JP2010127729A - バッテリの劣化推定方法及び装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 バッテリ容量の劣化を精度よく推定でき、これをバッテリ充電量であるＳＯＣの算出に用いて、ＳＯＣの算出精度を向上できるバッテリの劣化推定方法及び装置を提供すること。
【解決手段】 電極反応を考慮して設定されたパラメータの推定値R1と拡散反応を考慮して設定されたパラメータの推定値R2をそれぞれ、ＳＯＣ−ｖで補正し、電極反応を考慮して設定されたパラメータの補正された推定値R1と拡散反応を考慮して設定されたパラメータの補正された推定値R2のそれぞれからバッテリ６の容量維持率を推定し、両推定値を平均化してバッテリ６の容量維持率を推定した。
【選択図】 図１

Description

本発明は、複数の単位電池で構成したバッテリの劣化推定方法及び装置の技術分野に属する。

従来では、二次電池を起電力、電解液抵抗、正負極を合わせた電極抵抗、電極のコンデンサ成分よりなる等価回路で表し、コンデンサ成分に充分電荷が蓄えられている状態を仮定して、直流抵抗成分のみを算出している（例えば、特許文献１参照。）。

また、複数回の測定で蓄積した各セルごとの電流値及び電圧値を用いて、各セルの内部抵抗値を、直流抵抗成分のみで算出しているものもある（例えば、特許文献２参照。）。

また、充放電を行う際に、電流及び電圧の一方を階段状又は矩形波状に変化させ、内部インピーダンスを求めることにより、二次電池の内部抵抗を測定しているものもある（例えば、特許文献３参照。）。
特開２０００−１３３３２２号公報（第２−４頁、全図） 特開２００４−２８８６１号公報（第２−９頁、全図） 特開２００６−１６２２８３号公報（第２−２９頁、全図）

しかしながら、従来にあって、直流抵抗成分によるものでは、内部抵抗の算出誤差が大きく、ひいては内部抵抗を用いて算出されるバッテリ充電量であるＳＯＣ（State of charge、以下ＳＯＣと省略する）の算出誤差が大きくなっていた。
また、内部インピーダンスを用いるものでは、精度よく時間応答に遅れがある成分を含めて内部抵抗を測定するが、バッテリの動作時に測定を行うことは困難であった。

本発明は、上記問題点に着目してなされたもので、その目的とするところは、バッテリ容量の劣化を精度よく推定でき、これをバッテリ充電量であるＳＯＣの算出に用いて、ＳＯＣの算出精度を向上できるバッテリの劣化推定方法及び装置を提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明では、複数の単位電池で構成したバッテリの劣化推定方法であって、前記バッテリの内部抵抗成分に電極反応と拡散反応を考慮したパラメータを有する等価回路を設定し、前記バッテリの状態を測定し、前記バッテリの状態と前記等価回路に基づき、前記等価回路のパラメータを逐次推定し、前記バッテリの状態と前記パラメータに基づき、開放電圧の算出を介して、開放電圧に基づくＳＯＣ推定値を算出し、電極反応を考慮して設定されたパラメータの推定値と拡散反応を考慮して設定されたパラメータの推定値をそれぞれ、開放電圧に基づくＳＯＣ推定値で補正し、電極反応を考慮して設定されたパラメータの補正された推定値と拡散反応を考慮して設定されたパラメータの補正された推定値のそれぞれから前記バッテリの容量維持率を推定し、両推定値を平均化して前記バッテリの容量維持率を推定した、ことを特徴とする。

よって、本発明にあっては、バッテリ容量の劣化を精度よく推定でき、これをバッテリ充電量であるＳＯＣの算出に用いて、ＳＯＣの算出精度を向上できる。

以下、本発明のバッテリの残量推定方法及び装置を実現する実施の形態を、請求項１〜６に係る発明に対応する実施例１に基づいて説明する。

まず、構成を説明する。
図１は実施例１のバッテリの劣化推定方法を用いたバッテリ装置の構成を示すブロック図である。
実施例１のバッテリ装置１は、バッテリコントローラ２、電圧センサ３、電流センサ４、温度センサ５、バッテリ６、負荷７を備えた構成としている。
バッテリコントローラ２は、バッテリ６の全体の容量（バッテリ容量）や、バッテリ充電量であるＳＯＣ、入出力可能電力などを計算する。
電圧センサ３は、バッテリ６から出力されるバッテリ電圧を測定する。
電流センサ４は、バッテリ６から出力されるバッテリ電流を測定する。
温度センサ５は、バッテリ６のバッテリ温度を測定する。
バッテリ６は、単位電池セルを複数接続してバッテリとしたものであり、以下本明細書では、バッテリ６として説明する。実施例１では、リチウムイオン電池を例とする。

