(57)【要約】【課題】一過性劣化量を良好に推定して、持続性劣化量の増加を抑制できる劣化量推定装置、蓄電システム、劣化量推定方法、及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】劣化量推定装置３１は、蓄電素子１の劣化量を算出する算出部（ＣＰＵ３３）と、前記算出部により算出した劣化量と、経時的に低減せずに持続する持続性劣化量とに基づいて、一過性劣化量を推定する推定部（ＣＰＵ３３）とを備える。一過性劣化量を推定し、蓄電素子１の入出力制限を行う等して、持続性劣化量の増加を抑制する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
蓄電素子の劣化量を算出する算出部と、
前記算出部により算出した劣化量と、経時的に低減せずに持続する持続性劣化量とに基づいて、一過性劣化量を推定する推定部と
備えることを特徴とする劣化量推定装置。
【請求項２】
蓄電素子の算出劣化量を算出する第１算出部と、
算出時点の算出劣化量と、所定時点の算出劣化量とに基づいて、一過性劣化量を推定する第１推定部と
備えることを特徴とする劣化量推定装置。
【請求項３】
前記蓄電素子の内部抵抗値を算出する第２算出部を備え、
前記第１算出部は、前記第２算出部が算出した内部抵抗値に基づいて算出劣化量を算出することを特徴とする請求項２に記載の劣化量推定装置。
【請求項４】
前記所定時点は、負荷が所定値より小さい場合に算出劣化量が低減し、低減量が収束する低減時間が経過した時点であり、
前記第１算出部が前記時点にて算出した算出劣化量に基づき、持続する持続性劣化量を推定する第２推定部を備え、
前記第１推定部は、前記算出時点の算出劣化量及び前記持続性劣化量に基づいて前記一過性劣化量を推定することを特徴とする請求項２又は３に記載の劣化量推定装置。
【請求項５】
前記第２推定部は、所定の期間が経過し、前記負荷が前記所定値より小さいときに前記持続性劣化量を推定することを特徴とする請求項４に記載の劣化量推定装置。
【請求項６】
前記低減時間を前記蓄電素子の使用条件及び低減量の所定の収束値に基づいて設定する設定部を備えることを特徴とする請求項４又は５に記載の劣化量推定装置。
【請求項７】
蓄電素子と、
請求項１から６までのいずれか１項に記載の劣化量推定装置と、
前記蓄電素子の前記一過性劣化量が所定値以下となるように、前記蓄電素子において出入力される電流量を調整する調整部と
を備えることを特徴とする蓄電システム。
【請求項８】
蓄電素子の劣化量を算出する算出部と、
前記蓄電素子の負荷が所定値より小さい場合に前記劣化量が低減し、低減量が収束する低減時間が経過した時点で、前記算出部が算出した劣化量に基づいて、持続性劣化量を推定する推定部と
を備えることを特徴とする劣化量推定装置。
【請求項９】
蓄電素子の劣化量を算出し、
算出した劣化量と、経時的に低減せずに持続する持続性劣化量とに基づいて、一過性劣化量を推定することを特徴とする劣化量推定方法。
【請求項１０】
蓄電素子の算出劣化量を算出し、
算出時点の算出劣化量と、所定時点の算出劣化量とに基づいて、一過性劣化量を推定することを特徴とする劣化量推定方法。
【請求項１１】
蓄電素子の劣化量を算出し、
算出した劣化量と、経時的に低減せずに持続する持続性劣化量とに基づいて、一過性劣化量を推定する
処理を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１２】
蓄電素子の算出劣化量を算出し、
算出時点の算出劣化量と、所定時点の算出劣化量とに基づいて、一過性劣化量を推定する
処理を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、充放電可能な蓄電素子の劣化量を推定する劣化量推定装置、蓄電システム、劣化量推定方法、及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
電気自動車（ＥＶ）、ハイブリッド車（ＨＥＶ）等に用いられる車両用の二次電池や、電力貯蔵装置、太陽光発電システム等に用いられる産業用の二次電池の充放電を制御する充放電制御装置が知られている。
特許文献１の充放電制御装置は、放電時に電圧が所定の基準値を下回ったときに放電を停止する放電制御手段と、充電時に電圧が所定の基準値を上回ったときに充電を停止する充電制御手段と、電池の履歴（充放電回数、サイクル数）を電池の状態に基づいて推定する履歴推定手段とを備える。放電制御手段は、履歴推定手段による履歴推定値に応じて放電を停止する基準値を補正し（上昇させ）、充電制御手段は、履歴推定手段による履歴推定値に応じて充電を停止する基準を補正する（低下させる）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平７−２５５１３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の充放電制御装置は、二次電池の履歴（充放電回数、サイクル回数）の推定値のみに基づいて、放電を停止する基準電圧値と充電を停止する基準電圧値とを補正する構成である。そのため、二次電池の充放電の際の電流の大きさ等によっては、二次電池の劣化を抑えることができない場合があった。
【０００５】
