JP7635142B2

JP7635142B2 - バッテリの充電状態を初期化するための方法

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Publication number: JP7635142B2
Application number: JP2021558727A
Authority: JP
Inventors: ドリーマイヤーフランコアナ－ルシア，; アクラムエダヘク，
Original assignee: Renault SAS
Current assignee: Renault SAS
Priority date: 2019-04-03
Filing date: 2020-03-24
Publication date: 2025-02-25
Anticipated expiration: 2040-03-24
Also published as: FR3094796A1; KR20210149760A; CN113711067A; CN113711067B; WO2020200897A1; EP3948316A1; JP2022526179A; EP3948316B1; US20220212563A1; FR3094796B1; US12291124B2

Description

本発明は、電気化学的なエネルギ貯蔵デバイスの充電状態を初期化するための方法に関し、より詳細には、アキュムレータバッテリに関する。本発明は、特に、ただし、非排他的に、再充電可能なハイブリッド車両および電気車両のためのトラクションバッテリの管理における使用が意図される。

ハイブリッド車両および電気車両の分野では、トラクションバッテリの管理システムのための主要な課題のうちの１つは、バッテリの充填状態（ＳＯＣ）を推定することである。充電状態は、バッテリの電子管理における必須のパラメータである。このパラメータは、アキュムレータバッテリが所与の瞬間に送達できる電気エネルギの量を代表しており、その公称能力の百分率として表現される。充電状態を正確に推定することは、バッテリの性能および寿命を最適化するのに役立つ。動作中のバッテリの充電状態を決定するための知られている方法は、時間の関数として、バッテリを通って流れる（充電または放電）電流の強度を積分することを含む。積分回路の信頼性および堅牢性に加えて、そういった方法の信頼性は、バッテリがウェーキングするときの充電状態の初期化フェーズに依存する。この初期化フェーズは、現実に、推定の収斂、したがって、推定された充電状態の精度、を確実にすることにおいて重要な役割を果たす。

車両がスタートするとき即ちバッテリ動作が始まるときのバッテリの推定された充電状態の初期化フェーズを含むバッテリの充電状態を決定するための方法は、文献ＥＰ２１０１１８３Ａ１から知られている。この知られている方法によれば、バッテリの第１の充電状態値は、車両がスタートするときのバッテリの開回路電圧（ＯＣＶ）から計算され、車両がストップするとき即ちバッテリ動作がストップするときの充電状態の計算から生じる第２の値は、メモリに記憶される。比較は、その後に、第１の計算された充電状態値と、第２の記憶された充電状態値との間で行われ、第１の計算された値は、初期の充電状態値として選択され、それは比較の結果が絶対的な期間において閾値より下である場合であり、そうでなければ、第２の記憶された値が選択される。斯くして、スタート時の開回路電圧から計算された第１の値が、低い信頼度を有する場合、第２の記憶された値は、初期の充電状態値として規定される。

しかしながら、バッテリの初期の充電状態値を推定するためのこの方法は、或る種の用途のシナリオでは、特に、バッテリ緩和時間がとても短いときに、不正確である。従来、バッテリの充電期間および／または放電期間は、緩和の期間によって分離され、その間は電流がバッテリを通って流れない。所与の緩和時間の後で、バッテリは、定常状態に達する。いったんこの定常状態が達せられると、無負荷電圧（開回路電圧）は、バッテリの端子で測定でき、これは、それの定常状態の起電力に対応する。バッテリのタイプにもよるが、数分から数時間の緩和時間は、定常状態に達するために必要とされる。より具体的には、定常状態に達するために必要とされる緩和時間は、電極の分極の程度に依存し、それはそれで、バッテリを通って流れる電流の強度、並びに、前記電流の印加時間に顕著に依存する。更に、定常状態外の起電力のどんな決定も、充電状態の推定の精度に影響を及ぼす。上述した文献に係る充電状態の初期化方法が、バッテリの分極だけでなくバッテリの緩和時間も考慮に入れないという理由で、この方法は、バッテリの長い休養期間後にだけ使用されるべきであり、そうでなければ、方法は、不正確になるであろう。