次に、バッテリコントローラ２に設けられるバッテリ容量の劣化推定に関する制御ブロック構成を説明する。
図２に示すのは、実施例１のバッテリの劣化推定方法を用いたバッテリ装置のバッテリ容量の劣化推定に関する制御ブロック図である。
バッテリコントとローラ２は、等価回路パラメータ推定部２１、劣化推定部２２、開放電圧ＳＯＣ算出部２３、電流積算ＳＯＣ算出部２４、平均化演算部２５、入出力電力演算部２６を備えている。

等価回路パラメータ推定部２１は、電圧センサ３で測定されたバッテリ電圧と、電流センサ４で測定されたバッテリ電流から、等価回路のパラメータ、例えば、バッテリの各直流抵抗成分と、過渡状態を求めるためにコンデンサ成分を求めて、出力する。詳細は後述する。
劣化推定部２２は、等価回路パラメータ推定部２１からの等価回路パラメータと、温度センサ５で測定されたバッテリ温度から、バッテリ容量の劣化量を推定し、バッテリ６の容量維持率を出力する。
開放電圧ＳＯＣ算出部２３は、等価回路パラメータ推定部２１からの等価回路パラメータに基づいて、バッテリ６の開放電圧をＳＯＣ−ｖ(%)として算出し、出力する。

電流積算ＳＯＣ算出部２４は、開放電圧ＳＯＣ算出部２３からのＳＯＣ−ｖ(%)と、劣化推定部２２からの容量維持率と、電流センサ４で測定されたバッテリ電流から、入出力する電流分を積算する演算を行い、ＳＯＣ−ｉ(%)として算出し、出力する。
平均化演算部２５は、開放電圧ＳＯＣ算出部２３からのＳＯＣ−ｖ、電流積算ＳＯＣ算出部２４からのＳＯＣ−ｉを平均化する演算を行い、ＳＯＣ(%)を演算し、出力する。
入出力電力演算部２６は、平均化演算部２５からのＳＯＣ(%)に基づいて、バッテリ６が入出力可能な電力を演算し、出力する。この出力は、例えば、バッテリコントローラ２の内部の他の制御及び外部へ出力される。

次に等価回路パラメータ推定部２１の詳細について説明する。
図３は実施例１の等価回路パラメータ推定部の制御ブロック図である。
等価回路パラメータ推定部２１は、適応デジタルフィルタであり、バッテリ演算部２１１、バッテリモデル２１２、適応機構２１３、減算器２１４を備えている。そして、内部のパラメータを自己修正するフィルタである。
バッテリ演算部２１１は、この制御系への入力となる測定されるバッテリ電流（等価回路パラメータ推定部２１の内部ではi(k)とする）を入力とし、測定されるバッテリ電圧（等価回路パラメータ推定部２１の内部ではV(k)とする）を出力するように、適応デジタルフィルタに設定される演算部分である。このバッテリ演算部２１１は実値を扱うものとして設定されたものである。

バッテリモデル２１２は、バッテリ６のモデルとなる等価回路であり、適応機構２１３による修正出力で等価回路のパラメータを調整し、電圧モデル推定値V＾(k)を出力する。さらに、等価回路のパラメータを等価回路パラメータ推定部２１の出力として出力する。例えば抵抗値R0〜R2、コンデンサ容量C1,C2である。なお、抵抗値R1,R2は、説明上、抵抗を示す符号と、抵抗値を示す記号の両方で用いる。
適応機構２１３は、減算器２１４で演算される偏差に応じて、バッテリモデル２１２の演算内容を修正する出力を行う。
減算器２１４は、バッテリ演算部２１１の出力、つまり測定されるバッテリ電圧V(k)と、電圧モデル推定値V＾(k)の偏差を演算する。（V＾は、Vの推定値を表し、実際はVの上に＾がある表記になる）