本願の発明者等は、蓄電素子の劣化（出力性能の低下）が一過性劣化（一過性の出力性能の低下）と持続性劣化（持続的な出力性能の低下）とを含むことを見出した。一過性劣化は、充放電に伴う電解液中のイオンの偏りによる、電極内の電解液の枯渇に起因する一過性の劣化現象である。一過性劣化は、劣化現象が生じない低負荷の状態になると回復する。一過性劣化量が大きくなると、蓄電素子が、低負荷の状態になっても回復しない持続性劣化が生じる。
本発明は、一過性劣化量を良好に推定して、持続性劣化量の増加を抑制できる劣化量推定装置、蓄電システム、劣化量推定方法、及びコンピュータプログラム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】
【０００６】
本発明に係る劣化量推定装置は、蓄電素子の劣化量を算出する算出部と、前記算出部により算出した劣化量と、経時的に低減せずに持続する持続性劣化量とに基づいて、一過性劣化量を推定する推定部と備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、算出した劣化量と持続性劣化量とに基づいて一過性劣化量を推定する。劣化量から一過性劣化量を抽出し、蓄電素子の適用対象を限定する等し、入出力制限を行ったりすることで、持続性劣化量の増加を抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１実施形態に係る蓄電素子の斜視図である。
【図２】図１のII−II線断面図である。
【図３】蓄電装置のブロック図である。
【図４】イグニッションオン（ＩＧ−ｏｎ）及びイグニッションオフ（ＩＧ−ｏｆｆ）と出力性能の変化との関係を示すグラフである。
【図５】車載直後からの経過時間と内部抵抗値との関係を示すグラフである。
【図６】ＩＧ−ｏｆｆ、ＩＧ−ｏｎ、ＩＧ−ｏｆｆ、ＩＧ−ｏｎを繰り返した場合の経過時間と内部抵抗値との関係を示すグラフである。
【図７】持続性劣化量を定量した後、ＩＧ−ｏｆｆ、ＩＧ−ｏｎ、ＩＧ−ｏｆｆを繰り返した場合の経過時間と内部抵抗値との関係を示すグラフである。
【図８】ＩＧ−ｏｆｆ後の放置時間と一過性劣化量との関係を調べた結果を示すグラフである。
【図９】ＣＰＵによる持続性劣化量の推定の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】ＣＰＵによる一過性劣化量の推定及び一過性劣化の制御の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】第２実施形態に係るＣＰＵによる一過性劣化量の推定及び一過性劣化の制御の処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。
（本実施形態の概要）
【００１０】
本実施形態の劣化量推定装置は、蓄電素子の劣化量を算出する算出部と、前記算出部により算出した劣化量と、経時的に低減せずに持続する持続性劣化量とに基づいて、一過性劣化量を推定する推定部と備える。
【００１１】
上記構成によれば、算出した劣化量と持続性劣化量とに基づいて一過性劣化量を推定する。一過性劣化の程度が大きくなったとき、持続性劣化が加速する。一過性劣化を定量化し、蓄電素子の入出力制限を行うことで、持続性劣化量の増加を抑制できる。従って、蓄電素子の寿命を延ばすことができる。
【００１２】
本実施形態の劣化量推定装置は、蓄電素子の算出劣化量を算出する第１算出部と、算出時点の算出劣化量と、所定時点の算出劣化量とに基づいて、一過性劣化量を推定する第１推定部と備える。
【００１３】
算出時点とは、任意の算出劣化量を算出する時点をいう。
上記構成によれば、算出時点の算出劣化量と所定時点の算出劣化量とに基づいて、例えば劣化量の増加量、割合等を求めることにより、一過性劣化量を推定し、一過性劣化量を制御できる。
【００１４】
上述の劣化量推定装置において、前記蓄電素子の内部抵抗値を算出する第２算出部を備え、前記第１算出部は、前記第２算出部が算出した内部抵抗値に基づいて算出劣化量を算出する。
【００１５】
上記構成によれば、内部抵抗値の増加量により、容易に算出劣化量を求めることができる。
【００１６】
上述の劣化量推定装置において、前記所定時点は、負荷が所定値より小さい場合に算出劣化量が低減し、低減量が収束する低減時間が経過した時点であり、前記第１算出部が前記時点にて算出した算出劣化量に基づき、持続する持続性劣化量を推定する第２推定部を備え、前記第１推定部は、前記算出時点の算出劣化量及び前記持続性劣化量に基づいて前記一過性劣化量を推定する。
【００１７】
「負荷が所定値より小さい場合」とは、負荷が一過性劣化に影響を与えない程度に小さい場合をいい、無負荷の場合も含む。
「低減量が収束する」とは、一過性劣化量が小さくなるのが収束することを意味する。  上記構成によれば、低減時間経過時の算出劣化量を持続性劣化量と推定する。持続性劣化量は経時的に低減せずに持続するので、算出劣化量及び持続性劣化量に基づいて得られた一過性劣化量を制御することで、持続性劣化量の増加を良好に抑制できる。
【００１８】
上述の劣化量推定装置において、前記第２推定部は、所定の期間が経過し、前記負荷が前記所定値より小さいときに前記持続性劣化量を推定する。
【００１９】
