(57)【要約】【課題】劣化指標を推定するために使用するマップデータ量を抑制しつつ、精度のよい劣化指標の推定が可能となる二次電池システムを提供する。【解決手段】組電池４を充放電して、組電池４の電池電圧Ｖと、電池電圧Ｖの変化量ｄＶに対する組電池４の電池容量Ｑの変化量ｄＱの割合である微分値ｄＱ/ｄＶとの関係を示す微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶを算出する微分曲線算出部１０と、電池電圧Ｖの所定の領域において現れる微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶの特徴点Ｐｔを特定する特徴点特定部１５と、組電池４の充放電を停止した状態での特徴点Ｐｔの電圧Ｖｔと組電池４のＳＯＨとの関係を示すマップを記憶したデータ保存部１３と、データ保存部１３に記憶されたマップを使用して、組電池４の充放電を停止した状態での特徴点Ｐtの電圧Ｖｔに基づいて、組電池４のＳＯＨを推定するＳＯＨ推定部１６と、を備えた。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
二次電池の充放電を制御する充放電制御部と、
前記充放電制御部によって前記二次電池を充放電して、前記二次電池の電池電圧Ｖと、前記電池電圧Ｖの変化量ｄＶに対する前記二次電池の電池容量Ｑの変化量ｄＱの割合である微分値ｄＱ/ｄＶとの関係を示す微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶを算出する微分曲線算出部と、
前記電池電圧Ｖの所定の領域において現れる前記微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶの特徴点を特定する特徴点特定部と、
前記二次電池の充放電を停止した状態での前記特徴点の電池電圧と前記二次電池の劣化指標との関係を示すマップを記憶した記憶部と、
前記記憶部に記憶された前記マップを使用して、前記二次電池の充放電を停止した状態での前記特徴点の電池電圧に基づいて、前記二次電池の劣化指標を推定する劣化指標推定部と、を備えたことを特徴とする二次電池システム。
【請求項２】
前記特徴点は、前記微分値ｄＱ/ｄＶが所定値となる点であることを特徴とする請求項１に記載の二次電池システム。
【請求項３】
前記劣化指標推定部は、前記充放電制御部によって前記二次電池を充放電し前記微分値ｄＱ/ｄＶが前記所定値に到達した時に、前記二次電池の充放電を停止させて所定時間経過後の前記二次電池の電池電圧に基づいて、前記二次電池の劣化指標を推定することを特徴とする請求項２に記載の二次電池システム。
【請求項４】
前記二次電池の温度を検出する温度検出部を備え、
前記劣化指標推定部は、前記特徴点の電池電圧と前記二次電池の温度とに基づいて、前記二次電池の劣化指標を推定することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の二次電池システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、二次電池システムに係り、詳しくは、二次電池の劣化度合いを表す劣化指標を推定する機能を備えた二次電池システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
二次電池の劣化度合いを表す劣化指標として、新品時の満充電容量に対する現状の満充電容量の比率であるＳＯＨ（State of Health）が広く知られている。この劣化指標ＳＯＨは、例えば二次電池を電池残容量０の状態から満充電まで充電して、実際の満充電容量を測定して得られることができる。しかしながら、劣化指標を推定するために電池残容量０の状態から満充電まで充電しなければならず、推定に要する時間が大幅に長くなるといった問題点がある。
【０００３】
そこで、二次電池の充放電時の電池容量及び電池電圧をパラメータとした微分特性を有する微分曲線が二次電池の劣化状態に応じて形状が異なることを利用して、微分曲線上に現れる特徴点の推移や変化量等に基づき二次電池の劣化指標を推定する種々の手法が提案されている。
例えば特許文献１に記載された二次電池システムでは、二次電池の充電時に電池容量Ｑを算出すると共に、電池電圧Ｖの変化量ｄＶに対する電池容量Ｑの変化量ｄＱの割合である微分値ｄＱ/ｄＶを求め、微分値ｄＱ/ｄＶと電池電圧Ｖとの関係から微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶを算出している。
【０００４】
そして、所定の電池電圧Ｖの範囲内で微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶに現れる特徴点の電圧値、詳しくはピーク形状の頂点部分である極大点の電圧値から、二次電池の劣化指標である容量低下率を求めている。