次に、バッテリモデル２１２で設定している等価回路の構成例について説明する。
図４は実施例１のバッテリモデルの等価回路構成を示す図である。
バッテリモデル２１２の等価回路は、図４に示すように、開放電圧ＯＣＶ、抵抗R0,R1,R2、コンデンサ容量C1,C2を備えている。
そして、開放電圧ＯＣＶ、抵抗R0、抵抗R1とコンデンサ容量C1の並行接続部分、抵抗R2とコンデンサ容量C2の並行接続部分を直列接続した構成にする。 ここで、抵抗R0は、バッテリ６における電解液の抵抗として設けたものである。抵抗R1,C1はバッテリ６における電極反応抵抗として設けたものである。また、抵抗R2,C2はバッテリ６における拡散抵抗として設けたものである。

作用を説明する。
[バッテリの劣化状態、ＳＯＣ、電力の処理]
図５に示すのは、実施例１のバッテリの劣化推定方法を用いたバッテリ容量ＳＯＣ、電力の演算処理の流れを示すフローチャートで、バッテリコントローラ２で実行される。以下各ステップについて説明する。

ステップＳ１では、バッテリコントローラ２が、電圧センサ３、電流センサ４、温度センサ５により測定されたバッテリ電圧、バッテリ電流、バッテリ温度を入力する。

ステップＳ２では、等価回路パラメータ推定部２１が、抵抗値R0〜R2、コンデンサ容量C1,C2を適応デジタルフィルタによって推定する。

ステップＳ３では、開放電圧ＳＯＣ算出部２３が、ステップＳ１で推定された抵抗値R0〜R2、コンデンサ容量C1,C2、測定されたバッテリ電圧、バッテリ電流から開放電圧ＯＣＶを推定し、開放電圧ＯＣＶとＳＯＣの関係からＳＯＣ−ｖを算出する。なお、開放電圧ＯＣＶとＳＯＣの関係は予め実験等により用意しておく。

ステップＳ４では、劣化推定部２２が、抵抗値R1,R2に対して、ＳＯＣ−ｖの値に基づいて補正係数を算出し、これを抵抗値R1,R2に乗じる補正を行う。なお、ＳＯＣ−ｖと補正係数の関係については、予め実験等を行い用意しておく。
さらに、バッテリ温度による温度係数を算出し、これを抵抗値R1,R2に乗じる補正を行う。なお、バッテリ温度と温度係数の関係については、予め実験等を行い用意しておく。

ステップＳ５では、劣化推定部２２が、開放電圧ＳＯＣ算出部２３により算出されたＳＯＣ−ｖの値に基づいて、抵抗値R1,R2において別々に平均化処理を行う。

ステップＳ６では、劣化推定部２２が、算出された抵抗値R1,R2に基づいて、容量維持率を算出する。抵抗値R1,R2と容量維持率の関係については、予め実験等を行い用意しておく。

ステップＳ７では、劣化推定部２２が、抵抗値R1に基づいて算出した容量維持率と、抵抗値R2に基づいて算出した容量維持率を平均化する演算を行う。

ステップＳ８では、電流積算ＳＯＣ算出部２４が、容量維持率から電流積算によりＳＯＣを算出する。

ステップＳ９では、平均化演算部２５が、等価回路のパラメータから算出したＳＯＣ−ｖと、電流積算から算出したＳＯＣ−ｉを平均化する演算を行う。

ステップＳ１０では、入出力電力演算部２６が、平均化処理後のＳＯＣから入出力可能電力を算出する。

ステップＳ１１では、例えばイグニッション信号等により、車両の駆動が停止しているかどうかを判断し、駆動停止ならば処理を終了し、駆動が継続しているならばステップＳ１へ戻る。

[バッテリの劣化及びＳＯＣの推定精度向上作用]
図６はバッテリの電流と電圧の特性を示す図である。
図６において、右側が充電時、左側が放電時となる。例えば、車両の駆動に用いるバッテリの場合、充放電が繰り返されることになる。
その場合のバッテリ６の電流−電圧特性は図６のようになり、劣化により内部抵抗が高くなるため、端子電圧が低くなり、性能が低下する。つまり傾きが増加する。さらに、電池全体の容量が減少する。

