(57)【要約】【課題】本発明の少なくとも一実施形態は、バッテリの状態推定に用いるバッテリ温度を精度よく推定するバッテリ温度推定装置及び方法、並びにその推定した温度を用いてバッテリの健全度（ＳＯＨ）を推定するバッテリ状態推定装置を提供することを目的とする。【解決手段】パック内温度検出部９と、バッテリ温度検出部１１と、電流検出部１３と、内部抵抗推定部１７と、バッテリの温度等価回路モデル２１と、を備え、さらに、パック内温度検出部で検出したバッテリパックの内部温度とバッテリ温度検出部で検出したバッテリの外面部温度と電流検出部で検出した電流と内部抵抗推定部で推定したバッテリの内部抵抗とに基づき、温度等価回路モデルを用いて、カルマンフィルタ２３によってバッテリの内部温度を推定するバッテリ温度推定部１９を備えることを特徴とする。【選択図】図１
2018170144.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
バッテリが収容されるバッテリパックの内部温度を検出するパック内温度検出部と、
前記バッテリに設置されバッテリの外面部温度を検出するバッテリ温度検出部と、
前記バッテリの充放電電流を検出する電流検出部と、
前記バッテリの内部抵抗を推定する内部抵抗推定部と、
熱抵抗及び熱容量をパラメータとして有する前記バッテリの温度等価回路モデルと、
前記パック内温度検出部で検出したバッテリパックの内部温度と前記バッテリ温度検出部で検出したバッテリの外面部温度と前記電流検出部で検出した電流と前記内部抵抗推定部で推定した前記バッテリの内部抵抗とに基づき、前記温度等価回路モデルを用いて、カルマンフィルタによって前記バッテリの内部温度を推定するバッテリ温度推定部と、を備えることを特徴とするバッテリ温度推定装置。
【請求項２】
前記バッテリ温度推定部は、前記バッテリの外面部温度と前記バッテリパックの内部温度と前記バッテリの内部温度を状態変数とする状態方程式及び観測方程式から前記カルマンフィルタによって前記状態変数を、検出した前記充放電電流に基づいて逐次推定することを特徴とする請求項１に記載のバッテリ温度推定装置。
【請求項３】
前記温度等価回路モデルは、前記バッテリが冷風で冷却される場合の空冷用温度等価回路モデルと、前記バッテリが冷媒液と接触して冷却される場合の液冷用温度等価回路モデルとを有することを特徴とする請求項１又は２に記載のバッテリ温度推定装置。
【請求項４】
バッテリが収容されるバッテリパックの内部温度を検出するパック内温度検出ステップと、
前記バッテリの外面部温度を検出するバッテリ温度検出ステップと、
前記バッテリの充放電電流を検出する電流検出ステップと、
前記バッテリの内部抵抗を推定する内部抵抗推定ステップと、
熱抵抗及び熱容量をパラメータとして有する前記バッテリの温度等価回路モデルを作成するステップと、
前記パック内温度検出ステップによるバッテリパックの内部温度と前記バッテリ温度検出ステップによるバッテリの外面部温度と前記電流検出ステップによる電流と前記内部抵抗推定ステップによるバッテリの内部抵抗とに基づき、前記温度等価回路モデルを用いて、カルマンフィルタによって前記バッテリの内部温度を推定するバッテリ内部温度推定ステップと、を備えることを特徴とするバッテリ温度推定方法。
【請求項５】
前記請求項１から３の何れか１項に記載のバッテリ温度推定装置を備え、さらに、前記バッテリ温度推定装置によって推定された前記バッテリの内部温度と前記内部抵抗推定部で推定され内部抵抗とを基に、前記バッテリのＳＯＨを推定するＳＯＨ推定部を備えたことを特徴とするバッテリ状態推定装置。
【請求項６】
前記ＳＯＨ推定部は、前記バッテリの内部温度と前記内部抵抗と前記ＳＯＨとの関係が予め設定されたＳＯＨマップを有し、該ＳＯＨマップを利用して前記ＳＯＨを推定することを特徴とする請求項５記載のバッテリ状態推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、バッテリ温度推定装置及び方法並びにバッテリ状態推定装置に関し、特に、電動車両に用いられる駆動用バッテリの温度推定装置及び方法並びにそのバッテリの状態推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
