(57)【要約】      （修正有）【課題】電動車両に搭載された二次電池の劣化度推定精度を高めるとともに、推定された劣化度に応じて二次電池の有効活用を図る。【解決手段】電動車両１００のメインバッテリ１０の使用履歴データは、定期的に記憶部３２に蓄積される。データセンター２５０は、車載二次電池を有する複数の電動車両１００♯から受信した、二次電池に関する情報を用いて、メインバッテリ１０の経時に応じた標準的な劣化度を算出する。コントローラ３０は、所定の劣化診断タイミングにおいて、データセンター２５０から標準的な劣化度を取得し、さらに、メインバッテリ１０の使用履歴データから推定された劣化度が、標準的な劣化度よりも低いときには、メインバッテリのＳＯＣ制御範囲の上限値を上昇させる。【選択図】図１
2018029430.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電動車両であって、
動力源として搭載された二次電池と、
前記二次電池の使用履歴データを蓄積するための記憶部と、
前記電動車両の外部のデータセンターとの間で通信するための通信部と、
前記二次電池のＳＯＣを制御範囲内に維持するように前記二次電池の充放電を制御する制御装置とを備え、
前記データセンターは、車載二次電池を有する複数の車両から、前記車載二次電池に関する情報を受信するとともに、前記複数の車両からの前記情報を用いて前記二次電池の経時に対する標準的な劣化度を算出するように構成され、
前記制御装置は、所定の劣化診断タイミングにおいて、前記データセンターから前記標準的な劣化度を取得し、さらに、前記電動車両での前記使用履歴データから推定された劣化度が前記標準的な劣化度よりも低いときには、前記ＳＯＣの前記制御範囲の上限値を上昇させる、電動車両。
【請求項２】
前記制御装置は、予め定められた前記二次電池の経時に対する劣化度の変化を示す基準劣化カーブを、現時点までの前記推定された劣化度を用いて補正することによって、現時点以降の劣化度の予測を含む前記二次電池の劣化カーブを生成するように構成され、
前記データセンターは、前記複数の車両からの前記情報を用いて、前記二次電池の各使用時間での前記標準的な劣化度の集合に相当する標準劣化カーブを生成するように構成され、
前記制御装置は、さらに、前記劣化カーブにおける現時点以降の部分の劣化度が、前記標準劣化カーブの現時点以降の部分の劣化度よりも低いときに前記上限値を上昇させる、請求項１記載の電動車両。
【請求項３】
前記電動車両のユーザが指示を入力するための操作部をさらに備え、
前記制御装置は、前記ユーザによって前記上限値の上昇を許可する前記指示が前記操作部に入力されたときに限って、劣化度の比較に基づく前記上限値の上昇を実行する、請求項１または２記載の電動車両。
【請求項４】
前記電動車両のユーザに対してガイダンス情報を出力するための出力部をさらに備え、
前記制御装置は、前記二次電池の前記推定された劣化度が、前記標準的な劣化度よりも高いときには、前記電動車両における前記二次電池の劣化を抑制するためのガイダンス情報を、前記出力部から出力する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の電動車両。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は電動車両に関し、より特定的には、二次電池を搭載した電動車両に関する。
【背景技術】
【０００２】
電気自動車およびハイブリッド自動車のモータ駆動用電源として、二次電池が車載されている。二次電池は、使用に伴う経時劣化により、内部抵抗の増加や満充電容量の低下が発生することが知られている。特に、満充電容量が低下すると、走行中に回生ブレーキによって回収可能なエネルギの減少、および、二次電池の蓄積エネルギによる走行可能距離の減少が懸念される。
【０００３】
特許第５１２６００８号公報（特許文献１）には、ディーラ等の点検・修理業者に持ち込まれた車両に接続することで、車載二次電池の余寿命を判定する車両用電池診断システムが記載されている。特許文献１の車両用電池診断システムによれば、運転者の運転パターンや、車両がおかれている環境が反映された二次電池の診断情報を蓄積するとともに、蓄積された診断情報を用いて、二次電池の寿命を改善するための制御プランの提示や制御パラメータの変更を行うことが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５１２６００８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１のように蓄積された診断情報を用いて二次電池の余寿命（すなわち、劣化度）を推定する場合には、その推定精度を高めることが重要である。もし、劣化度の推定が正確でないと、寿命改善のための制御プランの提示や制御パラメータの変更を十分に行えないことにより、二次電池の劣化を十分抑制できなくなることが懸念される。あるいは反対に、過度に使用を制限することによって二次電池を有効に活用できなくなることが懸念される。
【０００６】
しかしながら、特許文献１の車両用電池診断システムでは、蓄積された情報を用いた診断について、その具体的な内容や制御処理については言及されていない。さらに、特許文献１には、劣化が進行した二次電池の車両ユーザに対する余寿命改善のための対応が記載されている一方で、劣化度が低い二次電池の車両ユーザに対してはメリットを提供することができない。
【０００７】
この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あって、本発明の目的は、電動車両に搭載された二次電池の劣化度の推定精度を高めるとともに、推定された劣化度に応じて二次電池の有効活用を図ることである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明のある局面では、電動車両は、動力源として搭載された二次電池と、記憶部と、通信部と、制御装置とを備える。記憶部は、二次電池の使用履歴データを蓄積するように構成される。通信部は、電動車両の外部のデータセンターとの間で通信するように構成される。制御装置は、二次電池のＳＯＣを制御範囲内に維持するように二次電池の充放電を制御するように構成される。データセンターは、車載二次電池を有する複数の車両から、車載二次電池に関する情報を受信するとともに、複数の車両からの情報を用いて二次電池の経時に対する標準的な劣化度を算出するように構成される。制御装置は、所定の劣化診断タイミングにおいて、データセンターから標準的な劣化度を取得し、さらに、電動車両での使用履歴データに基づいて推定された劣化度が標準的な劣化度よりも低いときには、ＳＯＣの制御範囲の上限値を上昇させる。