したがって、本発明は、上述した制限を克服しながらモータ車両のバッテリの初期の充電状態値を推定するための方法を提供することを意図している。

この目的のために、本発明は、バッテリの充電状態を推定するための方法であって、前記充電状態の初期値を推定することを含む、バッテリの充電状態の初期化フェーズを含み、前記初期化フェーズは、
バッテリがスリープモードに移行するときのバッテリの記憶された充電状態値の受領ステップと、
バッテリがウェーキングするときの端子の無負荷電圧の測定値を用いる充電状態値の計算ステップと
を含み、
初期化フェーズは、バッテリの緩和に起因する無負荷電圧の測定の誤差を計算するための計算ステップを含み、前記誤差は、バッテリの現在温度と、各温度のためにモデル化されたバッテリの目標緩和時間と、に応じて計算され、
前記充電状態の初期値の推定は、充電状態の前記記憶された値と前記計算された値との間の比較に基づいて、前記計算された誤差に応じて計算される、方法に関する。

そういった推定は、たとえ緩和期間があまりに短くてバッテリが定常状態に達することができず、その結果として、バッテリの緩和が保証されないとしても、バッテリの初期の充電状態値の信頼性のある推定を提供し、緩和期間中のリセットされるべき充電状態の推定を可能にする。

有利なことに、緩和によって引き起こされる誤差の計算は、
バッテリの所与の温度のために、バッテリの所与の充電状態を所与の無負荷電圧と相関づけるマップデータを記憶することと、
最小緩和時間のためのウェーキング時のバッテリ電圧と、前記目標緩和時間のためのウェーキング時のバッテリ電圧との間の誤差に対応する無負荷電圧の測定の最大誤差を決定することと、
前記最大誤差に応じて、マップデータによって提供される充電状態値に関連して、充電状態の誤差マージンの変化を記述する誤差較正データを提供することと、
バッテリがウェーキングするときの前記無負荷電圧測定値と前記較正データとを用いて緩和によって引き起こされる前記誤差を計算することと、を含む。

有利なことに、前記充電状態の初期値の推定は、分極方向が、スリープモード移行時にバッテリの充電に対応するのか、または放電に対応するのかに応じて計算される。

有利なことに、前記充電状態の初期値の推定は、バッテリの目標緩和時間に関連して、バッテリの実際スリープ時間を代表するパラメータを考慮して計算される。

有利なことに、分極方向が、スリープモード移行時に放電に対応し、その瞬間の記憶された充電状態値ＳＯＣｍｅｍが、ウェーキング時の計算された充電状態値ＳＯＣｏｃｖ以上である場合には、初期の充電状態値ＳＯＣｉｎｉの推定は、
ＳＯＣｉｎｉ＝ｍｉｎ（ＳＯＣｍｅｍ，ＳＯＣｏｃｖ＋Ｅｒｒ）
で計算され、そうでない場合には、
ＳＯＣｉｎｉ＝（１－ａ）．ＳＯＣｏｃｖ＋ａ．（ＳＯＣｏｃｖ＋Ｅｒｒ）
で計算され、パラメータａは、バッテリのスリープ時間がバッテリの目標緩和時間に等しい場合の０と、バッテリのスリープ時間がバッテリスリープ要求とバッテリウェーキング要求との間で必要とされる最小時間に等しい場合の１との間で変化する。

有利なことに、分極方向が、スリープモード移行時に充電に対応し、その瞬間の記憶された充電状態値ＳＯＣｍｅｍが、ウェーキング時の計算された充電状態値ＳＯＣｏｃｖ以下である場合には、初期の充電状態値ＳＯＣｉｎｉの推定は、
ＳＯＣｉｎｉ＝ｍａｘ（ＳＯＣｍｅｍ，ＳＯＣｏｃｖ－Ｅｒｒ）
で計算され、そうでない場合には、
ＳＯＣｉｎｉ＝（１－ａ）．ＳＯＣｏｃｖ＋ａ．（ＳＯＣｏｃｖ－Ｅｒｒ）
で計算され、パラメータａは、バッテリのスリープ時間がバッテリの目標緩和時間に等しい場合の０と、バッテリのスリープ時間がバッテリスリープ要求とバッテリウェーキング要求との間で必要とされる最小時間に等しい場合の１との間で変化する。

