(57)【要約】【課題】二次電池のＳＯＣ推定精度を向上させる。【解決手段】第１の推定処理は、メインバッテリ１１０が完全放電状態から満充電状態まで充電された場合のＳＯＣ−ＯＣＶ特性を示す充電カーブＣＨＧを用いてＳＯＣを推定する処理である。第３の推定処理は、メインバッテリ１１０の状態が充電カーブＣＨＧ上および放電カーブＤＣＨ上から逸脱した場合に、充電カーブＣＨＧと放電カーブＤＣＨとにより囲まれた領域Ｄ内におけるＳＯＣ−ＯＣＶ特性を補完する対応関係（線形近似関係）を用いてＳＯＣを推定する処理である。ＥＣＵ１００は、メインバッテリ１１０の状態が充電カーブＣＨＧ上および放電カーブＤＣＨ上から逸脱した期間が所定期間よりも長い場合に、メインバッテリ１１０が充電されるようにコンバータ２１０，２２０を制御することによってメインバッテリ１１０の状態を充電カーブＣＨＧ上に位置させて第１の推定処理を実行する。【選択図】図１３
2019148492.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
二次電池と、
蓄電装置と、
前記二次電池と前記蓄電装置との間での電力変換が可能に構成された電力変換装置と、
第１〜第３の推定処理のうちのいずれかの処理により前記二次電池のＳＯＣを推定する制御装置とを備え、
前記第１の推定処理は、前記二次電池が完全放電状態から満充電状態まで充電された場合の前記二次電池のＳＯＣ−ＯＣＶ特性を示す充電カーブを用いて、前記二次電池のＯＣＶから前記二次電池のＳＯＣを推定する処理であり、
前記第２の推定処理は、前記二次電池が前記満充電状態から前記完全放電状態まで放電された場合の前記二次電池のＳＯＣ−ＯＣＶ特性を示す放電カーブを用いて、前記二次電池のＯＣＶから前記二次電池のＳＯＣを推定する処理であり、
前記第３の推定処理は、前記二次電池の状態が前記充電カーブ上および前記放電カーブ上から逸脱した場合に、前記二次電池のＳＯＣとＯＣＶとにより規定される領域のうち前記充電カーブと前記放電カーブとにより囲まれた領域内における前記二次電池のＳＯＣ−ＯＣＶ特性を補完する所定の対応関係を用いて、前記二次電池のＯＣＶから前記二次電池のＳＯＣを推定する処理であり、
前記制御装置は、前記二次電池の状態が前記充電カーブ上および前記放電カーブ上から逸脱した期間が所定期間よりも長い場合に、前記二次電池が充電されるように前記電力変換装置を制御することによって前記二次電池の状態を前記充電カーブ上に位置させて前記第１の推定処理を実行する、二次電池システム。
【請求項２】
二次電池と、
蓄電装置と、
前記二次電池と前記蓄電装置との間での電力変換が可能に構成された電力変換装置と、
第１〜第３の推定処理のうちのいずれかの処理により前記二次電池のＳＯＣを推定する制御装置とを備え、
前記第１の推定処理は、前記二次電池が完全放電状態から満充電状態まで充電された場合の前記二次電池のＳＯＣ−ＯＣＶ特性を示す充電カーブを用いて、前記二次電池のＯＣＶから前記二次電池のＳＯＣを推定する処理であり、
前記第２の推定処理は、前記二次電池が前記満充電状態から前記完全放電状態まで放電された場合の前記二次電池のＳＯＣ−ＯＣＶ特性を示す放電カーブを用いて、前記二次電池のＯＣＶから前記二次電池のＳＯＣを推定する処理であり、
前記第３の推定処理は、前記二次電池の状態が前記充電カーブ上および前記放電カーブ上から逸脱した場合に、前記二次電池のＳＯＣとＯＣＶとにより規定される領域のうち前記充電カーブと前記放電カーブとにより囲まれた領域内における前記二次電池のＳＯＣ−ＯＣＶ特性を補完する所定の対応関係を用いて、前記二次電池のＯＣＶから前記二次電池のＳＯＣを推定する処理であり、
前記制御装置は、前記二次電池の状態が前記充電カーブ上および前記放電カーブ上から逸脱した期間が所定期間よりも長い場合に、前記二次電池が放電されるように前記電力変換装置を制御することによって前記二次電池の状態を前記放電カーブ上に位置させて前記第２の推定処理を実行する、二次電池システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、二次電池システムに関し、より特定的には、二次電池のＳＯＣ（State  Of  Charge）−ＯＣＶ（Open  Circuit  Voltage）特性を用いてＯＣＶからＳＯＣを推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
二次電池のＳＯＣを高精度に推定することは、二次電池を適切に保護したり二次電池を十分に活用したりする上で重要である。二次電池のＳＯＣ推定の代表的手法として、二次電池のＳＯＣ−ＯＣＶ特性（ＳＯＣ−ＯＣＶカーブ）を用いてＯＣＶからＳＯＣを推定する手法が広く用いられている。
【０００３】
二次電池のなかには、二次電池が完全放電された状態から充電する際に得られるＳＯＣ−ＯＣＶカーブである「充電カーブ」と、二次電池が満充電された状態から放電する際に得られるＳＯＣ−ＯＣＶカーブである「放電カーブ」とが顕著に乖離する系が存在する。このような充電カーブと放電カーブとが乖離することをＳＯＣ−ＯＣＶカーブに「ヒステリシスが存在する」とも言う。たとえば特開２０１５−１６６７１０号公報（特許文献１）は、ヒステリシスを考慮した上でＯＣＶからＳＯＣを推定する技術を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１６６７１０号公報
【特許文献２】特開２０１５−０２１８６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
二次電池のＯＣＶとＳＯＣと組み合わせ（ＯＣＶ，ＳＯＣ）により表される二次電池の状態には、二次電池の使用履歴に応じて、二次電池の状態が充電カーブ上または放電カーブ上にプロットされる場合と、そうでない場合とが存在する。この点に関連し、本発明者は以下のような二次電池の挙動を発見した。
【０００６】
二次電池の放電から充電への切り替え時から二次電池に充電された電気量を「第１の電気量」と称し、二次電池の充電から放電への切り替え時から二次電池から放電された電気量を「第２の電気量」と称する。第１の電気量の大きさが第１の基準電気量以上である場合には、二次電池のＳＯＣにかかわらず、二次電池の状態は充電カーブ上にプロットされる。第２の電気量の大きさが第２の基準電気量である場合にも、二次電池のＳＯＣにかかわらず、二次電池の状態は放電カーブ上にプロットされる。
【０００７】
二次電池の状態が充電カーブ上にプロットされる場合には、充電カーブを用いて二次電池のＯＣＶからＳＯＣを高精度に推定することができる。一方、二次電池の状態が放電カーブ上にプロットされる場合には、放電カーブを用いて二次電池のＯＣＶからＳＯＣを高精度に推定することができる。前者のＳＯＣ推定処理を「第１の推定処理」と称し、後者のＳＯＣ推定処理を「第２の推定処理」と称する。
【０００８】
これに対し、第１の電気量の大きさが第１の基準電気量未満である場合、または、第２の電気量の大きさが第２の基準電気量未満である場合には、二次電池の状態は、充電カーブ上および放電カーブ上からは逸脱し、充電カーブと放電カーブとにより囲まれた領域内にプロットされる。これらの場合には、第１または第２の推定処理のように充電カーブまたは放電カーブを参照することで二次電池のＳＯＣを推定することはできない。しかし、本発明者は、当該領域内における二次電池のＳＯＣ−ＯＣＶ特性を補完する所定の対応関係（後述の例では線形近似関係）を用いることによって、二次電池のＯＣＶからＳＯＣを推定できる点を見出した（詳細は後述）。このようなＳＯＣ推定処理を「第３の推定処理」とも称する。
【０００９】
