充電状態(SOC)は特定の時点でのセルから抽出できる充電量と総容量の比率により定義される,バッテリーに貯蔵されたエネルギー量の相対尺度になります。バッテリー管理システム(BMS)は,SOC推定によって利用できる残りの充電量を使用者に伝え,バッテリーを安全な作動状態に保ち,制御戦略を実装し,最終的には電池寿命を向上させます。従って正確な充電状態の推定が重要になります。

開回路電圧(缴纳)計測や電流積算(クーロンカウンティング)など,充電状態推定の古典的なアプローチは,セルがSOC全範囲で大きな缴纳変化をするような化学的性質を持つ場合,電流の計測が正確であるかぎり,それなりに正確になります。しかし,リン酸鉄リチウムイオンバッテリー联赛など平坦なOCV-SOC放電特性を持つような場合,充電状態の推定は困難になります。カルマンフィルターを用いると,少しの演算量の増加でこの困難を回避することができます。そのようなオブザーバーは標準的には,SOCなどのシステムの内部状態を計算する再帰的アルゴリズムと,セルで計算された電流と電圧を入力として使用する,非線形バッテリーモデルを含みます。

万博1manbetx^®では,次のような作業が可能です。

• カルマンフィルターや拡張カルマンフィルターなどの組み込み推定手法の使用
• リファレンスサンプルを使用して充電状態オブザーバーを設計
• 正確なバッテリーモデルを作成して,シミュレーションで充電状態推定アルゴリズムの性能を検証
• 充電状態の推定を使用してBMSアルゴリズムを開発(たとえば,充電プロファイルの制御や不均衡の監視)