変形例では、分極方向が、スリープモード移行時に放電に対応し、その瞬間の記憶された充電状態値ＳＯＣｍｅｍが、ウェーキング時の計算された充電状態値ＳＯＣｏｃｖより小さい場合には、初期の充電状態値ＳＯＣｉｎｉの推定は、
ＳＯＣｉｎｉ＝（ＳＯＣｏｃｖ＋（ＳＯＣｏｃｖ＋Ｅｒｒ））／２
で計算される。

変形例では、分極方向が、スリープモード移行時に放電に対応し、その瞬間の記憶された充電状態値ＳＯＣｍｅｍが、ウェーキング時の計算された充電状態値ＳＯＣｏｃｖより大きい場合には、初期の充電状態値ＳＯＣｉｎｉの推定は、
ＳＯＣｉｎｉ＝（ＳＯＣｏｃｖ＋（ＳＯＣｏｃｖ－Ｅｒｒ））／２
で計算される。

本発明は、上で説明された方法を実施するための手段を含むことを特徴とする、バッテリ、特に、電気車両のトラクションバッテリのための管理デバイスにも関する。

本発明は、上で説明されたようなデバイスを備えることを特徴とする再充電可能なハイブリッド車両または電気モータ車両にも関する。

本発明の他の特徴および利点は、添付の図面を参照して、非限定例として、下で提供される説明で提示される。

本発明に係る方法を実装するように設計されたバッテリのための管理デバイスの概略図である。図１のデバイスに関連してバッテリの充電状態を初期化するための方法のフローチャート図である。ウェーキング時のバッテリの推定充電状態値に関連して、緩和によって引き起こされる充電状態での誤差マージンの変化を示す誤差較正曲線の例を示す図である。

図１は、本発明の一実施形態に係る方法を実装するための手段を含むデバイスを示す。デバイス１は、特にバッテリ管理システム１０（ＢＭＳ）を含む。バッテリ管理システム１０は、バッテリ２にリンクされる。バッテリ管理システムは、バッテリの温度を測定するための手段１１と、バッテリの端子で電圧を測定するための手段１２と、にもリンクされ、前記手段は、それ自体知られている。バッテリ管理システム１０は、データを記憶するために使用される不揮発性メモリ１３を含み、特に、データは、バッテリの推定充電状態ＳＯＣｍｅｍに関し、また、バッテリがスリープモードに移行するときのバッテリの分極Ｓｉｇｎｅ＿Ｐｏｌａｒｉｓａｔｉｏｎ（充電または放電）と、このスリープの持続時間Ｒｅｓｔ＿ｔｉｍｅと、バッテリの端子の電圧Ｕｃｅｌｌおよびバッテリがウェーキングするときのバッテリの温度Ｔと、に関する。これらのデータは、特に、下で非常に詳細に解説されるように、ウェーキング時のバッテリの緩和状態を判断するのを可能にする。

メモリ１３は、例えば、マップＯＣＶ＝ｆ（ＳＯＣ）の形式で、バッテリの所与の温度のためのバッテリの規定された充電状態ＳＯＣと規定された無負荷電圧ＯＣＶとの間の相互関係に関するデータも記憶する。これらのデータは、異なった温度条件下でそういったバッテリに関する予備試験から取得できる。斯くして、バッテリがウェーキングする際に、バッテリ端子の電圧の測定値は、バッテリの無負荷電圧ＯＣＶであり、バッテリを通って流れる電流はなく、バッテリ管理システム１０は、バッテリの対応する充電状態ＳＯＣｏｃｖを計算でき、バッテリがウェーキングするときの無負荷電圧ＯＣＶの測定値と、バッテリの温度と、を用いる。

初期化方法は、バッテリがウェーキングするときに信頼性のある初期の充電状態値を決定することが意図される。現実に、バッテリの緩和が保証できないときは、バッテリがウェーキングするときの無負荷電圧の測定値に基づく充電状態値は、バッテリの緩和によって引き起こされる誤差にさらされる。斯くして、ウェーキング時にバッテリに負わされる無負荷電圧測定値に生じる誤差を代表する規模のオーダーを取得する目的で、緩和によって引き起こされるこの誤差を較正するためのステップは、下で詳述されるように、実装される。

