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WO2015129117A1 - 二次電池のｓｏｃ推定装置 - Google Patents

二次電池のｓｏｃ推定装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2015129117A1
WO2015129117A1 PCT/JP2014/081579 JP2014081579W WO2015129117A1 WO 2015129117 A1 WO2015129117 A1 WO 2015129117A1 JP 2014081579 W JP2014081579 W JP 2014081579W WO 2015129117 A1 WO2015129117 A1 WO 2015129117A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
soc
ocv
secondary battery
relationship
correlation curve
Prior art date
Application number
PCT/JP2014/081579
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
博人 西口
福本　久敏
真吾 山口
Original Assignee
三菱電機株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 三菱電機株式会社 filed Critical 三菱電機株式会社
Priority to CN201480076328.XA priority Critical patent/CN106030325B/zh
Priority to JP2016504999A priority patent/JP6037369B2/ja
Priority to US15/115,794 priority patent/US10254346B2/en
Priority to DE112014006399.1T priority patent/DE112014006399B4/de
Publication of WO2015129117A1 publication Critical patent/WO2015129117A1/ja

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    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/382—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC
    • G01R31/3835—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC involving only voltage measurements
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
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    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
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    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
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    • H02J7/0047—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries with monitoring or indicating devices or circuits
    • H02J7/005—Detection of state of health [SOH]