また、特許文献２に記載された二次電池システムでは、微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶに現れる特徴点から、詳しくは微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶの極大点の微分値ｄＱ/ｄＶ（極大値）から二次電池の劣化指標を求めている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−１９７０９号公報
【特許文献２】特開２０１４−１３９８９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、二次電池を充電する際には、例えば急速充電や普通充電のように、電力供給側である充電機の能力によって充電電流が大きく異なる場合がある。
しかしながら、充電の際に充電電流を変化させると、二次電池の充電電圧の計測値が変化するため、劣化指標に推定誤差が生じる虞がある。これに対し、劣化指標を推定するためのマップを充電電流等の充電条件毎に記憶しておき、充電条件に応じてマップを選択して使用すればよいが、記憶しておくマップデータが多くなってしまい、システムリソースの大幅な消費や、マップデータをあらかじめ記憶させておくために必要な試験工数の増加を招いてしまうといった問題点がある。
【０００７】
本発明はこのような問題点を解決するためになされたもので、その目的とするところは、劣化指標を推定するために使用するマップデータ量を抑制しつつ、精度のよい劣化指標の推定が可能となる二次電池システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成するため、本発明の二次電池システムは、二次電池の充放電を制御する充放電制御部と、前記充放電制御部によって前記二次電池を充放電して、前記二次電池の電池電圧Ｖと、前記電池電圧Ｖの変化量ｄＶに対する前記二次電池の電池容量Ｑの変化量ｄＱの割合である微分値ｄＱ/ｄＶとの関係を示す微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶを算出する微分曲線算出部と、前記電池電圧Ｖの所定の領域において現れる前記微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶの特徴点を特定する特徴点特定部と、前記二次電池の充放電を停止した状態での前記特徴点の電池電圧と前記二次電池の劣化指標との関係を示すマップを記憶した記憶部と、前記記憶部に記憶された前記マップを使用して、前記二次電池の充放電を停止した状態での前記特徴点の電池電圧に基づいて、前記二次電池の劣化指標を推定する劣化指標推定部と、を備えたことを特徴とする。
【０００９】
これにより、二次電池の劣化指標を推定する際に、二次電池の充放電による影響、詳しくは、二次電池の内部抵抗と電流値とによる電圧値への影響を排除して、二次電池の劣化指標を精度よく推定することができる。また、劣化指標を推定するためのマップを電流値毎に用意しておく必要がなく、マップデータの軽減を図ることができる。
また、好ましくは、前記特徴点は、前記微分値ｄＱ/ｄＶが所定値となる点であるとよい。
【００１０】
これにより、特徴点を容易に特定することができるとともに、微分値ｄＱ/ｄＶが所定値となった時点で二次電池の劣化指標を推定することが可能となり、劣化指標の推定時間を短縮することができる。
好ましくは、前記劣化指標推定部は、前記充放電制御部によって前記二次電池を充放電し前記微分値ｄＱ/ｄＶが前記所定値に到達した時に、前記二次電池の充放電を停止させて所定時間経過後の前記二次電池の電池電圧を前記特徴点の電池電圧として、前記二次電池の劣化指標を推定するとよい。
【００１１】
これにより、二次電池の充放電を停止させて所定時間経過後の二次電池の電池電圧に基づいて、二次電池の劣化指標を推定するので、二次電池の充放電による影響を容易に回避して、二次電池の劣化指標を精度よく推定することができる。
好ましくは、前記二次電池の温度を検出する温度検出部を備え、前記劣化指標推定部は、前記特徴点の電池電圧と前記二次電池の温度とに基づいて、前記二次電池の劣化指標を推定するとよい。
【００１２】
これにより、広い温度範囲で二次電池の劣化指標を精度良く推定することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の二次電池システムによれば、二次電池の充放電による影響を排除して劣化指標を推定するので、精度よく二次電池の劣化指標の推定が可能となる。更には、マップデータを軽減して、システムリソースの消費を抑制するとともに、マップデータ取得のための試験工数を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態の二次電池システムを示す概略構成図である。