バッテリ状態は、充電率（ＳＯＣ：Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  Ｃｈａｒｇｅ）、健全度（ＳＯＨ：Ｓｔａｔｅ  ｏｆ  Ｈｅａｌｔｈ）などを指し、これらを推定する手法として種々の提案がされている。そして、このバッテリ状態推定において、バッテリ温度は、ＳＯＣやＳＯＨに大きく影響するパラメータとして知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、二次電池の充電率推定装置について開示され、その請求項４に推定装置内に二次電池の温度を検出する手段からの温度検出値に基づいて複数の開路電圧推定手段のうち不都合な開路電圧推定手段を判定しそれを初期化することが示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、二次電池の劣化状態推定装置について開示され、その請求項１に二次電池の温度を検出する温度検出手段を備え、前回ＳＯＣを検出した時点と今回ＳＯＣを検出した時点との間の経過時間、平均ＳＯＣ、温度検出手段により検出された検出温度に基づいて、二次電池の経時的に発生する劣化を示す保存劣化状態を演算することが示されている。
【０００５】
さらに、特許文献３には、バッテリ状態推定方法及び装置について開示され、温度別及びＳＯＣ別に多様な内部抵抗に対応するＳＯＨ値によって構成されたＳＯＨ推定テーブルをメモリ部に保存するステップと、ＳＯＨ推定要求時、温度を測定し、バッテリのＳＯＣを推定するステップと、バッテリの内部抵抗を検出するステップと、測定された温度、推定されたバッテリのＳＯＣ、検出されたバッテリの内部抵抗に対するＳＯＨ値をＳＯＨ推定テーブルから読み出すステップと、を備えることが示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第３７４７８２６号公報
【特許文献２】特開２０１５−１５８４１６号公報
【特許文献３】特表２００９−５００６０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述した特許文献１、２、３に示される手法において参照する温度データは、一般的に、バッテリパック内に設置された温度センサの値を用いる。しかし、バッテリパック内は、温度調整のための冷暖房装置が装備されおり、冷暖房装置は、冷風・熱風を循環させる方式や、液体を熱媒体として循環させる方式などが知られている。
【０００８】
このように冷暖房装置が装備されたバッテリパックでは、バッテリに設置された温度センサの示す値と実際のバッテリ温度とが乖離してバッテリ温度が不正確になるおそれがあり、ＳＯＨ推定の精度が低下する問題がある。
【０００９】
例えば、冷風・熱風を循環させる方式の場合、センサの設置位置に冷風・熱風が当たり、バッテリの温度だけでなく風の影響を受けたセンサ値を示す。一方、液体を熱媒体として用いる方式の場合、バッテリセルと液体が通るウォータジャケットとを接触させ温度調整をする。バッテリの温度センサはバッテリの温度以外に、ウォータジャケット内の液体の温度、及びセンサ周辺の空気の温度の影響を受けたセンサ値を示す。
【００１０】
そこで、上記技術的課題に鑑み、本発明の少なくとも一実施形態は、バッテリの状態推定に用いるバッテリ温度を精度よく推定するバッテリ温度推定装置及び方法、並びにその推定した温度を用いてバッテリの健全度（ＳＯＨ）を推定するバッテリ状態推定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