Definitions

  • the present invention relates to an SOC (State of charge) estimation device for a secondary battery.
  • Secondary batteries are used in various applications such as electronic equipment, transportation equipment such as elevators and vehicles, and power storage equipment, and the sizes thereof are also various. In order to make maximum use of such a secondary battery, it is important to accurately estimate the SOC of the secondary battery. When the SOC estimation error of the secondary battery is large, charging or discharging is performed exceeding the allowable range, and thus problems such as expansion and temperature rise of the secondary battery occur. For example, when the negative electrode current collector foil of the secondary battery that has been electrically dissolved by overdischarge re-deposits, a short circuit occurs due to the penetration of the separator. As a result, when a large amount of current flows instantaneously, heat is generated and the electrolyte solution evaporates.
  • the electrolyte solution or electrode material of the secondary battery is also decomposed by overcharging.
  • the secondary battery expands. Therefore, in order to make maximum use of the secondary battery while preventing overcharge and overdischarge of the secondary battery, it is necessary to accurately grasp the SOC of the secondary battery.
  • a method for estimating the SOC of the secondary battery a method using an OCV (Open Circuit Voltage) of the secondary battery is generally known.
  • OCV Open Circuit Voltage
  • a correlation curve of SOC with respect to the OCV of the secondary battery is created in advance, and the measured OCV measured during use of the secondary battery is introduced into the correlation curve to estimate the SOC.
  • a hysteresis phenomenon may occur in which the correlation curve representing the relationship between the SOC and the OCV is different between the charging process and the discharging process.
  • Patent Document 1 obtains a correlation curve representing the relationship between the SOC and the OCV for each SOC when switching from charging to discharging, and based on this correlation curve, the SOC is calculated from the measured OCV. Has proposed a method to measure.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems.
  • a secondary battery in which a correlation curve representing a relationship between SOC and OCV is different between a charging process and a discharging process
  • the inventors of the present invention have either a charging process or a discharging process in a secondary battery in which a correlation curve representing a relationship between SOC and OCV is different between the charging process and the discharging process. It has been found that the tendency according to the correlation curve representing the relationship between the SOC and the OCV differs depending on the magnitude of the actually measured OCV, and the SOC can be accurately estimated by using a relational expression weighted to this tendency. A similar tendency is also observed in the SOC calculated from the charge amount obtained by integrating the charging current and discharging current of the secondary battery, and the SOC is accurately calculated by using a relational expression weighted to this tendency. We found that it can be estimated.
  • the present invention is an SOC estimation device for a secondary battery in which a correlation curve representing a relationship between SOC and OCV is different between a charging process and a discharging process.
  • the present invention is an SOC estimation device for a secondary battery in which a correlation curve representing a relationship between SOC and OCV is different between a charging process and a discharging process, and the charging current and discharging current of the secondary battery are integrated.
  • the amount of charge obtained by weighting the correlation curve representing the relationship between SOC and OCV in the discharging process as the SOC calculated from the amount of charge obtained in this way increases and integrating the charging current and discharging current of the secondary battery
  • An SOC estimation device for a secondary battery comprising means for estimating the SOC based on a relational expression weighted to a correlation curve representing a relationship between the SOC and the OCV in the charging process as the SOC calculated from is reduced .
  • the correlation curve representing the relationship between the SOC and the OCV is different between the charging process and the discharging process, not only during the use of the secondary battery but also after the secondary battery is suspended. It is possible to provide an SOC estimation device for a secondary battery that can accurately estimate the SOC even when the use is started.
  • FIG. 5 is a graph showing fluctuation of OCV with respect to time of a lithium secondary battery when a current is stopped at a specific SOC showing a sufficiently large OCV in a charging process and a discharging process and then held at no load for a long time. .
  • FIG. 5 is a graph showing fluctuation of OCV with respect to time of a lithium secondary battery when a current is stopped at a specific SOC showing a sufficiently large OCV in a charging process and a discharging process and then held at no load for a long time. .
  • FIG. 5 is a graph showing fluctuation of OCV with respect to time of a lithium secondary battery when a current is stopped at a specific SOC showing a sufficiently small OCV in a charging process and a discharging process and then held at no load for a long time.
  • This is an example using two relational expressions created by dividing the OCV range into two as weighted relational expressions. In this example, one relational expression is used as the weighted relational expression.
  • It is a graph which shows the correlation curve showing the relationship between the charge amount Q and OCV of the secondary battery from which the correlation curve showing the relationship between SOC and OCV differs between a charge process and a discharge process.
  • 5 is a graph showing the relationship between OCV and a difference ⁇ Q in charge amount Q of a secondary battery in which a correlation curve representing a relationship between SOC and OCV is different between a charging process and a discharging process. It is a graph which shows the correlation curve showing the relationship between SOC and OCV of the secondary battery from which the correlation curve showing the relationship between SOC and OCV differs between a charge process and a discharge process. It is a graph showing the relationship between (DELTA) OCV and SOC of the secondary battery from which the correlation curve showing the relationship between SOC and OCV differs between a charge process and a discharge process.
  • a lithium ion secondary battery will be described as an example of a secondary battery.
  • the present invention is not limited to this, and may be used in other secondary batteries as well. Is possible.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a secondary battery system including an SOC estimation apparatus for a secondary battery according to the present invention.
  • the secondary battery system includes a BMU (Battery Management Unit) 1 that controls the secondary battery 2, a secondary battery 2, and a voltage sensor 3 that measures a voltage between terminals of the secondary battery 2.
  • a current sensor 4 that measures the energization current and a temperature sensor 5 that measures the battery temperature, and is connected to a motor 6 that consumes or regenerates the power of the secondary battery 2.
  • the BMU 1 includes the SOC estimation device of the present invention.
  • the secondary battery system includes a converter for stepping up and down the voltage of the secondary battery 2 and an inverter for converting direct current and alternating current between the secondary battery 2 and the motor 6. It may be.
  • the number of secondary batteries 2 is not limited to one, and a plurality of secondary batteries 2 may be used in series, in parallel, or as a battery module that combines them. At this time, various information may be measured or estimated for each secondary battery 2, but various information averaged may be obtained by measuring or estimating various information for each of the plurality of secondary batteries 2.
  • FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the control system of BMU1.
  • the voltage between the terminals of the secondary battery 2 measured by the voltage sensor 3, the energization current measured by the current sensor 4, and the battery temperature measured by the temperature sensor 5 are measured.
  • Information is input to the SOC estimation device 7 of the BMU 1, and the SOC estimation device 7 estimates the SOC based on the information.
  • the control unit 8 issues a charge / discharge control command to the secondary battery 2 based on the SOC estimated by the SOC estimation device 7 and information from each sensor.
  • FIG. 3 is a graph showing a correlation curve representing the relationship between the SOC and OCV of the secondary battery 2 in which the correlation curve representing the relationship between the SOC and OCV is different between the charging process and the discharging process.
  • the correlation curve representing the relationship between the SOC and OCV is different, and hysteresis occurs.
  • the correlation curve 10 representing the relationship between the SOC and the OCV in the charging process is as follows. It can be obtained by measuring OCV.
  • the correlation curve 11 representing the relationship between SOC and OCV in the discharging process shows that the secondary battery 2 is charged until the SOC of the secondary battery 2 reaches 100% and then discharged from the state where a sufficient rest time has elapsed, each time a certain capacity is discharged. It can be obtained by measuring OCV.
  • OCV When charging / discharging by a certain capacity, a behavior in which the voltage increases / decreases during a pause after charging / discharging is observed. Therefore, the OCV is measured after a period of time when this behavior falls to some extent.
  • the time for which this behavior falls to some extent is not particularly limited, but is generally about 1 hour.
  • the hysteresis phenomenon in which the correlation curve representing the relationship between SOC and OCV differs between the charging process and the discharging process is mainly due to the material constituting the electrode of the secondary battery 2. That is, the positive electrode active material used for the positive electrode and the negative electrode active material used for the negative electrode are materials that are the main causes of the hysteresis phenomenon.
  • the positive electrode active material used for the lithium ion secondary battery is composed of a metal oxide containing lithium, and the state of occurrence of hysteresis varies depending on the constituent material.
  • the negative electrode active material is mainly composed of a carbon material such as graphite or hard carbon, and the negative electrode using hard carbon as the negative electrode active material has a larger hysteresis than the negative electrode using graphite as the negative electrode active material. There is a tendency.
  • the factors that increase the hysteresis in a lithium ion secondary battery having a negative electrode using hard carbon as a negative electrode active material are considered as follows.
  • graphite is used as the negative electrode active material
  • lithium is inserted between the graphene layers formed by bonding carbon in a planar shape during charging.
  • hard carbon does not develop a graphene layer as compared with graphite
  • lithium is inserted between the graphene layers (hereinafter abbreviated as “inserted state”).
  • bonded state a state in which lithium is bonded to carbon at the end of the graphene layer
  • lithium is preferentially inserted into the graphene layer having a low energy level in the charging process of the lithium ion secondary battery.
  • the lithium in the inserted state increases as the charge amount increases, the potential energy of the lithium in the inserted state increases.
  • some of the inserted lithium slowly changes to bound lithium as a result of an energy level that exceeds the energy barrier between the inserted and bound lithium. .
  • the OCV in the discharging process with a large amount of lithium in the combined state is smaller than the OCV in the charging process, so the amount of lithium stored in the combined state has little effect on the negative electrode potential, and the lithium in the inserted state It is considered that the accumulated amount varies the negative electrode potential.
  • the lithium in the negative electrode slowly changes between the two states until the reaction rate reaches equilibrium, and converges to a state commensurate with the amount of lithium accumulated in the negative electrode over a long period of time. For this reason, the OCV undergoes a gradual change during the rest period after the charge / discharge of the lithium ion secondary battery is stopped. The fluctuation of the OCV is determined by the amount of lithium accumulated in the negative electrode.
  • FIG. 4 shows a state in which no load is applied for a long time after the energization current is stopped at a specific SOC exhibiting a sufficiently large OCV in the charging process and the discharging process in order to confirm the fluctuation of the OCV in the rest state of the lithium ion secondary battery. It is the graph which showed the fluctuation
  • the fluctuation time tends to be long.
  • the OCV 20 when the energization is stopped in the charging process tends to converge so as to be close to the OCV 21 when the energization is stopped in the discharging process.
  • the OCV 20 when the energization current is stopped is larger, the OCV 20 when the energization is stopped during the charging process tends to converge so as to be closer to the OCV 21 when the energization is stopped during the discharging process.
  • FIG. 5 is a graph showing the amount of fluctuation of OCV in the resting state of a lithium ion secondary battery. After the energization current is stopped at a specific SOC showing a sufficiently small OCV in the charging and discharging processes, It is the graph which showed the fluctuation
  • a specific SOC showing a sufficiently small OCV is held for a long time with no load, as shown in FIG. 5, the OCV 21 when the energization is stopped during the discharging process is the OCV 20 when the energization is stopped during the charging process. Compared to this, the fluctuation time tends to be long.
  • the OCV 21 when the energization is stopped in the discharging process tends to converge so as to be close to the OCV 20 when the energization is stopped in the charging process.
  • the smaller the OCV when the energization current is stopped the greater the tendency for the OCV 21 when the energization is stopped during the discharge process to converge closer to the OCV 20 when the energization is stopped during the discharge process.
  • the larger the measured OCV the more weighted the correlation curve 11 representing the relationship between the SOC and the OCV in the discharging process, and the smaller the measured OCV, the weighted the correlation curve 10 representing the relationship between the SOC and the OCV in the charging process.
  • the relational expression weighted as described above may be one relational expression or a plurality of relational expressions.
  • the range of OCV is divided into a plurality of ranges, and the correlation curve 10 representing the relationship between SOC and OCV in the charging process or the relationship between SOC and OCV in the discharging process is determined according to the magnitude of the measured OCV. What is necessary is just to change the ratio close
  • FIG. 6 shows an example using two relational expressions created by dividing the OCV range into two as weighted relational expressions.
  • the two relational expressions 12 are divided into two by OCV a , and the relational expression 12 weighted to the correlation curve 10 representing the relation between the SOC and the OCV in the charging process, and the discharging process
  • the relational expression 12 weighted to the correlation curve 11 representing the relation between the SOC and the OCV in FIG.
  • the SOC is calculated by introducing the actual OCV into the correlation curve 10 representing the relationship between the SOC and the OCV during the charging process.
  • the SOC is calculated by introducing the actual OCV into the correlation curve 11 representing the relationship between the SOC and the OCV in the discharge process.
  • the OCV a setting method for dividing the OCV range into two is not particularly limited, but is preferably 30 to 70%, more preferably 40 to 60%, and most preferably 50% of the maximum value of OCV in the charge / discharge process. % OCV may be set.
  • FIG. 7 shows an example in which one relational expression is used as the weighted relational expression.
  • one relational expression 12 is weighted to the correlation curve 11 representing the relationship between the SOC and the OCV in the discharging process as the actual OCV increases, and the SOC and OCV in the charging process as the actual OCV decreases.
  • the correlation curve 10 representing the relationship is weighted.
  • the SOC is calculated by introducing the measured OCV into this relational expression 12.
  • the SOC calculated by introducing the measured OCV into the correlation curve 10 representing the relationship between the SOC and the OCV in the charging process is more accurate as the measured OCV is smaller, whereas the error is larger as the measured OCV is larger.
  • the SOC calculated by introducing the measured OCV into the correlation curve 11 representing the relationship between the SOC and the OCV in the discharge process is more accurate as the measured OCV is larger, but the error is smaller as the measured OCV is smaller. growing. Therefore, the relational expression 12 is a correlation curve 11 representing the SOC calculated by introducing the measured OCV into the correlation curve 10 representing the relationship between the SOC and the OCV in the charging process, and the relationship between the SOC and the OCV in the discharging process.
  • the relational expression 12 is expressed by the following expression, for example.
  • SOC e ⁇ ⁇ SOC d + (1 ⁇ ) ⁇ SOC c
  • SOC e the estimated SOC
  • SOC d the SOC calculated by introducing the measured OCV into the correlation curve 11 representing the relationship between the SOC and the OCV in the discharging process
  • SOC c the charging process.
  • the weighting coefficient ⁇ has a value of 0 to 1, and approaches 1 as the actual OCV increases, and approaches 0 as the actual OCV decreases. Therefore, the weighting coefficient ⁇ may be set so as to increase sequentially as the actually measured OCV increases.
  • the SOC estimation device 7 of the present embodiment in which the SOC is estimated as described above, in the secondary battery 2 in which the correlation curve representing the relationship between the SOC and the OCV is different between the charging process and the discharging process,
  • the SOC can be accurately estimated using the measured OCV not only when the secondary battery 2 is being used but also when the secondary battery 2 is used after being suspended.
  • FIG. 8 is a graph showing a correlation curve representing the relationship between the charge amount Q and the OCV of the secondary battery 2 in which the correlation curve representing the relationship between the SOC and the OCV is different between the charging process and the discharging process. As shown in FIG. 8, when the secondary battery 2 is charged, the charge amount Q increases as the OCV increases according to the correlation curve 13 representing the relationship between the charge amount Q and the OCV in the charging process.