【図２】微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶの一例を示す特性図である。
【図３】電圧Ｖtと組電池のＳＯＨとの相関関係の一例を示す特性図である。
【図４】組電池のＳＯＨの推定制御手順を示すフローチャートである。
【図５】組電池の通電中における微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶの一例を示す特性図である。
【図６】組電池の無負荷時における微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶから過電圧ＩＲを減算した特性図の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明を具体化した二次電池システムの一実施形態を説明する。
図１は本実施形態の二次電池システムを示す概略構成図である。図２は、微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶの一例を示す特性図である。図２では、微分値ｄＱ/ｄＶを縦軸とし、電池電圧Ｖを横軸として、ＳＯＨ１００％、７５％、６４％の夫々における微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶが表されている。図３は、電圧Ｖtと組電池４のＳＯＨとの相関関係の一例を示す特性図である。なお、図３では、温度毎に実線あるいは破線で結んで表示されている。
【００１６】
本実施形態の二次電池システム１は、電気自動車やプラグインハイブリッド車のように充電可能な車両に搭載されており、走行用動力源である走行モータに電力を供給している。全体として二次電池システム１は、その全体を統合制御するメインコントローラ２、及びメインコントローラ２に並列に接続された複数の二次電池モジュール３から構成されている。
【００１７】
二次電池モジュール３は、組電池４（二次電池）、サブコントローラ５及び充放電制御部６から構成されている。
組電池４は、所期の電池容量及び出力電圧を達成するために複数の単電池を組み合わせて構成されている。本実施形態の組電池４は、その正極電極板にＬｉＭｎ２Ｏ４及びＬｉＭＯ２（Ｍは、Ｃｏ,Ｎｉ,Ａｌ,Ｍｎ,Ｆｅの内、少なくとも１つを含む遷移金属元素）が含まれている。
【００１８】
組電池４には電圧センサ７、電流センサ８及び温度センサ９（温度検出部）が接続されている。電圧センサ７により組電池４の電池電圧Ｖが検出され、電流センサ８により組電池４の入出力電流Ｉが検出され、温度センサ９により組電池４の電池温度Ｔが検出され、それらの検出情報はサブコントローラ５に入力される。
サブコントローラ５は、図示しない入出力装置、制御プログラムや制御マップ等の記憶に供される記憶装置（ＲＯＭ，ＲＡＭ等）、中央処理装置（ＣＰＵ）、タイマカウンタ等から構成されている。サブコントローラ５は充放電制御部６を駆動して組電池４の充放電を制御する機能を奏し、充放電制御の際には、組電池４の劣化指標に応じて最大許容電流や最大許容電圧を調整する。なお、本実施形態においては、組電池４の劣化指標として、新品時の満充電容量に対する現状の満充電容量の比率であるＳＯＨ（State of Health）を使用する。
【００１９】
また、サブコントローラ５は、組電池４のＳＯＨを推定するために必要な微分曲線を算出する微分曲線算出部１０を備えている。本実施形態では微分曲線としてＶ-ｄＱ/ｄＶを用いている。微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶとは、組電池４の電池電圧Ｖと、組電池４の電池電圧Ｖの変化量ｄＶに対する電池容量Ｑの変化量ｄＱの割合である微分値ｄＱ/ｄＶとの関係を示すものである。
【００２０】
微分曲線算出部１０は、組電池４の充電時または放電時に適宜設定された所定時間毎に組電池４の電池容量Ｑを逐次算出すると共に、これに同期して電池電圧Ｖを取得し、組電池４の電池電圧Ｖの変化量ｄＶに対する電池容量Ｑの変化量ｄＱの割合である微分値ｄＱ/ｄＶを算出する。そして、得られた微分値ｄＱ/ｄＶと電池電圧Ｖとの関係を示す曲線として微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶを算出する。
【００２１】
組電池４の充電または放電に伴って組電池４の充電率（ＳＯＣ：State of Charge）と共に電池電圧Ｖが増加または低下し、それに応じて微分値ｄＱ/ｄＶが変化することで、例えば図２に示すように微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上には、電池電圧Ｖの所定範囲（例えば３．８５Ｖ〜４．０５Ｖ付近）においてピーク形状が現れる。なお、このピークにおける低電圧側の傾斜部が含まれる電池電圧Ｖの範囲を特定電圧区間Ｖｒとする。この特定電圧区間Ｖｒは、本発明における電池電圧Ｖの所定の領域に該当する。