充電カーブおよび放電カーブは事前実験により厳密に求めることが可能である。したがって、第１および第２の推定処理によるＳＯＣ推定精度は相対的に高い。一方、第３の推定処理は、ＳＯＣ−ＯＣＶ特性を補完するための対応関係を用いた、いわば近似によるＳＯＣ推定処理である。そのため、第３の推定処理によるＳＯＣ推定精度が第１および第２の推定処理のＳＯＣ推定精度と比べて低くなる懸念があり、二次電池の状態が充電カーブ上および放電カーブ上から逸脱した期間が所定期間よりも長くなることは好ましくない。
【００１０】
本開示は上記課題を解決するためになされたものであって、その目的は、二次電池システムにおいて、二次電池のＳＯＣ推定精度を向上させることである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
（１）本開示のある局面に従う二次電池システムは、二次電池と、蓄電装置と、二次電池と蓄電装置との間での電力変換が可能に構成された電力変換装置と、第１〜第３の推定処理のうちのいずれかの処理により二次電池のＳＯＣを推定する制御装置とを備える。第１の推定処理は、二次電池が完全放電状態から満充電状態まで充電された場合の二次電池のＳＯＣ−ＯＣＶ特性を示す充電カーブを用いて、二次電池のＯＣＶから二次電池のＳＯＣを推定する処理である。第２の推定処理は、二次電池が満充電状態から完全放電状態まで放電された場合の二次電池のＳＯＣ−ＯＣＶ特性を示す放電カーブを用いて、二次電池のＯＣＶから二次電池のＳＯＣを推定する処理である。第３の推定処理は、二次電池の状態が充電カーブ上および放電カーブ上から逸脱した場合に、二次電池のＳＯＣとＯＣＶとにより規定される領域のうち充電カーブと放電カーブとにより囲まれた領域内における二次電池のＳＯＣ−ＯＣＶ特性を補完する所定の対応関係を用いて、二次電池のＯＣＶから二次電池のＳＯＣを推定する処理である。制御装置は、二次電池の状態が充電カーブ上および放電カーブ上から逸脱した期間が所定期間よりも長い場合に、二次電池が充電されるように電力変換装置を制御することによって二次電池の状態を充電カーブ上に位置させて第１の推定処理を実行する。
【００１２】
（２）本開示の他の局面に従う二次電池システムは、二次電池と、蓄電装置と、二次電池と蓄電装置との間での電力変換が可能に構成された電力変換装置と、第１〜第３の推定処理のうちのいずれかの処理により二次電池のＳＯＣを推定する制御装置とを備える。第１の推定処理は、二次電池が完全放電状態から満充電状態まで充電された場合の二次電池のＳＯＣ−ＯＣＶ特性を示す充電カーブを用いて、二次電池のＯＣＶから二次電池のＳＯＣを推定する処理である。第２の推定処理は、二次電池が満充電状態から完全放電状態まで放電された場合の二次電池のＳＯＣ−ＯＣＶ特性を示す放電カーブを用いて、二次電池のＯＣＶから二次電池のＳＯＣを推定する処理である。第３の推定処理は、二次電池の状態が充電カーブ上および放電カーブ上から逸脱した場合に、二次電池のＳＯＣとＯＣＶとにより規定される領域のうち充電カーブと放電カーブとにより囲まれた領域内における二次電池のＳＯＣ−ＯＣＶ特性を補完する所定の対応関係を用いて、二次電池のＯＣＶから二次電池のＳＯＣを推定する処理である。制御装置は、二次電池の状態が充電カーブ上および放電カーブ上から逸脱した期間が所定期間よりも長い場合に、二次電池が放電されるように電力変換装置を制御することによって二次電池の状態を放電カーブ上に位置させて第２の推定処理を実行する。
【００１３】
上記（１），（２）の構成によれば、二次電池の状態が充電カーブ上および放電カーブ上から逸脱した期間が所定期間よりも長い場合、言い換えると、第３の推定処理によりＳＯＣ推定精度が低くなり得る状況が長時間続く場合には、二次電池の強制的な充電制御または放電制御が実行される。このように二次電池を強制的に充放電させることによって、二次電池の状態が充電カーブ上または放電カーブ上にプロットされる状態が作り出される。これにより、第１または第２の推定処理によるＳＯＣ推定が行なわれるようになるため、二次電池のＳＯＣ推定精度を向上させることができる。
【発明の効果】
【００１４】
本開示によれば、二次電池システムにおいて、二次電池のＳＯＣ推定精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施の形態に係る二次電池システムが搭載された車両の全体構成を概略的に示すブロック図である。
【図２】二次電池システムの構成をより詳細に説明するための回路ブロック図である。
【図３】各セルの構成をより詳細に説明するための図である。
【図４】メインバッテリの充放電に伴う表面応力の変化の一例を模式的に示す図である。
【図５】本実施の形態におけるメインバッテリのＳＯＣ−ＯＣＶカーブのヒステリシスの一例を示す図である。
【図６】第１〜第３の推定処理の概要を説明するための図である。
【図７】推定処理の選択手法を説明するための概念図である。
【図８】第３の推定処理をより詳細に説明するための図である。
【図９】比例定数αを算出するためのマップの一例を示す図である。
【図１０】第１の推定処理を示すフローチャートである。
【図１１】第２の推定処理を示すフローチャートである。
【図１２】第３の推定処理を示すフローチャートである。
【図１３】本実施の形態におけるＳＯＣ推定処理を説明するためのフローチャートである。
【図１４】本実施の形態における他のＳＯＣ推定処理を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
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。
【００１７】
以下では、本形態に係る二次電池システムがハイブリッド車に搭載される構成を例に説明する。しかし、本実施の形態に係る二次電池システムが搭載可能な車両はハイブリッド車に限定されず、プラグインハイブリッド車であってもよいし、電気自動車であってもよいし、燃料自動車であってもよい。また、二次電池システムの用途は車両用に限定されるものではなく、定置用であってもよい。
【００１８】
［実施の形態］
＜車両構成＞
図１は、本実施の形態に係る二次電池システムが搭載された車両の全体構成を概略的に示すブロック図である。車両１は、二次電池システム２とモータジェネレータ１０，２０と、動力分割機構３０と、駆動軸４０と、減速機５０と、エンジン６０と、車輪７０とを備える。二次電池システム２は、電子制御ユニット（ＥＣＵ：Electronic  Control  Unit）１００と、メインバッテリ１１０と、サブバッテリ１２０と、電力制御ユニット（ＰＣＵ：Power  Control  Unit）２００とを備える。
【００１９】
モータジェネレータ１０，２０の各々は、たとえば三相交流永久磁石型モータである。モータジェネレータ１０は、エンジン６０を始動させる際にはメインバッテリ１１０および／またはサブバッテリ１２０の電力を用いてエンジン６０のクランクシャフトを回転させる。また、モータジェネレータ１０は、エンジン６０の動力を用いて発電することも可能である。モータジェネレータ１０によって発電された交流電力は、ＰＣＵ２００により直流電力に変換されてメインバッテリ１１０および／またはサブバッテリ１２０に充電される。また、モータジェネレータ１０によって発電された交流電力がモータジェネレータ２０に供給される場合もある。
【００２０】
モータジェネレータ２０は、メインバッテリ１１０からの供給電力、サブバッテリ１２０からの供給電力、およびモータジェネレータ１０による発電電力のうちの少なくとも１つを用いて出力軸を回転させる。また、モータジェネレータ２０は、回生制動によって発電することも可能である。モータジェネレータ２０によって発電された交流電力は、ＰＣＵ２００により直流電力に変換されてメインバッテリ１１０および／またはサブバッテリ１２０に充電される。
