(57)【要約】【課題】  電池の内部抵抗を精度良く推定し、組電池の温度推定の精度を向上できる組電池の温度推定方法及び装置を提供すること。【解決手段】  バッテリ６の状態とパラメータR0〜R3,C1〜C3に基づき、開放電圧算出部２１２の開放電圧ＯＣＶの算出を介して、ＳＯＣ算出部２１３でＳＯＣ推定値を算出し、内部抵抗のパラメータR0〜R3の推定値を、内部抵抗補正部２２によりＳＯＣ推定値で補正し、内部抵抗の推定値R0〜R3と、内部抵抗とバッテリ６の内部温度の関係に基づいて、電池温度算出部２３でバッテリ６の内部温度を推定した。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の単位電池で構成した組電池の温度推定方法であって、
前記組電池の内部抵抗成分に時間応答の速い反応である電荷移動と時間応答の遅い反応を考慮した内部抵抗のパラメータを有する等価回路を設定し、
前記組電池の状態を測定し、
前記組電池の状態と前記等価回路に基づき、前記等価回路のパラメータを逐次推定し、
前記組電池の状態と前記パラメータに基づき、開放電圧の算出を介して、ＳＯＣ推定値を算出し、
内部抵抗のパラメータの推定値を、ＳＯＣ推定値で補正し、
内部抵抗の推定値と、内部抵抗と組電池の内部温度の関係に基づいて、組電池の内部温度を推定した、
ことを特徴とする組電池の温度推定方法。
【請求項２】
請求項１に記載の組電池の温度推定方法において、
カルマンフィルタを設けて、フィルタ内部に前記組電池のモデルを設定し、
前記等価回路のパラメータを逐次推定は、カルマンフィルタにより、推定された端子電圧と測定された端子電圧の偏差を小さくするようにカルマンゲインを調整して行う、
ことを特徴とする組電池の温度推定方法。
【請求項３】
請求項１に記載の組電池の温度推定方法において、
適応デジタルフィルタを設けて、フィルタ内部に前記組電池のモデルを設定し、
前記等価回路のパラメータを逐次推定は、適応デジタルフィルタにより、推定された端子電圧と測定された端子電圧の偏差を小さくするように、前記組電池のモデルのパラメータを調整して行う、
ことを特徴とする組電池の温度推定方法。
【請求項４】
複数の単位電池で構成した組電池の温度推定装置であって、
前記組電池の状態を測定する電池状態測定手段と、
前記組電池の内部抵抗成分に時間応答の速い反応である電荷移動と時間応答の遅い反応を考慮した内部抵抗のパラメータを有する等価回路が設定され、前記組電池の状態と前記等価回路に基づき、前記等価回路のパラメータを逐次推定する状態量推定手段と、
前記組電池の状態と前記パラメータに基づき、開放電圧の算出を介して、開放電圧に基づくＳＯＣ推定値を算出する手段と、
内部抵抗のパラメータの推定値を、開放電圧に基づくＳＯＣ推定値で補正する手段と、
内部抵抗の推定値と、内部抵抗と組電池の内部温度の関係に基づいて、組電池の内部温度を推定する手段と、
を備えた、
ことを特徴とする組電池の温度推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の単位電池で構成した組電池の温度推定方法及び装置の技術分野に属する。
【背景技術】
【０００２】
従来では、電池の内部抵抗を演算で推定し、内部抵抗の大きさにより電池温度を推定している（例えば、特許文献１参照。）。
内部抵抗を測定しているものもある（例えば、特許文献３参照。）。
【特許文献１】特開平１１−１６２５２６号公報（第２−７頁、全図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、従来にあって、直流抵抗成分によるものでは、内部抵抗の算出誤差が大きく、ひいては内部抵抗を用いて算出されるバッテリの内部温度の算出誤差が大きくなっていた。
【０００４】