例えば、図６中に線１０１で示すものは、新品時の５Ahの状態であり、図６中に線１０２で示すものは、劣化時の４Ahの状態である。新品時に対して全容量が８０％に減少している。これを容量維持率８０％とする。
線１０１、線１０２の比較から傾きが劣化により増加することがわかる。
このようにバッテリの劣化は、バッテリ容量の減少と内部抵抗の増加として表れ、バッテリ容量の減少は電流を積算して求めるＳＯＣの計算において重要である。
本実施例１では、バッテリの劣化を精度よく推定する。
なお、以下に説明するバッテリの劣化の推定に用いられるバッテリ電圧、バッテリ電流、バッテリ温度は、ステップＳ１の処理として、バッテリコントローラ２がセンサ値を入力しておく。

（等価回路のパラメータ推定）
等価回路パラメータ推定部２１では、バッテリモデル２１２で図４に示す等価回路を設けていることにため、バッテリ６の過渡的を含め、より実際の状態に近いモデルで演算がされる。特に、バッテリ６が劣化した場合に影響が大きくあらわれる抵抗R1,R2が設定されることが、劣化の推定精度を向上させる。
そして、等価回路パラメータ推定部２１では、実値のものとして設定されるバッテリ演算部２１１の出力として測定されるバッテリ電圧V(k)と、電圧モデル推定値V＾(k)の偏差が小さくなるように、適応機構２１３がバッテリモデル２１２のパラメータを変更する。これは、演算中で逐次、変更されるため、逐次状態推定となり、バッテリモデル２１２のパラメータは、実際の劣化状態を非常によく捉えたものとなる。（V^は、Vの推定値を表し、実際はVの上に＾がある表記になる）
このバッテリモデル２１２のパラメータが出力され、その後の演算を行うことにより、バッテリ６の劣化状態を推定精度がさらに向上する。なお、等価回路パラメータ推定部２１の処理はステップＳ２の処理として行われる。

（ＳＯＣ−ｖ算出）
図７は実施例１における開放電圧とＳＯＣ−ｖの関係を示すグラフ図である。
次に、劣化を推定するために、等価回路のパラメータと共に実施例１で必要とするＳＯＣ−ｖを算出する。
劣化推定部２２では、等価回路パラメータ推定部２１からのパラメータR0〜R2,C1,C2と、バッテリ電圧、バッテリ電流から開放電圧ＯＣＶを算出する。
そして、開放電圧ＯＣＶから図７の関係を用いてＳＯＣ−ｖを算出する。図７は予め実験等で求めたものである。

（容量維持率算出）
次に、このようにして算出された等価回路パラメータ推定部２１のパラメータとＳＯＣ−ｖに基づいて、劣化推定部２２が、ステップＳ４〜Ｓ７の処理として、劣化の度合いを示す容量維持率の推定値を算出する。以下に説明する。
図８は実施例１における抵抗R1の補正係数とバッテリ充電量の関係を示すグラフ図である。図９は実施例１における抵抗R2の補正係数とバッテリ充電量の関係を示すグラフ図である。図１０は実施例１における温度と抵抗値の温度係数の関係を示すグラフ図である。
内部抵抗である抵抗R1,R2は、ＳＯＣの状態により変化するため、この特性を図８、図９のように予め求めておき、算出された抵抗R1,R2の抵抗値に対して、ＳＯＣ−ｖの値から図８、図９に示す関係から補正係数を算出する。そして、その補正係数で抵抗R1,R2の抵抗値を除する（割る）（ステップＳ４）。

また、抵抗値は温度に影響を受けるため、図１０に示すようにアレニウス則から算出した温度係数により、さらに抵抗R1の抵抗値を補正する（ステップＳ４）。
例えば、２５℃を温度係数の基準にした場合、温度係数は以下の式で計算する。
（数式１）
温度係数=exp(-U/kT)/exp(-U/k×298)
但し、Tはバッテリ温度(K)、Uは電極材料の活性化エネルギー(eV)、1eVは1.602×10-19(J)、k=1.380×10-23(J/K)として温度係数を計算する。
なお、電極反応抵抗である抵抗R1は、温度の影響が大きい。そのため、このように温度係数による補正が行われることにより、精度がさらに向上する。

