JP5673654B2 - 蓄電システムおよび満充電容量算出方法 - Google Patents

Description

本発明は、二次電池等の充電状態を推定する技術に関し、特に、充電状態から満充電容量を推定する技術に関する。

二次電池は、経年変化により劣化して満充電容量が低下することが知られている。二次電池の満充電容量が低下すると、使用可能な電力量が低くなるので電力を用いた車両走行（ＥＶ走行等）の走行距離が短くなる。このため、使用環境下にある二次電池の満充電容量を精度よく把握できないと、経年変化による満充電容量の低下に応じた走行距離以上に、電力を用いた車両走行距離が短くなってしまう。

また、二次電池のＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）は、満充電容量に対する現在の充電容量の割合を示すものであり、ＳＯＣに基づいて二次電池の充放電を制御することができるが、満充電容量が変化してしまうとＳＯＣも変化してしまう。このため、二次電池の満充電容量を精度よく把握できないと、使用可能な電力量に対して過度の充放電制御が行われてしまうおそれがある。

二次電池の満充電容量の推定方法として、例えば、外部充電中の電流積算値と、充電開始時及び充電終了時それぞれの推定されたＳＯＣとを用いて、満充電容量を算出することができる。

特開平０７−９９０６５号公報 特開２０１０−２１７０７９号公報 特開２００６−２８４４３１号公報 特開２０１２−０６３２４４号公報 特開２００６−２９２４９２号公報 特開２０１１−１０６９５３号公報 特開平１１−３８１０５号公報

ＳＯＣは、二次電池の開放電圧（ＯＣＶ：Open Circuit Voltage）から特定することができる。ＳＯＣ及びＯＣＶは対応関係にあるため、この対応関係を予め求めておけば、ＯＣＶからＳＯＣを特定することができる。しかしながら、満充電容量を推定するために用いられる充電開始時及び充電終了時の各時点のＳＯＣは、二次電池のある一時点の状態から把握されるものであり、精度良く算出できないことがある。

つまり、充電動作及び放電動作の双方を一定時間継続して行っている間の二次電池の状態、言い換えれば、一定期間の電流値及び電圧値の変動全体の関係から把握されるＯＣＶではなく、単に、充放電動作の開始時点、終了時点又は充放電動作中のある時点の各瞬間の二次電池の状態からＯＣＶを把握している。このため、その各時点までの二次電池の使用履歴の影響を受けたＯＣＶに基づいてＳＯＣが算出されるため、満充電容量を精度良く算出できないおそれがある。

そこで、本発明は、蓄電装置の使用履歴の影響が抑制された充電状態の把握によって蓄電装置の満充電容量を精度良く推定できる蓄電システムを提供することにある。

本願第１の発明である車両に搭載される蓄電システムは、充放電を行う蓄電装置と、蓄電装置の満充電容量を算出するコントローラと、を有する。コントローラは、蓄電装置の充放電中の所定期間において検出される複数の電流値および電圧値の関係から算出される蓄電装置の開放電圧を算出して、蓄電装置のＳＯＣおよび開放電圧の対応関係から算出された開放電圧に対応するＳＯＣを特定する。そして、充放電中の第１期間及び第２期間それぞれに対応して特定される各ＳＯＣと、第１期間から第２期間における蓄電装置の充放電電流の積算値とに基づいて満充電容量を算出するとともに、満充電容量が算出される毎に学習して満充電容量学習値を算出する。このとき、コントローラは、前回算出された前回満充電容量学習値に、算出された満充電容量を反映して新たな学習満充電容量を算出するとともに、第１期間及び第２期間で検出される複数の各電流値の分散及び最大電流値と最小電流値とに基づく変動幅に基づいて、新たな学習満充電容量に反映される算出された満充電容量の反映量を変更する。

本願第１の発明によれば、蓄電装置の充放電中の所定期間において検出される複数の電流値および電圧値の関係から算出される開放電圧に基づいて蓄電装置のＳＯＣを特定し、満充電容量を算出しているので、ＳＯＣに対する蓄電装置の使用履歴の影響が抑制され、蓄電装置の満充電容量及び満充電容量学習値を精度良く算出することができる。

コントローラは、第１期間又は第２期間で検出される複数の各電流値の分散、最大電流値、及び最小電流値がＳＯＣに対する所定の推定精度に応じたそれぞれの基準値を満たす場合に、満充電容量を算出することができる。

コントローラは、第１期間の終了から第２期間の終了までの蓄電装置の充放電電流に基づいて、満充電容量を算出するための電流積算値を算出することができる。

コントローラは、第１期間と第２期間との間の経過時間が所定時間内である場合に、満充電容量を算出することができる。

コントローラは、車両走行時の蓄電装置の充放電動作中に、満充電容量を算出するための所定期間における複数の電流値および電圧値の関係を検出して開放電圧を算出するように制御することができる。

本願第２の発明は、車両に搭載される蓄電装置の満充電容量算出方法であり、蓄電装置の充放電中の第１期間及び第２期間それぞれにおいて、複数の電流値および電圧値の関係を検出するステップと、電流値および電圧値の関係から各期間における蓄電装置の各開放電圧を算出するステップと、蓄電装置のＳＯＣおよび開放電圧の対応関係から、算出された各開放電圧に対応するＳＯＣそれぞれを特定するステップと、特定された各ＳＯＣと、第１期間から第２期間における蓄電装置の充放電電流の積算値とに基づいて満充電容量を算出するステップと、満充電容量が算出される毎に学習して満充電容量学習値を算出するステップと、を含む。そして、満充電容量学習値を算出するステップは、前回算出された前回満充電容量学習値に、算出された満充電容量を反映して新たな学習満充電容量を算出するとともに、第１期間及び第２期間で検出される複数の各電流値の分散及び最大電流値と最小電流値とに基づく変動幅に基づいて、新たな学習満充電容量に反映される算出された満充電容量の反映量を変更する。本願第２の発明においても、本願第１の発明と同様の効果を得ることができる。