【００２２】
微分曲線算出部１０は、算出した微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ及び温度センサ９により検出された電池温度Ｔ（以下、これらを実測データと称する）をメインコントローラ２に出力する。
なおサブコントローラ５は、組電池４の充放電に伴う入出力電流Ｉを適宜設定された所定時間毎に積算して組電池４のＳＯＣを算出し、その情報もメインコントローラ２に出力する。
【００２３】
一方、メインコントローラ２はサブコントローラ５と同様に、図示しない入出力装置、制御プログラムや制御マップ等の記憶に供される記憶装置（ＲＯＭ，ＲＡＭ等）、中央処理装置（ＣＰＵ）、タイマカウンタ等から構成されている。
メインコントローラ２は、入出力部１２、データ保存部１３（記憶部)、特徴点特定部１５、ＳＯＨ推定部１６（劣化指標推定部）及び充放電指令部１７を備えている。
【００２４】
特徴点特定部１５は、微分曲線算出部１０において算出した微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶから、特定電圧区間Ｖｒ内で微分値ｄＱ/ｄＶが規定値ａ（例えば６０であり、本発明の所定値に該当する）となる微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上の点を特徴点Ｐｔとする。
データ保存部１３は、入出力部１２を介して各二次電池モジュール３のサブコントローラ５から入力された実測データを記憶する。またデータ保存部１３には、試験等により、予め微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶ上の特定の特徴点Ｐtの電圧Ｖtと組電池４のＳＯＨとの相関関係を示すデータ（以下、基準データと称する）が温度域毎に記憶されている。この基準データは、例えば図３に示すように、温度域毎に、特徴点Ｐtの電圧Ｖtが増加するに伴って、ＳＯＨが低下するような関係になっている。
【００２５】
基準データの作成処理は、以下の通りであり、工場等で試験を行って実施される。
まず、本実施形態の組電池４と同一規格の組電池４の劣化試験を実施し、未使用の組電池４の充放電を繰り返して寿命限界まで段階的に劣化させる。劣化過程の各ＳＯＨにおいて、異なる複数の温度域の下で組電池４を充放電させる。
そして、微分曲線算出部１０において、充放電により得られた電池電圧Ｖ及び電池容量Ｑに基づき微分値ｄＱ/ｄＶを算出し、電池電圧Ｖと微分値ｄＱ/ｄＶとの関係を示す微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶを算出する。更に、特徴点特定部１５において微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶにおける微分値ｄＱ/ｄＶが規定値ａとなった特徴点Ｐｔの電圧Ｖｔを求める。
【００２６】
特に、本実施形態では、微分値ｄＱ/ｄＶが規定値ａに到達した時の組電池４の電圧Ｖｔ、入出力電流（電流Ｉｔ）及び内部抵抗ＲをＳＯＨ及び温度別に取得する。それから、この電圧Ｖｔ、電流Ｉｔ及び内部抵抗Ｒから推定時の無負荷電圧Ｖ0を下記式（1）より算出する。
Ｖ0＝Ｖｔ−Ｉｔ×Ｒ・・・（１）
そして、データ保存部１３は、この無負荷電圧Ｖ0と組電池４のＳＯＨとの相関関係を、温度域毎に各二次電池モジュール３の共通の基準データ（マップデータ）として予めデータ保存部１３に記憶する。
【００２７】
ＳＯＨ推定部１６は、データ保存部１３に記憶された各二次電池モジュール３の基準データを読み出して逐次実測データと比較して、それぞれの二次電池モジュール３について現在の組電池４のＳＯＨを推定する。詳しくは、実測データの電池温度Ｔに基づき温度域を特定し、その温度域に対応する各ＳＯＨの基準データの中から、実測データの特定の特徴点の位置に対して一致または最も近い特徴点を有する基準データを選択し、その基準データのＳＯＨを推定値と見なす。本実施形態における特徴点Ｐtは、電池電圧Ｖと微分値ｄＱ/ｄＶとの関係を示すグラフ上で、微分値ｄＱ/ｄＶが所定値ａである線Ｌと、測定した微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶとの交点である。
【００２８】
このときの実測データは微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶの全領域が算出されている必要はなく、微分値ｄＱ/ｄＶが所定値ａとなることが判明できれば、特徴点Ｐtの特定、延いてはＳＯＨの推定が可能である。本発明は、このような部分的な微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶを算出する場合も含むものとする。
