第880710号明細書にも記載されており、電極の所および電解液中における電気化学的および物理的現象についての説明が、RCモデルの発展をサポートする働きをし、このモデルによって、電池の温度が、外部測定値に対して厳密に上昇するようにシミュレートされる。国際公開第2009/036444号で公知のSoH推定方法に関しては、電極の劣化反応を観測するために市販の要素に基準電極が導入される。しかし、この方法は多くの器具、特に要素に基準電極を挿入する器具が必要であるとともに、電池のより複雑な電気管理が必要である。仏国特許出願公開第2874701号明細書は、一時的な電気的摂動を使用して、得られた応答を基準応答と比較する方法を説明している。しかし、この方法では、この種の摂動の後の応答変動が非常に遅いLiイオン型要素を実現するのがより困難であり、したがって、厳密なSoH測定を実施することができない。インピーダンス分析は文献にも記載されている。U.TroltzschらElectrochimicaActa51、2006年、1664-1672頁は、要素の健全状態を確保するために、電気モデルによるインピーダンスの調整を組み合わせたインピーダンス分光法を使用する方法を説明している。しかし、この技術は、該要素を測定に使用するのを停止することを必要とする。したがって、本発明の目的は、等価電気回路によるモデル化なしに電池などの電力貯蔵用の電気化学システムの内部状態を推定する代替方法を提供することである。この方法は、インピーダンスをたとえばSoCおよびパラメータの関数として定義するのを可能にする電気化学インピーダンスモデルに直接基づいている。これらのパラメータは、事前に様々な内部状態に関して得られた電気化学インピーダンス測定値を調整することによって較正される。本発明は、電力貯蔵用の少なくとも第1の電気化学システムの内部状態を推定する方法であって、第1の電気化学システムの内部状態に関する少なくとも1つの特性が電気化学インピーダンス測定値から推定される方法において、第1の電気化学システムと同じ種類の少なくとも第2の電気化学システムの様々な内部状態について、第2のシステムの内部状態に関する特性を測定し、少なくとも1つの周波数で第2の電気化学システムの電気化学インピーダンスを測定する段階と、電気化学インピーダンスモデルを特性およびパラメータの関数として定義し、内部状態に関して得られた電気化学インピーダンス測定値を調整することによってパラメータを較正する段階と、少なくとも1つの周波数について第1の電気化学システムの電気化学インピーダンスZを求める段階と、モデルおよび電気化学インピーダンスZを使用して電気化学システムの内部状態に関する特性を推定することによって第1の電気化学システムの内部状態を推定する段階と、を含むことを特徴とする方法に関する。本発明によれば、電気化学システムの内部状態に関する特性は、i.特性の初期値を選択する段階と、ii.モデルを初期値に適用して、少なくとも1つの周波数について第1のシステムの電気化学インピーダンスZmをモデル化する段階と、iii.モデル化された電気化学インピーダンスZmが測定された電気化学インピーダンスZに対応するように値を調整する段階と、によって推定することができる。本発明によれば、電気化学インピーダンスモデルは、i.第1の電気化学システムと同じ種類の電気化学システム上で得られる代表的なインピーダンス線図の曲線形状を選択する段階と、ii.曲線形状を再現できるようにする数式によってモデルを定義する段階と、を実行することによって構成することができる。次式のような種類のモデルを使用することができる。上式で、Zm:電気化学インピーダンス、ω:周波数、x:曲線によって形成される半円の数、a、b、ck、dk、およびnk:第1の電気化学システムの内部状態に関する特性に応じて較正すべきモデルのパラメータである。様々な内部状態は、第1の電気化学システムと同じ種類の電力貯蔵用の第2の電気化学システムの促進劣化によって得ることができる。これらの様々な内部状態は、第1の電気化学システムと同じ種類であり、互いに異なる内部状態を有する1組の第2の電気化学システムを選択することによって得ることもできる。本発明によれば、電気化学システムの内部状態に関する特性である、システムの充電状態SoC、システムの健全状態SoHの少なくとも1つを算出することができる。電気化学インピーダンスは、電気化学システム内を流れる電流に電気信号を加えることによって得られる電気インピーダンス線図を測定することによって様々な周波数について求めることができる。したがって、電気インピーダンス線図は、電気化学システムに正弦波電流摂動を印加し、電気化学システムの端子の所で誘導正弦波電圧を測定することによって測定することができる。