上述のように、持続性劣化量は低減せずに持続するので、算出劣化量と持続性劣化量とに基づいて一過性劣化量を推定できる。しかし、長期的にみると、持続性劣化量は増加する。一過性劣化量の推定の許容誤差等を考慮して、持続性劣化量の推定の間隔（所定の期間）を設ける。即ち、前回、持続性劣化量を算出した時点から所定の期間が経過したときに持続性劣化量を更新することで、精度良く一過性劣化量を推定できる。
【００２０】
上述の劣化量推定装置において、前記低減時間を前記蓄電素子の使用条件及び前記低減量の所定の収束値に基づいて設定する設定部を備える。
【００２１】
上記構成によれば、低減時間を蓄電素子の使用条件及び低減量の所定の収束値に基づいて近似的に設定することで、現実的かつ精度良く一過性劣化量を推定できる。
【００２２】
本実施形態の蓄電システムは、蓄電素子と、上述のいずれかの劣化量推定装置と、前記蓄電素子の前記一過性劣化量が所定値以下となるように、前記蓄電素子において出入力される電流量を調整する調整部とを備える。
【００２３】
上記構成によれば、一過性劣化量を推定して制御することにより、持続性劣化量の増加を抑制できる。
【００２４】
本実施形態の劣化量推定装置は、蓄電素子の劣化量を算出する算出部と、前記蓄電素子の負荷が所定値より小さい場合に前記劣化量が低減し、低減量が収束する低減時間が経過した時点で、前記算出部が算出した劣化量に基づいて、持続性劣化量を推定する推定部とを備える。
【００２５】
上記構成によれば、持続性劣化量を良好に推定でき、蓄電素子の内部状態を推定できる。
【００２６】
本実施形態に係る劣化量推定方法は、蓄電素子の劣化量を算出し、算出した劣化量と、経時的に低減せずに持続する持続性劣化量とに基づいて、一過性劣化量を推定する。
本実施形態に係るコンピュータプログラムは、蓄電素子の劣化量を算出し、算出した劣化量と、経時的に低減せずに持続する持続性劣化量とに基づいて、一過性劣化量を推定する処理を実行させる。
【００２７】
上記構成によれば、算出した劣化量と持続性劣化量とに基づいて一過性劣化量を推定する。一過性劣化を定量化し、蓄電素子の入出力制限を行ったりすることで、持続性劣化量の増加を抑制できる。
【００２８】
本実施形態に係る劣化量推定方法は、蓄電素子の算出劣化量を算出し、算出時点の算出劣化量と、所定時点の算出劣化量とに基づいて、一過性劣化量を推定する。
本実施形態に係るコンピュータプログラムは、蓄電素子の算出劣化量を算出し、算出時点の算出劣化量と、所定時点の算出劣化量とに基づいて、一過性劣化量を推定する処理を実行させる。
【００２９】
上記構成によれば、算出時点の算出劣化量と、所定時点の算出劣化量とに基づいて、一過性劣化量を推定し、これを制御できる。
【００３０】
（第１実施形態）
図１は第１実施形態に係る蓄電素子（以下、電池という）１の斜視図、図２は図１のII−II線断面図である。以下、電池１がリチウムイオン二次電池である場合を説明するが、電池１はリチウムイオン二次電池には限定されない。
電池１は、蓋板２及びケース本体３を有するケース１１、正極端子４、絶縁プレート５，９、負極端子８、ガスケット６，１０、破裂弁２０、集電体７，１２、及び電極体１３を備える。
【００３１】
ケース１１は例えばアルミニウム、アルミニウム合金、ステンレス等の金属、又は合成樹脂からなり、直方体状をなし、電極体１３及び電解液（不図示）を収容する。
【００３２】
図２に示すように、正極端子４は、蓋板２を貫通する軸部４１、軸部４１の一端をかしめてなるかしめ部４２、及び軸部４１の一端に設けられた板部４３を有する。
ガスケット６は、例えばポリフェニレンサルファイド（ＰＰＳ）又はポリプロピレン（ＰＰ）等の合成樹脂からなる。正極端子４は、ガスケット６により板部４３の内面、及び軸部４１を覆われ、絶縁された状態で、蓋板２を貫通するように設けられている。
絶縁プレート５は例えばＰＰＳ又はＰＰ等の合成樹脂からなり、軸部４１の端部が挿通する挿通孔５０、及び下記接合部７１を収納する収納部５１を備える。
集電体７は板状をなし、例えばアルミニウム製であり、蓋板２の内面に配され、軸部４１の端部が挿通する挿通孔７０を有する。また、集電体７は、蓋板２の中央部側に、他の部分より外側に突出し、正極タブ１４を接合する接合部７１を有する。
【００３３】
負極端子８は、蓋板２を貫通する軸部８１、軸部８１の一端をかしめてなるかしめ部８２、及び軸部８１の他端に設けられた板部８３を有する。負極端子８は、例えばＰＰＳ又はＰＰ製のガスケット１０により板部８３の内面、及び軸部８１を覆われ、絶縁された状態で、蓋板２を貫通するように設けられている。
絶縁プレート９は例えばＰＰＳ又はＰＰ等の合成樹脂からなり、軸部８１の端部が挿通する挿通孔９０、及び下記接合部１２１を収納する収納部９１を備える。
集電体１２は板状をなし、例えば銅製であり、蓋板２の内面に配され、軸部８１の端部が挿通する挿通孔１２０を有する。また、集電体１２は、蓋板２の中央部側に、他の部分より外側に突出し、負極タブ１５を接合する接合部１２１を有する。
【００３４】
電極体１３は、複数の正極板及び負極板がセパレータを介して交互に積層されて直方体状に形成された本体１３０と、本体１３０から蓋板２側へ延びる正極タブ１４及び負極タブ１５とを有する積層タイプである。
電極体１３は、正極板と負極板とをセパレータを介して扁平状に巻回して得られるものであってもよい。
【００３５】