なお、各ＳＯＨ間及び各温度域間は基準データを特定できないため、補間処理により基準データを算出してもよい。
【００２９】
充放電指令部１７は、ＳＯＨ推定部１６により推定されたＳＯＨ等に基づき、各二次電池モジュール３のサブコントローラ５に入出力部１２を介して充放電制御の指令を出力する。例えば所定値未満のＳＯＨが推定された二次電池モジュール３に対しては、充放電時の最大許容電流や最大許容電圧を制限する指令を出力する。この指令に基づくサブコントローラ５による充放電制御により、劣化の進行した組電池４の保護が図られる。
【００３０】
また充放電指令部１７は、何れかの二次電池モジュール３で寿命限界を下回るＳＯＨが推定された場合等には、運転席に設けられた表示部１８に車両点検を促すメッセージを表示する。これにより販社等で車両点検が実施されて、必要に応じて組電池４が交換される。
なお、以上の説明では、各二次電池モジュール３の組電池４全体を対象として、電池電圧Ｖ、入出力電流Ｉ及び温度Ｔの検出処理、微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶの算出処理、ＳＯＨの推定処理を実施したが、これに限るものではない。例えば、組電池４を構成する単電池毎に各処理を実施したり、或いは複数の単電池からなる単電池群毎に各処理を実施したりしてもよい。また、微分曲線算出部１０、データ保存部1３、特徴点特定部１５、ＳＯＨ推定部１６は必ずしもメインコントローラ２やサブコントローラ５に存在する必要は無く、外部ＰＣのソフトウェアなどでこれらの処理を行ってもよい。
【００３１】
次に、図４を用いて、メインコントローラ２において実行される組電池４のＳＯＨの推定方法について詳細に説明する。
図４は、組電池４のＳＯＨの推定制御手順を示すフローチャートである。
本実施形態では、組電池４の充電時に、各組電池４についてＳＯＨの推定を行う。なお、この図４に示すＳＯＨの推定制御は、組電池４の電圧が特定電圧区間未満の状態から充電する際に可能である。
【００３２】
始めに、ステップＳ１０では、充放電制御部６により組電池４の充電を開始させる。そして、ステップＳ２０に進む。
ステップＳ２０では、微分曲線算出部１０から現状の微分値ｄＱ/ｄＶを入力し、当該微分値ｄＱ/ｄＶが規定値ａ以上であるか否かを判別する。なお、本制御は、微分値ｄＱ/ｄＶが規定値ａ未満の状態から開始されるので、本ステップでは、微分値ｄＱ/ｄＶに到達したか否かを判別することになる。微分値ｄＱ/ｄＶが規定値ａ以上である場合には、ステップＳ３０に進む。微分値ｄＱ/ｄＶが規定値ａ未満である場合には、ステップＳ２０を繰り返す。
【００３３】
ステップＳ３０では、各センサ７、８、９により電池電圧Ｖ、入出力電流Ｉ、温度Ｔを検出する。即ち、本ステップでは、微分値ｄＱ/ｄＶが規定値ａに達した時点での電圧Ｖｔ、電流Ｉｔ、温度Ｔを取得する。そして、ステップＳ４０に進む。
ステップＳ４０では、組電池４の充電を停止させる。そして、ステップＳ５０に進む。
ステップＳ５０では、ステップＳ４０において充電を停止してからの経過時間が所定時間ｔ1(例えば１０sec)以上経過したか否かを判別する。なお、この所定時間ｔ1は、本発明の所定時間に該当する。
充電を停止してからの経過時間が所定時間ｔ1以上である場合には、ステップＳ６０に進む。充電を停止してからの経過時間が所定時間ｔ1未満である場合には、ステップＳ５０を繰り返す。
【００３４】
ステップＳ６０では、電圧センサ７により組電池の電圧値Ｖｂを検出する。そして、ステップＳ７０に進む。
ステップＳ７０では、組電池４の内部抵抗値Ｒを演算する。下記式（２）に示すように、
内部抵抗値Ｒは、ステップＳ３０で検出した電圧ＶｔとステップＳ６０で検出した電圧値Ｖｂとの差ΔＶ（＝Ｖｔ−Ｖｂ）を、ステップＳ３０で検出した電流Ｉｔで徐算して求めた値である。
【００３５】
Ｒ＝ΔＶ/Ｉｔ・・・（２）
そして、ステップＳ８０に進む。
ステップＳ８０では、組電池４の過電圧ＩＲを演算する。詳しくは、ステップＳ３０で検出した電流ＩｔとステップＳ７０で演算した内部抵抗Ｒを乗算する。そして、ステップＳ９０に進む。
【００３６】
ステップＳ９０では、無負荷電圧Ｖ0を演算する。詳しくは、ステップＳ３０で検出した電圧ＶｔからステップＳ８０で演算した過電圧ＩＲを減算して、無負荷電圧Ｖ0を求める。そして、ステップＳ１００に進む。
ステップＳ１００では、ステップＳ９０で演算した無負荷電圧Ｖ0と、ステップＳ３０で検出した温度Ｔから、データ保存部１３に記憶されている無負荷電圧Ｖ0と組電池４のＳＯＨとの相関関係とを示すマップを用いて、組電池４のＳＯＨを求める。そして、ステップＳ１１０に進む。
【００３７】
ステップＳ１１０では、充電を再開する。そして、本ルーチンを終了する。