【００２１】
動力分割機構３０は、たとえば図示しない遊星歯車機構を含んで構成され、エンジン６０のクランクシャフト、モータジェネレータ１０の回転軸、および駆動軸４０の三要素を機械的に連結する。動力分割機構３０は、上記三要素のうちのいずれか一つを反力要素とすることによって、他の２つの要素間での動力の伝達を可能とする。
【００２２】
減速機５０は、動力分割機構３０およびモータジェネレータ２０のうちの少なくとも一方からの動力を車輪７０に伝達する。また、車輪７０が受けた路面からの反力は、減速機５０を介してモータジェネレータ２０に伝達される。これにより、モータジェネレータ２０は回生制動時に発電する。
【００２３】
エンジン６０は、ガソリンエンジンまたはディーゼルエンジン等の内燃機関である。エンジン６０は、ＥＣＵ１００からの制御信号に応じて車両１が走行するための動力を発生する。エンジン６０により発生した動力は動力分割機構３０に出力される。
【００２４】
メインバッテリ１１０は、リチウムイオン二次電池を含んで構成された組電池である。この組電池は複数（たとえば数十〜数百）のセル１３を含むが、各セル１３の構成については図３にて説明する。なお、メインバッテリ１１０は、本開示に係る「二次電池」に相当する。
【００２５】
以下では、メインバッテリ１１０の充電時の電流方向を正方向とする。なお、セル１３のメインバッテリ１１０において、電圧の監視単位はセル単位であってもよいし、複数のセル１３を含んで構成されるモジュール単位であってもよい。温度の監視単位についても同様である。また、サブバッテリ１２０における電圧監視単位および温度監視単位についても同様である。
【００２６】
サブバッテリ１２０は、リチウムイオン二次電池またはニッケル水素電池などの二次電池を含んで構成された組電池である。ただし、サブバッテリ１２０として、電気二重層キャパシタなどのキャパシタを採用してもよい。サブバッテリ１２０は、本開示に係る「蓄電装置」に相当する。
【００２７】
ＰＣＵ２００は、メインバッテリ１１０および／またはサブバッテリ１２０に蓄えられた直流電力を昇圧し、昇圧された電圧を交流電圧に変換してモータジェネレータ１０，２０に供給する。また、ＰＣＵ２００は、モータジェネレータ１０，２０で発電された交流電力を直流電力に変換して、メインバッテリ１１０および／またはサブバッテリ１２０に供給する。さらに、ＰＣＵ００は、メインバッテリ１１０とサブバッテリ１２０との間で充放電が可能に構成される。ＰＣＵ２００の詳細な構成については図２にて説明する。
【００２８】
ＥＣＵ１００は、いずれも図示しないが、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）と、メモリと、入出力ポート等を含んで構成される。ＥＣＵ１００は、各センサから受ける信号、ならびに、メモリに記憶されたマップおよびプログラムに基づいて、車両１および二次電池システム２が所望の状態となるように各機器を制御する。ＥＣＵ１００により実行される主要な制御として、メインバッテリ１１０およびサブバッテリ１２０の充放電制御、ならびに、メインバッテリ１１０のＳＯＣ推定処理が挙げられる。これらの制御については後に詳細に説明する。
【００２９】
＜二次電池システムの構成＞
図２は、二次電池システム２の構成をより詳細に説明するための回路ブロック図である。ＰＣＵ２００は、コンバータ２１０，２２０と、インバータ２３０，２４０と、コンデンサＣと、電圧センサ２５０とを含む。また、メインバッテリ１１０とコンバータ２１０とを結ぶ電力線にはシステムメインリレー（ＳＭＲ：System  Main  Relay）４００が電気的に接続されている。さらに、メインバッテリ１１０には監視ユニット１１２が設けられているとともに、サブバッテリ１２０には監視ユニット１２２が設けられている。
【００３０】
ＳＭＲ４００は、ＥＣＵ１００からの制御信号に応じて開放または閉成される。これにより、メインバッテリ１１０とＰＣＵ２００との間の電気的な接続および遮断が切り替えられる。
【００３１】
監視ユニット１１２は、メインバッテリ１１０の電圧ＶＢ１、メインバッテリ１１０に入出力される電流ＩＢ１、およびメインバッテリ１１０の温度ＴＢ１を検出し、それらの検出結果をＥＣＵ１００に出力する。同様に、監視ユニット１２２は、サブバッテリ１２０の電圧ＶＢ２、サブバッテリ１２０に入出力される電流ＩＢ２、およびサブバッテリ１２０の温度ＴＢ２を検出し、それらの検出結果をＥＣＵ１００に出力する。ＥＣＵ１００は、監視ユニット１１２，１２２による検出結果に基づいて、メインバッテリ１１０およびサブバッテリ１２０の充放電を制御する。
【００３２】
コンバータ２１０は、たとえばチョッパ方式のコンバータであって、コンデンサＣ１と、リアクトルＬ１と、スイッチング素子Ｑ１１，Ｑ１２と、ダイオードＤ１１，Ｄ１２とを含む。コンデンサＣ１は、メインバッテリ１１０に並列に接続されており、メインバッテリ１１０の電圧ＶＢ１を平滑化する。スイッチング素子Ｑ１１，Ｑ１２の各々は、たとえばＩＧＢＴ（Insulated  Gate  Bipolar  Transistor）である。スイッチング素子Ｑ１１，Ｑ１２は、コンバータ２１０とインバータ２３０とを結ぶ電力線ＰＬと電力線ＮＬとの間に互いに直列に接続されている。ダイオードＤ１１，Ｄ１２は、スイッチング素子Ｑ１１，Ｑ１２のコレクタ−エミッタ間に逆並列にそれぞれ接続されている。リアクトルＬ１の一方端は、メインバッテリ１１０の高電位側に接続されている。リアクトルＬ１の他方端は、スイッチング素子Ｑ１１とスイッチング素子Ｑ１２との中間点（スイッチング素子Ｑ１１のエミッタとスイッチング素子Ｑ１２のコレクタとの接続点）に接続されている。
【００３３】
コンバータ２１０は、各スイッチング素子Ｑ１１，Ｑ１２をスイッチング動作させるためのＰＷＭ（Pulse  Width  Modulation)方式の制御信号ＰＷＭＣ１に応じて、メインバッテリ１１０の電圧ＶＢ１を昇圧して電力線ＰＬ，ＮＬ間に供給する。また、コンバータ２１０は、制御信号ＰＷＭＣ１に応じて、電力線ＰＬ，ＮＬ間の直流電圧を降圧してメインバッテリ１１０を充電する。
【００３４】
コンバータ２２０は、コンバータ２１０と同様に、たとえばチョッパ方式のコンバータであって、電力線ＰＬ，ＮＬ間にコンバータ２１０に並列に接続される。コンバータ２２０の構成は、コンバータ２１０の構成と基本的に同等であるため、詳細な説明は繰り返さない。
【００３５】
コンバータ２１０，２２０を制御することによって、メインバッテリ１１０とサブバッテリ１２０との間での電力の授受を制御することが可能である。すなわち、メインバッテリ１１０から放電された電力を用いてサブバッテリ１２０を充電したり、逆にサブバッテリ１２０から放電された電力を用いてメインバッテリ１１０を充電したりすることができる。なお、コンバータ２１０，２２０の構成は特に限定されるものではなく、他の公知の構成を採用することもできる。なお、コンバータ２１０，２２０は、本開示に係る「電力変換装置」に相当する。
【００３６】
コンデンサＣは、電力線ＰＬ，ＮＬ間にコンバータ２１０に並列に接続されている。コンデンサＣは、コンバータ２１０，２２０の一方または両方から供給された直流電圧を平滑化してインバータ２３０，２４０に供給する。
【００３７】
電圧センサ２５０は、コンデンサＣの両端の電圧、すなわち電力線ＰＬ，ＮＬ間の電圧（以下「システム電圧」とも称する）ＶＨを検出し、その検出結果をＥＣＵ１００に出力する。
【００３８】
インバータ２３０は、システム電圧ＶＨが供給されると、直流電圧を交流電圧に変換してモータジェネレータ１０に供給する。これにより、モータジェネレータ１０が駆動される。同様に、インバータ２４０は、システム電圧ＶＨが供給されると、直流電圧を交流電圧に変換してモータジェネレータ２０に供給する。これにより、モータジェネレータ２０が駆動される。