正極板は、例えばアルミニウム製であり、帯状又は矩形板状の金属箔と、金属箔の上に形成された正極活物質層とを有する。
正極活物質は、リチウム金属酸化物である。正極活物質は、二相共存反応型の活物質であってもよい。具体的に、正極活物質は、一般式ＬｉＭＰＯ4 で示される物質であり、Ｍは、Ｆｅ，Ｍｎ，Ｃｒ，Ｃｏ，Ｎｉ，Ｖ，Ｍｏ，Ｍｇのうちの何れか一つであってもよい。
正極活物質は、二層共存反応型を含むＬｉａＭｅｂ（ＸＯｃ）ｄ（Ｍｅは、１又は２以上の遷移金属を表し、Ｘは例えばＰ、Ｓｉ、Ｂ、Ｖを表す）によって表されるポリアニオン化合物（ＬｉａＦｅｂＰＯ4 、ＬｉａＭｎｂＰＯ4 、ＬｉａＭｎｂＳｉＯ4 、ＬｉａＣｏｂＰＯ4 Ｆ等）であってもよい。正極活物質は、ＬｉｘＭｅＯｐ（Ｍｅは、１又は２以上の遷移金属を表す）によって表される複合酸化物（ＬｉｘＣｏＯ2 、ＬｉｘＮｉＯ2 、ＬｉｘＭｎＯ4 、ＬｉｘＮｉｙＭｎｚＣｏ（１−ｙ−ｚ）Ｏ2 等）であってもよい。 
【００３６】
負極板は、例えば銅製であり、帯状又は矩形板状の金属箔と、金属箔の上に形成された負極活物質層とを有する。
負極活物質は、炭素材である。具体的に、負極活物質は、黒鉛、易黒鉛化カーボン、難黒鉛化カーボン等の何れか一つであってもよい。
【００３７】
本実施形態の劣化量推定装置は、例えばエンジンとモータとによって駆動されるＨＥＶ車両、又はＥＶ車両の蓄電装置３０に備えられる。
図３は、蓄電装置３０のブロック図である。
蓄電装置３０は、複数の電池１、ＢＭＵ（Battery Management Unit）３１、及び電流センサ３９を備える。ＢＭＵ３１は、ＣＰＵ３３及びメモリ３４を有する情報処理部３２と、電圧計測部３５と、電流計測部３６とを備える。ＢＭＵ３１が、本実施形態に係る劣化量推定装置に相当する。
メモリ３４には、本実施形態に係る持続性劣化量の推定プログラム、一過性劣化量の推定プログラム、及び一過性劣化量の制御プログラムを含む各種のプログラム３４ａと、テーブル３４ｂとが記憶されている。テーブル３４ｂには、サンプリングした電流値、電圧値、推定された持続性劣化量及び一過性劣化量が記憶される。
ＣＰＵ３３はメモリ３４から読み出したプログラム３４ａに従って、後述する持続性劣化量及び一過性劣化量の推定処理、及び一過性劣化量の制御処理を実行する。
【００３８】
電圧計測部３５は、電圧検知線を介して電池１の両端に夫々接続されており、各電池１の電圧値を所定時間間隔で測定する。
電流計測部３６は、電流センサ３９を介して電池１に流れる電流値を所定時間間隔で計測する。
蓄電装置３０の外部端子（不図示）は、エンジン始動用のスターターモータ及び電装品等の負荷３８に接続されている。
ＢＭＵ３１及び負荷３８は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）３７に接続されている。
【００３９】
上述したように、電池１の劣化は、一過性劣化と持続性劣化とを含む。一過性劣化量が大きくなると、電池１が低負荷状態になっても回復しない持続性劣化が生じる。ここで、低負荷状態とは、一過性劣化に影響しないような低電流が流れている状態をいう。イグニッションオフ（ＩＧ−ｏｆｆ）後の無負荷状態でもよい。イグニッションオン（ＩＧ−ｏｎ）により車両がシステム起動され、車両の各部に電力が供給されるようになり、ＩＧ−ｏｆｆによりシステムが停止し、電力の供給が停止される。
【００４０】
一過性劣化とは回復可能な出力性能低下であり、上述したように、充放電に伴う電解液中のイオンの偏りによる電極内における電解液の枯渇に起因する一過性の劣化現象である。
電池１の充電時に、電極体１３の負極活物質層の電位が、析出電位よりも低くなると、負極活物質層に金属析出が生じて電池１の劣化が急速に進む。電極体１３の負極活物質層の電位と、析出電位とは、電池１の充電状態、電池１の充電時間、電池１に入力される電流、電池１の温度等に応じて変化する。大電流が電池１に流入する使用環境下では、負極活物質層に金属析出が生じやすい。低温環境下（２５°C以下。特に、０°C以下）では、負極活物質層に金属析出が生じやすい。電池１の充電状態が高いとき（ＳＯＣ５０％以上のとき）、負極活物質層に金属析出が生じやすい。以上の金属析出による劣化も一過性劣化に対応する。
一過性劣化による局所的な電極・電解液の劣化が持続性劣化に影響する。
【００４１】
図４は、ＩＧ−ｏｎ及びＩＧ−ｏｆｆと出力性能の変化との関係を示すグラフである。
図４に示すように、ＩＧ−ｏｎ後、蓄電素子に負荷が加わることで出力性能は初期の出力性能に比較して低下する。ＩＧ−ｏｆｆし、蓄電素子を無負荷状態とすることで、出力性能は回復する。図４の時点ｔi で大きく低下した出力は、ＩＧ−ｏｆｆ期間（後述する低減時間）が十分に長い場合、回復量（出力の増加量）が略０に収束する。時点ｔa にて回復せずに残存する出力性能低下が持続性劣化に相当する。持続性劣化量が推定された後、持続性劣化が増加しないような期間（ｔbとｔa との間）において、ある時点（算出時点）における劣化量（出力性能低下率）と持続性劣化量との差が一過性劣化量に相当する。ここでは、ＩＧ−ｏｎ状態かＩＧ−ｏｆｆ状態かで説明しているが、上述したように、ＩＧ−ｏｆｆ状態の代わりに低負荷状態であってもよい。
【００４２】
本実施形態においては、劣化量は内部抵抗値により定量化する。出力性能の低下は内部抵抗値の増加により生じる。