本発明は、上記問題点に着目してなされたもので、その目的とするところは、電池の内部抵抗を精度良く推定し、組電池の温度推定の精度を向上できる組電池の温度推定方法及び装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するため、本発明では、複数の単位電池で構成した組電池の温度推定方法であって、前記組電池の内部抵抗成分に時間応答の速い反応である電荷移動と時間応答の遅い反応を考慮した内部抵抗のパラメータを有する等価回路を設定し、前記組電池の状態を測定し、前記組電池の状態と前記等価回路に基づき、前記等価回路のパラメータを逐次推定し、前記組電池の状態と前記パラメータに基づき、開放電圧の算出を介して、ＳＯＣ推定値を算出し、内部抵抗のパラメータの推定値を、ＳＯＣ推定値で補正し、内部抵抗の推定値と、内部抵抗と組電池の内部温度の関係に基づいて、組電池の内部温度を推定した、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
よって、本発明にあっては、電池の内部抵抗を精度良く推定し、組電池の温度推定の精度を向上できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下、本発明の組電池の温度推定方法及び装置
残量推定方法及び装置を実現する実施の形態を、請求項１，２，４に係る発明に対応する実施例１と、請求項１，３，４に係る発明に対応する実施例２に基づいて説明する。
【実施例１】
【０００８】
まず、構成を説明する。
図１は実施例１の組電池の温度推定方法を用いたバッテリ装置の構成を示すブロック図である。
実施例１のバッテリ装置１は、バッテリコントローラ２、電圧センサ３、電流センサ４、温度センサ５、バッテリ６、負荷７を備えた構成としている。
バッテリコントローラ２は、バッテリ６の全体の容量（バッテリ容量）や、入出力可能電力、バッテリの内部温度の推定などを計算する。
電圧センサ３は、バッテリ６から出力されるバッテリ電圧を測定する。
電流センサ４は、バッテリ６から出力されるバッテリ電流を測定する。
温度センサ５は、バッテリ６のバッテリ温度を測定する。なお、温度センサ５で測定されるバッテリ温度は、バッテリ６の単位電池セルの外部で構成物の一部もしくは単位電池セルを収容した構成物の内部空気を測定するものであり、単位電池セルの内部温度を測定するものではない。単位電池セルは、ラミネートパックやブロック化されており、且つ複数で構成されるため、直接内部を測定することは、困難である。
バッテリ６は、単位電池セルを複数接続して組電池としたものであり、以下本明細書では、バッテリ６として説明する。実施例１では、リチウムイオン電池を例とする。
なお、ＳＯＣ（State of charge、以下ＳＯＣと省略する）はバッテリ容量(%)である。
【０００９】
次に、バッテリコントローラ２に設けられるバッテリ内部温度の推定に関する制御ブロック構成を説明する。
図２に示すのは、実施例１の組電池の温度推定方法を用いたバッテリ装置のバッテリ内部温度の推定に関する制御ブロック図である。
バッテリコントローラ２は、電池状態量推定部２１、内部抵抗補正部２２、電池温度算出部２３を備えている。
電池状態量推定部２１は、バッテリ電圧、バッテリ電流、バッテリ温度から、現在制御を用いて、逐次バッテリ６の内部抵抗、ＳＯＣを算出する。詳細は後述する。
内部抵抗補正部２２は、バッテリ６の内部抵抗はＳＯＣの値によって変化するため、ＳＯＣにより、推定算出されたバッテリ６の内部抵抗を補正する。
【００１０】
図３は実施例１において、内部抵抗補正部２２が具備するテーブルデータの説明図である。
内部抵抗補正部２２は、ＳＯＣと補正係数の関係を図３に示すように予め実験等で求めておき、テーブルデータとして備えるようにし、これを参照して補正係数を算出し、推定算出された内部抵抗を補正する。