このように抵抗R1,R2の補正を行った後、抵抗R1,R2の抵抗値を平均化する。
抵抗R1,R2の抵抗値は、逐次推定され、複数の値となる。また、ＳＯＣ範囲で変化するため双方で求めた値の平均化を行う（ステップＳ５）。
図１１は実施例１における抵抗R1とＳＯＣの関係を示すグラフ図である。図１２は実施例１における抵抗R2とＳＯＣの関係を示すグラフ図である。
抵抗R1,R2の抵抗値は、ＳＯＣによって変化するため、ＳＯＣ−ｖが正確に測定できる場合には、図１１、図１２に示すように、劣化の影響をよく捉えることができるため、内部抵抗値の大きい範囲Ａ（図１１，図１２）で推定し、補正を行った後の抵抗R1,R2を加重平均により重みが大きくなるようにする。
例えば、範囲Ａで３点、範囲Ｂで３点抽出し、範囲Ａ：範囲Ｂ＝３：２などである。

また、ＳＯＣ−ｖに誤差がある場合は、範囲Ａよりも値の変化が小さい範囲Ｂ（図１１，図１２）で推定し、補正を行った後の抵抗R1,R2を加重平均により重みが大きくなるようにする。
例えば、範囲Ａで３点、範囲Ｂで３点抽出し、範囲Ａ：範囲Ｂ＝２：３などである。
さらに使用されるＳＯＣの範囲が限定される場合は、範囲Ｂを分割して頻度の高いＳＯＣの範囲で推定してもよい。

また、バッテリ６のＳＯＣの実際の使用としては、機能維持の点から極端にＳＯＣが減少した領域は頻繁ではないため、範囲Ｂが頻度の高い使用領域となる。そのため、頻度の高い範囲Ｂに重み付けしたものにしてもよい。その頻度から精度が向上することになる。

説明を加えると、図１１、図１２に示すように、ＳＯＣと抵抗値の関係は、傾きが大きい範囲Ａと傾きが小さい範囲Ｂに分けることができる。範囲Ａでは、傾きが大きい、つまりＳＯＣの変化に対して抵抗値が大きく変化する。そのため、図１１、図１２に符号１０３，１０５で示す新品状態のものと符号１０４，１０６で示す劣化状態のものの抵抗値の差が大きくなる。これにより、劣化の状態をよく考慮した推定を行うことになる。但し、ＳＯＣの値の誤差が大きい場合は、範囲Ｂの方が、傾きが小さい、つまりＳＯＣの変化に対して抵抗値が小さく変化する。そのため、図１１、図１２に符号１０３，１０５で示す新品状態のものと符号１０４，１０６で示す劣化状態のものの抵抗値の差が小さくなる。これにより、誤差の影響の少ない推定を行うことになる。どちらにするかはＳＯＣの値の状態により決められることが好ましい。

このように抵抗R1,R2の補正を行った後、その抵抗R1,R2の抵抗値から容量維持率を算出する（ステップＳ６）。
図１３は実施例１における抵抗R1とバッテリの容量維持率の関係を示すグラフ図である。図１４は実施例１における抵抗R2とバッテリの容量維持率の関係を示すグラフ図である。
図１３、図１４のデータは、充放電サイクル数の異なるバッテリ６で、温度とＳＯＣを一定にした状態で、交流インピーダンス測定や図４の等価回路をモデルとしてシステム同定を行い、等価回路の抵抗R1,R2を求め、それぞれの容量維持率と抵抗R1,R2の関係を図１３、図１４のように作成する。
図１３、図１４では、ＳＯＣが５０％、温度が２５℃のものを示す。このＳＯＣと温度は一例である。
このように、バッテリ６の劣化の影響を大きく受ける抵抗R1,R2の抵抗値を切り離して算出できるため、より正確にこの関係を決定できるため、容量維持率の推定精度が向上する。

このように容量維持率が推定できたならば、抵抗R1,R2による容量維持率を平均化する。これは劣化推定部２２でステップＳ７の処理で行う。
そして、容量維持率から電流積算によりＳＯＣ−ｉを算出する。これは電流積算ＳＯＣ算出部２４で、ステップＳ８の処理で行う。
図１５は実施例１における電流積算によるＳＯＣ−ｉを算出する状態の説明図である。
電流積算量は、電流センサ４で測定した電流から算出する。図１５を参照して説明すると、水平軸よりプラス側を充電、マイナス側を放電とし、横軸を時間とする。そして、充電範囲２０１の時間と充電した電流値、次に放電範囲２０２の時間と放電した電流値、次に充電範囲２０３の時間と充電した電流値、次に放電範囲２０４の時間と放電した電流値というように積算を行い、電流積算量を算出する。
つまり、下式の演算を行う。