  • the charge amount Q decreases as the OCV decreases according to the correlation curve 14 representing the relationship between the charge amount Q and the OCV in the discharge process.
  • a correlation curve representing the relationship between the charge amount Q and the OCV is different between the charging process and the discharging process, and hysteresis occurs.
  • the charge quantity Q at each OCV in the charge / discharge process is the correlation curve 13 representing the relation between the charge quantity Q and the OCV in the charge process and the relation between the charge quantity Q and the OCV in the discharge process. It fluctuates in the hysteresis between the correlation curve 14 representing
  • the difference ⁇ Q in the charge amount Q at the same OCV in the correlation curve representing the relationship between the OCV and the charge amount Q in the charge process and the discharge process is the difference in the lithium accumulation amount of the negative electrode in the charge / discharge process in the case of a lithium ion secondary battery.
  • the difference in the amount of accumulated lithium in the negative electrode is considered to be due to the difference in the presence state of lithium as described above.
  • FIG. 9 is a graph showing the relationship between the charge amount Q difference ⁇ Q and the OCV of the secondary battery 2 in which the correlation curve representing the relationship between the SOC and the OCV is different between the charging process and the discharging process.
  • the maximum value of ⁇ Q is represented by ⁇ Q max
  • the OCV when ⁇ Q max is represented as the threshold OCV.
  • the threshold value OCV can be obtained from a graph that is created in advance and represents the relationship between the difference ⁇ Q in the charge amount Q of the secondary battery 2 and the OCV.
  • FIG. 9 shows an example of a graph in which the relationship between the difference ⁇ Q in the charge amount Q of the secondary battery 2 and the OCV changes as a secondary curve, but a straight line in which ⁇ Q monotonously decreases as the OCV increases. Or a cubic or higher order curve.
  • the maximum value of Delta] Q Delta] Q max the OCV when the Delta] Q max may be set to the threshold value OCV. Also, if the Delta] Q max have more than one intermediate plurality of OCV corresponding to a plurality of Delta] Q max may be set to the threshold value OCV.
  • weighting is switched at the threshold OCV, and when the measured OCV is smaller than the threshold OCV, the correlation curve 10 representing the relationship between the SOC and the OCV in the charging process is weighted, and the measured OCV is more than the threshold OCV. If larger, the relational expression 12 weighted to the correlation curve 11 representing the relation between the SOC and the OCV in the discharging process is used, so that the SOC of the secondary battery 2 can be further increased while considering the resting state of the secondary battery 2. It can be estimated accurately.
  • the relational expression 12 is expressed by the following expression, for example.
  • SOC e ⁇ / 2 ⁇ SOC d + (1 ⁇ / 2) ⁇ SOC c
  • SOC e the estimated SOC
  • SOC d the SOC calculated by introducing the measured OCV into the correlation curve 11 representing the relationship between the SOC and the OCV in the discharging process
  • SOC c the charging process.
  • ⁇ is the measured OCV of the correlation curve representing the relationship between the OCV and the charge amount Q in the charging and discharging processes.
  • I is a value derived from the maximum value ⁇ Q max of the difference ⁇ Q / ⁇ Q in the charge amount Q at, and is a weighting coefficient having a value of 0 to 1.
  • the weighting coefficient ⁇ it is possible to quantify the magnitude of the SOC variation caused by the influence of the presence state of lithium for each measured OCV.
  • the relational expression 12 is expressed by the following expression, for example.
  • SOC e ⁇ / 2 ⁇ SOC c + (1 ⁇ / 2) ⁇ SOC d
  • SOC e , SOC c , SOC d and ⁇ are as defined above.
  • the SOC estimation device 7 of the present embodiment in which the SOC is estimated as described above, in the secondary battery 2 in which the correlation curve representing the relationship between the SOC and the OCV is different between the charging process and the discharging process, Since the magnitude of the fluctuation of the SOC due to the influence of the presence state of lithium for each measured OCV is quantified, not only when the secondary battery 2 is being used but also when the secondary battery 2 is suspended and started to be used In addition, the SOC can be estimated with higher accuracy by using the actually measured OCV.
  • Embodiment 3 a relational expression weighted according to the SOC calculated from the charge amount obtained by integrating the charging current and discharging current of the secondary battery (hereinafter referred to as “calculated SOC”). 12 is different from Embodiments 1 and 2 in that the SOC is estimated using 12. That is, the SOC estimation device 7 of the secondary battery 2 of the present embodiment weights the correlation curve 11 representing the relationship between the SOC and the OCV in the discharging process as the calculated SOC increases, and the charging SOC as the calculated SOC decreases.
  • a relational expression weighted on the correlation curve 10 representing the relation between the SOC and the OCV is used.
  • the calculated SOC is weighted because the tendency to follow the correlation curve representing the relationship between the SOC and the OCV in either the charging process or the discharging process becomes high according to the size as in the actual OCV.
  • FIG. 10 is a graph showing a correlation curve representing the relationship between the SOC and the OCV of the secondary battery 2 in which the correlation curve representing the relationship between the SOC and the OCV is different between the charging process and the discharging process.
  • the OCV difference ⁇ OCV in the charging / discharging process seen for each predetermined SOC is the presence of lithium in the negative electrode in the charging / discharging process, in particular, the lithium in the inserted state causing the potential fluctuation of the negative electrode It can be paraphrased as a difference in quantity. That is, it is considered that ⁇ OCV has a correlation with the amount of lithium in the inserted state that changes to the bonded state under the condition that the same amount of lithium is present in the negative electrode.
  • FIG. 11 is a graph showing the relationship between ⁇ OCV and SOC of the secondary battery 2 in which the correlation curve representing the relationship between SOC and OCV is different between the charging process and the discharging process.
  • the maximum value of ⁇ OCV is represented as ⁇ OCV max
  • the SOC when ⁇ OCV max is represented as threshold SOC.
  • the threshold SOC can be obtained from a graph representing a relationship between ⁇ OCV and SOC of the secondary battery 2 created in advance.
  • ⁇ OCV varies depending on the magnitude of the SOC, and ⁇ OCV becomes maximum at the threshold SOC. When the SOC is higher than the threshold SOC, the change from the inserted lithium to the bonded lithium is accelerated.
  • FIG. 11 shows an example of a graph in which the relationship between ⁇ OCV and SOC of the secondary battery 2 changes as a secondary curve, but a straight line in which ⁇ OCV monotonously decreases as the SOC increases, and more than the tertiary It can also be a curve.
  • the maximum value of ⁇ OCV ⁇ OCV max the SOC when the DerutaOCV max may be set to threshold SOC. Further, when the DerutaOCV max have more than one intermediate plurality of SOC corresponding to a plurality of DerutaOCV max it may be set to threshold SOC.
  • FIG. 12 is a graph showing OCV fluctuations with respect to the time of the lithium ion secondary battery when the energized current is stopped at the threshold SOC and held without load for a long time in the charging process and discharging process.
  • the OCV 20 when the energization is stopped during the charging process and the OCV 21 when the energization is stopped during the discharging process are the average OCV22 that is the average of both. Tend to converge to be close to.
  • weighting is switched by the threshold SOC, and when the calculated SOC is smaller than the threshold SOC, the correlation curve 10 representing the relationship between the SOC and the OCV in the charging process is weighted, and the calculated SOC is smaller than the threshold SOC. If larger, the relational expression 12 weighted to the correlation curve 11 representing the relation between the SOC and the OCV in the discharging process is used, so that the SOC of the secondary battery 2 can be further increased while considering the resting state of the secondary battery 2. It can be estimated accurately.
  • the SOC calculated by introducing the measured OCV into the correlation curve 10 representing the relationship between the SOC and the OCV in the charging process is more accurate as the calculated SOC is smaller than the threshold SOC, whereas the calculated SOC is higher than the threshold SOC.
  • the larger the value the larger the error.
  • the SOC calculated by introducing the measured OCV into the correlation curve 11 representing the relationship between the SOC and the OCV in the discharge process is more accurate as the calculated SOC is larger than the threshold SOC, whereas the calculated SOC is The smaller the threshold SOC, the greater the error.
  • a weighting coefficient ⁇ that changes two correlation curves, that is, a correlation curve 10 representing the relationship between SOC and OCV in the charging process and a correlation curve 11 representing the relationship between SOC and OCV in the discharging process, according to the magnitude of the calculated SOC.
  • a relational expression 12 representing the relationship between the calculated SOC and the synthesized OCV, it is possible to maximize the advantages while negating each other's drawbacks.
  • OCV m ⁇ / 2 ⁇ OCV d + (1 ⁇ / 2) ⁇ OCV c
  • OCV m a composite OCV in the calculated SOC
  • OCV d an OCV calculated by introducing the calculated SOC into the correlation curve 11 representing the relationship between the SOC and the OCV in the discharging process
  • OCV c is the charge
  • ⁇ is the calculated SOC of the correlation curve representing the relationship between the SOC and the OCV in the charging process and the discharging process.
  • This is a value derived from the maximum value ⁇ OCV max of the OCV difference ⁇ OCV / ⁇ OCV, and is a weighting coefficient having a value of 0 to 1.
  • the combined OCV of the relational expression 12 is calculated by the following expression, for example.
  • OCV m ⁇ / 2 ⁇ OCV c + (1 ⁇ / 2) ⁇ OCV d
  • OCV m , OCV c , OCV d and ⁇ are as defined above.
  • a relational expression 12 between the combined OCV and the calculated SOC calculated by the above expression is obtained in advance, and the SOC is estimated by introducing the actual measurement OCV into this relational expression 12.
  • the SOC estimation device 7 of the present embodiment in which the SOC is estimated as described above, in the secondary battery 2 in which the correlation curve representing the relationship between the SOC and the OCV is different between the charging process and the discharging process, Since the magnitude of the fluctuation of OCV due to the influence of the presence state of lithium for each calculated SOC is quantified, not only when the secondary battery 2 is in use but also when the secondary battery 2 is suspended and started to be used In addition, the SOC can be estimated with higher accuracy.
  • FIG. 13 illustrates the relational expression 12 weighted in the second and third embodiments.
  • the relational expression 12 weighted in the second and third embodiments is weighted to the correlation curve 11 representing the relation between the SOC and the OCV in the discharge process as the actual OCV or the calculated SOC increases.
  • the smaller the measured OCV or the calculated SOC the more weighting is given to the correlation curve 10 representing the relationship between the SOC and the OCV in the charging process.
  • Embodiment 4 The battery capacity of the secondary battery 2 decreases due to charging / discharging or aging. This decrease in battery capacity can be expressed using SOH (State Of Health).
  • SOH State Of Health
  • the shape of the correlation curve representing the relationship between SOC and OCV changes as SOH decreases. Therefore, in order to accurately estimate the SOC, it is necessary to consider the decrease in SOH.
  • the secondary battery 2 that can improve the SOC estimation accuracy by further adding a condition that reflects the decrease in SOH to the correlation curves used for weighting in the first to third embodiments.
  • the SOC estimation device 7 will be described.
  • the decrease in SOH is mainly caused by deterioration of various members constituting the secondary battery 2.
  • the secondary battery 2 having a negative electrode using hard carbon as a negative electrode active material a part of the graphene layer is broken and divided as the secondary battery 2 is charged / discharged or aged. Therefore, the number of end portions of the graphene layer is increased, and the proportion of lithium in a bonded state is increased as compared with lithium in an inserted state. That is, the change from the inserted lithium to the bonded lithium is promoted by the decrease in SOH.
  • the desorption of lithium proceeds preferentially from the lithium in the inserted state, and as the discharge proceeds, the combined state A part of the lithium gradually changes to the inserted lithium.
  • the ratio of lithium in the inserted state is smaller than that in the secondary battery 2 in the initial state. Since OCV largely depends on the amount of lithium in the inserted state, in the same SOC, the lower the SOH, the lower the OCV.
  • the correlation curve representing the relationship between the SOC and the OCV is such that the OCV is near the SOC (threshold SOC) where ⁇ OCV (the difference in OCV in the charge / discharge process seen for each predetermined SOC) is maximized.
  • ⁇ OCV the difference in OCV in the charge / discharge process seen for each predetermined SOC
  • a correlation curve representing the relationship between SOC and OCV is obtained in advance for each fixed SOH, and a correlation curve corresponding to the calculated SOH is selected and used.
  • FIG. 14 is a graph showing a correlation curve representing the relationship between the SOC and the OCV of the secondary battery 2 in the initial state and the secondary battery 2 having a decreased SOH.
  • the dotted line is a correlation curve representing the relationship between the SOC and OCV of the secondary battery 2 in the initial state
  • the solid line is a correlation curve representing the relationship between the SOC and the OCV of the secondary battery 2 in which SOH has decreased. It is. As shown in FIG. 14, the secondary battery 2 with a reduced SOH tends to have a lower OCV in the same SOC than the secondary battery 2 in the initial state.
  • the OCV increases as the SOC increases from 0% to 100% in accordance with the correlation curve 15 representing the relationship between the SOC and the OCV in the charging process.
  • the OCV decreases as the SOC decreases from 100% to 0% according to the correlation curve 16 representing the relationship between the SOC and the OCV in the discharging process.
  • the correlation curve representing the relationship between the SOC and the OCV in the charge / discharge process is different, and hysteresis occurs. This is because, even in the case of the secondary battery 2 in which the SOH is lowered, the state change of lithium proceeds by the same mechanism as in the case of the secondary battery 2 in the initial state.
  • FIG. 15 shows an example in which one relational expression is used as a relational expression weighted to the correlation curve representing the relation between the SOC and the OCV of the secondary battery 2 in the initial state and the secondary battery 2 in which the SOH is lowered.
  • the dotted line is the relational expression 12 weighted in the secondary battery 2 in the initial state
  • the solid line is the relational expression 17 weighted in the secondary battery 2 in which the SOH is lowered.
  • the relational expression 17 is weighted to the correlation curve 16 representing the relationship between the SOC and the OCV in the discharging process as the measured OCV is large
  • the correlation curve 15 representing the relation between the SOC and the OCV in the charging process as the measured OCV is small. It is weighted.
  • This relational expression 17 it is possible to take into account the effect of a decrease in SOH, so that the SOC can be calculated with high accuracy.
  • the weighting method is as described in the first to third embodiments.
  • the SOC estimation device 7 of the present embodiment in which the SOC is estimated as described above, in the secondary battery 2 in which the correlation curve representing the relationship between the SOC and the OCV is different between the charging process and the discharging process, Since the influence due to the decrease in SOH is taken into consideration, the SOC can be estimated with higher accuracy not only when the secondary battery 2 is being used but also when the secondary battery 2 is suspended and started to be used.
  • the relational expression 12 of the first to fourth embodiments varies depending on the battery temperature
  • the relational expression 12 is created in advance at each battery temperature, and the battery temperature is measured by the temperature sensor 5 when estimating the SOC. Then, by using the relational expression 12 corresponding to the measured battery temperature, it is possible to improve the SOC estimation accuracy.
  • the weighted relational expression 12 in the first to fourth embodiments weights the correlation curve 10 representing the relationship between SOC and OCV in the charging process and the correlation curve 11 representing the relation between SOC and OCV in the discharging process for each SOC or OCV.
  • weighting may be performed for each representative SOC or OCV, and linear interpolation may be performed between them.
  • the SOC estimation device 7 of the first to fourth embodiments immediately after the start of use of the secondary battery 2 Can be solved, and the SOC can be accurately estimated not only when the secondary battery 2 is being used but also when the secondary battery 2 is suspended and started to be used. be able to.
  • the SOC estimation apparatus 7 has the above-described features, for example, in an elevator power storage system in which charging / discharging is frequently performed in the daytime and charging / discharging is stopped at nighttime. Suitable for use. Further, it is also suitable for use in transportation equipment such as a vehicle in which frequent charge / discharge and charge / discharge pauses.
  • Correlation curve representing the relationship between SOC and OCV in the charging process
  • 11 16 Correlation curve representing the relationship between SOC and OCV in the discharge process
  • 12 Relational expression 13 Correlation curve representing the relationship between charge amount Q and OCV in the charging process
  • 14 Relationship between charge amount Q and OCV in the discharge process Correlation curve to represent, 20 OCV when energization is stopped in the charging process, 21 OCV when energization is stopped in the discharging process, 22 average OCV.