誤差は、論議されているバッテリのための緩和期間の持続時間に特に依存する。更に、緩和曲線は、例えば、異なった温度から引き出され、各曲線は、特定の温度に対応する。好ましくは、異なった曲線は、緩和期間がバッテリ充電または放電分極に続くか否かに応じて引かれる。

これらの異なった温度の緩和曲線は、分析され、目標緩和時間Ｔｈｒｅｓｈは、各温度のために識別される。

更に、不完全な緩和によって引き起こされる無負荷電圧の測定値の最大誤差Ｅｒｒｍａｘも決定される。この誤差は、２つの周期間のバッテリのスリープ要求およびウェーキング要求間で必要とされる最小時間（例えば、１分）に対応する最小緩和時間のためのウェーキング時のバッテリ電圧と、バッテリの測定された温度のために決定される目標緩和時間のためのウェーキング時のバッテリ電圧との間の誤差を考慮して推定される。下の表は、上で解説されたように、バッテリの最小スリープ／ウェーキング周期時間を考慮して無負荷電圧の測定値の対応する目標関係時間および最大誤差を決定するために異なった温度で実施される緩和考察の例を示す。

無負荷電圧の測定値における最大誤差は、次いで、マップＯＣＶ＝ｆ（ＳＯＣ）上で実行される誤差計算を用いて、充電状態の誤差に変換され、バッテリの所与の温度のために、バッテリの充電状態ＳＯＣと、バッテリのウェーキング電圧またはバッテリの無負荷電圧ＯＣＶとの間の相関関係を確立する。この、無負荷電圧の測定値における最大誤差の、充電状態の誤差への変換は、好ましくは、オフラインで実行される。

図３は、バッテリのウェーキング電圧の値における５０ｍＶの決定された最大誤差例のためのこの変換の結果を示す。斯くして、所与の温度ＯＣＶ＝ｆ（ＳＯＣ）のために記憶された実体マップに基づいて、決定された最大誤差値は、バッテリウェーキング時の各電圧値のために考慮に入れられ、対応する充電状態値のために上側および下側の誤差マージンを提供する。図３は、生じる誤差のための較正曲線を描いており、マップＯＣＶ＝ｆ（ＳＯＣ）によって提供される充電状態値ＳＯＣに関連して、百分率として充電状態のこの誤差マージンＳＯＣ＿ｅｒｒｏｒの変化を示す。

有利なことに、この誤差較正曲線は、幾つかのゾーン、好ましくは、少なくとも２つのゾーンに分解できる。図３の例に示された較正曲線は、参照記号ゾーン１、ゾーン２、ゾーン３を用いて表わされた３つのゾーンを有し、個々が充電状態値の事前規定範囲にそれぞれ対応する。斯くして、充電状態値は、ウェーキング時に測定されるバッテリ電圧値のためのマップＯＣＶ＝ｆ（ＳＯＣ）から取得され、また、この値が該当する充電状態の事前規定範囲に応じて、論議されている事前規定された充電状態範囲のための誤差マージンＳＯＣ＿ｅｒｒｏｒの推定最大値は、緩和によって引き起こされる誤差Ｅｒｒであると解釈される。図３の例によれば、充電状態の事前規定範囲ゾーン１のために、緩和によって引き起こされる誤差Ｅｒｒは、７．５％であると考えられ、充電状態の事前規定範囲ゾーン２のために、緩和によって引き起こされる誤差Ｅｒｒは、１５％であると考えられ、充電状態の事前規定範囲ゾーン３のために、緩和によって引き起こされる誤差Ｅｒｒは、５％であると考えられる。斯くして、幾つかの事前規定ゾーンのうちの１つに属することについて、ウェーキング時のバッテリの電圧に関する調子を考慮に入れることは、計算で最大誤差マージンを用いる必要性を不要にし、代わりに、前記誤差マージンを実体誤差マージンの出来る限り近くに適合させる。