以上のように、本実施形態では、微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶの特徴点Ｐtとして、微分値ｄＱ/ｄＶが規定値ａであるときとし、この規定値ａであるときの電圧Ｖｔに基づいてＳＯＨを推定するので、ＳＯＨと強い相関性のある電圧Ｖｔとの関係を利用してＳＯＨを精度良く推定することができる。
【００３８】
しかしながら、図５に示すように、微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶは、組電池４に流れる充電電流値によって、ピーク位置が変化する。詳しくは、組電池４に流れる充電電流値が増加することで、組電池４の内部抵抗により電圧が上昇し、よって微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶが高電圧側（図５中の右側）にピーク値が移動する。したがって、充電中にＳＯＨを推定すると、充電電流値によって誤差が生じる可能性がある。
【００３９】
そこで、本実施形態では、無負荷状態での特徴点の電圧値に基づいて、組電池のＳＯＨを推定することとした。図６は、低電力あるいは大電流時において過電圧ＩＲを減算して、無負荷状態と見做した場合での微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶの一例を示している。図６に示すように、無負荷状態では、微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶは、低電力あるいは大電流時において、微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶが略一致したものとなる。
【００４０】
したがって、本実施形態では、組電池４のＳＯＨを推定する際に、組電池４の充電による影響、詳しくは、組電池４の内部抵抗（Ｒ）と電流値（Ｉｔ）とによる電圧値（Ｖｔ）への影響を排除して、組電池４のＳＯＨを精度よく推定することができる。
また、無負荷電圧Ｖ0からＳＯＨを推定するためのマップを記憶しておくことで、特徴点Ｐｔの電圧ＶｔからＳＯＨを推定するためのマップを電流値毎に容易しておく必要がなく、マップデータを軽減することができる。これにより、システムリソースの消費を抑制するとともに、特徴点Ｐｔの電圧ＶtとＳＯＨとの関係を示すマップデータ（実際には、無負荷電圧Ｖ0とＳＯＨとの関係を示すマップデータ）、即ち基準データを記憶させておくための試験工数を抑制することができる。
【００４１】
また、微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶの特徴点として、微分値ｄＱ/ｄＶが規定値ａとなる点としたので、特徴点Ｐｔを容易に特定することができるとともに、微分値ｄＱ/ｄＶが規定値ａとなった時点付近、詳しくは微分値ｄＱ/ｄＶが規定値ａとなった時点から所定時間ｔ1経過後）で組電池４のＳＯＨを推定することが可能となり、組電池４を満充電にする前にＳＯＨの推定が可能となり、ＳＯＨの推定時間を短縮することができる。
【００４２】
また、本実施形態では、電池電圧Ｖ及び入出力電流Ｉだけでなく、温度Ｔを検出して、温度毎に記憶したマップからＳＯＨの推定を行うので、広い温度範囲でＳＯＨの推定精度を向上させることができる。
以上で実施形態の説明を終えるが、本発明の態様はこの実施形態に限定されるものではない。例えば上記実施形態では、充電時にＳＯＨを推定しているが、放電時においてＳＯＨを推定してもよい。
【００４３】
また、上記実施形態では、微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶにおいて、微分値ｄＱ/ｄＶが規定値ａになった点を特徴点Ｐｔとして、その電池電圧ＶからＳＯＨを推定するが、例えば所定の電圧範囲における微分曲線Ｖ-ｄＱ/ｄＶのピーク、変曲点、傾きの最大点等のように、微分値ｄＱ/ｄＶが規定値ａになった点以外を特徴点Ｐｔとしてもよい。
また、本実施形態では、電気自動車等の車両に搭載された二次電池システム１として本発明を具体化したが、本発明は車両用に限定されるものではなく、例えば、工場や店舗等で利用される定置型の二次電池システムに具体化してもよい。
【符号の説明】
【００４４】
４  組電池（二次電池）
６  充放電制御部
９  温度センサ（温度検出部）
１０  微分曲線算出部
１３  データ保存部（記憶部）
１５  特徴点特定部
１６  ＳＯＨ推定部（劣化指標推定部）
【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】
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【図６】
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