(57)【要約】【課題】消費エネルギーの削減を図りつつ、高い精度で電池の劣化量を推定する。【解決手段】ＥＣＵは、電池温度の実測データを取得する（Ｓ２１）。ＥＣＵは、外気温の実測データを取得する（Ｓ２２）。ＥＣＵは、外気温の推移を推定し（Ｓ２３）、外気温の実測データを用いて、推定された外気温の推移を補正する（Ｓ２４）。ＥＣＵは、予め求められた、外気温に対する電池温度の追従性などを用いて、補正された外気温の推移から電池温度の推移を推定する（Ｓ２５）。ＥＣＵは、電池温度の実測データを用いて、推定された電池温度の推移を補正し（Ｓ２６）、補正された電池温度の推移から電池の劣化量Ｄｙを推定する（Ｓ２７〜Ｓ２８）。【選択図】図４
2019100971.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電池の劣化量を推定する電池の劣化推定装置であって、
外気温の実測データを取得する外気温取得部と、
電池温度の実測データを取得する電池温度実測部と、
外気温の推移を推定する外気温推定部と、
前記外気温の実測データを用いて、前記推定された外気温の推移を補正する外気温補正部と、
予め求められた、外気温に対する電池温度の追従性を用いて、前記補正された外気温の推移から電池温度の推移を推定する電池温度推定部と、
前記電池温度の実測データを用いて、前記推定された電池温度の推移を補正する電池温度補正部と、
前記補正された電池温度の推移から前記電池の劣化量を推定する劣化量推定部と、
を備える、電池の劣化推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、電池の劣化推定装置に関し、特に、車両に搭載された電池の劣化量を推定するために好適な電池の劣化推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
電池の状態（電流、電圧、温度等）を監視しながら電池の充放電を制御する電子制御装置（以下、「ＥＣＵ（Electronic  Control  Unit）」と称する）を備える車両が公知である。車両の走行制御も電池の充放電制御も行なわれない期間（以下、「放置期間」と称する）においては、消費エネルギー削減などの観点からＥＣＵの電源がオフされ、ＥＣＵが停止状態になる。ＥＣＵが停止状態になると、ＥＣＵによる電池状態の検出が行なわれなくなる。なお、停止状態には、省電力モード（スリープ等）の状態が含まれる。また、放置期間の例としては、車両停止中において、イグニッションスイッチがオフ状態になっており、かつ、車両に搭載された電池に対して車両外部の電源による充電（以下、「外部充電」と称する）が行なわれていない期間が挙げられる。
【０００３】
特開２０１４−１２６４１２号公報（特許文献１）には、放置期間において、所定の周期でＥＣＵの電源をオンし、電池状態の検出を行なう電池の劣化推定装置が開示されている。この装置では、放置期間中に検出された電池の状態を用いて、電池の劣化量の推定精度を高めている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−１２６４１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
放置期間においてＥＣＵの電源をオンすることで、電池状態の検出を行なうことが可能になる。電池の劣化量の推定精度を高めるためには、放置期間における電池状態の検出頻度を高めて、放置期間中に検出される電池状態のデータ数を増やすことが好ましい。しかし、放置期間において頻繁にＥＣＵの電源をオンして電池状態の検出を行なうことは、消費エネルギー削減の観点からは好ましくない。
【０００６】
本開示は上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、消費エネルギーの削減を図りつつ、高い精度で電池の劣化量を推定することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の電池の劣化推定装置は、電池の劣化量を推定する電池の劣化推定装置であって、外気温取得部と、電池温度実測部と、外気温推定部と、外気温補正部と、電池温度推定部と、電池温度補正部と、劣化量推定部とを備える。
【０００８】
上記の外気温取得部は、外気温の実測データを取得するように構成される。上記の電池温度実測部は、電池温度の実測データを取得するように構成される。上記の外気温推定部は、外気温の推移を推定するように構成される。上記の外気温補正部は、外気温の実測データを用いて、推定された外気温の推移を補正するように構成される。上記の電池温度推定部は、予め求められた、外気温に対する電池温度の追従性（以下、「温度追従性」と称する場合がある）を用いて、補正された外気温の推移から電池温度の推移を推定するように構成される。上記の電池温度補正部は、電池温度の実測データを用いて、推定された電池温度の推移を補正するように構成される。上記の劣化量推定部は、補正された電池温度の推移から電池の劣化量を推定するように構成される。
【０００９】
実測データから線形補間等で直接的に電池温度の推移を求める方法（以下、「直接法」と称する）によっても、電池温度の推移を求めることは可能である。しかし、直接法では、電池温度の推移を十分高い精度で求めるために多くの実測データを必要とする。これに対し、上記電池の劣化推定装置では、外気温の推移から電池温度の推移を推定し、推定された電池温度の推移を実測データによって補正するという手順で、電池温度の推移を求める。こうした方法では、電池温度の推移を十分高い精度で推定するために必要な実測データの数が少ない。
【００１０】
このため、少ない実測データから電池温度の推移を求める場合には、上記電池の劣化推定装置による上述の方法のほうが、直接法（たとえば、後述する比較例に係る電池の劣化推定方法）よりも高い精度で電池温度の推移を求めることができる（たとえば、後述する図１１〜図１４参照）。