図２は、図１で説明されたように、実装のために必要とされるデバイスに関連して、バッテリの充電状態を初期化するための方法のフローチャート図である。先ず、第１のステップＥ１では、バッテリ管理システム１０は、上で示されたように、メモリ１３に記録されたデータ、即ち、スリープモード移行時のバッテリの推定充電状態ＳＯＣｍｅｍ、スリープモード移行時のバッテリの分極Ｓｉｇｎｅ＿Ｐｏｌａｒｉｓａｔｉｏｎ（充電または放電）、ウェーキング時のバッテリの端子の電圧Ｕｃｅｌｌの値、ウェーキング時のバッテリの温度Ｔ、最後に、スリープ時間Ｒｅｓｔ＿ｔｉｍｅ、を検索する。

第２のステップＥ２は、それの無負荷電圧ＯＣＶに対応するウェーキング時のバッテリ電圧Ｕｃｅｌｌの直接測定を用いて、バッテリの温度ＴのためのマップＯＣＶ＝ｆ（ＳＯＣ）から演繹される充電状態ＳＯＣｏｃｖを計算することを含む。

これらの２つのステップＥ１およびＥ２は、初期化フェーズを構成する。この初期化フェーズに続いて、緩和によって引き起こされる誤差のための較正フェーズは、上で提示された原理に従って実装される。

先ず、ステップＥ３では、スリープ時間Ｒｅｓｔ＿ｔｉｍｅは、所与の温度Ｔのために論議されているバッテリの緩和の考察から生じる目標緩和時間Ｔｈｒｅｓｈと比較される。バッテリのスリープ時間Ｒｅｓｔ＿ｔｉｍｅが目標緩和時間Ｔｈｒｅｓｈ以上である場合には、ステップＥ４では、既に計算された充電状態値ＳＯＣｏｃｖは、初期の充電状態値ＳＯＣｉｎｉとして設定される。現実に、このケースでは、バッテリが定常状態に達するために必要とされる緩和時間は、達成または凌駕されており、したがって、ウェーキング時に測定されるバッテリの電圧値ＯＣＶは、信頼性のある初期の充電状態値を提供する。更に、メモリ１３に対するアクセス制御ステップは、ステップＥ３で実装できる。メモリがアクセス可能でない場合、方法は、それにもかかわらず、ステップＥ４を前進させ、初期の充電状態値ＳＯＣｉｎｉは、計算された充電状態値ＳＯＣｏｃｖに設定されるが、その理由は他の値が利用可能でないからである。換言すると、バッテリの緩和が完全であるかまたはメモリに記憶された情報が何であれ何らかの理由のために利用可能でない場合、初期の充電状態値は、計算された充電状態値ＳＯＣｏｃｖを用いて決定される。

逆に、メモリがアクセスでき、スリープ時間Ｒｅｓｔ＿ｔｉｍｅが目標緩和時間Ｔｈｒｅｓｈよりも短い場合には、方法は、緩和によって引き起こされる誤差Ｅｒｒを較正するためのステップＥ５に前進する。上で提示された原理によれば、この誤差は、ウェーキング時のバッテリ電圧値Ｕｃｅｌｌに応じて図３の誤差較正曲線を用いて決定される。

いったん緩和によって引き起こされた誤差ＥｒｒがステップＥ５で決定されると、方法は、初期の充電状態値ＳＯＣｉｎｉのために計算フェーズに前進する。有利なことに、バッテリの分極方向は、初期の充電状態値を計算するときに考慮に入れられる。分極方向を考慮に入れることは、充電状態における過大評価誤差または過小評価誤差を最少化することによって実体充電状態値により近付くのに役立つ。

斯くして、分極試験は、スリープモード移行時の分極方向を決定するためにステップＥ６で先ず実行される。この試験は、スリープモード移行直後のバッテリ電圧の変化の分析に基づいている。極めて最初の緩和での電圧増加は、バッテリ放電が中断されたことを示し、その一方で逆に、極めて最初の緩和での電圧減少は、バッテリ充電が中断されたことを示す。メモリに記憶される可変Ｓｉｇｎｅ＿Ｐｏｌａｒｉｓａｔｉｏｎは、この試験の結果を示す。可変Ｓｉｇｎｅ＿ＰｏｌａｒｉｓａｔｉｏｎによってステップＥ６で提供されるバッテリの分極方向に応じて、比較は、ステップＥ７で、スリープモード移行時にメモリに記憶されたバッテリの推定された充電状態ＳＯＣｍｅｍと、ウェーキング時のバッテリのＯＣＶ電圧の直接測定から生じる計算された充電状態ＳＯＣｏｃｖとの間で実行される。続いて、この比較に応じて、決断は、ステップＥ５で決定されるように、緩和によって引き起こされる誤差Ｅｒｒを用いて初期の充電状態値を決定するために行われる。