（１）本発明は、上記課題を解決するためになされ、本発明の少なくとも一実施形態に係るバッテリ温度推定装置は、バッテリが収容されるバッテリパックの内部温度を検出するパック内温度検出部と、前記バッテリに設置されバッテリの外面部温度を検出するバッテリ温度検出部と、前記バッテリの充放電電流を検出する電流検出部と、前記バッテリの内部抵抗を推定する内部抵抗推定部と、熱抵抗及び熱容量をパラメータとして有する前記バッテリの温度等価回路モデルと、前記パック内温度検出部で検出したバッテリパックの内部温度と前記バッテリ温度検出部で検出したバッテリの外面部温度と前記電流検出部で検出した電流と前記内部抵抗推定部で推定した前記バッテリの内部抵抗とに基づき、前記温度等価回路モデルを用いて、カルマンフィルタによって前記バッテリの内部温度を推定するバッテリ温度推定部と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
上記構成（１）によれば、パック内温度検出部で検出したバッテリパックの内部温度とバッテリ温度検出部で検出したバッテリの外面部温度と電流検出部で検出した電流と内部抵抗推定部で推定したバッテリの内部抵抗とに基づき、温度等価回路モデルを用いて、カルマンフィルタによってバッテリの内部温度を推定するバッテリ温度推定部を備えるので、バッテリの内部温度を精度よく推定できる。これによって、バッテリの健全度（ＳＯＨ）の推定精度を向上できる。
【００１３】
（２）幾つかの実施形態では、前記バッテリ温度推定部は、前記バッテリの外面部温度と前記バッテリパックの内部温度と前記バッテリの内部温度を状態変数とする状態方程式及び前記バッテリの外面部温度と前記バッテリパックの内部温度の観測値を観測変数とする観測方程式から前記カルマンフィルタによって前記状態変数を、検出した前記充放電電流に基づいて逐次推定することを特徴とする。
【００１４】
上記構成（２）によれば、前記バッテリの外面部温度と前記バッテリパックの内部温度と前記バッテリの内部温度を状態変数とする状態方程式及び前記バッテリの外面部温度と前記バッテリパックの内部温度の観測値を観測変数とする観測方程式から、カルマンフィルタの適用が可能になり、バッテリの内部温度を推定することができる。
【００１５】
（３）幾つかの実施形態では、前記温度等価回路モデルは、前記バッテリが冷風で冷却される場合の空冷用温度等価回路モデルと、前記バッテリが冷媒液と接触して冷却される場合の液冷用温度等価回路モデルとを有することを特徴とする。
【００１６】
上記構成（３）によれば、温度等価回路モデルが、空冷用温度等価回路モデルと液冷用温度等価回路モデルとを有しているので、バッテリの冷却システムに対応した適切な温度等価回路モデルを用いて、バッテリの内部温度を推定することができる。
【００１７】
（４）本発明の少なくとも一実施形態に係るバッテリ温度推定方法は、バッテリが収容されるバッテリパックの内部温度を検出するパック内温度検出ステップと、前記バッテリの外面部温度を検出するバッテリ温度検出ステップと、前記バッテリの充放電電流を検出する電流検出ステップと、前記バッテリの内部抵抗を推定する内部抵抗推定ステップと、熱抵抗及び熱容量をパラメータとして有する前記バッテリの温度等価回路モデルを作成するステップと、前記パック内温度検出ステップによるバッテリパックの内部温度と前記バッテリ温度検出ステップによるバッテリの外面部温度と前記電流検出ステップによる電流と前記内部抵抗推定ステップによるバッテリの内部抵抗とに基づき、前記温度等価回路モデルを用いて、カルマンフィルタによって前記バッテリの内部温度を推定するバッテリ内部温度推定ステップと、を備えることを特徴とする。
【００１８】
上記構成（４）によれば、パック内温度検出ステップで検出したバッテリパックの内部温度とバッテリ温度検出ステップで検出したバッテリの外面部温度と電流検出部で検出した電流と内部抵抗推定部で推定したバッテリの内部抵抗とに基づき、温度等価回路モデルを用いて、カルマンフィルタによってバッテリの内部温度を推定するバッテリ内部温度推定ステップを備えるので、バッテリの内部温度を精度よく推定できる。これによって、ＳＯＨの推定精度を向上できる。
【００１９】