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Abstract

　本発明は、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池のＳＯＣ推定装置である。このＳＯＣ推定装置では、実測ＯＣＶが大きいほど放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線に重み付けし、且つ実測ＯＣＶが小さいほど充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線に重み付けした関係式に基づいてＳＯＣを推定する手段を有する。このＳＯＣ推定装置を用いることにより、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池において、二次電池の使用中だけでなく、二次電池を使用休止した後に使用開始する際にもＳＯＣを精度良く推定することができる。

Description

二次電池のＳＯＣ推定装置
　本発明は、二次電池のＳＯＣ（State of Charge；充電状態）推定装置に関する。
　二次電池は、電子機器、エレベータ及び車両などの輸送機器、蓄電機器などの各種用途で用いられており、その大きさも様々である。このような二次電池を最大限活用するためには、二次電池のＳＯＣを精度良く推定することが重要である。二次電池のＳＯＣの推定誤差が大きい場合、許容範囲を超えて充電又は放電が行われてしまうため、二次電池の膨張及び昇温などの問題が生じてしまう。例えば、過放電によって電気的に溶解した二次電池の負極集電箔が再析出した際にセパレータを貫通するなどを原因として短絡が生じる。その結果、瞬時に多量の電流が流れることで発熱し、電解液が蒸発してしまう。また、過充電によっても二次電池の電解液又は電極材料が分解する。このような発熱又は分解反応で発生したガスによって内圧が高くなると、二次電池が膨張する。したがって、二次電池の過充電及び過放電を防止しつつ二次電池を最大限活用するためには、二次電池のＳＯＣを精度良く把握する必要がある。
　二次電池のＳＯＣを推定する方法としては、二次電池のＯＣＶ（Open Circuit Voltage；開回路電圧）を用いる方法が一般的に知られている。これは、二次電池のＯＣＶに対するＳＯＣの相関曲線を予め作成し、二次電池の使用中に測定された実測ＯＣＶを、この相関曲線に導入することでＳＯＣを推定する方法である。
　ところが、二次電池の構成材料によっては、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なるヒステリシス現象が発生する場合がある。そして、このようなヒステリシス現象が発生する場合、実測ＯＣＶからＳＯＣを精度良く推定することができないという問題があった。
　そこで、特許文献１は、この問題を解決するために、充電から放電に切り替えた際のＳＯＣごとに、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線を求め、この相関曲線に基づいて実測ＯＣＶからＳＯＣを測定する方法を提案している。
特開２０１３－１０５５１９号公報
　しかしながら、二次電池のＯＣＶは、二次電池の使用中だけでなく二次電池の使用休止中によっても変化し、特に、二次電池を長時間使用休止した後、使用開始する際にＯＣＶの変動が大きくなる。特許文献１の方法及び装置では、この点について考慮されておらず、二次電池の使用開始直後においてＳＯＣの推定に大きな誤差が生じてしまうという問題があった。
　本発明は、上記のような問題を解決するためになされたものであり、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池において、二次電池の使用中だけでなく、二次電池を使用休止した後に使用開始する際にもＳＯＣを精度良く推定することができる二次電池のＳＯＣ推定装置を提供することを目的とする。
　本発明者らは、上記の問題を解決すべく鋭意研究した結果、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池において充電過程又は放電過程のいずれかのＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線に従う傾向が実測ＯＣＶの大きさによって異なり、この傾向に重み付した関係式を用いることでＳＯＣを精度良く推定し得ることを見出した。また、同様の傾向が、二次電池の充電電流及び放電電流を積算して得られた電荷量から算出されたＳＯＣでも見られ、この傾向に重み付した関係式を用いることでＳＯＣを精度良く推定し得ることを見出した。
　すなわち、本発明は、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池のＳＯＣ推定装置であって、実測ＯＣＶが大きいほど放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線に重み付けし、且つ実測ＯＣＶが小さいほど充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線に重み付けした関係式に基づいてＳＯＣを推定する手段を有することを特徴とする二次電池のＳＯＣ推定装置である。
　また、本発明は、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池のＳＯＣ推定装置であって、二次電池の充電電流及び放電電流を積算して得られた電荷量から算出されたＳＯＣが大きいほど放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線に重み付けし、且つ二次電池の充電電流及び放電電流を積算して得られた電荷量から算出されたＳＯＣが小さいほど充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線に重み付けした関係式に基づいてＳＯＣを推定する手段を有することを特徴とする二次電池のＳＯＣ推定装置である。
　本発明によれば、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池において、二次電池の使用中だけでなく、二次電池を使用休止した後に使用開始する際にもＳＯＣを精度良く推定することができる二次電池のＳＯＣ推定装置を提供することができる。
本発明の二次電池のＳＯＣ推定装置を含む二次電池システムの構成を示す図である。 ＢＭＵの制御システムの構成を示す図である。 ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池のＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線を示すグラフである。 充電過程及び放電過程において、充分に大きなＯＣＶを示す特定のＳＯＣで通電電流を停止した後、長時間にわたって無負荷で保持した際のリチウム二次電池の時間に対するＯＣＶの変動を示したグラフである。 充電過程及び放電過程において、充分に小さなＯＣＶを示す特定のＳＯＣで通電電流を停止した後、長時間にわたって無負荷で保持した際のリチウム二次電池の時間に対するＯＣＶの変動を示したグラフである。 重み付けした関係式としてＯＣＶの範囲を２つに分けて作成した２つの関係式を用いた例である。 重み付けした関係式として１つの関係式を用いた例である。 ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池の電荷量ＱとＯＣＶとの関係を表す相関曲線を示すグラフである。 ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池の電荷量Ｑの差ΔＱとＯＣＶとの関係を表すグラフである。 ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池のＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線を示すグラフである。 ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池のΔＯＣＶとＳＯＣとの関係を表すグラフである。 充電過程及び放電過程において、閾値ＳＯＣで通電電流を停止した後、長時間にわたって無負荷で保持した際のリチウム二次電池の時間に対するＯＣＶの変動を示したグラフである。 実施の形態２及び３で重み付けした関係式を示すグラフである。 初期状態の二次電池及びＳＯＨが低下した二次電池のＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線を示すグラフである。 初期状態の二次電池及びＳＯＨが低下した二次電池のＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線に重み付けした関係式として１つの関係式を用いた例である。
　以下、本発明の二次電池のＳＯＣ推定装置の好適な実施の形態につき図面を用いて説明する。なお、以下の実施の形態では、二次電池として、リチウムイオン二次電池を例にして説明するが、本発明はこれに限られるものではなく、その他の二次電池においても同様に用いることが可能である。
　実施の形態１．
　図１は、本発明の二次電池のＳＯＣ推定装置を含む二次電池システムの構成を示す図である。二次電池システムは、図１に示すように、二次電池２の制御を行うＢＭＵ（Battery Management Unit）１と、二次電池２と、二次電池２の端子間電圧を測定する電圧センサ３と、通電電流を測定する電流センサ４と、電池温度を測定する温度センサ５とを備えており、二次電池２の電力を消費又は二次電池２に電力を回生するモータ６に接続されている。この構成中、ＢＭＵ１が本発明のＳＯＣ推定装置を含む。なお、図示していないが、二次電池システムは、二次電池２とモータ６との間に、二次電池２の電圧を昇降圧するコンバータ、直流電流と交流電流とを変換するインバータなどを備えていてもよい。また、二次電池２の数は１つに限定されず、複数の二次電池２を直列、並列又はそれらを組み合わせた電池モジュールとして用いてもよい。このとき、各々の二次電池２について各種情報を測定又は推定してもよいが、複数の二次電池２ごとに各種情報を測定又は推定することで平均化した各種情報を得てもよい。
　図２は、ＢＭＵ１の制御システムの構成を示す図である。ＢＭＵ１の制御システムでは、図２に示すように、電圧センサ３によって測定された二次電池２の端子間電圧、電流センサ４によって測定された通電電流、及び温度センサ５によって測定された電池温度の情報がＢＭＵ１のＳＯＣ推定装置７に入力され、これらの情報に基づいてＳＯＣ推定装置７がＳＯＣを推定する。そして、ＳＯＣ推定装置７で推定されたＳＯＣ及び各センサからの情報に基づいて制御部８が二次電池２に対する充放電の制御指令を行う。
　次に、ＳＯＣ推定装置７におけるＳＯＣの推定方法について説明する。
　図３は、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池２のＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線を示すグラフである。図３に示すように、二次電池２の充電を行う場合、充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１０に従い、ＳＯＣが０％から１００％まで増加するにつれてＯＣＶが上昇する。逆に、二次電池２の放電を行う場合、放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１１に従い、ＳＯＣが１００％から０％まで低下するにつれてＯＣＶが下降する。充電過程と放電過程とではＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が異なり、ヒステリシスが生じている。
　ここで、充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１０は、二次電池２のＳＯＣが０％になるまで放電した後、充分な休止時間を経た状態から、一定容量ずつ充電するごとにＯＣＶを測定することで得ることができる。また、放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１１は、二次電池２のＳＯＣが１００％になるまで充電した後、充分な休止時間を経た状態から、一定容量ずつ放電するごとにＯＣＶを測定することで得ることができる。一定容量ずつ充放電を行う際、充放電後の休止時に電圧が増減する挙動が見られるため、この挙動がある程度収まる程度の時間が経過した後にＯＣＶを測定する。この挙動がある程度収まる程度の時間としては、特に限定されないが、一般に１時間程度である。
　ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なるヒステリシス現象は、二次電池２の電極を構成する材料に主に起因する。すなわち、正極電極に用いられる正極活物質、及び負極電極に用いられる負極活物質がヒステリシス現象の主な発生要因となる物質である。
　リチウムイオン二次電池に用いられる正極活物質は、リチウムを含む金属酸化物から構成されており、その構成材料によってヒステリシスの発生状況が変化する。また、負極活物質は、黒鉛又はハードカーボンなどの炭素材料から主に構成さており、ハードカーボンを負極活物質として用いた負極は、黒鉛を負極活物質として用いた負極に比べてヒステリシスが大きくなる傾向にある。
　ハードカーボンを負極活物質として用いた負極を有するリチウムイオン二次電池においてヒステリシスが大きくなる要因は、以下のように考えられる。
　黒鉛を負極活物質として用いた場合、充電時は、カーボンが平面状に結合してなるグラフェン層の間にリチウムが挿入される。一方、ハードカーボンは、黒鉛に比べてグラフェン層が発達していないため、これを負極活物質として用いた場合、グラフェン層の間にリチウムが挿入された状態（以下、「挿入状態」と略す。）、及びグラフェン層の末端のカーボンにリチウムが結合した状態（以下、「結合状態」と略す。）の２種類の状態が混在する。
　ハードカーボンを負極活物質として用いた場合、リチウムイオン二次電池の充電過程では、エネルギー準位の低いグラフェン層にリチウムが優先的に挿入される。充電量の増加に伴い挿入状態のリチウムが増加すると、挿入状態のリチウムのポテンシャルエネルギーが高くなる。さらに、充電を続けると、挿入状態のリチウムの一部は、挿入状態のリチウムと結合状態のリチウムとの間のエネルギー障壁を上回るエネルギー準位となる結果、結合状態のリチウムへと緩やかに変化する。
　リチウムイオン二次電池の放電過程では、高ＳＯＣに予め充電されているため、結合状態のリチウムが多量に存在している。放電の際のリチウムの脱離は挿入状態のリチウムから優先的に進行するが、放電量の増加に伴い挿入状態のリチウムのエネルギー準位が結合状態のリチウムよりも低くなる。その結果、結合状態のリチウムの一部は、挿入状態のリチウムに変化するが、変化速度が緩やかなため、短期的にみると同じリチウムの蓄積量であっても充電過程と異なった状態をとる。