【００３９】
ＥＣＵ１００は、システム電圧ＶＨの目標値を示す目標システム電圧ＶＨｔａｇを設定し、システム電圧ＶＨが目標システム電圧ＶＨｔａｇに追従するようにコンバータ２１０，２２０を制御する。また、ＥＣＵ１００は、インバータ２３０，２４０を制御することによってモータジェネレータ１０，２０を駆動する。なお、図２では、ＥＣＵ１００が１つのユニットとして構成される例を示すが、ＥＣＵ１００を複数のユニットに分割して構成することも可能である。
【００４０】
図３は、各セル１３の構成をより詳細に説明するための図である。図２におけるセル１３は、その内部を透視して示されている。
【００４１】
図３を参照して、セル１３は、角型（略直方体形状）の電池ケース１３１を有する。電池ケース１３１の上面は蓋体１３２によって封じられている。正極端子１３３および負極端子１３４の各々の一方端は、蓋体１３２から外部に突出している。正極端子１３３および負極端子１３４の他方端は、電池ケース１３１内部において、内部正極端子および内部負極端子（いずれも図示せず）にそれぞれ接続されている。電池ケース１３１の内部には電極体１３５が収容されている。電極体１３５は、正極１３６と負極１３７とがセパレータ１３８を介して積層され、その積層体が捲回されることにより形成されている。電解液は、正極１３６、負極１３７およびセパレータ１３８等に保持されている。
【００４２】
正極１３６、セパレータ１３８および電解液には、リチウムイオン二次電池の正極、セパレータおよび電解液として従来公知の構成および材料をそれぞれ用いることができる。一例として、正極１３６には、コバルト酸リチウムの一部がニッケルおよびマンガンにより置換された三元系の材料を用いることができる。セパレータには、ポリオレフィン（たとえばポリエチレンまたはポリプロピレン）を用いることができる。電解液は、有機溶媒（たとえばＤＭＣ（dimethyl  carbonate)とＥＭＣ（ethyl  methyl  carbonate)とＥＣ（ethylene  carbonate)との混合溶媒）と、リチウム塩（たとえばＬｉＰＦ６）と、添加剤（たとえばＬｉＢＯＢ（lithium  bis(oxalate)borate）またはＬｉ［ＰＦ２（Ｃ２Ｏ４）２］）等を含む。電解液に代えて、ポリマー系電解質を用いてもよいし、酸化物系、硫化物系などの無機系固体電解質を用いてもよい。
【００４３】
なお、セルの構成は図３に示した構成に限定されるものではなく、電極体が捲回構造ではなく積層構造を有するものであってもよい。また、角型の電池ケースに限らず、円筒型またはラミネート型の電池ケースも採用可能である。
【００４４】
＜ＳＯＣ−ＯＣＶカーブのヒステリシス＞
従来、リチウムイオン二次電池の典型的な負極活物質は、炭素材料（たとえば黒鉛（グラファイト））であった。これに対し、本実施の形態では、シリコン系化合物（ＳｉまたはＳｉＯ）が負極１３７の活物質（図示せず）として採用されている。シリコン系化合物を採用することでメインバッテリ１１０のエネルギー密度等を増加させることができるためである。その一方で、シリコン系化合物が採用された系では、ＳＯＣ−ＯＣＶ特性（ＳＯＣ−ＯＣＶカーブ）にヒステリシスが顕著に現れ得る。その要因としては、以下に説明するように、充放電に伴う負極活物質の体積変化が考えられる。
【００４５】
負極活物質は、リチウムの挿入に伴い膨張し、リチウムの脱離に伴い収縮する。このような負極活物質の体積変化に伴い、負極活物質の表面や内部に応力が発生する。リチウムの挿入または脱離に伴うシリコン系化合物の体積変化量は、グラファイトの体積変化量よりも大きい。具体的には、リチウムが挿入されていない状態での最小体積を基準とした場合に、リチウムの挿入に伴うグラファイトの体積変化量（膨張率）が１．１倍程度であるのに対して、シリコン系化合物の体積変化量は最大で４倍程度である。そのため、負極活物質としてシリコン系化合物を採用した場合には、グラファイトを採用した場合と比べて、負極活物質の表面に発生する応力が大きくなる。以下、この応力のことを「表面応力」とも記載する。
【００４６】
一般に、単極電位（正極電位または負極電位）は、活物質表面の状態、より詳細には、活物質表面のリチウム量および表面応力により決定される。たとえば、負極活物質表面におけるリチウム量の増加に伴い、負極電位が低下することが公知である。シリコン系化合物のように大きな体積変化が生じる材料を採用すると、リチウム量の増減に伴う表面応力の変化量も大きくなる。ここで、表面応力にはヒステリシスが存在する。よって、表面応力およびそのヒステリシスの影響を考慮することで、負極電位を高精度に定義することが可能となる。そして、ＳＯＣとＯＣＶとの関係を利用してＯＣＶからＳＯＣを推定する際に、そのように表面応力が考慮された負極電位を前提とすることで、ＳＯＣを高精度に推定することができる。
【００４７】
ＯＣＶとは、メインバッテリ１１０の電圧が十分に緩和し、かつ、活物質内のリチウム濃度が緩和した状態での電圧を意味する。この緩和状態において負極表面に残留している応力は、負極活物質の内部に生じる応力と、負極活物質の体積変化に伴って周辺材料から負極活物質に働く反作用力と等を含む様々な力が系全体で釣り合ったときの応力と考えることができる。なお、周辺材料とは、バインダ、導電助剤など、活物質の周りに存在する物質である。
【００４８】
図４は、メインバッテリ１１０の充放電に伴う負極活物質の表面応力σの変化一例を模式的に示す図である。図４において、横軸はメインバッテリ１１０のＳＯＣを示し、縦軸は負極活物質の表面応力σを示す。表面応力σについては、負極活物質の収縮時（メインバッテリ１１０の放電時）に発生する引っ張り応力を正方向で表し、負極活物質の膨張時（メインバッテリ１１０の充電時）に発生する圧縮応力を負方向で表している。
【００４９】
図４には、まず、完全放電状態（ＳＯＣ＝０％の状態）から満充電状態（ＳＯＣ＝１００％の状態）まで一定の充電レートでメインバッテリ１１０が充電され、その後、満充電状態から完全放電状態まで一定の放電レートでメインバッテリ１１０が放電された場合の表面応力σの変化の一例が模式的に示されている。
【００５０】
完全放電状態からの充電開始直後には、表面応力σ（の絶対値）が線形に増加する。この充電中のＳＯＣ領域（ＳＯＣ＝０％からＳＯＣ＝Ｓａまでの領域）では、負極活物質の表面の弾性変形が起こっていると考えられる。これに対し、それ以降の領域（ＳＯＣ＝ＳａからＳＯＣ＝１００％までの領域）においては、負極活物質の表面が弾性変形を超えて塑性変形に至っていると考えられる。一方、メインバッテリ１１０の放電時においては、満充電状態からの放電開始直後の領域（ＳＯＣ＝１００％からＳＯＣ＝Ｓｂまでの領域）では負極活物質の表面で弾性変形が起こり、それ以降の領域（ＳＯＣ＝ＳｂからＳＯＣ＝０％までの領域）では負極活物質の表面の塑性変形が起こっていると考えられる。なお、図４では、表面応力σのすべての変化を直線で示しているが、これは表面応力σの変化を模式的に示すものに過ぎず、実際には降伏後の塑性領域（塑性変形が起こるＳＯＣ領域）でも非線形的な変化が生じる（たとえば非特許文献１の図２参照）。
【００５１】
メインバッテリ１１０の充電継続時には、主に、負極活物質表面に圧縮応力が働き（表面応力σが圧縮応力となり）、表面応力σが発生していない理想状態と比べて、負極電位が低下する。その結果、メインバッテリ１１０のＯＣＶが上昇する。一方、メインバッテリ１１０の放電継続時には、主に、負極活物質表面に引っ張り応力が働き（表面応力σが引っ張り応力となり）、理想状態と比べて、負極電位が上昇する。その結果、メインバッテリ１１０のＯＣＶが低下する。以上のメカニズムに従って、メインバッテリ１１０のＳＯＣ−ＯＣＶカーブには充放電に伴うヒステリシスが現れる。