（数式２）

電流積算量(Ah)=−(範囲２０１の電流積算値)+(範囲２０２の電流積算値)+(範囲２０３の電流積算値)+(範囲２０４の電流積算値)

そして、次にＳＯＣ−ｉ(%)を算出する。
バッテリ６のフル容量はバッテリ６の仕様により決まる値であるので、容量維持率が正確に推定できれば、ＳＯＣ−ｉを精度良く算出できる。
具体的には、ＳＯＣ−ｉは次の式から算出する。

（数式３）

ＳＯＣ−ｉ(%)＝初期のＳＯＣ＋（電流積算量／（フル容量×容量維持率））

なお、上式でフル容量は、ＳＯＣが100%から0%で、何アンペアの電流を何時間流せるかの値である。ここでは、新品での値を用いるようにし、上式の初期のＳＯＣは、システムの起動時に算出したＳＯＣを用いるようにする。

このようにして、ＳＯＣ−ｉを算出したならば、平均化演算部２５のステップＳ９の処理で、等価回路のパラメータ、測定したバッテリ電圧、バッテリ電流を基に算出したＳＯＣ−ｖと、電流積算から算出したＳＯＣ−ｉの平均化を行う。
この平均化においては、その値の信頼できる値に差がある場合には、加重平均を行ってもよい。

また、入出力電力演算部２６では、ステップＳ１０の処理により、入出力が可能な電力を演算する。この際には、バッテリコントローラ２で通常使用時のＳＯＣの減り度合いを記憶し、演算に用いることが好ましい。
このように精度よく推定されたＳＯＣ、電力は、バッテリコントローラ２のバッテリの制御や車両におけるドライバへの走行可能距離の表示などに用いられると非常に有用である。

実施例１の作用を明確化するために、説明を加える。
図１６はバッテリの等価回路例を示す説明図である。図１７はバッテリの電流と電圧の特性例を示す説明図である。図１８は内部抵抗と容量維持率の例を示す説明図である。
劣化を考慮したＳＯＣの推定を行うには、図１６に示すような等価回路を設定することが考えられる。そして、図１７に示すように決められた電流範囲で電流と電圧をいくつか測定し、傾きを求めて内部抵抗とし、図１８のような内部抵抗と容量維持率の関係を算出しておき、劣化後のバッテリ容量を推定することが考えられる。

しかし、図１６に示す等価回路では、時間応答の遅れが考慮されないため、内部抵抗の誤差が大きくなる。そして、図１８の関係を算出する際に、充放電電流や温度、ＳＯＣの影響による内部抵抗の誤差が大きくなり、推定する容量維持率の誤差も大きくなる。
実施例１では、内部抵抗を精度よく推定でき、容量維持率を精度良く推定できる点が有利である。

効果を説明する。実施例１のバッテリの劣化推定方法にあっては、下記に列挙する効果を得ることができる。

(1)複数の単位電池で構成したバッテリ６の劣化推定方法であって、バッテリ６の内部抵抗成分に電極反応と拡散反応を考慮したパラメータR1,R2を有するバッテリモデル２１２を設定し、バッテリ６のバッテリ電圧、バッテリ電流を測定し、バッテリ６のバッテリ電圧、バッテリ電流とバッテリモデル２１２に基づき、バッテリモデル２１２のパラメータを逐次推定し、バッテリ６の状態とパラメータR1,R2に基づき、開放電圧ＯＣＶの算出を介して、ＳＯＣ−ｖを算出し、電極反応を考慮して設定されたパラメータの推定値R1と拡散反応を考慮して設定されたパラメータの推定値R2をそれぞれ、ＳＯＣ−ｖで補正し、電極反応を考慮して設定されたパラメータの補正された推定値R1と拡散反応を考慮して設定されたパラメータの補正された推定値R2のそれぞれからバッテリ６の容量維持率を推定し、両推定値を平均化してバッテリ６の容量維持率を推定したため、バッテリ容量の劣化を精度よく推定でき、これをバッテリ充電量であるＳＯＣの算出に用いて、ＳＯＣの算出精度を向上できる。