　上記のように、充電過程及び放電過程で同じリチウムの蓄積量であっても、リチウムの存在状態に違いがあると、負極電位に差異が生じ、ヒステリシス現象が発生することになる。また、低ＳＯＣに放電を続けると、結合状態のリチウムから挿入状態のリチウムへの変化が促進される。このような充放電過程において、充電時に挿入状態のリチウムから結合状態のリチウムへの変化が始まるＳＯＣでヒステリシスの幅が最も大きくなる。
　結合状態のリチウムが多い放電過程のＯＣＶは、同一のＳＯＣで比較すると、充電過程のＯＣＶよりも小さいため、結合状態のリチウムの蓄積量は、負極電位に与える影響が小さく、挿入状態のリチウムの蓄積量が負極電位を変動させると考えられる。
　負極のリチウムは、上記した２つの状態間で反応速度が平衡に達するまで緩やかに変化し、長時間をかけて負極のリチウム蓄積量に見合った状態へと収束する。そのため、リチウムイオン二次電池の充放電を停止した後の休止時間の間にＯＣＶに緩やかな変動が生じる。このＯＣＶの変動は、負極が蓄積するリチウムの量で決定される。
　図４は、リチウムイオン二次電池の休止状態におけるＯＣＶの変動を確認するため、充電過程及び放電過程において、充分に大きなＯＣＶを示す特定のＳＯＣで通電電流を停止した後、長時間にわたって無負荷で保持した際のリチウムイオン二次電池の時間に対するＯＣＶの変動を示したグラフである。充分に大きなＯＣＶを示す特定のＳＯＣで長時間にわたって無負荷で保持した場合、図４に示すように、充電過程で通電を停止した時のＯＣＶ２０は、放電過程で通電を停止した時のＯＣＶ２１に比べて変動時間が長い傾向にある。また、充電過程で通電を停止した時のＯＣＶ２０は、放電過程で通電を停止した時のＯＣＶ２１に近接するように収束する傾向がある。特に、通電電流を停止する際のＯＣＶが大きいほど、充電過程で通電を停止した時のＯＣＶ２０が、放電過程で通電を停止した時のＯＣＶ２１に近接するように収束する傾向が大きい。
　図５は、リチウムイオン二次電池の休止状態におけるＯＣＶの変動量を確認するため、充電過程及び放電過程において、充分に小さなＯＣＶを示す特定のＳＯＣで通電電流を停止した後、長時間にわたって無負荷で保持した際のリチウム二次電池の時間に対するＯＣＶの変動を示したグラフである。充分に小さなＯＣＶを示す特定のＳＯＣで長時間にわたって無負荷で保持した場合、図５に示すように、放電過程で通電を停止した時のＯＣＶ２１は、充電過程で通電を停止した時のＯＣＶ２０に比べて変動時間が長い傾向にある。また、放電過程で通電を停止した時のＯＣＶ２１は、充電過程で通電を停止した時のＯＣＶ２０に近接するように収束する傾向がある。特に、通電電流を停止する際のＯＣＶが小さいほど、放電過程で通電を停止した時のＯＣＶ２１が、放電過程で通電を停止した時のＯＣＶ２０により近接するように収束する傾向が大きい。
　上記の傾向から、実測ＯＣＶが大きいほど放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１１に重み付けすると共に、実測ＯＣＶが小さいほど充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１０に重み付けした関係式を用いることで、二次電池２の休止状態を考慮しつつ、二次電池２のＳＯＣをより正確に推定できると考えられる。
　上記のようにして重み付けした関係式は、１つの関係式であっても複数の関係式であってもよい。複数の関係式を用いる場合、ＯＣＶの範囲を複数に分け、実測ＯＣＶの大きさに応じて、充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１０又は放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１１に近接する割合を変化させればよい。
　図６は、重み付けした関係式として、ＯＣＶの範囲を２つに分けて作成した２つの関係式を用いた例を示す。図６に示すように、２つの関係式１２は、ＯＣＶaで２つに分けられており、充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１０に重み付けされた関係式１２と、放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１１に重み付けされた関係式１２とを有する。実測ＯＣＶがＯＣＶaよりも小さい場合、充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１０に実測ＯＣＶを導入することでＳＯＣが算出される。また、実測ＯＣＶが閾値ＯＣＶ１２よりも大きい場合、放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１１に実測ＯＣＶを導入することでＳＯＣが算出される。
　ＯＣＶの範囲を２つに分けるＯＣＶaの設定方法としては、特に限定されないが、充放電過程におけるＯＣＶの最大値の、好ましくは３０～７０％、より好ましくは４０～６０％、最も好ましくは５０％のＯＣＶに設定すればよい。
　図７は、重み付けした関係式として１つの関係式を用いた例を示す。図７に示すように、１つの関係式１２は、実測ＯＣＶが大きいほど放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１１に重み付けされると共に、実測ＯＣＶが小さいほど充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１０に重み付けされている。この関係式１２に実測ＯＣＶを導入することでＳＯＣが算出される。
　充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１０に実測ＯＣＶを導入することで算出されたＳＯＣは、実測ＯＣＶが小さいほど正確であるのに対し、実測ＯＣＶが大きいほど誤差が大きくなる。逆に、放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１１に実測ＯＣＶを導入することで算出されたＳＯＣは、実測ＯＣＶが大きいほど正確であるのに対し、実測ＯＣＶが小さいほど誤差が大きくなる。したがって、関係式１２は、充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１０に実測ＯＣＶを導入することで算出されたＳＯＣと、放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１１に実測ＯＣＶを導入することで算出されたＳＯＣとを、実測ＯＣＶの大きさに応じて変化させる重み係数を用いて合成することにより、お互いの欠点を打消しつつ利点を最大限に引き出すことが可能になる。この関係式１２は、例えば、以下の式によって表される。
　ＳＯＣe＝α×ＳＯＣd＋（１－α）×ＳＯＣc
　式中、ＳＯＣeは推定されるＳＯＣであり、ＳＯＣdは放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１１に実測ＯＣＶを導入することで算出されたＳＯＣであり、ＳＯＣcは充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１０に実測ＯＣＶを導入することで算出されたＳＯＣであり、αは重み付け係数である。重み付け係数αは０～１の値を有し、実測ＯＣＶが大きいほど１に近くなり、実測ＯＣＶが小さいほど０に近くなる。したがって、重み付け係数αを実測ＯＣＶが大きくなるにつれて順次大きくするように設定すればよい。
　上記のようにしてＳＯＣが推定される本実施の形態のＳＯＣ推定装置７であれば、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池２において、二次電池２の使用中だけでなく、二次電池２を使用休止した後に使用開始する際にも実測ＯＣＶを用いてＳＯＣを精度良く推定することができる。
　実施の形態２．
　本実施の形態では、実施の形態１の関係式１２に二次電池２における実際の事象を反映させた条件をさらに加えることにより、ＳＯＣの推定精度を高めた関係式１２を用いた二次電池２のＳＯＣ推定装置７について説明する。
　図８は、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池２の電荷量ＱとＯＣＶとの関係を表す相関曲線を示すグラフである。図８に示すように、二次電池２の充電を行う場合、充電過程における電荷量ＱとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１３に従い、ＯＣＶが高くなるにつれて電荷量Ｑが増加する。逆に、二次電池２の放電を行う場合、放電過程における電荷量ＱとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１４に従い、ＯＣＶが低くなるにつれて電荷量Ｑが低下する。充電過程と放電過程とでは電荷量ＱとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が異なり、ヒステリシスが生じている。充放電を繰り返し行った場合、充放電過程における各ＯＣＶでの電荷量Ｑは、充電過程における電荷量ＱとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１３と、放電過程における電荷量ＱとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１４との間のヒステリシスの中で変動する。
　充電過程及び放電過程におけるＯＣＶと電荷量Ｑとの関係を表す相関曲線の同一ＯＣＶでの電荷量Ｑの差ΔＱは、リチウムイオン二次電池の場合、充放電過程における負極のリチウム蓄積量の差と言い換えることができる。負極のリチウム蓄積量の差は、上記で説明したように、リチウムの存在状態の違いに起因していると考えられる。
　図９は、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池２の電荷量Ｑの差ΔＱとＯＣＶとの関係を表すグラフである。このグラフにおいて、ΔＱの最大値をΔＱmax、ΔＱmaxとなる時のＯＣＶを閾値ＯＣＶと表す。閾値ＯＣＶは、予め作成された、二次電池２の電荷量Ｑの差ΔＱとＯＣＶとの関係を表すグラフから求めることができる。閾値ＯＣＶより大きいＯＣＶでは、挿入状態のリチウムから結合状態のリチウムへの変化が加速し、また閾値ＯＣＶより小さいＯＣＶでは結合状態のリチウムから挿入状態への変化が加速するため、ΔＱが小さくなる。
　なお、図９では、二次電池２の電荷量Ｑの差ΔＱとＯＣＶとの関係が二次曲線として変化するグラフの例を示したが、ＯＣＶの増加に伴ってΔＱが単調に減少する直線、又は三次以上の曲線でもあり得る。ただし、いずれの場合も同様に、ΔＱの最大値をΔＱmax、ΔＱmaxとなる時のＯＣＶを閾値ＯＣＶとすればよい。また、ΔＱmaxが複数ある場合には、複数のΔＱmaxに対応する複数のＯＣＶの中間を閾値ＯＣＶとすればよい。
　上記の傾向から、閾値ＯＣＶで重み付けを切り替え、実測ＯＣＶが閾値ＯＣＶよりも小さい場合には、充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１０に重み付けすると共に、実測ＯＣＶが閾値ＯＣＶよりも大きい場合には放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１１に重み付けした関係式１２を用いることで、二次電池２の休止状態を考慮しつつ、二次電池２のＳＯＣをより一層正確に推定できると考えられる。
　実測ＯＣＶが閾値ＯＣＶよりも小さい場合、関係式１２は、例えば、以下の式によって表される。
　ＳＯＣe＝β／２×ＳＯＣd＋（１－β／２）×ＳＯＣc
　式中、ＳＯＣeは推定されるＳＯＣであり、ＳＯＣdは放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１１に実測ＯＣＶを導入することで算出されたＳＯＣであり、ＳＯＣcは充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１０に実測ＯＣＶを導入することで算出されたＳＯＣであり、βは充電過程及び放電過程におけるＯＣＶと電荷量Ｑとの関係を表す相関曲線の実測ＯＣＶでの電荷量Ｑの差ΔＱ／ΔＱの最大値ΔＱmaxから導かれる値であり、０～１の値を有する重み付け係数である。重み付け係数βを用いることにより、実測ＯＣＶごとのリチウムの存在状態の影響に起因したＳＯＣの変動の大きさを定量化することが可能となる。
　一方、実測ＯＣＶが閾値ＯＣＶよりも大きい場合、関係式１２は、例えば、以下の式によって表される。
　ＳＯＣe＝β／２×ＳＯＣc＋（１－β／２）×ＳＯＣd
　式中、ＳＯＣe、ＳＯＣc、ＳＯＣd及びβは上記で定義した通りである。
　上記のようにしてＳＯＣが推定される本実施の形態のＳＯＣ推定装置７であれば、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池２において、実測ＯＣＶごとのリチウムの存在状態の影響に起因したＳＯＣの変動の大きさを定量化しているため、二次電池２の使用中だけでなく、二次電池２を使用休止した後に使用開始する際にも実測ＯＣＶを用いてＳＯＣをより一層精度良く推定することができる。
　実施の形態３．
　本実施の形態は、二次電池の充電電流及び放電電流を積算して得られた電荷量から算出されたＳＯＣ（以下、「算出ＳＯＣ」という。）の大きさに応じて重み付した関係式１２を用いてＳＯＣを推定する点で実施の形態１及び２と異なる。
　すなわち、本実施の形態の二次電池２のＳＯＣ推定装置７は、算出ＳＯＣが大きいほど放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１１に重み付けし、且つ算出ＳＯＣが小さいほど充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１０に重み付けした関係式を用いる。算出ＳＯＣは、実測ＯＣＶと同様に、その大きさに応じて、充電過程又は放電過程のいずれかのＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線に従う傾向が高くなることから、この傾向に重み付した関係式を用いることで、二次電池２の休止状態を考慮しつつ、二次電池２のＳＯＣをより正確に推定できると考えられる。
　この実施の形態では、所定のＯＣＶごとに見られる充放電過程における電荷量Ｑの差ΔＱの代わりに、所定のＳＯＣごとに見られる充放電過程におけるＯＣＶの差ΔＯＣＶを用いる。
　図１０は、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池２のＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線を示すグラフである。