【００１１】
また、上記電池の劣化推定装置では、電池温度の推移だけでなく外気温の推移も、まず外気温の推移を推定し、次に、推定された外気温の推移を実測データによって補正するという手順で求められる。このため、少ない実測データから外気温の推移を高い精度で求めることができる。
【００１２】
上記電池の劣化推定装置は、少ない実測データから電池温度の推移を高い精度で求めることができる。また、上記電池の劣化推定装置は、こうして得られた電池温度の推移から電池の劣化量を推定するように構成される。すなわち、上記電池の劣化推定装置は、少ない電池温度の実測データから、高い精度で電池の劣化量を推定できる。こうした電池の劣化推定装置は、車両の放置期間における電池の劣化量を推定するために用いることができる。
【００１３】
消費エネルギー削減などの観点から、車両の放置期間においては、ＥＣＵの電源がオフされることが好ましい。しかし、ＥＣＵの電源がオフされると、電池の状態を検出することができなくなる。そして、放置期間における電池の状態を考慮せずに電池の劣化量を推定すると、電池の劣化量の推定精度が低下する。このため、電池の劣化量を高い精度で推定するためには、放置期間においても、ある程度の頻度でＥＣＵの電源をオンして、放置期間における電池の劣化量を推定するために必要な実測データの取得（電池温度の検出）をＥＣＵに実行させることが好ましい。その一方で、消費エネルギー削減の観点からは、放置期間において頻繁にＥＣＵの電源をオンして電池状態の検出を行なうことは好ましくない。
【００１４】
上記電池の劣化推定装置では、電池温度の推移（ひいては、電池の劣化量）を十分高い精度で求めるために必要な実測データの数が少ない。このため、放置期間においてＥＣＵの電源を頻繁にオンしなくても、必要な実測データを確保することができる。放置期間においてＥＣＵの電源をオンする回数を減らすことで、消費エネルギーの削減が図られる。
【００１５】
上記のように、本開示の電池の劣化推定装置によれば、消費エネルギーの削減を図りつつ、高い精度で電池の劣化量を推定することが可能になる。
【００１６】
なお、外気温取得部は、通信によって外気温の実測データを取得してもよいし、外気温センサによって外気温の実測データを取得してもよい。外気温の実測データは、１０分以下の間隔の複数のデータであることが好ましい。外気温推定部は、たとえば、気象予測情報と所定の推定式とを用いて外気温の推移を推定できる。電池温度の実測データは、たとえば、電池に設けられた温度センサの検出値である。電池温度推定部は、上記の温度追従性に加えて日射強度の実測データを用いて、補正された外気温の推移から電池温度の推移を推定してもよい。日射強度の実測データは、１０分以下の間隔の複数のデータであることが好ましい。
【発明の効果】
【００１７】
本開示によれば、消費エネルギーの削減を図りつつ、高い精度で電池の劣化量を推定することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本開示の実施の形態に従う電池の劣化推定装置が適用された車両の全体構成を概略的に示す図である。
【図２】補正電池温度推移の求め方を説明するための図である。
【図３】車両の走行中にＥＣＵにより実行されるセルの劣化量推定の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】車両の放置期間にＥＣＵにより実行されるセルの劣化量推定の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】ｓｉｎ関数によるフィッティングによって得られた推定外気温推移の一例を示す図である。
【図６】外気温の実測データを用いた補正によって得られた補正外気温推移の一例を示す図である。
【図７】推定電池温度推移の一例を示す図である。
【図８】電池温度の実測データを用いた補正によって得られた補正電池温度推移の一例を示す図である。
【図９】実施例で作成された温度頻度分布を示す図である。
【図１０】Ｔ−β対応情報の一例を示す図である。
【図１１】実施の形態に従う電池の劣化推定方法によって求められる電池温度の推移を概念的に示す図である。
【図１２】比較例に係る電池の劣化推定方法によって求められる電池温度の推移を概念的に示す図である。
【図１３】比較例に係る電池の劣化推定方法によって作成された温度頻度分布を示す図である。
【図１４】実施例及び比較例に係る電池の劣化推定方法によって求められた対象セルの容量維持率の推移を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【００２０】
図１は、本開示の実施の形態に従う電池の劣化推定装置が適用された車両１の構成を概略的に示した図である。以下では、代表的な例として、車両１がハイブリッド車両であり、車両１に搭載された電池が組電池である例について説明する。
【００２１】
図１を参照して、車両１は、組電池１０と、監視ユニット２０と、パワーコントロールユニット（以下、「ＰＣＵ（Power  Control  Unit）」と称する）３０と、モータジェネレータ（以下、「ＭＧ（Motor  Generator）」と称する）４１，４２と、エンジン５０と、動力分割装置６０と、駆動軸７０と、駆動輪８０と、ＥＣＵ１００と、通信装置１１０とを備える。
【００２２】
組電池１０は、直列に接続された複数の二次電池を含み、ＭＧ４１，４２を駆動するための電力を蓄える。以下、組電池１０を構成する二次電池を「セル」と称する場合がある。セルは、たとえばリチウムイオン電池である。ただし、リチウムイオン電池以外の二次電池（たとえば、ニッケル水素電池）をセルとして採用してもよい。組電池１０は、たとえば車両１のラゲッジスペースに搭載される。ただし、組電池１０の搭載位置は任意に変更できる。たとえば、組電池１０をシート下に搭載してもよい。組電池１０は、ＰＣＵ３０を通じてＭＧ４１，４２へ電力を供給することができる。また、組電池１０は、ＭＧ４１，４２の発電時にＰＣＵ３０を通じて発電電力を受けて充電される。