電気インピーダンス線図は、電気化学システム上の、いくつかの正弦波電流の重ね合わせの形またはホワイトノイズの形で電流摂動を印加し、電気化学システムの端子の所で誘導される正弦波電圧を測定することによって測定することも可能である。最後に、電気化学インピーダンスは、電圧信号および電流信号を時間の関数として処理することを含む非侵襲的方法を使用して得られる電気インピーダンス線図を測定することによっていくつかの周波数について求めることもできる。本発明によれば、電気化学システムは、静止するあるいは動作させられることができ、電気化学システムは、電池またはパックの要素であってよい。本発明によれば、電池パックの少なくとも1つの要素の欠陥を、電池パックの少なくとも1つの要素の機能状態SoFを判定することによって検出することが可能である。本発明は、電力貯蔵用の電気化学システムの内部状態を推定するシステムであって、電気化学システムの電気化学インピーダンスを測定または推定する手段を含む少なくとも1つの検出器Gと、まず電気化学システムと同じ種類の少なくとも第2の電気化学システムの様々な内部状態についての測定手段によって較正される電気化学インピーダンスモデルを、特性の関数として記憶できるようにするメモリと、モデルを使用して電気化学システムの内部状態に関する特性を算出する手段と、を有するシステムにも関する。本発明は、本発明による電池の内部状態を推定するシステムを有するスマート電池管理または充電/放電システムにも関する。本発明による方法は、輸送用途で使用される牽引用蓄電池あるいは再生可能なエネルギーの貯蔵に使用される、事前に識別されたモデルおよび技術の電池またはパックのセルの充電状態または健全状態を測定できるようにする。提案される原則は、BMSによって実現されるSoCおよびSoHの推定を向上させる。なぜなら、これらのデータは直接測定することができないからである。この方法は、場合によっては、車輌上で実現されるか、あるいはネットワークに接続された間欠的な電力生成システムに関連するエネルギー貯蔵に使用され、システムの電極の端子の所の電気インピーダンスを、非侵襲的に温度を調節しながら測定することによって、電池、特にLiイオン電池の充電状態SoCおよび健全状態SoHを定量的に求めるのを可能にする。この方法のフローチャートが図1に示されている。本発明による方法は以下の段階を含む。段階E1:1組の電池Bat.に実験室試験を実施して、電気インピーダンスZを周波数、SoC、SoH、およびTの関数として測定する。段階E2:インピーダンスZのモデルmod.を定義し較正する。段階E3:定義され較正されたモデルを検知器Gに使用して技術およびモデルが段階E1と同じである電池BatEの内部状態を推定する。この検知器は、特に、インピーダンスを求める装置IMPとモデルmod.を実現する計算ユニットCALCとを有する。これらの段階について以下のパラグラフで詳しく説明する。E1-電気化学インピーダンス線図をSoC、SoH、およびTの関数として測定する段階この段階は、電気化学インピーダンスZを周波数、SoC、SoH、および任意に温度Tの関数として測定できるようにする実験室試験を実行するから成る。したがって、SoC図2、SoH、および/またはTの少なくとも1つの関数として電気化学インピーダンス線図Zが得られる。図2の各軸は、ミリオームmOhms単位で表されたインピーダンスの虚部ImZと、ミリオーム単位で表されたインピーダンスの実部ReZと、で表された充電状態SoCを表している。一般に、調査した電気化学システムと同じ種類の少なくとも第2の電気化学システムの様々な内部状態について、第2のシステムの内部状態に関する特性SoC、SoHが測定され、様々な周波数でこの第2の電気化学システムの電気的応答が測定される。一実施形態によれば、所与の種類の電池BatEおよびこの電池の所与の用途について、同じ種類の電池Bat.を使用する。次に、この電池の様々な充電状態および健全状態に関して電気的応答測定を行う。選択された用途を表す促進劣化を実施してこの電池の様々な健全状態を得ることができる。たとえば、電池は、実験室において、車輌型搭載用途をシミュレートする促進劣化プロトコルを受ける。インピーダンス線図測定は、ガルバノスタットによって電池に好ましくは電流正弦波摂動を印加し、端子の所で誘導正弦波電圧を測定することによって得ることができる。他の実施形態によれば、摂動は、いくつかのまたはすべての周波数応答を同時に分析できるようにする単純な正弦波摂動の形ではなく、いくつかの正弦波の重ね合わせの形または場合によってはホワイトノイズ同じ信号にすべての周波数が重なるの形で印加することができる。インピーダンス線図をSoCの関数として測定することは、SoC範囲全体にわたって、あるいは用途によって使用される範囲に相当するSoC範囲内で行うことができる。