また、内部抵抗を推定した際のバッテリ電流と補正係数の関係も予め実験等で求めておき、テーブルデータとして備えるようにし、これを参照して補正係数を算出し、推定算出された内部抵抗を補正する。
電池温度算出部２３は、補正されたバッテリ６の内部抵抗からアレニウスプロットによりバッテリ６の内部温度を算出する。
図４は実施例１において、電池温度算出部２３が具備するテーブルデータの説明図である。
電池温度算出部２３は、補正後の内部抵抗の値とバッテリ６の内部温度を図４に示すように予め実験等で求めておき、テーブルデータとして備えるようにし、これを参照してバッテリ６の内部温度を算出する。
【００１１】
次に電池状態量推定部２１の詳細について説明する。
図５は電池状態量推定部２１のブロック構成を示す説明図である。
実施例１の電池状態量推定部２１は、状態量推定部２１１、開放電圧算出部２１２、ＳＯＣ算出部２１３、ＳＯＣ温度補正部２１４を備えている。
状態量推定部２１１は、カルマンフィルタであり、バッテリ演算部２１１ａ、バッテリモデル２１１ｂ、カルマンゲイン部２１１ｃ、減算器２１１ｄを備え、電池モデルのパラメータを推定演算し、出力する。
カルマンフィルタでは、自己のパラメータを自己で調整する。
バッテリ演算部２１１ａは、この制御系への入力となる測定されるバッテリ電流（状態量推定部２１１の内部ではi(k)とする）を入力とし、測定されるバッテリ電圧（状態量推定部２１１の内部ではV(k)とする）を出力するように、カルマンフィルタに設定される演算部分である。このバッテリ演算部２１１ａは実値を扱うものとして設定されたものである。
【００１２】
バッテリモデル２１１ｂは、バッテリ６のモデルとなる等価回路であり、カルマンゲイン部２１１ｃによる修正出力でカルマンゲインを調整し、電圧モデル推定値V＾(k)を出力する（V^は、Vの推定値を表し、実際はVの上に＾がある表記になる）。さらに、等価回路のパラメータを状態量推定部２１１の出力として出力する。例えば抵抗値R0〜R3、コンデンサ容量C1〜C3である。なお、抵抗値R0〜R3は、説明上、抵抗を示す符号と、抵抗値を示す記号の両方で用いる。
カルマンゲイン部２１１ｃは、減算器２１１ｄで演算される偏差に応じて、カルマンゲインを調整してOCV推定を行う。
減算器２１１ｄは、バッテリ演算部２１１ａの出力、つまり測定されるバッテリ電圧V(k)と、電圧モデル推定値V＾(k)の偏差を演算する。
【００１３】
開放電圧算出部２１２は、状態量推定部２１１で算出されたパラメータを用いて開放電圧ＯＣＶを算出する。
ＳＯＣ算出部２１３は、算出された開放電圧ＯＣＶからＳＯＣを算出する。
図６はＳＯＣ算出部２１３が具備するテーブルデータの説明図である。
ＳＯＣ算出部２１３は、開放電圧ＯＣＶとＳＯＣの関係を図６に示すように予め実験等に求めておき、テーブルデータとして備えるようにし、これを参照して、ＳＯＣを算出する。
ＳＯＣ温度補正部２１４は、温度センサ５で測定されたバッテリ温度によりＳＯＣを補正する。補正値は予め実験等で求めておくものとする。
【００１４】
図７は実施例１のバッテリモデルの等価回路構成を示す図である。
バッテリモデル２１１ｂの等価回路は、図７に示すように、開放電圧ＯＣＶ、抵抗R0,R1,R2,R3、コンデンサ容量C1,C2,C3を備えている。
そして、開放電圧ＯＣＶ、抵抗R0、抵抗R1とコンデンサ容量C1の並行接続部分、抵抗R2とコンデンサ容量C2の並行接続部分、抵抗R3とコンデンサ容量C3の並行接続部分を直列接続した構成にする。
ここで、抵抗R0は、バッテリ６における電解液の抵抗として設けたものである。抵抗R1,C1はバッテリ６における電荷移動抵抗として設けたものである。抵抗R0,R1、コンデンサC1は時間応答が速い反応の部分となる。