【００５２】
図５は、本実施の形態におけるメインバッテリ１１０のＳＯＣ−ＯＣＶカーブのヒステリシスの一例を示す図である。図５および後述する図６〜図８において、横軸はメインバッテリ１１０のＳＯＣを示し、縦軸はメインバッテリ１１０のＯＣＶを示す。
【００５３】
図５には、メインバッテリ１１０を完全放電状態にしてから充電と休止（充電停止）とを繰り返すことで取得される充電カーブＣＨＧと、メインバッテリ１１０を満充電状態にしてから放電と休止（放電停止）とを繰り返すことで取得される放電カーブＤＣＨとが示されている。以下では、充電カーブＣＨＧ上のＯＣＶを「充電ＯＣＶ」と称し、放電カーブＤＣＨ上のＯＣＶを「放電ＯＣＶ」と称する。充電ＯＣＶと放電ＯＣＶとの乖離（シリコン系化合物では１５０ｍＶ程度）がヒステリシスを表している。
【００５４】
充電ＯＣＶは、以下のように取得することができる。まず、完全放電状態のメインバッテリ１１０を準備し、たとえば５％のＳＯＣに相当する電気量（電荷量）を充電する。その電気量の充電後には充電を停止し、充電により生じた分極が解消されるまでの時間（たとえば３０分間）、メインバッテリ１１０を放置する。その放置時間の経過後にメインバッテリ１１０のＯＣＶを測定する。そして、充電後のＳＯＣ（＝５％）と、測定されたＯＣＶとの組合せ（ＳＯＣ，ＯＣＶ）を図中にプロットする。
【００５５】
続いて、次の５％のＳＯＣに相当する電気量の充電（ＳＯＣ＝５％から１０％までの充電）を開始する。充電が完了すると、同様に放置時間の経過後にメインバッテリ１１０のＯＣＶを測定する。そして、ＯＣＶの測定結果から、ＳＯＣとＯＣＶとの組合せを再びプロットする。その後、メインバッテリ１１０が満充電状態に至るまで同様の手順を繰り返す。このような測定を実施することによって充電ＯＣＶを取得することができる。
【００５６】
次に、メインバッテリ１１０が満充電状態から完全放電状態に至るまで、今度はメインバッテリ１１０の放電と放電停止とを繰り返しながら、５％刻みのＳＯＣにおけるメインバッテリ１１０のＯＣＶを測定する。このような測定を実施することによって放電ＯＣＶを取得することができる。取得された充電ＯＣＶおよび放電ＯＣＶは、ＥＣＵ１００のメモリ（図示せず）に格納されている。
【００５７】
充電ＯＣＶは各ＳＯＣにおけるＯＣＶの最高値を示し、放電ＯＣＶは各ＳＯＣにおけるＯＣＶの最低値を示している。そのため、メインバッテリ１１０の状態（ＳＯＣとＯＣＶとの組合せ）は、ＳＯＣ−ＯＣＶ特性図において、充電ＯＣＶ上、放電ＯＣＶ上、または、充電ＯＣＶと放電ＯＣＶとで囲まれた領域Ｄ内のいずれかにプロットされることになる。なお、領域Ｄの外周は、図４に模式的に示した平行四辺形の外周と対応している。
【００５８】
＜ＳＯＣ推定処理＞
メインバッテリ１１０の状態（ＯＣＶとＳＯＣと組み合わせ）には、メインバッテリ１１０の使用履歴に応じて、状態Ｐが充電ＯＣＶ上または放電ＯＣＶ上にプロットされる場合と、そうでない場合とが存在する。このことは、ＳＯＣの推定手法をメインバッテリ１１０の使用履歴に応じて適宜選択すべき（切り替えるべき）ことを意味する。そのため、本実施の形態において、ＥＵＣ１００は、後述する第１〜第３の推定処理の中から、いずれか１つの推定処理を選択するように構成されている。より詳細には、ＥＣＵ１００は、第１〜第３の推定処理の選択に使用されるフラグＦを管理している。フラグＦは、Ｆ＝１〜３のうちのいずれかの値を取り、ＥＣＵ１００内のメモリに不揮発的に記憶されている。
【００５９】
図６は、第１〜第３の推定処理の概要を説明するための図である。ｍ（ｍは自然数）回目の演算サイクルの推定処理により判明したメインバッテリ１１０の状態を「Ｐ（ｍ）」と表す。図６Ａには、メインバッテリ１１０が充電され、メインバッテリ１１０の状態Ｐ（ｍ）が充電ＯＣＶ上にプロットされる例が示されている。
【００６０】
状態Ｐ（ｍ）からメインバッテリ１１０の充電が継続された場合、（ｍ＋１）回目の演算サイクルにおける状態Ｐ（ｍ＋１）は、図６Ｂに示すように充電ＯＣＶ上に維持される。このように、充電ＯＣＶ上の状態Ｐからメインバッテリ１１０がさらに充電された場合、フラグＦはＦ＝１に設定される。Ｆ＝１の場合には、第１の推定処理（図１０参照）が実行される。
【００６１】
一方、図６Ａに示した状態Ｐ（ｍ）からメインバッテリ１１０が放電された場合には、図６Ｃに示すように、（ｍ＋１）回目の演算サイクルにおける状態Ｐ（ｍ＋１）は、充電ＯＣＶから逸脱し、充電ＯＣＶと放電ＯＣＶとの間にプロットされることになる。このように、充電ＯＣＶと放電ＯＣＶとの間（領域Ｄ内）にプロットされた状態Ｐでは、フラグＦはＦ＝３に設定される。この場合には、第３の推定処理（図１２参照）が実行される。
【００６２】
その後、メインバッテリ１１０の放電が継続されると、たとえば（ｍ＋２）回目の演算サイクルにおいて、状態Ｐ（ｍ＋２）が放電ＯＣＶに到達する（図６Ｄ参照）。このように、放電ＯＣＶ上の状態Ｐからメインバッテリ１１０がさらに放電された場合、フラグＦはＦ＝２に設定される。そうすると、第２の推定処理（図１１参照）が実行される。
【００６３】
＜第１〜第３の推定処理の選択＞
本実施の形態において第１〜第３の推定処理のなかから適切な推定処理がどのように選択されるかについて、図７および図８を参照しながら、より詳細に説明する。
【００６４】
図７は、推定処理の選択手法を説明するための概念図である。図７Ａには、Ｐ（１）〜Ｐ（８）で示す状態の順にメインバッテリ１１０の充放電が行なわれた例が示されている（図中の矢印を参照）。より詳細には、まず、状態Ｐ（１）のメインバッテリ１１０が放電され、その放電が状態Ｐ（３）まで継続される。そして、状態Ｐ（３）において、放電から充電への切り替えが行なわれる。その後、状態Ｐ（８）に至るまでメインバッテリ１１０の充電が継続される。なお、図７Ａでは図面が煩雑になるのを避けるため、Ｐ（１），Ｐ（３），Ｐ（６），Ｐ（８）の符号のみが付されている。
【００６５】
図６にて説明したように、放電ＯＣＶ上の状態Ｐ（１）からメインバッテリ１１０がさらに放電された場合には、組電池の状態Ｐは、放電ＯＣＶ上に維持される（状態Ｐ（２），Ｐ（３）参照）。そのため、フラグＦをＦ＝２に設定して第２の推定処理を実行し、放電ＯＣＶを参照してＳＯＣを推定すればよい。同様に、充電ＯＣＶ上の状態Ｐ（６）からメインバッテリ１１０がさらに充電された場合にも、組電池の状態Ｐは、充電ＯＣＶ上に維持される（状態Ｐ（７），Ｐ（８）参照）。そのため、フラグＦをＦ＝１に設定して第１の推定処理を実行し、放電ＯＣＶを参照してＳＯＣを推定すればよい。
【００６６】
その一方で、状態Ｐ（３）〜Ｐ（６）間のＳＯＣ推定では以下の２点が課題となる。第１の課題とは、メインバッテリ１１０の状態Ｐが充電ＯＣＶに到達したことをどのように判定すればよいのか、という課題である（状態Ｐ（６）参照）。第２の課題とは、メインバッテリ１１０の状態Ｐが充電ＯＣＶ上にも放電ＯＣＶ上にもプロットされない場合（状態Ｐ（４），Ｐ（５）参照）には、どのようにＳＯＣを推定すればよいのか、という課題である。
【００６７】
ここで、本発明者は、以下のメインバッテリ１１０の挙動を実験により発見した。第１の課題に関し、本発明者は、放電から充電への切り替え時（状態Ｐ（３）参照）からメインバッテリ１１０に充電された電気量ΔＡｈを測定した。その結果、電気量ΔＡｈが所定量未満の場合には、メインバッテリ１１０の状態Ｐが充電ＯＣＶに到達していない可能性がある一方で、電気量ΔＡｈが所定量以上になると、たとえ放電ＯＣＶ上からの充電であっても、状態Ｐが充電ＯＣＶに到達したとみなせることが分かった。ここで、「到達したとみなせる」とは、状態Ｐが充電ＯＣＶに完全に到達した場合だけでなく、状態ＰのＯＣＶと充電ＯＣＶとの差がある量以下になり、「到達した」と近似可能な場合を含んでもよい。このような所定量（以下、「基準充電量Ｘ１」と称する）は、実験結果に基づいて以下のように設定することができる。
