(57)【要約】【課題】二次電池の劣化度の推定精度を向上させる。【解決手段】  劣化度推定装置は、二次電池内のセルの電圧値及び電流値に基づいた前記セルの内部抵抗値の算出（ＳＴ６）を複数回行い、複数の前記内部抵抗値の平均値及び分散を算出（ＳＴ９、ＳＴ１１）し、前記平均値に基づいて前記セルの劣化度仮値を算出（ＳＴ１０）し、前記セルの現在の劣化度推定値を算出する際に前記劣化度仮値を反映する割合である反映率を、前記分散に基づいて算出し、前記劣化度仮値と、前記反映率と、前記セルの過去に算出された劣化度推定値とを用いて、前記セルの現在の劣化度推定値を算出（ＳＴ１２）する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
二次電池内のセルの電圧値及び電流値に基づいた前記セルの内部抵抗値の算出を複数回行い、
複数の前記内部抵抗値の平均値及び分散を算出し、
前記平均値に基づいて前記セルの劣化度仮値を算出し、
前記セルの現在の劣化度推定値を算出する際に前記劣化度仮値を反映する割合である反映率を、前記分散に基づいて算出し、
前記劣化度仮値と、前記反映率と、前記セルの過去に算出された劣化度推定値とを用いて、前記セルの現在の劣化度推定値を算出する劣化度推定装置。
【請求項２】
前記分散が小さいほど前記反映率が大きくなるように前記反映率が算出される、請求項１に記載の劣化度推定装置。
【請求項３】
前記内部抵抗値の算出回数が前記セルの温度に基づいて定められる、請求項１又は２に記載の劣化度推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、二次電池の劣化度を推定する劣化度推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に、バッテリのサーミスタ温度及びバッテリの充電状態に基づき、あらかじめ用意された内部抵抗マップより内部抵抗基準値を検索し、内部抵抗測定値及び内部抵抗基準値に基づいてバッテリ劣化状態を算出する点が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−４２６２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
二次電池の劣化度を推定する際に用いられる内部抵抗値は、電圧値に依存する。この点、低温状態などの理由で二次電池内部の化学反応が遅れ、要求電流値に対して電圧値が大きく変動する場合がある。このような場合に、内部抵抗値の算出精度ひいては劣化度の推定精度が低下するという課題がある。
【０００５】
本発明はこのような実状に鑑みてなされたものであって、二次電池の劣化度の推定精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明に係る劣化度推定装置は、二次電池内のセルの電圧値及び電流値に基づいた前記セルの内部抵抗値の算出を複数回行い、複数の前記内部抵抗値の平均値及び分散を算出し、前記平均値に基づいて前記セルの劣化度仮値を算出し、前記セルの現在の劣化度推定値を算出する際に前記劣化度仮値を反映する割合である反映率を、前記分散に基づいて算出し、前記劣化度仮値と、前記反映率と、前記セルの過去に算出された劣化度推定値とを用いて、前記セルの現在の劣化度推定値を算出する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、二次電池の劣化度の推定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】二次電池駆動システムの説明図である。
【図２】劣化度推定装置の説明図である。
【図３】劣化度推定処理のフローチャートである。
【図４】電池セルの温度と内部抵抗値のデータ数との関係を示す説明図である。
【図５】電池セルの温度と内部抵抗値との関係を示す説明図である。
【図６】分散と反映率との関係を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を図示の実施の形態に基づいて説明する。ただし、本発明は、以下に説明する実施の形態によって限定されるものではない。
【００１０】