【０００９】
上記電動車両によれば、複数の車両での二次電池に関する実際の情報を用いて、自車電池の劣化度が標準よりも低いか否かを高精度に推定するとともに、劣化度が標準よりも低いと推定された二次電池について、余裕分を活用してＳＯＣ使用範囲を拡大すること有効活用を図ることができる。
【００１０】
ある実施例では、制御装置は、予め定められた基準劣化カーブを、現時点までの推定された劣化度を用いて補正することによって、現時点以降の劣化度の予測を含む二次電池の劣化カーブを生成するように構成される。基準劣化カーブは、二次電池の経時に対する劣化度の変化を示す。データセンターは、複数の車両からの情報を用いて、二次電池の各使用時間での標準的な劣化度の集合に相当する標準劣化カーブを生成するように構成される。制御装置は、さらに、劣化カーブにおける現時点以降の部分の劣化度が、標準劣化カーブの現時点以降の部分の劣化度よりも低いときに上限値を上昇させる。
【００１１】
このような構成とすることにより、現時点以降での劣化度の予測を盛り込んで自車電池の劣化度を標準的な劣化度とを比較することにより、上限ＳＯＣの上昇を許可してよいか否かを、さらに高精度に判定することができる。
【００１２】
さらに、別のある実施例では、電動車両は、操作部をさらに備える。操作部は、電動車両のユーザが指示を入力するように構成される。制御装置は、ユーザによって上限値の上昇を許可する指示が操作部に入力されたときに限って、劣化度の比較に基づく上限値の上昇を実行する。
【００１３】
このような構成とすることにより、二次電池の劣化度が標準的な劣化度より低い場合には、二次電池の有効活用と、二次電池の劣化からの保護とのどちらを優先するかをユーザが選択することができるので、ユーザ利便性が向上する。
【００１４】
あるいは、さらに別の実施例では、電動車両は、出力部をさらに備える。出力部は、電動車両のユーザに対してガイダンス情報を出力するように構成される。制御装置は、二次電池の推定された劣化度が、標準的な劣化度よりも高いときには、電動車両における二次電池の劣化を抑制するためのガイダンス情報を、出力部から出力する。
【００１５】
このような構成とすることにより、二次電池の劣化度が標準的な劣化度よりも高いときには、二次電池の劣化を抑制するためのガイダンス情報をユーザに出力することができるので、ユーザの利便性を高めることができる。
【発明の効果】
【００１６】
この発明によれば、電動車両に搭載された二次電池の劣化度の推定精度を高めるとともに、推定された劣化度に応じて二次電池の有効活用を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施の形態に従う電動車両の構成例を示すブロック図である。
【図２】電動車両の電池使用履歴データの蓄積処理を説明するためのフローチャートである。
【図３】電動車両における二次電池の劣化診断のための制御処理を説明するフローチャートである。
【図４】電池使用履歴データによる電池温度およびＳＯＣの散布図である。
【図５】図４の散布図から得られたあるＳＯＣ範囲での電池温度のヒストグラムである。
【図６】二次電池の使用領域の定義例を説明する図表である。
【図７】劣化カーブの推定例を説明する概念的なグラフである。
【図８】自車の劣化カーブと基準劣化カーブとの比較処理の一例を説明する概念的なグラフである。
【図９】本実施の形態に従う電動車両における二次電池の劣化診断結果に基づくＳＯＣ制御を説明する概念図である。
【図１０】電動車両における二次電池の劣化診断の変形例を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、以下では、図中の同一または相当部分には同一符号を付して、その説明は原則的に繰返さないものとする。
【００１９】
図１は、本発明の実施の形態に従う電動車両の構成例を示すブロック図である。
図１を参照して、車載用の二次電池であるメインバッテリ１０は、電動車両１００に搭載される。電動車両１００は、例えば、メインバッテリ１０を車両駆動電源（すなわち、動力源）とするハイブリッド自動車あるいは電気自動車によって構成される。ハイブリッド自動車は、車両を走行させるための動力源として、バッテリのほかに図示しない燃料電池やエンジン等を備える車両である。電気自動車は、車両の動力源としてバッテリだけを備える車両である。
【００２０】
電動車両１００は、メインバッテリ１０と、昇圧コンバータ２２と、インバータ２３と、モータジェネレータ２５と、伝達ギヤ２６と、駆動輪２７と、コントローラ３０とを有する。
【００２１】
メインバッテリ１０は、複数の電池モジュール１１を含む組電池（バッテリパック）２０によって構成される。各電池モジュール１１は、リチウムイオン二次電池に代表される、再充電可能な二次電池セルを含んで構成される。
【００２２】
バッテリパック２０には、さらに、電流センサ１５、温度センサ１６、電圧センサ１７および、電池監視ユニット１８が配置される。電池監視ユニット１８は、例えば、電子制御ユニット（ＥＣＵ）によって構成される。以下では、電池監視ユニット１８を監視ＥＣＵ１８とも称する。
【００２３】
電流センサ１５は、メインバッテリ１０の入出力電流ＩＢ（以下、電池電流ＩＢとも称する）を検出する。以下では、電池電流ＩＢに関して、放電電流を正の値とし、充電電流を負の値として表すこととする。
【００２４】
温度センサ１６は、メインバッテリ１０の温度（以下、電池温度ＴＢとも称する）を検出する。なお、温度センサ１６は、複数個配置してもよい。この場合には、複数の温度センサ１６による検出温度の加重平均値、最高値または最低値を電池温度ＴＢとして用いたり、特定の温度センサ１６による検出温度を電池温度ＴＢとして用いたりすることができる。電圧センサ１７は、メインバッテリ１０の出力電圧（以下、電池電圧ＶＢとも称する）を検出する。