電池システムの構成を示す図である。 監視ユニットの構成を主に示す図である。 組電池のＳＯＣ及び満充電容量を算出する処理を示すフローチャートである。 組電池の満充電容量学習値を算出する処理を示すフローチャートである。 充放電中（車両走行中）における組電池のＯＣＶを特定するための電流値及び電圧値の検出区間を説明する図である。 組電池のＯＣＶを特定する方法を説明する図である。 組電池の満充電容量学習値を算出するための反映係数（学習パラメータ）に関連する相関係数の一例を示す図である。 従来の外部充電時の満充電容量の算出方法を説明するための図である。

以下、本発明の実施例について説明する。

（実施例１）
図１は、本実施例の電池システムの構成を示す図である。図１に示す電池システムは、例えば、車両に搭載することができる。車両としては、例えば、ＨＶ（Hybrid Vehicle）、ＰＨＶ（Plug-in Hybrid Vehicle）やＥＶ（Electric Vehicle）がある。

ＨＶ、ＰＨＶでは、車両を走行させるための動力源として、後述する組電池に加えて、エンジン又は燃料電池といった他の動力源を備えている。また、ＰＨＶでは、外部電源からの電力を用いて組電池を充電することができる。さらに、エンジンを備えたＨＶ、ＰＨＶでは、エンジンによって生成された運動エネルギを電気エネルギに変換することにより、この電気エネルギを用いて、組電池を充電することができる。

ＥＶは、車両の動力源として、組電池だけを備えており、外部電源からの電力供給を受けて、組電池を充電することができる。外部電源とは、車両の外部において、車両とは別に設置された電源（例えば、商用電源）である。

組電池（蓄電装置に相当する）１００は、直列に接続された複数の単電池（蓄電素子に相当する）１０を有する。単電池１０としては、ニッケル水素電池やリチウムイオン電池といった二次電池を用いることができる。また、二次電池の代わりに、電気二重層キャパシタを用いることができる。

単電池１０の数は、組電池１００の要求出力などに基づいて、適宜設定することができる。本実施例の組電池１００では、すべての単電池１０が直列に接続されているが、組電池１００には、並列に接続された複数の単電池１０が含まれていてもよい。監視ユニット２００は、組電池１００の端子間電圧を検出したり、各単電池１０の端子間電圧を検出したりし、検出結果をＥＣＵ（Electric Control Unit）３００に出力する。監視ユニット２００の具体的な構成については後述する。

温度センサ２０１は、組電池１００（単電池１０）の温度を検出し、検出結果をＥＣＵ３００に出力する。ここで、温度センサ２０１は、組電池１００の一箇所に設けることもできるし、組電池１００のうち、互いに異なる複数の箇所に設けることもできる。複数の温度センサ２０１によって検出された温度が互いに異なるときには、例えば、複数の検出温度の中央値を、組電池１００の温度として用いることができる。

電流センサ２０２は、組電池１００に流れる電流を検出し、検出結果をＥＣＵ３００に出力する。本実施例では、組電池１００を放電しているときに電流センサ２０２によって検出された電流値を正の値としている。また、組電池１００を充電しているときに電流センサ２０２によって検出された電流値を負の値としている。

本実施例では、組電池１００の正極端子と接続された正極ラインＰＬに電流センサ２０２を設けているが、電流センサ２０２は、組電池１００に流れる電流を検出できればよく、電流センサ２０２を設ける位置は適宜設定することができる。例えば、組電池１００の負極端子と接続された負極ラインＮＬに電流センサ２０２を設けることができる。なお、複数の電流センサ２０２を用いることもできる。

ＥＣＵ（コントローラに相当する）３００は、メモリ３０１を有しており、メモリ３０１は、ＥＣＵ３００が所定の処理（例えば、本実施例で説明する処理）を行うための各種の情報を記憶している。また、ＥＣＵ３００は、タイマ３０２を有しており、タイマ３０２は、時間の計測に用いられる。本実施例では、メモリ３０１およびタイマ３０２が、ＥＣＵ３００に内蔵されているが、メモリ３０１およびタイマ３０２の少なくとも一方を、ＥＣＵ３００の外部に設けることもできる。

正極ラインＰＬには、システムメインリレーＳＭＲ−Ｂが設けられている。システムメインリレーＳＭＲ−Ｂは、ＥＣＵ３００からの制御信号を受けることにより、オンおよびオフの間で切り替わる。負極ラインＮＬには、システムメインリレーＳＭＲ−Ｇが設けられている。システムメインリレーＳＭＲ−Ｇは、ＥＣＵ３００からの制御信号を受けることにより、オンおよびオフの間で切り替わる。

システムメインリレーＳＭＲ−Ｇには、システムメインリレーＳＭＲ−Ｐおよび電流制限抵抗２０３が並列に接続されている。ここで、システムメインリレーＳＭＲ−Ｐおよび電流制限抵抗２０３は、直列に接続されている。システムメインリレーＳＭＲ−Ｐは、ＥＣＵ３００からの制御信号を受けることにより、オンおよびオフの間で切り替わる。電流制限抵抗２０３は、組電池１００を負荷（具体的には、後述するインバータ２０４）と接続するときに、突入電流が流れることを抑制するために用いられる。

組電池１００をインバータ２０４と接続するとき、ＥＣＵ３００は、まず、システムメインリレーＳＭＲ−Ｂをオフからオンに切り替えるとともに、システムメインリレーＳＭＲ−Ｐをオフからオンに切り替える。これにより、電流制限抵抗２０３に電流が流れることになる。

次に、ＥＣＵ３００は、システムメインリレーＳＭＲ−Ｇをオフからオンに切り替えた後に、システムメインリレーＳＭＲ−Ｐをオンからオフに切り替える。これにより、組電池１００およびインバータ２０４の接続が完了し、図１に示す電池システムは、起動状態（Ｒｅａｄｙ−Ｏｎ）となる。ＥＣＵ３００には、車両のイグニッションスイッチのオン／オフ（ＩＧ−ＯＮ／ＩＧ−ＯＦＦ）に関する情報が入力され、ＥＣＵ３００は、イグニッションスイッチがオフからオンに切り替わることに応じて、電池システムを起動する。