また、抵抗R2,R3、コンデンサC2,C3は、拡散抵抗等を考慮したもので、時間応答が遅い反応の部分である。
【００１５】
作用を説明する。
[バッテリの内部温度推定処理]
図８に示すのは、実施例１の組電池の温度推定処理の流れを示すフローチャートで、バッテリコントローラ２で実行される。以下各ステップについて説明する。
【００１６】
ステップＳ１では、バッテリコントローラ２が、電圧センサ３、電流センサ４、温度センサ５により測定されたバッテリ電圧、バッテリ電流、バッテリ温度を入力する。
【００１７】
ステップＳ２では、電池状態量推定部２１の状態量推定部２１１が、抵抗値R0〜R3、コンデンサ容量C1〜C3をカルマンフィルタによって推定する。
【００１８】
ステップＳ３では、電池状態量推定部２１の開放電圧算出部２１２が、算出さえたパラメータとバッテリ電圧、バッテリ電流から開放電圧ＯＣＶを算出する。
【００１９】
ステップＳ４では、電池状態量推定部２１のＳＯＣ算出部２１３が、ＯＣＶとＳＯＣの関係に基づいて、ＳＯＣを算出する。
【００２０】
ステップＳ５では、電池状態量推定部２１のＳＯＣ温度補正部２１４が、バッテリ温度に基づいて、ＳＯＣを補正する。
【００２１】
ステップＳ６では、内部抵抗補正部２２が、ＳＯＣの値、バッテリ電流に基づいて、内部抵抗の抵抗値R0〜R3を補正する。
【００２２】
ステップＳ７では、電池温度算出部２３が、補正された内部抵抗値R0〜R3に基づいて、バッテリ６の内部温度を算出推定する。
【００２３】
[バッテリの内部温度の推定精度向上作用]
例えば、バッテリ６が車両の駆動に用いられるリチウムイオン電池である場合、車両の使用環境は、その仕向地の気候や季節などによって幅広い温度環境で使用されるのに対して、リチウムイオン電池の最適な機能発揮の温度範囲はこれに比較して狭いものとなる。そのため、バッテリ６を良好に使用するには、内部温度を正確に推定することが求められる。また、冷却装置を設ける場合には、冷却装置の駆動にも電力が必要なため、効率的な運転のためにもバッテリ６の内部温度を正確に推定することが求められる。
実施例１では、以下に示すようにして、バッテリ６の内部温度を精度よく推定する。
なお、以下に説明するバッテリの内部温度の推定に用いられるバッテリ電圧、バッテリ電流、バッテリ温度は、ステップＳ１の処理として、バッテリコントローラ２がセンサ値を入力しておく。
【００２４】
（等価回路のパラメータ推定）
状態量推定部２１１では、バッテリモデル２１１ｂで図７に示す等価回路を設けていることにため、バッテリ６の過渡的な部分を含め、より実際の状態に近いモデルで演算がされる。特に、電荷移動抵抗となる部分と時間応答が遅い部分が別に設定されることが、バッテリ６の内部温度の推定精度を向上させる。
そして、状態量推定部２１１では、実値のものとして設定されるバッテリ演算部２１１ａの出力として測定されるバッテリ電圧V(k)と、電圧モデル推定値V＾(k)の偏差が小さくなるように、カルマンゲイン部２１１ｃがカルマンフィルタのカルマンゲインを調整する。これは、演算中で逐次、変更されるため、逐次状態推定となり、バッテリモデル２１１ｂのパラメータは、実際の状態を非常によく捉えたものとなる。
なお、この処理はステップＳ２の処理として行われる。
【００２５】
（開放電圧算出）
次に、ＳＯＣを算出するために、開放電圧ＯＣＶを開放電圧算出部２１２のステップＳ３の処理で算出する。
測定されたバッテリ電圧、バッテリ電流と、バッテリモデル２１１ｂのパラメータR0〜R3,C1〜C3により、図７の構成から容易に開放電圧ＯＣＶは算出される。
【００２６】
（ＳＯＣ算出）
次に、開放電圧ＯＣＶからＳＯＣを算出する。ＳＯＣの算出は、ＳＯＣ算出部２１３のステップＳ４の処理で算出する。
開放電圧ＯＣＶとＳＯＣには、図６に示すような関係がある。この関係を予めテーブルデータ化し、ＳＯＣを算出する。