（５）本発明の少なくとも一実施形態に係るバッテリ状態推定装置は、前記（１）から（３）に記載のバッテリ温度推定装置を備え、さらに、前記バッテリ温度推定装置によって推定された前記バッテリの内部温度と前記内部抵抗推定部で推定され内部抵抗とを基に、前記バッテリのＳＯＨを推定するＳＯＨ推定部を備えたことを特徴とする。
【００２０】
上記構成（５）によれば、バッテリ温度推定装置によってバッテリ内部温度を精度よく推定できるので、バッテリのＳＯＨの推定精度を向上できる。
【００２１】
（６）幾つかの実施形態では、前記ＳＯＨ推定部は、前記バッテリの内部温度と前記内部抵抗と前記ＳＯＨとの関係が予め設定されたＳＯＨマップを有し、該ＳＯＨマップを利用して前記ＳＯＨを推定することを特徴とする。
【００２２】
上記構成（６）によれば、バッテリの内部温度と内部抵抗とＳＯＨとの関係が予め設定されたＳＯＨマップを有して、それを用いてバッテリのＳＯＨを推定できるので、迅速に精度よくＳＯＨを推定できる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明の少なくとも一実施形態によれば、バッテリの状態推定に用いるバッテリ温度を精度よく推定できるとともに、その推定した温度を用いてバッテリの健全状態を精度よく推定できる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の一実施形態に係るバッテリ温度推定装置及びバッテリ状態推定装置の全体構成図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るバッテリ温度推定装置の温度等価回路モデルの説明図であり、（Ａ）は物理モデルを示し、（Ｂ）は簡単化したモデルを示し、（Ｃ）は等価回路モデルを示す。
【図３】本発明の一実施形態に係るバッテリ温度推定装置の温度等価回路モデルの説明図であり、（Ａ）は物理モデルを示し、（Ｂ）は簡単化したモデルを示し、（Ｃ）は等価回路モデルを示す。
【図４】本発明の一実施形態に係るバッテリ温度推定方法を示す推定フローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態に係るバッテリ状態推定装置におけるＳＯＨの推定方法を示す推定フローチャートである。
【図６】本発明の一実施形態に係るバッテリ状態推定装置におけるＳＯＨを算出するためのＳＯＨマップの一例を示す。
【図７】本発明の一実施形態に係るバッテリ温度推定装置のＳＯＣ・内部抵抗推定部におけるバッテリ等価回路モデルを示す。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、添付図面を参照して、本発明の幾つかの実施形態について説明する。ただし、これらの実施形態に記載されている又は図面に示されている構成部品の寸法、材質、形状及びその相対的配置等は、本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
【００２６】
本発明の一実施形態に係るバッテリ温度推定装置１及びバッテリ状態推定装置３について、図１の全体構成図を参照して説明する。
バッテリ５は、電気自動車、ハイブリッド車両、プラグインハイブリッド車両等の電動車両における駆動用のバッテリであり、図１に示すように、バッテリ５は、複数のバッテリセル５ａの集合体として構成されている。
【００２７】
また、図１に示すように、バッテリ温度推定装置１は、主に、バッテリ５が収容されるバッテリパック７の内部の環境温度を検出するパック内温度センサ（パック内温度検出部）９と、バッテリ５に設置されて該バッテリ５の外面部温度を検出するバッテリ温度センサ（バッテリ温度検出部）１１と、バッテリ５の充放電電流を検出する電流センサ（電流検出部）１３と、バッテリ５の電圧を検出する電圧センサ１５と、バッテリ５のＳＯＣ及びバッテリ５の内部直流抵抗を推定するＳＯＣ・内部抵抗推定部１７と、バッテリ５の内部温度を推定するバッテリ温度推定部１９と、を備えている。
【００２８】