図１に、二次電池駆動システム１を示す。本システムにおいて、負荷であるモータ２は、インバータ３を通して二次電池４から電力の供給を受けて作動する。電流センサＳ１は、インバータ３及び二次電池４に直列接続され、二次電池４からインバータ３へ流れる電流を計測する。
【００１１】
二次電池４は、直列接続された複数の電池セル（単電池）を備えている。各電池セルには、当該電池セルの電圧を計測する電圧センサＳ２が並列接続される。また、各電池セルには、当該電池セルの温度を計測する温度センサＳ３が設けられている。
【００１２】
電流センサＳ１の計測値と電圧センサＳ２の計測値と温度センサＳ３の計測値とは、二次電池の劣化度推定装置５に送られる。劣化度推定装置５は、電流センサＳ１の計測値と、ある電池セルに接続された電圧センサＳ２の計測値と、該電池セルに取り付けられた温度センサＳ３の計測値とを用いて、該電池セルの劣化度推定値を算出する。
【００１３】
図２に示すように、劣化度推定装置５は、内部抵抗値算出部５１と、平均値算出部５２と、仮値算出部５３と、分散算出部５４と、推定値算出部５５とを備えている。また、劣化度推定装置５は、そのハードウェア構成として、各部の機能を実行するように動作可能なプログラム及びデータを格納するメモリと、演算処理を行うプロセッサと、電流センサ、電圧センサ及び温度センサとの接続部とを備えている。このような劣化度推定装置５により行われる劣化度推定処理の一実施形態について、図３を参照しながら以下に説明する。
【００１４】
図３に示す劣化度推定処理は、二次電池の電池セル毎に行われる。劣化度推定処理の対象となる電池セルを「対象電池セル」とも呼ぶ。
【００１５】
まず、ステップＳＴ１において、内部抵抗値算出部５１は、対象電池セルの内部抵抗値の算出カウンタ変数ｎを「０」に初期化する。
【００１６】
ステップＳＴ２において、内部抵抗値算出部５１は、対象電池セルに設けられた温度センサの計測値Ｔを温度センサＳ３から取得する。
【００１７】
ステップＳＴ３において、内部抵抗値算出部５１は、ステップＳＴ２において取得された対象電池セルの温度から、内部抵抗値の算出回数ｍを決定する。内部抵抗値の算出がｍ回行われることによりｍ個の内部抵抗値が得られることから、ｍを内部抵抗値のデータ数とも呼ぶことができる。
【００１８】
データ数ｍの決定は、図４に示すような、対象電池セルの温度とデータ数ｍとの関係を定めたマップを用いて行われる。同図に示すように、温度が低いほどデータ数ｍが大きく、温度が高いほどデータ数ｍが小さくなるように上記関係が定められている。また、温度がある値以下の場合はデータ数ｍを最大値に固定し、温度がある値以上の場合はデータ数ｍを最小値に固定することもできる。上記関係は、劣化度推定装置５のメモリに予め保存されている。
【００１９】
ステップＳＴ４において、内部抵抗値算出部５１は、ある時点における電流センサの計測値と、対象電池セルに接続された電圧センサの、同時点における計測値とを取得する。この取得処理は複数の時点の各々について行われる。つまり、本ステップにより、電流センサの計測値と電圧センサの計測値との組が複数得られる。
【００２０】
ステップＳＴ５において、内部抵抗値算出部５１は、内部抵抗値の算出条件が満たされているかどうかを判断する。例えば、電流センサの計測値と電圧センサの計測値との相関係数がある値以上の場合に内部抵抗値を算出するという算出条件を予め定めておくことができる。内部抵抗値の算出条件が満たされていると判断されれば後述するステップＳＴ６が行われ、さもなければ再びステップＳＴ４が行われる。
【００２１】
ステップＳＴ６において、内部抵抗値算出部５１は、ステップＳＴ４にて取得された、電圧センサの計測値（電圧値）と電流センサの計測値（電流値）との複数の組から、対象電池セルの内部抵抗値Ｒｎを算出する。一般的には、最小二乗法より電圧センサの計測値（電圧値）と電流センサの計測値（電流値）との近似直線を求め、その近似直線の傾きを対象電池セルの内部抵抗値Ｒｎとする。算出された内部抵抗値は、上述のメモリに保存される。
【００２２】
ステップＳＴ７において、内部抵抗値算出部５１は、算出カウンタ変数ｎをカウントアップする。すなわち、算出カウンタ変数ｎに１を加えた値が算出カウンタ変数ｎとして保存される。
【００２３】