一方、イグニッションスイッチがオンからオフに切り替わったとき、ＥＣＵ３００は、システムメインリレーＳＭＲ−Ｂ，ＳＭＲ−Ｇをオンからオフに切り替える。これにより、組電池１００およびインバータ２０４の接続が遮断され、電池システムは、停止状態（Ｒｅａｄｙ−Ｏｆｆ）となる。

インバータ２０４は、組電池１００から出力された直流電力を交流電力に変換し、交流電力をモータ・ジェネレータ２０５に出力する。モータ・ジェネレータ２０５としては、例えば、三相交流モータを用いることができる。モータ・ジェネレータ２０５は、インバータ２０４から出力された交流電力を受けて、車両を走行させるための運動エネルギを生成する。モータ・ジェネレータ２０５によって生成された運動エネルギを、車輪に伝達することにより、車両を走行させることができる。

車両を減速させたり、停止させたりするとき、モータ・ジェネレータ２０５は、車両の制動時に発生する運動エネルギを電気エネルギ（交流電力）に変換する。インバータ２０４は、モータ・ジェネレータ２０５が生成した交流電力を直流電力に変換し、直流電力を組電池１００に出力する。これにより、組電池１００は、回生電力を蓄えることができる。

本実施例では、組電池１００をインバータ２０４に接続しているが、これに限るものではない。具体的には、組電池１００を昇圧回路に接続するとともに、昇圧回路をインバータ２０４に接続することができる。昇圧回路を用いることにより、組電池１００の出力電圧を昇圧することができる。また、昇圧回路は、インバータ２０４から組電池１００への出力電圧を降圧することができる。

正極ラインＰＬおよび負極ラインＮＬには、充電器２０６が接続されている。具体的には、充電器２０６は、システムメインリレーＳＭＲ−Ｂおよびインバータ２０４を接続する正極ラインＰＬと、システムメインリレーＳＭＲ−Ｇおよびインバータ２０４を接続する負極ラインＮＬとに接続されている。充電器２０６には、インレット（コネクタ）２０７が接続されている。

充電器２０６およびラインＰＬ，ＮＬを接続するラインには、充電リレーＲｃｈ１，Ｒｃｈ２が設けられている。充電リレーＲｃｈ１，Ｒｃｈ２は、ＥＣＵ３００からの制御信号を受けることにより、オンおよびオフの間で切り替わる。

インレット２０７には、不図示の外部電源と接続されたプラグ（コネクタ）が接続される。プラグをインレット２０７に接続することにより、外部電源からの電力を、充電器２０６を介して組電池１００に供給することができる。これにより、外部電源を用いて、組電池１００を充電することができる。外部電源が交流電力を供給するとき、充電器２０６は、外部電源からの交流電力を直流電力に変換し、直流電力を組電池１００に供給する。ＥＣＵ３００は、充電器２０６の動作を制御することができる。

外部電源の電力を組電池１００に供給するとき、充電器２０６は、電圧を変換することもできる。ここで、外部電源の電力を組電池１００に供給して、組電池１００を充電することを外部充電という。本実施例の電池システムでは、充電リレーＲｃｈ１，Ｒｃｈ２およびシステムメインリレーＳＭＲ−Ｂ，ＳＭＲ−Ｇがオンであるときに、外部電源からの電力が組電池１００に供給されるようになっている。外部充電を行うとき、組電池１００には一定の電流を供給することができ、定電流の下で、組電池１００を充電することができる。

外部電源の電力を組電池１００に供給するシステムは、図１に示すシステムに限るものではない。例えば、充電器２０６は、システムメインリレーＳＭＲ−Ｂ，ＳＭＲ−Ｐ，ＳＭＲ−Ｇを介さずに、組電池１００と接続することができる。具体的には、充電器２０６は、組電池１００およびシステムメインリレーＳＭＲ−Ｂを接続する正極ラインＰＬと、組電池１００およびシステムメインリレーＳＭＲ−Ｇを接続する負極ラインＮＬとに対して、充電リレーＲｃｈ１，Ｒｃｈ２を介して接続することができる。この場合には、充電リレーＲｃｈ１，Ｒｃｈ２をオフからオンに切り替えることにより、外部充電を行うことができる。

本実施例では、プラグをインレット２０７に接続することにより、外部充電を行うようにしているが、これに限るものではない。具体的には、いわゆる非接触方式の充電システムを用いることにより、外部電源の電力を組電池１００に供給することができる。非接触方式の充電システムでは、電磁誘導や共振現象を利用することにより、ケーブルを介さずに電力を供給することができる。非接触方式の充電システムとしては、公知の構成を適宜採用することができる。

本実施例では、充電器２０６が車両に搭載されているが、これに限るものではない。すなわち、充電器２０６は、車両の外部において、車両とは別に設置されていてもよい。この場合には、ＥＣＵ３００および充電器２０６の間の通信によって、ＥＣＵ３００は、充電器２０６の動作を制御することができる。

次に、監視ユニット２００の構成について説明する。図２に示すように、監視ユニット２００は、組電池１００を構成する単電池１０の数だけ、電圧監視ＩＣ（Integrated Circuit）２００ａを有しており、各電圧監視ＩＣ２００ａは、各単電池１０に並列に接続されている。電圧監視ＩＣ２００ａは、単電池１０の電圧を検出し、検出結果をＥＣＵ３００に出力する。

本実施例では、各単電池１０に対して電圧監視ＩＣ２００ａを設けているが、これに限るものではない。例えば、組電池１００を構成する複数の単電池１０を、複数の電池ブロックに分けたとき、各電池ブロックに対して電圧監視ＩＣ２００ａを設けることができる。すなわち、各電池ブロックに対して電圧監視ＩＣ２００ａを並列に接続することができる。