(2)上記(1)において、ＳＯＣ−ｖに対するパラメータR1,R2の補正量の変化を、急な領域である範囲Ａと緩やかな領域である範囲Ｂに分け、それぞれの領域で補正したパラメータの値R1,R2を平均化してパラメータの補正とするため、バッテリ６の内部抵抗として設定した時間応答を考慮するR1,R2を精度よく推定し、これにより容量維持率の推定精度を向上できる。

(3)上記(2)において、ＳＯＣ−ｖに対するパラメータR1,R2の補正量の変化が緩やかな領域である範囲Ｂに重み付けした加重平均を行い、パラメータR1,R2の補正とするため、誤差を少なくして抵抗値R1,R2の補正値を求めることができ、これにより容量維持率の推定精度を向上できる。

(4)上記(1)〜(3)において、バッテリ６の状態の測定としてバッテリ温度を測定し、少なくとも電極反応を考慮して設定されたパラメータの推定値R1に対して、温度補正を行ったため、劣化の影響が大きいパラメータの推定値R1の精度を向上させることにより、さらに容量維持率の推定精度を向上できる。

(5)上記(1)〜(4)において、推定したバッテリ６の容量維持率と、電流の充放電を積算して求めた電流積算量に基づいて、ＳＯＣ−ｉを算出し、ＳＯＣ−ｖと、ＳＯＣ−ｉを平均化してＳＯＣを推定したため、ＳＯＣの推定精度を向上させることができる。

(6)複数の単位電池で構成したバッテリ６の劣化推定装置であって、バッテリ６の状態を測定する電圧センサ３，電流センサ４と、バッテリ６の内部抵抗成分に電極反応と拡散反応を考慮したパラメータR1,R2を有するバッテリモデル２１２が設定され、バッテリ６の状態とバッテリモデル２１２に基づき、バッテリモデル２１２のパラメータR0〜R2,C1,C2を逐次推定する等価回路パラメータ推定部２１と、バッテリ６の状態とパラメータR1,R2に基づき、開放電圧ＯＣＶの算出を介して、ＳＯＣ−ｖを算出する開放電圧ＳＯＣ算出部２３と、電極反応を考慮して設定されたパラメータの推定値R1と拡散反応を考慮して設定されたパラメータの推定値R2をそれぞれ、ＳＯＣ−ｖで補正し、電極反応を考慮して設定されたパラメータの補正された推定値R1と拡散反応を考慮して設定されたパラメータR2の補正された推定値のそれぞれからバッテリ６の容量維持率を推定し、両推定値を平均化して前記バッテリ６の容量維持率を推定するする劣化推定部２２を備えたため、バッテリ容量の劣化を精度よく推定でき、これをバッテリ容量であるＳＯＣの算出に用いて、ＳＯＣの算出精度を向上できる。

以上、本発明のバッテリの残量推定方法を実施例１に基づき説明してきたが、具体的な構成については、これらの実施例に限られるものではなく、特許請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。

例えば実施例１では、等価回路パラメータ推定部に適応デジタルフィルタを設けたが、カルマンフィルタであってもよい。
また、例えば実施例１における制御ブロック構成は、回路（ハード）で構成されても、プログラム（ソフト）で構成されても、また、組み合わせたものであってもよい。

実施例１のバッテリの劣化推定方法を用いたバッテリ装置の構成を示すブロック図である。 実施例１のバッテリの劣化推定方法を用いたバッテリ装置のバッテリ容量の劣化推定に関する制御ブロック図である。 実施例１の等価回路パラメータ推定部の制御ブロック図である。 実施例１のバッテリモデルの等価回路構成を示す図である。 実施例１のバッテリの劣化推定方法を用いたバッテリ充電量ＳＯＣ、電力の演算処理の流れを示すフローチャートである。 バッテリの電流と電圧の特性を示す図である。 実施例１における開放電圧とＳＯＣ−ｖの関係を示すグラフ図である。 実施例１における抵抗R1の補正係数とバッテリ充電量の関係を示すグラフ図である。 実施例１における抵抗R2の補正係数とバッテリ充電量の関係を示すグラフ図である。 実施例１における温度と抵抗値の温度係数の関係を示すグラフ図である。 実施例１における抵抗R1とＳＯＣの関係を示すグラフ図である。 実施例１における抵抗R2とＳＯＣの関係を示すグラフ図である。 実施例１における抵抗R1とバッテリの容量維持率の関係を示すグラフ図である。 実施例１における抵抗R2とバッテリの容量維持率の関係を示すグラフ図である。 実施例１における電流積算によるＳＯＣ−ｉを算出する状態の説明図である。 バッテリの等価回路例を示す説明図である。 バッテリの電流と電圧の特性例を示す説明図である。 内部抵抗と容量維持率の例を示す説明図である。