【００２５】
監視ＥＣＵ１８は、電流センサ１５、温度センサ１６および、電圧センサ１７の検出値を受ける。監視ＥＣＵ１８は、電池電圧ＶＢ、電池電流ＩＢおよび電池温度ＴＢをコントローラ３０へ出力する。あるいは、監視ＥＣＵ１８は、内蔵されたメモリ（図示せず）に、電池電圧ＶＢ、電池電流ＩＢおよび電池温度ＴＢのデータを記憶することも可能である。
【００２６】
さらに、監視ＥＣＵ１８は、電池電圧ＶＢ、電池電流ＩＢおよび電池温度ＴＢの少なくとも一部を用いて、メインバッテリ１０の充電状態（ＳＯＣ：State  Of  Charge）を算出する機能を有する。ＳＯＣは、メインバッテリ１０の満充電容量に対する、現在の蓄電量を百分率を示したものである。なお、ＳＯＣの算出機能は、後述するコントローラ３０に持たせることも可能である。
【００２７】
メインバッテリ１０は、システムメインリレー２１ａ，２１ｂを経由して昇圧コンバータ２２に接続される。昇圧コンバータ２２は、メインバッテリ１０の出力電圧を昇圧する。昇圧コンバータ２２は、インバータ２３と接続されており、インバータ２３は、昇圧コンバータ２２からの直流電力を交流電力に変換する。
【００２８】
モータジェネレータ（三相交流モータ）２５は、インバータ２３からの交流電力を受けることにより、車両を走行させるための運動エネルギを生成する。モータジェネレータ２５によって生成された運動エネルギは、駆動輪２７に伝達される。一方で、車両を減速させるときや、車両を停止させるとき、モータジェネレータ２５は、車両の制動時に発生する運動エネルギを電気エネルギに変換する。モータジェネレータ２５で生成された交流電力は、インバータ２３によって直流電力に変換される。昇圧コンバータ２２は、インバータ２３の出力電圧を降圧してからメインバッテリ１０に供給する。これにより、回生電力をメインバッテリ１０に蓄えることができる。このように、モータジェネレータ２５は、メインバッテリ１０との間での電力の授受（すなわち、メインバッテリ１０の充放電）を伴って、車両の駆動力または制動力を発生するように構成される。
【００２９】
なお、昇圧コンバータ２２は、省略することができる。また、モータジェネレータ２５として直流モータを用いるときには、インバータ２３を省略することができる。
【００３０】
なお、エンジン（図示せず）が動力源としてさらに搭載されたハイブリッド自動車によって、電動車両１００が構成される場合には、モータジェネレータ２５の出力に加えて、エンジンの出力を車両走行のための駆動力に用いることができる。あるいは、エンジン出力によって発電するモータジェネレータ（図示せず）をさらに搭載して、エンジン出力によってメインバッテリ１０の充電電力を発生されることも可能である。
【００３１】
コントローラ３０は、例えば電子制御ユニット（ＥＣＵ）によって構成されて、制御部３１および記憶部３２を有する。記憶部３２には、制御部３１を動作させるためのプログラムや各種データが記憶される。なお、記憶部３２については、制御部３１によるデータの読出および書込を可能として、コントローラ３０の外部に設けることも可能である。
【００３２】
コントローラ３０は、システムメインリレー２１ａ，２１ｂ、昇圧コンバータ２２およびインバータ２３の動作を制御する。コントローラ３０は、イグニッションスイッチ（図示せず）がオフからオンに切り替わると、システムメインリレー２１ａ，２１ｂをオフからオンに切り替えたり、昇圧コンバータ２２およびインバータ２３を動作させたりする。また、コントローラ３０は、イグニッションスイッチがオンからオフに切り替わると、システムメインリレー２１ａ，２１ｂをオンからオフに切り替えたり、昇圧コンバータ２２やインバータ２３の動作を停止させたりする。
【００３３】
さらに、電動車両１００は、通信部６０と、操作部７０と、出力部８０とを備える。
操作部７０は、電動車両１００のユーザが各種の動作指令を入力するための、操作スイッチを含む。操作部７０は、プッシュスイッチ等のハード機構や、ソフトウェアによってタッチパネル上に形成されるタッチスイッチによって構成することができる。操作部７０に入力されたユーザ指示は、コントローラ３０へ入力される。
【００３４】
出力部８０は、コントローラ３０からの制御指令に応じて、電動車両１００のユーザに対して、視覚的および／または聴覚的なメッセージを出力するように構成される。例えば出力部８０は、スピーカや液晶パネル等の表示装置によって構成することができる。なお、タッチパネルを用いて、操作部７０および出力部８０を一体的な機器として構成することも可能である。
【００３５】
通信部６０は、電動車両１００の外部との間で通信経路２１０を形成して、無線通信を実行する機能を有する。例えば、通信部６０は、車載された無線通信モジュールによって構成することができる。
【００３６】
電動車両１００は、通信部６０による通信経路２１０を経由して広域通信網２４０（代表的にはインターネット）に接続することにより、データセンター２５０との間で双方向のデータ通信が可能である。
【００３７】
データセンター２５０は、広域通信網２４０を経由して、複数の電動車両１００♯との間でも、双方向のデータ通信が可能である。複数の電動車両１００♯の各々は、車載二次電池を有しており、後述するように、電動車両１００（メインバッテリ１０）に対する二次電池の劣化度比較の対象とされる。たとえば、電動車両１００♯は、電動車両１００と同一型式であり、かつ、電動車両１００のメインバッテリ１０と同一仕様（スペック）の二次電池が搭載されている車両を対象として規定することができる。また、以下では、電動車両１００（自車）との区別のために、電動車両１００♯を単に「他車」とも称する。また、電動車両１００に搭載されたメインバッテリ１０を単に「自車電池」とも称し、電動車両１００♯に搭載された二次電池（メインバッテリ）を単に「他車電池」とも称する。
【００３８】
さらに、電動車両１００は、外部電源４０によってメインバッテリ１０を充電するための外部充電機能を具備するように構成されてもよい。この場合、電動車両１００は、充電器２８および充電リレー２９ａ，２９ｂをさらに備える。
【００３９】