ここで、各電池ブロックは、直列に接続された複数の単電池１０によって構成されており、複数の電池ブロックが直列に接続されることにより、組電池１００が構成される。この場合において、電圧監視ＩＣ２００ａは、電池ブロックの電圧を検出し、検出結果をＥＣＵ３００に出力する。なお、各電池ブロックには、並列に接続された複数の単電池１０を含めることもできる。

ＥＣＵ３００は、監視ユニット２００によって検出された電圧値、温度センサ２０１によって検出された電池温度、電流センサ２０２によって検出された電流値に基づいて、組電池１００のＳＯＣを算出（推定）し、算出されたＳＯＣ及び満充電容量推定値に基づいて、組電池１００の充放電制御を行うことができる。ＥＣＵ３００は、ＳＯＣ推定部、満充電容量演算部、及び外部充電制御部としての各機能が含まれるように構成することができる。

組電池１００のＳＯＣは、組電池１０の満充電容量に対して現在の充電容量の割合（充電状態）を示すものであり、満充電容量はＳＯＣの上限値である。ＳＯＣは、組電池１００の開放電圧（ＯＣＶ：Open Circuit Voltage）から特定することができる。例えば、組電池１００のＳＯＣとＯＣＶの対応関係データとしてＳＯＣ−ＯＣＶマップを予めメモリ３０１に記憶しておく。ＥＣＵ３００は、監視ユニット２００によって検出される電圧（ＣＣＶ：Closed Circuit Voltage）から組電池１００のＯＣＶを算出し、ＳＯＣ−ＯＣＶマップからＳＯＣを算出することができる。

なお、組電池１００のＳＯＣとＯＣＶの対応関係は、電池温度に応じて変化するので、ＳＯＣ−ＯＣＶマップを電池温度毎にメモリ３０１に記憶させておき、組電池１００のＯＣＶからＳＯＣを推定する際の電池温度に応じてＳＯＣ−ＯＣＶマップを切り換えて（選択して）、組電池１００のＳＯＣを推定するようにしてもよい。

したがって、ＥＣＵ３００は、充放電中の監視ユニット２００によって検出された電圧値（ＣＣＶ）を監視することにより、組電池１００の過充電状態や過放電状態を把握することができる。例えば、算出されたＳＯＣが満充電容量に対する所定の上限ＳＯＣよりも高くならないように組電池１００の充電を制限したり、下限ＳＯＣよりも低くならないように放電を制限する充放電制御を行うことができる。

なお、ＥＣＵ３００は、インバータ２０４およびモータ・ジェネレータ２０５毎に設けることも可能であり、ＳＯＣ推定処理、満充電容量推定処理及び外部充電処理を行うための別途のコントローラを、車両制御と独立して設けることも可能である。つまり、車両全体の制御を司る中央制御装置が、各部を制御したり、各部の制御毎の個別のコントローラを設けて中央制御装置が個別の各コントローラと接続される構成であってもよい。

組電池１００の満充電容量（ＦＣＣ）は、下記式１に基づいて算出することができる。
（式１）
満充電容量（ＦＣＣ）＝１００÷（ＳＯＣ_ｅ−ＳＯＣ_ｓ）×電流積算値

上記式１において、ＦＣＣは、実測値に基づく組電池１００の満充電容量である。ＳＯＣ_ｓは、電流積算を開始する際の組電池１００のＳＯＣであり、ＳＯＣ_ｅは、電流積算を終了した際の組電池１００のＳＯＣである。電流積算値は、放電電流を正、充電電流をマイナスとして、ＳＯＣ_ｓが算出されたときからＳＯＣ_ｅが算出されるまでの間の組電池１００の充放電電流の積算した値である。

満充電容量学習値は、実測値のＦＣＣを用いて算出される満充電容量の学習値であり、例えば、下記式２に示すように、ＦＣＣと前回算出された前回満充電容量学習値とから算出することができる。
（式２）
満充電容量学習値＝前回満充電容量学習値×（１−Ｋ）＋ＦＣＣ×Ｋ

上記式２において、Ｋは、今回算出される満充電容量学習値に含まれる実測値のＦＣＣと前回満充電容量学習値との比率を決定する反映係数（学習パラメータ）である。Ｋは、０〜１の範囲の値であり、後述するように相関係数Ｒに基づいて決定される。

式２から把握できるように、本実施例の満充電容量学習値は、組電池１００のＳＯＣ差と電流積算値とに基づいて、実測の満充電容量取得値であるＦＣＣを算出し、ＦＣＣが算出される毎に、ＦＣＣを学習して満充電容量学習値を算出する。そして、今回（新たな）満充電容量学習値は、前回満充電容量学習値と最新（今回）のＦＣＣとを所定の比率で反映することで算出される。ＥＣＵ３００は、満充電容量学習値を用いて、組電池１００の電力を用いた車両走行可能距離や組電池１００のＳＯＣに基づく充放電制御におけるＳＯＣの上限値や下限値を決定することができる。また、満充電容量学習値の変化から組電池１００（単電池１０）の劣化状態を把握することができる。

ここで、従来は、組電池１００のＦＣＣを算出するにあたり、例えば、図８に示すように、外部充電時の充電開始時のＳＯＣ_ｓ、充電終了時のＳＯＣ_ｅ及び外部充電による充電電流積算値を用いて、ＦＣＣを算出していた。

しかしながら、ＦＣＣ算出のために用いられる外部充電動作の開始時点及び終了時点の各ＳＯＣは、その時点における瞬間の組電池１００の状態から把握されたＯＣＶによって算出されているため、その各時点までの組電池１００の使用履歴の影響を受けてしまっており、精度良くＳＯＣを算出できていなかった。

より具体的に説明すると、組電池１００が充放電を行うと分極が生じることが知られている。例えば、組電池１００が放電を行うと分極電圧がマイナス（負）の方向に大きくなり、組電池１００が充電を行うと分極電圧がプラス（正）の方向に大きくなる。そして、組電池１００の充放電を停止（終了）すると、そのとき発生している分極電圧は、時間経過とともに徐々に解消していく（分極電圧が徐々に０に近づいていく）。