テーブル３４ｂに記憶された電流値Ｉと電圧値ＶとのＩ−Ｖ特性の傾きを最小二乗法により求めることにより、内部抵抗値が得られる。内部抵抗値の算出は、ＳＯＣ及び温度による影響が大きいので、同一のＳＯＣ及び温度であるときの値に補正するのが好ましい。また、内部抵抗値の算出の精度を高めるために、電流値Ｉ及び電圧値Ｖのサンプリングの間隔を短くしたり、忘却係数を乗じたり、パラメータ毎に重みづけを変えることが考えられる。
【００４３】
劣化量（算出劣化量）は、下記の式により算出される。
劣化量＝（現時点の内部抵抗値）−（初期の内部抵抗値）
初期の内部抵抗値として、電池１の車載直後に初走行したときの内部抵抗値が挙げられる。また、電池１の製造後に電流を流して求めてもよい。
【００４４】
図５は、電池１の車載直後からの経過時間と内部抵抗値との関係を示すグラフである。横軸は経過時間、縦軸は抵抗値（内部抵抗値：Ω）である。
電池１の車載直後にＩＧ−ｏｎされ、走行を開始したとき、図５に示すように、内部抵抗値が上昇する。走行開始時点ｔ0 の内部抵抗値が初期値Ｒ0 である。電池１の車載直後であり、電池１には持続性劣化は生じていない。
走行開始後のある時点の内部抵抗値と初期値Ｒ0 との差は、一過性劣化量に対応する。
時点ｔ1 における一過性劣化量は、内部抵抗値Ｒ1 とＲ0 との差（Ｒ1 −Ｒ0 ）で表される。
時点ｔ2 における一過性劣化量は、内部抵抗値Ｒ2 とＲ0 との差（Ｒ2 −Ｒ0 ）で表される。
時点ｔ2 にてＩＧ−ｏｆｆしたとき、抵抗の増加量は低減する。
なお、図５において、抵抗値が低減することを破線で示しているが、ＩＧ−ｏｆｆ期間においては、抵抗値は取得できないので、イメージとして表している。
【００４５】
図６は、ＩＧ−ｏｆｆ、ＩＧ−ｏｎ、ＩＧ−ｏｆｆ、ＩＧ−ｏｎを繰り返した場合の経過時間と内部抵抗値との関係を示すグラフである。横軸は経過時間、縦軸は抵抗（内部抵抗値：Ω）である。
２回目にＩＧ−ｏｆｆした時点ｔ3 の後、内部抵抗値は低減し、時点ｔ4 で低減量が略０まで収束する。即ち、この時点で一過性劣化は消失したことになる。時点ｔ4 にて、ＩＧ−ｏｎしたときに取得した内部抵抗値Ｒ0 ′とＲ0 との差（Ｒ0 ′−Ｒ0 ）が持続性劣化量に相当する。その後、ＩＧ−ｏｎにより内部抵抗値は上昇し、時点ｔ5 にて算出した内部抵抗値Ｒ3 とＲ0 ′との差（Ｒ3 −Ｒ0 ′）が一過性劣化量に相当する。一過性劣化量は、時点ｔ5  における劣化量（Ｒ3 −Ｒ0 ）と持続性劣化量との差である。
時点ｔ4 と時点ｔ3 との間の時間を低減時間と定義する。
【００４６】
図７は、持続性劣化量を定量した後、ＩＧ−ｏｆｆ、ＩＧ−ｏｎ、ＩＧ−ｏｆｆを繰り返した場合の経過時間と内部抵抗値との関係を示すグラフである。横軸は経過時間、縦軸は抵抗値（内部抵抗値：Ω）である。
持続性劣化量は、図７において定量化した（Ｒ0 ′−Ｒ0 ）である。
時点ｔ6 における一過性劣化量は、内部抵抗値Ｒ4 とＲ0 ′との差（Ｒ4 −Ｒ0 ′）で表される。
時点ｔ7 における一過性劣化量は、内部抵抗値Ｒ5 とＲ0 ′との差（Ｒ2 −Ｒ0 ′）で表される。
時点ｔ8 における一過性劣化量は、内部抵抗値Ｒ6 とＲ0 ′との差（Ｒ6 −Ｒ0 ′）で表される。
【００４７】
低減時間は、一過性劣化量が完全に消失する時間であるのが好ましい。
しかし、一過性劣化量が完全に消失するまで、無負荷の状態を保持することは現実的でない場合がある。
【００４８】
従って、低減時間を下記のように近似させることができる。
以下、具体的に説明する。車のユーザの略９０％の一日の走行距離が５０ｋｍ以下であり、平均時速３０ｋｍと想定したとき、走行時間は１．５時間以下であると見積ることができる。
一過性劣化が生じやすい設計車において、２５℃、走行時間１４時間で、２％（内部抵抗値の増加率）の一過性劣化が生じる。走行時間が１．５時間である場合、０．２％の一過性劣化が生じると考えられる。
【００４９】
ＩＧ−ｏｎからＩＧ−ｏｆｆまでの時間間隔（サイクル時間）を１４時間、１．５時間にして走行試験を行い、ＩＧ−ｏｆｆ後の放置時間と一過性劣化量との関係を調べた。その結果を図８のグラフに示す。横軸は放置時間（ｈ）、縦軸は一過性劣化量（％）である。図８中、◇はサイクル時間が１．５時間であり、サイクル直後の一過性劣化量が０．２％である場合、□はサイクル時間が１４時間であり、サイクル直後の一過性劣化量が２％である場合を示す。
図８より、２４時間後に一過性劣化量が０．１％を切り、一過性劣化量及び持続性劣化量を０．１％以内の精度で定量化できることが分かる。
この場合、ＣＰＵ３３（設定部）は、近似低減時間を２４時間に設定する。２４時間経過後に算出した劣化量から０．１％を減算して、持続性劣化量を求めることにしてもよい。
【００５０】
同様に、ＣＰＵ３３は、ＩＧ−ｏｆｆ後の放置時間と一過性劣化量との関係に基づいて、演算により、近似低減時間を求めることができる。演算式は下記の通りである。
ｙ＝Ａ・ｅｘｐ（−ｘ／τ）
但し、ｙ：一過性劣化量
ｘ：時間
Ａ：補正係数
τ：時定数
【００５１】
ＣＰＵ３３は、複数の充放電条件において、ＩＧ−ｏｆｆ後の放置時間と一過性劣化量との関係を調べ、充放電条件（使用条件）と、放置時間と一過性劣化量との関係とを対応付けたテーブル又は関数を求めておき、直近に取得した充放電条件に基づいてテーブルを参照し、又関数により、近似低減時間を求めることができる。