ステップＳＴ８において、内部抵抗値算出部５１は、算出カウンタ変数ｎがデータ数ｍ以上であるかどうかを判断する。算出カウンタ変数ｎがデータ数ｍ以上であると判断されると、ｍ個の内部抵抗値Ｒ０、Ｒ１、・・・、Ｒｍ−１の算出が完了したこととなり、後述するステップＳＴ９が行われる。算出カウンタ変数ｎがデータ数ｍ以上であると判断されなかった場合は、再びステップＳＴ４が行われる。
【００２４】
ステップＳＴ９において、平均値算出部５２は、それまでに算出されたｍ個の内部抵抗値Ｒ０、Ｒ１、・・・、Ｒｍ−１の平均値ｂを算出する。すなわち、以下のとおりである。
【数１】
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【００２５】
ステップＳＴ１０において、仮値算出部５３は、工場出荷時の対象電池セルの内部抵抗値と温度との関係を参照して、ステップＳＴ２において取得された電池温度Ｔに対応する対象電池セルの工場出荷時の内部抵抗値ａを取得する。上記関係の一例を図５の曲線Ｃ１として示す。続いて仮値算出部５３は、対象電池セルの劣化度仮値を次式に従って算出する。
（劣化度仮値）＝１００×（内部抵抗値ａ）／（平均値ｂ）      （２）
【００２６】
すなわち、対象電池セルの劣化度仮値は、現在の温度から導かれる対象電池セルの工場出荷時の内部抵抗値ａを、ステップＳＴ９にて算出された内部抵抗値の平均値ｂで除することにより算出される。
【００２７】
先に述べたように、図５の曲線Ｃ１は、工場出荷時の対象電池セルの内部抵抗値と温度との関係を表す。この曲線Ｃ１の情報は、上記メモリに予め保存されている。なお、図５には、曲線Ｃ２及びＣ３をも示している。曲線Ｃ２は、図３の劣化度推定処理の実行時点での、対象電池セルの温度と内部抵抗値の平均値ｂとの関係を表す。曲線Ｃ３は、寿命に達した対象電池セルの温度と内部抵抗値の平均値との関係を表す。このように、劣化が進むにつれて対象電池セルの内部抵抗値の平均値が増加してゆく。すなわち、劣化が進むにつれて対象電池セルの劣化度仮値は減少してゆく。
【００２８】
ステップＳＴ１１において、分散算出部５４は、ｍ個の内部抵抗値Ｒ０、Ｒ１、・・・、Ｒｍ−１の分散を次式に従って算出する。
【数２】
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【００２９】
ステップＳＴ１２において、推定値算出部５５は、分散と劣化度推定における劣化度仮値の反映率αとの関係を参照して、ステップＳＴ１１において算出された分散に対応する反映率αを取得する。ただし、反映率αは０以上１以下の値である。上記関係の一例を図６に示す。続いて推定値算出部５５は、現在の劣化度推定値を次式に従って算出し、上記メモリに保存する。
【００３０】
（現在の劣化度推定値）
＝（１−α）×（過去の劣化度推定値）＋α×（劣化度仮値）    （４）
【００３１】
ただし、式（４）の右辺の「過去の劣化度推定値」とは、過去に行われた劣化度推定処理（図３）におけるステップＳＴ１２にて算出された「現在の劣化度推定値」である。劣化度推定処理（図３）がこれまでに行われていなかった場合には、「過去の劣化度推定値」として適宜の値を用いることができる。
【００３２】
反映率αは、現在の劣化度推定値を算出する際に劣化度仮値を反映する割合であり、ｍ個の内部抵抗値Ｒ０、Ｒ１、・・・、Ｒｍ−１の分散が小さいほど大きくなるように定められる。また、分散がある値以下の場合は反映率αを最大値に固定し、分散がある値以上の場合は反映率を最小値に固定することもできる（図６）。分散と反映率αとの関係は、上記メモリに予め保存されている。
【００３３】
理想的には、式（２）から求められる劣化度仮値が現在の劣化度である。しかし、現実には、劣化度仮値に誤差が含まれる。この誤差による影響を低減するため、式（４）のように、過去の劣化度推定値を用いる。劣化は、数日程度の短期間で進行するものではなく、月単位又は年単位といった長期にわたって徐々に進行していくものであるという点からも、この方法が適切である。
【００３４】
劣化度推定処理は以上のとおりである。このようにして算出された、対象電池セルの現在の劣化度推定値は、劣化度推定装置５の外部にあるコントローラ（不図示）に送られる。なお、現在の劣化度推定値は、次回の劣化度推定処理におけるステップＳＴ１２にて、式（４）の右辺にある「過去の劣化度推定値」として用いられることになる。