【００２７】
（ＳＯＣ補正）
次に、ＳＯＣをバッテリ温度により補正する。バッテリ温度は、バッテリ６の内部温度ではないが、周囲環境を実際に測定した温度であるので、これによりＳＯＣを補正することにより、ある一定の温度の時のSOC値にすることで、バッテリ６の内部温度の精度向上に寄与させる。この処理はＳＯＣ温度補正部２１４のステップＳ５の処理で行われる。
【００２８】
（内部抵抗補正）
次にＳＯＣにより、推定された内部抵抗R0〜R3を補正する。この処理は、内部抵抗補正部２２のステップＳ６の処理で行われる。バッテリ６の内部抵抗は、ＳＯＣの値により変化する。内部抵抗の値を直接測定できないのは、バッテリ６の充放電によりＳＯＣの値が変化し、これにより内部抵抗の値も変化することが一因である。そのため、実施例１では、ＳＯＣの値により推定した内部抵抗R0〜R3の値を補正する。補正は、図３に示すＳＯＣと補正係数の関係を予め求めてテーブルデータ化し、これを参照して補正係数を決定する。
【００２９】
また、パラメータを求めた際のバッテリ電流に対しても補正係数を設定し、この関係も予め求めてテーブルデータ化し、これを参照して補正係数を決定する。
そして、以下の式により補正する。
【００３０】
（数式１）
【００３１】
補正後内部抵抗＝SOC補正係数×電流補正係数×内部抵抗
【００３２】
これにより、バッテリ６の内部抵抗の推定精度を向上させる。
【００３３】
（バッテリの内部温度算出）
内部抵抗を補正したならば、バッテリ６の内部温度を推定する。この処理は、電池温度算出部２３のステップＳ７の処理で行う。
バッテリ６の内部抵抗は、内部温度に比例する関係にあるため、図４に示すようにアレニウス則に従ったアレニウスプロットにより予めテーブルデータを生成し、これを参照してバッテリ６の内部温度を推定する。
このように実施例１では、カルマンフィルタによる逐次推定により、バッテリ６の内部抵抗の推定精度を向上させ、これによりバッテリ６の内部温度の推定精度を向上させる。
【００３４】
実施例１の作用を明確化するために、説明を加える。
図９はバッテリの等価回路例を示す説明図である。
内部抵抗からバッテリ６の内部温度を推定するには、図９に示すような等価回路を設定することが考えられる。そして、決められた電流範囲で電流と電圧をいくつか測定し、傾きを求めて内部抵抗とし、内部抵抗から内部温度を推定することが考えられる。
【００３５】
しかし、図９に示す等価回路では、内部温度への寄与度の高い抵抗部分と、時間応答の遅れに影響する内部温度への寄与度の低い抵抗部分を分けることが考慮されないため、内部抵抗の誤差が大きくなる。そして、これにより内部温度の推定誤差が大きくなる。すると、余裕を大きくして運転しなければならず、効率的な運転を行えないものになってしまう。
実施例１では、内部抵抗を精度よく、且つ逐次推定できるため、内部温度の推定精度が高くなる点が有利である。
【００３６】
効果を説明する。実施例１の組電池の温度推定方法にあっては、下記に列挙する効果を得ることができる。
【００３７】
(1)複数の単位電池で構成したバッテリ６の温度推定方法であって、バッテリ６の内部抵抗成分に時間応答の速い反応である電荷移動を考慮した内部抵抗R0,R1及びコンデンサ容量C1と時間応答の遅い反応を考慮した内部抵抗R2,R3及びコンデンサ容量C2,C3のパラメータを有するバッテリモデル２１１ｂを設定し、バッテリ６の状態を電圧センサ３、電流センサ４で測定し、バッテリ６のバッテリ温度、バッテリ電流とバッテリモデル２１１ｂに基づき、バッテリモデル２１１ｂのパラメータR0〜R3,C1〜C3を逐次推定し、バッテリ６の状態とパラメータR0〜R3,C1〜C3に基づき、開放電圧算出部２１２の開放電圧ＯＣＶの算出を介して、ＳＯＣ算出部２１３でＳＯＣ推定値を算出し、内部抵抗のパラメータR0〜R3の推定値を、内部抵抗補正部２２によりＳＯＣ推定値で補正し、内部抵抗の推定値R0〜R3と、内部抵抗とバッテリ６の内部温度の関係に基づいて、電池温度算出部２３でバッテリ６の内部温度を推定したため、電池の内部抵抗を精度良く推定し、組電池の温度推定の精度を向上できる。