【００５２】
以下、ＣＰＵ３３による持続性劣化量の推定処理について説明する。
図９は、ＣＰＵ３３による持続性劣化量の推定の処理手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ３３は、所定の期間Ｄが経過した時点で、この処理を行う。
所定の期間Ｄは、持続性劣化が生じる日数である。内部抵抗値の増加率は０．０１％／日を下回る。後述する一過性劣化の制御の閾値が２％であるとした場合、一過性劣化量の推定誤差が閾値の１０％（一過性劣化量０．２％）まで許容できるとすると、２０日間は、持続性劣化量を推定してから、一過性劣化量を推定することができる。この場合、Ｄは２０日である。即ち、Ｄは、電池１の一日当たりの内部抵抗値の増加率、一過性劣化量の許容できる推定の誤差等に基づいて設定する。
【００５３】
ＣＰＵ３３は、まず、負荷がＡ（Ａ：アンペア）以下であるか否かを判定する（Ｓ１）。ＣＰＵ３３は、負荷がＡ（Ａ）以下でないと判定した場合（Ｓ１：ＮＯ）、この判定処理を繰り返す。
ＣＰＵ３３は、負荷がＡ（Ａ）以下であると判定した場合（Ｓ１：ＹＥＳ）、低減時間が経過したか否かを判定する（Ｓ２）。低減時間は、上述したように、一過性劣化量が完全に消失する時間でもよく、近似低減時間でもよい。ＣＰＵ３３は、低減時間が経過していないと判定した場合（Ｓ２：ＮＯ）、この判定処理を繰り返す。
【００５４】
低減時間が経過していると判定した場合（Ｓ２：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３３は、負荷がＡ（Ａ）より大きいか否かを判定する（Ｓ３）。ＣＰＵ３３は、負荷がＡ（Ａ）より大きくないと判定した場合（Ｓ３：ＮＯ）、この判定処理を繰り返す。
ＣＰＵ３３は、負荷がＡ（Ａ）より大きいと判定した場合（Ｓ３：ＹＥＳ）、抵抗値を算出する（Ｓ４）。ＣＰＵ３３は、図６に示すように、負荷がＡより大きくなった時点で取得した電流値及び電圧値に基づいて内部抵抗値Ｒ0 ′を算出する。
ＣＰＵ３３は、Ｒ0 ′−Ｒ0 により持続性劣化量を推定する（Ｓ５）。低減時間が近似低減時間であり、図８に示すように、近似低減時間における低減量の収束値（残存する一過性劣化量、図８では０．１％）が分かっている場合、持続性劣化量は、近似低減時間が経過した時点における劣化量から収束値を減じた値である。
ＣＰＵ３３は、テーブル３４ｂに持続性劣化量を記憶する（Ｓ６）。
【００５５】
図１０は、ＣＰＵ３３による一過性劣化量の推定及び一過性劣化の制御の処理手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ３３は、以下の処理を適宜の間隔で、又は任意のタイミングで行う。
ＣＰＵ３３は、負荷がＡ（Ａ）より大きいか否かを判定する（Ｓ１１）。ＣＰＵ３３は、負荷がＡ（Ａ）より大きくないと判定した場合（Ｓ１１：ＮＯ）、この判定処理を繰り返す。
ＣＰＵ３３は負荷がＡ（Ａ）より大きいと判定した場合（Ｓ１１：ＹＥＳ）、内部抵抗値を算出する（Ｓ１２）。
【００５６】
ＣＰＵ３３は、内部抵抗値に基づいて、劣化量を算出する（Ｓ１３）。図７に示したように、（内部抵抗値−初期値）が劣化量である。
ＣＰＵ３３は、算出した劣化量と持続性劣化量との差に基づいて、一過性劣化量を推定する（Ｓ１４）。
【００５７】
ＣＰＵ３３は、一過性劣化量がａ％以上であるか否かを判定する（Ｓ１５）。
ＣＰＵ３３は一過性劣化量がａ％以上であると判定した場合（Ｓ１５：ＹＥＳ）、第１制御を行い（Ｓ１６）、処理を終了する。
ＣＰＵ３３は一過性劣化量がａ％以上でないと判定した場合（Ｓ１５：ＮＯ）、一過性劣化量がｂ％以上、ａ％未満であるか否かを判定する（Ｓ１７）。ＣＰＵ３３は一過性劣化量がｂ％以上、ａ％未満であると判定した場合（Ｓ１７：ＹＥＳ）、第２制御を行い（Ｓ１８）、処理を終了する。
ＣＰＵ３３は一過性劣化量がｂ％以上、ａ％未満でないと判定した場合（Ｓ１７：ＮＯ）、第３制御を行い（Ｓ１９）、処理を終了する。
【００５８】
ａ％、ｂ％の具体的な数値として５％、２％が挙げられる。
一過性劣化量が５％以上である場合、第１制御において、電池１において入出力される電流値を変動させて最大負荷を調整する。電池１の使用率を積極的に下げ、エンジンの使用率を上げる。第１制御における電池１の適用対象として、電動スタビライザー、デッフォガー、運転支援システム及び自動運転等のセンシング、通信デバイス（自動ブレーキ、コースティング）、イモビライザー、キーレスエントリー、ルームライト等の電装品等の補機系が挙げられる。
第１制御により、電池１の寿命の短縮化、及び負極活物質層における金属析出が抑制される。
【００５９】
一過性劣化量が２％以上、５％未満である場合、第２制御として、電池１の使用を一部制限する。
電池１の適用対象として、補機系の場合、エアコンディショナー、電動スタビライザー、デッフォガー、運転支援システム及び自動運転等のセンシング、通信デバイス（自動ブレーキ、コースティング）、イモビライザー、キーレスエントリー、ルームライト等の電装品等の補機系が挙げられる。駆動系の場合、バッテリアイドリングストップ中の補機負荷及び再始動、減速時回生、電動ターボチャージャー、低速ＥＶ走行（駐車、渋滞時）等が挙げられる。
第２制御により、電池１の寿命の短縮化、及び負極活物質層における金属析出が抑制される。