符号の説明

１ バッテリ装置
２ バッテリコントローラ
２１ 等価回路パラメータ推定部
２１１ バッテリ演算部
２１２ バッテリモデル
２１３ 適応機構
２１４ 減算器
２２ 劣化推定部
２３ 開放電圧ＳＯＣ算出部
２４ 電流積算ＳＯＣ算出部
２５ 平均化演算部
２６ 入出力電力演算部
３ 電圧センサ
４ 電流センサ
５ 温度センサ
６ バッテリ
７ 負荷

Claims (6)

1. 複数の単位電池で構成したバッテリの劣化推定方法であって、
   前記バッテリの内部抵抗成分に電極反応と拡散反応を考慮したパラメータを有する等価回路を設定し、
   前記バッテリの状態を測定し、
   前記バッテリの状態と前記等価回路に基づき、前記等価回路のパラメータを逐次推定し、
   前記バッテリの状態と前記パラメータに基づき、開放電圧の算出を介して、開放電圧に基づくＳＯＣ推定値を算出し、
   電極反応を考慮して設定されたパラメータの推定値と拡散反応を考慮して設定されたパラメータの推定値をそれぞれ、開放電圧に基づくＳＯＣ推定値で補正し、
   電極反応を考慮して設定されたパラメータの補正された推定値と拡散反応を考慮して設定されたパラメータの補正された推定値のそれぞれから前記バッテリの容量維持率を推定し、両推定値を平均化して前記バッテリの容量維持率を推定した、
   ことを特徴とするバッテリの劣化推定方法。
2. 請求項１に記載のバッテリの劣化推定方法において、
   開放電圧に基づくＳＯＣ推定値に対する前記パラメータの補正量の変化を、急な領域と緩やかな領域に分け、それぞれの領域で補正した前記パラメータの値を平均化して前記パラメータの補正とする、
   ことを特徴とするバッテリの劣化推定方法。
3. 請求項２に記載のバッテリの劣化推定方法において、
   開放電圧に基づくＳＯＣ推定値に対する前記パラメータの補正量の変化が緩やかな領域に重み付けした加重平均を行い、前記パラメータの補正とする、
   ことを特徴とするバッテリの劣化推定方法。
4. 請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載のバッテリの劣化推定方法において、
   前記バッテリの状態の測定として電池温度を測定し、
   少なくとも電極反応を考慮して設定されたパラメータの推定値に対して、温度補正を行った、
   ことを特徴とするバッテリの劣化推定方法。
5. 請求項１〜請求項４のいずれか１項に記載の劣化推定方法によって、推定した前記バッテリの容量維持率と、電流の充放電を積算して求めた電流積算量に基づいて、電流積算に基づくＳＯＣ推定値を算出し、
   開放電圧に基づくＳＯＣ推定値と、電流積算に基づくＳＯＣ推定値を平均化してＳＯＣを推定した、
   ことを特徴とするバッテリの残量推定方法。
6. 複数の単位電池で構成したバッテリの劣化推定装置であって、
   前記バッテリの状態を測定する電池状態測定手段と、
   前記バッテリの内部抵抗成分に電極反応と拡散反応を考慮したパラメータを有する等価回路が設定され、前記バッテリの状態と前記等価回路に基づき、前記等価回路のパラメータを逐次推定する等価回路パラメータ推定手段と、
   前記バッテリの状態と前記パラメータに基づき、開放電圧の算出を介して、開放電圧に基づくＳＯＣ推定値を算出する手段と、
   電極反応を考慮して設定されたパラメータの推定値と拡散反応を考慮して設定されたパラメータの推定値をそれぞれ、開放電圧に基づくＳＯＣ推定値で補正する手段と、
   電極反応を考慮して設定されたパラメータの補正された推定値と拡散反応を考慮して設定されたパラメータの補正された推定値のそれぞれから前記バッテリの容量維持率を推定する容量維持率推定手段と、
   両推定値を平均化して前記バッテリの容量維持率を推定する平均化手段と、
   を備えた、
   ことを特徴とするバッテリの劣化推定装置。

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