外部電源４０は、車両の外部に設けられた電源であり、外部電源４０としては、例えば、商用交流電源を適用することができる。充電器２８は、外部電源４０からの電力をメインバッテリ１０の充電電力に変換する。充電器２８は、充電リレー２９ａ，２９ｂを経由して、メインバッテリ１０に接続されている。充電リレー２９ａ，２９ｂがオンであるとき、外部電源４０からの電力によってメインバッテリ１０を充電することができる。
【００４０】
外部電源４０および充電器２８は、例えば、充電ケーブル４５によって接続可能である。すなわち、充電ケーブル４５の装着時に、外部電源４０および充電器２８は電気的に接続されることにより、メインバッテリ１０を外部電源４０を用いて充電することができる。あるいは、外部電源４０および充電器２８の間で、非接触に電力が伝送されるように電動車両１００は構成されてもよい。例えば、外部電源側の送電コイル（図示せず）および車両側の受電コイル（図示せず）を経由して、電力を伝送することによって、外部電源４０によってメインバッテリ１０を充電することができる。
【００４１】
このように、外部電源４０から交流電力が供給される場合には、充電器２８は、外部電源４０からの供給電力（交流電力）を、メインバッテリ１０の充電電力（直流電力）に変換する機能を有するように構成される。あるいは、外部電源４０がメインバッテリ１０の充電電力を直接供給する場合には、充電器２８は、外部電源４０からの直流電力をメインバッテリ１０へ伝達するだけでよい。電動車両１００の外部充電の態様については特に限定されるものではない。
【００４２】
電動車両１００は、メインバッテリ１０の充放電を伴って走行する。さらに、外部充電機能を有する場合には、電動車両１００の駐車中にメインバッテリ１０が充電される。このように電動車両１００が使用されるのに伴い、メインバッテリ１０は経時的に劣化する。しかしながら、メインバッテリ１０の劣化進行は、ドライバの走行パターンやメインバッテリ１０の温度状態の履歴によって大きく変化することが知られている。
【００４３】
このため、本実施の形態に従う電動車両では、メインバッテリ１０の劣化診断を下記のように実行する。
【００４４】
図２は、電動車両の電池使用履歴データの蓄積処理を説明するためのフローチャートである。図２に示されたフローチャートに従う処理は、コントローラ３０によって実行することができる。
【００４５】
図２を参照して、コントローラ３０は、ステップＳ１００により、前回の電池使用履歴データの送信から一定時間が経過したかどうかを判定する。例えば、コントローラ３０に内蔵された図示しないタイマによって、電池使用履歴データの前回送信時からの経過時間を測定することができる。例えば、一定時間は１時間程度に設定することができる。
【００４６】
コントローラ３０は、一定時間が経過するまでの間は（Ｓ１００のＮＯ判定時）、ステップＳ１１０により、当該タイマによる計時を継続する。なお、図１に示されたように、コントローラ３０は、監視ＥＣＵ１８を経由して、メインバッテリ１０の電池電流ＩＢ、電池電圧ＶＢおよび電池温度ＴＢ、ならびに、ＳＯＣを任意のタイミングで取得することができる。
【００４７】
コントローラ３０は、一定時間が経過すると（Ｓ１００のＹＥＳ判定時）、ステップＳ１２０により、メインバッテリ１０の電池使用履歴データを、記憶部３２に蓄積する。例えば、電池使用履歴データとして、電池温度ＴＢ、ＳＯＣの現在値、および電池負荷を示す電池電流二乗値（ＩＢ2）のデータを蓄積することができる。さらに、ステップＳ１２０では、電池使用履歴データを蓄積することに応じて、タイマによるカウント値がクリアされる。
【００４８】
なお、電池使用履歴データは、一定時間経過毎の各タイミングにおける瞬時値データとすることができる。あるいは、電池温度ＴＢ、ＳＯＣ、および電池負荷等が、当該一定時間内で統計処理されたデータ（例えば、平均値）を、電池使用履歴データとして、記憶部３２に格納してもよい。この結果、コントローラ３０は、記憶部３２に格納されたメインバッテリ１０の使用開始（電池新品時）からの電池使用履歴データを用いて、自車電池の劣化診断を行うことが可能である。さらに、電池使用履歴データは、通信部６０を経由してデータセンター２５０に送信される。
【００４９】
なお、図２に示す処理は、電動車両の走行時（イグニッションスイッチのオン時）および非走行時（イグニッションスイッチのオフ時）を通じて実行される。すなわち、電動車両１００の駐車による放置時、および、電動車両１００の外部充電時においても図２の処理が実行されており、二次電池（メインバッテリ１０）の使用時間には、電動車両１００の走行時間および非走行時間の両方が含まれる。これにより、メインバッテリ１０の使用履歴データを、一定時間の経過に応じて定期的にデータセンター２５０に送信することができる。
【００５０】
なお、図２に示した制御処理は、各電動車両１００♯（他車）においても実行される。この結果、データセンター２５０に対して、自車（電動車両１００）を含む複数の車両のメインバッテリ１０の電池使用履歴データが送信される。
【００５１】
図３は、電動車両１００における二次電池（メインバッテリ１０）の劣化診断のための制御処理を説明するフローチャートである。図３に示す制御処理についても、コントローラ３０によって実行することができる。
【００５２】
図３を参照して、コントローラ３０は、ステップＳ２００により、所定の劣化診断タイミングが到来したかどうかを判定し、劣化診断タイミングが到来すると（ステップＳ２００のＹＥＳ判定時）、ステップＳ２１０に処理を進めて、劣化診断処理を起動する。すなわち、図３に示される制御処理は、劣化診断タイミングの到来が検知されたことをトリガとして、ステップＳ２１０以降の処理が起動される態様で実行することができる。
【００５３】
例えば、劣化診断タイミングは、一定周期（例えば、所定月数または年数の経過毎）で到来するように設定することができる。例えば、図２に示される制御処理が、所定回数実行される毎に、劣化診断タイミングの到来を検知するように、ステップＳ２００による判定を実行できる。
【００５４】
一般的に二次電池は、使用開始の初期には劣化の進行が速く、１年程度が経過してからこの劣化進行ペースが安定することが多い。したがって、ステップＳ２００では、メインバッテリ１０の使用開始から１年程度については、ＮＯ判定に維持されることが好ましい。