【００６８】
まず、図７Ａのようにメインバッテリ１１０のＳＯＣが低ＳＯＣ領域（ＳＯＣが約２０％の領域）内である場合について、状態Ｐが充電ＯＣＶに到達するのに要する電気量ΔＡｈ（上記所定量）を求める。そして、メインバッテリ１１０のＳＯＣが中ＳＯＣ領域（ＳＯＣが約５０％の領域）内である場合（図７Ｂ参照）にも同様に、状態Ｐが充電ＯＣＶに到達するのに要する電気量ΔＡｈが実験により求められる。図７Ｃに示すようにメインバッテリ１１０のＳＯＣが高ＳＯＣ領域（ＳＯＣが約８０％の領域）内である場合についても同様である。
【００６９】
このように、様々なＳＯＣ領域で状態Ｐが充電ＯＣＶに到達するのに要する電気量ΔＡｈを実験的に求めると、当該電気量ΔＡｈが、たとえば、メインバッテリ１１０のＳＯＣの数％に相当する程度の電気量であり、ＳＯＣ領域にかかわらず、ほぼ一定であることが判明した。したがって、そのようにして求められた電気量ΔＡｈを基準充電量Ｘ１として設定することができる。そうすることにより、ＳＯＣにかかわらず、基準充電量Ｘ１として共通の値を用いることが可能になる。
【００７０】
ただし、当該電気量ΔＡｈには、ＳＯＣ領域によって僅かな差異が存在し得るので、すべてのＳＯＣ領域での最大値を基準充電量Ｘ１として設定することが好ましい。あるいは、充放電の切り替え時のＳＯＣと基準電力量Ｘ１との間の関係をマップとしてＥＣＵ１００のメモリ（図示せず）に格納しておいてもよい。
【００７１】
このように、実験結果に基づいて基準充電量Ｘ１を設定し、放電から充電への切り替え時からメインバッテリ１１０に充電された電気量ΔＡｈと基準充電量Ｘ１とを比較することによって、状態Ｐが充電ＯＣＶに到達したか、あるいは、状態Ｐは充電ＯＣＶにまだ到達していない可能性があるかを判定することができる。
【００７２】
次に、第２の課題に関し、本発明者による実験の結果、メインバッテリ１１０の状態Ｐが充電ＯＣＶ上にも放電ＯＣＶ上にもプロットされていない場合には、ＯＣＶの変化量とＳＯＣの変化量との間の関係を線形に近似できることが判明した。より具体的には、放電から充電への切り替え時からのＯＣＶ変化量ΔＯＣＶ（ヒステリシス）とＳＯＣ変化量ΔＳＯＣとの間には、比例定数αを用いて下記式（１）のような近似式が成立する。
ΔＯＣＶ＝α×ΔＳＯＣ                                            ・・・（１）
【００７３】
このような線形性が現れる理由について説明する。充放電方向が切り替えられた直後の負極活物質の表面では、図４にて説明したように、弾性変形が起こっていると考えられる。一般に、物質の弾性変形域内ではフックの法則が成り立ち、歪みが応力に正比例する。一方、ＯＣＶ変化量ΔＯＣＶと表面応力σとの間にも線形関係が成り立つ。この線形関係は、具体的には下記式（２）のように表される。
ΔＯＣＶ＝ｋ×Ω×σ／Ｆ                                          ・・・（２）
【００７４】
式（２）では、１モルのリチウムが挿入された場合の負極活物質の体積増加量がΩ（単位：ｍ３／ｍｏｌ）で示され、ファラデー定数がＦ（単位：Ｃ／ｍｏｌ）で示されている。ｋは、実験的に求められる定数である。上記線形関係を利用することにより、第３の推定処理を容易に実行することが可能になる。
【００７５】
＜第３の推定処理の詳細＞
図８は、第３の推定処理をより詳細に説明するための図である。図８に示すように、メインバッテリ１１０の状態Ｐは、充電ＯＣＶ上にも放電ＯＣＶ上にもない場合には、領域Ｄ内において直線Ｌ上にプロットされる。直線Ｌの傾きは、前述の比例定数αである。
【００７６】
比例定数αは、負極活物質（および、その周辺材料）の機械的特性に応じて定まるパラメータであり、実験により求められる。より詳細には、比例定数αは、負極活物質の温度（≒メインバッテリ１１０の温度ＴＢ）と、負極活物質内のリチウム含有量（言い換えればメインバッテリ１１０のＳＯＣ）とに応じて変化し得る。そのため、メインバッテリ１１０の温度ＴＢおよびＳＯＣの様々な組合せ毎に比例定数αを求め、マップＭＰを準備することが好ましい。
【００７７】
図９は、比例定数αを算出するためのマップＭＰの一例を示す図である。図９に示すようなマップＭＰが準備され、ＥＣＵ１００のメモリに予め格納されている。マップＭＰを参照することにより、メインバッテリ１１０の温度ＴＢ（温度センサにより取得された値）とＳＯＣ（前回の演算サイクルでのＳＯＣの推定結果）とから比例定数αを算出することができる。
【００７８】
なお、マップＭＰは、温度ＴＢおよびＳＯＣのうちの一方のみと比例定数αとの相関関係を示すものであってもよい。また、図８ではマップＭＰを用いる例を説明したが、負極活物質および周辺材料の物性値（ヤング率など）から比例定数αを設定（もしくはシミュレーション予測）することも可能である。比例定数αとして固定値を用いてもよい。
【００７９】
図７に戻り、メインバッテリ１１０の充放電方向が放電方向から充電方向へと切り替えられた状態Ｐ（３）でのＳＯＣおよびＯＣＶは、いずれも、第２のＳＯＣ推定処理により推定されている。そのため、状態Ｐ（３）でのＳＯＣを「基準ＳＯＣＲＥＦ」と記載し、ＯＣＶを「基準ＯＣＶＲＥＦ」と記載すると、比例定数α、基準ＳＯＣＲＥＦおよび基準ＯＣＶＲＥＦを下記式（３）に代入するとともに、推定されたメインバッテリ１１０のＯＣＶ（推定ＯＣＶＥＳ）を式（３）に代入することによって、ＳＯＣを推定することができる。
α＝（ＯＣＶＥＳ−ＯＣＶＲＥＦ）／（ＳＯＣ−ＳＯＣＲＥＦ）        ・・・（３）
【００８０】
このように、マップＭＰを用いることにより直線Ｌの比例定数αが求められる。そして、比例定数αについて成り立つ式（３）に基準ＳＯＣＲＥＦ、基準ＯＣＶＲＥＦおよび推定ＯＣＶＥＳを代入することによって、メインバッテリ１１０のＳＯＣを推定することができる。
【００８１】
なお、図７〜図９では、メインバッテリ１１０の状態Ｐ（１）〜Ｐ（８）で示される特定の充放電が行なわれる場合を説明したが、これは一例に過ぎない。詳細な説明は繰り返さないが、図７〜図９での説明と同様にすることで、メインバッテリ１１０の充放電方向によらず、メインバッテリ１１０のＳＯＣを推定することが可能である。
【００８２】
＜第１〜第３の推定処理フロー＞
図１０は、第１の推定処理を示すフローチャートである。図１０および後述する図１１〜図１４に示すフローチャートに含まれる各ステップ（以下「Ｓ」と略す）は、基本的にはＥＣＵ１００によるソフトウェア処理によって実現されるが、ＥＣＵ１００内に作製された専用のハードウェア（電気回路）によって実現されてもよい。なお、ＥＣＵ１００のメモリには、前回の演算サイクル（（ｎ−１）回目の演算サイクル）で求められたフラグＦとともに基準ＳＯＣＲＥＦおよび基準ＯＣＶＲＥＦが格納されているものとする。
【００８３】
図１および図１０を参照して、Ｓ１０１において、ＥＣＵ１００は、監視ユニット１１２内の各センサ（電圧センサ、電流センサおよび温度センサ）からメインバッテリ１１０の電圧ＶＢ、電流ＩＢおよび温度ＴＢを取得する。取得された各パラメータは、メモリに格納される。
【００８４】
Ｓ１０２において、ＥＣＵ１００は、メインバッテリ１１０のＯＣＶを推定する。推定ＯＣＶＥＳは、下記式（４）に従って算出することができる。
ＯＣＶＥＳ＝ＶＢ−ＩＢ×Ｒ−ΣΔＶｉ                              ・・・（４）
【００８５】