　所定のＳＯＣごとに見られる充放電過程におけるＯＣＶの差ΔＯＣＶは、リチウムイオン二次電池の場合、充放電過程における負極のリチウムの存在状態、特に、負極の電位変動の原因となる挿入状態のリチウム量の差と言い換えることができる。すなわち、ΔＯＣＶは、負極に同量のリチウムが存在している条件下で、挿入状態のリチウムが結合状態に変化する量と相関があると考えられる。
　図１１は、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池２のΔＯＣＶとＳＯＣとの関係を表すグラフである。このグラフにおいて、ΔＯＣＶの最大値をΔＯＣＶmax、ΔＯＣＶmaxとなる時のＳＯＣを閾値ＳＯＣと表す。閾値ＳＯＣは、予め作成された、二次電池２のΔＯＣＶとＳＯＣとの関係を表すグラフから求めることができる。ΔＯＣＶは、ＳＯＣの大きさによって変動し、閾値ＳＯＣにおいてΔＯＣＶが最大となる。この閾値ＳＯＣより大きいＳＯＣでは、挿入状態のリチウムから結合状態のリチウムへの変化が加速し、また閾値ＳＯＣより小さいＳＯＣでは、結合状態のリチウムから挿入状態への変化が加速するため、ΔＯＣＶが小さくなる。
　なお、図１１では、二次電池２のΔＯＣＶとＳＯＣとの関係が二次曲線として変化するグラフの例を示したが、ＳＯＣの増加に伴ってΔＯＣＶが単調に減少する直線、及び三次以上の曲線でもあり得る。ただし、いずれの場合も同様に、ΔＯＣＶの最大値をΔＯＣＶmax、ΔＯＣＶmaxとなる時のＳＯＣを閾値ＳＯＣとすればよい。また、ΔＯＣＶmaxが複数ある場合には、複数のΔＯＣＶmaxに対応する複数のＳＯＣの中間を閾値ＳＯＣとすればよい。
　図１２は、充電過程及び放電過程において、閾値ＳＯＣで通電電流を停止した後、長時間にわたって無負荷で保持した際のリチウムイオン二次電池の時間に対するＯＣＶの変動を示したグラフである。閾値ＳＯＣで長時間にわたって無負荷で保持した場合、図１２に示すように、充電過程で通電を停止した時のＯＣＶ２０及び放電過程で通電を停止した時のＯＣＶ２１は、両者の平均である平均ＯＣＶ２２に近接するように収束する傾向がある。
　上記の傾向から、閾値ＳＯＣで重み付けを切り替え、算出ＳＯＣが閾値ＳＯＣよりも小さい場合には、充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１０に重み付けすると共に、算出ＳＯＣが閾値ＳＯＣよりも大きい場合には放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１１に重み付けした関係式１２を用いることで、二次電池２の休止状態を考慮しつつ、二次電池２のＳＯＣをより一層正確に推定できると考えられる。
　充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１０に実測ＯＣＶを導入することで算出されたＳＯＣは、算出ＳＯＣが閾値ＳＯＣよりも小さいほど正確であるのに対し、算出ＳＯＣが閾値ＳＯＣよりも大きいほど誤差が大きくなる。逆に、放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１１に実測ＯＣＶを導入することで算出されたＳＯＣは、算出ＳＯＣが閾値ＳＯＣよりも大きいほど正確であるのに対し、算出ＳＯＣが閾値ＳＯＣよりも小さいほど誤差が大きくなる。したがって、充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１０及び放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１１の２つの相関曲線を算出ＳＯＣの大きさに応じて変化させる重み係数γを用いて合成し、算出ＳＯＣと合成ＯＣＶとの関係を表す関係式１２を新たに作成することで、お互いの欠点を打消しつつ利点を最大限に引き出すことが可能になる。
　算出ＳＯＣが閾値ＳＯＣよりも小さい場合、関係式１２の合成ＯＣＶは、例えば、以下の式によって算出される。
　ＯＣＶm＝γ／２×ＯＣＶd＋（１－γ／２）×ＯＣＶc
　式中、ＯＣＶmは算出ＳＯＣにおける合成ＯＣＶであり、ＯＣＶdは放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１１に算出ＳＯＣを導入することで算出されたＯＣＶであり、ＯＣＶcは充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１０に算出ＳＯＣを導入することで算出されたＯＣＶであり、γは充電過程及び放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線の算出ＳＯＣでのＯＣＶの差ΔＯＣＶ／ΔＯＣＶの最大値ΔＯＣＶmaxから導かれる値であり、０～１の値を有する重み付け係数である。重み付け係数γを用いることにより、算出ＳＯＣごとのリチウムの存在状態の影響に起因したＯＣＶの変動の大きさを定量化することが可能となる。
　一方、算出ＳＯＣが閾値ＳＯＣよりも大きい場合、関係式１２の合成ＯＣＶは、例えば、以下の式によって算出される。
　ＯＣＶm＝γ／２×ＯＣＶc＋（１－γ／２）×ＯＣＶd
　式中、ＯＣＶm、ＯＣＶc、ＯＣＶd及びγは上記で定義した通りである。
　そして、上記の式によって算出される合成ＯＣＶと算出ＳＯＣとの関係式１２を予め求めておき、この関係式１２に実測ＯＣＶを導入することでＳＯＣが推定される。
　上記のようにしてＳＯＣが推定される本実施の形態のＳＯＣ推定装置７であれば、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池２において、算出ＳＯＣごとのリチウムの存在状態の影響に起因したＯＣＶの変動の大きさを定量化しているため、二次電池２の使用中だけでなく、二次電池２を使用休止した後に使用開始する際にもＳＯＣをより一層精度良く推定することができる。
　図１３は、実施の形態２及び３で重み付けした関係式１２を図示したものである。図１３に示すように、実施の形態２及び３で重み付した関係式１２は、実測ＯＣＶ又は算出ＳＯＣが大きいほど放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１１に重み付けされると共に、実測ＯＣＶ又は算出ＳＯＣが小さいほど充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１０に重み付けされている。
　実施の形態４．
　二次電池２は、充放電又は経年によって電池容量が低下する。この電池容量の低下はＳＯＨ（State Of Health；健全度）を用いて表すことができる。ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線は、ＳＯＨの低下に伴い、その形状が変化する。したがって、ＳＯＣを精度良く推定するためには、ＳＯＨの低下を考慮する必要がある。
　本実施の形態では、実施の形態１～３において重み付けに使用される相関曲線にＳＯＨの低下を反映させた条件をさらに加えることにより、ＳＯＣの推定精度を高めることが可能な二次電池２のＳＯＣ推定装置７について説明する。
　ＳＯＨの低下は、二次電池２を構成する各種部材の劣化が主な原因である。例えば、ハードカーボンを負極活物質として用いた負極を有する二次電池２では、二次電池２の充放電又は経年に伴い、グラフェン層の一部が壊れて分割される。そのため、グラフェン層の末端部分の数が増加し、挿入状態のリチウムに比べて結合状態のリチウムの割合が多くなる。つまり、ＳＯＨの低下により、挿入状態のリチウムから結合状態のリチウムへの変化が促進される。
　初期状態の二次電池２（ＳＯＨが低下していない二次電池２）では、放電過程において、リチウムの脱離が挿入状態のリチウムから優先的に進行し、放電が進行するにつれて、結合状態のリチウムの一部が挿入状態のリチウムに緩やかに変化する。これに対してＳＯＨが低下した二次電池２では、初期状態の二次電池２に比べて挿入状態のリチウムの割合が少ない。ＯＣＶは、挿入状態のリチウムの量に大きく依存するため、同一のＳＯＣでは、ＳＯＨの低下が大きいほどＯＣＶが低くなる。
　また、ＳＯＨの低下に伴い、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線は、ΔＯＣＶ（所定のＳＯＣごとに見られる充放電過程におけるＯＣＶの差）が最大となるＳＯＣ（閾値ＳＯＣ）付近でＯＣＶの変動が大きくなる傾向がある。つまり、ＳＯＨが低下した二次電池２では、各ＳＯＣにおいてＯＣＶが一様に変動するわけではなく、各ＳＯＣにおけるＯＣＶの変動量は、各ＳＯＣにおけるΔＯＣＶの変動と同様の挙動を示す。
　ＳＯＨは、初期状態の電池容量（「満充電容量」ともいう）に対する使用後の電池容量の割合である。具体的には、ＳＯＨは、下記の式を用いて算出することができる。
　ＳＯＨ＝使用後の電池容量／初期状態の電池容量×１００
　本実施の形態では、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線を一定のＳＯＨごとに予め求めておき、算出されたＳＯＨに対応する相関曲線を選択して使用する。重み付けに使用される相関曲線として、算出されたＳＯＨに対応する相関曲線を選択することにより、ＳＯＨの低下による影響を考慮することができるので、ＳＯＣを精度良く推定することができる。また、このようにして推定されたＳＯＣをＳＯＨの算出時にフィードバックして繰り返し計算することにより、ＳＯＨを正確に算出することができる。その結果、ＳＯＣをより一層精度良く推定することが可能となる。
　図１４は、初期状態の二次電池２及びＳＯＨが低下した二次電池２のＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線を示すグラフである。図１４において、点線は、初期状態の二次電池２のＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線であり、実線は、ＳＯＨが低下した二次電池２のＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線である。図１４に示すように、ＳＯＨが低下した二次電池２は、初期状態の二次電池２と比べて、同一のＳＯＣにおいてＯＣＶが低くなる傾向がある。ＳＯＨが低下した二次電池２では、充電を行う場合、充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１５に従い、ＳＯＣが０％から１００％まで増加するにつれてＯＣＶが上昇する。逆に、放電を行う場合、放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１６に従い、ＳＯＣが１００％から０％まで低下するにつれてＯＣＶが下降する。初期状態の二次電池２と同様に、ＳＯＨが低下した二次電池２においても、充放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が異なり、ヒステリシスが生じている。これは、ＳＯＨが低下した二次電池２の場合であっても、リチウムの状態変化が初期状態の二次電池２の場合と同様のメカニズムで進行するためである。
　図１５は、初期状態の二次電池２及びＳＯＨが低下した二次電池２のＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線に重み付けした関係式として１つの関係式を用いた例を示す。図１５において、点線は、初期状態の二次電池２において重み付けした関係式１２であり、実線は、ＳＯＨが低下した二次電池２において重み付けした関係式１７である。関係式１７は、実測ＯＣＶが大きいほど放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１６に重み付けされると共に、実測ＯＣＶが小さいほど充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１５に重み付けされている。この関係式１７を用いることで、ＳＯＨの低下による影響を考慮することができるので、ＳＯＣを精度良く算出することができる。
　なお、重み付けの方法は、実施の形態１～３で説明したとおりである。
　上記のようにしてＳＯＣが推定される本実施の形態のＳＯＣ推定装置７であれば、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池２において、ＳＯＨの低下による影響を考慮しているので、二次電池２の使用中だけでなく、二次電池２を使用休止した後に使用開始する際にもＳＯＣをより一層精度良く推定することができる。
　実施の形態１～４の重み付けした関係式１２は、電池温度によって変動するため、各電池温度において関係式１２を予め作成しておき、ＳＯＣを推定する際に、電池温度を温度センサ５によって測定し、測定された電池温度に対応する関係式１２を用いることで、ＳＯＣの推定精度を高めることができる。
　実施の形態１～４の重み付けした関係式１２は、充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１０及び放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線１１をＳＯＣ又はＯＣＶごとに重み付けしているが、代表的なＳＯＣ又はＯＣＶごとに重み付けを行い、それらの間は線形補間してもよい。
　実施の形態１～４のＳＯＣ推定装置７は、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池２において、二次電池２の使用開始直後においてＳＯＣの推定に大きな誤差が生じてしまうという問題を解決することができ、二次電池２の使用中だけでなく、二次電池２を使用休止した後に使用開始する際にもＳＯＣを精度良く推定することができる。
　実施の形態１～４のＳＯＣ推定装置７は、上記のような特徴を有しているため、例えば、昼間に充放電が頻繁に行われ、夜間に充放電が休止されるエレベータの蓄電システムに用いるのに好適である。さらに、頻繁な充放電と充放電の休止が行われる車両などの輸送機器に用いるのにも好適である。
　なお、本国際出願は、２０１４年２月２５日に出願した日本国特許出願第２０１４－３３６３３号に基づく優先権を主張するものであり、この日本国特許出願の全内容を本国際出願に援用する。
　１　ＢＭＵ、２　二次電池、３　電圧センサ、４　電流センサ、５　温度センサ、６　モータ、７　ＳＯＣ推定装置、８　制御部、１０、１５　充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線、１１、１６　放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線、１２　関係式、１３　充電過程における電荷量ＱとＯＣＶとの関係を表す相関曲線、１４　放電過程における電荷量ＱとＯＣＶとの関係を表す相関曲線、２０　充電過程で通電を停止した時のＯＣＶ、２１　放電過程で通電を停止した時のＯＣＶ、２２　平均ＯＣＶ。