メモリにセーブされた可変Ｓｉｇｎｅ＿Ｐｏｌａｒｉｓａｔｉｏｎが、バッテリ放電（ＤＣＨ）がスリープモード移行時に中断されたことを示す場合に、スリープモード移行時のバッテリの推定された充電状態ＳＯＣｍｅｍが、ウェーキング時の計算された充電状態ＳＯＣｏｃｖ以上である（ＳＯＣｍｅｍ＞＝ＳＯＣｏｃｖ）場合には、初期の充電状態値ＳＯＣｉｎｉは、次のようにステップＥ８で決定される。
ＳＯＣｉｎｉ＝ｍｉｎ（ＳＯＣｍｅｍ，ＳＯＣｏｃｖ＋Ｅｒｒ）

逆に、バッテリ放電がスリープモード移行時に中断される場合であるが、ＳＯＣｍｅｍ＜ＳＯＣｏｃｖの場合には、初期の充電状態値ＳＯＣｉｎｉは、次のようにステップＥ９で決定される。
ＳＯＣｉｎｉ＝（１－ａ）．ＳＯＣｏｃｖ＋ａ．（ＳＯＣｏｃｖ＋Ｅｒｒ）
ａは、パラメータであり、０から１の間で変化し、スリープ時間Ｒｅｓｔ＿ｔｉｍｅを代表し、所与の温度のためのバッテリの目標緩和時間Ｔｈｒｅｓｈに関連する。より具体的には、ａ＝０は、スリープ時間が目標緩和時間に等しい場合、ａ＝１は、スリープ時間がバッテリのスリープ／ウェーキング周期の最小持続時間（例えば、１分）に等しい場合である。

パラメータａを用いて目標緩和時間に関連して実際スリープ時間を考慮することは、初期値ＳＯＣｉｎｉの計算を最適化することに役立つ。

ステップＥ６では、メモリにセーブされた可変Ｓｉｇｎｅ＿Ｐｏｌａｒｉｓａｔｉｏｎが、バッテリ放電というよりもむしろバッテリ充電がスリープモード移行時に中断されたことを示す場合に、スリープモード移行時のバッテリの推定された充電状態ＳＯＣｍｅｍが、ウェーキング時の計算された充電状態ＳＯＣｏｃｖ以下である（ＳＯＣｍｅｍ＜＝ＳＯＣｏｃｖ）場合には、初期の充電状態値ＳＯＣｉｎｉは、次のようにステップＥ１０で決定される。
ＳＯＣｉｎｉ＝ｍａｘ（ＳＯＣｍｅｍ，ＳＯＣｏｃｖ－Ｅｒｒ）

逆に、バッテリ充電がスリープモード移行時に中断される場合であるが、ＳＯＣｍｅｍ＞ＳＯＣｏｃｖの場合には、初期の充電状態値ＳＯＣｉｎｉは、次のようにステップＥ１１で決定される。
ＳＯＣｉｎｉ＝（１－ａ）．ＳＯＣｏｃｖ＋ａ．（ＳＯＣｏｃｖ－Ｅｒｒ）
パラメータａは、上で解説されたように決定される。

変形例において、次の例では、初期の充電状態値ＳＯＣｉｎｉは、次のように計算できる。

バッテリ放電がスリープモード移行時に中断される場合に、ＳＯＣｍｅｍ＜ＳＯＣｏｃｖの場合には、
ＳＯＣｉｎｉ＝ＳＯＣｏｃｖ＋（ＳＯＣｏｃｖ＋Ｅｒｒ）／２

バッテリ充電がスリープモード移行時に中断される場合に、ＳＯＣｍｅｍ＞ＳＯＣｏｃｖの場合には、
ＳＯＣｉｎｉ＝ＳＯＣｏｃｖ＋（ＳＯＣｏｃｖ－Ｅｒｒ）／２

本発明に係る方法は、それ故に、充電状態値が、より物理的に実体的な値に、前記値が初期化されるたびに、より近付いて行くのを可能にし、以って、メモリにセーブされた充電状態の累積誤差を防止する。