【００２３】
監視ユニット２０は、電圧センサ２１と、電流センサ２２と、温度センサ２３とを含む。温度センサ２３としては、たとえば熱電対又はサーミスタを採用できる。電圧センサ２１は、組電池１０のセル毎の電圧Ｖｘを検出する。電流センサ２２は、組電池１０の充放電電流Ｉｘを検出する。温度センサ２３は、組電池１０のセル毎の温度Ｔｘを検出する。そして、各センサは、検出結果を示す信号をＥＣＵ１００へ出力する。
【００２４】
なお、電圧センサ２１及び温度センサ２３は、複数（たとえば、数個）のセルを監視単位として電圧及び温度をそれぞれ検出してもよい。この場合、電圧については、複数のセルに対する検出値をそのセル数で割ることによって、セル毎の電圧（平均値）を算出することができる。
【００２５】
ＰＣＵ３０は、ＥＣＵ１００からの制御信号に従って、組電池１０とＭＧ４１，４２との間で双方向の電力変換を実行する。ＰＣＵ３０は、ＭＧ４１，４２の状態を別々に制御可能に構成されており、たとえば、ＭＧ４１を回生（発電）状態にしつつ、ＭＧ４２を力行状態にすることができる。ＰＣＵ３０は、たとえば、ＭＧ４１，４２に対応して設けられる２つのインバータと、各インバータに供給される直流電圧を組電池１０の出力電圧以上に昇圧するコンバータとを含んで構成される。
【００２６】
ＭＧ４１，４２は、交流回転電機であり、たとえば、ロータに永久磁石が埋設された三相交流同期電動機である。ＭＧ４１は、主として、動力分割装置６０を経由してエンジン５０により駆動される発電機として用いられる。ＭＧ４１が発電した電力は、ＰＣＵ３０を介してＭＧ４２又は組電池１０に供給される。
【００２７】
ＭＧ４２は、主として電動機として動作し、駆動輪８０を駆動する。ＭＧ４２は、組電池１０からの電力及びＭＧ４１の発電電力の少なくとも一方を受けて駆動され、ＭＧ４２の駆動力は駆動軸７０に伝達される。一方、車両の制動時や下り斜面での加速度低減時には、ＭＧ４２は、発電機として動作して回生発電を行なう。ＭＧ４２が発電した電力は、ＰＣＵ３０を介して組電池１０に供給される。
【００２８】
エンジン５０は、空気と燃料との混合気を燃焼させたときに生じる燃焼エネルギをピストンやロータなどの運動子の運動エネルギに変換することによって動力を出力する内燃機関である。動力分割装置６０は、たとえば、サンギヤ、キャリア、リングギヤの３つの回転軸を有する遊星歯車機構を含む。動力分割装置６０は、エンジン５０から出力される動力を、ＭＧ４１を駆動する動力と、駆動輪８０を駆動する動力とに分割する。
【００２９】
ＥＣＵ１００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）１０１と、メモリ１０２と、各種信号を入出力するための入出力ポート（図示せず）とを含んで構成される。メモリ１０２は、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、及び書き換え可能な不揮発性メモリを含む。メモリ１０２に記憶されているプログラムをＣＰＵ１０１が実行することで、各種制御が実行される。ＥＣＵ１００が行なう各種制御については、ソフトウェアによる処理に限られず、専用のハードウェア（電子回路）で処理することも可能である。
【００３０】
ＥＣＵ１００は、下限ＳＯＣ及び上限ＳＯＣによって定まる使用ＳＯＣ範囲に従って組電池１０の充放電を制御する。ＳＯＣ（State Of Charge）は、満充電容量に対する現在の充電容量の割合（たとえば、百分率）で定義される。組電池１０のＳＯＣが上限ＳＯＣに近づくと、ＥＣＵ１００は、組電池１０へ供給される電力（すなわち、組電池１０の充電電力）を制限して、組電池１０のＳＯＣが上限ＳＯＣを超えないようにする。また、組電池１０のＳＯＣが下限ＳＯＣに近づくと、ＥＣＵ１００は、組電池１０から放出される電力（すなわち、組電池１０の放電電力）を制限して、組電池１０のＳＯＣが下限ＳＯＣを下回らないようにする。下限ＳＯＣ及び上限ＳＯＣは、たとえばメモリ１０２に記憶されている。下限ＳＯＣ及び上限ＳＯＣの各々の数値は、ＥＣＵ１００によって変更できる。ＳＯＣの測定方法としては、たとえば、電流値積算（クーロンカウント）による手法、又は開放電圧（ＯＣＶ：Open Circuit Voltage）の推定による手法など、種々の公知の手法を採用できる。
【００３１】
ＥＣＵ１００は、監視ユニット２０により検出された組電池１０の状態（セル温度等）を用いて、組電池１０を構成するセル毎の劣化量を推定する。セルの劣化量が大きくなるほど、セル容量（セルに蓄えることができる電力の量）が低下する。セルが劣化する原因としては、セルの電極の表面に電荷担体が析出することが考えられる。たとえば、リチウムイオン電池では、負極表面にリチウムが析出するほど電池の劣化が進行する。
【００３２】
ＥＣＵ１００は、保存すべき情報（演算結果等）を、メモリ１０２（たとえば、書き換え可能な不揮発性メモリ）に出力してメモリ１０２に記憶させる。メモリ１０２は、電池状態の検出や車両１の制御に用いられる情報等を、予め記憶していてもよい。たとえば、メモリ１０２は、組電池１０の初期情報（セルの種類、容量、内部抵抗、電極の厚み、目付量等）を予め記憶していてもよい。
【００３３】
メモリ１０２は、電池の劣化推定に用いられる対応情報（たとえば、後述する推定式（１）等）をさらに記憶していてもよい。対応情報は、相関する複数のパラメータの関係を示す情報である。なお、対応情報は、マップでもテーブルでも数式でもモデルでもよい。また、対応情報は、複数のマップ等を組み合わせて構成されていてもよい。
【００３４】