【００５５】
コントローラ３０は、ステップＳ２１０により、記憶部３２に記憶された自車の電池使用履歴データを用いてメインバッテリ１０の現在の劣化度を推定する。本実施の形態では、一例として、例えば新品時の満充電容量（Ａｈ）に対する現在の満充電容量の百分率で定義される「容量維持率」を用いて、二次電池の劣化度を定量的に評価する。この定義より、容量維持率が高いほど二次電池の劣化度は低く、容量維持率が低いほど二次電池の劣化度は高くなることが理解される。
【００５６】
上述のように、二次電池のＳＯＣは、現在の満充電容量に対する現在の蓄電量の比率を百分率で示すものであるから、容量維持率＜１．０となって満充電容量そのものが低下しているケースでは、同じＳＯＣ値（例えば、ＳＯＣ＝１００％）であっても、実際の蓄電量（Ａｈ）は低下していることになる。
【００５７】
ここで、図４〜図６を用いて、メインバッテリ１０の劣化度推定処理の一例について説明する。
【００５８】
図４は、図２に示す制御処理によって蓄積された電池使用履歴データを示すＳＯＣ（％）および電池温度Ｔｂの散布図である。図４の横軸はＳＯＣ（％）を示し、図４の縦軸は電池温度（℃）を示している。
【００５９】
図４を参照して、各タイミングで取得された電池使用履歴データについて、電池温度ＴＢおよびＳＯＣ（％）の組み合わせが、散布図の各プロット点として得られる。図４の散布図は、メインバッテリ１０がこれまでにどのような温度およびＳＯＣで使用されてきたかの傾向を示している。車両のこれまでの使用条件によって、図４に示された散布図は車両毎に異なったものとなる。
【００６０】
図５は、図４に示す散布図から得られたあるＳＯＣ範囲での電池温度ＴＢのヒストグラムである。
【００６１】
例えば、図５には、図４のうちのＳＯＣが７０〜８０（％）の範囲での電池使用履歴データを用いて、電池温度ＴＢの１０（℃）刻みの範囲毎の頻度分布が示される。このように、ＳＯＣ（％）の範囲毎に図５と同様の頻度分布を求めることができる。
【００６２】
さらに、各ＳＯＣ範囲の出現頻度を求めることができるので、各ＳＯＣ範囲において、当該出現頻度と、図５と同様の電池温度範囲毎の頻度分布との乗算に従って、ＳＯＣ範囲および電池温度範囲の組み合わせによって定義される使用領域毎の発生確率を求めることができる。
【００６３】
図６には、二次電池の使用領域の定義例を説明する図表が示される。
図６を参照して、５（％）刻みのｍ個（ｍ：２以上の自然数）のＳＯＣ範囲と、５（℃）刻みのｎ個（ｎ：２以上の自然数）電池温度範囲との組み合わせによって、ｎ×ｍ個の使用領域Ｒ１１〜Ｒｍｎを定義することができる。
【００６４】
上述のように、ｍ個のＳＯＣ範囲のそれぞれの出現確率を求めるとともに、各ＳＯＣ範囲において、５（℃）刻みの電池温度範囲に対する頻度分布を求めることができる。したがって、各ＳＯＣ範囲の出現確率および当該ＳＯＣ範囲における各電池温度範囲の出現頻度の積に従って、使用領域Ｒ１１〜Ｒｍｎのそれぞれに対応する発生頻度Ｐ１１〜Ｐｍｎを算出することができる。発生頻度Ｐ１１〜Ｐｍｎの総和は１．０となる。
【００６５】
一般的に二次電池は、高温かつ高ＳＯＣ状態が継続すると、時間経過に対する劣化の進行速度が上昇することが知られている。このような二次電池の特性を反映して、使用領域Ｒ１１〜Ｒｍｎのそれぞれにおいて、メインバッテリ１０が当該領域で単位時間（例えば１時間）使用されたときの単位劣化進行度を予め定めることができる。ここでは、単位劣化進行度は、単位時間毎の容量維持率の低下量（％／ｈ）で示される。このようにして、記憶部３２には、使用領域Ｒ１１〜Ｒｍｎのそれぞれに対応して、単位劣化進行度Ｃ１１〜Ｃｎｍが予め格納されている。
【００６６】
さらに、メインバッテリ１０の使用開始からの累計時間Ｔｔ（ｈ）を用いると、使用領域Ｒ１１〜Ｒｍｎのそれぞれでの使用時間がＴｔ・Ｐ１１〜Ｔｔ・Ｐｍｎで示される。そして、使用領域Ｒ１１〜Ｒｍｎのそれぞれでの、単位劣化進行度Ｃ１１〜Ｃｎｍとの使用時間との積を合計すると、現時点でのメインバッテリ１０の劣化度パラメータＲを、下記（１）式によって算出できる。
【００６７】
Ｒ＝１．０−Ｔｔ・（Ｐ１１・Ｃ１１＋…＋Ｐｍｎ・Ｃｍｎ）      …（１）
劣化度パラメータＲは、現時点における容量維持率の推定値に相当する。メインバッテリ１０の新品時にはＲ＝１．０（すなわち、容量維持率が１００（％））である。式（１９による劣化度パラメータＲに対して、「１．０−Ｒ」が、使用開始からの満充電容量の低下率（すなわち、劣化度）に相当することが理解される。以下では、劣化度パラメータＲを用いて二次電池の劣化度を推定するが、劣化度パラメータＲが小さい値であるほど、メインバッテリ１０の劣化度は高いことになる。
【００６８】
さらに、電池負荷（Ｉｂ2）の履歴データを用いて、充放電サイクルによる劣化度推定をさらに組み合わせるように、上記（１）式を変形することも可能である。コントローラ３０は、このような劣化度パラメータＲの算出によって（ステップＳ２１０）、自車のメインバッテリ１０について、各劣化診断タイミングにおいて現時点での劣化度を推定することができる。なお、図４〜図６では劣化度推定処理の一例を説明したに過ぎず、過去の電池使用履歴データに基づいて、現在の劣化度を定量的に推定するための劣化度パラメータを算出可能であれば、任意の手法を用いて、ステップＳ２１０の処理を実行することができる。
【００６９】
再び図３を参照して、コントローラ３０は、ステップＳ２２０により、ステップＳ２１０で求められた現在の劣化度パラメータＲを用いて、自車電池の劣化カーブを推定する。
【００７０】
図７には、ステップＳ２２０による劣化カーブの推定例を説明する概念的なグラフが示される。図７の横軸には、メインバッテリ１０の使用開始からの経過時間（使用時間）が示され、縦軸には、劣化度パラメータＲに従う容量維持率（％）が示される。
【００７１】
図７を参照して、経過時間がｔ０に達するまでの期間は、上述した、劣化の進行が速い初期期間に相当する。例えば、ｔ０は１年程度である。したがって、経過時間がｔ０に達するまでは、劣化診断は実行されない。
【００７２】