用途における使用温度範囲内の温度を含むインピーダンス線図の変動を測定することもできる。充電および/または劣化の各状態において、電気化学システムの電気インピーダンスZは、ガルバノスタットによって電流摂動を印加することによって測定される。実部ReZおよび虚部ImZの複素数量Zは、ナイキスト線図の形で表すことができ、この場合、ImZはReZの関数であり、各点は周波数に対応する。このような線図が、図2にSoCの関数として示され、図3にも示されている。したがって、高速現象高周波数に対する内部抵抗の応答と、電極の所の反応のような中間現象の応答と、低速現象ワールブルグインピーダンスによって表される低周波数媒体中のイオン拡散の応答が区別される。これらの様々な現象は、程度の差はあるがSoCおよびSoHに敏感である。したがって、インピーダンス応答は、充電状態および劣化状態の関数として変化する。しかし、各効果を分離するのは困難である。調査した電池と同じ種類の第2の電池の使用について説明した。各々が、異なる充電状態と健全状態の少なくとも一方を有する同じ種類の1組の電池を使用することも可能である。E2-インピーダンス線図モデルの定義この段階では、インピーダンスを所与の充電状態SoC、所与の健全状態SoH、および任意に所与の温度についての周波数ωの関数としてモデル化できるようにする数式を定義する。このモデル化段階は、i.所定のSoCについてのインピーダンス線図Zを選択し、この線図を表す曲線の形状を決定することと、ii.この曲線形状を再現することのできる数式、すなわちモデルを定義することと、iii.測定によって得られたインピーダンス線図上でモデルを調整するようにモデルのパラメータを較正すること、を含む。所与のTに、所定のSoCについてインピーダンス線図を選択する。たとえば、図3は、SoCが約50である電池に関するインピーダンス線図を示している。この線図の曲線の形状は、電池のインピーダンス線図の特徴を示している。実際には、このインピーダンス線図は、少なくとも1つの半円を有する曲線を形成する。そのような曲線は以下のような数式によってモデル化することができる。上式で、Zはインピーダンスであり、ωは周波数であり、xは観測される半円の数であり、a、b、ck、dk、およびnkはモデルのパラメータである。3つの円がある場合、モデルは11333=11個のパラメータを有する。すべてのパラメータは、SoC、場合によってはSoHおよび温度T、または場合によっては要素の組成電極材料、電解液などのような他の変数vの関数である。したがって、一般に、モデルのパラメータはpによって示され、次式が得られる。fは、たとえば多項式関数である。次に、電気インピーダンスモデルを、電池の各状態SoC、SoH、および温度Tに対応する試験の各インピーダンス線図上で較正する。この較正は、パラメータa、b、ck、dk、およびnkに値を割り当てることから成る。各パラメータをNL25非線形最小二乗型アルゴリズムによる非線形回帰によって較正する。このアルゴリズムは、調整パラメータを変更することによってモデルの予測値と実験測定値との差を最小化できるようにする。E3-上記の関係を使用して電気化学システムの内部状態を推定する段階調査した電気化学システムの電気インピーダンスを様々な周波数について求める。したがって、電気インピーダンス線図は、以下の方法のうちの1つを使って測定される。-電気化学システム内を流れる電流に電気信号を加えることによって電気インピーダンス線図を測定する、-電気化学システムに正弦波電流摂動を印加し、電気化学システムの端子の所で誘導正弦波電圧を測定する、または-電気化学システム上の、いくつかの正弦波の重ね合わせの形またはホワイトノイズの形で電流摂動を印加し、電気化学システムの端子の所で誘導正弦波電圧を測定することによって電気インピーダンス線図を測定する。-この電気化学線図に対して自由または動作電流信号処理を使用する。仏国特許出願第10/00778号に記載された方法を使用することができる。この方法は、追加的な信号を重ねることなく電気化学システムの電気インピーダンスを求める非侵襲的な方法である。この方法によれば、電圧および電流をシステムの端子の所で時間の関数として求め、これらの測定値を周波数信号に変換する。次に、これらの周波数信号をいくつかのセグメントにする少なくとも1回のセグメント化が行われる。電流信号のパワースペクトル密度ΨIおよび電圧信号と電流信号のクロスパワースペクトル密度ΨIVを各セグメントについて求める。最後に、パワースペクトル密度ΨIの平均とクロスパワースペクトル密度ΨIVの平均との比を算出することによって電気化学システムの電気インピーダンスを求める。SoCの初期値および場合によってはSoHおよびTの値を選択する。