しかしながら、放電（充電）によって生じた分極電圧が時間経過とともに解消したとしても、放電（充電）によるマイナス（プラス）方向の分極は、分極が生じていない状態に完全に戻ることはなく、組電池１００の充放電の使用履歴において、例えば、組電池１００が放電が多い使用状態のＯＣＶと、充電が多い使用状態のＯＣＶとが相違し、使用履歴に応じて組電池１００のＳＯＣとＯＣＶとの対応関係が相違する。

このため、図８の例に示すように、充電開始時のＯＣＶから算出されるＳＯＣ_ｓは、外部充電前の充放電制御が充電側で終了している場合、充電側の使用履歴に依存した値となる一方で、外部充電前の充放電制御が放電側で終了している場合、放電側の使用履歴に依存した値となる。これら充電側の使用履歴に基づくＳＯＣ_ｓとこれら放電側の使用履歴に基づくＳＯＣ_ｓとでは、上述のように同じＯＣＶであっても対応するＳＯＣの関係が異なるため、組電池１００の使用履歴の影響で組電池１００の正確なＳＯＣを算出することができない。

したがって、単に、充電開始時の一時点のＯＣＶ_ｓから算出されるＳＯＣ_ｓは、それまでの組電池１００の使用履歴の影響、言い換えれば、分極の影響によって充電側又は放電側に偏った状態のＳＯＣとなり、分極によって充電側にも放電側にも偏っていない状態（使用履歴の影響を受けない）の組電池１００のＳＯＣに対して推定精度が低下してしまう。

また、充電終了時のＳＯＣ_ｅおいても同様であり、充電終了時のＯＣＶ_ｅから算出されるＳＯＣ_ｅは、充電側の使用履歴に依存した値となるため、分極の影響によって充電側に偏った状態のＳＯＣとなり、分極によって充電側に偏っていない状態の組電池１００のＳＯＣに対して推定精度が低下してしまう。

このように、充電動作及び放電動作の双方を一定時間継続して行っている間の組電池１００の状態、言い換えれば、一定期間の電流値及び電圧値の変動全体から把握されるＯＣＶではなく、単に、充電開始時及び充電終了時それぞれのある一時点の瞬間的な状態のＯＣＶから算出されるＳＯＣは、その各時点までの組電池１００の使用履歴の影響を受けてしまい、推定精度が低くなり、上記式１に示すようにＦＣＣも精度良く算出できない。

そこで、本実施例では、組電池１００のＦＣＣを算出するに際して用いられるＳＯＣを、一定時間継続した充放電中に検出される複数の電流値及び電圧値の関係から把握し、組電池１００の使用履歴の影響を抑制してＳＯＣの推定精度を向上させ、ＦＣＣを精度良く算出する。

図５は、車両走行中の充放電制御中の電流値の変動の一例を示す図であり、本実施例では、組電池１００の複数の電流値及び電圧値の関係を、車両走行中の充放電制御において一定時間継続した充放電中に各検出期間で検出し、組電池１００のＯＣＶを特定する。

図５に示すように、ＥＣＵ３００は、車両走行中の充放電制御において、電流センサ２０２を用いて組電池１００の電流値を検出するとともに、監視ユニット２００を用いて組電池１００の電圧値を検出する。電池システムが起動しているとき、組電池１００の充放電に応じて、電流値および電圧値が変動する。ここで、一定期間内の複数のタイミングにおいて、電流値および電圧値の関係を取得することで、図６に示すＩ−Ｖプロット（電流値と電圧値との関係）が得られる。

図６において、縦軸は電圧値であり、横軸は電流値である。図６に示す座標系において、電流値および電圧値の関係を複数プロットすれば、近似直線Ｌを算出することができる。ここで、近似直線Ｌが縦軸と交差するときの電圧値、言い換えれば、電流値が０［Ａ］であるときの電圧値は、組電池１００のＯＣＶとなる。このため、ＥＣＵ３００は、電流センサ２０２および監視ユニット２００の検出結果に基づいて、組電池１００のＯＣＶを算出（推定）することができる。近似直線Ｌは、例えば、最小二乗法により求めることができる。

本実施例では、一定時間継続した２つの検出区間（検出期間１，検出期間２）それぞれで検出される複数の電流値および電圧値の関係から、組電池１００の各ＯＣＶを算出し、ＯＣＶ−ＳＯＣマップを用いて、算出された各ＯＣＶに基づいてＦＣＣを算出するための組電池１００のＳＯＣ_ｓ，ＳＯＣ_ｅを特定（算出）する。

このように一定時間継続した検出期間で検出される複数の電流値および電圧値の変動状態から算出されるＯＣＶは、図６に示すように、電流値が充電側及び放電側で分散し、電流値の変動が充電側又は放電側に偏る分極の影響が抑制された状態となり、これらＯＣＶに対応する組電池１００の各ＳＯＣは、組電池１００の使用履歴の影響が低減され、推定精度が向上する。

図６の例において、一定時間の検出期間１（時刻ｔ１〜ｔ２）内の電流値及び電圧値の複数のプロットから算出されるＯＣＶ_ｓから、ＳＯＣ−ＯＣＶマップを用いて組電池１００のＳＯＣ_ｓを算出することができ、さらに、検出期間１から所定時間経過後の検出期間２（時刻ｔ３〜ｔ４）内の電流値及び電圧値の複数のプロットから算出されるＯＣＶ_ｅから、ＳＯＣ−ＯＣＶマップを用いて海電池１００のＳＯＣ_ｅを算出することができる。

そして、ＳＯＣ_ｓが算出された時刻ｔ２（検出期間１の終了時点、つまり、ＯＣＶ_ｓに対応する電流値及び電圧値の複数のプロットの検出が終了した時点）からＳＯＣ_ｅが算出された時刻ｔ４（検出期間２の終了時点、つまり、ＯＣＶ_ｅに対応する電流値及び電圧値の複数のプロットの検出が終了した時点）までの組電池１００の充放電電流を積算して電流積算値を算出し、上記式１に基づいて実測値であるＦＣＣを算出することができる。