図７に太線で示された基準劣化カーブＣｒは、メインバッテリ１０の特性に基づいて予め定められる。例えば、基準劣化カーブＣｒは、標準的な使用履歴の下での実験における経時劣化データに基づいて予め策定することができる。例えば、基準劣化カーブＣｒを定義するための情報は、記憶部３２に格納することができる。
【００７３】
図７中には、劣化診断タイミングの到来毎にステップＳ２１０（図３）で推定された容量維持率（劣化度パラメータＲ）が、符号３００でプロットされている。図７の例では、ｔ２が経過するまでに、劣化診断が７回行われている。
【００７４】
例えば、基準劣化カーブＣｒによる劣化進行ペース（基準）に対して、これまでの劣化診断で得られた容量維持率の推定値による補正を加えることにより、ｔ２以降の期間での予測を含めて、自車電池の劣化カーブを推定することができる。
【００７５】
再び図３を参照して、コントローラ３０は、ステップＳ２２０により自車電池の劣化カーブを推定すると、ステップＳ２３０により、データセンター２５０とアクセスして、標準劣化カーブを取得する。
【００７６】
この際に、データセンター２５０に対して、ステップＳ２１０で算出された劣化度パラメータＲ（容量維持率）を送信することも可能である。本実施の形態では、電動車両１００および１００♯からデータセンター２５０に対しては、電池使用履歴データ（図２のＳ１２０）および劣化度パラメータＲ（図３のＳ２１０）の少なくとも一方が、「二次電池に関する情報」として定期的に送信される。
【００７７】
データセンター２５０では、複数の電動車両１００♯（メインバッテリ１０と同一仕様の二次電池を搭載）から送信された、二次電池に関する情報を用いて、メインバッテリ１０と同種の二次電池についての、複数のユーザの電池使用履歴に基づく標準劣化カーブが生成される。すなわち、標準劣化カーブは、各電動車両１００，１００♯からの情報の送信に応じてアップデートすることができる。例えば、標準劣化カーブは、データセンター２５０に対して二次電池に関する情報を送信した複数の電動車両での、各使用時間での標準的な劣化度の集合に相当する。標準的な劣化度は、例えば、複数の電動車両での劣化度パラメータＲ（容量維持率）の平均値または中央値の集合として設定することができる。
【００７８】
なお、電動車両１００，１００♯の各劣化度パラメータＲ（容量維持率）については、データセンター２５０が、各車両から車載二次電池に関する情報として定期的に送信された電池使用履歴データに基づいて算出することができる。あるいは、上述のように、データセンター２５０は、各車両が図３と同様に処理によって（Ｓ２１０）劣化度パラメータＲを算出する毎に、算出されたパラメータ値の送信を受けてもよい。
【００７９】
再び図３を参照して、コントローラ３０は、ステップＳ２４０により、劣化カーブ（Ｓ２２０）に従う自車の劣化度を、データセンター２５０からの標準劣化カーブ（Ｓ２３０）に従う標準的な劣化度と比較する。
【００８０】
図８は、ステップＳ２４０による劣化度の比較処理の一例を説明する概念的なグラフ図である。
【００８１】
図８を参照して、データセンター２５０からの標準劣化カーブＣＯから、各経過時間における判定閾値Ｃｔを設定することができる。
【００８２】
例えば、標準劣化カーブＣＯ上の各劣化度パラメータＲの値について、ｋ倍（ｋ＞１．０）することにより、あるいは、所定のマージン値を加算することによって、判定閾値Ｃｔを設定できる。当該マージン値については、標準劣化カーブＣＯの設定に用いられた、複数の車両の間における同一経過時間下での劣化度パラメータＲのばらつき（標準偏差）を反映して設定することも可能である。図８中には、判定閾値Ｃｔの集合に相当する劣化判定カーブＣＴが点線で示される。
【００８３】
したがって、劣化判定カーブＣＴと自車の劣化カーブＣｐ（図７）との比較によって、ステップＳ２４０での標準劣化カーブＣＯおよび自車の劣化カーブＣｐとの比較を実行することができる。
【００８４】
劣化カーブＣｐによる容量維持率が、劣化判定カーブＣＴによる容量維持率よりも高いときに、自車電池の劣化度が標準的な劣化度よりも低いと判定される。したがって、図８に例示されたユーザＡによる劣化カーブＣＡ（Ｃｐ）では、自車電池の劣化度が標準よりも低いと判定される。一方で、ユーザＢによる劣化カーブＣＢ（Ｃｐ）では、自車電池の劣化度が標準的な劣化度よりも高いと判定される。
【００８５】
なお、劣化判定カーブＣＴおよび自車電池の劣化カーブによる劣化度の比較対象期間は任意に定めることができる。例えば、現時点までの期間（図７でのｔ２まで）および現時点以降の部分（図７のｔ２以降の期間）の両方を含むように比較対象期間を設定して、ステップＳ２４０の判定を実行することができる。あるいは、現時点までの期間（図７でのｔ２まで）または現時点以降の期間（図７のｔ２以降）の一方のみを含むように、比較対象期間を設定してもよい。
【００８６】
あるいは、最もシンプルには、今回の劣化診断タイミングにおける、劣化度パラメータＲと標準的な劣化度（すなわち、標準劣化カーブＣＯの一点）に基づく判定閾値Ｃｔとの比較に基づいて、ステップＳ２４０の判定を実行することも可能である。これに対して、劣化カーブＣｐおよび標準劣化カーブＣＯ（劣化判定カーブＣＴ）の比較とすることにより、現時点以降での劣化度の予測を反映して、より高精度にステップＳ２４０の判定を実行することができる。
【００８７】
再び、図３を参照して、コントローラ３０は、自車電池の劣化度が標準よりも低いと判定されるときには（Ｓ２４０のＹＥＳ判定時）、ステップＳ２５０に処理を進めて、メインバッテリ１０のＳＯＣ制御範囲の上限値に相当する上限ＳＯＣをデフォルト値（Ｓ１）から所定値Ｓ２（Ｓ２＞Ｓ１）に上昇させる。
【００８８】
一方で、コントローラ３０は、自車電池の劣化度が標準よりも低いと判定されないときには（Ｓ２４０のＮＯ判定時）、ステップＳ２６０に処理を進めて、上限ＳＯＣをデフォルト値（Ｓ１）に維持する。
【００８９】
なお、ステップＳ２４０において、上述の比較対象期間の全てを通じて、劣化カーブＣｐによる容量維持率が劣化判定カーブＣＴによる容量維持率よりも高いときにＹＥＳ判定とすることができる。あるいは、予め定められた条件内で、比較対象期間の一部において、劣化カーブＣｐによる容量維持率が劣化判定カーブＣＴによる容量維持率よりも高いときにも、ステップＳ２４０をＹＥＳ判定とすることができる。
