2 バッテリ残量計アルゴリズムの背景

各種バッテリ残量計は、電子システムまたは電気機械システムに電力を供給するバッテリ パックの特性評価に必要な情報を提供します。バッテリ残量計は、バッテリ セルまたはパックの残りの容量、充電状態、健全性の状態を推定します。

バッテリ残量計は、多くの場合、負荷電流の特性を活用した近似値に基づいて、計算負荷と消費電力の少ない、正確なバッテリ パラメータおよび状態推定を実現します。ノート PC、タブレット、携帯電話、その他の個人用電子機器など、従来はバッテリ残量計を使用するシステムでは、負荷電流の変化は緩やかで、アイドル時間が長くなります。このような場合、アイドル期間中のバッテリ電圧を直接測定して、バッテリの充電状態を確認することができます。バッテリ負荷電流が十分に長い時間アイドル状態にある場合、バッテリの開回路電圧（OCV）と充電状態（SoC）、あるいは同等の放電度（DoD）との間には 1 対 1 でマッピングされます。負荷電流が一定または長時間にわたってゆっくりと変化する場合、電圧および電流の測定値を用いて、室温に正規化されたバッテリの抵抗を特徴付ける曲線を推定することができます。

しかし、電子機器の用途の傾向としては、長時間にわたって負荷電流の変動が大きい機器やアプリケーションにバッテリ電源が採用されるようになってきています。以前は有線接続で駆動していたシステムが、顧客に携帯性と柔軟性を提供するために、現在では多くの場合、バッテリ駆動になっています。負荷電流が大きく変動する状況でもバッテリ電源を使用するシステムとして、電動工具、ドローン、清掃ロボットが該当します。さらに、ノート PC のような従来のアプリケーションでは、動的バッテリ パワー テクノロジー（ターボ モード）のような可変負荷電流を使用して、計算スループットとシステムの消費電力のバランスを取ります。これらのアプリケーションでは、負荷電流には、バッテリ C レートの最大 2 倍の高バッテリ電流（SPC）の 10 秒パルス、およびバッテリ C レート（CPC）の最大 4 倍の 10ms パルスが含まれます。DBPT 負荷電流の例を 図 2-1 に示します。ニューラル ネットワークによる分類や大規模言語モデル（LLM）によるコンテンツ生成など、ノート PC や携帯電子機器向けの新興人工知能（AI）アプリケーションも、バッテリから非常に変動の大きい負荷電流を必要とします。このようなアプリケーションでは、残量計のアルゴリズムは、安定で変化の少ない負荷電流用に設計された近似値に依存することはできません。

本書の次項では、安定した負荷電流を得るためのバッテリをモデル化するために使用される近似値、動的負荷電流を持つシステムでのこれらのモデルの欠点、動的負荷に対するバッテリ動作をモデル化する技法、動的モデルに基づく残量測定アルゴリズム、残り容量と充電状態の推定精度への影響について説明します。