図３は、本実施例の満充電容量（ＦＣＣ）を算出する処理を示すフローチャートである。図４は、満充電容量学習値を算出する処理を示すフローチャートである。

ステップＳ１０１において、ＥＣＵ３００は、車両走行中の充放電制御において一定期間の間、一定間隔で電流センサ２０２を用いて組電池１００の電流値を検出するとともに、監視ユニット２００を用いて組電池１００の電圧値を検出する。電池システムが起動しているとき、組電池１００の充放電に応じて変動する電流値および電圧値を、複数のタイミングで取得し、検出期間１内での複数の電流値および電圧値の関係を取得する。なお、検出期間１，検出期間２は、同じ時間であってもよく、また、異なる時間であってもよい。さらに、検出期間１，検出期間２の各検出時間は、ＯＣＶを算出するために必要な電流値および電圧値の検出数と検出タイミングに応じて適宜設定することができる。

ＥＣＵ３００は、ステップＳ１０３において、充放電中の検出期間１内の複数のタイミングにおいて取得された電流値および電圧値から、図６に示した例のように、最小二乗法により近似直線Ｌを求めて縦軸（電圧値）と交差するときの電圧値、つまり近似直線Ｌ（ｙ＝ａｘ＋ｂ）のｙ切片を組電池１００のＯＣＶ_ｓとして算出する。

ここで、ＥＣＵ３００は、ステップＳ１０３でのＯＣＶ_ｓを算出する前に、ステップＳ１０２において算出されるＯＣＶ_ｓが、組電池１００の使用履歴の影響が抑制されている所定の検出条件を満たすか否かを判定し、組電池１００の使用履歴の影響が抑制されていると判断される場合にステップＳ１０３に進み、ＯＣＶ_ｓを算出する。抑制されていないと判断される場合には、ＯＣＶ_ｓを算出せずに、ＦＣＣ及び満充電容量学習値を算出する処理を終了する。

例えば、充放電中の一定期間内の複数のタイミングにおいて取得された電流値および電圧値において、電流値の分散が所定の閾値よりも大きいか否かを検出条件とすることができる。電流値の分散は、例えば、算術的な分散を求める一般的な手法により検出期間１内で検出された各電流値から算出することができる。電流値の分散が大きいほど、図６に示す近似直線Ｌ（ＯＣＶ）を求めやすくなり、電流値の分散が小さくなるほど、近似直線Ｌを求め難くなるためである。

また、電流値の分散以外にも電流値の変動量（最大電流値Ｉ_ｍａｘ，最小電流値Ｉ_ｍｉｎ）を検出条件とすることができる。例えば、分散が大きく、平均電流値が０に近いとしても、複数のプロットが電流値の変動幅が小さい領域に集まっていると、近似直線Ｌを求め難くなるため、近似直線Ｌから特定される組電池１００のＯＣＶは、実際の組電池１００におけるＯＣＶからずれやすくなってしまう。このため、充放電中の検出期間内の複数のタイミングにおいて検出された複数の電流値において、最大電流値Ｉ_ｍａｘが所定の閾値よりも大きくかつ最小電流値Ｉ_ｍｉｎが所定の閾値よりも小さいことを検出条件とすることができる。

本実施例では、充放電中の検出期間内の複数の各電流値の分散や、最大電流値Ｉ_ｍａｘ，最小電流値Ｉ_ｍｉｎを用いて、組電池１００のＳＯＣの推定精度を確保し、ＳＯＣの所定の推定精度の基準を、電流分散や、最大電流値Ｉ_ｍａｘ，最小電流値Ｉ_ｍｉｎで規定している。ＥＣＵ３００は、ＯＣＶ_ｓの検出条件１（算出条件）として、ＳＯＣの所定の推定精度を確保するために規定された基準値よりも、電流分散がよりも大きく、かつ電流値の変動量の最大電流値Ｉ_ｍａｘ及び最小電流値Ｉ_ｍｉｎが十分に確保できている場合に、ＯＣＶ_ｓを算出する。

なお、電流分散と電流の変動量の最大電流値Ｉ_ｍａｘ及び最小電流値Ｉ_ｍｉｎの双方を、ＳＯＣの推定精度を確保できるＯＣＶ_ｓの検出条件としているが、例えば、いずれか一方をＯＣＶ_ｓの検出条件とすることもできる。また、電流分散に関する閾値や最大電流値Ｉ_ｍａｘ及び最小電流値Ｉ_ｍｉｎの各閾値は、ＯＣＶ（ＳＯＣ）の推定精度を考慮して適宜設定することができ、メモリ３０１に予め記憶しておくことができる。

ＥＣＵ３００は、ステップＳ１０４において、算出されたＯＣＶ_ｓに基づいてＳＯＣ−ＯＣＶマップから組電池１００のＳＯＣ_ｓを算出する。また、ステップＳ１０５において、組電池１００のＳＯＣ_ｓの算出に伴い、満充電容量学習値の反映係数Ｋを算出するために用いられる相関係数Ｒ１を算出する。

相関係数Ｒは、ＯＣＶ_ｓの推定精度を評価するものであり、電流分散と電流の変動幅（最大電流値Ｉ_ｍａｘ−最小電流値Ｉ_ｍｉｎの差分）とに基づいて決定される。図７（ａ）は、電流の変動幅に応じた相関係数Ｒの一例であり、電流の変動幅における最大電流値Ｉ_ｍａｘ−最小電流値Ｉ_ｍｉｎの差分が大きいほど、相関係数Ｒは大きい値とすることができる。また、図７（ｂ）は、電流分散と相関係数Ｒの一例であり、電流分散が大きいほど、相関係数Ｒは大きい値とすることができる。このように相関係数Ｒが大きいほど、ＯＣＶ_ｓの推定精度が高いことを表すことができる。