【００６０】
一過性劣化量が２％未満である場合、第３制御として、短時間のみ積極的に電池１の使用率を上げる。
電池１の適用対象として、補機系の場合、エアコンディショナー、電動スタビライザー、デッフォガー、運転支援システム及び自動運転等のセンシング、通信デバイス（自動ブレーキ、コースティング）、イモビライザー、キーレスエントリー、ルームライト等の電装品等の補機系が挙げられる。駆動系の場合、ＥＶ走行、始動、バッテリアイドリングストップ中の補機負荷及び再始動、減速時回生、電動ブースト（モータアシスト）、電動ターボチャージャー、低速ＥＶ走行（駐車、渋滞時）等が挙げられる。
第３制御により、燃費性能及び動力性能が向上するとともに、負極活物質層における金属析出が抑制される。
【００６１】
以上のように、本実施形態においては、低減時間が経過した時点で算出した劣化量に基づいて、持続性劣化量を良好に推定でき、電池１の内部状態を良好に把握できる。
そして、算出した劣化量と持続性劣化量とに基づいて一過性劣化量を推定（定量化）し、電池１の適用対象を制限し、入出力制限を行うことで、持続性劣化量の増加を良好に抑制できる。従って、電池１の寿命の短縮化が抑制される。
【００６２】
長期的に持続性劣化量は増加するので、所定の期間が経過したときに持続性劣化量を更新することで、精度良く一過性劣化量を推定できる。
【００６３】
低減時間は電池１の使用条件及び低減量の所定の収束値に基づいて近似的に設定することで、現実的かつ精度良く一過性劣化量を推定できる。
【００６４】
（第２実施形態）
第２実施形態のＣＰＵ３３においては、持続性劣化量がＣ日以内に推定されていなかった場合、Ｄ日以内に更新されていなかった場合、他の方法により一過性劣化量を推定する。
図１１は、ＣＰＵ３３による一過性劣化量の推定及び一過性劣化の制御の処理手順を示すフローチャートである。ＣＰＵ３３は、所定の間隔で、又は随意のタイミングで、以下の処理を実行する。
ＣＰＵ３３は、電流値を検出する（Ｓ２１）。
ＣＰＵ３３は、検出した電流値に基づき、電池１のＳＯＣを算出する（Ｓ２２）。
ＣＰＵ３３は、Ｃ日以内に持続性劣化量を推定したか否かを判定する（Ｓ２３）。ここで、Ｃ日として、例えば３０日が挙げられる。
ＣＰＵ３３は、Ｃ日以内に持続性劣化量を推定していないと判定した場合（Ｓ２３：ＮＯ）、処理をＳ２５へ進める。
【００６５】
ＣＰＵ３３は、Ｃ日以内に持続性劣化量を推定していると判定した場合（Ｓ２３：ＹＥＳ）、持続性劣化量を推定後、Ｄ日以内であるか否かを判定する（Ｓ２４）。ここで、Ｄ日としては、例えば２０日が挙げられる。
ＣＰＵ３３は、持続性劣化量を推定後、Ｄ日以内でないと判定した場合（Ｓ２４：ＮＯ）、処理をＳ２５へ進める。
【００６６】
ＣＰＵ３３は、Ｓ２５において、電池１の温度を検出する（Ｓ２５）。
ＣＰＵ３３は、検出された電流値と温度とに基づいて、平均負荷、最大負荷、及びΔＳＯＣを算出する（Ｓ２６）。
平均負荷とは、ＩＧ−ｏｎ時点から、電池１の一過性劣化量を推定する時点までの時間間隔における平均電流値（充電電流と放電電流の時間平均値）であり、ＩＧ−ｏｆｆされるとリセットされる値である。
最大負荷とは、電池１が車両に搭載される場合、ＩＧ−ｏｎ時点から、電池１の一過性劣化量を推定する時点までの時間間隔における最大電流値であり、ＩＧ−ｏｆｆされるとリセットされる値である。
ΔＳＯＣとは、ＩＧ−ｏｎ時点から、電池１の一過性劣化量を推定する時点までの時間間隔における最大ＳＯＣと最小ＳＯＣの差であり、ＩＧ−ｏｆｆされるとリセットされる値である。
【００６７】
ＣＰＵ３３は、テーブル又は演算により一過性劣化量を推定する（Ｓ２７）。
なお、Ｓ２７においては、一過性劣化量は、内部抵抗値の増加量ではなく、出力性能の低下量（％）で示す。
テーブル３４ｂには、第１テーブル、第２テーブル、及び第３テーブルが格納されている。
第１テーブルは、電池１の平均負荷と、電池１の温度と、平均負荷及び温度の各値に対応する電池１の一過性劣化量とが関係づけられたデータである。第２テーブルは、電池１の最大負荷と、電池１の温度と、最大負荷及び温度の各値に対応する電池１の一過性劣化量とが関係づけられたデータである。第３テーブルは、ΔＳＯＣと、電池１の温度と、ΔＳＯＣ及び温度の各値に対応する電池１の一過性劣化量とが関係づけられたデータである。
ＣＰＵ３３は、第１テーブル、第２テーブル、及び第３テーブルを参照し、求めた平均負荷、最大負荷、及びΔＳＯＣと、検出した温度とに対応する第１の一過性劣化量、第２の一過性劣化量、及び第３の一過性劣化量を取得し、これらの合計値に基づいて一過性劣化量を推定する。
【００６８】
又は、ＣＰＵ３３は下記式により一過性劣化量を推定する。
Ｄ＝α（Ｔ）・Ａ＋β（Ｔ）・Ｂ＋γ（Ｔ）・Ｃ−Ｋ（Ｔ）・Ｅ＋Ｄstop
ここで、Ａは最大負荷、Ｂは平均負荷、ＣはΔＳＯＣ、Ｅは休止時間（ＩＧ−ｏｎからＩＧ−ｏｆｆまでの間の時間間隔）、Ｔは電池１の温度である。α（Ｔ）は最大負荷に関する係数、β（Ｔ）は平均負荷に関する係数、γ（Ｔ）はΔＳＯＣに関する係数である。α（Ｔ）、β（Ｔ）、γ（Ｔ）は、ＩＧ−ｏｎからＩＧ−ｏｆｆまでの時間間隔（サイクル時間）が長いほど、値が大きくなる係数である。Ｋ（Ｔ）は緩和係数、Ｄstopは車両停止直前の一過性劣化量の値である。
ＣＰＵ３３は一過性劣化量を推定した後、処理をＳ２９へ進める。