【００３５】
式（４）の計算例を以下に述べる。まず、「過去の劣化度推定値」が６０％であるとする。そして、劣化度仮値が４０％と算出され、反映率αが０．８と決定されたとする。この場合、以下のように劣化度推定値が算出される。
（現在の劣化度推定値）
＝（１−０．８）×６０％＋０．８×４０％
＝４４％
【００３６】
このようにして得られた「現在の劣化度推定値」（４４％）が、次回の劣化度推定処理（図３）のステップＳＴ１０における「過去の劣化度推定値」として用いられる。次回の劣化度推定処理においても、劣化度仮値が４０％と算出され、かつ反映率も０．８と決定されたとすると、「現在の劣化度推定値」は以下のように算出される。
（現在の劣化度推定値）
＝（１−０．８）×４４％＋０．８×４０％
＝４０．８％
【００３７】
ところで、二次電池は使用とともに劣化するが、この劣化を内部抵抗が上昇することによる電池出力低下から検出する方法が用いられている。一般に、劣化度は、初期の内部抵抗を現在の内部抵抗で除することにより計算される。劣化度が小さいほど、劣化が進んでいることを示す。
【００３８】
しかし、図５にも示したように内部抵抗は温度によっても変化する。そのため、劣化度の推定にあたっては、温度の影響を考慮する必要がある。また、低温状態においては、通電時の電池電圧の変動が大きいことから、電池電圧と電流との関係の正確な測定が難しくなり、結果として内部抵抗の算出値のばらつきが大きくなってしまう。
【００３９】
そこで、先に述べた実施形態においては、内部抵抗値を複数回算出し、その平均値を用いる。内部抵抗値の算出回数は、電池温度が低いほど多くする（図４）。
【００４０】
さらに、上記実施形態においては、平均値の基となった複数の内部抵抗値の分散が大きいほど、劣化度仮値を用いて過去の劣化度推定値を更新する割合すなわち反映率αを減少させる（図６）。
【００４１】
このように、温度が低いほど平均値の基となる内部抵抗値のデータ数を多くすることで、温度による内部抵抗値のばらつきの影響を考慮した、精度の高い劣化度推定を行うことができる。また、複数の内部抵抗値の分散が大きいほど反映率αを小さくすることで、劣化度の推定精度をさらに高めることができる。
【００４２】
また、上記実施形態によれば、二次電池に特定の負荷を強制的にかける処理は不要である。
【００４３】
なお、ステップＳＴ４〜ＳＴ８は、電池温度やＳＯＣ（State of Charge）が大きく変化しない時間内に行うことができる。例えば、内部抵抗値の算出（ステップＳＴ６）を数秒に１回の間隔で、１０回程度行う。その結果、温度変化による内部抵抗値のばらつきを抑えることができる。
【００４４】
［その他］
なお、全ての電池セルに温度センサを設ける必要はない。温度センサが設けられていない電池セルの温度は、その電池セルとは別の電池セルに設けられた温度センサの計測値から推定することができる。
【００４５】
二次電池は、電池セルを１つ以上備えていればよい。
【００４６】
劣化度推定装置の機能的構成は、図２に示した態様に限られるものではなく、例えば、各機能部を統合して実装したり、逆に、各機能部をさらに分散して実装したりすることも可能である。
【００４７】
以上、本発明の実施の形態につき述べたが、本発明は既述の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想に基づいて各種の変形及び変更が可能である。
【符号の説明】
【００４８】
１      二次電池駆動システム
２      モータ
３      インバータ
４      二次電池
Ｓ１    電流センサ
Ｓ２    電圧センサ
Ｓ３    温度センサ
５      劣化度推定装置
５１    内部抵抗値算出部
５２    平均値算出部
５３    仮値算出部
５４    分散算出部
５５    推定値算出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2020038125.tif 000009
【図６】
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