バッテリ温度推定部１９は、パック内温度センサ９で検出したバッテリパック７の内部の環境温度と、バッテリ温度センサ１１で検出したバッテリ５の外面部温度と、電流センサ１３で検出した電流と、ＳＯＣ・内部抵抗推定部１７で推定した内部の直流抵抗と、に基づき、バッテリ５の内部温度を推定する。
【００２９】
バッテリ温度センサ１１は、複数のバッテリセル５ａ毎に設けられ、セル毎の温度を検出する。また、図１に示す電圧もバッテリセル５ａ毎に検出する。さらに、バッテリ５の内部温度を推定するバッテリ温度推定部１９についても、セル毎に内部温度を推定する。
バッテリ温度センサ１１が各セルに設置されておらずモジュールにセル数より少ない数のみ設置されている場合は予めバッテリ温度センサ１１と各セルの温度の分布を取得しテーブルとして格納しておく。
【００３０】
また、バッテリ温度推定部１９は、温度等価回路モデル（空冷用温度等価回路モデル）２１及びカルマンフィルタ２３を有し、該温度等価回路モデル２１を用いてカルマンフィルタ２３によってバッテリセル５ａの内部温度を推定する。
【００３１】
一般的に、カルマンフィルタ２３は、実際に観測できない状態量を推定するためのシステム同定手法の一つである。カルマンフィルタは考えている系の等価回路モデルを用いる。等価回路モデルは観測可能な物理量を推定するために用い、等価回路モデルを用いて前の時刻の状態変数やパラメータから今の時刻の状態変数やパラメータを推定し、推定量と観測した物理量との差から、等価回路モデルに用いるパラメータや状態変数を修正して（ゲインをかける）観測できない状態量を推定する。
【００３２】
図２を参照して空冷による温度調節の実施形態における、バッテリ温度推定部１９によるバッテリ５（バッテリセル５ａ）の内部温度の推定について説明する。
図２（Ａ）は、空冷、ここでは、冷却だけでなく加熱も含めてバッテリパック７内の環境温度を介してバッテリセル５ａの温度が調節される温度調節器が付いたバッテリセル５ａと、パック内温度センサ９と、バッテリ温度センサ１１とをモデル化した物理モデルである。
【００３３】
ここで知りたいバッテリセル５ａの内部温度をＴ１とし、バッテリセル５ａに設置されたバッテリ温度センサ１１の温度をＴ２とし、バッテリパック７の内部に設置されたパック内温度センサ９の温度をＴａとする。
また、バッテリセル５ａの電流（電流センサ１３の値）をＩ、バッテリセル５ａの内部抵抗（ＳＯＣ・内部抵抗推定部１７で推定する内部抵抗値）をＲ０としている。
【００３４】
図２（Ｂ）は、図２（Ａ）を簡単化したモデルである。Ｔ１、Ｔ２、Ｔａは、前述のようにパック内温度センサ９の温度がＴａ、バッテリ温度センサ１１の温度がＴ２、推定するバッテリセル５ａの内部温度がＴ１である。
そして、Ｒ２ａは、パック内温度センサ９の温度Ｔａと、バッテリ温度センサ１１の温度Ｔ２との間の熱抵抗であり、Ｒ１２は、バッテリ温度センサ１１の温度Ｔ２と、推定しようとするバッテリセル５ａの内部温度Ｔ１との間の熱抵抗である。また、温度Ｔ２の部分の熱容量をＣ２、内部温度Ｔ１の部分の熱容量をＣ１としている。
【００３５】
図２（Ｃ）は、図２（Ｂ）の簡単化したモデルを基に作成した温度等価回路モデル２１である。電気回路の電気抵抗と電気容量（コンデンサ）に相当するものとして熱抵抗と熱容量を置き換え、電圧に相当するものとして温度を置き換えて作成したものである。
【００３６】
この温度等価回路モデル２１を数式化したものが下記式（１）、（２）である。
式（１）は、図２（Ｃ）の温度等価回路モデル２１の交点Ｐ１における熱量（電気回路における電流値に相当）の釣り合いを式に示したものであり、式（２）は、図２（Ｃ）の温度等価回路モデル２１の交点Ｐ２における熱量の釣り合いを式に示したものである。
2018170144.tif 000003
ここで、Ｑｉｎ＝Ｉ2Ｒ０は、バッテリセル５ａの内部での発熱量である。
【００３７】
式（１）、（２）を、時間発展を表現する状態方程式に書き直すと次の式（３）、（４）のようになる。
2018170144.tif 000004
ここで、上添字のＫ−１、Ｋはそれぞれ時系列データのＫ−１番目、Ｋ番目の値を表す。Ｋ−１の値でＫの値を表している。