次に、段階2で構成された電気インピーダンスモデルを1つまたは複数の初期値に印加することによって、モデル化されたインピーダンスと求められたインピーダンスを線図上で比較する。次に、モデル化されたインピーダンス線図が測定されたインピーダンス図に対応するまでパラメータSoC、SoH、Tの初期値を調整する。測定値とモデルとの差の二乗の和を最小化することが原則であるNL2S非線形最小二乗アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムを使用することができる。このアルゴリズムでは、モデル化されたインピーダンス線図と測定されたインピーダンス線図との差は以下のように算出することができる。上式で、Sは最小化すべき複数の差の二乗の和であり、Yは調整すべきすべての測定値で構成されたサイズNのベクトルであり、Ycalcは、予測されたすべての測定値で構成されたサイズNのベクトルである。このように最適化プロセスによって求められた1つまたは複数の値は、電気化学システムの内部状態の推定値を構成する。本発明によれば、前の段階で得られたモデルが、電力貯蔵用の電気化学システムの内部状態を推定するシステムにおいて、-インピーダンス測定システムIMPが、段階1で説明した方法を同じように使用することができ、かつ仏国特許出願第10/00778号に記載されたシステムなどのインピーダンス推定システムで置き換えることができる、電気化学システムの電気化学インピーダンスを測定または推定する手段を含む少なくとも1つの検出器Gと、-様々な内部状態を測定することによって初めに較正される電気化学インピーダンスモデルを特性の関数として記憶できるようにするメモリと、-ソフトウェア手段CALCであって、測定システムに組み込まれない場合にインピーダンスを算出する手段、モデルによって電気化学システムの内部状態に関する特性を算出する最適化手段OPTなどの手段を有するソフトウェア手段を有するシステムで使用される。本発明は、上述のように電池または要素の内部状態を推定するシステムを有するスマート電池管理システムにも関する。このスマート管理システムは、電池充電または放電システムであってもよい。変形例一実施形態によれば、電気化学インピーダンスは、複数ではなく1つの周波数について測定される。この周波数は低周波数から選択されることが好ましい。他の実施形態によれば、SoCの関数としてわずかに変化する他の変数が使用される。有利なことに、電池端子での電圧が使用される。図4は、電圧UV単位をノルム充電容量SoCの関数として示している。各点は測定値を表している。曲線は多項式型の調整を表している。Redlich-KisterまたはMargoules型の熱力学方程式によってこれらの測定点を調整することも可能である。これによってU=fSoC、T型の数式が得られる。この実施形態によれば、インピーダンス線図モデルのパラメータは、以下の系を解くことによって求められる。NL2S型非線形二乗のアルゴリズムを使用してこの系を解くこともできる。図5Aおよび5Bはこの実施形態の利点を示している。図5Aは、実際に測定されたSoC値SoCrを、インピーダンス式を解くことによってモデル化されたSoC値SoCmの関数として示している。図5Bは、実際に測定されたSoC値SoCrを、インピーダンス式および電圧式を解くことによってモデル化されたSoC値SoCmの関数として示している。図5Bにより適切な調整が示されている。したがって、本発明による方法は、Liイオン要素の充電状態または健全状態を判定する信頼できる手段を得るのを可能にする。この方法は、すべての技術に適用することができ、分散関数として変化することのできるモデルのパラメータが計算に含められるかつ厳密には設定されない。最後に、この方法によれば、温度および電池のインピーダンス応答に影響を与える可能性のある任意のパラメータを考慮することが可能である。一例として、本発明による方法の段階は、2つの異なる2つのLiイオン電池または蓄電池技術、すなわち、LFP/C技術LFPはリン酸鉄をベースとする陽極を示し、Cは黒鉛をベースとする陰極を示すおよびNCO/C技術NCOは、ニッケルをベースとする陽極を示すに適用される。例1:化学組成LFP/Cの要素の場合段階1図6は、ωがHz単位の周波数を表し、Pが度単位の位相を表し、Zがオーム単位の電気化学インピーダンス係数を表すボード線図である。この線図は、C/LFP型電池上のいくつかの充電状態について求められたインピーダンス同士を比較できるようにする。これらのインピーダンスは、異なる周波数の連続的な正弦波信号を使用して得られた。インピーダンスは、そうではなく、たとえば電池充電/放電信号にホワイトノイズを重ねることによって得ることもできる。この線図では、インピーダンス同士が重なっておらず、充電容量の関数として変化していることに留意されたい。