例えば、ＳＯＣ_ｓに対応する相関係数Ｒ１は、図７（ａ）から電流分散に関する相関係数Ｒと、図７（ｂ）から電流変動幅に関する相関係数Ｒとをそれぞれ算出し、算出された各相関係数Ｒを乗算して求めることができる。図７（ａ）及び図７（ｂ）に示した各相関係数Ｒは、０から１の間の値とすることができ、相関係数Ｒ１も０から１の間の値となる。

ＥＣＵ３００は、ステップＳ１０６において、ＳＯＣ_ｓが算出された時刻（ＯＣＶ_ｓに対応する電流値及び電圧値の複数のプロットの検出が終了した時点）から時間をカウントする計時処理をタイマ３０２により行うとともに、充放電電流の積算処理を開始する。

次に、ＥＣＵ３００は、ステップＳ１０７において、ＳＯＣ_ｅを算出するための次の充放電中の検出期間２内の複数のタイミングにおいて電流値および電圧値を検出する。そして、ステップＳ１０２と同様に、ステップＳ１０８において、所定の推定精度を確保するためのＯＣＶ_ｅの検出条件２を満たすか否かを判別し、満たす場合にはステップＳ１０９に進み、ＯＣＶ_ｅを算出する。満たさない場合は、ＯＣＶ_ｅを算出せずにＦＣＣ及び満充電容量学習値を算出する処理を終了する。

ステップＳ１０８における検出条件２は、ステップＳ１０２の検出条件１に加えて、ＳＯＣ_ｓが算出された時刻からの経過時間が、所定時間内であるか否かが含まれている。つまり、ＳＯＣ_ｓが算出されて時間が空き過ぎた検出期間２で組電池１００の電流値及び電圧値を検出すると、ＳＯＣ_ｓとＳＯＣ_ｅとの対応関係が大きく乖離してしまい、満充電容量を精度良く算出できないおそれがある。このため、本実施例では、ＳＯＣ_ｓが算出された時刻からの経過時間が所定時間内であることをＳＯＣ_ｅの算出条件として含めている。

ＥＣＵ３００は、ステップＳ１１０において、算出されたＯＣＶ_ｅに基づいてＳＯＣ−ＯＣＶマップから組電池１００のＳＯＣ_ｅを算出する。また、ステップＳ１１１において、組電池１００のＳＯＣ_ｅの算出に伴い、満充電容量学習値の反映係数Ｋを算出するために用いられる相関係数Ｒ２を算出する。相関係数Ｒ２は、相関係数Ｒ１と同様に、図７（ａ）、図７（ｂ）に示した関係から求めることができる。

ＥＣＵ３００は、ステップＳ１０１からＳ１１１において、組電池１００のＳＯＣ_ｓ及びＳＯＣ_ｅが算出された後、ＦＣＣを算出する。ＦＣＣは、上記式１に基づいて算出することができ、電流積算値として、ＳＯＣ_ｓが算出された時刻からＳＯＣ_ｅが算出される時刻までの充放電電流値を積算した値が用いられる。算出されたＦＣＣは、メモリ３０１に記憶することができる。

ＥＣＵ３００は、算出されたＦＣＣを用いて満充電容量学習値を算出する。満充電容量学習値の算出処理は、ＦＣＣの算出に伴って又はＦＣＣの算出とは個別に遂行することができる。満充電容量学習値は、上記式２に基づいて算出され、満充電容量学習値の算出のために用いられる反映係数Ｋは、組電池１００のＳＯＣ_ｓ及びＳＯＣ_ｅの推定精度を評価した相関係数Ｒ１，Ｒ２に基づいて決定することができる。

本実施例の反映係数Ｋは、０から１の間の値とすることができ、相関係数Ｒが大きいほど、大きい値となるように規定される。すなわち、本実施例の反映係数Ｋは、ＦＣＣを算出するための各ＳＯＣ_ｓ，ＳＯＣ_ｅに対応する検出期間１，検出期間２において、電流分散が大きいほど大きい値となり、また、電流変動幅（最大電流値Ｉ_ｍａｘから最小電流値Ｉ_ｍｉｎを差し引いた差分）が大きいほど、大きい値となる。このようにＳＯＣ_ｓ，ＳＯＣ_ｅ（ＯＣＶ_ｓ，ＯＣＶ_ｅ）の推定精度が高いほど、反映係数Ｋの値を大きく規定し、満充電容量学習値に対するＦＣＣの反映値を大きくして、満充電容量学習値の算出精度を向上させている。

本実施例では、反映係数Ｋは、例えば、ＳＯＣ_ｓ，ＳＯＣ_ｅそれぞれに対応して求められた相関係数Ｒ１、Ｒ２を乗算して求めることができる（反映係数Ｋ＝相関係数Ｒ１×相関係数Ｒ２）。ＥＣＵ３００は、ステップＳ１１３において、相関係数Ｒ１、Ｒ２を用いて反映係数Ｋを算出する。

ＥＣＵ３００は、ステップＳ１１４において、ステップＳ１１３で算出した反映係数ＫとＦＣＣ、前回満充電容量学習値とを用いて、最新の満充電容量学習値を式２に基づいて算出する。なお、前回満充電容量学習値がメモリ３０１に記憶されていない場合、つまり、一番最初に満充電容量学習値を算出する場合は、ＦＣＣがそのまま今回満充電容量学習値として算出されることになる。算出された満充電容量学習値は、メモリ３０１に記憶される。

本実施例によれば、組電池１００の充放電中の所定期間において検出される複数の電流値および電圧値の関係から開放電圧を算出して、組電池１００の使用履歴の影響を抑制して組電池１００のＳＯＣを特定し、満充電容量を算出している。このため、満充電容量（ＦＣＣ）を算出するためのＳＯＣを精度良く算出することができ、組電池１００の満充電容量の算出精度（満充電容量学習値の算出精度を含む）を向上させることができる。