【００３８】
状態方程式を考えるために状態ベクトルを
2018170144.tif 000005
とする。状態方程式を
2018170144.tif 000006
の形に書くと、ｆ（ｘＫ−１）は、
2018170144.tif 000007
となる。
【００３９】
観測ベクトルは
2018170144.tif 000008
とする。観測方程式は
2018170144.tif 000009
である。
【００４０】
システムノイズ共分散の一例は、
2018170144.tif 000010
である。対角以外の要素は全てゼロである。
【００４１】
観測ノイズ共分散は、
2018170144.tif 000011
である。ここでＲＴ２、ＲＴａは、Ｔ２、Ｔａのノイズ共分散である。
【００４２】
状態方程式の式（７）と観測方程式の式（９）から、システム同定の手法であるカルマンフィルタの手法を用いて状態変数のＴ１、すなわち、バッテリセル５ａの内部温度を推定する。
【００４３】
次に、図４のフローチャートを参照してバッテリ温度推定部１９によるバッテリセル５ａの内部温度の推定手順について説明する。
まず、ステップＳ１で、パック内温度センサ９によって検出したバッテリパック７の内部温度のデータを入手する。ステップＳ２で、バッテリ温度センサ１１によって検出したバッテリセル５ａの外面部温度のデータを入手する。ステップＳ３では、電流センサ１３によって検出したバッテリセル５ａの充放電電流のデータを入手する。
【００４４】
その後、ステップＳ４では、ＳＯＣ・内部抵抗推定部１７においてバッテリセル５ａのＳＯＣの推定、及びバッテリセル５ａの直流抵抗の推定を行う。
ステップＳ５では、図２（Ａ）〜（Ｃ）に示す温度等価回路モデル２１を作成する。ステップＳ６では、温度等価回路モデル２１を基にカルマンフィルタ２３の解析手法を適用してバッテリセル５ａの内部温度Ｔ１を推定する。
【００４５】
次に、ＳＯＣ・内部抵抗推定部１７について説明する。
ＳＯＣ・内部抵抗推定部１７におけるバッテリセル５ａのＳＯＣの推定、及びバッテリセル５ａの内部抵抗の推定は、前述のバッテリ温度推定部１９におけるカルマンフィルタ２３を用いて推定したのと同様の手法によって推定する。
【００４６】
このＳＯＣ・内部抵抗推定部１７においては、図７のバッテリ等価回路モデル２９を基にして、状態ベクトルの一例は、式（１２）のようになり、状態方程式の一例は、式（１３）のようになる。
図７に示したバッテリ等価回路モデル２９は、起電力であるＯＣＶ（開回路電圧）と寄生成分から構成される。規制成分は直量抵抗成分とバッテリ内部の拡散現象を表現するＣＲ回路から構成される。図７ではＣＲ回路は３直列を示す。
【００４７】
2018170144.tif 000012
2018170144.tif 000013
【００４８】
さらに、観測ベクトルの一例は、式（１４）のようになり、観測方程式の一例は、式（１５）のようになる。
2018170144.tif 000014
【００４９】
これら状態方程式（１３）及び状態方程式（１５）から、ＳＯＣ・内部抵抗推定部１７においてカルマンフィルタの手法を用いて状態変数のＳＯＣ、パラメータのＲ０を推定する。
【００５０】
次に、ＳＯＨ推定部３１について説明する。
このＳＯＨ推定部３１では、バッテリ温度推定部１９によって推定したバッテリセル５ａの内部温度Ｔ１と、ＳＯＣ・内部抵抗推定部１７によって推定した内部抵抗Ｒ０とを基に、ＳＯＨを推定する。
【００５１】
このＳＯＨの推定には、図６に示すように、バッテリセル５ａの内部温度Ｔ１と内部抵抗Ｒ０とＳＯＨとの関係が予め設定されたＳＯＨマップ３３を利用して推定する。
図６において、例えば、温度が４０℃で内部抵抗がＲ０４の場合にはＸ％のＳＯＨであると推定する。設定値間の中間値の場合には設定値を基に補完（比例配分）して推定する。
【００５２】
次に、図５のフローチャートを参照してＳＯＨ推定部３１によるバッテリセル５ａのＳＯＨの推定手順について説明する。