【００３８】
(2)上記(1)において、状態量推定部２１１はカルマンフィルタを設けて、フィルタ内部にバッテリ６のバッテリモデル２１１ｂを設定し、バッテリモデル２１１ｂのパラメータを逐次推定は、カルマンフィルタにより、推定された端子電圧と測定された端子電圧の偏差を小さくするようにカルマンゲインを調整して行うため、カルマンフィルタによる逐次パラメータ推定により、精度よく、逐次、内部抵抗を推定し、これにより、組電池の温度推定の精度を向上できる。
【００３９】
(4)複数の単位電池で構成したバッテリ６の温度推定装置であって、バッテリ６の状態を測定する電圧センサ３及び電流センサ４と、バッテリ６の内部抵抗成分に時間応答の速い反応である電荷移動を考慮した内部抵抗R0,R1及びコンデンサ容量C1と、時間応答の遅い反応を考慮した内部抵抗R2,R3及びコンデンサ容量C2,C3のパラメータを有するバッテリモデル２１１ｂが設定され、バッテリ６の状態とバッテリモデル２１１ｂに基づき、バッテリモデル２１１ｂのパラメータを逐次推定する状態量推定部２１１、バッテリ６の状態とパラメータR0〜R3,C1〜C3に基づき、開放電圧算出部２１２での開放電圧ＯＣＶの算出を介して、開放電圧ＯＣＶに基づくＳＯＣ推定値を算出するＳＯＣ算出部２１３と、内部抵抗のパラメータR0〜R3の推定値を、開放電圧ＯＣＶに基づくＳＯＣ推定値で補正する内部抵抗補正部２２と、内部抵抗R0〜R3の推定値と、内部抵抗とバッテリ６の内部温度の関係に基づいて、バッテリ６の内部温度を推定する電池温度算出部２３を備えたため、電池の内部抵抗を精度良く推定し、組電池の温度推定の精度を向上できる。
【実施例２】
【００４０】
実施例２は、状態量推定部に適応デジタルフィルタを用いた例である。
構成を説明する。
図１０は実施例２における状態量推定部のブロック構成を示す説明図である。
実施例２の電池状態推定部８は、適応デジタルフィルタであり、バッテリ演算部８１、バッテリモデル８２、適応機構８３、減算器８４を備えている。そして、内部のパラメータを自己修正するフィルタである。
バッテリ演算部８１は、この制御系への入力となる測定されるバッテリ電流（電池状態推定部８の内部ではi(k)とする）を入力とし、測定されるバッテリ電圧（電池状態推定部８の内部ではV(k)とする）を出力するように、適応デジタルフィルタに設定される演算部分である。このバッテリ演算部８１は実値を扱うものとして設定されたものである。
【００４１】
バッテリモデル８２は、バッテリ６のモデルとなる等価回路であり、適応機構８３による修正出力で等価回路のパラメータを調整し、電圧モデル推定値V＾(k)を出力する。さらに、等価回路のパラメータを電池状態推定部８の出力として出力する。例えば抵抗値R0〜R3、コンデンサ容量C1〜C3である。
適応機構８３は、減算器８４で演算される偏差に応じて、バッテリモデル８２の演算内容を修正する出力を行う。
減算器８４は、バッテリ演算部８１の出力、つまり測定されるバッテリ電圧V(k)と、電圧モデル推定値V＾(k)の偏差を演算する。
その他構成は実施例１と同様であるので、説明を省略する。
【００４２】
作用を説明する。
[等価回路のパラメータを推定する作用]
実施例２の電池状態推定部８では、実値のものとして設定されるバッテリ演算部８１の出力として測定されるバッテリ電圧V(k)と、電圧モデル推定値V＾(k)の偏差が小さくなるように、適応機構８３がバッテリモデル８２のパラメータを変更する。これは、演算中で逐次、変更されるため、逐次状態推定となり、バッテリモデル８２のパラメータは、実際の劣化状態を非常によく捉えたものとなる。