また、本実施例では、車両走行中の充放電制御における組電池１００のＳＯＣを用いて満充電容量を算出しているため、外部充電時に満充電容量を算出する場合に比べて、当該満充電容量の算出頻度及び満充電容量学習値の算出頻度が高くなる。このため、現在の組電池１００における満充電容量学習値を把握し易い。

組電池１００（単電池１０）は、時間の経過とともに劣化することが知られており、組電池１００（単電池１０）の劣化が進行すると、組電池１００の満充電容量も低下してしまう。例えば、単電池１０がリチウムイオン二次電池であるときには、リチウムを析出させる劣化状態において、組電池１００の満充電容量が低下してしまう。しかしながら、本実施例では、満充電容量及び満充電容量学習値の算出頻度が高いため、劣化等を早期に把握することができるとともに、満充電容量の低下に伴うＳＯＣの把握ずれを抑制した組電池１００の充放電制御を行うことができる。

なお、上記説明では、車両走行中の充放電制御における組電池１００のＳＯＣを特定し、ＦＣＣ及び満充電容量学習値を算出する態様を一例に説明したが、例えば、外部充電におけるＦＣＣ及び満充電容量学習値の算出にも適用することもできる。

上述したように、図８に示した従来例において、外部充電中の一定時間継続した検出期間内の電流値及び電圧値の変動を複数プロットしてＯＣＶを算出することで、電流値及び電圧値の変動全体からＳＯＣを把握することができる。このため、充電開始前、充電終了後の瞬間的な一時点のＯＣＶから算出されるＳＯＣよりも、精度良く組電池１００のＳＯＣを算出することができ、組電池１００の満充電容量の算出精度を向上させることができる。

放電動作中の一定時間継続した検出期間内で電流値及び電圧値の変動を複数プロットしてＯＣＶを算出する場合についても同様であり、例えば、電池システムの起動状態（Ｒｅａｄｙ−Ｏｎ）中の停車時においても本実施例のＦＣＣ及び満充電容量学習値の算出方法を適用することもできる。

したがって、本実施例の満充電容量の算出方法は、充電及び放電の一方又は双方の動作中の所定期間における電流値及び電圧値の関係からＯＣＶを算出して組電池１００のＳＯＣを特定し、満充電容量を算出することを含むことができる。

１０：単電池、１００：組電池、２００：監視ユニット、２００ａ：電圧監視ＩＣ、
２０１：温度センサ、２０２：電流センサ、２０３：電流制限抵抗、
２０４：インバータ、２０５：モータ・ジェネレータ、２０６：充電器、
２０７：インレット、３００：ＥＣＵ、３０１：メモリ、３０２：タイマ、
ＳＭＲ−Ｂ，ＳＭＲ−Ｐ，ＳＭＲ−Ｇ：システムメインリレー、
ＰＬ：正極ライン、ＮＬ：負極ライン

Claims (6)

1. 車両に搭載される蓄電システムであって、
   充放電を行う蓄電装置と、
   前記蓄電装置の満充電容量を算出するコントローラと、を有し、
   前記コントローラは、前記蓄電装置の充放電中の所定期間において検出される複数の電流値および電圧値の関係から算出される前記蓄電装置の開放電圧を算出して、前記蓄電装置のＳＯＣおよび開放電圧の対応関係から前記算出された開放電圧に対応するＳＯＣを特定し、充放電中の第１期間及び第２期間それぞれに対応して特定される前記各ＳＯＣと、前記第１期間から前記第２期間における前記蓄電装置の充放電電流の積算値とに基づいて、前記満充電容量を算出するとともに、前記満充電容量が算出される毎に学習して満充電容量学習値を算出し、
   前記コントローラは、前回算出された前回満充電容量学習値に、前記算出された満充電容量を反映して新たな学習満充電容量を算出するとともに、前記第１期間及び前記第２期間で検出される複数の各電流値の分散及び最大電流値と最小電流値とに基づく変動幅に基づいて、前記新たな学習満充電容量に反映される前記算出された満充電容量の反映量を変更することを特徴とする蓄電システム。
2. 前記コントローラは、前記第１期間又は第２期間で検出される複数の各電流値の分散、最大電流値、及び最小電流値が前記ＳＯＣの所定の推定精度に応じたそれぞれの基準値を満たす場合に、前記満充電容量を算出することを特徴とする請求項１に記載の蓄電システム。
3. 前記コントローラは、前記第１期間の終了から前記第２期間の終了までの前記蓄電装置の充放電電流に基づいて、前記積算値を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の蓄電システム。
4. 前記コントローラは、前記第１期間と前記第２期間との間の経過時間が所定時間内である場合に、前記満充電容量を算出することを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載の蓄電システム。
5. 前記コントローラは、車両走行時の前記蓄電装置の充放電動作中に、前記満充電容量を算出するための前記所定期間における複数の電流値および電圧値の関係を検出して前記開放電圧を算出することを特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の蓄電システム。
6. 車両に搭載される蓄電装置の満充電容量算出方法であって、
   前記蓄電装置の充放電中の第１期間及び第２期間それぞれにおいて、複数の電流値および電圧値の関係を検出するステップと、
   前記電流値および電圧値の関係から前記各期間における前記蓄電装置の各開放電圧を算出するステップと、
   前記蓄電装置のＳＯＣおよび開放電圧の対応関係から、前記算出された各開放電圧に対応するＳＯＣそれぞれを特定するステップと、
   前記特定された各ＳＯＣと、前記第１期間から前記第２期間における前記蓄電装置の充放電電流の積算値とに基づいて、満充電容量を算出するステップと、
   前記満充電容量が算出される毎に学習して満充電容量学習値を算出するステップと、を含み、
   前記満充電容量学習値を算出するステップは、
   前回算出された前回満充電容量学習値に、前記算出された満充電容量を反映して新たな学習満充電容量を算出するとともに、前記第１期間及び前記第２期間で検出される複数の各電流値の分散及び最大電流値と最小電流値とに基づく変動幅に基づいて、前記新たな学習満充電容量に反映される前記算出された満充電容量の反映量を変更することを特徴とする満充電容量算出方法。
   

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