Claims (8)

  1. 　ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池のＳＯＣ推定装置であって、
    　実測ＯＣＶが大きいほど放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線に重み付けし、且つ実測ＯＣＶが小さいほど充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線に重み付けした関係式に基づいてＳＯＣを推定する手段を有することを特徴とする二次電池のＳＯＣ推定装置。
  2. 　前記ＳＯＣを推定する手段は、充電過程及び放電過程におけるＯＣＶと電荷量Ｑとの関係を表す相関曲線の同一ＯＣＶでの電荷量Ｑの差ΔＱが最大となるＯＣＶを閾値ＯＣＶとし、実測ＯＣＶが閾値ＯＣＶよりも小さいほど充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線に重み付けし、且つ実測ＯＣＶが閾値ＯＣＶよりも大きいほど放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線に重み付けした関係式に基づいてＳＯＣを推定することを特徴とする請求項１に記載の二次電池のＳＯＣ推定装置。
  3. 　前記関係式は、実測ＯＣＶが閾値ＯＣＶよりも小さい場合、以下の式：
    　ＳＯＣe＝β／２×ＳＯＣd＋（１－β／２）×ＳＯＣc
    （式中、ＳＯＣeは推定されるＳＯＣであり、ＳＯＣdは放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線に実測ＯＣＶを導入することで算出されたＳＯＣであり、ＳＯＣcは充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線に実測ＯＣＶを導入することで算出されたＳＯＣであり、βは充電過程及び放電過程におけるＯＣＶと電荷量Ｑとの関係を表す相関曲線の実測ＯＣＶでの電荷量Ｑの差ΔＱ／ΔＱの最大値ΔＱmaxから導かれる値であり、且つ０～１の値を有する重み付け係数である）によって表され、且つ実測ＯＣＶが閾値ＯＣＶよりも大きい場合、以下の式：
    　ＳＯＣe＝β／２×ＳＯＣc＋（１－β／２）×ＳＯＣd
    （式中、ＳＯＣe、ＳＯＣc、ＳＯＣd及びβは上記で定義した通りである）によって表されることを特徴とする請求項２に記載の二次電池のＳＯＣ推定装置。
  4. 　ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線をＳＯＨごとに予め求めておき、重み付けに使用される相関曲線として、算出されたＳＯＨに対応する相関曲線を選択することを特徴とする請求項１～３のいずれか一項に記載の二次電池のＳＯＣ推定装置。
  5. 　ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線が充電過程と放電過程との間で異なる二次電池のＳＯＣ推定装置であって、
    　二次電池の充電電流及び放電電流を積算して得られた電荷量から算出されたＳＯＣが大きいほど放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線に重み付けし、且つ二次電池の充電電流及び放電電流を積算して得られた電荷量から算出されたＳＯＣが小さいほど充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線に重み付けした関係式に基づいてＳＯＣを推定する手段を有することを特徴とする二次電池のＳＯＣ推定装置。
  6. 　前記ＳＯＣを推定する手段は、充電過程及び放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線の同一ＳＯＣでのＯＣＶの差ΔＯＣＶが最大となるＳＯＣを閾値ＳＯＣとし、二次電池の充電電流及び放電電流を積算して得られた電荷量から算出されたＳＯＣが閾値ＳＯＣよりも小さいほど充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線に重み付けし、且つ二次電池の充電電流及び放電電流を積算して得られた電荷量から算出されたＳＯＣが閾値ＳＯＣよりも大きいほど放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線に重み付けした関係式に基づいてＳＯＣを推定することを特徴とする請求項５に記載の二次電池のＳＯＣ推定装置。
  7. 　算出ＳＯＣが閾値ＳＯＣよりも小さい場合、以下の式：
    　ＯＣＶm＝γ／２×ＯＣＶd＋（１－γ／２）×ＯＣＶc
    （式中、ＯＣＶmは算出ＳＯＣにおける合成ＯＣＶであり、ＯＣＶdは放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線に算出ＳＯＣを導入することで算出されたＯＣＶであり、ＯＣＶcは充電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線に算出ＳＯＣを導入することで算出されたＯＣＶであり、γは充電過程及び放電過程におけるＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線の算出ＳＯＣでのＯＣＶの差ΔＯＣＶ／ΔＯＣＶの最大値ΔＯＣＶmaxから導かれる値であり、０～１の値を有する重み付け係数である）によって合成ＯＣＶを算出し、且つ算出ＳＯＣが閾値ＳＯＣよりも大きい場合、以下の式：
    　ＯＣＶm＝γ／２×ＯＣＶc＋（１－γ／２）×ＯＣＶd
    （式中、ＯＣＶm、ＯＣＶc、ＯＣＶd及びγは上記で定義した通りである）によって合成ＯＣＶを算出し、合成ＯＣＶと算出ＳＯＣとの関係を表す関係式を予め求め、この関係式に実測ＯＣＶを導入することでＳＯＣを推定することを特徴とする請求項６に記載の二次電池のＳＯＣ推定装置。
  8. 　ＳＯＣとＯＣＶとの関係を表す相関曲線をＳＯＨごとに予め求めておき、重み付けに使用される相関曲線として、算出されたＳＯＨに対応する相関曲線を選択することを特徴とする請求項５～７のいずれか一項に記載の二次電池のＳＯＣ推定装置。
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2017056732A1 (ja) * 2015-09-30 2017-04-06 日立オートモティブシステムズ株式会社 電池制御装置及び電池システム
JP2017219404A (ja) * 2016-06-07 2017-12-14 日立化成株式会社 車両およびその電池状態検知システム
JP2018189398A (ja) * 2017-04-28 2018-11-29 トヨタ自動車株式会社 電池システム
US10761143B2 (en) 2017-06-02 2020-09-01 Gs Yuasa International Ltd. Storage amount estimation device, energy storage module, storage amount estimation method, and computer program
JP2021502545A (ja) * 2018-09-12 2021-01-28 エルジー・ケム・リミテッド バッテリー管理装置及び方法
JP2022545549A (ja) * 2019-12-11 2022-10-27 エルジー エナジー ソリューション リミテッド バッテリー管理システム、バッテリーパック、電気車両及びバッテリー管理方法
CN115291123A (zh) * 2022-09-19 2022-11-04 伏达半导体(合肥)有限公司 用于表征多个电池单元的方法、电池参数估算装置和方法
CN117665597A (zh) * 2024-01-31 2024-03-08 云储新能源科技有限公司 一种锂电池ocv估值方法、系统、电子设备及介质