【００６９】
ＣＰＵ３３は、持続性劣化量を推定後、Ｄ日以内であると判定した場合（Ｓ２４：ＹＥＳ）、第１実施形態と同様にして一過性劣化量を推定する（Ｓ２８）。
【００７０】
Ｓ２９において、ＣＰＵ３３は一過性劣化量が閾値以下であるか否かを判定する。
ここで、閾値として、例えば２％が挙げられる。ＣＰＵ３３は一過性劣化量が閾値以下でないと判定した場合（Ｓ２９：ＮＯ）、ＣＰＵ３３は電池１において入出力される電流値を予め設定されている値だけ変動させて、例えば最大負荷を調整する（Ｓ３０）。
ＣＰＵ３３は一過性劣化量が閾値以下であると判定した場合（Ｓ２９：ＹＥＳ）、処理を終了する。
【００７１】
なお、上述の閾値は第１実施形態と同様に複数設定し、一過性劣化量の制御も複数設定し、一過性劣化量と各閾値との関係に対応した制御を行うことにしてもよい。
【００７２】
本実施形態においては、Ｃ日以内の持続性劣化量の更新タイミングにおいて、ＩＧ−ｏｆｆ時に低減時間又は近似低減時間を確保できず、持続性劣化量を更新できなかった場合、又は更新後にＤ日を過ぎた場合に、他の方法で一過性劣化量を推定する。上記の場合に、該方法で一過性劣化量を推定し、持続性劣化量を更新できた場合は、算出劣化量と持続性劣化量とに基づいて一過性劣化量を推定するので、常に精度良く、一過性劣化量を推定できる。
【００７３】
本発明の劣化量推定装置、蓄電装置、劣化量推定方法は第１実施形態及び第２実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々の変更を加えることができる。
【００７４】
第１実施形態及び第２実施形態おける蓄電素子は、非水電解質二次電池であり、具体的にはリチウムイオン電池であるが、蓄電素子はリチウムイオン二次電池に限定されない。蓄電素子は、リチウムイオン二次電池と同様の一過性劣化を生じる、リチウムイオン二次電池以外の電池や、キャパシターでもよい。蓄電素子は一過性劣化を生じるものであればよく、用途は車載用途に限定されない。実施形態では蓄電素子が車両に搭載される場合に低負荷状態であるか否かを判断する一例として、ＩＧ−ｏｎ状態（有負荷状態）であるか、ＩＧ−ｏｆｆ状態（無負荷状態）であるかを判断している。他の用途の場合は電流値の閾値で判断すればよい。
一過性劣化量の閾値も実施形態の値に限定されない。
【００７５】
第１実施形態及び第２実施形態においては、ＢＭＵ３１が劣化量推定装置である場合に付き説明しているが、これに限定されず、ＥＣＵ３７が劣化量推定装置であってもよい。  本発明の蓄電システムは上述の蓄電装置３０に限定されない。蓄電装置の外部に、劣化量推定装置及び／又は調整部を備えるものであってもよい。そして、蓄電システムは、ＨＥＶ又はＥＶに搭載される場合に限定されず、ＰＨＥＶに搭載できる。また、車両に限定されず、電車、船舶、航空機等の移動体に搭載できる。また、移動体に搭載される場合にも限定されない。
【００７６】
本発明は、二電源の移動体にも適用できる。例えば車両の場合、オルタネータと、スタータモータと、１２Ｖ電源としての鉛蓄電池（補助蓄電素子又は補助蓄電装置）と、１２Ｖ電源又は４８Ｖ電源としてのリチウムイオン二次電池とが搭載されている場合がある。リチウムイオン二次電池における一過性劣化量の推定値が所定の値以下となるように、リチウムイオン二次電池において出入力される電流を調整している間、鉛蓄電池により電力を負荷（例えば補機）に供給する。代替的に、鉛蓄電池からの電力を優先的に負荷（例えば補機）に供給してもよい。二電源の車両の場合、低燃費及び車両部品の高機能化・電動化により、一電源の場合より高負荷になると考えられる。二電源の場合、リチウムイオン二次電池の一過性劣化は、容量、出力性能、特に長時間出力の影響が大きい。また、低温環境下でリチウムイオン二次電池に一過性劣化が生じやすく、本発明の制御方法は有益である。補助蓄電素子（又は補助蓄電装置）は、鉛蓄電池に限定されず、他の電池であってもよいし、キャパシターであってもよい。
【符号の説明】
【００７７】
１  電池（蓄電素子）
２  蓋板
３  ケース本体
４  正極端子
８  負極端子
５、９  絶縁プレート
６、１０  ガスケット
１１  ケース
７、１２  集電体
１３  電極体
１４  正極タブ
１５  負極タブ
３０  蓄電装置
３１  ＢＭＵ（劣化量推定装置）
３２  情報処理部
３３  ＣＰＵ（算出部、第１算出部、第２算出部、推定部、第１推定部、第２推定部、設定部、調整部）
３４  メモリ
３４ａ  プログラム
３４ｂ  テーブル
３５  電圧計測部
３６  電流計測部
３７  ＥＣＵ
３８  負荷
３９  電流センサ
【図１】
2019066387.tif 000003
【図２】
2019066387.tif 000004
【図３】
2019066387.tif 000005
【図４】
2019066387.tif 000006
【図５】
2019066387.tif 000007
【図６】
2019066387.tif 000008
【図７】
2019066387.tif 000009
【図８】
2019066387.tif 000010
【図９】
2019066387.tif 000011
【図１０】
2019066387.tif 000012
【図１１】
2019066387.tif 000013