通信装置１１０は、ワイヤレス通信によりネットワーク２００にアクセスできるように構成される。通信装置１１０は、ネットワーク２００を介して他の装置からデータを受信（たとえば、ダウンロード）したり、ネットワーク２００を介して他の装置へデータを送信（たとえば、アップロード）したりすることができる。また、ＥＣＵ１００と通信装置１１０とは、互いに情報（データや信号等）を送受可能に構成される。
【００３５】
ネットワーク２００の例としては、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）（たとえば、インターネット）、公衆ネットワーク、プライベートネットワーク、仮想ネットワーク、ピアツーピアネットワークが挙げられる。ネットワーク２００は、ＤＳＲＣ（Dedicated  Short  Range  Communications）ネットワーク、ＩＥＥＥ８０２．１１ｐネットワーク、３Ｇネットワーク、４Ｇネットワーク、５Ｇ＋ネットワーク、又はＷｉＦｉ（登録商標）ネットワークであってもよい。また、ネットワーク２００は、車両対車両ネットワーク、又は車両対基盤／基盤対車両ネットワークであってもよい。
【００３６】
車両１の走行中には、ＥＣＵ１００が、各センサから受ける信号並びにメモリ１０２に記憶された各種プログラム及びマップに基づいてＰＣＵ３０（ひいては、ＭＧ４１，４２）及びエンジン５０を制御することにより、車両１の走行制御を行なう。ＥＣＵ１００は、ＰＣＵ３０を制御することにより組電池１０の放電制御を行なう。ＥＣＵ１００は、組電池１０からＰＣＵ３０への放電を制御することにより、ＭＧ４１，４２に対する電力供給量（ひいては、ＭＧ４１，４２のトルク等）を制御できる。また、車両１の走行中にＭＧ４１，４２の発電電力により組電池１０が充電される場合には、ＥＣＵ１００は、ＰＣＵ３０を制御することにより組電池１０の充電電力（ひいては、ＳＯＣ）を制御する。
【００３７】
また、ＥＣＵ１００は、車両１の走行中において、組電池１０を構成するセルの温度を所定の周期で検出し、検出されたセルの温度を用いて組電池１０のセル毎の劣化量を算出する。
【００３８】
他方、車両１の放置期間においては、車両１の走行制御も組電池１０の充放電制御も行なわれない。車両１は、外部充電可能な車両であってもよいし、外部充電できない車両であってもよい。外部充電可能な車両において、放置期間の代表的な例としては、車両停止中において、イグニッションスイッチがオフ状態になっており、かつ、外部充電が行なわれていない期間が挙げられる。外部充電できない車両において、放置期間の代表的な例としては、車両停止中においてイグニッションスイッチがオフ状態になっている期間が挙げられる。
【００３９】
ところで、消費エネルギー削減などの観点から、放置期間においては、車両１のＥＣＵ１００の電源がオフされることが好ましい。しかし、ＥＣＵ１００の電源がオフされると、組電池１０の状態を検出することができなくなる。そして、放置期間における組電池１０の状態を考慮せずに組電池１０の劣化量を推定すると、組電池１０の劣化量の推定精度が低下する。このため、組電池１０の劣化量を高い精度で推定するためには、放置期間においても、ある程度の頻度でＥＣＵ１００の電源をオンして、放置期間における組電池１０の劣化量を推定するために必要な実測データの取得（電池温度の検出）をＥＣＵ１００に実行させることが好ましい。その一方で、消費エネルギー削減の観点からは、放置期間において頻繁にＥＣＵ１００の電源をオンして電池状態の検出を行なうことは好ましくない。
【００４０】
そこで、この実施の形態に従う電池の劣化推定装置では、車両１の放置期間においては、以下に示す起動タイミングを除いて、ＥＣＵ１００の電源がオフされる。これにより、消費エネルギーの削減が図られる。また、車両１の放置期間において、周期的な起動タイミング（たとえば、１時間毎のタイミング）になると、ＥＣＵ１００が起動し、電池温度の実測（実測データの取得）を行なう。そして、ＥＣＵ１００は、外気温（車両１の外部の気温）の推移から電池温度（組電池１０のセル温度）の推移を推定し、推定された電池温度の推移を上記の実測データによって補正する。こうした方法によれば、電池温度に関して、少ない実測データ（たとえば、１時間毎の実測値）しか得られなくても、実測値の間の電池温度を高い精度で補間することができる。このため、少ない実測データから電池温度の推移を高い精度で求めることが可能になる。
【００４１】
詳しくは、ＥＣＵ１００（特に、外気温推定部として機能する部分）は、たとえば気象予測情報と所定の推定式（たとえば、後述するｓｉｎ関数）とを用いて、外気温の推移を推定する。気象予測情報は、たとえばネットワーク２００を通じてＷｅｂサイト（たとえば、天気予報サイト）から取得できる。以下、推定された外気温の推移を、「推定外気温推移」と称する場合がある。
【００４２】
ＥＣＵ１００（特に、外気温取得部として機能する部分）は、通信装置１１０等と協働して、たとえばネットワーク２００を通じてＷｅｂサイト（各種気象情報サービスのサイト等）から外気温の実測データを取得する。そして、ＥＣＵ１００（特に、外気温補正部として機能する部分）は、外気温の実測データを用いて、上記の推定外気温推移を補正する。以下、補正後の外気温の推移を、「補正外気温推移」と称する場合がある。
【００４３】
ＥＣＵ１００（特に、電池温度推定部として機能する部分）は、予め求められた温度追従性を用いて、補正外気温推移から電池温度（組電池１０のセル温度）の推移を推定する。温度追従性は、外気温と電池温度との関係を示す対応情報であり、たとえば予め実験等によって求められてメモリ１０２に記憶されている。電池温度は、外気温の変化に対して一定時間遅れて追従する傾向がある。遅れの程度は、組電池１０の搭載位置などによって変わる。また、組電池１０の搭載位置が車両１のラゲッジスペースである場合には、電池温度の推移は、外気温の影響に加えて、太陽からの放射エネルギーの影響も受けやすくなる。このため、高い精度で電池温度の推移を推定するためには、上記の温度追従性に加えて日射強度の実測データを用いて、電池温度の推移を推定することが好ましい。以下、補正外気温推移から推定された電池温度の推移を、「推定電池温度推移」と称する場合がある。