【００９０】
図９は、本実施の形態に従う電動車両における二次電池の劣化診断結果に基づくＳＯＣ制御を説明する概念図である。
【００９１】
図９を参照して、メインバッテリ１０のＳＯＣは、０〜１００（％）のうちの下限ＳＯＣ（Ｓｍｉｎ）〜上限ＳＯＣ（Ｓｍａｘ）の範囲内に制御される。例えば、コントローラ３０は、車両走行中にＳＯＣが上限ＳＯＣまで上昇すると、メインバッテリ１０の充電を禁止する。これにより、モータジェネレータ２５による回生発電が禁止されて摩擦ブレーキ（図示せず）によって必要な制動力が確保されるようになり、減速時のエネルギ回収ができなくなる。また、コントローラ３０は、充電器２８を用いた外部充電の際にも、ＳＯＣが上限ＳＯＣ（Ｓｍａｘ）に達すると、充電器２８を停止して充電を終了する。
【００９２】
一方で、コントローラ３０は、ＳＯＣが下限ＳＯＣまで低下すると、メインバッテリ１０の放電を禁止する。これにより、メインバッテリ１０の蓄積電力を用いた車両走行は不能となる。したがって、上限ＳＯＣ（Ｓｍａｘ）および下限ＳＯＣ（Ｓｍｉｎ）の差で定義されるＳＯＣ使用範囲が大きいほど、メインバッテリ１０を有効活用して走行可能距離を拡大できることが理解される。上限ＳＯＣ（Ｓｍａｘ）のデフォルト値Ｓ１は、メインバッテリ１０の電池特性を考慮して、放置されても劣化進行のリスクが比較的低い領域内に設定される。
【００９３】
図１０のステップＳ２５０により上限ＳＯＣ（Ｓｍａｘ）をデフォルト値Ｓ１から所定値Ｓ２に上昇したときのＳＯＣ使用範囲ΔＳＯＣ２は、上限ＳＯＣ（Ｓｍａｘ）がデフォルト値Ｓ１であるときのＳＯＣ使用範囲ΔＳＯＣ１よりも大きい。これにより、自車電池の劣化度が標準よりも低い電動車両に対しては、標準的な劣化度に対する余裕度を活用して、ＳＯＣ使用範囲を拡大することができる。すなわち、上限ＳＯＣ（Ｓｍａｘ）を上昇させることにより、劣化進行のリスクが相対的に上昇するが、各診断タイミングで同様の判定を実行することにより、自車電池の劣化度が標準よりも高くならない範囲内に止めて上限ＳＯＣの上昇を許容することによって、メインバッテリの有効活用を図ることができる。
【００９４】
以上説明したように、本実施の形態に従う電動車両によれば、複数の車両での二次電池に関する実際の情報を用いて、自車電池の劣化度が標準よりも低いか否かを高精度に推定することができる。さらに、この高精度な推定に基づき、劣化度が標準よりも低いメインバッテリ１０については、ＳＯＣ使用範囲の拡大により有効活用を図ることができる。
【００９５】
特に、劣化カーブＣｐおよび標準劣化カーブＣＯとを用いて、現時点以降の劣化度の予測を反映して自車二次電池の劣化度と標準的な劣化度とを比較することにより、上限ＳＯＣの上昇を許可してよいか否かを、さらに高精度に判定することができる。
【００９６】
（変形例）
図１０は本実施の形態に従う電動車両における二次電池（メインバッテリ１０）の劣化診断の変形例を説明するフローチャートである。
【００９７】
図１０を参照して、コントローラ３０は、図３と同様のステップＳ２００により、劣化診断のタイミングが到来したことを検知すると、図３と同様のステップＳ２１０〜Ｓ２４０を実行して、自車電池の劣化度が標準よりも低いか否かを判定する。ここまでの制御処理は、図３と同様であるので詳細な説明は繰返さない。
【００９８】
コントローラ３０は、自車電池の劣化度が標準よりも低いと判定されると（ステップＳ２４０のＹＥＳ判定時）、ステップＳ２４２に処理を進めて、自車電池の劣化度が低いため、上限ＳＯＣの上昇が可能であることを報知するとともに、上限ＳＯＣの上昇を許可するか否かをユーザに確認するためのメッセージを出力する。当該メッセージは、例えば、図１に示した出力部８０を用いて、画面表示および／または音声出力によって実行することができる。
【００９９】
コントローラ３０は、ステップＳ２４４により、ステップＳ２４０でのメッセージ出力に応じて、上限ＳＯＣの上昇を許可するユーザ指示が操作部７０へ入力されたか否かを判定する。例えば、ステップＳ２４０でのメッセージにより、タッチパネル上に当該入力のためのタッチスイッチを表示するとともに、当該タッチスイッチの操作有無に応じて、ステップＳ２４４による判定を実行することができる。
【０１００】
コントローラ３０は、操作部７０に対して、上限ＳＯＣの上昇を許可するユーザ指示が入力されている場合には（Ｓ２４４のＹＥＳ判定時）、図３と同様のステップＳ２５０に処理を進めて、図９に示したように、上限ＳＯＣ（Ｓｍａｘ）をデフォルト値Ｓ１からＳ２へ上昇される。
【０１０１】
一方で、コントローラ３０は、上限ＳＯＣの上昇を許可するユーザ指示が入力されていない場合には（Ｓ２４４のＮＯ判定時）、図３と同様のステップＳ２６０により、上限ＳＯＣをデフォルト値Ｓ１に維持する。
【０１０２】
このようにすると、ＳＯＣ使用範囲の拡大が、メインバッテリ１０の劣化には不利に作用することを考慮して、メインバッテリ１０の有効活用（走行可能距離拡大）と、劣化からの保護とのどちらを優先するかをユーザが選択することができる。
【０１０３】
さらに、コントローラ３０は、自車電池の劣化度が標準よりも低いと判定されなかったとき（Ｓ２４０のＮＯ判定時）には、ステップＳ２６０による上限ＳＯＣのデフォルト値への固定とともに、ステップＳ２４６により、メインバッテリ１０の劣化を抑制するためのガイダンスを出力する。
【０１０４】
ステップＳ２４６によるユーザガイダンスは、記憶部３２に蓄積された電池使用履歴データに基づいて実行することができる。例えば、劣化度が高いメインバッテリ１０では、電池温度ＴＢの高温状態の発生頻度が高くなるが、電池負荷（ＩＢ2）および電池温度ＴＢの組み合わせにより、電池温度ＴＢの高温状態について、車両走行での充放電および、高温環境下での駐車のいずれが主要因であるかを判断することができる。したがって、高温環境下での駐車の影響が高いときには、直射日光を避けた駐車位置を選択するように、ガイダンスを出力することができる。
【０１０５】
