JP4864383B2 - 蓄電デバイスの劣化状態推定装置 - Google Patents
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Description
本形態における残存容量の演算は、電池理論に基づいてバッテリ内部状況を電気化学的に把握する推定アルゴリズムに基づいている。この推定アルゴリズムにおけるバッテリの残存容量と開放電圧との関係に基づいて内部抵抗の変化を捉え、この内部抵抗の変化に基づいて劣化状態を推定する。
カレンダー寿命による劣化状態の推定は、化学反応における温度と反応速度との関係を表すアレニウスの法則を基本とするアルゴリズムである。このアレニウスの法則に基づく劣化状態推定のアルゴリズムにおいては、充放電によりバッテリにかかるストレスを関数化し、予め測定しておいたカレンダー寿命に積算して劣化状態を推定する。
但し、E :標準電極電位(リチウムイオン蓄電池では、E=3.745)
R :気体定数(8.314J/mol−K)
T :温度(絶対温度K)
Ne:イオン価数(リチウムイオン蓄電池では、Ne=1)
F :ファラデー定数(96485C/mol)
尚、(1)式におけるYは補正項であり、常温における電圧−SOC特性をSOCの関数で表現したものである。SOC=Xとすると、以下の(2)式に示すように、SOCの三次関数で表すことができる。
以上の(1)式により、残存容量SOCには、開放電圧Vocのみならず温度Tとの間にも強い相関性があることがわかる。この場合、開放電圧Vocと温度Tとをパラメータとして、直接、(1)式を用いて残存容量SOCを算出することも可能であるが、実際には、使用する電池特有の充放電特性や使用条件等に対する考慮が必要となる。
図3は、バッテリの等価回路モデルを示し、抵抗分R1〜R3、容量分C1,CPE1,CPE2(但し、CPE1,CPE2は二重層容量分)の各パラメータを、直列及び並列に組合わせたモデルである。この等価回路モデルを用いて、交流インピーダンス法における周知のCole-Coleプロットをカーブフィッティングすることにより、各パラメータを決定し、バッテリの内部抵抗Riを求めることができる。
但し、初期状態:D=0
従って、所定の安定した条件下で、バッテリ等価回路から求めたバッテリの初期内部抵抗(バッテリ新品時に対応するバッテリ内部抵抗)Ri、残存容量SOCとバッテリ温度Tとを用いて残存容量テーブルを逆参照して求めた開放電圧Voc、実測した端子電圧V及び電流Iにより、D値の変化をモニタし、D値から電流Iを用いて内部抵抗増加分Rnを算出することができる。
SOH1=(Ri+Ra)/Ri…(6)
以上の残存容量SOCの推定アルゴリズムによる劣化度SOH1の算出は、車両電源をONしてシステムを立ち上げたときに行われ、その後、アレニウスの法則を基本とするアルゴリズムによる劣化状態の推定処理が行われる。周知のように、アレニウスの法則は、以下の(7)式に示すように、化学反応速度の温度依存性を定量的に記述したものであり、各種機器の温度劣化による残存寿命を評価する場合に利用される。
但し、K :反応速度定数
A :頻度因子
Ea:活性化エネルギー
R :気体定数(8.314J/mol−K)
T :温度(絶対温度K)
アレニウスの法則は、バッテリのカレンダー寿命の速度定数についても適用することができ、バッテリの劣化の度合いをYrとすると、この劣化度合いYrの時間Txに対する変化(劣化速度)dYy/dTxが反応速度定数Kに相当するものと考えることができる。この場合、(7)式を自然対数で表現した以下の(7’)式からもわかるように、劣化速度は、温度Tによる影響に加えて、頻度因子Aによる影響を考慮する必要がある。頻度因子Aは、温度に無関係な因子であり、充放電によるバッテリへのストレスの大きさを劣化の速度定数へ置き換えた値と見做すことができる。
温度による劣化では、内部抵抗増加率と活性化エネルギーとの関係がバッテリの種類によって異なるため、実験データによって検証する。一例として、リチウムイオン蓄電池について、充放電がなくストレスの頻度因子AがA=1である状態(放置状態)で、低温、常温、高温の各温度域での内部抵抗増加率と保存時間(平方根)との関係を検証すると、図5に示す関係が得られる。これによると、温度一定の条件下において、バッテリの内部抵抗増加率(劣化の度合い)をYr、保存時間(平方根)をTxとしたとき、Yr=aTxで示される線形関係となることが実証され、直線の傾きa(=dYr/dTx)が(7’)式の活性化エネルギーEaに関する項で関連付けられる。
以上の劣化速度a,a’は、具体的には、バッテリ温度Tやバッテリ電流Iをパラメータとして関数或いはマップ化され、劣化速度Kaとして求められる。そして、以下の(9)式に示すように、車両電源ON時に求めた残存容量SOCの推定アルゴリズムによる劣化度SOH1を初期値として、温度及び充放電ストレスの影響を考慮した劣化速度Kaに基づいて設定時間Tx毎の内部抵抗増加率Yr(Yr=Ka・Tx)を積算してゆき、車両運転時の劣化度SOH2(第2の劣化度)とする。これにより、バッテリの劣化進捗状況をタイムリーに把握することができる。
尚、正極劣化等の他の劣化因子(劣化の要因に占めるウエイトが低いもの)をモデル化し、頻度因子Aへ組み込んでも良く、より精度を向上することができる。
次に、演算ECU3による劣化状態の推定処理について、図7のフローチャートを用いて説明する。
3 演算ユニット(第1の劣化度算出手段、第2の劣化度算出手段)
Voc 開放電圧
A 頻度因子
SOH1 劣化度(第1の劣化度)
SOH2 劣化度(第2の劣化度)
Claims (3)
- 車両に搭載される蓄電デバイスの劣化状態を推定する蓄電デバイスの劣化状態推定装置であって、
上記車両の制御用電源をオンしたとき或いは上記蓄電デバイスの使用環境条件が予め設定した条件から外れたときを処理タイミングとして、上記蓄電デバイスの開放電圧に基づいて内部抵抗増加率を算出し、この内部抵抗増加率を上記蓄電デバイスの劣化状態を表す第1の劣化度として算出する第1の劣化度算出手段と、
上記第1の劣化度算出手段からの上記第1の劣化度を初期値として入力した後、上記蓄電デバイスの温度と充放電のストレスとに基づいて内部抵抗増加率を設定時間毎に算出し、該設定時間毎の内部抵抗増加率を上記初期値に積算することにより、上記蓄電デバイスの劣化状態を表す第2の劣化度を算出する第2の劣化度算出手段とを備えたことを特徴とする蓄電デバイスの劣化状態推定装置。 - 上記第1の劣化度算出手段は、
上記蓄電デバイスの単位時間当たりの電流変化量が基準値以下の条件が成立したとき、上記蓄電デバイスの内部抵抗の増加分を予め設定したデータ数だけサンプルして平均化処理し、該平均化処理したデータに基づいて上記第1の劣化度を算出することを特徴とする請求項1記載の蓄電デバイスの劣化状態推定装置。 - 上記第2の劣化度算出手段は、
アレニウスの法則における頻度因子の時間微分値を劣化速度に置き換え、この劣化速度を充放電の負荷によって変化させて上記充放電のストレスに基づく内部抵抗増加率を算出することを特徴とする請求項1又は2記載の蓄電デバイスの劣化状態推定装置。
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