【００４４】
ＥＣＵ１００（特に、電池温度実測部として機能する部分）は、監視ユニット２０から電池温度の実測データ（温度センサ２３の検出値）を取得する。そして、ＥＣＵ１００（特に、電池温度補正部として機能する部分）は、電池温度の実測データを用いて、推定電池温度推移を補正する。以下、補正後の電池温度の推移を、「補正電池温度推移」と称する場合がある。
【００４５】
図２は、補正電池温度推移の求め方を説明するための図である。図２を参照して、ＥＣＵ１００は、たとえば、線ｋ１で示される補正外気温推移と、日射強度の実測データと、予め求められた温度追従性とを用いて、電池温度の推移を推定する。これにより、推定電池温度推移（図示せず）が得られる。
【００４６】
推定電池温度推移の形状（曲線の形状）は、概ね実際の推移に一致する。しかし、推定電池温度推移は、実際の推移よりも高温側又は低温側にずれることがある。そこで、ＥＣＵ１００は、電池温度の実測データを用いて上記のずれをなくす方向（低温側又は高温側）へ推定電池温度推移を補正する。ＥＣＵ１００は、たとえば、推定電池温度推移の形状を変えずに、推定電池温度推移を低温側又は高温側に移動させるだけの補正を行なう。ただしこれに限られず、ＥＣＵ１００は、所定の規則に従い、電池温度の実測データに合わせて推定電池温度推移の形状を変えるような補正を行なってもよい。図２において、点Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４はそれぞれ、タイミングｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４で取得される電池温度の実測データを示している。詳細は後述するが、車両１の放置期間においては、タイミングｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４（たとえば、１時間毎の起動タイミング）でＥＣＵ１００の電源がオンされ、ＥＣＵ１００により電池温度の実測が行なわれる。そして、点Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４で示される電池温度の実測データに合わせて推定電池温度推移を補正することにより、線ｋ２で示される補正電池温度推移が得られる。
【００４７】
電池温度の推移は、外気温の推移に対して一定時間遅れて追従する傾向がある。この理由は、外気温の変化に応じて電池の温度が変わるまでには、ある程度の時間がかかるからであると考えられる。また、電池温度の推移のピーク温度は、外気温の推移のピーク温度よりも高くなる傾向がある。この理由は、日射からの受熱により電池の温度が上昇するからであると考えられる。図２中の線ｋ２で示される補正電池温度推移は、補正外気温推移に対して遅れ時間Δｔ１０だけ遅れて追従し、補正外気温推移のピークＰ１の温度よりも温度上昇分ΔＴだけ高い温度のピークＰ２を有する。推定電池温度推移を求めるときに温度追従性と日射強度の実測データとを考慮することで、遅れ時間Δｔ１０及び温度上昇分ΔＴの各々の値が適切な大きさになり、実際の推移に近い補正電池温度推移が得られる。
【００４８】
この実施の形態に従う電池の劣化推定装置は、上記のような方法で電池温度の推移（補正電池温度推移）を求めることにより、少ない実測データから電池温度の推移を高い精度で求めることができる。そして、ＥＣＵ１００（特に、劣化量推定部として機能する部分）は、こうして得られた電池温度の推移から電池の劣化量を推定する。この実施の形態に従う電池の劣化推定装置では、電池温度の推移（ひいては、電池の劣化量）を十分高い精度で求めるために必要な実測データの数が少ない。このため、放置期間においてＥＣＵ１００の電源を頻繁にオンしなくても、必要な実測データを確保することができる。放置期間においてＥＣＵ１００の電源をオンする回数を減らすことで、消費エネルギーの削減が図られる。
【００４９】
以下、図３〜図１４を用いて、ＥＣＵ１００が行なう電池の劣化量推定について詳述する。劣化量の推定は、車両１のラゲッジスペースに搭載された組電池１０を対象として、組電池１０を構成するセル（リチウムイオン電池）毎に実行される。この推定の対象となるセルを、以下では「対象セル」と称する。
【００５０】
図３は、車両１の走行中にＥＣＵ１００により実行されるセルの劣化量推定の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートに示される処理は、所定時間毎（たとえば、５分間以下の周期で）メインルーチンから呼び出されて繰り返し実行される。
【００５１】
図３を参照して、ＥＣＵ１００は、対象セルの温度の実測値（温度Ｔｘ）を取得し、メモリ１０２に保存する（ステップＳ１１）。監視ユニット２０の温度センサ２３の信号（検出値）が、対象セルの温度の実測値に相当する。
【００５２】
ＥＣＵ１００は、対象セルの温度の実測値を用いて温度頻度分布を作成し、メモリ１０２に保存する（ステップＳ１２）。すでに温度頻度分布がメモリ１０２に記憶されている場合には、その温度頻度分布を更新してもよい。次いで、ＥＣＵ１００は、温度頻度分布と劣化速度βとを用いて劣化量Ｄｘを算出し、メモリ１０２に保存する（ステップＳ１３）。劣化量Ｄｘは、対象セルの容量低下量に相当する。そして、ＥＣＵ１００は、前回までの劣化量（メモリ１０２に記憶されている劣化量ΣＤ）に今回の劣化量Ｄｘを積算して、現在の劣化量ΣＤ（メモリ１０２に記憶されている劣化量ΣＤ）の値を更新する（ステップＳ１４）。なお、ステップＳ１２〜Ｓ１４の処理は、後述する図４のステップＳ２７〜Ｓ２９に準ずる処理である。温度頻度分布及び劣化速度βの詳細については後述する。
【００５３】