まず、ステップＳ１１で、バッテリ温度推定部１９によるバッテリセル５ａの内部温度の推定値を読み込む。次のステップＳ１２では、ＳＯＣ・内部抵抗推定部１７によるバッテリセル５ａの内部抵抗の直流抵抗の推定値を読み込む。その後ステップＳ１３で、ステップＳ１１で推定したバッテリセル５ａの内部温度と、ステップＳ１２で推定したバッテリセル５ａの内部抵抗とを基に、ＳＯＨマップ３３を参照して健全度を求める。
【００５３】
以上説明した本実施形態によれば、パック内温度センサ９で検出したバッテリパック７の内部温度とバッテリ温度センサ１１で検出したバッテリセル５ａの外面部温度と電流センサ１３で検出した電流とＳＯＣ・内部抵抗推定部１７で推定したバッテリセル５ａの内部抵抗とに基づき、温度等価回路モデル２１を用いて、カルマンフィルタ２３によってバッテリセル５ａの内部温度を推定するバッテリ温度推定部１９を備えるので、バッテリセル５ａの内部温度を精度よく推定できる。これによって、バッテリセル５ａ及びバッテリセル５ａが集合したバッテリモジュールの健全度（ＳＯＨ）の推定精度を向上することができる。
【００５４】
また、電気回路の等価回路モデルに相当する温度等価回路モデル２１を作成し、状態方程式（７）及び観測方程式（９）を作成し、状態方程式（７）及び観測方程式（９）からカルマンフィルタ２３の推定手法の適用が可能になり、バッテリセル５ａの内部温度を推定することができる。
【００５５】
また、バッテリパック７内が空冷によって冷却される温度等価回路モデル２１であるので、バッテリパック７内が空冷によって冷却されるシステムのバッテリ状態を精度よく推定することができる。
【００５６】
さらに、本実施形態によれば、カルマンフィルタ２３を用いてバッテリセル５ａの内部温度を推定するバッテリ温度推定部１９を備えるので、従来のバッテリセルの外面部または、外面近傍に設置された温度センサからの温度情報よりも、より精度の高いバッテリセル温度を得ることができるため、バッテリセル５ａの健全度（ＳＯＨ）の推定精度を向上できる。
【００５７】
次に、図１、３を参照して、他の一実施形態を説明する。
かかる図３の実施形態は、図２の実施形態が空冷（バッテリパック７内の雰囲気温度による冷却）であるのに対して、水冷（ウォータジャケットを介しての冷却）であることが特徴である。また、図１、３に示すように、バッテリセル５ａに設置するウォータジャケット３５内の水温を検出する水温度センサ３７が設置されている。
【００５８】
図３（Ａ）は、水冷、ここでは、冷却だけでなく加熱（ヒータ）も含めてウォータジャケット３５を介してバッテリセル５ａの温度が調節される温度調節器が付いたバッテリセル５ａと、パック内温度センサ９と、バッテリ温度センサ１１とをモデル化した物理モデルである。
【００５９】
ここで知りたいバッテリセル５ａの内部温度をＴ１とし、バッテリセル５ａに設置されたバッテリ温度センサ１１の温度をＴ２とし、バッテリパック７の内部に設置され、バッテリセル５ａの周囲温度を検出するパック内温度センサ９の温度をＴａとする。
また、バッテリセル５ａの電流（電流センサ１３の値）をＩ、バッテリセル５ａの内部抵抗（ＳＯＣ・内部抵抗推定部１７で推定する内部抵抗をＲ０としている。また、水温度センサ３７の温度をＴｗとする。
【００６０】
図３（Ｂ）は、図３（Ａ）を簡単化したモデルである。Ｔ１、Ｔ２、Ｔａ、Ｔｗは、前述のようにパック内温度センサ９の温度がＴａ、バッテリ温度センサ１１の温度がＴ２、推定しようとするバッテリセル５ａの内部温度がＴ１、水温度センサ３７の温度がＴｗである。
【００６１】
そして、Ｒ２ａは、パック内温度センサ９の温度Ｔａとバッテリ温度センサ１１の温度Ｔ２との間の熱抵抗であり、Ｒ１２は、バッテリ温度センサ１１の温度Ｔ２と推定しようとするバッテリセル５ａの内部温度Ｔ１との間の熱抵抗であり、Ｒ１ｗは、バッテリセル５ａの内部温度Ｔ１と水温度センサ３７の温度Ｔｗとの間の熱抵抗である。また、温度Ｔ２の部分の熱容量をＣ２、内部温度Ｔ１の部分の熱容量をＣ１としている。
【００６２】