式（４）では、メインバッテリ１１０の内部抵抗をＲで表し、メインバッテリ１１０に生じた分極の影響を補正するための補正項をΣΔＶｉ（ｉは自然数）で表す。この補正項ΣΔＶｉにより、正極活物質内および負極活物質内のリチウム拡散ならびに電解液内のリチウム塩拡散に由来して生じる分極が補正される。なお、負極活物質内のリチウム拡散を考慮する際には、負極活物質内のリチウム濃度差と内部応力との両方の影響を考慮することが望ましい。補正項ΣΔＶｉは、事前の予備実験に求められ、メモリに格納されているものとする。補正項ΣΔＶｉもメインバッテリ１１０の充電時の値が正となるように定められる。
【００８６】
Ｓ１０３において、ＥＣＵ１００は、充電ＯＣＶを参照することによって、推定ＯＣＶからＳＯＣを推定する。
【００８７】
Ｓ１０４において、ＥＣＵ１００は、Ｓ１０３にて推定されたＳＯＣを基準ＳＯＣＲＥＦとしてメモリに格納する。また、ＥＣＵ１００は、Ｓ１０２にて推定されたＯＣＶＥＳを基準ＯＣＶＲＥＦとしてメモリに格納する。つまり、ＥＣＵ１００は、基準ＳＯＣＲＥＦおよび基準ＯＣＶＲＥＦを更新する。
【００８８】
図１１は、第２の推定処理を示すフローチャートである。図１１を参照して、第２の推定処理は、Ｓ２０３の処理にて充電ＯＣＶに代えて放電ＯＣＶが用いられる点以外は第１の推定処理と基本的に同等であるため、詳細な説明は繰り返さない。
【００８９】
図１２は、第３の推定処理を示すフローチャートである。図１および図１２を参照して、Ｓ３０１，Ｓ３０２の処理は、第１の推定処理におけるＳ１０１，Ｓ１０２の処理（図１０参照）とそれぞれ同等である。
【００９０】
Ｓ３０３において、ＥＣＵ１００は、前回の演算サイクルで算出されたＳＯＣ（ｎ−１）をメモリから読み出す。
【００９１】
Ｓ３０４において、ＥＣＵ１００は、図９に示したマップＭＰを参照することによって、メインバッテリ１１０の温度ＴＢおよび前回の演算サイクルでのＳＯＣ（ｎ−１）から比例定数αを算出する。なお、メインバッテリ１１０の温度ＴＢに関し、現時刻の温度ＴＢをそのまま用いる以外に、予め定められた直前の所定期間内（たとえば３０分間）の時間平均値を用いてもよい。また、マップＭＰを参照する際のＳＯＣとしては基準ＳＯＣＲＥＦを用いてもよい。
【００９２】
Ｓ３０５において、ＥＣＵ１００は、第１の推定処理または第２の推定処理により求められた基準ＳＯＣＲＥＦおよび基準ＯＣＶＲＥＦと、Ｓ３０４の処理にて設定された比例定数αと、Ｓ３０２の処理にて取得された推定ＯＣＶＥＳとを上記式（３）に代入する。これにより、今回の演算サイクルにおけるメインバッテリ１１０のＳＯＣ（ｎ）が算出される。算出されたＳＯＣ（ｎ）は、次回の演算サイクルに備えてメモリに格納される（Ｓ３０６）。
【００９３】
＜ＳＯＣ推定精度の比較＞
充電カーブＣＨＧおよび放電カーブＤＣＨは、図５にて説明した事前実験により厳密に求めることが可能である。したがって、第１および第２の推定処理によるＳＯＣ推定精度は相対的に高い。一方、第３の推定処理は、いわば近似によるＳＯＣ推定処理であるため、そのＳＯＣ推定精度は、第１および第２の推定処理によるＳＯＣ推定精度よりも低い。よって、メインバッテリ１１０の状態Ｐが充電カーブＣＨＧ上および放電カーブＤＣＨ上から逸脱した期間が所定期間よりも長くなることは好ましくない。
【００９４】
そこで、本実施の形態においては、メインバッテリ１１０の状態Ｐが充電カーブＣＨＧ上および放電カーブＤＣＨ上から逸脱した期間が所定期間よりも長くなった場合に、メインバッテリ１１０とサブバッテリ１２０との間での電力変換によりメインバッテリ１１０の充放電を強制的に行なうことで、メインバッテリ１１０の状態Ｐを充電カーブＣＨＧ上または放電カーブＤＣＨ上に位置させた上でメインバッテリ１１０のＳＯＣを推定する構成を採用する。メインバッテリ１１０の状態Ｐが充電カーブＣＨＧ上になると、第１の推定処理が実行され、メインバッテリ１１０の状態Ｐが放電カーブＤＣＨ上になると、第２の推定処理が実行される。これにより、第３の推定処理の実行を長期間継続する場合と比べて、ＳＯＣの推定精度を向上させることができる。なお、第１の処理または第２の処理を実行することで、ＳＯＣ推定誤差をリセットすることができる。
【００９５】
図１３は、本実施の形態におけるＳＯＣ推定処理を説明するためのフローチャートである。図１３および後述する図１４に示すフローチャートは、たとえば所定の演算周期が経過する度にメインルーチン（図示せず）から呼び出され、ＥＣＵ１００により繰り返し実行される。
【００９６】
図１３を参照して、Ｓ４０１において、ＥＣＵ１００は、メモリに格納されたフラグＦを読み出す。フラグＦがＦ＝１の場合（Ｓ４０２においてＹＥＳ）、ＥＣＵ１００は、図１０に示した第１の推定処理を実行する（Ｓ１００）。フラグＦがＦ＝２の場合（Ｓ４０３においてＹＥＳ）、ＥＣＵ１００は、図１１に示した第２の推定処理を実行する（Ｓ２００）。
【００９７】
フラグＦがＦ＝１でもＦ＝２でもない場合（Ｓ４０２，Ｓ４０３において、いずれもＮＯ）、すなわちフラグＦがＦ＝３である場合、ＥＣＵ１００は、Ｆ＝３の状態で所定期間以上が経過したか否かを判定する（Ｓ４０４）。この所定期間の長さは、演算サイクルの周期、第３の推定処理における線形近似による推定誤差の大きさ、要求されるＳＯＣ推定精度などの要因を考慮して実験的に定めることができる。
【００９８】
Ｆ＝３の状態で所定期間が経過していない場合（Ｓ４０４においてＮＯ）、第３の推定処理における線形近似由来のＳＯＣの推定誤差への影響は比較的小さいと考えられる。したがって、ＥＣＵ１００は、図１２に示した第３の推定処理を実行する（Ｓ３００）。
【００９９】
これに対し、Ｆ＝３の状態で所定期間以上が経過した場合（Ｓ４０４においてＹＥＳ）には、線形近似に由来してＳＯＣ推定誤差が大きい可能性がある。そのため、ＥＣＵ１００は、処理をＳ４０５に進め、メインバッテリ１１０の強制充電制御を開始する。より具体的には、ＥＣＵ１００は、サブバッテリ１２０に蓄えられた電力によりメインバッテリ１１０が強制的に充電されるようにコンバータ２１０，２２０を制御する。強制充電制御が既に開始されている場合には、強制充電制御が継続される。
【０１００】
その後、ＥＣＵ１００は、メインバッテリ１１０の状態Ｐが充電ＯＣＶに到達するまで強制充電制御を継続する（Ｓ４０６においてＮＯ）。図６にて説明したように、放電から充電への切り替え時からメインバッテリ１１０に充電された電気量ΔＡｈが所定量以上になると、たとえ放電ＯＣＶ上からの充電であっても、状態Ｐが充電ＯＣＶに到達したとみなせる。したがって、メインバッテリ１１０に充電された電気量ΔＡｈが上記所定量以上になった場合に、ＥＣＵ１００は、メインバッテリ１１０の状態Ｐが充電ＯＣＶに到達したと判定し（Ｓ４０６においてＹＥＳ）、強制充電制御を停止させる（Ｓ４０７）。そして、ＥＣＵ１００は、第１の推定処理を実行することでメインバッテリ１１０のＳＯＣを推定する（Ｓ１００）。
【０１０１】
なお、車両１の走行状態によっては、メインバッテリ１１０の強制充電制御の実行中にモータジェネレータ２０による回生電力が発生する場合もある。このような場合には、回生電力をメインバッテリ１１０およびサブバッテリ１２０の両方に充電してもよい。つまり、強制充電制御の実行中におけるメインバッテリ１１０の充電電力は、サブバッテリ１２０からの放電電力に限られず、モータジェネレータ２０による回生電力が含まれていてもよい。
【０１０２】
また、フローチャート中には図示しないが、ＥＣＵ１００は、第１の推定処理によるＳＯＣ推定後に、強制充電制御により充電されたメインバッテリ１１０の電力をサブバッテリ１２０に戻すための放電制御を実行してもよい。これにより、強制充電制御に伴うＳＯＣ上昇量をリセットすることができる。
【０１０３】