段階2これらの差は、本発明によって、以下の数式によってこのインピーダンス線図の曲線上でインピーダンスモデルを調整することによって定量化することができる。上式で、a、b、c1、d1、n1、c2、d2、n2は、実験値に従って調整すべきパラメータである。この調整数量は、ナイキスト線図またはボード線図によってSoCおよび温度について試験することができ、図7では、三角形Pによって示される位相および菱形Zによって示されるインピーダンス係数は実験値を表し、実線は調整済みの値を表している。予測値と測定値がすべて重ねられており、適切に選択されたモデルおよび適切に推定されたパラメータを用いた調整を示していることに留意されたい。SoCおよびTの関数として実験的に求められたすべてのインピーダンスの体系的な調整後、第2の半円に関するパラメータc2、d2、およびn2のみがSoCの関数として変化する。パラメータd2に関するSoC依存性が図8Aに示されている。パラメータのSoC依存性を調整するために多項式関数が使用される。d2の場合、7次の多項式による調整によって、図8Bに示されている道に従う数式を得ることができる。電池の充電状態にかかわらず、他のパラメータを一定にすることができる。最後に、SoCの関数として実行されるすべての調整によって、電池のインピーダンスを摂動周波数およびSoCの関数として予測するモデルを得ることができる。段階3段階1および2で試験したのと同じ技術およびモデルであり、既知のSoCを有する電池について検討する。この電池の電気インピーダンスは、段階1および2に記載されたように測定値によって求められるか、あるいは仏国特許出願第10/00778号に記載された方法に従って求められる。本発明による、モデルに基づく最適化アルゴリズムは、実験測定値によって電池のSoCを推定できるようにするこの検証電池に関する例は図5Aに示されている。有利なことに、SoCの関数としての要素の電圧図4はSoCに関してより高い精度を得るために使用することができるこの検証電池に関する例は図5Bに示されている。例2:化学組成NCO/Cの要素の場合この新しい例では、様々な電池技術に関する、本発明による方法のロバスト性を試験することができる。NCO/C技術の50SoCを有するインピーダンス線図ナイキスト線図が図9に示されている。この曲線の形状は、モデルを次式のように定義できる3つの半円の畳み込みを示している。上式で、a、b、c1、d1、n1、c2、d2、n2、c3、d3、n3は、実験値に従って調整されるパラメータである。前述の例のように進行することによって、このモデルは、インピーダンス線図上で周波数、充電状態、および温度として調整され、SoC、温度、および周波数の関数としてインピーダンスモデルが得られる。同一の化学組成を有し既知のSoCを有する他の要素と、前述のモデルとを使用すると、所与のTで、この要素の電気インピーダンスを求めることによってこの要素のSoCを算出することが可能である。図10は、実際に測定されたSoC値SoCrを、モデルによってモデル化されたSoC値SoCmの関数として示している。本発明による方法を使用して求められたSoC値は実際のSoCに非常に近いと考えられる。いくつかのセルのパックを構成する電池に関連して本発明を説明した。電気化学システムは、本発明の範囲から逸脱せずにパックの要素であってよい図11を参照されたい。BatElはパックの要素BatEを示し、添え字1、2、、、mはそれぞれ要素番号1、2、、、mを指している。実際には、セルの内部状態の既存の指標は、パックの各要素に関して得られる電流、電圧、および表面温度の測定値に基づいている。Liイオンパックの性能のより細かな管理をしてパックの寿命を延ばし、パックの欠陥を予想するには、車輌に搭載されたLiイオン電池パックの状態を各要素または適切に選択された、いくつかの要素の規模で個々に診断することも必要になることもある。本発明の方法によって、各要素の充電状態SoCの厳密な情報により、最も弱っているセルが制限的なセルであると判定して、パックのバランス図11のEQUILをより適切にとることができ、さらに、電池管理システムBMSではいつでも利用可能な電力をSoCから算出することができる。本発明の方法による各要素の健全状態SoHの推定によっても、パックのバランスをより適切にとり、したがって、寿命を延ばすことができ、この指標は、時間tにおける充電状態に関する電池の残留容量を示し、それによって、最初のパックを特大にする必要も、パックの使用を控える必要もなくなる。本発明の方法によって、要素の欠陥SoF機能状態を検出すると、障害が生じて電池が停止するかあるいは劣化することなしに、欠陥のあるモジュールを使用不能にすることによって劣化モード動作に切り替えることができる。