図４は、車両１の放置期間にＥＣＵ１００により実行されるセルの劣化量推定の処理手順を示すフローチャートである。このフローチャートに示される処理は、所定時間毎（たとえば、１時間以上の周期で）メインルーチンから呼び出されて繰り返し実行される。車両１の放置期間においては、ＥＣＵ１００の電源がオフされているが、図４に示される処理の実行タイミング（ＥＣＵ１００の起動タイミング）になるとＥＣＵ１００の電源がオンされる。そして、ＥＣＵ１００により図４に示す一連の処理の全てが実行されると、再びＥＣＵ１００の電源がオフされる。この実施の形態では、図４に示される処理の実行周期を１時間とする。
【００５４】
図４を参照して、ＥＣＵ１００は、対象セルの温度の実測値（温度Ｔｘ）を取得し、メモリ１０２に保存する（ステップＳ２１）。監視ユニット２０の温度センサ２３の信号（検出値）が、対象セルの温度の実測値に相当する。
【００５５】
次いで、ＥＣＵ１００は、たとえば通信によって、気象予測情報（後述する各種の気象予測データ）と、外気温の実測データと、日射強度の実測データとを取得する（ステップＳ２２）。具体的には、通信装置１１０が、ＥＣＵ１００からの要求に応じて、たとえばネットワーク２００上のＷｅｂサイトから車両１の位置（地域）に対応した上記のデータを取得し、ＥＣＵ１００へ送信する。また、通信装置１１０は、車車間通信により、車両１の近くを走行する他の車両から上記のデータを取得してもよい。
【００５６】
外気温及び日射強度の各々の実測データは、たとえば、直近１時間における１０分毎の実測値を含む。すなわち、外気温及び日射強度の各々の実測データは、現在の実測値に加えて、現在から過去に遡って１０分前、２０分前、３０分前、４０分前、５０分前の各実測値を含む。
【００５７】
気象予測情報は、たとえば、本日の外気温の予測最低温度と、本日の外気温の予測最高温度と、本日の「日の出」予測時刻と、本日の予測南中時刻と、本日の「日の入」予測時刻と、翌日の「日の出」予測時刻とを含む。
【００５８】
ＥＣＵ１００は、ステップＳ２２で取得した気象予測情報と、次に示す推定式（１）とを用いて、外気温の推移を推定する（ステップＳ２３）。推定式（１）は、気象予測情報と外気温の推移との関係を示す対応情報の一例であり、予めメモリ１０２に記憶されている。
【００５９】
外気温＝（Ｔｍａｘ−Ｔｍｉｎ）×ｓｉｎωｔ＋Ｔｍｉｎ    …（１）
推定式（１）において、Ｔｍａｘは本日の外気温の予測最高温度を表し、Ｔｍｉｎは本日の外気温の予測最低温度を表す。また、ωｔは、位相（角度）に相当する。
【００６０】
ＥＣＵ１００は、上記の気象予測データに基づいて推定式（１）によるフィッティングを行なうことにより、外気温の推移を推定することができる。図５は、こうしたフィッティングによって得られた推定外気温推移の一例を示している。
【００６１】
図５を参照して、推定式（１）の位相０°に本日の「日の出」予測時刻が、推定式（１）の位相９０°に「本日の予測南中時刻＋２時間」が、推定式（１）の位相１８０°に翌日の「日の出」予測時刻が一致するようにフィッティングを行なうことで、線ｋ１１で示されるような推定外気温推移が得られる。推定外気温推移のピークＰ１１の位置は、「本日の予測南中時刻＋２時間」に相当する。
【００６２】
上記のようにして推定外気温推移が得られる。そして、ＥＣＵ１００は、推定外気温推移をメモリ１０２に格納する。
【００６３】
再び図４を参照して、ＥＣＵ１００は、ステップＳ２２で取得した外気温の実測データを用いて、推定外気温推移を補正する（ステップＳ２４）。図６は、こうした補正によって得られた補正外気温推移の一例を示す図である。図６において、実測データＳ１０は、ステップＳ２２で取得した外気温の実測データに相当する。また、期間Δｔ１は、図４の処理の実行周期に対応する期間（前回実行から今回実行までの期間）である。この実施の形態では、期間Δｔ１が１時間である。期間Δｔ１においては、対象セルの温度の検出（ステップＳ２１）が行なわれない。
【００６４】
図６を参照して、線ｋ１１で示される推定外気温推移は、実測データＳ１０に対して高温側にずれている。そこで、ＥＣＵ１００は、実測データＳ１０に合わせて推定外気温推移を低温側へ補正する。この補正により、線ｋ１２で示されるような補正外気温推移が得られる。補正外気温推移のピークＰ１２の位置は、前述の推定外気温推移と同様、「本日の予測南中時刻＋２時間」に相当する。
【００６５】
上記のようにして補正外気温推移が得られる。そして、ＥＣＵ１００は、補正外気温推移をメモリ１０２に格納する。
【００６６】
再び図４を参照して、ステップＳ２３で得た補正外気温推移と、ステップＳ２２で取得した日射強度の実測データと、予め求められてメモリ１０２に記憶されている温度追従性とを用いて、電池温度の推移を推定する（ステップＳ２５）。これにより、推定電池温度推移が得られる。
【００６７】
図７は、推定電池温度推移の一例を示す図である。図７を参照して、線ｋ１２で示される補正外気温推移から、線ｋ２１で示されるような推定電池温度推移が得られる。推定電池温度推移は、補正外気温推移に対して遅れ時間Δｔ２だけ遅れて追従するような推移となる。すなわち、推定電池温度推移は、「本日の予測南中時刻＋２時間」よりも遅れ時間Δｔ２だけ遅いタイミングｔ２１にピークＰ２１を有する。遅れ時間Δｔ２が、上記の温度追従性に相当する。また、推定電池温度推移のピークＰ２１の温度は、補正外気温推移のピークＰ１２の温度よりも日射温度上昇分ΔＴＡだけ高くなる。日射温度上昇分は、日射からの受熱により電池温度の推移のピーク温度が上昇する量である。ＥＣＵ１００は、予めメモリ１０２に記憶されている日射温度上昇分算出情報を参照することにより、上記の日射強度の実測データから日射温度上昇分ΔＴＡを求めることができる。日射温度上昇分算出情報は、たとえば、日射強度の実測値と、日射強度の実測タイミング（すなわち、日射強度が実測された推定式（１）の位相）と、日射温度上昇分ΔＴＡとの関係を示す対応情報であり、予め実験等によって求められてメモリ１０２に記憶されている。実施例においては、遅れ時間Δｔ２が４時間であり、日射温度上昇分ΔＴＡが６．５℃であった。