Claims

バッテリ（２）の充電状態を推定するための方法であって、前記充電状態の初期値（ＳＯＣｉｎｉ）を推定することを含む前記バッテリの前記充電状態の初期化フェーズを含み、前記初期化フェーズは、
スリープモードに移行時にメモリに記憶された前記バッテリの充電状態値（ＳＯＣｍｅｍ）の受領ステップ（Ｅ１）と、
前記バッテリがウェーキングするときの前記バッテリの端子の無負荷電圧の測定値（Ｕｃｅｌｌ）を用いる充電状態値（ＳＯＣｏｃｖ）の計算ステップ（Ｅ２）と
を含む、方法において、
前記初期化フェーズは、前記バッテリの緩和に起因する前記無負荷電圧の測定の誤差（Ｅｒｒ）を計算するための計算ステップ（Ｅ５）を含み、前記誤差（Ｅｒｒ）は、前記ウェーキング時の前記バッテリの温度（Ｔ）と、前記スリープモードの持続時間（Ｒｅｓｔ＿ｔｉｍｅ）と、各温度のためにモデル化された前記バッテリの目標緩和時間（Ｔｈｒｅｓｈ）と、に応じて計算され、
前記スリープモードの持続時間（Ｒｅｓｔ＿ｔｉｍｅ）が前記目標緩和時間（Ｔｈｒｅｓｈ）以上の場合、前記計算された前記充電状態値（ＳＯＣｏｃｖ）が前記充電状態の初期値（ＳＯＣｉｎｉ）として設定され、
前記スリープモードの持続時間（Ｒｅｓｔ＿ｔｉｍｅ）が前記目標緩和時間（Ｔｈｒｅｓｈ）よりも短い場合、前記誤差（Ｅｒｒ）の前記計算が実行され、前記誤差（Ｅｒｒ）の前記計算は、
前記バッテリの所与の温度のために、前記バッテリの所与の充電状態を所与の無負荷電圧と相関づけるマップデータを記憶することと、
最小緩和時間のためのウェーキング時のバッテリ電圧と、前記目標緩和時間（Ｔｈｒｅｓｈ）のためのウェーキング時の前記バッテリ電圧との間の前記誤差（Ｅｒｒ）に対応する前記無負荷電圧の前記測定の最大誤差（Ｅｒｒ＿ｍａｘ）を決定することと、
前記最大誤差（Ｅｒｒ＿ｍａｘ）に応じて、前記マップデータによって提供される充電状態値（ＳＯＣ）に関連して、前記充電状態の誤差マージン（ＳＯＣ＿ｅｒｒｏｒ）の変化を記述する誤差較正データであって、前記提供される前記充電状態値（ＳＯＣ）の複数の事前規定範囲にそれぞれ対応する複数のゾーンに分解される誤差較正データを提供することと、
前記バッテリがウェーキングするときの無負荷電圧の前記測定値（Ｕｃｅｌｌ）と前記誤差較正データとを用いて、前記測定値（Ｕｃｅｌｌ）を用いて前記計算された前記充電状態値（ＳＯＣｏｃｖ）が該当する事前充電範囲における前記誤差マージン（ＳＯＣ＿ｅｒｒｏｒ）の最大値を前記誤差（Ｅｒｒ）として計算をすることと
を含み、
前記充電状態の前記初期値（ＳＯＣｉｎｉ）の前記推定は、前記メモリに記憶された前記充電状態値（ＳＯＣｍｅｍ）と前記計算された前記充電状態値（ＳＯＣｏｃｖ）との間の比較に基づいて、前記計算された前記誤差（Ｅｒｒ）と、前記バッテリの分極方向が、スリープモード移行直後のバッテリ電圧の変化の分析に基づいて、スリープモード移行時に前記バッテリの充電が中断されたことを示すものなのか、または前記バッテリの放電が中断されたことを示すものなのかに応じて計算されることを特徴とする、方法。