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160178706A1 (en) * 2014-12-17 2016-06-23 National Chung Shan Institute Of Science And Technology Method and apparatus of detecting states of battery
KR101847685B1 (ko) * 2015-01-28 2018-04-10 주식회사 엘지화학 배터리의 상태 추정 장치 및 방법
CN106340689A (zh) * 2016-11-21 2017-01-18 上海航天电源技术有限责任公司 一种电池组系统容量自学习的方法
JP6406468B1 (ja) * 2017-03-29 2018-10-17 株式会社Ｇｓユアサ 蓄電量推定装置、蓄電モジュール、蓄電量推定方法、及びコンピュータプログラム
EP3605125A4 (en) * 2017-03-29 2020-04-08 GS Yuasa International Ltd. STORED ELECTRICITY QUANTITY DEVICE, ELECTRICITY STORAGE MODULE, STORED ELECTRICITY QUANTITY ESTIMATION METHOD, AND COMPUTER PROGRAM
JP6939057B2 (ja) * 2017-04-27 2021-09-22 トヨタ自動車株式会社 車載の電池システムおよび電池の経年劣化推定方法
JP6406470B1 (ja) 2017-06-02 2018-10-17 株式会社Ｇｓユアサ 管理装置、蓄電モジュール、管理方法、及びコンピュータプログラム
US10380418B2 (en) * 2017-06-19 2019-08-13 Microsoft Technology Licensing, Llc Iris recognition based on three-dimensional signatures
KR102458526B1 (ko) * 2018-02-07 2022-10-25 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리의 동작 상태에 따라 soc를 추정하는 장치 및 방법
JP2020038146A (ja) * 2018-09-05 2020-03-12 トヨタ自動車株式会社 二次電池システムおよび二次電池のｓｏｃ推定方法
CN109900937B (zh) * 2019-04-10 2020-12-08 河南科技大学 一种具有温度补偿功能的锂电池电荷状态估算方法
EP3751299B1 (en) 2019-06-11 2023-08-09 Volvo Car Corporation Detecting latent faults within a cell of an energy storage system
CN110967636B (zh) * 2019-06-24 2020-12-11 宁德时代新能源科技股份有限公司 电池的荷电状态修正方法、装置、系统和存储介质
CN110967647B (zh) * 2019-06-24 2020-11-17 宁德时代新能源科技股份有限公司 荷电状态修正方法及装置
KR20210028476A (ko) * 2019-09-04 2021-03-12 삼성전자주식회사 배터리 충전 장치 및 방법
CN112034351B (zh) * 2020-08-28 2024-07-26 厦门科灿信息技术有限公司 电池剩余容量确定方法及终端设备
JP2022145273A (ja) * 2021-03-19 2022-10-03 本田技研工業株式会社 二次電池の状態推定装置
CN113466697B (zh) * 2021-06-10 2024-02-27 深圳拓邦股份有限公司 电池的soc估算方法、计算机终端和存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004085269A (ja) * 2002-08-23 2004-03-18 Yazaki Corp バッテリ充電状態測定方法及び装置
JP2009519469A (ja) * 2005-12-13 2009-05-14 コバシス， エルエルシー バッテリ充電状態の電圧ヒステリシス推定器
WO2011090020A1 (ja) * 2010-01-19 2011-07-28 株式会社Ｇｓユアサ 二次電池の充電状態測定装置及び二次電池の充電状態測定方法
JP2014025739A (ja) * 2012-07-25 2014-02-06 Sanyo Electric Co Ltd 電池状態推定装置
WO2014080595A1 (ja) * 2012-11-20 2014-05-30 三洋電機株式会社 電池管理装置および電源装置

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3806578B2 (ja) * 2000-05-22 2006-08-09 スズキ株式会社 バッテリ残存容量推定装置
JP2003168489A (ja) * 2001-11-30 2003-06-13 Yuasa Corp アルカリ蓄電池の充放電状態の検知方法
US7324902B2 (en) * 2003-02-18 2008-01-29 General Motors Corporation Method and apparatus for generalized recursive least-squares process for battery state of charge and state of health
US7554295B2 (en) * 2004-04-06 2009-06-30 Cobasys, Llc Determination of IR-free voltage in hybrid vehicle applications
US7375497B2 (en) * 2004-04-06 2008-05-20 Cobasys, Llc State of charge tracking system for battery systems
US7107161B2 (en) * 2004-11-05 2006-09-12 Research In Motion Limited Method and system for accurately reporting battery capacity
JP4544273B2 (ja) * 2007-06-20 2010-09-15 トヨタ自動車株式会社 車両用電源装置および車両用電源装置における蓄電装置の充電状態推定方法
KR100985667B1 (ko) * 2007-08-22 2010-10-05 주식회사 엘지화학 배터리 개방전압 추정장치, 이를 이용한 배터리 충전상태추정장치 및 그 제어 방법
US7957921B2 (en) 2008-02-19 2011-06-07 GM Global Technology Operations LLC Model-based estimation of battery hysteresis
KR100970841B1 (ko) * 2008-08-08 2010-07-16 주식회사 엘지화학 배터리 전압 거동을 이용한 배터리 용량 퇴화 추정 장치 및방법
JP5447658B2 (ja) * 2010-04-09 2014-03-19 トヨタ自動車株式会社 二次電池の劣化判定装置および劣化判定方法
US9726732B2 (en) * 2010-06-22 2017-08-08 GM Global Technology Operations LLC Adaptive battery parameter extraction and SOC estimation for lithium-ion battery
JP5395006B2 (ja) * 2010-07-22 2014-01-22 株式会社日立製作所 電池制御システムとその制御方法並びに電池システム
JP2012042429A (ja) 2010-08-23 2012-03-01 Honda Motor Co Ltd 蓄電装置の開路電圧検出装置および残容量検出装置
JP5287844B2 (ja) * 2010-12-27 2013-09-11 株式会社デンソー 二次電池の残存容量演算装置
JP5866987B2 (ja) 2011-11-10 2016-02-24 日産自動車株式会社 二次電池の制御装置およびｓｏｃ検出方法
JP2013158087A (ja) * 2012-01-27 2013-08-15 Toyota Motor Corp 蓄電システム及び充電状態推定方法
WO2013141100A1 (ja) * 2012-03-21 2013-09-26 三洋電機株式会社 電池状態推定装置
JP5819789B2 (ja) 2012-08-08 2015-11-24 ダイアトップ株式会社 刈払機用アタッチメント
JP2014059206A (ja) 2012-09-18 2014-04-03 Toyota Industries Corp 充電状態推定装置及び充電状態推定方法
CN102930173B (zh) * 2012-11-16 2016-07-06 重庆长安汽车股份有限公司 一种锂离子电池荷电状态在线估算方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004085269A (ja) * 2002-08-23 2004-03-18 Yazaki Corp バッテリ充電状態測定方法及び装置
JP2009519469A (ja) * 2005-12-13 2009-05-14 コバシス， エルエルシー バッテリ充電状態の電圧ヒステリシス推定器
WO2011090020A1 (ja) * 2010-01-19 2011-07-28 株式会社Ｇｓユアサ 二次電池の充電状態測定装置及び二次電池の充電状態測定方法
JP2014025739A (ja) * 2012-07-25 2014-02-06 Sanyo Electric Co Ltd 電池状態推定装置
WO2014080595A1 (ja) * 2012-11-20 2014-05-30 三洋電機株式会社 電池管理装置および電源装置

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017056732A1 (ja) * 2015-09-30 2017-04-06 日立オートモティブシステムズ株式会社 電池制御装置及び電池システム
JPWO2017056732A1 (ja) * 2015-09-30 2018-03-22 日立オートモティブシステムズ株式会社 電池制御装置及び電池システム
JP2017219404A (ja) * 2016-06-07 2017-12-14 日立化成株式会社 車両およびその電池状態検知システム
JP2018189398A (ja) * 2017-04-28 2018-11-29 トヨタ自動車株式会社 電池システム
US10761143B2 (en) 2017-06-02 2020-09-01 Gs Yuasa International Ltd. Storage amount estimation device, energy storage module, storage amount estimation method, and computer program
JP2021502545A (ja) * 2018-09-12 2021-01-28 エルジー・ケム・リミテッド バッテリー管理装置及び方法
JP2022545549A (ja) * 2019-12-11 2022-10-27 エルジー エナジー ソリューション リミテッド バッテリー管理システム、バッテリーパック、電気車両及びバッテリー管理方法
JP7408781B2 (ja) 2019-12-11 2024-01-05 エルジー エナジー ソリューション リミテッド バッテリー管理システム、バッテリーパック、電気車両及びバッテリー管理方法
US12040647B2 (en) 2019-12-11 2024-07-16 Lg Energy Solution, Ltd. Battery management system, battery pack, electric vehicle, and battery management method
CN115291123A (zh) * 2022-09-19 2022-11-04 伏达半导体(合肥)有限公司 用于表征多个电池单元的方法、电池参数估算装置和方法
CN115291123B (zh) * 2022-09-19 2023-03-07 伏达半导体(合肥)股份有限公司 用于表征多个电池单元的方法、电池参数估算装置和方法
CN117665597A (zh) * 2024-01-31 2024-03-08 云储新能源科技有限公司 一种锂电池ocv估值方法、系统、电子设备及介质
CN117665597B (zh) * 2024-01-31 2024-04-12 云储新能源科技有限公司 一种锂电池ocv估值方法、系统、电子设备及介质

Also Published As

Publication number Publication date
DE112014006399B4 (de) 2019-03-21
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CN106030325B (zh) 2018-12-07

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