【００６８】
上記のようにして推定電池温度推移が得られる。そして、ＥＣＵ１００は、推定電池温度推移をメモリ１０２に格納する。
【００６９】
再び図４を参照して、ＥＣＵ１００は、ステップＳ２１で取得した対象セルの温度の実測データを用いて、推定電池温度推移を補正する（ステップＳ２６）。図８は、こうした補正によって得られた補正電池温度推移の一例を示す図である。図８において、実測データＳ２０は、ステップＳ２１で取得した対象セルの温度の実測データに相当する。また、図８中の期間Δｔ１は、図６中の期間Δｔ１と同じ期間を示している。
【００７０】
図８を参照して、線ｋ２１で示される推定電池温度推移は、実測データＳ２０に対して高温側にずれている。そこで、ＥＣＵ１００は、実測データＳ２０に合わせて推定電池温度推移を低温側へ補正する。この補正により、線ｋ２２で示されるような補正電池温度推移が得られる。補正電池温度推移では、対象セルの温度の検出（ステップＳ２１）が行なわれない期間Δｔ１の電池温度が補間されている。
【００７１】
上記のようにして補正電池温度推移が得られる。そして、ＥＣＵ１００は、補正電池温度推移をメモリ１０２に格納する。
【００７２】
再び図４を参照して、ＥＣＵ１００は、ステップＳ２６で得た補正電池温度推移を用いて、期間Δｔ１（図８）における温度頻度分布を作成し、メモリ１０２に保存する（ステップＳ２７）。すでに温度頻度分布がメモリ１０２に記憶されている場合には、その温度頻度分布を更新してもよい。温度頻度分布は、電池が受けた熱履歴情報であり、より具体的には、電池温度毎の頻度を示す情報である。
【００７３】
図９は、実施例で作成された温度頻度分布を示す図である。図９中の線ｋ３１が温度頻度分布を示している。実施例では、ＥＣＵ１００が、図４の処理を１時間の周期で繰り返し実行することによって、線ｋ３１で示されるような温度頻度分布を作成した。
【００７４】
図９を参照して、横軸は対象セルの温度を示し、縦軸は頻度（すなわち、対象セルの温度が、横軸で示される温度であった積算回数）を示している。線ｋ３１で示される温度頻度分布では、高い精度で検出することが難しい高温側の領域Ｒ１においても、実際の頻度に近い値が得られた。
【００７５】
再び図４を参照して、ＥＣＵ１００は、ステップＳ２７で作成された温度頻度分布と、下記のような方法で取得される劣化速度βとを用いて、劣化量Ｄｙを算出し、メモリ１０２に保存する（ステップＳ２８）。劣化速度βは、セル容量の低下速度に対応する係数である。劣化量Ｄｙは、対象セルの容量低下量に相当する。ＥＣＵ１００は、温度頻度分布における頻度と、劣化速度βとを乗算することにより、劣化量Ｄｙを求めることができる。ただし、劣化速度βは、電池の温度によって変わる。そこで、ＥＣＵ１００は、予めメモリ１０２に記憶されているＴ−β対応情報を参照することにより、各温度の劣化速度βを求める。Ｔ−β対応情報は、電池温度（セル温度）と劣化速度βとの関係を示す対応情報であり、予め実験等によって求められてメモリ１０２に記憶されている。図１０は、Ｔ−β対応情報の一例を示す図である。
【００７６】
図１０を参照して、横軸はセル温度の逆数（１／Ｔ）を示し、縦軸は劣化速度の自然対数値（ｌｎ（β））を示している。線ｋ４０は、セル温度（Ｔ）と劣化速度βとの関係を規定しており、詳しくは、セル温度（Ｔ）が高くなるほど劣化速度βが大きくなるような関係を規定している。線ｋ４０により、各温度の劣化速度βが得られる。アレニウス則に従う温度依存性から、線ｋ４０で示されるように、１／Ｔとｌｎ（β）とは略比例関係を有する傾向がある。
【００７７】
再び図４を参照して、ＥＣＵ１００は、前回までの劣化量（メモリ１０２に記憶されている劣化量ΣＤ）に今回の劣化量Ｄｙを積算して、現在の劣化量ΣＤ（メモリ１０２に記憶されている劣化量ΣＤ）の値を更新する（ステップＳ２９）。劣化量ΣＤは、対象セルの初期状態からの容量低下量に相当する。
【００７８】
ＥＣＵ１００は、メモリ１０２から対象セルの初期容量を取得し、対象セルの初期容量と、対象セルの現在の劣化量ΣＤとから、容量維持率を求めてもよい。容量維持率は、初期のセル容量に対する現在のセル容量の割合（たとえば、百分率）である。容量維持率が大きい（１００％に近い）ほど、セルの劣化量は小さい。
【００７９】
図４の処理の実行頻度は低いものの、図４に示す一連の処理を繰り返し行なうことにより、対象セルの現在の劣化量ΣＤを十分高い精度で求めることができる。ＥＣＵ１００は、こうして求めた劣化量ΣＤと、メモリ１０２に記憶されているしきい値（以下、「劣化判定しきい値」と称する）とを比較し、劣化量ΣＤが劣化判定しきい値を超えている場合に、所定の処理（以下、「劣化時処理」と称する）を行なってもよい。劣化判定しきい値は、固定値であってもよいし、車両１の状況等に応じて可変であってもよい。劣化時処理の例としては、組電池１０の使用ＳＯＣ範囲を狭くして、組電池１０の入出力電力の制限を強めることが挙げられる。ただしこれに限られず、劣化時処理は、セルの使用を禁止する処理であってもよいし、セルが劣化した旨をユーザに報知する処理であってもよい。報知処理により、ユーザにセルの交換を促してもよい。
【００８０】
以上説明したように、この実施の形態に従う電池の劣化推定装置では、車両１の放置期間における１時間毎の起動タイミングでＥＣＵ１００が起動して、外気温の推移から電池温度（対象セルの温度）の推移を推定し（ステップＳ２５）、推定された電池温度の推移を実測データによって補正する（ステップＳ２６）。また、この実施の形態に従う電池の劣化推定装置では、電池温度の推移だけでなく外気温の推移も、まず外気温の推移を推定し（ステップＳ２３）、次に、推定された外気温の推移を実測データによって補正する（ステップＳ２４）という手順で求められる。こうした方法によれば、車両１の放置期間においても、少ない実測データから電池温度の推移を高い精度で求めることが可能になる。そして、高い精度で求められた電池温度の推移から電池の劣化量を推定する（ステップＳ２７〜Ｓ２９）ことで、電池の劣化量を高い精度で推定することが可能になる。