このように電池状態の推定は、適応デジタルフィルタで行うようにしてもよい。実施例２では、適応デジタルフィルタによるパラメータ同定により、精度よくバッテリ６の内部抵抗を推定し、バッテリ６の内部温度の推定精度を向上する。
【００４３】
効果を説明する。実施例２の組電池の温度推定方法にあっては、上記(1),(4)に加えて、以下の効果を有する。
(3)上記(1)において、電池状態推定部８は、適応デジタルフィルタを設けて、フィルタ内部にバッテリ６のバッテリモデル８２を設定し、バッテリモデル８２のパラメータを逐次推定は、適応デジタルフィルタにより、減算器８４で演算される推定された端子電圧と測定された端子電圧の偏差を、適応機構８３が小さくするように、バッテリ６のバッテリモデル８２のパラメータを調整して行うため、適応デジタルフィルタによる逐次パラメータ推定により、精度よく、逐次、内部抵抗を推定し、これにより、組電池の温度推定の精度を向上できる。
【００４４】
以上、本発明の組電池の温度推定方法を実施例１、実施例２に基づき説明してきたが、具体的な構成については、これらの実施例に限られるものではなく、特許請求の範囲の各請求項に係る発明の要旨を逸脱しない限り、設計の変更や追加等は許容される。
【００４５】
例えば実施例１では、バッテリ内部温度の推定の際に抵抗値R0〜R3を用いたが、寄与度の高い、例えばR0,R1のみを用いるようにしてもよい。これにより処理負荷を抑制する効果を得ることができる。
また、例えば実施例１における制御ブロック構成は、回路（ハード）で構成されても、プログラム（ソフト）で構成されても、また、組み合わせたものであってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】実施例１の組電池の温度推定方法を用いたバッテリ装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施例１の組電池の温度推定方法を用いたバッテリ装置のバッテリ内部温度の推定に関する制御ブロック図である。
【図３】実施例１において内部抵抗補正部が具備するテーブルデータの説明図である。
【図４】実施例１において電池温度算出部が具備するテーブルデータの説明図である。
【図５】電池状態量推定部のブロック構成を示す説明図である。
【図６】ＳＯＣ算出部が具備するテーブルデータの説明図である。
【図７】実施例１のバッテリモデルの等価回路構成を示す図である。
【図８】実施例１の組電池の温度推定処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】バッテリの等価回路例を示す説明図である。
【図１０】実施例２における状態量推定部のブロック構成を示す説明図である。
【符号の説明】
【００４７】
１    バッテリ装置
２    バッテリコントローラ
２１    電池状態量推定部
２１１    状態量推定部
２１１ａ    バッテリ演算部
２１１ｂ    バッテリモデル
２１１ｃ    カルマンゲイン部
２１１ｄ    減算器
２１２    開放電圧算出部
２１３    ＳＯＣ算出部
２１４    温度補正部
２２    内部抵抗補正部
２３    電池温度算出部
３    電圧センサ
４    電流センサ
５    温度センサ
６    バッテリ
７    負荷
８    電池状態推定部
８１    バッテリ演算部
８２    バッテリモデル
８３    適応機構
８４    減算器
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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