あるいは、ＳＯＣの発生頻度分布に基づき、外部充電後の上限ＳＯＣの期間が長いと判断できるときには、外部充電の終了から車両走行開始までを短時間化するために、タイマ充電の活用を促すガイダンスを出力することができる。これにより、メインバッテリ１０の劣化抑制のための使用環境の改善を促すことができる。
【０１０６】
なお、図１０において、ステップＳ２４６によるガイダンス出力と、ステップＳ２４２，Ｓ２４４によるユーザ操作確認とについては、いずれか一方のみが実行される制御処理とすることも可能である。また、ステップＳ２４６については、標準劣化カーブＣＯ（図８）の下側（高劣化度側）に劣化判定カーブを別途作成し、当該劣化判定カーブに従う劣化度よりも劣化カーブＣｐに従う劣化度が高いときに限って、実行されるようにしてもよい。
【０１０７】
このように、図１０に示された変形例によれば、メインバッテリ１０の劣化度が標準よりも低いときの上限ＳＯＣの上昇要否のユーザ選択機能、および／または、メインバッテリ１０の劣化度が標準よりも高いときのガイダンス出力機能をさらに具備することによって、電動車両１００のユーザの利便性を高めることができる。
【０１０８】
なお、図１における電動車両１００の構成は例示に過ぎず、メインバッテリ１０に加えてエンジンや燃料電池を搭載したハイブリッド車両等の、電気自動車以外の電動車両に対しても、パワートレーン構成を特に限定することなく、本発明を適用することが可能である。すなわち、電動車両に動力源として搭載された二次電池に対して、本実施の形態に従う劣化診断処理を適用することが可能である。
【０１０９】
また、図３および図１０では、電動車両１００のコントローラ３０によって、現在の劣化度を推定、すなわち、劣化度パラメータを算出する例を説明したが、図２における電池使用履歴データを定期的にデータセンター２５０に送信している場合には、データセンター２５０側で、電動車両１００のメインバッテリ１０の劣化度を推定してもよい。この場合には、図３のステップＳ２１０では、データセンター２５０との通信によって、劣化度パラメータが取得される。さらに、劣化度パラメータに加えて、劣化カーブについてもデータセンター２５０側で生成されてもよい。すなわち、図３のステップＳ２２０では、コントローラ３０は、データセンター２５０との通信によって劣化カーブを取得してもよい。あるいは、コントローラ３０は、データセンター２５０との通信によって取得された劣化度パラメータを用いて、上述したステップＳ２２０での処理によって劣化カーブＣｐ（図７）を生成してもよい。
【０１１０】
さらに、劣化度パラメータは、本実施の形態で例示した容量維持率を示すものに限定されることはない。すなわち、二次電池の劣化度を定量的に示すものであり、かつ、電池使用履歴データからの算出が可能であれば、本実施の形態に従う電動車両における二次電池の劣化診断における劣化度パラメータとして、任意のパラメータ値を用いることができる。
【０１１１】
また、本実施の形態では、電動車両１００（メインバッテリ１０）との間で二次電池の劣化度比較の対象となる複数の電動車両１００♯について、電動車両１００と同一型式であり、かつ、メインバッテリ１０と同一仕様の車載二次電池を有する車両であることを例示した。しかしながら、劣化度パラメータの比較において、二次電池のセル数や車両重量の違いを換算する正規化を導入することにより、電動車両１００♯については、電動車両１００と型式および／または二次電池の仕様が異なる車両についても含むことが可能である。すなわち、正規化された劣化パラメータを比較することによって、車両型式および／または二次電池仕様が異なる車両間でも、本実施の形態に従う二次電池の劣化度比較が可能となる。
【０１１２】
たとえば、電動車両１００と同一型式の車両に搭載され、かつ、メインバッテリ１０と同一仕様の二次電池に関する情報がデータセンター２５０に所定台数分収集されるまでは、比較対象数を確保するために、車両型式および／または二次電池仕様が異なる車両を複数の電動車両１００♯に含めて、正規化値に基づいて劣化度を比較することができる。そして、同一型式の車両に搭載された同一仕様の二次電池の情報が上記所定台数以上確保された後には、同一型式の車両に搭載された同一仕様の二次電池間で劣化度を比較するように、劣化度の比較対象（すなわち、複数の電動車両１００♯の範囲）を可変にすることができる。
【０１１３】
また、複数の電動車両１００♯からデータセンター２５０ヘ送信される「二次電池に関する情報」についても、上述の電池使用履歴データおよび／または劣化度パラメータに限定されるものではなく、劣化度比較に直接または間接的に用いることが可能な定量データであれば任意の情報とすることができる。
【０１１４】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１１５】
１０  メインバッテリ、１１  電池モジュール、１５  電流センサ、１６  温度センサ、１７  電圧センサ、１８  電池監視ユニット、２０  バッテリパック、２１ａ，２１ｂ  システムメインリレー、２２  昇圧コンバータ、２３  インバータ、２５  モータジェネレータ、２６  伝達ギヤ、２７  駆動輪、２８  充電器、２９ａ，２９ｂ  充電リレー、３０  コントローラ、３１  制御部、３２  記憶部、４０  外部電源、４５  充電ケーブル、６０  通信部、７０  操作部、８０  出力部、１００  電動車両、２１０  通信経路、２４０  広域通信網（インターネット）、２５０  データセンター、ＣＡ，ＣＢ，Ｃｐ  劣化カーブ、ＣＯ  標準劣化カーブ、ＣＴ  劣化判定カーブ、Ｃｒ  基準劣化カーブ、ＩＢ  電池電流、Ｒ１１〜Ｒｍｎ  使用領域、Ｓｍａｘ  上限ＳＯＣ、Ｓｍｉｎ  下限ＳＯＣ、Ｔｂ  電池温度、ＶＢ  電池電圧。
【図１】
2018029430.tif 000003
【図２】
2018029430.tif 000004
【図３】
2018029430.tif 000005
【図４】
2018029430.tif 000006
【図５】
2018029430.tif 000007
【図６】
2018029430.tif 000008
【図７】
2018029430.tif 000009
【図８】
2018029430.tif 000010
【図９】
2018029430.tif 000011
【図１０】
2018029430.tif 000012