前記分極方向が、スリープモード移行時に前記バッテリの放電が中断されたことを示す場合、その瞬間の前記メモリに記憶された充電状態値（ＳＯＣｍｅｍ）が、前記計算された前記充電状態値（ＳＯＣｏｃｖ）以上である場合には、前記充電状態の初期値（ＳＯＣｉｎｉ）の前記推定は、
ＳＯＣｉｎｉ＝ｍｉｎ（ＳＯＣｍｅｍ，ＳＯＣｏｃｖ＋Ｅｒｒ）
で計算され、
そうでない場合には、
ＳＯＣｉｎｉ＝（１－ａ）・ＳＯＣｏｃｖ＋ａ・（ＳＯＣｏｃｖ＋Ｅｒｒ）
で計算され、パラメータａは、前記バッテリの前記スリープモードの持続時間（Ｒｅｓｔ＿ｔｉｍｅ）が前記バッテリの前記目標緩和時間（Ｔｈｒｅｓｈ）に等しい場合の０と、前記バッテリの前記スリープモードの持続時間（Ｒｅｓｔ＿ｔｉｍｅ）がバッテリスリープ要求とバッテリウェーキング要求との間で必要とされる最小時間に等しい場合の１との間で変化することを特徴とする、請求項１に記載の方法。
前記分極方向が、スリープモード移行時に前記バッテリの充電が中断されたことを示す場合、その瞬間の前記メモリに記憶された充電状態値（ＳＯＣｍｅｍ）が、前記計算された充電状態値（ＳＯＣｏｃｖ）以下である場合には、前記充電状態の前記初期値（ＳＯＣｉｎｉ）の前記推定は、
ＳＯＣｉｎｉ＝ｍａｘ（ＳＯＣｍｅｍ，ＳＯＣｏｃｖ－Ｅｒｒ）
で計算され、
そうでない場合には、
ＳＯＣｉｎｉ＝（１－ａ）・ＳＯＣｏｃｖ＋ａ・（ＳＯＣｏｃｖ－Ｅｒｒ）
で計算され、前記パラメータａは、前記スリープモードの持続時間（Ｒｅｓｔ＿ｔｉｍｅ）が前記バッテリの前記目標緩和時間（Ｔｈｒｅｓｈ）に等しい場合の０と、前記スリープモードの持続時間（Ｒｅｓｔ＿ｔｉｍｅ）がバッテリスリープ要求とバッテリウェーキング要求との間で必要とされる最小時間に等しい場合の１との間で変化することを特徴とする、請求項２に記載の方法。
前記分極方向が、スリープモード移行時に前記バッテリの放電が中断されたことを示す場合、その瞬間の前記メモリに記憶された充電状態値（ＳＯＣｍｅｍ）が、ウェーキング時の前記計算された充電状態値（ＳＯＣｏｃｖ）より小さい場合には、前記充電状態の前記初期値（ＳＯＣｉｎｉ）の前記推定は、
ＳＯＣｉｎｉ＝（ＳＯＣｏｃｖ＋（ＳＯＣｏｃｖ＋Ｅｒｒ））／２
で計算されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
前記分極方向が、スリープモード移行時に前記バッテリの充電が中断されたことを示す場合、その瞬間の前記メモリに記憶された充電状態値（ＳＯＣｍｅｍ）が、ウェーキング時の前記計算された充電状態値（ＳＯＣｏｃｖ）より大きい場合には、前記充電状態の前記初期値（ＳＯＣｉｎｉ）の前記推定は、
ＳＯＣｉｎｉ＝（ＳＯＣｏｃｖ＋（ＳＯＣｏｃｖ－Ｅｒｒ））／２
で計算されることを特徴とする、請求項１または４に記載の方法。
請求項１から５のいずれか一項に記載の方法を実行する手段であって、前記バッテリの温度を測定するための手段と、前記バッテリの端子で電圧を測定するための手段と、にリンクされ、データを記憶するために使用される前記メモリを含む手段を備えたことを特徴とする、電気車両のトラクションバッテリのための管理デバイス（１）。
請求項６に記載の管理デバイスを含むことを特徴とする、再充電可能なハイブリッドまたは電気モータ車両。