図３（Ｃ）は、図３（Ｂ）の簡単化したモデルを基に作成した温度等価回路モデル（水冷用温度等価回路モデル）３９である。電気回路の電気抵抗と電気容量（コンデンサ）に相当するものとして熱抵抗と熱容量を置き換え、電圧に相当するものとして温度を置き換えて作成したものである。
【００６３】
この温度等価回路モデル３９を数式化したものが下記式（２１）、（２２）である。
式（２１）は、図３（Ｃ）の温度等価回路モデルの交点Ｐ１における電流値の釣り合いを式に示したものであり、式（２２）は、図３（Ｃ）の温度等価回路モデルの交点Ｐ２における熱量（電気回路における電流値に相当）の釣り合いを式に示したものである。
2018170144.tif 000015
ここで、Ｑｉｎ＝Ｉ2Ｒ０は、バッテリセル５ａの内部での発熱量である。
【００６４】
式（２１）、（２２）を、時間発展を表現する状態方程式に書き直すと次の式（２３）、（２４）のようになる。
2018170144.tif 000016
ここで、上添字のＫ−１、Ｋはそれぞれ時系列データのＫ−１番目、Ｋ番目の値を表す。Ｋ−１の値でＫの値を表している。
【００６５】
状態方程式を考えるために状態ベクトルを
2018170144.tif 000017
とする。状態方程式を
2018170144.tif 000018
の形に書くと、ｆ（ｘＫ−１）は、
2018170144.tif 000019
となる。
【００６６】
観測ベクトルは
2018170144.tif 000020
とする。観測方程式は
2018170144.tif 000021
である。
【００６７】
システムノイズ共分散の一例は、
2018170144.tif 000022
である。対角以外の要素は全てゼロである。
【００６８】
観測ノイズ共分散は、
2018170144.tif 000023
である。ここでＲＴ２、ＲＴａ、Ｒｔｗは、Ｔ２、Ｔａ、Ｔｗのノイズ共分散である。
【００６９】
状態方程式の式（２７）と観測方程式の式（２９）から、システム同定の手法であるカルマンフィルタの手法を用いて状態変数のＴ１、すなわち、バッテリセル５ａ内の温度を推定する。
【００７０】
以上の図１、３に示す他の一実施形態によれば、既に説明した一実施形態の作用効果に加えて、バッテリパック７内が水冷によって冷却される温度等価回路モデル３９であるので、バッテリパック７内が水冷によって冷却されるシステムのバッテリ状態を精度よく推定することができる。
【００７１】
図２の実施形態及び図３の実施形態のように、温度等価回路モデルが、空冷用温度等価回路モデル２１と水冷用温度等価回路モデル３９とを有しているので、バッテリ５（バッテリセル５ａ）の冷却システムに対応した適切な温度等価回路モデルを用いて、バッテリの内部温度を推定することができる。これによって、一層バッテリセル５ａ内の温度を推定することができ、バッテリ状態をより精度よく推定することができる。
【産業上の利用可能性】
【００７２】
本発明の少なくとも一実施形態によれば、バッテリの状態推定に用いるバッテリ温度を精度よく推定できるとともに、その推定した温度を用いてバッテリの状態を精度よく推定できるので、バッテリ温度推定装置及び方法並びにバッテリ状態推定装置への利用に適している。
【符号の説明】
【００７３】
１  バッテリ温度推定装置
３  バッテリ状態推定装置
５  バッテリ
５ａ  バッテリセル
７  バッテリパック
９  パック内温度センサ（パック内温度検出部）
１１  バッテリ温度センサ（バッテリ温度検出部）
１３  電流センサ（電流検出部）
１５  電圧センサ
１７  ＳＯＣ・内部抵抗推定部（内部抵抗推定部）
１９  バッテリ温度推定部
２１  空冷用温度等価回路モデル
２３  カルマンフィルタ
３１  ＳＯＨ推定部
３３  ＳＯＨマップ
３５  ウォータジャケット
３７  水温度センサ
３９  水冷用温度等価回路モデル
【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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