【００８１】
図１１は、この実施の形態に従う電池の劣化推定方法によって求められる電池温度の推移を概念的に示す図である。図１１を参照して、車両１の放置期間において図４の処理が実行されることにより、タイミングｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４（１時間毎の起動タイミング）でＥＣＵ１００の電源がオンされ、ＥＣＵ１００により電池温度の検出（ステップＳ２１）が行なわれる。この電池温度の検出により、点Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４で示されるような電池温度の実測データが得られる。また、ステップＳ２２〜Ｓ２６の処理が行なわれることにより、線ｋ２で示されるような補正電池温度推移が得られる。こうして、タイミングｔ１〜ｔ２、ｔ２〜ｔ３、及びｔ３〜ｔ４の各期間の電池温度を補間することができる。
【００８２】
図１２は、比較例に係る電池の劣化推定方法によって求められる電池温度の推移を概念的に示す図である。図１２を参照して、この比較例では、図３の処理を１時間の周期で実行することにより、タイミングｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４（１時間毎のタイミング）で電池温度の検出（ステップＳ１１）を行ない、点Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４で示される電池温度の実測データを得た。そして、タイミングｔ１〜ｔ２、ｔ２〜ｔ３、及びｔ３〜ｔ４の各期間の電池温度を線形補間し、線ｋ３で示されるような電池温度の推移を得た。
【００８３】
図１３は、比較例に係る電池の劣化推定方法によって作成された温度頻度分布を示す図である。図１３を参照して、線ｋ３２で示される温度頻度分布では、高温側の領域Ｒ２の頻度が実際の頻度よりも低い値となった。
【００８４】
図１４は、実施例及び比較例に係る電池の劣化推定方法によって求められた対象セルの容量維持率の推移を示す図である。図１４において、線ｋ５１は実施例に係る推移を、線ｋ５２は比較例に係る推移を示している。また、タイミングｔ３１は初期（対象セルの使用開始時）、タイミングｔ３２は初期から１０年後を示している。実施例に係る推移では、タイミングｔ３２の容量維持率が８３．１％であった。比較例に係る推移では、タイミングｔ３２の容量維持率が８６．２％であった。
【００８５】
図１４を参照して、線ｋ５２で示される比較例に係る推移よりも線ｋ５１で示される実施例に係る推移のほうが実際の推移に近かった。すなわち、比較例に係る推移で示される容量維持率は、実際の容量維持率よりも高かった。比較例に係る推移に基づいて前述の劣化時処理を行なう場合、対象セルの実際の容量維持率が劣化判定しきい値ＣＡを下回っていても劣化時処理（電力制限等）が行なわれず、対象セルが過充電されやすくなる。対象セルが過充電されると、対象セル（リチウムイオン電池）の負極表面にリチウムが析出しやすくなる。これに対し、高い精度で求められた実施例に係る推移に基づいて前述の劣化時処理を行なう場合には、対象セルの容量維持率が低くなったときに使用ＳＯＣ範囲の上限ＳＯＣを低くして、対象セルの入力電力（充電電力）の制限を強めることができる。こうした電力制限により、対象セル（リチウムイオン電池）の負極表面におけるリチウムの析出を的確に抑制することができる。
【００８６】
上記実施の形態では、ＥＣＵ１００が、組電池１０を構成するセル毎の劣化量を推定している。しかしこれに限られず、ＥＣＵ１００が、組電池１０の全体的な温度を示す実測データを用いて、組電池１０全体の劣化量を推定するようにしてもよい。
【００８７】
本開示の電池の劣化推定装置が適用される対象は、上記実施の形態に限定されない。たとえば、ハイブリッド車両に代えてハイブリッド車両以外の車両（電気自動車等）を適用対象としてもよい。また、組電池に代えて単電池を適用対象としてもよい。
【００８８】
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、上記した実施の形態の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】
【００８９】
１  車両、１０  組電池、２０  監視ユニット、２１  電圧センサ、２２  電流センサ、２３  温度センサ、３０  ＰＣＵ、４１，４２  ＭＧ、５０  エンジン、６０  動力分割装置、７０  駆動軸、８０  駆動輪、１００  ＥＣＵ、１０１  ＣＰＵ、１０２  メモリ、１１０  通信装置、２００  ネットワーク。
【図１】
2019100971.tif 000003
【図２】
2019100971.tif 000004
【図３】
2019100971.tif 000005
【図４】
2019100971.tif 000006
【図５】
2019100971.tif 000007
【図６】
2019100971.tif 000008
【図７】
2019100971.tif 000009
【図８】
2019100971.tif 000010
【図９】
2019100971.tif 000011
【図１０】
2019100971.tif 000012
【図１１】
2019100971.tif 000013
【図１２】
2019100971.tif 000014
【図１３】
2019100971.tif 000015
【図１４】
2019100971.tif 000016