図１３では、メインバッテリ１１０の強制充電制御の実行後に第１の推定処理を実行する例を説明したが、以下に説明するように、メインバッテリ１１０の強制放電制御の実行後に第２の推定処理を実行してもよい。
【０１０４】
図１４は、本実施の形態における他のＳＯＣ推定処理を説明するためのフローチャートである。このフローチャートは、Ｓ５０５，Ｓ５０７の処理にて強制充電制御に代えて強制放電制御が実行されている点、Ｓ５０６の処理にてメインバッテリ１１０の状態Ｐが放電ＯＣＶに到達したか否かが判定されている点、および、強制放電制御の停止後（Ｓ５０７の処理後）に第１の推定処理に代えて第２の推定処理が実行されている点において、図１３に示したフローチャートと異なる。これら以外の処理は、図１３に示したフローチャートにおける対応する処理と基本的に同等であるため、詳細な説明は繰り返さない。
【０１０５】
ＥＣＵ１００は、図１３に示したフローチャートおよび図１４に示したフローチャートのうちのいずれか一方を実行するように構成されていてもよい。あるいは、ＥＣＵ１００は、たとえばメインバッテリ１１０のＳＯＣ（およびサブバッテリ１２０のＳＯＣ）に応じて、上記２つのフローチャートのうちから適切なフローチャートを選択するように構成されていてもよい。一例として、メインバッテリ１１０のＳＯＣが所定値未満である場合（低ＳＯＣである場合）には、メインバッテリ１１０のＳＯＣを回復するため、図１３に示したフローチャートを優先的に実行する一方で、メインバッテリ１１０のＳＯＣが所定値以上である場合（高ＳＯＣである場合）には、図１４に示したフローチャートを優先的に実行することができる。
【０１０６】
以上のように、本実施の形態によれば、フラグＦ＝３の状態が所定期間以上継続した場合に、メインバッテリ１１０の強制充電制御または強制放電制御が実行される。メインバッテリ１１０の強制充電制御によりメインバッテリ１１０の状態Ｐが充電ＯＣＶ上になると、第１の推定処理によりメインバッテリ１１０のＳＯＣが推定される。また、メインバッテリ１１０の強制放電制御によりメインバッテリ１１０の状態Ｐが放電ＯＣＶ上になると、第２の推定処理によりメインバッテリ１１０のＳＯＣが推定される。第１または第２の推定処理は、第３の推定処理と比べてＳＯＣ推定精度が高いため、ＳＯＣ推定精度を向上させることができる。
【０１０７】
さらに、第１または第２の推定処理を実行すると、図１０および図１１にて説明したように、基準ＳＯＣＲＥＦおよび基準ＯＣＶＲＥＦが更新される（Ｓ１０４，Ｓ２０４の処理を参照）。これにより、ＳＯＣ推定精度が高い状態から、その後の第３の推定処理を実行するを回復させることができる。
【０１０８】
典型的なハイブリッド車には、１台しか走行用バッテリが搭載されていない。この走行用バッテリの充放電は、基本的には車両の走行状態（あるいは負荷状態）に応じて適宜切り替えられる。走行用バッテリを強制的に放電することは、走行用バッテリからの放電電力を消費する負荷が存在しない場合、困難である。また、たとえばエンジンを駆動してモータジェネレータ（車両１のモータジェネレータ１０に相当する発電機）により発電された電力で走行用バッテリを強制的に充電することも考えられるが、そのような発電はハイブリッド車の燃費悪化を引き起こし得る。
【０１０９】
これに対し、本実施の形態では、メインバッテリ１１０に加えてサブバッテリ１２０が設けられており、メインバッテリ１１０とサブバッテリ１２０との間での電力授受によりメインバッテリ１１０の充放電が実現される。メインバッテリ１１０からの放電電力を受けることが可能なサブバッテリ１２０が常に存在するため、任意のタイミングでメインバッテリ１１０を強制放電することが可能である。また、サブバッテリ１２０からコンバータ２１０，２２０を介したメインバッテリ１１０の強制充電は、コンバータ２１０，２２０にて電力変換損失が発生し得るものの、前述のエンジン駆動による発電と比べて、エネルギー効率が高い。このように、本実施の形態によれば、強制充電制御および強制放電制御の実行タイミングの自由度が高く、かつ、エネルギー効率も高い、ＳＯＣ推定精度の向上手法を提供することができる。
【０１１０】
一般に、プラグインハイブリッド車および電気自動車では、プラグイン充電が定期的に行なわれる。基準電気量以上のプラグイン充電を行なうと、メインバッテリ１１０の状態が充電ＯＣＶ上にプロットされるようになるため、ＳＯＣ推定精度が高くなる。一方、通常のハイブリッド車（プラグイン充電を実施可能に構成されていないハイブリッド車）である車両１においては、メインバッテリ１１０の状態が充電ＯＣＶ上にプロットされるような状況が比較的生じにくい。よって、本開示におけるＳＯＣ推定処理は、メインバッテリ１１０の状態が充電ＯＣＶ上にプロットされる機会を積極的に作り出すことが可能である点において、通常のハイブリッド車に対して特に有効である。ただし、プラグイン充電をあまり行なわないプラグインハイブリッド車のユーザも存在するため、そのようなプラグイン充電の頻度が低いプラグインハイブリッド車に対しても本開示におけるＳＯＣ推定処理は有効であると言える。
【０１１１】
なお、図３および図４では、充放電に伴う体積変化量が大きな負極活物質として、シリコン系化合物が用いられる例について説明した。しかし、充放電に伴う体積変化量が大きな負極活物質はこれに限定されるものではない。本明細書において、「体積変化量が大きな負極活物質」とは、充放電に伴うグラファイトの体積変化量（約１０％）と比較して体積変化量が大きな材料を意味する。そのようなリチウムイオン二次電池の負極材料としては、スズ系化合物（ＳｎまたはＳｎＯなど）、ゲルマニウム（Ｇｅ）系化合物または鉛（Ｐｂ）系化合物が挙げられる。また、負極活物質の例としてシリコン系化合物を上げたが、シリコン系化合物と他の材料との複合材料を用いてもよい。複合材料の例としては、シリコン系化合物とグラファイトとを含む複合材料、シリコン系化合物とチタン酸リチウムとを含む複合材料などが挙げられる。
【０１１２】
さらに、本開示におけるＳＯＣ推定処理を適用可能な二次電池はリチウムイオン二次電池に限定されず、他の二次電池（たとえばニッケル水素電池）であってもよい。また、正極活物質の体積変化量が大きい場合、表面応力は、二次電池の正極側においても発生し得る。そのため、ＳＯＣ推定に際して正極由来のヒステリシスを考慮に入れるために本実施の形態で説明したＳＯＣ推定処理を用いてもよい。また、本実施の形態では、メインバッテリ１１０のＳＯＣ推定処理について説明したが、同様の手法によりサブバッテリ１２０のＳＯＣを推定することも可能である。
【０１１３】
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。本開示の範囲は、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】
【０１１４】
１  車両、２  二次電池システム、１０，２０  モータジェネレータ、３０  動力分割機構、４０  駆動軸、５０  減速機、６０  エンジン、７０  車輪、１００  ＥＣＵ、１１０  メインバッテリ、１２０  サブバッテリ、１１２，１２２  監視ユニット、１３  セル、１３１  電池ケース、１３２  蓋体、１３３  正極端子、１３４  負極端子、１３５  電極体、１３６  正極、１３７  負極、１３８  セパレータ、２００  ＰＣＵ、２１０，２２０  コンバータ、２３０，２４０  インバータ、２５０  電圧センサ、Ｃ，Ｃ１  コンデンサ、Ｄ１１，Ｄ１２  ダイオード、Ｌ１  リアクトル、Ｑ１１，Ｑ１２  スイッチング素子。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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